서울 금천구는 행정안전부가 주관하는 ‘2025년 공공데이터 품질인증’에서 최우수 등급을 전국 지방자치단체 최초로 획득했다고 23일 밝혔다. 금천구는 “최우수(ALL) 등급은 보유한 정보시스템(DB)이 모두 최고 수준의 품질을 충족했다는 의미”라며 “이번 성과는 기초·광역 지자체 전체를 통틀어 전례가 없는 사례”라고 강조했다. 행안부는 2022년부터 공공기관이 보유·관리하는 데이터 품질을 높이기 위해 품질인증 제도를 운영하고 있다. 품질 인증은 ▲ 공공데티어 관리 체계 ▲ 공공데이터 값 관리 ▲ 공공데이터 개방·활용 등 3개 영역을 대상으로 심사한다. 금천구는 축적된 고품질 데이터를 바탕으로 ▲ 행정 수요 예측 ▲ 위험 조기 탐지 ▲ 정책 효과 분석 고도화 등 데이터 활용 행정을 발전시키겠다는 구상이다. 또한 구민을 위한 맞춤형 행정 서비스를 확장해 나갈 계획이다. 유성훈 구청장은 “인공지능(AI)을 효율적으로 활용하기 위해서는 그 원료가 되는 데이터의 품질관리가 필수적”이라며 “이번 인증을 계기로 고품질 데이터를 기반으로 한 과학적이고 합리적인 행정을 통해 구민에게 실질적인 도움이 되는 정책을 추진하겠다”고 말했다.

경기도의회 기획재정위원회 박진영 의원(더불어민주당, 화성8)은 22일 경기연구원 7층 대회의실에서 열린 ‘경기의정연구센터 개소 기념 세미나’에 토론자로 참석해서 경기의정연구센터의 역할과 향후 발전 방향에 대해 정책적 제언을 제시했다. 이날 세미나는 경기의정연구센터 개소를 계기로 경기도의회의 입법·정책 역량을 체계적으로 강화하기 위한 의정연구 기능의 역할과 중장기 과제를 논의하기 위해 마련됐다. 행사에서는 경기의정연구센터 운영계획 소개를 비롯해 지방의회 정책 연구 체계 고도화 방안과 의정연구센터의 발전 방향에 대한 주제 발표와 전문가 토론이 진행됐다. 박진영 의원은 토론에서 “경기의정연구센터는 개별 의원의 민원이나 단기 요구를 지원하는 보좌기구가 아니라 도의회 전체의 입법·예산·감사 기능을 뒷받침하는 공적 연구 플랫폼으로 자리매김해야 한다”고 강조했다. 이를 위해 상임위원회 중심의 공식 연구 의뢰 절차를 확립하고, 정책지원관·입법조사관 제도와의 기능 중복을 최소화하는 명확한 역할 분담이 필요하다고 밝혔다. 특히 박진영 의원은 경기의정연구센터가 조례 제·개정 과정에서 상위법과의 정합성, 재정 부담, 정책 효과를 종합적으로 분석하는 ‘입법 품질관리 기구’로 발전해야 한다고 제안했다. 이는 지방의회의 입법 신뢰도를 높이고, 사후 위법·위헌 논란을 예방하는 데 중요한 역할을 할 것이라고 설명했다. 아울러 의정 데이터와 연구 성과를 체계적으로 축적·공개하는 지식 플랫폼으로 기능할 경우에 경기도의회는 물론 시·군의회와 시민사회 전반의 정책 역량을 함께 높일 수 있을 것이라고 평가했다. 박진영 의원은 “경기의정연구센터는 경기도의회가 집행부에 종속되지 않는 독립적 정책 기관으로 도약하는 데 핵심적인 전략 파트너”라며, “장기적 관점에서 경기도형 지방의정 모델을 설계하는 미래 지향적 싱크탱크로 성장하길 기대한다”고 밝혔다. 한편 이날 행사에는 김진경 경기도의회 의장을 비롯해 최종현 더불어민주당 대표의원, 백현종 국민의힘 대표의원, 양우식 운영위원장의 서면 축사와 함께 조성환 기획재정위원장과 강성천 경기연구원장은 현장 축사를 했다. 주제 발표에는 김채만 경기의정연구센터장, 주희진 한국지방행정연구원 지방의정연구센터장, 박경순 경기도의회 법제과장이 참여했으며, 전문가 토론에는 박진영·오창준 경기도의회 의원과 윤희철 서울연구원 부원장, 하현상 국민대학교 행정대학원장, 하혜영 국회입법조사처 선임연구위원이 참석했다.

서울 관악구가 9명의 ‘인공지능(AI) 챔피언’을 배출했다고 23일 밝혔다. AI 챔피언 인증 과정은 행정안전부가 공공부문 재직자 대상으로 AI 전문가를 양성하기 위해 추진하는 공공AI 역량 강화 정책의 일환이다. 공공 분야에 AI 기술을 적용하기 위한 심화 교육과 프로젝트 실습, 평가 과정을 통과한 사람에게 자격이 부여된다. 올해 도입됐으며 서울의 자치구 가운데 관악구가 유일하게 AI 챔피언 인증자를 보유하게 됐다. 관악구는 AI를 활용한 기획과 프로젝트 설계 역량을 요구하는 심화·고급단계인 ‘블루 과정’ 1명, 실무자 등급인 ‘그린 과정’ 8명 등 총 9명이 최종 인증을 받았다. 블루 과정 인증을 받은 김준환 AI데이터팀장은 “전 직원과 함께 AI 역량을 일상 업무에 활용해 공공 서비스의 품질을 올리겠다”고 전했다. 관악구는 인증을 획득한 AI 챔피언을 중심으로 정책 아이디어를 적극적으로 발굴할 계획이다. 박준희 구청장은 “9명의 AI 챔피언과 함께 직원들의 AI 활용 역량을 높이고, 디지털 기반의 행정혁신으로 주민 삶의 질을 개선해 나가겠다”고 말했다.

국내 대표 에듀테크 기업 크레버스(대표 이동훈)는 AI 기반 학원 운영 솔루션 AI개인비서 ‘OPTI’와 AI부원장 ‘CORI’를 공개하고, 상담·행정·운영 전반에 AX(AI Transformation)를 적용한 새로운 학원 운영 모델 CREVAX를 선보였다. 해당 솔루션은 크레버스가 LG U+와 MOU를 체결하고 공동 개발한 서비스로, 12월 19일 가맹 설명회를 통해 청담어학원과 April어학원 가맹점주들을 대상으로 소개됐다. 크레버스는 이번 솔루션 공개를 통해 AI를 활용해 현장 직원의 업무 환경을 보다 효율적인 구조로 전환하고, 몰입도 높은 근무 환경을 구현하는 데 초점을 맞췄다고 설명했다. 상담 업무를 지원하는 AI 개인비서 ‘OPTI’ OPTI(Optimia)는 상담 직원의 업무 부담을 줄이면서도 상담의 완성도를 높이기 위해 설계된 AI 기반 상담 포털이다. 상담 과정에서 발생하는 음성 정보는 자동으로 저장되고 AI가 상담내용을 실시간으로 요약해주어 핵심 내용만 빠르게 확인할 수 있으며, 상담 이후 반복적으로 소요되던 기록·정리 업무를 최소화한다. 학생의 학습 이력과 성취도 등 개인화된 데이터를 바탕으로 학생 맞춤형 상담이 가능한 상담 가이드를 제공한다. 상담가이드를 통해 전국단위 학습지표를 기반으로 객관화된 학생의 학습 성취도를 진단하여, 학생에게 정확한 학습방향을 제시한다. 크레버스는 OPTI는 학원 상담 업무의 효율성을 극대화하고 상담 품질을 상향 표준화하는 혁신적인 상담 서비스 솔루션이라고 설명했다. 학원 운영을 관리하는 AI 부원장 ‘CORI’ CORI(Corina)는 학원 운영 전반의 업무를 체계적으로 설계하고 실행을 지원하는 ‘AI 부원장’ 개념의 운영 포털이다. CORI는 기존에 개인의 경험에 의존하던 운영 방식을 구조화하고, 현장 상황에 맞춰 업무를 효율적으로 관리할 수 있게 함으로써, 업무의 연속성과 생산성을 동시에 높이는 데 목적을 두고 있다. CORI는 학원 운영에 필요한 주요 업무 리스트와 업무별 업무 수행가이드를 제공하고, 제공된 업무 리스트와 수행가이드는 커스터마이징하여 각 학원의 상황에 따라 운영할 수 있다. CORI는 정기적으로 반복되는 업무를 주기별로 자동 관리하며, 개인별 업무 이력은 자연스럽게 축적되어 담당자 변경이나 인수인계 상황에서도 업무의 흐름이 끊기지 않도록 설계됐다. 또한 업무 교육시간 대비 효율성을 극대화한 업무 코칭 서비스로 사용자가 이를 통해 신속하고 누락없이 업무를 수행할 수 있도록 돕는다. 크레버스는 OPTI와 CORI를 통해 상담–운영을 하나로 연결한 AX 기반 학원 운영 모델 CREVAX를 구축했다. 이동훈 대표는 “AI는 현장을 대체하는 기술이 아니라, 사람이 본질에 집중하도록 돕는 기반”이라며 “운영의 비효율을 줄이고 상담과 교육의 질을 높이는 환경을 만들어가겠다”고 밝혔다.

AI 비전 솔루션 기업 스누아이랩(SNUAILAB/대표 유명호)은 자사가 개발한 이미지 노이즈 합성 모델 ‘GuidNoise’ 연구가 인공지능 분야 세계 최고 권위의 국제학회 AAAI(Association for the Advancement of Artificial Intelligence) 2026에 채택됐다고 밝혔다. AAAI는 매년 전 세계 인공지능 연구자들이 가장 선호하는 탑티어 AI 학회 중 하나로, 채택률이 20% 이하에 불과해 높은 기술적 완성도와 혁신성을 갖춘 연구만이 등재될 수 있다. 스누아이랩의 이번 논문 채택은 AI 기반 이미지 처리 기술 분야에서 글로벌 경쟁력을 인정받았다는 데 큰 의미가 있다. 스누아이랩이 발표한 ‘GuidNoise: Single-Pair Guided Diffusion for Realistic Noise Synthesis’는 단 한 쌍의 이미지(깨끗한 이미지와 노이즈가 포함된 가이드 이미지)만으로도 실제 촬영 환경의 노이즈를 정밀하게 재현하는 모델이다. 이 모델은 대규모 노이즈 데이터셋이나 복잡한 카메라 메타데이터 없이도 실제와 가까운 노이즈를 합성할 수 있어, 기존 노이즈 합성·제거(Denoising) 기술의 비용·확장성 한계를 효과적으로 극복했다는 평가를 받는다. 이번 연구는 ▲소량의 데이터로도 현실적인 노이즈 합성이 가능하다는 점 ▲기존 모델 대비 뛰어난 일반화 성능 ▲실제 환경 노이즈와 높은 통계적 유사성을 확보한 것이 특징이다. 스누아이랩은 “GuidNoise는 다양한 산업 분야의 이미지 전처리, 비전 기반 검사 시스템 등에서 즉각적인 활용이 가능하다”고 설명했다. 스누아이랩은 이미 산업 안전, 비전 검사, 의료 영상 등 다양한 도메인에서 실증 경험을 축적해 왔다. 이번 연구 성과 역시 산업 현장에서 즉시 활용될 수 있는 기술이라는 평가를 받으며, 다년간의 현장 경험과 데이터 기반 AI 역량이 더해져 고객 맞춤형 모델과 지속적인 현장 성능 개선에도 활용될 전망이다. 스누아이랩 관계자는 “국내외 다양한 산업군에서 스누아이랩의 비전 AI 기술을 기반으로 한 협업 논의가 빠르게 확대되고 있다”며, “이번 AAAI 논문 채택은 연구 성과를 넘어, 글로벌 수준의 기술력을 갖춘 기업으로 도약하는 중요한 이정표가 될 것”이라고 밝혔다. 앞으로도 스누아이랩은 산업용 비전 AI 플랫폼, 의료 영상 복원 모델, 결함 검출 모델 등 특화 기술 개발을 강화해 산업 현장의 안전성·효율성·품질 향상에 기여하는 비즈니스 가치를 창출한다는 계획이다.

‘2025 국산과일 명품화 산업발전 간담회’ 17일 코엑스 개최기후변화 대응·브랜딩·유통전략 논의 한국과수농협연합회(회장 박철선/충북원예농협 조합장)는 12월 17일 서울 코엑스에서 ‘2025 국산과일 명품화 산업발전 간담회’를 개최하고, 대표과일 선발대회 수상 농가들과 함께 기후위기 시대 국산 과일의 경쟁력 강화 방안을 집중 논의했다. 이번 간담회는 재배기술을 넘어 브랜딩, 유통, 정책, 데이터 등 농업 외적 요소에 대한 인사이트를 공유하여 수상 농가의 경영·판로 개선에 실질적인 도움을 주기 위해 마련된 것으로, 참석자들은 현장의 경험과 과제를 허심탄회하게 나누며 국산 과일 명품화의 방향을 함께 모색했다. 행사에는 사과·배·단감·감귤·포도·복숭아 등 주요 과수산업을 이끄는 역대 대표과일 선발대회 수상 농가들이 참석해 수상 이후 달라진 농장 운영과 판매 전략, 브랜드 활용 사례 등을 공유했다. 본격적인 간담회에 앞서 마련된 오찬과 명품과일 팝업부스 순람에서는 각 지역의 우수 과일과 생산 스토리를 소개하며 상호 교류와 협력 가능성을 확인하는 시간도 가졌다. 본 행사에서는 농촌진흥청 국립원예특작과학원 온난화대응농업연구소 전지혜 소장이 ‘기후변화에 따른 과수 농업인의 대응 방안’을 주제로 강연을 진행했다. 이어진 자유토론에서는 기후·시장 환경 변화, 수입과일 증가, 소비 트렌드 변화 속에서 살아남기 위한 기술·시설 투자, 브랜드 전략, 온라인·플랫폼 유통 사례 등을 중심으로 심도 있는 논의가 이어지며, 대표과일 수상 농가들의 현장 노하우와 애로사항이 구체적으로 제시됐다. 간담회에서는 또한 기존 지원사업의 효과와 한계, 대표과일 수상 농가가 체감하는 정책·제도 개선 필요사항도 중점적으로 다뤄졌다. 한국과수농협연합회는 이날 제기된 의견을 대표과일 선발대회 운영 개선과 국산 과일 명품화 정책, 기후위기 대응 과수산업 전략 수립에 반영해 정부와 관계 기관에 체계적으로 건의할 계획이라고 밝혔다. 한국과수농협연합회 박철선 회장은 “대표과일 수상은 한 해를 마무리하는 영예로운 결실이자, 소비자에게 ‘믿고 살 수 있는 과일’이라는 품질 인증이 된다”며 “이번 간담회가 수상 농가의 경험을 산업 전체의 자산으로 확장하는 계기가 되기를 바란다”고 말했다. 이어 “국산 과일 한 입이 농부의 땀을 존중하는 선택이자 아이들의 건강과 농촌의 미래를 지키는 투자라는 인식을 확산시키는 데에도 이번 자리가 중요한 전환점이 될 것”이라고 강조했다.

건설산업이 DX(디지털 전환)를 넘어 AX(인공지능 전환)로 도약하려면 기술 자체만으로는 충분하지 않을 수 있다. 건설 현장의 고착화된 문화와 정서, 법과 제도, 공사비, 데이터 관리와 인력까지 모두 얽혀 있다. 이번에는 AX 전환을 위한 과정에서 기술, 제도, 조직, 경제적 측면의 허들이 어떠한 것들이 있고 극복 방안에 대해 살펴본다. ●기술적 허들: AI·로봇·자율시스템의 성숙도와 현장 적합성 CES 2025에 자율주행 굴착기를 비롯한 다양한 로봇들이 등장했다. 머신가이던스(MG), 머신컨트롤(MC), 드론 계측 등은 이미 시연 단계 또는 부분 적용 단계지만, “모든 현장에 당장 투입”은 아직 어려운 단계다. 복잡한 지반, 날씨 여건, 협소한 도심지 현장, 매일 변화하는 공정 간섭 속에서 센서 노이즈, 응답 지연, 맵 정합과 경로 계획 안정성 등을 기술적으로 극복하고 성숙 단계에 도달하기까지는 아직 많은 시행착오와 기술 개발이 숙제로 남아있다. 예를 들어 건설 현장에서 드론과 인공지능(AI)을 활용해 3차원(3D) 디지털 지도를 만들어 장비 투입 최적화 루트를 계산하지만, 최적 장비 조합을 실제 현장에서 구현 시 안전 구역 설정, 반출입 동선 관리, 공정 간섭 등과 충돌하여 실행에 옮기기까지는 어려움이 많다. 이는 건설 현장에서 지속적인 검토를 통해 통합 엔지니어링(로보틱스+BIM+시공 계획+HSE) 역량을 더욱 향상시켜야 비로소 AI 기술을 접목한 장비 활용이 가능할 것이다. ●제도적 허들: 규제, 안전 기준, 법적 책임의 명확화 2022년부터 중대재해처벌법 시행으로 사업주 및 경영 책임자의 책임 범위가 크게 확대됐다. 안전 관리 체계 구축과 실행 여부가 처벌 판단의 핵심 기준으로 작동한다. 이런 환경에서 건설사가 자율주행 지게차나 로봇과 같은 AI가 결합된 장비나 시스템을 도입하여 활용하다 안전 사고를 낼 경우 “사고의 법적 책임”이 쟁점이 될 수 있다. 디지털·AI 기반 안전 관리 증빙과 장비 운영 로그(데이터 거버넌스)가 관리 책임을 규명하는 주요 판단 근거가 될 것이다. 자칫 책임 불명확과 과도한 규제는 초기 AI 안전 관리 확산에 장애물이 될 수 있다. 결과적으로, 자율 주행 장비, AI가 결합된 기계의 의사 결정에 있어 안전 적합성 검증, 데이터 기반 위험 평가, 시정 조치 체계, 감리·발주자의 디지털 확인 절차 등이 제도적으로 내재화돼야 하며, 그렇지 않다면 AX의 PoC 단계에서 상용화 단계로 확대될 수 없다. ●조직적 허들: 보수적 문화와 인력 재교육 기술보다 더 어려운 것은 사람의 변화다. 건설업은 오랜 경험과 직관이 중요한 분야라, AI나 로봇이 판단한다고 해도 “과연 그게 맞아?”라는 의심이 생기기 쉽다. 또한 새로운 기술을 쓰려면 기존 인력의 재교육이 필요하다. 드론 조종, 데이터 분석, 로봇 운영 같은 새로운 직무가 생기기 때문이다. 일부 기업은 ‘디지털 전담팀’을 만들어 AX를 준비하고 있지만, 조직 전체가 바뀌려면 상당한 시간이 필요하다. AI가 의사 결정을 일부 대체하거나 지원하는 체계를 구축하려면, 권한과 책임의 위임 전결 설계, 새로운 직무 정의(로봇 운영, 데이터 엔지니어, HSE 데이터 관리자 등), 교육과 평가 체계 정립이 필요하다. 기업들은 ‘AX 조직’을 주축으로 프로세스 자동화, 데이터 기반 의사 결정 체계를 확립해야 하며, HR은 업무의 중요도와 분야에 따라 AI를 단순 참고용 의사 결정 도구로만 활용할지, 최종 의사 결정 권한을 부여할지에 대한 R&R을 분명히 정립해야 할 것이다. ●경제적 허들: 초기 투자, ROI 불확실성과 시장 변동성 AX 기술은 초기 투자 비용이 많이 들어간다. 드론, 센서, AI 시스템, 자율 주행 장비까지 도입하려면 수십억 원이 투입되기도 하는데 그만큼의 효과가 즉시 체감되지 않아 ROI(투자 대비 수익) 예측이 명확하지 않다. 그래서 많은 기업들이 “지금은 건설 경기도 안 좋은데, 이걸 무리해서 도입해도 괜찮을까?”라는 고민을 한다. 하지만 일부 기업은 과거부터 시스템적으로 공정 지연을 줄이고, 안전 사고를 예방하면서 실제로 비용을 절감하기 위한 시도를 해왔고 이를 통해 확보한 데이터를 활용하여 AI를 데이터 기반의 의사 결정 도구로 활용할 준비를 하고 있다. Q-cost(품질 비용)상 예방 비용을 선제적으로 투입함으로써 실패 비용을 낮춰 전체 품질 비용을 절감하기 위한 노력이기도 하다. 현재 대한민국 건설업은 2~3년 전부터 발주 물량 감소 및 착공 지연에 따라 수주 및 수익성 악화, 잠재된 PF 구조 부실, 높은 부채 비율 등 여러 리스크가 겹친 상태다. 경제 전문가들은 이르면 2026년 하반기부터 건설 경기가 서서히 회복될 것이라고 예측한다. 건설 경기 둔화와 회복의 사이클은 5~10년 주기로 반복되는 경향을 보이며 현재는 무리한 출혈 경쟁 수주보다 내실을 다지며 미래를 대비하기 위한 효율적인 업무 시스템을 정비할 필요가 있다. “데이터 통합→의사 결정 도구→운영 최적화”에 투자한 ROI는 다른 투자에 비해 더 빨리 다가올 수 있다. 위에 언급한 네 가지 허들이 전부는 아니겠지만 AX를 향해 건설사, 정부, IT 기업, 스타트업 기업들이 머리를 맞대고 장벽을 하나둘 논의하여 걷어냄으로써 대한민국의 건설 산업은 한 차원 높이 도약할 수 있을 것이다.

건설산업에서 디지털 전환(DX)은 단순히 컴퓨터를 잘 다루는 수준을 넘어 현장의 모든 정보를 데이터로 바꾸어 관리하는 시스템이다. 드론이 촬영한 현장 사진, IoT(사물인터넷) 센서가 기록한 온도와 습도, 설계 도면을 3차원(3D) 정보로 변환한 BIM(건축정보모델링) 객체까지 모두 데이터다. 하지만 중요한 점은 데이터를 모으는 것 자체가 목적이 아니라 잘 정리하고 활용해야 한다는 것이다. ●건설업의 데이터 활용사례 그렇다면 건설사에서는 프로젝트 수주, 설계, 시공 및 유지관리에 이르기까지의 방대한 데이터를 어떻게 다루고 있을까? 수주 단계에는 발주처의 요구사항, 입찰 조건 등의 자료와 함께 경쟁사 분석, 예상 손익, 리스크 등의 검토 자료들이 쌓인다. 삼성물산은 수천 페이지에 이르는 입찰 안내서를 효과적으로 분석하기 위해 LLM 기반의 AI 에이전트를 활용하여 리스크를 신속하게 분석하고 업무 효율을 높이고 있다. 설계 단계에는 BIM 모델, 설계 도면, 구조/환경 시뮬레이션 데이터를 활용하는데, 이런 데이터들을 활용해 설계 오류를 줄이고 공정과 공사비 예측 정확도를 높일 수 있다. 공사 중에는 현장에 심어놓은 각종 계측기를 통해 IoT 센서 데이터(온도, 습도, 변위값 등)를 수집하고 드론과 라이다 센서를 통해 측량한 데이터 등을 활용하여 품질 및 안전관리의 효율을 높인다. 준공 후 유지관리 단계에서는 시설물이나 건축물의 하자 이력, 유지보수 기록 등을 통해 설계 단계 혹은 공사 중 품질관리 방안, 대책을 수립하여 선 반영할 수 있으며 시설물을 디지털 트윈으로 구현하여 설계 단계부터 유지관리 단계까지 데이터를 연계해 관리하고 있다. ●데이터 관리의 허점과 실패 사례 하지만 데이터를 제대로 축적하고 정제하지 못하면 모으기만 하고 제대로 활용할 수 없다. 대표적인 사례가 표준화되지 않은 기록 관리다. 일부 회사에서는 똑같은 공사나 자재를 유사한 이름 여러 개로 관리하고 있어 어떤 공종과 이름으로 기록해야 할지 사용자가 고민하는 경우가 있다. 예를 들면, 방바닥 미장 공사를 방통 공사, 바닥 몰탈 공사, 바닥 미장 공사 등 여러 이름으로 등록해 두고 이 중에서 골라 입력하게 하여 업무에 혼선을 빚고 데이터를 제대로 모으기 어려운 경우가 있다. 다른 문제는 데이터 사일로 현상이다. 부서마다 별도로 데이터를 관리하여 서로 연결되지 못하고 중복되거나 위의 사례처럼 통일된 용어를 사용하지 않는 경우다. 또한 아날로그 데이터를 제대로 변환하지 못한 경우가 있다. 스캔 데이터를 제대로 디지털화하지 못해 활용이 불가능하기도 하다. 이러한 문제 때문에 건설사마다 “DX를 한다”면서도 실제로는 데이터가 흩어져 있고 제대로 정제되지 못해 활용률이 떨어지는 사례가 적지 않다. ●데이터 파이프라인과 표준화 데이터가 ‘생성→저장→정리→분석→활용’되는 흐름을 하나의 관처럼 연결해 놓은 것이 데이터 파이프라인이다. 예를 들어 현장에서 센서를 통해 읽어들인 온도가 자동으로 클라우드에 저장되고 불필요한 값은 걸러낸 후 분석 프로그램이 이를 분석해 공정 관리에 반영하는 과정이 바로 파이프라인이며 이 흐름이 끊기지 않고 매끄럽게 이어져야 DX가 제대로 작동된다. 또한 데이터는 자재, 공정, 품질 데이터 등 동일한 코드와 기준으로 기록해야 한다. 종이 문서, 스캔 데이터 등은 반드시 디지털로 변환해야 한다. 이 표준화와 디지털화가 갖춰져야 데이터가 ‘언어’로 인식되고 AI가 이해할 수 있다. 데이터는 많을수록 좋지만 정확하지 않으면 오히려 위험하다. 잘못된 데이터로 AI가 판단하면 엉뚱한 공정을 제시하거나 위험한 공법을 제안할 수도 있기 때문이다. 그리고 건설 데이터는 설계, 자재, 비용 등 민감한 정보가 많으므로 보안 관리가 필수다. 결국 데이터 관리는 단순히 많은 것이 최선이 아니라 정확하고 표준화된, 신뢰할 수 있는 데이터를 차곡차곡 모으는 것이 핵심이다. 잘 구축된 데이터는 AX(인공지능 전환) 시대에 건설 산업을 완전히 다른 차원으로 끌어올리는 원동력이 될 것이다.

차세대 AI 테스트 솔루션으로 글로벌 시장 ‘정조준’ 소프트웨어 QA(품질보증) 및 테스트 전문기업인 컴즈㈜(대표이사 김지형)는 12월 3일부터 5일까지 코엑스에서 열린 ‘대한민국 소프트웨어 대전(AI x Softwave 2025)’에 참가해, 자사의 최신 AI 테스트 기술을 성공적으로 선보였다고 밝혔다. 컴즈는 이번 전시에서 2023년부터 자체 R&D를 통해 개발한 AI 테스트 케이스 생성 솔루션인 ‘GENQ(COMES+AI)’와 일본 오티파이(Autify)사의 테스트 자동화 플랫폼 ‘Autify Nexus’를 핵심 솔루션으로 제시하며 참관객들의 이목을 집중시켰다. 컴즈에 따르면, 행사 기간 동안 부스에는 500명 이상의 업계 관계자가 방문했으며, 이 중 20%를 넘는 100여 명의 고객이 구체적인 솔루션 도입 상담을 요청했다. 이는 단순 관람을 넘어 실질적인 비즈니스 니즈를 확인한 성과로, 급변하는 QA 시장에서 컴즈의 기술력이 높은 주목을 받고 있음을 입증한 결과로 풀이된다. 컴즈가 이번에 공개한 ‘GENQ’는 요구사항 정의서와 기획 문서를 기반으로 테스트 케이스(TC)를 자동 생성하는 혁신적인 솔루션이다. GENQ는 별도의 LLM 평가 시스템을 탑재해 TC 생성과 동시에 품질 지수와 신뢰도를 검증할 수 있는 것이 특징이다. 특히 자동 생성된 TC 중 수정이 필요한 항목만 선별하여 편집이 가능하고 파일 입출력이 유연해, 테스트 공수 중 가장 큰 비중을 차지하는 설계 시간을 획기적으로 단축시켰다는 평가를 받았다. 컴즈가 함께 소개한 Autify사의 ‘Autify Nexus’는 최근 업계의 화두인 ‘Playwright’와 AI 기술을 결합한 노코드(No-Code) 테스트 자동화 플랫폼이다. 이 플랫폼은 기획서나 화면 설계서 등 개발 산출물을 입력하면 AI가 자동으로 테스트 시나리오를 생성하고 수행까지 완료한다. Autify Nexus는 데이터 패턴 테스트 및 어서션(Assertion) 기능을 지원하면서도 데브옵스(DevOps) 환경과의 통합이 용이해, 개발 생산성을 고민하는 방문객들로부터 큰 호응을 얻었다. 특히 이번 전시에서는 국내 기업뿐만 아니라 일본, 대만, 베트남 등 아시아권 기업 관계자들의 부스 방문이 이어지며 글로벌 협력 방안에 대한 심도 있는 논의가 진행되기도 했다. 컴즈 관계자는 “이번 ‘Softwave 2025’는 테스트 기술에 AI를 접목하여 효율성과 효과성을 극대화하는 ‘QA의 새로운 패러다임’을 제시한 자리”라며, “예상보다 뜨거웠던 현장 반응에 힘입어, 앞으로도 국내 테스트 업계를 선도하는 최적의 서비스와 솔루션을 제공하겠다”고 전했다. 한편, 올해로 창립 11주년을 맞이한 컴즈㈜는 ‘Human with AI’라는 비전 아래, 지속적인 기술 연구개발과 고도화된 테스트 아웃소싱 서비스를 통해 시장 지배력을 강화해 나갈 계획이다.

서울창업허브 성수가 선정한 ESG경영 우수기업들은 도심과 지역 곳곳의 유휴자원을 활용한 분산형 재생에너지 방식을 통해 ESG(환경·사회·지배구조) 시대 전력 시장의 새로운 해법을 제시한다. 서울시와 서울경제진흥원이 함께 운영하는 서울창업허브 성수는 기술 기반 ESG경영을 실천하는 기업을 ‘ESG 우수기업’으로 선정했으며, 이들 기업은 2025 서울 스타트업 ESG포럼에 참여해 기술과 데이터 중심의 ESG 사례를 공유했다. 이 기사는 포럼에서 소개된 기업 가운데 분산형 재생에너지 분야에서 구조적 혁신을 이끌고 있는 두 기업, 에이치에너지와 식스티헤르츠의 사례를 소개한다. 에이치에너지는 재생에너지 투자 서비스(플랫폼) ‘모햇’, 도심 지붕 태양광 임대 플랫폼 ‘솔라쉐어’, AI(인공지능) 기반 발전소 운영관리 플랫폼 ‘솔라온케어’를 통해 전국의 유휴 지붕과 옥상을 에너지 기반 시설로 전환하는 분산형 재생에너지 기업이다. ‘모햇’은 개인이 태양광 발전소라는 실물자산을 소유하고 수익을 분배하는 플랫폼 협동조합 구조를 통해 누적 가입자 20만 명, 누적 투자액 4000억 원을 기록했다. ‘솔라쉐어’는 건물주에게 안정적인 임대수익을 제공하며, 법인 대상 서비스 ‘솔라쉐어바로’를 통해 RE100(재생에너지 100% 사용) 이행을 지원한다. AI·클라우드 기반의 ‘솔라온케어’는 에너지기술평가원 기술등급 AA 등 대내외 인정받은 기술력을 기반으로, 현재 4500여 개소의 발전소를 운영 중이다. 에이치에너지는 ESG경영 우수기업을 대상으로 제공되는 서울창업허브 성수 후속지원 프로그램을 통해 ISO 9001(품질경영시스템) 인증, ISO 27001(정보보호 관리체계) 인증을 획득했다. 또한 임직원 대상 개인정보보호 교육을 통해 내부 인식을 제고했으며, 회사 운영의 기본 틀을 국제적 표준에 맞춰 관리체계를 구축하고 관리조직을 구성했다. 식스티헤르츠는 소규모 분산전원을 IT 정보기술로 연결해 하나의 발전소처럼 운영하는 가상발전소(VPP) 기술을 기반으로 재생에너지 확산을 지원하는 에너지 IT 소셜벤처다. 가상발전소(VPP) 기술이 적용된 서비스 중 하나인 ‘햇빛바람지도’는 약 8만여 개 재생에너지 발전소의 발전량을 시각화한 서비스로, 공공데이터 활용 우수 사례로 대통령상을 수상했다. 또한, AI 이상감지 기술을 적용해 전국 17만 개 이상의 발전소 운영 데이터를 관리 및 모니터링하는 플랫폼을 개발했으며, 다수의 정부 R&D 연구개발 과제를 수행하며 차세대 전력 서비스로 영역을 확장한다. 식스티헤르츠는 이번 후속지원 프로그램을 통해서는 재생에너지 사용 인증서 플랫폼 연동을 위한 기능을 구현한 소프트웨어 기반 RTU 관리 시스템 개발 및 시험을 진행하는 등 ESG 사업 기반을 강화했다. 두 기업은 재생에너지를 단순한 생산 영역이 아닌 투자·운영·데이터 구조로 확장하며 ESG를 실제 성과로 연결하고 있다는 공통점을 가진다. 서울창업허브 성수가 선정한 이들 사례는 재생에너지 ESG가 선언을 넘어 현장에서 작동하는 단계로 진입했음을 보여주는 대표적인 사례로 평가된다.

“도전해 달라… 실패 책임은 경영진”품질·보안·안전 등 기본에 최우선몸집 키우기보다 ‘질적 성장’ 집중‘AI 전환’ 전 구성원 생존 과제 규정 “이제 CEO의 C는 Change(변화)다.” 정재헌 SK텔레콤 최고경영자(CEO·사장)가 취임 후 처음 연 전사 타운홀 미팅에서 스스로를 ‘변화 관리 최고책임자(Change Executive Officer)’로 규정하고 강도 높은 혁신을 선언했다. 정 CEO는 16일 서울 중구 SK텔레콤 본사 수펙스홀에서 열린 타운홀 미팅에서 “빠르게 바뀌는 시장 환경에서 과거의 방식을 반복하는 것만으로는 변화를 만들 수 없다”며 “실패의 책임은 경영진이 지겠다. 구성원들은 그 안에서 과감히 도전해 달라”고 밝혔다. 정 CEO는 통신 사업의 본질을 ‘고객’으로 규정했다. 품질·보안·안전 등 기본과 원칙을 최우선에 두고 고객 신뢰를 회복하는 데 집중하겠다는 구상이다. 또 SK텔레콤은 경영 체질을 바꾸기 위해 성과 평가 기준도 손질한다. 매출과 이익의 규모를 보여주는 그간의 EBITDA 대신, 투자한 자본이 얼마나 효율적으로 수익을 냈는지를 따지는 ROIC를 핵심 지표로 삼기로 했다. 단순한 몸집 키우기식 성장보다, 실제 ‘진짜 돈이 되는 질적 성장’에 집중하겠다는 취지다. 인공지능(AI) 사업은 ‘선택과 집중’을 통해 글로벌 빅테크와의 경쟁에 나선다. AI 데이터센터 분야에서 경쟁력을 확실히 구축하고 고부가가치 솔루션으로 사업을 확장하는 한편, 제조 AI와 독자 모델 영역에서는 지속적인 전환을 통해 성과를 내겠다는 전략이다. AI 전환(AX)은 특정 조직이 아닌 전 구성원이 참여해야 할 생존 과제로 규정했다. 이를 위해 전사 AI 도구 활용, 업무용 AI 개발 체계, AX 대시보드 구축 등을 추진한다. 조직문화의 지향점으로는 ‘역동적 안정성’을 제시했다. 구성원은 변화와 도전으로 성장하고, 회사는 실패를 감내하는 견고한 기반이 되겠다는 의미다. 정 CEO는 “가치를 공유하고 실행 역량과 단단한 내면을 갖춘 드림팀이 돼야 다시 뛰는 SKT가 될 수 있다”고 했다. 정 CEO는 올해 초 유심(USIM) 해킹 사태 이후 신뢰 회복이라는 과제를 안고 선임됐다. 법조인 출신으로 그룹 내에서 법무·대외협력·거버넌스 분야를 두루 거쳤다.

양질의 데이터가 AI 경쟁 열쇠한국, 최고의 디지털 데이터 보유AI와 융합시켜 경쟁력 확보해야데이터 공유는 선택이 아닌 의무네거티브 시스템 도입해 공개를‘AI 3대 강국’으로 가는 길강력한 정부 AI 컨트롤타워 시급보상 열악한 한국 인재 유출 심각미중은 파격 연봉·연구비로 유인균형 잡힌 AI 생태계 조성이 중요 인공지능(AI)이라는 고속 열차가 세계 질서를 재편하며 우리 삶의 패러다임을 통째로 바꾸고 있다. AI 시대 치열한 경쟁에서 살아남기 위해 필요한 인재 및 데이터 확보, 전력 확충, 규제 완화 등 핵심 과제가 즐비하지만 어느 것 하나 쉬운 사안이 없다. AI 및 정보통신 분야 전문가인 최양희 한림대 총장은 최근 서울신문과의 인터뷰에서 “제조업 강국인 한국이 확보한 산업 데이터를 자산화해 우리만의 AI 생태계를 구축하는 전략이 필요하다”고 밝혔다. 또 “지금까지의 데이터 개방이 안전한 것만 제한적으로 허용하는 포지티브 방식이었다면, 앞으로는 국가 안보나 개인의 사생활 침해 등을 제외하고 전면 개방해야 한다”고 했다. -AI 기술 개발에서 가장 중요한 것 중 하나가 데이터다. “그렇다. 2014년 미래창조과학부 장관 시절 AI 얘기가 나와서 별도 팀을 꾸려 미국 실리콘밸리와 뉴욕 등지로 보낸 뒤 기업 동향, 정부 정책, 투자 등에 대해 알아 봤다. 그때 다녀온 공무원들이 ‘우리 미래가 AI에 달려 있다. 안 하면 큰일난다’고 하더라. 그러면서 AI 발전에 가장 중요한 것이 양질의 데이터라고 했다. 당시 판단은 정확했다.” ●양질의 데이터가 AI 기술 승패 갈라 -한국이 가진 양질의 데이터는 무엇인가. “AI 기술 패권 경쟁은 데이터의 질이 승패를 결정한다. 우리가 강점을 지닌 산업 현장의 데이터를 자산화해야 한다. 구글이나 오픈AI가 웹 문서는 장악했을지 몰라도 삼성전자의 반도체 수율이나 현대차의 주행 테스트, 아산병원의 임상 치료 성과 같은 최고의 도메인 데이터는 확보하지 못했다.” -양질의 데이터 확보 방안은. “한국은 제조업, 의료, 공공행정 분야에서 최고의 디지털 데이터를 보유하고 있다. 이를 AI로 가공해 활용하는 우리만의 데이터 생태계를 구축해야 한다. 또 한국형 고품질 말뭉치 데이터 구축이 필요하다. 영미권 중심의 데이터로 학습된 AI는 한국의 문화적 맥락을 왜곡할 수 있다. 우리가 만든 AI가 한국 문화를 가장 정확하게 이해하고 표현할 수 있도록 데이터 주권을 확립해야 한다.” -최근 행정안전부는 공공데이터의 AI 활용도를 높이겠다고 했다. “행안부가 디지털 플랫폼 정부 구현을 위해 공공데이터의 AI 활용도를 높이겠다고 선언했지만, 넘어야 할 산이 많다. 데이터를 자산이자 권력으로 인식해 공유하지 않으면 소버린(주권) AI는 구축될 수 없다. 데이터 공유가 선택이 아닌 의무가 되도록 데이터 통합 거버넌스를 혁신해야 한다.” -공공데이터를 보다 과감하게 공개하라는 목소리가 높다. “현 데이터 개방 방식으로는 급변하는 AI 기술 속도를 따라잡기 어렵다. 법률·의료·금융·에너지·기후 등 공공데이터가 AI 산업의 마중물이 되도록 하는 혁신적인 정책이 필요하다. 지금까지 데이터 개방은 안전한 것만 제한적으로 허용하는 포지티브 방식이었다. 앞으로는 국가 안보나 개인의 사생활 침해 등 법에 명시된 비공개 사유가 아니라면 네거티브 시스템을 도입해 전면 개방해야 한다.” ●한국 첨단 제조 역량을 AI와 결합해야 -AI 선진국에 종속되지 않기 위한 대응 방안은. “현재 AI 경쟁은 ‘다윗과 골리앗’의 싸움이다. 한국이 살아남으려면 전략적으로 중요한 핵심 영역의 경쟁 우위를 확보해야 한다. 이를 위해서는 미국·중국이 선도하는 범용 거대언어모델(LLM)과의 정면 승부보다 특화된 모델의 경쟁력을 강화해야 한다. 제조업·의료·법률 등 특정 분야에선 더 적은 파라미터(매개변수)로도 신속·정확하고 보안성이 뛰어난 한국형 모델을 만들 수 있다. AI와 제조 역량 융합에 집중해야 한다.” -우리 기업의 AI 기술 수준은. “기업들의 AI 도입은 걸음마 수준에 머물고 있다. 산업 간 격차도 극복해야 한다. 금융이나 정보 서비스 업종의 AI 도입은 상대적으로 빠른 반면 제조 현장은 더디다. 제조업이 AI와 결합해 혁신 잠재력을 발휘할 때 우리 산업의 고유한 경쟁 우위를 극대화할 수 있다.” -정보기술(IT) 강국이자 제조업 강국인 한국의 강점을 살릴 수 있는 방안은. “우리나라가 AI 강국들과 경쟁하려면 첨단 제조 역량을 AI와 결합해 혁신적 솔루션을 제공하고, 세계시장을 공략해야 한다. 최첨단 반도체 기술과 자체 AI 모델을 결합하면 고도의 경쟁력을 확보할 수 있다. 이를 통해 기기 자체에서 AI가 구동되는 온디바이스 시장을 선도할 수 있을 것이다. 문화 및 언어와 결합된 한국형 특화 AI 모델도 우리의 자산이다. 한국의 풍부한 문화 콘텐츠는 대체 불가능한 고부가가치 데이터다. 이를 기술과 융합해 문화적 감수성을 갖춘 AI를 실현하면, 한국만의 확고한 영역을 확보할 수 있다.” -정부가 ‘AI 3대 강국’ 목표를 제시했다. 하지만 구체적인 방안은 잘 보이지 않는다. “부처 간 칸막이를 부수고 예산과 인력을 즉시 투입할 수 있는 강력한 거버넌스가 필요하다. 강한 집행력을 지닌 AI 컨트롤타워가 있어야 한다. 개별 기업이 감당하기 힘든 천문학적인 AI 인프라를 국가가 공공재로 공급해야 한다.” ●AI 기술 개발의 발목 잡는 규제 없애야 -얼마 전 한국을 방문한 젠슨 황 엔비디아 최고경영자(CEO)가 그래픽처리장치(GPU)를 한국에 대거 공급하기로 했다. “AI 개발 과정에서의 GPU 확보는 총성 없는 전쟁이다. 스타트업이나 중소기업은 GPU를 구하지 못해 기술 개발을 포기하는 일이 많다. 그런 면에서 최근 26만장의 GPU 확보는 큰 힘이 될 것이다. 초고속 인터넷망처럼 국가가 AI 컴퓨팅센터를 건립해 고성능 GPU와 클라우드 인프라를 저렴하게 공급해야 한다. 전력과 부지가 확보된 거점에 대규모 국가 데이터센터를 짓고, 기업들이 전기료나 장비 걱정 없이 개발에 몰두하는 AI 허브를 구축해야 한다.” -각종 규제가 AI 산업 발전을 가로막고 있다. “AI 산업 현장에선 기술이 있어도 법과 제도가 따라오지 못해 사업화가 지체되는 경우가 많다. 낡은 규제가 혁신의 발목을 잡고 있다. 법적 불확실성을 걷어 내는 게 시급하다. 기업들이 열심히 AI를 개발해 놓고도 최근 데이터 관련 소송을 우려하는 경우가 있다. AI 학습을 위한 데이터 이용 면책 규정을 담은 저작권법 개정안을 조속히 통과시켜야 한다. 합법적으로 학습해도 된다는 신호를 줘야 한다. 규제가 모호해 투자가 위축되는 일이 없어야 한다.” -AI 인재도 부족한데. “산업 현장에선 AI 인재 수급 불균형으로 어려움을 겪고 있다. 초중급 개발자는 늘어났지만, 시스템을 설계하고 모델을 다룰 수 있는 고급 인재는 희소한 실정이다. 주요국들은 국가 차원의 비자 완화, 정주 여건 개선, 연구 자율성 보장 등 우수 인재 유치에 총력전을 펼치고 있다. 미국 빅테크 기업들은 천문학적 연봉을 제시하며 인재를 흡입하고 있다. 중국은 국가 주도로 ‘천인계획’(千人計劃) 등을 통해 해외 체류 자국 연구자에게 파격적인 정착금과 연구비를 지원해 귀국을 유도하고 있다. 또한 인해전술을 방불케 하는 압도적 규모의 이공계 인력을 배출하고 있다.” -AI 인력의 해외 유출이 사회문제가 되고 있다. “한국은 AI 인재 유출이 유입보다 많은 대표적인 국가다. 이는 기회 격차와 환경의 열세에 기인한다. 국가 차원의 생태계 체질 개선이 시급하다. 인재 확보의 첫 번째 문제는 금전적 보상이다. 미 빅테크 기업들은 박사급 신입 연구원에게도 고액의 연봉과 주식 보상을 제공한다. 반면 국내 기업과 대학은 낮은 인건비와 열악한 보상 체계로 고전하고 있다. 글로벌 인재들은 연구 주제의 자율성과 장기적인 연구 보장을 중시한다. 한국에서는 잠재력이 크지만 장기적 도전이 필요한 과제를 시도하기가 어렵다. 수직적인 조직 문화와 과도한 행정 업무가 연구자들의 몰입을 방해하고 있다.” ●천문학적 AI 인프라, 공공재로 공급을 -미국이 AI 패권 경쟁에서 앞서가고 있지만, 중국의 기술굴기도 대단하다. “장관 재임 초기에 완강 중국 과학기술부 장관을 만났을 때 그는 ‘중국은 한국을 배우고 싶다’고 했다. 당시 중국은 한국의 우수한 과학기술 정책을 배우고 싶은 모델로 삼았다. 그러더니 3년이 지난 2017년 초 ‘한국적 모델로는 한계가 있다. 이제 중국 나름의 고유 모델을 만들어서 가겠다’고 하더라. 중국은 이제 한국을 넘어선 것 같다. AI를 비롯한 분야에 엄청난 자금을 퍼붓는 등 과학기술 발전에 전력을 다하는 것을 보면 중국이 무섭게 느껴질 정도다.” -정부의 AI 정책에서 보완할 점은. “정부가 AI 핵심 전략 기술 확보를 위해 ‘선택과 집중’ 정책을 추진하는 것은 시의적절하다. 여기에 과학기술 생태계 전반의 기초 체력을 튼튼히 하는 방향으로 지원 범위를 넓혀 가면 좋겠다. 특정 분야나 상위 그룹에 인재와 자원이 집중되는 현상을 ‘고른 성장’과 ‘균형 잡힌 생태계 조성’으로 보완하면 보다 지속 가능한 발전을 이끌어 낼 수 있을 것이다.” ■ 최양희 총장은 서울대 전자공학과를 졸업한 후 한국과학기술원(KAIST)에서 전자공학 석사 학위를, 프랑스 국립정보통신대(ENST)에서 전산학 박사 학위를 받았다. 정보통신 및 AI 분야 전문가로 평가받는다. 서울대 컴퓨터공학과 교수 및 융합과학기술대학원장, 삼성미래기술육성재단 초대 이사장을 거쳐 2014년부터 3년 동안 미래창조과학부 장관을 지냈다. 이후 서울대 AI위원회 위원장, 국가과학기술자문회의 부의장 등을 맡았으며 2021년 9월부터 한림대 총장으로 재직하고 있다. 최광숙 대기자

경기도경제과학진흥원(경과원)과 한국지능정보사회진흥원(NIA)이 12일 AI·디지털 윤리 역량 강화 및 책임 있는 기술 활용 문화를 확산하기 위한 업무협약(MOU)을 체결했다고 밝혔다. 협약은 생성형 AI 확산으로 산업 전반에서 요구가 높아진 공정성, 보안, 투명성, 책임성 등 윤리 기준을 강화해, 기업과 개발자가 신뢰 기반의 기술 활용 능력을 확보하도록 지원하기 위해 추진됐다. 현창하 경과원 미래신산업부문 상임이사와 장경미 NIA 부원장을 비롯한 양 기관 임원진 10여 명의 협약식 참석자들은 산업계·학계·공공기관을 연계한 교육 기반 구축 방안과 실무 중심 협력 모델을 논의하고 지역 기업과 개발자가 실제 업무에 활용할 수 있는 프로그램 설계 방향을 공유했다. 양 기관은 ▲판교테크노밸리 기업 및 개발자 대상 AI·디지털 윤리 교육 협력 ▲교육 콘텐츠 공동 기획·개발 ▲포용적 디지털 전환을 위한 협력 네트워크 구축 등을 추진하고, 산업 전반에 윤리적 AI 활용 문화를 확산시키는 데 노력을 기울이기로 뜻을 모으기로 했다. 경과원은 협약을 기반으로 판교테크노밸리를 AI·디지털 윤리 교육의 중심지로 육성하고 디지털 안전, 데이터 윤리, 생성형 AI 활용 가이드 등 다양한 분야로 교육을 확대할 계획이다. 또한 산업별로 반복 제기되는 AI 활용 이슈를 해결하기 위해 사례 기반 교육, 실습 중심 커리큘럼, 기업 참여 확대형 프로그램 등을 개발해 제공할 예정이다. 양 기관은 공동 교육콘텐츠 개발과 인프라 연계를 통해 교육 품질과 접근성을 높이고, 지속 가능한 윤리적 AI 생태계 조성을 위한 협력 플랫폼도 강화한다. 현창하 경과원 미래신산업부문 상임이사는 “AI 시대에는 기술 속도만큼 책임 있는 활용이 중요하다” 며 “이번 협약을 통해 기업과 개발자가 현장에서 바로 활용할 수 있는 윤리 교육 기반을 강화해 경기도의 지속 가능한 기술 생태계를 뒷받침하겠다”라고 말했다.

두산에너빌리티가 미국 소형모듈원자로(SMR) 개발사인 엑스에너지(X-energy)의 SMR 주기기 제작 준비를 본격화했다. 두산에너빌리티는 지난 11일(현지시간) 미국 워싱턴DC에서 엑스에너지와 SMR 핵심 소재에 대한 예약 계약을 체결했다고 12일 밝혔다. 체결식에는 김종두 두산에너빌리티 사장(원자력BG장)과 클레이 셀 엑스에너지 클레이 셀 사장 등이 참석했다. 이번 계약은 엑스에너지가 건설할 ‘Xe-100’ 16대의 핵심 소재인 두산에너빌리티의 단조품을 선제 확보하는 차원에서 이뤄졌다. 단조품은 SMR 주기기 제작에 필요한 중·대형 소재로, 생산에 오랜 시간이 걸린다. 두산에너빌리티는 이번 예약계약 이후 엑스에너지와 후속 계약을 통해 단조품 및 모듈 제작에 신속히 착수할 계획이다. 엑스에너지는 미국 에너지부(DOE)의 지원을 받는 차세대 고온가스로 SMR 개발사다. 물을 냉각재로 사용하는 기존 경수로와 달리 헬륨가스를 냉각재로 사용하는 Xe-100 원자로 건설을 추진하고 있다. 엑스에너지는 첫 SMR 사업으로 미국의 대표적 화학기업 다우의 텍사스주 산업단지에 4대의 Xe-100을 공급할 예정이다. 또 워싱턴주의 공공 전력 공급 기업인 에너지 노스웨스트에 12대의 Xe-100을 공급한다. 에너지 노스웨스트와 엑스에너지는 세계 1위 클라우드 서비스 기업인 아마존웹서비스(AWS)와 함께 인공지능(AI) 데이터센터 구동에 필요한 전력을 확보하기 위해 2039년까지 총 5GW(기가와트) 규모, Xe-100 60대 건설 사업을 추진하고 있다. 두산에너빌리티는 지난 2021년 엑스에너지와 SMR 주기기 제작을 위한 설계 용역을 맺었고, 2023년에는 엑스에너지의 지분 투자에 참여하며 파트너십을 강화했다. 지난 8월 두산에너빌리티와 엑스에너지, AWS, 한국수력원자력이 SMR 사업 협력을 위한 4자간 업무협약(MOU)을 맺기도 했다. 클레이 셀 엑스에너지 사장은 “두산에너빌리티는 독보적 역량과 전문성을 갖춘 세계 최고의 원자력 공급업체”라며 “Xe-100의 시장 진입에 중요한 역할을 맡을 것”이라고 말했다. 김종두 두산에너빌리티 사장은 “엑스에너지와의 이번 예약계약은 SMR이 이제 본격적으로 제작 단계에 진입한다는 뜻깊은 이정표”라며 “엑스에너지 SMR 주기기 제작의 핵심 파트너로서 철저한 품질, 납기 준수를 통해 프로젝트를 지원하겠다”고 강조했다.

글·말·이미지 함께 이해하는 AI ‘카나나’ 고도화 감정·의도까지 파악…검색·광고 서비스에 적용 GPT-4o급 음성 성능, 연내 차세대 모델 연내 카카오가 사람처럼 보고 듣고 대화하는 인공지능(AI) 기술의 최신 성과를 공개했다. 텍스트 중심이던 기존 AI에서 한 단계 나아가, 음성과 이미지까지 함께 이해하는 기술을 실제 서비스에 적용하겠다는 구상이다. 카카오는 12일 테크블로그를 통해 통합 AI 모델 ‘카나나-o’와 이미지 검색에 활용되는 ‘카나나-v-임베딩’의 개발 현황과 성능을 소개했다. 두 모델은 카카오가 자체 개발한 AI로, 연구 성과에 그치지 않고 서비스 활용을 염두에 두고 설계됐다. 카나나-o는 글로 입력된 질문뿐 아니라 음성이나 이미지도 함께 이해해 답변을 만들어내는 AI다. 사진을 보여주며 질문하거나 말로 대화를 이어가도 상황에 맞는 응답을 할 수 있다. 카카오는 기존 AI가 음성 대화에서는 답변이 단순해지는 경향이 있다고 보고, 사용자의 말 속 맥락과 의도를 더 잘 파악하는 데 초점을 맞췄다고 설명했다. 자체 데이터를 활용해 학습을 진행하면서 요약과 번역은 물론, 감정과 의도를 파악하는 능력도 함께 끌어올렸다. 질문에 담긴 뉘앙스를 고려해 답변하도록 설계해, 단순한 정보 전달을 넘어 대화에 가까운 응답을 구현하는 것이 목표다. 음성 표현의 자연스러움도 개선됐다. 말의 억양과 감정, 말하는 속도까지 반영해 기쁨이나 슬픔 같은 감정을 비교적 자연스럽게 표현할 수 있도록 했다. 여러 차례 대화가 이어져도 흐름이 끊기지 않도록, 실제 대화 상황을 반영한 데이터도 학습에 활용했다. 카카오에 따르면 성능 평가 결과, 카나나-o는 영어 음성 처리에서 오픈AI의 GPT-4o와 유사한 수준을 보였으며, 한국어 음성 인식과 감정 이해에서는 더 높은 성능을 기록했다. 함께 공개된 카나나-v-임베딩은 이미지 검색에 특화된 AI 모델이다. 글로 이미지를 찾거나, 특정 이미지와 비슷한 사진을 골라내는 데 활용된다. ‘경복궁’이나 ‘붕어빵’처럼 한국적인 표현은 물론, 오타가 포함된 검색어도 문맥을 바탕으로 이해하는 점이 특징이다. 현재 카카오 내부에서는 광고 이미지 심사와 검색 품질 개선 등에 사용되고 있다. 카카오는 앞으로 스마트폰 같은 기기에서도 AI가 작동할 수 있도록 모델을 가볍게 만드는 연구를 이어가는 한편, 성능과 효율을 함께 높인 차세대 모델 ‘카나나-2’를 연내 선보일 계획이다. 사람과 자연스럽게 상호작용하는 AI를 구현하겠다는 목표다. 김병학 카카오 카나나 성과리더는 “카나나는 정보를 나열하는 AI가 아니라, 사람의 말과 감정을 이해하며 소통하는 AI를 지향하고 있다”며 “이용자들이 일상 속에서 자연스럽게 AI를 경험할 수 있도록 기술을 발전시켜 나가겠다”고 말했다.

KT가 삼성전자와 함께 실제 이용자들이 쓰는 통신망에서 인공지능(AI) 기반 통신 기술을 시험해 좋은 결과를 얻었다고 11일 밝혔다. 이번에 시험한 ‘AI-RAN’ 기술은 앞으로 등장할 6G 시대의 통신망을 준비하는 기술로, 휴대전화가 어디에서 어떻게 움직이든 더 끊김 없이 안정적으로 연결되도록 돕는 역할을 한다. AI-RAN은 기지국이 휴대전화와 주고받는 정보를 실시간으로 살펴보고, 사용자마다 가장 잘 맞는 신호 방식으로 자동 조절하는 기술이다. 지금은 같은 지역(셀) 안에 있는 모든 이용자에게 같은 설정이 적용되기 때문에 개별 상황을 세밀하게 반영하기 어렵다. 하지만 AI-RAN은 각 사람의 이동 속도, 신호 세기, 주변 환경 등을 판단해 ‘맞춤형 통신 품질’을 제공할 수 있다. KT와 삼성은 경기 성남 지역 상용망에서 이 기술을 시험했다. 하루 약 1만 8000명이 이용한 결과, 이동 중 통화나 데이터가 끊기던 문제가 크게 줄었다. 특히 차를 타고 이동하거나 건물 사이처럼 신호가 약한 구간에서도 품질이 더 안정적으로 유지됐고, 비슷한 움직임을 보이는 다른 이용자들의 통신 품질도 함께 좋아지는 것으로 나타났다. 두 회사는 2023년부터 AI-RAN을 함께 연구해 왔으며, 올해에는 엔비디아와도 협력해 더 빠르고 정교한 AI 기능을 개발하고 있다. KT와 삼성은 이번 검증이 “AI가 실제 통신망에서도 충분히 효과가 있다”는 것을 보여준 중요한 성과라며, 앞으로 6G 시대에 필요한 초고속·초저지연 기술 개발의 기반이 될 것이라고 설명했다. 정진국 삼성전자 부사장은 “AI가 실제 통신망에서 이용자 경험을 확실히 높일 수 있다는 점을 확인했다”고 말했다. 이종식 KT 전무는 “사용자 중심 통신 기술이 본격적으로 시작되고 있다”며 “끊김 없는 서비스를 위해 기술을 계속 고도화하겠다”고 밝혔다.

여수광양항만공사(이하 공사)가 11일 서울 프레스센터에서 열린 ‘제1회 KEMI ESG Awards 2025’에서 공공부문 최우수상을 수상했다. 이번 시상은 한국ESG경영개발원(이하 KEMI)이 국내 기업 및 공공기관의 ESG 보고서 품질을 높이기 위해 올해 처음 마련한 공익적 시상제다. 글로벌 공시 기준 부합 여부와 데이터 기반 투명성을 중심으로 심사가 이뤄졌다. KEMI는 ▲이중 중대성 평가 적용 수준 ▲정량 데이터 기반 공시 체계의 신뢰성 ▲IFRS S2·TNFD 등을 포함한 글로벌 공시 프레임워크 준수 여부를 핵심 기준으로 삼았다. 공사는 항만 산업 특성을 고려해 ESG 핵심 이슈를 체계적으로 도출하고 이해관계자별 맞춤형 소통 전략을 적용하며 구체적인 환경·안전·지속가능경영 성과를 투명하게 공개한 점에서 높은 평가를 받았다. 공사는 ‘지속가능한 미래를 여는 ESG 리더’라는 비전 아래 ESG 경영체계를 강화해 왔다. 특히 GRI·TCFD 등 국제적으로 통용되는 공시 기준을 충실히 반영하고 항만 특화 이중 중대성 평가를 통해 기관의 핵심 이슈를 명확히 정의함으로써 공공기관 보고서의 전문성과 신뢰도를 높였다. 이러한 체계적 접근은 글로벌 기준에 부합하는 항만형 ESG 공시 모델로 인정받았다. 공사는 또 사업별 이해관계자를 세분화하고 소통 채널을 운영하며 투명한 성과를 공개하는 등 지속가능경영 전반에서 데이터 기반 관리 역량을 강화해 왔다. 공사는 ESG 보고서 내 모든 핵심 지표를 정량화·체계화함으로써 공공부문 ESG 보고서의 수준 향상과 사회적 가치 확산에 기여했다는 평가를 받았다. 황학범 사장 직무대행은 “이번 최우수상은 공사가 지속가능한 항만 생태계 구축을 위해 추진해 온 노력을 객관적으로 인정받은 의미 있는 성과다”며 “앞으로도 국제 기준에 부합하는 ESG 경영을 강화하고 지역사회와 함께 지속가능한 가치를 창출하는 공기업으로서 책임을 다하겠다”고 밝혔다.

카카오증권, 현지 전문가 칼럼 제공NH증권, 미국 데이터로 증시 전망“불완전판매 우려… 가이드라인 필요” 개인투자자들의 ‘미국 증시 사랑’이 이어지면서 증권사들이 서학개미를 겨냥한 인공지능(AI) 서비스를 줄줄이 내놓고 있다. 소비자 선택의 폭을 넓힐 수 있다는 장점도 있지만 AI가 특정 종목 투자를 부추기거나 불완전판매 논란으로 이어질 수 있다는 우려도 나온다. 카카오페이증권은 미국 중소형 증권사인 시버트와 협업해 현지 전문가의 시황 분석 콘텐츠를 국내 투자자에게 제공한다고 9일 밝혔다. 마크 말렉 시버트 최고투자책임자(CIO)의 데일리 칼럼을 AI로 번역해 제공하고 데이터가 축적되면 AI 에이전트(비서) 기능을 고도화해 콘텐츠 품질을 높이겠다는 계획이다. 최근 증권사의 AI 트렌드는 단순히 질문에 대답하는 챗봇 같은 생성형 AI에서 사용자의 지시와 투자 환경을 능동적으로 파악하는 AI 에이전트로 옮겨가는 추세다. 단순 상담을 넘어 스스로 행동하는 일종의 디지털 비서로 활용하는 것이다. NH투자증권도 ‘터미널 엑스’라는 AI 투자 에이전트를 출시했다. 미국 월가의 기관투자자들이 활용하는 프라이빗·대안 데이터를 참고해 전망, 장·단기 리스크 요인, 투자 권고 등을 제공한다. 예컨대 “테슬라 추가 매수해도 되는 시점인가”, “팔란티어 주가는 적정한가” 같은 질문에 답을 구할 수 있도록 하는 식이다. 해외주식 정보의 허들을 AI가 낮춰주면서 서학개미를 흡수하려는 경쟁이 치열해지는 분위기다. 실제 한국예탁결제원에 따르면 국내 투자자의 미국 주식 보관액은 이달 5일 기준 1666억 5468만 달러(약 245조원)로 올해 545억 5287만 달러 증가했다. 서학개미들이 특정 증권사를 많이 선택하면 해당 증권사는 매매 중개 수수료를 얻을 수 있다. 다만 고환율 국면이 이어지는 상황에서 정부는 해외투자 마케팅을 자제하란 시그널을 보내고 있다. AI를 믿고 투자한 개인들이 낭패를 볼 수 있는 만큼 가이드라인 필요성도 제기된다. 자본시장법상 적합성의 원칙에 따르면 금융투자업자는 투자자의 투자목적, 재산 상황, 투자 경험 등을 파악해 적합한 금융상품만을 권유해야 한다. 적합성 원칙 및 설명의무 등을 위반하면 불완전판매가 될 수 있다. 당국은 각종 AI 서비스가 ‘투자 권유’에 해당되는지 살필 전망이다. 금융당국 관계자는 “증권사의 AI 추천으로 종목을 샀다 손실을 본 투자자가 문제를 제기했을 때 불완전판매로 볼 수 있을지 고민이 필요한 시점”이라며 “투자 권유로 볼 수 있는 선을 정해 증권사의 책임을 묻게 될 것”이라고 했다.

개인투자자들의 ‘미국 증시 사랑’이 이어지면서 증권사들이 서학개미를 겨냥한 인공지능(AI) 서비스를 줄줄이 내놓고 있다. 소비자 선택의 폭을 넓힐 수 있다는 장점도 있지만 AI가 특정 종목 투자를 부추기거나 불완전판매 논란으로 이어질 수 있다는 우려도 나온다. 카카오페이증권은 미국 중소형 증권사인 시버트와 협업해 현지 전문가의 시황 분석 콘텐츠를 국내 투자자에게 제공한다고 9일 밝혔다. 마크 말렉 시버트 최고투자책임자(CIO)의 데일리 칼럼을 AI로 번역해 제공하고 데이터가 축적되면 AI 에이전트(비서) 기능을 고도화해 콘텐츠 품질을 높이겠다는 계획이다. 최근 증권사의 AI 트렌드는 단순히 질문에 대답하는 챗봇 같은 생성형 AI에서 사용자의 지시와 투자 환경을 능동적으로 파악하는 AI 에이전트로 옮겨가는 추세다. 단순 상담을 넘어 스스로 행동하는 일종의 디지털 비서로 활용하는 것이다. NH투자증권도 ‘터미널 엑스’라는 AI 투자 에이전트를 출시했다. 미국 월가의 기관투자자들이 활용하는 프라이빗·대안 데이터를 참고해 종목 전망, 장·단기 리스크 요인, 투자 권고 등을 제공한다. 예컨대 “테슬라 추가 매수해도 되는 시점인가”, “팔란티어 주가는 적정한가” 같은 질문에 답을 구할 수 있도록 하는 식이다. 일일이 원문 자료를 찾아야 하는 해외주식 정보의 허들을 AI가 낮춰주면서 서학개미를 흡수하려는 경쟁이 치열해지는 분위기다. 실제 한국예탁결제원에 따르면 국내 투자자의 미국 주식 보관액은 이달 5일 기준 1666억 5468만 달러(약 245조원)로 올해 들어서만 545억 5287만 달러 증가했다. 서학개미들이 특정 증권사를 많이 선택하면 해당 증권사는 매매 중개 수수료를 얻을 수 있어 수익성과도 직결되는 문제다. 다만 고환율 국면이 이어지는 상황에서 정부는 증권사를 대상으로 해외투자 마케팅을 자제하란 시그널을 보내고 있다. AI를 믿고 투자한 개인들이 낭패를 볼 수 있는 만큼 관련 가이드라인 필요성도 제기된다. 자본시장법상 적합성의 원칙에 따르면 금융투자업자는 투자자의 투자목적, 재산 상황, 투자 경험 등을 파악해 적합한 금융상품만을 권유해야 한다. 적합성 원칙 및 설명의무 등을 위반하면 불완전판매가 될 수 있다. 당국은 각종 AI 서비스가 ‘투자 권유’에 해당되는지 살필 전망이다. 금융당국 관계자는 “증권사의 AI 추천으로 종목을 샀다 손실을 본 투자자가 문제를 제기했을 때 불완전판매로 볼 수 있을지 고민이 필요한 시점”이라며 “투자 권유로 볼 수 있는 선을 정해 증권사의 책임을 묻게 될 것”이라고 했다.

한국IBM 기자간담회 국내 기업들이 인공지능(AI) 도입을 서두르고 있지만, 실제로 AI가 활용할 수 있는 데이터는 기업이 가진 전체 데이터의 1%에 불과하다는 분석이 나왔다. IBM은 9일 서울 여의도에서 기자간담회를 열어 이러한 결과의 원인에 대해 “기술 부족이 문제가 아니라, 데이터를 다루는 전략 자체가 부족하다”고 진단했다. 이수정 한국IBM 사장은 “AI 성과는 결국 ‘기업 고유 데이터’를 얼마나 잘 쓰느냐에 달려 있다”며 “하지만 많은 기업은 데이터를 부서별로 따로 보관하고, 형식도 제각각이라 AI가 학습 가능한 상태가 아니다”라고 말했다. 실제로 IBM 조사에서 글로벌 CEO 72%가 ‘기업 내부 데이터 활용 능력’을 AI 성공의 핵심 조건이라고 답했지만, 국내 최고데이터책임자(CDO) 중 AI로 매출을 만들 수 있다고 답한 비율은 13%에 그쳤다. 기업들이 어려움을 겪는 이유는 대부분 ‘기초 작업’이 부족해서라는 게 IBM의 진단이다. 문서·PDF·이미지 같은 비정형 데이터가 전체의 90%를 차지하는데, 이는 숫자처럼 바로 분석할 수 없어 사람이 일일이 정리해야 한다. 이 사장은 “기업 데이터 프로젝트의 90%가 실제 분석이 아니라 자료를 모으고 정리하는 데 쓰인다”며 “문제는 AI 기술이 아니라 데이터 준비가 안 돼 있다는 것”이라고 강조했다. IBM이 제안한 해법은 ‘AI에 바로 활용할 수 있는 데이터 만들기’다. 이를 위해선 여러 부서에 흩어진 데이터를 연결하고, 형식·품질을 통일하는 한편, 접근권한을 관리하고, 문서·이미지 같은 비정형 데이터를 구조화하는 것이 필요하다. 쉽게 말해 “AI가 읽을 수 있는 언어로 데이터를 정리하는 과정”을 기업의 핵심 전략으로 격상해야 한다는 뜻이다. 홍규표 IBM 데이터 플랫폼 기술영업 부장은 “예를 들어 PDF 수천 건을 자동으로 글자로 변환하고(문자인식), 의미 단위로 쪼개 AI가 이해할 수 있게 저장하면 회사 내부 정보도 검색·요약·분석이 가능해진다”며 “이 과정이 되어 있어야 생성형 AI의 효과도 극대화된다”고 설명했다. IBM은 이를 지원하기 위해 데이터 관리 플랫폼 ‘왓슨x.data’를 중심으로 기술 투자를 확대하고 있다. 지난해 데이터 처리 기업 ‘데이터스택스’를 인수한 데 이어, 최근에는 실시간 데이터 전송 기술을 가진 ‘컨플루언트’(Confluent)까지 인수 의사를 밝히며 데이터를 하나로 통합하는 기반을 강화했다. 이 사장은 “AI는 이제 기술 부서의 과제가 아니라 경영 전략”이라며 “데이터 품질과 보안 기준을 세우고, 조직 전체가 같은 방식으로 데이터를 다루어야만 AI 투자 효과가 난다”고 말했다. 이어 “한국 기업이 글로벌 대비 느리다고 평가받는 이유도 결국 데이터 준비 부족”이라며 경영관리·IT·현업 부서가 함께 움직이는 ‘전사 데이터 전략’을 강조했다.