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"방한 일본인 6명 중 1명은 롯데마트 간다"

롯데마트는 한국을 찾는 일본 관광객 6명 중 1명이 자사 점포를 방문한다고 15일 밝혔다. 한국관광공사가 집계한 일본인 입국자수와 롯데마트 내점 객수 데이터를 비교한 결과, 지난해 11월 방한 일본인 중 17% 이상이 롯데마트를 방문했다. 전월 14%대와 비교해 눈에 띄게 상승한 수치로, 일본인 관광객 5.8명 중 1명꼴로 롯데마트를 방문한 셈이다. 해외 현지에서부터 이어진 브랜드 경험이 실질적인 객수 증가로 연결된 결과라고 롯데마트는 분석했다. 지난해 롯데마트의 외국인 객수는 전년 대비 23% 신장했고 같은 기간 외국인 매출도 30% 늘었다. 2023년을 기점으로 외국인 고객 수와 매출이 3년 연속 동반 성장했다. 특히 제타플렉스 서울역점은 외국인 매출이 전체의 약 40%에 달할 만큼 외국인 비중이 높다. 해당 점포는 무료 짐 보관 서비스와 캐리어 포장대, 외화 환전기, 무인 환급기 등 외국인 맞춤 편의 인프라를 갖췄다. 롯데마트는 외국인 특화 매장을 중심으로 상품 구성과 서비스를 강화하고 해외 현지에서부터 실제 매장 이용 경험에 이르기까지 전 과정을 아우르는 외국인 대상 마케팅을 추진하고 있다. 특히 전체 방한 일본인 규모를 고려할 때 롯데마트를 찾는 일본인 비중이 향후 확대될 가능성이 크다는 점에 주목해, 지난해 일본을 시작으로 국가별 맞춤형 광고와 프로모션을 강화했다. 롯데마트는 지난해 10월 도쿄 시부야 스크램블 교차로에서 초대형 옥외광고를 선보이며, 대대적인 일본 광고 캠페인을 전개했다. 같은 기간 일본 10~20대 여성을 타깃으로 숏폼 형태의 '틱톡' 온라인 광고를 병행하며 온·오프라인 브랜드 인지도 확대에 나섰다. 현지 고객과의 소통도 강화했다. 롯데마트는 지난해 9월 일본 전용 인스타그램 채널을 개설해 인기 상품과 신상품을 소개하고 다양한 외국인 전용 이벤트를 선보였다. 올해에는 외국인 관광객을 겨냥한 국가별 맞춤 혜택을 확대할 계획이다. 먼저 대만 라인페이와 협업해, 1월 중 인천공항 1터미널 내 한국 관광 홍보관 '하이커 스테이션'에서 대만 관광객을 위한 쿠폰 패키지를 증정한다. 다음 달 중국 최대 명절인 춘절을 맞아 중국인 관광객 대상 프로모션을 운영하고, 오는 3월까지는 롯데마트 단독 알리페이 할인 혜택도 제공한다. 임호석 롯데마트·슈퍼 브랜드커뮤니케이션팀장은 “지난해 일본 광고 캠페인을 시작으로, 아시아는 물론 미주·유럽 등 다양한 국가로 외국인 대상 마케팅을 확대해 나갈 계획”이라며 “'한국 여행 필수 코스'로서의 입지를 더욱 공고히 해 나가겠다”고 말했다.

2026.01.15 09:34김민아 기자

LG CNS, 차바이오텍 100억 투자… AI 헬스케어 사업 본격화

LG CNS(대표 현신균)가 차바이오그룹과 손잡고 디지털 헬스케어 사업 확장에 나선다. LG CNS는 경기도 성남시 판교 차바이오컴플렉스에서 차바이오텍과 100억원 규모 지분 투자 및 인공지능(AI) 전환(AX)·디지털전환(DX) 사업 협력을 위한 전략적 파트너십을 체결했다고 15일 밝혔다. 이날 협약식에는 LG CNS CEO 현신균 사장과 차바이오그룹 차원태 부회장 등 양사 주요 경영진이 참석했다. 이번 투자를 통해 LG CNS는 차바이오그룹의 지주회사 격인 차바이오텍에 지분을 투자하고, 양사는 정기 협의체를 구성해 주요 AX·DX 사업을 공동으로 추진한다. 우선 단기적으로 차바이오그룹 내 클라우드 인프라 전환과 계열사의 데이터를 통합하는 스마트 빅데이터 플랫폼 구축에 착수한다. 또한 치료제 생산 시설 인프라를 AI 기반으로 고도화하여 생산 공정을 최적화할 계획이다. 중장기적인 핵심 목표는 차바이오그룹의 전략 사업인 특화 AI 모델 기반의 '커넥티드 헬스케어 서비스' 공동 사업화다. 이 서비스는 병원, 주거 공간, 웨어러블 기기 등에서 수집된 다양한 건강 및 생활 데이터를 헬스케어 특화 AI가 분석하는 것이 골자다. 분석 과정에서 건강 위험 신호가 포착되면 의료진 연결, 진료 안내, 응급 대응 등 후속 조치가 자동으로 연계된다. 이를 위해 LG CNS는 LG AI연구원이 개발한 '엑사원(EXAONE)'을 활용하여 헬스케어에 특화된 경량화 거대언어모델(sLLM)을 구축하고, 의료·유전자·생활 데이터를 통합 관리하는 빅데이터 플랫폼을 구현할 예정이다. 양사는 차바이오그룹이 보유한 미국, 싱가포르, 호주, 일본 등 해외 병원 네트워크를 활용해 커넥티드 헬스케어 서비스의 글로벌 확장도 검토 중이다. 아울러 플랫폼 운영 과정에서 축적된 데이터와 경험을 바탕으로 유관 산업으로의 확장 가능성도 모색한다는 방침이다. LG CNS 관계자는 "차바이오그룹과의 협력을 통해 디지털 헬스케어 플랫폼 경쟁력을 강화할 것"이라며 "AI와 데이터 기반 헬스케어 혁신을 주도하는 기술 파트너로 자리매김하겠다"고 말했다.

2026.01.15 09:04남혁우 기자

눈 피로 줄여 주는 스마트폰 화제…어떻게 가능했나

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

2026.01.15 08:19이정현 미디어연구소

마음AI, KCB 'AI서비스 구축 사업' 참여...금융AI 시장 진출

피지컬 AI 선도기업 마음에이아이(마음AI, 대표 유태준)는 데이터 마케팅 및 통합 메시징 솔루션 전문기업 휴머스온(대표 백동훈)과 코리아크레딧뷰로(KCB) 추진 'AI 서비스 구축 사업'에 AI 전문 기업으로 참여, 금융권 AI 시장 공략에 나선다고 14일 밝혔다. 이번 사업은 금융 데이터 분석 역량 강화와 업무 자동화 고도화를 목표로 한다. 휴머스온은 주관사로서 AI 전문 기업 '마음AI'와 컨소시엄을 구성해 ▲AI 학습 환경 구축 ▲금융 도메인 데이터 정제 및 학습 ▲문서·텍스트 자동 분류 엔진 개발 등 사업 전반을 이끈다. 마음AI는 자사 온프레미스 에이전트(Agent) 플랫폼 'MAAL'을 중심으로 금융 환경에 특화한 대규모 언어모델 구축을 담당한다. MAAL은 외부 네트워크와 분리된 환경에서도 안정적으로 운영 가능한 구조로, 금융권에서 요구하는 보안성과 데이터 통제 요건을 충족한 것이 특징이다. 특히 마음AI는 금융 문서, 상담 이력, 내부 보고서 등 비정형 텍스트 데이터를 대상으로 한 도메인 특화 학습과 의미 기반 분류 기술을 보유하고 있다. 이를 통해 문서 자동 분류, 업무 흐름 분석, 내부 데이터 활용 효율화를 지원하며 금융기관의 업무 자동화 수준을 단계적으로 고도화할 것으로 기대된다. 마음AI 곽동호 부사장은 "금융권은 데이터 보안과 정확성이 동시에 요구되는 영역으로, 범용 모델이 아닌 도메인 특화 AI 구축 역량이 중요하다”며 “그동안 공공·금융·산업 현장에서 축적한 온프레미스 AI 구축 경험을 바탕으로 안정적인 금융 AI 서비스 구현에 기여할 것”이라고 말했다. 한편 마음AI는 언어·음성·시각·행동을 통합한 자체 파운데이션 모델을 기반으로 금융, 공공, 산업 분야 전반에서 AI 실증 및 구축 사업을 확대하고 있다. 이번 사업을 계기로 금융 데이터 환경에 최적화된 AI 기술을 고도화하고, 향후 다양한 금융 AI 서비스로의 확장을 추진할 계획이다.

2026.01.14 22:59방은주 기자

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

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

2026.01.14 22:05방은주 기자

구글, CT·MRI 읽는 AI 의사 공개…"의사 말 받아쓰기 오류 82% 줄였다"

구글이 3차원 의료 영상을 해석할 수 있는 인공지능 모델을 공개했다. 구글 리서치는 13일(현지 시각) 의료 인공지능 모델 '메드젬마 1.5(MedGemma 1.5)'와 의료 전문 음성인식 모델 '메드ASR(MedASR)'을 발표했다. 이번 모델의 가장 큰 특징은 컴퓨터 단층촬영(CT)과 자기공명영상(MRI) 같은 3차원 의료 영상을 분석할 수 있다는 점이다. 기존 모델이 평면 엑스레이 사진만 볼 수 있었다면, 이제는 여러 장의 단층 촬영 이미지를 종합해 입체적으로 판독할 수 있게 됐다. 내부 테스트 결과, 메드젬마 1.5는 컴퓨터 단층촬영 영상에서 질병을 찾아내는 정확도가 이전 버전보다 3% 높아졌고, 자기공명영상 분석은 14% 더 정확해졌다. 조직 슬라이드를 분석하는 능력도 크게 개선돼 해당 분야 전문 모델과 비슷한 수준에 도달했다. 흉부 엑스레이에서 병변이 어디에 있는지 찾아내는 정확도는 3%에서 38%로 크게 향상됐다. 과거 엑스레이 사진과 비교해 병의 진행 상태를 파악하는 정확도도 61%에서 66%로 높아졌다. 의료 검사 보고서에서 필요한 정보를 추출하는 능력은 60%에서 78%로 개선됐다. 의학 지식 문답 테스트에서도 정확도가 64%에서 69%로 올랐고, 전자의무기록 관련 질문에 답하는 능력은 68%에서 90%로 대폭 향상됐다. 함께 공개된 메드ASR은 의사가 진료할 때 하는 말을 글로 바꿔주는 모델이다. 일반 음성인식 프로그램과 비교하면 흉부 엑스레이 소견 받아쓰기에서 오류가 58% 줄었고, 여러 진료과 의사들의 받아쓰기를 테스트한 결과 오류율이 82% 감소했다. 실제로 말레이시아 의료기술 스타트업 큐메드 아시아(Qmed Asia)는 메드젬마를 활용해 150개 이상의 임상진료지침을 검색할 수 있는 대화형 인공지능을 만들었다. 대만 국민건강보험청은 이 모델로 3만 건의 병리 보고서를 분석해 폐암 수술 전 환자 상태를 평가하는 데 활용하고 있다. 구글은 두 모델을 연구 및 상업 목적으로 무료 공개했다. 다만 "임상 진단이나 치료 결정에 바로 사용할 수 없으며, 개발자가 자신의 사례에 맞게 검증하고 조정해야 한다"고 강조했다. ■ 이 기사는 AI 전문 매체 'AI 매터스'와 제휴를 통해 제공됩니다. 기사는 클로드 3.5 소네트와 챗GPT를 활용해 작성되었습니다. (☞ 기사 원문 바로가기)

2026.01.14 21:37AI 에디터

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

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

2026.01.14 20:35AI 에디터

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

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

2026.01.14 20:10글로벌뉴스

데이터스트림즈, 인공지능산업협회 선정 100대 AI기업 선정

지능형 데이터 플랫폼 전문기업 데이터스트림즈(대표 이영상)가 한국인공지능산업협회가 주관한 '2026 Emerging AI+X Top100'에 선정됐다. 'Emerging AI+X Top100'은 인공지능(AI) 기술과 다양한 산업(X)의 융합을 통해 미래 산업 혁신을 이끌 잠재력과 기술 경쟁력을 갖춘 기업을 선정하는 프로그램으로, 올해로 7회 차를 맞았다. 데이터스트림즈는 데이터 통합 기술을 기반으로 생성형 AI, 공공·금융·의료 등 다양한 산업 분야에서 실질적인 성과를 창출해온 점을 높이 평가받아 이번 명단에 이름을 올렸다고 14일 회사는 밝혔다. 2001년 설립한 데이터스트림즈는 응용 소프트웨어 개발 및 공급 기업으로, 데이터 패브릭(Data Fabric) 기반의 이기종 데이터 통합 기술과 엔터프라이즈 생성형 AI 분야에서 차별화된 경쟁력을 보유하고 있다. 공공기관·금융권·제조업 등 대규모 엔터프라이즈 환경에서 검증된 데이터·AI 플랫폼을 제공하고 있다. 대표 솔루션인 '테라원(TeraONE)'은 분산된 데이터 소스를 단일 가상 계층으로 통합해 실시간 데이터 접근과 분석을 가능하게 하는 데이터 패브릭 플랫폼이다. 레거시 시스템과 AI 시스템 간의 원활한 연계를 위한 시맨틱 레이어와 실시간 CDC(Change Data Capture) 기술을 적용해 데이터 일관성과 신뢰성을 확보했다. 또 'AI-Stream'는 정부·공공기관을 대상으로 한 엔터프라이즈 생성형 AI 솔루션으로, 대규모 언어모델(LLM) 기반의 지능형 업무 지원과 의사결정 자동화를 구현한다. H100 GPU 클러스터 기반의 고성능 추론 인프라와 Agentic AI 아키텍처를 적용해, 수천 명 규모의 동시 접속 환경에서도 안정적인 서비스를 제공한다. 데이터스트림즈는 이러한 기술 경쟁력을 바탕으로 최근 한국도로공사 LLM 서비스 고도화, 한국마사회 차세대 시스템 구축, NH농협경제지주 및 오스템임플란트 데이터 플랫폼 구축 등 다양한 공공·민간 프로젝트를 성공적으로 수행했다. 해외 시장에서도 말레이시아 SI 기업과의 합작 법인 설립을 통해 글로벌 사업 확장을 가속화하고 있다. 이영상 데이터스트림즈 대표는 “이번 'Emerging AI+X Top100' 선정은 데이터와 AI 기술을 실제 산업 현장에 적용해온 노력의 성과”라며 “앞으로도 데이터 패브릭과 생성형 AI를 결합한 기술 혁신을 통해 공공·금융·의료 등 다양한 산업에서 실질적인 AI 활용 가치를 창출해 나가겠다”고 밝혔다.

2026.01.14 18:27방은주 기자

[ZD SW 투데이] 국가AI전략위, 이경수 부의장 초청 세미나 外

지디넷코리아가 소프트웨어(SW) 업계의 다양한 소식을 한 눈에 볼 수 있는 'ZD SW 투데이'를 새롭게 마련했습니다. SW뿐 아니라 클라우드, 보안, 인공지능(AI) 등 여러 분야에서 활발히 활동하고 있는 기업들의 소식을 담은 만큼 좀 더 쉽고 편하게 이슈를 확인해 보시기 바랍니다. [편집자주] ◆국가AI전략위, 이경수 부의장 초청 세미나 개최 국가인공지능전략위원회가 14일 이경수 국가과학기술자문회의 부의장을 초청해 'AI 시대, 과학 혁신의 새로운 여명'을 주제로 세미나를 개최했다. 미국의 최신 과학기술 전략이 대한민국에 주는 시사점을 국민과 공유한다는 목적이다. 발제를 맡은 이경수 부의장은 이 자리에서 AI와 핵융합 기술의 상호보완적 역할을 강조했다. 이 부의장은 국제핵융합실험로(ITER) 기술총괄 부총장과 과학기술정보통신부 과학기술혁신본부장을 역임한 핵융합 분야의 세계적 전문가다. ◆엑스엘에이트, 美 실리콘밸리 'K-BioX 서밋 2026' AI 통번역 지원 엑스엘에이트가 지난 11일(현지시간) 미국 실리콘밸리 스탠포드 대학교에서 열린 'SNU KIC SV K-BioX ABDD(AI Biohealthcare Drug Discovery) 서밋 2026'에 동시통번역 서비스를 제공했다. 엑스엘에이트의 이벤트캣은 비즈니스 미팅·강연·컨퍼런스에 특화된 AI 동시통번역 솔루션이다. 20년 이상 축적된 전문가 선별 데이터를 학습한 자체 개발 AI 엔진이 연령과 성별에 맞는 표현을 예측·분석해 일관된 번역을 구현한다. 현재까지 1천개가 넘는 유수 글로벌 기업 및 기관에서 사용됐으며 50개국 이상 언어를 제공하고 있다. ◆티젠소프트, 고령군청 멀티미디어 아카이브 솔루션 구축 티젠소프트가 고령군청에 멀티미디어 콘텐츠 통합 관리 아카이브 솔루션(TG 1st MCMS Archive)을 구축했다. 이를 통해 고령군청은 사진·동영상 등 멀티미디어 원본 콘텐츠를 체계적으로 관리하게 됐다. 이번 사업에 도입된 티젠소프트의 AI 멀티미디어 콘텐츠 통합 관리 아카이브 솔루션은 GS인증 1등급 획득 및 나라장터 등록 소프트웨어다. 국내 시장 점유율 1위 제품으로 알려져 있다. ◆핑거, 말만해 AI·영수증 OCR 베타 서비스 출시 핑거가 거대언어모델(LLM) 기반 전표 자동화 기능인 '말만해 AI'와 '영수증 OCR(광학문자인식)' 기능을 자사 전사적자원관리(ERP) 제품에 적용했다. 핑거가 서비스 중인 파로스ERP와 스텔라ERP는 삼일PwC와 개발한 클라우드 기반 통합 경영관리 플랫폼이다. 이번에 공개된 말만해 AI와 영수증 OCR은 AI 기술을 기반으로 전표 생성 전 과정을 자동화한다. 말만해 AI는 국내 ERP 업계 최초로 생성형 AI를 활용한 LLM 기반 챗봇형 전표 자동 생성 기능이다. AI 기반 영수증 OCR 기능은 종이영수증이나 외부 결제 내역 이미지를 올리면 AI가 영수증을 판독해 거래 정보를 자동 인식하고 전표로 연계한다. ◆솔트룩스, '공공 AX와 안전 AI 도입 전략 2026' 컨퍼런스 개최 솔트룩스가 매경AX와 공동 주관으로 '공공 AX와 안전 AI 도입 전략' 컨퍼런스를 개최한다. 이번 행사는 급변하는 디지털 환경 속에서 공공기관 AI와 안전 담당자를 대상으로 실질적인 AI 도입 전략을 제시하기 위해 마련됐다. 솔트룩스는 이 자리에서 2026년 공공 행정과 안전 분야 변화를 예고할 예정이다. 특히 공공부문 디지털 전환 로드맵을 공개한다. 행사는 다음달 5일 서울 용산구 나인트리 프리미어 로카우스 하모니스홀에서 개최된다.

2026.01.14 18:11이나연 기자

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

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

2026.01.14 17:24장유미 기자

동서발전, 본격적인 에너지전환 위한 '외부 전문가 초청 전원개발 세미나' 개최

한국동서발전(대표 권명호)는 울산 중구 본사에서 전력계통 전문가인 홍익대학교 전자전기공학부 전영환 교수를 초청해 '2050 탄소중립 및 에너지 전환을 위한 동서발전의 전원개발 방향'을 주제로 세미나를 개최했다. 세미나는 탄소중립기본법에 따른 국가온실가스감축목표(NDC) 달성을 위해 급변하는 전력시장 환경을 점검하고, 실행가능한 전원개발 전략을 수립하기 위해 시행됐다. 세미나에서는 ▲재생에너지 확대의 필요성 ▲에너지 전환을 위한 동서발전의 역할 ▲안정적 전력공급 방안 ▲지역차등 요금제 필요성 등을 논의했다. 전영환 교수는 에너지 전환을 위한 동서발전의 역할에 대해 “날씨에 따라 발전량이 달라지는 재생에너지 특성상 안정적 계통 운영을 위해 무탄소 연료 전환, 양수발전 등 관성 전원은 필수적”이라고 제언했다. 전 교수는 특히, 지역차등 요금제(LMP·Locational Marginal Price) 필요성을 제시했다. 전 교수는 “지역별로 전기를 생산하는 비용이 다른 만큼 요금도 차등 적용하면, 각 지역에서 전기를 만들어 사용하는 지산지소 시스템이 활성화할 수 있고, 이를 통해 대규모 송전망 건설에 따른 비용 부담과 사회적 갈등이 줄어들고 계통 운영의 효율성을 극대화할 수 있을 것”이라고 분석했다. 해외 사례를 근거로 지역차등 요금제가 수요 분산에 효과적이며, 분산전원 개발의 중요성도 함께 강조했다. 권명호 동서발전 사장은 “정부의 미래 에너지믹스 목표에 발맞춰 에너지 전환을 차질 없이 수행하겠다”며 “재생에너지 및 무탄소 전원을 적극적으로 확대해 2035 NDC 달성을 선도하고, 발전공기업으로서 국민께 안정적인 전력을 공급하는 책임을 다하겠다”고 밝혔다. 한편, 동서발전은 에너지 전환 시대 준비와 2050 탄소중립 달성을 위해 앞으로도 외부 전문가와의 적극적인 소통과 교류를 이어 나갈 예정이다.

2026.01.14 16:57주문정 기자

[유미's 픽] '독자 AI' 논쟁, 韓서 유독 격화된 이유는

정부 주도의 독자 인공지능(AI) 파운데이션 모델 사업을 둘러싼 논란이 기업 간 경쟁을 넘어 정책·기술 논쟁으로 확산되고 있다. 해외 모델과의 유사성, '프롬 스크래치' 정의, 외부 가중치 사용 여부를 두고 해석이 엇갈리면서 논쟁의 강도도 커지는 양상이다. 나아가 업체 간 '진흙탕 싸움'으로도 번지자 이번 사업에서 국내 독자 AI 정책 설계 방식과 기준 설정이 미흡했기 때문이란 지적이 나온다. 14일 업계에 따르면 이번 논란이 확산된 것은 '독자 AI'라는 정책 목표가 기술적 정의보다 먼저 제시됐기 때문이다. 일단 정부는 지난 해 공모 단계에서 해외 AI 모델을 단순 미세조정(fine-tuning)한 파생형 모델을 독자 AI로 인정하지 않겠다는 원칙을 밝혔다. 그러나 '프롬 스크래치'와 '독자성'을 어디까지로 해석할 것인지에 대해서는 구체적인 기준을 제시하지 않았다. AI 연구 현장에서 통용되는 '프롬 스크래치'는 일반적으로 기존 모델의 가중치를 사용하지 않고 랜덤 초기화 상태에서 학습했는지를 의미한다. 반면 정책 논의 과정에서는 이 개념이 모델 구조, 아키텍처 차용, 모듈 활용 여부까지 포함하는 방식으로 확장되면서 기술적 정의와 정책적 해석 간의 차이가 드러났다는 평가가 나온다. 업계에선 이 간극이 이후 논쟁을 키운 근본 배경이라고 보고 있다. 평가 기준이 개발 전이 아닌 5개 팀 선발 결과 공개 이후에 본격적으로 논의됐다는 점도 논란을 키운 요인으로 꼽힌다. 짧은 개발 기간과 제한된 자원으로 글로벌 수준의 성능을 요구받은 상황 속에 다수 참여 기업이 오픈소스 생태계와 기존 연구 성과를 일정 부분 활용할 수밖에 없었다는 것도 문제다. 이를 활용했을 때 어느 수준까지 허용되는지에 대한 사전 합의가 충분히 공유되지 않은 탓이다. 이에 각 기업의 기술 선택은 현재 독자성 논쟁의 대상이 됐다. 업계 관계자는 "사전 가이드라인이 명확하지 않은 상태에서 사후 검증이 강화되다 보니 기술적 판단이 정책적·정치적 논쟁의 중심에 놓이게 됐다"며 "기술 선택의 맥락보다는 결과를 기준으로 한 평가가 이뤄지면서 논쟁이 과열됐다"고 진단했다. 이번 사업이 단순한 연구개발(R&D) 지원을 넘어 '국가대표 AI'를 선발하는 성격을 띠고 있다는 점도 논쟁을 증폭시킨 요인으로 분석된다. 기업 간 경쟁이 국가 기술 자립의 상징으로 해석되면서 기술적 차이보다 독자성의 순수성을 둘러싼 평가가 부각됐다는 점에서다. 글로벌 AI 연구 환경에서는 오픈소스와 기존 연구 성과를 활용하는 것이 일반적이지만, 국내에서는 안보와 기술 주권 담론이 결합되며 기술 선택 하나하나가 상징적 의미를 띠게 됐다는 지적도 나온다. 업계 관계자는 "이번 논쟁의 본질은 특정 기업의 기술 선택 문제가 아니라 기술 기준과 정책 기준이 혼재된 구조적 문제"라며 "AI 연구 관점에서는 구조 차용과 독자 학습을 구분해 평가하는 반면, 정책 관점에서는 외부 의존성과 통제 가능성이 더 중요한 판단 기준이 된다"고 말했다. 그러면서 "이번 독자 AI 사업에서는 이 두 기준이 동일한 언어로 정리되지 않은 상태에서 추진되면서 혼선이 커졌다"고 분석했다. 이로 인해 기술적으로는 합리적인 선택이 정책적으로는 부적절해 보일 수 있게 됐다. 반대로 정책적 메시지가 강한 선택이 기술적 완성도와는 별개로 평가되는 상황도 만들어졌다. 업계에선 이번 논쟁이 '유사성' 여부를 따지는 문제를 넘어 무엇을 기준으로 독자성을 판단할 것인지에 대한 논의로 이어지고 있다고 보고 있다. 일각에선 이번 1차 평가를 계기로 독자 AI의 기준을 보다 정교화할 필요가 있다는 의견을 내놨다. 단순한 성능 지표나 선언적 독자성보다 가중치 통제권, 설계 역량, 비용 효율성, 장기적 운용 가능성 등을 종합적으로 평가하는 체계가 필요하다는 지적이다. 업계 관계자는 "이번 논쟁이 한국 AI 산업에 반드시 부정적인 신호만은 아니라고 본다"며 "독자 AI의 정의와 정책 목표를 다시 정립하는 계기로 삼을 필요가 있다"고 밝혔다.이어 "앞으로 기술 논쟁을 도덕적 공방으로 몰고 가기보다 정책 목적과 기술 현실을 구분해 설명할 수 있는 기준을 우선 마련하는 것이 필요해보인다"며 "이번 독자 AI 논쟁은 개별 기업의 성패를 넘어 한국이 어떤 방식으로 AI 주권을 확보할 것인지에 대한 정책적 시험대가 될 것"이라고 덧붙였다.

2026.01.14 16:54장유미 기자

SAP, 섹타나인과 차세대 클라우드 ERP 구축…식품 제조 DX 가속

SAP가 클라우드 전사적자원관리(ERP) 시스템 구축을 주도하며 식품 제조 분야 품질관리 체계 고도화에 나섰다. SAP코리아는 섹타나인과 'SAP S/4HANA 클라우드 프라이빗 에디션'을 도입해 차세대 ERP 시스템을 구축하고 지난해 8월부터 안정적인 운영에 돌입했다고 14일 밝혔다. 이번 프로젝트를 통해 파리크라상·삼립·SPL·비알코리아 등 핵심 생산 및 물류 거점에 최신 SAP 클라우드 ERP 솔루션이 적용됐다. 글로벌 비즈니스 확장에 필수적인 민첩성과 확장성을 확보하고 품질·안전성 강화, ESG 대응, 데이터 기반 의사결정 등 미래 경쟁력 확보를 위한 토대를 마련했다는 설명이다. 섹타나인은 국내외 13개 회사에서 운영해온 기존 온프레미스 환경의 비표준화된 데이터 한계와 글로벌 확장성 한계를 극복하고자 했다. 이를 위해 기존 시스템을 그대로 옮기는 대신 글로벌 표준 프로세스에 맞춰 시스템을 새롭게 설계하는 '그린필드' 접근 방식을 채택했다. 섹타나인 오대식 ERP부문장은 "이번 프로젝트는 단순한 시스템 교체를 넘어 비즈니스 모델 혁신을 목표로 진행됐다"고 강조했다. SAP에 따르면 지난해 8월 차세대 ERP 전환 이후 섹타나인을 비롯한 각 회사들은 운영 효율화 및 품질 강화 측면에서 뚜렷한 성과를 거두고 있다. 13개 계열사 시스템을 통합함으로써 재고와 물류의 가시성이 크게 향상됐으며 HACCP 대응과 실시간 품질 데이터 분석을 통해 안전성이 강화됐다. 또 경영 자원 운영 유연성을 확보해 시장 변화에 빠르게 대응할 수 있는 IT 인프라를 갖췄으며 실시간 KPI 모니터링을 통해 데이터에 기반한 정교한 의사결정이 가능해졌다. 현장 혁신 측면에서는 파리크라상과 SPL 평택공장이 'SAP 모바일 스타트'를 활용해 현장 품질관리(QM) 업무를 모바일로 전환했다. SAP 모바일 스타트는 검사 요청과 승인 절차를 모바일에서 실시간 처리할 수 있도록 지원한다. 품질 데이터가 ERP와 연동돼 실시간으로 데이터를 추적할 수 있다. 이를 통해 불량품 관리와 시정 및 예방 조치(CAPA) 실행 속도가 빨라졌으며 검사 계획 확인부터 결과 등록, 승인 절차까지 전 과정이 스마트폰에서 가능해지면서 업무 효율이 개선됐다. 또 일부 생산 공장에서는 이를 기반으로 품질 알림과 데이터 분석을 강화해 불량률을 낮추는 성과를 거둔 것으로 나타났다. 향후 SAP는 ▲인공지능(AI)·머신러닝 기반 예측 품질관리 고도화 ▲'SAP 빌드 워크존'을 통한 사용자 경험 강화 ▲'쥴(Joule)' 기반 차세대 AI 도입을 지속적으로 지원할 계획이다. 이번 SAP S/4HANA 클라우드 프라이빗 에디션 도입은 국내 식품 제조업계 디지털 전환(DX)의 새로운 이정표를 세운 것으로 평가된다. 단순한 인프라 클라우드 전환을 넘어 글로벌 확장성 확보, ESG 경영 대응, AI 및 모바일 기반 스마트팩토리 구현 등 실질적인 비즈니스 가치를 입증한 사례라는 설명이다. 신은영 SAP코리아 대표는 "섹타나인과 함께한 성공적인 전환은 국내 기업들이 글로벌 시장에서 경쟁력을 강화하는 데 있어 중요한 이정표가 될 것"이라며 "앞으로도 최신 IT 기술과 AI를 접목해 고객사 비즈니스 혁신을 지속적으로 지원할 예정"이라고 밝혔다.

2026.01.14 16:52한정호 기자

메이사-골프존클라우드, 드론·AI 기반 골프장 코스관리 협력

드론·AI 기반 코스관리 솔루션 기업 메이사는 국내 골프장 운영 시스템 기업 골프존클라우드와 골프장 디지털 운영 혁신을 위한 업무협약(MOU)을 체결했다고 14일 밝혔다. 양사는 골프존클라우드 골프장 운영 시스템(WGMS)과 경기 관제 솔루션에 메이사 드론·AI 코스 관리 기술을 결합한 '차세대 골프장 토탈 관리 시스템'을 제안한다. 골프장 운영·관제·코스관리을 단일 플랫폼에서 통합 관리해 보다 효율적인 데이터 기반 운영 환경을 구축한다는 방침이다. 골프존클라우드 WGMS는 예약·정산·회원관리 등 골프장의 핵심 운영 기능을 처리하는 국내 골프장 운영 플랫폼이다. 경기 관제·스마트캐디·무인화 솔루션 등 다양한 디지털 인프라와 연동이 가능한 운영 시스템(OS) 역할을 수행하고 있다. 메이사 AI 기반 코스 분석 기술이 결합되면 골프장은 골프존클라우드 플랫폼 위에서 드론 촬영을 통해 수집된 고화질 코스 상태와 AI 자동 분석 결과를 실시간으로 확인할 수 있게 된다. 코스팀 현장 점검 과정을 혁신적으로 줄이고 정량화된 데이터를 바탕으로 코스 관리 품질을 균일하게 유지할 수 있는 환경을 제공할 것으로 기대된다. 안원익 골프존클라우드 대표는 "골프장 운영 효율화와 코스 품질관리라는 두 가지 핵심 영역을 통합적으로 관리할 수 있게 됐다"며 "앞으로 골프장 디지털 운영의 새로운 표준을 선도해 나가겠다"고 말했다. 최석원 메이사 대표는 "골프존클라우드가 보유한 운영 시스템과 결합을 통해 골프장에 고정밀 코스 정보를 더 쉽게 제공할 수 있게 됐다"며 "향후 예측 기반 코스관리까지 확장해 골프장 운영 전반의 혁신을 가속하겠다"고 밝혔다. 양사는 이번 협력을 통해 국내 골프장의 디지털 경쟁력을 강화하는 것은 물론, 글로벌 시장에서도 'IT 기반 골프장 운영 혁신' 모델을 제시하기 위해 지속적인 공동 개발과 기술 고도화를 이어갈 계획이다.

2026.01.14 16:37신영빈 기자

한화, 인적분할에 3세 승계구도 관심↑…"한화에너지와 합병 안 해"

한화그룹이 점진적 지배구조 개편을 통해 오너 3세 승계구도를 확립해 나간다. 올해 첫 변화는 지주사 격 계열사인 한화가 인적분할을 추진한다. 지난해 말 김승연 회장의 세 아들이 보유한 그룹 지배구조 정점 계열사인 한화에너지 지분 변동으로 김동관 부회장 중심 지배력이 강화된 가운데, 이번 인적분할로 한화 존속법인에 김 부회장이 이끄는 방산·조선·에너지·금융 핵심 사업이 남게 되면서 장남 중심 승계 구도가 한층 명확해졌다는 분석이 나온다. 한화는 14일 이사회를 열고 김동선 미래비전총괄 부사장이 관장하던 테크·라이프 부문 계열사들을 한화로부터 인적분할해 신설법인 '한화머시너리앤서비스홀딩스'를 신설하는 결정을 했다. 인적분할이 되면 한화비전∙한화모멘텀∙한화세미텍∙한화로보틱스 등 테크 분야 계열사와 한화갤러리아∙한화호텔앤드리조트∙아워홈 등 라이프 분야 계열사는 신설법인에 속한다. 한화에어로스페이스∙한화오션∙한화솔루션∙한화생명 등 방산 및 조선∙해양, 에너지, 그리고 금융 계열사는 존속법인에 속하게 된다. 한화그룹 측은 기업 저평가의 주요 원인으로 지목되던 '복합기업 디스카운트'를 해소를 위해 인적분할을 단행했다는 입장이다. 각 회사가 시장 상황에 부합하는 경영 전략을 독자적으로 수립, 신속한 의사결정과 실행력을 확보해 사업경쟁력을 강화하겠다는 것이다. 다만, 한화는 이번 인적분할이 일각에서 거론되는 삼형제 계열 분리와는 무관다고 선을 그었다. 한화 관계자는 이날 기업설명회에서 "이번 인적분할은 단순 인적분할이며 최대주주간 추가 계열 분리 및 지분 정리, 지분 교환 매각과 관련된 계획은 없다"며 "금융 부문 추가 분할 계획 역시 검토하고 있지 않다"고 밝혔다. 또 "한화에너지가 IPO를 하더라도 한화의 현금 흐름이나 자산 가치에 변화를 주는 상황은 아니다"며 "일각에서 거론되는 한화에너지와 한화의 합병은 전혀 검토하는 바가 없다"고 강조했다. 재계에서는 김동관 부회장 중심 승계를 위해 김 부회장이 지분 50%를 가진 한화에너지를 상장시킨 후 한화와 합병시키는 시나리오가 꾸준 거론돼 왔다. 한화에너지는 한화그룹 지배구조 최상위에 있는 회사로, 지난해 프리 IPO를 진행했다. 이 과정에서 차남 김동원 사장과 삼남 김동선 부사장은 각각 2천763억원(5%), 8천291억원(15%) 규모 지분을 매각했다. 매각이 완료되면 한화에너지 지분은 김동관 부회장 50%, 김동원 사장 약 20%, 김동선 부사장 10%, 재무적투자자 약 20%로 재편된다. 이 때문에 두 아들의 지분 매각이 김 부회장 중심 승계 흐름과 맞물려 있다는 해석도 나왔다. 한화그룹 관계자는 "설명회에서 밝혔듯이 추가 계열분리나 지분 정리를 위한 지분교환 매각 계획은 없다"며 "사업군을 명확히 분리해 복합기업 디스카운트를 해소하기 위한 취지가 크다"고 설명했다. 이날 설명회에서는 주주환원 강화 관련 질문도 이어다. 한화 관계자는 "전년 배당금 800원에서 올해는 25% 이상 상향한 1천원을 책정했다"며 "자회사들 현금흐름이 추가적으로 증가한다면 점진적으로 배당을 증대하는 것도 검토하겠다"고 밝혔다. 한화는 인적분할과 함께 4천562억원 규모 자사주 소각 계획도 공개했다. 이같은 발표에 이날 한화 주가는 전일대비 25.37% 오른 12만8천500원에 장을 마감했다.

2026.01.14 16:27류은주 기자

앤트로픽, 클로드 '우회 접속' 전면 차단…개발자 "자유도 침해" 반발

앤트로픽이 인공지능(AI) 모델 '클로드'를 외부 도구에서 저렴하게 이용할 수 있는 우회 경로를 차단했다. 이에 개발 커뮤니티는 "사용자 편의를 무시한 일방적 조치"라며 비판 수위를 높이고 있다. 14일 벤처비트 등 외신에 따르면 앤트로픽은 외부 서드파티 앱이 클로드 코드를 우회해 API에 접근하는 것을 막는 보안 업데이트를 단행했다. 그동안 일부 개발자들은 '오픈코드' 등 서드파티 도구인 하네스를 이용해, 월 20달러 정액제 구독 계정 인증 정보를 외부 통합개발환경(IDE)이나 자동화 툴에 연동해왔다. 이는 그동안 비싼 종량제 API 비용을 내지 않고 구독 한도 내에서 모델을 자유롭게 쓸 수 있는 가성비 우회로로 통했다. 하지만 이번 업데이트로 우회 방안이 차단됐다. 깃허브 관련 이슈 트래커에는 "지난 9일부로 맥스와 프로 구독 자격 증명이 인식되지 않는다"는 제보가 잇따랐다. 커뮤니티에 공유한 에러 로그에는 "이 자격 증명은 오직 클로드 코드 사용만을 위해 승인되었으며, 다른 API 요청에는 사용할 수 없다"는 차단 메시지가 포함됐다. 앤트로픽 측은 이번 조치에 대해 보안 강화 일환이라고 밝혔다. 앤트로픽 클로드 코드 팀 타릭 시히파 개발자는 소셜미디어 엑스(X)를 통해 "클로드 코드 하네스 스푸핑에 대한 안전장치를 강화했다"고 설명했다. 또 이 과정에서 일부 정상적인 사용자가 차단되는 오탐 문제는 수정 중이라고 덧붙였다. 더불어 앤트로픽 공식 지원 센터에서는 "외부 환경 변수로 API키를 설정할 경우 구독과 별개로 과금된다"며 외부 도구에서의 사용은 구독과 별개인 유료 API 영역임을 명시했다. 이에 대해 개발 커뮤니티에서는 정당한 구독료를 지불했음에도 사용자가 원하는 환경에서 모델을 활용할 자유를 제한하는 것은 지나친 통제라고 비판해 나섰다. 한 개발자는 "공식 툴인 클로드 코드만 쓰라고 강요하는 것은 폐쇄적인 생태계 전략"이라며 "결국 비싼 API 요금제를 쓰게 하려는 상술"이라고 비판했다. 관련 업계에서는 이번 조치가 올해 기업공개(IPO)를 앞두고 수익성을 높이기 위한 전략 중 하나로 분석하고 있다. 기업가치 3천500억 달러(460조원)를 목표로 하는 상황에서 구독료만 내고 대규모 리소스를 소모하는 일부 개발자를 방치할 경우 수익 구조에 악영향을 미칠 수 있기 때문이다.

2026.01.14 16:22남혁우 기자

[기고] 엣지 AI 시대, 10억개의 생각하는 기계들

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

2026.01.14 15:54박준식 컬럼니스트

[신년 인터뷰] "AI 역기능 막는 기술 확보가 국가 경쟁력 좌우"

글로벌 경제 위기 속에서 올해 인공지능(AI) 산업은 다시 한 번 중대한 분기점에 섰다. 생성형 AI의 급격한 확산 후 이어진 성능 경쟁과 투자 열풍은 이제 '얼마나 더 큰 모델을 만들 수 있는가'라는 질문을 넘어 'AI가 실제 무엇을 할 수 있는가'라는 보다 본질적인 문제로 이동하고 있다. 지디넷코리아는 릴레이 인터뷰를 통해 각기 다른 위치에서 AI 산업을 바라보는 리더 시선을 종합해 올해 AI 산업이 어디로 향하고 있는지, 무엇을 준비해야 하는지를 짚어본다. 기술 낙관과 과도한 불안 사이에서 AI의 현실적인 진화 경로와 산업적 의미도 살펴본다. [편집자주] "인공지능(AI)이 자율주행과 로봇, 에이전트 시스템으로 진화하면 우리가 지금까지 경험하지 못한 새로운 위험을 만들어낼 수 있습니다. 기술 개발뿐 아니라 안전성과 보안, 역기능 대응을 위한 투자가 반드시 병행돼야 하는 이유입니다. 안전과 통제를 처음부터 내재화한 AI 시스템을 설계하는 것이 국가 경쟁력 측면에서도 중요합니다." 성균관대 우사이먼성일 소프트웨어학과·인공지능대학원 교수는 지디넷코리아와 만나 AI 발전과 함께 커지고 있는 기술 안전성 문제를 이렇게 진단했다. 우 교수는 AI 기술 부작용을 최소화할 방법을 연구하는 학자다. 개인정보 침해와 허위 정보 생성, 저작권 문제, 범죄 악용 등 AI 확산으로 인해 나타나는 사회 위험을 기술적으로 통제하는 데 연구 초점을 맞추고 있다. 가장 대표 연구 분야는 머신 언러닝을 이용한 개인정보 보호 기술이다. 머신 언러닝은 AI 모델이 학습한 특정 데이터를 선택적으로 삭제할 수 있도록 하는 기술이다. 보통 모델이 학습 과정에서 방대한 정보를 내부에 저장하지만, 어떤 정보가 어떤 결과에 영향을 미쳤는지 알기 어렵다. 이에 개인이 자신의 개인정보를 삭제해 달라고 요구해도 기존 AI 모델에서는 이를 정확히 반영하기가 거의 불가능하다. 머신 언러닝은 이 문제를 해결하기 위한 기술이다. 최근 그는 이를 실제 개인정보 보호에 적용할 수 있도록 기술을 업그레이드했다. 기존 방식은 특정 데이터를 삭제하기 위해 해당 데이터를 제외한 나머지 데이터로 모델을 재학습해야 했다. 이는 초거대 AI 모델 환경에서 시간·비용 측면에서 사실상 불가능하다. 그는 "기존 언러닝 기법은 연구실에선 가능했지만 실제 서비스에 적용하기에 매우 비효율적"이라고 주장했다. 우 교수 연구팀은 이 문제를 해결하기 위해 새 접근법을 제시했다. 핵심은 원본 데이터를 보관하지 않아도 모델 성능과 삭제 정확도를 동시에 유지하는 방식이다. 이에 원본 데이터를 보관하거나 재학습을 별도로 진행하지 않아도 모델 성능을 유지할 수 있다. 그는 "원본 데이터 대신 통계적으로 유사한 합성 데이터를 생성·활용해 한계를 극복했다"고 강조했다. 그는 삭제 대상 데이터가 다른 데이터와 섞여 변형된 경우에도 제거 가능하다고 설명했다. 그는 "실제 데이터는 단독 존재하지 않고 여러 문장이나 문서, 다른 데이터와 연결돼 학습된다"며 "이를 그래프 구조로 표현하면 어떤 정보가 다른 정보에 어떻게 영향 미쳤는지 추적할 수 있다"고 말했다. 그러면서 "특정 이름이나 문장, 파생 정보까지 한 번에 제거할 수 있는 이유"라고 덧붙였다. 이 연구 성과는 지난해 12월 미국 샌디에고 컨벤션 센터에서 열린 국제 AI 분야 학회 NeurIPS(Neural Information Processing systems)에 발표됐다. 이 연구는 올해 과학기술정보통신부 재원과 정보통신기획평가원(IITP) 지원으로 추진 중이다. 연구 과제명은 '개인정보보호 관련 정책 변화를 유연하게 반영하여 준수하는 AI 플랫폼 연구 및 개발'이다. 우 교수는 해당 기술이 향후 기업과 정부 시스템에도 유용할 수 있을 것으로 봤다. 그는 "기업은 고객 개인정보나 저작권 있는 문서·이미지, 책 내용을 AI 모델에 학습시키기만 하면 된다"며 "삭제 요청이 들어오면 이를 기술적으로 반영하면 된다"고 설명했다. 그는 현재 여러 국내 기업과 협력해 챗봇이나 검색, 문서 분석, 법률 AI 등 서비스에 해당 기술을 적용하는 연구를 진행하고 있다. 그는 "개인정보나 저작권 삭제 요구가 많은 분야일수록 실무적 가치가 큰 기술"이라며 "언러닝 성능을 AI 안전성 평가 지표로 활용하는 방안도 고려 중"이라고 덧붙였다. 우 교수는 이달 시행될 국내 AI기본법과 연구 성과가 깊이 연결될 것으로 내다봤다. 그는 "그는 유럽 일반정보보호규정(GDPR)처럼 한국 AI기본법은 개인의 데이터 삭제 권리를 보장하는 것이 필수일 것"이라며 "우리 방식은 이런 법적 요구를 실제 AI 모델에 기술적으로 반영할 수 있는 현실적 해법"이라고 강조했다. "딥페이크도 '문맥'으로 잡아야"...기술력 전 세계 2위 기록 우 교수는 딥페이크 감지 기술 분야에서도 활발한 연구를 이어가고 있다. 특히 최신 생성형 AI가 만들어내는 새로운 형태의 딥페이크까지 탐지하는 기술 개발에 주력하고 있다. 그는 현재 다수 딥페이크 탐지 모델 성능이 최신 AI 기술을 따라가지 못하는 점을 꼬집었다. 모델 학습에 사용된 데이터와 실제 딥페이크 확산 형태가 다르다는 점을 근본 원인으로 짚었다. 그는 "최신 AI가 만드는 딥페이크는 기존 데이터와 특성이 전혀 다르다"며 "탐지 모델 성능이 실제 환경에서 급격히 떨어질 수밖에 없다"고 말했다. 우 교수 연구팀은 이런 문제를 해결하기 위해 새 방법론을 적용한 딥페이크 탐지 모델을 제시했다. 연구팀은 'DINO'와 'CLIP-ViT' 계열 모델로 이미지와 텍스처, 의미적 패턴을 폭넓게 이해할 수 있는 모델을 구축했다. DINO는 대규모 웹 데이터 기반으로 사전 학습된 모델이다. CLIP-ViT는 텍스트와 이미지 간 의미 관계를 학습한 모델이다. 연구팀은 이를 딥페이크 탐지에 맞게 재학습해 이미지 백본으로 활용했다. 이후 이 모델 위에 딥페이크 전용 어댑터 모듈도 추가했다. 이에 모델은 영상과 이미지에 포함된 미세한 위조 흔적까지 포착할 수 있다. 우 교수는 해당 모델이 단순 이미지 분류를 넘어서 의미론적 개념을 이해하도록 설계된 것을 핵심 기능으로 제시했다. 그는 "이 모델은 특정 유형 딥페이크에 과적합 되지 않는다"며 "여러 위조 콘텐츠를 안정적으로 탐지할 수 있다"고 설명했다. 해당 연구는 지난해 과기정통부 재원으로 IITP 지원을 받아 '디지털역기능대응기술개발'사업으로 수행됐다. 사업명은 '악의적 변조 콘텐츠 대응을 위한 딥페이크 탐지 고도화, 생성 억제, 유포 방지 플랫폼 개발'이다. 해당 모델로 성과도 얻었다. 지난해 국제 컴퓨터비전 학술대회(ICCV)가 주최한 딥페이크 탐지 'SAFE 챌린지'에서 이탈리아 나폴리대 연구팀에 이어 전 세계 2위를 기록했다. 또 지난해 성균관대와 한국정보과학학회가 공동 주최한 '성균관대x한국정보과학학회 딥페이크 경진대회'에서 대상과 우수상을 각각 수상했다. 우 교수는 향후 딥페이크 연구 방향도 제시했다. 그는 "실제 환경에 가까운 조건에서 모델을 연구·평가할 것"이라며 "특히 메신저와 소셜미디어(SNS) 환경처럼 저화질·압축 영상이 많은 환경서도 안정적으로 딥페이크를 탐지할 수 있는 모델을 구축할 것"이라고 덧붙였다.

2026.01.14 15:36김미정 기자

허블 우주망원경 추락 경고…언제 지구에 떨어질까

35년간 우주 궤도에 머무르고 있는 허블 우주 망원경이 예상보다 더 빨리 지구 대기권에 재진입할 가능성이 제기됐다. 과학전문매체 인터레스팅엔지니어링은 13일(현지시간) 미국 항공우주국(NASA) 기술보고서 공개 사이트 NTRS(NASA Technical Reports Server)에 게재된 연구 보고서를 인용해 허블 우주망원경의 추락 시나리오를 조명했다. 허블 우주망원경(HST)은 1990년 발사된 이후 170만 건 이상의 관측을 수행하며 우주에 대한 인류의 이해를 크게 넓혀왔다. 다만 최근 들어 장비 노후화로 여러 차례 운영 위기를 겪는 등 수명 문제도 꾸준히 제기돼 왔다. 허블, 언제 지구로 떨어지나 허블은 1993년부터 2009년까지 우주왕복선 임무를 통해 여러 차례 궤도가 상향 조정됐다. 최근 일론 머스크가 스페이스X 크루 드래곤 캡슐을 이용해 허블을 더 높은 궤도로 올려 수명을 연장할 수 있다는 주장을 내놓기도 했지만, 현재로서는 현실화되지 못한 것으로 전해진다. 당초 NASA는 허블이 임무를 종료하면 우주왕복선을 활용해 회수하거나 궤도에서 제거하는 방안을 계획했다. 그러나 우주왕복선이 퇴역한 뒤 허블이 더 오래 운영되면서 초기 계획은 무산됐다. 이에 따라 허블은 앞으로 수년에 걸쳐 점차 궤도가 낮아지다가 결국 지구 대기권으로 재진입해 통제되지 않은 상태로 대기권을 통과할 가능성이 크다는 분석이 나온다. 가장 유력한 시나리오는 바다에 추락하는 경우지만, 육지로 떨어져 인명 또는 재산 피해로 이어질 가능성도 완전히 배제할 수는 없다. 연구 보고서는 “허블 우주망원경의 대기권 재진입 시점을 정확하게 예측하고, 대중에게 미칠 수 있는 잠재적 위험을 평가하는 것은 NASA에겐 매우 중요한 과제”라며 “이번 평가는 허블의 붕괴 예측 방법론을 검증•독립 확인하고 재진입 시 발생할 수 있는 위험을 분석했으며, 관련 위험 관리 방안을 권고했다”고 밝혔다. 허블, 대기권 재진입을 위해 설계되지 않아 연구진은 허블이 당초 회수를 염두에 두고 설계된 장비가 아니라는 점에 주목했다. 이는 허블이 통제 불가능한 상태로 궤도에서 이탈할 경우 예상치 못한 위험으로 이어질 수 있음을 의미한다. 보고서는 “허블은 통제된 재진입을 위해 설계되지 않았기 때문에, 잔해가 지구 표면에 도달해 인명 피해가 발생할 위험에 대한 우려가 있다”고 설명했다. 연구진이 제시한 최상의 시나리오는 허블이 2040년까지 궤도에 머무는 경우다. 반면 최악의 경우에는 2029년 초 지구 대기권에 재진입할 가능성이 있는 것으로 분석됐다. 가장 가능성이 높은 시나리오는 2033년 재진입이다. 연구 저자들은 “허블은 2033년에 지구 대기권으로 재진입할 것으로 예측되며, 지상 궤적을 따라 약 350~800km에 걸쳐 파편을 남길 것으로 예상된다”고 밝혔다. 인명 피해 가능성은 연구진은 구체적인 재진입 지점과 추락 범위를 특정하지는 않았지만, 시뮬레이션을 통해 사상자 발생 확률을 평가했다. 허블 잔해가 실제 지상으로 떨어질 가능성은 낮지만, 그 위험 수준이 NASA가 허용하는 재진입 위험 기준에는 미치지 못하는 수준이라는 판단도 함께 제시됐다. 보고서에 따르면 최악의 시나리오는 잔해가 마카오에 떨어지는 경우다. 인구 밀도가 높은 지역 특성상 마카오에서는 2~4명의 사상자가 발생할 수 있는 것으로 추산됐다. 홍콩이나 싱가포르에 충돌할 경우에도 최소 1명의 사상자가 발생할 수 있다고 연구진은 설명했다. 연구팀은 허블의 대기권 재진입 시점이 가까워질수록 보다 정밀한 위험 평가가 필요하다고 강조했다. 또한 지자기 폭풍이 궤도 감쇠에 미치는 영향 등 다양한 변수도 함께 고려해야 한다고 덧붙였다.

2026.01.14 15:09이정현 미디어연구소

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