기후변화로 인해 한반도 고유의 ‘뚜렷한 사계절’이라는 특징이 점점 희박해지는 것 같습니다. 봄, 가을은 짧아지고 무더운 여름, 매섭게 추운 겨울은 점점 길어지고 있습니다. 올해는 모기의 입도 돌아간다는 처서에도 가마솥더위가 계속됐습니다. 사실 날씨가 선선해지면 모기를 찾아보기 어렵지만 요즘은 항상 일정한 온도가 유지되는 실내 공간이 많다 보니 모기가 쉽게 사라지지 않는 것 같습니다. 그래서 가을에 모기에게 물리는 경우도 적지 않습니다. 모기를 방제하려는 것은 단순히 사람이나 동물의 피를 빨기 때문이 아니라 흡혈하는 과정에서 뇌염, 뎅기열, 황열, 지카, 말라리아 같은 각종 감염병을 옮기기 때문입니다. 많은 과학자가 불임 모기나 질병 전파를 막는 유전자를 가진 모기를 퍼뜨리는 방법을 찾는 이유도 그 때문입니다. 실제로 이런 생물학적 방제법은 화학 합성된 살충제를 뿌리는 것보다 방제 효과가 훨씬 더 큰 것으로 밝혀졌습니다. 영국 엑서터대 생태·보존학 연구센터, 네덜란드 바헤닝언대 곤충학 연구실 공동 연구팀은 ‘아사이아’(Asaia)라는 박테리아가 황열, 뎅기열, 지카 등을 옮기는 이집트숲모기 유충의 성장 속도에 영향을 미친다는 사실을 밝혀냈습니다. 이 연구 결과는 생명과학 분야 국제 학술지 ‘응용 미생물학 저널’ 11월 5일 자에 실렸습니다. 연구팀은 이집트숲모기 유충들이 서식하는 웅덩이에 아사이아 박테리아를 넣어 관찰했습니다. 이집트숲모기의 유충 기간은 10일 정도인데, 아사이아 박테리아에 감염될 경우 최소 하루가 단축되는 것으로 확인됐습니다. 아사이아 박테리아가 산소 결합을 줄여 성장 호르몬 생성을 촉진하기 때문이라고 연구팀은 설명했습니다. 모기 유충 기간을 기껏 하루 줄이는 것이 뭐가 중요하냐고 물을 수도 있겠지만, 이 연구를 활용하면 불임이거나 질병 전파를 막는 수컷 모기를 훨씬 빠르게 생산할 수 있습니다. 한두 마리가 아니라 수백만 마리의 성체를 생산해야 하는 대량 사육 계획에 도움이 된다는 말입니다. 사실 모기 같은 곤충은 변온 동물이기 때문에 주변 환경의 영향을 크게 받습니다. 특히 기온은 모기의 식생에 상당한 영향을 미치는데, 최근 기후변화에 따른 기온 상승으로 모기 활동 기간이 길어지고 있습니다. 모기의 유전자를 조작하거나, 인위적 방법으로 모기의 병원균 전파를 차단하는 것보다 근본 원인인 기후변화를 막으려 노력하는 것이 더 중요하지 않을까요.

AI 첨삭 기능으로 학습 만족도 상승전국 73개 지점에서 겨울학기 신입생 모집…12월 2일 개강 크레버스(CREVERSE, 대표이사 이동훈)의 수리 사고력 브랜드 CMS영재교육센터(이하 사고력관)는 사고력 수학과 연계해 효과적으로 교과 수학을 학습하며 심화 내용까지도 마스터할 수 있는 온라인 학습 ‘아이러닝3.0’(i-Learning)이 학부모와 학생들로부터 좋은 반응을 얻고 있다고 밝혔다. 2022년 첫 런칭을 시작으로 프로그램과 콘텐츠를 지속적으로 업데이트 해오고 있는 CMS아이러닝은 학생들이 집에서도 온라인으로 학습을 이어갈 수 있도록 하고, 개개인의 성취도에 따른 수준별 맞춤 콘텐츠를 제시해 학습 효율성을 높여주는 크레버스만의 에듀테크 시스템이다. 특히, 가을부터는 AI 첨삭 기능을 더하며 더 세밀하고 전문적인 학습지도가 가능해져 자기주도 학습 습관 형성은 물론, 교과 학습에서의 연계성과 효율성도 한층 강화되었다. 이것이 바로 재원생과 학부모 모두에게 호응을 얻고 있는 이유이다. 실제로 아이러닝을 이용하고 있는 학부모는 “CMS 교실 수업 후, 집에서 아이러닝으로 그날 배운 수학 개념을 한 번 더 확실히 짚어 보고, 관련된 교과 문제까지 풀어보면서 개념 이해와 실력을 검증할 수 있다는 것이 가장 만족스럽다”며 “실제로 선생님께 아이가 학교 교과 개념을 이해하고 응용하는 능력이 또래 친구들과 비교해 월등히 빠르고 정확하다고 평가받아 놀라웠다”라고 말하며 CMS아이러닝에 관한 만족도를 드러냈다. 최근, ‘2024 대한민국 소비자신뢰 대표브랜드 교육서비스 부문’ 대상을 수상하며 27년간의 정통성 있는 사고력 수학 교육 노하우로, 사고력 학습 대표 주자로서의 명성을 보여주고 있다. 앞으로도 CMS사고력관은 학생들이 에듀테크 콘텐츠로 학습 효과를 극대화할 수 있도록, 매해 혁신적이고 차별화된 서비스를 계속 업그레이드해 나갈 계획이라고 밝혔다. 한편, CMS사고력관은 10월 21부터 전국 73개 지점에서 겨울학기 신입생 모집을 위한 입학시험을 진행하고 있다. 입학시험은 7세 이상부터 응시 가능하며 기본 및 심화 사고력, 학습 능력과 잠재력 등을 종합해 수강 레벨을 결정하며, 모집 기간 동안 센터별 학부모 설명회도 진행될 예정이다. 겨울학기 입학시험 예약과 센터별 설명회 일정은 크레버스 홈페이지에서 확인 가능하다.

“인공지능(AI) 수요는 진짜다. 이제 시작일 뿐이다.”(TSMC) 대만 반도체 파운드리(위탁 생산) 기업 TSMC가 AI 붐으로 올 3분기 시장 예상치를 뛰어넘는 순익을 거뒀다. 올 4분기 전망치 역시 시장 전망치를 웃돌면서 네덜란드 ASML의 기대 이하 실적에 다시금 대두됐던 ‘반도체 겨울론’이 일부 불식될 것으로 보인다. 다만 TSMC의 독주에 파운드리 영역에서 경쟁 관계에 있는 삼성전자 위기론에 힘이 실리는 모양새다. 일각에선 TSMC와 엔비디아 간 동맹에 균열이 있다는 보도가 나오면서 삼성전자가 기회를 잡을 수 있을지에도 관심이 모인다. 17일 로이터통신 등에 따르면 세계 최대 파운드리 업체인 TSMC의 올 3분기 순이익은 3253억 대만달러(약 13조 8000억원)로 지난해 같은 기간 대비 54.2% 급증한 것으로 나타났다. 이는 시장조사 업체인 LSEG가 제시한 시장 예상치 3000억 대만달러를 뛰어넘는 실적이다. 앞서 TSMC는 올 3분기 매출이 지난해 대비 36.5% 증가한 236억 2200만 달러를 기록했다고 밝혔다. 이날 공개한 올 4분기 매출 가이던스는 261억~269억 달러로 이 또한 시장 예상치를 웃돈다. TSMC는 AI 모델을 학습시키는 데 필요한 최첨단 반도체를 위탁 생산하는 업체로 전 세계적인 AI 지출 급증 추세에 따른 핵심 수혜 기업으로 꼽힌다. 특히 AI 붐을 이끌고 있는 엔비디아와 30년 가까이 끈끈한 관계를 이어 오고 있다. 최근 두 회사는 신제품 출시 연기를 두고 갈등론이 불거졌다. 16일(현지시간) 미 정보기술(IT) 전문매체 디인포메이션은 복수의 소식통을 인용해 “AI 분야에서 가장 성공적이고 수익성 높은 제휴 관계가 긴장의 조짐을 보이고 있다”고 보도했다. 엔비디아와 TSMC가 차세대 AI 반도체인 ‘블랙웰’ 시리즈 생산을 두고 서로를 비난하고 있다는 것인데, 블랙웰 시제품에서 결함이 발견되며 출시 시기가 늦춰진 것과 관련해 엔비디아는 TSMC의 후공정 기술에 문제가 있다고 주장하는 반면 TSMC는 엔비디아가 자사 설계에 문제가 있었음에도 설계를 서둘렀다는 입장인 것으로 알려졌다. 상황이 이렇다 보니 엔비디아가 삼성전자에 일부 물량을 맡길 것이라는 관측도 나온다. 최신 AI 칩보다 비교적 간단하게 제조가 가능한 게임용 그래픽 처리장치(GPU) 제조를 삼성전자에 맡기는 걸 검토 중이라는 설명이다. 해당 언론은 “엔비디아는 현재 삼성전자와 해당 칩 제조 단가에 대해 협상 중”이라고 전했다. 한편 올 3분기 부진한 실적으로 전례 없는 위기론에 휩싸인 삼성전자는 이날 업계 최초로 12나노급 ‘24Gb(기가비트) GDDR7 D램’ 개발을 완료했다고 밝혔다. 업계 최고 사양인 이번 제품은 전작보다 용량·성능·전력 효율이 모두 향상됐다. 12나노급 미세 공정을 적용해 동일한 패키지 크기에서의 셀 집적도를 높였고 전작 대비 50% 향상된 용량이다. 그래픽 D램 중에서는 업계 최고 속도인 40Gbps를 구현했다. 사용 환경에 따라선 최대 42.5Gbps까지의 성능도 가능한데 이는 SK하이닉스가 지난 7월 공개한 GDDR7 속도(최대 40Gbps)보다 빠르다. GDDR은 고대역폭메모리(HBM) 대비 상대적으로 저렴하며 높은 전력 효율을 구현해 AI 시대에 응용처가 더욱 확대될 것으로 기대되는 D램이다. 일반적으로 데이터 학습을 위한 고성능 AI 칩에는 HBM이 주로 사용되며 데이터 추론을 위한 AI 칩에는 GDDR이 사용된다.

어린이·시니어별 눈높이 맞춰 진행기사 본문 작성·이미지 삽입 등 배워최호권 구청장 “생활 속 활용 기대” 서울 영등포구 명예 기자단이 앞으로 인공지능(AI)까지 활용해 38만 구민에게 더욱 생생하고 생활에 도움이 되는 알짜 정보를 전한다. 영등포구는 디지털 시대에 맞는 뉴스 콘텐츠 생산과 취재를 지원하고자 명예 기자단을 대상으로 AI 활용 기사 작성 교육을 진행했다고 15일 밝혔다. 교육은 전날과 이날 이틀에 걸쳐 대림동 YDP미래평생학습관에서 진행됐다. 영등포구에 따르면 생성형 AI를 활용하면 제목뿐 아니라 기사 본문 작성, 이미지 삽입에 이르기까지 여러 도움을 받을 수 있다. 명예 기자단은 영등포를 대표하는 구민 기자단이다. 그간 영등포구의 주요 정책, 시설, 생활 정보, 행사 등을 전달해 구와 구민의 가교 역할을 했다. 여러 구민의 눈높이에 맞추기 위해 영등포구는 어린이를 대상으로 한 ‘꿈나무 영등포’, 청년과 중년을 대상으로 한 ‘영등포 소식’, 어르신을 대상으로 한 ‘영등포 시니어 소식’ 등 3개 소식지를 발행 중이다. 교육 역시 명예 기자단의 연령에 따라 진행됐다. 초등학교 고학년으로 이뤄진 ‘어린이 명예 기자단’ 교육은 생성형 AI 이해력 강화와 글쓰기에 초점을 맞췄다. 강의와 교재 중심의 교육에서 탈피해 AI 기술을 직접 체험하고 문제 해결 능력과 응용력을 키웠다. 50세 이상의 시니어 명예 기자단과 구민 명예 기자단에게는 기사 작성 시 실질적인 도움이 될 수 있도록 기사의 구성과 작성 원칙, 이미지 제작 및 삽입, 문체 변경, 맞춤법 교정 및 퇴고, 비슷한 보도자료 검색 등을 교육했다. 최호권 영등포구청장은 “이번 교육을 통해 우리 구 소식을 전할 대표 기자들이 기사 작성뿐만 아니라 생활 속에서도 AI를 유용하게 활용할 수 있기를 기대한다”면서 “구민들의 디지털 활용 역량을 지속적으로 끌어올려 미래 성장을 견인하고 첨단 시대를 주도할 ‘젊은 영등포’로 나아가겠다”고 밝혔다.

응용 분야에서 이례적으로 선정1982년 ‘홉필드 네트워크’ 제시이론물리학, 컴퓨터 분야 적용인공 신경망 통해 강력한 계산 2024년 노벨 물리학상은 인공 신경망 연구로 현재의 인공지능 시대를 연 미국, 캐나다 과학자에게 돌아갔다. 스웨덴 왕립과학아카데미 노벨위원회는 8일(현지시간) 올해 노벨 물리학상 수상자로 존 홉필드(91) 미국 프린스턴대 명예교수, 제프리 힌턴(77) 캐나다 토론토대 명예교수를 선정했다고 밝혔다. 노벨위원회는 “홉필드 교수는 이미지를 저장하고 데이터의 다른 유형 패턴을 재구성할 수 있는 연상기억이라는 개념을 제시했고, 힌턴 교수는 데이터에서 자율적으로 속성을 찾아 특정 요소를 식별하는 작업을 수행할 수 있는 방법을 개발했다”고 업적을 소개했다. 이와 함께 “1980년대 두 사람의 연구가 2010년대에 시작된 인공지능 혁명의 기초를 마련했다”고 평가했다. 그러나 노벨 물리학상 수상자를 입자물리, 우주론, 고체물리 같은 전통 분야가 아닌 응용 분야에서 선정한 것은 이례적이라는 반응이 나온다. 고체물리학자였던 홉필드 교수는 1980년대 들어 생물학 분야에 관심을 가지면서 인공 신경망에 관해 연구했다. 그는 1982년 ‘신경회로망과 응집력이 있는 물리적 시스템’이라는 제목의 전설적인 논문에서 ‘홉필드 네트워크’를 제시했다. 신경망을 물리적으로 해석한 홉필드 네트워크는 최적화나 연상기억 등에 사용되는 대표적인 모델이다. 홉필드 교수의 연구는 이론물리학의 개념을 컴퓨터 과학 분야에 적용하며 유전학과 신경과학을 비롯한 다양한 생물학적 질문을 던짐으로써 인공지능 연구에 새로운 통찰력을 제공했다는 평가를 받는다. 1950년대 인공지능 개념이 처음 제시된 뒤 1970년대 초까지 활발히 연구됐다. 그러나 1970년대 중반부터 1980년대 초까지 인공지능에 관한 관심이 급속도로 식어 버린 이른바 ‘인공지능 연구의 첫 번째 빙하기’를 맞는다. 이때 꺼져 가던 인공지능 연구의 불꽃을 되살리고 지금의 인공지능 기술이 있게 만든 것이 힌턴 교수다. 힌턴 교수는 1984년 홉필드 교수의 제자인 테리 세즈노프스키와 함께 ‘볼츠만 머신’이라는 개념을 제안했다. 기존 홉필드 네트워크에 신경망 알고리즘을 결합해 개선한 것으로 대규모 병렬처리를 이용해 강력한 계산이 가능하게 한 것이다. 볼츠만 머신은 확률적으로 순환하는 신경망 네트워크로 내부 구조에 의한 학습이 가능하고 여러 조합된 문제를 해결할 수 있다. 재미있는 것은 ‘인공지능의 아버지’로 평가받는 힌턴 교수가 최근에는 인공지능의 위험성을 경고하는 데 앞장서기도 한다는 점이다. 이번 노벨 물리학상 수상자들은 1100만 크로나(약 14억 3033만원)를 반씩 나눠 갖는다.

2024년 노벨 물리학상은 인공 신경망을 연구로 현재와 같은 인공 지능 시대를 연 미국, 캐나다 과학자에게 돌아갔다. 스웨덴 왕립과학아카데미 노벨 위원회는 8일(현지시간) 올해 노벨 물리학상 수상자로 존 홉필드(91) 미국 프린스턴대 명예 교수, 제프리 힌튼(77) 캐나다 토론토대 명예 교수를 선정했다고 밝혔다. 노벨 위원회는 “홉필드 교수는 이미지를 저장하고 데이터의 다른 유형 패턴을 재구성할 수 있는 연상 기억이라는 개념을 제시했고, 힌튼 교수는 데이터에서 자율적으로 속성을 찾아 특정 요소를 식별하는 작업을 수행할 수 있는 방법을 찾아냈다”라며 “물리학의 도구를 사용해 오늘날 강력한 기계학습의 기초가 되는 방법을 개발함으로써 ‘인공지능의 봄’을 가져온 연구자들”이라고 수상 업적을 평가했다. 그러나, 노벨 물리학상 수상자를 입자 물리, 우주론, 고체 물리 같은 전통 분야가 아닌 응용 분야에서 선정했다는 것은 이례적이라는 반응이다. ●인공지능의 봄을 연 고체 물리학자 존 홉필드 교수는 원래 고체 물리학자로 1968~1969년 영국 케임브리지 캐번디시 연구소에서 구겐하임 펠로우십 당시 고체와 빛의 상호작용에 관한 연구로 ‘올리버 버클리상’을 수상하는 등 해당 분야에서 두각을 나타내는 학자였다. 그러다, 1980년대 들어서면서 생물학 분야에 눈을 돌려 물리학과 생물학의 융합 연구를 시작했다. 그러던 중, 홉필드는 1982년 ‘신경회로망과 응집력이 있는 물리적 시스템’이라는 제목의 논문을 발표하고, 여기에서 ‘홉필드 네트워크’를 제안했다. 이 논문은 이론 물리학, 신경 생물학, 컴퓨터 과학의 융합 연구의 결과물로 세 분야에서 가장 많이 인용되는 논문으로 꼽힌다. 신경망을 물리적으로 해석한 홉필드 네트워크는 최적화나 연상기억 등에 사용되는 대표적인 모델이다. 모든 뉴런(신경세포)이 양방향으로 연결된 신경회로망의 동작모델로 0과 1의 이진 입력을 받아 양과 음의 에너지 상태를 출력한다는 것이다. 학습패턴의 양극화 연산 적용, 학습패턴에 대한 가중치 행렬 계산, 계산된 가중치 행렬 저장, 입력패턴에 대한 학습 패턴을 연상하는 알고리즘으로 구성되는 홉필드 네트워크는 현재 기계학습의 기초적 모델로 알려져 있다. 홉필드 교수의 연구는 이론 물리학의 개념을 컴퓨터 과학 분야에 적용하면서, 유전학과 신경과학을 비롯한 다양한 생물학적 질문을 던짐으로써 인공지능 연구에 새로운 통찰력을 제공했다는 평가를 받는다. ●AI 빙하기 묵묵히 견디고 연구한 힌튼 교수 제프리 힌튼 교수는 ‘괴짜 연구자’, ‘외골수 연구자’로도 유명하다. 인공지능은 1950년대에 처음 개념이 제시된 뒤 1970년대 초까지 활발히 연구됐다. 그러다가, 1970년대 중반부터 1980년대 초까지 인공지능에 관한 관심이 급속도로 식어버린 이른바 ‘인공지능 연구의 첫 번째 빙하기’를 맞는다. 이때 꺼져가던 인공지능 연구의 불꽃을 되살리고, 지금의 기계학습과 심층학습을 있게 만든 것이 힌튼 교수다. 힌튼 교수는 1984년 홉필드의 제자인 테리 세즈노프스키와 함께 ‘볼츠만 머신’이라는 개념을 제안했다. 기존 홉필드 네트워크에 신경망 알고리즘을 결합해 개선한 것으로 대규모 병렬처리를 이용해 강력한 계산이 가능하게 한 것이다. 볼츠만 머신은 확률적으로 순환하는 신경망 네트워크로 내부 구조에 의한 학습이 가능하고 여러 조합된 문제를 해결할 수 있다. 힌튼 교수는 구글의 석학 연구원도 지냈지만, 지난해 AI의 위험성을 경고하며 퇴사하기도 했다. 인공지능의 기초를 마련한 이가 인공지능의 위험성을 경고하고 나선 것이다. 조정효 서울대 물리교육과 교수는 “홉필드 교수는 고체 물리학자였다가 생물 쪽에 관심을 갖고 연구했고, 힌튼 교수는 컴퓨터 과학자이면서 신경과학자로 생물학적 원리를 물리학적으로 풀어내 현대 인공지능 연구에 접목한 대표적인 융합 연구자들”이라고 말했다. ●물리학이 만든 이론, 모든 과학에 도움 노벨 재단측은 “1980년대 이후 두 사람의 연구가 2010년경 시작된 인공지능 혁명의 기초를 마련했다”고 강조했다. 물리학이 기계 학습 발전을 위한 도구를 제공했고, 연구 분야로서 물리학이 인공 신경망으로부터 어떤 혜택을 받는지 지켜보는 것도 흥미로운 일이라고 덧붙였다. 실제로 기계학습은 앞서 노벨 물리학상 수상 업적과도 밀접한 관련을 갖고 있다. 2013년 노벨 물리학상 수상 업적인 ‘신의 입자’ 힉스를 발견하기 위해 방대한 양의 데이터를 분류하고 처리하는 데 기계 학습이 사용됐다. 또 2017년 노벨 물리학상 수상 업적인 블랙홀의 중력파 측정에서 잡음을 줄이고 외계행성을 찾는 데도 기계학습의 도움을 받는다는 설명이다. 그뿐만 아니라, 기계학습은 분자와 물질의 특성을 계산하고 예측하는 데 사용됐으며, 단백질 분자 구조를 계산해 그 기능을 결정하고, 더 효율적인 태양전지를 제작하기 위한 새로운 물질을 찾는 데도 도움을 주는 등 최근 많은 연구의 초석이 되고 있다는 평가다. 이번 노벨 물리학상 수상자들은 1100만 스웨덴크로나(14억 3033만원)를 반씩 나눠 갖는다. 노벨 재단은 9일 노벨 화학상, 10일 노벨 문학상, 11일 노벨 평화상, 14일은 알프레드 노벨을 기념하는 스웨덴 국립은행 경제학상(노벨 경제학상) 수상자를 발표한다.

10년 전만 해도 미래의 일로 여겨지던 플렉서블 디스플레이는 이미 스마트폰에 적용되어 널리 사용되고 있습니다. 피부에 반창고처럼 붙일 수 있는 플렉서블 센서 역시 상용화 단계에 이르렀습니다. 하지만 두루마리처럼 말아서 보관하는 컴퓨터의 시대는 아직 멀었습니다. 고도로 정교한 과학기술의 결정체인 CPU는 아직도 단단한 실리콘 웨이퍼 기반으로 제조되기 때문입니다. 론 과학자들은 CPU나 GPU 같은 프로세서까지 구부릴 수 있는 소재로 만들기 위해 연구를 진행하고 있습니다. 영국 케임브리지에 있는 관련 스타트업인 프라그마틱 반도체 (Pragmatic Semiconductor)는 지금까지 개발된 것 가운데 가장 정교한 플렉서블 프로세서인 Flex-RV를 공개했습니다. Flex-RV는 최초의 32비트 플렉서블 CPU로 오픈 소스 아키텍처인 RISC-V 기반입니다. 구부리는 상태에서도 작동이 가능한데, 프라그마틱 반도체는 돌돌 말고 있는 상태에서도 작동이 가능하다는 것을 영상으로 공개했습니다. 당연히 단단한 실리콘 웨이퍼 기반의 프로세서는 자유롭게 구부릴 수 없기 때문에 연구팀은 TFT 디스플레이에 사용되는 IZGO (인듐(In)·갈륨(Ga)·산화아연(ZnO) 산화물) 기술을 이용해 프로세서를 만들었습니다. 덕분에 Flex-RV는 두께가 동물 세포 8개 수준인 80µm에 불과하며 소비하는 전력도 6mW에 지나지 않습니다. 하지만 그렇다고 해서 이제 몇 년 있으면 돌돌 말아서 휴대할 수 있는 컴퓨터를 만들 수 있는 것은 아닙니다. 이미 나노미터 단위까지 개발된 실리콘 반도체 웨이퍼와 달리 Flex-RV는 그렇게 미세한 회로를 만들 수 없기 때문에 로직 게이트 (트랜지스터) 숫자가 126,000개에 불과합니다. 1982년 나온 인텔 80286 프로세서가 134,000개의 트랜지스터를 지니고 있다는 점을 생각하면 현대적 프로세서와 견주기 힘든 수준입니다. 여기에 클럭은 52-60kHz 수준으로 현저히 낮습니다. 그럼에도 머신 러닝 연산에 필요한 유닛을 지니고 있어 AI 연산도 가능하다는 것이 연구팀의 주장입니다. 다만 작동 속도나 집적도를 보면 현재 수준에서 상용화는 기대하기 힘들고 앞으로 많은 연구가 필요한 분야임을 알 수 있습니다. 물론 스마트폰이나 PC 같은 고성능 제품이 아니더라도 플렉서블 프로세서에는 다양한 응용 분야가 있습니다. 피부에 붙이는 웨어러블 센서가 대표적인 경우입니다. 현재는 개발 단계이지만, 플렉서블 디스플레이처럼 언젠가는 플렉서블 프로세서도 우리 주변에서 보게 날이 올 것으로 기대합니다.

삼성전자가 연구개발, 전략적 시설투자 등 지속 성장을 위한 기반을 강화해 가고 있다. 30일 삼성전자에 따르면 삼성전자 DX부문은 삼성 AI를 통해 개인화된 디바이스 인텔리전스를 추진, 모든 디바이스에 AI를 본격적으로 적용해 소비자에게 생성형 AI와 온디바이스 AI가 펼쳐갈 새로운 경험을 제공한다는 계획이다. 이를 위해 ▲스마트폰, 폴더블, 액세서리, XR 등 갤럭시 전제품에 AI 적용을 확대하고 ▲차세대 스크린 경험을 위해 AI 기반 화질·음질 고도화, 한 차원 높은 개인화된 콘텐츠 추천 등을 전개해 가며 ▲올인원 세탁·건조기 비스포크 AI 콤보를 통해 일반 가전제품을 지능형 홈가전으로 업그레이드한다. 또한, 전사적 AI 역량을 고도화해 차세대 전장, 로봇, 디지털 헬스 등 신사업을 육성한다. 삼성전자 DS부문은 V낸드, 로직 FinFET, GAA 등 초일류 기술을 통해 미세화의 한계를 극복하고 업계 내 독보적 경쟁력을 갖춰왔다. 2030년까지 기흥 R&D 단지에 20조원을 투입한다. 반도체연구소는 양적·질적 측면에서 두배로 키운다. 연구 인력과 R&D 웨이퍼 투입을 지속적으로 늘려 첨단 기술 개발의 결과가 양산 제품에 빠르게 적용되도록 할 계획이다. R&D 투자를 통해 얻은 기술 우위를 바탕으로 효율적인 투자 및 체질 개선 활동을 강화하고, 이를 통해 확보된 재원을 연구개발에 재투자해 성장 기반을 강화하는 선순환구조를 구축해 간다는 계획이다. 아울러 삼성전자는 반도체 사업에서 고성능·첨단공정 제품 판매 및 다양한 응용처의 신규 수주를 지속적으로 확대해 기술 경쟁력과 시장 리더십을 더욱 공고히 할 방침이다. 메모리는 업계 최고 수준의 생산능력을 기반으로 HBM3, HBM3E 비중을 확대해 고성능·고대역폭 수요에 적극 대응할 계획이다. 시스템LSI는 플래그십 제품 판매 비중을 늘리고, 모바일 시장 외 사업영역을 넓혀 견고한 사업구조를 갖춰 나간다. 파운드리는 GAA(Gate-All-Around) 3나노 2세대 공정 양산과 테일러 공장 가동을 통해 기술 경쟁력을 더욱 강화하고 고성능컴퓨팅, 차량, 소비자용 등 다양한 응용처로 수주를 확대한다.

SK하이닉스는 차세대 메모리 기술인 ‘컴퓨트 익스프레스 링크’(CXL) 구동을 최적화하는 메모리 제어 솔루션 ‘HMSDK’의 주요 기능을 세계 최대 오픈소스 운영체제 ‘리눅스’에 탑재했다고 23일 밝혔다. CXL은 중앙처리장치(CPU)와 그래픽처리장치(GPU), 메모리 등을 효율적으로 연결해 대용량, 초고속 연산을 지원하는 차세대 인터페이스로 기존 메모리 모듈에 CXL을 적용하면 용량을 10배 이상 확장할 수 있다. 이런 이유로 CXL 메모리는 고대역폭메모리(HBM)를 이을 차세대 인공지능(AI) 메모리로 불린다. SK하이닉스는 “HBM 등 하드웨어 메모리뿐 아니라 소프트웨어 경쟁력도 인정받게 됐다는 의미가 있다”고 했다. HMSDK는 SK하이닉스가 자체 개발한 CXL 최적화 소프트웨어로 기존 메모리와 확장된 CXL 메모리 간의 대역폭에 따라 차등적으로 메모리를 할당해 기존 응용 프로그램을 조정하지 않고도 메모리 패키지의 대역폭을 30% 이상 확장해 준다. 자주 사용하는 데이터를 더 빠른 메모리로 옮겨주는 기능을 통해 기존 시스템 대비 성능을 12% 이상 개선했다고 SK하이닉스는 설명했다. 리눅스를 기반으로 일하는 전 세계 개발자들이 CXL 메모리를 이용할 때 SK하이닉스 기술을 업계 표준으로 삼게 된 건 회사 입장에선 큰 수확이다. 향후 차세대 메모리 관련 글로벌 협력 과정에서도 유리한 입지를 점할 수 있어서다. 업계는 올해 하반기 중 ‘CXL 2.0’ 규격이 적용된 첫 서버용 CPU가 시장에 출시되면 CXL이 상용화 단계에 접어들 것으로 본다. SK하이닉스는 96GB(기가바이트), 128GB 용량의 CXL 2.0 메모리에 대한 고객사 인증을 진행 중이다. 연말 양산이 목표다. 주영표 SK하이닉스 소프트웨어 솔루션 담당 부사장은 “대규모언어모델(LLM)과 같은 AI의 발전과 확산을 위해서는 반도체뿐 아니라 이를 뒷받침하기 위한 시스템 애플리케이션 수준도 크게 향상해야 한다”며 “기술 혁신과 생태계 확장에 힘쓰겠다”고 말했다.

삼성전자는 인공지능(AI) 시대 수요가 늘고 있는 초고용량 서버 솔리드스테이트드라이브(SSD)를 위한 ‘1테라비트(Tb) 쿼드레벨셀(QLC) 9세대 V낸드’를 업계 최초로 양산을 시작했다. 앞서 지난 4월 ‘트리플레벨셀(TLC) 9세대 V낸드’ 양산을 시작한 지 4개월 만이다. 12일 삼성전자는 ‘TLC 9세대 V낸드’에 이어 ‘QLC 9세대 V낸드’ 제품을 최초로 양산한다고 밝혔다. 삼성의 9세대 V낸드는 독보적인 ‘채널 홀 에칭’ 기술을 활용해 더블 스택구조로 업계 최고 단수인 286단을 구현해 냈다. V낸드의 적층 단수가 높아질수록 층간, 층별 셀 특성을 균일하게 유지하는 것이 더욱 중요한데, 삼성전자는 이를 위해 ‘디자인드 몰드’ 기술을 활용했다. 해당 기술은 셀 특성 균일화, 최적화를 위해 셀을 동작시키는 워드라인(Word Line)의 간격을 조절하여 적층하는 기술로, 데이터 보존 성능을 이전 제품보다 약 20% 향상시켰다. 거기다 셀의 상태 변화를 예측하여 불필요한 동작을 최소화하는 ‘예측 프로그램 기술’ 혁신을 통해 이전 세대 QLC 제품 대비 쓰기 성능은 100%, 데이터 입출력 속도는 60% 개선했다. 또 낸드 셀을 구동하는 전압을 낮추고 필요한 BL(Bit Line)만 센싱해 전력 소모를 최소화한 ‘저전력 설계 기술’을 통해 데이터 읽기, 쓰기 소비 전력도 각각 약 30%, 50% 감소했다. 허성회 삼성전자 메모리사업부 부사장은 “9세대 TLC 양산 4개월 만에 9세대 QLC V낸드 또한 양산에 성공함으로써 AI용 고성능, 고용량 SSD 시장이 요구하는 최신 라인업을 모두 갖췄다”면서 “최근 AI향으로 수요가 급증하고 있는 기업용 SSD 시장에서의 리더십이 더욱 부각될 것”이라고 밝혔다. 삼성전자는 브랜드 제품을 시작으로 향후 모바일 UFS, PC 및 서버SSD 등 QLC 9세대 V낸드 기반 제품 응용처를 점차 확대할 계획이다.

과학기술 발전과 인구구조 변화는 동시적으로 노동시장에 큰 영향을 미치고 있다. 인공지능(AI), 로봇화, 디지털화 등은 노동의 기계화를 촉진하며, 이는 과중한 육체적·정신적 노동 완화를 통해 생산성을 제고한다. 궁극적으로 더 적은 노동력 투입으로 더 높은 효율성을 달성하게 하며 초고령화로 초래되는 노동력 부족을 해결하는 마중물 역할도 한다. 우리나라의 고령화는 세계적으로 유례없는 속도로 빠르게 진행되고 있다. 65세 이상 고령인구 비중은 2045년 일본의 36.7%를 추월해 세계에서 가장 높은 37.0%에 도달할 전망이다. 55~64세 고령자의 고용률은 지난 5년간 66.9%에서 70.5%로 5.4% 증가한 반면 65~79세 인력은 40.4%에서 46.3%로 14.6%나 상승했다. 노동시장에서의 (노동력 부족 현상으로 인한) 노동력 수요와 (계속 일하고자 하는 고령자의 의지에 의한) 노동력 공급의 상호관계에서 고령자 고용률은 꾸준히 증가했는데, 이 추세는 계속될 전망이다. 경제협력개발기구(OECD) 회원국의 55~64세 고령자의 평균 고용률은 약 62.9%이다. 초저출산·초고령화로 인한 경제활동인구 감소와 노동력 부족 시대를 대비하기 위한 AI·로봇화를 통한 고령자의 생산성 향상은 당면과제다. 인간과 기계의 조화와는 달리 서로 일자리 다툼도 일어날 수 있다. 저숙련 근로자의 일자리를 잠식하던 과거 유형과 달리 지금은 기계가 고학력·전문직 일자리까지 대체하고 있다. 예를 들어 법률 종사자, 회계사, 산업디자이너 등의 일자리마저 위협받고 있다. 과학기술 발전으로 생성되는 일자리와 상실되는 일자리 모두를 포함한 일자리 총량을 계산하기는 쉽지 않다. 다만 1차·2차·3차 산업혁명 시기에도 기계파괴운동(러다이트)을 포함한 다양한 저항이 표출됐지만 일자리 총량은 꾸준히 증가한 인류 역사를 기억할 필요가 있다. 생성되는 일자리와 소멸하는 일자리는 다른 직무·직업에서 다르게 나타난 것도 유념해야 한다. 새로운 일자리는 혁신·개발과 파생응용 기술에 의해 만들어지는 한편 일자리 상실은 일상적·반복적 업무에서 나타난다. 저숙련 근로자의 단순 업무가 기계로 대체됐다면 AI·로봇화 시대에는 중·고 숙련근로자의 노동까지 기계화된다. 그 결과 과거보다 낮은 임금과 대우를 받게 된다. 현재의 고용구조와 고용의 질은 변화할 것이다. AI·로봇화도 대체할 수 없는 초고(超高) 숙련 소유자와 쉽게 자동화될 수 있는 업무를 수행하는 근로자로 고용구조는 양분된다. 이는 부(富)가 소수에만 집중되는 경제 양극화로 이어진다. 소수와 다수로 나눠지는 숙련·경제 양극화는 사회·경제적 갈등 요인이다. 소수 엘리트에 의해 추진되는 과학기술 발전은 사회적 수용성 부족으로 지속·확산마저 쉽지 않게 된다. 탈(脫)숙련 근로자는 자신의 일자리 보존과 이익을 위해 신기술 도입 자체를 거부할 수 있다. 기술의 초격차 시대에 사회적 갈등과 분열 때문에 혁신·기술개발 노력이 지체돼선 안 된다. 더 많은 사람이 혜택받는 조화로운 과학기술 생태계가 조성돼야 하는 이유다. 이를 위한 최선의 방책은 재교육·훈련이다. 이 과정을 통해 탈숙련이 재(再)숙련화된다. 예컨대 내연기관에서 전기 자동차로의 변환기에 엔진 같은 내연기관 전용 부품의 생산·조립에 종사하는 근로자는 탈숙련화된다. 이는 전동화 전환에 걸림돌로 작용하기에 해당 근로자가 재교육·훈련을 받아 새 업무 기술을 습득하게끔 해야 한다. 실제 전동화의 기술적 진화보다 재숙련을 둘러싼 인력과 갈등 관리가 더 오랜 시간이 걸리는 난제일 수 있다. AI·로봇의 노동시장 진입은 비가역적이다. 새로운 과학기술 환경에 부합하는 고용구조 변화와 고용의 질 향상을 추구하는 인력 관리, 정책 마련을 서둘러야 한다. AI·로봇화가 일상화된 후에는 노사 갈등과 분열이 고착돼 문제 해결이 더 어려워지기 때문이다. 이지만 연세대 경영대학 교수

생성형 인공지능(AI)인 챗GPT를 만드는 오픈AI가 추가 자금 조달에 나선 가운데 애플과 엔비디아가 투자를 검토하고 있다는 보도가 나왔다. 애플은 아이폰에 챗GPT를 탑재할 예정이며, 엔비디아는 인공지능(AI) 칩 선두 주자로 오픈AI의 주요 기술 파트너다. 월스트리트저널(WSJ)과 블룸버그는 29일(현지시간) 애플과 엔비디아가 오픈AI에 투자하기 위한 협상을 진행중이라고 보도했다. 지난해 1월 마이크로소프트(MS)로부터 약 100억 달러 투자를 받았던 오픈AI는 최근 추가 자금 조달에 나선 상황이다. 미 유명 벤처 투자사인 스라이브캐피털이 이를 주도하고 있으며 MS 또한 투자에 나설 것으로 전망된다. 여기에 엔비디아와 애플이 참여할 경우 지난해 말 860억 달러였던 오픈AI의 기업 가치는 1000억 달러에 이를 것으로 예상된다. 애플과 엔비디아는 오픈AI와 긴밀한 협력관계를 맺고 있긴 하나 직접적인 투자를 한 적은 없었다. 앞서 애플은 챗GPT를 포함한 오픈AI의 기술을 애플 AI 플랫폼인 ‘애플 인텔리전스’ 시스템에 통합하겠단 계획을 발표한 바 있다. 아이폰 등 애플 기기 사용자들이 애플 인텔리전스에서 선택 옵션으로 챗GPT를 사용할 수 있게 되는데 적용 시점은 아직 구체적으로 나오지 않았다. 일부 AI 기능이 먼저 탑재된 후 챗GPT 등 추가 기능이 업데이트되는 형식으로 탑재될 전망이다. 엔비디아는 오픈AI가 AI 모델을 훈련시키고 실행하는 데 있어 필수인 그래픽처리장치(GPU)를 공급하는 주요 기술 파트너다. 문제는 앞서 오픈AI에 투자하며 공고한 파트너십을 유지하고 있는 MS와의 관계다. MS는 2019년과 2021년 각각 10억 달러씩 오픈AI에 투자한 데 이어, 2023년 초 추가적으로 대규모 투자를 진행한 바 있다. 오픈AI의 지분을 직접적으로 갖고 있진 않지만 이익의 49%를 공유하는 형태로 관계를 맺고 있다. 애플과 엔비디아가 오픈AI에 투자할 때 MS의 공식 승인이 필요할지 여부는 알려져 있지 않으나 중요한 투자 결정에 대해선 MS와 오픈AI가 논의할 가능성이 남아있다. 한편 로이터통신에 따르면 오픈AI는 이날 챗GPT의 주간 활성 이용자수(WAU)가 2억명 이상으로 지난해 가을의 2배 가량이라고 밝혔다. 포천지 선정 글로벌 500대 기업 가운데 92%가 자사 제품을 쓰고 있으며, 지난 7월 최신 AI 모델인 GPT-4o(포오)를 출시한 뒤 자동화된 응용프로그램 인터페이스(API) 사용자가 2배로 늘었다고 설명했다. 국내에서도 챗GPT가 생성형 AI 애플리케이션 중 가장 인기가 많다. 앱·리테일 분석 서비스 와이즈앱·리테일·굿즈에 따르면 지난 7월 기준 생성형 AI 서비스 앱 사용자 673만명 가운데 챗GPT 사용자가 월간 396만명으로 가장 많았다.

삼성전자는 연구개발(R&D), 전략적 시설투자 등 지속 성장을 위한 기반을 강화해 왔다고 30일 밝혔다. 삼성전자 DX부문은 삼성 AI를 통해 개인화된 디바이스 인텔리전스를 추진, 모든 디바이스에 AI를 본격적으로 적용해 소비자에게 생성형 AI와 온디바이스 AI가 펼쳐갈 새로운 경험을 제공한다는 방침이다. ▲스마트폰, 폴더블, 액세서리, XR 등 갤럭시 전제품에 AI 적용을 확대하고 ▲차세대 스크린 경험을 위해 AI 기반 화질·음질 고도화, 한 차원 높은 개인화된 콘텐츠 추천 등을 전개해 가며 ▲올인원 세탁·건조기 비스포크 AI 콤보를 통해 일반 가전제품을 지능형 홈가전으로 업그레이드한다. 또한, 삼성전자는 전사적 AI 역량을 고도화해 차세대 전장, 로봇, 디지털 헬스 등 신사업을 육성한다. 삼성전자 DS부문은 V낸드, 로직 FinFET, GAA 등 초일류 기술을 통해 미세화의 한계를 극복하고 업계 내 독보적 경쟁력을 갖춰왔다. 2030년까지 기흥 R&D 단지에 20조원을 투입한다. 반도체연구소는 양적·질적 측면에서 두배로 키운다. 연구 인력과 R&D 웨이퍼 투입을 지속적으로 늘려 첨단 기술 개발의 결과가 양산 제품에 빠르게 적용되도록 할 계획이다. R&D 투자를 통해 얻은 기술 우위를 바탕으로 효율적인 투자 및 체질 개선 활동을 강화하고, 이를 통해 확보된 재원을 연구개발에 재투자해 성장 기반을 강화하는 선순환구조를 구축해 간다는 계획이다. 삼성전자는 반도체 사업에서 고성능·첨단공정 제품 판매 및 다양한 응용처의 신규 수주를 지속적으로 확대해 기술 경쟁력과 시장 리더십을 더욱 공고히 할 방침이다. 메모리는 업계 최고 수준의 생산능력을 기반으로 HBM3, HBM3E 비중을 확대해 고성능·고대역폭 수요에 적극 대응할 계획이다. 시스템LSI는 플래그십 제품 판매 비중을 확대하고, 모바일 시장 외 사업영역을 넓혀 견고한 사업구조를 갖춰 나간다. 파운드리는 GAA(Gate-All-Around) 3나노 2세대 공정 양산과 테일러 공장 가동을 통해 기술 경쟁력을 더욱 강화하고 고성능컴퓨팅, 차량, 소비자용 등 다양한 응용처로 수주를 확대해 간다. 삼성전자 관계자는 “초거대 AI 시대에 메모리 기술의 발전과 성능 향상이 중요하다. 삼성전자는 지난 40년간 업계를 선도하며 쌓아온 독보적인 기술 노하우를 바탕으로 AI 반도체 생태계를 확장할 다양한 메모리 제품을 준비해 왔다”면서 “이런 첨단 메모리 및 서버 시장의 수요 증가에 대응하기 위해 AI 시대에 최적화된 다양한 차세대 메모리 솔루션을 개발하며 메모리 패러다임의 변화를 주도하고 있다”고 말했다. 삼성전자는 2016년 세계 최초로 고성능 컴퓨팅(HPC)용 HBM 사업화를 시작하며, AI용 메모리 시장을 본격적으로 개척했다. 2017년 선보인 8단 적층 HBM2는 당시 가장 빠른 속도의 메모리였던 GDDR5 대비 8배 빠른 속도를 구현했고, 이 제품을 통해 AI·HPC 시대에 필수적인 3차원 스택 기술을 선보일 수 있었다. 이후에도 삼성전자는 고객과 밀접히 협업하여 AI·HPC 생태계를 견인하고 있다. HBM2 제품을 거쳐 HBM2E, HBM3를 양산하고 있으며, 9.8Gbps 속도의 HBM3E 제품을 개발해 고객사에 샘플 공급 예정이다. HBM4는 2025년을 목표로 개발 중으로, 해당 제품에 적용하기 위해 고온 열특성에 최적화된 기술도 준비하고 있다.

제주도가 세계 최대 규모의 컴퓨터 시스템 관련 학술대회인 ACM SIGKDD(Conference on Knowledge Discovery & Data Mining) 2026년 대회 유치에 성공했다. 제주도는 1995년부터 시작돼 데이터 마이닝과 관련된 연구, 기술, 응용에 대해 전 세계 연구자와 산업 전문가들이 ACM SIGKDD 학술대회의 32년 역사상 한국에서 최초로 개최된다고 29일 밝혔다. ACM SIGKDD는 1995년부터 시작된 데이터마이닝 분야의 최고 권위 학술대회로 알려졌으며 매년 3000명 이상의 전 세계 연구자와 산업 전문가들이 참가한다. 데이터 마이닝이란 대규모 데이터셋에서 유의미한 패턴, 규칙, 관계를 찾아내고 분석하는 과정으로 인공지능(AI), 패턴 인식, 기계 학습, 데이터베이스 관리, 통계학 등의 분야에서 유용하게 쓰인다. ACM(Association for Computing Machinery)은 1947년 설립된 세계 최초의 컴퓨터과학 분야 학술 및 교육을 목적으로 하는 연합체로, 현재 전 세계에 약 10만명의 회원을 보유하고 있으며, 본부는 미국 뉴욕 시에 있다. 제주도와 제주컨벤션뷰로는 한국조직위원회 가천대학교 김원 교수, 서울대학교 심규석 교수, 카이스트 이재길 교수와 협력해 유치 활동을 펼친 결과 지난 8월 27일 스페인 바르셀로나에서 열린 ‘2024년 ACM SIGKDD’에서 한국의 학술적 역량과 제주의 우수한 마이스 인프라를 강조해 호주, 싱가포르, 마카오, 미국 등과의 치열한 경쟁 끝에 제주가 최종 개최지로 선정됐다. 특히 이번 유치는 이 대회의 32회 역사에서 미국(21회), 캐나다(4회), 유럽(3회), 아시아(2회)에서 개최된 바 있지만, 한국에서는 처음으로 열린다는 점에서 큰 의미가 있다. 김희찬 제주도 관광교류국장은 “엔데믹 이후 제주는 마이스 시장 회복으로 다양한 국제회의와 행사를 성공적으로 유치하고 있다”며 “이번 학술대회 유치는 한국의 컴퓨터공학 분야의 위상을 높이는 계기가 될 뿐만 아니라, 전 세계 전문가들에게 제주의 매력을 알리는 중요한 기회가 될 것으로 전망된다”고 말했다. 한편 제주도와 (사)제주컨벤션뷰로는 지난 26일부터 28일까지 제주신화월드 랜딩컨벤션센터에서 ‘JEJU MICE EXPO 2024(JME 2024)’를 개최했다. 말레이시아, 태국, 중국 등 기존 주력 시장의 바이어뿐만 아니라, UAE, 인도, 이탈리아 등 ‘아세안 플러스 알파’ 정책에 부합하는 새로운 시장의 바이어 등 20명의 해외바이어를 초청하였으며, 학·협회 및 여행사 등 국내 바이어 50여명을 초청하여 총 70여명의 국내외 바이어가 참여했다.

한성대는 2025학년도 수시모집에서 전체 모집 정원의 69%인 총 1159명을 선발한다. 전형별로는 학생부교과전형 505명, 학생부종합전형 257명 등이다. 학생부교과전형은 교과성적 100%를 반영해 선발하며, 수능최저기준을 적용하는 교과우수전형(297명 선발)과 수능최저기준을 적용하지 않는 지역균형전형(208명 선발)으로 나뉜다. 국어·영어·수학은 공통이며 인문·사회과학·패션·뷰티계열의 경우 사회, 공과계열은 과학이 반영된다. 교과우수전형 점수는 과목계열 상위 성적 3개 과목을 포함한 총 12개 과목(진로선택교과 3과목 반영) 점수로 산출하고 지역균형의 경우 석차 등급이 반영된 전체과목 점수로 산출한다. 또 교과우수전형은 수능 2개 영역 등급 합이 주간 모집 단위는 7등급, 야간 모집 단위는 8등급 이내이며 제2외국어·한문영역이 탐구과목으로 대체될 수 있다. 학생부종합전형은 서류평가(학교생활기록부 전체 영역) 100%로 선발된다. 별도의 면접고사나 수능최저학력 기준은 없다. 이번 모집 단위는 기존 크리에이티브인문학부·미래융합사회과학대학·글로벌패션산업학부·뷰티디자인매니지먼트학과·IT공과대학·문학문화콘텐츠학과·AI응용학과 등 7개에서 창의융합대학 내 융합보안학과를 추가해 총 8개 모집 단위로 확대됐다. 한성대 수시모집에서 주목할 점은 2017년부터 도입된 트랙제 학사구조에 따라 동일 학부 내에서 세부 트랙 구분 없이 입학할 수 있다는 점이다. 이 학사 구조에 따르면 재직자 전형을 제외한 모든 입학생은 2개 이상의 트랙·전공·학과를 자유롭게 선택해 융합 전공을 이수할 수 있다. 또 졸업 전까지 변경도 가능하다. 모든 학부·세부 전공을 대상으로 경계 없이 전공 트랙을 선택하도록 한 건 한성대가 처음이다.수시모집 원서 접수 기간은 9월 9일 오전 10시부터 18일 오후 6시까지다.

‘1800조원.’ 가계부채 이야기가 아니다. 글로벌 시장조사기관 ‘마케츠앤드마케츠’가 추산한 2030년 세계 인공지능(AI) 시장의 예상 규모다. AI시장의 빠른 성장세는 금융권 역시 예외가 아니다. 한국신용정보원은 2026년 국내 금융 분야 AI 시장 규모는 3조원을 훌쩍 뛰어넘을 것으로 예상했다. 2020년 4000억원 수준에 불과했던 것이 6년여 만에 8배 가까이 몸집을 불렸다. 신용평가 부문을 비롯해 로봇자동화, 고객경험 제고 등 사실상 금융업계의 모든 분야에서 AI가 영역을 넓혀 갈 전망이다. 하지만 국내 금융 분야에서 AI 연구는 망분리라는 커다란 족쇄가 채워져 있다. 망분리는 내부망과 외부망을 분리하는 네트워크 보안 기법이다. ‘정보기술(IT) 강국’이란 평가가 무색하게 AI를 이용한 금융혁신은 전 세계 어디서도 찾아볼 수 없는 한국만의 규제에 가로막혀 날개를 펴지 못했다. 보안을 명목으로 마련한 규제가 국내 금융산업 전체의 명운을 가를 중요한 시점에 애물단지로 남아 있는 셈이다. 네트워크를 내부와 외부로 분리해 운영하는 망분리 규제가 금융업계에 모습을 드러낸 건 지난 2013년이다. 2011년 농협 전산망 마비 사태로 곤욕을 겪었던 금융업계의 보안 시스템은 2013년 방송사와 금융기관을 상대로 한 대규모 사이버 공격에 취약한 모습을 노출했다. 결국 정부는 사실상 최고 강도의 방어막이자 최후의 수단 중 하나로 꼽힌 망분리 카드를 꺼내 들었다. 철 지난 ‘2013년의 유산’사이버 공격에 뚫린 금융기관 정부 ‘최후의 수단’ 망분리 꺼내금융권과 정보통신업계 일각에선 “빈대 잡으려 초가삼간 다 태우는 격”이란 비아냥 섞인 목소리가 나오기도 했지만 그만큼 소비자와 금융회사, 그리고 정부가 사이버 테러 위협에 대해 느낀 위기감은 컸다. 하지만 시간이 흐르면서 망분리 규제가 가진 경직성과 비효율성이 수면 위로 드러나기 시작했다. 시간과 공간, 비용 등 모든 측면에서 현실적이지 못한 규제라는 지적이 이어졌다. 심지어는 코로나19 팬데믹이 한창이던 2020년 초 금융회사 직원들은 확진 판정을 받아도 재택근무를 못 하는 일이 비일비재했다. 한 시중은행 직원은 “일부 직원들은 업무용 데스크톱 컴퓨터를 챙겨 집으로 가는 해프닝이 벌어지기도 했다”며 당시를 회상했다. 일반 임직원은 원격으로 금융회사 전산망에 접속할 수 없도록 한 망분리 규제 때문이었다. 코로나19 확산세가 심각해지면서 금융당국이 빠르게 규제를 완화하고 금융회사 직원들의 재택근무가 가능해졌지만 망분리 규제의 강도와 경직성을 단적으로 보여 주는 사례로 남았다. 물리적 망분리가 사이버 테러의 위협으로부터 금융업계를 온전히 지킬 수 있는가에 대한 근본적 물음도 제기됐다. 해킹 등 사이버 범죄 수준이 갈수록 고도화하는 상황에서 물리적 망분리를 더이상 보안의 ‘만능열쇠’로 볼 수 없다는 지적이었다. 망분리 규제에 대한 비판이 극에 달한 건 전 세계, 모든 산업 분야에서 AI 활용 열풍이 불기 시작하면서다. 수시로 변화하는 AI 생태계에 국내 금융권이 빠르게 적응하지 못하도록 가로막는다는 비판이 이어졌다. 경쟁력 제고를 위해선 외부에 있는 생성형 AI와 클라우드 기반 응용프로그램(SaaS)을 활용하는 것이 필수였지만 망분리 규제로 인해 내부망만을 활용해야 하는 금융회사들엔 ‘그림의 떡’이기 때문이다. 만능 열쇠 아닌 ‘족쇄’ 사이버 테러 고도화 속 무용지물생성형 AI 활용 등 혁신 가로막아황석진 동국대 국제정보보호대학원 교수는 “망분리 규제를 했다고 해서 지금까지 해킹 사고가 없었던 것도 아니고 비용도 상당히 많이 들어갔기 때문에 실효성이 떨어졌던 것이 사실”이라며 “지금껏 활용해 온 물리적 망분리가 모든 보안 사고를 사전에 차단할 수 있는 기능이 있는 것처럼 포장되기도 했지만 사실이 아니다”라고 했다. 금융권 보안 강화는 전 세계적 숙제다. 많은 돈이 오가고 다수의 고객 정보를 보유하고 있는 금융기관이 사이버 공격을 당할 경우 천문학적 규모의 피해가 발생할 수 있기 때문이다. 망분리는 해외에서도 오랜 기간 국내외 금융회사들을 사이버 테러 위협으로부터 지켜왔다. 하지만 한국처럼 금융회사마다 의무적으로 물리적 망분리를 적용하도록 한 사례는 선진국에서 찾아보기 힘들다. 미국의 연방금융기관 검사협의회(FFIEC)는 망분리 방식의 필요성엔 공감하면서도 우리 정부가 그래 왔던 것처럼 금융회사들이 반드시 망분리 시스템을 도입하도록 강제하진 않는다. FFIEC가 금융회사 보안 지원을 위해 마련한 가이드라인을 보면 데이터의 중요도에 따라 망을 나누고 접근을 통제하는 세분화 방식을 설명할 뿐, 아예 인터넷을 원천 차단하는 망분리를 제시하진 않는다. 각 회사의 사정에 맞춰 유연하게 적용할 수 있도록 자율성을 부여한 셈이다. 호주 보안당국 역시 망분리를 의무화하지 않고 “기업이 중요한 데이터에 한해 기업이 망분리 도입을 고려해 볼 수 있다”는 수준으로 규정한다. 단 한 번의 사이버 공격으로 모든 정보에 대한 접근이 열리는 것을 방지하는 수단 중 하나로 망분리 혹은 망 세분화를 제시하지만 강제성은 없다. 글로벌 보안 강화 대책은 보안 사고 땐 천문학적 손배 책임 美 등 규제보다 자발적 노력 유도그렇다고 해서 선진국의 금융기업들이 보안 의무 이행을 소홀히 하는 것도 아니다. 미국은 망분리를 의무화하지 않는 대신 보안 사고가 발생할 경우 국내보다 훨씬 더 무거운 책임을 금융회사에 묻는다. 일례로 2019년 7월 대규모 해킹 사고가 발생한 캐피털원은 징벌적 손해배상과 피해 처리 비용 등을 모두 합쳐 1억 5000만 달러(약 1991억원) 상당의 책임을 감수해야 했다. 망분리 의무화와 같은 규제가 없이도 보안 강화를 위한 금융기업들의 자발적 노력이 이어지는 이유다. 김승주 고려대 정보보호대학원 교수는 “미국과 유럽의 경우 망분리를 활용하더라도 데이터를 자체 중요도에 따라 나눈 후 그 등급에 따라 망분리를 차등 적용한다”며 “한국의 망분리는 아예 내부망과 외부망을 분리시켰기 때문에 필요할 때마다 복잡한 절차를 거쳐 망을 다시 연결해야 했다. 이런 과정에서 해킹 사고가 발생하면 오히려 더 피해가 커지는 형태”라고 지적했다.

지난 10여년간 금융업계의 대표적인 규제 혁신 과제로 꼽히던 망분리 규제는 단계적으로 완화될 전망이다. 사이버 테러 위협에 대한 막연한 두려움이 규제 혁신의 발목을 잡았지만 금융당국도 망분리 규제를 종합적으로 재검토할 시점이 도래했다고 보고 있다. 금융위원회는 지난 13일 ‘금융 분야 망분리 개선 로드맵’을 내놨다. 금융회사도 내부 업무망 PC를 통해 챗GPT 등 생성형 인공지능(AI)을 이용할 수 있도록 하고 클라우드 기반 응용프로그램(SaaS)의 활용 범위를 넓힌 것이 골자다. 신속한 대응이 필요한 과제는 규제 샌드박스를 활용하기로 했다. 대표적인 것이 생성형 AI다. 단 해외 AI 사업자가 국내 금융회사와 금융당국의 검사 및 감사 협조 의무를 이행해야 한다. SaaS 역시 활용 범위를 넓혀 가명처리된 개인신용정보도 처리할 수 있도록 했다. 모바일 단말기 이용도 가능하다. 금융위는 이르면 올해 말부터 금융권에서 생성형 AI와 SaaS의 적극적 활용이 가능할 것으로 전망했다. 김병환 금융위원장은 “세상의 어떤 정답에도 유통기한이 있다. 오랜 기간 자리잡은 ‘최고의 전략’(베스트 프랙티스)도 새로운 환경에 맞지 않는다면 ‘최악의 전략’(워스트 프랙티스)이 될 수 있다”고 했다. 사실상 그간 유지해 온 망분리 규제가 AI 금융혁신의 발목을 잡아 왔다는 점을 에둘러 인정한 셈이다. 업계에선 뒤늦게라도 새로운 도전을 위해 일정 부분 규제 혁파에 나섰다는 점을 높게 평가하는 분위기다. 국내 한 시중은행 관계자는 “늦은 감이 없잖아 있지만 그래도 예상을 뛰어넘는 수준의 개선이 이뤄진 것 같아 반갑다”며 “그동안 규제의 벽에 막혀 어려움을 겪었던 실무자들에게 새로운 원동력이 생긴 만큼 업계 전반이 활기를 띠는 모습”이라고 설명했다. 전문가들은 첫발을 내디딘 지금이야말로 가장 견고하고 굳건한 보안체계를 선보여야 할 때라고 조언한다. 출발과 동시에 허점을 노출한다면 오히려 더 강한 규제가 새롭게 등장할 수 있다는 우려에서다. 김명주 서울여대 정보보호학과 교수는 “어떤 업계보다 보안이 중요한 금융회사들이 먼저 망분리 규제 완화에 나서기 시작한 만큼 책임감을 지녀야 한다”며 “금융업계에서 실패하면 규제 완화가 전면 백지화될 가능성도 배제할 수 없다”고 했다. 업계와 당국의 긴밀한 협조를 통해 보안 수준을 높여야 한다는 목소리도 있다. 해킹 기술이 갈수록 발달하는 상황 속에서 망분리 없이 금융회사의 자체 역량만으로 완벽한 보안체계를 구축하기는 쉽지 않을 것이란 이유다. 황석진 교수는 “망분리 없이 금융회사 개별 능력만으로 외부에서의 사이버 공격을 막아 낼 수 있는 수준의 보안체계를 구축할 수 있을진 의문”이라고 했다. 그러면서 “금융회사들의 노력은 물론 이를 적극적으로 뒷받침하는 당국의 정책적 노력이 반드시 병행돼야 한다”고 강조했다.

경기도와 경기도경제과학진흥원(이하 경과원)은 세계적인 기업 엔비디아와 협력해 혁신 창업가 양성을 위한 ‘AI 스타트업 과정’ 교육생을 모집한다고 21일 밝혔다. ‘AI 스타트업 과정’은 경기창업허브 운영 사업 중 하나로 도내 예비·초기 창업자들에게 인공지능(AI) 분야의 전문 지식과 기술을 습득할 기회를 제공하는 교육이다. 엔비디아 DLI(Deep Learning Institute) 과정과 전문교육 과정으로 진행되는 이번 교육은 오는 9월부터 11월까지 총 17회에 걸쳐 진행되며, 회차별로 30명씩, 총 510명의 교육생을 모집한다. DLI 프로그램은 전 세계 40만 명 이상의 개발자를 배출한 엔비디아의 공식 프로그램으로, AI와 딥러닝 기술의 심도 있는 이해와 함께 다양한 산업 분야에서의 실제 프로젝트 구축 능력 향상에 중점을 둔 교육 과정이다. DLI 과정은 ▲GPU 기반 딥러닝 ▲가속화 컴퓨팅 ▲데이터 사이언스 실습 ▲딥러닝 응용 등 AI 분야에서 필수적인 기술을 다루며, 수료할 경우 엔비디아 공식 인증서를 받게 된다. 전문교육 과정은 AI 기초 지식 습득을 위한 프로그램으로, DLI 과정에 선행학습 역할을 한다. 주요 내용으로는 ▲딥러닝의 이해 ▲생성형 AI의 이해와 활용 등이 포함된다. 교육은 판교 스타트업캠퍼스에서 진행되는 오프라인 수업과 온라인(Zoom 앱 활용)을 통한 실시간 수업으로 진행된다. 교육생들은 엔비디아 그래픽처리장치(GPU) 클라우드 서버 등 최신 실습 환경에서 학습하며, 교육비는 전액 무료다. 교육 참가 대상은 경기도 내 예비ㆍ초기 창업자, 재직자, 및 대학(원)생으로, 경기스타트업플랫폼(gsp.or.kr)을 통해 신청할 수 있다. 강성천 경과원장은 “이번 교육은 엔비디아와 같은 글로벌 빅테크 기업과 협력하여, AI 분야의 인재 양성에 중요한 계기가 될 것”이라며 “앞으로도 AI 분야를 선도할 혁신 창업가 양성을 위해 최선을 다해 지원하겠다”라고 말했다.

손정의(일본명 손 마사요시) 소프트뱅크 회장의 동생인 손태장(일본명 손 다이조) 미슬토 회장이 한국 주요 기업들과 손 잡고 인공지능(AI) 산업에 투자하는 펀드를 설립한다고 니혼게이자이신문(닛케이)이 16일 보도했다. 보도에 따르면 싱가포르 벤처캐피털(VD) 업체 ‘디에지오브(The Edge of)’의 손태장 회장은 소프트뱅크그룹과 한국의 대기업 등으로부터 이달 말까지 1억 3000만달러(약 1770억원)을 조달해 AI 펀드를 만들 예정이다.이 펀드는 투자처의 아시아 진출을 지원하고 AI를 활용한 신산업을 창출하는 데 사용될 예정이다. 펀드에 참여하는 기업으로는 일본 소프트뱅크와 한국의 한화 금융부문, SK네트웍스, LG전자를 비롯해 태국 주요 기업들이 참여하는 것으로 전해졌다. 이어 대만, 인도네시아, 베트남 등의 기업으로부터 추가 출자를 받아 연말까지 펀드 규모를 2억달러로 확대할 계획이다. 펀드 운용기간은 10년이며 아시아 진출 계획이 뚜렷하고 비교적 시장에 정착한 기업들을 위주로 투자한다. 업종으로는 클라우드 기반의 응용 프로그램(SaaS·서비스형 소프트웨어), 헬스케어·바이오, 농·수산업, 핀테크, 반도체, 로봇, 신소재 등 7개 분야를 발굴한다.

프랑스에서 2024년 파리올림픽이 개막한 가운데, 드론을 이용한 위협에 대응하기 위해 레이저 기반의 대드론(C-UAS) 무기인 헬마(Helma)-P가 배치되었다. 고출력 다중 애플리케이션용 고에너지 레이저(High Energy for Multiple Applications - Power)의 약자인 헬마-P는 프랑스 회사 CILAS가 개발한 대드론 장비다. 헬마-P는 탈레스와 CS 그룹이 프랑스 병기국 DGA와 프랑스 의회의 지원을 받아 개발하고 있는 모듈식 대드론 체계인 PARADE(Programme de protection déployable modulaiRe Anti-DronEs) 사업의 하부 체계다. 헬마-P는 2017년부터 2019년까지 CILAS와 아리안 그룹이 공동으로 설계 및 개발했다. 광학 센서 세트가 장착된 2축 터렛과 2킬로와트의 출력을 가진 레이저 무기로 구성된다. 터렛은 한 명의 작업자가 조작할 수 있다.헬마-P는 이동식 또는 고정식으로 운용이 가능한 레이저 무기 시스템으로 설계되었다. 전체 시스템의 크기가 작아 쉐르파 라이트(Sherpa Light) 전술차량에도 통합이 가능하다. 날씨에 따라 다르지만, 1000m 거리에서 상업적으로 많이 사용하는 DJI 매빅(Mavic) 같은 소형 민수 드론을 탐지 및 무력화할 수 있다. 프랑스 정부는 2022년 8월에 올림픽 경비를 위해 헬마-P를 도입할 것이라고 발표했었다. 헬마-P는 이번 올림픽에 배치되기 이전부터 다양한 응용을 위한 시험을 진행했다. 2023년 6월 프랑스 해군은 지중해에서 호라이즌급 호위함 포빈의 갑판에 헬마-P가 통합된 컨테이너를 탑재하여 해상에서 드론 방어 능력을 시험했다.당시 시험을 통해 38대의 드론 모두를 1km 이내 거리에서 몇 초 만에 요격하여 추락시키는데 성공했다. 개발사인 CILAS는 앞으로 헬마-P의 출력을 차차 향상시켜 능력을 확장시킬 예정이다. 독일이나 영국 같은 다른 유럽 국가들과 달리 프랑스는 2019년에 인공위성 방어를 위한 레이저 무기 개발을 발표한 정도로 레이저 무기 개발이 잘 알려져 있지 않다. 독일은 라인메탈과 유럽 미사일 제작사 MBDA 독일지사가 함께 레이저 무기를 개발하고 있고, 영국은 최근 드레곤 파이어라는 레이저 무기 시제품을 시연했다.