메타의 인공지능(AI) 스마트안경이 독일에서 사생활 침해 논란 끝에 형사고발됐다. 스마트폰을 꺼내지 않아도 눈앞 장면을 촬영하고 AI가 이를 해석하는 시대가 열리면서, 주변인에게 촬영 사실을 어디까지 알려야 하는지를 둘러싼 개인정보 보호 논쟁도 본격화하고 있다. 독일 시민단체 헤이트에이드는 12일(현지시간) 메타의 ‘레이밴 메타 웨이페어러’가 디지털 개인정보 보호 법률을 위반했다며 메타와 안경 제조사 에실로르룩소티카, 유통업체 관계자들을 형사고발했다고 밝혔다. 일반 안경과 구별이 어려워 상대방이 모르는 사이 촬영할 수 있다는 주장이다. 프랑크푸르트 검찰 산하 인터넷범죄 전담부서 ZIT는 로이터통신에 고발장을 접수해 정식 수사 여부를 검토 중이라 밝혔다. 메타는 로이터의 논평 요청에 즉각 답하지 않았다. 쟁점은 주변 사람이 자신이 촬영되고 있다는 사실을 제대로 알 수 있느냐다. 독일 연방네트워크청은 2023년 말 은밀한 녹음·녹화가 가능한 연결형 기기는 금지된다고 밝히면서도, 촬영 사실이 광학 신호 등으로 명확하게 표시된다면 스마트안경의 소유·수입·판매 자체는 금지되지 않는다는 입장을 내놨다. 메타가 안경에 적용한 촬영 표시등이 이를 충분히 알리는 장치로 볼 수 있는지가 이번 고발의 핵심인 셈이다. 메타는 앞서 제기된 우려를 반영해 제품을 꾸준히 손질해왔다. 2021년 1세대 출시 당시 아일랜드와 이탈리아 개인정보 당국이 작은 발광다이오드(LED)만으로 촬영 사실을 제대로 알릴 수 있는지 문제를 제기하자 표시등을 키웠다. 2세대부터는 표시등을 가리면 카메라가 자동으로 꺼지게 했다. 그러나 스마트폰과 달리 안경은 상대를 바라보는 행위와 실제 촬영을 겉으로 구분하기 어려워 논란은 가라앉지 않고 있다. 지난달 인텔리전트 아이웨어를 공개한 삼성전자도 촬영 사실을 알리기 위한 장치를 적용했다. 촬영 중에는 제품 바깥쪽과 안쪽의 발광다이오드(LED)가 모두 켜지고, 외부 LED가 가려지거나 사용자가 안경을 벗으면 촬영 기능이 비활성화된다. 음성과 영상, 화면 공유 데이터도 AI 모델 학습에는 사용하지 않는다는 방침이다. 스마트안경의 개인정보 문제는 촬영 여부를 알리는 데서 끝나지 않는다. 카메라와 마이크가 수집한 정보를 AI가 분석하는 만큼 어떤 데이터가 저장되고 학습에 활용되는지도 함께 따져야 한다. 유럽 디지털 권리단체(NOYB)의 클레안티 사르델리 변호사는 로이터통신에 AI 스마트안경의 주요 문제로 개인정보가 AI 학습에 활용되는 방식과 촬영되는 사람이 그 사실을 충분히 알 수 있느냐는 점을 꼽았다.

SK브로드밴드가 상품·서비스 기획부터 네트워크 운영, 사내 업무 방식까지 전 과정에 인공지능(AI)을 내재화한다. 기존 서비스에 AI 기능을 덧붙이는 수준을 넘어 회사 운영 전반을 AI 중심으로 재설계해 ‘AI 네이티브 서비스 컴퍼니’로 전환한다는 구상이다. SK브로드밴드는 12일 고객이 직접 체감하는 상품·서비스 혁신과 기존 운영 방식을 AI 기반으로 바꾸는 ‘AX 프로세스 전환’을 양대 축으로 전사 AI 전환을 추진한다고 밝혔다. 고객 접점에서는 상담과 미디어 서비스에 AI 적용을 확대하고 있다. 가입부터 애프터서비스(AS)까지 24시간 이용할 수 있는 AI 챗봇은 요금·설치·이사 등 상담 시나리오를 넓혀 전체 고객 문의의 약 93%를 고객이 직접 처리할 수 있도록 했다. B tv에는 AI 미디어 에이전트 ‘에이닷’과 대규모언어모델(LLM)을 적용해 연속적인 대화를 통해 콘텐츠를 찾을 수 있도록 했다. B tv 에이닷 누적 이용 건수는 1억 4000만 건을 넘어섰다. 네트워크와 IPTV 품질 관리에도 AI를 활용한다. AI 관제·진단 에이전트 ‘C-one’은 유선 네트워크의 이상 징후를 자동으로 찾아 원인과 점검 우선순위를 제시한다. B tv에서는 AI 품질 관리 시스템 ‘AQUA’가 셋톱박스에서 매일 수집되는 22억건 이상의 데이터와 740개 품질 지표를 분석해 고객이 불편을 호소하기 전에 문제 구간을 찾아내도록 지원한다. 조직 운영 방식도 AI 중심으로 바꾼다. CEO 직속 ‘AI 보드’를 두고 현업의 AI 전환을 지원하는 한편 사내 AX 커뮤니티 ‘단비’와 ‘AI 프론티어’를 운영해 활용 사례를 확산하고 있다. 네트워크 데이터 분석과 코딩을 지원하는 사내 플랫폼 ‘플레이그라운드’에서는 AI 앱 1100여개가 개발·운영되고 있으며 이 가운데 AI 에이전트 50여개가 실제 업무에 활용되고 있다. SK브로드밴드 관계자는 “상품과 업무에 AI 기능을 추가하는 데 그치지 않고 상품·서비스·조직 전반을 AI 중심으로 재설계할 것”이라며 “AI와 구성원이 협업하는 업무 체계를 구축해 고객 가치를 높이겠다”고 말했다.

보통 은하계에서 가장 큰 블랙홀이 있는 장소는 은하의 중심이다. 은하계의 중심부는 가장 많은 물질이 모이는 장소이고 가장 거대한 블랙홀을 키울 수 있는 막대한 양의 가스가 존재한다. 우리 은하 중심에는 태양 질량의 400만 배에 달하는 ‘초거대 질량 블랙홀’(SMBH)이 존재하며 인류가 처음으로 모습을 포착한 블랙홀로 알려진 M87 은하의 초거대 질량 블랙홀은 태양 질량의 65억 배에 달하는 거대한 크기를 지니고 있다. 하지만 과학자들은 이론적으로 초거대 질량 블랙홀이 은하 중심에서 벗어날 수 있다는 점을 알고 있다. 두 개의 은하가 충돌할 때 두 개의 초거대 질량 블랙홀 역시 중력에 의해 가까이 다가가서 결국 합체되지만, 여러 조건이 맞으면 서로 공전하는 형태로 한동안 공존할 수 있기 때문이다. 다만 은하 중심에 있지 않은 초거대 질량 블랙홀은 많은 물질을 흡수할 수 없기 때문에 직접 관측하기가 힘들다. 노스캐롤라이나 대학교 채플힐 캠퍼스의 과학자들은 매우 드문 현상인 ‘조석 파괴 현상’(TDE)을 포착해 이런 떠돌이 초거대 질량 블랙홀의 존재를 알아냈다. 조석 파괴 현상은 별이 거대한 블랙홀로 빨려 들어가면서 파괴되는 현상으로 이 과정에서 막대한 에너지를 방출하기 때문에 훨씬 밝게 빛나는 블랙홀을 관측할 수 있다. 지금까지 과학자들은 은하 중심 블랙홀에서 100건 이상의 조석 파괴 현상을 관측했다. 하지만 연구팀이 발견한 ‘TDE 2025abcr’은 은하 중심에서 3만 광년이나 떨어진 장소에서 관측됐다. 이는 광학적으로 관측된 조석 파괴 현상 중 은하 중심에서 가장 먼 거리에서 관측된 것이다. TDE 2025abcr에 대해서 더 자세히 알아내기 위해 연구팀은 칠레에 있는 SOAR(Southern Astrophysical Research) 망원경을 이용해 추가 관측을 진행했다. 그 결과 이 초거대 질량 블랙홀이 은하 중심에서 3만 광년 떨어져 있고 태양 질량의 100만 배에 달하는 블랙홀이라는 사실을 확인할 수 있었다. 아마도 떠돌이 초거대 질량 블랙홀은 과거 은하 충돌로 인한 것으로 생각된다. 연구팀에 따르면 조석 파괴 현상이 아니라면 현재 관측 기술로 이렇게 중심에서 떨어져 숨어 있는 블랙홀을 발견하기는 매우 어렵다. 이번 연구에는 최근 활용도가 높아지고 있는 인공지능(AI) 도구가 활용됐다. 연구팀은 방대한 우주 관측 데이터 가운데 조석 파괴 현상을 빠르게 식별하기 위해 메릴랜드 대학교와 나사 고다드 우주비행센터의 연구팀이 개발한 ‘tdescore’라는 AI 분류 도구를 사용했다. 최근 관측 기술 발전으로 인해 엄청난 양의 데이터가 쏟아지고 있는데, 이 데이터를 자동으로 분류하고 과학적 가치가 높은 현상을 식별하는 데 AI 분석 도구가 큰 도움을 주고 있다. 연구팀은 앞으로 이런 숨은 초거대 질량 블랙홀이 대거 발견될 것으로 기대하고 있다. 나사의 차세대 우주 망원경인 낸시 그레이스 로만 우주 망원경이 발사를 앞두고 있기 때문이다. 낸시 그레이스 로만 우주 망원경은 한 번에 허블 우주 망원경보다 100배나 많은 데이터를 수집할 수 있기 때문에 드물게 발생하는 조석 파괴 현상도 더 많이 발견할 수 있다. AI의 힘을 빌리면 방대한 데이터에서 의미 있는 사건들을 식별하는 일도 훨씬 빠르게 진행할 수 있다. 데이터의 양이 많아질수록 과학에서 AI의 역할은 더 커질 것이다.

경기 성남시가 인공지능(AI)과 드론을 활용해 포트홀과 도로 균열, 낙하물 등 도로 위험요소를 찾아내는 스마트 도로관리 체계 구축에 나선다. 시는 11일 시청에서 ‘AI 기반 도로관리 플랫폼 구축사업’ 착수보고회를 열고 사업에 들어갔다고 밝혔다. 시는 총 8억 9800만원을 들여 내년 1월까지 도로 위험정보를 수집·분석하고 현장 보수까지 연계할 수 있는 시스템을 구축한다. 사업은 ㈜다리소프트 컨소시엄이 맡는다. 핵심은 노선버스와 관용차에 설치하는 AI 도로 위험정보 수집 단말기 33대다. 차량이 도로를 운행하면서 촬영한 영상을 AI가 분석해 포트홀과 도로 균열, 낙하물 등을 자동으로 찾아낸다. 차량이 접근하기 어려운 구간은 드론으로 촬영해 도로관리 사각지대도 줄인다. 수집된 정보는 성남시 공간정보시스템(GIS)과 연계해 위험요소의 위치를 확인할 수 있도록 하고, 모바일 시스템을 통해 현장 확인과 보수 작업에도 활용한다. 이에 따라 기존의 민원이나 순찰에 의존하던 도로 관리 방식에서 벗어나 위험요소를 상시 확인하고 신속하게 조치할 수 있을 것으로 시는 기대하고 있다. 시는 플랫폼 구축을 마친 뒤에도 매년 AI를 활용한 도로 위험정보 수집·분석을 이어가며 시스템을 고도화할 계획이다.

로봇 가치 ‘움직임 알고리즘’ 결정소프트웨어 데이터 축적 중요해져현대차그룹 ‘피지컬 AI’ 전환 속도“데이터 수집·공용 활용 길 열려야” 중국 로봇기업 ‘유니트리’가 내놓은 1800만원대 휴머노이드 로봇 ‘G1’의 부품 원가가 판매가의 절반 수준에 불과한 것으로 나타났다. 로봇과 모빌리티 산업의 부가가치가 부품이 아닌 데이터를 기반으로 한 소프트웨어로 넘어갔다는 의미다. 이에 우리나라도 관련 규제 개선이 시급하다는 지적이 나온다. 4일 업계에 따르면 중국 중유증권은 최근 유니트리 G1을 분해해 분석한 보고서를 통해 G1 기본형의 세금 포함 판매가격 8만 5000위안(약 1800만원)이고, 부품 원가는 4만 1574위안(약 882만원)으로 48.9%에 그친다고 밝혔다. 로봇의 팔과 다리를 움직이는 23개 관절이 2만 7500위안이었고 라이다와 카메라 등 센서 원가가 5709위안, 배터리가 2000위안, 주제어보드가 1415위안 등이었다. 3D 라이다는 중국 DJI, 카메라는 미국 인텔, 반도체는 중국 락칩 제품으로 구하기 쉬운 외부 범용 부품이 다수였다. 하드웨어 자체의 진입장벽은 낮아진 반면 ‘운동제어 알고리즘’과 ‘소프트웨어 역량’이 로봇의 진짜 몸값을 결정한다는 의미다. 중국 증권감독관리위원회가 지난달 유니트리의 상하이 증권거래소 기업공개(IPO)를 승인한 가운데, 유니트리는 신주 4044만 6000여주를 발행해 약 42억 200만 위안의 자금을 조달할 예정이다. 공모계획을 단순 역산한 기업가치는 약 420억 위안(약 8조 9000억원)에 달한다. 역시 로봇 부품이 아니라 AI 모델과 운동제어 기술, 현장 데이터 축적 가능성에 대한 기대가 반영된 가치다. 유니트리가 지난해 출하한 휴머노이드 로봇 5500대는 연구·교육, 데이터 수집과 공연·전시 분야에 집중돼 있지만, 상장 이후에는 산업용 AI 기업으로 전환할 전망이다. 미국도 최근 AI 모델 기업과 로봇 스타트업, 완성차, 물류 유통 기업이 결합해 실제 작업 데이터를 빠르게 확보하고 있다. 자동차 산업 역시 소프트웨어 중심 자동차(SDV)로 진화하며 로보틱스와의 경계가 허물어지고 있다. 하드웨어 구조가 유사해지면서, 결국 승패는 누가 더 많은 양질의 데이터를 수집해 AI를 고도화하느냐에 달렸다. 국내에선 보스턴다이내믹스를 보유한 현대자동차그룹 등이 피지컬 AI 기업으로의 전환을 서두르고 있다. 정부도 지난 6월 피지컬 AI를 국가 전략산업으로 지정해 2028년까지 휴머노이드 상용화를 목표로 내걸었지만 문제는 구조적 환경이다. 중국이 국가 전체를 거대한 테스트베드로 삼아 안면 인식 등 생체·주행 데이터를 무한정 긁어모으지만 한국은 데이터를 모으기도 나누기도 힘든 이중고에 빠져 있다. 우선 규제의 문제다. 현행 개인정보보호법이 로봇의 영상 촬영을 전면 금지하는 것은 아니지만, 공개장소 촬영에는 법적 근거와 촬영 사실 고지가 필요하다. 수집한 얼굴·음성 등 개인정보 원본을 AI 학습에 재활용하려면 가명처리와 안전조치 등 추가 절차도 거쳐야 한다. 한국경영자총협회는 지난달 연구개발용 로봇 AI에 안전조치를 전제로 원본 데이터를 활용할 수 있는 특례를 마련해 달라고 정부에 건의했다. 파편화된 생태계도 발목을 잡는다. 박상수 산업연구원 연구위원은 “단일 기업의 노력만으로 다양한 공정 데이터를 추출하는 데는 뚜렷한 한계가 있다”며 “막대한 자금을 투입해 데이터를 확보한 민간 기업 입장에서는 이를 외부에 공개하기 꺼릴 수밖에 없어, 수집된 데이터가 공용으로 활용되지 못하는 상황”이라고 분석했다.

중국 로봇기업 ‘유니트리’가 내놓은 1800만원대 휴머노이드 로봇 ‘G1’의 부품 원가가 판매가의 절반 수준에 불과한 것으로 나타났다. 로봇과 모빌리티 산업의 부가가치가 부품이 아닌 데이터를 기반으로 한 소프트웨어로 넘어갔다는 의미다. 이에 우리나라도 관련 규제 개선이 시급하다는 지적이 나온다. 4일 업계에 따르면 중국 중유증권은 최근 유니트리 G1을 분해해 분석한 보고서를 통해 G1 기본형의 세금 포함 판매가격 8만 5000위안(약 1800만원)이고, 부품 원가는 4만 1574위안(약 882만원)으로 48.9%에 그친다고 밝혔다. 로봇의 팔과 다리를 움직이는 23개 관절이 2만 7500위안이었고 라이다와 카메라 등 센서 원가가 5709위안, 배터리가 2000위안, 주제어보드가 1415위안 등이었다. 3D 라이다는 중국 DJI, 카메라는 미국 인텔, 반도체는 중국 락칩 제품으로 구하기 쉬운 외부 범용 부품이 다수였다. 하드웨어 자체의 진입장벽은 낮아진 반면 ‘운동제어 알고리즘’과 ‘소프트웨어 역량’이 로봇의 진짜 몸값을 결정한다는 의미다. 중국 증권감독관리위원회가 지난달 유니트리의 상하이 증권거래소 기업공개(IPO)를 승인한 가운데, 유니트리는 신주 4044만 6000여주를 발행해 약 42억 200만 위안의 자금을 조달할 예정이다. 공모계획을 단순 역산한 기업가치는 약 420억 위안(약 8조 9000억원)에 달한다. 역시 로봇 부품이 아니라 AI 모델과 운동제어 기술, 현장 데이터 축적 가능성에 대한 기대가 반영된 가치다. 유니트리가 지난해 출하한 휴머노이드 로봇 5500대는 연구·교육, 데이터 수집과 공연·전시 분야에 집중돼 있지만, 상장 이후에는 산업용 AI 기업으로 전환할 전망이다. 특히 유니트리는 IPO 자금 조달 예정액의 48.1%를 지능형 로봇 모델 연구 개발에 투입할 계획이다. 미국도 최근 AI 모델 기업과 로봇 스타트업, 완성차, 물류 유통 기업이 결합해 실제 작업 데이터를 빠르게 확보하고 있다. 자동차 산업 역시 소프트웨어 중심 자동차(SDV)로 진화하며 로보틱스와의 경계가 허물어지고 있다. 하드웨어 구조가 유사해지면서, 결국 승패는 누가 더 많은 양질의 데이터를 수집해 AI를 고도화하느냐에 달렸다. 국내에선 보스턴다이내믹스를 보유한 현대자동차그룹 등이 피지컬 AI 기업으로의 전환을 서두르고 있다. 정부도 지난 6월 피지컬 AI를 국가 전략산업으로 지정해 2028년까지 휴머노이드 상용화를 목표로 내걸었지만 문제는 구조적 환경이다. 중국이 국가 전체를 거대한 테스트베드로 삼아 안면 인식 등 생체·주행 데이터를 무한정 긁어모으지만 한국은 데이터를 모으기도 나누기도 힘든 이중고에 빠져 있다. 우선 규제의 문제다. 현행 개인정보보호법이 로봇의 영상 촬영을 전면 금지하는 것은 아니지만, 공개장소 촬영에는 법적 근거와 촬영 사실 고지가 필요하다. 수집한 얼굴·음성 등 개인정보 원본을 AI 학습에 재활용하려면 가명처리와 안전조치 등 추가 절차도 거쳐야 한다. 한국경영자총협회는 지난달 연구개발용 로봇 AI에 안전조치를 전제로 원본 데이터를 활용할 수 있는 특례를 마련해 달라고 정부에 건의했다. 파편화된 생태계도 발목을 잡는다. 박상수 산업연구원 연구위원은 “한국은 절대적인 데이터 학습량이 부족한 상황”이라고 분석했다. 박 연구위원은 “단일 기업의 노력만으로 다양한 공정 데이터를 추출하는 데는 뚜렷한 한계가 있다”며 “막대한 자금을 투입해 데이터를 확보한 민간 기업 입장에서는 이를 외부에 공개하기 꺼릴 수밖에 없어, 수집된 데이터가 공용으로 활용되지 못하는 상황”이라고 덧붙였다.

AI 기반 탄소회계 플랫폼 기업 리빗이 ‘2026 호반 동반성장+건설특별관’에 참가해 건설 현장에 특화된 AI 탄소관리 솔루션을 선보인다. 리빗은 이번 전시에서 단순 온실가스 배출량 산정과 공급망(Scope 3) 관리를 넘어, 건설 현장에서 발생하는 자재·장비·에너지·협력사 데이터를 기반으로 감축실적을 관리하는 실행형 탄소관리 서비스를 소개할 예정이다. 나향 탄소 배출권 수익화 및 녹색금융 연계까지 확장 가능한 점이 특징이다. 리빗의 주요 제품인 ‘탄솔루션(TANSOLUTION)’은 기업의 온실가스 배출량 모니터링, 공급망 관리, 제품 단위 전과정평가(LCA), ESG 데이터 통합관리를 지원하는 AI 기반 탄소회계 플랫폼이다. 영수증, 고지서, 엑셀, ERP, 원부자재 정보 등 분산된 현장 자료를 자동으로 수집·분류·검증해 보고서 작성 업무를 대폭 효율화한다. 모듈형 서비스로 현장 맞춤형 적용… 배출권·녹색금융 연계 확장최근 리빗은 기존 탄솔루션을 고도화해 AI 기반 증빙자료 검수, 공급망 데이터 자동 매핑, 협력사 감축실적 관리, MACC(한계감축비용곡선) 시뮬레이션 등 핵심 기능을 모듈형으로 제공하고 있다. 이를 통해 건설사는 본사 차원의 배출량 관리뿐만 아니라 현장별 탄소 데이터 수집, 협력사 데이터 취합, 감축 과제 발굴 및 검증까지 단계별로 관리할 수 있다. 건설업은 자재, 장비, 에너지, 협력사 데이터가 복잡하게 얽혀 있어 탄소관리 난도가 높다. 반면 장비 효율화, 에너지 절감, 저탄소 자재 적용 등 감축성과를 정량화할 수 있는 영역도 많다. 탄솔루션은 이러한 현장 데이터를 검증 가능한 감축실적 데이터로 전환해 탄소관리의 실효성을 높인다. 리빗은 이번 참가를 계기로 건설사, 협력사, 자재·장비 기업과의 공동 실증 및 사업화 파트너십을 모색할 계획이다. 특히 건설 현장의 탄소 데이터 수집 자동화, 저탄소 자재 적용 효과 분석, 감축실적 기반 인센티브 모델 등 현장에서 즉시 적용할 수 있는 협력 기회를 확대한다는 구상이다. 한편 리빗이 참가하는 ‘호반 동반성장+건설특별관’은 서울신문이 주최하고 호반이 후원하며, ‘코리아빌드위크’ 및 ‘넥스트콘(NextCon)’과 함께 통합 개최된다. 행사 기간 호반 혁신기술공모전 시상식, Hi Demo Day, 혁신기술 세미나 등이 진행되며 건설사와 중소기업 간 기술 교류와 상생 협력을 지원한다. 행사는 오는 8일까지 서울 코엑스에서 개최된다.

AI Voice Agent 전문기업 브이몬스터가 오는 5~8일 서울 코엑스에서 열리는 ‘2026 호반 동반성장+건설특별관’에 참가해 통합 Voice Agent 플랫폼을 선보인다. 브이몬스터가 개발한 Voice Agent는 자연스러운 음성 소통을 바탕으로 기업의 규칙과 권한 내에서 업무를 수행하는 플랫폼이다. 사용자가 음성으로 업무를 요청하면 AI가 대화를 통해 의도와 핵심 정보를 파악하고, 기업의 업무 절차 및 기존 시스템과 연동해 처리 결과를 반영한다. 단순 질의응답이나 안내를 넘어 상담, 예약, 접수, 정보 수집 등 다양한 실무를 자동화하는 것이 특징이다. 검증 알고리즘과 권한 관리로 업무 안전성 확보브이몬스터는 기업용 Voice Agent의 핵심 가치로 신뢰성과 통제 가능성을 제시한다. 대화 중 날짜, 시간, 장소 등 필수 정보를 파악한 뒤 여러 AI 모듈을 통해 사용자의 의도를 병렬로 검증하며, 예약 확정이나 정보 변경 등 중요 작업 실행 전에는 사용자에게 최종 확인을 거쳐 잘못된 처리를 방지한다. 또한 기업이 사전에 설정한 업무 절차와 권한 범위 내에서만 작동하도록 관리할 수 있다. 필수 확인 항목, 예외 규칙, 담당자 이관 기준 등을 사전에 설정해 AI가 임의로 판단하거나 허용되지 않은 작업을 수행하지 않도록 통제한다. 정보가 불명확하거나 예외 상황이 발생하면 담당자에게 대화 내용과 관련 정보를 이관해 업무의 정확도를 높인다. 이를 통해 기업은 단순 반복 업무를 AI에 맡기는 동시에 전체 업무 기준과 권한을 직접 관리할 수 있다. 직원은 입력이나 확인 등 반복 행정 업무에서 벗어나 고객 관리, 현장 대응, 기획 등 고부가가치 업무에 집중할 수 있다. 예약·상담부터 입주·하자 접수까지… 적용 분야 확대브이몬스터의 Voice Agent 플랫폼은 골프장·호텔·리조트·병원 예약부터 고객 상담, 현장 안전 안내, 입주 및 하자 접수 등 다양한 산업별 프로세스에 맞춰 적용이 가능하다. 임직원 온보딩, 교육, 업무 매뉴얼 안내 등 기업 내부 행정 업무로도 확장이 가능하다. 브이몬스터 관계자는 “Voice Agent의 진정한 가치는 단순히 자연스럽게 말하는 데 그치지 않고, 사람이 안심하고 업무를 맡길 수 있는 환경을 조성하는 데 있다”며 “기업 현장에서 신뢰할 수 있는 통제 기술을 바탕으로 반복 업무는 AI가 담당하고 사람은 보다 중요한 의사결정에 집중하도록 돕겠다”고 밝혔다. 한편 브이몬스터가 참가하는 ‘호반 동반성장+건설특별관’은 서울신문이 주최하고 호반이 후원하며, 대한민국 대표 건설·건축 전문 전시회인 ‘코리아빌드위크’ 및 ‘넥스트콘(NextCon)’과 통합 개최된다. 행사 기간 동안 호반 혁신기술공모전 시상식, Hi Demo Day, 호반 혁신기술 세미나 등이 함께 열려 건설사와 스타트업, 중소기업 간 기술 교류와 상생 협력을 지원한다. 이번 행사는 코엑스에서 오는 8일까지 열린다.

페르소나에이아이(페르소나AI·대표 유승재)는 에티버스이피에이(ETEVERS ePA·대표 이종규·구본훈)와 피지컬AI(Physical AI) 사업의 공동 수주 및 구축·운영을 위한 전략적 업무협약(MOU)을 체결했다고 29일 밝혔다. 이번 협약은 생성형 AI를 넘어 스스로 업무를 계획·판단·실행하는 에이전틱 AI(Agentic AI)에 미국산 4족 보행 로봇과 5G 특화망을 결합해 공공 분야 하이퍼오토메이션(Hyperautomation)을 구현하는 데 목적이 있다. 양사는 대화형 AI 기반 의사결정 기능과 로봇의 현장 수행 역량을 연계한 엔드투엔드(End-to-End) 피지컬AI 서비스를 공동으로 구축할 계획이다. 페르소나AI는 에이전틱 AI 기반 업무 자동화 기술과 멀티에이전트 시스템, 대화형 AI 플랫폼, AI 워크플로우 오케스트레이션 기술을 바탕으로 소프트웨어 플랫폼을 제공한다. AI가 단순 질의응답을 넘어 업무를 분석하고 여러 시스템과 연동해 실행하는 자동화 기술을 통해 공공기관의 디지털 전환을 지원할 방침이다. 에티버스이피에이는 미국산 4족 보행 로봇과 5G 특화망 인프라를 기반으로 로봇 플랫폼 공급과 현장 구축, 기술 지원, 사업화를 담당한다. 초저지연·고신뢰성의 5G 특화망은 AI와 로봇 간 실시간 데이터 처리와 원격 제어를 지원해 안정적인 운영 환경을 제공한다. 양사는 AI와 로봇, 통신 인프라를 유기적으로 연계해 실제 현장에서 활용 가능한 피지컬AI 서비스 모델을 구현할 계획이다. 또한 AI 소프트웨어와 로봇 하드웨어를 하나의 업무 플랫폼으로 통합해 AI가 업무를 분석·지시하면 로봇이 이를 수행하고, 현장에서 수집된 데이터가 다시 AI로 환류되는 자동화 체계를 구축할 예정이다. 이를 통해 시설 안전 점검, 산업 현장 순찰, 공공 인프라 관리, 재난 대응, 국방·보안 등 다양한 분야에서 자율 운영 체계 구축이 가능할 것으로 기대된다. 업계에서는 이번 협약이 단순한 로봇 공급을 넘어 AI와 로봇, 통신 인프라를 하나의 플랫폼으로 통합하는 피지컬AI 생태계 구축 사례라는 점에서 의미가 있다고 평가한다. 최근 글로벌 시장에서도 AI가 실제 물리 환경에서 작업을 수행하는 피지컬AI가 차세대 산업 트렌드로 주목받고 있는 만큼, 국내에서도 관련 기술의 상용화가 본격화될 것으로 전망된다. 유승재 페르소나AI 대표는 “피지컬AI 시대에는 AI가 단순히 답변하는 수준을 넘어 실제 업무를 수행하는 로봇과 긴밀하게 협력하는 것이 핵심 경쟁력이 될 것”이라며 “이번 협약을 계기로 에이전틱 AI와 로봇, 5G 특화망을 하나의 플랫폼으로 연결해 공공 분야를 시작으로 다양한 산업의 하이퍼오토메이션 시장을 선도해 나가겠다”고 말했다. 이종규 에티버스이피에이 대표는 “AI와 자율주행 로봇, 5G 특화망의 유기적인 결합을 통해 피지컬AI 시대의 경쟁력을 확보하고 시장을 선도해 나가겠다”고 밝혔다. 양사는 향후 실무협의회를 구성해 공동 사업 발굴, 기술 검증(PoC), 공공 프로젝트 제안, 기술 고도화 등을 단계적으로 추진하며 국내 피지컬AI 시장 확대에 협력할 예정이다.

AI 에이전트가 기업의 데이터를 읽고 분석해 업무에 활용되는 흐름이 확산되면서, 업계에서는 모델 성능 못지않게 데이터의 최신성과 활용 가능성이 중요해지고 있다는 분석이 나온다. 최근 개발 현장에서는 코드를 세세하게 작성하지 않고 자연어 지시를 바탕으로 결과물을 만드는 이른바 ‘바이브 코딩(Vibe Coding)’ 흐름이 주목받고 있다. 기획자가 짧은 시간 안에 프로토타입을 구현하고, 비개발 직군이 업무에 필요한 페이지나 자동화 도구를 직접 만드는 사례가 늘면서, 소프트웨어 제작의 진입장벽이 낮아지고 있다는 평가도 나온다. 이 같은 변화는 소프트웨어 제작을 넘어 데이터 수집 영역으로도 이어지고 있다. AI 에이전트가 실시간에 가까운 판단과 자동화를 수행하려면 지속적으로 새로운 웹 데이터가 공급돼야 하는데, 최신 데이터 접근이 원활하지 않으면 결과의 정확도와 활용성이 떨어질 수 있다는 지적이 나온다. 업계 일각에서는 AI 에이전트 도입 과정에서 모델 자체보다 데이터를 확보·정리·갱신하는 방식이 더 큰 운영 과제가 될 수 있다는 시각도 제기된다. 이 같은 흐름은 소프트웨어 제작을 넘어 데이터 수집 영역으로도 옮겨가는 모습이다. AI 에이전트가 실시간 의사결정을 내리려면 끊임없이 새로운 웹 데이터가 공급돼야 하는데, 최신 데이터에 대한 접근이 제한되면 에이전트가 오작동할 위험이 커질 수 있다는 우려가 나온다. 업계 일각에서는 AI 에이전트 도입의 병목이 모델 자체보다 ‘데이터를 다루는 방식’에 있을 수 있다는 시각도 제기된다. 참조하는 데이터가 며칠 전 상태에 머물러 있다면, 에이전트가 내놓는 답변의 신뢰도 역시 낮아질 수 있다는 지적이다. 문제는 이 데이터를 수집하는 스크래퍼를 만들고 유지하는 일 자체가 상당한 개발 리소스를 요구한다는 점이다. 웹사이트 구조가 조금만 바뀌어도 스크래퍼가 멈추기 일쑤여서, 전담 개발 인력이 없는 기업이라면 데이터 확보 단계에서부터 병목을 겪는 경우가 많다. 검색 환경의 변화도 이런 흐름을 부채질한다. 이용자가 검색창에 단어를 입력하던 방식에서, AI에게 맥락을 설명하고 답을 구하는 방식으로 무게 중심이 옮겨가면서, 콘텐츠와 데이터의 가치도 특정 키워드를 얼마나 반복했는지보다 주제와 맥락에 얼마나 밀접하게 연결돼 있는지로 판가름 나는 추세다. 결국 얼마나 ‘관련성 높은’ 데이터를 실시간으로 확보하느냐가 AI 서비스의 품질을 가르는 변수가 되고 있는 셈이다. 결국 관건은 코딩 지식 없이도 이런 데이터 파이프라인을 얼마나 빠르게 구축할 수 있느냐다. 실제로 세계 1위 웹 데이터 플랫폼 브라이트데이터(Bright Data)는 스크래퍼 스튜디오(Scraper Studio)를 통해 원하는 웹사이트와 필요한 데이터를 자연어로 설명하면 AI가 곧바로 실행 가능한 스크레이퍼를 만들어주는 방식을 택했다. 전 세계 2만개 이상의 조직에 웹 데이터 인프라를 제공해 온 브라이트데이터가 이 서비스를 한국 시장에서 주력으로 내세우는 이유이기도 하다. 데이터를 다루는 기술의 눈높이가 개발자에서 비개발자로 넘어가는 흐름 속에서, 자연어 한 줄로 웹 데이터를 확보하는 방식이 기업의 AI 전략을 어떻게 바꿔놓을지 주목된다. 결국 데이터를 먼저, 그리고 정확하게 읽는 쪽이 AI 경쟁에서 앞서 나갈 가능성이 크다. 데이터 수집의 진입장벽이 낮아질수록, 그 격차는 기술력보다 실행 속도에서 갈릴 것이라는 전망도 나온다.

‘건설현장의 출퇴근부터 안전을 일용이에게 맡기세요’ 스마트 건설현장 운영 전문기업 커넥틴이 오는 8월 5일부터 8일까지 서울 코엑스에서 열리는 ‘2026 호반 동반성장+건설특별전’에 참가해 건설현장 운영 플랫폼 ‘일용이’를 선보인다. ‘일용이’는 건설 현장에서 발생하는 근로자의 신원, 자격, 출퇴근, 공수, 안전 정보 등을 하나의 데이터 흐름으로 연결하는 플랫폼이다. 근로자용 앱과 관리자용 웹·앱을 통해 근로자와 협력업체, 현장 관리자, 본사가 동일한 데이터를 실시간으로 공유하고 활용하도록 지원한다. 기존 건설 현장은 출입·근태·안전 관리 등이 수기 문서나 각기 다른 시스템으로 파편화되어 있어 중복 업무와 정산 오류가 자주 발생했다. 커넥틴은 이러한 문제를 해결하기 위해 근로자의 하루를 하나의 데이터로 통합하는 운영 체계를 구축했다. GPS 기반 근태 관리부터 중대재해 예방까지 원스톱 지원일용이는 스마트폰의 GPS와 지오펜스(Geo-fence) 기술을 활용해 별도 장비 없이 출근 위치, 현장 이탈 및 재진입 이력을 확인한다. 내·외국인 근로자의 신분증과 기초안전보건교육 이수 여부를 사전에 검증해 미확인 인력의 현장 투입을 막는다. 이렇게 수집된 데이터는 근태, 공수, 노임대장으로 연동되며 계약 체결이나 교육 이수 여부가 출근 조건과 자동 연계되어 허위·중복 공수 입력을 방지한다. 또 안전관리 기능도 대폭 강화했다. 단순히 법적 기록을 남기는 수준을 넘어 작업 전 안전회의(TBM), 위험성 평가, 전자서명, 사고 신고, 비상 대피 관리 등을 단일 플랫폼에서 운영한다. 비상 상황 발생 시 현장 전체 알림 전송은 물론 근로자의 대피 완료 여부까지 실시간으로 파악할 수 있다. 커넥틴은 글로벌 벤처캐피털 앤틀러코리아로부터 3억 원 규모의 투자를 유치했으며, 예비·초기창업패키지 등 정부 지원사업에도 선정된 바 있다. 특히 실내건축 도급순위 13년 연속 1위 기업인 국보디자인이 두 차례의 PoC(실증사업)를 거쳐 전사 도입하는 등 실제 현장 적용 사례를 늘려가는 중이다. 현재 일용이에는 1만 4,900여 명의 근로자와 약 10만 건의 현장 출역 데이터가 축적됐다. 커넥틴은 향후 이 ‘사람 데이터’를 AI, 웨어러블 장비, 환경 센서와 연계해 AI 음성인식 TBM, 다국어 번역, 위험 예측, 온열질환 및 건강 모니터링 등 피지컬 AI 기반 스마트 안전 서비스로 확장할 계획이다. 김태민 커넥틴 대표는 “현장의 중심인 사람의 하루를 데이터로 연결하는 것이 스마트 건설의 출발점”이라며 “축적된 데이터를 AI와 현장 장비에 연계해 위험을 사전에 예측하고 대응하는 새로운 현장 운영 기준을 만들어 가겠다”고 밝혔다. 한편, 커넥틴이 참가하는 ‘2026 호반 동반성장+건설특별전’은 서울신문이 주최하고 호반이 후원하며, ‘코리아빌드위크’ 및 ‘넥스트콘(NextCon)’과 동시 개최된다. 행사 기간 동안 기술공모전 시상식과 세미나 등 다채로운 프로그램이 진행되며, 관람은 8월 4일까지 공식 홈페이지 사전 등록 시 무료로 가능하다.

경북 포항에서 국내외 제조 분야 인공지능(AI) 전문가들이 모여 혁신 모델 및 발전 방향을 논의했다. 포항시는 경북도와 함께 주최하고 포스텍(포항공대)이 주관하는 ‘2026 경상북도·포항 AI 제조혁신 포럼’을 성황리에 개최했다고 22일 밝혔다. ‘Beyond Steel, Toward Autonomy’(철강을 넘어, 자율제조의 미래로)를 주제로 열린 이번 포럼에는 국내외 AI·로봇·제조자동화 분야 석학과 산·학·연·관 관계자들이 참석했다. 포럼 기조강연은 세계적인 로봇공학자 데니스 홍 UCLA RoMeLa(로봇 메커니즘 연구소) 소장과 제조자동화 및 디지털트윈 분야의 전문가인 안드레아스 보르트만 슈투트가르트대학교 교수가 맡았다. 이어서 특별대담과 국내 AI 전문가들의 특별세션, 패널토의가 순차적으로 진행됐다. 참석자들은 피지컬 AI, 디지털트윈, 자율시스템 등 첨단기술이 제조 현장에 가져올 변화를 살피고, 이를 지역 산업 특성과 연계하는 방안에 대해 의견을 나눴다. 특히 피지컬 AI가 단순 휴머노이드 로봇을 넘어 현실 환경을 인식하고 자율적으로 설비·장치를 제어·최적화하는 기술임이 강조됐다. 또한 디지털트윈과 로봇 파운데이션 모델, 시뮬레이션 기반 가상 엔지니어링이 제조 현장의 안전성과 생산성을 높이는 핵심기술로 소개됐다. 실제 조업 현장에서 발생하는 시험·데이터 수집의 제약을 가상환경으로 보완하고, 설비 구축과 AI 개발을 병행해 현장 적용 속도를 높여야 한다는 데 공감대를 모았다. 김신 시 일자리경제국장은 “포항이 축적해 온 철강·소재산업의 공정 경험과 데이터를 이용할 수 있는 AI 솔루션을 구체화하고, 이번 포럼이 지역의 유관기관과 힘을 모으는 계기가 되길 바란다”고 말했다.

중부대학교가 생성형 인공지능(AI)을 넘어 AI 에이전트와 피지컬 AI 시대를 이끌 미래 인재 양성에 속도를 내고 있다. AI가 산업 전반의 핵심 기술로 자리 잡으면서 교육과정을 산업 변화에 맞춰 개편하고, 현장에서 즉시 활용할 수 있는 실무형 AI 인재 양성에 교육 역량을 집중하고 있다. 이를 위해 중부대는 AI 전공을 중심으로 데이터 분석, 머신러닝, 딥러닝, 빅데이터, 사물인터넷(IoT) 등 AI 기초부터 응용 기술까지 체계적으로 교육한다. 특히 이론 중심 교육에서 벗어나 실제 산업 현장의 문제를 해결하는 프로젝트 수업을 확대해 학생들이 데이터 수집과 분석, AI 모델 설계, 서비스 구현까지 전 과정을 경험하도록 하고 있다. 교육과정도 생성형 AI 시대에 맞춰 빠르게 고도화하고 있다. 학생들은 대규모 언어모델(LLM)과 프롬프트 설계, 멀티모달 AI를 비롯해 검색증강생성(RAG), 파인튜닝, 데이터베이스 연계, 생성형 AI 서비스 개발을 실습하며 기업과 공공기관이 요구하는 실무 역량을 쌓는다. 최근에는 AI 에이전트와 피지컬 AI 교육도 강화했다. 생성형 AI와 업무 자동화 기술을 활용한 AI 에이전트 개발은 물론 머신러닝, 컴퓨터 비전, IoT, 엣지 AI, 로봇 제어를 융합해 현실 환경을 인식하고 스스로 판단·행동하는 지능형 시스템 구현 능력을 키우고 있다. 이를 통해 스마트 제조와 물류, 모빌리티, 돌봄, 안전관리 등 다양한 산업 분야에서 활용할 수 있는 융합형 인재를 양성하고 있다. 산업계가 요구하는 인재상도 단순한 코딩 개발자에서 AI 기술을 실제 서비스로 구현하는 실무형 인재로 바뀌고 있다. 이에 맞춰 중부대는 현장실습과 캡스톤 디자인, 산학협력 프로젝트, 기업 연계 교육을 확대하고 있다.

한화가 2040년까지 우주항공과 인공지능(AI) 분야에 총 55조원을 투자해 대한민국 우주산업 경쟁력 강화에 나선다. 독자 발사체와 위성 기술을 기반으로 통합 우주 인프라를 구축하고, 영남권을 중심으로 우주항공 산업 생태계를 조성해 지역 균형 발전도 이끌겠다는 구상이다. 김동관 한화 부회장은 지난 3일 경남 진주 경상국립대 실내체육관에서 열린 ‘영남권 첨단산업 발전 비전 국민보고회’에서 이 같은 내용을 담은 ‘AI 우주강국 중장기 전략’을 발표했다. 한화는 우주에서 확보한 데이터를 AI로 분석해 군의 의사결정과 작전 수행으로 연결하는 통합 우주 인프라 구축을 핵심 목표로 제시했다. 이를 위해 한화에어로스페이스는 발사체 개발과 생산 시설 구축 등에 약 23조원을 투자한다. 단조립장과 발사체 개발·시험 시설을 조성한 뒤 장기적으로 상업 발사 시장에 진출해 독자적인 우주 수송 능력을 확보한다는 계획이다. 한화시스템은 초저궤도 합성개구레이더(SAR) 위성과 우주 AI 데이터센터, 저궤도 위성통신망 구축 등에 약 20조원을 투입한다. 관측 위성이 수집한 정보를 저장·분석하는 역할을 하는 우주 AI 데이터센터에는 향후 고효율 태양전지 패널 등을 적용해 컴퓨팅 성능을 높일 예정이다. 위성과 지상을 연결하는 통신망은 이른바 ‘한국판 스타링크’로 불리는 저궤도 위성통신망이 담당한다. 한화시스템은 우선 192기의 위성을 활용해 서비스를 시작하고, 위성 수명 연장과 북극권 서비스 확대를 위해 60기 이상을 추가 발사할 계획이다. 이 위성들은 한화에어로스페이스의 발사체를 통해 우주로 쏘아 올려 통합 우주 인프라 조성에 활용된다. 김 부회장은 “우주 주권 확보의 첫걸음은 독자 발사체 개발”이라며 “우리나라가 필요할 때 언제든 우주에 접근할 수 있는 역량을 확보하겠다”고 말했다. 한화는 지역 인재 양성과 협력업체 경쟁력 강화, 스타트업 및 연구기관과의 협력 확대를 중심으로 우주항공 산업 생태계를 구축한다는 계획도 내놨다. 현재 부산대와 창원대, 경상국립대 등 지역 대학과 함께 산학 협력 과제를 수행하고 장학생 선발과 재직자 교육을 진행 중이며, 앞으로 계약학과와 대학원 계약정원제 등을 통해 협력을 확대할 예정이다. 지역 협력업체에 대한 지원도 강화한다. 정책 금융 등을 활용한 저리 시설 자금 지원과 함께 생산 공정 자동화와 원격화, 안전 관리 고도화 등을 지원하는 상생 프로그램으로 협력업체의 경쟁력을 함께 높인다는 방침이다. 김 부회장은 “지역 인재가 지역에서 배우고, 지역 기업이 세계 시장에 도전하며, 지역 산업 생태계가 대한민국의 미래 경쟁력을 뒷받침하는 선순환 구조를 만드는 것이 한화가 지향하는 산업 생태계”라고 말했다. 한편 한화에어로스페이스는 한국항공우주산업(KAI) 지분 확대를 통해 우주항공 분야 협력도 강화하고 있다. 현재 한화그룹의 KAI 지분율은 12%를 넘어섰으며, 한화시스템은 최대 5000억원 규모의 추가 지분 투자를 예고한 상태다. 한화는 지난 5월 KAI 지분 보유 목적을 ‘단순 투자’에서 ‘경영 참여’로 변경했다고 공시했다. 한화 측은 “KAI의 의사결정에 참여할 필요가 있을 경우 주주로서 적법한 절차와 방법으로, 회사의 경영 목적에 부합하도록 관련 사안을 검토할 방침”이라고 밝혔다. 향후 임시 주주총회 소집 청구나 이사 선임 제안 등 경영 참여 확대 가능성을 열어 둔 셈이다. 한화가 KAI의 지분 확대에 나선 배경에는 글로벌 우주산업 경쟁이 치열해지는 가운데 국가 전략으로서의 우주산업 경쟁력을 높이겠다는 전략도 포함돼 있다. 국내 시장 규모가 제한적인 상황에서 복수의 기업이 우주항공 시장에 중복 투자를 하며 발생하는 비효율을 줄이고 역량을 한데 결집시키겠다는 취지다. 한화의 생산 역량과 KAI의 기술력을 결합해 글로벌 우주항공 시장에서 한국의 영향력을 키우겠다는 구상이다.

네이버가 한동안 중단했던 식당과 카페에 대한 별점 제도를 재개해 소상공인들이 반발하는 가운데 매번 좋은 리뷰를 남기면서도 별점은 짜게 주는 단골손님 사례가 논란이 되고 있다. 15일 온라인 커뮤니티 등에는 네이버 지도와 리뷰 화면 캡처가 화제가 됐다. 지역의 한 식당 리뷰를 캡처한 이미지를 보면 이용자 A씨는 지난 6일 이곳을 방문한 영수증을 인증한 리뷰에서 “굿”이라는 글과 함께 ‘친절해요’라는 평가를 남기면서도 정작 별점은 1점을 매겼다. 이때가 그의 43번째 방문 인증이었다. 지난달 8일 42번째 방문에서도 “굿”이라는 평가와 함께 1점을 매겼고, 5월 29일 41번째 방문 때는 “맛있어요”라는 평가에 2점을 매겼다. 5천개 넘는 “굿” 리뷰에 대부분 1~2점 A씨의 네이버 리뷰는 총 5381개로, 대부분 평가는 “굿”이었으나 평균 별점은 1.5점에 불과했다. 캡처 화면을 올린 누리꾼은 “동네 음식점 보다가 별점 2점대인 가게를 발견했다. 요즘 2점대인 매장은 보기 힘들어 궁금해서 들어가 봤는데 한 사람이 46번째 재방문까지 하면서 계속 1점을 주고 있더라”고 전했다. 이어 “리뷰가 5000개가 넘는데 대부분 1~1.5점인데 100번 재방문한 가게도 있었다”면서 “그 정도면 사실상 단골일 텐데 매번 낮은 별점만 받은 사장님은 얼마나 속상할까 싶어 괜히 안쓰러웠다”고 밝혔다. 이를 본 누리꾼들은 대체로 A씨의 리뷰 방식이 이해하기 어렵다는 반응이었다. 지도 서비스나 배달 앱에서 별점은 5점에 가까울수록 좋은 평가인데, 대체로 큰 문제가 없다면 4~5점을 매기는 게 일반적이라는 것이다. A씨의 리뷰 방식에 대한 갖가지 해석도 나왔다. 한 누리꾼은 “3점부터 시작이라는 고집 가진 사람들이 꽤 있더라. 평소처럼 맛있었다면 3점, 오늘따라 서비스가 좋았으면 4점, 평소보다 서비스가 별로면 2점 이런 식”이라고 전했다. 다른 누리꾼은 “어떤 사람은 자기만 아는 맛집이었으면 좋겠다면서 사람들이 몰릴까 봐 별점을 높게 안 준다고 하더라”고 했다. 과거 식당을 운영했다는 누리꾼은 “한 손님은 최고 맛집은 3점, 그냥 자주 가는 곳은 1점을 주더라. 궁금해서 물어봤더니 자기는 입맛이 까다로워서 여태 살면서 4점, 5점 줄 만한 맛집이 없었다고 하더라”라며 경험담을 전했다. 한 누리꾼은 “플랫폼에서 별점 테러하는 것을 사실상 방조하는 것”이라고 지적했다. 일각에서는 A씨가 리뷰 대행업체일 가능성도 제기했다. 한 스레드 이용자는 “43번째 방문 동안 ‘굿’이라는 리뷰만 남기는 것은 전형적인 리뷰 수 올리기 작업 대행 방식”이라면서 “네이버에서 별점 공개 전까지 점수가 안 보여서 대충 1점 주고 작업하다가 개편되면서 점수가 공개됐을 것”이라고 추정했다. 온라인 커뮤니티에서 논란이 된 후 5000개 넘는 A씨의 리뷰는 모두 삭제됐다. 소상공인연합회 “보호망 구축해야”…네이버 “별점 노출 여부 선택” 네이버는 지난 9일부터 카페, 식당 등 플레이스 리뷰에 누적된 별점 정보를 다시 공개한다고 발표했다. 2021년 10월 별점 기반 리뷰 수집을 중단한 지 약 5년 만이다. 이에 소상공인연합회는 지난 14일 이와 관련해 소상공인에 대한 보호망을 구축해야 한다고 촉구했다. 소공연은 “과거 무분별한 별점 테러와 악성 리뷰로 소상공인·자영업자들이 극단적인 선택과 폐업의 갈림길에 몰렸던 아픈 역사를 망각한 이번 조치에 대해 깊은 우려와 함께 강력한 유감을 표명한다”고 밝혔다. 이어 “네이버가 평균 별점의 노출 여부를 사업주가 선택할 수 있게 했다며 생색을 내지만, 개별 소비자가 남기는 별점은 비공개 처리가 불가능하게 만들어 놨다”면서 “악의적인 의도를 가진 일부 이용자의 ‘별점 테러’에 소상공인이 무방비로 노출될 수밖에 없음을 의미한다”고 지적했다. 이어 “악성 작성자 모니터링과 리뷰 수정 기간 제한 등 보조 정책은 소상공인의 타격과 정신적 고통을 막기엔 턱없이 부족할뿐더러, 네이버의 약탈적 행태를 가리기 위한 명분에 불과하다”고 비판했다. 그러면서 “네이버가 개별 별점 비공개 기능을 도입하고, 악성 별점 테러에 대한 제재 등 실효성 있는 상생 보호막을 구축할 것을 촉구한다”면서 “별점 부활로 발생하는 소상공인의 피해 사례를 모니터링하고 소상공인의 생존권을 위협하는 온라인 플랫폼의 갑질 행태에 정면 대응하겠다”고 주장했다. 네이버 관계자는 “별점 전체 공개 시점에 맞춰 사업주가 스스로 별점 노출 여부를 선택할 수 있게 ‘온오프(ON·OFF)’ 옵션 기능을 제공하고 있다”면서 “리뷰 어뷰징을 방지하고 신뢰도를 높이기 위한 정책도 더욱 강화했다”고 밝혔다. 또한 “무분별하게 3점 미만의 별점을 부여하는 행위를 금하는 내용의 플레이스 리뷰 이용 정책을 개정하고 리뷰 어뷰즈 탐지를 위해 AI 기술력이 일부 반영된 20여종의 자동 탐지 모니터링 시스템과 운영팀의 수동 검토를 상시 병행하는 등 다양한 요소를 종합적으로 검토해 대응하고 있다”고 부연했다.

• 국내 금융권 최초 SaaS형 ITSM 구축… 보안과 인프라 유연성 동시에 확보• 글로벌 수준의 SaaS형 ITSM 구현 역량 입증… 감사패 수상으로 구축 성과 인정 에스티이지(대표 임현길, 이하 STEG)가 프리미엄 종합금융 서비스 기업인 AIA 프리미어파트너스에 클라우드 기반의 ‘SaaS(소프트웨어 서비스)형 ITSM’을 제공했다고 13일 밝혔다. 국내 금융권에서 SaaS 형태의 ITSM 시스템을 전면 도입해 구축한 것은 이번이 처음이다. AIA 프리미어파트너스는 글로벌 AIA 그룹의 일원으로 프리미엄 종합금융 서비스를 제공하는 기업이다. 이 기업은 디지털 기반의 서비스 혁신과 IT 시스템 고도화를 지속 추진하며 금융 전문성과 사업 경쟁력을 제고하고 있다. 이번 프로젝트는 AIA 프리미어파트너스의 디지털 혁신 전략의 일환으로 추진됐다. 금융권에 적용되는 엄격한 보안 컴플라이언스를 철저히 준수하면서도, 인프라의 유연성과 서비스 안정성을 획기적으로 높이기 위한 목적으로 진행됐다. 이를 위해 STEG는 AWS의 Amazon API Gateway를 중간 허브로 활용해 폐쇄망 내 레거시 시스템을 클라우드 기반 E-GENE™ ITSM과 연계하는 구조를 구현했다. 또한 AIA 프리미어파트너스가 보안 정책을 준수할 수 있도록 본사, 지점 등 허용된 환경에서만 ITSM을 이용할 수 있도록 설계했다. 이 과정에서 AIA 그룹의 TPSA(Third Party Security Assessment) 요건을 충족하며 글로벌 기준까지 만족하는 보안 수준을 증명했다. 또한 마이크로소프트 엔트라 ID(Entra ID, 구 Azure AD)와 서버 접근제어 솔루션을 연계해 계정·권한 관리와 특권 접근 통제를 자동화했다. 이로써 사용자 접속, 권한 변경, 데이터 조회 및 처리 등의 로그를 실시간으로 수집·관리하고 감사에 필요한 증적 자료를 체계적으로 확보할 수 있게 됐다. 나아가 시스템을 이중화해 24시간 안정적인 서비스 운영 환경을 구축했으며, 전국 지점에서 동일한 환경의 ITSM을 활용할 수 있게 되면서 IT 운영 관리의 표준화가 가능해졌다. 국내 금융권 최초의 SaaS형 ITSM 도입 사례인 이번 프로젝트를 통해 STEG는 글로벌 수준의 SaaS형 ITSM 구현 역량을 입증한 데 이어, AIA 프리미어파트너스로부터 감사패를 받으며 구축 성과를 인정받았다. 특히 금융권의 높은 보안 요구사항을 반영하면서도 유연한 인프라 환경을 구현한 사례라는 점에서 의미를 더했다. 임현길 STEG 대표는 “금융권의 보안 컴플라이언스와 SaaS형 ITSM의 유연성은 충분히 양립할 수 있다는 점을 보여준 프로젝트였다”며 “앞으로도 글로벌 경쟁력을 갖춘 SaaS형 ITSM으로 국내 기업의 디지털 혁신을 이끌어 나갈 것”이라고 밝혔다.

철도 선로 점검 중에 작업자가 사고를 당했다는 뉴스를 종종 접하게 된다. 국내 연구진이 사람이 직접 순회 점검하던 방식을 보완해 선로 안전사고 예방과 점검 효율을 높일 수 있는 기술 개발에 착수한다. 한국철도기술연구원 철도피지컬AI연구실은 초소형 드론과 인공지능(AI) 기반의 선로 지장물 점검 자동화 가능성을 확인하고 이를 바탕으로 ‘드론 기반 선로 지장물 점검 자동화 핵심기술 개발’에 착수한다고 6일 밝혔다. 철도 선로 점검은 작업자가 선로 주변에 접근해야 하기 때문에 안전사고 위험이 상존하고 고정형 영상 감시장치(CCTV)만으로는 터널 입구, 구조물 주변, 배수로 인접부와 같은 선로변 사각지대를 연속적으로 확인하기 어렵다. 이번에 개발에 착수한 기술은 철도 선로에 작업자를 투입하지 않고 드론 영상과 AI 분석만으로 선로 위 장애물과 위험 요소를 확인한다. 이를 통해 문제가 발견될 경우에만 인력을 투입해 구체적으로 살펴보는 방식이다. 연구팀은 개념 검증을 통해 초소형 드론으로 촬영한 선로 영상을 AI로 분석하고 감지 결과를 영상·위치·시간 정보와 함께 관제 시스템으로 연계할 수 있음을 확인했다. 이어 드론을 단순 촬영 장비를 넘어 선로 위험 요소를 데이터로 전환하는 이동형 점검 센서와 연계해 활용할 수 있는지 실제로 연구원 내 오송시험선에 적용해 검증할 계획이다. 이번 기술의 핵심은 터널 같이 위치 정보 기반 항법 체계가 닿지 않는 음영 구간까지 고려한 드론 영상 수집, AI 기반 지장물 감지, 점검 이력 관리를 하나로 연결하는 것이다. 3대 주요 기술은 철도 특화 드론 자율 비행, AI 기반 지장물 감지 자동화, 디지털 트윈 기반 이력 관리다. 연구원은 추가 연구를 통해 드론, 고정형 CCTV 영상, 4족 보행 로봇, 디지털 트윈을 연계한 철도 피지컬AI를 기반으로 인간 투입이 필요 없는 자동화한 선로 안전 확인 체계를 구축할 계획이다. 연구를 이끄는 최종혁 철도연 선임연구원은 “이번 연구는 드론 영상을 AI 분석과 관제 이벤트로 연결해 작업자가 현장에 접근하기 전에 선로 위험 요소를 먼저 확인하도록 지원하는 것이 핵심”이라며 “시험선과 철도 현장까지 단계적 검증을 통해 실용화까지 연계할 것”이라고 밝혔다.

AI 생태계, 인프라·개발·전환 3단계AI 인프라 도시, 기반 시설에 집중광주·용인 반도체 클러스터가 해당AI 개발 도시, 새 기술·서비스 제공샌프란시스코·베이징 ‘막대한 투자’모든 지역이 따라갈 수는 없는 모델AI 전환 도시, 행정·산업·교육 적용새 크리에이터 브랜드와 문화 창조세계 어디에서도 본격 등장 안 해한국의 도시 발전 모델로 만들어야 이재명 정부가 광주에 제2의 반도체 국가산업단지를 조성해 인공지능(AI) 반도체 산업을 육성하겠다고 발표했다. AI 시대를 준비하기 위한 국가 전략이라는 점에서 매우 의미 있는 투자라 할 수 있다. 그러나 한 가지 질문은 남는다. 반도체 산업단지를 과연 AI 도시라고 부를 수 있을까. 최근 한국에서는 AI 도시라는 용어가 매우 넓게 사용되고 있다. 반도체 산업단지와 데이터센터는 물론 AI 스마트도시, AI 연구단지, AI 행정도시까지 모두 AI 도시라는 이름 아래 묶인다. AI라는 단어는 익숙하지만, 정작 어떤 도시를 의미하는지는 점점 모호해지고 있다. 같은 이름 아래 전혀 다른 정책이 공존하는 셈이다. AI 도시를 제대로 이해하려면 먼저 AI 산업의 구조부터 살펴볼 필요가 있다. 도시는 산업을 담는 그릇이며 산업의 변화는 도시의 변화를 가져오기 때문이다. AI 산업의 구조를 이해하면 어떤 도시가 AI 도시인지도 훨씬 명확하게 설명할 수 있다. ●AI 생태계가 AI 도시를 결정한다 AI 생태계는 크게 세 단계로 구성된다. 첫 번째는 AI 인프라다. 반도체와 데이터센터, 클라우드처럼 AI가 작동하기 위한 기반 시설이 여기에 해당한다. 최근 세계 각국이 반도체와 데이터센터 투자 경쟁을 벌이는 이유도 AI 경쟁의 출발점이 인프라에 있기 때문이다. 두 번째는 AI 개발이다. 거대언어모델과 AI 에이전트, 로봇 지능처럼 새로운 AI 기술과 서비스를 만드는 단계다. 이 영역에서는 연구개발 역량과 최고 수준의 인재, 대학과 스타트업, 벤처투자 생태계가 경쟁력을 결정한다. 세 번째는 AI 전환(AIX)이다. 이미 개발된 AI를 산업과 도시, 개인의 삶에 적용해 새로운 가치를 만드는 단계다. 앞으로 대부분의 기업과 지역이 경쟁하게 될 영역도 바로 여기다. AI를 직접 개발하지 않더라도 얼마나 창의적으로 활용하느냐에 따라 경쟁력이 크게 달라질 수 있기 때문이다. 이처럼 AI 생태계는 인프라, 개발, 전환이라는 서로 다른 단계로 이루어진다. 필요한 자원도 정책도 다르다. 도시 역시 어느 단계에 강점을 두느냐에 따라 서로 다른 발전 전략을 선택하게 된다. AI 도시를 하나의 개념으로 묶어 설명하기 어려운 이유다. ●AI 개발도시와 AI 인프라도시 AI 개발도시는 새로운 AI 기술과 서비스를 만드는 도시다. 경쟁력은 공장의 규모보다 연구개발 생태계에서 나온다. 미국 샌프란시스코 베이 에어리어가 대표적이다. 세계적인 AI 기업과 스타트업, 투자자, 연구기관이 밀집해 있으며 오늘날 AI 혁신의 상당수가 이 지역에서 시작된다. 중국에서는 베이징이 가장 가까운 사례다. 주요 AI 연구기관과 대학, 대형 AI 기업이 집중되어 있으며 거대언어모델과 기초 AI 연구를 주도하고 있다. 그러나 대부분의 도시가 샌프란시스코나 베이징을 그대로 따라갈 수는 없다. AI 개발도시는 막대한 연구개발 투자와 최고 수준의 인재, 세계적인 대학과 벤처투자 시장을 동시에 갖춰야 가능한 모델이다. 국가 차원에서도 소수의 도시만 담당할 수 있는 전략이지 모든 지역의 발전 모델이 될 수는 없다. AI 인프라도시는 AI를 개발하기보다 그 기반을 구축하는 도시다. 반도체 공장과 데이터센터, 클라우드 인프라, 전력망과 용수 공급이 경쟁력의 핵심이다. AI 산업의 성장 자체를 뒷받침하는 기반 역할을 수행한다. 최근 광주가 추진하는 AI 반도체 국가산업단지와 용인을 중심으로 조성되는 국가 반도체 클러스터가 이 전략에 해당한다. 미국과 중국도 대규모 반도체 생산과 데이터센터 투자를 국가 전략으로 추진하고 있다. AI 시대에도 산업 경쟁력의 출발점은 결국 안정적인 인프라다. 하지만 모든 지역이 AI 인프라도시를 지향하는 것도 현실적이지 않다. 반도체 산업은 막대한 자본과 전력, 용수, 글로벌 공급망을 필요로 하는 대표적인 규모의 경제 산업이다. 국가가 전략적으로 몇 개의 거점을 육성하는 것이 효율적이지, 모든 도시가 같은 전략을 선택할 수는 없다. 결국 대부분의 도시는 다른 질문을 던져야 한다. AI를 어디에서 생산할 것인가가 아니라 AI를 어떻게 활용할 것인가라는 질문이다. 바로 이 지점에서 AI 전환도시가 등장한다. ●일반 도시의 선택, AI 전환 도시 AI 개발도시와 AI 인프라도시는 국가 경쟁력에 반드시 필요하다. 그러나 대부분의 도시가 샌프란시스코처럼 AI를 개발하거나, 광주와 용인처럼 AI 인프라를 구축하는 것은 현실적으로 어렵다. 일반 도시의 경쟁력은 다른 곳에서 찾아야 한다. AI 전환도시는 AI를 도시 전체에 확산시키는 도시다. AI를 행정과 산업, 교육과 문화, 창업과 일상에 적용해 새로운 생산성과 창의성을 만드는 것이 목표다. 도시의 경쟁력은 자체적인 AI 모델을 보유했느냐보다 AI를 얼마나 효과적으로 활용하느냐에 의해 결정될 가능성이 크다. 일반 도시가 현실적으로 선택할 수 있는 AI 전략인 셈이다. AI 전환도시는 다시 세 가지 유형으로 구분할 수 있다. 도시 운영을 혁신하는 AI 스마트도시, 기업 경쟁력을 높이는 AI 산업도시, 개인과 크리에이터를 중심에 두는 AI 크리에이터 타운이다. 이 세 모델은 서로 경쟁하는 관계가 아니라 상호 보완적인 관계이며 하나의 도시도 여건에 따라 세 가지 전략을 함께 추진할 수 있다. AI 스마트도시는 기존 스마트도시를 AI 시대에 맞게 발전시킨 모델이다. 생성형 AI와 AI 에이전트를 활용해 도시 운영 자체를 지능화하는 데 초점을 둔다. 데이터 수집이 목적이 아니라 데이터를 활용한 문제 해결이 목표다. 최근 하정우 전 AI미래기획수석이 제안한 AI 도시가 여기에 가장 가깝다. 그는 AI 신뢰성센터를 중심으로 연구·실증·인증 기능을 집적하고, 시민의 경험과 암묵지를 AI 시대의 데이터 자산으로 전환하는 생태계를 제안했다. 특히 지역의 문화와 음식, 역사와 스토리를 새로운 데이터 자산으로 활용해야 한다는 점을 강조했다. AI 산업도시는 기업과 산업의 AI 전환을 중심에 둔다. 도시 기반 시설보다 기업의 생산성과 산업 경쟁력을 높이는 데 정책의 초점을 맞춘다. 제조업과 서비스업에 AI를 적용해 새로운 부가가치를 창출하고, 피지컬 AI와 산업용 로봇으로 산업 구조를 혁신하는 것이 핵심이다. 미국 피츠버그는 로봇과 자율주행 기술로, 중국 선전은 AI와 하드웨어·제조업의 결합으로 이를 보여 준다. 제조업 비중이 높은 한국의 산업도시 역시 자동차와 반도체, 조선, 바이오, 물류 등 주력 산업에 AI를 적극 도입해야 글로벌 경쟁력을 유지할 수 있다. AI 크리에이터 타운은 기업보다 개인을, 생산보다 창의성을, 공장보다 창작을 중심에 두는 모델이다. 생성형 AI를 활용해 더 많은 시민이 창작과 창업에 도전하고, 더 많은 크리에이터 브랜드가 성장하도록 지원하는 도시를 의미한다. 생성형 AI가 창작의 비용을 빠르게 낮추면서, 디자인·영상·번역·마케팅처럼 과거에는 기업만 수행할 수 있었던 일이 개인과 소규모 팀에게도 가능해지고 있다. AI는 대기업만을 위한 기술이 아니라 개인의 생산성과 창의성을 크게 높이는 기술이 되고 있다. 이 점에서 기존의 창조도시나 문화도시와도 차이가 있다. 문화를 소비하는 도시가 아니라 문화를 생산하는 도시, 그리고 AI로 그 생산성을 높이는 도시가 AI 크리에이터 타운이다. 흥미로운 점은 이러한 도시 모델이 아직 세계 어디에도 본격적으로 등장하지 않았다는 사실이다. 미국도 중국도 AI 개발과 산업에서는 앞서 있지만 개인과 크리에이터의 AI 활용을 도시 전략의 중심에 둔 사례는 찾아보기 어렵다. 바로 이 점이 한국 도시에 새로운 기회를 제공한다. ●한국이 먼저 만들어야 할 AI 도시 산업혁명 시대 도시의 경쟁력은 공장에 있었다. 정보화 시대에는 연구개발과 플랫폼이 도시 성장을 이끌었다. AI 시대에는 무엇이 도시의 경쟁력을 결정할 것인가. 그 답은 AI를 활용하는 사람이라고 생각한다. 반도체도 중요하고 AI 모델도 중요하다. 그러나 지역 도시가 장기적으로 경쟁력을 확보하는 길은 더 많은 시민이 AI를 활용해 창작하고 창업하며 새로운 크리에이터 브랜드와 문화를 만들어 내는 생태계를 구축하는 데 있다. AI는 도시를 대신 성장시키는 기술이 아니라 사람의 창의성을 증폭시키는 기술이기 때문이다. 세계는 지금 AI 개발도시와 AI 인프라도시를 두고 경쟁하고 있지만 개인과 크리에이터의 AI 활용을 도시 전략의 중심에 둔 모델은 아직 뚜렷하게 등장하지 않았다. 미국은 AI를 개발하고, 중국은 AI를 산업화하고 있다. 그렇다면 한국은 무엇을 해야 하는가. 한국의 답은 AI를 가장 창조적으로 활용하는 도시, AI 크리에이터 타운이라고 생각한다. 한국은 이미 문화와 기술을 함께 성장시킨 경험을 가지고 있다. 이제 그 경험을 도시 전략으로 확장할 차례다. 문화와 기술이 결합한 AI 크리에이터 타운은 한국 지역 도시의 새로운 발전 모델이자 세계에 제시할 수 있는 한국형 AI 도시의 비전이 될 것이다. 모종린 연세대 국제학대학원 교수

한화는 2040년까지 우주항공과 인공지능(AI) 산업에 총 55조원을 투자해 독자 발사체와 위성망, 국방 AI를 아우르는 통합 우주 인프라를 구축한다. 김동관 한화 부회장은 3일 경남 진주에서 열린 영남권 첨단산업 발전비전 국민보고회에서 ‘AI 우주강국’ 중장기 전략을 발표하며 “우주 주권 확보, 자주국방을 위한 AI 구축, 영남권을 중심으로 한 대한민국의 우주항공 생태계 완성 등의 목표를 위해 55조원을 선제적으로 투자하겠다”고 밝혔다. 한화는 우선 독자 발사체와 위성 기술을 기반으로 한 통합 우주 인프라 구축에 주력한다. 우주에서 정보를 수집하면 AI가 분석해 우리 군의 판단과 작전 수행으로 이어질 수 있도록 시스템을 만들겠다는 구상이다. 이를 위해 한화에어로스페이스는 우주발사체에 약 23조원을 투자할 계획이다. 단조립장과 발사체 개발 시험시설을 구축하고 앞으로 상업발사로 전환해 독자적인 우주 수송 능력을 확보할 계획이다. 한화시스템도 초저궤도 합성개구레이더(SAR) 위성과 우주 AI데이터센터, 위성통신망 확보를 위해 약 20조원을 투자한다. 한화가 추진하는 통합 우주 인프라는 고도 350㎞ 관측위성군과 400㎞ 상공에 구축할 우주 AI 데이터센터, 고도 900㎞에 배치되는 저궤도 위성통신망 등으로 구성된다. 한화시스템은 2031년까지 SAR 위성 64기를 운영하고, 저궤도 통신망은 위성 192기로 서비스를 시작한 뒤 60기 이상을 추가 발사할 계획이다. 김 부회장은 또 “우주 주권 확보를 위한 첫 단추는 독자 발사체 개발”이라며 “한화는 독자 발사체 개발을 통해 우리나라가 언제든지 우주에 다다를 수 있는 역량을 확보하겠다”고 강조했다. 한화는 국방 AI 역량 강화에도 10조원 이상을 투자할 예정이다. 경남 창원에 국방 AI 데이터센터를 구축해 우주와 지상·해상·공중에서 수집한 정보를 통합 분석한다. 또 이를 기반으로 전장 데이터를 학습, 추론하는 실전 특화 국방 AI 모델인 ‘디펜스 오에스’(Defense OS)를 개발한다. 디펜스 오에스 개발에는 2040년까지 약 2조원이 투입된다. 김 부회장은 “우리의 유무인 복합 체계는 자주국방을 담보할 뿐 아니라 우리나라가 세계적 수준의 방산 강국 지위를 더욱더 공고히 할 수 있는 든든한 기반이 될 것”이라고도 말했다. 한화는 지역인재 양성을 위해 부산대, 창원대, 경상대 등 영남권 대학과의 산학과제 수행, 장학생 선발, 재직자 재교육 등을 하고 있다. 앞으로는 학부 계약학과 설치와 계약정원제 대학원 운영 등으로 협력을 넓혀갈 계획이다. 지역 협력업체와의 상생 프로그램도 적극적으로 추진할 방침이다. 정책금융 등을 통해 협력업체에 저리 시설자금을 지원하고 자동화, 원격화 등으로 안전 관리를 강화해 생산 기반을 고도화하도록 한다. 김 부회장은 “지역 인재가 지역에서 배우고 지역 기업이 세계 시장에 도전하고 지역 생태계가 대한민국의 미래를 담보하는 선순환 구조야말로 한화가 생각하는 산업 생태계의 완성”이라고 강조했다.

현대자동차와 기아가 ‘미래 모빌리티 퍼스트 무버’로 도약하기 위해 속도를 내고 있다. 자율주행과 소프트웨어 중심 자동차(SDV) 전환을 주축으로 글로벌 테크 기업과의 동맹을 강화하는 한편, 국내 최대 규모의 실증 사업을 통해 기술 내재화에 박차를 가한다는 전략이다. 현대차그룹은 엔비디아와 전략적 협업을 전방위로 확대한다고 30일 밝혔다. 이를 위해 양사는 현대차·기아의 차량 제조 노하우와 엔비디아의 기술력을 결합해 차세대 자율주행 솔루션 공동 개발에 착수했다. 엔비디아의 자율주행 표준 설계 구조인 ‘드라이브 하이페리온’을 도입해 자체적인 SDV 아키텍처를 확립하고, 미국 합작법인 ‘모셔널‘을 통해 중장기적으로는 ‘레벨 4’ 로보택시 고도화까지 협력 체계를 확장한다는 계획이다. 특히 실제 도로에서 수집된 방대한 데이터를 단일 파이프라인으로 통합 처리하는 대규모 AI 학습 체계를 구축해 고성능 AI가 스스로 데이터를 수집하고 학습하는 선순환 구조를 완성한다는 구상이다. 글로벌 협력과 동시에 국내에서는 자율주행 상용화를 위한 대규모 실증을 본격화한다. 현대차·기아는 국토교통부가 주관하는 ‘자율주행 실증도시 조성사업’(K-자율주행 협력모델)에서 자동차 제작사와 운송 플랫폼사로 동시에 선정돼 올 하반기부터 광주광역시 전역에서 대규모 운행에 나선다. 이미 모셔널과 웨이모 로보택시에 아이오닉 5 기반 자율주행 차를 위탁 생산 방식으로 공급하며 쌓은 기술력을 바탕으로 전용 실증 차량 200여대를 제작·지원한다. 여기에 자체 개발한 AI 기반 모빌리티 플랫폼 ‘셔클’(Shucle)을 투입해 차량 호출부터 실시간 관제, 지능형 배차까지 직접 운영하며 통합 서비스 모델을 선보일 예정이다. 이번 광주 실증사업의 가장 큰 관전 포인트는 현대차·기아의 자체 자율주행 솔루션인 ‘아트리아 AI’(Atria AI)가 최초로 시험대에 오른다는 점이다. 아트리아 AI는 인식·판단·제어 전 과정을 하나의 AI 모델로 연결하는 ‘엔드 투 엔드’(E2E) 방식을 채택했다.