오픈AI가 지난 8일(현지시간) 미국 클레이 수학 연구소가 제시한 ‘밀레니엄 7대 수학 난제’ 중 하나인 ‘나비에-스토크스 방정식’에 관련한 문제를 해결했다고 주장하면서 전 세계 연구자들의 관심이 쏠리고 있다. 동시에 인공지능이 수학 난제를 해결했다는 주장이 나오면서 수학자들의 깐깐하고 집요한 검증이 본격적으로 시작됐다. 나비에-스토크스 방정식은 뉴턴의 제2법칙인 가속도의 법칙(F=ma)을 물이나 공기같이 연속적으로 흐르는 유체에 적용한 미분방정식이다. 1822년 프랑스의 공학자 클로드 루이 나비에가 처음 제안했고 1845년 영국 물리학자 조지 가브리엘 스토크스가 점성 관련 부분을 보완해 현재의 형태로 만들어 200년 넘게 공학 분야에서 중요하게 다뤄지고 있다. 이 방정식은 물방울이나 공기 분자 하나의 움직임을 모두 계산하는 것은 불가능하기 때문에 유체 전체를 하나의 연속적 흐름으로 보고 계산하는데 유체의 움직임을 결정하는 3가지 핵심적인 힘인 압력, 점성, 마찰외력을 삽입한 것이 특징이다. 이 방정식은 일기 예보, 항공기·우주선·자동차 설계, 인체 내 혈류 이동 분석 등 현대 과학과 공학의 다양한 분야에 사용되는 필수 공식이다. 재미있는 점은 이 방정식을 풀어서 사용하는 것이 아니라 근삿값을 구해 사용한다는 것이다. 밀레니엄 난제는 다양하게 사용되는 이 공식이 수학적으로 치명적인 미해결 문제를 안고 있다는 부분에서 시작한다. 밀레니엄 난제의 핵심은 “처음에 매끄럽고 잔잔하게 흐르던 물이라도 시간이 지나면 소용돌이가 무한히 빨라지면서 수식 계산값이 무한대가 되는 특이점이 발생할 수 있을까”이다. ‘매끄럽다’는 의미는 유속이 무한대가 되지 않고 물리적으로 예측 가능한 상태를 유지하는 것이며 ‘특이점’은 특정 지점에서 유속이 무한대가 돼 방정식이 붕괴하는 상태를 말한다. 즉 매끄럽게 시작된 3차원 유체의 움직임이 계속 매끄러움을 유지하는지 아니면 유한한 시간 안에 특이점이 발생할 수 있는지에 대한 해를 구하라는 것이다. 물속에서는 아무리 강한 유동이 발생해도 마찰로 인해 약해지거나 사라지게 된다. 그렇지만 유체 스스로의 운동이 점성의 진정 효과를 이겨내고 무한대로 움직일 수 있는가를 묻는 이 질문은 순수한 수학적 문제에 해당한다. 현실 속 물이나 공기는 무한대의 속도로 움직일 수 없기 때문이다. 만약 방정식에서 값이 무한대가 되는 특이점이 존재한다면 나비에-스토크스 방정식이 극한 상황에서 자연 현상을 완벽하게 설명하지 못한다는 뜻이다. 수학자들은 이런 난제를 풀기 위해 노력했지만 아직 명확한 해답을 찾지 못했다. 이런 상황에서 오픈AI가 내부 AI 모델을 이용해 난제를 풀었다고 주장하고 나선 것이다. AI의 해답에 따르면 방정식은 붕괴할 수 있다. 유체가 항상 매끄럽게 흐른다는 추측과 달리 유체가 특정한 조건에 놓이면 유속이 무한대로 치솟는 특이점이 유한한 시간 안에 실제로 발생할 수 있다는 점을 수학적으로 증명했다는 것이다. AI가 찾아낸 붕괴의 형태는 소용돌이(vortex)가 안쪽으로 나선형을 그리며 빨려 들어가면서 스파게티 면처럼 축 방향으로 끝없이 길어질 때다. 중심부가 계속 좁아지면서 회전이 빨라지고 결국 속도가 무한대로 치달으면서도 전체 에너지는 유한하게 유지된다. 떡줄 사람은 생각도 않는데오픈AI “상금은 받지 않겠다”오픈AI는 165페이지 분량의 논문과 함께 ‘린’이라는 특별한 프로그래밍 언어로 작성된 코드를 공개했다. 인간의 수학 증명 과정에서 논리적 비약이나 오류가 없는지 기계적으로 검증해주는 시스템인 린이 “AI가 제시한 논리 전개 과정에는 수학적 비약이나 오류가 없다”고 결론을 내렸다는 일종의 자기 채점 결과까지 제시한 것이다. 그렇다면 과연 밀레니엄 난제가 완전히 풀린 것인가라는 질문에 대해서는 모호한 결론을 내릴 수밖에 없다. 클레이 수학연구소가 제시한 ‘나비에-스토크스 존재성과 매끄러움’ 항목에는 4가지 조건을 증명하라고 제시하고 있다. 오픈 AI가 증명한 것은 “바깥에서 매끄러운 힘을 계속 가하면 유체가 특이점에 도달할 수 있다”는 결과에 해당하는 2가지 조건만 해법을 제시했다. 물론 규정상 네 가지 조건 중 하나만 증명해도 되지만 수학자와 물리학자들이 정말 궁금해하는 “아무런 힘도 주지 않은 자연스러운 흐름이 스스로 깨질 수 있는가”라는 부분에 대해서는 인공지능도 답을 내놓고 있지 못한 상태다. 게다가 수학계와 밀레니엄 난제를 주관하는 클레이 수학연구소(CMI)는 난제 해결 주장에 대해서 엄격하고 보수적으로 접근하기 때문에 공식적인 해결로 인정받기 위해서는 여러 단계를 거쳐야 한다. 우선 세계 최고 권위의 수학 학술지에 공식 게재돼야 하고 논문 출판 이후 최소 2년 동안 전 세계 수학자들의 검증을 거쳐 ‘일반적 수용’을 받아야 한다. 이 과정을 거치면 CMI가 특별 위원회를 꾸려 최종 검토 후 밀레니엄 문제 해결을 공식 선언하게 되는 것이다. 이런 혹독한 검증을 거쳐 오픈AI의 주장이 맞다고 결론나면 ‘밀레니엄 7대 난제’ 중 두 번째로 해결되는 것이다. 첫 번째는 은둔 수학자로 알려진 그리고리 페렐만이 2002~2003년 풀어낸 ‘푸앵카레 추측’이다. 다른 연구자 데이터 학습 의혹 제기연구 데이터 누출, 윤리 위반 가능성도전문가들 검증 필요성 제기하지만AI 새로운 연구도구로 부상은 인정또 하나의 문제는 연구에 대한 저작권이 누구에게 있는가에 대한 것이다. 뉴욕대 수학과 트리스탄 벅마스터 교수가 관련 연구를 수행 중에 오픈AI 모델을 사용했다고 알려지면서 시스템에 입력한 질문과 아이디어를 오픈AI 모델이 학습해 난제를 해결한 것 아니냐는 의혹을 제기했기 때문이다. 오픈AI 측은 벅마스터 교수의 의혹에 답변을 하지 않고 자기들이 1만개 AI 에이전트를 동원해 자체적으로 풀어냈다고 주장하고 있다. 이에 대해 임성빈 고려대 통계학과 교수는 “오픈AI가 벅마스터 교수에 대한 명확한 답변을 내놓지 않고 있는 것은 연구 데이터 누출 및 윤리 위반이라는 심각한 문제를 내포하기 때문에 관련 학계에서는 이번 성과를 마냥 긍정적으로만 평가하기엔 아쉬움이 있다”며 “연구자들의 아이디어 누출이 수학에서만 발생하지 않고 다른 과학 분야에서도 충분히 발생할 수 있기 때문에 연구자들은 연구 보안과 생산성 사이의 딜레마 가운데 진지하게 이 문제를 생각해볼 필요가 있다”고 말했다. 임 교수는 “이 사건 때문에 연구자들로 하여금 해외 AI 사용을 금지하는 규정의 근거가 될까봐 우려도 된다”고 덧붙였다. 이준상 연세대 기계공학부 교수는 “최종적인 타당성과 학문적 의미는 전문가들의 검증이 필요하지만 AI가 계산 보조를 넘어 인간이 풀지 못한 수학적 난제의 증명을 탐색하고 형식적으로 검토하는 새로운 연구 도구로 발전할 가능성을 보여준 사례라는 점에서 의미가 크다”고 말했다. 한편, 클레이 수학연구소가 100만 달러(13억 3786만 원)의 상금을 걸고 제시한 7대 밀레니엄 난제는 △푸앵카레 추측 △나비에-스토크스 방정식의 존재성과 매끄러움 △버치-스위너턴다이어 추측 △호지 추측 △P-NP 문제 △리만 가설 △양-밀스 질량 간극 가설이다.

인천국제공항공사는 포스코DX와 ‘인공지능(AI) 기반 수하물 이상탐지 시스템’을 공동 개발하고 특허를 출원했다고 7일 밝혔다. 이 시스템은 비전 카메라로 촬영한 영상을 AI로 분석해 컨베이어벨트 위를 빠르게 이동하는 수하물의 상태를 실시간으로 감시한다. 다양한 수하물의 형태와 크기, 색상, 적재 유형을 학습한 딥러닝 모델을 활용해 시스템 오류나 수하물 파손을 일으킬 수 있는 이상 현상을 찾아낸다. 주요 탐지 대상은 2개 이상의 가방이 겹쳐 바코드 인식을 방해하는 ‘수하물 이중 적재’, 가방 손잡이가 펼쳐져 주변 시설물에 걸릴 위험이 있는 경우, 수하물이 전용 운반 틀인 터브(Tub)에서 이탈한 상황 등이다. 이상 현상이 발견되면 해당 수하물을 즉시 감지해 수동 처리 구역으로 자동 분류한다. 이후 현장 작업자가 수하물 상태를 다시 점검하고 처리하도록 해 오분류와 파손을 예방하는 방식이다. 공사와 포스코DX는 최근 인천공항 제1여객터미널에 시스템을 설치해 시범 운영했다. 공사는 시범 운영에서 시스템 오류나 파손을 유발할 가능성이 있는 이상 수하물을 모두 찾아냈다고 설명했다. 양사는 대형 수하물 전용 검출 시스템도 개발하고 있다. 대형 수하물 처리 과정에서 발생할 수 있는 항공기 미탑재 가능성을 줄이기 위한 것이다.

차량 가격 비싸고 고가 부품 많아사고 때 수리비 부담 커질 수 있어로보택시, 누가 책임질지가 쟁점 자율주행차가 늘어나면 자동차보험의 ‘셈법’도 달라진다. 운전에 인공지능(AI)의 역할이 커지면서 사고 위험과 책임을 따지는 기준도 달라지기 때문이다. 다만 자율주행이 사고를 줄인다고 보험료까지 곧장 싸지는 것은 아니다. 6일 보험업계에 따르면 관심은 ▲사고가 줄면 보험료도 내려가는지 ▲AI가 사고를 내면 차주의 보험료가 오르는지 ▲운전자 없는 로보택시는 누가 보상하는지 등이다. 현재 자율주행 차량은 사람이 주행 책임을 지는 ‘레벨2’ 중심이고, 정해진 조건에서 차가 스스로 운전하는 ‘레벨4’는 국내에서 일부 지역·차량에 한해 시험 운행되고 있다. 운전자보조 기능이 있는 개인 차량은 기존 자동차보험으로 보상하고, 업무용 보험에는 2020년 자율주행차 전용 특약이 도입됐다. 자율주행·운전자보조 기술이 사고를 줄인다는 통계는 있다. 보험개발원에 따르면 ‘보행자 감지 긴급제동장치’를 단 차량은 그렇지 않은 차량보다 보행자 사고가 9.5% 적었다. 하지만 사고가 줄어도 보험료가 반드시 내려가는 것은 아니다. 자율주행차는 차량 가격이 비싸고 센서·카메라 등 고가 부품이 많아 사고 한 번에 드는 수리비가 커질 수 있어서다. 실제 보험료가 얼마나 달라질지도 아직 알기 어렵다. 손해보험업계 관계자는 “AI가 사람보다 사고를 확실히 덜 낸다는 통계가 쌓여야 보험료도 내려갈 수 있다”고 말했다. 국내 업무용 자율주행 특약은 2020년 출시 당시 일반 업무용 보험보다 3.7% 비쌌다. 반면 미국 보험사 레모네이드는 테슬라의 운전자 감독형 주행보조 기능(FSD)으로 달린 거리의 마일당 요율을 50% 낮춘 상품을 내놨다. AI가 사고를 냈다고 차주의 보험료가 무조건 오르는 것도 아니다. 업무용 특약에서는 시스템 결함처럼 운전자에게 잘못이 없는 사고는 다음해 보험료를 할증하지 않는다. 운전자가 없는 로보택시는 보험료보다 ‘누가 책임지느냐’가 핵심이다. 통상 운영사업자가 보험에 가입하고, 사고가 나면 보험사가 피해자에게 먼저 보상한 뒤 원인을 따져 제조사 등에 책임을 묻는 방식이 거론된다. 광주 레벨4 실증사업에 참여한 삼성화재도 차량·센서 문제는 제조사, 소프트웨어·AI 오류는 개발사, 운행 관리 문제는 플랫폼사 등에 책임을 묻는 구조를 제시하고 있다. 조준한 삼성화재 교통안전문화연구소 부장은 “보험료를 매기는 기준이 ‘운전자’에서 ‘운전자+AI’로 넓어질 전망”이라며 “자율주행 시스템의 실제 주행·사고 데이터까지 함께 반영해 위험을 평가하게 될 것”이라고 말했다.

사고 줄어도 센서·부품 탓 수리비 부담 커져레벨2는 기존 보험… 업무용엔 자율주행 특약AI 사고도 무조건 할증 아냐… 무과실은 예외로보택시는 선보상 후책임… 보험료 기준 AI로 확대자율주행차가 늘어나면 자동차보험의 ‘셈법’도 달라진다. 운전에 인공지능(AI)의 역할이 커지면서 사고 위험과 책임을 따지는 기준도 달라지기 때문이다. 다만 자율주행이 사고를 줄인다고 보험료까지 곧장 싸지는 것은 아니다. 6일 보험업계에 따르면 관심은 ▲사고가 줄면 보험료도 내려가는지 ▲AI가 사고를 내면 차주의 보험료가 오르는지 ▲운전자 없는 로보택시는 누가 보상하는지 등이다. 현재 자율주행 차량은 사람이 주행 책임을 지는 ‘레벨2’ 중심이고, 정해진 조건에서 차가 스스로 운전하는 ‘레벨4’는 국내에서 일부 지역·차량에 한해 시험 운행되고 있다. 운전자보조 기능이 있는 개인 차량은 기존 자동차보험으로 보상하고, 업무용 보험에는 2020년 자율주행차 전용 특약이 도입됐다. 자율주행·운전자보조 기술이 사고를 줄인다는 통계는 있다. 보험개발원에 따르면 ‘보행자 감지 긴급제동장치’를 단 차량은 그렇지 않은 차량보다 보행자 사고가 9.5% 적었다. 하지만 사고가 줄어도 보험료가 반드시 내려가는 것은 아니다. 자율주행차는 차량 가격이 비싸고 센서·카메라 등 고가 부품이 많아 사고 한 번에 드는 수리비가 커질 수 있어서다. 실제 보험료가 얼마나 달라질지도 아직 알기 어렵다. 손해보험업계 관계자는 “AI가 사람보다 사고를 확실히 덜 낸다는 통계가 쌓여야 보험료도 내려갈 수 있다”고 말했다. 국내 업무용 자율주행 특약은 2020년 출시 당시 일반 업무용 보험보다 3.7% 비쌌다. 반면 미국 보험사 레모네이드는 테슬라의 운전자 감독형 주행보조 기능(FSD)으로 달린 거리의 마일당 요율을 50% 낮춘 상품을 내놨다. AI가 사고를 냈다고 차주의 보험료가 무조건 오르는 것도 아니다. 업무용 특약에서는 시스템 결함처럼 운전자에게 잘못이 없는 사고는 다음해 보험료를 할증하지 않는다. 운전자가 없는 로보택시는 보험료보다 ‘누가 책임지느냐’가 핵심이다. 통상 운영사업자가 보험에 가입하고, 사고가 나면 보험사가 피해자에게 먼저 보상한 뒤 원인을 따져 제조사 등에 책임을 묻는 방식이 거론된다. 광주 레벨4 실증사업에 참여한 삼성화재도 차량·센서 문제는 제조사, 소프트웨어·AI 오류는 개발사, 운행 관리 문제는 플랫폼사 등에 책임을 묻는 구조를 제시하고 있다. 조준한 삼성화재 교통안전문화연구소 부장은 “보험료를 매기는 기준이 ‘운전자’에서 ‘운전자+AI’로 넓어질 전망”이라며 “자율주행 시스템의 실제 주행·사고 데이터까지 함께 반영해 위험을 평가하게 될 것”이라고 말했다.

공공 영역의 인공지능(AI) 정책을 점검할 때 단순한 전체 평균 정확도에 매몰되기보다, 특정 사회적 계층이나 집단에 오류가 편중되는지 여부를 핵심 지표로 삼아야 한다는 주장이 제기됐다. 경기도의회 여성가족평생교육위원회 이채명 의원(더불어민주당, 안양6)은 지난 3일 경기도여성비전센터 강당에서 열린 ‘2026년 양성평등주간 기념 제8차 경기GPS(Gender Policy Seminar)’에 토론자로 참석해 “AI가 누구의 데이터를 학습하고 누구를 판단하는지를 묻는 것이 성인지 AI 정책의 출발점”이라며 이같이 밝혔다. 이날 이 의원은 “AI는 현실에서 생산된 데이터를 학습하는 만큼 기존 사회의 성별 격차와 불평등, 편향이 데이터와 알고리즘에 반영될 수 있다”고 진단했다. 이에 따라 도의회의 AI 사업 및 예산 심사 잣대 역시 근본적으로 전환되어야 한다고 짚었다. 기존의 총사업비, 개발·구축 기간, 단순 이용자 수 위주의 정량 평가를 넘어, 학습 데이터의 대표성과 함께 성별·연령·장애·지역·소득 등 다양한 교차집단별 오차 및 오류 발생률까지 정밀하게 검증해야 한다는 것이다. 이 의원은 “전체 평균 정확도만 봐서는 부족하다”라며 “중요한 것은 AI가 누구에게 더 많이 틀리는지를 확인하는 것”이라고 목소리를 높였다. 아울러 이를 뒷받침할 행정적 토대 마련의 시급성도 역설했다. 이 의원은 “자료가 없다는 답변에 그칠 것이 아니라 관련 데이터를 구축하고 관리할 수 있도록 예산과 행정 체계를 마련해야 한다”며 공공 차원의 책임 있는 데이터 인프라 조성을 촉구했다. 특히 공공조달 입찰 단계부터 성인지적 평가 기준을 의무화해야 한다는 구체적 실행 방안을 제안했다. 사업 제안요청서(RFP), 사업자 심사, 계약 조항 등에 성별 분리 데이터 구축 여부, 집단별 오류 발생 비율, 알고리즘 편향 점검 결과, 그리고 편향이 발견됐을 때의 즉각적인 수정 절차와 책임 주체 지정 등을 명문화해야 한다는 취지다. 복지, 돌봄, 채용, 교육, 의료, 안전 등 도민의 권익과 직결된 핵심 공공 영역의 AI 도입에 대해서는 사후 정기 감사 체계 구축과 인간 중심의 통제를 거듭 강조했다. 아동돌봄 분야의 AI 도입과 관련해서는 “아동의 이동과 안전, 위기 상황 파악을 지원할 수 있지만 위치정보와 개인정보, 감시 문제도 함께 검토해야 한다”고 환기한 뒤, “아동ㆍ복지ㆍ안전 분야에서 AI가 최종 판단자가 돼서는 안 된다. AI 분석을 활용하더라도 최종 판단과 책임은 사람이 맡아야 한다”고 선을 그었다. 이와 함께 AI 정책의 기획 및 평가 전 과정에 걸쳐 성평등, 인권, 장애, 아동, 돌봄 등 다방면의 현장 전문가와 정책 실수요자가 의무적으로 참여하는 민관 협력 거버넌스 구성을 제안했다. 이 의원은 경기도 AI 정책의 신뢰성을 담보할 핵심 검증 기준으로 ▲누구의 데이터를 학습했는가 ▲누구에게 더 많이 틀리는가 ▲잘못된 판단으로 피해가 발생했을 때 누가 책임지고 바로잡는가 등 세 가지 질문을 제시했다. 그러면서 “이 질문에 제대로 답하지 못하는 AI는 기술적으로 뛰어나더라도 공공 영역에서 신뢰를 얻기 어렵다”며 “도의회도 알고리즘이 도민에게 미치는 영향과 데이터의 공정성을 지속해서 점검해야 한다”고 역설했다. 한편 경기도여성가족재단이 주최한 이번 세미나는 ‘성인지 관점에서 본 경기도 AI 정책: 이슈와 방향’을 대주제로 개최됐으며, 참석자들은 AI 정책의 성인지적 분석 과제와 아동돌봄 등 공공 서비스 영역에서의 AI 활용 한계 및 개선책을 심도 있게 토론했다.

서울특별시의회 교육위원회 선정환 의원(더불어민주당·종로구 제2선거구)은 서울시교육청을 상대로 AI 시대 교육은 기술을 도입하는 것에 그쳐서는 안 되고 사용자인 교사의 편의성을 높이고, 교사의 책임 문제에도 대응책을 마련할 것을 주문했다. 먼저 선 의원은 서울시교육청의 ‘K-STEM Bank(교구 공유 은행)’ 운영과 관련해 학교 현장에서 보다 편리하게 활용할 수 있는 시스템 구축이 필요하다고 말했다. K-STEM Bank는 서울시교육청 등이 보유한 수학·과학·융합교육 교구와 AI·SW 교구, 첨단 기자재 등을 학교가 공동으로 활용할 수 있도록 하는 교구 공유 시스템이다. 선 의원은 실제 이용자인 교사의 입장에서 시스템을 설계해야 한다며, UI·UX가 현장 중심으로 구성돼 예약 과정이 직관적이고 간편한지 세심하게 살펴볼 것을 요청했다. 아울러 교사가 직접 기관을 방문해 교구를 수령하고 반납하는 데 따른 시간적 부담을 줄이기 위해, 학교까지 배송하고 사용 후 회수하는 ‘도어 투 도어’ 서비스를 확대할 필요가 있다고 제안했다. 선 의원은 “좋은 취지의 K-STEM Bank가 또 하나의 행정 절차가 되어서는 안 된다”며 “교사가 필요한 교구를 쉽게 찾고 간편하게 신청해 바로 활용할 수 있는 현장 중심의 공유 플랫폼으로 발전시켜 달라”고 말했다. 이어 AI 평가 시스템이 지닌 공정성과 신뢰성, 그리고 교사의 책임 문제를 짚으며 현장 적용 과정에서 예견되는 부작용에 철저히 대비하라고 요구했다. 특히 AI가 특정 단어나 표현에 편향되어 학생 답안을 오작동하거나, 필기 인식 과정에서 답변을 바르게 읽어내지 못하는 오류까지 꼼꼼히 검증해야 한다고 지적했다. 또한 서울시교육청이 추진 중인 CBT 방식과 종이 답안 인식 방식의 비교·개발 현황을 점검하며, 학생들의 다채로운 필체와 표현 방식을 매끄럽게 포착할 수 있도록 평가 시스템의 완성도를 부단히 높여야 한다고 덧붙였다. 선 의원은 AI 도입으로 교사의 단순 채점 업무가 줄어들더라도, 오히려 AI가 낸 결과를 교사가 일일이 검증하는 새로운 업무가 가중될 수 있다고 우려했다. 따라서 기술 도입 그 자체에 매몰되지 말고 실제 학교 현장에서 교사들의 업무 부담이 실질적으로 경감되는지를 기준으로 정책을 따져봐야 한다고 역설했다. 마지막으로 선 의원은 시대 흐름에 따라 교육 현장의 AI 도입은 불가피하지만 그 속에서도 아이들의 창의성과 기존 교육이 지닌 고유의 가치는 지켜져야 한다고 강조했다. AI와 교사, 학생이 상생하는 교육 환경을 구축할 수 있도록 교육청과 유관 기관의 세심한 대책 마련을 촉구했다.

서울시의회 김준성 의원(노원6, 더불어민주당)은 지난 2일 열린 제339회 임시회 도시안전건설위원회 소방재난본부 업무보고에서 인공지능(AI)을 활용한 119 신고접수 시스템의 정확성과 오류 대응체계를 집중 점검했다. 서울시 소방재난본부는 인공지능(AI)을 활용해 119 신고 내용을 실시간 분석하고 재난 유형을 분류하며 최적의 소방력을 배치하는 등 긴급 신고접수 체계의 고도화에 박차를 가하고 있다. 아울러 대원들의 신고접수 모니터링 범위를 기존 1대1 체계에서 최대 1대3까지 넓혀 효율성을 높일 방침이다. 소방재난본부에 따르면 해당 사업은 지난 2023년 인프라 구축을 시작으로 현재는 시스템 고도화 및 안정화 단계에 접어들었으며, 최근 서울시의회 질의에서 본부장은 현재 AI의 재난 상황 판단 정확도가 약 77% 수준에 도달했다고 밝혔다. 이에 김 의원은 “시민의 생명과 직결되는 119 신고에서 20%가 넘는 오류 가능성을 어떻게 관리할 것인지가 중요하다”며 “AI 활용을 확대하기에 앞서 정확성과 안정성이 충분히 검증됐는지 확인해야 한다”고 짚었다. 김 의원은 인공지능(AI) 판단의 최종 검증과 보완을 담당하는 상황실 근무자의 전문성과 경험을 핵심 과제로 꼽았다. 아울러 근무자의 인력 구성, 평균 재직 기간, 전문 인력 현황을 면밀히 파악할 수 있는 관련 자료의 제출을 요구했다. 김 의원은 “AI가 고도화될수록 이를 검증하는 사람의 경험과 전문성은 더욱 중요해진다”며 “재난·안전 조직은 개인의 경험이나 주관적 판단이 아니라 명확한 기준과 시스템으로 움직여야 한다”고 강조했다. 이에 AI 오류 판단 기준과 대응 매뉴얼, 담당자 교육 현황, 판단 수정 및 출동 소방력 변경 기록 등을 확인하고, 반복되는 오류가 시스템 개선에 어떻게 반영되고 있는지도 자료로 제출하도록 했다. 특히 신고접수 모니터링을 최대 1대3까지 확대하려는 만큼 정확성과 안정성을 판단한 근거와 실제 상황을 가정한 검증 결과를 면밀히 확인해야 한다고 주문했다. 끝으로 김 의원은 “AI 기술을 활용한 119 신고접수 고도화는 시민의 생명과 안전에 직결되는 사안”이라며 “충분한 검증과 명확한 오류 대응체계를 갖춘 뒤 시스템을 확대해 나가야 한다”고 당부했다.

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

METACOM(주)은 FORHU(주)와 업무 협약을 맺고 여행 분야 ‘AIRANG 아이랑’, 의료·헬스케어 분야 ‘HIPPOAI 히포아이’, 법률 분야 ‘BUBAI 법아이’, 음악·스포츠 팬덤 분야 ‘K-CHANG 케이창’의 서비스 운영과 시장 마케팅을 담당한다. METACOM의 역할은 단순히 광고 집행이나 홍보에 국한되지 않는다. 회원 모집과 서비스 운영부터 고객 관리, 마케팅 전략 수립, 가맹점 확보에 이르기까지 사용자 생태계를 확장하기 위한 핵심 과정들을 종합적으로 수행한다. 가장 중요한 부분은 고객 피드백이다. 실제 사용자가 어느 단계에서 이탈하는지, 어떤 기능을 간절히 찾는지를 파악하여 서비스 개선의 최우선 순위로 삼아야 한다. 수집된 정보는 개발사 FORHU에 전달된다. FORHU는 고객 의견을 바탕으로 플랫폼 기능을 개선하고 오류를 수정하며 신규 기능을 추가한다. 이러한 구조에서는 마케팅이 완성된 제품을 판매하는 마지막 단계가 아니라 시장의 요구를 기술 개발에 전달하는 연결 장치가 된다. BUBAI와 HIPPOAI는 전문 분야의 특성상 일반 소비자 서비스보다 신뢰도와 사용 편의성을 세밀하게 검토해야 한다. AIRANG과 K-CHANG 역시 사용자 행동을 바탕으로 추천과 참여 기능을 지속적으로 개선해야 한다. FORHU와 METACOM은 기술 개발과 마케팅을 하나의 순환 과정으로 결합해 고객이 실제로 사용하는 AI 플랫폼을 만들겠다는 계획이다.

#1. 안정형 투자자인 60대 고객이 인공지능(AI) 금융비서에게 ‘예금보다 수익률이 조금 높은 상품’을 요청했는데 원금 손실 위험이 큰 파생상품을 추천받았다. 손실이 나면 은행은 “AI가 추천했다”고 책임을 피할 수 있을까. #2. 고객이 주택담보대출 한도를 묻자 AI가 실제보다 높은 금액을 안내했다. 이를 믿고 집부터 계약했다가 실제 대출액이 크게 줄어 계약금을 날린다면 책임은 누구에게 있을까. #3. AI가 투자상품의 예상 수익률은 자세히 설명하면서 원금 손실 가능성과 중도환매 수수료는 빼먹었다. 직원이 그랬다면 불완전판매가 될 수 있다. AI가 설명했다면 다를까. ●금융AI 실수 땐 소비자 직접 피해 은행들이 인공지능(AI)을 활용한 ‘금융비서’ 개발에 속도를 내면서 이런 가상 시나리오를 하나씩 따져보고 있다. AI가 고객에게 잘못된 상품을 추천하거나 대출 조건을 틀리게 안내해 피해가 생기더라도 ‘AI가 판단했다’는 이유로 금융회사가 책임을 피할 수 없기 때문이다. 25일 금융권에 따르면 A은행은 최근 통합 애플리케이션(앱)을 개발하면서 ‘AI 리스크’를 주요 과제로 두고 대응 방안을 검토하고 있다. 고민은 어디까지 AI에게 맡기고, 어디부터 사람의 확인을 거치게 할지다. AI 답변을 어떤 기준으로 검증할지, 위험한 답변을 어디까지 막을지, 예상하지 못한 답변이 나오면 어떤 순간 서비스를 중단시킬지도 정해야 한다. 금융위원회가 지난 6월 내놓은 ‘금융분야 AI 가이드라인’은 AI를 활용하더라도 금융소비자보호법상 설명의무 등을 지켜야 한다고 규정하고 있다. 이효섭 자본시장연구원 금융산업실장은 “AI가 대출이나 상품을 권유하면서 위험을 제대로 알리지 않았다면 설명의무 문제가 생긴다”고 말했다. 그래서 은행들은 아직 AI에 ‘최종 판단’을 쉽게 맡기지 못하고 있다. 특히 금리와 한도 등 숫자 하나가 틀려도 문제가 커지는 업무는 AI 판단에 맡기지 않는다는 방침이다. ●“AI 리스크 대응 체계 마련해야” 은행들이 가장 고민하는 것은 ‘사고가 났을 때 누가 책임지느냐’다. AI가 잘못된 상품을 추천했을 때 소비자보호 담당 임원과 영업 담당 임원 가운데 누가 책임질지, IT 시스템 문제인지 AI 모델 자체의 오류인지에 따라 책임을 어떻게 나눌지도 정해야 한다. 한 은행권 관계자는 “AI를 쓰지 않을 수는 없지만 금융에서는 답변 하나가 고객 자산과 직결된다”며 “AI가 어디까지 판단하고 어디서 사람에게 넘겨야 하는지 통제선을 정하는 게 가장 큰 고민”이라고 말했다. 이 실장은 “현재 금융 법체계는 사람의 판단을 전제로 만들어졌다”며 “AI 활용에 맞는 규율 체계도 점진적으로 마련할 필요가 있다”고 말했다.

크레버스의 AI 영어 에세이 평가·피드백 플랫폼 ‘허밍고(HUMMINGo)’가 지난 12일부터 14일까지 서울 코엑스에서 열린 ‘제17회 2026 에듀플러스위크 미래교육박람회’의 공식 시상 프로그램인 ‘2026 에듀플러스어워드’에서 동상을 수상했다고 밝혔다. 크레버스는 이번 수상을 계기로 글로벌 에듀테크 시장 진출에도 속도를 낼 계획이다. 이번 박람회에는 전 세계 15개국에서 약 180개 기업 및 교육 기관이 참가했다. 에듀플러스어워드는 교육적 성과를 비롯해 기술 및 서비스의 독창성, 일선 교사의 실질적 활용도, 시장 경쟁력 등을 종합 심사해 수상작을 선정했다. 특히 현직 교사 100여 명이 직접 공개 심사에 참여해 교육 현장에서의 실효성과 적용 가능성을 검증했다. ‘허밍고’는 K-12 교사를 위해 개발된 AI 기반 영어 에세이 전문 평가·피드백 솔루션이다. 학생이 작성한 에세이를 1분 이내에 정밀 분석해 기본적인 문법 및 어휘 오류는 물론, 주제 적합성, 글의 구조적 완성도, 논리적 전개와 논거 제시 등을 세부 루브릭(평가 기준표)에 맞춰 다각도로 진단한다. 교사는 AI가 산출한 분석 결과를 검토하고 직접 수정·보완해 최종 피드백을 전달할 수 있어, AI의 효율성을 취하면서도 교육적 판단과 주도권을 교사가 직접 행사할 수 있도록 설계됐다. 허밍고는 상용화에 앞서 약 2년간 크레버스 러닝센터 현장에 선도입돼 신뢰성을 높여왔다. 현재까지 누적 55만 건 이상의 에세이를 평가했으며, 월평균 3만 명 이상의 학생이 서비스를 이용하고 있다. 이를 통해 에세이 채점 및 첨삭에 소요되는 시간을 기존 대비 97.2% 절감하는 효과를 거뒀다. 또한 피드백을 확인한 학생 중 86%가 내용을 수정해 재제출하는 등 단순 평가 자동화를 넘어 학생들의 실질적인 글쓰기 역량 강화로 이어지는 선순환 학습 효과를 증명했다. 이번 수상은 기술적 혁신성뿐 아니라 실제 교육 현장에서 축적한 운영 경험과 성과를 바탕으로 허밍고의 교육적 효과와 현장 활용 가능성을 인정받았다는 점에서 의미가 있다. 특히 현직 교사가 직접 참여한 심사를 통해 교육 현장에 적용할 수 있는 실효성을 인정받으면서 공교육 및 글로벌 시장으로의 확장 가능성도 높였다는 평가다. 크레버스는 이번 수상을 글로벌 시장 진출의 계기로 활용할 계획이다. 허밍고는 2026년 1월 BETT UK에 참가해 300건 이상의 유효 리드를 확보했으며, 오는 11월 EDUtech Asia와 GESS Dubai에도 참가할 계획이다. 이번 수상 혜택으로 2027년 1월 영국 런던에서 열리는 BETT UK에서 허밍고를 소개할 기회를 확보한 크레버스는 같은 시기 한국 교육 환경에 맞춘 공교육용 허밍고를 정식 출시해 국내 공교육 시장 확대에도 나설 예정이다. 크레버스 관계자는 “허밍고는 교사를 대체하는 기술이 아니라, 교사가 더 많은 학생에게 더 깊이 있는 피드백을 제공할 수 있도록 지원하는 교육 도구”라며 “현직 교사들이 직접 참여한 심사에서 교육적 효과와 현장 활용 가능성을 인정받았다는 점에서 이번 수상이 더욱 의미 있다”고 말했다. 이어 “국내 교육 현장에서 축적한 데이터와 운영 경험을 바탕으로 검증해 온 AI 영어 평가 역량을 BETT UK 발표를 비롯한 글로벌 활동을 통해 적극 알리고 해외 시장 진출을 확대해 나갈 것”이라고 덧붙였다.

현대적인 반도체 제조 공정은 ‘웨이퍼’라는 동그란 기판을 기반으로 진행됩니다. 최종적인 프로세서나 메모리 등은 웨이퍼에서 사각형 형태로 하나씩 떼어 내서 제조됩니다. 하지만 미국의 인공지능(AI) 반도체 기업 ‘세레브라스 시스템즈’(Cerebras Systems)는 전혀 다른 접근 방법으로 초대형 칩을 개발했습니다. 이들이 개발한 ‘웨이퍼 스케일 엔진’(WSE)은 실리콘 웨이퍼를 자르지 않고 하나의 거대한 프로세서로 사용합니다. 이렇게 하면 기존의 방식으로는 만들 수 없는 거대한 칩을 만들 순 있지만, 대신 제조 과정에서 오류가 난 부분으로 인해 프로세서에 결함이 생길 수 있습니다. 웨이퍼 스케일 엔진의 해결책은 매우 작은 프로세서 코어를 여러 개 만들고 이들을 서로 연결해서 중간에 몇 개 오류가 나더라도 전체 프로세서 기능에는 큰 영향을 미치지 않게 하는 것입니다. 세레브라스 시스템은 최근 ‘WSE-3T’를 공개했습니다. 흥미로운 사실은 2년 전 공개한 WSE-3와 동일한 TSMC 5㎚ 공정을 사용하고 동일한 4조 개의 트랜지스터를 집적했지만, 연산 성능과 대역폭을 대폭 개선했다는 점입니다. WSE-3T의 AI 연산 성능은 125 PFLOPS(희소성 적용 시 250 PFLOPS), 대역폭은 43.2 PB/s로 이전 대비 2배 정도 높아졌습니다. 참고로 WSE-3T 프로세서 하나에는 90만 개의 코어와 44GB의 초고속 SRAM이 통합돼 있습니다. 하지만 더욱 주목할 부분은 프로세서만 공개한 것이 아니라 데이터센터에서 바로 사용할 수 있는 랙 서버 시스템인 CS-4를 함께 공개했다는 것입니다. 각각의 CS-4는 3개의 WSE-3T 프로세서를 장착해 최대 750 PFLOPS의 AI 연산 능력을 지니고 있습니다. 세레브라스의 주장에 따르면 GPT-OSS 120B 모델 기준으로 단일 CS-4 랙이 초당 4400토큰 이상을 생성할 수 있으며, GPU와 비교해 최대 30배 정도 빠른 속도를 보일 수 있다고 합니다. 그러나 CS-4는 단독으로 쓰이기보다 AMD의 헬리오스 AI 랙과 함께 사용하는 것을 염두에 두고 설계됐습니다. 마치 엔비디아의 베라 루빈 시스템과 그록 시스템을 조합한 것과 비슷하게, AMD 그래픽처리장치(GPU)가 AI 연산의 앞 단계인 프리필 단계(입력 프롬프트 처리, 대규모 컨텍스트 윈도우 계산, KV 캐시 생성)를 담당하면, CS-4에 있는 WSE-3T는 최종 출력 단계인 디코드 단계, 즉 토큰 생성을 담당하는 것입니다. 마지막 단계는 메모리 대역폭이 속도에 큰 영향을 미치는데, 아예 프로세서에 메모리가 통합된 WSE-3T가 강점을 지닌 분야입니다. 이렇게 헬리오스 랙과 CS-4 랙으로 AI 파이프라인을 구축하면 전력 대비 토큰 생성 효율을 최대 5배까지 높일 수 있다는 것이 세레브라스의 설명입니다. 이를 통해 비용을 절감하면서도 성능을 최대화할 수 있고 엔비디아의 베라 루빈 + 그록 AI 파이프라인에 대항할 수 있습니다. 현재 AI 시장에서 엔비디아의 위치는 공고해 보이지만, 구글, 아마존, 마이크로소프트 같은 하이퍼스케일러들은 자체 칩을 개발해 엔비디아 의존도와 비용을 줄이기 위해 노력하고 있으며, 경쟁자인 AMD도 시장의 파이를 일부 차지하기 위해 노력하고 있습니다. AMD가 세레브라스와의 협업을 통해 엔비디아의 점유율을 얼마나 빼앗을 수 있을지 주목됩니다.

‘2026 호반혁신기술공모전’에서 대상을 거머쥔 투피트는 사람이 직접 확인하고 반복적으로 작업해야 했던 설계와 도면 검토 업무를 인공지능(AI)으로 자동화하는 콘테크(ConTech·건설과 기술의 합성어) 기업이다. 건설 프로젝트의 중요한 정보가 담긴 도면을 AI가 단순한 이미지가 아닌 데이터로 이해하고 이를 설계 최적화와 오류 검토에 활용하는 기술을 개발하고 있다. 그래프 기반 데이터베이스로 방대한 기존 도면을 체계적으로 관리하고 자산화해 실무자가 인공지능과 질문을 주고받으며 신속하게 의사결정을 하도록 돕는다. 투피트의 대표 솔루션인 ‘옵티미(Optimi)’는 건축 법규와 현장 조건, 설계 목적 등을 반영해 다양한 최적 설계안을 자동으로 만들어낸다. 자재 사용량을 줄여 공사비를 낮추거나 같은 현장 조건에서 사업성이 높은 설계 대안을 최적 생성할 수 있다. 실제 현장 도면을 대상으로 사람이 하면 168시간 걸리던 고난도 설계 작업을 평균 1.5시간으로 단축해 작업 시간을 99% 줄였다. 물량은 평균 29% 줄였고 사업성도 4% 증가하는 결과를 확인했다. 도면 분석 검토 및 자동 설계 솔루션인 레비(Revi)는 ‘2D·3D 분석 AI’를 활용해 도면 검토와 문서 분석을 자동화하며 자동 도면 검토, 리스크 평가와 문서 생성을 통합 지원한다. 도면과 관련된 각종 서류를 AI가 함께 분석해 도면과 문서의 관계, 정합성 및 리비전 검토, 기준 위반 등 사람이 놓치기 쉬운 오류와 불일치를 찾아낸다. 투피트는 설계 실무 경험을 갖춘 건축 도메인 전문가와 인공지능 개발자들이 주축으로 기술을 개발하고 솔루션을 공급하고 있다. SK에코플랜트·포스코DX·우미건설·KT에스테이트 등 주요 기업과 기술 검증(PoC) 및 솔루션 공급을 진행하며 현장 적용성을 높였다. 투피트는 앞으로 호반건설과 협력해 실제 건설 현장에서 AI 적용을 더욱 확대하고 설계부터 검토, 최적화까지 건설 업무 전반의 생산성과 정확도를 혁신하는 기술을 발전시켜 나갈 계획이다.

노지감귤 열매 수와 크기 일일이 세고 크기를 측정하지 않아도 인공지능(AI) 분석으로 얼마나 열렸는지 알수 있다. 제주도가 올해 노지감귤 생산예상량을 조사하는 데 스마트폰 영상과 인공지능(AI)을 활용한다. 사람이 감귤 열매를 일일이 세고 크기를 재던 방식에서 벗어나 데이터 기반의 자동화된 조사 방식으로 전환하는 것이다. 제주도 농업기술원은 오는 18일부터 21일까지 도내 표본 감귤원을 대상으로 2026년산 노지감귤 2차 관측조사를 실시한다고 14일 밝혔다. 이번 조사는 노지감귤의 열매 수와 크기 등을 파악해 올해 전체 생산량을 예상하는 핵심 조사다. 기존에는 조사원이 감귤원을 직접 찾아가 열매를 일일이 세고 크기를 측정한 뒤 수기로 기록했다. 특히 폭염 속에서 장시간 현장 조사를 해야 하는 데다 조사자에 따라 측정 결과가 달라질 수 있다는 한계가 있었다. 농업기술원은 이런 문제를 개선하기 위해 이번 조사부터 스마트폰 촬영과 AI 분석을 활용한 자동화 기술을 기존 현장 실측과 함께 시험한다. 조사원이 일정한 기준에 맞춰 스마트폰으로 감귤나무를 촬영한 뒤 영상을 ‘제주DA’ 플랫폼으로 보내면 AI가 영상 속 감귤 열매를 자동으로 찾아내 개수와 크기를 계산한다. 촬영한 영상은 약 30분 안에 3차원(3D) 모델로 만들어진다. 이후 AI 분석과 여러 각도에서 촬영된 데이터를 보정해 오차를 줄이는 방식이다. 이 기술이 현장에 본격 적용되면 감귤원 한 필지를 조사하는 데 걸리는 시간이 기존 약 40분에서 15분 미만으로 줄어 60% 이상 단축될 것으로 농업기술원은 보고 있다. 조사 시간뿐만 아니라 정확도도 높아질 것으로 기대된다. AI가 같은 기준으로 열매를 분석하기 때문에 조사원마다 발생할 수 있는 측정 편차를 줄이고 보다 객관적인 데이터를 확보할 수 있기 때문이다. 농업기술원은 이번 2차 관측조사에서 스마트폰 촬영부터 데이터 전송, AI 분석, 결과 검증까지 전 과정을 점검한다. 이후 기존 사람이 직접 측정한 결과와 비교해 자동화 기술의 정확성과 실제 현장 적용 가능성을 확인할 예정이다. 이번 조사 결과는 분석을 거쳐 오는 9월 첫째 주 감귤관측조사위원회 심의를 받은 뒤 2026년산 노지감귤 생산예상량으로 공식 발표된다. 김태우 농업디지털센터장은 “이번 관측조사는 오랫동안 사람의 눈과 손에 의존해 온 감귤 관측 방식을 데이터와 AI 중심으로 전환하는 첫걸음”이라며 “현장 조사 부담과 수작업 오류를 줄이고 보다 정확하고 객관적인 관측 자료를 확보할 수 있도록 기술을 계속 고도화하겠다”고 말했다.

부산시설공단이 인공지능(AI)을 활용한 중대재해 예방 관련 업무 디지털화 및 공사 현장 실증 등 안전관리 업무 스마트 혁신에 나섰다. 부산시설공단은 AI 학습조직 활동을 통해 ‘AI 기반 도급사업 안전보건 서류 디지털 체크리스트 시스템’​을 개발했다고 14일 밝혔다. AI 학습조직은 반복적으로 이뤄지는 안전 행정 업무의 효율성 제고, 현장 중심의 중대재해 예방체계 강화를 위한 업무개선 아이디어 발굴에 중점을 두고 활동했다. 특히 단순히 AI 기술 학습에 그치지 않고, 실제 업무에 적용할 수 있는 AI 활용 방안을 직접 발굴하고 이를 시스템으로 구현했다. 이번에 개발한 디지털 체크리스트 시스템은 흩어진 관계 법령과 지침 정보를 기반으로 AI를 활용해 도급사업 안전보건 서류 검토 절차를 표준화했다. 관계 법령과 지침의 개정 사항을 신속하게 반영할 수 있도록 해 검토 과정에서 발생할 수 있는 누락과 인적 오류를 막고 담당자별 업무 편차를 줄였다. PC와 모바일 환경에서 모두 이용할 수 있도록 시스템을 구축하고 시범운영을 통해 안정성과 사용자 편의성, 현장 적용성을 확보하는 한편 자갈치시장 공사 발주 과정에 실제 적용하는 현장 실증을 완료해 실효성과 현장 활용 가능성까지 검증했다. 공단은 디지털 체크리스트 시스템을 전 사업장에 배포해 도급사업 안전보건 서류 검토 업무에 활용하고, 운영 과정에서 현장 의견을 수렴해 기능을 보완할 예정이다. 이성림 부산시설공단 이사장은 “AI 학습조직을 통해 직원들이 직접 업무 개선 아이디어를 발굴하고 이를 실제 현장 업무에 적용했다는 점에서 의미가 크다”라며 “AI를 단순한 기술 도입에 그치지 않고 현장 안전을 높이고 업무의 실질적인 변화를 만들어내는 도구로 활용해 나가겠다”라고 밝혔다.

자료 탐색·생산 중단 시간 90%↓정비·리뷰 대응 기간도 대폭 감소 정의선, 바이브 코딩도 직접 배워中 신차 대응하고 피지컬 AI 강화 현대자동차그룹이 인공지능(AI)을 업무 현장에 적용하면서 충돌 안전 관련 자료 탐색·검토 시간을 90%, 생산라인의 불필요한 중단 시간을 86% 줄이는 성과를 거뒀다고 밝혔다. 향후 전사 AX(AI 전환)를 바탕으로 중국 업체들의 신차 개발 ‘속도전’에 대응하고 피지컬 AI 혁신의 범위도 넓힐 계획이다. 현대차그룹은 12일 서울 서초구 양재 본사에서 ‘현대차그룹 AX 성과 발표회’를 열고 2019년부터 단계적으로 추진해 온 디지털 전환(DX)과 AX 과정 및 성과를 공개했다. 남양기술연구소의 ‘충돌안전 AI 어시스턴트’는 여러 시스템에 흩어진 과거 충돌 시험 결과와 이미지, 해석 자료를 한곳에서 검색하고 유사 사례를 비교하도록 지원한다. 관련 사례 탐색과 분석 자료 검토 시간은 약 90% 감소해 연구원 한 명당 월평균 약 20시간을 절감하는 효과를 봤다. 생산 현장에서는 카메라와 비전 AI가 차량식별번호(VIN)를 읽고 실제 차량과 시스템 등록 차량 정보를 대조하는 ‘AI 자동화 인식 서비스’를 세계 70여개 생산거점에서 운영하고 있다. 작업 오류를 조기에 찾아내 연간 52억 4000만원의 비용을 절감했다. 생산 라인에 부품을 공급하는 대차 공정에서 발생하는 복잡한 이동 경로를 AI가 최적화하는 ‘대차 정렬 최적화 기술’을 통해 최대 50분가량이 걸리던 대차 정렬 시간은 7분 이하로 줄었다. 불필요한 생산 중단 시간을 약 86% 단축한 셈이다. 정비·고객서비스에서도 효과를 보였다. 해외 정비 현장에서는 차량 오류코드나 증상을 자연어로 입력하면 AI가 매뉴얼과 과거 정비 기록을 분석해 진단 결과와 대응 방안을 제시해 정비 대응 시간이 약 42% 단축됐다. 현대차·기아·제네시스의 모바일 앱에 올라온 고객 리뷰도 AI가 내용을 분류하고 답변 초안을 작성한다. 과거 담당자가 리뷰 한 건을 처리하는 데 평균 35분이 걸렸지만 AI 도입 이후 약 5분으로 줄었다. 이 밖에 현대차그룹의 사내 생성형 AI 플랫폼 ‘H 챗 프로’ 사용자는 지난달 기준 3만명을 넘어섰다. 현대차·기아 전체 일반·연구직 직원의 약 80%다. AX 전환은 2018년 정의선 회장이 “IT기업보다 더 IT기업 같은 회사가 되겠다”고 강조한 데서 비롯됐다. 정 회장은 올해 초 경영진을 대상으로 ‘바이브 코딩’ 교육을 실시하자고 제안했고, 정 회장 본인도 코딩을 배웠다.

정부가 소형모듈원자로(SMR)와 핵융합, 재생에너지 등 7대 첨단 기술 분야를 대한민국 미래성장동력으로 정하고 집중 육성하기로 했다. 이 분야를 반도체와 인공지능(AI) 산업 이후 새로운 먹거리로 보고 국가의 핵심 전략 자산으로 키우겠다는 것이다. 이재명 대통령은 12일 청와대에서 ‘미래성장동력, 7대 SEED(씨앗) 보고회’를 주재하고 “우리가 무한한 기회를 누리는 선도자가 될 것인지 또는 도태의 위험에 언제나 노출돼 있는 추격자가 될 것인지는 우리의 선택에 달려 있다”며 “반도체 산업이 만들어 준 절호의 기회를 활용해 인공지능 시대, 그다음 먹거리를 우리가 미리 준비해야 한다”고 강조했다. 정부가 선정한 7대 시드는 SMR과 핵융합, 재생에너지, 양자, 우주·항공, 첨단바이오, 첨단 소재·부품 개발 등이다. 정부는 반도체 등 기존 주력산업을 중심으로 ‘3대 메가 프로젝트’를 추진해 산업 경쟁력을 높이고 여기서 창출된 자본과 성과를 차세대 첨단기술에 재투자하는 선순환 구조를 만들겠다는 구상이다. 이에 대해 이 대통령은 “7가지 첨단 기술, 7대 시드 프로젝트는 우리 경제의 차세대 성장 엔진인 동시에 국가의 핵심 전략 자산이 될 것”이라고 평가했다. 이어 “대한민국의 대도약을 이끌어낼 혁신의 원동력이 될 것”이라고 덧붙였다. 또 “오늘 우리가 뿌린 첨단 기술 씨앗들이 미래에는 거대한 나무로 자라나서 새로운 메가프로젝트로 자라나게 될 것”이라고 했다. 이 대통령은 7대 시드 프로젝트 추진 이유로 첨단 기술의 기술 교체 주기가 무척 빠르다는 점을 들었다. 이 대통령은 “우리 인류 역사를 되돌아보면 언제나 한발 앞서서 첨단 과학기술에 투자한 국가는 번영을 이뤘고 이를 소홀히 한 국가는 쇠퇴했음을 알 수 있다”고 했다. 이어 “최근 주목받고 있는 첨단 기술의 공통적인 특징은 기술 교체 주기가 무척 빠르다는 점, 그리고 개인과 국가 모두 변화를 놓치면 소외된다는 점”이라고 설명했다. 정부 방침과 관련해 이 대통령은 “전통 제조업도 중요한데 그 기반 위에서 미래 첨단 산업에서 우리가 다른 나라들보다 앞서 가야 한다는 것”이라고 강조했다. 7대 시드 프로젝트 가운데 가장 눈에 띄는 분야는 차세대 SMR 육성이다. 정부는 경수형 SMR은 2035년 상용화하고 비경수형 SMR은 2030년대 건설에 착수하겠다는 목표를 제시했다. 비경수형은 원자로 냉각재로 물(경수) 대신 액체 나트륨 등을 사용하는 차세대 SMR이다. 특히 비경수형 SMR은 민관 공동 출자 특수목적법인(SPC)을 중심으로 기술 개발과 사업화를 동시에 추진해 글로벌 시장 선점에 나선다. 태양의 에너지 생성 원리를 지상에 구현하는 핵융합은 ‘한국형 혁신 핵융합로’를 개발해 2030년대 전력 생산을 실현한다는 계획이다. 동시에 2040년대 상용 전력 공급을 목표로 상용로 건설도 함께 추진한다. 재생에너지 분야에서는 페로브스카이트 태양전지와 기존 실리콘 태양전지를 겹쳐 만든 차세대 고효율 태양전지인 ‘페로브스카이트 탠덤셀’ 상용화를 추진한다. 풍력은 20㎿ 이상 초대형 터빈 상용화를, 수소는 50~100㎿급 대규모 수전해(전기분해) 실증에 나선다. 양자 분야에서는 오류정정이 가능한 100큐비트급 국산 양자컴퓨터를 확보하고 10년 내 양자칩 제조 역량 세계 1위를 목표로 내걸었다. 우주·항공 분야에서는 2030년 국내 최초 달 착륙과 2035년 독자 저궤도 위성통신망 구축을 추진한다. 첨단바이오 분야에서는 2030년 AI 바이오 인프라를 구축하고 2035년 뇌·컴퓨터 인터페이스(BCI) 제품을 상용화한다. 또 10대 핵심 광물 재자원화율을 2030년까지 20%로 확대하고 소부장(소재·부품·장비) 분야에 향후 5년간 10조원의 연구개발 투자에 나서기로 했다.

현대자동차그룹이 인공지능(AI)을 업무 현장에 적용하면서 충돌 안전 관련 자료 탐색·검토 시간을 90%, 생산라인의 불필요한 중단 시간을 86% 줄이는 성과를 거뒀다고 밝혔다. 향후 전사 AX(AI 전환)를 바탕으로 중국 업체들의 신차 개발 ‘속도전’에 대응하고 피지컬 AI 혁신의 범위도 넓힐 계획이다. 현대차그룹은 12일 서울 서초구 양재 본사에서 ‘현대차그룹 AX 성과 발표회’를 열고 2019년부터 단계적으로 추진해 온 디지털 전환(DX)과 AX 과정 및 성과를 공개했다. 남양기술연구소의 ‘충돌안전 AI 어시스턴트’는 여러 시스템에 흩어진 과거 충돌 시험 결과와 이미지, 해석 자료를 한곳에서 검색하고 유사 사례를 비교하도록 지원한다. 관련 사례 탐색과 분석 자료 검토 시간은 약 90% 감소해 연구원 한 명당 월평균 약 20시간을 절감하는 효과를 봤다. 생산 현장에서는 카메라와 비전 AI가 차량식별번호(VIN)를 읽고 실제 차량과 시스템 등록 차량 정보를 대조하는 ‘AI 자동화 인식 서비스’를 세계 70여개 생산거점에서 운영하고 있다. 작업 오류를 조기에 찾아내 연간 52억 4000만원의 비용을 절감했다. 생산 라인에 부품을 공급하는 대차 공정에서 발생하는 복잡한 이동 경로를 AI가 최적화하는 ‘대차 정렬 최적화 기술’을 통해 최대 50분가량이 걸리던 대차 정렬 시간은 7분 이하로 줄었다. 불필요한 생산 중단 시간을 약 86% 단축한 셈이다. 정비·고객서비스에서도 효과를 보였다. 해외 정비 현장에서는 차량 오류코드나 증상을 자연어로 입력하면 AI가 매뉴얼과 과거 정비 기록을 분석해 진단 결과와 대응 방안을 제시해 정비 대응 시간이 약 42% 단축됐다. 현대차·기아·제네시스의 모바일 앱에 올라온 고객 리뷰도 AI가 내용을 분류하고 답변 초안을 작성한다. 과거 담당자가 리뷰 한 건을 처리하는 데 평균 35분이 걸렸지만 AI 도입 이후 약 5분으로 줄었다. 이 밖에 현대차그룹의 사내 생성형 AI 플랫폼 ‘H 챗 프로’ 사용자는 지난달 기준 3만명을 넘어섰다. 현대차·기아 전체 일반·연구직 직원의 약 80%다. AX 전환은 2018년 정의선 회장이 “IT기업보다 더 IT기업 같은 회사가 되겠다”고 강조한 데서 비롯됐다. 정 회장은 올해 초 경영진을 대상으로 ‘바이브 코딩’ 교육을 실시하자고 제안했고, 정 회장 본인도 코딩을 배웠다.

러시아와 전쟁 중인 우크라이나군이 한국 방산 스타트업이 개발한 인공지능(AI)을 실제 전장에서 시험하고 있다. 전방 관측병이 무전으로 전달하던 표적 정보를 AI가 자동으로 정리해 포병 지휘관의 사격 결심까지 걸리는 시간을 줄이는 기술이다. 11일(현지시간) 우크라이나 방산 전문 매체 ‘우크라이나스 암스 모니터’에 따르면 한국 방산 AI 스타트업 뉴타입인더스트리즈는 현재 우크라이나 군부대와 함께 AI 기반 포병 표적 처리 소프트웨어 ‘바바라’(Barbara)를 시험하고 있다. 뉴타입인더스트리즈는 육군 포병 장교 출신인 조성원 대표가 설립한 회사로, 서울에 본사를 두고 있다. 바바라는 포탄이나 자주포 같은 무기체계가 아니다. 포병이 표적을 발견한 뒤 실제 사격에 들어가기까지 거쳐야 하는 ‘킬체인’의 정보 처리 속도를 높이는 소프트웨어다. 특히 전방 관측병과 사격지휘관 사이의 통신 과정에서 발생하는 지연과 인적 오류를 줄이는 데 초점을 맞췄다. “말하면 AI가 정리”…좌표 이상하면 경고까지 전방 관측병이 스마트폰을 이용해 표적 위치와 상황을 음성으로 보고하면 바바라는 이를 AI로 분석해 정형화된 디지털 정보로 변환한다. 이후 사격지휘관이 곧바로 확인할 수 있도록 전달한다. 여러 표적도 자동으로 처리할 수 있으며 지휘관의 의도와 전술적 제약 조건도 반영한다. AI는 단순히 음성을 문자로 옮기는 데 그치지 않는다. 보고된 좌표가 잘못됐을 가능성이 있거나 표적이 민간 지역에 있는 것으로 판단되면 이를 사용자에게 경고한다. 다만 실제 포격 여부는 AI가 결정하지 않는다. 최종 타격 결정권은 인간 지휘관에게 남겨두는 ‘휴먼 인 더 루프’ 방식이다. 뉴타입인더스트리즈는 바바라가 기존 포병 사격 요청 과정의 병목을 줄일 것으로 기대한다. 회사 측은 현장에서 사용하는 스마트폰이나 태블릿에 프로그램을 적용할 수 있으며, 사격 요청 과정에서 이뤄지는 대화를 5분 안에 확인할 수 있도록 설계했다고 설명한다. 우크라이나에서 진행 중인 시험도 한 단계 진전된 것으로 전해졌다. 뉴타입인더스트리즈는 지금까지 우크라이나군 2개 부대와 접촉했으며 전투여단으로부터 초기 피드백을 받았다. 우크라이나군 관계자들은 바바라에 대해 자신들이 현재 운용하는 체계에는 없는 기능이라는 반응을 보였다고 조 대표는 전했다. 회사 홈페이지에는 협력 대상으로 우크라이나군 제92여단이 명시돼 있다. 이 부대는 과거 제92기계화여단으로 불렸으나 현재는 제92강습여단으로 개편됐다. 포병 넘어 공격드론까지…“하나의 화력체계로” 시험은 초기 검증 단계를 거쳐 보다 본격적인 전장 시험으로 넘어갔다. 다만 실제 전투가 계속되는 만큼 시험 일정은 전황에 따라 달라진다. 뉴타입인더스트리즈는 우크라이나군의 작전을 우선하면서 현장에서 받은 의견을 바바라에 단계적으로 반영하고 있으며 현재 시험을 올해 안에는 마무리할 수 있을 것으로 보고 있다. 회사는 바바라의 적용 범위도 넓히고 있다. 처음에는 포병 지휘통제 소프트웨어로 개발했지만 최근에는 기존 포병과 공격용 드론을 하나의 화력체계 안에서 연동하는 방향으로 확장하고 있다. 드론이 포병을 대체하는 것이 아니라 표적 탐지와 타격 능력을 보완하도록 만들겠다는 구상이다. 조 대표는 우크라이나 전쟁에서 포병의 중요성이 여전히 크다고 강조했다. 드론이 급속도로 확산했지만 결국 승패를 가르는 핵심 가운데 하나는 확보한 전장 정보를 얼마나 빠르고 정확하게 실제 타격으로 연결하느냐는 것이다. 바바라는 포탄을 더 빠르게 날리는 기술이 아니라, 포탄을 쏘기까지 사람이 거쳐야 하는 판단 과정을 AI로 단축하는 기술인 셈이다.

- Splunk와 AI Agent 결합… 장애 분석부터 대응까지 운영 자동화 구현- 금융권 데이터센터를 시작으로 스마트빌딩·AIoT 플랫폼 등 적용 범위 확대 HDC랩스(대표이사 이준형)가 국가 프로젝트로 진행 중인 독자 AI 파운데이션 모델 ‘모티프(Motif) 3(beta)’를 활용해 AI Agent 기반 ‘AI 운영 Copilot’ 개발에 본격 착수했다고 밝혔다. ‘AI 운영 코파일럿’은 서버 및 보안 시스템에서 발생하는 대규모 데이터를 AI가 실시간으로 분석해 이상 징후를 감지하고, 원인 파악 및 대응 가이드를 운영자에게 제시하는 솔루션이다. HDC랩스는 머신 데이터(비정형 데이터) 분석·시각화 플랫폼인 스플렁크(Splunk)와 AI 에이전트를 결합해 장애 탐지, 원인 분석, 대응 방안 제안은 물론 반복적인 운영 업무까지 자동화하는 차세대 AI Ops(AI Operations) 플랫폼을 구축할 계획이다. 개발에 앞서 HDC랩스는 AI 운영 코파일럿의 실제 환경 적용 가능성을 검증하기 위해 자체 성능 평가를 진행했다. 사용자가 일상적인 한국어로 입력한 질문을 스플렁크 전용 검색 명령어인 SPL(Search Processing Language)로 얼마나 정확하게 변환하는지 확인하는 방식이다. 동일한 한국어 질의 200문항을 대상으로 ▲문법 정확성 ▲실제 실행 가능 여부 ▲질문 의도와의 일치도 ▲보안 안전성 등 4개 항목을 평가한 결과, 단발 응답 기준 ChatGPT 기반 루나서비스와 딥시크 최신 모델은 각각 약 85점을 기록했다. 반면 모티프 3(beta)에 HDC랩스의 자체 최적화 기술을 적용한 모델은 87점을 기록한 것으로 나타났다. 이번 평가 항목은 2026년 8월 기준 HDC랩스 내부 기준에 따라 실제 스플렁크 환경에서 진행됐으며, 생성된 SPL이 오류 없이 실행되는지 여부를 중점 검증했다. AI 운영 Copilot은 기존 운영 방식과 달리 로그 데이터를 실시간 추적해 시스템 상태(CPU·메모리 이상, DDoS 공격 가능성 등)를 자연어로 안내하고 필요한 조치 방안을 제안한다. 향후에는 자연어 질의를 SPL로 변환하는 기능을 넘어 장애 원인 분석(Root Cause Analysis), 이상 징후 탐지, 보안 위협 예측, 운영 보고서 작성, ITSM 티켓 생성, 운영 절차(Runbook) 실행, 승인 기반 자동 조치 등 반복 업무를 단계적으로 자동화할 예정이다. 회사 측은 파트너사와 협력해 금융권 데이터센터 및 기업 전산센터를 시작으로 스마트빌딩, AIoT 플랫폼, AI CCTV 통합관제, 제조·산업 인프라 분야로 적용 범위를 단계적으로 확대해 나갈 계획이다.