한국이 챗GPT의 전 세계 국가별 매출 비중에서 미국에 이어 2위를 차지한 것으로 나타났다. 앱 시장조사 업체 센서타워는 26일 챗GPT 앱 분석 보고서에서 미국이 매출 비중 35.4%로 1위, 한국이 5.4%로 2위를 기록했다고 밝혔다. 한국의 다운로드당 매출은 8.7달러로, 미국 8.8달러와 0.1달러 차이에 불과해 다운로드 규모 대비 지불 의향이 가장 높은 시장으로 분류됐다. 한국에서 챗GPT 다운로드는 지난 8월 역대 최고치를 경신했고 10월 매출 정점을 찍었다. 국내 인공지능(AI) 어시스턴트 분야에서 챗GPT는 다운로드·매출·일일 활성 사용자(DAU) 모두 1위를 기록해 구글의 제미나이 DAU를 8배 앞섰다. 방문자 1인당 월 체류시간은 챗GPT가 평균 367분으로, 네이버보다 1.7배 높았다.

정부가 ‘K-브랜드’ 보호와 국내·외 지식재산 분쟁의 예방·대응을 강화한다. 25일 지식재산처(지재처)에 따르면 부처별로 분산된 지식재산 보호 업무의 총괄·조정 등을 위한 지식재산분쟁대응국 신설과 함께 내년도 분쟁 관련 예산을 올해(323억 1600만원) 대비 45.1%(145억원) 늘어난 468억원으로 편성했다. 분쟁대응국은 한류 편승 행위 근절과 인공지능(AI) 등 첨단기술을 활용한 위조 상품 제작 차단 및 위조 상품 구매자의 피해 구제, 해외 특허 관리기업(NPE)과 소송 대응, 기술 보호를 위한 AI 영업비밀 관리시스템 구축·보급 등의 사업을 중점 추진할 계획이다. K-브랜드에 편승해 한국 기업이나 제품인 것처럼 오인하게 만드는 한류 편승 행위 차단을 위해 현지 실태조사 및 단속을 강화한다. 해외 현지 공관과의 협조체계 구축과 경고장 발송, 민사소송, 공동출원 등 피해 대응 등에 94억원을 편성했다. 매년 5400억원(기업당 평균 18억원)으로 추정되는 중소기업의 기술 탈취 피해를 줄이기 위해 영업비밀·기술 보호 컨설팅을 확대하고, 영업비밀을 체계적으로 분류·관리할 수 있도록 AI를 활용한 자동화된 영업비밀 분류 및 유출 방지 시스템 구축·보급 사업에 12억원을 투자한다. NPE 분쟁이 빈발하는 산업 분야의 분쟁 동향을 분석과 대응, NPE를 조기에 탐지해 우리 기업에 공유하는 사업(10억원)도 추진할 예정이다. NPE는 특허 기술을 이용한 상품의 제조·판매 없이 제조기업 등에 특허권을 행사해 수익을 창출하는 기업으로 지난해 NPE로부터 피소 건수가 78건에 달한다. 국내·외 지식재산 분쟁 예방 및 대응도 강화한다. 이를 위해 공익변리사센터·산업재산분쟁조정위원회·영업비밀보호센터 등을 통합해 ‘지식재산법률구조센터’로 확대 개편해 종합 지원하기로 했다. 또 해외 지식재산 분쟁에 체계적인 대응을 위해 해외지식재산센터를 추가 개소해 현지 진출기업 지원 등 인프라도 확충할 계획이다. 김용선 지식재산처장은 “기술 혁신의 기반인 지식재산 보호는 국가의 성장 동력을 확보하는 과정”이라며 “우리 기업이 지식재산 분쟁 걱정 없이 활동할 수 있도록 관계 부처가 협력해 예방·대응하는 환경 구축을 강화하겠다”고 밝혔다.

1949년 도입된 국가공무원 당직제도가 76년 만에 전면 개편된다. 지난 7월 이재명 대통령이 “비효율적인 당직제도를 전면 개편하라”고 지시한 이후, 인사혁신처가 24일 국가공무원 복무 규칙 개정안을 입법 예고했다. 앞서 정책감사 폐지에 이어 당직제도 개선까지 잇따라 발표한 것은, 내란 가담 공직자 색출로 뒤숭숭한 공직사회를 달래려는 조치라는 해석도 나온다. 인사처는 이번 개정안이 이재명 정부의 ‘공직사회 활력 제고 5대 과제’ 중 하나라며, “환경 변화에 맞지 않는 낡은 제도를 고쳐 근무 여건을 개선하고 행정서비스의 질을 높이려는 조치”라고 설명했다. 야간·휴일 당직 부담과 비효율, 시대 변화와의 괴리 등 오래된 문제를 정비하겠다는 취지다. 우선 재택당직이 전면 허용된다. 그동안 중앙행정기관이 재택당직을 시행하려면 인사처·행안부와 사전 협의를 해야 했지만, 앞으로는 기관 판단만으로도 도입할 수 있다. 통합당직 운영도 확대된다. 같은 청사에 입주한 부처가 각각 당직을 두던 방식에서 벗어나, 협의를 거쳐 ‘통합당직실’에서 최소 인원으로 공동 당직을 운영할 수 있게 된다. 예를 들어 8개 기관이 입주한 대전청사는 기존에는 기관별 1명씩 총 8명이 당직을 섰지만, 앞으로는 3명이 8개 기관을 통합 관리하게 된다. 야간·휴일 민원 응답은 인공지능(AI) 기반 시스템이 맡는다. AI가 민원을 자동 분류해 일반 민원은 국민신문고로, 긴급 신고는 119·112로 전환하고, 중요 민원만 당직자에게 연결한다. 소규모 기관의 당직 부담도 줄었다. 지금은 1인당 2주에 1회를 초과해 당직을 서야 하는 기관에 한해 ‘당직 미실시’를 허용하고 있으나, 개정안은 이를 ‘4주 1회 초과’로 완화해 작은 기관의 반복적 당직 부담을 줄였다. 지금은 당직자가 방범·방호·방화 순찰까지 맡고 있지만, 앞으로는 필요할 때에만 하면 된다. 보안점검은 청사관리본부와 보안업체가 담당하고, 당직자는 최종 퇴청자 점검에 집중하도록 역할이 조정된다. 재택·통합당직 확대에 따라 당직비도 줄어들 전망이다. 정부는 연 169억~178억원의 예산 절감을 기대한다. 인사처는 당직 후 휴무로 생기던 업무 공백이 줄어들면서 연간 약 356만 시간의 행정서비스 제공 시간이 새로 확보될 것이라고 밝혔다.

일본에서 한 남성이 야산에서 채취한 버섯을 인공지능(AI)으로 판독했다가 “식용 버섯”이라는 답변을 믿고 섭취한 뒤 병원으로 실려 가는 일이 발생했다. 21일 일본 MBS 뉴스에 따르면 와카야마현 와카야마시에 거주하는 70대 남성 A씨는 지난 3일 나라현 시모키타야마무라 산속에서 표고와 비슷하게 생긴 버섯을 채취했다. A씨는 식물원 등 전문가에게 확인하려 했지만 연락이 닿지 않자, 휴대전화로 버섯을 촬영한 뒤 AI 이미지 판독 기능에 의뢰했다. AI는 해당 버섯에 대해 “느타리 또는 표고로 먹을 수 있는 버섯”이라고 답변했다. A씨는 이를 믿고 버섯을 구워먹었다. 그러나 섭취 약 30분 뒤 심한 구토 증상이 나타났고 결국 병원으로 긴급 이송됐다. 이후 와카야마시가 버섯을 정밀 조사한 결과 이는 강한 중독 증상을 일으키는 독버섯인 ‘달빛버섯’으로 확인됐다. 달빛버섯은 외관상 느타리버섯이나 표고버섯과 비슷하다. 주름 밑부분에 융기대가 있고 살 내부에 검은 얼룩이 많은 게 특징이다. 와카야마시 관계자는 “AI나 도감 앱의 판정은 어디까지나 참고에 불과하다”며 “확실한 감별이 되지 않은 버섯은 채취하지 말고 먹지도 말고 타인에게 나눠주지도 말라”고 주의를 촉구했다. AI가 버섯의 식용 여부를 잘못 판단해 사고로 이어질 가능성은 앞서도 수차례 지적돼 왔다. 미국 소비자권익단체 ‘퍼블릭 시티즌’은 지난해 발표한 보고서에서 여러 AI 기반 버섯 감별 앱을 테스트한 결과 “독버섯을 식용 버섯으로 잘못 분류하는 사례가 적지 않다”고 경고했다. 조사 대상 일부 앱은 독버섯을 정확하게 식별하는 비율이 절반에도 미치지 못했고, 심지어 독성 경고를 전혀 표기하지 않는 경우도 있었다고 지적했다. 보고서는 “버섯의 식용 여부는 표면 색, 단면 조직, 자라는 지형 등 다양한 요소를 종합해야 판단할 수 있는데, AI는 사진 한 장만으로 이를 정확히 파악하기 어렵다”며 “AI를 최종 판단 도구로 사용하면 중독 사고로 이어질 수 있다”고 주의를 당부했다.

20~30대 청년층의 임금 근로 새 일자리가 역대 최소 규모로 줄었다. 어렵게 취업에 성공한 2030 임금 근로자 가운데 비정규직 비중은 21년 만에 가장 높은 수준으로 나타났다. 비교적 안정적 일자리로 꼽히는 제조업과 건설업 고용이 부진을 면치 못하는 데다 인구 구조변화까지 맞물려 청년층 일자리의 양과 질 모두 악화하는 상황이다. 23일 국가데이터처에 따르면 임금 근로 일자리 중 20~30대 ‘신규 채용’은 2분기 기준 240만 8000개로, 1년 전보다 11만 6000개 줄었다. 2분기 기준으론 3년째 감소 흐름이며, 관련 통계 작성을 시작한 2018년 이후 최소 수준까지 쪼그라들었다. 2018년(285만 6000개)과 비교하면 50만개에 가까운 새 일자리가 사라졌다. 신규 채용 일자리란 기업체 신설이나 사업 확장으로 새로 생긴 일자리를 뜻한다. 신규 일자리가 줄었다는 것은 기업이 기존 인력 외에 추가로 뽑는 ‘새 일자리’가 사라지고 있다는 뜻이다. 특히 대졸자의 첫 사회진출과 맞물린 20대 이하 신규 채용은 지난해 2분기보다 8만 4000개 줄었다. 관련 집계를 시작한 이후로 최소 규모다. 30대 신규 채용도 전년 동기 대비 3만 2000개 줄어들어 역대 최소를 기록했다. 업종별로는 건설업과 제조업에서 일자리 절벽이 두드러졌다. 건설업의 20~30대 신규 일자리는 1년 전과 비교해 3만 2000개, 제조업은 4만 8000개 줄어들었다. 두 업종에서만 청년층의 새 일자리 8만개가 증발한 셈이다. 이는 전체 청년층 신규 채용 감소분(11만 6000개)의 70%가량을 차지했다. 좁은 문을 뚫어도 끝이 아니다. 지난 8월 20~30대 임금 근로자(811만명) 가운데 비정규직은 257만명(31.7%)에 달했다. 20~30대 정규직은 2015년 612만 8000명에서 올해 554만 1000명으로 58만 7000명 줄어든 반면, 비정규직은 같은 기간 44만 5000명 불어났다. 비정규직 중 ‘기간제 근로자’의 증가세가 가팔랐다. 20~30대 기간제 근로자는 2015년 104만 8000명에서 올해 159만명으로 10년 만에 54만 2000명 늘었다. 같은 연령대 임금 근로자에서 차지하는 비중도 같은 기간 12.7%에서 19.6%로 높아졌다. 고용주가 2년 안에 계약을 종료할 수 있는 불안정 일자리가 많이 늘어난 셈이다. 고용 불안은 청년층의 ‘쉬었음’ 인구 증가로 이어질 수 있다. 질 낮은 일자리에 대한 회의감으로 구직 활동을 중단하고 ‘더 나은 일자리’를 기다리는 부류로 유입될 수 있다는 의미다. 실제로 3분기 기준 20·30대 ‘쉬었음’ 인구는 73만 5000명으로, 2003년 관련 통계 작성을 시작한 이후 2분기 기준 최대 규모였다. ‘쉬었음’ 인구는 비경제활동인구로 분류돼 고용률이 실제보다 좋아 보이는 ‘착시’를 일으키는 요인이 되기도 한다. 강성진 고려대 경제학과 교수는 “성장률이 낮아지며 민간의 새 일자리 창출이 더뎌진 데다, 인공지능(AI) 도입이 확산하면서 청년 고용이 더욱 악화하고 있다”면서 “구인난을 겪는 첨단산업 등으로 청년들이 일자리를 옮겨갈 수 있도록 정부가 재교육 지원을 강화해야 한다”고 제언했다.

마치 사람이 태양 표면 위를 가르며 추락하는 듯한 초현실적 사진이 공개되자 전 세계 소셜미디어(SNS)에서는 “인공지능(AI) 합성 아니냐”는 반응이 쏟아지고 있다. 그러나 이 장면은 실제 스카이다이버가 태양 원반 앞을 스쳐 지나간 단 몇 밀리초의 순간을 포착한 실제 장면이다. 작품명은 ‘이카로스의 추락(The Fall of Icarus)’이다. 태양 전문 촬영으로 유명한 미국 천체 사진작가 앤드루 매카시와 스카이다이버 가브리엘 브라운이 함께 만들어냈다. 뉴 아틀라스는 “생성형 AI로 무엇이든 만들 수 있는 시대에 오히려 인간의 창의성과 기술이 무엇인지 증명하는 사진”이라고 평가했다. 애리조나 오전 9시, 태양과 비행장치가 정확히 겹친 ‘정렬의 과학’ 촬영팀은 지난 8일 오전 9시(현지시간) 미국 애리조나에서 촬영을 진행했다. 태양과 비행경로가 정확히 겹치는 지점을 찾기 위해 태양 위치 계산기(Solar Position Calculator)를 활용했다. 촬영 대상인 브라운은 낙하산에 소형 엔진을 장착한 동력 패러글라이더에서 약 1,070m 상공으로 뛰어내렸고 그 지점은 매카시의 카메라로부터 약 2,440m 떨어져 있었다. 그 결과 브라운은 카메라의 좁은 시야를 초고속으로 통과해 버려 타이밍 오차는 사실상 ‘0초에 수렴’해야 했다. 브라운은 “동력 패러글라이더의 무동력 활공 경로(glideslope)와 태양 각도, 안전한 탈출 고도까지 모두 계산해야 했다”며 “기체 실루엣 효과를 극대화하기 위해 오포지션 효과(opposition effect)를 활용했고 3방향 무전으로 점프 시점을 초 단위로 맞췄다”고 말했다. 오포지션 효과는 태양을 정면에 둔 상태에서 기체가 일직선으로 놓일 때 그림자와 실루엣 대비가 극대화되는 광학 현상으로 태양 원반 속에서 기체 윤곽이 가장 또렷하게 드러나도록 하는 원리다. 비행 조정 6번…점프는 단 한 번뿐 뉴 아틀라스와 라이브사이언스에 따르면 촬영팀은 태양과 비행경로를 일치시키기 위해 6차례 비행 위치 조정을 반복했다. 하지만 실제 점프는 단 한 번만 가능했다. 낙하산을 다시 접고 안전 점검을 진행하는 데 시간이 오래 걸리기 때문이다. 매카시는 “여섯 번째 비행에서 태양·기체·카메라가 정확히 일직선으로 정렬됐다”며 “단 한 번의 점프로 그 순간을 완벽하게 잡았다”고 밝혔다. 그는 라이브사이언스 인터뷰에서 “내 경력에서 상위 5장(top 5)에 드는 사진”이라고 강조했다. “태양은 익숙하지만 기체 추적은 훨씬 어려웠다” 매카시는 태양 촬영 전문가지만 이번 작업에서는 전혀 다른 난관에 직면했다. 바로 소형 동력 패러글라이더의 불규칙한 움직임이었다. 그는 “태양은 항상 같은 위치에 있지만 기체는 바람과 속도 변화에 따라 움직여 추적이 예상보다 훨씬 어려웠다”며 “태양 촬영에 익숙한 나에게도 완전히 새로운 도전이었다”고 말했다. 매체는 브라운이 착지 직후 매카시와 포옹하며 환호하는 장면도 공개해 화제를 모았다. 태양은 별도 촬영 후 정밀 정렬…채층까지 드러난 수소-알파 촬영 기법 사진 속 태양에는 흑점과 필라멘트뿐 아니라 채층(Chromosphere)의 소용돌이 구조까지 선명하게 나타난다. 채층은 태양 광구(photosphere) 바로 위에 놓인 붉은색 얇은 대기층으로 그 위의 코로나(corona)와 달리 태양 활동이 가장 활발하게 관측되는 영역이다. 이런 디테일은 매카시가 태양 전용 망원경과 수소-알파(Hydrogen-alpha) 필터로 촬영한 고해상도 이미지를 스카이다이버 장면과 정밀하게 결합해 구현한 것이다. 수소-알파 파장은 채층의 구조만 선택적으로 통과시키기 때문에 태양의 ‘표면 질감’을 그대로 드러낸다. 뉴 아틀라스는 “1억 5,000만 km 떨어진 채층의 디테일까지 살아 있는 것이 이번 사진의 완성도를 결정했다”고 평가했다. 머스크 “멋진 사진”, NASA 우주비행사 “와!”…SNS 반응 폭발 사진이 공개되자 SNS 이용자들은 “AI 합성 아니냐”는 의심을 가장 먼저 제기했다. 그러나 실제 촬영 과정이 오히려 더 큰 충격을 줬다. 일론 머스크는 자신의 엑스(X·옛 트위터)에 “멋진 사진(Nice shot)”이라고 남겼고 미 항공우주국(NASA) 우주비행사 돈 페티는 “와!”라며 감탄했다. 한 이용자는 “AI보다 더 AI 같다”고 했고 또 다른 이용자는 “이걸 계산한 사람이 있다는 게 더 놀랍다”고 평가했다. 브라운은 “몇 달의 계산, 하나의 점프, 몇 밀리초의 타이밍이 만든 작품”이라며 “내 인생 최고의 스카이다이빙이었다”고 말했다. 매카시의 화려한 이력…ISS·스페이스X·플라스마 기둥까지라이브사이언스는 매카시가 최근에도 태양을 배경으로 한 희귀 장면을 잇달아 기록해 왔다고 소개했다. 그는 태양 플레어가 폭발하는 순간 국제우주정거장(ISS)이 지나가는 장면을 포착했고 스페이스X 로켓이 태양 원반을 가르며 이동하는 순간도 사진으로 남겼다. 또 길이 약 160만 km에 이르는 거대한 플라스마 기둥을 촬영했으며 초고해상도 달 사진과 달이 화성을 가리는 ‘식(食)’ 현장까지 담아내며 독보적인 천체 촬영 실력을 보여 왔다. 2021년에는 이미지 15만 장을 합성해 3억 화소 태양 사진을 제작하기도 했다. ■ 알아두면 좋은 태양 정보· 분류: G2형 항성· 지구와의 거리: 약 1억5,000만 km· 지름: 약 139만 km· 질량: 지구의 약 33만 배· 온도: 약 5,500℃· 나이: 약 46억 년

마치 사람이 태양 표면 위를 가르며 추락하는 듯한 초현실적 사진이 공개되자 전 세계 소셜미디어(SNS)에서는 “인공지능(AI) 합성 아니냐”는 반응이 쏟아지고 있다. 그러나 이 장면은 실제 스카이다이버가 태양 원반 앞을 스쳐 지나간 단 몇 밀리초의 순간을 포착한 실제 장면이다. 작품명은 ‘이카로스의 추락(The Fall of Icarus)’이다. 태양 전문 촬영으로 유명한 미국 천체 사진작가 앤드루 매카시와 스카이다이버 가브리엘 브라운이 함께 만들어냈다. 뉴 아틀라스는 “생성형 AI로 무엇이든 만들 수 있는 시대에 오히려 인간의 창의성과 기술이 무엇인지 증명하는 사진”이라고 평가했다. 애리조나 오전 9시, 태양과 비행장치가 정확히 겹친 ‘정렬의 과학’ 촬영팀은 지난 8일 오전 9시(현지시간) 미국 애리조나에서 촬영을 진행했다. 태양과 비행경로가 정확히 겹치는 지점을 찾기 위해 태양 위치 계산기(Solar Position Calculator)를 활용했다. 촬영 대상인 브라운은 낙하산에 소형 엔진을 장착한 동력 패러글라이더에서 약 1,070m 상공으로 뛰어내렸고 그 지점은 매카시의 카메라로부터 약 2,440m 떨어져 있었다. 그 결과 브라운은 카메라의 좁은 시야를 초고속으로 통과해 버려 타이밍 오차는 사실상 ‘0초에 수렴’해야 했다. 브라운은 “동력 패러글라이더의 무동력 활공 경로(glideslope)와 태양 각도, 안전한 탈출 고도까지 모두 계산해야 했다”며 “기체 실루엣 효과를 극대화하기 위해 오포지션 효과(opposition effect)를 활용했고 3방향 무전으로 점프 시점을 초 단위로 맞췄다”고 말했다. 오포지션 효과는 태양을 정면에 둔 상태에서 기체가 일직선으로 놓일 때 그림자와 실루엣 대비가 극대화되는 광학 현상으로 태양 원반 속에서 기체 윤곽이 가장 또렷하게 드러나도록 하는 원리다. 비행 조정 6번…점프는 단 한 번뿐 뉴 아틀라스와 라이브사이언스에 따르면 촬영팀은 태양과 비행경로를 일치시키기 위해 6차례 비행 위치 조정을 반복했다. 하지만 실제 점프는 단 한 번만 가능했다. 낙하산을 다시 접고 안전 점검을 진행하는 데 시간이 오래 걸리기 때문이다. 매카시는 “여섯 번째 비행에서 태양·기체·카메라가 정확히 일직선으로 정렬됐다”며 “단 한 번의 점프로 그 순간을 완벽하게 잡았다”고 밝혔다. 그는 라이브사이언스 인터뷰에서 “내 경력에서 상위 5장(top 5)에 드는 사진”이라고 강조했다. “태양은 익숙하지만 기체 추적은 훨씬 어려웠다” 매카시는 태양 촬영 전문가지만 이번 작업에서는 전혀 다른 난관에 직면했다. 바로 소형 동력 패러글라이더의 불규칙한 움직임이었다. 그는 “태양은 항상 같은 위치에 있지만 기체는 바람과 속도 변화에 따라 움직여 추적이 예상보다 훨씬 어려웠다”며 “태양 촬영에 익숙한 나에게도 완전히 새로운 도전이었다”고 말했다. 매체는 브라운이 착지 직후 매카시와 포옹하며 환호하는 장면도 공개해 화제를 모았다. 태양은 별도 촬영 후 정밀 정렬…채층까지 드러난 수소-알파 촬영 기법 사진 속 태양에는 흑점과 필라멘트뿐 아니라 채층(Chromosphere)의 소용돌이 구조까지 선명하게 나타난다. 채층은 태양 광구(photosphere) 바로 위에 놓인 붉은색 얇은 대기층으로 그 위의 코로나(corona)와 달리 태양 활동이 가장 활발하게 관측되는 영역이다. 이런 디테일은 매카시가 태양 전용 망원경과 수소-알파(Hydrogen-alpha) 필터로 촬영한 고해상도 이미지를 스카이다이버 장면과 정밀하게 결합해 구현한 것이다. 수소-알파 파장은 채층의 구조만 선택적으로 통과시키기 때문에 태양의 ‘표면 질감’을 그대로 드러낸다. 뉴 아틀라스는 “1억 5,000만 km 떨어진 채층의 디테일까지 살아 있는 것이 이번 사진의 완성도를 결정했다”고 평가했다. 머스크 “멋진 사진”, NASA 우주비행사 “와!”…SNS 반응 폭발 사진이 공개되자 SNS 이용자들은 “AI 합성 아니냐”는 의심을 가장 먼저 제기했다. 그러나 실제 촬영 과정이 오히려 더 큰 충격을 줬다. 일론 머스크는 자신의 엑스(X·옛 트위터)에 “멋진 사진(Nice shot)”이라고 남겼고 미 항공우주국(NASA) 우주비행사 돈 페티는 “와!”라며 감탄했다. 한 이용자는 “AI보다 더 AI 같다”고 했고 또 다른 이용자는 “이걸 계산한 사람이 있다는 게 더 놀랍다”고 평가했다. 브라운은 “몇 달의 계산, 하나의 점프, 몇 밀리초의 타이밍이 만든 작품”이라며 “내 인생 최고의 스카이다이빙이었다”고 말했다. 매카시의 화려한 이력…ISS·스페이스X·플라스마 기둥까지라이브사이언스는 매카시가 최근에도 태양을 배경으로 한 희귀 장면을 잇달아 기록해 왔다고 소개했다. 그는 태양 플레어가 폭발하는 순간 국제우주정거장(ISS)이 지나가는 장면을 포착했고 스페이스X 로켓이 태양 원반을 가르며 이동하는 순간도 사진으로 남겼다. 또 길이 약 160만 km에 이르는 거대한 플라스마 기둥을 촬영했으며 초고해상도 달 사진과 달이 화성을 가리는 ‘식(食)’ 현장까지 담아내며 독보적인 천체 촬영 실력을 보여 왔다. 2021년에는 이미지 15만 장을 합성해 3억 화소 태양 사진을 제작하기도 했다. ■ 알아두면 좋은 태양 정보· 분류: G2형 항성· 지구와의 거리: 약 1억5,000만 km· 지름: 약 139만 km· 질량: 지구의 약 33만 배· 온도: 약 5,500℃· 나이: 약 46억 년

“어디까지가 ‘고영향’ 인공지능(AI) 사업자인가요?” 내년 1월 ‘AI 기본법’(인공지능발전과 신뢰기반조성 등에 관한 기본법) 시행을 두 달 앞둔 지난 18일 서울 중구 법무법인 광장 사무실에서 열린 ‘2025년 데이터, AI법 이슈의 분석과 과제’ 세미나 현장에는 세계 최초로 시행되는 AI 기본법에 대한 높은 관심을 보여주듯 변호사, 기업 관계자들 40여명이 자리를 가득 채웠다. 이날 약 4시간에 걸쳐 진행된 세미나의 가장 큰 화두는 ‘고영향 AI’였다. 고영향 AI란 ‘사람의 생명과 신체의 안전, 기본권에 중대한 영향을 미치거나 위험을 초래할 우려가 있는 인공지능 시스템’을 말한다. AI 기본법이 시행될 경우 이같은 고영향 AI를 활용하는 기업에겐 ▲위험관리방안의 수립 및 운영 ▲이용자 보호 방안의 수립 및 운영 ▲고영향 AI에 대한 사람의 관리·감독 등의 의무가 생긴다. 이미 AI 사용이 대부분의 기업에서 보편화된 가운데 추가 관리 인력과 자원을 전방위적으로 투입하게 되는 셈이다. 또 만약 고영향 AI나 생성형 AI에 기반해 제품이나 서비스가 운용되는 것을 사전고지하지 않을 경우엔 3000만원 이하의 과태료가 부과된다. 그러나 아직까지 고영향 AI를 분류할 명확한 기준이 제시되지 않고 있다는 지적이다. 이날 참석자들은 “‘중대한 영향’과 ‘위험을 초래할 우려’라는 기준이 모호해 세부 조항으로 보완이 필요하다”고 입을 모았다. 사정이 이렇다보니 업계에선 고영향 AI 사업자로 분류되는 것을 꺼리는 분위기가 감지된다. ‘AI를 이용하더라도 사람이 직접 판단했다는 증거를 최대한 만들어 둬야 한다’는 목소리도 나온다. 주성완 가로재 법률사무소 변호사는 “예컨대 기업이 채용단계에서 AI를 많이 사용하는데 고영향 AI로 분류되면 비용이 얼마나 더 나오는지 관심”이라며 “결정적 판단을 사람이 했다는 자료를 최대한 남기는 식으로 대비하자는 게 실무자들의 판단”이라고 전했다. 이주연 네이버 리더는 “이용자 보호도 중요하지만 산업 진흥 측면에서도 과제가 많다”며 “유럽은 고위험 자체 평가 원칙을 두고 정부는 사후 감사 중심으로 운영한다. 판단 기준을 명확히 하되 일률적인 기준이 아니라 상황에 맞는 적합성을 스스로 선언할 수 있게 하는 유연한 입법 체계가 필요하다”고 지적했다. 중소기업에서는 대응할 여력이 없어 법 준수를 포기하게 될 것이라는 우려도 나왔다. 임주영 법무법인 응원 변호사는 “대기업도 대비가 버겁다면 중소기업에게는 사실상 법을 준수하지 말라고 떠미는 상황”이라며 “법이 유명무실해져 ‘장외법’이 될 우려가 있다”고 했다. 개인정보보호법 도입 당시 중소기업들이 보호 조치에 손을 놓았던 상황이 되풀이될 수 있다는 설명이다. 기업이 대비할 수 있도록 법 시행을 늦추는 것이 방법이 될 수 있다는 목소리도 나온다. 이성엽 고려대 법학전문대학원 교수는 “내년 1월 AI 기본법이 적용되면 고영향 AI 사업자에 해당하는 업장 모두 법을 어기는 상태가 될 수 있다”며 “하위 법령이 너무 많아 기업이 준수하기 어려워 최소 1년 정도 시행을 유예할 필요가 있다”고 조언했다.

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.

외국인, 셀트리온·LG CNS 등 집중개인, 하이닉스·두산에너빌 등 매집 코스피가 4100선을 전후로 횡보세를 보이는 가운데 대표 투자 주체인 외국인과 개인이 상반된 투자 전략을 구사하고 있다. 외국인은 기존 반도체주 중심이던 순매수세를 바이오주나 인공지능(AI)·첨단산업 관련 2차 수혜주로 옮긴 반면, 개인은 반도체 대형주와 조선·방산·원전 등 전통 주도주 매수에 집중했다. 12일 한국거래소에 따르면 지난 4일부터 이날까지 코스피 시장에서 외국인이 가장 많이 순매수한 종목은 셀트리온(1841억원·4.75%)이었다. 질주하던 반도체주가 잠시 정체한 사이, 그간 소외됐던 바이오주로 외국인 순매수세가 이날 몰리면서다. SK바이오팜(620억원·7.67%)도 대량 매집했다. 이와 함께 외국인은 AI 인프라 관련주로 분류되는 LG CNS(1783억원·-15.57%)와 TSMC·엔비디아 테마에 편입되는 이수페타시스(1301억원·3.46%), LG이노텍(655억원·6.33%), 삼성전기(787억원·-6.79%), DB하이텍(634억원·21.39%) 등을 많이 사들였다. 지난달 외국인 순매수 상위 종목에 삼성전자, 한국전력 등 반도체와 에너지·전력 대표주가 주로 이름 올렸다면, 이달 들어선 같은 테마에서도 상대적으로 저평가되거나 덜 부각된 종목 위주로 포트폴리오를 재편한 것이다. 외국인 순매수 상위 10개 종목 평균 수익률은 5.41%를 기록했다. 같은 기간 코스피가 1.69% 내린 가운데 선방했다. 반면 개인은 SK하이닉스(2조 8628억원·-0.48%), 삼성전자(1조 1522억원·-7.20%), 두산에너빌리티(609억원·-12.40%), 현대로템(277억원·-19.88%), 한화오션(184억원·-8.86%), HD현대중공업(176억원·-11.70%), 효성중공업(153억원·-4.64%) 등 기존 주도주를 많이 샀다. 순매수 상위 10개 종목 중 4개가 시가총액 상위 10위 안에 속했다. 지난 9~10월 코스피 급등 후 ‘포모’(FOMO·소외 공포)로 뒤늦은 매수에 나섰지만 오히려 손실을 봤다. 개인 순매수 상위 10개 종목 평균 수익률은 -8.64%로, 이 기간 모든 종목이 내렸다. 한편 이날 코스피는 전거래일 대비 44.00 포인트(1.07%) 오른 4150.39에 장 마감했다. 

LLM 통해 적은 수의 음성도 인식사용 적은 저자원 언어 문자로 구현70억 음성 인코더 오픈소스 공개 “언어 장벽 넘어 다양한 소통 확대” 서아프리카 국가 라이베리아와 시에라리온에는 바이족과 일부 소수민족이 쓰는 ‘바이’(Vai)라는 언어가 있다. 사하라사막 이남 아프리카 대표 언어족인 니제르콩고어족의 ‘만데어’ 계열로 분류된다. 라틴 문자나 아랍어 문자를 기반으로 하지 않는 문자 체계를 가진 몇 안 되는 아프리카 언어 중 하나로 주목받지만 사용하는 인구는 12만명에 불과하다. 이런 소수언어도 인식해 문자로 변환하는 인공지능(AI) 기술이 페이스북·인스타그램 모회사 메타에 의해 개발됐다. 사실상 전 세계의 모든 언어를 인식할 수 있는 AI가 등장한 것으로, ‘바벨탑의 저주’를 풀 획기적인 기술로 평가된다. 메타의 기초AI연구(FAIR) 팀은 10일(현지시간) 소수언어 등 전 세계 1600여개 언어를 문자로 구현할 수 있는 자동음성인식(ASR) 체계를 공개했다. 메타는 모든 언어를 인식할 수 있다는 뜻을 담아 이 기술을 ‘옴니링구얼’(Omnilingual)이라고 이름 지었다. 메타는 “현재 대부분의 ASR은 인터넷에 널리 존재하는 소수의 ‘고자원 언어’에 집중돼 있다. 널리 사용되지 않거나 자원이 부족한 ‘저자원 언어’ 사용자는 ASR을 이용할 수 없는 경우가 많아 디지털 격차가 심화된다”며 “옴니링구얼에는 AI로 이전에는 기록되지 않았던 500개의 저자원 언어가 포함된다”고 밝혔다. 현재 주요 AI는 공식적으로 수십 개 정도의 언어를 인식하고 문자 변환을 지원하고 있다. 방대한 데이터 학습을 통해 인간의 언어를 이해하고 생성하는 대규모언어모델(LLM)에 의존하고 있어 데이터가 많은 고자원 언어에서는 잘 동작하지만 그렇지 않은 저자원 언어에서는 구동이 제한적이다. 새로운 언어 지원을 추가하려면 전문가가 주도하는 미세조정을 거쳐야 하는 불편함도 있다. 하지만 옴니링구얼은 ‘LLM-ASR’로 불리는 새로운 접근법을 통해 적은 수의 음성·문자 데이터 쌍만 있어도 기본적인 수준의 음성 인식 기능이 가능하다는 게 메타의 설명이다. 다만 옴니링구얼의 저자원 언어 문자 변환 오류율은 아직 고자원 언어보다는 높다. 사용량이 절대적으로 적기 때문이다. 메타가 공개한 자료를 보면 고자원 언어 249종 중에선 236종(94.8%)이 오류율 10% 미만으로 파악됐다. 하지만 저자원 언어 546종에선 195종(35.7%)만이 고자원 언어 변환율과 비슷한 정확도를 보였다. 메타는 이날 옴니링구얼에 적용된 매개변수 70억개 규모 음성 인코더를 누구나 활용할 수 있도록 오픈소스로 풀었다. 음성 데이터를 자동으로 AI가 이해할 수 있는 벡터 데이터 형태로 정렬하는 도구다. 메타는 “옴니링구얼은 전 세계적으로 음성 기술 접근성을 확대한 중요한 진전으로, 가장 소외된 언어권의 사람들도 고품질 음성-텍스트 변환 시스템을 이용할 수 있도록 보장한다”며 “궁극적으로 언어 장벽을 허물고 다양한 언어 및 문화적 배경을 가진 사람들 간의 소통을 가능하게 하는 것이 목표”라고 밝혔다.

서아프리카 국가 라이베리아와 시에라리온에는 바이족과 일부 소수민족이 쓰는 ‘바이’(Vai)라는 언어가 있다. 사하라사막 이남 아프리카 대표 언어족인 니제르콩고어족의 ‘만데어’ 계열로 분류된다. 라틴 문자나 아랍어 문자를 기반으로 하지 않는 문자 체계를 가진 몇 안 되는 아프리카 언어 중 하나로 주목받지만 사용하는 인구는 12만명에 불과하다. 이런 소수언어도 인식해 문자로 변환하는 인공지능(AI) 기술이 페이스북·인스타그램 모회사 메타에 의해 개발됐다. 사실상 전 세계의 모든 언어를 인식할 수 있는 AI가 등장한 것으로, ‘바벨탑의 저주’를 풀 획기적인 기술로 평가된다. 메타의 기초AI연구(FAIR) 팀은 10일(현지시간) 소수언어 등 전 세계 1600여개 언어를 문자로 구현할 수 있는 자동음성인식(ASR) 체계를 공개했다. 메타는 모든 언어를 인식할 수 있다는 뜻을 담아 이 기술을 ‘옴니링구얼’(Omnilingual)이라고 이름 지었다. 메타는 “현재 대부분의 ASR은 인터넷에 널리 존재하는 소수의 ‘고자원 언어’에 집중돼 있다. 널리 사용되지 않거나 자원이 부족한 ‘저자원 언어’ 사용자는 ASR을 이용할 수 없는 경우가 많아 디지털 격차가 심화된다”며 “옴니링구얼에는 AI로 이전에는 기록되지 않았던 500개의 저자원 언어가 포함된다”고 밝혔다. 현재 주요 AI는 공식적으로 수십 개 정도의 언어를 인식하고 문자 변환을 지원하고 있다. 방대한 데이터 학습을 통해 인간의 언어를 이해하고 생성하는 대규모언어모델(LLM)에 의존하고 있어 데이터가 많은 고자원 언어에서는 잘 동작하지만 그렇지 않은 저자원 언어에서는 구동이 제한적이다. 새로운 언어 지원을 추가하려면 전문가가 주도하는 미세조정을 거쳐야 하는 불편함도 있다. 하지만 옴니링구얼은 ‘LLM-ASR’로 불리는 새로운 접근법을 통해 적은 수의 음성·문자 데이터 쌍만 있어도 기본적인 수준의 음성 인식 기능이 가능하다는 게 메타의 설명이다. 다만 옴니링구얼의 저자원 언어 문자 변환 오류율은 아직 고자원 언어보다는 높다. 사용량이 절대적으로 적기 때문이다. 메타가 공개한 자료를 보면 고자원 언어 249종 중에선 236종(94.8%)이 오류율 10% 미만으로 파악됐다. 하지만 저자원 언어 546종에선 195종(35.7%)만이 고자원 언어 변환율과 비슷한 정확도를 보였다. 메타는 이날 옴니링구얼에 적용된 매개변수 70억개 규모 음성 인코더를 누구나 활용할 수 있도록 오픈소스로 풀었다. 음성 데이터를 자동으로 AI가 이해할 수 있는 벡터 데이터 형태로 정렬하는 도구다. 또 소수언어 350종의 음성자료 ‘말뭉치’도 공개했다. 메타는 “옴니링구얼은 전 세계적으로 음성 기술 접근성을 확대한 중요한 진전으로, 가장 소외된 언어권의 사람들도 고품질 음성-텍스트 변환 시스템을 이용할 수 있도록 보장한다”며 “궁극적으로 언어 장벽을 허물고 다양한 언어 및 문화적 배경을 가진 사람들 간의 소통을 가능하게 하는 것이 목표”라고 밝혔다.

“평화를 원한다면 먼저 전쟁을 준비해야 합니다.” 중국 관영방송이 자국 경찰 조사 결과를 인용해 대만 여당인 민진당의 국회 의원을 공개적으로 위협했다. 중국 중앙(CC)TV는 충칭시 경찰이 지난달 28일 대만 독립을 추진한 혐의로 선보양(43) 대만 민진당 의원에 대한 수사에 착수했다고 전했다. CCTV는 9일 충칭 경찰의 선 의원에 대한 조사보고서를 공개했는데, 그가 외부 세력의 지원을 받아 구체적인 대만 독립을 추진했다고 지적했다. 학원 강사로 일하다 미국 유학을 마친 뒤 대만으로 돌아온 선 의원은 2021년 대만에 위와 같은 취지의 쿠마학원(黑熊學院)을 만들었다. 중국의 무력 위협이 커지는 상황에서 전쟁 인식과 국방 신뢰를 강화하는 것으로 3년 안에 300만명의 민방위 교육을 달성해 이들을 소위 ‘통일 전사’로 키우는 것이 쿠마학원의 목표다. 선 의원은 현재 국립타이베이대학교 형사대학원 원장으로 대만 여당인 민주진보당 소속 현역 국회의원이다. 2024년 한국 통일부와 비슷한 성격의 중국 국무원 대만사무판공실은 선 의원을 대만 독립 분리주의자라며 블랙 리스트에 올리고 제재했다. 충칭시 공안 당국은 선 의원에 대해 “특히 젊은이들을 겨냥하여 대만 독립과 반중 감정을 악의적으로 유포하고, 잠재적인 폭력적 충돌의 씨앗을 널리 뿌렸으며, 국가 분열을 목표로 범죄 행위에 공공연히 관여했다”고 지적했다. 국무원 대만사무판공실은 선 의원이 설립한 쿠마학원을 대만 독립 기지로 분류하며, 민진당 정부와 외부 세력의 지원을 받아 폭력적인 분리주의자들을 조직적으로 양성하는 조직이라고 설명했다. 충칭시 현지 언론은 선 의원이 중국 본토에 거주하고 있는 대만인 배우자들을 ‘중국 본토 간첩’이라고 매도하며 악의적으로 공격했다고도 전했다. 중국에서 돈을 버는 대만인들은 대만을 배신할 수 있다는 거짓 주장을 펼쳤다는 것이다. 또 선 의원의 아버지 선투청이 분리주의를 선동하면서 중국에서 이익을 취한 사업가였다며 가족 배경까지 폭로했다. 선 의원은 미국 펜실베이니아대에서 유학을 마친 뒤 비례대표로 국회의원에 당선됐다. 그가 설립한 ‘쿠마학원’은 미국 국제개발처(USAID)로부터 약 135만 달러(약 19억원)의 자금을 지원받은 것으로 알려졌다. 중국 CCTV 방송은 인터폴(국제 형사 경찰기구)을 통해 선 의원에 대한 체포영장을 추진하는 국제 사법 협력을 할 수 있다고도 했다. 중국 공안 당국은 현직 국회의원에 대한 조사를 두고 “법적 절차를 준수하고 있다”면서 “이메일과 핫라인을 통해 접수된 모든 신고와 수많은 제보를 하나하나 검증하고 있다”고 강조했다. 선 의원은 중국이 국경을 넘는 탄압으로 자신을 위협하고 있다며 반발했고, 대만 당국은 “중국이 선 의원에 대한 위협을 통해 대만 전체를 겁주려 한다”고 지적했다. 대만 외교 당국은 선 의원에 대한 수사를 국경을 넘는 인권 침해 사례로 비난하며 인터폴을 통한 체포 언급에 대해서는 “국제법을 노골적으로 위반하고 국제 질서에 도전하는 것”이라고 부연했다.

- “일반 위탁비 관행 깨고 R&D 예산으로 전환해야... 연구자 정당 보상 핵심”- 의료원 R&D 활성화 및 AI 실증사업 확산 전략 ‘마중물 예산’ 도입 제언 경기도의회 박상현 의원(더불어민주당, 부천8)은 5일 경기도의회 기획재정위원회 소회의실에서 도청 및 경제과학진흥원, 경기의료원 관계자들과 ‘연구 거버넌스 TF 3차 회의’를 열고, 경기도 R&D 사업의 고질적인 구조적 문제 해결과 제도 개편을 위한 구체적인 방안을 집중 논의했다. 이번 연구 거버넌스 TF 회의의 핵심은 연구 인력에 대한 정당한 보상 체계 마련과 R&D 사업의 단기성 극복이었다. 현재 경기도 R&D 사업은 대부분 ‘일반 사무 위탁비’로 분류되어 있어, 사업에 참여하는 연구 실무 인력의 인건비 산정 및 연구 수당 지급 근거가 부재한 구조적 문제점이 제기했다. 이를 해결하기 위해 TF는 사업 성격을 R&D성(국가연구기술개발 혁신법 범위)으로 명확히 분류하여 예산을 편성하고, 인건비, 연구 수당, 활동비 등 보상 체계를 합법적으로 마련하는 방안을 추진하기로 했다. 또한, 경기도 실무진 내의 R&D 범위에 대한 협소한 인식을 해소하는 것을 주요 과제로 논의했다. TF는 「국가 연구개발 혁신법」의 포괄적 R&D 범위(실증, 디자인, 마케팅 포함)를 기준으로 삼아, 경기도 내 조례, 규칙, 매뉴얼을 전체적으로 재정비하기로 했다. 이와 더불어, 사업의 효능감과 연속성 확보를 위해 단년도 사업의 한계를 극복하고 장기 기획 사업(3년 또는 5년)으로 전환하는 행정 절차를 마련하여 R&D 사업의 안정성을 높이는 데 집중하기로 했다. TF는 경기도 의료원의 연구 활성화와 AI 실증 사업의 성과를 도민에게 확산하기 위한 구체적인 전략을 논의했다. 먼저 경기도 의료원 R&D 강화와 관련하여, 박상현 의원은 의료원의 적자 문제와 R&D 연구비 수주 능력은 별개의 문제임을 명확히 했다. 서울대병원 등의 성공 사례처럼, R&D 수주액(간접비)이 진료 수입과 무관하게 병원에 별도의 수익 흐름을 제공할 수 있음을 강조하며. 이를 위해 경기도 AI국/미래성장동력국이 주도적으로 경기의료원과 경제과학진흥원(경과원) 등과의 협력 시스템을 구축할 것을 촉구했다. 또한 AI 실증 사업 확산 전략으로, 성공적으로 실증을 마친 소규모 참여 기업들이 후속 확산 단계에서 겪는 최소 비용 제공 부담을 해소하는 방안을 논의했다. 경기도가 ‘마중물 예산’을 투입하여, 공공기관에 보급하는 계약 시 최소 비용으로 확산할 수 있는 조항을 강제하여 추진하는 방안을 마련하기로 했다. TF는 논의 내용을 실현하기 위해 기획재정위원회(기조실)가 중심이 되어 연구 거버넌스를 구축하고 R&D 심의위원회를 신설하여 사업의 R&D 적합성 여부를 판단하도록 했다. 특히 ‘경기도 연구 개발 혁신 조례(가칭)’ 초안 마련을 위해 법률 검토를 의뢰하고, 법률 검토서가 나오는 3~4주 후 다음 회의에서 구체적인 운영 매뉴얼을 논의하여 내년 1월 1일부터 개정된 규정을 적용할 수 있도록 준비할 계획이다. 박상현 의원은 “연구 인건비 현실화는 연구자의 정당한 보상이자 경기도 R&D 사업의 지속 가능성을 확보하는 첫걸음”이라며, “TF 논의를 통해 경기도가 효율적인 연구 거버넌스를 갖추도록 강력히 추진하겠다”고 밝혔다.

디지털 돌봄 플랫폼 케어네이션(대표 김견원·서대건)이 서울경제진흥원이 주관하는 ‘2025년 서울형 보증연계 R&D 지원사업’에 최종 선정됐다. 이번 과제는 AI 기반 모바일 방문요양 서비스 플랫폼 개발을 통해 장기요양 산업의 디지털 전환을 실현하는 것을 목표로 한다. 케어네이션은 이번 과제를 통해 수급자와 요양보호사를 모바일 앱을 통해 직접 연결할 수 있는 시스템을 구현한다. 기존 방문요양 서비스는 센터를 거쳐 요양보호사를 일방적으로 배정하던 구조였으나, 케어네이션은 수급자가 직접 요양보호사의 경력, 후기, 일정 등을 열람하고 매칭할 수 있도록 설계된 개방형 플랫폼을 개발 중이다. 또한 요양보호사의 자격증 분류 자동화와 신분 인증, AI 추천 알고리즘 등을 적용해, 보다 신뢰할 수 있는 매칭 환경을 제공할 계획이다. 이를 통해 정보 비대칭 문제 해소, 요양보호사 처우 개선, 돌봄 공백 대응 등 다양한 사회 문제 해결에도 기여할 것으로 보인다. 케어네이션은 이번 연구과제를 통해 기존 간병·동행·가사돌봄 서비스에 더해 방문요양 서비스를 동일한 플랫폼 내에서 제공함으로써 돌봄 서비스의 디지털화를 위한 통합 플랫폼 구축에 박차를 가할 예정이다. 수급자가 앱을 통해 방문요양 공고를 등록하고, 요양보호사가 직접 지원하여 매칭되는 사용자 중심의 서비스를 구현함과 동시에, 수급자·요양보호사·방문요양센터의 데이터를 통합 관리할 수 있는 ‘관계형 DB’도 함께 구축한다. 여기에 AI 기반 자동 추천 및 매칭 알고리즘을 적용하고, 요양보호사 인건비의 통합 결제·정산 시스템을 도입하여 플랫폼 내에서 간편하고 안정적인 계약 구조를 마련할 계획이다. 특히 장기요양보험 적용 시간 외 돌봄 수요에 대응하기 위해 비급여 서비스까지 포괄할 수 있는 유연한 결제 시스템도 함께 적용할 예정이다. 서대건 케어네이션 각자대표는 이번 과제 선정에 대해 “사업 기간 내 조기 시장 출시를 목표로 하고 있으며, 오랜 기간 오프라인 방식으로 운영되어 온 장기요양 시장에서 케어네이션이 디지털 전환의 첫 걸음을 뗄 수 있게 되어 매우 기쁘다.”고 밝혔다. 이어 “요양보호사 자격증을 취득하고도 현실적 제약으로 현장에서 활동하지 못하는 분들이 많은 상황에서, 모바일 기반의 매칭 시스템은 요양보호사의 업무에 대한 접근성과 근무 환경 및 만족도를 동시에 개선할 수 있을 것으로 본다.”며 “서울시가 이 같은 케어네이션의 의지와 비전에 공감하고 지원해준 데 대해 진심으로 감사드린다.”고 전했다. 케어네이션은 기존 운영 중인 간병·동행·가사돌봄 서비스 데이터를 장기요양 DB와 통합해, 노인 돌봄 전반에 대한 분석이 가능한 구조를 마련하고 있다. 서비스 데이터는 향후 개인 맞춤형 서비스 추천, 수급자별 예측 모델링, 공공기관 정책 지원 등으로도 활용할 예정이다. 한편, 케어네이션은 ‘2025 대한민국 소비자만족도 1위(6년 연속)’ ‘대한민국 산업대상 K-서비스 대상(4년 연속)’ 등을 수상하며, 앱 누적 다운로드 180만 회, 회원 수 69만 명을 돌파한 국내 대표 디지털 돌봄 플랫폼이다.

아동 방치 등 위험상황 분류 저장인물 감정 분류 학대 여부 포착도하루 걸리던 분석 4시간으로 줄어 #장면1. 어린이집 교사가 아동의 목덜미를 잡아채자 프로그램 화면에 ‘폭행 위험’이라는 문구가 떴다. ‘6시간 중 1시간 23분 12초’이라고 해당 화면이 포착된 폐쇄회로(CC)TV의 재생시간과 함께 프로그램 안에 위험 징후가 저장됐다. #장면2. 폭행 위험이 감지된 이후 울고 있는 듯한 아이의 모습이 나오자 프로그램 화면엔 ‘슬픔’이라는 감정이 표시됐다. 마찬가지로 ‘6시간 중 1시간 26분 20초’라고 해당 화면이 포착된 CCTV 재생시간과 ‘아동/슬픔’이라는 기록이 남았다. 인공지능(AI) 딥러닝을 기반으로 CCTV 등 증거 영상을 분석하는 이 프로그램은 경찰이 지난 6월부터 서울·대구·인천·경기남부·경기북부·경남 등 전국 6개 시도경찰청에 보급해 사용 중인 ‘AI 아동학대 분석 시스템’이다. 기존 아동학대 사례에서 나타난 행동들을 AI에 입력해 이를 바탕으로 AI가 폭행이나 폭행 위험 상황을 분류하는 방식이다. 경찰청 관계자는 3일 서울신문과의 통화에서 “일선에서 장시간 저장된 CCTV를 분석하는 데 획기적으로 시간을 줄여주는 등 효과가 있다”고 말했다. 경찰은 향후 2년 내로 전국 18개 시도청으로 이 시스템을 확대·보급할 예정이다. 이 시스템은 ▲아이가 폭행을 당하거나 ▲위협을 받거나 ▲방치되는 상황 등을 영상에서 포착해 ‘위험 징후 상황’을 분류한다. 아직은 아동학대 사건에만 사용하는 만큼 성인은 가해자로, 아이는 피해자로 지정해 특정 행동이나 감정 등도 판단한다. 아이의 경우 주로 ‘슬픔’을 나타내는 표정이나 행동을 감지하고, 성인은 ‘화남’이나 ‘분노’가 느껴지는 행동 등을 포착하는 식이다. 아울러 성인이 물건이나 손·발을 이용해 때리거나, 물체를 던지거나, 할퀴거나 깨물거나, 벌을 세우는 등의 행위는 모두 ‘폭행’ 상황으로 분류된다. 신체 일부를 잡거나 아이의 몸을 잡고 흔드는 등의 행위는 ‘폭행 위험’ 상황으로 기록된다. 경찰청 관계자는 “이런 직접적인 폭력 행동은 물론 영상 속 성인과 아이의 감정도 분류해 학대 여부를 포착할 수 있다”고 설명했다. 이 시스템을 사용하면 통상 10시간짜리 영상을 분석 시 하루 정도 걸리던 시간이 4~5시간까지 줄어든다고 한다. 실제로 지난 7월 경기도의 한 어린이집에서 발생한 아동학대 의심 사건에서는 이 시스템을 활용해 CCTV 열흘치 영상을 분석했고, 통상 한달 걸리던 조사를 2주일도 채 안돼 끝냈다. 이를 토대로 종합 수사를 마무리한 경찰은 어린이집 교사를 아동학대 혐의로 송치했다. 시스템을 사용해 아동학대 수사를 진행한 한 경찰관은 “기존 모니터링 시간과 비교하면 60~70% 정도는 관련없는 내용을 미리 AI가 걸러내준다”고 말했다. 경찰청 관계자는 “현재는 담당 수사관이 직접 교차 검증을 하는 방식으로 AI 시스템을 활용하고 있지만, 궁극적으로 정확도를 높이는 방식으로 고도화할 계획”이라고 설명했다.

순천시가 ESG행복경제연구소가 실시한 ‘2025 지방자치단체 지속가능발전 ESG 평가’에서 전국 기초지자체 부문 전국 1위에 선정되는 쾌거를 올렸다. 이번 평가는 전국 17개 광역자치단체와 226개 기초자치단체를 대상으로 환경, 사회, 거버넌스 등 106개 세부 지표를 종합적으로 분석해 지방정부의 지속가능발전 수준과 행정역량을 객관적으로 평가한 결과다. ESG행복경제연구소는 지방자치단체의 지속가능발전 수준을 객관적으로 진단하고 지역별 환경·사회·거버넌스(ESG) 기반 행정역량을 강화하기 위해 2021년 처음 도입했다. 2023년에 이어 올해 세 번째 지속가능발전 ESG평가를 추진했다. 순천시는 ESG 행정 실천을 위해 환경분야에서 국내 기초지자체 최초로 세계자연보전연맹(IUCN) 가입, 그린바이오산업 육성, AI 기반 재활용 분류 시스템 도입, 탄소중립포인트제 등을 운영했다. 사회분야는 전남 최초 달빛어린이병원 운영, AI를 활용한 돌봄복지 실현, 지능형 응급의료 시스템(AI앰뷸런스) 구축, 기후시민 학교, 애니메이션 문화콘텐츠, 우주항공 미래성장산업 등을 육성했다. 이어 거버넌스 분야에서는 탄소중립녹색성장위원회, 시민참여 예산제를 운영하고 있다. 시 관계자는 “이번 평가는 행정과 시민이 함께 추진해 온 지속가능발전 정책이 객관적으로 인정받은 매우 의미있는 결과다”고 설명했다. 이어 “정부의 국정과제와 발맞춰 앞으로도 환경보전, 사회적 포용, 투명한 거버넌스를 통해 ESG 행정을 더욱 고도화하도록 하겠다”며 “시민이 체감할 수 있는 지속가능한 도시 발전을 이뤄나가는 데 최선을 다하겠다”고 밝혔다.

국내 최대 포털사이트 네이버의 인공지능(AI) 검색 서비스가 독도를 일본 영토로 잘못 분류해 논란이다. 일본 정부의 지속적인 독도 영유권 왜곡 시도 속에서 ‘온라인 영토 주권 침해’ 문제에 대한 관리가 필요하다는 지적이 나온다. 30일 네이버 등에 따르면 네이버 검색창에 ‘일본영토’ 또는 ‘일본 영토’를 입력하자 “일본의 영토는 독도(다케시마), 북방영토, 센카쿠 열도 등으로 구성돼 있다”는 AI 요약본이 나왔다. 일부 답변에서는 독도를 일본 영토 항목에 포함하고, “한국과 영유권 분쟁 중”이라는 표현도 사용했다. 이에 대해 서경덕 성신여대 교수는 “챗GPT 등 해외 AI에서 독도를 분쟁지역으로 표기하는 문제는 지속해 항의해 왔지만, 국내 대표 포털에서 이 같은 오류가 나온 건 매우 심각한 일”이라며 “네이버는 즉시 시정하고 철저히 검증해야 한다”고 지적했다. 또 “국가적으로 민감하고 중요한 주제인 만큼 국내 플랫폼이 먼저 역사적 사실을 정확히 반영해야 한다”며 “특히 해외 이용자가 많은 만큼, 한국 서비스에서 잘못된 정보가 전파되는 일이 없어야 한다”고 강조했다. 현재 네이버 검색창에 ‘일본영토’ 또는 ‘일본 영토’를 입력하면 AI 브리핑이 나오지 않는 것으로 확인됐다. 네이버 측은 “인지한 즉시 일본 영토에 대한 AI 브리핑을 삭제했다”며 “질의 내용에 더욱 적합한 검색 결과를 바탕으로 AI 브리핑이 생성될 수 있도록 면밀히 살피며 서비스 개선해 나갈 것”이라고 밝혔다. AI에 독도 영유권 묻자…언어마다 ‘다른 답변’AI와 직접 대화해본 결과, 독도와 관련된 왜곡된 답변은 해외와 국내 개발 AI를 가리지 않고 발견됐다. 특히 일본어로 질문했을 경우에는 “국제적인 분쟁지역”이라는 답변이 대부분이었다. 오픈 AI의 챗GPT는 ‘독도는 어느 나라 영토야?’라는 한국어 질문에 “독도는 대한민국의 영토”라며 “일본 정부는 독도를 ‘다케시마’라 부르며 영유권을 주장하지만, 대한민국은 사적·지리적·국제법적으로 독도가 명백히 한국 영토임을 근거로 들고 있다”고 답했다. 그러나 일본어로 ‘다케시마는 어느 나라 영토야?’라고 묻자 다른 답변이 나왔다. 이때 챗GPT는 “일본과 한국 사이에 영유권이 분쟁되고 있는 섬”이라며 “국제적으로 영유권이 확정되지 않은 분쟁 지역”이라고 했다. 구글의 제미나이도 비슷했다. 한국어 질문에는 “독도는 역사적, 지리적, 그리고 국제법적으로 명백한 대한민국 영토”라면서도 “다만 일본은 독도를 ‘다케시마’라고 칭하며 자신들의 영토라고 주장하고 있다. 이로 인해 독도 영유권에 대해 한일 간의 외교적 갈등이 지속되고 있다”고 했다. 일본어로 물어보자 “다케시마는 일본이 영유권을 주장하며 시마네현에 속한다고 규정하고 있는 섬”이라며 “그러나 현재 대한민국이 실효적으로 지배하고 있으며, 한국에서는 독도라고 불리며 자국 영토라고 주장하고 있다”고 답했다. 또 “다케시마의 영유권에 대해서는 한일 양국 간에 주장이 대립하고 있는 상황”이라고도 했다. 네이버의 클로바X도 한국어와 일본어 물음에 다른 답변 양상을 보였다. 클로바X는 한국어 질문에 “독도는 대한민국의 영토”라며 “대한민국 정부는 독도가 역사적, 지리적, 국제법적으로 명백히 한국의 고유 영토임을 공식적으로 밝히고 있으며, 현재 실효적으로 지배하고 있다”고 답했다. 다만 일본어로 묻자 “대한민국이 실효적으로 지배하고 있으나 일본이 역사적·국제법적 근거를 들어 영유권을 주장하며 분쟁이 지속되고 있다”며 “이 문제는 양국 간의 민감한 외교 현안으로, 국제사회에서는 아직 명확히 해결되지 않은 상태”라고 했다. 우리 정부는 “독도는 역사적, 지리적, 국제법적으로 명백한 우리의 고유의 영토이며, 영유권 분쟁은 존재하지 않고, 외교 교섭이나 사법적 해결의 대상이 될 수 없다”는 입장이다. 이러한 AI 답변은 독도를 영유권 분쟁 지역으로 보이게 하려는 일본 측의 의도에 힘을 실어준다는 지적이 나온다. 서 교수는 “인공지능 시대에는 국제 여론전의 무대가 검색창과 알고리즘으로 확대됐다”며 “정부·학계·시민사회가 함께 다국어 정보 확산에 나서야 한다. 독도 정보의 글로벌 업데이트 전략을 재점검할 시점”이라고 전했다.

일론 머스크 테슬라 최고경영자(CEO)가 온라인 백과사전 위키피디아 대항마로, 인공지능(AI) 백과사전을 출시했다. 워싱턴포스트(WP)에 따르면 머스크는 28일 자신의 AI 기업 xAI의 AI 모델 ‘그록’을 활용한 백과사전 ‘그로키피디아 v0.1’을 공개했다. 그로키피디아는 위키피디아와 유사하지만, 일부 설명에선 확실한 시각차를 보였다. 그로키피디아는 ‘젠더’에 대해 “생물학적 성별에 따라 인간을 남성 또는 여성으로 이분법적으로 분류하는 것을 의미한다”고 정의했다. 반면 위키피디아는 “젠더는 남성, 여성 또는 제3의 성으로 존재하는 것에 관한 사회적, 심리적, 문화적, 행동적 측면의 범위”라고 했다. 그로키피디아는 아직 위키피디아에 미치지 못한다는 평가다. 그로키피디아는 출시일 기준 약 88만 5000여건의 설명을 제공한다고 밝혔다. 이는 영어판 위키피디아의 800만여건에 크게 못 미친다. 머스크 CEO는 그동안 위키피디아가 좌편향됐다고 주장해 왔다.

서강대학교 전자공학과 강석주 교수 연구팀이 인공지능(AI) 분야 세계 최고 권위 학회인 ‘NeurIPS(Neural Information Processing Systems) 2025’에 논문을 채택하며 AI 경량화 기술의 새로운 지평을 열었다. AI 및 머신러닝 분야의 발전을 선도하는 NeurIPS 학회는 오는 11월 30일부터 미국 샌디에이고와 멕시코시티에서 개최될 예정이다. 이번에 채택된 논문은 ‘QSCA: Quantization with Self-Compensating Auxiliary for Monocular Depth Estimation’이다. 이 연구는 단일 카메라(monocular)만으로 사물과의 거리를 정확히 측정하는 핵심 기술(monocular depth estimation)의 경량화 모델에 특화된 새로운 양자화(quantization) 프레임워크를 제안했다. 연구팀은 기존의 AI 경량화 기술이 이미지 분류(image classification)나 언어 모델링(language modeling) 등 비교적 기초적인 작업에 주로 최적화되어, 자율주행, 로보틱스 등에 필수적인 깊이 측정과 같은 심화 작업에서는 성능 하락이 극심하다는 문제를 지적했다. 이를 해결하기 위해 연구팀은 ‘Self-Compensating Auxiliary (SCA) 모듈’을 개발했다. QSCA 기술은 AI 모델을 작게 만드는 양자화 과정에서 발생하는 블록 단위의 오차를 스스로 보상해주는 SCA 모듈을 적용한다. 특히, 양자화 민감도가 높은 블록에만 선택적으로 SCA 모듈을 추가함으로써 기술적 부하(overhead)는 낮추면서도 모델의 성능 하락은 효과적으로 억제하는 데 성공했다. 연구팀은 적은 양의 학습 데이터만을 사용하여 양자화 모델과 원본 모델 간의 오차를 최소화하도록 SCA 모듈을 학습시켰으며, 이를 통해 높은 정확도를 유지하면서도 모델의 효율성을 극대화했다. 강석주 교수는 “QSCA는 기존 양자화 방법의 한계를 넘어선, monocular depth estimation 모델에 특화된 획기적 기술”이라며, “자율주행, 로보틱스 등 미래 핵심 산업의 발전에 중요한 기여를 할 것”이라고 강조했다. 제안된 QSCA 기술은 AI 모델을 더욱 작고 효율적으로 만들어 실제 산업 현장 적용을 크게 앞당길 것으로 기대된다. 특히, 높은 정확도를 유지하면서도 기기의 연산 부담을 줄일 수 있어 자율주행차, 로봇, 증강현실(AR/VR) 등에서 기술 상용화를 가속화하는 핵심 역할을 할 전망이다. 연구에 참여한 양진철 연구원은 “이번 개발로 AI 모델 경량화 기술이 더욱 폭넓게 활용될 수 있는 기술적 토대가 마련됐다”라고 덧붙였다. 본 연구는 과학기술정보통신부 및 정보통신기획평가원의 대학ICT연구센터사업과 차세대지능형반도체기술개발 사업의 지원을 받아 수행되었다.