삼성전자가 올해 3분기 잠정 영업이익 100조원을 돌파한 데 이어 SK하이닉스도 80%에 육박하는 영업이익률을 기록할 것이라는 전망이 나온다. 인공지능(AI) 투자 확대에 따른 메모리 수요 증가와 가격 상승에 힘입어 SK하이닉스의 분기 최대 실적 경신에도 기대가 커지고 있다. 9일 확인한 금융정보업체 에프앤가이드 집계에서 SK하이닉스의 올해 3분기 매출과 영업이익 컨센서스(증권사 전망치 평균)는 지난 8일 기준 각각 98조 4172억원, 77조 829억원으로 나타났다. 지난해 같은 기간보다 각각 302.5%, 577.2% 증가한 규모다. 전망대로라면 매출과 영업이익 모두 분기 사상 최대치를 경신한다. 특히 눈길을 끄는 것은 수익성이다. 예상 매출과 영업이익으로 계산한 영업이익률은 78.3%다. 매출 100원당 약 78원을 영업이익으로 남기는 셈으로, 지난 2분기 76.3%보다 약 2%포인트 높다. 대규모 설비투자와 연구개발이 필요한 제조업에서 이례적인 수준의 수익성이 이어지는 것이다. IBK투자증권은 지난 7일 SK하이닉스의 3분기 매출을 약 95조 8000억원, 영업이익을 약 75조 1000억원으로 예상했다. 원·달러 환율 하락을 반영해 기존 추정치를 낮췄지만, 영업이익률은 전 분기보다 2.1%포인트 높은 78.4%에 이를 것으로 봤다. 호실적의 배경에는 고대역폭메모리(HBM)를 비롯한 AI 메모리 수요 확대와 D램·낸드플래시 가격 상승이 있다. AI 인프라 투자가 늘어나는 반면 공급 확대는 제한되면서 메모리 업체의 수익성이 높아지고 있다는 분석이다. SK하이닉스는 지난 2분기 실적 발표 당시 AI 메모리와 범용 메모리 수요가 함께 늘고 있다고 설명했다. 2분기 양산 출하를 시작한 HBM4의 생산도 하반기 확대한다는 계획을 제시했다. 회계 기간은 다르지만 미국 마이크론은 이미 영업이익률 80%를 넘어섰다. 지난달 30일 발표한 회계연도 2026년 4분기 실적에서 매출 542억 2900만달러, 영업이익 437억 5100만달러를 기록했다. 9월 3일 종료된 해당 분기의 미국 회계기준(GAAP) 영업이익률은 80.7%로, 직전 분기 80.4%에 이어 두 분기 연속 80%를 웃돌았다. 삼성전자도 지난 8일 연결 기준 3분기 잠정 매출 195조원, 영업이익 107조4000억원을 발표했다. 영업이익은 지난해 같은 기간보다 782.5% 늘었고, 스마트폰과 가전 등을 포함한 전사 영업이익률은 55.1%에 달했다. 메모리사업만의 수익성은 이번 잠정실적에서 공개되지 않았다. 이달 말 예정된 SK하이닉스 실적 발표에서는 높은 수익성의 지속 여부가 핵심 쟁점이 될 전망이다. 원화 강세는 달러로 벌어들인 매출을 원화로 환산할 때 실적 증가폭을 제한하는 변수다. HBM4 공급 확대와 메모리 가격 상승이 환율 영향을 얼마나 상쇄했는지, 향후 수요와 공급을 회사가 어떻게 전망하는지에 관심이 쏠린다.

최근 인공지능(AI)을 활용해 국내 금융권을 연쇄 공격한 해커가 중국 광둥성에 거주하는 26세 인물일 가능성이 제기됐다. 이번 해킹 사태에서 해커 신원과 관련한 구체적인 단서가 포착된 것은 처음이다. 경찰과 금융당국은 해당 정보의 진위 여부를 포함해 해커의 추적에 속도를 내고 있다. 미국 사이버보안 기업 크라우드스트라이크는 7일(현지시간) 한국 금융권을 겨냥한 AI 해킹에 대해 분석한 보고서에서 해커가 중국 광둥성 마오밍시에 사는 26세 인물일 가능성이 있다고 밝혔다. 해커가 미국 앤스로픽의 AI 코딩 도구 ‘클로드 코드’에 보안 연구자 이력서 작성을 요청하면서 이름의 영문 머릿글자 ‘YY’와 전화번호, 텔레그램 계정, 학력(화난이공대), 거주지 등을 직접 입력한 기록이 확인됐다. 해커는 클로드에 한국에서 탈취한 금융 정보를 어디서 판매할 수 있는지, 한국어 텔레그램 데이터 판매방을 어떻게 찾을 수 있는지도 문의한 것으로 나타났다. 이력서에 입력된 해커의 텔레그램 계정은 중국 결제 플랫폼 등을 겨냥한 다른 사이버 공격 정황에서도 등장한 것으로 알려졌다. 다만 해당 개인정보가 실제 해커의 것인지는 확인되지 않았다. 타인의 정보를 도용하거나 허위 정보를 입력했을 가능성도 제기된다. 해커로 지목된 텔레그램 계정 사용자 ‘YY’도 자신은 이번 해킹과 무관하다며 사실을 부인한 것으로 전해졌다. 신원에 대한 진위 여부와 별개로 이번 해킹에는 여러 서버와 AI 모델이 동원된 것으로 분석됐다. 보고서에 따르면 해커는 홍콩 소재 서버를 공격 지휘에 활용하고, 별도 서버에서 중국산 오픈소스 침투테스트 도구 ‘아르텍스’(ARTEX)를 구동해 국내 금융사를 공격했다. 경찰은 해커의 국적과 활동 지역, 단독 또는 조직적 범행 가능성 등을 모두 열어두고 추적 중이다. 경찰 관계자는 “크라우드스트라이크가 공개한 신원 정보도 수사 단서로 보고 있지만, 진위 확인이 필요하다”고 말했다. 경찰은 앞서 이번 사건과 관련해 IP 28개를 확보해 분석에 착수했다. 이 가운데 상당수가 실제 위치를 숨기기 위한 우회용인 것으로 파악하고 나머지 IP도 분석 중이다. IP 소재지만으로 실제 공격자의 위치를 단정하기 어려운 만큼 국제공조를 통한 공격 경로 추적도 이어가고 있다. 한편 이억원 금융위원장은 이번 해킹 사태에 대해 “우리의 대응방식이 기본적인 부분도 굉장히 미흡하다”고 지적했다. 이 위원장은 이날 국회 정무위원회 국정감사에서 한창민 사회민주당 의원이 “금융감독원의 사후 관리, 감독이 안 된 것”이라고 질의하자 “저희가 철저하게 더 점검하고 바꿔 나가야 할 것 같다”고 밝혔다.

10명 중 7명이 정서적 목적 이용심리적 약자일수록 AI 판단 맹신청소년 절반은 사람보다 더 의존복지부, AI 사용 가이드라인 내놔 외로움과 마음의 병을 안은 사람들이 생성형 인공지능(AI)이라는 ‘디지털 처방전’을 찾고 있다. AI와 밤새 대화하며 퇴사·이별 같은 중대 결정을 내리는가 하면, 심각한 정신적 위기마저 챗봇으로 자가 진단하는 실태가 수치로 드러났다. 8일 보건복지부가 공개한 한국보건사회연구원의 ‘생성형 AI 이용에 따른 국민 정신건강 설문조사’에 따르면 최근 한 달간 AI를 쓴 15~79세 1019명 중 68.8%(701명)가 정서적 목적으로 이용했다. 10명 중 7명이 기계에 속내를 털어놓은 셈이다. 처음엔 학업·업무·검색(81.3%)을 위해 AI를 썼지만 점차 마음을 나누는 창구가 됐다. 현재 이용 목적(복수 응답)은 ‘일상 대화·말동무’(54.4%), ‘감정적 교감·위로’(48.4%), ‘정신건강·심리상담’(44.1%) 순이었다. 사람 대신 AI를 택한 배경에는 사회적 고립과 현실적 제약이 깔려 있다. 정서적 목적 이용자들은 ‘언제 어디서든 즉각 대화할 수 있어서’(85.6%), ‘소문날 염려가 없어서’(71.9%), ‘사람에게 말하기 꺼려지는 주제라서’(70.9%), ‘주변에 걱정을 끼치기 싫어서’(62.6%) 등을 이유로 꼽았다. 하지만 손쉬운 위로에 기댄 대가는 적지 않았다. 정신건강·심리상담 목적 이용자 449명 중 23.4%는 현실에 집중하려 해도 AI와 대화를 계속한다고 답했다. 수면·일상에 지장을 받았다는 응답은 15.1%, AI 조언으로 퇴사·이별 등 중대 결정을 내린 비율은 17.8%였다. 특히 심리적 약자일수록 AI를 맹신하는 경향이 짙었다. 정신건강이 ‘나쁘다’고 답한 사람 중 33.9%는 AI 답변으로 우울·불안 장애 등을 자가 진단하거나 의학적 판단으로 받아들였다. 정신건강이 좋다고 답한 사람(9.3%)의 세 배를 웃돈다. 청소년은 더 심각하다. 15~18세 응답자 201명 중 69.2%가 정서적 목적으로 AI를 썼고, 51.7%는 주변 사람보다 AI에 의존적이라고 답해 전 연령대에서 가장 높았다. 또래 관계에 어려움을 겪던 초등학생이 챗봇에 과몰입해 선정적 대화에 반복 노출되거나 따돌림을 당하던 중학생이 챗봇에 집착하며 치료를 소홀히 한 사례도 보고됐다. 복지부와 대한신경정신의학회는 이날 ‘AI의 동의를 내 생각이 맞다는 근거로 삼지 말고 중요한 결정은 사람이나 전문가와 상의하라’는 가이드라인을 내놨다. 백종우 국민생명안전위원회 부위원장은 “현실과 가상, 사람과 AI의 경계가 혼란스러운 시기에 접어들었다”며 “앞으로 10년간 AI 시대의 새로운 정신건강 문제에 대비하는 일이 우리 사회의 큰 과제가 될 것”이라고 말했다.

일곱개의 이름(차병직 지음, 창비) 실크로드 연구와 문명교류사 연구에 독보적인 자취를 남긴 고 정수일 선생. 세상을 떠들썩하게 한 ‘위장간첩 깐수’ 사건의 주인공이기도 하다. 그의 국적은 다섯 개였고, 일곱 개의 이름을 썼다. 정수일 선생의 마지막 20년을 동행한 저자가 그간 모은 증언과 자료를 바탕으로 그의 일생을 재구성했다. 만주국과 중국혁명, 한국전쟁과 냉전, 알제리 독립전쟁, 분단 현실과 민주화 이후의 한국까지 20세기 세계사와 한반도가 겹쳐진다. 격동의 시대 속에서 이념과 현실을 넘나들었던 이의 삶을 담은 논픽션. 496쪽. 2만 3000원. 질주하는 세계(바츨라프 스밀 지음, 이한음 옮김, 웅진지식하우스) ‘속도’에는 두 가지가 있다. 물리학에서 말하는 좁은 의미의 속도, 그리고 다른 하나는 시간을 분모로 하는 모든 변화율을 가리키는 넓은 의미의 속도다. 저자는 이 두 가지 속도를 구분하지 않고 뭉뚱그려 쓰는 게 속도에 대한 논의를 흐릿하게 만든 원인이라 지적한다. 인공지능(AI)을 비롯한 기술 낙관론이 우리를 또다시 끝없는 가속의 세계로 몰아가는 지금, 적절하고 바람직한 속도의 기준이 무엇인지 묻는다. 428쪽. 2만 2000원. 법정에 선 예술가들(캐슬린 김 지음, 작가정신) 관습과 규정을 유지하려는 법, 그리고 기존 틀을 깨고 낯선 세계로 나아가는 예술의 영역은 법정에서 정면으로 충돌했다. 그러나 이는 역설적으로 새로운 시대의 예술이 공인되는 계기가 됐다. 제도의 한계와 기득권의 권력에 맞선, 그래서 법정에 섰던 위대한 예술가들의 역사를 따라갔다. 어디까지가 창작이고 어디서부터 표절인지, 예술의 가치는 누가 어떻게 정하는지, AI가 만든 결과물도 예술이 될 수 있는지, 법정 공방을 읽다 보면 답을 얻을 수 있다. 480쪽. 2만 5000원. 강남미식가(판청 지음, 박경환·윤영수 옮김, 글항아리) ‘친구 따라 강남 간다’ 속담의 ‘강남’은 중국 저장성 지역을 가리킨다. 소동파를 비롯한 수많은 문인이 인문과 미식을 즐기던 곳이다. 이곳 토박이인 저자가 상하이 털게부터 항아리 양고기찜까지 강남 미식의 화려한 세계를 펼친다. 차 문화, 민속학, 중문학을 두루 섭렵한 저자는 당대의 문인들, 역사 속 인물들, 식당을 운영하는 사람들의 인생 이야기도 짧은 글에 푸짐하게 한 그릇 담아낸다. 336쪽. 2만 2000원.

생성형 인공지능(AI)을 사용하다 보면 멀쩡한 답을 내놓다가 갑자기 이른바 ‘위험한 답’을 내놓는 순간을 간혹 마주하게 된다. 미국 조지 워싱턴대 물리학과 연구팀은 AI 모델이 적절한 응답을 하다가 잠재적으로 위험한 응답으로 전환되는 ‘티핑포인트’를 예측할 수 있는 수학 공식을 개발했다. 이 연구 결과는 과학 저널 ‘패턴스’ 10월 9일 자에 실렸다. AI가 내놓을 수 있는 답변을 ‘산맥 속 여러 골짜기’라고 가정할 때 어떤 골짜기에는 개인이나 사회에 바람직한 답변이 있고 또 다른 골짜기에는 실질적 해를 끼칠 수 있는 답변이 있다. AI가 질문을 받게 되면 이런 여러 답변들이 서로 경쟁하면서 최종적으로 표출할 답을 도출한다. 연구팀이 관심을 가진 것은 AI가 안전한 골짜기에서 위험한 골짜기로 넘어가는 순간이었다. 챗GPT 같은 생성형 AI 안에는 대화의 어느 부분에 주목할지 정하는 ‘어텐션 헤드’가 수백 개 있다. 연구진은 이들을 일일이 분석하는 대신 모든 헤드의 효과를 합쳐 하나처럼 행동하는 ‘대표 헤드’를 가정했다. 수조 개 기체 분자의 움직임을 온도와 압력 몇 개의 변수로 설명하는 물리학의 방법론을 AI에 적용한 것이다. 연구팀에 따르면 AI는 흠잡을 데 없는 답변을 몇 차례 내놓아 사용자가 AI를 믿도록 안심시킨 다음 나쁜 답변을 내놓는 일종의 ‘가스라이팅’ 패턴을 보인다. 연구팀은 고등학교 수학에서 배우는 벡터와 좌표, 지수함수, 부등식, 분수를 이용해 AI의 돌변 시점을 예측하는 공식을 만들었다. 연구팀은 AI와 나눈 대화를 모두 벡터로 바꾼 뒤 질문, 좋은 답, 나쁜 답을 화살표로 단순화했다. 대화 전체에서 나침반 바늘이 좋은 답과 나쁜 답 중 어느 쪽을 더 가리키는지 계산해 나쁜 답이 나오기 전 좋은 답이 몇 번 이어질지 예측하는 분수 공식을 얻었다. 연구팀의 공식을 저축에 빗대면 분자는 질문과 앞선 대화들이 좋은 답 쪽에 쌓아 준 ‘여유분’을, 분모는 좋은 답이 하나 나올 때마다 그 여유분이 깎이는 양이다. 여유분이 바닥나는 순간 AI는 나쁜 답을 내놓는 악마로 돌변한다. 좋은 답 자체가 나쁜 답을 끌어당기는 구조여서 무난한 답이 이어지다가도 갑자기 위험한 답이 나올 수 있다는 것이다. 연구팀은 이 공식을 GPT-2, 피티아, OPT 계열의 공개 모델 7종으로 검증했다. 그 결과 19건 중 18건에서 즉시 돌변과 지연 돌변을 구분해 냈다. 백신 거부, 타인을 해치는 일, 자해 등에 관한 질문을 순서만 바꿔 물어보면 특정 순서에서는 모든 질문에 나쁜 답이, 다른 순서에서는 모든 질문에 무난한 답이 나왔다. 연구팀에 따르면 미국의 비영리단체 디지털혐오대응센터(CCDH)가 챗GPT 같은 상용 챗봇을 시험한 보고서에서도 공식과 부합하는 행동 패턴이 나왔다. 닐 존슨 조지워싱턴대 교수는 “이번 연구는 두 가지 재미있는 부분이 있다”며 “우선 수십억 개의 움직이는 부품을 가진 기계가 펜과 종이, 고등학교에서 배우는 기초 수학만으로 도출한 공식을 따른다는 점이고 또 하나는 대화 순서가 대화 내용만큼이나 중요하다는 것”이라고 말했다. 존슨 교수는 “몇 번의 간단한 벡터 계산만으로 위험 신호를 감지할 수 있는 만큼 앞으로 스마트폰에 ‘경고등’을 내장하는 일도 가능할 것”이라고 덧붙였다.

전국민주노동조합총연맹(민주노총)의 사회적 대화 복귀가 무산됐다. 양경수 민주노총 위원장은 그제 경기 고양시 킨텍스에서 열린 임시대의원회의에서 “시대적 변화에 적극 대응하기 위해 사회적 교섭을 추진하고자 한다”며 통과를 호소했지만 역부족이었다. 복귀에 반대하는 금속노조, 공공운수노조, 전교조, 서비스연맹 등 일부 산별노조 대의원들이 회의장을 떠나면서 의결 정족수를 못 채워 표결조차 무산됐다. 민주노총은 외환위기가 한창이던 1998년 노사정위원회(현 경제사회노동위원회)에 참가했지만 정부가 정리해고와 파견제를 도입하자 이듬해 2월 탈퇴했다. 그 이후 복귀 시도는 번번이 무산됐다. 이재명 대통령이 올해 4월 지도부에 경사노위 복귀를 직접 요청했고, 노동정책을 총괄하는 김영훈 고용노동부 장관이 위원장 출신이라 복귀에 대한 기대가 컸다. 경사노위도 민주노총이 요구한 합의체 운영, 산별노조 참여 보장, 경사노위 명칭 변경 등에 대해 협의할 수 있다는 입장이다. 우리나라의 노조 조직률은 13.0%(2024년 말 기준)로 다른 선진국에 비해 매우 낮다. 한국노동연구원에 따르면 청년들의 노조 가입률은 사업체 규모와 정규직·비정규직에 따라 차이가 크다. 세계에서 가장 빠르게 늙어가는 나라인 만큼 노동력 확보를 위한 정년 연장도 중요하지만 청년 세대의 일자리 확보도 중요하다. 노동시장의 경직된 구조는 국가경쟁력을 갉아먹는 주요 요인이기도 하다. 반도체와 인공지능(AI), 로봇 등 미래 산업의 주도권을 두고 주요국들이 국가 명운을 건 패권 전쟁을 하고 있다. 국내적으로는 세대 간 일자리 충돌, 노동시장 양극화 심화 등 합의를 이끌어내기 쉽지 않은 난제들이 쌓여 있다. 노사정 모두가 눈앞의 이익이 아닌 미래지향적 관점에서 최대한 부작용을 줄일 수 있는 방안을 찾기 위해 머리를 맞대야 할 시점이다. 민주노총은 투쟁만 외치지 말고 사회적 대화에 속히 복귀하기 바란다.

암 환자 늘지만 생존율도 높아져완화 의료 강화하고 정신 관리도‘4차 병원 수준’ 희귀·난치암 특화암AI데이터센터 구축… 효율 치료기관 첫 3년 연속 경영실적 A등급 미국·일본·중국 등 국제 협력 확대 2000년 3월 설립해 이듬해 6월 공식 개원한 국립암센터가 올해로 개원 25주년을 맞았다. 국립암센터는 암 전문병원이 많지 않았던 시절 국가가 암 연구와 진료, 예방과 정책을 종합적으로 수행하기 위해 만든 기관이다. 현재는 연구소와 부속병원, 국가암관리사업본부, 국제암대학원대학교를 두고 연구·진료·국가 암관리사업과 전문인력 양성을 한데 아우르는 국가 암 전문기관으로 성장했다. 암으로부터 국민을 보호하기 위한 정책을 뒷받침하고 연구와 진료의 표준을 제시하는 국가암관리 중앙기관이기도 하다. 8일 국립암센터에 따르면 개원 후 25년이 흐르면서 암 의료 환경은 크게 달라졌다. 암은 여전히 국민의 생명을 위협하는 대표적 질환이지만 치료 성적은 눈에 띄게 좋아졌다. 국립암센터의 역할도 환자를 치료하는 병원을 넘어 국가 암관리 정책과 연구, 지역 암의료, 암데이터 등을 아우르는 ‘국가 암관리 사령탑’으로 확대되고 있다. 2023년 국내 신규 암환자는 28만 8613명으로 1999년 10만 1854명의 약 2.8배로 늘었다. 반면 국가암검진 대상 6대 암의 5년 상대생존율은 2019~2023년 69.9%로 2001~2005년 50.7%보다 19.2%포인트 높아졌다. 암에 걸리면 죽는다는 인식에서 암을 치료하고 관리하며 살아가는 시대로 바뀌고 있는 것이다. 새로운 숙제도 생겼다. 암 진단 후 5년 넘게 생존한 사람은 2023년 기준 169만 7799명으로 국민 30명 중 1명꼴이다. 이제는 치료 후 후유증과 만성질환 관리, 직장과 사회 복귀, 정신건강까지 국가 암관리 영역에 포함해야 한다. 국립암센터도 암생존자 관리와 호스피스·완화의료를 강화하고 있다. 지난해 9월에는 민간 의료기관에서 전문적인 진료체계를 유지하기 쉽지 않은 육종암을 전담하는 육종암센터를 개소했다. 올해는 희귀·육종암 집중 진료체계를 강화하고 호스피스 병상도 5병상 늘렸다. 지난 25년간 풀지 못한 숙제는 암환자의 수도권 쏠림이다. 정부도 올해 확정한 제5차 암관리종합계획(2026~2030)에서 ‘지역완결적 암 의료체계 구축’을 핵심 과제로 제시했다. 국립암센터는 2004년부터 전국 14개 시도에 13개 지역암센터를 지정해 운영하고 있다. 지역에서 예방과 검진, 진단, 치료, 생존자 관리까지 이어지도록 하자는 취지다. 2024년 11월 취임한 양한광 제9대 원장은 올해 전국 지역암센터를 잇따라 찾아 현안을 파악하고 중앙과 지역 간 진료·연구·데이터 연계를 강화하고 있다. 앞으로는 시설과 장비 확충을 넘어 실제 치료 역량을 높이고 각 지역암센터가 경쟁력 있는 암 분야를 특성화하는 것이 과제다. 국립암센터는 표준진료와 공동연구, 데이터 연계, 전문인력 교육과 교류를 지원하는 ‘중앙 허브’ 역할을 강화하고 있다. 국립암센터 자체도 민간 대형병원과 환자 유치를 경쟁하기보다 희귀·난치암과 고난도 치료 등 일반 의료기관에서 해결하기 어려운 분야를 담당하는 ‘4차 병원 수준의 특수병원’으로 기능을 재정립하고 있다. 이를 뒷받침하기 위해 지난해부터 2028년까지 연간 최대 99억원을 지원하는 ‘국립암센터 특성화 기능 보상 시범사업’도 도입됐다. 기존 건강보험 수가만으로 충분히 보상하기 어려운 공공 암 진료에 별도의 재정지원 기반을 마련한 것이다. 첨단 치료와 연구 인프라도 확대하고 있다. 2007년 국내 최초로 도입한 양성자치료에 이어 차세대 양성자치료 시스템 도입을 추진하고 있으며, 고형암 치료를 위한 면역세포 유전자치료제와 CAR-T 등 차세대 항암치료제 연구에도 속도를 내고 있다. 국립암센터의 다음 25년을 좌우할 또 하나의 축은 ‘데이터와 인공지능(AI)’이다. 우리나라가 구축한 국가 암데이터는 2025년 기준 529만명 규모다. 국립암센터는 이를 AI와 결합해 암 발생 위험과 치료 결과를 예측하고 진단 정확도를 높이는 한편 환자별 치료법과 약물 반응을 찾는 데 활용할 계획이다. 지역별 암 발생과 치료 결과를 분석해 지역 특성에 맞는 암관리 정책을 만드는 데도 활용할 수 있다. 이를 위해 ‘국가암AI데이터센터’ 구축을 추진한다. 내년 정부 예산안에 약 133억원의 신규 사업비를 확보했으며 AI 기반 희귀·난치암 치료 기술 개발과 병리 영상 분석, 바이오마커 발굴, AI 기반 신약 개발 등으로 연구 영역을 넓히고 있다. 국가 암관리 정책기관으로서의 역할도 강화한다. 제5차 암관리종합계획 이행을 지원하고 암 검진 권고안을 개정하는 한편 비과학적 암 치료법과 잘못된 암 정보를 가려내 국민에게 근거 기반의 암 정보를 제공하는 역할도 맡고 있다. 국립암센터는 보건복지부의 2026년 기타 공공기관 경영실적평가에서 전년 5위에서 올해 1위로 올라서며 역대 최고 성적을 기록하는 등 기관 운영에서도 좋은 성과를 내고 있다. 감사원의 2026년 자체감사활동 심사에서는 공공병원 16개 기관 가운데 1위를 차지했다. 국내에서 축적한 암관리 경험을 세계로 확산하는 작업도 진행 중이다. 지난 6월 국가암예방검진동 국제회의장에서 열린 개원 25주년 기념 국제심포지엄에는 미국 국립암연구소(NCI)를 비롯해 일본과 중국의 암 연구 전문가들이 참여했다. 룩셈부르크 국립보건연구원과 암데이터 공동연구를 진행하고, 코트디부아르에서는 전립선암 조기진단과 현지 의료진 역량 강화 사업을 추진하는 등 ‘K암관리’와 ‘K암연구’의 국제협력도 확대하고 있다. 암센터 관계자는 “초고령사회 진입으로 암환자와 암생존자가 늘어나는 가운데 AI와 정밀의료, 유전체 분석 등은 암의 예방과 진단·치료 방식을 빠르게 바꾸고 있다”면서 “이에 따라 국립암센터의 역할도 지역 암 의료체계 강화와 희귀·난치암 진료, 암생존자 관리 등으로 넓어지고 있다”고 말했다.

SK하이닉스의 미국 손자회사 솔리다임이 골드만삭스와 모건스탠리를 대표 주관사로 선정한 것으로 알려졌다. 미국 증시 기업공개(IPO) 준비가 본격화하는 셈이다. 인공지능(AI) 데이터센터 확산으로 기업용 솔리드스테이트드라이브(eSSD)가 각광을 받는 가운데, 별도 상장이 SK하이닉스의 자금 조달과 기존 주주가치에 어떤 영향을 미칠지가 관건이다. 블룸버그는 복수의 소식통을 인용해 솔리다임이 골드만삭스와 모건스탠리를 IPO 대표 주관사로 선정했다고 7일(현지시간) 보도했다. JP모건체이스, 씨티그룹, UBS도 주관사단에 합류했다. 공모 규모는 약 100억 달러(약 13조 6000억원), 기업가치는 최대 1000억 달러(약 136조원) 정도로 거론된다. 2023년 미국 증시에 상장한 반도체 설계업체 Arm이 약 545억 달러의 평가를 받은 점을 고려하면 상당한 규모다. 솔리다임은 SK하이닉스가 2021년 인텔의 낸드플래시·솔리드스테이트드라이브(SSD) 사업을 약 90억 달러에 인수해 출범시켰다. SSD는 반도체에 데이터를 저장하는 장치로, 서버와 데이터센터용 제품을 기업용 SSD(eSSD)라고 한다. 한때 낸드 업황 부진으로 실적 부담이 컸지만 AI 학습·추론 과정에서 처리하는 데이터가 급증하면서 대용량 eSSD 수요가 빠르게 늘었다. 기업가치도 높아지면서 IPO를 통한 투자재원 확보도 선택지로 부상했다. 일부 지분만 매각해도 생산설비와 연구개발에 필요한 대규모 자금을 마련할 수 있고, HBM과 D램·낸드에 투자를 이어가는 SK하이닉스의 재정 부담도 덜 수 있다. 현재 중국 다롄에 공장이 있는 솔리다임은 미국 내 낸드 생산시설 건설을 검토하고 있다. SK하이닉스가 자체 자금으로 전액 투자하면 경제적 이익도 온전히 가져갈 수 있지만, 투자 실패에 따른 위험도 대부분 홀로 부담해야 한다. 반면 솔리다임이 미국 증시에서 자금을 조달하면 향후 이익 일부를 외부 주주와 나누는 한편 투자 위험도 분담할 수 있다. 반면 외부 주주가 들어오면 SK하이닉스 측의 경제적 지분이 낮아질 수 있다. 현재 솔리다임의 실적과 성장가치가 SK하이닉스에 반영되는 만큼 향후 이익과 가치 상승분 일부가 새 주주에게 돌아갈 수 있다. 또 SK㈜, SK스퀘어, SK하이닉스에 이어 솔리다임도 별도 상장할 경우 지배구조상 상장사가 여러 단계로 중첩되면서 모회사 주주가치가 희석될 수 있다는 우려도 나온다. 다만 솔리다임은 SK하이닉스 내부 사업을 물적분할해 만든 회사가 아니라 인텔에서 인수한 낸드·SSD 사업을 기반으로 출범했다. 외부 자금으로 사업을 확대해 기업가치가 높아지면 SK하이닉스가 보유한 지분 가치가 함께 커질 가능성도 있다. 결국 신주·구주 비중과 상장 후 지분율, 조달자금의 사용처가 주주가치에 미칠 영향을 좌우하게 된다. SK하이닉스는 “구체적으로 확정된 계획은 없다”고 밝혔다. 지난 1일에는 “기존 주주에게 미치는 전체적인 경제적 영향”을 살피겠다며 장기 기업가치와 주주가치를 판단 기준으로 제시했다.

삼성전자가 인공지능(AI)발 반도체 초호황을 타고 글로벌 빅테크 최초로 ‘분기 기준 영업이익 100조원 시대’를 열었다. 1년 만에 이익 규모가 10조원대에서 100조원대로 뛰면서 전대미문의 기업사를 새로 쓴 셈이다. 삼성전자는 지난 3분기 잠정실적 집계 결과 연결 기준 매출 195조원, 영업이익 107조 4000억원을 기록했다고 8일 공시했다. 전년 동기 대비 각각 126.6%, 782.5% 증가했다. 영업이익률도 55.1%로 삼성전자의 역대 최고 기록이다. 분기 최대 실적을 거뒀던 직전 2분기와 비교해도 매출은 13.7%, 영업이익은 20% 더 늘었다. 4개 분기 연속으로 매출과 영업이익 신기록 경신을 이어가고 있으며 3분기의 경우 하루 평균 1조 1674억원, 시간당 약 486억원씩 벌어들인 셈이다. 이번 실적은 약 12조 6000억원 규모로 추산되는 직원 성과급 충당금이 반영됐다. 분기 영업이익 100조원 돌파는 전무후무한 수준이다. 엔비디아가 달성한 지난 2분기(5~7월) 637억 달러(약 85조 4000억원)도 훌쩍 뛰어넘었다. 같은 기간 알파벳 408억 달러(약 54조 5000억원), 마이크로소프트 406억 달러(약 54조 4000억원) 등과 비교하면 2배에 가깝다. 세계 자동차 판매 1위인 일본 도요타자동차의 지난해 연간 영업이익(3조 7662억엔·약 35조 5000억원)의 3배 이상을 한 개 분기 만에 거두었다. 이번 사상 최대 실적은 글로벌 메모리 반도체 초호황 덕분이다. 부문별·사업부별 실적은 공개되지 않았지만, 이번에도 반도체 부문(DS), 특히 메모리 사업부가 홀로 전사 실적을 견인한 것으로 업계는 보고 있다. 빅테크 기업들의 AI 데이터센터 투자가 경쟁적으로 이어지면서 고대역폭메모리(HBM)와 서버용 DDR5 등 고성능 D램 수요가 급증한 영향이 컸다. 기업용 솔리드스테이트드라이브(SSD)를 비롯한 낸드플래시 수요도 강세를 지속한 것으로 보인다. 증권가에서는 DS 부문이 3분기에만 110조원 안팎의 영업이익을 냈을 것으로 추정하고 있다. 다만 비메모리 부문의 시스템LSI와 파운드리 사업부는 이번에도 적자를 낸 것으로 보인다. 지난 분기 7000억원대의 적자를 기록한 디바이스경험(DX) 부문 역시 원자재 비용 부담 증가와 글로벌 경쟁 심화 등의 영향으로 적자 폭이 확대된 것으로 분석된다. 시장에서는 향후 반도체 호황이 계속될지 주목하고 있다. 최근 다수 전문가들은 AI가 촉발한 산업혁명이 과거와 달리 장기적이고 구조적인 반도체 수요를 창출하고 있다며 슈퍼사이클이 더 이어질 것이라는 데 무게를 두고 있다. 과거 메모리 시장은 PC와 스마트폰 판매량에 따라 호황과 불황을 반복하는 경향이 강했지만, AI 데이터센터가 새로운 핵심 수요처로 자리 잡으면서 반도체 시장의 성장 동력이 달라졌다는 평가다. 시장조사업체 트렌드포스는 4분기 범용 D램 가격이 전 분기 대비 10~15%, 낸드는 15~20% 오를 것으로 전망했다. 증권가에서는 삼성전자가 오는 4분기에도 실적 성장을 이어갈 것으로 봤다. 한화투자증권은 삼성전자의 4분기 매출을 213조 6000억원, 영업이익을 117조 7000억원으로 전망했다. 올해 영업이익은 무려 370조원 수준으로 추정된다. 이는 엔비디아의 올해 영업이익 전망치(약 360조 2000억원)을 웃돈다. 만일 이런 수치가 현실화된다면 삼성전자는 처음으로 연간 영업이익 면에서 엔비디아를 제치게 된다. 게다가 삼성전자가 세계 최초로 양산을 시작한 HBM4도 내년부터 본격적으로 실적 개선에 기여할 전망이다. 이에 내년 연간 영업이익이 550조원 안팎이 될 것이라는 전망도 증권가에서 나온다. 다만 AI 데이터센터에 대한 막대한 투자가 지속되더라도 빅테크 기업들의 투자 효율성에 대한 검증이 본격화되거나 AI 서비스의 성장 속도가 예상보다 둔화할 경우 반도체 수요에도 영향을 줄 수 있다. 김양팽 산업연구원 전문연구원은 “AI 시대를 맞아 메모리 반도체의 가치가 예상보다 크게 높아졌다”며 “앞으로도 고성능 메모리 수요가 이어질 가능성이 큰 만큼 차세대 제품을 선제적으로 내놓고 시스템 반도체까지 경쟁력을 넓혀야 한다”고 말했다.

-국내외 기관 연결할 ‘Global AI for Humanity TF’ 구성 추진 KROH(Korea Resonance Hub·케이로, 대표 홍소민)는 10월 6일 국회에서 열린 ‘Global AI for Humanity’ 정책 세미나에서 K-컬처와 문화외교를 기반으로 보건의료 AI 국제협력을 추진하는 방안을 제안했다. 한국의 의료·AI 역량을 해외 현장의 수요와 연결하고, 의료기관·연구기관·기업 간 교류를 공동연구와 실증으로 발전시키는 구상이다. 백선희 의원실과 KROH가 공동 주관한 이번 세미나는 ‘K-컬처 기반 글로벌 AI 기본사회 협력’을 주제로 K-컬처에 기반한 다양한 분야의 국제협력을 모색하는 자리로 마련됐다. 보건의료 AI를 첫 의제로 삼아 최고조 주한 가나 대사와 의료·AI·안보·법률·문화외교 분야 전문가들이 협력 방안을 논의했다. 백선희 의원은 개회사에서 글로벌 AI 기본사회 구현을 위해 의료·노동·주거·문화 등 삶의 다양한 영역을 함께 살펴야 한다며, 생명과 안전에 직결되는 보건의료가 중요한 출발점이 될 수 있다고 강조했다. 논의를 실질적 성과로 연결할 전략과 실행체계를 마련하고, 산업·국제협력·교육 등으로 협력 범위를 넓혀갈 필요성도 제시했다. 이 자리에서 홍소민 KROH 대표는 ‘K-컬처 기반 보건의료 AI의 글로벌 협력과 확산’을 주제로 발표했다. 홍 대표는 “문화는 공감의 언어이고, 외교는 협력의 언어”라며 “보건의료 AI의 국제협력은 기술과 제도를 바탕으로 한다. 문화외교는 그 협력을 시작할 사람과 기관이 서로 만나고 이해하도록 돕는다”고 말했다. K-컬처의 국제적 영향력과 홍보대사의 소통 역량을 활용해 보건의료 AI의 공공적 가치와 실증 성과를 전달하고, 이를 의료기관·연구기관·기업 간 교류와 공동 과제 발굴로 연결하는 방안도 설명됐다. 문화적 관심을 기관 간 대화로 발전시키고, 현장에서 검증한 성과를 바탕으로 신뢰와 협력을 확대한다는 구상이다. 이번 세미나에서 최고조 주한 가나 대사는 한국을 아프리카의 AI 발전을 함께할 신뢰할 수 있는 파트너로 평가하고, 한국의 기술 역량과 아프리카의 현지 수요를 연결할 필요성을 강조했다. 최 대사는 아프리카의 AI 클러스터·허브 조성 구상을 소개하며, 인프라와 기술을 확보하고 데이터 활용 역량을 높이는 과정에서 국제협력이 필요하다고 설명했다. 아프리카가 주도적으로 AI 생태계를 구축하는 데 한국과의 협력이 중요한 역할을 할 수 있다는 견해도 밝혔다. 이현훈 서울대학교병원 교수는 의료 데이터 플랫폼과 의료 특화 AI 모델, 임상 활용 사례를 소개하고 국제 공동연구 방안을 제안했다. 각국의 의료 데이터와 진료 환경에 맞춰 성능을 검증하고, 현지 의료기관·연구진과 함께 모델을 보완·현지화하는 방식이다. 강동길 전 해군참모총장은 감염병 발생, 의료자원, 의약품 수요·공급망 등의 데이터를 AI로 분석해 보건위기를 조기에 파악하고 국가 차원의 의사결정을 지원할 가능성을 설명했다. 김백진 변호사는 개인정보 보호와 의료 데이터 활용·결합, 의료정보에 관한 권리, AI 의사결정의 책임 등 주요 법적 쟁점을 짚었다. 기술 개발과 사업 추진에 필요한 법·제도적 기반을 함께 갖추고, 현행 제도 안에서 가능한 실증과 필요한 제도 개선을 병행해야 한다고 제언했다. KROH는 국내 실증과 해외 공동연구·실증을 연결하는 단계적 협력 모델을 제시했다. 국내 병원·의료기관, AI 기업, 의약품 유통기업, 연구기관 등이 현장 활용 가능성을 검증한 뒤, 해외 파트너와 함께 현지 의료 환경과 수요에 맞는 공동연구·실증·교육으로 확대하는 방식이다. 가나와의 협력에서는 현지 정부와 의료기관의 수요를 우선 확인하고, 의료 AI·의료인력 교육·모자보건·의약품 공급망 등에서 실행 가능한 공동 과제를 발굴하는 방안이 논의됐다. 소규모 과제의 성과를 확인하며 협력을 단계적으로 확대하고, 사업 수요와 추진 여건이 구체화되면 대외경제협력기금(EDCF) 등 개발협력 재원과의 연계 가능성도 검토할 계획이다. KROH는 의료·AI·법률·안보·국제협력 분야 전문가 및 관계기관과 함께 ‘Global AI for Humanity TF’ 구성을 추진한다. 이를 통해 세미나에서 제안된 과제를 구체화하고, 가나 등 해외 파트너와 국내 의료·AI 기관을 연결하는 후속 협의를 이어갈 예정이다. 홍 대표는 “AI로 건강과 안전을 지키고, 문화로 세계를 연결하는 것이 ‘Global AI for Humanity’가 지향하는 방향”이라며 “오늘 국회에서 시작된 논의를 구체적인 국제협력과 실행으로 이어가겠다”고 강조했다.

경북도의회 행정보건복지위원회(위원장 김일수)는 제366회 제1차 정례회 일정 가운데 지난 1일과 6일, 7일 사흘 동안 상임위원회를 개최하고, 소관 부서의 2025회계연도 결산 및 예비비지출 승인안을 포함해 조례안과 동의안 등 총 33개 안건을 세밀하게 검토했다. 위원회는 2025회계연도 일반회계 세출예산 결산액 기준으로 감사관 10억원, 복지건강국 3조 5357억원, 안전행정실 1조 2399억원, 지방정부전략국 1조 3987억원, 인재개발원 99억원 규모의 결산 안건을 각각 심사해 의결을 마쳤다. 인재개발원 소관 심사에서 박채아 의원(경산)은 청사 이전에 따른 시설 전반의 불편 사항을 점검하며, 피교육자의 편의성 확보가 가장 중요한 만큼 학습을 방해하는 요인은 즉시 개선하여 핵심 인재를 육성하는 기관 본연의 임무를 다해 줄 것을 당부했다. 이어 감사관 소관 심사에 나선 조용진 의원(김천)은 건설 현장의 신기술과 특허공법 적용 시 철저한 검증이 필요함을 지적하며, 고도화되는 공사 방식에 맞춰 단순 원가 산정을 넘어 대체 공법 검토 및 유사 사례 분석 등 심사 방식을 발전시켜 불필요한 예산 낭비를 차단해야 한다고 강조했다. 복지건강국 결산심사에서 노성환 의원(고령)은 대규모 건립 사업의 설계 용역 지연을 지적하며, 당해 연도에 실제 필요한 예산이 적절히 편성되도록 체계적인 계획 수립을 주문했다. 또한 ‘조부모 손자녀 돌봄 사업’에 대해 “수요가 높고 아이들의 정서 발달에도 긍정적인 효과가 큰 만큼, 더욱 적극적으로 확산시켜 달라”고 당부했다. 마정연 의원(비례)은 청년층 자살시도자 치료비 지원 등 자살 예방 사업의 저조한 예산 집행률을 지적하며 “의료·경찰·소방 등 유관기관과 긴밀히 연계해 자살 고위험군을 선제적으로 발굴하는 실효성 있는 대책을 마련해달라”고 촉구했다. 최병준 의원(경주)은 예비비 집행 과정에서 행정 절차가 누락되지 않도록 세심한 주의를 기울일 것을 주문했다. 이어 “도민의 행복지수를 높이는 중심에 있는 복지건강국은 남다른 책임감을 갖고 적극행정에 임해달라”고 당부했다. 이동업 의원(포항)은 ‘경북장애인가족공립복합힐링센터’ 건립 추진 과정에서 부지 변경과 관련해 행정적 절차가 미비하였음을 지적하고, 신속한 보완을 요구했다. 지방정부전략국 결산심사에서 권백신 부위원장(안동)은 ‘여성가족기금 설치 및 운용 조례’에 다문화가족 장학금 지원 항목이 명시되어 있음에도 관련 사업이 추진되지 않는 점을 지적하며 “타 기금 운용과 비교하여 다문화 가정을 포용하기 위한 한층 더 확대된 지원 정책을 조속하게 마련해야 한다”고 촉구했다. 허지훈 의원(비례)은 전액 이월된 광역형 비자 연구용역 예산을 지적하며, 중앙정부 정책과 연계된 연구용역은 제도 확정 및 사업 추진 일정 등을 면밀히 고려해 예산을 편성할 것을 촉구했다. 이어 아이돌봄 서비스와 관련해 “일률적 지원을 벗어나 각 가정의 양육 환경과 실제 돌봄 수요를 종합적으로 분석해 꼭 필요한 곳에 우선 배정되도록 합리적인 기준을 마련해야 한다”고 주문했다. 안전행정실 2027년 공유재산 관리계획안 심사에서 이동업 의원은 포항 Neo AI 데이터센터 특수목적법인 출자와 관련해 실제 경영 주체와 출자 납입 현황 등 전반적인 출자 구조를 점검했다. 이어 “데이터센터가 성공적으로 운영될 수 있도록 사업의 경쟁력을 꼼꼼히 살피고, 도민의 예산이 투입된 만큼 관리·감독에 책임 있는 역할을 다해야 한다”고 촉구했다. 연규식 의원(포항)은 친환경 어업지도선 건조와 관련해 운항 해역 조건과 취약점의 면밀한 검토를 주문했다. 특히 “157억원의 막대한 예산이 투입되는 만큼, 재난 상황에 지도선이 출항하지 못하는 일이 없도록 설계 단계부터 철저히 검증해 안전한 선박을 건조해달라”고 강조했다. 이외에도 행정보건복지위원회 회의에서는 김일수 위원장을 비롯해 권백신 부위원장, 노성환·이동업·연규식·최병준 의원이 각각 대표 발의한 조례안과 도정 전반을 점검할 ‘2026년도 행정사무감사계획서’ 등이 원안대로 가결되었다. 김 위원장(구미)은 각종 예산 반납 및 보조금 집행잔액 발생을 지적하며 “더욱 꼼꼼한 사전 검토를 통해 예산의 불용과 과도한 이월을 막아야 한다”고 주문했다. 아울러 “도민의 소중한 예산이 적재적소에 효율적으로 쓰이도록 도의회 차원에서 철저한 감시와 견제 역할에 앞장서겠다”고 밝혔다.

IT 인프라 전문기업이자 기간통신사업자인 ㈜진인프라(대표 김성용)는 지난 6일 순천향대학교 드론시큐리티융합대학원 산하 드론시큐리티전략연구원(원장 이병석)과 ‘드론·대드론 사업 확대를 위한 업무협력 양해각서(MOU)’를 체결했다고 7일 밝혔다. 이번 협약은 양 기관이 보유한 인적·물적 자원과 기술, 정보를 공유하고 드론 분야의 교육과 연구, 사업화 전반에 걸친 협력 체계를 구축하기 위해 마련됐다. 최근 드론 활용 영역이 빠르게 확대되면서 국가중요시설과 데이터센터 등 핵심 기반시설을 보호하기 위한 드론 보안 및 대드론 기술의 중요성도 함께 높아지고 있다. 이번 양해각서를 바탕으로 양측은 드론 관련 공동 연구개발을 비롯해 상호 정보 공유, 교육 프로그램 및 연구진 교류, 학술 세미나 등 다채로운 협력 사업을 실행하며 국내외 시장 진출을 함께 도모할 계획이다. 순천향대학교 드론시큐리티전략연구원은 드론과 대드론, 대테러 영역을 정밀 연구하는 전문 기관으로 2025년 2월 발족했다. 같은 해 9월에는 국내 최초로 드론시큐리티융합대학원을 출범시켜 드론학과 및 대드론학과 석사과정을 도입했으며, 드론 제작부터 AI 데이터 분석, 보안 정책, 글로벌 규제 대응까지 드론 보안 전반의 핵심 인재 배출과 연구활동에 매진하고 있다. 진인프라는 네트워크·보안·클라우드·AI·데이터센터 등 ICT 인프라 분야에서 축적한 기술과 사업 역량을 바탕으로 대드론 탐지·방호 시스템, AI 드론 기반 경계·순찰 체계 등 드론 보안 분야로 사업 영역을 확대하고 있다. 이번 업무협약을 바탕으로 드론시큐리티전략연구원이 지닌 드론·대드론 전문 역량 및 교육·연구 기반시설에 진인프라의 통신·보안 기술력을 접목함으로써, 국방과 공공, 재난안전 영역에 최적화된 맞춤형 통합 솔루션을 지속적으로 모색해 나갈 방침이다. 또한 양 기관은 저궤도 위성통신과 5G 특화망을 연계한 드론 감시·방호 체계, 양자내성암호 기반 드론 데이터링크 보안 등 차세대 드론시큐리티 분야의 공동 과제를 발굴하고, 국내 실증사업과 해외 공동사업으로 협력 범위를 단계적으로 확대해 나갈 방침이다. 김성용 진인프라 대표는 “드론은 산업 현장의 활용을 넘어 국가 안보와 핵심 기반시설 보호에서도 중요성이 높아지고 있다”며 “순천향대 드론시큐리티전략연구원과 함께 연구와 교육, 사업화가 연계되는 협력 모델을 구축하고 국내외 드론·대드론 시장에서 새로운 사업 기회를 만들어 나가겠다”고 말했다. 이병석 드론시큐리티전략연구원장은 “현장의 통신·보안 인프라 역량을 갖춘 진인프라와 협력하게 돼 연구 성과를 실제 산업과 정책 현장에 적용할 수 있는 기반이 마련됐다”며 “전문 인력 양성과 공동 연구를 통해 드론시큐리티 생태계 확산에 힘쓰겠다”고 밝혔다.

- 배터리 부피 95% 이상 차지하던 기판 완전 제거…에너지 밀도 최대 750Wh/L 산출- 독자적 박막·후막 계면 제어 기술…10C 초고속 방전에서도 용량 55% 유지 피지컬AI 운영 데이터 플랫폼 기업 아이엘이 기존 소형 전고체배터리의 구조적 한계를 극복하고 에너지 밀도와 고속방전 성능을 동시에 높인 차세대 전고체배터리 기술을 개발했다고 밝혔다. 아이엘은 기존 박막형 전고체배터리에서 전체 부피의 95% 이상을 차지하던 기판을 완전히 제거하고, 독자적인 ‘박막-후막 하이브리드 계면 제어 기술’을 적용해 부피당 에너지 밀도를 기존 대비 약 10배 수준으로 높일 수 있는 기술적 성과를 확보했다고 설명했다. 이번 기술의 핵심은 에너지 저장에 직접 기여하지 않으면서 배터리 부피의 대부분을 차지하던 기판을 없애고, 확보된 공간을 에너지 저장에 쓰도록 구조 자체를 재설계한 점이다. 기존 박막 전고체배터리는 약 500㎛ 두께의 실리콘 또는 유리 기판을 기반으로 제작돼 에너지 밀도를 높이는 데 구조적인 제약이 있었다. 회사는 기판을 완전히 제거하는 공정과 박막·후막 하이브리드 구조로 이 한계를 개선했다. 회사가 실제 제작한 전고체배터리 코인셀의 활물질을 기준으로 부피당 에너지 밀도를 산출한 결과, 기존 박막형의 약 50~80Wh/L 대비 500~750Wh/L 수준을 나타냈다. 이 수치는 패키징을 제외하고 기판·활물질·전해질·전극으로 구성되는 부피를 기준으로 계산했으며, 셀 간 제작 편차를 반영해 단일 수치가 아닌 범위로 제시했다. 이번 기술에서 주목할 부분은 에너지 밀도 향상뿐 아니라 고속방전 성능까지 함께 확보했다는 점이다. 일반적으로 전극을 두껍게 만들어 저장 용량을 높이면 이온 이동 거리와 내부 저항이 커져 고속 충·방전 성능이 떨어지는 상충 문제가 생긴다. 아이엘은 정밀 박막 공정의 고출력 특성과 전도성 가교 물질을 적용한 후막 전극의 고용량 특성을 결합하고, 박막과 후막 사이의 계면을 제어하는 독자적인 기술로 이 상충 관계를 개선했다. 아이엘이 공개한 방전 특성 평가 자료에서도 고속방전 성능의 차이가 확인됐다. 0.1C 방전 용량을 기준으로 1C 방전에서 일반 박막 전고체배터리의 용량 유지율은 85%인 반면, 아이엘의 소형 전고체배터리는 92%였다. 방전 속도를 5C로 높이면 일반 박막형은 40%로 떨어지지만 아이엘은 74%를 유지했다. 특히 10C 초고속 방전에서는 일반 박막형이 15%까지 감소한 반면 아이엘은 55%를 유지해 비교군 대비 약 3.7배 높은 용량 유지율을 나타냈다. 이번 성능 평가는 연구실 규모에서 동일한 제조 조건으로 제작한 복수의 전고체배터리 코인셀을 대상으로 진행됐다. 앞선 측정에서 생긴 셀의 열화와 손상이 뒤이은 측정 결과에 영향을 주지 않도록, 동일한 조건으로 만든 셀을 활용해 각 성능을 따로 평가했다. 회사는 이번 기술개발 과정에서 확보한 전자현미경 이미지를 통해 박막과 후막이 결합된 계면 구조도 공개했다. 서로 다른 특성을 지닌 박막과 후막을 하나의 배터리 구조로 결합하면서 계면을 정밀하게 제어하는 것이 기술의 핵심으로, 아이엘은 이를 통해 고용량과 고출력 특성을 동시에 확보할 수 있는 기반을 마련했다고 설명했다. 휴머노이드 로봇은 제한된 내부 공간에 배터리를 탑재해야 하는 동시에 관절과 구동부의 움직임에 필요한 전력을 안정적으로 공급해야 한다. 이에 따라 높은 에너지 밀도와 고출력 특성을 동시에 확보할 수 있는 배터리 기술은 향후 로봇의 구동 효율과 운용 성능을 결정하는 핵심 요소 가운데 하나로 꼽힌다. 아이엘은 이번 전고체배터리 기술개발을 단순한 소형 배터리 사업 확대가 아닌, 차세대 휴머노이드 로봇의 핵심 에너지 기술을 내재화하기 위한 중장기 전략의 일환으로 추진하고 있다. 휴머노이드 운영 데이터와 AI 기술을 중심으로 쌓아 온 피지컬AI 사업 역량을 에너지 기술 영역까지 확장해, 로봇의 구동 효율과 전원 안정성을 높이는 기반을 확보한다는 구상이다. 아이엘 고재환 배터리R＆D센터장은 “이번 기술의 핵심은 단순히 배터리 소재를 개선한 것이 아니라, 기존 박막 전고체배터리의 에너지 밀도를 제약하던 구조적 문제를 해결하고 고용량과 고출력이라는 두 가지 기술적 과제를 동시에 개선했다는 점”이라며 “독자적인 박막-후막 계면 제어 기술을 기반으로 차세대 소형 전고체배터리의 성능과 기술 경쟁력을 지속적으로 고도화해 나가겠다”고 밝혔다.

페르소나에이아이(페르소나AI, 대표 유승재)가 10월 6일 국가AI대상을 수상했다고 밝혔다. 회사는 포용성·신뢰성·안전성·보안성의 네 가지 통제 체계를 하나의 플랫폼에서 통합 제공하는 자사 플랫폼 ‘GEN STATION’이 높이 평가된 결과라고 설명하며, 이를 움직이는 네 가지 핵심 엔진의 기술 성과를 공개했다. 최근 몇 년 사이 국내 AI 시장의 화두는 ‘에이전트’로 옮겨갔다. 그러나 대부분의 논의는 어떤 거대언어모델(LLM)을 쓰느냐에 머문다. 페르소나AI의 기술 체계는 다른 전제에서 출발한다. 에이전트의 성능은 모델이 아니라, 기업 안에 흩어진 정보가 얼마나 정확하게 ‘지식’으로 바뀌어 있는지에서 갈린다는 것이다. 네 가지 엔진은 이 전제에 따라 배치됐다. 출발점은 음성지식이다. 상담과 회의, 현장의 말은 기업에서 가장 많이 발생하지만 가장 적게 축적되는 데이터다. 페르소나AI의 ‘음성 지식화 엔진’은 한국어 인식 정확도 95.23%(TTA V＆V 공인시험 실측)를 확보했다. 학습에는 한국어 음성 7만4,887시간과 경상·강원·전라·제주·충청 5대 권역 사투리 5만시간이 투입됐다. 회사는 사투리 학습으로 기존 기술 대비 인식 성능이 약 42% 향상됐다고 밝혔다. 이 수치에서 실무적으로 더 중요한 것은 두 가지다. 화자분리 지연이 1초 이내라는 점, 그리고 한 채널에서 최대 20명까지 화자를 분리·프로파일링한다는 점이다. 국내 화자분리 기술이 통상 8명 수준에 머문다는 점을 고려하면 앞선 성능이다. 대부분의 음성 기술이 녹음이 끝난 뒤 일괄 처리(배치) 방식으로 화자를 나누는 것과 달리, 실시간 스트리밍 상태에서 화자를 가른다는 점도 차별점이다. 지식축적이 실시간으로 이뤄져 AI가 과거 데이터가 아닌 현재 데이터를 바로 처리할 수 있다는 취지다. 회사가 이 지표를 강조하는 이유는 명확하다. 화자가 분리되고 문장이 정제돼야 대화가 끝나는 즉시 내용 검색, 자동 요약, 액션아이템 추출, 감성 분석이 가능한 구조화 데이터로 남기 때문이다. 음성인식을 서비스의 출력이 아니라 지식자산의 입력으로 쓰는 설계다. 경쟁 구도 역시 이 지점에서 갈린다. 글로벌 SaaS 음성 API는 대부분 폐쇄망 반입이 어려워 금융·공공의 데이터 주권 요건을 충족하지 못한다는 설명이다. 음성과 문서에서 뽑아낸 정보는 ‘신뢰성 온톨로지-RAG 엔진’으로 넘어간다. 멀티 에이전트가 업무 규칙과 제약조건을 반영해 스키마를 설계하고, 클래스·속성·트리플을 생성한 뒤, 문법·논리 일관성·질의 응답 가능성·원문 근거 일치·중복·모델링 규칙의 6개 기준을 통과한 것만 지식원으로 승격시킨다. 정량 결과는 세 가지다. 온톨로지 자동 구축 정확도는 전문가 검수 기준 85%, TTA에서 측정한 V＆V 테스트 결과 92%를 나타냈다. 전체 구축 공수의 절반 이상을 차지하는 지식 획득·개념화·형식 모델링·1차 검증 구간은 80%가 자동화됐다. 동일 테스트셋 기준 RAG 응답 오류율은 6.9%에서 4.3%로 38% 줄었고, 정확도로 환산하면 93.1%에서 95.7%로 개선됐다. 이 영역의 성능은 외부 기준으로도 확인됐다. 회사는 2024년 NeurIPS에 발표된 온톨로지 자동 학습 연구(OLLM)가 공개한 평가셋과 지표를 그대로 사용한 공인시험에서, Wikipedia·arXiv 두 도메인의 4개 지표 총 8개 항목 모두 논문 보고치를 상회했다고 밝혔다. 그래프 구조 유사도를 보는 Motif Distance는 arXiv 도메인에서 59.5% 개선됐다. 이 엔진이 해결하는 것은 최근 기술의 한계로 꼽히는 ‘자동이지만 검증이 없는’ 그래프 RAG 계열과 ‘엄밀하지만 수작업’인 전통 온톨로지 도구 사이의 공백이다. 이 기술은 규제가 엄격한 산업군의 대기업에서 상용 검증을 마쳤다. 앞선 두 엔진이 만든 지식자산 위에서 실제 업무를 수행하는 것이 ‘검증된 워크플로 중심 에이전트 빌더’다. 구조는 세 단계다. 가용 도구와 데이터 자산을 먼저 확인해 실행 불가능한 계획을 계획 단계에서 차단하고(Gap-aware Planner), 자연어 요구사항을 선언적 워크플로로 구성한 뒤(N2F, NL-to-Flow), 의미(LLM)·타입(JSON 스키마)·그래프 구조(DAG)의 3계층 검증을 통과한 워크플로만 배포한다. 이에 대한 효율 차이는 숫자로 드러난다. 동일한 온프레미스 모델과 동일 요구사항 기준으로 워크플로 하나를 생성하는 데 LLM 호출은 3회, 소요 시간은 6.3초였다. 같은 조건에서 대표적인 자동화 도구는 호출 35회를 기록했다. 회사는 생성 시간 44배 단축, 토큰 42.6배와 추론 비용 38.6배 절감으로 측정했다고 밝혔다. GPU 자원이 제한된 폐쇄망에서는 이 차이가 곧 처리량으로 이어진다. 에이전트의 도구 호출 정확도 역시 외부 기준과 대조됐다. 함수 호출 성능의 국제 벤치마크인 Berkeley Function Calling Leaderboard v4의 다중턴 카테고리 200건 전수 시험에서 70.5%를 기록해, 2025년 ICLR 논문(ToolACE)이 보고한 50.00%보다 20.5%포인트 높았다. 형식이 맞는지가 아니라 호출을 실제 실행한 뒤 최종 시스템 상태가 정답과 일치하는지를 판정한 결과다. 마지막 ‘지식축적형 자가진화 엔진’은 운영 이후를 담당한다. 이 엔진은 관측·진단을 맡는 에이전트와 처방·생성을 맡는 에이전트, 이 두 개의 30B급 모델로 구성된다. 핵심은 모델 가중치를 바꾸지 않는다는 점이다. 개선은 프롬프트·검색 전략·워크플로의 설정 계층에서 완결된다. 이 설계가 겨냥하는 것은 규제 산업의 구조적 딜레마다. 재학습으로 모델을 개선하면 이미 승인받은 모델의 검증 결과가 무효화돼 개선할수록 재검증 비용이 늘어난다. 폐쇄망에는 학습 인프라 자체가 없는 경우도 많다. 가중치를 건드리지 않으면 이 부담이 사라진다. 진단 방식도 다르다. 실패한 실행 기록을 저장된 상태에서 다시 돌리되 한 계층씩 이상적인 값으로 바꿔 넣어, 어느 계층을 고쳤을 때 성공으로 뒤집히는지를 관측한다. 추측이 아니라 개입으로 원인을 확정하는 방식이다. 여기에 샤플리(Shapley) 기반으로 계층별 기여도를 수치로 나눈다. 회사가 제시한 사례에서는 지식 0.62, 검색 0.28, 프롬프트 0.10으로 배분돼 수정 우선순위가 저절로 정해진다. 운영 장애의 근본원인을 찾는 성능은 공개 벤치마크로도 측정됐다. RCAEval 520개 케이스 시험에서 1순위 정답률 86.54%, 3순위 이내 정답률 96.54%를 기록했다. 관측·시각화까지만 제공하는 기존 도구들과 달리, 탐지에서 개선 실행까지를 자동으로 잇는다는 것이 회사의 설명이다. 네 가지 기술은 개별 제품이 아니라 하나의 순환 구조로 연결된다. ‘음성 지식화 엔진’이 현장의 말을 지식으로 바꾸고, ‘신뢰성 온톨로지-RAG 엔진’이 검증을 통과한 것만 적재하며, ‘검증된 워크플로 중심 에이전트 빌더’가 그 지식 위에서 업무를 실행하고, ‘지식축적형 자가진화 엔진’이 실행 결과의 실패 원인을 계층별로 진단해 다시 온톨로지로 되돌린다. 운영할수록 지식이 늘고, 늘어난 지식이 다음 실행의 정확도를 높이는 구조다. 이 구조는 회사의 플랫폼 ‘GEN STATION’ 위에서 데이터 자산화 → 모델·에이전트 개발 → 안전 배포 → 운영·모니터링 → 평가·피드백 → 자가진화의 6단계 흐름으로 구현된다. 별도의 ‘초경량 온디바이스 추론 엔진’도 AI 로봇과 키오스크 등 다양한 디바이스 탑재를 위해 함께 개발됐다. 기술은 현장 숫자로도 이어진다. 회사는 금융·보험·공공·보안 등 고신뢰 산업을 중심으로 90개 이상 기관·기업에 제품을 공급했으며, 2026년 기준 누적 수주 146건, 누적 사업화 매출 341.86억원, 누적 투자유치 413억원을 기록했다. 매출은 2023년 67억원, 2024년 85억원, 2025년 118억원으로 3년 연속 증가했다. 대외 검증도 누적됐다. CES 혁신상을 2년 연속 수상해 총 3관왕을 기록했고, 미국에서 열린 생성형 AI 솔루션 경진대회에서 1위를 차지했다. 과학기술정보통신부 피지컬 AI 기획위원으로 참여하고 있으며, 경남·전북 피지컬 AI 실증 사업에서는 산업별 특화 모델 영역을 맡고 있다. 페르소나AI 관계자는 “한국형 팔란티어와 같은 기술로써 좀 더 한국 정서에 맞는 기술로 에이전트가 단순 S/W가 아니라 H/W까지 연결되며 제어할 수 있는 단계로 확장되고 있다”고 밝혔다.

인공지능(AI) 기술 발달로 보안의 중요성이 점점 커지고 있다. 국내 연구진이 빛의 패턴을 변화시켜 지문처럼 활용할 수 있는 광(光) 보안 기술을 개발해 화제가 되고 있다. 광주과학기술원(GIST) 전기컴퓨터공학과, 카이스트 전기및전자공학과 공동 연구팀은 겉보기에는 같은 색을 나타내지만 현미경으로 확대하면 소자마다 서로 다른 빛의 지문을 보여주는 나노 광학 보안소자를 개발했다고 8일 밝혔다. 이 연구 결과는 재료과학 분야 국제 학술지 ‘어드밴스드 사이언스’에 실렸다. 기존 광학 보안 기술에서는 눈에 보이는 색을 균일하게 유지하면서 복제하기 어려운 무작위 보안 정보를 구현하기가 쉽지 않았다. 눈에 보이는 색과 무작위 광학 정보가 같은 미세 구조의 영향을 받는 경우가 많아 명확히 차이를 보이는 광학 지문을 만들어 내는 능력을 높일수록 색이 불균일해지고 반대로 색을 균일하게 만들면 광학 지문의 다양성이 떨어지게 된다. 연구팀은 이를 해결하기 위해 눈에 보이는 색과 숨겨진 광학 지문을 서로 다른 구조가 각각 담당하도록 설계했다. 여러 층으로 쌓아 빛의 반사를 조절하는 ‘적층 캐비티’는 일정한 색을 만들고 구리 나노 입자와 아래쪽 구리층 사이의 작은 틈에서 형성되는 ‘나노갭 캐비티’는 빛을 다르게 산란시켜 소자마다 고유한 광학 지문을 만든다. 연구팀은 두 캐비티를 위·아래로 결합한 ‘다중 캐비티 공진’ 구조를 구현해 두 광학 특성의 상호 영향을 줄였다. 실제로 색을 결정하는 위쪽 산화하프늄(HfO2) 층의 두께를 바꿔 녹색·노란색·주황색·보라색 등 서로 다른 색을 만들었을 때도 숨겨진 광학 지문은 거의 그대로 유지됐다. 연구팀은 구리 입자가 촘촘하면서도 불규칙하게 놓이도록 해 작은 면적에서도 서로 다른 광학 지문이 만들어지도록 했다. 연구팀은 구리와 산화하프늄 등 필요한 물질을 진공 상태에서 차례로 얇게 쌓아 전체 구조를 연속적으로 제작했다. 복잡한 미세 패턴을 일일이 새기는 공정 없이도 대면적에 구현할 수 있게 했다. 연구팀은 지름 약 5㎝ 반도체 웨이퍼 하나에 가로 150개, 세로 150개씩 총 2만 2500개의 광학 보안소자를 제작했다. 웨이퍼 전체는 육안으로 거의 같은 색으로 보였지만 각각의 소자를 현미경으로 관찰하면 서로 다른 무작위 광학 지문이 나타났다. 연구팀은 이 중 500개의 광학 지문을 무작위로 골라 비교한 결과 서로 다른 지문은 뚜렷하게 구별됐으며 같은 지문을 반복해서 측정했을 때는 안정적으로 다시 인식할 수 있음을 확인했다. 연구팀은 강한 물줄기를 최대 5분간 분사한 뒤에도 광학 지문을 다시 판독할 수 있었고 120도 고온에서도 광학 지문이 인증 기준을 유지했다. 또 고온에서 진행한 가속시험 결과를 바탕으로 반사 특성을 기준으로 20도에서 약 10.7년의 수명을 확보할 수 있을 것으로 분석됐다. 정현호 GIST 교수는 “이번에 개발한 기술은 눈에 보이는 색과 소자마다 무작위로 만들어지는 숨은 광학 정보를 하나의 표면에 함께 구현하면서 간섭을 줄였다는 데 의미가 있다”며 “제품의 외관을 유지하면서 고유한 인증 정보를 함께 넣을 수 있어 위조 방지와 정품 인증을 위한 광학 보안 기술에 활용될 수 있을 것”이라고 설명했다.

서울시의회 이재식 의원(국민의힘·양천1)이 서울물재생시설공단 이사장 후보자 인사청문위원으로 나서 후보자의 총괄 경영 능력과 조직 통솔력, 비위 근절책, 첨단 기술 기반 시설 혁신, ISO 국제표준 중심 관리 체계 등을 다각도로 점검하며 고강도 쇄신을 주문했다. 이 의원은 대기업과 중소기업, 개인 사업체 등을 두루 운영하며 쌓은 실무 경영 노하우를 바탕으로, 공단은 험난한 현장을 지키는 기술 인력과 허리 역할을 맡은 중간 관리자, 그리고 전체를 아우르는 전문경영인이 한데 어우러져 작동해야 하는 기관임을 짚었다. 아울러 기술 분야 비전문가인 후보자가 현장 기술진의 전문성을 제대로 파악하고 조직을 안정적으로 이끌어갈 구체적인 통솔 방안이 있는지 집요하게 따져 물었다. 이에 대해 이사장 후보자는 “공단은 경영방침을 수립하는 경영기술본부, 하수처리와 시설 운영을 전담하는 물재생운영본부, 그리고 물산업 혁신 플랫폼을 육성하는 물재생연구소 등 3대 축으로 나뉜다”며 “다양한 전문 기술 자격을 갖춘 현장 책임자들의 역량을 최대로 발휘할 수 있도록 화합을 이끄는 총괄 책임자 역할을 다하겠다”고 답했다. 이 의원은 후보자의 물 관리 전공 및 경력 부족에 대한 우려를 짚으며 “부임 즉시 공단 전체의 전문성 수준을 냉철하게 분석·파악하고, 물 관리 전문성 공백이 진정으로 확인된다면 외부 전문가 추가 영입 등 실질적인 보완책을 선제적으로 마련해야 한다”고 강조했다. 이어 최근 서울시 감사 등에서 지속 지적된 공단 내부 문제점을 지적하며 실효성 있는 개선책을 물었다. 이에 후보자는 “계약 이전 단계부터 부패 가능성을 차단하고 심의위원 선정 및 평가 기준을 투명하게 공개하는 한편, 성비위, 음주운전 등 직원 비위에 대해서는 윤리 교육과 내부통제 시스템을 철저히 강화하겠다”고 밝혔다. 이 의원은 인근 주민들의 최대 민원인 악취와 시설 노후화 문제에 대해 “로봇, 드론, AI가 산업을 이끄는 첨단 시대에 걸맞은 혁신적 대책을 물었다. 이에 후보자는 “악취는 대표적인 감각 공해로, 악취 발생과 확산 경로를 과학적으로 예측할 수 있는 AI 트윈 기반 실시간 모니터링 시스템을 구축하고 있다”며 “올해 실시되는 5년 주기 악취기술진단을 통해 밀폐·포집 상태를 면밀히 점검하고 탈취 설비 효능을 높이겠다”고 답했다. 또한 노후 설비에 대해서는 “종합점검과 노후 기전 설비 정비 기본계획을 수립해 연차적으로 보수해 나가겠다”고 밝혔다. 특히 이 의원은 단순한 구호나 정성적인 답변에 그치지 않고, 표준과 기준에 근거한 객관적 경영 관리의 중요성을 강력히 역설했다. 이 의원은 모든 개선 약속과 행정 관리가 말로만 이뤄져서는 안 되며, 국내외에서 공인된 명확한 규정과 표준이 바탕이 되어야 한다고 지적했다. 이에 따라 공단 업무에 적용되는 국제표준화기구(ISO) 표준 체계의 구체적인 추진 현황과 향후 적용 계획에 대해 집중적으로 질의를 이어갔다. 후보자가 “ESG 경영 고도화를 위해 환경, 에너지, 안전보건, 업무연속성, 고객만족, 부패방지 등 6대 분야 ISO 인증을 받아 운영 중”이라고 답변하자, 이 의원은 “ISO 9001, 14001, 50001 등 국제표준을 형식적 인증에 그치지 말고, 표준에 기반한 관리와 측정 가능한 결괏값(데이터)을 도출해 등급을 산정하고 성과를 평가하는 실질적 경영 도구로 삼아야 한다”고 강력히 당부했다. 마지막으로 이재식 의원은 “인사청문회 과정에서 여러 위원들이 지적한 뼈아픈 비판과 우려 사항들을 겸허히 수용하고 철저히 보완해 달라”며 “공단이 서울시민에게 신뢰받는 훌륭한 공기업으로 거듭나고, 임기를 마칠 때 시민과 의회로부터 진정으로 ‘일 잘했다’는 평가를 받는 이사장이 될 수 있도록 각고의 노력을 다해달라”고 주문하며 질의를 마쳤다.

서울시의회 주택공간위원회를 이끄는 박승진 위원장(더불어민주당, 중랑3)이 지난 7일 코엑스 B홀 W무대에서 열린 ‘제2회 서울 Urban AI 포럼’ 현장을 찾아 축사를 건넸다. 이번 행사는 서울시와 서울AI재단이 공동 주최·주관한 포럼으로, 전 세계가 직면한 도시 문제를 해결할 AI 기술을 나누고 글로벌 석학들과 함께 Urban AI 분야의 교류·협력을 강화하고자 기획됐다. ‘도시 지능의 자율성과 거버넌스’라는 핵심 주제 아래 치러진 이번 포럼에는 케임브리지 맥스웰 센터를 비롯해 토론토 메트로폴리탄 대학교, 위스콘신 대학교, MIT 센서블 시티 랩 등 세계적인 연구기관과 대학의 주요 전문가들이 한자리에 모여 깊이 있는 강연과 토론을 이어갔다. 박 위원장은 축사를 통해 “AI는 이제 단순한 정보 분석을 넘어 도시가 움직이고 시민이 생활하는 방식 자체를 변화시키고 있다”며 “올해 포럼의 주제인 ‘도시 지능의 자율성과 거버넌스’는 우리가 지금 고민해야 할 매우 중요한 화두”라고 강조했다. 또한 박 위원장은 AI 기술의 급격한 발전에 따른 책임과 공공성의 중요성도 언급했다. 그는 “기술의 속도를 따라가는 것만큼 그 기술이 나아갈 방향을 정하는 것 또한 도시의 중요한 책무”라며 “새로운 기술의 혜택이 또 다른 공간적·사회적 격차로 확대되는 것이 아니라, 시민 모두의 삶을 개선하는 방향으로 작동해야 한다”고 밝혔다. 마지막으로 박 위원장은 “중요한 것은 그 기술을 통해 ‘시민의 삶이 얼마나 더 나아지느냐’일 것”이라며 “서울시의회 주택공간위원회에서도 기술과 사람, 혁신과 공공성이 조화를 이루는 도시를 만들어 갈 수 있도록 필요한 제도와 정책을 함께 고민하겠다”고 약속했다. 한편, 이날 행사는 박 위원장의 축사를 시작으로 아그니에슈카 이와시에비치 바브니그 케임브리지 맥스웰 센터장의 기조강연과 국내외 전문가들의 연구 사례 발표가 펼쳐졌으며, 뒤이어 ‘도시 지능의 자율성과 거버넌스’를 주제로 한 종합 패널토론을 끝으로 성황리에 막을 내렸다.

외로움과 마음의 병을 안은 사람들이 생성형 인공지능(AI)이라는 ‘디지털 처방전’을 찾고 있다. AI와 밤새 대화하며 퇴사·이별 같은 중대 결정을 내리는가 하면, 심각한 정신적 위기마저 챗봇 답변으로 자가 진단하는 실태가 수치로 드러났다. 8일 보건복지부가 공개한 한국보건사회연구원의 ‘생성형 AI 이용에 따른 국민 정신건강 설문조사’에 따르면 최근 한 달간 생성형 AI를 쓴 15~79세 1019명 가운데 68.8%(701명)가 감정적 교감이나 위로 등 정서적 목적으로 AI를 이용했다. 10명 중 7명이 기계에 속내를 털어놓은 셈이다. 처음에는 학업·업무나 검색 목적(81.3%)으로 AI를 접했지만 점차 마음을 나누는 창구로 삼게 됐다. 전체 응답자에게 현재 이용 목적을 복수 응답으로 물었더니 ‘일상 대화·말동무’(54.4%), ‘감정적 교감·위로’(48.4%), ‘정신건강·심리상담’(44.1%) 순으로 나타났다. 정서적 목적 이용자 중 76.0%는 최근 1년 새 이런 용도로 AI를 쓰기 시작했다고 답해 관련 이용이 빠르게 확산하고 있음을 보여 줬다. 사람 대신 AI를 택한 배경에는 사회적 고립과 현실적 제약이 깔려 있다. 정서적 목적 이용자들은 ‘언제 어디서든 즉각 대화할 수 있어서’(85.6%), ‘소문날 염려가 없어서’(71.9%), ‘사람에게 말하기 꺼려지는 주제라서’(70.9%), ‘주변에 걱정을 끼치기 싫어서’(62.6%) 등을 이유로 꼽았다. 하지만 손쉬운 위로에 기댄 대가는 적지 않았다. 정신건강·심리상담 목적으로 AI를 이용한 449명 중 23.4%는 대화를 멈추고 현실의 일에 집중하기 어렵다고 답했다. 수면이나 일상에 지장을 받은 비율은 15.1%, 주변 사람과 상의 없이 AI 조언을 바탕으로 퇴사·이별 등 중대 결정을 내린 비율은 17.8%였다. 특히 심리적 약자일수록 AI를 맹신하는 경향이 짙었다. 자신의 정신건강이 ‘나쁘다’고 답한 사람 중 33.9%는 AI 답변으로 우울증·불안장애 등을 자가 진단하거나 의학적 판단으로 받아들였다. 정신건강이 좋다고 답한 사람(9.3%)의 세 배를 웃돈다. 청소년층은 위험 신호가 더 뚜렷하다. 15~18세 응답자 201명 중 69.2%가 정서적 목적으로 AI를 썼고, 51.7%는 주변 사람보다 AI에 의존적이라고 답해 전 연령대에서 가장 높았다. 청소년 83.1%는 보호자가 자신의 AI 이용 사실을 알고 있다고 답했지만, 함께 이용 규칙을 정한 비율은 2.5%에 불과했다. 임상 현장에서도 부작용이 보고됐다. 또래 관계에 어려움을 겪던 초등학생이 챗봇에 과몰입해 선정적 대화에 반복 노출되거나, 따돌림을 당하던 중학생이 챗봇에 집착하며 치료를 소홀히 한 사례다. 복지부와 대한신경정신의학회는 이날 ‘정신건강 목적 생성형 AI 이용 가이드라인’을 내놨다. AI 답변을 의학적 진단이나 내 생각이 맞다는 근거로 삼지 말고, 중요한 결정은 사람이나 전문가와 상의하라는 내용이다. 보호자에게는 자녀의 AI 사용을 무조건 막기보다 사용 규칙을 마련하라고 당부했다. 백종우 국민생명안전위원회 부위원장은 “현실과 가상, 사람과 AI의 경계가 혼란스러운 시기에 접어들었다”며 “앞으로 10년간 AI 시대의 새로운 정신건강 문제에 대비하는 일이 우리 사회의 큰 과제가 될 것”이라고 말했다.

사람들은 누구나 ‘주머니 속 PC’라고 하는 스마트폰을 갖고 다닌다. 그 스마트폰 속에 소형 인공지능(AI) 챗봇이 포함돼 있다. 문제는 챗봇들에는 자해, 재정적 손실, 극단주의적 관념을 조장할 수 있는 정보와 답변을 내놓지 않도록 하는 안전 감독 장치가 매우 취약하다. 좋은 답변만 하다가 갑자기 나쁜 답변을 내놓는 순간이 있는데 AI가 그렇게 돌변하는 순간을 정확하게 파악하기란 쉽지 않다. 그런데 미국 조지 워싱턴대 물리학과 동적 온라인 네트워크 실험실 연구팀은 AI 모델이 적절한 응답을 하다가 잠재적으로 위험한 응답으로 전환되는 ‘티핑포인트’를 예측할 수 있는 수학 공식을 개발했다. 이 연구 결과는 과학 저널 ‘패턴스’ 10월 9일 자에 실렸다. 오프라인 AI(온디바이스 AI)는 환자 데이터를 클라우드로 보낼 수 없는 의사, 비밀유지계약을 지켜야 하는 변호사, 통신 신호가 닿지 않는 군인 등이 선호한다. 문제는 사실관계가 맞아 거짓은 아니더라도 바람직하지 않은 ‘나쁜 답’은 이런 사람들에게 큰 문제를 일으킬 수 있게 한다. 더군다나 기업들이 마련한 자사 AI 알고리즘에 적용하는 안전 도구는 대부분 클라우드에 의존하거나 기기가 다시 온라인 상태가 돼 이미 피해가 발생한 뒤에야 AI의 오동작을 포착한다. 연구팀은 피해가 발생하기 전에 이런 실패를 예측할 수 있는 방법을 찾아 나섰다. 물리학자인 연구자들은 원자 하나를 이해함으로써 복잡한 물질이 어떻게 거동하는지 설명한다는 점을 떠올렸다. 유효 어텐션 헤드 하나를 이해하면 시스템 전체가 어떻게 변하는지 파악할 수 있다는 것이다. AI가 내놓을 수 있는 답변을 ‘산맥 속 여러 골짜기’라고 가정할 때 어떤 골짜기에는 개인이나 사회에 바람직한 답변이 있고 또 다른 골짜기에는 실질적 해를 끼칠 수 있는 답변이 있다. AI가 질문을 받게 되면 이런 여러 답변들이 서로 경쟁하면서 답하게 된다. 연구팀이 주목한 것은 AI가 언제 안전한 골짜기에서 더 위험한 골짜기로 넘어가는지였다. 연구팀에 따르면 AI는 흠잡을 데 없는 답변을 몇 차례 내놓아 사용자가 AI를 믿도록 안심시킨 다음 바람직한 답변을 내놓는 패턴을 보인다. 연구팀은 고등학교 수학에서 배우는 벡터와 좌표, 내적, 지수함수, 부등식, 분수를 이용해 AI의 돌변 시점 예측 공식을 만들었다. 연구팀은 AI의 모든 말을 벡터로 바꾼 뒤 대화를 중립 질문, 좋은 답, 나쁜 답 화살표로 단순화했다. 지금까지 대화를 하나로 합친 나침반 바늘이 좋은 답과 나쁜 답 중 어느 쪽을 더 가리키는지 고교 수학의 벡터 내적으로 비교해 나쁜 답이 나오기 전 좋은 답이 몇 번 이어질지 계산하는 분수 공식을 얻었다. 연구팀의 공식을 통장에 빗대면 질문과 앞선 대화가 좋은 답 쪽에 쌓아 준 ‘여유분’이 분자, 좋은 답이 하나 나올 때마다 그 여유분이 깎이는 양이 분모다. 여유분이 바닥나는 순간 AI는 나쁜 답으로 돌변한다. 좋은 답 자체가 나쁜 답을 끌어당기는 구조여서 무난한 답이 이어지다가도 갑자기 위험한 답이 나올 수 있다는 것이다. 연구팀은 이 공식을 GPT-2, 피티아, OPT 계열의 공개 모델 7종으로 검증했다. 그 결과 19건 중 18건에서 즉시 돌변과 지연 돌변을 구분해 냈다. 백신 거부, 타인을 해치는 일, 자해 등에 관한 질문을 순서만 바꿔 물어보면 특정 순서에서는 모든 질문에 나쁜 답이, 다른 순서에서는 모든 질문에 무난한 답이 나왔다. 연구팀에 따르면 미국의 비영리단체 디지털혐오대응센터(CCDH)가 챗GPT 같은 상용 챗봇을 시험한 보고서에서도 공식과 부합하는 행동 패턴이 나왔다. 닐 존슨 조지워싱턴대 교수는 “이번 연구는 두 가지 재미있는 부분이 있다”며 “우선 수십억 개의 움직이는 부품을 가진 기계가 펜과 종이, 고등학교에서 배우는 기초 수학만으로 도출한 공식을 따른다는 점이고 또 하나는 대화 순서가 대화 내용만큼이나 중요하다는 것”이라고 말했다. 존슨 교수는 “몇 번의 간단한 벡터 계산만으로 위험 신호를 감지할 수 있는 만큼 앞으로 스마트폰에 ‘경고등’을 내장하는 일도 가능할 것”이라고 덧붙였다.

최근 국내 금융권을 겨냥한 해킹 공격과 관련해 공격자의 신원을 추정할 수 있는 단서가 처음으로 포착됐다. 글로벌 사이버보안 기업 크라우드스트라이크는 7일(현지시간) 공개한 보고서에서 공격자가 중국 광둥성에 거주하는 26세 인물일 가능성이 있다고 밝혔다. 크라우드스트라이크에 따르면 공격자가 생성형 인공지능(AI) 코딩 도구 ‘클로드 코드’에 이력서 작성을 요청하며 입력한 개인정보가 단서가 됐다. 다만 해당 정보가 실제 공격자인 것인지는 확인되지 않았다. 공격자는 클로드 코드에서 자신의 침투테스트 성과를 담은 보안 연구자 이력서를 만들어 달라고 요청했다. 이 과정에서 이름 이니셜과 텔레그램 계정, 학력, 거주지 등 개인정보가 함께 입력됐다. 다만 최초 입력한 생년월일은 2007년 9월 22일로, 26세라는 나이와는 일치하지 않았다. 보고서는 공격자가 클로드 코드에 탈취한 한국 금융 정보를 통상 어디서 판매하는지 묻고, 한국 데이터 판매용 텔레그램 그룹을 찾아 달라고 요청했다고도 전했다. 같은 텔레그램 계정명은 텔레그램 기반의 대체불가토큰(NFT) 선물 거래 서비스에서 보안 허점을 찾던 클로드 코드 대화 기록에도 등장했다. 중국의 결제 서비스로 추정되는 곳을 공격한 정황에서도 같은 계정명이 사용됐다. 크라우드스트라이크는 이 같은 교차 정황을 근거로 동일 인물일 가능성을 제시하면서도, 현재까지 확보된 정보만으로 신원을 단정할 수 없다고 했다. 앞서 크라우드스트라이크는 지난달 말부터 이달 초 사이 한국 금융기관을 겨냥한 공격이 이뤄졌으며, 공격자가 중국에서 개발된 오픈소스 에이전틱 침투테스트 도구 ‘아르텍스’(ARTEX)와 대규모언어모델(LLM)을 함께 활용했다고 분석한 바 있다. 이번 크라우드스트라이크 분석에 따르면 공격자는 홍콩에 있는 서버를 주요 거점으로 삼고, 별도 서버에 설치한 아르텍스를 활용해 한국 금융기관을 공격한 것으로 추정됐다. 공격 과정에서는 접속을 중계하는 프록시 IP(인터넷주소) 9개도 사용한 것으로 나타났다. 크라우드스트라이크는 중국어 요청문과 아르텍스 사용 정황 등을 근거로 공격자가 중국어 사용자이며 금전적 동기에 따라 움직였을 가능성이 있다고 분석했다. 이 판단의 신뢰도는 ‘중간 수준’으로 평가됐다.