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클라비, 예지보전에 생성형 AI 입힌다…스마트팩토리 공략 시동

클라비가 스마트 설비 예지보전 분야에 생성형 인공지능(AI)을 접목하며 산업 현장 AI 전환(AX) 시장 공략에 나선다. 제조업을 중심으로 설비 운영 효율성과 유지보수 자동화 수요가 늘어나는 가운데, 예지보전 솔루션을 서비스형 소프트웨어(SaaS) 형태로 고도화해 스마트팩토리 시장 확대에 속도를 낸다는 전략이다. 클라비는 브이넷코리아와 예지보전 AI SaaS 플랫폼 구축을 위한 업무협약(MOU)을 체결했다고 7일 밝혔다. 이번 협약은 클라비 생성형 AI 플랫폼 기술과 클라우드 역량, 브이넷코리아 설비 예지보전 기술을 결합해 산업 현장에 최적화된 AI 기반 예지보전 환경을 구축하기 위해 추진됐다. 최근 제조업계에선 설비 고장 이후 대응하는 사후 정비 방식에서 벗어나 데이터를 기반으로 이상 징후를 사전에 예측하는 예지보전 수요가 빠르게 증가하고 있다. 여기에 생성형 AI와 디지털 전환 기술이 결합되면서 설비 상태 분석과 진단, 운영 지원 기능까지 자동화하는 움직임도 확대되는 추세다. 양사는 이번 협약을 통해 브이넷코리아의 기존 예지보전 솔루션에 AI 기능을 추가하고 SaaS 전환을 추진한다. 클라우드 인프라 지원과 SaaS 전환 컨설팅, 공동 영업 및 마케팅 등 다양한 분야에서도 협력할 계획이다. 특히 클라비는 자체 생성형 AI 구축 프레임워크 '클라리오(ClaRIO)'를 적용해 브이넷코리아 솔루션 내에 AI 상담 챗봇과 고도화된 대시보드 기능을 탑재할 예정이다. 이를 통해 설비 상태를 보다 직관적으로 파악하고 실시간 이상 감지와 진단 피드백 기능을 강화해 현장 운영 효율성을 높인다는 목표다. 브이넷코리아는 데이터 기반 상태 감시 기술을 활용해 설비 가동률을 높이고 유지보수 비용 절감을 지원하는 예지보전 솔루션 'VNET PdM'을 공급 중이다. 회사는 이번 협력을 바탕으로 SaaS 전환 사업을 주도하고 솔루션 설치와 유지보수, 운영을 담당할 계획이다. 앞서 클라비는 네이버클라우드 매니지드 서비스(MSP) 역량과 생성형 AI 기술을 바탕으로 공교육과 다양한 산업 분야에서 AI 사업을 확대해왔다. 회사는 이번 협약을 계기로 스마트 설비 예지보전과 스마트팩토리 시장 공략을 본격화할 방침이다. 안인구 클라비 대표는 "이번 협업은 단순 플랫폼 연동을 넘어 제조 및 대형 산업 현장에서 관리자가 직관적으로 체감할 수 있는 AI 디지털 전환을 구현하는 것"이라며 "앞으로도 검증된 기술 파트너들과 협력해 대한민국 산업 전반의 예지보전 AX를 선도해 나가겠다"고 밝혔다.

2026.06.07 08:28한정호 기자

전기안전공사, 전북대와 전기안전 분야 연구개발·교육 협력 확대

한국전기안전공사(대표 남화영)는 전북대학교(총장 양오봉)와 5일 지역성장 기반 협력과 미래 지역인재 양성을 위한 업무협약(MOU)을 체결했다고 밝혔다. 이날 협약은 거점국립대 육성 정책에 발맞춰 전북지역 산학연 협력 체계를 강화하고 국가 균형발전을 뒷받침하기 위해 마련됐다. 전기안전공사와 전북대는 지역 성장과 산업 발전을 위해 공동 연구와 교육 협력을 확대하고, 전기안전 분야 연구성과를 산업현장에 적용하는 한편, 기술사업화를 적극 추진한다는 계획이다. 협약서에는 ▲지역성장을 위한 공동연구 및 협력 플랫폼 구축 ▲기업 수요 기반 공동 교육·훈련 협력 ▲인공지능(AI) 기반 미래 핵심기술 공동 연구개발 ▲시험·분석 장비 등 연구시설 공동 활용 ▲지역산업 연계 취업 및 창업 프로그램 협력 ▲연구 성과의 산업 적용 확대 및 기술이전·사업화 연계 협력 등의 내용이 담겼다. 남화영 전기안전공사 사장은 “이번 협약은 지역 대학과 공공기관이 힘을 모아 미래 전기안전 기술을 연구하고 지역인재를 육성하는 뜻깊은 출발점”이라며 “전북대와 공동 연구, 교육 협력, 인재 양성을 함께 추진해 지역산업 발전과 국가 균형발전에 기여하겠다”고 말했다. 전기안전공사는 앞으로 전북대와 실무협의체를 구성해 협약 과제를 구체화하고 공동 연구과제 발굴과 성과 창출을 위한 협력을 지속해 나갈 계획이다.

2026.06.06 18:32주문정 기자

"메모리 값 뛰어도 TV 가격 그대로...광고수익 겨냥"

메모리 반도체 가격이 뛰었지만 전세계 TV 가격은 크게 변하지 않았다는 분석이 나왔다. 시장조사업체 옴디아는 "메모리 반도체 가격 상승에도 전세계 TV 가격이 놀라울 정도로 안정적"이라며 "이는 TV 시장의 치열한 경쟁 특성, 그리고 수익 창출 모멘텀이 하드웨어에서 광고로 이동 중인 시장 흐름을 반영한다"고 지난 3일(현지시간) 밝혔다. 지역별 TV 출하량이 가장 많은 북미 시장에서 TV 소비자는 다른 가전제품군과 달리 메모리 가격 상승 영향을 거의 받지 않았다고 옴디아는 평가했다. 북미 TV 시장에선 유통업체 경쟁이 치열하다. 월마트는 하드웨어 판매 마진보다 플랫폼 광고 매출 상승에 집중하고 있다. 월마트는 자체 브랜드 온(Onn), 그리고 최근 인수한 비지오TV의 운영체제 비지오OS 점유율을 늘려 광고 수익 기반을 확대하려 노력 중이다. 이러한 시장 요인과 11일 개막하는 2026 북중미 월드컵 등으로 1분기 북미 시장 TV 출하량은 전년 동기보다 11% 늘었다. 북중미 월드컵은 미국과 캐나다, 멕시코가 공동 개최한다. 전체 104경기 중 미국 경기가 78경기로 가장 많다. 캐나다와 멕시코에선 각각 13경기씩 열린다. 북미 유통업체로선 TV를 공격적으로 판촉할 기회다. 1분기 전세계 TV 출하량은 전년 동기보다 6% 오른 5030만대다. 유통업체들이 북중미 월드컵을 앞두고 재고를 비축했다. TV 구입에 따른 정부 보조금이 줄어든 중국을 제외한 나머지 지역에선 모두 출하량이 늘었다. 1분기 TV 출하량 성장률이 높았던 지역은 아시아·오세아니아 13%, 중남미 12% 등이다. 중국 TV 업체가 자국 시장 판매 부진으로 이들 시장으로 눈을 돌렸다. 1분기 전세계 적녹청(RGB) 미니 발광다이오드(LED) TV 출하량은 3만 9400대에 그쳤다. RGB 미니 LED TV는 액정표시장치(LCD) 패널을 사용하면서 후면광원(BLU)을 기존 백색 LED에서 적녹청(RGB) LED로 바꾼 제품이다. RGB LED가 색상별 순수한 파장을 유지하기 때문에 컬러필터를 통과해도 색순도가 비교적 높다. RGB 미니 LED TV는 유기발광다이오드(OLED) TV와 프리미엄 시장에서 경쟁할 것으로 예상됐던 제품이다. 옴디아는 "RGB 미니 LED TV가 1분기 중국 시장 위주로 출시됐다"고 평가했다. 1분기 RGB 미니 LED TV 지역별 출하량 점유율은 중국이 89%로 가장 높았다. 다음은 북미 8%, 서유럽 2%, 동유럽 1%, 아시아·오세아니아 1% 순이다. 옴디아는 "북중미 월드컵 개막을 앞두고 후속 모델이 출시됐기 때문에 RGB 미니 LED TV 출하량은 앞으로 가파르게 늘 것"이라고 전망했다.

2026.06.06 14:04이기종 기자

"소화기 메고 산길 누빈다"…中 휴머노이드 로봇 화제

중국 로봇 기업 딥 로보틱스가 소화기를 메고 산길을 달리는 휴머노이드 로봇을 선보였다. 과학매체 인터레스팅엔지니어링은 4일(현지시간) 중국업체 딥로보틱스가 향상된 이동성과 산업 현장 활용성을 갖춘 휴머노이드 로봇 DR02 시연 영상을 공개했다고 보도했다. 영상에는 소화기를 장착한 DR02가 울퉁불퉁한 지형을 가로지르고 장애물을 뛰어넘는 모습이 담겨 있다. 또 DR02는 콘크리트 계단처럼 로봇에게 까다로운 야외 환경에서도 안정적으로 이동하는 모습을 보여줬다. 고전압 전기 설비 인근에서 작업을 수행하는 모습도 확인할 수 있다. 외신들은 딥 로보틱스가 산업 현장과 위험 작업 환경을 주요 활용 분야로 삼고 있음을 보여주는 사례라고 평가했다. 이번 영상은 딥 로보틱스가 지난 1년간 추진해 온 개발 방향을 보여준다. 회사는 2025년 10월 DR02를 공개 당시 단순한 연구용이나 시연용이 아니라 실제 산업 현장 투입을 목표로 설계된 휴머노이드 로봇이라고 설명했다. 신장 173㎝의 DR02는 IP66 등급의 방진·방수 성능을 갖췄으며, 영하 20도에서 영상 55도까지 다양한 환경에서 작동할 수 있다. 최대 20㎏의 하중을 견딜 수 있도록 설계됐다. 최근 공개된 영상은 DR02의 균형 유지 능력과 이동 성능, 지형 적응 능력이 지속적으로 향상되고 있음을 보여준다. 회사는 그 동안 오락용 시연보다 검사와 유지보수, 긴급 대응, 인프라 운영 등 실질적인 산업 현장 업무 수행에 초점을 맞춰 DR02를 개발해 왔다. 딥 로보틱스는 위험 지역 점검이나 소방 활동에 사족보행 로봇을 활용하는 방안을 적극 제시해 왔다. 앞선 시연에서는 로봇견이 구조대원의 안전이 위협받을 수 있는 위험한 환경에서 임무를 수행하는 모습이 공개된 바 있다. 이번 DR02 시연 영상에 소방 장비가 등장한 것 역시 현장 대응형 로봇 기술 개발 전략의 연장선상에 있는 것으로 보인다고 인터레스팅엔지니어링은 분석했다. 이번 발표는 중국 휴머노이드 로봇 시장 경쟁이 한층 치열해지는 시점에 나왔다는 점에서도 관심을 끈다. 경쟁사인 유니트리 로보틱스는 최근 기업공개(IPO) 계획을 구체화했으며, 중국 기업들은 산업·상업용 휴머노이드 플랫폼의 상용화를 놓고 경쟁을 벌이고 있다.

2026.06.06 14:00이정현 미디어연구소

스마일게이트 신작 베일 벗어…'크로스파이어' IP, 잠입 액션 장르로 진화

전 세계 11억명 이상의 이용자를 보유한 글로벌 메가 지식재산권(IP) '크로스파이어'가 차세대 프리미엄 AAA급 싱글플레이 액션 어드벤처 게임으로 진화한다. 스마일게이트의 자율성 보장과 적극적인 지원 아래 공개된 이번 신작은 '콜 오브 듀티', '언차티드', '더 라스트 오브 어스' 등 글로벌 흥행작 개발에 참여한 너티독과 인피니티 워드 출신의 베테랑 개발진이 제작을 맡았다. 개발사 댓츠노문의 테일러 쿠로사키 최고 크리에이티브 책임자(CCO)와 제이콥 밍코프 게임 디렉터는 이번 작품이 크로스파이어의 핵심 DNA인 '두 세력 간 대립 구조'와 '전술적 전투의 긴장감'을 계승한 프리미엄 싱글플레이 타이틀이라고 소개했다. 적과의 동맹으로 만들어지는 서사 이번 신작은 기존의 경쟁형 슈터 장르를 대체하는 것이 아니라, 크로스파이어 유니버스를 프리미엄 시네마틱 싱글플레이 영역으로 확장하는 데 초점을 맞췄다. 이야기 중심에는 서로 적대 진영에 속한 두 인물인 혁명가 '레일라'와 현상 유지를 추구하는 '크로스'가 서사를 이끈다. 플레이어는 주인공 레일라 한 명만 조작하며 이야기를 따라가고, 파트너인 크로스는 완전히 독립적으로 행동한다. 크로스는 총격전 중 적의 주의를 분산시키거나 제압 사격을 펼치는 등 플레이어의 행동에 유기적으로 반응하며 전투를 돕는다. 두 주인공은 신뢰가 아닌 압도적인 실존적 위협 속에서 살아남기 위해 어쩔 수 없이 손을 잡은 관계다. 언제든 균열이 생길 수 있다는 긴장감이 서사 전반을 관통하며 이용자에게 깊은 몰입감을 선사한다. 세계 최초 '적응형 엄폐' 도입...전투 공간의 제약 허물다 이번 프로젝트의 가장 큰 핵심 혁신은 세계 최초로 도입된 '적응형 엄폐' 시스템이다. 기존 시네마틱 액션 게임들이 직각형 엄폐물과 지정된 엄폐 지점, 낮은 자세와 높은 자세로 구분되는 고정된 애니메이션에 의존해 온 한계를 극복했다. 언리얼 엔진5 기반으로 구현된 복잡하고 유기적인 지형에서 플레이어 캐릭터는 주변 환경과 적의 시선을 실시간으로 분석한다. 분석된 데이터를 바탕으로 실제 사람처럼 가장 적절한 자세를 자동으로 취하므로, 화면에 보이는 대부분의 자연물을 엄폐물로 활용할 수 있다. 제이콥 밍코프 디렉터는 "기존 슈터 장르가 시스템적 제한 때문에 전투 공간을 계단식으로 구성할 수밖에 없었다"고 짚었다. 이어 그는 "적응형 엄폐 시스템 덕분에 제약 없이 더욱 복잡하고 유기적인 환경을 자유롭게 구현했으며, 전투 중에도 시네마틱 몰입감을 유지할 수 있게 됐다"고 설명했다. 현실적인 게릴라 전술과 잠입 무기 디자인과 사운드 등 전투 시스템은 전문가 협업을 통해 현실감있게 구현했다. 적 NPC 역시 분대 단위 전술을 활용하며 제압 사격을 가하고, 플레이어의 마지막 목격 위치를 추적하거나 측면을 공략하는 등 지능적으로 행동한다. 이에 따라 플레이어는 무작정 달려드는 정면 승부보다 적응형 엄폐를 활용한 시야 차단과 위치 변경, 게릴라식 전투를 적극 활용해야 한다. 상황에 따라서는 잠입(스텔스)과 엄폐만으로 전투 자체를 회피하며 목표를 달성할 수도 있어 전략적 판단도 요구된다. 이번 신작은 유료 다운로드 가능한 콘텐츠(DLC) 없이 하나의 이야기로 완결되는 프리미엄 싱글플레이 타이틀로, 반전과 개연성을 갖춘 선형적 서사를 선보일 예정이다. 테일러 쿠로사키 CCO는 "스마일게이트가 우리의 전문성을 신뢰하며 창의적인 방향성을 전적으로 맡겨줬다"며 양사 시너지를 통해 세계 이용자들이 공감할 수 있는 작품을 선보이겠다고 포부를 밝혔다.

2026.06.06 12:44진성우 기자

AI 시대, 음악 창작자는 사라지는가 - 공존의 재정의③

프롬프트 한 줄로 배경음악이 뚝딱 만들어지고, AI 보이스가 보컬 가이드를 대체하는 시대. 생성형 AI는 이제 단순히 작곡뿐 아니라 편곡, 믹싱, 마스터링의 단계까지 깊숙이 개입하는 시대가 되었다. AI는 스스로 소리를 분석해 최적의 밸런스를 제안하고, 이를 활용한다면 제작 속도는 이전과는 비교조차 할 수 없을 만큼 빨라진다. 시장의 흐름 또한 가파르게 변하고 있다. 플랫폼 중심의 알고리즘이 음악 소비를 지배하고, 1분 내외의 숏폼 콘텐츠가 산업을 이끄는 환경 속에서 인간 작곡가의 역할은 중대한 기로에 서 있다. 이제 작곡가는 '무(無)에서 유(有)를 창조하는 유일한 존재'가 아니라, AI가 내놓은 수많은 결과물 중 최적의 것을 선별하고 가공하여 콘텐츠에 생명력을 불어넣는 '사운드 디렉터'로 그 정의가 확장되고 있는 것이다. 이미 현장의 작곡가들은 AI를 '어시스턴트'로 활용하기 시작했다. 수만 개의 샘플 사이에서 원하는 질감을 AI로 검색하거나, AI가 생성한 트랙의 일부를 재가공하여 자신의 트랙과 결합해 보는 등 생산적인 시도를 이어가고 있다. 하지만 작곡가 개개인의 고유한 스타일과 그에 따른 권리 범위가 여전히 불명확한 상황에서, 활용 여부와 폭, 그 가능성에 대해서는 창작자마다 온도 차가 존재한다. 그럼 현시점에서 우리는 AI를 어떻게 바라보아야 할까? 현재 우리는 거대한 '과도기'에 서 있다. AI는 미디어 사운드의 생산성을 폭발적으로 높여주고 있지만, 아직 콘텐츠의 맥락에 딱 맞는 '적합성'과 정교한 '퀄리티' 면에서는 인간의 섬세한 손길을 필요로 한다. 더불어 창작자의 권리인 저작권 기준은 해결해야 할 중요한 화두로 남아 있다. 현재 AI 생성물에 대한 기준은 명확히 정립되지 않았고, 이는 창작자의 권리와 직결되는 문제로 아직은 유보된 과제로 남아 있는 것이 현실이다. 하지만 중요한 것은 AI는 막거나 억제해야 하는 것이 아닌 '시대의 흐름'이라는 점이다. 따라서 필요한 것은 기술의 제한이 아닌 합리적 설계다. 인간 창작자의 기여도에 따른 명확한 기준, AI 플랫폼과의 수익 배분 구조, 워터마크 및 트래킹 등의 의무화 같은 장치들이 마련되어야 건강한 공존이 가능할 수 있다. 물론 구체화가 필요하지만, 합리적인 장치들이 마련되어야 한다는 방향성은 분명하다. AI는 선택의 문제가 아니라 이미 진행 중인 흐름이기 때문이다. 우리는 과거에도 음악 산업의 수많은 기술적 변곡점과 갈등을 겪으며 지금에 이르렀다. 결국 그 변화를 수용하며 새로운 산업의 틀을 짜왔다. 현재의 AI 흐름은 과거 산업화와는 차원이 다른 변화와 전환점이 되겠지만, 결국 시대적 흐름 속에 자리를 잡을 것이다. 다만 합리적 절차와 인간 제작자의 창의성이 극대화될 수 있도록 하는 방안, AI 플랫폼과의 상생 속에서 인간 창작자의 권리가 소외되지 않도록 하는 절차가 필요하다. 기술적 숙련도는 이제 AI의 몫이 되었으나, 그 기술을 어떤 방향으로 부릴 것인가를 결정하는 '창의성의 키'는 여전히 인간에게 있기 때문이다. 그럼 여기서 중요한 질문이 남는다. “그렇다면 인간은 무엇을 할 수 있는가?” 기술은 이미 완성 단계에 접어들었을지도 모른다. 하지만 서사(Narrative)는 여전히, 아니 어쩌면 영원히 인간의 영역이다. 게임의 긴장감 속에서 느껴지는 찰나의 정적, 드라마의 슬픔이 가슴을 파고드는 그 미세한 공감을 AI가 진심으로 이해하고 설계할 수는 없다. 그것은 데이터의 학습만으로 완성되지 않는다. 인간 제작자는 단순히 '새로운 것'을 만드는 능력이 아니라, 자신의 살아온 삶의 궤적, 여행지에서 느낀 바람의 냄새, 고뇌와 사랑의 기억을 음악에 녹여낼 때 비로소 AI가 복제할 수 없는 자신만의 브랜드를 갖게 된다. 앞으로의 음악 제작은 '누가 더 기술적으로 숙련되었는가'가 아니라, 기획과 판단 그리고 감정의 밀도를 어떻게 담아내는가의 싸움이 될 것이다. 누가 더 인간다운 감성을 잘 기획하고 디렉팅하는가, 어떻게 나만의 자기다움, 즉 '고유성'을 유지하는가가 브랜드가 되는 시대가 될 것이다. AI는 음악을 만들 수 있다. 하지만 그 음악의 이유를 만드는 것은 인간만이 할 수 있다.

2026.06.06 11:47진명용 컬럼니스트

아이폰18 프로맥스, 두께 그대로인데 배터리는 더 커진다?

애플이 올 가을 출시할 것으로 예상되는 아이폰18 프로 맥스의 두께가 전작과 동일할 것이라는 전망이 나왔다. IT매체 맥루머스는 4일(현지시간) 유명 IT 팁스터 아이스유니버스를 인용해 아이폰18 프로 맥스의 두께가 전작과 같은 8.75㎜를 유지할 것이라고 보도했다. 아이스유니버스는 올해 출시될 아이폰18 프로 라인업의 변화 폭이 크지 않은 이유로 애플이 폴더블 모델인 '아이폰 울트라' 개발에 집중하고 있기 때문이라고 설명했다. 이는 그 동안과는 다소 상반된 주장이다. 아이스유니버스는 지난 3월 아이폰18 프로 맥스가 전작보다 다소 두꺼워질 것이라고 주장한 바 있다. 또 하드웨어 변화로 인해 역대 가장 무거운 아이폰이 될 수 있다는 관측도 제기됐기 때문이다. 실제로 지난해 11월 또 다른 IT 팁스터 인스턴트 디지털은 아이폰18 프로 맥스의 무게가 240g을 넘어 아이폰14 프로 맥스 이후 가장 무거운 모델이 될 것이라고 전망했다. 다만 기기 두께가 동일하다고 해서 무게까지 같다는 의미는 아니다. 내부 하드웨어 구성 변화에 따라 제품 무게는 달라질 수 있다. 또 다른 팁스터 디지털챗스테이션은 아이폰18 프로 맥스에 더 큰 배터리가 탑재될 것이라고 주장했다. 배터리 용량은 5100~5200mAh 수준으로 예상된다. 지난해 출시된 아이폰17 프로 맥스 eSIM 모델의 배터리 용량은 5088mAh였다. 이 전망이 사실이라면 애플은 기기 두께를 유지하면서도 더 큰 배터리를 탑재하기 위해 내부 설계를 재구성하거나 일부 부품을 소형화했을 가능성이 있다는 게 맥루머스의 분석이다. 화면 크기 역시 변경되지 않을 것으로 예상되며, 현행 모델과 동일한 6.9인치 디스플레이를 탑재할 것으로 보인다. 아이폰18 프로와 아이폰18 프로 맥스는 더 작아진 다이내믹 아일랜드와 차세대 C2 모뎀, 개선된 카메라 컨트롤 기능, 가변 조리개를 지원하는 업그레이드된 메인 카메라를 탑재할 것으로 전망된다. 두 제품은 폴더블 아이폰과 함께 오는 9월 중순 공개될 것으로 예상된다.

2026.06.06 10:14이정현 미디어연구소

[안광섭 AI 진테제] 미국기업이 중국AI기업에 돈을 보내는 이유

우버(Uber)가 올해 AI 코딩도구 예산을 4개월 만에 전부 소진했다. 약 5000명의 엔지니어가 에이전틱 코딩 도구를 사용하면서 월 사용료가 엔지니어당 150달러에서 많게는 2000달러까지 치솟았고, CTO가 직접 "올해 AI 코딩 도구 예산을 이미 다 썼습니다"라고 시인하는 상황에 이르렀다. 결국 우버는 직원 1인당 월 1500달러의 사용 한도를 설정했다. COO 앤드루 맥도널드는 한 팟캐스트에서 "AI 도구 사용량과 실제 소비자 기능 개선 사이의 연결 고리가 아직 보이지 않습니다"라고 솔직하게 인정하기도 했다. 우버만의 이야기가 아니다. 미국 기업용 지출 관리 플랫폼 램프(Ramp)에 따르면 기업당 AI 토큰 지출은 2025년 1월 이후 13배 증가했다. AI 도구의 성능이 올라갈수록, 그리고 에이전틱 AI처럼 자율적으로 작업을 수행하는 도구가 확산할수록, 토큰 소비량은 기하급수적으로 늘어난다. 문제는 단순하다. 더 많이 쓸수록, 더 많이 나간다.이 비용 압박이 예상 못 한 곳으로 기업들을 향하게 하고 있다. 바로 중국이다. "미국기업들 딥시크에 직접 결제" 램프는 5만 개 이상의 미국 기업이 사용하는 법인카드 및 청구 플랫폼으로, 매달 수십억 달러 규모의 기업 지출 데이터를 추적한다. 램프가 매월 발표하는 '트렌딩 소프트웨어 벤더' 목록은 기업이 특정 소프트웨어 벤더에 처음으로 결제한 건수를 기준으로 순위를 매긴다. 신규 도입의 흐름을 보여주는 선행 지표인 셈이다. 2026년 6월 발표한 이 목록에서 1위를 차지한 것은 중국 AI 스타트업 딥시크(DeepSeek)였다. 이벤트 관리 플랫폼 피드루프(PheedLoop)와 오픈소스 모델 서빙 플랫폼 파이어웍스AI(Fireworks AI)를 제치고 정상에 올랐다. 주목할 것은 결제 방식이다. 램프의 수석 이코노미스트 아라 카라지안(Ara Kharazian)은 "미국 기업들이 딥시크에 직접 결제하고 있습니다"라고 밝혔다. 이는 기업들이 딥시크의 오픈소스 모델을 자사 서버에 직접 올려 쓰는 것이 아니라, 중국에 위치한 딥시크 서버로 데이터를 보내고 받고 있다는 뜻이다. 미중 기술 갈등이 지속되는 상황에서 미국 기업이 자사 데이터를 중국 서버에 직접 전송하는 것은 상식적으로 이해하기 어려운 선택이다. 카라지안은 이를 두고 "기업들이 오픈AI와 앤트로픽의 대안을 찾고 있다는 가장 확실한 신호"라고 해석했다. 물론 절대적 규모로 보면 아직 미미하다. 램프 AI 인덱스 기준으로 올 4월 딥시크의 미국 기업 도입률은 0.1%에 불과했다. 같은 시점에 앤트로픽(Anthropic)은 34.4%, 오픈AI(OpenAI)는 32.3%로 시장을 양분하고 있었다. 딥시크가 시장 판도를 뒤집은 것은 아니다. 그러나 '트렌딩 1위'가 의미하는 것은 신규 진입 속도다. 지금 이 순간, 새로운 선택지로 딥시크를 처음 시도하는 기업이 가장 빠르게 늘고 있다는 뜻이다. 34배의 격차, 무시할 수 없는 숫자 이 선택을 이끈 것은 단 하나, 가격이다. 딥시크는 지난달 플래그십 모델 V4 프로(V4 Pro)의 75% 할인을 영구화했다. 원래 5월 31일 종료 예정이던 프로모션 가격이 그대로 정가가 된 것이다. 현재 V4 프로의 API 가격은 출력 토큰 100만 개당 0.87달러다. 캐시 히트(cache hit, 반복되는 입력을 재활용해 비용을 줄이는 방식) 가격은 100만 토큰당 0.0036달러까지 내려간다. 이 숫자만으로는 감이 잡히지 않을 수 있다. 경쟁사와 비교하면 격차가 선명해진다. 오픈AI의 최신 플래그십 GPT-5.5는 출력 토큰 100만 개당 30달러다. 앤트로픽의 클로드 오퍼스(Claude Opus) 4.7은 25달러다. 딥시크 V4 프로의 0.87달러와 비교하면 각각 약 34배, 약 29배의 차이다. AI 벤치마크 평가 기관 아티피셜 애널리시스(Artificial Analysis)에 따르면 동일한 지능 지수 테스트를 수행하는 데 딥시크 V4 프로는 268달러, 클로드 오퍼스 4.7은 4811달러가 들었다. 같은 작업에 약 18배의 비용 차이가 발생하는 것이다. 이런 가격 격차가 가능한 배경에는 두 가지 구조적 요인이 있다. 첫째, 딥시크 V4 시리즈는 화웨이(Huawei)의 어센드(Ascend) 950 칩 위에서 최적화됐다. 미국의 반도체 수출 통제로 엔비디아(NVIDIA) GPU를 쓸 수 없게 된 상황에서, 오히려 국산 칩 기반의 저비용 추론 인프라를 구축한 셈이다. 둘째, 딥시크는 V4 프로의 장문맥(long-context) 추론 비용을 전작 대비 약 4분의 1 수준으로 낮추는 아키텍처 혁신을 이뤘다고 밝혔다. 가격 인하가 일시적 마케팅이 아니라 비용 구조 자체의 변화에 기반한다는 의미다. 오픈소스 진영의 집단적 추격 딥시크만의 현상이 아니다. 램프의 5월 데이터에서 트렌딩 상위 10개 벤더 중 4개가 AI 추론 플랫폼이었다. 파이어웍스AI, 팔AI(Fal AI), 딥인프라(DeepInfra), 바스트AI(Vast.ai)-모두 오픈AI나 앤트로픽을 거치지 않고, 더 넓고 저렴한 모델 선택지를 기업에 제공하는 플랫폼이다. 카라지안은 이를 두고 "기업들이 어떤 모델이 어떤 작업에 적합한지 선별하기 시작했다는 가장 깨끗한 신호"라고 분석했다. 어려운 문제에는 프론티어 모델을, 나머지에는 저가 모델을 배분하는 '모델 라우팅' 전략이 실무에서 확산되고 있다는 뜻이다. 성능 격차도 빠르게 좁혀지고 있다. AI 법률 에이전트 성능을 측정하는 하비(Harvey)의 리걸 에이전트 벤치마크(LAB)에서 중국 지푸AI(Zhipu AI, 현 Z.ai)의 GLM-5.1은 오픈소스 모델 중 최고점을 기록하며 앤트로픽의 클로드 오퍼스 4.7 바로 아래, 오픈AI의 GPT-5.5와 대등한 수준에 올랐다. 문샷AI(Moonshot AI)의 키미(Kimi) K2.6과 딥시크 V4 프로 역시 GPT-5.5 바로 아래에 자리 잡았다. 법률 업무처럼 정밀도가 요구되는 영역에서도 오픈소스 모델이 "충분히 쓸 만한" 수준에 도달했다는 평가다. 가격이 지정학을 이기는 순간 필자가 GTM(Go-To-Market, 제품의 시장 진입과 확산 전략) 전략을 수립해 온 관점에서 보면, 지금 AI 시장에서 벌어지는 일은 전형적인 범용재화(commoditization)의 초기 신호다. 범용재화는 세 단계를 거친다. 1단계: 제품 간 성능 차이가 줄어든다. 2단계: 가격이 구매 결정의 핵심 변수가 된다. 3단계: 공급자의 브랜드보다 유통 구조와 비용 효율이 경쟁력을 결정한다 . AI 모델 시장은 지금 1단계에서 2단계로 넘어가는 전환점에 있다. 하비 LAB 벤치마크가 보여주듯, 오픈소스 모델과 프로프라이어터리(proprietary, 비공개) 모델의 성능 격차는 좁혀지고 있다. 그리고 가격이 34배 차이 나는 상황에서, 기업의 선택은 놀랍도록 예측 가능하다. 물론 딥시크를 통해 중국 서버로 데이터를 보내는 것은 보안과 규제 측면에서 명백한 리스크가 있다. 유럽에서는 이탈리아가 2025년 1월 딥시크를 차단했고, 독일도 데이터 보호 우려를 이유로 앱스토어 퇴출을 검토한 바 있다. 미국에서도 연방 정부 차원의 규제 논의가 진행 중이다. 그럼에도 기업들이 이 리스크를 감수하는 것은, 비용 압박이 그만큼 현실적이기 때문이다. 램프의 카라지안도 이 추세의 지속성에 대해서는 유보적이었다. 그는 "이 트렌드의 내구성을 과대평가하지는 않겠습니다"라고 밝혔다. 맞는 말이다. 그러나 필자가 보기에 더 중요한 것은 딥시크 자체의 성패가 아니다. 핵심은 가격 압력의 방향이 되돌릴 수 없다는 점이다. 딥시크가 아니더라도, 파이어웍스AI나 딥인프라 같은 추론 플랫폼을 통해 동일한 오픈소스 모델을 미국 내 서버에서 저렴하게 돌리는 경로는 이미 열려 있다. 중국 서버 리스크를 회피하면서도 비용 절감을 추구할 수 있는 선택지가 늘어나고 있다는 뜻이다. 한국 기업이 읽어야 할 신호 이 흐름이 한국 기업에 던지는 시사점은 분명하다. 첫째, AI 모델 조달 전략을 단일 벤더 중심에서 멀티모델 전략으로 전환할 시점이다. 모든 작업에 최고가 프론티어 모델을 쓸 이유가 없다. 정밀도가 생명인 작업과, 속도와 비용이 우선인 작업을 구분해 모델을 배분하는 것이 합리적이다. 둘째, 토큰 비용을 IT 예산의 독립 항목으로 관리해야 한다. 우버의 사례가 보여주듯, AI 도구 도입은 쉽지만 비용 통제는 쉽지 않다. 에이전틱 AI 시대에 토큰 소비량은 인간의 사용 패턴이 아니라 기계의 작업 루프에 의해 결정된다. 사용량 예측 모델과 비용 거버넌스를 지금부터 설계해야 한다. 셋째, 이 가격 전쟁의 수혜자가 될 준비를 해야 한다. 딥시크의 영구 가격 인하 직후, 딥시크는 첫 외부 투자 유치에 나서 약 74억 달러(약 10조 원)를 확보하며 기업가치가 520억~590억 달러로 평가됐다. 텐센트가 약 15억 달러, CATL이 약 7억 달러를 투자했다. 창업자 량원펑이 전체의 40%에 해당하는 약 30억 달러를 직접 출자한 점도 눈에 띈다. 이 투자 구조는 딥시크가 단기 수익이 아니라 시장 점유율 확보를 우선하고 있음을 시사한다. AI 모델의 가격 하락은 당분간 멈추지 않을 가능성이 높다. 범용재화가 진행되면, 가치는 모델 자체가 아니라 모델을 활용하는 응용 계층으로 이동한다. 클라우드 컴퓨팅이 범용재가 되자 그 위의 SaaS 기업들이 가치를 창출한 것과 같은 구조다. AI 모델의 가격이 바닥을 향해 달릴수록, 정작 경쟁력을 결정하는 것은 그 모델 위에서 무엇을 만드느냐가 된다. 한국 기업이 지금 집중해야 할 것은 어떤 모델을 쓰느냐가 아니라, 어떤 문제를 푸느냐다.

2026.06.06 09:33안광섭 컬럼니스트

[박준성의 SW] AI 코딩 에이전트는 주니어 개발자...SW공학 필요

SW공학의 역사 SW 공학(Software Engineering)은 1960년대 후반 미국과 유럽을 중심으로 본격적으로 발전하기 시작했다. 1960년대 IBM system/360용 OS/360 개발 프로젝트는 과도한 납기 지연과 원가 초과를 겪었고, 당시 미국 국방 및 대형 공공 시스템 프로젝트들도 잇따라 납기 지연과 품질 문제를 겪었다. 1968년 NATO가 주관한 국제회의(NATO Software Engineering Conference in Garmisch, Germany)에서 SW 개발의 위기(Software Crisis)를 공식 선언하고, 그 해결책으로 SW 공학의 연구개발이 시작됐다. SW공학이 1960년대 이전의 SW 개발 방식과 다른 점은 시스템 구현 이전에 분석과 설계를 체계적으로 수행하고, 개발 전 과정에서 표준 프로세스, 표준화된 기법과 도구를 활용한다는 것이다. 요구 분석은 개발 명세를 사전에 규명함으로써 요구 결함(Requirement Error)으로 인한 재작업(Rework)을 줄인다. 명확한 인수 기준은 테스트 자동화의 기반이 되며, 자동화된 회귀 테스트는 지속적인 코드 내부 구조 개선(Refactoring)을 안전하게 뒷받침한다. 설계에는 시스템 전체의 아키텍처 설계와 상세 수준의 코드 설계가 있다. 아키텍처 설계는 시스템을 구성하는 컴포넌트 간의 통합 효율을 높인다. 상세 설계와 코드 구조 설계는 코드의 가독성과 변경 용이성을 높여 SW의 장기적인 유지보수성(Maintainability)을 확보한다. 요구 스펙과 SW 설계를 자연어로 표현할 때 발생하는 모호성(Ambiguity)을 제거하기 위해 UML(Unified Modeling Language), BPMN(Business Process Model and Notation), ERD(Entity-Relationship Diagram), ArchiMate, C4와 같은 특수한 그래픽 부호를 사용하는 비주얼 모델링 언어(Visual Modeling Notation)를 국제 및 업계 표준으로 정착시켜 왔다. SW공학은 오늘날 AI 코딩 에이전트 시대에도 여전히 중요하다. AI가 코드를 생성하더라도, 대규모 프로덕션 시스템의 품질과 유지보수성은 결국 체계적인 SW 공학에 의해 좌우된다. SW코딩 자동화의 역사 1980년대 이후 코딩 자동화 기술은 본격적으로 발전해 왔다. 1980년대 말 Texas Instruments가 개발한 IEF(Information Engineering Facility)는 메인프레임 COBOL 코드를 100% 자동 생성하는 CASE(Computer-Assisted Software Engineering) 툴로, 금융·공공 분야의 대규모 엔터프라이즈 시스템 코드를 자동 생성하는 데 활용됐다. 1990년대에는 Unix C, Windows C++, Java 등을 자동 생성하는 다양한 모델 기반 CASE 툴들(Composer, Obsydian, ObjectTeam 등)이 등장했다. 그러나 요구사항 변화에 대한 유연성 부족과 복잡한 모델링 부담으로 인해 1990년대 후반부터 CASE 툴의 인기가 하락하기 시작했다. 2000년대에 들어서는 객체 지향 프로그래밍 언어를 사용하는 웹 애플리케이션의 반복 점증적 개발이 새로운 SW 개발 패러다임으로 확산됐다. UML 모델 기반의 100% 코드 자동 생성을 추구하는 MDA(Model-Driven Architecture) 툴이 개발되었으나 대중적인 개발 패러다임으로 확산되지는 못했다. 대신 Spring, Ruby on Rails, Django 등 오픈 소스 웹 애플리케이션 프레임워크가 개발 시장을 장악했다. 한편 Rational Rose, Sparx EA(Enterprise Architect) 같은 비주얼 모델링 툴은 코드 생성 툴과 분리되었지만, 코드 스켈레톤(Code Skeleton) 생성과 Round-Trip Engineering을 가능하게 해 널리 활용됐다. 2010년대 후반 이후 비주얼 모델 기반으로 애플리케이션을 자동 생성하는 Low-Code 개발 플랫폼(Outsystems, Mendix, Appian, Microsoft PowerApps 등)이 급속히 확산되기 시작했다. (박준성, Fundamentals of Low-Code Development, kosta-online.com 참조) 같은 시기에 템플릿 기반의 시각적 Drag-and-Drop을 통해 WYSIWYG(What You See Is What You Get) 방식으로 애플리케이션을 자동 구성하는 No-Code 개발 플랫폼(Wix, Bubble, AppSheet, Webflow 등)도 급속히 확산되었다. Gartner는 2022년 보고서에서 기업 신규 애플리케이션 개발 중 Low-Code/No-Code(LCNC) 비중이 2020년 25%에서 2026년 75% 수준까지 증가할 것으로 전망했다. (Gartner, Forecast Analysis: Low-Code Development Technologies-Worldwide, 2022). 실제로 2024년에 이미 다수 기업이 Low-Code 개발 플랫폼을 도입하면서 이러한 방향성이 현실화됐다. 오늘날 AI 코딩 에이전트가 코딩 자동화에 큰 관심을 불러일으키고 있지만, 위에서 보았듯이, 코딩 자동화는 새로운 현상이 아니다. LCNC(Low-Code/No-Code) 플랫폼이 이미 애플리케이션의 자동 구축에 널리 활용되고 있다. LCNC 플랫폼은 자유도를 제한한 표준 아키텍처, 메타데이터 모델, 시각적 제약 조건 위에서 동작했기 때문에 높은 생산성과 안정성을 동시에 확보할 수 있었다. 반면 자연어 기반 AI 코딩 에이전트는 훨씬 더 높은 자유도를 제공하지만, 환각(Hallucination)과 구조적 일관성 붕괴라는 새로운 위험을 안고 있다. 따라서 AI 코딩 에이전트가 LCNC를 넘어 엔터프라이즈 프로덕션 시스템 개발의 주류가 되기 위해서는, SW공학적 제약 조건을 에이전트 코딩 프로세스에 강하게 내재화해야 한다. 생성형 AI 기반 코딩 지원 및 자동화의 등장 2020년대 들어 생성형 AI(Generative AI, GenAI) 기반의 Vibe Coding, AI Coding Assistant 및 AI Coding Agent가 확산되고 있다. Vibe Coding은 자연어 프롬프트를 통해 애플리케이션을 빠르게 생성·수정해 가는 실험적 개발 방식이다. 테스트 후 에러가 있으면 자연어로 피드백을 주면서 반복적으로 개선해 나간다. Claude, ChatGPT 같은 범용 AI Chatbot 또는 Lovable, Bolt.new, Replit 같은 전문 Vibe Coding 툴을 사용한다. 오늘날 대부분의 AI 코딩 툴들은 Vibe Coding, AI Coding Assistant, AI Coding Agent 기능을 모두 갖추고 있으며, 일부는 통합 개발 환경(IDE)에 내장되어 있다. GitHub Copilot, Cursor, Amazon Q Developer 등 AI Coding Assistant는 개발자의 코딩을 지원해 생산성을 높이는 데 사용된다. 코드 완성(Code Completion), 코드 생성, 리팩토링, 디버깅, 문서화, 코드 번역 등을 지원한다. Cursor, Claude Code, GitHub Copilot 등 AI Coding Agent는 개발자와 상호작용하며 시스템 목표 구현, 요구사항 개발, 테스트 생성, 오류 수정, 설계 개선, 문서화 등을 계획-실행-검증 루프를 통해 반자율적으로 수행한다. Vibe Coding은 대규모 프로덕션 시스템 구축에는 한계가 있다. 프로덕션 시스템의 구축에 사용할 수 있는 AI Coding Assistant 및 Agent는 LCNC 플랫폼과 비교했을 때 아래 표 1과 같은 특징을 갖추고 있다. AI Coding Agent가 No-Code 개발 플랫폼에 비해 가지는 장점은 템플릿을 커스터마이즈하는 것보다 프롬프트를 통해 UI를 더 자유롭게 설계할 수 있고, 컴포넌트 단위로 수정하고 조립할 수 있다는 점이다. Low-Code 개발 플랫폼과 비교하면 비주얼 모델링의 어려움에서 벗어나 프롬프트나 이미지를 통해 애플리케이션과 데이터베이스를 생성할 수 있고, 벤더 종속적(Proprietary) 프레임워크에 록인(Lock-in)되지 않으며 Next.js, Tailwind, PostgreSQL 등 표준 오픈 소스 프레임워크로 생성해 IDE 기반 개발 환경으로 이관할 수 있다는 점이다. 그러나 주요 LCNC 플랫폼들은 GenAI Foundation Model을 기반으로 AI Coding Assistant/Agent 기술을 툴 내에 융합함으로써 단점을 극복하고 있다. AI Coding Assistant 기술은 개발자의 비주얼 Drag-and-Drop 및 모델링 작업을 지원하는 데 활용하고, AI Coding Agent 기술은 기존 비주얼 모델링 없이도 자율적으로 애플리케이션을 생성하는 데 활용한다. 가트너와 IDC 자료를 기반으로 시장 규모를 비교해 보면, LCNC 시장이 여전히 AI 코딩 툴 시장보다 훨씬 큰 비중을 차지하고 있음을 알 수 있다. AI 코딩 에이전트가 LCNC 개발 플랫폼 대비 경쟁 우위를 확보하려면 결국 비확정적 출력의 문제를 극복해야 한다. 동일한 프롬프트에도 상이한 결과를 생성하는 비결정성(Non-determinism)과 환각(Hallucination) 현상 때문에 테스트 재현성과 코드 변경의 예측 가능성이 약화되고, 그 결과 CI/CD 파이프라인의 안정성이 저하될 수 있다. 또한 보안 리스크, 기술 부채(Technical Debt) 축적, 저작권 및 규제법 위반, 감사 실패(Audit Failure) 등의 문제도 일으킨다. LCNC 플랫폼은 메타데이터, 시각적 모델, 플랫폼 제약 조건을 통해 개발 자유도를 제한함으로써 결정론적(Deterministic) 자동화를 달성했다. 반면 AI 코딩 에이전트는 자연어 기반의 개방형 생성(Open-Ended Generation)을 사용하기 때문에 훨씬 높은 유연성을 제공하지만, 동시에 비결정성과 환각이라는 새로운 위험을 초래한다. LCNC는 제약(Constraint)을 통해 자동화에 성공했다. AI 코딩 에이전트도 엔터프라이즈 프로덕션 시스템 개발의 주류가 되려면 SW공학적 제약과 거버넌스를 내재화해야 한다. SW공학 기반의 AI 에이전트 코딩 AI 코딩 에이전트의 환각 현상과 비결정성(Nondeterminism)을 없애기 위해서는 SW공학적 제약과 자동화 메커니즘을 체계적으로 적용해야 한다. (박준성, AI Agent Coding Patterns, kosta-online.com 참조) ▲테스트 주도 개발(Test-Driven Development, TDD: Kent Beck, Test-Driven Development, 2002 참조): 에이전트가 소스 코딩 전에 테스트 코드를 먼저 작성하도록 컨텍스트 파일(Context File)에 명기한다. SW 변경 후 즉시 자동 테스트를 실시하도록 Hook을 설치한다. 변경 Commit 전에 Test Coverage가 일정 수준에 미치지 못하면 Commit을 못하도록 Hook을 설치한다. Red-Green-Refactoring 기반의 TDD 사이클을 Skill로 등록해 에이전트의 작업 계획(Task Planning)에 포함한다. Red, Green, Refactoring 단계를 별도의 Subagent가 수행하도록 분리한다. ▲지속적 통합(Continuous Integration, CI: Kent Beck, Extreme Programming Explained, 2004; Martin Fowler, Continuous Integration, martinfowler.com, 2006 참조): 에이전트 코딩에서 CI(즉, Agentic CI)는 TDD처럼 자동화된 Quality Gate이다. SW 변경을 리포지토리의 Main Branch에 Merge할 때 자동으로 Commit, 빌드, PR 생성, 단위/통합 테스트, 정적 분석, 보안 점검을 수행한다. 실패할 경우 에이전트는 Merge를 금지하고, Stack Trace를 피드백 받아 오류를 자가 수정(Self-Correct)한다. Agentic CI는 GitHub Actions, Buildkite, CircleCI 같은 CI/CD 플랫폼을 사용해 CI Pipeline을 실행하고, AI 코딩 에이전트를 Pipeline 내에서 여러 스텝(코드 리뷰, 수정, 품질 개선)을 수행하는 데 이용한다. 결과적으로 Trunk-Based Development 전략 하에서 Agentic CI를 운영함으로써 항상 릴리스 가능한 Main Branch를 유지할 수 있다. 위의 TDD와 마찬가지로 컨텍스트 파일, Hook, Skill, Subagent를 보완적으로 활용하여 CI 실패를 조기에 탐지하고 예방할 수 있다. 효과적인 CI 운영을 위해서는 높은 수준의 테스트 자동화가 필요하며, TDD는 이를 구현하는 대표적 방법이다. TDD를 통해 누적된 테스트 코드는 CI 파이프라인에서 자동화된 단위·통합 테스트의 기반이 된다. ▲요구 스펙(Requirement Specification: 박준성, The Complete Guide to Business Analysis, kosta-online.com 참조): AI 에이전트를 포함하는 AI 네이티브 애플리케이션을 구축할 때 경영 성과를 달성하려면 에이전트를 포함한 End-to-End 프로세스를 재발명(Reinvention)해야 한다. 애플리케이션의 비즈니스 도메인에서 사용하는 도메인 개념과 의미 체계를 명확히 정의하고 표준 용어를 사용해 프로세스를 설계해야 한다. 애플리케이션에서 구현해야 할 혁신적인 기능을 사용사례(Use Case)로 명확히 정의하고, 시나리오로 구체화할수록 요구사항의 구현 오류를 줄일 수 있다. (박준성, AI 에이전트 성공의 핵심 조건, kosta-online.com 참조) 이러한 요구 분석은 AI 코딩 에이전트를 사용해 애플리케이션을 개발하기 전에 미리 수행한다. 프로세스 모델은 국제 표준인 BPMN(Business Process Model and Notation)을 이용해 설계할 수 있다. 시맨틱 모델은 종래 UML 클래스 다이어그램으로 작성했지만, AI 코딩 에이전트를 사용할 때는 온톨로지(Ontology)를 병행 활용하는 것이 효과적일 수 있다. 온톨로지는 개념 간의 관계와 제약을 명시적으로 표현하므로, AI 코딩 에이전트가 도메인 의미를 더 정확히 해석하고 일관된 코드를 생성할 가능성이 높다. 아래 '그림 1'은 요구 분석 산출물과 그들 간의 의존 관계를 보여준다. 프로세스 모델, 시맨틱 모델(Business Object Model), 사용사례 모델, UX 모델, 서비스 모델 간의 긴밀한 의존 관계를 정확히 준수해야 일관성 있고 완전한 요구 스펙을 만들 수 있다. 앞에서 1970년대 SW공학 등장 이후, 인간들 사이에서도 자연어의 모호성 때문에 모델링 언어를 만들어 요구 스펙과 SW 설계의 문서화에 사용했다는 사실을 지적했다. AI 코딩 에이전트도 마찬가지로 자연어 프롬프트보다는 더 상세한 Markup Language(Markdown, HTML 등), Serialized Language(JSON, YAML 등), Modeling/Domain Specific Language(UML, BPMN, BDD, User Story, Ontology 등), 프로그래밍 언어(Python, Typescript 등)를 더 안정적으로 처리할 수 있다. 프로세스 모델, 시맨틱 모델 및 사용사례를 AI 코딩 에이전트의 요구 스펙에 반영할 때는 그대로 이미지나 텍스트 형태로 입력할 수도 있고, 사용자 스토리(User Story)와 BDD(behavior-Driven Development)의 Gherkin 문장으로 변환해 입력할 수도 있다. BDD 문장은 생성된 코드의 인수 테스트(Acceptance Test) 기준을 제공한다. (Dan North, Introducing BDD, dannorth.net, 2006) 이러한 변환 자체도 AI 코딩 에이전트에게 위임할 수 있다. 예컨대, 프로세스 모델을 에이전트에 입력할 때 Mermaid.js 같은 다이어그램 DSL로 변환해 제공할 수 있다. 온톨로지는 JSON-LD나 Turtle(.ttl)로 직렬화(Serialize)해서 제공할 수 있다. 사용자 스토리와 BDD 문장이 생성되면 분석가(Business Analyst)가 오류가 없는지 검토해야 한다. 분석자 리뷰를 패스하면 에이전트가 사용자 스토리와 BDD 문장을 기반으로 코드를 작성한다. 앞의 TDD 기법에서 설명했듯이 소스 코딩 이전에 테스트 코드를 작성해야 하므로, 에이전트는 사용자 스토리와 BDD 문장에서 TDD 테스트 코드를 도출한다. BDD 문장 작성에 Cucumber 같은 BDD 프레임워크와 Playwright 같은 E2E 테스트 프레임워크를 사용하는 경우, 에이전트는 Step Definition 파일을 기반으로 테스트 코드를 생성한다. BDD 툴을 사용하지 않는 경우에는 에이전트가 BDD 문장을 직접 TDD 테스트 코드로 변환한다. 이와 같이 효과적인 CI 운영은 TDD 기반 테스트 자동화를 필요로 하고, TDD는 BDD에 의존하고, BDD는 프로세스 모델링, 시맨틱 모델링, 사용사례 분석 등 사전(Upfront) 요구 분석을 통해 정확하게 도출된다. (요구 분석 → BDD → TDD → CI) ▲객체 설계(Object Design: Erich Gamma et al., Design Patterns, 1994; Robert Martin, Design Principles and Design Patterns, 2000 참조): AI 코딩 에이전트는 코드를 Python, Typescript 등 객체 지향 프로그래밍 언어(Object-Oriented Programming Language)로 생성한다. 프로덕션 시스템이 갖추어야 할 중요한 품질 속성에는 가독성(Readability), 변경 용이성(Maintainability), 확장성(Extensibility) 및 테스트 용이성(Testability)이 있다. 이러한 속성을 갖추려면 코드가 객체 설계 원칙을 지키고 객체 설계 패턴을 적용해야 한다. AI 코딩 에이전트가 객체 설계 원칙과 패턴을 일관되게 적용하도록 하기 위해서는, 컨텍스트 파일에 원칙과 패턴을 명시하고, CI/CD 파이프라인에서 아키텍처 규칙 검증(Architectural Fitness Function)을 통해 정적 분석(Static Analysis)을 수행하며, 설계 품질 검토를 담당하는 Subagent를 운영하는 등의 Quality Gate가 필요하다. ▲서비스 지향 아키텍처(Service-Oriented Architecture, SOA: OASIS, Reference Model for Service Oriented Architecture, 2006; 박준성, The Complete Guide to SOA, MSA and Modulith, kosta-online.com): AI 코딩 에이전트를 사용하는 데 있어 중요한 제약 조건은 컨텍스트 윈도우(Context Window)의 크기다. 컨텍스트 윈도우에 필요한 최적의 정보만을 적시에 제공하는 것이 에이전트의 효과와 효율을 높이는 방법이다. SOA는 애플리케이션을 Loosely-Coupled 서비스 단위로 분할하고, 서비스 간에 공개된 표준 API를 통해 연결한다. 따라서 에이전트가 서비스 단위로 독립적으로 코드를 생성할 수 있도록 한다. 에이전트의 컨텍스트가 작은 서비스에 초점을 맞추기 때문에 환각을 줄일 수 있다. 서비스 간 독립성을 높이기 위해서는 애플리케이션 객체 설계 모델에서 하나의 응집된 Business Capability를 실현하고, 일관된 도메인 언어(Ubiquitous Language)를 공유하는 경계인 Bounded Context를 식별해 이를 하나의 서비스로 매핑하는 방법을 취할 수 있다. (Eric Evans, Domain-Driven Design, 2003 참조) SOA 애플리케이션을 구현할 때, 애플리케이션의 릴리스 사이클이 시간 단위 이하로 짧아야 할 때는 Microservice Architecture(MSA)로 구현해 서비스별로 독립적으로 배포할 수 있다. 이 경우 서비스 단위의 독립적 배포와 피드백 루프 최적화가 가능해져 오류를 신속히 수정할 수 있다. MSA는 빠른 릴리스에 적합한 SOA 구현 패턴이지만, 유지보수 및 운영의 복잡성 때문에 Modulith(Modular Monolith)나 SBA(Service-Based Architecture) 구현 패턴을 선호하는 경우도 있다. (Mark Richards and Neal Ford, Fundamentals of Software Architecture, 2020) 한 애플리케이션 안에서 서비스에 따라 독립적으로 배포할 수도 있고 집합적으로 배포할 수도 있다. 아래 그림 2는 에이전트 코딩을 통해 구축한 전자상거래 에이전트 시스템으로, 흑색 테두리 박스는 논리적 서비스, 적색 테두리 박스는 물리적 서비스(배포 단위)를 나타낸다. (박준성, AI 에이전트의 물리적 아키텍처 - Modulith, SBA 및 MSA의 Hybrid 아키텍처, kosta-online.com 참조) AI 에이전트 코딩에서 SOA를 실현하기 위해서는 우선 아키텍트가 SOA 아키텍처를 설계하고, OpenAPI나 Protocol Buffers를 이용해 각 서비스의 API를 정의한다. 에이전트의 프로젝트 구조 파일에서 각 서비스를 독립적인 리포지토리로 정의할 수도 있고, Monorepo를 정의할 수도 있다. Monorepo를 사용한 경우, 정적 분석을 통해 SOA의 서비스 캡슐화(Service Encapsulation) 원칙, 즉 API 이외의 방식으로 다른 서비스에 직접 접근할 수 없다는 원칙을 위반했는지 검증한다. 에이전트는 API Contract를 준수하는 코드를 생성한다. SOA에서는 API의 확장은 허용하지만 하위 호환성을 깨는 변경은 제한하는 것이 중요하다. 이 원칙이 위반됐는지 CI 파이프라인에서 검증하고, 위반한 경우 빌드를 취소한다. 결론 AI 코딩 에이전트는 시니어 분석가/아키텍트/엔지니어가 가이드하고 검증해야 하는 주니어 개발자와 같다.에이전트와 시니어 전문가가 Pair Programming을 하는 것과 같다. 시니어의 역할은 SW 공학의 원칙, 패턴과 베스트 프랙티스를 잘 적용, 현장 사용자가 신뢰할 수 있고 미래에 장기적으로 발전·확장해 나갈 수 있는 애플리케이션을 구축하도록 관여하고 책임을 지는 것이다.

2026.06.06 08:34박준성 컬럼니스트

[AI는 지금] 페루, 국가 AI 전략 2030 발표…공공 AI·거버넌스 제도화 속도

페루 정부가 인공지능(AI) 개발과 활용, 거버넌스를 국가 차원에서 관리하기 위한 중장기 전략을 내놨다. 공공기관과 국영기업을 중심으로 AI 도입 원칙을 제도화하고 AI 책임관 제도까지 신설하면서 중남미 공공 AI 시장의 제도화 흐름에 가세한 모습이다. 6일 세계법제정보센터에 따르면 페루 정부는 지난달 '국가 인공지능 전략 2026~2030'을 발표했다. 이번 전략은 AI를 안전하고 포용적이며 윤리적으로 활용하기 위한 국가 로드맵이다. 국가 발전과 국민 삶의 질 향상을 위해 AI 개발·활용 정책을 통합하고 관련 거버넌스를 강화하는 데 초점이 맞춰졌다. 해당 전략은 '장관령 제152-2026-PCM호'를 통해 승인됐다. 적용 대상은 공공행정기관과 국영기업이다. 학계와 민간 부문, 시민사회는 이를 참고 기준으로 활용할 수 있다. 페루 정부는 이번 전략을 통해 국가 AI 개발과 관리에 관한 정책과 조치를 통합·조정할 계획이다. 전략은 네 가지 축을 중심으로 추진된다. 첫 번째는 AI 인재 및 역량 개발이다. 공무원, 교사, 학생의 디지털 역량을 강화해 AI 관련 전문성과 기술 역량을 높이는 것이 목표다. 두 번째는 AI 기반 혁신 및 창업 촉진이다. 공공·사회 문제 해결을 위한 AI 연구 프로젝트와 기술 솔루션 개발을 장려한다. 세 번째는 AI 윤리 및 규제 체계 구축이다. 기본권 보호와 투명성 강화를 중심으로 책임 있는 AI 활용을 위한 지침과 기준을 마련한다. 네 번째는 시민 참여 및 AI 협력 거버넌스 강화다. 정부, 시민사회, 민간 부문, 국제기구 간 대화와 공동 창출 공간을 확대해 포용적 AI 거버넌스를 구축한다는 구상이다. 특히 이번 전략에는 AI 책임관 제도 신설도 포함됐다. AI 책임관은 AI 기술 운영을 조정하고 윤리 기준 준수 여부를 감독하며 관련 프로젝트의 이행을 관리하는 역할을 맡는다. 중앙정부와 지방자치단체, 개별 기관 차원에서 AI 거버넌스의 핵심 기능을 담당하게 된다. 이번 전략은 페루 AI 정책이 민간 자율 활용 단계를 넘어 공공 주도 제도화 단계로 이동하고 있음을 보여준 것으로 평가된다. 또 공공기관과 국영기업을 적용 대상으로 삼은 만큼 향후 행정 자동화, 교육, 보건, 공공 데이터 분석, 민원 서비스, 지역 행정 분야에서 AI 도입 논의가 늘어날 가능성도 있다. AI 업계에는 기회와 부담이 동시에 커질 전망이다. 공공 AI 프로젝트가 확대되면 AI 솔루션 기업, 클라우드 사업자, 데이터 플랫폼 기업, 보안 기업, 컨설팅 업체에 신규 조달·시범사업 기회가 생길 수 있다. 반면 AI 책임관 제도와 윤리·규제 체계가 도입되면서 기업은 기술 성능뿐 아니라 투명성, 설명 가능성, 개인정보 보호, 편향 관리, 감사 체계 등을 함께 입증해야 할 가능성이 커졌다. 한국 기업에도 이번 전략은 중남미 공공 AI 시장 흐름을 살펴볼 참고 사례가 될 수 있다. 우리나라는 그간 전자정부, 공공 디지털 전환, 행정 시스템 구축 경험을 축적해 왔다. 페루가 AI를 국가 행정 효율화와 국민 삶의 질 개선 수단으로 제도화하면서 기존 디지털정부 협력 의제가 AI와 데이터 거버넌스 영역으로 확장될 여지가 생겼다. 예상되는 협력 분야는 AI 민원 응대, 공공문서 자동 분류, 행정 데이터 통합 플랫폼, 교육 AI, 보건의료 AI, 공공기관 대상 AI 교육, 데이터 거버넌스, 클라우드 기반 행정 시스템 등이다. 공무원·교사·학생의 AI 역량 강화를 핵심 축으로 제시한 만큼 에듀테크 기업과 AI 교육 콘텐츠 기업에도 제한적 사업 기회가 생길 수 있다. 클라우드·데이터 인프라 업계에는 간접적으로 협력할 여지가 있다. 공공기관과 국영기업이 AI를 도입하려면 데이터 저장·처리, 보안, 운영 관리 체계가 필요하기 때문이다. 다만 페루가 한국 데이터센터 업계의 즉각적인 대형 투자처로 부상했다고 보기는 어렵다. 업계 관심은 데이터센터 직접 투자보다 공공 클라우드, 데이터 플랫폼, 디지털정부 시스템 고도화 영역에서 형성될 가능성이 크다. 현지 시장 진입을 위해서는 단순 솔루션 판매보다 협력형 접근이 필요할 것으로 보인다. 페루는 정부, 학계, 민간, 시민사회, 국제기구 간 협력 거버넌스를 강조하고 있다. 이에 해외 기업이 페루 시장에 진입하려면 현지 대학, 스타트업, 공공기관과의 공동 프로젝트, 인재 양성, 기술 이전, 공공 문제 해결형 실증사업을 함께 제안하는 방식이 유리할 수 있다. 중남미 AI 정책 경쟁 측면에서도 의미가 있다. 페루가 2030년까지의 국가 AI 전략을 공식화하면서 역내 AI 제도화 흐름에 합류했기 때문이다. 브라질, 칠레, 콜롬비아 등 주요 중남미 국가들도 AI 규제와 전략을 정비하고 있어 향후 역내 공공 AI 시장과 거버넌스 기준이 구체화될 가능성이 있다. 한국 기업 입장에서는 페루가 중남미 공공 AI 시장의 관찰 지점이 될 수 있다. 시장 규모는 브라질이나 멕시코보다 작지만, 공공 AI 전략이 제도화된 국가에서 레퍼런스를 확보할 경우 다른 스페인어권 국가로 확장할 여지는 있다. 그러나 실제 사업 기회는 향후 예산 배정, 부처별 실행 계획, 조달 기준, AI 책임관 권한, 데이터 개방 수준에 따라 달라질 전망이다. 페루 정부는 이번 전략을 통해 AI를 국가 행정 혁신과 국민 삶의 질 개선을 위한 핵심 수단으로 삼겠다는 방침이다. 공공기관과 국영기업을 중심으로 AI 활용 원칙을 정비하고, 민간·학계·시민사회와의 협력을 통해 책임 있는 AI 생태계를 구축하겠다는 구상이다. 페루 정부는 "국가 인공지능 전략 2026~2030은 사람을 중심에 두고 AI를 국가 발전에 활용하기 위한 로드맵"이라며 "책임 있는 기술 발전을 바탕으로 현대적이고 경쟁력 있는 AI 거버넌스를 구축하겠다"고 밝혔다.

2026.06.06 08:00장유미 기자

방귀 잡는 스마트 기기 등장…장 건강 상태까지 분석한다

방귀를 자동으로 감지해 장 건강을 분석하는 스마트 기기가 개발돼 눈길을 끌고 있다. 미국 메릴랜드대학교 브랜틀리 홀 교수 연구팀이 방귀 감지 스마트 기기를 개발하는 데 성공했다고 IT매체 기즈모도가 최근 보도했다. 홀 교수는 "우리는 아직 정상적인 방귀 패턴이 무엇인지에 대한 충분한 정보를 갖고 있지 않다"며 이번 연구는 아직 예비단계라고 설명했다. 방귀 연구는 이번이 처음은 아니다. 소화기내과 전문의 마이클 D. 레빗 박사는 2023년 은퇴하기 전까지 약 70년 동안 방귀 연구에 매진하며 200편이 넘는 논문을 발표했다. 그는 방귀 가스의 약 1%만이 악취를 유발하며, 냄새의 주범은 유황 성분이라는 사실을 밝혀냈다. 그러나 기존 연구는 참가자들의 자기 보고에 의존하거나 항문에 튜브를 삽입해 가스를 수집하는 방식이 주를 이뤘다. 자기 보고 방식은 정확성이 떨어질 수밖에 없으며, 직접 가스를 채집하는 방법은 참가자들의 불편이 크다는 한계가 있었다. 연구진이 새롭게 개발한 장치는 이런 문제를 해결하기 위해 고안됐다. 장치에는 수소 감지 센서가 탑재됐으며, 속옷 중앙에 간단한 클립 형태로 부착해 사용할 수 있다. 연구팀은 지난 2월 시작된 프로젝트를 위해 약 800개의 기기를 제작했다. 기즈모도의 에드 카라 기자도 해당 장치를 3일 동안 직접 착용해 본 결과 "거의 불편함을 느끼지 못했다"고 전했다. 참가자들은 매일 기기를 충전한 뒤 스마트폰 앱과 연결해 데이터 수집을 시작한다. 장치는 방귀를 자동으로 감지하고 기록하며, 참가자들은 자신이 먹은 음식 사진을 앱에 등록한다. 이를 통해 특정 음식을 섭취한 후 방귀가 발생하기까지 걸리는 시간과 장내 미생물 활동 변화를 분석할 수 있다. 홀 교수는 "우리가 실제로 측정하는 것은 장내 미생물의 활동"이라고 설명했다. 방귀 냄새의 주요 원인은 유황 성분이지만 연구진은 수소에 주목했다. 수소는 장내 특정 박테리아가 음식물을 발효하는 과정에서 생성되며, 대부분 방귀 형태로 배출된다. 따라서 수소 농도를 측정하면 방귀 발생 여부는 물론 장내 미생물의 대사 활동에 대한 정보도 얻을 수 있다는 것이다. 참가자들 평균 하루 32회 방귀…개인별 차이도 커 최근 발표된 예비 연구에서는 건강한 성인 19명의 방귀 횟수를 측정했다. 그 결과 참가자들은 평균적으로 하루 32회 방귀를 뀌는 것으로 나타났다. 이는 과거 연구에서 보고된 수치의 약 두 배에 해당한다. 개인별 차이도 컸다. 하루 동안 가장 적게 방귀를 뀐 참가자는 4회였으며, 가장 많은 참가자는 59회에 달했다. 연구진은 또 지난 5월 일부 참가자를 대상으로 유제품 섭취와 장내 미생물 활동의 상관관계를 분석한 예비 결과도 공개했다. 총 37명 가운데 24명은 유제품 섭취 후 장내 미생물 활동이 증가해 유당불내증이 있는 것으로 분류됐다. 흥미로운 점은 참가자들의 체감과 실제 측정 결과 사이에 차이가 있었다는 것이다. 유제품 섭취 후 방귀가 늘었다고 정확히 인지한 사람은 12명에 불과했지만, 실제 데이터상 방귀 횟수가 증가한 사람은 22명으로 나타났다. 홀 교수는 이러한 결과가 많은 사람들이 자신의 방귀 빈도를 정확히 인식하지 못한다는 사실을 보여준다고 설명했다. 특히 스스로 방귀를 지나치게 많이 뀐다고 생각하는 사람일수록 실제 수치와 차이가 큰 경우가 있었다고 덧붙였다. 연구진은 이러한 객관적인 데이터가 의료 현장에도 도움이 될 것으로 기대하고 있다. 잦은 방귀를 호소하는 환자의 경우 단순히 가스를 줄이는 치료뿐 아니라 심리적 요인이나 인식 차이까지 함께 고려해야 할 수 있기 때문이다. 홀 교수는 "객관적인 데이터를 제공함으로써 의료 서비스 발전에 기여할 수 있을 것"이라고 밝혔다. 연구진은 향후 더 많은 데이터를 확보해 장내 미생물과 건강의 관계를 분석할 계획이다. 또한 방귀 데이터를 활용해 대장암 위험도 평가나 식이섬유 섭취 효과 분석 등 다양한 연구로 확대할 수 있을 것으로 기대하고 있다.

2026.06.06 07:42이정현 미디어연구소

AI가 모기 찾아 레이저로 격추…'최강 모기 퇴치기' 등장

한 발명가가 인공지능(AI) 기술과 레이저를 결합해 모기를 자동으로 추적•제거하는 시제품을 개발해 화제를 모으고 있다. IT매체 씨넷은 AI 기반 모기 퇴치 시스템을 개발한 발명가 스티븐 쳉의 프로젝트를 최근 보도했다. 스티븐 쳉은 자신의 엑스(X)를 통해 개발 과정을 공개하며 "4개월 동안 컴퓨터 비전과 딥러닝 기술로 제어되는 궁극의 모기 퇴치기를 만들었다"고 밝혔다. 해당 시스템은 DSLR 카메라와 고배율 줌 렌즈를 활용해 모기를 탐지한 뒤 AI가 이를 식별하고 레이저로 정확하게 조준하는 방식으로 작동한다. 이를 위해 그는 캐논 DSLR 카메라와 줌 렌즈 조합을 사용했으며, 모기를 인식할 수 있도록 맞춤형 AI 모델을 직접 훈련시켰다. 연구 과정에서 모기 데이터를 수집하기 위해 수없이 모기에 물렸다고도 전했다. 레이저는 모기만 선택적으로 제거하도록 설계됐다. 시스템은 사람이나 가정용품, 가연성 물질을 자동으로 식별하며, 조준 범위 안에 사람이 들어오거나 화재 위험이 있는 물체가 감지되면 레이저가 즉시 차단된다. 이를 위해 광각 렌즈를 추가로 탑재해 주변 환경을 실시간으로 분석하도록 했다. 이후 쳉은 시스템에 바퀴를 장착해 이동성을 높였으며, 야외 환경에서도 사용할 수 있도록 성능을 개선했다. 또 기관총을 연상시키는 형태의 외관에 적외선 감지 기능까지 추가해 어두운 환경에서도 곤충을 식별할 수 있도록 만들었다. 레이저를 이용한 모기 퇴치 기술이 처음 등장한 것은 아니다. 지난해에는 '포톤 매트릭스(Photon Matrix)'라는 이름의 레이저 기반 모기 방어 장치가 크라우드펀딩 플랫폼 인디고고에 등장해 큰 관심을 모았다. 포톤 매트릭스는 라이다 센서를 활용해 모기의 거리와 방향, 크기를 약 3밀리초(ms) 만에 측정할 수 있다. 이후 레이저 반사 신호를 분석해 정확한 위치를 계산한 뒤 검류계 기반 조준 시스템을 통해 레이저를 발사해 모기를 제거한다. 이 제품은 올해 여름 출시를 목표로 개발 중이며, 기본 모델 가격은 약 500달러(약 76만 원)로 책정된 것으로 알려졌다. AI와 컴퓨터 비전 기술이 발전하면서 향후 해충 방제 분야에서도 유사한 기술이 빠르게 확산될 수 있을 지 관심이 모아지고 있다.

2026.06.06 07:00이정현 미디어연구소

셀레브라이트, 2026년 6월 10일 예정된 투자자 행사 발표

버지니아주 타이슨스 코너 및 이스라엘 페타티크바, 2026년 6월 5일 /PRNewswire/ -- 6월 5일, 공공 및 민간 부문을 위한 AI 기반 디지털 수사 및 인텔리전스 솔루션 분야의 글로벌 선도기업 셀레브라이트(Cellebrite DI Ltd., NASDAQ: CLBT)가 2026년 6월 10일 두 개의 예정된 투자자 행사에 참가할 계획이라고 발표했다. 날짜: 2026년 6월 10일 행사: 셀레브라이트 AI 테크놀로지 토크(Cellebrite AI Technology Talk) 개요: 취약점 연구부터 내부 활용까지, AI에 대한 셀레브라이트(Cellebrite)의 심층 분석과 수사를 위한 회사의 새로운 에이전트형 AI 플랫폼 제네시스(Genesis) 소개 발표 시간: 미국 동부 표준시 오전 9시 형식: 웹캐스트 행사 URL: https://investors.cellebrite.com/events/event-details/cellebrite-technology-talk 웹캐스트 URL: https://jp-morgan-tech-talk-with-cellebrite-management-oe-live-jun-2026.open-exchange.net/ 진행: J.P. 모건 전무이사 브라이언 에섹스(Brian Essex, CFA) 셀레브라이트 경영진: 제품 및 기술 사장 시벤 람지(Shiven Ramji), 최고 기술 책임자 크리스토퍼 웨이드(Christopher Wade), AI 이노베이션 책임자 에비야타르 라모트(Evyatar Ramot) 날짜: 2026년 6월 10일 콘퍼런스: 미즈호 테크놀로지 콘퍼런스 2026(Mizuho Technology Conference 2026) 발표 시간: 미국 동부 표준시 오전 11시 15분 형식: 파이어사이드 챗 행사 URL: https://investors.cellebrite.com/events/event-details/mizuho-technology-conference-2026 웹캐스트 URL: https://kvgo.com/mizuho/cellebrite-di-ltd-june-2026 셀레브라이트 경영진: 최고재무책임자 데이비드 바터(David Barter), 투자자 관계 및 재무 부사장 앤드류 크레이머(Andrew Kramer) 셀레브라이트 소개셀레브라이트(Nasdaq: CLBT)는 글로벌 디지털 수사 및 정보 솔루션 분야를 선도하는 기업으로 지역사회, 국가 및 기업을 보호하는 것을 사명으로 삼고 있다. 전 세계 7,000여 법 집행 기관, 국방 및 정보 기관, 기업들이 셀레브라이트의 AI 기반 소프트웨어 포트폴리오를 신뢰하며, 이를 통해 법의학적으로 신뢰할 수 있는 디지털 데이터에 더 쉽게 접근하고 이를 실질적으로 활용할 수 있게 됐다. 고객들은 셀레브라이트의 기술 덕분에 매년 약 300만 건의 법적 수사의 속도를 높이고 국가 안보를 강화하며, 운영 효율성과 효과성을 제고하고, 첨단 모바일 조사 및 애플리케이션 보안을 실현하고 있다. 클라우드, 온프레미스 및 하이브리드 배포 방식으로 제공되는 셀레브라이트의 기술은 전 세계 고객이 임무를 수행하고, 공공 안전을 강화하며, 데이터 프라이버시를 보호할 수 있도록 돕고 있다. 자세한 사항은 www.cellebrite.com 및 https://investors.cellebrite.com/investors, 소셜 미디어(@Cellebrite)에서 확인할 수 있다. 투자자 관계앤드류 크레이머(Andrew Kramer)투자자 관계 및 재무 부사장investors@cellebrite.com+1 973.206.7760 미디어빅터 쿠퍼(Victor Cooper)기업 커뮤니케이션 및 콘텐츠 운영 수석 디렉터Victor.cooper@cellebrite.com+1 404.804.5910

2026.06.05 23:10글로벌뉴스

젠슨 황 방한에 들뜬 AI 업계…"엔비디아 생태계 종속 경계해야"

젠슨 황 엔비디아 최고경영자(CEO) 방한이 국내 인공지능(AI) 업계에 기대와 우려를 동시에 키우고 있다. 그래픽처리장치(GPU) 공급 확대 논의 등 AI 협력이 추가로 이뤄질 수 있다는 시각이 나오지만, 한국이 엔비디아 생태계에 더 깊이 묶일 수 있다는 지적이 공존하고 있다. 5일 IT 업계에 따르면 젠슨 황 CEO는 배경훈 부총리 겸 과학기술정보통신부 장관을 만나 GPU 공급을 비롯한 AI 협력 방안을 논의할 것으로 전해졌다. 업계에선 이번 논의가 정부의 국가 AI 컴퓨팅 인프라 구축 사업과 맞물려 차세대 GPU '베라루빈' 확보 시기를 앞당길 수 있다는 기대감을 드러냈다. 그동안 업계에서는 연내 베라루빈을 국내에 들여오기 쉽지 않을 것이란 관측이 이어졌다. 일각에선 젠슨 황 CEO와 배경훈 부총리 면담을 단순히 AI 협상으로만 봐서는 안 된다는 지적이 나온다. 특히 GPU 공급 확대는 한국 AI 인프라 구축에 필요한 과제지만, 엔비디아와 협력 범위가 넓어질수록 특정 기업 의존도가 커질 수 있다는 우려가 이어지고 있다. 실제 GPU 공급 확대가 이뤄져도 엔비디아가 전략적 반대급부를 요구할 가능성이 있다는 관측이 제기됐다. 한 국내 AI 업계 관계자는 "젠슨 황 CEO와 배 부총리 면담을 계기로 GPU 공급 문제는 어느 정도 해결될 가능성 있지만, 엔비디아가 이를 그냥 주는 것은 아닐 것”이라고 내다봤다. 또 다른 업계 관계자는 엔비디아가 GPU 공급을 앞세워 국내 기업과 월드 모델 '코스모스'·디지털 트윈 '옴니버스' 협력까지 넓힐 경우 한국이 엔비디아 생태계에 더 깊이 묶일 수 있다는 우려를 제기했다. 그는 "엔비디아의 월드 모델과 디지털 트윈 시스템에는 제조 데이터가 충분하지 않다"며 "한국 반도체, 자동차, 조선 기업이 엔비디아에게 중요한 자산이 되는 이유"라고 말했다. 그동안 거대언어모델(LLM)은 인터넷 데이터 기반으로 개발됐다. 반면 월드 모델, 디지털 트윈, 피지컬 AI 모델 등은 현장에서 축적된 제조 데이터가 필수다. 이에 엔비디아가 '제조 강국'으로 불리는 한국 내 기업과 협력을 넓히려는 배경에도 이같은 데이터 수요가 있다는 분석이 꾸준히 나왔다. 문제는 GPU 공급과 모델 협력이 동시에 추진될 경우다. 국내 기업이 엔비디아 GPU를 도입하는 데 그치지 않고, 엔비디아 월드 모델과 디지털 트윈 생태계까지 활용하게 되면 AI 인프라뿐 아니라 모델과 플랫폼 운영에서도 엔비디아 의존도가 장기적으로 높아질 수 있다. 업계 관계자는 "제조 데이터가 직접 외부로 이전되지 않더라도 쟁점은 남는다"며 "기업이 엔비디아 모델을 활용해 학습이나 포스트트레이닝을 진행할 경우 그 결과물인 가중치 소유권과 활용권을 어떻게 정리할지도 이슈일 것"이라고 예측했다. 이어 "물론 해당 모델이 오픈소스 AI 모델 형태라 하더라도 나중에 어떻게 될지 모르는 실정"이라고 덧붙였다. "HBM 협력, 단순 납품 역할 넘어서야…NPU 투자 늘려야" AI 업계에선 국내 기업이 엔비디아와 추진하는 고대역폭메모리(HBM) 협력도 단순 납품 구조에 머물러서는 안 된다고 지적했다. 삼성전자와 SK하이닉스가 엔비디아에 HBM을 공급하기만 하면 한국은 AI 반도체 생태계에서 부품 공급자 지위에 그친다는 우려 목소리다. 한 관련 업계 관계자는 "국내 기업과 엔비디아 협력은 앞으로 HBF까지 이어질 수 있다"며 "중요한 것은 우리가 단순 공급자로 격하되지 않는 것"이라고 말했다. 이어 "차세대 시스템 설계 단계부터 삼성전자·SK하이닉스가 엔비디아와 함께 들어가는 구조가 돼야 할 것"이라고 덧붙였다. 정부의 GPU 중심 전략이 국내 신경망처리장치(NPU) 산업을 위축시킬 수 있다는 우려도 나오고 있다. 정부와 시장의 관심이 GPU 확보에만 집중되면 퓨리오사AI와 리벨리온 등 국내 NPU 기업이 성장할 수 있는 수요 기반이 약해질 수 있다는 것이다. 최근 에이전틱 AI 시대로 접어들면서 NPU 중요성이 커지고 있다. 앞으로는 거대 모델을 새로 학습시키는 일뿐 아니라 이미 학습된 모델을 기업 업무에 맞게 빠르고 효율적으로 실행하는 추론 단계가 더 중요해질 수 있다는 예측도 나오고 있다. 특히 AI 에이전트는 개인 PC나 기업 클라우드에 있는 데이터를 참고해 업무를 처리한다. 이 과정에서 대규모 학습용 GPU뿐 아니라, 낮은 전력으로 추론을 처리할 수 있는 NPU의 역할이 커질 수 있다는 전문가 의견도 이어지고 있다. 업계 관계자는 "지금 정부는 NPU를 억지로라도 육성해야 한다"며 "당장 투자자본수익률(ROI)이 완벽하지 않더라도 공공 수요를 통해 써줘야 한다”고 말했다. 이어 "정부가 이번 젠슨 황 CEO와의 만남에서 무엇을 얻고, 어떤 조건을 확보할 수 있는지 관건일 것"이라고 덧붙였다.

2026.06.05 19:02김미정 기자

[현장] 고혈압 약에 홍삼 먹어도 될까…포티투마루, 'AI 안전 지킴이' 개발

포티투마루가 식품의약품안전처 식품·의약품·건강기능식품·의료기기·화장품 등 인체적용 제품 안전정보에 대한 질의응답을 제공하는 인공지능(AI) 민생 서비스를 개발한다. '고혈압 약을 복용 중인데 홍삼이나 오메가3를 같이 먹어도 될까' 등 누구나 한 번쯤 고민해 봤지만 즉각 확인하기 어려운 질문에 손쉽게 답을 얻게 될 것으로 기대된다. 김동환 포티투마루 대표는 5일 서울 마포구에서 과학기술정보통신부가 개최한 'AI 민생 10대 프로젝트 합동보고회'에서 "인체적용제품 AI 안전 지킴이로 국민이 실생활과 밀접한 제품의 안전 정보를 확인하기 위해 평균 3~5개 사이트를 일일이 찾아봐야 했던 불편함을 해소하겠다"고 밝혔다. 이어 "전문 지식이 없더라도 주변 사람에게 물어보듯 질문하면 전문가가 상담해 주는 것과 같은 결과를 얻을 수 있도록 하겠다"고 부연했다. 포티투마루와 도슨티·솔리데오·투이컨설팅이 함께 추진하는 인체적용제품 AI 안전 지킴이 사업은 식품의약품안전처 검증 데이터를 포함해 식품, 의약품, 의료기기, 화장품 등 8대 분야의 전주기 안전 정보를 통합하는 것이 핵심이다. 포티투마루 컨소시엄은 대표 서비스인 '풀스토리 AI(8개 분야 전주기 정보 통합·30개 분야 리포트 자동 생성 등)'를 중심으로 팩트 AI(정보 진위 O/X 판독), 세이프 AI(위해 이력·안전 표시), 라이프센스 AI(제품 간 상충 분석), 인포픽 AI(안전정보 카드뉴스 자동 생성)가 유기적으로 연결되는 AI 서비스 5종을 선보인다. 포티투마루는 인체적용제품 AI 안전 지킴이 서비스에 자체 개발한 고정밀 검색증강생성 기술 'RAG42'를 적용한다. 키워드와 의미를 함께 분석하는 하이브리드 검색과 식의약 도메인에 특화된 파인튜닝 언어모델을 기반으로 AI 슈퍼바이저가 RAG42를 이용해 사실성 검증을 결합하는 것이 특징이다. 생성형 AI 한계인 환각 현상을 원천 차단하고 근거가 충분하지 않으면 답변을 생성하지 않는 구조로 식약처 검증 데이터 기반 답변을 실시간 제공한다. AI 서비스 5종은 추후 웹과 모바일 앱으로 이용할 수 있다. 포티투마루 컨소시엄은 1차년도에 풀스토리와 팩트 AI를 시범 운영하고 2차년도에 5종 전체를 정식 가동한다. 이를 위해 컨소시엄은 사업 1차년도인 올해 50억원, 2차년도인 내년 50억원 총 100억원 규모 지원을 받을 예정이다. 김동환 대표는 과제 기간이 끝난 후에도 인체적용제품 AI 안전 지킴이 서비스에 대해 지속 가능한 운영 체계를 구축할 계획이라고 강조했다. 식약처의 반복적인 민원을 30% 이상 감축하는 행정 효율화를 달성하겠다는 목표다. 또 데이터 응용 프로그램 인터페이스(API)를 개방해 국내 기업들이 글로벌 시장으로 진출할 수 있는 데이터 생태계 초석을 마련할 방침이다. 김 대표는 "이번 사업은 답변 정확성과 신뢰성이 국민의 생명 및 안위와 직결되는 AI 서비스"라며 "근거에 대한 충분한 기술적 검증을 통해 환각 현상을 원천 차단하고 식약처 공식 검증 데이터만에 기반한 답변을 제공해 전 국민이 안심하고 의지할 AI 민생 서비스를 제공하겠다"고 강조했다.

2026.06.05 17:58이나연 기자

[인사]과학기술정보통신부

◇과장급 전보 ▲성과평가정책과장 심혜영 ▲연구평가혁신과장 조시훈 ▲과학기술정보분석과장 정지수

2026.06.05 17:55박희범 기자

"한강서 수영 후 치맥?"...클룩, 한강 이색 관광 상품 판다

클룩이 해외 여행객들에게 한강을 활용한 이색 체험형 관광 경험을 연결한다. 클룩은 6월 5일부터 7일까지 열리는 '제3회 쉬엄쉬엄 한강 3종 축제' 글로벌 판매 채널로 참여한다고 5일 밝혔다. 쉬엄쉬엄 한강 3종 축제는 수영·자전거·달리기로 구성된 '3종 경기'와 다양한 시민 참여형 프로그램으로 운영되는 서울시 스포츠 축제다. 순위 경쟁보다 누구나 자신의 체력에 맞춰 즐길 수 있도록 기획돼 외국인 관광객들도 부담 없이 참여할 수 있으며, 한강을 직접 수영해 건너는 색다른 경험을 제공한다. 또 치맥과 한강 라면 등 K-콘텐츠를 활용한 프로그램도 마련돼 서울의 여가 문화를 보다 생생하게 체험할 수 있다. 실제 클룩 예약 데이터를 분석한 결과 미국 국적 예약 비중이 약 48%로 가장 높게 나타났으며 유럽(약 22%), 홍콩(약 20%) 순으로 집계됐다. 이를 통해 서울의 대표 관광 자원인 한강을 활용한 스포츠·웰니스 콘텐츠에 대한 해외 여행객들의 관심을 확인할 수 있었다. 최근 글로벌 여행객들 사이에서는 현지인의 일상과 문화를 직접 경험하는 체험형 여행이 주목받고 있다. 또 달리기와 여행을 결합한 '런트립'을 비롯해 스포츠와 휴식을 함께 즐기는 웰니스 여행이 확산되면서, 이번 축제는 서울 시민들의 대표 여가 공간인 한강에서 스포츠와 문화를 함께 경험할 수 있는 이색 체험형 콘텐츠로 주목받은 것으로 풀이된다. 이준호 클룩 한국 지사장은 “최근 글로벌 여행객들은 관광 명소 방문을 넘어 현지의 문화와 라이프스타일을 직접 경험할 수 있는 콘텐츠를 찾고 있다”며 “앞으로도 한국만의 매력을 담은 다양한 여행 콘텐츠를 방한 여행객들에게 적극적으로 소개하고 연결해 나갈 것”이라고 밝혔다.

2026.06.05 17:26백봉삼 기자

중기부-KB금융, 100억 원 규모 상생협력기금 출연

5일 중소벤처기업부(중기부)에 따르면 KB금융지주는 중소기업과 소상공인의 자생력 강화 및 포용금융 실천을 위해 대·중소기업 상생협력기금에 100억 원을 출연한다고 밝혔다. KB금융은 상생협력기금을 활용해 중소기업과 소상공인의 지속가능한 성장을 지원한다. 아울러 ▲인공지능 전환(AX) ▲녹색 전환(GX) ▲안전 전환(SX) 등 지원사업과 더불어 상생협력모펀드 결성도 추진한다. AX 사업은 중소기업과 소상공인의 디지털 경쟁력 강화가 목표다. 지역 제조기업에는 인공지능(AI) 기반 디지털 솔루션을 지원하고, 소상공인에는 스마트 오더와 고객 분석 마케팅 시스템을 제공해 지역 산업과 상권 활성화를 뒷받침한다. GX 사업은 공급망 중소기업을 대상으로 맞춤형 기후 금융 교육을 제공한다. 설비, 경영 전반이 한국형 녹색분류체계(K-택소노미) 기준에 부합할 수 있도록 컨설팅을 지원해 녹색 금융 접근성을 높인다는 복안이다. SX 사업은 안전기술을 보유한 중소기업과 안전 사각지대에 놓인 영세 사업장을 지원하는 것이 목표다. 안전기술 보유기업에는 판로 확대를 위한 컨설팅을, 영세사업장에는 AI 폐쇄회로(CC)TV, 센서 기반 안전감지 시스템 및 산업안전 컨설팅을 무상지원한다. 상생협력모펀드는 지역 기반 소셜벤처 연계기업에 임팩트 투자를 통해 지역경제 활성화와 사회적 가치 창출을 도모한다. KB금융은 상생협력모펀드 1호에 30억 원을 출자하며, 자펀드는 유엔 지속가능발전목표(SDGs)에 부합하는 기업을 발굴해 투자할 계획이다. 중기부와 KB금융은 이번 사업을 통해 중소기업의 디지털·친환경·안전 분야 경쟁력을 강화하고, 환경·사회·지배구조(ESG) 경영과 지역사회 가치 창출 등 사회적 책임 문화를 확산한다는 방침이다. 특히 이번 출연은 기존 출연기업 협력사를 중심으로 지원하던 체계에서 벗어나 협력 관계가 없는 중소기업과 소상공인까지 지원할 수 있도록 상생협력기급의 공동협력사업에 대한 첫 출연 사례다. 한성숙 중기부 장관은 "최근 산업 현장의 급격한 변화 속에서 대기업과 중소기업, 금융권 간의 상생과 협력이 그 어느 때보다 중요한 시점"이라며 "KB금융의 이번 출연이 금융권 상생협력 문화 확산의 훌륭한 마중물이 되기를 기대한다. 정부도 이같은 상생협력 우수 사례가 산업계 전반에 적극적으로 확산될 수 있도록 정책적 지원과 홍보를 아끼지 않겠다"고 밝혔다.

2026.06.05 17:06김기찬 기자

美 정부, AI 기업 지분 확보하나…"비공개 논의 중"

미국 도널드 트럼프 행정부가 오픈AI를 비롯한 주요 인공지능(AI) 기업 지분을 정부 차원에서 확보하는 방안을 검토 중인 것으로 전해졌다. 4일(현지시간) 미국 온라인 정치매체 노터스 단독 보도에 따르면 트럼프 행정부 관계자들이 일부 AI 기업과 정부 지분 참여 방안을 비공개로 논의한 것으로 알려졌다. 현재 논의는 AI 기업들이 자발적으로 일정 지분을 정부에 제공하는 방안에 초점이 맞춰졌다. 정부가 확보한 지분에서 발생하는 수익은 미국 가구 대상으로 한 배당금 지급 등 공공 이익 사업에 활용하는 방안이 검토되고 있는 것으로 알려졌다. 이번 구상은 2025년 초 샘 알트먼 오픈AI 최고경영자(CEO)가 트럼프 대통령과의 대화 과정에서 처음 제안한 것으로 전해졌다. 알트먼 CEO는 최근 수주 동안에도 AI 발전에 따른 경제적 이익을 보다 폭넓게 공유하는 방안으로 해당 아이디어를 행정부 고위 관계자들과 논의한 것으로 알려졌다. 노터스는 AI 산업이 창출하는 부를 일반 시민과 공유할 경우 기술 발전에 따른 경제적 불안감을 완화하는 데 도움이 될 수 있다고 평가했다. 방대한 인간 지식으로 구축된 AI 기술 성과가 일부 기업과 투자자에만 집중되는 현상을 완화할 수 있는 대안이 될 수 있다고 분석했다. 정부가 직접 규제하는 기업 지분을 동시에 보유하게 될 경우 이해상충 문제를 비롯한 다양한 법적·제도적 쟁점이 발생할 수 있다는 지적도 나온다. 법적 근거가 충분하지 않다는 이유로 실제 제도화까지 이어지지 못할 가능성도 제기된다. 반면 해당 보도 사실 여부는 확인되지 않았다. 로이터통신도 "이번 논의 건에 대한 객관적 정황을 확보하지 못했다"고 보도했다. 앤트로픽 역시 정부 지분 참여 문제와 관련해 "트럼프 행정부와 별도 협의를 진행하고 있지 않다"고 로이터에 밝혔다.

2026.06.05 16:56김미정 기자

파라마운트+, 캐나다서 내년 UFC 독점 생중계

파라마운트스카이댄스가 UFC와 손잡고 내년부터 6년간 캐나다에서 UFC 주요 경기를 자사 온라인 동영상 플랫폼(OTT) 파라마운트플러스를 통해 독점 생중계한다. 4일(현지시간) 로이터 등에 따르면, 파라마운트스카이댄스와 UFC는 이날 UFC 캐나다 내 6년 독점 중계권 계약을 체결했다. 계약에 따라 파라마운트는 내년부터 UFC의 메인 카드 경기(한 대회에서 가장 주목도 높은 주요 경기)를 파라마운트플러스에 선보인다. 지난해 8월 파라마운트가 UFC 미국 내 독점 중계권을 확보한 77억 달러(약 11조 8564억원) 규모 계약이 토대가 됐다. UFC는 미주 시장의 흥행 보증 수표다. 파라마운트는 미국과 남미 파라마운트플러스에 UFC를 선보인 이후 1000만 이용자가 1억 시간 이상 UFC를 시청했다고 밝혔다. 로이터는 파라마운트가 스포츠 생중계로 구독자를 잡기 위해 계약을 체결했다고 분석했다. 현재 파라마운트가 인수합병을 추진하는 워너브라더스디스커버리(WBD)는 미국 메이저리그 야구(MLB)와 스포츠카 레이싱 대회(NASCAR) 중계권을 보유하고 있다.

2026.06.05 16:54홍지후 기자

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