페르소나에이아이(페르소나AI, 대표 유승재)가 10월 6일 국가AI대상을 수상했다고 밝혔다. 회사는 포용성·신뢰성·안전성·보안성의 네 가지 통제 체계를 하나의 플랫폼에서 통합 제공하는 자사 플랫폼 ‘GEN STATION’이 높이 평가된 결과라고 설명하며, 이를 움직이는 네 가지 핵심 엔진의 기술 성과를 공개했다. 최근 몇 년 사이 국내 AI 시장의 화두는 ‘에이전트’로 옮겨갔다. 그러나 대부분의 논의는 어떤 거대언어모델(LLM)을 쓰느냐에 머문다. 페르소나AI의 기술 체계는 다른 전제에서 출발한다. 에이전트의 성능은 모델이 아니라, 기업 안에 흩어진 정보가 얼마나 정확하게 ‘지식’으로 바뀌어 있는지에서 갈린다는 것이다. 네 가지 엔진은 이 전제에 따라 배치됐다. 출발점은 음성지식이다. 상담과 회의, 현장의 말은 기업에서 가장 많이 발생하지만 가장 적게 축적되는 데이터다. 페르소나AI의 ‘음성 지식화 엔진’은 한국어 인식 정확도 95.23%(TTA V＆V 공인시험 실측)를 확보했다. 학습에는 한국어 음성 7만4,887시간과 경상·강원·전라·제주·충청 5대 권역 사투리 5만시간이 투입됐다. 회사는 사투리 학습으로 기존 기술 대비 인식 성능이 약 42% 향상됐다고 밝혔다. 이 수치에서 실무적으로 더 중요한 것은 두 가지다. 화자분리 지연이 1초 이내라는 점, 그리고 한 채널에서 최대 20명까지 화자를 분리·프로파일링한다는 점이다. 국내 화자분리 기술이 통상 8명 수준에 머문다는 점을 고려하면 앞선 성능이다. 대부분의 음성 기술이 녹음이 끝난 뒤 일괄 처리(배치) 방식으로 화자를 나누는 것과 달리, 실시간 스트리밍 상태에서 화자를 가른다는 점도 차별점이다. 지식축적이 실시간으로 이뤄져 AI가 과거 데이터가 아닌 현재 데이터를 바로 처리할 수 있다는 취지다. 회사가 이 지표를 강조하는 이유는 명확하다. 화자가 분리되고 문장이 정제돼야 대화가 끝나는 즉시 내용 검색, 자동 요약, 액션아이템 추출, 감성 분석이 가능한 구조화 데이터로 남기 때문이다. 음성인식을 서비스의 출력이 아니라 지식자산의 입력으로 쓰는 설계다. 경쟁 구도 역시 이 지점에서 갈린다. 글로벌 SaaS 음성 API는 대부분 폐쇄망 반입이 어려워 금융·공공의 데이터 주권 요건을 충족하지 못한다는 설명이다. 음성과 문서에서 뽑아낸 정보는 ‘신뢰성 온톨로지-RAG 엔진’으로 넘어간다. 멀티 에이전트가 업무 규칙과 제약조건을 반영해 스키마를 설계하고, 클래스·속성·트리플을 생성한 뒤, 문법·논리 일관성·질의 응답 가능성·원문 근거 일치·중복·모델링 규칙의 6개 기준을 통과한 것만 지식원으로 승격시킨다. 정량 결과는 세 가지다. 온톨로지 자동 구축 정확도는 전문가 검수 기준 85%, TTA에서 측정한 V＆V 테스트 결과 92%를 나타냈다. 전체 구축 공수의 절반 이상을 차지하는 지식 획득·개념화·형식 모델링·1차 검증 구간은 80%가 자동화됐다. 동일 테스트셋 기준 RAG 응답 오류율은 6.9%에서 4.3%로 38% 줄었고, 정확도로 환산하면 93.1%에서 95.7%로 개선됐다. 이 영역의 성능은 외부 기준으로도 확인됐다. 회사는 2024년 NeurIPS에 발표된 온톨로지 자동 학습 연구(OLLM)가 공개한 평가셋과 지표를 그대로 사용한 공인시험에서, Wikipedia·arXiv 두 도메인의 4개 지표 총 8개 항목 모두 논문 보고치를 상회했다고 밝혔다. 그래프 구조 유사도를 보는 Motif Distance는 arXiv 도메인에서 59.5% 개선됐다. 이 엔진이 해결하는 것은 최근 기술의 한계로 꼽히는 ‘자동이지만 검증이 없는’ 그래프 RAG 계열과 ‘엄밀하지만 수작업’인 전통 온톨로지 도구 사이의 공백이다. 이 기술은 규제가 엄격한 산업군의 대기업에서 상용 검증을 마쳤다. 앞선 두 엔진이 만든 지식자산 위에서 실제 업무를 수행하는 것이 ‘검증된 워크플로 중심 에이전트 빌더’다. 구조는 세 단계다. 가용 도구와 데이터 자산을 먼저 확인해 실행 불가능한 계획을 계획 단계에서 차단하고(Gap-aware Planner), 자연어 요구사항을 선언적 워크플로로 구성한 뒤(N2F, NL-to-Flow), 의미(LLM)·타입(JSON 스키마)·그래프 구조(DAG)의 3계층 검증을 통과한 워크플로만 배포한다. 이에 대한 효율 차이는 숫자로 드러난다. 동일한 온프레미스 모델과 동일 요구사항 기준으로 워크플로 하나를 생성하는 데 LLM 호출은 3회, 소요 시간은 6.3초였다. 같은 조건에서 대표적인 자동화 도구는 호출 35회를 기록했다. 회사는 생성 시간 44배 단축, 토큰 42.6배와 추론 비용 38.6배 절감으로 측정했다고 밝혔다. GPU 자원이 제한된 폐쇄망에서는 이 차이가 곧 처리량으로 이어진다. 에이전트의 도구 호출 정확도 역시 외부 기준과 대조됐다. 함수 호출 성능의 국제 벤치마크인 Berkeley Function Calling Leaderboard v4의 다중턴 카테고리 200건 전수 시험에서 70.5%를 기록해, 2025년 ICLR 논문(ToolACE)이 보고한 50.00%보다 20.5%포인트 높았다. 형식이 맞는지가 아니라 호출을 실제 실행한 뒤 최종 시스템 상태가 정답과 일치하는지를 판정한 결과다. 마지막 ‘지식축적형 자가진화 엔진’은 운영 이후를 담당한다. 이 엔진은 관측·진단을 맡는 에이전트와 처방·생성을 맡는 에이전트, 이 두 개의 30B급 모델로 구성된다. 핵심은 모델 가중치를 바꾸지 않는다는 점이다. 개선은 프롬프트·검색 전략·워크플로의 설정 계층에서 완결된다. 이 설계가 겨냥하는 것은 규제 산업의 구조적 딜레마다. 재학습으로 모델을 개선하면 이미 승인받은 모델의 검증 결과가 무효화돼 개선할수록 재검증 비용이 늘어난다. 폐쇄망에는 학습 인프라 자체가 없는 경우도 많다. 가중치를 건드리지 않으면 이 부담이 사라진다. 진단 방식도 다르다. 실패한 실행 기록을 저장된 상태에서 다시 돌리되 한 계층씩 이상적인 값으로 바꿔 넣어, 어느 계층을 고쳤을 때 성공으로 뒤집히는지를 관측한다. 추측이 아니라 개입으로 원인을 확정하는 방식이다. 여기에 샤플리(Shapley) 기반으로 계층별 기여도를 수치로 나눈다. 회사가 제시한 사례에서는 지식 0.62, 검색 0.28, 프롬프트 0.10으로 배분돼 수정 우선순위가 저절로 정해진다. 운영 장애의 근본원인을 찾는 성능은 공개 벤치마크로도 측정됐다. RCAEval 520개 케이스 시험에서 1순위 정답률 86.54%, 3순위 이내 정답률 96.54%를 기록했다. 관측·시각화까지만 제공하는 기존 도구들과 달리, 탐지에서 개선 실행까지를 자동으로 잇는다는 것이 회사의 설명이다. 네 가지 기술은 개별 제품이 아니라 하나의 순환 구조로 연결된다. ‘음성 지식화 엔진’이 현장의 말을 지식으로 바꾸고, ‘신뢰성 온톨로지-RAG 엔진’이 검증을 통과한 것만 적재하며, ‘검증된 워크플로 중심 에이전트 빌더’가 그 지식 위에서 업무를 실행하고, ‘지식축적형 자가진화 엔진’이 실행 결과의 실패 원인을 계층별로 진단해 다시 온톨로지로 되돌린다. 운영할수록 지식이 늘고, 늘어난 지식이 다음 실행의 정확도를 높이는 구조다. 이 구조는 회사의 플랫폼 ‘GEN STATION’ 위에서 데이터 자산화 → 모델·에이전트 개발 → 안전 배포 → 운영·모니터링 → 평가·피드백 → 자가진화의 6단계 흐름으로 구현된다. 별도의 ‘초경량 온디바이스 추론 엔진’도 AI 로봇과 키오스크 등 다양한 디바이스 탑재를 위해 함께 개발됐다. 기술은 현장 숫자로도 이어진다. 회사는 금융·보험·공공·보안 등 고신뢰 산업을 중심으로 90개 이상 기관·기업에 제품을 공급했으며, 2026년 기준 누적 수주 146건, 누적 사업화 매출 341.86억원, 누적 투자유치 413억원을 기록했다. 매출은 2023년 67억원, 2024년 85억원, 2025년 118억원으로 3년 연속 증가했다. 대외 검증도 누적됐다. CES 혁신상을 2년 연속 수상해 총 3관왕을 기록했고, 미국에서 열린 생성형 AI 솔루션 경진대회에서 1위를 차지했다. 과학기술정보통신부 피지컬 AI 기획위원으로 참여하고 있으며, 경남·전북 피지컬 AI 실증 사업에서는 산업별 특화 모델 영역을 맡고 있다. 페르소나AI 관계자는 “한국형 팔란티어와 같은 기술로써 좀 더 한국 정서에 맞는 기술로 에이전트가 단순 S/W가 아니라 H/W까지 연결되며 제어할 수 있는 단계로 확장되고 있다”고 밝혔다.

한국형 발사체 ‘누리호’가 15기의 위성을 품고 7일 낮 하늘문을 연다. 우주항공청과 한국항공우주연구원은 이날 ‘누리호 5호기가 전남 고흥 나로우주센터 제2발사대에서 낮 12시 25분’에 발사된다고 밝혔다. 우주항공청과 한국항공우주연구원은 7일 전남광주 고흥 나로우주센터에서 발사관리위원회를 열고 기술 준비, 기상 상황, 우주 환경, 우주 물체와의 충돌 가능성 등을 종합적으로 검토해 이렇게 결정했다. 추진제 충전은 이날 오전 9시 40분쯤에 시작하고 오전 10시 50분쯤에 연료 충전을 완료한 뒤 오전 11시 25분쯤 산화제 충전까지 마치게 된다. 누리호는 발사 10분 전인 낮 12시 15분부터 발사 자동 운용이 시작된다. 이때부터 시스템이 이상 현상을 감지하면 발사는 자동 중단된다. 누리호 5호기는 전날 오전 6시에 나로우주센터 내 발사체 종합조립동에서 무인 특수 이동 차량(트랜스포터)에 실려 이송됐고, 오전 7시 30분에 제2발사대에 도착했고 오후 8시 5분쯤 발사대에 누리호를 설치하는 작업이 마무리됐다. 누리호는 2021년 1차 발사만 실패했을 뿐, 2022년부터 지난해 11월까지 진행된 2~4차 발사에는 모두 성공해 75%의 발사 성공률을 기록했다. 이번 5차 발사와 다음 6차 발사도 반복 발사를 통한 발사체 신뢰성 향상이 목표 중 하나다. 또 이번 발사에서는 체계종합기업인 한화에어로스페이스가 처음으로 발사통제센터에서 통제·관리 에 직접 참여한다. 이번 누리호에는 역대 가장 많은 15기의 위성이 실린다. 2009년에 한국 최초 우주 발사체인 나로호 발사 이후 역대 가장 많은 위성 탑재체를 싣는 것이다. 이번 누리호 5호의 주 탑재체로는 카이스트 인공위성연구소가 개발한 초소형 군집 위성 2~6호 5기, 부 탑재체로 대학, 연구기관, 지방자치단체에서 개발한 큐브 위성 10기이다. 이들 위성은 국산 반도체의 우주 작동 여부와 우주 의약품 생산 가능성을 시험하는 등 우주 기술의 산업·공공 활용 가능성을 확인하게 된다. 우주의학 기업 스페이스린텍의 큐브 위성 비-1012(BEE-1012)는 우주에서 의약품 결정을 성장시키는 실험을 하며, 코오롱생명과학의 치매 치료제 성분인 도네페질이 실린다. 약의 원료인 단백질이나 화합물의 경우 결정 모양과 구조에 따라 약의 성질이 달라질 수 있기 때문에, 중력이 없는 우주에서 지상과 다르게 결정이 자라는지를 관찰한다. 한국항공우주연구원이 개발한 E3 테스터-2(국산 소부품 우주 검증 플랫폼 2호)에는 SK하이닉스의 D램과 범용 플래시 저장 장치(UFS) 등이 실린다. 우주의 열과 방사선 환경에서 기능 특성, 오류율, 성능 저하 등을 확인한다. LG 계열사의 부품 5종도 함께 실린다. LG사이언스파크는 달 탐사 로버(무인 이동 탐사 차량) 개발 스타트업인 ‘무인탐사연구소’와 함께 준비한 큐브 위성(부 탑재 위성)에 LG이노텍의 카메라 모듈과 LG에너지솔루션의 배터리 팩, LG전자의 파워 모듈·자세 제어 구동기·위성 통신용 안테나를 탑재한다고 밝혔다.

한국형 발사체 누리호 5호가 오는 7일 전남광주통합특별시 고흥 나로우주센터에서 발사되는 가운데 곧 수행될 다양한 실험에 눈길이 쏠린다. 국산 반도체의 우주 작동 여부와 우주 의약품 생산 가능성을 시험하는 등 우주기술의 산업·공공 활용 가능성을 확인하는 기회여서다. 4일 우주항공청에 따르면 누리호 5차 발사는 누리호의 발사 신뢰성 제고를 위한 것으로 역대 가장 많은 ‘15기 위성’을 우주로 보낸다. 이는 카이스트 인공위성연구소에서 개발한 초소형 군집 위성(네온샛) 2~6호 5기와 대학·우주기업·지방자치단체 등이 개발한 큐브위성 10기 등이다. 이들은 우주 환경·지구 관측, 바이오·인공지능(AI), 반도체 및 위성 부품 검증 등 서로 다른 임무를 수행한다. 주탑재 위성인 네온샛은 100㎏ 미만의 무게로 흑백 1m 이내, 컬러 4m 이내 해상도의 전자광학카메라를 탑재한 초소형 지구관측위성이다. 이번에 5기가 올라가고 내년 누리호 6차 발사 때 5기가 추가로 발사된다. 이들 위성 10기는 서로 다른 궤도면에 배치돼 군집을 이루며 한반도를 하루 3회 이상 촬영한다. 결과물은 국가 안보, 재난·재해 대응 등에 활용된다. 우주의학 기업 스페이스린텍의 큐브위성 비-1012(BEE-1012)는 우주에서 의약품 결정을 성장시키는 실험을 한다. 약의 원료인 단백질이나 화합물은 결정의 모양과 구조에 따라 약의 성질이 달라질 수 있다. 이에 중력이 없는 우주에서 지상과 다른 방식으로 결정이 자라는지를 시험한다. 이번에는 코오롱생명과학의 치매 치료제 성분 도네페질이 실린다. 저궤도 위성은 지상과의 교신 시간이 제한적이어서 실시간 소통이 힘든만큼 비-1012는 데이터 분석 후 의미 있는 데이터만 지상으로 전송하도록 AI를 탑재했다. 한국항공우주연구원이 개발한 E3 테스터-2(국산소자부품 우주검증 플랫폼 2호)에는 SK하이닉스의 D램과 범용 플래시 저장 장치(UFS) 등이 실린다. 우주의 열과 방사선 환경에서 기능 특성, 오류율, 성능 저하 등을 확인한다. 위성·우주선용 컴퓨터나 우주 데이터센터 등 우주산업의 메모리 반도체 수요를 선점하기 위한 기초 작업이기도 하다. 지방자치단체에서 개발을 주관한 위성도 실린다. 대전광역시의 대전샛-1호는 1.5m급 전자광학카메라로 대전 지역의 도시 공간 변화를 관측하는 동시에 전개형 태양전지판, 대용량 메모리 등 대전 지역 기업에서 개발한 우주 소부장 기술을 검증할 예정이다. 누리호 5호는 고흥 나로우주센터에서 최종 조립을 마치고 5일 발사대 이동 차량인 무인특수이동차량에 오른 뒤 6일 오전 제2발사대로 이동한다. 7일 낮 12시 23분쯤 우주로 향하며 발사에 성공하면 이륙 2분 3초 후부터 1~3단이 차례로 분리되고, 발사 13분 30초 후 위성 15기의 분리가 시작된다. 임무를 다하면 누리호는 궤도를 돌다 지구 중력에 의해 대기권으로 재진입하고 불타 사라지게 된다.

올시즌 고교야구가 제54회 봉황대기를 마지막으로 사실상 막을 내렸다. 전국체육대회가 남아있기는 하지만 자동투구판정시스템(ABS)가 적용되는 주요 전국대회 일정은 끝났다. 올해 도입 4년째를 맞은 고교야구 ABS는 한층 진화돼 최고의 정밀도를 보여줬다. 마지막 대회였던 봉황대기에서는 약 2만4000개의 투구가 ABS를 통해 판정됐는데 그 중 투구 궤적을 정상적으로 포착하지 못한 추적 실패는 단 2개에 불과했다. 오류율 0.0083%의 경이적인 수치다. 지역예선을 거치지 않아 유독 많은 경기가 연이어 열렸고 살인적인 폭염이 기승을 부리는 가운데서도 안정적인 투구 추적 성능을 유지했다는 얘기다. 올시즌 신세계 이마트배를 시작으로 황금사자기, 청룡기, 대통령배, 봉황대기까지 주요 5개 전국 고교대회에는 스포츠투아이의 투구추적 시스템인 ‘비즈원(VIS-ONE)’이 적용됐다. 대회마다 일정과 구장 환경이 달랐지만 현장 점검과 시스템 운영을 이어가며 안정적인 판정 환경을 구축해 판정의 공정성을 높였다. 지난 3년 동안 축적한 데이터와 현장 경험을 통해 시스템의 성능을 업그레이드하고 운영 체계도 보완했다. 고교야구 ABS는 지난 2023년 도입됐다. 프로야구보다 1년 먼저다. 심판의 주관적인 판단에 따른 편차를 줄이고 선수와 지도자가 같은 기준 아래 경기를 치를 수 있도록 도왔다. 이제는 운영 경험도 쌓여 주요 대회의 공정성과 신뢰도를 뒷받침하는 인프라로 자리잡았다. 김봉준 스포츠투아이 대표이사는 “올해 주요 고교야구 대회를 운영하며 다양한 현장 경험과 데이터를 축적할 수 있었다. 이런 경험을 바탕으로 시스템의 정확성과 현장 활용도를 높이기 위한 기술 검증과 연구개발에 힘을 쏟겠다”고 말했다. 프로와 아마추어 야구 현장에서 확인한 다양한 사례를 기술 개선에 반영해 시스템의 완성도를 높인다는 구상이다. 또한 주요 대학을 포함한 교육·연구기관 등과의 협력을 통해 시스템 검증과 공동 연구도 추진할 계획이다.

221개 과목 4840문항 출제 300명 보름 합숙에 방 146실뿐 당구대·체력단련실서 자기도 출제 수요 늘면서 합숙기간 30%↑ 44년 된 역량평가센터 등 채용시설 누수에 면접장 천장 두 차례 붕괴 인사처, 세종 국가채용센터 건립 추진 접근성·출제 품질 개선…연 5억 절감 경기 과천에 있는 ‘국가고시센터’를 아시나요? 녹봉을 받으며 나라에서 일할 공무원(5·7·9급)이 되기 위해 매년 수십만명이 응시하는 시험 출제와 채점이 이뤄지는 곳입니다. 함부로 드나들 수 없고 시험 성격상 보안이 매우 중요한 국가보안시설이죠. 공무원 시험을 관장하는 인사혁신처는 지난 23일 4년 만에 이 공간을 언론에 공개했습니다. 21년 동안 두 번째 공개입니다. 이유는 ‘더는 이곳에서 못 있겠다’는 겁니다. 인사처는 2030년을 목표로 세종시에 국가채용센터를 지어 이전하는 방안을 추진하고 있습니다. 대체 무슨 일이 있었던 걸까요. 대중교통을 이용해 현장에 가봤습니다. 시험 출제를 지원하기 위해 인사처 공무원들이 가듯이 말이죠. 세종청사에서 출발해 과천청사역까지 가기 위한 가장 빠른 길은 ‘세종의 지하철’인 간선급행버스(BRT)를 타고 충북 오송역으로 가서 KTX 기차를 타고 서울역까지 올라갔다가 다시 지하철을 타고 과천청사역까지 40분 내려오는 방법입니다. 지하철역에 내린다고 끝이 아니죠. 약 30분을 걸어가야 고시센터에 도착합니다. 4시간이 족히 걸립니다. 시험 출제하기 전에 진이 다 빠질 지경입니다. 2005년 문을 연 고시센터는 지난해 시험 출제를 위해 다녀간 인원이 4만 1621명입니다. 고시센터 옆에는 고위공무원과 과장 승진 심사를 위한 역량평가센터, 개방형 직위에 민간 인재를 선발하는 중앙선발위원회, 5·7급 면접을 하는 옛 기숙사를 리모델링한 면접 공간, 채점·집행사무실 등 국가채용 관련 시설이 몰려 있습니다. 1982년 준공된 국가인재개발원의 과천 분원을 수리해 44년간 여러 건물에 부분적으로 입주해 있습니다. 이곳은 최초 언론 공개였는데요. 역량평가센터는 대기 공간이 없어 화장실 앞 협소한 복도에 일렬로 평가자들이 앉아 화장실을 오가는 분리 원칙인 평가위원들과 동선이 계속 겹쳤습니다. 면접 시험의 보안성이나 신뢰성 훼손이 우려되는 부분이죠. 면접 장소는 2023년 천장이 낡아 두 번이나 무너져 내린 사고가 있었습니다. 면접 중에 붕괴됐다면 사람이 크게 다칠 수도 있었겠죠. 면접 공간은 비가 오면 물이 새 벽면 보수 공사가 수시로 이뤄진 상태였습니다. 고시센터와 이곳 채용 시설들에는 20년간 출제위원·면접자·공무원 등 90만명이 생활했습니다. 고시센터 상황은 더했는데요. 이곳은 시험 출제가 이뤄지는 보름간 300명이 철통 같은 감시 속에 외부와 단절된 채 수용 인원의 절반도 안 되는 146개 방에서 동시 합숙해야 합니다. 이 중 60%인 85개가 여러 사람과 함께 생활해야 하는 다인실입니다. 객실이 부족하니 1인실을 2~3인실로 바꾸고 생전 처음 보는 사람과 화장실 공간을 비롯해 3.3㎡ 남짓한 2인실부터 최대 5인실까지 함께 써야 합니다. 방이 좁아 트렁크 가방을 열 자리가 없다는 불만이 쇄도한다고 하네요. 지난해 이곳에선 21종의 시험의 221개 과목 4840문항이 출제됐습니다. 2010년 170개 과목, 3460문항보다 출제 과목과 문항은 대폭 늘어났는데 출제와 검토에 필요한 공간은 2005년에 멈춰 있는 상태입니다. 이곳에서 합숙하는 사람은 주로 교수 등 출제위원과 난이도를 검토하는 전년도 합격한 공무원인 재검토위원, 인사처 시험출제과 직원들, 청소·주방 관계자, 생활요원, 간호사 등이 다 포함됩니다. 옷을 갈아입거나 잠잘 때 최소한의 사생활을 보호하기 위해 3인실은 궁여지책으로 병실처럼 침대 사이에 커튼을 설치했지만 불편하다는 민원은 여전하다고 합니다. 화장실은 타이밍을 잘 잡아 써야 하고요. 2인실은 커튼이 없이 개방된 공간이었는데 예민한 일부 교수는 침대 매트리스를 벽처럼 중간에 세워 놓고 잠을 잤다고 하네요. 이렇다 보니 출제위원 위촉을 거절하는 사례도 늘어 양질의 문제를 출제에 어려움을 많다고 합니다. 고시센터는 스마트폰은 물론 블루투스가 되는 스마트워치나 다이어리는커녕 메모장 하나조차 들고 들어갈 수 없습니다. 시험 정보를 유출하지 못하도록 숙소 내 창문이 모두 불투명입니다. 거기에 창문을 열지 못하도록 자물쇠에 실내는 물론 복도까지 창문에는 이중으로 테이프를 붙인 흔적이 역력했습니다. 창살 없는 감옥 같아 보였습니다. 국가직 7급 공채 시험은 포화율이 200%에 달하는데 2021년 코로나 당시 7급 공무원을 많이 뽑을 때는 잘 곳이 없어 당구대 위와 체력단련실 바닥에 매트를 깔고 잤다고 합니다. 잘 공간이 부족한 마당에 휴식이나 운동 시설은 더욱 부족해 중앙정원은 이동하는 인원간 부딪히는 걸 막기 위해 요일별로 걷는 방향이 정해져 있을 정도입니다. 이럴 때 코로나19 같은 전염병이라도 발생하면 잘 공간은커녕 격리 공간이 마땅치 않은 상황에서 채용 업무 대응력에 문제가 생기지 않을지 우려됩니다. 출제 과목과 문항 수는 점점 늘고 있는데 숙소 부족으로 출제 관리나 검토 직원이 부족해지면 자연스럽게 출제 오류가 발생할 위험도 증가할 것으로 예상됩니다. ‘국가 채용의 심장부’ 치고는 2주 넘게 합숙하며 늦은 밤까지 한 치의 오류 없는 문제를 만들기 위한 환경이 가혹해 보입니다. 고시센터는 연간 282일을 사용하고 이 가운데 189일이 합숙 기간입니다. 합숙 기간은 출제 수요가 증가하면서 2010년보다 30% 이상(67일) 늘었고요. 이런 맥락 속에 인사처는 지난해 기본구상 연구용역을 거쳐 BRT로 오송역에서 20분이면 도착할 수 있는 세종시 6-1 생활권에 연면적 3만 906㎡의 5층 규모로 국가채용센터 건립을 추진하고 있습니다. 지방자치단체나 다른 기관의 공공부문 위탁 출제 수요까지 수용할 수 있도록 총사업비 1387억원을 들여 현 과천 국가채용시설의 두 배 규모로 지을 예정입니다. 행정중심복합도시건설청이 같이 추진 중인데 지난달 예비타당성조사 면제가 확정됐습니다. 출제부터 면접까지 한 곳에서 이뤄지고 합숙자들에게도 보다 쾌적한 공간이 제공될 것으로 예상됩니다. 같은 세종시에 있다 보니 인사처 직원들이 구태여 출제·채점을 준비하고 마무리하기까지 일주일씩 숙박이나 오가는 교통비에 들어가는 예산 1억원을 절감할 수 있을 것으로 보입니다. 임차료 1억원을 내고 세종 시내에 따로 있는 역량평가센터도 통합으로 예산을 줄일 수 있습니다. 대규모 공간과 접근성 개선을 통한 이런 각종 행정업무 비효율과 여비 개선 등으로 인사처는 연간 5억원의 예산을 아낄 수 있을 것으로 추산합니다. 인사처의 시험 출제 오류율은 0.02%입니다. 정부 기관 중에서 가장 낮은 수치라고 합니다. 국민의 삶을 윤택하게 해주는 좋은 정책을 만들려면 우수한 인재가 제대로 된 양질의 시험 절차를 거쳐 들어와야 합니다. 단순히 보안만 생각한다면 접근성이 무슨 상관이냐고 할 수도 있습니다. 그러나 인재는 끊임없이 충원되어야 살아 있는 조직이 되듯 없어서는 안 될 필수 국가 일꾼을 뽑는 과정에서 5만명이 노력해 합심해야 만들 수 있다면 그만큼 미래 인재에 대한 국가적 투자가 필요하다는 생각이 듭니다. 물론 필요 이상으로 겉만 화려한 게 아닌 실속 가득한 공간으로서 말이죠. ‘강 기자의 세종실록’은 대한민국 행정의 수도 세종시에서 생산되는 정부 정책과 관가에서 일어나는 모든 일을 생생하게 보도하는 코너입니다. 세종시에 포진한 각 정부부처가 내놓는 모든 정책이 역사의 한 페이지로 남고, 오늘의 행정이 내일의 역사가 된다는 관점으로 ‘세종 현대사(現代史)’를 기록하겠습니다.

보정·정정에 특화… AI 취약점 개선최대 2.5배 빠르고 3배 더 정확해져양자컴퓨터 상용화 당길 핵심 기술금융·국방 등 전방위 난제 해결 속도 엔비디아가 세계 최초로 오픈소스 ‘양자 인공지능’(AI) 모델 제품군 ‘엔비디아 아이징(Ising)’을 공개하면서 양자컴퓨터 기술이 한층 도약할 것이라는 전망이 나온다. AI 기술이 양자컴퓨터 상용화를 앞당길 것이라는 기대감에 주식시장에서도 관련 종목들이 급등세를 보였다. 젠슨 황 엔비디아 최고경영자(CEO)는 16일 “AI는 양자 컴퓨팅 실용화에 필수적”이라며 “아이징 모델을 통해 AI는 불안정한 큐비트를 확장 가능하고 신뢰할 수 있는 양자-그래픽처리장치(GPU) 시스템으로 전환할 수 있다”고 밝혔다. 양자컴퓨터는 그동안 높은 오류율과 낮은 안정성으로 상용화에 어려움을 겪었다. 이는 양자컴퓨터의 기본 처리 단위인 큐비트의 ‘중첩’과 ‘얽힘’ 특성에서 비롯된다. 기존 고전컴퓨터의 처리 단위가 ‘0’ 또는 ‘1’로 고정된 반면, 양자컴퓨터의 큐비트는 ‘0’과 ‘1’이 중첩된 상태다. 0이 동전의 앞면, 1은 뒷면이라면 동전이 빙글빙글 돌고 있는 상황이다. 아이징 모델은 이처럼 불안정한 큐비트를 실시간으로 감시하고 보정·정정하는 데 초점을 맞췄다. 이를 통해 큐비트 수가 늘어나도 대규모 연산을 안정적으로 수행할 수 있게 했다. 오류 정정 성능을 높였다는 것도 아이징 모델의 특징이다. 실시간으로 양자 오류를 정정하는 데 있어 현재 쓰이는 표준 모델보다 속도는 2.5배 빠르고, 정확도는 3배 수준으로 개선됐다. 차진웅 한국표준과학연구원 선임연구원은 “기존에는 오류 발생 원인을 특정하기 어려웠다”면서 “양자컴퓨터를 바둑판 구조에 비유하면, AI를 활용해 오류가 발생한 지점을 보다 정밀하게 짚어낼 수 있게 된 것”이라고 설명했다. 엔비디아는 이번 기술을 계기로 연구기관과 기업들이 실제 응용이 가능한 양자 프로세서 개발에 속도를 낼 것으로 기대하고 있다. 엔비디아 관계자는 “복잡한 물리 시스템을 획기적으로 단순화한 대표적인 수학 모델에서 ‘아이징’이라는 명칭을 가져왔다”며 “양자 프로세서 보정과 양자 오류 정정이라는 두 가지 핵심 과제를 해결하기 위해 설계됐다”고 덧붙였다. 주요 빅테크 기업들도 양자컴퓨팅 개발에 집중하고 있다. 구글은 2024년 세계 최초로 큐비트가 많아질수록 오류율이 감소하는 오류 정정 양자 컴퓨터 칩인 ‘윌로우’를 공개한 바 있다. 양자컴퓨팅은 기존 컴퓨터로는 수백 년이 걸리는 난제를 단시간에 풀 수 있는 차세대 기술이다. 금융, 국방, 에너지·화학 등 다양한 분야에서 활용 가능성이 크다. 양자컴퓨터 기술이 발전하면 주요 암호화폐를 보호하는 암호화 체계를 불과 9분 만에 해독할 수 있다는 분석도 나온다. 하나금융연구소에 따르면 글로벌 양자컴퓨터 시장은 2026년 11조 3000억원에서 2035년 46조 1000억원 규모로 성장할 전망이다. 이날 한국거래소에서 엑스게이트가 상한가를 기록하는 등 양자기술과 관련한 주식들이 급등했다.

‘2025 호반혁신기술공모전’에서 최우수상을 거머쥔 와따에이아이(WATA AI)는 인공지능(AI) 산업 공간 관제 전문기업이다. 국내외 특허등록 18건, ‘초격차 1000+’, ‘스케일업 TIPS’ 등 주요 연구개발(R&D) 과제를 수행했고 CES 혁신상을 4년 연속으로 수상했다. 와따에이아이의 AI 산업 공간 인식형 플랫폼은 산업 현장의 공간·객체·물류 데이터를 실시간으로 수집·분석·제어해 공장과 창고 운영의 효율성과 안전성을 동시에 향상시키는 지능형 운영 체계다. 기존 설비 중심 관리 방식에서 벗어나 AI가 작업 환경과 물류 흐름을 스스로 이해하고 예측한다. 이에 따라 작업 효율과 정확성, 안정성도 극대화했다. 플랫폼은 3차원(3D) 라이다(LiDAR), AI 비전(Vision), 사물인터넷(IoT) 센서 기술을 융합했다. 사람은 물론 장비, 설비, 자재 등 물리적 개체들을 정밀하게 인식하고 이를 ‘디지털 트윈’ 형태로 시각화했다. 관리자는 실제 현장과 동일한 3D 가상 공간에서 이동 동선, 적재 상태 등을 직관적으로 확인할 수 있다. 또 AI 무인 재고 실사 로봇과 연계해 재고 관리까지 자동화했다. 광학문자인식(OCR)·바코드·큐알(QR) 인식과 3D 라이다 매핑 기술을 결합한 이 로봇은 고정밀 데이터를 기반으로 움직인다. 특히 사람이 일하지 않는 새벽 시간대에 자동으로 공장이나 창고의 선반을 돌아다니며 재고를 점검한다. 이를 통해 실수를 줄이고 효율도 크게 올렸다. 자동 측정 및 오출고 방지 솔루션 역시 와따에이아이의 경쟁력으로 꼽힌다. 자동 측정 솔루션은 AI 비전 키트를 활용해 자재의 형태·규격·중량 정보를 자동 인식한 뒤 이를 플랫폼과 실시간으로 동기화한다. 입력 오류가 대폭 줄고, 실측 데이터를 기반으로 했기 때문에 정확한 재고 관리 역시 가능하다. 특히 출고 단계에서 출하 정보와 실제 상차 데이터를 실시간으로 매칭하고 이를 자체 검증해 오출고를 사전에 차단한다. 이에 따라 수출입 과정에서 발생할 수 있는 물류 계산 오류와 비용 손실도 최소화했다. 와따에이아이 서비스는 AI가 스스로 판단하고 실행하는 지능형 운영 체계의 현재를 보여 준다. 관리자는 안정적으로 공정을 제어하고, 작업자는 표준화한 환경 속에서 오류율과 피로도를 줄일 수 있다. 김민규 와따에이아이 대표는 “사람의 경험과 감각에 의존하던 기존 운영 방식을 AI와 데이터 중심의 체계적 관리 구조로 전환했다”며 “전 세계 산업 공간 관리의 효율성과 안전성을 높여 신뢰받는 글로벌 파트너로 도약하고 싶다”고 포부를 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.

LG디스플레이가 사업 전반에 인공지능(AI)을 적용하는 AX(AI 전환)을 도입해 ‘생산성 혁신’을 추진하고 경쟁력을 강화한다. LG디스플레이는 5일 ‘AX 온라인 세미나’를 열고 올해를 AX 혁신의 원년으로 삼아 개발부터 생산, 사무 영역까지 자체 개발한 AI를 적용한다고 밝혔다. 이미 자체 개발한 AI를 설계, 제조, 사무 등 전 영역에 적용하는 AX로 연간 2000억원의 비용을 절감하는 성과를 거뒀다. 여기에 더 강화된 AX 도입으로 3년 내 업무 생산성 30% 향상을 목표로 하고 있다. 우선 제품 개발 단계부터 AI가 최적화된 설계 도면을 제안하는 ‘설계 AI’를 도입한다. 첫 단계로 지난 6월 복잡한 곡면 패널 설계에 대응하는 ‘엣지 설계 AI 알고리즘’을 자체 개발했는데, 이를 통해 패널 설계 시간이 기존 한 달에서 8시간으로 크게 단축됐으며 오류율도 대폭 낮췄다. LG디스플레이는 패널 기판 설계에 AI를 우선 적용한 뒤 재료·소자, 회로, 기구 등으로 단계적 확대를 이어갈 계획이다. 유기발광다이오드(OLED) 공정 전반에도 AI가 도입됐다. 자체 학습된 AI는 제조 전문 지식을 바탕으로 불량 원인을 분석하고, 해결 방안을 제안한다. 품질 개선에 걸리는 시간은 기존 3주에서 2일로 줄었고, 양품 생산량이 늘면서 연간 2000억원 이상의 비용을 줄이게 됐다. 향후 AI가 생산성 개선 방안을 제안하고, LG AI연구원의 엑사원(EXAONE)과도 결합한다는 계획이다. 자체 AI 어시스턴트인 ‘하이디’(HI-D)도 고도화한다. 하이디 도입으로 하루 평균 업무 생산성이 이전 대비 약 10% 향상됐는데, 성능을 끌어올려 3년 내 업무 생산성을 30% 이상으로 높일 계획이다. 이영주 LG디스플레이 제조 AI 실장은 세미나에서 “중국 업체의 도전이 굉장히 거센 상황”이라면서 “여기서 살아남고, 지속적인 경쟁 우위를 확보하는 가장 중요한 수단이 AI”라고 강조했다.

-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.

이스라엘 군(IDF)이 팔레스타인 가자지구를 인공지능(AI) 자동 표적 식별 장치를 활용한 드론·미사일 타격해 무고한 민간인 사상자가 발생하는 등 국제사회가 금지중인 반인권적 행태를 벌이고 있다는 보도가 잇따랐다. 팔레스타인 디지털 인권 단체 ‘7amleh’가 IDF가 가자지구 내 학교, 구호단체 사무실, 예배 장소, 의료 시설 등을 포함해 공격 표적을 정할 때 이스라엘 자체 개발 AI 자동 표적 식별 시스템인 ‘가스펠’(복음)을 미국의 묵인 하에 광범위하게 사용중이라고 비판했다고 정치전문매체 폴리티코가 3일(현지시간) 보도했다. IDF가 세부 정보를 거의 제공하지 않은 AI 자동식별 시스템인 ‘가스펠’은 머신러닝을 통해 방대한 양의 데이터를 신속하게 분석해 잠재적 공격 대상을 정하는 것으로 알려졌다. 이스라엘의 가장 오래되고 최대 규모의 인권 단체인 이스라엘 민권 협회는 지난해 12월 이스라엘 국방군 법무 부서에 자동 표적화에 대한 투명성을 높일 것을 요구하는 정보공개청구서를 제출했다. 다니엘 하가리 IDF 대변인은 지난달 공개 성명에서 “가스펠이 잠재적 표적을 식별하는 데 사용되지만 대한 최종 결정은 항상 인간이 내리고 명령 체계에 있는 적어도 한 명의 다른 사람의 승인을 받는다”고 설명했다. 하지만 IDF는 지난해 11월 성명에서는 “복음 시스템을 사용해 빠른 속도로 표적을 생성할 수 있다”며 “이스라엘이 개전 첫 27일 동안 1만 2000개 이상의 표적을 명중시켰다”고 밝혔다. 미국의 AI 전쟁 윤리 정책을 추적하는 일부 사람들은 이스라엘이 AI 기술을 통해 민간인을 보호하기보다는 오히려 공격하는 데 사용되는 등 ‘정밀 타격’이라는 AI 기술 본래의 취지를 왜곡하고 있다고 주장했다. 진보적인 외교 정책 싱크탱크 국제정책센터 낸시 오케일 대표는 “이스라엘이 ‘파워 타깃’이라고 불리는 민간인을 표적으로 삼기 위해 AI를 사용하고 있다는 것은 분명해졌다”면서 “정밀 타격에 도움을 주는 본래의 목적과 달리 의도적으로 민간인을 표적으로 삼고 있다”고 지적했다. 낸시 대표는 IDF가 자체적으로 정한 ‘파워 타깃’의 정의는 하마스나 팔레스타인 이슬람 지하드의 정치적, 군사적 거물 등 주요 표적을 말하지만, 사실상 IDF 정보 부서는 IDF에 대해 광범위한 정의를 허용하고 있는 것으로 보인다고 말했다. 전략국제문제연구소의 미사일 방어 프로젝트 부국장 겸 연구원 샨 샤이크는 “가자지구에서 3만 명이 넘는 사상자가 발생한 상황에서 IDF가 첨단 AI를 사용해 표적을 식별하는지 아니면 지도에 다트를 던지는 것인지 알기 어렵다”라고 말했다. 사이버 보안 전문가들은 모든 AI 표적 시스템이 민간인을 무차별하게 살상할 우려를 제기했다. 영국에 본사를 둔 사이버 보안 업체 ‘트레일 오브 비츠’의 머신러닝 엔지니어링 디렉터 하이디 클라프는 “AI 시스템의 높은 오류율을 고려할 때, 표적을 부정확하고 편향적으로 자동화하는 것은 무차별 표적 공격과 크게 다르지 않다”고 지적했다. 폴리티코는 “구호 단체와 의료 시설이 이스라엘 당국에 GPS 좌표를 제공한 후에도 공격을 받은 사례가 있다”면서 “이스라엘은 하마스가 이러한 건물에 전투원과 무기를 숨겨 놓았기 때문에 병원과 학교와 같은 민간 인프라를 공격해야 할 표적으로 간주한다고” 보도했다. 이스라엘에 본사를 둔 사이버 기업 센트라의 공동 창립자이자 전 이스라엘 정보 책임자인 론 라이터는 “AI 기술이 판도라의 상자를 열었다는 사실이 우려스럽다”고 말했다. 이스라엘 엘리트 사이버 정보 부대인 8200부대 장교 출신인 라이터는 “8200부대가 모바일 네트워크의 인터넷 통신, 영상 및 정보를 분석하여 사람들이 어디에 있는지 파악하는 데 AI 표적 시스템인 가스펠을 사용한다”고 설명했다. 미국 관리들은 이스라엘의 AI 사용에 대한 언급을 대체로 피했다. 중동연구소의 팔레스타인과 팔레스타인-이스라엘 문제 프로그램의 연구 책임자인 칼레드 엘긴디는 “미 정부에서 인권을 중시하는 사람들과 행정부와의 회의에서 여러 차례 회의를 가졌지만 AI가 구체적으로 언급되는 것을 듣지 못했다”고 말했다. ‘가자전쟁에서 이스라엘의 AI 표적화 사용 규모가 어떻게 되냐’는 질문에 앤 노이버거 백악관 사이버 및 신흥 기술 담당 국가안보 부보좌관은 이스라엘에 대한 언급을 피하면서도 ‘전쟁에서 AI 기술의 위험성’을 재빨리 지적했다. 노이버거는 인터뷰에서 “우리는 AI 시스템에 대해 정말 우려하고 있다”며 “조 바이든 대통령께서 AI에 대한 행정명령을 발동하고 그 다음 단계로 나아가기 위해 그렇게 빨리 움직인 것”이라고 말했다. 그가 언급한 행정명령은 지난해 10월에 발표된 것으로, 미군과 정보기관의 AI 사용 지침을 제공하는 동시에 외국 적들의 인공지능 무기화에 대응하기 위해 추진되고 있다. 가스펠 기술이 미국의 감시를 피하고 있는 것은 이스라엘 군사 작전의 불투명하기 때문이라는 지적도 나왔다. 휴먼라이츠워치의 워싱턴 지부장 사라 야거는 “이스라엘이 이 전쟁을 어떻게 수행하고 있는지에 대해 미국 정책 입안자들을 포함해 그 누구도 알고 있지 못하다”고 말했다.

13년 전 놀라운 영상과 아이디어로 전 세계인을 놀라게 한 SF영화 ‘아바타’의 속편이 다음달 개봉된다고 합니다. ‘아바타’에는 부상으로 다리가 움직일 수 없는 군인이 가상현실(VR)과 뇌·컴퓨터 인터페이스(BCI) 기술을 이용해 자신의 뇌와 연결된 또 다른 자아를 움직이는 모습이 나옵니다. 영화 ‘매트릭스’ 역시 BCI 기술로 만들어진 가상현실이 등장합니다. 생각만으로 의사소통을 하고 사물을 움직이는 BCI 기술은 1970년대 초 처음 등장했지만 가시적 성과를 내놓기 시작한 것은 뇌신경과학, 전자공학 기술이 빠르게 발전하기 시작한 21세기부터입니다. 미국 캘리포니아 샌프란시스코대(UCSF) 의대, 웨일 신경과학연구소, UC버클리 전기·전자·컴퓨터공학과 공동 연구팀은 뇌의 움직임을 한 글자가 아니라 한 단어로 인식해 실시간으로 빠르게 문장으로 바꿔 주는 새로운 ‘신경보정술’을 개발했습니다. 이번 연구 결과는 기초과학 및 공학 분야 국제학술지 ‘네이처 커뮤니케이션스’ 11월 9일자에 실렸습니다. 신경보정술은 상실된 신경계 기능을 대체하는 장치입니다. 마비로 인해 말하거나 글씨를 쓸 수 없는 사람들의 의사소통을 돕기 위한 기술입니다. 기존에도 생각을 글자로 옮겨 주는 ‘포인트 앤드 클릭 타이핑’이라는 기술이 있었습니다. 스티븐 호킹 박사가 생전에 사용했던 것처럼 사지마비 환자가 눈동자의 움직임으로 컴퓨터 화면에 표시된 가상 키보드나 마우스를 원하는 글자로 이동시켜 타이핑하는 방식입니다. 엄격히 따지자면 생각이 바로 문장으로 전환되는 것이 아닐 뿐만 아니라 익숙해지는 데 시간이 오래 걸리고 타이핑 정확도는 50% 이하인 것으로 알려져 있습니다. 최근에는 눈동자 움직임이 아니라 환자의 생각을 모니터나 휴대전화에 표시할 수 있는 기술 연구가 활발하지만 해독 가능한 어휘가 제한적이라는 단점이 있습니다. 연구팀은 일반인을 대상으로 단어, 문장과 관련된 뇌 활동을 해독하는 장치를 개발했습니다. 이전처럼 알파벳 단위가 아닌 단어를 인식하는 방식으로 확장한 것입니다. 연구팀은 우뇌와 좌뇌를 연결해 주는 뇌교 부위에 뇌졸중이 생겨 심각한 경련성 사지마비와 언어장애를 겪는 36세의 남성을 대상으로 이번 기술을 실험했습니다. 그 결과 환자는 분당 29.4자의 속도로 1152개 단어로 된 문장을 컴퓨터에 띄우는 데 성공했습니다. 단어 오류율은 6.13%였으며 9000개 단어로 구성된 문장을 표시하는 데도 오류율이 단지 8.23%에 불과한 것으로 나타났습니다. 연구를 이끈 에드워드 창 UCSF 의대 교수(신경외과·신경학)는 “이번 연구의 궁극적 목표는 사지마비나 언어 구사에 문제 있는 환자도 의사소통할 수 있는 능력을 회복시켜 주는 것”이라고 설명했습니다. 이번 연구를 보면서 문득 SF에서처럼 다른 사람의 뇌를 해킹해 무슨 생각을 하고 있는지 빼낼 수 있는 기술도 나오지 않을까 하는 생각이 듭니다. 휴대전화는 보안프로그램으로 차단할 수 있겠지만 작정하고 뇌를 해킹하겠다고 하면 어떻게 해야 할까요. 좋은 의도가 반드시 좋은 결과만 가지고 오는 것이 아닌 것처럼 몸이 불편한 사람을 위한 기술을 나쁜 마음을 먹고 사용하려는 사람이 나타나면 어떻게 막을 수 있을까 하는 생각이 듭니다.

리처드 파인먼은 알베르트 아인슈타인과 함께 20세기 최고의 물리학자로 불린다. 파인먼은 1980년대 초 양자컴퓨터를 처음 제안했다. 현재 사용 중인 비트(bit) 단위 컴퓨터로는 대용량 계산을 하지 못할 수 있다는 것이다. 이후 1984년 미국 벨 연구소의 피터 쇼어가 현대 공개키 암호의 대표인 RSA 알고리즘을 양자컴퓨터로 깰 수 있다는 것을 증명해 양자컴퓨터에 대한 관심이 크게 높아졌다. 지난달 대전에서는 양자컴퓨터 관련 암호 국제학술대회(PQCrypto 2021)가 열렸다. 한국전자통신연구원(ETRI)은 이 자리에서 양자컴퓨팅 환경에서 안전성을 측정할 수 있는 방법론을 발표해 전 세계적으로 큰 호응을 얻었다. 암호를 분석하는 전용 플랫폼인 ‘큐 크립톤’을 처음으로 발표했다. 양자컴퓨팅 환경에서 다양한 암호의 안전성 분석에 관한 연구는 세계 최초이다. 이로써 양자컴퓨터를 이용한 해킹에 강인한 암호 알고리즘을 검증할 수 있는 토대가 마련된 셈이다. 양자 컴퓨터를 구현하는 기업별로 서로 다른 큐비트(Qubit) 규모, 칩 구조, 오류율 등 다양한 요소를 고려한 암호 안전성의 정량적 분석 및 시뮬레이션이 가능해진 것이다. 미래 양자컴퓨터는 기존 컴퓨터가 해결 못 한 양자 머신러닝, 신약 물질 개발, 광합성의 기작 원리 등 다양한 과학 분야에서 크게 이바지할 것이다. 이와 함께 한층 더 높은 보안성이 보장되는 암호 알고리즘 발굴 및 검증 노력도 필요하다.

최근 인공지능(AI) 스피커를 사용하는 사람들이 많아지고 있다. 음성인식 수준이 높아졌다고는 하지만 여전히 제대로 알아듣지 못하고 엉뚱한 답변을 내놓거나 다른 명령을 수행하는 경우가 있다. 여전히 ‘못 알아들어’ 속터지는 경우가 잦다. 이에 국내 연구진이 사람의 귀를 흉내내 초고감도 인공지능 기반 음성센서를 개발해 주목받고 있다. 카이스트 신소재공학과 연구팀은 음성 주파수 영역에서 센서의 막이 큰 진폭으로 진동하는 공진현상을 활용해 전기신호가 만들어지는 공진형 유연 압전 음성센서를 개발해 정확도가 높은 초고감도 인공지능 기반 화자 식별 및 음성 보안기술을 구현했다고 15일 밝혔다. 또 스마트폰과 인공지능 스피커에 탑재해 제품화하는데도 성공했다. 이번 연구결과는 기초과학 및 공학분야 국제학술지 ‘사이언스 어드밴시스’ 12일자에 실렸다. 인간이 먼 거리의 소리를 인식하는 방법은 달팽이관에 있는 사다리꼴 막이 가청주파수 대역에서 공진현상을 발생시켜 소리를 증폭시킨다. 연구팀은 사람의 귀를 흉내내기 위해 얇은 유연 압전막을 사용해 여러 공진 채널을 구현해 소리를 초고감도로 식별할 수 있는 공진형 음성 센서를 만들었다.유연 압전 음성센서는 신호 대 잡음비(SNR)가 우수해 음성인식 기능이 뛰어나고 다수의 채널을 이용해 적은 데이터양으로도 화자 식별 정확도를 높일 뿐만 아니라 원거리에서 스마트 기기들을 정확하게 제어할 수 있다. 연구팀이 개발한 음성센서를 같은 조건에서 기존 기술과 비교한 결과 음성인식 오류율을 60~95%까지 줄이는 것으로 확인됐다. 이건재 신소재공학과 교수는 “이번에 개발된 기술은 높은 민감도를 갖고 있으며 크기를 획기적으로 줄였기 때문에 미래 인공지능기술을 작동시키는데 핵심 센서로 적용할 수 있다”라며 “현재 대량생산 공정이 완성 단계에 있기 때문에 곧 상용화될 수 있을 것”이라고 말했다. 유용하 기자 edmondy@seoul.co.kr

CJ대한통운은 세계 5위 물류기업 도약을 목표로 해외 거점 확대와 글로벌 사업 강화에 주력하고 있다. CJ대한통운은 첨단 융복합 기술과 물류 장비들을 자체 개발하고 있다. CJ대한통운이 개발한 전문의약품 배송에 특화된 정온관리 기술 ‘스마트 큐브’는 최근 현장에 적용돼 효율성 향상과 오류율 개선 등의 효과를 거두고 있다. CJ대한통운은 또 국토교통부 연구·개발(R&D) 과제로 산학연 컨소시엄을 구성해 물류센터 자율 주행 운송 로봇 시스템을 개발 중이다. CJ대한통운은 업계 최초로 ‘CJ스카이도어’라는 이름의 드론을 도입하고 최근 드론 추락 감지 기술 및 낙하산 자동 작동 장치를 자체 개발하기도 했다. 세계 23개국에 104개 거점을 운영하고 있는 CJ대한통운은 해외 거점 확대에도 지속적으로 나서고 있다. 지난해 중국 최대 냉동물류기업인 CJ로킨을 인수한 데 이어 최근에는 중국 3대 가전업체인 중국 TCL그룹과 물류합작법인인 CJ스피덱스를 설립했다. 지난해 인수한 CJ로킨은 중국 전역에 48개 터미널과 50만㎡ 규모의 물류센터, 1500여개 도시를 잇는 배송망을 갖추고 1800여대의 냉장냉동, 화학약품, 일반운송 차량을 운영하고 있다. CJ대한통운은 상하이에 첨단 물류센터 건립을 추진하는 한편 중국 동북 지역 물류 거점 도시인 훈춘시와 물류사업 협력을 위한 양해각서를 체결했다. CJ대한통운은 지난해 말 미얀마 현지 국영기업인 육상운송청과 합작법인을 설립하면서 미얀마에도 진출했다. CJ대한통운은 최근 인천국제공항과 협약을 체결해 자동화물 분류기, 고속영상 엑스레이 등 첨단 물류장비를 갖춘 특송센터를 건설하기로 했다. CJ대한통운은 이를 통해 국제특송 배송 시간 단축과 직구, 역직구 화물의 신속하고 원활한 취급이 가능할 것으로 기대하고 있다. 박재홍 기자 maeno@seoul.co.kr

스마트폰으로 간단하게 거짓말을 탐지할 수 있는 시대가 머지 않았다. 영국 일간 데일리메일 등 외신은 4일(현지시간) 캐나다 토론토의 한 스타트업 기업과 토론토대 연구팀이 공동으로 개발 중인 스마트폰용 거짓말 탐지기를 소개했다. ‘트랜스더멀 옵티컬 이미징’(Transdermal Optical Imaging)으로 명명된 이 스마트폰 응용프로그램(이하 앱)은 피사체를 촬영한 영상을 분석해 거짓말을 탐지한다. 우리 인간은 서로 다른 감정을 가질 때마다 얼굴에 각기 다른 혈류 패턴을 보이는 데 이는 개인의 의지로 제어할 수 없다. 연구팀이 이 같은 점에 착안해 개발 중인 앱은 스마트폰 카메라를 통해 촬영한 피사체의 얼굴 색(정확히는 안면 혈류의 패턴)을 측정한 뒤, 표준화한 결과와 비교 분석해 거짓 여부를 판별한다. 실제로, 세계적 과학전문학술지 출판사인 미국 스프링거사(社)가 출간하는 학술지 ‘3D 리서치’ 2015년 6월호에 실렸던 한 연구에서는 분노가 얼굴의 혈류가 더 많고 붉은 정도가 더 심하지만, 슬픔은 두 요소가 더 적은 것과 연관성이 있는 것으로 밝혀졌었다. 이번 앱 개발에 참여 중인 토론토대의 발달 신경과학자인 캉리 박사는 “이 거짓말 탐지기를 사용하면 강요하지 않고 원격으로 심지어 상대가 모르게 거짓 여부를 읽을 수 있다”면서 “예를 들어 교사와 같은 사용자에게 매우 유용할 수 있다”고 말했다. 이어 “많은 학생은 수학에 불안감을 느끼지만, 이 사실이 창피해 그런 것을 말하길 원하지 않는다”면서 “교사가 이런 불안을 파악할 수만 있으면 빠르게 조처할 수 있을 것”이라고 덧붙였다. 하지만 이 기술이 얼마나 정확하게 거짓을 판별할 수 있을지는 미지수다. 리 박사 역시 이 기술이 법정에서 쓰이는 거짓말 탐지기를 대체할 수는 없을 것이라고 인정하고 있다. 그는 “법정에서는 유전자 검사처럼 오류율이 100만 분의 1 정도밖에 안 될 정도로 극도로 높은 정확성을 원한다”면서 “이 기술을 법원에서 쓸 것이라고는 생각하지 않았으므로, 극히 높은 정확도는 달성할 수 없을 것”이라고 말했다. 하지만 이 앱의 개발되고 있다는 소식에 인터넷상에서는 “무서운 기술이다”, “이 기술이 시장에 나오게 되면 많은 인간관계가 망가질 것”이라는 등 부정적인 의견이 많이 나오고 있다. 그렇지만 이 기술은 확실하게 발전을 거듭하며 진행되고 있는 것 같다. 리 교수는 “1년 이내에 더 정교한 것을 만들 것”이라면서 “스마트폰용 앱은 수 년 안에 완성될 것”이라고 말했다. 사진=ⓒ Antonioguillem / Fotolia 윤태희 기자 th20022@seoul.co.kr

앞으로 특허청의 전자출원시스템을 이용해 특허를 출원하면서 오류가 있을 경우 원격상담을 통해 정정할 수 있게 된다.특허청은 기존의 전자출원시스템과 콜센터를 결합한 ‘특허출원 원격상담시스템’을 연말까지 시범운영하고,이어 내년 1월부터 본격 시행한다고 22일 밝혔다. 원격상담시스템은 전자출원시 오류가 발행하면 콜센터 전문가와 원격 상담을 통해 오류를 바로잡는 시스템이다.전문가 도움 없는 단독 출원 및 그에 따른 오류율을 낮출 수 있을 것으로 기대된다. 정부대전청사 박승기기자 skpark@seoul.co.kr

얼마전 찜질방에서 낯선 남자로부터 성추행을 당한 A(24·여·서울)씨는 경찰조사를 받고 나서 오히려 마음의 상처가 더 깊어졌다. 남자 경찰에게 자기 몸의 일부를 어떤 식으로, 얼마나 오랫동안 가해자로부터 추행당했는지 죄다 얘기해야 했고, 심지어 같이 왔던 남자친구가 한 것을 다른 사람의 행동으로 착각하지는 않았는지 하는 질문까지 받았기 때문이다. 성폭력 피해 이후 정신적·사회적 고통이 오히려 심해지는 ‘2차 피해’가 상당 부분 잘못된 경찰 수사 관행에서 비롯되고 있음이 심층조사를 통해 확인됐다. 경찰관들에게 어떤 질문들이 피해자들을 괴롭게 할지 답해 보라고 했더니 100점 만점에 60점도 안 되는 낙제점이 나왔다. ●2차피해 유발질문 10명중 3명만 맞힌 꼴 이런 결과는 14일 서울신문이 입수한 한림대 조은경(심리학과) 교수의 ‘여성피해자 조사기법 분석’ 보고서에서 드러났다. 조 교수는 현직 경찰관 87명(남자 74명, 여자 13명)에게 성폭력 사건 조사에서 실제 있었던 30개의 질문을 던지고, 이 가운데 2차 폭력 유발 질문을 가려내라고 요청했다.30개 질문 속에는 한국성폭력상담소 등을 통해 2차 폭력 유발 질문으로 지목된 14개의 질문이 들어 있었다. 이를테면 ▲가해자가 ○○을 얼마 동안이나 만졌나(사실증명과 무관) ▲가해자가 ○○에 손을 넣었을 때 바로 느꼈나(범죄증명과 무관) ▲성경험이 이전에 있는 것은 아닌가(성경험 들추기) ▲왜 의심 없이 남자를 따라갔나(피해자 의심) ▲항거할 수 없어 당한 것인가(반항 정도) 등이다. 점수를 매겨본 결과 전체 30개 문항 가운데 2차 피해를 유발하는지 안하는지 제대로 가려낸 비율은 고작 59.9%에 불과했다. 그나마 쉽게 맞힐 수 있는 기초적인 질문들 때문에 평균이 60% 가까이로 올랐을 뿐 문제되는 질문에서의 오류율은 매우 심각했다.2차 피해를 일으키는 질문인데도 그렇지 않다고 답한 비율이 무려 72.1%나 됐다. 평균적으로 10명 중 3명만 ‘정답’을 맞힌 셈이다. 거꾸로 문제가 없는 질문 인데도 문제가 있다고 잘못 짚은 비율은 4.7%였다. ●수사교육 받은 경찰이 인권배려 나은 셈 전체 문항에서 2차 피해를 주는 질문을 제대로 식별해 낸 여성 경찰관들은 67.6%로 남자 경찰관의 58.6%보다 9.0% 포인트 높았다. 그러나 똑같은 여성을 상대한다는 것을 감안하면 실망스러운 수준이었다. 성폭력 수사교육 이수 여부도 식별률에 차이를 가져왔다. 교육을 이수한 경찰관은 식별률이 65.9%였으나 이수하지 않은 경찰관은 59.2%에 불과해 교육정도의 차이가 큰것으로 나타났다. 성폭력 수사경험의 유무는 별다른 영향을 미치지 않았다. 경험 있는 경찰관의 식별률은 61.5%, 경험이 없는 경찰관은 58.7%였다. 연구진은 두 수치간 차이가 오차 범위 안에 있어 통계적으로 무의미하다고 밝혔다. 성폭행 사건을 다뤄봤어도 피해자 인권은 별로 배려하지 않고 있다는 얘기다. 경찰청 관계자는 “경찰들을 상대로 성폭력 피해자 조사 관련 교육을 실시하고 있고, 매년 성폭력 조사처리 매뉴얼 등을 갱신해 배포하고 있지만 아직 일선의 인권의식이 미흡한 것이 사실”이라고 말했다. 조 교수는 “경찰 전반의 의식이 바뀌기 전까지는 성폭력 피해자들을 가급적 여성 경찰관이나 성폭력 수사교육 이수자가 담당해야 할 것으로 보인다.”면서 “과거에는 성폭력 피해자의 2차 피해가 많았으나 지금은 수사기법교육을 통해 차츰 나아지고 있는 것이 다행” 이라고 밝혔다. 김준석기자 hermes@seoul.co.kr

서울시 대중교통체계 개편 6일째를 맞아 버스·지하철의 교통카드 단말기 오류는 여전했다.반면 중앙버스전용차로 주변 승용차와 버스 속도는 모두 나아져 차차 안정돼가는 모습이다. ●되레 높아진 단말기 오류 6일 오전 버스 9743대에 설치된 단말기 가운데 2.26%인 220개에서 오류를 일으켰다.지하철의 경우 392개 역사의 단말기 6582대 중 4.4%인 301개에 오류가 생겼다.㈜한국스마트카드 관계자는 “오류율이 전날에 비해 0.1%포인트 높아진 것은 다양한 종류의 교통카드에 대한 인식 프로그램을 계속 다운로드하기 때문”이라고 말했다. 또 중앙버스전용차로 확대 시행 이후 첫 월요일인 5일 오후 6∼8시 승용차 통행속도는 시간당 18.5㎞로 한 달 전의 19.6㎞보다 1.1㎞(5.7%) 감소한 반면,버스 통행속도는 시간당 18.3㎞로 지난달 평균보다 5.9㎞(47.6%) 증가한 것으로 나타났다.같은 날 오전 7∼9시 승용차 통행속도는 시간당 17.5㎞로 한 달 전의 18.9㎞보다 1.4㎞(7.3%) 감소한 반면,버스 통행속도는 시간당 19.5㎞로 지난달 평균보다 4.6㎞(32.6%) 증가했다.버스전용차로 확대시행 첫날인 1일 승용차 통행속도가 시간당 16㎞,버스가 18.5㎞였던 데 비춰보면 승용차와 버스 속도가 모두 증가해 교통흐름이 원활해지고 있는 것으로 분석됐다. ●“이것은 꼭 알아두세요” 버스에서 내릴 땐 환승여부를 떠나 하차 단말기에 긁는 게 좋다.또 되도록이면 새 카드,즉 티머니(T-money)를 사서 쓰는 것이 낫다.버스에서 내리며 하차 단말기에 카드를 찍지 않으면 카드는 승객이 다음에 어떤 교통수단을 이용할지 몰라 계산을 하지 못한다.통합거리비례제가 적용되기 때문이다.따라서 다음에 승차할 때에야 지난번 요금이 함께 계산된다.지금까지 버스를 한번 탔는데 1600원(시내버스를 두 차례 이용한 경우의 요금),1300원(시내버스와 마을버스 이용한 경우),1000원(마을버스를 두 차례 이용한 경우) 등 요금이 엉터리로 부과됐다는 시민들의 항의는 이 때문에 생긴 것이다. 송한수기자 onekor@seoul.co.kr˝