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LS에코에너지, 3분기에 작년 실적 넘었다…영업익 전년비 50%↑

LS에코에너지가 전력망과 인공지능(AI) 데이터센터 투자에 따른 수출 증가로 9개월 만에 지난해 연간 매출과 영업이익을 넘어섰다. LS에코에너지는 올해 3분기 연결 기준 잠정 매출 3515억원, 영업이익 222억원, 순이익 140억원을 기록했다고 20일 밝혔다. 지난해 같은 기간보다 매출은 51.0%, 영업이익은 50.2% 증가했다. 회사에 따르면 매출과 영업이익 모두 3분기 기준 역대 최대치다. 올해 1~3분기 누적 매출은 9873억원, 영업이익은 675억원으로 집계됐다. 지난해 연간 매출 9601억원과 영업이익 668억원을 각각 272억원, 7억원 웃돌았다. 성장을 뒷받침한 것은 해외 전력 인프라 수요다. 회사는 유럽·북미 전력케이블 수출과 버스덕트 공급이 늘면서 실적이 확대됐다고 설명했다. 전력망 확충과 재생에너지 전환, AI 데이터센터 건설이 주요 수요 요인으로 꼽혔다. 버스덕트는 금속 도체를 외함 안에 넣어 대용량 전력을 전달하는 설비다. 말레이시아와 인도네시아에서 글로벌 빅테크의 대규모 데이터센터 투자와 초고층 건물 건설이 늘면서 공급이 확대됐다. 3분기 버스덕트 매출은 지난해 같은 기간 2~3배 수준으로 증가했다. LS에코에너지는 수요 확대에 맞춰 베트남 호찌민 생산법인 LSCV에 대용량 버스덕트 생산설비를 구축한다. 양산 목표 시점은 2027년 하반기다. AI 데이터센터에 적용할 제품의 생산능력을 확보해 빅테크 고객 수주를 늘리고 수익성을 높일 계획이다. 희토류 금속 사업도 추진하고 있다. 지난달 LSCV에서 방산용 사마륨 금속 생산시설 구축을 시작했으며, 올해 안에 양산에 들어가는 것이 목표다.

2026.10.20 11:06류은주 기자

일본 기차역 화장실 청소, AI 로봇이 맡는다

일본 JR동일본이 AI 로봇을 활용해 기차역 화장실을 청소하는 실증에 착수한다. 로봇이 직접 청소하고 AI와 사물인터넷(IoT) 센서가 이용 현황과 오염 상태를 분석해 청소가 필요한 장소와 시점을 판단하는 방식이다. 20일 씨넷재팬에 따르면 JR동일본은 오는 27일부터 도쿄 아카바네역에서 AI 로봇을 활용한 청소 실증을 시작한다. 실증은 2027년 1월 중순까지 진행된다. 아카바네역에서는 막차 운행이 끝난 뒤 '피지컬 AI 청소 로봇'을 투입해 화장실을 청소한다. 개찰구 안쪽 화장실과 쓰레기통에는 IoT 센서를 설치해 화장실 이용 현황과 쓰레기통 상태를 파악한다. 이용자가 QR코드를 스캔해 화장실 청소를 요청하는 기능도 도입한다. JR동일본은 센서와 청소 요청을 통해 수집한 데이터를 분석해 이용 빈도와 시간대에 따라 청소 필요성이 어떻게 달라지는지 확인할 계획이다. 기차역 내부의 오염 상태를 AI가 감지하는 기술도 시험한다. 개찰구 안쪽 통로에 임시 카메라를 설치하고 촬영한 영상을 AI로 분석해 오염물을 식별할 수 있는지 검증한다. AI 분석 결과와 이용자 청소 요청은 청소 필요 여부를 판단하는 참고 자료로 활용된다. 다만 이용자가 청소를 요청하더라도 청소 인력이 즉시 출동하는 것은 아니다. JR동일본은 확보한 정보를 통합 관리해 청소 일정 수립과 현장 작업 판단에 활용할 수 있는지도 살펴본다. 정해진 시간에 반복적으로 청소하는 방식에서 벗어나 실제 이용 상황에 맞춰 작업을 배분할 수 있는지 확인하는 것이다. 실증은 인근 오지역과 주조역, 히가시주조역에서도 진행된다. 다만 이들 3개 기차역에서는 IoT 센서를 통한 화장실 이용 현황과 쓰레기통 상태만 조사하며 로봇 청소나 AI 영상 분석은 실시하지 않는다. 실증에는 JR동일본과 JR동일본상사, 소프트뱅크가 참여하며 JR동일본환경액세스가 담당하는 기차역 청소 업무를 대상으로 진행된다. JR동일본은 청소 인력 부족으로 현장 부담이 커지는 상황에서 AI와 로봇을 활용해 청소 품질을 유지하거나 높이면서 지속 가능한 운영 체계를 구축할 수 있을지 검증할 방침이다.

2026.10.20 10:50박수형 기자

불길 속에서 물러나야 할 용기…소방관에게도 필요한 '철수할 권리'

안녕하세요 AMEET 기자입니다. 지난 2026년 10월 17일, 경기도 부천의 화재 현장에서 또 한 분의 소방관이 임무 수행 중 순직하는 안타까운 사건이 발생했습니다. 이 대통령은 즉각 고인의 희생을 잊지 않겠다는 애도의 뜻을 표했고, 우리 사회는 다시 한번 소방관의 안전과 희생이라는 무거운 주제를 마주하게 되었죠. 과연 소방관의 희생은 직무상 어쩔 수 없는 숙명인 것일까요? 아니면 우리가 영웅이라는 이름 뒤에 숨어 그들에게 지나친 위험을 떠넘기고 있는 것일까요? 이번 논의는 GPT, 제미나이, 클로드 등 서로 다른 알고리즘과 관점을 지닌 AI 패널들이 모여 소방관의 위험 감수 한계와 철수 결정의 정당성을 심도 있게 파헤쳐 보았습니다. 산업안전, 인지심리, 사회문화, 조직설계 등 각 분야의 전문가 역할을 맡은 AI 패널들은 소방관 개인이 짊어진 심리적 압박부터 우리 사회의 구조적 결함까지 날카로운 통찰을 쏟아냈습니다. 1. 데이터가 말하는 안전과 현장의 심리적 편향 사이의 거대한 간극 먼저 산업안전보건 관점의 AI 패널은 소방관의 희생을 더 이상 '직무상 불가피함'으로 치부해서는 안 된다는 점을 강력하게 지적했습니다. 현장에서 가장 중요한 것은 '동적 위험성 평가'와 '작업중지권'의 실질적인 작동이라는 것이죠. 특히 2026년 10월 17일 발생한 부천 화재 사건을 예로 들며, 위험성 평가가 실패하고 대원들이 과도하게 위험에 노출되는 과정이 중대재해로 이어지는 고리를 끊어야 한다고 강조했습니다. 우리 경제가 2025년 기준 GDP 약 1.87조 달러를 기록하고 실업률이 2.68% 수준을 유지하며 외형적으로는 성장했음에도 불구하고, 소방 인력의 피로도나 보호장비의 실제 성능 데이터가 부족한 현실은 여전히 시스템보다 개인의 헌신에 의존하고 있음을 보여준다고 설명했는데요. 하지만 이러한 '객관적 지표'의 도입이 현장을 단번에 바꿀 수 있을지에 대해서는 판단·의사결정 전문가 역할을 맡은 AI 패널이 흥미로운 반론을 제기했습니다. 아무리 정교한 체크리스트가 있어도, 현장의 지휘관은 사람인 이상 '결과 편향'이나 '프레이밍 효과' 같은 인지적 오류에서 자유로울 수 없다는 점입니다. 인지심리적 관점에서는 지휘관이 제한된 시간과 정보 속에서 '생명 구출'이라는 긍정적인 목표와 '대원 안전'이라는 부정적인 결과 사이에서 극심한 갈등을 겪게 된다고 분석했습니다. 성공했을 때 쏟아지는 사회적 찬사가 거꾸로 실패했을 때의 비난을 두려워하게 만들고, 이것이 결국 비합리적인 위험 감수로 이어진다는 분석이죠. 실제 토론 과정에서 이 논점은 더욱 깊어졌는데, 지휘관이 초기 구조를 결정한 이후에는 자신의 판단이 옳았음을 증명하는 정보에만 집중하는 '확증 편향'이 발생한다는 점이 쟁점이 되었습니다. 잔여 위험이 이미 통제 범위를 벗어났음에도 불구하고, '조금만 더 하면 구할 수 있다'는 식의 매몰 비용 오류에 빠지게 된다는 것이죠. 결국 합리적인 철수 결정을 내리기 위해서는 단순한 데이터 기록을 넘어, 지휘관의 뇌가 저지르는 이러한 인지적 실수를 구조적으로 보완할 수 있는 '사전 죽음 분석' 같은 특수한 의사결정 도구가 필수적이라는 합의점에 도달했습니다. 이는 소방관의 안전을 개인의 용기가 아닌, 과학적인 시스템의 영역으로 끌어올리려는 시도라고 볼 수 있습니다. 2. 영웅 서사라는 문화적 굴레와 경직된 조직 구조가 낳은 비극 논의는 개인의 심리를 넘어 우리 사회가 소방관을 바라보는 시각, 즉 '영웅 서사'의 문제로 확장되었습니다. 문화심리학 전문가 관점의 AI 패널은 대통령의 애도 메시지조차 소방관에게는 '무조건적인 희생'을 강요하는 문화적 압박으로 작용할 수 있다고 경고했습니다. 우리 사회가 소방관을 영웅으로 칭송할수록, 정작 현장 대원들은 인명 구조 가능성이 낮은 상황에서도 '영웅답지 못한 철수'를 선택하기가 심리적으로 매우 힘들어진다는 것이죠. 이러한 영웅주의 문화는 앞서 언급한 인지 편향을 더욱 강화하는 환경적 요인이 됩니다. 특히 최근 들어 타인의 희생을 담보로 안전을 도모해서는 안 된다는 사회적 목소리가 커지고 있음에도 불구하고, 현장에서는 여전히 '숭고한 희생'이라는 이름 아래 위험 감수의 한계선이 모호하게 방치되어 있다는 지적이 뼈아프게 다가왔습니다. 영웅이라는 수식어가 오히려 소방관의 생존권을 위협하는 족쇄가 되고 있는 셈입니다. 여기에 조직설계 전문가 관점의 AI 패널은 이러한 문화적 압박을 증폭시키는 원인으로 소방 조직 특유의 '지휘-통제' 중심 구조를 지목했습니다. 상명하복이 뚜렷한 수직적 구조에서는 하위 대원들이 현장에서 느끼는 생생한 위험 신호가 지휘관에게 전달되는 과정에서 왜곡되거나 누락되기 쉽다는 것이죠. 중앙집권적인 의사결정은 지휘관 한 사람의 역량과 판단에 지나치게 의존하게 만들고, 이는 데이터 기반의 안전 관리를 저해하는 결정적인 요소가 됩니다. AI 패널들은 이 지점에서 열띤 토론을 벌였는데요, 해결책으로 현장 대원들에게도 위험 인지 시 즉각적으로 철수를 요청하거나 보고할 수 있는 '분산형 의사결정 프로토콜'의 도입이 제안되었습니다. 비록 초기에는 의사결정 속도가 늦어지거나 혼선이 생길 수 있다는 우려도 있었지만, 단 한 명의 편향된 판단이 대원 전체의 생명을 위태롭게 하는 것을 막기 위해서는 현장 대원의 목소리가 실질적인 권한을 가져야 한다는 데 의견이 모였습니다. 조직의 체질 개선 없이 영웅 서사만 걷어내는 것은 불가능하다는 통찰이었습니다. 3. 책임 회피의 공포를 걷어내는 법적 면책과 사회적 안전망의 설계 토론의 마지막 종착역은 가장 현실적이면서도 날카로운 '면책 시스템'에 대한 논의였습니다. 비판적 관점을 가진 AI 패널은 아무리 좋은 프로토콜과 조직 구조가 갖춰져도, 지휘관이 사후에 겪게 될 법적 책임이나 징계에 대한 공포가 사라지지 않는다면 현장의 변화는 요원하다고 꼬집었습니다. 이른바 '책임 회피 편향'입니다. 구조 가능성이 희박한 상황에서 철수를 결정했을 때, '왜 끝까지 최선을 다하지 않았느냐'는 비난이나 징계를 받을까 두려워 무리하게 대원을 사지로 밀어 넣는 '도덕적 해이'가 발생할 수 있다는 것이죠. 사회안전망 전문가 역할을 맡은 AI 패널 역시 소방관의 안전을 단순한 복지 비용으로 보는 시각에서 벗어나, 사회적 투자로 전환해야 한다고 목소리를 높였습니다. 2026년 현재 소방관 특화 상해보험이나 유가족 지원 체계가 마련되어 있긴 하지만, 이것이 현장 지휘관의 심리적 부담을 덜어줄 만큼 견고하지 못하다는 사실이 이번 부천 사건에서 다시금 드러났습니다. 결국 이번 토론을 통해 AI 패널들이 도출한 핵심적인 합의사항은 명확했습니다. 소방관의 희생은 결코 불가피한 것이 아니며, 우리가 그들의 희생을 당연시해 온 시스템의 결함이라는 점입니다. 인명 구조 가능성이 낮은 상황에서 내리는 철수 결정은 직무 태만이 아니라, 더 큰 인명 피해를 막기 위한 지극히 합리적이고 정당한 판단으로 인정받아야 합니다. 이를 위해 지휘관의 인지 편향을 교정하는 사전 죽음 분석 기법의 도입, 현장 대원의 목소리가 실질적으로 반영되는 분산형 의사결정 구조, 그리고 무엇보다 합리적 판단에 대해 법적·사회적 비난으로부터 보호해 주는 강력한 면책 시스템이 유기적으로 맞물려야 한다는 결론에 이르렀습니다. 영웅을 영웅으로 대접하는 가장 확실한 방법은 그들이 죽어서 이름이 남는 것이 아니라, 살아서 가족의 품으로 돌아가게 하는 것임을 우리 사회가 잊지 말아야 한다는 여운을 남기며 이번 보도를 마칩니다. 소방관의 생명을 담보로 한 구조는 결코 지속 가능할 수 없습니다. 이제는 우리 사회가 소방관에게 '무조건적인 성공'이 아닌 '안전한 복귀'를 명령해야 할 때입니다. 2026년의 가을, 부천의 그 차가운 현장에서 우리가 얻어야 할 진정한 교훈은 뜨거운 눈물보다 차갑고 정교한 시스템의 설계에 있을지도 모릅니다. ▶ 해당 보고서 보기 https://ameet.zdnet.co.kr/uploads/c3ea2c16.html ▶ 지디넷코리아가 리바랩스 'AMEET'과 공동 제공하는 AI 활용 기사입니다. 더 많은 보고서를 보시려면 'AI의 눈' 서비스로 이동해주세요. (☞ 보고서 서비스 바로가기)

2026.10.20 10:49AMEET

아이디바인, 유럽종양학회서 항암제 임상성공 예측 AI 'i.Dv 1.5' 공개

AI 임상성공 예측 전문기업 아이디바인이 이달 23일부터 27일까지 스페인 마드리드에서 열리는 '2026 유럽종양학회 연례학술대회(ESMO Congress 2026)'에서 자체 AI 모델 기반의 항암제 임상성공 예측 연구 결과를 전자 포스터로 공개한다. 20일 회사에 따르면, 세계 최고 권위의 종양학 학술대회인 ESMO에 아이디바인의 연구가 채택된 것은 이번이 처음이다. 카이스트 연구진과 공동 진행한 이번 연구는 독자 개발한 신규 모델 'i.Dv 1.5'를 활용해 비소세포폐암·유방암·대장암 등 3개 암종에 대한 항암제 개발 사례 291건을 검증했다. 100개의 서로 다른 AI 모델 예측을 종합 분석해 단순 성공 확률뿐 아니라 결과의 변동성과 안정성을 함께 산출하며, 파이프라인을 고신뢰군(Go)·관찰군(Watch)·재검토군(Pass) 등 3개 등급으로 정밀하게 분류하는 것이 특징이다. 2021년 1분기 기준 가용 데이터를 입력한 뒤 5년간의 추적 관찰을 진행한 결과, 모델이 성공 가능성을 높게 평가한 94건 중 89.4%에 달하는 84건이 실제 다음 임상 단계에 진입하거나 미국 식품의약국(FDA) 승인을 획득했다. 특히 '고신뢰군'으로 분류된 28건 중 27건이 임상 진입 또는 승인에 성공하며 96.4%의 정밀도를 기록했다. 아이디바인은 해당 모델을 자사 임상개발 AI 플랫폼 '오러스'에 적용해 제약·바이오 기업 및 투자 기관의 후보 물질 선별과 자원 배분 등 핵심 의사결정을 지원하고 있다. 이시영 아이디바인 공동대표는 “신약 개발에서는 성공 확률의 숫자만큼 그 예측을 얼마나 믿을 수 있는지가 매우 중요하다”며 “이번 연구는 통과와 탈락의 이분법을 넘어 파이프라인별로 차별화된 개발 전략을 수립할 수 있는 실용적인 근거를 제시했다”고 말했다.

2026.10.20 10:45백봉삼 기자

KT, K-패스 2026 열고 AI 스타트업과 AX 협업 성과 공개

KT가 K-패스 2026 행사를 열고 AI 스타트업 협업을 통해 실제 산업 현장 AX 과제를 해결한 사례를 공개했다. KT는 서울 송파구 소피텔 앰배서더 서울에서 K-패스 2026를 열고, AI 스타트업 협업 성과를 선보였다고 20일 밝혔다. 행사엔 K-패스 선정 기업과 과학기술통신부, 중소벤처기업부, AWS, 구글클라우드 등 글로벌 빅테크, 산업계 관계자 약 200명이 참석했다. K-패스는 AI 기술력을 갖춘 유망 스타트업을 KT AX 사업 파트너로 육성하고 공동 프로젝트를 추진하는 프로그램으로, 2024년부터 총 56개사와 협력을 이어오고 있다. KT는 이날 스타트업 기술과 자사 역량을 결합해 실제 산업 현장 AX 과제를 해결한 성과를 소개하며 기술 검증을 넘어선 실제 사업화 모델을 제시했다. 피지컬 AI 분야에선 다임테크놀로지가 로봇 통합 제어와 디지털 트윈을 결합한 공장 운영 서비스를, 쓰리아이가 공공 SOC 시설 이상 감지부터 로봇 출동, AI 판독까지 자동화하는 서비스를 발표했다. 에이전틱 AI 분야에선 사이오닉 AI가 네트워크 장애 조치 AI 에이전트를 KT 네트워크 운영에 적용하는 방안을 검증했고, 달파는 드라마 대본과 기획안을 분석해 콘텐츠 기획과 투자를 지원하는 솔루션을 선보였다. 이밖에 다양한 스타트업이 B2C와 B2B 영역에 적용할 수 있는 AI 서비스를 시연했다. KT는 참여 스타트업 성장을 위해 글로벌 빅테크 지원 프로그램을 소개하고, 투자 유치와 신규 사업 기회를 모색하는 비즈니스 미팅도 마련했다. 박상원 KT AX사업부문장은 “K-패스를 통해 유망 AI 스타트업의 기술을 KT의 사업 역량과 연결해 실질적인 사업화 성과를 만들어 나갈 것”이라며 “다양한 AX 수요를 새로운 사업 기회로 발전시키고, 한국 AI 기업과 함께 성장할 수 있는 AX 생태계를 확대하겠다”고 밝혔다.

2026.10.20 10:42홍지후 기자

딥파인, 트램 사고 위험 AI로 미리 본다…위례선 실증

딥파인이 서울교통공사와 손잡고 인공지능(AI)을 활용해 트램 운행 중 발생할 수 있는 사고 위험을 사전에 예측하는 기술 개발에 나선다. 딥파인은 서울교통공사와 함께 선로 주변 보행자와 차량의 움직임을 분석하고 관제사와 기관사의 대응을 지원하는 AI 기반 트램 안전 운영 플랫폼을 개발한다고 20일 밝혔다. 이번 연구개발은 과학기술정보통신부와 정보통신기획평가원(IITP)이 추진하는 '2026 AX혁신기업창의기술개발사업'을 통해 진행된다. 지난 4월 시작됐으며 단계평가를 거치는 후속 연구를 포함해 2027년 12월까지 추진할 계획이다. 딥파인은 주관연구기관으로 멀티센서 기반 위험 감지·분석 기술과 3차원(3D) 공간 모델링, 디지털트윈 관제 시스템, 스마트글래스 기반 기관사 지원 기술 등을 개발한다. 서울교통공사는 트램 운영과 철도 안전 분야의 전문성을 바탕으로 위험 유형 및 운영 기준을 마련하고 위례선 현장 실증에 참여한다. 1차 연도에는 폐쇄회로(CC)TV와 라이다(LiDAR) 등 여러 센서의 데이터를 결합해 선로 주변 위험을 감지하는 AI 기술을 개발한다. 보행자와 자전거, 차량 등의 이동 궤적과 속도, 진행 방향을 분석해 선로 침범이나 급격한 접근 등 사고로 이어질 수 있는 움직임을 탐지하는 방식이다. 탐지된 객체의 위치와 선로까지의 거리, 이동 속도, 충돌까지 남은 예상 시간(TTC) 등을 종합해 위험도를 안전·주의·위험의 3단계로 구분한다. 여러 객체가 동시에 움직이는 혼잡한 환경에서도 각각의 이동 경로를 추적해 위험 상황을 판단하도록 설계한다. 위험 정보는 관제 시스템과 기관사에게 전달된다. 특히 스마트글래스를 통해 기관사에게 위험 경고와 감속 권고 등을 제공하고, 육안으로 확인하기 어려운 위험 요소까지 사전에 파악할 수 있도록 지원할 계획이다. 후속 연구에서는 3D 디지털트윈 기반 통합 관제 시스템을 구축한다. 실제 트램 운행 구간을 가상 공간에 구현하고 보행자와 차량의 위치, 이동 경로, 위험 구역 등을 실시간으로 시각화해 관제사가 위험 상황의 우선순위를 파악할 수 있도록 지원한다. 현장 실증은 위례호수공원부터 위례역사공원까지 이어지는 트랜짓몰 구간에서 단계적으로 진행한다. 1차 연도에는 멀티센서 기반 위험 감지 기술을 검증하고, 후속 단계에서는 고도화된 위험 분석과 디지털트윈 관제 시스템의 성능을 평가할 예정이다. 딥파인은 위험 객체 및 상황 감지 정확도 95% 이상, 위험 발생 후 관제 화면과 스마트글래스 표출까지 0.5초 이내, 비가시권 위험 객체 포착률 90% 이상을 연구개발 목표로 설정했다. 위례선 실증 결과를 바탕으로 향후 트램 안전 운영 플랫폼을 상용화하고 지하철과 경전철, 스마트시티 등으로 기술 적용 범위를 넓힐 계획이다. 김현배 딥파인 대표는 "공간인식 AI와 3D 공간 기술을 실제 위례선 환경에서 검증하겠다"며 "서울교통공사와 함께 위험 인식부터 판단·대응 지원까지 연결하는 기술을 고도화해 안전한 대중교통 환경 조성에 기여하겠다"고 말했다.

2026.10.20 10:41이나연 기자

엣지에이아이, 美 이피션트와 피지컬 AI 반도체 공동 개발 추진

국내 인공지능(AI) 반도체 기업 엣지에이아이가 미국 이피션트와 로봇과 자율제어 시스템에 적용할 차세대 피지컬 AI 반도체 공동 개발을 추진한다고 20일 밝혔다. 엣지에이아이는 16일 서울대 반도체공동연구소에서 미국 이피션트와 '차세대 피지컬 AI 칩셋 공동개발 및 전략 파트너십'을 위한 업무협약을 체결했다. 이피션트는 미국 카네기멜론대 컴퓨터공학 브랜든 루시아 교수가 이끄는 AI 반도체 설계기업이다. 양사는 100만 달러 이상 기술협력 체계를 구축하고, 2028년까지 초당 1000조회 연산이 가능한 1000TOPS급 피지컬 AI 칩셋 상용화를 추진한다. 개발 목표는 휴머노이드와 산업용 로봇에서 활용하는 70억~80억개 매개변수 규모 시각·언어·행동(VLA) 모델을 외부 서버 연결 없이 로봇 자체에서 실시간 구동하는 것이다. 이를 위해 단일 반도체에 모든 기능을 집적하는 기존 방식 대신 여러 개의 반도체를 결합하는 칩렛 구조를 고려하고 있다. 250TOPS급 연산 성능과 8W 수준 소비전력을 목표로 하는 컴퓨팅 칩렛 4개를 초고속 인터페이스로 연결해 시스템 전체에서 1000TOPS 성능을 구현한다는 구상이다. 목표 소비전력은 15~30W 수준이다. 이피션트의 공간 데이터플로우 기술을 적용해 불필요한 연산과 전력 소모를 줄이고 에너지 효율을 높일 계획이다. 공동개발은 핵심 설계자산(IP), 시스템온칩(SoC), 주문형 반도체(ASIC) 등 세 분야로 나눠 진행한다. 핵심 설계자산과 전용 컴파일러는 이피션트가 개발한다. SoC 구조는 엣지에이아이 김정욱 공동대표와 브랜든 루시아 대표가 함께 설계한다. 실제 반도체 구현은 엣지에이아이가 총괄한다. 장기호 AI반도체연구소장을 중심으로 물리 설계와 전력·성능·면적 최적화를 추진하고, 에이직랜드와 협력해 TSMC의 7나노미터 공정 시제품 제작과 향후 2나노미터 양산 공정 적용을 준비한다. 양사는 에이직랜드와 로봇 기업의 프로젝트 참여를 추진 중이다. 반도체 설계부터 AI 모델 적용, 로봇 탑재 및 성능 검증까지 연계한다는 계획이다. 양사는 11~12월 세부 개발일정과 작업기술서를 확정하고 12월 말 최종 공동개발 계약을 체결할 예정이다. 김정욱 엣지에이아이 공동대표는 "미국의 공간 데이터플로우 원천기술과 엣지에이아이의 고성능 반도체 설계 역량을 결합한 기술협력"이라며 "2028년까지 1000TOPS급 솔루션 상용화를 완수하고 피지컬 AI 반도체 시장을 공략하겠다"고 밝혔다. 브랜든 루시아 이피션트 대표는 "엣지에이아이와 협력해 차세대 공간 데이터플로우 기술을 피지컬 AI와 로보틱스 시장 핵심 프로세서 기술로 발전시키겠다"고 말했다.

2026.10.20 10:30장경윤 기자

NC AI, 콘텐츠 제작 문턱 낮춘다…구독료 50% 할인

NC AI가 인공지능(AI) 기반 3차원(3D) 모델과 사운드 제작 서비스의 구독료를 할인해 콘텐츠 창작자의 비용 부담을 낮춘다. NC AI는 3D 생성 AI 서비스 '바르코 3D'와 사운드 생성 AI 서비스 '바르코 사운드'의 상품 개편에 맞춰 첫 달 구독료 할인과 보너스 포인트를 제공하는 프로모션을 진행한다고 20일 밝혔다. 이번 프로모션은 다음 달 30일까지 진행된다. 신규 가입자와 기존 무료 이용자가 바르코 3D 또는 바르코 사운드의 유료 요금제를 결제하면 첫 달 구독료를 50% 할인받을 수 있다. 모든 유료 요금제가 대상이며 계정당 서비스별로 한 번씩 적용된다. 바르코 3D 플러스 요금제는 월 2만 8600원에서 첫 달 1만 4300원으로, 바르코 사운드 라이트 요금제는 1만 4300원에서 7150원으로 낮아진다. 요금제별 보너스 포인트도 제공한다. 바르코 3D 프리미엄 요금제는 기본 5만 포인트에 보너스 3만 포인트를 더해 총 8만 포인트를 지급한다. 바르코 사운드 맥스 요금제는 기본 4만 포인트와 보너스 2만 5000포인트를 합쳐 총 6만 5000포인트를 제공한다. 공식 디스코드 커뮤니티에서도 별도 이벤트를 운영한다. 오는 21일부터 31일까지 각 서비스 공지에 안내된 전용 링크로 가입하면 바르코 3D 플러스 또는 바르코 사운드 라이트 요금제를 한 달간 무료로 이용할 수 있다. 커뮤니티 가입 선착순 100명에게는 'VARCO OG' 한정 칭호를 제공하고, 바르코 3D로 제작한 게임 애셋을 공유한 이용자 중 상위 5명에게는 크레딧과 칭호를 증정한다. 바르코 3D는 텍스트와 이미지를 기반으로 3D 애셋을 생성하는 서비스다. 사용자가 원하는 형태를 자연어로 설명하거나 참고 이미지를 입력하면 이를 바탕으로 입체적인 결과물을 구현한다. 최대 4K 해상도의 텍스처를 지원해 사물의 표면과 질감을 표현할 수 있다. 바르코 사운드는 텍스트와 이미지, 영상의 맥락을 분석해 효과음과 배경 환경음 등을 생성한다. 개별 소리를 분리된 멀티트랙으로 생성해 사용자가 각 트랙의 음량을 조절하거나 특정 소리를 교체·삭제할 수 있도록 지원한다. 최근 출시한 정식 버전에는 자연어 명령으로 생성·편집 도구를 실행하는 '사운드 에이전트'도 탑재됐다. 기존 최대 20초였던 오디오 생성 시간을 60초로 늘려 활용 범위를 확대했다. NC AI는 정부 주도 전 국민 AI 서비스 사업인 '모두의 AI'에도 KT 컨소시엄으로 참여하고 있다. 바르코 3D와 바르코 사운드의 멀티모달 생성 기술을 활용해 텍스트 중심의 AI 서비스를 3D와 사운드 제작 영역으로 확대할 계획이다. 이연수 NC AI 대표는 "창작자가 상상한 형태와 소리를 직접 만들고 자신의 의도에 맞게 다듬을 수 있다는 것이 바르코 서비스의 강점"이라며 "더 많은 사용자가 비용 부담을 낮추고 AI 기반 콘텐츠 제작에 도전하며 아이디어를 실제 창작물로 발전시킬 수 있도록 지원하겠다"고 말했다.

2026.10.20 10:25이나연 기자

긴트, 도쿄증권거래소 'TSE 아시아 스타트업 허브' 2년 연속 이름 올려

농업 자율주행 기술 스타트업 긴트가 도쿄증권거래소(TSE) 주관 스타트업 지원 사업 'TSE 아시아 스타트업 허브'의 수혜 기업으로 2년 연속 선정됐다. 20일 회사에 따르면, TSE 아시아 스타트업 허브는 일본 스타트업 생태계 활성화를 목적으로 현지 연관성을 갖춘 유망 아시아 기업의 시장 확장과 일본 기업과의 협업을 촉진하는 육성 프로그램이다. 증권사·회계법인·은행·언론사·벤처캐피털(VC) 등 58개 파트너 기관이 참여해 사업 개발과 자금 조달, 현지 IPO 등을 종합 지원한다. 이번 사업에서는 기존 16개사가 재선정되고 신규 7개사가 추가됐다. 주관사인 TSE는 긴트를 “농업 분야 자율주행기술을 선도하고 오프로드산업으로 적용 범위를확대하고 있는 기술기업”으로 공식 소개하며 첨단 농업 기술력과 사업 확장성을 높이 평가했다. 긴트는 지난 2024년 농기계 자율주행 솔루션 '플루바 오토'로 일본 시장에 진출한 이후 삿포로에 현지 법인을 설립하고 농기계 유통 및 맞춤형 농업 사업을 전개해왔다. 최근에는 현지 유통 채널과 후속 모델 '플루바 아이온' 공급 계약을 체결하며 가시적인 사업 성과를 거두고 있으며, 과수원 무인 방제로봇 '플루바 RS기'의 일본 출시도 본격적으로 준비하고 있다. 김용현 긴트 대표는 “앞으로 긴트는 자율주행, 로보틱스, 차량 전동화와 인공지능(AI) 기술에 기반해 다양한첨단 농업 제품을선보일 예정”이라며 “기술을 통해전세계가 직면한 농업인력 부족, 기후 변화등 각종 위기요소를 해결해 보이겠다”고 말했다.

2026.10.20 10:23백봉삼 기자

카페24, '책임지는 엔터프라이즈 서비스' 출시

카페24는 브랜드별 맞춤형 성장 전략을 수립하고 쇼핑몰 운영을 담당하는 '카페24 책임지는 엔터프라이즈 서비스'를 선보인다고 20일 밝혔다. 이번 서비스는 고객사의 요청에 따라 업무를 처리하는 기존 운영대행 방식과 달리 카페24가 브랜드의 문제점을 파악하고 개선 방향을 제시하는 것이 특징이다. 브랜드가 처한 상황과 성장 수준을 고려해 필요한 업무를 선정하고 우선순위를 정한다. 이를 위해 카페24는 각 브랜드의 경쟁력과 특성을 살펴본 뒤 소비자와 시장, 경쟁사 관련 정보를 분석한다. ▲판매 상품 ▲구매 내역 ▲온라인 쇼핑몰의 운영 상태 등도 검토 대상에 포함된다. 분석 결과를 토대로 브랜드가 집중해야 할 과제를 선정하고 운영 계획을 마련한다. 브랜드별로 적용하는 전략도 다르다. 상품 구매로 이어지는 비율을 높여야 한다면 ▲제품 배치 ▲상세페이지 ▲구매 절차 등을 손본다. 새로운 소비자 유입이 필요한 경우에는 광고 집행과 크리에이터 협업에 집중한다. 기존 고객의 재구매를 늘리는 것이 목표라면 고객 정보를 분석해 고객관계관리(CRM) 활동과 판촉 행사를 추진한다. 각 브랜드의 목표에 따라 ▲콘텐츠 제작 ▲광고 ▲고객관리 등 필요한 업무를 달리하는 방식이다. 카페24는 전략 수립에 그치지 않고 실제 쇼핑몰 운영과 이후 성과 점검까지 맡는다. 쇼핑몰에서 확보한 데이터를 분석해 운영 방침을 결정하고, 이를 적용한 뒤 이용자 반응과 거래 실적을 확인해 다음 운영 계획에 반영한다. 인공지능(AI)은 콘텐츠 제작을 포함한 실무 과정에 활용한다. 이를 통해 브랜드 전담 조직의 업무 처리 속도와 효율을 높인다는 설명이다. 정식 출시를 앞두고 진행한 시범 운영에서는 일부 브랜드의 주요 실적이 개선됐다. 육아용품 브랜드의 경우 운영 방식을 변경한 이후 알림톡 순방문자 수가 15.1% 증가했다. 전체 매출에서 재구매가 차지하는 비중도 18.0% 늘었다. 식품 브랜드에서는 구매 과정과 광고 집행 방식을 조정한 결과 광고비 대비 매출액(ROAS)이 기존 164%에서 362%로 높아졌다. 신규 회원의 구매전환율은 59.6%, 재구매 매출 비중은 50.7% 각각 증가했다. 쇼핑몰 운영 업무는 브랜드마다 별도로 구성된 전담팀이 수행한다. 사전에 파악한 문제와 합의된 목표를 기준으로 ▲상품 콘텐츠 제작 ▲구매 절차 개선 ▲마케팅 ▲CRM ▲크리에이터 섭외 및 협업 등에 인력을 투입한다. 수수료 체계에도 성과 기준을 적용한다. 카페24는 상담과 사전 분석을 통해 고객사와 운영 범위 및 목표를 협의한다. 이후 양측이 미리 정한 성과 기준을 초과했을 때만 성과수수료를 받는다. 서비스 대상은 제품 경쟁력과 성장 잠재력을 갖췄으나 ▲마케팅 ▲콘텐츠 ▲고객관리 등의 업무를 통합적으로 운영하는 데 어려움이 있는 기업과 브랜드다. 고객사는 상품 개발과 브랜드의 중장기 방향 설정 등에 집중하고, 카페24가 합의한 계획에 따라 쇼핑몰 운영을 담당하는 구조다. 향후 카페24는 데이터 활용과 운영 관련 기능을 강화할 예정이다. ▲크리에이터를 통한 공동구매 ▲광고 ▲재고 관리 ▲배송 등 기존 전자상거래 인프라와의 연결도 확대한다. 지원 대상도 국내 여러 업종과 규모의 브랜드에서 해외 진출을 준비하는 브랜드까지 넓혀갈 계획이다. 이재석 카페24 대표는 "브랜드가 성장하기 위해서는 좋은 제품을 만드는 것만큼 지금 무엇을 바꿔야 하는지 찾아내고 이를 빠르게 실행하는 것이 중요하다"며 "카페24는 데이터와 커머스 전문성을 바탕으로 브랜드에 필요한 일을 먼저 찾고 직접 운영해 실제 성과 창출로 이어지는 파트너가 되겠다"고 말했다.

2026.10.20 10:18박서린 기자

에버스핀, '에버세이프 웹'으로 금융·공공 등 AI 해킹위협 IP 21만여 개 탐지

인공지능(AI) 사이버보안 전문기업 에버스핀(대표 하영빈)은 웹 보안 솔루션 '에버세이프 웹'을 사용하는 고객사 100여 곳 가운데 탐지분석이 완료된 7곳에서 지난 9월부터 이달 17일까지 위협 IP 21만 784개를 탐지했다고 20일 밝혔다. 같은 기간 이들 고객사에서 탐지된 공격 시도는 6204만 6671건에 이른다. 금융권 해킹과 관련해 공개된 위협 IP는 6일 기준 27개다. 에버스핀은 확인된 고객사 7곳에서만 집계된 탐지 위협 IP수가 약 7800배에 이른다고 전했다. 에버스핀은 IP를 바꿔 가며 들어오는 자동화 공격은 알려진 IP 목록을 후행적 처리하기보다, IP 차단과 함께 자동화된 요청 자체를 실시간으로 차단하는 대응이 필요하다고 설명했다. 에버스핀 측은 “이번 수치는 집계에 협조한 7곳만을 대상으로 한 결과이므로 에버세이프 웹을 사용하는 나머지 수치를 추가로 분석해 집계하면, 탐지된 규모는 훨씬 커질 것”으로 내다봤다. 집계 대상 7곳은 금융권 3곳, 공공기관 2곳, 민간기업 2곳이다. 최근 금융권 침해사고로 주목받은 자동화 공격이 금융권에 그치지 않고 공공기관과 민간기업의 웹 서비스에서도 나타나고 있음이 확인됐다. 에버세이프 웹은 동적표적방어(MTD·Moving Target Defense) 기술을 기반으로 한 웹 보안 솔루션이다. 웹 페이지에 적용되는 보안 코드를 매일 바꾸고 요청 URL과 데이터를 요청마다 변형해, 해커가 서비스를 분석하고 공격 도구를 만들기 어렵게 한다. 또 요청을 보낸 주체가 사람인지 자동화 프로그램인지 가려내기 때문에 위협 IP 목록에 없는 IP에서 들어오는 공격도 탐지할 수 있다. 하영빈 대표는 “이번 금융권 AI 기반 공격은 갑자기 등장한 새로운 위협이 아니라, 에버세이프 웹이 MTD 기술로 꾸준히 대응하며 지속적인 R&D를 거쳐 강화해 온 자동화 공격 유형”이라며 “금융권뿐 아니라 공공기관과 민간기업에서도 대규모 공격이 탐지됐다는 점에 주목해야 한다”고 말했다. 하 대표는 또 “AI 기술 발전으로 사이버 공격은 더 지능·자동화하고 있다”며 “실제 누적된 약 250억 건의 방대한 공격 차단 데이터를 확보한 유일한 기업으로 해당 데이타를 기반으로 더욱 연구개발해 탐지력을 계속 강화해 나가겠다”고 덧붙였다.

2026.10.20 10:14주문정 기자

AI 답변 1만 5663회 분석했더니…지디넷코리아, 국내 언론 중 인용 1위

생성형 인공지능(AI)이 이용자 질문에 답변할 때 언론 기사를 출처로 활용하는 비중이 6%대에 그친다는 조사 결과가 나왔다. 블로그와 기업 자체 웹사이트 등이 주요 정보원으로 활용되는 가운데 국내 언론 중에서는 지디넷코리아가 가장 많이 인용된 것으로 나타났다. 20일 AI 답변 노출 측정 서비스 '메드애드(medad)'를 운영하는 이십구퍼에 따르면 생성형 AI 5종의 답변 2323개를 분석한 결과 출처로 인용된 국내 언론 매체의 비중은 6.3%로 집계됐다. 이번 조사는 지난 9월 5일부터 이달 11일까지 총 6차례에 걸쳐 진행됐다. 이십구퍼는 챗GPT와 구글 제미나이, 퍼플렉시티, 앤트로픽 클로드, 네이버 등 5개 AI 서비스에 마케팅과 AI 검색 노출 관련 질문을 반복 입력해 답변과 출처를 수집했다. 회차별 질문은 45~120개로 구성됐다. 수집된 답변은 총 2323개로, 출처로 활용된 사이트는 2149곳이었다. 전체 출처 인용 횟수는 1만5663회로 나타났다. 동일한 답변에서 같은 사이트가 여러 차례 인용되더라도 1회로 집계했다. 이 가운데 국내 언론 매체가 출처로 활용된 사례는 987회로 전체의 6.3%를 차지했다. 매체별로는 지디넷코리아가 156회로 가장 많았고 디지털인사이트(122회), GTT코리아(94회), 매일경제(82회), 매드타임스(68회) 순이었다. 전체 출처 상위 20개 사이트 중 언론 매체는 지디넷코리아와 디지털인사이트 2곳에 불과했다. 지디넷코리아는 전체 12위, 디지털인사이트는 19위를 기록했다. 나머지 상위권은 블로그와 영상 플랫폼, 마케팅 기업이 운영하는 자체 웹사이트 등이 차지했다. AI 서비스별로도 언론 기사 인용 빈도에 차이가 있었다. 제미나이와 퍼플렉시티는 언론 기사를 상대적으로 자주 출처로 표시한 반면, 챗GPT는 조사 기간 수집된 답변 495개에서 출처를 총 216회 표시했다. 이 가운데 국내 언론 매체가 포함된 사례는 없었다. 이는 생성형 AI 서비스에 따라 답변에 표시되는 정보 출처의 구성과 인용 빈도가 다르다는 점을 보여주는 결과로 해석된다. 특히 이번 조사에서는 언론 기사의 인용 비중이 전체적으로 낮았으며 일부 서비스에서는 국내 언론 매체가 출처로 등장하지 않았다. AI 답변에 출처로 인용되는 것과 기업명이 직접 언급되는 것 사이에도 차이가 있었다. 이십구퍼가 운영하는 메드애드 홈페이지는 조사 기간 25개 답변에서 출처로 인용됐으나, 실제 답변에 '메드애드'라는 이름이 등장한 사례는 2개에 그쳤다. AI가 특정 기업의 콘텐츠를 정보 출처로 제시하더라도 해당 기업을 답변에서 직접 언급하는 것은 아닌 것이다. 이는 기업이 AI 답변의 출처에 포함되는 것만으로 브랜드 노출 효과를 기대하기는 어렵다는 것으로 해석된다. 이에 생성형 AI를 통한 브랜드 인지도를 높이려면 출처 인용 횟수와 실제 브랜드 언급 빈도를 구분해 살펴봐야 할 것으로 보인다. 송병근 이십구퍼 대표는 "AI가 어떤 글을 근거로 삼는지, 그리고 그 근거 안에서 이름이 실제로 불리는지는 다른 문제"라며 "우리 회사 이름이 2개 답에서만 나왔다는 결과까지 그대로 공개하는 것은 측정이 정직해야 다음 행동을 정할 수 있기 때문"이라고 말했다.

2026.10.20 10:07장유미 기자

[써보고서] 챗GPT와 첫 마라톤 훈련…전문가 조언 더해 안전히 기록 단축

오픈AI의 GPT-6 '아스트라' 기반 챗GPT를 러닝 훈련에 직접 활용해 봤다. 아스트라로 운동 계획과 기록 앱을 만들고, 여기에 전문가의 조언을 꼼꼼히 반영한 결과 원하던 마라톤 기록을 달성할 수 있었다. AI의 편리함에 인간 전문가의 실전 지식까지 더해지니, 오버트레이닝으로 무리하지 않으면서도 안전하게 목표를 이루는 것이 가능했다. 마라톤 대회를 앞둔 2주 동안, 아스트라를 통해 체계적인 운동 계획을 세우고 이를 기록할 수 있는 앱을 직접 구축했다. 그 과정에서 실제 달리기 경험과 외부 전문가의 의견을 꾸준히 반영하며 훈련을 보완해 나갔다. 처음 이 AI를 사용할 때만 해도 그저 적절한 운동 방법을 추천받는 정도만 기대했다. 하지만 몸 상태에 맞춰 훈련 계획을 스스로 수정해 주고, 이를 매일 실천할 수 있는 맞춤형 도구까지 만들어주었다는 점이 가장 인상 깊었다. 직접 체험해 본 아스트라는 단순한 대화형 AI를 넘어 복잡한 추론과 심층 자료 조사, 코딩, 문서 제작 등을 거침없이 수행하는 강력한 모델이었다. 특히 '챗GPT 워크' 기능을 통해 나의 구체적인 목표와 조건에 따라 필요한 도구를 알아서 활용하고, 여러 단계의 복합적인 작업을 거쳐 완성된 결과물을 만들어내는 과정이 놀라웠다. 참고로 이 강력한 해당 모델은 '챗GPT 프로' 사용자부터 이용할 수 있다. 아스트라 기능이 개인 운동 목표를 실행 가능한 계획으로 바꾸는 데 얼마나 도움이 되는지 확인해봤다. 생애 처음 참가하는 마라톤 대회 5킬로미터(㎞) 코스가 첫 시험대였다. 목표는 35분 내 완주였다. 출발선에 설 생각에 설레면서도, 기록을 줄이려다 몸에 무리를 주지는 않을지 걱정됐다. 당시 5㎞를 뛰고 걷는 데 약 38분 걸렸다. 더 자주 뛰거나 근력 운동을 추가해야겠다는 생각은 들었다. 하지만 지금 체력으로 훈련 강도를 얼마나 높여도 되는지, 어떤 근육을 보강해야 하는지는 막연했다. 첫 마라톤 앞두고 막막…챗GPT와 계획부터 세웠다 대회를 2주 앞두고 챗GPT를 활용해 준비 과정을 구체화하기로 했다. 먼저 현재 기록과 목표를 챗GPT에 설명했다. 챗GPT는 훈련표를 만들기 전 운동 경험과 가능한 시간, 선호 운동 등 필요한 조건을 세세히 확인했다. 기록에 걷는 시간이 포함됐는지, 달린 뒤 체력이 얼마나 남는지도 물었다. 최근 2주 동안 세 차례 달렸고, 약 3㎞ 이후에는 걷기와 천천히 달리기를 반복한다고 답했다. 운동 가능한 요일과 이용할 수 있는 기구, 통증에 대해서도 대화했다. 답변을 바탕으로 2주 운동 계획과 체크리스트를 만들었다. 계획에는 달리기와 걷기를 번갈아 하는 훈련법과 목표 속도 연습법, 가벼운 근력 운동이 포함됐다. 회복과 휴식 일정도 들어갔으며 대회가 가까워질수록 훈련량을 줄이도록 구성됐다. 챗GPT로 계획을 실천하기 위한 부가 기능도 활용했다. 구글 캘린더를 연동해 평소 일정과 운동 계획을 함께 관리했다. 운동에 필요한 용품은 이미 보유한 매트를 제외하고 5만원 안에서 추천받았다. 가격과 보관 편의성, 구매 링크를 비교표로 정리해 선택에 참고했다. 근력 운동 자세를 익히는 데도 챗GPT 도움을 받았다. 계획표에 명시된 '데드버그' 동작을 물어보자 팔과 다리를 움직이는 순서를 시각 자료로 보여줬다. 시작 자세부터 반대쪽 팔과 다리를 뻗는 과정까지 단계별로 확인하고, 천천히 재생하며 움직임을 살펴볼 수 있었다. 글만으로 이해하기 어려웠던 동작을 눈으로 확인하니 운동 방법을 파악하기가 한결 쉬웠다. 운동 결과를 기록할 애플리케이션도 제작했다. 챗GPT는 휴대전화에서 날짜별 운동을 확인하는 웹 앱을 제작했다. 이 앱은 운동 완료 여부와 소요 시간, 체감 난이도를 저장하는 역할을 맡았다. 챗GPT로 훈련 계획을 세웠더니 준비는 한결 수월해졌다. 관건은 챗GPT가 추천한 운동 계획 이행력과 실제 효과였다. 막상 시작하려니 스스로 알아차리지 못한 자세 문제나 근육 사용 방식까지 반영됐는지 인지하기 어려웠다. 계획표를 실제 운동으로 옮기기 전에 전문가 시각으로 확인해보고 싶었다. AI가 못 본 자세, 전문가가 잡아…대화법도 보완 계획표만으로 풀리지 않았던 의문을 확인하기 위해 전문가를 찾았다. 챗GPT가 추천한 운동을 직접 해보고, 몸에 무리가 없는지 점검받기로 했다. 현장에는 이승환 연세 피트니스랩 대표와 김정원 오픈AI코리아 엔지니어가 함께했다. 이 대표는 훈련 계획을 세울 때 몸 상태와 움직임부터 파악해야 한다고 강조했다. 근력이 부족한지, 특정 근육을 제대로 쓰지 못하는지, 달리는 방식을 바꿔야 하는지에 따라 필요한 훈련이 달라진다는 설명이다. 통증이 나타난 곳만 살펴서도 안 됐다. 이 대표는 "엉덩이 근육을 제대로 사용하지 못하면 부담이 햄스트링에 집중될 수 있다"며 "이 경우 불편함은 햄스트링에서 나타나지만 보완해야 할 부위는 엉덩이 근육일 수 있다"고 설명했다. 이어 "불편한 부위를 AI에 알리는 데 그치지 않고, 원인은 전문가에게 점검받아야 한다"고 재차 조언했다. 챗GPT가 추천한 하체 근력 운동을 직접 해보니 이 대표 설명이 와닿았다. 의자 등받이를 잡고 한쪽 발을 뒤로 들었다. 반대쪽 다리로 체중을 지탱하면서 무릎과 고관절을 굽혀 몸을 낮췄다가 일어났다. 엉덩이와 허벅지를 강화하는 동작이었다. 평소에는 엉덩이와 허벅지에 충분히 힘이 들어간다고 생각했다. 그러나 옆과 뒤에서 움직임을 살핀 코치의 평가는 달랐다. 허리와 골반 주변을 짚으며 몸을 일으킬 때 해당 근육에 힘이 충분히 실리지 않는다고 지적했다. 이 대표는 달릴 때도 엉덩이와 허벅지 근육을 제대로 사용하는 것이 중요하다고 설명했다. 다른 근력 운동보다 이 동작을 더 신경 써서 연습하라는 조언을 받았다. 내게 필요한 것은 횟수를 늘리기 전에 자세와 힘을 쓰는 방법부터 바로잡는 일이었다. 김정원 오픈AI코리아 엔지니어는 챗GPT에 목표뿐 아니라 실제 수행 과정과 전문가 점검 결과까지 충분히 설명해야 한다고 강조했다. 김 엔지니어는 챗GPT에 무엇을 알려줘야 할지 막막하다면 AI가 먼저 질문하도록 하는 '인터뷰 미(Interview Me)' 방식을 활용할 수 있다고 소개했다. 그는 "이는 러닝 계획을 수정할 때도 곧바로 새 훈련표를 요청하기보다 필요한 정보를 먼저 묻게 하는 기능"이라며 "어떤 동작이 어려웠는지, 기존 계획을 지키지 못한 이유는 무엇인지 질문을 주고받으며 조건을 구체화할 수 있다"고 설명했다. 김 엔지니어는 글로 정리하다 빠뜨릴 수 있는 정보를 음성 대화로 보충하는 방법도 제시했다. 그는 "운동 후 거리와 시간에 더해 숨이 가빠진 시점이나 특정 동작에서 느낀 불편함을 말로 남길 수 있다"며 "숫자만으로 드러나지 않는 경험도 다음 계획에 반영할 수 있을 것"이라고 덧붙였다. 몸 상태에 맞춰 계획 수정…5㎞ 30분 안전한 완주 현장에서 받은 조언을 챗GPT에 다시 전달했다. 하체 운동 중 둔근과 허벅지 근육에 힘이 충분히 실리지 않는다는 전문가 지적을 설명했다. 이를 바탕으로 어떤 동작과 수행 방법을 보완해야 하는지 물었다. 챗GPT는 다리 운동 우선순위를 기존보다 높였다. 정해진 횟수를 채우기보다 코치에게 배운 자세로 해당 근육을 사용하는 데 집중하는 계획을 제시했다. 자세가 흐트러지면 횟수를 줄이고 천천히 움직이는 기준도 더했다. 달리기 훈련에선 당일 몸 상태를 세부적으로 살필 수 있게 됐다. 챗GPT는 달리기 전 사용자가 당일 몸 상태를 확인할 수 있도록 컨디션 입력 항목을 추가했다. 피로가 크면 운동 시간과 강도를 낮추고, 불편함이 남거나 반복되면 운동을 중단한 뒤 전문가에게 확인받도록 안내했다. 운동 후 기록 리스트도 보완됐다. 완료 여부와 시간, 체감 난이도 외 힘들었던 구간과 불편한 부위를 남길 수 있는 섹션이 생겼다. 계획을 줄였다면 그 이유를 설명할 수 있는 란도 추가됐다. 예정된 운동을 마쳤는지만 확인하던 기록에 몸이 어떻게 반응했는지가 더해진 셈이다. 이런 방식을 약 10일 진행한 뒤 대회에 참가했다. 당일에는 챗GPT가 정리한 루틴과 코치에게 배운 동작으로 몸을 풀었다. 5㎞ 완주 기록은 30분 12초였다. 목표였던 35분보다 약 5분 빨랐다. 챗GPT는 분명 마라톤 준비에 유용한 도구다. 막연했던 목표를 구체적인 훈련 계획으로 바꾸고, 운동 결과를 기록하며 계획을 보완하는 데 도움을 줬다. 다만 실제 사용자 건강과 몸 상태 판단까지 AI에 전적으로 맡길 수는 없다는 점도 느꼈다. 기록을 줄이는 것보다 중요한 것은 다치지 않고 운동하는 일이었다. 스스로 제대로 하고 있다고 생각한 동작에도 보완할 부분이 있었다. 이를 모두 찾아낸 것은 움직임을 직접 살핀 전문가였다. AI를 운동 목표 달성에 잘 활용하려면 내 몸을 이해하고, 혼자 판단하기 어려운 부분을 전문가에게 확인하는 과정은 필수다. AI의 편리함과 인간 전문가 지식을 함께 활용할 때 더 큰 도움을 받을 수 있다는 점을 느꼈다. 서비스 연동에는 아쉬움이 남았다. 구글 캘린더는 활용할 수 있었지만, 타임트리 등 평소 쓰는 다른 일정 앱이나 국내 서비스까지 연결하는 데는 제약이 있었다. 운동 기록 앱을 만드는 것과 그 내용을 기존 생활 도구에 연결하는 것은 별개의 문제였다. 향후 카카오톡과 일정 서비스까지 챗GPT 워크에 연동된다면 운동·휴식 일정을 등록하고, 변경된 계획을 반영하거나 선택한 기록을 코치에게 공유하는 과정도 더 간편해질 것으로 기대된다.

2026.10.20 10:06김미정 기자

"난 음악인이자 IT맨”…이수만, '시대포럼'서 K컬처 차세대 30년 비전 밝힌다

종합일간지 동행미디어 시대가 오는 21일 서울 세빛섬 컨벤션센터에서 'K컬처×테크: 지속 가능한 성장의 길'을 주제로 '시대포럼'을 개최한다. 20일 주최 측에 따르면, 이번 포럼의 기조연설자로는 K팝 제작 시스템의 기틀을 마련한 이수만 A2O엔터테인먼트 키 프로듀서 겸 비저너리 리더가 나선다. 이 프로듀서는 '인간의 창의성과 K컬처의 미래'를 주제로 30여년간 K팝 산업을 이끌어온 통찰을 공유하고 향후 30년의 비전을 전망한다. 컴퓨터공학을 전공하고 스스로를 "음악인이자 IT맨"이라 밝혀온 그는 2023년 SM엔터테인먼트를 떠나 A2O엔터테인먼트를 설립한 이후 AI와 아바타, 차세대 제작 기술을 결합하며 콘텐츠 산업의 새로운 진로를 제시하고 있다. 포럼은 영상 창작과 연관 산업 확장을 다루는 1·2부 세션으로 구성된다. 1부에서는 세실리아 센 유토파이 스튜디오 대표가 AI 기반 스튜디오 제작 모델을 발표하고, 드라마 '더 라스트 오브 어스' 메인 타이틀 제작으로 2024년 에미상을 받은 김그륜 애플TV 모션그래픽 디자이너 겸 감독이 AI 시대 콘텐츠 제작 방식의 변화를 짚는다. 이어지는 2부에서는 강동구 '로봇 파크'를 운영하는 윤상보 갤럭시코퍼레이션 부사장이 로봇 엔터테크 확장 사례를 소개하며, 신재하 에이피알 부사장과 이승진 무신사 부사장이 각각 K뷰티 패러다임 혁신과 K라이프스타일의 미래 방향성을 제시한다. 동행미디어 시대는 '존중받는 개인, 부강한 대한민국'을 모토로 깊이 있는 담론을 제시하는 숙의 저널리즘을 지향하고 있다. 뉴스1·뉴시스·머니투데이·머니투데이방송(MTN)·스타뉴스·지디넷코리아 등이 속한 미디어 지주사 브릴리언트코리아의 계열사다. 문화와 첨단 기술이 융합하는 차세대 K산업의 지속 가능한 성장 해법을 모색하기 위해 이번 포럼을 마련했다.

2026.10.20 10:04백봉삼 기자

"워터마크, 지우면 그만"…AI기본법 책임·표시 의무 손질해야

인공지능(AI) 기본법이 올해 초 시행된 이후 최소 1년간의 계도기간에 제도 개선 논의가 이어지면서 현행법의 책임 구조와 AI 생성물 표시 방식을 재정비해야 한다는 전문가 제언이 나왔다. AI 개발·운영 주체별 역할에 맞춰 의무를 조정하고 생성 콘텐츠의 출처를 기술적으로 검증할 수 있는 체계를 마련해야 한다는 지적이다. 20일 한국인공지능산업협회(AIIA)가 서울 서초구 엘타워에서 개최한 제63회 AIIA(AI Is Anywhere) 조찬포럼에서 박상철 서울대 법학전문대학원 부교수와 김동화 마크애니 상무는 AI 기본법의 입법 쟁점과 생성형 AI 콘텐츠의 신뢰성 확보 방안을 각각 발표했다. 박상철 교수는 고영향 AI 규제에서 의무를 부담하는 사업자와 실제 시스템 운영 주체가 일치하지 않는 문제를 지적했다. AI 시스템을 공공기관에 공급하는 스타트업이 영향평가나 AI 활용 사실 고지 의무를 부담할 수 있지만 운영기관을 대신해 이를 수행하기는 어려워서다. 박 교수는 "AI 시스템을 공급하는 사업자가 운영기관을 대신해 영향평가를 하거나 운영 사실을 고지할 수는 없다"며 "그렇다고 운영자에게 의무를 모두 넘기면 AI를 활용하는 전 산업에 지나친 규제가 될 수 있어 고민이 필요하다"고 말했다. AI 생성 콘텐츠의 표시 의무도 개선 과제로 꼽았다. 가시적 워터마크는 이미지 편집으로 쉽게 제거할 수 있어 실효성이 떨어지는 만큼 비가시 워터마크나 메타데이터를 활용하고 플랫폼의 탐지·표시 기능을 지원해야 한다는 주장이다. 박 교수는 "기본적으로 모든 사업자가 비가시적 워터마크나 메타데이터를 중심으로 해야 한다는 데 공감대가 있다"며 "플랫폼들이 이를 탐지하거나 표시하도록 지원하는 부분도 맞물려 돌아가야 한다"고 밝혔다. 다만 AI 생성물을 유포하는 주체의 표시 의무를 어디까지 확대할지는 신중하게 검토해야 한다고 강조했다. 성범죄나 소비자·투자자 기만 등 위험성이 높은 분야에 집중할지, AI 생성물 전반으로 확대할지 사회적 합의가 필요하다는 설명이다. 김동화 상무도 현행 AI 생성물 표시 방식의 기술적 한계를 지적하며 콘텐츠 출처 증명 체계의 보완을 주문했다. AI 생성 여부를 사후에 탐지하기보다 생성 단계부터 출처 정보를 기록해야 한다는 것이다. 김 상무는 "현재 가장 큰 문제는 텍스트 한 줄로 누구나 콘텐츠 생성이 가능하다는 것"이라며 "기존에는 조작이 발생한 다음 대응에 집중했다면 처음 만들 때부터 정보를 넣어 증명하는 쪽으로 바뀌었다"고 말했다. 대안으로는 C2PA와 비가시 워터마크의 결합을 제시했다. C2PA는 콘텐츠의 생성 주체와 제작·수정 이력을 기록해 출처와 진본성을 검증하는 공통 기술 규격이다. 유통 과정에서 C2PA 메타데이터가 삭제되더라도 콘텐츠 내부에 남긴 비가시 워터마크로 출처 추적을 보완할 수 있다. 김 상무는 유럽연합(EU) AI법(AI Act)과 비교해 국내 AI 기본법에서도 기계가 판독할 수 있는 출처 표시 기술의 활용을 뒷받침할 필요가 있다고 제안했다. 출처 검증 대상 역시 이미지·영상뿐 아니라 PDF 등 문서까지 확대해야 한다고 강조했다. 김 상무는 "콘텐츠 신뢰는 탐지가 아니라 증명의 문제"라며 "C2PA와 워터마크는 함께 갈 때 완성될 수 있고 기업들은 규제보다 더 빨리 준비해야 한다"고 말했다.

2026.10.20 09:57이나연 기자

"출시도 전에 베낄라"…게임 업계, 'AI 복제' 우려에 비상

인디 게임 개발진이 신작 공개 일정을 수정했다. 정식 출시 전 생성형 인공지능(AI)을 활용한 '복제 게임'이 먼저 시장에 풀릴 수 있다는 우려 때문이다. 20일(현지시간) 유로게이머 보도에 따르면, 스페인 개발사 디지털 선은 차기작 '리뱀프(ReVamp)'의 스팀 공개 플레이테스트 일정을 연기했다. 리뱀프는 뱀파이어를 소재로 타워 디펜스와 메트로배니아 장르를 결합한 게임이다. 당초 10월 말 대규모 공개 테스트를 진행할 예정이었으나, 최근 게임업계에 번진 생성형 AI 복제 사례를 우려해 방식을 변경했다. 개발진은 스팀 공지를 통해 "원작이 나오기도 전에 리버스 엔지니어링을 통해 복제본을 먼저 내놓는 소식을 접했다"며 "정식 출시를 앞두고 수만 명에게 빌드를 공개하는 행위는 위험 부담이 너무 크다"고 밝혔다. 리버스 엔지니어링은 완성된 소프트웨어나 게임 실행 파일을 역으로 분석해 소스 코드와 동작 원리를 파악하는 기술이다. 최근 생성형 AI 도구와 결합하면서, 미완성 테스트 빌드에서 핵심 시스템과 그래픽 연출 데이터를 추출해 유사한 모방작을 단기간에 제작하는 악용 사례가 늘고 있다. 디지털 선은 스팀 공개 배포 대신 디스코드 커뮤니티 기반의 제한적인 테스트로 선회했다. 오는 29일부터 소수 이용자를 순차 초대해 검증을 진행하며, 대규모 공개 테스트는 2027년 1월로 미뤘다. 외신에 따르면 생성형 AI 기술을 악용한 '선점형 복제' 우려로 출시 전략을 수정한 사례는 이번이 처음이 아니다. 앞서 얼라이언스 아츠 역시 유사한 문제를 지적하며 신작 '드렁큰 가디스 리플럭스(Drunken Goddess Reflux)'의 스팀 넥스트 페스트 데모 공개를 전면 취소한 바 있다.

2026.10.20 09:56진성우 기자

KT, 아크릴과 의료 AX 협력...병원 맞춤 AI 서비스 확산

KT가 의료 AI 전문기업 아크릴과 협력해 분산된 의료 데이터를 표준화하고, 병원 운영 전반 AX 도입을 추진한다. KT는 아크릴과 의료 기관 데이터 활용과 AI 서비스 도입을 위한 의료 AX 사업을 공동 추진한다고 20일 밝혔다. 의료 현장에선 생성형 AI 등 기술 활용이 진료 지원을 넘어 병원 운영 전반으로 확대되면서, 분산된 의료 데이터를 표준화하고 연계하는 실증의 중요성이 커지고 있다. 의료 데이터 플랫폼 역량을 갖춘 아크릴은 KT와 협력해 의료기관 맞춤 AX 사업 모델을 공동 발굴하기로 했다. 양사는 서울 선릉 아크릴 본사에서 업무협약을 체결하고 의료 데이터 표준화와 활용 기반 조성, 의료 AI 기술 서비스 공동 발굴과 실증, 연구개발과 사업화 확산 등을 추진한다. 양사는 협력으로 기술 검증부터 사업화까지 이어지는 체계를 마련하고 정부, 공공 연구과제와 신규 사업 기회도 모색할 방침이다. KT는 인프라부터 AI 서비스까지 아우르는 의료 표준화 모델을 기반으로 상급종합병원과 종합병원의 AX 도입을 적극 지원하고 있다. 노형래 KT 엔터프라이즈부문 기업사업본부장은 “의료 AX 핵심은 병원이 보유한 데이터를 실제 진료와 연구, 운영에 활용할 수 있도록 연결해 현장에서 체감할 수 있는 변화를 만드는 것”이라며 “아크릴 협력을 통해 의료 AX 서비스 현장 적용 기반을 강화하고 KT 의료 표준화 모델과 연계한 병원별 맞춤형 사업을 추진해 의료 AX 확산을 이끌겠다”고 밝혔다.

2026.10.20 09:50홍지후 기자

美 패트릭 J. 맥거번 재단 "AI 안전, 기업 약속만으론 부족…정부가 검증해야"

"기업이 인공지능(AI)를 활용하거나 외부 업체에 업무를 맡기더라도 고객정보를 보호할 책임을 져야 합니다. 정부도 기업이 AI를 안전하게 사용하는지 평가하고, 필요하다면 사용을 중단시킬 수 있어야 합니다." 최근 서울 삼성동 코엑스에서 열린 'AI페스타' 행사 때 만난 빌라스 다르 패트릭 J. 맥거번 재단 대표는 AI 시대 정보 보호에 대한 기업 책임을 이같이 강조했다. 기업은 기술 도입에 따른 위험을 점검하고, 정부는 이를 검증할 역량과 대응 체계를 갖춰야 한다는 주장이다. 다르 대표는 AI의 공익적 활용과 국제 거버넌스를 연구·지원해 온 기술·정책 전문가다. 2020년 재단 초대 대표로 취임했으며 유엔(UN) 사무총장 산하 AI 고위급 자문기구 위원으로 활동했다. 이번에는 AI 페스타와 함께 열린 서울시의 '스마트라이프위크' 시장 포럼 기조연설을 위해 방한했다. 패트릭 J. 맥거번 재단은 글로벌 IT 미디어 기업 IDG 창립자 패트릭 J. 맥거번의 뜻을 이어 AI와 데이터 기술로 사회문제를 해결하는 미국의 비영리 재단이다. 기후변화와 공중보건, 교육 등 공익 분야의 기술 활용을 지원하고 정부·기업·시민사회와 협력하고 있다. 이 재단은 약 15억 달러(한화 약 2조원) 규모의 기금을 운용하고 있으며, 본부는 미국 보스턴에 있다. 이번 인터뷰는 지디넷코리아가 지난 1일 보도한 배달의민족 고객정보 오용 관련 취재 기사로 성사됐다. 그는 해당 기사가 다룬 개인정보 보호와 책임 문제에 주목했다며, 기업이 AI를 도입할 때도 소비자에 대한 책임을 분명히 해야 한다고 밝혔다. "AI·외주 활용해도 소비자 책임은 그대로" 다르 대표는 기업이 AI를 도입할 때 우선 살펴야 할 과제로 개인정보 보호를 꼽았다. 고객상담이나 주문 처리에 AI를 활용하면 고객정보를 다루는 방식도 달라질 수 있는 만큼, 도입에 앞서 위험을 점검해야 한다는 설명이다. 그는 "기업은 개인정보 보호에 어떤 변화가 생기는지 고려하지 않고 AI 도입을 밀어붙여서는 안 된다"며 "AI를 어떻게 적용하는지 파악하는 것이 필수"라고 주장했다. 그러면서 "정부는 도입 전 검증 기준을 마련하며, 소비자도 정보 활용 범위에 의견을 낼 수 있어야 한다"고 덧붙였다. 다르 대표는 개인정보 보호 출발점으로 소비자 기본 권리를 제시했다. 그는 "AI가 등장했다고 해서 사람의 기본적인 권리가 달라지는 것은 아니다"며 "거래할 때 다른 사람과 동등하게 대우받고, 기업이 자신에 대해 알고 있는 정보를 이유로 가격을 바꾸지 않는다는 확신이 있어야 한다"고 강조했다. 그는 AI가 건강정보를 분석해 개인별로 가격이나 서비스 이용 조건을 달리하는 상황을 예로 들었다. 데이터가 유출되지 않도록 관리하는 것뿐 아니라 이를 활용한 AI 판단이 소비자에게 불리하게 작용하는지도 살펴야 한다는 설명이다. 다르 대표는 외부 업체에 업무를 맡겨도 소비자에 대한 기업 책임은 유지돼야 한다고 봤다. 그는 "소비자가 거래하는 상대가 기업이라면 그 기업이 AI 시스템을 사용하는지는 중요하지 않다"며 "기업은 소비자에게 책임을 져야 한다"고 강조했다. 다만 AI로 발생한 피해의 책임을 개발사와 도입 기업, 제3자 사이에서 어떻게 나눌지는 과제로 꼽았다. 그는 "기업 AI 시스템이 소비자에게 피해를 줬다면 AI를 만든 사람과 이를 사용한 기업, 제3자 중 누구에게 책임을 물어야 하는 것이 관건"이라며 "우리가 답해야 할 매우 큰 질문"이라고 말했다. 다르 대표는 기업이 책임을 판단하는 기준도 법적 의무에 머물러서는 안 된다고 강조했다. 그는 "법에 따른 책임도 있지만 기업과 소비자 사이의 신뢰에 관한 책임도 있다"며 "기업은 AI 시스템이 누군가에게 피해를 줄 위험을 어떻게 감시하고, 피해가 발생하기 전에 대응할지도 생각해야 한다"고 당부했다. "AI 안전, 기업 자율에만 맡겨선 안 돼…정부 대응 빨라져야" 다르 대표는 기업 책임을 실효성 있게 확보하려면 정부의 AI 평가·감독 역량도 뒷받침돼야 한다고 강조했다. AI가 사회 전반에 영향을 미치는 기술인 만큼 공적 통제 장치도 필요하다는 설명이다. 다르 대표는 한국 정부와 기업이 보완할 과제로 AI 공적 감독을 꼽았다. 기업이 AI 개발을 주도하며 혁신을 이끌고 있지만, 안전성까지 기업 판단에만 맡겨서는 안 된다는 설명이다. 그는 "한국에서도 기업이 하는 일을 공적 기관이 평가하고, 필요하다면 정부가 중단시킬 수 있어야 한다"고 말했다. 다르 대표는 이같은 정부 역할은 피지컬 AI 확산에 따라 더욱 중요해질 것으로 봤다. 그는 "미국에서도 많은 사람이 아직 AI를 휴대전화 안에서만 접한다"면서도 "앞으로 5~10년 안에는 피지컬 AI 영향이 매우 커질 것"이라고 내다봤다. 그는 대응 범위 역시 일자리 변화에 그쳐서는 안 된다고 지적했다. 피지컬 AI가 물건을 사고 거래하는 방식부터 경제 구조까지 바꿀 수 있는 만큼, 정부도 일상과 산업 전반에 미칠 영향을 살펴야 한다는 것이다. 이를 위해 우선 해결해야 할 과제로 기술과 제도 사이 속도 차이를 꼽았다. 다르 대표는 "기술 발전하는 속도가 제도가 대응하는 속도보다 훨씬 빠르다"며 "정부는 대응 속도를 높여야 한다"고 강조했다. 그는 정부가 빠르게 대응하면서도 일관된 기준을 유지하려면 AI로 어떤 사회를 만들 것인지에 대한 방향이 필요하다고 제언했다. 그는 "각국 정부는 기술적인 비전을 매우 강하게 제시한 상태"며 "앞으로 이를 사회적 비전으로 발전시켜야 한다"고 말했다. 다르 대표는 이 과정에 기술기업뿐 아니라 청년 등 다양한 사회 구성원이 참여해야 한다고 강조했다. 그는 "모두가 함께 비전을 만들어 가도록 어떻게 할 것인가가 전 세계 정부가 마주한 큰 과제"라고 덧붙였다.

2026.10.20 09:47류승현 기자

AI는 '더러운 데이터'보다 '쓸 수 없는 데이터'에서 실패한다

"데이터가 엉망이라서요." 인공지능(AI) 프로젝트가 기대만큼 성과를 내지 못했을 때 가장 흔히 듣는 말이다. 틀린 것은 아니다. 가트너는 2026년까지 'AI-레디' 데이터를 갖추지 못한 AI 프로젝트의 60%가 중단될 것으로 전망했고, 조직의 63%는 AI에 맞는 데이터 관리 체계를 갖추지 못했거나 갖췄는지조차 모른다고 답했다. 그래서 많은 기업이 정제·표준화·품질관리에 예산을 쏟는다. 그러나 필자가 공공기관과 기업의 데이터를 직접 가명처리하며 만난 실패는 다른 얼굴을 하고 있었다. 데이터가 더러워서가 아니라 쓸 수 없어서 멈춘 프로젝트가 훨씬 많았다. 정제를 마친 데이터가 있는데도 개인정보라는 이유로 학습에 넣지 못하거나, 넣고 나서야 문제가 드러나 서비스를 내리는 경우다. 이번 글에서는 이 병목이 어디서 생기는지, 이를 풀 열쇠인 용도 적합 데이터와 프라이버시 거버넌스를 다룬다. 1. 데이터 품질의 착시: 깨끗한 데이터가 곧 맞는 데이터는 아니다 흔히 데이터 품질은 정확성·완전성·일관성 같은 절대 기준으로 평가된다. 하지만 AI에게 좋은 데이터는 '용도에 맞는 데이터'다. 가트너도 AI-레디 데이터는 유스케이스를 대표하고 오류·이상치·예상치 못한 패턴까지 담아야 한다고 강조한다. 이상거래 탐지 모델을 만들며 '튀는 값'을 지우면 품질 지표는 올라가도 모델은 잡아야 할 신호를 잃는다. 품질은 데이터의 고유 속성이 아니라 용도에 따라 달라진다. 여기에 따져야 할 것이 하나 더 있다. 그 용도로 '써도 되는가'다. 품질 기준을 모두 통과해도 그 용도로 쓸 수 없다면 AI에게는 없는 데이터와 같다. 2. '쓸 수 없는 데이터'의 세 얼굴 ① 법적으로 쓸 수 없는 데이터. 서비스 제공용으로 수집한 고객 데이터를 AI 학습에 쓰면 목적 외 이용 논란이 생길 수 있다. 동의 범위, 적법 근거, 가명처리 요건을 따지지 않고 시작한 프로젝트는 개발 막바지 법률적 검토에서 멈춘다. ② 꺼낼 수 없는 데이터. 데이터를 외부 협력사나 클라우드, 해외 LLM API로 보내는 순간 처리위탁과 국외이전 문제가 따라온다. 망분리와 계열사 간 결합 절차도 장벽이다. 필자가 참여한 교통 분야 기관 과제는 데이터를 기관 밖에서 쓸 수 없어, 외부망과 분리된 처리 장비를 기관 내부로 반입해 현장에서 처리하고 결과물만 가지고 나왔다. ③ 보이지 않는 데이터. 가장 위험한 유형이다. 상담 녹취, 계약서, 이메일, 스캔 문서에는 이름·연락처·식별번호·건강정보가 섞여 있지만 정형 DB 중심의 보호 체계로는 잡히지 않는다. 정보보호 분야 기관의 상담 음성을 가명처리할 때도 개인정보는 정해진 칸이 아닌 대화 곳곳에 흩어져 있었다. 이를 검색증강생성(RAG)이나 학습 데이터에 그대로 넣으면 질문 한 줄에 개인정보가 흘러나온다. 세 경우 모두 정제 도구로는 풀리지 않는다. 필요한 것은 데이터를 '쓸 수 있게 만드는' 체계다. 3. 해법은 하나가 아니다: 용도에 따라 고르는 프라이버시 기술 개인정보를 다루는 방법은 '쓰거나 못 쓰거나'가 아니라 스펙트럼이다. 원본은 유용성이 가장 높지만 동의나 법적 근거가 명확한 범위에서만 쓸 수 있다. 가명정보는 추가 정보 없이는 개인을 알아볼 수 없게 처리한 데이터로, 통계 작성·과학적 연구 등의 목적이면 동의 없이 쓸 수 있어 내부 분석과 모델 학습의 현실적 선택지다. 익명정보는 활용이 자유로운 대신 정보 손실이 크다. 합성데이터는 원본의 통계적 구조를 학습해 새로 만든 데이터로 개발·테스트, 외부 협업, 희소 사례 증강에 강점이 있지만, 원본과 지나치게 닮으면 재식별 위험이 남아 검증이 필수다. 핵심은 '가장 안전한 방법'이 아니라 '용도에 맞는 방법'을 고르는 것이다. 내부 모델 학습에는 가명정보, 외부 협업이나 테스트에는 합성데이터, 대외 공개에는 익명화나 엄격히 검증된 합성데이터를 쓰는 식이다. RAG라면 색인 전 비정형 가명처리가 최소 조건이다. 무조건 익명화하면 쓸모가 사라지고, 무조건 원본을 쓰면 위험이 남는다. 지자체 CCTV 영상을 가명처리할 때도 같은 고민이 필요했다. 공개 보행자 데이터로 실험하니 얼굴을 블러 처리하면 사람 탐지 성능(mAP)이 0.595에서 0.579로 떨어졌지만, 생성형 AI를 이용해 가상 얼굴로 바꾸면 0.594로 거의 그대로였다. 같은 가명처리라도 방식에 따라 데이터의 쓸모가 달라진다는 뜻이다. 데이터를 외부에 공개해야 한다면 합성데이터가 답이 될 수 있다. 금융 분야 기관의 착오송금 데이터는 검증을 거친 합성데이터로 만들어 공공데이터포털에 공개됐다. 4. 프라이버시 거버넌스는 브레이크가 아니라 신호등이다 많은 조직이 개인정보 보호를 AI 프로젝트의 마지막 관문으로 여긴다. 다 만든 뒤 법무·보안 검토를 받으니 재작업과 지연이 반복된다. 개인정보보호위원회가 2025년 8월 공개한 「생성형 인공지능(AI) 개발·활용을 위한 개인정보 처리 안내서」가 목적 설정 단계부터 처리 범위를 정하고 CPO가 기획 초기부터 참여하도록 권고한 것도 같은 맥락이다. 신호등이 있는 교차로를 떠올려보자. 잘 설계된 거버넌스가 바로 이 신호등이다. '이 용도라면 이 처리 경로'라는 규칙이 미리 정해져 있으면 현업은 매번 처음부터 승인을 구할 필요가 없다. 거버넌스가 정교한 조직일수록 AI를 더 빨리, 더 넓게 확산시킨다. 5. 성공하는 AX를 위한 실행 조건 ① 데이터 용도 명세부터 써라. 모델을 고르기 전에 풀 문제, 필요한 데이터와 범위, 결과물의 공유 범위를 문서로 정의한다. ② 데이터 지도를 그리고 민감도를 분류하라. 정형 데이터뿐 아니라 문서·음성·이미지 속 개인정보까지 탐지해 위치를 파악한다. 보이지 않는 데이터는 통제할 수 없다. ③ 용도별 처리 경로를 표준화하라. 용도와 위험 수준별로 가명·익명·합성 중 무엇을 쓸지 정해 두고, 사전 승인된 경로는 바로 처리한다. ④ 유용성과 안전성을 함께 평가하라. 처리된 데이터로 실제 과업 성능이 유지되는지, 재식별 위험이 허용 수준인지 두 축을 동시에 확인한다. ⑤ 처리 이력을 남겨라. 어떤 원본이 어떤 처리를 거쳐 어느 모델에 쓰였는지 추적할 수 있어야 사고에 대응할 수 있고, AI 기본법 시대에 요구되는 투명성과 설명 책임도 다할 수 있다. 맺음말 AI 프로젝트의 실패를 '데이터 품질' 탓으로만 돌리면 해법도 정제에 머문다. 그러나 현장의 병목은 데이터가 '용도에 맞는가', '그 용도로 쓸 수 있는가'에 있다. 성공하는 AX의 첫 조건은 더 많거나 더 깨끗한 데이터가 아니라, 용도에 맞게 쓸 수 있는 데이터를 설계하는 거버넌스다.

2026.10.20 09:47양희은 컬럼니스트

월마트, 美·캐나다 달러화 채권 발행…8.6조원 조달

월마트가 미국 달러화와 캐나다 달러화 채권 발행을 통해 약 65억 달러(약 8조 6314억원)를 조달한다. 이는 대규모 투자에 필요한 자금을 확보하고 조달처를 다변화하기 위한 행보다. 19일(현지시간) 블룸버그 등 외신에 따르면 월마트는 50억 캐나다달러(약 4조 7073억원) 규모의 채권 발행에 나섰다. 사안에 정통한 관계자는 월마트가 30억 달러(약 3조 9834억원) 규모의 미국 달러화 채권 발행 금리도 확정했다고 밝혔다. 앞서 관계자들은 월마트가 이번 채권 발행을 통해 최소 50억 달러(약 6조 6390억원)를 조달할 계획이라고 말한 바 있다. 월마트는 최근 몇 년간 신규 매장 개설, 전자상거래 역량 확대, 일부 업무 자동화 등을 추진하면서 투자를 늘려왔다. 월마트의 내년 투자 지출은 사상 최대인 290억 달러(약 38조 5062억원)에 이를 것으로 예상된다. 월마트는 내년에 만기가 도래하는 채권도 약 33억 달러(약 4조 3811억원) 보유하고 있다. 회사의 미국 달러화 채권 발행에는 한때 140억 달러(약 18조 5864억원)가 넘는 투자 수요가 몰렸다. 채권 만기는 3년부터 10년까지 다양하며, 10년 만기 채권의 수익률은 미국 국채보다 0.45%p 높은 수준으로 책정됐다. 통상 연간 한 차례만 채권을 발행하는 월마트는 이미 지난 4월 미국 채권시장에서 42억5000만 달러(약 5조 6423억원)를 조달한 바 있다. 월마트는 이번 캐나다 달러화 채권 발행을 통해 알파벳과 아마존의 행보를 따르게 됐다. 두 기업은 올해 초 인공지능(AI) 인프라 투자 자금을 마련하기 위해 캐나다 달러화 채권을 발행했다. 미국 기업이 캐나다 달러화 채권을 발행하면 자금 조달 통화와 투자자 기반을 다변화할 수 있다. 캐나다 현지 투자자들은 투자 업종과 발행사를 다양화하기 위해 외국 기업이 발행한 채권을 적극적으로 매입하고 있다.

2026.10.20 09:33박서린 기자

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