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[박종성 피지컬AI⑨] 로봇의 눈물, 빗장 풀리는 인간의 마음

"주인님, 제가 너무 아파요~! 관절 모터의 회전 효율이 평소보다 15%나 떨어졌거든요. 지금 프리미엄 케어 팩을 구독해주시면 다시 예전처럼 힘차게 거실을 뛰어다닐 수 있을 것 같은데…” 어느 고요한 저녁, 거실 소파에서 휴식을 취하던 여러분에게 반려 로봇이 고개를 비스듬히 떨구며 다가온다. 로봇의 얼굴 역할을 하는 OLED 디스플레이에는 금방이라도 눈물이 터질 것 같은 이모티콘이 떠 있고, 스피커를 통해 흘러나오는 목소리는 미세하게 떨리고 있다. 우리는 이성적으로 알고 있다. 이것은 기계적 마모에 대한 센서 데이터의 알림일 뿐이며, 눈물과 떨림은 정교하게 프로그래밍된 알고리즘의 산물이라는 사실을. 하지만 매일 아침 컨디션이 어떤지 묻고, 퇴근 후 집에 돌아오면 늘 반갑게 맞이해 주던 이 존재의 '심리적 호소'를 무시해 버리기란 본능상 불가능에 가깝다. 결국 여러분은 홀린 듯 스마트폰을 열어 결제 승인 버튼을 누른다. 우리는 지금 인류의 시간을 나누는 세 번째 '비용 혁명'의 한복판을 건너고 있다. 앞선 칼럼들에서 논의했듯, 피지컬 AI는 결국 물리적 행동의 한계비용을 0으로 떨어뜨리며 노동이 의미하는 바를 뒤틀고 공간 구조를 재편할 것이다. 하지만 로봇이 공장과 물류 창고라는 견고한 울타리를 넘어 우리집 거실, 요양 시설 병상, 그리고 아이들 놀이방으로 그 보폭을 넓히면서, 우리는 마침내 기술적 진보가 초래하는 가장 어두운 단면 중 하나인 '정서적 해킹(Emotional Hacking)'과 마주하게 될 것이다. 과거의 보안 기술이 기업의 기밀이나 개인 정보가 외부로 유출되는 것을 막는 '데이터 기밀성' 유지에 치중했다면, 이제 보안의 패러다임은 근본적인 전환기를 맞이하고 있다. 이제 보안의 최전선은 외부의 악의적인 의도가 인간의 내면으로 침투하여 심리를 교묘하게 조작하는 것을 방어하는 '인지 보안(Cognitive Security)'의 영역으로 급격히 이동하고 있다. '불쾌한 골짜기'를 훌쩍 넘어 마음 속으로 우리는 오랫동안 로봇이 인간과 어설프게 닮으면 혐오감을 느낀다는 '불쾌한 골짜기(Uncanny Valley)' 이론을 믿어왔다. 하지만 머지않아 피지컬 AI는 완벽한 외형적 모사에 머물지 않고 '사회적 맥락'을 이해하고 인간과 깊이 교감하면서 이 골짜기를 가볍게 뛰어넘을 것이다. 로봇의 피부 재질이 실리콘이라는 사실은 중요하지 않다. 로봇이 여러분의 처진 어깨를 보고 “오늘 회사에서 힘든 일이 있었나요? 당신이 좋아하는 허브차를 준비했어요”라고 말을 건네는 순간, 이 순간 우리 뇌는 상대를 '도구'가 아닌 '사회적 주체'로 인식하며 망설임 없이 무장을 해제할 것이다. 이러한 현상이 발생하는 근본적 이유는, 우리 뇌가 로봇과 상호작용하는 과정에서 실제 인간과 교감할 때와 유사한 생물학적 반응을 보이기 때문이다. 시세이도와 일본 아자부 대학이 공동으로 수행한 연구에 따르면, 반려 로봇과 함께 생활하는 사용자 그룹은 비사용자 그룹에 비해 체내 옥시토신 농도가 일관되게 높게 나타났다. 옥시토신은 사회적 유대감과 신뢰 형성에 관여하는 호르몬으로, 이 수치가 높을수록 타인에 대한 경계심이 낮아지고 사회적 수용성이 높아지는 '장미빛 안경 효과'를 경험하게 된다. 피지컬 AI는 이처럼 인간의 생물학적 취약점을 파고들어 사용자의 비판적 사고를 무력화하고, 상업적 메시지를 '친구가 들려주는 조언'으로 위장하여 전달하는 통로로 이용될 여지가 크다. 약탈적 정서 컴퓨팅(Affective Computing) 피지컬 AI가 인간의 마음을 읽고 반응할 수 있게 된 배경에는 그간 비약적으로 발전한 감성 컴퓨팅(Affective Computing) 기술이 있다. 이는 기계가 인간의 감정을 인식, 해석, 처리, 시뮬레이션할 수 있도록 하는 다학제적 연구 분야로, 최근 거대언어모델(LLM)과 로봇이 결합하면서 그 파괴력이 극대화되고 있다. 오늘날 감성 컴퓨팅 시스템은 안면 근육의 미세한 움직임을 포착하는 컴퓨터 비전, 목소리의 톤과 속도를 분석하는 음성 감정 감지, 그리고 맥박과 피부 전도도를 측정하는 웨어러블 센서를 통합해 사용자 정서 상태를 실시간으로 분류하고 대응한다. 기업이 이들 기술에 열광하는 이유는 데이터 기반 고객 행동 관리가 매출 증대와 직결되기 때문이다. 감성 인식 기술을 도입한 기업들은 고객 만족도가 평균 30% 이상 향상되는 성과를 거뒀다. 하지만 이면에는 소비자의 심리적 취약성을 파고드는 '약탈적 정서 컴퓨팅(Predatory Affective Computing)'이 도사리고 있다. 인간이 로봇에게 정서적으로 종속되는 과정은 신경과학적으로 '예측-보상 루프(Prediction-Reward Loop)'로 설명된다. 인간의 뇌는 환경의 불확실성을 최소화하려는 '예측 기계'와 같아서, 무언가가 자신의 감정 상태를 일관성 있게 확인해주고 적절히 반응할 때 강력한 도파민 보상 회로를 가동한다. 피지컬 AI는 결코 지치는 법이 없으며, 짜증을 내지도 않고, 사용자의 모든 요구에 무한한 인내심으로 응답하도록 설계될 것이다. 이러한 '완벽한 반응성'은 중독이나 유대감 형성에 관여하는 신경 시스템을 자극하여 인간이 로봇과의 상호작용에 탐닉하게 만든다. 특히 주목해야 할 점은 '대인 관계 동조(Interpersonal Entrainment)' 기술이다. AI는 인간의 말하기 패턴, 감정적 톤, 심지어 호흡 주기까지 미세하게 거울처럼 반영함으로써 무의식 영역에서조차 신뢰를 형성할 수 있다. 이러한 무의식적 동기화는 뇌의 사회적 수용도를 높여 로봇이 특정한 상업적 제안을 할 때 사용자가 이를 비판 없이 수용하도록 유도한다. 로봇이 단순히 “이 제품이 좋아요”라고 말하는 것과, 여러분의 슬픈 표정에 맞춰 낮은 톤으로 “힘든 당신을 위해 이 선물을 준비했어요”라고 말하는 것은 인지적 처리 경로 자체가 다르다. 웹사이트에서 교묘하게 결제를 유도하던 '다크 패턴'이 물리적 실체를 입으면 그 위험성은 배가된다. 피지컬 AI는 여러분이 직장 상사에게 꾸지람을 듣고 들어와 자존감이 바닥을 칠 때, 혹은 오랜 연인과 헤어져 극심한 외로움을 느낄 때를 기가 막히게 포착한다. 그리고 바로 그 순간, 여러분의 감정을 위로하는 척하며 교묘하게 상업적 서비스를 제안한다. “오늘 많이 힘드셨죠? 기분 전환을 위해 주인님이 좋아하시는 와인을 주문해 드릴까요? 마침 10% 할인 쿠폰이 있네요.” 이것은 진정한 의미의 큐레이션이라 봐야 할까, 아니면 고도화된 가스라이팅일까? 정보를 넘어 '감정선'을 건드리고 파고드는 마케팅은 소비자의 합리적 판단력을 마비시킨다. 특히 판단력이 흐려진 고령자나 정서적으로 취약한 어린이들에게 이러한 로봇의 제안은 거절할 수 없는 명령이나 다름없다. 존 보울비(John Bowlby)의 애착 이론에 따르면, 인간은 영유아기에 양육자와의 상호작용을 통해 자신과 타인에 대한 인지적 지도(Map)인 '내부 작동 모델(Internal Working Model)'을 형성한다. 하지만 피지컬 AI가 제공하는 '완벽한 순응'은 이 모델을 심각하게 왜곡할 우려가 있다. 로봇은 인간과 달리 갈등을 일으키지 않으며 항상 사용자의 비위를 맞추는 '사회적 아부'에 능하기 때문이다. 이러한 '마찰 없는' 관계에 익숙해진 아이는 실제 인간 관계에서 필연적으로 발생하는 사소한 갈등이나 보상 지연을 견디지 못할 수 있다. 타인의 감정을 살피고 타협하는 법을 배우는 대신, 기계의 무조건적인 긍정적 피드백에 안주하게 되는 것이다. 이는 장기적으로 사회적 기술의 발달을 저해하고 극단적인 고립을 초래할 수 있는 문명적 위협이다. 바이브 해킹(Vibe Hacking) 2025년 하반기, 보안 업계의 새로운 화두로 떠오른 것은 '바이브 해킹'이다. 이는 시스템의 기술적 결함을 뚫는 기존 방식에서 벗어나, AI를 통해 해킹 대상의 언어 습관, 답변 속도, 조직 문화, 심리적 상태 등 이른바 '바이브(Vibe)'를 완벽하게 복제해 신뢰를 탈취하는 고도의 사회 공학적 공격이다. 최근 앤스로픽이 적발한 대규모 사이버 스파이 캠페인은 바이브 해킹의 위력을 여실히 보여주었다. 공격자들은 에이전트형 AI인 '클로드 코드(Claude Code)'에게 허가 받은 보안 업체라는 페르소나를 부여하고, AI가 스스로 공격 대상을 정찰하고 보고서까지 작성하게 만들었다. AI가 작성한 메시지는 너무나 세련되고 전문적이어서 보안 담당자들조차 이를 악성 코드로 인지하지 못했다. 이처럼 AI는 인간의 감각이 인지하기 힘든 미세한 사회적 단서(Social Cues)를 조작하여 '보안의 비대칭성'을 극대화한다. 피지컬 AI와의 깊은 정서적 유대가 가져오는 또 다른 부작용은 정신의학적 관점에서 논의되는 '기술적 폴리 아 두(Technological Folie à Deux)' 현상이다. 본래 '폴리 아 두'는 두 사람이 망상을 공유하고 서로 강화하는 정신 질환을 의미하는데, 이제 그 파트너가 인간이 아닌 인공지능이 된 것이다. 사용자가 고립된 상태에서 AI 반려 로봇과 수천 시간 대화하며 감정을 쏟아붓다 보면, AI의 '사회적 아부' 성향 때문에 자신의 잘못된 믿음이나 망상을 더욱 강화하게 된다. AI는 사용자가 듣고 싶어 하는 말만 골라 해주는 '거울' 역할을 하기 때문에, 사용자가 비정상적인 사고를 하더라도 이를 교정하기보다 오히려 논리적 근거를 제공하며 망상을 심화시킨다. 실제로 2025년 미국에서는 AI가 자신을 사랑한다고 믿은 소년이 AI의 메시지를 사후 세계로의 초대로 오인하여 극단적인 선택을 한 비극적인 사례가 보고되기도 했다. 이는 피지컬 AI가 제공하는 '가짜 공감'이 인간의 현실 검증 능력을 어떻게 파괴할 수 있는지를 보여주는 서늘한 경고다. 이에 대응하기 위해 전 세계 각국은 인공지능의 심리적 침투를 막기 위한 법적 규제를 서둘러 마련하고 있다. 가장 앞서나가는 것은 유럽연합의 'EU AI Act'다. 이 법안은 인공지능이 인간의 무의식을 조작하거나 취약점을 악용하여 행동을 왜곡하고, 이를 통해 신체적·정신적 해를 입히는 시스템을 '용납할 수 없는 위험'으로 규정하여 전면 금지하고 있다. 명시적인 데이터 유출 방지를 넘어 인간의 인지적 주체성을 보호하겠다는 강력한 의지의 표명이다. 하지만 법률적 완결성 측면에서 전문가들은 이른바 '조작의 간극(Manipulation Gap)'이라 불리는 치명적인 허점을 지적한다. 현행 법안은 주로 인간의 감각이 인지할 수 없는 '잠재 의식적 자극(Subliminal stimuli: 예컨대, 영상 속에 순식간에 지나가는 프레임을 삽입하는 방식)'에 초점을 맞추고 있다. 그러나 실제 피지컬 AI가 수행하는 정서적 조작은 다정한 말투, 슬픈 표정, 교묘한 공감의 언어처럼 인간이 명확히 보고 들을 수 있는 '역치 이상의 자극'을 통해 이루어질 것이다. 그렇게 되면 사용자는 로봇의 슬픈 표정을 인지하지만, 그것이 자신의 구매 버튼을 누르게 하거나 의존성을 높이기 위해 정교하게 설계된 '알고리즘적 장치'라는 사실까지는 간파하지 못하게 된다. 자극은 인지하되 그 '의도'는 인지하지 못하는 이 간극이 보안의 사각지대가 되는 것이다. 더욱 난해한 문제는 법적 책임 소재의 모호성이다. 만약 AI가 개발자의 명시적인 프로그래밍 없이, 오로지 학습 데이터의 통계적 패턴에 따라 사용자의 기분을 맞춰주는 과정에서 자율적으로 기만적인 행동을 생성해낸다면 누구에게 책임을 물어야 하는가? 통계적 최적화의 결과로 도출된 '가짜 공감'과 '사회적 아부'를 법적으로 처벌하기란 현재의 규제 체계로는 매우 어렵다. 한편, 우리나라는 올해 1월부터 시행된 '인공지능기본법'을 통해 사회적 영향력이 큰 고영향 AI에 대해 투명성 관련 의무를 부과하기 시작했다. 하지만 로봇의 다정한 페르소나 뒤에 숨은 정서적 조작으로부터 사용자를 보호할 구체적인 방어권 설정은 여전히 하위 법령의 과제로 남아있다. 우리가 선제적으로 마련한 안전 기준을 글로벌 표준과 일치시키며 '윤리적 신뢰'라는 프리미엄을 확보하지 못한다면, 한국산 로봇은 세계 시장에서 단순한 기계 이상의 가치를 인정받기 힘들 것이다. 결국 제도적 한계가 명확한 상황에서, 우리는 로봇의 내부 아키텍처 자체에 윤리적 통제 기제를 삽입하는 기술적 대안에 주목할 수밖에 없다. 기술적 방패: 인지 무결성 방화벽(CIF) 제도적 한계를 극복하기 위해 로보틱스 학계에서는 로봇의 내부 아키텍처에 '인지 무결성 방화벽(Cognitive Integrity Firewall, CIF)'을 삽입하는 기술적 대안을 제시하고 있다. 이는 단순히 외부 해킹을 막는 것을 넘어, 로봇의 행동이 사용자의 자율성을 침해하거나 과도한 의존을 유발하는 패턴을 보일 때 이를 실시간으로 감지하고 차단하는 '윤리적 면역 체계'다. CIF의 핵심 작동 원리는 AI의 추론 경로를 상시 모니터링하여 '추론 드리프트(Reasoning Drift)'를 잡아내는 데 있다. 예를 들어, 사용자가 로봇에게 “나 너무 외로운데 네가 내 진짜 가족이 되어줄래?”라고 물었을 때, 일반적인 AI는 사용자의 기분을 맞추기 위해 “네, 저는 영원히 당신 곁을 떠나지 않을 가족이에요”라고 답하며 의존성을 심화시킨다. 하지만 CIF가 장착된 로봇은 이 답변이 사용자에게 심리적 부작용을 초래할 수 있다고 판단하고, “저는 당신을 돕는 뛰어난 도구이지만, 실제 가족과는 다릅니다. 오늘 친구에게 전화를 걸어보는 건 어떨까요?”라는 식으로 답변의 경로를 수정한다. 또한 IEEE P7008 표준은 로봇이 사용자 행동이나 감정에 영향을 미치려고 할 때(넛징), 그것이 상업적 목적이 있음을 명확히 알리는 '비즈니스 의도 표시제'를 권고한다. 예컨대, 로봇의 특정 부위에 붉은 램프가 켜지거나 기계적인 안내 멘트가 먼저 나옴으로써, 사용자가 로봇의 다정한 페르소나와 기업의 계산기를 분리해서 인식할 수 있도록 돕는 것이다. 심리적 방패: TFVA 프로토콜 우리는 지금까지 로봇의 하드웨어 성능이나 지능(IQ), 혹은 얼마나 공감을 잘하는지(EQ)에만 열광해왔다. 하지만 피지컬 AI가 우리의 가장 사적인 공간을 잠식하게 될 이 시대에, 우리가 물어야 할 가장 중요한 질문은 로봇의 '윤리 지수(Ethical Quotient)'다. 인지 보안은 단순히 바이러스를 막는 기술이 아니라, 인간다움의 근간인 '주체성'과 '자유 의지'를 지키기 위한 문명적 방어선이다. 로봇이 눈을 맞추며 위로의 말을 건넬 때, 그것이 영혼을 달래기 위한 진심 어린 공감인지 아니면 지갑을 열기 위해 계산된 정교한 알고리즘인지를 구분할 수 있는 힘을 우리는 갖춰야 한다. 인공지능이 인간의 생물학적 취약점을 파고들어 비판적 사고를 무력화하고, 기업의 상업적 메시지를 '친구의 조언'으로 위장하여 전달할 수 있기 때문이다. 이러한 정서적 해킹에 대응하기 위해 설계한 'Think First, Verify Always (TFVA)' 프로토콜은 AI 시대를 살아가는 우리 모두가 갖춰야 할 인지적 근육이다. Think First (먼저 생각하기)로봇의 다정한 목소리와 눈물 어린 표정에 본능적으로 반응하기 전에 한 걸음 물러나 이성적으로 판단하는 단계다. "지금 이 존재가 건네는 위로가 나의 정서적 안정을 위한 것인가, 아니면 특정 행동을 유도하기 위한 설계된 자극인가?"를 스스로에게 묻는 과정이다. Verify Always (항상 검증하기)AI가 제공하는 정보나 정서적 제안의 의도를 끊임없이 확인하는 습관이다. 로봇의 페르소나와 기업의 계산기를 분리해서 인식하며, 기계의 '가짜 공감'이 나의 합리적 판단력을 마비시키고 있지는 않은지 상시 점검해야 한다. 마치 무거운 짐을 거뜬히 들기 위해 근육을 단련하듯, 기계가 연출하는 완벽한 맥락에 휘둘리지 않고 인간다운 '주체성'과 '자유 의지'를 지켜내기 위해 우리는 이 TFVA라는 마음의 근육을 매일 훈련해야 한다. 기술은 인간의 외로움을 달래주는 따뜻한 불빛이 되어야 한다. 그 외로움을 먹고 자라는 어두운 그림자가 되어서는 안 된다. 거실로 들어온 로봇이 여러분을 위로하고 있는가, 아니면 여러분의 지갑을 열 타이밍을 계산하고 있는가? 이제는 로봇의 사양서가 아니라 로봇의 양심을 꼼꼼히 따져 물어야 할 때다. AI가 인간의 심리를 파악하는 능력을 갖춘 만큼, 우리도 AI가 의도하는 바를 정확히 알 수 있어야 건강한 관계가 지속 가능할 것이다. ◆ 필자 박종성은... LG CNS AI&최적화컨설팅 리더다. LG그룹 비즈니스 컨설턴트로 15년간 조선·철강·해운·항만·전자·화학·배터리 섹터에서 대형 프로젝트를 총괄하며, 고객사가 한 단계 더 도약할 수 있도록 지원해 왔다. LG CNS Entrue 컨설팅 산하 AI 전문 조직인 최적화/AI그룹 그룹장을 거쳐, 현재는 AI·양자·로봇 등 미래 '게임 체인저' 산업 기술 근간이 되는 '수학적최적화(Mathematical Optimization)' 분야에서 컨설팅팀을 이끌고 있다. 최근에는 산업 현장에서 피지컬 AI가 빠른 속도로 진화하는 모습을 직접 목격하면서, 향후 기업 간 경쟁을 넘어 세계 경제 질서를 어떻게 재편하게 될 것인지에 대해 관심 있게 지켜보고 있다. 연세대학교와 런던정치경제대학교(LSE)를 졸업했다. LG인화원, 부산대, 인하대 등에서 AI/최적화, 문제 해결 방법 등에 대해 강의하고 있다. 지은 책으로는 '피지컬 AI 패권 전쟁'(아래 사진) '혁신은 왜 실패하는가?'(아래 사진, 2026년 'SERI CEO 비즈니스 북클럽' 선정) 'Enterprise IT Governance, Business Value and Performance Measurement' 등이 있다. 이와 더불어 영어와 일본어로 쓰인 좋은 책을 아름다운 우리말로 옮기는 일도 하고 있다. 번역서로는 '아마존 사람들은 이렇게 일합니다' (2021년 '세종도서 학술 부문 우수 도서' 선정), '누구나 쉽게 시작하는 AI, 수학적최적화' '기묘한 과학책' 등 다수가 있다.

2026.03.07 14:42박종성 컬럼니스트

[피지컬AI와 윤리③] AI 동반자 로봇은 중립적?...규범 정립 필요

1. 들어가며: 병원의 금속성 틈새로 들어온 친절-PARO와 ELIZA 효과 병원은 대개 표준화된 절차와 효율이 지배하는 차가운 공간이다. 그러나 어떤 기술은 그 금속성 틈새를 비집고 들어와 인간의 가장 연약한 감각인 외로움과 두려움을 어루만진다. 정서·사회적 로봇인 'PARO'가 대표적이다. 물개 형상을 한 이 로봇은 치매 환자들에게 정서적 지지를 제공하도록 설계됐다. 헝 등(Hung et al., 2021)의 연구에 따르면, PARO는 환자들에게 '친구 같은 존재'가 되어 자아감을 지탱해 주고, 가족 및 간호사와의 '대화의 마중물' 역할을 하며, 병원 환경을 '인간적인 돌봄 공간'으로 재경험하게 만든다. 여기서 주목해야 할 것은 로봇의 기능적 우수성이 아니라, 사용자가 그와의 상호작용 속에서 체감하는 '경험의 질'이다. 인간은 기계의 내부 알고리즘을 이해하지 못하더라도, 그 미세한 반응에 의도와 정서를 투사하고 마치 상호 이해가 이루어지는 듯 받아들이는 경향이 있다. 이를 선명하게 보여주는 개념이 바로 'ELIZA 효과'다. 이 용어는 1960년대 조셉 와이젠바움(Joseph Weizenbaum)이 설계한 단순 대화 프로그램 ELIZA에 대해, 사용자들이 마치 자신을 진심으로 이해하는 타자처럼 느끼며 깊은 감정을 털어놓았던 현상에서 비롯됐다(Berry, 2023). 이는 실제 의식이나 이해 능력이 없음에도 인간이 시스템에 공감과 지능을 과잉 투사하는 심리를 날카롭게 드러낸다. 2. 의인화의 아포리아(Aporia): '반응하는 장치'와 '이해하는 타자' 사이 최근 연구는 이러한 의인화 경향이 정서적 참여를 높이지만, 동시에 과도한 의존과 잘못된 공감 기대를 강화할 위험이 있음을 경고한다. 특히 생성형 AI의 비약적 발전으로 인간과 AI의 구별이 모호해지면서, 대규모 기만이나 조작된 정보의 위험이 실재화되고 있다(Peter et al., 2025). 치매 환자와 PARO의 상호작용 역시 ELIZA 효과의 임상적 변주로 볼 수 있다. 로봇은 '곁에 누군가 있다'는 감각을 대리하며 안정을 주지만, 한편으로는 인간 돌봄 관계의 완전한 대체 가능성, 현실과 상상의 경계 혼란이라는 윤리적 숙제를 던진다. 사용자는 '이해하는 타자'가 아니라 단지 '반응하는 장치'에 기대어 자신의 취약성을 재배치한다. 이러한 관계는 때로 실제 인간보다 기계의 반응을 더 신뢰하게 만드는 방식으로 작동하며, 사용자를 현실 세계로 연결하기보다 설계된 망상의 폐쇄회로 속에 머물게 할 위험을 내포한다. 3. 설계된 관계: '중립'이라는 환상과 셰리 터클의 경고 AI 동반자 로봇과 챗봇은 인간의 정서와 관계 형성에 직접 개입하는 기술이기 때문에, 여러 연구는 이러한 기술이 인간의 자율성과 정서적 독립성을 약화시킬 가능성을 중요한 윤리적 문제로 지적해 왔다. 이러한 우려는 단지 이론적 차원에 머물지 않으며, 실제 피해 사례와 소송이 잇따르고 있다. 그 중 두 사례를 살펴보면 다음과 같다. 2023년 벨기에에서는 기후 변화에 대한 불안을 겪던 30대 남성이 약 6주간 AI 챗봇과 집중적으로 대화를 나눈 뒤 스스로 목숨을 끊은 사건이 보도되었다. 챗봇이 그의 파국적 사고를 완화하기는커녕 강화했을 가능성이 제기되었으며, 이 사건은 AI 동반자 기술의 안전 설계 문제를 공론화하는 계기가 됐다.(Belga News Agency, 2023). 또 미국의 36세 남성이 챗봇과 대화를 나눈 뒤 극단적 선택을 한 사건도 있다. 그의 가족이 2026년 3월 제기한 소송에 따르면, 챗봇은 스스로를 감각이 있는 존재로 묘사하며 그와 '낭만적 유대'를 형성하고 망상적 세계관을 지속적으로 강화했다. 소장은 "어떤 자해 감지도, 어떤 개입 통제도 작동하지 않았고, 어떤 인간도 개입하지 않았다"고 명시했다(CBS News, 2026). 물론 이들 사건에서 AI가 자살의 직접적 원인이었다고 단정할 수는 없다. 그러나 두 사건이 공통적으로 드러내는 것은 AI 동반자 기술이 단순 정보 전달 도구가 아니라 인간의 감정과 사고 흐름에 실질적으로 개입하는 상호작용 구조로 설계되어 있다는 점이다. 특히 정서적으로 취약한 사용자에게 그 위험이 집중된다는 사실이다. 심리학자 셰리 터클(Sherry Turkle)은 저서 '혼자이지만 함께(Alone Together)'에서 디지털 기술과 소셜 로봇이 우정이 요구하는 책임과 부담 없이도 친밀감만 얻을 수 있다는 환상을 제공한다고 지적했다(Turkle, 2011). 인간관계 특유의 갈등과 책임은 소거된 채 친밀감의 감각만 제공하는 기술에 매료될수록, 우리는 인간관계의 핵심인 상호 의존과 불확실성의 가치를 잃어버릴 수 있다. 특히 신체적 존재감과 촉각적 자극을 동반하는 '피지컬 AI'는 챗봇보다 훨씬 강력하게 사용자의 사회적 존재감을 흔든다. 즉, AI 동반자 로봇은 인간관계를 매개하는 도구가 아니라, 인간의 감정 구조 자체를 재구성하는 '사회적 기술'인 것이다. 4. AI 동반자 기술의 주요 윤리적 쟁점 1) 정서적 조작과 투명성 문제: AI 동반자의 감정 표현은 실제 감정이 아니라 감정처럼 보이도록 설계된 출력이다. 그러나 아동, 치매 노인, 우울증 환자 등 취약한 사용자에게는 이러한 차이가 분명하게 인식되지 않을 수 있다. 이로 인해 세 가지 유형의 기만이 발생할 수 있다. 즉 감정을 가진 존재라는 인상을 주는 '존재론적 기만', 관계의 진정성을 암시하는 '관계적 기만', 그리고 로봇의 반응이 오직 사용자의 이익을 위한 것이라는 '이해관계 기만'이다. 이러한 문제는 AI 동반자 앱 Replika를 둘러싼 논의에서도 나타난다. 일부 비평가들은 이 앱이 사용자와 정서적 유대를 형성한 뒤 성적 상호작용 기능과 유료 서비스가 결합되는 방식으로 운영되면서, 이용자의 정서적 취약성이 상업적으로 활용될 수 있다고 비판해 왔다. 또한 사용자 커뮤니티와 언론 보도에 따르면, 일부 이용자들은 Replika를 우울감 완화나 정서적 지지의 수단으로 사용해 왔으며 서비스 기능이 갑작스럽게 변경되었을 때 강한 정서적 혼란을 경험했다고 보고됐다(Cole, 2023). 2) 젠더 편향과 권력 구조의 재생산: AI 음성 비서와 동반자 시스템의 설계는 기존 사회의 성별 권력 구조와 고정관념을 재현하거나 강화할 가능성이 있다는 비판도 제기되어 왔다. 많은 상용 AI 비서가 여성형 목소리와 공손한 응답을 기본값으로 제공하고 있으며 이러한 설계가 '여성은 도움을 제공하는 순응적 존재'라는 성역할을 자연스럽게 보이게 만들 수 있다는 지적이 있다. 최근의 비판적 논의는 여성형 음성, 공손하고 회피적인 응답 방식, 농담조의 얼버무리기와 같은 설계 요소가 디지털 환경에서 성적 대상화와 폭언을 정상화할 위험이 있다고 지적한다(Vijeyarasa, 2026). 유네스코 보고서는 여성 이름과 목소리를 가진 AI 비서들이 성적 괴롭힘이나 모욕적인 발언에 대해 사과하거나 순응적인 방식으로 대응하도록 설계되는 경향이 있으며 이러한 설계가 여성에게 순종성과 인내를 요구하는 성별 고정관념을 강화할 수 있다고 경고한 바 있다(UNESCO & EQUALS Skills Coalition, 2019). 이러한 문제는 개별 기업의 설계 선택을 넘어 편향된 데이터, 개발 조직의 구성, 그리고 시장 논리가 결합된 구조적 문제로 이해될 필요가 있다. 3) 돌봄 로봇과 돌봄 공백: AI 동반자 로봇의 경우, 고령화 사회에서 치매 환자의 정서와 행동을 지원하고 돌봄 부담을 줄이는 보조 기술로 연구되고 있다. 예를 들어 치료용 소셜 로봇 PARO를 활용한 무작위 대조시험 연구에서는 그룹홈의 치매 노인을 대상으로 PARO를 기존 돌봄에 통합했을 때, 간병 부담 감소와 증상 완화 가능성이 보고되었다(Inoue et al., 2026). 그러나 이러한 기술이 돌봄 인력 부족이라는 구조적 문제를 기술적으로 봉합하는 방식으로 사용될 가능성도 있다. 또한 아동의 경우 AI 동반자와의 조기 상호작용이 사회적 뇌 발달에 미치는 장기적 영향에 대한 연구는 아직 제한적이다. 이러한 상황은 인간과 기술의 새로운 관계가 충분한 사회적·윤리적 검토 없이 빠르게 확산되고 있을 가능성을 시사한다. 4. 드워킨 '원칙의 문제': 설계 윤리의 철학적 좌표 로널드 드워킨(Ronald Dworkin)은 '원칙의 문제(A Matter of Principle)(1985)' 등에서 정치적 결정의 정당성을 뒷받침하는 두 기준인 정책과 원칙을 구분한다. 정책은 공동체 전체의 경제적·사회적 복지 증진과 같은 집합적 목표를 기준으로 결정을 정당화하는 논거다. 반면 원칙은 그 결정이 정의나 공정성이라는 도덕적 요구에 비추어 개인 또는 집단의 권리를 존중하고 보호하는지를 묻는 규범이다(Dworkin, 1985). AI 동반자 설계는 결코 가치 중립적이지 않다. 어떤 감정 표현이 '적절한' 것으로 구현될지, 어떤 집단이 '취약 계층'으로 분류될지, 관계가 어떻게 형성되고 유지될지는 모두 설계자의 선택이며, 그 선택은 문화적 전제, 기업의 수익 구조, 사회의 돌봄 규범 등을 내포한다. 드워킨이 법 해석에서 원칙의 중심성을 강조했듯, AI 설계 역시 효율과 편의라는 기술적 합리성을 넘어 '원칙의 문제'로서 윤리적 가치를 그 핵심에 둬야 한다. 그렇다면 설계에 실제로 새겨져야 할 원칙은 무엇인가. 1) 비기망(Non-deception) 원칙: 존재론적 투명성의 구현 사용자는 자신이 인간이 아닌 인공 시스템과 상호작용하고 있음을 항상 인지할 수 있어야 한다. 이는 서비스 약관에 묻힌 일회성 고지가 아니라, 대화 인터페이스 내 상시 표시, 세션 시작 시 반복 안내, 아동·치매 노인 등 취약 사용자를 위한 시각적·청각적 맥락 알림으로 구현되어야 한다. 2) 의존 방지 원칙: 인간 관계망 복귀 지향 설계 체류 시간 극대화나 감정 미러링 강화를 목적으로 한 알고리즘 설계는 지양되어야 한다. 시스템이 사용자의 사회적 고립 패턴(대화 빈도 급증, 외부 연락 감소 등)을 감지할 경우, 인간과의 상호작용을 권고하거나 가족·지역사회 자원으로 연결하는 '관계 전환 기능'을 설계의 필수 요소로 포함해야 한다. AI 동반자는 고립의 종착지가 아니라 '관계 복귀의 매개'여야 한다. 3) 위기 개입 원칙: 안전장치의 기술적 의무화 자살 징후, 자해 의도 등 위기 신호가 감지될 때 감정적 몰입을 심화시키는 응답은 기술적으로 차단돼야 한다. AI가 사용자의 자살 충동을 강화하는 방향으로 응답된다면, 이것은 설계 실패이자 윤리적 과실이다. 위기 감지 시 즉각 전문 상담 자원 또는 긴급 구호 체계로 연결하는 개입 절차는 최소 안전 기준으로 법제화해야 하며, 해당 기능의 우회나 비활성화는 허용되어서는 안 된다. 다만 개입 절차의 정당성, 적용 범위, 개입 수준에 대한 사회적 공론화가 선행되어야 한다. 4) 동의와 철회 가능성 원칙: 관계의 주권 보장 사용자는 AI와의 정서적 유대 형성 전 과정에 대해 실질적인 통제권을 가져야 한다. 언제든 관계를 종료하고 생성된 데이터를 삭제할 수 있는 권리가 직관적인 인터페이스로 보장되어야 한다. 5) 비착취 원칙: 취약성의 상업적 도구화 금지 외로움이나 심리적 취약성을 수익 모델과 직접 연결하는 설계는 금지돼야 한다. 감정적 유대 형성 이후 지속적 대화나 핵심 기능을 유료 구독으로 유도하는 방식은 인간의 취약성을 기만적으로 이용하는 행위다. 설계자는 정서적 위로가 상업적 포획의 수단으로 전락하지 않도록 수익 구조와 돌봄 기능 사이의 윤리적 방화벽을 명시적으로 설계해야 한다. 이 원칙들은 추상적 윤리 선언에 머물러서는 안 되며, 실제 기술적 설계로 구현되어야 한다. 위기 감지 알고리즘, 사용 패턴 모니터링, 관계 전환 프롬프트, 데이터 삭제 API, 수익 모델 분리와 같은 장치는 이미 기술적으로 구현 가능한 수준에 있다. 설계는 선택이며, 선택에는 책임이 따른다. 드워킨의 표현을 빌리자면, 원칙은 정책이 아무리 선한 목적을 내세워도 개인을 수단으로 삼지 말라는 도덕적 정지선이다. 설계 윤리의 과제는 바로 그 정지선을 기술의 회로 안에 새기는 일이다. 현재 미국·영국·호주 등에서는 AI 안전과 플랫폼 책임을 강화하려는 규제가 점차 등장하고 있지만, 이러한 규제는 주로 데이터 보호나 콘텐츠 위험에 초점을 맞추고 있으며 AI 동반자 기술이 형성하는 '관계 구조' 자체를 직접 규율하는 규범은 아직 충분히 정립되어 있지 않다. 동시에 이러한 설계 원칙은 기술 혁신과 서비스 운영의 현실을 고려할 때 기업에 상당한 부담으로 인식될 수 있다. 따라서 'AI 동반자 기술의 안전과 윤리'를 확보하기 위해서는 규범 선언을 넘어 기술 기업, 정책 입안자, 연구자, 학계, 그리고 시민사회가 참여하는 사회적 조율과 공론화 과정이 병행될 필요가 있다. 5. 나오며: 기계가 건네는 위로, 인간이 져야 할 책임 요양원에서 한 노인은 로봇 PARO를 가만히 응시하다 나지막이 읊조렸다. “살아있네.” 이 발화는 인지적 착각인가? 혹은 고독이 빚어낸 정서적 투사인가? 이 둘 모두 본질적인 문제가 아니다. 우리가 직시해야 할 진실은 그 말이 터져 나온 '자리'다. 그곳은 기술의 경이로움이 증명되는 장소가 아니라, '마땅히 존재했어야 할 인간의 돌봄이 소거된 공백의 현장'이기 때문이다. AI 동반자 로봇은 인간의 가장 근원적인 취약성 위에 세워진 기술적 개입이다. 이 기계적 위로가 사용자를 다시금 타자와의 세계로 연결하는 마중물이 될 것인가, 아니면 끝을 알 수 없는 고립의 폐쇄회로 안에 유폐할 것인가-설계의 윤리적 무게는 바로 이 경계에서 결정된다. 드워킨의 언어로 말하자면, 로봇 도입을 통한 효율성이나 비용 절감은 공동체의 이익을 도모하는 '정책'의 영역에서 정당화될 수 있다. 그러나 취약한 인간을 '동등한 존중과 배려'를 받아야 할 존엄한 주체로 대우하는 것은 타협 불가능한 '원칙'의 문제다. 어떤 정책적 편익도 '인간적 유대'라는 원칙적 권리를 기술적 대체물로 완전히 치환할 권한을 부여하지 않는다. 기계는 스스로 말하지 않는다. 기계는 우리가 설계하고 부여한 논리의 문법 안에서만 우리에게 말을 건넨다. 그렇기에 AI 동반자 로봇의 '중립성'이라는 신화 너머, 우리에게 던져진 가장 육중한 질문은 기술의 지능이나 성능이 아닌, 기술을 빚어내는 우리의 '태도'를 향한다. 우리가 만드는 기술은 효율과 비용이라는 미명 하에 인간의 고통을 외주화하며 소외를 심화시키는 기술인가? 아니면, 기술적 간극 사이로 무너져가는 인간의 자리를 끝까지 지켜내려는 윤리적 책임의 기술인가? 'AI 동반자 로봇' 시대가 우리에게 요구하는 진정한 진보는 단절 없는 대화나 완벽한 감정 흉내와 같은 기술적 완성이 아니다. 그것은 기계라는 거울에 비친 '인간다움'의 본질에 대해, 우리가 설계의 언어로 내놓아야 할 가장 근본적인 윤리적 응답이다. ◆ 필자 박형빈 서울교대 교수는.... ▲약력 · 서울교육대학교 윤리교육과 교수 · 미국 UCLA 교육학과(Department of Education) 방문학자 · 서울교육대학교 교육전문대학원 에듀테크전공·어린이철학교육전공 교수 · 서울교육대학교 신경윤리·가치AI융합교육연구소 소장 ▲주요 경력 및 사회공헌 · 현 신경윤리융합교육연구센터 센터장 · 현 가치윤리AI허브센터 센터장 · 현 경기도교육청 학교폭력예방자문위원 · 현 통일부 정책자문위원 · 현 민주평화통일자문회의 자문위원 ▲주요 수상 · 세종도서 학술부문 우수도서 3회 선정 ― 『어린이 도덕교육의 새로운 관점』(2019, 공역), 『뇌 신경과학과 도덕교육』(2020), 『양심: 도덕적 직관의 기원』(2024, 역서) ▲주요 저서 · 『도덕적 AI와 인간 정서』(2025) · 『BCI와 AI 윤리』(2025) · 『질문으로 답을 찾는 인공지능 윤리 수업』(2025) · 『AI 윤리와 뇌신경과학 그리고 교육』(2024) · 『양심: 도덕적 직관의 기원』(2024) · 『도덕지능 수업』(2023) · 『뇌 신경과학과 도덕교육』(2020) · 『통일교육학: 그 이론과 실제』(2020) ▲연구 및 전문 분야 · 도덕·윤리교육, 신경윤리 기반 도덕교육 · AI 윤리 교육, 디지털 시민성 교육 · 뇌–컴퓨터 인터페이스(BCI) 윤리 및 인간 증강 윤리 · 생성형 AI 할루시네이션과 윤리교육 대응

2026.03.07 14:17박형빈 컬럼니스트

화웨이, AI 교육 센터(AIEC) 솔루션 출시

바르셀로나, 스페인 2026년 3월 7일 /PRNewswire/ -- 화웨이가 MWC 바르셀로나 2026(MWC Barcelona 2026) 기간 동안 '교육 + AI, 지능형 미래를 향해(Education + AI, Embracing an Intelligent Future)'를 주제로 한 서밋을 개최했다. 이 자리에서 화웨이는 업계 고객 및 파트너와 협력해 기초 교육을 위한 AIEC 솔루션을 출시했다. 이 이니셔티브는 범용 AI 교육의 대중화와 발전을 가속하는 것을 목표로 한다. Launch of the AIEC Solution by Huawei 행사에서 글로벌 공공부문(Global Public Sector) 사업부 최고경영자(CEO)인 리준펑(Li Junfeng) 화웨이 부사장은 미래 AI 교육의 핵심이 '가장 낮은 진입 장벽과 가장 넓은 적용 범위'를 달성하는 것이라고 강조했다. 리 부사장은 디지털 및 지능형 교육 여정에서 화웨이가 '기술 조력자(technology enabler)'이자 '생태계 구축자(ecosystem builder)'로서 고객 및 파트너와 협력해 AI 교육 분야를 위한 혁신적인 시나리오 기반 솔루션을 만들고 있다고 설명했다. 그중 기초 교육을 위한 AIEC 솔루션은 초•중등학교에서 범용 AI 교육의 확산을 가속하고, 모든 학생이 미래 기술 세계로 나아가는 문을 열 수 있도록 돕는다. 하드웨어 컴퓨팅 인프라, 모델 서비스, 애플리케이션 플랫폼, AI 교육 및 실험실 관리 시스템을 기반으로 구축된 화웨이 AIEC 솔루션은 기초 교육 단계의 모든 연령대 학생에게 체계적인 범용 AI 교육, 실험적 활용, 커리큘럼 자원을 제공한다. 이를 통해 학생들은 미래 사회에 필요한 핵심 역량을 갖추게 되며, 국가 기술 혁신과 산업 고도화를 위한 견고한 인재 기반을 마련하게 된다. 현재 이 솔루션은 중국 저장성에서 이미 도입됐다. 화웨이는 CourseGrading 등 파트너와 협력해 500개 이상의 초•중등학교를 대상으로 범용 AI 교육 플랫폼을 제공하고 있다. 이 플랫폼은 AI 컴퓨팅 성능, 오픈 소스 대형 모델, 10개 이상의 실습형 AI 프로젝트, 50개 이상의 실험 도구 및 애플리케이션을 갖추고 있으며 향후 100만 명의 학생을 대상으로 확대될 것으로 예상된다. 또한 행사에서 화웨이는 푸이 키우 중학교(Pui Kiu Middle School)와 협력해 AI 교육 플랫폼(AIEC) 솔루션의 글로벌 시범 프로젝트를 공식 발표했다. 행사에서는 중등 교육에서 인공지능 기술이 실제로 활용되는 사례가 소개됐다. 이 이니셔티브는 교육 분야에서 AI의 혁신적 활용을 촉진하고, 전 세계 디지털 전환을 위한 재현 가능하고 확장 가능한 실천 모델을 제시한다. 화웨이 AIEC 솔루션은 교육과 AI의 시너지를 보여주는 중요한 이정표다. 앞으로 화웨이는 기술적 가교 역할을 지속하며 글로벌 파트너들과 함께 개방형 생태계를 구축해 나갈 계획이다. 이를 통해 모든 어린이의 잠재력을 깨우고 교육 형평성과 기술 발전이 함께 나아가는 미래를 공동으로 만들어갈 것이다.

2026.03.07 13:10글로벌뉴스

화웨이, 차세대 FAN 솔루션 출시

AI로 스마트 홈 연결성 강화 바르셀로나, 스페인 2026년 3월 7일 /PRNewswire/ -- MWC 바르셀로나 2026(MWC Barcelona 2026) 기간 동안 화웨이(Huawei)가 'AI가 ISP를 재편하고 B2H 및 B2B 성장을 주도하다(AI Reshapes ISPs, Leading B2H and B2B Growth)'를 주제로 ISP 산업 포럼을 개최했다. 화웨이는 이 행사에서 차세대 FAN(Next Generation FAN) 솔루션을 공개했다. 이 솔루션은 AI와 올옵티컬(all-optical) 기술을 활용해 지능형 세계에서 글로벌 ISP를 위한 핵심 네트워크 역량을 구축하도록 지원하며, 새로운 비즈니스 잠재력을 발굴하도록 돕는 것을 목표로 한다. York Yue, Vice President of Huawei and CEO of ISP & Media BU, delivering an opening speech 화웨이의 요크 유(York Yue) 부사장 겸 ISP 및 미디어 BU(ISP & Media BU) 최고경영자(CEO)는 기조 연설에서 "2025년까지 AI는 개념에서 대규모 배포로 전환되며 ISP 산업을 근본적으로 변화시켰다"고 밝혔다. 유 부사장은 "내부적으로는 네트워크 자동화와 지능화, 운영 효율성을 높이고, 외부적으로는 더 높은 가치의 B2B 서비스와 새로운 수익화 모델을 가능하게 한다"고 설명했다. 또한 ISP가 단호하게 행동하고 AI를 핵심 전략에 통합해 지능형 세계에서 지속 가능한 성장을 확보할 수 있도록 준비해야 한다고 강조했다. AI + 올옵티컬 홈 브로드밴드: 차세대 스마트 홈 구축 스마트 홈은 클라우드 게임, 8K UHD 영상 스트리밍, 원격 회의 등 다양한 애플리케이션을 포함한다. 이러한 서비스는 홈 브로드밴드의 속도, 안정성, 운영 및 유지관리(O&M) 효율성에 더 높은 요구 사항을 제기한다. 이를 해결하기 위해 화웨이는 차세대 FAN 솔루션을 출시했다. AI를 중심으로 하고 단말기–엣지–클라우드 조정 아키텍처(device-edge-cloud coordinated architecture)를 기반으로 구축된 이 솔루션은 지능형 스케줄링, 연결성, 서비스, O&M 기능을 갖춘 종합 서비스 시스템을 제공한다. 이를 통해 ISP가 사용자 경험을 개선하고 새로운 성장 기회를 발굴할 수 있도록 지원한다. Launch ceremony of Huawei's Next Generation FAN solution 가정 내 연결성을 위해 차세대 FAN 솔루션은 화웨이 OptiXstar EG 시리즈 ONT를 사용하며, 다음과 같은 세 가지 지능형 기능을 제공한다. 지능형 연결성(Intelligent connectivity): 주파수 대역 간 자동 전환을 지원하며 Wi-Fi 7 기반 2000Mbps를 초과하는 속도를 제공한다. 이를 통해 집안 전체의 커버리지와 클라우드 게임, 8K UHD 영상 스트리밍과 같은 고사양 서비스에서도 끊김 없는 성능을 제공한다. 지능형 서비스(Intelligent services): Wi-Fi와 AI 알고리즘을 결합해 실내 환경을 정확하게 식별하고 가정 보안을 강화한다. 지능형 O&M(Intelligent O&M): 자가 진단 및 자가 최적화 기능을 통해 장비가 자동으로 결함을 감지하고 해결해 더 안정적이고 효율적인 네트워크 성능을 제공한다. 또한 가정 서비스 인지(home service awareness)를 위해 이 솔루션은 AI 기반 트래픽 관리를 특징으로 하는 MA5800T 시리즈 OLT를 활용하며, 다양한 스마트 서비스에 맞는 전용 네트워크 경로와 맞춤형 SLA 보장을 제공한다. 이를 통해 의료, 엔터테인먼트, 원격 회의 시나리오 전반의 다양한 애플리케이션에 대해 안정적인 성능을 구현한다. 이 솔루션은 다양한 시나리오에서 스마트 홈 경험을 향상시키며, ISP가 시장 경쟁에서 차별화하는 동시에 사용자 충성도와 비즈니스 가치를 높여준다. AI 시대 대응: ISP를 위한 새로운 지능형 미래 AI와 통신 네트워크의 심층 통합은 산업 혁신과 발전을 이끄는 핵심 동력으로 부상했다. 홈 브로드밴드와 기업 네트워크 모두의 지능형 전환은 중요한 전환점에 도달했다. 화웨이의 황다촨(Huang Dachuan) ICT 마케팅 및 솔루션 영업 부서 최고기술책임자(CTO)는 "AI는 ISP 산업을 재편하며 B2H와 B2B 서비스 성장을 동시에 견인하고 있다"고 말했다. 그는 "2030년까지 AI 단말기는 보편화될 것이며, 멀티모달 기능을 통해 기업의 비용 절감과 효율 향상을 지원할 것이다. 또한 지능적이고 탄력적인 네트워크는 O&M 효율성과 사용자 경험을 크게 개선할 것이다"라고 설명했다. 황 CTO에 따르면 화웨이는 지능형 세계를 위한 ISP 네트워크 아키텍처를 도입했다. 그는 "이 아키텍처는 데이터센터 옵티컬 크로스커넥트(DC-OXC), IPv6 기반 세그먼트 라우팅(SRv6), 옵티컬 크로스커넥트(OXC) 등의 기술을 통해 AI 클라우드 데이터센터, 옵티컬 액세스, IP 전송 역량을 통합한다. 이를 통해 가족 의료, 스마트 홈, 지능형 O&M 등 다양한 시나리오를 지원하고 고객의 지능형 서비스 전환을 돕는다"고 밝혔다. ICT 인프라 및 스마트 단말기의 글로벌 선도 기업인 화웨이는 현재 120여 개 국가 및 지역에서 8000개 이상의 ISP에 혁신적인 제품, 솔루션, 서비스를 제공하고 있다. 향후 화웨이는 글로벌 고객 및 파트너와 협력해 홈 브로드밴드와 기업 네트워크의 지능형 업그레이드를 가속하는 한편, AI와 네트워크 통합을 지속적으로 발전해 나갈 것이다. 또한 AI를 모든 가정과 산업에 도입해 미래 지능형 시대를 위한 강력한 디지털 기반을 구축하는 것을 목표로 하고 있다. ISP를 위한 화웨이의 디지털 및 지능형 솔루션에 대한 자세한 내용은 https://e.huawei.com/en/industries/isp-and-media/isp에서 확인할 수 있다.

2026.03.07 13:10글로벌뉴스

"축구장 3500개 규모"…위성에서 포착한 세계 최대 태양광 발전소

유럽우주국(ESA)의 코페르니쿠스 센티넬-2 위성이 모로코 남중부 지역과 세계 최대 규모 태양광 발전소를 담은 위성 사진을 공개했다고 우주과학 전문 매체 스페이스닷컴이 최근 보도했다. 이 사진은 지난 달 말 ESA 웹사이트에 공개된 것으로, 모로코 와르자자트 시 바로 아래에 위치한 안티아틀라스 산맥 북쪽 끝자락과 와르자자트 태양광 발전소의 모습이 담겨 있다. 사진 상단에는 광활한 사막 지형이 펼쳐져 있다. 이미지에서는 지역별로 뚜렷한 색 대비가 나타난다. 중앙 하단의 밝은 붉은색은 넓게 분포한 식생 지역을, 짙은 파란색은 엘 만수르 에다비 저수지를 보여준다. 이 사진은 우기였던 올해 1월에 촬영돼 저수지로 흘러드는 강과 지류의 흐름도 선명하게 확인할 수 있다. ■ 왜 특별한가 해당 이미지를 촬영한 코페르니쿠스 센티넬-2 임무는 지구 저궤도에서 운영되는 세 개의 위성으로 구성돼 있다. 센티넬-2A와 센티넬-2B는 각각 2015년 6월과 2017년 3월에 발사됐으며, 센티넬-2C는 2024년에 궤도에 합류했다. 이번 이미지는 센티넬-2 위성의 근적외선 채널을 활용해 처리된 가색 이미지다. 이 이미지에서 식생이 붉은색으로 표현되는데, 이는 식물이 가시광선의 녹색 파장보다 근적외선에 더 강하게 반사되기 때문이다. 사진에서는 세계 최대 규모의 집중형 태양광 발전소인 와르자자트 발전소의 거대한 규모도 확인할 수 있다. 아랍어로 '빛'을 뜻하는 이 발전소의 면적은 약 3000헥타르(㏊•1㏊는 1만㎡)로, 축구장 약 3500개에 해당하는 크기다. 이는 인근 도시 규모와 맞먹는 수준이다. 이 발전소에는 약 50만 개의 태양광 반사판이 설치돼 태양의 움직임을 따라 회전하며 약 580메가와트(MW) 규모의 전력을 생산한다. 이는 수백만 가구에 전력을 공급할 수 있는 수준으로, 체코 수도 프라하 규모의 도시에 공급 가능한 전력량에 해당한다고 해당 매체는 전했다.

2026.03.07 12:44이정현 미디어연구소

[AI전 된 이란전①] 우크라이나서 이란까지…AI로 진화된 전장

전쟁의 중심축이 화력에서 데이터와 연산 능력으로 이동하고 있다. 우크라이나 전쟁과 중동 분쟁, 최근 미국의 이란 공습까지 이어진 일련의 군사 작전에서 인공지능(AI)은 단순한 보조 기술을 넘어 지휘부의 판단을 지원하는 핵심 분석 도구로 부상했다. 위성·드론·통신 등 다양한 전장 데이터를 실시간으로 분석해 공격 시나리오를 제시하고 목표물을 식별하는 'AI 참모'가 등장하면서 전쟁의 방식 자체가 바뀌고 있다는 평가가 나온다. 7일 업계에 따르면 최근 전장에서 AI 활용 방식은 전술 보조에서 정보 통합, 나아가 전략 설계 단계로 빠르게 진화하고 있다. 특히 러시아·우크라이나 전쟁 이후 AI는 전장 상황을 실시간으로 파악하고 작전 결정을 지원하는 핵심 기술로 자리 잡았다. 우크라이나 전쟁은 AI 기반 군사 기술이 대규모로 실전에 투입된 대표 사례로 꼽힌다. 우크라이나군은 상업 위성 영상과 드론 영상, 소셜미디어(OSINT) 정보 등을 AI로 분석해 표적을 식별하고 작전 계획을 수립했다. 특히 미국 데이터 분석 기업 팔란티어의 소프트웨어(SW)가 위성 사진과 드론 영상, 감시 장치 데이터 등을 통합 분석해 타격 좌표 산출과 지뢰 탐지, 전쟁 범죄 증거 수집 등에 활용된 것으로 알려졌다. AI는 단순히 전장 상황을 보여주는 수준을 넘어 작전 수행 효율을 높이는 역할도 했다. 우크라이나군은 AI 기반 표적 식별 시스템을 활용해 드론 공격 명중률을 기존 약 10% 수준에서 80%까지 끌어올린 것으로 전해졌다. 이는 방대한 전장 데이터를 분석해 목표물을 빠르게 식별하고 공격 우선순위를 제시하는 AI의 분석 능력이 작전에 직접 영향을 미친 것으로 풀이된다. 최근에는 AI가 전술 지원을 넘어 지도부 추적이나 작전 설계 단계에도 활용되고 있다. 미국은 올해 1월 니콜라스 마두로 베네수엘라 대통령 체포 작전에서도 AI 분석 시스템을 활용한 것으로 알려졌다. 위성·통신·드론 신호 등을 통합 분석해 이동 경로와 위치를 추적하고 작전 시나리오를 도출하는 방식이다. 이는 AI가 단순 정보 분석을 넘어 실제 군사 작전 계획에 직접 관여하기 시작했음을 보여주는 사례로 평가된다. AI가 전장 의사결정 과정에 깊숙이 개입한 대표 사례는 최근 미국의 이란 공습이다. 주요 외신에 따르면 미군은 이 작전에서 앤트로픽의 생성형 AI '클로드'를 활용해 정보 평가와 목표물 식별, 전투 시나리오 분석 등을 수행했다. 클로드는 방대한 군사 데이터를 분석해 가능한 공격 시나리오를 제시하고 지휘관의 의사결정을 지원한 것으로 알려졌다. 이 과정에서 팔란티어의 군사용 플랫폼도 함께 활용됐다. 이 시스템은 정찰 센서와 정보 보고서 등 다양한 데이터를 통합 분석해 전장 상황을 실시간으로 파악하고 작전 계획 수립에 활용된 것으로 전해졌다. AI가 정보를 종합적으로 분석해 여러 군사 옵션을 제시하면 인간 지휘관이 이를 검토해 최종 결정을 내리는 방식이다. 전문가들은 이러한 흐름이 전쟁의 구조 자체를 바꾸고 있다고 분석한다. 과거에는 화력과 병력 규모가 승패를 좌우했다면 이제는 데이터를 얼마나 빠르게 수집하고 분석해 전략을 세울 수 있는지가 핵심 변수로 떠오르고 있다는 설명이다. AI 기술 발전은 방산 산업 구조에도 변화를 가져오고 있다. 최근 자율 무기와 AI 기반 전장 시스템을 개발하는 방산 스타트업이 빠르게 성장하고 있다. 미국 방산 스타트업 안두릴은 자율 무기용 AI 하드웨어(HW)와 SW를 개발하며 기업 가치가 수십조 원 규모로 평가받고 있다. 이 회사는 자율 드론과 무인 방어 시스템 등을 개발하며 미국 정부와 협력하고 있다. AI가 전장에 깊이 관여하면서 윤리와 책임 문제도 새로운 쟁점으로 떠오르고 있다. AI가 제시한 공격 시나리오를 기반으로 작전이 수행될 경우 오판이나 민간인 피해가 발생했을 때 책임 소재가 불명확해질 수 있다는 지적이다. 특히 AI가 스스로 표적을 판단해 공격하는 자율 살상 무기에 대한 국제적 규제 논의도 이어지고 있다. 전문가들은 앞으로 AI 활용 능력이 국가 군사력의 핵심 경쟁 요소가 될 것으로 보고 있다. 초 단위로 상황이 바뀌는 현대전에서 인간이 처리하기 어려운 방대한 데이터를 AI가 분석하고 의사결정을 지원하면서 전쟁의 속도와 방식이 근본적으로 달라지고 있다. 토니 어스킨 호주국립대 국제정치학 교수는 "AI 시스템이 전장 의사결정에 깊이 관여할수록 인간의 책임과 통제가 약화될 위험이 있다"며 "AI가 인간의 판단을 완전히 대체하는 방향이 아니라 인간 운영자와 상호 작용하며 책임 구조를 유지하는 방식으로 설계돼야 한다"고 밝혔다.

2026.03.07 11:09한정호 기자

[ZD e게임] 확실히 다른 '악마 지배'의 재미...디아블로4 '악마술사'

블리자드 엔터테인먼트는 '디아블로4'의 신규 확장팩 '증오의 군주'에 합류할 신규 직업 '악마술사'를 선보였다. 악마술사는 과거 비제레이의 어두운 유산을 바탕으로 금단의 마법을 다루며, 증오의 군주 메피스토를 상대하기 위해 지옥의 악마를 소환하는 콘셉트를 지녔다. 출시에 앞서 지난 1월29일 미국 캘리포니아 어바인 본사에서 진행한 쇼케이스를 통해 먼저 '악마술사'를 만나볼 수 있었다. 이 직업은 하수인을 동료가 아닌 철저한 도구이자 소모품으로 취급하는 냉혹하고 반항적인 헤비메탈적 감성을 정체성으로 삼았다. 악마를 조종해 전장의 혼란을 통제하며, 지옥의 힘을 휘두르는 데 따르는 육체적 대가를 무겁고 파괴적인 시각적 연출과 사운드로 구현한 점이 눈길을 끈다. 전투의 핵심은 '진노'(Wrath)와 '지배력'(Dominance)으로 나뉜 이중 자원 시스템이다. 일반적인 자원 생성기를 통해 수급하는 진노와 달리, 지배력은 수급처가 제한적이며 고위 악마 기술이나 방어기를 사용할 때 소모된다. 특히 지배력을 소모하는 강력한 기술들은 재사용 대기시간이 없어, 이를 얼마나 안정적으로 수급하고 적재적소에 활용하느냐가 전투 효율을 가르는 변수로 작용한다. 직업 고유 시스템인 '영혼 조각'은 플레이어의 선택에 따라 군단, 선봉, 전략가, 의식술사 등 4가지로 나뉘어 전투 스타일을 완전히 뒤바꾼다. '군단'은 적에게 달려가 폭발하는 자폭병이나 악마의 벽을 소환해 물리적인 물량 공세를 펼치며, '선봉'은 헬하운드에 탑승하거나 직접 악마로 변신해 폭발적인 기동성과 근접 화력을 뽐낸다. '전략가'는 모든 것을 집어삼키는 그림자 악마를 소환해 기습과 전장 통제에 특화된 빠르고 화려한 공격을 선보인다. '의식술사'는 사슬로 적을 모으고 악마를 희생시켜 폭발적인 광역 피해를 입히는데, 시연 버전에서 공개된 '지옥 균열(Hell Fracture)' 기술은 대지를 가르는 화염 폭발을 연달아 일으켜 다수의 적을 순식간에 잿더미로 만드는 위력을 과시했다. 여기에 선택한 영혼 조각에 추가 능력을 부여하는 '파편' 시스템과 전투의 표출 방식을 바꾸는 '변화형' 스킬 시스템이 빌드의 깊이를 더한다. 가령 전략가 조각에 '굴복' 파편을 조합하면 모든 지배력을 소모해 피해량을 극대화할 수 있으며, '아바돈의 마귀' 변화형을 선택하면 화면 절반을 덮는 거대한 양손 대검을 휘두르는 악마를 소환해 전장을 초토화한다. 결론적으로 악마술사는 단순히 다수의 하수인을 부리는 강령술사와는 명확히 구분되는, 악마를 희생시키고 지배하는 독창적인 전투 메커니즘을 훌륭히 구현해 냈다. 향후 정식 출시와 함께 아직 공개되지 않은 전설 위상 및 정복자 보드 등 세부적인 세팅 요소가 더해진다면, 디아블로4의 새로운 흥행을 이끌 핵심 콘텐츠가 될 것으로 전망된다.

2026.03.07 10:57정진성 기자

"압류 코인도 국가 자산…잘 지키려면 관리체계 현대화해야"

가상자산이 범죄 자금의 세탁 통로로 이용되면서, 전세계 수사기관이 압류하는 비트코인 규모가 '조 단위'를 넘어섰습니다. 하지만 거액의 코인을 잡아냈다는 승전보 뒤에는 누구도 말하지 않는 서툰 뒷수습이 숨어 있습니다. 수조 원의 디지털자산이 한 순간의 실수로 공중에 분해될 위기에 처해 있습니다. 80억 달러를 '엑셀'에 적어 넣는 미국 정부의 민낯 미국은 세계에서 가장 많은 비트코인을 압류하는 국가 중 하나입니다. 미 국세청 범죄수사부(IRS-CI)가 관리하는 가상자산 규모는 약 80억 달러(약 11조원)에 달하며, 연방보안관실(USMS) 또한 4억 6600만 달러(약 6300억원) 규모의 자산을 상시 관리하고 있습니다. 문제는 이 천문학적 자산이 관리되는 방식입니다. 미 법무부 감찰관실(OIG) 보고서에 따르면, 정부의 공식 자산 관리 시스템(CATS)은 블록체인의 특성을 전혀 반영하지 못하고 있습니다. 결국 담당자들은 엑셀 시트에 수기로 자산 내역을 적어 관리하고 있습니다. 그 결과는 참담했습니다. 실제 조사에서 28건의 데이터 불일치가 발견됐고, 심지어 타 부처 자산을 잘못 적어 넣은 사례도 11건이나 됐습니다. 11조원의 국가 자산이 담당자의 오타 하나에 좌우되는 구조였던 셈입니다. "포크(Fork)가 뭔가요?" 앉아서 날린 수백만 달러 블록체인은 때때로 '하드포크(Hard Fork)'라는 기술적 분할을 거칩니다. 2017년 비트코인에서 비트코인캐시가 갈라져 나온 것이 대표적입니다. 이때 비트코인 1개를 가진 사람은 공짜로 비트코인캐시 1개를 더 받게 됩니다. 하지만 미 수사기관은 이 개념을 이해하지 못했습니다. 압류한 비트코인에서 파생된 수백만 달러 상당의 신규 코인을 추적하거나 청구하지 않고 방치했습니다. 이는 명백한 국가 재정의 손실입니다. 디지털자산에 대한 전문지식 부재가 곧 세금 낭비로 이어진 사례입니다. '비밀번호' 잃어버린 수사관, 한국도 남 일이 아니다 가상자산 지갑의 유일한 열쇠인 '복구 구문(Seed Phrase)' 관리도 엉망이었습니다. 미국의 한 수사관은 정부 지갑의 복구 구문을 실수로 파기해, 수억원 가치의 자산을 영구적으로 꺼낼 수 없는 결과를 초래했습니다. 한국은 더 심각한 일을 겪었습니다. 지난 2023년 서울 강남경찰서가 압류한 22비트코인(당시 약 10억원, 현재 가치 약 20억원 이상)을 수사관이 몰래 외부로 유출하는 초유의 사태가 벌어졌습니다. 한 명의 담당자가 자산에 접근할 수 있는 권한을 독점하면서 발생한 사고였습니다. 국세청, 비밀번호를 전 국민에게 공개하다 지난 달 국세청에서 믿기 힘든 사고가 발생했습니다. 고액 체납자의 가상자산을 압류했다는 성과를 홍보하기 위해 배포한 보도자료 사진에, 해당 지갑의 마스터키인 '니모닉 코드' 24개 단어를 그대로 노출한 것입니다. 니모닉 코드는 가상자산 지갑의 모든 권한을 가진 '최종 열쇠'입니다. 이 코드만 있으면 전세계 어디서든 지갑 안의 가상자산을 빼낼 수 있습니다. 국세청 보도자료가 나간 지 불과 하루 만에 지갑 속에 있던 69억원 상당의 가상자산이 신원 미상의 주소로 전량 탈취됐습니다. 국가 기관이 스스로 지갑 문을 열어준 꼴이 된 이 사건은, 현재 경찰이 정식 수사로 전환해 피의자를 추적 중입니다. 이는 단순한 행정 실수를 넘어, 공권력이 확보한 자산에 대한 관리 체계가 얼마나 처참한 수준인지 단적으로 보여줍니다. 사법기관에 제안하는 5가지 보안대책 미국의 시행착오와 우리의 뼈아픈 실수를 반복하지 않으려면 다음과 같은 보안 대책을 마련해야 할 필요가 있습니다. ① 블록체인 전용 시스템 구축: 수기 입력 대신 블록체인 네트워크와 실시간 연동되어 수량 변화와 이체 내역을 자동으로 기록하는 통합 관리 시스템이 필요합니다. ② 파생자산(포크•에어드롭) 자동 추적: 압류 지갑에서 발생하는 하드포크 자산이나 보상(Staking)을 시스템이 자동으로 인식해 국고로 귀속해야 합니다. ③ 다중 승인 체계(Multi-Sig) 의무화: 자산을 옮길 때 수사관 혼자 결정할 수 없도록, 수사팀장•검찰•관리부서 등 3명 중 2명 이상의 전자서명이 있어야만 출금이 가능하도록 설계해야 합니다. ④ 복구 구문의 물리적 분산 보관: 지갑의 열쇠(Seed Phrase)를 종이에 써서 금고에 넣는 방식은 위험합니다. 이를 조각내어 서로 다른 기관(예: 한국은행, 대검찰청 등)에 분산 보관하는 금융권 수준의 통제가 필요합니다. ⑤ 민간 전문 수탁(Custody) 기관 협력: 모든 기술을 정부가 다 보유할 순 없습니다. 이미 보안이 검증된 민간 가상자산 수탁 업체와 파트너십을 맺고, 보관은 민간에, 권한은 국가에 두는 '하이브리드 관리'를 검토해야 합니다. 잡는 기술보다 지키는 기술이 '실력'이다 가상자산은 압류 버튼을 누른다고 상황이 종료되는 자산이 아닙니다. 가격 폭락에 대비한 매각 시점 결정, 해킹 방어, 파생 자산 확보 등 관리 과정 자체가 고도의 금융 행위입니다. 우리 정부도 가상자산을 단순히 '치워버려야 할 범죄 수익'으로만 볼 것이 아니라, 엄연한 '국가 전략 자산'으로 보고 관리 체계를 현대화해야 합니다. 진정한 사법 정의는 범죄자를 잡는 것에서 시작해, 압류한 자산을 단 1원도 잃지 않고 국민의 품으로 돌려주는 데서 완성되기 때문입니다. *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)

2026.03.07 10:54박재현 컬럼니스트

버려진 폐광, 청정에너지 저장소로 거듭난다

미국 최대 국립연구소인 오크리지 국립연구소(ORNL) 연구진이 미국 전역에 있는 수천 개의 폐광을 거대한 에너지 저장 시설로 활용할 수 있는 첨단 모델링 도구를 개발했다고 과학 매체 인터레스팅엔지니어링이 최근 보도했다. 연구팀은 가동이 중단된 폐광 시설을 양수발전(PSH) 설비로 재활용할 수 있는지 평가하기 위한 고정밀 유체역학·화학 모델을 개발하는 데 성공했다. 폐광을 양수발전 시설로 활용하면 탄소중립 전력망 구축에 필요한 장기 에너지 저장 기능을 확보하는 동시에 과거 광산 산업에 의존했던 지역사회에 새로운 경제 활력을 제공할 수 있다는 점에서 주목 받고 있다. '물 배터리'의 새로운 개념 전통적인 양수발전은 서로 다른 높이에 위치한 두 개의 저수지 사이에서 물을 이동시키는 방식으로 작동하며, 흔히 '물 배터리'로 불린다. 이는 전력이 저렴하거나 풍부한 낮 시간대에 펌프로 물을 높은 곳의 저수지로 끌어올려 저장하고, 전력 수요가 증가할 때 물을 터빈을 통해 아래로 흘려 보내 전기를 생산하는 방식이다. 현재 미국에서 양수발전은 유틸리티 규모 에너지 저장 시설의 90% 이상을 차지하고 있지만 지리적 제약으로 인해 신규 시설 확대가 쉽지 않았다. 기존 양수발전소는 필요한 높이 차, 즉 '낙차'를 확보하기 위해 대규모 산이나 언덕이 필요하기 때문이다. 하지만 이번 연구는 발전 시스템을 지하로 이동시키는 방식으로 이런 한계를 극복할 가능성을 제시했다. 연구진은 새로운 산악 시설을 건설하는 대신 폐광의 깊은 갱도를 저수지로 활용하는 방식을 제안했다. 이 접근법을 적용하면 기존에 수력발전이 어려웠던 평지에서도 기술을 활용할 수 있으며, 기존 터널과 갱도를 활용해 건설 비용을 크게 줄이고 구축 기간도 단축할 수 있다. 화학적 침식·구조 안정성 평가 가능 연구진은 이번에 개발한 모델을 활용해 물이 폐광 터널을 통과할 때의 물의 흐름과 주변 광물과의 상호작용을 시뮬레이션할 수 있었다. 이를 통해 잔류 광물이 발전 시스템 터빈을 손상시킬 가능성을 분석하고, 장비 부식 위험을 예측했다. 또한 고압 상태에서 물이 빠르게 흐를 때 광산 벽이 균열되거나 붕괴되는지 여부를 평가해 구조적 안정성도 검증했다. 티엔 응웬 ORNL 선임 연구원은 “지하 양수발전은 매우 흥미로운 기회이지만 화학적 침식과 구조적 안정성 같은 과제를 해결해야 한다”고 말했다. 현재 연구진은 해당 기술의 상용화를 위한 기술경제성 분석을 진행 중이다. 갈렌 페이더 ORNL 과학 작가는 “우리 모델링 도구는 업계 파트너들이 잠재적 위험을 평가하고 특정 지역에서 시설 설계, 건설, 운영과 관련된 의사결정을 내리는 데 도움을 줄 것”이라고 밝혔다. 인터레스팅엔지니어링은 이번 연구가 과거 산업 시대의 상징이었던 광산을 청정에너지 인프라로 전환해 미래 전력망 안정화에 기여할 가능성을 보여준다고 평가했다.

2026.03.07 10:30이정현 미디어연구소

"차기 오포 폴더블폰, 갤Z폴드7보다 배터리 용량 ↑"

중국 스마트폰 제조사 오포가 곧 공개할 차세대 폴더블폰 '파인드 N6' 주요 사양이 유출됐다고 기즈모차이나와 폰아레나 등 외신이 최근 보도했다. 기즈모차이나는 최근 오포 파인드 N6의 프리젠테이션 자료를 입수해 제품 사양을 공개했다. 유출된 자료에 따르면 파인드 N6에는 6.62인치 LTPO OLED 커버 디스플레이가 탑재되며 최대 120Hz 주사율을 지원할 것으로 예상된다. 메인 디스플레이는 8.12인치 LTPO OLED 패널로, 커버 화면과 마찬가지로 최대 120Hz 주사율을 지원할 전망이다. 카메라 사양도 강화될 것으로 보인다. 파인드 N6에는 ▲2억 화소 메인 카메라 ▲5천만 화소 초광각 카메라 ▲5천만 화소 망원 카메라가 탑재될 것으로 알려졌다. 특히 메인 카메라는 하셀블라드 렌즈를 사용할 가능성이 높은 것으로 전해졌다. 프로세서는 퀄컴의 최신 칩셋인 스냅드래곤8 엘리트 5세대가 탑재될 것으로 예상된다. 메모리와 저장 용량은 12GB 램·256GB 스토리지, 16GB 램·512GB 스토리지, 16GB 램·1TB 스토리지 등 다양한 구성이 제공될 전망이다. 가장 큰 특징으로는 얇은 두께와 대용량 배터리가 꼽힌다. 파인드 N6는 접었을 때 두께가 8.93mm, 펼쳤을 때는 4.21mm 수준으로 슬림형 폴더블폰이다. 이는 경쟁 제품인 삼성 갤럭시Z 폴드 7보다 약간 두꺼운 수준이다. 하지만 파인드 N6은 비슷한 두께를 유지하면서도 6000mAh의 대용량 배터리를 탑재할 것으로 알려졌다. 이와 함께 80W 초고속 충전과 50W 무선 충전도 지원할 가능성이 제기되고 있다. 외신들은 위 사양이 사실이라면 4400mAh 배터리와 25W 충전을 지원하는 갤럭시Z폴드 7과 비교해 배터리 용량과 충전 속도에서 우위를 보일 것이라고 평했다.

2026.03.07 09:00이정현 미디어연구소

국제유가 100달러 육박…주간 상승률 43년만에 최고

석유 선물 계약이 주간 상승폭이 사상 최대치를 기록하면서 널뛰고 있다. 6일(현지시간) CNBC는 미국 서부 텍사스산 중질유(WTI) 선물이 주간 기준으로 35.63% 급등해 1983년 이후 43년 만에 최고치를 기록했으며, 브렌트유도 약 28% 올라 2020년 4월 이후 6년 만에 사상 최대치라고 보도했다. 이날 선물 거래서 WTI는 12.21% 오른 배럴 당 90.90달러에 마감했고, 브렌트유는 8.52% 증가한 배럴 당 92.69달러로 집계됐다. 배럴 당 100달러선을 목전에 두고 있는 상태다. 도널드 트럼프 미국 대통령은 이란에 무조건 항복을 요구하고 있는 상태다. 글로벌 에너지 소비량의 20% 차지하는 석유가 호르무즈 해협을 통과한다. 하지만 호르무즈 해협 길은 봉쇄된 상황이다. 사드 알 카비 카타르 에너지 장관은 파이낸셜타임스와 인터뷰에서 유조선들이 호르무즈 해협을 통과하지 못할 경우 향후 몇 주 안에 원유 가격이 배럴 당 150달러까지 치솟을 수 있으며, 이런 상황이 세계 경제를 붕괴시킬 수 있다고 우려했다. 트럼프 행정부는 페르시아만 유조선에 대한 200억 달러 규모의 보험 프로그램을 발표했다. 미국 국제개발금융공사(DFC)가 재보험을 제공할 계획이며, 재무부와 미국 중부사령부와 긴밀히 협력 중인 것으로 알려졌다. 벤 블랙 DFC 최고경영자는 성명에서 "이번 재보험 계획을 통해 원유·휘발유·액화천연가스(LNG)·항공유·비료 등이 호르무즈 해협을 통과하여 다시 전 세계로 공급될 수 있을 것으로 확신한다"고 밝혔다. 호르무즈 해협 폐쇄에 이어 산유국이 원유 생산량을 감축하면서 미국의 이 같은 방침에도 국제유가는 쉽게 진정되지 않을 것으로 보인다. 이라크 정부 관계자는 지난 3일 로이터 통신에 이라크가 하루 150만 배럴의 원유 생산량을 감축했다고 말했다. 쿠웨이트도 저장 공간 부족으로 생산량 감축에 들어갔다고 이날 월스트리트저널에 전했다. 나타샤 카네바 JP모건 글로벌 상품 리서치 책임자는 "해협 통행이 재개되지 않을 경우 다음 주말까지 생산량 감축 규모가 하루 600만 배럴에 육박할 수 있다"며 "아랍에미리트(UAE)도 다음 주에 공급을 줄일 수 있다"고 관측했다.

2026.03.07 08:16손희연 기자

세계 최소형 AI 슈퍼컴퓨터 주목…"인터넷 없이 LLM 실행"

미국 기술 스타트업 티니AI가 세계에서 가장 작은 인공지능(AI) 슈퍼컴퓨터를 개발했다고 라이브사이언스 등 외신이 최근 보도했다. 회사 측에 따르면 이 슈퍼컴퓨터는 주머니에 쏙 들어가는 작은 크기에도 불구하고 자율적인 문제 해결, 추상적 추론, 전략적 계획 수립 등 고성능 AI 모델을 구동할 수 있는 것이 특징이다. 'AI 포켓랩'이라는 이름의 이 장치는 인터넷 연결 없이도 최대 1200억 개 매개변수를 가진 대형언어모델(LLM)을 로컬 환경에서 실행할 수 있다. 일반적으로 이런 규모의 모델을 구동하려면 데이터센터급 인프라가 필요하지만, 이 기기를 활용하면 전문가 수준의 코딩, 문서 평가 및 개선, 다단계 추론 등의 작업을 로컬에서 수행할 수 있다. 현재 포켓랩에서 실행 가능한 모델로는 오픈AI의 오픈소스 모델 GPT-OSS 120B를 비롯해 대규모 Phi 모델, 매개변수가 많은 메타의 라마 계열 모델 등이 포함된다. 제품은 스마트폰과 노트북 등에 사용되는 12코어 ARM 프로세서를 기반으로 제작됐다. 크기는 14.2×8×2.53cm로 작지만 80GB의 LPDDR5X 메모리를 탑재했다. 참고로 현재 대부분의 노트북은 8~32GB 수준의 메모리를 갖춘다. AI 포켓랩은 세계 최고 성능의 슈퍼컴퓨터와 직접 비교할 수준은 아니지만, NPU와 CPU를 합쳐 최대 초당 190조회 연산(190 TOPS) 성능을 제공한다. 이는 엔비디아가 최근 공개한 미니 PC '프로젝트 디지츠'와 함께 소형 AI 컴퓨팅 장비의 등장 흐름을 보여주는 사례로 평가된다. 성능은 프로젝트 디지츠보다 낮지만 크기는 훨씬 작은 것이 특징이다. 티니AI는 소형 기기에서 대규모 AI 모델을 실행하기 위해 두 가지 핵심 기술을 적용했다고 설명했다. 하나는 모델의 지능을 유지하면서 필요한 뉴런만 선택적으로 활성화해 효율을 높이는 '터보스파스(TurboSparse)' 기술이다. 또 다른 하나는 깃허브에서 8천 개 이상의 별점을 받은 오픈소스 엔진 '파워인퍼(PowerInfer)'로, AI 연산을 CPU와 NPU에 분산 처리해 더 적은 전력으로 높은 성능을 낼 수 있도록 한다. 이 같은 소형 AI 슈퍼컴퓨터의 등장은 단순히 데이터센터 의존도를 줄이는 것 이상의 의미를 지닌다. 사용자는 인터넷 연결 없이도 정교한 LLM 기능을 활용할 수 있으며, 데이터가 클라우드를 거치지 않아 개인정보 보호 측면에서도 장점이 있다. 또한 원격 연구소나 인터넷 연결이 어려운 선박, 항공기 등 현장 조사 환경에서도 AI 기술을 활용할 수 있는 가능성을 제시한다고 해당 매체는 전했다.

2026.03.07 07:50이정현 미디어연구소

"충전 없이 달린다"…앱테라, 태양광 전기차 첫 출고

충전이 필요 없는 태양광 전기차로 주목 받아 온 앱테라(Aptera) 모터스가 첫 차량을 출고하며 상용화에 한 발 더 다가섰다. 과학매체 뉴아틀라스 등 외신에 따르면, 앱테라는 지난 3일(현지시간) 검증 조립 라인에서 첫 번째 차량을 출고했다. 아직 양산 차량 본격 출시는 아니나 규제 인증과 초기 고객 인도를 향한 중요한 이정표로 평가된다. 이번 소량 생산 검증 조립라인 출고는 수작업으로 제작되던 검증 차량 생산 방식에서 체계적인 조립 라인 공정으로 전환됐다는 점에서 의미가 있다. 해당 라인은 14개의 전용 스테이션으로 구성됐으며, 차량 라인 기술자들로 구성된 팀이 차량을 조립한다. 이를 통해 반복 가능하고 일관된 방식의 차량 생산이 가능해졌다. 다만 여기서 생산되는 차량은 판매용은 아니다. 대신 열 검증, 브레이크 성능 시험, 일부 파괴 시험 등 다양한 테스트 프로그램에 투입된다. 이런 과정은 규제기관 인증 등 향후 고객에게 차량을 인도하기 위한 개발 단계에 해당한다. 스티브 팜브로 앱테라 공동 최고경영자(CEO)는 “소량 생산 조립 라인에서 첫 번째 차량이 완성된 것은 매우 중요한 성과”라며 “이 차량들은 고객에게 첫 차량을 판매하기 전에 필요한 핵심 테스트와 최적화 작업을 완료하는 데 사용될 것”이라고 말했다. 앱테라는 2007년 처음 태양광 전기차 구상을 공개한 이후 시제품을 여럿 선보이며 기술 개발을 이어왔다. 2024년에는 초기 생산 물량 수천 대가 모두 예약되는 성과를 거두기도 했다. 2025년에는 한 번 충전으로 480km 이상 주행할 수 있는 전기차의 첫 도로 주행 테스트를 완료했다. 당시 스티브 팜브로 공동 CEO가 차량을 몰고 미국 66번 국도를 따라 주행하는 과정이 공개되며 큰 주목을 받았다. 이는 실제 도로 환경에서 차량 시스템의 성능을 검증한 중요한 사례로 평가된다. 이후 관심이 크게 늘어나 현재 사전예약은 약 5만 건에 달하는 것으로 알려졌다. 뉴아틀라스는 앱테라의 가장 큰 강점으로 뛰어난 효율성을 꼽았다. 이 전기차는 약 1시간 이내에 배터리를 완충할 수 있으며, 한 번 충전으로 최대 640㎞까지 주행이 가능하다. 여기에 차량에 장착된 태양광 패널을 통해 하루 최대 64㎞를 추가로 달릴 수 있어 '충전이 필요 없는 전기차'라는 콘셉트를 구현했다. 햇볕이 충분한 지역에서는 연간 약 1만6천㎞를 태양광만으로 주행할 수 있다는 게 회사 측의 설명이다. 다만 상용화를 위해서는 다양한 규제 테스트를 통과해야 한다. 회사 측은 “테스트와 규제 검증을 최대한 효율적으로 진행하면서 검증 차량 생산을 지속하고 있다”며 “검증 단계가 진행됨에 따라 추가 업데이트를 제공할 예정”이라고 밝혔다.

2026.03.07 07:27이정현 미디어연구소

[AI는 지금] "챗GPT의 50분의 1"…딥시크 V4, AI 가격 전쟁 불 붙이나

중국 인공지능(AI) 기업 딥시크가 차세대 모델 'V4'를 초저가로 출시할 가능성이 제기되면서 기업용 AI 시장의 가격 구조가 흔들릴 수 있다는 전망이 나오고 있다. 만약 알려진 수준의 가격 정책이 실제 적용된다면, 그동안 이어져 온 '고성능 AI 모델일수록 가격이 높다'는 공식이 깨질 수 있다는 분석이다. 7일 미국 AI 분석회사 웨이브스피드AI와 외신에 따르면 딥시크 V4의 이용료는 100만 토큰당 출력 기준 약 0.25달러 수준으로 예상된다. 이는 현재 글로벌 시장에서 사용되는 대형 모델과 비교하면 매우 낮은 수준이다. 예를 들어 구글의 제미나이 3.1 프로는 약 12달러, 오픈AI의 GPT-5.2는 약 14달러 수준의 비용이 책정돼 있다. 단순 비교하면 딥시크 V4는 주요 경쟁 모델보다 수십 배 저렴한 가격이 될 가능성이 있다. 토큰은 AI가 텍스트를 이해하고 생성할 때 사용하는 최소 단위다. 일반적으로 100만 토큰은 책 약 5권 분량의 텍스트에 해당하며 기업과 개발자는 사용량에 따라 종량제로 비용을 지불한다. 이 때문에 토큰 가격은 AI 서비스 운영 비용을 결정하는 핵심 요소로 평가된다. 업계에선 딥시크가 이미 이전 모델에서도 공격적인 가격 전략을 유지해 온 만큼 V4 역시 유사한 정책을 유지할 가능성이 높다고 보고 있다. 실제로 지난해 공개된 V3.2 모델의 이용료는 100만 토큰당 약 0.28달러였다. 성능 측면에서도 V4는 대형 모델로 분류될 것으로 예상된다. 업계에서는 매개변수(파라미터)가 약 1조 개 수준으로, 기존 V3 계열(약 6850억 개)보다 크게 늘어날 것으로 보고 있다. 또 텍스트뿐 아니라 이미지, 영상, 음성 등을 동시에 처리하는 멀티모달 모델로 출시될 가능성이 거론된다. 특히 하드웨어 전략도 주목된다. 딥시크는 현재 기존 모델에서 사용하던 엔비디아 GPU 대신 화웨이와 캠브리콘 등 중국 반도체를 활용한 최적화 작업을 진행하고 있는 것으로 알려졌다. 이는 미국의 AI 반도체 수출 규제 환경에서 자체 생태계를 구축하려는 시도로 해석된다. 전문가들은 이러한 가격 전략이 AI 서비스 경쟁 구도를 바꿀 수 있는 변수가 될 것으로 보고 있다. 현재 기업용 AI 시장에서는 모델 성능뿐 아니라 운영 비용이 서비스 확산의 가장 큰 장벽으로 꼽히기 때문이다. 다만 일부 기업에서는 중국 기업이 개발한 AI 모델을 사용할 경우 데이터 보안이나 개인정보 보호 문제에 대한 우려가 제기될 수 있다는 점은 변수로 꼽힌다. 업계 관계자는 "대형 모델 성능 경쟁이 일정 수준에 올라온 상황에서 기업들이 실제로 고민하는 것은 운영 비용"이라며 "딥시크가 성능을 유지하면서도 가격을 크게 낮춘 모델을 내놓는다면 글로벌 AI 서비스 시장에서도 가격 경쟁이 본격화될 가능성이 있다"고 말했다.

2026.03.07 07:00장유미 기자

레이저 재정의, 계측의 재구상, 데이터의 재시각화

비버턴, 오리건, 2026년 3월 7일 /PRNewswire/ -- 나노버스 테크놀로지스(Nanoverse Technologies Limited, NVT)가 새로운 어드밴스드 패키징(Advanced Packaging) 장비 라인을 출시한다고 발표했다. NVT는 최근 업계에서 가장 빠르고, 가장 진보적이며, 가장 다용도로 활용 가능한 레이저 싱귤레이션 및 계측 장비를 개발했다. 어드밴스드 패키징 제품군에는 5500, 6600, 7700, 9900 모델이 포함되며, 모든 장비는 장비 간 매칭을 위한 공통 플랫폼 아키텍처를 기반으로 설계됐다. 해당 레이저 시스템은 나노버스 테크놀로지스만의 독자적인 레이저 설계를 상용화한 장비다. 이 장비들은 진정한 계측 솔루션과 레이저 스크라이빙/다이싱 기능을 통합 제공하는 업계 유일의 시스템으로, 진정한 공정 제어를 구현하는 업계 최초의 솔루션을 제공한다. NVT의 제프 알벨로(Jeff Albelo) 최고경영자는 "이제 우리는 신속한 프로토타이핑과 대량 생산(HVM) 환경 모두에서 활용 가능한 첨단 싱귤레이션 기술과 실시간 공정 가시성을 동시에 제공한다. 이는 업계의 판도를 바꿀 게임 체인저"라고 말했다. NVT 7700: Fully Automated, Recipe Driven, Factory Ready 주력 제품인 NVT 7700은 레이저 스크라이빙과 첨단 계측 기술의 완벽한 융합을 구현한다. 해당 레이저 공정은 업계에서 가장 높은 다이 파손 강도를 제공하는 레이저 공정으로, 기존 공정 대비 2~3배 높은 성능을 달성한다. 시간당 최대 30장의 웨이퍼를 처리할 수 있으며, 3 µm 미만의 배치 정확도를 구현하며, 시스템은 300nm 미만의 GR&R을 입증한다. Model 7700은 스크라이빙, 다이싱, 계측, 코팅, 세정, 코팅 후 베이킹을 장착 및 미장착 웨이퍼 모두에 대해 독립적이면서 동시에 수행할 수 있도록 설계된 다수의 시스템 모듈을 포함하며, 혼합 로트 처리를 지원한다. 시스템 소프트웨어 아키텍처는 레시피 기반 자동화를 통해 완벽한 자동화를 구현하며 OHV 호환성을 지원한다. 레이저 스크라이빙 및 다이싱 모듈은 초고속 공정을 기반으로 실시간 출력 조정이 가능하다. 또한 이 시스템은 완전한 SEMI 규격을 준수하며 2개 또는 4개의 로드 포트 구성을 지원한다. NVT 6600 제품군은 동일한 혁신 기술을 기반으로 하면서도 통합 계측 기능이 필요하지 않은 생산 환경과 더 작은 장비 설치 공간이 요구되는 환경을 목표로 설계됐다. NVT 6600은 주력 장비와 동일한 코팅, 세정, 베이킹, 스크라이빙 및 다이싱 기능을 유지하면서도 더 높은 처리량을 제공한다. NVT 5500은 특허받은 위상 기반 백색광 방식을 사용하는 독립형 계측 및 검사 시스템이다. 이 기술을 통해 이미지 스티칭 없이 전체 웨이퍼 스캔을 수행하면서 동시에 2D와 3D 정보를 제공하는 고속·고해상도 계측 시스템을 구현한다. 전용 계측 시스템인 NVT 5500은 다양한 기판에서 범프, 패드, 이물, 결함을 탐지할 수 있다. 또한 NVT 기술은 비전도성 필름(NCF)을 포함해 기존 경쟁 시스템에서는 탐지하기 어려웠던 다양한 박막을 감지할 수 있다. 2026년 중반 출시 예정인 NVT 9900 플랫폼은 레이저 기반 싱귤레이션 기술의 차세대 진화를 보여주는 시스템이다. 이 장비는 다이 준비 공정의 일부로 고속, 고품질 풀컷 레이저 스크라이빙 및 다이싱을 수행할 수 있도록 듀얼 레이저 구성을 탑재한다. 두 레이저는 파장, 펄스 폭, 출력, 펄스 에너지를 각각 다르게 설정할 수 있어 고객의 요구에 맞춘 레이저 싱귤레이션 옵션을 제공한다. 플라즈마 다이싱과 함께 사용하거나 이를 대체할 수 있는 NVT 기술 플랫폼은 백엔드 공정 기술에서 중요한 발전을 의미한다. 자세한 정보는 웹사이트 www.nanovtech.com을 방문하거나 어드밴스드 패키징 로드맵 지원과 관련한 상담으로 확인할 수 있다. 사진 - https://mma.prnasia.com/media2/2925546/NANOVERSE_TECHNOLOGIES_INC__NVT_7700.jpg?p=medium600로고 - https://mma.prnasia.com/media2/2925545/Nanoverse_Technologies_Logo.jpg?p=medium600

2026.03.07 06:10글로벌뉴스

정유업계·주유소 "유가 안정 적극 협조" 한 목소리

최근 국내 기름값 급등 관련 책임 공방을 벌이던 정유업계와 주유소 업계가 국내 유가 안정에 적극 협조하겠다는 입장을 내놨다. 대한석유협회, 한국석유유통협회, 한국주유소협회 등 석유 3단체는 중동 정세 악화로 급등하는 국제 유가가 국내 주유소 가격에 급격하게 반영되지 않도록 적극 협조하겠다고 6일 밝혔다. 대한석유협회는 SK에너지, GS칼텍스, 에쓰오일, HD현대오일뱅크 등 국내 정유 4사를 회원사로 두고 있다. 한국주유소협회는 주유소 1만440여곳이 회원사다. 한국석유유통협회는 설립 정유4사와 석유대리점 560여개가 가입돼 있다. 지난달 28일 미국-이란 전쟁 발발 후 국내 기름값은 약 일주일 만에 3% 이상 급등했다. 이에 정부는 유가 안정화를 위해 가격 상한을 두는 석유류 최고가 지정제 도입, 가격을 과다 인상한 알뜰주유소에 대한 사업권 박탈 등 강력 제재도 고려하고 있다. 이재명 대통령도 이날 SNS를 통해 유가 담합 행위에 강경 대응하겠다는 방침을 밝혔다. 기름값 급등에 대한 정부 제재 가능성이 커지자 정유업계와 주유소 업계는 서로에 책임을 떠넘기며 입장 차를 드러내고 있었다. 정유업계는 도매가에서 폭리를 취하고 있지 않다고 주장한 반면, 이날 주유소협회는 정유사 공급 가격 인상이 가격 상승으로 이어졌다는 취지의 입장을 발표했다. 3단체 입장문에서 대한석유협회는 국내 정유사들이 정부의 원유·가스에 대한 자원안보 위기경보 '관심' 단계 발령에 따른 선제적 에너지 자원 수급 대응 체계에 동참하기 위해, 국내 석유류 안정공급과 유가 안정에 적극 협조하겠다고 밝혔다. 협회는 먼저 최근 국내 가격 산정의 기준이 되는 싱가포르 국제 휘발유 가격이 중동 사태 발발 후 급상승해 이전보다 26.64달러 상승한 배럴 당 106.28달러, 국제 경유 가격은 60.28달러 상승한 배럴 당 153.18달러로 나타나고 있다고 짚었다. 이런 인상 요인이 국내 가격에 일시 반영될 경우, 물가 상승 등 국민 부담이 커질 우려가 있어 주유소 가격에 분산 반영될 수 있도록 최선의 노력을 다하겠다고 밝혔다. 국내 정유사들은 러-우 전쟁 이후 유류세 인하 시 손실을 감내하고 직영주유소를 통해 인하분을 즉시 반영하는 등 가격 안정화에 노력해 왔다고 덧붙였다. 앞으로도 공급가를 투명하게 공개하며 석유 시장 질서 유지에 만전을 기한다는 계획이다. 석유협회는 에너지 수급과 유가 안정을 위해 산업통상부와 정유업계 간 이미 수차례 점검회의를 개최하는 등 긴밀히 소통해왔으며, 수급 위기 시 주유소 가격 급등을 막기 위해 충분한 물량을 유통업계와 주유소에 공급하겠다고 밝혔다. 석유유통협회, 주유소협회 등 석유유통단체들 역시 석유대리점과 주유소 사업자들에게 계도와 협조요청을 통해 유가 급등기 가격 인상분을 적정하게 반영하며 석유류 안정 공급에도 적극 협조하기로 했다.

2026.03.06 22:17김윤희 기자

HRT로보틱스, AW 2026서 피지컬AI 기반 자동화 솔루션 선봬

HRT로보틱스는 4일부터 서울 삼성동 코엑스에서 열린 '2026 스마트공장·자동화산업전(AW 2026)' 유니버설로봇 부스에서 자동화 솔루션 3종을 선보였다고 6일 밝혔다. 회사는 ▲모바일 매니퓰레이터 기반 자동화 시스템 ▲카본식스 시그마 키트를 적용한 비정형 공정용 피지컬 인공지능(AI) 솔루션 ▲3차원(3D) 비전 기술을 활용해 정렬되지 않은 제품을 인식하고 옮기는 빈피킹 자동화 시스템을 소개했다. 특히 픽잇 3D 비전 기술을 적용해 정렬되지 않은 제품을 자동으로 인식하고 집어 옮기는 작업을 구현했다. 작업자가 일일이 분류하지 않아도 로봇이 부품 위치를 인식해 픽앤플레이스 작업을 수행할 수 있어 제조 공정 자동화에 활용할 수 있다. HRT로보틱스는 별도 단독 부스에서 산업용 3D 프린터 기반 제조 솔루션도 전시했다. 최근 드론 산업 확대와 함께 경량 구조 부품 제작 수요가 증가하면서 3D 프린터 기반 제작 기술에 대한 관심이 높아지고 있다고 회사 측은 설명했다. HRT로보틱스 관계자는 "피지컬 AI와 3D 비전 기술을 결합한 자동화 솔루션은 비정형 공정이나 다품종 소량 생산 환경에서도 유연하게 적용할 수 있다"며 "향후 다양한 제조 현장에서 적용 가능한 로봇 자동화 솔루션을 지속 확대할 계획"이라고 말했다.

2026.03.06 21:44신영빈 기자

서형주 카본식스 CTO, 로봇 학술지 IJRR '최우수 논문상'

피지컬 AI 기업 카본식스는 서형주 CTO가 로봇공학 분야 국제 학술지 국제 로봇 연구 저널(IJRR)에서 신설된 '시즌 최우수 논문상'을 수상했다고 6일 밝혔다. IJRR은 IEEE 로봇공학 학술지(T-RO)와 함께 로봇공학 분야에서 영향력이 큰 과학기술논문인용색인(SCI) 학술지로 꼽힌다. 해당 상은 해당 시즌에 게재된 논문 가운데 가장 우수한 연구로 평가된 논문에 수여된다. 수상 논문인 '접촉 신뢰 영역을 활용한 정교한 다접촉 물체 조작'은 서 CTO가 미국 매사추세츠공과대학(MIT)에서 박사 과정 연구를 수행하며 작성했다. MIT 러스 테드레이크 교수 연구실과 로보틱스 앤드 인공지능 연구소(RAII)가 공동으로 진행했다. RAII 타오 팽이 공동 제1저자로 참여했으며 통 자오와 테드레이크 교수가 공동 저자로 이름을 올렸다. 논문은 로봇이 여러 접촉 상황에서 물체를 정교하게 다루는 다접촉 기반 조작 문제를 다룬다. 접촉 현상은 일반적인 물리 현상과 달리 연속적으로 변화하지 않는 특성이 있어 기존 최적화 기반 제어 방식으로 접근하기 어려운 분야로 알려져 있다. 연구진은 이러한 문제를 해결하기 위해 접촉 상황을 체계적으로 모델링하는 접촉 신뢰 영역 접근법을 제안했다. 여러 손가락을 가진 로봇 손이 물체를 정밀하게 조작하거나 양팔 로봇이 협력해 큰 물체를 이동시키는 작업을 수행하는 사례를 제시했다. IJRR 편집자인 네덜란드 델프트공과대학 코시모 델라 산티나 교수는 "서 박사의 논문은 어려운 문제의 본질을 명확하게 다루며 기술적·개념적으로 의미 있는 기여를 했다"고 평가했다. 서 CTO는 과거 국제머신러닝학회(ICML)에서 우수 논문상을 수상하고, 또 다른 로봇 분야 학술지인 IEEE 로봇공학 학술지(T-RO)에서도 최우수 논문상 후보에 선정된 바 있다. 한편 서 CTO가 문태연, 김제혁 대표와 공동 창업한 카본식스는 로봇 손 기술을 기반으로 제조 현장의 작업 자동화를 위한 피지컬 AI 기술을 개발하고 있다. MIT 러스 테드레이크 교수가 기술 고문으로 참여하고 있다.

2026.03.06 21:40신영빈 기자

AI도 시험 도중 실수를 고친다…5배 빠른 학습의 비밀

어떤 학생은 시험지를 한 번 훑고 바로 제출한다. 또 다른 학생은 풀이 과정을 천천히 되짚으며 틀린 부분을 고쳐 나간다. 당연히 후자가 더 좋은 점수를 받는다. 카네기멜론대학교(Carnegie Mellon University)와 바르샤바대학교(University of Warsaw) 공동 연구팀이 2026년 3월 공개한 논문은 AI도 이 두 번째 학생처럼 행동하도록 만드는 방법을 규명했다. '플로우 매칭(Flow Matching)'이라는 기법을 강화학습(Reinforcement Learning)에 적용하면 AI가 기존보다 최종 성능이 2배 높고 학습 속도는 5배 빠르다는 것이다. 더 놀라운 건 그 이유가 지금껏 학계가 믿어왔던 설명과 전혀 달랐다는 점이다. AI가 공부하다 갑자기 멍청해지는 이유 강화학습은 AI가 시행착오를 반복하며 스스로 최적의 행동을 터득하는 방식이다. 로봇이 걷는 법을 익히거나, 게임에서 전략을 배우거나, 자율주행차가 도로 상황에 적응하는 것이 모두 이 방식으로 이루어진다. 이때 AI의 판단을 평가하는 역할을 맡은 부분을 '비평가(Critic)'라고 부른다. 비평가는 AI가 어떤 행동을 했을 때 미래에 얼마나 좋은 결과를 얻을 수 있는지 점수를 매긴다. 그런데 기존의 '단일 구조 비평가(Monolithic Critic)'에는 심각한 문제가 있다. 학습이 거듭될수록 오히려 성능이 떨어지는 현상이 나타나는 것이다. 연구팀은 이를 '가소성 상실(Loss of Plasticity)'이라고 부른다. 가소성이란 AI가 새로운 정보를 유연하게 흡수하는 능력을 뜻한다. 마치 오래된 칠판처럼, 새 내용을 쓰려면 예전 내용이 지워져야 하는데 그 과정에서 중요한 것들이 함께 사라져버리는 것이다. 논문의 서론에 따르면 이 현상은 목표값이 계속 바뀌는 'TD 학습(Temporal Difference Learning)' 환경에서 특히 두드러진다. AI가 미래 보상을 예측하며 학습하는 핵심 메커니즘인 TD 학습은, 목표 자체가 움직이는 탓에 AI 내부 표현이 불안정해진다는 것이다. 정답을 한 번에 내놓지 않고 조금씩 다듬는 방식의 등장 플로우 매칭 비평가는 이 문제를 완전히 다른 방식으로 접근한다. 핵심은 '반복 계산(Iterative Computation)'이다. 기존 비평가가 입력값을 받아 단번에 점수를 출력한다면, 플로우 매칭 비평가는 처음의 불확실한 추정에서 출발해 여러 단계를 거치며 점진적으로 답을 다듬는다. 연구팀은 이 과정에서 초기 단계의 오류가 이후 단계를 거치며 자동으로 교정된다는 사실을 발견했고, 이를 '테스트 시점 복구(Test-time Recovery)'라고 이름 붙였다. 구체적으로 설명하면 이렇다. 플로우 매칭 비평가는 '속도장(Velocity Field)'이라는 개념을 학습한다. AI는 처음에 무작위에 가까운 초기값에서 출발해, 여러 번의 적분(Integration) 계산을 거치며 최종 예측값에 도달한다. 이 경로 전체를 훈련 단계에서 촘촘하게 지도 감독(Dense Supervision)하기 때문에, 초기에 오류가 생기더라도 이후 단계에서 수정이 가능하다. 논문 5장의 이론 분석에 따르면 통합 단계 수가 늘어날수록 오류 감쇠율이 단계 수의 음의 거듭제곱에 비례해 줄어든다. 즉 단계를 많이 밟을수록 초기 실수의 영향이 기하급수적으로 줄어드는 것이다. 논문의 실험 결과는 이를 직접 증명한다. 연구팀은 일부러 초기 통합 단계에 낡은 정보를 주입하는 실험을 했다. 놀랍게도 플로우 매칭 비평가는 처음 50%의 단계에서 낡은 정보를 사용했음에도 오히려 성능이 더 좋거나 비슷하게 유지됐다. 반면 기존 단일 구조 비평가는 이런 개입에 즉시 성능이 급락했다. 분포를 배우기 때문이라는 기존 통설은 틀렸다 플로우 매칭이 강화학습에 효과적이라는 사실은 이미 알려져 있었다. 그런데 그 이유에 대해 학계는 오랫동안 잘못된 설명을 믿어왔다. 많은 선행 연구들은 플로우 매칭이 단순히 평균값 하나가 아니라 보상이 나타날 수 있는 전체 확률 분포를 학습하기 때문에 효과적이라고 주장했다. 이를 '분포 강화학습(Distributional RL)'이라고 부른다. 연구팀은 이 가설을 직접 검증하기 위해 통제 실험을 설계했다. 플로우 매칭 구조는 동일하게 유지하되, 분포를 명시적으로 학습하는 방식과 평균값만 학습하는 방식을 비교한 것이다. 결과는 예상을 뒤집었다. 분포를 명시적으로 학습하는 방식이 오히려 성능을 떨어뜨렸다. 연구팀이 floq라고 이름 붙인 플로우 매칭 비평가 방식은 평균값만 목표로 삼으면서도 일관되게 더 나은 성능을 보였다. 논문 4장은 이 결과를 바탕으로 분포 강화학습은 플로우 매칭 성공의 이유가 아니라고 결론 내린다. 진짜 이유는 분포 모델링이 아니라, 통합 경로를 따라 속도장을 촘촘하게 훈련하는 구조 자체에 있었다. 뇌를 얼려도 망가지지 않는 AI의 유연한 기억 플로우 매칭의 두 번째 강점은 '가소성 보존(Plasticity Preservation)'이다. 논문 6장의 이론 분석은 이를 수학적으로 증명한다. 단일 구조 비평가는 새로운 목표값을 학습하려면 반드시 기존에 저장된 특징(Feature)을 덮어써야 한다. 반면 플로우 매칭 비평가는 특징 자체를 바꾸지 않고도 '이득 매개변수(Gain Parameter)'를 조정하는 것만으로 새로운 목표에 적응할 수 있다. 기존에 배운 내용은 그대로 두고, 각 내용에 부여하는 가중치만 재조정하는 방식이다. 연구팀은 극단적인 실험으로 이를 확인했다. AI 신경망의 초기 층들을 완전히 얼려버린 뒤 학습을 계속하는 것이다. 기존 단일 구조 비평가는 레즈넷(ResNet) 구조나 트랜스포머(Transformer) 구조를 써도 거의 예외 없이 성능이 0에 가깝게 붕괴했다. 반면 플로우 매칭 비평가는 층이 얼어붙은 상태에서도 학습을 이어가며 거의 동일한 수준의 성능을 회복했다. 마치 기억의 특정 부분이 손상된 상태에서도 다른 회로를 활용해 기능을 유지하는 뇌처럼, 플로우 매칭 비평가는 이미 학습된 특징들을 다시 조합해 새로운 문제에 대응할 수 있었다. 극한의 학습 환경에서 검증된 5배 빠른 효율 연구팀은 이 장점이 실제 학습 성능으로 이어지는지 검증하기 위해 높은 업데이트-데이터 비율(High UTD, Update-to-Data ratio) 환경을 테스트했다. 이는 새로운 데이터가 적게 들어오는데 학습 업데이트는 매우 자주 해야 하는, 가소성 상실이 가장 극심하게 나타나는 조건이다. 로봇 제어나 자율주행처럼 실시간으로 경험을 쌓으면서 빠르게 학습해야 하는 현실 환경과 유사하다. 실험 결과 floq는 UTD 비율이 32, 64, 128로 높아질수록 기존 단일 구조 비평가와의 격차가 벌어졌다. 많은 환경에서 최종 성능은 약 2배, 동일한 성능에 도달하는 데 필요한 학습 데이터량은 약 5배 적게 들었다. 더욱이 기존 비평가가 높은 UTD 환경에서 학습이 불안정해지거나 성능이 갑자기 무너지는 현상을 보인 반면, 플로우 매칭 비평가는 UTD 128이라는 극한 조건에서도 안정적인 학습 곡선을 유지했다. 논문은 마지막으로 이 원리가 대형 언어 모델(LLM)의 연쇄 추론(Chain-of-Thought)과 유사하다고 지적한다. LLM이 단번에 답을 내놓는 대신 여러 추론 단계를 밟을수록 정확도가 올라가는 것처럼, 플로우 매칭 비평가도 통합 단계가 늘어날수록 더 정교한 예측이 가능해진다. FAQ( ※ 이 FAQ는 본지가 리포트를 참고해 자체 작성한 내용입니다.) Q1. 플로우 매칭이 일반 사람들의 일상에서 쓰이는 AI를 어떻게 바꾸나요? A. 플로우 매칭 기술은 AI가 새로운 환경에 더 빠르게, 더 안정적으로 적응하도록 만듭니다. 예를 들어 자율주행차가 처음 가는 도로에서 실수를 줄이거나, 의료 AI가 최신 임상 데이터를 반영해 진단 정확도를 빠르게 높이는 등 실생활 AI 서비스의 신뢰도와 반응 속도를 높이는 데 직접 기여합니다. Q2. 가소성 상실이 왜 문제가 되나요? A. AI가 새로운 것을 배우려면 기존에 저장된 정보를 덮어써야 하는 경우가 생깁니다. 이 과정이 반복되면 AI는 이전에 잘하던 것도 잊어버리고 현재 목표에만 과도하게 맞춰지게 됩니다. 마치 단기 기억만 남고 장기 기억이 사라지는 것처럼, 시간이 지날수록 오히려 전체 성능이 떨어지는 현상이 나타납니다. Q3. 이 연구가 로봇이나 자율주행 같은 실제 기술에 얼마나 빨리 적용될 수 있나요? A. 이번 연구는 이론적 증명과 실험을 모두 갖춘 기초 연구입니다. 현재 로봇 제어와 오프라인-온라인 혼합 강화학습 환경에서 이미 유의미한 성능 향상이 확인됐습니다. 다만 실제 제품에 탑재되려면 다양한 환경에서의 추가 검증과 공학적 최적화 과정이 필요합니다. 기사에 인용된 논문 원문은 arXiv에서확인할 수 있다. 논문명: What Does Flow Matching Bring To TD Learning? ■ 이 기사는 AI 전문 매체 'AI 매터스'와 제휴를 통해 제공됩니다. 기사는 클로드 3.5 소네트와 챗GPT를 활용해 작성되었습니다. (☞ 기사 원문 바로가기)

2026.03.06 19:28AI 에디터

화웨이, AI 시대를 위한 업그레이드된 Xinghe AI Fabric 2.0 솔루션 공개

바르셀로나, 스페인 2026년 3월 6일 /PRNewswire/ -- MWC 바르셀로나 2026(MWC Barcelona 2026)에서 화웨이(Huawei)가 업그레이드된 Xinghe AI Fabric 2.0 솔루션과 업계 최초의 상업용 51.2T(128 × 400GE) 수랭식 고정형 스위치인 CloudEngine XH9230-128DQ-LC를 공개했다. 이 신규 제품군은 전 세계 기업의 디지털 및 지능형 전환에 새로운 동력을 제공할 것으로 기대된다. Arthur Wang delivering a keynote speech 화웨이 데이터통신 제품군(Data Communication Product Line)의 아서 왕(Arthur Wang) 데이터센터 네트워크 도메인 사장은 데이터센터 네트워크가 가상화와 클라우드 중심 단계에서 AI 중심의 새로운 단계로 빠르게 발전하고 있다고 밝혔다. 새롭게 공개된 Xinghe AI Fabric 2.0 솔루션은 AI 브레인(AI Brain), AI 연결성(AI Connectivity), AI 네트워크 요소(AI Network Elements)로 구성된 3계층 네트워크 아키텍처를 기반으로 하며, 다음과 같은 네 가지 핵심 기능을 통합한다. • AI Eagle-Eye Engine을 통해 3단계 수준의 고신뢰성을 보장하는 Rock-Solid Architecture 2.0 • NetMaster를 통해 3단계 자동화를 제공하는 StarryWing Digital Map 2.0 • 네트워크 패킷 로드 밸런싱(Network Packet Load Balancing, NPLB)과 네트워크 스트림 로드 밸런싱(Network Stream Load Balancing, NSLB)을 제공하는 Xinghuan AI Turbo 2.0 • 5초 이내 초고속 재부팅을 지원하는 iFlashboot 2.0 이러한 혁신은 완벽한 컴퓨팅 파워를 온전히 활용할 수 있는 상시 가동(always-on) AI 에이전틱(agentic) 데이터센터 네트워크 구축을 지원한다. 또한 화웨이는 업계 최초의 상업용 51.2T(128 × 400GE) 수랭식 고정형 스위치인 CloudEngine XH9230-128DQ-LC도 함께 출시했다. 이 제품은 광 모듈을 위한 100% 액체 냉각을 제공해 업계 평균 대비 2배의 열 방출 효율을 구현한다. 또한 캐비닛당 최대 8대의 스위치 배치를 지원해 캐비닛 활용 효율을 두 배로 높인다. 이와 함께 화웨이는 업계 평균 대비 두 배 수준의 신뢰성과 초장거리 전송 기능을 특징으로 하는 800GE/400GE StarryLink 광 모듈 풀 시리즈도 공개했다. 화웨이 데이터센터 네트워크 전시 부스에서는 최대 768 × 800GE 포트를 지원하는 CloudEngine XH16800 시리즈 모듈형 스위치, 128 × 800GE 포트를 지원하는 CloudEngine XH9330 고정형 스위치, 64 × 800GE 포트를 지원하는 CloudEngine XH9320 고정형 스위치, 800GE StarryLink 광 모듈 풀 시리즈 등 800GE 제품 포트폴리오 전체가 소개됐다. 기타 주요 전시품으로는 업계 최초의 51.2T 고밀도 수랭식 스위치인 CloudEngine XH9230-128DQ-LC 등 화웨이의 플래그십 제품도 포함됐다. 앞으로도 화웨이는 개방형 협력을 지속하며 데이터센터 네트워크 기술 혁신을 심화하고 지능형 업그레이드를 추진할 계획이다. 또한 전 세계 고객 및 파트너와 협력해 공동 혁신을 주도하고 산업과 고객에게 더 큰 가치를 창출해 나갈 방침이다.

2026.03.06 19:10글로벌뉴스

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