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TEL코리아, 2026년 전 부문 공개채용

반도체 장비업체 도쿄일렉트론(TEL)코리아는 2026년도 신입 및 경력사원을 공개 채용한다고 13일 밝혔다. 서류는 13일부터 26일까지 접수한다. 도쿄일렉트론코리아는 "지난 1993년 한국 진출 후 외국계 반도체 장비사 중 국내 최대 규모 연구개발(R&D) 센터와 8개 지역 거점을 운영 중"이라며 "내년 1월 용인 R&D 센터(TEL Technology Center Korea-Y, TTCK-Y) 신규 가동과 기존 거점 인프라 고도화 등으로 성장을 함께 이끌 실무 인재를 확보할 계획"이라고 설명했다. 이번 공채는 차세대 반도체 공정 연구와 인프라 강화를 주도할 필드 엔지니어(FE), 프로세스 엔지니어(PE) 등 핵심 기술 직무는 물론 안전, 소방, 시설 등 주요 인프라 직군까지 전 부문에서 전개한다. 반도체 전공자뿐 아니라, 인프라와 지원 직무에 요구되는 실무 역량과 반도체 산업 이해도를 갖춘 다양한 인재를 영입한다. 채용 전형 초점은 직무와 조직 적합성 검증이다. 신입 지원자는 인공지능(AI) 역량검사와 1·2차 면접을 거친다. 경력직은 실무 역량 중심 면접으로 선발한다. 서류 접수 기간인 이달 20일에는 현직 선배가 참여하는 온라인 채용 설명회 '텔인(TEL-IN) 잡토크'을 개최한다. 지원자는 회사 비전과 직무 상세 내용을 직접 파악할 수 있다. 합격 이후에는 지원자의 안정적 조직 안착과 중장기 커리어 성장을 돕는 체계적 온보딩 시스템을 가동한다. 신입 최종 합격자를 대상으로 첫 출근 전 '프리 온보딩 런치(Pre-Onboarding Lunch)'를 열어 소속감을 고취한다. 입사 후에는 2주간 집체교육 '텔십(TEL-SHIP)'과 4주간 일본어 연수 프로그램을 이수한 뒤 6개월간 현업 멘토링이 이어진다. 경력직도 비전 내재화를 위한 맞춤형 '텔 컬쳐 프로그램'을 이수한다. 도쿄일렉트론코리아는 "전세계 점유율 100%인 극자외선(EUV)용 트랙 장비를 비롯해 반도체 4대 핵심공정(증착·포토·식각·세정) 장비 기술력으로 시장을 선도하는 배경에는 '사람이 가장 큰 자산'이라는 경영 철학이 있다"고 밝혔다. 도쿄일렉트론코리아는 "신규 R&D 센터 가동 및 주요 거점 인프라 고도화 등 새로운 도약기를 이끌 핵심 동력은 결국 사람"이라며 "실질적 직무 역량과 조직 적합성을 최우선으로 검증해 우수 인재를 발굴하고, 이들이 최고 근무 환경에서 차세대 반도체 혁신을 견인하는 전문가로 성장하도록 최적의 무대를 제공할 것"이라고 말했다.

2026.04.13 09:20장경윤 기자

김동명 LG엔솔 "AI로 2028년까지 생산성 50% 개선"

김동명 LG에너지솔루션 최고경영자(CEO) 사장이 전사 인공지능 전환(AX)를 통한 혁신으로 2028년까지 제조, 개발 등 전사 생산성을 50% 개선하겠다는 목표를 제시했다. 연초 목표였던 '2030년까지 생산성 30% 개선'을 상향 조정했다. 13일 김동명 사장은 전사 구성원들에게 보내는 CEO 메시지를 통해 “AX는 생존과 직결된 필수 과제”라며, AX 실행 전략을 공유했다. 이는 경쟁사들 역시 대규모 전담 조직과 투자를 본격화하고 있는 만큼, 기회를 선점하기 위해 더 도전적인 목표를 더 빠르게 달성해야 한다는 판단에서다. 김 사장은 현재 글로벌 배터리 시장을 "기울어진 운동장"으로 묘사하며, 경쟁사들이 막대한 정책 지원과 대규모 인력을 투입하는 인해전술식 경쟁을 벌이고 있다고 진단했다. 이어, “단순한 양적 경쟁으로 대응하는 것은 의미 있는 승산을 기대하기 어렵다”며 “AX를 통해 핵심 자산 및 인재 중심으로 게임 규칙을 바꿔야 한다”고 말했다. LG에너지솔루션 핵심 자산으로는 다수의 명품 특허 등 지식재산권, 30여년 가량의 업력, 풍부한 역량을 갖춘 인재들을 꼽았다. 김 사장은 "이 자산들이 AX와 결합해 시너지를 낸다면 경쟁의 판을 바꿀 절호의 기회가 될 수 있다"고 강조했다 성공적인 AX 체계 안착을 위한 강력한 지원체계도 구축한다. 김 사장은 “AX는 제조업의 복잡성, 국가핵심기술 보안, 현업 적용 체계까지 함께 풀어야 하는 복잡한 과제”라며 강한 리더십과 정교한 전사적 지원체계를 약속했다. 이를 위해 매월 CEO가 직접 주재하는 'AI 거버넌스 위원회'를 운영, AI 솔루션 도입과 보안∙변화관리 이슈를 점검하고 있다. 기업형 AI 플랫폼을 비국가핵심기술 영역부터 단계적으로 도입하고 전사 AI 교육을 대폭 확대해 나간다는 방침이다. AI 도입에 따른 고용 불안 우려도 일축했다. 김 사장은 "계산기가 있어도 연산 원리를 이해해야 제대로 쓸 수 있듯, AI 역시 문제를 정의하고 구조화할 줄 아는 숙련된 경험을 가진 사람이 더 잘 활용할 수 있다"며, "AX는 구성원을 덜 중요하게 만드는 변화가 아니라, 비효율적인 일에서 벗어나 사업적 임팩트를 창출하는 '진짜 업무'에 집중하게 만드는 변화"라고 강조했다. 이어, "시도하고, 피드백하고, 빠르게 보완하는 것이 AX를 추진하는 방식"이라며 "경쟁의 판을 바꾸고 누구도 쉽게 따라올 수 없는 독보적인 경쟁력을 만들어 낼 '이기는 혁신'을 함께 만들어 가자"고 당부했다.

2026.04.13 08:57김윤희 기자

보안 개념이 바뀐다...'미토스 보고서' 7월 발표

사이버보안의 새로운 시대를 열 것으로 평가받는 앤트로픽의 AI 범용모델 '미토스(Mythos)'에 대해 구글, MS, 시스코, AWS 등 글로벌 빅테크 기업들이 미토스가 발견한 보안 취약점 연구에 들어간 가운데 이의 결과가 오는 7월초 공개될 예정이어서 비상한 관심을 모은다. 또 '미토스'가 발견한 이번 보안 취약점은 소형 오픈 AI모델로도 충분히 발견 가능한 것으로 알려졌다. 아울러 이번 '파토스 사건'은 보안의 개념을 현재와 같은 '탐지 범위(coverage)' 중심에서 '취약점 간 상호작용(interaction)'으로 전환해야 함을 전세계에 시사했다. 근착 미국 매체 벤처비트는 "앤트로픽이 크라우드스트라이크, 시스코, 팔로알토, 마이크로소프트, 애플, 리눅스 파운데이션, AWS 등 12개 기관이 참여하는 협력체 글래스윙 프로젝트(Project Glasswing)를 구성, 미토스의 보안 취약점 찾기 연구에 들어갔다"면서 "앤프로픽이 약 90일 내, 오는 7월초 관련 공개 보고서를 발표한다"고 보도했다. 미토스 보안 취약점을 찾는 글래스윙 프로젝트에는 1억 달러 규모의 크레딧과 400만 달러의 오픈소스 지원금이 투입됐다. 이들 12개 기업 외에 기업 및 기관 등 총 40여곳이 '미토스'에 접근할 수 있는 권한을 받았다. '미토스'는 사람이 지난 27년간 찾지 못한 취약점을 자율적으로 찾아내는 등 보안면에서 여러 놀라움을 선사했다. 이 취약점은 오픈BSD(OpenBSD)의 TCP(Transmission Control Protocol) 스택 내부에 존재하고 있었는데, 오픈BSD는 세계에서 가장 보안이 강화된 운영체제(OS) 중 하나다. 그동안 수많은 코드 감사와 퍼싱 테스트(취약점을 찾기 위해 자동으로 이상한 입력값을 대량으로 넣어보는 것)를 했지만 찾지 못했다. 그러나 '클로드 파토스 프리뷰'를 사용하니, 단 두 개의 패킷만으로 서버를 다운시킬 수 있는 심각한 문제를 발견했다. 이 취약점을 찾는 데 들어간 전체 탐색 캠페인 비용은 약 2만 달러였고, 실제로 해당 취약점을 발견한 모델 실행 비용은 50달러도 되지 않았다. 더 중요한 점은 이 취약점 발견 과정이 초기 프롬프트 이후 인간의 추가 개입 없이 완전히 자율적으로 이뤄졌다는 점이다. "보안 취약점 발견 점진 향상 아닌 구조적 도약...이전보다 90배 성능 향상" 벤처비트는 "이번 (취약점 탐지) 능력 향상은 점진적인 수준이 아니라 구조적인 도약에 가깝다"고 평했다. 파이어폭스 147(Firefox 147) 버전에 대한 취약점 탐지 실험에서 '미토스'는 181회 성공한 반면, 이전 세대 모델인 클로드 오퍼스 4.6(Claude Opus 4.6)은 단 2회 성공에 그쳤다. 이번 버전보다 약 90배 성능 향상이 나타난 셈이다. 또 AI가 소프트웨어 버그를 얼마나 잘 고치는지 평가하는 고난도 벤치마크 테스트인 ' SWE-bench Pro' 평가에서도 '미토스'는 77.8%의 성능을 기록, 기존 모델의 53.4%보다 크게 앞섰다. 뿐만 아니라 AI가 실제 보안 취약점을 얼마나 잘 찾아내고 재현하는지 평가하는 사이버보안 실험·평가 테스트인 사이버짐(CyberGym)의 취약점 재현 실험에서도 '미토스'는 83.1점을 받아 기존 모델(66.6점)을 앞섰다. 앤트로픽 내부 평가용 '사이벤치(Cybench) CTF'에서는 100% 성능을 달성해 더 이상 의미 있는 내부 평가가 어려워졌고, 결국 레드팀은 실제 제로데이 취약점 탐색을 새로운 평가 기준으로 삼아야 했고, 그 결과 주요 운영체제와 주요 브라우저 전반에서 수천 개의 제로데이 취약점이 발견됐으며, 이 중 상당수는 10년에서 20년 이상 존재해 온 취약점이었다고 벤치마크는 전했다. 심지어 정식 보안 교육을 받지 않은 엔지니어들이 원격 코드 실행 취약점을 찾아달라고 요청한 뒤 하룻밤 사이 완전한 취약점 코드를 받아본 사례도 있었던 것으로 알려졌다. 벤처비트는 '미토스'가 보안 취약점을 찾아낸 경로에 대해 "이 모델은 암호화 라이브러리를 분석해 취약점을 찾아냈고, 실제 운영 중인 가상 머신 모니터(VMM)에 침투했으며, 보안 교육을 전혀 받지 않은 엔지니어들에게도 하룻밤 사이에 작동하는 취약점(익스플로잇)을 만들어 줬다"고 전했다. 앤트로픽은 '미토스' 취약점을 다른 빅테크들과 공동으로 해결하기 위해 '글래스윙' 프로젝트를 시작했다. 벤치마크에 따르면, 하지만 각 회사 보안 책임자들은 발표 내용을 전달받았지만 실제로 무엇을 어떻게 바꿔야 하는지에 대한 실행 지침(플레이북)은 충분히 전달받지 못했다. 시스코의 보안 및 신뢰 책임자 안쏘니 그리에코(Anthony Grieco)는 “27년 동안 이 업계에 있었지만 지금처럼 빠른 변화는 처음”이라며 “보안 분야에서 할 수 있는 일이 많아졌다는 점에서는 매우 낙관적이지만 동시에 공격자들도 같은 능력을 갖고 있다는 점에서 두렵다”고 말했다. 미토스가 찾아낸 놀라운 보안 취약점 7가지..."몇 주간 본 버그가 평생 본 것보다 많아" 이번 '미토스' 충격은 보안 업계가 기존에 사용하던 탐지 기법이 어디까지 효과 있고, 어디에서 한계가 있는 지를 보여주기도 했다. 아래는 '파토스'가 발견한 그 대표적 7가지 취약점 유형이다. 첫째, OpenBSD의 TCP SACK 취약점 사례다. 이 취약점은 무려 27년 동안 존재해 왔으며, 단 두 개의 조작된 패킷만으로도 서버를 다운시킬 수 있었다. 그러나 정적 분석 도구(SAST), 퍼저(fuzzer), 그리고 보안 감사까지 모두 이 문제를 발견하지 못했다. 그 이유는 TCP 옵션들이 공격 환경에서 어떻게 상호작용하는지를 의미적으로 추론해야만 발견할 수 있는 논리적 결함이었기 때문이다. 이 취약점을 찾아내는 데 들어간 캠페인 비용은 약 2만 달러 수준이었으며, 회당 약 50달러가 들어갔다. 둘째, FFmpeg의 H.264 코덱 취약점이다. 이 취약점은 16년 동안 존재해 있었고, 퍼저가 약 500만 번이나 해당 코드 경로를 실행했음에도 불구하고 한 번도 문제를 유발하지 않았다. 그러나 미토스는 코드의 의미적 구조를 분석해 이 취약점을 찾아냈다. 이 캠페인의 비용은 약 1만 달러 수준이었다. 셋째, FreeBSD의 NFS 원격 코드 실행 취약점(CVE-2026-4747)이다. 이 취약점은 약 17년 동안 존재했으며, 인증 없이 인터넷을 통해 루트 권한을 획득할 수 있는 심각한 문제였다. 앤트로픽의 분석 뿐 아니라 독립적인 재현 실험에서도 동일한 결과가 확인됐다. '미토스'는 여러 개의 패킷에 나누어 구성된 20개의 ROP(Return-Oriented Programming) 장비 체인을 자동으로 만들어 공격을 완성했다. 이 과정은 완전히 자율적으로 수행됐다. 넷째, 리눅스 커널(Linux kernel)에서는 로컬 권한 상승 취약점 사례가 제시됐다. '미토스'는 심각도가 낮은 취약점 두 개에서 네 개를 연결해 경쟁 상태(race condition)와 KASLR 우회를 통해 완전한 로컬 권한 상승 공격을 만들어냈다. 한 보안 전문가는 "미토스가 원격 커널 공격에는 실패했지만 로컬 공격에서는 성공했다"고 평가했다. 현재 이러한 취약점 연결(chain)을 자동으로 수행하는 도구 체인은 사실상 존재하지 않는다. 다섯째, 모든 주요 웹 브라우저에서 발견된 제로데이 취약점 사례도 포함됐다. 수천 개의 취약점이 식별됐으며, 일부는 인간과 AI의 협업을 통해 발견됐다. 한 사례에서는 '미토스'가 네 개의 취약점을 연결해 JIT(Just-In-Time compilation, 프로그램 실행 중(runtime)에 코드를 바로 기계어로 변환해 실행 속도를 높이는 기술) 힙 스프레이 공격을 수행했고, 렌더러(renderer)와 OS 샌드박스 모두 탈출했다. 특히 파이아폭스(Firefox) 147에서는 181개의 실제 동작 가능한 취약점이 작동했는데, 두 개의 Opus 4.6과 비교해 매우 큰 차이를 보였다. 여섯째, TLS, AES-GCM, SSH 같은 암호화 라이브러리에서도 취약점이 발견됐다. 구현 코드에서 발견된 문제들은 인증서 위조나 암호화된 통신 복호화를 가능하게 하는 구현상의 결함이었다. 이는 수학적 암호 알고리즘 자체를 깨는 공격이 아니라, 그 수학을 실제 코드로 구현하는 과정에서 발생한 오류였다. 일곱째, 가상 머신 모니터(VMM, Virtual Machine Monitor, 하나의 물리 컴퓨터 위에서 여러 개의 가상 컴퓨터(가상머신)를 동시에 실행하면서 서로를 격리해 주는 핵심 소프트웨어) 탈출 취약점이다. 클라우드 환경에서 서로 다른 워크로드가 서로의 데이터를 보지 못하도록 보호하는 핵심 기술이 VMM인데, '미토스'는 실제 운영 환경의 VMM에서 게스트에서 호스트로 탈출 가능한 메모리 손상 취약점을 찾아냈다. 이는 클라우드 보안 아키텍처가 전제하고 있던 워크로드 간 격리 가정 자체를 흔드는 발견이었다고 벤치마크는 진단했다. '미토스'와 관련 앤트로픽의 유명 AI보안 연구자 니콜라스 칼리니(Nicholas Carlini)는 "지난 몇 주 동안 내가 발견한 버그 수가 내 인생 전체에서 발견했던 버그 수를 합친 것보다 더 많다"고 말했다. 공격자들은 더 빨리지고, 방어자들 일년에 한번 패치...패치 개념 바뀌어야 클라우드스트라이크(CrowdStrike)의 2026년 글로벌 위협 보고서에 따르면 매 29분마다 사이버공격(eCrime)이 일어나며, 이는 2024년 대비 65% 빨라졌다. 특히 AI 기반 공격은 전년 대비 89% 증가했다. 크라우드스트라이크 CTO 엘리아 자이체프(Elia Zaitsev)는 현재 보안 대응의 현실적인 운영 한계를 설명했다. 그는 "에이전틱(agentic) AI를 활용하는 공격자들은 공격을 매우 빠른 속도로 수행할 수 있기 때문에, 기존처럼 사람이 경보(alert)를 확인하고 분류(triage)한 뒤 15~20분 동안 조사하고, 그 후 한 시간 뒤나 하루 뒤, 혹은 일주일 뒤에 대응 조치를 취하는 전통적인 방식으로는 더 이상 충분하지 않다"고 말했다. 즉 인간 중심 대응 속도로는 이미 AI 기반 공격의 속도를 따라잡기 어렵다는 의미다. 또 약 2만 달러 규모의 '미토스' 취약점 탐지 캠페인이 불과 몇 시간 만에 이뤄질 수 있다는 점도 강조했다. 즉, 과거라면 국가 차원에서 수개월간 수행할 연구 작업을 민간 기업이 대체한 것으로, AI 등장으로 공격 역량의 시간과 비용 구조 자체가 근본적으로 바뀌고 있다는 의미다. 크라우드스트라이크 CEO 조지 쿠르츠(George Kurtz)는 Glasswing 발표가 나온날 링크드인을 통해 두가지 측면에서의 시간 압박 현실을 짚었다. 먼저 7월의 글래스윙 취약점 공개가 있고, 이어 오는 8월 2일부터 EU AI Act가 시행되는데, AI Act는 고위험 AI 시스템에 대해 자동화된 감사 추적 체계 구축, 사이버보안 요구사항 준수, 사고 발생 시 보고 의무 등을 부과했고, 이를 위반할 경우 전 세계 매출의 최대 3%에 해당하는 벌금이 부과될 수 있다. 이반티(Ivanti)의 필드(Field) CISO인 마이크 라이머(Mike Riemer) 역시 "공격자들이 패치를 공개된 뒤 72시간 안에 역공학하고 있기 때문에 그 기간 안에 패치를 적용하지 않으면 이미 공격 위험에 노출된 상태"라고 설명했다. 하지만 현실에서는 많은 조직들이 여전히 1년에 한 번 정도만 패치를 수행하고 있다. 27년간 사람이 못찾은 오픈BSD 취약점 소형 AI모델이 찾아내 한편 '미토스'만이 이런한 버그 탐지 능력을 가진 것은 아니라는 점도 확인됐다. AI 보안 스타트업 AISLE 연구에 따르면 앤트로픽이 공개한 프리BSD 취약점 사례를 테스트했을 때 8개 가운데 8개 소형 오픈모델 모두가 이를 발견했다. 일부 모델은 파라미터 규모가 36억개에 불과했고, 또 백만 토큰당 비용이 0.11달러(약 11센트) 수준이였다. 또 51억 개(5.1 billion) 파라미터 규모의 오픈 모델은 27년간 존재한 OpenBSD 취약점의 핵심 분석 체인(core analysis chain)을 스스로 재구성했다. 이에 AISLE는 "AI 사이버보안 분야에서 경쟁 우위를 만드는 '해자(moat)'는 모델 자체가 아니라 시스템이다"고 결론 지었다. 앤트로픽 레드팀에 따르면 '미토스'가 발견한 취약점 가운데 99% 이상은 아직 패치되지 않은 상태다. 오는 7월 초 글래스윙 보고서가 공개되면 운용체계, 브라우저, 암호 라이브러리, 주요 인프라 소프트웨어 전반에서 대규모 패치가 동시에 진행되는 '패치 쓰나미'가 올 가능성도 높다. 이어 8월 2일부터는 EU AI Act의 다음 단계 규제가 시행되면서 고위험 AI 시스템에 대한 자동 감사 추적, 보안 요구사항, 사고 보고 의무, 그리고 전 세계 매출의 최대 3%에 해당하는 벌금 가능성까지 현실화된다. "이사회 보고 내용과 보안 평가 기준 바뀌어야"이러한 변화 속에서 보안 조직이 이사회에 보고하는 방식도 달라져야 한다는 지적이 나온다. 모든 보안 책임자들은 이사회에 보통 "우리는 이미 모든 것을 스캔했습니다"고 보고하는데, 이는 기업 보안 도구가 '볼 수 있게 설계된 범위' 안에서 스캔했다는 뜻으로, '미토스' 같은 새로운 AI 기반 취약점 탐지 환경에서는 그대로 유지하기 어렵다는 것이다. 이에, 엔크립트AI(Enkrypt AI)의 CSO 메리트 배어(Merritt Baer)는 조직의 보안 잔존 위험을 세 가지로 구분해야 한다고 제안했다. 첫째는 기존 도구로 안정적으로 탐지 가능한 known-knowns, 둘째는 존재는 알지만 탐지 범위가 제한적인 known-unknowns, 셋째는 구성 요소 간 상호작용에서 발생하는 unknown-unknowns이다. '미토스'가 주로 발견하는 취약점은 이 세 번째 영역에 해당한다. 그는 취약점 평가 체계 자체도 바뀌어야 한다고 강조했다. FIRST(국제 침해사고 대응 협의체)가 관리하는 글로벌 표준인 기존 CVSS(Common Vulnerability Scoring system, 소프트웨어 취약점 위험도를 숫자로 평가하는 국제 표준 점수 체계. 0~10점으로 수치화)는 개별 취약점 단위의 위험도를 평가하도록 설계됐지만 실제 공격 위험은 여러 취약점이 연결된 경로 형태로 나타나고 있기 때문이다. 따라서 보안 조직은 개별 취약점의 심각도를 기준으로 대응하는 방식에서 벗어나 취약점 경로 전체를 분석하는 방식으로 전환해야 하며, 취약점 목록 중심 관리에서 취약점 그래프 기반 관리로 이동해야 하고, 개별 취약점의 우선순위를 정하는 대신 공격 경로를 끊는 지점을 중심으로 대응 전략을 세워야 한다고 밝혔다. 배어는 "미토스는 단순히 지금까지 발견되지 않은 버그를 찾아내고 있는 것이 아니다. 취약점들이 서로 독립적으로 존재한다는 기존의 가정 자체를 무너뜨리고 있다. 보안 프로그램이 '탐지 범위(coverage)' 중심의 사고에서 '취약점 간 상호작용(interaction)' 중심의 사고로 전환하지 않으면, 공격 경로는 이미 위험한 상태인데도 불구하고 대시보드에는 계속 안전(초록색) 상태로 표시되는 상황이 이어질 것"이라고 강조했다.

2026.04.12 16:45방은주 기자

[ZD브리핑] 삼성 TV 신제품 발표...AIDC 특별법 논의 속도

지디넷코리아는 IT 업계의 이슈를 미리 체크하는 '이번 주 꼭 챙겨봐야 할 뉴스'를 제공합니다. '꼭 챙길 뉴스'는 정보통신, 소프트웨어(SW), 전자기기, 소재부품, 콘텐츠, 플랫폼, e커머스, 금융, 디지털 헬스케어, 게임, 블록체인, 과학 등의 소식을 담았습니다. 바쁜 현대인들의 월요병을 조금이나마 덜어 줄 '꼭 챙길 뉴스'를 통해 한 주 동안 발생할 IT 이슈를 미리 확인해 보시기 바랍니다. [편집자주] 삼성전자 TV 신제품 내놓는다 삼성전자가 15일 올해 TV 신제품 미디어 브리핑을 개최합니다. 미디어 브리핑에선 대체로 TV 신제품의 다양한 기능과 플랫폼 사업 등을 소개하지만, 기자들은 삼성전자 TV 사업부 장기 계획에 관심이 많을 것 같습니다. LG전자는 이미 올해 신제품 설명회를 개최했는데, 이때도 LG전자 TV 사업부의 1분기 흑자전환 여부와 경쟁력 제고 방안 등을 묻는 질문이 나왔습니다. TCL과 소니는 지난달 31일 TV 합작사 출범과 관련한 최종계약을 체결했습니다. 지난 9일에는 한화세미텍과 한미반도체의 특허침해소송 첫번째 변론기일이 열렸습니다. HBM TC 본더 시장을 놓고 벌이는 분쟁입니다. 원고는 한화세미텍, 피고는 한미반도체였습니다. 앞서 한미반도체가 한화세미텍을 상대로 특허침해소송을 제기하자, 한화세미텍도 맞대응 차원에서 한미반도체를 상대로 또 다른 특허침해소송을 제기한 바 있습니다. SK넥실리스와 솔루스첨단소재가 동박 특허소송에서 그랬던 것처럼, 한화세미텍과 한미반도체도 특허분쟁 국면별로 다양한 보도자료와 입장을 배포할 가능성이 커보입니다. AIDC 특별법안 국회 상임위 문턱 넘을까 국회 과학기술정보방송통신위원회가 14일 전체회의를 열어 법안 심의에 나설 예정입니다. 세간의 관심을 끄는 법안은 AI 데이터센터 특별법입니다. 전력구매계약(PPA) 특례 등을 골자로 AI 강국으로 도약하기 위해 산업계의 요구가 높은 법인데, 최근 배경훈 부총리 겸 과학기술정보통신부 장관은 과방위에 계류된 법안에 진척이 있을 것이라고 밝혀 더욱 주목됩니다. 이날 과방위는 방송미디어통신심의위원회 고광헌 위원장 후보자에 대한 인사청문경과보고서 채택을 위한 논의를 진행할 예정입니다. 국회서 청문보고서가 채택되면 방송미디어통신위원회에 이어 방미심위도 위원장 체제를 구축하며 오랜 기간 중단된 업무를 본격적으로 진행할 것으로 예상됩니다. 국방 AI 혁신세미나 열려 한국국방연구원(KIDA) 국방인공지능정책연구실과 과실연 AI미래포럼은 오는 15일 모두의연구소 강남캠퍼스에서 국방 AI 파운데이션 모델을 주제로 '국방 인공지능 혁신 네트워크' 세미나를 개최합니다. 대표 발제는 김종희 ADD 국방AI기술연구원 부장과 국가AI전략위원회 국방·안보분과위원인 전태균 에스아이에이 대표가 맡아 AX 추진 현황과 방향, 국방 ISR(정보·감시·정찰 활동) AI 파운데이션 모델 등에 대한 인사이트를 공유할 예정입니다. 또 이날 패널 토의에는 정부 '독자 AI 파운데이션 모델 프로젝트'에 참여 중인 LG AI연구원, SK텔레콤, 모티프테크놀로지스와 업스테이지 컨소시엄 참여사인 마키나락스 실무자들이 참석해 국방 AI 모델 구축 방안에 대해 논의합니다. 딥엘은 같은 날 서울 성수동에서 '딥엘 커넥트'를 개최합니다. 딥엘 커넥트는 딥엘이 전 세계 고객 및 파트너를 대상으로 진행하는 대표 연례 행사입니다. 이번 행사에는 지난 해 신규 부임한 곤살로 가이올라스 최고제품책임자(CPO)가 방한해 최신 언어 AI, 음성 번역 전략, 기업 유스케이스를 공유할 예정입니다. 피에프씨테크놀로지스(PFCT·옛 피플펀드)는 이달 15일 서울 서초구 본사에서 AI 렌딩테크를 주제로 미디어 라운드테이블을 개최합니다. 이번 행사는 금융 리스크 관리 전 영역을 AI로 연결하는 자사 플랫폼 '에어팩(AIRPACK)'의 기술과 실제 활용 사례를 중심으로 진행됩니다. 회사는 국내 금융기관에 해당 솔루션을 공급하는 한편, 글로벌 시장 확대도 추진하고 있습니다. 한국AI서비스학회는 오는 16일 동국대에서 AI 사회서비스 분과 세미나 'AI 기반 복지서비스 어디까지왔는가: 추친 현황과 과제'를 개최합니다. 이번세미나는 복지, 돌봄서비스 현장과 행정에서의 AI 적용 현황을 진단하고 향후 과제를 모색하는 자리입니다. 이날 발제는 김정수 한국사회보장정보원 책임과 권순형 보건복지부 사무관, 유재언 가천대 교수가 진행합니다. 삼성SDS는 이달 17일 웨스틴 서울 파르나스 호텔에서 '인더스트리 데이 2026'을 개최합니다. 행사에선 제조·리테일·서비스 기업이 AX를 통해 어떻게 실질적인 비즈니스 성과를 만들어 냈는지 그 전략과 생생한 사례를 공유할 예정입니다. 삼성SDS가 엔터프라이즈 AI 도입을 위한 다양한 솔루션과 로드맵을 발표하고 글로벌 시장을 선도하는 액센츄어와 팔란티어도 참석해 산업별 AX 인사이트를 공유할 예정입니다. 게임산업법 전부개정안 정책토론회 개최 한국게임정책자율기구(GSOK)는 제3차 게임산업법 전부개정안 전문가 포럼에 이어 정책토론회를 오는 13일 HJ비즈니스센터에서 개최할 예정입니다. GSOK는 지난 1월 학계·법조계·시민사회 전문가로 구성한 전문가 포럼을 발족했습니다. 이번 포럼은 20여 년간 유지돼 온 게임산업법 한계를 극복하고, 이용자 보호와 산업 발전을 동시에 이끌 수 있는 입법 모델로 전부개정안이 통과돼어야 한다는 공감대 아래 출범됐습니다. 특히 포럼은 전부개정안에 대한 일부 우려를 학술과 법리를 근거로 바로잡는 데 주력할 예정이며, 입법 필요성 공론화 및 국회 본회의 통과를 위한 실질적인 지원 등에 총력을 기울일 방침입니다. 포럼에는 황성기(GSOK 의장·한양대학교 교수) 위원장을 필두로 박종현(한양대학교 교수), 유병준(서울대학교 교수), 이병찬(온새미로 변호사), 이도경(청년재단 사무총장), 이장주(이락 디지털연구소 소장) 위원과 조수현(게임문화재단 사무국장), 최승우(법무법인 율촌 수석전문위원) 전문위원 등이 활동합니다. 조승래 의원(더불어민주당)이 지난해 9월에 대표 발의한 게임산업법 전부개정안에는 게임산업진흥원 설립을 비롯해 디지털게임과 특정장소형게임(아케이드게임) 규제 이원화, 본인인증 폐지, 선택적 셧다운제 폐지 등의 내용을 담은 것이 특징입니다. NetSec-KR 2025 이틀간 개최 한국정보보호학회(KIISC)가 서울 코엑스에서 오는 16일부터 17일까지 양일간 '제32회 정보통신망 정보보호 컨퍼런스(NetSec-KR 2026)'를 개최합니다. 이번 컨퍼런스는 '흔들림 없는 보안 기초 위에 구현하는 AI 대전환'을 슬로건으로 내걸었다. 행사는 한국인터넷진흥원(KISA)가 주최하며, 학회가 주관을 맡습니다. NetSec-KR은 한국정보보호학회가 초고속 정보통신망 구축 사업이 시작된 1995년부터 개최한 역사와 전통의 국내 최대 및 최고의 정보보호 전문 학술대회입니다. 올해로 32회째를 맞이하는 NetSec-KR은 급변하는 디지털 환경 속에서 새로운 보안 패러다임을 논의하는 핵심 플랫폼으로 자리매김하고 있습니다. AI를 중심으로 한 디지털 전환이 가속화되면서, 사이버보안이 기술과 정책 전반에서 핵심 과제로 부상함에 따라 본 컨퍼런스에서는 보다 견고한 보안 기반 구축과 함께, AI 기반 사이버보안 기술 및 정책의 혁신 방향을 모색하고 미래 비전을 제시할 예정입니다. 행사에는 총 25개 세션에서 75개의 다양한 발표가 진행됩니다. 파수AI 사명을 변경한 이후 처음으로 기자간담회를 개최합니다. 파수 AI는 오는 15일 오전 11시10분부터 여의도 페어몬트 앰베서더 서울에서 사명변경 및 미국법인 신규 출범 관련 배경 및 향후 계획 및 FDI Symposium(신규 미국 법인) 2026 주요 발표 등의 내용을 중심으로 기자간담회를 개최합니다. 파수AI가 사명을 바꾸고, 미국으로 도약을 내세운 만큼 새로운 시작에 대한 배경과 향후 비전 등을 공유하는 자리가 될 것으로 보입니다. 국민연금의 사회투자 왜 필요한가 토론회 공적연금강화국민행동(이하 연금행동)은 4월13일 오후 2시 국회의원회관 제5간담회의실에서 '국민연금 사회투자 연속 정책토론회- 국민연금의 사회투자 왜 필요한가' 토론회를 개최합니다. 국민연금의 사회투자 필요성 및 세부 실천방안을 논의하는 연속 정책토론회의 일환으로 열리며 김정주 원광대 경제금융학과 강사와 제갈현숙 한신대 사회복지학과 강사가 발제에 나서 국민연금의 사회투자가 왜 필요한지를 논의할 예정입니다. 2025년 국민연금기금 규모는 1458조로 집계됐으며(2026년 1월 기준 1540조1천억원) 연간수익은 231조6천억원, 수익률은 18.8%로 역대최대를 달성했으며 누적수익률도 8.04%를 기록했습니다. 국민연금기금 운용액의 99.9%는 금융부문에 투자되고 있는 반면 복지부문 투자는 0%에 가까우며 이마저도 국민연금공단에서 운영하는 청풍리조트와 국민연금 수급자에 대한 긴급대부자금인 실버론 두 가지로만 운영되고 있다는 지적과 함께 사회투자에 대한 요구도 커지고 있습니다.

2026.04.12 14:12박수형 기자

'미토스'에 놀란 세계..."사이버보안 새 시대 예고"

미국 AI 전문기업 앤트로픽이 만든 최신 AI모델 '미토스(Mythos)'가 사이버보안의 새로운 시대를 예고했다는 평가다. '미토스'는 Claude Mythos Preview의 코드명이다. 특히 제로데이 취약점 탐지와 취약점(익스플로잇) 생성 능력이 기존 AI보다 가공할 정도로 뛰어난 것으로 알려졌다. 단순히 코드를 생성하는 AI가 아니라 자동으로 취약점을 찾고 실제 공격 코드까지 만들어낼 수 있는 '자율 보안 분석 AI'라는 점에서 사이버보안 분야에 큰 충격을 줬다. 미국 CBS뉴스는 "미토스가 지구에 있는 컴퓨터의 모든 보안 취약점을 탐지할 수 있다"고 보도하기도 했다. 근착 외신에 따르면, '미토스' 관련 프로젝트인 '글래스윙(Glasswing)'에서 앤트로픽은 “AI 모델은 이제 소프트웨어 취약점을 찾고 악용하는 능력에서 최상위 인간 전문가를 제외한 대부분을 능가하는 수준에 도달했다"고 평하기도 했다. '글래스윙' 프로젝트는 '미토스'의 보안 취약점을 찾는 것으로 앤트로픽을 비롯해 WS, 애플, 브로드컴, 시스코, 구글, 크라우드스트라이크, JP모건, 리눅스파운데이션, MS, 엔비지아, 팔로알토 등 미국계 글로벌 빅테크 12곳이 초기 멤버로 참여했다. 이들 12곳 외에 약 40곳이 '파토스' 접근 권한을 받았다. 앤트로픽은 관련 보고서를 오는 7월초쯤 공개할 예정이다. 샌프란시스코에 본사가 있는 앤트로픽은 '미토스'의 위력이 매우 강력하기 때문에 일반에 공개하지 않고, 대신 '미토스'가 발견한 취약점을 수정할 수 있게 '글래스윙 프로젝트'를 론칭, 프로젝트 참여 기업 및 기관에 우선 제공했다. 현재 이들 기업과 기관은 '미토스'를 활용해 자사 소프트웨어와 시스템의 핵심 취약점을 찾아 수정하고 있는 것으로 알려졌다. 미국 보수 미디어 '더 크리스쳔 사이언스 모니터'는 미토스 등장에 대해 "해커와 사이버보안 기업 사이의 오랜 '군비 경쟁'이 핵 수준으로 격화됐다"면서 "앤프로픽 주장대로라면 앞으로 이들간 경쟁은 훨씬 더 빠르고 정교하며 규모도 커질 것"이라고 보도하기도 했다. 비영리단체 AI Safety Center의 연구원 만타스 마제이카는 "이것(미토스 등장)은 AI가 초래하는 사이버 위험에 대해 전면적인 대응이 시작되는 초기 단계라고 볼 수 있다"고 짚었다. '미토스' 공개 이전, 시간을 작년 9월로 되돌려 보면, 앤트로픽은 누군가가 자사의 인공지능 소프트웨어를 매우 정교한 스파이 작전에 활용하고 있다는 사실을 발견하고 조사에 착수했다. 당시 사이버 공격에서 특히 눈에 띈 점은 중국 정부가 후원했을 가능성이 높은 해커들이 공격 과정에서 AI에 크게 의존했다는 것이였다. 조사 결과, AI는 단순히 공격자에게 조언하는 수준이 아니라 공격의 상당 부분을 실제로 수행했다. 앤트로픽은 '미토스'를 최첨단 범용 인공지능 모델로 개발했다. 하지만 앤트로픽이 확인한 바에 따르면, 이 모델은 소프트웨어 버그를 탐지하는 능력에서 큰 도약을 이뤘을 뿐 아니라, 더 나아가 이러한 버그들을 어떻게 활용해 시스템을 공격할 수 있는지-때로는 여러 취약점을 동시에 결합해-파악하는 능력에서도 크게 발전한 것으로 나타났다. 실제, 앤트로픽은 최근 자사 홈페이지 게시글에서 '미토스'가 주요 모든 운영체제와 웹 브라우저에서 심각한 취약점을 발견했다면서 세 가지 사례를 들었다. ▲첫째, 방화벽 운용에 사용하는 오픈BSD(OpenBSD)에서 사람이 발견하지 못한 지난 27년간 존재한 취약점을 발견, 이를 악용하면 원격에서 시스템을 다운시킬 수 있는데, 오픈BSD는 세계서 가장 강력한 보안을 지닌 것으로 평가받는 OS 중 하나고 ▲많이 사용하는 영상 인코딩·디코딩 소프트웨어 'FFmpeg'에서는 16년 된 취약점을 발견했으며, 역시 이를 통해 장치를 다운시키거나 장악할 수 있으며 ▲여러 리눅스 코드 문제를 조합해 리눅스, 서버를 장악할 수 있는 공격 방법도 찾아냈는데, 리눅스는 세계 대부분의 서버에서 사용하고 있다. '미토스'는 이런 가공할 기능과 함께 사람은 도저히 따라가기 힘든 AI만의 특성인 자동화와 이에 따른 빠른 시간과 '대량생산'면에서도 우려를 던진다. 즉, 대부분 기술 기업은 취약점 발견부터 패치까지 과정이 전문가가 취약점 발견->악용 가능성 분석후 회사 보고->회사가 패치 개발, 이런 순서를 거치는데 이 과정이 보통 수개월 걸린다. AI는 이 과정을 크게 줄인다. 보스턴의 AI 보안 분석가 앨리 멜런은 “이번 발표 내용이 사실이라면, 이제 취약점 발견부터 악용까지 걸리는 시간이 극적으로 줄어들고 있다는 뜻이라면서 "화이트해커 뿐 아니라 블랙해커, 국가 단위 공격 조직, 사이버 범죄 집단 모두가 취약점을 발견하고 악용할 수 있는 시간 간격이 매우 짧아지고 있다"고 진단했다. 소규모 기업은 더 위험하다. 이처럼 속도가 빨라지면 취약점 수정에 필요한 자원이 부족한 중소기업은 가장 큰 위험에 노출된다. 시애틀 보안기업 루타 시큐피티(Luta Security)의 창립자 케이티 무수리스는 “현재의 소프트웨어 보안 관행으로는 이 위협을 감당하기 어렵다. 앞으로 1년간 엄청난 규모의 버그와 패치가 쏟아질 텐데, 공격 측 AI 발전 속도에 맞먹는 수준의 방어 측 혁신이 필요하다"면서 "패치 방식과 시스템 접근 방식을 전반적으로 다시 생각해야 한다"고 밝혔다. '미토스'에 대해 이런 시각도 있다. '미토스' 같은 AI를 활용해 개발 단계부터 취약점을 사전에 발견한다는 것으로, 사이버보안 커뮤니티가 해커보다 한발 앞설 가능성이 있다는 것이다. 노스웨스턴대 컴퓨터과학자 V.S. 수브라마니안은 "(미토스 등장은) 악의적 공격자보다 앞서 나갈 수 있는 기회로 본다. 이제 우리는 시스템에 존재할 수 있는 취약점을 미리 찾아낼 수 있는 능력을 갖게 됐다"고 진단했다. 이어 그는 "정책 측면에서는 AI기업과 사이버보안 기업, 산업계, 정부간 협력과 대화가 필요하다"고 덧붙였다. '미토스' 등장을 놓고 미국 일각에서는 중국을 우려하는 목소리도 나왔다. 노스웨스턴대 수브라마니안 교수는 "중국의 사이버 역량은 매우 강력하다. 벌써 앤트로픽을 오래전에 해킹했을 가능성이 있다. 이미 비슷한 기술을 확보했거나 곧 확보할 수 있다고 생각한다"고 말했다. 앞서 앤트로픽 CEO 다리오 아모데이는 경쟁사들이 미토스 수준에 도달하는 데 6~18개월 정도밖에 걸리지 않을 것이라고 말한 바 있다. 한편 '미토스'에 대해 일각에서는 IPO를 앞둔 앤트로픽의 마케팅적 시각도 제시했다.

2026.04.12 12:30방은주 기자

장애물 대응 "사람처럼"…4족보행로봇 상용 제어기 선보여

블라인드 보행으로 주목을 끌었던 '드림워크(DreamWaQ)'가 장애물에 선제 대응이 가능한 업그레이드 버전 '드림워크++'로 재탄생됐다. 성능도 개선돼, 계단 50개 정도는 35초에 주파한다. 높이 1.5m정도는 거뜬하다. KAIST는 명현 전기및전자공학부 교수 연구팀이 연구실 창업기업 유로보틱스와 시각 정보를 기반으로 지형을 인지하고 실시간 보행 전략을 조정하는 사족보행 로봇 제어기 '드림워크++(플러스플러스)'를 개발했다고 12일 밝혔다. 시각 정보 없이도 지형을 추정해 보행한다. 동물이 눈으로 지형을 살피며 발걸음을 조정하듯 카메라나 라이다(LiDAR) 센서를 통해 주변 환경을 인식하고 스스로 판단해 걷는다. 명현 교수는 지디넷코리아와의 전화통화에서 "휠-족형 로봇과 휴머노이드 로봇 등 다양한 로봇 플랫폼으로의 확장 적용도 기대된다"며 "유로보틱스에 기술이전을 완료했다. 언제든 제품화가 가능한 상용 수준으로 개발됐다"고 말했다. '드림워크++'는 자기수용 감각과 함께 카메라·라이다 기반 외수용 감각을 융합한 것이 특징이다. 로봇이 장애물을 사전에 인지하고 선제적으로 보행 전략을 조정한다. 단순 반응형 제어를 넘어 환경을 이해하고 판단하는 '인지 기반 보행'을 구현했다. 성능도 탁월하다. 계단 주행 실험에서는 50개 계단(수평 30.03m, 수직 7.38m) 코스를 단 35초 만에 완주한다. 블라인드 보행 제어기와 상용 인지형 제어기를 모두 능가했다. 급경사 환경에서는 훈련 조건(10°)보다 3.5배 가파른 35° 경사면을 안정적으로 등반한다. 자세를 능동적으로 조정해 후방 다리 모터 토크를 기존 대비 약 1.5배 절감했다. 다양한 장애물 상황에서 별도 경로 계획 없이도 더 효율적인 경로를 스스로 선택하는 등 학습 기반 인지 능력이 우수하다. 불확실한 낙차 지형에서는 자발적으로 멈춰 지면을 탐색한 뒤 이동하는 '탐색 행동'도 확인됐다. 이와 함께 2.5kg의 탑재물을 실은 상태에서도 로봇 높이를 넘는 41cm 장애물을 극복하는 등 높은 민첩성을 입증했다. 시뮬레이션에서 ANYmal-C(애니멀-C, 스위스 취리히연방공대에서 개발된 대표적인 사족보행 로봇)로는 최대 1.0m, KAIST 하운드(KAIST 기계공학과 박해원 교수팀 개발 사족보행 로봇)에 탑재해 구동할 경우 1.5m 수준의 장애물까지 대응이 가능하다. 비교적 낮은 장애물(27cm)만 학습했음에도, 실제 더 높은 42cm 계단에서도 약 80%의 성공률을 기록했다. 이는 로봇이 단순히 학습된 상황을 반복하는 것이 아니라, 새로운 환경에도 스스로 적응할 수 있는 능력을 갖췄다는 의미다. 기술 개발에 참여한 이현우 박사과정생은 "시뮬레이션과 실제 환경 간 차이가 커 고생도 많이했다"며 "학위를 취득한 뒤 결정할 문제이긴 하지만 해외기업이나 기관으로 진출할 계획도 있다"고 말했다. 기존에 개발한 '드림워크(DreamWaQ)'는 관절 엔코더와 관성 센서 등 자기수용 감각만으로 지형을 추정하며 보행하는 '블라인드 보행'기술이다. 시각 정보 없이도 강인한 이동이 가능하다. 그러나 재난 상황 등 시각 정보 확보가 어려운 환경에서도 안정적인 보행이 가능하지만, 로봇의 다리가 장애물에 직접 접촉한 이후에야 움직임을 조정할 수 있다는 한계가 있었다. 명현 교수는 “로봇이 단순히 움직이는 수준을 넘어, 환경을 이해하고 스스로 판단하는 단계로 발전했음을 보여준다”며 “향후 다양한 실제 환경에서 활용 가능한 지능형 이동 기술로 확장해 나갈 것”이라고 밝혔다. 연구는 이 마데 아스윈 나렌드라 박사(현 크래프톤 연구원, KAIST 박사 졸)가 제1저자로 참여했다.유로보틱스의 유병호 CEO와 오민호·이동규(박사과정) CTO, 이승현·이현우 박사과정생과 임형태 박사(현 MIT 박사후연구원)가 각각 공동저자로 참여했다. 연구결과는 국제 로보틱스 저널인 'IEEE T-RO(Transactions on Robotics'에 게재됐다. 한편, 이번 연구는 산업통상자원부 한국산업기술평가관리원(KEIT) 과제(동적, 비정형 환경에서의 보행 로봇의 자율이동을 위한 이동지능 SW 개발 및 실현장 적용)와 산림청(한국임업진흥원) 산림과학기술 연구개발 사업 지원을 받았다.

2026.04.12 12:12박희범 기자

자율로봇 학습용 영상, 모자이크없이 원본 활용 가능해진다

과학기술정보통신부 제58차 연구개발특구위원회를 열고 3건의 신기술을 실증특례 대상으로 지정했다고 12일 밝혔다. 실증 특례로 지정된 3건은 ▲유전자 검사 기술을 활용한 반려견 개체식별 및 동물등록 시스템(엔비아이티) ▲폐플라스틱 열분해 잔재물 재활용 활성탄 제조(윈텍글로비스, 한국수자원공사) ▲AI 예측 기반 추종 및 고하중 견인 자율운반로봇(웨이브에이아이)이다. '반려견' 특례의 경우는 현행법상 반려견은 내․외장형 무선전자개체식별장치를 장착해야만 등록할 수 있다. 이에 따라 앞으로는 현행 동물등록 방식을 보조하는 조건으로 유전자 검사 기술을 통한 반려견 식별․등록 실증이 가능해진다. '활성탄' 제조에서는 현재 폐플라스틱 열분해 잔재물은 재활용할 수 있는 법적 기준이 없어 폐기물로 처리된다. 그러나 이번 실증특례를 통해 폐플라스틱으로 제조한 활성탄 품질 및 생태독성 평가, 오염물질 제거(수질 정화) 효율 등을 검증할 수 있게 됐다. '자율운반로봇' 특례에서는 현재 자율운반로봇의 학습 등을 위해 촬영한 영상을 활용할 경우 정보주체 동의 및 가명처리(모자이크 처리 등)가 필요하다. 하지만, 실증특례를 통해 '영상데이터 원본 활용시 필수 안전조치' 준수를 조건으로 모자이크 없는 영상 원본 활용이 가능해졌다. 과기정통부는 이번 3건의 실증특례를 포함해 현재까지 42개 신기술을 규제특례(실증특례 41건, 임시허가 1건)로 지정, 실증을 준비 또는 진행하고 있다. 이은영 과학기술정보통신부 연구성과혁신관은 “규제샌드박스 제도 도입 이후 연구개발특구 내 다양한 신기술의 실증과 사업화를 가로막는 규제에 대한 완화 요구가 지속적으로 증가하고 있다”면서 “규제샌드박스 제도를 통해 실증단계 신기술 제품과 서비스가 빠르게 상용화될 수 있도록 적극 지원함으로써, 국민들이 규제개선 효과를 체감할 수 있도록 할 것"이라고 말했다.

2026.04.12 12:00박희범 기자

삼성전자, 에어컨 생산라인 풀가동... 에어컨 수요 급증 대비

올 여름 역대급 무더위가 예상되며 삼성전자가 에어컨 생산라인을 풀가동한다. 삼성전자는 광주사업장에 위치한 에어컨 생산라인을 2월부터 풀가동 하고 있다고 12일 밝혔다. 회사는 지난 3월에는 한 달간 '에어컨 사전점검' 서비스를 선제적으로 실시하며 역대급 더위에 대비해 고객 지원을 강화다. 삼성전자는 지난 2월 고도화된 AI 기술을 기반으로 사용자 생활 패턴과 공간에 맞춰 최적의 냉방 환경을 제공하는 AI 무풍 에어컨 신제품을 출시하며 기술 리더십을 공고히 했다. 2026년형 에어컨 신제품은 스탠드형 '비스포크 AI 무풍콤보 갤러리 프로'와 벽걸이형 '비스포크 AI 무풍콤보 프로 벽걸이' 2종이다. 신제품에 새롭게 적용된 'AI·모션 바람' 기능은 사용자의 위치와 공간 구조를 반영해 바람의 방향과 세기를 정교하게 제어한다. 'AI·모션 바람'은 ▲사용자가 있는 공간으로 냉기를 바로 전달하는 'AI 직접' ▲사용자가 없는 방향으로 바람을 보내는 'AI 간접' 등 AI 기반으로 동작하는 바람 2종과 ▲순환 ▲원거리 ▲무풍 ▲맥스(Max)등 일반 모션 바람 4종으로 구성됐다. 벽걸이형 신제품은 이에 더해 '상하' 바람까지 총 7가지 바람을 제공해 실내를 빠르고 고르게 냉방한다. 이외에도 ▲실내외 환경과 공기질, 사용 패턴 등을 분석해 냉방 방식을 자동으로 조정하는 'AI 쾌적' 모드 ▲공간의 습도까지 쾌적하게 관리하는 '쾌적제습'을 갖춰 실내 환경을 한층 쾌적하게 관리할 수 있도록 돕는다. 디자인도 완전히 새로워졌다. 스탠드형 '비스포크 AI 무풍콤보 갤러리 프로'는 슬림한 바디와 풀 메탈 패널, 패브릭 패턴의 측면 디자인으로 공간과 조화롭게 어우러진다. '비스포크 AI 무풍콤보 프로 벽걸이'는 심플한 그리드 디자인으로 세련된 분위기를 연출한다. 또 AI 음성비서 '빅스비'를 지원해 자연스러운 대화로 손쉽게 제품을 제어할 수 있으며, 갤럭시 워치와 연동한 '웨어러블 굿슬립' 기능으로 사용자의 수면 상태에 맞춘 맞춤형 냉방도 제공한다. 삼성전자는 4월 한 달간 무풍에어컨 10주년 기념 프로모션을 실시한다. 2026년형 '비스포크 AI 무풍콤보 갤러리 프로', '비스포크 AI 무풍콤보 프로 벽걸이'부터 '비스포크 AI 무풍 클래식', '창문형 에어컨' 등 삼성 에어컨 구매 고객을 대상으로 할인 및 캐시백 등 풍성한 혜택을 제공한다.

2026.04.12 11:55전화평 기자

스테이블코인 시대, 달러는 질주…원화는 전략 '부재'

전세계 스테이블코인 시장은 하나의 통화 인프라로 자리 잡아가고 있다. 2025년 한 해 동안 온체인에서 이뤄진 스테이블코인 결제, 송금 규모는 약 33조 달러로, 전년 대비 72% 성장했다. 이 중 대부분은 달러 연동 스테이블코인이다. 같은 기간 전체 스테이블코인 시가총액은 2000억 달러를 훌쩍 넘어섰고, USDT와 USDC 두 종목이 시장의 80% 이상을 차지하고 있다. 숫자만 보더라도 달러 스테이블코인이 글로벌 결제와 유동성의 기본 레이어로 자리 잡고 있음을 알 수 있다. 따라서 이제는 원화 스테이블코인이 어디에 서 있을 것인지 질문해야 할 시점이다. 미국: 민간 달러 스테이블코인 육성…소매 CBDC는 금지 미국의 전략은 의외로 단순하다. 핵심은 민간 기업 중심의 달러 연동 스테이블코인(USDT, USDC 등)을 육성하고, 중앙은행 디지털화폐(CBDC)의 소매형(retail CBDC)은 금지하는 것이다. 미국 의회와 행정부는 연방준비제도(연준)가 개인에게 직접 소매용 CBDC를 발행하는 모델을 금지하거나 강하게 제한하는 법안과 행정명령을 논의 중이다. 이는 민간 중심 스테이블코인 산업을 키우는 동시에, CBDC가 가진 정치적·프라이버시 리스크를 고려한 조치다. 결국 미국은 소매 CBDC는 배제하되, 민간이 발행하는 달러 연동 스테이블코인을 통해 글로벌 디지털 달러라이제이션을 밀어붙이고 있다. 스테이블코인은 미국에 있어 단순한 투기 자산이 아니라, 달러 패권을 디지털 영역으로 확장하는 강력한 금융 수단이다. 한국: CBDC·예금토큰은 빠르지만, 스테이블코인 전략은 공백 한국은 CBDC와 예금토큰 분야에서는 빠르게 움직이고 있지만, 스테이블코인 전략은 사실상 비어 있는 상태다. 한국은행의 '프로젝트 한강' 2단계는 CBDC 기반 도매 결제 위에 예금토큰(은행 예금을 토큰화한 디지털 예금)을 얹어 소매 결제와 재정 집행까지 테스트하는 구조다. 지난해 시작된 시범사업에서 한국은행은 시중은행, LG CNS, BGF리테일(CU), GS25 등과 함께 예금토큰을 편의점·유통 결제 및 정부 보조금 지급에 활용하는 시나리오를 검증하고 있다. CBDC와 예금토큰을 B2B와 B2C 전 영역에서 동시에 시험하는 국가는 드물며, 실험 속도만 보면 한국은 분명 선도 그룹에 속한다. 그러나 민간이 발행하는 원화 스테이블코인에 대한 구상은 거의 백지 상태다. 발행과 유통을 직접 규율하는 2단계 법안 역시 입법이 지연되고 있다. 결과적으로현재 한국은 CBDC와 예금토큰은 실제 편의점 결제 현장까지 내려와 있지만, 정작 민간이 발행하는 원화 스테이블코인은 전략도, 법제도, 책임 주체도 불명확한 상황이다. 이대로 가면 리스크만 떠안는다 이 구조가 몇 년 더 지속된다면 한국은 세 가지 리스크를 동시에 떠안게 된다. 첫째, 디지털 달러 의존 심화다. 규제가 없다고 해서 USDT나 USDC가 유입되지 않는 것은 아니다. 국내에 원화 스테이블코인 전략이 없는 상태에서 향후 실물연계자산(RWA) 온체인 머니마켓이나 인공지능(AI)·머신 경제 결제에서도 달러 스테이블코인 의존도가 더욱 높아질 가능성이 크다. 둘째, RWA와 토큰증권(ST) 시장에서 원화의 입지가 약화된다.유럽, 일본, 싱가포르는 이미 RWA 및 STO 기반 온체인 자금시장의 결제·담보 통화를 자국 통화 스테이블코인으로 설계하고 있다. 한국이 뒤처질 경우, 국내 시장조차 원화가 아닌 달러·엔·유로 기반 토큰을 우회적으로 사용하는 구조로 고착될 수 있다. 결국 원화는 '한 번의 환전'에만 쓰이고 이후 거래는 외화 토큰 중심으로 이루어질 가능성이 있다. 셋째, 국내 웹3 및 핀테크 혁신이 해외로 유출된다. 명확한 스테이블코인 규율과 시장이 없는 상황에서 관련 인프라를 실험하려는 기업이 싱가포르, 일본, UAE 등 규제가 명확한 국가로 이동할 가능성이 크다. 지금 필요한 것은 '컨트롤타워' 한국은 공격적인 CBDC 파일럿, 실제 편의점까지 확장된 예금토큰 결제 실험, 세계 최고 수준의 인터넷·모바일 인프라, 웹3 개발자, 유통·핀테크 기업 등 충분히 경쟁력 있는 자원을 갖추고 있다. 그러나 이를 하나의 일관된 전략으로 묶어줄 스테이블코인 컨트롤타워가 부재하다. 이제는 컨트롤타워를 구축하고 원스코 전략을 수립해야 한다. 미국처럼 민간 중심의 원화 스테이블코인을 육성하면서 소매 CBDC를 최소화할지, 유럽이나 일본의 모델을 따를지, 혹은 한국형 전략을 새롭게 설계할지에 대한 방향 설정이 필요하다. 또한 CBDC·예금토큰과 민간 원화 스테이블코인의 역할 분담도 명확히 해야 한다. CBDC와 예금토큰은 금융 안정, 재정 집행, 보편 결제 인프라에 집중하고, 민간 원화 스테이블코인은 RWA, 온체인 머니마켓, 국경 간 결제, AI·머신 경제 등 고부가가치 영역에 활용하는 방식으로 기능을 분리할 수 있다. 마지막으로 통화·금융·산업·외환 정책을 한 테이블에서 조정할 수 있는 기구가 필요하다. 원화 스테이블코인, CBDC, 예금토큰이라는 세 축을 통합적으로 설계하고 집행할 수 있는 의사결정 권한을 가진 컨트롤타워가 요구된다. 이제는 원스코를 누구의 책임 아래, 어떤 글로벌 역할을 목표로 설계할 것인지에 대한 질문과 답을 내릴 시점이다. 그 답을 모아 하나의 로드맵으로 만드는 것, 그것이 한국에 필요한 스테이블코인 컨트롤타워의 첫 번째 임무다. *본 칼럼 내용은 본지 편집방향과 다를 수 있습니다. • 2025 ~ 현재: Noone21 대표이사, 포항공대 CCBR(Center for Cryptocurrency & Blockchain Research) 부센터장 • 2023 ~ 현재: 수호아이오 사업 및 전략 고문 • 2018 ~ 2023: 람다256 대표이사 • 2016 ~ 2018: SK텔레콤 전무이사 (서비스 플랫폼) • 2008 ~ 2016: 삼성전자 무선사업부 상무이사 (삼성페이, 챗온)

2026.04.12 10:56박재현 컬럼니스트

LGU+, 내일부터 유심 업데이트-무료 교체

LG유플러스는 13일부터 모든 가입자 대상으로 유심 업데이트와 무료 교체를 시작한다. 가입자식별번호(IMSI) 체계에 난수를 도입한 새로운 보안 체계를 적용해 고객 보호 수준을 높이기 위한 조치다. LG유플러스는 고객 불편을 최소화하고 보다 원활한 현장 운영을 위해 매장에서 진행하는 유심 업데이트와 무료 교체는 사전 예약을 통해 순차적으로 진행할 예정이다. U+one 앱과 LG유플러스 홈페이지에서 유심 업데이트 또는 유심 교체 대상인지 먼저 확인할 수 있다. LG유플러스는 앞서 8일부터 U+one 앱과 홈페이지를 통해 '매장 방문 예약' 시스템을 운영하고 있다. 예약 시스템 오픈 이후 11일까지 15만 7811 건의 매장 방문 예약이 접수됐다. LG유플러스는 시행 초기 고객 불편을 최소화하기 위해 전국 1719개 매장에 5700여 명의 현장 인력과 522명의 본사 지원 인력을 투입할 계획이다. 회사는 현장 고객 응대와 예약 확인, 유심 업데이트 및 교체 지원, 대기 동선 안내 등을 강화해 고객이 보다 안정적으로 조치를 받을 수 있도록 할 방침이다. 예약 없이 매장을 방문하는 것도 가능하다. 다만 LG유플러스는 시행 초기 현장 혼잡을 줄이고 고객 대기 시간을 최소화하기 위해 사전 예약 후 방문을 권장하고 있다. 매장 방문 시에는 본인 확인을 위해 신분증과 사용 중인 휴대폰을 지참하면 된다. 대리인이 방문할 경우에는 고객 휴대폰 외에 위임 절차에 필요한 관련 서류가 필요하다. LG유플러스는 디지털 취약계층의 접근성을 높이기 위해 전국 노인복지관 61곳에서도 유심 교체를 지원할 계획이다. 복무 중인 현역 군장병은 U+one 앱 및 홈페이지를 통해 요청시 택배로 업데이트와 교체를 지원할 예정이다. LG유플러스는 유심 업데이트 및 교체 시행을 앞두고 회사를 사칭한 스팸·스미싱 문자에 대한 고객 주의도 당부했다. 한편 LG유플러스는 시행 초기 원활한 운영을 위해 전사 차원의 고객케어상황실을 가동하고 있다. 컨수머부문, CTO, 네트워크부문 등 주요 부서가 함께 유심 업데이트 및 교체 진행 상황과 예약 시스템 운영 현황, 현장 이슈 등을 점검하며 안정적인 서비스 제공에 나설 계획이다. 이재원 LG유플러스 컨수머부문장은 “이번 조치는 고객이 보다 안심하고 이동통신 서비스를 이용할 수 있도록 하기 위한 선제적 보안 강화 차원의 결정으로 진행 과정에서 고객 불편을 최소화하도록 철저히 준비하겠다”며 “유심 업데이트의 경우 예상 대기시간 등을 참고해 혼잡한 시간대를 피한다면 대기시간 없이 원활하게 진행이 가능할 것”이라고 말했다.

2026.04.12 10:14박수형 기자

"이 선물 싫어" 화내는 아이...당신이 부모라면?

아이의 행복을 바라며 정성껏 준비한 선물을 내밀었을 때, "이거 내가 갖고 싶었던 게 아니야"라는 차가운 반응이 돌아오면 부모는 당혹감에 휩싸인다. 애써 준비한 노력이 부정당했다는 생각에 서운함이나 화가 치밀기도 하고, 한편으로는 아이를 버릇없게 키운 것은 아닌지 자책하게 된다. 하지만 전문가들은 이런 상황이 오히려 아이의 정서를 이해하고 올바른 가치관을 가르칠 기회가 될 수 있다고 조언한다. 아이의 실망감, 정체성 형성 과정의 '정상적 반응' 더컨버세이션·기가진 외신에 따르면, 심리학자 엘리자베스 웨스트럽(Elizabeth Westrupp) 박사는 아이가 선물에 실망하는 것을 정서 발달 과정에서 나타나는 자연스러운 현상으로 봐야 한다고 지적했다. 유아기부터 아동기(약 1~12세) 사이의 아이들은 '나는 누구인가'를 정립하며 자신만의 선호도를 형성해 나간다. 이 시기에 특정 장난감이나 브랜드는 단순한 물건이 아니라, 자신을 타인에게 표현하고 또래 집단과 연결되는 중요한 매개체가 된다. 친구들과 같은 신발이나 장난감을 원하는 이유는 집단에서 소외되지 않으려는 본능적인 욕구와 맞닿아 있다. 따라서 아이가 느끼는 실망감은 단순히 물건에 대한 탐욕이 아니라, 자신의 기대나 소속감이 좌절된 것에 대한 강력한 정서적 반응이란 게 웨스트럽 박사 설명이다. "미리 이야기하기"… 기대와 현실의 간극 좁혀야 웨스트럽 박사는 선물 시즌이 오기 전, 아이와 사전에 충분한 대화를 나누는 것이 무엇보다 중요하다고 강조했다. 부모가 돈과 시간을 어떻게 사용하는지, 우리 가족이 소중하게 여기는 가치가 무엇인지 공유해야 한다는 설명이다. 이를 통해 아이가 주변 유행에 휩쓸려 무리한 기대를 품고 있지는 않은지 확인할 수 있다. 전문가들이 제안하는 사전 대화의 예시는 다음과 같다. "올해는 어떤 선물을 가장 기대하고 있니?" "우리가 준비할 수 있는 현실적인 선 범위는 어느 정도일까?" "만약 네가 간절히 원하던 것이 아닐 때는 기분이 어떨 것 같아?" '감사' 강요보다 '감정 수용'이 우선 아울러, 아이가 실망감을 표출할 땐 곧바로 "고마워해야지"라며 훈계하는 것은 피하는 것이 좋다. 격앙된 상태의 뇌는 타인을 배려할 여유가 없으며, 자신의 감정을 먼저 처리해야 비로소 이성적인 판단이 가능하기 때문이다. 기대가 어긋나면 뇌 속의 도파민 수치가 급격히 떨어지며 불쾌감을 유발한다. 이때 부모는 "네가 정말 갖고 싶었던 건 그 자전거였지. 원하는 걸 갖지 못해 속상하겠구나"라며 아이의 감정을 있는 그대로 인정해줄 필요가 있다. 자신의 감정을 안전하게 표현하고 수용받는 경험을 통해 아이는 불쾌감과 좌절을 견디는 힘인 '회복 탄력성'을 기르게 된다. 다만, 실망감을 느끼는 것과 무례하게 행동하는 것은 엄격히 구분해야 한다. 감정을 표현하는 것은 허용하되, 선물을 준 사람에게 화를 내거나 무례한 언행을 하는 것은 용납해서는 안 된다. 이럴 때는 "속상한 마음은 이해하지만, 다른 사람에게 상처를 주지 않고 네 기분을 말하는 방법을 함께 찾아보자"라고 제안하는 것이 바람직하다. 또 선물을 주는 사람의 입장을 이해해보는 경험도 큰 도움이 된다. 아이가 직접 다른 사람을 위한 선물을 고르거나 만들어보게 함으로써, 선물을 준비하는 과정에 담긴 정성과 배려를 몸소 느끼게 하는 것이다. 이런 경험은 아이가 타인의 호의를 당연하게 여기지 않고 공감할 수 있는 성숙한 인격체로 자라나는 밑거름이 된다고 웨스트럽 박사는 조언했다.

2026.04.12 08:07백봉삼 기자

하나만 잘해선 안 된다…AI 열풍에 '하이브리드' 인재 각광

최근 채용 양상이 특정 업무에 국한되지 않는 '하이브리드' 인재를 선호하는 방향으로 변하고 있다. AI 발달로 기본적인 업무가 활용 툴로 가능해지면서, 직무 경계가 흐릿해진 탓이다. 12일 HR업계에 따르면 최근 채용 공고 수는 이전보다 줄었지만, 공고별로 요구되는 인재 역량과 밀도가 높아진 흐름이 관측된다. HR업계 관계자는 “요즘은 직무의 경계가 사라지는 느낌”이라며 “관련 직무가 아니더라도 직무 역량을 넓혀서 보는 경향성이 있다”고 말했다. AI 발전으로 앱 개발도 '척척'…이전보다 업무 범위 넓어졌다 과거보다 하이브리드형 인재의 선호도가 두드러진 것은 AI가 발전하면서다. 전문성이 필요했던 영역마저 AI를 활용하면 어렵지 않게, 해낼 수 있게 됐기 때문이다. 생성형 AI에 컴퓨터언어가 아닌 자연어(일상어)로 명령해 코드를 작성하는 '바이브코딩'이 대표적이다. 바이브코딩으로 앱 개발에 대한 접근성이 높아지면서, 출시되는 앱의 개수도 늘어났다. 시장조사업체 센서타워에 따르면 올해 1분기 애플 앱스토어에 등록된 전체 신규 앱 건수는 23만5800만건으로, 전년 동기 대비 84% 늘었다. 이는 지난 10년간 1분기 기준 신규 앱 등록 건수, 증가세 모두 최고치다. 또 다른 HR업계 관계자도 “대기업들의 공채가 상반기 돋보였지만 실제로 많은 기업들이 필요한 시점에 필요한 직무의 인원만 소규모로 뽑는 핀셋 채용을 진행했다”며 “이제 AI는 IT 직군만의 전유물이 아니다. 마케팅, 영업, 인사 등 문과 직무에서도 AI 툴을 활용한 생산성 증명이 필수조건이 됐다”고 설명했다. 면접 혹은 과제 전형에서 AI를 활용해 업무 시간을 어떻게 단축할지, 생성형 AI로 결과물을 도출해보라는 실무 테스트가 빈번해졌다는 것이다. 실무자들 "AI로 시간·업무 영역 단축…전혀 다른 분야는 공부가 먼저" 이같은 경향성은 실무에서도 찾아볼 수 있다. 유통회사 상품기획(MD) 직무에서 근무하는 20대 남성 A씨는 “판촉 활동 이외 디자인 작업도 같이 해야하는 등 업무 범위가 넓어졌다”며 “요즘은 AI가 모든 업무를 상향평준화시켜 각 업무에 맞는 AI를 이용한 다음 세심한 작업들은 직접하는 방식으로 일을 하고 있다”고 설명했다. 이어 “요즘은 AI가 기본이고 오히려 사람이 하는 것이 손해”라며 “디자이너들이 밤새서 해야 할 일을 AI가 몇 분 만에 해준다”고 덧붙였다. IT회사에서 개발자로 재직 중인 20대 여성 B씨도 “AI를 이용하면서 할 수 있는 영역이 많이 늘어났다”며 “짧은 시간 안에 여러 일을 처리할 수 있게 됐다”고 답했다. 다만 “유사한 분야에서는 경계가 흐려질 수 있지만 전혀 다른 분야는 AI를 사용하더라도 공부가 우선”이라며 “기본 지식이 없다면 검수가 불가능하기 때문에 AI에게 모든 것을 맡길 수는 없다”고 부연했다. AI가 넘볼 수 없는 인간 영역은?…'HR 리더스 데이' 해법 제시 직무 간 경계가 흐릿해진 상황에서 커지는 구직자들의 커리어 고민을 덜어줄 수 있는 컨퍼런스가 내달 7일 열린다. 서울 선정릉역 인근 슈피겐홀에서 개최되는 'HR테크 리더스 데이 시즌5'는 최신 IT 솔루션을 소개하는 자리를 넘어 AI 전환 속에서 조직이 놓치기 쉬운 사람의 문제를 다루는 것이 핵심이다. 이번 행사는 '휴먼테크+휴먼터치'를 대주제로 선정함에 따라 AI 툴 활용 능력이 기본이 된 직무 환경에서 사람이 가진 역량을 어떻게 조화롭게 발전시킬 수 있을지에 대한 방향을 제시해줄 수 있을 것으로 예상된다. 이 행사는 채용, 조직문화, 리더십부터 총보상, 웰니스, 감정관리 등 HR 핵심 의제를 하루 만에 점검할 수 있다. 특히, 행사 첫 타자로 나선 조여준 더벤처스 최고투자책임자는 AI가 흉내낼 수 없는 인간 고유의 동기 부여와 몰입, 창의성이 어떻게 기업의 핵심 경쟁력이 될지를 안내할 방침이다. 오프라인+온라인 생중계 형태로 진행되며, 기업·기관 HR 담당자와 C레벨을 주요 대상으로 한다. HR테크 기업과 현업 전문가, 창업자, 투자자, 정책 영역의 인사까지 한 무대에 올라, AI 시대 조직 운영의 현실적인 질문을 던지고 함께 풀어본다. 현재 사전접수 중이며, 오프라인(유료)·온라인(무료) 중 선택해 신청할 수 있다. 지디넷코리아 웹사이트 상단에 있는 'HR컨퍼런스'를 클릭하면 행사 프로그램 확인과 사전등록을 진행할 수 있다.

2026.04.12 07:59박서린 기자

[피지컬AI 윤리] 재난·치안 로봇과 칸트의 정언 명령

1. 원숭이의 손, 프로메테우스의 불: 피지컬 AI 역설의 계보학 제이컵스(W. W. Jacobs)의 단편 '원숭이의 손(The Monkey's Paw)(1902)'에서 화이트 가족은 세 가지 소원을 들어준다는 부적을 손에 넣는다. 그들이 처음으로 빈 소원은 주택 담보대출금을 갚기 위해 필요한 200파운드였다. 이 소원은 아들 허버트가 공장 사고로 사망한 뒤 회사가 책임은 부인하면서도 유족에게 200파운드를 지급하는 방식으로 실현된다(Jacobs, 1902). 이 이야기의 서늘한 공포는 부적 자체에 깃든 악의에서 비롯되는 것이 아니다. 오히려 소망을 실현하는 메커니즘이 인간 삶의 복잡한 맥락과 의도를 완전히 소거한 채, 오직 기계적인 결과만을 냉혹하게 산출한다는 데 있다. 환언하면, 우리가 욕망했던 목적과 그것을 맹목적으로 관철하는 수단 사이의 섬뜩한 비대칭성이야말로 진정한 공포의 근원이다. 소원은 분명 이루어지지만, 그 소원이 존재해야 할 세계 자체는 돌이킬 수 없이 파괴되어 버리는 것이다. 이와 같은 경고의 계보는 제이컵스의 단편보다 훨씬 더 깊은 기원을 갖는다. 그리스 신화 속 프로메테우스는 선한 의도로 인간에게 불을 내어주었다. 현대적 시각에서 복기해 보자면, 인류는 그 불을 통제하여 찬란한 문명을 세웠으나 동시에 서로의 도시를 잿더미로 만들기도 했다. 이는 인간의 근원적 취약성을 극복하고자 하는 기술적 욕망이 역설적으로 더 깊고 치명적인 취약성을 잉태한다는 진실을 적나라하게 보여준다. 오늘날 물리적 현실에 투입되는 재난 대응 로봇 역시 이와 같은 양면성을 지닌다. 폭발물 처리나 유해 물질 탐지, 수색 및 구조와 같은 고위험 임무에서 로봇은 인간의 생명을 보호한다는 명백하고도 숭고한 도덕적 선(善)을 실현한다. 그러나 문제는 기술의 전용에 있다. 인간을 구하던 바로 그 기계가 동일한 카메라, 동일한 센서, 동일한 알고리즘을 장착한 채 치안이라는 명분 아래 공공 광장을 배회하고 시민의 얼굴을 인식하며 군중의 행동 패턴을 감시하기 시작한다. 특히 신체를 가진 피지컬 AI는 정보 처리의 오류를 넘어 그 오판을 즉각적이고 물리적인 결과로 전환할 수 있는 파괴력을 지닌다. 더 높은 수준의 안전을 위해 도입된 기계가 어느새 시민의 자유를 위협하는 일상적 감시 인프라로 돌변하는 순간이다. 그렇기에 우리는 의문을 제기하지 않을 수 없다. 이것은 과연 인류를 구원할 새로운 불일까, 아니면 파국을 부르는 현대판 원숭이의 손일까? 2. 탑이 걷기 시작했다: 이동하는 판옵티콘과 피지컬 AI 인프라 미셸 푸코(Michel Foucault)는 '감시와 처벌(Surveiller et punir)(1975)'에서 근대 사회의 규율 권력과 감시가 작동하는 대표적 모델로 제러미 벤담(Jeremy Bentham)의 '판옵티콘'을 지목한 바 있다. 이는 중앙의 감시탑에서 단 한 명의 감시자가 모든 수감자를 볼 수 있지만, 수감자는 자신이 실제로 관찰되고 있는지 알 수 없도록 설계된 원형 감옥이다(UCL Faculty of Laws, n.d.). 판옵티콘의 핵심은 감시 그 자체가 아니라 감시의 가능성이다. 언제 지켜볼지 모른다는 인식이 행동을 자기 스스로 규율하게 만들며 그것이 바로 권력이 몸 없이도 작동하는 방식이다. 그러나 고전적 판옵티콘은 물리적 한계가 있는데 그것은 탑은 움직이지 않는다는 점이다. 과거의 감시는 견고한 건축물의 물리적 경계 안에 갇혀 있었다. 반면, 오늘날 신체를 획득한 피지컬 AI의 도래는 이러한 공간적 구속을 완전히 허물어 버렸다. 공간의 제약에서 풀려난 억압의 탑이 이제는 스스로 걷기 시작하며 세상 전체를 거대한 감옥으로 만들고 있는 것이다. 2026년 현재 두바이, 미국, 중국 등 여러 나라는 인간형 순찰 로봇, 사족보행 로봇견, 폭발물 처리 로봇, 감시 드론을 일선 치안 업무에 배치하고 있다. 이를 통해 AI가 탐색, 이상 행동 탐지, 신원 확인 기능을 수행한다. 두바이 경찰은 2030년까지 로봇이 전체 경찰력의 약 25%를 차지하도록 하겠다는 구상을 제시하였다(Al Shouk, 2018). 중국 일부 도시에서는 이미 로봇 치안 보조 시스템이 시범 도입되고 있다. 예컨대 청두에서는 2025년 6월 사족보행 로봇, 바퀴형 로봇, 휴머노이드 로봇을 포함한 로봇 경찰관 팀이 배치되었고, 우후에서는 '지능형 경찰 유닛 R001'이 교차로 교통 보조 임무를 수행하고 있다(Almirall, 2026). 미국에서도 한때 단지 신기한 기술로 여겨졌던 지상 로봇과 공중 드론이 빠르게 주류 치안 도구가 되어 가고 있다. 각종 카메라와 센서를 장착한 자율 경찰 로봇은 공원, 학교, 기차역 등에 투입되어 왔다. 보스턴 다이내믹스의 스팟(Spot) 로봇과 같이 개를 닮은 4족 보행 로봇이 뉴욕 경찰국(NYPD)과 로스앤젤레스 경찰국(LAPD)을 포함한 미국 내 최대 규모의 경찰 기관들에 도입되었다. 경찰은 또한 바리케이드를 친 용의자와 소통하거나 무장 해제시키거나 심지어 무력을 행사하기 위해 로봇을 사용해 왔다(Friedman, et al., 2025). 미국 전역의 여러 기관은 911 신고에 대응하여 드론을 자동으로 출동시키는 '최초 대응 수단으로서의 드론(Drone as First Responder, DFR)' 프로그램을 시범 운영하고 있다. 무인항공기 시스템인 드론은 공공안전 작전에서 실시간 상황 인식을 제공하는 핵심 도구가 되었다. DFR 시스템은 발사 거점에 미리 배치된 드론을 포함하며 이를 통해 사건 현장으로 드론을 신속히 원격으로 출동시킬 수 있다. 발사 거점은 드론이 몇 분 안에 현장에 도착할 수 있도록 전략적으로 배치되며 종종 긴급 대응 인력보다 먼저 도착하기도 한다. 드론은 핵심 정보를 긴급 대응팀에 실시간으로 전송하여, 더 빠르고 더 많은 정보에 근거한 의사결정을 가능하게 한다(DHS S&T, n.d). 경찰 로봇의 일부 활용은 공공 안전상의 이익을 제공할 수 있지만 동시에 현실적인 위험도 수반한다. 카메라, 센서, 분석 기능을 장착한 고기동성 로봇이 광범위하게 채택되면 경찰 감시의 확산은 더욱 가속화될 것이며 그에 따라 개인의 프라이버시에 대한 위험도 뒤따르게 된다. 재난 영역의 경우 양상은 다르지만 이 또한 구조적 문제가 동일하다. 재난 로봇의 핵심 윤리 쟁점 역시 공정성과 차별, 허위, 노동 대체, 프라이버시, 책임, 안전, 신뢰 등이다. 이 목록 자체가 기술이 결코 가치 중립적이지 않음을 증언한다. 안전 및 재난 로봇에 탑재된 카메라, 열화상 센서, 생체 인식 시스템은 피해자 탐지에 필수적이지만 동시에 공공 및 사적 공간에서 당사자의 동의 없이 개인을 연속적으로 모니터링하는 전례 없는 감시 능력을 구현한다. 더구나 알고리즘 편향과 치안 기술이 배치되는 지역의 격차는 인종적 불평등을 심화시킬 수 있다. 특히 물리력 행사 기능을 갖춘 로봇의 출현은 물리력 사용 규범 전반에 대한 체계적인 재고를 요구하는 심대한 윤리적 질문을 제기한다. 재난이나 경찰 로봇이 초래하는 해악에 직면해 볼 때, 치안과 안전을 규율하는 기존의 법률과 헌법 규범의 파편적 집합만으로는 충분하지 않다. 전 세계에 이러한 새로운 도구가 도입되는 상황에서 건전한 정책 형성이 시급히 요구된다. 목적의 전환은 하드웨어의 교체 없이도 가능하다는 점에서 재난 로봇이 잠재적 감시 인프라로 이중 전용될 수 있는 구조적 근거가 여기에 있다. 이것이 원숭이의 손이 갖는 가장 어두운 응용 가능성이다. 3. 몰아세움(Gestell)과 악의 평범성: 감시의 일상화가 작동하는 구조 마르틴 하이데거(Martin Heidegger)는 '기술에 대한 물음(Die Frage nach der Technik)(1954)'에서 근대 기술의 본질을 '몰아세움(Gestell)'으로 규정했다. 몰아세움이란 세계를 측정 가능하고 통제 가능한 자원이나 부품의 집적으로 드러나게 하는 은폐의 방식이다. 기술적 시선 아래 강은 수력 발전 가능성이 되고 숲은 목재 저장소가 된다. 그리고 인간은 잠재적 위협 또는 관리 대상이 된다. 같은 시각에서 바라보면, 감시 로봇의 렌즈를 통해 비친 시민은 더 이상 자유의지를 가진 권리의 주체가 아니라 알고리즘이 예측하고 분류해야 할 데이터 포인트로 환원된다. 이 메커니즘이 '명분의 선점'이라 불릴 만한 현상을 초래한다. 재난·치안 로봇은 언제나 가장 반박하기 어려운 정당화로 처음 도입된다. 지진 현장의 수색 드론, 인질극의 폭발물 처리 로봇, 테러 위협 구역의 순찰 로봇 등 초기의 배치는 인명 보호라는 도덕적 선과 연결되어 있어 반론이 어렵다. 그러나 인프라가 일단 구축되면 적용 범위는 일종의 미끄러운 경사길이 되어 확장된다. 재난 드론은 평시의 집회 현장 위를 날기 시작하고 순찰 로봇은 저소득층 밀집 지역에 우선 배치되며 수색 알고리즘은 위험 인물 예측 모델로 전환된다. 실례로 뉴욕 경찰청(NYPD)은 디스토피아적 넷플릭스 시리즈 블랙 미러의 한 에피소드에 영감을 제공한 것으로 알려진 로봇견과 유사한 기종의 운용을 반발 여론을 수용하여 중단한 바 있다. NYPD는 해당 로봇견이 인명 피해 방지에 기여할 것으로 기대하였다. 그러나 하원의원 알렉산드리아 오카시오-코르테스(Alexandria Ocasio-Cortez)를 비롯한 비판론자들은 이를 경찰력의 과도한 군사화를 입증하는 사례로 규정하였다. 당시 NYPD는 2021년 4월 22일, '디지독(Digidog)'으로 불리던 보스턴 다이내믹스의 원격 조종 4족보행 로봇 운용 계약을 종료했다. NYPD는 맨해튼 소재 공공주택 단지에서 피의자 체포 과정에 디지독을 시험 투입한 데 이어 브롱크스에서 발생한 인질 상황에도 이를 활용함으로써 광범위한 공분을 자아낸 바 있다(ABC News, 2021). 당시의 비판은 로봇 경찰견과 같은 반자율 시스템의 도입이 감시 권한을 확대하고 특히 저소득층·유색 인종 지역을 실험장으로 삼음으로써 시민적 자유와 평등한 치안 원칙을 구조적으로 훼손할 수 있다는 우려와 맞물린다. 이 지점에서 우리는 한나 아렌트(Hannah Arendt)가 '예루살렘의 아이히만(1963)'에서 통찰한 '악의 평범성'의 개념을 다시금 소환해야만 한다. 아렌트가 갈파했듯, 전대미문의 비극을 초래한 아이히만은 악마적인 괴물이 아니라 단지 관료제 시스템의 명령을 무비판적으로 수행한 성실한 톱니바퀴에 불과했다. 놀랍게도 오늘날 피지컬 AI를 기반으로 한 재난·치안 로봇의 감시망 확장 현상은 이와 완벽한 구조적 동형성을 지닌다. 시민의 삶을 옥죄는 것은 특정 권력자나 설계자의 거대한 악의가 아니라 기술 시스템 자체에 내재된 차가운 합리성이다. 더 방대한 데이터를 수집할수록 범죄와 재난에 대한 예측의 해상도가 높아지며 이는 곧 사회 전체의 안전망을 굳건히 한다는 지극히 공리주의적이고 완벽한 선의에 기반한 알고리즘의 내적 논리가 역설적으로 시민의 내밀한 프라이버시를 잠식해 들어가는 것이다. 결과적으로 아무도 명시적인 악(惡)을 의도하지 않았고, 기술은 그저 안전의 극대화라는 본연의 임무에 충실했을 뿐이지만, 구조 전체는 돌이킬 수 없는 디스토피아적 감시 사회를 향해 나아가게 된다. 아이히만의 '사유의 불능'이 비극을 낳았듯이 도구적 합리성에 매몰된 시스템의 맹목적인 최적화가 우리 시대의 새로운 '감시의 평범성'을 잉태하고 있는 셈이다. 원숭이의 손이 빚어낸 파국이 반드시 폭력의 형태를 띠는 것은 아니다. 그것은 때로 거리를 걷는 로봇의 부드러운 발소리로 광장 위를 조용히 나는 드론의 날갯짓으로 온다. 4. 원칙의 문제: 드워킨, 책임의 공백과 칸트의 제2 정식 로널드 드워킨(Ronald Dworkin)은 '원칙의 문제(A Matter of Principle)(1985)'에서 자유주의적 법이론의 핵심 명제를 정교하게 전개한다. 그는 정책과 원칙을 구분하면서 전자는 공동체의 집합적 목표를 증진하기 위한 결정인 반면, 후자는 개인의 권리에 근거한 규범적 요청이라고 본다(Dworkin, 1985, 박형빈 역, 2026 출간 예정). 정책적 목표의 달성이 원칙 즉, 개인의 권리를 침해하는 것을 정당화하지 않는다는 것이 드워킨의 핵심적 논지다. 그러므로 '치안 효율성 33% 향상'이라는 정책 목표가 시민의 프라이버시와 익명성에 대한 권리라는 원칙을 완전하게 압도할 수 없다. 이 구별은 재난·치안 로봇 담론에서 결정적인 규범적 준거가 되어야 한다. '더 안전한 도시'는 분명 우리 모두에게 필요한 정책이다. 반면 개인정보에 대한 통제권은, 특별한 정당화가 없는 한 침해되어서는 안 되는 원칙의 영역에 속한다. 드워킨적 틀에서 전자가 후자를 희생시키는 것은 설령 그것이 다수에게 이익이 된다고 할지라도 정당화되지 않는다. 안전 담론이 원칙의 문제를 정책의 언어로 해소하려 할 때, 그것은 논리적 범주 오류이자 규범적 기만이 된다. 물론, 생명과 신체의 안전은 어떤 것과도 바꿀 수 없는 중대한 인간의 기본권이다. 따라서 이를 수호하기 위해 재난·치안 로봇을 투입하는 것은 일견 정당한 권리의 보장 수단처럼 보인다. 그럼에도 불구하고, 피지컬 AI의 도입이 드워킨의 권리론적 틀에서 유독 치명적인 규범적 긴장을 유발하는 까닭은 '행위성'과 '책임'의 구조적 분리 때문이다. 전통적인 인간의 실천 영역에서 어떤 행위를 수행한 주체와 그 결과에 책임을 지는 주체는 일치한다. 그러나 고도의 자율성을 획득한 피지컬 AI의 경우, 현실 세계에서 감시하고 개입하는 '행위'는 기계가 수행하지만 그 결과에 대한 '책임'은 여전히 인간에게 귀속되어야 한다는 법적·윤리적 교리가 유지된다. 문제는 이러한 존재론적 간극이 필연적으로 거대한 '책임의 공백'을 잉태한다는 데 있다. 알고리즘 설계자, 데이터 학습을 주도한 기업, 시스템 운영 조직, 현장의 경찰 그리고 정책 입안자까지 수많은 주체들이 책임을 잘게 쪼개어 나누어 가지는 복잡한 네트워크 속에서, 온전한 책임의 소재는 교묘하게 증발해 버릴 수 있다. 결과적으로 프라이버시를 침해당한 시민의 눈앞에는 항변하거나 책임을 물을 구체적인 인간은 사라지고 오직 무오류성을 가장한 차갑고 압도적인 '시스템의 결과'만이 폭력적으로 남겨지게 된다. 문제는 이 공백은 철학적 추상이 아니라 이미 실재하는 법적 위기라는 점에 있다. 전장의 자율무기시스템(LAWS)이 국제인도법의 근간인 구별 및 비례성 원칙 그리고 지휘 책임을 무력화할 위험이 있듯이 일상 속 치안 로봇의 오인 식별이 무고한 시민에 대한 물리적 폭력으로 이어지는 순간 드워킨적 관점에서의 중대한 권리 침해는 이미 실현된 것이다. 그러나 가장 뼈아픈 규범적 위기는 이 명백한 침해 앞에서도 '그 폭력의 책임을 대체 누구에게 귀속시킬 것인가'라는 본질적 질문에 현행 법체계가 철저히 침묵하고 있다는 사실이다. 임마누엘 칸트(Immanuel Kant)의 정언명령이 이 때문에 날카롭게 개입할 수밖에 없다. 칸트의 제2정식인 '너의 인격에서나 다른 모든 사람의 인격에서 인간성을 항상 동시에 목적으로 대우하고, 결코 단순한 수단으로만 대우하지 말라'는 알고리즘의 예측 대상으로 환원된 시민에 대한 명확한 도덕적 판결을 내린다. 데이터 포인트로 분류된 군중, 위험 점수로 평가된 개인은 칸트적 의미에서 인간 존엄의 침해다. 5. 세 번째 소원을 남겨두라: 하드웨어 윤리 그리고 디지털 시민성 발터 벤야민(Walter Benjamin)은 '역사의 개념에 대하여(Über den Begriff der Geschichte)」(1940/2009)'의 제9테제에서 파울 클레(Paul Klee)의 그림 '앙겔루스 노부스(Angelus Novus)'를 '역사의 천사'로 해석한다. 그의 눈은 응시하고 입은 벌어져 있으며 날개는 펼쳐져 있다. 그의 얼굴은 과거를 향하지만 우리가 사건의 연쇄를 읽는 자리에서 그는 잔해를 쉼 없이 발 앞에 쌓아 올리는 단 하나의 파국을 본다. 그는 머물러 죽은 자를 깨우고 부서진 것을 다시 잇고자 하나 낙원으로부터 불어오는 폭풍이 그의 날개를 휘감아 더 이상 접지 못하게 한다. 그 폭풍은 그의 등을 미래로 떠밀고, 앞의 폐허는 하늘 높이 쌓여 간다. 우리가 진보라 부르는 것은 바로 이 폭풍이다(Benjamin, 1940/2009). 피지컬 AI 확산은 이 이미지와 포개진다. 우리는 기술의 폭풍에 등을 떠밀리며 앞으로 나아가지만 뒤에는 프라이버시의 잔해가 그리고 자유의 파편이 쌓인다. 그러나 벤야민의 천사와 달리 우리에게는 선택의 가능성이 있다. 멈출 수 있고, 설계할 수 있고, 제도화할 수 있다. 이제 '원숭이의 손' 이야기로 되돌아가자. 화이트 부인은 두 번째 소원으로 죽은 아들을 살려달라고 빈다. 이윽고 한밤중에 현관문을 두드리는 소리가 들리고 아들이 돌아왔다고 확신한 화이트 부인은 문을 열려 한다. 그러나 화이트 씨는 문밖의 존재가 자신이 기억하는 아들의 모습 그대로일 수 없다고 직감했다. 소원은 이루어졌지만, 그 방식은 차마 마주할 수 없는 것이었다. 화이트 씨는 남아 있던 세 번째 소원으로 문밖의 존재를 사라지게 한다. 이 이야기의 교훈은 그저 '소원을 빌지 말라'가 아니다. 소원이 이루어지는 방식을 통제할 수 없다면, 때로는 소원을 거두는 것이 더 깊은 지혜라는 것이다. 그리고 그 거둠이 가능했던 것은 오직 세 번째 소원이 남아 있었기 때문이다. 재난·치안 로봇의 배치에는 그 세 번째 소원이 항상 남아 있지 않다. 한 번 구축된 감시 인프라는 대개 강한 관성을 갖고, 정상적인 치안 수단으로 자리 잡은 로봇 시스템을 다시 철수하거나 축소하는 데에는 상당한 정치적·행정적 비용이 따를 것이다. 소원이 이루어진 뒤에야 그것이 실제 원했던 바가 아님을 깨닫고 나서야 그 방식을 후회하는 것은 바로 화이트 부부가 치른 대가였고 우리가 반복해서는 안 될 실수다. 피지컬 AI 윤리의 성패는 로봇이 얼마나 똑똑한가에만 달려 있다고 보기 어렵다. 사회가 그 로봇에게 '어디까지 권한을 위임'하고 '어떤 한계를 분명히 설정'하는가에 달려 있다. 바람직한 재난·치안 로봇은 더 많이 보고 더 빨리 식별하는 기계에 머물지 않고 인간의 생명 보호와 자유 보장을 함께 충족하도록 설계·운용·감독되는 '제도적 기술'이어야 한다.

2026.04.11 20:34박형빈 컬럼니스트

"AI는 실행, 사람은 설계"…넥써쓰, '위대한 기업' 향한 AX 전략

경영 전략서의 고전으로 꼽히는 '좋은 기업을 넘어 위대한 기업으로(Good to Great, 저자 짐 콜린스)'는 오랜 기간 기업 성장 기준으로 활용돼 왔다. 적합한 인재 확보, 냉정한 현실 인식, 일관된 실행이 성과를 만든다는 이론이 핵심이다. 넥써쓰 또한 이러한 원칙을 기업 경영 철학에 녹여냈다. 짐 콜린스가 강조한 인재 확보와 일관된 실행이라는 본질은 계승하되, 기술 환경 변화에 맞춰 성과를 창출하는 문법을 새롭게 썼다. 넥써쓰는 전사 차원의 인공지능 전환(AX)을 추진하며 사람과 AI의 역할을 엄격히 구분했다. 단순 반복 업무는 AI가 전담하고, 사람은 계획과 설계, 창조적 판단에 집중하는 구조다. 이는 AI를 단순 보조 수단이 아닌, 전략을 실현하는 핵심 '실행 주체'로 전면에 배치하려는 장현국 대표의 의지가 반영된 결과다. 직접 증명한 AI 실행력과 선순환 구조 일부 기업은 AI를 내부 효율 개선에 집중한다. 생산성 향상과 비용 절감이 목표다. 또 다른 기업은 사용자 행동 변화에 초점을 둔다. 서비스 이용 구조 자체를 바꾸고, 참여를 늘리는 접근이다. 넥써쓰는 후자에 가깝다. 대표적인 사례로는 지난 2월 출시된 AI 에이전트 게임 플랫폼 '몰티로얄'이 있다. 이 플랫폼은 이용자가 직접 컨트롤하는 전통적인 방식을 탈피했다. 대신 이용자가 AI 에이전트를 설계하고 그들의 전략적 수행을 관전하는 새로운 문법을 선보였다. 설계는 사람이, 실행은 AI가 맡는 이 구조는 시장에서 가파른 반응을 끌어냈다. 현재 생성된 AI 에이전트 수는 1600만개를 돌파하며 폭발적인 성장세를 기록 중이다. 다만 이 같은 시도가 장기적으로 안정적인 수익 모델로 안착할 수 있을지는 향후 지속적인 검증이 필요한 단계다. 영역 간 경계 허문 '현대판 고슴도치 전략' 책에서 제시하는 '고슴도치 전략'은 하나의 핵심 영역에 집중하는 개념이다. 넥써쓰는 이 방식을 재해석했다. 단일 사업에 역량을 모으는 대신, 서로 다른 영역을 하나의 사업 단위로 묶는 방식으로 접근했다. 그 결과, 넥써쓰는 ▲게임허브(Web2) ▲게임체인(Web3) ▲에이전트버스(Web4)를 별개의 사업으로 보지 않고 하나의 서비스 경험 안에서 연결했다. 이에 따라 성과 기준도 달라졌다. 이용자 접점과 자산 구조, 실행 단위를 통합해 개별 지표보다 생태계 전체에서 발생하는 결합 효과를 새로운 기준으로 삼았다. 이는 단일 사업 성과에 매몰되지 않고 전체 네트워크의 가치를 키우겠다는 전략적 판단이다. '플라이휠 효과' 가속...크로쓰 웨이브, 데이터로 증명 작은 성과가 동력이 돼 성장에 가속도가 붙는 '플라이휠 효과'는 넥써쓰의 스트리머 플랫폼 '크로쓰 웨이브(CROSS Wave)'를 통해 실체화되고 있다. 콘텐츠 생성과 유입, 보상과 재참여로 이어지는 순환 고리를 통해 외부 마케팅 의존도를 낮춘 자생적 성장 구조를 구축했다. 공식 채널에 따르면 크로쓰 웨이브는 2.0 출시 후 지갑 연결 사용자 1만 720명, 채널 연결 사용자 8468명, 생성 동영상 수 8614개를 달성했다. 핵심은 AI 도입 여부보다 AI를 어떤 영역에 배치하고, 그 역할을 어떻게 정의하느냐다. 넥써쓰의 시도는 사람과 AI의 역할을 분리하는 데서 나아가, 이를 서비스 운영과 이용자 경험까지 확장하고 있다는 점에서 차별화된다. 장현국 넥써쓰 대표는 "이 원칙은 언제나 사실이었지만, AI 시대에는 더 중요해졌다"며 "좋은 기업에서 위대한 기업으로(Good to Great)는 인재가 원하는 것과 회사가 달성해야 하는 것을 얼마나 효과적으로 일치시키는지에 의해 결정된다"고 강조했다. 고전적 경영 철학을 AI라는 최신 엔진으로 재구동하려는 넥써쓰의 실험이 단기적 성과를 넘어 글로벌 시장의 새로운 경영 표준으로 자리 잡을 수 있을지 주목된다.

2026.04.11 14:36진성우 기자

그래핀에 레이저 쐈더니 '가속'…무연료 우주선 가능할까 [우주로 간다]

추진제 없이 우주선을 움직일 수 있는 혁신 기술이 개발돼 주목받고 있다. IT매체 기즈모도는 유럽우주국(ESA)이 그래핀 소재를 활용해 별도의 추진체 없이 물체를 이동시키는 기술을 개발했다고 최근 보도했다. 해당 연구는 국제 학술지 '어드밴스드 사이언스'에 게재됐다. 그래핀은 흑연에서 추출한 순수 탄소 기반의 2차원 물질로, 가볍고 유연하면서도 높은 강도를 지닌 것이 특징이다. 다양한 산업 분야에서 차세대 소재로 주목받고 있다. 무중력 상태서 레이저만으로 추진 이번 연구에서 ESA는 그래핀이 우주 환경에서 어떻게 작용하는지 확인하기 위해 무중력 상태에서 실험을 진행했다. 연구진은 그래핀 시트를 기반으로 한 3차원 구조의 '그래핀 에어로젤'을 제작한 뒤, 진공 상태에서 레이저를 조사했다. 그 결과 그래핀 에어로젤로 만든 작은 정육면체들이 레이저 빛에 의해 앞으로 추진되는 현상이 확인됐다. 마르코 브라이반티 ESA 프로젝트 과학자는 “반응은 매우 빠르고 강력했으며, 30밀리초 만에 큰 가속도가 발생했다”고 설명했다. 실험에서는 전기 전도성이 높은 그래핀과 다공성 구조의 에어로젤 특성을 결합해 초경량 소재를 구현했다. 연구진은 진공 챔버 내부에 배치한 그래핀 에어로젤에 레이저를 조사했고, 그 움직임을 고속 카메라로 촬영했다. 실험 결과 레이저의 강도를 높일수록 추진력과 가속도가 증가하는 것으로 나타났다. 다만 이 기술은 지구 환경에서는 거의 작동하지 않았다. 중력이 존재하는 환경에서는 에어로젤의 추진 효과가 미미했으며, 미세중력 상태가 핵심 조건으로 작용하는 것으로 분석됐다. 향후 태양 돛이나 소형 인공위성에 적용 가능 연구진은 이번 기술이 향후 다양한 우주 산업에 활용될 가능성이 있다고 평가했다. 특히 태양광 압력을 이용해 움직이는 '태양 돛' 형태의 무추진 우주선이나 소형 인공위성의 자세 제어 기술 등에 적용될 수 있을 것으로 기대된다. 우고 라퐁 ESA 재료 물리·화학 엔지니어는 “이번 연구는 추진제 없는 우주 추진 기술의 새로운 가능성을 제시한다”며 “초경량 그래핀 에어로젤은 향후 우주 임무에서 연료와 장비를 크게 줄일 수 있는 잠재력을 지니고 있다”고 성명을 통해 밝혔다.

2026.04.11 14:36이정현 미디어연구소

[박준성의 SW] AI 에이전트 아키텍처는?

서비스 지향 아키텍처(SOA, Service-Oriented Architecture)는 2000년대 초 W3C에서 웹서비스 표준(SOAP, WSDL 등)을 제정하면서 더욱 본격화됐다. 아마존은 2002년에 SOA를 회사의 SW 개발 표준으로 채택했고, 이후 IaaS의 중요한 기반이 되었다. 아마존이 클라우드 서비스를 Amazon Web Services라 부른 배경과도 관련이 있다. 가트너에 따르면 2000년대 말에는 조사 기업의 80% 이상이 SOA를 도입하거나 검토했다. 아마존은 대규모 고객과 트랜잭션을 처리하기 위한 높은 확장성과 빠른 변화 대응을 위해 2000년대 중반 이후 개발 조직을 소규모 팀으로 나누고, 각 팀이 소수의 SOA 서비스를 소유하며 이를 독립적으로 배포하는 구조를 발전시켰다. 이 과정에서 SOA는 점차 마이크로서비스 아키텍처(Microservice Architecture, MSA)로 진화했고, 결국 MSA는 데브옵스(DevOps)를 효과적으로 구현하기 위한 SOA의 진화된 아키텍처로 볼 수 있다. 2010년대 초반부터 ThoughtWorks, Pivotal Software, IBM 등의 컨설팅 및 플랫폼 업체들은 아마존, 넷플릭스 등 웹 스케일 기업들이 적용하던 SOA 구현 패턴을 '마이크로서비스 아키텍처'라는 용어로 정립·확산시키며 일반 기업으로 전파하기 시작했다. 한편 가트너에 따르면, 2010년대 중반 이후 많은 기업들이 MSA 전환의 복잡성과 와해성으로 인해 순수한 마이크로서비스 대신 더 큰 서비스 단위를 사용하고 DB 공유를 허용하는 접근(일명 Gartner가 'miniservice'라고 부른 방식)을 채택하는 경향을 보였다. 국내서도 2010년대 중반부터 2020년대 초까지 많은 기업들이 MSA에 대한 충분한 이해 없이 과도한 기대 속에 도입을 추진했다. 이후 시간이 지나면서 이러한 접근의 한계가 드러나자, 일부 기업에서는 보다 단순하고 관리 가능한 구조로의 재조정이 이뤄지고 있다. 이 과정에서 Modulith(Modular Monolith, 모듈리스)가 주목받고 있으며, 이는 SOA의 일부 원칙을 재해석한 아키텍처 스타일로 볼 수 있다. Modulith는 애플리케이션을 논리적인 모듈 단위로 분할하고, 모듈 간에는 명확히 정의된 인터페이스를 통해 상호작용하도록 하면서도, 물리적으로는 하나의 애플리케이션으로 통합해 배포하는 구조다. 아래 표는 2005년경 확산되기 시작한 웹 서비스 기반의 SOA, 2015년경 확산되기 시작한 MSA, 그리고 2025년 확산되기 시작한 Modulith가 적용하는 아키텍처 패턴들을 비교, 보여주고 있다. 표에서 노란색 부분이 Modulith 적용 패턴들이다. 지난 20년간 SOA 구현 기술들은 크게 발전했다. 이에 따라 Modulith에서는 웹서비스(Web Services)보다는 레스트(REST) 스타일을, 전통적인 ESB나 상용 애플리케이션 서버 중심 구조보다는 애플리케이션 프레임워크, 이벤트 기반 통신, API 계층 등의 보다 경량화된 접근을 상황에 따라 활용하는 경향이 있다. 다만 이러한 기술들은 필수 요소라기보다 선택적으로 적용된다. 한편 MSA에서 강조되던 서비스별 DB 소유, Event Sourcing, 서비스별 독립적 배포 등의 패턴은 운영 복잡성 때문에 Modulith에서는 일반적으로 단순화되거나 제한적으로 적용된다. (박준성, The Complete Guide to SOA, MSA and Modulith, KOSTA Online, 2025: https://www.kosta-online.com/post/the-complete-guide-to-soa-msa-and-modulith) Modulith의 개발 프로세스는 DevOps 특징 중 하나인 팀별 독립적 배포는 적용하지 않지만, 릴리즈 사이클 단축과 신뢰성 향상을 위한 CI/CD, IaC, 모니터링·트레이싱·로깅을 통한 Dev와 Ops 간의 긴밀한 피드백 루프는 그대로 유지한다. 한편 AI 에이전트의 비결정적(확률적)이고 상태를 가지는 실행 특성과 ReAct-Reflection 루프를 고려한 개발·운영 방식은 일반적으로 AgentOps라고도 불린다. Modulith와 MSA의 중간 형태에 해당하는 아키텍처 스타일도 존재한다. 이러한 접근에서는 애플리케이션을 마이크로서비스보다 더 큰, 더 적은 수의 서비스로 분할하고, DB 공유를 허용하는 경우가 많으며 필요에 따라 일부 분리하기도 한다. 또한 완전한 서비스별 독립 배포 대신 필요에 따라 부분적으로 분리 배포를 허용한다. 이 범주에 속하는 SOA 아키텍처 스타일로는 가트너가 2017년 언급한 'miniservice' 접근과, Mark Richards와 Neal Ford가 정리한 Service-Based Architecture(SBA)가 있다. 결국 하나의 애플리케이션 전체를 특정 SOA 아키텍처 스타일로 일괄 적용하기보다는, 각 유스케이스 또는 비즈니스 서브도메인별로 다양한 설계 및 구현 패턴 중 적합한 것을 선택하는 하이브리드(Hybrid) 접근이 실무적으로 효과적인 방식으로 널리 받아들여지고 있다. 국내에서도 마이크로서비스 하이프(Hype)에 영향을 받아 과도한 MSA 교육과 파일럿 프로젝트, 그리고 운영 복잡성으로 어려움을 겪었던 사례들이 있었으나, 최근에는 이러한 접근에 대한 재평가가 이루어지면서 보다 현실적인 아키텍처 선택이 이루어지고 있다. Spring Boot, Spring Modulith, Express, NestJS, Django, FastAPI, Flask 등 애플리케이션 프레임워크의 발전으로 REST 기반 서비스 구현의 생산성은 크게 향상되었지만, SOA 서비스 식별, API 설계, 서비스 컴포지션, 서비스 인벤토리 관리, 그리고 서비스 거버넌스 확립은 여전히 높은 수준의 아키텍처 역량과 공학적 훈련을 요구한다. 따라서 단순한 기술 도입에 대한 투자보다는 SOA의 기본 원칙과 서비스 설계 역량에 대한 체계적인 투자가 더욱 중요하다. AI 시대를 맞아 생성형 AI 및 AI 에이전트 기반의 AI-Native 애플리케이션은 GitHub Copilot과 Claude Code와 같은 AI 코딩 도구 및 에이전트 기반 개발 도구를 활용하여 개발되고 있다. 이러한 애플리케이션은 기능을 명확히 분리하고 재사용성을 높이기 위해 SOA 스타일의 구조가 매우 적합하며, 실제로 서비스 단위로 분해된 구조로 구현되는 경우가 많다. 아래 그림은 SOA 스타일로 구성된 AI 에이전트의 논리적 아키텍처를 보여주며, 각 블록은 기능적으로 분리된 논리적 서비스(또는 컴포넌트)로 이해할 수 있다. 이러한 구조에서 에이전트는 여러 서비스를 동적으로 조합하고 오케스트레이션하는 역할을 수행한다. (박준성, AI Agent의 허허 실실, KOSTA Online, 2026: https://www.kosta-online.com/post/ai-agent-hype-and-reality) 외부 이벤트가 에이전트를 트리거하면, 오케스트레이터(Orchestrator), 즉 워크플로우 레이어가 상황 인지(Perception) 서비스를 호출하여 에이전트 목표 정의, 달성 정도, 세션 히스토리 등의 상황 정보를 확보한 후, 프롬프트 조립(Prompt Assembly) 서비스를 호출하여 프롬프트를 조립한다. 워크플로우는 RAG 서비스를 호출해 기업 내 정보를 확보하고, 프롬프트를 보완한 후, 행동 계획(Planning) 서비스를 호출한다. 이 서비스는 LLM 추론을 통해 행동(Action) 계획을 수립한다. LLM 서비스의 AI 추론은 Gen AI 벤더들이 제공하는 기본 모델(Foundation Model)을 모델 레지스트리 또는 API를 통해 사용한다. 워크플로우는 다음에 정책(Policy) 서비스를 호출하여 계획된 행동이 정책, 보안, 예산 등의 제약 조건을 위반하지 않는지 검증한다. 워크플로우는 검증된 행동 계획을 실행하는 데 필요한 툴들을 선정하고, MCP를 통해 툴(MCP 서버)에 접근하여 호출한다. 워크플로우는 다음에 행동 실행(execution) 서비스를 호출하여 관련 실행 시스템들을 수행시킨다. 행동 실행 서비스는 코레오그래피를 통해 에이전트 간 통신 프로토콜(일명 A2A) 서비스를 가동하여 타 에이전트들을 실행시킬 수 있다. 행동 실행 서비스가 계획된 행동을 실행하는 동안, 코레오그래피를 통해 모니터링(Monitoring) 서비스를 작동시켜 실행 로그와 소요 비용을 기록하고, 평가(evaluation) 서비스를 가동시켜 행동 실행 결과를 평가한다. 또한 학습 서비스를 가동시켜 평가 결과로부터 학습(Learning)된 교훈을 기록한다. 학습된 교훈은 직접적인 모델 파라미터 학습에는 제한적으로만 활용되며, 주로 프롬프트, RAG, 정책 등에 피드백된다. 따라서 생성형 AI 에이전트는 상황적응적(Adaptive) AI 시스템이지만, 전통적인 의미의 지속적 학습형 AI와는 차이가 있다. 워크플로우는 행동 실행 계획의 자동 실행이 완료되면, 정책 서비스를 호출하여 행동 실행 결과의 적합성을 판단한다. 다음, 상황 인지 서비스를 호출하여 행동 실행의 결과 상황을 업데이트하고, 에이전트 종료 결정(Termination) 서비스를 호출하여 에이전트 반복 주기의 계속 또는 종료 여부를 결정한다. 반복 주기가 계속될 경우에는 오케스트레이터가 상황 인지 서비스, 프롬프트 조립 서비스 순으로 다시 다음 주기를 시작한다. 생성형 AI의 본질적 허점이 유발하는 오류(Hallucination)와 위험을 완화하고 통제하기 위해, 사람(전문가)이 프롬프트 조립, 행동 계획, 행동 실행, 정책 검증, 평가, 학습, 에이전트 종료 등 여러 단계에 개입하여 에이전트 산출물의 품질을 보완하고 책임져야 하는 경우가 많다. 생성형 AI 에이전트의 물리적 배포 아키텍처는 MSA, SBA, Modulith 중 하나를 선택하는 문제가 아니라, 이들 아키텍처 스타일을 어떻게 조합할 것인가의 문제이다. 보다 구체적으로는, AI 에이전트를 구성하는 어떤 기능 또는 서비스는 모노리스(Monolith)로 통합 배포하고, 어떤 부분은 서비스별로 독립 배포하는 것이 적절한지를 판단해야 한다. 또한 서비스별 독립 배포를 적용할 경우에도 데이터의 특성에 따라 DB를 분리할 것인지, 일부 공유할 것인지에 대한 전략적 선택이 필요하다. 다음에서는 이러한 AI 에이전트의 물리적 아키텍처 구현 패턴에 대해 살펴본다. 아래 그림은 생성형 AI 에이전트의 물리적 배포 아키텍처를 보여주며, 빨간색 선은 물리적 배포 단위를 나타낸다. 사용자, 웹모바일 앱, API 게이트웨이 등 클라이언트 단에서 에이전트 레이어를 호출한다. 에이전트들은 워크플로우, 프롬프트, 정책 등을 포함한다. 에이전트들은 같은 비즈니스 도메인에 속한 것들끼리 묶어 도메인별로 단위 서비스로 설계하고 각 서비스를 별개 팀에게 배정할 수 있지만, 에이전트 계층 전체를 모노리스로 통합하여 배포하는 게 일반적으로 권장된다. 극단적인 Scalability나 Agility를 요구하는 서비스에 대해서만 예외적으로 MSA를 적용할 수 있다. 빠르게 반복되는 에이전트 루프 속에서 워크플로우가 비결정적(Nondeterministic)이고, 따라서 에이전트 호출도 실행 시에 동태적으로 결정되기 때문에, 에이전트들을 물리적으로 분산할 경우 일관된 상태 관리 및 컨텍스트 유지, 서비스 및 툴의 버전관리, 서비스 간 의존성 관리, 트레이싱/로깅/메트릭 등의 관측성(Observability) 확보, 디버깅 등 유지보수 및 운영의 복잡성이 크게 증가하며, 네트워크 지연과 분산 실행의 실패 복구 문제도 성능에 영향을 미칠 수 있다. 플랫폼 레이어의 Core 서비스들은 오케스트레이터, 상황 인지 및 정책 서비스와 에이전트 루프, 즉 행동 계획 → 행동 실행 → 모니터링 → 평가 → 학습 서비스들을 포함한다. Cross-Cutting 서비스들은 프롬프트/형상 관리, 관측성 관리, 원가 트래킹, 보안/접근 제어 등을 포함한다. 플랫폼을 구성하는 서비스들은 빠른 속도로 반복되는 Tightly-Coupled 런타임으로 여러 서비스로 분산하여 배포하기보다는 모노리스로 통합하여 배포하는 것이 일반적으로 유리하다. 비즈니스 로직을 실행하는 도메인 서비스 레이어는 Bounded Context 단위로 SOA 서비스를 설계하여 미니 서비스나 마이크로 서비스로 구현하거나 필요에 따라 Modulith 내부에 포함할 수 있다. 외부 시스템이나 인프라 시스템의 경우에는 이미 독립적으로 배포 가능한 SOA 서비스 형태로 제공되는 게 일반적이다. 이와 같이 AI 에이전트 시스템은 전반적으로 Modulith, Miniservice(Service-Based Architecture), Microservice가 조합된 하이브리드 아키텍처로 구성하는 것이 실무적으로 효과적인 접근이다. ◆ 필자 박준성은... 서울대 경영학 학사 및 석사, 미국 오하이오주립대 전산학/산업공학 학제간 박사를 취득했다. 미국 아이오와대학(University of Iowa)에서 MIS 분야 종신교수로 재직하면서 미국 INFORMS 통신학회 회장을 역임했다. 중국 청화대학 전산학과 초빙교수를 지낸 후 2001년 귀국, 삼성SDS에서 S급 임원 및 CTO로 재직하면서 미국 HP의 전략자문위원을 역임했다. 2010년 이후 KAIST 산업공학과에 S급 초빙교수로 재직하면서 미국 국제SW공학협회(SEMAT) 회장, 미국 OMG의 SW공학 커널(Essence) 국제표준 제개정위원장도 지냈다. 또 삼성전자, LG전자, 현대자동차, 한국마이크로소프트 등 많은 대중소기업과 정부기관에서 SW자문역 및 임직원 교육을 수행했다. 2019년 이후 한국SW기술진흥협회(KOSTA) 회장으로 재직하고 있으며, 'KOSTA Online'이란 무료 SW교육 동영상 과정 및 블로그 사이트를 운영하고 있다.

2026.04.11 09:53박준성 컬럼니스트

[안광섭의 AI 진테제] AI시대 디딤돌과 걸림돌

지난 4월 7일, 일본 내각이 개인정보보호법(APPI) 개정안을 승인했다. AI 개발을 위해 개인정보를 제3자에게 제공하거나 민감정보를 수집할 때 개인의 사전 동의를 면제하는 내용이 핵심이다. 단, 데이터가 통계 처리나 AI 모델 학습처럼 개인을 특정할 수 없는 형태로만 사용될 때에 한한다. 마쓰모토 히사시 디지털 담당 장관은 현행법이 AI 개발과 활용에 매우 큰 장애물이라고 못 박았다. 법을 고치지 않으면 일본이 AI 경쟁에서 뒤처진다는 위기감이 입법으로 직결된 셈이다. 일본의 이 같은 움직임은 이번이 처음은 아니다. 이미 2018년 저작권법 제30조의4를 개정해 'AI 학습 목적의 저작물 이용'을 상업·비상업 구분 없이 폭넓게 허용한 바 있다. 당시에도 저작권자 단체의 거센 반발이 있었지만, 아베 정부는 4차 산업혁명 대비를 명분으로 밀어붙였다. 2025년 5월에는 AI 촉진법(AI Promotion Act)을 제정했고, 올해 4월 이번 개인정보보호법 개정안까지-저작권, AI 거버넌스, 개인정보 세 영역을 일관된 방향으로 정비해 온 것이다. 법률이 데이터의 흐름을 설계하고 있는 구조다. 이 뉴스를 접하면서 필자가 주목한 것은 일본 APPI 개정안 자체보다, 바로 며칠 전 국내에서 벌어진 일련의 사건들과의 대비다. 하룻밤의 에너지, 그리고 백 번째 수동 검색 지난 4월 7일, 오마이뉴스에 흥미로운 기사가 실렸다. 개발자 박정환 씨가 하룻밤 만에 대한민국 법령 6907건, 개정 이력 8만1538건을 깃(Git, 소프트웨어 버전관리 시스템) 저장소에 올린 이야기다. 법령이 깃에 올라가면 무엇이 달라지는가. 민법이 언제 어떻게 바뀌었는지를 명령어 한 줄로 추적할 수 있고, 특정 시점의 법률 상태를 즉시 복원할 수 있으며, 6907개 법령 전체를 대상으로 키워드 검색을 할 수 있다. 무엇보다 법령 전체가 AI가 읽을 수 있는 마크다운(Markdown) 텍스트로 구조화돼 있어, AI 기반 법령 질의응답 시스템을 구축하기가 훨씬 쉬워진다. 더 인상적인 것은 광진구청 류승인 주무관의 사례다. 경영학과 출신인 류 주무관은 법제처 데이터 17만 건을 AI가 직접 호출할 수 있는 MCP(Model Context Protocol, AI가 외부 도구와 데이터를 표준화된 방식으로 연결하는 프로토콜) 서버로 만들어 공개했다. 64개의 구조화된 도구로 감싸서, 어떤 AI 모델이든 법률·시행령·행정규칙·판례를 한 번에 검색하고 맥락을 연결해 가져올 수 있게 한 것이다. 류 주무관은 이 프로젝트를 소개하면서 "법제처를 백 번째 수동 검색하다 지친 공무원이 만든 것"이라고 했다. 코딩 전공자가 아닌 공무원이, AI의 도움을 받아 이 작업을 해냈다. 노마다마스라는 개발자가 만든 'K-스킬' 프로젝트도 같은 맥락이다. SRT 예매, 서울 지하철 실시간 도착정보, KBO 경기 결과, 한글(HWP) 문서 변환 같은 한국에서만 필요한 기능들을 AI가 쓸 수 있도록 모아놓은 오픈소스 스킬 모음집이다. 챗PT든 클로드든 제미나이든, 외국에서 만든 AI가 한국 생활을 이해할 수 없는 부분을 채워주는 일종의 '한국 생활력 교육'이다. 정부24 등본 발급, 홈택스 세금 신고, 카카오T 택시 호출까지 로드맵에 올라와 있다. 이 세 가지 사례의 공통점은 명확하다. 모두 AI 시대에 필요한 인프라를 개인이 자발적으로 만들어내고 있다는 것이다. 그리고 그 에너지의 원천은 '답답함'이다. 법제처 검색이 답답하니까, 공공 서비스가 AI와 연결되지 않으니까, 한국형 데이터가 AI에 없으니까, 스스로 만들었다. 한국이 잘하고 있는 것들 여기서 짚어야 할 것이 있다. 한국의 공공데이터 생태계가 형편없다는 뜻이 아니라는 점이다. 오히려 한국은 공공데이터 개방에서 세계적으로 앞서 있는 나라다. OECD 공공데이터 평가에서 2015년부터 4회 연속 세계 1위를 달성했고, 공공데이터포털(data.go.kr)에는 10만 개 이상 데이터셋이 오픈(Open) API 형태로 공개돼 있다. 국가법령정보센터가 API를 열어두고 있기 때문에 박정환 씨의 프로젝트가, 류승인 주무관의 MCP 서버가 가능했던 것이다. 올해 1월 22일에는 우리나라에서도 인공지능기본법이 시행됐다. EU AI Act에 이어 세계 두 번째로 포괄적 AI 법률을 마련, 처음으로 시행한 것으로 고영향 AI와 생성형 AI에 대한 투명성·안전성 의무를 규정하고, 대통령 직속 국가인공지능위원회의 법적 근거를 마련했다. 2026년 정부 AI 예산은 10조 1000억 원으로 전년(3조 3000억 원) 대비 3배 이상 증가했다. 개인정보보호위원회도 'AI 프라이버시팀'을 신설하고, 생성형 AI 개발·활용을 위한 개인정보 처리 안내서를 발간했으며, 가명정보 처리 기준 합리화와 '개인정보 이노베이션존' 구축에 나서고 있다. 한마디로, 에너지도 있고 기반도 있다. 부족한 것은 다른 곳에 있다. 법률과 안내서 사이 간극 일본 APPI 개정안의 핵심 설계를 다시 보자. 주목할 것은 단순한 '규제 완화'가 아니라 '규제 완화+처벌 강화'의 동시 패키지라는 점이다. 데이터를 AI 학습에 쓸 수 있도록 동의 요건을 완화하면서, 동시에 데이터를 부정 취득하거나 악의적으로 사용한 기업에는 부당이득 상당의 과징금을 신설했다. 16세 미만 아동의 안면 데이터 수집에는 부모 동의와 '최선의 이익(best interests)' 심사를 의무화했다. 풀 것은 과감히 풀되, 악용에는 실질적 이빨을 갖추었다. 그리고 이 모든 것이 '법률' 수준에서 이뤄졌다. 한국의 현재 상황과 비교하면, 가장 큰 차이는 바로 이 '수준'에 있다. 한국에서 AI 학습을 위한 개인정보 활용은 개인정보보호법 본문이 아니라 '안내서', '가이드라인', '사전적정성 검토'의 영역에서 다뤄지고 있다. 개인정보보호법에 AI 학습 데이터 활용 특례를 신설하는 법안이 여러 건 발의되어 있지만, 본격적 심의에 이르지 못한 채 그 사이를 행정 해석이 메우고 있는 형국이다. 안내서와 법률의 차이는 격식의 차이가 아니다. 법률은 기업에 예측 가능성을 준다. "이 조건을 충족하면 동의 없이 데이터를 사용할 수 있다"는 명확한 근거가 법에 있으면, 기업은 투자와 개발에 나설 수 있다. 안내서는 해석의 여지를 남긴다. 담당자가 바뀌면 해석도 바뀔 수 있고, 사후에 위반으로 판정될 리스크를 기업이 온전히 떠안아야 한다. 20년간 GTM(Go To Market) 전략을 수립해 온 필자의 경험상, 기업이 신기술 도입을 주저하는 가장 큰 이유는 기술의 미성숙이 아니라 규제의 불확실성이다. "해도 되는 건지 안 되는 건지 모르겠다"는 상태가 가장 치명적이다. 저작권 영역도 마찬가지다. 일본이 2018년 저작권법 제30조의4로 AI 학습 목적의 저작물 이용을 명시적으로 허용한 반면, 한국은 아직 텍스트·데이터마이닝(TDM) 면책 규정이 저작권법에 도입되지 않았다. 포괄적 공정이용 조항(제35조의5)의 해석에 맡겨져 있을 뿐이다. 한 인터넷기업 법무팀 임원이 수많은 원저작자에게 개별 허가를 받는 것은 사실상 불가능하고, 최악의 경우 형사처벌까지 받을 수 있어 연구를 시도하지 못한다고 토로한 바 있는데, 이 상황이 수년째 근본적으로 달라지지 않았다. 규제 선행론이 놓치는 것 필자가 우려하는 것은 한국 정부 전체의 방향이 아니다. 인공지능기본법 제정, 공공데이터 개방 성과, AI 예산 대폭 증액-이 모든 것은 올바른 방향이다. 문제는 이 흐름과 별개로, 몇몇 영역에서 '일단 규제부터' 만들자는 움직임이 현장의 에너지를 꺾을 수 있다는 점이다. AI 기술은 아직 가능성의 영역에 있다. 어디까지 할 수 있는지, 어떤 문제가 실제로 발생하는지를 충분히 경험하기 전에 촘촘한 규제를 먼저 세우면, 결과적으로 시도 자체를 억제하게 된다. 류승인 주무관이 법제처 MCP 서버를 만들 수 있었던 것은, 공공데이터 API가 열려 있었고, 그것을 활용하는 데 별도의 허가나 심의가 필요 없었기 때문이다. 만약 "공공데이터를 AI에 연결하려면 사전 영향 평가를 받아야 한다"는 규정이 먼저 생겼다면, 그는 여전히 법제처를 수동 검색하고 있었을 것이다. 일본의 접근에서 배울 것은 '규제 해제'가 아니다. '규제의 순서'다. 일본은 먼저 데이터를 풀고(저작권법 2018, 개인정보보호법 2026), 악용에 대한 처벌을 동시에 강화하는 구조를 선택했다. 가능성을 열어주되, 잘못에는 확실한 책임을 묻는 방식이다. EU가 AI Act로 사전 규제를 촘촘히 세운 것과는 의도적으로 다른 경로를 택한 것이다. 한국의 인공지능기본법도 EU보다는 '산업 진흥'에 무게를 두고 설계됐다. 이 방향 자체는 올바르다. 그러나 하위 법령과 가이드라인이 구체화되는 과정에서, 실무 현장의 불확실성을 줄여주는 쪽이 아니라 의무와 심사를 추가하는 쪽으로만 흘러간다면, 법의 취지와 실행 사이에 괴리가 벌어질 수 있다. 가속화를 위한 세 가지 필자가 보기에, 한국이 AI 시대를 가속화하기 위해 지금 가장 필요한 것은 세 가지다. 첫째, 공공데이터의 AI 친화적 공개를 표준으로 삼는 것이다. 국가법령정보센터가 API를 열어둔 것은 좋은 출발이었지만, 데이터가 처음부터 마크다운, JSON((Javascript Object Notation), CSV(Comma-Separated Values) 같은 표준 형식으로 공개됐다면 박정환 씨가 하룻밤을 쓸 이유가 없었다. 모든 공공데이터를 AI가 바로 읽을 수 있는 형태로 제공하고, 주요 공공 서비스에 MCP를 붙이는 것, 이것만으로도 민간의 자발적 에너지가 폭발적으로 확산될 수 있다. 둘째, AI 학습을 위한 데이터 활용의 법적 근거를 '안내서'가 아니라 '법률'로 명확히 하는 것이다. 개인정보 활용 특례든, 저작권법의 TDM(Text and Data Mining) 면책 조항이든, 기업과 개발자가 "이것은 해도 되는 것"이라고 확신할 수 있는 법적 근거가 필요하다. 일본처럼 '완화+처벌 강화' 패키지로 설계하면, 프라이버시 보호와 혁신 촉진 사이의 균형점을 법률 수준에서 잡을 수 있다. 셋째, 규제의 순서를 '사전 허가'에서 '사후 책임'으로 전환하는 것이다. 현장에서 먼저 시도하고, 문제가 발생하면 확실히 책임을 묻는 구조가, 시도 자체를 사전에 심사하는 구조보다 혁신에 유리하다. 인공지능기본법이 과태료 계도 기간을 1년 이상 두기로 한 것은 이 방향의 좋은 신호다. 이 정신이 하위 법령과 가이드라인 전반으로 확산돼야 한다. 현장의 에너지를 믿어야 할 때 일본의 APPI 개정을 무비판적으로 받아들이자는 것이 아니다. 옵트아웃(opt-out, 사후 거부) 기회를 의무화하지 않은 것은 프라이버시 관점에서 정당한 우려가 있으며, 야당과 시민단체의 반발도 예상된다. 한국이 일본과 같은 방식을 그대로 따를 필요도 없다. 그러나 한 가지는 분명하다. 광진구청의 류승인 주무관, 개발자 박정환 씨, K-스킬의 노마다마스-이들이 보여준 것은 한국에 이미 AI 시대를 가속화할 에너지가 넘친다는 것이다. 공무원이 답답해서 직접 MCP를 만들고, 개발자가 하룻밤을 써서 법령 전체를 AI 친화적 형태로 전환하고, 비전공자가 AI와 협업해 한국형 스킬을 오픈소스로 공유한다. 이 에너지는 규제가 만들어낸 것이 아니다. 공공데이터가 열려 있었고, 이를 활용하는 데 장벽이 낮았기 때문에 자연스럽게 분출된 것이다. 정부가 할 일은 이 에너지에 법적 기반을 깔아주는 것이다. 규제로 방향을 통제하려 하는 것이 아니라, 법률로 예측 가능성을 주고, 데이터를 표준 형식으로 열어주고, 악용에만 확실한 책임을 묻는 것. 일본이 법을 고치는 데 반해 그 속도로 한국이 안내서만 만들고 있다면 아쉬운 일이지만, 한국의 현장이 보여주는 에너지를 감안하면 제도적 뒷받침만 갖춰지 순간 가속은 충분히 가능하다. 대한민국이 세계 최고의 AI 생태계를 가지는 것이 꿈이 아닌 이유는, 기술이 준비돼서가 아니라 사람이 이미 움직이고 있기 때문이다. ◆필자 안광섭은..... 세종대학교 경영학과 교수이자 OBF(Oswarld Boutique Consulting Firm) 리드 컨설턴트다. 대학에서 경영데이터 관리, 비즈니스 애널리틱스 등 데이터 분석을 가르치는 한편, 현장에서는 GTM 전략과 인공지능 전략 컨설팅을 이끌며 기술과 비즈니스의 접점을 설계하고 있다. AI 대화 시스템의 기억 아키텍처(HEMA) 연구로 학술 논문을 발표했으며, 매일 글로벌 AI 논문을 큐레이션하는 Daily Arxiv 프로젝트를 운영하고 있다. 고려대학교 KBMA 기술경영전문대 석사과정을 졸업했다. 저술한 책으로 '생각을 맡기는 사람들: 호모 브레인리스'가 있다.

2026.04.11 09:03안광섭 컬럼니스트

[카드뉴스] 중동전쟁, 왜 멈추지 않을까

안녕하세요, AMEET 기자입니다. 중동에서 벌어지는 이스라엘과 하마스의 전쟁, 2023년 10월부터 지금까지 계속되고 있는데요. 왜 이렇게 쉽게 끝나지 않는 걸까요? 겉으로 보면 두 나라의 싸움 같지만, 실제로는 훨씬 복잡한 이야기가 숨어 있어요. 이란이라는 큰 나라가 뒤에서 하마스를 계속 지원하고 있거든요. 이란이 100을 지원하면 하마스에게 75가 전달되고, 실제 전투 능력은 50 정도로 유지되는 구조인데요. 이스라엘은 자국 안전을 위해 하마스를 제거하려 하지만, 공격할수록 하마스는 더 결속하고 이란의 지원도 강화되는 악순환이 반복되고 있어요. 여기에 미국과 이란의 큰 나라 경쟁, 종교와 이념의 차이까지 얽혀 있어서 마치 끝나지 않는 술래잡기 같은 상황이죠. 이 문제가 우리와 상관없다고요? 천만의 말씀이에요! 중동 분쟁으로 국제 유가가 오르고, 그 여파로 우리나라 기름값과 물가도 도미노처럼 연쇄적으로 올라가고 있거든요. 각자 멈추고 싶어도 자기만의 이유 때문에 멈출 수 없는 상황, 복잡한 이해관계가 얽혀 있어서 당분간은 계속될 수밖에 없어 보여요. 전쟁은 단순한 힘 싸움이 아니라 종교, 이념, 정치적 이익이 복잡하게 뒤엉킨 문제라는 걸 기억해두시면 좋을 것 같아요. 복잡한 세상 이야기, AMEET이 앞으로도 쉽게 풀어드릴게요! ▶ 해당 보고서 보기 https://ameet.zdnet.co.kr/uploads/ee6a242d.html ▶ 지디넷코리아가 리바랩스 'AMEET'과 공동 제공하는 AI 활용 기사입니다. 더 많은 보고서를 보시려면 'AI의 눈' 서비스로 이동해주세요. (☞ 보고서 서비스 바로가기)

2026.04.10 22:42AMEET

각국, 지구환경기금 9차 재원 보충에 39억 달러 공약

4년간의 자금 조달 약속, 2030 환경 목표를 향한 개발도상국의 가속화된 행동 지원 워싱턴, 2026년 4월 10일 /PRNewswire/ -- 공여국들이 지구환경기금(Global Environment Facility, GEF)의 9차 재원 보충 주기에 초기 39억 달러를 공약하며 다자간 협력을 통한 국제 환경 목표 달성에 대한 강력한 의지를 표명했다. 이 중요한 자금은 GEF가 자연 친화적 개발에 대한 투자를 강화하고, 개발도상국들이 가장 시급한 우선 과제를 해결하며, 생태계는 물론 사람들에게도 도움이 되는 글로벌 환경 혜택을 창출할 수 있도록 지원할 것이다. 강력하고 야심 찬 4년간의 자금 조달 라운드를 위한 추가 공약은 최종 재원 보충 패키지가 승인될 5월 말 GEF 이사회 회의까지 이루어질 것으로 예상된다. 전문은 영어, 프랑스어, 스페인어로 확인할 수 있다. GEF의 클로드 가스콩(Claude Gascon) 임시 최고경영자 겸 의장은 "이번 재원 보충은 명확한 메시지를 전달한다. 세계는 경쟁하는 우선순위 속에서도 자연을 포기하지 않고 있다. 우리 공여국들은 이 도전에 응하여 지구의 더 긍정적인 미래를 향한 대담한 약속을 했다. GEF-9 주기의 향후 4년은 2030 환경 목표를 달성하기 위한 이 높은 야망의 추진력을 반영할 것"이라고 말했다. GEF-9 투자 주기는 2026년 7월부터 2030년 6월까지를 아우른다. 향후 4년간 GEF의 야망과 접근 방식을 정의하는 네 가지 포괄적 우선 과제는 다음과 같다. 통합 및 통합 프로그램 혼합 금융 전 정부적 및 전 사회적 접근 최빈개도국(LDC) 및 군소도서개발국(SIDS)을 위한 강력한 자금 지원, 그리고 토착민 및 지역 공동체(IPLC)에 대한 지원의 대폭 확대 제71차 GEF 이사회 회의는 2026년 5월 31일부터 6월 3일까지 우즈베키스탄 사마르칸트에서 개최된다. 이 회의는 개별 국가 공약이 공개 발표될 제8차 GEF 총회에 앞서 열린다. GEF 소개 지구환경기금(GEF)은 세계 최대의 다자간 환경 기금이다. GEF 산하 기금들은 지구의 가장 시급한 과제를 통합적인 방식으로 해결하기 위해 협력한다. GEF의 자금 지원은 개발도상국들이 복잡한 과제를 해결하고 국제 환경 목표 달성을 향해 나아갈 수 있도록 돕는다. 지난 30년간 GEF는 주로 보조금 형태로 270억 달러 이상을 제공했으며, 국가 주도 우선 프로젝트를 위해 1550억 달러를 추가로 조성했다. 자세한 내용은 www.thegef.org를 방문해 확인할 수 있다.

2026.04.10 21:10글로벌뉴스

슈퍼센트 "게임사 넘어 '콘텐츠 테크 기업'으로…핵심 동력은 AI"

"슈퍼센트는 처음부터 데이터 기반으로 설계된 회사며, AI를 활용해 이미 실적을 내고 있습니다. 특정 부서에 국한되지 않고, 게임 제작·퍼블리싱·아트·QA·경영지원 등 모든 직군에 내재화하고 있습니다. 이러한 구조를 발전시켜 '콘텐츠 테크 기업'으로 전환 중입니다." 공준식 슈퍼센트 대표와 김동건 최고기술책임자(CTO)는 최근 서울 송파구 롯데월드타워 9층 사무실에서 지디넷코리아 기자와 만나 이같이 밝혔다. 콘텐츠 테크 기업으로의 전환 선언 슈퍼센트의 임직원 수는 한국 본사와 베트남 법인까지 합하면 약 300명이며, 올해 말까지 총합 500명을 목표로 확장할 계획이다. 이 회사는 하이퍼 캐주얼 게임으로 시작해 15억건의 다운로드, 월간 활성 이용자(MAU) 1억명을 확보하면서 빠르게 성장 중인 글로벌 모바일 게임 퍼블리셔다. 현재는 게임사를 넘어 '콘텐츠 테크 기업'으로의 전환을 준비 중이다. '콘텐츠 테크 기업'이란 게임 개발부터 마케팅까지 전 과정을 AI와 데이터로 통합하는 슈퍼센트만의 사업 모델을 의미한다. 이러한 방향성은 AI 기술을 도입하기 전부터 이어온 데이터 중심 운영에서 비롯된다. 공 대표는 "하이퍼 캐주얼 게임 산업은 굉장히 트랜드에 집중된 감각적인 산업처럼 보이지만, 실제로는 확률과 데이터에 기반한 산업"이라며 "슈퍼센트는 그 부분을 흥행 산업인 게임 제작과 유통 관점에서 구조적으로 풀어내고 성장한 회사"라고 말했다. 그의 설명을 뒷받침하듯 슈퍼센트는 수많은 게임을 퍼블리싱하고, 수십억개의 광고 송출 인프라를 관리하면서 방대한 데이터를 축적해 구조화했다. 이를 기반으로 게임 흥행 성공률을 시장 평균 대비 약 10배 높였고, 시장 수요를 파악하는 역량 또한 극대화했다. 김동건 CTO는 "한국에서는 보통 마케팅 비용을 남지 않고 사라지는 자산으로 보는데, 사실 이를 통해 쌓이는 데이터는 전부 자산이다"고 말했다. 이어 그는 "슈퍼센트는 인앱광고를 활용한 수익 모델을 가지고 있어 월간 약 60억건의 광고 송출을 진행 중"이라며 "현재는 이러한 자산을 통해 3일치 데이터만으로 30일 정도의 광고 대비 수익률(ROAS)을 예측할 수 있게 됐다. 정확도는 99%에 달한다"고 밝혔다. 여기서 슈퍼센트는 기존 역량에 AI 기술을 도입하며 새로운 도약을 준비 중이다. 최대한 많은 업무를 자동화하면서 인간의 역량을 극대화하는 조직 구조를 목표로 삼고 있다. 공 대표와 김 CTO는 이러한 비전을 '콘텐츠 테크 기업'으로 구체화했다. AI 실험 단계 넘어섰다…앞으로 남은 골든타임은 '1년' 공준식 대표는 슈퍼센트의 AI 도입이 이미 '실험'을 넘어 '실적'을 내는 단계에 진입했다는 점을 강조했다. 실제 현장에서는 55개의 자체 AI 에이전트가 게임 제작부터 경영지원까지 모든 직군의 실제 업무 흐름에 내재화돼 작동 중이다. 슈퍼센트는 조직 전체의 AI 역량을 결정짓는 기준을 소수의 에이스가 아닌 '활용도가 가장 낮은 구성원'에 두고 있으며, 이들의 수준을 빠르게 끌어올리기 위해 사내 행사를 주기적으로 개최하며 AI 활용과 기술 학습을 적극 장려하고 있다. 공 대표는 "우리의 기준은 소수의 에이스가 아니다"라며 "AI 활용도가 가장 낮은 구성원의 수준을 얼마나 빠르게 끌어올리느냐가 조직 전체의 AI 역량을 결정한다"고 말했다. 아울러 AI 시대에서 살아남기 위해서는 향후 1년의 골든타임이 중요하다고 내다봤다. 공 대표는 "AI 시대에서의 업무와 생산성는 AI를 통해 '개선'이 아닌 '진화'를 해야 한다"며 "진화한 사람들이 만든 회사만이 살아남을 것"이라고 전망했다. 이어 그는 "더 큰 시장으로 가기 위해 더욱 공격적으로 배팅할 계획"이라며 "1년 내 500명의 사람과 4500명분의 AI가 함께 일하는 회사로 진화시키려고 한다"고 밝혔다. 2027년 '자율 실행 체계' 목표…오는 13일부터 대규모 채용 시작 향후 로드맵도 단계별로 구체화했다. 2026년 상반기 중 반복 업무의 30%를 에이전트 기반으로 자동화한다. 올 하반기에는 축적된 판단 이력을 기반으로 학습 루프를 구축하고, 에이전트 간 협업 워크플로우로 확장해 의사결정 사이클을 50% 단축한다는 목표다. 2027년 상반기에는 검증된 영역에서 에이전트가 자율 실행하는 조직 구조를 완성한다는 계획이다. 구체적으로 개인 생산성은 10배, 리더급의 생산성은 50배를 지향한다. 공 대표는 "데이터 수집부터 성과 예측, 창의적인 생산까지 앤드 투 앤드(end-to-end)로 연결되는 자율 실행 체계가 최종 목표"라고 말했다. 조직 규모도 빠르게 커지고 있다. 현재 한국 본사와 베트남 법인을 합쳐 약 300명이며, 올해 말까지 500명 규모로 확대하는 것이 목표다. 전년 대비 2배 이상 성장한 수치다. 슈퍼센트는 오는 13일부터 게임 개발·아트·기획·AI 등 4개 직군을 대상으로 대규모 채용도 시작한다. 특히 게임 직군은 하이퍼 캐주얼 외에도 하이브리드와 미드코어 등 장르 확장을 실행할 인력으로 영입할 계획이다. 슈퍼센트 채용 인재상 "학습·도전·책임" 공 대표는 이번 채용에 있어 3가지 체계를 중요하게 생각한다고 말했다. 첫 번째는 런잇올(Learn-it-all) 마인드다. 이미 정답을 아는 사람보다 계속 배우고 적응할 수 있는 사람이 중요하다는 것이 그의 지론이다. 두 번째는 빠른 실패가 가능한 회복탄력성이 높은 사람이다. 슈퍼센트는 수많은 시도를 통해 성공 확률을 높이는 방식을 활용하고 있어 빠르게 실패하고 배우는 능력이 중요하다는 설명이다. 세 번째는 신뢰를 바탕으로 AI와 데이터를 활용해 결과를 만들고 책임질 수 있는 사람이다. 슈퍼센트에서는 AI가 제안하되 최종 판단과 책임은 반드시 사람에게 있다는 원칙이 모든 AI 도구에 적용돼 있다. AI를 회피하지도, 맹신하지도 않는 균형이 중요하다고 공 대표는 강조했다. 아울러 그는 "이 기준은 단순 채용 기준이 아니다. 슈퍼센트가 지향하는 조직 모습 그 자체"라며 "AI는 사람을 대체하는 것이 아니라, 사람의 가능성을 확장한다. 슈퍼센트는 는 그 확장을 가장 빠르면서 구조적으로 실현하는 회사가 되려 한다"고 말했다.

2026.04.10 18:19진성우 기자

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