- AI 에이전트·표준화 데이터·실시간 처리 기술 활용 사례 소개- DeFi 넘어 의약품 물류·파일 인증·호텔 예약 등 다양한 분야 프로젝트 참여- 총 4개 부문에서 10개 프로젝트 선정…총 1만 5000달러 지원 더그래프(The Graph)는 지난 7월 포르투갈 리스본에서 열린 글로벌 Web3 해커톤 ‘ETHGlobal Lisbon 2026’에서 자사의 데이터 인프라를 활용한 10개 프로젝트를 수상작으로 선정했다고 밝혔다. ETHGlobal은 블록체인 개발자들이 다양한 서비스와 프로토타입을 개발하는 해커톤 시리즈다. 더그래프는 이번 리스본 행사에서 총 1만 5000달러의 상금을 지원했으며, AI 개발 도구, AI 활용 사례, 기존 프로젝트 고도화, 표준화 데이터 제품 활용 등 4개 부문에서 수상작을 선정했다. 이번 수상작에서는 더그래프의 온체인 데이터 인프라를 활용해 AI 에이전트, 실시간 데이터 처리, 표준화된 데이터 구조 등을 구현한 사례가 소개됐다. 적용 분야도 탈중앙화금융(DeFi) 관련 프로젝트를 비롯해 의약품 콜드체인 물류, 파일 인증, 호텔 예약 등으로 다양하게 나타났다. AI 개발 도구 부문에서는 Pista가 1위를 차지했다. Pista는 서브스트림스(Substreams)를 활용해 블록체인 데이터를 실시간으로 수집·분석하고, 지갑과 프로토콜의 이상 행동을 탐지하는 시스템을 개발했다. ArcBook과 deeptrace는 각각 온체인 주문 시스템과 여러 디파이 프로토콜의 데이터를 하나의 방식으로 조회하는 AI 도구를 선보였다. AI 활용 사례 부문에서는 의약품 콜드체인 물류 데이터를 활용하는 ColdProof와 AI 에이전트를 활용한 호텔 예약 서비스 BookerBob이 선정됐다. ColdProof는 운송 과정에서 수집되는 센서 데이터를 더그래프를 통해 조회할 수 있도록 구현했으며, BookerBob은 AI 에이전트를 활용한 예약 과정에 이용자 관련 정보를 반영하는 구조를 개발했다. 기존 프로젝트 고도화 부문에서는 EQLTY, Justify, Binary Stamp가 수상했다. EQLTY는 자연어로 입력한 투자 목표를 여러 AI 에이전트가 분석하고 거래 기능으로 연결할 수 있도록 설계했으며, 서브스트림스를 활용해 로빈후드 체인(Robinhood Chain)의 유니스왑 V4 주식 토큰 풀 데이터를 처리했다. Justify는 예측시장 데이터를 서브그래프로 재구성했으며, Binary Stamp는 파일의 생성 및 변경 이력을 온체인에서 확인할 수 있는 인증 시스템을 개발했다. 표준화 데이터 제품 활용 부문에서는 Am I cooked와 atlas가 선정됐다. 두 프로젝트는 여러 프로토콜에 적용할 수 있는 표준화된 데이터 구조를 활용해, 프로토콜별로 별도의 연결 방식을 구축하는 대신 하나의 질의 방식으로 여러 서비스를 조회할 수 있도록 했다. 이번 수상작에서는 온체인 데이터를 실시간으로 처리하거나 표준화된 구조로 활용하는 방식 등 다양한 데이터 활용 사례가 확인됐다. 일부 프로젝트는 새로운 프로토콜을 추가할 때 기존 데이터 구조를 활용하는 방식을 적용해 개발 과정의 효율성을 높이는 방향을 제시했다. 이번 ETHGlobal Lisbon에서는 AI 에이전트와 다양한 서비스에 온체인 데이터를 활용한 프로젝트들이 수상작으로 선정됐다. 더그래프는 서브그래프(Subgraphs)와 서브스트림스(Substreams)를 기반으로 온체인 데이터의 조회와 실시간 처리를 지원하고 있으며, 개발자들이 데이터를 활용할 수 있는 인프라를 제공하고 있다.

AI 에이전트 매출 539% 급증…영업손실 50.3% 축소 도메인 특화 인공지능(AI) 에이전트 전문기업 와이즈넛(096250, 대표이사 강용성)이 2026년 상반기 연결 기준 매출액 146억 5000만 원을 기록하며 전년 동기 대비 8.2% 증가했다고 18일 밝혔다. 이번 상반기 실적은 AI 에이전트 부문이 전년 대비 539% 급성장하며 전체 외형 확대를 이끌었으며, 영업손실과 당기순손실 폭을 대폭 줄여 수익성 개선 흐름을 굳혔다. 와이즈넛의 상반기 연결 기준 영업손실은 15억 9000만 원으로 전년 동기(32억 원) 대비 적자 폭이 50.3% 줄었다. 같은 기간 당기순손실 역시 5억 1000만 원을 기록해 전년 동기(20억 원) 대비 74.3% 대폭 감소했다. 사업 부문별로는 AI 에이전트 사업의 성장세가 두드러졌다. 상반기 AI 에이전트 부문 매출은 61억 5000만 원으로 집계돼 전년 동기(9억 6000만 원) 대비 539.0% 증가했다. 이에 따라 전체 매출에서 AI 에이전트가 차지하는 비중은 지난해 상반기 7.1%에서 올해 상반기 42.0%로 34.9%포인트(p) 확대됐다. 와이즈넛은 신규 AI 에이전트 사업 수주가 확대되고 기존 레거시 사업의 생성형 AI 전환이 본격화되면서 AI 에이전트 부문의 매출 비중이 빠르게 증가한 것으로 분석했다. 기존 검색·챗봇 사업을 통해 축적한 자연어 처리 기술과 고객 기반, 산업별 구축 경험 등이 도메인 특화 AI 에이전트 사업으로 이어지면서 사업 포트폴리오 전환에도 속도가 붙고 있다는 설명이다. 2분기 기준 실적은 매출액 74억 3000만 원, 영업손실 1억 6500만 원, 당기순이익 5억 원을 달성했다. 상반기 누적 기준으로는 AI 에이전트 사업의 양적 성장과 판관비 효율화, 전년 동기 코스닥 상장 관련 일회성 비용 반영에 따른 기저효과가 복합적으로 작용해 손실 규모를 크게 낮췄다. 현재 와이즈넛은 공공과 기업 현장의 실제 업무에 적용되는 도메인 특화 AI 에이전트를 중심으로 AX 시장 공략을 강화하고 있다. 단순한 생성형 AI 도입을 넘어 고객이 보유한 내부 데이터와 업무 프로세스를 AI 에이전트와 연결해 실질적인 업무 생산성을 높이는 데 주력하고 있다. 와이즈넛은 에이전트 특화 LLM ‘WISE LLOA’와 RAG 기반 에이전트 솔루션 ‘WISE iRAG’, 에이전트 제작·운영 도구 ‘WISE Agent Labs’ 등 자체 기술을 비롯해 공공·기업 분야에서 축적한 구축 경험을 기반으로 산업별 AI 에이전트 적용 범위를 확대하고 있다. 와이즈넛은 하반기에도 공공기관과 기업의 AX 수요에 맞춰 도메인별 AI 에이전트 사업을 확대하는 한편, AI 에이전트 매출 성장과 수익성 개선을 동시에 추진한다는 방침이다. 강용성 와이즈넛 대표는 “올해 상반기에는 AI 에이전트가 검토와 검증 단계를 지나 공공과 기업 현장에서 실제 매출로 전환되는 변곡점을 만들어 냈다”라며, “이 성장세를 하반기에는 한 단계 더 끌어올려 도메인 특화 AI 에이전트 사업을 기반으로 외형 확대뿐만 아니라 수익성까지 갖춘 성과로 증명해 나갈 계획”이라고 말했다.

- 검색어 대신 자신의 조건 설명하며 AI에 추천 요청- 안경도 디자인 추천 넘어 얼굴∙눈∙생활방식 데이터 기반 ‘개인화’ 경쟁 “둥근 얼굴에 어울리는 안경 추천해 줘.” “하루 종일 컴퓨터를 보는데 어떤 안경이 편할까?” 검색창에 단순 키워드를 입력해 상품을 찾던 소비 패턴이 바뀌고 있다. 이제 소비자들은 생성형 AI에게 자신의 신체 조건과 취향, 생활 습관을 상세히 설명하며 최적의 제품을 추천받고 있다. 패션과 뷰티, 여행 등 다양한 산업군에서 급격히 퍼진 AI 기반 탐색 방식이 안경 선택 기준에도 깊숙이 스며드는 모습이다. 과거 안경 구매는 오프라인 매장에서 여러 안경테를 직접 써 보며 안경사나 주변인의 의견에 따라 ‘어울림’ 여부를 주관적으로 판단하는 경우가 많았다. 그러나 생성형 AI와 데이터 기반 개인화 기술이 보편화되면서, ‘어떤 안경이 인기 있는가’보다 ‘어떤 안경이 나에게 맞는가’를 먼저 묻는 소비 방식이 등장하고 있다. 이 같은 변화는 안경 분야에만 국한되지 않는다. 소비자가 물건을 탐색하는 방식 전반이 달라지는 추세다. 구글(Google)은 2025년 AI를 활용해 소비자의 요구에 맞는 상품을 탐색하는 쇼핑 기능을 확대했다. 원하는 옷의 색상이나 스타일을 자연어로 설명하면 AI가 이를 시각화하고 유사 상품을 찾아주며, 자신의 사진을 활용한 가상 착용 기능도 선보였다. 구글이 입소스(Ipsos)에 의뢰해 미국 온라인 소비자 2,003명을 조사한 결과, 절반 이상이 원하는 옷에 맞는 실제 제품을 찾는 데 어려움을 경험한 것으로 나타났다. AI가 소비자의 구체적인 조건에 맞는 상품을 찾아주는 새로운 탐색 도구로 자리 잡고 있는 것이다. 안경은 이러한 개인화가 특히 중요한 제품 중 하나다. 패션 아이템인 동시에 얼굴에 매일 착용하고 시력 교정 기능까지 수행하기 때문이다. 같은 디자인의 안경이라도 얼굴 폭과 코 높이, 눈과 귀의 위치가 다르면 착용감과 무게 중심이 달라진다. 여기에 업무 중 모니터를 오래 보는지, 야외 활동이 많은지, 안경을 하루 몇 시간 착용하는지 등 생활 환경까지 더해지면 개인에게 적합한 안경의 조건은 더욱 복잡해진다. 글로벌 아이웨어 업계에서도 AI를 활용한 개인화 서비스가 확산되고 있다. 얼굴 형태와 스타일 선호 등을 분석해 적합한 프레임을 추천하거나 가상 착용을 지원하는 방식이다. 온라인 안경 구매도 단순 제품 탐색을 넘어 ‘나에게 맞는 안경’을 찾는 방향으로 변화하고 있다. 그러나 AI 추천만으로 안경의 개인화가 완성되는 것은 아니다. 같은 안경도 얼굴 폭과 코, 귀의 위치 등에 따라 착용감이 달라질 수 있기 때문이다. 이에 개인화 경쟁도 제품 추천을 넘어 얼굴과 눈 데이터를 정밀하게 측정해 실제 설계에 반영하는 방향으로 확장되고 있다. 국내에서는 개인화가 추천을 넘어 실제 제품 설계로 확장되고 있다. 퍼스널 아이웨어 브랜드 브리즘은 3D 얼굴 스캔과 AI 추천을 통해 적합한 디자인과 사이즈를 제안하는 데서 나아가, 얼굴과 눈의 측정 데이터에 개인의 생활 방식까지 고려해 실제 프레임과 렌즈 설계에 반영한다. 여기에 시력과 렌즈 중심 위치, 착용 환경 등을 함께 고려해 개인에게 맞는 안경을 설계하고 3D 프린팅 기술을 활용해 제작한다. 브리즘의 이러한 디지털 기반 개인 맞춤형 아이웨어 사업은 최근 하버드비즈니스스쿨(HBS) 사례 연구에도 소개됐다. 브리즘은 AI와 3D 스캐닝, 디지털 제조 기술을 기반으로 국내외 시장 확대를 추진하고 있다. 브리즘 박형진 대표는 “AI 기반 추천이 확산되더라도 안경 선택에서 전문가의 역할은 여전히 중요하다”며 “AI는 사람을 대신해 안경을 선택하는 기술이 아니라, 사람마다 다른 얼굴과 사용 환경을 데이터로 분석해 더 정교한 맞춤 설계를 가능하게 하는 기술”이라고 말했다. 이어 “앞으로 안경 시장도 개인화와 데이터 기반 설계가 중요한 경쟁력이 될 것”이라고 강조했다.

자료 탐색·생산 중단 시간 90%↓정비·리뷰 대응 기간도 대폭 감소 정의선, 바이브 코딩도 직접 배워中 신차 대응하고 피지컬 AI 강화 현대자동차그룹이 인공지능(AI)을 업무 현장에 적용하면서 충돌 안전 관련 자료 탐색·검토 시간을 90%, 생산라인의 불필요한 중단 시간을 86% 줄이는 성과를 거뒀다고 밝혔다. 향후 전사 AX(AI 전환)를 바탕으로 중국 업체들의 신차 개발 ‘속도전’에 대응하고 피지컬 AI 혁신의 범위도 넓힐 계획이다. 현대차그룹은 12일 서울 서초구 양재 본사에서 ‘현대차그룹 AX 성과 발표회’를 열고 2019년부터 단계적으로 추진해 온 디지털 전환(DX)과 AX 과정 및 성과를 공개했다. 남양기술연구소의 ‘충돌안전 AI 어시스턴트’는 여러 시스템에 흩어진 과거 충돌 시험 결과와 이미지, 해석 자료를 한곳에서 검색하고 유사 사례를 비교하도록 지원한다. 관련 사례 탐색과 분석 자료 검토 시간은 약 90% 감소해 연구원 한 명당 월평균 약 20시간을 절감하는 효과를 봤다. 생산 현장에서는 카메라와 비전 AI가 차량식별번호(VIN)를 읽고 실제 차량과 시스템 등록 차량 정보를 대조하는 ‘AI 자동화 인식 서비스’를 세계 70여개 생산거점에서 운영하고 있다. 작업 오류를 조기에 찾아내 연간 52억 4000만원의 비용을 절감했다. 생산 라인에 부품을 공급하는 대차 공정에서 발생하는 복잡한 이동 경로를 AI가 최적화하는 ‘대차 정렬 최적화 기술’을 통해 최대 50분가량이 걸리던 대차 정렬 시간은 7분 이하로 줄었다. 불필요한 생산 중단 시간을 약 86% 단축한 셈이다. 정비·고객서비스에서도 효과를 보였다. 해외 정비 현장에서는 차량 오류코드나 증상을 자연어로 입력하면 AI가 매뉴얼과 과거 정비 기록을 분석해 진단 결과와 대응 방안을 제시해 정비 대응 시간이 약 42% 단축됐다. 현대차·기아·제네시스의 모바일 앱에 올라온 고객 리뷰도 AI가 내용을 분류하고 답변 초안을 작성한다. 과거 담당자가 리뷰 한 건을 처리하는 데 평균 35분이 걸렸지만 AI 도입 이후 약 5분으로 줄었다. 이 밖에 현대차그룹의 사내 생성형 AI 플랫폼 ‘H 챗 프로’ 사용자는 지난달 기준 3만명을 넘어섰다. 현대차·기아 전체 일반·연구직 직원의 약 80%다. AX 전환은 2018년 정의선 회장이 “IT기업보다 더 IT기업 같은 회사가 되겠다”고 강조한 데서 비롯됐다. 정 회장은 올해 초 경영진을 대상으로 ‘바이브 코딩’ 교육을 실시하자고 제안했고, 정 회장 본인도 코딩을 배웠다.

현대자동차그룹이 인공지능(AI)을 업무 현장에 적용하면서 충돌 안전 관련 자료 탐색·검토 시간을 90%, 생산라인의 불필요한 중단 시간을 86% 줄이는 성과를 거뒀다고 밝혔다. 향후 전사 AX(AI 전환)를 바탕으로 중국 업체들의 신차 개발 ‘속도전’에 대응하고 피지컬 AI 혁신의 범위도 넓힐 계획이다. 현대차그룹은 12일 서울 서초구 양재 본사에서 ‘현대차그룹 AX 성과 발표회’를 열고 2019년부터 단계적으로 추진해 온 디지털 전환(DX)과 AX 과정 및 성과를 공개했다. 남양기술연구소의 ‘충돌안전 AI 어시스턴트’는 여러 시스템에 흩어진 과거 충돌 시험 결과와 이미지, 해석 자료를 한곳에서 검색하고 유사 사례를 비교하도록 지원한다. 관련 사례 탐색과 분석 자료 검토 시간은 약 90% 감소해 연구원 한 명당 월평균 약 20시간을 절감하는 효과를 봤다. 생산 현장에서는 카메라와 비전 AI가 차량식별번호(VIN)를 읽고 실제 차량과 시스템 등록 차량 정보를 대조하는 ‘AI 자동화 인식 서비스’를 세계 70여개 생산거점에서 운영하고 있다. 작업 오류를 조기에 찾아내 연간 52억 4000만원의 비용을 절감했다. 생산 라인에 부품을 공급하는 대차 공정에서 발생하는 복잡한 이동 경로를 AI가 최적화하는 ‘대차 정렬 최적화 기술’을 통해 최대 50분가량이 걸리던 대차 정렬 시간은 7분 이하로 줄었다. 불필요한 생산 중단 시간을 약 86% 단축한 셈이다. 정비·고객서비스에서도 효과를 보였다. 해외 정비 현장에서는 차량 오류코드나 증상을 자연어로 입력하면 AI가 매뉴얼과 과거 정비 기록을 분석해 진단 결과와 대응 방안을 제시해 정비 대응 시간이 약 42% 단축됐다. 현대차·기아·제네시스의 모바일 앱에 올라온 고객 리뷰도 AI가 내용을 분류하고 답변 초안을 작성한다. 과거 담당자가 리뷰 한 건을 처리하는 데 평균 35분이 걸렸지만 AI 도입 이후 약 5분으로 줄었다. 이 밖에 현대차그룹의 사내 생성형 AI 플랫폼 ‘H 챗 프로’ 사용자는 지난달 기준 3만명을 넘어섰다. 현대차·기아 전체 일반·연구직 직원의 약 80%다. AX 전환은 2018년 정의선 회장이 “IT기업보다 더 IT기업 같은 회사가 되겠다”고 강조한 데서 비롯됐다. 정 회장은 올해 초 경영진을 대상으로 ‘바이브 코딩’ 교육을 실시하자고 제안했고, 정 회장 본인도 코딩을 배웠다.

- Splunk와 AI Agent 결합… 장애 분석부터 대응까지 운영 자동화 구현- 금융권 데이터센터를 시작으로 스마트빌딩·AIoT 플랫폼 등 적용 범위 확대 HDC랩스(대표이사 이준형)가 국가 프로젝트로 진행 중인 독자 AI 파운데이션 모델 ‘모티프(Motif) 3(beta)’를 활용해 AI Agent 기반 ‘AI 운영 Copilot’ 개발에 본격 착수했다고 밝혔다. ‘AI 운영 코파일럿’은 서버 및 보안 시스템에서 발생하는 대규모 데이터를 AI가 실시간으로 분석해 이상 징후를 감지하고, 원인 파악 및 대응 가이드를 운영자에게 제시하는 솔루션이다. HDC랩스는 머신 데이터(비정형 데이터) 분석·시각화 플랫폼인 스플렁크(Splunk)와 AI 에이전트를 결합해 장애 탐지, 원인 분석, 대응 방안 제안은 물론 반복적인 운영 업무까지 자동화하는 차세대 AI Ops(AI Operations) 플랫폼을 구축할 계획이다. 개발에 앞서 HDC랩스는 AI 운영 코파일럿의 실제 환경 적용 가능성을 검증하기 위해 자체 성능 평가를 진행했다. 사용자가 일상적인 한국어로 입력한 질문을 스플렁크 전용 검색 명령어인 SPL(Search Processing Language)로 얼마나 정확하게 변환하는지 확인하는 방식이다. 동일한 한국어 질의 200문항을 대상으로 ▲문법 정확성 ▲실제 실행 가능 여부 ▲질문 의도와의 일치도 ▲보안 안전성 등 4개 항목을 평가한 결과, 단발 응답 기준 ChatGPT 기반 루나서비스와 딥시크 최신 모델은 각각 약 85점을 기록했다. 반면 모티프 3(beta)에 HDC랩스의 자체 최적화 기술을 적용한 모델은 87점을 기록한 것으로 나타났다. 이번 평가 항목은 2026년 8월 기준 HDC랩스 내부 기준에 따라 실제 스플렁크 환경에서 진행됐으며, 생성된 SPL이 오류 없이 실행되는지 여부를 중점 검증했다. AI 운영 Copilot은 기존 운영 방식과 달리 로그 데이터를 실시간 추적해 시스템 상태(CPU·메모리 이상, DDoS 공격 가능성 등)를 자연어로 안내하고 필요한 조치 방안을 제안한다. 향후에는 자연어 질의를 SPL로 변환하는 기능을 넘어 장애 원인 분석(Root Cause Analysis), 이상 징후 탐지, 보안 위협 예측, 운영 보고서 작성, ITSM 티켓 생성, 운영 절차(Runbook) 실행, 승인 기반 자동 조치 등 반복 업무를 단계적으로 자동화할 예정이다. 회사 측은 파트너사와 협력해 금융권 데이터센터 및 기업 전산센터를 시작으로 스마트빌딩, AIoT 플랫폼, AI CCTV 통합관제, 제조·산업 인프라 분야로 적용 범위를 단계적으로 확대해 나갈 계획이다.

제주대학교가 생성형 인공지능(AI)을 활용해 학내에서 사용하지 않는 사무용 가구와 전산기기 등을 부서 간 공유하는 플랫폼을 선보인다. 외부 용역 대신 대학 내부 인력이 AI를 활용해 직접 개발하면서 3000만원 이상의 예산을 절감하는 효과도 거뒀다. 제주대 디지털정보처는 학내 미사용 물품 정보공유 플랫폼 ‘이음(ieum)’을 10일부터 시범 운영한다고 밝혔다. ‘이음’은 학내 부서나 학과에 사용하지 않고 방치된 물품을 등록하면 이를 필요로 하는 다른 부서가 확인해 재사용할 수 있도록 연결하는 플랫폼이다. 물품의 폐기와 중복 구매를 줄이고 대학 자산의 활용도를 높이기 위해 마련됐다. 플랫폼 구축의 출발점은 지난 6월 열린 ‘단과대학별 총장과의 대화’였다. 당시 공과대학 등을 중심으로 “재사용할 수 있는 물품이 있어도 다른 부서에서 이를 알 방법이 없다”는 현장 의견이 나왔다. 제주대 재정과와 AI디지털정보과는 협업을 통해 해결책 마련에 나섰다. 특히 최근 주목받는 ‘바이브 코딩’ 방식을 적용했다. 바이브 코딩은 개발자가 복잡한 코드를 직접 작성하기보다 생성형 AI에 자연어로 원하는 기능을 설명하고 AI의 도움을 받아 프로그램을 구축하는 방식이다. 제주대는 외부 업체에 개발을 맡기는 대신 내부 인력이 AI를 활용해 플랫폼을 직접 구축했다. 이에 따라 시스템 개발 비용을 크게 줄여 최소 3000만원 이상의 예산을 절감할 수 있었다. ‘이음’은 PC뿐 아니라 모바일에서도 이용할 수 있도록 설계됐다. 물품 담당자가 현장에서 스마트폰으로 물품 사진을 찍어 곧바로 등록할 수 있다. 특히 멀티모달 생성형 AI 기술(텍스트·이미지·음성·영상 등 서로 다른 형태의 데이터 동시 처리)을 적용해 물품관리표 사진 한 장만 올리면 자산번호와 품명, 규격명, 취득일자, 취득가액 등을 자동으로 입력할 수 있다. 물품의 대·세분류 역시 AI가 자동으로 지정한다. 제주대는 멀티모달 AI 분석 기술을 행정업무 시스템에 직접 적용한 첫 사례로 보고 있다. 기존에 물품 정보를 일일이 확인하고 입력해야 했던 절차를 줄여 행정 효율성을 높일 수 있다는 설명이다. 이용 방법도 간단하다. 물품 담당자가 불용 또는 재사용이 가능한 물품을 사진과 함께 등록하면 다른 부서가 카테고리와 썸네일을 통해 필요한 물품을 검색할 수 있다. 인수를 원하는 부서는 댓글 등을 통해 의사를 밝히고, 부서 간 협의가 끝나면 국립대학 자원관리시스템(KORUS)을 통해 정식 관리전환 절차를 밟는다. 플랫폼에는 가구와 사무기기, 전산기기, 가전제품 등 다양한 물품이 등록된다. 물품 상태도 상·중·하 등급으로 구분하고 취득일과 보관 위치 등을 함께 확인할 수 있도록 했다. 제주대는 ‘이음’이 학내 자원의 선순환을 촉진할 것으로 기대하고 있다. 필요한 부서와 유휴 자산을 신속하게 연결해 중복 구매를 줄이는 동시에 대학 예산을 절감하고, 물품 폐기를 줄여 환경·사회·지배구조(ESG) 경영에도 도움이 될 것으로 보고 있다. 투명한 자산 관리 체계를 구축한다는 점에서 청렴 문화 확산에도 기여할 것으로 전망된다. 조정원 제주대 디지털정보처장은 “이음은 단순한 물품 거래 장터가 아니라 대학 내 자원을 효율적으로 공유하는 ‘따뜻한 연결’의 장이 될 것”이라며 “8월 시범 운영을 통해 기능을 보완한 뒤 9월부터 본격적인 서비스에 들어갈 계획”이라고 말했다.

- 한류국제대학에 AI 앱빌더 ‘바나나부츠(bananaboots.space)’ 교육과정 전격 도입- 자연어 지시만으로 웹·앱 상용화… 코딩 장벽 허물고 실무형 글로벌 K-콘텐츠 융합 인재양성 K-컬처 산업 분야 인재를 양성하는 대학 기관과 차세대 AI 소프트웨어 기술 기업이 미래형 융합 교육을 위해 손을 잡았다. 숙명여자대학교 한류국제대학과 AI 기반 바이브코딩 플랫폼 전문기업 블루포지 주식회사는 8월 4일 숙명여대 AI센터 미래창조관에서 ‘AI·바이브코딩 교육 협력을 위한 업무협약(MOU)’을 체결했다고 발표했다. 이날 협약식에는 문형남 숙명여대 한류국제대학 학장과 서상재 블루포지(주) 대표이사를 비롯한 주요 관계자들이 참석해 상호 협력 방안을 논의했다. 이번 협약은 한류국제대학이 보유한 글로벌 교육 인프라에 블루포지의 독자적인 바이브코딩(Vibe Coding) 기술을 접목해 수강생들에게 실질적인 디지털 서비스 개발 및 운용 역량을 제공하고자 추진됐다. 양 기관은 블루포지의 AI 앱 빌더 플랫폼인 ‘바나나부츠(bananaboots.space)’를 교육 과정에 전격 도입할 예정이다. 이에 따라 양 기관은 ▲바이브코딩 및 AI 앱 제작 관련 정규·비교과 교육과정 공동 개발 및 운영 ▲‘바나나부츠’ 활용 실습 중심 교육 ▲전문가 참여를 통한 기술 지원 및 교육 자료 제공 ▲학생들의 웹·앱 제작 및 실제 서비스 론칭 역량 강화 ▲교육 성과 공유 및 대내외 홍보 활동 등을 추진하기로 합의했다. 특히 블루포지는 ‘바나나부츠’의 명칭, 캐릭터, 디자인, 콘텐츠 등 제반 지식재산권(IP)을 한류국제대학의 교육 목적으로 활용할 수 있도록 지원하며, 안정적인 실습 인프라 구축에도 적극 협력할 방침이다. 블루포지가 개발한 ‘바나나부츠’는 복잡한 코딩 명령어나 프로그래밍 언어를 몰라도 “대략 이런 느낌(Vibe)으로 만들어줘”와 같은 자연어 프롬프트 지시만으로 실제 상용화 가능한 수준의 웹과 애플리케이션을 완성·배포할 수 있도록 지원하는 한국형 AI·바이브코딩 플랫폼이다. 기존 AI 코딩 도구들이 소스 코드 생성 중심에 머물러 비개발자가 데이터베이스(DB) 연동, 서버 설정, 결제 연동 등 실제 서비스 구축 단계에서 어려움을 겪었던 반면, 바나나부츠는 자연어 기반의 직관적인 제작 환경을 바탕으로 DB 연동부터 원클릭 배포까지 지원해 프로토타입에 머물지 않고 실제 라이브 서비스로 연결할 수 있는 환경을 제공한다. 아울러 카카오페이, 네이버페이, 토스페이먼츠 등 국내 결제 인프라 연동도 지원한다. 이를 통해 한류국제대학 유학생들은 별도의 전문 개발 지식이 없더라도 K-팝, K-드라마, K-뷰티, K-푸드 등 한류 콘텐츠 아이디어를 직접 앱이나 웹 서비스 형태의 디지털 제품으로 완성하는 실체적인 기획·제작 경험을 쌓게 된다. 숙명여자대학교 한류국제대학은 창학 120주년을 맞아 세계 최초로 신설된 외국인 유학생 전용 한류 특성화 단과대학이다. K-컬처를 단순한 문화 현상을 넘어 교육, 산업, 기술과 결합한 글로벌 미래 플랫폼으로 확장하기 위해 출범했으며, 융합국제학부와 한류국제학부를 중심으로 K-컬처 산업 실무와 인공지능(AI) 및 디지털 기술을 접목한 차세대 미래 융합형 교육 모델을 선보이고 있다. 협약식에서 숙명여자대학교 한류국제대학 문형남 학장은 “한류국제대학은 K-컬처 산업에 인공지능과 디지털 기술을 접목한 차세대 미래 융합형 교육을 선도하고 있다”라며 “이번 블루포지와의 협력을 통해 외국인 유학생들이 기술적 장벽 없이 AI를 활용하여 자신만의 창의적인 아이디어를 글로벌 시장에 통할 실무형 서비스로 구현해 내는 혁신적 리더로 성장하길 기대한다”라고 밝혔다. 블루포지 주식회사 서상재 대표는 “자연어 지시만으로 실제 상용화 가능한 디지털 제품을 구축하는 바이브코딩 플랫폼 ‘바나나부츠(bananaboots.space)’를 한류 특성화의 거점인 숙명여대 한류국제대학 교육에 제공하게 되어 매우 뜻깊다”라며 “학생들이 아이디어 구상부터 글로벌 서비스 론칭까지 단숨에 완성할 수 있도록 기술 지원과 맞춤형 실습 환경을 아끼지 않을 것”이라고 강조했다. 양 기관은 이번 MOU 체결을 시작으로 세부 실무 협의를 통해 2026학년도 하반기 교육과정부터 바이브코딩 프로그램을 본격 가동할 방침이다.

서울 종로구에 검색창에 여권 발급 절차 등을 물어보면 필요한 서류나 수령 방법 등을 알려주는 인공지능(AI) 챗봇이 생겼다. AI를 활용해 방대한 홈페이지 자료도 요약해 주는 기능도 추가됐다. 서울 종로구는 “전국 최초로 ‘AI 콘텐츠 요약’을 비롯해 인공지능 웹서비스 4종을 지난달 구 홈페이지에 전면 적용했다”고 3일 밝혔다. 구가 도입한 서비스는 ▲AI 민원 안내 챗봇 ▲AI 콘텐츠 요약 ▲AI 자연어 검색 ▲AI 다국어 번역 등 네 가지다. AI 서비스 4가지를 제공한 사례는 전국 지방자치단체 중 처음이라고 구는 설명했다. 그동안 운영되던 챗봇은 정해진 규칙이나 흐름에 따라 답하는 시나리오 기반이기에 자연어를 인식하지 못했다. 구는 일상 언어로 자유롭게 대화하며 필요한 정보를 찾을 수 있는 챗봇 서비스를 자체 개발했다. AI 콘텐츠 요약은 공지사항이나 민원 안내 등 방대한 홈페이지 자료를 간추려 핵심만 전달한다. 이를 통해 정보 접근성이 크게 높아질 것으로 보인다. AI 자연어 검색은 단어 나열이 아닌 문장 형태의 표현을 그대로 이해하고 이용자가 찾는 정보를 맞춤형으로 제시한다. AI 다국어 번역은 영어, 중국어, 일본어 등 9개 언어로 번역을 돕는다. 외국인 주민이나 관광객이 언어 장벽을 넘어 행정 정보를 활용할 수 있을 것으로 기대된다. 구는 민간기업과 업무협약을 맺어 이번 사업을 무상으로 구축해 재정 부담을 최소화했다. 유찬종 구청장은 “신기술 도입으로 구민 누구나 시공간 제약 없이 더 쉽고 빠르게 행정 서비스를 이용하게 됐다”며 “앞으로도 인공지능을 구정 전반에 접목해 디지털 행정 혁신을 선도하겠다”고 말했다.

제9회 국방과학기술 대제전이 열린 30일 서울 서초구 aT센터에서 연구원이 자연어 처리 지식베이스 기반 인간형 로봇 조종사의 비행기 조종 시범을 보이고 있다. 연합뉴스

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.

바야흐로 인공지능(AI)이 인간의 지적 동반자로 자리잡은 생성형 AI 시대다. 국민은 일상적인 대화부터 고도의 정책 분석에 이르기까지 거대언어모델(LLM) 기반의 AI 서비스를 활발히 활용하고 있다. 그러나 이런 눈부신 발전의 그늘에는 치명적인 약점이 도사리고 있다. 바로 AI가 거짓 정보를 마치 사실인 것처럼 그럴듯하게 만들어 출력하는 이른바 ‘환각’ 현상이다. 특히 국가의 정책 수립과 기업의 투자 판단에 기초가 되는 공공 통계나 행정 데이터 영역에서 AI가 부정확한 수치를 산출하고 확산시키는 문제는 사회적으로 심각한 부작용을 초래할 수 있다. 통계 왜곡과 환각 현상은 AI의 데이터 접근 방식에서 비롯된다. 현재의 AI는 통계 데이터베이스(DB)에 정확하게 접근해 맥락을 해석하기보다 인터넷에 흩어져 있는 뉴스나 블로그 등 정제되지 않은 2차 출처를 기반으로 답변을 생성하는 경우가 많다. 아무리 고도화된 AI라도 학습하고 참조하는 데이터 원천이 부정확하거나 맥락이 단절되면 왜곡된 결과를 내놓을 수밖에 없다. 결국 AI 시대 국가 경쟁력은 AI 모델의 성능 향상을 넘어 AI가 신뢰할 수 있는 데이터를 올바르게 찾아 해석할 수 있는 인프라를 구축하는 데 있다. 국가데이터처가 추진 중인 ‘AI 친화적 통계 메타데이터 및 온톨로지 구축’은 이런 시대적 과제를 해결하기 위한 근본적인 처방이다. 메타데이터란 ‘데이터를 설명하는 데이터’로 데이터의 정의와 단위, 작성 시점, 생성 이력 등 맥락 정보를 담고 있는 일종의 이정표다. 온톨로지는 데이터의 의미와 관계를 컴퓨터가 스스로 이해할 수 있도록 체계화한 지식 지도라고 할 수 있다. 지능형 데이터 체계가 완성되면 AI 답변의 신뢰성은 획기적으로 높아진다. 사용자가 AI에게 일상적인 자연어로 통계를 물으면 AI는 메타데이터라는 이정표를 따라 공신력 있는 공식 통계 DB(국가통계포털)를 직접 탐색해 정확한 사실을 확인한다. 예를 들어 국민이 정확한 통계명이나 전문적인 통계분류체계를 모르더라도 “녹차 산업 관련 통계를 찾고 싶다”고 요청하면 AI는 온톨로지 지도를 통해 작물 생산, 식품 제조, 음료 소비, 수출입 등 관련 통계 영역을 이해하고, 통계를 비교·분석해 가장 적합한 통계자료를 정확한 맥락과 함께 제공할 수 있다. 데이터처는 1단계로 국가 승인 통계를 대상으로 AI 친화적 메타데이터 관리 체계를 구축하고, 2단계에서는 범정부 국가데이터 전반으로 표준 체계를 확대 적용할 계획이다. 통계 온톨로지에서 시작해 행정, 노동, 외교 등 분야별 데이터의 개념을 연결하는 ‘데이터 초연결’이 실현되면 부처 간 칸막이에 갇혀 있던 이종 데이터의 융복합 분석이 가능해진다. 예컨대 ‘출산율 감소 원인’을 물으면 출생아 수뿐 아니라 혼인 건수, 초혼 연령, 맞벌이 가구 비율, 주택 가격 동향 등을 결합해 보다 실효성 있는 정책 처방을 제시할 수 있게 된다. 통계의 AI 활용성 고도화는 이미 경제협력개발기구(OECD)와 유엔 등 국제기구에서도 글로벌 모범 사례로 주목하는 선진 데이터 거버넌스의 핵심 과제다. 현재 발의 중인 ‘국가데이터기본법’을 기반으로 메타데이터 관리 기준을 확고히 정립해 대한민국의 지능형 행정 인프라를 한 단계 더 도약시키고자 한다. AI라는 거대한 열차가 탈선 없이 안전하게 달리려면 단단한 데이터 철로와 명확한 메타데이터라는 이정표가 꼭 필요하다. 데이터처는 대한민국이 AI 3대 강국으로 도약할 수 있도록 데이터의 문턱을 낮추고 초연결을 주도하는 든든한 디지털 고속도로를 책임 있게 만들어 나갈 것이다. 안형준 국가데이터처장

반려견이나 반려묘를 키우는 사람이 많다. 특히 반려동물을 처음 키우는 이들은 동물이 무슨 말을 하고 싶어 하는지 궁금할 때가 많다. 국내 연구진이 동물의 몸짓을 단어처럼 읽고 이해하는 인공지능(AI)을 개발해 눈길을 끈다. 카이스트 뇌인지과학과 연구팀은 동물의 행동 데이터를 언어처럼 학습해 자폐를 일으킨 생쥐의 사회적 행동 결함을 스스로 찾아낼 수 있는 AI 모델 ‘비헤이버트’(BehaVERT)를 개발했다고 1일 밝혔다. 이번 연구 결과는 컴퓨터 비전 분야 국제 학술지 ‘인터내셔널 저널 오브 컴퓨터 비전’(IJCV)에 실렸다. 연구팀은 생쥐의 코, 귀, 척추, 사지, 꼬리 등 신체 부위의 골격 좌표를 자연어 단어에 해당하는 ‘토큰’으로 변환한 다음 자연어 처리에 널리 사용되는 BERT 기반 트랜스포머 모델에 입력해 학습시켜 행동의 의미를 이해하는 ‘비헤이버트’를 구현했다. 연구팀은 모두 생명과학 전공자로 인공지능을 직접 익혀 행동 분석에 특화된 모델과 학습 전략을 설계했다는 점도 눈길을 끈다. 그 결과, 비헤이버트는 단순히 동물의 행동을 분류하는 것을 넘어 시간의 흐름 속에서 행동의 의미를 스스로 학습하는 것으로 나타났다. 특히 사회적 상호작용, 다개체 행동, 3차원 움직임 분석, 자폐 행동 분석 등 다양한 분야의 국제 표준 벤치마크 5종에서 기존 최고 수준의 성능을 넘어선 것으로 확인됐다. 또 비헤이버트는 다른 인공지능과 달리 자신이 어떤 행동에 주목해 판단을 내렸는지 연구자에게 알려주는 ‘해석 가능성’까지 갖췄다. 실제로 Shank3B 유전자를 제거해 자폐를 유발한 생쥐와 정상 생쥐를 구분하는 과정에서 비헤이버트는 입과 입을 맞대는 접촉에 집중한 것으로 나타났다. 이는 자폐 생쥐가 접근 행동은 정상적으로 수행하지만 실제 사회적 상호작용에는 결함을 보인다는 기존 연구 결과와 정확히 일치하는 부분이다. AI가 사전에 생물학적 지식을 학습하지 않았더라도 행동 관찰만으로 자폐 행동의 핵심 특징을 스스로 발견한 것이라고 연구팀은 설명했다. 이번 연구는 동물 행동을 언어처럼 분석하는 새로운 AI 접근법을 제시한 것으로 평가된다. 특히 AI가 단순한 행동 분류를 넘어 행동의 의미를 이해하고 생물학적으로 중요한 단서를 찾아낼 수 있음을 보여줌으로써 신약 개발, 정신질환 연구, 행동유전학 분야를 위한 차세대 ’행동 파운데이션 모델‘의 가능성을 열었다. 연구를 이끈 김대수 교수는 “동물의 움직임에도 언어와 같은 구조가 존재할 수 있다는 질문에서 연구가 시작됐다”며 “비헤이버트는 단순히 행동을 분류하는 것을 넘어 행동의 의미까지 이해할 수 있는 새로운 AI 모델로 다양한 생명과학 분야에서 새로운 발견을 이끄는 핵심 연구 도구가 될 것으로 기대한다”고 밝혔다.

포스코 포항제철소가 인공지능(AI)을 활용해 품질 관리와 물류 효율, 현장 안전을 동시에 높이고 있다. 포항제철소는 현장 직원들이 직접 프로그램을 개발하는 ‘바이브코딩’을 도입해 품질 이상 제품을 조기에 선별하고, 제품 출하 순서까지 최적화하는 등 현장 주도형 스마트 혁신에 속도를 내고 있다고 30일 밝혔다. 바이브코딩은 복잡한 프로그래밍 언어를 직접 작성하지 않아도 AI와 자연어로 대화하며 필요한 프로그램이나 분석 도구를 구현하는 방식이다. 품질 결함 조기 선별과 재검사 최적화 프로그램이 대표적이다. 기존에는 후속 공정에서 불량이 발견될 경우 관련 제품을 일일이 추적해 검사 장소로 되돌려야 했다. 이 과정에 불필요한 물류 부담이 발생하고, 품질 결함 제품이 다음 공정으로 넘어가는 것을 완벽히 차단하기가 어려웠다. 이를 개선하기 위해 직원들이 직접 바이브코딩으로 생산·품질 데이터를 분석하고, 불량 가능성이 있는 제품을 조기에 판단하는 시스템을 개발했다. 이상 가능성이 있는 제품만 선별적으로 재검사할 수 있고, 불필요한 이동을 줄여 품질 문제를 조기에 차단하는 효과를 거뒀다. 자동차 부품 등의 소재로 쓰이는 코일 모양의 선재 제품 출하 물류 효율성도 한층 더 고도화했다. 선재 제품은 최대 3단으로 적치돼 제품 출하를 위한 크레인 이동이 잦다. 이에 직원들이 바이브코딩을 활용해 최적 동선을 구현하는 프로그램을 개발했고, 일일 출고 능력은 약 12.5% 향상됐다. 특히 프로그램 구현에 6개월이 걸릴 것으로 예상됐으나 6주 만에 완료되기도 했다. 포항제철소 관계자는 “앞으로도 현장의 목소리와 아이디어가 기술로 실현될 수 있도록 조직 문화를 조성해 더 안전하고 효율적인 물류 현장으로 만들어가겠다”고 말했다.

한국바이브코딩협회(KVCF)와 AI 바이브코딩 플랫폼 기업 블루포지주식회사가 바이브코딩 교육과 자격검정 체계 구축을 위해 전략적 업무협약(MOU)을 체결했다. 양 기관은 6월 29일 서울 용산구 숙명여자대학교 캠퍼스에서 협약식을 열고 한국형 바이브코딩 생태계 조성과 전문 인재 양성, 글로벌 경쟁력 확보를 위한 협력에 나서기로 했다. 이번 협약은 생성형 AI 기술의 확산으로 자연어를 이용해 소프트웨어를 개발하는 바이브코딩 활용이 증가함에 따라, 교육 및 자격검정 기준을 마련하고 산업 현장 맞춤형 인재를 양성하기 위한 목적으로 추진됐다. 협약 내용에 따라 블루포지는 한국바이브코딩협회가 운영하는 인증 교육과정과 자격시험의 공식 교육·실습·검정 플랫폼으로 참여한다. 이어 양 기관은 실제 애플리케이션을 제작하고 빌드 결과를 자동 평가하는 검정 시스템을 공동으로 구축할 계획이다. 블루포지는 통합 비주얼 에디터, 원스톱 배포 환경, 멀티모델 라우팅 엔진, 아시아 지역 결제·인증 API 연동 기술을 제공하고 있으며, 이를 통해 비개발자 직군도 실제 서비스가 가능한 애플리케이션을 개발할 수 있도록 지원한다. 문형남 한국바이브코딩협회 회장은 “이번 협약은 교육과 산업을 연결하는 바이브코딩 생태계 조성의 출발점”이라며 “표준화된 교육과 자격검정 체계를 통해 바이브코딩 전문 인재를 육성하겠다”고 밝혔다. 서상재 블루포지 대표는 “교육과 산업 현장을 연결하는 플랫폼 역할을 수행해 시민 개발자 생태계 확대에 기여하겠다”고 전했다. 양 기관은 앞으로 교육 프로그램 운영과 민간자격 활성화, 컨퍼런스 개최, AI 크레딧 지원 및 검정 서비스 운영 등을 순차적으로 추진할 예정이다.

무뇨스 사장 “한국 시장은 베이스 기지…SDV 등 투자 늘릴 것”서울모빌리티쇼와 함께 국내 양대 자동차 전시회로 꼽히는 ‘2026 부산모빌리티쇼’가 26일 프레스데이를 시작으로 개막했다. 다음달 5일까지 ‘내일의 길을 열다’라는 주제로 열리는 이 행사에서 현대자동차는 생성형 인공지능(AI)을 탑재한 국민 세단 ‘아반떼’의 풀체인지(완전변경) 모델을 세계 최초로 공개하며 소프트웨어 중심 차량(SDV) 중심의 테크 기업으로 전환할 것임을 선언했다. 중국 BYD는 3000만원대 가성비 플러그인하이브리드(PHEV)로 국내 시장 공략을 선언하는 등 하반기 신차 대전이 불붙게 됐다. 호세 무뇨스 현대차 대표이사 사장은 26일 부산 해운대구 벡스코에서 열린 프레스데이에서 “한국 시장의 중요성이 점점 더 커지고 있다”며 “단순히 차량 개발뿐만 아니라 로보틱스나 자율주행, 소프트웨어중심차량(SDV) 등 기술에도 점차적으로 투자를 늘려나갈 계획”이라고 밝혔다. 앞서 현대차그룹은 2030년까지 5년간 125조원을 국내에 투자한다고 밝힌 바 있다. 무뇨스 사장은 이에 대해 “저희가 가지고 있는 노하우와 기술을 수출할 수 있는 베이스 기지로서의 역할도 하기 때문에 (한국 시장이) 중요하다”고 말했다. 현대차 신형 아반떼, 중형차급 공간에 AI 통한 대화형 차량 제어 환경특히 현대차는 이날 6년만의 완전변경 모델인 ‘디 올 뉴 아반떼’(신형 아반떼)를 세계 최초로 공개했다. ‘국민차’로 알려진 준중형 세단에 차세대 인포테인먼트 시스템과 생성형 인공지능(AI)을 탑재하며, 내연기관 중심의 대중 세단도 소프트웨어 중심 차량(SDV)으로 진화할 수 있다는 점을 실증해보였다. 신형 아반떼의 핵심은 ‘커진 차체’와 ‘디지털 경험’이다. 기존 모델보다 전장은 55㎜ 길어졌고 휠베이스는 30㎜ 늘었다. 전폭도 30㎜ 넓어지면서 준중형 세단이지만 중형차급에 가까운 실내 공간을 확보했다. 운전자의 시선이 자연스럽게 닿는 위치에는 차속, 변속단, 경로 등 주요 정보를 보여주는 슬림 디스플레이도 배치했다. 가장 눈에 띄는 변화는 소프트웨어다. 신형 아반떼에는 안드로이드 오토모티브 운영체제 기반의 차세대 인포테인먼트 시스템 ‘플레오스 커넥트’가 들어간다. 얼마전 출시한 ‘더 뉴 그랜저’에 이어 현대차의 차세대 디지털 경험을 대중 세단으로 확장한 것이다. 실내 중앙에는 14.6인치 또는 12.9인치 디스플레이가 배치되며, 물리 버튼도 함께 유지해 직관적인 조작성을 살렸다. 플레오스 커넥트는 생성형 AI 에이전트 ‘글레오 AI’와 차량용 앱마켓을 통해 기존 인포테인먼트 시스템과 차별화를 꾀한다. 글레오 AI는 자연어 기반의 연속 대화를 이해하고, 차량 제어뿐 아니라 지식 검색, 여행 일정 추천, 감성 대화 등을 지원한다. 플레오스 앱마켓을 통해 영상, 음악 스트리밍, 게임 등 외부 앱 서비스도 차량 안에서 이용할 수 있다. 신형 아반떼는 3분기 중 트림별 사양, 공인 연비, 판매 가격이 공개되고 계약이 시작될 예정이다. 현대차는 전시장에 ‘플레오스 커넥트 월드’를 조성해 관람객이 차량 안팎에서 새로운 사용자 경험을 직접 체험할 수 있도록 했다. ‘커넥티드 익스피리언스 바’에서는 주요 기능과 사용성을 실차와 외부 장치를 통해 확인할 수 있고, ‘플레오스 커넥트 앱 빌더’에서는 개방형 차량용 앱 생태계를 경험할 수 있다. 기아 PBV 3종 라인업 공개…제네시스는 마그마 GT콘셉트 선보여기아는 목적기반차량(PBV) 전략을 전면에 내세웠다. PV5 패신저 2-2-3’, 패신저 프라임, 카고 하이루프 등 신규 라인업을 공개하는 한편 어린이 통학차량, 아이스크림 트럭, 이동형 펫 팝업스토어, 모바일 뱅크, AI 순찰차 등 다양한 특장 모델을 전시해 PBV의 활용 가능성을 제시했다. 송호성 기아 사장은 “기아는 2030년까지 PBV 3종을 포함해 총 14개 모델로 전기차 라인업을 확장할 계획”이라며 “고객 한 사람 한 사람의 니즈를 모빌리티로 실현시켜 모빌리티의 패러다임을 바꾸는 ‘전기차(EV) 티어 1’ 브랜드를 향해 나아가겠다”고 강조했다. 제네시스는 고성능 브랜드 ‘마그마’(MAGMA)의 방향성을 담은 ‘마그마 GT 콘셉트’와 르망24시 출전을 통해 브랜드의 모터스포츠 비전을 보여준 ‘GMR-001 하이퍼카 실차 모델’을 아시아 최초로 공개했다. BYD, 독자 PHEV 기술 적용 ‘씨라이언6 DM-i’로 가성비 공세 예고수입차 중에서는 중국 전기차 BYD가 국내에 처음으로 소개하는 신형 플러그인 하이브리드(PHEV) 스포츠유틸리티차(SUV)인 ‘씨라이언6’ DM-i 전륜구동(FWD)모델의 가격을 공개해 눈길을 끌었다. 배터리를 탑재해 평소엔 전기차처럼 쓸 수 있는 PHEV SUV인데도, 국산 중형 하이브리드 SUV와 비슷하거나 더 낮은 가격인 3750만원으로 책정됐기 때문이다. 조인철 BYD코리아 승용 부문 대표는 “전기차가 성공적으로 안착했다고 생각하지만 아직 부담을 느끼는 고객이 있는 것도 사실”이라며 “완전한 전동화로 가기까지는 시간이 필요한 만큼 PHEV가 충분한 징검다리 역할을 할 것으로 본다”고 했다. BYD가 기존 PHEV와 다른 점으로 강조하는 건 ‘전기차 기반 하이브리드’라는 점이다. 이번 신차에는 BYD의 독자 하이브리드 시스템인 ‘DM-i’가 적용돼, 일반 하이브리드처럼 엔진이 주행을 이끄는 방식이 아니라 전기 모터가 대부분의 구동을 담당한다. 이에따라 실제 승차감도 전기차에 가깝다는 평가가 나온다. 전기 모드만으로 복합 기준 최대 70㎞를 주행할 수 있는 것도 장점이다. 18㎾급 DC 급속 충전도 지원한다. 배터리 잔량 30%에서 80%까지 약 30분 만에 충전할 수 있다. 12.3인치 디지털 계기판과 15.6인치 디스플레이, 무선 소프트웨어 업데이트(OTA), 애플 카플레이·안드로이드 오토, 360도 서라운드 뷰, 첨단 운전자 보조 시스템(ADAS) 등도 기본 적용됐다. 운전석과 동승석에는 전동 조작, 통풍, 열선 기능을 넣었고, 뒷좌석에도 열선과 시트백 리클라이닝 기능을 더했다. 다른 완성차 업계도 BYD의 가격 공세를 주목하는 분위기다. BYD 부스를 참관하던 다른 업체 관계자는 “일반적으로 국내에 나와있는 PEHV가 5000만원 이상으로 일반 하이브리드차보다는 가격이 비싼데도 3000만원 후반대의 가성비를 제시한 것이 놀랍다”고 말했다. BWM, 한정판 ‘네로 루쏘 에디션’ 국내 첫 공개BMW그룹은 BMW, 미니(MINI), BMW 모토라드를 통해 모두 13종의 차량을 선보였다. BMW는 국내 최초로 글로벌 135대 한정 모델인 BMW 7시리즈 ‘네로 루쏘 에디션’을 공개하고 ‘BMW i7 M70 xDrive M 퍼포먼스 투톤 에디션’, ‘더 뉴 BMW iX3’ 등 플래그십과 고성능 전동화 모델을 전시했다. 이 가운데 네로 루쏘 에디션은 국내 시장에 29대가 배정돼 전체 물량의 20% 이상이 한국에서 판매되는 것이다. BMW그룹 내에서 한국 시장의 중요성을 보여준다. 한상윤 BMW그룹코리아 대표는 “저희는 수입차 시장의 발전뿐 아니라 한국 사회와 함께 성장하는 기업이 되기 위해 책임 있는 역할을 다하고자 노력했다”고 말했다. 미니는 다음달 전 세계 최초로 한국 시장에 ‘미니 JCW 개러지’를 연다고 밝혔다. 고성능 브랜드 JCW의 고객 특화 서비스 공간인 미니 JCW 개러지는 JCW 고객 전용 맞춤화된 공간과 서비스 제공을 통해 더 확장된 고객 경험을 제공할 예정이다.

신동빈 롯데그룹 회장이 직접 ‘바이브 코딩’으로 AI 에이전트를 개발하며 전사적 AI 전환(AX)을 독려했다. 16일 롯데그룹에 따르면 신 회장은 지난 5~6일 계열사 최고경영자(CEO) 50여명과 ‘CEO AI 아카데미’에 참여했다. 그는 AI 서비스를 활용해 그룹 홈페이지를 제작하고, 자연어로 요구사항을 입력하면 AI가 코드를 구현하는 바이브 코딩을 기반으로 AI 에이전트도 직접 개발했다. 이어 그룹 AX 추진 전략을 점검한 신 회장은 “AX는 선택이 아닌 그룹의 생존이 걸린 최우선 과제”라며 “일하는 방식의 혁신적 변화를 위해 전 임직원이 AI 에이전트 개발 역량을 갖추도록 지원하겠다”고 강조했다. 롯데는 연내 전 임직원 교육을 실시해 누구나 업무에 필요한 AI 에이전트 개발 역량을 갖추게 할 방침이다. 기존 업무 시간의 상당 부분을 할애하던 데이터 분석, 보고서 작성 등의 실무는 AI에 맡겨 빠르게 처리하고, 직원은 본질적 업무에 집중하는 생산성 혁신을 꾀한다는 구상이다. 다음달에는 외부 생성형 AI를 도입해 임직원 AI 활용을 독려하는 한편 ‘롯데 AI 해커톤’, ‘AI 챌린지’ 등 임직원 및 계열사 대상 대회도 개최할 계획이다. 이번 변화로 중간 관리자의 역할도 바뀔 것으로 보인다. 단순 인력 관리를 넘어 다수의 AI 에이전트를 조율해 시너지를 내는 능력이 핵심 평가 지표로 떠오를 전망이다. 롯데는 오는 18~19일 AI 및 정보기술(IT) 담당 임원 회의를 열고 ‘AX가 만드는 진짜 가치’를 주제로 실적 기반 AX 전략, AI 에이전트 시대의 업무 플랫폼, 우수 AI 도입 사례 공유 등을 진행하며 AX 전략을 구체화한다.

경기도의회 교육행정위원회 소속 의원 연구단체인 ‘교육행정연구회’(회장 이애형 교육행정위원장)가 첨단 인공지능(AI) 기술을 교육재정 심사에 도입해 의회의 예산 감시 기능과 정책 대응력을 획기적으로 높이기 위한 발판을 마련했다. 교육행정연구회는 12일 상임위원회 회의실에서 ‘AI 기반 경기도 교육재정의 효율적 관리 방안 연구’를 주제로 한 정책연구용역 최종보고회를 개최했다고 밝혔다. 이번 연구용역은 지난 3월부터 6월까지 3개월간 추진됐다. 연구의 핵심은 ‘TAG(Table Augmented Generation, 테이블 증강 생성)’ 기술을 적용해 기존의 복잡한 테이블 형태 구조화 데이터를 AI와 결합함으로써, 자연어를 통한 질의응답과 요약이 가능한 스마트 환경을 구현하는 데 초점을 맞췄다. 이를 통해 의원들이 일상적인 자연어 질의만으로도 방대한 교육청 예산 편성 및 집행 현황을 손쉽게 파악하고 다차원적으로 분석할 수 있게 된다. 궁극적으로는 의회가 교육재정 통제 기능을 강화하고 시급한 교육 현안에 신속히 대응할 수 있는 기반을 다지기 위해 기획됐다. 이날 최종보고회에는 연구회 회장인 이애형 위원장(수원10, 국힘)을 비롯해 김근용 부위원장(평택6, 국힘), 장한별 부위원장(수원4, 민주), 김일중(이천1, 국힘), 김회철(화성6, 민주), 변재석(고양1, 민주), 이은주(구리2, 국힘) 의원이 참석했다. 아울러 연구 수행사인 ㈜씨지인사이드 연구진과 경기도교육청 관계 공무원 등 20여 명이 자리를 함께해 그동안의 연구 성과를 공유하고, 향후 시스템의 안정적인 실무 활용을 위한 세부 보완 방안을 심도 있게 논의했다. 이날 최종보고회를 주재한 이 위원장은 “AI 활용이 보편화된 현실에서 의원도 방대한 양의 예산서와 결산서에서 필요한 정보를 손쉽게 추출하고, 분석할 수 있었으면 좋겠다고 생각했는데, 수식조차도 인식하여 분석할 수 있는 TAG 기술을 접목해 활용할 수 있는 방안을 찾게 되어 의정활동에 큰 도움이 될 것으로 보인다”고 기대감을 표했다. 그는 이어 첨단 기술 도입에 따른 철저한 검증도 함께 주문했다. 이 위원장은 “AI가 분석한 자료의 데이터 신뢰도 확보가 무엇보다 중요한 만큼 이 기술이 실제 현장에서 원활하게 작동할 수 있도록 더 면밀히 완성도를 높여 주셨으면 한다”고 당부했다.

네이버클라우드가 전장에서 활용할 수 있는 인공지능(AI) 청사진을 공개하며 전장 데이터를 통합 분석하는 ‘전장 AI 플랫폼’ 구축에 나섰다. SK텔레콤은 군 전용 거대언어모델(LLM), 현대로템은 AI가 탑재된 무인로봇 개발에 속도를 내고 있다. AI가 전쟁 수행 방식의 핵심 변수로 떠오르면서 ‘국방 AI 전환(AX)’과 관련해 국내 기업들이 시장 선점 경쟁에 본격적으로 뛰어들고 있다. 네이버클라우드는 전날 대전컨벤션센터(DCC)에서 열린 ‘소버린 AI 기반 국방 AX 발전 전략 세미나’에서 국방 AI 비전을 공개했다고 11일 밝혔다. 핵심은 텍스트·음성·영상·지도 등 서로 다른 형태의 데이터를 통합 분석하는 ‘옴니모달 AI’다. 옴니모달 AI는 정찰 드론 영상, 무전 내용, 전술 지도 등 서로 다른 형태의 데이터를 한꺼번에 분석해 전장 상황을 통합적으로 이해하는 기술이다. 전장에 흩어진 정보를 모아 ‘무슨 일이 벌어지고 있는지’를 실시간으로 이해하고 향후 상황까지 예측하는 것이 목표다. 네이버클라우드는 이를 위해 국방 AX 전담 태스크포스(TF)인 ‘디펜스 프론티어’를 신설했다. 현장 엔지니어를 전진 배치하는 FDE(Forward Deployed Engineer) 체계를 통해 실제 작전 환경에 AI를 신속하게 적용하겠다는 구상도 내놨다. 국방 전용 AI 데이터센터 구축 방안도 공개했다. 육해공군과 합동참모본부 데이터를 통합 학습하는 중앙 데이터센터를 구축하고 전방 부대와 함정, 이동형 지휘소 등에는 엣지(소형) 데이터센터를 배치해 통신이 끊긴 상황에서도 AI가 작동하는 체계를 구축하겠다는 계획이다. SK텔레콤은 군 전용 AI 모델 개발에 나서고 있다. SK텔레콤은 최근 국방부, 과학기술정보통신부와 손잡고 자체 초거대 AI 모델인 ‘A.X K1’을 기반으로 국방 특화 AI를 개발하기로 했다. A.X K1은 5190억개의 매개변수를 갖춘 국내 최대 규모 AI 모델이다. SK텔레콤은 이를 군 내부 폐쇄망 환경에서도 구동할 수 있도록 경량화해 국방 특화 sLLM(소형 언어모델) 형태로 공급할 예정이다. 정부는 국가 AI 프로젝트 차원에서 그래픽처리장치(GPU) 자원을 지원하며 국방 AI 개발을 뒷받침하고 있다. 현대로템은 AI를 실제 무기체계에 적용하는 ‘피지컬 AI’ 분야를 맡고 있다. 현대로템은 최근 산업통상자원부와 국방과학연구소가 발주한 피지컬 AI 관련 국책 과제를 잇달아 수주했다. 사람의 음성이나 문자 명령만으로 여러 대의 무인로봇을 동시에 통제하는 통합 관제 시스템과 디지털 트윈 기반 시뮬레이터 개발이 핵심이다. 향후에는 병사 한 명이 자연어 명령만으로 다수의 무인차량 ‘HR-셰르파’와 다족보행로봇을 동시에 지휘하는 유·무인 복합전투체계(MUM-T) 구현도 가능할 것으로 기대된다.

대법원이 법률 용어를 잘 모르는 사용자도 쉽게 이용할 수 있는 인공지능(AI) 판결문 검색 시스템 구축을 추진한다. 대법원 법원행정처는 “사법정보공개포털 내 ‘판결서 인터넷 열람’ 서비스를 개선한 지능형 판결문 검색 시스템 개발을 추진 중”이라고 9일 밝혔다. 현행 서비스는 정확한 키워드를 입력하지 않으면 원하는 판결을 찾기 어려워 법률 용어를 잘 모르는 일반 국민의 접근성이 떨어진다는 지적이 있었다. 이에 따라 사용자가 자연어로 검색어를 입력하면, 이를 AI가 분석해 적절한 판결문을 찾아주는 서비스 개발에 나선다는 복안이다. 예를 들어 사용자가 “전셋집에서 이사를 해야 하는데 집주인이 돈이 없대”라고 질의하면 AI가 ‘전셋집’에서 임대차계약을, ‘이사’에서 임대차계약 종료를, ‘집주인이 돈이 없대’에서 임대차보증금 반환 의무 불이행 등의 법률개념을 추출해낸다. 법원행정처는 또 AI가 판결의 내용을 요약한 요지를 미리보기로 제공하는 기능도 검토 중이다. 기존에는 판결서 인터넷 열람 서비스를 통해 수수료 결제 전 해당 판결문 일부(900∼1000자)의 미리보기가 제공됐는데, 판결 요지를 제공받게 되면 불필요한 판결문을 신청하는 비용을 줄일 수 있다는 설명이다. 법원행정처 관계자는 “최근 AI 판결문 검색 체계 구축을 위한 예산을 신청했고, 예산이 배정되면 내년부터 정보전략계획(ISP) 사업을 추진할 계획”이라고 밝혔다. 한편 법원행정처는 올해부터 사법부 자체 생성형 AI 플랫폼을 구축하고 ‘재판지원 AI 시스템’ 사업을 추진하는 등 법원 행정업무 전반에 AI 기술을 도입하고 있다. 현재는 AI를 이용해 판례나 법령 등을 종합 검색하는 기능을 운영하고 있으며, 향후 AI가 소장이나 준비서면, 답변서 등을 분석해 사건 쟁점을 정리하고 판결문 초안의 오류를 점검하는 수준으로까지 시스템을 고도화한다는 방침이다.