- “무엇을 말할지보다 AI가 어떤 결론을 내려야 하는지 먼저 설계해야” 사용자가 직접 웹페이지를 넘나들며 정보를 찾던 방식을 넘어 인공지능(AI)이 직접 해답을 제시하는 시대로 진입한 가운데, 글로벌 디지털 마케팅 전문기업 아티언스(대표 강무진)의 최윤희 본부장이 AI 검색 생태계에 대응하는 생성형 엔진 최적화(GEO, Generative Engine Optimization) 전략을 제시했다. 최 본부장은 3일 서울 호텔 나루 서울 엠갤러리에서 개최된 ‘Search SEOul 2026’ 발표를 통해 지식 구조화와 온톨로지(Ontology)에 기반한 GEO 접근법을 공개했다. 그는 AI 검색 환경에서 GEO의 지향점이 단순한 브랜드 언급이나 인용 수준에 머물러서는 안 되며, 사용자의 맥락에 맞춘 비교와 평가를 거쳐 최종 추천을 이끌어내는 단계까지 확장되어야 한다고 진단했다. 과거 검색 환경에서는 이용자가 다수의 검색 결과를 일일이 대조하고 탐색해야 했으나, 현재는 AI가 해당 역할을 전담하는 구조로 변화했다. 최 본부장은 이러한 패러다임 전환 속에서 단순히 브랜드를 결과 화면에 노출시키는 방식으로는 경쟁력을 확보하기 어렵다고 짚었다. 인공지능이 어떠한 맥락에서 특정 브랜드를 인지하고 선택해 이용자에게 추천하는지 그 메커니즘을 고려해야 한다는 설명이다. 이에 대한 구체적 방법론으로 최 본부장은 ‘지식 구조화’와 ‘온톨로지’ 구축을 내세웠다. 브랜드 관련 정보의 총량을 양적으로 늘리는 기존 방식은 명확한 한계에 부딪힐 수밖에 없다고 지적했다. 그 대신 브랜드와 제품, 제품의 세부 특성과 기대 효익, 소비자의 요구 및 구체적인 사용 환경이 유기적으로 연결된 관계망을 정교하게 구축해야 한다고 제언했다. 이와 같은 구조가 마련되면 AI가 파편화된 개별 정보를 취합하는 수준을 넘어 ‘특정 사용자가 처한 상황에서 해당 제품을 선택해야 하는 당위성’을 종합적으로 인식하게 된다고 덧붙였다. 최 본부장은 “무엇을 말할지보다 AI가 어떤 결론을 내릴 수 있어야 하는지를 먼저 설계하는 것이 중요하다”고 말했다. 이어 실행 방향에 대해 “모든 관계를 강화하는 것이 아니라, 사용자 선택에 중요한 영향을 주거나 기업이 실제로 잘하고 증명할 수 있는 영역이거나 AI가 아직 충분히 인식하지 못하고 있는 관계를 찾아 우선적으로 강화하는 것”이라고 전했다. 최윤희 본부장은 글로벌 기업을 대상으로 SEO 전략과 정책, 검색 이슈 컨설팅을 해 온 검색 마케팅 전문가다. 요즘은 AI 검색 환경 변화에 맞춰 GEO 전략과 방법론을 연구하고 있다. 아티언스는 2009년 SEO 컨설팅을 시작으로 글로벌 기업의 해외 검색 마케팅을 도맡아 온 디지털 마케팅 전문기업이다. 쌓아온 SEO 전문성을 발판 삼아 AI 검색 시대에 맞는 GEO 전략과 방법론을 만들어가고 있다.

- AI 모델·GPU 확보 넘어 인프라 운영 역량이 AI 경쟁력 좌우- ‘SCORE’로 운영 데이터 연결… ‘OKESTRO GenDev’로 SDLC 생산성 10.6배 향상- AI 인프라 소프트웨어 전반을 AX 기반으로 재편… 변화 대응 속도·기술 주권 강화 AI 인프라 소프트웨어 기업 오케스트로 그룹(의장 김민준)이 28일 서울 삼성동 코엑스 오디토리움에서 열린 ‘OPUS 2026’ 기자간담회에서 ‘OKESTRO 4.0’을 공식 발표했다. 오케스트로 그룹은 생성형 AI 도입 확대로 AI 경쟁력의 기준이 모델 성능이나 GPU 확보를 넘어 실제 서비스를 안정적으로 운영하고, 비즈니스 환경 변화에 맞춰 신속하게 확장·전환하는 인프라 소프트웨어 역량으로 이동하고 있다고 분석했다. 기업이 AI를 비즈니스 성과로 연결하려면 컴퓨팅 자원, 클라우드, 데이터, 개발·운영 체계를 유기적으로 연결하고 인프라 운영 주도권을 확보해야 한다는 설명이다. 오케스트로 그룹은 이러한 변화에 대응하기 위해 ‘OKESTRO 4.0’을 제시했다. ‘OKESTRO 4.0’은 ‘OKESTRO 3.0’을 통해 구축한 AI 인프라 풀 스택 소프트웨어에 고객 현장에서 축적한 운영 데이터를 결합해 솔루션의 기획·개발·검증부터 서비스 제공과 기술 지원까지 전 과정을 AX 기반으로 재편하는 전략이다. 고객 환경의 변화를 데이터로 이해하고, 필요한 기술과 대응 체계를 빠르게 설계·검증하는 것이 핵심이다. 이를 통해 고객은 기술 적용 시점과 인프라 운영 방향을 주도적으로 결정할 수 있게 된다. 오케스트로 그룹은 장애 및 환경 변화에도 안정적인 서비스를 유지해 연관 업무의 연속성을 높이고, 데이터 기반 의사결정을 지원하는 체계를 핵심 경쟁력으로 제시했다. 오케스트로 그룹은 AI 인프라 전 영역을 아우르는 소프트웨어 기술과 구축·운영 현장에서 축적한 경험을 바탕으로 서로 다른 기술과 운영 데이터를 하나의 체계로 연결할 수 있다는 점을 ‘OKESTRO 4.0’의 차별점으로 제시했다. 이 같은 역량을 뒷받침하는 오케스트로 그룹의 AI 인프라 풀 스택 소프트웨어는 서버 가상화 솔루션 ‘콘트라베이스(CONTRABASS)’, 클라우드 네이티브 운영 관리 플랫폼 ‘비올라(VIOLA)’, 멀티·하이브리드 클라우드 통합 관리 플랫폼 ‘오케스트로 CMP(OKESTRO CMP)’, 데브옵스 솔루션 ‘트럼본(TROMBONE)’, AI 추론 운영 플랫폼 ‘콘체르토 AI(CONCERTO A.I.)’, 생성형 AI 솔루션 ‘클라리넷(CLARINET)’, 재해 복구 전문 솔루션 ‘콘트라베이스 레가토 DR(CONTRABASS Legato DR)’ 등으로 구성된다. 이를 구현하는 핵심 체계는 온톨로지 기반 지식 그래프 ‘SCORE’와 AI 기반 기술 생성 체계 ‘OKESTRO GenDev’다. SCORE는 고객 환경의 자원과 서비스, 장애와 변경 이력, 정책과 비용 등 분산된 운영 데이터를 관계와 맥락에 따라 연결한다. 데이터의 출처와 계보까지 추적해 AI가 실제 운영 환경과 검증 가능한 근거를 바탕으로 상황을 이해하고 판단하도록 지원한다. OKESTRO GenDev는 SCORE에 축적된 고객 환경 정보와 운영 데이터를 기반으로 필요한 기술과 대응 방안을 생성·검증하는 체계다. 소프트웨어의 기획, 분석, 설계, 개발, 테스트, 배포, 유지 관리 전 과정에 AI를 적용해 각 단계의 업무 효율을 높인다. OKESTRO GenDev 적용 시 기존 소프트웨어 개발 생애 주기(SDLC) 대비 전체 생산성이 약 10.6배 향상된다는 설명이다. 오케스트로 그룹은 SCORE와 OKESTRO GenDev를 AI 인프라 소프트웨어 전반에 적용해 전 제품군을 4.0 체계로 재편할 방침이다. 이를 통해 인프라 운영을 사후 복구 중심에서 이상 징후를 예측하고 선제적으로 대응하는 방식으로 전환하고, 기술 개발과 인프라 운영 전반의 의사결정을 일관된 데이터와 정책에 기반해 지원할 계획이다. 오케스트로 그룹 김민준 의장은 “AI 시대의 승자는 가장 큰 모델을 보유한 기업이 아니라 자신의 데이터를 이해하고 인프라를 통제해 비즈니스 성과를 가장 빠르게 만들어내는 기업이 될 것”이라며 “‘OKESTRO 4.0’을 통해 솔루션 개발부터 서비스 제공과 기술 지원까지 전 과정을 AX 기반으로 전환하고, 서비스의 연속성과 의사결정의 완전성을 강화해 AI 시대에 필요한 속도와 기술 주권을 제공하겠다”고 말했다.

KT가 글로벌 인공지능(AI) 기업 팔란티어와 함께 기업간거래(B2B) AI 전환(AX)을 이끌 현장형 AI 전문가 육성에 나섰다. KT는 지난 13일부터 사흘간 경기 성남시 분당 사옥에서 임직원 대상 AI 해커톤 ‘에이전트 캠프’를 열고 실제 업무 현장의 문제를 해결할 AI 에이전트 개발 과제를 발굴했다고 16일 밝혔다. 이번 행사는 기술과 데이터를 기반으로 고객 현장의 문제를 진단하고 설계부터 구현, 운영까지 수행하는 전방배치 엔지니어(FDE) 역량을 강화하기 위해 마련됐다. 최근 앤트로픽과 오픈AI, 구글, 팔란티어 등 글로벌 AI 기업들이 FDE 조직을 확대하는 가운데 KT도 관련 인재 양성에 속도를 내고 있다. 참가자들은 팔란티어의 데이터 통합 플랫폼 ‘파운드리’와 AI 플랫폼 ‘AIP’를 활용해 데이터를 비즈니스 맥락에 맞게 연결하는 온톨로지를 구축하고 AI 에이전트를 구현했다. 과제는 AI 네트워크 보안 관제, AI 에너지 운영 최적화, 데이터 포 AI(Data for AI) 등 실제 사업에 적용 가능한 분야를 중심으로 진행됐다. 변우철 KT AX엔지니어링본부 상무는 “AX는 AI 기술을 도입하는 데 그치는 것이 아니라 현장에서 실제 문제를 해결하는 것이 핵심”이라며 “AI 혁신 프로그램을 지속 확대해 B2B AX 경쟁력을 강화하겠다”고 말했다.

인공지능(AI)이 산업 경쟁력의 핵심으로 떠오르면서 LG가 글로벌 빅테크와의 협력을 잇달아 확대하고 있다. 엔비디아를 비롯해 팔란티어, 스킬드AI 등 AI 선도 기업들과 접점을 넓히며 제조와 로봇, 모빌리티를 아우르는 AI 생태계 구축에 속도를 내는 모습이다. AI를 단순한 신사업이 아니라 그룹 전반의 경쟁력을 높이는 핵심 동력으로 삼겠다는 전략이다. 구광모 ㈜LG 대표는 지난달 8일 서울 여의도 LG트윈타워에서 젠슨 황 엔비디아 최고경영자(CEO)를 만나 AI 산업 전반의 협력 방안을 논의했다. 황 CEO의 방한 기간 이뤄진 이번 회동에서는 AI 모델 개발부터 로봇 학습과 운영, 디지털 트윈 구축에 이르는 차세대 피지컬 AI 분야의 협력 확대가 주요 의제로 다뤄졌다. 양사는 LG가 보유한 가전과 로봇, 모빌리티, AI 인프라 역량에 엔비디아의 AI 플랫폼 기술을 접목해 차세대 AI 생태계를 구축하기로 했다. 특히 피지컬 AI와 AI 인프라, 모빌리티는 LG 계열사의 역량을 결집하는 ‘원 LG(One LG)’ 전략의 핵심 분야다. 황 CEO는 “로보틱스 시스템부터 현재와 미래의 AI 팩토리에 이르기까지 엔비디아가 하는 모든 영역에서 LG와 협력하고 있다”며 “LG는 미래를 위한 핵심 기술 분야에서 세계 최고 수준”이라고 말했다. 협력은 제조 AI 분야로도 이어진다. LG가 축적한 생산기술 데이터와 제조 노하우, 엔비디아의 AI 컴퓨팅과 디지털 트윈 기술을 결합해 원재료 조달부터 생산과 물류, 고객 전달까지 전 과정을 AI 기반으로 연결하는 자율 제조 체계를 구축한다는 구상이다. 제조 공정을 가상 공간에서 미리 구현해 생산 효율을 높이는 디지털 트윈 기술을 활용해 글로벌 스마트팩토리 경쟁력을 높인다는 계획이다. 구 대표는 엔비디아와의 협력에 앞서 미국 실리콘밸리를 찾아 글로벌 AI 기업들과의 협력 가능성을 꾸준히 모색해 왔다. 지난 4월에는 AI 소프트웨어 기업 팔란티어를 방문해 데이터 통합 플랫폼 ‘온톨로지(Ontology)’와 AI 기반 의사결정 체계, 제조 혁신 사례 등을 살펴봤다. 제조와 물류, 공급망 관리 등 산업 현장에 AI를 접목할 수 있는 방안을 논의하며 LG의 AI 사업 전략도 점검한 것으로 알려졌다. 이어 로봇 AI 스타트업 스킬드AI를 찾아 휴머노이드 시연을 참관하고 로봇 파운데이션 모델(RFM) 기술도 확인했다. 스킬드AI는 로봇의 판단과 움직임을 학습시키는 AI 기술 분야의 선도 기업으로 평가받는다. LG는 자율주행 로봇과 홈 로봇 사업을 확대하고 있는 만큼 제조 현장과 일상생활에 적용할 피지컬 AI 기술 확보 가능성을 살폈다. 지난해에는 AI 반도체 설계기업 텐스토렌트와 휴머노이드 스타트업 피규어AI도 방문했다. AI 반도체 설계부터 로봇에 이르기까지 AI 밸류체인 전반의 기술 흐름을 직접 확인하며 미래 사업 방향을 구상하기 위한 행보다. 자체 기술 개발과 함께 글로벌 기업과의 협력을 통해 혁신 기술을 빠르게 확보하려는 전략으로 풀이된다. 이 같은 행보는 AI를 그룹 전체의 성장 전략으로 삼겠다는 LG의 방향성과 맞닿아 있다. LG는 그룹 AI 싱크탱크인 LG AI연구원을 중심으로 산업별 특화 AI를 개발하고 있으며, 생산라인과 제품 개발, 고객 서비스 등 계열사 전반으로 AI 적용 범위를 넓히고 있다. 제조 혁신과 고객 경험을 동시에 높일 수 있는 AI 활용 방안을 확대하는 데도 힘을 쏟고 있다. 연구 성과를 실제 사업 현장에 빠르게 적용해 사업 경쟁력으로 연결하는 것이 LG AI 전략의 핵심이다. 구 대표는 올해 3월 주요 계열사 사장단 회의에서 “AX(AI 전환) 시대에 가장 중요한 것은 속도이며 완벽한 계획보다 빠른 실행이 필요하다”고 강조했다. AI 산업의 경쟁이 개별 기술을 넘어 생태계 경쟁으로 확대되는 가운데 LG는 글로벌 AI 기업들과의 협력을 통해 기술 경쟁력과 사업화를 동시에 앞당기며 미래 성장 기반을 넓혀가고 있다.

바야흐로 인공지능(AI)이 인간의 지적 동반자로 자리잡은 생성형 AI 시대다. 국민은 일상적인 대화부터 고도의 정책 분석에 이르기까지 거대언어모델(LLM) 기반의 AI 서비스를 활발히 활용하고 있다. 그러나 이런 눈부신 발전의 그늘에는 치명적인 약점이 도사리고 있다. 바로 AI가 거짓 정보를 마치 사실인 것처럼 그럴듯하게 만들어 출력하는 이른바 ‘환각’ 현상이다. 특히 국가의 정책 수립과 기업의 투자 판단에 기초가 되는 공공 통계나 행정 데이터 영역에서 AI가 부정확한 수치를 산출하고 확산시키는 문제는 사회적으로 심각한 부작용을 초래할 수 있다. 통계 왜곡과 환각 현상은 AI의 데이터 접근 방식에서 비롯된다. 현재의 AI는 통계 데이터베이스(DB)에 정확하게 접근해 맥락을 해석하기보다 인터넷에 흩어져 있는 뉴스나 블로그 등 정제되지 않은 2차 출처를 기반으로 답변을 생성하는 경우가 많다. 아무리 고도화된 AI라도 학습하고 참조하는 데이터 원천이 부정확하거나 맥락이 단절되면 왜곡된 결과를 내놓을 수밖에 없다. 결국 AI 시대 국가 경쟁력은 AI 모델의 성능 향상을 넘어 AI가 신뢰할 수 있는 데이터를 올바르게 찾아 해석할 수 있는 인프라를 구축하는 데 있다. 국가데이터처가 추진 중인 ‘AI 친화적 통계 메타데이터 및 온톨로지 구축’은 이런 시대적 과제를 해결하기 위한 근본적인 처방이다. 메타데이터란 ‘데이터를 설명하는 데이터’로 데이터의 정의와 단위, 작성 시점, 생성 이력 등 맥락 정보를 담고 있는 일종의 이정표다. 온톨로지는 데이터의 의미와 관계를 컴퓨터가 스스로 이해할 수 있도록 체계화한 지식 지도라고 할 수 있다. 지능형 데이터 체계가 완성되면 AI 답변의 신뢰성은 획기적으로 높아진다. 사용자가 AI에게 일상적인 자연어로 통계를 물으면 AI는 메타데이터라는 이정표를 따라 공신력 있는 공식 통계 DB(국가통계포털)를 직접 탐색해 정확한 사실을 확인한다. 예를 들어 국민이 정확한 통계명이나 전문적인 통계분류체계를 모르더라도 “녹차 산업 관련 통계를 찾고 싶다”고 요청하면 AI는 온톨로지 지도를 통해 작물 생산, 식품 제조, 음료 소비, 수출입 등 관련 통계 영역을 이해하고, 통계를 비교·분석해 가장 적합한 통계자료를 정확한 맥락과 함께 제공할 수 있다. 데이터처는 1단계로 국가 승인 통계를 대상으로 AI 친화적 메타데이터 관리 체계를 구축하고, 2단계에서는 범정부 국가데이터 전반으로 표준 체계를 확대 적용할 계획이다. 통계 온톨로지에서 시작해 행정, 노동, 외교 등 분야별 데이터의 개념을 연결하는 ‘데이터 초연결’이 실현되면 부처 간 칸막이에 갇혀 있던 이종 데이터의 융복합 분석이 가능해진다. 예컨대 ‘출산율 감소 원인’을 물으면 출생아 수뿐 아니라 혼인 건수, 초혼 연령, 맞벌이 가구 비율, 주택 가격 동향 등을 결합해 보다 실효성 있는 정책 처방을 제시할 수 있게 된다. 통계의 AI 활용성 고도화는 이미 경제협력개발기구(OECD)와 유엔 등 국제기구에서도 글로벌 모범 사례로 주목하는 선진 데이터 거버넌스의 핵심 과제다. 현재 발의 중인 ‘국가데이터기본법’을 기반으로 메타데이터 관리 기준을 확고히 정립해 대한민국의 지능형 행정 인프라를 한 단계 더 도약시키고자 한다. AI라는 거대한 열차가 탈선 없이 안전하게 달리려면 단단한 데이터 철로와 명확한 메타데이터라는 이정표가 꼭 필요하다. 데이터처는 대한민국이 AI 3대 강국으로 도약할 수 있도록 데이터의 문턱을 낮추고 초연결을 주도하는 든든한 디지털 고속도로를 책임 있게 만들어 나갈 것이다. 안형준 국가데이터처장

LIG 디펜스＆에어로스페이스(LIG D＆A)가 상생협력 전담 조직인 ‘상생추진단’을 신설하고 총 2000억원 규모의 전방위 금융 지원을 단행하며 협력사들과의 글로벌 동반 진출에 속도를 내고 있다. 신익현 대표가 공언한 이번 상생 정책은 1600억원 규모의 상생무역금융과 300억원 규모의 상생예금, 30억원 규모의 수출 성과공유제로 구성되며 협력사를 단순한 공급처가 아닌 ‘핵심 전략 파트너’로 육성하기 위한 실질적인 R＆D 마중물로 투입된다. 공급망의 경쟁력이 곧 수출 경쟁력으로 직결되는 만큼 탄탄한 제조 생태계를 선제적으로 구축한다는 구상이다. 이러한 상생 재원은 미래 전장의 판도를 바꿀 지능형 소프트웨어와 대드론 국산 기술 확보로 곧장 이어진다. LIG D＆A는 AI 전문기업 ‘디토닉’과 손잡고 온톨로지 지식 체계 기반의 방산 특화 에이전틱 AI 플랫폼인 ‘L-NODE’ 개발에 착수, 유무인 복합전투체계(MUM-T) 환경에서 다중 에이전트가 협업하는 독자적인 통합 작전 능력을 완성할 계획이다. 동시에 자율비행 기술을 보유한 스타트업 ‘니어스랩’과 대드론 요격 체계 고도화에 돌입해 실전형 하드킬 솔루션을 구축함으로써 국내 기술 기업의 혁신 역량을 글로벌 통합방공망 시장의 주류 스펙으로 끌어올리고 있다. 나아가 국산화된 공급망의 자신감을 발판 삼아 유럽과 나토(NATO) 시장의 다층 방공망 수요를 겨냥한 해외 영토 확장도 구체화된다. 지상 기반 방공 분야의 글로벌 선도 기업인 라인메탈과 유럽 현지 합작회사(JV) 설립을 심도 있게 논의 중이며, LIG D＆A의 중·장거리 방공미사일과 ‘라인메탈’의 초단거리 역량을 연계해 유럽 시장 맞춤형 ‘원스톱 턴키 솔루션’을 제공할 방침이다.

오케스트로 그룹(의장 김민준)의 AI 전문 계열사 오케스트로 AGI(대표 김영광)가 엑셈과 컨소시엄을 구성해 경기도가 추진하는 ‘경기 AI 학습데이터 통합 관리체계 구축사업’을 수주했다고 12일 밝혔다. 이번 사업은 경기도가 보유한 행정 데이터를 생성형 AI 활용 목적에 맞는 학습데이터로 체계화하고, AI 행정서비스 구현을 위한 데이터 기반을 구축하는 것을 주요 내용으로 한다. 특히 경기도 내 부서와 시스템별로 분산된 데이터 자산을 통합적으로 관리할 수 있는 체계를 마련하는 데 초점을 두고 있다. 경기도는 클라우드컴퓨팅 시스템 구축을 추진해 온 데 이어, AI 전환(AX)을 위한 데이터 관리체계 구축도 본격화하고 있다. 오케스트로 그룹은 앞서 경기도 클라우드컴퓨팅 시스템 구축사업을 수행한 바 있으며, 이번 AI 데이터 관리체계 구축사업까지 연이어 맡게 됐다. 오케스트로 AGI는 경기도가 보유한 약 80종의 정보시스템과 경기 생성형 AI 플랫폼 지식저장소 내 비정형 학습데이터를 분석해 데이터 현황을 정비할 계획이다. 이를 바탕으로 글로벌 데이터 표준인 DCAT 3.0 규격의 데이터 카탈로그를 구축하고, 부서 및 시스템별 데이터 구조와 상호 관계를 체계화할 예정이다. 이를 통해 필요한 데이터를 보다 효율적으로 탐색하고 연계할 수 있는 기반을 마련한다는 방침이다. 이와 함께 데이터 생성부터 활용까지 전 과정을 추적할 수 있는 데이터 리니지(Data Lineage) 체계도 구축한다. 데이터의 출처와 변경 이력을 관리하고, AI 기본법상 고영향 인공지능 관련 데이터 범위를 식별해 카탈로그화함으로써 관련 가이드라인에 부합하는 안전성 확보 조치 마련을 지원할 계획이다. 기존 검색증강생성(RAG) 기술에는 데이터 카탈로그와 온톨로지를 연계한 검색 체계를 적용한다. 이는 단순 유사도 기반 검색을 넘어, 답변에 활용할 근거 데이터를 사전에 선별·통제하고 데이터 간 관계를 반영해 답변을 생성하는 방식이다. 여기에 Q＆A 검증 및 튜닝 기술을 더해 근거가 불명확한 답변 생성을 줄이고, AI 행정서비스의 정확성과 안정성을 높인다는 구상이다. 오케스트로 AGI는 그동안 AI 플랫폼, 데이터 플랫폼, 온톨로지 기반 지식관리체계 구축 사업을 수행해 왔다. 또한 한국교통안전공단, 한국도로공사, 국민건강보험공단 등 공공기관의 AI 플랫폼 구축 경험을 바탕으로 경기도 AI 행정서비스 고도화를 지원하고, 공공부문 AI 데이터 관리 사업을 확대해 나갈 계획이라고 밝혔다. 김영광 오케스트로 AGI 대표는 “공공부문에서 생성형 AI를 안정적으로 활용하기 위해서는 데이터의 양뿐 아니라 품질, 구조, 출처까지 체계적으로 관리할 수 있어야 한다”며 “이번 사업을 통해 경기도의 AI 행정서비스 고도화를 지원하고, 국가 데이터 스페이스 전략에 부합하는 공공 AI 활용 사례를 만들어가겠다”고 강조했다.

안형준 국가데이터처장은 “고령자, 사망자, 주택 소유자에 대한 융합데이터를 구축해 연내 서비스하겠다”고 밝혔다. 안 처장은 지난 1일 이재명 정부 출범 1년을 맞아 진행한 브리핑에서 “공공과 민간 데이터를 연계한 정책 맞춤형 데이터 개발을 본격화했다”며 이렇게 말했다. 고령자의 주택과 취업 활동, 연금·복지 등을 결합해 고령자 정책에 활용하고, 사망자의 사망 원인과 가구 구성, 양육, 일자리 등을 결합해 자살자와 고독사를 파악하는 식이다. 주택 소유자의 소유 현황과 공시가격, 부채 등을 결합해 주거·금융 등 정책 활용성도 강화한다. 안 처장은 또 “인공지능(AI) 친화적 통계 메타데이터(온톨로지)를 구축하고 있다”고 밝혔다. 온톨로지란 특정 분야의 지식을 구조화해 AI가 이해할 수 있도록 정의한 개념체계로 ‘표준 통계 지식 체계도’를 뜻한다. 안 처장은 “국가 데이터의 체계적 관리·활용 기반 조성을 위한 ‘국가데이터기본법’ 제정안을 국회에 제출했다”고 소개했다. 국가 데이터 총괄·조정, 국가 차원에서 중요도가 높은 국가 데이터 지정·관리, 연계·활용, 품질관리 등을 규정한다.

2026 미스유니버스 아르헨티나 대회에서 자녀를 둔 최고령 ‘엄마 우승자’가 탄생했다. 아르헨티나 미스유니버스 대회에서 ‘엄마 우승자’가 나온 건 이번이 처음이다. 26일(현지시간) 아르헨티나 언론에 따르면 부에노스아이레스에서 열린 2026 미스유니버스 아르헨티나 대회에서 왕관을 쓴 화제의 우승자는 타마라 로구스키(사진)다. 이구아소 폭포로 유명한 아르헨티나 미시오네스주(州) 대표로 출전한 로구스키는 31명이 경합한 이번 대회에서 대망의 우승을 차지했다. 그는 오는 11월 푸에르토리코에서 개최되는 2026 미스유니버스 세계대회에 아르헨티나 대표로 참가한다. 대회에서 로구스키는 ‘최고의 얼굴’과 ‘최고의 드레스’로도 뽑혀 상을 휩쓸었다. 그는 미스유니버스 아르헨티나 역사상 최고령 우승자이자 최초의 엄마 우승자다. 정확한 생년월일은 공개되지 않았지만, 로구스키는 5월 현재 28세로 역대 미스유니버스 아르헨티나 우승자 가운데 가장 나이가 많은 것으로 추정된다. 만으로 나이를 따지는 문화를 감안할 때 이미 올해 생일이 지났는지 여부에 따라 1997년생 또는 1998년생으로 보인다. 경우에 따라 오는 11월 미스유니버스 세계대회에 출전할 때면 29세가 될 수도 있다. 2024년 미스유니버스 나이 상한이 폐지된 후 아르헨티나에선 고령자의 참가가 늘어나고 있다. 특히 지난해는 당시 60세였던 참가자 알레한드라 로드리게스가 ‘최고의 얼굴’에 뽑혀 세계적인 화제가 됐다. 올해 대회에선 투쿠만주 대표로 참가한 마리아 알레한드라 데 파스쿠아가 만 56세로 최고령 참가자였다. 역대 최고령 우승자인 로구스키는 ‘소피’라는 이름을 가진 딸을 둔 엄마이기도 하다. 우승 후 그는 “어린 딸이 내겐 가장 중요한 존재”라면서 “딸에게서 매일 새로운 영감을 얻는다”고 밝혔다. 12세 때부터 패션모델로 활동하기 시작해 파라과이 등 남미 이웃 국가에도 얼굴을 알린 로구스키는 대학에서 마케팅을 전공했다. 지금은 온톨로지 코치(ontological coach)로도 활동하고 있다. 그는 자신의 이런 경험을 근거로 한 메시지로도 높은 점수를 받았다. 로구스키는 “마케팅 전문가와 온톨로지 코치로 활동하면서 말의 힘에 대해 알게 됐다”면서 “말과 대화에는 모든 것을 바꿀 수 있는 힘이 있다는 사실을 배웠다”고 설명했다. 이어 청년들에게 “오늘 이 자리에 선 것은 단지 나의 꿈을 이루기 위해서가 아니라 모두가 자신의 꿈을 이룰 수 있다는 메시지를 전하기 위해서였다”면서 “최고의 순간을 기다리지 말고 당장 시작하면 누구나 꿈을 이룰 수 있다”고 강조했다. 한편 남미엔 베네수엘라, 콜롬비아 등 다수의 미스유니버스를 배출한 미녀 국가가 많지만 아르헨티나는 1962년 미스유니버스 세계대회 우승 이후 지금까지 64년째 우승자를 내지 못하고 있어 최초의 최고령 엄마 우승자가 어떤 성적을 낼지 더욱 관심이 커지고 있다.

이재명 정부 출범 1년, 통계청이 국가데이터처로 새 출발한 것은 단순한 간판 교체가 아니다. 인공지능(AI)의 성능이 알고리즘 못지않게 학습 데이터의 품질과 신뢰성에 좌우되는 시대에 국가는 데이터를 행정의 부산물이 아니라 사회문제를 해결하는 핵심 인프라로 다뤄야 한다. 우리에게도 인구·고용·복지·산업·지역 데이터를 아우르는 방대한 자원이 있지만 그동안 부처와 기관의 벽을 넘지 못해 정책과 산업 현장에서 충분히 활용되지 못했다. 데이터처 출범은 이 단절을 해소하고 데이터로 국정을 설계하는 체계로 나아가는 출발점이다. 데이터처가 추진 중인 ‘국가데이터기본법’ 제정은 이를 뒷받침할 제도적 토대가 될 것이다. 핵심은 공공안전·재난 대응·사회문제 해결을 위해 활용 가치가 큰 데이터를 국가가 책임지고 지정·관리하는 데 있다. 부처와 민간이 안전하게 연계·결합·분석할 수 있는 길도 연다. 이는 흩어진 데이터를 모아 보자는 선언을 넘어 데이터 품질을 진단하고 메타데이터를 표준화하며 안전하게 활용하는 전 과정을 국가 책임 아래 두겠다는 의미다. 전문 지원 체계가 갖춰지면 데이터 보유기관의 부담은 줄고 민간의 혁신 속도는 빨라질 것이다. 다만 데이터 강국의 전제는 ‘많은 데이터’가 아니라 ‘믿을 수 있는 데이터’다. AI 연구의 무게중심도 모델 규모에서 학습 데이터의 질로 옮겨 가고 있다. 데이터처가 추진하는 AI 친화적 메타데이터와 통계 온톨로지는 생성형 AI의 환각을 줄이고 데이터의 출처·정의·산식·갱신 주기를 기계가 이해할 수 있게 만드는 핵심 장치다. 정확성, 완전성, 일관성, 시의성 같은 품질 기준이 함께 작동해야 결합 경로를 추적할 수 있고 국민·기업·연구자가 같은 데이터를 놓고 토론할 수 있다. 국민이 체감하는 변화도 이 지점에서 시작된다. AI를 활용해 품목별 가격 변동을 자동으로 분석하는 ‘상시 물가 모니터링 체계’나 통신, 기상 등 환경 변수를 융합해 안전사고를 예방하는 ‘인구 밀집도 예측’은 국민에게 시의성 있는 정보를 제공한다. 소득이동 데이터베이스(DB)·사회보장DB 같은 부처 간 융합데이터는 흩어진 정책 영역을 한 줄로 꿴다. 지역맞춤형 생활인구와 지역투자 동향 지표, 행정리별 생활 기반 통계지도도 부처 칸막이가 낮아져야 가능한 일이다. 고품질 데이터가 민간으로 흘러갈 때 새로운 비즈니스 모델과 데이터 산업의 자생력이 자란다. 동시에 국가데이터는 강한 권한만으로 성공할 수 없다. 개인정보 보호, 통계 비밀보호, 민간 데이터의 정당한 권리, 자료 제공 기관의 부담을 함께 살피는 신뢰의 규칙이 필요하다. 비식별화와 안전한 분석환경, 장기 보존과 폐기의 투명한 기준은 활용을 늦추는 장벽이 아니라 지속 가능한 활용의 안전장치다. 특히 민감한 데이터일수록 미개방 자료의 구조를 보존한 재현자료 확대 등 새로운 방식을 통해 외부 전문가와 국민이 납득할 수 있는 절차가 제도 안에 자리잡아야 한다. AI 시대의 국가경쟁력은 데이터를 얼마나 빠르게 모으느냐보다 얼마나 책임 있게 연결하고 정확히 해석하느냐에 달려 있다. 그래서 정책이 평균이 아니라 생활의 차이를 보고 설계되도록 하는 것이 데이터 경쟁력의 핵심이다. 데이터처가 앞으로 범부처 협력의 중심에서 법과 기술, 신뢰를 함께 세워 간다면 한국은 데이터 소비국을 넘어 데이터로 정책과 산업 혁신을 이끄는 나라로 도약할 수 있다. 데이터처가 여는 데이터 강국의 길은 국민이 믿고 쉽게 쓰는 데이터 위에서 더 안전하고 공정하며 유능한 국가를 만드는 일이다. 이영섭 동국대 통계학과 교수

비큐AI가 재무구조 개선 및 기업가치 제고를 목적으로 5대 1 무상감자를 결정했다고 21일 밝혔다. 회사는 이날 이사회를 통해 보통주 5주를 1주로 병합하는 무상감자와 임시주주총회 소집 안건을 결의했으며, 향후 관련 절차를 신속히 밟아 나갈 방침이다. 이번 감자는 결손금 보전을 통한 재무 건전성 강화를 위해 추진되며, 감자 완료 후 감자차익으로 결손금을 전액 상계하면 재무 안정성이 대폭 개선될 것으로 기대된다. 특히 회사는 이번 조치를 통해 자본잠식 우려와 주가 관련 리스크를 선제적으로 해소하고, 향후 사업 확대 및 투자 유치 측면에서도 보다 안정적인 기반을 확보할 수 있을 것으로 기대하고 있다. 비큐AI 관계자는 “이번 감자는 단순한 회계적 조정 차원을 넘어, 회사의 재무 체질을 보다 안정적이고 효율적인 구조로 재편하기 위한 전략적 결정”이라며 “시장 신뢰 회복과 중장기 성장 기반 강화에 중요한 전환점이 될 것으로 보고 있다”고 밝혔다. 이어 “회사는 최근 1분기 흑자전환을 기록하며 수익성 개선 흐름을 만들어가고 있다”며 “이번 재무구조 개선 작업까지 더해질 경우 재무 안정성과 사업 성장성이 함께 강화되는 계기가 될 것으로 기대한다”고 설명했다. 비큐AI는 현재 핵심 AI 데이터 파이프라인 사업인 ‘RDPLINE’을 중심으로 글로벌 사업 확대에도 속도를 내고 있다. 회사는 미국 시장을 주요 타겟으로 글로벌 AI·빅테크 기업 대상 데이터 인프라 사업 확대를 추진 중이며, AI 온톨로지 및 데이터 구조화 기술 기반의 다양한 협업 프로젝트도 진행하고 있다고 밝혔다. 또한 감자 이후 발행주식수가 감소하면서 수급 구조 측면에서도 변화가 예상된다. 시장에서는 향후 실적 개선 및 글로벌 사업 성과가 본격화될 경우, 경량화된 자본구조와 맞물려 기업가치 재평가 가능성에도 주목하고 있다. 비큐AI 관계자는 “이번 재무구조 개선을 통해 불확실성을 줄이고, 보다 안정적인 성장 기반을 구축하는 데 집중할 계획”이라며 “AI 데이터 인프라 분야에서 축적해온 기술 경쟁력을 바탕으로 글로벌 시장에서 실질적인 성과를 만들어가겠다”고 밝혔다. 회사는 향후 ▲수익성 중심 경영 강화 ▲현금흐름 안정화 ▲핵심 AI 사업 집중 ▲글로벌 전략 파트너십 확대 등을 지속 추진해 나갈 계획이다.

한국전력공사(이하 한전)가 지난 3월 23일 전남 나주 본사에서 AI 경영혁신 선포식을 열고, ‘AI와 에너지의 결합을 통해 세계 최고의 에너지 AI 플랫폼 사업자로서 도약하겠다’(The Best Energy AI Platform Provider)는 비전과 로드맵을 공식 발표했다. 이날 선포식에는 김동철 한전 사장과 경영진을 비롯해 기후에너지환경부, 한국지능정보사회진흥원(NIA) 등 유관기관 관계자들이 참석했다. 특히 김 사장이 휴머노이드 로봇과 함께 입장하는 퍼포먼스를 선보이며, AI가 주도할 전력산업의 미래를 상징적으로 보여줬다는 게 한전 관계자의 설명이다. 한전은 에너지 안보와 기후 위기 대응 등의 복잡한 난제 해결을 위해 AI를 경영혁신의 핵심 동력으로 활용할 방침이다. 고객감동·안전·ESG 경영 전반은 물론, 전력 공급의 전 과정에 AI를 본격 도입해 전력망 운영의 효율을 높이고, 일하는 방식의 근본적 변화를 꾀한다는 전략이다. 이날 한전은 ▲데이터 ▲솔루션 ▲인프라 ▲거버넌스·협력체계 ▲역량·문화를 AI 대전환 로드맵의 5대 중점전략으로 제시했다. 전력데이터에 의미와 맥락을 부여하는 데이터 온톨로지(Ontology·지식체계)를 구축해 AI가 즉시 활용할 수 있는 데이터 기반을 갖추는 것을 목표로, 기존 나주와 대전 데이터센터 두 곳을 AI데이터센터로 전면 전환하고 고성능 GPU자원을 확충해 AI솔루션을 구동할 핵심 인프라를 구축한다. 또한, AI 위험관리 체계를 만들어 안전성과 신뢰성을 확보하고, 공공기관 유일의 AI 전문 연구기관인 한전 AI연구소와 KENTECH 등과의 협업체계도 갖춘다. 아울러 ‘AI 퍼스트(First)’ 문화를 조성해 핵심 인력의 확충과 전문 역량을 집중 육성한다. 한전은 이와 같은 세부 과제를 속도감 있게 추진하기 위해 최근 신설된 ‘AI혁신단’을 중심으로 전사적 역량을 결집하고, 이를 통해 전력망 적기 건설과 국민 체감형 서비스 제공 등 실질적인 성과를 도출한다는 계획이다.

2026년 AI 바우처 공급기업 선정… 수요기업 AI 솔루션 도입 지원GS 인증 1등급 ‘클라리넷’ 기반 산업별 맞춤형 AI 환경 구현과제당 최대 2억 원 바우처… 5월부터 11월까지 약 7개월 수행 오케스트로 그룹(의장 김민준)의 AI 전문 계열사 오케스트로 AGI(대표 김영광)가 과학기술정보통신부와 정보통신산업진흥원(NIPA)이 주관하는 ‘2026년 AI 바우처 지원사업’의 공급기업으로 선정됐다고 9일 밝혔다. 오케스트로 AGI는 이번 선정을 계기로 공공기관과 제조·금융 산업을 중심으로 AI 기반 업무 전환을 확대할 계획이다. AI 바우처 지원사업은 AI 기술 도입이 필요한 중소·중견기업, 의료기관, 소상공인 등을 대상으로 정부가 비용을 지원하는 사업이다. 수요기업은 과제당 최대 2억원 규모의 바우처를 활용해 자사 환경에 최적화된 AI 솔루션과 운영 환경을 구축할 수 있다. 오케스트로 AGI는 이번 사업을 통해 공공기관을 비롯해 제조·금융 등 다양한 산업군으로 AI 활용 범위를 확대하고 조직 내 문서와 데이터를 활용한 업무 중심 적용을 강화할 예정이다. 사업은 수요기업과 공급기업이 컨소시엄을 구성하는 방식으로 진행되며 서류 평가와 발표 평가, 사업비 심의를 거쳐 과제가 최종 확정된다. 선정된 과제는 5월부터 11월까지 약 7개월간 수행된다. 이를 통해 AI 도입을 검토 중인 기업의 초기 투자 부담을 낮추고 실제 업무에 적용 가능한 AI 환경을 구축할 수 있다. 오케스트로 AGI는 자체 개발한 생성형 AI 솔루션 ‘클라리넷(CLARINET)’을 중심으로 수요기업의 AI 도입을 지원한다. 자체 AI 플랫폼 구축에 어려움을 겪는 기관과 기업도 즉시 활용 가능한 맞춤형 AI를 도입할 수 있다. ‘클라리넷’은 GS(Good Software) 인증 1등급을 획득한 AI 솔루션으로, 글로벌 표준 데이터 카탈로그(DCAT 3.0)와 온톨로지, 검색증강생성(RAG) 기술을 활용해 방대한 내부 문서를 분석하고 출처 기반의 정확한 답변을 제공한다. 공공기관의 행정 문서, 제조 기업의 매뉴얼, 금융사의 내부 규정 등 조직 내 데이터 자산을 통합 활용할 수 있도록 설계됐으며 표준화된 구조를 통해 포털 구축, 연합 검색(Federated Search), 데이터 재사용, 장기 보존 메타데이터 관리까지 지원한다. 또한 키워드 검색과 LLM 기반 증강 검색을 통해 내부 데이터를 바탕으로 결과를 제공해 사용자는 필요한 정보와 근거가 되는 출처를 함께 확인할 수 있다. 내부 업무에는 RAG 구조를 적용하고 민원·고객 응대 등 외부 서비스에는 Q＆A 검증 및 튜닝 기술을 적용해 환각(Hallucination) 발생을 줄였다. 이를 통해 생성형 AI의 한계를 보완하고 결과의 신뢰도를 높였다. 오케스트로 AGI는 한국교통안전공단, 한국도로공사, 국민건강보험공단 등 다수의 AI 공통 플랫폼 구축 경험을 바탕으로 기획부터 개발, 운영까지 전 과정을 수행해 왔다. 회사는 산업별 특성에 맞는 AI 모델을 적용해 실제 운영에 활용 가능한 AI 환경을 구현하고 있다. 김영광 오케스트로 AGI 대표는 “이번 AI 바우처 지원사업은 비용 부담으로 AI 도입을 망설였던 기관과 기업이 맞춤형 AI 전환을 추진할 수 있는 기회”라며 “검증된 구축 경험과 노하우를 바탕으로 공공 부문의 AI 활용을 확대하고 제조·금융 산업의 AI 전환 수요에도 대응해 나갈 것”이라고 밝혔다.

LG전자가 1분기 매출 역대 최대치를 달성하며 흑자 전환에 성공했다. 호실적을 기반으로 구광모 LG그룹 회장은 미국 실리콘밸리를 찾아 글로벌 인공지능(AI) 협력을 강화하며 인공지능 전환(AX)에 박차를 가했다. LG전자는 7일 연결 기준 올해 1분기 매출 23조 7330억원, 영업이익 1조 6736억원으로 잠정 집계됐다고 공시했다. 매출은 지난해 1분기보다 4.4% 증가하며 1분기 기준 역대 최대치를 경신했다. 영업이익은 32.9% 늘어나 직전 분기 1090억원의 영업손실에서 1개 분기만에 흑자로 돌아섰다. LG전자는 사업 부문 전반에서 미국 관세 정책에 선제적으로 대응하고 생산지 최적화 및 원가 구조 개선을 추진한 점이 수익성 개선에 영향을 미쳤다고 분석했다. 특히 생활가전 등 주력 사업의 견조한 성장과 전장 등 기업간거래(B2B) 부문이 견인한 것으로 풀이된다. 생활가전(HS) 사업은 고가형 프리미엄 제품과 대중 겨냥 볼륨존을 동시에 공략하고, 온라인 판매와 가전 구독 사업 비중을 확대해 견조한 성장을 유지했다. 글로벌 TV 산업 경쟁 심화로 지난해 적자를 냈던 미디어엔터테인먼트(MS) 부문은 운영 효율화를 통해 흑자 전환에 성공했다. 전장(VS) 사업 역시 수주잔고를 기반으로 안정적인 매출 성장세를 이어갔다. 다만 냉난방공조(ES) 사업은 중동 전쟁 등 외부 변수로 매출과 영업이익이 감소한 것으로 예상된다. 이 가운데 구 회장은 지난 2일(현지시간) 미국 실리콘밸리에서 미국의 AI 소프트웨어 선도 기업인 팔란티어의 알렉스 카프 최고경영자(CEO)와 회동했다. 구 회장과 카프 CEO는 팔란티어가 세계 주요 기업들과 쌓아온 데이터 통합 기술과 ‘온톨로지’(기업 내 데이터 연결) 기반 혁신 사례에 대해 논의한 것으로 전해졌다. 이는 제조·금융·물류 등에서 독보적인 AX 성과를 내는 팔란티어와의 협력을 통해 LG그룹의 AX에도 속도를 내려는 시도로 풀이된다. 구 회장은 지난달 주주총회에서 “LG만의 독자 AI 모델을 고도화하고 이를 기반으로 각 사업의 AI 전환을 가속화하겠다”고 밝혔다. 이어 실리콘밸리 소재의 ‘스킬드AI’ 사옥을 찾은 구 회장은 디팍 파탁, 아비나브 굽타 공동 창업자를 만나 스킬드AI의 지능을 장착한 휴머노이드 시연을 참관했다. 스킬드AI는 로봇의 두뇌 역할을 하는 파운데이션 모델(RFM) 영역에서 글로벌 선도 기업으로 꼽힌다. 자율주행 기반 서빙·배송·가이드 등 접객 로봇과 물류 로봇, 또 가정용 휴머노이드 ‘클로이드’ 등을 개발 중인 LG 계열사들의 글로벌 협력을 확대하려는 행보로 풀이된다. 지난달 LG의 이사회 의장직에서 물러나며 구 회장의 경영 책임이 강화된 점도 적극 행보의 계기가 된 것으로 분석된다. 구 회장은 지난달 미국 LG에너지솔루션의 에너지저장시스템(ESS) 자회사와 브라질 LG전자 생산법인 및 유통 매장을 찾아 중남미 시장 전략을 논의한 바 있다.

알파고와 ‘세기의 대결’을 벌이며 전 세계의 주목을 받았던 이세돌 9단이 10년 만에 다시 인공지능(AI)과 바둑 대국을 펼친다. AI 스타트업 인핸스는 오는 9일 이세돌 9단과 함께 새로운 AI 시대의 개막을 알리는 글로벌 캠페인을 개최한다고 3일 밝혔다. 이번 캠페인이 열리는 서울 포시즌스 호텔 아라홀은 2016년 이세돌 9단과 알파고의 대국이 열렸던 장소다. 인핸스는 AI 에이전트(비서)가 산업과 비즈니스 맥락을 이해하도록 돕는 ‘온톨로지’를 기반으로 한 기술을 선보인다. 이 자리에서 이세돌 9단은 직접 무대에 올라 인핸스의 AI 에이전트와 대화하며 바둑 모델을 실시간으로 재구성해 직접 대국까지 진행할 예정이다. 이를 통해 음성 명령만으로 기획부터 실행, 생성, 구동에 이르는 전 과정을 수행하는 AI 에이전트의 구축 능력을 선보이게 된다. 이번 캠페인은 미국의 AI 스타트업인 앤트로픽, 엔비디아, 마이크로소프트 등이 공식 스폰서로 참여한다. 행사는 라이브 방송을 통해 전 세계에 생중계된다. 이승현 인핸스 대표는 “10년 전 AI가 인간에게 놀라움을 안겨주었던 장소에서 이제는 AI가 인간의 의도를 돕고 창조성을 극대화하는 파트너로 진화했음을 증명하게 될 것”이라고 말했다.

영어의 완료 시제는 영어 문법에서 어려운 부분이지만 그중에서도 특히 한국인들이 애먹는 시제가 미래완료다. ‘두 개의 시점을 함께 품고 있는 시제’라는 완료 시제의 정의도 아리송한 판에 또 그 기준의 시점이 미래라니, 이게 대체 무슨 소리일까. 영어 교사는 학생들의 이해를 돕기 위해 한국말 예문부터 들어 주는 것이 보통이다. “맥주 사러 거기까지 갔다 오면 치킨 다 먹고 끝났겠다.” 대충 이런 식으로. 지금 진행 중인 혹은 조만간 시작될 변화는 어떤 결과를 낳게 될 것이며, 미래의 어느 시점에서 보면 그 결과는 너무나 자연스럽고 당연한 일상이 되어 있을 것이다. 집 전화에 붙들려 있었던 사람들이 1990년대에 들어서자 이동통신 출현이라는 변화를 겪게 되었다. 그 변화는 여러 희한한 형태의 기기들을 줄줄이 낳았고 2000년대 말 정도에 일단락되었다. 그 옛날 삐삐를 처음 쓰기 시작했던 사람들은 그로부터 20년도 안 되어 스마트폰이라는 경천동지의 물건이 나올 줄은 상상도 하지 못했겠지만, 2000년대 중반 이후에 태어나 요람에서부터 스마트폰과 함께 자라난 이들은 삐삐 진동만 오면 급하게 공중전화로 달려가던 사람들의 모습을 상상조차 할 수 없을 것이다. ‘뒤돌아보면’ 엄청난 변화가 이미 벌어진 것이다. 미래완료라는 시제는 이렇게 진행 중인 혹은 진행이 시작될 변화가 어떤 결과를 낳을 것인지를 미래의 시점에서 돌이켜 보는 관점이다. 하나의 시간이 아니라, 먼 미래와 현재라는 (혹은 근미래) 두 개의 시점을 안에 품고서 이를 대조시킨다. 지금 보면 작은 흐름이지만 미래에는 엄청난 변화를 가져올 일, 지금은 잘 감지하지도 못하는 사건이지만 미래에는 결정적 전환점으로 인식될 거대한 변화의 씨앗, 그럼에도 이러한 변화들을 제대로 포착하지 못하는 사람들의 인식 지연 등이 모두 이러한 시제 표현으로 담겨지게 된다. 미래에 대한 예측이나 의지 및 소망을 막연한 미래로 투사하는 미래 시제와 달리, 이는 변화의 흐름과 방향과 결과에 초점을 두는 표현이 된다. 이러한 미래완료 시제를 그대로 문학적 장치로 활용한 유명한 작품이 1888년에 미국에서 나온, 공상과학 미래 소설의 아버지라 불리는 에드워드 벨러미의 ‘뒤돌아보며’(Looking Backward)이다. 2020년대를 시작으로 목이 부러질 정도의 속도로 진행되는 지금의 변화는 이런 미래완료의 시제로도 파악해 볼 필요가 있다. 예를 들어 보자. 엔비디아에 이어 자본시장의 총아로 사랑받고 있는 팔란티어라는 기업은 그 놀라운 기업 성장의 내러티브와 잠재적 미래가치라는 측면으로만 볼 일이 아니다. 이 기업이 발명해 낸 새로운 시스템이 어떤 변화를 가져올지, 그래서 미래 세상은 어떻게 바뀌어 있을지, 한마디로 30년 후에 ‘뒤돌아볼 때’ 어떤 사건으로 보일지도 생각해 볼 필요가 있다. 1494년 루카 파치올리가 복식부기의 원리를 집대성한 저서를 출간했을 때 그것이 자본주의라는 새로운 문명의 태동을 알리는 대사건이었다는 것을 알고 있었던 동시대인은 없었을 것이며, 이는 20세기 초가 되어서야 좀바르트나 베버 등의 경제사가들에 의해서 밝혀진 바이다. 팔란티어 시스템은 업무·인력·자산을 분리된 항목이 아니라 상호연결된 존재로 재구성하는 ‘온톨로지’의 혁신을 통해 20세기를 풍미했던 테일러주의적 관료제에 근거한 현재의 기업 조직 체계를 통째로 날려버릴 가능성을 품고 있다. 100년 후의 사람들은 어쩌면 이를 ‘기업과 경영의 소멸’이 시작된 사건이라고 기억하게 될지도 모른다. 지금 우리 주변에서는 이렇게 ‘뒤돌아보면’ 역사의 이정표가 될 대사건들이 정신없이 벌어지고 있는지도 모른다. 이런 상황에선 어떤 현미경 혹은 망원경을 동원해야 할까. 우리는 변화를 현재진행형의 시제로 파악하는 데 익숙해 있다. 이미 시작되어 미래의 어느 시점에 끝날 변화의 한가운데서 그 변화를 관찰하고 기록하는 관점이다. 이것만으로는 부족하다. 태풍의 눈 한가운데로 들어간다고 해서 태풍의 진면목이 포착되는 것도 아니며 그 진행 경로와 피해 상황을 예측할 수 있는 것도 아니다. 미래완료의 시점은 꼭 필요하다. 목적어가 아닌 주어가 되기 위해서라도. 홍기빈 글로벌정치경제연구소 소장

경기도의회 미래과학협력위원회 김철현 의원(국민의힘, 안양2)은 7일(금) AI국과 국제협력국을 대상으로 2025년도 행정사무감사에서 AI 정책 추진의 실행력 제고와 데이터 표준화·품질체계 확립의 필요성을 강조했다. 김철현 의원은 질의에서 “경기도는 전국 최초로 AI국을 신설하며 인공지능 행정의 컨트롤타워를 자임했지만, 여전히 AI 정책의 조정력과 행정 활용도는 제한적”이라며, “AI데이터의 표준화와 품질 관리 체계를 조속히 마련해 행정 효율성과 신뢰성을 높여야 한다”고 지적했다. 이어서 김 의원은 “현재 추진 중인 ‘경기 생성형 AI 플랫폼 구축사업’의 완료 시점이 2026년 12월로 예정된 만큼, 사업 추진 속도를 높이고 구체적인 데이터 관리 계획을 제시해야 한다”며, “특히 경기도가 전국 최초로 추진하는 만큼, 선도 지자체로서 표준화 모델을 확립해야 한다”고 주문했다. 이에 대해 AI국 김기병 국장은 “도내 정보시스템의 데이터 구조를 분석하고, 글로벌 표준(DCAT 3.0)에 기반한 데이터 카탈로그와 온톨로지를 구축해 체계적인 관리 시스템을 마련 중”이라며, “부서 간 학습데이터 접근 권한을 명확히 해 보안 체계를 강화하고, 이를 기반으로 도민 맞춤형 AI 서비스 확대를 추진하겠다”고 답변했다. 또한, 김 의원은 “AI 행정은 기술적 성과보다 데이터의 품질과 신뢰 확보가 핵심”이라며, “부서별로 산재된 데이터 구조를 통합 관리하고, 보안·활용·품질을 아우르는 관리 체계를 조속히 구축해야 한다”고 제안했다. 마지막으로 김 의원은 “AI국의 성과는 전국 최초로 신설된 AI국의 성패에 따라, 우리 미래과학협력위원회의 정책 방향과 성과 역시 함께 평가받을 것”이라며, “AI 행정이 도민이 체감할 수 있는 혁신으로 이어질 수 있도록 AI 플랫폼 구축과 데이터 품질 체계를 차질 없이 추진해 달라”고 당부했다.

방산, 보안 등의 분야에서 독보적 입지를 가진 인공지능(AI) 기반 소프트웨어 미국 기업 ‘팔란티어’가 서울 성수동에 팝업 스토어를 열어 굿즈를 선보일 계획이다. 7일 업계에 따르면 팔란티어는 10월 14일, 15일에 서울 성수동에 팝업 스토어를 연다. 매장에서는 ‘온톨로지 후드티’ 등의 한정판 굿즈가 판매될 예정이다. 후드티 제품명으로 기재된 ‘온톨로지’(ontology)라는 개념도 눈길을 끈다. 온톨로지란 현실 세계 사물의 데이터를 정보화하고 지식으로 변환시켜, 그 위에 판단 기준과 규칙을 적용해 다양한 시뮬레이션을 시행한 뒤 동작 결정, 문제 해결까지 가능하게 하는 AI 툴이다. 팔란티어는 해당 기술을 통해 AI를 기반으로 방대한 데이터를 체계적으로 수집하고 분석하는 영역을 선도하고 있는데, 이 때문에 AI와 데이터산업에서 독보적인 경쟁력을 갖추고 있는 기업이라고 평가받는다. 앞서 팔란티어는 공식 온라인 스토어를 통해 ‘Drop 002’ 시리즈를 출시해 의류, 가방, 패치 등의 굿즈를 판매한 바 있다. 일부 인기 제품은 품절돼 재고가 없는 상황이다. 팔란티어 핵심 임원 중 한 명인 엘리아노 아 유니스 전략참여 총괄은 성수동에서 팝업 스토어가 열린다는 소식을 자신의 소셜미디어(SNS)를 통해 직접 전했다. 그는 엑스(X)에 “온톨로지 후드티는 10월 14일, 15일 서울 성수동 팔란티어 팝업 스토어에서만 판매된다”며 후드티의 모습이 담긴 사진을 공개했다. 이에 기업간거래(B2B)에 주력하는 기업의 고위 임원이 특정 국가의 굿즈 판매를 홍보하고 나선 것은 이례적인 일이라는 평가가 나온다. 팔란티어는 지난 2003년 페이팔 창업자인 피터 틸과 알렉스 카프 현 최고경영자(CEO) 등이 공동 창업한 AI 기반 소프트웨어 기업으로, 정부나 기업이 보유한 방대한 데이터를 AI로 분석해 해결책을 제시한다. 미 국방부, 미 중앙정보국(CIA), 연방수사국(FBI) 등 정보기관과도 협력하는 등 보안, 국방, 사이버 보안 등의 분야에서 광범위하게 서비스를 제공하고 있다. 러시아-우크라이나 전쟁에서 기술력을 입증해 주목받기도 했다. 최근들어 팔란티어는 국내 기업들과 손을 잡고 있다. 지난 2021년부터 HD현대와 ‘미래형 조선소’ 프로젝트를 공동 추진하고 있고, AI 기반 무인수상정 ‘테네브리스’도 함께 개발하는 중이다. 통신사 KT와도 지난 3월 전략적 파트너십을 맺고 금융, 제조, 공공 부문 B2B 시장 공략에 나섰으며 그 외에도 삼성전자 등을 고객사로 확보했다. 팔란티어는 미국 방산업계에서 빠르게 확장세를 보이며 주가가 급등해 시가총액 기준으로 미국 기술기업 10위권과 스탠더드앤드푸어스(S&P)500 기업 중 20위권까지 진입하기도 했다. 하지만 최근에는 기업가치가 지나치게 고평가됐다는 지적이 나오면서 주가가 급락한 바 있다.

지구 역사상 가장 거대한 어류이자 바다 생태계의 최상위 포식자였던 메갈로돈의 실제 크기가 밝혀졌다. 메갈로돈(Otodus megalodon)은 2300만 년 전부터 약 300만 년 전까지 살았던 바다 생물로, 현존하는 ‘바다의 포식자’로 불리는 백상아리보다 훨씬 크고 무는 힘도 10배 가까이 센 상어였다. 학계는 메갈로돈의 화석 등을 통해 메갈로돈의 몸길이가 16m에 달한다고 여겨왔다. 세로로 세우면 아파트 5층 높이에 달하고, 갓 태어난 새끼도 몸길이가 3m 정도 된다고 추측했다. 그러나 최근 미국 시카고 드폴대학과 전 세계 상어와 척추동물 해부학 전문가, 화석 전문가 28명으로 이뤄진 연구진은 메갈로돈의 실제 몸집이 기존 예상치를 훌쩍 웃돈다는 연구 결과를 내놨다. 연구진은 메갈로돈의 이빨 및 척추를 구성한 각각의 뼛조각 등을 포괄적으로 분석했고, 그 결과 메갈로돈의 실제 길이는 24.3m에 달하는 것으로 보인다고 밝혔다. 이는 대형버스(약 10m) 두 대에 해당하는 길이다. 연구를 이끈 드폴대학의 켄슈 시마다 교수는 “화석 기록에 근거해봤을 때, 메갈로돈의 길이는 기존 추정치보다 훨씬 긴 24.3m라고 보는 것이 가장 합리적이다”라며 “메갈로돈은 당시 시속 4.8㎞로 헤엄쳤다. 이는 추정치보다는 느리지만, 에너지 효율성은 더 높일 수 있는 속도”라고 설명했다. 연구진은 또 메갈로돈 척추뼈 화석과 백상아리와 청상아리가 속한 악상어목(目) 상어들의 척추 화석을 새로 비교 분석했다. 또 살아 있는 백상아리의 전체 척추 골격을 컴퓨터 단층촬영(CT)으로 측정해 이전에 복원된 메갈로돈 척추와 비교했다. 그 결과 지구 역사상 가장 거대한 어류였던 메갈로돈은 단순히 현존하는 백상아리의 ‘거대한 버전’이 아니라는 것을 알게 됐다. 이번 연구에 참여한 캘리포니아대학 리버사이드캠퍼스의 필립 스턴스 연구원(박사과정)은 “메갈로돈은 현대의 백상아리보다는 몸이 더 가늘고 길쭉한 레몬상어와 더 비슷한 외형을 가졌다. 이러한 외형은 물속에서 더욱 효율적으로 움직일 수 있게 도와준다”고 밝혔다. 메갈로돈의 가늘고 긴 몸 형태는 오랫동안 고속으로 헤엄치는 것보다는 에너지 효율적인 순항에 더 적절했을 것으로 보인다. 연구진은 “메갈로돈의 머리 길이와 꼬리 길이는 각각 전체 몸길이의 약 16/6%와 32.6%를 차지하며, 몸무게는 약 94t에 달했을 것으로 추정된다”면서 “새끼 메갈로돈은 길이가 약 4m 정도에 달하는 만큼, 태어난 지 얼마 지나지 않은 순간부터 다른 해양 포유류를 사냥했을 가능성이 크다”고 설명했다. 이어 “메갈로돈이 더 날씬하고 길쭉한 몸을 가졌다면 소화관이 더 길어 영양분을 잘 흡수했을 수 있다”면서 “이 경우 먹이를 자주 사냥할 필요가 없기 때문에 해양 생태계와 다른 생물의 진화에 미치는 영향도 기존 추정과는 달랐을 것으로 보인다”고 설명했다. 메갈로돈의 거대한 몸집이 멸종의 원인이었을 가능성도 제기됐다. 연구진은 “메갈로돈은 플라이오세에 출현한 백상아리와의 자원 경쟁에서 불리해졌을 수 있다. 두 동물 모두 대형 포유류를 주요 먹잇감으로 삼았는데, 메갈로돈은 거대한 몸집 때문에 백상아리(몸길이 약 6m)보다 민첩하게 움직이기 어려웠다”고 밝혔다. 같은 먹잇감을 두고 사냥할 때 백상아리가 메갈로돈보다 더 빠르게 배를 채웠을 가능성이 있다는 의미다. 연구진은 메갈로돈이 자신의 큰 몸집을 유지할 만큼의 충분한 영양을 섭취하지 못하면서 서서히 개체수가 줄었을 것으로 추측했다. 다만 연구진은 완벽하게 보존된 메갈로돈 화석에 대한 정보가 없기 때문에, 지느러미 등 각 신체 부위의 정확한 모양과 크기 등은 확인되지 않았다고 밝혔다. 자세한 연구 결과는 고생물분야 오픈액세스 저널인 ‘팔레온톨로지아 일렉트로니카’(Palaeontologia Electronica) 최신 호(3월 9일자)에 실렸다.

지구 역사상 가장 거대한 어류이자 바다 생태계의 최상위 포식자였던 메갈로돈의 실제 크기가 밝혀졌다. 메갈로돈(Otodus megalodon)은 2300만 년 전부터 약 300만 년 전까지 살았던 바다 생물로, 현존하는 ‘바다의 포식자’로 불리는 백상아리보다 훨씬 크고 무는 힘도 10배 가까이 센 상어였다. 학계는 메갈로돈의 화석 등을 통해 메갈로돈의 몸길이가 16m에 달한다고 여겨왔다. 세로로 세우면 아파트 5층 높이에 달하고, 갓 태어난 새끼도 몸길이가 3m 정도 된다고 추측했다. 그러나 최근 미국 시카고 드폴대학과 전 세계 상어와 척추동물 해부학 전문가, 화석 전문가 28명으로 이뤄진 연구진은 메갈로돈의 실제 몸집이 기존 예상치를 훌쩍 웃돈다는 연구 결과를 내놨다. 연구진은 메갈로돈의 이빨 및 척추를 구성한 각각의 뼛조각 등을 포괄적으로 분석했고, 그 결과 메갈로돈의 실제 길이는 24.3m에 달하는 것으로 보인다고 밝혔다. 이는 대형버스(약 10m) 두 대에 해당하는 길이다. 연구를 이끈 드폴대학의 켄슈 시마다 교수는 “화석 기록에 근거해봤을 때, 메갈로돈의 길이는 기존 추정치보다 훨씬 긴 24.3m라고 보는 것이 가장 합리적이다”라며 “메갈로돈은 당시 시속 4.8㎞로 헤엄쳤다. 이는 추정치보다는 느리지만, 에너지 효율성은 더 높일 수 있는 속도”라고 설명했다. 연구진은 또 메갈로돈 척추뼈 화석과 백상아리와 청상아리가 속한 악상어목(目) 상어들의 척추 화석을 새로 비교 분석했다. 또 살아 있는 백상아리의 전체 척추 골격을 컴퓨터 단층촬영(CT)으로 측정해 이전에 복원된 메갈로돈 척추와 비교했다. 그 결과 지구 역사상 가장 거대한 어류였던 메갈로돈은 단순히 현존하는 백상아리의 ‘거대한 버전’이 아니라는 것을 알게 됐다. 이번 연구에 참여한 캘리포니아대학 리버사이드캠퍼스의 필립 스턴스 연구원(박사과정)은 “메갈로돈은 현대의 백상아리보다는 몸이 더 가늘고 길쭉한 레몬상어와 더 비슷한 외형을 가졌다. 이러한 외형은 물속에서 더욱 효율적으로 움직일 수 있게 도와준다”고 밝혔다. 메갈로돈의 가늘고 긴 몸 형태는 오랫동안 고속으로 헤엄치는 것보다는 에너지 효율적인 순항에 더 적절했을 것으로 보인다. 연구진은 “메갈로돈의 머리 길이와 꼬리 길이는 각각 전체 몸길이의 약 16/6%와 32.6%를 차지하며, 몸무게는 약 94t에 달했을 것으로 추정된다”면서 “새끼 메갈로돈은 길이가 약 4m 정도에 달하는 만큼, 태어난 지 얼마 지나지 않은 순간부터 다른 해양 포유류를 사냥했을 가능성이 크다”고 설명했다. 이어 “메갈로돈이 더 날씬하고 길쭉한 몸을 가졌다면 소화관이 더 길어 영양분을 잘 흡수했을 수 있다”면서 “이 경우 먹이를 자주 사냥할 필요가 없기 때문에 해양 생태계와 다른 생물의 진화에 미치는 영향도 기존 추정과는 달랐을 것으로 보인다”고 설명했다. 메갈로돈의 거대한 몸집이 멸종의 원인이었을 가능성도 제기됐다. 연구진은 “메갈로돈은 플라이오세에 출현한 백상아리와의 자원 경쟁에서 불리해졌을 수 있다. 두 동물 모두 대형 포유류를 주요 먹잇감으로 삼았는데, 메갈로돈은 거대한 몸집 때문에 백상아리(몸길이 약 6m)보다 민첩하게 움직이기 어려웠다”고 밝혔다. 같은 먹잇감을 두고 사냥할 때 백상아리가 메갈로돈보다 더 빠르게 배를 채웠을 가능성이 있다는 의미다. 연구진은 메갈로돈이 자신의 큰 몸집을 유지할 만큼의 충분한 영양을 섭취하지 못하면서 서서히 개체수가 줄었을 것으로 추측했다. 다만 연구진은 완벽하게 보존된 메갈로돈 화석에 대한 정보가 없기 때문에, 지느러미 등 각 신체 부위의 정확한 모양과 크기 등은 확인되지 않았다고 밝혔다. 자세한 연구 결과는 고생물분야 오픈액세스 저널인 ‘팔레온톨로지아 일렉트로니카’(Palaeontologia Electronica) 최신 호(3월 9일자)에 실렸다.