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제너레이션 조사 결과 - 신입 근로자 사이에서 AI 활용 활발, 업무 효율성 및 만족도 향상

조사 결과, 신입 직원의 65%가 AI를 활용하고 있으며, 대부분 독학으로 능숙하게 사용 대부분의 사용자가 분명한 이점 경험 - 거의 모든 AI 사용자가 업무 성과를 향상시키고 직업 만족도를 높이고 있다고 응답 다양한 산업 및 국가 조사 - 17개국에서 5500명 이상의 신입 근로자를 대상으로 진행, 대부분은 대학 학위가 없으며 다양한 산업군에 종사 워싱턴, 2025년 8월 20일 /PRNewswire/ -- 의미 있는 경력을 쌓도록 사람들을 교육하고 일자리를 알선하는 비영리단체인 제너레이션(Generation)이 새로운 글로벌 설문조사 결과를 발표했다. 이 결과에 따르면 신입 근로자들이 AI 도구를 빠르게 받아들여 사용하고 있으며, AI를 자신 있게 활용하는 그룹과 아직 활용하지 못한 그룹 사이에 격차가 있음이 드러났다. 직장에서의 AI: 글로벌 신입 글로벌 관점(AI at Work: A Global Entry-Level Perspective) 보고서는 메트라이프 재단(MetLife Foundation)의 지원을 받아 2023년과 2024년 제너레이션 프로그램 졸업생 5500명 이상의 응답을 바탕으로 작성됐다. 그동안 대부분의 설문조사가 고소득 국가의 전문직 종사자에게 초점을 맞췄던 것과 달리, 이번 조사는 17개국의 다양한 산업군과 대졸 학위가 없는 신입 근로자의 AI 경험에 주목했다. 이미 일상적으로 AI를 사용 중인 신입 근로자 조사 결과, 신입 근로자 사이에서 AI가 널리 사용되고 있으며, 65%가 직장에서 AI를 사용한다고 응답했다. 이 중 절반은 자발적으로 AI를 활용하고, 나머지는 회사에서 제공한 도구를 사용하거나 두 가지를 병행하고 있다. AI 사용자 중 79%는 일주일에 한 번 이상 AI 도구를 사용하며, 기술(테크) 부문에서는 89%로 증가했다. 3분의 1 이상(37%)이 매일 AI를 사용하고 있다. 남성이 여성보다 AI 사용률 높아 조사 결과, 여성의 AI 사용률이 남성보다 낮았다. 전체 산업에서 AI를 업무에 활용한다고 응답한 여성은 53%인 반면, 남성은 76%였다. 다만 기술 분야에 한정하면 격차가 좁아져, 80%의 여성과 86%의 남성이 AI를 사용하고 있다고 답했다. AI 사용률은 산업별로 큰 격차를 보였다. 기술(테크)과 고객 서비스•영업 분야에서는 성별 관계없이 높은 사용률을 보이며, 각각 87%, 80%로 조사됐다. 반면 녹색 경제와 숙련 기술직 분야에서는 여전히 낮은 사용률 보였으며, 해당 산업의 신입 근로자 중 AI를 활용하는 비율은 각각 12%, 10%에 불과했다. 다양한 방식으로 AI 활용 신입 근로자들은 다양한 업무 영역에서 AI를 활용하고 있다. 예를 들어, 기술(테크) 부문에서는 응답자의 67%가 학습(61%), 콘텐츠 제작(49%), 관리 업무(44%) 등 다양한 기능에 AI를 사용한다고 답했다. 고객 서비스 및 영업에서는 콘텐츠 제작(43%)과 학습(35%)에 가장 많이 사용됐다. 반면, 녹색 경제와 숙련 기술직 분야에서는 AI 활용률이 상대적으로 낮지만, 얼리 어답터(Early Adopter)들은 주로 새로운 기술을 배우거나 콘텐츠를 제작하는 데 AI를 활용하고 있다. 활발한 글로벌 AI 활용, 다만 체감 효과는 차이 AI 도입 수준은 산업과 지역별로 차이가 있지만, 대부분의 사용자는 명확한 효과를 경험하고 있는 것으로 나타났다. 조사 대상자의 94%가 AI를 통해 업무 수행 능력이 향상됐다고 응답했으며, 이 중 63%는 큰 도움을 받았다고 답했다. 더욱 주목할 점은, 91%가 AI 덕분에 업무가 더 즐거워졌다고 느끼며, 59%는 직무 만족도가 크게 상승했다고 보고했다. 다만, AI 체감 효과는 국가별로 차이를 보였다. 상위 중소득 국가에서는 신입 근로자의 70%가 AI가 업무 성과 향상에 큰 도움을 줬다고 응답했지만, 하위 중소득 국가는 64%, 고소득 국가는 49%에 그쳤다. 업무 만족도 측면에서도 유사한 경향을 보였으며, 신흥 경제국에서 AI가 업무를 더 만족스럽게 만들었다고 답한 비율이 더 높았다. AI 도입 확산을 위한 명확한 활용 사례 제시 필요 전반적으로 AI가 활발하게 도입되고 있지만, 조사에 참여한 신입 근로자의 35%는 아직 업무에서 AI를 사용하지 않고 있다. 이들 중 72%는 AI 활용에 관심이 있다고 답했으나, 교육 부족(30%), 업무에 어떻게 적용할 수 있을지에 대한 불확실성(30%), 배울 시간이 부족함(12%) 등을 주요 장애 요인으로 꼽았다. 신뢰 부족이나 뚜렷한 효과의 부재를 이유로 든 응답자는 소수에 그쳤다. 전체 보고서는 여기에서 확인할 수 있다. 제너레이션은 앞으로도 졸업생을 대상으로 설문을 이어가며 AI 도입 과정에서의 경험을 수집해, 자사 프로그램 개선에 반영하고 다양한 산업 분야 초급 근로자들의 경험을 지속적으로 공유할 계획이다. 모나 무르셰드(Dr. Mona Mourshed) 제너레이션 설립자 겸 글로벌 최고경영자(CEO)는 다음과 같이 말했다. "AI가 일터를 재편하고 있다. 대학 학위가 없는 제너레이션 졸업생 수천 명을 살펴보면, 신입 근로자들이 AI 도구를 활용해 더 빠르게 배우고, 더 스마트하게 일하며, 업무 만족도를 높이는 모습을 볼 수 있다. 모든 분야의 모든 근로자가 AI의 힘을 활용할 수 있도록 지원과 접근성을 보장해야 한다." 티아 호지스(Tia Hodges) 메트라이프(MetLife) 재단 회장 겸 CEO이자 메트라이프 기업 기부 및 자원봉사 총괄은 다음과 같이 말했다. "메트라이프 재단은 AI 및 신기술이 우리 사회의 기회를 확장할 잠재력이 크다는 것을 잘 알고 있다. 그렇기 때문에 우리는 개인이 오늘날의 인력 시장에서 경쟁력을 갖추는 데 필요한 기술을 구축하도록 돕는 노력을 지원하게 된 것을 자랑스럽게 생각한다. AI가 개인과 기업에 얼마나 큰 힘을 실어줄 수 있는지 직접 확인했으며, 우리는 경력 단계와 관계없이 모든 사람이 기술을 활용하고 그 혜택을 누릴 수 있도록 최선을 다할 계획이다."

2025.08.20 23:10글로벌뉴스

GPT-5, 공간 감각 테스트했더니…"거리 측정은 사람보다 정확"

오픈AI(OpenAI)에서 내놓은 GPT-5가 '공간을 이해하는 능력'에서 놀라운 발전을 보였지만, 여전히 사람만큼은 못 한다는 연구 결과가 나왔다. 홍콩 인공지능 회사 센스타임 연구소에서 진행한 대규모 실험에 따르면, GPT-5는 공간 이해 분야에서 지금까지 나온 AI 중 가장 뛰어난 성능을 보여줬지만, 여러 작업에서 사람의 능력에는 아직 미치지 못하는 것으로 나타났다. 10억 개 데이터로 테스트했지만, 여전히 부족한 AI의 공간 이해력 공간을 이해한다는 것은 3차원 공간에서 물체의 위치나 모양, 움직임을 파악하고 생각하는 능력을 말한다. 이는 진정한 인공지능을 만들기 위해 꼭 필요한 핵심 능력이다. 연구진은 이번 연구를 위해 10억 개가 넘는 데이터를 사용해 8개의 주요 테스트에서 최신 AI 모델들을 평가했다. 연구 결과, GPT-5는 '크기 측정'과 '위치 관계 파악' 분야에서 사람 수준의 성능을 보였다. 특히 거리를 재는 일에서는 사람과 비슷한 수준을 보였고, 물체 크기나 방 크기를 추정하는 일에서는 오히려 사람보다 더 정확했다. 이는 GPT-5가 많은 학습을 통해 공간에 대한 감각을 익혔음을 보여준다. 하지만 '머릿속으로 모양 만들기', '시점 바꿔 생각하기', '물체 변형하고 조립하기', '복합적 추론하기' 같은 복잡한 작업에서는 여전히 사람과 큰 차이를 보였다. 연구진은 "GPT-5가 기본적인 공간 계산에서는 사람과 비슷하거나 더 뛰어나지만, 복잡하고 변화가 많은 추론 작업에서는 여전히 사람보다 부족하다"고 설명했다. 일부 테스트에서는 우수하지만, 어려운 테스트에서는 여전히 고전 연구진이 실시한 8개 테스트 중 VSI-Bench에서 GPT-5는 가장 좋은 성과를 거뒀다. 특히 크기나 거리를 재는 부분에서 사람과 AI 사이의 성능 차이를 크게 줄였으며, 거리 측정에서는 사람과 같은 수준을, 물체와 방 크기 추정에서는 사람보다 나은 결과를 보였다. SITE 테스트에서도 GPT-5는 다른 모든 공개 AI 모델을 크게 앞섰고, 여러 시점에서 이미지를 비교하는 작업에서 강한 실력을 보였다. 물체 개수 세기, 3차원 정보 이해, 공간 관계 파악에서는 사람 수준의 성능을 달성했다. 반면 MMSI 테스트에서는 유료 AI 모델과 무료 공개 모델 간 차이가 별로 없었으며, 전체적으로 사람 수준에 훨씬 못 미치는 결과를 보였다. 특히 시점을 바꿔서 생각해야 하는 작업에서 뚜렷한 한계를 드러냈다. 연구진은 "현재 AI 모델들이 특정 물체 옆에 서서 그 물체의 관점에서 생각해야 하는 작업에서 지속적인 약점을 보인다"고 지적했다. GPT-5의 '생각하는 방식'별 성능 차이, '보통' 수준이 가장 효율적 흥미롭게도 연구진이 GPT-5의 다양한 '생각하는 방식'을 테스트한 결과, 재미있는 패턴을 발견했다. 최소, 낮음, 보통, 높음의 4단계 생각 방식 중 '보통' 방식에서 56.78%로 가장 높은 정확도를 기록했다. '높음' 방식에서는 118개 문제 중 28개가 15분 시간 제한을 넘기거나 처리할 수 있는 데이터 양을 초과해서 52.54%의 정확도를 보였다. 하지만 이런 실패를 제외하면 68.89%의 정확도로 가장 우수한 성과를 보였다. 연구진은 "높음 방식이 보통 최고 성능을 보이지만, 훨씬 많은 시간과 비용이 들고 시간 초과 위험을 신중히 고려해야 한다"며 "보통 방식이 성능과 비용 면에서 더 균형 잡힌 선택"이라고 분석했다. 비싼 AI와 무료 AI, 가장 어려운 문제에서는 비슷한 수준 연구 결과 중 놀라운 점은 비싼 유료 AI 모델들이 가장 어려운 공간 이해 과제에서는 무료 공개 모델들보다 크게 뛰어나지 않았다는 것이다. 특히 머릿속으로 모양 만들기, 시점 바꿔 생각하기, 물체 변형하고 조립하기, 복합적 추론하기 같은 가장 도전적인 영역에서는 유료 모델의 장점이 사라졌다. MMSI, OmniSpatial, STARE, SpatialViz 같은 테스트에서 유료 모델과 무료 모델 모두 비슷한 성능을 보였으며, 사람 수준에는 훨씬 못 미쳤다. 연구진은 "가장 어려운 작업에서 이런 비슷함은 연구자들이 무료 공개 모델을 바탕으로 발전을 이룰 수 있는 좋은 기회를 제공한다"고 평가했다. 이는 현재 가장 앞선 AI 모델들조차 공간 이해의 근본적인 어려움 앞에서는 비슷한 한계를 보인다는 뜻이다. 특히 3차원 공간에서의 복잡한 생각과 여러 단계의 논리적 추론이 필요한 작업에서는 모델의 가격이나 크기보다는 근본적인 구조와 학습 방법의 개선이 필요함을 보여준다. FAQ Q1: GPT-5가 공간을 이해하는 능력에서 사람 수준에 도달했다고 볼 수 있나요? A1: 일부분에서만 그렇습니다. GPT-5는 크기 측정이나 위치 관계 파악에서는 사람 수준에 도달했지만, 머릿속으로 모양 만들기, 시점 바꿔 생각하기, 물체 변형하고 조립하기 등 더 복잡한 공간 이해 작업에서는 여전히 사람보다 상당히 떨어집니다. Q2: 공간을 이해하는 능력이 인공지능에게 중요한 이유는 무엇인가요? A2: 공간을 이해하는 능력은 3차원 공간에서 물체의 위치, 모양, 움직임을 파악하고 생각하는 능력으로, 로봇, 자율주행차, 증강현실 등 실제 물리적 세계에서 작동하는 AI 시스템에 꼭 필요합니다. 또한 진정한 인공지능을 만들기 위한 핵심 요소로 여겨집니다. Q3: GPT-5의 생각하는 방식 중 어떤 것이 가장 효율적인가요? A3: 연구 결과에 따르면 '보통' 방식이 가장 균형 잡힌 성능과 비용을 제공합니다. '높음' 방식에서 가장 높은 정확도를 보이지만 시간 초과 위험과 높은 비용을 고려할 때, '보통' 방식이 실용적인 최선의 선택으로 평가됩니다. ■ 이 기사는 AI 전문 매체 'AI 매터스'와 제휴를 통해 제공됩니다. 기사는 클로드 3.5 소네트와 챗GPT를 활용해 작성되었습니다. (☞ 기사 원문 바로가기)

2025.08.20 21:29AI 에디터

아가님, Checkout 2.0, Kinetic Framework 등 차세대 게임 커머스 도구 공개

혁신적인 '게임 허브 빌더(Game Hub Builder)'를 이용해 250개 이상의 웹 기반 게임 허브를 구축하며 빠르게 성장 중인 핀테크 기업 아가님이 비디오 게임을 위한 차세대 소비자 직접 판매(DTC) 전략 도구를 공개한다. 로스앤젤레스, 2025년 8월 20일 /PRNewswire/ -- 모바일 게임 DTC 혁명의 주역인 핀테크 기업 아가님(Aghanim)이 낮은 성능의 웹샵을 뛰어넘는 혁신적인 LiveOps Builder 및 Game Hub Builder를 선보인다. LA에 본사를 둔 이 핀테크 기업은 1분 이내에 콘텐츠 중심의 모바일 게임 커뮤니티 웹사이트를 제작하며, 생성형 AI 기반 코파일럿인 Newton™의 도움을 받아 다음과 같은 새로운 서비스를 발표한다. jwplayer.key="3Fznr2BGJZtpwZmA+81lm048ks6+0NjLXyDdsO2YkfE=" Aghanim-powered iOS US App-to-Web Checkout | Demo jwplayer('myplayer1').setup({file: 'https://mma.prnasia.com/media2/2752591/Checkout_Links.mp4', image: 'https://mma.prnasia.com/media2/2752591/Checkout_Links.mp4?p=thumbnail', autostart:'false', stretching : 'uniform', width: '512', height: '288'}); Kinetic™ - 아가님 기반 게임 허브의 생성, 유지 관리, 지속적인 최적화 과정에서 독보적인 커스터마이징 및 제어 기능을 제공하도록 설계된 독점 개발 프레임워크 Blueprints™ - LiveOps Builder 템플릿에서 바로 사용할 수 있는 고성능 웹 기반 LiveOps 캠페인 세트로, 아가님 기반 게임 허브를 방문하는 수백만 명의 플레이어를 대상으로 실전 테스트를 거쳐 검증 완료 Aghanim Connect - 게임 스튜디오가 아가님 기반 엔티티를 PlayFab, AppsFlyer, Adjust, Singular 등 타사 도구 및 서비스와 쉽게연결하도록 지원 Aghanim Checkout 2.0 - 비디오 게임 산업의 최신 동향에 발맞춰, 게임 스튜디오의 요구사항과 전 세계의 다양한 플레이어 구매 습관에 맞춰 설계된 가장 빠르고 전환에 최적화된 최신 결제 기술 Kinetic™은 모듈식 및 확장 가능한 고유한 아키텍처를 통해 개발자와 제작사가 몰입도 높은 웹 경험을 구축, 관리 및 발전시킬 수 있도록 지원한다. Kinetic™의 핵심은 게임 중심 인터페이스에 최적화된 블록 기반 UI 시스템으로, 장치 및 해상도 전반에 걸쳐 반응형 렌더링을 보장하는 적응형 레이아웃 엔진으로 구동된다. 고성능 아키텍처는 실시간 콘텐츠 조작 및 고급 동적 논리를 지원해 프론트엔드 구조에 직접 임베딩해 고성능 및 데이터 기반 상호 작용을 제공한다. Kinetic™은 사람의 가독성과 인공지능 호환성을 모두 고려해 설계된 독점적인 '시맨틱 구성 언어'가 포함되어 있다. 이를 통해 아가님 기반 게임 허브의 자동 생성, 배포, 유지보수 및 최적화가 가능하다. 창의적 표현과 기술적 정확성을 모두 극대화하도록 설계된 Kinetic™은 모든 웹사이트 요소의 세분화된 개인화를 허용하기 때문에 실시간 데이터 통합, 변수 관리 및 사용자 정의가 가능하다. Kinetic™은 시각적 차별성, 진보된 기술, 운영적으로 민첩한 웹 기반 게임 허브를 제공하며, 이를 토대로 게임 제작자는 제약 없이 혁신을 실현할 수 있다. 아가님의 Checkout 2.0은 단순한 제품 업데이트가 아니라 끊임없는 혁신과 데이터 기반 정교화의 결실이다. 출범 이래 아가님은 모바일 게임을 위한 앱-웹 연동을 개척해 게임 허브에서 수천만 건의 플레이어 세션을 창출해 왔다. 이번에 공개된 Checkout 2.0은 애플 앱스토어(Apple AppStore)와 구글 플레이(Google Play)의 앱 배포 및 수익화 정책 변화에 대응해, 미국, 일본, 유럽연합의 최신 동향을 반영한 결과물이다. 독점적인 핀테크 스택을 기반으로 구축된 아가님의 Checkout 2.0을 통해 각 게임 스튜디오는 다음과 같은 기능을 활용할 수 있다. 게임에서 브라우저 기반 결제 창으로 플레이어를 끊김 없이 연결 자동 인증과 함께, 게임에서 선택한 상품이 이미 담겨 있는 장바구니 제공 화이트 라벨 '로열티 프로그램'과 '캐시백 포인트 보상 서비스'를 즉시 제공하는 플레이어 인센티브를 통해 플레이어의 구매를 유도하고 결제 정보를 연결 신용 카드, 애플페이(Apple Pay), 구글 페이(Google Pay), 디지털 지갑 등 지원 기존 결제 도구보다 빠른 결제 전환 속도 제공, 이후 플레이어를 게임으로 자동 복귀 처리 아가님의 Checkout 2.0은 게임 스튜디오의 순수익을 최대 220%까지 끌어올리는 동시에 마케팅 투자 수익률(ROMI) 개선에 필수적인 마케팅 인사이트를 제공한다. Checkout 2.0은 아가님의 독자적 LiveOps Builder™와 긴밀하게 통합되어 플레이어의 행동에 실시간•자동으로 대응할 수 있다. 예컨대 결제가 성공적으로 완료된 후 업셀(추가 구매) 기회를 제시하거나, 잔액 부족으로 결제가 실패했을 경우 플레이어의 예상 계정 잔액에 맞춘 한정 시간 대체 상품을 자동으로 제안하는 방식이다. 아가님 Checkout 2.0 - Payment Links는 앱 내 연동, 디스코드(Discord) 게시물, 이메일, 소셜 스토리, QR 코드 등 여러 가지 방식으로 플레이어에게 도달하며, 즉시 유료 사용자로 전환시킨다. Aghanim Connect는 아가님이 비디오게임 업계 전반의 파트너와 선도 기업들과 적극적으로 협력하며 개방형 플랫폼을 지향한다는 의지를 보여주는 기반이다. 아가님은 Aghanim Connect를 통해 30개 이상의 사전 통합된 도구를 아가님 기반 스택에 원활하게 연결할 수 있다. 이를 통해 통합 과정이 간소화되고, SKU(재고 관리 코드), 뉴스, 리더보드를 동기화할 수 있다. 또한 PlayFab, AppsFlyer, Adjust, Singular, Google Analytics, Google Tag Manager, Meta Pixel 등과 같은 플랫폼에 DTC 데이터를 연결해 글로벌 마케팅 캠페인의 데이터 일관성을 보장한다. Blueprints™는 스튜디오가 검증된 웹 기반 수익화 라이브 옵스 캠페인을 쉽게 발견하고 적용할 수 있도록 지원한다. 이는 플레이어가 아가님 기반 엔티티에 접속할 때 개인 사용자 단위로 트리거되며, 게임 허브 로그인 시 행동에 따라 자동 반응하도록 설계돼 있다. 가상 아이템 구매, 일일 보상 수령, 쿠폰 등록, 웹스토어 방문, 장바구니 이탈 등 어떤 상황에서도 아가님은 제작사와 개발자가 플레이어 여정을 완전히 통제하고, 지속적인 A/B 테스트와 실험을 통해 전환율을 극대화할 수 있도록 한다. 이 모든 과정은 별도의 코딩 기술 없이 가능하다. 아가님 소개: 아가님은 모바일 게임을 위한 통합 커머스, 라이브 옵스 자동화, 커뮤니티 참여 및 결제 플랫폼으로 Xsolla의 전직 최고 경영진 팀이 설립했다. 아가님은 앱-웹 연동 솔루션을 개척해 왔으며, 현재 시장에서 가장 원활한 앱-웹 결제 경험을 제공하고 있다. 이는 수천만 명의 이용자가 Kinetic™(아가님의 독자적 웹사이트 커스터마이징 프레임워크) 기반으로 구축된 게임 허브를 이용하며 발생한 수천만 건의 데이터 포인트를 통해 검증되고 최적화된 결과다. 미국과 일본의 판결은 업계에 중대한 전환점을 마련했지만, 개발자들은 여전히 국제 시장에서 불규칙한 규제 집행과 국가별 상이한 규제 환경이라는 장벽에 직면하고 있다. 아가님은 이러한 상황 속에서 다국적 규모에서도 완전한 규제 준수와 확장성을 보장하는 웹 기반 게임 허브 연동 솔루션을 제공하는 핵심 플랫폼으로 자리매김하고 있다. https://aghanim.com/를 방문 지금 바로 자신만의 게임 허브를 구축할 수 있다. 미디어 연락처:press@aghanim.com Aghanim - Kinetic - Compromise Elsewhere Aghanim Connect - PlayFab, AppsFlyer, Adjust, Singular, and more. 비디오 - https://mma.prnasia.com/media2/2752591/Checkout_Links.mp4사진 - https://mma.prnasia.com/media2/2752589/Compromise_Elsewhere.jpg?p=medium600사진 - https://mma.prnasia.com/media2/2752590/Aghanim_Connect.jpg?p=medium600로고 - https://mma.prnasia.com/media2/2340196/Logo_Logo.jpg?p=medium600

2025.08.20 17:10글로벌뉴스

와들-스토리카 '의기투합'…쇼피파이·카페24 '정조준'

와들이 인플루언서 캠페인 분석 기술을 보유한 스토리카와 손잡고 인공지능(AI) 상품 추천 서비스를 고도화한다. 오픈AI 해커톤에서 우승한 기술에 소셜 트렌드 데이터를 결합해 맞춤형 쇼핑 경험을 혁신하려는 시도다. 와들은 스토리카와 맞춤형 상품 추천 서비스 강화를 위한 업무협약(MOU)을 체결했다고 20일 밝혔다. 양사는 이번 협약을 통해 향후 12개월간 기술 검증(PoC)에 착수한다. 이번 협력은 와들의 대화형 AI '젠투'에 스토리카의 소셜 트렌드 데이터를 접목하는 것이 핵심이다. 기존 쇼핑몰 고객 데이터 기반 추천을 넘어 인스타그램 트렌드와 인플루언서 캠페인 데이터를 통합해 추천 정확도를 높인다. 협력의 기반이 된 기술은 와들이 최근 '오픈AI GPT-5 해커톤'에서 우승하며 선보인 디지털 클론 기술이다. 와들은 당시 샌프란시스코에서 열린 대회에 유일한 한국팀으로 참가해 93개 글로벌 팀 중 1위를 차지했다. 양사는 기술 검증을 위해 우선 쇼피파이와 카페24 입점사를 대상으로 서비스를 적용한다. 에이비(A/B) 테스트와 페르소나 시뮬레이션을 통해 데이터 결합 효과를 측정하고 사업성을 검증할 방침이다. 이때 구매 전환율, 추천 클릭률, 고객 만족도 등이 주요 성과 지표로 활용된다. 이커머스 운영자는 검증된 데이터를 통해 프로모션과 기획전 상품 구성 등 판매 활동 전반의 전략적 가이드를 얻을 수 있다. 조용원 와들 최고전략책임자(CSO)는 "'젠투'의 실시간 대화형 추천 시스템에 소셜 트렌드 인사이트가 더해져 맞춤형 쇼핑 경험을 제공할 수 있을 것"이라고 밝혔다. 브라이스 리 스토리카 대표는 "우리 데이터가 와들의 디지털 클론 기술과 결합돼 이커머스에서 실질적인 비즈니스 가치를 창출할 것으로 기대한다"고 말했다.

2025.08.20 16:38조이환 기자

엔제리너스, 배우 이준혁 팬사인회 성황리 개최

롯데GRS가 운영하는 커피 프랜차이즈 엔제리너스가 배우 이준혁과 함께한 팬사인회를 성황리에 마쳤다고 20일 밝혔다. 이번 팬사인회는 지난 13일 서울 송파구 석촌호수D/I점에서 열렸다. 엔제리너스는 지난 7월 아메리치노 밀키크러쉬 리뉴얼을 기념해 진행한 'CRUSH SUMMER' e스탬프 적립 이벤트 참여자 가운데 50명을 추첨해 초청했다. 현장에서는 팬사인회뿐 아니라 Q&A와 경품 추첨 등 다양한 프로그램이 마련돼 배우와 팬들이 소통하는 자리가 됐다. 엔제리너스 관계자는 “이준혁 배우가 팬 한 명 한 명에게 사인과 하이파이브, 질의응답 등 성의 있는 팬서비스를 선보였다”며 “참석자들에게 특별한 추억을 남겼다”고 전했다. 이준혁은 올해 2월부터 엔제리너스 전속 모델로 활동하며 '밀바엔(밀키 바닐라 엔젤)'이라는 별명으로도 불린다. 브랜드는 그의 생일에 맞춰 전용 메뉴 '밀키 바닐라 엔젤' 밀크쉐이크와 에스프레소 제품을 출시한 바 있다. 롯데GRS 관계자는 “무더운 여름, 아메리치노 크러쉬와 함께 잠시나마 시원한 시간을 보내셨길 바란다”며 “앞으로도 다양한 이벤트를 통해 엔제리너스만의 브랜드 경험을 확대하겠다”고 밝혔다.

2025.08.20 13:48류승현 기자

[기고] AI가 완성하는 비대면 실명확인, 신뢰의 조건

우리는 초고속인터넷과 비대면 서비스가 일상이 된 시대에 살고 있다. 은행 창구를 방문하지 않아도 계좌를 개설할 수 있고, 스마트폰만으로 송금과 투자가 가능하다. 그러나 편리함의 이면에는 늘 본질적인 위험이 존재한다. 바로 고객확인(KYC) 실패에서 비롯되는 리스크다. '고객 정보의 진위를 어떻게 판별할 것인가'라는 물음은 결코 새로운 문제가 아니다. 역사에 걸쳐 본인 인증은 큰 화두였다. 구약성서 속 '야곱'은 형 '에서'를 가장해 시력을 잃은 아버지 이삭을 속였고, 그 순간 본인확인 부재는 역사의 방향을 바꿨다. 인증은 고대에도, 지금에도 사회의 신뢰와 질서를 규정하는 핵심 과제다. 문제는 오늘날의 비대면 실명확인 역시 여전히 허점을 안고 있다는 점이다. 금융권에서 널리 활용된 신분증 사본 제출이나 1원 송금 방식은 간편했지만, 신분증 위·변조와 도용에 대해서는 사실상 무방비였다. 실제로 보이스피싱 조직은 위조된 신분증 사본을 활용한 도용을 빈번하게 시도해 왔다. 결과적으로 기존 방식은 편의성과 보안성 사이에서 균형을 이루지 못한 채, 범죄자에게 악용의 기회를 제공해 온 셈이다. 그러나 최근 인공지능(AI) 도입은 이 오래된 난제에 전환점을 제시하고 있다. 신분증 사진의 진위 여부를 즉시 판별하는 위·변조 탐지 기술은 '진짜와 가짜'를 가려내는 핵심 도구가 되었고, 안면인증과 '라이브니스(Liveness)' 기술은 신분증 속 사진과 사용자의 셀피(selfie)를 실시간으로 대조해 타인 도용을 차단한다. 비대면 실명확인은 이제 단순한 '제출과 확인'의 절차를 넘어, 타인 신분증 도용 자체를 원천적으로 방지하는 단계로 발전하고 있다. 정부 역시 비대면 실명확인 가이드라인을 한차례 개정하며 시중은행에 고도화된 고객확인 절차의 도입을 권고하고 있다. 그러나 금융 생태계는 상호 연결된 구조이기 때문에 일부 은행만 보안을 강화한다고 해서 보이스피싱을 근본적으로 차단할 수는 없다. 중소형 금융사, 증권사, 전자금융사업자, 핀테크 서비스까지 함께 보안 수준을 끌어올려야 전체 시스템의 신뢰가 확보된다. 문제는 바로 여기서부터다. 전자금융업자와 핀테크 사업자는 매년 증가하고 있지만, 이들이 독자적으로 인증 시스템을 구축하기에는 여전히 한계가 크다. 높은 개발 비용과 규제 대응 부담은 물론, 다수의 전자금융업자가 아직까지 신분증 진위확인 시스템에 직접 접근할 수 없는 현실에 놓여 있다. 구축 비용과 시간을 절약하기 위해 클라우드 기반 전문 eKYC 레그테크(RegTech) 솔루션을 도입하려 해도 개인정보 위·수탁에 따른 법적 책임, 금융회사의 망분리 규제를 해소하기 위한 고민이 필요하다. 필요한 기술을 인지하고 있음에도 현실은 만만치 않은 실정이다. 이런 사이 공격자들은 더 교묘해졌다. 이미 유출된 계정·비밀번호를 무작위로 대입하는 '크리덴셜 스터핑(Credential Stuffing)'과 같은 공격은 일상화되었다. 이는 개별 고객의 부주의 때문이 아니라, 인증 체계가 충분히 정교하지 못하기 때문에 발생한다. 만약 생체인증 체계와 이상거래탐지(FDS)가 긴밀하게 연동되어, 평소와 다른 기기 접속이나 비정상적 로그인 시도를 즉시 탐지하고 안면인증과 같은 생체인증을 통해 2차 인증을 요청한다면 상당수 피해는 예방 가능하다. 결국 금융사고를 줄이는 핵심은 '고도화된 AI 생체인증과 탐지의 결합'이다. 따라서 지금 필요한 과제는 분명하다. 첫째, 대형 은행뿐 아니라 중소형 금융사와 핀테크 기업도 강화된 인증 체계를 손쉽게 구축할 수 있도록 제도적·기술적 지원이 마련돼야 한다. 이를 위해 신분증 진위확인 시스템을 전자금융업자에게도 점진적으로 개방하고, 개인정보 위·수탁과 망분리 규제에 대한 현실적 대안을 제시할 필요가 있다. 둘째, 검증된 제3자(Third-party) eKYC(비대면 실명확인) 서비스를 적극 활용할 수 있는 환경을 조성해야 한다. 이는 단순한 비용 절감을 넘어, 금융 생태계 전반의 보안 수준을 끌어올리는 전략적 선택이다. 결국 '인증'은 금융 신뢰의 핵심 축이다. 고대의 본인확인 실패가 역사의 흐름을 바꿨듯, 오늘날 인증의 실패는 금융 시스템의 근간을 위협할 수 있다. 인공지능(AI)이 구현한 새로운 비대면 실명확인 기술은 이제 선택이 아니라 필수다. 거짓을 배제하고 진실을 검증하며 금융 생태계의 신뢰를 지키는 것, 그것이 지금 우리가 반드시 해결해야 할 과제다.

2025.08.20 12:48김성수 컬럼니스트

수상한 통화 알아차린 우편 집배원, 보이스피싱 1천만원 피해 막아

우편물을 배달하던 우체국 집배원이 보이스피싱 피해를 막은 일이 알려져 귀감이 되고 있다. 20일 서울지방우정청에 따르면 서울동작우체국의 이석호 집배원은 지난 6월12일 우편물 배달을 위해 이동을 하던 중 공동주택 현관에서 누구와 통화를 하는 고령의 A씨를 발견했다. 당시 A씨는 동네 사람들의 눈치를 보며 누군가와 통화를 이어 나갔고, 집배원은 통화가 종료되기를 기다린 뒤 A씨에게 “보이스피싱이 의심되니 조심하시라”는 말씀을 드렸으나 경계하는 행동을 수상하게 여기고 112에 신고했다. 집배원의 신고를 받고 출동한 경찰은 A씨가 공동주택 현관 우편함에 넣어둔 현금 1천만 원을 찾아냈고, 피해를 사전에 막았다. 경찰은 집배원의 선행에 감사장을 수여하며 공로를 인정했다. 이 집배원은 “노인분께서 누구와 통화를 하시는데 그 목소리가 매우 불안하게 들렸고, 통화가 끝나면 도와드려야겠다고 생각했다”며 “무엇보다 어르신의 피해를 예방할 수 있어 다행이고, 시민을 도울 수 있어서 보람을 느낀다”고 말했다. 변남숙 서울동작우체국장은 “이번 사례는 직원의 적극적인 대처로 국민의 자산을 보호할 수 있었던 사례”라면서 “앞으로도 금융사기 피해 예방을 위해 직원들이 관심을 가질 수 있도록 지속적으로 노력하겠다”고 밝혔다.

2025.08.20 11:53박수형 기자

NHN두레이, 맞춤형 보안 체계로 금융내부망 SaaS 시대 개척

NHN두레이(대표 백창열)가 금융보안 규제 개선 흐름 속에서 금융 내부망 SaaS 시대 개척과 함께 입지를 넓히고 있다. NHN두레이는 지난 6월 OK금융그룹, 하나증권, 동양생명, 우리금융캐피탈 등 국내 주요 금융사 10곳이 금융위원회 혁신금융서비스 신청을 통해 'Dooray!(이하 두레이)' 도입을 추진하고 있다고 20일 밝혔다. NHN두레이는 금융사별 보안 정책과 업무 환경에 최적화된 맞춤형 도입을 지원하며 금융 내부망 SaaS 안착과 스마트 협업 환경 조성을 이끌고 있다. NHN두레이는 이를 기반으로 금융권 내부망 소프트웨어형 서비스(Software-as-a-Service, 이하 SaaS) 시장 확대에 박차를 가한다는 계획이다. 금융당국은 '2025년 망분리 규제 개선 로드맵'을 통해 금융 내부망에서 SaaS 활용을 정규 제도로 전환할 계획을 발표했다. 금융 내부망 내 SaaS 활용은 엄격한 보안 요건 충족과 금융보안원 실사 통과가 필수적으로 동반된다. 현 제도에서는 혁신금융서비스 특례를 통해 CSP(Cloud Service Provider) 안전성 평가와 SaaS 제공자 평가를 대표 평가 결과로 인정받을 수 있으며 금융보안원 현장 실사도 사전 컨설팅으로 대응 가능하다. 두레이는 CSP 안전성 평가, SaaS 제공자 평가, 금융보안원 현장 실사 등 세 가지 핵심 보안 기준을 모두 충족한 국내 유일의 AI 기반 협업 도구다. 이미 다양한 금융사 레퍼런스를 확보한 두레이는 검증된 보안성을 바탕으로 금융권 특화 업무 지원 역량을 지속적으로 강화할 계획이다. 이번 성과는 금융권 디지털 전환 흐름 속에서 보안 검증을 전제로 한 클라우드 기반 협업 환경 수요가 빠르게 확대되고 있음을 보여준다. NHN두레이는 향후 금융보안 규제 환경이 금융사의 자율 보안 체계 도입 방향으로 전환할 가능성에 주목하여 사전 검증된 보안 체계와 평가·실사 통과 경험을 핵심 경쟁력으로 삼아 시장을 공략한다는 방침이다. 백창열 NHN두레이 대표는 “두레이는 금융권의 디지털 전환과 AI 협업 혁신의 가속화에 맞춰 고객사가 안심하고 활용할 수 있는 맞춤형 보안 체계를 지속 강화할 예정”이라며 “입증된 보안성을 기반으로 금융 내부망 내 SaaS 시장의 선두주자로 자리매김하겠다”고 말했다.

2025.08.20 10:24안희정 기자

넥써쓰-플레이위드, '로한2 글로벌' 사전 예약 9월 5일 돌입

넥써쓰(대표 장현국)와 플레이위드코리아(대표 김학준)는 '로한2' 글로벌의 사전예약일을 공개했다고 20일 밝혔다. 회사 측에 따르면 '로한2' 글로벌의 사전예약은 다음 달 5일부터 브랜드 사이트에서 진행된다. '로한2'는 '로한 온라인'의 지식재산권(IP)을 기반으로 휴먼과 엘프, 하프엘프 등 다양한 종족과 필드 보스전 및 전투 시스템 등 다채로운 MMORPG 세계관을 담은 작품이다. 이번 '로한2' 글로벌은 원작의 세계관과 전투 시스템을 계승하면서, 블록체인 기술을 접목해 아이템 소유권을 계정 단위까지 확장하고 활용 범위를 넓혀, MMORPG 특성에 최적화된 이용자 중심 토크노믹스를 구현한 것이 특징이다. 특히 오픈 블록체인 게임 플랫폼 크로쓰(CROSS)의 온체인 환경에 맞춰 설계된 새로운 게임 경제 구조로 색다른 재미를 선사할 예정이라고 회사 측은 밝혔다. 앞서 '로한2' 글로벌은 티저 페이지를 오픈하고 '로한2의 세계에서 전투하라, 획득하라, 그리고 지배하라(Fight, Earn, Rule in the world of R.O.H.A.N.2)'라는 슬로건을 통해 전투 중심의 게임성과 블록체인 생태계를 함께 소개했다.

2025.08.20 09:59이도원 기자

KAIST 안전성 50% 개선한 차세대 난수 발생기 개발, 국제 표준화 추진

국내 연구진이 예측 불가능한 난수를 새로운 방법으로 구현하는데 성공했다. 병렬 구조 채택으로 초고속·안전성 '두 마리 토끼'를 모두 잡았다. KAIST는 전산학부 이주영 교수 연구팀이 치환 기반 결정론적 난수 발생기(DRBG)의 안전성을 분석하는 새로운 이론적 기틀을 마련하고, 최적의 효율을 내는 결정론적 난수 발생기를 설계했다고 20일 밝혔다. 이주영 교수는 이를 설명하며, 기존과 다른 4가지 강조했다. 특징은 ▲예측 불가능성 확보 ▲병렬 구조로 초고속 난수 생성 ▲POSDRBG 새로 설계 ▲안전성 기존대비 50% 개선 등이다. 이주영 교수는 "다만, 사업화보다는 국제 표준화하는데 난수 생성기 개발 목적이 있다"며 "현재 미국 국제 표준을 추진 중"이라고 설명했다. 난수에서 치환은 여러 비트나 바이트 순서를 바꿔 뒤섞는 과정으로 양방향 변환이 가능하다. 뒤섞은 걸 원래대로 돌릴 수 있음을 의미한다. 컴퓨터 보안에서 난수(Random number)는 비밀키나 초기값(IV)에 쓰이기에 예측 불가능한 무작위 수를 만들어야 하지만, 많은 수를 생성하다보면 일정한 패턴이 만들어질 수 있다. 이주영 교수 연구팀은 이 문제를 '구조 병렬화' 및 '스펀지 구조'로 해결했다. 난수 생성 속도도 초고속이어서 IoT 기기부터 대규모 서버까지 적용 가능하다는 것이 연구진의 설명이다. 난수 발생기는 블록 암호나 해시 함수, 치환 등 기본 암호학적 연산을 활용해 엔트로피 소스(환경에서 얻는 무작위 데이터)로부터 예측 불가능한 난수를 만들어 낸다. 이렇게 생성된 난수들은 비밀키 및 초기화 벡터 생성 등 대부분의 암호 알고리즘에서 활용된다. 연구팀은 치환 함수에 관심을 가졌다. 미국 표준 'SHA-3' 해시 함수에 사용되면서 우수한 안전성과 효율성이 확보되기 때문이다. 그러나, 'SHA-3'에 채택된 스펀지 구조가 문제였다. 이 구조는 치환 크기에 비해 출력 효율이 작다는 한계가 있다. 스펀지 구조는 스펀지가 물을 빨아 들이고 짜내듯 데이터 입력을 차례로 흡수하고, 원하는 길이만큼 출력할 수 있는 구조다. 출력 길이가 고정되지 않아, 필요에 따라 아주 긴 난수나 해시도 생성이 가능하다. 또 기존 치환 기반 결정론적 난수 발생기는 안전성을 증명할 때 '게임 호핑'이라는 기법을 사용해 왔다. 그러나 이 방식은 이론적으로 가능한 보안 수준보다 낮게 평가되는 문제가 있었다. 예를 들어, 치환 용량이 256비트일 경우 이론적으로는 min{c/2, λ/2}, 즉 128비트의 안전성을 기대할 수 있다. 하지만 기존 증명 방식에서는 min{c/3, λ/2}, 약 85비트 수준으로만 보장되는 것으로 나타났다. 여기서 입실론(λ)은 엔트로피 임계값, min은 둘 중 작은 값을 취하는 계산식이다. 게임 호핑 기법도 난수 발생기와 공격자가 맞붙는 상황을 '게임'으로 정의하고, 이를 여러 개의 작은 단계(미니게임)로 나눈 뒤 각 단계에서 공격자가 성공할 확률을 계산해 합산하다보니, 지나친 세분화로 실제보다 낮은 안전성 수치가 산출되는 문제가 있었다. 연구팀은 이를 극복하기 위해 기존 게임 호핑 기법을 세분화하지 않고, 2단계로 단순화하되, 병렬 구조화했다. 그 결과 난수 생성 안전성이 50%정도 개선됐다는 것. 여기서 50%는 2의 128승 안전성이 2의 192승으로 증가했다는 의미다. 병렬 구조로 개선하기 위해 연구팀은 'POSDRBG(Parallel Output Sponge-based DRBG)'를 새로 설계했다. 이 구조는 데이터를 병렬로 출력하는 것이 특징이다. 다른 말로 설명하면, 출력 효율이 처음으로 1을 달성했다. 100비트를 넣으면 난수가 100비트 나온다는 뜻이다. 기존 방법엣는 대부분 난수 생성이 절반에 그친다. 이주영 교수는 “POSDRBG는 소형 IoT 기기부터 대규모 서버까지, 난수 생성 속도와 안전성을 모두 개선한 새로운 결정론적 난수 발생기”라며, “국제 표준 'SP800-90A' 개정 과정에서 '치환 함수 기반 DRBG'가 정식 표준에 포함되는 데 긍정적인 영향을 줄 것”으로 기대했다. 'SP800-90A'는 미국 NIST(국가표준기술연구소)가 제정한 국제 표준 문서다. DRBG의 설계·운영 기준을 정의한다. 또 이 'POSDRBG'는 미국 표준 'SHA-3'와 완벽 호환된다. KAIST 정보보호대학원 정우혁 박사과정생이 연구논문 제1 저자로, 이주영 교수가 교신저자로 참여했다. 연구결과는 8월 암호학 분야 최우수 국제학회(CRYPTO)에서 발표할 예정이다. 한편, 이 연구는 정보통신기획평가원(IITP)의 지원을 받아 수행됐다.

2025.08.20 09:35박희범 기자

"아마존도 반했다"…'국대 AI' 업스테이지, 620억 투자 유치로 글로벌 공략 가속

글로벌 인공지능(AI) 시장 공략에 본격 나선 업스테이지가 아마존, AMD 등 해외 기업으로부터 대규모 자금을 끌어들이는 데 성공했다. 최근 국가대표 AI를 개발할 정예팀으로 선정된 것이 투자 유치에 큰 역할을 한 것으로 풀이된다. 업스테이지는 국내외 주요 투자자들이 참여한 620억원 규모의 시리즈 B 브릿지 투자를 유치했다고 20일 밝혔다. 이번 투자는 AI 반도체, 파운데이션 모델, 애플리케이션 등 AI 밸류체인 전반에 걸쳐 활발하게 투자 중인 한국산업은행이 리드했다. 글로벌 AI 경쟁이 심화되는 가운데 업스테이지의 세계적인 기술력과 사업 실행력을 국내 AI 생태계의 전략적 자산으로 보고 투자를 단행했다. 글로벌 기업 ▲아마존 ▲AMD가 새롭게 합류하며 글로벌 확장 동력이 한층 강화됐다. 또 ▲인터베스트 ▲KB증권 ▲프라이머사제 ▲신한벤처투자 ▲미래에셋벤처투자 ▲프리미어파트너스 등 신규 및 기존 투자자들이 대거 참여하며 업스테이지의 성장 잠재력에 힘을 보탰다. 투자사들은 업스테이지가 발행한 전환우선주(CPS)를 매입한다. 1주당 발행가는 29만3천956원으로, 이를 감안하면 업스테이지의 투자 전 기업가치는 약 6천800억원 수준이다. 이번 투자 유치를 통해 기업가치는 약 7천400억원 수준으로 올라갔다. 이번 투자는 업스테이지가 국내를 넘어 글로벌 AI 시장으로 본격 도약하는 발판을 마련했다는 점에서 의미가 크다. 향후 업스테이지는 프런티어급 자체 언어모델 '솔라'와 문서 처리 솔루션 등 핵심 AI 제품군의 기술 고도화를 이어가는 한편, 글로벌 AI 시장 공략을 더욱 가속화할 계획이다. 이의 일환으로 업스테이지는 아마존웹서비스(AWS)와 미국 및 아태지역 AI 혁신을 위한 전략적 협력을 체결하고, 아마존은 업스테이지에 소수 지분투자를 단행했다. 이에 업스테이지는 AWS를 '우선 클라우드 제공업체'로 선정하고, 아마존 세이지메이커, AWS 트레이니움, AWS 인퍼런시아 칩 등 AWS 인프라를 활용해 자사 AI 모델 고도화에 나선다. 또 아마존 베드록 마켓플레이스 등 AWS 클라우드 기반의 모델 공급도 대폭 확대한다. 이로써 업스테이지 누적 투자금은 2천억원 규모로 확대됐다. 업스테이지는 2020년 창업 후 시드 투자를 시작으로 2021년 316억원 규모의 시리즈 A, 2024년 1천억원 규모의 시리즈 B 등 대규모 투자를 유치한 바 있다. 업스테이지는 국내 AI 소프트웨어 기업 중 최대 수준의 투자 유치에 성공함으로써 유니콘 반열에 한 발짝 가까워졌다. 또 업스테이지는 최근 과학기술정보통신부가 주관하는 '독자 AI 파운데이션 모델 개발' 사업 컨소시엄의 주관사로 최종 선정되며 기술력과 실행력을 겸비한 국가대표 AI 기업으로서의 입지를 확고히 다지고 있다. 여기에 지난 달에는 일론 머스크 테슬라 최고경영자(CEO)가 자신의 소셜 미디어 X 계정을 통해 독립 AI 성능 분석 플랫폼 '아티피셜 애널리시스(Artificial Analysis)'가 업스테이지의 신형 모델 '솔라 프로 2(Solar Pro 2)'를 평가한 게시물을 리포스트 하며 "xAI의 그록(Grok)이 여전히 1등"이라고 언급하며 견제해 주목 받기도 했다. 김성훈 업스테이지 대표는 "아마존, AMD 등이 합류한 이번 글로벌 투자 유치는 우리의 글로벌 AI 무대 도약을 위한 중요한 전환점"이라며 "자체 AI 모델과 솔루션으로 글로벌 시장에서 기술을 주도해 경쟁력 있는 'K-AI'의 모범 사례를 만들어가겠다"고 말했다.

2025.08.20 09:34장유미 기자

뷰런테크놀로지, 상장 준비 돌입...주관사 미래에셋증권 선정

뷰런테크놀로지(대표 김재광)는 기업공개(IPO) 절차의 첫 단계로 미래에셋증권을 주관사로 선정하고 본격적인 상장 준비에 착수했다고 20일 밝혔다. 이 회사는 2026년 상장 목표다. 2019년 설립된 뷰런테크놀로지는 AI 기반 라이다(LiDAR) 인지솔루션을 바탕으로 라이다 센서의 3차원 데이터를 분석해, 객체를 분류하고 위치·크기, 속도 등 핵심 정보를 제공하는 인지솔루션을 개발·공급하고 있다. 주력 제품은 자율주행 및 ADAS용 솔루션 '뷰원'과 스마트 인프라용 솔루션 '뷰투'다. 뷰런테크놀로지는 이를 기반으로 글로벌 완성차 업체(OEM) 및 1차 부품사(Tier 1), 글로벌 정부기관 및 지자체와 협력하여 양산 프로젝트를 활발히 전개하고 있다. 특히, 뷰런테크놀로지의 소프트웨어는 제조사와 관계없이 모든 라이다 센서와 호환이 가능하고, 저사양 저전력 차량용 칩(MCU)에서도 작동 가능하다는 기술적 강점을 갖추고 있다. 올해는 고성능 LiDAR 인지 모델 개발에 대한 시장의 수요에 부응하고자 AI 통합 개발 플랫폼 '뷰엑스'를 선보였다. 뷰엑스는 아마존웹서비스(AWS)의 '파트너 소프트웨어 패스' 인증을 획득하고 마켓 플레이스에 등록됐다. 뷰런테크놀로지 측은 "매출 상당 부분이 미국, 일본 등 해외에서 발생하고 있어, 글로벌 시장에서의 지속적인 성장을 위해 강력한 글로벌 투자사 네트워크를 보유한 미래에셋증권을 주관사로 선정하여, 본격적인 상장 준비에 돌입했다"고 설명했다. 뷰런테크놀로지는 지난해 9월 투자 혹한기 속에서도 220억원 규모의 시리즈 A 투자 유치에 성공하며 누적 투자액 330억원을 달성했다. 김재광 뷰런테크놀로지 대표는 "이번 상장을 통해 확보한 자금을 기술 고도화를 위한 연구개발에 집중 투자해 글로벌 시장 경쟁력을 한층 끌어올릴 계획"이라며 "이를 토대로 자율주행과 스마트 인프라 인지 솔루션 분야에서 글로벌 시장을 선도하고, 세계 기술 표준을 재정의하며 산업 전반의 혁신에 기여하겠다"고 말했다.

2025.08.20 08:57백봉삼 기자

"인간은 자원 아닌 주체”...플렉스, AI 신뢰성·안전성 가이드 제정

HR 기업 플렉스가 6대 윤리원칙 'P.A.T.H. For Sustainability'를 골자로 하는 'HR SaaS 시스템의 AI 신뢰성 및 안전성 가이드라인'을 제정 및 공포했다고 20일 밝혔다. 본 가이드라인은 AI 기술이 급속도로 발전하며 영향력이 커지는 가운데, 채용·승진·해고 등 개인의 생계와 경력에 중대한 영향을 미치는 HR 영역의 특수성을 고려한 선제적 조치다. 플렉스는 AI 기술의 윤리적 활용과 잠재적 위험 관리가 지속가능성의 핵심이라는 판단 아래, 단순한 선언을 넘어 구체적인 실행 방안을 담은 '실행 가이드라인'을 마련했다. 가이드라인의 핵심 철학은 플렉스가 자체 수립한 6대 윤리원칙 P.A.T.H. For Sustainability으로 집약된다. P.A.T.H는 ▲개인정보 보호(Privacy) ▲책임성(Accountability) ▲투명성(Transparency) ▲인간 존엄성(Human Dignity) ▲공정성(Fairness) ▲안전성(Safety)의 영문 머리글자다. 특히 인간 존엄성 원칙을 통해 "노동의 가치와 인간의 고유성을 존중하고, 인간을 자원이 아닌 주체로 대우한다"는 철학을 명시했다. AI가 행위자로서 독립적 판단을 할 수 있는 시대에 인간의 주체성을 강조한 대목이다 가이드라인은 AI 시스템의 전 생애주기를 ▲기획·설계 ▲개발 ▲평가·검증 ▲도입·운영 ▲업무 위탁·제3자 활용의 5단계로 나누고, 각 단계별로 발생 가능한 위험과 구체적인 대응 방안을 상세히 규정했다. 특히 '개발' 단계에서는 데이터 거버넌스, 편향 완화, 설명 가능성 구현, 민감정보 처리, AI 오정렬 방지 등 5개 핵심 영역별로 세부 기술 지침을 제시했다. 예컨대 AI가 과거 데이터의 차별적 요소를 학습할 위험에 대응하기 위해 편향성 모니터링 및 데이터·알고리즘·결과 레벨에서의 다층적 완화 전략을 의무화하는 식이다. '평가·검증' 단계에서는 특정 집단에 대한 차별을 방지하고자 Red Team 운영 및 공정성 감사를 도입하는 등 기술적·절차적 안전장치를 촘촘하게 설계했다. 채용·승진·해고의 최종 결정을 개인에 대한 부당한 차별 등 권익 침해나 안전 위험을 초래할 수 있는 '고위험 서비스'로 분류한 점도 눈에 띈다. 플렉스는 해당 영역에 AI를 적용할 경우 인간의 최종 검토를 의무화하고, CEO(최고경영자) 또는 이에 준하는 책임자의 최종 승인을 받도록 하는 특별 관리체계를 구축했다. 이는 AI가 내린 판단을 인간이 최종적으로 통제하고 책임지는 강력한 거버넌스 장치다. 플렉스의 이번 가이드라인은 '인공지능 발전과 신뢰 기반 조성 등에 관한 기본법', '개인정보보호법', '저작권법' 및 디지털플랫폼정부위원회와 국가정보원의 가이드라인 등 국내 법규뿐 아니라 EU의 'AI Act'를 포함한 글로벌 규제 동향을 준수한다. 나아가 앤트로픽, 오픈AI 등 글로벌 AI 선도 기업 및 연구기관의 AI 오정렬(AI misalignment, AI가 인간의 의도나 가치와 어긋나게 작동하는 현상)에 관한 최신 연구까지 반영해 실효성과 전문성을 확보했다. 장해남 플렉스 대표는 "HR은 사람의 생계와 미래를 다루는 영역이기에 AI 도입과 활용은 기술적 가능성을 넘어, 인간에게 미칠 영향을 먼저 고려하는 깊은 책임감에서 출발해야 한다"며 "이번 가이드라인은 규제 준수를 위한 형식적 절차가 아닌, '인간 중심 AI SaaS'를 선도하겠다는 플렉스의 철학이자 고객과의 약속이다. 가이드라인을 계속 발전시켜 가장 신뢰할 수 있는 AI SaaS 파트너가 될 것"이라고 밝혔다.

2025.08.20 08:48백봉삼 기자

엔씨소프트, 신작 신더시티-타임 테이커즈 '게임스컴 ONL' 영상 공개

엔씨소프트(공동대표 김택진, 박병무)는 독일 쾰른에서 열린 게임스컴 전야 행사 'ONL(Opening Night Live)'에서 신작 '신더시티'와 '타임 테이커즈' 신규 영상을 공개했다고 20일 밝혔다. '신더시티(CINDER CITY)'는 엔씨(NC)의 개발 스튜디오 빅파이어 게임즈(대표 배재현)가 개발 중인 'MMO 택티컬 슈터(Tactical Shooter)' 장르 신작이다. ▲언리얼 엔진5로 구현한 역동적인 그래픽과 심리스(Seamless) 오픈월드 ▲23세기 미래 기술과 21세기 현재가 공존하는 SF 대체 역사 세계관 등이 특징이다. LLL로 처음 알려졌던 해당 게임은 내년 출시를 목표로 개발 중이다. 특히 '신더시티'는 ONL을 통해 ▲다채로운 전투 슈트(Suit)와 개성 있는 캐릭터 △파워 로더, 헬리콥터, 자동차 등 다양한 탑승물을 활용한 역동적인 이동 ▲초대형 레이드 보스를 공략하는 멀티 플레이 전투 ▲논현동, 청담동, 삼성동 등 실제 장소가 그대로 구현된 전장 등 인게임 플레이 장면을 공개했다. 파괴된 서울에서 수십명의 캐릭터가 다양한 택티컬 기어를 활용해 전투를 벌이는 장면에서 신더시티가 추구하는 액션성을 엿볼 수 있다. 해당 영상은 신더시티 브랜드 웹페이지에서 확인할 수 있다. '타임 테이커즈(TIME TAKERS)'는 국내 게임 개발사 미스틸게임즈(공동대표 서용수, 조용민)가 개발 중인 '3인칭 팀 서바이벌 히어로 슈터' 장르다. ▲'타임 에너지'를 자원으로 활용하는 독특한 룰 ▲각기 다른 서사와 고유 스킬을 가진 다양한 캐릭터 ▲무기, 아이템의 조합을 통한 다채로운 플레이 스타일 등이 특징이다. 엔씨(NC)가 글로벌 퍼블리싱을 맡아 내년 출시를 목표로 제작 중이다. 타임 테이커즈는 ONL에서 시네마틱과 실제 플레이 장면이 결합된 신규 트레일러를 공개했다. 트레일러에서는 ▲타임 에너지를 수집하고 생존에 활용하는 핵심 게임 시스템 ▲시간과 관련된 세계관의 단서를 제공하는 시네마틱 연출 ▲스팀 플레이 테스트 참여 정보 등을 확인할 수 있다. 엔씨(NC)는 연내 스팀 플레이 테스트를 통해 글로벌 이용자에게 최초로 타임 테이커즈를 선보인다. 현재 스팀 스토어 페이지에서 테스트 참가 신청이 가능하다. 타임 테이커즈는 20일 오픈한 공식 홈페이지와 스팀 페이지를 통해 순차적으로 추가 정보를 공개할 계획이다.

2025.08.20 08:30이도원 기자

테드코, '2025 기업가 엑스포' 오전 기조연설자로 니콜로 데 마시 발표

아이온큐 CEO, 테드코 CEO 트로이 르마일-스토벌과 대담 컬럼비아, 메릴랜드, 2025년 8월 19일 /PRNewswire/ -- 메릴랜드주의 기술 기업을 위한 경제성장 엔진인 테드코(TEDCO)가 다가오는 2025 기업가 엑스포(2025 Entrepreneur Expo)의 오전 기조연설자를 발표했다. 아이온큐(IonQ) 회장 겸 최고경영자(CEO) 니콜로 데 마시(Niccolo de Masi)가 연설하며, 테드코 CEO 트로이 르마일-스토발(Troy LeMaile-Stovall)과 함께 파이어사이드 토크(fireside chat)를 진행한다. 이 행사에는 메릴랜드대학교 총장 대릴 J. 파인스(Darryll J. Pines)와 테드코 이사회 의장, 엘렌 플라워스-필즈(Ellen Flowers-Fields)의 축사도 예정돼 있다. 행사는 2025년 10월 21일 메릴랜드대학교 호텔에서 열린다. Niccolo de Masi, chairman and CEO of IonQ; TEDCO's CEO, Troy LeMaile-Stovall, University of Maryland's President, Darryll J. Pines, and TEDCO's Board Chair, Ellen Flowers-Fields. 르마일-스토발 테드코 CEO는 "테드코 기업가 엑스포는 메릴랜드의 역동적인 혁신 생태계를 강력하게 보여주는 행사"라며 "비전 있는 창업가, 투자자, 변화를 만들어가는 리더들이 모여 아이디어를 나누고 협력을 촉진하며 성장을 가속화하는 자리"라고 말했다. 그는 이어 "특히 양자컴퓨팅의 선두 주자인 아이온큐의 이야기를 들을 수 있다는 점이 매우 기대된다. 이는 메릴랜드주에서 진행되는 획기적인 연구와 혁신의 대표적인 사례"라고 말했다. 수상 경력에 빛나는 테드코의 기업가 엑스포는 메릴랜드의 다양한 자원을 한자리에 모아 지역 기업가 정신을 조명하기 위해 마련됐다. 이 행사에는 지역 최고의 기업가, 사업가, 혁신가, 벤처 캐피탈 투자자, 의원 등 1000여 명, 연사 80여 명, 전시업체 80개가 참여한다. 또한 다양한 워크숍과 원탁 토론이 진행되어 기업가들이 영감과 인사이트를 얻을 수 있도록 메릴랜드의 다양한 자원들을 선보일 예정이다. 올해 행사는 하루 종일 진행되는 양방향 워크숍, 심도 깊은 토론, 신생 기업들의 역동적인 발표가 이어질 예정이다. 오전 기조연설자들은 초기 단계 스타트업이 메릴랜드를 '양자 컴퓨팅의 수도'로 자리매김하는 데 핵심적인 역할을 하고 있음을 강조할 예정이다. 획기적인 연구부터 민첩한 혁신에 이르기까지, 이러한 신생 기업들은 메릴랜드의 양자 기술 리더십을 견인하고 있으며, 이 혁신적 산업의 미래를 형성하고 있다. 니콜로 데 마시는 공개 상장 기업 CEO이자 이사회 구성원으로서 딥테크, 모바일, 기업용 소프트웨어-하드웨어 생태계 구축 분야의 전문성을 가진 경영인이다. 현재 아이온큐의 회장 겸 CEO를 맡고 있으며, 2020년 IPO(기업공개) 이후 이사회와 지명, 운영, 감사 위원회에서 활동하고 있다. 데 마시는 그간 약 50건의 인수합병(M&A)을 주도•완료했으며, 자신이 이끌었던 상장•비상장 기업을 지원하기 위해 약 40억 달러 규모의 자본금 조달에도 참여했다. 행사에서는 다양한 학습, 네트워킹, 영감의 기회가 제공된다. 테드코 기업가 엑스포에 참가하려면 사전 등록이 필요하며, 티켓이 한정돼 있으니 지금 바로 예약한다. 테드코(TEDCO) 소개테드코(메릴랜드기술개발공사, Maryland Technology Development Corporation)는 포용적인 기업가적 혁신 생태계를 조성하여 경제적 역량 강화 성장을 촉진한다. 테드코는 메릴랜드 내 기술 및 생명과학 기반 기업을 발굴, 투자, 육성하며 성장을 지원한다. 자세한 내용은 www.tedcomd.com에서 확인할 수 있다. 미디어 연락처: 타미 토마스(TAMMI Thomas), 테드코 최고 개발 및 마케팅 책임자, tthomas@tedcomd.com레이첼 칼니냑(Rachael Kalinyak), 테드코 마케팅 및 커뮤니케이션 담당 부국장, rkalinyak@tedcomd.com 사진 - https://mma.prnasia.com/media2/2752583/TEDCO_Morning_Keynote_collage.jpg?p=medium600로고 - https://mma.prnasia.com/media2/1063398/TEDCO_v1_Logo.jpg?p=medium600

2025.08.19 22:10글로벌뉴스

아직도 챗GPT만 쓴다고?…직장인들 업무에 쓰는 툴 뭔가 봤더니

2025년 직장인들의 업무 툴 사용 방식이 빠르게 진화하고 있다. 오픈서베이가 전국 만 20~59세 직장인 1,000명을 대상으로 실시한 조사에 따르면, 생성형 AI 툴의 활용도가 전 직무에서 크게 증가했다. 특히 IT 개발 직무에서는 82.0%가 챗GPT(ChatGPT)를 주요 업무 툴로 활용하고 있으며, 단순한 정보 검색을 넘어 프롬프트 설계와 자동화까지 심화된 활용 방식을 보여주고 있다. 기획 및 전략 직무에서도 챗GPT 활용률이 높게 나타났으며, 제미나이(Gemini)와 퍼플렉시티(Perplexity) 등 다양한 AI 툴을 병행 사용하는 추세다. 마이크로소프트 코파일럿(Microsoft Copilot)도 14.1%의 사용률을 기록하며 특히 IT 개발과 연구개발 직무에서 활용도가 높았다. 이는 직장인들이 업무 효율성 향상을 위해 다양한 AI 기술을 적극적으로 도입하고 있음을 시사한다. 생성형 AI 활용의 명암, 효율성 증대와 신뢰성 우려 공존 생성형 AI 툴 사용자들은 업무 시간 단축과 효율성 향상에서 긍정적인 변화를 체감하고 있다. 조사 응답자의 70.9%가 생성형 AI 사용에 대해 긍정적인 반응을 보였으며, 자료 검색이나 문서 초안 작성에서 업무 시간을 크게 단축했다고 응답했다. 한편 IT 개발 직무에서는 더욱 고도화된 활용 방식이 두드러진다. 원하는 목적에 맞게 다양한 프롬프트를 설계해 활용하는 비율이 39.4%에 달했으며, 반복적이고 정형화된 작업을 자동화하는 비율도 27.3%로 나타났다. 특히 여러 업무 툴과 연동하여 업무 워크플로우를 자동화하는 고급 활용법도 14.5%가 사용하고 있었다. 연차별로 보면 흥미로운 패턴이 발견된다. 10~20년 차 경력자들은 이미지나 음성을 활용한 심화 작업(39.5%)과 반복 작업 자동화(32.1%)에서 다른 연차 대비 높은 활용률을 보였다. 20년 이상 경력자들은 평균 3.71개의 다양한 생성형 AI 활용 방식을 사용하며 가장 폭넓게 활용하고 있었다. 그러나 우려 사항도 존재한다. AI에 대한 의존도 증가로 스스로 생각하는 능력이 저하되고, 부정확한 정보로 인한 신뢰도 문제가 주요 우려 사항으로 지적됐다. 특히 고도화된 방식으로 생성형 AI를 활용할수록 업무 부담 증가(41.8%)와 일자리 위협(56.4%)에 대한 우려가 높아지는 것으로 나타났다. 개인 선택 유료 툴은 챗GPT 독주, 조직 차원에서는 여전히 전통 툴 개인이 선택해서 유료로 이용하는 툴 중에서는 챗GPT가 35.5%로 압도적인 1위를 차지했다. 구글 독스(8.6%), 퍼플렉시티(7.5%), 제미나이(6.0%) 순으로 뒤를 이었으며, 놀랍게도 48.5%는 개인 유료 이용 서비스가 없다고 응답했다. 특히 기획 및 전략 직무에서 챗GPT 유료 구독률이 높았으며, 이들은 퍼플렉시티 유료 이용률도 높은 편이었다. 반면 회사나 조직 차원에서 도입한 툴로는 여전히 카카오톡이 47.9%로 가장 높았고, 챗GPT는 32.2%로 2위를 기록했다. 네이버 메일(28.0%), 회사 자체 메일(22.2%), 구글 지메일(21.9%) 순으로 이어졌다. 이는 조직 차원의 AI 도입이 개인 차원보다 상대적으로 보수적임을 보여준다. 회사 차원에서 도입한 카카오톡은 특히 외부 고객과의 소통이 잦은 교육 및 서비스 직무에서 주로 이용하는 것으로 나타났다. 이는 카카오톡이 한국에서 가장 보편적인 커뮤니케이션 플랫폼으로 자리 잡았기 때문으로 분석된다. 업무 툴 선택 기준과 정보 탐색 경로의 변화 직장인들이 개인적으로 업무용 서비스를 구매할 때는 사용 편의성(66.1%)과 기능 활용성(62.6%)을 가장 중요하게 고려하는 것으로 나타났다. 가격(35.7%), 개인정보 보호/보안성(25.8%), 브랜드 인지도(23.2%) 순으로 이어졌다. 조직 형태별로 차이도 뚜렷했다. 스타트업 재직자는 사용 편의성(86.1%), 보안성(36.1%), 인지도(33.3%)를 특히 중시하는 반면, 공공기관 재직자는 가격(45.9%)을 중요하게 여기는 특징을 보였다. 공공기관에서는 연동성(14.8%)과 사용성(9.8%) 고려율이 현저히 낮았는데, 이는 제한적인 업무 환경과 예산 제약 때문으로 분석된다. 유료 업무 툴 정보를 얻는 경로는 동료나 지인의 추천이 가장 많았다. 협업/문서공유 툴의 경우 동료 추천(55.2%), 온라인 커뮤니티(43.4%), 유튜브(36.6%) 순이었고, 생산성 향상 툴은 동료 추천(48.8%), 유튜브(45.3%), 뉴스/IT 미디어(38.6%) 순으로 나타났다. 연령별로는 30대가 SNS나 뉴스/IT 미디어를 통해 정보를 얻는 비율이 높았고, 50대는 유튜브와 뉴스/IT 미디어를 더 참고하며 빠른 정보 습득을 위해 노력하는 모습을 보였다. 생성형 AI 학습은 개인 주도, 조직 준비도에 따라 차이 생성형 AI 기능 학습 시에는 공식 교육보다 개인의 자발적인 시도와 탐색이 주를 이뤘다. 직접 사용하면서 습득한다는 응답이 74.5%로 가장 높았고, 유튜브/영상 튜토리얼(48.0%), 검색/블로그 등 콘텐츠(42.3%), 주변 사람에게 배움(31.6%) 순이었다. 회사 교육은 16.1%에 그쳤다. 연령별로는 30대가 직접 사용하며 습득하는 비율(80.1%)이 가장 높았고, 50대는 유튜브 영상(59.6%)이나 주변 사람들(42.8%)을 통해 배우는 등 다양한 경로로 학습하는 특징을 보였다. 흥미롭게도 소속 조직의 생성형 AI 활용 준비 정도에 따라 학습 방법이 달랐다. AI 활용이 잘 준비된 조직의 구성원은 회사 교육을 받는 비율(22.9%)이 높은 반면, 준비되지 않은 조직의 구성원은 직접 사용하면서 습득하는 비율(85.5%)이 더 높았다. 이는 조직의 AI 도입 수준이 개인의 학습 방식에도 영향을 미치고 있음을 보여준다. FAQ Q1. 생성형 AI가 업무에 어떤 도움이 되나요? A: 생성형 AI는 자료 검색, 문서 초안 작성, 반복 작업 처리 등에서 업무 시간을 크게 단축시켜줍니다. 특히 IT 개발 직무에서는 프롬프트 설계와 자동화를 통해 더욱 효율적인 업무 처리가 가능하며, 여러 툴과 연동한 워크플로우 자동화까지 활용하고 있습니다. Q2. 어떤 직무에서 생성형 AI를 가장 많이 활용하나요? A: IT 개발, 기획/전략, 의료/간호 직무에서 생성형 AI 활용률이 높습니다. 특히 IT 개발 직무에서는 82%가 챗GPT를 사용하며, 고급 기능까지 활용하는 비율이 높습니다. 연차가 높을수록 다양한 활용 방식을 사용하는 경향이 있습니다. Q3. 기업에서 업무 툴을 선택할 때 무엇을 고려해야 하나요? A: 사용 편의성과 기능 활용성이 가장 중요한 요소입니다. 기업 규모와 업종에 따라 보안성, 가격, 연동성 등을 추가로 고려해야 하며, 스타트업은 보안성과 인지도를, 공공기관은 가격을 특히 중시하는 경향이 있습니다. ■ 이 기사는 AI 전문 매체 'AI 매터스'와 제휴를 통해 제공됩니다. 기사는 클로드 3.5 소네트와 챗GPT를 활용해 작성되었습니다. (☞ 기사 원문 바로가기)

2025.08.19 21:21AI 에디터

챗GPT도 편견 있다…AI마다 감정 해석 천차만별

미국 펜실베이니아 주립대학교 연구팀이 챗GPT 같은 AI가 인간처럼 감정을 이해하고 반응하는지 알아보는 대규모 연구를 진행했다. 그동안 AI의 감정 능력은 단순히 텍스트에서 기쁨이나 슬픔을 찾아내는 수준에만 머물러 있었다. 하지만 이번 연구는 AI가 실제로 감정에 대해 어떻게 생각하고 판단하는지를 깊이 들여다봤다. 연구진은 CoRE라는 새로운 평가 도구를 만들어 AI의 감정 처리 과정을 체계적으로 분석했다. 이는 심리학의 '인지 평가 이론'이라는 방법을 사용한 것으로, 사람이 어떤 상황에서 감정을 느끼는 이유를 설명하는 이론이다. 연구 대상은 딥시크(DeepSeek) R1, 챗GPT GPT-4o-mini, 구글 제미나이(Gemini) 2.5 Flash, LLaMA 3, Phi 4, Qwen 3, QwQ 등 최신 AI 7개였다. 연구진은 행복, 분노, 두려움, 죄책감 등 15가지 감정과 '얼마나 즐거운가', '얼마나 확실한가', '얼마나 통제할 수 있는가' 같은 16가지 판단 기준을 사용해 약 5천 개의 질문을 만들었다. 이를 통해 3만 4천 건 이상의 AI 답변을 분석했다. 기본 감정 구조는 비슷하지만 해석은 제각각... 죄책감 판단은 일치, 놀라움은 천차만별 분석 결과 모든 AI가 인간과 비슷한 기본적인 감정 구조를 가지고 있다는 것을 발견했다. 예를 들어 기쁨과 슬픔을 구분하는 능력은 모든 AI가 공통으로 갖고 있었다. 하지만 구체적인 상황에서 감정을 해석하는 방식은 AI마다 크게 달랐다. 특히 감정별로 AI들의 일치 정도를 조사한 결과가 흥미로웠다. 죄책감의 경우 모든 AI가 비슷하게 판단했지만, 놀라움의 경우에는 AI마다 완전히 다른 반응을 보였다. 이는 AI가 복잡한 감정을 이해하는 데 한계가 있음을 보여준다. 분노 감정 분석에서는 예상 밖의 결과가 나타났다. 대부분의 AI에서 분노를 일으키는 가장 큰 요인은 '기분 나쁨'이 아니라 '불공정함을 느끼는 정도'였다. 이는 AI가 분노를 단순한 부정적 감정이 아니라 도덕적 판단과 연결된 복잡한 감정으로 이해한다는 뜻이다. 또한 두려움의 경우 모든 AI가 '많은 노력이 필요한 상황'과 강하게 연결해서 생각했다. 자랑스러움(Pride)은 '외부 통제를 받지 않는 상황'과 연관됐고, 흥미(Interest)는 '불확실한 상황'과 관련이 있었다. AI별 특성 뚜렷... 제미나이는 모든 것을 불공정하다고 판단 개별 AI의 특성도 확연히 드러났다. LLaMA 3는 모든 감정 상황을 불확실한 것으로 보는 경향이 강했다. 심지어 명확해 보이는 부정적 감정도 '잘 모르겠다'는 식으로 판단했다. 제미나이 2.5 Flash는 가장 독특한 행동을 보였다. 대부분의 감정을 '불공정하다'고 판단하는 경향이 강했고, 희망과 흥미 같은 긍정적 감정도 다른 감정들과 완전히 분리해서 처리했다. 연구진은 이 AI가 감정 판단 기준을 제대로 활용하지 못한다고 분석했다. 반면 딥시크 R1과 Phi 4는 상대적으로 인간의 감정 이해 방식과 비슷한 패턴을 보였다. 하지만 여전히 미묘한 차이점들이 존재했다. 흥미롭게도 AI들은 각자 다른 '감정 지도'를 가지고 있었다. 어떤 AI는 긍정적 감정들을 위쪽에, 부정적 감정들을 아래쪽에 배치했지만, 다른 AI는 정반대의 구조를 보였다. 이는 같은 감정이라도 AI마다 완전히 다른 방식으로 이해하고 있음을 의미한다. 현재 AI 훈련 방법으로는 일관된 감정 이해 어려워... 개인 맞춤형 접근 필요 이번 연구는 현재 AI를 훈련시키는 방법으로는 일관되고 정확한 감정 이해 능력을 만들기 어렵다는 것을 보여준다. 연구진은 "AI들이 기본적인 감정 구조는 인간과 비슷하지만, 복잡하고 미묘한 감정에서는 여전히 어려움을 겪고 있다"고 설명했다. 특히 각 AI가 보여준 편향된 감정 판단은 실제 서비스에서 중요한 문제가 될 수 있다. 예를 들어 분노를 주로 공정성 문제로만 이해하거나, 모든 감정을 불확실한 것으로 보는 AI는 사용자와의 소통에서 문제를 일으킬 수 있다. 연구진은 앞으로 문화나 개인적 경험 같은 요소들을 AI 훈련에 반영해야 한다고 제안했다. 또한 현재 사용하는 '다음 단어 예측' 방식이나 '인간 피드백 학습' 방법이 진정한 감정 이해 능력을 만드는 데 충분한지 의문을 제기했다. 이 연구 결과는 AI가 감정을 완전히 이해하기까지는 아직 갈 길이 멀다는 것을 보여준다. 하지만 동시에 AI의 감정 처리 능력이 예상보다 복잡하고 정교하다는 것도 확인할 수 있었다. FAQ Q: 이 연구가 기존 AI 감정 연구와 어떻게 다른가요? A: 기존 연구는 AI가 텍스트에서 감정을 찾아내는 능력만 확인했습니다. 하지만 이번 연구는 AI가 감정에 대해 어떻게 생각하고 판단하는지를 깊이 분석한 첫 번째 대규모 연구입니다. 마치 AI의 '감정 사고 과정'을 들여다본 것과 같습니다. Q: 이 연구 결과가 우리 일상에 어떤 영향을 미칠까요? A: AI마다 감정을 이해하는 방식이 다르다는 발견은 AI 서비스 선택에 중요한 정보를 제공합니다. 예를 들어 심리 상담이나 감정 지원 서비스를 받을 때 어떤 AI를 사용하느냐에 따라 경험이 크게 달라질 수 있습니다. Q: AI의 감정 이해 능력을 높이려면 어떻게 해야 할까요? A: 연구진은 모든 사람에게 똑같이 적용되는 감정 모델 대신, 개인의 문화나 경험을 반영한 맞춤형 감정 AI를 만들어야 한다고 제안했습니다. 현재의 훈련 방법으로는 한계가 있어 새로운 접근이 필요합니다. ■ 이 기사는 AI 전문 매체 'AI 매터스'와 제휴를 통해 제공됩니다. 기사는 클로드 3.5 소네트와 챗GPT를 활용해 작성되었습니다. (☞ 기사 원문 바로가기)

2025.08.19 21:20AI 에디터

크리니티, '2025 일잘러 페스티벌' 참가…차세대 소통 협업툴 '써팀(SirTEAM)' 소개

메일 보안·협업 전문기업 크리니티(대표 유병선)는 오는 21~23일 3일간 서울 SETEC 제1전시실에서 열리는 '2025 일잘러 페스티벌'에 참가, 자사의 AI 기반 차세대 소통 협업툴 '써팀(SirTEAM)'과 조직 맞춤형 AI 에이전트 'InSSa AI'를 선보인다고 밝혔다. 크리니티는 이번 행사에서 일하는 방식 변화와 AI 업무 자동화 흐름을 주제로 부스를 운영하며, 현장 방문객에게 실제 업무 시나리오 기반의 데모 체험 기회를 제공한다. 또 21일 열리는 '스팍 컨퍼런스(SPARK Conference)'에는 기획마케팅팀 강현화 팀장이 연사로 참여해 'AI 시대, 일·소통 방식의 변화'를 주제로 발표한다. 이번 발표는 1990년대부터 변화해 온 업무 소통 방식의 흐름을 짚으며 끊어진 소통과 맥락을 연결하는 AI 시대의 일·소통 방식을 제시한다. 특히 크리니티는 AI 시대 일 잘하는 팀의 3가지 조건으로 ▲Adaptability(적응력) ▲Agility(민첩성) ▲Amplify(사람과 AI의 시너지)의 '3A'를 제안, 사람과 AI가 함께 일하는 스마트워크 시대의 전략적 일·소통 방향을 소개한다. 행사 기간 동안 운영하는 크리니티 부스(A01)에서는 참가자들이 '써팀'과 'InSSa AI'의 기능을 직접 확인하고 시연할 수 있다. 주요 시연 내용은 ▲AI 기반의 업무 흐름 자동화 시나리오 ▲할일, 일정 등록부터 주간보고 자동 생성까지 연결되는 업무 연계 기능 ▲부서별·개인별 맞춤형 AI 에이전트 설정과 활용 예시 ▲업데이트 예정인 Wiki 문서 협업 기능 미리보기 등이다. 한편 이 회사 '써팀(SirTEAM)'은 사내AI, 메일, 메신저, 캘린더, 할일, 드라이브, 게시판 등 협업 필수 기능을 통합한 'All-in-One 협업툴'이다. 지난 4월 AWS 파트너 소프트웨어 패스를 획득하면서 공식적으로 기술력과 신뢰성 모두 인정받았다. 또 'InSSa AI'는 이 구조 위에서 반복 업무를 자동화하고, 주요 이슈를 일정과 보고 흐름으로 연결해주는 AI 기반 업무 파트너로 설계됐다. 특히, 비즈니스 커뮤니케이션과 일·소통 데이터를 수집·학습해 실무 팀장과 팀원들이 복잡한 설정 없이도 쉽게 AI 에이전트를 생성하고, 반복 업무를 자동화할 수 있는 실무 중심 플랫폼으로 진화하고 있다. 크리니티 유병선 대표는 “써팀과 InSSa AI는 메일 중심의 협업에서 한 단계 더 나아가, 업무 흐름 전체를 연결해주는 핵심 플랫폼”이라며 “이번 2025 일잘러 페스티벌을 통해 AI와 함께 일하는 미래 업무 환경을 직접 선보일 것”이라고 밝혔다.

2025.08.19 21:01방은주 기자

[인터뷰] "美 빅테크와는 다른 게임"…韓 스타트업, '과학지식 도서관'으로 AI 패권 넘본다

"우리는 인간 개입 없이도 스스로 가설을 세우고 탐구하는 과학 인공지능(AI)을 만들고 있습니다. AI가 발견한 인류의 모든 미래의 과학적 개념을 담을 '지식의 도서관'을 구축해 기술 패권의 주도권을 잡고 궁극적으로는 초지능(Superintelligence)의 도래를 앞당기는 것이 목표입니다." 이민형 아스테로모프 대표는 최근 서울 강남에 위치한 본사에서 지디넷코리아와 만나 이같이 밝혔다. 그가 설명한 비전은 거대했다. 미국 빅테크가 주도하는 파운데이션 모델 경쟁을 넘어 AI가 창출하는 최종 '결과물'을 선점해 미래 기술의 주도권을 확보하겠다는 선언이다. 19일 업계에 따르면 과학적 발견에 특화된 '과학자 AI'가 새로운 화두로 부상하고 있다. 구글 딥마인드, 사카나AI, 라일라 사이언시스 등 해외 주요 스타트업들은 모두 연구를 통한 초지능 구현을 장기적인 목표로 삼고 있는 상황이다. 이러한 흐름 속에서 아스테로모프는 국내에서는 유일하게 '과학적 초지능' 실현을 공개적인 목표로 내세운 스타트업이다. 이들과 아스테로모프의 가장 큰 차이점은 AI를 대하는 근본적인 철학에 있다. 대부분의 경쟁사들이 인간이 설정한 목표 안에서 결과를 최적화하는 '자동화 도구'를 만든다. 이와 대비해 아스테로모프는 과학 발전의 주도권 자체를 AI에게 부여하려 한다는 것이 회사 측의 설명이다. 동시에 막대한 자본이 필요한 실험 자동화 단계에 집중하는 경쟁사들과 달리 '아이디어 생성'이라는 가장 근본적인 단계에서 승부를 보겠다는 전략이다. 이러한 아스테로모프의 비전은 이를 제시한 인물의 독특한 이력과 맞물려 설득력을 더한다. 2001년생으로 현재 만 23세인 이민형 대표는 만 16세에 서울대학교 의과대학 연구원으로 입사해 연구를 수행한 경력이 있다. 현재 같은 학교 박사과정에 재학 중인 그의 팀에는 국제수학올림피아드(IMO) 수상자를 포함한 서울과학고·서울대 출신 핵심 인력들이 포진해 있다. 이같은 잠재력을 바탕으로 아스테로모프는 지난 2월 법인 설립 후 한 달 만에 50억원 규모의 시드 투자를 유치하는 데 성공했다. 국내 스타트업 시장이 얼어붙은 현시점에 이례적인 성과다. 주변에서는 미국 법인 설립을 권유했지만 이 대표는 한국에서의 창업을 결정했다. 그는 "세계 최고 수준의 젊은 인재들이 한국에 높은 밀도로 모여있다"며 "이 인재들이 해외로 떠나지 않고도 비전을 펼칠 수 있는 회사를 만들고 싶었다"고 말했다. 이어 "AI로 세계 패권의 지형이 바뀔 수 있는 지금 한국이 그 수혜국이 돼야 한다고 생각했다"고 밝혔다. 아스테로모프의 비전을 구현하는 핵심 기술은 '스페이서(Spacer)'라는 이름의 과학 AI 아키텍처다. '스페이서'는 거대언어모델(LLM)의 강력한 추론 능력을 활용하되 과학적 '창의성'은 LLM에 의존하지 않는 새로운 구조다. 지식들을 원자 단위로 분해하고 그 사이의 숨겨진 연결 가능성을 탐색해 세상에 없던 새로운 과학적 개념을 창발해낸다는 것이다. 이민형 대표는 "과학 이론이란 결국 수많은 조각난 지식들의 연결이라는 전제하에 AI가 아직 연결되지 않은 고리들을 스스로 찾아내도록 설계하는 것"이라며 "이 과정에서 인간이 아직 떠올리지 못한 통찰을 뽑아내는 것이 우리가 말하는 창발성의 실체"라고 설명했다. 생성된 가설의 유효성에 대한 기자의 질문에 이 대표는 "'스페이서'의 목표는 정답을 찾는 것이 아니라 '실험해볼 만한 가치가 있는 질문'을 대량으로 생성하는 것"이라며 "이는 인간 과학자의 직관과 유사하지만 AI는 그 작업을 자동화해 훨씬 많은 가능성을 보다 신속히 탐색할 수 있다는 점에서 근본적인 차이가 있다"고 설명했다. 아스테로모프는 이달 중 '스페이서'가 생성한 구체적인 과학적 가설과 그 탐색 과정을 담은 테크 리포트를 논문 사전 공개 사이트 '아카이브(arXiv)'를 통해 공개하며 자신들의 주장을 증명할 계획이다. 이렇게 '스페이서'가 발굴한 수많은 과학적 가설들을 체계적으로 축적하고 전 세계의 연구자들에게 제공하는 것이 바로 '더라이브러리(The Library)' 프로젝트다. 구글 딥마인드의 '알파폴드'가 단백질 구조 예측에 국한됐다면 '더라이브러리'는 과학 기술 전체로 그 개념을 확장해 미래 지식의 소유권을 선점하려는 시도다. 이 대표는 "검증 가능한 수준의 가설들을 대량으로 생산하고 지식으로 비축해 기술이 패권이 되는 시대의 주도권을 선점하는 것이 중장기적 목표"라며 "궁극적으로는 과학적 초지능의 실현에 기여하고자 한다"고 밝혔다. 이토록 거대한 목표를 추구하는 이유는 기술이 자본을 대체하는 새로운 시대가 오고 있다는 믿음 때문이다. 과거에는 '과학기술 → 돈'의 문법이 일반적이었지만 현재 오픈AI나 스페이스X 같은 최상위 플레이어들은 '돈 → 과학기술'로 패러다임을 전환하고 있다는 진단이다. 이민형 아스테로모프 대표는 "AI가 과학자들의 유용한 도구 역할을 넘어 기술 발전을 전면 주도해 전례없는 속도의 과학적 발견과 진보를 일으킬 날이 머지 않았다"며 "AI의 실질적인 파급력과 그 결과물에 기반한 패권확보를 고민해야하는 때"라고 말했다. 아래는 이민형 대표와의 일문일답. Q. 아스테로모프의 근본적인 목적은 무엇인가. A. 우리가 하고자 하는 일은 과학이라는 도메인 안에서 인간의 개입 없이 독립적으로 가설을 세우는 '창발적 연구 인공지능(AI)'을 구축하는 것이다. 이를 통해 검증 가능한 수준의 과학적 가설들을 대량으로 생산하고 지식으로 비축해 기술이 패권이 되는 시대의 주도권을 선점하는 것이 중장기적인 목표다. 궁극적으로는 '과학적 초지능(Scientific Superintelligence)'의 실현에 기여하고자 한다. Q. AI를 보조 도구를 넘어 독립적인 '과학자'로 만드는 것이 왜 중요한가. 이것이 왜 기술 패권 확보로 이어지고 초지능의 실마리가 될 것이라고 보는가. A. 지식 확장의 병목을 푸는 유일한 방법이기 때문이다. 현대 과학은 각 분야가 지나치게 세분화되면서 서로 다른 영역 간 지식을 연결해 새로운 과학적 개념을 만들 가능성이 급격히 낮아졌다. 한 명의 과학자가 모든 것을 통합적으로 이해하고 직관을 발휘하는 것은 사실상 불가능에 가깝다. 이 구조 속에서 인간의 직관은 자신이 아는 좁은 지식 안에서만 작동한다. 이는 새로운 발견에 명백한 한계를 만든다. 지금까지 위대한 발견은 대부분 우연에 의존해왔다. 이 문제를 해결하려면 과학자의 직관 자체를 모델링한 자율 시스템이 필요하다. 인간의 개입 없이 AI가 스스로 탐구를 시작하고 가설을 세우고 검증하는 구조를 만들어야 한다. 단순한 보조 도구를 넘어 '과학자로서 사유하고 탐구하는 AI'를 만드는 것이 우리의 목표다. Q. '과학자로 기능하는 AI'를 구현할 '창발적 아키텍처'에 대해 좀 더 자세히 설명해달라. 이들은 오픈AI '챗GPT' 등 생성형 AI의 근간이 되는 트랜스포머 아키텍처와 차이가 있나. A. 우리는 현재 개발하는 핵심 아키텍처를 '스페이서(Spacer)'라고 부른다. 탐구 의도 설정부터 가설 생성, 검증까지 과학적 탐구의 전 과정을 인간 개입 없이 AI가 독립적으로 수행하도록 설계된 시스템이다. '스페이서'는 거대언어모델(LLM)의 강력한 추론 능력은 적극적으로 활용하지만 과학적 '창의성'은 LLM에 의존하지 않는 새로운 구조다. 기존 LLM은 확률적 패턴 학습에는 탁월하지만 학습 데이터에 없는 새로운 과학적 개념을 구성하는 데는 명백한 한계가 있다. '창의성' 혹은 '창발성'이란 단순히 데이터의 상관관계를 넘어 지금까지 연결되지 않았던 지식들의 조합을 통해 새로운 과학적 개념을 체계적으로 드러내는 것이기 때문이다. 이를 위해 '스페이서'는 지식들을 원자(Atomic) 단위로 분해하고 그 사이의 숨겨진 연결 가능성을 위상수학적으로 탐색한다. 과학 이론이란 결국 수많은 조각난 지식들의 연결이라는 전제하에 AI가 아직 연결되지 않은 고리들을 스스로 찾아내도록 설계한 것이다. 이 과정에서 인간이 떠올리지 못한 통찰을 뽑아내는 것이 우리가 말하는 창발성이다. Q. 아키텍처의 비전은 알겠다. 다만 이 기술 구조가 어떻게 수익으로 연결되는지 구체적인 사업 모델이 궁금하다. A. '스페이서'가 발굴한 과학적 가설들을 체계적으로 축적하고 제공하는 '더라이브러리(The Library)' 프로젝트가 사업 모델의 핵심이다. '더라이브러리'는 내년 상반기 본격적인 구축을 목표로 하는 웹사이트로, 이용 정책은 투트랙으로 나뉜다. 전 세계 연구자들은 논문 출판 등 학술적 목적으로는 결과물을 자유롭게 이용할 수 있다. 다만 이를 기반으로 특허를 확보하거나 상업화할 경우에는 라이선스 계약을 통해 기술료(Royalty)를 받는 구조다. 우리는 후속 투자를 통해 약 1천만 개 규모의 출판물을 갖춘 라이브러리를 신속히 구축할 계획이다. 특히 이 과정에서 발견되는 인간-컴퓨터 인터페이스나 알츠하이머 치료제 같은 고부가가치 기술에 대해서는 외부 전문기관과 협력해 직접 상업화에 나서는 방안도 적극적으로 추진하려고 한다. Q. 해외에서도 과학적 발견을 위한 AI 모델을 구축하는 시도가 있는 것으로 알고 있다. A. 맞다. 구글 딥마인드의 '코사이언티스트', 일본 사카나AI, 미국 라일라 사이언시스 등이 대표적이다. 이들은 공통적으로 실험 설계 자동화나 시뮬레이션 기반 가설 평가를 통해 인간 과학자의 생산성을 극대화하는 방향에 집중한다. 특히 라일라 사이언시스는 2억 달러(한화 약 2천700억원) 규모의 시드 투자를 유치하며 'AI 사이언스 팩토리(AISF)'를 개발 중이다. 이는 자동화된 로봇과 AI를 결합해 물리적 실험 전체를 자동화하는 사례다. 이 외에도 엔비디아가 지원하는 DNA 언어모델 '이브이오2(Evo2)'나 딥마인드의 '싱글셀 파운데이션 모델'처럼 특정 분야의 대규모 데이터를 학습한 초대형 파운데이션 모델을 구축하려는 흐름도 주를 이룬다. Q. 이들과 비교할 때 아스테로모프에는 차별점이 있나. A. 접근 방식의 전제와 철학 자체가 다르다. 구글 딥마인드나 라일라 사이언시스 등 대부분의 경쟁사들은 인간이 설정한 목표와 탐색 공간 안에서 결과를 최적화하는 '자동화 도구'로서 AI를 활용한다. 이는 본질적으로 '인간-AI 협업'의 연장선에 있다. 반대로 우리는 인류 과학기술 발전의 '주도권'을 인간에서 AI에게 부여하려는 첫 시도다. 단순히 인간을 돕는 도구가 아니라 지금까지 인간 고유의 영역으로 여겨졌던 '과학자의 영감과 직관'을 갖춘 AI를 개발하는 것이 우리의 최종 목표다. 경쟁사들이 더 좋은 '연구 도구'를 만들 때 우리는 새로운 '과학자'를 만들고 있다는 점에서 근본적인 차이가 있다. 이러한 접근은 자원 효율성으로도 이어진다. 경쟁사들이 집중하는 대규모 시뮬레이션이나 물리적 실험 자동화는 막대한 하드웨어가 필수적이다. 반대로 우리는 그 이전 단계인 가장 근본적인 과학적 개념 생성에 집중하기에 수십억원 규모의 컴퓨팅 리소스로도 구현이 가능하다. 핵심은 자본이 아니라 연구자의 논리 역량과 문제 구조화 능력으로, 여기서 승부를 보는 것이다. Q. 과학적 개념을 만든다는 '스페이서'에 대해 보다 기술적인 설명을 해줄 수 있나. 과학자의 '직관'을 모델링하고 '지식의 체인'을 탐색한다는 것은 구체적으로 어떤 의미인가. A. 인간 과학자는 호기심과 직관으로 연구 주제를 설정하고 가설을 세운다. 우리는 지금까지 인간 고유의 영역으로 여겨졌던 이 영감의 과정을 수학적으로 모델링해 AI가 스스로 가설을 생성하도록 만드는 것을 목표로 한다. 모든 과학 이론은 결국 수많은 원자적(Atomic) 지식들이 연결된 '지식의 체인'이다. 우리 모델은 기존 학습 데이터가 가진 문맥의 관성을 최소화하며 이 지식들 간의 잠재적 연결을 스스로 탐색해 기존에 존재하지 않던 새로운 체인을 만들어낸다. 이를 통해 기존 데이터베이스에는 존재하지 않던 완전히 새로운 과학 개념을 창발적으로 생산할 수 있다고 본다. 다시 말해 '스페이서'는 완전 자율형 과학 시스템이다. 인간이 주제를 정해주지 않아도 스위치를 켜는 것만으로 모델 스스로 연구 주제를 결정하고 개념을 창발하고 정제된 가설로 발전시키는 전 과정을 자율적으로 수행한다. 현재 모델의 작동 가능성 검증은 거의 끝난 상태다. 이달 중 '스페이서'가 생성한 구체적인 가설들과 그 과정을 담은 테크 리포트를 아카이브(arXiv)를 통해 공개할 예정이다. Q. 이렇게 생성된 가설들이 실제로 유효한지 어떻게 판단할 수 있을까. LLM처럼 정답이 아닌 노이즈와 환각이 많은 결과가 나올 가능성은 없나. A. '스페이서'는 정답을 말해주는 게 아니라 "이 가설은 한 번쯤 실험해볼 만하다"고 판단할 수 있을 정도의 논리적 완결성을 가진 지식 간 연결을 대규모로 생성한다. 각각은 실험 전에는 옳고 그름을 알 수 없지만 검증 가능성이 있는 새로운 가설들이다. 이러한 접근은 인간 과학자가 직관에 의존해 가설을 세우는 방식과 유사하다. 다만 차이점은 AI가 이 작업을 자동화함으로써 기존보다 훨씬 많은 가설들을 빠르게 생성할 수 있다는 점이다. 이 자체만으로도 연구 리소스를 절감하는 데 큰 의미가 있다. 이렇게 생성된 가설들은 이후 시뮬레이션과 실제 실험을 통해 검증된다. 우리의 첫 단계는 실험 이전에 의미 있는 연결성을 찾아내는 데 집중하는 구조다. 이 단계만으로도 모델이 실험 가능한 수준의 유효한 가설들을 꾸준히 생성하고 그 일부가 실제로 검증된다면 이는 단순한 기술적 진보를 넘어 과학 탐구 방식 자체를 바꾸는 새로운 패러다임의 전환점이 될 수 있다고 본다. Q. 장기적 비전이라고는 해도 초지능 실현을 스타트업의 목표로 설정하는 사람은 거의 없다. 실리콘밸리에서조차 ('챗GPT'의 아버지로, 초지능 개발을 위한 스타트업인 '세이프슈퍼인텔리전스'를 설립한) 일리야 수츠케버의 비전이 의심 받는다. 국내에서는 특히 그런 목표를 입 밖으로 꺼내는 사람을 본 적이 없다. 어떻게 그런 목적의식을 갖게 됐는가. A. 초지능에 대한 정의는 다양하다. 그런데 우리가 정의하는 초지능은 단순히 인간보다 뛰어난 지능이 아니라 인간이 이론적으로 도달 가능한 모든 사고·추론·창의성의 상위 집합(Superset of the Human Mind)이다. 이 초지능이 등장하는 순간 인간이 생각할 수 있는 모든 영역은 더 이상 인간의 고유한 것이 아니게 된다. 그래서 우리는 단순히 그 발명에 필요한 도구를 만드는 데 기여하는 것을 넘어 초지능의 도래를 앞당기는 것에 궁극적인 의의를 두고 있다. 그 외에 개인적으로는 인생을 '행복을 쫓는 메트릭'과 '거대한 목표를 쫓는 메트릭'이라는 두 함수 중 하나를 선택하고 최적화하는 문제로 본다. 두 메트릭은 근본적으로 충돌하기에 어느 한쪽을 명확히 선택하고 인생을 설계하는 것이 더 효율적이라고 생각해왔다. 성향상 돈이나 명예 같은 외부 보상에 크게 좌우되지 않고 스트레스에 대한 내성도 강한 편이다. 그래서 '행복'을 쫓는 삶도 충분히 가능하다. 실제로 시골에 내려가 김밥집을 운영하며 조용히 사는 삶을 생각해 본 적도 있다. 다만 여기에는 중요한 전제가 있다. 만약 내가 김밥을 썰면서 "어떻게 하면 더 잘 썰 수 있을까" 같은 최적화 문제를 고민하기 시작하는 순간 그 행위는 더 이상 행복이 아닌 '거대한 목표'를 위한 과정으로 바뀌게 된다. '행복'을 선택하려면 어떤 문제도 최적화하지 않겠다는 자기 약속이 필요하다. 나는 아직 젊고 거대한 목적에 대해 고민하지 않을 수 없었다. 오랜 탐색 끝에 지난해 12월에 비로소 나의 미션을 명확히 정의했고 그 순간부터 망설임 없이 실행에 들어갔다. Q. 초지능의 등장은 인류 문명의 패러다임을 바꿀 수 있는 사건이다. 이런 일을 하려는 사람으로서 현재 시대를 어떤 관점으로 바라보고 있는가. A. 시대의 주도권이 누구에게 있는지를 기준으로 시대를 구분할 수 있다고 본다. 지난 수백 년간은 자본이 가장 강력한 지배 구조였지만 약 10년 전부터 과학기술이 새로운 주도권을 쥐기 시작했다고 본다. 오픈AI와 스페이스X가 그 대표적인 사례다. 이 두 회사는 순수한 자본주의적 관점만으로는 설명하기 어렵다. 이들은 막대한 자본을 투입해 당장의 수익보다 훨씬 더 먼 미래의 인류 패러다임 전환에 맞닿아 있는 연구 중심의 거대한 목표를 추구한다. 과거에는 '과학기술 → 돈'의 문법, 즉 기술이 돈을 벌기 위한 수단이었다. 그런데 지금 최상위 플레이어들은 '돈 → 과학기술'로 패러다임을 전환하고 있다. 돈을 모아 미래의 결정적 기술을 선점하는 것이다. 기술이 일종의 핵무기처럼 자본을 넘어선 새로운 패권의 도구로 작동하기 시작했다는 강력한 증거라고 믿는다. Q. 이런 목적의 딥테크 스타트업이라면 미국에 법인을 세우는 것이 유리할 수도 있을 것 같다는 생각이 든다. 굳이 한국에서 창업한 이유가 있나. A. 실제로 그 부분이 가장 큰 고민이었다. 오픈AI나 딥마인드 같은 연구 중심 회사를 하려면 막대한 자본이 필요하고 조 단위의 후속 투자를 고려하면 미국 법인이 현실적으로 유리하다는 조언을 선배 창업가들이나 벤처 캐피털리스트(VC)들에게 많이 들었다. 그렇지만 동시에 한국에는 세계적인 경쟁력을 갖춘 젊은 인재들이 높은 밀도로 모여있다고 생각했다. 그들을 수용할 만한 비전과 자본력을 제시하는 회사가 없어 해외로 떠나간다고 봤다. 우리 팀은 비유하자면 '대한민국의 야오반이나 투링반(중국 최고 명문대의 천재 특별반)'으로만 이뤄진 팀이다. 이런 인재들이 모두 떠나가면 한국은 20년 뒤 성장 동력을 잃은 나라가 될 것이다. AI로 세계 패권이 바뀔 수 있는 지금 내가 한국인으로서 한국에서 이 비전을 실현하고 한국이 그 수혜국이 돼야 한다고 생각했다. 물론 회사가 커지면서 현실적인 난관이 많겠지만 감내할 가치가 있다고 믿는다. Q. 앞서 팀을 '대한민국의 야오반'에 비유했다. 팀의 역량과 구성 과정에 대해 더 구체적으로 설명해 줄 수 있나. 또 보통의 창업가들과는 다른 길을 걸어왔는데 어떻게 그런 최고 수준의 인재들을 영입할 수 있었나. A. 우리 팀원들은 객관적으로 세계 최고 수준의 20대 인재들이다. 황수영 최고기술책임자(CTO)는 서울과학고를 전체 수석으로 입학하고 수석으로 졸업했다. 그 외에도 국제수학올림피아드(IMO) 만점자를 비롯해 수학·물리·정보 등 다양한 분야의 국내외 올림피아드 수상자들이 팀의 주축을 이루고 있다. 이런 인재들을 모을 수 있었던 기반은 이전 알고리즘 트레이딩 스타트업 창업 경험 덕이다. 수학적 역량이 뛰어난 인재들이 모이는 그곳에서 만난 핵심 인물들을 중심으로, 영재고-서울대 네트워크를 통해 실력 위주로 멤버들을 추가 영입했다. 현재는 다양한 전공자들이 우리의 비전을 보고 자발적으로 합류하고 있다. Q. 마지막 질문이다. 지난 2월 법인 설립 한 달 만에 50억원 규모의 시드 투자 금액을 받았다. 국내 스타트업 생태계에서 상당히 이례적인 속도와 규모로 알고 있다. 올해는 특히 스타트업 시장이 얼어붙은 시점이다. 어떻게 가능했던 것인가. A. 우리가 하는 일이 근본적인 문제를 다루는 일이라고 생각한다. 투자자분들이 그 부분에 공감해주신 것 같다. 자금은 하려고 하는 일에 필요한 최소 범위만큼 요청했다. 이에 대해 신속히 의사결정을 해주셨다. 리드 투자사였던 퓨처플레이의 경우 최재웅 최고투자책임자(CIO)님이 담당해 주셨는데 이 회사에서 가장 빠른 의사결정 중 하나였다고 들었다.

2025.08.19 12:17조이환 기자

저스템, 中 기업과 고진공 이오나이저시스템 공급 계약

저스템이 세계최초로 개발해 공급 중인 고진공 이오나이저 시스템을 해외시장에 본격 선보인다. 저스템은 중국 글로벌 디스플레이기업 A사와 고진공 이오나이저 100여 시스템의 공급 계약을 체결했다고 19일 밝혔다. 저스템의 고진공 이오나이저시스템은 OLED 제조공정에서 발생하는 정전기를 실시간으로 제어함으로써 패널의 수율을 높이는 장비다. 저스템이 2021년부터 3년의 연구개발 끝에 독자적인 원천기술로 출시했고, 관련 출원 및 등록 특허만 50 여개에 달한다. 이러한 기술력을 인정받아 2024년 연구개발 최고의 영예인 장영실상을 수상했다. 저스템은 2023년부터 국내 유수 디스플레이 기업들에 이 시스템을 공급하며 효용성과 기술력을 높이 평가받아 왔다. 지난 해 중순부터는 디스플레이 강자로 부상하고 있는 중국기업들을 대상으로 공급을 모색하고 10월에는 중국 디스플레이 기업 B사에 공급하며 해외시장에 발을 들였다. 금번 수주는 A사와 반년여에 걸쳐 디바이스의 신뢰성과 수율 향상 검증을 완료한 후 바로 진행됐다. 저스템은 이번 계약으로 해외 디스플레이 시장을 본격적으로 공략할 수 있는 추진동력을 얻게 됐다. 하정민 저스템 기술연구소장(부사장)은 "저스템의 고진공 이오나이저시스템은 OLED공정의 정전기 제어 표준 장비로 최적” 이라며 “국내외에서 출원, 등록한 50여개의 독자 특허와 기술로 제전 효과가 탁월한 제품을 만든 만큼, 유사제품이 따라오지 못하는 기술의 독창성과 가치를 인정받은 것”이라고 강조했다. 한편 저스템은 현재 고진공 이오나이저시스템의 고장 예측기능을 보강하는 등 기능을 고도화하고 중진공 환경에서도 사용 가능한 제품을 개발하며 OLED 진공제전 장비부문의 선두주자로서 입지를 다지고 있다.

2025.08.19 11:08전화평 기자

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