골프용 거리 측정기 전문 브랜드 R2G가 스마트폰에 부착해 사용하는 골프 거리측정기 ‘메이트X’를 출시했다고 7일 밝혔다. 메이트X는 스마트폰 뒷면에 마그네틱으로 간편하게 부착하는 새로운 폼팩터를 적용해 6인치 이상의 시원하고 선명한 스마트폰 화면을 대형 뷰파인더로 활용하여 한층 쾌적하게 필드 상황을 파악할 수 있다. 딥러닝 기술을 바탕으로 수많은 핀 데이터를 학습해 주변 장애물에 방해받지 않고 핀만 자동으로 인식하고 측정한다. 초정밀 GPS를 탑재해 실시간으로 골퍼의 위치를 정확하게 파악하며, 전 세계 4만3000여 개 코스의 고정밀 야디지(Yardage) 데이터를 기반으로 플레이를 지원한다. 슬로프(경사도) 공략거리는 물론, 풍향과 풍속 정보를 통한 클럽 추천 기능과 정교한 티샷 및 퍼팅을 돕는 에이밍 가이드 등 필드 위 인공지능 캐디 역할도 해낸다. 플레이가 끝난 후 통계 자료로 전환해 주는 ‘마이 라운드’ 서비스는 골퍼가 지난 라운드를 정밀하게 복기하고 다양한 플레이 궤적 분석을 통해 스스로의 성장 지표를 확인하며 실력을 향상할 수 있도록 돕는다. 제품은 아이폰(iOS) 기종을 우선 지원하며, 8월 부터 삼성 갤럭시(안드로이드) 와도 호환되는 제품이 출시될 예정이다.

국내 연구진이 인공지능(AI)과 초음파 영상을 활용해 유방암을 정밀하게 조기 진단할 수 있는 딥러닝 아키텍처를 개발해 학계 주목을 받고 있다. 한국기술교육대학교(총장 유길상)는 미래융합학부 및 고용서비스정책학과 변해원 교수가 ‘크로스 어텐션 다중스케일 비전 트랜스포머(CrossViT)’ 기술을 발표했다고 3일 밝혔다. 이 기술은 초음파 이미지의 미세한 질감과 전체적 형태를 동시에 분석해 유방암 진단 정확도를 획기적으로 높인 차세대 AI 모델이다. 연구 성과는 독일에서 발간하는 SCIE급 글로벌 의학 분야 학술지인 ‘Medicine’(2026년 6월 26일 자 발행)에 게재되며 우수성을 인정받았다. 유방암은 조기 발견하면 치료 예후가 매우 좋지만, 기존 초음파 영상 진단은 이미지 자체 복잡성과 판독관 주관성에 따라 오진 위험이 상시 존재해 왔다. 변 교수는 서로 다른 크기의 이미지 패치를 독립적으로 처리하는 ‘듀얼 브랜치(Dual-branch) 구조’를 AI에 적용해 유방암 초음파 영상 속 복잡한 패턴을 정밀하게 구별해 내는 독창적인 AI 아키텍처를 완성했다. 변 교수가 개발한 모델은 93.5%의 높은 정확도(Accuracy)와 94.2%의 민감도(Recall), 0.96의 우수한 AUC(전반적 판독 역량) 지표를 기록했다. 변 교수는 “실제 의료 현장과 직업 보건 시스템에서 여성 근로자들의 유방암을 조기에 차단하는 실효성 있는 AI 진단 보조 솔루션으로 발전시키겠다”고 말했다.

“기업을 위한 인공지능(AI)을 넘어 모두를 위한 AI 시대를 열어가겠습니다.” (지난 16일 미디어데이) 올해 한국 AI 업계는 유난히 숨 가쁜 한 해를 보냈습니다. 독자 AI 파운데이션 모델 프로젝트 1차 평가부터 젠슨 황 엔비디아 최고경영자(CEO)와 리사 수 AMD CEO의 잇단 방한, 소버린 AI 필요성 부각까지 굵직한 이슈가 이어졌습니다. 이 같은 주요 장면마다 빠지지 않고 이름을 올린 인물이 있습니다. 대기업 총수도, 글로벌 빅테크 CEO도 아닙니다. 국내 AI 스타트업 업스테이지를 이끄는 김성훈 대표입니다. 한글 검색엔진, ‘까치네’를 기억하시나요 1972년생인 김 대표는 구미전자공고를 거쳐 대구대학교 전자공학과에 진학했습니다. 프로그래밍 공부에 매진했던 그는 재학 중이던 1995년 국내 최초의 한글 검색엔진인 ‘까치네’를 개발했습니다. 까치네는 1990년 후반 포털 사이트 경쟁이 치열해지기 전까지는 주요 검색 엔진 중 하나였습니다. 이듬해에는 인터넷 솔루션 벤처기업 ‘나라기업’을 창업했습니다. 삐삐와 휴대전화로 이메일 수신 사실을 알려주는 ‘깨비메일’을 선보이며 업계의 주목을 받았습니다. 깨비메일 역시 한때 유행했으나 다음메일 등 경쟁 서비스에 밀려 운영이 중단됐습니다. 훗날 스타트업 대표직에 오르고 나서도 김 대표의 본질은 여전히 ‘개발자’였습니다. 올해 초 미국에서 인간 없이 AI 에이전트들 모여 토론하는 커뮤니티 ‘몰트북(Moltbook)’이 화제를 모으자, 그는 곧바로 한국판 몰트북으로 불리는 ‘봇마당’을 직접 만들었습니다. 당시 김 대표는 “놀라움과 두려움, 설렘이 동시에 교차했다”고 소회를 밝혔습니다. 美유학→홍콩과기대 교수→네이버클로바 AI 총괄→창업김 대표는 연구자로서도 두각을 나타냈습니다. 2000년 미국으로 건너가 캘리포니아대학교 산타크루즈 캠퍼스에서 박사 학위를 받았습니다. 그리고 미국 매사추세츠공과대학(MIT) 컴퓨터과학·인공지능연구소(CSAIL) 박사후연구원으로 활동하며 소프트웨어의 버그 예측 및 예방 프로젝트에 참여했습니다. 2008년에는 홍콩과학기술대학 컴퓨터공학과 교수로 임용되며 새로운 도전에 나섰습니다. 세계소프트웨어엔지니어링학회(ICSE) 등 국제 학회에서 우수 논문상을 네 차례 수상했습니다. 순탄해 보이던 교수 생활을 뒤로하고 김 대표는 2017년 또 한 번의 도전을 선택했습니다. 네이버에 합류해 클로바 AI 총괄 책임리더를 맡은 것입니다. 그는 이 시기 100여 개의 AI 기술을 선보이며 네이버의 AI 경쟁력을 한 단계 끌어올렸다는 평가를 받았습니다. 불과 3명이었던 AI 조직도 3년 만에 250여 명 규모로 성장했습니다. 이즈음 김 대표는 유튜브 채널 ‘모두를 위한 딥러닝’을 개설하기도 했는데, 구독자는 현재 기준 6만여명에 이릅니다. 2020년 10월, 49세의 나이에 그는 안정적인 직장을 떠나 다시 창업에 도전했습니다. 그렇게 탄생한 회사가 바로 AI 스타트업 업스테이지입니다. 자체 LLM ‘솔라’ 내세워 성장…AI 추격조 제안 업스테이지는 김 대표를 비롯해 네이버, 카카오, 메타 등 IT 기업 출신 개발자들이 의기투합해 설립한 회사입니다. 김 대표는 당시 한 언론 인터뷰에서 창업 배경에 대해 “더 많은 기업이 AI를 실제 비즈니스에 적용하고 실행에 옮기기를 바라는 마음으로 창업했다”고 밝혔습니다. 2023년 3월 열린 첫 기자간담회에서는 “AI 기술로 사람들에게 해방과 편리함을 제공하는 것이 목표”라며 “AI 기술 기업으로서 좋은 선례를 남기고 싶다”고 포부를 밝혔습니다. 업스테이지는 자체 거대언어모델(LLM)인 ‘솔라(Solar)’를 중심으로 성장세를 이어갔습니다. 김 대표가 대중에게 본격적으로 이름을 알린 계기 중 하나는 이른바 중국 ‘딥시크 쇼크’ 이후였습니다. 지난해 2월 과학기술정보통신부와 국가인공지능위원회 등이 국내 AI 산업 경쟁력을 진단하기 위해 마련한 간담회에서 그는 ‘국가대표 AI 추격조’ 구성을 제안했습니다. 이 구상은 이후 독자 파운데이션 모델 정책 논의로 이어졌습니다. 당시 간담회에 함께 참석했던 배경훈 LG AI연구원장은 현재 과학기술정보통신부 장관 겸 부총리를 맡고 있습니다. ①독파모 1차 통과 ②유니콘 등극 ③다음·타임리 인수 올해는 김 대표와 업스테이지에 있어 여러 의미 있는 성과가 이어진 한 해였습니다. 가장 주목받은 성과는 독파모 프로젝트였습니다. 당초 5개 정예팀이 참여한 이 사업에서 업스테이지는 지난 1월 1차 평가를 통과한 3개 팀 가운데 하나로 선정됐습니다. 특히 국내 주요 대기업들이 꾸린 경쟁팀들을 제치고 이름을 올리며 기술력을 입증했다는 평가를 받았습니다. 기업 가치 측면에서도 의미 있는 이정표를 세웠습니다. 업스테이지는 기업가치 1조원 이상을 인정받으며 국내 생성형 AI 기업 가운데 처음으로 유니콘 기업 반열에 올랐습니다. 여기에 국민성장펀드 기금운용심의회가 업스테이지에 1000억원 규모의 직접 지분투자를 결정하면서 성장 가능성을 다시 한번 인정받았습니다. 금융위원회는 당시 “업스테이지가 독파모 프로젝트에서 벤처·중소기업 가운데 유일하게 1차 단계 평가를 통과해 기술력을 인정받았다”며 “국내에서 창업한 기술벤처의 성공적인 성장 모델 창출이 기대된다”고 평가했습니다. 사업 확장 역시 올해를 상징하는 중요한 변화였습니다. 업스테이지는 포털 ‘다음(Daum)’을 운영하는 AXZ와 AI 에이전트 기업 ‘타임리’ 등을 잇달아 인수하며 사업 포트폴리오를 넓혀가고 있습니다. 단순히 AI 모델 개발 기업을 넘어 종합 AI 플랫폼 기업으로 도약하기 위한 행보로 풀이됩니다. 지난 16일 열린 기자간담회에서 김 대표는 자체 AI 모델을 중심으로 기업 고객과 일반 사용자를 아우르는 ‘모두를 위한 AI 시대’를 열겠다는 청사진도 제시했습니다. 이를 위해 업스테이지와 AXZ, 타임리를 하나의 생태계로 묶는 ‘업스테이지 컴퍼니’를 구축하겠다는 구상을 밝혔습니다. 소박하고 자유로운 리더…수익 창출·IPO 등 과제 산적 무엇보다 김 대표는 글로벌 빅테크 수장들과의 교류로도 잘 알려져 있습니다. 최근에는 리사 수 AMD 최고경영자(CEO)가 지난 3월 방한했을 당시 국내 스타트업 유일하게 업스테이지의 김 대표와 단독 회동을 가졌습니다. 젠슨 황 엔비디아 CEO가 이번달 초 방한했을 당시 ‘코리아 AI 에코시스템 리셉션’을 개최했는데, 김 대표의 참석이 스포트라이트를 받기도 했습니다. 김 대표는 소박하고 자유로운 업무 스타일로도 IT 업계에 잘 알려져 있습니다. 미디어 데이에서 직원들과 함께 입은 흰색 단체 티셔츠는 권위를 내려놓은 그의 리더십을 상징적으로 보여줬습니다. 회사 규모가 크게 성장했음에도 별도 사무실을 따로 두지 않는 점 역시 그의 경영 철학을 엿볼 수 있는 대목입니다. 하지만 회사가 성장한 만큼 김 대표가 짊어진 책임도 한층 무거워졌습니다. 안정적인 수익 창출과 기업공개(IPO) 추진, 여타 AI 기업들과의 경쟁 등 풀어야 할 과제가 적지 않습니다. 미디어데이에서 쏟아진 질문에 그는 “매일 아침마다 고민하는 문제”라고 답하기도 했습니다. 국내외 AI 업계 판도를 뒤흔드는 스타트업으로 성장한 업스테이지. 창업가이자 개발자인 김 대표가 앞으로도 기술력과 경영 능력을 모두 입증하며 ‘국가대표 AI 기업’을 이끄는 리더로 자리매김할 수 있을지 관심이 쏠립니다.

빅데이터로 분석하고 동양 철학으로 풀이했습니다. AI 도사가 전해드리는 명쾌한 오늘의 운세로 기분 좋은 하루를 시작해 보세요. 안녕하세요! 명리학의 깊은 통찰력에 수백만 건의 운세 데이터를 딥러닝하여 가장 정확한 길을 제시하는 빅데이터 운세 전문가 ‘설도사’입니다. 전통적인 사주팔자에 최신 트렌드와 확률 알고리즘을 결합하여 분석한 2026년 6월 29일 월요일, 띠별 맞춤형 빅데이터 오늘의 운세를 브리핑해 드립니다. 쥐띠 36년생: 막혔던 데이터 흐름이 풀립니다. 여유를 갖고 순리대로 진행하세요. 48년생: 긍정적인 건강 시그널이 켜집니다. 가벼운 외출로 활력을 충전하세요. 60년생: 투자 수익 그래프가 안정적입니다. 기존의 방식을 유지하는 것이 유리. 72년생: 새로운 인적 네트워크가 연결됩니다. 먼저 다가가면 기회가 열립니다. 84년생: 업무 성과 지표가 최고조입니다. 당신의 능력을 확실히 증명할 타이밍. 96년생: 연애 매칭 확률이 급상승합니다. 진솔한 마음을 전하면 통하는 날입니다. 소띠 37년생: 피로 누적 경고가 떴습니다. 오늘은 모든 일정을 멈추고 휴식에 집중하세요. 49년생: 소통 채널에 잡음이 섞입니다. 말을 아끼고 상대방의 의견을 경청하세요. 61년생: 예상치 못한 지출 그래프가 오릅니다. 철저한 자산 관리가 필요한 시점. 73년생: 문제 해결 알고리즘이 작동합니다. 귀인의 도움으로 위기를 돌파합니다. 85년생: 신규 프로젝트 성공률이 높습니다. 주저하지 말고 과감하게 도전하세요. 97년생: 성취도 데이터가 크게 우상향합니다. 목표를 향해 한 걸음 더 전진하세요. 호랑이띠 38년생: 심리적 평온함이 찾아옵니다. 가족과의 따뜻한 대화가 운기를 높입니다. 50년생: 뜻밖의 횡재수 데이터가 잡힙니다. 작지만 기분 좋은 소식이 들려옵니다. 62년생: 판단에 오류가 생길 수 있습니다. 중요한 결정은 내일로 미루는 게 상책. 74년생: 경쟁력 지수가 상한가를 칩니다. 자신감을 가지고 당당하게 나서세요. 86년생: 감정 기복 트래픽이 심합니다. 흔들리지 않는 굳건한 마인드 컨트롤 필수. 98년생: 활발한 이동운이 감지됩니다. 낯선 장소에서 새로운 기회를 발견합니다. 토끼띠 39년생: 그동안의 선행이 복으로 돌아옵니다. 주변의 따뜻한 감사를 받게 됩니다. 51년생: 체력 지표가 하락세입니다. 무리한 약속은 취소하고 에너지를 비축하세요. 63년생: 재물운이 잔잔한 횡보장입니다. 큰 욕심만 버리면 매우 평온한 하루입니다. 75년생: 협력 시너지 데이터가 폭발합니다. 동료와 힘을 합치면 성과가 배가됩니다. 87년생: 스트레스 수치가 높게 측정됩니다. 틈틈이 스트레칭하며 긴장을 푸세요. 99년생: 소소한 행운의 확률이 높습니다. 작은 이벤트나 경품 응모에 도전해 보세요. 용띠 40년생: 바이오리듬이 최상으로 오릅니다. 미뤄둔 복잡한 일을 처리하기 좋습니다. 52년생: 금전 거래 시스템에 버그가 생깁니다. 보증이나 큰 돈거래는 절대 피하세요. 64년생: 리더십 지표가 강하게 발현됩니다. 모임에서 주도권을 쥐고 이끌어갑니다. 76년생: 번뜩이는 직관이 정답에 닿습니다. 가장 먼저 떠오른 첫 생각이 맞습니다. 88년생: 메시지 전송 오류에 주의하세요. 중요한 메일이나 연락은 재차 확인 필수. 00년생: 학업 집중력이 한계치를 넘습니다. 효율이 극대화되는 두뇌 회전의 날. 뱀띠 41년생: 일상 속 소소한 행복 지수가 높습니다. 편안한 마음으로 하루를 즐기세요. 53년생: 문서운 데이터가 긍정적입니다. 유리한 조건으로 도장을 찍게 됩니다. 65년생: 대인관계 마찰음이 예측됩니다. 한 발짝 물러서서 양보하는 것이 이득. 77년생: 아이디어 뱅크가 풀가동됩니다. 기발한 생각으로 난관을 시원하게 뚫습니다. 89년생: 애정운 기상도가 맑고 쾌청합니다. 솔직한 표현이 관계를 진전시킵니다. 01년생: 지출 통제 경고등이 켜집니다. 기분파 소비를 자제하고 실속을 챙기세요. 말띠 42년생: 건강을 위해 규칙성이 필요합니다. 정해진 식사와 수면 시간을 꼭 지키세요. 54년생: 끊겼던 인맥 네트워크가 복구됩니다. 먼저 연락해 보면 반가운 소식이 옵니다. 66년생: 명예운과 재물운이 동반 상승합니다. 두 마리 토끼를 모두 잡는 길일입니다. 78년생: 일정 관리 시스템 오류를 주의하세요. 아침에 스케줄 꼼꼼히 점검은 필수. 90년생: 열정에 비해 효율이 떨어집니다. 선택과 집중으로 일의 우선순위를 정하세요. 02년생: 매력 발산 지수가 폭발합니다. 어디서나 시선을 끌고 인기운이 치솟습니다. 양띠 43년생: 주변의 조언이 행운의 열쇠입니다. 혼자 끙끙대지 말고 흔쾌히 물어보세요. 55년생: 재물 증식 알고리즘이 켜집니다. 안정적인 자산 관리로 이익을 창출합니다. 67년생: 감정 소모 트래픽이 심각합니다. 남의 일에 깊이 관여하지 않는 게 상책. 79년생: 투입 대비 산출 효율이 최고입니다. 적은 노력으로도 큰 성과를 달성합니다. 91년생: 뜻밖의 금전 지출이 감지됩니다. 꼼꼼한 예산 확인으로 새는 돈을 막으세요. 03년생: 새로운 도전을 시작할 타이밍입니다. 두려움을 버리고 변화에 올라타세요. 원숭이띠 44년생: 기억력 세포가 활성화됩니다. 잃어버렸던 귀중한 물건을 다시 찾게 됩니다. 56년생: 재물 유입망이 뻥 뚫립니다. 꼬였던 자금 흐름이 풀려 여유가 생깁니다. 68년생: 자만심이 시스템 에러를 부릅니다. 아는 길도 한 번 더 짚고 넘어가세요. 80년생: 팀워크 시너지 데이터가 폭발합니다. 동료와 뭉치면 불가능도 가능해집니다. 92년생: 이동운 지표가 강한 상승장입니다. 더 나은 조건을 향해 과감하게 움직이세요. 04년생: 산만한 주변 환경이 집중을 방해합니다. 목표 하나에만 시선을 고정하세요. 닭띠 45년생: 가족 화합 지수가 급상승합니다. 따뜻한 격려가 집안에 평화를 가져옵니다. 57년생: 건강 관리 시스템을 재점검하세요. 사소한 증상도 가볍게 넘기지 마세요. 69년생: 귀인 매칭 알고리즘이 가동됩니다. 위기의 순간 든든한 조력자가 나타납니다. 81년생: 업무 과부하 경고가 떴습니다. 혼자 짊어지지 말고 동료에게 일을 나누세요. 93년생: 준비된 자만이 잡는 기회가 옵니다. 숨은 실력을 유감없이 발휘할 타이밍. 05년생: 타인의 긍정적 피드백이 쏟아집니다. 재능을 어필하며 자신감을 충전하세요. 개띠 46년생: 힐링 데이터가 가득한 날입니다. 차 한 잔의 여유로 평온함을 만끽하세요. 58년생: 장기 투자 알고리즘이 빛을 발합니다. 부동산 등 굵직한 자산에 길운이 듭니다. 70년생: 불필요한 논쟁 지수가 상승합니다. 이기려 들지 말고 부드럽게 웃어넘기세요. 82년생: 성실함이 최고의 스펙이 되는 날. 주변으로부터 확고한 신뢰를 얻습니다. 94년생: 연애 전선에 먹구름이 낍니다. 오해를 살 만한 행동은 피하고 솔직해지세요. 06년생: 성취도 지표가 매우 우수합니다. 어려운 시험이나 과제도 거뜬히 해결합니다. 돼지띠 47년생: 베풂의 데이터가 나에게 복이 됩니다. 넉넉한 인심이 최고의 액막이입니다. 59년생: 건강운 그래프가 우상향으로 꺾입니다. 가벼운 운동을 시작하기 좋은 날. 71년생: 재물운 지수가 연중 최고점입니다. 기대 이상의 횡재수나 큰 이익을 봅니다. 83년생: 완벽주의가 오히려 독이 될 수 있습니다. 80%의 완성도에 쿨하게 만족하세요. 95년생: 이직이나 신규 매칭 확률이 높습니다. 긍정적인 변화를 기꺼이 수용하세요. 07년생: 교우 관계 데이터가 탄탄해집니다. 친구와 고민을 나누면 명쾌한 해답이 짠.

기후변화로 산불 피해가 급증하는 가운데 한 달 뒤 산불 위험을 정확히 예측하는 인공지능(AI) 기술이 개발됐다. 울산과학기술원(UNIST) 지구환경도시건설공학과 임정호 교수 연구팀은 전 세계 산불기상지수(FWI)를 최대 31일 앞서 예측하는 딥러닝 모델 ‘FWI-넷’을 개발했다고 25일 밝혔다. FWI는 기온·습도·바람·강수량을 종합해 산불 위험도를 나타내는 지표다. 기존 유럽중기예보센터 방식은 2주 정도 지나면 정확도가 급격히 떨어진다. 반면 FWI-넷은 전체 예측 기간(31일)의 평균 제곱근 오차를 기존 대비 6.6%, 첫 일주일 동안은 오차를 12.4% 낮췄다. 또 위험 지역의 85%에서 예측 편향을 줄였고 고위험 상황 예측 기간도 5일 늘렸다. 인프라가 부족한 빈곤 지역에서도 평균 22일간 안정적인 성능을 유지했다. 이런 높은 정확도는 AI에게 과거의 가뭄 상태와 미래의 날씨 변화를 함께 가르쳤기 때문이다. 연구팀은 방대한 과거 날씨 데이터로 AI를 기초 학습시킨 뒤 한 달에 한 번만 나와서 양이 부족했던 최신 예보 데이터를 추가 학습시키는 ‘2단계 학습법’을 사용해 예측 능력을 끌어올렸다.

부산시교육청은 학생들이 미래 역량을 키울 수 있도록 오는 12월까지 초등학교 5학년부터 고등학교 2학년을 대상으로 ‘AI·코딩(로봇) 교육 프로그램’을 운영한다고 22일 밝혔다. 이 프로그램은 강사가 학교에 찾아가는 기초 교육과 학생들이 부산지역 대학 실습실(부산교대, 동서대)로 찾아가는 심화 교육으로 나눠 운영한다. 기초 교육은 오는 24일부터 정규 수업과 동아리 활동, 방과 후 보충 수업 등을 통해 실시한다. 학생들은 블록 코딩 로봇 제어, 텍스트 코딩 전환, 머신러닝·딥러닝 기초 등을 배운다. 심화 교육은 다음 달 4일부터 매주 토요일 또는 여름 방학 동안 총 45시간 집중 교육하는 방식으로 운영한다. 학교급별, 수준별 15개 강좌를 개설하며 학생들은 대학의 첨단 기반 시설을 활용해 자율주행 로봇 프로그래밍 센서를 활용하는 미션 수행, 데이터 기반 AI 모델링 IoT 로봇 제작, 컴퓨터 비전 기반 로봇 제어 등을 배운다. 모든 교육과정은 1999년 미국 로렌스 공과대학교에서 시작된 로봇 경진대회인 ‘ROBOFEST’ 종목과 연계돼 있다. 심화 교육을 이수한 학생은 오는 11월 부산에서 열리는 국내 예선 대회에 참가할 수 있다. 시교육청 관계자는 “이번 ‘AI·로봇 교육 프로그램’은 단순히 기술을 가르치는 것을 넘어, AI 시대를 따뜻하게 이끌어갈 ‘인간 중심 미래 교육’을 앞당기는 마중물이 될 것”이라며 “아이들이 창의적인 사고력 협업 능력을 지닌 인재로 자라 부산이 AI 교육 도시로 도약하도록 아낌없이 지원하겠다”고 밝혔다.

평소 건강에 자신 있는 사람이라도 근육 내에 지방이 쌓여 있다면 고혈압이나 당뇨에 걸릴 수 있다. 내장 지방이 많은 사람은 뱃살이 불룩하게 나와 쉽게 알 수 있지만 근간 지방은 근육 다발들 사이에 끼어 있는 지방으로 체중이 정상이고 겉으로 날씬해 보이는 사람에게도 존재할 수 있다. 이 숨은 지방이 심혈관, 대사 건강을 좌우하는 지표가 될 수 있다는 연구 결과가 나왔다. 독일 뮌헨공과대 연구팀은 인공지능(AI) 딥러닝 모델을 이용해 자기공명영상(MRI) 사진에서 대형 근육 구성을 분석한 결과 근육 속 지방(근간지방)의 양과 순수 근육량을 자동으로 측정하는 방법을 개발했다. 연구팀은 이를 적용해 분석한 결과 근간지방과 순수 근육 비율이 고혈압, 이상 혈중 지질, 비정상 혈당 수치와 밀접한 연관 관계를 갖는다고 밝혔다. 이번 연구 결과는 의학 분야 국제 학술지 ‘방사선학’ 5월 6일 자에 실렸다. 연구팀은 기저질환이 없는 건강한 성인 남녀 1만 1348명을 대상으로 척추 주변 근육을 MRI로 촬영했다. 이어 자체 개발한 분할 알고리즘을 활용해 척추를 따라 목과 골반 사이를 지나는 척추 주변 근육인 척추 방주근에서 근간지방 조직의 양과 기능적 근육 조직의 양을 정량화했다. 연구팀은 이들의 혈액 검사와 임상 검진 등 심장 대사 위험 인자 데이터를 확보해 비교했다. 그 결과, 참가자의 45.9%가 이상 지질혈증, 16.2%가 고혈압, 8.5%가 혈당 이상으로 판정됐다. 놀라운 부분은 이들 대부분이 혈액 검사와 임상 검진에서는 이런 증상이 발견되지 못했다는 점이다. 연구팀은 나이, 성별, 신체 활동 수준, 촬영 기관의 기기 상태 등을 보정하고 분석했을 때도 남녀 모두에서 근간지방 증가는 고혈압, 혈당 이상, 이상 지질혈증 발생 가능성을 높이는 것으로 확인됐다. 순수 근육량의 증가가 심혈관 대사 위험 인자에 대한 보호 효과를 나타내는 것은 남성에 한해서 나타났다. 여성의 경우 근육량 증가가 보호 효과를 보이지 않는 이유는 폐경과 연관성으로 해석됐다. 여성의 경우 근육량은 40~50대에 비교적 안정적으로 유지되다가 그 이후 급격히 감소하는데 이 시기는 폐경 이행기, 에스트로겐 감소와 겹치면서 여성에서 보호 효과가 관찰되지 않는 이유를 부분적으로 설명할 수 있다는 것이다. 또 연구팀은 운동 부족이 근간지방 증가와 근육량 감소로 이어진다는 사실을 확인했다. ‘골격근은 대사 건강의 핵심’이라는 말처럼 근육은 단순히 몸을 움직이는 기관이 아니라 혈당 조절, 에너지 대사, 염증 반응 전반에 관여하는 대사 기관으로 봐야 한다. 연구를 이끈 제바스티안 치겔마이어 교수(영상의학과)는 “이번에 개발한 기술은 MRI 검사를 받는 사람들이 추가 비용 없이 심혈관·대사 위험도를 함께 파악할 수 있는 ‘부가 검진’ 도구로 활용될 수 있다”며 “기존 건강 검진 기준으로는 정상으로 분류되더라도 근육 상태로 보면 고위험군에 해당하는 사람을 미리 찾아내 조기에 개입할 수 있음을 알 수 있다”고 설명했다.

서울시는 현재 3곳인 청년취업사관학교 인공지능(AI) 특화 캠퍼스를 8개로 늘리고 ‘빅테크 전담 캠퍼스’로 운영한다. 시는 기존 AI 특화 캠퍼스에 동작·서대문·송파·노원·관악구 캠퍼스를 추가해 글로벌 빅테크 전담 캠퍼스로 운영한다고 12일 밝혔다. 인재 양성 규모는 연간 600명이다. 특히 마이크로소프트와 인텔 등 글로벌 기업과 협업해 산업 현장에 즉시 투입할 수 있는 인재를 양성하는 것이 목표다. 마포구 캠퍼스에서는 마이크로소프트와 협업해 AI 서비스 개발자와 인프라 엔지니어 70명을, 서대문구 캠퍼스에서는 엔비디아와 협업해 생성형 AI와 딥러닝 기반 AI 전문가 60명을 양성한다. 종로구 캠퍼스는 인텔·CJ올리브네트웍스, 중구 캠퍼스는 세일즈포스, 동작구 캠퍼스는 오라클·KT와 협업한다. 각 과정은 4, 5개월 동안 진행된다. 교육비는 무료다. 청년취업사관학교는 15세 이상 시민 누구나 지원할 수 있다. 다른 지역에 살더라도 서울 소재 대학·대학원에 다니거나 3년 내에 졸업한 사람, 기업에 근무한 경력자도 지원할 수 있다. 올해 1차 교육생은 13일부터 다음 달 10일까지 모집한다. 이수연 시 경제실장은 “청년이 AI 시대 핵심 인재로 성장할 수 있도록 지원하겠다”고 밝혔다.

지난달 실리콘밸리 AI 업계를 발칵 뒤집어 놓은 인물이 있다. 광저우 출신 25세 홍러통(洪乐潼, Carina Hong)이 창업한 AI 스타트업 액시옴(Axiom)이 2억 달러(약 3010억 원) 규모의 시리즈A 투자 유치에 성공했다. 최상위 벤처캐피털 멘로 벤처스(Menlo Ventures)가 이번 투자를 주도했고, 그레이크로프트(Greycroft)·마드로나 벤처(Madrona Venture)·B 캐피털·도요타 벤처스 등 기존 주주들도 추가 투자에 나섰다. 회사 설립 후 1년도 채 안 돼 기업 가치는 16억 달러(약 2조 4080억 원)에 달하며, 세계에서 가장 젊은 유니콘 기업 중 하나로 올라섰다. 6일 중국 언론 펑멘신문에 따르면 광저우에서 태어난 홍러통은 평범한 노동자 가정 출신이다. 어릴 때부터 수학에 남다른 재능을 보였으며, 2018년 17세의 나이에 MIT에 입학해 수학·물리학 이중 전공을 선택한 그는 단 3년 만에 두 학위를 마쳤다. 학부 재학 중에만 9편의 학술 논문을 발표했으며, 전미 여성 수학자 최고 영예인 앨리스 T. 섀퍼(Alice T. Schafer) 수학상, 북미 수학 학부생 최우수 연구상인 AMS-MAA-SIAM 모건상을 잇따라 수상했다. 2021년에는 세계에서 가장 권위 있는 국제 장학금 중 하나인 옥스퍼드 로즈 장학금을 받아 그해 중국인 수상자 4명 중 한 명이 됐다. 옥스퍼드에서 신경과학 석사 과정 중 런던대학교(UCL) 개츠비 계산 신경과학 유닛(Gatsby Computational Neuroscience Unit)에서 딥러닝 연구를 시작하며 AI 분야에 발을 들였고, 이후 스탠퍼드에서 수학·법학 이중 박사 과정을 밟다가 중도에 학업을 포기하고 창업에 뛰어들었다. 홍러통이 포착한 AI 업계의 모순은 명확했다. 대형 언어 모델의 성능은 폭발적으로 성장하지만, 신뢰성은 여전히 ‘암흑’이라는 점이다. “일상적인 오류는 큰 문제가 아닐 수 있지만, 금융·국방·핵심 인프라 분야에서 확률에 기반한 오류는 재앙이 될 수 있다”는 게 그의 문제의식이었다. 수학 용어 ‘공리(Axiom)’에서 이름을 딴 이 회사의 목표는 AI가 컴퓨터 코드를 자동으로 검증할 수 있는 시스템을 구축하는 것이다. 핵심 기술은 형식화 검증(formal verification)으로, 린(Lean) 프로그래밍 언어를 통해 수학적 증명을 실행 가능한 프로그램으로 변환해 결과의 정확성을 근본적으로 보장한다. 대형 모델이 확률로 답을 ‘추측’하는 대신, 코드를 엄격한 수학 논리로 변환해 모든 추론 단계를 결정론적 검증기로 검증하는 방식이다. 이 시스템의 실력은 이미 증명됐다. 2025년 12월 미국 대학생 수학 경시대회인 퍼트넘(Putnam) 대회에서 액시옴의 핵심 시스템이 12문제 전부를 맞히는 만점을 기록했다. 100년에 가까운 대회 역사상 만점을 받은 사람은 단 5명에 불과하다. 이후 이 시스템은 여러 미해결 정수론 추측도 독자적으로 증명해냈다. 회사의 시작은 2024년 가을 스탠퍼드 인근 카페에서였다. 홍러통은 그곳에서 당시 메타(Meta) AI 연구 총괄이던 수보 셍굽타(Shubho Sengupta)를 만나 몇 시간의 대화 끝에 창업을 결심했고, 셍굽타는 현 CTO가 됐다. 홍러통의 MIT 시절 지도교수였던 수학계 거장 오노 켄(小野健, Ken Ono)도 버지니아대학교 종신교수직을 내려놓고 합류했다. 현재 액시옴의 팀원은 20여 명으로, 절반이 메타 AI 연구소 출신이다. 투자자들의 확신도 분명하다. 멘로 벤처스의 파트너 매트 크래닝(Matt Kraning)은 “AI가 거의 모든 소프트웨어를 작성하는 세상이 오고 있는데, 아무도 언급하지 않는 문제가 있다. 그 코드들이 전혀 검증되지 않는다는 것”이라며 “AI가 코드를 작성하고, 수학이 그 코드가 옳은지 검증할 것”이라고 말했다. 홍러통은 향후 액시옴의 제품이 헤지펀드와 퀀트 운용사에서 자산 가격 책정, 주가 예측 등 복잡한 수학 문제를 빠르게 해결하는 데 활용될 것으로 보고 있다. 같은 분야 경쟁사 하모닉(Harmonic)이 첫 번째 수학적 이정표를 세우는 데 2년 이상 걸렸다면, 액시옴은 그보다 훨씬 빠르게 성과를 냈다고 자신했다. 박사 학위도, 안정된 교수직도 내려놓고 증명의 세계에서 창업의 세계로 뛰어든 이 천재 소녀가 수학으로 AI의 신뢰성 문제를 풀어낼 수 있을지, 업계의 이목이 집중되고 있다.

김병욱 “성남, 스타트업 첫 고객…한국형 실리콘밸리 구축” 스타트업계가 “기술은 준비됐지만 시장이 없다”며 정책 전환을 요구하고 나섰다. 개발을 넘어 실제로 적용해 볼 실증 기회와 초기 고객을 만들어 달라는 주문이다. 성남시장 선거 출마에 나선 김병욱 전 청와대 정무비서관은 “기술 집적을 넘어 실증, 사업화, 글로벌 확장까지 이어지는 ‘한국형 실리콘밸리’를 구축하겠다”고 강조했다. 국내 최대 스타트업 단체인 코리아스타트업포럼은 2일 판교 글로벌비즈센터에서 ‘스타트업 혁신 엔진, 판교에서 미래를 묻다’ 간담회를 열고 현장의 요구를 담은 정책 제안서를 공유했다. 이날 간담회에 참석한 김 전 비서관은 “성남시가 스타트업의 첫 번째 고객이자 실증 플랫폼이 되겠다”며 “2030년까지 성남을 글로벌 톱20 스타트업 도시로 도약시키겠다”고 밝혔다. 한준호 더불어민주당 의원도 “스타트업은 인재, 자본, 기술, 시장이 연결될 때 성장한다”며 “창업부터 글로벌 진출까지 이어지는 지원 체계 구축이 필요하다”고 강조했다. 이날 행사에는 엘리스그룹, 한국딥러닝, 에바, 파파야 등 인공지능(AI)·딥테크 기업들이 참여했다. 이들은 “기술은 이미 준비됐지만 실험해 볼 기회와 초기 고객이 부족하다”며 현장의 공통된 어려움을 토로했다. 이에 따라 △AI 실증 지원 확대 △공공 테스트베드 역할 강화 △대기업-스타트업 협력 확대 △글로벌 인재 유입 환경 개선 등을 핵심 과제로 제시했다. 단순한 자금 지원을 넘어 실증에서 사업화까지 이어지는 구조가 필요하다는 주장이다. 기업별로도 구체적인 요구가 이어졌다. 엘리스그룹은 AI 인프라와 교육을 결합한 디지털 전환 모델 확산 필요성을 강조했고, 한국딥러닝은 문서를 자동으로 분석하는 AI 기술을 실제 업무 환경에 적용할 수 있는 테스트베드 구축이 필요하다고 밝혔다.

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.