부산시교육청 교육정책연구소는 AI·데이터연구팀이 자체 개발한 통합 업무지원 프로그램인 ‘펜통’의 기능 확대 버전을 배포한다고 7일 밝혔다. 펜통은 교사와 행정직원 모두의 업무 부담을 줄이고 디지털 환경에서 실무를 효율적으로 할 수 있도록 지원하려고 개발한 플랫폼으로 지난 4월 공개했다. 이번 업데이트는 기존 55개 기능에 13개 기능을 추가해 총 68개 기능으로 확대했다. 추가한 기능은 AI 코드를 활용해 맞춤형 디지털 학습지와 교보재를 손쉽게 제작할 수 있는 교무 지원 기능인 ‘펜북’, 두 개의 한글 파일을 비교해 대조표를 자동 생성하는 ‘한글 신구대조표’ 등이 있다. 클릭 한 번으로 문서 크기를 최적화해 K-에듀파인 기안을 보다 쉽게 할 수 있는 한글 용량 줄이기 기능도 있다. 교육청은 현장 교직원의 개선 의견을 반영해 실무에서 유용하게 활용할 수 있는 핵심 기능을 추가하는 등 펜통을 고도화했다. 교육청 관계자는 “펜통 도입 이후 다양한 수업 도구 지원과 행정 문서 작업 자동화 덕분에 업무 부담이 많이 줄었다는 반응이 나온다. 교직원들이 불필요한 행정 업무에서 벗어나 오롯이 학생 교육에만 집중할 수 있도록 실효성 있는 에듀테크 지원을 하겠다”고 밝혔다.

철도 선로 점검 중에 작업자가 사고를 당했다는 뉴스를 종종 접하게 된다. 국내 연구진이 사람이 직접 순회 점검하던 방식을 보완해 선로 안전사고 예방과 점검 효율을 높일 수 있는 기술 개발에 착수한다. 한국철도기술연구원 철도피지컬AI연구실은 초소형 드론과 인공지능(AI) 기반의 선로 지장물 점검 자동화 가능성을 확인하고 이를 바탕으로 ‘드론 기반 선로 지장물 점검 자동화 핵심기술 개발’에 착수한다고 6일 밝혔다. 철도 선로 점검은 작업자가 선로 주변에 접근해야 하기 때문에 안전사고 위험이 상존하고 고정형 영상 감시장치(CCTV)만으로는 터널 입구, 구조물 주변, 배수로 인접부와 같은 선로변 사각지대를 연속적으로 확인하기 어렵다. 이번에 개발에 착수한 기술은 철도 선로에 작업자를 투입하지 않고 드론 영상과 AI 분석만으로 선로 위 장애물과 위험 요소를 확인한다. 이를 통해 문제가 발견될 경우에만 인력을 투입해 구체적으로 살펴보는 방식이다. 연구팀은 개념 검증을 통해 초소형 드론으로 촬영한 선로 영상을 AI로 분석하고 감지 결과를 영상·위치·시간 정보와 함께 관제 시스템으로 연계할 수 있음을 확인했다. 이어 드론을 단순 촬영 장비를 넘어 선로 위험 요소를 데이터로 전환하는 이동형 점검 센서와 연계해 활용할 수 있는지 실제로 연구원 내 오송시험선에 적용해 검증할 계획이다. 이번 기술의 핵심은 터널 같이 위치 정보 기반 항법 체계가 닿지 않는 음영 구간까지 고려한 드론 영상 수집, AI 기반 지장물 감지, 점검 이력 관리를 하나로 연결하는 것이다. 3대 주요 기술은 철도 특화 드론 자율 비행, AI 기반 지장물 감지 자동화, 디지털 트윈 기반 이력 관리다. 연구원은 추가 연구를 통해 드론, 고정형 CCTV 영상, 4족 보행 로봇, 디지털 트윈을 연계한 철도 피지컬AI를 기반으로 인간 투입이 필요 없는 자동화한 선로 안전 확인 체계를 구축할 계획이다. 연구를 이끄는 최종혁 철도연 선임연구원은 “이번 연구는 드론 영상을 AI 분석과 관제 이벤트로 연결해 작업자가 현장에 접근하기 전에 선로 위험 요소를 먼저 확인하도록 지원하는 것이 핵심”이라며 “시험선과 철도 현장까지 단계적 검증을 통해 실용화까지 연계할 것”이라고 밝혔다.

삼성이 3일 경남 진주시 경상국립대에서 개최된 ‘영남권 첨단산업 발전비전 국민보고회’에서 영남을 ‘글로벌 피지컬 인공지능(AI) 혁신 클러스터’로 조성하기 위해 약 60조원을 투자할 계획이라고 밝혔다. 삼성은 제조 AI 선도를 위해 휴머노이드 로봇, 전고체 배터리, AI서버용 패키지 기판∙MLCC(적층세라믹캐패시터), 최첨단 고부가가치선 등을 중심으로 투자할 계획이다. AX와 로봇을 활용, 기존 산업을 최첨단 산업으로 전환해 양질 일자리 20만개를 창출한다는 목표다. 이를 통해 영남을 글로벌 피지컬 AI 혁신 클러스터로 조성한다는 구상이다. 우선 삼성전자와 삼성SDS는 휴머노이드와 제조AX를 접목해 최첨단 미래 제조단지를 구축한다. 구미에 휴머노이드 양산 체계 및 로봇 데이터 팩토리 구축, 제조∙로봇 자동화 산업 핵심 인프라인 AI 데이터센터 신축 등에 투자할 계획이다. 삼성SDI는 전고체 배터리의 세계 최초 양산을 목표로 한다. 울산에 휴머노이드 로봇 등에 탑재되는 전고체 배터리 양산을 추진하고, 에너지저장장치(BESS)용 리튬인산철(LFP)∙나트륨 배터리 양산을 확대할 예정이다. 삼성전기는 AI서버용 패키지 기판∙MLCC 핵심 기지 육성을 추진한다. 부산을 고성능 패키지 기판과 고부가 MLCC 마더라인 핵심 기지로 육성할 계획이다. 아울러 삼성중공업은 최첨단 고부가가치선∙해양 인프라 건조 기지를 조성한다. 거제에 AI팩토리 설비∙로봇∙자율운항 기술 관련 투자를 통해 자율형 조선소를 구축해 나갈 계획이다.

한화는 2040년까지 우주항공과 인공지능(AI) 산업에 총 55조원을 투자해 독자 발사체와 위성망, 국방 AI를 아우르는 통합 우주 인프라를 구축한다. 김동관 한화 부회장은 3일 경남 진주에서 열린 영남권 첨단산업 발전비전 국민보고회에서 ‘AI 우주강국’ 중장기 전략을 발표하며 “우주 주권 확보, 자주국방을 위한 AI 구축, 영남권을 중심으로 한 대한민국의 우주항공 생태계 완성 등의 목표를 위해 55조원을 선제적으로 투자하겠다”고 밝혔다. 한화는 우선 독자 발사체와 위성 기술을 기반으로 한 통합 우주 인프라 구축에 주력한다. 우주에서 정보를 수집하면 AI가 분석해 우리 군의 판단과 작전 수행으로 이어질 수 있도록 시스템을 만들겠다는 구상이다. 이를 위해 한화에어로스페이스는 우주발사체에 약 23조원을 투자할 계획이다. 단조립장과 발사체 개발 시험시설을 구축하고 앞으로 상업발사로 전환해 독자적인 우주 수송 능력을 확보할 계획이다. 한화시스템도 초저궤도 합성개구레이더(SAR) 위성과 우주 AI데이터센터, 위성통신망 확보를 위해 약 20조원을 투자한다. 한화가 추진하는 통합 우주 인프라는 고도 350㎞ 관측위성군과 400㎞ 상공에 구축할 우주 AI 데이터센터, 고도 900㎞에 배치되는 저궤도 위성통신망 등으로 구성된다. 한화시스템은 2031년까지 SAR 위성 64기를 운영하고, 저궤도 통신망은 위성 192기로 서비스를 시작한 뒤 60기 이상을 추가 발사할 계획이다. 김 부회장은 또 “우주 주권 확보를 위한 첫 단추는 독자 발사체 개발”이라며 “한화는 독자 발사체 개발을 통해 우리나라가 언제든지 우주에 다다를 수 있는 역량을 확보하겠다”고 강조했다. 한화는 국방 AI 역량 강화에도 10조원 이상을 투자할 예정이다. 경남 창원에 국방 AI 데이터센터를 구축해 우주와 지상·해상·공중에서 수집한 정보를 통합 분석한다. 또 이를 기반으로 전장 데이터를 학습, 추론하는 실전 특화 국방 AI 모델인 ‘디펜스 오에스’(Defense OS)를 개발한다. 디펜스 오에스 개발에는 2040년까지 약 2조원이 투입된다. 김 부회장은 “우리의 유무인 복합 체계는 자주국방을 담보할 뿐 아니라 우리나라가 세계적 수준의 방산 강국 지위를 더욱더 공고히 할 수 있는 든든한 기반이 될 것”이라고도 말했다. 한화는 지역인재 양성을 위해 부산대, 창원대, 경상대 등 영남권 대학과의 산학과제 수행, 장학생 선발, 재직자 재교육 등을 하고 있다. 앞으로는 학부 계약학과 설치와 계약정원제 대학원 운영 등으로 협력을 넓혀갈 계획이다. 지역 협력업체와의 상생 프로그램도 적극적으로 추진할 방침이다. 정책금융 등을 통해 협력업체에 저리 시설자금을 지원하고 자동화, 원격화 등으로 안전 관리를 강화해 생산 기반을 고도화하도록 한다. 김 부회장은 “지역 인재가 지역에서 배우고 지역 기업이 세계 시장에 도전하고 지역 생태계가 대한민국의 미래를 담보하는 선순환 구조야말로 한화가 생각하는 산업 생태계의 완성”이라고 강조했다.

도널드 트럼프 미국 대통령 소유 투자 계좌가 지난해 고율 관세 유예 발표를 하루 앞두고 애플 등 우량주를 대거 사들인 사실이 뒤늦게 드러났다. 관세 충격으로 주가가 급락한 시점에 주식을 매수한 뒤 정책 변경으로 시장이 폭등하면서 이해충돌 논란이 커지고 있다. 2일(현지시간) 월스트리트저널(WSJ)과 NBC뉴스 등에 따르면 미국 정부윤리국(OGE)이 최근 공개한 재산신고 자료에는 트럼프 대통령의 투자 계좌가 2025년 한 해 동안 진행한 주식 거래 2만 1000여 건이 담겼다. 특히 해당 계좌는 지난해 4월 8일 주식을 한 주도 팔지 않은 채 애플과 버크셔해서웨이 등 우량주를 포함해 327건의 매수 거래를 했다. 투입한 금액은 최소 360만 달러(약 56억원)로 집계됐다. 트럼프 대통령은 다음 날 오전 자신의 소셜미디어(SNS)에 “지금은 주식을 사기에 좋은 시기”라고 적었다. 이어 같은 날 오후 중국을 제외한 국가에 부과하려던 고율 상호관세를 90일간 유예한다고 발표했다. 시장도 즉각 반응했다. 스탠더드앤드푸어스(S&P)500지수는 하루 동안 9.5% 뛰었고, 관세 충격이 클 것으로 예상됐던 애플 주가도 15% 넘게 올랐다. 정책 발표 전후 수백 건씩 거래 트럼프 대통령 계좌는 이른바 ‘해방의 날’ 관세 발표 직후인 지난해 4월 3일과 4일에도 수백 종목을 사고팔았다. 연간 거래 건수는 2만 1000건을 넘었고, 하루 평균 거래액은 420만 달러(약 65억원)에 달했다. WSJ은 4월의 대규모 거래가 계좌의 평소 운용 방식과 크게 다르지 않았다고 전했다. 해당 계좌는 하루에도 수백 건씩 주식을 거래했으며, 일부 투자자들은 양도소득세 부담을 줄이기 위한 일반적인 절세 매매와 비슷하다고 분석했다. 다만 주요 정책 결정 전후로 거래가 급증하고 정부 지원을 받은 기업의 주식을 보유한 사실은 의혹을 키웠다. 트럼프 대통령 계좌는 지난해 8월 18일 최소 7500만 달러(약 1158억원)어치 주식을 거래해 연중 최대 규모를 기록했다. 이날 엔비디아와 애플, 마이크로소프트 주식을 각각 최소 500만 달러(약 77억원)에서 최대 2500만 달러(약 386억원)어치 사들였고 인텔 주식도 최소 25만 달러(약 3억 9000만원)어치 매수했다. 며칠 뒤 백악관은 미국 정부가 인텔 지분 약 10%를 확보하는 방안을 발표했다. 인텔 주가는 이후 370% 넘게 올랐다. 희토류 업체 MP머티리얼즈 주식도 정책 수혜를 보기 전에 여러 차례 매수했다. 트럼프 대통령 계좌는 취임 직후부터 지난해 5월까지 이 회사 주식을 8차례 사들였다. 이후 미 국방부가 MP머티리얼즈 지분 15%를 확보하자 주가가 급등했고, 트럼프 대통령은 해당 투자로 10만∼100만 달러(약 1억 5000만~15억 4000만원)의 자본이득을 신고했다. 백악관이 지난해 7월 23일 ‘AI 행동계획’을 발표한 날에도 기술주 매수가 이어졌다. 트럼프 대통령 계좌는 브로드컴과 아마존, 애플, 마이크로소프트, 엔비디아 등에 최소 600만 달러(약 93억원)에서 최대 3000만 달러(약 463억원)를 투자했다. “나는 거래에 관여하지 않는다” 트럼프 대통령은 자신이 개별 거래에 관여하지 않았다며 이해충돌 의혹을 부인했다. 그는 CNBC 인터뷰에서 “내 아이들이 관리한다”며 “나는 투자 담당자들과 대화조차 하지 않는다”고 밝혔다. 이어 지난해 증시 상승으로 예상보다 훨씬 많은 돈을 벌었다면서도 종목 선정과 매매에는 관여하지 않았다고 주장했다. 트럼프 대통령의 자산 상당수는 장남 도널드 트럼프 주니어가 관리하는 신탁에 들어 있다. 그는 “정부 규모가 워낙 커 아이들이 무엇을 하든 내부정보를 이용했다는 비판을 받을 수 있다”며 “가능한 한 그런 상황을 피하라고 말하지만 아이들에게도 각자의 삶이 있다”고 해명했다. 트럼프그룹도 대통령과 가족이 특정 종목을 선택하거나 거래를 지시·승인하지 않는다고 밝혔다. 독립적인 외부 자산운용사가 자동화된 투자 전략에 따라 계좌를 관리하며, 트럼프 일가는 거래 내용을 사전에 통보받지 않는다는 설명이다. 백악관 역시 “대통령과 가족은 이해충돌 행위에 관여한 적이 없으며 앞으로도 그럴 것”이라고 반박했다. 논란은 늦은 공개로 더 커졌다. 미국 고위 공직자는 일반적으로 1000 달러(약 154만원)를 넘는 증권 거래를 45일 안에 신고해야 한다. 그러나 트럼프 대통령은 지난해 계좌에서 이뤄진 2만 1000여 건 가운데 약 1000건만 앞서 공개했다. 나머지 대부분은 이번에 제출한 900쪽 분량의 연례 재산공개 자료를 통해 처음 드러났다. 보고서 첫 장에는 트럼프 대통령이 늦은 신고에 따른 수수료를 납부했다는 내용도 담겼다. 윤리 전문가들은 거래량만으로 불법을 단정할 수는 없다고 본다. 다만 정책 결정과 개인 자산의 이해관계가 실제로 분리됐는지 검증할 장치가 부족하다고 지적한다. 자산운용사의 신원과 구체적인 투자 방식도 공개되지 않았다.

화성특례시가 전국 최초로 ‘AI 기반 스마트 도로·하천 점용허가 플랫폼 구축사업’을 추진한다. AI 기술을 활용해 도로·하천 점용 신청부터 허가까지 전 과정을 온라인으로 처리하고, 시민 편의와 행정서비스의 효율성을 높이기 위한 사업이다. 시는 전국 최초로 AI 기반 사전진단 서비스와 대시민 온라인 신청시스템, 업무 자동화 기능을 하나의 플랫폼으로 통합 구축해, 도로·하천 점용 허가 절차를 보다 신속하고 체계적으로 처리할 수 있는 기반을 마련할 계획이다. 플랫폼에는 AI 기반 사전진단 서비스, 대시민 온라인 신청시스템, 업무 자동화 기능 등이 구축된다. AI는 신청 단계에서 점용 가능 여부와 필요한 제출 서류, 보완 사항 등을 미리 안내하고, 허가 검토 등 행정 업무를 지원해 민원을 더욱 신속하고 정확하게 처리할 수 있도록 돕는다. 정명근 시장은 “AI 기반 스마트 도로·하천 점용허가 플랫폼은 시민이 편리하게 이용할 수 있는 AI 행정을 구현하는 중요한 출발점”이라며 “앞으로도 AI 기술을 행정 전반에 적극 활용해 시민이 일상에서 체감하는 행정 혁신을 실현하고, 전국 최고의 AI 선도도시로 도약하겠다”고 밝혔다.

현대자동차그룹은 영남권을 글로벌 첨단산업 거점 지역으로 육성하기 위해 올해부터 앞으로 10년간 영남권에 42조원을 투자할 계획이라고 3일 밝혔다. 현대차그룹은 이날 경남 진주에서 열린 영남권 첨단산업 발전비전 국민보고회에서 재정경제부와 과학기술정보통신부, 산업통상부, 기획예산처 등 정부 부처를 비롯해 부산시, 대구시, 울산시, 경북도, 경남도 등 지방자치단체와 ‘영남권 첨단산업 육성을 위한 투자양해각서(MOU)’를 체결했다. 현대차그룹은 영남권에 인공지능(AI) 제조 허브 구축, 미래 핵심 부품 클러스터 구축, 제조 특화 AI 기반 제조 혁신, 미래 항공·우주, 지속 가능한 에너지 인프라 구축 등 첨단 분야에 대한 적극적으로 투자할 계획이다. 현재 추진하고 있는 새만금 프로젝트와 함께 제조 특화 AI, 항공·우주 산업, 에너지 인프라 등의 첨단산업 생태계를 조성해 지역 균형 발전과 일자리 창출 등 국가 경제 활력 제고에 기여한다는 방침이다. 현대차그룹은 우선 세계 최대 단일 완성차 공장인 현대차 울산공장을 미래 모빌리티 산업의 핵심 기지로 전환하고 대한민국 미래 산업의 핵심 거점으로 조성할 것이라고 강조했다. 현대차그룹은 올해 4분기 가동할 예정인 울산 전기차(EV) 공장을 포함해 최첨단 자동화 및 통합 생산체계를 갖춘 AI 제조 허브를 구축할 계획이다. 인공지능 기반 자율주행차(AI DV) 주도권을 확보하는 데 주력할 예정이다. 현대차그룹은 로보택시 수준인 자율주행 레벨4 이상 AI DV까지 기술을 고도화하고 있다. 울산 수소연료전지공장은 수소 모빌리티와 청정 에너지 산업을 확대할 전략적 생산 기지 역할을 한다. 여기서 양산되는 차세대 수소연료전지와 물을 전기 분해해 청정 수소를 생산하는 고분자전해질막(PEM) 수전해기는 차세대 수출 주력 상품으로 육성할 방침이다. 또 2030년까지 울산에 현대모비스 배터리 시스템 조립라인, 대구에 현대모비스 모터·제어기 생산라인, 경남 창원에 현대위아의 전기차용 열관리시스템 생산라인 등 미래 핵심 부품 클러스터를 구축하며 부품 공급망을 강화한다. AI가 생산 설비, 물류, 품질 관리 등 공장 전반을 스스로 판단하고 최적화하며 최적의 생산 시너지를 내도록 하는 제조 특화 AI에 기반한 제조 혁신도 속도를 내 영남권을 제조 특화 AI에 기반한 지능형 공장의 실증·확산 거점으로 두기로 했다. 도심 항공부터 우주 발사체, 달 탐사에 이르는 미래 항공·우주 분야로 사업 영역도 넓힌다. 현대차그룹의 미국 항공 모빌리티 전문 법인인 슈퍼널은 전동화 파워트레인 기반의 차세대 기체를 영남권에서 병행 개발하기로 했다. 우주 발사체 엔진, 달 탐사 전용 로버(이동형 로봇) 등 그룹이 보유한 역량을 동원해 우주 산업 핵심 기술의 국산화도 추진한다. 에너지 인프라 분야에서는 소형모듈원전(SMR), 해상풍력, 수전해 플랜트 등을 구축하고 앞으로 수출로 연계하는 방안을 추진한다. 장재훈 현대차그룹 부회장은 “현대차그룹의 모태인 영남권에 AI 기반 첨단 자율주행 모빌리티 및 핵심 부품 제조뿐 아니라 신사업 분야 등 투자를 통해 미래 첨단산업의 핵심 거점으로 육성하고, 대한민국 산업 경쟁력 강화에 기여하겠다”고 밝혔다.

- KMA의 기업교육 역량 + 크몽의 AI 솔루션·전문가 그룹 결합…AI 에이전트 개발 워크숍 비즈니스 본격 강화- KMA, ㈜크몽과 AX(AI Transformation) 비즈니스 확산 위한 전략적 협력 체결 KMA 한국능률협회(상근부회장 최권석, 이하 KMA)가 프리랜서 및 전문가 매칭 플랫폼 기업 주식회사 크몽과 손잡고 기업의 AX(인공지능 전환) 비즈니스 확산과 실무 역량 강화에 나선다. KMA는 최근 크몽과 ‘AX 비즈니스 활성화 및 기업의 AI 실무 역량 강화를 위한 업무협약(MOU)’을 체결했다고 밝혔다. 양 기관은 이번 협약을 통해 AI 관련 솔루션과 인프라, 검증된 전문가 그룹을 활용한 공동 사업을 기획하고, AX 비즈니스 확산과 선진 지식 전파를 위한 전략적 파트너십을 구축한다. 이번 MOU는 AI 활용 역량을 실무에 적용하고자 하는 기업 수요가 급증하는 가운데, 국내 대표 교육 전문기관과 프리랜서·전문가 매칭 플랫폼 기업이 협력해 현장 중심형 AI 학습·실행 모델을 확립하는 데 의미가 있다. 특히 양 기관은 이번 협약을 계기로 AI 에이전트 개발 워크숍(AI Agent Development Workshop) 비즈니스를 본격 강화한다. 기업이 자사 업무에 최적화된 AI 에이전트를 직접 기획·설계·구현할 수 있도록, KMA의 교육 설계 역량과 크몽의 AI 전문가 그룹·솔루션을 결합한 실습 중심 워크숍을 공동 개발·운영한다. 이를 통해 단순 AI 이해 수준을 넘어 실제 업무에 배포 가능한 AI 에이전트를 산출물로 도출하는, 실행형 AX 학습 모델을 제시한다는 계획이다. 협약에 따라 KMA는 크몽의 AI 솔루션과 전문가 네트워크를 활용해 고객사 맞춤형 교육 및 컨설팅 과정을 개발하고, 크몽은 KMA 고객사를 대상으로 효과적인 AI 활용 방안과 사업 홍보를 지원한다. 또한 양 기관은 ▲AI 에이전트 개발 워크숍 공동 운영 ▲AI 활용 공동 사업 기획 ▲AX 기반 기업 경쟁력 강화 지원 ▲전문가 그룹 기반 실무 컨설팅 등 다각적인 협력 모델을 추진한다. 박경만 KMA 인재개발센터장은 “AI 역량이 기업 성장의 핵심 동력으로 자리 잡은 시점에서, 교육 전문성을 가진 KMA와 폭넓은 AI 전문가 네트워크를 갖춘 크몽의 협업은 기업 현장에 실질적인 혁신을 가져올 것”이라며 “특히 AI 에이전트 개발 워크숍을 통해 기업이 직접 업무 자동화를 구현하는 실행형 역량을 갖추도록 지원하겠다”고 밝혔다. 황인혜 ㈜크몽 CPO는 “KMA와 함께하는 AX 비즈니스는 기업의 AI 도입을 넘어 업무 방식과 조직 운영 전반의 혁신을 이끌 것”이라며 “에이전트 개발 워크숍을 비롯한 실행 중심 프로그램을 통해 기업들이 교육에 그치지 않고 실제 업무 혁신과 성과 창출로 이어갈 수 있도록 크몽의 AI 솔루션과 전문가 네트워크를 적극 지원하겠다”고 밝혔다. KMA는 산업 현장 중심의 인재개발과 교육 컨설팅을 수행해 오며 국가 인재 경쟁력 제고에 기여해 왔다. 크몽은 국내 최대 규모의 비즈니스 매칭 플랫폼으로, AI 솔루션과 전문가 그룹을 기반으로 기업의 AI 전환을 지원하고 있다. 양 기관은 이번 협약을 계기로 기업의 AI 리터러시 수준을 높이고, AI 에이전트 개발 워크숍을 중심으로 한 미래형 AX 비즈니스 생태계를 조성해 나갈 계획이다.

성신여자대학교는 로컬디자인정책연구소와 평생교육원이 ‘2026년 소상공인 디지털 특성화대학 운영기관’에 최종 선정됐다고 3일 밝혔다. 소상공인시장진흥공단이 주관하는 이번 사업은 디지털 환경 변화에 대응해 소상공인의 온라인 시장 진출과 디지털 경쟁력 강화를 지원하기 위한 교육사업으로, 성신여대는 이달부터 오는 12월까지 6개월간 총 2억 400만원의 사업비를 지원받아 소상공인을 대상으로 생성형 AI를 활용한 콘텐츠 제작, 온라인 스토어 구축, AI 마케팅 자동화 등 실무 중심 교육을 운영한다. 교육 종료 후에는 AI 업무도구와 콘텐츠 템플릿을 지속적으로 활용할 수 있도록 지원해 실제 온라인 판매 확대와 매출 증대로 이어지는 실전형 교육을 추진한다는 계획이다. 사업 총괄책임자인 채지민 성신여대 특수대학원 융합산업학과 로컬디자인정책학 교수는 “소상공인의 디지털 전환은 지속 가능한 성장을 위한 필수 전략”이라며 “AI 기반 실습 중심 교육을 통해 교육생들이 현장에서 활용 가능한 디지털 역량을 갖추고, 온라인 판로 확대와 실질적인 매출 성과를 낼 수 있도록 지원하겠다”고 말했다.

레몬헬스케어, 모바일 의료영상 발급 서비스 ‘MyScanView’ 상용화…동국대일산병원서 7월 3일 첫 서비스에 들어가 환자가 병원을 다시 방문하지 않고도 MRI, CT, X-ray 등 대용량 의료영상을 스마트폰으로 발급받아 보관하고 공유할 수 있는 모바일 서비스가 상용화된다. 실시간 양방향 의료데이터 중계 플랫폼 기업 레몬헬스케어(대표 홍병진)는 모바일 의료영상 발급 서비스 ‘MyScanView(마이스캔뷰)’를 출시하고, 동국대학교일산병원(병원장 백용해)에서 7월 3일부터 실제 환자를 대상으로 첫 서비스를 시작한다고 밝혔다. 그동안 의료영상을 다른 병원으로 전송하거나 제출하려면 환자가 기존에 진료받던 병원을 직접 찾아 CD나 DVD 등 물리적 매체로 발급받아야 했다. 거동이 불편한 중증 환자나 지방에서 수도권 대형병원으로 전원하는 환자일수록 장거리 이동과 대기 시간, 교통비 부담이 따랐고, 영상을 적기에 지참하지 못해 동일한 검사를 중복으로 받는 사례도 발생했다. 일부 대형병원이 온라인 신청 제도를 도입하기도 했으나, 최종 결과물은 여전히 오프라인 CD 형태여서 수령을 위해 방문하거나 우편을 기다려야 하는 한계가 있었다. 정부 역시 이러한 관행을 개선하고자 2024년부터 진료정보교류 시스템 기반의 ‘환자 중심 의료영상 공유 시범사업’을 추진해 왔다. 이번에 출시된 MyScanView는 정부 시범사업 대상 기관 간의 교류를 넘어, 환자 개인이 직접 이용할 수 있는 상용 모바일 서비스로 이를 구현했다는 점에서 주목받고 있다. 이 서비스를 이용하면 환자는 스마트폰이나 온라인을 통해 의료영상 발급을 신청할 수 있으며, 발급된 영상은 클라우드 기반의 개인 보관함에 안전하게 저장된다. 저장된 영상은 필요할 때 타 의료기관에 전송하거나 보안 URL을 통해 공유할 수 있고, 다운로드와 웹 뷰어 조회, 발급 이력의 통합 관리까지 하나의 프로세스로 처리된다. 이로 인해 신청과 수령을 위한 병원 재방문 조치나 CD 분실에 따른 재발급 불편이 사라질 것으로 기대된다. 병원 측의 업무 부담도 완화될 전망이다. 기존에는 의료영상저장전송시스템(PACS) 담당 부서가 수작업으로 처리하던 발급 요청 승인 업무가 자동화되며, 대용량 의료영상 데이터를 초고속으로 전송하는 기능이 지원된다. 레몬헬스케어는 상용화에 앞서 다수의 상급종합병원과의 현장 검증 및 의료영상 발급·클라우드 저장에 대한 법률 검토를 마쳤다고 설명했다. 특히 인피니트헬스케어, 메디칼스탠다드, 테크하임 등 국내 주요 PACS 전문기업 시스템과 연동되도록 설계되어, 병원이 기존 인프라를 변경하지 않고도 도입할 수 있는 것이 특징이다. MyScanView는 의료영상을 환자 개인의 PHR(개인건강기록)과 연계해 진료기록, 검진결과, 의료영상 데이터를 환자 본인이 한곳에서 통합 관리하도록 돕는다. 스마트병원 서비스와 실손보험 청구에 이어 의료영상 영역까지 환자 중심으로 이동함에 따라, 레몬헬스케어가 구축해 온 의료데이터 이동 체계가 진료 전 과정으로 확장되는 셈이다. 회사 측은 향후 이 인프라를 의료 AI, 정밀의료, 디지털 치료제, 의료 AI 학습용 데이터 거래 플랫폼 등과 연계해 나갈 계획이다. 레몬헬스케어 홍병진 대표는 “MyScanView는 CD를 단순히 디지털 파일로 바꾸는 서비스가 아니라, 의료영상이 환자를 따라 자유롭게 이동하는 시대를 여는 인프라”라며 “동국대일산병원을 시작으로 전국 주요 병원으로 서비스를 확대해 의료영상 CD가 필요 없는 진료 환경을 만들어가겠다”고 말했다. 이어 “의료영상, 진료정보, 보험정보, 의료마이데이터를 하나의 중계 플랫폼으로 연결하고 이를 의료 AI 및 데이터 경제와 잇는 실시간 양방향 의료데이터 중계 플랫폼 기업으로 성장하겠다”고 밝혔다. 한편, 레몬헬스케어는 서울대학교병원, 세브란스병원, 서울아산병원 등 130여 개 상급종합병원 및 종합병원과 제휴하며 국내 스마트병원 플랫폼 시장에서 활동하고 있다. 전국 상급종합병원의 80% 이상을 연결하고 있으며, 환자용 스마트병원 앱인 ‘레몬케어’의 누적 다운로드 수는 1300만 건을 상회한다. 진료예약·수납·전자처방전·제증명 발급·실손보험 청구 등 환자의 병원 이용 과정을 모바일로 처리해 온 인프라가 대용량·고보안 의료영상 발급 서비스를 상용화할 수 있었던 배경이다. 현재 회사는 실시간 양방향 의료데이터 중계 플랫폼 LDB(Lemon Digital Bridge)를 기반으로 스마트병원 서비스 ‘레몬케어’, ‘레몬톡톡’, ‘레몬케어PLUS’와 실손청구·건강관리 통합 서비스 ‘건강의신’을 운영하고 있으며, 보험개발원의 ‘실손24’ 국가 의료데이터 중계 인프라를 구축·운영 중이다. 이번 상용화를 발판 삼아 의료영상까지 아우르는 환자 중심의 의료데이터 생태계를 완성해 나갈 방침이다.

- 금융권 DX 전문기업 미래아이엔텍과 맞손… ITSM 통해 금융 IT 선진화 지원 에스티이지(대표 임현길, 이하 STEG)는 금융권 DX 전문기업 미래아이엔텍과 ITSM 사업 협력을 위한 업무협약을 체결했다고 2일 밝혔다. 최근 전자금융거래법 및 전자금융감독규정 등 보안과 컴플라이언스 요구사항이 개정됨에 따라 금융권의 IT 운영 시스템 고도화가 요구되고 있다. 아울러 인공지능(AI) 도입과 디지털 전환(DX·AX) 확산에 따른 보안 강화 및 기술 적용이 과제로 제시되는 상황이다. 양사는 IT 서비스 관리(ITSM)를 중심으로 금융 IT 운영 환경 구축에 협력하기로 했다. 이번 협약을 통해 금융권의 보안 및 IT 컴플라이언스 준수를 지원하고, AI 에이전트 기술을 접목한 ‘AI SM(AI Service Management)’을 적용해 운영 업무의 자동화를 추진한다. 세부 협력 내용은 ▲신규 사업 기회 발굴 ▲공동 영업 및 마케팅 ▲기술 협력 등이다. ITSM 전문기업 STEG는 자체 개발한 노코드 기반 ITSM 솔루션 ‘E-GENE™ ITSM’을 앞세워 금융권의 DX·AX를 보다 폭넓게 지원한다. IT 업무 프로세스의 데이터화와 표준화, 자동화를 진행하는 한편 AI SM 기반의 차세대 IT 운영 환경을 구축한다. AI의 단순한 도입을 넘어 도입률과 생산성까지 측정 가능할 수 있어 데이터 및 인사이트 기반의 의사결정이 가능해진다는 점이 특징이다. 미래아이엔텍은 2003년 설립 이래 23년간 금융권 IT에 특화된 기업으로, SI·ITO·컨설팅 등 IT 전 분야에 걸쳐 서비스를 제공해 왔다. 금융기관의 전사 IT 운영(ITO)과 차세대 시스템 구축(SI), IT 서비스 컨설팅, 솔루션·인프라에 이르는 End-to-End 서비스를 제공하며, 최근에는 업무 자동화(AX)와 AI 거버넌스 등 AI 기반 영역으로 사업을 확대하고 있다. 이번 협약을 통해 23년간 축적한 금융권 ITO·SI 레퍼런스와 폭넓은 고객 네트워크를 활용해 신규 비즈니스 발굴과 시장 확대에 초점을 맞춘다는 전략이다. 임현길 STEG 대표는 “보안과 컴플라이언스 요구가 높아지는 상황에서 IT 운영 시스템의 역할과 중요성은 더욱 커지고 있다”며 “미래아이엔텍과의 협력을 통해 금융권의 DX·AX 전환을 적극 지원하고 AI 기반의 차세대 IT 운영 모델을 확산해 나가겠다”고 밝혔다. 김학연 미래아이엔텍 대표는 “금융권은 보안과 컴플라이언스 강화, DX·AX라는 과제를 동시에 안고 있다”며 “23년간 금융 IT 현장에서 쌓아온 전문성과 STEG의 ITSM·AI SM 역량을 결합해 금융권의 IT 운영을 한 단계 끌어올리고, AI 기반 차세대 운영 모델 확산에 앞장서겠다”고 강조했다.

부산시교육청은 인공지능(AI)과 디지털 기술을 활용해 학교 현장의 업무를 줄이는 교직원 업무경감 대책을 마련하고 시행에 들어간다고 30일 밝혔다. 시교육청은 우선 교직원의 법정의무연수 이수 확인을 자동화했다. 이를 통해 학교 현장에서 이수증 출력, 취합, 보고 등 부수적 업무를 덜게 됐다. 교육청은 매뉴얼, 지침, 감사 사례 등을 학습시킨 인공지능 챗봇 ‘챗BSSS’을 구축했다. 시교육청의 학교지원 통합포털에서 사용할 수 있는 이 챗봇은 업무 관련 자료 검색, 답변 도출을 지원해 업무 효율성을 대폭 높일 것으로 기대된다. 학교에서 자주 사용하는 기안문 견본 서식 400여종도 제공해 기안 부담을 줄인다. 교육청은 서식을 업무 시스템인 K-에듀파인에 탑재해 접근성, 활용도를 높일 계획이다. 시교육청 관계자는 “AI·디지털 대전환 시대에 선제 대응하고, 교직원들이 수업과 생활지도 등 본연의 교육활동에 더욱 전념할 수 있는 학교 환경을 조성하는 데 최선을 다하겠다”라고 밝혔다.

범용 인공지능(AI)의 현장 적용 한계를 보완하는 산업 맞춤형 ‘버티컬 AI’ 시장이 확대됨에 따라, AI가 스스로 이해하고 추론할 수 있도록 정제한 ‘AI 레디 데이터(AI Ready Data)’의 중요성이 제기되고 있다. 시장조사기관 그랜드뷰리서치 분석에 따르면 글로벌 버티컬 AI 시장은 연평균 약 28% 성장해 2026년 기준 130억 달러를 넘어설 것으로 전망된다. 버티컬 AI의 성패는 각 산업에 맞춰 구조화된 ‘AI 레디 데이터’ 확보 여부에 달려 있다. AI 레디 데이터는 AI가 스스로 이해하고 추론하도록 정제·가공한 데이터를 뜻한다. 의료·국방·법률·특허 등 도메인별 전문 데이터를 선점하려는 경쟁은 국가 간 주도권 다툼으로 확산되는 양상이다. 특히 특허 데이터는 기업의 기술 전략이 공개 논문보다 평균 18개월가량 앞서 담기는 기술 선행 지표로 평가되며, 특허 데이터의 AI 레디 데이터 전환 여부가 국가 간 기술 정보 격차로 이어질 수 있다는 지적이 나온다. 글로벌 시장에서는 앤트로픽, 메타, 마이크로소프트, IBM 등 빅테크 9개사가 AI 특허 공유 협력체 ‘SAIL’을 결성해 파운데이션 모델 관련 핵심 특허를 결집하고 있다. 회원사 간 AI 기술과 특허를 상호 라이선스하는 구조로, 회원사 보유 특허는 약 2만 건 이상으로 집계된다. 국내에서도 과학기술정보통신부가 ‘K-문샷’ 8대 분야 연구 데이터를 AI 레디 데이터로 변환하는 작업을 진행 중이며, 지식재산처는 AI 기반 지식재산 데이터 분석 체계 구축에 나섰다. 다만 도메인 맥락 이해가 필요한 특화 데이터 특성상 공공 역량만으로는 한계가 있다는 평가에 따라, 민간 기업과의 연계가 과제로 떠오르고 있다. 소버린 AI 국방 AI 풀스택 전략… 네이버클라우드 국방 영역은 무전 음성, 작전 문서, 드론 영상 등 다양한 형태의 데이터를 통합 처리하는 기술과 철저한 보안이 요구돼 외부 클라우드나 범용 AI 모델 적용이 어렵다. 네이버클라우드는 소버린 AI 기반 국방 AX 전담 조직을 신설하고 국방 특화 경량 옴니모달 AI 모델을 공개했다. 최근 공개한 ‘하이퍼클로바X 시드 4B’는 자체 개발한 비전 인코더 ‘하이퍼클로바X 클립’과 오디오 인코더를 적용해 텍스트·음성·영상을 동시에 처리하며, 경량화로 모델 크기를 절반으로 줄여 제한된 연산 환경에서도 저지연 추론이 가능하도록 설계됐다. 인프라부터 MLOps, 거대언어모델(LLM)까지 전 과정을 폐쇄망 환경에 배포·운영해 보안성을 확보했으며, 육·해·공군과 합동참모본부 데이터를 통합 학습하는 ‘중앙 데이터센터’와 통신 단절 상황에 대응하는 ‘엣지 데이터센터’를 연계한 국방 전용 AI 데이터센터도 제공한다. 네이버클라우드는 올해 국방 AX 기반을 구축하고 관련 사업에 참여하며, 2030년까지 국방 전 영역에 AI 에이전트를 확산한다는 계획이다. 국가 기술 경쟁력 견인하는 특허 AI Ready Data… 워트인텔리전스 특허 데이터는 복잡한 법률·기술적 언어로 구성돼 AI 레디 데이터로 가공하기 까다로운 영역으로 꼽힌다. 복잡한 권리 구조와 도면·텍스트 연결, 고난도 기술 용어 매핑에 전문성이 요구되며, 높은 진입 장벽으로 공공 주도만으로는 인프라 구축과 가공이 어렵다는 지적이 나온다. 특허 버티컬 AI 기업 워트인텔리전스는 106개국 1억 7000만 건의 특허 데이터를 AI 레디 데이터로 구조화하고 있다. AI가 특허 원문에서 직접 기술 맥락을 읽어내는 구조로 설계해 분석 과정의 주관적 판단 개입을 줄였다는 설명이다. 자체 AI 레디 데이터와 이를 학습한 특허 특화 모델 ‘플루토LM’을 결합한 ‘키워트 인사이트’를 통해 기술 탐색부터 분석, 인사이트 도출까지 이어지는 구조를 구현했다. 플루토LM은 특허 1억 7000만 건, 특허 문장 2500억 개를 학습한 LLM으로, 리서치 과정의 정보 왜곡을 최소화했다는 설명이다. 워트인텔리전스는 LG AI연구원과 기업 IP 조직의 AX 협력을 진행 중이며, IP팀과 외부 대리인 간 데이터 흐름·자동화 범위에 대한 운영 가이드를 단계적으로 구체화한 뒤 유사 산업군으로 협력 모델을 확장한다는 방침이다. 지식재산처 AX 프로젝트에 특허 특화 LLM과 AI 레디 데이터를 공급하고 있으며, 산업통상자원부 ‘AI+R＆DI 추진전략’ 핵심 프로젝트 ‘테크-GPT’에 참여해 LLM을 개발했다. 최근에는 트릴리온랩스와 화학 특화 AI 모델 공동 개발을 위한 업무협약을 체결했으며, 해당 모델은 8월 키워트 인사이트에 탑재될 예정이다. 1500건의 프로젝트 레퍼런스 보유… 엔코아 금융·제조·유통 등 산업 전반에서 AX 도입이 늘고 있지만, 시스템별로 흩어진 데이터를 AI 모델에 곧바로 학습시키지 못하는 경우가 많아 고품질 데이터 거버넌스와 자산화 전략이 필요하다는 지적이 나온다. SK네트웍스 자회사 엔코아는 국내외에서 약 1500건 이상의 기업·공공 데이터 및 AI 프로젝트를 수행했다. 기업의 다양한 데이터를 의미 기반으로 연결해 데이터 간 관계와 맥락을 통합 관리하는 ‘데이터 맥락 지도’ 개념을 제시했다는 설명이다. 엔코아는 이 같은 기술력을 바탕으로 금융의 보안, 유통의 공급망 관리 등 산업 특성에 맞춘 모델로 영역을 확장하고 있다. 최근에는 국가데이터처가 엔코아를 방문해 AX 시대에 적합한 공공데이터 품질관리 고도화 방안을 논의했다. 엔코아는 공공데이터가 AI Ready Data 관점에서 재정비돼야 민간 활용과 산업 전반의 AX를 견인할 수 있다는 입장을 밝혔다. 이 같은 데이터 체계 구축 철학은 실무 인재 양성으로도 이어지고 있다. 엔코아는 오프라인 부트캠프를 통해 3500명 이상의 수료생을 배출했으며, 실무 훈련 역량을 인정받아 ‘2025 훈련성과 우수기관’으로 선정됐다. 이를 바탕으로 올해 고용노동부의 AI 특화 직업훈련 사업 ‘K-디지털트레이닝 AI 캠퍼스’ 운영기관에 선정돼 현장 수요에 맞춘 AI Ready Data 인재 양성에 집중할 계획이다.

스킨케어 브랜드 ‘포들’을 운영하는 라스트스프링이 AI 전환(AI Transformation·AX) 기반의 업무 운영 시스템을 도입했다고 밝혔다. 라스트스프링은 소비재 기업에서 발생하는 반복 업무를 시스템화하여 구성원이 전략 기획, 고객 분석, 시장 대응 등 핵심 업무에 집중할 수 있도록 업무 체계를 구축 중이라고 설명했다. 현재 데이터 분석, 콘텐츠 제작, 디자인, 글로벌 운영 등 반복 업무 비중이 높은 분야를 중심으로 AI 기반 업무 프로세스를 적용하고 있다. 이러한 AX 시스템은 스킨케어 브랜드 포들의 운영 과정에도 적용됐다. 라스트스프링은 포들의 월 매출이 증가하는 과정에서도 조직 규모를 확장하지 않고 업무 자동화 체계를 통해 운영 효율을 유지했다고 밝혔다. 회사의 AX 인프라는 전사 데이터 대시보드, 콘텐츠 자동화 도구, 글로벌 인플루언서 발굴 시스템을 중심으로 구축됐다. 전사 데이터 대시보드는 매출, 광고, 판매 채널 데이터를 단일 화면에서 확인하도록 구성되어 동일한 데이터를 기반으로 업무 현황을 공유하고 의사결정을 지원한다. 콘텐츠 제작 부문에서는 자체 자동화 도구인 ‘딸깍(TTALKKAK)’을 활용하고 있다. 해당 도구는 광고 영상 제작과 크리에이티브 테스트 과정에 적용되며, 포들의 광고 소재 제작에도 사용된다. 글로벌 운영 부문에서는 인플루언서 발굴과 시딩 업무에 자동화 시스템을 도입해 검색과 데이터 정리 업무를 축소하고, 시장별 운영 전략 수립과 파트너십 검토 환경을 마련했다. 디자인 부문 역시 반복적인 제작 업무를 일부 시스템화하여 디자이너가 브랜드 품질 관리와 크리에이티브 기획 업무를 전담하도록 운영 중이다. 김창원 라스트스프링 대표는 “많은 기업이 AI를 도입하고 있지만 회사 운영 전반을 AX 기반으로 전환하는 사례는 아직 많지 않다”며 “라스트스프링은 구성원이 반복 업무보다 더 높은 부가가치를 창출할 수 있는 업무에 집중할 수 있도록 운영 체계를 구축하고 있다”고 밝혔다. 이어 “소비재 기업은 사업 규모가 커질수록 반복 업무도 함께 증가하는 경우가 많다”며 “AX 기반 운영 체계를 통해 시스템이 반복 업무를 지원하고 구성원은 보다 중요한 의사결정과 실행에 집중할 수 있도록 하는 것이 목표”라고 덧붙였다. 라스트스프링은 현재 포들에 적용하고 있는 AX 기반 업무 운영 체계를 향후 신규 브랜드와 해외 시장 운영에도 확대 적용할 계획이라고 밝혔다.

구글이 경쟁사 메타의 인공지능(AI) 모델 ‘제미나이’ 사용량을 제한한 것으로 알려졌다. AI 수요가 급증하면서 세계 최고 수준의 빅테크조차 컴퓨팅 자원 부족으로 고객의 요청을 모두 감당하지 못하는 것으로 보인다. 28일(현지시간) 파이낸셜타임스(FT)에 따르면 구글은 지난 3월 메타에 제미나이 사용 요청량을 충족하기 어렵다고 통보했다. 이로 인해 메타의 내부 AI 프로젝트가 일부 차질을 빚었으며 현재까지도 이용 제한이 이어지는 것으로 전해졌다. 메타는 직원들에게 AI 연산 단위인 ‘토큰’을 보다 효율적으로 사용하도록 권고했다. 메타는 보안 프로세스 자동화와 온라인 사기 탐지, 유해 콘텐츠 차단, 소프트웨어 개발 등에 제미나이를 활용하는 것으로 알려졌다. FT는 메타의 자체 AI 모델인 ‘라마(Llama)’가 일부 업무에서 제미나이보다 성능이 뒤처져 경쟁사 모델을 활용하는 것으로 분석했다. 마크 저커버그 최고경영자(CEO)가 초지능 개발을 위해 대규모 투자와 인재 영입에 나서고 있지만, 자체 모델만으로는 모든 수요를 감당하지 못한 셈이다. 구글과 메타는 보도에 대해 공식 입장을 내놓지 않았다. 이번 사례는 AI 산업 전반의 컴퓨팅 자원 확보 경쟁이 한층 치열해지고 있음을 보여준다. AI 모델 고도화와 기업들의 생성형 AI 도입이 확대되면서 칩과 데이터센터, 전력 등 핵심 인프라 수요가 공급을 앞지르는 셈이다. 

전력 인프라 수요가 배전까지 확대자동화로 생산 능력 약 70% 늘려로봇이 외관 검수하고 결함 검증“가격보다 효율화가 수주 경쟁력” 충북 청주시 HD현대일렉트릭 배전캠퍼스에 위치한 중저압차단기 공장 배선용차단기(MCCB) 라인에서 관절 로봇은 차단기 부품 조립, 성능 시험, 외관 점검을 쉴새없이 수행했다. 자동 시험설비는 차단기를 약 30번 여닫아 내구성을 확인했고, 과전류가 흐를 때 전기를 잘 차단하는지 검사했다. 이어 ‘비전카메라’를 단 로봇이 조명을 켜고 차단기 구석구석을 촬영하며 부품이 빠진 곳은 없는지 등을 꼼꼼히 살폈다. 작업자가 육안으로 확인하던 주요 검사를 이미지 분석 기반으로 자동 판별해 결함을 찾아내는 과정이다. HD현대일렉트릭 관계자는 “MCCB를 생산하는 2층 라인은 자동화율이 95% 수준”이라며 “자동화로 생산여력이 연간 500만대에서 850만대로 약 70% 증가했다”고 설명했다. 인공지능(AI) 투자 확대에 따른 전력망 슈퍼사이클이 기존 초고압 변압기 중심 전력기기에서 배전기기로 본격 확산하고 있다. 지난 25일 방문한 HD현대일렉트릭 청주 배전캠퍼스에서는 전력 인프라 수요가 하위 배전까지 확대되는 추세가 뚜렷하게 확인됐다. 축구장 12개 크기(총 8만 5420㎡) 부지에 조성한 배전캠퍼스는 울산·안성 등에 흩어져 있던 중저압차단기 생산라인을 통합해 지난해 11월 구축한 생산 거점이다. 회사 측은 AI 수요 확대에 대응하기 위해 울산의 배전변압기 공장 역시 청주로 이전할 계획을 검토 중이다. 배전기기는 전기를 최종 수요처에 안정적으로 분배하고 이상 전류 발생 시 계통을 보호하는 필수 인프라다. 청주 배전캠퍼스는 자재 입고부터 생산·검사·출하까지 설비와 물류·데이터를 하나로 연결한 ‘스마트 공장’으로 5만여종의 차단기를 생산한다. AI는 데이터 분석을 기반으로 수요 예측과 제품 출하 시기를 조정해 효율을 높였다. 자율주행 물류 로봇(AMR) 12대와 자동 케이스 처리 로봇(ACR) 10대, 물류 셔틀 20대는 사람의 개입 없이 자재 입고, 소분, 라인 배송, 완제품 출하를 책임진다. 다관절로봇과 비전카메라는 성능과 제품 완성도를 확인하는 역할을 맡는다. 배전기기 시장은 지속적으로 성장할 전망이다. 글로벌 시장조사기관 프리시던스 리서치에 따르면 배전기기 시장규모는 2025년 1202억 9000만달러(약 185조원)에서 2034년 2032억 3000만달러(약 312조)로 커질 것으로 예상된다. 이창호 HD현대일렉트릭 부사장은 “올해부터 AI 관련 투자가 본격화하면서 데이터센터 등 최종 사용처의 배전기기 수요도 함께 늘고 있다”고 강조했다. 이에 따라 가격보다 생산 효율화와 납기 경쟁력이 중요한 수주 경쟁력이 됐다. 이튼·슈나이더 일렉트릭·지멘스·ABB 등 글로벌 ‘빅4’에 비해 우리나라 기업들이 가진 강점이다. 국내 기업들은 생산 효율을 높여 유럽과 중동, 북미 시장을 동시 공략하기 위한 전략을 세우고 있다. 이 부사장은 “미국 데이터센터용 고사양 제품인 38㎸급 진공차단기의 경우 경쟁사는 현지 납기가 1년 이상이지만 우리는 그 절반 수준의 납기를 제시할 수 있다”며 “청주 배전캠퍼스의 공정 자동화를 고도화해 2030년까지 설비 종합효율(OEE) 90%를 달성할 것”이라고 덧붙였다.

인공지능(AI) 데이터센터 건설 붐으로 한국 반도체 산업이 유례없는 호황을 맞은 가운데 미국 일간 뉴욕타임스(NYT)가 충북 음성의 충북반도체고등학교를 집중 조명했다. NYT는 26일(현지시간) 2010년 반도체 장비 분야 마이스터고로 지정된 충북반도체고를 소개하며 국내 반도체 특성화 마이스터고 4곳 가운데 가장 오래된 학교라고 전했다. 서울에서 약 2시간 거리에 있는 이 학교는 전교생 300명을 위한 기숙사와 반도체 설비 모의 실습시설 6곳을 갖추고 있다. 신문은 AI 데이터센터 건설 붐으로 삼성전자와 SK하이닉스를 중심으로 한국 반도체 산업이 사상 최대 호황을 누리면서 학교를 향한 관심도 크게 높아졌다고 전했다. 최근 1년간 입학 문의는 3배 이상 늘었고, 중국 국영방송 취재진을 비롯해 학교 운영 모델을 배우려는 해외 관계자들의 방문 요청도 이어지고 있다고 소개했다. 실제로 올해 충북반도체고 신입생 모집 경쟁률은 2.26대 1로 전년도 경쟁률(1.51대 1)보다 크게 상승했다. 내신 합격선 역시 400점 만점 기준 360점 수준으로 분석돼 상위권 학생들의 지원이 이어진 것으로 나타났다. 서운석 교장은 NYT와의 인터뷰에서 “지금 우리 학교가 한국에서 가장 핫한 학교가 된 것 같다”고 말했다. 특히 NYT는 최근 삼성전자와 SK하이닉스 직원들이 받은 대규모 성과급을 소개하면서 일반적으로 이 두 회사 취업이 ‘복권 당첨’에 비견될 정도로 어렵다고 소개했다. 그러면서 매년 이 학교 1학년 중 성적 우수자 20명이 두 회사로부터 장학금을 받는 인턴십 프로그램에 발탁된다고 설명했다. 나머지 학생들은 시험과 면접을 거치는 치열한 전국 단위 일반 채용 절차를 밟는데, 학생들은 시험을 앞두고 한 달 내내 아침 9시부터 밤 9시까지 시험 대비를 하는 것으로 전해졌다. 이를 토대로 학교는 지난해 96％, 2024년 96.4％의 취업률을 기록했다. 취업처는 삼성전자DS, 삼성전기, 스태츠칩팩코리아 등 국내외 반도체 및 첨단 전자산업 분야 대기업이 다수를 차지했다. 취업한 졸업생들이 학교를 찾아 수억원대 성과급을 받은 경험을 이야기하며 후배들의 식사를 선뜻 계산하는 모습은 재학생들에게 자신의 선택이 틀리지 않았다는 확신을 심어준다고 NYT는 전했다. 반면 교사들에게는 이런 모습이 복잡한 심경을 안겨준다. 서 교장은 “1년 일하고 돌아온 제자가 내 연봉 전체보다 많은 성과급을 받았다는 이야기를 들으면 쉽지 않은 마음”이라고 말했다. NYT는 반도체 호황 이면의 일자리 불확실성도 함께 짚었다. 정부는 용인 반도체 클러스터를 세계 최대 규모의 첨단 반도체 허브로 육성하겠다고 밝히고, 삼성전자와 SK하이닉스도 대규모 신규 채용 계획을 제시했지만 일부 전문가들은 이 같은 일자리 창출 목표의 실현 가능성에 회의적인 시각을 보인다고 전했다. 신문은 반도체 산업이 노동집약 산업이 아니라 자본집약 산업인 데다 생산 공정 자동화가 가속화하면서 전체 일자리는 오히려 감소할 수 있다는 우려도 나온다고 설명했다. 이 같은 변화는 협력업체에서도 감지되고 있다. 삼성전자 장비 유지·보수 협력업체인 엑스티의 한 관리자는 NYT에 “사실 올해 신규 직원을 채용하는 것이 더 어려워졌다”며 “반도체 호황의 낙수효과는 협력업체까지는 거의 미치지 않는다”고 말했다. 이어 “첨단 자가 세정 기능을 갖춘 장비가 들어오면 앞으로 우리 일자리는 없어질지도 모른다”고 우려했다.

LG CNS가 에이전틱 인공지능(AI)을 활용해 기업의 재무, 제조, 구매 등 핵심 업무를 통합 관리하는 전사적 자원관리 시스템(ERP)의 테스트를 자동화하고 오류 탐지 시간을 획기적으로 줄여주는 ‘퍼펙트윈 ERP 에디션’을 출시했다고 25일 밝혔다. 이 솔루션은 기업이 기존 ERP를 업그레이드하거나 신규 ERP를 도입하기 전 실제 업무 프로세스와 운영 데이터를 분석해 오류와 결함을 사전 점검한다. 또 테스트 과정에서 발견된 오류의 원인을 분석하고 해결 방안까지 에이전틱 AI가 먼저 제시해 테스트 결과 보고서 등 각종 서류 작성까지 자동화했다. 기존에는 재무부터 구매, 물류, 인사 등 기업의 핵심 업무를 통합 관리하는 ERP의 특성상 사전 검증해야 할 업무 범위가 방대했다. 이 때문에 각 업무 담당자들이 며칠에 걸쳐 수작업으로 테스트 항목과 시나리오를 설계해야 했다. 퍼펙트윈 ERP 에디션은 이 같은 테스트 시나리오 설계 작업을 몇 시간 수준으로 단축할 수 있다. 테스트를 수행하는 과정도 에이전틱 AI로 자동화했다. 테스트 중 이상 징후와 오류 원인을 AI가 자동으로 파악하고 후속 조치가 필요한 부분에 대해 선제적으로 해결 방안을 제시한다. LG CNS는 연내 여러 AI 에이전트가 협업하는 ‘에이전트 오케스트레이션’ 체계를 구축해 테스트 시나리오 생성부터 실행, 재검증까지 전 과정을 자율적으로 수행하도록 고도화할 예정이다. LG CNS는 최근 미국 플로리다주 올랜도에서 진행된 ‘SAP 사파이어 2026’에서도 퍼펙트윈 ERP 에디션을 선보이며 글로벌 시장 확대를 공략하고 있다. 내한신 LG CNS 엔터프라이즈솔루션사업부장은 “에이전틱 AI 기술을 접목한 퍼펙트윈 ERP 에디션을 기반으로 ERP 전환 수요에 적극 대응해 글로벌 사업을 강화할 계획”이라고 밝혔다.

대구시가 패션봉제산업에 인공지능(AI)과 로봇 기술을 접목하는 자율 제조 기반 구축에 나선다. 종사자 고령화로 영세해진 지역 전통 주력산업의 생산성과 경쟁력을 높이기 위해서다. 24일 시에 따르면 산업통상부 주관 ‘AI 전환(AX) 기반 염색·봉제 실증 테스트베드 구축사업’ 공모에 선정돼 추진하는 이번 사업은 노동집약도가 높은 염색과 패션·봉제 공정에 AI와 로봇 기반 자율 제조 인프라를 도입하는 데 초점을 맞췄다. 오는 2030년까지 총사업비 158억원이 투입된다. 대구의 패션봉제산업은 오랜 제조 기반과 기술력을 갖추고 있으나 청년 인력 유입 감소와 업계 영세화로 숙련 기술 전승에 어려움을 겪고 있다. 특히 비정형 원단 가공과 곡선 봉제 등 고난도 작업의 경우 숙련공의 경험에만 의존하고 있어 기술 데이터 축적과 AI 학습, 로봇 도입 등이 시급한 상황이다. 이에 따라 시는 한국섬유개발연구원과 함께 연구원 내에 지역 봉제·패션기업들이 공동 활용할 수 있는 ‘AI 봉제 자율 제조 센터’를 구축할 계획이다. 이곳에서는 AI 기반으로 패션 제품을 디자인하고 시제품 제작, 공정 검증, 품질 검사, 현장 적용까지 이어지는 원스톱 지원체계가 마련된다. 세부적으로는 봉제 자동화 장비 개발과 실증 인프라 구축, 제조공정 데이터 수집·처리 플랫폼 구축, AI 기반 봉제 대표 모델 개발 등이 이뤄진다. 박기환 시 경제국장은 “대구의 패션봉제산업이 AI·로봇 기술을 통해 고부가가치 산업으로 재도약할 수 있도록 연구원과 함께 최선을 다해 지원하겠다”고 말했다.

KT가 고객이 직접 인공지능(AI)을 체험하고 사업화 가능성을 검증할 수 있는 ‘이노베이션 허브’를 앞세워 기업 인공지능 전환(AX) 시장 공략에 나섰다. AI 도입이 빠르게 늘고 있지만 실제 성과로 이어지는 사례는 많지 않은 만큼 과제 발굴부터 실증, 사업화까지 지원하는 현장 중심 AX 체계를 구축했다. KT는 지난 23일 서울 광화문 KT 웨스트 사옥에서 기자간담회를 열고 이노베이션 허브를 공개했다. 지난해 10월 문을 연 이 공간은 고객이 실제 업무 과제를 가지고 방문해 AI 적용 가능성을 검증하고 사업화 방안을 함께 모색하는 곳이다. 전승록 KT AX전략본부장은 “지난 8개월 동안 약 200개 기업이 이곳을 찾았고 30여개 기업이 실제 AI 도입과 사업화 단계로 이어졌다”며 “이노베이션 허브는 AX 과제 발굴부터 사업화까지 연결하는 공간”이라고 말했다. KT에 따르면 전 세계 기업의 AI 도입률은 88%를 넘어섰고 신규 AI 투자도 1년 만에 두 배 가까이 늘었다. 하지만 매출과 재무 성과를 동시에 거둔 기업은 14%에 그쳤다. 상당수 기업이 개념검증(PoC)이나 시범사업 단계에 머물고 있다는 설명이다. 기업들이 수천만원에서 1억원가량을 들여 AI 프로젝트를 추진하고도 실제 업무 현장에 적용하지 못하는 사례도 적지 않다. KT는 이러한 문제를 해결하기 위해 사업개발과 컨설팅, 개발 인력이 함께 참여하는 현장 전담 조직인 ‘AX 스쿼드’를 운영하고 있다. 고객 과제를 정의하고 약 6주 안에 투자 대비 효과(ROI)를 검증하는 조직이다. 전 본부장은 “소수의 AI 전문가가 고객과 함께 문제를 정의하고 해결하는 AI 특공대 같은 조직”이라며 “실제 구축이 가능한 인력들이 현장에 투입된다”고 설명했다. 이날 이노베이션 허브에서는 AI가 실제 업무를 수행하는 시연도 진행됐다. KT 관계자가 신규 대리점 입지 분석 시스템 구축을 요청하자 AI는 매출 예측과 경쟁 강도, 상권 정보 등을 확인한 뒤 분석 작업에 들어갔다. AI는 기획과 개발, 데이터 분석, 품질 검증 역할을 나눠 수행하며 약 4600줄의 코드를 생성했다. 약 5분 뒤 화면에는 인구 밀도와 유동인구, KT 점유율, 경쟁 강도 등을 분석한 대시보드가 나타났고 송파구와 강서구, 관악구 등이 신규 출점 후보지로 제시됐다. KT는 이 같은 시연의 실행 비용이 약 1000~1500원 수준이라고 설명했다. 실제 사업 환경에서는 내부 데이터와 API 연동 등을 통해 보다 정교한 분석이 가능하다고 덧붙였다. 실제 적용 사례도 소개됐다. 전 본부장은 “한 금융사와 이노베이션 허브에서 함께 설계한 AI 서비스를 실제 현장에 적용한 사례가 있다”며 “보험 영업사원들이 AI가 생성한 산출물을 활용해 영업 현장에서 성과를 내고 있다”고 말했다. KT는 자체 개발한 ‘AX 하네스’도 공개했다. AI가 계획을 수립하고 작업을 수행한 뒤 결과물을 다시 검증하는 구조로 여러 AI 에이전트가 하나의 목표 아래 협업할 수 있도록 지원한다. 특정 AI 모델에 종속되지 않고 고객 환경에 맞춰 다양한 AI 모델을 선택할 수 있는 점도 특징이다. 김창수 KT AX엔지니어링1팀장은 “중요한 것은 통제 가능한 자동화”라며 “고객 환경에 맞춰 다양한 AI 모델과 시스템을 유연하게 적용할 수 있도록 했다”고 말했다. KT는 향후 이노베이션 허브와 AX 스쿼드를 연계해 과제 발굴부터 실증, 사업화, 운영 확산까지 지원하는 체계를 강화할 계획이다. 전 본부장은 “AI 사업의 수익화는 이미 시작됐다”며 “AI 플랫폼과 AIDC가 결합되면 성장 속도는 더욱 빨라질 것”이라고 말했다.