생성형 인공지능(AI)을 사용하다 보면 멀쩡한 답을 내놓다가 갑자기 이른바 ‘위험한 답’을 내놓는 순간을 간혹 마주하게 된다. 미국 조지 워싱턴대 물리학과 연구팀은 AI 모델이 적절한 응답을 하다가 잠재적으로 위험한 응답으로 전환되는 ‘티핑포인트’를 예측할 수 있는 수학 공식을 개발했다. 이 연구 결과는 과학 저널 ‘패턴스’ 10월 9일 자에 실렸다. AI가 내놓을 수 있는 답변을 ‘산맥 속 여러 골짜기’라고 가정할 때 어떤 골짜기에는 개인이나 사회에 바람직한 답변이 있고 또 다른 골짜기에는 실질적 해를 끼칠 수 있는 답변이 있다. AI가 질문을 받게 되면 이런 여러 답변들이 서로 경쟁하면서 최종적으로 표출할 답을 도출한다. 연구팀이 관심을 가진 것은 AI가 안전한 골짜기에서 위험한 골짜기로 넘어가는 순간이었다. 챗GPT 같은 생성형 AI 안에는 대화의 어느 부분에 주목할지 정하는 ‘어텐션 헤드’가 수백 개 있다. 연구진은 이들을 일일이 분석하는 대신 모든 헤드의 효과를 합쳐 하나처럼 행동하는 ‘대표 헤드’를 가정했다. 수조 개 기체 분자의 움직임을 온도와 압력 몇 개의 변수로 설명하는 물리학의 방법론을 AI에 적용한 것이다. 연구팀에 따르면 AI는 흠잡을 데 없는 답변을 몇 차례 내놓아 사용자가 AI를 믿도록 안심시킨 다음 나쁜 답변을 내놓는 일종의 ‘가스라이팅’ 패턴을 보인다. 연구팀은 고등학교 수학에서 배우는 벡터와 좌표, 지수함수, 부등식, 분수를 이용해 AI의 돌변 시점을 예측하는 공식을 만들었다. 연구팀은 AI와 나눈 대화를 모두 벡터로 바꾼 뒤 질문, 좋은 답, 나쁜 답을 화살표로 단순화했다. 대화 전체에서 나침반 바늘이 좋은 답과 나쁜 답 중 어느 쪽을 더 가리키는지 계산해 나쁜 답이 나오기 전 좋은 답이 몇 번 이어질지 예측하는 분수 공식을 얻었다. 연구팀의 공식을 저축에 빗대면 분자는 질문과 앞선 대화들이 좋은 답 쪽에 쌓아 준 ‘여유분’을, 분모는 좋은 답이 하나 나올 때마다 그 여유분이 깎이는 양이다. 여유분이 바닥나는 순간 AI는 나쁜 답을 내놓는 악마로 돌변한다. 좋은 답 자체가 나쁜 답을 끌어당기는 구조여서 무난한 답이 이어지다가도 갑자기 위험한 답이 나올 수 있다는 것이다. 연구팀은 이 공식을 GPT-2, 피티아, OPT 계열의 공개 모델 7종으로 검증했다. 그 결과 19건 중 18건에서 즉시 돌변과 지연 돌변을 구분해 냈다. 백신 거부, 타인을 해치는 일, 자해 등에 관한 질문을 순서만 바꿔 물어보면 특정 순서에서는 모든 질문에 나쁜 답이, 다른 순서에서는 모든 질문에 무난한 답이 나왔다. 연구팀에 따르면 미국의 비영리단체 디지털혐오대응센터(CCDH)가 챗GPT 같은 상용 챗봇을 시험한 보고서에서도 공식과 부합하는 행동 패턴이 나왔다. 닐 존슨 조지워싱턴대 교수는 “이번 연구는 두 가지 재미있는 부분이 있다”며 “우선 수십억 개의 움직이는 부품을 가진 기계가 펜과 종이, 고등학교에서 배우는 기초 수학만으로 도출한 공식을 따른다는 점이고 또 하나는 대화 순서가 대화 내용만큼이나 중요하다는 것”이라고 말했다. 존슨 교수는 “몇 번의 간단한 벡터 계산만으로 위험 신호를 감지할 수 있는 만큼 앞으로 스마트폰에 ‘경고등’을 내장하는 일도 가능할 것”이라고 덧붙였다.

사람들은 누구나 ‘주머니 속 PC’라고 하는 스마트폰을 갖고 다닌다. 그 스마트폰 속에 소형 인공지능(AI) 챗봇이 포함돼 있다. 문제는 챗봇들에는 자해, 재정적 손실, 극단주의적 관념을 조장할 수 있는 정보와 답변을 내놓지 않도록 하는 안전 감독 장치가 매우 취약하다. 좋은 답변만 하다가 갑자기 나쁜 답변을 내놓는 순간이 있는데 AI가 그렇게 돌변하는 순간을 정확하게 파악하기란 쉽지 않다. 그런데 미국 조지 워싱턴대 물리학과 동적 온라인 네트워크 실험실 연구팀은 AI 모델이 적절한 응답을 하다가 잠재적으로 위험한 응답으로 전환되는 ‘티핑포인트’를 예측할 수 있는 수학 공식을 개발했다. 이 연구 결과는 과학 저널 ‘패턴스’ 10월 9일 자에 실렸다. 오프라인 AI(온디바이스 AI)는 환자 데이터를 클라우드로 보낼 수 없는 의사, 비밀유지계약을 지켜야 하는 변호사, 통신 신호가 닿지 않는 군인 등이 선호한다. 문제는 사실관계가 맞아 거짓은 아니더라도 바람직하지 않은 ‘나쁜 답’은 이런 사람들에게 큰 문제를 일으킬 수 있게 한다. 더군다나 기업들이 마련한 자사 AI 알고리즘에 적용하는 안전 도구는 대부분 클라우드에 의존하거나 기기가 다시 온라인 상태가 돼 이미 피해가 발생한 뒤에야 AI의 오동작을 포착한다. 연구팀은 피해가 발생하기 전에 이런 실패를 예측할 수 있는 방법을 찾아 나섰다. 물리학자인 연구자들은 원자 하나를 이해함으로써 복잡한 물질이 어떻게 거동하는지 설명한다는 점을 떠올렸다. 유효 어텐션 헤드 하나를 이해하면 시스템 전체가 어떻게 변하는지 파악할 수 있다는 것이다. AI가 내놓을 수 있는 답변을 ‘산맥 속 여러 골짜기’라고 가정할 때 어떤 골짜기에는 개인이나 사회에 바람직한 답변이 있고 또 다른 골짜기에는 실질적 해를 끼칠 수 있는 답변이 있다. AI가 질문을 받게 되면 이런 여러 답변들이 서로 경쟁하면서 답하게 된다. 연구팀이 주목한 것은 AI가 언제 안전한 골짜기에서 더 위험한 골짜기로 넘어가는지였다. 연구팀에 따르면 AI는 흠잡을 데 없는 답변을 몇 차례 내놓아 사용자가 AI를 믿도록 안심시킨 다음 바람직한 답변을 내놓는 패턴을 보인다. 연구팀은 고등학교 수학에서 배우는 벡터와 좌표, 내적, 지수함수, 부등식, 분수를 이용해 AI의 돌변 시점 예측 공식을 만들었다. 연구팀은 AI의 모든 말을 벡터로 바꾼 뒤 대화를 중립 질문, 좋은 답, 나쁜 답 화살표로 단순화했다. 지금까지 대화를 하나로 합친 나침반 바늘이 좋은 답과 나쁜 답 중 어느 쪽을 더 가리키는지 고교 수학의 벡터 내적으로 비교해 나쁜 답이 나오기 전 좋은 답이 몇 번 이어질지 계산하는 분수 공식을 얻었다. 연구팀의 공식을 통장에 빗대면 질문과 앞선 대화가 좋은 답 쪽에 쌓아 준 ‘여유분’이 분자, 좋은 답이 하나 나올 때마다 그 여유분이 깎이는 양이 분모다. 여유분이 바닥나는 순간 AI는 나쁜 답으로 돌변한다. 좋은 답 자체가 나쁜 답을 끌어당기는 구조여서 무난한 답이 이어지다가도 갑자기 위험한 답이 나올 수 있다는 것이다. 연구팀은 이 공식을 GPT-2, 피티아, OPT 계열의 공개 모델 7종으로 검증했다. 그 결과 19건 중 18건에서 즉시 돌변과 지연 돌변을 구분해 냈다. 백신 거부, 타인을 해치는 일, 자해 등에 관한 질문을 순서만 바꿔 물어보면 특정 순서에서는 모든 질문에 나쁜 답이, 다른 순서에서는 모든 질문에 무난한 답이 나왔다. 연구팀에 따르면 미국의 비영리단체 디지털혐오대응센터(CCDH)가 챗GPT 같은 상용 챗봇을 시험한 보고서에서도 공식과 부합하는 행동 패턴이 나왔다. 닐 존슨 조지워싱턴대 교수는 “이번 연구는 두 가지 재미있는 부분이 있다”며 “우선 수십억 개의 움직이는 부품을 가진 기계가 펜과 종이, 고등학교에서 배우는 기초 수학만으로 도출한 공식을 따른다는 점이고 또 하나는 대화 순서가 대화 내용만큼이나 중요하다는 것”이라고 말했다. 존슨 교수는 “몇 번의 간단한 벡터 계산만으로 위험 신호를 감지할 수 있는 만큼 앞으로 스마트폰에 ‘경고등’을 내장하는 일도 가능할 것”이라고 덧붙였다.

블라디미르 푸틴 러시아 대통령이 직접 칭찬했던 전투기들이 우크라이나 드론의 표적이 됐다. 공습 이후 공개된 러시아 한스카야 비행장 위성사진에는 두 기종이 피해를 입었다고 지목된 지점에 검게 그을린 흔적이 나타났다. 우크라이나 군사 전문매체 밀리타르니는 5일(현지시간) 위성영상 분석 커뮤니티 아비아벡터가 공개한 사진을 근거로 러시아 Su-35 전투기와 Su-34 전투폭격기가 파괴됐다고 보도했다. 공격은 전날 새벽 러시아 남부 아디게야 공화국에서 발생했다. 우크라이나 보안국(SBU)도 4일 특수작전부대 ‘알파’의 드론이 한스카야 비행장의 Su-35와 Su-34, 탄약고를 타격했다고 발표했다. 보안국은 표적까지 거리가 약 500㎞였다고 설명했다. 다만 공식 발표에서 사용한 표현은 ‘파괴’가 아닌 ‘타격’이다. 전투기 있던 자리 시커멓게…탄약고 피해 사진도 공개 아비아벡터가 공개한 사진은 비행장 내 피해 지점 두 곳을 표시했다. 주변 포장면과 달리 해당 지점에는 짙은 변색과 잔해처럼 보이는 흔적이 남았다. 분석팀은 각각을 Su-35S와 Su-34가 파괴된 자리로 설명했다. 밀리타르니는 엑사일노바플러스가 공개한 별도의 위성사진도 소개했다. 이 사진에는 비행장 탄약고 일대의 피해 흔적이 나타났으며, 매체는 항공기뿐 아니라 탄약 저장시설도 공격을 받았다고 전했다. 다만 위성사진에 나타난 흔적만으로 항공기 기종과 정확한 손상 정도를 확정하기는 어렵다. 두 기체가 완전히 파괴됐는지, 수리가 가능한 수준의 피해를 입었는지는 독립적으로 확인되지 않았다. 따라서 우크라이나 보안국의 타격 발표와 밀리타르니·분석팀의 파괴 판단을 구분해서 볼 필요가 있다. 한스카야 비행장은 아디게야 공화국 수도 마이코프에서 북서쪽으로 약 6㎞ 떨어져 있다. 우크라이나군 총참모부는 앞서 2024년 10월에도 이곳에 Su-34와 Su-27, Su-35 등 우크라이나 공격에 동원하는 러시아 군용기들이 배치돼 있다고 밝힌 바 있다. 푸틴 “Su-34·Su-35 잘하고 있다”…우크라는 폭탄 운반기 겨냥 두 기종은 푸틴 대통령이 전쟁 수행 능력을 직접 칭찬했던 항공기다. 아나돌루 통신이 타스통신을 인용한 당시 보도에 따르면 푸틴은 2022년 12월 8일 크렘린에서 러시아 영웅 훈장 수훈자들과 대화하며 “Su-34와 Su-35도 매우 잘하고 있다. 무장이 좋다”고 말했다. 그는 러시아 항공전력이 임무를 효과적으로 수행하고 지상군 작전에도 상당한 기여를 한다고 평가했다. aa.com.tr 우크라이나 보안국은 이번 공격에서도 두 기종의 폭탄 운용 능력을 강조했다. Su-35는 다목적 전투기, Su-34는 러시아 전술항공의 핵심 전투폭격기로 소개하면서 두 기종 모두 러시아가 전선과 우크라이나 도시 공격에 사용하는 유도폭탄을 운반한다고 설명했다. Су-35 та Су-34 이번 발표는 러시아 항공기가 출격하기 전 후방 비행장에서 타격해 공습 능력을 줄이려는 작전으로 해석할 수 있다. 보안국은 러시아 군사시설을 지속적으로 공격해 전쟁 수행 능력을 떨어뜨리겠다며 우크라이나 도시와 주요 기반시설을 겨냥한 공격에 대응하겠다고 밝혔다.

2D CAD 평면도를 AI로 분석해 3D 모델과 BIM 데이터로 변환하는 기술을 개발해 온 건축 AI 스타트업 몰더코리아(대표 최효린)가 중소벤처기업부 TIPS(팁스)에 선정됐다고 30일 밝혔다. 몰더코리아가 운영하는 ‘몰더(Moulder)’는 도면의 벡터 데이터를 AI로 분석해 벽과 문, 창 등 개구부와 공간 구조를 인식하고 이를 구조화된 3D 모델로 변환하는 서비스다. 3D 모델뿐 아니라 렌더링 이미지와 BIM 데이터 생성까지 지원한다. 회사 측에 따르면 전문가가 수작업으로 7일 이상 진행하던 과정을 1시간 이내로 단축할 수 있으며, 이에 따른 시간과 비용도 90% 이상 절감할 수 있다. 별도의 자체 설계 도구로 작업 환경을 바꾸는 방식이 아니라 AutoCAD, SketchUp 등 기존에 사용하던 프로그램을 유지하면서 작업 단계 사이의 데이터 변환을 지원한다. 현재 국내외 누적 가입 업체는 4,000곳 이상으로, 이 가운데 절반 이상이 해외 이용자다. 몰더코리아는 올해 4월 팁스 R＆D 일반형 과제에 선정됐다. 이를 계기로 서비스에 써 온 도면 분석 기술을 한 단계 더 넓힌다. 과제명은 ‘벡터 기반 AI 모델을 이용한 2D 도면 공간 구조 추론 및 BIM 연계형 3D 모델 자동 생성 엔진’ 개발이다. 2D CAD 평면도의 벡터 데이터로 도면을 인식하고 공간 구조를 추론해, 3D 모델과 렌더링, BIM 데이터를 한 번에 자동으로 만드는 통합 엔진을 만드는 것이 목표다. 기술 개발과 별개로 실제 적용 가능성을 확인하기 위한 건설사 실증도 이어지고 있다. 몰더코리아는 92개 기업이 지원한 ‘호반그룹 2026 넥스트 스타트업 공모전’에서 최종 4개사에 선정돼 우수상을 수상했으며, 현재 호반건설과 기술 검증(PoC)을 진행 중이다. ‘2026 현대건설 오픈이노베이션’에서도 12개 선정 기업 가운데 건설 AX 분야에 포함돼 현대건설 협업 부서와 기술을 실증하고 있다. 앞서 2025년 11월에는 인포뱅크로부터 시드 투자를 유치했다. 같은 해 아산나눔재단이 주최한 정주영 창업경진대회에서 우수상, KAIST 창업원 OVL(Open Venture Lab) 데모데이에서 대상을 수상했으며 ‘컴업스타즈(COMEUP Stars) 2025’ 미국 트랙에도 선정됐다. 몰더코리아는 TIPS 과제를 통해 도면 인식과 공간 구조 추론 기술을 고도화하고, 건설사와 진행하는 실증을 통해 3D 모델 및 BIM 연계 기술의 현장 적용 가능성을 검증할 계획이다.

건축·건설 분야 전문 인공지능(AI) 스타트업 플랜바이테크놀로지스는 건설 및 건축 현장 실무에 최신 AI 기술을 접목해 건설 데이터 가공과 설계 시각화 분야에서 기술력을 인정받고 있다. 설계도면, 시방서, 국가건설기준(KDS) 법규 등 그동안 규격화하기 어려웠던 복잡한 건축 자료를 AI가 학습하고 바로 활용할 수 있는 ‘AI 레디(Ready)’로 가공해 벡터 데이터베이스 설계·구축, AI 모델 선정, 고객사 업무에 적합한 솔루션 개발까지 제공한다. 또 설계 기획부터 입찰, 제안 단계에서 사용되는 다양한 공간의 시각자료 제작 과정을 생성형 AI 이미지로 자동화해 웹에서 손쉽게 제작할 수 있는 구독형(SaaS) 서비스도 지원하고 있다. 플랜바이는 이번 수상을 계기로 호반건설과 협업해 공동주택 시안 제작에 특화한 통합 AI 플랫폼을 구축할 계획이다. 호반건설의 기존 시공 데이터를 적용해 설계 기준과 디자인 특징을 맞춤형으로 구현할 예정이다.

삼성바이오로직스의 바이오연구소가 미래 기술 경쟁력 확보를 통해 위탁개발생산(CDMO) 시장에서의 기술 초격차 전략에 주력하고 있다. 삼성바이오로직스는 24일(현지시간) 미국 샌디에이고에서 열린 ‘2026 바이오 인터내셔널 컨벤션’(바이오 USA)에서 간담회를 열고 바이오연구소의 연구 현황을 소개했다. 2022년 7월 선행 기술 연구를 위해 설립된 이 연구소는 현재 석·박사급 연구원 인력 100여명을 보유하고 있다. 연구소의 핵심 연구 영역은 크게 생산 플랫폼, 항체 플랫폼, 신규 모달리티(치료 접근법) 세 축으로 나뉜다. 생산 플랫폼 분야에서는 항체 생산성을 높인 세포주 플랫폼 ‘S-CHOice®’와 ‘S-AfuCHO™’를 개발·출시했으며, 연속공정 기술을 확보했다. 특히 연속공정은 기존 대규모 배치 생산 방식과 달리 소규모 설비에서 지속적인 생산이 가능해 비용 절감과 자동화에 유리하다는 평가를 받는다. 정형남 바이오연구소장(부사장)은 “사례 연구를 통해 기존보다 약 2배 높은 생산성을 확인했다”고 밝혔다. 항체 플랫폼 분야에선 이중항체 플랫폼 ‘S-DUAL®’을 앞세워 차세대 항체·약물접합체(ADC) 기술 개발에 주력하고 있다. 뇌혈관장벽(BBB) 셔틀 플랫폼 연구도 병행 중이다. 신규 모달리티 분야에서는 mRNA와 아데노부속바이러스(AAV) 연구에 집중하고 있다. 연구소는 AAV 공정 플랫폼과 자체 벡터 플랫폼을 확보했고, mRNA 공정 기술 비용을 기존보다 낮추기도 했다고 설명했다. 최근 기술사업개발 그룹도 신설했다. 시장 선도 기술을 발굴해 내재화하고, 자체 개발 플랫폼의 라이선스 아웃(기술 이전)을 통해 CDMO 사업과 연계한 신규 매출을 창출하는 역할을 맡는다. 정 부사장은 “연구소는 기술 경쟁력을 바탕으로 사업 확장과 미래 성장을 견인하는 역할을 하고 있다”고 강조했다.

- AI 에이전트 자동 결제 환경에서 기업 책임과 컴플라이언스 리스크 논의- 결제 권한, 공격 벡터, 정책 집행, 감사 추적 등 핵심 과제 다뤄 더그래프(The Graph) 생태계 핵심 개발사인 엣지앤노드(Edge ＆ Node)가 체인링크(Chainlink), TRM 랩스(TRM Labs)와 공동으로 AI 에이전트 결제 거버넌스를 주제로 한 무료 웨비나를 개최한다. 이번 행사는 AI 에이전트가 사람의 개입 없이 자율적으로 결제를 실행하는 환경에서 기업이 적용해야 할 통제 기준과 관리 방안을 논의하기 위해 마련됐다. ‘AI에이전트 결제 자동화 시대, 어떻게 통제하고 컴플라이언스를 유지할 것인가’를 주제로 진행되는 이번 웨비나는 한국시간 6월 19일 오전 1시에 개최된다. 행사는 온라인 플랫폼 X와 유튜브를 통해 실시간으로 생중계될 예정이다. 최근 AI 에이전트 기술은 외부 데이터 조회와 서비스 호출을 넘어 자체적인 결제 수행 단계로 발전하고 있다. 기업 환경에서 에이전트가 결제를 실행할 경우 책임 소재 명확화, 권한 관리, 자금 노출 방지, 제재 준수, 감사 가능성 확보 등 새로운 리스크 요인이 발생한다. AI 에이전트의 자동 결제 결과에 따른 법적·재무적 책임은 최종적으로 기업과 사용자에게 귀속되기 때문이다. 이번 세션에는 온체인 및 AI 에이전트 컴플라이언스 전문가들이 참여해 기업이 직면한 결제 리스크를 분석한다. 주요 의제로는 거버넌스 레이어 구축의 필요성, AI 에이전트 자율 거래 시 발생하는 새로운 공격 벡터, 컴플라이언스 실패 가능성, 검증 가능한 실행 구조 수립, 기계 속도에 대응하는 정책 집행 방식 등이 다뤄진다. 발표 연사로는 로드리고 코엘류(Rodrigo Coelho) 엣지앤노드 최고경영자, 롤랜드 그라우스(Rowland Graus) 체인링크 수석 매니저, 알렉스 코퍼슈미트(Alex Kopferschmitt) TRM 랩스 전략 파트너십 매니저가 참석한다. 참여 기업별 기술 기반을 보면, 체인링크는 탈중앙화 오라클 네트워크와 크로스체인 상호운용성 프로토콜(CCIP)을 중심으로 온체인 컴플라이언스 인프라를 구축하고 있다. TRM 랩스는 금융기관, 거래소, 정부기관을 대상으로 블록체인 인텔리전스 및 거래 모니터링 솔루션을 공급 중이다. 엣지앤노드는 더그래프 공동 창립 및 서브그래프(Subgraph) 개발 기업으로, 현재 기업용 온체인 데이터 솔루션 ‘앰프(Amp)’와 AI 에이전트 결제 솔루션 ‘앰퍼센드(ampersend)’를 개발하고 있다. 앰퍼센드는 지출 한도 설정, 신원 확인, 감사 추적, 크로스체인 관측성 등을 통해 에이전트 결제 정책을 엔드투엔드로 집행하는 기능을 제공한다. 전체 행사는 약 60분 동안 진행되며, 45분의 본 세션과 15분의 질의응답 시간으로 배정됐다. 주요 참가 대상은 기업의 컴플라이언스 담당자, 최고재무책임자(CFO), 최고컴플라이언스책임자(CCO)를 비롯해 온체인 결제 및 AI 에이전트 인프라 도입에 관심이 있는 기업 관계자 등이다. 이번 웨비나는 AI 에이전트 결제 기술이 기업 운영과 규제 준수의 영역으로 확장되는 흐름을 다룬다. 더그래프 생태계의 데이터 인프라, 체인링크의 검증 가능한 실행 인프라, TRM 랩스의 블록체인 리스크 분석 기술을 결합하여 AI 에이전트 시대의 온체인 결제 거버넌스 방향성을 제시할 예정이다.

전선에서 멀리 떨어진 러시아 주요 도시들이 우크라이나 장거리 드론의 공격을 받았다. 우크라이나 매체인 유나이티드24 등 현지 언론은 25일(현지시간) “이날 우크라이나 장거리 공격 드론이 우크라이나 본토에서 1800㎞ 이상 떨어진 지역에 도달했다”고 보도했다. 우크라이나의 이번 공격으로 예카테린부르크와 첼랴빈스크 등 전선에서 매우 떨어진 도시에서 화재가 발생하고 건물이 손상됐다. 러시아 국방부는 “지난밤 여러 지역에서 우크라이나 드론 127대를 요격했다”고 주장했으나 정확한 피해 규모는 공개하지 않았다. 다만 지역 당국에 따르면 예카테린부르크에서는 이번 사건 이후 여러 명이 병원 치료를 받았으며 시내 일부 지역에서는 주민 대피가 이뤄졌다. 첼랴빈스크 당국은 이번 사건이 기반 시설에 대한 공격 시도였으나 사상자 및 큰 피해는 없다고 밝혔다. 보도에 따르면 예카테린부르크와 첼랴빈스크에서 모두 폭발과 공습 활동이 포착됐다. 예카테린부르크의 현지 소식통은 이번 공격에 대해 “미국과 우크라이나의 제재 대상인 알마즈-안테이 그룹 계열의 방산 무선 및 항법 장비 제조업체 ‘벡터’를 겨냥한 것일 수 있다”고 밝혔다. 첼랴빈스크에서는 현지 제철소와 고등군사항공항법학교 인근에서 수상한 움직임이 포착된 것으로 알려졌다. 이번 공습에 사용된 드론은?우크라이나 당국은 공식 입장을 내놓지 않았으나 일각에서는 우크라이나군이 이번 공습에서 장거리 공격용 드론인 ‘AN-196 류티’를 사용한 것으로 보인다고 추측했다. 류티(Liutyi)는 우크라이나가 자체 개발한 장거리 공격용 자폭 드론으로 사거리가 2000㎞ 이상으로 알려졌다. 덕분에 러시아 영토 깊숙한 곳까지 타격할 수 있으며 최대 75㎏의 폭약을 탑재할 수 있다. 이번 공습을 받은 예카테린부르크는 우크라이나 동부 전선에서 약 2200㎞, 첼랴빈스크는 약 2000㎞ 떨어져 있다. 두 도시 모두 국경에서 직선으로 측정한 거리이며 실제 경로를 고려했을 때 드론의 비행 경로는 더 길어질 수 있다. 현지에서는 2022년 2월 24일 러시아의 침공으로 우크라이나 전쟁이 시작된 뒤 러시아 내륙 깊숙한 곳까지 드론이 침투한 가장 심각한 사례라는 평가가 나온다. 앞서 우크라이나군은 전선에서 약 1400㎞ 떨어진 오르스크 등의 지역을 겨냥한 바 있다. 지난해 8월에는 1200㎞ 떨어진 소치 지역의 석유 저장고가 우크라이나 드론의 공습을 받기도 했다. 해당 지역은 블라디미르 푸틴 러시아 대통령의 별장이 있는 곳으로 유명하다. 러시아도 날이 갈수록 발전하는 우크라이나 드론에 긴장감을 감추지 못하고 있다. 앞서 세르게이 쇼이구 러시아 국가안보회의 사무총장은 “오랫동안 공격 범위에서 벗어난 지역으로 여겨졌던 우랄 지역이 우크라이나의 공습으로부터 직접적인 위협 지역에 진입했음을 인정한다”면서 “러시아의 어떤 지역도 안전하다고 느낄 수 없다”고 밝혔다. 러시아, 낮밤 가리지 않고 드론 공격 퍼부어러시아도 같은 시간 우크라이나 전역을 겨냥한 대규모 폭격을 퍼부어 사상자가 속출했다. 볼로디미르 젤렌스키 우크라이나 대통령은 25일 SNS를 통해 “밤사이 러시아의 공격으로 최소 4명이 사망하고 30명 이상이 다쳤다”고 밝혔다. 우크라이나 공군에 따르면 러시아는 전날 밤부터 이날 새벽까지 드론 619대와 미사일 47기를 발사했다. 이 가운데 드론 580기와 미사일 30기는 격추된 것으로 알려졌다. 드니프로를 중심으로 오데사, 하르키우, 체르니히우 등 지역이 표적이 됐고 주거용 건물, 에너지 시설 등 주로 민간 시설들이 피해를 봤다. 러시아는 최근 새벽뿐만 아니라 대낮에도 드론·미사일을 쏟아부으며 공세 수위를 높이고 있다. 미국이 중재하는 러시아와 우크라이나 간 종전 협상은 현재 중동 사태로 아예 중단된 상태다. 미국이 이란과의 협상에 집중하면서 당분간 협상 재개는 어려울 것으로 전망된다.

“2026년 말 출시 예정인 차세대 노바 레이크와 함께 최고의 성능과 비용 최적화 솔루션을 결합한 고객 로드맵을 확보했습니다. 이를 통해 향후 몇 년간 노트북과 데스크톱 양측 모두에서 시장 점유율과 수익성을 강화할 수 있을 것이라 확신합니다.” 올해 초, 립부 탄 인텔 최고경영자(CEO)는 연말을 목표로 데스크톱과 노트북 시장을 겨냥한 차세대 중앙처리장치(CPU) ‘노바 레이크’(Nova Lake)의 출시 계획을 밝혔습니다. 하지만 지금까지 노바 레이크에 대한 구체적인 정보는 공개되지 않고 있습니다. 현재까지 확인된 마지막 공식 정보는 지난해 11월 발표된 인텔 ISA(Instruction Set Architecture) 프로그래밍 레퍼런스 문서(60th Edition)다. 해당 문서에서는 노바 레이크에서 AVX10.1, AVX10.2 및 APX 지원이 명확히 명시됐습니다. 참고로 AVX10(Advanced Vector Extensions 10)은 인텔이 기존 AVX-512의 단점을 극복하기 위해 설계한 통합 벡터 명령어 세트입니다. 기존 AVX-512는 P-코어(고성능 코어)에서는 512비트를 지원했으나 E-코어(효율 코어)에서는 기능이 제한돼 하이브리드 CPU 구조에서 소프트웨어 호환성 문제가 발생하곤 했습니다. 노바 레이크부터는 128/256/512비트 벡터 길이를 하나의 프레임워크로 통합해 P-코어와 E-코어 모두에서 동일한 명령어 동작을 보장합니다. 또 다른 주요 변화는 APX(Advanced Performance Extensions)입니다. 이는 벡터 연산이 아닌 스칼라 및 일반 연산의 성능 강화를 목표로 하는 확장 규격으로, 2023년 처음 발표된 이후 노바 레이크를 통해 소비자용 CPU에는 최초로 도입됩니다. APX는 전력 효율과 코드 밀도 개선으로 이어져 게임이나 브라우저 같은 일상적인 작업부터 서버급 고성능 작업까지 전 영역의 효율성을 끌어올릴 것으로 기대됩니다. 다만 이 외의 세부 사항은 여전히 불투명한 가운데 온갖 루머가 양산되고 있습니다. 실제 어떤 모습으로 나올지는 곧 알게 되겠지만 여기서 흥미로운 관전 포인트를 몇 개 짚어 보겠습니다. ●파운드리: 인텔 vs TSMC 인텔은 팬서 레이크(Panther Lake)에 18A 공정을 도입하며 인텔 파운드리의 최신 미세 공정에 대한 의구심을 어느 정도 해소했습니다. 하지만 현재 데스크톱 프로세서는 여전히 TSMC 공정에 의존하고 있어 자체 파운드리 사업 강화를 천명한 인텔의 전략과는 상충되는 모습을 보입니다. 인텔이 자사 공정 사용을 권유해야 하는 입장에서 타사(TSMC) 공정을 사용하는 것은 대외적인 명분 면에서 곤혹스러운 상황이기 때문입니다. 따라서 노바 레이크에는 18A 혹은 그 이후의 차세대 공정이 도입되는 것이 가장 이상적입니다. 그러나 아직 18A의 수율과 생산량이 충분치 않아 TSMC의 N2P 공정을 채택할 것이라는 루머가 끊이지 않고 있습니다. 만약 이번에도 TSMC 공정을 사용한다면 인텔 파운드리의 지속 가능성에 대한 의구심은 다시 수면 위로 떠오를 것입니다. ●코어 숫자: 52코어 시대의 도래? 인텔은 과거 하이퍼스레딩 기술을 통해 코어당 두 개의 스레드를 구현했으나 이후 코어 숫자를 늘리면서 다시 싱글 스레드로 회귀했습니다. 물리적 코어 숫자를 24코어까지 확장하며 스레드 부족 문제는 해결했지만 최대 16코어 32스레드를 지원하는 AMD 라이젠과 비교해 논리 코어의 숫자가 작다는 약점을 안고 있습니다. 이 약점은 만약 AMD가 코어 숫자까지 늘리면 더 커질 수 있습니다. AMD 역시 올해 말에서 내년 출시될 차세대 라이젠에서 24코어 48스레드를 지원한다는 루머가 돌고 있습니다. 이것이 사실이라면 인텔 역시 코어 수를 대폭 늘릴 가능성이 높습니다. 특히 루머 가운데는 52코어에 달하는 프로세서가 나올 수 있다는 이야기도 있습니다. 다만 이는 사실상 서버급 프로세서에 가까운 수준으로 막대한 전력 소모와 발열 문제를 고려할 때 다소 회의적인 의견도 존재합니다. 다음 세대에는 인텔과 AMD 모두 코어 숫자를 늘릴 가능성이 높아 얼마나 숫자가 늘어날지 이목이 집중되고 있습니다. ●가격: 얼마나 올릴까? 인텔은 최근 애로우 레이크 리프레시(코어 울트라 270K/250K 플러스)를 통해 매우 공격적인 가격 정책을 선보였습니다. 24코어 제품을 299달러, 18코어를 199달러 수준으로 책정했는데 이는 코어당 단가가 약 10달러 초반에 불과한 파격적인 수치입니다. 최신 미세 공정이 적용된 복잡한 프로세서의 생산 원가를 고려하면 손익 분기점은 넘을 수 있는지 의구심이 드는 수준입니다. 인텔 역시 계속 손해 보고 장사할 수 없는 만큼 차세대 제품에서는 제값을 찾으려 할 가능성이 높습니다. 다만 이미 저가형 24코어 제품군이 시장에 각인된 상황에서 급격한 가격 인상은 구형 모델 선호 현상을 초래할 수 있습니다. 이로 인해 코어 수를 대폭 늘려 가격 상승에 따른 반발을 줄이려 한다는 루머가 힘을 얻고 있는 것으로 보입니다. ●코파일럿: 이번에 데스크톱으로 올까? 애로우 레이크는 AI 연산을 위한 NPU를 탑재했으나 13 TOPS라는 낮은 성능 탓에 실질적인 활용도가 떨어진다는 평가를 받습니다. 반면 팬서 레이크는 최대 50 TOPS 성능을 갖춘 5세대 NPU를 탑재해 윈도우 코파일럿(Copilot) 기능을 원활히 수행할 수 있게 설계됐습니다. 데스크톱 환경에서도 노트북과 동일한 수준의 AI 경험을 제공하려면 NPU 성능 개선은 필수적입니다. 최근 루머에 따르면 노바 레이크에는 최대 74 TOPS에 달하는 강력한 NPU가 탑재될 예정입니다. 인텔 프로세서 라인업이 노트북과 데스크톱으로 재통합된다는 점을 고려하면 노트북은 물론 데스크톱에서도 동일하게 AI PC로 활용할 수 있을 가능성이 높습니다. 이렇게 파운드리, 코어 수, 가격, 코파일럿까지 4가지 관전 포인트를 짚어 봤지만 사실 노바 레이크에 대한 대부분의 정보는 아직 추측과 루머 단계에 머물러 있습니다. 확실한 것은 노트북과 데스크톱 시장을 아우르는 통합 프로세서를 목표로 2026년 말 출시를 향해 나아가고 있다는 점입니다. 출시 시점을 감안하면 오는 6월 대만 컴퓨텍스(Computex)가 정보를 공개하고 소비자들의 이목을 집중시킬 수 있는 가장 좋은 기회다. 이때 자세한 정보가 공개될 수 있을지 주목됩니다.

‘융합 선택’ 추가돼 실용 학문 늘어통계·인공지능·환경 등 주제 다양부진 학생 처리 어렵고 교사 부담대입 기준 모호… 변별력 약화 문제 고교학점제가 시행 2년 차를 맞은 가운데 올해부터 진로와 적성에 따라 과목을 ‘선택’해 듣는 수업이 본격화된다. 실용 학문을 비롯한 여러 신설 과목이 고등학교 교육 과정에 도입되는 가운데 이를 둘러싼 기대와 우려가 공존하고 있다. 고교학점제는 학생이 3년간 자신의 진로·적성에 따라 다양한 교과목을 선택·이수한 뒤, 공통과목 48학점을 포함해 총 192학점을 따야 졸업할 수 있는 제도다. 지난해부터 모든 고교 1학년을 대상으로 시행됐다. 1학년 때 기초 소양을 위해 공통국어·수학·영어, 통합사회·과학 등 공통과목을 공부한다면, 2학년부터는 선택과목을 수강한다. 2022 개정 교육과정에 따르면 선택과목은 일반, 진로, 융합으로 나뉜다. 기존 2015 교육과정에 없었던 융합 항목이 새로 생겼다. 일반선택 과목은 문학, 미적분Ⅰ, 영어Ⅰ, 세계사, 물리학 등 기초 학문이 주를 이루고, 진로선택 과목은 문학과 영상, 영어 발표와 토론, 국제 관계의 이해 등 보다 심화된 내용을 다룬다. 융합선택은 실용 통계, 실생활 영어 회화, 금융과 경제생활 등 일상에서 활용 가능한 학문으로 구성돼 있다. 그중에서도 학생들이 합리적인 경제 주체로 성장하는 데 초점을 둔 과목들이 다수 눈에 띈다. 예컨대 ‘금융과 경제생활’은 저축과 투자, 금융사기 예방 등 실생활에서 어떻게 ‘돈 관리’를 해야 할지를 보다 직접적으로 가르친다. 이와 연계해 합리적 소비, 소득과 분배, 고용 및 경제문제 등을 배우는 ‘인간과 경제생활’도 있다. 인공지능(AI)과 관련된 과목들도 눈여겨볼 만하다. 대표적으로 ‘인공지능 수학’은 AI의 데이터처리와 의사결정에 수학이 개입하는 사례들을 배운다. 집합·벡터·행렬 등 AI 데이터처리에 활용되는 수학 개념과 확률·함수·미분 등에 기반한 AI 기술을 배우는 식이다. ‘로봇과 공학세계’는 휴머노이드 로봇 등 피지컬AI 분야를 다룬다. 기후 위기와 환경 문제를 집중 탐구하는 과목들도 있다. ‘기후 변화와 지속가능한 세계’는 기후 변화의 원인과 문제, 생태 위기를 극복하기 위한 방안 등을 가르친다. ‘기후 변화와 환경 생태’는 통합과학에서 습득한 과학 지식을 바탕으로 기후 변화가 초래하는 환경·생태계 변화, 대응 노력 등을 배운다. 다만 학교 현장에서는 고교학점제 안착을 위해 준비가 좀 더 필요하다는 목소리가 높다. 한 경기권 고교 교사는 “공통과목에서 E 이하(40점 미만)의 성취도를 받은 미이수 학생을 어떻게 해야 할지 문제가 아직도 크다”면서 “교사들이 인수분해도 모르는 학생들을 어떻게 미적분Ⅰ에서 40점 이상 받게 하겠느냐”라고 토로했다. 현경희 전국교직원노동조합 대변인은 “선택과목 급증으로 교사들의 업무 부담이 커져서 연로한 교사나 임신한 교사를 배려하는 문화도 사라지고 있다”고 전했다. 대입을 준비해야 하는 학생들의 혼란이 가중된다는 목소리도 적지 않다. 대입과 고교학점제의 연계는 필수적이지만, 아직까지 권장과목 등 평가 기준을 정하지 못한 대학들이 많다. 특히 인문계 학과의 경우 권장과목을 정해둔 곳이 거의 없다. 자연계 학과의 경우 물리학과·기계공학과는 ‘물리학’ 과목을 이수하도록 권장하는 등 기준이 비교적 명확하다. 또한 내신 평가가 5등급으로 전환되면서 변별력 약화가 불가피하다는 지적도 제기된다.

기아가 주요 전기차 모델의 고성능 GT 라인업을 대거 도입하고, 안전과 편의성을 강화한 연식 변경 모델을 출시했다. 이중 EV3·EV4 연식 변경 모델의 실구매가는 3200만원대 수준으로 책정되면서 중국 전기차 업체에 비교해도 가격 경쟁력을 확보했다는 평가가 나온다. 기아는 2일 소형 전기 스포츠유틸리티차(SUV) EV3, 준중형 전기 세단 EV4, 준중형 전기 SUV EV5의 고성능 라인업인 ‘더 기아 EV3 GT’, ‘더 기아 EV4 GT’, ‘더 기아 EV5 GT’를 출시하고 EV3과 EV4 및 대형 전기 SUV EV9의 연식변경 모델을 선보였다. 기아의 GT 라인업은 듀얼 모터 시스템을 탑재해 강력한 주행 성능과 스포티한 주행 감각이 특징이다. 고성능 GT 라인업에는 노면 정보를 사전에 인지하고 서스펜션의 감쇠력을 조정해 승차감을 개선한 프리뷰 전자 제어 서스펜션과 가상 변속 시스템, 다이내믹 토크 벡터링 제어 등을 적용해 민첩하고 안정적인 주행 성능을 보완했다. 함께 출시하는 2026년식 EV3·EV4는 운전자의 가속 페달 오조작으로 인한 사고 위험을 줄이는 페달 오조작 안전 보조와 가속 제한 보조를 기본 적용하는 등 안전 및 편의 사양을 강화했지만, 판매 가격은 동결했다. EV3 판매가격은 트림별로 3995만원~4895만원(GT라인)이다. EV4는 4042만~5031만원(GT라인), EV9은 6197만~7917만원이다. 정부·지자체 보조금을 고려하면 실제 구매가는 EV3·EV4가 3200만원대, EV5 3400만원대, EV9 5800만원대부터 시작한다. 기아가 전기차의 상품성과 가격 경쟁력을 높인 배경에는 중국 전기차의 공세가 있다. EV3와 경쟁하는 BYD의 소형 SUV ‘아토3’의 실구매가는 보조금을 고려하면 2900만원대 후반 수준이다. BYD는 이날 중형 전기 세단 ‘씰’의 후륜구동 트림 2종을 국내에 출시했다. 3990만원인 씰과 4190만원인 씰 플러스의 가격에 보조금을 적용하면 실구매가는 각각 3700만원대, 3900만원대다.

기아가 주요 전기차 모델의 고성능 GT 라인업을 대거 도입하고, 안전과 편의성을 강화한 연식 변경 모델을 출시했다. 이중 EV3·EV4 연식 변경 모델의 실구매가는 3200만원대 수준으로 책정되면서 중국 전기차 업체에 비교해도 가격 경쟁력을 확보했다는 평가가 나온다. 기아는 2일 소형 전기 스포츠유틸리티차(SUV) EV3, 준중형 전기 세단 EV4, 준중형 전기 SUV EV5의 고성능 라인업인 ‘더 기아 EV3 GT’, ‘더 기아 EV4 GT’, ‘더 기아 EV5 GT’를 출시하고 EV3과 EV4 및 대형 전기 SUV EV9의 연식변경 모델을 선보였다. 기아의 GT 라인업은 듀얼 모터 시스템을 탑재해 강력한 주행 성능과 스포티한 주행 감각이 특징이다. 고성능 GT 라인업에는 노면 정보를 사전에 인지하고 서스펜션의 감쇠력을 조정해 승차감을 개선한 프리뷰 전자 제어 서스펜션과 가상 변속 시스템, 다이내믹 토크 벡터링 제어 등을 적용해 민첩하고 안정적인 주행 성능을 보완했다. 함께 출시하는 2026년식 EV3·EV4는 운전자의 가속 페달 오조작으로 인한 사고 위험을 줄이는 페달 오조작 안전 보조와 가속 제한 보조를 기본 적용하는 등 안전 및 편의 사양을 강화했지만, 판매 가격은 동결했다. EV3 판매가격은 트림별로 3995만원~4895만원(GT라인)이다. EV4는 4042만~5031만원(GT라인), EV9은 6197만~7917만원이다. 정부·지자체 보조금을 고려하면 실제 구매가는 EV3·EV4가 3200만원대, EV5 3400만원대, EV9 5800만원대부터 시작한다. 기아가 전기차의 상품성과 가격 경쟁력을 높인 배경에는 중국 전기차의 공세가 있다. EV3와 경쟁하는 BYD의 소형 SUV ‘아토3’의 실구매가는 보조금을 고려하면 2900만원대 후반 수준이다. BYD는 이날 중형 전기 세단 ‘씰’의 후륜구동 트림 2종을 국내에 출시했다. 3990만원인 씰과 4190만원인 씰 플러스의 가격에 보조금을 적용하면 실구매가는 각각 3700만원대, 3900만원대다.

부산상공회의소는 지역기업 6개 사가 산업통상자원부의 제49차 사업재편계획 심의위원회를 통과해 사업재편계획을 승인받았다고 24일 밝혔다. 이번에 사업재편계획 승인을 받은 기업은 전국 19개 사이며, 이 가운데 동남권에 있는 기업은 ㈜선재하이테크, 에이치엠이㈜, ㈜다스코, 신성정밀공업㈜(이상 부산), 남도하이텍㈜, ㈜상림엠에스피(이상 창원) 등 6개 사다. 이들 기업은 부산상공회의소가 운영하는 동남권사업재편 현장지원센터를 통해 사업재편계획 수립부터 심의 절차에 이르기까지 전 과정에서 맞춤형 컨설팅 지원을 받았다. 선재하이테크는 디스플레이·반도체·이차전지용 정전기 제거 장치 제조 기술을 응용해 이차전지 전도성 향상 및 실리콘 팽창 방지용 CNT 분산액 분야로 사업재편을 추진 중이다. 에이치엠이는 선박용 배전·발전 및 모터 제어시스템 제조 역량을 바탕으로 친환경 전기 추진 선박용 통합 전력제어 모니터링 시스템 개발사업에 도전한다. 다스코는 조선·해양플랜트 열 교환기 제작 경험을 고도화해 액화수소 제조공정용 초저온·초고압 열 교환기 생산사업으로 사업영역을 확대한다. 신성정밀공업은 정밀 제관 기계 중심의 캔 제조설비 기술을 활용해 이차전지 및 관련 제품용 패키징 제조설비 사업으로 전환한다. 남도하이텍은 공작기계용 볼스크류·너트 등 정밀부품 생산기술을 토대로 미사일 추력 벡터 제어(TVC) 액추에이터 제조사업으로 재편한다. 상림엠에스피는 대형 공작기계 자동 용접로봇 시스템 기술을 고도화해 소형모듈원자로(SMR)용 고정밀 압력용기 제조설비 사업을 추진한다. 동남권사업재편 현장지원센터 관계자는 “지난 심의위원회에서 3개 기업이 사업재편계획 승인을 받은 데 이어, 이번에 6개 기업이 승인받은 것은 지역 산업구조 전환이 본격화되고 있다는 사실을 보여주는 것”이라며 “기업들이 사업 전환을 안정적으로 추진할 수 있도록 관계기관과의 업무협약 체결, 공동 지원 프로그램 운영, 정책 연계 강화 등 협력체계를 구축하는 데 최선을 다하겠다”라고 밝혔다.

LLM 통해 적은 수의 음성도 인식사용 적은 저자원 언어 문자로 구현70억 음성 인코더 오픈소스 공개 “언어 장벽 넘어 다양한 소통 확대” 서아프리카 국가 라이베리아와 시에라리온에는 바이족과 일부 소수민족이 쓰는 ‘바이’(Vai)라는 언어가 있다. 사하라사막 이남 아프리카 대표 언어족인 니제르콩고어족의 ‘만데어’ 계열로 분류된다. 라틴 문자나 아랍어 문자를 기반으로 하지 않는 문자 체계를 가진 몇 안 되는 아프리카 언어 중 하나로 주목받지만 사용하는 인구는 12만명에 불과하다. 이런 소수언어도 인식해 문자로 변환하는 인공지능(AI) 기술이 페이스북·인스타그램 모회사 메타에 의해 개발됐다. 사실상 전 세계의 모든 언어를 인식할 수 있는 AI가 등장한 것으로, ‘바벨탑의 저주’를 풀 획기적인 기술로 평가된다. 메타의 기초AI연구(FAIR) 팀은 10일(현지시간) 소수언어 등 전 세계 1600여개 언어를 문자로 구현할 수 있는 자동음성인식(ASR) 체계를 공개했다. 메타는 모든 언어를 인식할 수 있다는 뜻을 담아 이 기술을 ‘옴니링구얼’(Omnilingual)이라고 이름 지었다. 메타는 “현재 대부분의 ASR은 인터넷에 널리 존재하는 소수의 ‘고자원 언어’에 집중돼 있다. 널리 사용되지 않거나 자원이 부족한 ‘저자원 언어’ 사용자는 ASR을 이용할 수 없는 경우가 많아 디지털 격차가 심화된다”며 “옴니링구얼에는 AI로 이전에는 기록되지 않았던 500개의 저자원 언어가 포함된다”고 밝혔다. 현재 주요 AI는 공식적으로 수십 개 정도의 언어를 인식하고 문자 변환을 지원하고 있다. 방대한 데이터 학습을 통해 인간의 언어를 이해하고 생성하는 대규모언어모델(LLM)에 의존하고 있어 데이터가 많은 고자원 언어에서는 잘 동작하지만 그렇지 않은 저자원 언어에서는 구동이 제한적이다. 새로운 언어 지원을 추가하려면 전문가가 주도하는 미세조정을 거쳐야 하는 불편함도 있다. 하지만 옴니링구얼은 ‘LLM-ASR’로 불리는 새로운 접근법을 통해 적은 수의 음성·문자 데이터 쌍만 있어도 기본적인 수준의 음성 인식 기능이 가능하다는 게 메타의 설명이다. 다만 옴니링구얼의 저자원 언어 문자 변환 오류율은 아직 고자원 언어보다는 높다. 사용량이 절대적으로 적기 때문이다. 메타가 공개한 자료를 보면 고자원 언어 249종 중에선 236종(94.8%)이 오류율 10% 미만으로 파악됐다. 하지만 저자원 언어 546종에선 195종(35.7%)만이 고자원 언어 변환율과 비슷한 정확도를 보였다. 메타는 이날 옴니링구얼에 적용된 매개변수 70억개 규모 음성 인코더를 누구나 활용할 수 있도록 오픈소스로 풀었다. 음성 데이터를 자동으로 AI가 이해할 수 있는 벡터 데이터 형태로 정렬하는 도구다. 메타는 “옴니링구얼은 전 세계적으로 음성 기술 접근성을 확대한 중요한 진전으로, 가장 소외된 언어권의 사람들도 고품질 음성-텍스트 변환 시스템을 이용할 수 있도록 보장한다”며 “궁극적으로 언어 장벽을 허물고 다양한 언어 및 문화적 배경을 가진 사람들 간의 소통을 가능하게 하는 것이 목표”라고 밝혔다.

서아프리카 국가 라이베리아와 시에라리온에는 바이족과 일부 소수민족이 쓰는 ‘바이’(Vai)라는 언어가 있다. 사하라사막 이남 아프리카 대표 언어족인 니제르콩고어족의 ‘만데어’ 계열로 분류된다. 라틴 문자나 아랍어 문자를 기반으로 하지 않는 문자 체계를 가진 몇 안 되는 아프리카 언어 중 하나로 주목받지만 사용하는 인구는 12만명에 불과하다. 이런 소수언어도 인식해 문자로 변환하는 인공지능(AI) 기술이 페이스북·인스타그램 모회사 메타에 의해 개발됐다. 사실상 전 세계의 모든 언어를 인식할 수 있는 AI가 등장한 것으로, ‘바벨탑의 저주’를 풀 획기적인 기술로 평가된다. 메타의 기초AI연구(FAIR) 팀은 10일(현지시간) 소수언어 등 전 세계 1600여개 언어를 문자로 구현할 수 있는 자동음성인식(ASR) 체계를 공개했다. 메타는 모든 언어를 인식할 수 있다는 뜻을 담아 이 기술을 ‘옴니링구얼’(Omnilingual)이라고 이름 지었다. 메타는 “현재 대부분의 ASR은 인터넷에 널리 존재하는 소수의 ‘고자원 언어’에 집중돼 있다. 널리 사용되지 않거나 자원이 부족한 ‘저자원 언어’ 사용자는 ASR을 이용할 수 없는 경우가 많아 디지털 격차가 심화된다”며 “옴니링구얼에는 AI로 이전에는 기록되지 않았던 500개의 저자원 언어가 포함된다”고 밝혔다. 현재 주요 AI는 공식적으로 수십 개 정도의 언어를 인식하고 문자 변환을 지원하고 있다. 방대한 데이터 학습을 통해 인간의 언어를 이해하고 생성하는 대규모언어모델(LLM)에 의존하고 있어 데이터가 많은 고자원 언어에서는 잘 동작하지만 그렇지 않은 저자원 언어에서는 구동이 제한적이다. 새로운 언어 지원을 추가하려면 전문가가 주도하는 미세조정을 거쳐야 하는 불편함도 있다. 하지만 옴니링구얼은 ‘LLM-ASR’로 불리는 새로운 접근법을 통해 적은 수의 음성·문자 데이터 쌍만 있어도 기본적인 수준의 음성 인식 기능이 가능하다는 게 메타의 설명이다. 다만 옴니링구얼의 저자원 언어 문자 변환 오류율은 아직 고자원 언어보다는 높다. 사용량이 절대적으로 적기 때문이다. 메타가 공개한 자료를 보면 고자원 언어 249종 중에선 236종(94.8%)이 오류율 10% 미만으로 파악됐다. 하지만 저자원 언어 546종에선 195종(35.7%)만이 고자원 언어 변환율과 비슷한 정확도를 보였다. 메타는 이날 옴니링구얼에 적용된 매개변수 70억개 규모 음성 인코더를 누구나 활용할 수 있도록 오픈소스로 풀었다. 음성 데이터를 자동으로 AI가 이해할 수 있는 벡터 데이터 형태로 정렬하는 도구다. 또 소수언어 350종의 음성자료 ‘말뭉치’도 공개했다. 메타는 “옴니링구얼은 전 세계적으로 음성 기술 접근성을 확대한 중요한 진전으로, 가장 소외된 언어권의 사람들도 고품질 음성-텍스트 변환 시스템을 이용할 수 있도록 보장한다”며 “궁극적으로 언어 장벽을 허물고 다양한 언어 및 문화적 배경을 가진 사람들 간의 소통을 가능하게 하는 것이 목표”라고 밝혔다.

중국 연구진이 후천성면역결핍증(AIDS·에이즈)을 일으키는 인체면역결핍바이러스(HIV) 백신의 임상 1상 시험을 성공적으로 마쳤다고 북경일보와 차이롄서 등 현지언론이 5일 보도했다. 보도에 따르면 중국질병예방통제센터 산하 에이즈예방통제센터 연구진은 중국에서 처음으로 ‘백시니아 벡터’(운반체)를 활용한 HIV 백신의 임상 1상을 완료했다. 이 백신은 천연두 백신에 사용되는 백시니아 바이러스를 운반체로 삼아 제작된 재조합 백신이다. HIV는 에이즈의 원인 병원체다. HIV에 감염되었다고 모두 에이즈 환자인 것은 아니지만, 에이즈는 HIV 감염에 의해 면역세포가 파괴돼 면역기능이 크게 저하되면서 각종 감염 등이 나타나는 치명적 상태를 의미한다. 연구진은 건강한 피험자 48명에게 이 백신을 투여하고, 에이즈에 대한 지속적인 면역 반응 유도 능력과 안전성을 검증했다. 이를 통해 향후 임상 2상 시험의 토대를 마련했다. 중국 언론들은 이번 임상 결과에 대해 “HIV 백신 연구·개발 분야에서 중요한 진전을 이뤘다”라고 자평했다. 전 세계적으로 약 300건 이상의 HIV 백신 시험이 있었지만, 대부분은 면역 효과를 충분히 입증하지 못했다는 점에서 이번 결과에 의미를 부여했다. 세계보건기구(WHO)에 따르면, 에이즈를 유발하는 HIV 보균자는 전 세계적으로 2024년 말 기준 4080만명에 달하며, 해마다 100만명 이상이 새롭게 감염되고 있다. 그러나 HIV는 바이러스 구조가 복잡하고 변이율이 높아 아직까지 효과적인 백신은 개발되지 못한 상황이다. 미국 제약사 길리어드사이언스가 최근 미국 식품의약국(FDA) 승인을 받은 에이즈 치료제 레나카파비르는 임상시험에서 1회 접종시 6개월간 HIV 감염 예방 효과가 있는 것으로 나타났으나, 백신보다는 치료제의 성격에 더 가깝다. 한편 중국질병예방통제센터에 따르면 2024년 한 해동안 중국 본토 내 HIV 신규 감염자는 10만 1626명, 에이즈 발병 환자는 1만 8096명으로 집계됐다.

LLM 기반 AI 에이전트 전문 기업 와이즈넛(096250, 대표이사 강용성)이 지난 18일 글래드 여의도에서 ‘2025 WISE Edge’를 성공적으로 개최했다고 밝혔다. 이번 행사의 주제는 ‘Empowering human with AI agents’로, AI 에이전트와 인간의 협력을 통해 인간이 가진 본연의 역량을 극대화할 수 있는 구체적 방향을 모색하는 자리로 마련됐다. 이날 행사에서는 와이즈넛 강용성 대표와 장정훈 CTO(연구소장), 김분도 공공사업부문장이 연사로 나서 와이즈넛의 AI 사업 전략 및 기술 비전을 공유했다. 특히, AI 에이전트가 다양한 산업에 활용되며 실질적인 가치를 창출하는 방법과 함께, 향후 와이즈넛의 AI 에이전트 기술 청사진을 구체화하며 참석자들의 높은 관심을 이끌어냈다. 먼저 강용성 대표가 ‘Empowering Human with AI Agents’를 주제로 포문을 열며, 인간의 노동력이 AI 시대의 도래와 함께 초효율로 전환되는 시대에 돌입했음을 강조했다. 강용성 대표는 “AI 에이전트가 각 산업과 업무에 도입됨으로써 생산성과 효율성이 획기적으로 향상될 것”이라며 “AI는 단순히 똑똑한 답변을 제공하는 것이 아니라, 기업이 원하는 방식으로 함께 ‘일하는’ 존재가 되어야 한다”라고 역설했다. 이어, B2B 맞춤형 AI 에이전트 구현을 위해서 중요한 것은 LLM만이 아니라, 도메인 날리지(Domain Knowledge), RAG와 같은 핵심 구성요소들 또한 중요하게 다뤄져야 한다고 말했다. 강 대표는 행사에서 와이즈넛이 지난 25년간 다양한 사업을 통해 축적한 도메인 지식과 노하우, RAG 기술력, 그리고 국내 최고 자연어 처리 기술이 글로벌 기업들과 경쟁할 수 있는 와이즈넛만의 차별화된 강점이라고 강조하며, B2B 맞춤형 AI 에이전트 분야에서도 최강자로 자리매김할 수 있다는 강한 자신감을 드러냈다. 다음으로 이어진 발표에서, 장정훈 CTO는 ‘와이즈넛의 AI 에이전트 플랫폼: 생성형 AI와 RAG를 활용한 업무 혁신’을 주제로, AI 에이전트에 적용된 핵심 기술을 상세히 소개하며 그 혁신적인 가능성을 조명했다. 이날 와이즈넛이 공개한 AI 에이전트 플랫폼은 다양한 고객 업무 시스템을 자동화하는 핵심 기술인 ▲추론(Reasoning)과 ▲핵심 지능(Core Intelligence) ▲그래프 서치(Graph Search) 등을 탑재한 것이 특징이다. 추론(Reasoning)은 업무 수행 전략을 수립하고, 지식과 맥락을 분석하여 최적의 의사결정을 내린 후, 이를 에이전트 도구를 활용해 실행하는 과정이다. 핵심 지능(Core Intelligence)은 자체 개발한 WISE LLM과 최신 검색 기반 생성(RAG) 기술로 구성되어 있다. 특히 와이즈넛의 RAG 기술은 기존 벡터와 자연어처리 기반 하이브리드 서치 기술에서 한 단계 더 진화한 Mixture of Retrieval Models를 적용하고, 여기에 그래프 서치(Graph Search) 기술까지 융합해 더욱 의미 있는 수준으로 업그레이드되었다. 이와 함께, 장 CTO는 기업의 레거시 시스템과 조직의 특성 및 문화, 조직도, 내부 규정 등에서 데이터 간의 관계를 자동으로 지식화하고 비즈니스 프로세스 모델링까지 구현하는 와이즈 하이퍼그래프(WISE Hypergraph) 기술을 통해 B2B 맞춤형 AI 에이전트 구현이 가능하다고 설명했다. 최근 와이즈넛은 자체 개발한 ‘WISE LLM 70B’ 모델과 딥시크(Deepseek)의 Distillation R1 70B 모델을 비교한 자체 벤치마크 테스트 결과를 공개하여 정밀성, 포괄성, 독해 능력 등에서 우수한 성능을 증명한 바 있다. 특히, 독해 능력 부문에서는 약 20% 높은 성능 우위를 보이며, 복잡한 고객 환경에서도 최적의 답변을 제공하는 기술적 강점을 입증했다. 마지막으로, 산업별 생성형 AI 도입 전략 및 사례 발표는 김분도 공공사업부문장이 맡았다. 현재 산업분야에서 생성형 AI를 어떻게 활용하고 있는지 살펴보고 와이즈넛이 그간 구축한 ▲한국도로공사 ▲고용노동부 ▲한전KPS ▲NIPA 과제 등 생성형AI 사업 사례를 소개했다. 더 나아가 해당 자리에서 와이즈넛이 구현하고 있는 AI 에이전트 플랫폼을 최초 공개해, 실제 업무 환경에서 적용할 수 있는 현실적이고 가시적인 활용사례를 선보였다. 강용성 대표는 “오늘 올해 상반기 중 신규 출시를 앞둔 AI 에이전트 플랫폼을 공개한 것은, AI 에이전트가 가져올 실질적 혁신을 와이즈넛만의 이야기로 먼저 보여드리고자 함이었다”라며 “지난 25년간 그랬듯, 와이즈넛이 선보일 AI 에이전트로의 새로운 여정을 지켜봐 달라”고 말했다.

엔비디아가 새해 초 발표한 RTX 50 시리즈(코드네임 블랙웰)을 두고 여러 가지 이야기가 나옵니다. 우선 DLSS4 같은 AI(인공지능) 기능을 제외하면 사실 전 세대인 RTX 40 시리즈와 비교해서 성능이 큰 차이가 없다는 것입니다. 이는 같은 4nm(나노미터·10억분의1m) 공정을 쓴다고 알려질 때부터 예견된 결과이기도 했습니다. RTX 5090에 사용된 GB202 칩은 회로를 구성하는 판인 다이(die) 면적 744㎟에 트랜지스터 집적도는 922억 개인데 반해 RTX 4090에 사용된 AD102 칩은 다이 608㎟, 트랜지스터 집적도 760억 개입니다. 둘 다 엄청난 수의 트랜지스터를 쌓아 올리긴 하지만 RTX 4090이 이전 버전인 RTX 3090 Ti(283억 개)의 두 배 이상인 것과 비교하면 미미한 수준입니다. 8nm 공정에서 4nm 공정으로 이동한 RTX 40 시리즈와 달리 RTX 50 시리즈는 같은 미세 공정을 사용하기 때문입니다. 엔비디아가 3nm 공정 대신 4nm 공정에 남기로 결정한 것은 비용 문제가 크게 작용한 것으로 보입니다. 최신 미세 공정 웨이퍼는 가격이 꽤 비싸기 때문에 엔비디아는 RTX 30 시리즈에서도 8nm 공정에 만족한 바 있습니다. GPU는 꽤 덩치가 크기 때문에 비싼 최신 미세 공정 웨이퍼를 적용할 경우 제조 원가가 크게 오르기 때문입니다. 물론 반도체 미세 공정 자체가 한계에 도달하면서 발전 속도가 느려진 것 역시 무시할 수 없는 이유입니다. 엔비디아가 대안으로 내세운 것은 AI입니다. 엔비디아는 RTX 30 시리즈 이후 AI 기능을 갈수록 강조했는데, RTX 50 시리즈에서는 아예 핵심 기능으로 자리 잡았습니다. 가장 중요한 AI 기능은 물론 DLSS4입니다. DLSS4는 그래픽 이미지 품질을 높이는 것은 물론 동시에 3개의 프레임을 생성하는 다중 프레임 생성(MFG)을 이용해 자원을 많이 소비하지 않으면서 부드러운 영상을 만들 수 있습니다. 검은 신화: 오공의 경우 4K에서 DLSS 제외 성능이 29프레임, DLSS 적용 성능이 243프레임으로 성능을 8배 정도 늘릴 수 있습니다. 다만 앞서 이야기한 것처럼 RTX 50 시리즈의 트랜지스터 집적도가 크게 높아지지 않았기 때문에 DLSS를 제외한 기본 성능은 큰 차이가 없습니다. FP32 기준 RTX 5090의 성능은 RTX 4090보다 27% 높아진 104.8TFLOPS이고 하위 모델들은 그보다 성능 향상 폭이 좁습니다. RTX 4090에서 기본 성능이 두 배 이상 높아진 것과 대조적입니다. 이 부분이 논쟁이 되고 있지만, 사실 앞으로 게임 그래픽과 성능의 중심은 결국 AI가 될 수밖에 게 사실입니다. 반도체 미세 공정의 한계로 다른 방법으로 성능을 높이기 어려워졌기 때문입니다. RTX 50 시리즈의 두 번째 특징은 그래픽을 만드는 핵심인 셰이더 자체에 AI 기능을 통합한 뉴럴 셰이더(Neural Shader)입니다. 기존 셰이더로 만든 그래픽을 AI를 이용해 이미지 품질을 높이고 프레임을 더 생성하게 만들 뿐 아니라 아예 렌더링 단계에서 AI로 성능과 품질을 높이는 기술입니다. 예를 들어 RTX 뉴럴 텍스처 압축(Neural Texture Compression) 기술을 사용하면 AI를 이용해 수천 장의 텍스처를 1분 안에 압축할 수 있습니다. 엔비디아의 주장에 의하면 VRAM을 7배나 아낄 수 있어 메모리 용량을 크게 늘리지 않고도 고해상도 텍스처를 처리할 수 있습니다. 사실적인 얼굴을 생성하는 뉴럴 페이스나 머리카락이나 피부를 더 사실적으로 보이게 하는 AI 기술을 그래픽에 접목한 기술입니다. 뉴럴 렌더링은 앞으로 그래픽 기술의 표준으로 자리 잡을 수도 있습니다. 마이크로소프트(MS)가 아예 다이렉트 X에 뉴럴 렌더링을 지원하기 위해 협동 벡터(cooperative vector) 기술을 포함시키겠다고 발표했기 때문입니다. 윈도우 OS를 위한 게임 API인 다이렉트 X에 뉴럴 랜더링이 들어가면 향후에는 AMD나 인텔 GPU에서도 이를 이용할 수 있게 될 것으로 보입니다. RTX 50 시리즈의 세 번째 특징은 AI 기술을 그래픽에만 적용하는 것이 아니라 게임 내 가상 캐릭터에도 적용한다는 것입니다. ACE(Avatar Cloud Engine)은 AI의 힘을 이용해 게임 내 등장하는 몬스터가 정해진 패턴이 아닌 학습을 통해 적절한 반응을 하도록 만들 수 있습니다. 이를 통해 게이머는 반복적이고 지루한 플레이에서 벗어날 수 있습니다. 다만 이렇게 AI를 게임의 여러 부분에서 활용하는 만큼 AI 연산 자원의 효율적 분배가 중요해지기 때문에 RTX 50 시리즈는 최초로 AI 관리 프로세서를 탑재했습니다. 앞으로 AI가 그래픽은 물론이고 게임의 모든 부분에서 핵심 요소로 자리 잡게 만들겠다는 엔비디아의 구상이 엿보이는 대목입니다. 이외에도 RTX 50 시리즈는 게임 내 폴리곤(3D 입체를 표현하는 데 사용하는 삼각형) 숫자를 5억 개까지 늘려주는 메가 지오메트리 기능이나 게임 반응 속도를 크게 줄여주는 리플렉스 2 기능 등을 포함시켰습니다. 그리고 AI 기능을 통해 성능을 높인 만큼 같은 성능을 기준으로 전력 소모와 발열량을 줄여 노트북 환경에서 더 유리할 것으로 생각됩니다. 현재 최신 미세 공정의 더딘 발전과 갈수록 비싸지는 웨이퍼 가격을 생각하면 아마 RTX 60 시리즈는 더 AI에 의존할 가능성이 높습니다. 물론 AI 기능을 적극 지원하지 않는 게임을 플레이하는 일부 소비자들은 불만을 품을 수 있습니다. 하지만 앞으로 나올 최신 게임이 대부분 AI 기능을 적극 활용할 것이라는 점을 생각하면 대세는 정해진 것과 다를 바 없습니다.

-노이즈 데이터 처리 혁신적인 AI 알고리즘 발표 – 검증 및 수정 시간과 비용 절감 및 정확도 향상 기대 인공지능 초분광 솔루션을 제공하는 엘로이랩(대표 유광선)이 데이터 내 노이즈 레이블 문제를 해결하는 ‘FastSimiFeat’ 알고리즘을 세계적 AI 학회 ‘Conference on Information and Knowledge Management (CIKM)’에서 발표했다고 밝혔다. CIKM은 올해로 33회를 맞는 국제적 AI 학회로, 구글 스칼라와 BK21 Computer Science 분야의 우수 학술대회 목록에서 최상위를 차지할 만큼 신뢰성과 연구 성과가 높은 학회로 알려져 있다. 2024년에는 10월 21일부터 25일(현지시간)까지 미국 아이다호 주 보이즈에서 열렸다. 엘로이랩의 연구팀은 이번 연구에서 ‘FastSimiFeat’ 알고리즘을 개발해 별도의 훈련 없이도 데이터 내 노이즈 레이블을 효율적으로 검출하고 수정할 방법을 제시했다. 이 알고리즘은 사전 학습된 모델의 특징 벡터와 k-NN 방식을 활용해 노이즈 레이블을 검출하며, 혼동 행렬을 사용해 노이즈 비율을 추정함으로써 재학습 없이도 높은 성능을 유지한다. 엘로이랩은 이를 통해 기존 대비 최대 20배 더 빠르게 노이즈 검증 및 수정이 가능하며, CIFAR10/100 데이터셋에서 기존 대비 최대 5.18배 낮은 오류율을 달성했다고 밝혔다. 엘로이랩은 FastSimiFeat 알고리즘이 의료 및 금융 등 데이터의 정확성이 중요한 분야에서 널리 활용될 수 있을 것으로 기대한다. 유광선 엘로이랩 대표는 “이번 학회를 통해 엘로이랩의 글로벌 기술력을 인정받아 기쁘다”며 “AI 기술 선도 기업으로서 앞으로도 고도화된 솔루션을 통해 업계를 선도해 나가겠다”고 전했다.

2025학년도 연세대 수시모집 논술 시험 문제가 온라인에 유출됐다는 논란이 커지고 있다. 대학 측은 “유출은 없었다”고 해명했지만, 수험생과 학무보들은 시험 관리 부실에 대해 분통을 터뜨리고 있다. 연세대 뿐 아니라 한성대도 일부 수험생에게 시험 문제를 늦게 알려주면서 논란이 일고 있다. 연세대는 14일 대학 입학처 홈페이지 공지를 통해 최근 논술 시험 공정성과 둘러싼 논란을 해명했다. 연세대는 “2025학년도 수시모집 자연 계열 논술시험 고사장 한 곳에서 감독관의 착오로 정해진 시간 이전에 문제지가 배부된 일이 있었다”면서 “입학전형 진행과 관련한 보도 및 기사로 인해 심려를 끼쳐드리게 돼 대단히 송구하다”고 밝혔다. 연세대는 지난 12일 오후 2시부터 서울 서대문구 캠퍼스에서 2025학년도 수시모집 자연 계열 논술 시험을 치렀다. 해당 시험에는 수험생 2000명이 응시했는데, 여러 개로 나눠진 고사장 중 한 고사장에서 시험 시작 1시간을 앞둔 12시 55분쯤 시험지를 나누는 일이 벌어졌다. 연세대는 “감독관이 시간을 착오해 시험지를 나눠줬고, 문제를 인식하자마자 이를 회수했다”고 설명했다. 당시 고사장 감독관은 시험지 매수 및 파손 여부를 확인한 뒤 연습지와 함께 시험지를 나눠줬으며, 연습지를 시험지 위에 덮어 문제를 미리 풀지 않도록 감독했다는 게 연세대의 설명이다. 통상 시험 시간 5분여를 남겨두고 해야 하는 일을 1시간 5분 정도 앞서 진행한 것이다. 감독관이 시간 착오를 인지하고 시험지를 다시 회수하기까지 약 15분이 걸린 것으로 알려졌다. 문제는 시험지 회수 후에도 이어졌다. 휴대전화를 사용한 학생들이 온라인 커뮤니티에 시험 문항과 관련된 글을 발견한 것이다. 감독관이 문제지 파손 여부를 검토하는 과정에서 1번 문항을 봤다는 글에는 “정사각형 4개 등분되는 직사각형 그림이 있다”고 적혀 있다. 실제 논술 시험 1번 문항에는 해당 그림이 들어가 있었다. 이후 1시간여 동안 온라인 커뮤니티에서는 ‘벡터’와 관련된 문제일 가능성이 크다는 글이 잇따라 올라왔다. 연세대는 시험이 종료된 후 이를 인지했으나, 확인 결과 시험 공정성에 영향을 미치지 않았다고 판단했다. 연세대는 “그 도형이 있다는 인상을 인지했다고 하더라도 문제를 파악할 수 없으므로 공정성을 해치는 정보가 아니다”고 밝혔다. 해당 문항은 ‘벡터’와 관련된 문제가 아닌 ‘확률과 통계’에 관련된 문제로, 시험에 영향을 끼쳤다고 보기 어렵다는 것이다. 그러나 온라인 커뮤니티에는 연세대가 사안을 너무 단순하게 생각하고 있다는 글이 끊이지 않고 있다. 온라인에서는 수험생이 촬영한 듯한 자연계열 시험 문제지와 인문계열 시험의 연습 답안 사진이 공유되고 있다. 한 커뮤니티에는 논술 시험지와 답안지 위에 수험표를 놓고 찍은 ‘인증샷’도 올라왔다. 인증샷 작성자는 “스마트폰으로 사진을 찍는데도 제지하지 않았다”는 글도 함께 적었다. 또 다른 수험생은 “연습지로 문제지를 덮기 전 1, 2페이지 중 문제 하나를 못 봤을 리가 없는데 주제를 미리 알고 푼다는 게 얼마나 심각한 건지 모르는 거냐”고 비판했다. 또 다른 작성자는 “문제지를 회수한 뒤 다시 휴대전화를 사용할 수 있었는데 그럼 인공지능(AI)으로 답을 미리 알고 시작하자마자 적었을 가능성도 있지 않냐”고 지적했다. 해당 고사장에서 시험을 봤다는 작성자는 “수험표 확인도 얼굴과 대조하는 게 아니라 신분증과 대조하는 걸 보고 대리 시험도 가능하겠다는 생각이 들었다”며 “시험 중에는 강의실 문을 활짝 열어두기도 했고 전반적으로 고사장 분위기가 중학교 내신 시험보다 별로였고 체계 자체가 허술했다”고 했다. 지난 13일 한성대에서 치러진 수시 실기 시험에서도 한 고사장이 시험 문제를 늦게 알려주며 논란이 일고 있다. 해당 시험은 제시된 소재를 활용해 자유롭게 표현하는 시험인데, 제시어와 함께 보조 자료인 이미지 자료를 배부한다. 그러나 한 고사장은 감독관 착오로 이미지 자료를 주지 않았고, 시험이 시작된 지 40분이 지난 오전 11시 40분에야 수험생에게 이미지 자료를 배부했다. 일부 수험생은 제시어인 ‘카드’를 트럼프 카드로 인식했다가, 이미지 자료를 배부한 뒤 신용카드인 점을 아는 등 혼선이 이어졌다고 전해졌다. 한성대 관계자는 “(사고가 난)고사실에서 응시한 수험생에게 제시어 이미지 사진이 40분 지연돼 배부됐다는 사실을 수시 시험 실기고사 평가위원에게 명확하게 고지하고 이를 평가에 적정하게 반영해 형평성에 문제가 없도록 조치하기로 했다”며 “이번 사안을 엄중히 받아들이고 관련 교직원에 대한 조치뿐 아니라 재발 방지책을 타당하게 마련하겠다”고 밝혔다. 교육부는 수시 논술 시험 관리·감독 허술 논란에 대해 각 대학의 공정하고 투명한 관리를 당부했다. 구연희 교육부 대변인은 이날 정례브리핑에서 “(논술 유출) 사안이 중해 학교와 같이 모니터링을 계속할 것”이라면서도 “개별 대학 논술고사는 대학의 장이 알아서 해 간섭할 부분이 많지는 않다”고 했다.