앞서 잠실경기장에서 두산 경기 시구 게임업체들과 만나 협력 강화 논의도 젠슨 황 엔비디아 최고경영자(CEO)가 7일 두산베어스 유니폼을 입고 최태원 SK그룹 회장과의 이른바 2차 ‘깐부 회동’에 참석했다. 황 CEO는 이날 오후 6시 50분쯤 서울 강남구 깐부치킨 삼성점에 도착했다. 지난해 10월 황 CEO가 이재용 삼성전자 회장, 정의선 현대차그룹 회장 등과 1차 ‘깐부회동’을 했던 장소로 최 회장이 도착하자 유니폼을 벗고 하이파이브를 하며 인사를 나눴다. 이날 자리에는 황 CEO의 가족과 SK그룹 주요 계열사 경영진이 참여했다. SK 측에서는 곽노정 SK하이닉스 사장, 김주선 SK하이닉스 AI인프라담당 사장, 정재헌 SK텔레콤 사장, 정석근 SK텔레콤 AI CIC장 등이 자리했다. 황 CEO는 배우자인 로리 황과 장녀인 메디슨 황 엔비디아 옴니버스·로보틱스 제품 마케팅 수석 이사와 함께 했다. 이에 앞서 황 CEO는 서울 잠실야구장에서 열린 두산 베어스 홈경기에서 시구에 나섰다. 그는 엔비디아 창립 연도인 1993년을 뜻하는 ‘93’번이 새겨진 두산 유니폼을 입었고, 박정원 두산그룹 회장은 두산 창립 연도인 1896년을 의미하는 ‘96’번 유니폼을 입고 시타자로 나섰다. 황 CEO는 마운드에 올라 “치맥(치킨+맥주)보다 더 좋은 건 없다”고 말해 관중석의 뜨거운 환호를 이끌어냈다. 시구를 마친 뒤에는 박 회장과 악수와 포옹을 나누며 친밀감을 드러냈다. BBQ에 따르면 엔비디아 측은 잠실야구장점에 ‘크런치 순살크래커’ 113박스를 주문했다. 맥주통을 메고 다니는 판매원인 ‘맥주 보이’에게 맥주를 사는 모습도 포착됐다. 업계에서는 로봇과 자동화 분야를 중심으로 두산과 엔비디아 간 협력 가능성이 거론된다. 또 황 CEO는 이날 두 차례 PC방을 찾으며 국내 게임업계 수장들과 잇따라 만났다. 이날 오후 서울 서초구 신논현역 인근 한 PC방을 찾아 김택진 엔씨 대표 등과 함께 게임 팬들을 만났다. 그는 참석자들과 인사를 나누고 엔씨소프트의 차기작 ‘아이온2’를 직접 살펴봤다. 이어 무대에 올라 “엔비디아 지포스와 한국 e스포츠는 함께 성장해왔다”고 밝혔다. 그는 자신의 서명이 담긴 지포스 ‘RTX 5090’ 그래픽처리장치(GPU)를 추첨을 통해 팬에게 직접 선물했다. 이에 앞서 황 CEO는 인근 또 다른 PC방에서 장병규 크래프톤 의장과도 회동했다. 두 사람은 피지컬 AI 개발과 엔비디아의 AI PC 플랫폼 ‘RTX 스파크’ 등 하드웨어 분야 협력 방안을 논의했다. 크래프톤은 오랫동안 엔비디아와 협업해 게임 속에 AI 기능을 개발해 탑재해왔다. 게임 업체의 역할은 과거 그래픽처리장치(GPU)를 구매하는 주요 고객에서, 이제는 휴머노이드 로봇과 자율 시스템을 훈련시키는 가상 환경을 제공하는 전략적 파트너로 변화하고 있다. 특히 국내 게임업계와의 협력이 단순 게임 기술을 넘어 로봇·산업용 AI 분야로 확대될 가능성에 관심이 커지고 있다.

창립 연도인 93번 두산 유니폼 입어 잠실운동장서 치킨 113박스 주문해 젠슨 황 엔비디아 최고경영자(CEO)가 7일 오후 서울 잠실야구장에서 열린 두산 베어스 홈경기에서 시구에 나섰다. 그는 엔비디아 창립 연도인 1993년을 뜻하는 ‘93’번이 새겨진 두산 유니폼을 입었고, 박정원 두산그룹 회장은 두산 창립 연도인 1896년을 의미하는 ‘96’번 유니폼을 입고 시타자로 나섰다. 황 CEO는 마운드에 올라 “치맥(치킨+맥주)보다 더 좋은 건 없다”고 말해 관중석의 뜨거운 환호를 이끌어냈다. 시구를 마친 뒤에는 박 회장과 악수와 포옹을 나누며 친밀감을 드러냈다. BBQ에 따르면 엔비디아 측은 잠실야구장점에 ‘크런치 순살크래커’ 113박스를 주문했다. 맥주통을 매고 다니는 판매원인 ‘맥주 보이’에게 맥주를 사는 모습도 포착됐다. 업계에서는 로봇과 자동화 분야를 중심으로 두산과 엔비디아 간 협력 가능성이 거론된다. 또 이날 두 차례 PC방을 찾으며 국내 게임업계 수장들과 잇따라 만났다. 지난 5일 e스포츠팀 T1의 ‘페이커’ 이상혁 선수 등과 PC방에서 만난 것까지 3번이나 들렀다. 업계는 게임산업이 인공지능(AI) 시대의 핵심 파트너로 부상하고 있다고 해석했다. 게임과 같은 가상환경이 로봇과 자율주행차 등 ‘피지컬 AI’의 훈련 공간으로 활용되면서 엔비디아의 협력 대상도 반도체·데이터센터 업체를 넘어 빠르게 게임업계로 확대되고 있다는 것이다. 황 CEO는 이날 오후 서울 서초구 신논현역 인근 한 PC방을 찾아 김택진 엔씨 대표 등과 함께 게임 팬들을 만났다. 그는 참석자들과 인사를 나누고 엔씨소프트의 차기작 ‘아이온2’를 직접 살펴봤다. 이어 무대에 올라 “엔비디아 지포스와 한국 e스포츠는 함께 성장해왔다”고 밝혔다. 그는 자신의 서명이 담긴 지포스 ‘RTX 5090’ 그래픽처리장치(GPU)를 추첨을 통해 팬에게 직접 선물했다. 이에 앞서 황 CEO는 인근 또 다른 PC방에서 장병규 크래프톤 의장과도 회동했다. 두 사람은 피지컬 AI 개발과 엔비디아의 AI PC 플랫폼 ‘RTX 스파크’ 등 하드웨어 분야 협력 방안을 논의했다. 크래프톤은 오랫동안 엔비디아와 협업해 게임 속에 AI 기능을 개발해 탑재해왔다. 게임 업체의 역할은 과거 그래픽처리장치(GPU)를 구매하는 주요 고객에서, 이제는 휴머노이드 로봇과 자율 시스템을 훈련시키는 가상 환경을 제공하는 전략적 파트너로 변화하고 있다. 특히 국내 게임업계와의 협력이 단순 게임 기술을 넘어 로봇·산업용 AI 분야로 확대될 가능성에 관심이 커지고 있다.

정신 없는 일상을 사는 현대인에게 동시에 여러 가지 일을 수행하는 ‘멀티태스킹’은 어쩌면 필수일지 모른다. 그렇지만 과학자들은 인간이 진정한 의미의 멀티태스킹은 못한다고 봤다. 두 가지 이상의 일을 동시에 하는 것처럼 보이더라도 실제로는 뇌가 두 과제 사이를 빠르게 오가며 번갈아 처리한다는 것이다. 그런데 미국 조지타운대 의대, 카네기 멜론대, 존스홉킨스 응용물리학 연구실, 리하이대 공동 연구팀은 이런 과학계 통념을 뒤집는 연구 결과를 5일 밝혔다. 이 연구 결과는 ‘인지 신경과학 저널’ 6월 4일자에 실렸다. 연구팀에 따르면 충분한 훈련을 거치면 뇌가 스스로 배선을 다시 깔아 학습한 과제를 무의식적으로 자동 처리하는 회로로 옮겨 놓고 그 덕분에 다른 일을 위한 뇌의 여유 공간이 생기면서 멀티태스킹이 가능해진다. 연구팀은 뇌가 새로운 과제를 배우는 단계에서 출발해 충분한 경험이 쌓인 뒤에는 그 과제를 무의식적으로 수행하는 단계로 넘어가는 일종의 뇌의 자동화 메커니즘에 관심을 갖고 있었다. 대표적인 사례가 운전이다. 운전을 처음 배울 때나 면허를 따고 도로에 막 나갔을 때는 온 신경을 운전에만 집중해야 한다. 그렇지만 여러 해 동안 운전을 하다보면 대부분 사람은 운전을 하는 동안 대화를 나누거나 음악을 듣거나 어떤 문제를 골똘히 생각할 수도 있게 된다. 지금까지 학습에 관한 연구 대부분은 초기 단계에 초점이 맞춰져 있을 뿐 장기적으로 뇌에서 무슨 일이 일어나는지에는 소홀했다. 연구팀은 남녀 실험참가자들에게 컴퓨터 그래픽으로 미세하게 변형시킨 자동차 이미지를 두 범주로 분류하게 하는 실험을 했다. 참가자들은 미묘한 차이를 포착해 이미지를 구분하는 것인데 휴대전화 앱을 이용해 게임처럼 이미지를 분류하도록 했다. 연구팀은 5~10주 동안 3만 회 이상 시행하도록 했고 분류 작업을 완료하기 전후에 기능성 자기공명영상(fMRI)과 뇌파(EEG) 검사로 뇌를 촬영했다. 분석 결과, 참가자들은 이미지 분류를 처음 막 익혔을 때는 과제를 수행할 때 전전두엽 피질이 활성화됐다. 이 뇌부위는 실행 기능과 사고를 담당하면서 일반적으로 한 번에 한 가지 과제만 처리할 수 있는 것으로 알려졌다. 그런데 같은 분류 과제를 몇 주에 걸쳐 반복 연습한 참가자들의 뇌를 다시 촬용했을 때는 측두엽 피질이 활성화되는 것으로 나타났다. 측두엽은 기억의 부호화와 복잡한 사물의 인식에 관여하는 영역이다. 연구팀에 따르면 충분한 훈련이 측두엽에 이전에는 존재하지 않던 범주 선택성 영역을 사실상 새로 형성한 것이다. 수년간 훈련받고 일한 영상의학과 전문의가 엑스레이 사진에서 찍힌 종양 덩어리를 양성인지 악성인지 거의 자동적으로 정확히 분류해내는 것이 대표적 사례다. 연구팀은 충분한 훈련을 거친 뒤 자동차 범주를 구분할 때 전전두엽 피질을 거치지 않고 측두엽이 활성화되면서 곧바로 뇌 출력 영역으로 연결됐다고 설명했다. 충분한 훈련과 경험이 뇌 회로를 새로 형성해 전두엽 병목을 우회하게 만들면서 전전두엽 피질은 하고 싶은 다른 무엇을 위해 비워진 상태로 남게 되고 그만큼 처리 용량이 늘어난다는 것이다. 학습된 행동은 의식적 사고나 실행 기능이 접근하기 어려운 뇌 회로로 옮겨간다는 점을 보여준 이번 연구는 강박적 행동을 이해하는 데도 도움이 된다. 또 인간이 지속적 학습을 할 수 있는 이유에 대해서도 알려준다. 사람은 학습한 기술을 측두엽으로 옮겨 전전두엽 공간을 비워 두면 뇌는 기존 정보를 새로운 것을 배우기 위한 주춧돌로 쓸 수 있게 되는데 인공지능 모델에서는 이런 능력이 없다고 연구팀은 지적했다. 연구를 이끈 막시밀리안 리젠후버 조지타운대 의대 교수(신경과학)는 “이번 연구는 뇌가 어떻게 학습하는지를 이해하는 데 한걸음 더 나아갔다는 점에서 의미가 크다”며 “멀티태스킹을 학습할 수 있다는 점뿐만 아니라 이전에 배운 것을 토대로 새로운 것을 쌓아 올리는 인공지능 개발에도 도움을 줄 수 있을 것”이라고 설명했다.

대전사업장 폭발 사고와 관련해 한화에어로스페이스가 4일부터 이틀 동안 생산 라인 가동을 전면 중단하고 대대적인 안전 점검·교육을 실시한다. 생산라인을 동시에 멈추는 건 2023년 통합 법인 출범 후 처음이다. 한화에어로스페이스는 대전, 충북 보은, 전남 여수, 경남 창원 1~3사업장과 대전·판교·아산 연구개발(R＆D) 캠퍼스 등 전국 9개 사업장의 작업을 오는 5일까지 중단한다고 4일 밝혔다. 대전·보은·여수사업장은 추진제와 장약을 생산하고 창원사업장은 K-9 자주포, 장갑차, 항공엔진 등을 생산한다. 다만 일부 필수 공정은 이번 조업 중단에서 제외된다. 한화에어로스페이스는 화재·폭발, 중대재해 위험 요소, 불안전 상태·시설, 위험성 평가, 사고 사례 등을 종합적으로 점검할 계획이다. 최근 3년 동안의 위험성 평가 결과에 따른 개선 조치와 재발 방지 대책 이행 상태도 확인한다. 화약류를 취급하는 대전·보은·여수 사업장은 전 공정을 포함해 공실별 보호구, 접지, 온습도 상태, 치공구 관리 현황, 안전 장비 노후화 등을 점검하고 저장소 및 폐화약 관리 상태를 확인한다. 공실별 비상 시나리오에 따른 비상조치 훈련도 실시한다. 이번에 폭발 사고가 났던 추진제 생산·취급 관련 공정에 대해 ‘무인 자동화’ 검토에도 착수했다. 석유화학 계열사 전 사업장도 환경안전 정밀점검을 실시한다.

7명의 사상자를 낸 대전사업장 폭발 사고와 관련해 한화에어로스페이스가 4일부터 이틀 동안 생산 라인 가동을 전면 중단하고 특별 안전 점검·교육을 시작한다. 한화에어로스페이스는 대전, 충북 보은, 전남 여수, 경남 창원 1~3사업장과 대전·판교·아산 연구개발(R＆D) 캠퍼스 등 전국 9개 사업장의 작업을 오는 5일까지 중단한다고 4일 밝혔다. 한화에어로스페이스가 여러 사업장의 생산라인을 동시에 멈추는 것은 2023년 통합 법인 출범 후 처음이다. 한화에어로스페이스는 2022년 11월 한화디펜스, 2023년 4월 ㈜한화 방산 부문을 흡수 합병했다. 대전·보은·여수사업장은 추진제와 장약을 생산하고 창원사업장은 K-9 자주포, 장갑차, 항공엔진 등을 생산한다. 다만 일부 필수 공정은 이번 조업 중단에서 제외된다. 한화에어로스페이스는 모든 사업장에서 화재·폭발, 중대재해 위험 요소, 불안전 상태·시설, 위험성 평가, 사고 사례 등을 종합적으로 점검할 계획이다. 기계장치, 작업환경, 구조물 등을 재점검하고 최근 3년 동안의 위험성 평가 결과에 따른 개선 조치와 재발 방지 대책 이행 상태도 점검한다. 특히 화약류를 취급하는 대전·보은·여수 사업장은 전 공정을 포함해 공실별 보호구, 접지, 온습도 상태, 치공구 관리 현황, 안전 장비 노후화 등을 점검하고 저장소 및 폐화약 관리 상태를 확인할 계획이다. 공실별 비상 시나리오에 따른 비상조치 훈련도 실시한다. 한화에어로스페이스는 “대전 사업장 사고와 같은 리스크를 원천적으로 방지하기 위해 조업 중단으로 인한 일부 생산 차질보다 안전한 사업장 환경 확보가 우선이라고 판단했다”고 밝혔다. 고강도 안전 혁신 종합대책도 추진한다. 화약류를 취급하는 대전·보은·여수 사업장에 대해선 안전사고 제로화를 위해 추진제 생산·취급 관련 공정에 대한 무인 자동화 방침을 정하고 검토에 착수했다. 일부 위험도가 높은 공정에 대해서는 무인화를 도입했거나 추진 중이지만, 위험도가 낮다고 판단되는 공정에 대해서도 무인 자동화를 추진한다는 설명이다. 한화그룹 차원에서는 ㈜한화, 한화솔루션, 한화토탈에너지스, 한화임팩트, YNCC 등 석유화학 계열사 국내외 전 사업장에 대해서도 환경안전 정밀점검을 실시하기로 했다.

NC AI가 한화오션과 손잡고 조선소 용접 공정의 자동화·자율화에 나선다. NC AI는 한화오션의 ‘비전 인식 기반 용접 전용 모델 및 협동로봇 기반 자율 용접 모델 개발’ 과제를 수주했다고 4일 밝혔다. 이에 따라 한화오션의 상선과 특수선 건조 현장에 적용할 자율 용접 인공지능(AI) 기술 개발에 착수한다. 이번 프로젝트는 선박 건조 과정에서 숙련공의 경험과 기술에 크게 의존해온 용접 작업에 AI 비전 인식과 로봇 제어 기술을 접목하는 것이 핵심이다. 단순 반복 작업을 수행하는 기존 자동화 설비를 넘어 로봇이 용접 부위를 스스로 인식하고 작업 조건을 판단해 용접을 수행하는 자율화 수준을 목표로 한다. 조선소는 강한 아크광과 불꽃, 용접 분진, 야외 작업 환경 등으로 인해 AI 비전 기술을 적용하기 어려운 현장으로 꼽힌다. NC AI는 한화오션과 함께 실제 조선소 데이터를 활용해 용접선 인식과 결함 탐지 기술을 개발하고, 현장 엔지니어의 피드백을 반영해 기술 완성도를 높일 계획이다. 개발된 시스템은 향후 한화오션의 상선뿐 아니라 고도의 정밀성과 보안성이 요구되는 특수선 건조 공정에도 적용될 예정이다. 회사 측은 용접 품질 향상과 생산성 개선 효과를 기대하고 있다. NC AI는 이번 프로젝트에 자체 개발 중인 산업 특화 비전언어모델(VLM) ‘배키 비전(VAETKI Vision)’을 적용할 계획이다. 이 모델은 카메라를 통해 수집한 현장 영상 정보와 작업 지시 내용을 함께 이해하고, 이를 바탕으로 로봇의 동작을 제어하는 기술을 목표로 한다. 이연수 NC AI 대표는 “실제 조선 현장에서 활용 가능한 자율 제어 모델을 개발해 생산 현장의 효율성과 품질 향상에 기여하겠다”고 말했다.

구글 계열 생명과학 프로젝트가 미국에서 수천만 마리 규모의 모기 방사 계획을 추진하면서 논란이 커지고 있다. 겉으로만 보면 거대 기술기업이 모기를 대량으로 풀겠다는 계획이다. 그러나 실제 목적은 질병을 옮기는 모기 개체 수를 줄이는 생물 방제 실험이다. 영국 가디언과 미국 SF게이트 등 외신에 따르면 구글 모회사 알파벳 산하 생명과학 기업 베릴리의 ‘디버그’ 프로젝트는 미국 환경보호청에 캘리포니아와 플로리다에서 특수 처리한 수컷 모기를 방사하는 허가를 신청했다. 외신들은 이 계획이 승인되면 2년 동안 최대 6400만 마리 규모의 모기가 방사될 수 있다고 전했다. 계획이 알려지자 미국 온라인에서는 즉각 반발이 터져 나왔다. 일부 네티즌은 “기술기업이 왜 모기를 풀려고 하느냐”고 의문을 제기했다. 또 다른 이들은 “자연의 균형을 건드리면 안 된다”거나 “공개적 합의 없이 이런 실험을 해서는 안 된다”고 주장했다. 정치권에서도 비판이 나왔다. 팀 버쳇 미국 공화당 하원의원은 엑스(X·옛 트위터)에 인간이 외래종을 들여왔다가 생태계를 망친 과거 사례를 거론하며 “자연의 균형을 건드리지 말라”고 썼다. 이 발언은 온라인 반발에 불을 붙였다. 하지만 연구진이 실제로 풀려는 모기는 사람을 무는 암컷이 아니다. 디버그 프로젝트는 볼바키아라는 자연 발생 세균을 가진 수컷 모기를 활용한다. 수컷 모기는 사람을 물지 않는다. 이 수컷이 야생 암컷과 교미하면 암컷은 알을 낳지만 알이 제대로 부화하지 않는다. 이런 방식으로 세대를 거치며 질병 매개 모기 개체 수를 줄이는 것이 목표다. 모기 풀어 질병 모기 잡는다 이번 계획의 표적은 뎅기열과 지카 바이러스, 치쿤구니야, 황열 등을 옮기는 모기다. 기후변화와 도시화로 모기 서식지가 넓어지면서 미국에서도 모기 매개 질병 우려가 커졌다. 기존 살충제 방제는 내성 문제와 환경 부담을 동시에 안고 있다. 연구진은 볼바키아 감염 수컷 방사가 살충제 사용을 줄이면서 특정 모기 개체군을 억제할 수 있다고 본다. 볼바키아 활용 방식은 완전히 새로운 기술은 아니다. 미국 환경보호청도 과거 볼바키아 감염 모기를 이용한 실험사용허가를 승인한 바 있다. 싱가포르와 미국 캘리포니아 일부 지역에서도 비슷한 방식의 모기 방제 실험이 진행됐다. 일부 지역에서는 암컷 모기 개체 수가 크게 줄었다는 결과도 보고됐다. 구글이 이 분야에 뛰어든 이유는 자동화 기술 때문이다. 베릴리의 디버그 프로젝트는 인공지능(AI), 센서, 로봇 기술을 활용해 대량 사육한 모기 중 수컷만 골라내고 현장에 방사하는 방식을 개발해 왔다. 방제 효과를 내기 위해서는 매우 많은 수컷 모기를 반복적으로 방사해야 한다. 이 과정에서 암컷이 섞이지 않도록 선별하는 기술이 핵심이다. 논란의 초점도 여기에 있다. 반대론자들은 기술적으로 수컷만 완벽하게 분리할 수 있느냐고 의심한다. 생태계에 대규모 곤충을 반복 방사했을 때 장기적 영향이 충분히 검증됐는지도 문제 삼는다. 빅테크 기업이 공중보건과 생물 방제 영역까지 확대하는 데 대한 불신도 깔려 있다. “세균 모기” 공포와 과학적 반전 온라인에서는 이번 계획을 두고 각종 음모론도 확산했다. 일부는 모기가 백신이나 유전자 기술을 전달하는 수단으로 쓰일 수 있다는 근거 없는 주장을 폈다. 코로나19 팬데믹 이후 커진 공중보건 불신과 빅테크 경계심이 맞물리면서 논란은 과학 검증보다 감정적 반발로 번지는 분위기다. 전문가들은 “건강한 의심은 필요하지만 과학적 사실과 공포를 구분해야 한다”고 지적한다. 볼바키아는 자연계의 곤충에서 흔히 발견되는 세균이다. 이번 방식도 사람을 감염시키려는 목적이 아니라 모기 번식을 막기 위한 생물학적 방제 기술이다. 방사 대상도 사람을 무는 암컷이 아니라 수컷이다. 다만 승인 절차와 공개 검증은 여전히 중요하다. 미국 환경보호청은 신청 내용을 검토하고 있으며 공개 의견 수렴 절차를 진행 중이다. 실제 방사 규모와 지역, 일정은 허가 여부와 조건에 따라 달라질 수 있다. 결국 이번 논란은 “구글이 모기를 푼다”는 자극적 문장과 “질병 매개 모기를 줄인다”는 과학적 목적 사이에서 커지고 있다. 대중은 빅테크의 생물 방제 실험을 불안하게 바라본다. 연구진은 수컷 모기를 이용해 위험한 모기를 줄일 수 있다고 주장한다. 미국 사회는 지금 수천만 마리 모기를 둘러싸고 기술 불신과 공중보건 필요성 사이에서 다시 갈라지고 있다.

호반그룹이 생성형 인공지능(AI)을 실무에서 보다 적합하게 활용하기 위한 ‘AI 에이전트 라이브러리 공모전’을 개최했다고 1일 밝혔다. 호반그룹이 임직원을 대상으로 처음 개최한 AI 에이전트 공모전으로, 업무 전반에서 활용할 수 있는 AI 에이전트를 발굴하고 실무 중심의 AI 활용 사례를 공유하기 위해 마련됐다. 호반건설을 비롯해 대한전선, 호반호텔앤리조트, 삼성금거래소 등 주요 계열사 임직원들이 참여했다. 참가자들은 지난 3월부터 3개월 동안 다양한 업무 분야에 적용할 수 있는 생성형 AI 기반 아이디어를 선보였다. 공모전에는 총 30여 개의 AI 에이전트 및 활용 사례가 접수됐다. 참가자들은 직접 개발한 에이전트를 시연하며 실제 업무 적용 가능성과 효율성을 소개했다. 심사는 업무 적합성, 업무 기여도, 범용성, AI 기술 구현 수준, 완성도 등을 종합 평가해 최종 5건의 우수 사례를 선정했다. 우수 사례로는 대상을 받은 케이블 설계 자동화를 비롯해 AI 기반 하자 사례 보고서 작성, 재무·데이터 관리, 시장정보 수집 및 보고 자동화, 공공데이터 활용 부동산 정보 제공 등 다양한 실무형 활용 사례가 선정됐다. 호반그룹은 우수 AI 에이전트 사례를 사내에 공유하고 실제 업무에 활용할 계획이다.

1일 폭발 사고로 7명의 사상자가 발생한 한화에어로스페이스 대전사업장은 항공·방산·우주 산업 관련 시설과 장비를 생산하는 핵심 시설이다. 화약 등 폭발 물질을 다루기 때문에 안전사고는 대형 인명 피해로 이어질 위험이 높다. 2018·2019년에도 폭발 사고로 각각 사망자가 5명, 3명 발생한 적이 있다. 대전사업장은 국방과학연구소(ADD)의 추진체 생산시설을 한화가 1987년 인수한 곳이다. 115만 2719㎡ 규모 부지에 84개 동의 건물이 들어서 있는 국가중요시설이다. 미사일, 로켓 추진기관과 전술 지대지 무기체계를 개발·생산한다. 로켓 연료를 여러 재료와 섞어 만든(혼화) 뒤 미사일이나 로켓 안에 넣는 작업(충전)도 수행하는 것으로 알려져 있다. 장거리 지대공유도무기(L-SAM)와 천무 다연장로켓 등에 사용되는 추진체 생산 및 연료 혼화·충전 공정도 이곳에서 이뤄지는 것으로 전해졌다. 직원은 580여명이다. 대전사업장에서는 이미 두 차례 비슷한 폭발사고가 있었다. 2018년 5월 로켓 추진용기에 고체연료를 충전하던 중 폭발 사고가 나면서 5명이 숨지고 4명이 부상을 입었다. 2019년 2월에는 로켓 추진체에서 연료를 제거하는 ‘이형공실’(연료 덩어리를 틀에서 빼내는 작업)에서 폭발 사고가 발생해 3명이 사망했다. 두 차례 사고 당시 안전점검이 제대로 이뤄지지 않았다는 비판이 제기됐다. 2018년 사고 직후 노동청 특별 근로감독 결과 법 위반 사항 486건이 적발되는 등 대전사업장의 안전 수준은 최하 등급으로 평가됐다. 이와 관련해 회사 측은 “안전점검을 거쳐 사고 공정에 대해서는 자동화와 격리화 조치 등을 진행했다”고 해명했다. 회사는 ‘지속가능경영보고서 2025’에서 대전사업장을 시작으로 위험성평가 고도화 및 고위험요인(SIF) 안전관리 기법을 적용해 위험성 평가를 정밀하게 분석했다고 밝혔다. 직원 A씨는 “사고가 난 건물은 원래 폭발물을 취급하는 곳”이라며 “만일의 사고에 대비해 건물 간 거리를 충분히 띄워 설계됐다”고 말했다. 하지만 7년 만에 또 대형 참사가 발생하면서 안전 대책의 실효성에 의문이 제기되는 분위기다.

호반그룹이 임직원의 생성형 인공지능(AI) 활용 역량 강화를 위해 AI 실무 활용 공모전을 개최했다고 1일 밝혔다. 이번 공모전은 그룹 업무 전반에서 활용 가능한 AI 에이전트를 발굴하고 실무 중심의 AI 활용 사례를 공유하기 위해 마련됐다. AI 에이전트는 반복 업무 자동화와 데이터 분석, 문서 작성 등을 지원하는 AI 기반 업무 도구다. 이번 대회에는 호반건설을 비롯해 대한전선, 호반호텔앤리조트, 삼성금거래소 등 그룹 주요 계열사 임직원들이 참여했다. 참가자들은 지난 3월부터 3개월 동안 다양한 업무 분야에 적용 가능한 생성형 AI 기반 아이디어를 선보였다. 호반그룹이 임직원을 대상으로 처음 개최한 AI 에이전트 공모전으로, 그룹 내 생성형 AI 활용 문화를 확산하는 계기가 될 것으로 기대된다. AI 에이전트 라이브러리 공모전에는 총 30여 개의 AI 에이전트 및 활용 사례가 접수됐다. 참가자들은 직접 개발한 에이전트를 시연하며 실제 업무 적용 가능성과 효율성을 소개했다. 심사는 업무 적합성, 업무 기여도, 범용성, AI 기술 구현 수준, 완성도 등을 종합적으로 평가해 최종 5건의 우수 사례를 선정했다. 우수 사례로는 대상을 수상한 △케이블 설계 자동화를 비롯해 △AI 기반 하자 사례 보고서 작성 △재무·데이터 관리 △시장정보 수집 및 보고 자동화 △공공데이터 활용 부동산 정보 제공 등 다양한 실무형 활용 사례가 선정됐다. 특히 반복 업무를 줄이고 업무 효율성과 데이터 활용도를 높일 수 있는 아이디어들이 좋은 평가를 받았다. 호반그룹은 이번 공모전을 계기로 우수 AI 에이전트 사례를 사내에 공유하고 실제 업무에 활용할 계획이다. 또한 생성형 AI 기반 업무 혁신 사례를 지속적으로 발굴해 임직원들의 업무 생산성과 디지털 활용 역량을 강화해 나갈 방침이다. 호반그룹 관계자는 “산업 전반에서 생성형 AI 활용이 빠르게 확대되면서 AI를 업무에 효과적으로 접목하는 역량이 기업 경쟁력의 중요한 요소로 자리 잡고 있다”며 “우수 AI 활용 사례를 지속적으로 발굴하고, AI 기반의 업무 혁신 문화를 그룹 전반에 정착시켜 미래 경쟁력을 높여 나가겠다”고 밝혔다. 한편 호반그룹은 오픈이노베이션과 기술공모전 등을 통해 건설 및 산업 현장에 적용 가능한 혁신 기술 발굴에도 힘쓰고 있다. 지난달에는 경기도 공동주택 현장에서 AI 기반 외벽 균열 점검 로봇 실증을 완료했으며, 추후 기술 검증을 거쳐 현장 적용 방안을 적극 검토할 계획이다.

북한이 김정은 국무위원장 참관 아래 신형 미사일 발사체계 2종을 시험했다. 북한은 각각 ‘경량급 다용도 미사일 발사체계’와 ‘다연장 전술순항미사일 무기체계’라고 밝혔다. 하나의 발사대에서 240㎜ 유도로켓과 전술탄도미사일을 함께 운용하는 방식이어서 미국의 고속기동포병로켓시스템, 이른바 ‘하이마스’를 떠올리게 한다. 조선중앙통신은 김 위원장이 지난 26일 국방과학원이 개발한 두 무기체계 시험을 참관했다고 27일 보도했다. 로이터통신과 AP통신 등은 북한 관영매체를 인용해 북한이 전술탄도미사일, 240㎜ 유도 방사포탄, 인공지능(AI) 유도 전술순항미사일을 쐈다고 전했다. 우크라이나 군사전문 매체 디펜스 익스프레스는 지난 30일 북한의 신형 발사체계를 ‘주체 하이마스’로 지칭했다. 또 다른 무기체계에 대해서는 러시아의 헤르메스 전술미사일 복합체와 외형이 비슷하다고 분석했다. 북한이 러시아 무기 설계 개념을 참고했거나, 북러 군사협력 과정에서 관련 기술을 넘겨받았을 가능성을 보여주는 대목이다. 방사포와 탄도미사일을 한 발사대에 가장 눈에 띄는 무기는 차륜형 이동식 발사차량에 여러 종류의 탄약을 얹은 다목적 발사대다. 공개 사진을 보면 이 체계는 240㎜ 유도로켓과 화성-11라 계열 전술탄도미사일을 함께 쏠 수 있는 구조로 평가된다. 화성-11라 계열은 ‘북한판 이스칸데르’로 불리는 KN-23 계열의 변형으로 알려져 있다. 러시아는 우크라이나 공격에 북한제 KN-23 계열 미사일을 사용해왔다. 이 때문에 북한이 실전에서 드러난 성능과 운용 경험을 무기 개량에 반영했을 가능성도 제기된다. 미국 하이마스는 하나의 차륜형 발사대에서 유도로켓과 전술미사일을 선택적으로 쏘는 대표적인 다목적 정밀타격 체계다. 우크라이나 전쟁에서는 러시아 탄약고와 지휘소, 교량 등을 정밀 타격하며 전장의 흐름을 바꾼 무기로 평가받았다. 북한의 경량급 다용도 미사일 발사체계도 상황에 따라 전술탄도미사일과 장사정 방사포탄을 조합해 쓰는 방식을 노린 것으로 보인다. 기존 방사포보다 정밀도를 높이고, 탄도미사일보다 운용 유연성을 키우려는 시도다. ‘서울 100㎞권’ 겨냥한 AI 순항미사일 북한은 다연장 전술순항미사일 무기체계도 함께 시험했다. 북한은 이 미사일이 AI 유도 기능을 갖췄고 최대 100㎞ 거리의 목표를 타격할 수 있다고 주장했다. 100㎞는 군사분계선 인근에서 서울과 수도권 주요 시설을 위협할 수 있는 거리다. 북한이 이 무기를 전방 장거리포병부대에 배치하면 기존 장사정포와 단거리 탄도미사일 사이의 공백을 메우는 정밀타격 수단으로 쓸 수 있다. 북한은 그동안 대구경 방사포, 단거리 탄도미사일, 전술핵 운용부대, 순항미사일을 잇달아 선보이며 전술무기 체계를 넓혀왔다. 지난 26일 시험도 전방 부대의 정밀타격 능력을 끌어올리려는 행보로 읽힌다. 다만 북한이 주장한 AI 유도 성능은 아직 검증되지 않았다. 실제로는 영상인식 기반 자동표적식별 기술이나 기존 디지털 유도체계의 개량형일 가능성이 있다. 북한은 ‘AI’를 앞세워 기술적 성과를 과시하고 심리적 압박 효과도 노린 것으로 보인다. 러시아 ‘헤르메스’ 닮은 발사대도 포착 또 다른 주목 지점은 다연장 전술순항미사일 무기체계의 외형이 러시아의 헤르메스 전술미사일 복합체와 닮았다는 분석이다. 헤르메스는 러시아가 1990년대부터 개발해온 장거리 정밀유도 전술미사일 체계다. 알려진 제원상 130㎜와 207㎜급 2단식 유도탄을 쓰고, 최대 사거리는 100㎞ 안팎으로 거론된다. 러시아는 헤르메스가 고정 표적뿐 아니라 장갑차량 같은 이동 표적도 공격할 수 있다고 주장해왔다. 북한 발사대는 다수의 발사관을 갖춘 형태다. 디펜스 익스프레스는 이 구조가 헤르메스식 이중구경 유도탄과 비슷해 보인다고 짚었다. 북한이 러시아로부터 관련 기술이나 설계 개념을 넘겨받았는지, 외형만 참고해 독자적으로 모방했는지는 아직 확인되지 않았다. 다만 북한과 러시아의 군사협력은 이미 현실화했다. 서방은 북한이 러시아에 포탄과 탄도미사일을 제공한 것으로 보고 있다. 반대로 러시아가 우크라이나 전장에서 얻은 실전 자료나 일부 기술을 북한에 넘겼을 가능성도 꾸준히 제기돼왔다. 북러 밀착 속 빨라지는 전술무기 현대화 이번 시험은 북한의 전술무기 현대화가 탄도미사일 개발에만 머물지 않는다는 점을 보여준다. 북한은 핵탄두 탑재가 가능한 단거리 탄도미사일, 장사정 방사포, 순항미사일, 무인기, 정찰위성을 묶어 한반도 전구 전체를 겨냥하는 체계를 구축하려 한다. 특히 하이마스식 다목적 발사체는 방어 측면에서 부담스러운 무기다. 같은 차량이 여러 종류의 탄약을 쏠 수 있으면 상대는 발사 전까지 어떤 무기가 날아올지 예측하기 어렵다. 방사포탄인지, 전술탄도미사일인지, 정밀유도탄인지 구분이 늦어지면 요격 판단도 복잡해진다. 한국군 입장에서는 수도권 방어와 미사일 방어망 운용 부담이 커질 수 있다. 기존 장사정포 위협에 정밀 유도 로켓, 단거리 탄도미사일, 저고도 순항미사일까지 더해지면 탐지·추적·요격 체계를 더 촘촘하게 운용해야 한다. 북한은 이번 시험을 통해 “현대전 조건에 맞게 무기와 자동화 발사체계가 개량됐다”고 주장했다. 우크라이나 전쟁은 정밀타격, 이동식 발사대, 드론, 실시간 표적정보가 결합된 전쟁 양상을 보여줬다. 북한도 이를 관찰하며 전방 타격체계를 빠르게 바꾸고 있다. 결국 지난 26일 시험의 핵심은 ‘북한판 하이마스’라는 외형적 유사성에만 있지 않다. 북한은 러시아와의 밀착, 우크라이나 전장 경험, AI 유도 기술 선전을 결합해 한반도 전술무기 체계를 더 복잡하게 만들고 있다. 서울과 수도권을 겨냥한 북한의 단거리 정밀타격 수단도 더 다양해질 가능성이 크다.

삼성SDS가 인공지능(AI) 네이티브 기업으로의 전환 방향과 AX(인공지능 전환) 혁신을 위한 기술 로드맵을 내놨다. 삼성SDS는 29일 서울 송파구 잠실캠퍼스 마젤란홀에서 ‘AX 서밋’을 열고 AI 에이전트 플랫폼 ‘패브릭스’, 업무 자동화 솔루션 ‘브리티 오토메이션’, 데이터 분석 플랫폼 ‘브라이틱스 AI(Brightics AI)’를 소개했다. 현장은 단순한 기술 소개를 넘어 실제 AX 추진 사례와 실행 전략 중심으로 구성돼 서비스 도입을 검토 중인 기업·기관 관계자 600여 명의 주목을 받았다. 키노트 세션에서는 신계영 AI사업팀장이 ‘AI 네이티브 기업으로의 전환 전략’을 주제로 AI 네이티브를 완성하는 다양한 프로젝트 성공 사례를 공유했다. 이태희 AI개발팀장은 ‘기업 AX 혁신을 위한 기술 로드맵’을 발표했다. 그는 데이터 연계 고도화, 에이전트 개발, 전사적 공유·관리 체계 등 ‘AI 네이티브’ 전환을 위한 통합 AX 플랫폼에 대해 소개했다. 이동재 OpenAI 코리아 디렉터는 챗GPT 엔터프라이즈의 최신 기능과 사용자 가치 및 관련 사례를 소개하며 AI가 기업 업무 방식과 환경을 어떻게 변화시키고 재정의하고 있는지 설명했다. 공공·금융 등 높은 수준의 보안이 요구되는 산업군에서의 실제 적용 사례를 공유해 산업별 맞춤형 AX 실행 전략과 실질적인 혁신 방안도 제시했다. 또 현장에는 기업별 맞춤형 컨설팅 및 해결책을 제공하는 ‘AX 전략 클리닉’이 운영됐다. 클리닉 내 전문가들이 기업별 현황을 분석하고 단계별 솔루션 도입 전략을 제안해 참석자들의 다양한 궁금증을 해소했다. 김종필 삼성SDS AX센터장은 “이번 행사는 비즈니스 현장에 활용할 수 있는 인사이트와 전략을 공유하는 자리였다”며 “삼성SDS만의 차별화된 AX 역량을 바탕으로 고객사의 AI 네이티브 전환을 지원하겠다”고 말했다.

생명과학 분야 클라우드 솔루션 기업 비바시스템즈(Veeva Systems, 이하 비바)는 독일 머크(Merck KGaA)가 자사의 고객관계관리 플랫폼 ‘Veeva Vault CRM’을 전 세계 사업장에 도입하기로 했다고 밝혔다. 이번 도입은 독일 머크가 추진 중인 디지털 혁신 전략의 일환으로, 글로벌 조직 전반의 데이터 연결성과 업무 효율성을 높이기 위해 추진됐다. 비바의 Vault CRM은 머크의 데이터 기반 운영 환경과 연계돼 부서 간 프로세스 통합과 고객 중심 업무 체계 고도화를 지원할 예정이다. 머크 헬스케어 부문 최고정보책임자(CIO) 마이클 모츠(Michael Motz)는 “비바와의 협력을 지속하게 되어 뜻깊게 생각한다”며 “Veeva Vault CRM은 머크의 광범위한 디지털 생태계에 유연하게 통합될 수 있으며, 일관된 데이터 관리와 프로세스 운영은 물론 향후 비즈니스 변화에도 효과적으로 대응할 수 있는 기반이 될 것”이라고 밝혔다. 비바 유럽 사장 크리스 무어(Chris Moore)는 “독일 머크는 복잡한 질환 분야의 혁신 치료제 개발을 통해 환자 삶의 질 향상에 기여하고 있는 글로벌 과학기술 기업”이라며 “에이전틱 AI 기반 기능과 고객 중심 워크플로우를 지원하는 Vault CRM을 통해 머크의 헬스케어 사업 혁신을 함께할 수 있게 되어 기쁘다”고 전했다. ‘Veeva Vault CRM’은 비바의 상용 운영 플랫폼인 ‘Veeva Vault CRM Suite’의 핵심 애플리케이션으로, 영업·마케팅·의료정보(Medical) 등 다양한 커머셜 조직의 업무 효율성을 지원한다. 또한 ‘Veeva AI for Vault CRM’을 통해 AI 기반 자동화와 업무 지원 기능을 제공해 커머셜 조직의 생산성과 고객 대응 역량을 높일 수 있도록 설계됐다.

중국이 반도체 자급자족을 국가적 과제로 추진하는 가운데, 화웨이가 기존 산업계 통념을 뒤엎는 ‘타우(τ)의 법칙’을 제시하자 베이징대는 이를 뒷받침할 설계 소프트웨어 기술 진전을 이뤄냈다. 화웨이는 지난 25일 기존의 ‘무어의 법칙’을 대체할 새로운 개념으로 ‘타우의 법칙’을 제시했다. ‘타우’는 회로 내에서 신호가 안정화되는 데 걸리는 시간을 가리킨다. 무어의 법칙은 반도체 집적도가 약 1~2년마다 두 배씩 증가한다는 이론이지만, 화웨이는 미세공정 경쟁 대신 신호 최적화를 통해 성능을 끌어올리는 새로운 반도체 개발 패러다임을 강조했다. 이는 미국이 첨단 노광장비의 중국 수출을 제한한 상황에서 나온 중국 측의 돌파구로 평가된다. 노광장비는 반도체 칩의 미세 회로 패턴을 실리콘 웨이퍼에 새겨 넣는 핵심 장비다. 베이징대는 27일 마이크로칩 설계 소프트웨어인 전자설계자동화(EDA)에서 획기적인 진전을 이뤘다고 밝혔다. 홍콩 사우스차이나모닝포스트(SCMP)는 이날 화웨이가 오는 2031년까지 1.4나노미터 공정 칩 생산을 추진하는 과정에서 베이징대의 EDA 소프트웨어가 지원할 것으로 전망했다. 기존에는 노광장비 없이 3나노미터 이하 칩 생산이 불가능하다고 여겨졌는데 화웨이는 반도체 크기를 줄이는 대신 속도에 초점을 맞췄다. 저항을 줄이고 내부 배선을 더욱 긴밀하게 하여 칩을 통과하는 전기 신호의 전달 속도를 끌어올리는 방식으로 개선한 것이다. ‘타우의 법칙’을 발표한 허팅보 화웨이 반도체 사업부 사장은 “‘타우의 법칙’을 구현하면 더 이상 노광장비가 필요하지 않을 것”이라고 밝혔다. 칩의 속도 개선을 위해서는 엔지니어들이 설계도를 그릴 수 있는 새로운 종류의 EDA 소프트웨어가 필요했는데 베이징대의 혁신이 다층 칩의 수직 구조를 최적화할 전망이다. 베이징대는 새로운 EDA는 칩 내부의 총 배선 길이를 30% 줄였을 뿐만 아니라 성능과 열 관리 측면에서도 향상된 결과를 보였다고 밝혔다. 미국은 지난해 EDA 소프트웨어에도 판매 제한 조치를 부과했으나 중국의 자급자족 추진에 수출 금지를 풀었다. 중국 공산당 기관지 인민일보는 화웨이의 ‘타우 법칙’을 두고 공산당 혁명 당시 마오쩌둥 주석의 대장정에 빗대 ‘용감한 장정’이라고 평가했다. 화웨이의 획기적인 진전은 도널드 트럼프 미국 대통령이 대중 수출 금지를 풀어줬음에도 H200칩을 중국에 판매하는 데 어려움을 겪는 엔비디아에 타격이 될 전망이다. 트럼프 행정부는 국가 안보를 위협한다는 일부 우려에도 엔비디아 칩을 중국 10개 회사가 구매할 수 있도록 했지만, 중국 당국은 자국산 칩을 권장하며 엔비디아 칩 수입을 허용하지 않았다. 화웨이가 기존 60년간 반도체 업계를 지배해온 통념을 깨고 새로운 해법을 제시하면서, 앞으로 글로벌 반도체 기업들 역시 이 같은 접근 방식을 고민할 수밖에 없을 것이란 분석이 나온다. 이병철 전 삼성전자 부사장은 “첨단 노광장비를 사용하더라도 칩을 계속 미세화하는 데에는 물리적 한계가 있다”며 “중국이 방대한 엔지니어 풀을 투입하면 타우의 법칙을 구현하는 길을 찾을 수 있을 것으로 생각된다”고 밝혔다. 그는 이어 “AI 시대에는 반도체 성능을 높이는 방식이 트랜지스터를 집적하는 ‘무어의 법칙’에서 벗어나 전력 효율과 데이터 전송 최적화 중심으로 바뀌고 있다”며 “화웨이의 ‘타우의 법칙’도 이런 흐름 속에서 등장한 개념”이라고 설명했다.

코스닥 상장 기업 와이즈버즈가 가격비교 플랫폼 다나와 및 에누리닷컴을 자사 인공지능(AI) 기반 광고 자동화 플랫폼 ‘네스트 애즈 매니저(Nest Ads Manager)’의 신규 고객사로 유치했다고 29일 밝혔다. 다나와와 에누리닷컴은 커넥트웨이브가 운영하는 국내 가격비교 플랫폼이다. 두 플랫폼이 속한 데이터커머스 부문은 커넥트웨이브 전체 매출의 40% 이상을 차지하는 핵심 사업 부문으로 분류된다. 두 플랫폼이 도입한 네스트 애즈 매니저는 매체사가 자사 매체에서 광고 사업을 운영하는 데 필요한 기능을 원스톱(One-stop)으로 지원하는 플랫폼이다. 매체사는 별도의 자체 인프라를 구축하지 않고 소프트웨어 개발 키트(SDK)를 설치하는 공정만으로 자사 매체 내 광고 사업을 운영할 수 있다. 이 플랫폼은 광고 상품 기획 단계부터 송출, 캠페인 운영, 정산까지의 전 과정을 AI 시스템을 통해 자동으로 처리한다. 네스트 애즈 매니저는 매체사의 광고 매출이 증가하면 와이즈버즈의 매출도 동반 상승하는 수익 배분(Revenue Share) 구조를 적용하고 있다. 운영 프로세스가 자동화돼 있어 신규 매체가 추가돼도 와이즈버즈가 부담하는 비용은 크게 늘지 않으며, 증가한 매출의 대부분이 이익으로 전환되는 특성을 지닌다. 플랫폼의 시장 경쟁력은 도입 실적 수치를 통해 증명됐다. 포털 다음을 비롯해 사람인, 블라인드, 데일리샷, 레진, 하나투어, 롯데ON 등 각 분야를 구성하는 매체사 12곳이 네스트 애즈 매니저를 도입했다. 네스트 애즈 매니저 사업을 관장하는 기술사업부의 2025년 매출은 전년 대비 100% 성장했다. 이번 다나와와 에누리닷컴의 합류로 도입 매체는 14곳으로 늘었다. 네스트 애즈 매니저의 성장은 전사 실적으로 이어지고 있다. 와이즈버즈의 2026년 1분기 연결 기준 매출은 118억 2152만원, 영업이익은 29억 881만원을 기록했다. 이는 분기 기준 최초로 매출 100억원과 영업이익 20억원을 동시 돌파한 수치며, 영업이익률은 24.6%로 집계됐다. AI 광고 자동화 플랫폼의 도입 범위가 가격비교, 채용, 콘텐츠 등 다양한 매체 영역으로 확장되는 흐름이다. 매체사 관점에서는 별도 인프라 구축 없이 광고 사업을 개시할 수 있어 진입 장벽이 낮아진 구조다. 한편 와이즈버즈는 같은 기간 자사주 매입과 소각을 결정했으며, 유통주식수 조절을 통한 주가 안정을 위해 5대 1 주식병합 절차도 병행한다. 와이즈버즈 관계자는 “대형 플랫폼의 잇단 도입으로 네스트 애즈 매니저의 운영 효율성과 수익성이 인정받고 있다”며 “이를 발판으로 매체사를 더 공격적으로 확보하는 한편, 언어 변경만으로 적용 가능한 네스트 애즈 매니저의 강점을 살려 해외 진출도 병행하겠다”고 밝혔다. 대형 매체사의 잇단 도입으로 AI 광고 자동화 플랫폼 시장 확산이 본격화되는 가운데 매체사 영역별 분포 확대와 해외 진출이 동시에 진행되고 있어 사업 성장세는 당분간 이어질 것으로 업계는 전망하고 있다.

2차 피해 가능성 큰 ‘고위험 작업’학동 사고 후 ‘계획서’ 의무화 불구아예 안 쓰거나 전문성 부족 많아美, 엔지니어 자격·역할 명확하게日, 위험 시 감리자 공사 중지 권한 서울 서대문구 서소문고가도로 철거 현장에서 붕괴 사고로 6명의 사상자가 발생하면서 해체·철거 공사의 안전관리 체계가 다시 도마 위에 올랐다. 노후 건축물이 늘면서 해체 공사도 늘어나고 있지만, 안전관리 제도는 여전히 미흡하다는 지적이 나온다. 27일 건설공사 안전관리 종합정보망에 따르면 토목과 건축 분야 해체·철거공사에서는 해마다 200건 안팎의 사고가 발생했다. 연도별로 ▲2020년 243건 ▲2021년 194건 ▲2022년 207건 ▲2023년 231건 ▲2024년 261건 ▲지난해 248건으로 집계됐다. 올해도 지난 14일까지 51건이 발생했다. 사망자는 2020년 18명, 2021년 32명, 2022년 16명, 2023년 22명, 2024년 14명, 지난해 19명으로 매년 두 자릿수를 기록했다. 해체·철거 공사는 일반 건설공사보다 위험성이 큰 고위험 작업으로 꼽힌다. 작업자뿐만 아니라 주변 건물이나 보행자에게 2차 피해를 초래할 가능성이 높기 때문이다. 한국재난정보학회에 따르면 해체·철거 공사 사망률은 전체 건설업 평균보다 2배 이상 높은 것으로 나타났다. 재해 유형은 ▲추락(38%) ▲붕괴(31%) ▲낙하(18%) ▲협착(8%) 순이었다. 사고 원인은 기본적인 안전관리 부실에 집중됐다. 해체공사 시 재해 발생 원인으로는 작업계획서 부재(27%)가 가장 많았고 구조 안정성 검토 부족(24%), 안전감리 미이행(18%), 작업자 안전교육 미흡(15%) 등이 뒤를 이었다. 2021년 광주 학동 붕괴 사고 이후 해체계획서 작성이 의무화됐지만, 구조 안정성 검토가 충분하지 않거나 작성 담당자의 전문성이 부족한 경우가 많다는 지적이 나온다. 지난해에도 안전관리계획 수립 미흡으로 서울 한 주택재개발사업 해체 공사장에서 2층 벽체 등이 무너져 노동자 1명이 매몰돼 사망한 사례가 있다. 해외 주요국은 해체공사를 별도 고위험 작업으로 보고 발주자와 감리자의 책임을 더 촘촘히 둔다. 미국은 산업안전보건청(OSHA) 기준에 따라 구조 검토를 맡는 엔지니어의 자격과 역할을 명확히 하고 있다. 영국은 건설 설계·관리 규정(CDM)을 통해 발주자, 설계자, 시공자가 사업 초기 단계부터 안전계획을 함께 세운다. 일본은 해체 전 구조 안정성 심사를 엄격히 하고, 감리자에게 위험 상황 발견 시 공사를 즉시 중지시킬 수 있는 법적 권한을 부여한다. 공기 단축과 비용 절감 압박이 사고를 낳는다는 지적도 제기됐다. 함은구 을지대 안전공학과 교수는 “현장에서 이상 징후가 생겼을 때 사람 투입을 최소화할 수 있는 계측 장비와 자동화 시스템을 갖추려면 결국 충분한 비용과 시간이 확보돼야 한다”고 조언했다.

서울 서대문구 서소문고가도로 철거 현장에서 붕괴 사고로 6명의 사상자가 발생하면서 해체·철거 공사의 안전관리 체계가 다시 도마 위에 올랐다. 노후 건축물이 늘면서 해체 공사도 늘어나고 있지만, 안전관리 제도는 여전히 미흡하다는 지적이 나온다. 27일 건설공사 안전관리 종합정보망에 따르면 토목과 건축 분야 해체·철거공사에서는 해마다 200건 안팎의 사고가 발생했다. 연도별로 ▲2020년 243건 ▲2021년 194건 ▲2022년 207건 ▲2023년 231건 ▲2024년 261건 ▲지난해 248건으로 집계됐다. 올해도 지난 14일까지 51건이 발생했다. 사망자는 2020년 18명, 2021년 32명, 2022년 16명, 2023년 22명, 2024년 14명, 지난해 19명으로 매년 두 자릿수를 기록했다. 해체·철거 공사는 일반 건설공사보다 위험성이 큰 고위험 작업으로 꼽힌다. 작업자뿐만 아니라 주변 건물이나 보행자에게 2차 피해를 초래할 가능성이 높기 때문이다. 한국재난정보학회에 따르면 해체·철거 공사 사망률은 전체 건설업 평균보다 2배 이상 높은 것으로 나타났다. 재해 유형은 ▲추락(38%) ▲붕괴(31%) ▲낙하(18%) ▲협착(8%) 순이었다. 사고 원인은 기본적인 안전관리 부실에 집중됐다. 해체공사 시 재해 발생 원인으로는 작업계획서 부재(27%)가 가장 많았고 구조 안정성 검토 부족(24%), 안전감리 미이행(18%), 작업자 안전교육 미흡(15%) 등이 뒤를 이었다. 2021년 광주 학동 붕괴 사고 이후 해체계획서 작성이 의무화됐지만, 구조 안정성 검토가 충분하지 않거나 작성 담당자의 전문성이 부족한 경우가 많다는 지적이 나온다. 지난해에도 안전관리계획 수립 미흡으로 서울 동대문구의 한 주택재개발사업 해체 공사장에서 2층 슬래브와 벽체가 무너져 노동자 1명이 매몰돼 사망한 사례가 있다. 해외 주요국은 해체공사를 별도 고위험 작업으로 보고 발주자와 감리자의 책임을 더 촘촘히 둔다. 미국은 산업안전보건청(OSHA) 기준에 따라 구조 검토를 맡는 엔지니어의 자격과 역할을 명확히 하고 있다. 영국은 건설 설계·관리 규정(CDM)을 통해 발주자, 설계자, 시공자가 사업 초기 단계부터 안전계획을 함께 세운다. 일본은 해체 전 구조 안정성 심사를 엄격히 하고, 감리자에게 위험 상황 발견 시 공사를 즉시 중지시킬 수 있는 법적 권한을 부여한다. 공기 단축과 비용 절감 압박이 사고를 낳는다는 지적도 제기됐다. 함은구 을지대 안전공학과 교수는 “현장에서 이상 징후가 생겼을 때 사람 투입을 최소화할 수 있는 계측 장비와 자동화 시스템을 갖추려면 결국 충분한 비용과 시간이 확보돼야 한다”고 조언했다.

중고차 플랫폼 헤이딜러는 차량 진단 기술 특허를 기반으로 차량 수리 흔적을 이미지 형태로 보여주는 열화상 인공지능(AI) 진단 시스템을 국내 처음으로 공개했다고 27일 밝혔다. 헤이딜러에 따르면 열화상 스캔 데이터를 인공지능으로 분석해 차량의 상태를 색지도(히트맵) 형태로 보여주는 기술인 ‘비전 기반 차량 검사 방법’에 대해 지난 20일 특허를 받았다. 이 특허를 적용한 차량 진단 솔루션 ‘헤이딜러 아이(eye)’는 차량의 도색, 판금 및 퍼티(틈새 메움) 흔적 등을 시각화해서 보여준다. 기술의 핵심은 산업 검사 분야에서 주로 쓰이는 ‘펄스 열화상’ 방식으로, 차량 외부에 짧고 강한 열 자극을 준 뒤 표면 온도 변화 패턴을 열화상 카메라로 수집해 인공지능이 분석하는 구조다. 같은 차종이라도 수리 여부에 따라 열 변화 패턴이 다르게 나타나는 점에 착안해 차량 상태를 직관적으로 확인할 수 있다는 설명이다. 검사 과정은 완전 자동화 시스템으로, 차량이 원형 회전판 위에 올라서면 로봇 팔 4대가 차량 전체를 자동 스캔한다. 로봇 팔에는 할로겐램프와 열화상 카메라, 거리 측정 센서 등이 장착돼 있어 차량 형태에 맞춰 적정 거리를 유지하면서 검사를 진행한다. 차량 1대를 검사하는 데 2분이 채 걸리지 않는다고 한다. 스캔을 마치면 픽셀 단위로 축적된 미세한 온도 변화 데이터를 헤이딜러가 자체 개발한 인공지능이 분석해 차량 상태를 유색과 흑백 분석 이미지로 제공한다. 유색 이미지는 도색 여부 등 차량 표면의 코팅 상태를 보여주고 흑백 이미지는 판금 등 내부 철판 상태를 나타낸다. 기존의 중고차 검사가 차량의 여러 지점을 부분적으로 측정한 뒤 검사원의 경험을 바탕으로 판단하는 방식이었다면 이번 시스템으로는 차량 전체를 면 단위로 스캔해 검사 결과를 이미지 형태로 제공해 육안으로 확인하기 어려운 수리 흔적까지 더욱 직관적으로 확인할 수 있도록 했다는 것이다. 이 시스템을 통해 하루에 최대 160대의 차량을 진단할 수 있다. 헤이딜러는 관련 데이터를 플랫폼 차량 매물 정보와 연동해 이르면 다음 달까지 전체 차량 정보에 적용한다는 계획이다. 헤이딜러 관계자는 “소비자에게 보다 투명하고 신뢰도 높은 중고차 정보를 제공하기 위해 2023년부터 약 3년간 관련 기술 연구·개발을 진행해 왔다”며 “앞으로도 AI와 다양한 신기술 개발에 지속적으로 투자해 보다 신뢰할 수 있는 중고차 거래 환경 조성에 기여해 나갈 것”이라고 말했다.

2030년까지 487억원 투입글로벌 탄소감축 의무화에 대응유기성 폐자원 하루 30t 전 처리 공정바이오가스 등 부산물 80% 재활용“버려지던 자원, 국가 산업 원료로” 정부가 커피 찌꺼기와 고기 기름을 친환경 항공유로 재활용하는 고품질 바이오 연료 기술 개발에 나선다. 세계 항공유 수출 1위인 한국 정유업계가 글로벌 탄소 규제에 선제 대응할 수 있도록 지원하기 위해서다. 기후에너지환경부는 27일 서울에서 한국환경산업기술원, 한국생산기술연구원, 한국화학융합시험연구원, 엘티메탈 등 관계 기관·업체와 착수보고회를 열고 국내 식품 산업에서 발생하는 커피 찌꺼기·쌀겨·동물성 기름 등 유기성 폐자원을 활용해 지속가능항공유(SAF) 등의 고품질 바이오 연료를 생산하는 국가 연구개발(R＆D) 사업을 이달 말 시작한다고 26일 밝혔다. 기후부는 2030년까지 487억원을 투입해 유기성 폐자원 발굴과 연료화, 고효율·고품질화, 원료별 전 과정 환경성 인증·평가 등 SAF 핵심 기술 개발을 추진할 계획이다. 유럽연합(EU) 등 주요국의 친환경 연료 의무화에 대응하고 국내 정유사의 글로벌 공급망 경쟁력을 높이겠다는 취지다. 내년부터 국제항공 탄소감축·상쇄제도(CORSIA)가 의무화되며 SAF 수요가 급증할 전망이지만 국내는 폐식용유 의존도가 높아 장기적인 원료 수급 불안 우려가 제기돼 왔다. 기후부는 식품 산업에서 발생하는 유기성 폐자원을 찾아내 하루 30t 이상의 전처리 공정을 구축하고 저온·저에너지 기반 지질 추출·정제 기술을 개발할 계획이다. 또 지질 분리 후 남은 물질로는 바이오가스를 생산해 부산물의 80% 이상을 재활용하고, 부패·오염 등으로 고품질 연료화가 어려웠던 동물성 기름도 불순물 제거 기술 등을 통해 활용도를 높인다는 구상이다. SAF 생산 과정의 탄소감축 효과를 국제적으로 인정받기 위해 웹 기반 공급망 관리, 탄소 발자국 산정 자동화 등 원료 수거부터 생산까지 전 과정 추적 관리 시스템도 개발한다. 김고응 기후부 자원순환국장은 “단순히 쓰레기를 처리하는 차원을 넘어 버려지던 자원을 국가 전략 산업의 핵심 원료로 탈바꿈시키는 순환 경제 생태계 조성의 이정표가 될 것”이라며 “국내 산업의 탄소 경쟁력을 강화하기 위해 기술 개발 전 과정을 밀착 지원하겠다”고 말했다.

블록체인 특화 LLM 평가 체계 제시...“범용 AI 고성능에도 Web3 전문 추론은 과제로 남아”싱가포르 오픈소스 AI 연구기관 DMind AI가 아시아 연구진과 공동으로 개발한 ‘디마인드 벤치마크(DMind Benchmark)’ 논문이 국제 학술대회 ‘KDD 2026(ACM SIGKDD)’의 데이터셋 및 벤치마크(Datasets ＆ Benchmarks) 트랙에 채택됐다고 26일 밝혔다. 본 학술대회는 오는 8월 9일부터 13일까지 제주에서 개최된다. 이번 연구는 웹3(Web3) 및 블록체인 분야에서 대형언어모델(LLM)의 성능을 정량적으로 측정하기 위한 평가 체계를 제안한 것이 핵심이다. 연구팀은 기존의 범용 AI 평가 방식에서 벗어나 블록체인 산업 특화 과제를 중심으로 모델의 실무 활용성과 전문 추론 능력을 검증하는 데 중점을 두었다고 설명했다. 최근 글로벌 AI 업계에서는 특정 산업 분야에 최적화된 도메인 특화 AI 개발 경쟁이 확대되는 흐름이다. 특히 금융·보안 분야에서는 단순 언어 생성 능력보다 정확한 추론과 안정성이 중요해지면서 전문 벤치마크 구축 필요성도 커지고 있다. 디마인드 벤치마크는 블록체인 기초 개념, 인프라, 스마트 컨트랙트, 탈중앙화 금융(DeFi), 탈중앙화 자율조직(DAO), 대체불가토큰(NFT), 토큰 이코노믹스, 밈코인, 보안 취약점 등 총 9개 도메인을 평가 범주로 설정했다. 단순 객관식 형태를 넘어 스마트 컨트랙트 디버깅, 온체인 수치 추론 등 실제 환경 기반 문제도 포함한 점이 특징이다. 연구팀은 GPT-5 시리즈, Claude, Gemini, DeepSeek, Grok, Qwen 등 총 31개 주요 AI 모델을 대상으로 성능을 비교 평가했다. 평가 결과 GPT-5 Medium이 전체 평균 77.63점으로 가장 높은 점수를 기록했지만, 토큰 이코노믹스와 보안 취약점 분야에서는 다수 모델이 낮은 성능을 보였다고 밝혔다. 연구진은 현재 상용화된 주요 AI 모델들도 Web3 전문 추론 영역에서는 여전히 한계를 드러내고 있다고 분석했다. 특히 복잡한 토큰 구조 해석이나 스마트 컨트랙트 보안 관련 문제에서는 모델 간 성능 편차가 크게 나타났다고 설명했다. 비용 대비 성능 측면에서는 일부 오픈소스 모델의 경쟁력도 확인됐다는 평가다. 연구에 따르면 DMind의 32B 파라미터 오픈소스 모델은 Web3 특화 과제에서 제한된 비용으로도 높은 성능을 기록했다. 특히 토큰 이코노믹스와 보안 영역에서는 대규모 범용 모델 대비 10~30% 수준의 비용으로 유사하거나 더 높은 성능을 보였다고 연구팀은 밝혔다. 업계에서는 생성형 AI가 금융·디지털 자산 분야로 확대 적용되면서 스마트 컨트랙트 검증이나 온체인 데이터 분석 자동화 수요도 증가하는 추세다. 이에 따라 산업 특화 AI 모델의 신뢰성과 검증 체계 중요성도 함께 커지고 있다는 분석이 나온다. 싱가포르 경영대학교 정보시스템학과 주페이다(ZHU Feida) 교수는 “이번 연구는 Web3 AI 분야에서 측정 가능한 평가 기준을 제시했다는 점에서 의미가 있다”며 “향후 해당 분야 AI 기술의 성능과 안정성 검증 체계 구축에도 활용될 수 있을 것”이라고 말했다. 한편 DMind 모델은 현재 AI 금융 플랫폼 ‘Minara(미나라)’에 적용돼 운영 중이다. 연구팀은 개인 투자자와 디지털 자산 보유자를 위한 재무 비서 기능 등에 해당 기술이 활용되고 있다고 설명했다.