한국항공우주산업(KAI)은 전략사령부와 미래 전장 환경 변화에 대응하기 위한 상호 전략적 파트너십 구축 및 업무협력 강화를 위한 업무협약을 체결했다고 29일 밝혔다. 이번 협약은 급변하는 미래 안보환경 속에서 인공지능(AI), 우주, 무인체계 등 첨단 기술 기반의 미래 전력 발전 방향을 공동 모색하고, 전략적 협력 체계를 구축하기 위해 마련됐다. 우주·사이버·전자전 등 미래전 영역까지 작전 개념이 확대되며 항공우주와 방산 역량과 첨단 기술 기반의 전략자산 확보의 중요성은 더욱 커지고 있다. 양 기관은 이번 협약을 통해 상호 관심 분야 정보 및 정책 공유, 정례 전문가 세미나 및 토론회 개최, 인적 교류 확대, 미래 전장환경에 필요한 첨단 전력소요 공동 발굴 등 다양한 분야에서 협력을 확대할 계획이다. 국내 유일의 우주·항공 체계종합업체인 KAI는 지난 3월 KF-21 양산 1호기 출고를 계기로 한국형 차세대 공중전 체계 구축에 속도를 내고 있다. KF-21은 향후 단순 유인 전투기 개념을 넘어 AI 기반 무인기, 저궤도 위성, 첨단 센서를 하나의 네트워크로 연결하는 미래 공중전투체계의 중심 플랫폼으로 진화할 전망이다. KAI는 이를 위해 2023년부터 AI 파일럿 ‘카일럿’(K-AILOT) 개발에 착수했다. 회사는 AI·빅데이터·자율제어 기술을 기반으로 유·무인 복합전투체계(MUM-T)와 차세대 공중전투체계(NACS) 구축에 필요한 핵심 기술 개발을 선도하고 있다. 또 다목적 무인기, 저궤도 위성 연계 체계, 자율임무 수행 기술 등 미래 전장 역량 확보에도 집중하고 있다. 이는 미래 전장에서 유인 전투기의 생존성과 작전 효율성을 극대화하고, 전략사령부가 요구하는 감시·정찰·타격·지휘통제 능력을 고도화하는 데 중요한 역할을 할 것으로 기대된다. 최종원 KAI 전략본부장은 “이번 전략사령부와의 협약은 대한민국 미래 전략전력 발전을 위한 의미 있는 출발점”이라며 “회사가 축적해 온 항공우주 기술과 미래 전장 대응 경험을 적극 공유해 우리 군이 미래 전장에서 승리할 수 있는 능력을 신속히 확보하도록 지원하겠다”고 밝혔다.

공을 디디고 선 왼쪽 다리 뒤편으로 오른쪽 다리를 엑스(X)자로 교차한다. 이어 꼬인 다리의 발등으로 공을 강하게 감아차 골망을 흔든다. 축구장에서도 가장 창의적이고 까다로운 고난도 기술로 꼽히는 ‘라보나 킥’(Rabona Kick)을 인간 선수가 아닌 금속과 모터로 이루어진 휴머노이드 로봇이 성공시켰다. 현대자동차가 최근 로봇 자회사 보스턴다이내믹스의 휴머노이드 ‘아틀라스’가 축구 동작을 학습해 나가는 과정을 담은 ‘스쿨 오브 풋볼’ 캠페인 영상을 공개해 화제가 되고 있다. FIFA 월드컵 2026의 공식 파트너로서 첨단 로보틱스와 축구를 연계한 독창적 캠페인을 선보이며 피지컬 AI 기술력을 증명한 셈이다. 29일 현대차에 따르면 공식 유튜브 채널에 공개된 캠페인 영상은 아틀라스가 축구에 관심을 갖게 되는 론칭 필름과 발놀림, 패스, 슈팅 등 기초 동작 훈련 장면을 담은 영상 등 총 5편으로 구성됐다. 최종 영상에서는 아틀라스가 라보나 킥에 수비수를 속이는 페인트 동작을 결합한 ‘고스트 라보나 킥’을 성공시키는 장면이 담겼다. 반복 훈련으로 축구의 역동적 메커니즘을 이해한 결과다. 이번 캠페인은 현대차의 비전 ‘휴머니티를 향한 진보’에서 출발한 월드컵 캠페인 ‘미래는 지금 여기서부터’(Next Starts Now)의 일환으로, 축구라는 직관적인 테마를 통해 현대차가 보유한 로보틱스 기술의 현재와 미래 가능성을 재미있게 전달하는 데 초점을 맞췄다. 현대차는 이번 영상이 컴퓨터그래픽(CG) 없이 차세대 전동식 아틀라스 개발형 모델의 실제 동작을 촬영한 것이라고 설명했다. 아틀라스는 실제 축구 선수의 동작 데이터를 바탕으로 움직임을 모델링하고, 강화학습을 통해 반복적인 성공과 실패 과정을 거쳐 최적의 동작을 학습했다. 이를 통해 인공지능(AI) 기반 강화학습, 인간 동작 정밀 모사, 전신 제어 기술, 하드웨어 제어 기술 개발 역량을 통합적으로 보여줬다는 평가다. 앞서 지난 28일까지 공개된 론칭 필름과 훈련 영상 3편은 공개 5일 만에 누적 조회수 3300만회를 넘겼다. 현대차 브랜드 앰배서더 손흥민 선수가 아틀라스의 축구 동작을 보고 반응하는 영상도 공개돼 글로벌 축구 팬들의 관심을 끌었다. 현대차는 오는 6월 4일 캠페인 제작 과정과 보스턴다이나믹스 관계자 인터뷰를 담은 메이킹 필름도 추가로 공개할 예정이다. 지성원 현대차 브랜드마케팅본부장 부사장은 “현대차 월드컵 캠페인의 일환으로 축구를 통해 로보틱스의 미래를 흥미롭고 인간 중심적인 방식으로 전 세계에 선보였다는 점에서 의미가 크다”며 “앞으로도 모빌리티와 로보틱스를 활용한 다양한 브랜드 경험을 지속적으로 만들어 나갈 계획”이라고 밝혔다. 현대차그룹은 앞으로 아틀라스를 미국 조지아주의 현대차그룹 메타플랜트 아메리카(HMGMA) 내 로봇 메타플랜트 응용센터(RMAC)에서 체계적으로 훈련시켜 산업 현장에 투입할 방침이다. 2028년까지 연간 총 3만대의 휴머노이드 로봇 양산 체제를 구축하고, 현대차와 기아 생산 현장에 아틀라스 등 로봇 2만 5000대 이상을 배치할 계획이다.

전력 부하 제어… 운영 효율 높여현지 생산으로 빅테크 ‘맞춤 공급’글로벌 AI 인프라 시장 본격 공략 LG에너지솔루션이 글로벌 빅테크 기업인 오라클이 구축하는 인공지능(AI) 데이터센터 전력망 구축 프로젝트에 에너지저장장치(ESS) 배터리를 공급한다. 오라클 데이터센터는 ‘챗GPT’ 개발사인 오픈AI가 활용할 예정이어서, 오픈AI의 데이터센터에 LG에너지솔루션의 배터리가 활용되는 셈이다. 한국 배터리 업계가 글로벌 AI 인프라 시장을 본격적으로 공략하는 계기가 될 것이라는 평가가 나온다. LG에너지솔루션은 미국 미시간주 최대 종합 에너지 기업인 DTE에너지와 총 6GWh 규모의 ESS 배터리 공급 계약을 체결했다고 28일 밝혔다. 총 계약 규모는 16억 달러(약 2조 4000억원)로 공급 기간은 약 2년이다. 미국 미시간주 디트로이트에 본사를 둔 DTE에너지는 미시간주 최대 전력 사업자이자 미국 전역에서 손꼽히는 대형 유틸리티 기업이다. DTE에너지는 이번 공급 계약을 통해 미국 미시간주 살린 타운십에 신설되는 오라클의 AI 데이터센터 프로젝트 등 총 8개의 핵심 전력망 구축 사업을 진행할 예정이다. LG에너지솔루션이 공급하는 ESS는 데이터센터의 전력 부하를 안정적으로 제어하고 운영 효율을 높이는 역할을 수행한다. LG에너지솔루션 관계자는 “전력 부족 문제를 해결하며 고부가 ESS 시장을 선점했다는 의미가 있다”며 “선도적인 빅테크와 계약이라는 점에서 향후 수주에도 도움이 될 것으로 본다”고 말했다. 북미 지역에서는 빅테크들의 AI 데이터센터 확장과 재생에너지 확대가 맞물리며 ESS 배터리 수요가 급증하고 있다. 블룸버그 뉴 에너지 파이낸스(BNEF)에 따르면 미국 데이터센터 전력 소비량은 지난해(180TWh) 대비 2030년 약 2배 이상(391TWh) 성장할 전망이다. 우리나라 배터리 기업의 강점은 미국 현지 생산을 통해 빅테크의 현지 조달 요구에 맞출 수 있다는 점이다. LG에너지솔루션의 이번 계약 물량 역시 지난해 6월 북미 최초로 대규모 ESS 배터리 양산을 시작한 미시간 홀랜드 공장을 중심으로 생산된다. 소재업계도 ESS용 리튬인산철(LFP) 배터리 수요 증가에 발맞춰 생산 규모를 늘리고 있다. 이날 포스코퓨처엠과 피노, CNGR의 합작사 씨앤피신소재테크놀로지는 경북 포항 영일만 4일반산업단지에서 연산 최대 5만t 규모의 LFP 양극재 공장을 착공했다.

자율주행, 정형화된 상황서 강점사람 운전자보다 사고 82% 적어어둡거나 복잡한 교차로에선 취약“미중 사고, 제도권 편입 위한 과정”국내, 국가·제조사 책임 기준 부족 지난해 7월 미국 텍사스주 오스틴의 도로변. 테슬라 ‘모델Y’ 로보택시가 멈춰 선 뒤 앞으로 나아가지 못하자 원격 조종자가 차량 제어권을 넘겨받아 차를 움직였다. 하지만 차량은 시속 13㎞ 안팎의 속도로 연석을 타고 올라가 금속제 울타리를 들이받았다. 같은 해 12월 중국 후난성 주저우시에서는 바이두 ‘아폴로고’ 기술이 적용된 로보택시가 사람 2명을 치는 사고가 발생했다. 이중 한 명이 차량 아래에 깔렸고, 현장에 있던 시민들이 차체를 들어 올려 구조했다. 자율주행 로보택시 상용화에 가장 앞선 미국과 중국에서 관련 교통사고가 잇따르자 ‘로보택시가 과연 안전한가’라는 논란이 커지고 있다. 인간 운전자보다 사고발생률이 낮은지, 유사 시 사람이 개입하는 로보택시 원격 운행이 사고를 낮추는지 등이 안전성의 핵심 기준으로 제시되는 가운데 아직은 기술의 진화가 필요하다는 목소리가 우세하다. 반면 사고 때문에 실증에 나서지 못할 경우 로보택시를 둘러싼 글로벌 기술 패권에서 밀려날 것이라는 목소리도 적지 않다. 최근 미국 도로교통안전국(NHTSA)에 제출된 테슬라 로보택시 사고 17건의 경위에 따르면 비보호 좌회전 중 금속 체인을 인지하지 못한 사고, 도로에 뛰어든 개와의 충돌 등이 포함됐다. 테슬라 등 업계는 인공지능(AI)이 예기치 못한 돌발 상황을 만나더라도 사람이 원격으로 개입하면 안전성을 높일 수 있다고 설명해 왔지만, 원격 개입으로 인한 사고도 있었다. 그럼에도 업계는 로보택시가 사람 운전자보다 안전하다는 입장이다. 미국의 무인 로보택시 선두 업체인 웨이모는 누적 1억 7000만 마일(약 2억 7300만㎞)의 완전 자율주행 데이터를 바탕으로 지난 3월에 백서를 공개했다. 이에 따르면 가벼운 경상이나 통증 호소 등을 포함한 부상 보고 사고율은 100만 마일당 0.71건으로, 같은 조건의 인간 운전자 사고 기준 3.90건보다 82% 적었다. 또 사망이나 중상을 유발하는 대형 사고율은 100만 마일당 0.02건에 그쳐, 인간 운전자 기준 0.22건보다 92% 낮았다. 카메라·라이다·레이더 등 다중 센서와 정밀지도, 보수적 주행 알고리즘을 결합한 결과다. 다만, 단순 접촉 사고까지 포함한 것은 아니고 사람의 신체적 위해를 기준으로 비교했다. 웨이모와 글로벌 재보험사 ‘스위스리’가 최근 2530만 마일의 운행 기록을 바탕으로 책임보험 청구 빈도를 공동 분석한 결과에서도 웨이모 로보택시는 사람 운전 차량과 비교해 재산 피해 보험 청구율은 88%, 신체 상해 보험 청구율은 92% 줄였다. 다만 학계의 분석은 다소 다르다. 미국 센트럴플로리다대(UCF) 연구팀이 2024년 자율주행 관련 사고 2100건과 인간의 직접 운전 차량 사고 3만 5113건을 비교 분석한 결과 고도 자율주행시스템(ADS)은 대부분의 유사 사고 상황에서 인간 운전 차량보다 사고 가능성이 낮았지만, 해질녘이나 동틀 무렵에는 사고 가능성이 인간 운전 차량보다 5.25배 높았고, 복잡한 교차로 회전 상황에서도 1.98배 높았다. 이는 자율주행차의 장단점이 뚜렷하게 갈린다는 뜻이다. 음주, 졸음, 전방 주시 태만이 없는 자율주행 시스템은 직진, 차선 유지, 도로 이탈 방지, 추돌 회피 같은 정형화된 상황에서 강점이 있다. 연구팀 분석 결과 인간 운전 차량 사고 중 부주의 관련 항목은 19.8%였지만, 자율주행차 사고에서는 이와 유사한 부주의 관련 비율이 1.8%에 그쳤다. 반면 조도 변화가 큰 시간대, 비보호 좌회전, 복잡한 교차로, 공사 구간, 침수 도로처럼 판단 변수가 많은 상황에서는 아직 인간의 경험과 사회적 판단을 완전히 대체하지 못하는 셈이다. 이에 따라 로보택시의 안전성 문제는 ‘사람보다 안전한가’에서 ‘어떤 조건에서 안전하고, 어떤 조건에서 아직 취약한가’로 구체화하고 있다. 미국과 중국에서 불거진 사고와 장애는 로보택시의 실패라기보다 제도권 교통수단으로 들어가기 위한 통과의례에 가깝다는 분석도 있다. 시장조사업체 마켓츠앤드마켓츠는 글로벌 로보택시 시장이 2023년 4억 달러에서 2030년 457억 달러로 114배로 성장할 것으로 전망했다. 로보택시는 자동차, 인공지능, 반도체, 센서, 통신, 지도, 보험, 운송 플랫폼이 결합된 미래 모빌리티 산업의 집약체로, 무인 운전은 목표 중 하나일 뿐이다. 고령자와 교통약자의 이동권, 심야 택시난, 지방 대중교통 공백, 물류·셔틀 서비스 개선까지 연결된다. 우리나라는 아직 무인 상용화보다는 제한 구역·제한 시간대의 초기 유상 서비스 단계에 머물러 있다. 서울시는 카카오모빌리티 등과 함께 평일 심야 시간대에 강남 자율주행 시범운행지구에서 ‘서울자율차’ 서비스를 운영하고 있다. 자율주행 기술로 인한 사고는 보고되지 않았지만 안전요원이 탑승하고 정해진 구역에서 운행되는 만큼 미중과 같은 실증 상용화 실험으로 보기는 어렵다. 정부도 뒤늦게 지난해 ‘국내 자율주행차 산업 경쟁력 제고방안’을 발표하며 내년 ‘레벨4’ 자율주행 상용화를 목표로 실증 확대와 규제 정비에 나섰다. 레벨4는 특정 조건이나 정해진 구역에서 운전자 개입 없이 시스템이 주행하는 단계다. 정부는 개인정보 규제에 막혀 있던 원본 영상 데이터의 수집·활용을 허용하고, 실증 도시와 자율주행 전용 테스트 환경을 확대하기로 했다. 하지만 우리나라의 경우 자율주행자동차법을 통해 임시 유상운송 허가의 틀은 갖췄지만, 자율주행 중 사고 책임과 도로 인프라 시스템 오작동 시 국가와 제조사 간 책임을 가르는 세부 기준은 충분하지 않다. 조철 산업연구원 선임연구위원은 “로보택시 산업은 시스템 구축 단계를 넘어 누가 더 데이터를 많이 갖춰 더 완벽하게 만드느냐의 문제”라며 “중국 업체들의 무서움은 사고가 나더라도 이를 경험 비용으로 보고 데이터를 쌓아 시스템을 보완해 나간다는 점에 있다”고 말했다.

지난해 7월 미국 텍사스주 오스틴의 도로변. 테슬라 ‘모델Y’ 로보택시가 멈춰 선 뒤 앞으로 나아가지 못하자 원격 조종자가 차량 제어권을 넘겨받아 차를 움직였다. 하지만 차량은 시속 13㎞ 안팎의 속도로 연석을 타고 올라가 금속제 울타리를 들이받았다. 같은 해 12월 중국 후난성 주저우시에서는 바이두 ‘아폴로고’ 기술이 적용된 로보택시가 사람 2명을 치는 사고가 발생했다. 이중 한 명이 차량 아래에 깔렸고, 현장에 있던 시민들이 차체를 들어 올려 구조했다. 자율주행 로보택시 상용화에 가장 앞선 미국과 중국에서 관련 교통사고가 잇따르자 ‘로보택시가 과연 안전한가’라는 논란이 커지고 있다. 인간 운전자보다 사고발생률이 낮은지, 유사 시 사람이 개입하는 로보택시 원격 운행이 사고를 낮추는지 등이 안전성의 핵심 기준으로 제시되는 가운데 아직은 기술의 진화가 필요하다는 목소리가 우세하다. 반면 사고 때문에 실증에 나서지 못할 경우 로보택시를 둘러싼 글로벌 기술 패권에서 밀려날 것이라는 목소리도 적지 않다. 최근 미국 도로교통안전국(NHTSA)에 제출된 테슬라 로보택시 사고 17건의 경위에 따르면 비보호 좌회전 중 금속 체인을 인지하지 못한 사고, 도로에 뛰어든 개와의 충돌 등이 포함됐다. 테슬라 등 업계는 인공지능(AI)이 예기치 못한 돌발 상황을 만나더라도 사람이 원격으로 개입하면 안전성을 높일 수 있다고 설명해 왔지만, 원격 개입으로 인한 사고도 있었다. 그럼에도 업계는 로보택시가 사람 운전자보다 안전하다는 입장이다. 미국의 무인 로보택시 선두 업체인 웨이모는 누적 1억 7000만 마일(약 2억 7300만㎞)의 완전 자율주행 데이터를 바탕으로 지난 3월에 백서를 공개했다. 이에 따르면 가벼운 경상이나 통증 호소 등을 포함한 부상 보고 사고율은 100만 마일당 0.71건으로, 같은 조건의 인간 운전자 사고 기준 3.90건보다 82% 적었다. 또 사망이나 중상을 유발하는 대형 사고율은 100만 마일당 0.02건에 그쳐, 인간 운전자 기준 0.22건보다 92% 낮았다. 카메라·라이다·레이더 등 다중 센서와 정밀지도, 보수적 주행 알고리즘을 결합한 결과다. 다만, 단순 접촉 사고까지 포함한 것은 아니고 사람의 신체적 위해를 기준으로 비교했다. 웨이모와 글로벌 재보험사 ‘스위스리’가 최근 2530만 마일의 운행 기록을 바탕으로 책임보험 청구 빈도를 공동 분석한 결과에서도 웨이모 로보택시는 사람 운전 차량과 비교해 재산 피해 보험 청구율은 88%, 신체 상해 보험 청구율은 92% 줄였다. 다만 학계의 분석은 다소 다르다. 미국 센트럴플로리다대(UCF) 연구팀이 2024년 자율주행 관련 사고 2100건과 인간의 직접 운전 차량 사고 3만 5113건을 비교 분석한 결과 고도 자율주행시스템(ADS)은 대부분의 유사 사고 상황에서 인간 운전 차량보다 사고 가능성이 낮았지만, 해질녘이나 동틀 무렵에는 사고 가능성이 인간 운전 차량보다 5.25배 높았고, 복잡한 교차로 회전 상황에서도 1.98배 높았다. 이는 자율주행차의 장단점이 뚜렷하게 갈린다는 뜻이다. 음주, 졸음, 전방 주시 태만이 없는 자율주행 시스템은 직진, 차선 유지, 도로 이탈 방지, 추돌 회피 같은 정형화된 상황에서 강점이 있다. 연구팀 분석 결과 인간 운전 차량 사고 중 부주의 관련 항목은 19.8%였지만, 자율주행차 사고에서는 이와 유사한 부주의 관련 비율이 1.8%에 그쳤다. 반면 조도 변화가 큰 시간대, 비보호 좌회전, 복잡한 교차로, 공사 구간, 침수 도로처럼 판단 변수가 많은 상황에서는 아직 인간의 경험과 사회적 판단을 완전히 대체하지 못하는 셈이다. 이에 따라 로보택시의 안전성 문제는 ‘사람보다 안전한가’에서 ‘어떤 조건에서 안전하고, 어떤 조건에서 아직 취약한가’로 구체화하고 있다. 미국과 중국에서 불거진 사고와 장애는 로보택시의 실패라기보다 제도권 교통수단으로 들어가기 위한 통과의례에 가깝다는 분석도 있다. 시장조사업체 마켓츠앤드마켓츠는 글로벌 로보택시 시장이 2023년 4억 달러에서 2030년 457억 달러로 114배로 성장할 것으로 전망했다. 로보택시는 자동차, 인공지능, 반도체, 센서, 통신, 지도, 보험, 운송 플랫폼이 결합된 미래 모빌리티 산업의 집약체로, 무인 운전은 목표 중 하나일 뿐이다. 고령자와 교통약자의 이동권, 심야 택시난, 지방 대중교통 공백, 물류·셔틀 서비스 개선까지 연결된다. 중국 바이두 아폴로고는 로보택시 서비스를 확대하고 대규모 운행 데이터를 축적하며 미국 웨이모를 추격하고 있다. 우리나라는 아직 무인 상용화보다는 제한 구역·제한 시간대의 초기 유상 서비스 단계에 머물러 있다. 서울시는 카카오모빌리티 등과 함께 평일 심야 시간대에 강남 자율주행 시범운행지구에서 ‘서울자율차’ 서비스를 운영하고 있다. 자율주행 기술로 인한 사고는 보고되지 않았지만 안전요원이 탑승하고 정해진 구역에서 운행되는 만큼 미중과 같은 실증 상용화 실험으로 보기는 어렵다. 정부도 뒤늦게 지난해 ‘국내 자율주행차 산업 경쟁력 제고방안’을 발표하며 내년 ‘레벨4’ 자율주행 상용화를 목표로 실증 확대와 규제 정비에 나섰다. 레벨4는 특정 조건이나 정해진 구역에서 운전자 개입 없이 시스템이 주행하는 단계다. 정부는 개인정보 규제에 막혀 있던 원본 영상 데이터의 수집·활용을 허용하고, 실증 도시와 자율주행 전용 테스트 환경을 확대하기로 했다. 하지만 우리나라의 경우 자율주행자동차법을 통해 임시 유상운송 허가의 틀은 갖췄지만, 자율주행 중 사고 책임과 도로 인프라 시스템 오작동 시 국가와 제조사 간 책임을 가르는 세부 기준은 충분하지 않다. 조철 산업연구원 선임연구위원은 “로보택시 산업은 시스템 구축 단계를 넘어 누가 더 데이터를 많이 갖춰 더 완벽하게 만드느냐의 문제”라며 “중국 업체들의 무서움은 사고가 나더라도 이를 경험 비용으로 보고 데이터를 쌓아 시스템을 보완해 나간다는 점에 있다”고 말했다.

ChatGPT 출시 이후 인공지능(AI)은 일상생활의 필수 도구로 자리 잡고 있으며 국민의 생활 방식과 근로자의 작업 방식에 혁신적 변화를 가져오고 있다. 최근 ChatGPT를 능가하는 제미나이, 클로드의 출시로 AI에 대한 사회적, 경제적 의존도는 더욱 심화하고 있다. AI 기술은 미국이 주요 생성형 AI 서비스와 핵심 기술을 중심으로 주도하고 있으나 중국도 딥시크, 큐원 등 막대한 인구가 제공하는 데이터와 자체 기술을 기반으로 미국의 AI를 급속히 추격하고 있다. 현 정부에서 AI 3강 실현을 선언하며 국내 AI 기술의 경쟁력을 미국, 중국 수준으로 높일 필요성이 절실한 상태다. AI 실현에 필요한 AI 풀스택은 미국 국립표준기술연구소(NIST)의 클라우드 컴퓨팅 참조구조(CCRA)를 기반으로 보면 피지컬 AI, LLM과 같은 ‘서비스 계층’, 운영체제(OS), 가상화, 클라우드 관리 플랫폼(CMP), 미들웨어 플랫폼, 재해복구(DR) 등의 기능을 수행하는 ‘자원 추상화 제어 계층’, GPU, 네트워크, 데이터센터와 같은 ‘물리자원 계층’의 3계층으로 크게 구분할 수 있다. 관점에 따라 약간의 차이는 있지만 아마존웹서비스(AWS)는 이를 AI 스택, 엔비디아는 AI 팩토리를 위한 풀스택이라고 부른다. 정부는 AI 기술 강화를 목표로 그랜드 AI 챌린지, 독자 파운데이션 모델 개발 사업 등을 통해 LG AI연구원 엑사원, 업스테이지 솔라 등의 국산 LLM을 글로벌 수준으로 도약시키기 위해 집중적으로 지원하고 있는데 이는 AI 서비스 계층에 해당한다. 퓨리오사AI, 리벨리온을 통한 NPU 개발, 엔비디아의 GPU 확보 및 지원은 물리자원 계층에 해당한다. 대통령 공약 사항인 “AI는 게임 체인저, 100조 원 규모 투자와 국가 AI 인프라 구축 추진” 선언에 따라 국가AI데이터센터(AIDC) 추진, 지자체‧공공기관‧민간의 적극적 AIDC 구축 추진, AIDC 진흥을 위한 특별법 제정 등이 급물살을 타고 있는데 이 또한 물리자원 계층에 해당한다. 이러한 사항들을 기반으로 보면 한국은 AI 3강을 향해 필요한 물리적 기반을 빠르게 갖춰가고 있다. 그러나 GPU와 데이터센터를 대규모로 확보하더라도 이를 충분히 활용하지 못하면 AI 경쟁력으로 이어지기 어렵다. 확보한 GPU를 실제 서비스와 산업 현장에서 충분히 활용하려면 자원을 효율적으로 묶고 배분하며 격리하고 복구해 서비스 형태로 제공하는 소프트웨어 역량이 함께 뒷받침돼야 한다. 특히 AI 활용이 학습을 넘어 대규모 추론으로 확산하면서 GPU를 무작정 증설하기보다 이미 보유한 자원의 처리 효율을 높이는 추론 운영 플랫폼의 중요성도 커지고 있다. 분산 서빙 기반의 추론 최적화 소프트웨어는 낮은 GPU 활용률 문제를 완화하고 AI 서비스 효율을 높이는 핵심 기술이다. 이 계층이 약하면 고가의 GPU와 데이터센터는 온전히 국가 경쟁력으로 전환되기 어렵다. 문제는 이러한 역할을 담당하는 자원 추상화 제어 계층, 즉 AI 인프라 소프트웨어에 대한 지원이 빠져 있다는 점이다. 비유하자면 머리와 하체는 튼튼해지고 있는데 허리가 부실해 상하체가 끊겨 있어 제대로 능력을 발휘할 수 없는 셈이다. 주요국은 이미 이 지점에 주목하고 있다. AI 기술 주권의 완성을 위해서는 AI 풀스택 전반, 즉 서비스 계층, 자원 추상화 제어 계층, 물리자원 계층 모두에 걸친 균형 잡힌 기술 발전이 필요하다. 특히 물리자원과 AI 서비스를 안정적으로 운영하고 제어하는 클라우드·엣지 인프라 SW는 AI 시대의 기술 자립을 뒷받침할 핵심 전략 영역이다. 유럽 역시 이러한 관점에서 IPCEI-CIS 프로젝트를 추진하며 최대 12억 유로의 공공 지원과 약 14억 유로의 민간 투자를 바탕으로 차세대 클라우드·엣지 인프라와 서비스 기술을 개발하고 있다. 이는 단순한 인프라 구축을 넘어 멀티클라우드·엣지 환경의 근간이 되는 데이터 처리·공유 SW 등 인프라 SW 역량 강화에 중점을 두고 있다. 일본은 경제산업성을 중심으로 AI 개발에 필요한 컴퓨팅 자원 정비를 지원하고 있다. 경제안전보장추진법에 따라 5개 사업계획에 최대 725억 엔을 지원하며 AI 개발에 필요한 연산 자원을 국내에서 안정적으로 공급할 기반을 확충하고 있다. 이는 GPU 서버 확보에 그치지 않고 개발자와 기업이 필요한 자원을 클라우드 방식으로 활용할 수 있게 하는 인프라 SW 역량을 함께 키우려는 접근이다. 중국도 신창 정책을 바탕으로 핵심 IT 스택의 자립을 추진하고 있다. 반도체와 장비뿐 아니라 AI 시스템 SW 분야에서도 자국 SW 사용을 확대하고 외산 의존도를 낮추려는 움직임이 이어지고 있다. 이는 기술 자립의 범위가 물리자원 계층을 넘어 인프라 SW 계층까지 확장되고 있음을 보여준다. 즉 주요국의 AI 시대 육성 정책은 주권 회복 및 자립을 위해 AI 풀스택 전층에 걸쳐 기술 자립화를 추진하는 방향으로 가고 있다. 그에 비해 우리나라는 SW가 AI를 탄생시킨 핵심 기술이고 클라우드와 같은 자원 추상화 기술이 AI 풀스택의 중간 허리 위치의 핵심 기술임에도 불구하고 AI 관련 예산 지원을 서비스 계층과 물리자원 계층에 집중하고 있다. 자원 추상화 제어 계층에 해당하는 인프라 SW와 클라우드 분야의 지원은 일부는 이미 익숙한 오래된 단어라 유행이 지나갔다고 생각하고 있고 일부는 우리가 할 수 없는 영역이라고 생각하며 포기하고 있다. AI 인프라 SW 육성을 간과한 결과 최근 AIDC 구축 과정에서 수백 대~수천 대의 GPU 서버를 하나의 자원처럼 연결하고 운영할 클러스터 관리 SW가 없어 고가의 외산 솔루션에 의존해야 하는 상황이 발생하고 있다. 문제의 본질은 GPU와 데이터센터를 얼마나 많이 확보하느냐가 아니라 이를 갖추고도 자원 배분과 운영 최적화의 주도권을 우리 기술로 확보하지 못한다는 데 있다. AI 강국으로 가기 위해서는 장비를 들여오는 데 그치지 않고 이를 실제 서비스로 전환할 인프라 SW 역량을 축적해야 한다. AI는 컴퓨터 과학 또는 SW의 한 분야로 학습과 추론을 풀기 위한 알고리즘과 데이터로 구성되는 분야다. 그동안 정부는 SW 강국, 인재 양성을 강조하며 이를 실현하기 위해 많은 노력을 기울여왔다. SW가 AI를 탄생시킨 핵심 기술임에도 AI와 AX 시대가 도래하면서 그 원천인 SW 기술을 외면하는 모순적 현상이 발생하고 있다. 클라우드 컴퓨팅 기술도 이미 완성된 기술 또는 글로벌 빅테크가 주도하는 분야로 간주해 AI 클라우드 분야 외에는 정부 투자가 축소되고 있고 SW 분야의 정부 투자도 거의 사라지고 있는 상황이다. 서비스 계층과 물리자원 계층에 몸담고 있는 전문가나 기업들은 전혀 관심을 보이지도 않고 무시하고 있지만 외산이 장악했던 영역에서 국산 SW로 자립 기반을 다져 온 경험이 있는 한국 SW 업계는 충분한 성공 잠재력을 가지고 있다. 실제 공공뿐 아니라 제조‧통신‧금융 등 주요 산업 현장에서 서버 가상화와 AI 클라우드 SW의 국산 전환이 본격화되고 있다. 대규모 데이터센터와 핵심 업무 시스템에서 외산 인프라 SW 환경을 국산 SW로 전환해 운영하는 사례는 국내 인프라 SW가 물리자원의 활용 효율을 높이고 성능을 극대화하며 안정적인 서비스 운영을 뒷받침할 수 있음을 보여준다. 이는 AI 인프라 SW 역시 우리가 주도적으로 키워갈 수 있는 전략 영역임을 시사한다. 그럼에도 한국의 AI 인프라 SW 시장이 브이엠웨어(VMware), AWS, 애저(Azure)와 같은 글로벌 솔루션의 거대한 파도에 노출되어 있는 현실에 국내 SW 업계는 노심초사할 수밖에 없다. 유럽, 중국, 일본은 빅테크의 쓰나미에 대비해 열심히 둑을 쌓고 체질을 강화하고 있는데 우리는 너무나 방심하고 있어 풍전등화 상황이다. 지금이라도 서비스 계층과 물리자원 계층을 연결하는 자원 추상화 제어 계층, 즉 AI 인프라 SW 관련 산업과 기술 자립화에 대한 과감한 투자를 통해 AI 3강과 AI 자주권 실현의 필수 조건인 AI 풀스택의 균형적인 발전을 반드시 이루어야 한다. 나연묵 단국대학교 AI융합연구원 원장

칩 속 냉각 통로로 온도 30% 낮춰고성능 메모리 안정화 핵심 기술대량 생산·기존 패키지 호환 가능 SK하이닉스가 차세대 고대역폭메모리(HBM)의 최대 난제인 발열 문제를 해결할 신기술로 ‘iHBM’을 공개했다. 인공지능(AI) 연산 확대와 함께 HBM의 적층 단수와 속도가 급격히 향상되면서, 업계는 ‘발열 제어’ 기술이 차세대 AI 메모리 시장에서 핵심 경쟁력이 될 것으로 보고 있다. SK하이닉스 역시 iHBM을 앞세워 차세대 HBM 시장에서 발열 제어 주도권 확보에 나선 셈이다. SK하이닉스는 26일 iHBM 기술을 공개했다. HBM 패키지 내부에 전기는 통하지 않지만 열 전도율이 높은 실리콘 소재인 ‘ICE’를 넣어 열이 빠져나가는 ‘추가 통로’를 만드는 방식으로 열 방출 경로를 개선했다. 기존 HBM이 내부 열을 외부로 전달해 식히는 구조였다면, iHBM은 내부 발열 구간을 직접 관리하는 구조로 진화한 것이다. HBM은 여러 개의 D램을 수직으로 쌓아 데이터 처리 속도를 높인 AI용 핵심 메모리다. 최근 AI의 확산으로 그래픽처리장치(GPU)와 HBM 간 데이터 처리량이 폭증하면서 메모리 성능은 향상됐지만 적층 수가 늘고 속도가 빨라질수록 발열도 함께 증가해 냉각과 안정성 확보는 새로운 과제다. 특히 업계는 HBM과 GPU를 연결하는 ‘D2D PHY’ 구간의 발열 관리가 차세대 HBM 경쟁력을 좌우할 핵심 기술이라는 입장이다. D2D PHY는 HBM과 GPU 사이에서 데이터를 초고속으로 주고받는 연결 통로다. 데이터 이동량이 많아질수록 단위 면적당 발생하는 발열량인 발열 밀도도 급격히 높아진다. iHBM은 발열이 가장 집중되는 D2D PHY 영역 안에 냉각 요소(ICE)를 넣어 열이 빠져나가는 전용 경로를 별도로 만들었다. 이를 통해 기존 대비 열저항을 30% 이상 낮췄고, 고온·고부하 환경에서도 안정적인 동작 특성을 확보했다고 SK하이닉스는 설명했다. 양산성과 고객 호환성도 강화했다. SK하이닉스는 이미 업계에서 널리 쓰이는 MR-MUF 기반 WLP 공정을 적용해 안정적으로 대량 생산이 가능하다고 밝혔다. MR-MUF는 반도체 칩 사이를 보호재로 채워 열과 충격에 견디도록 만드는 공정이며, WLP는 반도체를 자르기 전 웨이퍼 상태에서 패키징과 검사를 동시에 진행해 생산 효율을 높이는 기술이다. 또 고객사가 현재 사용하는 반도체 패키지 구조(SiP)와도 높은 호환성을 확보해 큰 설계 변경 없이 바로 적용할 수 있도록 했다. SiP는 서로 다른 기능의 반도체 칩을 하나의 패키지 안에 넣어 하나의 시스템처럼 작동하게 만드는 기술이다. SK하이닉스는 iHBM 기술을 고성능컴퓨팅(HPC), AI 데이터센터 등 초고집적·초고대역폭 환경에 적용해 시스템 안정성과 운영 효율을 더욱 높일 것으로 예상된다. 또 고온에서 안정적으로 작동하는 메모리 반도체를 원하는 엔비디아와의 협력 관계를 더욱 강화할 수 있을 것으로 보인다.

현대자동차그룹이 자동차 생산 현장에 ‘아틀라스’ 도입을 예고하며 조직 개편을 단행했고, 미국 테슬라는 3세대 ‘옵티머스’ 공개를 예고했다. 한국은 제조 밸류체인, 미국은 인공지능(AI) 기술, 중국은 저가 양산 능력을 각각 내세우며 휴머노이드 패권 경쟁이 달아오르고 있다. 25일 업계에 따르면 현대차그룹은 최근 소프트웨어 중심 공장(SDF) 추진 담당 보직을 신설하고 알페시 파텔 상무를 선임했다. SDF는 공장을 소프트웨어로 통합·제어하는 역할을 한다. 아틀라스의 양산 체제 전환을 위해 부품 공급망을 갖추려는 포석으로 읽힌다. 파텔 상무는 매켄지앤드컴퍼니 출신의 제조 혁신 전문가다. 현대차그룹은 로보틱스 부품 구매실도 신설하고 소현성 전 베이징현대 발전기획본부장(상무)을 실장으로 선임했다. 현대차그룹 계열사 보스턴다이내믹스가 개발한 아틀라스는 360도 회전할 수 있는 관절 구조를 갖췄고, 전신을 제어하면서 45㎏의 물체를 들어 올릴 수 있다. 핵심 구동계인 액추에이터 부품은 현대모비스가 양산하고, 현대글로비스가 조달부터 판매를 잇는다. 현대오토에버는 로봇 지능 업그레이드와 스마트 팩토리 시스템 통합을 담당한다. 수직 계열화 및 제조 밸류체인 구축을 통해 핵심 부품 조달 체계를 내재화하는 것이다. 현대차그룹은 오는 8월부터 미국 조지아주에 ‘로봇 메타플랜트 응용센터(RMAC)’를 가동한다. 2028년 본격 양산에 앞서 아틀라스가 자동차 제조 공장에서 축적된 데이터를 바탕으로 스스로 판단하는 능력을 가르치는 등 완성도를 끌어올릴 계획이다. KB증권은 보스턴다이내믹스가 2035년쯤 한 대당 19만 달러(약 2억 8600만원) 수준의 하이엔드급 휴머노이드를 연간 150만대 판매할 것으로 전망했다. 미국 테슬라는 휴머노이드 옵티머스의 3세대 모델을 7~8월 중 공개할 계획이다. 3세대 옵티머스는 2세대에 비해 손가락 마디 제어 능력이 2배 정밀해져 고난도 조립 작업도 가능해질 전망이다. 테슬라는 내년부터 본격적인 대량 양산에 시도하며 궁극적으로 단가를 2만~3만 달러(약 3000만~4500만원) 수준으로 낮춰 물류 및 제조 시장에 빠르게 확산시키겠다는 구상이다. 특히 테슬라는 최근 자율주행과 로봇 연산을 전담할 차세대 ‘AI5 추론 프로세서’의 최종 칩 설계를 완료했다. 테슬라의 자율주행 시스템처럼 옵티머스가 방대한 데이터를 기반으로 실시간 인지·판단하는 두뇌 능력을 강화하면 사람처럼 동시에 보고 이해하고 동작하는 멀티태스킹이 가능해진다. 중국은 압도적인 국가 주도 보조금과 원가 파괴, 부품 공급망을 무기로 ‘로봇 굴기’를 다지고 있다. 대표 주자인 유니트리 로보틱스가 내놓은 저가형 휴머노이드 ‘R1’은 본토 출시가가 2만 9900위안(약 670만원)이다. R1은 약 120㎝의 키와 무게 25~29㎏의 가벼운 몸체로 성인 남성이 들고 이동할 수 있고, 운동 성능도 민첩하다. 유니트리는 지난해 글로벌 휴머노이드 시장에서 각종 로봇 5500대를 출하해 점유율 32.4%를 기록했다. 유니트리는 상하이 증권거래소 스타마켓에 42억 위안(약 9374억원) 규모의 기업공개(IPO)를 신청하며 글로벌 물량 공세를 예고했다. 이호근 대덕대 미래자동차과 교수는 “아틀라스는 자동차 생산 라인에서 만족도가 높고 옵티머스는 가정용 로봇 등으로 확장성에서 유리해 보이나 완성도 측면에서는 아틀라스가 우위에 있다”며 “중국 휴머노이드도 막대한 자본력과 정부 지원, 내수 시장을 바탕으로 3~5년 안에 기술적으로 따라올 가능성이 있어 안심할 수 없다”고 전망했다.

현대자동차그룹이 자동차 생산 현장에 ‘아틀라스’ 도입을 예고하며 조직 개편을 단행했고, 미국 테슬라는 3세대 ‘옵티머스’ 공개를 예고했다. 한국은 제조 밸류체인, 미국은 인공지능(AI) 기술, 중국은 저가 양산 능력을 각각 내세우며 휴머노이드 패권 경쟁이 달아오르고 있다. 25일 업계에 따르면 현대차그룹은 최근 소프트웨어 중심 공장(SDF) 추진 담당 보직을 신설하고 알페시 파텔 상무를 선임했다. SDF는 공장 전체를 소프트웨어로 통합·제어하는 역할을 한다. 아틀라스의 양산 체제 전환을 위해 부품 공급망을 갖추려는 포석으로 읽힌다. 파텔 상무는 매켄지앤드컴퍼니 출신의 제조 혁신 전문가다. 현대차그룹은 로보틱스 부품 구매실도 신설하고 소현성 전 베이징현대 발전기획본부장(상무)을 실장으로 선임했다. 현대차그룹 계열사 보스턴다이내믹스가 개발한 아틀라스는 360도 회전할 수 있는 관절 구조를 갖췄고, 전신을 제어하면서 45㎏의 물체를 들어 올릴 수 있다. 핵심 구동계인 액추에이터 부품은 현대모비스가 양산하고, 현대글로비스가 조달부터 판매를 잇는다. 현대오토에버는 로봇 지능 업그레이드와 스마트 팩토리 시스템 통합을 담당한다. 수직 계열화 및 제조 밸류체인 구축을 통해 핵심 부품 조달 체계를 내재화하는 것이다. 현대차그룹은 오는 8월부터 미국 조지아주에 ‘로봇 메타플랜트 응용센터(RMAC)’를 가동한다. 2028년 본격 양산에 앞서 아틀라스가 자동차 제조 공장에서 축적된 데이터를 바탕으로 스스로 판단하는 능력을 가르치는 등 완성도를 끌어올릴 계획이다. KB증권은 보스턴다이내믹스가 2035년쯤 한 대당 19만 달러(약 2억 8600만원) 수준의 하이엔드급 휴머노이드를 연간 150만대 판매할 것으로 전망했다. 미국 테슬라는 휴머노이드 옵티머스의 3세대 모델을 7~8월 중 공개할 계획이다. 3세대 옵티머스는 2세대에 비해 손가락 마디 제어 능력이 2배 정밀해져 고난도 조립 작업도 가능해질 전망이다. 테슬라는 내년부터 본격적인 대량 양산에 시도하며 궁극적으로 단가를 2만~3만 달러(약 3000만~4500만원) 수준으로 낮춰 물류 및 제조 시장에 빠르게 확산시키겠다는 구상이다. 특히 테슬라는 최근 자율주행과 로봇 연산을 전담할 차세대 ‘AI5 추론 프로세서’의 최종 칩 설계를 완료했다. 테슬라의 자율주행 시스템처럼 옵티머스가 방대한 데이터를 기반으로 실시간 인지·판단하는 두뇌 능력을 강화하면 사람처럼 동시에 보고 이해하고 동작하는 멀티태스킹이 가능해진다. 중국은 압도적인 국가 주도 보조금과 원가 파괴, 부품 공급망을 무기로 ‘로봇 굴기’를 다지고 있다. 대표 주자인 유니트리 로보틱스가 내놓은 저가형 휴머노이드 ‘R1’은 본토 출시가가 2만 9900위안(약 670만원)이다. R1은 약 120cm의 키와 무게 25~29kg의 가벼운 몸체로 성인 남성이 들고 이동할 수 있고, 운동 성능도 민첩하다. 유니트리는 지난해 글로벌 휴머노이드 시장에서 각종 로봇 5500대를 출하해 점유율 32.4%를 기록했다. 유니트리는 상하이 증권거래소 스타마켓에 42억 위안(약 9374억원) 규모의 기업공개(IPO)를 신청하며 글로벌 물량 공세를 예고했다. 이호근 대덕대 미래자동차과 교수는 “아틀라스는 자동차 생산 라인에서 만족도가 높고 옵티머스는 가정용 로봇 등으로 확장성에서 유리해 보이나 완성도 측면에서는 아틀라스가 우위에 있다”며 “중국 휴머노이드도 막대한 자본력과 정부 지원, 내수 시장을 바탕으로 3~5년 안에 기술적으로 따라올 가능성이 있어 안심할 수 없다”고 전망했다.

러시아 드론을 바다 위에서 잡겠다는 우크라이나의 신형 무인수상정이 공개됐다. 흑해를 움직이는 무인정에 1인칭 시점(FPV) 요격 드론을 싣고 러시아가 발사한 샤헤드 계열 자폭 드론을 해상에서 먼저 요격하겠다는 구상이다. 우크라이나 군사 전문 매체 디펜스 익스프레스는 21일(현지시간) 우크라이나 업체 MAC HUB가 신형 무인수상정 ‘카트란(Katran) X1.2’를 공개했다고 보도했다. 이 무인정은 FPV 공격 드론을 은밀하게 운반하고 발사하도록 설계됐다. 가장 눈에 띄는 대목은 방공 임무다. 카트란 X1.2는 MAC 데드 플라이 FPV 요격 드론을 최대 23대까지 실을 수 있다. 이 요격 드론은 최고 속도 시속 300㎞, 사거리 20㎞, 상승 고도 5㎞, 탄두 500g 성능을 갖춘 것으로 소개됐다. 우크라이나는 이를 활용해 러시아 샤헤드 드론이 오데사 등 연안 도시로 접근하기 전 흑해 상공에서 요격하는 방안을 구상하고 있다. “드론 잡는 드론”을 배에 실었다 러시아는 이란제 샤헤드 계열 드론을 대량 운용해 우크라이나 도시와 기반 시설을 공격해왔다. 샤헤드는 상대적으로 저렴하지만 장거리 비행이 가능하고 여러 대를 동시에 투입하면 방공망에 큰 부담을 준다. 비싼 지대공 미사일로 저가 자폭 드론을 계속 상대해야 하는 우크라이나로서는 부담이 클 수밖에 없다. 카트란 X1.2의 개념은 이 틈을 파고든다. 육상 방공망이 닿기 전 해상에서 드론을 먼저 잡아내겠다는 것이다. 디펜스 익스프레스는 해상에서는 이동식 화력조나 방공 체계를 전개하기 어렵고 활용 가능한 함정도 제한적이라 무인수상정이 대안이 될 수 있다고 설명했다. 이 구상이 현실화하면 흑해의 무인수상정은 단순한 자폭 공격 수단을 넘어 ‘바다 위 방공망’ 역할까지 맡게 된다. 우크라이나는 그동안 무인수상정으로 러시아 흑해 함대를 타격해왔다. 이번에는 같은 플랫폼에 요격 드론과 미사일을 얹어 공중 표적까지 겨누는 방향으로 진화시키는 셈이다. 항속거리 1600㎞…R-73 미사일 장착도 가능 카트란 X1.2는 장거리 작전을 염두에 둔 플랫폼으로 소개됐다. 항속 거리는 1600㎞이며, 위성통신 안테나를 활용하면 흑해 전역에서 운용할 수 있다는 게 업체 측 설명이다. 여기에 전투 모듈이나 R-73 공대공 미사일 2발 발사대도 장착할 수 있다. R-73은 원래 전투기에 장착하는 단거리 공대공 미사일이다. 이를 무인수상정에 올리면 드론뿐 아니라 항공기, 헬기, 순항 미사일까지 겨냥하는 해상 기반 방공 플랫폼으로 활용할 수 있다는 구상이 가능해진다. 다만 공개된 성능과 장착 가능성에 근거한 설명인 만큼 실제 전장에서 어느 정도 효과를 낼지는 검증이 필요하다. 공개 제원에 따르면 카트란 X1.2는 길이 9.11m, 폭 2.79m, 최고 속도 시속 93㎞, 순항 속도 시속 65㎞다. 최대 72시간 자율 운용이 가능하고 손상 감지와 배수, 전력 공급 시스템도 갖췄다. 자동 조종 장치와 위치 유지 기능, 표적 탐지·획득을 위한 인공지능(AI) 기능도 포함됐다. 통신이 끊기는 상황에서도 자율 제어가 가능하도록 설계됐다는 설명이다. 흑해 무인전, 공격에서 방공으로 확장 우크라이나 전쟁은 무인수상정의 역할을 크게 바꿔놓았다. 과거 무인수상정은 정찰이나 폭발물 탑재 자폭 공격에 초점이 맞춰졌다. 하지만 흑해 전쟁을 거치며 우크라이나는 무인수상정을 장거리 공격과 감시·정찰(ISR), 전자전, 드론 운반 플랫폼으로 확장해왔다. 카트란 X1.2가 주목받는 이유도 여기에 있다. 단순히 적 함정을 들이받는 ‘해상 자폭 드론’이 아니라 공중 드론을 실어 나르고 필요하면 직접 요격까지 시도하는 복합 플랫폼에 가깝기 때문이다. 다만 이번 공개는 업체와 우크라이나 매체 보도에 기반한 것이다. 실제 배치 여부, 양산 규모, 전장 성과는 아직 확인되지 않았다. “드론 23대 탑재”도 실전에서 한 번에 러시아 드론 23대를 격추했다는 뜻은 아니다. 탑재 가능한 요격 드론 수를 의미하는 만큼 ‘공개’, ‘탑재 가능’, ‘요격 임무 상정’으로 표현하는 것이 정확하다. 그럼에도 전장 흐름은 분명하다. 하늘의 드론을 잡기 위해 또 다른 드론을 띄우고, 그 드론을 바다 위 무인정이 싣고 다니는 단계까지 전쟁이 진화하고 있다. 블라디미르 푸틴 대통령이 이끄는 러시아가 샤헤드 드론으로 우크라이나 도시를 압박해왔다면 우크라이나는 이제 무인수상정을 앞세워 바다 위에서 그 공세를 끊어내려 하고 있다.

공간 AIoT 솔루션 기업 HDC랩스(대표 이준형)는 자사의 스마트빌딩 자율운전 기술이 적용된 실증 현장이 국내 쇼핑몰 첫 ‘건물 에너지·공기질 안심건물’ 인증을 획득했다고 밝혔다. 이번 인증은 산업통상자원부가 추진하는 ‘에너지수요관리핵심기술개발사업’의 일환으로 진행된 자율운전 기반 지능형 건물 에너지·환경 통합관리 시스템 ‘iBEEMS’ 개발 사업의 성과다. 단국대학교가 주관하는 해당 사업에서 HDC랩스는 수요기관으로 참여했으며, 자사가 통합 운영·관리 중인 아이파크몰 용산점을 실증 현장으로 제공해 기술 검증과 상용화를 추진해 왔다. 아이파크몰 용산점은 지난 21일 iBEEMS 연구단 관계자들이 참석한 가운데 ‘안심건물’ 인증 현판식을 개최했다고 밝혔다. 안심건물 인증은 다중이용시설의 실내 공기질과 에너지 관리 능력을 종합 평가해 안전하고 쾌적한 실내 환경을 검증하는 제도다. 특히 이번 인증은 복합상업시설 형태의 대형 쇼핑몰로서는 국내 최초의 획득 사례라는 점에서 그 의미가 깊다. iBEEMS 연구단 심사 결과, 해당 실증 현장은 에너지 사용량을 비롯해 실내 공기질, 유지관리 체계 등 모든 평가 항목에서 인증 기준을 여유 있게 통과하며 우수한 평가를 받았다. 업계에서는 이번 결과가 AI 기반 스마트빌딩 자율운전 기술의 실질적인 운영 효율성과 안정성을 객관적으로 입증한 사례라는 평가가 나온다. 이번 성과는 HDC랩스와 다수의 연구기관이 공동 개발한 AI 기반 자율운전 기술을 실제 환경에 성공적으로 적용한 결과다. 수요기관으로 참여한 HDC랩스는 대형 쇼핑몰 특유의 복잡한 에너지 사용 패턴에 맞춰 실증지를 제공하고 체계적인 검증 관리를 수행했다. 이를 통해 관리자의 개입을 최소화하면서도 에너지를 효율적으로 제어하고 쾌적한 실내 환경을 유지할 수 있음을 객관적으로 입증했다. 이번 인증은 HDC랩스의 실증 관리와 연구기관의 기술력, 아이파크몰 용산점의 적극적인 협조가 만든 공동 성과다. 아이파크몰 용산점은 국책과제 성공을 위해 주관기관과 긴밀히 협력하며, 상주인과 방문객의 안전 및 환경 개선에 힘써온 노력을 인정받아 적합 등급을 획득했다. 아이파크몰 측은 향후에도 국가연구과제 협력은 물론, 고객이 안심하고 머무를 수 있는 편안한 시설로 공간을 지속 발전시켜 나갈 방침이다. HDC랩스 AIoT＆플랫폼LAB 박종민 상무는 “대형 실증 현장을 제공하고 철저한 검증 관리를 수행한 노력이 쇼핑몰 최초 안심건물 인증이라는 뜻깊은 성과로 이어졌다”며 “성공적인 기술 검증 경험을 바탕으로 수요기업으로서 해당 솔루션의 사업화를 적극 추진하고 나아가 정부의 탄소중립 실현 및 친환경 스마트빌딩 시장을 선도하는 데 앞장서겠다”고 밝혔다.

호반그룹이 21일 서울 서초구 본사에서 개최한 ‘2026 호반 넥스트 스타트업 공모전’ 시상식에서 오디오 플랫폼을 운영하는 스타트업 ‘써티블랙’이 최우수상을 받았다. 이날 시상식에서 최우수상을 받은 써티블랙은 초지향 스피커 기반의 구역별 음향 제어와 음파 통신 기술을 활용해 특정 공간에만 소리를 전달하는 솔루션을 제안해 높은 평가를 받았다. 호반그룹은 해당 기술이 건설 현장은 물론 리조트, 상업시설, 문화·전시 공간 등 그룹 계열사 운영 공간 전반에 활용될 수 있을 것으로 기대하고 있다. 우수상에는 인공지능(AI) 모델을 활용한 CAD 도면 자동 분석 및 3D 모델 자동 생성 기술을 선보인 ‘몰더코리아’와 대형언어모델(LLM) 기반 AI 에이전트를 활용한 기업 업무 자동화 체계 구축 및 실습형 교육을 운영하는 ‘대모산개발단’, 다양한 형식의 문서를 구조화해 검색·추출할 수 있도록 폴더링하고 데이터화하는 솔루션을 제안한 ‘스텝하우’가 선정됐다. 호반그룹은 유망 스타트업과의 오픈이노베이션 확대를 위해 창업진흥원(KISED) 및 서울경제진흥원(SBA)과 공동으로 지난해부터 스타트업 대상 기술공모전을 상·하반기 연 2회 운영하고 있다. ‘호반 넥스트 스타트업 공모전’과 하반기 개최 예정인 ‘호반혁신기술공모전’을 통해 2020년부터 현재까지 총 62개 기업의 혁신기술 개발과 사업화를 지원해왔다. 지난 4월부터 진행된 이번 공모전에서는 스마트시티 산업과 연계된 건설 자동화, 디지털 인프라, 에너지·ESG, 신사업 분야를 중심으로 총 92개 기업이 지원했다. 그룹은 기술성, 사업성, 실증 실행 가능성, 핵심 보유 역량, 계열사 적용성 등을 종합적으로 평가해 최종 4개 기업을 선정했다. 이번 공모전 수상 기업에는 총 1억 2000만원의 사업화 지원금이 제공된다. 이와 함께 기술 검증 및 테스트베드 지원, 사무공간 제공, 글로벌 프로그램 운영, 네트워킹 및 투자 연계 등 다양한 후속 지원도 진행될 예정이다. 문갑 호반건설 경영부문대표는 “호반그룹은 스타트업의 혁신기술이 실제 현장과 사업에 적용돼 새로운 가치를 만들어낼 수 있도록 오픈이노베이션을 지속적으로 확대하고 있다”며 “하반기 개최 예정인 ‘2026 호반혁신기술공모전’에도 우수한 기술력과 성장 가능성을 갖춘 유망 기업들의 많은 관심과 참여를 부탁드린다”고 밝혔다. 한편 호반그룹은 기술공모전 수상 기업과의 실질적인 협업을 이어가고 있다. 지난해 ‘2025 호반혁신기술공모전’ 대상 수상 기업인 AI 기반 자동 적산 시스템 개발업체 ‘포비콘’과 함께 공사 물량 자동 산출 및 개산 견적 자동화 프로세스를 공동 개발하고 있다.

바닷물로 담수와 전기를 동시에 만들어내는 기술이 성공해 세계 학계의 이목을 집중시키고 있다. 전북대학교는 남창우 교수 연구팀(공과대학 유기소재섬유공학과)이 셀룰로오스 기반 하이드로겔을 활용해 별도의 전력 없이 해수를 담수로 전환하는 동시에 전기를 생산하는 데 성공했다고 20일 밝혔다. 기존 기술은 해수를 담수로 전환하거나 전기를 생산하는 기능이 각각 분리돼 있었다. 이마저도 외부 전력 공급이 필요하는 등 실용화에 제약이 컸다. 연구팀은 이 같은 한계를 극복한 이번 연구를 통해 태양 에너지와 바닷물만으로 담수 생산과 전기 생성이 동시에 가능한 ‘자립형 통합 시스템’을 구현했다. 셀룰로오스 기반 하이드로겔을 활용해 별도의 전력 없이 해수를 담수로 전환하는 동시에 전기를 생산하는 데 성공한 것이다. 연구팀은 ‘salting-out’ 구조로 형성된 다공성 채널 설계와 설폰산기 기반 네트워크로 물의 이동과 열 흐름을 정밀하게 제어하고, 양성자 이동(proton hopping)을 촉진해 전기 생산 효율을 획기적으로 끌어올렸다. 이번 기술은 물 부족과 에너지 위기를 동시에 겪는 지역에서 독립형 솔루션으로 적용 가능성이 높다는 평가다. 연구 결과는 재료과학 분야 세계 최고 권위 학술지 Advanced Materials(IF=26.8)에 4월 13일 게재가 확정됐다. 연구는 전북대 강진혁 연구원이 제1저자로 참여했고 이승재 연구원이 공동저자로 이름을 올렸다. 싱가포르 난양공대 Wu Rong Hui 교수와 남 교수가 교신저자로 참여해 국제 공동연구 성과로 완성됐다. 이번 연구는 한국연구재단 신진연구사업과 해양수산과학기술진흥원의 지원을 받아 수행됐다. 강진혁 연구원은 “AI 기반 머신러닝을 접목한 차세대 융합 연구를 통해 더욱 큰 가능성을 확인한 만큼 앞으로도 글로벌 수준의 연구 성과를 지속적으로 만들어가겠다”고 밝혔다. 남창우 교수는 “기존 한계를 넘어서는 연구 성과를 통해 환경·에너지 분야에서 새로운 가능성을 제시하고, 난양공대와의 굳건한 협력을 기반으로 글로벌 수준의 연구를 지속적으로 확장해 나가겠다”고 말했다.

GPU 추가 학습 없이 글로벌 AI 추론 성능 3위 달성 국내 인공지능(AI) 스타트업 비드래프트(VIDraft Inc.·대표 김민식)가 추가 GPU 학습 과정을 거치지 않고도 최상위권 추론 성능을 도출하는 대형언어모델(LLM) 프레임워크 기술을 공개했다. 비드래프트는 자사가 개발한 ‘Darwin Family’ 계열 모델의 핵심 기술을 담은 연구 논문을 공개하고, 관련 핵심 기술 3건에 대한 국내 특허를 출원했다고 밝혔다. 이번에 등록된 논문은 「Darwin Family: MRI Trust Weighted Evolutionary Merging for Training Free Scaling of Language Model Reasoning」으로, 현재 Hugging Face Papers와 오픈소스 아카이브 arXiv(등록번호 2605.14386)에 게재된 상태다. 본 연구에는 비드래프트 소속 연구원 7명이 공동 저자로 참여 명단을 올렸다. Darwin Family는 기존 AI 개발 과정에서 필수로 여겨졌던 추가 학습(Post training) 없이 모델 병합만으로 고성능 추론 능력을 구현하는 새로운 방식의 AI 모델 프레임워크다. 핵심 기술은 MRI Trust Fusion, 14차원 적응형 병합 게놈(Merge Genome), 아키텍처 매퍼(Architecture Mapper) 등 세 가지로 구성된다. MRI Trust Fusion은 모델 각 레이어의 기능적 중요도를 분석한 뒤 신뢰 파라미터를 기반으로 동적 융합을 수행하는 기술이다. 이를 통해 GPQA 정확도를 기존 방식 대비 2.5%포인트 향상시켰다는 설명이다. 또한 14차원 병합 게놈 기술은 어텐션과 FFN, 임베딩 등 모델 내부 구성 요소를 세밀하게 제어하며 경사하강법 없이 진화 탐색만으로 최적 병합 전략을 자동 탐색한다. 아키텍처 매퍼는 Transformer와 Mamba 등 서로 다른 AI 구조 간 결합을 가능하게 하는 기술로, 추가 재학습 없이 이종 모델 교배를 구현한다. Darwin Family는 Hugging Face가 주관하는 AI 성능 벤치마크인 ‘GPQA Diamond(Graduate Level Google Proof Q＆A)’ 평가에서 글로벌 3위를 기록했다. 해당 지표는 박사 학위 소지자 수준의 과학적 추론 능력을 평가하는 대표적 기술 지표다. 비드래프트는 별도의 파인튜닝이나 사후 학습을 거치지 않고도 수백억 파라미터 규모의 Fully Trained 모델들의 성능 데이터 수준을 상회했으며, 최소 4B부터 최대 35B 규모에 이르기까지 다양한 모델 세그먼트 구간에서 부모 모델 대비 실질적 성능 향상 수치를 검증했다고 밝혔다. 국내 정량 평가 지표에서도 상위 순위를 점유하고 있다. 과학기술정보통신부와 한국지능정보사회진흥원(NIA)이 주관·운영하는 ‘K-AI 리더보드’에서는 Darwin 기반 모델들이 2위, 3위, 4위, 5위, 7위, 8위를 동시에 기록 중인 것으로 집계됐다. 특히 현재 1위 모델과의 데이터 점수 격차는 0.001점 범위 내에 있는 것으로 확인됐다. 비드래프트에 따르면 공식 모델 공개 이후 45일 만에 파생·양자화 레포지터리 88개와 개별 모델 파일 473개가 생성됐다. GGUF 양자화 분야 개발자 bartowski와 mradermacher 등 글로벌 오픈소스 커뮤니티 개발자들도 Darwin 모델군 배포와 최적화 작업에 참여하고 있다. 현재 Darwin 모델은 Windows·Linux·Mac 환경의 GGUF 포맷을 비롯해 Apple MLX, AWQ, NVIDIA Blackwell 전용 NVfp4 등 다양한 플랫폼을 지원한다. 김민식 비드래프트 대표는 “Darwin 생태계의 확산 속도와 규모는 국내 AI 모델 역사에서도 보기 드문 수준”이라며 “세계 최상위권 양자화 개발자들의 자발적 참여와 폭넓은 플랫폼 지원 체계를 기반으로 글로벌 AI 표준 생태계로 진입하고 있다”고 밝혔다. 한편, 이번 연구는 과학기술정보통신부 재원으로 수행된 ‘AI컴퓨팅자원활용기반강화(GPU 임차 지원) 사용자 지원사업’의 지원을 받아 진행됐다.

단국대학교는 제약공학과 강래형 교수 연구팀이 강력한 항산화 물질로 주목받고 있는 ‘셀레늄(Selenium)’ 치료제의 효능과 안전성을 극대화할 수 있는 통합 설계 가이드라인을 발표했다고 18일 밝혔다. 이번 연구는 경희대 김도경 교수와 부산대 김윤학 교수와 공동으로 진행됐다. 셀레늄은 우리 몸의 활성산소를 억제해 세포 사멸(페롭토시스, Ferroptosis)을 막는 필수 항산화 물질로 최근 암과 퇴행성 뇌질환 치료 핵심 소재로 주목받는다. 하지만 적정량을 벗어나면 독성을 띠는 ‘양날의 검’과 같은 특성으로, 치료제 활용에는 정밀한 제어 기술이 필수적이다. 그동안 학계에서는 셀레늄을 활용한 다양한 치료 소재를 개발해 왔지만, 분자·나노·고분자 등 소재 형태가 다양해 통합적 설계 기준은 부족했다. 강 교수 연구팀은 셀레늄 소재의 기능을 좌우하는 4대 핵심 지표를 정의하고, 이를 기반으로 한 ‘공통 설계 지도’(Common Design Map)를 제시했다. 4대 지표는 △셀레늄의 화학적 상태(Species) △주변 구조와의 결합 방식(Bonding motif) △소재 내 위치(Placement) △작동 환경(Trigger window)이다. 연구팀에 따르면 이 기준에 따라 소재를 설계하면, 암 조직의 산성도나 특정 생체 신호에 선택적으로 반응해 약물을 방출하거나 치료 기능을 수행하는 프로그래밍 소재를 제작할 수 있다. 강 교수는 “이번 연구는 파편화되어 있던 셀레늄 치료 소재의 설계 방식을 하나로 묶어낸 것”이라며 “ 환자 개개인 질병 환경에 맞춰 선택적으로 작동하는 정밀 의료 소재 개발에 중요한 이정표가 될 것”이라고 설명했다. 이번 연구는 화학·재료과학 분야 권위지인 ‘어드밴스드 컴포지트 앤드 하이브리드 머티리얼스(Advanced Composites and Hybrid Materials, 2024년 IF=21.8)’에 게재됐다. 논문명은 ‘Design Principles and Recent Advances for Redox-Programmable Selenium-containing Therapeutic Materials’이다.

테슬라가 미국 텍사스주 오스틴에서 발생한 로보택시(자율주행 택시) 사고 17건의 세부 내용을 공개했다. 자율주행으로 운전석을 비워도 된다고 호언장담했던 테슬라의 ‘완전자율주행’ 주장에 균열이 생긴 셈이다. 미국 도로교통안전국(NHTSA)은 16일(현지시간) 테슬라가 그동안 ‘영업 기밀’을 이유로 숨겨 왔던 자율주행 및 로보택시 사고 17건의 세부 경위를 전면 공개로 전환한 보고서를 공개했다. 눈에 띄는 것은 자율주행 시스템이 아닌 원격 조종자의 개입 이후 발생한 충돌 두 건이다. 테슬라 차량은 지난해 7월 오스틴의 한 도로 우측에 정차한 이후 전진하지 못하자 지원을 요청했고, 이에 원격 조종자가 제어권을 넘겨받아 차량을 조작하던 중 연석을 타고 올라가 금속제 울타리를 들이받았다. 올해 1월에도 원격 조종자가 지원 요청을 받고 차량을 통제하던 중 시속 9마일(약 15㎞) 속도로 공사장 바리케이드와 부딪혀 좌측 전면 바퀴 덮개와 타이어가 손상됐다. 테슬라 등은 그간 인공지능(AI)이 돌발 상황으로 멈춰도 관제 센터에서 원격으로 차량을 제어하면 안전하다고 주장했지만 현실은 달랐던 셈이다. 17건의 사고 중 10건은 다른 차량이 부딪히는 등 테슬라 과실로 보기 어려웠지만, 이 외 5건은 자율주행 시스템의 판단 착오나 센서의 한계로 벌어진 사고였다. 지난해 9월에는 직진 중이던 차량 앞으로 개가 갑자기 뛰어들어 충돌이 발생했고, 차량이 비보호 좌회전을 하며 주차장에 진입하다 금속 체인에 부딪히는 사고도 있었다. 테슬라는 그간 사고 경위에 대해 영업기밀로 공개하지 않았지만 NHTSA가 고강도 결함 조사를 경고하고 미 의회도 청문회 카드를 들먹이자 공개했다. 구글 웨이모가 수백만 마일의 주행 데이터를 투명하게 공개한 것도 테슬라의 태도 변화를 끌어낸 것으로 보인다. 전문가들은 자율주행이 규제 산업으로 진입했다고 평가했다. 자율주행 기업이 사고 데이터를 대중에게 검증받고 행정 당국의 가이드라인을 통과해야 신뢰를 유지할 수 있다는 것이다.

15일 오후 12시 20분 기준 코스피 시가총액 상위 종목들은 전반적으로 약세 흐름을 나타내고 있다. 반도체와 지주, 전력기기 관련 대형주를 중심으로 낙폭이 확대되는 가운데 자동차와 일부 금융주는 상대적으로 견조한 주가 흐름을 보이며 지수 하단을 방어하는 모습이다. 시가총액 1위 삼성전자(005930)는 28만원으로 전일 대비 1만 6000원(-5.41%) 내리며 대형주 약세를 주도하고 있다. 거래량은 1845만 631주를 기록했다. SK하이닉스(000660)도 190만 4000원으로 6만 6000원(-3.35%) 하락했고, 삼성전자우(005935) 역시 18만 5100원으로 8600원(-4.44%) 밀렸다. 반도체 대표주의 동반 약세가 시장 투자심리를 짓누르는 양상이다. 지주·산업재 종목의 낙폭도 두드러진다. 삼성물산(028260)은 40만 7500원으로 3만 4500원(-7.81%) 급락하며 주요 시총 상위주 가운데 가장 큰 낙폭을 보이고 있다. SK스퀘어(402340)는 111만 3000원으로 5만 8000원(-4.95%) 내렸고, 두산에너빌리티(034020)는 11만 2400원으로 4700원(-4.01%), 한화에어로스페이스(012450)는 125만 8000원으로 4만 8000원(-3.68%) 하락했다. HD현대일렉트릭(267260)도 120만원으로 6만 7000원(-5.29%) 떨어졌다. 자동차주는 종목별로 엇갈렸다. 현대차(005380)는 72만 2000원으로 1만원(+1.40%) 오르며 시총 상위주 가운데 두드러진 강세를 보이고 있다. 반면 기아(000270)는 17만 1600원으로 6500원(-3.65%) 하락했고, 현대모비스(012330)는 63만 6000원으로 1만 4000원(-2.15%) 내렸다. 완성차와 부품주 사이에서 차별화가 나타나는 모습이다. 2차전지와 바이오주는 비교적 제한된 등락을 보였다. LG에너지솔루션(373220)은 43만 500원으로 1만 1500원(-2.60%) 하락했고, 삼성SDI(006400)는 63만 9000원으로 3000원(+0.47%) 상승했다. 삼성바이오로직스(207940)는 143만 5000원으로 1만 4000원(-0.97%) 내렸고, 셀트리온(068270)은 19만 1700원으로 3400원(-1.74%) 하락했다. 금융주는 혼조세다. KB금융(105560)은 15만 7400원으로 1400원(+0.90%) 상승한 반면 신한지주(055550)는 9만 4500원으로 2300원(-2.38%) 하락했다. 삼성생명(032830)도 31만 5500원으로 1만 4500원(-4.39%) 내리며 약세를 나타냈다. 개별 종목별로는 삼성전기(009150)가 105만 6000원으로 3만 2000원(+3.13%) 오르며 시총 상위주 중 가장 돋보이는 상승세를 기록하고 있다. 반면 거래량 측면에서는 삼성전자, SK하이닉스, 두산에너빌리티, 현대차, 삼성전자우 등에 매매가 집중되고 있다. 종합하면 이날 장중 코스피 시총 상위주는 상승 종목보다 하락 종목이 우세한 가운데, 반도체와 산업재 약세가 지수 부담으로 작용하고 있다. 다만 현대차와 삼성전기, KB금융, 삼성SDI 등 일부 종목이 선별적으로 오르며 낙폭 확대를 일부 제어하는 흐름이다. [서울신문과 MetaVX의 생성형 AI가 함께 작성한 기사입니다]

서울 서초구는 인공지능(AI)을 활용해 도심 침수를 예측해 예방하는 ‘AI 기반 침수 계측·경보 시스템’을 올 여름부터 가동한다고 14일 밝혔다. ‘AI 기반 침수 계측·경보 시스템’은 공공 폐쇄회로(CC)TV 영상에 AI 기술을 접목해 침수 상황을 실시간으로 분석하고 즉각적인 경보를 알리는 지능형 도시 안전망이다. 지난해 10월 구에서 전국 최초로 도입해 운영 중이다. AI를 통해 CCTV 영상에서 확인되는 차량 타이어 휠과 맨홀 등 표준규격을 통해 침수상태를 정량 데이터로 분석하는 것이 특징이다. 하천 구간에는 가상 기준 수위표를 적용하여 침수심과 유속을 동시에 계측하는 등 보다 정밀한 정량적 데이터를 산출한다. 구는 강남역 일대 등 도심 내 상습 침수지역 7곳과 주요 하천 3곳 등 총 10곳에 AI 지능형 CCTV를 설치했다. 구 재난안전대책본부는 실시간 현장 모니터링, 모바일 영상 스트리밍, 차단기 원격 제어, 회전형 카메라 제어 기능 등을 통해 재난 대응의 골든타임을 확보한다는 목표다. 이어 5월 15일부터 10월 15일까지 5개월간 운영되는 올해 수해 대책기간을 앞두고 수방시설과 수해취약시설 122곳, 산사태 우려 관리지역 261곳의 안전조치와 정비를 완료했다. 침수취약가구 690가구에는 물막이판과 역류방지시설을 설치하고, 도로 맨홀 추락사고 예방을 위한 추락방지시설도 올해 386개를 추가로 설치할 예정이다. 구 관계자는 “AI 기반 지능형 CCTV와 철저한 수해 대책 운영으로 재난대응 역량이 한층 강화될 것으로 기대한다”며 “앞으로도 구민의 안전을 최우선으로 빈틈없는 방재 체계를 구축해 나가겠다”고 밝혔다.

농업 전반에 체계적인 데이터를 기반으로 한 인공지능(AI)이 도입되면서 부족한 일손을 메우는 든든한 동반자로 자리매김하고 있다. 경북 경주시는 농촌 지역 안전 사각지대 해소와 디지털 기반 생활 안전망 강화를 위해 사물인터넷(IoT)과 AI 기술을 활용한 안전 관리 체계를 구축했다고 14일 밝혔다. 사업은 농촌 지역 농기계 사고 발생 시 신속한 대응을 하기 위해 추진됐다. 경주시 농기계임대사업소와 인근 시범마을 5개소를 대상으로 농기계 전복사고 감지 장치 85대를 보급하고, 지능형 CCTV와 스마트 전광판을 보급했다. 전복사고 감지 장치는 사고가 발생하면 관제시스템과 연계해 즉시 알림을 전달해 초기 대응을 돕는다. 주요 도로와 교차로 5개소에는 지능형 CCTV와 스마트 전광판을 설치해 저속 농기계를 자동 인식하고, 관련 정보를 운전자에게 표출해 농촌 지역 교통 안전을 확보한다. 제주도는 스마트제어·데이터 통합관리 시스템인 ‘제빛나’를 보급해 시설농가의 최적 생육 관리를 돕는다. 제주도 농업기술원이 직접 개발한 제빛나는 데이터와 네트워크 AI 기반으로 작물의 재배 환경을 원격·자동 관리한다. 이를 통해 작물 품질·생산성 향상과 경영비 절감이 가능하다. 도는 단계별 생육 상태와 품질을 정밀 조사하고, 노동 투입 시간 절감률과 시스템 활용도, 농가 만족도 등을 종합적으로 분석할 계획이다. 전북 장수군은 사과 재배 농가를 대상으로 AI 기반 기상 예측 및 병해충 방지 기술을 보급해 현장 실증을 추진하고 있다. 이상 기후로 인한 서리·우박·병해충 등에 선제적으로 대응하기 위해서다. 기상 정보를 바탕으로 과실 피해를 줄이고, 병해충 발생 시기를 사전에 예측해 방제할 수 있도록 한다. 경주시 관계자는 “스마트 기술을 도입해 농촌 지역 안전망을 강화하는 등 현장 여건에 맞는 안전 서비스를 지속 발굴해 시민의 생명과 재산 보호에 최선을 다하겠다”고 말했다.

한진정보통신과 ㈜넥스트코어테크놀로지가 방송용 통합 감시·제어 시스템 공동 사업을 위해 업무협약(MOU)을 맺었다고 13일 밝혔다. 두 회사는 앞으로 방송·산업 현장에서 사용할 수 있는 인공지능(AI) 기반 통합 감시·제어 시스템을 함께 개발하고 사업화할 계획이다. 한진정보통신은 사업 발굴과 기반 시설 구축, 사업 관리 등을 맡고, 넥스트코어테크놀로지는 통합 감시·제어 시스템 개발과 기술 지원을 담당한다. 양사가 처음 함께 추진하는 사업은 KBS의 ‘멀티플랫폼 통합주조 구축 사업’이다. 총사업비 272억원이 투입되며, 2028년 완료를 목표로 하고 있다. 이 사업은 기존 방송 송출 시스템을 인터넷(IP) 기반의 최신 방송 환경으로 바꾸는 것이 핵심이다. 이를 통해 TV와 라디오뿐 아니라 온라인·모바일 등 다양한 채널로 방송을 더 안정적이고 유연하게 내보낼 수 있게 된다. 넥스트코어테크놀로지는 이 사업에 ‘인공지능 기반 지능형 통합 감시·제어 시스템’과 ‘인공지능 운영 챗봇’을 공급한다. 통합 감시·제어 시스템은 방송 장비와 신호 상태를 실시간으로 확인하고 문제가 생기면 자동으로 분석해 운영자에게 알려주는 역할을 한다. 또 인공지능이 장애 원인을 우선순위에 따라 정리해줘 보다 빠른 대응이 가능하도록 돕는다. 인공지능 운영 챗봇은 사람이 문장으로 질문하면 장비 상태나 장애 이력, 운영 방법 등을 바로 알려주는 프로그램이다. 반복적인 관리 업무도 자동으로 처리해 관제 인력의 부담을 줄여줄 것으로 기대된다. 넥스트코어테크놀로지는 그동안 3차원(3D) 기반 디지털 안전관리 시스템과 디지털트윈(현실 공간을 컴퓨터 안에 똑같이 구현한 기술), 사물인터넷(IoT) 기반 산업 안전 기술 등을 개발해왔다. 서원기 대표는 “이번 협약을 계기로 방송·미디어 분야까지 인공지능 기반 감시·제어 사업을 확대해 나갈 계획”이라고 밝혔다.