한국 바이오 다루는 독립 세션 마련국내 기업 51곳 참여 한국관 운영도 세계 최대 규모의 제약·바이오 산업 전시회 ‘2026 바이오 인터내셔널 컨벤션’(이하 바이오 USA)이 오는 22일(현지시간)부터 나흘간 미국 캘리포니아주 샌디에이고에서 개최된다. 33회째인 이번 행사에는 세계 70여개국에서 1500여개 기업과 투자자, 연구기관 관계자 등 2만여 명이 모여 제약·바이오 투자와 연구, 생산 협력, 기술 이전 등을 논의할 예정이다. 21일 관련업계에 따르면 올해 바이오 USA에서는 최초로 한국 바이오 산업을 독립 주제로 다루는 공식 세션 ‘코리아 라이징’이 신설됐다. 삼성바이오로직스는 15년 연속 참가해 메인 위치에 대형 부스(140㎡)를 꾸린다. 위탁연구(CRO)부터 생산(CMO)까지 아우르는 CRDMO(연구·개발·생산) 서비스를 인터랙티브 터치스크린으로 구현한다. 셀트리온은 17년 연속 참가하며 올해는 인공지능(AI) 구역 내 부스를 확보해 AI 기반 신약 개발 역량을 알린다. AI를 활용한 신규 타깃 발굴 및 다중항체 설계 기술, 항체-약물접합체(ADC) 등 차세대 파이프라인을 앞세워 글로벌 제약사와의 라이선스 인(License-in) 및 공동 개발 기회를 모색한다. 롯데바이오로직스는 준공을 앞둔 송도 바이오 캠퍼스 1공장의 모습을 공개하며 대규모 상업생산 역량과 고객 맞춤형 제조 경쟁력을 알릴 전망이다. 특히 북미 시러큐스와 아시아 송도 생산거점을 연결 운영하는 강점을 구체적으로 선보일 예정이다. SK바이오팜은 AI 기반 신약 연구개발 및 중장기 성장 전략을 소개한다. 동아쏘시오그룹은 동아에스티·에스티팜·비티젠 3사가 공동 부스를 운영한다. 국내 기업 51곳이 참여하는 ‘한국관’(Korea Pavilion)도 운영된다. 한국바이오협회와 코트라가 선정한 우수 바이오 기업 26개사를 비롯해 서울바이오허브, 경기도경제과학진흥원, 춘천바이오산업진흥원, 한국산업기술기획평가원(KEIT)의 지원으로 참여하는 25개사가 유기적으로 협력한다. 이 중 29개 기업은 ‘오픈 스테이지’ 무대에 올라 핵심 파이프라인과 플랫폼 기술을 발표할 예정이다.

지난 17일 열린 서울신문의 ‘2026서울리더스금융포럼’ 주제는 생산적 금융이었다. 은행이 집과 땅을 담보로 돈을 빌려주던 시대를 넘어 기술과 사람, 미래 성장 가능성에 자금을 공급하는 금융으로 패러다임을 바꿔야 한다는 게 골자다. 포럼 현장에서는 생산적 금융이 실제 기업을 키운 사례와, 제도와 규제에 가로막혀 기회를 놓친 사례가 동시에 소개됐다. 우주 스타트업 텔레픽스가 그 대표적 예다. 한국항공우주연구원과 국방과학연구소 출신 연구자들이 세운 이 회사는 올해 초 비상장 스타트업 최초로 수천만 달러 규모의 위성 수출 계약을 따냈다. 문제는 그 다음이었다. 2년 안에 위성을 제작하고 납품하려면 생산시설 확대와 핵심 부품 발주에 대규모 자금이 필요했다. 이때 손 내민 곳이 한국수출입은행 등 정책금융이었다. 수출입은행의 인공지능(AI) 대전환 특별 프로그램 첫 수혜 기업으로 선정되면서 텔레픽스는 글로벌 진출의 발판을 마련했다. 여전히 해외 고객은 “수천억원짜리 위성을 실제로 발사해본 경험이 있느냐”고 묻고, 은행은 “수출 실적이 있느냐”고 따진다. 하지만 모든 금융기관이 과거의 실적만 본다면 한국의 우주 기술은 연구실 안에 머무를지도 모른다. 친환경 화장품 기업 톤28 역시 비슷했다. 창업 이후 한 번도 흑자를 내지 못했지만 친환경 제품과 기후 빅데이터 기반 맞춤형 화장품이라는 장기 비전을 포기하지 않았다. 대량 주문 기회를 앞두고 이 회사 대표는 “돈에도 유통기한이 있다”며 한 벤처캐피탈(VC)을 설득해 투자를 받았다. 매출은 두 배 이상 성장해 250억원을 기록했고 영업이익도 13% 수준으로 올라섰다. 올해는 벌써 지난해 매출을 넘어섰다고 한다. 의미 있는 변화도 잇따랐다. 톤28은 직원 수를 30% 넘게 늘렸다. 스타트업이지만 직원이 50만원을 저축하면 회사가 100만원을 적립해주는 복지제도도 도입했다. 자금이 기업의 성장을 넘어 고용과 성과 공유로 이어진 것이다. 하지만 포럼에서는 아쉬운 고백도 나왔다. 하나증권은 실제로 톤28 투자를 검토했지만 결국 실행하지 못했다고 밝혔다. 이유는 은행지주 계열 증권사가 안고 있는 높은 자본 규제 허들 때문이었다. 하나·KB·신한·NH증권처럼 은행지주 산하 증권사가 비상장기업이나 벤처기업에 직접 투자하면 해당 자산은 위험가중자산(RWA)으로 분류된다. 이는 그룹 전체 건전성 부담으로 이어진다. 쉽게 말해 이런 스타트업에 투자하려면 자본을 더 쌓아야 하고, 상대적으로 다른 영업을 못 하게 된다. 좋은 기업을 알아봐도 선뜻 투자하기 어려운 구조인 셈이다. 물론 건전성 규제는 필요하다. 금융회사가 무리한 투자로 시스템 위험을 키워서는 안 된다. 하지만 혁신 기업에 대한 장기 투자가 부동산 담보대출보다 더 불리한 규제를 받는다면 생산적 금융은 구호에 그칠 수밖에 없다. 서울신문은 지난 몇 달간 ‘대한민국 생산적 금융 설계도’ 시리즈를 통해 한국 금융이 담보 중심의 간접금융에서 벗어나야 한다고 강조해 왔다. 생산적 금융은 누가 다음 삼성전자와 엔비디아가 될지를 맞히는 일이 아니다. 실패 가능성을 감수하면서도 미래 산업에 자금을 공급하는 생태계를 만드는 일이다. 우주 스타트업을 키우는 금융, 당장은 적자를 내더라도 기술을 보고 성장시키는 자본이 더 많아져야 한다. 동시에 “좋은 기업인 줄 알았지만 규제 때문에 투자할 수 없었다”는 말도 줄어들어야 한다. 담보는 과거의 자산을 본다. 투자는 미래의 가능성을 본다. 생산적 금융의 성패는 얼마나 많은 텔레픽스와 톤28을 키워 내느냐에 달려 있다. 그리고 그 답은 금융회사의 의지뿐 아니라 모험자본이 혁신 기업에 흘러갈 수 있도록 길을 터주는 금융당국의 규제 혁파에 있다. 백민경 디지털금융부장

한국행정학회가 창립 70주년을 맞아 한국 행정학의 성과를 돌아보고 미래 정부의 역할을 논의하는 학술대회를 연다. 학회는 오는 22일부터 24일까지 부산항국제전시컨벤션센터(BPEX)에서 ‘2026 한국행정학회 하계공동학술대회 및 국제학술대회’를 개최한다. 이번 학술대회는 ‘국민을 위한 행정, 미래를 여는 행정학: 기술, 성장, 균형 그리고 정부’를 주제로 진행된다. 인공지능(AI) 등 기술 변화와 지역 균형 발전, 행정 혁신, 공공 부문 개혁 등 대전환기 정부 역할과 주요 정책 과제를 논의한다. 22일 열리는 개회식에서는 남궁근 서울과학기술대 교수(한국행정학회 고문)가 ‘한국행정학 70년 성찰과 향후 과제’를 주제로 기조강연을 한다. 23일에는 윤의준 한국공학한림원 회장이 ‘기술패권 시대의 대한민국 생존 전략’을 주제로 특별강연에 나선다. 미·중 기술 경쟁과 AI 확산이 국가 운영과 산업 질서에 미치는 영향 등이 논의될 예정이다. 같은 날 지방행정통합 세션에서는 다음 달 1일 출범하는 전남광주통합특별시를 비롯해 부산·울산·경남 메가시티, 충남·대전 통합 등 광역행정체계 개편 관련 쟁점도 다룬다. 이번 학술대회에서는 학회 산하 양자인식특별위원회가 준비한 ‘양자화쟁행정학(量子和諍行政學)’ 관련 논의도 진행된다. 원효의 화쟁사상과 양자 결정이론을 접목해 현대 관료제 문제를 해석하는 새로운 이론적 접근이다. 생성형 AI를 활용한 공공감사 분석 연구 등 행정과 첨단기술의 융합 사례도 소개된다. 국제학술대회에서는 해외 행정학 전문가들도 참여한다. 메리 E. 가이 미국 콜로라도 덴버대 교수는 사회적 형평성과 다양성을 주제로 기조강연을 하고, 주요 국제학술지 편집장들이 참여하는 라운드테이블도 열린다. 성시경 한국행정학회장은 “이번 대회가 한국 행정학의 학문적 유산을 성찰하고 미래 국가 운영 패러다임을 설계하는 장이 될 것”이라고 밝혔다.

프랑스 파리에서 막을 내린 세계 최대 방산 전시회 ‘유로사토리(Eurosatory) 2026’에 등장한 차세대 전차 ‘NMBT’에 전 세계의 관심이 쏠렸다. 독일 방산 업체 라인메탈과 이탈리아 방산 대기업 레오나르도의 합작 법인인 LRMV가 개발한 차세대 주력전차(MBT) NMBT는 라인메탈이 독자 개발한 전차 ‘KF51 팬서’를 기반으로 하는 신형 전차다. NMBT의 가장 큰 특징은 130㎜ 활강포를 기본 무장으로 채택했다는 점이다. 현재 NATO 국가들의 주력전차 대부분은 120㎜ 활강포를 사용하지만, 라인메탈은 미래 전장에서 러시아의 차세대 전차나 강화된 장갑 차량을 상대하기 위해 더 강력한 화력을 갖춘 130㎜ 포를 개발했다. 이 포는 기존 120㎜ 포보다 약 50% 향상된 포구 에너지를 목표로 설계됐으며 최신 날개안정분리철갑탄(APFSDS)과 다목적 탄약을 사용할 수 있다. 방어력 역시 기존 전차보다 한 단계 발전했다. NMBT는 복합장갑과 모듈식 추가 장갑을 적용해 임무에 따라 방호력을 조정할 수 있으며, 여기에 능동방어체계(APS)를 결합한 다층 방어체계를 구축했다. 능동방어체계는 적의 대전차미사일이나 로켓을 탐지한 뒤 공중에서 요격하는 시스템으로, 현대전에서 생존성을 크게 높여주는 핵심 기술이다. 또한 레이더와 전자광학 센서를 이용해 드론이나 배회형 탄약과 같은 새로운 위협에도 대응할 수 있도록 설계됐다. 전자장비와 센서 체계도 최신 수준이다. 전차에는 360도 전장 감시 시스템과 고성능 열영상 장비, 디지털 사격통제장치, 인공지능(AI) 기반 표적 탐지 기능이 적용될 예정이다. 승무원은 차량 외부를 실시간으로 확인할 수 있는 ‘투명 장갑’(Transparent Armor) 개념의 디지털 영상 시스템을 활용해 외부 상황을 파악하며 이를 통해 상황 인식 능력을 크게 향상할 수 있다. 고성능이지만 비싼 가격이 걸림돌NMBT의 가장 큰 단점은 비싼 가격이다. NMBT는 철저하게 하이엔드(최고급) 시장을 겨냥한 고성능 전차로 대당 가격은 약 6000만 유로(한화 약 1055억원)에 달할 것으로 추정된다. 이와 관련해 유럽 군사 전문 매체들은 NMBT의 대당 추정 가격이 레오파르트 2나 미국 M1 에이브럼스 전차의 약 3배에 달한다고 지적했다. 레오나르도 측은 언론의 가격 추정 보도에 사실 왜곡이라는 입장을 밝혔으나 재정 압박을 겪고 있는 유럽 국가들의 국방 예산 구조상 큰 부담이 될 것이라는 관측이 지배적이다. 사실상 이를 구매할 국가는 매우 제한적이라는 의미다. 프랑스의 국방 안보 매체인 메타-디펜스에 따르면 현재까지 가장 유력한 고객은 이탈리아다. NMBT는 애초부터 이탈리아 육군의 노후 C1 아리에테 전차를 대체하기 위해 개발되기 시작했고, 이탈리아 정부는 자국 방산기업 레오나르도가 참여한 사업인 만큼 국내 생산과 기술 확보, 일자리 창출 효과까지 고려해 우선 도입할 가능성이 크다. 두 번째 후보는 독일이다. 다만 독일은 이미 레오파르트 2A8을 추가 도입하고 있는 만큼 NMBT를 대규모로 채택할 가능성은 상대적으로 낮다는 평가가 많다. 메타-디펜스는 “라인메탈은 오히려 NMBT를 독일보다는 수출 시장을 겨냥한 플랫폼으로 활용할 확률이 높다”고 분석했다. 이 밖에도 네덜란드, 덴마크, 노르웨이, 스웨덴, 핀란드 등 러시아의 위협에 대응하기 위해 육군 현대화를 추진하는 유럽의 고소득 나토(NATO) 국가들도 잠재 고객으로 꼽힌다. 다만 대부분 이미 레오파르트 2 계열을 운용하고 있어 NMBT를 새롭게 채택하려면 상당한 비용 부담을 감수해야 한다. ‘괴물 전차’의 등장이 한국 방산에 미치는 영향고성능의 차세대 주력전차의 등장은 현재 유럽 시장에서 점유율을 높이고 있는 현대로템의 K2 전차에도 영향을 미칠 수 있다는 전망이 나온다. 현재 K2 전차를 운용하는 폴란드를 포함해 루마니아와 체코, 슬로바키아 등 대규모 전차 현대화를 추진하는 동유럽 일부 국가들은 NMBT 대신 K2 전차를 선택할 가능성이 크다. 러시아의 위협에 가장 크게 노출돼 있는 만큼 빠른 납기와 가격 대비 성능을 중시하기 때문이다. 더불어 폴란드 등지에서는 이미 K2 전차가 실전 배치되고 있고, 레오파르트 2A8과 M1 에이브럼스 등 검증된 플랫폼을 선호하는 것으로 알려졌다. 이러한 상황에서 K2 전차는 NMBT의 강력한 경쟁자이지만 ▲실전 운용 데이터 확보 ▲폴란드 수출을 통해 생산 체계 및 후속 지원 능력 입증 ▲차세대 신형 전차보다 경쟁력 있는 가격 등으로 여전히 우위에 있다는 평가가 나온다. 유럽 방산 시장 뒤흔들 엄청난 사업 규모NMBT의 탄생은 단순히 고성능 차세대 전차의 등장을 넘어 엄청난 규모의 자금이 투입된 대규모 사업이자, 유럽 방산 패권을 뒤흔들 이벤트로 해석된다. 앞서 지난해 이탈리아군은 2038년까지 총 82억 유로(약 14조 4200억원)를 투입해 130여 대의 신형 주력전차와 계열 지원 차량을 전력화하는 본계약을 체결했다. 레오나르도 측도 전투 차량 체계 전체를 포함한 자국 내 총사업 규모를 230억 유로(약 40조 4300억원)로 추산하고 있으며, 향후 글로벌 무기 시장 수출까지 성공한다면 추가 파생 수요가 최대 500억 유로(약 88조원)에 달할 것으로 기대하고 있다. 무엇보다 독일과 이탈리아가 손잡은 이번 NMBT 출시는 독일과 프랑스 중심이었던 유럽 방산 시장의 패권을 흔들 수 있다는 전망이 나온다. 우크라이나 전쟁 개전 이후 유럽 각국은 노후 전차를 빠르게 교체해야 하는 상황이지만 독일·프랑스가 공동 추진 중인 차세대 전차 사업(MGCS)이 표류하면서 불안감이 고조됐다. NMBT가 이러한 틈새를 공략해 유럽 각국과 해외 시장을 겨냥할 수 있다는 점에서 방산업계의 기대가 쏟아지고 있다.

인공지능(AI)을 활용해 달 표면의 3차원 지도를 그리는 기술이 개발됐다. 한국에너지공과대학교(켄텍)는 이석주 교수 연구팀이 한국항공우주연구원(KARI), 한국천문연구원(KASI)과 공동연구를 통해 인공지능 기반 월면 3차원 지도 생성 기술인 LNEM을 개발했다고 20일 밝혔다. 이 연구성과는 컴퓨터 비전 분야 세계 최고 권위 학술대회인 CVPR 2026에 정규 논문으로 채택됐다. 켄텍에 따르면, 최근 미국과 중국·유럽 등 세계 주요 우주 강국들이 달 착륙과 자원 탐사를 위한 경쟁을 본격화하면서 달 표면의 지형을 정밀하게 파악하는 기술의 중요성이 커지고 있다. 특히 달 착륙선의 안전한 착륙지 선정, 탐사 로버의 자율주행, 자원 탐사 및 임무 계획 수립을 위해서는 고정밀 3차원 지형정보 확보가 필수적이다. 켄텍 연구팀이 개발한 LNEM은 실제 달 궤도에서 촬영된 영상을 활용, 월면의 3차원 지형을 복원하는 AI 기반 기술이다. 기존에는 달 표면을 입체적으로 복원하기 위해 여러 장의 영상을 비교하는 스테레오 정합(stereo matching) 기법이 주로 활용됐으나, 그림자가 많거나 표면 특징이 부족한 지역에서는 정확도가 떨어지는 한계가 있었다. LNEM은 실제 달 궤도선 영상을 활용해 달 표면의 높이와 지형을 3차원으로 복원하는 AI 기반 월면 지도 생성 기술로, 뉴럴 렌더링과 엄밀 센서 모델을 결합해 고정밀 수치표고모델(DEM)을 생성한다. 이번 연구의 가장 큰 특징은 뉴럴 렌더링(Neural Rendering) 기반의 최신 AI 기술을 NASA의 달 정찰 궤도선 LRO과 대한민국 최초의 달 궤도선 ‘다누리’가 촬영한 실제 달 영상을 세계 최초로 적용했다는 점이다. 연구팀은 달 탐사선의 복잡한 촬영 기하학을 반영하는 엄밀 센서 모델을 AI 모델에 직접 결합함으로써 실제 달 탐사 환경에서도 높은 정확도의 지형 복원이 가능하도록 구현했다. 연구 결과, LNEM은 기존 달 지형 복원 방식에 비해 최대 5~10배 이상 높은 공간 해상도의 월면 지형을 안정적으로 재구성할 수 있음이 확인됐다. 연구팀은 또, NASA 달착륙 궤도선과 다누리가 촬영한 영상을 통합·활용할 수 있는 데이터 처리 플랫폼인 루나 스튜디오(Lunar Studio)를 함께 구축했다. 루나 스튜디오는 기존에 전문가 중심으로 활용되던 달 탐사 데이터를 AI 연구자들이 보다 쉽게 활용할 수 있도록 설계된 플랫폼이다. 여러 달 탐사선의 관측 영상을 통합, 관심 지역에 대한 데이터 정보를 효율적으로 구축할 수 있게 해준다. 이번 연구는 월면의 고정밀 3차원 지형정보를 구축하는 데 그치지 않고, 미래 달 탐사 임무의 핵심 기반 기술로 활용될 수 있다는 점에서 의미가 크다는 평가다. 생성된 고정밀 월면 3차원 지도는 달 착륙선의 위험 지형 분석, 착륙지 후보 평가, 탐사 로버의 자율주행 경로 계획, 지형기반항법 알고리즘 개발 등에 활용될 수 있다. 또 앞으로 대한민국의 후속 달 탐사 임무와 국제 공동 달 탐사 프로젝트에서도 중요한 역할을 수행할 것으로 기대된다. 전 세계 연구자와 글로벌 기업들이 최신 인공지능 및 컴퓨터 비전 기술을 발표하는 최고 권위의 국제학술대회인 CVPR에는 세계적으로 우수한 연구 성과들만이 정규 논문으로 선정된다. 이번 논문 채택은 국내 연구진이 우주탐사와 인공지능을 융합한 연구 분야에서 국제적인 경쟁력을 확보했음을 보여주는 사례로 평가된다. 이석주 교수는 “이번 연구는 실제 달 탐사선이 획득한 영상을 활용해 AI 기반으로 월면의 정밀 3차원 지형을 복원한 선도적인 방식”이라며 “앞으로 대한민국의 달 탐사와 우주 임무 수행에 필요한 핵심 지형정보 생성 기술로 발전시켜 자율 착륙, 로버 주행, 우주자원 탐사 등 다양한 분야에 기여할 수 있도록 연구를 지속해 나가겠다”고 말했다. 이번 연구는 한국천문연구원과 한국연구재단의 지원을 받아 수행됐으며, 컴퓨터 비전 분야의 최고 권위 국제학술대회 CVPR 2026에서 지난 6월 5일 발표됐다.

전남광주대전환기획위원회는 19일 광주창조경제혁신센터에서 시민의 목소리를 현장에서 직접 듣고 정책에 반영하기 위한 ‘특별시민과의 대화’ 첫 번째 행사를 개최했다. ‘글로벌 100대 창업도시 함께 설계하다’를 주제로 열린 이번 행사는 청년 유출과 지역산업 침체 등 지역이 직면한 구조적 위기에 대응하고, 지속가능한 창업생태계를 조성하기 위한 정책을 함께 모색하기 위해 마련됐다. 특히 특별시민이 직접 정책 형성 과정에 참여하는 ‘시민참여형 정책 발굴’의 첫 출발점이라는 점에서 의미가 있다는 평가다. 이날 현장에는 민형배 전남광주통합특별시장 당선인, 정은승 전남광주대전환기획위원장, 하상용 창업지원네트워크 이사장, 임현택 전남광주대전환기획위원회 산업경제위원회 위원을 비롯해 창업 관련 기관 관계자와 창업가, 예비창업자 등 200여 명이 참석했다. 민형배 당선인은 인사말에서 “제가 말씀드리는 시민주권 정부는 시민이 결정하고 행정이 뒷받침하는 시스템”이라며 “오늘은 답변보다 경청에 집중하겠다. 현장의 어려움과 제안을 자유롭게 말씀해 달라”고 말했다. 정은승 위원장은 “광주의 하이테크 산업 역량과 전남의 농수산 자원을 결합하면 세계 어느 도시에도 없는 새로운 창업모델을 만들 수 있다”며 “전남광주통합특별시가 세계로 나아가는 창업의 날개를 달 수 있도록 경험과 역량을 아낌없이 나누겠다”고 말했다. 이날 참석자들은 글로벌 인재 유치와 정주 지원, 청년 및 여성 창업 지원 확대, 창업 실패 이후 재도전 환경 조성, AI 기업 GPU·연구 인프라 지속 지원 등 전남광주 창업정책 전반에 대한 다양한 의견을 제시했다. 참석자들은 우선 지역 대학과 산업계, 지자체가 협력해 글로벌 인재의 취업과 정착을 지원하는 체계를 구축해야 한다고 제안했다. 전남으로 본사를 이전해 사업을 운영 중인 한 기업 대표는 “전남광주에는 우수한 글로벌 유학생이 많지만 상당수가 수도권으로 떠나고 있다”며 지역 차원의 인재 정착 정책 필요성을 강조했다. 또 다른 참석자는 “창업에 실패해도 다시 도전할 수 있는 환경이 마련돼야 한다”며 “지원금을 넘어 창업자 간 연결과 성장 기회를 제공하는 시스템이 필요하다”고 말했다. 참석자들은 이 밖에도 수산업 분야 청년 창업을 위한 전용 정책자금 확대를 비롯해 광주의 기술과 전남의 농수산 자원을 연계한 지역 특화 창업모델 육성 필요성을 제기했다. 또한 창업 역량을 중·고등학교 단계부터 체계적으로 키울 수 있도록 창업교육을 확대해야 한다는 의견과 함께 경력보유 여성을 위한 맞춤형 창업 지원정책 마련, AI 기업의 GPU·연구 인프라 지원 및 소프트웨어 창업생태계 조성 필요성도 제안됐다. 민 당선인은 “창업은 청년이 지역에 머물고 새로운 산업과 일자리가 만들어지는 핵심 동력”이라며 “오늘 주신 현장의 목소리를 통합특별시의 새로운 창업 정책을 설계하는데 적극 반영하겠다”고 밝혔다. 이어 “앞으로 전남광주통합특별시 출범 과정에서 창업 환경도 크게 변화할 것”이라며 “정부나 지방정부가 무엇을 해주기를 기다리기보다 적극적으로 요구해 주길 바란다. 행정은 시민의 목소리를 받아들이고 뒷받침하는 역할을 하겠다”고 강조했다. 한편, 전남광주대전환기획위원회는 이날 창업 분야를 시작으로 문화, 여성, 농림축산, 해양수산, 노동 등 다양한 분야의 ‘특별시민과의 대화’를 이어갈 예정이다.

결혼정보회사 썸온이 오는 7월 25일부터 26일까지 창원 그랜드 머큐어 앰배서더 호텔에서 1박 2일 일정의 매칭 프로그램 ‘나는썸온’ 13기를 개최한다고 밝혔다. 참가 인원은 남성 6명, 여성 6명 등 총 12명으로 구성되며 최종 참가자 발표는 7월 15일 진행된다. ‘나는썸온’은 촬영 장비 없이 운영되는 일반인 대상의 1박 2일 매칭 프로그램이다. 썸온이 기획과 운영을 담당하는 자체 콘텐츠로, 약 2년 반 동안 13기수째 운영을 지속하고 있는 만남 프로그램이다. 이번 13기는 여름 호캉스 콘셉트로 기획됐다. 창원 그랜드 머큐어 앰배서더 호텔을 배경으로 1박 2일간 진행되며, 참가자들이 일상에서 벗어나 자연스럽고 편안한 환경 속에서 서로를 알아갈 수 있도록 설계됐다. 썸온은 단순한 만남의 장을 넘어 여름휴가의 즐거움과 진지한 인연 만들기를 결합한 프리미엄 경험을 제공하는 것을 목표로 했다. 해당 프로그램은 성향과 가치관 중심의 매칭 방식을 적용한다. 썸온 매니저가 참가자 개별 인터뷰를 실시해 성향 요건을 확인한 뒤 매칭 대상자를 선별하는 구조다. 프로그램 전 과정에는 담당 매니저가 배치되며 최종 선택 단계 이후 호감이 확인되면 연락처 교환 및 교제 진입 단계까지 서포트가 제공된다. 참가 대상은 부산, 울산, 경남 지역에 거주하는 20대와 30대다. 썸온 측은 서류 심사와 심층 인터뷰 단계를 거쳐 참가자를 선정한다고 설명했다. 회사 측 집계에 따른 참가자 평균 연령은 남성 33세, 여성 31.8세이며 공무원, 대기업 임직원, 전문직, 은행원 등 다양한 직업군이 참여한다. 행사는 가명을 사용하는 닉네임 방식으로 진행되어 프라이버시 보호 조치가 적용된다. 썸온의 자체 집계 데이터에 의하면 ‘나는썸온’은 매 기수 평균 지원자 약 871.8명, 평균 매칭률 50% 이상을 기록하고 있다. 회사는 이전 기수의 운영 데이터와 노하우를 바탕으로 이번 13기 프로그램을 진행할 방침이다. ‘나는썸온’ 13기 참가 신청은 썸온 공식 홈페이지를 통해 가능하며, 신청 기간은 6월 17일부터 접수를 받고 있다. 최종 참가자 발표는 7월 15일이다. 회원 여부와 관계없이 신청 가능하며, 참가자 사전 검증 과정을 거친 후 최종 선정된다. 이전 기수 참가자들은 “카메라나 연출 없이 진짜 나 자신으로 참여할 수 있어서 좋았다”, “1박 2일이라는 시간 동안 자연스럽게 상대방을 알아가다 보니 결혼 전제 만남에 정말 적합한 프로그램이라는 생각이 들었다”는 반응을 보였다. 조중호 썸온 대표는 “나는썸온은 단순한 소개팅 프로그램이 아니라 진짜 관계가 시작되는 만남을 설계하는 프리미엄 콘텐츠”라며 “13기에서도 부울경 2030 청년들이 자연스럽고 안전한 환경에서 자신과 어울리는 인연을 만날 수 있도록 최선을 다하겠다”고 밝혔다. 한편, 썸온은 매칭 서비스 외에 연애 및 이미지 컨설팅, 미팅 파티, 1박 2일 프로그램 ‘나는썸온’, ‘썸페스타’ 등 오프라인 콘텐츠를 운영하고 있다. 특히 부울경 생활권을 반영한 매칭 구조와 AI 기반 64개 항목 데이터 분석 기술, 매니저 컨설팅을 결합해 직장인 대상의 매칭 환경을 설계한다. 썸온은 향후에도 지역 생활권을 반영한 밀착형 프로그램을 확대해 나갈 계획이다.

수노·유디오·뮤레카 생성 음원 식별…음원 플랫폼·권리단체용 분류 기술 제공디지털 콘텐츠 식별 기술 기업 ㈜AIID(에이드 대표 방경식)는 생성형 인공지능(AI)으로 제작된 음원을 판별하는 솔루션 ‘AIID AIDAR(에이다)’를 5일 출시했다고 밝혔다. AIDAR는 생성형 AI 음악 서비스인 수노(Suno), 유디오(Udio), 뮤레카(Mureka) 등을 통해 생성된 음원을 식별해, 음원 차트와 스트리밍 플랫폼에서 AI 음원을 분류하는 데 활용할 수 있도록 설계된 기술이다. 최근 생성형 AI로 제작된 음원이 빠르게 늘어나면서, 음원 차트와 스트리밍 플랫폼, 저작권 정산 시스템에도 AI 생성 음원이 유입되고 있다. 이에 따라 정산 재원 분배 과정에서 AI 생성 곡이 사람 창작자의 몫을 일부 점유할 수 있다는 우려도 제기되고 있다. AIDAR는 사람 창작곡과 AI 생성곡을 기술적으로 구분해 플랫폼과 권리단체가 AI 음원을 식별할 수 있도록 지원하는 데 초점을 맞췄다. AIDAR의 핵심 기능은 주요 생성형 AI 음악 서비스에 대한 검출 기능이다. 수노, 유디오, 뮤레카 등 AI 작곡 엔진으로 제작된 음원을 판별할 수 있으며, 각 서비스의 이전 버전부터 최신 버전까지 폭넓게 대응하도록 설계됐다. 회사 측은 신규 모델이 도입되는 경우에도 검출이 가능하도록 시스템을 구성했다고 설명했다. 이에 따라 음원 플랫폼은 신곡 등록 단계에서 실시간으로 AI 생성 여부를 확인할 수 있고, 권리단체는 보유 라이브러리를 대상으로 AI 음원 여부를 판별할 수 있다. ㈜AIID는 30만 곡 이상으로 구성된 자체 테스트 데이터셋 검증 결과도 함께 공개했다. 회사에 따르면 AI 생성곡(Positive) 1만 5511곡에 대해서는 99.9%의 검출률을 기록했고, 사람 창작곡(Negative) 29만 271곡에 대해서는 0.02%(58건)의 오답률을 나타냈다. 오답 사례는 효과음이나 전자음 형태의 라이브러리 음원에서 확인됐다고 밝혔다. 테스트 데이터셋에는 AI 생성 플랫폼 게시곡, 자동 생성곡, 커뮤니티 음원, 유튜브 유통 음원 등 다양한 경로의 음원이 포함됐다. 처리 속도도 주요 지표로 제시됐다. ㈜AIID에 따르면 기존 방식이 곡당 30초에서 1분가량 소요되는 것과 달리, AIDAR는 초당 5~10곡 이상을 처리할 수 있다. 이를 기준으로 10만 곡 규모의 라이브러리를 검수할 경우 기존 솔루션은 833~1667시간이 걸리지만, AIDAR는 약 2.8시간 내 처리할 수 있다는 설명이다. 회사는 이를 통해 실시간 등록 관리와 대규모 라이브러리 검수를 병행할 수 있다고 밝혔다. 방경식 ㈜AIID 대표는 “대량의 음원을 처리하는 실제 운영 환경에서는 정확도뿐 아니라 처리 성능도 중요하다”며 “실시간 등록 단계와 라이브러리 일괄 검수를 동시에 수행할 수 있는 처리 능력이 핵심 요소”라고 강조했다. AIDAR는 표절 검사, 가사 분석, 모니터링 기능을 함께 제공하는 기존 저작권 솔루션과 달리, ‘AI 생성 곡 판별’에 특화된 솔루션이다. ㈜AIID 관계자는 “AI로 제작된 곡인지 여부를 판별하려는 시장 수요가 분명히 존재한다”며 “단일 과제에 집중해 정확도와 속도 측면의 지표를 확보할 수 있었다”고 설명했다. 이 같은 기술은 ㈜AIID가 오랜 기간 축적해 온 음악 식별 기술과 운영 경험을 기반으로 한다. 회사는 2009년 설립 이후 15년간 음악저작권 분야에서 사업을 이어왔으며, 한국음악저작권협회, 함께하는음악저작인협회, 한국음악실연자연합회, 한국음반산업협회, 한국연예제작자협회 등 권리단체의 시스템 운영에 참여해 왔다. 또한 카카오엔터테인먼트, 지니뮤직, NHN벅스 등 음원 플랫폼에 솔루션을 공급해 왔으며, 200만 건 규모의 매칭 데이터베이스와 음악 식별 기술(VMID, VARNA 등)을 보유하고 있다고 밝혔다. AIDAR는 음원 플랫폼에서 신규 음원 등록 시 API 방식으로 연동돼 활용될 수 있다. 사람 창작곡은 등록하고, AI 생성곡은 별도 표시하거나 반려하는 방식이다. 저작권 및 권리단체에서는 정산 대상 라이브러리를 정기적으로 검수해 AI 곡을 식별하고, 분쟁 발생 시 판별 리포트를 발급하는 도구로 사용할 수 있다. 라이브러리 음원 사업자에게는 효과음, BGM, 스톡뮤직 카탈로그 내 AI 생성 곡 혼재를 줄이기 위한 품질 관리 수단으로 적용 가능하다. AIID는 초기 도입 부담을 낮추기 위해 2주간 무료 PoC(개념검증)도 제공할 계획이다. 고객사가 표본 음원을 제공하면 정확도와 처리 속도를 검증한 뒤 결과 리포트를 전달하는 방식이다. 전체 도입 절차는 PoC(2주), 파일럿(4주), 본도입(2주) 등 3단계로 구성되며, 약 8주 내 운영 환경 적용이 가능하다고 회사 측은 설명했다. AIID는 앞으로 AIDAR를 국내 시장에 적용하는 한편, 해외 음원 플랫폼과 권리단체, 배급사 등으로 공급처를 확대해 관련 표준 지표 확보를 추진할 계획이다. 방경식 대표는 “한국의 음악저작권 인프라를 운영해 온 식별 기술을 바탕으로 AI 음원 관련 이슈에 대응할 수 있는 방안을 제시하겠다”고 말했다. 한편 ㈜AIID는 디지털 콘텐츠 식별 기술을 기반으로 하는 AI 솔루션 기업이다. 2009년 설립 이후 음악저작권 단체 시스템 운영과 주요 음원 플랫폼 대상 솔루션 공급을 통해 관련 기술 역량을 축적해 왔으며, AIDAR는 해당 기술의 첫 상용화 적용 사례라고 회사는 밝혔다.

교육부가 청년들의 실질적인 취업 지원을 강화하기 위해 직업계고와 대학, 기업이 함께 참여하는 현장 의견 수렴에 나선다. 최은옥 교육부 차관이 19일 한국교육시설안전원에서 ‘청년 대상 실질적 취업 지원 강화 방안 모색’을 주제로 제7차 미래교육 차담회를 개최했다. 이번 차담회는 인공지능(AI) 대전환 시대를 맞아 청년 고용을 확대하고, 산업 현장이 요구하는 역량을 갖춘 인재 양성 방안을 논의하기 위해 마련됐다. 교육부는 현장 의견을 바탕으로 청년 취업 지원 정책과 산학협력 모델 고도화 방안을 검토할 계획이다. 교육부는 그동안 첨단산업 인재양성 부트캠프, 계약학과, 직업계고 산업 수요 맞춤형 교육 등을 통해 산업계 수요 기반 교육과정을 확대해 왔다. 이번 간담회에서는 이러한 정책의 성과와 한계를 점검하고, 청년들의 안정적인 취업을 지원하기 위한 추가 대책을 모색할 예정이다. 간담회에는 첨단산업 인재양성 부트캠프에 참여하는 기업·대학 관계자를 비롯해 계약학과 교수, 직업계고 교장·교감 등 현장 전문가들이 참석한다. 참석자들은 미래 산업에 필요한 역량을 효과적으로 키울 수 있는 교육과정 운영 방안과 교육기관·기업 간 협력 강화 방안 등을 논의할 계획이다. 최 차관은 “빠르게 변화하는 AI 대전환 시대를 맞아 학생들에게 산업계 수요 기반의 우수한 교육과정을 확대 제공해야 한다”며 “청년들이 미래 산업에 필요한 역량을 기르고 이를 취업으로 연결할 수 있도록 진로 설계부터 취업 준비, 채용에 이르기까지 다각적인 지원 방안을 마련하겠다”고 말했다.

- 23일부터 열리는 공공 AI 박람회 참가… 클라우드 기반 공공 AI 운영 전략 제시- ‘콘체르토 AI’ 현장 시연 통해 응답 지연 92%↓·처리 효율 50%↑ 성능 입증- 서버 가상화·DR 솔루션 연계… 장애·재난에도 대국민 서비스 연속성 확보 AI·클라우드 소프트웨어 기업 오케스트로 그룹(의장 김민준)은 오는 6월 23일부터 24일까지 일산 킨텍스 제2전시장 9B홀에서 열리는 ‘2026 공공 AI 박람회’에 참가해 클라우드 기반 운영 솔루션을 선보인다고 19일 밝혔다. 행정안전부가 주최하고 한국지능정보사회진흥원(NIA)이 주관하는 이번 박람회는 제9회 전자정부의 날 행사와 연계해 열리는 공공 분야 AI 전시회다. 정부와 기업, 국민이 함께 참여해 AI 기반 행정 운영 방향을 모색하는 자리로, 공공 AI 기술 전시를 비롯해 재해복구(DR) 정책·기술 포럼, 비즈니스 매칭 프로그램 등이 마련된다. 오케스트로 그룹은 이번 박람회에서 공공 AI 서비스 도입 이후 필요한 클라우드 기반 운영 모델을 제시할 계획이다. 공공 분야 AI가 대국민 서비스로 확대되면서, 모델 도입 이후의 성능 관리와 인프라 운영, 서비스 연속성 확보의 중요성이 커지고 있기 때문이다. 회사는 AI 추론 최적화와 클라우드 자원 운영, 재해복구 체계를 연계해 공공기관이 AI 서비스를 보다 안정적으로 관리할 수 있는 방안을 소개할 예정이다. 주요 전시 솔루션인 AI 추론 운영 플랫폼 ‘콘체르토 AI(CONCERTO A.I.)’는 AI 서비스 운영 과정에서 발생할 수 있는 응답 지연과 자원 비효율 문제를 줄이는 데 초점을 맞춘 플랫폼이다. 고부하 환경에서도 응답 성능과 자원 활용 효율을 안정적으로 유지할 수 있도록 AI 인프라 운영 최적화 기능을 지원한다. 특히 박람회 현장에서는 동시 요청이 급증하는 환경에서의 AI 추론 성능 변화를 시연할 예정이다. 오케스트로 그룹에 따르면 전체 응답 지연 시간은 최대 92% 감소하고, 처리 효율은 최대 50% 향상되는 결과를 확인할 수 있다. 또한 기존 방식 대비 토큰 생성 속도는 최대 2.2배까지 높아져, 고부하 환경에서도 안정적인 AI 서비스 운영이 가능하다는 점을 제시할 계획이다. 이를 통해 공공기관 관계자들에게 AI 서비스 확산에 필요한 인프라 운영 기준과 효율화 방안을 제안한다는 설명이다. 이와 함께 오케스트로 그룹은 AI·클라우드 풀스택 솔루션을 기반으로 소버린 AI 구현에 필요한 인프라 운영 체계도 소개한다. 공공기관이 클라우드 인프라와 AI 운영 환경을 단일 체계 안에서 통합 관리하고, 외산 솔루션 의존도를 조정할 수 있도록 지원하는 것이 핵심이다. 이를 바탕으로 기관별 가이드라인에 맞춘 AI 서비스 환경을 구축하고, 디지털 주권 확보와 클라우드 네이티브 전환을 함께 추진할 수 있는 방안을 제시할 예정이다. 클라우드 인프라 통합 운영과 서비스 연속성 확보를 위한 솔루션도 함께 출품된다. 서버 가상화 솔루션 ‘콘트라베이스(CONTRABASS)’는 공공기관의 클라우드 전환과 인프라 통합 운영을 지원하며, 재해복구 솔루션 ‘콘트라베이스 레가토 DR(CONTRABASS Legato DR)’은 기관별 환경에 맞춘 재해복구 체계를 구현할 수 있도록 설계됐다. 자동화된 복구 절차와 DR 모의훈련 기능을 통해 장애나 재난 발생 시에도 행정 서비스와 대국민 서비스의 연속성을 유지할 수 있도록 지원한다. 박람회 기간 전시 부스에서는 공공기관 관계자와 참관객을 대상으로 공공 AI 전환과 클라우드 인프라 운영을 주제로 한 1:1 상담도 진행된다. 오케스트로 그룹은 기관별 업무 환경과 운영 과제에 맞춰, AI 서비스 도입 이후 필요한 인프라 구성과 운영 방식을 안내할 계획이다. 또한 이번 박람회를 계기로 공공기관별 환경에 적합한 AI·클라우드 풀스택 솔루션 적용 방안을 보다 구체화해 나간다는 방침이다. 김민준 오케스트로 그룹 의장은 “공공 AI의 경쟁력은 이제 도입 여부가 아니라 실제 행정 서비스 안에서 얼마나 안정적으로 운영되느냐에 달려 있다”며 “AI 서비스의 성능과 비용 효율성, 서비스 연속성을 모두 고려한 독보적인 클라우드 운영 모델을 바탕으로 성공적인 공공 AX를 이끌어가겠다”고 밝혔다.

부산시교육청 교육연구정보원은 교수·학습용 생성형 인공지능(AI)인 ‘부산교육 AI 튜터(BeAT)’의 학생용 서비스를 개통했다고 19일 밝혔다. BeAT는 교사의 수업 준비와 평가 문항 제작을 돕고, 학생에게는 질문 해결과 맞춤형 학습 계획 마련을 지원하는 AI다. 교사용 서비스를 지난 4월 개통한 데 이어 이번에 학생용 서비스도 개통하면서 온전한 AI 기반 교수·학습 서비스 구축을 완료했다. BeAT는 GPT-5.4 추론 모델과 GPT-이미지 모델을 적용해 추론·이미지 생성 기능을 대폭 강화했다. 다국어 통·번역, AI 에이전트 기반 학습 설계를 지원하고 한글(hwp·hwpx), PDF, PPT, Word(docx) 등 다양한 파일 형식을 활용할 수 있다. 정보원은 BeAT가 현장에 안착할 수 있도록 다양한 연수와 교육 프로그램을 운영한다. 이달부터 지역 전체 고등학교 교사를 대상으로 연수를 실시하고 있다. 다음 달부터는 학생들이 생성형 AI를 올바로 이해하고 탐구 활동과 수행평가 준비 등에 학습 파트너로 활용할 수 있도록 BeAT 활용 교육 프로그램도 운영한다. 정보원 관계자는 “BeAT 서비스의 학생용 오픈과 맞춤형 연수 프로그램의 유기적 연계를 통해 공교육형 AI 활용의 성공적인 모델을 확산하겠다”고 말했다.

- 커널케어(KernelCare) 기반 라이브 패치로 재부팅 없는 취약점 대응 지원- CentOS 7 등 지원 종료(EOL) 리눅스 환경 보호 위한 ELS 제공 디지털 전환이 빨라지고 AI를 활용한 사이버 공격이 고도화되면서, 기업 보안 운영에서 취약점 대응 속도와 서비스 연속성 확보의 중요성이 커지고 있다. 공개된 취약점이 실제 공격으로 이어지는 기간이 짧아지면서, 보안 패치를 얼마나 신속하게 적용할 수 있는지가 주요 과제로 떠오르고 있다. 다만 대규모 엔터프라이즈 환경에서는 보안 패치 적용이 쉽지 않은 경우가 많다. 서버 재부팅이 필요한 패치는 서비스 중단 가능성과 운영 일정 조정, 장애 우려, 비용 부담 등을 동반할 수 있기 때문이다. 이 과정에서 보안 부서는 빠른 대응을 요구하고, 운영 부서는 안정적인 가동을 우선시하는 상황이 발생한다. 이와 관련해 리눅스 및 오픈소스 보안 솔루션 기업 턱스케어(TuxCare)는 무중단 보안 패치와 지원 종료 소프트웨어 보안 유지 방안을 제시하고 있다. 턱스케어는 리눅스 및 오픈소스 운영 환경을 대상으로 라이브 패치와 지원 종료 소프트웨어 연장 지원 서비스를 제공하고 있다. 턱스케어의 커널케어(KernelCare)는 리눅스 커널에 대해 시스템 재부팅이나 서비스 중단 없이 보안 패치를 적용할 수 있도록 설계된 라이브 패치 솔루션이다. 회사 측은 이를 통해 정기 점검이나 별도 유지보수 시간 없이 주요 취약점에 대응할 수 있다고 설명했다. 이 같은 방식은 금융, 공공, 제조, 통신, 클라우드 서비스 등 상시 운영이 중요한 산업군에서 주로 활용 가능성이 거론된다. 보안 패치 적용 과정에서 발생할 수 있는 재부팅 부담을 줄여, 취약점 대응 속도와 시스템 가동 시간 유지라는 두 가지 요구를 동시에 고려할 수 있다는 점에서다. 지원 종료(EOL) 소프트웨어 문제도 주요 보안 이슈 가운데 하나다. 예를 들어 CentOS 7처럼 공식 지원이 종료된 운영체제를 계속 사용하는 기업은 신규 취약점에 대한 보안 패치를 제때 받기 어려울 수 있다. 이는 보안 공백뿐 아니라 공급망 보안과 규정 준수 측면에서도 부담 요인이 될 수 있다. 반면 대규모 인프라 환경에서는 즉각적인 마이그레이션이 비용, 일정, 시스템 안정성 측면에서 쉽지 않은 경우가 많다. 턱스케어는 이러한 환경에 대응하기 위한 서비스로 엔드리스 라이프사이클 서포트(Endless Lifecycle Support, ELS)를 제공하고 있다. ELS는 벤더나 커뮤니티의 공식 지원이 종료된 이후에도 주요 취약점에 대한 보안 패치를 제공하는 방식이다. 이를 통해 기업은 기존 시스템을 일정 기간 유지하면서 자체 일정에 맞춰 단계적으로 전환을 준비할 수 있다. 회사 측은 TuxCare ELS가 CentOS 7 등 지원이 종료된 리눅스 환경을 즉시 교체하기 어려운 기업에 대안이 될 수 있다고 보고 있다. 기존 시스템을 유지하는 동안 보안 공백을 줄이고, 전환 계획 수립에 필요한 시간을 확보할 수 있다는 설명이다. 턱스케어 총판사인 쿠도커뮤니케이션 관계자는 “기업 보안은 위협 탐지를 넘어, 서비스 연속성을 유지하면서 취약점에 대응하는 운영 역량이 중요해지고 있다”며 “무중단 패치와 지원 종료 소프트웨어 보호를 통해 기업의 운영 부담을 줄일 수 있도록 지원할 계획”이라고 밝혔다. 쿠도커뮤니케이션은 국내 총판사로서 KernelCare와 ELS 등을 중심으로 국내 기업의 리눅스 및 오픈소스 보안 운영 지원을 확대할 방침이다.

SK하이닉스가 차세대 인공지능(AI) 메모리인 고대역폭메모리(HBM) 7세대 제품 ‘HBM4E’ 12단 샘플을 주요 고객사에 공급했다. 생성형 AI 확산으로 폭증하는 데이터 처리 수요에 대응하기 위해 이전 세대인 ‘HBM4’ 대비 성능과 전력 효율을 모두 한 단계 끌어올렸다. 삼성전자가 지난달 29일 HBM4E 샘플을 고객사에 세계 최초로 공급한 가운데 차세대 메모리 시장 선점을 위한 경쟁이 한층 치열해지는 양상이다. SK하이닉스는 18일 차세대 AI용 초고성능 D램 신제품인 HBM4E 12단 샘플을 주요 고객사에 공급했다고 밝혔다. SK하이닉스는 “그동안 축적해온 HBM 선행 개발 역량과 생산 노하우를 바탕으로 HBM4E 12단 샘플을 고객들에게 선보일 수 있었다”며 “핵심 고객사들과 긴밀히 협업해 적기 양산에 만전을 기하겠다”고 설명했다. 이번 제품은 성능과 전력 효율을 동시에 끌어올린 것이 특징이다. 핀당 최대 16기가비트(Gbps)의 데이터 처리 속도를 구현했으며 HBM4 대비 에너지 효율을 20% 이상 개선했다. 최신 인터페이스와 설계 최적화를 통해 데이터 전송 지연을 줄였고, AI 학습과 추론에 필요한 대규모 데이터 처리 능력도 강화했다. 적층 기술 경쟁력도 한 단계 높였다. SK하이닉스는 어드밴스드 MR-MUF 공정을 적용해 12단 적층 기준 48기가바이트(GB) 용량을 구현하면서도 구조적 안정성을 확보했다. MR-MUF는 반도체 칩 사이에 액체 형태의 보호재를 채워 회로를 보호하고 열과 충격에 대한 안정성을 높이는 공정이다. 특히 열 저항을 HBM4 대비 약 17% 낮춰 고성능 컴퓨팅 환경에서도 안정적인 동작이 가능하도록 설계했다. 이번 샘플 공급은 단순한 신제품 공개 이상의 의미를 갖는다. HBM은 고객사와의 공동 검증 과정이 필수적이다. 샘플 공급이 빨라질수록 고객사는 차세대 AI 가속기와의 연동 테스트, 시스템 최적화, 신뢰성 검증을 조기에 진행할 수 있다. 업계에서는 향후 AI 데이터센터의 성능 경쟁이 그래픽처리장치(GPU)뿐 아니라 HBM 확보 능력에 의해 좌우될 것으로 보고 있다. 생성형 AI 서비스 확대와 AI 에이전트 확산으로 데이터 처리량이 급증하면서 HBM 수요 역시 가파르게 늘어날 것으로 예상된다. SK하이닉스는 HBM3, HBM3E, HBM4로 이어진 양산 경험과 공급 역량을 바탕으로 HBM4E 시장에서도 주도권을 이어간다는 계획이다. 안현 SK하이닉스 개발총괄 사장은 “업계 최고의 기술 경쟁력과 양산 역량을 HBM4E 제품에서도 이어가 AI 혁신을 지속적으로 이끌어갈 기반을 마련했다”고 말했다.

AI, 업무 시간을 줄이다뉴스·일정 간추리고 공장 모니터링결재 선별 승인에 회의록 자동 작성출장 품의서·비즈니스 표현도 척척AI, 조직 문화를 뒤집다AI 에이전트끼리 협력해 실무 처리AX에 맞춰 업무 프로세스 바꿔야기업 혁신 없으면 ‘AI 생산성 단절’ 엔지니어인 김 부장은 최근 인공지능(AI) 동료 덕에 얻은 시간을 어떻게 쓸지 고민이다. 졸린 눈으로 아침 뉴스 기사를 일일이 클릭했던 출근길. AI 에이전트가 김 부장이 즐겨 읽는 경제 분야에서 주요 뉴스를 자동으로 추려 읽어준다. 또 사내 AI 에이전트 ‘소식이’는 김 부장이 미처 못 챙겼던 인사·총무 관련 사내 소식을 알려준다.(SK하이닉스 AI 서비스) 회사에 도착하자마자 김 부장은 회사의 24시간 제조 공장 모니터링을 담당하는 AI 에이전트의 보고서를 받았다. 무인 운영된 밤 상황에 생산 공정에서의 특이사항과 주요 이슈가 한 장 분량으로 정리돼 있다. 이전에는 동료들과 번갈아 당직을 서며 야간 비상상황에 대비했지만, 이제는 화재 등 최악의 돌발 상황이 발생하면 AI 에이전트가 공정 운영을 멈추고 소방서에 알린다.(LG디스플레이) 김 부장의 결재를 기다리는 부서원들의 문서가 쌓여 있지만 김 부장은 여유롭게 커피를 들고 앉았다. 김 부장이 AI 에이전트에게 대기 문서 중 “휴가 신청 건만 찾아 승인하라”고 지시했고 AI 에이전트는 결재 승인을 모두 완료한 뒤 확인을 요청했다. 뒤죽박죽 섞여있는 이메일도 AI 에이전트가 분류해 업무와 관련된 핵심 메일 순으로 노출시켰다.(LG CNS) 회의 시간이다. AI 에이전트가 예약해 둔 빈 회의실로 향했다. 회의 내용은 AI 에이전트가 실시간으로 기록해 회의록을 작성했다. 회의 종료 직후 주요 결정 사항과 후속 절차를 정리하고 회의 참석자들에게 다음 회의 일정을 조율하는 것까지 신경 쓸 필요 없다. AI 에이전트가 정리한 회의록을 부서원들에게 알아서 전달한다.(SK텔레콤) 아뿔싸, 신입사원에게 장비 구매를 맡겼는데 회사 규정, 계약 조건, 과거 사례 등을 하나하나 살펴보고 있다. 김 부장은 신입사원에게 업무 인수인계를 하는 대신 AI 에이전트 ‘프로큐라’를 소개했다. 신입사원이 “이 건은 개별 계약서를 작성해야 하냐”고 프로큐라에게 묻자 적용 가능한 규정과 판단 기준을 제시하고, 유의사항까지 안내했다. 관련 규정을 한 건 한 건 찾느라 30분은 족히 쩔쩔매야 했던 업무가 5분 만에 끝났다.(HD현대그룹) 김 부장은 다가오는 베트남 출장을 준비한다. 출장 품의서는 AI 에이전트가 작성해 결재 신청을 올려둔 상태다. 언어교육용 AI 에이전트 ‘비주엣’이 김 부장에게 적재적소에 사용할 수 있는 비즈니스 표현들을 베트남어로 알려주고, 현지인 직원들과 만났을 때 사용할 수 있지 않겠냐며 현지 문화와 노래를 알려준다.(LG디스플레이) 국내 주요 기업들이 실제 현업에 도입해 활용 중인 AI 에이전트 사례들로 재구성한 직장인의 하루다. AI 에이전트는 ‘디지털 동료’로 기능한다. 알아서 업무를 수행하는 A2A(Agent-to-Agent) 시대는 이미 눈 앞에 왔다. A2A 경제란 AI 에이전트끼리 서로 소통하고 협력하며 업무를 처리하는 경제 시스템이다. 조직 AX(AI 전환)에 실패할 경우 생산성과 효율성을 모두 놓칠 수 있으니 주요 기업들은 AX에 사활을 걸고 있다. HD현대그룹의 경우 지난 4월 사내 AI 경진대회를 열었는데 무역학, 경영학, 국제통상학 등 AI와 전혀 관련 없는 비전공 직원 3명이 만든 구매 지원 AI 에이전트 프로큐라가 우승했다. 박성완 HD한국조선해양 책임 매니저는 18일 “실제 구매 업무에서 겪는 애로사항을 구체적으로 정리한 것이 개발의 출발점이었다”며 “AI 에이전트의 핵심은 기술적 완성도보다 현업의 문제를 정확히 짚어내는 데에 있다”고 말했다. 이어 “완벽하지 않아도 빠르게 현장에 적용해보고, 피드백을 반영해 개선해 나가는 ‘쉽게 실험할 수 있는 환경’이 성패를 좌우한다”고 덧붙였다. 삼성전자는 지난 9일 일하는 방식과 조직문화를 근본적으로 혁신하는 ‘AI 대전환’을 선언한 뒤 처음으로 외부 생성형 AI를 사내에 공식 도입했다. SK하이닉스는 부서별 실무에 특화된 AI 에이전트 85여개가 서로 소통하며 직원들을 돕는다. 현대자동차그룹은 AI 시장 분석 시스템인 ‘에이미(AIM)’가 판매량·가격 등 데이터를 정제한다. 리서치와 글로벌 뉴스 분석, 경쟁사와의 차량 비교·분석까지 자동화했다. 다만, 업계에서는 AX는 기술 전환이 아니라는 지적이 나온다. 조직 문화와 업무 프로세스 혁신의 병행이 절대적이라는 것이다. 글로벌 컨설팅 기업 맥킨지가 올해 초 발표한 AI 확산 보고서에 따르면 전 세계 응답자의 62%가 소속 조직에서 AI 에이전트를 실험하고 있다고 답했지만, 실제 다양한 업무 영역에 확장 활용하는 기업은 23%에 그쳤다. 수직적 의사결정 구조가 남아 있는 국내 기업에서 조직 문화 전환은 쉽지 않은 숙제다. 한국은행이 AI 도입 3년을 분석해 최근 낸 보고서에 따르면 생성형 AI의 확산으로 업무시간은 단축됐지만, 거시적인 생산 지표는 개선되지 않는 ‘AI 생산성 단절’ 현상이 나타나고 있다. 보고서는 “업무 프로세스와 조직 구조의 재설계, 직무 재배치, 성과 기반 유인체계 구축이 동반돼야 한다”고 제언했다.

인텔은 지난 몇 년간 심각한 위기에 몰린 상태였습니다. 주력 시장인 서버 및 클라이언트 CPU 시장에서 경쟁자인 AMD에 계속 시장 점유율을 내줬고 막대한 비용을 들여가며 추진한 파운드리 사업 역시 성과가 미미했습니다. 특히 미세 공정 개발에서 TSMC에 뒤지면서 파운드리 사업 진출은커녕 반도체 생산 부분을 포기해야 한다는 이야기까지 나왔습니다. 하지만 이런 상황은 작년부터 바뀌기 시작했습니다. 인텔이 야심 차게 준비한 18A 공정으로 만든 제품들이 하나씩 시장에 등장하기 시작했고 에이전틱 AI 덕분에 서버 CPU 시장 수요가 증가하면서 실적이 개선된 것입니다. 올해 1분기 인텔은 시장의 예상을 뛰어넘는 깜짝 실적을 발표했고 2분기 실적도 자신하고 있습니다. 인텔은 차세대 공정인 18A-P와 이를 적용한 차세대 서버 프로세서인 다이아몬드 래피즈(Diamond Rapids)를 공개하면서 이 기세를 이어가고 있습니다. 최근 열린 VLSI 2026 심포지엄에서 인텔은 18A-P 공정에 대한 상세한 정보를 공개하며 차세대 미세 공정의 구체적인 청사진을 제시했습니다. 현재 시범 생산(Risk Production) 단계에 진입한 18A-P는 기존 18A 공정의 설계를 그대로 유지하면서도 성능과 효율을 극대화한 개량형 공정입니다. 특히 설계 규칙(Design Rule)의 100% 호환성을 확보하여, 기존 18A 공정을 사용하던 설계 자산(IP)을 크게 변경하지 않고 재사용할 수 있다는 것이 큰 장점입니다. 이는 고객사의 제품 개발 및 검증 기간과 비용을 획기적으로 줄여줄 수 있습니다. 인텔에 따르면 18A-P 공정은 기존의 18A 공정 대비 동일한 전력 소비에서 성능이 9% 향상되거나, 동일한 성능에서 전력 소비가 18% 감소합니다. (표준 ARM 코어 서브 블록 기준). 비록 트랜지스터 밀도는 더 높아지지 않았지만, 클럭을 높이거나 혹은 같은 클럭에서 에너지 소비를 줄여 훨씬 빠르거나 혹은 효율적인 프로세서를 제조할 수 있습니다. 사실상 같은 세대 공정인데도 이렇게 성능을 높일 수 있는 비결은 ‘파워 부스트(Power Boost)’ 덕분입니다. 인텔은 18A에서 업계 최초로 후면 전력 공급 기술인 파워비아(PowerVia)를 적용했습니다. 본래 트랜지스터 위에 전력층과 신호층을 모두 올렸던 기존의 방식 대신 전력층을 아래로 내리고 트랜지스터를 중간에, 신호층을 가장 위에 배치하는 방식으로 바꾼 것인데, 덕분에 전력 소모는 줄이고 회로 밀도는 높일 수 있었습니다. 18A-P에서는 여기서 한 발 더 나아가 트랜지스터의 전면과 후면 양쪽에서 접촉을 형성하는 업계 최초의 ‘듀얼 콘택트(Dual-contact)’ 구조를 구현했습니다. 덕분에 트랜지스터의 구동 전류를 높이고 저항을 대폭 낮추어, 칩의 정전용량(Capacitance) 증가 없이도 더 높은 주파수를 안정적으로 확보할 수 있게 됐습니다. 칩의 집적도가 높아짐에 따라 필연적으로 발생하는 발열과 신호 손실 문제는 소재와 설계의 공동 최적화(DTCO)를 통해 최대한 해소했습니다. 인텔에 따르면 18A-P 공정은 새로운 소재와 설계 혁신을 통해 열 저항을 20~40%가량 낮춤으로써 고성능 상태를 더 오래 유지할 수 있습니다. 그리고 반도체 층간 연결 통로인 비아(Via)의 형상과 소재를 최적화하여 저항을 10~30% 줄이는 데 성공했습니다. 여기에 더해 초저임계전압(ULVT)과 저임계전압(LVT) 사이에 다섯 번째 로직 임계전압(Vt) 옵션을 추가함으로써, 설계자가 속도가 중요한 영역과 전력 절감이 필요한 영역을 더욱 정밀하게 제어할 수 있도록 유연성을 높였습니다. 앞서 발표한 것처럼 인텔은 차세대 제온 ‘다이아몬드 래피즈’의 핵심 연산을 담당하는 컴퓨트 타일에 이 공정을 도입할 계획입니다. 최대 192개의 고성능 P 코어를 장착해 발열이 상당할 것으로 예상되지만, 인텔은 18A-P 공정을 적용해 효율과 성능 두 마리 토끼를 잡을 수 있을 것으로 기대하고 있습니다. 아울러 전력 효율이 중요해지는 AI 가속기 시장이나 발열 제약이 엄격한 모바일 AP 시장을 겨냥해 외부 고객사 유치에도 박차를 가하고 있습니다. 다만 현재 18A 공정의 양산 능력이 그렇게 크지 않다는 점은 파운드리 시장을 노리는 인텔의 큰 약점입니다. 현재 양산 중인 공장은 애리조나의 Fab 52가 유일한 상태로 서버 및 모바일 프로세서 가운데 일부만 이곳에서 생산 중입니다. 데스크톱 CPU인 애로우 레이크는 여전히 TSMC의 미세 공정을 활용하고 있습니다. 이런 상황은 다음 세대인 노바 레이크에서도 달라지지 않을 것이라는 예측이 나오고 있는데, 현재 인텔의 18A 계열 양산 능력으로 서버와 클라이언트 시장 모두를 감당하기는 어려울 것이라는 예측도 나오는 상황입니다. 이와 같은 약점을 극복하기 위해서는 현재 Fab 52 옆에 건설 중인 Fab 62와 업계 최초로 ‘하이 NA EUV’(High-NA EUV) 노광 장비가 대거 배치되는 팹인 오하이오의 Fab 27 같은 현재 건설 중인 최첨단 팹이 예정대로 순조롭게 완성되고 가동되어야 합니다. 20A에서 한 번 고배를 마신 인텔은 18A를 가까스로 성공시키면서 실점을 만회할 기회를 얻었습니다. 계속해서 18A-P와 14A를 통해 득점을 이어나가며 반전의 드라마를 쓸 수 있을지 주목됩니다.

한국술 혁신기업 배상면주가가 쌀로 빚은 생막걸리 중 가장 도수가 낮은 신제품 ‘원별’을 출시하며 새로운 막걸리 음용층 확대에 나선다. 이번 신제품은 배상면주가가 2010년 메가 히트작인 ‘느린마을막걸리’를 출시한 이후 16년 만에 선보이는 막걸리 신작이다. ‘나의 첫 막걸리’라는 캐치프레이즈를 내세운 ‘원별’은 막걸리를 처음 접하는 소비자나 부드러운 맛과 저도주를 선호하는 젊은 고객층을 겨냥해 기획됐다. ‘원별’의 가장 큰 특징은 낮은 도수(4.50도)가 선사하는 부담 없고 산뜻한 맛이다. 이를 위해 배상면주가는 30여년 동안 축적해 온 양조 노하우에 AI(인공지능) 기술을 접목했다. AI를 활용한 소비자 데이터를 분석해 젠지(Gen Z) 세대가 선호하는 맛의 방향성을 도출해 내고 이를 바탕으로 최적의 레시피를 설계했다. 그 결과 특유의 신맛과 묵직한 바디감, 포만감은 줄이는 대신 쌀 본연의 깔끔한 단맛과 은은한 풍미를 살려냈다. 여기에 잔잔한 탄산감을 더해 목 넘김이 가볍고 산뜻하며 누구나 부담 없이 즐길 수 있는 새로운 스타일의 생막걸리를 완성했다는 평가다. 제품 개발뿐만 아니라 마케팅 전반에도 AI 기술이 도입됐다. 배상면주가는 제품 모델과 포스터, 홈페이지 소개 영상 등에 AI 기술을 적용해 브랜드가 지향하는 젊고 감각적인 이미지를 효과적으로 담아냈다. 배상면주가 관계자는 “느린마을 출시 이후 16년 만에 선보이는 신제품인 만큼, Z세대가 막걸리를 처음 접하는 순간을 함께하고 싶었다”며 “취하기 위한 술이 아니라 맛과 분위기를 즐기는 음주 트렌드에 맞춰 쌀 본연의 풍미는 살리면서 부담 없이 즐길 수 있는 4.50도를 구현한 것이 ‘원별’의 가장 큰 경쟁력”이라고 밝혔다.

서울시의회 허훈 의원(국민의힘, 양천2)은 2022년 7월 1일 제11대 의회 임기 시작 이후 4년간 양천 제2선거구 관내 17개 학교 환경 개선을 위한 교육 예산 총 607억 9800만원을 확보했다고 밝혔다. 허 의원은 임기 전반기 국민의힘 정무부대표를 비롯해 예산결산특별위원회 위원, 서울시의회 예산정책위원회 위원장 등 요직을 두루 거쳤다. 이를 바탕으로 교육 예산 심의와 각종 정책 조정을 주도하며, ‘교육 특구 양천’의 위상에 걸맞은 교육 재원 확보에 전력을 다해왔다. 지난 4년간 확보된 교육 예산은 학교 노후 시설 개선, 급식 환경 현대화, 학습 환경 디지털화, 체육 활동 지원 등 교육 현장 전반에 고루 투입됐다. 이는 학생들이 안전하고 쾌적한 환경에서 학업에 전념할 수 있도록 교육 여건을 대폭 개선하는 발판이 됐다. 관내 초등학교에 집행된 내용을 구체적으로 살펴보면 ▲갈산초 운동부 지원 2억 7000만원 ▲갈산초 교실 등 차양 시설 개선 1억원 ▲계남초 급식실 환기 개선 1억 300만원 ▲계남초 통행로 시설 개선 1억 500만원 ▲목동초 특별 교실 환경 개선 9300만원 ▲목동초 방진 시설 개선 1억원 ▲목운초 급식 환경 개선 등 2억 5300만원 ▲서정초 음수대·게시 시설 등 개선 4억 1200만원 ▲신목초 캐노피 설치 1억원 ▲신목초 통행로 시설 및 시청각실 환경 개선 1억 3500만원 ▲신서초 운동장 시설 개선 1억 7000만원 ▲신서초 긴급 상수도 배관 공사 4000만원 ▲양명초 특별 교실 환경 개선 1억 5000만원 ▲양명초 어린이 놀이 시설 및 위생 시설 개선 1억 1000만원 ▲은정초 체육관 안전 및 어린이 놀이 시설 개선 2억 5000만원 ▲은정초 도서관 및 시청각실 개선 1억 500만원 등이다. 관내 중·고등학교에도 ▲목동중 체육관 안전 시설 개선 3억 8800만원 ▲목동중 운동장 인조잔디 설치 8억원 ▲목동중 급식실 및 학생 식당 신증축 설계비 1억 9200만원 ▲목동고 옥상 방수 공사 3억 8700만원 ▲목동고 화장실 개선 20억원 ▲목운중 급식실 환기 개선 2억 5700만원 ▲목일중 특별 교실 환경 개선 1억 7000만원 ▲목일중 신나는 AI 교실 구축 1억원 ▲신목고 운동부 시설 및 체육관 안전 시설 개선 2억 7600만원 ▲신서중 교문·방진 시설 개선 1억 6100만원 ▲신서중 장애인 편의 시설 설치 2억 2100만원 ▲봉영여중 관리실 환경 개선 2억 1400만원 ▲진명여고 특별 교실 환경 개선 8억원 등 고루 예산이 투입됐다. 허 의원은 “등원 이후 학교 현장을 수시로 찾아 교장 선생님과 학부모님들의 의견을 직접 듣고, 필요한 예산이 적기에 반영될 수 있도록 노력한 결과이기에 더욱 보람 있다”며 “교육은 미래를 위한 가장 중요한 투자인 만큼 교육 특구 양천의 명성에 걸맞은 수준 높은 교육 환경 조성을 위해 향후 어느 자리에서도 소임을 다할 것”이라고 밝혔다. 예산 확보 외에도 그는 학생들의 안전하고 쾌적한 학습 환경 조성을 위한 제도 개선에도 힘써왔다. 상위법 부재로 청소년들의 전동 킥보드 불법 이용과 안전사고가 증가하는 가운데 이를 예방하기 위해 서울시가 청소년을 중점 대상으로 안전 교육을 실시할 수 있도록 하는 ‘서울특별시 개인형 이동장치 이용 안전 증진 조례’를 개정했다. 상위법 개정 전이지만 시 차원에서 가능한 선제적 안전 조치를 마련했다는 점에서 의미가 크다. 이어 학교·학원가와 주거 지역 등에 무작위로 살포되던 신종 유흥업소·불법 대부업 전단을 효과적으로 근절할 수 있도록 ‘서울특별시 옥외광고물 등의 관리와 옥외광고산업 진흥에 관한 조례’를 개정, 학생들이 보다 건전하고 쾌적한 환경에서 학업에 전념할 수 있는 기반을 마련했다. 미래 세대가 어려운 환경 속에서도 꿈을 향해 나아갈 수 있도록 각종 지원 제도도 확충했다. 먼저 장애·질병이 있는 가족을 돌보느라 자신의 꿈과 진로를 포기하거나 경제적·정서적 부담을 떠안고 있는 가족 돌봄 청년들이 주거·교육 지원을 보다 체계적으로 받을 수 있도록 하는 ‘서울특별시 가족 돌봄 청년 지원에 관한 조례’ 개정안을 발의했다. 또한 4년제 대학·전문대학 외에 학점은행제 학습자들도 교육비 부담을 덜고 안정적으로 학업을 이어갈 수 있도록 시가 자체적으로 운영 중인 학자금 대출 이자 지원 대상을 학점은행제 교육 훈련 기관 학습자까지 확대하는 ‘서울특별시 대학생 학자금 대출 이자 지원에 관한 조례’도 개정했다. 다양한 경로로 배움에 도전하는 청년들의 교육 기회를 보다 폭넓고 공정하게 보장하는 데 의의가 있다. 이런 공로로 허 의원은 1000명의 청소년들이 직접 선정하는 ‘제8회 대한민국 청소년 희망 대상’을 수상하면서 미래 세대를 위한 정책 성과를 인정받았다. 끝으로 그는 “지난 4년간 확보한 교육 예산과 제도 개선 성과는 모두 아이들이 더 좋은 환경에서 배우고 성장할 수 있도록 하기 위함”이라며 “미래 세대가 더 나은 대한민국에서 꿈을 펼칠 수 있도록 언제 어디서나 선배 세대의 책임과 역할을 다하는 데 최선을 다하겠다”고 4년의 의정 활동을 마무리하는 소회를 밝혔다.

AI 시대 돈 쏟고도 불안한 일본 “수십조 원을 쏟아붓는데도 불안하다.” 최근 일본 경제지 니혼게이자이신문에 흥미로운 기사가 실렸습니다. 제목은 ‘엔비디아 CEO, 일본은 패싱…한국·대만보다 떨어지는 파트너 매력’. 엔비디아의 젠슨 황 최고경영자(CEO)는 최근 중국·대만·한국을 잇달아 방문하면서도 일본은 찾지 않았습니다. 신문은 이 사실에 주목하며 일본이 AI 생태계의 핵심 파트너로 남아 있는지 의문을 제기했습니다. 일본은 반도체 산업 부활에 국가적 역량을 쏟아붓고 있습니다. 대만 TSMC 공장을 유치했고, 차세대 반도체 기업 라피더스를 육성하기 위해 막대한 예산도 투입하고 있습니다. 그럼에도 일본 언론이 불안해하는 이유는 단순히 반도체를 잘 만드느냐의 문제가 아닌 듯 합니다. 신문은 황 CEO의 최근 아시아 순방이 단순한 고객 관리가 아니라 인공지능(AI) 생태계를 함께 만들어 갈 전략적 파트너를 찾는 과정이었다고 분석했습니다. 황 CEO는 지난달 말 대만을 찾아 TSMC와 훙하이(폭스콘) 경영진을 잇달아 만났고, 이달 초에는 한국에서 최태원 SK그룹 회장 등 주요 기업 총수들과 회동했습니다. 엔비디아는 SK그룹과 차세대 데이터센터인 ‘AI 팩토리’ 구축 계획을 발표했고 LG, 현대자동차, 두산 등과도 로봇과 자율제어 기술을 활용하는 ‘피지컬 AI’ 분야 협력을 추진하고 있습니다. 한국과 대만 기업들은 단순한 공급업체를 넘어 엔비디아와 함께 AI 혁명을 설계하는 파트너로 자리매김하고 있습니다. 실제 엔비디아의 핵심 반도체 생산은 TSMC가 맡고 있고, 고대역폭메모리(HBM)는 SK하이닉스와 삼성전자가 공급하고 있습니다. 중국 역시 엔비디아가 포기할 수 없는 거대한 AI 시장입니다. 반면 일본은 반도체 장비와 소재 분야 경쟁력은 여전히 강하지만 AI 생태계 구축 과정에서 존재감은 상대적으로 옅어 보입니다. 강한 제조 기반을 갖고 있음에도 엔비디아가 함께 미래를 설계할 파트너로 가장 먼저 떠올리는 나라로 꼽히지는 않는다는 것입니다. 특히 눈에 띄는 건 황 CEO가 최근 자사를 ‘AI 인프라 기업’이라고 규정한 대목입니다. 반도체를 파는 회사를 넘어 데이터센터와 AI 서비스, 로봇까지 아우르는 생태계를 구축하겠다는 뜻인데요. 결국 AI 시대에는 무엇을 잘 만드는가보다 누구와 함께 미래를 설계하는가가 더 중요해지고 있다는 이야기로 읽힙니다. 이 신문은 “황 CEO가 시간을 쪼개 찾아가 함께 미래를 만들자고 제안하고 싶을 만큼 매력적인 기업이 지금 일본에 얼마나 있느냐”고 반문했습니다. 일본이 AI 혁명에서도 선도 기업들의 파트너가 될 수 있을지가 앞으로의 국부를 좌우할 것이라는 지적도 덧붙였습니다. 물론 엔비디아가 일본 기업과 협력하지 않는 것은 아닙니다. 황 CEO는 지난해 일본을 방문해 후지쓰와 AI 반도체 공동 개발 계획을 발표했고, 산업용 로봇 기업 화낙도 엔비디아와 함께 AI 로봇을 개발하고 있습니다. 다만 한국·대만과 비교하면 공동 창조(共創)의 범위가 제한적으로 보이는 건 사실입니다. 1980년대 일본은 NEC와 도시바, 히타치, 후지쓰를 앞세워 세계 반도체 시장을 주도했습니다. 한때 ‘반도체 왕국’으로 불렸던 일본입니다. 하지만 AI 시대 일본의 고민은 반도체 공장의 숫자에 있지 않은 듯합니다. 새로운 산업 질서의 중심에 설지 아니면 누군가가 만든 생태계를 떠받치는 데 그칠지에 대한 고민에 더 가까워보입니다. 어쩌면 일본이 두려워하는 것은 공장을 짓지 못하는 미래가 아닐지 모릅니다. 미래를 설계하는 회의실에 더 이상 초대받지 못하는 미래인지도 모르겠습니다. ‘와쿠와쿠’(わくわく)는 일본어 의성어로, 무언가 즐거운 일이 생길 것 같아 들뜨고 기대되는 느낌을 표현할 때 쓰입니다. 도쿄에서 보고, 듣고, 느낀 일본의 아기자기하면서도 역동적인 현장을 연재합니다. 화려한 뉴스의 이면, 숫자로는 보이지 않는 흐름 속에서 일본의 또 다른 표정을 전합니다.

고위험·단순 노동, 사람 대신 AI 봇 AI휴머노이드, 고로 ‘쇳물’ 샘플링 진단 뜨거운 풍구 실시간 점검 ‘사족 보행봇’ 로봇이 알아서 고장 진단에 롤러 교체 숙련자보다 균일 용접…생산량 87% 쑥 에코프로 대표 “中 맞설 해법, AI 유일” 맥스(M.AX)라고 들어보셨나요? 요즘 산업계에서 핫한 나름 ‘신조어’인데요. 약자를 풀어보면 ‘제조업의 인공지능 대전환’(Manufacturing AI Transformation·제조 AX)이라고 읽습니다. 산업통상부가 추진하는 제조업 AI 혁신 프로젝트를 의미합니다. 현장의 제조 데이터를 기반으로 AI를 활용해 생산·설계·품질 관리·물류·공급망 관리 등 제조 전 주기 과정을 디지털화해 생산성과 경쟁력을 높이는 것이죠. 쉽게 얘기하면 일상생활에서 자주 쓰는 챗GPT 같은 인공지능(AI)이 제조 현장으로 확대됐다고 보시면 됩니다. 공장에서 나는 모든 소리와 냄새 그리고 숙련공의 경험과 노하우 등을 학습해 숫자로 데이터화하고 이를 제조 공정의 기획부터 설계, 생산, 사후 관리에 이르기까지 AI가 알아서 처리합니다. 사람이 할 수 없는, 또는 사람이 할 수 있어도 너무 시간이 오래 걸리거나 매우 위험한 일을 이 AI 산업용 로봇이나 인간을 닮은 로봇 ‘휴머노이드’가 알아서 자동화로 시간을 단축하고 매우 정확하게 결과물을 내줍니다. M.AX가 주목받는 이유는 인구 소멸과도 무관하지 않습니다. 저출산으로 생산 인구는 줄고, 위험한 제조 현장은 기피하며, 산업화를 이끌었던 숙련공들은 세월 속에 은퇴를 하지만 ‘암묵지’(개인이 축적한 경험과 노하우)를 전수받을 사람도 없는 실정입니다. 제조업의 인력난은 중소·중견기업으로 갈수록, 지방으로 갈수록 심각합니다. 10명이 하루 종일 해야 할 일을 AI 봇 혼자서 1시간 만에 뚝딱, 그것도 99%의 불량률을 잡아낼 정도로 결과물이 완벽하다면 산업 경쟁력에서 우위에 설 수밖에 없겠죠. 그래서 제조 AI의 대전환은 글로벌 산업 경쟁력을 결정하는 ‘게임 체인저’라고 불리기도 합니다. 산업부는 지난해 삼성전자, 현대차, LG, 두산 등 기업과 대학·연구기관 등 1500여개 기관이 참여하는 ‘M.AX 얼라이언스’를 출범시키고 올해 예산 1조 2000억원을 투입했습니다. 제조업의 인력난과 생산성 정체를 AI로 해결해 한국 제조업 경쟁력을 높이겠다는 구상이죠. AI 팩토리·휴머노이드·자율주행차·산업단지 AX 등 11개 분과에서 공정 과정에 AI를 접목하는 제조 AI로 생산성을 극대화하고 자동차·선박 등에 AI를 탑재해 고부가가치 상품을 개발하겠다는 것입니다. 백문이 불여일견이죠. 지난 11~12일 산업부의 M.AX 프로젝트(AI 팩토리)가 진행되고 있는 철강·조선·이차전지 등 주요 산업 현장으로 달려갔습니다. 기업인들이 전하는 M.AX 프로젝트는 ‘선택이 아닌 필수’로 느껴졌습니다. 이걸 하지 않으면 결코 시장에서 판을 뒤집을 수 없다는 절실함 같은 것 말이죠. 이차전지 산업을 선도하고 있는 송호준 에코프로 대표는 경북 포항 에코프로비엠 캠퍼스에서 열린 M.AX 현장 언론 행사에서 “중국의 배터리 관련 인력 배출은 한국의 30배 이상으로 융단폭격하듯 결과물을 내고 있다”며 “가장 좋은 해결책은 AI”라고 강조했습니다. 에코프로는 2030년까지 AI에 1500억원을 투자해 양극재 업계 최초로 제조 무인화를 추진 중입니다. 보이지 않는 공정도 AI로 파악하고 말이죠. 이렇게 해서 제조 생산성을 중국보다 300% 이상 개선하겠다는 구상입니다. 송 대표는 한때 1위(2023년)였던 글로벌 하이니켈 양극재 출하량 기준 시장 점유율을 중국에 내준 배경에 대해 “한국 과학자 한 명이 한 달 동안 할 일을 중국은 10명 이상이 며칠 내 해내며 추격해왔고 끝내 중국이 앞서게 됐다”며 AI 팩토리를 하게 된 이유를 설명했습니다. 에코프로비엠이 산업부와 함께 진행한 ‘AI 자율제조 선도 프로젝트’는 배터리 핵심 원료인 양극재 생산 공정을 인력의 경험에 의존하던 방식에서 벗어나 AI 기반의 첨단 자동화 시스템으로 전환하는 게 핵심입니다. 설비를 자율 제어하고 AI가 품질을 예측하며 통합 데이터 플랫폼을 도입해 소성 설비를 로봇이 자율 점검하는 생산 공정 전반에 AI 도입을 본격화한 것이죠. 핵심 공정인 소성로 공정은 양극재와 음극재 원료를 혼합한 뒤 고온 열처리를 통해 결정 구조를 형성하는 과정인데, 약 65m 길이의 소성로 내부는 온도가 700~800도에 달해 사람이 직접 배터리의 용량·수명·출력 등 주요 성능을 좌우하는 공정 처리를 확인하는 것이 매우 어렵습니다. 에코프로는 한국전자통신연구원의 도움을 받아 소수 센서 데이터, 시뮬레이션 등을 통해 소성로 내부 온도·산소·압력 분포를 실시간으로 그리는 AI를 개발해 이젠 소성로 공정 내부를 실시간으로 정확하게 들여다볼 수 있게 돼 품질 관리가 가능해졌습니다. 송태현 에코프로 팀장은 “품질 관리에도 3만개 이상 데이터를 통한 품질 예측 AI를 도입해 예측 정확도 99.6%의 달성해 불량품 발생으로 인한 손실을 크게 줄였다”고 설명했습니다. 이차전지 소재 공정이 이뤄지는 공장에서는 음향 센서와 열화상·고성능 카메라 등을 장착한 설비 점검 자율주행 로봇(AMR)이 복잡한 기계 장비가 늘어선 80m 이상 길이의 공간을 오가며 실시간으로 점검이 진행 중이었습니다. 니켈·코발트 등 중금속과 유기용제를 사용하고 가루 형태로 원료를 분쇄하다 보니 분진으로 인해 작업자들이 유해 물질에 노출되거나 화재 위험이 있죠. 이런 공간에서 로봇이 사람을 대신해 수백 m의 배관에서 나는 미세한 소리를 잡아내 불량 여부를 판단하고 의심 부위를 카메라로 찍어 전송하는 것이죠. 이런 작업을 하루에 18시간 동안 할 수 있다니 놀랍죠. 이런 AI 효율화로 업무 과부하를 50% 줄이고 휴머노이드를 투입해 포장 공정도 자동화한다는 계획입니다. 사람이 하기에는 너무 위험한 공정을 대신해 주는 AI 봇은 포항에 있는 포스코 포항제철소에서도 볼 수 있습니다. 용광로로 불리는 ‘고로’에는 1500도의 매우 뜨거운 쇳물이 흐르는데요, 이 쇳물을 예전에는 사람이 직접 떠야 했습니다. 뜨거운 열기 속에 진행되는 매우 위험한 작업이라 작업자 부담이 매우 컸죠. 그 일을 이젠 로봇이 대신하고 있습니다. 포스코와 함께 M.AX 프로젝트를 진행 중인 포항 한국로봇융합연구원 안전로봇실증센터에서는 한편의 휴머노이드 로봇은 사람처럼 두 팔을 활용해 장비를 들고 측정 위치까지 이동한 뒤 쇳물을 떠 샘플링하고 온도 측정 동작을 반복합니다. ‘용선 측온·샘플링 로봇’입니다. 쇳물 품질 향상을 위해 직접 쇳물에 접근해 온도를 측정하고 샘플을 채취하는 제철소 내에서도 가장 고위험 업무인데 머리에 열화상 카메라와 각종 센서가 장착되어 있고 양팔 협업 기반 제어 알고리즘으로 마치 사람처럼 동선을 움직이도록 설계되어 있습니다. 20㎏ 아령을 들어 보이며 고하중 작업 수행이 가능하다는 것도 시연해 줍니다. 위험한 현장에 작업자 대신 로봇이 가서 일정 주기에만 할 수 있는 샘플링을 상시로 할 수 있다면 품질 관리 수준은 당연히 높아지겠죠? 제철소 내의 원료 저장고에서 철광석과 석탄 등 연료를 벨트 컨베이어를 통해 고로로 이동시키는 작업에도 로봇이 투입됩니다. 700㎞에 달하는 벨트 컨베이어를 지지하는 고속 회전하는 하단 롤러가 고장 나면 마찰열로 인해 불이 나거나 협소한 공간에서 교체 작업을 하다가 작업자가 기계에 끼어 목숨을 잃기도 합니다. 롤러는 매년 1만개가 교체되는데요, 제철소 내 벨트 컨베이어를 재현한 작업에서 모바일 자율 로봇은 고장 난 롤러를 스스로 찾아내 교체합니다. 작업자 4명이 30분 동안 교체 작업을 해야 하는 건데 로봇 1대가 혼자서 5분 만에 작업을 끝냅니다. 지금까지는 수십 년간 자리를 지켜온 숙련공들이 개인의 경험을 바탕으로 눈과 귀로 고장 부위를 찾아내 교체를 수작업으로 했었죠. 이런 로봇을 피지컬 AI, 즉 단순히 데이터를 수집·분석하는 단계를 넘어 실제 물리적 시스템과 결합해 스스로 판단해 장비를 제어하는 기술이 접목된 겁니다. 포스코와 한국로봇융합연구원 등 10개 산학연이 176억원을 들여 1단계 연구 개발을 마치고 실증 작업이 한창인데요. 최용준 포스코 연구위원은 “이 기술이 현장에 상용화되면 설비 안전성 개선은 물론 작업자가 위험에 노출되는 상황이 크게 줄어들 것”이라며 “시멘트 공장, 화력 발전소 등 컨베이어 설비를 사용하는 다른 산업에도 이 기술을 이전할 수 있다”고 말했습니다. 피지컬 AI의 영역은 고로 내부 공정뿐 아니라 외부 설비의 유지 보수와 안전 관리에도 쓰입니다. 포항제철소 2고로에서는 고온 가스와 폭발 위험으로 사람이 접근하기 어려운 풍구에 강아지처럼 만든 ‘사족 보행 로봇’이 돌아다닙니다. 이동형 자율주행 로봇이죠. 고로에 뜨거운 바람을 불어넣는 통로인 풍구는 내부 온도가 균일하지 못하면 사고로 이어져 실시간 온도 확인이 필수인데요, 이 로봇은 최대 55도의 열기 속에서 열화상 카메라와 각종 센서를 통해 실시간으로 데이터를 분석하고 이상 징후를 탐지하며 스스로 충전도 합니다. 2024년 포항제철소 3파이넥스 공장에서는 풍구 가스 팽창으로 화재가 나기도 해 이젠 위험 구역에 사람 대신 로봇을 투입해 점검시키겠다는 거죠. 제철소의 통합 관제 플랫폼에서는 디지털 트윈 기반 화면으로 설비 상태와 진단 결과가 실시간으로 확인이 됩니다. 포스코 측은 ‘스마트 고로’ 운영으로 생산량이 도입 직전 190.5만t에서 199만t으로 증가하고 품질 불량률도 63% 개선됐다고 설명했습니다. 12일에 찾은 울산 HD현대중공업에서도 피지컬 AI가 도입된 ‘레일형 협동 로봇’이 숙련 용접공을 대신해 불꽃을 튀기며 신속하게 용접 작업을 하고 있었습니다. 기존 협동 로봇은 도면 연동이 안 돼 작업자가 일일이 조건을 입력해야 해 작업자 1명이 2대의 로봇을 다룰 수 있었지만 설계 도면 정보가 연동된 레일형 로봇은 로봇이 자동으로 용접 조건을 계산해 레일을 따라 스스로 이동해 작업을 수행합니다. 윤대규 HD현대중공업 상무는 “이제는 단 1명의 작업자가 최대 6대의 로봇을 동시에 가동한다”며 “고숙련자가 하는 것보다 품질이 균일하게 잘 나오고 그라인딩으로 갈아내는 작업이 필요 없을 정도로 용접 상태가 깨끗하다”고 설명했습니다. 선박 블록 인양에 쓰이는 핵심 부재인 러그는 조선소에서 대량 생산이 가능한 유일한 정형 부품인데 HD현대로보틱스가 개발한 ‘러그 자율 제조 시스템’ 로봇으로 전 공장 무인화가 이뤄지고 있었습니다. 예전엔 6명이 하루에 100개를 겨우 만들었지만 6개월의 실증을 거쳐 이제 전 공정을 로봇이 합니다. 현장 관리자는 제조 작업 대신 ‘디지털 트윈’ 화면으로 실시간 모니터링을 하죠. 로봇이 연속 생산을 하면서 러그 생산량은 기존 수작업 대비 87.5%가 향상됐습니다. 윤 상무는 “조선업은 배마다 형태가 다르고 부재도 제각각이라 자동화가 쉽지 않은데 앞으로 비정형 부재로까지 자율 제조 기술로 만들 수 있도록 기술을 확대 개발하고 있다”고 말했습니다. M.AX 프로젝트가 뭔지 감이 오시죠? 일각에서는 이렇게 AI가 제조 현장에서 모든 일을 해버리면 사람의 일자리를 뺏는 게 아니냐는 우려도 보냅니다. 이에 대해 정부와 함께 AI 팩토리 프로젝트를 추진 중인 이은호 성균관대 지능형로봇학과 교수는 통화에서 이렇게 말합니다. “아무리 AI가 확산해도 생산성이 높은 숙련공의 노하우는 대체할 수 없고 은퇴 이후 재고용돼 더 대접받게 될 것”이라며 “숙련공이 수십 년간 쌓은 경험·노하우를 AI로 객관화하고 데이터화해 새로운 인력이 이어나갈 수 있도록 해야 한다”고 말이죠. 이 교수는 “창의적이고 비정형적인 업무에 인력 투입을 늘리는 게 중요하다”고 강조합니다. 안전을 위협하고 생산성을 높일 수 없는 단순 반복 노동에 가뜩이나 부족한 인력을 투입하기보다 더 가치 있고 경쟁력 있는 일을 사람이 맡자는 얘기입니다. 이 교수는 같은 과 문형필 교수와 함께 진행한 세계적인 국제 학술지 ‘네이처 리뷰 전기전자공학’의 인터뷰에서 “제조 AI는 단순 소프트웨어가 아니라 산업 현장·설비·숙련된 노동과 결합된 국가 제조 경쟁력 이슈”라고 말합니다. 미래 시장 선도를 위해 굴지의 글로벌 기업들이 M.AX에 앞다퉈 뛰어드는 이유겠지요? ‘강 기자의 세종실록’은 대한민국 행정의 수도 세종시에서 생산되는 정부 정책과 관가에서 일어나는 모든 일을 생생하게 보도하는 코너입니다. 세종시에 포진한 각 정부부처가 내놓는 모든 정책이 역사의 한 페이지로 남고, 오늘의 행정이 내일의 역사가 된다는 관점으로 ‘세종 현대사(現代史)’를 기록하겠습니다.

효성이 글로벌 데이터센터 운영 기업인 STT GDC와 손잡고 K-데이터센터 시장 공략에 나선다. 효성중공업과 STT GDC의 합작법인인 효성-STT GDC는 서울 금천구에 클라우드·인공지능(AI) 지원을 위한 하이퍼스케일 데이터센터 ‘STT 서울 1’ 개관과 함께 데이터센터 사업을 공식 시작했다고 17일 밝혔다. STT 서울 1은 최대 30.00㎿ 규모의 데이터센터로 다양한 클라우드 및 AI 구축 수요를 지원하도록 설계됐다. 최근 데이터센터들이 수도권 외곽이나 지방으로 분산되는 가운데 해당 센터는 서울 도심에 들어선다는 점에서 차별화를 꾀했다. 가산디지털단지에 위치한 ‘STT 서울 1’은 강남·여의도 등 주요 비즈니스 거점과 가까워 데이터 전송 지연을 최소화할 수 있다. 조현준 효성 회장은 개관식에서 “STT 서울 1은 대한민국 AI 산업의 성장을 뒷받침하는 핵심 인프라이자 미래 경쟁력을 키우는 이정표가 될 것”이라며 “데이터센터 사업을 효성의 새로운 성장동력으로 키워 글로벌 AI 생태계의 패러다임을 바꿔 나갈 것”이라고 밝혔다. 효성은 계열사 간 시너지를 통해 차별화된 AI 데이터센터 사업모델 구축에 나선다는 계획이다. 효성중공업은 초고압 변압기·차단기 등 전력기기와 에너지 효율 기술을 기반으로 AI 데이터센터 운영 안정성과 전력 효율성을 동시에 확보한다. 효성ITX는 클라우드, 콘텐츠 전송 네트워크(CDN) 등 기존 정보기술(IT) 비즈니스 노하우를 AI 데이터센터 운영 전반에 접목한다.