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노르마 '퀀텀 데이'...유럽과 50큐비트 클라우드 서비스 첫 시연

노르마(대표 정현철)가 양자 프로그램 개발·실행 지원 환경인 'Q 플랫폼'을 이용해 유럽 양자컴퓨터와 50큐비트 클라우드 서비스(QML)를 처음 시연했다. 시연은 지난 17일 서울 노르마 본사에서 개최한 '퀀텀데이'에서 실시간으로 이루어졌다. 이날 노르마가 선보인 Q 플랫폼은 양자 컴퓨터 프로그래밍 솔루션이다. 소인수분해, 양자 시뮬레이션, 검색, 최적화, 기계 학습 같은 작업을 효율적으로 수행할 수 있다. 양자 회로 설계와 시각화 도구를 제공해 복잡한 양자 알고리즘 구축을 지원한다. 이번에 처음 공개한 50큐비트 양자컴퓨팅 클라우드 서비스는 QC-50 양자컴퓨터와 연결, 기계학습된 양자 회로를 변환해 가시화하는 방식으로 실행 결과를 보여준다. 이 클라우드 장점은 별도의 예약이나 대기시간 없이 온디멘드 방식으로 이용할 수 있다는 점이다. 현재 AWS의 양자 클라우드 서비스인 아마존 '브라켓(Braket)'은 25큐비트 기준 시간당 대략 7천달러가 든다. 또 이를 사용하려면 짧게는 3~4일, 길게는 4개월 전부터 예약해야 한다. 노르마는 향후 32큐비트 및 50큐비트 양자컴퓨터를 순차적으로 런칭할 계획이다. 이에 앞서 정 대표는 'Q플랫폼'에 대해 설명했다. 클라우드 사용자는 소프트웨어 개발 키트(SDK)를 통해 파이썬 등 다양한 개발 언어를 사용할 수 있다. 리눅스, iOS, 윈도우 등 대부분의 운영 체제에서 실행 가능한 것도 장점이라는 것. 실제 적용 사례로는 바이오 분야 신약 개발을 예로 들었다. 양자 컴퓨터 기반의 생성형 AI 알고리즘을 활용해 신약 후보 물질을 생성하고, 기존 고전 컴퓨터 방식보다 우수한 결과를 도출했다. 또 금융 및 교통 최적화에도 이용 가능하다. 복잡한 계산 문제를 해결하기 위한 양자 알고리즘을 개발, 금융 모델링 및 교통 흐름 최적화 등에 적용할 수 있다. 정현철 대표는 이날 Q플랫폼 시연에 앞서 양자컴퓨팅이 필요한 이유와 산업 트랜드에 대해서도 설명했다. 정 대표는 "양자컴퓨팅은 수학적 모델의 우수성과 활용도가 우수하다"며 "연구자들에 따르면 양자컴퓨터가 1000큐비트 수준에 올라서면, 범용성을 확보하게 될 것"으로 내다봤다. 정 대표는 또 "양자컴퓨터에는 기술 진입 장벽이 있다. 노르마도 양자로 돌아선지 3년 됐는데, 인력이 2개 파트로 나뉜다"며 "양자 알고리즘을 잘 다루는 인력과 그렇지 못한 인력으로 갈라져 있다. 이를 잘 다루려면 2년 정도는 공부해야 한다"고 강조했다. "양자컴퓨터는 Q플랫폼 같은 솔루션이 한 번 적용되면 100~200년은 쓰이게 될 것입니다. 그런데 이 시장은 진입이 어렵습니다. 개발 초기인 지금이 양자컴퓨팅 시장에 뛰어들 적기입니다." 정 대표는 양자컴퓨터에 대해 "경쟁사를 앞서기 위한 전략기술 또는 동종업계 경쟁력 확보 방안"으로 정리했다. 경쟁에서 살아 남기 위해서는 양자컴퓨팅 연구든 시장이든 진입하라는 얘기다. 정 대표는 Q플랫폼의 강점으로 각 산업 프로젝트에 맞는 샘플 알고리즘과 데이터 가공 예시를 제공하는 점을 꼽았다. 정 대표는 “우주, 신약개발 등 특화된 도메인에 맞는 샘플을 제공하고, 직접 사용하지 않아도 활용 방법을 쉽게 익힐 수 있도록 설계했다”고 언급했다. 특히 클라우드 기반 양자 컴퓨팅 환경에서 중요한 사용자별 히스토리 관리 기능을 강조했다. 정 대표는 “여러 사용자가 동시에 작업하는 환경에서 사용자별 작업 히스토리 관리가 매우 중요한데, 이를 지원하는 양자 플랫폼은 많지 않다”며 “이 점이 노르마만의 강점”이라고 말했다. 노르마는 현재 과학기술정보통신부와 한국연구재단 양자이득 과제를 2년 째 수행 중이다. 국내 대학교와는 유전체 기반 정밀 신약 개발 프로젝트를 수행 중이다. 최근엔 게임·금융·국방까지, 다방면으로 사업을 확장 중이다. 네오위즈와는 게임 개발 프로젝트를 진행 중이다. 기존 AI 방식이 데이터 부족 문제로 한계를 보일 때 양자 알고리즘이 대안이라는 것이다. 일본 업체와는 금융 리스크 관리 분야에서 공동 연구를 진행 중이다. 이외에 반려동물 질병 여부 예측도 추진했다. 이산화탄소 환원 반응을 위한 촉매 설계 과정에도 Q플랫폼이 적용됐다. AI보다 빠른 최적값 도출 성능도 입증했다. 국방 분야에서는 실시간 피아 식별 및 경로 최적화 등으로 응용 중이다. 해군에서는 이미 아이온큐 시스템을 활용한 사례가 있으며, 드론 경로 최적화 프로젝트도 검토 중이다. LIG넥스원, KAI 등과는 우주 발사체의 유체역학 시뮬레이션 문제를 양자로 풀기 위한 협업을 진행 중이다.

2025.04.19 11:09박희범 기자

별이 사라진 시대…31세 애플 전문기자는 어떻게 별이 됐나

2009년 12월 24일 애플 전문매체 맥루머스에 흥미로운 기사가 실렸다. 애플이 아이슬레이트(islate.com)란 도메인을 인수했다는 기사였다. 언뜻 보면 특별할 것 없는 내용이었다. 하지만 맥루머스는 이 사실을 토대로 “애플이 태블릿을 준비하고 있다”고 보도했다. 태블릿 이름은 '아이슬레이트'가 될 것이란 주장도 담고 있었다. 한 달이 채 안돼 맥루머스 보도는 사실로 밝혀졌다. 이듬해인 2010년 1월 맥월드 행사에서 스티브 잡스가 직접 '아이패드'를 들고 나와 소개했다. 당시 맥루머스 기사 끝부분에는 "아이슬레이트를 어떻게 봐야 할 지 정확하게 설명해준 마크 거먼에게 감사한다”는 문구가 붙어 있었다. 마크 거먼(Mark Gurman)이 IT 저널리즘에 본격 발을 딛는 순간이었다. 당시 거먼은 나이 15세에 불과한 고등학교 2학년생이었다. 맥루머스의 '아이패드 특종'에 결정적인 도움을 준 거먼은 이후 또 다른 애플 전문매체 나인투파이브맥에 몸을 담는다. 나인투파이브맥에 합류한 거먼은 연이어 특종을 쏟아냈다. 시리, 페이스타임, 레티나 맥북프로 출시를 처음 알린 것도 10대 기자 거먼이었다. 나인투파이브맥에서 기자 생활 시작…대학 졸업하면서 블룸버그로 옮겨 고등학교를 졸업한 거먼은 미시건대학에 진학했다. 대학생활과 테크 블로거를 병행하면서도 특종 행진을 멈추지 않았다. 그는 미시건대학 신입생이던 2013년 애플이 128GB 아이패드를 내놓는다는 특종을 했다. 이 특종 보도는 이후 뉴욕타임스, 월스트리트저널, 블룸버그를 비롯한 내로라하는 매체들이 받아 썼다. 테크 블로거로 활동하던 거먼의 이런 활동에 유력 매체들도 주목하기 시작했다. 경제전문잡지 포천은 30세 이하 30대 인물에 거먼의 이름을 올려놨다. 또 타임의 25대 블로거, 와이어드가 선정한 소비자 가전 분야에 저명인사 16명에도 이름을 올렸다. 마크 거먼은 2016년 미시건대학을 졸업하자마자 또 다시 뉴스메이커가 됐다. 그 해 10월 블룸버그로 자리를 옮긴 것. 비즈니스인사이더가 최초 보도한 이 소식은 여러 유력 매체들이 연이어 받아썼다. 특정 기자의 이직 소식을 여러 매체들이 주요 뉴스로 소개할 정도로 그는 이미 스타 IT 저널리스트로 자리를 굳히고 있었다. 블룸버그에 합류한 거먼은 애플 뿐 아니라 구글, 페이스북을 비롯한 다른 매체들도 다루고 있다. 또 매주 일요일에는 '파워온(Power On)'이란 주간 뉴스레터를 발간하고 있다. '파워온'은 월 구독료 11.99달러인 유료 뉴스레터다. 거먼이 발행하는 '파워온'은 일반 구독자 뿐 아니라 기자들에게도 필독 뉴스레터 중 하나로 꼽힌다. 주초 나오는 애플 관련 소식 중엔 '파워온'을 인용한 보도들을 심심찮게 만날 수 있을 정도다. 폭 넓은 테크 지식+방대한 취재망=최고 애플 전문기자로 각광 마크 거먼은 올해로 기자 경력 16년째를 맡고 있다. 하지만 그는 아직 나이 31세에 불과한 청년이다. 일반적인 경우라면 이제 막 초년 기자 티를 벗을까 말까 한 나이다. 지금 저널리즘 현장에는 챗GPT를 비롯한 생성형 인공지능(AI)이 기자 역할을 상당 부분 대체할 것이란 암울한 전망이 힘을 얻고 있다. 과연 기자의 미래는 어떻게 될 것이냐는 불안감 섞인 질문을 던지는 이들도 적지 않다. 이런 시대에 어린 나이부터 테크 전문 기자로 명성을 떨치고 있는 마크 거먼의 활약 비결에 관심이 쏠리지 않을 수 없다. 거먼은 지난 해 사이버뉴스와 인터뷰에서 “내가 초기에 쓴 많은 기사들은 공개적으로 입수할 수 있는 자료들을 통해 알게 된 것들이 많다”고 설명했다. 그의 '아이슬레이트' 도메인에서 아이패드 출시를 밝혀낸 첫 특종이 대표적이다. 그는 또 iOS 소스코드 분석을 통해서도 많은 사실을 찾아낼 수 있었다. 이런 분석이 가능했던 건 거먼의 'IT 덕후' 기질 덕분이었다. 거먼은 사이버뉴스와 인터뷰에서 “2004년 아이팟 미니'를 처음 본 이후 애플 기술에 매료됐다”고 밝혔다. 애플이 2004년 앱스토어를 선보인 이후 앱 개발자로 많은 경험을 쌓은 것도 특종 보도를 하는 데 큰 힘이 됐다. 하지만 테크 블로거에서 저널리스트로 도약하기 위해선 '기술 덕후' 기질 만으론 부족하다. 관련 취재원을 다수 확보하는 것이 필수 요소로 꼽힌다. 거먼 역시 차츰 애플 내부와 공급망 취재 쪽으로 발을 넓혀갔다. 애플 카 프로제트 취소나 비전 프로 관련 특종들이 대표적인 사례였다. 그런데 애플을 취재하는 기자가 한 두 명이 아니다. 그들 모두 애플 내부와 공급망 취재원 확보에 공을 쏟는다. 그게 기자들 경쟁력의 밑바탕이기 때문이다. 그런 상황에서 거먼이 유독 오랜 기간 꾸준하게 애플 관련 특종을 쏟아내는 비결은 뭘까? 사이버뉴스는 “거먼이 개발자 커뮤니티와의 친밀한 관계를 유지한 것이 믿을만한 취재원을 확보하는 데 큰 힘이 됐다”고 분석했다. 게다가 코딩을 비롯한 IT 기술에 대해 해박한 지식을 갖고 있었기 때문에 상대적으로 취재원의 입을 여는 데도 유리하게 작용한 부분도 있다. 전문적인 기술 지식으로 무장한 거먼은 기업과 공급망 취재라는 전통적인 저널리즘 능력을 구비하면서 서른을 갓 넘긴 나이에 몇 안되는 '스타 IT 기자'로 떠오른 셈이다. IT 저널리즘의 별이었던 모스버그와 스위셔…그들의 빈 자리는 누가 메울까 미국 IT 저널리즘을 대표하는 스타 기자는 월터 모스버그와 카라 스위셔였다. 특히 월터 모스버그는 빌 게이츠와 스티브 잡스를 같은 무대에 앉혀 놓고 좌담회를 진행할 정도로 IT 저널리즘 영역에선 전설 같은 존재였다. 하지만 모스버그가 은퇴하고, 카라 스위셔의 영향력도 예전 같지 않다. IT 저널리즘 영역에서도 '별들의 시대'는 저물고 있다. 이들이 활약하던 시대를 떠올릴 때마다 연상되는 문구가 있다. 헝가리 출신의 뛰어난 이론가 게오르크 루카치가 쓴 '소설의 이론' 첫 문장이다. “별이 총총한 하늘이 갈 수 있고 가야만 하는 길들의 지도인 시대, 별빛이 그 길들을 훤히 밝혀주는 시대는 복되도다.” 모스버그와 스위셔가 한창 활약하던 시대는 IT 저널리즘 영역에서 '별빛이 그 길들을 훤히 밝혀주는 시대'였는지도 모른다. 그들이 서서히 기억 뒤편으로 사라지고 있는 지금, 과연 누가 그 역할을 할 수 있을까? 마크 거먼에게 그 역할을 기대하는 것은 쉽지 않을 것이다. 애플 제품 특종과 폭로 쪽에 치우쳐 있는 거먼에게 모스버그 같은 아우라를 기대하는 건 과할 수도 있기 때문이다. 하지만 거먼 특유의 뛰어난 분석 능력과 취재력은 IT 저널리즘의 소중한 보배인 것은 부인할 수 없을 것 같다. 그리고 이젠 어떤 영역이던 '별들의 시대'를 기대하는 것은 다소 과한 처사일 수도 있다. 그러니 지금은 그냥 마크 거먼이 쏟아내는 뛰어난 기사들을 감상하는 수밖에. 어쩌면 그가 좀 더 연륜이 쌓이면 21세기형 '별들의 시대'의 한 축을 담당할 지도 모를 일이니.

2025.04.18 17:19김익현 미디어연구소장

베스핀글로벌, 스노우플레이크 인증 202개 획득…"국내 최다"

베스핀글로벌이 글로벌 AI 데이터 클라우드 기업 스노우플레이크(Snowflake)의 전문가 인증을 국내 기업 중 가장 많이 획득한 것으로 나타났다. 베스핀글로벌은 스노우플레이크의 전문가 인증을 202개 보유하고 있다고 17일 밝혔다. 베스핀글로벌이 현재 보유한 스노우플레이크 인증은 스노우프로 코어(SnowPro Core) 181개, 스노우프로 어드밴스드(SnowPro Advanced) 21개로 총 202개에 달한다. 이로써 베스핀글로벌은 국내에서 스노우플레이크 기반의 데이터 분석 및 가공 역량을 가장 폭넓고 깊이 있게 갖춘 파트너임을 입증했다. 스노우플레이크 인증은 데이터 클라우드 분야에서의 기술 전문성과 실무 수행 능력을 검증하는 공식 자격으로, 고객이 신뢰할 수 있는 파트너 선정에 활용된다. 스노우프로 코어 인증은 스노우플레이크를 통한 구현 및 마이그레이션에 대한 핵심적인 전문 지식과 기술을 검증한다. 어드밴스드 인증은 데이터 아키텍처, 엔지니어링, 분석 등 특정 도메인에 대한 고급 기술 역량과 실무 경험을 평가하는 심화 자격이다. 이처럼 베스핀글로벌은 '배움, 실행, 공유(Learn, Do, Share)'라는 핵심 가치를 바탕으로 AI 학습과 개인 맞춤형 성장 계획(PDP), 사내 교육 프로그램 등 다양한 L&D(Learning and Development) 전략을 병행하며 교육 문화 내재화에 힘쓰고 있다. 이 일환으로 지난해 스노우플레이크와 협업해 임직원의 데이터 및 AI 전문성 강화를 위한 '4단계 역량 향상 교육 프로그램'을 운영하기도 했다. 베스핀글로벌은 스노우플레이크 기반의 데이터 웨어하우징, 데이터 레이크, 데이터 엔지니어링 및 데이터 애플리케이션 구축 등의 핵심 영역에서 전문 역량을 보유하고 있으며 국내 기업과 공공기관 등을 대상으로 다양한 프로젝트를 수행하는 중이다. 베스핀글로벌 데이터AI본부 왕승준 실장은 "클라우드 기반 데이터 인프라 수요가 빠르게 확대되며 기업들의 데이터 클라우드에 대한 관심이 지속적으로 커지고 있다"며 "국내 최다 스노우플레이크 인증을 보유한 기업으로서 그 전문 역량을 바탕으로 데이터 기반 의사 결정 환경을 구축하고 고객 가치를 실현하는 데 최선을 다하겠다"고 밝혔다.

2025.04.17 10:41장유미 기자

딥시크 돌풍 비결은…"더 큰 AI보다는 더 오래 생각하는 AI"

27배 더 작은 AI가 더 많이 '생각'하면 대형 모델을 이긴다: 추론 시간 확장성의 원리 대규모 언어 모델(LLM, Large Language Model)의 후속 훈련 과정에서 강화학습(RL, Reinforcement Learning)이 널리 사용되고 있다. 특히 딥시크(DeepSeek-AI)나 오픈AI(OpenAI) 같은 기업들은 대규모 언어 모델의 성능 향상을 위해 강화학습을 적극적으로 활용하고 있다. 이러한 강화학습의 핵심 구성 요소인 보상 모델링(Reward Modeling)은 언어 모델의 응답에 대한 정확한 보상 신호를 생성하는 역할을 한다. DeepSeek-AI와 칭화대학교의 공동 연구에 따르면, 추론 시간 동안 고품질의 보상 신호를 생성하는 것이 언어 모델의 성능을 크게 향상시킬 수 있다는 사실이 밝혀졌다. 그러나 현재 대부분의 고품질 보상 신호는 수학 문제나 코딩 작업과 같이 명확한 정답이 있는 한정된 도메인에서만 효과적으로 생성되고 있다. 일반적인 영역에서는 보상 생성이 더 복잡하고 다양한 기준이 필요하며, 명시적인 참조나 정답이 없는 경우가 많아 어려움이 따른다. 따라서 보다 일반적인 영역에서도 효과적인 보상 모델링 방법이 필요하다. 이번 연구에서는 일반화된 보상 모델링(Generalist Reward Modeling)을 위한 추론 시간 확장성(Inference-Time Scalability)을 개선하는 방법을 조사했다. 추론 시간 확장성이란 더 많은 추론 연산을 사용함으로써 보상 신호의 품질을 향상시키는 능력을 의미한다. 연구진들은 언어 표현만으로 단일, 쌍, 다중 응답의 평가를 통합할 수 있는 포인트와이즈 생성 보상 모델링(Pointwise Generative Reward Modeling) 접근법을 채택했다. "AI에게 원칙을 가르치자": 자기 원칙 비평 튜닝으로 90.4%의 정확도 달성 연구진은 보상 모델의 확장성을 개선하기 위해 '자기 원칙 비평 튜닝'(SPCT, Self-Principled Critique Tuning)이라는 새로운 학습 방법을 제안했다. SPCT는 온라인 강화학습을 통해 생성 보상 모델(GRM)에서 확장 가능한 보상 생성 행동을 촉진하여 원칙을 적응적으로 생성하고 비평을 정확하게 수행한다. SPCT는 두 단계로 구성된다. 첫 번째는 거부 미세 조정(Rejective Fine-Tuning) 단계로, 보상 모델이 다양한 입력 유형에 대해 올바른 형식의 원칙과 비평을 생성하도록 적응시킨다. 두 번째는 규칙 기반 온라인 강화학습 단계로, 보상 모델이 입력 쿼리와 응답에 따라 적응적으로 원칙과 비평을 생성하는 방법을 학습한다. 이러한 방법론을 통해 DeepSeek-GRM이라는 보상 모델을 개발했다. 추론 시간 확장성을 위해 병렬 샘플링을 사용하여 계산 사용량을 확장하고, 메타 보상 모델(Meta RM)을 도입하여 투표 과정을 안내함으로써 확장 성능을 향상시켰다. 병렬 샘플링의 마법: 8개 샘플만으로 최고 성능 구현 DeepSeek-GRM은 병렬 샘플링을 통해 다양한 원칙과 비평을 생성하고, 이를 바탕으로 최종 보상을 투표한다. 더 큰 규모의 샘플링을 통해 DeepSeek-GRM은 더 높은 다양성을 가진 원칙에 기반하여 더 정확한 판단을 내리고, 더 세밀한 보상을 출력할 수 있게 된다. 메타 보상 모델(Meta RM)은 투표 과정을 안내하기 위해 훈련된 포인트와이즈 스칼라 보상 모델이다. 이 모델은 DeepSeek-GRM이 생성한 원칙과 비평의 정확성을 확인하고, 이진 교차 엔트로피 손실(Binary Cross-Entropy Loss)로 훈련된다. 메타 보상 모델은 각 샘플의 메타 보상을 출력하고, 최종 결과는 상위 메타 보상을 가진 샘플들의 투표로 결정된다. 연구팀은 경험적 실험을 통해 SPCT가 생성 보상 모델(GRM)의 품질과 확장성을 크게 향상시키고, 다양한 보상 모델링 벤치마크에서 기존 방법과 모델을 능가하는 성능을 보여준다는 것을 확인했다. 이는 심각한 편향 없이 도메인 일반화 능력을 보여주는 것이다. 대형 모델보다 효과적인 대안: 32샘플 투표로 671B 모델과 동등한 성능 구현 연구진은 추가적으로 DeepSeek-GRM-27B의 추론 시간 및 훈련 시간 확장 성능을 조사했다. 다양한 크기의 언어 모델에 SPCT 훈련 일정을 적용한 결과, 추론 시간 확장이 훈련 시간에서의 모델 크기 확장보다 더 효과적일 수 있다는 것을 발견했다. 실험 결과에 따르면, DeepSeek-GRM-27B의 32개 샘플을 이용한 직접 투표는 671B 파라미터 크기의 모델과 비슷한 성능을 달성할 수 있었고, 메타 보상 모델이 안내하는 투표는 8개 샘플만으로도 최상의 결과를 달성했다. 이는 모델 크기를 확장하는 것보다 추론 시간을 확장하는 것이 DeepSeek-GRM-27B에서 더 효과적임을 보여준다. 더불어 연구팀은 DeepSeek-R1에 대한 테스트도 수행했는데, 그 성능이 236B 모델보다도 낮다는 것을 발견했다. 이는 추론 작업에 대한 긴 체인 오브 소트(Chain-of-Thoughts)를 확장하는 것이 일반화된 보상 모델의 성능을 크게 향상시키지 못한다는 것을 시사한다. 미래의 보상 모델: 도구 통합과 프로세스 개선으로 효율성 극대화 SPCT는 생성 보상 모델(GRM)의 성능과 추론 시간 확장성을 크게 향상시키고 일반 도메인에서 스칼라 및 세미 스칼라 보상 모델을 능가하지만, 몇 가지 한계점이 있다. 생성 보상 모델의 효율성은 동일한 규모의 스칼라 보상 모델보다 상당히 뒤처지며, 이는 온라인 강화학습 파이프라인에서의 대규모 사용을 저해한다. 또한 검증 가능한 작업과 같은 특정 도메인에서는 DeepSeek-GRM이 여전히 스칼라 모델보다 뒤쳐진다. 스칼라 보상 모델은 추론 쿼리와 응답의 숨겨진 특징을 포착할 수 있지만, 생성 보상 모델은 응답을 철저히 검토하기 위해 더 강력한 추론 능력이 필요하기 때문이다. 향후 연구 방향으로는 보상 모델에 도구를 통합하거나, 원칙과 비평 생성을 별도의 단계로 분해하는 방법, 그리고 LLM 오프라인 평가에 DeepSeek-GRM을 활용하는 방법 등이 제시되었다. 또한 DeepSeek-GRM은 긴 체인 오브 소트 추론을 통해 혜택을 받을 수 있지만, 이는 효율성에 더 영향을 미칠 수 있어 향후 연구에서 검토해야 할 부분이다. FAQ Q: 일반화된 보상 모델링이란 무엇이며 왜 중요한가요? A: 일반화된 보상 모델링은 다양한 도메인에서 언어 모델의 응답에 대한 정확한 보상 신호를 생성하는 기술입니다. 이는 명확한 정답이 없는 일반적인 영역에서도 언어 모델의 성능을 향상시키기 위해 중요합니다. 기존의 보상 모델은 수학이나 코딩 같은 정해진 영역에서만 효과적이었지만, 일반화된 보상 모델링을 통해 더 넓은 응용 분야에서 언어 모델의 성능을 개선할 수 있습니다. Q: 자기 원칙 비평 튜닝(SPCT)은 어떻게 작동하나요? A: SPCT는 두 단계로 작동합니다. 첫째, 거부 미세 조정 단계에서는 보상 모델이 다양한 입력 유형에 대해 올바른 형식의 원칙과 비평을 생성하도록 적응시킵니다. 둘째, 규칙 기반 온라인 강화학습 단계에서는 모델이 입력 쿼리와 응답에 따라 적응적으로 원칙과 비평을 생성하는 방법을 학습합니다. 이를 통해 모델은 다양한 도메인에서 보다 정확하고 유연한 보상을 생성할 수 있게 됩니다. Q: 추론 시간 확장성이 모델 크기 확장보다 왜 효과적인가요? A: 추론 시간 확장성은 모델 크기를 증가시키지 않고도 더 많은 계산 자원을 활용하여 성능을 향상시키는 방법입니다. 연구 결과에 따르면, 27B 파라미터 크기의 DeepSeek-GRM 모델에 32개의 병렬 샘플링을 적용하면 671B 파라미터 크기의 모델과 비슷한 성능을 달성할 수 있었습니다. 이는 모델 크기를 늘리는 대신 추론 시간에 더 많은 자원을 투입하는 것이 비용 효율적이고 실용적인 성능 향상 방법임을 보여줍니다. ■ 이 기사는 AI 전문 매체 'AI 매터스'와 제휴를 통해 제공됩니다. 기사는 클로드 3.5 소네트와 챗GPT를 활용해 작성되었습니다. (☞ 기사 원문 바로가기)

2025.04.17 10:03AI 에디터

[현장] "美·中은 무단 크롤링, 우리는 정공법"…업스테이지, 글로벌 AI 정조준

"미국과 중국의 프론티어 인공지능(AI) 랩들이 무단 크롤링으로 데이터를 확보할 때 우리는 역차별이라 느껴질 만큼 합법적이고 투명한 방식으로 데이터를 수집해왔습니다. 이러한 제약에도 실사용 사례를 통해 검증된 우리 '워크 인텔리전스'를 바탕으로 인류의 업무 효율성을 5배, 10배, 나아가 100배까지 끌어올리며 새로운 세상을 열겠습니다." 김성훈 업스테이지 대표는 16일 서울 여의도 콘래드 호텔에서 열린 기자 간담회에서 향후 비전에 대해 이같이 밝혔다. '미래의 일을 위한 워크 인텔리전스'를 주제로 열린 이번 행사는 자사의 기술 스택과 국내외 도입 사례, 글로벌 확장 전략 등을 종합적으로 공개하는 자리였다. 행사에는 업스테이지 일본법인 대표를 포함한 주요 경영진이 참여해 향후 해외 시장 공략 전략도 함께 발표했다. 이날 업스테이지는 문서 추출 엔진 '도큐먼트 파스', 경량화 거대언어모델(LLM) '솔라', 문서 특화 멀티모달 모델 '솔라 도크VLM'을 중심으로 한 워크플로우 자동화 기술을 대거 공개했다. 국내에서는 KB금융, 한컴, 로앤컴퍼니 등의 실제 도입 사례를 소개했고 일본·동남아·북미 등에서 진행 중인 개념검증(PoC)과 수출 성과를 통해 글로벌 확장의 구체적 로드맵도 제시했다. 문서 기반 업무 자동화 기술 공개…"AI로 리포트 작성부터 의사결정까지" 김 대표는 업스테이지가 자체 개발한 문서 처리 엔진 '도큐먼트 파스'를 시작으로 기술 경쟁력을 설명했다. 이 솔루션은 이미지나 PDF 기반 문서에서 핵심 데이터를 추출한 뒤 이를 컴퓨터가 이해할 수 있는 HTML 형태로 정교하게 구조화한다. '도큐먼트 파스'는 표, 차트, 2단 편집 등 사람이 보기 편하게 구성된 비정형 문서를 LLM이 처리할 수 있도록 정제해 주는 데 특히 강점을 보인다. 실제로 이 기술은 허깅페이스 벤치마크에서 아마존웹서비스(AWS), 구글, 메타 등 글로벌 솔루션을 제치고 정확도 97.02점으로 1위를 기록했으며 처리 속도 또한 세계 최고 수준으로 평가받았다. 문서를 정교하게 구조화하는 기술 외에도 업스테이지는 자체 언어모델 '솔라(Solar)'를 통해 텍스트 기반 업무의 자동화까지 전방위로 대응하고 있다. 회사는 그래픽 처리장치(GPU) 한 장만으로도 고성능을 내는 소형 언어모델(sLM)을 개발하는 것을 목표로, 모델 경량화와 정밀도 간 균형에 집중하고 있다. '솔라' 시리즈는 고정밀 문서 분석, 보고서 요약, 질의응답 등 워크플로우 전반에서 핵심 역할을 수행한다. 지난해 공개된 '솔라 프리뷰'는 허깅페이스에 등록된 약 90만 개 LLM 중 트렌딩 3위에 오르며 기술력을 입증했다. '솔라 프로 1.3'은 국내 언론사들로부터 수급한 대량의 기사 데이터를 학습해 한국어 해석 성능을 크게 끌어올렸다. 차기 모델은 오는 6월 출시 예정인 '솔라 프로 1.5'다. 파라미터 수는 기존 22억 패러미터에서 31억 패러미터로 확장됐지만 여전히 GPU 한 장으로 구동 가능한 경량 구조를 유지하고 있다. 김 대표는 "우리는 '솔라'를 지속적으로 업데이트하는 동시에 오픈AI 'o 시리즈'나 딥시크 'R1'과 유사한 '사고의 연쇄(CoT)' 추론 기능도 개발 중"이라며 "고차원적 해석과 판단이 요구되는 산업 현장에 LLM을 실질적으로 투입할 수 있는 기반을 마련하기 위한 기초 작업"이라고 설명했다. 이에 더해 업스테이지는 문서 이해와 언어 처리 기술을 단일 파이프라인으로 연결해 '워크 인텔리전스' 완성도를 끌어올리고 있다. 이날 공개된 '솔라 도크VLM'은 이러한 통합 전략을 대표하는 기술이다. 기존 멀티모달 모델이 일반 이미지에는 강하지만 문서 인식에는 한계가 있는 반면 이 모델은 문서 전용 인코더를 탑재해 100페이지 이상 분량도 안정적으로 처리한다. 요약, 질의응답, 보고서 작성까지 한 번에 수행하는 단일 파이프라인을 구현한 것이 특징이다. 데이터 확보 방식에서도 업스테이지는 차별화를 꾀하고 있다. 김 대표는 "오픈AI와 같은 프론티어 기업들이 무단 크롤링 방식으로 데이터를 확보하고 있다"며 "이 가운데 우리는 쿠오라(Quora)와 같은 글로벌 파트너와의 계약을 통해 거의 불공정 거래 급으로 투명하게 데이터를 수집하고 있다"고 설명했다. 이어 "대선 이후에는 정부 차원에서 데이터 계약과 보상에 대한 새로운 거버넌스가 마련되기를 기대한다"고 밝혔다. 기술력이 곧 매출로 연결되기 시작했다는 점도 주목할 만하다. 업스테이지는 법률 분야에서 로앤컴퍼니와는 판례·조문 검색에 특화된 AI 검색 엔진을 구축했고 한컴의 '한컴 어시스턴트'에는 문서 초안·요약 기능을, 보험사들에는 수술 자동 판단·지급 심사로 이어지는 자동화 파이프라인을 공급하며 실적을 쌓았다. 이들 성과를 포함해 1년 간 누적 계약액은 250억원을 넘겼으며 이는 지난해 대비 다섯 배 증가한 수치다. 재무 적자와 향후 자금 조달 계획에 대한 기자의 질문에는 "현재의 적자는 대부분 GPU 등 고성능 인프라에 대한 선제적 투자 때문"이라며 "멀티모달 모델과 '솔라 프로 1.5' 등 신제품 개발이 완료되면 운영비용은 급격히 줄어들 것"이라고 답했다. 이어 "글로벌 주요 기업들과의 논의도 활발히 진행 중이며 조만간 긍정적인 투자 소식을 전할 수 있을 것"이라고 밝혔다. 맞춤형 LLM 통해 日 조준, 동남아·북미로 확장 가속 이날 행사에서는 업스테이지의 해외 진출 전략, 특히 일본 시장 공략 역시 집중 조명됐다. 마츠시타 히로유키 업스테이지 재팬 지사장은 일본 내 전략과 비전을 직접 발표했다. 그는 AWS 시니어 매니저 출신으로, 지난달 일본 도쿄에서 개소식을 열고 업스테이지 일본 법인을 공식 출범시킨 인물이다. 마츠시타 지사장은 "세계 수준의 기술력과 팀 문화, 글로벌과 로컬을 모두 이해하는 전략이 있어 회사에 합류했다"며 "일본 기업들이 미국 빅테크의 기술력은 인정하면서도 현지화된 솔루션을 함께 구축하는 어려움을 겪을 때 우리는 작지만 강력한 모델로 이 간극을 충분히 메울 수 있다"고 강조했다. 일본 AI 시장은 오는 2030년까지 20억 달러(한화 약 2조8천억원) 규모로 성장할 전망이다. 특히 전체 AI 지출 중 94%가 모델이 아닌 솔루션·애플리케이션 영역에 집중될 것으로 분석된다. 이에 따라 회사는 단순한 모델 판매가 아니라 각 기업의 목적과 니즈에 맞춘 솔루션을 제공하는 '빌더-퍼스트' 전략을 취하고 있다. 기술적 차별화도 이어졌다. 업스테이지는 최근 일본 스타트업 카라쿠리와 공동으로 일본어 최적화 경량 LLM '신(Syn)'을 개발했다. 이 모델은 14억 패라미터급 소형 구조임에도 불구하고 금융·의료·제조 등 주요 산업 벤치마크에서 높은 정확도를 기록했다. 사업 측면에서는 지역 IT기업 퓨식(Fusic)과도 전략적 파트너십을 체결했다. 퓨식은 규슈 지역을 기반으로 고객 네트워크와 도메인 전문성을 보유하고 있다. 업스테이지는 이들과 함께 10건 이상의 개념검증(PoC)를 동시다발적으로 진행 중이며 기술 트레이닝 프로그램도 함께 운영하고 있다. 교육 콘텐츠 및 문서 AI 등 핵심 기술 역시 일본 시장에 맞춰 현지화 작업이 진행 중이다. 유통 전략에서도 다층적 접근을 택했다. 클라우드 사업자 및 유통사와는 총판 계약을 체결했고 컨설팅·시스템통합(SI) 파트너사와는 공동 영업을 전개해 세일즈 파이프라인을 확장하고 있다. 마츠시타 지사장은 "교육, PoC, 고도화된 솔루션 도입까지 일본 내에서 지속 가능한 AI 생태계를 직접 구축하겠다"며 "실제 매출 인식은 올해 하반기부터 본격화될 것"이라고 설명했다. 일본 외 지역에서도 업스테이지의 '소버린 AI' 구축 사업은 빠르게 확장되고 있다. 김성훈 대표는 "태국 IT기업 JTS에 공급한 태국어 LLM이 최종 낙점돼 인수인계를 마쳤다"며 "중국계 '타이쿤2' 모델과의 경쟁 끝에 최고 성능으로 인정받은 첫 수출 사례"라고 밝혔다. 이어 "이 프로젝트를 계기로 말레이시아, 베트남, 몽골, 터키 등지에서도 유사 요청이 들어오고 있다"고 설명했다. 북미 시장 공략도 이미 시작됐다. 현재 업스테이지는 S&P500 소속 대형 보험사 세 곳과 도큐먼트 품질검증(QA) 기반의 정보 추출 워크플로우 도입을 협의 중이다. 또 미국 최대 규모의 텔레헬스 기업과는 환자 진료 기록 자동 요약 솔루션 개발을 논의하고 있으며 대형 헬스케어 클리닉과는 수십 년간 축적된 의료 기록을 디지털로 전환하는 작업을 함께 검토 중이다. 김성훈 업스테이지 대표는 행사를 마치며 "우리는 단순히 모델을 공급하는 기업이 아니라 글로벌 시장에서 신뢰받는 디지털 전환 파트너가 되겠다"며 "이를 통해서 일의 미래를 완전히 재설계해 새로운 세상을 여는데 기여하겠다"고 강조했다.

2025.04.16 14:52조이환 기자

SKT, 넉달간 악성 앱 2610건 차단...1070억원 피해 예방

SK텔레콤이 경찰청과 협력을 통해 지난해 12월부터 올 3월까지 총 2천610건의 악성 앱을 발견, 차단 조치했다고 16일 밝혔다. SK텔레콤은 경찰청과 협조해 지난 해 12월부터 올해 3월까지 총 2천610건의 악성앱 설치 의심고객을 확인해 경찰이 직접 피해자에게 출동해 즉시 삭제 조치를 하는 등 약 4개월 간 약 1천70억 원의 피해를 예방했다. 악성앱 차단 협력은 크게 두 방향으로 진행됐다. 먼저 SK텔레콤은 1차적으로 보이스피싱 악성앱 피해를 예방하기 위해 AI 모델 기반 분석을 통해 악성 앱 유포 링크가 포함된 스미싱 문자를 차단하고, 한국인터넷진흥원(KISA)에서 제공받은 악성 도메인과 IP를 추적해 차단 조치를 시행했다. 이후 SK텔레콤이 경찰청의 영장 집행을 통해 AI 모델 기반의 분석을 통한 악성앱 설치 가능성이 있는 고객군을 추출하고 데이터를 경찰청에 제공하면 경찰청은 출동 경찰관이 직접 악성앱이 설치된 피해자들을 일일이 찾아가 악성 앱을 직접 삭제해 조치해 피해를 줄였다. SK텔레콤과 경찰청의 이 같은 협력은 악성 앱 설치로 피해가 우려되는 고객을 현장으로 직접 찾아가 2차적인 금융 사기 피해를 실질적으로 예방했다는 것에 의미가 매우 크다. 최근 횡행하고 있는 스미싱 범죄는 공공기관을 사칭하거나 부고, 청첩장 등 다양한 문자 메시지를 통해 자신도 모르게 해당 URL을 누르고 악성 앱이 설치돼 개인정보, 금융정보 등을 탈취하는 식이다. SK텔레콤은 최근 악성 앱이 연락처나 문자메시지, 위치 등에 대한 과도한 접근 권한을 요구하여 개인정보를 탈취하거나 소액결제 사기, 비대면 계좌 개설 등 금융사기 피해가 증가함에 따라 다양한 채널을 통해 고객들의 각별한 주의를 당부하고 있다. 경찰청에 따르면 악성 앱 등을 통한 보이스피싱 피해 금액이 2023년 4천472억원에서 지난해 8천545억원으로 크게 증가했다. 한편 SK텔레콤은 지난해 7월부터 서비스 이용 동의를 받은 고객들을 대상으로 '미끼 문자 AI탐지 알림 서비스'를 제공하고 있다. 지난해 말까지 누적 약 9천700건의 미끼 문자를 탐지하여 고객 피해를 예방했다. 곽병일 경찰청 마약조직범죄수사과장은 “최근 카드 배송 사칭 피싱 시나리오가 등장하는 등 보이스피싱 조직은 지속적으로 새로운 수법을 시도하고 있어 모르는 링크에 접속하거나 수상한 어플은 절대 설치하지 말아야 한다“고 밝혔다. 손영규 SK텔레콤 정보보호실장은 “경찰청과 지속적으로 협력해 악성 앱 설치로 인해 피해를 보는 고객이 지속적으로 줄어들 수 있도록 노력할 것”이라며 “앞으로도 민관이 협력해 각종 보이스피싱 등 피해 예방에 나설 것”이라고 말했다.

2025.04.16 09:28박수형 기자

홍범식 LGU+ "AI는 국가경쟁력 핵심"...과방위 "발전 돕겠다"

홍범식 LG유플러스 대표가 15일 “AI는 단순한 기술이 아닌, 국가 간 경쟁력의 핵심”이라며 “LG유플러스는 사람 중심의 AI를 통해 국민의 신뢰를 받는 기술을 만들겠다”고 밝혔다. 홍범식 대표는 이날 서울 강서구에 위치한 LG사이언스파크를 방문한 국회 과학기술정보방송통신위원회 소속 의원들에 LG AI연구원이 개발한 LLM 엑사원과 이를 기반으로 LG유플러스가 sLM 익시젠을 소개하면서 이같이 말했다. 최민희 과방위원장, 과방위 간사를 맡고 있는 더불어민주당 김현 의원, 국민의힘 최형두 의원을 비롯해 과방위 소속 의원들과 관계자는 LG유플러스의 AI 기술 시연을 참관하고 국내 AI 산업 생태계 강화를 위한 협력 방안을 논의했다. 홍범식 대표 “민간과 국회가 AI 생태계 함께 만들어야” LG유플러스는 이 자리에서 익시젠을 활용한 상담 자동화, 대화 요약, 고객 지원 챗봇 등의 기능을 시연하고 병원과 콜센터 등 다양한 산업 분야에 적용할 수 있는 B2B 특화 AICC 서비스를 소개했다. 아울러 LG AI연구원은 기업용 챗봇 '챗 엑사원'의 실제 구동 모습을 시연하며, 다양한 도메인 지식을 학습한 LLM의 강점을 선보였다. LG AI연구원이 개발한 엑사원 3.5는 전문 산업 분야에서 AI가 활용될 수 있도록 경량화 및 최적화 기술 연구에 집중한 모델로, 최근 스탠포드대 인간중심AI연구소(HAI)가 작성한 '2025 AI 인덱스' 보고서에서 국내 유일 주목할만한 AI 모델로 선정됐다. 홍 대표는 “AI는 기업 간 경쟁을 넘어, 국가 간 기술 패권 경쟁의 시대에 접어들었다”며 “한 기업이 국가 간 대항에서 경쟁력을 확보하는 것은 어려운 도전 과제”라고 말했다. 이어, “민간과 국회가 함께 만들 AI 생태계의 방향성과 규제, 인재 양성과 관련해 심도 있게 논의할 수 있는 첫 번째 출발의 장이 되길 바란다”며 “LG유플러스는 AI를 이용하는 고객에게 집중하는 사람 중심의 AI를 통해 밝은 세상을 만들고자 신뢰하고 쓸 수 있는 AI 기술과 서비스 개발에 집중하고 있다”고 강조했다. 배경훈 LG AI연구원장은 “꾸준한 투자와 연구개발로 글로벌에서도 인정받는 모델을 만들 수 있었다”며 “산업 현장에서 실질적 생산성과 효율성을 높이는 AI 기술을 계속 발전시켜 나가겠다”고 말했다. 국회 과방위, AI 발전 힘 보태겠다 현장을 참관한 과방위원들은 LG의 기술력과 철학에 공감하며 정책적 지원을 약속했다. 최민희 과방위원장은 “LG는 제조업과 통신이라는 두 산업을 모두 갖춘 독보적인 기업”이라며 “AI 3대 강국이 되도록 LG를 비롯한 기업이 각자 장점을 최대한 살려 AI 강국으로 가는 데 기여하도록 지원할 준비가 돼 있다”고 밝혔다. 김현 의원은 “우리나라가 지금은 약간 뒤처져있으나 발빠르게 길을 찾고 방향을 모색하면 전세계 3위 그룹 안에 들어갈 수 있을 거라고 확신한다”며 “국회는 입법과 정책 측면에서 AI 기술의 사회적 활용을 적극 지원하겠다”고 말했다. 최형두 의원은 “기업은 최선을 다해 역할을 하고 있는데 정부의 역할이 부족하다”면서 “동료 위원들과 함께 AI 혁신 생태계를 완성할 수 있도록 국회도 적극적인 역할을 하겠다”고 강조했다. 한편 최 의원은 현장 방문이 끝난 뒤 기자들과 만나 “오픈AI가 뉴욕타임스 기사를 학습해 돈을 버는데 소스를 제공하는 뉴욕타임스는 아무 혜택이 없는 것은 문제”라며 “AI (학습) 콘텐츠가 될 만한 좋은 기사를 제공해야 제값을 받는데 뉴스 매체의 신뢰성이 오픈AI와 같은 곳에서 콘텐츠를 고를 때 중요한 척도가 될 것”이라고 내다봤다.

2025.04.15 14:50최이담 기자

홍범식 LGU+, 국회 과방위원에 "AI는 국가 경쟁력"

홍범식 LG유플러스 대표는 15일 서울 강서구 LG사이언스파크를 방문한 국회 과학기술정보방송통신위원회(이하 과방위) 소속 의원들에게 “AI는 단순한 기술이 아닌, 국가 간 경쟁력의 핵심”이라며 “LG유플러스는 사람 중심의 AI를 통해 국민의 신뢰를 받는 기술을 만들겠다”고 밝혔다. 이날 LG유플러스는 과방위 소속 의원과 관계자 50여명을 초청해, 자사의 AI 기술 시연과 함께 국내 AI 산업 생태계 강화를 위한 협력 방안을 논의했다. 홍 대표는 "AI는 기업 간 경쟁을 넘어, 국가 간 기술 패권 경쟁의 시대에 접어들었다"며 "윤리성과 실용성을 갖춘 기술로 국가 경쟁력 강화에 기여하겠다"고 강조했다. 이어 그는 "빠르게 만드는 것보다, 신뢰를 줄 수 있는 '잘 만든 기술'이 중요하다"고 덧붙였다. LG유플러스는 LG AI연구원이 개발한 초거대언어모델 '엑사원(EXAONE)'과 이를 경량화한 소형언어모델 '익시젠(ixi-GEN)'을 소개하며, 콜센터 상담 자동화, 대화 요약, 챗봇 응대 등 다양한 B2B 특화 AI 서비스를 시연했다. 특히 상담 내용을 실시간으로 분석하고 요약하는 '인공지능 컨택센터(AICC)' 기술은 의료, 금융 등 여러 산업군에 적용 가능성이 높은 기술로 주목받았다. 또한 LG AI연구원은 기업용 챗봇 '챗 엑사원(Chat EXAONE)'의 실제 구동 모습을 시연하며, 다양한 도메인 지식을 학습한 대규모 언어 모델(LLM)로서의 강점을 강조했다. 배경훈 LG AI연구원장은 “꾸준한 투자와 연구개발로 글로벌에서도 인정받는 모델을 만들 수 있었다”며 “산업 현장에서 실질적 생산성과 효율성을 높이는 AI 기술을 계속 발전시켜 나가겠다”고 말했다. 현장을 참관한 과방위원들도 LG의 기술력과 철학에 공감하며 정책적 지원을 약속했다. 최민희 과방위원장은 “LG는 제조업과 통신이라는 두 산업을 모두 갖춘 독보적인 기업”이라며 “AI 3대 강국 실현을 위한 중요한 축이 될 것”이라고 말했다. 김현 더불어민주당 의원은 “국회는 입법과 정책 측면에서 AI 기술의 사회적 활용을 적극 지원하겠다”고 밝혔다. 또한 최형두 국민의힘 의원은 “지난번에 이어 이번에도 매우 인상 깊은 자리였다”며 “동료 위원들과 함께 AI 혁신 생태계를 완성할 수 있도록 국회도 적극적인 역할을 하겠다”고 밝혔다. 한편 이번 방문은 LG유플러스와 LG AI연구원이 공동 개발 중인 AI 솔루션의 시연을 통해, 기업과 입법기관 간 공조의 중요성을 확인하는 자리다. 현장 시연을 넘어 향후 제도 개선과 정부 R&D 지원, 인재 양성 등 다각도의 협력이 필요하다는 공감대를 형성하겠다는 방침이다.

2025.04.15 11:35최이담 기자

전지전능한 'AI 자동화 시대'가 열린다

2025년 초 자동화 도구 n8n(no-code node)과 엔트로픽의 상호 연동 표준 모델컨텍스트프로토콜(Model Context Protocol, MCP)이 결합하면서 수 많은 시너지를 내고 있다. 그 여파로 대규모언어모델(LLM)을 갖고 있는 빅테크 기술 업계에도 혁명적인 변화를 불러 일으키고 있다. 오픈소스 기반 자동화 도구인 n8n은 쉽고 직관적인 인터페이스로 워크플로우를 구성해 자동화를 가능하게 하는 도구이다. MCP 기술은 AI 에이전트들이 LLM의 한계를 극복할 때 유용하게 활용할 수 있는 프로토콜이다. 내외부 자원과 다양한 지원도구 뿐 아니라 LLM도 연동할 수 있다. 전지전능모드(God Mode)로 불릴 수 있는 이 새로운 자동화 패러다임은 LLM들과 다양한 도구들을 원활하게 통합해 그 동안 상상하기 어려웠던 수준의 자동화를 쉽고 편리하게 구현할 수 있도록 해 준다. 자동화의 새 지평을 열고 있는 n8n의 시각적 워크플로우 빌더와 MCP의 표준화된 통신 프로토콜이 결합되면서, 개발자 뿐만 아니라 비개발자들도 그동안 어려웠던 AI 시스템을 매우 쉽게 구축할 수 있게 되었다. 두 기술 결합의 가장 큰 강점은 다양한 LLM들이 서로 원활하게 통신하며 각자의 강점을 활용할 수 있다는 점이다. 가장 주목할 만한 발전은 다음과 같다. 첫째, 기업들은 'God Mode' 시스템을 통해 데이터 수집부터 분석, 의사결정, 실행까지 완전 자동화된 프로세스를 쉽게 구축할 수 있게 된다. 이런 자동 프로세스 덕분에 금융, 의료, 제조 분야에서 놀라운 효율성 향상을 곧 가져올 것으로 기대된다. 둘째, 다중 LLM 협업 시스템이 등장하고 있다. 예를 들어, 한 LLM이 데이터 분석을 맡고, 다른 LLM은 창의적인 해결책을 제시하며, 또 다른 LLM이 데이터 검증 역할을 수행하는 방식으로 동작될 수 있다. 이런 협업은 단일 모델로는 불가능했던 복잡한 문제 해결을 가능하게 할 수 있다. 셋째, 실시간 피드백 루프가 생성돼 시스템이 지속적으로 학습하고 개선될 수 있다. 이는 업무 수행 중에도 워크플로우가 스스로 최적화될 수 있음을 의미한다. 이 두 가지 혁신 기술에 의해 향후 우리에게는 새로운 미래가 펼쳐질 것이다. 이 변화는 과거의 AI에서는 상상할 수 없는 형태로 놀라운 혁신을 가져올 것이다. '새로운 신의 경지 모드 God Mode 2.0' 으로 명명할 수 있는 엄청난 기술 발전 덕분에 앞으로 6개월 이내에 새로운 진화를 하게 될 것으로 예상된다. 첫째, 자율적 워크플로우 생성이 가능해질 것이다. 사용자가 목표만 제시하면 시스템이 최적의 워크플로우를 스스로 디자인하고 구현하는 단계로 발전할 것이다. 이는 n8n의 직관적인 인터페이스와 MCP의 표준화된 통신을 기반으로 한 자연스러운 진화이다. 둘째, 도메인 특화 자동화 템플릿이 풍부해질 것이다. 산업 섹터별, 기업별, 부서별, 그리고 응용 분야별 최적화된 워크플로우 템플릿 도구들이 광범위하게 개발돼 거의 모든 비즈니스 상황에 즉시 적용 가능한 솔루션을 제공할 것이다. 셋째, 감정 인식과 맥락 이해 능력이 크게 향상될 것이 분명하다. 이를 통해 시스템은 사용자의 의도와 상황에 더욱 민감하게 반응하며, 인간과의 협업을 한층 자연스럽게 만들 것이다. 넷째, 엣지컴퓨팅과의 통합으로 로컬 컴퓨터에서도 강력한 AI 자동화가 가능해질 것이다. 이는 네트워크 의존성을 줄이고 프라이버시 보호를 강화하는 동시에, 반응 속도를 크게 향상시킬 것이다. 우리에게는 이제까지 경험하지 못한 새로운 기회와 도전이 기다리고 있다. 'God Mode' 자동화의 등장으로 인해 산업적으로는 엄청난 생산성 향상과 창의적 문제 해결의 가능성을 열었지만, 동시에 윤리적, 사회적 도전도 가져왔다. 지금 서구에서는 자동화된 의사결정의 책임 소재, 데이터 프라이버시, 그리고 노동 시장 변화에 대한 논의가 활발히 이루어지고 있다. n8n과 MCP의 결합이 만들어낸 'God Mode' 자동화는 단순한 기술적 발전을 넘어, 우리가 일하고 생각하는 방식을 근본적으로 변화시키고 있다. 이제 우리에게 필요한 것은 이 강력한 도구를 어떻게 현명하게 활용할 것인가에 대한 심도 있는 고민을 해야 하며, 국가는 새로운 변화속에서 발빠른 대책이 필요하다고 생각한다.

2025.04.15 08:20김철환 컬럼니스트

씨이랩 "산업특화 AI 시장 공략···전략적 파트너 모집"

비전AI 전문기업 씨이랩(대표 윤세혁, 채정환)이 전략적 파트너 모집에 나선다. 14일 씨이랩은 전략적 파트너십 프로그램 'XPN(XIIlab Partner Network)'을 공식 출범하고 다음달 13일까지 전국 단위로 파트너사를 모집한다고 밝혔다. 이번 출범은 급변하는 AI 시장에서 산업별 맞춤형 AI 솔루션 수요 증가에 대응하기 위해 마련됐다. XPN 프로그램은 기존의 단순 기술 공급 방식을 벗어나, 씨이랩의 AI 핵심 기술과 파트너사의 산업 전문성을 결합해 고객 현장의 실질적인 문제를 해결하고 공동으로 비즈니스 기회를 창출하는 협력적 혁신 모델이다. 이를 기반으로 최근 AI 산업의 급성장과 버티컬 시장의 수요 증가에 따라 파트너와 함께 시장 선점과 경쟁력 확보에 나선다. 파트너 모집은 크게 '비전AI'와 'AI 인프라' 분야로 나눠 진행한다. 비전AI 분야는 GMP(제조품질관리) 컨설팅 기업, QMS (품질관리시스템) 솔루션 기업, 산업용 카메라 및 센서 제조사 등을 모집한다. 파트너사는 씨이랩의 AI 영상분석 솔루션을 기반으로 제조 품질 관리, 안전 관리 및 재고 관리 등 현장 맞춤형 AI 솔루션을 함께 개발하고 확산한다. 또 AI 인프라 분야는 클라우드 MSP 기업과 IT 인프라 기업이 주된 협력 대상이다. 이들 기업은 씨이랩의 GPU 최적화 솔루션 '아스트라고(AstraGo)'의 어플라이언스 판매권 확보와 더불어 GPU 인프라 공급 및 운영 전반에 걸친 기술 협력을 수행한다. 씨이랩은 이번 프로그램에 참여하는 파트너사들에게 최대 25% 리셀러 수수료와 공동 마케팅 비용을 지원하고, AI기술 교육 및 공동 마케팅 프로모션을 제공해 파트너사의 브랜드 가치를 높일 계획이다. 씨이랩 윤세혁 대표는 “이번 XPN 프로그램 출범을 통해 파트너 기업과 함께 각 도메인의 AI혁신을 실행하고, 산업 고객의 실질적인 문제를 해결해 나갈 것”이라며 “파트너사와의 긴밀한 협력을 통해 AI 생태계를 적극적으로 확대 구축해 나가겠다”고 말했다. 한편 XPN 프로그램 참여를 희망하는 기업은 씨이랩 공식 홈페이지를 통해 문의 및 접수할 수 있다. 한편 씨이랩(코스닥 189330)은 2010년 설립된 비전AI 전문기업이다. AI 기반으로 대용량 영상 데이터 분석에 특화된 기술을 인정받아 2021년 2월 코스닥에 상장했다. 주요 사업은 △AI를 통한 실시간 영상분석(VidiGo, X-AIVA) △AI 학습용 합성데이터 생성(X-GEN) △GPU 툴링 솔루션(AstraGo)이다. AI 컴퓨팅 분야의 선도기업인 엔비디아(NVIDIA) 플랫폼에 자사 솔루션을 탑재해 판매하는 어플라이언스 사업에서 경쟁력을 확보했다.

2025.04.14 20:28방은주 기자

[AI는 지금] "양보다 질이다"…AI 기업들, 정제 데이터 '버티컬 모델' 베팅

인공지능(AI) 기술이 거대언어모델(LLM)을 중심으로 확산되던 흐름에서 벗어나 산업 맞춤형 '버티컬 AI'로 전환되는 흐름이 빨라지고 있다. AI의 범용성이 오히려 현장 적용을 방해하는 요인으로 지적되면서 특정 산업 문제를 정확히 풀 수 있는 특화형 모델 수요가 높아지는 추세다. 10일 업계에 따르면 국내외 AI 기업들은 최근 범용 모델 대신 산업별 정밀화를 앞세운 버티컬 AI 개발에 집중하고 있다. 의료, 금융, 법률, 커머스 등 도메인 특화형 AI가 실제 계약 체결, 리스크 예측, 비용 절감 등 실질적 성과를 입증하며 LLM을 그대로 쓰는 전략의 한계를 드러내고 있다는 판단에서다. 이같이 버티컬 AI가 주목받는 배경에는 세 가지 축이 자리한다. ▲도메인 최적화로 인한 문제 해결력 ▲데이터 중심의 경량화 전략 ▲정확성 향상을 통한 규제 산업 대응력이다. 이미 LG AI연구원, 코히어 등의 파운데이션 모델 기업들은 기존처럼 모델 파라미터를 키우기보단 양질의 산업 데이터로 성능을 끌어올리는 방식에 주력하고 있다. 범용 AI 빈틈 메우는 버티컬 AI…"정확성·가성비서 차이 난다" 오픈AI '챗GPT', 앤트로픽 '클로드' 등의 범용 LLM은 다양한 주제를 빠르게 학습할 수 있다는 장점이 있다. 다만 각 산업이 요구하는 맥락 이해력·정확성·규제 대응력에서는 취약하다는 지적이 나온다. 특히 문서 구조나 용어가 고정된 법률·세무 분야는 일반 LLM에게는 문맥이 과도하게 추상적이거나 관련성이 낮은 정보를 만들어낼 위험이 높다. '챗GPT'가 사실과 다른 판례를 생성하거나 존재하지 않는 조항을 제시하는 사례는 그 대표적이다. 이러한 한계는 성능 문제가 아니라 학습 데이터의 범용성과 과적합 위험, 도메인에 특화된 개념 계층구조 부족에서 기인한다. 이에 따라 전문가가 직접 구축한 정제된 데이터셋 기반의 산업 특화형 AI가 정확도·신뢰성·업무 호환성에서 실효성을 증명하고 있다. 단순히 답을 생성하는 것을 넘어 특정 산업의 '실제 문서'를 구조적으로 이해하고 '작동 가능한 결정'을 내릴 수 있는 수준까지 도달 중이다. 이 같은 흐름은 지표로도 확인된다. 한국지능정보사회진흥원(NIA)은 최근 보고서에서 글로벌 버티컬 AI 시장이 오는 2032년까지 연평균 27% 성장할 것으로 전망했다. 이미 미국, 이스라엘 등은 규제·보안 산업을 중심으로 시장을 선점하며 독점 생태계를 구축 중이다. 업계 관계자는 "오픈AI 같은 글로벌 기업들도 기술적으로 버티컬 AI에 대응할 수는 있겠지만 이미 너무 많은 영역에 손을 뻗은 상황이라 특정 산업에 깊이 들어가기엔 어려움이 있다"며 "오히려 이같은 방향성이 가격 측면에서 B2B 기업에게는 경쟁력이 될 수 있고 수익 모델로도 충분히 의미가 있다"고 말했다. 리걸AI, 법률 효율성 높인다…"문서 해석에 리스크 관리까지 가능해져" 문서 복잡도와 전문성, 강한 규제 환경으로 생성형 AI 도입이 까다롭던 법률 분야도 기술 변화의 전환점을 맞고 있다. 과거 법무 관련 AI 기술은 단순 검색이나 판례 조회에 머물렀다면 최근에는 법령 해석, 조항 간 논리 구조 분석처럼 문서의 문맥을 이해하고 업무 수행 프로세스에 도움을 주고 있다. 국내에서의 대표적인 사례는 BHSN이다. 비즈니스 리걸AI 솔루션 '앨리비(allibee)'를 운영 중인 이 회사는 법률 분야에 특화된 생성형 AI를 기반으로 기업의 계약, 법무 등 비즈니스에 필요한 서비스를 제공한다. 자체 개발한 법률 특화 거대언어모델인 '리걸 LLM(Legal-LLM)', 검색증강생성(RAG), 특허받은 '리걸 OCR' 기술 등으로 복잡한 법률 문서를 수 초 만에 면밀히 분석하고 정밀한 리스크 감지까지 가능하다. 특히 전문가가 직접 정제한 고품질 법령, 판례, 정책 데이터를 기반으로 범용 LLM보다 높은 정확도와 신뢰도를 확보한 점이 강점으로 꼽힌다. 프론티어 AI 기업의 모델이 사실과 다른 법령이나 판례를 인용해 오류를 일으키는 사례가 잦다는 점에서 산업 현장에서는 이런 특화형 AI에 대한 선호가 점차 높아질 가능성이 높다. 한 변호사 업계 관계자는 "'챗GPT'가 그럴듯한 말투로 실제 존재하지 않는 법령이나 판례를 제시해 곤혹을 겪었다는 사례를 들었다"며 "클라이언트들이 관련 사례를 뉴스 등으로 접하면서 범용 AI를 꺼리는 분위기가 이어지다 보니 클린한 법률 데이터만을 말해주는 서비스가 필요하다는 인식이 있다"고 말했다. 이러한 수요를 파악한 BHSN은 이미 다양한 산업군을 대상으로 레퍼런스를 확보하며 신뢰를 쌓아가고 있다. 현재 CJ제일제당, 애경케미칼, 한화솔루션 등 국내 주요 기업에 '앨리비'를 공급 중이며 연내 제약·유통 등 추가 산업군과의 신규 계약도 추진하고 있다. '앨리비'를 도입한 기업들은 계약서 검토 시간이 67% 이상 단축됐고 반복 검토 항목의 자동화를 통해 조항 누락이나 오류 발생률도 크게 낮췄다. AI 기반 자동화와 정밀 분석 기술로 법무 업무 전반의 생산성과 정확성 역시 향상됐다는 평가다. 고객 의도 읽고 구매까지 이끈다…커머스 특화형 AI의 진화는? 커머스 분야에서도 마찬가지다. 실시간 추천, 구매 유도, 결제 전환까지 온라인 쇼핑 전 과정에서 AI가 '판매 파트너' 역할을 수행하는 시대가 열렸다. 고객의 행동 데이터를 실시간으로 분석하고 구매 여정을 따라가며 맞춤형 응대를 제공하는 이커머스 특화형 AI 솔루션이 떠오르고 있는 것이다. 이같은 흐름 속에서 대화형 에이전트 '젠투(Gentoo)' 개발사인 '와들'이 주목받고 있다. '젠투'는 고객의 관심사와 행동을 실시간으로 분석해 상품을 추천하고 구매 결정을 유도하는 멀티 AI 에이전트 솔루션이다. 고객의 니즈를 능동적으로 파악하는 것은 물론 구매 장벽을 해소하는 구조로 이뤄져 중소형 쇼핑몰을 중심으로 고객 전환율 개선 효과를 나타내고 있다. 최근 와들은 코오롱베니트의 AI 얼라이언스 파트너로 참여해 다양한 커머스 플랫폼에 젠투의 기술을 적용하고 있다. 특히 중소형 브랜드를 중심으로 AI 기반 운영 파트너로서 입지를 강화하고 있으며 이를 통해 온라인 쇼핑몰의 운영 효율성과 고객 만족도를 동시에 향상시키는 데 기여하고 있다. 일례로 국내 월간 활성 사용자 수(MAU)가 70만 명인 한 이커머스 플랫폼은 '젠투' 솔루션 도입 후 상품 클릭률이 6개월 만에 20%로 증가하며 약 2배 이상 높아졌다고 밝혔다. 이같이 고객의 구매 여정 전반을 AI가 실시간으로 지원하는 흐름은 상담 접점에서도 뚜렷하게 나타난다. 올인원 AI 비즈니스 메신저 '채널톡'을 운영하는 채널코퍼레이션은 대화형 버티컬 AI 기능인 '알프(ALF)'를 지난해 11월 정식 출시했다. '알프'는 자연어 기반으로 대화의 맥락을 이해하고 정보를 탐색해 고객 응대 업무를 수행하는 서비스다. 현재 패션·뷰티 업계를 중심으로 1천여 개 기업에서 활용 중이며 올해는 상품 판매와 고객 정보 수집까지 자율적으로 수행할 수 있도록 업데이트될 예정이다. '알프'를 통해 상담을 효율화한 대표 사례로는 애슬레저 브랜드 안다르가 꼽힌다. 안다르는 상담 유형별로 응대 체계를 세분화하고 배송·교환 등 반복되는 단순 문의는 알프가 직접 처리하도록 설정했다. 그 결과 전체 고객 문의의 61%를 상담원 연결 없이 알프가 자체 응대하며 상담 효율성과 응답 속도를 크게 끌어올렸다. 세금·재무도 '사람 없이' 자동화…소상공인, 자영업자를 위한 버티컬 AI 세금과 재무 분야 역시 예외는 아니다. 특히 반복적이고 규제 민감도가 높은 세무·회계 업무는 정확성과 속도 모두를 요구하는 영역으로, AI 자동화 수요가 빠르게 늘고 있다. 사람 손을 타지 않고도 환급 신청, 증빙 처리, 보고서 작성까지 가능한 서비스가 등장하면서 실무 자원이 부족한 사업자들에게 실질적인 '버티컬 AI 비서'로 자리잡고 있다. 일례로 혜움은 소상공인과 자영업자를 위한 버티컬 AI를 개발해 세무·재무 실무 자동화에 나서고 있다. 이 기술은 혜움이 운영 중인 국내 최초 AI 경정청구 서비스 '더낸세금'과 '혜움 레포트 2.0'에 적용돼 사업자 대상 세금 환급, 보고서 생성, 증빙 처리 등 다양한 업무를 수행할 수 있게 한다. 최근에는 소상공인을 위한 버티컬 AI 구축을 위해 IBK기업은행, 네이버와 전략적 오픈 이노베이션을 추진하고 마이크로소프트(MS), 기업은행 등과 금융 AI 서비스 공동 개발을 위한 MOU를 체결하는 등 금융 버티컬 생태계 구축에 더욱 박차를 가하고 있다. 업계 관계자는 "이제 생성형 AI는 산업 내 데이터를 이해하고 업무 성과까지 연결하는 수준으로 진화하고 있다"며 "앞으로 특정 산업에 얼마나 최적화된 형태로 작동하느냐가 기술 경쟁력의 핵심 지표가 될 것"이라고 말했다.

2025.04.10 16:50조이환 기자

한미, 표적항암제 'EZH1/2 이중 저해제' 신규 바이오마커 찾아

한미약품이 지난 2일 미국 보스턴에서 열린 제24회 바이오IT 콘퍼런스 엑스포에서 표적항암제 'EZH1/2 이중 저해제(HM97662)'에 대한 신규 바이오마커를 발굴한 비임상 연구 결과를 포스터로 발표했다. 이른바 '유전자 조절 스위치'로 불리는 EZH1과 EZH2 단백질은 암세포 성장과 분화를 조절한다. 두 단백질을 동시에 제어해 암 유발 단백질 복합체인 '폴리콤 억제 복합체 2(Polycomb Repressive Complex 2, PRC2)'의 기능을 억제하면 항암 효과를 기대할 수 있다. 회사는 우리나라와 호주에서 진행성이나 전이성 고형암 환자를 대상으로 단일 제제로 투여된 HM97662의 안전성과 내약성을 평가하는 임상시험 제1상을 진행 중이다. 회사 관계자는 “HM97662는 특정 유전자 변이를 가진 암 환자와 특정 유전자 발현 패턴을 보이는 환자군까지 타깃할 수 있는 신약”이라며 “앞으로의 연구를 통해 HM97662의 정밀치료 전략 개발 근거를 확립시키겠다”라고 밝혔다. 관련해 회사는 이달 말 미국암연구학회(AACR 2025)에서 HM97662를 포함한 7개 후보물질에 관한 11건의 연구 결과를 공개한다. 최인영 R&D센터장은 “한미의 항암 파이프라인은 mRNA·세포·유전자 치료제(CGT)·표적 단백질 분해(TPD)·항체-약물 접합체(ADC)·단일도메인항체(sdAb) 등 여러 모달리티 분야로 확장하고 있다”라며 “올해 AACR 발표에서 한미의 신약개발 경쟁력이 주목받게 될 것”이라고 밝혔다.

2025.04.07 16:32김양균 기자

[ZD브리핑] 21대 대선 레이스 돌입...美상호관세 시행

지디넷코리아는 IT 업계의 이슈를 미리 체크하는 '이번 주 꼭 챙겨봐야 할 뉴스'를 제공합니다. '꼭 챙길 뉴스'는 정보통신, 소프트웨어(SW), 전자기기, 소재부품, 콘텐츠, 플랫폼, e커머스, 금융, 디지털 헬스케어, 게임, 블록체인, 과학 등의 소식을 담았습니다. 바쁜 현대인들의 월요병을 조금이나마 덜어 줄 '꼭 챙길 뉴스'를 통해 한 주 동안 발생할 IT 이슈를 미리 확인해 보시기 바랍니다.[편집자주] 21대 대통령선거 가시화...8일 대선일 공고될 듯 지난 4일 대통령 탄핵안이 헌법재판소에서 인용되며 차기 대통령선거 시계가 빠르게 돌기 시작했습니다. 관련 법에 따라 대통령의 궐위 60일 이내에 선거를 치러야 하는데, 법정 기한 마지막 날인 6월3일이 유력하게 차기 대선일로 예상됩니다. 정례 국무회의가 예정된 8일 한덕수 대통령 권한대행이 이를 확정하고 발표할 가능성이 높습니다. 중앙선거관리위원회가 대통령 궐위선거 사유 확정에 따라 제21대 대선 예비 후보자 등록을 시작한 가운데, 유력 후보인 더불어민주당 이재명 대표는 이번 주에 당대표직을 내려놓고 본격적인 대선 모드로 뛰어들 전망입니다. 비명계 민주당 인사들도 참전 의사를 밝힐 것으로 예상됩니다. 이와 달리 확실한 후보를 갖추지 못한 국민의힘에서는 선거일까지 남은 시간이 촉박한 만큼 이번 주 안에 대선 후보 선출을 위한 경선 등이 일정을 구체화할 것으로 보입니다. 美 상호관세 시행...정부 자동차 대응책 발표 예정 미국시간으로 오는 9일 트럼프 행정부의 상호 관세가 시행됩니다. 트럼프는 이번 관세안을 지난 2일 발표했습니다. 우리나라의 경우 행정명령 상 25%를 적용받게 되는데요, 트럼프 측은 관세가 발효되는 9일 전까지 이를 조정할 협상의 여지가 남아 있다는 입장을 보이고 있어 이스라엘, 인도 등 각국 정상이 대응에 나선 가운데 우리나라의 경우 정상 외교가 공백 상태라는 점에서 우려가 나타나고 있습니다. 그런 가운데 한덕수 권한대행이 미국 수출 시 25% 관세를 적용받는 자동차 산업에 대해 이번주까지 긴급 지원 대책을 발표하겠다고 밝혔습니다. 한 권한대행은 경제안보전략 TF, 업종별 릴레이 간담회 등 민관이 원팀으로 '조율된 노력'을 지속하겠다고 강조했습니다. 정부는 자동차 외에도 관세 피해가 현실화할 업종별로 대책을 마련해 내놓기로 했습니다. 삼성전자-LG전자 1분기 잠정실적 발표 국내 주요 IT기업인 LG전자, 삼성전자가 이번주 차례로 1분기 잠정실적을 발표합니다. 에프앤가이드에 따르면, LG전자의 1분기 실적 컨센서스는 매출액 22조558억원, 영업이익 1조2천525억원 수준입니다. 전년동기 대비 영업이익이 다소 감소할 것으로 보이지만, 프리미엄 가전 판매 증가와 구독서비스 등 활성화 효과로 당초 예상보다 긍정적인 실적을 거둘 것으로 보입니다. 삼성전자의 올 1분기 컨센서스는 매출 66조4천297억원 영업이익 4조7천691억원입니다. 영업이익이 전년동기 대비 27%가량 감소할 것으로 전망되는데, 반도체 부문의 실적 부진이 큰 영향을 미칠 것으로 관측됩니다. 이차전지 전문 시장조사업체 SNE리서치가 오는 10일부터 이틀간 배터리 산업의 미래를 조망하는 컨퍼런스를 양재 엘타워에서 개최합니다. 1일차는 글로벌 배터리 기업들의 미래 전략, 이틀차는 차세대 배터리 소재 전망에 대한 업계 전문가 발표가 이뤄질 예정입니다. 아틀라스, 스폿 등 보스턴다이내믹스의 로봇 수만 대가 현대자동차그룹의 미국 내 사업장에 수년 내 투입될 예정입니다. 보스턴다이내믹스가 지난 3일(현지시간) 보도자료를 통해 밝힌 내용인데요. 보도자료에는 현대차그룹이 새로운 투자의 일환으로 앞으로 수년 동안 수만 대의 보스턴다이내믹스 로봇을 구매할 계획"이라는 내용이 담겼습니다. 보스턴다이내믹스는 정의선 현대차그룹 회장과 현대차그룹이 지분의 88%를, 일본 소프트뱅크그룹이 12%를 보유하고 있습니다. 지난주에는 정 회장과 장재훈 현대차 부회장이 미국 매사추세츠주 월섬에 위치한 보스턴다이내믹스 본사를 방문해 직원들을 대상으로 개최한 타운홀 미팅을 가지기도 했습니다. 대규모 미정산 '티메프 사태' 책임자 구영배 첫 재판 티몬과 위메프의 대규모 미정산 사태의 책임자인 구영배 큐텐 대표와 관련한 첫 정식 재판이 8일에 열릴 예정입니다. 서울중앙지법 형사합의24부(부장판사 이영선)는 오는 8일 오전 10시부터 특정 경제범죄 가중 처벌 등에 관한 법률 위반(배임) 등 혐의를 받는 구영배 큐텐 대표, 류광진 티몬 대표, 류화현 위메프 대표 등 10명의 첫 정식 공판을 진행합니다. 첫 공판에서 검찰은 공소사실을 낭독하고 피고인 측은 이에 대한 의견을 밝히게 됩니다. 4월7일 보건의날…'보건의료 적정인력 기준 필요성과 제도화' 국회토론회 보건의날을 맞아 국회에서 '올바른 의료개혁을 위한 보건의료 적정인력 기준의 필요성과 제도화 방안;'을 주제로 토론회가 4월7일 오후 1시 국회 의원회관 대회의실에서 열립니다. 보건의료인력 수급에 관한 의료인력수급추계위원회법(보건의료기본법)이 국회 본회의를 통과한 가운데 의사를 포함한 모든 보건의료인력에 대한 논의는 올바른 의료개혁의 핵심의제로 지목되고 있습니다. 뿐만 아니라 의료이익 극대화 기반의 의료기관 인력산정은 이제 지역의료 강화를 위한 환자안전과 양질의 의료서비스 제공을 위한 기준으로 변화해야 하며 이를 통한 인력확충은 지역의료에 있어서 무엇보다 선결돼야 한다는 요구도 있습니다. 이번 토론회는 국회의원 포럼인 '건강과 돌봄 그리고 인권 포럼'을 비롯해 전국보건의료산업노동조합, 경제정의실천시민연합, 한국환자단체연합회, 대한물리치료사협회, 대한보건의료정보관리사협회, 대한안경사협회, 대한임상병리사협회, 대한작업치료사협회, 대한영양사협회, 대한응급구조사협회 등 11개 단체가 공동 주최합니다. 발제는 인하대병원 예방관리과 임준 교수가 '올바른 의료개혁을 위한 보건의료인력 적정인력 기준 마련의 필요성'에 대해, 전국보건의료산업노동조합 정재수 기획실장이 '보건의료인력 직종별 적정인력 기준 제도화 방향'에 대해 발표할 예정입니다. 지정토론에서는 현장 간호사와 보건복지부, 환자단체 시민사회단체 등이 참여해 논의를 이어갈 예정입니다. 옴니사, 파트너 프로그램 론칭...델테크놀로지스, 모던 인프라 솔루션 출시 옴니사는 10일 여의도 콘래드호텔에서 새 파트너 프로그램 론칭 행사를 개최합니다. 옴니사는 지난해 7월1일부터 기존 VM웨어 EUC에서 분리돼 독립 기업으로 출범했습니다. 그동안 기존 파트너 프로그램을 수정해 운영해 왔습니다. 이후 지난달 24일부터 글로벌 차원에서 새 파트너 프로그램을 시작했습니다. 현재 아시아태평양 지역에서는 서울과 싱가포르, 뉴델리, 시드니 등 주요 거점에서 론칭 행사를 열고 있습니다. 이날 행사에는 국내 총판사 에티버스와 다우데이터 관계자들이 참석해 프로그램에 대한 소개가 이어질 예정입니다. 델테크놀로지스는 오는 8일 아태지역 기자 대상 온라인 미디어 간담회를 개최합니다. 모던 인프라 솔루션 신제품 출시를 공유하기 위해 마련된 자리로 데이터센터를 현대화하고 AI, 엣지 컴퓨팅, 클라우드 네이티브 애플리케이션과 같은 새로운 워크로드의 요구를 충족하도록 설계된 델 파워엣지(Dell PowerEdge) 서버와 델 스토리지를 비롯한 인프라스트럭처 포트폴리오 신제품 및 업데이트 사항을 발표할 예정입니다. 구글클라우드는 오는 9일부터 사흘간 미국 라스베이거스에서 열리는 연례 행사 '구글클라우드 넥스트 25'를 앞두고 기자 대상 사전 온라인 간담회를 개최합니다. 행사 내용을 미리 공유하기 위한 자리로, 보안 중심 세션과 전체 행사 개요를 다루는 세션을 나뉘어 진행됩니다. 구글클라우드는 넥스트 행사에서 AI 기반 보안 기술, 고객 성공 사례, 파트너 생태계 혁신, 데모 등 다양한 내용을 소개할 예정입니다. 간담회는 아시아태평양(APAC) 지역 미디어를 대상으로 영어로 진행됩니다. 9일 나무기술이 미디어 간담회를 개최합니다. 이번 간담회에서는 쿠버네티스 기반 가상화 솔루션인 칵테일 버트를 공식 발표하고 올해 사업 전략 방향을 소개드릴 예정입니다. 더불어 NCC-워크스페이스, 스페로등 주요 제품을 소개하고 현장 데모 시연을 실시할 예정입니다. 산업용 소프트웨어 전문 기업인 아스펜테크가 11일 석유, 가스, 화학, 전력 등 다양한 분야에서 활용 중인 산업용 AI를 선보입니다. 이를 위해 스펜테크 제품 총괄 수석 부사장인 비카스 돌 박사와 APJ 지역 영업 부사장인 알렉스 무로가 방한해 산업용 AI 활용 방안과 실제 성공 사례를 소개할 예정입니다. 넷마블, '나 혼자만 레벨업: 어라이즈 챔피언십 2025' 개최 넷마블이 글로벌 공식 대회 '나 혼자만 레벨업:어라이즈 챔피언십 2025' 개최를 앞두고, 현장 이벤트와 콘텐츠 계획 등을 공개하는 미디어 간담회를 12일 오전 광명 아이벡스 스튜디오에서 개최합니다. '나 혼자만 레벨업:어라이즈 챔피언십 2025'는 게임 내 인기 타임어택 콘텐츠인 '시간의 전장'을 기반으로 진행한다는 게 회사 측의 설명입니다. 본선은 미디어 간담회 당일 오후 1시 이후부터 그룹A와 B로 나눠 진행합니다. 본선에는 지난 2월 21일부터 3월 9일까지 온라인 예선을 치룬 8명이 진출합니다. 인터내셔널 리그에서는 TyPaL, ThenaX, Zag, Kayyo, MoneyMax, Leviis, Max, Only 선수가, 아시아 리그에서는 OhReung, RedFlag, GwangGwang, rock, SHIN, Need, Yoir, Sino 선수가 출전합니다. 대회 1등은 상금 1천만원과 LG 그램 프로 360, 2등은 상금 700만원과 LG 울트라기어 게이밍모니터, 3등은 상금 300만원과 ASUS ROG ALLY X, 4등은 ASUS ROG ALLY X를 제공 받습니다. 금융보안원, ISMS-P 설명회서 인증 방법 소개 금융보안원은 27일 서울 여의도 금융투자협회에서 정보보호 및 개인정보보호 관리 체계(ISMS-P) 인증 설명회를 엽니다. 이정민 김앤장법률사무소 변호사가 금융 (개인)정보보호 관련 법, 이지연 금융감독원 선임조사역이 신용정보법 위반 및 제재 사례를 전합니다. 김정덕 금융보안원 팀장은 금융권 ISMS-P 인증 동향과 지난해 심사 결과를 발표합니다. 한국인터넷진흥원(KISA)도 같은 날 서울 광화문에서 기자간담회를 개최합니다. '인공지능(AI) 시대, 우리 도메인도 ai.kr과 함께'라는 주제로 3단계 kr도메인을 새로 도입하는 배경과 현황, 의미 등을 짚어 봅니다. 진화하는 스미싱을 해킹 대응 기술로 무력화하는 방법도 소개합니다.

2025.04.06 13:51박수형 기자

박외진 아크릴 대표 "AI, 모델 전쟁 끝···이젠 운영 전쟁"

"기술이라는 긴 터널 끝에 결국 우리가 도달해야 할 곳은 고객 뿐이라는 걸 다시 한번 절감했습니다." 박외진 아크릴 대표는 4일 코스닥 기술특례 상장을 위한 기술성평가 통과 소감을 이렇게 밝혔다. 아크릴은 최근 예비 기술평가에서 'A등급'을 받으며 큰 산 하나를 넘었다. 이어 본 기술평가를 신청, 하반기에 기술 특례 상장한다는 목표다. 금융업계에 따르면, 최근 들어 IPO 전문심사 기관의 검증이 한층 강화, 기술성 평가를 통과하기가 매우 어려워졌다. 기술성 평가 통과 자체가 투자자 사이에서 '기술력과 '사업화' 가능성을 모두 검증 받은 기업' 으로 간주되는 분위기다. 최근 아크릴이 기술성 평가 통과한 사실이 화제가 되는 이유이기도 하다. 박 대표는 "기술력은 물론 사업화와 지속 가능성도 높아야 기술성 평가를 통과하는게 요즘 분위기"라며 "AI 인프라 시장의 '게임 체인저'로 인정받은 것 같아 기쁘다"고 말했다. 기업 인공지능 효율적 운영 돕는 MLOps 전문 플랫폼 기업 아크릴은 기업과 기관이 인공지능을 효율적으로 운영할 수 있도록 돕는 MLOps(Machine Learning Operations) 전문 플랫폼 기업이다. 최근에는 각광받는 대형언어모델(LLM) 운영까지 아우르는 LLMOps 기술력까지 더하며, 국내 MLOps 시장에서 입지를 확대하고 있다. 아크릴의 핵심 플랫폼인 '조나단(JONATHAN)'은 AI 모델의 학습·배포·모니터링·유지보수까지 전 과정을 자동화해준다. 헬스케어, 공공, 제조, 분야에 실사용 사례를 다수 보유하고 있다. 또 병원과 제약회사, 바이오 기업을 위한 의료 특화 AI 플랫폼 '나디아(NADIA)'를 통해 헬스케어분야의 도메인별 맞춤 솔루션 경쟁력도 입증했다. 박 대표는 "AI업계도 앞으로는 AI를 잘 만드는 기업이 아닌, 잘 운영하는 기업이 이길 것"이라고 내다봤다. 아크릴은 한국인공지능정보산업협회(AIIA)가 선정하는 'Emerging AI+X Top 100' 기업에 5년 연속 선정된 국내 유일한 6개 기업 중 하나다. 선정기준은 안전성, 시장가능성, 미래가치, 혁신성 등이다. 아크릴이 기술력 뿐 아니라 지속가능한 성장성과 산업 기여도를 모두 인정받아 5년 연속 선정이라는 '개가'를 이뤘다. "긴 터널 끝에 반드시 도달해야 할 곳은 고객 뿐이라는 것 다시 한번 깨달아" 아클릴은 지난달 24일 연례 컨퍼런스 'ACRYL NEXT 2025'를 개최했다. 당시 박 대표는 기술성 평가 통과 소감을 이렇게 밝혔다. “아크릴의 존재 이유는 고객입니다. 금번 기술성 평가는 왜 AI 관련한 일을 하고 있는지, 왜 이렇게 복잡한 제품을 만드는 지에 대한 모든 것을 질문받고 생각해 본 귀중한 시간이었습니다. 그 끝에서 얻은 결론은 결국 기술이라는 긴 터널 끝에 반드시 도달해야 할 곳은 고객 뿐이라는 단 한가지였습니다". 아크릴은 이번 기술성 평가 통과가 단순히 IPO를 위한 관문이 아니라, 아크릴 내부에서도 기업 정체성과 방향성을 재정립하는 계기가 됐다고 밝혔다. 최근 AI 업계의 주목할 흐름은 LLM 개발에서 '운영 중심'으로의 전환이다. 구글, 오픈AI와 같은 빅테크 외에는 자체 모델 개발이 사실상 불가능한 구조 속에서, 코히어(Cohere), 01.AI, 인플렉션AI(Inflection AI) 등 글로벌 유망 AI 스타트업 역시 MLOps 중심으로 방향을 선회했다. 아크릴 역시 이 흐름에 발맞춰 한국형 MLOps(ML옵스) 생태계 구축에 집중하고 있다. 향후 글로벌 SaaS형 AI 운영 플랫폼으로의 도약을 준비 중이다. AI를 사용하는 기업은 빠르게 늘고 있지만, 이를 실제 서비스에 안정적으로 적용하고 유지할 수 있는 인프라 기술력은 아직 초기 단계다.MLOps 시장은 이러한 AI 도입의 실전성을 높이는 필수 인프라로 자리 잡고 있으며, B2B 반복 수익 모델을 만들 수 있는 가장 유망한 영역 중 하나로 떠오르고 있다. 박 대표는 "AI업계도 앞으로는 AI를 잘 만드는 기업이 아닌, 잘 운영하는 기업이 이길 것"이라면서 "이제 모델 전쟁은 끝났다. 이제는 운영 전쟁이다"고 내다봤다. 헬스케어·제조·공공·금융 등 산업별 최적화 AI 모델 론칭 예정 아크릴의 다음 행보도 관심사다. 아크릴은 향후 ▲헬스케어 ▲제조 ▲공공 ▲금융 분야의 디지털 전환을 지원하기 위해 '조나단'을 중심으로 산업별 최적화 모델을 확장할 예정이다. 또 클라우드 기반의 글로벌 MLOps(ML옵스) 플랫폼으로 진화, AI 운영의 진입 장벽을 낮추고 누구나 쉽게 AI를 활용할 수 있는 환경 조성에 기여하는데 주력할 방침이다. 이를 통해, '소프트웨어 엔비디아'로 성장하겠다는 것이 아크릴의 목표다. 아크릴은 2011년 3월 설립됐다. 헬스케어, 제조, 공공, 금융 등 다양한 산업에 특화한 AI 솔루션을 제공하고 있다. AI 플랫폼 '조나단(JONATHAN)'과 병원과 의료 특화 AI '나디아(NADIA), 자체 LLM '아름(A-LLM)'을 통해 공공 및 민간사업을 활발히 수행하고 있다. AI 도입을 원하는 모든 기관 및 기업에 시스템 구축부터 운영까지 원스탑 솔루션을 제공한다. 2018년 LG전자와 SK(주)에서 전략적 투자를 유치했다. 2020년에는 과학기술정보통신부의 '예비 AI유니콘 기업'으로 선정됐고, 2024년에는 포브스코리아가 선정한 '2024 대한민국 AI 50'에도 뽑혔다. 최근 예비 기술평가에서 'A등급'을 받으며 본 기술평가를 신청하여 기술 특례 상장을 올해 목표로 하고 있다.

2025.04.04 08:53방은주 기자

LG CNS "금융 특화 LLM 평가 도구, AI 도입 기준점 될 것"

금융권에서도 생성형 AI에 대한 관심이 높아지고 있지만, 보안과 정확성 문제로 인해 실제 도입은 쉽지 않다. LG CNS는 이런 현실적인 장벽을 해결하기 위해, 금융 업무에 특화된 대규모언어모델(LLM) 평가 도구를 자체 개발했다. AI를 실제로 도입할 수 있는지 여부를 객관적으로 판단할 수 있도록 설계돼, 금융 현장에서의 신뢰성과 실용성을 함께 고려한 것이 특징이다. 이 도구는 LG CNS가 미리 구축한 금융 특화 데이터셋을 바탕으로 시중에 공개된 수십 개의 개방형 LLM(Open-source LLM)을 평가하고 비교해 뱅킹, 보험, 증권 등 다양한 금융 업무 환경에 가장 적합한 모델을 추천한다. "도입보다 신뢰가 우선"… 금융에 맞춘 자체 평가 도구 3일 서울 마곡 LG CNS 사옥에서 만난 AI센터 어드밴스드 생성형AI 연구소의 황윤구 팀장은 "금융은 보안과 규제가 모두 중요한 환경이라 일반 AI처럼 쉽게 적용하기 어려운면이 있다"며 "만약 이자율을 잘못 알려주거나 금융용어를 잘못 해석하는 순간 그 피해가 치명적일 수 있다"라고 설명했다. 그는 이어 "그래서 우리는 AI를 '신뢰하고 도입할 수 있는가'를 판단할 수 있는 기준이 먼저 필요하다고 봤다"고 강조했다. 이러한 문제의식은 실제 프로젝트 경험에서 출발했다. LG CNS는 다양한 금융사와의 시스템 통합(SI) 프로젝트에서 AI 도입이 실패하거나 지연되는 사례를 반복적으로 목격했고, 이를 해결하기 위한 방법론을 내부에서 구축하기로 한 것이다. 황 팀장은 "우리가 직접 부딪히며 실패하고 배운 것들을 하나씩 정리해간 결과물이 바로 이번 평가 도구"라고 설명했다. 평가 도구는 총 29개 세부 테스크로 구성돼 있으며, 약 1천200개의 비공개 질문·지문 데이터셋을 기반으로 운영된다. 외부에 공개된 수능형 문제처럼 명확한 정답이 있는 문항도 있고, '모른다'라고 답하는 것이 오히려 정답이 되는 문항도 포함돼 있다. 공개된 리더보드는 학습·평가용 데이터가 외부에 노출돼 있어, 모델이 문제 유형을 암기해 정답률을 높이는 방식으로 성능이 과장될 수 있기 때문이다. 황윤구 팀장은 "벤치마크 데이터를 공개하는 순간, 고도화된 LLM은 문제 유형을 학습해 정답률을 인위적으로 끌어올릴 수 있다"며 "이 경우 실제 역량과 상관없이 높은 점수를 받을 수 있기 때문에, 평가의 객관성이 훼손될 우려가 있다"라고 설명했다. 정량적 평가지표도 체계적으로 설계돼 있다. LG CNS는 ▲정답 유사도 ▲지문 기반 내용 일치도 ▲지시 수행 정확도 등 세 가지 기준을 종합해 점수를 산정하며, 평가 결과는 단순 스코어가 아닌 실무 도입 가능성을 가늠하는 기준으로 사용된다. 또한 금융 도메인 지식과 문맥 이해도를 평가하기 위해, 질문에 포함된 용어와 문장의 배경 의미를 얼마나 정확히 해석했는지도 주요 요소로 반영된다. 이민영 선임은 "단순히 질문에 대답하는 것이 아니라, 오히려 '대답하지 않는 게 맞는 상황'에서 어떤 선택을 하는지가 금융에서는 더 중요하다"며 "그런 정교한 평가 항목이 저희 도구의 특징"이라고 설명했다. 모델별 성능 비교…"GPT·클로드 상위, 딥시크는 예상보다 낮아" 모델별 성능 비교도 진행됐다. GPT-4, 클로드 등 상용 API 모델이 평가에서 가장 높은 성능을 보이는 것으로 나타났다. 다만 퍼블릭 클라우드만 지원하는 만큼 금융사 등에서 적극적으로 활용하기엔 한계가 있다는 지적이 있었다. 최근 주목받는 오픈소스 LLM인 딥시크(DeepSeek)는 평가에서 대부분 낮은 점수를 기록했다. 황윤구 팀장은 "딥시크는 성능뿐 아니라 학습 데이터의 출처와 개인정보 이슈 등 여러 면에서 금융사 입장에서 채택하기 어려웠다"며 "특히 컴플라이언스 관점에서 리스크가 큰 것으로 나타났습니다"라고 밝혔다. 반면 LG 그룹의 자체 LLM인 엑사원(Exaone)은 상대적으로 높은 평가를 받았다. 이민영 선임은 "질문과 관련 없는 내용이 지문에 섞여 있어도, 질문에만 집중해 정확하게 응답하는 능력이 뛰어났다"며 "특히 다양한 정보가 뒤섞인 긴 지문에서도 흔들리지 않고 핵심을 잘 잡는 모습을 보였다"며 대화형 AI에 높은 성능을 제공한다고 설명했다. 또한 이번 평가 도구의 평가 테스크는 고정된 항목이 아니라 고객사 니즈나 기술 트렌드에 따라 지속적으로 업데이트된다. 생성형AI 연구소는 올해 이 평가 도구를 실제 금융 현장에 적용해 활용 사례를 축적하는 데 집중하고 있다. 이민영 선임은 "지난해에는 평가도구를 만드는 것 자체가 목표였다면 올해는 이 도구를 적용해 실제 금융 AI 평가 로그를 얼마나 확보하는지가 주요 실행 과제"라며 "이제는 실적 기반으로 이 툴이 얼마나 많이 쓰이느냐가 핵심이 될 것"이라고 밝혔다. LG CNS는 계열사를 중심으로 엑사원 테스트를 완료했으며, 일부 금융사들과도 PoC 형태로 적용 가능성을 검토 중이다. 다만 보안 및 계약 이슈로 인해 외부 공개는 제한적이다. 금융 넘어 공공·제조 확산 목표 LG CNS는 향후 공공 문서나 제조 환경처럼 금융과 유사한 폐쇄형·도메인 특화 환경으로의 확장도 고려하고 있다. 이민영 선임은 "공공기관 보도자료나 행정문서는 형식이 딱 정해져 있는 만큼, 우리의 금융 평가 프레임워크를 확장하면 충분히 적용 가능할 거라 예상한다"라고 말했다. 황윤구 팀장은 "금융처럼 민감한 환경에서는 '잘 쓴다'보다 '믿고 쓸 수 있는가'가 더 중요하다"며 "우리는 먼저 금융환경에 적합한 기준을 세운 후, 직접 사용해보고 끊임없이 개선해가고 있다"고 말했다. 이어 그는 "AI 기술의 발전도 중요하지만, 결국 기업이 그것을 신뢰하고 안심하고 쓸 수 있는 '기준선'을 만드는 것이 더 본질적"이라며 "LG CNS가 만든 이 평가 도구가 금융권의 AI 도입을 앞당기고 다양한 선업에서 적용 가능한 신뢰의 기준의 '눈금자'가 되기를 기대한다"라며 포부를 밝혔다.

2025.04.03 11:02남혁우 기자

"GPU 72장 돌려야 답 나온다"…엔비디아, AI 추론 '끝판왕' 내놔

엔비디아가 복잡한 사고력 기반 AI 모델 확대에 맞춰 새로운 추론 성능 전략을 공개한다. 점점 더 많은 연산을 요구하는 AI 모델 등장에 따른 글로벌 평가 기준 변화에 선제 대응하려는 조치다. 3일 업계에 따르면 엔비디아는 지난 1일 정오 온라인으로 진행한 프리브리핑에서 AI 성능 벤치마크인 '엠엘퍼프(MLPerf)' 추론 AI 부문의 변화에 대응하기 위한 기술 전략을 공개했다. 이번 행사는 국제 컨소시엄 엠엘커먼스(MLCommons)가 '사고 기반 AI'인 추론 모델을 평가 항목에 포함하려는 움직임에 초점을 맞췄다. 엠엘퍼프는 AI 모델의 훈련(training)과 추론(inference) 성능을 하드웨어·소프트웨어 통합 기준으로 측정하는 글로벌 표준 벤치마크다. 엠엘커먼스가 주도하는 이 평가 항목은 업계 기술 흐름에 따라 주기적으로 갱신된다. 최근에는 단순 예측을 넘어 복잡한 추론과 의사결정을 요구하는 리즈닝 모델이 AI 기술의 중심으로 떠오르면서 해당 항목의 공식 도입 논의가 본격화되고 있다. 엔비디아는 아직 리즈닝 모델 항목이 공식 도입되지는 않았지만 차기 엠엘퍼프 버전에서는 채택 가능성이 높다고 판단하고 있다. 이를 선제적으로 대비하기 위해 회사는 중국의 AI 스타트업인 딥시크가 개발한 생성형 AI 모델을 활용해 복잡한 사고 기반 작업에서의 추론 성능을 시연했다. 이처럼 복잡한 추론 모델이 확산되면서 AI 추론 환경 전반에도 근본적인 변화가 일고 있다. 추론 연산량이 전례 없이 폭증하고 있는 상황에서 과거에는 단일 그래픽처리장치(GPU)나 단일 노드에서 충분했던 작업들이 이제는 다수 GPU를 동시 투입하는 복잡한 병렬 연산 없이는 처리할 수 없다는 것이 엔비디아의 분석이다. 이에 더해 추론 모델의 확산은 AI 개발의 모든 단계에서 연산 자원의 수요를 급격히 증가시키고 있다. 엔비디아는 모델 재학습(retraining), 도메인 맞춤화(post-training), 테스트 시점 확장(test-time scaling) 등에서 연산량이 기하급수적으로 늘고 있다고 분석했다. 특히 테스트 단계에서도 추론 정확도를 높이기 위한 병렬 연산 수요가 계속해서 증가하고 있다는 점을 강조했다. 이에 이날 엔비디아는 고성능 시스템 예시로 'GB200 MBL'을 제시했다. 해당 시스템은 총 72개의 GPU를 동시 연동하며 복잡한 추론을 빠르게 처리할 수 있도록 설계됐다. 회사는 이러한 대규모 병렬 환경이 향후 추론 표준이 될 것으로 보고 있다. 엠엘커먼스 역시 추론 모델을 엠엘퍼프의 공식 평가 항목에 포함하기 위한 논의를 본격적으로 시작한 상황이다. 현재 다양한 기술 커뮤니티와 협업을 통해 평가 기준과 워크로드 확장을 준비하고 있다. 공식 도입 시점은 아직 정해지지 않았으나 실증 사례와 모델 테스트가 계속 이어지고 있어 연내 도입이 확정될 가능성도 있다. 엔비디아 관계자는 "모델의 크기와 지능이 커짐에 따라 연산량이 모든 단계에서 폭증하고 있다"며 "재학습, 도메인 최적화, 테스트 시점 스케일링 모두 고성능 GPU를 요구한다"고 설명했다. 이어 "72개의 GPU처럼 다수의 칩을 동시에 작동시켜야 하는 이유가 바로 이 때문"이라고 덧붙였다.

2025.04.03 01:00조이환 기자

생성형 AI, 지능 평가했더니…1등은 'IQ 130', 누구?

구글 제미나이 2.5 프로, IQ 130으로 AI 모델 중 최고 지능 입증 생성형 AI 기술이 빠르게 발전하면서 각 모델의 성능을 객관적으로 평가하는 지표의 중요성이 커지고 있다. 'Tracking AI'는 최근 17개의 텍스트 기반 AI 모델과 6개의 비전 기반 AI 모델을 대상으로 IQ 테스트를 실시했다. 특히 주목할 만한 결과는 구글(Google)의 제미나이 2.5 프로(Gemini 2.5 Pro Exp.)가 멘사 노르웨이(Mensa Norway) 테스트에서 IQ 130점을 기록하며 전체 AI 모델 중 가장 높은 점수를 획득했다는 점이다. 이는 일반적으로 인간의 '매우 우수한' 지능 수준으로 평가되는 점수로, AI가 인간 수준의 인지 능력에 근접하고 있음을 시사한다. 오프라인 테스트에서는 오픈AI(OpenAI)의 o1 프로(o1 Pro)와 o1 모델이 각각 120점과 125점으로 높은 점수를 기록했다. 앤트로픽(Anthropic)의 클로드 3.7 소넷 익스텐디드(Claude 3.7 Sonnet Extended)도 멘사 노르웨이 테스트에서 107점, 오프라인 테스트에서 118점을 기록하며 상위권에 위치했다. 오픈AI와 앤트로픽의 경쟁: 상위 10개 AI 모델 중 7개가 오픈AI 제품 테스트 결과를 자세히 살펴보면, 전체 순위에서 상위 10개 모델 중 7개가 오픈AI의 제품이라는 점이 특히 주목할 만하다. 오픈AI의 o1 프로, o3 미니, GPT-4.5 프리뷰, o1, o3 미니 하이, o1 프로(비전), o1(비전) 모델이 모두 상위권에 위치했다. 이는 오픈AI가 다양한 유형의 AI 모델 개발에서 선두를 달리고 있음을 보여준다. 앤트로픽은 클로드 3.7 소넷 익스텐디드와 클로드 3.7(비전) 모델이 각각 3위와 9위를 차지하며 오픈AI와의 경쟁에서 선전했다. 특히 클로드 3.7 소넷 익스텐디드는 오프라인 테스트에서 118점을 기록하며 높은 성능을 보였다. 한편, 딥시크(DeepSeek)의 R1과 V3 모델은 각각 16위와 18위를 차지했으며, xAI의 그록-3(Grok-3)과 그록-3 씽크(Grok-3 Think)는 19위와 14위를 기록했다. 메타(Meta)의 라마-3.3(Llama-3.3)과 라마-3.2(비전)(Llama-3.2 Vision)은 하위권에 머물렀다. 텍스트 vs 비전: AI 모델의 도메인별 성능 차이 분석 테스트 결과를 통해 텍스트 기반 모델과 비전 기반 모델 간의 성능 차이도 확인할 수 있었다. 흥미로운 점은 동일한 AI 모델이라도 텍스트 처리와 이미지 처리 능력에서 상당한 차이를 보인다는 것이다. 예를 들어, GPT-4o는 텍스트 버전에서 멘사 노르웨이 테스트 94점, 오프라인 테스트 65점을 기록한 반면, 비전 버전에서는 각각 67점과 67점을 기록했다. 이는 동일한 모델이라도 도메인에 따라 성능이 크게 달라질 수 있음을 보여준다. 반면 오픈AI의 o1 프로는 텍스트 버전(멘사 노르웨이 110점, 오프라인 120점)과 비전 버전(멘사 노르웨이 87점, 오프라인 95점) 모두에서 상대적으로 균형 잡힌 성능을 보여주었다. 이는 멀티모달 AI 모델의 발전 방향을 시사한다. 생각하는 AI의 부상: 플래시 씽킹과 확장된 추론 기능의 효과 최근 AI 개발 트렌드 중 하나는 '생각하는(thinking)' 기능을 갖춘 모델의 등장이다. 구글의 제미나이 2.0 플래시 씽킹(Gemini 2.0 Flash Thinking Exp.)과 xAI의 그록-3 씽크(Grok-3 Think)가 이러한 추세를 대표한다. 테스트 결과, 제미나이 2.0 플래시 씽킹은 멘사 노르웨이 테스트에서 84점, 오프라인 테스트에서 111점을 기록했다. 또한 그록-3 씽크는 멘사 노르웨이 테스트에서 86점, 오프라인 테스트에서 108점을 획득했다. 이는 표준 모델보다 더 복잡한 추론을 수행할 수 있는 '확장된 사고' 기능이 실제로 AI의 문제 해결 능력을 향상시킬 수 있음을 보여준다. 클로드 3.7 소넷 익스텐디드 역시 '확장된(Extended)' 버전으로, 기본 모델보다 더 긴 시간 동안 복잡한 추론을 수행할 수 있는 능력을 갖추고 있다. 이 모델이 상위권에 위치한 것은 AI의 '사고 시간'이 성능 향상에 중요한 요소임을 시사한다. FAQ Q: IQ 테스트가 AI의 실제 능력을 측정하는 데 적합한 방법인가요? A: IQ 테스트는 패턴 인식, 논리적 추론 등 특정 인지 능력을 측정하는 데 유용합니다. 그러나 AI의 전반적인 능력을 평가하기 위해서는 다양한 벤치마크와 실제 응용 사례를 함께 고려해야 합니다. Tracking AI의 테스트는 AI 모델 간의 상대적 성능을 비교하는 하나의 지표로 활용될 수 있습니다. Q: 가장 높은 IQ 점수를 받은 AI 모델이 실제 사용에서도 가장 우수한가요? A: 반드시 그렇지는 않습니다. IQ 테스트는 특정 유형의 문제 해결 능력을 측정하지만, 실제 사용에서는 문맥 이해, 사용자 의도 파악, 안전성, 편향성 등 다양한 요소가 중요합니다. 따라서 특정 사용 사례에 가장 적합한 모델은 IQ 점수만으로 결정할 수 없습니다. Q: 일반 사용자가 이러한 AI 모델들을 어떻게 이용할 수 있나요? A: 대부분의 주요 AI 모델은 웹 인터페이스나 API를 통해 접근할 수 있습니다. OpenAI의 ChatGPT, 앤트로픽의 Claude, 구글의 Gemini 등은 일반 사용자를 위한 서비스를 제공하고 있으며, 일부는 무료 버전도 제공합니다. 기업용으로는 API를 통한 통합 옵션도 있습니다. ■ 이 기사는 AI 전문 매체 'AI 매터스'와 제휴를 통해 제공됩니다. 기사는 클로드 3.5 소네트와 챗GPT를 활용해 작성되었습니다. (☞ 기사 원문 바로가기)

2025.04.01 16:59AI 에디터

[신간] 일하는 방식 혁신이 진짜 혁신이다

대한민국은 저성장에 신음하고 있다. 몇년째 소득 3만달러 박스에 갇혀 있다. 소득, 4만달러, 5만달러는 언제 달성할 수 있을까? 또 우리나라는 세계 10위권 경제 규모를 넘어 G7이나 G5, G3 국가가 될 수 있을까? 되려면 어떻게 해야 할까? 문용식 전 한국정보사회진흥원(NIA) 원장이 쓴 '일하는 방식의 혁신이 진짜 혁신이다(부제-디지털 선도국가 부활의 길)'은 기자의 이 같은 질문에 나름 해법을 제시한 책이다. 책은 디지털 선도국가라는 대한민국 위상이 급속히 흔들리는 원인을 진단하는데서부터 시작한다. 최근 전자정부 시스템 장애와 대규모 차세대 프로젝트 실패가 반복됐다. 이는 지금까지 대한민국 국가정보화를 성공으로 이끌었던 법적, 제도적, 재정적, 사업적 장치들이 더 이상 제대로 작동하지 않기 때문이라고 저자는 진단한다. 과거에 구축한 각종 제도적 장치를 흔히 '레거시'라고 말하는데, 대한민국은 레거시 시스템이 너무나도 성공적이었기 때문에 오히려 새로운 변화와 혁신을 가로막는 걸림돌이 되고 있다는 것이다. 저자는 이것을 '레거시의 역설'이라 부른다. 레거시 역설에서부터 벗어나는 것이 혁신의 출발이 돼야 한다고 말한다. 또 떠과학기술과 디지털에는 여와 야, 진보와 보수가 있을 수 없다고 강조한다. 최기영 전 과기정통부 장관(서울대학교 전기정보공학부 명예교수)은 추천사에서 "정부에 대한 고언이 가득하다. 씁쓸한 만큼 좋은 약이 될 것이다. 공무원들이 이러한 고언의 글을 읽으면서 고민하는 시간을 가져야 한다"고 썼다. 다음은 저자의 8가지 핵심 주장이다. 1. 레거시의 역설에서 벗어나자 대한민국을 성공으로 이끈 레거시 시스템이 한계에 봉착했다. 국가정보화 거버넌스, 아날로그 시대의 법제도, 예산제도, 구매 조달제도, 인사 및 평가제도, 공공 정보화 사업 개발 프로세스, 민관협업방식 등 모든 것을 바꿔야 한다. 레거시 시스템을 바꿔야 일하는 방식이 바뀐다. 혁신은 신기술로 포장하거나, 관계부처 합동 혁신 종합계획을 세운다고 되는 게 아니다. 일하는 방식을 혁신하는 것이 진짜 혁신이다. 2. 국가정보화 거버넌스를 정비하자 국가정보화를 책임지는 정부 부처를 명확하게 정비해야 한다. 지금처럼 과기정통부 따로, 행안부 따로 노는 '따로국밥' 체제로는 죽도 밥도 안된다. 과학기술 육성, 국가 디지털 전환, 디지털 혁신 성장 등은 한 세트로 움직여야 한다. 영국의 과학기술혁신부(DSIT) 사례처럼 우리도 과학기술디지털혁신부(가칭)로의 단일화를 고민해야 한다. 정치권에서 제기하는 데이터청 주장은 전혀 실효성이 없는 주장이다. 국가 데이터 업무 총괄 조직은 부처 간 업무 조정 기능이 핵심이다. 청 단위 조직은 부처 소관 사무 중 독자성이 인정되는 집행적 성격의 업무를 수행하는 조직일 뿐, 부처 간 업무 조정 권한이 없다. 국가 CDO 역할의 정비가 필요한 시점에서 부처 간 조정 권한이 없는 데이터청 주장은 유행에 편승하는 것일 뿐, 타당하지 않다. 3. 정부의 기술 리더십 확립이 시급하다 현재는 정부가 기술변화를 따라가지 못한다. 대규모 정보화 프로젝트의 잇단 실패에는 발주처인 정부 부처의 무능력에 50% 이상의 책임이 있다. 국가정보화 사업의 기술을 책임질 전문 기술지원 기관을 설립해야 한다. 영국의 GDS나 미국의 USDS, 18F 조직 등 해외의 기술 지원조직 사례를 참고해 우리 정부 내에도 '기술 스타트업'처럼 움직이는 조직을 설립하자. 전문 기술지원 조직은 각 부처의 대규모 정보화 사업에 기술지원과 책임관리를 수행한다. 정부의 주요 정보시스템에 심각한 문제가 생겼을 때 비상 대응을 주도한다. 또 모든 국민이 사용하는 주요 핵심 서비스의 기능 개선과 운영을 주관한다. 이를 통해 국민이 가장 불편해하는 정부 서비스의 UI와 UX 문제를 집중적으로 개선해야 한다. 4. 의사결정의 주도권을 민간에게 넘겨야 정부 산하 각종 민간위원회는 환골탈태가 필요하다. 지금은 대통령 직속 민간위원회마저 정부 들러리일 뿐, 실질적인 역할을 못 한다. 과학기술과 디지털에는 여야, 진보 보수가 있을 수 없다. 자문과 권고, 시민사회 내 의견 수렴이라는 본질 업무에 충실할 수 있도록 정파를 뛰어넘어 구성해야 한다. 과학기술, 특히 AI와 데이터 등 디지털 신기술 영역에서는 민간이 의사결정의 주도권을 행사해야 한다. 코로나 방역 위기 상황에서 마스크 앱과 백신 예약 시스템 혁신 사례에서 배워야 한다. 민간이 프로젝트 리더를 맡고, 정부는 협력 파트너 일원으로 참여하는 수평적 협업 관계가 필요하다. 민간이 더 많이 참여하는 오픈 이노베이션이 변화를 불러온다. 5. 공무원 KPI를 바꿔라 공무원 인사제도의 근본적인 혁신이 절실하다. 디지털 혁신 시대에 민간 전문가의 참여 폭을 대폭 확대해야 한다. 이를 위한 채용제도의 혁신 방안으로 '투어 오브 듀티(Tour of Duty)' 모델을 도입하자. 이는 특정 프로젝트 기반의 한시적 임무 수행 모델로서, 이를 통해 민간의 전문성을 폭넓게 활용할 수 있다. 공무원의 KPI(핵심성과지표)를 바꾸어야 한다. 지금은 KPI가 겉만 번지르르한 외형적인 성과지표에 치중되어 있다. 이를 국민의 삶에 실질적으로 중요한 지표로 바꾸어야 비로소 공무원들이 국민 눈높이에 맞춰 일을 하게 된다. 또 공공의 성과관리 지표를 아웃풋에서 아웃컴 중심으로 고쳐야 한다. 양적 산출물 지표에서 실질성과 중심으로 바꿔야 한다. 6. 국가정보화 사업, 프로세스를 전면 정비하자 국가정보화 사업의 개발 프로세스를 개발에서 운영까지 전면 개선해야 한다. 대기업 참여 제한을 풀어서 민간 참여자의 능력을 높여야 한다. 현재는 경쟁제한으로 대기업의 공공 SI 조직 역량은 붕괴하고, 중소기업의 기술력 향상 또한 제한되는 결과만 낳고 있다. 발주기관은 전문 기술지원 조직과의 협업을 통해 전문성과 안정성을 높이자. 개발 프로세스 중에서 테스트와 운영 업무 강화가 절실하다. 테스트를 개발단계에 따른 애자일한 방식으로 바꾸고, 시스템 운영 업무의 중요성을 인식하고 이를 예산제도로 뒷받침해야 한다. 7. 디지털플랫폼 정부는 사라질 정책 윤석열 정부의 디지털플랫폼 정부 공약은 출발부터 잘못됐다. 디지털정부와 플랫폼정부가 따로 있는 게 아니다. 플랫폼정부는 껍데기이고 디지털정부가 알맹이다. 정부가 끝나면 디지털플랫폼 정부라는 브랜드는 흔적도 없이 사라질 것이다. 새로운 플랫폼을 만든다는 생각을 버리고, 정부가 플랫폼으로 작동할 수 있는 방법을 찾아야 한다. 디지털정부는 현재 IPTV 모델에 머물러 있는데 향후 넷플릭스 모델로 발전해 가야 한다. 이를 위해 가장 중요한 과제는 정부가 보유한 데이터를 최대한 연계·통합·활용하는 현실적인 방안을 찾는 것이다. 8. AI 시대 1등 전략을 세워라 인공지능 시대, 데이터 정책이 좌우한다. 국가적인 차원에서 데이터 거버넌스를 정비하고 데이터 개방과 활용을 저해하는 각종 법과 제도를 개정하는 일이 가장 중요하다. 대한민국은 더 이상 후발 추격 국가 행태에 머물러 있을 때가 아니다. 1등 전략을 세워야 한다. 제조업을 비롯한 산업 도메인의 경쟁력, 세계 최고 수준의 공공 시스템, 독보적인 인프라 경쟁력 등 강점 영역과 결합하면 세계 1위의 AI 기술과 서비스를 만들어낼 수 있다. 정부 문서가 AI 시대와 빅데이터 시대에 전혀 부합하지 않는다. 정부 문서는 기계판독이 가능한 형태로 생산하고 개방해야 한다. 문서 작성 시 과도한 꾸미기 관행을 없애고, 아래아 한글 같은 특정 프로그램 의존도를 낮춰야 한다. 판결문과 국세청 데이터 등 중요 데이터 개방을 확대해야 한다. 대량의 판결문을 비교 분석하면 전관예우, 유전무죄 무전유죄 편향 등 사법부의 고질적인 병폐도 개선할 수 있다. ◆ 저자 문용식은... 저자 문용식은 IT 벤처 1세대다. 30대, 40대 20년 동안 IT 기업 창업과 경영에 매진했다. 인터넷 개인방송 플랫폼 '아프리카TV'와 PC통신 서비스 '나우누리'를 성공시켰다. 회사가 가장 어려웠을 때 경영책임을 맡아 창업보다 더 어렵다는 '턴어라운드'를 해냈다. 민주당에서 두 차례 디지털소통위원장을 역임하면서 정당의 현대화에 이바지했다. 정당 사상 최초로 온라인 입당 시스템을 개발했다. 현재 온라인 당원은 모든 정당의 대세가 됐다. 한국지능정보사회진흥원(NIA) 원장을 역임하면서 '디지털 뉴딜' 사업을 최초로 기획하고 제안했다. 디지털 뉴딜은 문재인 정부의 최대 국가사업인 '한국판 뉴딜'로 확대, 추진됐다. 데이터 경제, 디지털 정부혁신, 디지털 포용, 클라우드 규제 개선 등 국가 디지털 전환의 골격을 세웠다. 서울대학교 국사학과를 다녔고, 20대 때 깃발·민추위 사건 등으로 만 5년간 수형 생활을 했다. 남영동 김근태 고문 사건과 박종철 고문사 사건이 여기서 비롯됐다. 박종철 죽음은 87년 6월항쟁의 기폭제 역할을 했다. 과학기술진흥에 이바지한 공로로 '과학기술훈장 웅비장'을 수상했다. 최근까지 제주대학교 소프트웨어융합교육원에서 석좌교수로 후학을 가르쳤다. 저자는 "디지털 정책 전문가로서 디지털 선도국가 부활의 길을 제시하고자 이 책을 썼다"면서 "최신 기술과 유행을 따라 하는 것이 혁신이 아니고, 일하는 방식의 혁신이 진짜 혁신이다. 이런 소신으로 대한민국 레거시 시스템의 문제를 낱낱이 파헤치고 살아 있는 대안을 제시하고자 노력했다"고 밝혔다. 저서로 '꾸준함을 이길 그 어떤 재주도 없다'가 있다. 저서 명이 지은이의 인생 좌우명이다. ◆ 누가 추천사를?... 최기영(전 과기정통부 장관, 서울대학교 전기공학부 명예교수), 조성준(서울대 교수, 전 공 공데이터전략위원장), 이정동(서울대 교수, 전 대통령비서실 경제과학특보), 한상기(테크프 론티어 대표), 윤대균(아주대 소프트웨어학과 교수), 박태웅(녹서포럼 의장), 이민석(국민 대 소프트웨어학부 교수), 이원태(아주대 연구교수, 전 한국인터넷진흥원장), 하정우(네이 버클라우드 AI혁신센터장) 등이 추천사를 썼다. 이들은 "놀랍도록 솔직하고 뼈아픈 대한민국 위기 처방전"이라고 짚었다. ◆ 목차 서문 대한민국 최전성기는 디지털과 함께 온다 1부 정부가 일하는 방식, 이것만은 바꾸자 1장 의사결정의 주도권을 민간에게 넘겨라 1. 적응하면 살아남고 뒤처지면 죽는다 2. 민간 주도 협업의 새로운 이정표 3. 마스크앱 사례에서 혁신을 배우다 4. 백신 사전 예약 시스템의 악몽 5. 2주간의 전쟁과 기적 2장 대통령 비서실의 명과 암 1. 대통령실 어공은 그립력이 세야 한다 2. 클라우드 가이드 라인의 함정 3. 리더십, 팔로어십, 스튜어드십 4. 계획 확정까지 1년 반이 걸리다 5. 디지털 정부혁신, 용두사미가 되어버리다 3장 공무원 KPI를 바꿔라 1. 버려지는 로그 파일 2. 잘못된 공무원 사회의 KPI 3. 아웃풋 관리에서 아웃컴 관리로 4. 과정 관리에서 결과 관리로 5. 공무원 갑질 문화의 실상 4장 대통령 직속 민간위원회의 한계를 보다 1. 4차위, 정체성의 위기에 빠지다 2. 스마트시티 사업은 어디로 갔는가? 3. 차라리 해커톤 활동에 집중했으면 4. 미국 인공지능국가안보위원회와 비교해보자 5장 미국 NSCAI에서 무엇을 배울 것인가 1. 행동의 필요성과 투명의 중요성 2. 중국의 '대국굴기'를 향한 선전포고 3. 전략적인, 너무나도 전략적인 4. 정권의 한계를 뛰어넘는 보고서 2부 정부에도 기술 스타트업 조직이 필요하다 6장 정부의 기술 리더십을 세우자 1. 10조 원이 넘는 국가정보화 예산 2. 정부의 기술 리더십 공백 3. 이명박 정부 시절이 변곡점이었다 4. 역할을 주고 역량을 쌓게 하라 5. 공공 영역의 스타트업처럼 작동해야 한다 7장 영국 GDS는 어떻게 탁월한 성과를 냈는가 1. GDS는 설립 자체가 혁신이었다 2. 두 명이 보여준 혁신적인 리더십 3. 설립 초기에 홈런을 날리다 4. GDS의 한계와 CDDO의 출범 5. 영국의 거버넌스 체계에서 배울 점 6. 린 스타트업 모델에 충실한 원칙과 철학 8장 미국은 위기에 어떻게 대응했는가 1. 대통령 주도 혁신 인재 프로그램, PIF 2. 실패를 통해 탄생한 혁신조직, 18F 3. 총무청 내에 TTS 조직을 신설하다 4. USDS, 긴급 대응팀 출신들이 모이다 5. 강남의 귤이 탱자가 되지 않으려면 3부 국가정보화, 개발에서 운영까지 9장 애자일 개발 방법론은 만능인가? 1. 좋은 말 대잔치로 끝나서는 안 된다 2. 토스에는 차세대 프로젝트가 없다 3. 토스 뱅크의 클라우드 네이티브 환경 4. 폭포수 방식이 낳는 문제들 5. 공공에서 애자일 방식이 성공하려면 10장 정보화 사업, 다섯 가지 개선과제 1. 발주기관의 기획 및 관리 능력을 높이자 2. 수주업체의 사업 수행 능력을 높이자 3. 기술지원 체계를 강화하자 4. 품질관리 체계를 개선하자 5. 운영 관리 업무를 강화하자 11장 성공적인 정부 서비스를 위한 UX 1. 왜 정부 서비스의 UI와 UX는 개선이 되지 않을까 2. 성공적인 서비스를 위한 디지털 고객 경험 3. 사용자는 심플한 고객 경험을 원한다 4. 심플하지 않은 서비스가 만들어지는 8가지 이유 5. 성공적인 정부 서비스를 위한 7가지 제언 12장 데이터 플랫폼은 운영이 생명이다 1. 디지털 집현전 프로젝트의 사례 2. 종합 선물 세트는 그만 만들자 3. '목표 서비스 모델'을 버려라 4. 기술적 대안이 중요하다 4부 AI시대, 데이터 정책이 좌우한다 13장 문재인 정부, 데이터 정책의 돌파구를 열다 1. 1차 해커톤, 위치정보법을 바꾸다 2. 2차・3차 해커톤, 개보법을 바꾸다 3. 대통령, 데이터 경제 시대를 선언하다 4. 데이터 고속도로 구축의 5대 원칙 5. 정책 지원이 어려운 두 가지 이유 14장 AI 정책·데이터 정책에서 바로잡을 것들 1. 조급증을 버려라 2. 데이터 경제와 데이터 산업은 다르다 3. 1등 전략을 세워라 4. 국가인공지능위원회가 성과를 내려면 15장 공공데이터 3.0 시대를 준비하자 1. OECD 평가 4회 연속 1위의 의미 2. 10년 연속 1위의 두 가지 비결 3. 공공데이터 2.0 정책을 추진하다 4. AI 시대, 공공데이터 3.0 정책이 필요하다 5부 데이터 문제의 전략과제를 해결하라 16장 AI 시대의 정부문서, 근본을 바꾸자 1. MZ세대도 거부하는 문서 형식주의 2. 데이터 시대에 맞지 않은 문서 생산 3. 문서 생산의 혁신, 이상과 현실 4. 개방형 문서 관리 가이드를 마련하다 5. 전환점: 2020년 12월의 국무회의 6. 영국이 하는 일을 우리가 왜 못하겠는가 17장 데이터특위에서 배운다 1. 양수겸장의 묘수를 찾다 2. 일하는 위원회로 거듭나다 3. 데이터 생태계의 새로운 접근법 4. 기술을 중심에 두고 정책을 세워라 18장 판결문과 국세청 데이터, 어떻게 할 것인가 1. 정보 공개와 데이터 개방을 구별하자 2. 공직자 재산 정보 공개 3. 정치자금 내역의 공개 4. 업무추진비가 투명해지려면 5. 법조 카르텔 해체의 트리거, 판결문 개방 6. 국세청 데이터와 사업자등록번호 6부 디지털 선도국가, 갈림길에 서다 19장 디지털플랫폼 정부, 껍데기는 가라 1. 설마 저 공약대로 가겠어? 2. 플랫폼정부라는 껍데기 3. 플랫폼으로서의 정부, 참뜻을 찾아보자 4. IPTV 모델에서 넷플릭스 모델로 20장 디지털 뉴딜의 핵심은 무엇인가 1. 완벽하게 지워진 한국판 뉴딜 2. 전화 한 통화에서 시작하다 3. 비상시국에는 비상하게 대응해야 4. 디지털 르네상스 선도국가의 길 21장 디지털 뉴딜, AI 시대의 물꼬를 트다 1. 취하면서 동시에 버려라 2. 데이터댐, 디지털 뉴딜의 시그니처 사업 3. 인공지능 진입장벽을 확 낮추다 4. 1조 6천억 원의 무형자산, AI 학습용 데이터 5. 디지털 뉴딜이 가져온 세 가지 변화 6. 대통령이 원한 최우선 과제는 무엇이었을까? 7부 결론은 거버넌스 개편이다 22장 레거시 시스템을 바꾸는 게 혁신의 출발이다 1. 공무원 조직만 빼고 다 바꿔! 2. 국가 대표 사이트가 멈춰 서다 3. 레거시, 승자의 저주가 되다 4. 행안부와 과기정통부 사이의 고질적인 알력 5. 수명을 다한 레거시 시스템 23장 부처 간 갈등의 현장으로 들어가다 1. 정부조직법 개정이 불가피하다 2. 디지털 정부와 국가정보화의 이원화 3. 결코 밖에서는 알기 어려운 이야기 4. 클라우드 업무를 놓고 또 다시 5. 데이터 영역의 주도권 다툼 24장 과학기술과 디지털 혁신의 새판을 짜자 1. 처음부터 이원화 구조는 아니었다 2. 최상위 국가전략 차원에서 고민해야 한다 3. 국가정보화 역사에서 교훈을 배우자 4. 전담 조직의 핵심을 설계하자 5. 고르디우스의 매듭을 잘라낼 때다

2025.04.01 07:59방은주 기자

의대생과 챗GPT의 만남… 생성형 AI로 가상 환자 진료부터 수술 시뮬레이션까지

2025년 의학 교육의 새 물결: 전 세계 의대에 확산되는 생성형 AI 기술 생성형 인공지능(Generative Artificial Intelligence, GAI)은 의학 교육에 새로운 시대를 열었다. 전통적인 교육 모델이 확장성 제한과 정적인 콘텐츠 전달이라는 한계에 직면해 있는 가운데, GAI는 이러한 도전 과제에 혁신적인 해결책을 제시하고 있다. 일반적인 AI와 달리 GAI는 새로운 콘텐츠를 생성하고 사용자 입력에 동적으로 적응하며 인간과 유사한 반응을 생성하도록 설계되었다. 이러한 특성은 의학 교육에서 특히 중요한 의미를 갖는다. 2025년 1월 사우디아라비아의 킹사우드 대학교 의과 대학 연구진은 PubMed, Scopus, Google Scholar에서 "AI in medical education", "adaptive learning", "clinical simulations" 등의 키워드로 문헌 검색을 실시했다. 이후 세 차례의 브레인스토밍 세션을 통해 GAI 응용 프로그램 목록을 작성하고, 6명의 전문가가 각 응용 프로그램의 실행 가능성과 우선순위를 평가했다. 이 과정을 통해 연구진은 의학 교육에서 GAI의 활용을 10개 핵심 영역으로 정리했다. 현재 GAI는 개인화된 튜터링, 행정 업무 효율성 향상, 일상적 학습 상호작용 개선 등 여러 영역에서 의미 있는 역할을 수행하고 있다. Strielkowski 등의 연구에 따르면 AI 기반 적응형 학습 시스템은 학생의 관심사와 학습 스타일에 맞게 콘텐츠를 조정함으로써 지속 가능한 교육 혁신을 촉진할 수 있다. 또한 Hamilton의 의료 시뮬레이션 연구는 가상 임상 훈련 도구가 학생들에게 현실적인 시뮬레이션 환경에서 의사 결정과 진단 기술을 연습할 수 있게 함으로써 이론과 실제 적용 사이의 간극을 메우는 데 중요한 역할을 한다는 점을 보여주었다. 10개 핵심 영역으로 확장되는 의학 교육 AI: 행정부터 임상 훈련까지 1. 24시간 대기 중인 AI 행정 비서: 학생 질문에 즉답하고 성적 데이터 실시간 분석 GAI는 의학 교육의 질적 관리와 행정 영역에서 자연어 처리와 예측 알고리즘을 활용한 정책 안내 시스템으로 활용되고 있다. 이 시스템은 학생들의 일반적인 질문에 즉각적이고 정확한 답변을 제공하고, 정책 변경 및 지원과 같은 행정 프로세스를 업데이트하며, 자주 묻는 질문 기록을 생성한다. 예를 들어, GAI 도구는 학생들이 복잡한 커리큘럼 요구사항을 충족하는 수업을 선택하거나 기관 데이터베이스의 실시간 데이터 통합으로 성적 정책을 알려주는 데 도움을 줄 수 있다. 또한 AI 도구는 학습 목표, 과정 구조, 결과를 체계적으로 분석하여 커리큘럼의 국제 표준 준수 여부를 검토하는 데 사용되고 있다. 이러한 도구는 기관 커리큘럼이 인증 기관이나 상위권 대학의 글로벌 벤치마크와 얼마나 일치하는지 평가할 수 있다. 이를 통해 기관은 다양한 커리큘럼의 강점과 약점을 식별하고 학생 등록을 위한 적절한 전략을 개발할 수 있다. 자동화된 성과 대시보드도 GAI의 중요한 활용 분야다. AI 기반 시스템은 시험 점수, 출석 기록, 학생 피드백 양식 등 여러 소스의 데이터를 컴파일하여 학생들에게 제공할 수 있는 보고서 세트를 개발할 수 있다. 이 도구는 교사가 어려움을 겪거나 추가 도움이 필요한 학생을 식별하는 데 도움을 준다. 학생들은 성과에 기반한 구체적인 권장 사항을 받을 수 있고, 대시보드는 시간에 따른 변화도 보여줄 수 있어 대학 책임자가 조직 목표에 맞게 커리큘럼과 교수법을 조정할 수 있다. 2. 맞춤형 학습의 진화: AI가 생성한 개인별 학습 콘텐츠와 가상 환자 시뮬레이션 GAI는 의학 교육의 교수-학습 방식에도 혁신을 가져오고 있다. AI 도구는 비디오 강의, 그래픽, 퀴즈와 같은 매력적인 애니메이션 교육 자료를 만들고 교육용 PowerPoint 프레젠테이션을 만드는 데 도움을 준다. 이러한 도구는 교사가 각 학생에게 맞춤화된 콘텐츠를 제공할 수 있게 한다. 예를 들어, AI는 여러 학습 목표와 관련된 설명 비디오, 퀴즈, 애니메이션을 구성할 수 있다. 이 프로그램은 실시간 통계 데이터 디스플레이와 연결되어 강사가 즉시 평가할 수 있다. 가상 환자 대면 시스템도 주목할 만한 혁신이다. AI 기반 플랫폼은 시뮬레이션을 통해 학생들이 환자 상호작용에 필요한 의사소통과 진단 기술을 개발할 수 있게 한다. 이러한 플랫폼을 통해 학생들은 다양한 증상과 상태를 나타내는 가상 환자와 상호작용하며 임상 환경에서 학습할 수 있다. 첨단 AI 알고리즘은 학생의 입력에서 정신 상태를 분석하고 자동화된 환자 응답을 제공한다. 이러한 기능은 환경을 정확하고 역동적으로 만든다. 즉각적인 피드백과 분석을 통해 학생들은 자신이 저지른 실수를 확인하고 복잡한 임상 상황에 대처하는 자신감을 향상시킬 수 있다. AI 기술이 발전함에 따라 고급 피드백 메커니즘도 등장했다. 이러한 시스템은 평가에 대한 피드백을 제공하며, 학생들이 최상의 성과를 거둘 수 있도록 지원한다. 이러한 시스템은 모든 사용자의 응답을 개별적으로 분석하고, 특정 향상 조치를 권장하며, 상세한 보고서를 통해 시간에 따른 성과 변화를 사용자에게 제공한다. 학생들이 학습을 주도하고, 정보에 기반한 결정을 내리며, 집중적인 분석을 실천할 때 변화가 일어난다. 3. 희귀 질환도 경험 가능: VR과 AI의 결합으로 가능해진 고급 의료 시뮬레이션 임상 훈련 영역에서 GAI는 희귀 사례 시뮬레이션을 통해 임상 환경에서는 흔하지 않아 학생들에게 도전이 되는 희귀 임상 조건을 생성할 수 있다. 이러한 시뮬레이션에는 희귀 유전적 장애, 비정형적 질병 증상, 중환자 응급 상황이 포함될 수 있다. AI 프로그램은 각 학생의 진행 상황에 맞춰 개별화된 사례로 대응하여 전체 학습 과정을 맞춤화할 수 있다. 또한 이러한 시뮬레이션은 가상 현실(VR)과 결합하여 현실적이고 고도로 몰입적인 환경을 조성하여 학생들이 진단 및 사고 기술을 향상시키고 실제 상황에 대비할 수 있다. 현대 기술은 수술부터 진단 절차에 이르기까지 다양한 시나리오를 재현할 수 있는 고급 VR 모듈 플랫폼을 제공하여 학생들이 통제된 환경에서 중요한 기술을 안전하고 효율적으로 연습할 수 있게 한다. 이러한 모듈이 만든 혼란스러운 시나리오에서 학생들은 가상 환경이 실제 환경만큼 효과적일 수 있음을 보여준다. 시뮬레이션에서 학습자는 관찰만으로는 얻을 수 없는 경험을 통해 실제 임상 시나리오를 체험할 수 있다. VR 시스템은 실시간 피드백도 포함할 수 있어 학생들이 기술을 완벽하게 연마할 수 있다. 또한 이러한 시뮬레이션은 초급, 중급, 고급과 같은 다양한 수준의 전문성을 제공하여 개인화된 교육 경로를 가능하게 하고 학생들이 실제 도전에 대비할 수 있게 한다. AI를 활용하면 학생들은 고급 기계 학습 알고리즘과 유사한 정확도로 방사선 및 병리학 이미지를 해석하는 법을 배울 수 있다. 이러한 도구는 학습자가 훈련 중 통제된 환경에서 방사선학적 또는 기타 이미지 연구에서 패턴과 이상을 감지하고 진단 기술을 연습하는 데 도움이 된다. 또한 AI 시스템은 진단이 잘못된 이유를 학습자에게 알려주고, 실시간 피드백과 이미지 특성에 대한 상세한 설명을 통해 진단을 내리기 위해 학생들이 집중해야 할 이미지 부분을 지적할 수 있다. 이러한 도구를 교육 프로그램에 통합함으로써 대학은 학생들의 이미지 기반 진단 지식을 발전시켜 임상 실습을 준비할 수 있다. 의대생의 비밀 학습 도우미: 6명의 전문가가 제안하는 GAI 도입 가이드라인 GAI를 의학 교육에 성공적으로 도입하기 위해서는 몇 가지 핵심 영역에 초점을 맞춘 전략적 접근이 필요하다. 우선 윤리적, 전문적 딜레마에 기반한 사례 중심 학습 모듈을 개발하는 것이 중요하다. 이러한 모듈은 의학 전문가가 직면하는 실제 시나리오뿐만 아니라 그것을 시뮬레이션해야 한다. AI 기반 도구는 학생 응답을 분석하고, 의사결정 과정에 대한 피드백을 제공하며, 대안적 솔루션을 제안하여 이러한 모듈을 향상시킬 수 있다. 환자 동의 문제, 의료 오류 처리, 가족 의사소통 문제와 관련된 시나리오를 제시함으로써 학생들이 전문적 윤리에 대한 좋은 이해를 발전시킬 수 있다. 또한 의학, 간호, 약학 및 기타 의료 분야 학생들이 가상 도메인에서 상호작용하는 협력 시나리오를 만드는 것도 중요하다. 이러한 반실제 시뮬레이션에는 환자 케어 컨퍼런스와 응급 대응 상황과 같이 실제 세계에서 발생할 가능성이 높은 팀워크 시나리오가 포함될 수 있다. 이러한 이벤트는 다양한 팀 간의 협력과 의사소통 기술을 촉진할 것이다. AI 기반 플랫폼은 그룹 역학을 분석하고 참여 기록 및 의사결정 피드백을 제공할 만큼 스마트하다. 학생들은 교차 분야 협력에 필요한 기술을 습득하게 될 것이다. 원격 의료, AI 윤리, 알고리즘 투명성과 같은 새로운 주제에 대한 인터랙티브 가이드를 통합하는 것도 필요하다. 이러한 가이드는 적응형 학습 플랫폼을 통합하고 의료 분야의 복잡한 윤리적 도전과 기술적 응용을 안내하기 위한 적응형 콘텐츠와 사례 시나리오를 제공함으로써 더욱 발전할 것이다. 원격 의료 가이드에는 가상 상담, 데이터 개인 정보 보호법, 원격 진단 도구가 포함될 수 있으며, 학생들이 현대 의료 실습을 완전히 이해할 수 있도록 한다. 그러나 이러한 혁신적인 잠재력을 완전히 실현하기 위해서는 윤리적 고려사항이 우선되어야 한다. 데이터 개인 정보 보호, 알고리즘 편향, 공평한 접근과 관련된 문제는 강력한 규제 프레임워크와 기관 전체 정책을 통해 해결되어야 한다. 종합적으로, 목표화되고 윤리적으로 안내되는 구현을 채택함으로써 GAI는 교육 품질을 향상시키고, 운영 효율성을 개선하며, 미래 의료 전문가가 환자 중심의 임상 환경에서 필요한 적응 기술을 갖추도록 하는 진화하는 잠재력을 가지고 있다. 데이터 윤리의 중요성: 의학 AI 교육의 성공을 좌우할 3가지 핵심 과제 GAI는 의학 교육에서 개인화, 효율성, 혁신을 향상시킴으로써 변화시킬 가능성이 점점 커지고 있다. 고급 알고리즘과 기계 학습을 통해 GAI는 개별 학습 요구에 맞게 교육 콘텐츠를 조정하고, 행정 프로세스를 최적화하며, 몰입형 훈련 경험을 제공할 수 있다. 그러나 이러한 도약적 발전은 몇 가지 도전 과제를 수반한다. 데이터 개인 정보 보호, 알고리즘 편향, 공평한 접근과 같은 윤리적 문제는 신중하게 관리되어야 한다. 또한 기존 교육 모델의 변화를 주도하고 의료 전문가의 필수 인간적 요소를 보존하는 과제도 존재한다. 미래의 방향성에는 지속적인 평가와 개선이 필수적이다. AI 시스템은 기능성에 대한 평가를 포함해 사용자로부터 피드백을 받아 향상될 수 있어야 한다. 이러한 피드백에는 학생, 교육자, 관리자의 의견이 포함되어 성능을 종합적으로 평가해야 한다. 기관은 분석 모델과 최종 사용자의 피드백을 활용하여 약점을 식별하고, 발전하는 요구에 맞게 기능을 수정하며, AI가 교육 목표와 일치하도록 보장할 수 있다. 교육자, 정책 입안자, 기술 개발자 간의 협력 노력을 통해 AI가 책임감 있고 효과적으로 통합되어 미래 의료 전문가에게 동적이고 공정한 교육과 훈련을 제공할 수 있을 것이다. 이처럼 생성형 AI는 의학 교육의 새로운 시대를 열고 있으며, 그 잠재력은 혁신적인 학습 방법을 통해 미래 의료 인력을 양성하는 데 있어 무한하다. FAQ Q: 생성형 AI가 의학 교육에서 어떤 역할을 하며 왜 중요한가요? A: 생성형 AI는 개인화된 학습 경험을 제공하고, 행정 효율성을 개선하며, 실제와 유사한 임상 훈련을 가능하게 합니다. 전통적인 교육 방식과 달리 개별 학습자의 필요에 맞게 콘텐츠를 조정하고 동적으로 반응할 수 있어 복잡한 의학 지식 습득과 임상 기술 개발에 특히 효과적입니다. Q: 의학 교육에서 가상 현실과 AI의 결합은 어떤 이점이 있나요? A: 가상 현실과 AI의 결합은 학생들에게 몰입형 임상 경험을 제공합니다. 이를 통해 학생들은 실제 환자를 대하기 전에 수술, 진단 절차, 응급 상황 대처 등을 안전하게 연습할 수 있습니다. 또한 실시간 피드백, 난이도 조절, 희귀 사례 경험 등 실제 환경에서는 얻기 어려운 학습 기회를 제공합니다. Q: 생성형 AI를 의학 교육에 도입할 때 주의해야 할 윤리적 고려사항은 무엇인가요? A: 데이터 개인정보 보호, 알고리즘 편향, 공평한 접근성이 주요 윤리적 고려사항입니다. 학생과 환자 정보를 보호하기 위한 강력한 데이터 보안 조치가 필요하며, AI 시스템의 공정성과 투명성을 보장하기 위한 정기적인 감사가 필요합니다. 또한 모든 학생이 기술에 동등하게 접근할 수 있도록 하는 것도 중요합니다. ■ 이 기사는 AI 전문 매체 'AI 매터스'와 제휴를 통해 제공됩니다. 기사는 클로드 3.5 소네트와 챗GPT를 활용해 작성되었습니다. (☞ 기사 원문 바로가기)

2025.03.31 22:56AI 에디터

"인공지능 관심있다면 'ai.kr' 도메인 등록하세요"

“누군가 'daum.ai' 도메인을 만들어 중고 거래 시장 당근(마켓)에 14억3천만원에 팔겠다고 내놨더라고요. 기술과 관련한 국가 도메인도 생겼어요. 앵귈라가 인공지능(AI)을 뜻하는 '.ai', 이탈리아가 정보기술(IT)을 의미하는 '.it', 몬테네그로가 나(ME)라는 '.me'를 선점했죠.” 이정민 한국인터넷진흥원(KISA) 인터넷주소정책팀장은 지난 27일 서울 광화문에서 기자들과 만나 새로운 도메인을 만든 이유를 이같이 밝혔다. 도메인이란 인터넷에 연결된 컴퓨터를 사람이 쉽게 기억하고 입력할 수 있도록 영문·한글 같은 문자로 만든 인터넷 주소다. 숫자로 된 인터넷프로토콜(IP) 주소를 기억하기 쉽게 문자로 나타낸다. '.한국(.kr)'은 한국의 국가 도메인이다. 한국에 주소지를 둬야 도메인 이름을 '한글.kr'이나 '1234.kr' 등으로 쓸 수 있다. 한국 국가 도메인은 지난해 말 107만건 등록된 상태다. '.com'이나 '.net', '.org' 등은 일반 도메인이라 한다. 영문은 3글자 이상, 영문 아닌 글자는 2글자 이상으로 써야 한다. 한국 기업 가운데서는 삼성이 '.삼성'과 '.samsung', 현대자동차가 '.hyundai', 기아가 '.kia' 도메인을 갖고 있다. KISA는 새로운 산업을 떠올릴 수 있는 도메인을 만들었다. 'ai.kr', 'io.kr', 'it.kr', 'me.kr' 4가지다. 관련 사업을 하지 않는 개인도 예쁘고 마음에 드는 글자로 등록할 수 있다. ▲가비아 ▲다우기술(반값도메인) ▲닷네임코리아 ▲메가존(호스팅케이알) ▲메일플러그 ▲비아웰 ▲아사달 ▲아이네임즈 ▲아이티이지 ▲웹티즌 ▲유니파이(블루웹) ▲커넥트웨이브(싼도메인) ▲한강시스템(도레지) ▲호스트센터(도메인클럽) ▲후이즈 대행자 중 골라 등록하면 된다. 비용은 해마다 도메인 1개당 2만원 정도 내야 한다. 이 팀장은 “국내에서 도메인을 등록하고 쓰려면 매년 평균 2만원 내면 된다”며 “새로운 사업을 하려는 개인이나 기업이 해외 유사 국가 도메인보다 싼 값에 원하는 도메인 이름을 가질 수 있다”고 말했다. 제일 먼저 등록된 도메인은 지난 5일 오전 10시 6초 동시 등록한 2개다. 미래에셋증권이 기업 가운데 가장 빠르게 'm-stock.ai.kr'을 등록했고, 개인 중에서는 'chat.ai.kr'이 꼽혔다. 제일 긴 도메인은 삼성전기의 'samsungelectromechanics.ai.kr'이다. 이밖에 'rad.io.kr', 'like.it.kr', 'with.me.kr' 등도 재미있는 사례에 이름을 올렸다.

2025.03.30 12:00유혜진 기자

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