과학·기술·공학·수학 평가 77.3점오픈AI·앤트로픽 경쟁 모델 앞서차트 분석·추론 능력도 우위 보여‘독자 AI 파운데이션 모델’도 대비 LG AI연구원이 9일 텍스트와 이미지를 동시에 이해하고 추론하는 멀티모달 인공지능(AI) 모델 ‘엑사원 4.5’를 공개했다. 설계도나 재무제표 등 서류 인식 능력을 고도화시킨 것이 특징으로 대중 서비스 보다는 산업용 활용이 확대될 전망이다. 엑사원 4.5는 LG AI연구원이 자체 개발한 ‘비전 인코더’와 거대언어모델(LLM)을 하나의 구조로 통합한 ‘비전-언어 모델’(VLM)로, 국내 최초 멀티모달 AI를 구현했던 엑사원 1.0부터 쌓아온 기술력의 집합체다. 엑사원 3.0부터 LLM에 집중해온 LG AI연구원이 다시 VLM으로 회귀한 것은 오는 8월 예정된 ‘독자 AI 파운데이션 모델’ 2단계 평가까지 대비한 것이다. LG AI연구원은 3단계 진출이 확정되면 본격적으로 모달리티 확장에 나서고, 궁극적으로 엑사원을 피지컬 AI까지 발전시킬 계획이다. 엑사원 4.5에서 가장 크게 향상된 성능은 복합 문서를 정확하게 읽고 추론하는 능력이다. 계약서, 재무제표, 전문 문헌 등 데이터와 숫자로 구성된 문서부터 기술 도면 등 그림 형태의 문서까지 이미지의 내용과 맥락을 이해해 텍스트로 출력할 수 있다. 설계도 등이 사용되는 건설업이나 제조현장, 연구원 및 학계 등 기업 간 거래(B2B)에서 활용성이 특히 높다. 소버린 AI를 목표로 하는 만큼 한국에 특화된 것도 강점이다. LG AI연구원은 지난 1월에는 동북아역사재단으로부터 데이터를 제공받아 학습을 진행하고 있다. 엑사원을 한국의 역사와 문화, 사회적 맥락까지 깊이 이해하는 AI로 발전시키려는 것이다. LG AI연구원이 공개한 벤치마크 점수에 따르면 엑사원 4.5는 과학·기술·공학·수학(STEM) 성능을 측정하는 5개 지표에서 평균 77.3점을 기록해 미국 오픈AI의 ‘GPT5-미니’(73.5점)와 앤트로픽의 ‘클로드 소넷 4.5’(74.6점), 중국 알리바바의 ‘큐웬3 VL 32B’(74.8점)를 모두 앞섰다. 복잡한 차트를 분석하고 추론하는 능력을 평가하는 ‘차트QA 프로’ 지표에서는 62.2점으로 GPT5-미니(60.9점), 클로드 소넷 4.5(62.1점)를 모두 넘어섰다. 시각 능력 평가 지표에서 높은 점수를 기록한 것은 AI가 문서 속 글자나 비정형 데이터를 단순히 인식하는 수준을 넘어 맥락을 파악하고 질문에 답할 수 있는 이해력을 갖췄다는 뜻이다. 이진식 LG AI연구원 엑사원랩장은 “엑사원 4.5를 시작으로 음성과 영상, 물리 환경까지 AI의 이해 범위를 확장해 산업 현장에서 실질적으로 판단하고 행동하는 AI를 만들어가겠다”고 밝혔다.

LG가 스페인 바르셀로나에서 열린 MWC26에서 ‘1위 AI 원팀’ 로드맵을 선보이며 기술 패러다임의 전환을 알렸다. 2일(현지시간) 기조연설자로 나선 홍범식 LG유플러스 CEO(최고경영자)는 ‘사람 중심 AI’를 주제로 AI 콜 에이전트 ‘익시오’ 등 실질적인 서비스 전략을 발표했다. 통신사를 넘어 글로벌 AI 플랫폼 기업으로 도약하겠다는 의지를 전 세계에 알린 것이다. 전략의 핵심은 지능의 크기 경쟁을 넘어 실질적인 투자 대비 수익(ROI)을 입증하는 ‘실전형 AI’다. 전날 간담회에서 이상엽 LG유플러스 CTO(최고기술책임자)는 AI 도입 기업 중 실제 수익을 내는 곳이 적은 현실을 지적하며 현장 문제를 해결하는 ‘액셔너블 AI’를 승부수로 던졌다. 스스로 계획하고 실행하며 진화하는 ‘에이전틱 아키텍처’를 통해 단발성 응답의 한계를 깨고 비즈니스 현장에서 영속적인 성과를 내는 구조를 구축한다는 구상이다. 기술 진화의 하이라이트는 차세대 모델인 ‘엑사원 4.5’다. 언어와 시각 정보를 동시에 이해하는 VLM(비전언어모델)인 엑사원 4.5는 한국형 휴머노이드 ‘케이팩스’(KAPEX)의 두뇌로 탑재된다. 임우형 LG AI연구원 공동 연구원장은 압도적인 지능이 전제되어야 물리적 공간에서 오차 없이 행동하는 ‘피지컬 AI’가 가능하다고 강조했다. 화면 속 지능을 현실 세계로 끌어내 인간을 돕는 실질적인 파트너를 만드는 것이 목표다. 이를 뒷받침할 인프라도 구체화됐다. 2027년 준공 예정인 파주 AI 데이터센터(DC)는 수도권 최대 규모인 200MW급으로 구축되며, 최대 12만장의 그래픽처리장치(GPU)를 수용한다. LG전자와 LG에너지솔루션 등 계열사 역량을 결집하는 ‘원 LG’ 전략의 거점으로 작동할 전망이다. 이번 MWC에 처음 참가한 LG전자 VS(전장)사업본부도 퀄컴과 6G 연합을 결성하고 차세대 텔레매틱스 기술 협력을 강화하며 미래 모빌리티 생태계 구축에 힘을 보탰다.

국내 연구진이 인공지능의 두뇌를 옮겨 심을 수 있는 ‘지식 이식’ 기술을 개발했다. 카이스트·고려대 공동 연구팀은 서로 다른 인공지능(AI) 모델 사이에서 학습된 지식을 효과적으로 옮길 수 있는 기술을 개발했다고 27일 밝혔다. 이 연구 결과는 지난 25일 인공지능 분야 국제 학술 대회인 AAAI 2026에서 발표됐다. 최근 AI 분야에서는 사용자가 사진을 보여주면서 질문을 던지면 설명해주는 형태로 사진과 글을 함께 이해하는 시각-언어 모델(VLM)이 빠르게 발전하고 있다. VLM은 대규모 이미지와 언어 데이터를 사전에 학습해 적은 양의 데이터만으로도 새로운 분야에 빠르게 적응할 수 있다는 장점이 있다. 문제는 새로운 AI 모델이 나올 때마다 이런 적응 과정을 처음부터 다시 수행해야 한다는 점이다. 이에 연구팀은 모델의 구조나 크기에 상관없이 학습된 지식을 재사용할 수 있는 ‘전이 가능한 적응 기법’을 개발했다. 특정 AI가 학습하며 쌓은 적응 경험을 다른 AI 모델로 직접 옮길 수 있게 한 것이다. 서로 다른 AI 모델이라도 같은 질문에 내놓은 답변을 기준으로 정리만 해주면, 한 AI가 익힌 노하우를 다른 AI도 바로 활용할 수 있게 된다. 이 때문에 복잡하고 시간이 많이 드는 학습 과정을 다시 거칠 필요가 없고, 속도도 거의 느려지지 않는다는 장점이 있다. 연구를 이끈 김현우 카이스트 전산학부 교수는 “이번 연구 결과를 활용하면 초거대언어모델이 등장할 때마다 반복적으로 수행해야 했던 사후 학습 비용을 크게 줄일 수 있으며, 특정 분야 전문 지식을 손쉽게 추가하는 것도 가능해질 것”이라고 말했다.

- SWM, CES 2026서 ‘글로벌 AI 동맹’ 기반의 자율주행 로드맵 발표- “서울 강남에서의 성공적 실증 완료” 기술적 난제 극복하고 안정성 입증- 2027년 서울(강남) 및 광주광역시 전역으로 Lv4 로보택시 상용 서비스 확대- 레노버·엔비디아와의 하드웨어/SW 초협력으로 상용화 가속 페달 자율주행 기술 분야의 글로벌 리더 에스더블유엠(SWM)은 레노버(Lenovo, HKSE: 0992), 엔비디아(NVIDIA, NASDAQ: NVDA)와 전략적 협력을 체결하고, 고성능 컴퓨팅 플랫폼 ‘AP-700’의 개발 및 양산에 본격 착수한다고 밝혔다. 이번 협력을 통해 탄생할 ‘AP-700’은 엔비디아 DRIVE AGX Thor 차량용 컴퓨터를 통합한 하이페리온 아키텍처 기반의 엔비디아 DRIVE AGX Thor 플랫폼을 기반으로 구동되는 혁신적인 자율주행 시스템이다. SWM은 이 플랫폼을 오는 2026년 출시 예정인 자사의 레벨4(Lv4) 로보택시에 핵심 제어기로 탑재하여 글로벌 자율주행 생태계 진입을 가속화할 계획이다. 현존 최고 성능: 2,000 TOPS의 강력한 컴퓨팅 파워를 갖는 AP-700 플랫폼은 레노버의 ‘AD1 L4 자율주행 도메인 컨트롤러’ 기술과 듀얼(Dual) 구성의 엔비디아 ‘DRIVE AGX Thor’ 칩을 결합하여 설계되었다. 또한 엔비디아 Blackwell 아키텍처를 적용해 트랜스포머와 생성형 AI 워크로드에 최적화된 연산 처리를 지원한다. 이를 통해 안전 인증을 획득한 DriveOS 환경에서 최대 2,000 TOPS(초당 2,000조 번 연산)에 달하는 압도적인 AI 컴퓨팅 성능과 데이터센터급 CPU 성능을 동시에 제공한다. 이는 현존하는 레벨4 자율주행 지원 플랫폼 중 가장 강력한 성능으로 평가받는다 안전성과 효율성 동시 확보하여 비용·시간 획기적 단축: AP-700은 생성형 AI와 비전 언어 모델(vision language models, VLM)에 대한 최적화를 통해, 예측이 어려운 도심 교통 환경에서도 밀리초(ms) 단위의 초저지연 응답 성능을 구현함으로써 시스템 안정성과 안전성을 강화했다. 이러한 기술적 기반을 바탕으로 AP-700은 완전한 자동차 등급(Automotive Grade)의 신뢰성을 확보하기 위해 기능 안전 측면에서 ISO 26262 ASIL-D, 신뢰성 측면에서 AEC-Q100, 그리고 ISO 21448 SOTIF 가이드라인을 충족하는 등 엄격한 국제 안전 표준에 맞춰 설계·개발되고 있다. SWM은 이번 AP-700 도입을 통해 자율주행 산업의 난제였던 비용과 시간을 획기적으로 개선할 수 있게 되었다. 구체적으로는 ▲자율주행 소프트웨어 개발 비용 50% 절감 ▲Lv4 로보택시 상용화 준비기간 40% 단축을 목표로 한다. 특히, ▲로보택시(자율주행 시스템 포함) 양산 원가를 기존 대비 60%까지 절감할 수 있는 기반을 마련함으로써, 대규모 로보택시 서비스의 상용화를 앞당기는 결정적인 계기가 될 전망이다. SWM은 이번 레노버, 엔비디아를 잇는 3자 간 글로벌 협력 체결을 통해 강력한 ‘글로벌 AI 동맹’을 구축했다고 밝혔다. 이번 파트너십은 단순한 기술 제휴를 넘어, SWM이 글로벌 자율주행 시장의 핵심 플레이어로 진입하는 중요한 교두보가 될 전망이다. 특히 이번 협력은 SWM의 핵심 목표인 ‘2027년 레벨4(Lv4) 자율주행 상용화’를 달성하기 위한 기술적·하드웨어적 기반을 완벽히 마련했다는 점에서 큰 의미를 갖는다. 엔비디아의 고성능 AI 컴퓨팅 파워와 레노버의 안정적인 차량용 하드웨어 제조 역량, 그리고 SWM의 자율주행 소프트웨어 기술이 결합되어 최상의 시너지를 낼 것으로 기대된다. SWM은 “이번 전략적 협업은 한국의 독자적인 로보택시 기술이 세계 시장으로 진출하는 신호탄이 될 것”이라며, “미국과 중국에서 이미 상용화된 완전 무인 로보택시 서비스를 이제 한국의 일반 시민들도 체감할 수 있게 된다는 점에서, ‘피부로 와닿는 AI 시대’를 여는 계기가 될 것”이라고 강조했다. SWM은 지난 20여 년간 끊임없는 기술 혁신을 통해 성장해 온 기업이다. 2005년 삼성전자 피쳐폰 소프트웨어 공급을 시작으로 IT 분야에서 탄탄한 기반을 다졌으며, 2011년부터는 글로벌 완성차 업체에 전장 소프트웨어를 공급하며 차량 안전 및 설계에 대한 필수적인 노하우를 축적했다. 이러한 기술적 자산은 2018년 산업통상부(MOTIR)의 자율주행 연구개발(R＆D) 사업으로 이어져 단기간에 괄목할 만한 성과를 창출했다. 2020년 한국교통연구원(KOTI)과 함께 세종시 BRT 노선에서 국내 최초로 DRT(수요응답형) 자율주행 대중교통 실증에 성공했으며, 이듬해인 2021년에는 국내 최초로 ‘자율주행 한정운수면허’를 취득해 서울 상암에서 DRT(수요응답형) 서비스를 안정적으로 운영하고 있다. 2024년, 국내 최고 난이도의 도심인 서울 강남에서 로보택시 실증에 돌입하며 기술적 한계를 넘어선 SWM은, 이제 2026년 전국 단위 서비스 확대를 목표로 대한민국 자율주행 상용화의 새 역사를 쓸 준비를 마쳤다.

한국에너지공과대학교(켄텍)는 13일 이석주 교수 연구팀이 데이터 다양화 과정에서 생길 수 있는 시각적 왜곡을 분석, 비전-언어 모델(VLM)이 이미지의 본질적인 속성만 학습하도록 설계한 새로운 프롬프트 학습 기법을 개발했다고 밝혔다. CLIP 등 기존의 비전-언어 모델은 이미지와 텍스트를 결합해 사물의 의미를 이해할 수 있지만, 세밀한 속성 구분이 필요한 상황에서는 한계가 있었다. 켄텍 연구팀은 이러한 문제를 해결하기 위해 ‘델타 메타 토큰(Delta Meta Token)’을 도입했다. 이 토큰은 이미지 간의 상대적 변화를 학습해 속성 차이를 정교하게 구분하도록 돕는다. 이를 통해 모델은 데이터 변화에 덜 민감하게 반응하면서도 대상의 클래스에 의미 있는 속성만 학습, 시각적으로 유사한 대상도 속성 단서에 기반해 구별할 수 있다. 예를 들어 기존 방식은 ‘강아지’ 라는 클래스 정보만 학습했지만, 제안된 기법은 귀·눈·털 등 강아지의 공통된 속성을 함께 학습한다. 이를 통해 강아지의 종류나 배경이 달라져도, 본질적인 속성을 인식해 도메인이 다른 데이터에서도 안정적인 성능을 유지한다. 제안된 기법은 사전 학습된 CLIP 모델에 최소한의 파라미터만 추가하는 경량 구조임에도, 11개 벤치마크 데이터셋에서 기존 프롬프트 학습 방법을 능가하며 높은 일반화 성능을 보였다. 특히 새로운 클래스나 도메인이 주어져도 안정적인 인식을 유지해, 자율주행·로봇 비전·산업 영상 이상 검출 등 속성 기반 시각 인식이 요구되는 다양한 분야에 활용될 것으로 기대된다. 공동 제1 저자인 김가현 연구원은 “켄텍 연구실의 자율적이고 협력적인 연구 환경에서 새로운 아이디어를 적극적으로 도전할 수 있는 분위기가 큰 도움이 됐다”며 “앞으로 AI 에이전트 협업 연구를 통해 자율형 지능 로봇의 확장 가능성을 탐구할 계획”이라고 밝혔다. 이 연구(논문명 ‘Decoupling Augmentation Bias in Prompt Learning for Vision-Language Models’)는 산업통상자원부와 한국연구재단의 지원을 받아 수행됐으며, 컴퓨터 비전 및 기계 학습 분야의 국제 저명 학술지 Pattern Recognition (Elsevier)에 10월 23일 온라인 게재됐다.

빠르게 변화하는 미디어 환경 속에서 멀티모달 AI 기술을 활용한 뉴스 생산 혁신 전략을 모색하는 실무형 워크숍이 열린다. 멀티모달(Multi-modal)이란 인공지능(AI) 분야에서 텍스트뿐만 아니라 이미지, 음성, 영상 등 다양한 유형의 데이터를 통합적으로 처리하고 이해하는 기술을 뜻한다. 뉴스테크 이니셔티브(NewsTech Initiative), 한국신문협회 디지털협의회, 한국온라인신문협회 주최로 멀티모달 AI 활용 사례와 노하우, 실제 업무에 활용할 수 있는 기술적 역량을 강화할 수 있는 워크숍이 오는 22일 오전 서울 강남구 구글 스타트업 캠퍼스에서 열린다. 뉴스테크 이니셔티브(NewsTech Initiative), 한국신문협회 디지털협의회, 한국온라인신문협회가 주최하고, 건국대학교 디지털커뮤니케이션 연구센터(DCRC, 센터장 황용석)가 주관하며, 구글 뉴스이니셔티브(Google News Initiative)가 후원한다. ‘뉴스룸의 멀티모달 AI 활용과 크로스 플랫폼 전략: Notebook LM 및 MCP 기반 기사 콘텐츠 자동화 실습과 함께’라는 주제로 열리는 이번 워크숍에서는 주요 언론사의 AI 전문가들과 구글 뉴스랩, 트웰브랩스의 기술 전문가들이 현장에서의 멀티모달 AI 활용 사례와 노하우를 공유한다. 특히 라이트닝 토크 세션에서는 다양한 미디어 환경에서의 AI 도입 경험과 도전과제뿐만 아니라, AI 활용에 따른 윤리적 쟁점과 저작권 이슈에 대한 심도 있는 논의가 이루어진다. 이어 구글의 AI 도구인 노트북 LM(Notebook LM)과 제미나이(Gemini)를 이용해 콘텐츠 관리 및 생산방법, 증권 기사 작성 시 AI 활용법 등 실무에 즉시 적용 가능한 강연이 진행된다. 다양한 세션을 통해 참가자들의 기술적 역량을 한층 더 끌어올릴 수 있는 계기가 될 것으로 주최 측은 기대했다. 생성형(Generative AI)부터 멀티모달·VLM(이미지와 텍스트를 동시에 이해하고 처리할 수 있는 AI)·에이전틱 AI(설정된 목표를 달성하기 위해 자율적으로 의사결정을 내리고, 작업을 계획하며, 사용자와의 상호작용에서 학습하는 AI·Agentic AI) 활용 전략, 윤리·저작권 논의, 실습형 콘텐츠 자동화까지 뉴스룸 혁신 전 과정을 다룬다. 이번 워크숍은 총 2편의 발표와 라이트닝 토크, 2편의 실습이 이루어진다. 전체 세션은 총 3세션으로 나누어 진행되며, ‘파트 1 – 뉴스룸의 멀티모달 AI 활용’, ‘파트 2 – Lightning Talk: 뉴스룸과 멀티모달 AI 활용’, ‘파트 3 – News Tech Workshop’으로 진행된다. 파트 1의 첫 번째 발표를 맡은 이봉무 디렉터(트웰브랩스)는 ‘생성형 멀티모달 AI(Generative Multimodal AI)와 출판업(Publishing Industry)’라는 제목으로 급변하는 미디어 환경에 대응해 변화하는 소비자 기대와 M&E·언론·출판 산업의 주요 트렌드를 짚고, 클라우드와 생성형 AI 기반의 콘텐츠 제작·유통·수익화 혁신 사례 및 최신 기술 동향을 소개한다. 또한 생성형 AI·멀티모달·VLM·에이전틱 AI와 같은 최신 기술 동향을 공유한다. 파트 1의 두 번째 발표자인 김현지 팀장(동아일보 미래전략연구소)은 ‘멀티모달 AI 활용 사례와 가능성’을 통해 언론·방송업계의 멀티모달 AI 활용 사례를 공유하며 뉴스 및 제작 워크플로우 변화와 활용 방향성을 살펴보고, 동아일보 미래전략연구소의 효율성과 수익성 개선 시도 및 해외 주요 언론사의 도입 성과를 통해 국내 언론사의 실질적인 전략을 제시한다. 파트 2인 라이트닝 토크 세션에서는 황용석 교수(건국대 미디어커뮤니케이션학과)의 사회로 앞서 발표를 맡았던 이봉무 디렉터와 김현지 팀장에 이어 우승호 부장(서울경제 미래전략부), 이광빈 부장(연합뉴스 AI 콘텐츠부), 함형건 국장(YTN AI 특임부)이 패널로 참여해 방송·언론·플랫폼 등 다양한 미디어 환경에서 AI 기술을 도입하며 실제 현장에서 겪은 경험과 도전과제를 공유한다. 아울러 AI 활용 과정에서 새롭게 제기되는 윤리적 쟁점과 저작권 이슈에 대해 전문가들이 심도 있게 논의할 예정이다. 특히 생성형 AI가 제작한 콘텐츠의 저작권 귀속 문제, 알고리즘 편향성과 정확성 관리, 생성물의 신뢰성 검증 등 저널리즘의 핵심 가치인 책임성과 공정성을 지키면서 AI를 효과적으로 활용할 수 있는 현실적인 방안을 함께 모색하는 자리가 될 전망이다. 이어 파트 3의 첫 번째 실습을 맡은 최영준 티칭펠로우(구글 뉴스 이니셔티브)는 ‘노트북 LM과 제미나이를 이용한 콘텐츠 관리 및 생산방법’을 주제로 구글의 AI 도구를 활용해 취재 데이터 분석, 시각화, 콘텐츠 생성 과정을 자동화하고 고도화함으로써 효율성을 높이는 방법을 소개한다. 파트 3의 두 번째이자 마지막 실습을 맡은 안중현 기자(조선일보 경제부)은 ‘증권 기사 작성 시 인공지능(AI) 활용법’이란 제목으로 기존 기자들이 AI를 녹음 파일의 텍스트 변환, 해외 자료 번역 등에만 활용하는 것에서 벗어나, 개인 리서치 애널리스트처럼 활용해 데이터 수집·분석부터 인사이트 도출까지 업무 전반을 고도화하는 방법과 실제 현장에서의 활용 사례를 공유할 예정이다. 뉴스테크 이니셔티브 ‘테크놀로지가 뉴스를 위기에서 구한다’ 모토 이날 행사는 건국대 디지털커뮤니케이션센터(DCRC)가 ‘테크놀로지가 뉴스를 위기로부터 구한다’를 모토로 뉴스테크 이니셔티브(NewsTech Initicative)가 주최한다. 뉴스테크 이니셔티브는 온라인 뉴스미디어산업에 영향을 미치는 인공지능, CMS, 데이터 분석, 클라우드, 앱과 UX 등 프론트엔드 기술 등 최신 기술을 중심으로 정보 공유와 대안을 마련해 나가기 위한 전문가 네트워크를 지향하는 산학협력 플랫폼이다. 2024년 두 차례 세미나를 진행했고, 올해 5월 생성형 AI 뉴스 에이전트를 주제로 한 워크숍을 성황리에 마쳤다. 이 행사는 올해 두 번째로 진행되는 워크숍이다.

엔씨소프트의 인공지능(AI) 자회사 NC AI가 세계 최대 컴퓨터그래픽 콘퍼런스 ‘SIGGRAPH 2025’에 참가한다. NC AI는 다음달 10~14일(현지시간) 캐나다 밴쿠버에서 열리는 SIGGRAPH에서 ‘VARCO(바르코) 애니메이션’과 ‘VARCO 싱크페이스’ 기술을 시연한다고 25일 밝혔다. 1974년부터 시작돼 올해 51주년을 맞이한 SIGGRAPH는 매년 100여개국에서 수많은 연구자와 기업이 참여하는 컴퓨터그래픽 학회다. NC AI가 선보일 바르코 애니메이션은 게임 개발자가 필요로 하는 캐릭터 동작의 데이터를 AI로 쉽고 간편하게 검색, 생성, 조합할 수 있는 플랫폼이다. NC AI는 콘퍼런스 현장에 시연 부스를 운영하고, 이용자가 직접 다양한 동작을 검색하고 생성해보는 체험 기회를 제공할 계획이다. 함께 공개되는 바르코 싱크페이스는 음성 기반의 자동 립싱크와 얼굴 애니메이션을 구현하는 기술이다. 별도의 움직임 캡처 장비나 다수의 애니메이터 개입 없이도 캐릭터의 표정이나 입 모양, 감정 표현을 자연스럽게 생성해내는 것이 특징이다. 특히 영어, 일본어, 한국어 등 여러 언어에서도 일관된 품질을 유지하고, 일반적인 립싱크를 넘어 비언어적 표현과 정서적 흐름까지 구현할 수 있다는 게 NC AI의 설명이다. 이연수 NC AI 대표는 “바르코 대형언어모델(LLM)의 자체 기술력을 기반으로, 글로벌 톱 비전언어모델(VLM)은 물론 이번 전시에서 선보일 다양한 멀티모달(텍스트·이미지 등 여러 형태의 데이터) 모델을 통해 실제 산업과 생활을 혁신하겠다”고 말했다.

LG 엑사원·네이버 하이퍼클로바‘주목할 만한 AI모델’로 성능 인정스타트업 업스테이지 ‘솔라 프로2’中 ‘딥시크 V3’보다 지능지표 높아 정부가 ‘국가대표 인공지능(AI)’을 만들기 위한 선정 절차에 들어간 가운데 국내 AI 기업들의 주요 AI 모델이 해외에서 유수의 AI 모델에 뒤지지 않는 성과를 올려 눈길을 끌고 있다. ‘AI 3대 강국’ 목표를 달성하기 위해 필요한 ‘소버린 AI’(독립적인 AI 생태계 구축 역량) 확보에도 청신호가 켜졌다는 분석이다. 23일 AI업계에 따르면 LG AI연구원이 지난 3월부터 오픈소스로 공개해 온 추론 특화 모델 ‘엑사원 딥(32B)’과 병리 이미지를 분석하는 모델 ‘엑사원 패스 2.0’, 언어 생성과 추론 모델이 결합한 ‘엑사원 4.0(32B)’ 모두 미국의 비영리 AI 연구기관인 에포크 AI의 ‘주목할 만한 AI 모델’에 선정됐다. 해당 리스트에는 현재 전 세계 AI 모델과 논문 965개가 포함됐는데, LG AI 연구원은 지난해 12월 등재된 ‘엑사원 3.5(32B)’를 포함해 총 4개 모델이 이름을 올렸다. 이외에도 네이버 하이퍼클로바(204B) 등 16개가 포함돼 있다. 에포크 AI의 주목할 만한 AI 모델 리스트는 AI 연구의 진척 상황과 컴퓨팅 자원의 사용량, 모델의 종류 등을 파악하는 데 중요한 자료로 활용된다. 아울러 미국 스탠퍼드대 인간중심AI연구소(HAI)의 ‘AI 인덱스’ 보고서에 원데이터로 사용될 만큼 공신력을 인정받고 있다. 국내 AI 스타트업인 업스테이지의 ‘솔라 프로2’도 주목할 만한 결과를 냈다. 글로벌 AI 분석 기관 ‘아티피셜 애널리시스’의 지능지표에서 58점을 받아 모델 기준 전체 12위에 오른 것인데, 중국의 딥시크 V3, 프랑스의 미스트랄 스몰 등을 제친 쾌거다. 기업 기준 8위로, 국내에서 유일하게 ‘10대 프런티어 모델 개발사’로 선정돼 오픈AI·구글·메타 등 글로벌 빅테크와 어깨를 견줬다. 네이버클라우드가 상업용 오픈소스로 내놓은 ‘하이퍼클로바X 시드(3B)’는 지난 21일 기준 AI 플랫폼인 허깅페이스에서 누적 다운로드 수 131만 6000회, 최근 한 달 내 다운로드 수 60만회를 기록하며 전체 모델 상위 0.02%로 두각을 나타내고 있다. NC AI의 오픈소스 모델 ‘바르코 비전 2.0’은 비전-언어모델(VLM) 분야에서 최고 성능을 인정받기도 했다.

-6일 네이버 핫이슈 라이브 방송을 시작으로 다양한 채널에서 런칭 기념 프로모션 진행 글로벌 로봇 가전 기업 에코백스(ECOVACS)가 앞서 CES 2025를 통해 공개한 오즈모 롤러 자동 세척 물걸레 기술이 담긴 ‘디봇 X8 프로 옴니(DEEBOT X8 PRO OMNI)’를 에코백스 미디어 컨퍼런스를 통해 선보이며, 신제품 시연존을 마련해 혁신적인 제품력을 구현했다. 에코백스는 ‘새로워진 에코백스 이 바닥을 새로 쓰다’라는 브랜드 메시지 아래 새로운 바닥 청소 로봇 ‘디봇 X8 프로 옴니’을 선보였다. 본 제품은 ▲오즈모 롤러 자동 세척 물걸레 기술 ▲트루엣지 2.0 적응형 모서리 청소 기술 ▲아이비(AIVI) 3D 3.0 옴니 어프로치 기능 등 혁신적인 주요 기술들을 탑재해 멈추지 않는 완벽한 청소를 가능케 하며, 청소의 새로운 기준을 제시함으로써 로봇청소기 시장을 선도할 계획이다. ‘디봇 X8 프로 옴니’의 핵심 기술인 오즈모 롤러 자동 세척 물걸레 기술은 로봇 청소기의 교차오염과 세균 번식 문제를 해결해 준다. 16개의 청정수 노즐을 통해 롤러에 지속적으로 깨끗한 물을 공급하면서 실시간으로 자동세척하며, 스크래퍼로 오염된 물을 제거해 교차 오염을 방지한다. 이후 깨끗한 물을 즉시 재공급하고, 분당 200회의 고속 스크러빙을 통해 악취 없이 청결한 물걸레를 유지해 2차 오염을 막는다. 특히 기존 원형 또는 트랙형 물걸레 방식과 달리 이 오즈모 롤러는 미끄러짐을 방지해 더 높은 압력과 마찰력을 자랑한다. 오즈모 롤러와 AI 반복 물걸레 청소로 찌들고 눌어붙은 얼룩까지 효과적으로 제거해주며, 바닥 건조 또한 빠르다. ‘디봇 X8 프로 옴니’는 ▲트루엣지 3D 엣지 센서 ▲적응형 롤러 ▲적응형 사이드 브러시를 탑재해 기존 로봇 청소기가 놓쳤던 가장자리와 모서리 청소 문제를 말끔히 해결함으로써 사용자가 직접 마무리해야 하는 불편함을 없앴다. 고정밀 구조광 기술을 기반으로 향상된 트루엣지 3D 엣지 센서는 공간 모서리를 3D 이미지로 재구성해 돌출된 위치를 파악하고 안전거리를 유지한다. 특히 장애물과 부딪히지 않고도 걸레받이, 문턱, 가구 아래 틈새 등 복잡하고 까다로운 유형의 공간 구조에 유연하게 반응해 섬세한 청소가 가능하다. 적응형 롤러는 계속해서 확장과 수축을 반복하면서 청소 사각지대를 최소화하고, 청소 범위를 극대화한다. 깊고 좁은 구석 청소를 위한 적응형 사이드 브러시는 일반적인 청소 시 접혀 있다가 필요 시 3D 센서 알고리즘 지시에 따라 즉시 확장돼 효율적인 청소가 가능하다. ‘디봇 X8 프로 옴니’는 아이비(AIVI) 3D 3.0 옴니 어프로치 기능이 추가돼 더 똑똑해졌다. 이 기술은 로봇의 AI 알고리즘 기능을 향상시켜 물체 윤곽을 더 정확하게 인식할 수 있도록 설계됐으며, 청소 범위를 넓히고 장애물을 능동적으로 피한다. 이 기능은 트루엣지 2.0 적응형 모서리 청소 기술과 함께 결합해 장애물 걱정 없이 모든 사물의 모서리까지 효율적으로 청소할 수 있도록 돕는다. AI와 첨단 센서를 결합해 예기치 못한 상황에도 탁월한 성능을 발휘한다. 시각-언어 모델(VLM)을 활용해 사전 프로그래밍된 특정 사물을 인식하는 기존 방식과 달리 실시간으로 사물의 윤곽을 파악해 장애물을 인식하고 피한다. 또한 기존 AI 모델에서 인식하지 못했던 물체까지 정확히 식별해 효율적 청소 경로를 개척해 사용자의 만족도를 높였다. 또한 ‘디봇 X8 프로 옴니’는 98mm의 초슬림 디자인으로 좁은 가구 아래도 손쉽게 청소할 수 있다. 18,000Pa의 강력한 흡입력과 제로탱글 2.0 엉킴 방지 기술로 머리카락 엉킴 걱정 없이 완벽한 청소를 보장한다. 게다가 자동 물걸레 리프팅 기능으로 카펫이 젖는 것을 방지한다. 물걸레 세척 온도는 40°C에서 75°C까지 조절 가능하며, 63°C 열풍 건조 기능으로 장기간 사용 후에도 냄새가 나지 않도록 유지한다. YIKO-GPT(이코-지피티)도 탑재돼 말 한마디로 로봇청소기를 제어할 수 있다. ‘디봇 X8 프로 옴니’는 화이트 색상의 일반형 제품과 블랙 색상의 직배수 호환 제품으로 지난 4일 국내 정식 출시했다. 특히 한정 수량으로 판매하는 직배수 호환 제품은 정수통과 오수통이 없어 39cm의 컴팩트한 높이로 깔끔하게 보관할 수 있다. 다만 설치 환경을 고려해 설치 가능 여부를 먼저 확인해야 한다. 오는 6일 네이버 핫이슈 라이브 방송을 통해 런칭 기념 할인가로 만나볼 수 있으며, 이후 쿠팡, 11번가, G마켓 라이브 방송이 예정돼 있다. 에코백스 코리아 관계자는 “CES 2025에서 앞서 공개했던 오즈모 롤러 자동 세척 물걸레 기술이 담긴 디봇 X8 프로 옴니를 국내에 빠르게 선보일 수 있어 기쁘다”며, “이 제품은 소비자 입장에서 기존 로봇청소기의 교차 오염이나 세균 번식 등의 고질적인 문제를 해결하고자 설계한 더 새로워진 제품이다. 앞으로도 더욱 향상된 기능들을 기반으로 고객 만족도를 높여 나갈 것”이라고 말했다.

서울시의회 이상욱 의원(국민의힘·비례)이 한국안전정책학회와 주최한 ‘AI·빅데이터 활용 더 안전한 서울만들기’ 토론회가 성황리에 마무리됐다. 토론회는 지난 3일 서울시의회 의원회관 제2대회의실에서 열렸으며 인텔리빅스와 한국안전정책포럼이 후원했다. 김혜지 서울시의회 의원의 사회로 진행된 토론회에는 최호정 서울시의회 의장, 김병민 서울시 정무부시장, 강동길 서울시의회 도시안전건설위원회 위원장, 김길영 서울시의회 도시계획균형위원장이 축사를 전했다. 최호정 의장은 “인공지능과 빅데이터 기술을 활용해 ‘더 안전한 서울’을 구현해야 한다”고 강조했고 김병민 부시장은 “재난안전 분야에 AI와 빅데이터 도입은 ‘안심도시 서울’을 만들기 위해 필수”라고 전했다. 또한 강동길 위원장과 김길영 위원장은 “도시 안전에 새로운 패러다임과 접근법이 필요하다”고 강조했다. 주제 발표를 한 최은수 석학교수(서울과학종합대학원)는 “화재, 도난, 쓰러짐, 인파사고, 불법 주정차, 교통사고 등 시민의 안전과 관련된 거의 모든 이벤트를 AI가 탐지해서 알려주고 관제일지까지 작성해 빅데이터를 만들어주는 시대가 됐다”라며 “사람 관제를 이제 AI관제로 대전환해야 한다”고 말했다. 최 대표는 “특히 AI 모니터링 시스템인 AMS를 도입하면 쓰레기 무단 투기, 화재 등 이벤트가 발생할 때마다 생성형 AI가 자동으로 요약 보고서를 생성해준다”며 “이 빅데이터를 분석하면 교통 흐름, 사고 다발지역, 재난재해 예측 등을 통해 더 안전한 서울을 만들 수 있다”고 설명했다. 조윤식 교수(중앙대학교 AI학과)는 ‘초거대 영상검색모델(VLM)로 빅데이터 생성을 통한 서울시 ’예방안전‘ 구현’을 주제로 발표했다. 조 교수는 “VLM(Vision Language Model) 기술을 활용해 CCTV에 찍힌 영상 정보를 텍스트로 전환해 안전 빅데이터를 만들 필요가 있다”며 “이 데이터를 분석해 사고를 예측하고 대비하는 ‘예방 안전’을 구현해야 한다”밝혔다. 토론에는 석재왕 건국대 교수를 좌장으로 임승철 서울시 정보통신과장, 김형중 서울시 재난안전정책과장, 조가영 서울연구원 연구위원, 이성관 극동대 특임교수, 이창윤 한국안전정책포럼 부회장이 참석했다. 토론자들은 더 안전한 서울을 만들기 위해 첨단 AI 기술 인프라의 확충이 필수적이라는 데 의견을 모았다. 이들은 AI와 빅데이터 기술이 서울시의 안전 관리에 미치는 영향을 깊이 논의하며, 이를 통해 더욱 효과적인 사고 예방과 대응 체계를 구축하는 방안을 모색했으며, 서울 시민의 생활 안전을 향상하기 위해 지속적인 기술 발전과 정책적 지원이 필요하다는 점을 강조했다. 이 의원은 “AI와 빅데이터 기술의 가능성을 확인할 수 있는 토론회였다”라며 “시민안전 위협 요소를 빠르게 파악할 수 있는 기술을 통해 사고를 줄이고, 사후에도 신속히 대처할 수 있는 서울시 시스템도 구축될 수 있기를 기대한다”고 전했다.

서울시의회 이상욱 의원(국민의힘·비례)이 3일 서울시의회 의원회관 제2대회의실에서 ‘AI·빅데이터 활용 더 안전한 서울 만들기’ 토론회를 개최한다. 토론회는 이상욱 의원, 한국안전정책학회가 주관한다. 토론회는 최은수 서울과학종합대학원 석학교수의 ‘사람관제(VMS)를 넘어 AI 관제(AMS)로 서울시 AI 통합관제시대 구현하기’, 조윤식 중앙대학교 AI 학과 교수의 ‘초거대 영상검색모델(VLM)로 빅데이터 생성을 통한 서울시 ‘예방안전’ 구현‘ 2개의 주제발표가 준비돼있다. 조가영 서울연구원 연구위원, 임승철 서울시 정보통신과장, 이성관 극동대 특임교수, 이창윤 한국안전정책 포럼 부회장, 김현중 서울시 재난안전정책과장이 ’더 안전한 서울 해법 모색‘을 주제로 토론을 진행한다. 축사를 맡은 석재왕 교수(건국대 안보재난관리학과)는 “기후위기가 점점 다가옴에 따라 재난안전산업이 체계적으로 육성되어야 한다”라며 토론회의 필요성을 강조했다. 이 의원은 “이번 토론회가 기후위기에 따른 폭우, 폭염 등 자연재해로 인한 위험이 일상화됨에 따라 서울 시민의 안전을 보장하기 위한 구체적인 방안을 모색하는 중요한 자리”라며 “AI와 빅데이터를 활용한 안전 대응 전략이 시민들의 생명과 재산을 보호하는 데 큰 역할을 할 것으로 기대된다”고 밝혔다. 이어 “이번 토론회를 통해 실질적인 방안이 제시되고 활발한 논의가 이뤄져 안전한 서울을 만드는 중요한 초석이 되기를 바란다”고 말했다.

우리 태양보다 작고 어두운 한 ‘난쟁이 별’에 예상보다 훨씬 강력한 자기장이 생성된 것을 천문학자들이 세계 최대 알마(ALMA) 전파망원경을 사용한 관측으로 밝혀냈다. 질량이 작고 어두운 적색의 빛을 내 ‘적색왜성’으로 분류되는 이 별은 천문학계에서는 잘 알려진 ‘TVLM 513-46546’으로 불리며, 지구로부터 목동자리 방향으로 약 35광년 거리에 있다. 이 항성은 거의 2시간마다 한 바퀴를 회전(자전)할 정도로 빠르게 돌고 있다. 참고로 우리 태양의 자전 주기는 약 25일이다. 특히 이 별의 질량은 우리 태양의 10분 1 정도밖에 안 될 정도로 작고 덜 뜨거운데 내부의 수소를 핵융합 반응으로 헬륨으로 바꿈으로써 빛을 발하지만 중수소가 아닌 경수소를 태워 질량이 더 작은 갈색왜성과 구분된다. 그런데 천문학자들이 알마 망원경으로 관측한 적색왜성 ‘TVLM 513-46546’에는 우리 태양의 가장 강력한 자기장 영역에서 나오는 자기장만큼 강력한 자기장을 생성하는 것으로 나타났다. 이런 기이한 자기장은 우리 태양의 플레어와 같은 폭발이 지속해서 일어난다고 천문학자들은 예상한다. 특히 이 난쟁이 별의 플레어에는 우리 태양처럼 활동하는 자기력선이 조밀하게 있어, 그로부터 나온 전자의 경로를 바꿔 그 전파신호를 알마 망원경으로 감지할 수 있었다고 한다. 또한 이런 강력한 플레어의 활동은 별에서 가까운 행성에 하전 입자를 퍼부었을 것이라고 천문학자들은 말한다. 이번 연구를 이끈 피터 윌리엄스 하버드-스미스소니언 천문학센터(CfA) 박사는 “만일 이런 별이 우리 주위에 있었다면, 우리는 어떠한 위성 통신도 할 수 없었을 것”이라면서 “사실, 이런 폭풍치는 듯한 환경에서 생명체가 진화하기에는 극단적으로 어려울 것”이라고 말했다. 천문학자들은 미국 뉴멕시코주(州) 소코로에 있는 국립전파천문대(NRAO) 소속 ‘젠스키 전파 망원경망’(VLA)에서 나온 이전 자료에서 이 난쟁이 별이 태양의 가장 극단적인 자기 영역에서 나오는 자기장과 비슷하며 태양의 평균 자기장보다 수백 배 더 강력한 장기장을 방출한다는 것을 알아냈다. 그런데 태양이 자기장을 생성하는 물리적 과정을 봤을 때 그처럼 작은 별에서는 강력한 자기장이 일어나는 것이 불가능하다고 여겼었다. 이 연구에 참여한 CfA 천문학자인 에도 베르게르 하버드대 교수는 “이 별을 자기적으로만 봤을 때 우리 태양과 매우 다른 것”이라고 말했다. 연구진은 알마 망원경으로 이 별을 관측했을 때 특히 높은 주파수(95GHz)가 방출되는 것을 발견했다. 이런 무선 신호는 전자들이 더 강력한 자기력선 근처를 돌아다니는 과정인 ‘싱크로트론 방출’(synchrotron emission)에 의해 만들어진다고 한다. 그런데 이런 고주파를 가진 플레어 같은 것이 방출되는 것이 적색왜성에서 감지된 사례는 이번이 처음이다. 또 이 별이 밀리미터(mm) 파장에서 감지된 사례도 처음이어서 알마 망원경을 사용한 연구에 새로운 길을 개척했다고 연구진은 생각하고 있다. 우리 태양에서도 태양 플레어가 발생할 때 비슷한 방출을 생성하지만 이는 간헐적이다. 무엇보다, 이 별의 강력한 자기장 방출은 태양이 생산하는 것보다 1만 배나 더 밝다. 질량은 태양의 10%밖에 안 되는 것이 말이다. 천문학자들은 알마 망원경을 사용해 4시간 연속 관측에서 이 별이 지속해서 활성화돼 있는 것을 목격했다. 이는 외계행성 중 거주 가능한 곳을 찾는데 중요한 의미가 있다. 적색왜성은 우리 은하에서 가장 흔한 별로, 행성 탐색에서 주 표적이 된다. 하지만 이런 적색왜성은 태양만큼 뜨겁지 않아서 그 별에 가까운 행성에만 생명이 사는 데 필수적인 액체 상태의 물이 존재할 수 있다는 것이다. 그런데 이런 근거리라는 이점이 이 적색왜성에서만큼은 행성의 대기를 날려버리거나 표면의 복잡한 분자를 파괴할 수 있는 방사선 중심에 놓일 수 있다고 천문학자들은 추측하고 있다. 이들은 이제 이 별만이 이상한 것인지 아니면 같은 유형의 다른 별에도 이런 현상이 일어나고 있는지 연구할 계획이다. 한편 이번 연구결과는 국제학술지인 ‘천체물리학회지’(The Astrophysical Journal) 최신호에 실렸다. 윤태희 기자 th20022@seoul.co.kr

우리 태양보다 작고 어두운 한 ‘난쟁이 별’에 예상보다 훨씬 강력한 자기장이 생성된 것을 천문학자들이 세계 최대 알마(ALMA) 전파망원경을 사용한 관측으로 밝혀냈다. 질량이 작고 어두운 적색의 빛을 내 ‘적색왜성’으로 분류되는 이 별은 천문학계에서는 잘 알려진 ‘TVLM 513-46546’으로 불리며, 지구로부터 목동자리 방향으로 약 35광년 거리에 있다. 이 항성은 거의 2시간마다 한 바퀴를 회전(자전)할 정도로 빠르게 돌고 있다. 참고로 우리 태양의 자전 주기는 약 25일이다. 특히 이 별의 질량은 우리 태양의 10분 1 정도밖에 안 될 정도로 작고 덜 뜨거운데 내부의 수소를 핵융합 반응으로 헬륨으로 바꿈으로써 빛을 발하지만 중수소가 아닌 경수소를 태워 질량이 더 작은 갈색왜성과 구분된다. 그런데 천문학자들이 알마 망원경으로 관측한 적색왜성 ‘TVLM 513-46546’에는 우리 태양의 가장 강력한 자기장 영역에서 나오는 자기장만큼 강력한 자기장을 생성하는 것으로 나타났다. 이런 기이한 자기장은 우리 태양의 플레어와 같은 폭발이 지속해서 일어난다고 천문학자들은 예상한다. 특히 이 난쟁이 별의 플레어에는 우리 태양처럼 활동하는 자기력선이 조밀하게 있어, 그로부터 나온 전자의 경로를 바꿔 그 전파신호를 알마 망원경으로 감지할 수 있었다고 한다. 또한 이런 강력한 플레어의 활동은 별에서 가까운 행성에 하전 입자를 퍼부었을 것이라고 천문학자들은 말한다. 이번 연구를 이끈 피터 윌리엄스 하버드-스미스소니언 천문학센터(CfA) 박사는 “만일 이런 별이 우리 주위에 있었다면, 우리는 어떠한 위성 통신도 할 수 없었을 것”이라면서 “사실, 이런 폭풍치는 듯한 환경에서 생명체가 진화하기에는 극단적으로 어려울 것”이라고 말했다. 천문학자들은 미국 뉴멕시코주(州) 소코로에 있는 국립전파천문대(NRAO) 소속 ‘젠스키 전파 망원경망’(VLA)에서 나온 이전 자료에서 이 난쟁이 별이 태양의 가장 극단적인 자기 영역에서 나오는 자기장과 비슷하며 태양의 평균 자기장보다 수백 배 더 강력한 장기장을 방출한다는 것을 알아냈다. 그런데 태양이 자기장을 생성하는 물리적 과정을 봤을 때 그처럼 작은 별에서는 강력한 자기장이 일어나는 것이 불가능하다고 여겼었다. 이 연구에 참여한 CfA 천문학자인 에도 베르게르 하버드대 교수는 “이 별을 자기적으로만 봤을 때 우리 태양과 매우 다른 것”이라고 말했다. 연구진은 알마 망원경으로 이 별을 관측했을 때 특히 높은 주파수(95GHz)가 방출되는 것을 발견했다. 이런 무선 신호는 전자들이 더 강력한 자기력선 근처를 돌아다니는 과정인 ‘싱크로트론 방출’(synchrotron emission)에 의해 만들어진다고 한다. 그런데 이런 고주파를 가진 플레어 같은 것이 방출되는 것이 적색왜성에서 감지된 사례는 이번이 처음이다. 또 이 별이 밀리미터(mm) 파장에서 감지된 사례도 처음이어서 알마 망원경을 사용한 연구에 새로운 길을 개척했다고 연구진은 생각하고 있다. 우리 태양에서도 태양 플레어가 발생할 때 비슷한 방출을 생성하지만 이는 간헐적이다. 무엇보다, 이 별의 강력한 자기장 방출은 태양이 생산하는 것보다 1만 배나 더 밝다. 질량은 태양의 10%밖에 안 되는 것이 말이다. 천문학자들은 알마 망원경을 사용해 4시간 연속 관측에서 이 별이 지속해서 활성화돼 있는 것을 목격했다. 이는 외계행성 중 거주 가능한 곳을 찾는데 중요한 의미가 있다. 적색왜성은 우리 은하에서 가장 흔한 별로, 행성 탐색에서 주 표적이 된다. 하지만 이런 적색왜성은 태양만큼 뜨겁지 않아서 그 별에 가까운 행성에만 생명이 사는 데 필수적인 액체 상태의 물이 존재할 수 있다는 것이다. 그런데 이런 근거리라는 이점이 이 적색왜성에서만큼은 행성의 대기를 날려버리거나 표면의 복잡한 분자를 파괴할 수 있는 방사선 중심에 놓일 수 있다고 천문학자들은 추측하고 있다. 이들은 이제 이 별만이 이상한 것인지 아니면 같은 유형의 다른 별에도 이런 현상이 일어나고 있는지 연구할 계획이다. 한편 이번 연구결과는 국제학술지인 ‘천체물리학회지’(The Astrophysical Journal) 최신호에 실렸다. 윤태희 기자 th20022@seoul.co.kr

주한미군 공병 장갑차의 여중생 추돌사고는 미군측과 우리 경찰의 1차 조사결과가 미흡했던 탓에 유족과 시민단체로부터 많은 의문점을 지적받았다.이 가운데 상당부분은 미군측의 해명으로 풀어졌으나 몇가지 중요한 점은 아직도 명쾌하지 못하다.남은 의문점들을 군 전문가와 당시 정황을 토대로 구성했다. ◇운전병의 시야가 가려졌다- 사고 장갑차는 M-60전차를 개조,포탑을 떼어내고 앞에 도저 블레이드를 부착한 궤도차량이다.운전병 마크 워커 병장이 얼굴을 반쯤 내밀 수 있는 해치는 왼쪽에 치우쳐 있고 운전통제병 페르난도 니노 병장의 해치는 그 오른쪽에 있다.운전병 해치에서는 구조상 오른쪽 갓길을 걷던 여중생들이 차량의 2∼3m 전방까지 다가오면 볼 수가 없는 것으로 확인됐다.오른쪽에 있는 니노 병장은 여중생들의 뒷모습을 확인할 수 있는 위치다.더구나 조종수석의 워커 병장 눈높이는 180㎝ 정도인 반면 효순양의 키는 155㎝, 미선양은 158㎝인 점도 주목된다.즉 운전병 워커 병장은 추돌 순간 여중생들을 미처 발견하지 못했을 가능성이 크다고 할 수 있다. ◇장갑차 폭보다 좁은 도로에서 교차운행 했다- 사고지점의 편도 1차선 도로의 폭은 3.7m,장갑차 폭은 3.65m다.반대 차선에서 접근하던 브래들리 장갑차의 폭도 3.6m다.따라서 두 장갑차가 교차하려면 중앙선에서 약간 떨어져야 하고,결국 1m 안팎의 갓길로 조금 벗어날 수밖에 없는 상황이었다.실제로 사고지점의 갓길에서 아스팔트가 장갑차 궤도에 뭉개진 흔적이 발견됐다. 이 도로는 평소 효촌초등학교 등 학생들의 통학로이면서도 군 부대의 전차가 자주 지나던 길이다.전차가 지날 때에는 주한미군 복무규정에 따라 사전에 지역주민 대표(이장)와 치안책임자(파출소장)에게 통행사실을 통보해야 한다.그러나 러셀 어너레이 미 2사단장은 지난 1차 조사결과 발표에서 AP통신 기자의 질문을 받고 “사전에 통보했다.”고 대답했다가 그 자리에 함께있던 마을 이장이 “받은 바 없다.”고 부인하자 “다음부터 잘 하겠다.”고 대답했다. 문제는 반대차선에서도 장갑차가 오고 있었다는 사실이다.좁은 도로를 교차 운행하도록 한 것은 작전상의실수였거나 운전병들이 작전계획을 무시하고 운행했을 가능성도 있다.당시 훈련은 전술평가훈련으로 기동시간도 평가대상이라는 점도 관심을 끈다. ◇운전병이 정차 지시를 못 들었다- 1차 조사에서 운전병 워커 병장은 운전통제병 니노 병장의 두차례 정지 지시를 못 들었다고 말했다.니노 병장과 여중생들과의 거리는 30m.니노 병장의 세번째 고함 소리를 듣고 장갑차를 세웠으나 시속 8∼16㎞의 속도(유족은 16∼24㎞라고 주장)의 8∼9초 순간이라 추돌했다는 것이다.워커 병장은 당시 상급부대와 무선교신중이었다고 주장했다. 그러나 운전병 워커 병장이 규정대로 기갑헬멧을 쓰고 있었다면,니노 병장의 지시를 바로 들었을 것이다.운전병의 헬멧은 통제병으로부터 무선이 오면 다른 교신음은 자동으로 끊어진다. 만약 워커 병장이 임의로 헬멧을 벗고 있었다면 엄청난 장갑차 소음 때문에 니노 병장의 지시를 못 들었을 가능성도 있다는 지적이다. ◇왜 피하지 못했을까- 갓길을 따라 언덕을 오르던 여중생들이 소음을 못 들었을 가능성이 크다.뒤에서는 7대의 장갑 차량이 오고 있었고 앞에서도 땅이 흔들리는 소리를 내며 브래들리 장갑차 5대가 오고 있었다. 즉 양쪽에서 굉음이 들려 주위가 산만했을 것으로 추정된다.의정부경찰서 수사관계자는 “정황을 따져보면 여학생들이 시끄러운 소음속에서 갓길을 따라 앞에서 오는 장갑차 행렬에 신경을 쓰고 걸어가고 있었을 것”이라고 말했다. 김경운기자 kkwoon@ ■주한미군측 입장 미군 장갑차의 여중생 치사사건과 관련,주한 미 대사관과 주한미군은 사건이 수습되기는 커녕 한국내 반미감정이 확산돼 매우 곤혹스러워하고 있는 것으로 전해졌다. 특히 미군측은 지난 3일 운전병 마크 워커 병장과 운전통제병 페르난도 니노 병장을 미군 형법(134조)에 따라 과실치사 혐의로 기소하고 사과성명을 발표하는 등 과거에 비해,‘전향적’인 조치를 취했음에도 이에 대한 평가는 전혀 이뤄지지 않는다고 볼멘소리를 한다. 주한미군들은 최근 사고 희생자에 대한 추도회를 가진 뒤 유족들에게 전달할 2만 2000달러 성금도 모금했다.특히 현 주한미군지위협정(SOFA)규정상 의무조항이 아님에도 의정부 지청의 조사에 응하기로 했는데도 이러니 안타깝다는 것이다. 외교부 관계자는 11일 “주한 미 대사관과 주한미군 법무감실,SOFA 사무국등은 반미 감정 악화를 우려,사태를 조기에 매듭짓자는 입장”이라고 전했다. 그러나 미 2사단은 최근 부대의 철조망 절단 사건 등의 반미 분위기에 따른 피의자의 신변위협 때문에 의정부지청의 조사에 끝까지 난색을 표한 것으로 알려졌다.워커 병장 등은 지난 10일 의정부지청에 출두했다가 이내 돌아갔다. 미군측은 법무부의 재판권포기 요청으로 사태가 ‘원점으로 되돌아 갔다.’고 우려하는 것으로 전해졌다. 그러나 피해자 1인당 1억 9000만원 정도의 손해배상액을 조속히 지급하는 등 유족 및 ‘미군장갑차 여중생 살인사건 범국민대책위원회’등과 사태 수습을 협의한다는 방침을 세웠다. ◇주한미군지위협정(SOFA)-주한미군의 법적인 지위를 규정하고 있는 조약으로 지난 67년 체결됐다. 91년과 지난해 4월 두 차례 전향적으로 개정됐으나 여전히 불평등한 내용이라는 지적을 받고 있다.22조3항(형사재판권)에서 ‘공무집행중의 범죄’에 대해 1차 재판관할권을 미군측이 갖도록 규정했다. 다만 어느 한쪽이 재판권 포기를 요청하면 다른 쪽은 ‘호의적인 고려를 해야 한다.’고 단서 조항을 달았다. 김수정기자 crystal@ ■사건처리 전망 ◇발생- 지방선거 투표일인 지난달 13일 오전 9시40분쯤 경기도 양주군 광적면 효촌2리 56번 지방도로 덕도리 삼거리 방향 언덕길에서 친구 생일을 축하하러 길을 가던 여중생 2명이 기동훈련중이던 미 2사단 44공병대 부교운반용 장갑차(AVLM)에 치여 그 자리에서 모두 사망했다. 숨진 여학생들은 의정부 S여중 2학년생 신효순(14)양과 심미선(14)양이다.사고를 낸 주한미군 운전병은 마크 워커 병장,운전통제병은 페르난도 니노병장이다.워커 병장은 급히 AVLM을 후진시키고 미군 의무진을 불렀으나 신양 등은 머리 일부와 다리에 심한 상처를 입고 숨진 상태였다. 사고는 AVLM을 비롯한 공병차량 7대가 왕복 2차선 언덕길 모퉁이를 돌자마자 오른쪽 갓길을 걷고 있던 여중생들을 미처 발견하지 못해 발생했다.이때 반대 차선에서도 브래들리 장갑차 5대가 접근하고 있었다. ◇경과 및 전망- 사고가 발생한 지 6일이 지난 같은 달 19일 주한미군측과 의정부경찰서는 합동조사 결과를 발표했다.미군측은 “비극적인 사고지만 고의적인 잘못이 아닌 만큼 미군 형법에 따라 사고자들을 처리하겠다.”고 밝혔다. 애매한 조사결과에 대해 유족들이 반발했고 민족화해자주통일협의회(상임의장 단병호 등) 등 시민단체가 가세,수사 및 재판권을 넘기라고 요구했다.연일 규탄시위가 이어졌다.문제가 커져 서울지검 의정부지청이 조사에 착수하자 지난 3일 미군 검찰은 피의자들을 과실치사 혐의로 기소했고,이튿날 리언 라포트 주한미군사령관은 “미 육군에 전적으로 책임이 있음을 인정한다.”고 사과했다. 이에 앞서 지난달 20일 미군측은 ‘공무중 사고증명서’를 의정부경찰서에 보내 재판권이 미군에 있음을 재확인했고,우리 검찰의 출두요구서를 초상권과 신변위협 문제를 들어 거절했다.미군과 한국 검찰의 힘겨루기 양상을 띠던 사건은 결국 법무부가 10일 SOFA 체결후 처음으로 1차 재판권 포기 요청을 미군측에 보냈다. 미군측은 SOFA 규정에 따라 28일 이내에 법무부의 요청에 대한 가부를 결정,통보해야 한다.14일 연장도 가능하다.미군측은 자체적으로 2차 조사를 진행중이다.하지만 “일본 등 다른 미군주둔 국가에서도 공무중 사고에 대해서는 재판권을 포기한 전례가 없어 우리의 요청을 수락하기 어려울 것”이라는 법무부 관계자의 예상처럼 상황은 불투명하다. 박록삼기자 youngtan@