산림청 산하 한국임업진흥원이 소나무재선충병 예찰의 효율을 극대화하기 위해 ‘헬기 라이다(LiDAR) 예찰’을 시범 도입한다고 18일 밝혔다. 기존 드론 예찰의 면적 제한을 보완해 광범위한 산림 지역을 더 빠르고 정밀하게 감시한다는 취지다. 이번에 도입된 ‘라이다 예찰’은 헬기에 정밀 장비를 장착해 지상으로 레이저 펄스를 발사하는 방식이다. 레이저가 나뭇가지 층을 통과해 되돌아오는 신호를 분석하면 산림의 입체 구조를 3D 데이터로 구현할 수 있다. 이를 통해 나무의 높이와 구조는 물론, 육안이나 일반 영상으로는 확인하기 어려운 산림 내부의 고사목 분포 현황까지 수치로 정확히 파악할 수 있는 것이 강점이다. 그동안 주력으로 활용된 드론은 정밀도는 높지만 한 번에 조사할 수 있는 면적이 좁아 대규모 산림을 살피기엔 시간과 비용 부담이 컸다. 진흥원은 헬기의 기동성을 활용해 고사목 분포 반경 5km 지역을 단기간에 훑고, 레이저 반사 강도를 분석해 의심 지역을 빠르게 추려낼 계획이다. 진흥원은 이번 시범 조사 데이터를 기존 드론 영상과 비교 분석해 지형별 최적화된 예찰 모델을 정립할 방침이다. 김용훈 남부조사실장은 “이번 시범 적용은 대규모 산림 예찰의 새로운 기술적 가능성을 확인하는 단계”라며 “축적된 데이터를 바탕으로 더욱 과학적이고 체계적인 방제 시스템을 구축해 나가겠다”고 밝혔다.

서울 도시계획 ‘데이터 기반’ 전환사후 대응→사전 예측 체계에 중점AI, 웰빙·도시건강 좌우 핵심 도구스스로 진단·수행 ‘K-AI시티’ 제시 폭염·홍수 등 기후 위기, 급격한 인구구조 변화, 늙어버린 도심에서 파생된 문제들이 동시다발적으로 터지면서 미래 도시계획의 해법을 찾는 일은 전세계 주요 도시들의 화두로 떠올랐다. 서울시는 이런 복합 위기상황을 인공지능(AI) 기술로 풀어내기 위해 국내외 전문가들과 머리를 맞댔다. 11일 청사 본관에서 ‘AI로 여는 도시계획 대전환’을 주제로 ‘2025 도시공간정책 국제컨퍼런스’를 개최한 이유다. 기조연설에 나선 남정현 서울시 도시공간기획관은 “예측하기 어려운 복합적 도시문제에 대응하기 위해 서울시 도시계획 체계를 직관 중심에서 데이터 기반으로, 사후 대응에서 사전 예측으로 전환하고 있다”고 밝혔다. 그는 서울시가 지난 20년 동안 ▲전자행정 ▲정보통신기술(ICT) ▲도시 전역을 3D 가상공간으로 구현한 디지털 트윈(S-Map) ▲100m 격자 데이터(해상도) 등 도시의 데이터 인프라를 구축해 온 과정을 소개했다. 남 기획관은 “AI 기술이 고도화되더라도 도시계획의 중심은 결국 ‘사람’이며, 시 행정은 앞으로 ‘데이터 해석자·조율자’ 역할을 하게 될 것”이라고 강조했다. 서울시는 이러한 기반을 토대로 도시를 정밀하게 진단·예측·설계하는 ‘지능형 도시 전략’을 추진 중이다. 첫 발제자로 나선 글로벌 엔지니어링기업 아룹(ARUP)의 피터 방스보는 AI가 도시 인프라 개선을 넘어 삶의 질·웰빙·도시건강까지 좌우하는 핵심 도구로 발전하고 있다고 강조했다. 그는 열섬(heat island)·폭우·빗물 유출 등 기후 위험을 신속하게 분석하는 AI 도구를 소개하며 “AI는 안전하고 지속가능한 도시환경을 구현하는 데 필수적 역할을 한다”고 말했다. 이어 글로벌 건축설계기업인 포스터앤드파트너스의 라우라 세르투체는 “AI는 공간·환경·사회 데이터를 통합적으로 활용해 지속가능한 설계를 해낸다”고 설명했다. 다만 AI 도입을 통해 시민 참여가 확대하고 있지만, 동시에 윤리·형평성 등 새로운 기준 설정도 필요해졌다고 강조했다. 마지막 발표자로 나선 이세원 국토연구원 부연구위원은 도시가 스스로 문제를 진단하고 의사결정을 수행하는 ‘K-AI시티’ 구상을 제시했다. 그는 ‘도시인공지능(Urban AI)’ 기반의 자율운영도시 모델을 정의하고 ▲광역 AI 데이터허브 구축 ▲도시지능센터 운영 ▲교통·에너지·안전 분야 AI 서비스 개발 ▲시범도시 조성 ▲규제 프리 테스트베드(신기술·신산업 한시적 허용) 등 5대 정책 방향을 제시했다. 주제발표 이후 계속된 종합토론은 권영상 서울대 건설환경공학부 교수가 좌장을 맡았다. 이동우 서울시립대 스마트시티학과 교수, 송재민 서울대 환경대학원 교수, 홍석기 앤더스 상무이사, 구름 빅밸류 대표이사 등이 참여해 인공지능 도시의 개념과 서울시 전략의 실현 가능성을 논의했다. 김성보 서울시 행정2부시장은 “AI 데이터는 도시의 복잡한 문제를 풀어내는 열쇠가 되고, 도시계획은 ‘사람 중심의 기술’로 정의되고 있다”며 “변화의 흐름 속에서 서울시도 지속 가능하고 포용적인 도시로 나아가겠다”고 밝혔다.

‘미래기술 게임 제작 지원’ 참여기업 몽가·유비스의 제작 과정, 매뉴얼 정리 경기도와 경기콘텐츠진흥원(경콘진)이 중소 게임 개발사들의 AI 활용 역량 강화를 위해 인공지능(AI) 기반 게임 제작 매뉴얼을 8일 공개했다. 매뉴얼은 ‘2025년 미래기술 게임 제작 지원’ 사업의 결과물이다. 경콘진은 2023년 ‘미래기술 게임 실증 지원’을 시범 시작으로 2024년 ‘미래기술 게임 활성화 제작지원’ 사업을 이어갔고, 올해는 ‘미래기술 게임 제작 지원’으로 사업명을 개편해 운영했다. 올해 2개 도내 게임 개발사 대상으로 각 5천만 원의 제작지원을 제공했으며, 중소 개발사의 실무에 도입하기 위해 지원기업의 AI 활용 게임 개발 매뉴얼을 공개했다. 공개된 매뉴얼은 실제 게임 개발사 프로젝트를 기반으로 제작되어 현업에서 바로 활용할 수 있는 실증적 내용을 담고 있다. 성남시에 있는 중소 게임 개발사 ㈜몽가는 퍼즐 게임 마인드크래프트(Mindcraft) 개발 과정에서 도입한 AI 활용 노하우를 토대로 ‘LLM을 활용한 게임 기획 콘텐츠 제작 매뉴얼’을 제작했다. 이 게임은 지난 10월 24일 스팀(Steam)에 정식 출시되었다. 해당 매뉴얼은 GPT-2, Qwen 2.5 등 LLM을 활용해 기획자의 의도에 맞춰 퍼즐 맵을 자동 생성하는 과정을 설명한다. 기획자가 직접 100개 맵 데이터를 제작할 경우 약 8시간이 걸리지만, AI를 활용하면 2시간 이내로 단축되어 약 4배의 작업 효율 향상을 기대할 수 있다. ㈜유비스는 서브컬처 오픈월드 MMORPG 루나(LUNA) 개발 경험을 바탕으로 ‘UBIS AI Agent 기반 2D→3D 캐릭터 생성 매뉴얼’을 제작했다. 루나는 지난 11월 20일 스팀 얼리 액세스 버전으로 출시됐다. 매뉴얼은 2D 일러스트를 3D 캐릭터 모델로 자동 변환하는 AI 기반 제작 시스템을 다룬다. 기존에는 숙련 아티스트가 1개의 캐릭터를 제작하는 데 약 6주가 필요했으나 AI 기술을 적용하면 약 1주 내 제작이 가능해져 약 6배의 제작 효율 향상이 가능하다. 경콘진 탁용석 원장은 “이번 매뉴얼 공개가 중소 게임 개발사의 AI 기술 도입 문턱을 낮추고 경기도 게임 산업 전반의 경쟁력 강화에 기여할 것으로 기대된다”라고 말했다.

지난 3분기, 엔비디아는 570억 달러의 매출과 함께 무려 73.4%에 달하는 매출 총이익률(gross margin)을 발표했습니다. 그만큼 GPU 하나 팔아서 남기는 게 많다는 이야기로 영업 이익은 매출의 절반이 넘는 360억 달러에 달했습니다. 사실상 원가에 몇 배에 달하는 폭리를 취하면서 매출보다 이익이 더 가파르게 증가한 것입니다. 하지만 이렇게 파는데도 데이터 센터 GPU는 다 팔려 나가 물량 구하기가 쉽지 않다는 게 젠슨 황 CEO의 설명입니다. 그런데도 AI 버블 논란은 여전히 가라앉지 않고 있습니다. AI를 통해 인력을 감축하고 비용을 절감하는 기업들은 늘고 있지만, 정작 막대한 비용이 들어가는 AI 서비스 자체는 그에 걸맞은 수익을 창출하지 못하고 있기 때문입니다. 예를 들어, ChatGPT를 서비스하는 오픈 AI는 재무제표를 공개하지는 않지만, 창립 이래 계속해서 적자를 기록하고 있는 것으로 알려져 있습니다. 따라서 최근에는 막대한 투자 비용을 감당하기 위해 대규모 자금 조달에 나서는 한편 광고와 같은 다른 수익 창출 방법도 모색하고 있습니다. 물론 오픈 AI와 경쟁하는 다른 AI 서비스들 역시 상황은 크게 다르지 않습니다. AI가 미래의 성장 동력이라는 점을 의심하는 이는 없지만, 갈수록 치솟는 GPU, 메모리, 스토리지, 그리고 막대한 전기 사용료 등을 고려하면 기업들이 적자를 감수하고 무작정 투자를 계속할 수는 없습니다. 결국, 어느 시점에는 자금력과 기술력이 뒤처지는 회사는 시장에서 도태되고, 비용 절감과 수익 모델 창출에 성공한 기업만이 살아남게 될 것입니다. 이에 따라 구글이나 아마존 같은 빅테크들은 자체 AI 칩(ASIC)에 막대한 투자를 단행하며 엔비디아 GPU보다 저렴한 대안을 모색하고 있습니다. 그런 의미에서 최근 구글이 공개한 7세대 TPU인 아이언우드(Ironwood)는 시장에 큰 충격을 던져주었습니다. TPU(Tensor Processing Unit)는 애플리케이션 특정 통합 회로(ASIC)의 일종으로, 신경망의 행렬 곱셈과 같은 연산을 효율적으로 처리하기 위한 특수 목적 프로세서입니다. CPU가 가장 일반적인 용도의 프로세서라고 한다면 GPU는 그래픽 연산에 필요한 병렬 연산에 최적화된 프로세서라고 할 수 있습니다. 엔비디아는 GPU에 고성능 컴퓨팅에 필요한 좀 더 범용 연산 능력을 부여해 일반 목적 GPU(GPGPU)라고 명명했습니다. 그리고 여기에 사용되는 언어인 쿠다(CUDA)를 개발했습니다. GPU의 GPGPU 성능이 가장 큰 힘을 발휘한 분야가 바로 AI였습니다. 딥러닝 모델 학습과 같이 대규모 데이터를 병렬로 처리해야 하는 작업이 GPGPU에 적합했기 때문입니다. 결국 최근에 나오는 GPU는 AI 성능을 담당하는 부분이 더 커지면서 핵심 기능으로 자리 잡고 있습니다. 구글의 TPU는 GPU보다 더 좁은 범위의 연산만 수행하는 특수 프로세서로 CPU – GPU – TPU의 순으로 점점 더 할 수 있는 기능은 좁아진다고 할 수 있습니다. 다만 반대로 에너지 효율은 더 높아질 수 있습니다. 사실 3D 그래픽도 CPU만 가지고 처리할 수 있습니다. 하지만 처리 속도가 너무 느리고 기능이 제한적이라 3D 가속기라는 별도의 보조 프로세서가 나오게 되었고 그것이 나중에 GPU로 발전한 것입니다. TPU도 그런 연장선상에서 보면 엔비디아의 GPU에 상당히 위협적인 존재가 될 수 있습니다. 아이언우드 자체의 성능은 4,614 FP8 TFLOPS 정도로 B200 블랙웰 GPU의 4.5 PFLOPS와 비슷하지만, GPU보다 구조가 단순할 가능성이 높아 생산비나 제작 단가가 저렴할 수 있습니다. 최근 제미나이 3의 놀라운 성능을 보면 그렇다고 기능이 부족한 것도 아닌 것으로 보여 적지 않은 충격을 주고 있습니다. 여기에 아마존의 AWS 역시 3세대 AI ASIC 칩인 트레이니움3(Trainium3)을 공개하면서 도전장을 내밀고 있습니다. 트레이니움3 칩 하나는 PF8 기준 2.52 PFLOPs의 연산 능력을 지니고 있으며 144GB의 HBM3e 메모리와 4.9TB/s의 대역폭을 지니고 있습니다. 그리고 144개의 칩이 모인 Trn3 UltraServers는 총 362 FP8 PFLOPs의 연산 능력을 확보해 100만 토큰 이상의 AI 서비스를 감당할 수 있습니다. 칩 하나의 성능만 보면 엔비디아의 B200 GPU보다 낮지만, 역시 GPU보다 단순한 구조로 전체 비용은 더 낮을 가능성이 있습니다. 다만 아직은 AI 생태계에서 엔비디아의 입지가 지배적인 만큼 아마존은 트레이니움4에서는 엔비디아의 고속 인터페이스인 NVLink를 지원해 트레이니움4와 엔비디아 GPU를 같이 쓸 수 있게 한다는 계획입니다. 만약 이런 빅테크들의 맞춤형 ASIC 칩들이 비용 효과적인 대안을 제시할 경우 엔비디아에 대한 의존도는 낮아질 수 있습니다. 그러면 지금처럼 높은 가격에도 없어서 못 파는 상황은 지속되지 않을 가능성이 있습니다. 물론 엔비디아를 왕좌에서 그렇게 쉽게 끌어내리진 못할 것이라는 의견도 있습니다. 엔비디아가 AI 왕좌를 지킬 수 있는 가장 강력한 무기는 단순한 하드웨어 성능이 아닌, CUDA(쿠다)라는 소프트웨어 생태계에 있습니다. 2006년부터 구축된 CUDA 플랫폼은 수많은 AI 개발자들에게 압도적인 편의성과 최적화된 도구를 제공해 왔습니다. 이처럼 개발자들이 이미 CUDA 환경에 깊이 익숙해져 있다는 점은 다른 칩으로 전환하는 데 막대한 전환 비용을 발생시킵니다. 따라서 구글, 아마존 같은 빅테크들의 자체 ASIC이 고성능과 저비용을 달성하더라도, 이 CUDA 생태계의 장벽을 어떻게 뛰어넘을 것인가는 여전히 가장 큰 숙제로 남아 있습니다. 여기에 엔비디아 역시 경쟁자들처럼 차세대 칩을 준비하고 있습니다. 차세대 루빈 GPU는 FP4 기준 50 PFLOPS의 연산 능력을 지니고 있으며 이를 이용한 렉 시스템인 베라 루빈 NVL 144는 3.6EFLOPS라는 슈퍼컴퓨터급 연산 능력을 지니고 있습니다. 엔비디아는 루빈 GPU의 양산을 서두르는 한편 다음 세대 제품에서 성능을 더 높여 경쟁자들의 추격을 따돌리기 위해 고군분투할 것으로 보입니다. 과연 빅테크들의 거센 도전에서 엔비디아가 왕좌를 지킬 수 있을지 주목됩니다.

지난 3분기, 엔비디아는 570억 달러의 매출과 함께 무려 73.4%에 달하는 매출 총이익률(gross margin)을 발표했습니다. 그만큼 GPU 하나 팔아서 남기는 게 많다는 이야기로 영업 이익은 매출의 절반이 넘는 360억 달러에 달했습니다. 사실상 원가에 몇 배에 달하는 폭리를 취하면서 매출보다 이익이 더 가파르게 증가한 것입니다. 하지만 이렇게 파는데도 데이터 센터 GPU는 다 팔려 나가 물량 구하기가 쉽지 않다는 게 젠슨 황 CEO의 설명입니다. 그런데도 AI 버블 논란은 여전히 가라앉지 않고 있습니다. AI를 통해 인력을 감축하고 비용을 절감하는 기업들은 늘고 있지만, 정작 막대한 비용이 들어가는 AI 서비스 자체는 그에 걸맞은 수익을 창출하지 못하고 있기 때문입니다. 예를 들어, ChatGPT를 서비스하는 오픈 AI는 재무제표를 공개하지는 않지만, 창립 이래 계속해서 적자를 기록하고 있는 것으로 알려져 있습니다. 따라서 최근에는 막대한 투자 비용을 감당하기 위해 대규모 자금 조달에 나서는 한편 광고와 같은 다른 수익 창출 방법도 모색하고 있습니다. 물론 오픈 AI와 경쟁하는 다른 AI 서비스들 역시 상황은 크게 다르지 않습니다. AI가 미래의 성장 동력이라는 점을 의심하는 이는 없지만, 갈수록 치솟는 GPU, 메모리, 스토리지, 그리고 막대한 전기 사용료 등을 고려하면 기업들이 적자를 감수하고 무작정 투자를 계속할 수는 없습니다. 결국, 어느 시점에는 자금력과 기술력이 뒤처지는 회사는 시장에서 도태되고, 비용 절감과 수익 모델 창출에 성공한 기업만이 살아남게 될 것입니다. 이에 따라 구글이나 아마존 같은 빅테크들은 자체 AI 칩(ASIC)에 막대한 투자를 단행하며 엔비디아 GPU보다 저렴한 대안을 모색하고 있습니다. 그런 의미에서 최근 구글이 공개한 7세대 TPU인 아이언우드(Ironwood)는 시장에 큰 충격을 던져주었습니다. TPU(Tensor Processing Unit)는 애플리케이션 특정 통합 회로(ASIC)의 일종으로, 신경망의 행렬 곱셈과 같은 연산을 효율적으로 처리하기 위한 특수 목적 프로세서입니다. CPU가 가장 일반적인 용도의 프로세서라고 한다면 GPU는 그래픽 연산에 필요한 병렬 연산에 최적화된 프로세서라고 할 수 있습니다. 엔비디아는 GPU에 고성능 컴퓨팅에 필요한 좀 더 범용 연산 능력을 부여해 일반 목적 GPU(GPGPU)라고 명명했습니다. 그리고 여기에 사용되는 언어인 쿠다(CUDA)를 개발했습니다. GPU의 GPGPU 성능이 가장 큰 힘을 발휘한 분야가 바로 AI였습니다. 딥러닝 모델 학습과 같이 대규모 데이터를 병렬로 처리해야 하는 작업이 GPGPU에 적합했기 때문입니다. 결국 최근에 나오는 GPU는 AI 성능을 담당하는 부분이 더 커지면서 핵심 기능으로 자리 잡고 있습니다. 구글의 TPU는 GPU보다 더 좁은 범위의 연산만 수행하는 특수 프로세서로 CPU – GPU – TPU의 순으로 점점 더 할 수 있는 기능은 좁아진다고 할 수 있습니다. 다만 반대로 에너지 효율은 더 높아질 수 있습니다. 사실 3D 그래픽도 CPU만 가지고 처리할 수 있습니다. 하지만 처리 속도가 너무 느리고 기능이 제한적이라 3D 가속기라는 별도의 보조 프로세서가 나오게 되었고 그것이 나중에 GPU로 발전한 것입니다. TPU도 그런 연장선상에서 보면 엔비디아의 GPU에 상당히 위협적인 존재가 될 수 있습니다. 아이언우드 자체의 성능은 4,614 FP8 TFLOPS 정도로 B200 블랙웰 GPU의 4.5 PFLOPS와 비슷하지만, GPU보다 구조가 단순할 가능성이 높아 생산비나 제작 단가가 저렴할 수 있습니다. 최근 제미나이 3의 놀라운 성능을 보면 그렇다고 기능이 부족한 것도 아닌 것으로 보여 적지 않은 충격을 주고 있습니다. 여기에 아마존의 AWS 역시 3세대 AI ASIC 칩인 트레이니움3(Trainium3)을 공개하면서 도전장을 내밀고 있습니다. 트레이니움3 칩 하나는 PF8 기준 2.52 PFLOPs의 연산 능력을 지니고 있으며 144GB의 HBM3e 메모리와 4.9TB/s의 대역폭을 지니고 있습니다. 그리고 144개의 칩이 모인 Trn3 UltraServers는 총 362 FP8 PFLOPs의 연산 능력을 확보해 100만 토큰 이상의 AI 서비스를 감당할 수 있습니다. 칩 하나의 성능만 보면 엔비디아의 B200 GPU보다 낮지만, 역시 GPU보다 단순한 구조로 전체 비용은 더 낮을 가능성이 있습니다. 다만 아직은 AI 생태계에서 엔비디아의 입지가 지배적인 만큼 아마존은 트레이니움4에서는 엔비디아의 고속 인터페이스인 NVLink를 지원해 트레이니움4와 엔비디아 GPU를 같이 쓸 수 있게 한다는 계획입니다. 만약 이런 빅테크들의 맞춤형 ASIC 칩들이 비용 효과적인 대안을 제시할 경우 엔비디아에 대한 의존도는 낮아질 수 있습니다. 그러면 지금처럼 높은 가격에도 없어서 못 파는 상황은 지속되지 않을 가능성이 있습니다. 물론 엔비디아를 왕좌에서 그렇게 쉽게 끌어내리진 못할 것이라는 의견도 있습니다. 엔비디아가 AI 왕좌를 지킬 수 있는 가장 강력한 무기는 단순한 하드웨어 성능이 아닌, CUDA(쿠다)라는 소프트웨어 생태계에 있습니다. 2006년부터 구축된 CUDA 플랫폼은 수많은 AI 개발자들에게 압도적인 편의성과 최적화된 도구를 제공해 왔습니다. 이처럼 개발자들이 이미 CUDA 환경에 깊이 익숙해져 있다는 점은 다른 칩으로 전환하는 데 막대한 전환 비용을 발생시킵니다. 따라서 구글, 아마존 같은 빅테크들의 자체 ASIC이 고성능과 저비용을 달성하더라도, 이 CUDA 생태계의 장벽을 어떻게 뛰어넘을 것인가는 여전히 가장 큰 숙제로 남아 있습니다. 여기에 엔비디아 역시 경쟁자들처럼 차세대 칩을 준비하고 있습니다. 차세대 루빈 GPU는 FP4 기준 50 PFLOPS의 연산 능력을 지니고 있으며 이를 이용한 렉 시스템인 베라 루빈 NVL 144는 3.6EFLOPS라는 슈퍼컴퓨터급 연산 능력을 지니고 있습니다. 엔비디아는 루빈 GPU의 양산을 서두르는 한편 다음 세대 제품에서 성능을 더 높여 경쟁자들의 추격을 따돌리기 위해 고군분투할 것으로 보입니다. 과연 빅테크들의 거센 도전에서 엔비디아가 왕좌를 지킬 수 있을지 주목됩니다.

제주도가 한라산에 사는 1만 5000여 그루 나무의 정확한 위치와 상태를 한눈에 볼 수 있는 디지털 지도를 완성했다. 기후변화로 달라지는 한라산 생태계를 수십 년 단위로 추적할 과학적 관측망이 처음으로 구축돼 관심이다. 제주도 세계유산본부는 한라산 5개 사면(5개 탐방코스)에 고도 100m 간격으로 정밀조사구 40개를 설치하고, 이를 토대로 만든 ‘한라산 방위·고도별 수목 분포조사 보고서(증보판)’를 전자책으로 공개한다고 3일 밝혔다. 세계유산본부 안웅산 박사는 “2020년부터 처음 시도해 2024년 1차 보고 당시 관측 지점 32곳에서 40곳으로 늘어났다”며 “이번 보고서에는 어리목(북서사면)코스의 경우 기존 고도 970~1400m에서 700m로 확대하고 영실(남서사면)코스는 고도 1200~1300m에서 700m로 늘어나 고도기준을 해발 700~1400m 구간으로 통일해 장기 관측 체계를 완성시켰다”고 설명했다. 보고서에는 수목 87종 1만 5756그루의 정확한 좌표, 나무 둘레(흉고직경), 고도·방위별 분포 자료가 모두 기록됐다. 한 그루 나무의 일생을 추적할 수 있게 됐다. 고종석 세계유산본부장은 “일일이 나무를 직접 측정해 시간의 흐름에 따라 성장모습을 반복 관찰하면서 고사(죽은 나무) 증가, 수종 교체, 나무 굵기 변화 등을 추적할 수 있게 됐다”며 “실제로 2020~2024년 재조사에서는 조사구별로 고사목(구상나무)이 늘어난 추세, 수종별 성장 변화가 정량적으로 확인돼 실효성이 입증됐다”고 설명했다. 한라산이 한반도 최남단 ‘기후 최전선’이라는 평가를 실제 데이터로 보여준 셈이다. 또한 그는 “이번 관측망을 미국의 장기 심혈관 연구 ‘프레이밍햄 심장 연구’의 한라산 버전”이라며 “수십 년간 같은 대상을 관찰할 수 있어 미래 기후변화에 따라 숲이 어떻게 이동하고, 어떤 수종이 사라지거나 늘어나는지 과학적으로 예측·검증할 수 있기 때문”이라고 설명했다. 프레이밍햄 심장연구는 1948년부터 현재까지 3세대에 걸쳐 심혈관 코호트 연구를 진행중인 미국의 대표적 장기추적 연구로 알려졌다. 고 본부장은 “이번 조사망은 세대를 이어가는 종단 관측의 출발선”이라며 “기후변화에 민감한 구간을 조기에 찾아내 한라산 보전 전략을 세우는 핵심 기반이 될 것”이라고 말했다. 이번 데이터는 앞으로 위성 영상, 드론 촬영, 라이다(LiDAR) 3D 데이터와 결합해 AI 학습용 표준 자료로 활용된다. 이를 통해 한라산 전역 상시 모니터링, 산불·고사 위험 예측 고도화, 산림자원량·탄소흡수량 정밀 산출 등으로 이어질 전망이다. 조사 결과는 전자책과 GIS 원자료 형태로 세계유산본부 자료공유 사이트(https://www.jeju.go.kr/unescojeju/inform/halla/report.htm)에서 공개된다.

하드디스크(HDD)는 생각보다 역사가 깊은 저장 장치입니다. 1956년 IBM이 최초의 하드디스크인 라막(RAMAC)을 선보였으니, 벌써 69년이라는 세월이 흘렀습니다. 당시 라막은 지름 61㎝의 디스크 50장을 겹쳐 만들었는데, 무게는 1t에 달했지만 저장 용량은 지금 보면 미미한 5MB에 불과했습니다. 하지만 진공관 컴퓨터가 현역이고 데이터 입출력을 천공 테이프에 의존하던 시절, 하드디스크의 등장은 저장 장치의 혁명이었습니다. 이후 기술 발전과 함께 하드디스크는 크기는 줄어들고 용량은 기하급수적으로 늘어나는 진화를 거듭했습니다. PC 시대의 제왕에서 SSD의 등장까지 1980년대에 이르러 하드디스크는 기업용 컴퓨터는 물론 개인용 컴퓨터(PC)의 필수 저장 장치로 자리 잡았습니다. 노트북 역시 작고 가벼운 2.5인치 하드디스크를 채택했습니다. PC 한 대당 최소 1개의 하드디스크가 탑재되면서, 하드디스크의 수요는 PC 출하량을 상회할 정도로 전성기를 누렸습니다. 그러나 수십 년간 이어온 하드디스크의 독점적 지위는 더 빠르고 가벼운 SSD(Solid State Drive)의 등장으로 흔들리기 시작했습니다. 휴대성이 중요한 노트북 시장을 필두로 SSD가 하드디스크를 대체해 나갔고, SSD의 용량이 커지고 가격이 안정화되면서 데스크톱 PC 시장조차 SSD를 주저장 장치로 선택하게 되었습니다. 이에 따라 하드디스크 출하량은 2010년대 들어 급격한 하락세를 보였습니다. 2011년 3분기 1억 7700만대로 정점을 찍었던 출하량은 2016년 1분기 1억대 아래로 떨어졌습니다. 감소세는 계속되어 2022년에는 연간 출하량이 1억 6600만대에 그쳤고, 2023년에는 1억 2700만대 수준까지 쪼그라들었습니다. 데이터 센터와 AI: 부활의 신호탄 플로피 디스크나 CD 드라이브처럼 사라질 위기에서도 하드디스크가 명맥을 유지한 비결은 기업용 데이터 센터 시장 덕분입니다. 폭발적으로 증가하는 데이터를 저렴하게 백업하거나, 자주 접속하지 않는 ‘콜드 데이터’(Cold Data)를 저장하는 데 있어 하드디스크만 한 가성비를 갖춘 대안이 없었기 때문입니다. 물론 시장 축소에 따른 업계 구조조정은 피할 수 없었습니다. 한때 10여개에 달하던 제조사는 현재 웨스턴 디지털, 씨게이트, 도시바의 3강 체제로 재편되었습니다. 삼성전자 역시 1989년부터 ‘스핀포인트’라는 브랜드로 하드디스크 사업을 영위하다가 2011년 씨게이트에 매각하고 낸드 플래시 기반의 SSD에 집중하기 시작했습니다. 이런 상황에서 3D 낸드 기술의 발전으로 서버용 SSD 용량이 하드디스크를 넘어서고 가격 격차가 줄어들자, 하드디스크는 5~10년 내에 완전히 사라질 것이라는 비관적 전망이 지배적이었습니다. 하지만 AI(인공지능)가 이 흐름을 뒤바꿔 놓았습니다. AI 학습에는 방대한 양의 데이터가 필요하며, 이를 저장하고 백업하는 데 막대한 용량의 스토리지 공간이 요구됩니다. 이로 인해 데이터 센터용 고용량 하드디스크 수요가 급증하고 있습니다. 현재 낸드 플래시 가격 상승으로 SSD 가격이 오르는 가운데, 고용량 하드디스크 가격 또한 동반 상승하는 추세입니다. 시장 전망과 차세대 기술 경쟁 AI 데이터 센터 건립 붐이 장기화될 것으로 예상됨에 따라, 줄어들기만 하던 하드디스크 시장이 반등할 것이라는 예측이 나옵니다. 2026년부터는 출하량이 증가세로 돌아서고 전체 시장 규모도 커질 전망입니다. 올해 488억 달러(약 68조 3200억원) 수준인 시장 규모는 2030년 645억 달러(약 90조 3000억 원)까지 성장할 것으로 기대됩니다. 이러한 수요 폭증에 대응하기 위해 제조사들은 신기술 도입에 박차를 가하고 있습니다. 대표적인 기술이 열 보조 자기기록(HAMR)입니다. 기록 과정에서 레이저로 디스크를 국부적으로 가열해 데이터를 저장하는 이 기술을 통해 50TB 이상의 제품 생산이 가능해집니다. 최근 씨게이트는 이 기술을 활용해 6.9TB 용량의 플래터를 개발했는데, 상용화 시 69TB 용량의 하드디스크도 구현할 수 있게 됩니다. 더 먼 미래를 위한 기술 개발도 한창입니다. 웨스턴 디지털은 열 도트 자기기록(HDMR) 기술을 2030년대에 상용화하여 100TB 이상의 초대용량 하드디스크를 제조한다는 로드맵을 제시했습니다. 물론 AI 붐과 별개로 낸드 플래시 기술 역시 빠르게 발전하고 있어, 결국에는 하드디스크가 SSD에 자리를 내줄 것이라는 전망도 여전합니다. 역사상 가장 장수하는 스토리지인 하드디스크가 AI라는 날개를 달고 ‘회춘’에 성공할지, 아니면 조금 늦춰질 뿐 결국 역사의 뒤안길로 사라지게 될지 귀추가 주목됩니다.

하드디스크(HDD)는 생각보다 역사가 깊은 저장 장치입니다. 1956년 IBM이 최초의 하드디스크인 라막(RAMAC)을 선보였으니, 벌써 69년이라는 세월이 흘렀습니다. 당시 라막은 지름 61㎝의 디스크 50장을 겹쳐 만들었는데, 무게는 1t에 달했지만 저장 용량은 지금 보면 미미한 5MB에 불과했습니다. 하지만 진공관 컴퓨터가 현역이고 데이터 입출력을 천공 테이프에 의존하던 시절, 하드디스크의 등장은 저장 장치의 혁명이었습니다. 이후 기술 발전과 함께 하드디스크는 크기는 줄어들고 용량은 기하급수적으로 늘어나는 진화를 거듭했습니다. PC 시대의 제왕에서 SSD의 등장까지 1980년대에 이르러 하드디스크는 기업용 컴퓨터는 물론 개인용 컴퓨터(PC)의 필수 저장 장치로 자리 잡았습니다. 노트북 역시 작고 가벼운 2.5인치 하드디스크를 채택했습니다. PC 한 대당 최소 1개의 하드디스크가 탑재되면서, 하드디스크의 수요는 PC 출하량을 상회할 정도로 전성기를 누렸습니다. 그러나 수십 년간 이어온 하드디스크의 독점적 지위는 더 빠르고 가벼운 SSD(Solid State Drive)의 등장으로 흔들리기 시작했습니다. 휴대성이 중요한 노트북 시장을 필두로 SSD가 하드디스크를 대체해 나갔고, SSD의 용량이 커지고 가격이 안정화되면서 데스크톱 PC 시장조차 SSD를 주저장 장치로 선택하게 되었습니다. 이에 따라 하드디스크 출하량은 2010년대 들어 급격한 하락세를 보였습니다. 2011년 3분기 1억 7700만대로 정점을 찍었던 출하량은 2016년 1분기 1억대 아래로 떨어졌습니다. 감소세는 계속되어 2022년에는 연간 출하량이 1억 6600만대에 그쳤고, 2023년에는 1억 2700만대 수준까지 쪼그라들었습니다. 데이터 센터와 AI: 부활의 신호탄 플로피 디스크나 CD 드라이브처럼 사라질 위기에서도 하드디스크가 명맥을 유지한 비결은 기업용 데이터 센터 시장 덕분입니다. 폭발적으로 증가하는 데이터를 저렴하게 백업하거나, 자주 접속하지 않는 ‘콜드 데이터’(Cold Data)를 저장하는 데 있어 하드디스크만 한 가성비를 갖춘 대안이 없었기 때문입니다. 물론 시장 축소에 따른 업계 구조조정은 피할 수 없었습니다. 한때 10여개에 달하던 제조사는 현재 웨스턴 디지털, 씨게이트, 도시바의 3강 체제로 재편되었습니다. 삼성전자 역시 1989년부터 ‘스핀포인트’라는 브랜드로 하드디스크 사업을 영위하다가 2011년 씨게이트에 매각하고 낸드 플래시 기반의 SSD에 집중하기 시작했습니다. 이런 상황에서 3D 낸드 기술의 발전으로 서버용 SSD 용량이 하드디스크를 넘어서고 가격 격차가 줄어들자, 하드디스크는 5~10년 내에 완전히 사라질 것이라는 비관적 전망이 지배적이었습니다. 하지만 AI(인공지능)가 이 흐름을 뒤바꿔 놓았습니다. AI 학습에는 방대한 양의 데이터가 필요하며, 이를 저장하고 백업하는 데 막대한 용량의 스토리지 공간이 요구됩니다. 이로 인해 데이터 센터용 고용량 하드디스크 수요가 급증하고 있습니다. 현재 낸드 플래시 가격 상승으로 SSD 가격이 오르는 가운데, 고용량 하드디스크 가격 또한 동반 상승하는 추세입니다. 시장 전망과 차세대 기술 경쟁 AI 데이터 센터 건립 붐이 장기화될 것으로 예상됨에 따라, 줄어들기만 하던 하드디스크 시장이 반등할 것이라는 예측이 나옵니다. 2026년부터는 출하량이 증가세로 돌아서고 전체 시장 규모도 커질 전망입니다. 올해 488억 달러(약 68조 3200억원) 수준인 시장 규모는 2030년 645억 달러(약 90조 3000억 원)까지 성장할 것으로 기대됩니다. 이러한 수요 폭증에 대응하기 위해 제조사들은 신기술 도입에 박차를 가하고 있습니다. 대표적인 기술이 열 보조 자기기록(HAMR)입니다. 기록 과정에서 레이저로 디스크를 국부적으로 가열해 데이터를 저장하는 이 기술을 통해 50TB 이상의 제품 생산이 가능해집니다. 최근 씨게이트는 이 기술을 활용해 6.9TB 용량의 플래터를 개발했는데, 상용화 시 69TB 용량의 하드디스크도 구현할 수 있게 됩니다. 더 먼 미래를 위한 기술 개발도 한창입니다. 웨스턴 디지털은 열 도트 자기기록(HDMR) 기술을 2030년대에 상용화하여 100TB 이상의 초대용량 하드디스크를 제조한다는 로드맵을 제시했습니다. 물론 AI 붐과 별개로 낸드 플래시 기술 역시 빠르게 발전하고 있어, 결국에는 하드디스크가 SSD에 자리를 내줄 것이라는 전망도 여전합니다. 역사상 가장 장수하는 스토리지인 하드디스크가 AI라는 날개를 달고 ‘회춘’에 성공할지, 아니면 조금 늦춰질 뿐 결국 역사의 뒤안길로 사라지게 될지 귀추가 주목됩니다.

엉덩이 근육의 크기가 아닌 모양이 제2형 당뇨병 발병 위험을 예측하는 새로운 지표가 될 수 있다는 연구 결과가 나와 눈길을 끈다. 최근 영국 데일리메일에 따르면 영국 웨스트민스터 대학교 연구팀은 북미영상의학회 연례 회의에서 발표될 예정인 새 연구에서, 엉덩이 근육의 모양이 노화뿐만 아니라 제2형 당뇨병과 골다공증 같은 질환과 함께 변화한다는 사실을 밝혀냈다. 연구를 이끈 생명공학 전문가 마르졸라 타나이 박사는 “기존 연구들이 주로 근육 크기나 지방에 초점을 맞춘 것과 달리, 우리는 3D 모양 매핑 기술을 이용해 근육이 정확히 어디에서 변하는지 식별해 훨씬 더 자세한 그림을 얻었다”고 밝혔다. 연구팀은 UK 바이오뱅크 데이터베이스의 약 6만 1300건에 달하는 자기공명영상(MRI) 검사 데이터를 분석했다. 그 결과 제2형 당뇨병이 있는 남성은 엉덩이의 근육 수축을 경험하는 경향이 있었던 반면, 제2형 당뇨병이 있는 여성은 엉덩이 내 지방 축적으로 인해 근육이 커지는 경향을 보였다. 특히 허약한 남성은 근육 전체가 수축하는 일반적인 위축 현상이 관찰됐다. 이와 달리 여성은 노화로 인한 근육 변화가 특정 부위에만 국한되는 차이를 보였다. 이는 같은 질병에 대한 남녀의 생물학적 반응 메커니즘이 다르다는 것을 보여준다. 연구진은 스캔 데이터 외에도 참가자들의 신체 측정치, 인구통계학적 정보, 병력, 생활 습관 등을 함께 고려했다. 타나이 박사는 “체력이 좋은 사람들은 더 큰 엉덩이 근육 모양을 가지고 있었다. 반면 노화나 장시간 앉아있는 습관은 근육이 얇아지는 것과 관련이 있었다”고 덧붙였다. 엉덩이 근육은 인체에서 큰 근육 중 하나이며, 지방과 당분을 처리하고 인슐린에 반응하는 능력을 나타내는 대사 건강에 중요한 역할을 한다. 제2형 당뇨병은 인슐린 분비 부족이나 인슐린 저항성으로 인해 혈당 수치가 과도하게 높아져 생기는 질환이다. 제2형 당뇨의 경우는 식생활의 서구화, 운동 부족, 스트레스 등 환경적인 요인이 크게 작용하는 것으로 보이지만 특정 유전자의 결함에 의해서도 당뇨병이 생길 수 있다. 연구에 따르면 당뇨병은 사망 위험을 최소 두 배로 늘린다고 알려져 있다. 연구팀은 둔근 모양의 변화가 제2형 당뇨병의 초기 경고 신호가 될 수 있으며, 인슐린 내성에 대한 성별 특이적 반응을 반영한다고 결론지었다. 전문가들은 허리둘레의 변화와 더불어 엉덩이 근육 모양의 변화를 관찰하는 것이 대사 건강 악화를 나타내는 지표일 수 있다고 조언한다.

로위랩, 리빗, 비바이노베이션, 인프라시프트, 텐일레븐, 팔레트 등 참여호반그룹은 기업형 벤처캐피탈(CVC) 법인 플랜에이치벤처스(PlanH)와 공동으로 ‘호반 오픈이노베이션 데모데이’를 진행했다. 2022년 시작해 올해로 네 번째를 맞은 이 행사는 스타트업의 우수 기술을 소개하고 투자 및 사업화를 연계하기 위한 자리다. 호반그룹은 올해 처음으로 혁신기술공모전과 데모데이를 결합해 발굴부터 실증, 사업화, 투자까지 이어지는 벤처투자 플랫폼을 구축하고 스타트업과의 협력 시너지를 강화했다. 호반 오픈이노베이션 데모데이에 참가해 자사의 기술을 선보인 6개 기업을 소개한다. 3D 공간 데이터 전문기업 ‘로위랩’ 3D 공간 데이터 전문 기업 ㈜로위랩은 데모데이에서 3D 공간 데이터 기술과 이를 기반으로 전개할 플랫폼 확장 가능성을 소개했다. 로위랩은 실물 공간을 정밀한 3D 데이터로 전환하고, 이를 웹 기반에서 체험과 거래가 가능한 디지털 자산으로 활용할 수 있는 기술을 점차 발전시켜왔다. 단순 2D 모델이나 VR 투어를 넘어, 공간 안에서 구매·옵션 선택·계약 연동까지 연계 가능한 플랫폼으로 확장할 수 있는 기술 역량을 갖추고 있다. 로위랩은 ▲모델하우스부터 입주 이후 사후관리까지 연결 가능한 부동산 운영 통합 플랫폼 ▲사용자가 자신의 공간을 만들고, 그 안에서 실제 제품을 배치·체험·구매까지 가능한 퍼스널 커머스 플랫폼으로 확장할 수 있는 기술적 기반을 소개했다. 이를 통해 다양한 산업에서 공간 데이터를 활용한 마케팅과 커머스 혁신이 가능함을 시연했다. 로위랩은 3D 데이터 수집·가공·시각화뿐 아니라 AI 분석까지 포함하며, 스마트홈·IoT 디바이스와 연계한 실시간 공간 경험 제공까지 가능하도록 기술을 발전시킬 계획이다. 장태원 대표는 “로위랩의 기술 현황과 플랫폼 확장 가능성을 공유하며, 공간 데이터를 활용한 실질적 비즈니스 가능성을 업계와 투자자에게 전달할 수 있었다”라고 밝혔다. 그룹사 단위 탄소배출 관리·수익화 기업 ‘리빗’ 그룹사 단위 탄소배출 관리·수익화 기업인 리빗은 데이터 기반 탄소 배출량 관리 플랫폼 ‘탄솔루션’을 통해 기업의 사업장 단위 온실가스(Scope 1~3) 배출을 통합 관리하고 감축 비용을 산출함으로써, 기업의 기후경영 의사결정을 효율화하고 있다. ‘탄솔루션’은 사업장별 전기·연료·자재 사용량 등 활동 데이터를 자동 연동하여 복잡한 배출량 산정 과정을 단순화하고, 인벤토리 구축·검증까지 일괄 지원한다. AI 기반 감축 시뮬레이션 기능을 통해 감축 실적과 재무성과를 연동·분석함으로써, 감축 프로젝트의 비용 대비 효과를 객관적으로 평가할 수 있는 것이 특징이다. 온실가스 배출량을 시각화한 대시보드와 자동 보고서 생성 기능은 기업의 ESG 공시·검증 부담을 줄이고, 온실가스 관리 수준을 한 단계 높이는 데 기여하고 있다. 리빗은 현재 호반건설과 호반산업을 포함한 호반그룹 내 주요 사업장에 ‘탄솔루션’을 적용하여 국토부 보고대상 사업장의 온실가스 인벤토리 구축 및 배출 데이터 관리를 진행하고 있다. 향후에는 호반그룹 내 계열사 간 감축 데이터 연계 및 배출권 수익화 전략을 통해 그룹 차원의 시너지 효과를 극대화할 계획이다. 이정민 대표는 “건설 현장의 탄소 배출뿐 아니라 감축 실적을 데이터로 표준화해 그룹사 단위에서 관리·활용할 수 있도록 하는 것이 중요하다”며 “AI 기반 탄소회계 엔진을 통해 호반그룹의 전사적 기후경영 체계를 고도화하고, 향후 감축 실적을 기반으로 상쇄배출권 확보와 이를 수익화로 확장하는 모델을 추진 중”이라고 밝혔다. AI로 진화한 착한의사 비즈니스 ‘비바이노베이션’ 국내 최대 건강검진 플랫폼 ‘착한의사’를 운영하는 ㈜비바이노베이션은 AI 기반 솔루션을 통해 기업 건강경영의 새로운 표준을 선도하고 있다. 개인검진 플랫폼으로 시작한 착한의사는 호반그룹의 전략적 투자를 바탕으로 기업검진 플랫폼 ‘착한의사 비즈니스’를 통해 B2B 시장에서 성장을 이어왔고, 최근 추적관찰 영역으로 서비스를 확장하고 있다. ‘착한의사 비즈니스’는 기업별 규모와 업종 특성에 맞춘 유연한 설계로 주목받고 있다. 병원 네트워크부터 검진 예약, 결제, 결과 관리, 사후 추적관찰까지 모든 과정을 하나의 플랫폼에서 자동화하여 고객사의 검진 효율을 크게 향상시켰다. 이를 통해 검진 참여율 상승과 기업 고객과의 안정적 관계 구축에 기여했다. 특히 AI와 빅데이터를 활용한 ‘주치의 A.I’ 서비스는 개인별 건강 상태에 맞는 검사항목을 추천하고, 이상 소견 발견 시 추적관찰과 전문의 상담을 연계한다. 24시간 가능한 예약 및 챗봇 상담 등 편리성과 직관성을 갖춘 사용자 경험도 강점이다. ‘착한의사 비즈니스’는 종합검진은 물론 채용검진, 특수검진, 국가검진까지 다양한 검진 서비스를 제공한다. 특히 검진 지원금이 없는 기업 임직원을 위한 전용 솔루션을 마련해 기업검진 올인원 플랫폼으로 자리를 확고히 하고 있다. 비바이노베이션은 이러한 기술력을 바탕으로 중소벤처기업부 시범구매제품으로 선정됐으며, 공공기관까지 고객 범위를 확대하고 있다. 박한 대표는 “AI와 데이터 기반 기술력을 통해 기업과 임직원이 지속가능한 건강경영의 가치를 누릴 수 있도록 지원할 것”이라고 밝혔다. 건설산업 업무의 디지털 기술 선도 ‘인프라시프트’ ㈜인프라시프트는 건설산업 업무의 디지털화 기술을 선도하는 프롭테크 기업이다. 인프라시프트에서 운영하는 국토개발 플랫폼 ‘프롬’(Prom)은 공간정보, 법률, 엔지니어링 기술을 융합하여 기존의 단순 반복 업무와 전문성이 요구되는 법률기준 분석을 자동화함으로써 업계의 패러다임을 변화시켜왔다. 기존 개발사업을 위한 기획 또는 계획 업무에서 법적 제한 검토나 공간분석을 수행하려면 전문가라 하여도 수일에서 수십 일이 걸렸다. 정보의 수집부터 법률검토와 분석과정은 CAD, GIS, 엑셀 등 범용 툴을 활용해 수작업으로 진행하기 때문이다. 이러한 업무는 전국의 공간정보와 법률이 융합된 프롬을 활용하면 몇 번의 클릭만으로 10분 이내에 대상지의 기초조사와 입지분석 그리고 법률기준 사업 판단까지 원스탑으로 해결이 가능하다. 또한 프롬은 전문가 수준의 보고서와 예상 사업비 산출까지 자동으로 생성해 업무처리 시간을 획기적으로 단축할 수 있다. 이는 결국 기업의 생산성 향상으로 이어져 매출 증대를 견인할 것이다. ㈜인프라시프트는 국토개발 분야를 넘어 건설산업 전 영역으로 기술 적용 범위를 확장해 업계 표준 솔루션 기업으로의 도약을 준비 중이다. 건설업무 디지털화의 완결을 목표로 핵심 기술인 법률융합분석 기술 기반 토지이용계획 추론 및 3D 건축설계 단계로 프롬은 고도화를 진행 중이다. 이를 통해 ㈜인프라시프트는 향후 건설산업 전 분야의 핵심 파트너로 자리매김할 것이라는 비전을 제시했다. 인공지능 건축설계 서비스 ‘텐일레븐’ 4차 산업혁명의 거센 파고는 건설 산업에도 변화를 가져오고 있는 가운데 텐일레븐의 인공지능 건축설계 서비스 ‘빌드잇’(BUILDIT)은 건축 법규를 만족하면서 용적률, 세대 수, 일조량을 최대화하는 건축설계 서비스다. 기존에 수작업으로 진행하던 복잡하고 반복적인 건축설계 과정을 인공지능으로 자동화해 5일 이상 걸리던 사업성 검토 업무를 30분으로 줄였다. 또한 편집 소프트웨어 ‘빌드잇 디자이너’를 사용해 빌드잇의 설계 결과를 3차원으로 확인하며 건물 위치, 층수 변경 등을 편집할 수 있다. 편집 중에도 빌드잇은 인동, 이격거리 등 ‘건축법’을 고려하고 주변 건물과 지형을 함께 가시화해 세대별 조망 확인은 물론 지형 및 주변 건물로 인해 발생하는 그림자 변화까지 실시간으로 확인할 수 있다. 텐일레븐은 이러한 기술력으로 2000세대급 대단지 아파트 설계에 빌드잇을 사용해 건축 심의를 통과하기도 했고, 공공기관에서 건축설계 법규 검토 도구로 활용하고 있다. 또한 빌드잇은 모듈러 건축 솔루션 ‘빌드잇엠’(BUILDIT-M)으로 연결된다. 빌드잇엠은 표준화된 건축 모듈을 공장에서 제작하고 현장에서 설치하는 방식의 시공 솔루션이다. 균일한 품질로 날씨 영향없이 시공이 가능하여 공기를 30% 이상 단축시킬 수 있다. 또한 소음, 분진, 교통 방해등의 민원도 최소화할 수 있다. 텐일레븐은 시공 건축물의 안정성 및 정밀도에 대한 검증도 까다롭게 받았으며, 건축 모듈을 이동하고 재사용할 수 있어 환경 친화적이다. 이호영 대표는 “텐일레븐이 스마트 기술을 활용해 건설 산업을 어떻게 혁신하는지 보여주고 싶다. 사업지 선정부터 설계, 시공, 사후관리까지 건축의 모든 과정을 최적화하는 콘테크 기업으로 성장하는 것이 목표”라고 말했다. AI 마케팅·광고 통합 솔루션 ‘팔레트’ AI 마케팅 테크 기업인 팔레트는 AI 기술을 기반으로 마케팅·광고 통합 플랫폼을 제공한다. 2018년 광고대행사로 출발한 팔레트는 지난 2월 ‘모두를 위한 크리에이티브’라는 비전 아래 광고 제작 사업과 AI 플랫폼 개발을 결합, 새로운 형태의 비즈니스 모델로 전환했다. 팔레트는 단순히 AI 기술 적용을 넘어 브랜드가 가진 고민과 전달하고자 하는 핵심 메시지를 깊이 이해하고 AI 기술로 풀어낼 수 있는 최적의 크리에이티브 솔루션을 찾아낸다. 여기에 팔레트만의 창의성과 감성, 브랜드 커뮤니케이션 전문가들의 역량이 더해져 큰 차이를 만들어낸다. 팔레트의 AI 크리에이티브 솔루션은 팔레트 ‘AI 애드버타이징’과 팔레트 ‘AI 에이전트’로 구분한다. 팔레트 출범과 동시에 선보인 팔레트 AI 애드버타이징은 AI 영상 광고 제작 대행이 가능해 시네마틱 브랜드 필름, 기업 브랜딩 영상, 제품 홍보 영상 등에 적합하다. 기존 광고대행사의 역량을 바탕으로 기획부터 제작 대행까지 진행한다. 이를 통해 제작비와 기간을 70% 이상 절감하면서도 브랜드 감성은 그대로 유지하는 새로운 광고 제작 방식을 확립했다. 팔레트는 처음부터 끝까지 전 과정을 통합 솔루션으로 제공하는 ‘엔드 투 엔드’(End to end)방식으로 운영한다. 팔레트는 세계 각지의 상용 AI 기술들을 목적에 맞게 조합하고 통합하는 ‘AI 오케스트레이션’(Orchestration) 기술을 갖추고 있다. 여러 AI 툴을 기반으로 워크플로우 안에서 실행할 수 있는 AI 크리에이티브 엔진을 구축했다. 결과적으로 브랜드 담당자는 복잡한 툴을 다루지 않아도 단 몇 단계로 고품질 콘텐츠를 제작할 수 있다. 이종근 대표는 “팔레트는 앞으로도 AI 기술을 ‘사람을 대체하는 기술’이 아닌, 창의와 전략을 확장하는 기술로 정의하며, 마케팅·광고 산업의 새로운 인프라 기업으로 자리매김하겠다”고 밝혔다.

2025년 11월 22일, 동북아시아의 긴장은 ‘임계점’을 향해 치닫고 있습니다. 중국은 일본에 대해 외교적 압박을 넘어 민간 선박을 동원한 ‘그림자 해군’(Shadow Navy) 훈련을 전개하며 군사적 공포감을 조성하는 한편, 문화와 관광을 볼모로 한 ‘소리 없는 전쟁’을 시작했습니다. 반면, 미국과 러시아는 우크라이나 전쟁 종식과 에너지 패권을 둘러싸고 치열한 물밑 협상을 벌이고 있습니다. 안보의 위기가 경제의 불확실성으로 전이되고 있는 오늘의 핵심 이슈를 심층 분석합니다. [중·일 갈등 심화] ‘말’이 아닌 ‘행동’으로… 중국의 전방위 하이브리드 보복 [프랑스 rfi·홍콩 명보] 중국이 다카이치 사나에 일본 총리의 ‘대만 사태 개입’ 발언을 문제 삼아 전개하고 있는 보복의 양상이 과거와는 차원이 다릅니다. 프랑스 RFI와 홍콩 명보에 따르면, 중국은 외교적 항의를 넘어 ‘민간 교류의 전면 차단’과 ‘군사적 위협’을 동시에 구사하는 하이브리드 전술을 펼치고 있습니다. 첫째, 문화·인적 교류의 단절입니다. 상하이 연극제에서는 일본 배우들의 공연이 돌연 취소되었고, 광저우에서 예정되었던 일본 인기 보이그룹 JO1의 팬미팅은 ‘불가항력’이라는 모호한 이유로 무산되었습니다. 중국 교육부는 자국 청년들에게 일본 유학 경계령을 내렸으며, 여행사들의 일본 관광 상품 취소가 줄을 잇고 있습니다. 이는 일본 대중문화와 관광 수입에 타격을 입혀 일본 내 여론을 분열시키려는 의도입니다. 둘째, 섬뜩한 군사적 경고입니다. 주일 중국대사관은 유엔 헌장의 사문화된 조항인 ‘적국 조항’(제53조, 제107조)을 끄집어냈습니다. 이는 2차 대전 패전국(일본 등)이 침략 행위를 재개할 조짐을 보일 경우, 안보리 승인 없이도 선제적인 무력 타격이 가능하다는 논리입니다. 중국이 일본을 향해 ‘파시즘의 부활’을 언급하며 ‘직접 무력 행동’ 가능성까지 시사한 것은, 중일 관계가 단순한 갈등을 넘어 ‘준전시 상태’의 적대감으로 치닫고 있음을 보여줍니다. 국제사회의 침묵과 ‘철의 여인’ 다카이치의 버티기 [영국 BBC·일본 요미우리] 이러한 중국의 파상 공세 속에서 국제사회의 반응은 미묘합니다. BBC는 미국과 러시아를 제외한 서방 국가들이 침묵을 지키고 있다고 분석했습니다. 이는 중국과의 경제적 마찰을 우려한 ‘거리두기’인 동시에, 다카이치 총리의 강경 노선이 자칫 동북아 전체를 위기로 몰아넣을 수 있다는 우려가 반영된 것입니다. 흥미로운 것은 당사자인 대만의 행보입니다. 대만 정부는 중국을 자극하는 정치적 발언을 극도로 자제하는 대신, 일본산 식품에 대한 수입 규제를 21일 자로 전면 철폐했습니다. 후쿠시마 등 5개 현 식품에 대한 방사능 검사 보고서 의무를 없앤 것입니다. 이는 중국이 일본산 수산물을 전면 금지하며 압박하는 상황에서, 대만이 일본에 보내는 ‘무언의 경제적 지원’이자 강력한 연대의 메시지로 해석됩니다. ‘그림자 해군’의 대만 포위와 러시아의 밀착 [홍콩 Asia Times·영국 로이터] 중국의 대만 침공 시나리오가 더욱 구체적이고 위협적으로 진화했습니다. 로이터와 아시아타임스는 중국이 군함이 아닌 ‘민간 선박’(Ro-Ro선, 페리)을 대규모로 동원한 상륙 훈련을 실시했다고 보도했습니다. 위성 사진 분석 결과 중국은 대만 침공 시 정규군 외에 민간 선박을 이용해 30만~100만 명의 병력과 물자를 실어 나를 계획을 세우고 있습니다. 토마스 슈가트 전 미 잠수함 장교는 이를 “2차 대전 노르망디 상륙작전을 능가하는 규모”라고 평가했습니다. 민간 선박은 군함과 달리 공격 징후를 사전에 포착하기 어렵고, 막대한 수송 능력을 갖추고 있어 대만 방어군에 엄청난 혼란을 줄 수 있습니다. 이는 중국이 정규전뿐만 아니라 민간 자산을 총동원한 ‘총력전’(Total War)을 준비하고 있음을 시사하며, 대만 해협의 안보 시계가 예상보다 훨씬 빨리 돌아가고 있음을 경고합니다. 이와 동시에 북방에서는 러·중 군사 밀착이 강화되고 있습니다. 안드레이 벨로우소프 러시아 국방장관은 장유샤 중국 중앙군사위 부주석을 만나 육·해·공 합동 훈련을 대폭 확대하기로 합의했습니다. 이는 미·일 동맹의 압박에 맞서 유라시아 대륙의 두 거인이 군사적 등을 맞대는 형국으로, 동북아 안보 지형을 ‘한·미·일 vs 북·중·러’의 신냉전 구도로 더욱 고착화시키고 있습니다. 미·중: 불안정한 휴전, 엇갈린 증언…추수감사절의 시험 [홍콩 SCMP·러시아 РИА Новости] 지난 APEC 정상회의에서의 미·중 정상 회동은 ‘화해’가 아닌 ‘탐색전’에 불과했습니다. SCMP는 양국이 합의 사항에 대해 서로 다른 해석을 내놓으며 ‘불안한 휴전’ 상태를 이어가고 있다고 진단했습니다. 중국은 합의 내용을 공개적으로 확인해주지 않고 있으며, 미국은 성과를 과시하려는 조급함을 보이고 있습니다. 이런 가운데 미국은 ‘공급망 탈중국’의 성과를 과시했습니다. 스콧 베센트 미 재무장관은 25년 만에 미국 본토에서 생산된 희토류 자석을 공개하며 “중국의 희토류 무기화 영향력은 길어야 24개월 정도”라고 자신했습니다. 이는 중국의 핵심 레버리지인 자원 무기화 전략을 무력화하겠다는 미국의 강력한 의지 표명입니다. 백악관, GAIN AI 법안 차단 추진 [대만 디지타임즈] 백악관은 의회의 강력한 대중국 AI 규제 법안인 ‘GAIN AI Act’를 저지하려는 움직임을 보이고 있습니다. 이는 엔비디아나 AMD 같은 자국 반도체 기업들이 중국 시장에서 매출을 올릴 수 있도록 ‘샛길’을 열어주려는 조치입니다. 안보를 위해 중국을 옥죄어야 하지만, 동시에 자국 기업의 이익도 챙겨야 하는 미국의 딜레마가 드러나는 대목입니다. 중국의 ‘밀어내기’ 수출과 트럼프의 ‘평화 청구서’ [중국 CAIXIN] 중국 경제의 내수 부진은 글로벌 무역 시장에 ‘덤핑 공포’를 불러오고 있습니다. 차이신에 따르면 중국 내수 건설 경기 침체로 철강 수요가 급감하자 철강업체들이 해외로 물량을 쏟아내고 있습니다. -2024년 예상 수출량: 1억 1000만t (전년 대비 22.7% 급증) -2024년 수출 평균 단가: t당 755.4달러(전년 대비 19.3% 하락) 이러한 저가 물량 공세는 한국 포스코나 현대제철 등 글로벌 철강사들의 수익성을 악화시키고, 각국의 반덤핑 관세 부과를 유발하는 무역 전쟁의 불씨가 되고 있습니다. 트럼프의 우크라이나 평화 계획 공개 [러시아 모스크바 타임즈·미국 블룸버그] 트럼프 당선인의 재집권을 앞두고 구체적인 ‘우크라이나 평화 계획’이 유출되었습니다. 핵심은 ▲크림반도·돈바스의 사실상 러시아 영토 인정 ▲우크라이나의 NATO 가입 20년 유예 ▲비무장지대(DMZ) 설정입니다. 이는 우크라이나에 뼈아픈 영토 양보를 강요하는 내용으로, 현실화될 경우 유럽 안보 지형은 물론 한국의 우크라이나 재건 참여 계획에도 전면적인 수정이 불가피합니다. 미국의 제재 강화로 러시아산 원유 약 4800만 배럴이 주인을 찾지 못한 채 바다 위를 떠돌고 있습니다. 이를 현재 유가(배럴당 약 70달러 가정)로 환산하면 무려 33억 6000만 달러(약 4조 7000억 원)에 달하는 막대한 규모입니다. 이는 러시아의 전쟁 자금줄을 죄려는 미국의 의도이지만, 동시에 국제 유가의 불안정성을 키우는 요인이기도 합니다. 갑골문, 디지털 세계로 들어오다 [중국 인민망] 독일 박물관에 흩어져 있던 중국의 고대 유산 ‘갑골문’이 디지털 기술로 부활했습니다. 중국 연구진은 3D 스캐닝 등 첨단 기술을 활용해 해외에 있는 문화유산을 디지털 데이터로 자국에 복원하고 있습니다. 이는 문화유산 보호를 넘어, 데이터 주권을 확보하고 중화 문명의 우수성을 선전하려는 ‘디지털 문화 공정’의 일환으로 해석됩니다.

2025년 11월 22일, 동북아시아의 긴장은 ‘임계점’을 향해 치닫고 있습니다. 중국은 일본에 대해 외교적 압박을 넘어 민간 선박을 동원한 ‘그림자 해군’(Shadow Navy) 훈련을 전개하며 군사적 공포감을 조성하는 한편, 문화와 관광을 볼모로 한 ‘소리 없는 전쟁’을 시작했습니다. 반면, 미국과 러시아는 우크라이나 전쟁 종식과 에너지 패권을 둘러싸고 치열한 물밑 협상을 벌이고 있습니다. 안보의 위기가 경제의 불확실성으로 전이되고 있는 오늘의 핵심 이슈를 심층 분석합니다. [중·일 갈등 심화] ‘말’이 아닌 ‘행동’으로… 중국의 전방위 하이브리드 보복 [프랑스 rfi·홍콩 명보] 중국이 다카이치 사나에 일본 총리의 ‘대만 사태 개입’ 발언을 문제 삼아 전개하고 있는 보복의 양상이 과거와는 차원이 다릅니다. 프랑스 RFI와 홍콩 명보에 따르면, 중국은 외교적 항의를 넘어 ‘민간 교류의 전면 차단’과 ‘군사적 위협’을 동시에 구사하는 하이브리드 전술을 펼치고 있습니다. 첫째, 문화·인적 교류의 단절입니다. 상하이 연극제에서는 일본 배우들의 공연이 돌연 취소되었고, 광저우에서 예정되었던 일본 인기 보이그룹 JO1의 팬미팅은 ‘불가항력’이라는 모호한 이유로 무산되었습니다. 중국 교육부는 자국 청년들에게 일본 유학 경계령을 내렸으며, 여행사들의 일본 관광 상품 취소가 줄을 잇고 있습니다. 이는 일본 대중문화와 관광 수입에 타격을 입혀 일본 내 여론을 분열시키려는 의도입니다. 둘째, 섬뜩한 군사적 경고입니다. 주일 중국대사관은 유엔 헌장의 사문화된 조항인 ‘적국 조항’(제53조, 제107조)을 끄집어냈습니다. 이는 2차 대전 패전국(일본 등)이 침략 행위를 재개할 조짐을 보일 경우, 안보리 승인 없이도 선제적인 무력 타격이 가능하다는 논리입니다. 중국이 일본을 향해 ‘파시즘의 부활’을 언급하며 ‘직접 무력 행동’ 가능성까지 시사한 것은, 중일 관계가 단순한 갈등을 넘어 ‘준전시 상태’의 적대감으로 치닫고 있음을 보여줍니다. 국제사회의 침묵과 ‘철의 여인’ 다카이치의 버티기 [영국 BBC·일본 요미우리] 이러한 중국의 파상 공세 속에서 국제사회의 반응은 미묘합니다. BBC는 미국과 러시아를 제외한 서방 국가들이 침묵을 지키고 있다고 분석했습니다. 이는 중국과의 경제적 마찰을 우려한 ‘거리두기’인 동시에, 다카이치 총리의 강경 노선이 자칫 동북아 전체를 위기로 몰아넣을 수 있다는 우려가 반영된 것입니다. 흥미로운 것은 당사자인 대만의 행보입니다. 대만 정부는 중국을 자극하는 정치적 발언을 극도로 자제하는 대신, 일본산 식품에 대한 수입 규제를 21일 자로 전면 철폐했습니다. 후쿠시마 등 5개 현 식품에 대한 방사능 검사 보고서 의무를 없앤 것입니다. 이는 중국이 일본산 수산물을 전면 금지하며 압박하는 상황에서, 대만이 일본에 보내는 ‘무언의 경제적 지원’이자 강력한 연대의 메시지로 해석됩니다. ‘그림자 해군’의 대만 포위와 러시아의 밀착 [홍콩 Asia Times·영국 로이터] 중국의 대만 침공 시나리오가 더욱 구체적이고 위협적으로 진화했습니다. 로이터와 아시아타임스는 중국이 군함이 아닌 ‘민간 선박’(Ro-Ro선, 페리)을 대규모로 동원한 상륙 훈련을 실시했다고 보도했습니다. 위성 사진 분석 결과 중국은 대만 침공 시 정규군 외에 민간 선박을 이용해 30만~100만 명의 병력과 물자를 실어 나를 계획을 세우고 있습니다. 토마스 슈가트 전 미 잠수함 장교는 이를 “2차 대전 노르망디 상륙작전을 능가하는 규모”라고 평가했습니다. 민간 선박은 군함과 달리 공격 징후를 사전에 포착하기 어렵고, 막대한 수송 능력을 갖추고 있어 대만 방어군에 엄청난 혼란을 줄 수 있습니다. 이는 중국이 정규전뿐만 아니라 민간 자산을 총동원한 ‘총력전’(Total War)을 준비하고 있음을 시사하며, 대만 해협의 안보 시계가 예상보다 훨씬 빨리 돌아가고 있음을 경고합니다. 이와 동시에 북방에서는 러·중 군사 밀착이 강화되고 있습니다. 안드레이 벨로우소프 러시아 국방장관은 장유샤 중국 중앙군사위 부주석을 만나 육·해·공 합동 훈련을 대폭 확대하기로 합의했습니다. 이는 미·일 동맹의 압박에 맞서 유라시아 대륙의 두 거인이 군사적 등을 맞대는 형국으로, 동북아 안보 지형을 ‘한·미·일 vs 북·중·러’의 신냉전 구도로 더욱 고착화시키고 있습니다. 미·중: 불안정한 휴전, 엇갈린 증언…추수감사절의 시험 [홍콩 SCMP·러시아 РИА Новости] 지난 APEC 정상회의에서의 미·중 정상 회동은 ‘화해’가 아닌 ‘탐색전’에 불과했습니다. SCMP는 양국이 합의 사항에 대해 서로 다른 해석을 내놓으며 ‘불안한 휴전’ 상태를 이어가고 있다고 진단했습니다. 중국은 합의 내용을 공개적으로 확인해주지 않고 있으며, 미국은 성과를 과시하려는 조급함을 보이고 있습니다. 이런 가운데 미국은 ‘공급망 탈중국’의 성과를 과시했습니다. 스콧 베센트 미 재무장관은 25년 만에 미국 본토에서 생산된 희토류 자석을 공개하며 “중국의 희토류 무기화 영향력은 길어야 24개월 정도”라고 자신했습니다. 이는 중국의 핵심 레버리지인 자원 무기화 전략을 무력화하겠다는 미국의 강력한 의지 표명입니다. 백악관, GAIN AI 법안 차단 추진 [대만 디지타임즈] 백악관은 의회의 강력한 대중국 AI 규제 법안인 ‘GAIN AI Act’를 저지하려는 움직임을 보이고 있습니다. 이는 엔비디아나 AMD 같은 자국 반도체 기업들이 중국 시장에서 매출을 올릴 수 있도록 ‘샛길’을 열어주려는 조치입니다. 안보를 위해 중국을 옥죄어야 하지만, 동시에 자국 기업의 이익도 챙겨야 하는 미국의 딜레마가 드러나는 대목입니다. 중국의 ‘밀어내기’ 수출과 트럼프의 ‘평화 청구서’ [중국 CAIXIN] 중국 경제의 내수 부진은 글로벌 무역 시장에 ‘덤핑 공포’를 불러오고 있습니다. 차이신에 따르면 중국 내수 건설 경기 침체로 철강 수요가 급감하자 철강업체들이 해외로 물량을 쏟아내고 있습니다. -2024년 예상 수출량: 1억 1000만t (전년 대비 22.7% 급증) -2024년 수출 평균 단가: t당 755.4달러(전년 대비 19.3% 하락) 이러한 저가 물량 공세는 한국 포스코나 현대제철 등 글로벌 철강사들의 수익성을 악화시키고, 각국의 반덤핑 관세 부과를 유발하는 무역 전쟁의 불씨가 되고 있습니다. 트럼프의 우크라이나 평화 계획 공개 [러시아 모스크바 타임즈·미국 블룸버그] 트럼프 당선인의 재집권을 앞두고 구체적인 ‘우크라이나 평화 계획’이 유출되었습니다. 핵심은 ▲크림반도·돈바스의 사실상 러시아 영토 인정 ▲우크라이나의 NATO 가입 20년 유예 ▲비무장지대(DMZ) 설정입니다. 이는 우크라이나에 뼈아픈 영토 양보를 강요하는 내용으로, 현실화될 경우 유럽 안보 지형은 물론 한국의 우크라이나 재건 참여 계획에도 전면적인 수정이 불가피합니다. 미국의 제재 강화로 러시아산 원유 약 4800만 배럴이 주인을 찾지 못한 채 바다 위를 떠돌고 있습니다. 이를 현재 유가(배럴당 약 70달러 가정)로 환산하면 무려 33억 6000만 달러(약 4조 7000억 원)에 달하는 막대한 규모입니다. 이는 러시아의 전쟁 자금줄을 죄려는 미국의 의도이지만, 동시에 국제 유가의 불안정성을 키우는 요인이기도 합니다. 갑골문, 디지털 세계로 들어오다 [중국 인민망] 독일 박물관에 흩어져 있던 중국의 고대 유산 ‘갑골문’이 디지털 기술로 부활했습니다. 중국 연구진은 3D 스캐닝 등 첨단 기술을 활용해 해외에 있는 문화유산을 디지털 데이터로 자국에 복원하고 있습니다. 이는 문화유산 보호를 넘어, 데이터 주권을 확보하고 중화 문명의 우수성을 선전하려는 ‘디지털 문화 공정’의 일환으로 해석됩니다.

‘2025 호반혁신기술공모전’에서 최우수상을 거머쥔 와따에이아이(WATA AI)는 인공지능(AI) 산업 공간 관제 전문기업이다. 국내외 특허등록 18건, ‘초격차 1000+’, ‘스케일업 TIPS’ 등 주요 연구개발(R&D) 과제를 수행했고 CES 혁신상을 4년 연속으로 수상했다. 와따에이아이의 AI 산업 공간 인식형 플랫폼은 산업 현장의 공간·객체·물류 데이터를 실시간으로 수집·분석·제어해 공장과 창고 운영의 효율성과 안전성을 동시에 향상시키는 지능형 운영 체계다. 기존 설비 중심 관리 방식에서 벗어나 AI가 작업 환경과 물류 흐름을 스스로 이해하고 예측한다. 이에 따라 작업 효율과 정확성, 안정성도 극대화했다. 플랫폼은 3차원(3D) 라이다(LiDAR), AI 비전(Vision), 사물인터넷(IoT) 센서 기술을 융합했다. 사람은 물론 장비, 설비, 자재 등 물리적 개체들을 정밀하게 인식하고 이를 ‘디지털 트윈’ 형태로 시각화했다. 관리자는 실제 현장과 동일한 3D 가상 공간에서 이동 동선, 적재 상태 등을 직관적으로 확인할 수 있다. 또 AI 무인 재고 실사 로봇과 연계해 재고 관리까지 자동화했다. 광학문자인식(OCR)·바코드·큐알(QR) 인식과 3D 라이다 매핑 기술을 결합한 이 로봇은 고정밀 데이터를 기반으로 움직인다. 특히 사람이 일하지 않는 새벽 시간대에 자동으로 공장이나 창고의 선반을 돌아다니며 재고를 점검한다. 이를 통해 실수를 줄이고 효율도 크게 올렸다. 자동 측정 및 오출고 방지 솔루션 역시 와따에이아이의 경쟁력으로 꼽힌다. 자동 측정 솔루션은 AI 비전 키트를 활용해 자재의 형태·규격·중량 정보를 자동 인식한 뒤 이를 플랫폼과 실시간으로 동기화한다. 입력 오류가 대폭 줄고, 실측 데이터를 기반으로 했기 때문에 정확한 재고 관리 역시 가능하다. 특히 출고 단계에서 출하 정보와 실제 상차 데이터를 실시간으로 매칭하고 이를 자체 검증해 오출고를 사전에 차단한다. 이에 따라 수출입 과정에서 발생할 수 있는 물류 계산 오류와 비용 손실도 최소화했다. 와따에이아이 서비스는 AI가 스스로 판단하고 실행하는 지능형 운영 체계의 현재를 보여 준다. 관리자는 안정적으로 공정을 제어하고, 작업자는 표준화한 환경 속에서 오류율과 피로도를 줄일 수 있다. 김민규 와따에이아이 대표는 “사람의 경험과 감각에 의존하던 기존 운영 방식을 AI와 데이터 중심의 체계적 관리 구조로 전환했다”며 “전 세계 산업 공간 관리의 효율성과 안전성을 높여 신뢰받는 글로벌 파트너로 도약하고 싶다”고 포부를 밝혔다.

AI 기반 불량검출 기술 국산화·고도화 이끄는 핵심 기업으로 부상 한성대학교 교원 창업기업 디에스가 반도체 AI(인공지능) 검사 기술력을 인정받아 시리즈 프리 A(Pre-A) 투자 유치에 성공하며 국내 반도체 제조 공정 혁신에 속도를 낸다. 17일 한성대에 따르면 한기준 한성대 컴퓨터공학부 교수가 설립한 디에스는 최근 신용보증기금, 서울경제진흥원, 에버그린투자파트너가 공동으로 참여한 프리 A 라운드 투자를 유치했다. 구체적인 투자 규모와 기업가치는 비공개다. 이번 투자는 2D·3D 광학 머신비전과 딥러닝 알고리즘을 결합해 반도체 패키지 불량을 검출하는 디에스의 고성능 솔루션 ‘DeepSeers’(딥시어스) 기술 경쟁력이 시장에서 공식적으로 입증된 결과로 풀이된다. 특히 DeepSeers는 반도체 후공정 검사 분야에서 기존 기술 대비 높은 정확도와 검사 속도를 동시에 구현하여 산업계의 주목을 받고 있다. AI 기반의 정밀 분류 기능을 통해 초기 단계 불량 식별은 물론, 진성·가성 불량을 정확히 가려냄으로써 후공정 전문 기업들의 수율 개선과 품질 안정화에 크게 기여하고 있다는 평가다. 투자에 참여한 에버그린투자파트너스의 서동욱 부사장은 “반도체 후공정 검사 수요가 급증하는 상황에서 디에스는 AI 영상분석 기반으로 검사 속도와 정확도를 모두 확보한 독보적인 기술 기업”이라며 “뛰어난 기술력과 창업팀의 역량을 높이 평가해 투자를 결정했다”고 배경을 밝혔다. 디에스는 이번 투자 유치 자금을 바탕으로 핵심 솔루션인 DeepSeers의 상용화 속도를 더욱 가속화할 계획이다. 구체적으로는 차세대 반도체 패키징 검사 솔루션의 고도화, 대규모 데이터 기반 공정 최적화 기술 개발, 그리고 국내외 반도체 제조 기업과의 협력 확대를 중점적으로 추진한다. 이는 국내 반도체 제조 공정의 자동화·지능화 혁신을 촉진하고, K반도체 기술 경쟁력 강화에 기여하는 의미 있는 이정표가 될 것으로 전망된다. 디에스 대표를 맡고 있는 한기준 한성대 컴퓨터공학부 교수는 “이번 투자를 계기로 고도화된 AI 검사 기술과 데이터 기반 공정 최적화 기술을 통해 반도체 제조 혁신에 실질적으로 기여하는 기업으로 성장하겠다”고 포부를 밝혔다.

네이버의 가상현실(VR) 기술이 360도 카메라와 스마트폰만 있으면 구현 가능한 수준의 범용화 단계에 진입했다. 9일 네이버에 따르면 네이버랩스는 지난 6~7일 서울 강남구 코엑스에서 열린 통합 콘퍼런스 ‘단25’ 행사 현장을 네이버 지도에서 VR 투어로 구현하는 실험을 진행했다. 네이버랩스는 행사 당일 오전 전시홀을 360도 카메라로 촬영해 공간 데이터를 확보하고 인공지능(AI) 공간 분석과 클라우드 프로세싱을 거쳐 오후 2시쯤 네이버 지도 플레이스 영역에 VR 투어를 구현했다. 현재 이러한 VR 기술이 적용된 대표적인 사례는 네이버 부동산 ‘VR 매물투어’다. VR 매물투어는 집 내부를 360도 카메라로 촬영해 올리면 이용자가 직접 방문하지 않아도 집 내부 구조와 치수, 전망, 채광, 동선까지 화면에서 확인할 수 있다. 네이버 플레이스 ‘스토어뷰 3D’에도 이 기술이 적용됐다. 음식점, 카페, 팝업 스토어 등 상업 공간을 3D로 구현해 사용자가 매장을 방문하기 전 내부를 체험할 수 있다.

네이버 부동산·플레이스에 일부 적용 네이버의 가상현실(VR) 기술이 360도 카메라와 스마트폰만 있으면 구현 가능한 수준의 범용화 단계에 진입했다. 9일 네이버에 따르면 네이버랩스는 지난 6~7일 서울 강남구 코엑스에서 열린 통합 콘퍼런스 ‘단25’ 행사 현장을 네이버 지도에서 VR 투어로 구현하는 실험을 진행했다. 네이버랩스는 행사 당일 오전 전시홀을 360도 카메라로 촬영해 공간 데이터를 확보하고 인공지능(AI) 공간 분석과 클라우드 프로세싱을 거쳐 오후 2시쯤 네이버 지도 플레이스 영역에 VR 투어를 구현했다. 현재 이러한 VR 기술이 적용된 대표적인 사례는 네이버 부동산 ‘VR 매물투어’다. VR 매물투어는 집 내부를 360도 카메라로 촬영해 올리면 이용자가 직접 방문하지 않아도 집 내부 구조와 치수, 전망, 채광, 동선까지 화면에서 확인할 수 있다. 이달 기준 VR 투어 매물은 7만건을 넘어섰고, 일반 매물과 비교해 평균 체류 시간이 40% 길고 거래 전환율도 높은 것으로 전해진다. 네이버 플레이스 ‘스토어뷰 3D’에도 이 기술이 적용됐다. 음식점, 카페, 팝업 스토어 등 상업 공간을 3D로 구현해 사용자가 매장을 방문하기 전 내부를 체험할 수 있다.

‘지브리풍 이미지 생성’이 인공지능(AI) 세상을 휩쓸자 세계적인 애니메이션 제작사 스튜디오 지브리를 회원사로 둔 일본 콘텐츠 기구가 오픈AI에 공식 경고장을 보냈다. 일본 콘텐츠해외유통촉진기구(CODA)는 지난달 27일 오픈AI의 동영상 생성형 AI ‘소라 2’ 운영과 관련해 “회원사의 콘텐츠를 허락 없이 사용하지 말라”는 내용의 공개서한을 발송했다고 4일 밝혔다. CODA는 “소라2에서 일본의 기존 콘텐츠 혹은 그와 유사한 영상이 다수 생성되고 있다”며 “이는 일본 콘텐츠를 학습 데이터로 활용한 결과로 판단된다”고 지적했다. 이어 “특정 저작물이 출력물로 재현되거나 유사하게 생성되는 상황에서는 학습 과정에서의 복제 행위 자체가 저작권 침해”라고 강조했다. 이번 경고는 최근 오픈AI의 이미지·영상 생성 도구가 일본 애니메이션 화풍을 모방하고 있다는 지적이 잇따르는 가운데 나왔다. 실제 지난 3월에는 챗GPT의 이미지 생성 기능을 통해 ‘지브리풍’ 이미지를 만들 수 있다는 사실이 알려지며 자신의 사진을 지브리 스타일로 변환하는 게 전 세계적으로 유행했다. 스튜디오 지브리의 미야자키 하야오 감독은 ‘지브리풍’ 이미지 변환에 대해 직접적인 입장을 밝힌 적은 없다. 다만 그는 2016년 AI가 만든 3D 애니메이션을 보고 “극도의 혐오감을 느낀다”고 한 바 있다. 한편 기구는 오픈AI가 사전 허락이 아닌 사후 이의 제기를 받는 방식으로 책임을 회피하고 있는 점도 문제 삼았다. CODA는 “회원사와 협력해 오픈AI의 성실한 대응을 요구해 나가겠다”고 밝혔다.

일본의 세계적인 애니메이션 제작사 스튜디오 지브리가 챗GPT 개발사 오픈AI에 자사 콘텐츠에 대한 인공지능(AI) 무단 학습을 중지하라고 요구했다. 3일(현지시간) 미국 정보기술(IT) 전문매체 테크크런치에 따르면 지브리를 비롯해 반다이남코, 스퀘어에닉스 등 일본 주요 콘텐츠 기업들은 콘텐츠 해외유통협회(CODA)를 통해 지난주 오픈AI에 회원사의 콘텐츠를 허락 없이 학습에 이용하지 말라는 내용의 공개서한을 보냈다. 이들은 오픈AI의 이미지·영상 생성 도구가 일본 애니메이션의 캐릭터와 화풍을 모방하고 있다고 했다. 특히 AI 영상 생성기 ‘소라2’가 자사 콘텐츠를 학습 데이터로 사용했을 가능성을 문제 삼고 있다. CODA는 서한에서 “소라2처럼 특정 저작물을 복제하거나 유사하게 생성하는 경우 학습 과정에서의 복제 행위 자체가 저작권 침해에 해당할 수 있다”고 했다. 이어 “일본의 저작권법상 저작물의 이용에는 원칙적으로 사전 허락이 필요하다”며 “사후 이의 제기로 침해 책임을 면할 수 있는 제도는 존재하지 않는다”고 했다. 지브리의 미야자키 하야오 감독은 이번 사안에 직접적인 입장을 밝히지는 않았지만, 2016년 AI가 만든 3D 애니메이션을 시연 받았을 당시 강한 거부감을 드러낸 바 있다. 그는 “극도의 혐오감을 느낀다”며 “이런 것을 보고 흥미롭다고 느낄 수 없다. 이것은 생명 자체에 대한 모욕이라고 생각한다”고 말했다. 오픈AI가 지난 9월 말 소라2를 내놓은 이후 이용자들은 인기 브랜드와 애니메이션 캐릭터를 AI로 생성한 동영상을 공유해오고 있다. 지난 3월 챗GPT의 이미지 생성 기능을 통해 ‘지브리풍’ 이미지를 만들 수 있다는 사실이 알려지며, 이용자들이 자신의 사진을 지브리 스타일로 변환해 공유하는 것이 전 세계적 유행이 되기도 했다.

SK그룹이 국내 제조업 생태계의 인공지능(AI) 혁신을 위해 엔비디아의 그래픽처리장치(GPU)와 피지컬(제조) AI 플랫폼 ‘옴니버스’를 활용한 ‘제조 AI 클라우드’를 구축한다. SK그룹은 이를 SK하이닉스 등 SK그룹의 제조 분야 계열사는 물론 정부나 제조업과 관련된 공공기관, 국내 스타트업 등 외부 수요처에도 개방해 대한민국 제조업 생태계가 AI 기반으로 생산성과 효율성을 높여 나갈 수 있도록 돕는다는 계획이다. 엔비디아 옴니버스 플랫폼을 활용해 제조 AI 클라우드를 구축하고 스타트업 등 제조 분야 외부 수요처까지 제공하는 것은 아시아에서 최초다. 최태원 SK그룹 회장과 젠슨 황 엔비디아 창립자 겸 최고경영자(CEO)는 31일 경북 경주에서 열린 ‘2025 아시아태평양경제협력체(APEC) CEO 서밋’에서 만나 ‘제조 AI 스타트업 얼라이언스’ 협력 방안 및 반도체 협력과 국내 제조 AI 생태계 발전 방향에 대해 의견을 나눴다. 옴니버스 기반 제조 AI 클라우드 구축과 관련해 구축에서 운영, 사용까지 일원화하는 국내 사례는 SK가 유일하다. 옴니버스는 엔비디아의 가상 시뮬레이션 기반인 ‘디지털 트윈’ 플랫폼으로, 제조업 생산공정을 온라인 3차원(3D) 가상공간에 똑같이 구축해 시뮬레이션하는 모델이다. 수율 개선과 설비의 유지 보수 효율성을 높일 수 있고, 비용 절감 효과로 글로벌 제조업계에서 관심이 커지고 있다. 세계적으로 제조업에 AI를 도입해 불량을 일찍 발견하거나 최소화해 생산성을 높이고 적기에 유지보수 하는 것이 제조업의 성패로 꼽히고 있어 국내 스타트업과 제조업 기업들의 옴니버스 활용은 국내 제조 AI 역량 강화에 도움이 될 전망이다. 제조 AI 클라우드는 SK하이닉스가 도입하는 엔비디아의 최신 GPU ‘RTX 프로 6000 블랙웰 서버 에디션’ 2000여장을 기반으로, SK하이닉스 이천캠퍼스와 용인반도체 클러스터에서 활용할 수 있도록 SK텔레콤이 구축과 운영, 서비스를 맡게 된다. SK는 국내 유일의 제조 AI 클라우드 운영 사업자로서 사용자들이 해외 데이터센터에 의존하지 않고 옴니버스에 직접 접근하는 환경을 만들어 국내 제조업에 최적화된 성능과 데이터 보안을 보장할 계획이다. 엔비디아는 GPU 공급 뿐 아니라 옴니버스를 바탕으로 국내 제조업에 특화된 AI 모델을 SK와 개발한다. 소프트웨어 최적화, AI 모델 학습 및 추론, 클라우드 운영 자동화, 시뮬레이션 튜닝 등에서 기술 협력에 나서며 시스템을 고도화할 예정이다. 이번 협력으로 그동안 높은 비용과 장비 수급 등의 이유로 AI 도입에 어려움을 겪었던 국내 제조업 기업들이 제조 AI를 실현하는 데 활력이 될 전망이다. 양 사는 IMM인베스트먼트, 한국투자파트너스, SBVA 등 벤처캐피털(VC)과의 제조분야 AI 스타트업 육성 및 지원에 함께하기로 했다. 한편 SK그룹은 GPU 5만장 이상 규모의 AI 인프라 ‘AI 팩토리’를 엔비디아와 국내에 구축한다. AI 팩토리는 제조 AI 클라우드, 울산에서의 AI 데이터센터 프로젝트 등이 포함된 ‘엔비디아 GPU 기반의 AI 산업 클러스터’다. SK그룹은 2027년을 목표로 울산에 100메가와트(MW) 규모 ‘하이퍼스케일급’ AI 데이터센터 사업을 진행 중이다. AI 팩토리는 국내 제조 AI 경쟁력 강화에 일조할 것으로 보인다. SK그룹은 엔비디아와의 협력해 디지털 트윈과 로봇, 거대언어모델(LLM) 등 학습 및 추론, 3차원(3D) 시뮬레이션 기능을 두루 갖춘 ‘산업용 AI 서비스 공급 사업자’로 발돋움하겠다는 계획이다. 최 회장은 “SK그룹은 엔비디아와 협력해 AI를 국내 산업 전반의 혁신을 이끄는 엔진으로 만들고 있다. 이를 통해 산업 전반이 규모, 속도, 정밀도의 한계를 넘어서게 될 것”이라며 “엔비디아 AI 팩토리를 기반으로 SK그룹은 차세대 메모리, 로보틱스, 디지털 트윈, 지능형 AI 에이전트를 구동할 인프라를 구축할 계획”이라고 말했다. 황 CEO는 “SK그룹은 엔비디아의 핵심적인 메모리 기술 파트너로, 엔비디아가 전 세계 AI 발전을 주도하는 최첨단 GPU 컴퓨팅 플랫폼을 개발할 수 있도록 지원하고 있다”며 “엔비디아의 가속 컴퓨팅과 소프트웨어를 기반으로 한 AI 인프라를 구축함으로써 SK그룹의 혁신과 한국 AI 생태계를 활성화할 AI 팩토리를 함께 조성하고 있다는 점이 매우 기쁘다”고 말했다. 이날 SK텔레콤은 엔비디아와 ‘AI 네트워크’ 연구개발(R&D)을 위한 양해각서(MOU)를 체결했다. SK텔레콤은 6세대(6G) 이동통신 핵심기술로 꼽히는 ‘AI-RAN(무선접속네트워크)’ 기술 개발에 엔비디아, 국내 통신사, 삼성전자, 연세대, 한국전자통신연구원(ETRI)과 함께할 예정이다.

네이버가 엔비디아와 손잡고 현실 산업과 디지털 공간을 정밀하게 연결하는 ‘피지컬 인공지능(AI) 플랫폼’을 공동 개발한다. 반도체·조선·에너지 등 국가 주력 산업의 AI 전환을 가속화하고, 산업 현장의 생산성과 안전, 효율을 획기적으로 높인다는 구상이다. 네이버클라우드는 31일 경북 경주 아시아태평양경제협력체(APEC)에서 엔비디아와 ‘피지컬 AI 플랫폼 공동 개발을 위한 업무협약(MOU)’을 체결했다. 이 자리에는 이해진 네이버 이사회 의장과 젠슨 황 엔비디아 최고경영자(CEO)가 참석했다. 이 의장은 “AI가 실제 산업 시스템 속에서 작동하는 ‘피지컬 AI’ 시대가 열리고 있다”며 “네이버는 AI와 클라우드 기술로 기업의 데이터 활용을 혁신하고 대한민국 산업이 한 단계 도약하도록 지원하겠다”고 말했다. 양사는 이번 협력을 통해 현실 산업 환경을 가상 공간에 정밀하게 재현해 AI가 분석·판단·제어를 수행할 수 있는 플랫폼을 구현할 계획이다. 네이버클라우드의 디지털 트윈·로보틱스 기술과 엔비디아의 3D 시뮬레이션·로보틱스 플랫폼인 ‘옴니버스’와 ‘아이작 심’을 결합해 산업 공정 최적화, 생산 효율화, 안전 관리 등 실질적 혁신을 뒷받침한다. 네이버클라우드는 엔비디아에서 그래픽카드(GPU) 6만 장을 구입할 계획이다. 이번 협력은 네이버클라우드가 제시한 ‘소버린 AI 2.0’ 비전의 실현 단계이기도 하다. 기존 소버린 AI가 언어와 문화 중심의 기술 주권 확보에 초점을 맞췄다면, 소버린 AI 2.0은 제조·에너지 등 산업 전반으로 확장해 국가 경쟁력 강화로 이어가는 전략이다. 또 네이버는 HyperCLOVA X 오픈소스를 공개하고 국가 AI 프로젝트 연계, AI 인재 양성 프로그램 운영 등을 통해 산업·학계·연구기관이 함께하는 협력 생태계도 구축할 계획이다. 김유원 네이버클라우드 대표는 “이번 협력은 AI가 산업 현장의 생산성과 효율을 실질적으로 끌어올리는 ‘피지컬 AI 시대’의 출발점”이라며 “하이퍼스케일 AI 인프라와 클라우드 역량을 기반으로 국내 제조 산업의 AI 혁신을 선도하겠다”고 말했다.