- 9월 30일(수) 서울 그랜드 하얏트 호텔 개최- 새로운 인재상 및 AI를 통한 조직 혁신 전략 제시 KMA 한국능률협회(상근부회장 최권석, 이하 KMA)가 9월 30일(수) 서울 그랜드 하얏트 호텔에서 400여 명의 경영진이 참석한 가운데 ‘제637회 최고경영자조찬회’를 개최했다. 이번 조찬회는 AI가 기업의 핵심 성장동력으로 부각되는 상황에서 AI 시대에도 지속 가능한 성장을 이끌어갈 ‘새로운 인재상과 육성 방안’ 및 ‘AI 기반 조직 혁신 전략’을 모색하기 위해 마련됐다. 특히 도서 ‘사고외주’를 통해 인간 고유의 사고와 질문의 중요성을 피력해온 교수와, 기업 현장에서 AX(AI 전환)를 이끌고 있는 전문가가 연사로 나섰다. 첫 번째 세션에서는 홍진기 연세대학교 화공생명공학과 교수가 ‘똑똑한 무능함의 덫: AI 시대 조직에 울리는 경종’을 주제로 강연했다. 홍 교수는 『사고외주』의 저자이자 ㈜바른바이오 대표로, CES 혁신상을 2024년부터 2026년까지 3년 연속 받았다. 그는 “AI로 정보를 탐색하되, 판단과 통찰 같은 인간 고유의 사고까지 AI에 맡기는 ‘사고외주’는 경계해야 한다”며 기업이 지향해야 할 리더십과 인재 육성 방향을 제시했다. 이어 두 번째 세션에서는 SK AX AI/Data 플랫폼 그룹장을 역임하고 국내 주요 기업의 AX를 주도해 온 차지원 CAIO가 ‘Being AX, 조직 혁신 로드맵: 사례를 중심으로’를 주제로 발표를 이어갔다. 차지원 CAIO는 주요 산업별 AX 성공 사례를 공유하며, “AX의 승패를 가르는 본질은 자본력이나 기업 규모가 아닌 명확한 전략”이라고 강조했다. KMA 관계자는 “이번 조찬회는 기업들의 최우선 과제인 ‘AI’를 중심으로 지속가능한 인재상과 AX 전략을 동시에 제시한 뜻깊은 자리였다”며 “앞으로도 KMA는 급변하는 비즈니스 환경 속에서 기업 경영에 실질적인 인사이트를 제공하는 장을 지속적으로 마련할 것”이라고 밝혔다. 한편, KMA 최고경영자조찬회는 매월 국내 최고의 석학과 비즈니스 리더들과 최신 경영 트렌드와 인사이트를 공유하는 대한민국 대표 경영자 조찬 모임이다. 상세 문의는 KMA 최고경영자조찬회 사무국을 통해 가능하다.

“공공기관, 지역 산업과 결합 중요”물·에너지·첨단의료 인프라 갖춰국가 정책 실행력 극대화에 최적1차 이전 때 ‘신용보증기금’ 안착기업은행 오면 中企 원스톱 지원대구, 가스 배관·공급관리소 구축석유 관리 기능 통합·접목에 유리 정부가 공공기관 통폐합 및 2차 이전 추진에 나선 가운데 대구시가 총력전에 나섰다. 수도권에 있는 공공기관을 대구로 옮겨오는 수준을 넘어 지역 산업 생태계와 결합한 미래 첨단산업 거점으로 재도약하겠다는 구상이다. 특히 물산업, 에너지, 첨단의료 등 이미 고도화된 산업 인프라와 높은 기능 집적도를 내세우며 정부와 관계부처 등을 상대로 대구가 국가 정책 실행력을 극대화할 최적지라는 점을 강조하고 있다. 추경호 대구시장은 20일 서울신문과의 인터뷰에서 “2차 공공기관 이전의 기준은 이전기관의 기능이 지역 산업과 얼마나 강하게 결합해 국가균형발전의 실질적 성과를 낼 수 있느냐”라며 “대구는 이미 검증된 1차 이전 성과 위에, 2차 이전 효과를 가장 크게 실현할 수 있는 최적지”라고 자신 있게 말했다. ●중소기업·첨단산업 시너지 극대화 대구시가 정부에 제출하고 집중 유치에 나선 대상은 총 34개 기관 중 10개 핵심 기관이다. 시는 기존 1차 이전 공공기관들과의 연계 효과를 극대화할 수 있는 맞춤형 전략을 마련했다. 우선 중소기업 비중이 전국 최상위권인 지역 특성을 고려해 IBK기업은행 유치에 사활을 걸고 있다. 이미 대구에 안착한 1차 이전기관 신용보증기금의 보증 기능에 기업은행의 대출·투자 기능을 결합해 중소기업 원스톱 지원 체계를 구축하겠다는 전략이다. 대한무역투자진흥공사(KOTRA)와 한국벤처투자 역시 신용보증기금 및 수성알파시티의 딥테크 스타트업 생태계와 결합할 마지막 퍼즐로 꼽힌다. 산업진흥 분야에서는 한국산업기술진흥원(KIAT)과 한국데이터산업진흥원(K-DATA)이 타깃이다. 이미 대구에 소재한 한국산업기술기획평가원(KEIT), 한국지능정보사회진흥원(NIA)과 결합할 경우 기술 기획부터 실증, 유통, 사업화로 이어지는 국가 정책 패스트트랙이 완성된다는 게 시 관계자의 설명이다. 케이메디허브(대구경북첨단의료산업진흥재단)와 연계할 한국보건의료연구원, 대구 의료기술시험연수원과 시너지를 낼 한국보건의료인국가시험원, 물산업클러스터의 실증 기능을 배가할 한국환경공단과 한국환경산업기술원 등이 유치 리스트 최상단에 올랐다. ●국가 공급망 중앙통제소 이미 구축 정부가 발표한 한국가스공사(대구)와 한국석유공사(울산)의 통합안과 관련해, 대구시는 통합공사(가칭 에너지자원공사)의 본사가 대구에 자리해야 한다는 당위성을 강조하고 있다. 국가 에너지 공급망의 안정적 통제와 조직 운영 효율화 관점에서 가스공사를 모체로 한 통합이 타당하다는 이유다. 지난해 결산 경영공시 기준으로 조직 규모의 경우 가스공사(4305명)는 석유공사(1456명)의 3배 수준이고 자산도 가스공사가 53조 6278억원으로 석유공사(19조 4442억원)의 2.8배에 달했다. 당기순이익 또한 가스공사가 1323억원을 기록한 반면, 석유공사는 1조 2503억원의 적자를 내며 완전자본잠식 상태에 빠져 있다. 대구에는 전국 5346㎞의 천연가스 주배관과 445개 공급관리소를 실시간 통제하는 국가 공급망 중앙통제소가 이미 구축돼 있다. 컨트롤타워가 입지한 대구에 석유 관리 기능을 접목해야 조직 혼선과 통합 비용을 최소화할 수 있다. ●“수도권 3분의 1 주거비·명품 교육” 공공기관 임직원들의 정주 여건 역시 대구가 가진 강력한 경쟁력이다. 대구의 신축 아파트 평균 매매가는 서울의 3분의 1 수준에 불과하지만 교육과 의료, 교통 등 생활 인프라는 수도권에 버금가는 수준이기 때문이다. 대구에는 전국 최상위권 학업성취도를 자랑하는 수성구 학원가를 비롯해 2025학년도 의대 진학 전국 최상위권 고교들이 있다. 상급종합병원 5개를 포함해 관내 의료기관 이용 비율이 91.4%에 달할 정도로 필수의료망이 두텁다. 동대구·서대구 고속철도역과 9개 고속도로망, 도시철도 1~4호선이 촘촘히 연결돼 전국 어디서나 접근이 용이하다. 대구시는 민관합동 ‘공공기관 2차이전 유치위원회’를 가동하고 정규 전담 부서인 이전지원팀·이전시설팀·혁신도시지원팀을 신설해 조직력을 강화했다. 국회를 찾아 중소기업은행법 개정안 발의를 지원하는 등 정치권과의 공조도 넓히고 있다. 대상 기관 관계자 초청 팸투어와 1차 이전 공공기관장 간담회를 수시로 개최하며 현장 스킨십도 강화하는 중이다. 대구시 관계자는 “공공기관 2차 이전은 단순히 기관을 지방으로 옮기는 수준을 넘어 지역의 미래 신산업 생태계를 완성하는 핵심 열쇠”라며 “전방위 유치 활동을 통해 대구의 미래 50년 성장 동력을 반드시 확보하겠다”고 강조했다.

- 디지털 금융 인프라 기술력과 사업화 역량 객관적 검증- 수탁·토큰증권·스테이블코인 결제 등 차세대 금융 인프라 구축 가속 디지털자산 금융 인프라 기업 페어스퀘어랩(대표 김준홍)이 한국평가데이터(KODATA)가 실시한 기술신용평가(TCB)에서 최고 등급인 ‘TI-1’을 획득했다고 밝혔다. 기술신용평가(TCB, Tech Credit Bureau)는 기업이 보유한 기술의 기술성뿐 아니라 시장성, 사업성, 경영역량 및 신용정보 등을 종합적으로 평가하는 제도다. TI-1은 투자용 기술평가에서 기술 경쟁력과 기술사업화 능력이 매우 우수하고 향후 높은 수익 창출 가능성을 보유한 기업에 부여되는 최고 등급이다. 평가를 수행한 한국평가데이터는 2014년 6월 금융위원회로부터 민간 최초의 기술신용평가기관(TCB)으로 선정된 기업신용평가 전문기관이다. 2005년 국책기관과 민간 금융기관의 공동 출자로 설립됐으며, 국내 최대 규모의 기업정보 데이터베이스를 보유하고 있다. 페어스퀘어랩은 이번 평가를 통해 디지털자산과 전통 금융을 연결하는 인프라 기술력과, 이를 실제 금융기관과 시장에 적용해 온 사업화 역량을 인정받았다. 페어스퀘어랩은 국내 금융기관을 대상으로 디지털자산 인프라 구축 사업을 지속해 왔으며, 디지털자산 수탁, 지갑 인프라, 토큰증권, RWA(실물자산), 스테이블코인 결제 및 외환(FX) 등 다양한 금융 인프라 영역에서 사업을 전개하고 있다. 특히 최근에는 국내외 금융기관을 연결하는 차세대 금융 인프라 구축에 집중하고 있다. 국내 은행 및 글로벌 금융기관과 함께 스테이블코인 기반의 기관 간 외환·결제 인프라를 구축하고 있으며, 글로벌 금융기관 간 온체인 외환 정산을 목표로 하는 ‘프로젝트 판게아(Project Pangea)’를 추진 중이다. 아울러 자체 디지털자산 플랫폼 ‘에셋트럼(Assetrum)’을 기반으로 금융기관의 디지털자산 지갑 및 수탁 인프라를 제공하고 있으며, 토큰증권과 RWA 분야에서도 금융기관과 함께 상품 발행·유통 인프라 구축을 추진하고 있다. 페어스퀘어랩 관계자는 “이번 TCB 최고 등급 획득은 단순한 블록체인 기술 평가를 넘어, 금융기관이 실제 활용할 수 있는 디지털자산 인프라를 구축하고 이를 사업으로 연결해 온 역량을 인정받았다는 점에서 의미가 크다”며 “앞으로도 국내 금융기관과 글로벌 파트너를 연결하며 디지털자산 기반의 차세대 금융 인프라를 구축해 나갈 것”이라고 말했다. 2018년 설립된 페어스퀘어랩은 스테이블코인, 토큰증권, RWA, 외환 및 결제·정산 등 다양한 금융 영역에서 블록체인 기술을 실제 금융 서비스와 연결하는 인프라 사업을 확대해 나갈 계획이다.

전국 곳곳에 있는 과학관들이 하나로 통합돼 ‘국립과학관재단’이 신설되고 데이터 산업 진흥과 활용, 유통을 담당해왔던 한국데이터산업진흥원이 한국지능정보사회진흥원(NIA)에 통합된다. 과학기술정보통신부는 지난 3일 정부 합동으로 발표된 ‘공공기관 기능개혁 추진 방안’에 따라 이 같은 소관 공공기관 기능개혁을 추진한다고 15일 밝혔다. 현재 국립과학관은 과천, 대전, 대구, 광주, 부산, 강원 6곳에 설치돼 운영되고 있다. 과기정통부는 6곳 과학관 중 국립과천과학관, 대전 국립중앙과학관 2곳을 제외한 대구, 광주, 부산 국립과학관과 국립강원전문과학관 4곳의 지역 과학관법인을 통합해 ‘(가칭)국립과학관재단’을 신설할 계획이다. 이를 통해 지역 과학관이 축적해 온 특성과 강점은 최대한 살리면서 전시콘텐츠 공동 기획, 소장자료 공동 활용 등을 통해 대형 전시·연구 인프라 확충, 해외 유수 과학관과 교류·협력 등을 추진할 계획이다. 또 한국데이터산업진흥원(K-DATA)은 한국지능정보사회진흥원(NIA)의 부설기관으로 통합된다. 정부는 기존 데이터 산업 전문성, 현장 대응력을 유지하는 한편 NIA의 정책지원과 연계함으로써 인공지능 확산에 따른 데이터 산업현장 수요 정책 반영 및 전문적인 사업 지원이 가능하도록 할 계획이다. 이 밖에 한국연구재단은 기초·원천 연구 과제에서 우수 연구성과를 발굴하고 기술이전과 사업화 업무를 수행했던 과학기술사업화진흥원을 부설 기관으로 통합할 계획이다. 연구개발특구진행재단 자회사로 시설관리, 미화, 경비 및 안내 등 업무를 수행했던 연구개발특구에프엔에스는 정부출연연구기관 자회사인 과학기술시설단과 과학기술보안관리단으로 업무를 이관한다. 별정우체국직원의 부담금 징수와 급여지급 등을 담당하던 소규모 기관인 별정우체국연금관리단은 우체국시설관리단 내 별정우체국연금 관리센터로 신설돼 흡수된다. 과기정통부 관계자는 “통합에 필요한 관련 법령의 제·개정 등 법령 정비를 추진하는 한편 직원 고용승계와 기존 처우 보장을 원칙으로 관계부처·지방정부·노동조합 등과 지속적으로 소통하며 통합 과정에서 제기되는 의견을 충분히 수렴해 나갈 계획”이라고 설명했다.

더그래프(The Graph)의 핵심 개발사 엣지앤노드(Edge ＆ Node)가 오는 9월 17일 미국 뉴욕에서 열리는 ‘데이터 매니지먼트 서밋 뉴욕 시티 2026(Data Management Summit New York City 2026)’에 참여해 금융기관을 위한 블록체인 데이터 인프라와 AI 활용 전략을 공개한다. 데이터 매니지먼트 서밋 뉴욕 시티는 금융기관의 데이터 관리, AI, 데이터 거버넌스와 규제 대응 등을 다루는 금융 데이터 전문 컨퍼런스다. 올해 행사에는 BNY, 스테이트스트리트, 웰스파고, 소시에테제네랄, SMBC, 블랙록, RBC, 노무라, 코메르츠방크 등 주요 금융기관의 데이터·AI 담당자들이 연사와 패널로 참여한다. 이번 행사에서 엣지앤노드는 최고경영자(CEO)와 데이터 총괄 임원이 각각 기조연설과 패널 토론에 나서며, 금융권의 인공지능(AI) 도입 단계에서 필수적인 데이터 처리와 검증 인프라 구축 방안을 집중적으로 발표할 계획이다. 로드리고 코엘료(Rodrigo Coelho) 엣지앤노드 CEO는 ‘더 많은 데이터, 더 낮은 비용’을 주제로 키노트 발표에 나선다. AI 확산으로 기업이 처리해야 하는 데이터 양은 빠르게 늘어나는 반면, 데이터 인프라의 구축과 운영 방식은 보다 전문화되고 효율화되고 있다는 변화를 설명할 예정이다. 특히 엣지앤노드가 개발 중인 기관용 블록체인 데이터 엔진 ‘AMP’를 사례로 금융기관이 대규모 온체인 데이터를 기존 업무 환경에서 활용하는 방안을 소개한다. AMP는 여러 블록체인에서 발생하는 데이터를 수집·정리하고, 해당 데이터가 실제 블록체인 기록과 일치하는지 검증할 수 있도록 설계된 기관용 데이터 인프라다. 금융기관과 기업이 익숙한 SQL 기반 환경에서 데이터를 분석할 수 있으며, 클라우드와 자체 서버 등 다양한 환경에서 활용할 수 있다. 엣지앤노드의 데이터 디렉터 크레이그 터터로우(Craig Tutterow)는 금융기관의 AI 활용과 규제 대응을 주제로 한 패널에 참여한다. 패널에서는 AI 에이전트가 어떤 데이터를 사용하고 어떤 과정을 거쳐 결과를 도출했는지 추적할 수 있는 감사 기록을 어떻게 구축할 것인지가 주요 의제로 다뤄진다. 금융기관이 업무에 AI를 도입하려면 데이터 출처와 처리 과정 및 인적 감독 여부를 규제 당국에 소명해야 하므로, 데이터 검증과 추적성이 핵심 과제로 다뤄질 전망이다. 이번 패널 세션에는 코메르츠방크와 노무라 등 글로벌 금융사의 데이터·AI 책임자들도 대거 참석한다. 이번 행사의 참여는 더그래프 생태계가 기존 Web3 개발자용 온체인 데이터 조회망을 넘어, 금융권과 기업이 안심하고 쓸 수 있는 검증 가능 데이터 인프라로 외연을 넓히는 흐름과 궤를 같이한다. 더그래프는 서브그래프(Subgraphs)와 서브스트림스(Substreams)를 기반으로 블록체인 데이터를 수집·가공·조회하는 인프라를 구축해 왔다. 최근에는 AMP를 중심으로 금융기관의 데이터 분석과 위험관리, 규제 보고, AI 활용을 지원하는 기관용 데이터 시장으로 영역을 확대하고 있다. 한편 엣지앤노드는 지난 8월 칸톤 재단(Canton Foundation)에 회원으로 합류하고, 기관용 블록체인 네트워크인 칸톤 네트워크(Canton Network)의 검증자(Validator)로 참여한다고 밝힌 바 있다. 엣지앤노드는 네트워크 검증뿐 아니라 기술 표준과 프로토콜 개선 논의에도 참여하며 기관용 블록체인 데이터 인프라 분야에서의 활동을 확대하고 있다. 엣지앤노드는 이번 뉴욕 금융데이터 서밋 참여를 통해 블록체인 데이터 기술을 크립토 시장 내부의 개발 도구를 넘어, 금융기관의 AI와 데이터 관리 환경에서 활용할 수 있는 기반 인프라로 제시할 계획이다.

부산관광공사는 ‘공공데이터와 AI로 만드는 새로운 부산 여행’​을 주제로 아이디어 공모전을 개최한다고 20일 전했다. 이번 공모전은 부산관광공사 개방 공공데이터와 인공지능(AI)을 활용해 관광객 편의와 부산 관광 활성화 아이디어를 발굴하는 프로젝트이다. 9월 9일 오후 6시까지 진행되며, 공공데이터와 AI를 활용한 부산 관광 아이디어에 관심 있는 국민이라면 누구나 개인 또는 3인 이내 팀으로 참여할 수 있다. 공모 분야는 공공데이터와 AI를 결합한 아이디어 기획 부문으로, 참가자는 공공데이터포털(data.go.kr)에 개방된 부산관광공사 공공데이터를 1종 이상 반드시 활용​해야 한다. 제안 주제는 AI 기반 맞춤형 관광코스·관광지 추천, 관광객 편의 및 관광 정보 접근성 개선, 외국인·관광 약자 관광 서비스 개선, 지역관광·골목상권 연계 활성화, 관광지·축제·콘텐츠 활성화, 시티투어·MICE·관광시설 활성화 등 부산 관광과 관련된 분야라면 자유롭게 제안할 수 있다. 공사는 공공데이터 활용성, AI 활용성, 창의성, 실현 가능성, 기대효과 등을 기준으로 3팀을 선정할 계획이다. 우수 아이디어는 공사 관광정책 및 사업 기획 참고 자료로 활용하고, 공공데이터 활용성과 확산을 위한 홍보자료로도 공유할 계획이다.

삼성전자 반도체(DS)부문이 인공지능(AI) 분야 핵심 전문가를 잇달아 영입하며 전사적인 AX(인공지능 전환) 역량 강화에 속도를 낸다. 14일 업계에 따르면 삼성전자 DS부문은 최근 딥러닝·비전 AI 분야 권위자인 한보형 펠로우와 데이터 엔지니어링 전문가 한태린 상무를 새로 영입했다. 서울대 전기·정보공학부 교수인 한 펠로우는 반도체 연구개발(R＆D)에 특화된 AI 모델 개발을 이끌 예정이다. 서울대 컴퓨터공학과에서 학·석사를 마친 뒤 미국 메릴랜드대에서 컴퓨터과학 박사 학위를 받았으며, 포항공대 컴퓨터공학과 조교수를 지냈다. 한 상무는 미국 메타에서 엔지니어링 매니저를, AI 스타트업 페르소나(Persona)에서 시니어 개발자를 역임한 데이터 엔지니어링 전문가다. 서울대 기계항공우주공학과를 졸업하고 미국 매사추세츠공과대(MIT)에서 기계공학 석사 학위를 받았다. 삼성전자에서는 AI가 즉시 활용할 수 있는 기반 데이터인 ‘AI 레디 데이터(AI Ready Data)’ 구축을 담당한다. 삼성전자는 AI·데이터 분야 핵심 인재를 지속적으로 확보하는 동시에 이들의 전문성을 조직 전반으로 확산해 AX 경쟁력을 강화한다는 방침이다. 아울러 반도체 설계와 공정, 제조 등 핵심 업무 전반에 AI 적용을 확대해 개발 효율성과 생산성을 높여 나갈 계획이다.

경기도의회 기획재정위원회 소속 김한슬 의원(국민의힘, 비례)이 경기도의 채무 상황과 기금 및 지방채 활용 내역 등을 도민이 직접 찾아볼 수 있는 웹사이트 ‘경기도 빚 지도(https://debt.ggdata.kr/)’를 제작해 공개했다. ‘경기도 빚 지도’는 경기도가 제출한 공식 행정자료를 바탕으로 마련됐다. ▲연도별 채무 규모 및 증감 추이 ▲지역개발기금과 통합재정안정화기금의 활용 실태 ▲지방채 발행 규모 및 세부 사용처 등을 시각화해 도민들이 복잡한 도 재정 현황을 쉽게 파악할 수 있도록 구성된 점이 특징이다. 이번 웹사이트 공개는 지난 7월 20일 경기도 기획조정실 업무 보고 당시 김 의원이 제기한 문제의식에서 비롯됐다. 추미애 경기도지사는 앞선 7월 7일 도정 연설을 통해 “민선 9기 경기도는 7조 원이 넘는 채무를 안고 출발했으며, 재정 여력 부족으로 약 3,000억 원 규모의 필수 사업을 예산에 반영하지 못했다”고 밝힌 바 있다. 이에 대해 김 의원은 약 7조 원 규모의 재정 부담과 관련해 단순히 채무 총액만 강조할 것이 아니라, 채무의 증가 시점과 원인, 차입금을 활용한 추진 사업 및 그 효과, 이자 부담과 향후 상환 계획 등을 종합적으로 분석하여 도민에게 명명백백히 공개해야 한다고 집행부에 강력히 요구했다. 당시 정두석 기획조정실장은 “관련 재정 자료를 외부에 종합적인 형태로 공개한 적은 없다”며 도의회 기획재정위원 대상의 별도 설명회를 제안했다. 그러나 김 의원은 “도의회 보고로만 그쳐서는 안 된다. 도민들도 재정 상황을 정확히 알아야 예산 편성과 사업 조정의 필요성을 납득하고 동의할 수 있다”고 강조한 바 있다. 이후 김 의원은 집행부에 연도별 재정 상황, 기금 융자 사업, 지방채 발행 내역 등 관련 자료 일체를 요구하여 제출받았으며, 이를 직접 분석하고 정리해 이번 ‘경기도 빚 지도’를 구축했다. 공개된 자료에 따르면 경기도의 채무 규모는 2020년 이후 뚜렷한 증가세로 돌아섰으며, 특히 2025년부터는 지역개발채권 외 별도의 지방채 발행도 본격화된 것으로 확인됐다. 또한 일반회계가 통합재정안정화기금 등에서 자금을 차입하는 ‘내부 거래’ 규모와 지방채를 투입한 구체적인 사업 내역도 웹사이트를 통해 상세히 확인할 수 있다. 최근 추 지사가 8월 5일 기자회견을 열고 ‘경기도 재정 비상 상황’을 공식 선언하며 강도 높은 세출 구조 조정을 예고한 가운데, 김 의원은 경기도의 재정 여건이 어려워지고 있다는 사실 자체를 외면해서는 안 된다면서도, 재정 상황을 지나치게 단순화하거나 막연한 위기감을 조성하는 방식 역시 경계해야 한다고 지적했다. 김 의원은 “경기도의 재정이 어렵다면 무엇이 얼마나 어려운지, 언제부터 어떤 이유로 부담이 커졌는지를 먼저 정확하게 공개해야 한다”며 “막연히 공포감을 심어주는 것보다 도민이 충분한 정보를 토대로 경기도의 재정 운용을 평가하고 의견을 제시할 수 있도록 하는 것이 재정의 투명성과 책임성을 높이는 길”이라고 강조했다. 아울러 이번 사이트 공개를 단발성 정보 전달에 그치지 않고 도민이 직접 참여하는 재정 검증의 장으로 활용한다는 방침이다. 사이트 내 수치나 설명에 대한 보완 의견은 물론, 예산 삭감 및 미반영으로 발생한 현장 피해 사례, 기금 활용 및 세출 구조 조정에 대한 도민 목소리를 광범위하게 수렴할 예정이다. 김 의원은 “잘못된 부분이 있다면 즉각 바로잡고, 현장에서 제기되는 문제와 도민들의 목소리는 객관적 자료로 사실관계를 확인한 뒤 다가오는 예산 심사와 행정사무감사, 정책 개선에 적극 반영하겠다”고 밝혔다. 이어 “경기도의 빚이 누구의 책임인지를 따지는 데서 멈출 것이 아니라, 왜 이런 재정 구조가 만들어졌고 앞으로 어떻게 지속 가능하게 바꿀 것인지 대안을 찾아야 한다”며 “도민에게 숫자를 숨기지 않고, 숫자를 과장하지도 않는 투명한 재정 감시를 이어가겠다”는 포부를 전했다.

인공지능(AI) 피크아웃에 대한 우려로 인해 주식 시장이 출렁이고 있지만, 기본적으로 메모리는 AI뿐 아니라 정보통신기술(IT) 인프라를 유지하기 위해 필수적인 제품이고 결국 장기적으로는 더 빠르고 더 용량이 큰 메모리에 대한 수요가 늘어날 수밖에 없습니다. 따라서 업계에서는 현재 범용 D램 제품인 DDR5 및 LPDDR5/5x 제품을 대신하기 위한 DDR6 및 LPDDR6 제품을 준비 중에 있습니다. 이 가운데 LPDDR6는 올해 양산에 들어갈 예정이고 DDR6는 2~3년 후 본격 보급될 것으로 예상됩니다. 하지만 최근 에이전틱 AI의 수요가 늘어나면서 고성능 CPU와 이 CPU를 뒷받침할 고성능 서버 메모리에 대한 수요 역시 증가하고 있습니다. 이를 위해 LPDDR5x 메모리를 서버에서 사용할 수 있게 해주는 규격인 소캠 2 (SOCAMM2) 메모리 모듈이 본격적으로 양산에 들어가 엔비디아의 베라 루빈 시스템에 사용되고 있으며 기존의 범용 서버 CPU를 위해서는 DDR5 메모리의 속도와 용량을 늘린 MRDIMM 규격이 보급되고 있습니다. MRDIMM(Multiplexed Rank Dual Inline Memory Module)은 하나의 메모리 모듈에 2개의 메모리 랭크를 멀티플렉싱해 실효 대역폭을 거의 두 배로 높이는 구조로 DDR5 메모리의 속도를 두 배로 늘릴 수 있습니다. 그러면서도 기존의 DDR5 DIMM에 호환돼 별도의 인터페이스 변화 없이 중앙처리장치(CPU)에서 지원하면 바로 서버에서 사용할 수 있습니다. 현재 제온 6 CPU가 이를 지원하고 있으며 AMD 역시 에픽 6 CPU에서 MRDIMM을 지원할 예정입니다. 기본적으로 MRDIMM 메모리는 DDR5보다 대역폭이 두 배이기 때문에 속도가 8800MT/s에서 17,600MT/s까지 지원할 수 있습니다. 이는 미래 규격인 DDR6와 같은 속도로 DDR6의 속도를 현재 하드웨어로 사용할 수 있는 셈입니다. 다만 1만 2800MT/s 이상의 속도에서는 MRDIMM 메모리도 빠른 속도에서 정확한 신호 전달과 제어를 위해 새로운 칩이 필요합니다. 따라서 1만 2800MT/s 이상의 속도를 지닌 MRDIMM 메모리에서는 MRCD(Multiplexed Rank Registering Clock Driver)라는 새로운 칩이 필요한데, 기존 서버용 RCD(Registering Clock Driver)의 기능을 크게 확장한 칩입니다. MRCD는 명령, 주소, 클럭, 제어 신호를 모두 버퍼링·재구동합니다. 1만 2800MT/s 이상의 MRDIMM 메모리에서는 1개의 MRCD 칩이 여러 개의 데이터 트래픽 관리 칩인 MDB/MBD (Multiplexed Rank Data Buffer/Multiplexing Data Buffer)와 함께 신호를 관리합니다. (아래 사진 참조) 마이크론은 이미 32GB, 48GB, 64GB, 96GB, 128GB 용량의 12,800MT/s 2세대 MRDIMM 메모리를 출시했으며 여기에 추가로 1만 4400MT/s 96GB 모듈도 추가했습니다. 여기에 더해 관련 컨트롤러 제조사인 르네사스는 3세대 MRCD + MDB/MBD를 미리 선보였는데 1만 6000MT/s의 속도를 구현할 수 있습니다. 따라서 내년에는 3세대 MRDIMM 메모리가 서버 시장에 보급될 것으로 보입니다. 다만 1만 7600MT/s에 이르면 사실상 DDR5 스펙의 한계에 근접하는 만큼 제조사들은 DDR6를 고민하지 않을 수 없습니다. DDR6는 기본 대역폭이 최대 1만 7600MT/s로 논의되고 있기 때문에 MRDIMM 형태로 제조할 경우 그 두 배인 최대 3만 5200MT/s도 가능할 것으로 보입니다. 이와 같은 메모리 대역폭 증가는 AI 시대에 필요한 충분한 대역폭을 제공해 AI 반도체 성장을 견인할 것으로 기대합니다.

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.

-전 공정 연결 플랫폼 ‘LOCAS’ 및 자체 운영 기술(LOCMAN, LAS, LORA) 성과 주목 3D 테크 애니메이션 스튜디오 로커스가 차세대 AI 기반 애니메이션 제작 기술과 AI와 아티스트가 협업하는 새로운 애니메이션 제작 패러다임을 선보였다. 로커스 AI애니메이션 연구소(소장 박지훈)는 여수 디오션 리조트에서 지난 6월 30일부터 7월 3일까지 열린 ‘한국컴퓨터그래픽스학회 2026 학술대회’ 특별 세션에 참가해 AI 기반 애니메이션 제작 기술에 대한 연구 성과를 공개했다. 올해 특별 세션에는 로커스와 한국전자통신연구원(ETRI)이 참여해 최신 연구 성과를 발표했다. 박지훈 연구소장은 ‘자동화에서 적용형 지능까지: 3D 애니메이션 제작의 AI 기술’을 주제로 강연을 진행하며, 기획부터 제작, 후반 작업까지 전 공정을 연결하는 AI 제작 플랫폼 LOCAS(LOCUS AI Studio)를 소개했다. 또한 AI가 아티스트를 대체하는 것이 아니라 창작 역량을 확장한다는 Adaptive Intelligence(적응형 지능) 전략을 제안했다. 이와 함께 자체 운영 기술인 LOCMAN(애니메이션 제작 공정 추적 시스템), LAS(애니메이션 자동화 파이프라인 시스템), LORA(언리얼 엔진 기반 실시간 제작 시스템)를 토대로 구현한 제작 자동화와 그 성과도 공유했다. 로커스는 이를 통해 샷 생성 속도를 최대 18배까지 향상시키고 렌더팜 비용을 절감한 사례를 소개했으며, KAIST 기술이전 성과를 실제 제작 파이프라인에 적용한 사례도 발표했다. 아울러 자체 제작 데이터를 지속적으로 축적·고도화하는 ‘데이터 플라이휠(Data Flywheel)’ 전략도 선보였다. 로커스는 ‘아티스트 역량 확장(Artist Augmentation)’ 제작 철학 아래 반복 작업은 AI가 수행하고 창의적 판단과 예술적 결정은 아티스트가 책임지는 ‘휴먼 인 더 루프(Human-in-the-Loop)’ 제작 체계를 구축하고 있다고 밝혔다. AI는 창작을 대신하는 기술이 아니라, 아티스트가 연출과 스토리텔링, 캐릭터의 감정 표현 등 본질적인 창작에 더욱 집중할 수 있도록 돕는 기술이라고 설명했다. 박지훈 로커스 AI애니메이션 연구소장은 “글로벌 애니메이션 산업의 경쟁력은 AI 모델 자체의 성능이 아니라, AI와 아티스트가 하나의 제작 체계 안에서 얼마나 효과적으로 협업하는지에 달려 있다”며 “로커스는 AI를 콘텐츠 생성 기술이 아닌 제작 전 과정을 연계하고 지능화하는 제작 지능화(Production Intelligence) 플랫폼으로 발전시키는 중이다”라고 말했다. 로커스는 이러한 제작 철학을 기반으로 아티스트의 창작 활동을 중심에 두고 기술이 이를 유기적으로 보조하는 차세대 제작 환경을 만들어 글로벌 수준의 애니메이션 기술 경쟁력을 키워나갈 계획이다.

“좋은 디자인은 화면을 아름답게 만드는 것이 아니라, 복잡한 정보를 누구나 쉽게 이해하고 활용할 수 있도록 만드는 것이다.” 이러한 관점은 뉴욕에서 활동하는 디자이너 박일희가 UI/UX와 그래픽 디자인을 통해 꾸준히 추구해 온 디자인 방향을 보여 준다. Rhode Island School of Design(RISD)에서 그래픽 디자인 석사 학위를 취득한 박일희는 현재 뉴욕 JPMorgan Chase AI ＆ Data 부서에서 디자이너로 활동하며 AI 및 데이터 기반 디지털 제품의 디자인 시스템 구축과 비주얼 디자인, UI/UX를 담당하고 있다. 박일희는 AI 대화형 플랫폼과 데이터 기반 디지털 제품 전반에서 디자인 시스템과 시각 언어를 구축하며, 생성형 AI 기능과 복잡한 데이터 구조를 보다 직관적으로 이해하고 활용할 수 있도록 정보 구조와 시각적 계층을 설계하고 있다. 또한 다양한 기능과 인터랙션이 하나의 일관된 경험으로 연결될 수 있도록 전체적인 디자인 방향을 만들고, 확장 가능한 비주얼 시스템을 구축하는 데 집중하고 있다. 디자인 시스템은 단순한 UI 컴포넌트의 모음이 아니라, 제품과 사용자 사이의 경험을 하나로 연결해 주는 시각 언어라고 설명한다. 비주얼 디자인 역시 단순한 화면의 미적 요소가 아니라 사용자의 이해를 돕고 신뢰를 형성하는 중요한 커뮤니케이션 도구라고 강조한다. 이러한 디자인 관점은 박일희의 프로젝트와 국제 디자인 어워드 수상을 통해 구체적으로 나타난다. 박일희 디자이너는 ‘Forma: AI-driven Box Optimization’ 프로젝트로 Vega Digital Awards에서 ‘Interface ＆ User Experience (Single) – UI – Product Interfaces’ 부문 Gold Winner와 London Design Awards ‘User Interface Design (UI) – Environmental Awareness’ 부문 Silver Winner를 수상했다. 박 디자이너의 프로젝트 ‘Connect Walker Assisted Navigation’ 은 A‘ Design Award ‘Differently Abled and Seniors’ Assistance Design’ 부문 Iron Award를 수상했으며, Spark Design Awards ‘Health Design’ 부문 Finalist로 선정되었다. 해당 프로젝트는 특허와 디자인권도 취득하였다. 박일희 디자이너는 기술 자체보다 사용자가 기술을 얼마나 쉽고 자연스럽게 이해하고 활용할 수 있는지가 경쟁력을 결정하는 시대인 만큼, 디자인 시스템과 비주얼 디자인이 디지털 경험을 구성하는 핵심 기반이라고 설명한다. 이러한 관점을 바탕으로 박일희는 JPMorgan Chase에서 복잡한 디지털 환경을 위한 디자인을 이어가고 있으며, 혁신적인 AI 기반 디지털 제품 경험과 디자인 시스템을 설계하고 있다.

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.

한국통계학회(회장 강기훈 한국외국어대학교 총장)는 지난 2일부터 4일까지 경주화백컨벤션센터(HICO)에서 ‘데이터에서 인사이트로’(From Data to Insight)를 주제로 2026년도 하계학술논문발표회를 개최했다고 10일 밝혔다. 이번 학술대회에는 한국을 비롯해 중국, 일본, 대만, 홍콩, 캐나다, 영국, 미국 등 8개 국가 및 지역에서 교수, 연구자, 대학원생 등 1000여명이 참가했으며, 200여편의 최신 연구논문이 발표됐다. 참가자들은 인공지능(AI), 데이터사이언스, 바이오통계, 산업통계, 금융통계, 머신러닝 등 통계학의 주요 연구 분야를 중심으로 최신 성과를 공유하고, 국제 공동연구와 학술협력 확대 방안을 논의했다. 특히 이번 학술대회에는 국가데이터처, 한국은행, 고용노동부, SAS 코리아, 하나금융 융합기술원 등 정부·공공기관과 산업계 전문가들이 특별 세션에 참여해 데이터 기반 정책 수립, 금융 데이터 분석, 인공지능 시대의 통계 활용, 국가 데이터 정책 등 다양한 현안을 주제로 발표와 토론을 진행했다. 이를 통해 이번 학술대회는 통계학의 학문적 발전을 넘어, 공공정책과 산업 현장에서 데이터와 통계가 어떻게 실질적 가치를 창출할 수 있는지를 보여주는 장이 되었다.

범용 인공지능(AI)의 현장 적용 한계를 보완하는 산업 맞춤형 ‘버티컬 AI’ 시장이 확대됨에 따라, AI가 스스로 이해하고 추론할 수 있도록 정제한 ‘AI 레디 데이터(AI Ready Data)’의 중요성이 제기되고 있다. 시장조사기관 그랜드뷰리서치 분석에 따르면 글로벌 버티컬 AI 시장은 연평균 약 28% 성장해 2026년 기준 130억 달러를 넘어설 것으로 전망된다. 버티컬 AI의 성패는 각 산업에 맞춰 구조화된 ‘AI 레디 데이터’ 확보 여부에 달려 있다. AI 레디 데이터는 AI가 스스로 이해하고 추론하도록 정제·가공한 데이터를 뜻한다. 의료·국방·법률·특허 등 도메인별 전문 데이터를 선점하려는 경쟁은 국가 간 주도권 다툼으로 확산되는 양상이다. 특히 특허 데이터는 기업의 기술 전략이 공개 논문보다 평균 18개월가량 앞서 담기는 기술 선행 지표로 평가되며, 특허 데이터의 AI 레디 데이터 전환 여부가 국가 간 기술 정보 격차로 이어질 수 있다는 지적이 나온다. 글로벌 시장에서는 앤트로픽, 메타, 마이크로소프트, IBM 등 빅테크 9개사가 AI 특허 공유 협력체 ‘SAIL’을 결성해 파운데이션 모델 관련 핵심 특허를 결집하고 있다. 회원사 간 AI 기술과 특허를 상호 라이선스하는 구조로, 회원사 보유 특허는 약 2만 건 이상으로 집계된다. 국내에서도 과학기술정보통신부가 ‘K-문샷’ 8대 분야 연구 데이터를 AI 레디 데이터로 변환하는 작업을 진행 중이며, 지식재산처는 AI 기반 지식재산 데이터 분석 체계 구축에 나섰다. 다만 도메인 맥락 이해가 필요한 특화 데이터 특성상 공공 역량만으로는 한계가 있다는 평가에 따라, 민간 기업과의 연계가 과제로 떠오르고 있다. 소버린 AI 국방 AI 풀스택 전략… 네이버클라우드 국방 영역은 무전 음성, 작전 문서, 드론 영상 등 다양한 형태의 데이터를 통합 처리하는 기술과 철저한 보안이 요구돼 외부 클라우드나 범용 AI 모델 적용이 어렵다. 네이버클라우드는 소버린 AI 기반 국방 AX 전담 조직을 신설하고 국방 특화 경량 옴니모달 AI 모델을 공개했다. 최근 공개한 ‘하이퍼클로바X 시드 4B’는 자체 개발한 비전 인코더 ‘하이퍼클로바X 클립’과 오디오 인코더를 적용해 텍스트·음성·영상을 동시에 처리하며, 경량화로 모델 크기를 절반으로 줄여 제한된 연산 환경에서도 저지연 추론이 가능하도록 설계됐다. 인프라부터 MLOps, 거대언어모델(LLM)까지 전 과정을 폐쇄망 환경에 배포·운영해 보안성을 확보했으며, 육·해·공군과 합동참모본부 데이터를 통합 학습하는 ‘중앙 데이터센터’와 통신 단절 상황에 대응하는 ‘엣지 데이터센터’를 연계한 국방 전용 AI 데이터센터도 제공한다. 네이버클라우드는 올해 국방 AX 기반을 구축하고 관련 사업에 참여하며, 2030년까지 국방 전 영역에 AI 에이전트를 확산한다는 계획이다. 국가 기술 경쟁력 견인하는 특허 AI Ready Data… 워트인텔리전스 특허 데이터는 복잡한 법률·기술적 언어로 구성돼 AI 레디 데이터로 가공하기 까다로운 영역으로 꼽힌다. 복잡한 권리 구조와 도면·텍스트 연결, 고난도 기술 용어 매핑에 전문성이 요구되며, 높은 진입 장벽으로 공공 주도만으로는 인프라 구축과 가공이 어렵다는 지적이 나온다. 특허 버티컬 AI 기업 워트인텔리전스는 106개국 1억 7000만 건의 특허 데이터를 AI 레디 데이터로 구조화하고 있다. AI가 특허 원문에서 직접 기술 맥락을 읽어내는 구조로 설계해 분석 과정의 주관적 판단 개입을 줄였다는 설명이다. 자체 AI 레디 데이터와 이를 학습한 특허 특화 모델 ‘플루토LM’을 결합한 ‘키워트 인사이트’를 통해 기술 탐색부터 분석, 인사이트 도출까지 이어지는 구조를 구현했다. 플루토LM은 특허 1억 7000만 건, 특허 문장 2500억 개를 학습한 LLM으로, 리서치 과정의 정보 왜곡을 최소화했다는 설명이다. 워트인텔리전스는 LG AI연구원과 기업 IP 조직의 AX 협력을 진행 중이며, IP팀과 외부 대리인 간 데이터 흐름·자동화 범위에 대한 운영 가이드를 단계적으로 구체화한 뒤 유사 산업군으로 협력 모델을 확장한다는 방침이다. 지식재산처 AX 프로젝트에 특허 특화 LLM과 AI 레디 데이터를 공급하고 있으며, 산업통상자원부 ‘AI+R＆DI 추진전략’ 핵심 프로젝트 ‘테크-GPT’에 참여해 LLM을 개발했다. 최근에는 트릴리온랩스와 화학 특화 AI 모델 공동 개발을 위한 업무협약을 체결했으며, 해당 모델은 8월 키워트 인사이트에 탑재될 예정이다. 1500건의 프로젝트 레퍼런스 보유… 엔코아 금융·제조·유통 등 산업 전반에서 AX 도입이 늘고 있지만, 시스템별로 흩어진 데이터를 AI 모델에 곧바로 학습시키지 못하는 경우가 많아 고품질 데이터 거버넌스와 자산화 전략이 필요하다는 지적이 나온다. SK네트웍스 자회사 엔코아는 국내외에서 약 1500건 이상의 기업·공공 데이터 및 AI 프로젝트를 수행했다. 기업의 다양한 데이터를 의미 기반으로 연결해 데이터 간 관계와 맥락을 통합 관리하는 ‘데이터 맥락 지도’ 개념을 제시했다는 설명이다. 엔코아는 이 같은 기술력을 바탕으로 금융의 보안, 유통의 공급망 관리 등 산업 특성에 맞춘 모델로 영역을 확장하고 있다. 최근에는 국가데이터처가 엔코아를 방문해 AX 시대에 적합한 공공데이터 품질관리 고도화 방안을 논의했다. 엔코아는 공공데이터가 AI Ready Data 관점에서 재정비돼야 민간 활용과 산업 전반의 AX를 견인할 수 있다는 입장을 밝혔다. 이 같은 데이터 체계 구축 철학은 실무 인재 양성으로도 이어지고 있다. 엔코아는 오프라인 부트캠프를 통해 3500명 이상의 수료생을 배출했으며, 실무 훈련 역량을 인정받아 ‘2025 훈련성과 우수기관’으로 선정됐다. 이를 바탕으로 올해 고용노동부의 AI 특화 직업훈련 사업 ‘K-디지털트레이닝 AI 캠퍼스’ 운영기관에 선정돼 현장 수요에 맞춘 AI Ready Data 인재 양성에 집중할 계획이다.

한국 정부가 29일 1400조원이 넘는 대규모 인공지능(AI) 투자 계획을 발표하자 ‘AI 섬’을 자처하는 대만을 비롯해 중국은 경계하는 입장을 보였다. 대만 연합보는 30일 한국 정부가 전날 내놓은 삼성전자와 SK하이닉스 주도의 민관 협력 프로젝트가 자국의 사례를 참조했다고 보도했다. 연합보는 광주를 비롯해 호남 지역에 투자하는 한국 정부의 프로젝트는 대만의 신주, 타이중, 가오슝 등 비도시 지역에 투자한 사례를 참고한 것이라고 지적했다. 전날 정책 국민보고회에서 김정관 산업통상부 장관은 대만 지도를 제시하며 “한국의 주요 경쟁자인 대만의 TSMC는 신주 과학단지에서 가오슝으로 생산 기지를 확장해 균형 잡힌 지역 발전을 목표로 한다”면서 “대만의 신주와 가오슝이 230㎞ 떨어져 있지만 반도체 생태계 발전에 지장이 되지 않았다”고 설명했다. 이 매체는 과거 경험에 따르면 메모리 제조업체들이 대규모 생산 확장을 발표하면 업계의 상승 주기가 정점에 다다랐다는 신호라고 분석했다. 이어 삼성전자와 SK하이닉스가 대대적인 생산 확장을 진행함에 따라 글로벌 메모리 산업은 스트레스 시험에 직면할 것이라며 난야 테크놀로지, 윈본드, ADATA, 파이슨 등 대만의 메모리 관련 기업들은 전면 경계 태세에 들어갔다고 전했다. 중국 매체들은 한국이 AI 산업 주도권을 쥐기 위해 사활을 걸었다고 평가했다. 이날 중국 매체 제일재경은 한국의 투자 계획에 대해 “한국이 미래 20~30년의 국운을 AI에 베팅했다”라면서 “글로벌 AI 인프라 건설 경쟁이 고조될 것”이라고 전했다. 대외경제무역대학 한반도문제연구센터의 취안샤오싱 연구원은 이번 투자를 미래를 향한 “국가적 도박(승부수)”이라고 밝혔다. 중국 매체 펑파이는 시장조사기관 옴디아의 허후이 분석가를 인용해 “한국의 경제 규모가 작아 전체 산업망을 갖출 수 없기 때문에 가장 강점이 있는 메모리 산업에 집중하는 것”이라며 “인공지능 시대의 유전을 만들고 싶어 한다”고 비유했다. 중국 관영매체 글로벌타임스는 한중 반도체 산업의 연관성과 중국의 역할을 부각하며 개방적 접근 방식을 주문했다. 특히 니오븀과 실리콘 같은 반도체 소재를 한국이 중국에서 각각 78%와 63%나 수입하고 있다는 사실을 강조했다. 이어 “반도체 산업은 본질적으로 고도로 연결되어 있으며 복잡한 기술 구조로 인해 국가 간 산업 협력이 광범위하게 이루어지고 있다”며 한국의 AI 산업 기반 강화는 아시아 지역과의 협력이 중요하다고 주장했다.

- 제39회 정보문화의 달 기념 정보문화 유공 부문 수상 간병 및 요양 중심의 돌봄 서비스를 제공하는 디지털 통합 헬스케어 플랫폼 케어네이션(대표이사 김견원·서대건)이 ‘2026년 정보통신 및 정보문화 유공 정부포상’에서 부총리 겸 과학기술정보통신부 장관 표창을 받았다고 밝혔다. 과학기술정보통신부와 한국지능정보사회진흥원이 주관한 이번 포상은 매년 6월 ‘정보문화의 달’을 기념해 실시되는 정부 차원의 포상 제도로, 올해로 39회째를 맞이했다. 해당 포상은 디지털 정보 격차 해소, 정보 생태계 조성, 디지털 부작용 대응을 통해 디지털 사회 구현에 기여한 단체 및 개인에게 수여된다. 공개 검증과 포상추천심의회의 심사 단계를 거쳐 최종 대상자가 선정된다. 케어네이션은 디지털 플랫폼 기반으로 돌봄 분야의 정보 접근성을 개선하고, 고령층과 환자, 보호자의 이용 편의성을 높인 공적을 바탕으로 선정됐다. 2013년 설립된 케어네이션은 디지털 통합 헬스케어 플랫폼이다. 병원 간병·재가 간병·방문 요양·가족 요양과 동행·가사 돌봄·산후 돌봄·아이 돌봄 등 다각화된 돌봄 서비스를 애플리케이션 환경에서 매칭하고 있다. 이용 보호자는 케어메이트의 프로필, 간병 경력, 이용 후기를 대조한 뒤 제공자를 선택할 수 있어, 돌봄 시장의 정보 불균형을 조정하고 매칭 구조를 구축했다. 현재 누적 앱 다운로드 수 220만건, 누적 가입자 82만명을 확보하고 있으며, 돌봄 앱 다운로드 시장 점유율 92%(보호자·케어메이트 앱 합산, 2025 DATA.AI 기준)를 기록하고 있다. 서대건 케어네이션 각자대표는 “이번 장관 표창은 더 많은 사용자들이 안전하고 검증된 돌봄 서비스를 경험할 수 있도록 전사적으로 정진해 온 결실”이라며 “향후에도 첨단 기술을 융합한 돌봄 패러다임의 혁신을 추진하며, 환자와 보호자 모두가 신뢰할 수 있는 헬스케어 서비스를 완성해 나가겠다”고 포부를 전했다. 한편 케어네이션은 병원과 재가 간병 서비스로 시작해 동행, 가사 돌봄, 아이·산후 돌봄으로 사업을 확대해 왔으며, 현재 방문 요양과 가족 요양까지 생애주기별 통합 돌봄 매칭 서비스를 제공 중이다. 지난 5월에는 방문 요양 서비스 베타 버전(SBA 서울형 보증연계 R＆D 지원사업)을 론칭하여 장기 요양 수급자와 요양보호사, 방문 요양 센터 간의 매칭 시스템을 고도화했으며, 돌봄통합지원법 발효 이후 증가하는 재가 돌봄 수요에 맞춰 통합 헬스케어 플랫폼으로서의 지점들을 확장하고 있다.

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.

글로벌 테크 기업에서 도시와 AI 에이전트의 복잡한 시스템을 인간 중심 디자인으로 풀어온 한국인 엔지니어가 개인 건강 데이터 관리의 새로운 가능성을 제시한다. IBM 리서치(IBM Research) 소속 김은수 UX 엔지니어는 개인 건강 기록 플랫폼 ‘오늘의 나’를 올여름 출시할 예정이라고 밝혔다. ‘오늘의 나’는 사용자가 매일 자신의 증상과 컨디션 변화를 기록하고, 누적된 데이터를 바탕으로 시계열 패턴을 스스로 파악할 수 있도록 지원하는 헬스 데이터 시각화 솔루션이다. 기존 건강 기록 애플리케이션이 당일 상태를 텍스트나 수치 중심으로 저장하는 데 초점을 맞췄다면, ‘오늘의 나’는 증상 변화의 패턴을 시각적으로 구현하는 데 중점을 둔다. 증상, 피로도, 수면, 감정 기복 등의 지표를 하나의 시간 축 위에 배치해 사용자가 자신의 신체 데이터 변화와 반복되는 흐름을 직관적으로 확인할 수 있도록 설계됐다. 김은수 엔지니어는 “컨디션을 관리하는 과정에서 비슷한 증상이 반복되는 경우가 많지만, 시간이 지나면 그 흐름을 기억에만 의존해 정확히 되짚어 보기 어렵다”며 “증상 데이터가 구조적으로 시각화되지 않으면 아무리 꾸준히 기록해도 정작 중요한 흐름을 놓치기 쉽다”고 설명했다. 이어 “기록 행위 자체보다 중요한 것은 어떤 패턴이 반복되고, 그것이 어떻게 변화하는지에 대한 맥락을 이해하는 것”이라고 덧붙였다. 이번 프로젝트는 김 엔지니어가 지속해 온 데이터 시각화 및 인간 중심 AI 디자인 연구의 연장선에 있다. 김은수 엔지니어는 하버드 디자인대학원(Harvard GSD)에서 석사 학위를 취득한 뒤, 하버드와 MIT의 연구 환경에서 데이터, 인간 행동, 인터랙션 디자인의 상호관계를 연구해 왔다. 특히 MIT 시빅데이터디자인랩(Civic Data Design Lab) 재직 당시 시민 참여형 도시 인터페이스 프로젝트 ‘비주얼라이즈 NYC 2021(Visualize NYC 2021)’의 프로젝트 매니저를 맡아 웨비 어워드(Webby Award) 후보에 오른 바 있다. 또한 MIT 센서블 시티 랩(Senseable City Lab)에서는 모바일 데이터와 소셜 미디어를 결합해 도시 내부의 분리 구조를 시각화한 ‘리미널 게토’ 프로젝트를 진행했다. 현재 IBM 리서치에서는 생성형 AI 기반 제품의 UX 설계를 주도하고 있다. IBM 오픈소스 AI 모델의 사용자 환경인 ‘그라나이트 플레이그라운드(Granite Playground)’의 핵심 유저 플로우를 디자인했으며, 하네스와 MD 파일을 활용한 AI 네이티브 디자인 워크플로우 개발에도 참여했다. 그동안 거대한 도시 시스템의 보이지 않는 구조를 지도화하고, 베일에 싸인 AI의 사고 과정을 시각화해 사용자에게 제어 가능성을 제공해 온 경험은 이제 가장 개인적인 영역인 몸의 데이터로 확장되고 있다. 김 엔지니어는 “도시의 숨겨진 흐름을 데이터로 시각화하던 문제의식을 개인 건강이라는 가장 밀접한 데이터 영역에 그대로 투영했다”며 “사용자들이 자신의 건강을 블랙박스처럼 방치하는 것이 아니라, 스스로 읽고 관리할 수 있는 명확한 지도를 가질 수 있도록 돕고자 한다”고 말했다. 이어 “‘오늘의 나’는 현재 최종 개발 단계에 있으며 올여름 출시를 앞두고 있다”며 “출시 이후에는 장기적인 건강 관리와 컨디션 추적이 필요한 다양한 사용자층으로 서비스를 확장하는 방안도 검토하고 있다”고 밝혔다.

삼성중공업이 인공지능(AI) 수요 증가로 주목받는 부유식 데이터센터(Floating Data Center·FDC) 시장 선점을 위해 글로벌 협력을 확대한다. 프로젝트 발굴과 투자, 시장성 검증, 핵심 기술 개발까지 사업 전반에 걸친 협력 체계를 구축해 FDC 시장 진입 속도를 높인다는 계획이다. 삼성중공업은 2일(현지시간) 그리스 아테네에서 열린 세계 최대 선박 박람회 ‘포시도니아 2026’에서 그리스 선주사 캐피탈, 영국 로이드선급(LR)과 FDC 3자 사업 협력을 체결했다고 3일 밝혔다. 협약에 따라 삼성중공업은 FDC 기술·건조 분야를 맡고, 캐피탈은 프로젝트 발굴과 투자를 담당한다. 로이드선급은 FDC 관련 규정과 인증 분야에서 협력한다. 삼성중공업은 로이드선급 산하 컨설팅 전문회사인 로이드 어드바이서리와도 별도 업무협약(MOU)을 맺었다. 양사는 북미 지역 데이터센터 인프라 분석과 시장성 평가 등 경제적 타당성 검증 분야에서 협력하고, 글로벌 FDC 시장 진출 기반을 마련할 계획이다. AI 서버 운용 기술 확보를 위한 협력도 추진한다. 삼성중공업은 지난 1일 대만 타이베이에서 열린 정보통신 박람회 ‘이노베이트 APAC 2026’에서 미국 AI 서버 전문 업체 수퍼마이크로와 공동 개발 협력(JDP)을 체결했다. 해상 환경에서는 진동과 경사, 염분이 포함된 대기, 급격한 습도 변화가 정밀 AI 서버의 수명과 안정성에 영향을 미칠 수 있다. 삼성중공업은 해상 위치 제어와 염분·습도 차단 기술을 개발하고, 수퍼마이크로는 강이나 바다 위 환경에서 AI 서버를 안정적으로 운용할 수 있는 조건을 검증할 예정이다. FDC는 데이터센터를 육지가 아닌 강이나 바다 위에 설치하는 부유식 모델이다. AI 기술 상용화로 데이터센터 수요가 급증하면서 전력과 부지 확보, 서버 냉각 문제가 부상했고, 이를 해결할 수 있는 대안으로 거론되고 있다. 최성안 삼성중공업 대표이사는 “바다 위 데이터센터는 조선·해운업에 열려 있는 기회의 시장”이라며 “글로벌 협력을 통해 FDC 시장에 선제적으로 진입하여 독보적인 입지를 구축해 나갈 것”이라고 말했다.