주로 딱딱한 물건을 찍어내는 3D 프린터로 고무처럼 부드럽고 잘 늘어나는 제품까지 만들 수 있는 방법을 국내 연구진이 인공지능(AI)을 이용해 찾아냈다. 이 방법을 활용해 다양한 물건을 손쉽게 집을 수 있는 로봇 손도 개발됐다. 카이스트 기계공학과, 한국과학기술연구원(KIST) 극한물성소재연구센터, 서울과학기술대 생산시스템 및 설계공학전공 공동 연구팀은 AI로 3D 프린팅이 가능하면서 고무처럼 크게 늘어나는 ‘소재 레시피’를 찾아냈다고 1일 밝혔다. 이번 연구 결과는 기초과학 및 공학 분야 국제 학술지 ‘네이처 커뮤니케이션즈’에 실렸다. 연구팀은 액체 소재에 빛을 비춰 원하는 모양으로 굳히는 ‘DLP 3D 프린팅’ 기술을 활용했다. 또 AI로 프린터에서 잘 출력되는 소재, 점도가 높아 출력하기 어려운 소재 등에 관해 학습을 시킨 뒤 최적의 소재 레시피를 찾도록 했다. 그 결과 AI는 최적의 소재 조합을 찾아냈고 이 소재는 실제 DLP 3D 프린터에서 안정적으로 출력됐고 원래 길이의 6배 이상 늘어나는 높은 신축성을 보였다. 연구팀은 활용 가능성을 확인하기 위해 공기압을 이용해 사람의 근육처럼 부드러운 움직임을 만드는 장치인 ‘소프트 액추에이터’를 3D 프린팅해 작동시켰는데 공기를 넣자 풍선처럼 부풀면서 사람의 손가락처럼 자연스럽게 휘어지는 것이 관찰됐다. 또 여러 개의 액추에이터를 결합해 만든 소프트 로봇 손은 1㎏ 물병을 들어 올리고 달걀, 유리병, 달걀판, 컴퓨터 마우스, 종이 등 모양과 단단한 정도가 다른 물체들을 안정적으로 집어 드는 데 성공했다. 이승철 카이스트 교수는 “이번 기술은 로봇, 웨어러블 기기, 맞춤형 의료기기까지 3D 프린팅 활용 범위를 넓히는 데 도움을 줄 것”이라고 설명했다.

최근 몇 달간 중국의 AI 모델은 전 세계에 큰 충격을 줬습니다. 7월에 발표된 문샷 AI의 키미 K3는 가중치가 공개된 오픈 모델 가운데서 가장 큰 2.8조개의 파라미터를 지닌 프런티어급 모델로 API 데뷔 후 불과 36시간 만에 글로벌 AI 성능 평가 플랫폼인 Arena.ai의 웹 개발(WebDev) 및 코딩(Code) 리더보드에서 1679점을 기록하며, 미국 빅테크의 최신 모델(앤스로픽의 페이블 5, 오픈AI의 GPT-5.6 Sol 등)을 제치고 1위에 올랐습니다. 하지만 모델이 공개된 후 성능보다 다른 이유로 더 유명해졌는데, 미국 앤스로픽의 최신 모델을 증류한 흔적이 발견됐기 때문입니다. 물론 모델 증류만으로 2.8조개 파라미터를 지닌 초대형 모델을 만드는 건 불가능하지만, 미국 정부와 앤스로픽이 반발한 것은 당연한 수순이었습니다. 하지만 중국 AI의 약진은 여기서 그치지 않았습니다. 지난해 증시에 충격을 준 딥시크는 올해 다시 공격적인 가격 인하를 통해 토큰 소비량 기준으로 앤스로픽의 뒤를 이어 2위까지 치고 올라갔습니다. 몰리는 수요를 감당하지 못해 결국 가격을 인상하긴 했지만, 중국 AI 모델의 거센 약진을 보여준 사례로 평가됩니다. 상대적으로 뉴스에는 덜 나오지만, 다른 중국 AI 모델들도 올해 상당한 결과물을 보여주고 있습니다. 알리바바의 큐원(Qwen)은 최신 3.8 버전을 내놓으면서 개인 PC에서도 돌아갈 수 있는 Qwen 3.8 27B를 선보였습니다. 파라미터가 수조개가 넘는 대형 프런티어 모델과 비교하면 270억(27B)개의 파라미터를 지닌 Qwen 3.8 27B의 성능은 대단치 않아 보일 수 있습니다. 하지만 벤치마크는 의외의 결과를 보여줬습니다. Qwen 3.8 27B는 실제 소프트웨어 엔지니어링 에이전트 능력을 측정하는 가장 중요한 에이전틱 코딩 벤치마크인 SWE-bench Pro에서 앤스로픽의 클로드 오푸스 4.6 맥스(Claude Opus 4.6 Max)의 53.4%를 상회하는 61.7%를 기록하며 놀라움을 안겼습니다. 실제 수많은 다운로드가 이뤄지면서 사용자들 사이에서는 가정용 오푸스(Opus at home)라는 반응이 나오는 중입니다. 여러 벤치마크를 가중 평균해 모델의 전반적인 지능을 하나의 숫자로 요약하는 벤치마크인 AAII(Artificial Analysis Intelligence Index)에서도 52점을 기록해 오픈웨이트 모델 중 상위권이며, 일부 프런티어 모델에 근접하는 수준입니다. (xhigh reasoning 설정 기준) Qwen 3.8 27B도 압축하지 않은 BF16 모델은 56GB 정도 용량이라 개인 PC의 그래픽카드 및 메모리에 모두 올리기 어렵습니다. 하지만 최신 4비트 양자화 모델은 크기를 16.5GB까지 줄여 어느 정도 사양이 되는 개인 PC에서 쉽게 사용할 수 있습니다. 실제 개인적으로 사용한 결과 16GB 이상 메모리를 지닌 그래픽카드에서 충분히 구동할 수 있었고 코딩 및 에이전틱 임무에서 생각보다 뛰어난 성능을 보였습니다. 다만 원활하게 돌리기 위해서는 24GB 메모리를 지닌 그래픽카드나 그에 준하는 통합 메모리가 권장됩니다. 흥미롭게도 Qwen 3.8 27B나 같이 공개한 Qwen 3.8 플래시 넥스트와 프런티어급 모델인 Qwen 3.8 맥스는 모두 한 가지 공통된 특징을 지니고 있습니다. 바로 엔비디아 GPU처럼 고성능 AI 가속기를 구하기 힘든 중국 내 특수 상황을 반영해 제한적인 컴퓨터, 서버 사양에서도 높은 성능을 낼 수 있게 개발됐다는 점입니다. 이렇게 제한된 하드웨어에서 가장 높은 성능을 내게 개발한 것이 이제는 27B 정도의 소형 모델에서도 높은 성능을 낸 비결로 보입니다. 중국 AI 모델에 대해서는 여전히 미국 프런티어 모델에 대한 증류 의혹이 있긴 하지만, 가성비 모델을 만드는 기술에 있어서는 누구도 따라올 수 없는 가장 독보적인 기술을 지닌 것은 사실입니다. 결국 같은 성능이라면 비용을 절감하는 쪽이 유리할 수밖에 없습니다. 더구나 모델을 계속 무료로 푸는 정책 역시 장기적으로 보면 경쟁자에게 큰 부담입니다. 중국의 AI 굴기는 이미 무시하기 힘든 수준으로 성장한 만큼 미국의 프런티어 모델들도 이에 대한 대응이 필요할 것으로 생각됩니다. 비용을 고민하지 않고 성능을 높이는 것보다 같은 성능이면 더 효율적이고 저렴한 모델을 개발해 원가를 절감하려는 노력이 필요합니다. 소버린 AI를 강조하고 있는 우리에게도 중요한 시사점입니다.

국내 기술로 독자 설계·건조한 3000t급 잠수함 도산안창호함이 161일간의 태평양 왕복 항해를 마치고 돌아왔다. 한국 잠수함이 태평양을 왕복 횡단한 것은 이번이 처음이다. 가장 눈에 띄는 성과는 미국 하와이에서 열린 2026 환태평양훈련(RIMPAC·림팩)에서 나왔다. 도산안창호함은 모의전투에서 다른 함정에 한 번도 탐지되지 않은 채 28차례 공격에 성공했다. 잠수함 전투에서 핵심은 먼저 상대를 발견하면서도 자신의 위치는 들키지 않는 것이다. 도산안창호함이 반복해서 공격 기회를 확보한 배경에는 장시간 잠항을 돕는 공기불요추진체계(AIP)와 소음 관리, 국산 탐지·전투체계가 복합적으로 작용한 것으로 볼 수 있다. 해군에 따르면 도산안창호함은 지난 3월 25일 경남 진해 해군기지를 출항해 괌과 미국 하와이, 캐나다 서부 등을 거쳐 1일 오전 진해로 복귀했다. 161일 동안 항해한 거리는 총 2만 8000여㎞에 달한다. 이번 항해에서 진해와 캐나다 서부를 잇는 약 1만 4000㎞ 구간을 소화하면서 한국 잠수함의 기존 최장 항해 기록도 넘어섰다. 해군 전문 매체 네이벌뉴스는 지난 5월 도산안창호함의 캐나다 도착을 한국 잠수함 최초의 태평양 횡단이자 역대 최장 항해로 평가했다. 태평양 2만 8000㎞…장거리 잠항 뒷받침한 AIP 이번 원정은 단순히 먼 거리를 항해했다는 데 그치지 않는다. 잠수함이 수개월 동안 원해에서 작전을 지속하려면 추진체계와 전투체계, 정비 신뢰성뿐 아니라 승조원 생활환경까지 함께 뒷받침돼야 한다. 도산안창호함에는 AIP가 적용됐다. 디젤 잠수함은 일반적으로 배터리를 충전하려면 일정 시점에 수면 가까이 올라와 스노클을 사용해야 하지만 AIP를 활용하면 이런 노출을 줄이면서 수중 작전 시간을 늘릴 수 있다. 다만 AIP 하나만으로 은밀성이 결정되는 것은 아니다. 선체와 추진계통에서 발생하는 소음을 얼마나 줄이느냐, 상대 함정의 음향 신호를 얼마나 먼저 탐지하느냐, 확보한 표적 정보를 전투체계가 얼마나 빠르게 처리하느냐가 함께 중요하다. 도산안창호함에는 전투체계와 소나 등 주요 핵심 장비에도 국내 개발 기술이 대거 적용됐다. 이번 림팩 성과는 이런 장비들이 다국적 해상훈련 환경에서도 실제 작전 절차에 맞춰 운용됐다는 점에서 의미가 있다. 해군은 이번 항해를 통해 작전 지속 능력과 장비 신뢰성, 승조원 편의성도 확인했다고 평가했다. 해외에서도 도산안창호함의 장거리 전개에 주목했다. 네이벌뉴스는 지난 5월 북미 전개를 한국산 잠수함의 장거리 지속 운용 능력을 보여준 사례로 평가하며, KSS-Ⅲ 플랫폼이 연안이 아닌 원해에서도 임무를 수행할 수 있음을 보여줬다고 짚었다. 이번 원정에는 방산 수출과 맞닿은 일정도 포함됐다. 도산안창호함은 캐나다 해군과 연합협력훈련을 실시했고 캐나다 해군 승조원 2명이 하와이에서 승함해 북미까지 실제 운용을 경험했다. 또 연합 C4I(지휘·통제·통신·컴퓨터·정보) 체계를 이용해 캐나다 태평양함대사령부와 교신하며 상호운용성도 점검했다. 네이벌뉴스는 당시 전개가 캐나다 잠수함 사업을 겨냥한 한국 측 수출 활동과도 맞물렸다고 평가했다. 피탐 ‘0회’…먼저 찾고 먼저 공격했다 도산안창호함이 림팩에서 기록한 피탐 ‘0회’와 28차례 모의공격 성공은 잠수함의 기본 전투 방식과 맞닿아 있다. 잠수함은 적 수상함이나 잠수함보다 먼저 상대를 찾아내고 유리한 공격 위치를 확보해야 한다. 반대로 자신의 위치가 먼저 노출되면 생존성이 급격히 떨어진다. 따라서 피탐 없이 공격 기회를 반복해서 확보했다는 것은 도산안창호함이 소음 관리와 수중 탐지, 표적 정보 처리, 전투체계 운용을 종합적으로 수행했다는 의미로 볼 수 있다. 특히 림팩은 여러 국가의 수상함과 잠수함, 항공 전력이 함께 참여하는 대규모 다국적 훈련이다. 이런 환경에서 장기간 잠항하며 위치를 숨기고 공격 기회를 확보했다는 점에서 단순한 장거리 항해 기록 이상의 평가를 받을 만하다. 도산안창호함의 이번 귀환은 한국 잠수함의 활동 반경이 한반도 주변 해역을 넘어 태평양까지 확대될 수 있음을 실제 항해로 보여줬다는 데 의미가 있다. 장거리 항해와 연합훈련, 모의전투 성과까지 한 번에 쌓으면서 국산 잠수함의 원해 작전 능력과 향후 수출 경쟁력을 뒷받침할 실적도 추가하게 됐다.

이전까지는 3D 프린터로 주로 딱딱한 물건을 찍어냈지만 국내 연구진이 인공지능(AI)을 이용해 고무처럼 부드럽고 잘 늘어나는 제품까지 만들 수 있는 방법을 찾아냈다. 카이스트 기계공학과, 한국과학기술연구원(KIST) 극한물성소재연구센터, 서울과학기술대 생산시스템 및 설계공학전공 공동 연구팀은 AI로 3D 프린팅이 가능하면서 고무처럼 크게 늘어나는 소재 ‘레시피’를 찾아냈다고 1일 밝혔다. 이번 기술로 복잡한 형태로 출력하면서도 원래 크기보다 6배 이상 늘어날 수 있게 해 로봇 손부터 몸에 착 붙는 웨어러블, 맞춤형 의료기기까지 3D 프린팅 활용 범위를 넓히는 데 도움을 줄 것으로 기대하고 있다. 이번 연구 결과는 기초과학 및 공학 분야 국제 학술지 ‘네이처 커뮤니케이션즈’에 실렸다. 최근 소프트 로봇과 웨어러블 기기, 환자 맞춤형 의료기기 등 개발이 활발해지면서 복잡한 모양을 가지면서도 부드럽고 잘 늘어나는 소재에 대한 필요성이 커지고 있다. 이런 가운데 연구팀은 액체 소재에 빛을 비춰 원하는 모양으로 굳히는 3D 프린팅 기술인 DLP를 활용했다. DLP는 복잡한 구조를 빠르게 제작할 수는 있지만 소재를 잘 늘어나고 튼튼하게 만들수록 프린팅 소재의 점도가 높아져 출력이 어려워지고, 반대로 잘 출력되도록 묽게 하면 신축성과 강도가 떨어진다는 단점이 있다. 연구팀은 AI로 프린터에서 잘 출력되는 소재, 점도가 높아 출력하기 어려운 소재 등에 관해 학습을 시킨 뒤 최적의 소재 레시피를 찾도록 했다. 연구팀은 이를 위해 다양한 배합의 액체 소재를 작은 틀에 넣어 굳힌 뒤 얼마나 잘 늘어나는지, 단단한지, 빛을 받으면 얼마나 빨리 굳는지, 얼마나 잘 흐르는지 등을 측정해 소재의 배합과 각각의 성능을 연결한 데이터를 구축하고 머신러닝으로 학습시켰다. 그 결과, AI는 최적의 소재조합을 찾아냈다. 이 소재는 실제 DLP 3D 프린터에서 안정적으로 출력됐고 쉽게 끊어지지 않고 원래 길이의 6배 이상 늘어나는 높은 신축성을 보이기도 했다. 또 활용 가능성을 확인하기 위해 공기압을 이용해 사람의 근육처럼 부드러운 움직임을 만드는 장치인 ‘소프트 액추에이터’를 3D 프린팅해 작동시켰는데 공기를 넣자 풍선처럼 부풀면서 사람의 손가락처럼 자연스럽게 휘어지는 것이 관찰됐다. 또 여러 개의 액추에이터를 결합해 만든 소프트 로봇 손은 1㎏ 물병을 들어 올리고 달걀, 유리병, 달걀판, 컴퓨터 마우스, 종이 등 모양과 단단한 정도가 다른 물체들을 안정적으로 집어드는 데 성공했다. 이승철 카이스트 교수는 “이번 연구는 잘 늘어나는 소재 하나를 개발한 것을 넘어 AI를 활용해 원하는 성능의 소재를 보다 빠르게 찾아내는 방법을 제시했다는 데 의미가 있다”며 “기존에는 연구자가 수많은 소재를 직접 배합하고 시험하면서 최적의 조합을 찾아야 했다면 앞으로는 AI가 실험 데이터를 바탕으로 유망한 소재 조합을 먼저 찾아내고 연구자가 이를 실험으로 검증하는 방식으로 시행착오와 소재 개발 시간을 줄일 수 있을 것”이라고 말했다.

검찰이 성범죄 목적으로 일면식 없는 여고생을 살해한 장윤기(23)에게 법정 최고형인 사형을 구형했다. 광주지법 형사13부(부장 이정호) 심리로 31일 열린 장윤기 사건 결심 공판에서 검찰은 장윤기에게 사형을 선고하고 위치추적 전자장치 부착 30년 등을 명령해달라고 재판부에 요청했다. 검찰은 “피고인은 15분간 미행과 케이블타이 준비 등 치밀한 계획으로 불과 140초 만에 여고생을 살해하고 남자 고교생 1명을 크게 다치게 했다”며 “범행 후 세탁과 미용실 방문 등 정황을 볼 때 재범 위험성과 추가 범행 가능성이 매우 크다”고 구형 이유를 밝혔다. 장윤기 측은 “케이블타이는 컴퓨터 전선 정리용일 뿐”이라며 납치 준비 혐의를 부인했다. 시민 5만여명의 엄벌 탄원서를 든 유족들은 재판 내내 차마 눈을 뜨지 못한 채 오열했다. 피해자 고 이채원양의 부모는 붉어진 눈시울로 “일상의 공간에서 이유도 모른 채 딸을 잃었다”며 “피고인의 무책임한 변명에 원통함과 피눈물이 난다. 반드시 사형을 선고해 법의 정의를 세워달라”고 재판부에 눈물로 호소했다. 장윤기에 대한 1심 선고 공판은 9월 30일 오후 2시에 열린다.

검찰이 성범죄 목적으로 일면식 없는 여고생을 살해한 장윤기(23)에게 법정 최고형인 사형을 구형했다. 광주지법 형사13부(부장 이정호) 심리로 31일 열린 장윤기 사건 결심 공판에서 검찰은 장윤기에게 사형을 선고하고 위치추적 전자장치 부착 30년 등을 명령해달라고 재판부에 요청했다. 검찰은 “피고인은 15분간 미행과 케이블타이 준비 등 치밀한 계획으로 불과 140초 만에 여고생을 살해하고 남자 고교생 1명을 크게 다치게 했다”며 “범행 후 세탁과 미용실 방문 등 정황을 볼 때 재범 위험성과 추가 범행 가능성이 매우 크다”고 구형 이유를 밝혔다. 장윤기 측은 “케이블타이는 컴퓨터 전선 정리용일 뿐”이라며 납치 준비 혐의를 부인했다. 시민 5만여명의 엄벌 탄원서를 든 유족들은 재판 내내 차마 눈을 뜨지 못한 채 오열했다. 피해자 고 이채원양의 부모는 붉어진 눈시울로 “일상의 공간에서 이유도 모른 채 딸을 잃었다”며 “피고인의 무책임한 변명에 원통함과 피눈물이 난다. 반드시 사형을 선고해 법의 정의를 세워달라”고 재판부에 눈물로 호소했다. 장윤기에 대한 1심 선고 공판은 9월 30일 오후 2시에 열린다.

광주 도심에서 일면식도 없는 여고생을 무참히 살해하고 이를 저지하려던 남학생까지 해치려 한 피고인 장윤기(23)에게 검찰이 법정 최고형인 ‘사형’을 구형했다. 31일 법조계에 따르면 광주지법 형사13부(부장 이정호) 심리로 열린 결심 공판에서 검찰은 성폭력범죄의 처벌 등에 관한 특례법 위반(강간 등 살인) 및 살인미수 등 혐의로 구속기소된 장윤기에 대해 사형을 선고해 줄 것을 재판부에 요청했다. 검찰은 구형 이유에 대해 “피고인은 불특정 청소년을 표적으로 삼아 사전에 치밀하게 범행을 준비했고, 잔혹한 방법으로 어린 피해자의 생명을 빼앗았을 뿐만 아니라 이를 도우려던 남학생에게까지 중상을 입혔다”며 “사회적 파장이 매우 크고 죄질이 극도로 불량해 사회로부터 영원히 격리할 필요가 있다”고 강조했다. 이날 재판에서는 검찰이 공소장에 추가한 ‘케이블타이를 이용한 범행 준비 정황’을 두고 공방이 벌어졌다. 검찰은 장 씨가 피해자를 납치·결박할 목적으로 차량 내에 케이블타이를 미리 준비하는 등 계획범죄를 저질렀다고 지적했다. 그러나 장 씨 측 변호인은 “케이블타이는 범행 5개월 전 컴퓨터 전선을 정리하기 위해 구매한 것으로, 범행 목적으로 준비한 것이 아니다”라며 범행 도구 관련 정황을 정면 부인했다. 재판 내내 엄벌을 촉구해 온 피해자 고(故) 이채원 양의 부모는 검찰의 사형 구형 직후 눈물을 흘리며 소회를 밝혔다. 이 양의 부모는 “아무런 죄 없는 아이가 무참히 희생됐는데 피고인은 여전히 핑계와 변명으로 일관하며 반성하지 않고 있다”며 “검찰의 사형 구형은 당연한 결과이며, 재판부 역시 반드시 사형을 선고해 법의 엄중함과 정의를 바로 세워달라”고 호소했다. 장윤기에 대한 1심 선고 재판은 재판부의 법리 검토를 거쳐 조만간 열릴 예정이다.

광주 도심에서 일면식도 없는 여고생을 성범죄 목적으로 무참히 살해한 피고인 장윤기(23)가 재판에서 범행을 인정하면서도, 검찰이 제시한 범행 도구 준비 정황에 대해서는 정면 부인했다. 광주지법 형사13부(부장 이정호)는 31일 오후 성폭력범죄의 처벌 등에 관한 특례법 위반(강간 등 살인) 및 살인미수 등 혐의로 구속기소된 장윤기에 대한 4차 공판을 열었다. 이날 검찰은 압수된 케이블타이를 근거로, 장 씨가 피해자를 차량에 태운 뒤 손목과 발목을 결박해 납치하려 한 정황 등 범행 준비 과정을 공소장에 추가했다. 차량 내부를 미리 정리하고 뒷좌석 문을 열어두는 등 사전 계획성이 명확했다는 취지다. 반면 장 씨 측 변호인은 “공소장 변경에는 이견이 없다”면서도 “케이블타이는 범행 5개월 전 컴퓨터 전선 정리용으로 구매해 보관했을 뿐, 범행 목적으로 준비한 것이 아니다”라고 맞섰다. 이날 재판부는 피고인 신문과 남은 증거 조사를 비공개로 전환해 진행한 뒤, 검찰 구형과 최종 변론 등 결심 절차를 이어나가고 있다.

중국이 4만t급 076형 강습상륙함 ‘쓰촨함’의 막바지 시험에 들어간 가운데, 이 함정에서 운용할 것으로 예상되는 대형 스텔스 공격드론 GJ-21도 시험비행에 나선 모습이 포착됐다. 076형은 일반 강습상륙함과 달리 전자식 사출장치를 이용해 고정익 무인기와 유인기를 띄울 수 있도록 설계됐다. 중국이 항공모함보다 작은 함정에서도 스텔스 공격드론을 운용하는 유·무인 복합 해상전력을 현실화하고 있다는 분석이 나온다. 29일(현지시간) 홍콩 사우스차이나모닝포스트(SCMP)에 따르면 최근 중국 랴오닝성 후루다오 일대에서 GJ-21이 비행하는 영상이 중국 소셜미디어에 잇따라 올라왔다. SCMP가 영상 촬영 장소를 확인한 결과 이 드론은 같은 지역에서 최소 두 차례 시험비행한 것으로 보인다. 정확한 비행 날짜는 확인되지 않았다. GJ-21은 중국의 GJ-11 스텔스 공격드론을 함재형으로 개량한 기체로 알려졌다. 지난해 9월 중국 전승절 열병식에서 처음 공개된 뒤 모습을 거의 드러내지 않았다. 이번 영상은 실제 비행 중인 GJ-21을 비교적 선명하게 보여준다는 점에서 의미가 있다. 다만 GJ-21이 076형 쓰촨함에서 실제 이륙하거나 착함하는 시험을 했다는 증거는 아직 없다. 현재 확인된 것은 GJ-21의 별도 시험비행과 쓰촨함의 해상시험이다. 전자식 사출장치 단 4만t급 강습상륙함 쓰촨함은 중국이 처음 건조한 076형 강습상륙함이다. 배수량은 약 4만t이며 비행갑판 길이는 약 250m, 폭은 62m에 이른다. 병력과 장갑차, 상륙정, 헬기 등을 싣는 기존 강습상륙함 임무에 고정익 항공기 운용 능력까지 더한 것이 특징이다. 특히 076형에는 중국 강습상륙함 가운데 처음으로 전자식 사출장치가 설치됐다. 사출장치는 활주거리가 짧은 함정에서도 항공기를 빠르게 가속해 띄우는 장비다. 중국 국영 CCTV는 지난달 전자식 사출장치와 착함 장치 설치가 끝났다고 전했다. CCTV가 당시 공개한 컴퓨터그래픽(CG) 영상에는 쓰촨함이 GJ-21을 사출하는 장면도 등장했다. 비행갑판에는 다른 GJ-21 여러 대가 대기하는 모습도 묘사됐다. 군사전문가 웨이둥쉬는 CCTV에 쓰촨함의 비행갑판 선 표시 작업까지 마무리됐다며 최종 시험 단계에 들어섰다고 설명했다. 다음 단계로는 함정과 항공기를 실제로 연동하는 훈련이 예상된다. 이 때문에 해외 매체들은 076형을 ‘드론 항모’라고 부르기도 한다. 중국군이 공식적으로 항공모함으로 분류한 함정은 아니지만, 전자식 사출장치를 통해 대형 무인 고정익기를 운용한다는 점에서 기존 강습상륙함과 차이가 크다. GJ-21까지 뜨면…상륙함 역할도 달라진다 GJ-21의 구체적인 제원과 성능은 공개되지 않았다. 다만 꼬리날개가 없는 전익형 형상을 적용해 레이더 반사면적을 줄이는 방향으로 설계됐으며, 정찰과 감시뿐 아니라 적 방공망 안쪽에 침투해 타격 임무까지 수행하는 공격드론으로 개발된 것으로 알려졌다. 076형과 GJ-21의 결합이 주목받는 이유도 여기에 있다. 기존 강습상륙함은 헬기와 상륙 병력을 적 해안에 투입하는 것이 주요 임무였다. 하지만 장거리 무인기까지 운용하면 적 함정과 지상 표적을 정찰하거나 타격하고, 유인 전투기의 위험 구역 진입을 줄이는 역할까지 맡을 수 있다. 전자식 사출장치는 무인기의 탑재 연료와 무장량을 늘리는 데도 유리하다. 활주거리만으로 뜨는 방식보다 더 무거운 기체를 띄울 수 있기 때문이다. 중국이 향후 GJ-21뿐 아니라 다른 고정익 무인기와 유인기까지 076형에서 운용할 가능성이 거론되는 배경이다. 특히 대만해협이나 남중국해처럼 중국 본토에서 멀리 떨어진 해역에서 076형이 무인기를 운용하면 중국 해군의 감시·타격 범위를 넓힐 수 있다. 다만 GJ-21의 함상 운용 능력과 076형의 전자식 사출장치 성능은 아직 실제 작전 환경에서 검증되지 않았다. 쓰촨함의 최종 해상시험과 GJ-21의 시험비행이 비슷한 시기에 진행되면서 중국의 차세대 해상 항공전력이 구상 단계를 넘어 실제 시험 단계로 옮겨가고 있다는 점은 더욱 뚜렷해졌다. 앞으로 GJ-21이 쓰촨함에서 실제 사출·착함 시험에 나서는지가 중국의 ‘드론 항모’ 구상이 현실화됐는지를 판단할 다음 관전 포인트가 될 전망이다.

이화여자대학교 의료원이 질환별로 특성화한 전문병원 체제를 구축하고 인공지능(AI)을 접목해 진료를 혁신한 성과를 인정받아 ‘제1회 서울바이오헬스대상’ 종합병원 부문에서 보건복지부장관상을 수상했다. 이화의료원은 이대서울병원과 이대목동병원을 중심으로 중증·고난도 질환의 진료 역량을 강화해 왔다. 이대서울병원은 이대대동맥혈관병원과 이대뇌혈과병원을 별도로 운영하며 응급수술과 시술의 전문성을 높였다. 지난해 대동맥 수술 3000례와 뇌혈관 수술·시술 2000례를 넘어섰다. 올해는 갑상선암 로봇수술 1300례를 달성했고, 이대엄마아기병원의 누적 분만도 7000건을 기록했다. 이대목동병원은 혈액암과 여성암, 비뇨기질환을 중심으로 특성화 진료체계를 구축했다. 지난해 이대혈액암병원과 세포·유전자 처리센터를 열어 혈액암 정밀치료 기반을 마련했다. 이대여성암병원은 다학제 진료를 운영하고 있으며, 이대비뇨기병원은 로봇 부신 절제술 200차례를 달성했다. 첨단 진단장비도 잇달아 도입했다. 이대서울병원은 동북아시아 최초로 양전자방출·컴퓨터단층촬영(PET-CT) 장비 ‘바이오그래프 비전 쿼드라’를 들여왔고 국내 최초의 광자계수 컴퓨터단층촬영(CT) 장비 ‘네오톰 알파’도 구축했다. 이대목동병원에는 최첨단 자기공명영상(MRI) 장비 ‘마그네톰 시마 엑스’를 국내에서 처음 도입했다. AI를 활용해 의료진의 업무 부담을 줄이고 환자 진료에 더 집중할 수 있는 환경도 만들었다. 자체 개발한 생성형 AI 기반 진단서 작성 시스템을 모든 진료과에 적용하고 AI 기반 간호 인수인계, 동의서, 퇴원요약지 작성 시스템도 단계적으로 도입했다. 올해는 AI 기반 심방세동 예측 모델의 임상적 유효성을 입증, 지능형 고객센터(AICC)와 음성인식(STT) 기반 상담 시스템도 가동했다. 지난해에는 개방형실험실 운영사업 주관기관 선정과 1기 연구중심병원 지정을 계기로 바이오·의료기기 기업과의 공동연구 기반을 넓혔다. 이대서울병원은 2026~2029년 권역응급의료센터로 선정돼 지역 중증·응급환자의 최종 치료를 맡는다.

생성형 인공지능(AI)이 다양한 분야에서 사용되다 보니 AI 없는 세상은 상상하기 어려울 정도가 됐다. 생성형 AI가 사용자 수준에 맞춘 답변을 내놓기 위해서는 사용자가 설정한 프로필, 과거 대화 등 고정된 사용자 정보를 활용한다. 그렇지만 이런 방식은 전문 분야가 아닌 다른 분야나 같은 분야에서도 질문 주제에 따라 지식 수준이 다르다는 점은 고려되지 않는 경우가 많다. 이에 울산과학기술원(UNIST) 컴퓨터공학과 연구팀은 질문 의미뿐만 아니라 질문 속 전문 용어를 얼마나 빠르고 일정한 리듬으로 타이핑하는지에 따라 사용자의 전문 지식 수준을 가늠해 맞춤형 답변을 내놓는 개인화 AI 기술인 ‘엑스퍼트’(ExPerT)를 개발했다고 30일 밝혔다. 이 연구 결과는 자연어 처리 분야 국제 학술대회 ‘ACL 2026’에서 발표됐다. 연구팀은 이번 연구의 데이터 세트와 코드를 오픈 소스 공유 사이트인 ‘깃허브’(https://github.com/UbiquitousAILab/ExPerT)에 공개하기도 했다. 연구팀은 똑같은 전문 용어를 쓰더라도 키를 누르고 떼기까지 걸린 시간, 다음 키로 넘어가는 간격, 백스페이스 사용 횟수 등은 전문가와 비전문가 간에 차이가 있다는 사실에 주목했다. 연구팀은 개별 질문에 쓰인 표현과 전문 용어 등의 의미 정보와 타이핑 행동 정보를 챗GPT 같은 생성형 AI 모델에 입력해 사용자 전문성을 5단계로 추정하게 한 뒤 추정 결과와 원래 질문을 생성형 AI 모델에 다시 전달해 답변의 눈높이를 조절하도록 했다. 실제로 화학, 컴퓨터과학, 경영 분야 참가자 40명이 입력한 질문 1270개를 이용해 엑스퍼트의 성능을 검증한 결과 의미 정보만 분석했을 때는 AI가 추정한 전문성 수준이 참가자가 직접 평가한 수준과 평균 0.488단계 차이가 났지만 타이핑 정보까지 함께 분석하자 그 차이가 0.398단계로 줄었다. 타이핑 정보를 더할 경우 전문성 추정 오차가 18.4% 줄어든 것이다. 또 지금까지 나눈 대화에서 사용자의 성향과 배경을 추출하는 기존 방식의 경우 사용자가 직접 평가한 전문성 수준과 평균 1.162단계 차이가 났지만, 질문마다 전문성을 새로 파악하는 엑스퍼트 방식은 차이를 0.488단계로 줄였다. 연구를 이끈 공태식 교수는 “이번 기술은 기존 개인화 AI가 고정된 프로필이나 이전 대화 기록에만 의존해 실시간 맥락을 반영하지 못했던 한계를 극복하기 위한 것”이라며 “의료·법률·금융처럼 전문 지식 격차가 큰 분야의 전문 챗봇은 물론 사용자별 이해도 파악이 중요한 에듀테크나 B2B 고객 지원 시스템 등 다양한 영역에서 사용자의 실시간 눈높이에 최적화된 개인화 AI 인터페이스를 제공할 수 있을 것으로 기대된다”고 말했다.

베스트셀러 ‘오체불만족’의 저자 오토타케 히로타다가 불륜 스캔들로 대중의 시선에서 멀어진 지 약 10년 만에 숏폼 크리에이터로 활발하게 활동하는 근황이 전해졌다. 오토타케는 지난해 4월 개설한 소셜미디어 계정 ‘어메이징 오토’를 통해 자신의 일상을 담은 짧은 영상을 공개하고 있다. 혼자 식사하거나 공놀이를 하는 모습 등을 유쾌하게 풀어낸 콘텐츠로 현재 약 60만명의 팔로어를 모았다. 오토타케는 선천성 사지 절단증으로 팔다리 없이 태어났다. 대학생 시절인 1998년 자신의 성장기를 담은 에세이 ‘오체불만족’을 출간하며 이름을 알렸다. 책은 일본에서 출간 6개월 만에 350만부가 팔리는 등 큰 인기를 끌었다. 1999년 국내에도 번역 출간돼 50만부 이상 판매됐으며 그의 이야기가 초등학교 교과서에 실릴 정도로 국내에서도 높은 인지도를 얻었다. 작가와 방송인, 스포츠 기자, 초등학교 교사 등으로 활동하며 승승장구하던 오토타케는 2016년 불륜 스캔들로 이미지가 크게 추락했다. 당시 일본 주간지 보도를 통해 아내와 세 자녀가 있는 상태에서 여러 여성과 불륜 관계를 맺었다는 의혹이 불거졌다. 오토타케는 이후 자신의 공식 홈페이지를 통해 불륜 사실을 인정하고 사과했다. 그해 아내와 이혼했으며 대중 활동도 크게 줄었다. 그가 다시 주목받기 시작한 것은 의족을 이용한 보행에 도전하면서부터다. 오토타케는 소니컴퓨터사이언스연구소의 제안으로 약 4년에 걸친 훈련을 거쳐 2022년 도쿄 국립경기장에서 의족을 착용한 채 117m를 걷는 데 성공했다. 최근에는 활동 무대를 숏폼으로 옮겼다. 자신의 장애를 숨기거나 무겁게 다루기보다는 일상에서 벌어지는 모습을 짧고 유쾌한 영상으로 보여주며 일본뿐 아니라 해외에서도 관심을 받고 있다. 오토타케는 2024년 일본 중의원 보궐선거에 무소속으로 출마했으나 낙선하기도 했다.

중국의 13세 소녀가 인공지능(AI)을 활용해 만든 ‘가상 부모’ 앱으로 사흘 만에 약 380만원을 벌어 화제다. 전문적인 코딩 교육을 거의 받지 않았지만 원하는 기능을 말로 설명하면 코드를 만들어주는 AI를 활용해 프로그램을 완성했다. 26일 중국란뉴스와 상관뉴스 등 현지 매체에 따르면 상하이에 사는 중학교 2학년 주수한(13)은 지난 21~23일 항저우에서 열린 AI 마케팅 경진대회 ‘마케톤’(Markethon)에서 3위를 차지했다. 이 대회는 별도의 심사위원 없이 실제 매출로 순위를 가렸다. 50여개 참가팀이 48시간 동안 AI 제품을 판매하고 소비자가 실제로 지불한 금액을 기준으로 수상자를 결정했다. 주수한이 내놓은 제품은 가상 학습 도우미 ‘짜이창’(在场)이다. 부모 사진을 올리면 화면에 부모 모습을 본뜬 가상 캐릭터가 나타나 아이가 공부하는 동안 곁을 지킨다. 컴퓨터 카메라가 아이가 휴대전화를 보거나 자리를 뜨는 모습을 감지하면 가상 부모가 음성으로 주의를 준다. 공부가 끝난 뒤에는 아이가 얼마나 집중했는지 분석한 보고서도 제공한다. 제품을 만든 계기는 자신의 경험이었다. 주수한은 “부모님이 항상 곁에서 공부를 지켜볼 수 없고 나도 숙제하다 집중력이 흐트러져 몰래 휴대전화를 볼 때가 있었다”고 말했다. 이어 “‘엄마가 화났다’와 같은 기능도 처음에는 있었지만 삭제했다”며 “고자질하는 앱을 만들고 싶지 않았다. 아이에게도 어느 정도 여유를 주고 싶었다”고 설명했다. 아이의 행동을 부모에게 일일이 알리는 방식도 피했다. 여러 차례 주의를 줬는데도 같은 행동이 반복될 때만 부모에게 알림을 보내도록 했다. 코딩 거의 안 배웠는데…AI와 대화하며 앱 완성 주수한은 전문적인 프로그래밍 교육을 거의 받지 않았다. AI 도구를 처음 사용한 것도 약 1년 전이었다. 그는 원하는 기능을 자연어로 설명하고 AI가 프로그램 구조를 정리해 코드를 만들도록 했다. 오류가 발생하면 다시 AI에 해결 방법을 물었다. 아이디어를 떠올린 뒤 핵심 기능을 구현하는 데 걸린 시간은 3~4일 정도였다. 앱이 완성되자 초등학교 입학을 앞둔 남동생이 첫 사용자가 됐다. 남동생을 대상으로 시험하면서 가능성을 확인한 뒤 대회에 출품했다. 대회 기간에는 약 90건의 주문이 들어왔다. 순이익은 1만 8295위안으로 약 377만원이다. 대회 3위 상금 5000위안(약 103만원)도 별도로 받았다. 다만 수익이 오롯이 앱 기능과 주수한의 판매 능력만으로 나온 것은 아니다. 주수한의 어머니는 중국판 틱톡인 더우인에서 활동하는 크리에이터다. 어머니가 방송과 짧은 영상을 통해 딸의 제품을 소개하면서 전체 주문의 상당수가 이 경로를 통해 들어왔다. 주수한은 “계속 돈을 내고 사용하는 사람이 있다면 기능을 보완해 정식으로 판매하고 싶다”며 “AI를 사용하면서 좋은 아이디어만 있다면 실제 제품으로 만들 수 있다는 것을 알게 됐다”고 말했다. 13~14세가 AI 앱 잇달아 개발…“출발선부터 다르다” 반응도AI를 활용해 직접 제품을 만드는 중국 청소년은 주수한뿐만이 아니다. 또 다른 13세 학생 뤼쓰퉁은 학교 영어회화 수업이 충분하지 않다고 느껴 24시간 대화할 수 있는 AI 영어회화 서비스 ‘칭와와이자오’(青蛙外教·개구리 원어민 교사)를 개발했다. 어려운 프로그래밍 개념을 일상적인 비유로 설명해 주는 ‘샤오후리장다이마’(小狐狸讲代码·꼬마 여우의 코딩 설명)도 만들었다. 예를 들어 프로그램의 ‘변수’를 ‘채소를 넣어두는 냉장고’에 빗대 설명하는 방식이다. 중국 매체들은 뤼쓰퉁이 지금까지 100개가 넘는 AI 응용프로그램을 만들었으며 일부 제품은 아마존웹서비스(AWS) AI 경진대회 결선에 진출하고 상업용 개발 주문도 수주했다고 전했다. 베이징에 사는 중학교 2학년 장무란(14)은 제품 구상부터 시제품 제작과 홈페이지 개설까지 자동화하는 AI 창업 플랫폼 ‘클로파운더’(ClawFounder)를 개발했다. 장무란은 이 제품으로 중관춘에서 열린 AI 개발대회에서 우승해 상금 20만 위안(약 4100만원)과 AI 서비스에서 사용할 수 있는 100억 토큰을 받았다. 또 또래 학생들과 팀을 꾸려 성인 개발자들이 참가한 해커톤에 출전해 샤오홍슈 게시물을 분석하고 개선점을 알려주는 프로그램도 만들었다. AI가 전문적인 코딩 지식이 없는 사람도 아이디어를 실제 제품으로 구현할 수 있도록 개발 문턱을 낮췄다는 평가가 나온다. 다만 이를 누구나 따라 할 수 있는 성공 사례로 받아들이기는 어렵다는 반응도 적지 않다. 현지 누리꾼들은 “우선 상하이 출신이어야 한다”, “상하이 아이들은 지방 소도시 아이들보다 교육 자원과 기회가 많고 부모의 교육관도 다르다. 애초에 출발선부터 앞서 있다”는 등의 반응을 보였다.

애플 맥 미니는 저렴한 가격에 사용할 수 있는 개인용 미니 컴퓨터로 등장했습니다. 하지만 AI 시대에는 로컬 AI 장치로 더 인기를 끌고 있습니다. 특히 오픈클로(OpenClaw) 머신으로 인기가 높습니다. 오픈클로는 사용자의 컴퓨터를 직접 제어하고 메신저로 소통하며 24시간 자율적으로 업무를 수행하는 오픈소스 AI 에이전트 프로그램입니다. 단순한 답변이나 초안 작성을 넘어 파일 조작, 프로그램 실행, 이메일 전송 등을 대신하는 AI 비서로 활용할 수 있습니다. 맥 미니가 오픈클로 머신으로 인기가 높은 이유는 M 시리즈 프로세서의 높은 AI 성능과 통합형 메모리 구조, 상대적으로 낮은 전력 소모와 비용, 작은 크기 덕분입니다. 24시간 켜 놓는 개인 AI 비서로 사용하기 위해서는 전력 소모가 낮을수록 유리합니다. 비슷한 성능의 x86 컴퓨터와 비교할 때 맥 미니는 전력 소모가 상당히 낮고 고장 가능성도 작습니다. AI 성능 확 끌어올린 M6 맥 미니이런 점을 반영해 맥 미니에 탑재되는 M 시리즈 프로세서는 세대가 올라갈수록 AI 성능을 강화하고 있습니다. 8월 25일 발표된 신형 M6 맥 미니 역시 이런 추세를 고스란히 반영해 AI 성능을 대폭 개선했습니다. M6는 애플 최초의 2㎚ 제품으로 TSMC의 N2 노드에서 제작됩니다. M6에서 눈에 띄는 변화 중 하나는 고성능·고효율 코어의 두 가지 구성이던 CPU가 고성능·중간·고효율의 세 가지 구조로 바뀌었다는 점입니다. 2개의 슈퍼 코어와 4개의 퍼포먼스 코어, 6개의 고효율 코어 등 총 12코어로 바뀌었는데, 기존 4+6 구성과 비교해 멀티스레드 성능이 20% 정도 빨라졌다는 게 애플의 주장입니다. 이런 트리플 구성은 앞으로 프로, 맥스 등 다른 버전에도 적용될 것으로 보입니다. 이보다 더 중요한 변화는 듀얼 16코어 뉴럴 엔진(Neural Engine)으로 연산 능력이 최대 두 배 증가했다는 것입니다. 다만 단순히 AI 연산 능력이 두 배 증가한 것은 아닙니다. 대신 LLM을 구동할 때 초기 단계인 프리필(prefill)을 주로 가속해 첫 토큰이 나올 때까지 걸리는 시간을 크게 단축할 수 있습니다. 실제 토큰이 생성되는 디코드 단계에서는 메모리 대역폭이 중요한데, M6 맥 미니는 대역폭이 170GB/s로 이전보다 10% 이상 빨라졌습니다. 여기에 12코어로 늘어난 GPU는 각 코어마다 신경 가속기를 지녀 최대 AI 연산 성능이 30% 정도 향상됐습니다. 전반적인 성능 향상을 감안하면 M6 맥 미니의 AI 성능은 이전 세대보다 높아져 로컬에서 LLM을 구동하거나 오픈클로 머신으로 사용할 때 진가를 발휘할 것으로 보입니다. 다만 이제는 기본 모델이 899달러(국내 출시가 149만 9000원)에 달해 비싼 가격이 부담입니다. 특히 좀 더 큰 모델을 돌리기 위해 메모리나 저장장치를 추가하면 가격이 크게 올라가는 것이 걸림돌이 될 것으로 보입니다. 더 강력해진 M5 울트라…가격은 ‘전문가급’이런 문제는 최상위 모델인 맥 스튜디오에서 더 두드러집니다. M4 울트라를 건너뛰고 발표된 M5 울트라 맥 스튜디오는 앞서 공개한 M5 프로(듀얼 다이)를 다시 두 개 붙여 쿼드 다이 형태로 제조했습니다. 다이 연결 대역폭은 4.4TB/s 이상으로 1.76배 개선돼 다이 수가 늘어난 데 따른 병목을 최소화했습니다. CPU 코어 수는 36코어로 증가했는데, 개선된 고성능 코어 덕분에 연산 능력이 높아져 애플 주장으로는 CPU 성능이 싱글스레드는 최대 25%, 멀티스레드는 최대 30% 향상됐습니다. M5 울트라 역시 AI 성능을 강화했습니다. 모든 GPU 코어(최대 80코어)에 신경망 가속기를 탑재해 AI 관련 매트릭스 연산(LLM 프리필, 이미지 생성 등)에서 상당한 성능 향상이 예상됩니다. 애플에 따르면 LLM 프롬프트 처리(LM Studio 기준) 성능도 최대 4배 수준으로 향상됐습니다. 여기에는 GPU 성능뿐 아니라 메모리 대역폭이 819GB/s에서 1.2TB/s로 늘어난 것도 영향을 미친 것으로 보입니다. 하지만 M5 울트라 맥 스튜디오는 가격이 5499달러로 인상돼 이제는 전문적인 용도로 사용하는 경우에도 다소 부담스러운 가격이 됐습니다. 96GB 메모리와 1TB SSD를 지닌 기본 모델도 949만원에 달합니다. 업무 목적이 아니라 단지 내 컴퓨터에서 AI 모델을 돌리기 위해 지불하기에는 너무 많은 비용입니다. 오픈클로 머신으로 맥 미니의 인기는 계속되겠지만, 맥 스튜디오는 전문가 영역으로 사용 범위가 더 좁아질 것으로 보입니다.

- UV·DTG·DTF·UV DTF 기술 단일 기기 통합… KINTEX ‘K-PRINT 2026’서 국내 첫 공개- 듀얼 헤드·Pixel-Scan™ 비전 시스템 탑재… 하드웨어·소프트웨어 통합 생산 생태계 구축 디지털 패브리케이션 기업 xTool이 UV, DTG(Direct-to-Garment), DTF(Direct-to-Film), UV DTF 등 4가지 인쇄 방식을 하나의 장비에 통합한 데스크톱 프린터 ‘O1 Omni Printer’를 출시했다고 밝혔다. xTool은 8월 19일부터 22일까지 경기 고양시 킨텍스(KINTEX) 제2전시관에서 열린 인쇄산업 전시회 ‘K-PRINT 2026’에 참가해 O1을 국내에 처음 공개했다. xTool 측은 O1이 출시 첫날 1,400만 달러 이상의 매출을 기록했다고 밝히며, 이는 자사가 집계한 신제품 매출 기록 가운데 가장 빠른 속도라고 설명했다. 회사는 이번 성과를 레이저 가공 중심의 단일 카테고리에서 다양한 소재·생산 기술을 아우르는 크리에이티브 도구 플랫폼으로 사업을 확장해 온 흐름의 연장선으로 해석했다. xTool에 따르면 O1은 하나의 장비에서 4가지 인쇄 방식을 구현하는 데스크톱 통합 인쇄 시스템으로, 회사 측은 이를 ‘옴니 프린터(Omni Printer)’로 명명했다. 목재·금속·아크릴·유리·석재 등 경질 소재는 물론 섬유·가죽까지 인쇄가 가능해 퍼스널라이즈드 선물, 어패럴, 사인, 홈 데코, 소규모 상업 생산 등 다양한 분야에 활용할 수 있다는 게 회사 측 설명이다. 전시 부스에서는 어패럴, 아크릴, 유리, 금속, 가죽 등 다양한 소재에 O1을 적용한 시연이 진행됐다. AI 보조 디자인과 ‘픽셀-스캔(Pixel-Scan™)’ 비전 포지셔닝 기술을 거쳐 최종 결과물을 완성하는 전체 워크플로우를 관람객이 직접 체험할 수 있도록 구성했다. O1의 핵심 구조는 업그레이드가 가능한 듀얼 프린트헤드다. ‘듀얼-UV(Dual-UV)’ 모드에서는 다층 효과와 더 빠른 생산 속도를 구현하고, ‘하이브리드 UV+패브릭(Hybrid UV+Fabric)’ 모드에서는 경질 소재 인쇄와 어패럴 인쇄, UV DTF 전사 데칼 작업을 하나의 워크스페이스에서 처리할 수 있다. 정밀도 확보를 위해서는 라인 레이저 고도 측정(Line Laser Altimetry)과 왜곡 없는 CIS 스캐닝을 결합한 ‘픽셀-스캔 비전 시스템(Pixel-Scan™ Vision System)’을 적용했다. 레이저 기반 오토포커스가 대상물의 최대 높이를 자동 감지해 인쇄 높이를 조절하고 프린트헤드 충돌을 방지하며, 별도 지그(jig) 없이도 사각지대 없는 인쇄 작업이 가능하다고 회사는 밝혔다. 로터리 어태치먼트를 함께 사용하면 주요 텀블러 제품군의 약 90%에 대해 3D 모델과 1:1 디자인 프리뷰를 생성할 수 있다. 상업적 활용성을 높이기 위해 O1은 G7® 등급의 컬러 정확도 기준을 충족하며, GREENGUARD® Gold 인증을 받은 UV 잉크와 OEKO-TEX® 인증 섬유 잉크를 사용한다. 유지보수 편의를 위한 ‘SmartCycle™ 2.0’ 시스템은 노즐 관리를 자동화하며, 최대 2주간 장비를 사용하지 않아도 즉시 재가동할 수 있는 ‘클로그-프리 베케이션 모드(Clog-Free Vacation Mode)’를 지원한다. 소프트웨어 측면에서는 xTool 레이저 각인기에서 작업한 결과물을 별도 재조정 없이 O1로 옮겨 인쇄까지 이어가는 ‘레이저+UV 통합 워크플로우’를 지원한다. AI 윤곽 인식 기능은 비정형 형상에 디자인을 맞춰 채우는 동시에 컷아웃 영역을 자동으로 피하며, 텍스트 프롬프트로 인쇄 가능한 아트워크를 만드는 ‘원클릭 AI 생성기’ 기능도 탑재됐다. 이 밖에 최대 높이 7mm의 릴리프 인쇄가 가능한 2,000여 종 텍스처 라이브러리와 입체 모션 효과를 구현하는 ‘렌티큘러 3D 제너레이터(Lenticular 3D Generator)’, DTG 인쇄와 텍스처 자수 효과를 결합한 ‘데스크톱 3D 자수 워크플로우’도 함께 제공된다. 선전(Shenzhen)에 본사를 둔 xTool은 2021년 첫 다이오드 레이저 각인·절단기를 출시한 이후 하드웨어·소프트웨어·컴퓨터 비전·지능형 제어 기술을 아우르는 통합 플랫폼을 구축해 왔다. 2025년에는 어패럴 전용 인쇄 시스템 ‘xTool Apparel Printer’를 선보이며 디지털 섬유 인쇄 시장에 진출했으며, 회사 측이 인용한 업계 자료에 따르면 2026년 상반기 글로벌 어패럴 인쇄 시장에서 상위권 점유율을 기록한 것으로 알려졌다. 한편 K-PRINT 2026은 인쇄 장비, 라벨, 패키징, 골판지·종이 제품, 디지털 인쇄, 섬유 인쇄, 사인·광고 등 다양한 산업군을 아우르는 국내 대표 인쇄·후가공 전시회다. xTool은 이번 전시를 통해 자사 인쇄 사업 성과를 알렸다.

기상·기후 분야 전문 인재를 양성하는 국가기관인 기상청 기상기후인재개발원이 충북 진천에 새 둥지를 틀었다. 기상기후인재개발원은 27일 진천군 광혜원면 신청사에서 개원식을 갖고 본격적인 운영에 들어갔다. 총사업비 452억 6700만원이 투입된 신청사는 부지 면적 6만 8999㎡에 연면적 1만 1807㎡(지하 1층·지상 4층 규모)로 지어졌다. 기상청 직원, 공군, 지방자치단체 방재공무원 등 관련자들을 대상으로 기상예보관 과정, 기상·기후 데이터 활용법 등 다양한 프로그램을 진행한다. 초·중·고·대학생과 외국인을 위한 교육과정도 마련한다. 교육 인원은 올해 연간 3700여 명에서 내년에는 7025명으로 늘어날 예정이다. 기상청 서울청사 안에 있던 기상기후인재개발원은 이전 공모를 통해 진천군을 후보지로 확정하고 2023년부터 신청사 공사를 진행했다. 충북도 관계자는 “청주 오창 국가기상슈퍼컴퓨터센터와 진천 국가기상위성센터에 이어 기상기후인재개발원까지 자리를 잡아 충북이 기상클러스터가 되고 있다”며 “기상·기후 발전과 지역 상생을 위해 지원을 이어가겠다”고 말했다.

글로벌 패션·테크 전문가들이 서울에서 모여 인공지능(AI)을 통한 패션 산업의 창작과 생산, 고객 경험의 방식에 대해 논의한다. 성주재단은 MCM과 주한독일문화원, 독일패션협회와 함께 다음 달 3일 오후 2시부터 서울 남산에 있는 주한독일문화원에서 국제 패션테크포럼 ‘KIFT 2026 포럼’을 개최한다고 27일 밝혔다. 올해로 3회째를 맞는 KIFT는 글로벌 패션·테크 투자자들이 한자리에 모여 AI 등 최신 기술이 만들어갈 패션 산업의 미래를 논의하는 국제 교류의 장으로 자리 잡고 있다. 올해 창립 50주년을 맞은 독일 럭셔리 브랜드 MCM과 성주재단이 미래 세대의 역량 강화와 문화·예술 활동 지원이라는 공동 비전을 바탕으로 이번 행사를 함께 기획했다. 올해 KIFT 2026은 ‘AI가 바꿀 패션의 미래’를 대주제로 두고 디자인과 생산 및 운영, 고객 관리와 순환 경제에 이르기까지 명품 패션의 밸류체인(가치사슬) 전반에서 일어나고 있는 패러다임의 전환을 세 개의 세션에 걸쳐 심도 있게 다룬다. 첫 번째 세션은 ‘디자인 파트너로서의 AI’를 주제로 브랜드 고유의 DNA와 창의성을 보존하면서 생성형 AI와 3D 가상 착장 기술 등을 디자인에 접목하는 혁신 사례를 살펴본다. AI를 단순한 생산성 향상 도구가 아닌 디자이너의 창의적 사고를 확장하고 새로운 표현의 가능성을 열어주는 ‘창작의 파트너’로 활용하는 사례가 주로 다뤄질 예정이다. 더크 쇤베르거 MCM 글로벌 브랜드 총괄 임원과 박규열 리빌더 AI 공동 창업자 겸 최고기술책임자(CTO), 주은정 CLO AI 연구 총괄 임원, 권유미 AI 네이티브 뷰티 기업 비팩토리 부대표, 유훈식 서울미디어대학원대학교 교수가 패널로 참석한다. 두 번째 세션에서는 ‘패션 산업에서의 에이전틱 AI와 피지컬 AI의 미래’를 주제로 고급 소재 가공과 맞춤 테일러링 생산 공정부터 마케팅과 고객 접점 관리까지 패션 산업 현장에 적용되고 있는 협동 로봇(피지컬 AI)과 자율형 AI 에이전트 등 패션 산업 내 AI의 현주소와 미래 가능성에 대해 논의한다. 스콧 W. J. 립핀스키 독일패션협회 최고경영자(CEO), 오드리 한센 사이렌(Siren) CEO, 스테판 헬러 알파큐(AlphaQ) VC 창립 대표, 강성훈 스튜디오랩 공동창업자 겸 CEO, 이상구 서울대학교 교수 겸 인텔리시스 창업자가 패널로 참여한다. 세 번째 세션에서는 ‘AI 기반 순환 경제와 고객 생애주기 관리’에 대해 논의한다. 컴퓨터 비전 기반의 정품 인증, AI 기반 고객 데이터 분석 기술 등을 활용해 1차 시장과 재판매를 포함한 2차 시장을 유기적으로 연결하고 제품의 생애주기와 브랜드와 고객 간 장기적인 관계를 관리하는 새로운 럭셔리 비즈니스 모델을 모색한다. 크리스찬 알프 전 독일판 보그 편집장 겸 독일패션협회 이사장, 신한나 테크 쿠튀르 패션 디자이너, 마이사 베나티 AIUTA CEO, 이인섭 마크비전 창업자 겸 CEO, 양은경 연세대학교 교수가 패널로 참여해 지속가능성과 고객 생애가치를 극대화하는 AI 기반 패션 산업의 미래에 대해 이야기를 나눈다. 성주재단 관계자는 “KIFT 2026은 AI 시대를 맞아 패션 산업의 미래를 이끌어갈 인재들이 글로벌 리더들과 직접 인사이트를 교류하고 새로운 협력의 가능성을 모색하는 실질적인 네트워크의 장이 될 것”이라며 “한국과 독일 양국의 문화적 창의성과 기술적 혁신을 연결해 보다 지속 가능하고 창의적인 패션 산업의 청사진을 제시하겠다”고 밝혔다.

광운대학교는 지난 22일 광운대 판교캠퍼스에서 ‘2026년 광운대학교 AI·로봇 드림업 캠프’를 개최했다고 27일 밝혔다. 이날 캠프에는 광운학원 산하 광운초·광운중·남대문중·광운인공지능고와 성남 지역 초중고 학생 45명이 참여했다. 광운대 소프트웨어(SW) 봉사동아리 ‘소원’ 학생들은 강사와 멘토로 나서 AI 프로그래밍, 피지컬 컴퓨팅, 로봇 제어 등을 교육했다. 학생들은 AI 로봇, 아두이노 자율주행 자동차, 4축 로봇암, 드론 AI·컴퓨터비전 등 다양한 프로그램을 직접 실습하며 코딩한 명령이 실제 장치의 움직임으로 구현되는 과정을 경험했다. 이번 캠프는 광운대의 지역사회 연계 프로그램인 ‘Seamless KW’의 일환으로 마련됐다. 광운대는 교내 교육 역량과 판교캠퍼스 인프라를 지역 청소년과 공유하며 미래기술 체험과 진로 탐색 기회를 확대한다는 계획이다. 행사는 광운대 대학혁신사업단과 카카오페이의 공동 후원으로 진행됐다.

사람이 쓴 1000개 글 AI로 재작성글쓴이 개성 나타내는 지표 반토막원본과 의미 같지만 무미 건조해져다양성 침식해 장기적 창의성 제한 2022년 11월 30일 생성형 인공지능(AI) 챗GPT가 처음 대중에게 공개됐다. 그로부터 4년 가까이 지난 지금 읽기, 쓰기, 그리기 등 다양한 일을 대신하면서 AI 없는 세상을 상상할 수 없게 됐다. 그런데 미국 서던캘리포니아대(USC) 컴퓨터과학과, 계산 언어과학 연구센터, 심리학과, 정보과학 연구소 공동 연구팀은 생성형 AI가 사람들의 글쓰기 형태를 유사하게 만든다고 26일 밝혔다. 이 연구 결과는 행동과학 분야 국제 학술지 ‘네이처 인간 행동’ 25일자에 실렸다. 연구팀은 레딧 스토리, 뉴스 기사, 학술 논문 초록, 에세이, 소셜미디어(SNS) 게시물, 정치 연설을 포함한 88만 개 이상의 텍스트를 수집해 챗GPT 출시 전후 글쓰기 복잡성 분산 추이를 분석했다. 또 챗GPT 출시 이전에 사람이 작성한 글 1000개를 무작위로 선정해 챗GPT-3.5, 라마 3 70B, 구글 제미나이 프로 모델에게 명확성 개선, 문법 수정 등 12가지 중립적 프롬프트를 제시한 뒤 다시 쓰도록 했다. 연구팀은 AI가 작성한 글과 원본을 비교해 저자를 파악할 수 있는 특성을 얼마나 변화시켰는지 분석했다. 또 어휘 특성 분석 기법으로 특정 어휘 사용과 개인적 특성 간 상관관계가 어떻게 변하는지 세밀히 조사했다. 그 결과, AI로 다시 작성된 글은 원본 텍스트와 의미상으로는 달라지는 것이 거의 없었다. 그렇지만 글쓴이의 개인적 특성을 드러내는 지표인 ‘복잡성의 변동성’은 최대 50% 줄어든 것으로 확인됐다. 쉽게 말하면 AI가 쓴 글에서는 저자의 개성을 거의 찾을 수 없다는 것이다. 사람의 글쓰기에서는 각자 성향에 따라 특정 단어를 많이 쓰는 패턴이 있다. 외향적인 사람들은 나, 너, 우리 같은 대명사를 자주 쓰고 의리나 친밀감을 중요하게 생각하는 사람은 친구와 관련된 단어를 많이 사용하며 나이에 따라 과거, 현재, 미래를 뜻하는 단어를 쓰는 빈도와 방식이 달라지는 식이다. 그런데 AI가 글을 고치면 이런 특징적 단어 사용이 사라져 극히 평범하고 표준적인 글, 소위 건조하고 재미없는 글로 바뀌게 된다는 것이다. 반면 신경증을 드러내는 부정적인 감정 단어나 도덕적 순수성과 연관된 종교적 단어, 성별에 따른 사회적 관계 단어의 사용 패턴은 AI가 그대로 놔둔 것으로 조사됐다. ‘이게 무슨 문제가 되느냐’는 의문을 제기할 수 있다. AI는 통계적으로 가장 확률이 높은 텍스트를 생성하도록 최적화돼 있기 때문에 언어적 다양성을 침식하고 지배적 언어 패턴을 강화한다는 위험을 안고 있다. 또 이런 언어의 동질화 현상은 주류 집단의 목소리를 증폭시키는 반면 소외 계층의 언어적 특성을 소외시킬 우려가 크다. 연구를 이끈 모르테자 데그하니 USC 교수는 “언어와 사고의 상관관계를 생각한다면 LLM으로 인한 언어 사용의 획일화는 장기적으로 인류의 인지적 유연성과 창의성을 제한해 사고 범위 자체를 좁히는 결과를 낳을 수 있다”고 우려했다.

컴퓨터 입력을 자동으로 반복하는 프로그램을 직접 개발해 아이돌 콘서트 티켓을 대량 구매하고 최대 13배의 가격으로 되팔아 수억 원을 챙긴 암표상이 경찰에 붙잡혔다. 울산경찰청 사이버범죄수사대는 업무방해, 공연법·정보통신망법 위반 혐의 등으로 A(35)씨를 구속 송치했다고 26일 밝혔다. A씨는 2024년 11월부터 지난해 10월까지 국내 대형 티켓 사이트 3곳에서 외국인 명의의 계정 1198개를 이용해 아이돌 콘서트 티켓을 대량 구매한 후 중고 거래 사이트에서 부풀린 가격으로 되판매한 혐의를 받는다. 경찰에 따르면 A씨는 직접 개발한 매크로 프로그램을 이용해 티켓을 대량 구매했다. 매크로 프로그램은 특정 컴퓨터에 반복적으로 입력해야 하는 여러 개의 명령어 등을 하나로 묶어 자동 실행하는 소프트웨어다. A씨가 개발한 프로그램에는 예매처의 부정 구매 방지 조치를 우회하고, 중고거래 게시판에 판매글을 초 단위로 연속 작성하도록 하는 기능도 있었다. 이 프로그램을 이용해 A씨는 1분 만에 70~80장의 티켓을 구매했고, 이렇게 확보한 티켓 1700여장을 부풀린 가격에 팔아 약 1년 동안 4억 2000여만원을 챙긴 것으로 조사됐다. A씨는 티켓을 적게는 원가의 3배, 많게는 13배로 팔았으며, 한 장당 최고 273만원을 받은 것으로 조사됐다. 이렇게 벌어들인 돈으로 A씨는 명품 시계와 의류, 귀금속 등을 샀고, 수입 스포츠카를 몰고 다닌 것으로 조사됐다. 경찰은 한국콘텐츠진흥원으로부터의 수사 의뢰를 받고 A씨를 추적했으며, 서울 자택에서 그를 체포했다. 경찰은 A씨 집 금고에 있던 현금 2억원을 압수했다. 범죄수익 4억 2000만원에 대한 기소 전 추징 보전도 신청했다. 경찰 관계자는 “A씨가 텔레그램으로 외국인 명의 계정을 개당 3만원에 구입한 것으로 확인했다. 특정인에게 반복 송금한 정황도 나와 수사를 확대하고 있다”라고 밝혔다.