삼성전자와 LG전자가 17일(현지시간)부터 3일간 미국 올랜도에서 열리는 북미 최대의 주방·욕실 전시회 ‘KBIS 2026’에 참가해 인공지능(AI) 기반 가전제품 등을 선보인다고 18일 밝혔다. 올해로 62회를 맞이한 KBIS는 미국주방욕실협회(NKBA)가 주관하는 전시회로 가전, 가구, 인테리어 등 약 700개 브랜드가 참가하는 북미 최대 규모 행사다. 삼성전자는 ‘더 나은 일상을 만들다(Enabling Better Living)’를 주제로 전시를 마련했다. 삼성전자는 한층 고도화된 인공지능(AI) 기술이 탑재된 냉장고, 세탁건조기 등 최신 ‘비스포크 AI 가전’을 소개했다. 특히 럭셔리 빌트인 가전 ‘데이코’의 디자인을 강조하는 독특한 전시 연출로 관람객의 시선을 사로잡았다. 굴곡진 벽면에 컬럼(Column) 냉장고가 완전히 숨겨지는 연출로 인테리어와 가전이 매끄럽게 연결되는 디자인을 선보였다. LG전자는 이번 전시에서 1003㎡ 규모(303평)의 부스를 설치하고 ‘SKS 런드리(Laundry) 솔루션’을 처음으로 공개했다. 대표 제품인 29인치 ‘SKS 워시콤보’는 딥러닝 기반 AI 제어로 드럼의 회전 속도를 정밀하게 조절해 LG만의 6모션 세탁·건조 성능을 구현한다. LG전자는 사용 패턴을 분석해 시간대별 냉각·제빙 성능을 자동으로 최적화하는 ‘36인치 컬럼 냉장고·냉동고’ 등 주방 가전 신제품도 공개했다. 전시장 내에서는 북미 기업 간 거래(B2B) 시장을 겨냥한 건물 관리 플랫폼 ‘LG 씽큐 프로(ThinQ Pro)’도 체험할 수 있다.

30년 AI 발전의 산증인LLM 딥러닝 이후 진화 매우 빨라시험 부정행위? 과제를 바꾸면 돼AI 거품론도 크게 걱정할 것 아냐실패 경험은 새로운 도전의 밑천피지컬AI 대응 어떻게로봇 도입 혜택, 노동자 함께 누려야기존 역할 달라져도 새 일자리 생겨AI 핵심은 이미 오픈소스로 알려져꾸준히 투자하면 한국도 3강 가능인간을 뛰어넘는 ‘디지털 뇌’가 물리적인 ‘몸’과 결합한 피지컬 인공지능(AI)이 2026년 벽두 인류의 화두로 떠올랐다. 성큼 다가온 피지컬 AI를 바라보는 시선에는 두려움과 기대가 교차한다. 일자리를 뺏길 수 있다는 걱정을 넘어, 인간 통제를 벗어날 수도 있을 것이란 막연한 불안까지 느낀다. 동시에 인간의 생물학·물리적 한계를 피지컬 AI의 ‘강력한 몸’을 통해 극복할 수 있을 것이란 희망도 공존한다. 30년 가까이 AI 학계와 산업·교육계에 독보적 영향력을 미친 피터 노빅(70) 구글 연구총괄(Director of Research) 겸 스탠퍼드대 인간중심인공지능연구원(HAI) 펠로를 지난달 27일 화상으로 만났다. 노빅 총괄은 “(AI와 인간이 공존할 미래를) 누구도 정확하게 알 수는 없지만, 변화 속도가 지나치게 빠르다는 점은 우려된다”면서 “그 속도를 따라가기 어려운 이들을 위해 사회는 무엇을 할 수 있을지 고민해야 한다”고 강조했다. 또 “피지컬 AI 도입에 따른 혜택을 경영자, 주주 외에 노동자도 함께 누릴 수 있어야 한다”고 밝혔다. 다음은 일문일답. -AI 교육 바이블로 불리는 ‘인공지능 : 현대적 접근방식’(1995)을 집필했는데. “(공동 저자인) 스튜어트 러셀(UC버클리 교수)과 적절한 때 만났다. 프로그래머가 직접 규칙과 지식을 일일이 입력하던 방식에서 머신러닝으로 이동이 일어날 때였다. 2022년 전후 거대언어모델(LLM)을 활용한 딥러닝이 AI 발전을 가속했다. 1995년 목격한 변화의 싹이 매우 빠르게 진화하는 상황이다.” -교육자이기도 해서 더 궁금하다. 최근 한국 대학에선 AI를 이용한 부정행위가 논란인데. “AI로 학생 개개인에게 세심한 개별 지도를 할 수 있게 됐다. 교사가 30명을 동시에 가르쳐야 하던 교실에선 어려웠다. 물론 학생이 부정행위를 하는 것은 아닌지, AI가 과제를 대신하고 학생은 생각하지 않는 건 아닌지 우려도 있다. 결국 학생이 더 깊게 사고하도록 과제를 바꾸는 게 중요하다. AI가 단순 작업을 대신하는 만큼, 학생은 보다 수준 높은 과제에 도전할 수 있어야 한다. 평가 일부를 대면으로 해야 한다. 과제를 받은 뒤, 교사가 마주 앉아 작업 과정과 내용을 설명하도록 요구하는 식이다. AI의 도움을 받았다면 제대로 답하지 못할 가능성이 크다.” -빅테크의 과도한 투자와 수익성 부진 우려에 따른 AI 거품론이 끊이지 않는다. “AI가 혁신 기술로 떠오르자 기회를 놓치지 않으려는 투자 열기가 주식시장에 번졌다. 과잉 투자도 생기고, 성공하는 기업도, 실패하는 기업도 나오기 마련이다. 하지만 크게 걱정하진 않는다. 2008년 (서브프라임 모기지 사태 때)에는 주식시장을 넘어 삶 전반이 타격을 입었다. 이번에도 일부 벤처캐피털은 기대만큼 이익을 거두지 못할 수 있다. 하지만 사회 전반에 부정적 영향을 미치지는 않을 거다. 일부는 실패하더라도 소중한 경험을 얻은 이들은 다른 곳에서 새로운 도전을 하게 될 거다.” -지난달 세계 최대 가전·IT 전시회 CES에서 현대자동차가 선보인 ‘아틀라스’로 피지컬 AI에 관한 관심이 뜨겁다. 이후 현대차 노동조합은 로봇의 공장 투입에 반대하고 나섰다. “자동차 산업은 이미 상당한 자동화가 이뤄졌다. 노동자가 모든 용접을 하거나, 자동차를 도장(塗裝)하는 시대는 끝났다. 노조가 로봇 도입으로 인한 이익을 공정하게 배분하라고 요구하는 것은 타당하다. 로봇이 생산 비용을 낮추고 생산성을 높여 이익을 가져다준다면 경영진과 주주, 기업뿐 아니라 노동자도 혜택을 함께 누릴 수 있어야 한다. 신기술 성과를 어떻게 공유할 것인지 사회적 합의가 필요하다.” -AI가 일자리를 대체할 거라는 전망이 많다. 어디까지 나아갈까. “아직 확실히 알 수는 없다. 과거 새로운 기술은 기존 일자리를 대체했지만, 결과적으로 더 많은 일자리를 만들었다. 이번에도 새로운 수요와 일자리가 생길 거다. 열린 마음으로 받아들이면 기회가 있다. 우려되는 건 변화 속도가 지나치게 빠르다는 점이다. 농업 자동화는 여러 세대에 걸쳐 이뤄졌기에 적응할 시간이 있었다. 하지만 이번에는 훈련받았거나 하고 싶던 일이 사라지고, 다른 길을 시도하고 싶지 않다고 느끼는 사람도 분명히 생길 거다. 속도를 따라가기 어려운 이들을 위해 우리 사회는 무엇을 할 수 있을지 고민해야 한다.” -‘책임 있는 AI(Responsible AI)’ 담론을 주도하는 HAI에 몸담고 있다. AI가 공정하고 포용적이며 인류에게 유익하게 작동하게 하려면. “다양한 장치가 함께 작동해야 한다. 소비자는 제품을 고를 때 기업이 어떤 가치를 추구하고, 그 가치가 자신과 맞는지를 판단한다. 규제도 중요한 축이다. 정부가 무엇을 허용하고 허용하지 않을 지를 정한다. 주요 기업들은 자율 규제인 ‘AI 프레임워크’를 이미 마련했다. 소프트웨어 분야에선 흔치 않지만 전문 직능단체를 통한 관리도 고려할 수 있다. 예컨대 제3자 인증제도가 정부보다 빠를 수도 있다. (노빅 총괄은 미국 최초의 안전규격 인증 회사인 UL의 AI 안전위원회에 참여하고 있다.) 100여년 전 전기가 처음 등장했을 때 미국인들에겐 놀라움과 두려움이 공존했지만, UL이 전선이나 전구 등을 검사하고 안전하다는 인증을 부여하기 시작하면서 소비자들도 신뢰하게 됐다.” -한국은 세계 최초로 AI 생성물 표시를 의무화한 ‘AI 기본법’을 시행했다. “(어느 정도 규제가 적정한지) 아직 확실치 않다. 가짜 뉴스나 조작된 사진은 전에도 있었지만, 영상 제작까지 쉬워지면서 규모가 커졌다. 워터마크는 가능한 대응 수단이지만, 궁극적으론 출처에 더 의존하는 방향으로 나아가기를 바란다. 한쪽은 악의를 갖고 가짜를 만들어내는데, 선의를 지닌 다른 한쪽이 끊임없이 판별해야 하는 싸움은 바람직하지 않다. 웹사이트나 언론사 등이 ‘영상 출처가 어디고, 진짜라는 데 명예를 걸겠다’고 제시하는 구조가 돼야 한다.” -미국과 중국은 AI 분야의 확고한 양강이다. 한국이 틈을 비집고 ‘AI 3대 강국’에 진입할 수 있을까. “미국은 AI 분야의 선두다. 중국도 빠르게 따라잡았다. AI는 ‘패스트 팔로워’가 나타날 수 있는 분야라는 얘기다. 수십년간 전문성을 쌓아야 겨우 첫발을 뗄 수 있는 분야도 있지만, AI는 아니다. 핵심 기법은 오픈소스로 널리 알려졌기에 AI를 이해한 전문가와 연산 능력이나 데이터에 대한 투자, 꾸준한 노력이 갖춰지면 경쟁력을 확보할 수 있다. 한국도 충분히 올라설 수 있다.” -(그는 지난달 30일 서울시가 주관한 ‘AI 서울 2026’ 포럼에서 ‘파운데이션 모델이 어떻게 피지컬 AI의 두뇌가 되는가’를 주제로 기조연설을 했다.) 서울시는 피지컬 AI 선도도시로 도약하기 위해 ‘양재 AI 클러스터’와 ‘수서 로봇 클러스터’를 키우기로 했다. 실리콘밸리처럼 성장할 수 있을까. “지난해가 LLM의 해였다면 올해는 피지컬 AI의 해다. 코로나19 때 로봇을 연구하는 학생들이 각자의 집이 아닌 연구실에 모인 게 오늘의 피지컬 AI 성과로 나타나고 있다. 실리콘밸리는 엔지니어, 법률가, 투자자 등 다양한 전문가가 기꺼이 모험하겠다는 마음을 품고 모인 곳이다. 전문가들이 함께 할 수 있는 환경이 성공을 위해 중요하다.” ■피터 노빅 연구총괄은 1956년 미국에서 태어나 브라운대에서 응용수학을 공부하고, UC버클리에서 컴퓨터과학 박사 학위를 받았다. 스튜어트 러셀 UC버클리 교수와 함께 쓴 ‘인공지능: 현대적 접근방식’(1995)을 통해 AI 교육의 표준을 정립했다. 이 책은 전 세계 135개국, 1500개 대학에서 교재로 채택됐다. 2011년 세바스티안 스런과 함께 한 온라인 AI 강의는 16만명 이상이 수강해 온라인 대중교육(MOOC) 열풍의 기폭제가 됐다. 그는 이론에만 매몰되지 않았다. 1998년 미항공우주국(NASA)의 에임스 연구센터 계산과학 분과장을 맡아 우주탐사 로봇 및 자율주행 소프트웨어의 기반을 닦았다. 이후 구글에서 20년 넘게 연구총괄을 맡아 구글이 검색엔진을 넘어 최고의 AI 기업으로 거듭나는 과정을 이끌었다. ‘AI의 미래는 기술이 아닌 인간에 의해 결정되어야 한다’는 철학으로 만들어진 스탠퍼드대 HAI의 펠로를 겸하며 AI 기술의 혁신이 인간의 존엄을 훼손하지 않을 방법을 찾고 있다.

정부가 올해 공공 조달을 통해 역대 최대인 839억원의 혁신제품을 구매한다. 조달청은 4일 2026년 1차 혁신제품 시범 구매 제품을 선정해 공개했다고 밝혔다. 시범 구매 대상은 133개 제품, 323억원 규모로 245개 사용기관이 사용한다. 이 중 24.5%(79억원)는 인공지능(AI) 제품이다. 혁신제품 시범 구매는 정부가 위험 부담을 안고 새로운 기술과 제품을 선도적으로 구매해 시장 개척을 지원하는 정책이다. 지난해 529억원에서 올해 58.6% 증가한 839억원으로 증가한 가운데 전체 26%를 AI 제품으로 배정하고 3차로 나눠 집행할 예정이다. 특히 AI 등 전략 산업 분야 제품을 집중적으로 지원한다. 방사선 검측 센서와 소화설비를 탑재한 소방 순찰 로봇, 딥러닝 이미지 인식 기술을 활용한 의료 자동화 장치, 생성형 AI 기반 정보제공 서비스 등이 공공에서 검증을 거쳐 판로개척에 나선다. 전기차와 리튬배터리 화재 전용 소화약제, 친환경 산불 지연제, 재난 현장 지휘차 등은 재난·재해 예방과 대응 현장에 배치된다. 그린 수소 생산·공급 설비, AI 가시거리 측정 및 기상 모니터링 등 저탄소·기후 기술 제품도 선보인다. 강희훈 조달청 혁신조달기획관은 “혁신제품 시범 구매를 속도감 있게 추진할 계획”이라며 “혁신제품 개발과 실증, 판로 확보까지 전방위 지원으로 기업과 기술 선도 경제성장을 뒷받침하겠다”고 말했다. 이날 정부는 경제장관회의에서 ‘공공 조달을 통한 AI 산업 활성화 선도 방안’을 관계부처 합동으로 발표했다. 연간 225조원 규모의 공공 조달 시장이 AI 제품·서비스의 첫 번째 구매자로서 AI 산업 성장의 핵심 촉매 역할을 담당하게 된다. AI 적용 제품의 나라장터 쇼핑몰 진입 요건을 완화하고, 입찰 우대와 수의계약 등을 통해 신속한 시장 진입과 구매를 지원할 예정이다. ‘진짜’ AI 제품이 공공시장에 유입될 수 있도록 기술 특성에 맞는 전문 심사체계도 구축한다. 공공 조달 전 과정도 AI 중심으로 재설계하기로 했다. 백승보 조달청장은 “AI 산업은 기술력뿐 아니라 초기 수요와 실증 기회가 핵심”이라며 “공공 조달이 AI 산업 성장의 마중물이 될 수 있도록 제도·행정·조직 전반의 AI 전환을 속도감 있게 추진하겠다”고 밝혔다.

인·아웃, 오버넷 등 11개 항목 판정선수 영상 학습한 AI가 자동 체크국내 기업과 판독 기술 개발 ‘맞손’연맹 “오차 4.5㎜로 줄이는 게 목표” 한국배구연맹(KOVO)이 ‘인공지능(AI) 판독’ 기술을 올 하반기 컵대회부터 실전 테스트한다. 선수들 영상을 학습한 AI가 경기 중 영상을 보고 자동으로 판정한 뒤 결과를 생생한 3D로 시각화해 보여주는 기술로, ‘비디오판독’ 논란을 잠재울 수 있을지 주목된다. 3일 서울신문이 연맹에서 입수한 ‘AI 판독 기술개발’ 자료에 따르면, 연맹은 지난해 문화체육관광부의 보조금을 받아 국내 기업인 ‘스포츠투아이’와 함께 AI 판독 기술을 개발하고 있다. 이 기업은 한국야구위원회(KBO)의 자동 투구 판정시스템(ABS)을 개발한 곳이다. 앞서 연맹은 2007~08시즌 프로스포츠 사상 최초로 ‘비디오 판독’을 도입했다. 감독이나 선수가 주심의 판정에 이의를 제기하면 감독관, 심판감독관, 부심까지 3명이 비디오 화면을 보고 결과를 내리는 시스템이다. 그러나 카메라 사각지대가 발생하고, 각도에 따라 혹은 판독자의 견해에 따라 판정이 엇갈리는 등 시비가 계속됐다. 지난달 11일 프로배구 V리그 여자부 IBK기업은행과 현대건설의 경기에서 나온 비디오 판독 논란이 대표적인 사례다. 현대건설이 세트 점수 2-0으로 앞선 3세트에서 기업은행이 ‘터치아웃’을 주장하며 비디오 판독을 요청했다. 심판진이 비디오 판독 끝에 기존 판독을 번복하며 기업은행의 손을 들어주면서 경기 흐름이 바뀌었고, 결국 현대건설은 이날 2-3으로 패했다. 논란이 계속되자 연맹은 소청심사위원회를 열고 이틀 간 조사한 뒤 ‘오독’으로 결론짓고 공식 사과했지만 피해자인 현대건설한테는 엎질러진 물이었다. 연맹의 AI 판독은 경기장에 설치한 8대의 초고화질 카메라 영상을 AI가 실시간으로 분석하는 방식이다. 연맹이 보유한 선수들의 영상을 미리 학습(딥러닝)한 AI는 경기 중에는 공과 선수들의 움직임, 좌표, 궤적 등을 계산한다. 이 결과를 3D그래픽 엔진 ‘언리얼’을 활용해 3D 영상으로 구현한다. 판정 항목은 인·아웃, 오버넷, 터치아웃, 네트반칙, 수비성공·실패, 라인폴트, 포히트, 후위선수반칙, 안테나반칙, 투액션 더블컨택, 리베로 반칙의 총 11개다. 인·아웃을 비롯해 일부 항목은 이미 현재 비디오 판독 수준을 넘어선 것으로 알려졌다. 연맹 관계자는 “실제 경기를 입력해 테스트해보니 오차가 9㎜밖에 나지 않았다. 컵 대회 전까지 4.5㎜로 줄이는 게 목표”라고 말했다. 다만 터치아웃을 비롯한 일부 판정 항목은 정밀도를 높여야 한다. 일정한 움직임을 보이는 공과 달리 사람의 피부, 근육의 움직임까지 포착하기는 쉽지 않기 때문이다. 특히 크기가 작은 손가락 관절에 대한 정밀도를 높이는 게 관건이 될 전망이다. 연맹은 2027~28시즌까지 AI를 학습시켜 오차를 줄이고, 좀 더 생생한 그래픽 구현이 가능하도록 할 예정이다. 11개 항목의 정확도 테스트를 모두 마치면 판독 센터를 구축한다. 이어 2028~29시즌에는 전체 경기장에 도입한다. 연맹 관계자는 “최근 아시아 배구연맹에서도 이 시스템에 큰 관심을 보였다”면서 “‘호크아이’보다 유지·운영 비용이 저렴한데다 성능이 우수해 앞으로 수출까지 기대하고 있다”고 밝혔다.

한국배구연맹(KOVO)이 ‘인공지능(AI) 판독’ 기술을 올 하반기 컵대회에서 경기장에서 첫 테스트한다. 선수들 영상을 학습한 AI가 경기 중 영상을 보고 자동으로 판정한 뒤 결과를 생생한 3D로 시각화해 보여주는 기술로, ‘비디오 판독’ 시비를 획기적으로 줄일 것으로 보인다. 연맹은 3년간의 도입기를 거쳐 2028~29시즌 경기장 전체에 정착시킬 계획이다. 서울신문이 연맹에서 입수한 ‘AI 판독 기술 개발’ 자료에 따르면, 연맹은 지난해 문화체육관광부의 보조금을 받아 국내 기업인 ‘스포츠투아이’와 함께 AI 판독 기술을 개발 중이다. 이 기업은 한국야구위원회(KBO)의 자동 투구 판정시스템(ABS)을 개발했다. 앞서 연맹은 2007~08시즌 프로스포츠 사상 최초로 ‘비디오 판독’을 도입했다. 감독이나 선수가 주심의 판정에 이의를 제기하면 감독관, 심판감독관, 부심까지 3명이 비디오 화면을 보고 결과를 내린다. 그러나 카메라 사각지대가 생기고, 각도에 따라 혹은 판독자의 견해에 따라 다른 판정이 나와 시비가 일곤 했다. 지난달 11일 프로배구 V리그 여자부 IBK기업은행과 현대건설의 경기에서 비디오 판독을 두고 논란이 일었던 게 대표적이다. 연맹이 소청심사위원회를 열고 이틀 간 조사한 뒤 이를 ‘오독’으로 결론짓고 공식 사과했다. 시비가 일 때마다 세계 최고 수준으로 꼽히는 소니사의 ‘호크아이’를 도입하자는 의견이 나오지만, 이 시스템 역시 라인 인·아웃 항목만 분석해 결과를 9단계로 제시하는 수준에 그친다. 연맹의 AI 판독은 경기장에 설치한 8대의 초고화질 카메라 영상을 AI가 실시간 자동으로 분석하는 방식이다. 연맹이 보유한 선수들의 영상을 미리 학습(딥러닝)한 AI는 경기 중는 공과 선수들의 움직임, 좌표, 궤적 등을 계산한다. 이 결과를 3D그래픽 엔진 ‘언리얼’을 활용해 3D 영상으로 구현한다. 마치 EA사의 FIFA 게임처럼 실물 캐릭터가 판정 당시 상황을 여러 각도로 다양하게 보여준다. 판정 항목은 인·아웃, 오버넷, 터치아웃, 네트반칙, 수비성공·실패, 라인폴트, 포히트, 후위선수반칙, 안테나반칙, 투액션 더블컨택, 리베로 반칙의 총 11개이다. 인·아웃을 비롯해 일부 항목은 이미 현재 비디오 판독 수준을 넘어선 것으로 알려졌다. 연맹 관계자는 “실제 경기를 입력해 테스트해보니 오차가 9㎜밖에 나지 않았다. 컵 대회 전까지 4.5㎜로 줄일 계획”이라고 했다. 다만 터치아웃을 비롯한 일부 판정 항목은 정밀도를 더 높여야 한다. 일정한 움직임을 보이는 공과 달리 사람의 피부, 근육의 움직임을 잡기 어렵다. 특히 크기가 작은 손가락 관절에 대한 정밀도를 높이는 게 관건이 될 전망이다. 연맹은 2027~28시즌까지 AI를 학습시켜 오차를 줄이고, 좀 더 생생한 그래픽 구현이 가능하도록 할 예정이다. 11개 항목의 정확도 테스트를 모두 마치면 판독 센터를 구축한다. 이어 2028~29시즌에는 전체 경기장에 도입한다. 연맹 관계자는 “최근 아시아 배구연맹이 개발 중인 시스템을 보고 큰 관심을 보였다”면서 “‘호크아이’보다 유지·운영 비용이 저렴한데다 성능이 우수해 개발 이후 수출도 고려하고 있다”고 밝혔다.

빙판길·장애물 거침없는 ‘딜리’물품 수령은 1층에서 직접 해야제도·민원·보안의 벽 앞에 발목무인 편의점도 관리는 사람이결제 누락이나 절도에도 취약밤에만 무인 ‘하이브리드’ 호응인공지능(AI)이 로봇과 결합한 ‘피지컬 AI’ 시대에 기계가 사람을 대체한다는 우려가 크다. 저출산으로 노동력이 부족한 한국은 실험 무대 격이다. 하지만 산업 현장에선 로봇이 반복·위험 작업을, 사람이 공정 설계 및 안전 책임을 맡는 ‘하이브리드(협업형) 모델’이 확산 중이다. 산업 현장에서 인간과 로봇의 공존이 밝은 미래로 연결될 조건을 3회에 걸쳐 찾는다. “배달로봇 딜리가 1분 후 도착합니다. 휴대전화를 갖고 1층에서 물품을 수령해 주세요.” 지난 13일 배달의민족 앱으로 B마트 로봇배달 주문을 넣은 지 20분 만에 자동 안내 전화가 왔다. 목적지인 서울 논현동의 한 건물 1층에는 민트색의 배달로봇 ‘딜리’가 건물 앞 이면도로에 있었다. 휴대전화 알림 메시지에서 ‘상품 꺼내기’ 버튼을 누르자 잠금장치가 풀렸다. 빙판길이었지만 딜리가 가져온 상품은 흐트러짐이 없었다. 1.5㎞까지 배달이 가능한 딜리는 왕복 9차선 도로의 횡단보도를 건너고 높은 연석과 복잡한 장애물을 거침없이 피했지만, 건물 안에 들어오지는 못했다. 건물마다 입주자의 동의, 관리사무소와의 협의, 공동현관 및 엘리베이터 시스템과의 연동 등이 필요하기 때문이다. 그래도 제도의 벽은 낮아지고 있다. 딜리의 시범주행은 2023년 10월 서울 테헤란로에서 시작됐다. 이날 운행한 논현동 모델은 배민의 ‘로보틱스랩’이 자체 개발한 3세대 모델로 지난해 6월에 실외이동로봇 운행안전인증을 획득했다. 카메라와 라이다(LiDAR) 센서를 결합해 유동 인구가 많은 곳에서 최적 경로를 생성한다. 여기에 개인정보보호법과 도로교통법 등이 2023년 개정되면서 로봇의 보도 통행 및 주행 목적의 보행자 얼굴 촬영 등이 허용됐다. 배민 관계자는 “딜리는 숙련된 배달원과 비교해도 배달 품질 면에서 큰 차이가 없다”며 “소비자 만족도는 97%”라고 말했다. 하지만 딜리가 사람을 완전히 대체하는 것은 쉽지 않다. 지금 기술로도 ‘집까지 배달’이 가능하지만 사람의 개입이 필수적인 ‘책임 문제’가 있어서다. 배민은 인적·물적 사고에 대비해 배상책임 보험에 딜리를 가입시켰지만, 시범사업 범위가 확대되면 상황이 달라질 수 있다. 한 로봇배달 업계 관계자는 “무엇보다 로봇이 자신의 사생활 공간에 들어오는 것을 불편해하는 소수의 민원으로도 로봇은 현장에서 쫓겨날 위험이 크다”고 했다. 무인 편의점도 자연스럽게 ‘절반의 무인화’로 향하고 있다. GS25는 딥러닝 AI 카메라와 센서를 활용해 고객이 고른 상품을 자동으로 인식하고 매장을 나설 때 결제까지 마치는 완전 무인 매장을 운영 중이다. 하지만 진열, 청소, 소비기한 관리 등의 업무는 사람이 한다. 또 소비자는 주류·담배 구매 시 별도 기기에서 성인 인증 절차를 거쳐야 해 번거로워한다. 아직 결제 누락이나 절도에도 취약하다. 경찰청에 따르면 지난해 무인점포 절도 발생 건수는 1만 건에 달했다. 이에 업계에서 호응을 얻는 것은 낮에는 사람이 상주하고 밤에만 무인으로 전환하는 ‘하이브리드형’이다. 취객 난동 등이 많은 야간 시간을 AI에 맡기면 점주 입장에서도 인건비와 사고 대응 비용을 동시에 줄일 수 있다. 실제 편의점 3사(GS25·CU·세븐일레븐)의 무인 매장은 2023년 125개에서 지난해 91개로 27.2% 감소했다. 반면 같은 기간에 하이브리드 매장은 1694개에서 1705개로 소폭 늘었다. 유통업계 관계자는 “오프라인 구매의 핵심은 결국 서비스인데, 무인 매장은 오히려 결제와 관리의 짐을 고객에게 떠넘기면서 매출 측면에서 긍정적 효과를 얻지 못했다”고 말했다.

“배달로봇 딜리가 1분 후 도착합니다. 휴대전화를 갖고 1층에서 물품을 수령해 주세요.” 지난 13일 오후 배민 앱을 통해 B마트 로봇배달 주문을 넣은 지 20분 만에 자동 안내 전화가 걸려 왔다. 목적지인 서울 논현동의 한 건물 1층으로 가니 민트색 본체의 배민 배달로봇 ‘딜리’가 건물 앞 이면도로에 서 있었다. 휴대전화 알림 메시지를 통해 ‘상품 꺼내기’ 버튼을 누르자 잠금장치가 풀리고 주문한 물건이 모습을 드러냈다. 전날 내린 눈이 채 녹지 않은 빙판길을 뚫고 온 딜리는 상품을 흐트러짐 없이 배달해냈다. 딜리는 왕복 9차선 도로의 횡단보도를 건너고, 높은 연석과 복잡한 장애물을 거침없이 피하며 1.5㎞까지 달려갈 수 있는 자율주행 로봇이다. 하지만 최종 목적지인 건물 안까지 들어오지는 못했다. 도로 위의 온갖 역경을 이겨낸 로봇이 왜 단 몇 m 거리의 현관문 앞에서는 멈춰 설 수밖에 없었을까. 여기에는 기술보다 높은 ‘사회적 문턱’이 자리 잡고 있다. 딜리가 지금처럼 복잡한 도심 한복판을 활보할 수 있게 된 것은 기술적 진보와 제도적 뒷받침이 맞물린 결과다. 딜리는 2023년 10월 서울 테헤란로를 시작으로 논현동 등의 지역에서 시범사업을 진행하고 있다. 현재 논현동 운행 모델은 배민의 로봇배달 연구·개발·운영 조직인 ‘로보틱스랩’이 자체 개발한 3세대 모델로 지난해 6월 실외이동로봇 운행안전인증을 획득했다. 카메라와 라이다(LiDAR) 센서를 결합해 주변 사물을 정확히 파악하며, 유동 인구가 많은 곳에서도 최적의 경로를 생성할 수 있다. 여기에 2023년 개정된 개인정보보호법과 도로교통법 등에 따라 로봇의 보도 통행이 가능해졌고, 주행 목적의 보행자 얼굴 촬영 등이 허용되면서 도심 시범 사업의 길이 열렸다. 배민 관계자는 “사실상 숙련된 배달원과 비교해도 딜리는 배달 품질 면에서 큰 차이가 없다”며 “소비자 만족도 역시 97%에 달한다”고 설명했다. 하지만 딜리가 ‘집 앞’까지 도달하기 위해서는 건물 내부로 진입하는 ‘도어 투 도어’(Door-to-Door)의 벽을 넘어야 한다. 수많은 개별 건물마다 입주자들의 동의, 관리사무소와의 협의, 그리고 각기 다른 제조사의 공동현관 및 엘리베이터 시스템 연동 등이 얽혀 있다. 사람 배달원이라면 자연스럽게 통과했을 공동현관문이 로봇에게는 거대한 절벽이 되는 셈이다. 이런 문제를 일부 해결한 사례도 있다. 삼성물산은 지난해 서울 서초구 래미안 리더스원 단지에서 입주자 대표회의와 협조해 세대 현관 앞까지 로봇이 배달하는 실증 사업을 마쳤다. 향후 요기요와 손잡고 서비스를 확장할 계획이지만, 이는 어디까지나 최신 시설과 이해 관계자의 적극적인 협의가 전제된 특수 사례라는 것이 업계의 시각이다. 대다수 오피스 빌딩이나 노후 건물에서는 여전히 사람의 개입이 필수적이다. 한 로봇배달 업계 관계자는 “기술적 연동 비용과 수수료 문제에 따른 사업성 문제가 있고, 무엇보다 로봇이 자신의 사생활 공간에 들어오는 것을 불편해하는 소수의 민원만으로도 로봇은 현장에서 쫓겨날 위험이 크다”고 귀띔했다. 로봇배달이 활성화될수록 사고 시 책임 소재 규명 문제도 복잡해진다. 현재 딜리는 인적·물적 사고에 대비해 배상책임을 보상하는 보험 상품에 가입돼 있다. 배민 관계자는 “보험사와 수년간 긴밀한 협의를 통해 현재의 상품을 구성했다”고 말했다. 배민에 따르면 실제로 딜리가 사고를 낸 사례는 아직 없지만, 지나가는 차량에 의해 접촉 사고가 난 사례는 있었다고 한다. 이처럼 유통 현장의 무인 서비스는 자연스럽게 ‘절반의 무인화’가 이뤄지는 과도기에 있다. 편의점을 비롯한 각종 무인 판매 매장이 대표적 예다. GS25의 경우, 딥러닝 AI 카메라와 센서를 활용해 고객이 고른 상품을 자동으로 인식하고 매장을 나설 때 결제까지 마치는 완전 무인 매장을 운영 중이다. 하지만 진열, 청소, 소비기한 관리 등의 업무는 유인의 영역으로 남아있다. 소비자는 주류·담배 구매 시 별도 기기를 통해 성인 인증 절차를 거쳐야 해 번거로움도 발생한다. 그나마도 대부분의 무인 매장은 일반 매장에 단순히 셀프 계산대만 추가한 수준으로 결제 누락이나 절도 등의 문제에 취약하다. 경찰청 통계에 따르면 지난해 무인점포 절도 발생 건수는 1만 건에 달했다. 결국 시장에서 호응을 얻는 모델은 낮에는 사람이 상주하고 밤에만 무인으로 전환되는 ‘하이브리드형’이다. 취객 난동 등이 많은 야간 시간을 AI에 맡기면 점주 입장에서도 인건비와 사고 대응 비용을 동시에 줄일 수 있다. 실제 편의점 3사(GS25·CU·세븐일레븐)의 무인 매장은 2023년 125개에서 지난해 91개로 27.2% 감소했다. 한 편의점 업계 관계자는 “오프라인 구매의 핵심은 결국 서비스인데, 무인 매장은 오히려 결제와 관리의 짐을 고객에게 떠넘기면서 매출 측면에서 긍정적 효과를 얻지 못했다”라고 말했다.

글로벌 인공지능(AI) 패권 경쟁이 심화하면서 각국이 자국의 언어·데이터·인프라를 기반으로 한 ‘소버린 AI(Sovereign AI)’ 구축에 속도를 내고 있다. 소버린 AI는 단순히 AI를 보유하는 차원을 넘어 국가의 언어와 문화, 산업 데이터를 외부 의존 없이 스스로 통제·운영할 수 있는 AI 주권을 의미한다. 특히 음성 AI는 언어 주권을 직접적으로 좌우하는 핵심 기술로 평가받는다. 이러한 흐름 속에서 페르소나에이아이(대표 유승재, 이하 페르소나AI)는 2년 동안의 집중 개발 끝에 한국어의 특성을 정밀하게 구현한 차세대 음성 AI 모델 ‘SSTT(Sovereign AI Speech to Text)’를 공개했다. SSTT는 단순한 음성 인식을 넘어 국내 최고 수준의 음성 데이터 정밀도를 갖춘 것이 특징이다. 이번 모델은 4000만개 이상의 한국어 발화 데이터셋(약 5만 시간 이상 음성 데이터)을 학습해 압도적인 이해도를 갖췄다. 전체 학습량의 약 4분의 1 수준인 1만 3200시간을 사투리 데이터에 할애했다. 이를 통해 경상·전라·충청·강원·제주 등 5대 권역별 방언과 고유 어휘를 정밀하게 구분한다. 또한 AI가 인식하기 어려운 짙은 방언, 고유 어휘, 60세 이상 고령 화자의 음성 특성까지 반영해 세대와 지역을 아우르는 소통이 가능해졌다. 특히 표준어 중심의 기존 음성 인식 한계를 넘어 한국어 사투리 인식과 화자 분리가 가능하도록 설계된 점이 큰 특징으로 실시간 및 오프라인에서도 동작한다. 전처리 기능을 지원해 잡음·반향 감쇄, 원거리 인식을 위한 자동이득제어(AGC), 딥러닝 기반 음성구간 검출, 화자변곡점 검출과 같은 고품질의 음성 기술이 집약돼 있다. 기존의 음성 인식 모델(STT, Speech to Text)은 소리를 텍스트로 변환하는 핵심 기술이지만 사투리·억양·속도 차이로 인해 실제 산업 현장에서는 인식 정확도가 낮다는 한계가 있었다. 이로 인해 콜센터, 공공 민원, 의료·제조 현장 등 음성 인식 수요가 높은 분야에서도 시장 확산이 더디게 진행돼 왔다. 페르소나AI의 SSTT는 이러한 문제를 정면으로 해결했다. 최대 20명까지 화자 분리가 가능해 기존 4~5명 수준에 머물렀던 기술 대비 획기적인 성능 향상을 이뤘다. 다자간 동시 대화 상황에서도 ‘누가, 어떤 말을 했는지’를 정확히 구분할 수 있어 회의 기록, 현장 관제, 다중 사용자 인터페이스 등 활용 범위를 크게 확장했다. 이 같은 기술적 진보는 피지컬 AI(Physical AI) 시대를 대비한 핵심 요소로 평가된다. 앞으로 로봇, 키오스크, 산업 장비, 자율 시스템 등 대부분의 피지컬 AI 기기는 음성을 중심으로 제어·상호작용하게 될 것으로 전망된다. 이 과정에서 특정 국가나 기업의 외산 음성 모델에 의존할 경우 데이터 주권·보안·서비스 연속성 측면의 구조적 리스크가 발생할 수 있다. 업계에서는 페르소나AI의 차세대 음성 AI 모델을 소버린 AI 관점에서 매우 중요한 전략 자산으로 평가하고 있다. 한국어, 특히 지역 사투리까지 정밀하게 인식하는 대형 음성 모델은 단기간에 외부에서 대체하기 어려운 기술로 국가 차원의 AI 주권 확보에도 직결된다는 분석이다. 페르소나AI는 AI 모델 개발부터 산업별 솔루션화까지 수행하는 기업으로 AICC(AI 컨택센터)와 생성형 AI(Gen AI) 분야를 주력으로 하고 있다. 최근에는 지난해에 이어 CES 2026 혁신상을 수상하며 2년 연속 3관왕을 기록, 국제 무대에서도 기술 경쟁력을 입증했다. 또한 피지컬 AI의 핵심 엔진으로 평가되는 VLA(Vision-Language-Action) 기술을 개발하며 로봇·기기·AI를 연결하는 차세대 운영 구조를 제시하고 있다. 페르소나AI 관계자는 “소버린 AI 경쟁에서 가장 중요한 것은 단순한 모델 규모가 아니라 자국 언어와 실제 산업 환경을 얼마나 깊이 이해하느냐”라며 “SSTT는 한국형 소버린 AI의 실질적 기반이 될 수 있는 핵심 모델”이라고 밝혔다. 소버린 AI가 국가 경쟁력의 핵심으로 부상한 지금, 한국어 음성 주권을 겨냥한 페르소나AI의 행보가 피지컬 AI와 공공·산업 전반에 강력한 파급효과를 가져올 것으로 기대된다.

2년 전 AI 궁금증 묻는 메일 보내진심 어린 답변·조언 따라서 열공하정우 “작은 응원이 큰 열매 됐다” “혹시 2년 전 춘천 유봉여고 1학년 학생, 기억하시나요?” 지난 성탄절 하정우 청와대 AI미래기획수석은 생각지도 못한 이메일 한 통을 받았다. 발신인은 강원 춘천 유봉여고 3학년 이주은양. 2년 전 하 수석에게 인공지능과 컴퓨터공학자의 삶에 대해 조언을 구했던 이양은 하 수석에게 편지로 카이스트(한국과학기술원) 진학 소식을 전했다. 그러면서 “수석님께서 해주신 조언을 바탕으로 앞으로 열심히 컴퓨터와 인공지능에 대해 배워서 조국을 드높이는 컴퓨터공학자가 되도록 노력하겠다”고 편지에 썼다. 사연은 하 수석이 네이버에서 근무하던 2023년 6월 25일 시작됐다. 당시 이양은 일면식 없던 하 수석에게 “인공지능이 지금 우리 사회에 끼치고 있는 영향이 매우 크고 앞으로 더 커질 것이라는 전망에 몇 가지 궁금증이 생겨 국내 인공지능의 대표기업인 네이버의 연구소장님께 질문을 드리고 싶다”며 다짜고짜 메일을 보냈다. 고교 때부터 이미 ‘남초 현상’이 뚜렷해지는 이과에서 여고생이 AI의 미래에 대해 물어오자 하 수석은 장문의 답을 보냈다고 한다. ‘작은 응원’이라는 생각에서였다. 당시 하 수석은 “뛰어난 연구자가 되려면 컴퓨터공학은 물론 수학(선형대수·기하·미분), 확률통계, 영어 등 연구를 위한 기본기를 갖춰야 한다”며 성심껏 조언했다. 그러고는 2년 만에 소식이 온 것. 이양은 최근 입시에서 서울대 자유전공학부와 카이스트 기술대학장 장학생으로 합격했다. 이양은 편지에서 “하 수석님의 후배(서울대 컴퓨터공학 전공)가 되고 싶었다”면서도 “하지만 훌륭한 컴퓨터 공학자에게는 영어도 매우 중요한 능력이라는 수석님의 조언을 따라 고민 끝에 대부분의 수업을 영어로 진행하는 카이스트에 진학하게 됐다”고 썼다. 이어 “평범한 고등학생이 보낸, 그냥 스쳐 지나갈 수도 있는 메일에 진심 어린 답변과 조언을 해주셔서 다시 한번 감사드린다”고 인사를 했다. 이양은 자신이 하 수석의 조언에 따라 지금껏 다양한 컴퓨터 관련 활동을 했다고 전했다. 이양은 친구들과 CNN(딥러닝모델)을 활용, 노화 방지 애플리케이션을 개발해 지역 복지관 노인들에게 배포했다. 이 활동은 지역신문에 소개되기도 했다. 하 수석은 지난 31일 페이스북에 “작은 응원이 생각지도 못한 큰 열매가 되어 돌아왔다”며 “흔히들 말하는 안정적인 진로와 남초현상이 짙은 공대 사이에서 고민도 많았을 텐데, 결국 AI의 가능성을 믿고 카이스트를 선택했다는 그녀의 소식은 제가 왜 이 길을 걷고 있는지 그 본질적인 이유를 다시금 일깨워주었다”고 썼다.

AI 웹 서비스 등 제작… 연 3건 과제‘최대 73학점 실무 이수’ 기업 선호공기업 등 작년 취업률 97% 달성동호회 앱 개발해 700만원 수익도교육부 “2030년까지 35개교 지원” “인공지능(AI)을 활용해 새 종류를 식별하고 새가 이동하는 자기장을 분석하는 프로그램을 구상했습니다. 이렇게 하면 비행기와 충돌을 막을 수 있습니다.” 17일 대전 유성구에 위치한 대덕소프트웨어마이스터고의 ‘머신러닝과 딥러닝’ 수업 시간. 이 학교 인공지능소프트웨어과 3학년 이금규(18)군이 ‘버드 스트라이크’를 막는 방안을 발표하자 동급생 16명이 일제히 집중했다. 생성형 AI와 코딩창을 컴퓨터 모니터에 띄운 학생들은 코드와 자료를 보며 “창공이 아닌 활주로에서도 적용 가능한가” 등 질문하며 토론을 이어갔다. 이 군은 “직접 문제를 세우고 해결방법을 찾기까지 수업과 방과 후 활동이 큰 도움이 됐다”고 말했다. 정부가 AI분야 인재 양성을 본격적으로 추진하는 가운데 마이스터고 등 직업계고에 대한 관심이 높아지고 있다. 고교 단계부터 맞춤형 인재를 키울 수 있어서다. 대덕소프트웨어마이스터고는 AI와 소프트웨어 등 첨단 산업분야 특수목적고이자 직업계고다. 인공지능소프트웨어과와 소프트웨어개발과·임베디드소프트웨어과 등 3개 전공을 운영한다. 1학년부터 코딩과 빅데이터 분석 등을 기본적으로 배우고 2·3학년에는 이론과 실습 수업을 병행한다. 최대 장점은 실무 중심 프로젝트 수업이다. 학생들이 직접 문제를 설정하고, 자체적으로 AI 웹 서비스 등을 만들어보는 전체 과정을 경험한다. 한 학생당 연 3건의 프로젝트를 수행하고, 전공 104점 가운데 최대 73학점까지 실무 수업을 이수한다. 실무 경험을 쌓으니 기업도 선호한다. 소프트웨어 개발이나 AI솔루션 기업, 공기업 등 다양한 분야에 취업해 지난해 약 97%의 취업률을 달성했다. 경력을 쌓아 카카오, 토스 등 대기업에서 일하는 선배도 많다. 강석종 교감은 “산학협력 교사 12명이 있어 실무 연계로 수업이 이뤄진다”며 “졸업생이 현장에서 잘 적응한다는 평가를 듣는다”고 설명했다. 수업이 끝나도 전공 공부는 이어진다. 전교생 179명이 기숙사 생활을 하다보니 일과가 끝나도 삼삼오오 세미나실에서 AI나 소프트웨어 등 프로젝트를 위해 머리를 맞댄다. 좌찬익 교사는 “컴퓨터 과학에 대한 토대를 갖추도록 교육과정을 매년 최신화한다”며 “방과후 활동까지 하며 학생들의 자기주도성이 성장하는 게 보인다”고 전했다. 학생들은 AI와 소프트웨어에 대한 관심을 갖고 지원해 선발을 통해 입학한다. 그만큼 진로 계획도 뚜렷하다. 김시열(18)군은 “중학생 때 AI를 처음 접하면서 전문가가 되려고 이 학교에 왔다”며 “기업에서 실무를 한 뒤 박사까지 해서 AI모델을 만드는 고도의 작업을 하고 싶다”고 말했다. 일찌감치 창업을 한 학생도 있다. 이금규군과 노승준(18)군은 사업자등록을 내고 자전거 커뮤니티 어플리케이션(앱) ‘페달’을 개발했다. 앱 외주 제작까지 맡아 6개월간 700만원의 수익을 올리기도 했다. 노군은 “내 회사도 키우고 로보틱스도 공부해 세계적인 로봇과학자 데니스홍 같은 사람이 되고 싶다”고 말했다. 교육부는 이런 학교를 늘려갈 계획이다. ‘AI·소프트웨어 마이스터고’ 신규 지정을 추진하고, 전공과목에 AI를 더 많이 활용하도록 유도한다. 교육부 관계자는 “2030년까지 총 35개의 학교를 재도약사업으로 지원할 예정”이라며 “산업체와 협력해 취업연계도 지원하는 계획을 검토 중”이라고 했다.

에스원은 인공지능(AI)으로 산업 현장의 사고를 사전에 예방할 수 있는 ‘스마트비디오매니지먼트시스템’(SVMS)이 안전 공백을 줄이는 데 도움이 되고 있다고 11일 밝혔다. SVMS는 AI가 적용된 폐쇄회로(CC)TV로 작업자의 안전모·방독면 미착용, 위험구역 진입, 쓰러짐, 단독 작업, 화재 등의 위험 상황을 분석해 즉시 알림을 전송할 수 있는 AI 기반 안전관리 시스템이다. SVMS는 특히 24시간 안전 감시 인력을 배치하기 어려운 현장에 효과적이다. 화학물질 특화 물류센터를 운영하는 ‘동원로엑스는’ SVMS의 안전 모니터링을 통해 작업자의 행동과 화재 위험을 상시 모니터링하며 안전관리 체계를 강화하고 있다. 노후 설비가 많은 제조라인의 화재·누수·정전 위험을 탐지하는 ‘블루스캔’의 활용도 확대되고 있다. 블루스캔은 발전기나 전기실 등의 핵심 설비에 부착된 사물인터넷(IoT) 센서가 이상징후를 실시간으로 모니터링하고, 이상이 감지되면 담당자에게 자동으로 알림을 전송한다. 에스원의 블루스캔 관제센터가 상황을 모니터링하면 고객은 야간과 휴일에도 앱을 통해 실시간으로 확인할 수 있다. 블루스캔을 활용하면 주말에 문을 열지 않는 관공서도 인력 투입 없이 안전 관리가 가능하다는 게 업체의 설명이다. 에스원의 ‘얼굴인식리더’는 딥러닝 기반으로 99.97% 정확도의 얼굴 인식 기술을 구현했다. 허가된 작업자만 들어갈 수 있는 위험구역의 무단 진입 사고를 막는 데 활용된다. 인증 속도는 0.6초에 불과하고 최대 5만명까지 등록할 수 있다.

‘인간 중심 대전환, 기술이 아닌 삶을 위한 사회 설계(Human-centered Transformation: Designing a Society Where Technology Serves Humanity)’를 주제로 한 2025 경기국제포럼이 10일 고양 킨덱스에서 개막했다. 포럼은 AI와 기후, 돌봄, 노동 분야의 대전환이 불러올 구조적 변화와 사회적 영향을 점검하고 앞으로 국제사회가 나아가야 할 길을 세계적 석학들과 함께 논의하는 자리다. 개회식에서 김동연 지사는 “전례 없이 빠른 기술의 발전으로 우리는 지금 기회의 부족, 기회의 불평등, 기회로의 접근 실패가 동시에 나타나는 ‘기울어진 기회’의 시대를 살고 있다”며 “인류의 삶을 바꾸는 거대한 전환 앞에서 우리의 과제는 분명하다. 기술혁신뿐만 아니라 ‘기회의 혁신’이 필요하고 그 혁신의 열쇠는 바로 ‘사람 중심 대전환’”이라고 말했다. 이어 “경기도는 기술이 빠르게 성장하는 만큼 그 기술을 활용한 기회 또한 발맞춰 성장하도록 사람 중심 대전환의 길을 차근차근 열어왔다”며 지방정부 최초 AI국 신설과 기후위성 발사, AI기반 돌봄서비스, 청년사다리, 기회소득, 기후도민총회, 에너지 기회소득 마을 등 경기도의 노력을 소개했다. 그러면서 “이번 포럼이 미래 기술, 사회적 연대와 통합을 만들어내는 새로운 경제구조, 불평등을 극복하기 위한 국제사회의 협력 방안을 논의하면서 사람 중심 대전환의 이정표가 되기를 기대한다”며 “함께 맞손 잡고 사람 사는 세상, 더불어 사는 공동체를 향해 흔들림 없이 나아가자. 퍼스트 무버, 경기도가 그 선도에 단단하게 서겠다”고 강조했다. 2025 경기국제포럼 기조연설은 ‘현대 인공지능의 아버지’로 불리는 위르겐 슈미트후버(Jürgen Schmidhuber) 사우디 KAUST 교수와 AI 시대 경제ㆍ노동정책 담론을 주도하는 스타작가 런던 킹스칼리지 다니엘 서스킨드(Daniel Susskind) 연구교수가 참여했다. 슈미트후버 교수는 누구나 강력하고 투명한 AI를 활용하는 ‘모두를 위한 AI(AI for All)’을 강조하며 “기술 발전이 취약계층을 포용하는 방향으로 이뤄져야 한다”고 말했다. 서스킨드 교수는 기존 경제성장 담론의 이익과 비용을 재조명하며, “노동이 사라지는 AI 시대에는 사회 통합, 연대를 가능하게 하는 새로운 경제구조를 만들어야 한다”라고 제안했다. 김동연 지사가 좌장을 맡은 개막 대담에서는 ‘대전환 시대, 새로운 포용적 사회 설계’라는 주제로 심도 있는 토론이 펼쳐졌다. 2025 경기국제포럼은 11일까지 ‘기회(Opportunity)·기후(Climate)·돌봄(Caregiving)·노동(Labor)’ 총 4개 개별 세션으로 이어진다. 각 세션은 ▲기회: ‘AI 기술의 발전과 사회 불평등’ ▲기후: ‘농업과 산업이 상생하는 기후경제모델, 농촌 RE100’ ▲돌봄: ‘AI 시대 돌봄·복지의 전환, 기술을 넘어 사람으로’ ▲노동: ‘3X(AX, DX, GX) 시대의 플랫폼 경제와 일자리’라는 주제로 대전환 시대의 합리적인 정책 해법을 논의한다. 다채로운 부대행사도 함께 펼쳐진다. 경기문화재단은 AI로 복원한 독립운동가 80인의 미디어 아트를 선보이며, 경기콘텐츠진흥원이 대한민국 AI 콘텐츠 어워즈 수상작과 AI 콘텐츠 창작 아카데미 지원사업 결과물을 관람할 수 있는 체험존을 운영한다. 또한 경기도 AI 실증지원사업과 AI 챌린지 프로그램에 참여한 우수기업들이 AI 딥러닝 기술이 적용된 제품과 솔루션을 전시한다. 이 외에도 경기관광공사, 경기도경제과학진흥원 등이 전시 부스를 열어 풍성한 볼거리를 제공한다.

대상 - 스마트 수어 인식 장갑, 최우수상 - 산불 감지 시스템 한국공학대학교 반도체공학부 학생들이 ‘2025 나노융합성과전’의 대표 프로그램인 ‘나노영챌린지’에서 대상(과학기술정보통신부 장관상)과 최우수상(나노기술연구협회장상)을 받았다. 나노영챌린지는 과학기술정보통신부 주최로 전국 대학(원)생을 대상으로 나노기술을 활용한 창의적 아이디어를 발굴·육성하는 대회로, 올해로 14회를 맞았다. 대상을 받은 ‘손짓나래’ 팀(박지훈, 김재석, 손기웅, 안서태, 정다희)은 ‘CNT·PDMS 기반 압력 센서를 활용한 스마트 수어 인식 장갑 개발’을 주제로 작품을 완성했다. 이 장갑은 손가락의 미세한 굽힘에 따른 압력 변화를 센서로 감지하고, 이를 딥러닝 기술을 통해 해석해 98% 이상의 높은 인식률을 보였다. 청각장애인과 비장애인 간의 의사소통을 돕는 기술로, 향후 웨어러블 기기와의 연계 가능성도 주목받았다. 최우수상을 받은 ‘팀 피에조’ 팀(안치형, 홍형돈, 편승훈, 이시영, 김승우)은 ‘산화아연 nano-rods 기반 자가발전 센서를 활용한 산불 조기 감지 시스템’을 주제로, 압전 센서와 자외선·습도 센서를 결합한 이중 조건 감지 시스템을 제안해 높은 신뢰성과 오작동 방지 기술력을 인정받았다.

지난 3분기, 엔비디아는 570억 달러의 매출과 함께 무려 73.4%에 달하는 매출 총이익률(gross margin)을 발표했습니다. 그만큼 GPU 하나 팔아서 남기는 게 많다는 이야기로 영업 이익은 매출의 절반이 넘는 360억 달러에 달했습니다. 사실상 원가에 몇 배에 달하는 폭리를 취하면서 매출보다 이익이 더 가파르게 증가한 것입니다. 하지만 이렇게 파는데도 데이터 센터 GPU는 다 팔려 나가 물량 구하기가 쉽지 않다는 게 젠슨 황 CEO의 설명입니다. 그런데도 AI 버블 논란은 여전히 가라앉지 않고 있습니다. AI를 통해 인력을 감축하고 비용을 절감하는 기업들은 늘고 있지만, 정작 막대한 비용이 들어가는 AI 서비스 자체는 그에 걸맞은 수익을 창출하지 못하고 있기 때문입니다. 예를 들어, ChatGPT를 서비스하는 오픈 AI는 재무제표를 공개하지는 않지만, 창립 이래 계속해서 적자를 기록하고 있는 것으로 알려져 있습니다. 따라서 최근에는 막대한 투자 비용을 감당하기 위해 대규모 자금 조달에 나서는 한편 광고와 같은 다른 수익 창출 방법도 모색하고 있습니다. 물론 오픈 AI와 경쟁하는 다른 AI 서비스들 역시 상황은 크게 다르지 않습니다. AI가 미래의 성장 동력이라는 점을 의심하는 이는 없지만, 갈수록 치솟는 GPU, 메모리, 스토리지, 그리고 막대한 전기 사용료 등을 고려하면 기업들이 적자를 감수하고 무작정 투자를 계속할 수는 없습니다. 결국, 어느 시점에는 자금력과 기술력이 뒤처지는 회사는 시장에서 도태되고, 비용 절감과 수익 모델 창출에 성공한 기업만이 살아남게 될 것입니다. 이에 따라 구글이나 아마존 같은 빅테크들은 자체 AI 칩(ASIC)에 막대한 투자를 단행하며 엔비디아 GPU보다 저렴한 대안을 모색하고 있습니다. 그런 의미에서 최근 구글이 공개한 7세대 TPU인 아이언우드(Ironwood)는 시장에 큰 충격을 던져주었습니다. TPU(Tensor Processing Unit)는 애플리케이션 특정 통합 회로(ASIC)의 일종으로, 신경망의 행렬 곱셈과 같은 연산을 효율적으로 처리하기 위한 특수 목적 프로세서입니다. CPU가 가장 일반적인 용도의 프로세서라고 한다면 GPU는 그래픽 연산에 필요한 병렬 연산에 최적화된 프로세서라고 할 수 있습니다. 엔비디아는 GPU에 고성능 컴퓨팅에 필요한 좀 더 범용 연산 능력을 부여해 일반 목적 GPU(GPGPU)라고 명명했습니다. 그리고 여기에 사용되는 언어인 쿠다(CUDA)를 개발했습니다. GPU의 GPGPU 성능이 가장 큰 힘을 발휘한 분야가 바로 AI였습니다. 딥러닝 모델 학습과 같이 대규모 데이터를 병렬로 처리해야 하는 작업이 GPGPU에 적합했기 때문입니다. 결국 최근에 나오는 GPU는 AI 성능을 담당하는 부분이 더 커지면서 핵심 기능으로 자리 잡고 있습니다. 구글의 TPU는 GPU보다 더 좁은 범위의 연산만 수행하는 특수 프로세서로 CPU – GPU – TPU의 순으로 점점 더 할 수 있는 기능은 좁아진다고 할 수 있습니다. 다만 반대로 에너지 효율은 더 높아질 수 있습니다. 사실 3D 그래픽도 CPU만 가지고 처리할 수 있습니다. 하지만 처리 속도가 너무 느리고 기능이 제한적이라 3D 가속기라는 별도의 보조 프로세서가 나오게 되었고 그것이 나중에 GPU로 발전한 것입니다. TPU도 그런 연장선상에서 보면 엔비디아의 GPU에 상당히 위협적인 존재가 될 수 있습니다. 아이언우드 자체의 성능은 4,614 FP8 TFLOPS 정도로 B200 블랙웰 GPU의 4.5 PFLOPS와 비슷하지만, GPU보다 구조가 단순할 가능성이 높아 생산비나 제작 단가가 저렴할 수 있습니다. 최근 제미나이 3의 놀라운 성능을 보면 그렇다고 기능이 부족한 것도 아닌 것으로 보여 적지 않은 충격을 주고 있습니다. 여기에 아마존의 AWS 역시 3세대 AI ASIC 칩인 트레이니움3(Trainium3)을 공개하면서 도전장을 내밀고 있습니다. 트레이니움3 칩 하나는 PF8 기준 2.52 PFLOPs의 연산 능력을 지니고 있으며 144GB의 HBM3e 메모리와 4.9TB/s의 대역폭을 지니고 있습니다. 그리고 144개의 칩이 모인 Trn3 UltraServers는 총 362 FP8 PFLOPs의 연산 능력을 확보해 100만 토큰 이상의 AI 서비스를 감당할 수 있습니다. 칩 하나의 성능만 보면 엔비디아의 B200 GPU보다 낮지만, 역시 GPU보다 단순한 구조로 전체 비용은 더 낮을 가능성이 있습니다. 다만 아직은 AI 생태계에서 엔비디아의 입지가 지배적인 만큼 아마존은 트레이니움4에서는 엔비디아의 고속 인터페이스인 NVLink를 지원해 트레이니움4와 엔비디아 GPU를 같이 쓸 수 있게 한다는 계획입니다. 만약 이런 빅테크들의 맞춤형 ASIC 칩들이 비용 효과적인 대안을 제시할 경우 엔비디아에 대한 의존도는 낮아질 수 있습니다. 그러면 지금처럼 높은 가격에도 없어서 못 파는 상황은 지속되지 않을 가능성이 있습니다. 물론 엔비디아를 왕좌에서 그렇게 쉽게 끌어내리진 못할 것이라는 의견도 있습니다. 엔비디아가 AI 왕좌를 지킬 수 있는 가장 강력한 무기는 단순한 하드웨어 성능이 아닌, CUDA(쿠다)라는 소프트웨어 생태계에 있습니다. 2006년부터 구축된 CUDA 플랫폼은 수많은 AI 개발자들에게 압도적인 편의성과 최적화된 도구를 제공해 왔습니다. 이처럼 개발자들이 이미 CUDA 환경에 깊이 익숙해져 있다는 점은 다른 칩으로 전환하는 데 막대한 전환 비용을 발생시킵니다. 따라서 구글, 아마존 같은 빅테크들의 자체 ASIC이 고성능과 저비용을 달성하더라도, 이 CUDA 생태계의 장벽을 어떻게 뛰어넘을 것인가는 여전히 가장 큰 숙제로 남아 있습니다. 여기에 엔비디아 역시 경쟁자들처럼 차세대 칩을 준비하고 있습니다. 차세대 루빈 GPU는 FP4 기준 50 PFLOPS의 연산 능력을 지니고 있으며 이를 이용한 렉 시스템인 베라 루빈 NVL 144는 3.6EFLOPS라는 슈퍼컴퓨터급 연산 능력을 지니고 있습니다. 엔비디아는 루빈 GPU의 양산을 서두르는 한편 다음 세대 제품에서 성능을 더 높여 경쟁자들의 추격을 따돌리기 위해 고군분투할 것으로 보입니다. 과연 빅테크들의 거센 도전에서 엔비디아가 왕좌를 지킬 수 있을지 주목됩니다.

지난 3분기, 엔비디아는 570억 달러의 매출과 함께 무려 73.4%에 달하는 매출 총이익률(gross margin)을 발표했습니다. 그만큼 GPU 하나 팔아서 남기는 게 많다는 이야기로 영업 이익은 매출의 절반이 넘는 360억 달러에 달했습니다. 사실상 원가에 몇 배에 달하는 폭리를 취하면서 매출보다 이익이 더 가파르게 증가한 것입니다. 하지만 이렇게 파는데도 데이터 센터 GPU는 다 팔려 나가 물량 구하기가 쉽지 않다는 게 젠슨 황 CEO의 설명입니다. 그런데도 AI 버블 논란은 여전히 가라앉지 않고 있습니다. AI를 통해 인력을 감축하고 비용을 절감하는 기업들은 늘고 있지만, 정작 막대한 비용이 들어가는 AI 서비스 자체는 그에 걸맞은 수익을 창출하지 못하고 있기 때문입니다. 예를 들어, ChatGPT를 서비스하는 오픈 AI는 재무제표를 공개하지는 않지만, 창립 이래 계속해서 적자를 기록하고 있는 것으로 알려져 있습니다. 따라서 최근에는 막대한 투자 비용을 감당하기 위해 대규모 자금 조달에 나서는 한편 광고와 같은 다른 수익 창출 방법도 모색하고 있습니다. 물론 오픈 AI와 경쟁하는 다른 AI 서비스들 역시 상황은 크게 다르지 않습니다. AI가 미래의 성장 동력이라는 점을 의심하는 이는 없지만, 갈수록 치솟는 GPU, 메모리, 스토리지, 그리고 막대한 전기 사용료 등을 고려하면 기업들이 적자를 감수하고 무작정 투자를 계속할 수는 없습니다. 결국, 어느 시점에는 자금력과 기술력이 뒤처지는 회사는 시장에서 도태되고, 비용 절감과 수익 모델 창출에 성공한 기업만이 살아남게 될 것입니다. 이에 따라 구글이나 아마존 같은 빅테크들은 자체 AI 칩(ASIC)에 막대한 투자를 단행하며 엔비디아 GPU보다 저렴한 대안을 모색하고 있습니다. 그런 의미에서 최근 구글이 공개한 7세대 TPU인 아이언우드(Ironwood)는 시장에 큰 충격을 던져주었습니다. TPU(Tensor Processing Unit)는 애플리케이션 특정 통합 회로(ASIC)의 일종으로, 신경망의 행렬 곱셈과 같은 연산을 효율적으로 처리하기 위한 특수 목적 프로세서입니다. CPU가 가장 일반적인 용도의 프로세서라고 한다면 GPU는 그래픽 연산에 필요한 병렬 연산에 최적화된 프로세서라고 할 수 있습니다. 엔비디아는 GPU에 고성능 컴퓨팅에 필요한 좀 더 범용 연산 능력을 부여해 일반 목적 GPU(GPGPU)라고 명명했습니다. 그리고 여기에 사용되는 언어인 쿠다(CUDA)를 개발했습니다. GPU의 GPGPU 성능이 가장 큰 힘을 발휘한 분야가 바로 AI였습니다. 딥러닝 모델 학습과 같이 대규모 데이터를 병렬로 처리해야 하는 작업이 GPGPU에 적합했기 때문입니다. 결국 최근에 나오는 GPU는 AI 성능을 담당하는 부분이 더 커지면서 핵심 기능으로 자리 잡고 있습니다. 구글의 TPU는 GPU보다 더 좁은 범위의 연산만 수행하는 특수 프로세서로 CPU – GPU – TPU의 순으로 점점 더 할 수 있는 기능은 좁아진다고 할 수 있습니다. 다만 반대로 에너지 효율은 더 높아질 수 있습니다. 사실 3D 그래픽도 CPU만 가지고 처리할 수 있습니다. 하지만 처리 속도가 너무 느리고 기능이 제한적이라 3D 가속기라는 별도의 보조 프로세서가 나오게 되었고 그것이 나중에 GPU로 발전한 것입니다. TPU도 그런 연장선상에서 보면 엔비디아의 GPU에 상당히 위협적인 존재가 될 수 있습니다. 아이언우드 자체의 성능은 4,614 FP8 TFLOPS 정도로 B200 블랙웰 GPU의 4.5 PFLOPS와 비슷하지만, GPU보다 구조가 단순할 가능성이 높아 생산비나 제작 단가가 저렴할 수 있습니다. 최근 제미나이 3의 놀라운 성능을 보면 그렇다고 기능이 부족한 것도 아닌 것으로 보여 적지 않은 충격을 주고 있습니다. 여기에 아마존의 AWS 역시 3세대 AI ASIC 칩인 트레이니움3(Trainium3)을 공개하면서 도전장을 내밀고 있습니다. 트레이니움3 칩 하나는 PF8 기준 2.52 PFLOPs의 연산 능력을 지니고 있으며 144GB의 HBM3e 메모리와 4.9TB/s의 대역폭을 지니고 있습니다. 그리고 144개의 칩이 모인 Trn3 UltraServers는 총 362 FP8 PFLOPs의 연산 능력을 확보해 100만 토큰 이상의 AI 서비스를 감당할 수 있습니다. 칩 하나의 성능만 보면 엔비디아의 B200 GPU보다 낮지만, 역시 GPU보다 단순한 구조로 전체 비용은 더 낮을 가능성이 있습니다. 다만 아직은 AI 생태계에서 엔비디아의 입지가 지배적인 만큼 아마존은 트레이니움4에서는 엔비디아의 고속 인터페이스인 NVLink를 지원해 트레이니움4와 엔비디아 GPU를 같이 쓸 수 있게 한다는 계획입니다. 만약 이런 빅테크들의 맞춤형 ASIC 칩들이 비용 효과적인 대안을 제시할 경우 엔비디아에 대한 의존도는 낮아질 수 있습니다. 그러면 지금처럼 높은 가격에도 없어서 못 파는 상황은 지속되지 않을 가능성이 있습니다. 물론 엔비디아를 왕좌에서 그렇게 쉽게 끌어내리진 못할 것이라는 의견도 있습니다. 엔비디아가 AI 왕좌를 지킬 수 있는 가장 강력한 무기는 단순한 하드웨어 성능이 아닌, CUDA(쿠다)라는 소프트웨어 생태계에 있습니다. 2006년부터 구축된 CUDA 플랫폼은 수많은 AI 개발자들에게 압도적인 편의성과 최적화된 도구를 제공해 왔습니다. 이처럼 개발자들이 이미 CUDA 환경에 깊이 익숙해져 있다는 점은 다른 칩으로 전환하는 데 막대한 전환 비용을 발생시킵니다. 따라서 구글, 아마존 같은 빅테크들의 자체 ASIC이 고성능과 저비용을 달성하더라도, 이 CUDA 생태계의 장벽을 어떻게 뛰어넘을 것인가는 여전히 가장 큰 숙제로 남아 있습니다. 여기에 엔비디아 역시 경쟁자들처럼 차세대 칩을 준비하고 있습니다. 차세대 루빈 GPU는 FP4 기준 50 PFLOPS의 연산 능력을 지니고 있으며 이를 이용한 렉 시스템인 베라 루빈 NVL 144는 3.6EFLOPS라는 슈퍼컴퓨터급 연산 능력을 지니고 있습니다. 엔비디아는 루빈 GPU의 양산을 서두르는 한편 다음 세대 제품에서 성능을 더 높여 경쟁자들의 추격을 따돌리기 위해 고군분투할 것으로 보입니다. 과연 빅테크들의 거센 도전에서 엔비디아가 왕좌를 지킬 수 있을지 주목됩니다.

국내 인공지능(AI) 전문 인력이 5만 7000명대로 확대됐지만 임금 보상은 여전히 주요국에 크게 못 미치고 해외 유출은 지속되면서 인력 수급 불균형이 심화하고 있다는 분석이 나왔다. 한국은행은 5일 대한상공회의소와 공동 개최한 ‘AI 기반 성장과 혁신’ 세미나에서 발표한 ‘AI 전문인력 현황과 수급 불균형’ 보고서에서 지난해 기준 국내 AI 기술 보유 인력이 약 5만 7000명으로 2010년의 두 배를 넘었다고 밝혔다. 하지만 절대 규모는 미국(78만명), 영국(11만명) 등에 크게 못 미치는 수준이다. 임금 보상 격차는 더 뚜렷했다. 성별·직급을 감안해 추정한 국내 AI 인력의 임금 프리미엄은 지난해 기준 6%로 나타났다. 미국(25%), 캐나다(18%), 영국·프랑스·호주(각 15%)에 비하면 절반에도 미치지 못한다. 한은은 “연공 중심의 임금 체계와 제한적인 보상 구조가 국제 인재 경쟁에서 한국의 약점을 키우고 있다”고 분석했다. 기술별로는 패턴 인식(17.9%), 뇌과학(15.8%), 신호 처리(11.8%) 등은 상대적으로 높은 임금 프리미엄을 보였지만, 딥러닝·머신러닝 등 핵심 기술의 프리미엄은 평균보다 낮았다. 한은에 따르면 낮은 보상은 해외 이동성 증가로 연결됐다. 지난해 기준 전체 한국인 AI 인력 가운데 약 1만 1000명(16%)이 해외에서 근무 중으로, 해외 이직률도 1.4%로 다른 직군보다 0.6% 포인트 높았다. 해외 근무지는 미국이 압도적(6300명)으로, 2010년 대비 3배 이상 증가했다. 특히 국내에서 임금 프리미엄이 낮은 기술을 보유한 경우 해외 근무 가능성이 더 컸다. 기업의 인력 수요는 계속 늘고 있다. 한은이 국내 400개 기업을 대상으로 조사한 결과 대기업의 69%, 중견기업의 68.7%가 “AI 인력 채용을 확대할 계획”이라고 응답했지만, 숙련 인재 부족(27.4%), 높은 급여 기대(25.3%)를 채용 애로로 꼽았다. 기업들은 앞으로 더 높은 임금 프리미엄을 수용할 의향이 있다고 답해 인건비 압박 심화도 우려된다. 오삼일 한은 고용연구팀장은 “고숙련 인재에게 충분한 보상이 주어지지 않는다면 해외 유출이 더 가속화될 수 있다”며 “양적 확충을 넘어 질적 역량 강화, 유출 방지, 글로벌 수준의 연구·보상 환경 구축이 필요하다”고 강조했다.

- FDA 승인·혁신의료기기 지정 이어 국가 인증까지… 수면의료 AI 선도 기업으로 부상- 산업통상자원부·KOTRA 인증… 향후 7년 내 세계 시장 주도 가능성 공식 인정- 글로벌 시장 진출 속도… 허니냅스 “한국 대표 슬립테크 기업으로 도약할 것”수면의료 AI 기업 허니냅스(HoneyNaps)가 개발한 수면 데이터 AI 판독 소프트웨어 솜눔(SOMNUM™)이 산업통상자원부와 대한무역투자진흥공사(KOTRA)가 주관하는 ‘2025년도 차세대 세계일류상품’에 새롭게 이름을 올렸다. 산업통상부는 지난 11월 18일 서울 송파구 롯데호텔월드에서 ‘2025년 세계일류상품 인증서 수여식’을 열고 올해 차세대 세계일류상품을 선정했으며, 솜눔은 높은 기술 혁신성과 글로벌 성장 잠재력을 인정받아 인증을 획득했다. 수면다원검사(Polysomnography)에서 측정된 데이터를 AI 알고리즘 기반으로 자동 분석해 질병을 진단·예측·예방하기 위한 솔루션 소프트웨어 ‘솜눔™(SOMNUM™)’은 지금까지 출시된 영상 기반 AI 소프트웨어와는 달리 다채널 실시간 대용량 신호 분석이 가능한 국내 최초 딥러닝 기반 분석 프로그램이다. 특히 허니냅스는 설명 가능한 AI(eXplainable AI, XAI) 기술을 적용해 의료진이 AI의 분석 근거를 직접 확인할 수 있도록 설계하여 임상 현장에서의 신뢰성과 활용도를 크게 높였다는 평가를 받는다. 이 기술력은 이미 미국 FDA 승인과 국내 혁신의료기기 지정 등을 통해 공인됐으며, 국내외 의료기관으로 도입이 빠르게 확산되고 있다. 세계일류상품 육성사업은 엄격한 심사를 통해 향후 7년 내 세계 시장을 선도할 가능성이 큰 제품을 ‘차세대 세계일류상품’으로 선정한다. 인증 제품은 글로벌 홍보, 해외 마케팅, 수출 컨설팅 등 다양한 정부 지원을 받으며, 해외 진출 과정에서 국가 인증 브랜드의 신뢰성까지 확보할 수 있다. 업계에서는 AI 기반 의료 소프트웨어가 차세대 세계일류상품에 선정된 것은 이례적인 성과라는 평가도 나온다. 허니냅스 관계자는 “이번 차세대 세계일류상품 선정은 글로벌 수면의료 시장에서 기술력과 성장성을 인정받은 결과”라며 “AI 기반 수면 의료 데이터 분석·진단 기술이 대한민국을 대표하는 세계일류상품으로 자리 잡을 수 있도록 확실한 경쟁력을 구축해 나가겠다”고 말했다.

한국도로공사가 도로 인프라 자체가 스스로 판단하고 반응하는 ‘지능형 교통 인프라’ 구축을 통해 ‘디지털 고속도로 시대’를 본격화한다. 도로공사는 2023년 디지털본부 신설 이후 지난 6월 ‘디지털 ex’ 비전을 선포했다. 이 전략의 핵심은 차세대 지능형 교통시스템(C-ITS)과 AI 기반 위험예측 시스템이다. 먼저 C-ITS는 주행 차량 정보를 실시간 송수신해 돌발상황 발생 시 후속 차량이 빠르게 사전 대응하도록 돕는다. 또한 도로공사는 교통량, 기상 등 고속도로 운용 전반의 빅데이터를 수집·분석해 사고 가능성을 예측하는 체계를 개발 중이다. 이 시스템은 5분 단위로 위험구간을 분석하는 딥러닝 기반 모델을 적용해 실시간으로 운전자에게 예측 결과를 가변형 도로전광표지(VMS)를 통해 제공한다. 이런 데이터 기반 행정은 가시적인 성과를 내고 있다. AI 기반 폐쇄회로(CCTV) 분석 시스템 도입 후 적재 불량 차량 단속 건수가 4.7배 증가했으며, 이로 인해 낙하물 사고가 30.2% 감소하는 효과를 거뒀다.

AI 기반 불량검출 기술 국산화·고도화 이끄는 핵심 기업으로 부상 한성대학교 교원 창업기업 디에스가 반도체 AI(인공지능) 검사 기술력을 인정받아 시리즈 프리 A(Pre-A) 투자 유치에 성공하며 국내 반도체 제조 공정 혁신에 속도를 낸다. 17일 한성대에 따르면 한기준 한성대 컴퓨터공학부 교수가 설립한 디에스는 최근 신용보증기금, 서울경제진흥원, 에버그린투자파트너가 공동으로 참여한 프리 A 라운드 투자를 유치했다. 구체적인 투자 규모와 기업가치는 비공개다. 이번 투자는 2D·3D 광학 머신비전과 딥러닝 알고리즘을 결합해 반도체 패키지 불량을 검출하는 디에스의 고성능 솔루션 ‘DeepSeers’(딥시어스) 기술 경쟁력이 시장에서 공식적으로 입증된 결과로 풀이된다. 특히 DeepSeers는 반도체 후공정 검사 분야에서 기존 기술 대비 높은 정확도와 검사 속도를 동시에 구현하여 산업계의 주목을 받고 있다. AI 기반의 정밀 분류 기능을 통해 초기 단계 불량 식별은 물론, 진성·가성 불량을 정확히 가려냄으로써 후공정 전문 기업들의 수율 개선과 품질 안정화에 크게 기여하고 있다는 평가다. 투자에 참여한 에버그린투자파트너스의 서동욱 부사장은 “반도체 후공정 검사 수요가 급증하는 상황에서 디에스는 AI 영상분석 기반으로 검사 속도와 정확도를 모두 확보한 독보적인 기술 기업”이라며 “뛰어난 기술력과 창업팀의 역량을 높이 평가해 투자를 결정했다”고 배경을 밝혔다. 디에스는 이번 투자 유치 자금을 바탕으로 핵심 솔루션인 DeepSeers의 상용화 속도를 더욱 가속화할 계획이다. 구체적으로는 차세대 반도체 패키징 검사 솔루션의 고도화, 대규모 데이터 기반 공정 최적화 기술 개발, 그리고 국내외 반도체 제조 기업과의 협력 확대를 중점적으로 추진한다. 이는 국내 반도체 제조 공정의 자동화·지능화 혁신을 촉진하고, K반도체 기술 경쟁력 강화에 기여하는 의미 있는 이정표가 될 것으로 전망된다. 디에스 대표를 맡고 있는 한기준 한성대 컴퓨터공학부 교수는 “이번 투자를 계기로 고도화된 AI 검사 기술과 데이터 기반 공정 최적화 기술을 통해 반도체 제조 혁신에 실질적으로 기여하는 기업으로 성장하겠다”고 포부를 밝혔다.

현대자동차그룹이 영국 인공지능(AI) 스타트업 ‘커스프AI’와 전략적 파트너십을 맺고 차세대 소재 개발에 나선다. 현대차그룹은 지난 6일(현지시간) 영국 케임브리지의 커스프AI 본사에서 소재 AI 협력을 위한 전략적 파트너십을 체결했다고 7일 밝혔다. 커스프AI는 첨단 생성형 AI, 딥러닝, 분자 시뮬레이션 등을 활용해 소재 개발 프로세스를 간소화하는 동시에 목적에 맞는 최적화된 물질을 빠르게 탐색하는 것을 목표로 설립된 스타트업이다. 현대차그룹은 소재의 효율성과 내구성, 안정성이 뛰어난 차세대 신소재를 발굴하고, 이를 차량 및 모빌리티 제품 전반에 적용할 계획이다. 특히 최근 다양한 산업에서 ‘과학을 위한 AI’가 새로운 연구 패러다임으로 주목받고 있는 만큼, 현대차그룹은 이번 파트너십을 통해 인공지능 기반 소재 혁신 역량을 강화하고 미래 모빌리티 경쟁력을 한층 높이겠다는 구상이다. 예를 들어 AI로 방대한 데이터를 학습해 새로운 물질 구조나 단백질 서열을 설계할 수 있으며 이를 통해 신소재 개발 기간과 비용을 줄이고 성공률을 획기적으로 높일 수 있다. 박철 현대차그룹 신사업전략실장은 “이번 파트너십을 통해 기존 방식으로 해결이 어려웠던 과학적 과제를 해결하고 차세대 소재를 확보함으로써 모빌리티 경쟁력을 강화할 것”이라고 말했다. 채드 에드워즈 커스프AI 최고경영자(CEO)는 “차세대 소재는 지속 가능한 미래로 가는 유일한 길”이라며 “세계 최고 수준의 제조 전문성을 갖춘 현대차그룹과의 파트너십으로 그 미래를 더 빠르게 구축할 수 있을 것”이라고 말해다.