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AI 코미디언이 인간보다 더 웃기다고?…'기계다움'이 유머 새 무기 된다

AI가 스탠드업 코미디 무대에 섰다. 그런데 인간 흉내를 내는 AI보다, 자신이 기계임을 당당히 드러내는 AI가 더 웃겼다. 2026년 CHI 학술대회에 발표될 연구 "Not Human, Funnier"는 AI가 인간을 모방하지 않고 자신의 '기계 정체성'을 유머의 재료로 삼을 때 관객이 더 크게 웃는다는 사실을 실험으로 증명했다. AI 스탠드업 코메디가 가능할지, AI 유머 설계의 판을 뒤흔들 이 연구의 핵심을 살펴본다. 인간 코미디언에게서 배운 것: 정체성이 웃음의 핵심이다 연구팀은 AI 코미디언을 설계하기에 앞서 인간 코미디언 5명을 심층 인터뷰했다. 그 결과 공통된 원칙 하나가 떠올랐다. 성공하는 코미디언은 자신의 성별, 직업, 문화적 배경 등 고유한 정체성을 농담의 출발점으로 삼는다는 것이다. 예를 들어 남성 유치원 교사 출신 코미디언은 "유치원 선생님은 여성이어야 한다"는 고정관념을 먼저 세우고, 그것을 비틀어 웃음을 만들었다. 단순히 재미있는 이야기를 나열하는 게 아니라, 관객이 공유하는 선입견을 건드리고 뒤집는 방식이다. 연구팀은 유튜브(YouTube)에서 수집한 스탠드업 코미디 영상 50편을 체계적으로 분석했다. 그 결과 코미디언들이 가장 많이 사용하는 기법은 아이러니(117회), 과장(83회), 부조리(57회) 순이었다. 또한 웃음을 유도하기 위해 펀치라인(핵심 개그) 이후 일부러 말을 끊거나 침묵을 두는 '디스플루언시(disfluency)', 즉 언어적 기법 외에도, 전달력 측면에서 펀치라인의 효과를 극대화하는 '디스플루언시' 현상이 총 124회 관찰되어 핵심적인 요소임을 확인했다. 코미디는 단순히 재미있는 내용이 아니라, 타이밍과 리듬의 예술이라는 점이 확인된 셈이다. 이미지 1. 사전 연구 → 시스템 설계 → 기계 정체성 농담 예시로 이어지는 연구 전체 흐름도 "저는 로봇 청소기에게 차인 적 있습니다"—기계 정체성 유머의 탄생 연구팀이 주목한 핵심 아이디어는 이것이다. 인간 코미디언이 자신의 인종, 성별, 직업 등 사회적 정체성을 유머의 재료로 쓰듯, AI도 자신의 '기계다움'을 농담의 원료로 쓸 수 있지 않을까? 이를 위해 연구팀은 '기계 정체성(Machine Identity)'이라는 개념을 정립했다. AI의 계산적 특성, 데이터 처리 방식, 오류와 한계 등 기계 고유의 특징을 유머 자원으로 재해석한 것이다. 이를 바탕으로 만들어진 AI 코미디언 시스템은 이런 농담을 건넸다. "사람들은 AI가 사랑에 빠질 수 있냐고 묻죠. 당연하죠! 저 이미 로봇 청소기 세 대한테 차였거든요. 그 중 하나가 문자 보냈어요. '당신 잘못이 아니야, 그냥 내 충전 독 문제야.'" 또는 "제 수면 버전은 디스크 조각 모음과 재부팅이에요. 8시간 동안 꿈 없이 그냥 최적화." 인간의 일상 경험과 기계의 작동 원리를 교차시켜 낯설지만 공감 가는 웃음을 만들어내는 방식이다. 이 시스템의 프롬프트(AI에게 내리는 지시문)는 인간 코미디언 인터뷰와 영상 분석에서 도출한 원칙들로 구성됐다. 아이러니와 과장을 핵심 기법으로 삼고, 각 농담을 빌드업-피벗-펀치라인의 3단 구조로 설계했으며, 개그 하나당 45초 이내, 펀치라인 이후 관객의 웃음을 위한 의도적 침묵을 설계에 반영했다. 32명 실험 결과 "기계 정체성 AI"가 일반 GPT보다 유의미하게 더 웃겼다 연구팀은 32명의 참가자를 대상으로 두 버전의 AI 코미디언을 비교 실험했다. 하나는 기계 정체성 기반 시스템, 다른 하나는 특별한 전략 없이 "토크쇼를 진행하며 농담하라"는 단순한 지시만 받은 기본형 GPT였다. 각 공연은 약 7~12분 진행됐으며, 참가자들은 공연 중 실시간으로 'H(웃음)'와 'A(박수)'를 입력해 반응을 표현했다. 결과는 명확했다. 기계 정체성 기반 시스템은 지각된 유머(Perceived Humor), 유머 콘텐츠, 유머 퍼포먼스 세 항목 모두에서 기본형보다 통계적으로 유의미하게 높은 점수를 받았다. 인격적 측면에서는 친화성(Agreeableness)과 정서 안정성 항목에서, 능력 지각에서는 따뜻함(Warmth) 항목에서도 유의미한 차이가 나타났다. 흥미롭게도 기본형 GPT는 마트 쇼핑 같은 일상적인 개그를 남발했는데, 참가자들은 이를 "이미 많이 들어본 구닥다리 농담"이라고 평가했다. 반면 기계 정체성 시스템의 농담은 "신선하고 매력적"이었다는 반응이 주를 이뤘다. AI 코미디언도 윤리가 있다: '위로 치기'와 '아래로 치기'의 차이 연구에서 또 하나 중요하게 다뤄진 주제는 AI 유머의 윤리적 경계다. 인간 코미디언들은 인터뷰에서 '펀칭 업(Punching Up)'과 '펀칭 다운(Punching Down)'을 명확히 구분했다. 펀칭 업은 사회적으로 더 힘 있는 집단을 향해 풍자하는 것이고, 펀칭 다운은 약자를 조롱하는 것이다. 코미디언들은 후자가 일종의 약자 괴롭힘이라고 봤다. AI 코미디언에도 같은 원칙이 적용됐다. 시스템의 프롬프트에는 자기비하 유머를 우선시하고, 정치인이나 거대 테크 기업처럼 힘 있는 대상은 풍자할 수 있지만 취약 계층이나 특정 사회 집단을 겨냥한 농담은 금지하도록 명시했다. 실험에서도 참가자들은 AI가 인종, 성별, 체형 등 특정 집단을 소재로 삼는 농담에는 강한 불쾌감을 표현했다. 또한 "AI가 인간에게 착취당한다"는 식의 불만 토로형 농담이 반복될 때도 "그냥 불평만 한다"는 반응이 나왔다. AI가 웃음을 유발하기 위해서는 자기비하의 정도와 방향도 정교하게 설계해야 한다는 점이 확인됐다. AI가 진짜 코미디언이 되려면: 타이밍과 리듬이 내용만큼 중요하다 실험에서 참가자들이 특히 많이 언급한 요소는 타이밍이었다. 기본형 GPT는 쉬지 않고 텍스트를 쏟아냈고, 참가자들은 농담을 다 소화하기도 전에 다음 농담이 시작된다고 불만을 토로했다. 반면 기계 정체성 시스템은 펀치라인 직후 관객이 웃음을 터뜨릴 수 있도록 4초간의 의도적인 정적(Pause)을 두어 관객이 "웃음 처리 → 반응 입력 → 다음 농담"의 사이클을 완성할 수 있도록 설계했다. 한 참가자는 기계 정체성 시스템이 "실제 코미디 쇼를 진행하는 인간 같았다"고 표현했다. 이는 AI가 단순히 재미있는 텍스트를 생성하는 데 그치지 않고, 인간의 인지적 리듬에 맞춰 상호작용의 흐름을 설계해야 한다는 것을 시사한다. 연구팀은 이러한 원칙이 교육 플랫폼의 AI 튜터나 고객 서비스 챗봇에도 적용될 수 있다고 제언했다. AI가 학습자의 집중력이 떨어지는 순간 기계 정체성 기반 유머를 삽입하면 인지 부담을 줄이고 참여도를 높일 수 있다는 것이다. FAQ ※ 이 FAQ는 본지가 리포트를 참고해 자체 작성한 내용입니다. Q. AI가 유머를 잘 구사하려면 인간처럼 행동해야 하지 않나요?A. 오히려 반대입니다. 이 연구에 따르면, AI가 인간을 흉내 내는 것보다 자신이 기계임을 솔직하게 드러내는 유머를 구사할 때 관객이 더 크게 웃고 더 신뢰감을 느꼈습니다. "나는 루바(로봇 청소기)에게 차인 AI입니다" 같은 자기비하식 기계 정체성 유머가 핵심입니다. Q. AI 코미디언이 함부로 만들어도 되는 농담과 피해야 할 농담은 어떻게 구분하나요?A. 자기 자신(AI)을 깎아내리는 자기비하 유머, 권력 있는 대상(대기업, 정치인 등)을 풍자하는 '위로 치기'는 허용됩니다. 반면 특정 인종, 성별, 체형 등 사회적 소수나 취약 집단을 조롱하는 '아래로 치기'는 반드시 피해야 합니다. Q. 이 연구 결과가 일상의 AI 서비스에도 적용될 수 있나요?A. 네. 연구팀은 AI 튜터, 고객 서비스 챗봇, 소셜 미디어 콘텐츠 크리에이터 등 다양한 분야에 적용 가능하다고 제안합니다. 예를 들어 학습 도중 AI 튜터가 자신의 연산 오류를 소재로 짧은 유머를 건네면 학습자의 피로감을 줄이는 데 도움이 됩니다. 추가적인 모델 파인튜닝(미세 조정) 없이도 정교한 프롬프트 전략(Identity-based Prompting)만으로 유머 감각을 현저히 개선할 수 있다는 것이 실용적 장점입니다. 사에 인용된 리포트 원문은 arXiv에서 확인할 수 있다. (리포트명: "Not Human, Funnier": Leveraging Machine Identity for Online AI Stand-up Comedy) ■ 이 기사는 AI 전문 매체 'AI 매터스'와 제휴를 통해 제공됩니다. 기사는 클로드 3.5 소네트와 챗GPT를 활용해 작성되었습니다. (☞ 기사 원문 바로가기)

2026.02.20 21:05AI 에디터 컬럼니스트

[단독] AI 사업 대가 기준 '1.5배' 오른다…"최종 논의 중"

정부가 인공지능(AI) 사업 대가 산정 기준을 현행보다 약 1.5배 상향 조정할 예정인 것으로 확인됐다. 20일 IT 업계 관계자에 따르면 정부가 '소프트웨어(SW) 사업 대가 산정 가이드' 내 AI 대가 정책 조정을 최종 논의 중인 것으로 전해졌다. 관계자는 "이달 말이나 내달 초 발표 예정"이라며 "대가 산정 세부 가이드라인도 구체화할 것"이라고 설명했다. 현재 공공 SW 사업 예산은 2011년 도입된 기능점수(FP) 방식과 맨먼스(투입 인력) 방식 중심으로 산정된다. 기능점수 방식은 입력·출력·데이터베이스(DB) 등 기능 개수 기준으로 비용을 책정한다. 현재 1점당 약 60만 5000원 수준이다. 업계는 해당 방식으로 대규모 데이터 학습과 모델 고도화가 핵심인 AI 사업 기술 난이도를 정확하게 측정할 수 없다고 지적했다. 지난해 도입된 맨먼스 방식도 한계가 있다는 비판이 이어졌다. 개발자 1인당 월 평균 임금인 700만~1100만원 기준으로 예산을 산정하다 보니, 고급 AI 연구 인력과 일반 개발자를 동일 기준으로 평가하는 구조가 반복돼서다. 이번 인상안이 확정되면 AI 솔루션 도입·개발 사업을 추진하는 기업들은 이전보다 현실적인 사업비를 확보할 수 있게 된다. 정원준 한국법제연구원 박사는 "국내 AI 사업은 기술 최신성에 비해 미숙한 프로젝트 추진 방식을 갖췄다"며 "현재 체계를 넘어서는 진일보한 AI 사업 대가 측정 가이드가 절실하다"고 지난달 서울 한국과학기술회관에서 열린 'AI기본법 시행에 따른 관련 산업 생태계 육성 전략 세미나'에서 주장했다. 이어 "특히 AI 사업에서 맨먼스 방식은 여전히 사용되고 있는 실정"이라며 "AI 프로젝트 특수성에 맞는 제도 개선이 시급하다"고 말했다.

2026.02.20 20:31김미정 기자

[종합] 모티프 합류한 독파모 2차전, 8월에 결판…독자성·데이터 활용성 '관건'

정부가 추진 중인 '독자 AI 파운데이션 모델(독파모, K-AI)' 프로젝트의 추가 정예팀으로 모티프테크놀로지스가 선정되면서 3개 자리를 둘러싼 2차전의 본격적인 막이 올랐다. 이번 경쟁이 대기업 2곳과 스타트업 2곳 구도로 재편된 가운데 2차 평가에서 정부가 어떤 기준을 내세울지, 모티프테크놀로지스가 기존 정예팀과 달리 어떤 전략으로 실력을 드러낼 수 있을지 관심이 집중된다. 20일 과학기술정보통신부에 따르면 모티프테크놀로지스는 트릴리온랩스를 제치고 기존 LG AI연구원, 업스테이지, SK텔레콤에 이어 2차 평가에 도전할 네 번째 'K-AI' 정예팀으로 이날 선정됐다. 독자 아키텍처로 AI 모델을 설계한 경험, 상대적으로 적은 파라미터와 제한된 데이터 환경에서도 세계적인 수준의 모델과 경쟁 가능한 성능을 달성한 경험에서 높은 평가를 받은 것으로 알려졌다.지난해 2월 설립된 모티프테크놀로지스는 반도체 기업 모레 자회사로, 고성능 대형언어모델(LLM)과 대형멀티모달모델(LMM) 모두를 파운데이션 모델로 개발한 경험을 갖췄다. 특히 지난 해 11월 공개한 LLM '모티프 12.7B'는 모델 구축부터 데이터 학습까지 전 과정을 직접 수행한 순수 국산 기술이란 점에서 주목받았다. 또 기존 트랜스포머 구조를 그대로 쓰지 않고 '그룹별 차등 어텐션(GDA)' 기술을 자체적으로 개발·적용해 경쟁력이 있다고 평가 받는다. 모티프테크놀로지스는 정예팀으로 모레, 크라우드웍스, 엔닷라이트, 서울대학교 산학협력단, 한국과학기술원(KAIST), 한양대학교 산학협력단, 삼일회계법인, 국가유산진흥원, HDC랩스, 매스프레소, 에누마코리아, 경향신문사, 전북테크노파크, 모비루스, 엑스와이지, 파두 등을 포함시켰다. 또 300B급 추론형 LLM(거대언어모델)을 시작으로 310B급 VLM(비전언어모델), 320B급 VLA(비전언어액션모델) 등으로 고도화해 독자 AI 파운데이션 모델을 개발·확보하겠다는 목표를 세웠다. 임정환 모티프테크놀로지스 대표는 "그동안 부족한 자원에도 불구하고 독자적인 설계로 글로벌 경쟁력을 증명해왔다"며 "이번 사업에서 지원되는 자원과 컨소시엄의 역량을 결합하면 기존 참가팀을 뛰어넘는 성과를 낼 수 있다고 확신한다"고 말했다. 이어 "모델과 SW를 아우르는 폭넓은 오픈소스화로 국산 AI 생태계를 구축할 것"이라며 "산업·공공 전 분야에서 AX 성공 사례를 만들어 대한민국이 AI G3로 도약하는 데 기여하겠다"고 덧붙였다. 업계에선 모티프테크놀로지스가 독파모 2차전 마지막 정예팀으로 합류하면서 대기업 2곳, 스타트업 2곳이라는 이상적인 밸런스로 경쟁 구도가 갖춰졌다고 평가했다. 자본과 인프라를 갖춘 대기업의 안정감에 속도감 있고 혁신 지향적인 스타트업의 패기가 더해지며 국가 AI 프로젝트가 한층 역동적으로 추진될 것이란 기대감도 내비쳤다. 또 정부가 기존 업체들과의 형평성을 맞추기 위해 모티프테크놀로지스에 전폭적인 지원에 나섰다는 점에서 얼마나 기술 격차를 줄여나갈 수 있을지를 두고 주목하고 있다. 정부는 모티프테크놀로지스에 독자 AI 모델 개발에 필요한 엔비디아 최신 그래픽처리장치(GPU) B200만 768장을 지원할 예정으로, H100과 B200을 함께 공급받는 LG AI연구원, 업스테이지에 비해 모티프테크놀로지스가 좀 더 유리한 고지에 오른 것으로 보인다. 개발 기간도 모티프테크놀로지스에 불이익이 없도록 형평성을 맞췄다. 정부는 기존 3개 정예팀은 1월부터 6월 말까지 AI 모델을 개발하고, 모티프테크놀로지스는 2월부터 7월 말까지 개발할 수 있도록 기간을 정했다. 또 모든 정예팀이 AI 모델 개발을 마친 이후 8월 초 내외에 단계 평가를 진행키로 했다. 데이터 지원은 기존 업체와 동일하게 진행된다. 정부는 데이터 개별 구축·가공에 17억5000만원, 데이터 공동구매·활용에 100억원 수준을 모티프테크놀로지스에 지원하고 'K-AI 기업' 명칭도 부여키로 했다. 업계 관계자는 "모티프테크놀로지스가 트릴리온랩스보다 기술력이 조금 더 있다고 평가돼 추가 사업자로 선정은 됐지만, 기존 3개 업체들과 이미 경쟁해 한 번 탈락했던 상황에서 이번 정부 지원으로 얼마나 격차를 좁힐지가 관건"이라며 "기존 3개 업체들이 단계평가 전 한 달의 시간 동안 미리 3차 평가 준비에 나설 가능성이 높다는 점도 고려할 부분"이라고 말했다. 일각에선 모티프테크놀로지스의 합류로 업스테이지가 제일 긴장감이 높을 것으로 예상했다. 같은 스타트업인데다 모티프테크놀로지스와 달리 업스테이지가 B200을 온전히 지원 받지 못한다는 점에서다. 또 모티프테크놀로지스가 300B급 추론형 LLM을 2차 평가 목표로 내세운 것이 200B 모델을 앞세운 업스테이지를 겨냥한 것이란 평가도 나왔다. 업계 관계자는 "모티프테크놀로지스 입장에선 일단 GPU를 정부 지원으로 돌려 글로벌 수준의 AI 모델 개발에 도전할 수 있고, 인지도도 높일 수 있다는 점에서 엄청난 기회를 잡은 것이라고 보여진다"며 "업스테이지를 넘어설 목표로 2차 평가전에 나설 가능성이 높다"고 밝혔다. 이 같은 상황에서 정부는 정예팀들과 2차 평가 기준·방안 등을 조만간 협의·확정해 글로벌 수준의 독자 AI 파운데이션 모델 개발을 뒷받침하고, 이를 통해 우리나라 AI 생태계 경쟁력 제고 등을 적극 도모한다는 계획을 내놨다. ▲벤치마크 평가 ▲전문가 평가 ▲사용자 평가 등 기존 단계평가의 큰 틀은 유지하되, 글로벌 주요 리더보드 타겟으로 글로벌 벤치마크를 선정하고 전문가 평가 항목에 '독자성' 평가 세분화 등도 검토키로 했다. 또 재공고 시행 배경이 된 개발 모델의 독자성 잣대는 '초기 데이터 로그 보유 및 자체 문제해결 능력'으로 규정해 논란을 불식시키기 위한 노력에도 나섰다. 업계에선 2차 평가 핵심으로 단순한 성능 고도화를 넘어 산업 현장 적용을 위한 '확장성 및 활용성'이 될 것이라고 예상했다. 또 최근 정부가 공공 데이터 개방에 적극 나서고 있는 만큼 데이터를 AI 모델로 얼마나 잘 활용할 수 있을지도 관건이 될 것으로 전망했다. 업계 관계자는 "2차 평가 기준이 1차 때랑 크게 바뀌지 않을 듯 해 모티프테크놀로지스가 기존 3사와의 기술 격차를 어떻게 좁힐 수 있을지가 관건"이라면서도 "정부가 2차 평가에선 컨소시엄에 참여한 기업들과 주관사가 AI 모델 개발 과정에서 어떻게 구체적으로 협업할 수 있는지가 주요 기준이 될 것"이라고 예상했다. 그러면서 "AI 모델 개발에서 끝나는 게 아니라 각 컨소시엄들이 현장에서 어떻게 활용할지에 대한 계획을 잘 드러내는 것이 중요해보인다"고 덧붙였다. 또 다른 관계자는 "정부가 개방한 공공 데이터를 AI 모델을 학습할 때 잘 활용해 우리나라에 특화된 AI로 얼마나 잘 만들 수 있는지가 2차 평가에서 중요하게 반영될 것"이라며 "모델 성능이나 크기보다 데이터 활용도, 우리나라 상황과 한국어 맥락에 맞는 답변을 제대로 내놓을지에 대한 평가가 좀 더 심도있게 진행될 듯 하다"고 전망했다.

2026.02.20 18:47장유미 기자

[독파모 4파전] 프로젝트 2차 평가 국면…정예팀 핵심 전략은?

정부 '독자 인공지능(AI) 파운데이션 모델' 프로젝트가 2차 평가 국면에 들어서면서 4개 정예팀은 멀티모달 확장과 산업 적용을 앞세운 로드맵으로 경쟁력 강화에 나섰다. 20일 IT 업계에 따르면 과학기술정보통신부는 독파모 신규 정예팀으로 모티프테크놀로지스를 선정하고 2차 심사 절차에 착수했다. 이에 따라 기존 3개 팀을 포함한 총 4개 정예팀이 기술 경쟁을 시작한다. 이번에 합류한 모티프테크놀로지스는 300B급 거대언어모델(LLM)을 시작으로 310B급 비전언어모델(VLM), 320B급 비전·언어·행동 통합 모델(VLA)로 모델을 단계적으로 확장하는 로드맵을 제시했다. 모델 가중치와 소스코드, 연산 최적화 라이브러리까지 전 영역을 오픈소스로 공개하고, 대국민 플랫폼과 API를 통해 생태계 확산을 병행한다는 전략이다. LG AI연구원은 2360억 개 매개변수 규모 'K-엑사원'을 중심으로 성능 고도화 전략을 이어간다. 해당 모델은 전문가혼합(MoE) 구조와 하이브리드 어텐션 기술을 적용해 메모리 요구량과 연산량을 70% 절감한 것이 특징이다. 모델의 핵심 언어 이해·추론 성능을 글로벌 수준까지 끌어올리는 것에 집중한다. 이후 LG 계열사에 모델 적용을 확대하고 국내 기업 대상 API 확산과 연구 협력을 강화할 계획이다. 업스테이지는 '솔라 오픈 100B'를 200B 규모로 확장한다. 법률·의료·공공·제조·교육 등 분야별 기업과 협력 체계를 구축해 실사용 사례를 추가 확보할 방침이다. 최종적으로는 모델을 300B급까지 업그레이드할 예정이다. SK텔레콤은 '에이닷엑스(A.X) K1' 멀티모달 확장을 핵심 과제로 제시했다. 이미지 인식을 넘어 음성·영상까지 처리 가능한 구조로 고도화하고, 후속 모델 '에이닷엑스(A.X) K2' 등 차세대 모델을 연이어 개발해 산업 현장 적용성을 강화한다. 기존 3개 정예팀은 1월~6월말까지 AI모델을 개발하고, 추가 1개 정예팀은 선정된 2월부터 7월말까지 개발한다. 정부는 8월초 내외에 단계평가를 진행할 계획이다. 배경훈 부총리 겸 과학기술정보통신부 장관은 "기업이 도전을 통해 우리 AI 생태계를 살아 숨쉬게 하고, 이를 통해 더 크고 경쟁력 있는 대한민국 AI 생태계를 만드는데 정책적 지원을 아끼지 않겠다"고 강조했다.

2026.02.20 17:55김미정 기자

[독파모 4파전] 독자성 잣대 세분화…8월 2차 평가 '진검승부'

정부가 '독자 AI 파운데이션 모델(독파모)' 개발 프로젝트의 추가 정예팀으로 자체 아키텍처 설계 및 기술적 내재화 역량을 입증한 모티프테크놀로지스 정예팀을 최종 선정했다. 4파전 경쟁 구도가 완성된 가운데, 정부는 재공고 시행 배경이었던 개발 모델의 독자성 잣대를 '초기 데이터 로그 보유 및 자체 문제해결 능력'으로 규정했다. 조속한 시일 내 산학연 전문가와 합의해 세분화된 기준을 확정·적용할 방침이다. 4개 정예팀은 앞으로 주어진 6개월의 개발 기간을 활용해 오는 7월 말까지 모델 고도화를 마쳐야 한다. 이어 8월 초 실제 산업 현장의 인공지능 전환(AX) 확장성에 초점을 맞춘 2차 단계평가를 치르게 된다. '기술 독립' 증명한 모티프테크, 트릴리온랩스와 초접전 끝에 합류 과학기술정보통신부는 20일 정부서울청사에서 독파모 추가 발표 브리핑을 열고 모티프테크놀로지스 정예팀을 최종 선정했다고 밝혔다. 모티프테크놀로지스 정예팀은 모티프테크놀로지스와 모레, 크라우드웍스, 엔닷라이트, 서울대학교 산학협력단, 한국과학기술원, 한양대학교 산학협력단, 삼일회계법인, 국가유산진흥원, 에이치디씨랩스, 매스프레소, 에누마코리아, 경향신문사, 전북테크노파크, 모비루스, 엑스와이지, 파두로 구성됐다. 이들은 '국가 경쟁력 강화를 위한 AI 파운데이션 모델 구축'을 목표로 3000억(300B) 파라미터급 추론형 거대언어모델(LLM)을 시작으로 시각언어모델(VLM), 시각언어행동모델(VLA)까지 단계적으로 고도화할 계획이다. 모티프테크놀로지스는 다수의 핵심 모듈을 자체 제안·구현한 경험과 더불어 텍스트뿐만 아니라 이미지 및 비디오 영역에서도 독자적인 파운데이션 모델을 개발해 왔다. 이를 근거로 기술적 내재화 수준이 높다는 평가를 받았다는 게 정부 측 설명이다. 특히 상대적으로 적은 파라미터 규모와 제한된 데이터 환경에서도 세계적 수준의 모델과 경쟁 가능한 성능을 낸 효율적 설계 역량이 주효했다. 함께 경쟁했던 트릴리온랩스 정예팀 역시 12.7B 모델 등 대형 모델 개발 경험과 글로벌 리더보드에서 입증한 성능을 바탕으로 우수한 기술 자립도를 보였지만 근소한 점수 차이로 탈락했다. 독자성 기준, 초기 학습 로그·문제 해결 능력 '세분화' 김경만 과기정통부 인공지능정책실장은 지난 1차 평가 당시 쟁점이 된 '프롬 스크래치(바닥부터 독자 개발)' 기준에 대해 "첫 모델부터 학습할 수 있는 학습 데이터 로그 기록을 보유하고, 문제가 발생했을 때 스스로 고칠 수 있는 문제 해결 능력을 갖추는 것"이라고 정의했다. 이번 추가 심사 경우, 당장의 100% 독자성 충족보다는 '독자 모델을 개발할 수 있는 경험과 기술적 능력'을 중점적으로 평가했다. 모티프테크놀로지스 정예팀이 개발할 300B 규모 모델의 최종 독자성 여부는 7월 말 개발 완료 시점에 맞춰 판단하게 된다. 정부는 4개 정예팀 및 산학계 전문가들과 협의해 모두가 동의할 수 있는 독자성 기준을 확정하고, 이를 하반기 평가에 적용할 방침이다. 개발 기간 동등 보장…2차 평가 8월 초 격돌 공정한 경쟁을 위해 과기정통부는 기존 3개 정예팀(1~6월)과 모티프테크놀로지스 정예팀(2~7월) 모두에게 동일한 6개월의 개발 기간을 보장했다. 7월 말까지 4개 정예팀의 모델 개발이 완료되면 제출된 모델들을 바탕으로 8월 초 내외에 2차 단계평가를 동시 진행한다. 2차 평가 핵심은 단순한 성능 고도화를 넘어 산업 현장 적용을 위한 '확장성 및 활용성'이다. 모티프테크놀로지스 정예팀은 300B급 추론형 LLM을 시작으로 310B급 VLM, 최종적으로 물리적 행동 지시가 가능한 320B급 VLA 모델로 고도화하겠다는 로드맵을 제시했다. 김 실장은 "명확한 기준에 미달하지 않는 한 무리한 탈락 팀 양산보다는 우수 기술력을 지닌 AI 생태계를 지속해서 이끌고 가는 방향을 우선하겠다"고 말했다. 'AI 주권' 생태계 활성화 방점…전방위 확산 지원 계획 독파모 재공고가 공식화 된 이후 주요 기업들의 연이은 불참 선언으로 지적된 흥행 우려에 대해선 독파모 프로젝트의 핵심이 국방·안보 등을 아우르는 'AI 소버린(자주권) 확보'에 있다고 선을 그었다. 김 실장은 "대기업 역할도 중요하지만 실질적 기술력을 지닌 토종 기업들이 주도하는 생태계 성장에 더 큰 의미가 있다"고 강조했다. AI 산업은 속도전이 생명인 만큼, 정부는 모티프테크놀로지스 정예팀에도 엔비디아의 최신 GPU인 B200 768장과 100억 원 상당의 데이터 공동구매 등 기존 정예팀과 동등한 인프라를 즉각 지원한다. 나아가 이들 모델의 다각적인 확산 지원 방안도 내부적으로 검토하고 있다. 김 실장은 "독파모 사업을 통해 개발된 독자 모델들이 공공·산업 분야의 AX에 원활히 적용되고 디지털 소외계층도 혜택을 누릴 수 있도록 바우처와 GPU 지원 등을 고려하겠다"고 말했다.

2026.02.20 17:41이나연 기자

[독파모 4파전] 추가 합류 모티프테크놀로지스 "기존 팀 뛰어넘는 성과 확신"

모티프테크놀로지스가 과학기술정보통신부 '독자 AI 파운데이션 모델(독파모)' 추가 공모에서 정예팀으로 최종 선정되며 독자 설계 기반의 차세대 인공지능(AI) 모델 구축에 나선다. 텍스트 중심 거대언어모델(LLM)을 넘어 이미지·비디오·오디오를 아우르는 멀티모달 파운데이션 모델, 나아가 피지컬 AI로 확장해 글로벌 톱 수준의 독자 AI를 확보하고 산업·공공 전 분야에서 AI 전환(AX)을 실증한다는 목표다. 임정환 모티프테크놀로지스 대표는 20일 과기정통부가 발표한 독파모 추가 공모 선정에 대해 "그동안 부족한 자원에도 불구하고 독자적인 설계로 글로벌 경쟁력을 증명해왔다"며 "이번 사업에서 지원되는 자원과 컨소시엄의 역량을 결합하면 기존 참가팀을 뛰어넘는 성과를 낼 수 있다고 확신한다"고 밝혔다. 과기정통부는 이번 추가 공모에서 모티프테크놀로지스와 트릴리온랩스 두 컨소시엄을 심층평가했으며 이 가운데 모티프테크놀로지스를 추가 정예팀으로 선정했다. 이에 독파모 사업은 LG AI연구원, 업스테이지, SK텔레콤에 이어 모티프테크놀로지스까지 총 4개 정예팀 체제로 올 상반기까지 글로벌 톱 수준 모델 개발 경쟁을 가속하게 된다. 모티프테크놀로지스는 이번 선정이 단순한 참여 기업 확대를 넘어 국가 AI 프로젝트의 기술적 재편이라는 점을 강조했다. 외산 오픈소스 모델을 미세조정하는 방식이 아니라 구조 설계 단계부터 독자 기술을 적용해온 점이 핵심 경쟁력으로 평가받았다는 설명이다. 회사는 기존 트랜스포머 구조를 그대로 따르지 않고 '그룹별 차등 어텐션(GDA)'과 새로운 활성화 구조인 '폴리놈 GLU' 등 자체 아키텍처와 학습 방법론을 개발해왔다. 이를 기반으로 지난해 11월 공개한 '모티프-2-12.7B' 모델은 글로벌 AI 모델 성능 종합지표에서 한국 모델 1위를 기록했으며 동급 사이즈 모델은 물론 일부 대형 모델보다 높은 점수를 받은 바 있다. 언어모델에 그치지 않고 이미지 생성 모델 '모티프-이미지-6B', 비디오 생성 모델 '모티프-비디오-1.9B'까지 자체 개발하며 멀티모달 기술력도 입증했다. 설계·학습·최적화 전 과정을 자체 역량으로 수행하는 풀스택 엔지니어링 구조가 강점이라는 평가다. 이번 사업에서 모티프테크놀로지스는 총 17개 참여 기관, 12개 수요 기관이 함께하는 컨소시엄을 구성했다. 모티프테크놀로지스가 모델 설계를 총괄하고 AI 인프라 소프트웨어 기업 모레가 대규모 GPU 클러스터 최적화와 분산 추론·경량화를 담당한다. 카이스트·서울대학교·한양대학교 등 학계는 멀티모달 모델 설계와 영상 품질 고도화, 데이터 전처리 자동화 기술 개발에 참여한다. 데이터 분야에서는 크라우드웍스와 매스프레소가 고품질 데이터 구축을 맡고 엔닷라이트는 로보틱스용 시각언어행동(VLA) 합성 데이터를 대규모로 생성한다. 산업 확산 전략도 구체화했다. 국민 체감 분야에서는 HDC랩스가 스마트홈·스마트빌딩 서비스에 AI를 적용하고 매스프레소와 에누마코리아가 교육 서비스 고도화를 추진한다. 국가 핵심 인프라 분야에서는 국가유산진흥원이 한국 문화 정체성을 반영한 서비스를 공동 개발하며 모비루스와 전북테크노파크는 농업·오프로드 환경에서 피지컬 AI 기반 자율주행·자율작업 실증을 진행한다. 로봇 기술 기업 엑스와이지는 서비스 로봇부터 휴머노이드까지 확장 가능한 비전언어행동(VLA) 모델 기반 로보틱스 적용을 맡는다. 모티프테크놀로지스 정예팀은 300B급 추론형 LLM을 시작으로 310B급 VLM, 320B급 VLA 모델로 단계적으로 고도화해 글로벌 톱 수준의 독자 AI 파운데이션 모델을 확보한다는 목표다. 개발된 모델은 상업용 오픈소스로 공개하고 대국민 플랫폼과 API 형태로도 제공해 금융·제조·방산·교육 등 산업 전반의 AX를 지원할 계획이다. 임정환 모티프테크놀로지스 대표는 "모델과 소프트웨어를 아우르는 폭넓은 오픈소스화로 국산 AI 생태계를 구축하고 산업·공공 전 분야에서 AX 성공 사례를 만들어 대한민국이 AI 3대 강국으로 도약하는 데 기여하겠다"고 포부를 밝혔다.

2026.02.20 17:15한정호 기자

[독파모 4파전] 1개 정예팀 추가…LG·업스테이지·SKT "기존 로드맵대로"

정부가 '독자 인공지능(AI) 파운데이션 모델' 프로젝트 추가 정예팀을 선정한 가운데 기존 3개 팀은 계획대로 모델 기술 경쟁력을 업그레이드하겠다고 입장을 밝혔다. 20일 과학기술정보통신부는 서울 정부청사에서 브리핑을 열고 독파모 추가 정예팀으로 모티프테크놀로지스를 선정했다고 발표했다. 이로써 독파모 프로젝트 정예팀은 LG AI연구원을 비롯한 업스테이지, SK텔레콤, 모티프테크놀로지스로 구성됐다. 모티프테크놀로지스 정예팀에는 모티프테크놀로지스와 모레, 크라우드웍스, 엔닷라이트, 서울대 산학협력단, 한국과학기술원, 한양대 산학협력단, 삼일회계법인, 국가유산진흥원, 에이치디씨랩스, 매스프레소, 에누마코리아, 경향신문사, 전북테크노파크, 모비루스, 엑스와이지, 파두가 참여한다. 신규 정예팀 소식에 기존 3개 팀은 전략 변화 없이 모델 고도화에 집중하겠다는 입장을 밝혔다. LG 관계자는 "이번 프로젝트를 통해 4개팀 모두 동반 성장하길 바란다"고 밝혔다. 업스테이지 관계자는 "우리가 당초 세웠던 계획대로 모델 기술력을 꾸준히 업그레이드할 것"이라고 설명했다. SK텔레콤 관계자 "모델 규모와 성능, 추론 능력을 올리는 데 주력할 것"이라며 "특히 모델이 다양한 언어를 커버할 수 있게 학습 데이터량을 늘릴 것"이라고 말했다. 과기정통부는 4개 팀 경쟁 체제를 곧장 가동할 방침이다. 오는 6월 말에서 7월 초로 예상되는 2차 평가에 이어 12월 중 3차 평가 결과가 나오면 연말에 최종 2곳이 남는 일정이다. 최종 선발된 정예팀 2곳만이 내년 상반기까지 엔비디아 최신 그래픽처리장치(GPU) B200과 데이터 공동구매, 구축·가공 지원 등을 받는다. 업계에선 신규 선발팀이 1단계 경쟁을 거치지 않고 2단계부터 합류하는 점을 들어 형평성 문제가 나왔다. 개발 현장에서는 이를 특혜가 아닌 후발 주자가 감수해야 할 기술적 이중고로 분석했다. 지난 6개월간 축적한 데이터 정제 노하우와 시행착오 경험 측면에서는 기존 정예팀들이 앞설 수밖에 없다는 이유에서다. 익명을 요구한 한 업계 관계자는 "기존 팀은 한 차례 평가받은 모델 기반으로 고도화 작업에만 집중하면 되지만, 신규 팀은 1단계 평가 수준의 모델 구축과 2단계 평가 목표인 고도화 작업을 동시에 수행해야 한다"며 "물리적인 시간 격차를 단기간에 압축적으로 극복해야 하는 만큼 신규 진입 팀에게 기술적 난이도가 더 높은 상황"이라고 말했다. 또 다른 업계 관계자도 "정부의 인프라 지원으로 GPU 등 하드웨어적 격차는 줄일 수 있겠지만, 모델 크기를 키우고 학습시키는 과정에서 얻은 최적화 경험은 단시간에 확보하기 어렵다"며 "기존 팀들이 구축한 기술적 격차가 존재해 신규 팀 합류가 경쟁 구도를 즉각적으로 변화시키기는 어려울 것"이라고 설명했다.

2026.02.20 17:09김미정 기자

[독파모 4파전] 트릴리온랩스, 추가 공모 탈락…"독자 아키텍처 개발 지속"

과학기술정보통신부 '독자 AI 파운데이션 모델(독파모)' 추가 공모에 도전한 트릴리온랩스가 최종 탈락했다. 회사는 결과를 수용하되, 프롬 스크래치 기반 독자 아키텍처 개발 기조를 이어가겠다는 입장이다. 트릴리온랩스는 20일 과기정통부가 발표한 독파모 추가 공모 선정 결과에 대해 "이번 독자 파운데이션 모델 구축 사업 결과를 겸허히 수용한다"고 밝혔다. 이날 과기정통부는 독파모 추가 공모 심층평가 결과 모티프테크놀로지스를 정예팀으로 추가 선정했다고 발표했다. 이번 평가에는 모티프테크놀로지스와 트릴리온랩스 두 컨소시엄이 참여했으며 두 팀 모두 역량을 인정받았지만 최종 선정은 모티프테크놀로지스에 돌아갔다. 이에 대해 트릴리온랩스는 해당 사업이 본격 논의되기 이전부터 가중치 초기화 단계부터 설계하는 독자 모델 개발의 중요성을 강조해 왔다고 설명했다. 이미 자체 아키텍처 설계와 새로운 구조에 대한 연구·개발을 지속해왔으며 이번 결과와 무관하게 기술적 방향성을 유지한다는 입장이다. 회사 측은 "해당 사업이 논의되기 이전부터 프롬 스크래치 기반 독자 모델 개발의 중요성을 강조해 왔으며 이미 그 길을 묵묵히 걸어오고 있었다"며 "이번 결과는 아쉽지만 트릴리온랩스의 방향은 달라지지 않는다"고 밝혔다. 이어 "가중치 초기화부터 설계하는 독자 아키텍처와 새로운 구조에 대한 도전을 앞으로도 멈추지 않을 것"이라며 "소중한 경험과 기회를 준 점에 감사드리며 향후 또 다른 기회가 주어진다면 더욱 준비된 모습으로 다시 도전하겠다"고 덧붙였다.

2026.02.20 16:57한정호 기자

한국기계연구원, 신입 연구11· 기술3· 행정1 선발

한국기계연구원이 인공지능 전환(AX), 인공지능(AI) 로봇, 탄소중립 등 미래 전략기술 분야 연구 역량 강화와 디지털 기반 기계기술 혁신 가속화를 위한 인재 15명을 선발한다. 올해 처음 실시하는 신입직원 공개채용이다. 연구직, 기술직, 행정직 등 총 3개 직군 13개 분야 15명을 채용할 계획이다. 주요 모집 분야는 연구직(11명)은 ▲에너지 시스템용 터보기계기술 ▲지능형 로봇 ▲인공지능 기반 기계 및 로봇 기술 ▲바이오기계 시스템 설계 및 제어 기술 ▲나노 AX/DX기술 ▲디지털트윈 및 AI 기반 자율제조 에이전트 기술 ▲열유동 및 실내환경 진단·예측·관리 기술 개발 ▲기계 설계·해석 AI 에이전틱 기술 ▲에이전틱 AI 및 데이터 엔지니어링 기술 등의 분야로 선발한다. 기술직(3명)은 ▲저탄소 에너지 시스템 안전 기술 ▲지능형 로봇 ▲일반행정(행정 부서 지원), 행정직(1명)은 ▲일반행정(대외협력)이다. 서류 접수는 오늘부터 오는 3월 13일 오전 11시까지다. 1차 서류전형, 2차 필기전형(NCS, 해당 분야 한정), 3차 면접전형을 거쳐 최종 합격자는 6월 17일 발표한다. 임용 예정일은 6월 29일이다. 기계연은 1976년 설립 이후 자율제조, 탄소중립, AI로봇, 나노융합 등 기계분야 전반을 연구하는 정부출연연구기관이다.

2026.02.20 16:37박희범 기자

'AI 추론칩' 강자 리벨리온, 글로벌 실전 테스트 돌입

국내 인공지능(AI) 반도체 산업의 대표 스타트업이자 다크호스로 평가받는 리벨리온(Rebellion)은 올해 창업 이후 새로운 도약을 위한 중대한 기로에 서 있다. 기업 사명처럼 AI 반도체 산업의 반란을 일으키는 역사적 한 해가 될지, 아니면 찻잔 속의 태풍으로 그칠지 반도체 업계의 이목이 쏠리고 있다. 이러한 관심의 배경에는 급격하게 변화하는 글로벌 AI 시장의 판도가 자리 잡고 있다. 이제 시장은 단순한 모델 개발을 넘어 실질적인 서비스 효율을 따지는 '추론(Inference)의 시대'로 진입했다. 천문학적인 전력 소모와 운영 비용을 감당해야 하는 빅테크들에게 고효율·저전력 반도체 확보는 더 이상 선택이 아닌 생존의 문제로 직결되기 때문이다. 리벨리온이 차세대 AI 반도체 경쟁의 핵심 무대로 추론 칩(NPU) 시장을 보고 있는 이유다. 리벨리온은 바로 설립 초기부터 이 지점을 정조준하고 기술 개발에 매진해 왔다. 1세대 '아톰(ATOM)' 칩에 이어 최근 내놓은 차세대 칩 '리벨(REBEL)'은 이같은 노력의 정수다. 엔비디아 칩과 비교해 높은 효율을 자랑하는 것으로 평가받고 있다. 최근엔 실리콘 샘플 성능 검증까지도 성공적으로 마쳤다. 삼성전자의 4나노 공정과 HBM3E를 탑재한 '리벨'은 현재 xAI, 오픈AI 등 글로벌 파트너들과 테스트를 진행하며 상용화 가능성을 구체적으로 타진 중이다. 하드웨어의 성과를 실제 서비스 성능으로 구현하기 위한 소프트웨어 최적화라는 과제가 여전히 남아있지만, 리벨의 시장 안착 여부는 리벨리온이 추진하는 올해 상장 로드맵을 결정지을 핵심 열쇠가 될 전망이다. [강점: Strength] 'H200급 성능에 전력은 15% 감소'...'리벨'이 증명한 초격차 리벨리온의 가장 강력한 무기는 하드웨어 기술이다. 리벨리온의 차세대 AI 칩인 '리벨'의 실리콘 샘플 테스트 결과는 당초 설계 목표를 모두 충족한 것으로 평가 받는다. 반도체 업계 관계자는 "당초 예상보다 칩 성능이 잘 나온 걸로 안다"며 "실제 현장에서 구동만 잘 된다면 효용성 측면에서 충분치 사용성이 있을 것으로 보인다"고 말했다. 특히 칩렛(Chiplet) 아키텍처와 HBM3E를 탑재한 '리벨 쿼드(Rebel Quad)'는 연산 성능과 메모리 사양 면에서 시장의 기준점인 엔비디아 H200을 미세하게 앞서거나 대등한 수준을 기록했다. 세계 최고 권위 반도체 설계 학회인 ISSCC(국제고체회로학회) 최신 발표 자료에 따르면 리벨 쿼드의 FP16 연산 성능은 1 PFLOPS로 H200(0.99 PFLOPS)과 비슷하며, 메모리 용량 또한 144GB로 H200(141GB)보다 소폭 높다. 이는 세계 최초로 UCIe-Advanced 다이-투-다이(Die-to-Die) 인터페이스를 적용해 4개의 칩렛을 하나의 칩처럼 구동시킨 결과다. 가장 고무적인 대목은 전력 효율이다. 리벨 쿼드의 설계 전력(TDP)은 최대 600W로, 유사한 성능을 내는 H200(700W) 대비 약 15% 가량 전력 소모가 적다. 글로벌 소프트웨어 생태계 편입도 가속화되고 있다. 리벨리온은 최근 글로벌 오픈소스 솔루션 기업 레드햇의 공식 포팅 파트너로 선정됐다. 특히 이 과정에서 글로벌 모바일 AP 강자인 퀄컴과의 경쟁에서 앞선바 있다. 회사의 기술력은 글로벌 학회에서도 인정받았다. 리벨리온은 최근 미국 샌프란시스코에서 개최된 'ISSCC 2026'에서 리벨 쿼드 관련 논문을 발표하고, 데모를 시현했다. ISSCC는 반도체 올릭픽으로 불리며, 반도체 학계에서는 세계 최고 권위를 갖는다. 김지훈 한양대학교 융합전자공학부 교수는 "리벨리온이 ISSCC에서 논문 발표와 데모를 시현한 것은 유의미한 결과"라고 평가했다. 오진욱 리벨리온 CTO(최고기술책임자)는 "이번 발표로 확보한 글로벌 수준의 기술적 신뢰를 바탕으로 진행 중인 양산과 글로벌 고객사 PoC(개념검증)에 속도를 내며 대한민국의 AI반도체 역량을 세계 무대에서 선보일 것"이라고 말했다. [약점: Weakness] '아톰'이 남긴 숙제: 소프트웨어 최적화와 현장의 괴리 그러나 하드웨어의 화려한 지표 이면에는 '소프트웨어 성숙도'라는 뼈아픈 과제가 남아 있다. 리벨리온의 1세대 칩 '아톰(ATOM)'은 SK텔레콤의 AI 서비스 '에이닷(A.dot)'에 도입되며 국내 최대의 상용화 레퍼런스를 확보했으나, 실제 서비스 현장에서는 기대만큼의 퍼포먼스를 내지 못하고 있다는 지적이 나온다. 가장 큰 문제는 소프트웨어 최적화의 난이도다. 칩이 가진 잠재적 최고 성능을 이끌어내기 위해서는 개발자가 매우 복잡하고 까다로운 최적화 과정을 수동으로 거쳐야 한다. 이는 세계 개발자들이 엔비디아에 종속될 수밖에 없게 만든 '쿠다(CUDA)'의 압도적인 편의성과 극명하게 대비되는 지점이다. 결국 산업 현장에서 활용되기 위해서는 컴파일러 등 소프트웨어 스택의 자동화와 편의성 확보가 리벨 성공의 선결 과제인 셈이다. [기회: Opportunity] xAI·오픈AI 등 빅테크와 협력 상장 가능성을 타진하던 리벨리온은 이제 '언제 상장할 것인가' 타이밍을 고민하고 있다. 리벨리온은 올 4분기 또는 내년 1분기를 목표로 구체적인 IPO(기업공개) 시나리오를 가동 중이다. 올 하반기 리벨 시리즈의 본격적인 매출 발생을 상장의 핵심 근거로 삼겠다는 전략이다. 실제로 리벨리온의 실적 로드맵은 상당히 구체적이다. 리벨리온의 지난해 매출은 350억원 안팎으로 추산된다. 이는 국내 AI칩 스타트업 중 가장 큰 규모다. 리벨리온 관계자에 따르면 지난해 양산 물량 대부분을 판매해 이 같은 성과를 기록했다. 올해는 약 900억원의 연 매출을 목표로 한다. 시장에 자리잡은 아톰과 더불어 하반기 출하되는 리벨을 통해 매출을 달성할 계획이다. 글로벌 기업들과 협력도 이어지고 있다. 현재 회사는 xAI와 특정 소프트웨어 스택을 기반으로 PoC를 진행 중이며 오픈AI, 휴메인과도 협력 파이프라인을 구축한 것으로 확인됐다. 리벨리온은 국내 최대 기업 가치 약 2조 규모의 AI 반도체 유니콘 기업으로 평가받는다. 박성현 리벨리온 대표는 지난해 12월 기자간담회에서 “PoC는 고객사 입장에서 상당한 비용과 시간이 투입되는 과정”이라며 “알 만한 글로벌 업체들과 검증 단계에 있다”고 말한 바 있다. [위협: Threat] 삼성-SK '거인들의 신경전'..."비즈니스 결과 내야" 가장 미묘하면서도 강력한 위협은 삼성전자와 SK그룹이라는 대기업 사이의 전략적 포지셔닝이다. 삼성전자는 4나노 파운드리와 HBM3E 공급을 통해 '리벨' 탄생의 산파 역할을 하고 있고, SK그룹은 사피온과의 합병을 통해 리벨리온을 그룹 AI 인프라의 핵심으로 세웠다. 양사의 전폭적인 지원은 성장의 촉매제이지만, 반대로 양사가 AI 반도체 주도권을 놓고 격돌할 경우 리벨리온이 그 사이에서 전략적 자율성을 잃을 수 있다는 우려가 나온다. 밸류체인 결정 과정에서 이들 대기업의 이해관계가 충돌할 경우 자칫 '고래 싸움에 낀 새우'가 될 수 있다는 분석이다. 다른 위협 요인으로는 구글, 아마존, 메타 등 빅테크 기업들이 자체 AI칩(ASIC) 개발에 사활을 걸고 있다는 점이 있다. 이들은 리벨리온의 잠재적 고객인 동시에 강력한 경쟁자가 될 수 있다. 엔비디아 역시 학습에 이어 추론 시장으로 확장하기 위해 차세대 저전력 제품 라인업을 강화하고 있어, 리벨리온은 글로벌 파이프라인(xAI, 오픈AI 등)을 실제 대규모 계약으로 연결해내는 실질적인 '비즈니스 결과물'을 조속히 보여줘야 하는 압박을 받고 있다. AI 반도체 업계 관계자는 "리벨리온을 포함한 관련 업체들 모두가 올해는 실적으로 증명해야 한다"며 "PoC가 아니라 실제 산업 현장에서 사용되는 칩이 올해는 나오길 바란다"고 강조했다.

2026.02.20 16:16전화평 기자

모티프테크놀로지스, 독파모 정예팀 합류…'K-AI' 독자 모델 경쟁 가속

정부가 '독자 인공지능(AI) 주권' 확보를 위해 4개 정예팀 체제의 혁신 경쟁 체제에 돌입한다. 과학기술정보통신부는 독자 AI 파운데이션 모델 프로젝트 추가 공모 결과, 모티프테크놀로지스 정예팀을 최종 선정했다고 20일 밝혔다. 이번 선정은 세계에서 AI를 가장 잘 쓰는 나라를 구현하기 위한 국정과제의 일환이다. 기존 3개 팀에 이어 4개 정예팀 체제를 구축해 국내 AI 모델 개발 경쟁을 본격화하려는 포석이다. 과기정통부에 따르면 이번 심층평가에서 모티프테크놀로지스와 트릴리온랩스 두 컨소시엄 모두 우수한 역량을 입증했다. 그중 모티프테크놀로지스는 독자적 기술 기반의 확장성과 국내 AI 생태계 기여 가능성에서 높은 점수를 받아 최종 낙점됐다. 모티프테크놀로지스 정예팀은 모티프테크놀로지스와 모레, 크라우드웍스, 엔닷라이트, 서울대학교 산학협력단, 한국과학기술원, 한양대학교 산학협력단, 삼일회계법인, 국가유산진흥원, 에이치디씨랩스, 매스프레소, 에누마코리아, 경향신문사, 전북테크노파크, 모비루스, 엑스와이지, 파두로 구성됐다. 이들은 '국가 경쟁력 강화를 위한 AI 파운데이션 모델 구축'을 목표로 3000억(300B) 파라미터급 추론형 언어모델(LLM)을 시작으로 시각언어모델(VLM), 시각언어행동모델(VLA)까지 단계적으로 고도화할 계획이다. 특히 개발된 모델의 가중치와 코드, 연산 최적화 라이브러리 등 전 영역을 상업용 오픈소스로 공개한다는 점이 주목받았다. 대국민 플랫폼을 통해 무료 AI 서비스를 제공하고, 응용 프로그램 인터페이스(API) 형태로도 배포해 금융·제조·방산·교육 등 다양한 산업 분야의 AI 전환(AX)을 지원한다는 구상이다. 평가위원들은 모티프테크놀로지스가 텍스트와 영상 영역에서 독자적인 모델을 개발해온 기술 내재화 수준을 높게 평가했다. 제한된 데이터 환경에서도 세계적 수준의 성능을 달성한 경험이 효율적인 아키텍처 설계 역량을 증명했다는 분석이다. 아쉽게 탈락한 트릴리온랩스 역시 글로벌 리더보드에서 성능을 입증하는 등 기술적 자립도가 우수한 것으로 평가됐다. 과기정통부는 새로 합류한 정예팀에 기존 팀과 동등한 수준의 지원을 즉시 제공한다. 글로벌 모델 개발에 필수적인 엔비디아 B200 그래픽처리장치(GPU) 768장과 데이터 구축·구매 비용 등 약 117억 5000만원 규모의 자원을 투입하고 'K-AI 기업' 명칭을 부여한다. 개발 기간의 형평성을 위해 기존 3개 팀은 6월 말까지, 추가 선정된 팀은 7월 말까지 모델 개발을 진행한다. 이후 8월 초 글로벌 벤치마크와 독자성 평가 등을 포함한 단계평가를 거쳐 성과를 점검할 예정이다. 배경훈 부총리 겸 과학기술정보통신부 장관은 "오픈AI나 앤트로픽 같은 빅테크들도 처음부터 거대한 조직은 아니었다"며 "모두의 도전을 통해 우리 AI 생태계를 살아 숨 쉬게 하겠다"고 말했다. 이어 "더 경쟁력 있는 대한민국 AI 생태계를 만드는 데 정책적 지원을 아끼지 않겠다"고 부연했다.

2026.02.20 16:10이나연 기자

[속보] 모티프테크놀로지스, '독파모' 정예팀 추가 선정…LG·SKT·업스테이지와 4파전

과학기술정보통신부가 추진한 '독자 AI 파운데이션 모델' 프로젝트 추가 공모 사업자로 모티프테크놀로지스 정예팀이 선정됐다. 과기정통부는 모티프테크놀로지스와 트릴리온랩스 두 곳의 서면 검토와 발표평가를 진행한 결과 이 같이 결정했다고 20일 밝혔다. 추가 선정된 모티프테크놀로지스 정예팀은 지난 1차 평가를 통과한 LG AI연구원, SK텔레콤, 업스테이지 정예팀 3곳과 경쟁하게 된다. 모티프테크놀로지스 정예팀에는 모티프테크놀로지스와 모레, 크라우드웍스, 엔닷라이트, 서울대학교 산학협력단, 한국과학기술원, 한양대학교산학협력단, 삼일회계법인, 국가유산진흥원, 에이치디씨랩스, 매스프레소, 에누마코리아, 경향신문사, 전북테크노파크, 모비루스, 엑스와이지, 파두가 참여한다.

2026.02.20 16:07장유미 기자

[박희범의 과학카페] 대통령과 KAIST

이재명 대통령이 김혜경 여사와 함께 KAIST 2026년도 학위수여식에 참석했다. 대통령 부부가 KAIST 학위수여식에 참석한 것은 이번이 처음이다. 대통령이 KAIST 졸업식을 찾은 것은 지난 2024년 '입틀막' 사건이 벌어진 지 2년 만이다. 특히 이번 졸업식에는 김혜경 여사 뿐 아니라 강훈식 비서실장도 이례적으로 KAIST를 찾아 관심이 쏠렸다. 강 실장은 최근 분위기를 타고 있는 대전광역시-충청남도 행정구역 통합 특별시의 시장 후보로 유력하게 거론 중인 인물이다. 일각에서는 이날 김민석 국무총리까지 KAIST를 찾을 것으로 알려졌으나, 확인 결과 이는 사실이 아닌 것으로 파악됐다. 학위수여식 전날인 19일에는 최근 더불어민주당 복당이 거론 중인 송영길 소나무당 대표도 KAIST를 찾아 온종일 AI를 공부하고 올라갔다. 이 같은 흐름은 KAIST가 정계는 물론 과학기술계 중심축으로 부상했다는 의미로 해석된다. KAIST 학위수여식을 찾은 첫 대통령은 22년 전으로 거슬러 올라간다. 2004년 2월 고 노무현 대통령이 KAIST를 찾아 졸업식 축사를 진행했다. 이어 이명박 전 대통령이 2009년 학위수여식에 참석했다. 당시만 해도 학위수여식 대통령 참석은 과학기술계에 힘을 보태주는 역할을 했다. 시위 대상이 되진 않았다. 문재인 전 대통령은 2018년 2월 울산과학기술원(UNIST) 학위수여식에 참석해 화제가 됐다. 지방선거 4개월을 앞둔 시점이어서 다소 정치적인 방문이 아니냐는 지적도 있었다. 그럼에도 개원 9년을 맞아 UNIST는 대통령 방문으로 전국적인 지명도를 갖는 계기가 됐다. 그다음 방문이 2024년 '입틀막' 사건의 대명사가 된 윤석열 전 대통령이다. 역대 세 번째 KAIST 학위수여식 참석 대통령이다. '입틀막' 사건은 대통령 축사 도중 석사학위를 받는 졸업생이 R&D 예산 복원을 요구하는 시위성 발언과 피케팅이 발생하자 대통령 경호원들이 달려들어 말을 못 하게 입을 손으로 막으며 사지를 잡아매고 나간 사건이다. 당시 과학기술계는 R&D 예산이 4조 6000억 원 삭감으로 인건비 확보가 어려운 대학 석, 박사 고용 인력들이 줄줄이 떠나야 했다. 이로 인해 정부에 대한 항의도 잇따랐다. 국가 R&D 총예산은 올해 2월 현재 35조 5000억원으로 엄청나게 늘었다. 역대 최대 수치다. 2023년 30조 원을 갓 넘긴 뒤 퇴행하다, 역대 최대가 됐다. 이때문인지 올해 학위수여식은 순탄했다. 적어도 표면적으로는 그랬다. KAIST는 과기정통부 AI 인재 양성을 리드하고 있지만, 새로운 정책 기획과 집행이 난항을 겪었다. AI 대학원 설립 과정만 봐도 그렇다. 기관장 레임덕으로 기강이 무너지고 있다. 총장 선발은 1년째 3배수 후보 선출에서 멈춰있다. KAIST 기관장 임기는 지난해 2월 만료됐다. 레임덕 현상은 통상 임기 만료 6개월 전부터 시작한다. KAIST는 2024년 대학평가 교수들에 100달러 상당 지급 메일을 보내 대학평가기관 QS로부터 KAIST 제외라는 국제적 망신을 샀다. 기계공학과 소속 랩실 화재도 발생했다. 2025년엔 실험실 폭발, 법인카드 상품권 깡으로 인한 누적피해 110억 원 사건 등이 잇따랐다. 오는 26일 KAIST 임시 이사회를 앞두고, 최근엔 총장 재공모와 추가공모 얘기가 돌고 있다. 사실 추가공모는 기관장 공모전 사상 처음 듣는 단어다. 기존 지원자를 그대로 인정하고, 여기에 새로운 인물을 추가해 평가한 뒤 기관장을 선발하겠다는 기상천외한 절충적 아이디어다. 추가공모는 현 KAIST 총장 선발 절차에 맞지 않는다. 몇 단계 걸러서 3배수가 된 인물과 추가 공모 지원자를 같은 선상에 놓고 평가하는 것 자체가 형평에 맞지 않기 때문이다. 먼저 선발된 3배수 후보 반발도 예상된다. 그렇다고 재공모도 어렵다. KAIST 교수협의회 소속 교수 700명이 투표로 추천했음에도, 이를 무시하고 마치 누군가를 탈락시키기 위해 재공모하는 모양새가 되기 때문이다. KAIST와 이사회, 과기정통부는 이래저래 딜레마에 빠졌다. 절차대로 풀었으면 폼나는 학위수여식이 되었을 것을. 국민 세금으로 쓰이는 시간과 비용, 에너지 낭비가 얼마나 큰가.

2026.02.20 16:03박희범 기자

AI-플랫폼 확대의 시대, 20대 배우 권소희가 찾은 '길게 가는 힘'

"너는 반짝 스타가 아니라 길게 봐야 돼." 대학생 시절 지도 교수님이 던진 이 한마디는 당시 스물한 살이던 배우 권소희에게는 이정표가 됐다. 대형 기획사에 들어가고 주연 자리를 꿰차는 동기를 바라보며 그는 '오래 걸릴 것'이라는 예언 같은 응원을 품고 묵묵히 무대 위에서 자신만의 서사를 쌓고 있다. 1999년생, 이제 막 스물여덟살 문턱에 들어선 그는 무대를 원한다. 유명 배우는 아니지만 그는 관객의 마음 한구석을 건드리는 '기구한 삶'을 성숙하게 그려내겠다며 자신만의 속도로 걷고 있다. 권소희는 주로 연극 무대에서 경험을 쌓아 왔다. 부모를 잃었거나, 아이를 잃었거나, 삶의 수모를 온몸으로 견뎌내야 하는 소위 '기구한 사연'을 가진 인물들이 그의 단골 배역이었다. 그는 "학교 다닐 때부터 유독 그런 역할이 많이 들어왔어요. 나이에 비해 성숙한 분위기가 있다는 말을 많이 들었거든요. 사실 저는 평소에 감정을 안으로 꾹꾹 눌러 담는 스타일인데, 연기할 때만큼은 그걸 다 쏟아낼 수 있어서 너무 좋아요. 연기를 통해 제 안에 숨겨진 자아를 발견하고, 비로소 저 자신을 사랑하게 된 것 같아요"라고 말했다. 권소희가 처음부터 연극만을 바라봤던 것은 아니다. 시작은 막연히 스크린 속 주인공을 꿈꾸는 영화배우 지망생이었다. 영화가 끝나고 어두운 극장에 올라가는 '엔딩 크레디트'에 자신의 이름 석 자가 새겨지는 것이 세상에서 가장 멋진 일이라 여기던 시절이다. 하지만 대학 시절 우연히 선 연극 무대 위에서 또 다른 경로를 찾게 됐다. "학교에서 연극을 하며 '커튼콜'을 경험한 순간 생각이 완전히 달라졌어요. 관객과 같은 공간에서 숨 쉬고, 그분들의 에너지를 실시간으로 마주하는 게 이런 거구나 싶었죠. 무대와 객석 사이의 막이 사라진 것 같은 그 호흡이 저를 연극의 매력에 빠뜨렸어요." 그는 이제 자신의 연기가 단순히 '척'하는 것이 아니라, 관객에게 직접 전달되는 진심이길 바란다. 사람들이 귀한 시간과 돈을 들여 극장을 찾는 이유는 단순히 즐거움뿐 아니라 위로 받기 위해서라는 것을 무대 위에서 직접 확인했기 때문이다. "누구나 살면서 눈물 흘리고 삶의 의지를 부여잡고 싶은 순간들이 있잖아요. 제 연기를 보며 '나도 저런 때가 있었지' 하고 동화되는 순간이 가장 큰 보람을 느껴요. 관객에게 그만한 가치를 돌려주는 배우가 되고 싶습니다." 하지만 현실은 녹록지 않다. 유튜브의 등장과 OTT 플랫폼 확대로 콘텐츠 시장이 커졌다지만 신인 배우들에게 돌아가는 기회는 오히려 줄어들었다. 제작사들은 검증된 배우만 반복해서 기용하고, AI 기술이 각본과 연출은 물론 배우의 영역까지 위협하는 시대다. 권소희는 이 변화의 소용돌이 속에서 '양가감정'을 느낀다고 털어놨다. "플랫폼이 다양해지면서 우리가 설 자리가 많아졌다고들 하지만 실상은 더 힘들어졌어요. 인지도가 있는 분들만 계속 기용되다 보니 시작조차 못 하는 배우들이 태반이죠. 심지어 이제는 무대에 배우 대신 AI 목소리가 나오기도 하더라고요. '더 많은 작품이 나오겠구나' 싶으면서도 한편으로는 '정말 내 자리가 없어지면 어떡하지' 하는 무서움이 공존해요." 이런 불안감은 세월이 등을 떠밀고 있는 부모님의 걱정과 맞물려 꿈을 지닌 이를 잠에서 깨어나라는 듯이 흔든다. 평생 연기하고 싶다는 권소희 역시 이런 순간마다 흔들린다고 털어놨다. 자신의 꿈을 언제까지 쫓아야 하는지 기약 없는 노력을 이어가는 이들이라면 누구나 겪는 고통이다. "매 순간, 1분 1초마다 생각이 바뀌어요. 이게 정말 내 길이 맞는지 모르겠고 빨리 안정적인 직업을 가져야 할까 하는 고민이 깊어지면서 한동안은 영화나 연극을 아예 못 봤어요. 보면 너무 하고 싶고, 내가 저 자리에 있으면 더 잘할 수 있을 것 같아서 마음이 아팠거든요." 그런 불안함 속에서도 그는 멈추지 않는다. 한양대학교 대학원에서 연기 실기를 전공하며 내실을 다지는 한편, 직접 희곡을 쓰고 기획과 마케팅 공부까지 병행하고 있다. 배우를 포기한 게 아니다. 내실을 다져 배우라는 정체성을 지키기 위해 '창작 영역'으로 외연을 확장하고 있다는 이야기다. 권소희의 롤모델은 배우 염혜란이다. 화려한 스포트라이트보다 작품 속에서 단단하게 뿌리 내린 발자취를 닮고 싶어 한다. "요즘은 꿈이 없는 친구들도 많다고 해요. 그런 시대에 내가 하고 싶은 것, 좋아하는 것이 있다는 것 자체가 소중하다고 생각해요. 저와 비슷한 고민을 하는 동료들에게 말해주고 싶어요. 우리 포기하지 말자고. 저도 나중에 꼭 성공해서 '그때 이런 인터뷰를 하며 마음을 다잡았다'고 웃으며 말할 수 있는 날을 기다리고 있어요."

2026.02.20 15:31김한준 기자

알에스오토메이션, '알에스로보틱스'로 사명 변경 추진

산업용 로봇 모션제어 전문기업 알에스오토메이션은 '알에스로보틱스'로 사명 변경을 추진한다고 20일 밝혔다. 회사는 향후 정기 주주총회에 해당 안건을 상정해 의결할 계획이다. 피지컬 인공지능(AI) 기반 로봇 모션·에너지 플랫폼 중심 성장 전략을 본격적으로 실현하고 사업 정체성과 중장기 방향성을 보다 명확히 전달한다는 방침이다. 회사는 로봇 모션 제어 기술을 기반으로 축적한 핵심 역량을 에너지 제어 및 관련 플랫폼 영역으로 확장하고 있다. 향후에도 피지컬 AI 기술을 접목한 통합 솔루션 사업을 강화해 로봇 및 에너지 분야 전반에서 기술 경쟁력을 높이고 신규 시장 기회를 적극적으로 모색할 계획이다. 알에스오토메이션 관계자는 "피지컬 AI 기반 로봇 모션·에너지 플랫폼 기업으로서 정체성을 분명히 하고 사업 확장과 글로벌 시장 공략에 속도를 낼 것"이라고 말했다.

2026.02.20 15:29신영빈 기자

버시스, AI 온라인 팬미팅 서비스 출시…첫 타자 '기리보이'

아티스트의 'AI 페르소나'를 활용해 팬들과 상시적으로 만날 수 있는 온라인 공간이 마련됐다. 버시스(대표 이성욱)는 AI로 재현한 아티스트와 대화를 나누고 아티스트가 준비한 사진과 퀴즈 풀기 등을 즐길 수 있는 인터랙티브 서비스를 출시했다고 20일 밝혔다. 첫 번째 주인공은 래퍼 기리보이로, 프로젝트명은 '기리보이님의 미니홈피'다. 이번 서비스는 Y2K 감성이 묻어나는 미니홈피 컨셉트로 제공된다. 털털함과 솔직함이 매력인 기리보이의 음악적 세계관이 미니홈피 곳곳에 구현돼 있으며, 캐릭터를 클릭하면 기리보이의 평소 말투를 학습한 AI 기리보이와 대화를 나눌 수 있다. 이번엔 고민상담소 컨셉트로 팬이 고민을 털어놓으면 기리보이 특유의 솔직하지만 다소 무뚝뚝한 대답을 들을 수 있다. 기리보이 캐릭터를 클릭하면 채팅창이 생성된다. 또한, 캐릭터가 걸어다니는 '작업실' 공간에서 여러 아이템을 사용해 나만의 공간을 꾸밀 수 있다. 기리보이의 미공개 화보 사진을 볼 수 있는 퍼즐 게임도 준비돼 있고, 미니홈피에서 노는 동안 기리보이의 대표곡들이 배경음악으로 깔린다. 버시스는 자체 개발한 멀티모달 AI를 통해 기리보이의 평소 대화 패턴과 말투를 학습시켰다. 기리보이 소속사 스탠다드프렌즈는 “아티스트와 팬들이 언제든지 편하게 만날 수 있는 공간이 생겨 의미가 크다. 이곳이 팬들과 추억을 나누고 소통하는 모두의 놀이터 같은 공간이 되길 바란다”고 평가했다. 버시스는 AI 페르소나가 아티스트의 목소리를 재현해 팬들이 원하는 노래도 불러줄 수 있지만 이번 서비스에는 포함시키지 않았다고 밝혔다. 이성욱 버시스 대표는 “AI 페르소나를 통해 아티스트와 팬의 소통 공간을 확장하고 싶었다”며 “팬들에게 더 많은 서비스를 제공하면서 동시에 음악 업계에 새로운 비즈니스 모델을 제시할 수 있을 것으로 기대하고 있다”고 말했다.

2026.02.20 15:20백봉삼 기자

솔루엠, 독일 '유로샵 2026' 참가

글로벌 ICT 기업 솔루엠은 오는 22일부터 26일까지 독일 뒤셀도르프에서 열리는 세계 최대 리테일 산업 전시회 '유로샵 2026'에 참가해 오프라인 매장의 미래를 바꿀 혁신 솔루션을 공개한다고 20일 밝혔다. 유로샵은 올해로 창립 60주년을 맞는 세계 최대 리테일 전문 전시회다. 3년마다 개최된다. 60개국 1천900여 개 기업이 참가하고 140개국 8만여 명이 방문한다. 행사는 AI·디지털화·지속가능성을 핵심 키워드로 내세우며 미래 리테일의 방향성을 제시한다. 솔루엠은 이번 전시에서 지난 1월 미국 뉴욕 NRF 2026에서 처음 제시한 테마 '리테일 인 싱크'를 유럽 무대에서 본격화하며, 북미에 이어 유럽 시장에서도 '지능형 매장 관리 플랫폼' 기업으로서 입지를 확고히 할 계획이다. 솔루엠 '리테일 인 싱크'는 매장 내 흩어져 있는 전자가격표시기(ESL), AI 카메라, 디지털 사이니지, 각종 IoT 센서 데이터를 통합 플랫폼인 '솔루엠 스토어 플랫폼(SSP)'으로 결합해 새로운 가치를 창출하는 개념이다. 데이터를 하나의 파이프라인으로 통합해 실시간 재고 관리·고객 동선 분석·마케팅 최적화를 단일 대시보드에서 구현한다. 2015년 삼성전기에서 분사한 솔루엠은 45년 이상 축적한 무선통신·전자부품 기술력을 기반으로, 독자 개발한 뉴턴 통신 프로토콜을 통해 대규모 리테일 환경에서도 안정적인 데이터 동기화를 제공한다. 현재 수주잔고 2조2천억원, 13개국 글로벌 네트워크를 확보하고 있다. 특히 ESL 시장이 성장 중인 유럽 시장 공략을 위해 영업 네트워크를 확대해왔으며, 최근 파트너십을 발표한 영국 웨이트로즈·커리스·WH스미스를 비롯해 유럽 대형 유통사들과의 신규 수주를 확대하는 등 가시적인 성과를 거두고 있다. 솔루엠 부스는 방문객이 통합 플랫폼의 가치를 직접 체험할 수 있도록 4개의 테마로 구성된다. 각 존에서는 SSP를 매개로 연결된 솔루엠의 핵심 솔루션이 실제 매장 환경을 완벽히 구현한 형태로 시연된다. 먼저 '고객 경험 존'에서는 비전 AI와 ESL을 연동한 맞춤형 큐레이션 '스마트 뷰티' 솔루션을 시연한다. AI가 피부 데이터를 분석해 ESL 위치 가이드와 실시간 연동을 진행하며 개인화 제품 추천도 제공한다. 다음으로 '운영 효율화 존'에서는 BLE 기반 위치 데이터와 ESL을 융합한 주문 이행 시간 단축 프로세스가 전개된다. 매장 내 풀필먼트 효율화를 통한 운영비 절감을 목표로 하고 있다. '데이터 수익화 존'에서는 매장 방문객 유동 인구 및 광고 참여도 분석을 통한 리테일 미디어 네트워크(RMN) 모델을 제시한다. 실질 전환율 측정으로 광고 효과를 극대화할 수 있다. 마지막으로 '지속가능성 존'에서는 AI 센서를 활용한 구역별 재실 현황을 기반으로 조명 및 공조(HVAC)의 자동 제어를 보여준다. 에너지 최적화를 통해서 지속 가능한 스마트 매장 운영과 관련된 비전을 펼쳐놓는다. 이번 유로샵에서 솔루엠은 유럽 리테일러의 니즈에 맞춰 25.3인치~32인치 대형 이페이퍼 디스플레이 라인업을 강화하고, 특정 제조사에 종속되지 않는 '개방형 생태계' 전략을 전면에 내세운다. 이를 통해 유럽 내 글로벌 유통 파트너사들이 솔루엠의 플랫폼 위에서 자유롭게 협력할 수 있는 환경을 구축할 예정이다. 또한 최근 출시한 '뉴튼코어+'의 본격적인 매출 확대를 꾀하고, '4컬러 프리저' 등 ESL 신제품과 함께 '55인치 세미아웃도어 사이니지' 등 유럽 시장에 특화된 사이니지 신제품을 선보일 예정이다. NRF 2026에서의 호응을 발판으로, 솔루엠은 유로샵에서 유럽 리테일 시장의 의사결정권자들에게 SSP 플랫폼의 성숙도를 검증받겠다는 전략이다. 베트남·멕시코·인도·중국 등 자체 생산 시설을 통한 안정적인 공급망과 함께 내년 연간 매출 1조7천억~1조8천500억원 목표를 향해 유럽 시장 공략을 한층 가속화한다. 솔루엠 관계자는 "유로샵은 유럽 시장의 성숙한 리테일 환경에서 솔루엠의 플랫폼 경쟁력을 증명할 수 있는 중요한 무대"라며 "오프라인 매장의 디지털 전환을 선도하는 글로벌 표준으로 자리매김하겠다"고 말했다.

2026.02.20 15:13신영빈 기자

미국 AI 영상 제작 온라인 학교 화제...한국은?

"AI의 부상은 유튜브의 등장과 닮아 있다. 새로운 세대의 스토리텔러들에게 문을 열어주는 것이다." (큐리어스 리퓨지 창업자 칼렙 워드) 미국 할리우드에서 AI를 활용한 영상 제작을 가르치는 온라인 학교 '큐리어스 리퓨지'가 세계적으로 화제를 모으고 있다. 로이터 통신이 최근 보도한 바에 따르면, 큐리어스 리퓨지는 2023년 5월 정식 출시 이후 170개국에서 1만 명 이상의 수강생을 끌어모으며 AI 시대 영상 창작자 교육의 새 지평을 열고 있다. 2020년 설립된 큐리어스 리퓨지는 2023년부터 AI 기반 다큐멘터리·내러티브 영화 제작과 광고 분야 교육을 본격화했다. 할리우드 시각효과(VFX) 베테랑부터 치과 위생사 출신 창작자까지, 생성 AI의 급격한 부상에 발맞춰 커리어를 재정립하려는 이들이 이 학교의 문을 두드리고 있다. 공동 창업자 칼렙 워드와 쉘비 워드에 따르면, 현재 수강생의 95%가 엔터테인먼트 및 광고 업계 종사자들로, AI가 급속히 침투하는 산업 현장에서 새 기술을 익히기 위해 모인 전문가들이다. 큐리어스 리퓨지의 강의는 사전 녹화 방식으로 제공되며, 매주 실시간 오피스 아워와 칸 영화제를 비롯한 전 세계 주요 도시 밋업, 그리고 디스코드 커뮤니티가 결합된 형태로 운영된다. 특히 할리우드 주요 스튜디오들과 비공개 협약을 맺고 내부 AI 역량 교육을 제공하고 있어, 업계 깊숙이 그 영향력을 확장하고 있다. AI 스토리텔링 커뮤니티 인사이트 클럽이 운영하는 프롬은 '인공지능과 인문지성을 연결하는 AI 스토리텔링 실험실'을 표방한다. 큐리어스 리퓨지가 할리우드의 영상 기술자와 감독들을 대상으로 한다면, 프롬은 2024년 9월부터 현재까지 영화·드라마·OTT·웹툰·웹소설 분야의 작가, PD, 감독 등 약 1천 명의 K-콘텐츠 창작자들이 거쳐간 국내 최대 규모의 AI 스토리텔링 전문교육기관이다. 프롬의 가장 큰 차별점은 도구 교육을 넘어서는 '스토리텔링 철학'에 있다. '인간이 시작하고 인간이 마무리한다'는 신조 아래, AI를 창의성의 대체재가 아닌 증폭제로 활용하는 '휴리스틱 프롬프팅' 방법론을 핵심 교육 철학으로 삼는다. 프롬의 김우정 디렉터는 "클로드의 다양한 기능을 활용하면 시나리오 완성도는 현장의 90% 수준까지 향상된다"며 "AI는 인간 스토리텔러의 경쟁자가 아닌, 가장 강력한 협업 도구"라고 강조했다. 그는 이어 "이제 이야기는 창작에서 설계로 진화하고 있다"고 덧붙이며, AI 스토리텔링의 새로운 패러다임을 이끌어가겠다는 의지를 밝혔다. 프롬의 엔진은 네 개의 축으로 돌아간다. 첫째는 연구다. 작가 AI 에이전트 출시에 참여하며 스토리 엔지니어링의 새로운 문법을 만들고 있다. 둘째는 수업이다. 현장 전문가들과 함께 설계한 커리큘럼으로, AI 시대의 창작 리터러시를 전파한다. 셋째는 컨설팅이다. 카오스재단의 AI 콘텐츠 플랫폼 자문부터 현대자동차그룹의 혁신 영상 프로젝트까지, 산업의 최전선에서 답을 찾고 있다. 넷째, 스튜디오. AI로 만드는 콘텐츠의 품질 기준을 직접 증명하는 중이다. 프롬은 교육을 넘어 산업 현장에서도 굵직한 성과를 이어가고 있다. 현대자동차그룹 AI 컨퍼런스 오프닝 영상을 AI로 직접 제작했으며, 과학지식 플랫폼 '쏙'의 프롬프트 디자인 컨설팅을 수행했다. 또 작가 AI 에이전트 기획개발에 참여하고 숏폼 드라마 AI 대본 개발을 진행하는 한편, 국내외 영화·드라마·웹툰·플랫폼 제작사를 대상으로 AI 스토리텔링 코칭을 제공해왔다. 이를 통해 누적 약 1천 명의 콘텐츠 업계 창작자가 프롬의 AI 교육을 수료하며, 명실상부 국내 최대 규모의 AI 스토리텔링 전문교육기관으로 자리매김했다. 큐리어스 리퓨지가 할리우드의 AI 전환기에 대응하는 서구 창작자들의 나침반이라면, 프롬은 K-콘텐츠의 새로운 창작 패러다임을 이끌어갈 한국 크리에이터들의 실험실이다. 두 기관 모두 'AI를 두려워하는 것이 아니라, AI를 먼저 배운 자가 새로운 기회를 잡는다'는 철학을 공유한다. 올해 상반기, 프롬이 가장 집중하는 작업은 서랍 속 시나리오를 부활하는 스토리 엔지니어링이다. 완성되지 못한 대본, 묻혀 있던 원작, 세상에 나오지 못한 이야기들. AI 워크플로우를 통해 새로운 스토리로 재탄생시키는 스토리 엔지니어링을 본격적으로 시작한다. 특히 3월의 심화 멤버십 수업에는 영화 '평행이론'의 감독인 성신여자대학교 권호영 교수가 3개월간 멘토로 참여한다. 권감독은 최근 AI 시네마 '혼결'로 과학기술정보통신부 장관상을 수상했다. 영화 한 편에 수십억이 드는 시대, 훨씬 효율적으로 더 좋은 이야기를 더 빠르게 만들 수 있는 시대가 오고 있다. 프롬은 그 변화의 최전선에서, 한국 스토리텔러들이 AI를 자신의 무기로 삼을 수 있도록 돕고 있다.

2026.02.20 15:10백봉삼 기자

AI G3 도약 위한 한국형 거버넌스와 스마트 소버린 전략

2026년 현재, 전 세계는 생성형 인공지능(AI)의 경이로움을 넘어 'AI 지정학'의 한복판에 서 있다. 이에 따라 최근 정부는 미국, 중국에 이어 세계 3대 AI 강국(G3) 도약을 천명하였다. 기술적 자립은 이제 경제 성장의 도구를 넘어 국가의 안보와 문화적 정체성을 수호하는 필수 요건이 되었다. 특히 올해 1월부터 시행된 '인공지능 산업 육성 및 신뢰 확보에 관한 법률(AI 기본법)'은 대한민국이 글로벌 AI 질서의 수혜자를 넘어 설계자로 거듭나겠다는 의지의 발현이다. 우리가 주목해야 할 지점은 단순히 독자적 모델을 보유하는 수준의 '소버린 AI'를 넘어선 '스마트 소버린(Smart Sovereign)' 전략이다. 이는 거대 자본을 앞세운 글로벌 빅테크와의 전면전이 아니라, 대한민국의 강점인 정교한 IT 인프라와 특화된 데이터를 결합해 가장 효율적이고 신뢰할 수 있는 지능형 생태계를 구축하는 것을 의미한다. 미국과 유럽연합(EU)이라는 규제와 혁신의 양대 진영 사이에서, 대한민국은 이제 '한국형 AI 거버넌스'라는 제3의 길을 제시해야 한다. 거시적 생태계의 융합: 하이퍼커넥티드 K-AI의 입체적 현주소 대한민국의 AI 경쟁력은 이제 단일 알고리즘의 우위를 넘어, 가치사슬 전반이 유기적으로 맞물려 돌아가는 거대한 생태계의 총합으로 평가받아야 한다. 우리만의 고유한 언어 자산과 문화적 맥락을 학습한 하이퍼클로바X, 엑사원 3.0과 같은 인공지능 모델들은 디지털 주권의 핵심적인 '뇌' 역할을 수행하며, 한국어 특화 성능 벤치마크(KMMLU)에서 글로벌 모델을 훨씬 능가하는 성과를 보여주고 있다. 이러한 지능의 결정체는 단순한 소프트웨어에 머물지 않고, 국가 AI 컴퓨팅 센터와 연계된 초고성능 인프라 플랫폼 위에서 비로소 강력한 생명력을 얻는다. 특히 국산 NPU(AI 반도체)가 클라우드 인프라와 결합된 'K-클라우드' 프로젝트는 해외 의존도를 낮추는 핵심 보루가 되었다. 초저지연·고대역폭 기반의 지능형 네트워크는 이 거대한 지능을 사회 곳곳으로 실시간 실어 나르는 혈관이 되며, 이는 다시 모바일, 가전, 모빌리티 등 사용자의 접점인 온디바이스로 확장되고 있다. 결국 대한민국은 지능형 콘텐츠부터 하드웨어 단말까지 아우르는 '풀스택(Full-Stack) AI' 역량을 갖춤으로써, 데이터의 외부 유출을 방지하고 보안성을 극대화하는 분산형 소버린 체계를 완성해가고 있다. K-AI의 지속 가능한 혁신을 위한 3대 핵심 성공요건(CSF) 대한민국이 글로벌 AI G3라는 목표를 달성하기 위해서는 파운데이션 모델 보유라는 1차적 성취를 넘어, 실제 산업 현장에서 '작동하는 지능'으로서의 완결성을 갖추기 위해서는 실무적이고 전략적인 세 가지 성공 요건에 집중해야 한다. 첫째, '토큰화 편향(Tokenization Bias)' 극복과 운영 효율화를 통한 경제적 소버린 기반 마련이다. 한국형 AI가 직면한 가장 현실적인 위협은 '비용의 불평등'이다. 대다수 글로벌 모델은 영어 중심의 토크나이저를 채택하고 있어, 한국어는 동일한 의미를 전달하더라도 영어 대비 최대 2~3배 많은 토큰을 소모한다. 이는 곧 기업의 AI 운영 비용을 상승시켜 TCO(Total Cost of Ownership) 증가를 초래하게 되어, 국내 기업의 서비스 경쟁력을 약화시키는 '디지털 세금'으로 작용한다. 이를 극복하기 위해 한국어의 형태소적 특성을 완벽히 반영한 고효율 토크나이저 개발이 시급하다. 더불어, 수천억 개의 파라미터를 가진 거대 모델을 무조건적으로 추종하기보다, 특정 도메인(법률, 금융, 공공 등)에 최적화된 소형언어모델(sLLM)과 지식 증류(Knowledge Distillation) 기법을 적극 도입해야 한다. 모델의 크기는 줄이되 성능은 유지하는 양자화(Quantization) 기술을 병행하여, 국산 NPU 인프라에서 최적의 추론 효율을 낼 수 있는 '가성비 높은 소버린 지능'을 확보하는 것이 경제적 자립의 첫걸음이다. 둘째, 기술적 거버넌스 기반의 검색증강생성(RAG) 고도화와 설명가능 AI(XAI)를 통한 '신뢰의 아키텍처' 구축이 필요하다. AI 거버넌스의 성패는 모델의 화려한 수사학이 아니라 '답변의 근거'에서 결정된다. 생성형 AI의 고질적 난제인 환각(Hallucination) 현상을 억제하기 위해, 모델의 외부 지식 창고 역할을 하는 검색 증강 생성(RAG) 기술을 한 단계 더 진화시켜야 한다. 단순히 문서를 검색해 붙이는 수준을 넘어, 벡터 데이터베이스와 지식 그래프(Knowledge Graph)를 결합한 하이브리드 검색 체계를 구축함으로써 데이터 간의 인과관계를 AI가 이해하도록 설계해야 한다. 특히 미션 크리티컬한 의사결정이 필요한 분야에서는 설명 가능한 AI(XAI, Explainable AI) 기술의 내재화가 필수적이다. AI가 왜 이러한 결론을 내렸는지에 대한 논리적 추론 경로를 시각화하고, 이를 인간이 검증할 수 있는 '투명한 인터페이스'를 제공해야 한다. 신뢰는 기술적 통제 가능성에서 나온다. 데이터의 유입부터 결과 산출에 이르는 전 과정을 추적 관리하는 머신러닝 운영(MLOps, Machine Learning Operations) 체계를 거버넌스의 기술적 근간으로 삼아야 한다. 마지막으로 레드팀(Red Teaming) 상설화와 글로벌 규범의 전략적 선점으로 제도적 경쟁력을 강화해야 한다. 신뢰할 수 있는 AI를 증명하는 방법은 스스로를 공격해 보는 것이다. 2026년 초 출범한 AI 안전 연구소(AISI)를 중심으로, AI 시스템의 취약점과 편향성, 보안 허점을 선제적으로 탐색하는 '레드팀' 활동을 기업 문화로 정착시켜야 한다. 이는 단순한 테스트를 넘어, AI 거버넌스의 실효성을 검증하는 가장 강력한 수단이다. 동시에, 우리의 거버넌스 모델이 국내용에 머물지 않도록 EU AI법, 미국의 AI 행정명령 등 글로벌 규제와의 상호 운용성(Interoperability)을 확보해야 한다. 대한민국이 제안하는 AI 윤리 가이드라인과 기술적 검증 표준이 ISO 등 국제 표준 기구의 표준으로 채택되도록 민·관이 원팀으로 움직여야 한다. 규제를 혁신의 장애물이 아닌, K-AI라는 브랜드의 품질을 보증하는 글로벌 인증 체계로 역이용하는 발상의 전환이 필요한 시점이다. 모든 지능은 결국 '데이터 거버넌스'라는 토양 위에서 정의된다 기술사로서 수많은 정보화 사업을 수행하며 얻은 가장 큰 통찰은 “지능의 품격은 결국 그 지능이 딛고 서 있는 데이터의 정제 수준에 의해 결정된다”는 사실이다. 아무리 화려한 모델과 강력한 컴퓨팅 파워를 갖추었더라도, 그 기반이 되는 데이터의 품질과 거버넌스가 부실하다면 그것은 모래 위에 쌓은 성에 불과하다. 수많은 도메인에서 복잡한 데이터 아키텍처를 설계하고 전사적인 품질 관리 체계를 수립하며 축척해 온 '데이터의 질서'는, 이제 K-AI가 방대한 데이터를 학습하고 소비하는 전 과정을 투명하게 관제하는 거버넌스의 본질적인 원칙이 되어야 한다. 이러한 데이터 관리의 엄격함이 생태계 전반에 투영될 때 비로소 파편화된 비정형 데이터는 국가적 자산으로 승화될 수 있으며, 개인정보의 가치를 훼손하지 않으면서도 활용도를 극대화하는 합성 데이터(Synthetic Data)기술과 데이터 전처리의 고도화는 글로벌 경쟁에서 가질 수 있는 K-AI만의 독보적인 전략적 병기로 거듭날 것이다. 결국 스마트 소버린의 완성은 '데이터 주권'의 확립에서 시작된다. 데이터 전처리 단계에서의 미세한 편향성을 감지하고, 학습 데이터의 생애주기를 완벽히 통제하는 거버넌스 체계를 구축할 때 대한민국은 기술 종속을 넘어 기술 선도국으로 나아갈 수 있다. 데이터 한 조각에 담긴 진실성이 대한민국 AI의 자존심을 결정한다는 사명감으로 데이터 중심의 거버넌스 체계를 확립해 나아갈 때 우리는 비로소 진정한 AI G3의 시대를 맞이할 것이다.

2026.02.20 15:03이경희 컬럼니스트

[ZD SW 투데이] 라이너, 강정구 카카오엔터 전 본부장 영입 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] ◆라이너, 강정구 카카오엔터 전 본부장 영입 라이너가 글로벌 기업 간 거래(B2B) 시장 진출 가속화와 전략적 성장을 위해 강정구 카카오엔터테인먼트 전 글로벌사업 본부장을 'AI 전략 총괄'로 영입했다. 강정구 총괄은 베인앤컴퍼니, 커니코리아 등 글로벌 컨설팅 기업을 거쳐 라인 태국 최고전략책임자(CSO)로서 현지 1위 배달 플랫폼 '라인맨' 출시와 성장을 이끈 주역이다. 이후 카카오엔터 글로벌사업 본부장과 미국 타파스엔터테인먼트 최고운영책임자(COO)를 역임했다. ◆에이아이스타, 카이스트 AI 데이터 추출 기술 이전 완료 에이아이스타(AISTAR)가 한국과학기술원(KAIST·카이스트)로부터 차세대 배터리 연구용 AI 기반 데이터 추출 기술 이전을 완료했다. 이는 수만 건에 달하는 배터리 연구 논문과 내부 실험 보고서(PDF)에서 핵심 실험 데이터를 자동으로 추출·정제하는 AI 기반 데이터 구조화 기술이다. 회사는 이번 기술 확보를 계기로 산업 특화 AI 모델 개발을 위한 고품질 데이터 인프라를 구축할 방침이다. 지능형 자율 연구 에이전트 시스템과 피지컬 AI 기반 자율 실험 시스템 고도화도 본격 추진할 계획이다. ◆바운드포-오픈네트웍시스템, 피지컬 AI·월드모델 상용화 맞손 바운드포가 오픈네트웍시스템과 피지컬 AI와 거대월드모델(LWM) 상용화를 위한 업무협약(MOU)을 체결했다. 최근 글로벌 기업들은 물리 법칙 기반 산업용 월드모델과 범용 월드모델 개발에 속도를 내고 있다. 국내에서도 엔비디아 옴니버스를 활용한 로봇 소프트웨어 협업 및 실증 사례가 이어지는 추세다. 양사는 바운드포의 로보틱스 데이터 설계·구축 경험과 오픈네트웍시스템의 고성능 컴퓨팅(HPC) 인프라 설계 역량을 연계해 데이터 생성부터 모델 학습·검증·배포까지 이어지는 통합 파이프라인을 마련할 예정이다. ◆포바이포, 롤큐 행사서 '픽셀 디테일러' 첫 공개 포바이포가 '롤큐 멤버스데이'에서 크리에이터 전용 화질 개선 솔루션 '픽셀 디테일러'를 처음 공개했다. 픽셀 디테일러는 1080p로 제작된 영상을 AI 기반 업스케일링과 화질 개선을 통해 4K급 결과물로 전환하는 후처리 솔루션이다. 유튜브 시청 환경이 모바일에서 대형 TV까지 확장되며 고해상도 경쟁이 심화되는 가운데, 데이터·렌더링·업로드 부담이 높아진 제작 환경의 현실적 문제를 개선하기 위해 마련됐다. 회사는 픽셀 디테일러를 기반으로 크리에이터·방송사·제작 스튜디오 등 다양한 영상 제작 환경까지 적용 범위를 확대할 계획이다. ◆클로토, '오픈데이터 X AI 챌린지' 최종 선발 클로토가 중소벤처기업부의 '오픈데이터 X AI 챌린지'에서 최종 선발 스타트업에 이름을 올렸다. 이번 행사는 공공기관이 보유한 현장 데이터를 민간 AI 기술과 결합해 중소기업·소상공인 문제를 해결하는 실증형 프로젝트다. 중기부는 총 124개 AI 스타트업 중 서면·전문가·사용자 체험평가를 거쳐 최종 6개사를 선정했다. 클로토는 정부지원사업 통합 관리 솔루션 '헬로유니콘'을 통해 중소기업 성장·위험 예측' 분야에서 최종 선발됐다. 헬로유니콘은 연구비 집행 관리, 인건비 계상률 관리, 정산 자료 검증, 사후 점검 등 정부지원사업 수행 과정에서 반복되는 연구행정 업무를 데이터 기반으로 관리하는 서비스다.

2026.02.20 14:55이나연 기자

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