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.

2026년 AI 바우처 공급기업 선정… 수요기업 AI 솔루션 도입 지원GS 인증 1등급 ‘클라리넷’ 기반 산업별 맞춤형 AI 환경 구현과제당 최대 2억 원 바우처… 5월부터 11월까지 약 7개월 수행 오케스트로 그룹(의장 김민준)의 AI 전문 계열사 오케스트로 AGI(대표 김영광)가 과학기술정보통신부와 정보통신산업진흥원(NIPA)이 주관하는 ‘2026년 AI 바우처 지원사업’의 공급기업으로 선정됐다고 9일 밝혔다. 오케스트로 AGI는 이번 선정을 계기로 공공기관과 제조·금융 산업을 중심으로 AI 기반 업무 전환을 확대할 계획이다. AI 바우처 지원사업은 AI 기술 도입이 필요한 중소·중견기업, 의료기관, 소상공인 등을 대상으로 정부가 비용을 지원하는 사업이다. 수요기업은 과제당 최대 2억원 규모의 바우처를 활용해 자사 환경에 최적화된 AI 솔루션과 운영 환경을 구축할 수 있다. 오케스트로 AGI는 이번 사업을 통해 공공기관을 비롯해 제조·금융 등 다양한 산업군으로 AI 활용 범위를 확대하고 조직 내 문서와 데이터를 활용한 업무 중심 적용을 강화할 예정이다. 사업은 수요기업과 공급기업이 컨소시엄을 구성하는 방식으로 진행되며 서류 평가와 발표 평가, 사업비 심의를 거쳐 과제가 최종 확정된다. 선정된 과제는 5월부터 11월까지 약 7개월간 수행된다. 이를 통해 AI 도입을 검토 중인 기업의 초기 투자 부담을 낮추고 실제 업무에 적용 가능한 AI 환경을 구축할 수 있다. 오케스트로 AGI는 자체 개발한 생성형 AI 솔루션 ‘클라리넷(CLARINET)’을 중심으로 수요기업의 AI 도입을 지원한다. 자체 AI 플랫폼 구축에 어려움을 겪는 기관과 기업도 즉시 활용 가능한 맞춤형 AI를 도입할 수 있다. ‘클라리넷’은 GS(Good Software) 인증 1등급을 획득한 AI 솔루션으로, 글로벌 표준 데이터 카탈로그(DCAT 3.0)와 온톨로지, 검색증강생성(RAG) 기술을 활용해 방대한 내부 문서를 분석하고 출처 기반의 정확한 답변을 제공한다. 공공기관의 행정 문서, 제조 기업의 매뉴얼, 금융사의 내부 규정 등 조직 내 데이터 자산을 통합 활용할 수 있도록 설계됐으며 표준화된 구조를 통해 포털 구축, 연합 검색(Federated Search), 데이터 재사용, 장기 보존 메타데이터 관리까지 지원한다. 또한 키워드 검색과 LLM 기반 증강 검색을 통해 내부 데이터를 바탕으로 결과를 제공해 사용자는 필요한 정보와 근거가 되는 출처를 함께 확인할 수 있다. 내부 업무에는 RAG 구조를 적용하고 민원·고객 응대 등 외부 서비스에는 Q＆A 검증 및 튜닝 기술을 적용해 환각(Hallucination) 발생을 줄였다. 이를 통해 생성형 AI의 한계를 보완하고 결과의 신뢰도를 높였다. 오케스트로 AGI는 한국교통안전공단, 한국도로공사, 국민건강보험공단 등 다수의 AI 공통 플랫폼 구축 경험을 바탕으로 기획부터 개발, 운영까지 전 과정을 수행해 왔다. 회사는 산업별 특성에 맞는 AI 모델을 적용해 실제 운영에 활용 가능한 AI 환경을 구현하고 있다. 김영광 오케스트로 AGI 대표는 “이번 AI 바우처 지원사업은 비용 부담으로 AI 도입을 망설였던 기관과 기업이 맞춤형 AI 전환을 추진할 수 있는 기회”라며 “검증된 구축 경험과 노하우를 바탕으로 공공 부문의 AI 활용을 확대하고 제조·금융 산업의 AI 전환 수요에도 대응해 나갈 것”이라고 밝혔다.

한국남동발전이 국내 공공기관 최초로 발전 설비에 특화된 ‘AI글래스’ 기술을 선보이며 인공지능 전환(AX) 시대를 향한 선도적인 행보에 나섰다. 한국남동발전은 지난 7일 경남 진주 본사에서 경영진과 AI 전문가, 기술개발 수행기업인 ㈜스위트케이 관계자들이 참석한 가운데 ‘차세대 스마트 발전 기술 혁신을 위한 AI글래스 기술개발 중간보고회’를 개최했다고 8일 밝혔다. 이번 프로젝트는 정부의 국정과제인 ‘전 산업 분야 AX 고도화’에 발맞춰 선제적으로 기획됐다. 시중의 기성 제품을 도입하는 수준을 넘어 시각-언어모델(VLM)과 거대언어모델(LLM)을 결합한 ‘발전 설비 전용 AI 운영 플랫폼’을 자체 개발하여 기술 자립도를 확보한 것이 가장 큰 특징이다. 이 기술이 현장에 도입되면 AI글래스를 착용한 작업자는 설비 위치와 주변 정보를 실시간으로 인지함과 동시에 사내 시스템과 연동된 맞춤형 정보를 즉각 호출할 수 있게 된다. 현장 작업자들에게는 든든한 ‘지능형 개인비서’가 생기는 셈으로, 전 직원의 발전 설비 운영 전문성이 한층 강화될 것으로 기대된다. 보고회에서는 실제 현장에서 활용될 주요 기능 시연도 진행됐다. 특히 작업자가 AI글래스로 바라보는 기기와 사내 시스템에 등록된 작업 대상 기기를 실시간으로 대조해 운전원의 오조작을 원천 차단하는 기술과 아날로그 계기판의 수치를 AI가 자동으로 추출해 시스템에 입력하는 기능이 주목받았다. 이를 통해 작업자는 두 손이 자유로운 상태에서 업무에 임할 수 있어, 안전사고와 인적 실수를 예방하는 것은 물론 업무 몰입도 또한 획기적으로 높일 수 있다. 국가 중요 보안 시설인 발전소 특수성을 고려해 모든 시스템은 전용 보안망 안에서만 구동되도록 설계됐다. 작업자가 보는 화면 데이터는 향후 ‘물리적 AI(Physical AI)’ 도입을 위한 학습 데이터로 활용될 예정이다. 한국남동발전 관계자는 “이번 기술개발은 정부의 국가 AX 정책을 발전 산업 현장에서 직접 증명하는 중요한 이정표가 될 것”이라며 “영흥발전본부 6호기에서 현장 실증시험을 거쳐 작업자의 안전을 도모하고 설비 운영 효율을 극대화하는 글로벌 AX 혁신기술의 표준 모델로 발전시켜 나가겠다”고 강조했다. 한국남동발전은 이번 보고회에서 제시된 전문가 의견을 반영해 기술 고도화에 박차를 가하고 올해 하반기부터 본격적인 현장 실증에 돌입할 계획이다.

네이버가 글로벌 반도체 기업 AMD와 손잡고 인공지능(AI) 생태계 확장과 차세대 인프라 구축에 나선다. 네이버는 18일 경기 성남 ‘네이버 1784 사옥’에서 최수연 대표와 리사 수 AMD 최고경영자(CEO) 등 양사 경영진이 참석한 가운데 양해각서(MOU)를 체결했다고 밝혔다. 양사는 네이버가 개발한 거대언어모델(LLM) ‘하이퍼클로바X’에 최적화된 고성능 그래픽처리장치(GPU) 연산 환경을 구축하고 이 위에서 AI 모델을 안정적으로 운영할 수 있는 인프라 기술을 고도화해 나갈 계획이다. 네이버는 자체 개발 모델부터 데이터센터, 클라우드까지 전 과정을 독자 기술로 연결하는 ‘AI 풀스택’ 역량을 바탕으로, AMD의 차세대 인프라를 실제 서비스 환경에서 구현하는 핵심 파트너 역할을 수행할 계획이다. 양사는 학계 연구진에게 컴퓨팅 자원을 제공하고 공동 연구 프로젝트를 추진하는 등 전방위적인 생태계 확장에도 힘을 모은다. 최 대표는 “AMD와의 협력은 네이버의 기술적 다양성을 확보하고 인프라 경쟁력을 높이는 의미 있는 계기가 될 것”이라고 밝혔다. 수 CEO 역시 “양사가 함께 전 세계 연구자와 기업이 신뢰할 수 있는 개방형 AI 생태계를 구축해 나가길 기대한다”고 화답했다.

韓 통신 3사, 생활 밀착형 기술 위주中 아너, 백플립 로봇에 시선 압도日 도코모, 원격으로 로봇 손 조종 美 메타, 스마트 글래스 체험 인기 세계 최대 이동통신 전시회인 MWC26에 한국·미국·중국·일본 등의 ‘대표 미래 기업’들이 대거 나서면서 ‘피지컬 인공지능(AI)’의 글로벌 격전지가 됐다. 이동통신 기술 행사에서 인공지능(AI), 반도체, 로봇, 콘텐츠 등 정보통신기술(ICT) 등을 아우르는 전시회로 확대된 것이다. 2일(현지시간) 스페인 바르셀로나 피라 그란 비아에서 막을 올린 MWC26은 전 세계 200여개국에서 약 10만명이 참가했다. 우리나라 기업들은 실생활에 스며드는 ‘실용주의 AI’ 전략을 내세웠다. LG유플러스는 ‘모든 연결의 인간화’를 기치로 내걸고 ‘익시-오 프로(ixi-O pro)’가 탑재된 홈 에이전트 로봇을 전면에 내세웠다. 특히 남편이 아내에게 전화를 걸어 “갑자기 출장이 잡혔다”고 말하자 로봇이 스스로 캐리어를 끌어와 짐을 싸기 시작했다. KT는 로봇 서비스 플랫폼 ‘K-RaaS’를 전시하며 로봇이 주변 상황을 인식하고 판단해 실제 행동으로 이어지는 과정을 보여줬다. SK텔레콤은 자체 파운데이션 모델 ‘A.X K1’을 전시하고 생성형 대형언어모델(LLM)을 직접 체험하도록 전시했다. 한국 기업은 삼성전자, SK하이닉스 등 약 180여개가 참가했다. 중국 기업들은 화려한 동작을 하는 로봇으로 관객의 시선을 붙잡았다. 특히 AI 디바이스의 신흥 강자로 부상한 아너, 모바일·로봇·전기차를 잇는 거대 생태계를 구축한 샤오미 등의 대형 부스는 관람객들로 붐볐다. 아너가 이날 처음 공개한 은색 휴머노이드 로봇은 음악에 맞춰 두 명의 사람과 함께 춤을 췄고, 뒤로 도는 ‘백플립’을 선보였다. 아너의 ‘로봇폰’은 사용자의 시선을 따라 스스로 몸체를 틀어 최적의 촬영 각도를 잡고 사용자의 동선을 기민하게 추적했다. 중국 통신사인 차이나모바일은 ‘로봇 식당’을 콘셉트로 식재료를 옮기고 음식을 만드는 요리 로봇을 시연했다. 이 중 ‘티 소믈리에’ 로봇은 오차 없이 차를 우려내 대접했다. 차이나텔레콤의 로봇은 붓끝의 미세한 떨림까지 조절하며 한자를 써 내려가는 서예 실력을 뽐냈다. 일본의 NTT도코모는 원격으로 로봇 손을 조종하는 기술을 선보였다. 사용자가 손을 움직이는 대로 동작은 물론 악력까지 그대로 구현했다. 해당 기술은 힘의 세기를 경우에 따라 조정해야 하거나, 섬세한 동작이 필요한 작업에서 특히 효과를 발휘할 것으로 보인다. 미국 메타는 자사의 인기 웨어러블 제품인 레이밴 스마트 글래스를 누구나 손쉽게 체험할 수 있도록 했다. 안경을 쓰고 말로 지시하면 사진 찍기는 물론 동영상을 촬영하는 것까지 가능하다.

SKT ‘레드팀 챌린지’ 신뢰성 검증KT, 기업 업무 전체 자동화 나서LGU+, 디지털 휴먼 상담사 등장 스페인 바르셀로나에서 다음달에 열리는 세계 최대 통신 전시회 ‘MWC26’은 인공지능(AI)이 화려한 수사를 벗고 실제 산업 현장에 투입되는 ‘실전형 기술’의 각축장이 될 전망이다. 국내 통신·제조사들은 AI의 신뢰성 확보와 AI 스스로 판단해 업무를 수행하는 ‘에이전트’ 기술을 화두로 내세웠다. SK텔레콤은 자체 개발한 거대언어모델(LLM) ‘A.X K1’의 안전성과 신뢰성을 글로벌 무대에서 검증받기 위해 GSMA 주관 ‘글로벌 AI 레드팀 챌린지’에 참여한다고 25일 밝혔다. AI의 편향성과 오용 가능성을 점검하는 전문가 평가단의 판단을 통해 기술적 완성도를 공인받을 계획이다. 이와 함께 서버부터 냉각 기술까지 수직 계열화한 ‘풀스택 AI 데이터센터’ 전략을 공개하며 글로벌 인프라 시장 공략도 가속화한다. LG유플러스는 오픈AI와 협력한 ‘에이전틱 AICC’를 통해 고객 상담 서비스의 변화를 예고했다. 상담 데이터를 기반으로 대화 중에도 성능을 높이는 ‘자기 진화’ 기술과 이를 적용한 디지털 휴먼 상담사를 현장에서 선보인다. KT 역시 기업 업무 전체를 자동화하는 AI 운영체제 ‘에이전틱 패브릭’을 최초 공개하며 에이전트 경쟁에 나선다. KT는 누구나 쉽게 AI를 제작할 수 있는 ‘에이전트 빌더’를 통해 AI 대중화를 이끈다는 포석이다. 또 최첨단 기술을 ‘광화문광장’ 테마 전시관에 녹여내며 한국의 AI 기술력과 문화를 동시에 알릴 예정이다. 제조 분야에서는 LG전자가 VS사업본부 설립 이래 처음으로 MWC에 참가한다. LG전자는 AI 중심 차량(AIDV) 시대를 겨냥해 차세대 스마트 텔레매틱스 솔루션을 선보인다. 이번 전시에는 한국 기업 182개사가 참여한다. 스페인, 미국, 중국에 이어 국가별 참가 규모 4위다. 전체 참가사의 절반인 90여개사는 스타트업 전용관 ‘4YFN’에 자리를 잡고 투자 유치와 바이어 매칭에 참여하는 등 글로벌 시장 진출에 나선다.

인공지능(AI) 반도체 시장을 이끄는 엔비디아 최고경영자(CEO) 젠슨 황이 최근 중국 방문 중 상하이의 한 재래시장에서 포착되며 현지 소셜미디어를 달구고 있다. 28일 홍콩 사우스차이나모닝포스트(SCMP) 등에 따르면 젠슨 황은 지난 24일 중국 상하이 푸동 지역의 한 전통시장을 찾았다. 그는 시장 입구 인근 가게에서 밤과 과일 탕후루를 65위안(약 1만 3000원)어치 구매한 뒤 QR코드로 결제했다. 이후 그는 자신의 성씨 ‘황’(黃)이 새겨진 홍바오(紅包·붉은색 봉투에 담아 건네는 세뱃돈)를 꺼내 뒷면에 영문으로 사인을 한 뒤 가게 주인에게 건넸다. 현지 매체 지무뉴스는 해당 홍바오 안에 600위안(약 12만원)의 현금이 들어 있었다고 전했다. 가게 주인은 “처음에는 누군지 몰랐는데 사람들이 몰려와 사진을 찍으면서 알게 됐다”며 “그가 다녀간 뒤 손님이 몰려 물건이 모두 동났다”고 밝혔다. 젠슨 황은 이어 인근 과일가게에서 오렌지 2200위안(약 45만원)어치를 구매했다. 상인이 “과일을 씻어줄까”라고 묻자 그는 곧바로 하나를 집어 맛을 보며 웃어 보였고, 구매한 오렌지 바구니는 엔비디아 중국 지사 직원들에게 선물한 것으로 전해졌다. 현지 소셜미디어에는 젠슨 황이 시장을 돌며 상인들과 대화를 나누고, 여러 가게에서 음식과 과일을 구입하며 홍바오를 건네는 모습이 담긴 사진과 영상이 잇따라 공유됐다. 젠슨 황은 자산 규모 약 1637억달러(약 234조원)로 세계 8위 부자로 꼽힌다. 그는 매년 중국 최대 명절인 춘제(설)를 앞두고 상하이·베이징·선전 등 중국 내 엔비디아 지사를 방문하고 대만을 찾는 것으로 알려졌다. 이번에도 상하이에 이어 26일 베이징, 27일에는 선전의 한 훠궈 식당에서 친구들과 식사하는 모습이 목격됐다. 이 같은 행보와 맞물려 중국 정부가 엔비디아의 고성능 AI 칩 H200의 첫 수입을 승인했다는 소식도 전해졌다. 로이터통신은 중국 당국이 H200 칩 40만개에 대한 수입을 승인했으며, 해당 물량은 중국 주요 인터넷 기업 3곳에 배정됐다고 보도했다. H200은 거대언어모델(LLM)과 영상 처리 AI 등에 쓰이는 고성능 연산칩으로, 중국은 아직 이에 필적하는 자체 제품을 확보하지 못한 상태다. 미국 정부는 그동안 대중 수출을 제한해왔으나, 지난해 말 개별 심사를 거쳐 수출을 허용하는 방향으로 규칙을 조정했다.

한국은행이 최근 사내 업무망에 자체 AI(인공지능) 시스템인 ‘BOKI(Bank of Korea Intelligence·가칭)’를 도입했습니다. 중앙은행이 외부에 데이터를 보내지 않고 내부에 자체적으로 AI를 구축한 사례는 한국은행이 세계 최초라고 하는군요. 2020년 한은은 ‘BOK 2030’이라는 중장기 계획을 세워 차근차근 디지털 혁신을 위한 과정을 밟아왔습니다. 한은의 BOKI 도입은 AI가 대중들에게 알려지기 전부터 노력한 끝에 이뤄낸 값진 결실이라고 할 수 있죠. 한은은 초기 언어모델에 대한 개념조차 희미했을 무렵부터 선제적으로 AI 시스템 도입을 검토했습니다. 당시 한은은 서울대학교와 함께 산학협력 형태로 초기 언어모델 제작을 시도하기도 하고, 호주 시드니대와 함께 보고서의 표나 그래프를 찾고 해석해주는 AI를 연구하는 등 갖가지 시도를 해봅니다. 그러던 중 2023년 중반부터 본격적으로 국내외 언어모델을 검토합니다. 구글이나 오픈AI 같은 해외 모델도 검토했지만, 한은을 포함해 금융권에 도입된 망 분리 환경에서의 데이터 보안이 가장 큰 걸림돌이었습니다. 결국 한은은 2023년말 ‘네이버클라우드’와 손을 잡았습니다. 네이버의 거대언어모델(LLM)을 들여와 중앙은행 업무에 맞게 내부망에 ‘폐쇄형(Private) 클라우드’를 구축하는 방식을 택했죠. 지금까지 한은은 BOKI를 돌리기 위해 GPU(그래픽 처리 장치) 80장을 확보했다고 하는데요. 이는 전 세계 중앙은행 중 최대 규모로 알려져 있습니다. 준비 과정은 그야말로 ‘사투’였습니다. 일반 사무용 건물인 한은 본관 서버실은 GPU의 엄청난 열기와 전력 소모를 감당하기 어려워서 전기 공사를 다시 하고 항온·항습기까지 추가 설치해야 했다고 하네요. 이 서버실은 보안이 너무 철저해서, 담당 부서장인 디지털혁신실장조차 별도의 인가를 받은 출입증 없이는 들어갈 수 없다고 합니다. BOKI가 똑똑한 답변을 내놓을 수 있는 비결은 한은이 축적한 방대한 데이터에 있습니다. 한은은 14개 부서에서 300만개에 달하는 문서를 취합해 개인정보를 필터링하고 중복을 제거한 뒤, 최종적으로 140만 건의 핵심 자료를 AI가 학습할 수 있는 형태로 변환했습니다. 특히 변환이 까다로운 한글(HWP) 문서들을 기계가 읽을 수 있는 표준 형태로 바꾸는 데 상당한 공을 들였습니다. 한은 내부에서는 “AI를 일 잘하게 만들려고 사람이 초기에 너무 많은 일을 해야 했다”고 농담하기도 했다는 후문입니다. 한은이 과연 디지털 전환(AX)의 선두 주자로 나설 수 있을지 향후 행보가 주목됩니다.

한국은행이 네이버와 민관협력을 통해 구축한 ‘금융·경제 특화 소버린 인공지능(AI)’인 BOKI(Bank Of Korea Intelligence)를 21일 공개했다. 소버린 AI는 국가나 조직이 자국 내에서 독립적으로 운용하고 통제할 수 있는 AI를 말한다. 네이버는 클라우드 인프라와 대형 언어 모델(LLM)을 제공하고 한국은행은 금융·경제에 특화된 AI 어플리케이션을 개발했다. 글로벌 중앙은행 중 내부망에 소버린 AI를 구축한 첫 사례다. 한국은행은 BOKI 자체 구축을 공공부문 디지털 혁신 모범사례로 공유한다는 계획이다. BOKI는 한국은행 주요 업무와 관련한 5개 기둥(pillar·필러)으로 구성됐다. ▲행내외 조사 연구 자료 ▲내부 규정·지침 자료 ▲사용자 업로드 문서 등을 토대로 사용자의 질문에 대답해주고, 한국은행 데이터와 AI를 연계해 데이터 분석도 해준다. 한국은행 자료를 다양한 언어로 번영해주는 기능도 제공한다. 향후 업무 영역별로 세분화해 확대할 예정이다. 이창용 한국은행 총재는 환영사에서 “한국은행이 소버린 AI 구축과 망 개선을 동시에 추진하는 최초 기관이자, 망분리 정책 변화를 시도하는 첫 번째 공공기관이 됐다”며 “업무 효율성이 제고될 뿐 아니라, 조직 문화 전반에도 상당한 변화가 뒤따를 것”이라고 밝혔다. 이해진 네이버 이사회 의장은 축사를 통해 “이번 프로젝트가 한국은행의 일하는 문화를 한 단계 혁신하고, 나아가 국가 금융 인텔리전스를 높이는 데 기여할 수 있다면 더없이 영광스러운 일”이라고 말했다.

해외 오픈소스 무임승차 논란정부, 4개 팀 중 2곳 선발 계획 우리나라 인공지능(AI) 국가대표 선발전에서 국내 대표 AI 기업인 네이버클라우드와 NC가 탈락하고 LG AI연구원과 SK텔레콤, 업스테이지 등 3개 팀이 2단계 무대에 올랐다. 무난한 통과가 예상됐던 네이버클라우드는 ‘기술 주권’에 부적합하다는 평가를 받으며 충격적인 탈락을 당했다. NC AI는 종합점수가 기준에 미달했다. 류제명 과학기술정보통신부 2차관은 15일 정부서울청사에서 “벤치마크(성능 평가 시험지) 평가를 통해 종합 평가한 결과 LG AI연구원·SK텔레콤·업스테이지가 2단계에 진출했다”고 말했다. 벤치마크 평가, 전문가 평가, 사용자 평가에서 LG AI연구원이 모두 1위를 차지했다. 본래 4개 팀을 2단계에 올리려던 과기정통부는 네이버클라우드가 종합점수로는 상위 4개 팀에 속했음에도 탈락시켰다. 류 차관은 “네이버클라우드의 AI 모델은 독자성 기준을 충족하지 못하는 것으로 판단했고 전문가 평가위원들도 독자성 한계에 대한 문제를 제기했다”고 설명했다. 10일간 이의 제기가 없으면, 과기정통부는 공석이 된 네 번째 자리를 메우기 위해 탈락 팀과 예비 컨소시엄 전체를 대상으로 ‘추가 선발’을 진행한다. 이어 정부는 이들 4개 팀 중에 국가대표 AI로 2개 팀을 최종 선발한다. 네이버클라우드가 이번 선발전에서 고배를 마신 결정적 사유는 ‘가중치’다. 가중치는 AI가 데이터를 학습하며 터득한 정보 간의 상관관계로, 인간으로 치면 학습을 통해 형성된 ‘뇌세포 사이의 연결 고리’와 같다. 네이버는 모델 개발 과정에서 해외 오픈소스 모델이 이미 완성해둔 이 ‘지능의 연결 고리’를 초기화하지 않고 그대로 활용한 것으로 확인됐다. 정부는 이를 프로젝트 취지에 부합하지 않는 ‘기술적 무임승차’ 사례로 규정했다. 네이버 측은 이번 결정에 앞서 소명서를 통해 “외부 인코더 활용 비중이 낮고 핵심 엔진은 자체 기술”이라며 효율성을 강조했으나, 전문가들의 판단은 냉정했다. 밑바닥부터 데이터를 쌓아 올리는 ‘프롬 스크래치’ 방식의 독자 학습 과정을 거치지 않은 모델은 국방·외교 등 국가 안보 인프라에 활용될 ‘국가대표 AI’로서 부적합하다는 평가다. 합격점을 받은 3개 팀은 ‘기술 자립도’와 ‘실무 적용성’에서 강점을 보였다. 1위를 차지한 LG AI연구원은 모델 설계부터 학습까지 전 과정을 자체 수행하며 독보적인 기술력을 입증했다. SK텔레콤은 풍부한 통신 데이터를 기반으로 한 특화 모델의 실용성을 인정받았고, 업스테이지는 거대언어모델(LLM)의 효율적 튜닝과 한국어 처리 능력에서 높은 점수를 받았다. 이들은 외산 모델 차용 없이도 글로벌 수준의 성능을 구현하며 ‘기술 주권’ 확보라는 정부 정책에 가장 부합한다는 평가를 끌어냈다. 네이버클라우드는 이날 “과기부의 판단을 존중한다”면서 “추가 선발에는 지원하지 않을 예정”이라고 밝혔다. 업계 관계자는 “(기술 자립도라는) 세계적 추세와 동떨어진 잣대로 기술력을 부정당한 상황에서 굳이 정부 사업에 목맬 필요가 없다는 판단 아니겠느냐”며 “정부 예산 지원 없이도 민간 시장에서 독자적으로 비즈니스 모델을 입증해 보이겠다는 자존심 섞인 결단일 것”이라고 해석했다. 그럼에도 이번 결과는 네이버 내부에 뼈아픈 자성론을 불러일으켰다. 막강한 리소스를 보유한 본체가 ‘독자성 부적합’ 판정으로 체면을 구긴 사이, 관문을 통과한 외부 팀의 주역들이 대거 ‘네이버 클로바’ 출신들로 채워졌기 때문이다. 실제로 업스테이지의 김성훈 대표는 과거 네이버 클로바 AI 총괄을, SK텔레콤의 정석근 CIC장은 클로바 대표를 지내며 국내 AI 생태계의 기틀을 닦았던 인물들이다. 이날 장중 보합세를 유지하던 네이버 주가는 정부 발표 직후인 오후 3시를 기점으로 수직 낙하하며 전일 대비 1만 500원(-4.05%) 급락한 24만 9000원을 기록했다. 정부가 공석이 된 한 자리를 두고 추진하는 ‘추가 선발’ 계획은 사실상 정보기술(IT) 기업들을 위한 마지막 ‘패자부활전’이 될 전망이다. 다만 지난해 8월 예비 심사 단계에서 고배를 마셨던 카카오는 “재도전을 고려하지 않고 있다 ”고 밝혔다.

새해의 연구 현장에는 기대보다 부담이 먼저 다가온다. 특히 2026년의 벽두, 학연계는 인공지능(AI)이 가져온 거대한 변화 앞에 서 있다. AI를 이용한 논문이나 시험 부정행위가 늘어났다고 얘기하는 게 아니다. 이제 AI가 인간 연구자보다 더 논리적이고 유려한 ‘학술적 서사’를 완성하는 능력을 갖췄음에 주목하자는 말이다. 문장을 다듬고 논리를 포장하는 ‘글짓기’가 더이상 연구자의 변별력이 되지 못하는 시대를 맞아 근본적인 질문을 던지고자 한다. 과연 우리가 알던 ‘구조적 글’ 중심의 논문 형식이 앞으로도 유효할까. 이제 ‘투고 논문’이라는 낡은 틀의 종말을 직시해야 할 때가 아닌가 싶다. 과거에 논문 한 편을 완성한다는 것은 시간과 노동을 전제로 한 결코 가볍지 않은 과정이었다. 필자가 학위과정 중이던 1990년대의 논문은, 비유하자면, ‘작품형 논문’에 가까웠다. 수많은 아이디어가 실험 결과로 이어진 데이터 중 고르고 골라내던 시절이었고, 지금처럼 ‘형용 과잉’의 양산형 논문은 논문 취급도 못 받았었다. 투고 논문을 준비하는 과정 자체가 매우 지난했으며, ‘양산화’하는 기능과 기술에 주목하던 시절도 아니었다. 그 시기에는 고르고 고른 데이터에 기반한 논문을 공식 발표했다는 것 자체로 학술적 가치가 대단했다. 그러나 지금은 생산 속도가 앞설 뿐 형용 과잉의, 이른바 ‘과대 포장된 논문’이 늘어난 현실에 직면해 있다. 심지어 논문 게재료만 받고 형식적 심사를 거치는 약탈적 저널도 적지 않다. 논문이 상업화돼 범람하는 오늘날, ‘논문이 나갔다’라는 사실만으로 진리의 ‘발견’을 논하기엔 민망스러울 때가 잦다. 즉 ‘원투백 리서치’(근원 연구의 모방 개선 연구와 홍보를 주로 한다는 뜻), 과장 연구 시대이다. 전시성 성과를 빠르게 산출해야 하는 연구 현장에서 논문 생산 과정은 점차 분업화되고 정형화됐다. 여기에 2000년대 초반 ‘특정 연구 사업’에 규정된 ‘홍보 의무’는 연구 현장에 가시 성과와 주목을 요구하는 문화를 확산시켰다. 그 결과 외형은 정교해졌지만 연구의 본질은 상대적으로 빈약해졌다. 연구 현장에서는 ‘Publish, or Perish’(출판하거나 사라지거나)라는 경구가 비틀리며, 질 낮은 논문의 범람은 학계의 신뢰를 약화하는 한편 연구 재원의 낭비로도 이어지고 있다. 아이러니하게도 기왕에 온 AI 시대에 이 뒤틀린 세태를 바로잡을 열쇠는 ‘AI4Science’(과학 인공지능)에 있다. AI가 인간보다 ‘과시형 논문’을 더 잘 쓰는 시대가 왔다는 것은, 역설적으로 ‘과대 포장된 서사’가 연구의 가치를 증명하던 시대는 곧 끝난다는 사실을 의미한다. 국가 연구개발(R＆D)도 실험 연구 데이터셋 중심의 AI4Science로 빠르게 개편돼야 한다. 기여 가능한 양질의 데이터셋을 얼마나 충실히 생산했느냐가 실적과 연구비 수득의 핵심 기준이 돼야 한다. 보고 싶은 관점의 연구가 있다면, 연구자가 제공한 데이터셋을 기반으로 AI4Science를 통해 다양한 분석과 해석을 갖춘 문서가 생성·공유될 수 있어야 하며 이게 논문의 미래일 수 있다. 먼 이야기일 수 있지만, 이제 연구의 본질은 ‘실험 연구 데이터’ 그 자체로 회귀해야 한다. 논문은 그 결과를 설명하는 수단일 뿐 로(raw) 데이터 수준의 연구 결과가 중심이 돼야 할 시점이다. 다만 데이터 중심으로 옮긴다고 검증 문제가 저절로 해결되는 것은 아니다. 로 데이터와 1차 가공 데이터 모두 조작될 수 있으므로 LLM의 학습 데이터셋 내에서 공개적이고 표준화된 데이터의 교차 검증 작업을 전제해야 한다. 이 과정에서 상업적 학술 출판 역시 재편을 피하기 어려울 것이며, AI가 데이터를 직접 해석하고 검증하는 시대에 설 자리를 잃게 될 것이다. 이런 새로운 환경이 구축될 때 비로소 ‘꼭 필요한 논문’만 남는 ‘제로투백 리서치’(무에서 유를 창출한다는 뜻), 근본 연구 시대가 과학에 다시 올 수 있을 것이다. 박철완 서정대 스마트자동차학과 교수

내년 60주년을 맞는 국세청이 세정 업무에 인공지능(AI) 기술을 도입한다. 국세청은 19일 서울지방국세청에서 국세행정개혁위원회를 열고 5대 분과별 미래혁신 추진과제를 논의했다. 이 과제들은 지난 7월 임광현 국세청장 취임 후 발족한 ‘미래혁신 추진단’에서 민･관 협동으로 마련해온 청사진이다. 주요 논의 안건으로는 방대한 세법과 판례를 학습한 생성형 AI인 ‘AI 세금업무 컨설턴트’를 도입해 납세자에게 맞춤형 컨설팅 제공이 있다. 국세청은 자체 AI 인프라 및 오픈소스 대규모언어모델(LLM)을 도입하고, 신뢰도 있는 답변을 제공하도록 검색증강생성(RAG) 기법을 활용해 상담 근거 문서를 표시하고 환각 현상 최소화시킨다는 방침이다. 영세 납세자가 세무조사 과정에서 납세자보호담당관의 조력을 충분히 받을 수 있도록 제도 개선에도 나선다. 현재 개인 10억원, 법인 20억원인 세무조사 참관 신청 기준 수입금액의 기준을 상향해 지원 대상을 확대할 계획이다. 납세자가 원하는 시기를 골라 정기 세무조사를 받을 수 있도록 시기선택제를 전면 실시해 경영 편의를 돕는다. 또한 국세 체납관리단을 신설해 133만명, 110조원에 이르는 체납자 경제적 실체도 전수 확인할 예정이다. 국세청은 체납으로 어려움 겪는 5000만원 이하 소액 체납자의 경제활동 재기를 위해 납부 의무 면제, 납무지연 가산세 면제 및 분납 허용 등 세정지원도 과제로 다룬다.

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.

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

구글·오픈AI 등 최저 70점대 후반국내산 최고점 50점대 후반 그쳐한국 모델 설계는 언어에 중점 둬LG “자체 테스트에선 92점” 반박 국가대표 AI에 도전 중인 국내 기업들의 인공지능(AI) 모델들이 수학능력시험 수학 문제와 공대 입시 수리논술 문제 풀이에서 해외 최상위 AI와 비교해 크게 낮은 성적을 기록했다. ●김종락 서강대 수학과 연구팀 공개 김종락 서강대 수학과 교수 연구팀은 국내의 국가대표 AI 도전 5개 팀이 만든 주요 대형언어모델(LLM)과 해외 AI 모델 5종을 대상으로 수능 수학 20문항과 수리논술 30문항을 풀게 한 결과를 15일 공개했다. 수리논술 문항은 국내 주요 대학, 일본 도쿄대 공대 대학원, 인도 대학 입시에서 출제된 수학 서술형 문제였다. 실험 결과 구글의 ‘제미나이 3 프로 프리뷰’를 비롯해 오픈AI의 ‘GPT-5.1’, 앤트로픽의 ‘클로드 오퍼스 4.5’ 등 해외 모델들은 70점대 후반에서 90점대 초반을 기록했다. 반면 국내 모델 중 업스테이지의 ‘솔라 프로-2’는 50점대 후반을 기록했고, 네이버의 ‘HCX-007’, LG AI연구원의 ‘엑사원’, SK텔레콤의 ‘A.X’ 등은 20점대에 머물렀다. 연구팀은 국내 모델들이 단순 추론만으로는 문제 해결이 어려워, 계산 과정을 코드로 실행할 수 있는 파이썬 도구 사용을 허용했지만 정답률은 크게 개선되지 않았다고 설명했다. 국내 AI 모델의 저조한 점수는 모델 설계 방향과 개발 환경의 차이에서 비롯됐다는 분석이 나온다. 미국 빅테크들은 최신 AI 모델 개발에 수십억 달러 규모의 자금을 투입하고, 전용 GPU 인프라와 대규모 연구 인력을 동시에 확충하고 있다. 반면 국내 모델들은 언어 이해나 효율성을 중시한 구조가 상대적으로 많아, 수학 문제 풀이에 필요한 다단계 추론과 계산 과정을 처리하는 데 한계가 있다는 것이다. ●업계 “국내 모델 최종 성능은 아냐” 다만 정부 주도의 국가대표 AI 프로젝트가 초기 단계인 만큼 이번 결과를 국내 기업을 대표하는 모델의 최종 성능으로 보기는 어렵다. 엔씨소프트 관계자는 “이번 실험에 사용된 모델은 2년 전 공개된 (메타의) 라마 기반 경량 모델로, 현재 개발 중인 파운데이션 모델과는 성격이 다르다”고 말했다. 또 LG AI연구원 관계자는 이날 자체 평가를 했다며 “엑사원이 올해 수능 수학 기준 자체 테스트에서 92.11점을 기록했으며, 킬러 문항만 놓고 보면 88.75점을 획득했다. (해당 연구는) 모델의 특성을 고려하지 않고 성능을 측정했다”고 했다. 한편 국가대표 AI 프로젝트는 5곳의 컨소시엄이 경쟁 중이고, 1차 평가 결과가 내년 1월 15일에 발표되면서 4곳으로 압축된다.

경기도의회 미래과학협력위원회 소속 윤충식 의원(국민의힘, 포천1)이 21일 열린 AI국에 대한 동의안 심사에서 경기도가 추진 중인 ‘피지컬 AI(Physical AI)’ 관련 사업이 실질적인 성과를 거두기 위해서는 보다 과감한 예산 투입과 전략적 접근이 필요하다고 제언했다. 이날 윤충식 의원은 AI국을 대상으로 한 질의에서 ‘피지컬 AI 랩 구축 사업’의 예산 운용 계획을 꼼꼼히 살피며, 사업의 성공적인 안착을 위한 합리적인 대안을 제시했다. 윤 의원은 “도에서 제출한 계획에 따르면 피지컬 AI 랩 2개소를 구축하는 데 총 69억 5천만 원, 즉 1개소당 약 35억 원의 예산이 소요될 것으로 추산된다”라고 분석했다. 이어 “하지만 현재 확보된 10억 원 규모의 예산으로는 연내 가시적인 인프라를 구축하기에 물리적인 한계가 있을 수 있다”라며 우려를 표했다. 이는 단순히 예산 부족을 지적하는 걸 넘어, 첨단 기술 분야의 특성상 적기 투자가 이뤄지지 않으면 사업의 완성도와 경쟁력이 떨어질 수 있다는 현실적인 진단에 따른 것이다. 윤 의원은 부족한 예산 상황에 맞춰 소극적으로 사업을 진행하기보다는, 추경 등을 통해 재원을 조속히 확보하여 사업의 속도를 높일 것을 주문했다. 특히 윤 의원은 전 세계 AI 산업의 흐름을 정확히 짚으며 경기도의 선제 대응을 강조했다. 그는 “현재 거대언어모델(LLM) 시장은 포화 상태에 이르렀으며, 이제는 AI가 로봇 등 하드웨어와 결합해 물리적 세계와 상호작용을 하는 ‘피지컬 AI’가 새로운 경쟁력의 척도가 되고 있다”라고 설명했다. 윤 의원은 “중국 등 경쟁국들이 휴머노이드 로봇과 피지컬 AI 분야에서 무서운 속도로 기술을 고도화하고 있는 상황”이라며 “경기도가 이 골든타임을 놓치지 않기 위해서는 단순한 신규 사업 출시에 만족할 것이 아니라, 해당 분야를 경기도의 핵심 전략 산업으로 육성하겠다는 강력한 의지가 수반돼야 한다”라고 역설했다. 아울러 윤 의원은 “피지컬 AI야말로 경기도가 대한민국을 넘어 글로벌 시장을 선도할 수 있는 잠재력이 큰 분야”라며 “집행부가 예산의 한계에 갇히지 말고, 보다 적극적인 실행 계획을 수립해 경기도가 초격차 기술력을 확보할 수 있도록 이끌어 달라”고 당부했다. 이에 AI국장은 윤 의원의 제안에 공감을 표하며, 예산 확보 노력과 함께 내실 있는 사업 추진을 통해 경기도가 AI 선도 지자체로 자리매김할 수 있도록 최선을 다하겠다고 답했다. 윤충식 의원은 앞으로도 미래 과학 기술 분야에 대한 전문성을 바탕으로, 도민의 먹거리 창출과 직결되는 정책들이 실효성 있게 추진되도록 의회 차원의 지원과 감시를 이어갈 계획이다.

경기도의회 기획재정위원회 조성환 위원장(더불어민주당, 파주2)은 11월 4일 경기도청 단원홀에서 열린 ‘경기 AI 플랫폼 개통식 및 지방정부 소버린 AI 발전방안 토론회’에 참석해, AI 행정의 한계를 짚고, 열린 시스템 설계를 촉구하는 핵심 질의를 던졌다. 이번에 개통된 경기 AI 플랫폼은 첫 해에만 131억 원이 투입된 대규모 프로젝트로, 인공지능을 통해 행정의 효율성과 전문성을 높이기 위한 사업이다. 경기도는 공무원의 문서 작성, 회의 관리, 자치법규 입안, 행정심판 지원 등을 돕는 AI 행정서비스 6종을 개발했고, 경기도 업무에 특화된 대형언어모델(LLM)과 데이터 통합 플랫폼도 함께 구축했다. 조성환 위원장은 “기술보다 먼저 고민해야 할 것은 데이터를 어디까지 공개할 것인가, 그리고 열린 행정을 어떻게 설계할 것인가라는 철학의 문제”라며, “기존 행정 위에 AI를 단순히 덧씌우는 식으로는 결코 혁신이 이뤄지지 않는다”고 지적했다. 이어 “의회는 집행부를 견제해야 할 책무가 있지만, 정작 데이터 접근이 제한돼 제대로 된 점검조차 어려운 현실”이라며, “정보가 닫힌 상태에서 아무리 좋은 기술을 도입해도 도민의 신뢰를 얻기는 어렵다”고 강조했다. 또한 “이 플랫폼이 공무원만을 위한 도구가 아니라면, 시민과 기업이 접근할 수 있는 범위와 기준이 명확해야 한다”면서, “플랫폼 설계 자체가 오픈마인드를 전제로 하고 있는지 근본부터 짚어야 한다”고 덧붙였다. 이에 대해 민간 패널로 참석한 AI 유니콘 기업 관계자는 “정부 부처의 메타데이터(Metadata)를 포함해, 유관기관 간 정보를 연계하는 데이터 카탈로그 기반 플랫폼을 준비 중이며, 생성 시점과 관리 이력 등은 공개할 수 있을 것”이라고 답했다. 도 AI국 관계자도 “이 플랫폼은 공무원 전용이 아닌, 의회 및 도민 서비스까지 연동되는 구조로 설계했다”고 설명했다. 앞서 조 위원장은 축사를 통해 “이재명 대통령께서 시정연설에서 ‘AI는 하루 늦으면 한 세대가 뒤처진다’고 하셨듯, 지금이 바로 경기도가 앞서 나서야 할 때”라며, “AI는 단순한 기술이 아니라 철학이자 가치이며, 사람을 위한 디지털 전환이 되어야 한다”고 강조했다. 한편 이날 행사에는 고영인 경제부지사를 비롯해 미래과학협력위원회 등 도의원들과 도내 AI 기업, 전문가들이 참석해 경기도 AI 행정의 미래와 민관 협력 전략을 함께 논의했다.

피지컬AI 시대가 본격화되며 AI 엔진의 활용성이 빠르게 부각되고 있다. 특히 LAM(Large Action Model)과 VLA(Vision Language Action Model), 음성 및 자연어 모델, sLLM 등 자체 개발한 다양한 AI 모델을 보유한 페르소나AI는 중소벤처기업부 ‘2025 예비유니콘’으로 선정된 이후 피지컬AI 영역에서 큰 행보를 이어가며 차세대 전문기업으로 자리매김하고 있다. 최근 10월 베이징에서 열린 Gen AI Competition 국제 대회에서 AI 솔루션 부문 3위를 수상해 재작년 미국 대회에 이어 다시 한번 성능을 입증했다. No Internet/No GPU로 작동하며 2B까지 양자화한 소형모델 SONA는 영상·이미지 생성, 언어모델을 2025 CES에서 선보인 후 혁신상을 수상했고 다수의 글로벌 기업과 손잡고 사업화에 착수했다. AI PC·노트북, AI 서버, 반도체, 휴머노이드, 산업용 로봇, 의료기기 등 다양한 응용 분야에 핵심 기술을 공급하고 있으며, 원천 엔진을 바탕으로 AI 생태계를 지속적으로 확장해 피지컬AI의 중심인 온디바이스 AI 모델 기업으로 도약하고 있다. 로봇 내 ‘뇌’의 역할에 해당하는 SONA 모델은 말(음성)에 따라 상황을 이해하고 스스로 판단하여 행동을 할 수 있는 ‘AI 에이전트 로봇’을 구현한다. 특히, GPU가 필요 없다는 특징으로 확산 속도가 더욱 빨라지고 있다. 글로벌 로봇 업체와의 연이은 제품 출시가 이어지고, NPU에 탑재한 AI 임베디드 반도체와 기존 PC에 적용한 AI PC 신제품도 선보이고 있다. 혁신제품 조달 등록이 진행 중으로 시장 전반에 큰 파급 효과가 예상된다. 페르소나AI의 차별화는 ‘원천 AI 엔진 중심의 빠른 확장성’에 있다. 원천 기술로 확보한 AI 엔진을 통해 피지컬AI 시대를 대표하는 다양한 디바이스를 유기적으로 연결, 하드웨어 사업자와 최종 고객이 즉시 체감할 생산성·안정성·효율성을 제공한다. 보안과 비용에서도 뚜렷한 강점을 확보했다. 보안 측면에서는 온디바이스 추론과 프라이버시 보존 아키텍처를 적용해 민감 데이터를 외부로 반출하지 않는 원칙을 지킨다. 비용 측면에서는 핵심 AI 엔진을 제품과 시스템에 깊게 통합해 사용량이 늘어나도 추가 라이선스 비용이나 호출 단가가 발생하지 않는 구조를 채택, 탁월한 비용 경쟁력을 보여준다. 이러한 차별점은 국내외 유수 하드웨어 업체들과의 전략적 파트너십 체결 및 전방위 파트너십 확대로 확인된다. 또한, 과학기술정보통신부 임명장 수여와 피지컬AI 기획위원 위촉을 통해 국가 차원의 피지컬AI 전략에 참여하며, 산업 표준 정립과 생태계 조성에도 기여하고 있다. 페르소나AI 유승재 대표는 “피지컬AI는 우리나라 산업의 폭발적 성장을 견인할 미래의 무기다. 올해 수여받은 석탑산업훈장을 계기로 더 큰 사명감으로 피지컬AI 발전에 최선을 다하겠다. 이를 바탕으로 피지컬AI 전 영역에서 사업 속도를 더욱 높이고 글로벌 시장으로 진출하겠다”라고 말했다. 이어 “범용성과 확장성을 갖춘 원천 AI 엔진으로 고객의 제품 개발 속도를 높이고 현장 신뢰성을 확보하겠다. 내년에는 파트너들과 대규모로 글로벌 시장에 진출해 피지컬AI의 국내외 리더십을 더욱 공고히 하겠다”라고 밝혔다.

최근 개인정보 탈취, 해킹 사태 등으로 정보 보안에 대한 경각심이 커진 가운데 통신사들이 보이스피싱 피해를 막기 위한 대응책 마련에 나섰다. SK텔레콤은 최근 인공지능(AI) 서비스인 ‘에이닷’에 최신 글로벌 AI 거대언어모델(LLM)을 도입하고 문자 보안 기능인 ‘AI 메시지’를 새롭게 추가하는 업그레이드를 단행했다. AI 메시지는 △발신번호 △문자 내용 △링크(URL) 등을 AI가 분석해 스팸·피싱이 의심되는 문자를 자동으로 분류한다. 의심 문자는 △사칭주의(가족·금융기관 등 사칭) △사기주의(대출·취업 빌미) △링크주의(악성 앱·개인정보 탈취 링크 포함) 등으로 분류된다. 위험 문자 자체가 앱 내에서 보이지 않도록 설정할 수 있는 ‘주의할 메시지 숨기기’ 기능도 있다. 안드로이드 운영체제(AOS)에서는 에이닷 전화 앱에서, iOS에서는 에이닷 앱 내 ‘전화’ 메뉴에서 사용할 수 있다. 추석 연휴 기간 365일 연중무휴 24시간 운영되는 ‘T 안심 24시간보안센터’도 운영한다. △피싱·스미싱·해킹 등에 대한 즉각 차단과 긴급 조치 △2차 피해 방지를 위한 보안 점검·예방 서비스 안내 및 기관 신고 지원 △피해조사, 보상 및 사후 관리까지 피해 복구를 지원한다. KT는 화자 인식과 딥보이스(AI로 만든 가짜 음성) 탐지 기능을 통합한 ‘AI 보이스피싱 탐지서비스 2.0’을 적용하고 있다. 실제 음성 데이터를 기반으로 위험 여부를 탐지하고, 보이스피싱 고위험 통화로 판단될 경우 강제 종료시킨다. 국립과학수사연구원이 보유한 실제 보이스피싱 통화 내역을 활용해 보이스피싱 탐지 정확도를 높였다. 올해 보이스피싱 탐지율 95% 이상, 약 2000억 원의 피해 예방을 목표로 하고 있다. 스팸 문자 메시지에 대해선 실시간 AI 키워드 등록 시스템을 이용해 투자 유도형, SNS 대화 유도형 등 새로운 유형의 변종 스팸에 대응할 수 있도록 필터링 구조를 지속해서 업데이트하고 있다. LG유플러스는 ‘익시오’ 앱을 통해 실시간 보이스피싱 경고 알림을 받을 수 있다. AI 통화 서비스인 익시오는 실증특례를 통해 보이스피싱범의 성문 데이터를 기반으로 탐지 정확도를 높였다. 악성 앱이 설치되면 카카오톡 알림톡으로 위험 앱이 설치됐다는 통보도 받을 수 있다. 또 전국 1800여개의 모든 대리점에서 스미싱 문자 수신, 악성 앱 감염 등 위협이 의심되는 고객에게 맞춤 상담과 보안 조치를 지원한다. 대리점을 방문해 보안 조치를 요청하면 각 매장에 배치된 보안 전문 인력이 악성 앱 대응에 나선다.