인공지능(AI) 기업 페르소나에이아이(페르소나AI, 대표 유승재)는 기업공개(IPO)를 앞둔 프리 IPO 투자를 통해 약 120억원을 유치했다고 2일 밝혔다. 누적 투자금은 약 410억원이다. 이번 라운드에는 대한민국 대표 방위산업체인 LIG넥스원과 중소·중견기업 대상 기업금융에 특화된 IBK캐피탈이 공동운용하는 방산혁신펀드, DB하이텍의 CVC로서 기술력 있는 기업 발굴과 투자를 주도하는 DB기술투자, 유망 중소·벤처기업에 대한 투자를 수행하는 국내 대표 VC HB인베스트먼트, 사모·벤처펀드 운용과 기업 성장을 지원하는 투자운용사 AIM인베스트먼트 등이 참여했다. 이번 프리 IPO 라운드가 진행된 배경으로는 페르소나AI가 보유한 다양한 인공지능 모델이 빠르게 성장 중인 피지컬 AI 생태계의 핵심 OS로 활용될 수 있다는 점이 꼽힌다. 회사의 기술은 AI PC와 서버뿐 아니라 다가오는 피지컬AI 시대에 맞춰 향후 다양한 디바이스에 엣지 AI 형태로 적용할 수 있어 높은 기술 경쟁력과 상용화 가능성을 인정받았다. 특히 인터넷이나 GPU 없이 동작하는 독자적인 인공지능 기술을 글로벌 무대에 선보이며 2년 연속 CES 혁신상을 받는 등 해외에서 인정받고 있다. 회사는 이번 투자 유치를 통해 AX(AI Agent Experience) 강화와 피지컬 AI 개발·사업 확장 추진 등에 박차를 가할 예정이다. 페르소나AI의 주력 사업은 생성형 AI 기술을 기반으로 기업 고객 접점에 AI를 적용한 생성형 인공지능 컨택센터(GEN AICC)다. 원천 AI 엔진 SONA를 활용한 솔루션으로 금융권, 일반 기업, 공공기관 등 다양한 고객이 쉽게 도입할 수 있는 AI 서비스를 ▲구축형 ▲구독형으로 제공하고 있다. 또한 모델 경량화를 통해 피지컬 AI에 적용하는 ▲엣지 AI 분야로도 사업을 확장하고 있다. 이러한 기술력과 성장 가능성을 인정받아 지난해 7월 석탑산업훈장 수훈 및 9월 중기벤처부 예비 유니콘 기업으로 선정됐다. 회사가 보유한 STT(음성 엔진), sLLM(생성형 AI 모델), VLA(피지컬 AI 모델) 등은 다양한 분야에서 활용될 수 있어 기술력과 확장성이 매우 높다. 페르소나AI는 자연스러운 대화가 가능한 SONA의 자연어 처리 기술 강점을 기반으로 GEN AICC를 넘어 피지컬 AI 영역까지 영향력을 확대하겠다는 계획이다. 회사 관계자는 “글로벌 시장에 반드시 도전해 전 세계에 ‘AI도 잘하는 한국’으로 K-AI의 위상을 알리고 싶다”고 포부를 밝혔다. 페르소나AI는 프리 IPO 투자를 마무리한 후 올해 기업공개를 위해 본격적인 준비에 나선다. 주관사인 미래에셋증권과 함께 기술성 평가 등 본격적인 상장 절차에 돌입할 계획이다.

국내 포털 시장에서 점유율 하락으로 고전해온 ‘다음’(Daum)이 인공지능(AI) 기술 스타트업 업스테이지와 함께 ‘차세대 AI 플랫폼’으로 체질 개선에 나선다. 카카오와 업스테이지가 다음 운영사 에이엑스지(AXZ)의 경영권 이전을 포함한 전략적 파트너십을 추진하기로 하면서, 다음은 서비스 개시 31년 만에 검색 엔진의 틀을 벗고 ‘지능형 에이전트’로의 진화를 예고했다. 카카오와 업스테이지는 29일 각각 이사회를 열고 주식 교환 거래 등을 위한 양해각서(MOU) 체결을 승인했다. 카카오가 보유한 AXZ 지분 100%를 업스테이지에 이전하는 대신, 카카오가 업스테이지의 일정 지분을 취득하는 것이 이번 합의의 골자다. 현재 카카오의 100% 자회사인 AXZ는 실사 등 최종 거래가 성사될 경우, 2014년 카카오와 합병한 지 11년 만에 새로운 기술 파트너를 대주주로 맞이하며 독자 노선을 걷게 된다. 지난해 5월 분사 이후 내실 다지기에 집중해온 다음은 이번 협력을 통해 업스테이지의 거대언어모델(LLM) ‘솔라’를 뉴스, 카페, 티스토리 등 방대한 데이터베이스에 학습시키고 이를 서비스 전반에 이식할 계획이다. 단순 정보 나열식 포털에서 벗어나, 사용자의 의도를 읽고 작업을 대행하는 AI 플랫폼으로 거듭나겠다는 청사진이다. 독보적인 한국어 기술력을 갖췄음에도 대규모 사용자와 접점이 부족했던 업스테이지는 다음이라는 거대 플랫폼을 얻음으로써 ‘국가대표 AI’를 선정하는 ‘독자 AI 파운데이션 모델’(독파모) 프로젝트의 실질적인 테스트베드를 확보하고 시너지를 낼 수 있을 것으로 기대한다. 업스테이지는 최근 정부가 진행한 해당 프로젝트 1차 평가를 통과한 상태다.

국내 포털 시장에서 점유율 하락으로 고전해온 ‘다음(Daum)’이 AI 기술 스타트업 업스테이지와 함께 ‘차세대 AI 플랫폼’으로 체질 개선에 나선다. 카카오와 업스테이지가 다음 운영사 에이엑스지(AXZ)의 경영권 이전을 포함한 전략적 파트너십을 추진하기로 하면서, 다음은 서비스 론칭 31년 만에 검색 엔진의 틀을 벗고 ‘지능형 에이전트’로의 진화를 예고했다. 29일 카카오와 업스테이지는 각각 이사회를 열고 주식 교환 거래 등을 위한 양해각서(MOU) 체결을 승인했다. 카카오가 보유한 AXZ 지분 100%를 업스테이지에 이전하는 대신, 카카오가 업스테이지의 일정 지분을 취득하는 것이 이번 합의의 골자다. 현재 카카오의 100% 자회사인 AXZ는 실사 등 최종 거래가 성사될 경우, 2014년 카카오와 합병한 지 11년 만에 새로운 기술 파트너를 대주주로 맞이하며 독자 노선을 걷게 된다. 지난해 5월 분사 이후 내실 다지기에 집중해온 다음은 이번 협력을 통해 업스테이지의 거대언어모델(LLM) ‘솔라’를 뉴스, 카페, 티스토리 등 방대한 데이터베이스에 학습시키고 이를 서비스 전반에 이식할 계획이다. 사용자의 의도를 읽고 작업을 대행하는 AI 플랫폼으로 거듭나겠다는 청사진이다. 독보적인 한국어 기술력을 갖췄음에도 대규모 사용자와 접점이 부족했던 업스테이지는 다음이라는 거대 플랫폼을 얻음으로써 ‘독자 AI 파운데이션 모델’(독파모) 프로젝트의 실질적인 테스트베드를 확보하게 됐다. 김성훈 업스테이지 대표는 “전국민적 사용자 기반과 기술력이 결합해 누구나 AI를 자연스럽게 활용하는 환경이 마련될 것”이라고 밝혔다.

인공지능(AI) 반도체 시장을 이끄는 엔비디아 최고경영자(CEO) 젠슨 황이 최근 중국 방문 중 상하이의 한 재래시장에서 포착되며 현지 소셜미디어를 달구고 있다. 28일 홍콩 사우스차이나모닝포스트(SCMP) 등에 따르면 젠슨 황은 지난 24일 중국 상하이 푸동 지역의 한 전통시장을 찾았다. 그는 시장 입구 인근 가게에서 밤과 과일 탕후루를 65위안(약 1만 3000원)어치 구매한 뒤 QR코드로 결제했다. 이후 그는 자신의 성씨 ‘황’(黃)이 새겨진 홍바오(紅包·붉은색 봉투에 담아 건네는 세뱃돈)를 꺼내 뒷면에 영문으로 사인을 한 뒤 가게 주인에게 건넸다. 현지 매체 지무뉴스는 해당 홍바오 안에 600위안(약 12만원)의 현금이 들어 있었다고 전했다. 가게 주인은 “처음에는 누군지 몰랐는데 사람들이 몰려와 사진을 찍으면서 알게 됐다”며 “그가 다녀간 뒤 손님이 몰려 물건이 모두 동났다”고 밝혔다. 젠슨 황은 이어 인근 과일가게에서 오렌지 2200위안(약 45만원)어치를 구매했다. 상인이 “과일을 씻어줄까”라고 묻자 그는 곧바로 하나를 집어 맛을 보며 웃어 보였고, 구매한 오렌지 바구니는 엔비디아 중국 지사 직원들에게 선물한 것으로 전해졌다. 현지 소셜미디어에는 젠슨 황이 시장을 돌며 상인들과 대화를 나누고, 여러 가게에서 음식과 과일을 구입하며 홍바오를 건네는 모습이 담긴 사진과 영상이 잇따라 공유됐다. 젠슨 황은 자산 규모 약 1637억달러(약 234조원)로 세계 8위 부자로 꼽힌다. 그는 매년 중국 최대 명절인 춘제(설)를 앞두고 상하이·베이징·선전 등 중국 내 엔비디아 지사를 방문하고 대만을 찾는 것으로 알려졌다. 이번에도 상하이에 이어 26일 베이징, 27일에는 선전의 한 훠궈 식당에서 친구들과 식사하는 모습이 목격됐다. 이 같은 행보와 맞물려 중국 정부가 엔비디아의 고성능 AI 칩 H200의 첫 수입을 승인했다는 소식도 전해졌다. 로이터통신은 중국 당국이 H200 칩 40만개에 대한 수입을 승인했으며, 해당 물량은 중국 주요 인터넷 기업 3곳에 배정됐다고 보도했다. H200은 거대언어모델(LLM)과 영상 처리 AI 등에 쓰이는 고성능 연산칩으로, 중국은 아직 이에 필적하는 자체 제품을 확보하지 못한 상태다. 미국 정부는 그동안 대중 수출을 제한해왔으나, 지난해 말 개별 심사를 거쳐 수출을 허용하는 방향으로 규칙을 조정했다.

한국은행이 최근 사내 업무망에 자체 AI(인공지능) 시스템인 ‘BOKI(Bank of Korea Intelligence·가칭)’를 도입했습니다. 중앙은행이 외부에 데이터를 보내지 않고 내부에 자체적으로 AI를 구축한 사례는 한국은행이 세계 최초라고 하는군요. 2020년 한은은 ‘BOK 2030’이라는 중장기 계획을 세워 차근차근 디지털 혁신을 위한 과정을 밟아왔습니다. 한은의 BOKI 도입은 AI가 대중들에게 알려지기 전부터 노력한 끝에 이뤄낸 값진 결실이라고 할 수 있죠. 한은은 초기 언어모델에 대한 개념조차 희미했을 무렵부터 선제적으로 AI 시스템 도입을 검토했습니다. 당시 한은은 서울대학교와 함께 산학협력 형태로 초기 언어모델 제작을 시도하기도 하고, 호주 시드니대와 함께 보고서의 표나 그래프를 찾고 해석해주는 AI를 연구하는 등 갖가지 시도를 해봅니다. 그러던 중 2023년 중반부터 본격적으로 국내외 언어모델을 검토합니다. 구글이나 오픈AI 같은 해외 모델도 검토했지만, 한은을 포함해 금융권에 도입된 망 분리 환경에서의 데이터 보안이 가장 큰 걸림돌이었습니다. 결국 한은은 2023년말 ‘네이버클라우드’와 손을 잡았습니다. 네이버의 거대언어모델(LLM)을 들여와 중앙은행 업무에 맞게 내부망에 ‘폐쇄형(Private) 클라우드’를 구축하는 방식을 택했죠. 지금까지 한은은 BOKI를 돌리기 위해 GPU(그래픽 처리 장치) 80장을 확보했다고 하는데요. 이는 전 세계 중앙은행 중 최대 규모로 알려져 있습니다. 준비 과정은 그야말로 ‘사투’였습니다. 일반 사무용 건물인 한은 본관 서버실은 GPU의 엄청난 열기와 전력 소모를 감당하기 어려워서 전기 공사를 다시 하고 항온·항습기까지 추가 설치해야 했다고 하네요. 이 서버실은 보안이 너무 철저해서, 담당 부서장인 디지털혁신실장조차 별도의 인가를 받은 출입증 없이는 들어갈 수 없다고 합니다. BOKI가 똑똑한 답변을 내놓을 수 있는 비결은 한은이 축적한 방대한 데이터에 있습니다. 한은은 14개 부서에서 300만개에 달하는 문서를 취합해 개인정보를 필터링하고 중복을 제거한 뒤, 최종적으로 140만 건의 핵심 자료를 AI가 학습할 수 있는 형태로 변환했습니다. 특히 변환이 까다로운 한글(HWP) 문서들을 기계가 읽을 수 있는 표준 형태로 바꾸는 데 상당한 공을 들였습니다. 한은 내부에서는 “AI를 일 잘하게 만들려고 사람이 초기에 너무 많은 일을 해야 했다”고 농담하기도 했다는 후문입니다. 한은이 과연 디지털 전환(AX)의 선두 주자로 나설 수 있을지 향후 행보가 주목됩니다.

한국은행이 네이버와 민관협력을 통해 구축한 ‘금융·경제 특화 소버린 인공지능(AI)’인 BOKI(Bank Of Korea Intelligence)를 21일 공개했다. 소버린 AI는 국가나 조직이 자국 내에서 독립적으로 운용하고 통제할 수 있는 AI를 말한다. 네이버는 클라우드 인프라와 대형 언어 모델(LLM)을 제공하고 한국은행은 금융·경제에 특화된 AI 어플리케이션을 개발했다. 글로벌 중앙은행 중 내부망에 소버린 AI를 구축한 첫 사례다. 한국은행은 BOKI 자체 구축을 공공부문 디지털 혁신 모범사례로 공유한다는 계획이다. BOKI는 한국은행 주요 업무와 관련한 5개 기둥(pillar·필러)으로 구성됐다. ▲행내외 조사 연구 자료 ▲내부 규정·지침 자료 ▲사용자 업로드 문서 등을 토대로 사용자의 질문에 대답해주고, 한국은행 데이터와 AI를 연계해 데이터 분석도 해준다. 한국은행 자료를 다양한 언어로 번영해주는 기능도 제공한다. 향후 업무 영역별로 세분화해 확대할 예정이다. 이창용 한국은행 총재는 환영사에서 “한국은행이 소버린 AI 구축과 망 개선을 동시에 추진하는 최초 기관이자, 망분리 정책 변화를 시도하는 첫 번째 공공기관이 됐다”며 “업무 효율성이 제고될 뿐 아니라, 조직 문화 전반에도 상당한 변화가 뒤따를 것”이라고 밝혔다. 이해진 네이버 이사회 의장은 축사를 통해 “이번 프로젝트가 한국은행의 일하는 문화를 한 단계 혁신하고, 나아가 국가 금융 인텔리전스를 높이는 데 기여할 수 있다면 더없이 영광스러운 일”이라고 말했다.

해외 오픈소스 무임승차 논란정부, 4개 팀 중 2곳 선발 계획 우리나라 인공지능(AI) 국가대표 선발전에서 국내 대표 AI 기업인 네이버클라우드와 NC가 탈락하고 LG AI연구원과 SK텔레콤, 업스테이지 등 3개 팀이 2단계 무대에 올랐다. 무난한 통과가 예상됐던 네이버클라우드는 ‘기술 주권’에 부적합하다는 평가를 받으며 충격적인 탈락을 당했다. NC AI는 종합점수가 기준에 미달했다. 류제명 과학기술정보통신부 2차관은 15일 정부서울청사에서 “벤치마크(성능 평가 시험지) 평가를 통해 종합 평가한 결과 LG AI연구원·SK텔레콤·업스테이지가 2단계에 진출했다”고 말했다. 벤치마크 평가, 전문가 평가, 사용자 평가에서 LG AI연구원이 모두 1위를 차지했다. 본래 4개 팀을 2단계에 올리려던 과기정통부는 네이버클라우드가 종합점수로는 상위 4개 팀에 속했음에도 탈락시켰다. 류 차관은 “네이버클라우드의 AI 모델은 독자성 기준을 충족하지 못하는 것으로 판단했고 전문가 평가위원들도 독자성 한계에 대한 문제를 제기했다”고 설명했다. 10일간 이의 제기가 없으면, 과기정통부는 공석이 된 네 번째 자리를 메우기 위해 탈락 팀과 예비 컨소시엄 전체를 대상으로 ‘추가 선발’을 진행한다. 이어 정부는 이들 4개 팀 중에 국가대표 AI로 2개 팀을 최종 선발한다. 네이버클라우드가 이번 선발전에서 고배를 마신 결정적 사유는 ‘가중치’다. 가중치는 AI가 데이터를 학습하며 터득한 정보 간의 상관관계로, 인간으로 치면 학습을 통해 형성된 ‘뇌세포 사이의 연결 고리’와 같다. 네이버는 모델 개발 과정에서 해외 오픈소스 모델이 이미 완성해둔 이 ‘지능의 연결 고리’를 초기화하지 않고 그대로 활용한 것으로 확인됐다. 정부는 이를 프로젝트 취지에 부합하지 않는 ‘기술적 무임승차’ 사례로 규정했다. 네이버 측은 이번 결정에 앞서 소명서를 통해 “외부 인코더 활용 비중이 낮고 핵심 엔진은 자체 기술”이라며 효율성을 강조했으나, 전문가들의 판단은 냉정했다. 밑바닥부터 데이터를 쌓아 올리는 ‘프롬 스크래치’ 방식의 독자 학습 과정을 거치지 않은 모델은 국방·외교 등 국가 안보 인프라에 활용될 ‘국가대표 AI’로서 부적합하다는 평가다. 합격점을 받은 3개 팀은 ‘기술 자립도’와 ‘실무 적용성’에서 강점을 보였다. 1위를 차지한 LG AI연구원은 모델 설계부터 학습까지 전 과정을 자체 수행하며 독보적인 기술력을 입증했다. SK텔레콤은 풍부한 통신 데이터를 기반으로 한 특화 모델의 실용성을 인정받았고, 업스테이지는 거대언어모델(LLM)의 효율적 튜닝과 한국어 처리 능력에서 높은 점수를 받았다. 이들은 외산 모델 차용 없이도 글로벌 수준의 성능을 구현하며 ‘기술 주권’ 확보라는 정부 정책에 가장 부합한다는 평가를 끌어냈다. 네이버클라우드는 이날 “과기부의 판단을 존중한다”면서 “추가 선발에는 지원하지 않을 예정”이라고 밝혔다. 업계 관계자는 “(기술 자립도라는) 세계적 추세와 동떨어진 잣대로 기술력을 부정당한 상황에서 굳이 정부 사업에 목맬 필요가 없다는 판단 아니겠느냐”며 “정부 예산 지원 없이도 민간 시장에서 독자적으로 비즈니스 모델을 입증해 보이겠다는 자존심 섞인 결단일 것”이라고 해석했다. 그럼에도 이번 결과는 네이버 내부에 뼈아픈 자성론을 불러일으켰다. 막강한 리소스를 보유한 본체가 ‘독자성 부적합’ 판정으로 체면을 구긴 사이, 관문을 통과한 외부 팀의 주역들이 대거 ‘네이버 클로바’ 출신들로 채워졌기 때문이다. 실제로 업스테이지의 김성훈 대표는 과거 네이버 클로바 AI 총괄을, SK텔레콤의 정석근 CIC장은 클로바 대표를 지내며 국내 AI 생태계의 기틀을 닦았던 인물들이다. 이날 장중 보합세를 유지하던 네이버 주가는 정부 발표 직후인 오후 3시를 기점으로 수직 낙하하며 전일 대비 1만 500원(-4.05%) 급락한 24만 9000원을 기록했다. 정부가 공석이 된 한 자리를 두고 추진하는 ‘추가 선발’ 계획은 사실상 정보기술(IT) 기업들을 위한 마지막 ‘패자부활전’이 될 전망이다. 다만 지난해 8월 예비 심사 단계에서 고배를 마셨던 카카오는 “재도전을 고려하지 않고 있다 ”고 밝혔다.

주민 원하는 방향으로 개발 보람신분당선, 이촌역 경유 위해 총력보광역 신설·동빙고역 유지 추진전자상가 일대 AI·ICT 기업 유치수능 수석 배출, 공교육 강화 효과 도심에서 녹지 즐기는 것도 공익“미래 도시 용산, 대전환의 구조적 기반은 완성했습니다.” 박희영(65) 서울 용산구청장은 14일 청사 집무실에서 한 서울신문 신년인터뷰에서 “(용산국제업무지구 도시개발사업) ‘용산 서울 코어’와 용산공원 조성 등 국가적 프로젝트가 추진되는 과정에 구민 입장을 최대한 반영하기 위해 노력해왔다”며 이렇게 설명했다. 집무실에서는 넷플릭스 애니메이션 ‘케이팝 데몬 헌터스’에 등장해 글로벌 명소로 떠오른 남산타워와 주한미군으로부터 반환 절차를 밟고 있는 용산공원이 한눈에 보였다. 박 구청장은 “지난 3년 6개월, 이어달리기 선수처럼 주민 여러분의 손을 잡고 함께 달려왔다”며 “도시 대전환을 위한 발판은 마련됐고, 그 중심에는 용산 구민의 행복이 있다”고 강조했다. 용산국제업무 지구에 주택 공급을 늘리고 용산공원에도 집을 짓자는 일각의 주장에 대해서는 “땅이 줄 수 있는 공익이 주택에만 국한되지 않는다. 서울시민이 도심에서 넓은 녹지를 즐기는 것 역시 공익”이라고 말했다. 다음은 일문일답. -용산이 미래도시로 변모하는 과정에서 민선 8기의 가장 중요한 역할은. “한남뉴타운 등 멈췄던 개발이 다시 본격화됐다. 주민이 원하는 방향으로 개발되도록 한 것이 가장 큰 보람이다. 구청의 행정 지원은 최대한 신속하게 이뤄지도록 하는 게 목표였다. 용산은 용산국제업무지구, 철도 지하화, 용산공원 조성 등 서울의 미래를 결정할 국가적 프로젝트가 동시에 추진되는 곳이다. 흔들림 없이 추진될 수 있도록 협의 체계를 정비했다. ‘누가 구정을 맡아도 바로 실행할 수 있는 단계’에 올라섰다고 자신할 수 있다.” -지난해 말 용산국제업무지구 기공식이 열렸다. “2028년 하반기부터 개별 건축물 착공이 시작되고 2030년 기반시설 준공이 완료될 전망이다. 지구 경계와 맞붙은 성촌공원 하부 활용계획에 대한 의견이 반영될 수 있도록 시행자와 시에 적극 요청할 계획이다. 생활밀착형 사회기반시설(SOC)에 대해서도 구체적인 활용계획을 수립하겠다. 신분당선도 핵심 현안이다. 이촌역 경유 노선 확정과 보광역 신설, 동빙고역 유지 방안이 담긴 노선 확정을 위해 타당성 용역을 진행 중이다. 지난해 말에도 의견 전달을 위해 국토교통부를 방문했다. 철도 지하화는, 국토부 종합계획 수립 이후 시의 기본계획 수립 때 용산구의 기본 구상이 반영될 수 있게 하겠다. 용산공원 반환 부지인 장교 숙소 5단지 내 도보 트랙은 지난해 11월 운영을 시작했고 파크골프장은 상반기 정식 개장한다. 굵직한 국책사업에서 구청장은 의사도, 약사도 아니다. 불편한 곳이 있는 구민에게 신통한 처방이나 약 제조를 하기 어렵다. 그렇다면 ‘약손’이라도 되어드려야 하지 않을까. 그런 마음으로 주민 눈을 한 번 더 마주치면서 손을 잡고 경청하려고 한다. 구민 입장이 최대한 반영되도록 협의하고 있다.” -용산 전자상가 일대를 ‘용산 코어밸리’로 추진 중이다. “용산 전자상가는 과거 대한민국 전자산업의 중심이었지만 산업구조 변화 속에 새로운 전환이 필요하다. 단순 재개발이 아니라 미래 산업의 경제 거점으로 도약시키고자 한다. 인공지능(AI) 반도체·정보통신기술(ICT) 콘텐츠 등 미래 기술을 선도하는 기업을 모아 혁신 생태계를 구축하는 것이 목표다. 올해 하반기 최종 지구 지정을 목표로 추진하고 있다. 지난해 11월 정책포럼에서는 용산공원과 서울코어가 미국 뉴욕의 센트럴파크와 월 스트리트와 비견될 수 있다는 평가도 나왔다. 용산이 초격차 경제중심지로 도약할 수 있도록 최선을 다하겠다.” -용산의 미래는 어떤 모습인가. “구민의 일상을 편리하게 하는 생활 기반형 스마트 도시다. 주요 장소 유동인구, 공공시설 정보 등을 확인하는 실시간 대규모언어모델(LLM) 대화형 서비스를 올해 도입할 예정이다. 서울코어, 코어밸리 등 대규모 변화가 동시에 진행되는 만큼 스마트 기반 도시는 미래 용산의 운영 표준이 될 것이다.” -2026년 수능 표준점수 수석이 용산고 재학생이어서 화제가 됐다. “‘용산에서도 교육이 잘 될 수 있다’는 가능성과 희망을 보여준 값진 결과다. 옛날에는 장원이 배출되면 온 마을이 기뻐했듯, 용산고를 넘어서 용산 전체의 자랑이다. 취임 이후 공교육 강화를 위해 적극적으로 교육 정책을 펼쳐왔다. 비싼 임대료와 수요 부족으로 유명 학원이 입주할 수 없는 환경이지만 손 놓고 있을 수는 없었다. 교육 환경을 개선하고 양질의 프로그램을 공급하는 일부터 시작했다. 교육비 예산 보조금을 계속 늘려왔다. 환경 개선도 매년 한 학교씩은 규모 있게 지원해보려고 한다. 다음 달 서울시교육청이 후암동으로 이전해 오니 소통 기회가 더 늘어날 것으로 기대한다.” -용산문화재단이 다음 달 출범한다. “다른 자치구에 비해선 늦었지만 시행착오를 줄일 수 있을 거라 생각한다. 늦은 만큼 용산이 가진 문화 환경을 활용해 주민의 문화 향유 기회를 늘릴 수 있을 것으로 기대한다. 세계적인 팝페라 테너 임형주 초대 이사장이 태어나고 자란 용산에 대한 애정을 담아 흔쾌히 수락해 감사하다.” -일각에서 용산국제업무지구에 주택 공급을 늘려야 한다는 목소리도 있다. “핵심은 업무지구다. 주택 공급을 늘리면 기업들을 유치할 상업 용지가 줄어들 수밖에 없다. 개발 목적에 맞는지 검토해야 한다. 용산공원에 주택을 공급하자는 주장도 있다. 하지만 땅이 줄 수 있는 공공의 이익이 주택에만 국한되지는 않는다. 서울시민이 도심에서 넓은 녹지를 즐기는 것 역시 공익 아닐까.” -새해 다양한 시설이 개관을 앞두고 있다. “오는 5월 어르신 일자리 전담 기관인 시니어클럽이 문을 연다. 어르신들은 일자리가 곧 복지다. 정책 사각지대인 중장년 세대를 위한 50플러스센터는 3월에 문을 연다. 지난해 말 철도 유휴부지를 활용해 용문 파크골프 퍼팅연습장을 연 데 이어 실내(스크린) 파크골프장 2곳(삼각지·남산점)을 추가로 조성 중이다. 보건분소에 마련된 ‘온마음숲센터’에서는 심리적 어려움을 겪고 있는 구민에게 전문적인 심리상담을 제공하고 있다.” -새해를 맞아 구민에게 하고 싶은 말이 있다면. “주민과 함께 정말 열심히 달려온 3년 6개월이었다. 외롭게 고비를 넘는 마라톤 선수가 아니라 이어달리기 선수처럼 주민 손을 잡고 함께 달렸다. 도시 대전환을 위한 발판은 이미 마련됐고, 이젠 실행해 나갈 시점이다. 그 중심에 용산 구민의 행복이 있다. ‘개발한다더니 진짜 달라지나’라는 주민 여러분의 질문에 답을 드리겠다. 민선 8기의 남은 6개월 역시 지금처럼 주민들과 함께 달릴 것이다.”

본래 엔비디아는 기본형 그래픽 카드를 출시한 후 업데이트 버전인 Ti나 슈퍼(S) 버전을 추가 공개하는 식으로 다음 세대 제품이 나올 때까지 신제품을 출시해 왔다. 하지만 올해 CES 2026에서는 새로운 게이밍 그래픽 카드가 등장하지 않았다. 대신 엔비디아는 일반 소비자를 위해 DLSS 4.5와 RTX AI 업데이트 기능을 제시했다. DLSS(Deep Learning Super Sampling) 기술은 AI 기능을 이용해 게임에서 초고해상도 업스케일링 (DLSS Super Resolution), 프레임 생성 (DLSS Frame Generation), 광선 재구성 (DLSS Ray Reconstruction) 등의 기술을 구현한다. 이는 AI로 게임 성능을 높이는 것을 의미한다. 엔비디아는 재작년 RTX 50 시리즈를 공개했다. 사실 RTX 50 그래픽 카드는 전작인 RTX 40과 비교해 기본 성능은 별 차이가 없었다. 하지만 함께 공개된 DLSS 4에서 RTX 50 그래픽 카드에 x3, x4 멀티프레임 생성 (MPG)을 더하면서 차이점을 만들었다. RTX 40 그래픽 카드는 프레임 사이에 AI 생성 이미지를 한 장 넣을 수 있다. 반면 RTX 50은 2장, 3장 넣을 수 있다. 따라서 RTX 40이 초당 30 프레임 + 30 프레임 생성이 가능한 반면 RTX 50은 초당 30 프레임 + 90 프레임 생성이 가능해 체감 속도가 2배 빠르다. 이번 DLSS 4.5에서는 x6 멀티프레임 생성 기능이 새롭게 지원돼 RTX 40과 체감 속도가 최대 3.5배 차이가 날 수 있게 됐다. 예를 들어 30 프레임 생성하는 게임에서 150 프레임을 추가해 180 프레임으로 게임을 즐길 수 있다. 새로운 그래픽 카드를 들고나온 것은 아니지만, 지금 판매하는 RTX 50 시리즈의 차별성을 더 높일 수 있는 업데이트인 셈이다. 하지만 이렇게 인공지능 이미지 생성을 활용할 경우 실제 이미지와 달라지면서 이미지 품질이 떨어지거나 왜곡되는 문제가 생길 수 있다. DLSS 4.5에서는 2세대 트랜스포머 슈퍼 레졸루션 기능이 적용돼 이미지 품질 역시 개선했다. 그리고 동적 멀티 프레임 생성 기능이 적용돼 상황에 따라 과도한 프레임 생성 대신 이미지 품질 개선에 주력할 수 있게 됐다. 따라서 사용자들은 게임 속도와 이미지 품질 두 마리 토끼를 한 번에 잡을 수 있게 됐다는 것이 엔비디아의 설명이다. 2세대 트랜스포머 슈퍼 레졸루션 기능은 RTX 20/30/40 그래픽 카드에서도 사용이 가능하다. 다만 상당한 양의 메모리와 AI 연산 자원을 사용하기 때문에 오히려 속도는 줄어들 수 있다. 하지만 RTX 40/50에서 이미 프레임 생성으로 속도가 빨라진 상황에서 조금 속도를 줄이고 이미지 품질을 개선하는 것이 체감상 더 나은 선택이 될 수 있어 사용자에게 이득이 될 것으로 보인다. 엔비디아는 컴퓨터에서 로컬 LLM을 구동하거나 스테이블 디퓨전 등을 이용해 이미지를 생성하는 데 도움을 주는 RTX AI 기능도 업데이트했다. 이것 역시 RTX 50 사용자들이 가장 큰 혜택을 볼 수 있다. NVFP4 (NVIDIA Floating Point 4) 연산을 RTX 50 그래픽 카드에서만 지원하기 때문이다. RTX 50 사용자들은 NVFP4/8 기능을 이용해 GPT-OSS, Nemotron Nano V2 등 주요 모델에서 최대 40% 성능 향상과 스테이블 디퓨전 ComfyUI 내 Flux.1, Flux.2 모델에서 최대 4.6배 성능 향상을 기대할 수 있다. 이는 내 컴퓨터에서 돌아가는 로컬 LLM이나 이미지/영상 생성 기능을 높일 수 있다는 것이다. AI 연산용으로 그래픽 카드를 사용하는 경우 더 혜택을 볼 수 있다. 그렇다고 해서 RTX 40 이전 그래픽 카드 사용자에게 혜택이 전혀 없는 것은 아니다. 이번 RTX AI 업데이트에는 시스템 메모리(RAM)로 작업 내용을 분산(Offload)하는 최적화도 포함돼 있다. 즉 VRAM이 부족할 때 시스템 RAM을 활용할 수 있어 성능 저하를 최소화하면서 대형 모델을 실행할 수 있다는 이야기다. 8GB VRAM 카드로도 300억 개 이상의 파라미터를 가진 거대 모델을 돌릴 수 있는 길을 열었기 때문에 RTX 30/40 사용자나 RTX 50이라도 8/12GB VRAM 사용자에게 이득이 될 수 있다. RTX 비디오 및 슈퍼 레졸루션 기능 역시 RTX 50 이전 모델에서도 사용할 수 있다. 처음부터 소비자용 그래픽 카드로 4K 영상을 만들면 너무 시간이 오래 걸리기 때문에 RTX AI는 720p로 빠르게 영상을 생성한 뒤, RTX Video 기술로 실시간 4K 업스케일링 하는 방식을 사용한다. 덕분에 로컬 컴퓨터에서 AI 영상 제작이 좀 더 수월해졌다. 종합하면 이번 소프트웨어 업데이트는 이미 판매 중인 RTX 50 사용자에게 가장 큰 혜택을 줄 것으로 예상된다. 구형 그래픽 카드 사용자도 다소 이득을 보게 되나 상대적으로 이득 폭을 적게 해 RTX 50 판매를 늘리려는 의도도 담겨 있어 보이지만, 사실 현재 엔비디아의 매출에서 게임용 그래픽 카드는 큰 비중을 차지하지 않는다. 따라서 이런 차이는 RTX 40·30·20 제품의 하드웨어적 한계로 풀이된다. 더구나 메모리 가격 폭등에 이어 RTX 50 그래픽 카드 가격도 오르고 있어 이번 업데이트가 실제 판매량 증가로 이어질지는 미지수다. 다만 이번 업데이트를 통해 이미 시중에 풀린 RTX 그래픽 카드 사용자들은 모두 혜택을 보게 되고 게임뿐 아니라 AI 작업에서 엔비디아 그래픽 카드를 더 잘 활용할 수 있게 되는 만큼 앞으로 생성형 AI와 게임 AI 생태계에서 엔비디아의 입지를 공고히 할 수 있을 것으로 예상된다.

본래 엔비디아는 기본형 그래픽 카드를 출시한 후 업데이트 버전인 Ti나 슈퍼(S) 버전을 추가 공개하는 식으로 다음 세대 제품이 나올 때까지 신제품을 출시해 왔다. 하지만 올해 CES 2026에서는 새로운 게이밍 그래픽 카드가 등장하지 않았다. 대신 엔비디아는 일반 소비자를 위해 DLSS 4.5와 RTX AI 업데이트 기능을 제시했다. DLSS(Deep Learning Super Sampling) 기술은 AI 기능을 이용해 게임에서 초고해상도 업스케일링 (DLSS Super Resolution), 프레임 생성 (DLSS Frame Generation), 광선 재구성 (DLSS Ray Reconstruction) 등의 기술을 구현한다. 이는 AI로 게임 성능을 높이는 것을 의미한다. 엔비디아는 재작년 RTX 50 시리즈를 공개했다. 사실 RTX 50 그래픽 카드는 전작인 RTX 40과 비교해 기본 성능은 별 차이가 없었다. 하지만 함께 공개된 DLSS 4에서 RTX 50 그래픽 카드에 x3, x4 멀티프레임 생성 (MPG)을 더하면서 차이점을 만들었다. RTX 40 그래픽 카드는 프레임 사이에 AI 생성 이미지를 한 장 넣을 수 있다. 반면 RTX 50은 2장, 3장 넣을 수 있다. 따라서 RTX 40이 초당 30 프레임 + 30 프레임 생성이 가능한 반면 RTX 50은 초당 30 프레임 + 90 프레임 생성이 가능해 체감 속도가 2배 빠르다. 이번 DLSS 4.5에서는 x6 멀티프레임 생성 기능이 새롭게 지원돼 RTX 40과 체감 속도가 최대 3.5배 차이가 날 수 있게 됐다. 예를 들어 30 프레임 생성하는 게임에서 150 프레임을 추가해 180 프레임으로 게임을 즐길 수 있다. 새로운 그래픽 카드를 들고나온 것은 아니지만, 지금 판매하는 RTX 50 시리즈의 차별성을 더 높일 수 있는 업데이트인 셈이다. 하지만 이렇게 인공지능 이미지 생성을 활용할 경우 실제 이미지와 달라지면서 이미지 품질이 떨어지거나 왜곡되는 문제가 생길 수 있다. DLSS 4.5에서는 2세대 트랜스포머 슈퍼 레졸루션 기능이 적용돼 이미지 품질 역시 개선했다. 그리고 동적 멀티 프레임 생성 기능이 적용돼 상황에 따라 과도한 프레임 생성 대신 이미지 품질 개선에 주력할 수 있게 됐다. 따라서 사용자들은 게임 속도와 이미지 품질 두 마리 토끼를 한 번에 잡을 수 있게 됐다는 것이 엔비디아의 설명이다. 2세대 트랜스포머 슈퍼 레졸루션 기능은 RTX 20/30/40 그래픽 카드에서도 사용이 가능하다. 다만 상당한 양의 메모리와 AI 연산 자원을 사용하기 때문에 오히려 속도는 줄어들 수 있다. 하지만 RTX 40/50에서 이미 프레임 생성으로 속도가 빨라진 상황에서 조금 속도를 줄이고 이미지 품질을 개선하는 것이 체감상 더 나은 선택이 될 수 있어 사용자에게 이득이 될 것으로 보인다. 엔비디아는 컴퓨터에서 로컬 LLM을 구동하거나 스테이블 디퓨전 등을 이용해 이미지를 생성하는 데 도움을 주는 RTX AI 기능도 업데이트했다. 이것 역시 RTX 50 사용자들이 가장 큰 혜택을 볼 수 있다. NVFP4 (NVIDIA Floating Point 4) 연산을 RTX 50 그래픽 카드에서만 지원하기 때문이다. RTX 50 사용자들은 NVFP4/8 기능을 이용해 GPT-OSS, Nemotron Nano V2 등 주요 모델에서 최대 40% 성능 향상과 스테이블 디퓨전 ComfyUI 내 Flux.1, Flux.2 모델에서 최대 4.6배 성능 향상을 기대할 수 있다. 이는 내 컴퓨터에서 돌아가는 로컬 LLM이나 이미지/영상 생성 기능을 높일 수 있다는 것이다. AI 연산용으로 그래픽 카드를 사용하는 경우 더 혜택을 볼 수 있다. 그렇다고 해서 RTX 40 이전 그래픽 카드 사용자에게 혜택이 전혀 없는 것은 아니다. 이번 RTX AI 업데이트에는 시스템 메모리(RAM)로 작업 내용을 분산(Offload)하는 최적화도 포함돼 있다. 즉 VRAM이 부족할 때 시스템 RAM을 활용할 수 있어 성능 저하를 최소화하면서 대형 모델을 실행할 수 있다는 이야기다. 8GB VRAM 카드로도 300억 개 이상의 파라미터를 가진 거대 모델을 돌릴 수 있는 길을 열었기 때문에 RTX 30/40 사용자나 RTX 50이라도 8/12GB VRAM 사용자에게 이득이 될 수 있다. RTX 비디오 및 슈퍼 레졸루션 기능 역시 RTX 50 이전 모델에서도 사용할 수 있다. 처음부터 소비자용 그래픽 카드로 4K 영상을 만들면 너무 시간이 오래 걸리기 때문에 RTX AI는 720p로 빠르게 영상을 생성한 뒤, RTX Video 기술로 실시간 4K 업스케일링 하는 방식을 사용한다. 덕분에 로컬 컴퓨터에서 AI 영상 제작이 좀 더 수월해졌다. 종합하면 이번 소프트웨어 업데이트는 이미 판매 중인 RTX 50 사용자에게 가장 큰 혜택을 줄 것으로 예상된다. 구형 그래픽 카드 사용자도 다소 이득을 보게 되나 상대적으로 이득 폭을 적게 해 RTX 50 판매를 늘리려는 의도도 담겨 있어 보이지만, 사실 현재 엔비디아의 매출에서 게임용 그래픽 카드는 큰 비중을 차지하지 않는다. 따라서 이런 차이는 RTX 40·30·20 제품의 하드웨어적 한계로 풀이된다. 더구나 메모리 가격 폭등에 이어 RTX 50 그래픽 카드 가격도 오르고 있어 이번 업데이트가 실제 판매량 증가로 이어질지는 미지수다. 다만 이번 업데이트를 통해 이미 시중에 풀린 RTX 그래픽 카드 사용자들은 모두 혜택을 보게 되고 게임뿐 아니라 AI 작업에서 엔비디아 그래픽 카드를 더 잘 활용할 수 있게 되는 만큼 앞으로 생성형 AI와 게임 AI 생태계에서 엔비디아의 입지를 공고히 할 수 있을 것으로 예상된다.

새해의 연구 현장에는 기대보다 부담이 먼저 다가온다. 특히 2026년의 벽두, 학연계는 인공지능(AI)이 가져온 거대한 변화 앞에 서 있다. AI를 이용한 논문이나 시험 부정행위가 늘어났다고 얘기하는 게 아니다. 이제 AI가 인간 연구자보다 더 논리적이고 유려한 ‘학술적 서사’를 완성하는 능력을 갖췄음에 주목하자는 말이다. 문장을 다듬고 논리를 포장하는 ‘글짓기’가 더이상 연구자의 변별력이 되지 못하는 시대를 맞아 근본적인 질문을 던지고자 한다. 과연 우리가 알던 ‘구조적 글’ 중심의 논문 형식이 앞으로도 유효할까. 이제 ‘투고 논문’이라는 낡은 틀의 종말을 직시해야 할 때가 아닌가 싶다. 과거에 논문 한 편을 완성한다는 것은 시간과 노동을 전제로 한 결코 가볍지 않은 과정이었다. 필자가 학위과정 중이던 1990년대의 논문은, 비유하자면, ‘작품형 논문’에 가까웠다. 수많은 아이디어가 실험 결과로 이어진 데이터 중 고르고 골라내던 시절이었고, 지금처럼 ‘형용 과잉’의 양산형 논문은 논문 취급도 못 받았었다. 투고 논문을 준비하는 과정 자체가 매우 지난했으며, ‘양산화’하는 기능과 기술에 주목하던 시절도 아니었다. 그 시기에는 고르고 고른 데이터에 기반한 논문을 공식 발표했다는 것 자체로 학술적 가치가 대단했다. 그러나 지금은 생산 속도가 앞설 뿐 형용 과잉의, 이른바 ‘과대 포장된 논문’이 늘어난 현실에 직면해 있다. 심지어 논문 게재료만 받고 형식적 심사를 거치는 약탈적 저널도 적지 않다. 논문이 상업화돼 범람하는 오늘날, ‘논문이 나갔다’라는 사실만으로 진리의 ‘발견’을 논하기엔 민망스러울 때가 잦다. 즉 ‘원투백 리서치’(근원 연구의 모방 개선 연구와 홍보를 주로 한다는 뜻), 과장 연구 시대이다. 전시성 성과를 빠르게 산출해야 하는 연구 현장에서 논문 생산 과정은 점차 분업화되고 정형화됐다. 여기에 2000년대 초반 ‘특정 연구 사업’에 규정된 ‘홍보 의무’는 연구 현장에 가시 성과와 주목을 요구하는 문화를 확산시켰다. 그 결과 외형은 정교해졌지만 연구의 본질은 상대적으로 빈약해졌다. 연구 현장에서는 ‘Publish, or Perish’(출판하거나 사라지거나)라는 경구가 비틀리며, 질 낮은 논문의 범람은 학계의 신뢰를 약화하는 한편 연구 재원의 낭비로도 이어지고 있다. 아이러니하게도 기왕에 온 AI 시대에 이 뒤틀린 세태를 바로잡을 열쇠는 ‘AI4Science’(과학 인공지능)에 있다. AI가 인간보다 ‘과시형 논문’을 더 잘 쓰는 시대가 왔다는 것은, 역설적으로 ‘과대 포장된 서사’가 연구의 가치를 증명하던 시대는 곧 끝난다는 사실을 의미한다. 국가 연구개발(R＆D)도 실험 연구 데이터셋 중심의 AI4Science로 빠르게 개편돼야 한다. 기여 가능한 양질의 데이터셋을 얼마나 충실히 생산했느냐가 실적과 연구비 수득의 핵심 기준이 돼야 한다. 보고 싶은 관점의 연구가 있다면, 연구자가 제공한 데이터셋을 기반으로 AI4Science를 통해 다양한 분석과 해석을 갖춘 문서가 생성·공유될 수 있어야 하며 이게 논문의 미래일 수 있다. 먼 이야기일 수 있지만, 이제 연구의 본질은 ‘실험 연구 데이터’ 그 자체로 회귀해야 한다. 논문은 그 결과를 설명하는 수단일 뿐 로(raw) 데이터 수준의 연구 결과가 중심이 돼야 할 시점이다. 다만 데이터 중심으로 옮긴다고 검증 문제가 저절로 해결되는 것은 아니다. 로 데이터와 1차 가공 데이터 모두 조작될 수 있으므로 LLM의 학습 데이터셋 내에서 공개적이고 표준화된 데이터의 교차 검증 작업을 전제해야 한다. 이 과정에서 상업적 학술 출판 역시 재편을 피하기 어려울 것이며, AI가 데이터를 직접 해석하고 검증하는 시대에 설 자리를 잃게 될 것이다. 이런 새로운 환경이 구축될 때 비로소 ‘꼭 필요한 논문’만 남는 ‘제로투백 리서치’(무에서 유를 창출한다는 뜻), 근본 연구 시대가 과학에 다시 올 수 있을 것이다. 박철완 서정대 스마트자동차학과 교수

세계 건설 업계는 숙련공 부족 문제에 직면해 있다. 미국에서 5년 뒤인 2031년까지 업계 전체 인력의 40%가 은퇴할 전망으로, 업계의 노동력 부족 문제가 점차 대두되는 추세다. 아울러 건설 장비를 운용하는 사람들에게 ‘다운타임’(가동 중단)은 큰 골칫거리 중 하나다. 장비가 유지보수나 서비스로 인해 가동을 중단하면 현장의 작업도 멈추고 시간과 비용의 손실로 이어지기 때문이다. 두산밥캣이 5일(현지시간) 이같은 문제를 해결하고자 미국 라스베이거스에서 열린 ‘CES 2026’ 미디어 데이에서 차세대 소형 건설장비 기술을 공개했다. 스캇 박 두산밥캣 부회장은 조엘 허니맨 글로벌 이노베이션 담당 상무와 함께 AI 기반 기술을 통해 생산성을 높이는 건설 현장 솔루션을 발표했다. 두산밥캣은 우선 소형 건설장비 업계 최초로 AI 기반 음성 제어 기술 ‘밥캣 잡사이트 컴패니언’을 선보였다. 작업자는 음성 명령을 통해 장비 설정, 엔진 속도, 조명·라디오 제어 등 50여 가지 기능을 간편하게 조작할 수 있으며, 작업 내용과 사용 중인 부착 장비(어태치먼트)에 따라 가장 적합한 세팅을 추천받을 수 있다. 또한, 두산밥캣의 독자적인 대규모 언어모델(LLM)을 바탕으로 실시간 응답을 지원하고, 온보드AI 모델로 개발되어 네트워크 연결이 불안정한 환경에서도 안정적으로 작동한다. 허니맨 상무는 “잡사이트 컴패니언은 신규 작업자의 진입 장벽을 낮추는 동시에 숙련된 전문가가 더욱 빠르고 정확하게 작업할 수 있도록 지원한다”면서 “단순히 스마트한 기술이 아니라 전문가의 안내를 운전석에서 제공받는 스마트한 경험을 제공하는 것”이라고 말했다. 또 다른 핵심 기술인 ‘서비스 AI’는 딜러와 정비사를 위한 통합 지원 플랫폼이다. 장비 모델별 수리 매뉴얼, 보증 정보, 진단 가이드, 과거 사례 데이터베이스 등을 통합해 정비 과정을 보조해 수리 시간을 단축하고 다운타임을 최소화한다. 해당 기술은 타이핑 또는 음성 명령을 통해 사용할 수 있다. 박 부회장은 “두산밥캣은 70여 년 동안 현장의 문제를 해결하며 소형장비 시장을 선도해왔다”며 “AI, 전동화, 자율화, 연결성을 융합해 작업자들을 돕는 기술을 개발함으로써 건설 현장의 새로운 표준을 만들어가겠다”고 밝혔다. 이 외에도 두산밥캣은 ▲장비의 종류나 제조사와 관계없이 적용할 수 있는 모듈형 고속 충전 표준 배터리팩’ ▲모듈형 설계로 조종석 유무, 바퀴·트랙 옵션, 완전 전동·디젤·하이브리드·수소 등 다양한 동력원을 적용할 수 있는 콘셉트 장비 ‘로그X3’ ▲고성능 레이더로 주변 물체의 위치·속도·방향을 감지해 위험 상황 시 자동으로 감속하거나 정지하는 ‘충돌 경고 및 회피 시스템’ ▲운전석 유리창에 적용돼 360도 영상과 충돌 경고, 장비 상태를 투명·차광·터치 스크린에 직관적으로 표시하는 ‘차세대 디스플레이’를 소개했다.

-“AI·데이터 융합 기술로 ‘현장형 인재’ 양성 나섰다” AI·데이터 전문기업 스텔라큐브가 한성대학교 AI응용학과와 산학협력의 일환으로 AI·데이터 융합 캡스톤 디자인 프로젝트를 진행했다. 이번 프로젝트는 한성대학교 AI응용학과 학생 5명(팀명: Ctrl+Z팀)과 함께 문화·관광·생활 등 다양한 도시 데이터의 수집·정제·최적화를 통한 LLM 기반 AI 융합 분석 보고서 자동 생성 플랫폼을 개발하는 것을 목표로 추진됐다. 이를 통해 학생들은 산업 현장에서 요구되는 데이터 분석 역량과 대규모 언어모델(LLM) 활용 능력을 실무 중심으로 습득할 수 있었다. 산업과 학업을 잇는 실무형 산학협력 이번 협력은 스텔라큐브가 그동안 축적해온 AI·데이터 기술력과 노하우를 교육 현장에 전수함으로써, 산업과 학업을 연결하는 실질적 산학협력 모델을 구축하는 데 의의가 있었다. 스텔라큐브는 AI 페르소나 기반 문화 매칭 서비스(이하 ‘컬쳐플러스’), 구글 리뷰 감정 분석 서비스, 이동통신 기반 유동인구 분석 서비스 등 다수의 프로젝트 경험을 기반으로 학생들이 ChatGPT·Claude·Gemini 등 최신 LLM 모델을 활용해 문제 해결 중심의 프로젝트를 수행할 수 있도록 지원했다. 오직 ‘나’만을 위한 문화 페르소나 스텔라큐브의 ‘컬쳐플러스’ 서비스는 전국 8,600여 개 문화시설 정보와 이동통신·카드·POS 데이터를 분석하여 성별·연령·소득·소비 패턴을 반영한 AI 페르소나를 생성하고, 이에 맞춰 문화 콘텐츠 및 주변 맛집·숙박 정보를 자동으로 추천하는 서비스다. AI 페르소나 기반의 맞춤형 서비스로 문화 소비 만족도와 참여율을 높여 문화예술 산업 전반의 활성화에 기여했다는 평가를 받고 있다. SNS 감정 분석과 데이터로 보는 사람들의 ’진짜 심리‘ 스텔라큐브는 서울 주요 관광지·상업지역 84곳의 구글맵 리뷰를 분석해 이용객의 만족과 불만족 요인을 긍·부정 감정 분석으로 도출한 바 있다. 또한 스텔라큐브는 이동통신 데이터와 2만 건 이상의 예약정보를 결합한 부산시 요트투어 분석을 통해 방문객의 이동 경로, 체류 시간, 소비 패턴을 파악함으로써 지역 내 체류형 소비 확산에도 기여했다. 노진섭 스텔라큐브 대표는 “이번 프로젝트를 통해 산업 현장에서 요구되는 AI·데이터 융합 실무 역량을 갖춘 인재 양성에 기여할 수 있었다”며 “앞으로도 다양한 대학과 협력하여 차세대 AI 전문가를 육성하고, 교육과 산업 간 연결을 강화해 나가겠다”고 밝혔다.

‘사이언스’가 주목한 녹색 기술 中 급성장에 美·유럽도 투자 급증태양광·풍력 등 전력원, 석탄 추월‘네이처’가 기대한 혁신적 연구는AI 과학자·지구와 화성 위성 탐사 거대 해저 시추 작업 등 7개 선정 다사다난했던 2025년 을사년이 서서히 저물고, 2026년 병오년이 다가오고 있다. 사회적으로도 많은 일이 있었지만, 과학계에서도 주목할 연구들이 쏟아진 해이기도 했다. 세계적 과학 저널 양대 산맥 ‘사이언스’와 ‘네이처’가 각각 ‘2025년 올해의 과학적 혁신’과 ‘2026년 주목해야 할 과학 이벤트’를 선정해 한 해를 정리하고, 내년을 예측했다. ‘사이언스’가 ‘2025 올해의 혁신’으로 뽑은 것은 ‘재생 에너지의 도약’이다. 특히 사이언스는 현재 중국의 재생 에너지 기술에 대해 ‘놀랍다’고 표현했다. 산업 혁명 이후 인류는 석탄과 석유, 천연가스 같은 화석 연료를 과다하게 사용하면서 지구 온난화라는 재앙을 가져왔다. 그러나 최근 태양광이나 풍력 같은 재생 에너지를 이용한 발전량이 점차 증가해, 올해 상반기 전 세계의 신규 전력 수요를 모두 충당할 수 있을 정도가 됐고 전 세계 전력 생산원으로 석탄을 추월했다. 중국은 수년간 보조금 제도를 통해 재생 에너지 분야를 집중 육성했다. 그 결과 전세계 태양전지의 80%, 풍력 터빈의 70%, 리튬 전지의 70%를 차지하고 있다. 중국의 재생 에너지 기술 급성장은 녹색 기술 수출로 이어져 전 세계를 바꾸고 있는 상황이다. 이런 변화는 중국에서 온실가스 배출량 증가가 사실상 멈췄다는 사실에서 잘 드러난다. 한국을 비롯한 이웃 나라에 유입되는 미세먼지도 눈에 띄게 줄었다. 한편 중국의 녹색 기술 약진에 위협을 느낀 미국과 유럽도 재생 에너지 확장에 나서면서, 전세계적으로 청정에너지에 대한 총투자액은 화석 연료 투자를 뛰어넘고 있다. 올해 혁신적 연구 후보로 이름을 올린 것은 ▲인공지능이 설계한 단백질 ▲알츠하이머의 숨겨진 유전적 스위치 ▲인류가 불을 다루기 시작한 기원 발견 ▲초기 우주 수수께끼를 푸는 제임스 웹 우주망원경(JWST) ▲해양 플라스틱 오염 해결책 ▲비만 치료제의 확장 등이다. ‘네이처’는 ‘2026 다가올 한 해 주목해야 할 과학’으로는 인공지능(AI) 분야 과학자의 부상, 지구와 화성 위성 탐사 임무, 거대 해저 시추 작업 등 과학적 지식의 지평을 넓힐 연구 7개를 선정했다. 과학자들도 챗GPT로 대표되는 생성형 인공지능을 많이 사용하고 있는데. 내년에는 여러 대규모 언어 모델(LLM)을 통합해 복잡하고 다단계적 프로세스를 수행하는 ‘AI 에이전트’가 과학 연구에 더 많이 사용될 것으로 전망된다. 그 중 일부는 인간의 감독과 통제를 받지 않고 작동할 것으로 예상된다. AI에 의한 최초의 중대한 과학적 진보가 나타날 수도 있을 것이라고 과학자들은 예측했다. 올해 가장 놀라운 연구로 선정되기도 했던 유전자 가위를 이용한 유전병 치료가 내년에는 더욱 확장되고 발전된 방향으로 나타날 것으로 예상됐다. 희귀 대사질환을 앓던 아기 KJ 멀둔은 특정 질병 유발 돌연변이를 교정하도록 맞춤 설계된 크리스퍼 유전자 가위 치료를 받았다. 멀둔을 치료했던 미국 필라델피아 아동병원 연구팀은 미국 식품의약국(FDA)에 더 많은 희귀 대사 질환을 앓는 아동들을 유전자 편집 치료할 수 있도록 임상 시험 승인을 요청할 계획으로 알려졌다. 치료 대상 아동들이 앓고 있는 질환은 멀둔 치료에 사용했던 것과 같은 유형의 유전자 편집으로 해결할 수 있는 7개 유전자 변이로 발생하는 것들이다. 내년에는 우주가 바쁜 한 해가 될 전망이다. 미국항공우주국(NASA)의 ‘아르테미스 2호’는 오리온 다목적 우주선에 우주비행사 4명을 태우고 달 궤도로 보내는 프로젝트다. 이르면 2026년 2월에 발사될 아르테미스 2호는 1970년대 이후 첫 유인 달 탐사 임무로 10일 동안 달 궤도를 돌면서 이후 달 착륙 임무를 준비하는 데 도움을 줄 예정이다. 중국도 내년 8월 달 탐사선 ‘창어 7호’를 암석과 크레이터가 흩어져 있어 착륙이 매우 까다로운 것으로 알려진 달의 남극 지역에 착륙하는 것을 목표로 발사한다. 착륙에 성공하면 달 남극 지역을 집중 탐사해 물과 얼음의 존재를 찾고 지속 가능한 달 기지 건설을 위한 기술을 시험할 예정이다. 과학자들은 달을 넘어 화성으로도 시선을 돌리고 있다. 일본은 화성의 위성인 포보스와 데이모스를 탐사하는 화성 위성 탐사 임무 MMX를 시작할 계획이다. 포보스 표면 표본을 채취해 2031년 지구로 귀환하는 프로젝트다. 유럽우주국(ESA)은 내년 12월 행성 사냥꾼이라는 별명을 가진 외계 행성 탐사선 ‘플라토’를 발사한다. 플라토는 카메라 26개를 장착한 탐사선으로 20만 개 이상의 태양과 비슷한 항성(별)을 탐색해 액체 상태의 물이 형성될 수 있는 온도를 가진 지구 쌍둥이 행성을 식별할 계획이다. 그런가 하면 중국의 해양 시추선 ‘멍샹’이 첫 탐사에 나선다. 멍샹은 해저 지각을 뚫고 최대 11㎞ 깊이까지 시추해 지구 맨틀 시료를 채취할 예정이다. 성공한다면 해저 지각 형성과 판 구조 운동의 원인을 규명하는 데 결정적 단서를 확보할 수 있다. 또 인도의 첫 태양 탐사선 아디티야-L1이 11년 주기의 활동 정점인 태양 극대기 동안 태양 관측에 나서고, ‘신의 입자’ 힉스 입자를 발견한 스위스 제네바에 있는 유럽 입자물리연구소(CERN)의 거대 강입자 가속기(LHC)가 내년 대규모 업그레이드를 하고 2030년부터 재가동할 예정이다. 한편 네이처는 과학 외부 환경도 내년 과학계를 규정할 중요한 변수로 지목했다. 특히 미국 도널드 트럼프 행정부가 강행하는 과학 예산 대규모 삭감과 과학자 해고, 공중보건·기후 정책 변화, 이민 규제 강화 등이 과학 연구 전반을 위축시킬 가능성이 높다고 전망했다.

- AI·바이오 융합 기술로 글로벌 헬스케어 혁신 이끄는 스텔라큐브, 뉴저지서 기술력 입증 AI·데이터 기반 헬스케어 기업 스텔라큐브는 미국 뉴저지주 저지시티에서 개최된 ‘프라이빗 바이오테크 서밋(Private Biotech Summit)’에 참가해 자사의 AI·바이오 융합 기술력과 글로벌 사업 역량을 선보였다. 이번 서밋을 기점으로 스텔라큐브는 미국 헬스케어 시장을 중심으로 한 글로벌 진출 전략을 본격화할 계획이다. 스텔라큐브 노진섭 대표는 “이번 뉴저지 서밋은 스텔라큐브의 AI·바이오 융합 기술력을 국제 무대에서 검증받는 중요한 계기였다”며 “미국의 연구기관·병원·산업 파트너들과의 협력을 통해 글로벌 헬스케어 혁신을 가속화하겠다”고 말했다. 행사를 주관한 뉴저지 허드슨 카운티 상공회의소는 서밋 직후 공식 보도자료를 배포했으며, 그 전문은 아래와 같다. 한국 바이오 혁신기업, 뉴저지 프라이빗 바이오테크 서밋 통해 미국 동부 진출 가속화 한국의 대표 바이오테크 혁신기업 젠바디(GenBody)와 스텔라큐브(StellarCube)가 뉴저지에서 열린 제1회 ‘프라이빗 바이오테크 서밋(Private Biotech Summit)’에 참여했다. 행사는 한미문화경제개발원(KCED)과 허드슨 카운티 상공회의소 한인지부가 공동 주최하고, Choose New Jersey, 뉴저지 경제개발청(NJEDA), BioNJ의 협력으로 마련되었다. 이번 서밋은 초청을 받은 기관과 혁신 기업의 리더들이 한데 모인 자리로, 한·미 양국의 바이오테크 협력과 미국 시장 진출을 한 단계 끌어올리는 상징적인 행사로 평가받았다. 글로벌 리더들이 한자리에 서밋은 저지시티 리버티 사이언스 센터(Liberty Science Center)에서 개막했다. 센터의 회장이자 CEO인 폴 호프만(Paul Hoffman)은 개회사에서 뉴저지가 과학, 혁신, 경제 협력의 글로벌 허브로 성장하고 있음을 강조했다. 행사에는 Choose New Jersey의 알렉스 리히터(Alex Richter), 뉴저지 경제개발청(NJEDA)의 존 코엘로(John Coehlo), 그리고 미국 상원 의원 앤디 김(Andy Kim, 민주당·뉴저지) 사무실의 대표들이 참석했다. 또한 BioNJ의 회장 데비 하트(Debbie Hart)는 뉴저지 주가 한국과 미국의 바이오 산업 협력 확대와 지속 가능한 혁신 생태계 조성에 적극 나서고 있다고 강조했다. 이번 주 동안 한국 대표단은 Hackensack Meridial Health 산하 Center for Discovery and Innovation, Rutgers Health 및 Rutgers University, Rowan University, CMIC-CSOPS 등 미국 주요 연구기관을 방문했다. 각 세션은 임상시험과 AI·바이오 융합, 규제 협력, 미국 시장 진출 전략 등을 주제로 한 맞춤형 매칭 프로그램으로 구성되었으며, 이를 통해 한·미 양국의 참가자들은 기관 및 정부 관계자들과 직접 소통하며 실질적인 협력과 바이오·디지털 헬스 혁신 분야의 장기적 협력 기반을 마련하는 계기가 되었다. 젠바디: 미국 동·서부 임상 인프라 확장 한국의 체외진단 전문기업 젠바디(GenBody)의 정점규 대표와 미국 캘리포니아 주에 기반한 미국 임상시험 매니저 데릭 권(Derick Kwon)은 이번 서밋에 참석해 미국 내 연구 협력 및 임상시험 네트워크 강화를 모색했다. 젠바디는 이미 미국 서부에 대규모 생산 시설을 운영 중이며, 이번 행사를 계기로 뉴저지를 동부 지역의 임상 및 파트너십 허브로 삼을 계획이다. 젠바디 팀은 Hackensack Meridian Health, Rutgers Health, BioNJ 네트워크와 함께 임상 검증, FDA 협력, 지역 생산 확대 등 다양한 협력 모델을 모색했다. “이번 서밋은 젠바디가 미국 내 동·서해안 거점을 구축하기 위한 중요한 이정표”라며 “뉴저지진출을 통해 젠바디는 미국 내 혁신 거점 지역의 주요 병원 및 연구기관과 직접 협력할 수 있을 것으로 기대된다.”라고 허드슨 카운티 상공회의소 한인지부 의장이자 KCED 창립자인 실비아 김(Sylvia Kim)은 전했다. 스텔라큐브: AI와 디지털 플랫폼, 생명과학을 잇는 혁신의 다리 스텔라큐브(StellarCube)는 노진섭 대표와 R&D 팀의 주도로, 헬스케어 ·게임·스마트 의료기기를 아우르는 독자적인 AI 기반 바이오인포매틱스(bioinformatics) 및 예측 분석 플랫폼을 공개했다. 스텔라큐브는 현재 차세대 분자진단용 인공지능(AI) 플랫폼을 적극적으로 개발하고 있으며, 이번 서밋에서 미국 라스베이거스에 본사를 둔 AI 및 LLM(대규모 언어모델) 전문 기업과 LOI(업무협약서)를 체결했다고 발표했다. 이는 미국 시장 내 AI·바이오 융합 기술을 공동으로 추진하기 위한 전략적 협업의 일환이다. 이번 협약은 스텔라큐브의 미국 시장 진출 전략에서 중요한 이정표로 평가되며, 2026년까지 AI 연산과 제약·의료 데이터 생태계를 결합하려는 글로벌 비전을 더욱 공고히 하는 계기가 되었다. 한국-뉴저지 바이오 협력의 새로운 이정표 Choose New Jersey, NJEDA, BioNJ 및 뉴저지 주요 대학 및 병원 관계자들이 참여한 이번 서밋은 한국 바이오테크 혁신 기업들과 미국 생명과학 산업 간의 긴밀 협력 모델로서 자리매김했다. 대형 공개 전시회와는 달리 성과 중심의 비공개 형식 프로그램으로 진행된 이번 행사는 임상 협력·투자 논의·기술 이전을 위한 구체적이고 실질적인 추진 경로를 마련했다. “이번 행사는 단순한 전시가 아니라, 결과로 증명된 협력의 자리였습니다.”며 “젠바디와 스텔라큐브는 한국의 기술력과 뉴저지의 혁신 인프라를 연결하는 실질적인 협력 프레임워크를 구축했습니다. 이것이 바로 글로벌 파트너십이 나아가야 할 방향입니다.”라고 실비아 김(Sylvia Kim)은 전했다. 향후 계획: 2026년 3월 제2회 프라이빗 바이오테크 매칭 서밋 이번 제1회 서밋 성공을 바탕으로 KCED는 2026년 3월 제2회 Private Biotech Matching Summit을 개최할 예정이다. 다음 서밋에는 한국의 바이오테크, AI 헬스, 디지털 헬스케어 기업들이 대거 참여하며, 지속적인 협력과 투자를 지원하기 위한 바이오 매칭 플랫폼이 새롭게 도입된다.

내년 60주년을 맞는 국세청이 세정 업무에 인공지능(AI) 기술을 도입한다. 국세청은 19일 서울지방국세청에서 국세행정개혁위원회를 열고 5대 분과별 미래혁신 추진과제를 논의했다. 이 과제들은 지난 7월 임광현 국세청장 취임 후 발족한 ‘미래혁신 추진단’에서 민･관 협동으로 마련해온 청사진이다. 주요 논의 안건으로는 방대한 세법과 판례를 학습한 생성형 AI인 ‘AI 세금업무 컨설턴트’를 도입해 납세자에게 맞춤형 컨설팅 제공이 있다. 국세청은 자체 AI 인프라 및 오픈소스 대규모언어모델(LLM)을 도입하고, 신뢰도 있는 답변을 제공하도록 검색증강생성(RAG) 기법을 활용해 상담 근거 문서를 표시하고 환각 현상 최소화시킨다는 방침이다. 영세 납세자가 세무조사 과정에서 납세자보호담당관의 조력을 충분히 받을 수 있도록 제도 개선에도 나선다. 현재 개인 10억원, 법인 20억원인 세무조사 참관 신청 기준 수입금액의 기준을 상향해 지원 대상을 확대할 계획이다. 납세자가 원하는 시기를 골라 정기 세무조사를 받을 수 있도록 시기선택제를 전면 실시해 경영 편의를 돕는다. 또한 국세 체납관리단을 신설해 133만명, 110조원에 이르는 체납자 경제적 실체도 전수 확인할 예정이다. 국세청은 체납으로 어려움 겪는 5000만원 이하 소액 체납자의 경제활동 재기를 위해 납부 의무 면제, 납무지연 가산세 면제 및 분납 허용 등 세정지원도 과제로 다룬다.

건설산업에서 디지털 전환(DX)은 단순히 컴퓨터를 잘 다루는 수준을 넘어 현장의 모든 정보를 데이터로 바꾸어 관리하는 시스템이다. 드론이 촬영한 현장 사진, IoT(사물인터넷) 센서가 기록한 온도와 습도, 설계 도면을 3차원(3D) 정보로 변환한 BIM(건축정보모델링) 객체까지 모두 데이터다. 하지만 중요한 점은 데이터를 모으는 것 자체가 목적이 아니라 잘 정리하고 활용해야 한다는 것이다. ●건설업의 데이터 활용사례 그렇다면 건설사에서는 프로젝트 수주, 설계, 시공 및 유지관리에 이르기까지의 방대한 데이터를 어떻게 다루고 있을까? 수주 단계에는 발주처의 요구사항, 입찰 조건 등의 자료와 함께 경쟁사 분석, 예상 손익, 리스크 등의 검토 자료들이 쌓인다. 삼성물산은 수천 페이지에 이르는 입찰 안내서를 효과적으로 분석하기 위해 LLM 기반의 AI 에이전트를 활용하여 리스크를 신속하게 분석하고 업무 효율을 높이고 있다. 설계 단계에는 BIM 모델, 설계 도면, 구조/환경 시뮬레이션 데이터를 활용하는데, 이런 데이터들을 활용해 설계 오류를 줄이고 공정과 공사비 예측 정확도를 높일 수 있다. 공사 중에는 현장에 심어놓은 각종 계측기를 통해 IoT 센서 데이터(온도, 습도, 변위값 등)를 수집하고 드론과 라이다 센서를 통해 측량한 데이터 등을 활용하여 품질 및 안전관리의 효율을 높인다. 준공 후 유지관리 단계에서는 시설물이나 건축물의 하자 이력, 유지보수 기록 등을 통해 설계 단계 혹은 공사 중 품질관리 방안, 대책을 수립하여 선 반영할 수 있으며 시설물을 디지털 트윈으로 구현하여 설계 단계부터 유지관리 단계까지 데이터를 연계해 관리하고 있다. ●데이터 관리의 허점과 실패 사례 하지만 데이터를 제대로 축적하고 정제하지 못하면 모으기만 하고 제대로 활용할 수 없다. 대표적인 사례가 표준화되지 않은 기록 관리다. 일부 회사에서는 똑같은 공사나 자재를 유사한 이름 여러 개로 관리하고 있어 어떤 공종과 이름으로 기록해야 할지 사용자가 고민하는 경우가 있다. 예를 들면, 방바닥 미장 공사를 방통 공사, 바닥 몰탈 공사, 바닥 미장 공사 등 여러 이름으로 등록해 두고 이 중에서 골라 입력하게 하여 업무에 혼선을 빚고 데이터를 제대로 모으기 어려운 경우가 있다. 다른 문제는 데이터 사일로 현상이다. 부서마다 별도로 데이터를 관리하여 서로 연결되지 못하고 중복되거나 위의 사례처럼 통일된 용어를 사용하지 않는 경우다. 또한 아날로그 데이터를 제대로 변환하지 못한 경우가 있다. 스캔 데이터를 제대로 디지털화하지 못해 활용이 불가능하기도 하다. 이러한 문제 때문에 건설사마다 “DX를 한다”면서도 실제로는 데이터가 흩어져 있고 제대로 정제되지 못해 활용률이 떨어지는 사례가 적지 않다. ●데이터 파이프라인과 표준화 데이터가 ‘생성→저장→정리→분석→활용’되는 흐름을 하나의 관처럼 연결해 놓은 것이 데이터 파이프라인이다. 예를 들어 현장에서 센서를 통해 읽어들인 온도가 자동으로 클라우드에 저장되고 불필요한 값은 걸러낸 후 분석 프로그램이 이를 분석해 공정 관리에 반영하는 과정이 바로 파이프라인이며 이 흐름이 끊기지 않고 매끄럽게 이어져야 DX가 제대로 작동된다. 또한 데이터는 자재, 공정, 품질 데이터 등 동일한 코드와 기준으로 기록해야 한다. 종이 문서, 스캔 데이터 등은 반드시 디지털로 변환해야 한다. 이 표준화와 디지털화가 갖춰져야 데이터가 ‘언어’로 인식되고 AI가 이해할 수 있다. 데이터는 많을수록 좋지만 정확하지 않으면 오히려 위험하다. 잘못된 데이터로 AI가 판단하면 엉뚱한 공정을 제시하거나 위험한 공법을 제안할 수도 있기 때문이다. 그리고 건설 데이터는 설계, 자재, 비용 등 민감한 정보가 많으므로 보안 관리가 필수다. 결국 데이터 관리는 단순히 많은 것이 최선이 아니라 정확하고 표준화된, 신뢰할 수 있는 데이터를 차곡차곡 모으는 것이 핵심이다. 잘 구축된 데이터는 AX(인공지능 전환) 시대에 건설 산업을 완전히 다른 차원으로 끌어올리는 원동력이 될 것이다.

차세대 AI 테스트 솔루션으로 글로벌 시장 ‘정조준’ 소프트웨어 QA(품질보증) 및 테스트 전문기업인 컴즈㈜(대표이사 김지형)는 12월 3일부터 5일까지 코엑스에서 열린 ‘대한민국 소프트웨어 대전(AI x Softwave 2025)’에 참가해, 자사의 최신 AI 테스트 기술을 성공적으로 선보였다고 밝혔다. 컴즈는 이번 전시에서 2023년부터 자체 R&D를 통해 개발한 AI 테스트 케이스 생성 솔루션인 ‘GENQ(COMES+AI)’와 일본 오티파이(Autify)사의 테스트 자동화 플랫폼 ‘Autify Nexus’를 핵심 솔루션으로 제시하며 참관객들의 이목을 집중시켰다. 컴즈에 따르면, 행사 기간 동안 부스에는 500명 이상의 업계 관계자가 방문했으며, 이 중 20%를 넘는 100여 명의 고객이 구체적인 솔루션 도입 상담을 요청했다. 이는 단순 관람을 넘어 실질적인 비즈니스 니즈를 확인한 성과로, 급변하는 QA 시장에서 컴즈의 기술력이 높은 주목을 받고 있음을 입증한 결과로 풀이된다. 컴즈가 이번에 공개한 ‘GENQ’는 요구사항 정의서와 기획 문서를 기반으로 테스트 케이스(TC)를 자동 생성하는 혁신적인 솔루션이다. GENQ는 별도의 LLM 평가 시스템을 탑재해 TC 생성과 동시에 품질 지수와 신뢰도를 검증할 수 있는 것이 특징이다. 특히 자동 생성된 TC 중 수정이 필요한 항목만 선별하여 편집이 가능하고 파일 입출력이 유연해, 테스트 공수 중 가장 큰 비중을 차지하는 설계 시간을 획기적으로 단축시켰다는 평가를 받았다. 컴즈가 함께 소개한 Autify사의 ‘Autify Nexus’는 최근 업계의 화두인 ‘Playwright’와 AI 기술을 결합한 노코드(No-Code) 테스트 자동화 플랫폼이다. 이 플랫폼은 기획서나 화면 설계서 등 개발 산출물을 입력하면 AI가 자동으로 테스트 시나리오를 생성하고 수행까지 완료한다. Autify Nexus는 데이터 패턴 테스트 및 어서션(Assertion) 기능을 지원하면서도 데브옵스(DevOps) 환경과의 통합이 용이해, 개발 생산성을 고민하는 방문객들로부터 큰 호응을 얻었다. 특히 이번 전시에서는 국내 기업뿐만 아니라 일본, 대만, 베트남 등 아시아권 기업 관계자들의 부스 방문이 이어지며 글로벌 협력 방안에 대한 심도 있는 논의가 진행되기도 했다. 컴즈 관계자는 “이번 ‘Softwave 2025’는 테스트 기술에 AI를 접목하여 효율성과 효과성을 극대화하는 ‘QA의 새로운 패러다임’을 제시한 자리”라며, “예상보다 뜨거웠던 현장 반응에 힘입어, 앞으로도 국내 테스트 업계를 선도하는 최적의 서비스와 솔루션을 제공하겠다”고 전했다. 한편, 올해로 창립 11주년을 맞이한 컴즈㈜는 ‘Human with AI’라는 비전 아래, 지속적인 기술 연구개발과 고도화된 테스트 아웃소싱 서비스를 통해 시장 지배력을 강화해 나갈 계획이다.

LG유플러스는 국내 최초로 오픈AI 기술을 활용한 생성형 AI 기반 구독형 고객 전화 응대 서비스 ‘에이전틱 콜봇’을 출시했다고 16일 밝혔다. AI가 고객의 의도와 대화 맥락을 실시간으로 분석해 보다 복잡한 문의에도 대응할 수 있게 했다. 회사는 해당 콜봇이 제조·유통·서비스업을 비롯해 병원, 대학, 시설 관리 등 다양한 고객센터 업무에 활용될 것으로 봤다. LG유플러스는 향후 오픈AI의 멀티모달 대규모언어모델(LLM)을 기반으로 음성 합성, 음성 인식, 추론 기능을 실시간 처리하는 STS 기능과 다중 LLM을 연동한 에이전트 서비스도 선보일 계획이다.

양질의 데이터가 AI 경쟁 열쇠한국, 최고의 디지털 데이터 보유AI와 융합시켜 경쟁력 확보해야데이터 공유는 선택이 아닌 의무네거티브 시스템 도입해 공개를‘AI 3대 강국’으로 가는 길강력한 정부 AI 컨트롤타워 시급보상 열악한 한국 인재 유출 심각미중은 파격 연봉·연구비로 유인균형 잡힌 AI 생태계 조성이 중요 인공지능(AI)이라는 고속 열차가 세계 질서를 재편하며 우리 삶의 패러다임을 통째로 바꾸고 있다. AI 시대 치열한 경쟁에서 살아남기 위해 필요한 인재 및 데이터 확보, 전력 확충, 규제 완화 등 핵심 과제가 즐비하지만 어느 것 하나 쉬운 사안이 없다. AI 및 정보통신 분야 전문가인 최양희 한림대 총장은 최근 서울신문과의 인터뷰에서 “제조업 강국인 한국이 확보한 산업 데이터를 자산화해 우리만의 AI 생태계를 구축하는 전략이 필요하다”고 밝혔다. 또 “지금까지의 데이터 개방이 안전한 것만 제한적으로 허용하는 포지티브 방식이었다면, 앞으로는 국가 안보나 개인의 사생활 침해 등을 제외하고 전면 개방해야 한다”고 했다. -AI 기술 개발에서 가장 중요한 것 중 하나가 데이터다. “그렇다. 2014년 미래창조과학부 장관 시절 AI 얘기가 나와서 별도 팀을 꾸려 미국 실리콘밸리와 뉴욕 등지로 보낸 뒤 기업 동향, 정부 정책, 투자 등에 대해 알아 봤다. 그때 다녀온 공무원들이 ‘우리 미래가 AI에 달려 있다. 안 하면 큰일난다’고 하더라. 그러면서 AI 발전에 가장 중요한 것이 양질의 데이터라고 했다. 당시 판단은 정확했다.” ●양질의 데이터가 AI 기술 승패 갈라 -한국이 가진 양질의 데이터는 무엇인가. “AI 기술 패권 경쟁은 데이터의 질이 승패를 결정한다. 우리가 강점을 지닌 산업 현장의 데이터를 자산화해야 한다. 구글이나 오픈AI가 웹 문서는 장악했을지 몰라도 삼성전자의 반도체 수율이나 현대차의 주행 테스트, 아산병원의 임상 치료 성과 같은 최고의 도메인 데이터는 확보하지 못했다.” -양질의 데이터 확보 방안은. “한국은 제조업, 의료, 공공행정 분야에서 최고의 디지털 데이터를 보유하고 있다. 이를 AI로 가공해 활용하는 우리만의 데이터 생태계를 구축해야 한다. 또 한국형 고품질 말뭉치 데이터 구축이 필요하다. 영미권 중심의 데이터로 학습된 AI는 한국의 문화적 맥락을 왜곡할 수 있다. 우리가 만든 AI가 한국 문화를 가장 정확하게 이해하고 표현할 수 있도록 데이터 주권을 확립해야 한다.” -최근 행정안전부는 공공데이터의 AI 활용도를 높이겠다고 했다. “행안부가 디지털 플랫폼 정부 구현을 위해 공공데이터의 AI 활용도를 높이겠다고 선언했지만, 넘어야 할 산이 많다. 데이터를 자산이자 권력으로 인식해 공유하지 않으면 소버린(주권) AI는 구축될 수 없다. 데이터 공유가 선택이 아닌 의무가 되도록 데이터 통합 거버넌스를 혁신해야 한다.” -공공데이터를 보다 과감하게 공개하라는 목소리가 높다. “현 데이터 개방 방식으로는 급변하는 AI 기술 속도를 따라잡기 어렵다. 법률·의료·금융·에너지·기후 등 공공데이터가 AI 산업의 마중물이 되도록 하는 혁신적인 정책이 필요하다. 지금까지 데이터 개방은 안전한 것만 제한적으로 허용하는 포지티브 방식이었다. 앞으로는 국가 안보나 개인의 사생활 침해 등 법에 명시된 비공개 사유가 아니라면 네거티브 시스템을 도입해 전면 개방해야 한다.” ●한국 첨단 제조 역량을 AI와 결합해야 -AI 선진국에 종속되지 않기 위한 대응 방안은. “현재 AI 경쟁은 ‘다윗과 골리앗’의 싸움이다. 한국이 살아남으려면 전략적으로 중요한 핵심 영역의 경쟁 우위를 확보해야 한다. 이를 위해서는 미국·중국이 선도하는 범용 거대언어모델(LLM)과의 정면 승부보다 특화된 모델의 경쟁력을 강화해야 한다. 제조업·의료·법률 등 특정 분야에선 더 적은 파라미터(매개변수)로도 신속·정확하고 보안성이 뛰어난 한국형 모델을 만들 수 있다. AI와 제조 역량 융합에 집중해야 한다.” -우리 기업의 AI 기술 수준은. “기업들의 AI 도입은 걸음마 수준에 머물고 있다. 산업 간 격차도 극복해야 한다. 금융이나 정보 서비스 업종의 AI 도입은 상대적으로 빠른 반면 제조 현장은 더디다. 제조업이 AI와 결합해 혁신 잠재력을 발휘할 때 우리 산업의 고유한 경쟁 우위를 극대화할 수 있다.” -정보기술(IT) 강국이자 제조업 강국인 한국의 강점을 살릴 수 있는 방안은. “우리나라가 AI 강국들과 경쟁하려면 첨단 제조 역량을 AI와 결합해 혁신적 솔루션을 제공하고, 세계시장을 공략해야 한다. 최첨단 반도체 기술과 자체 AI 모델을 결합하면 고도의 경쟁력을 확보할 수 있다. 이를 통해 기기 자체에서 AI가 구동되는 온디바이스 시장을 선도할 수 있을 것이다. 문화 및 언어와 결합된 한국형 특화 AI 모델도 우리의 자산이다. 한국의 풍부한 문화 콘텐츠는 대체 불가능한 고부가가치 데이터다. 이를 기술과 융합해 문화적 감수성을 갖춘 AI를 실현하면, 한국만의 확고한 영역을 확보할 수 있다.” -정부가 ‘AI 3대 강국’ 목표를 제시했다. 하지만 구체적인 방안은 잘 보이지 않는다. “부처 간 칸막이를 부수고 예산과 인력을 즉시 투입할 수 있는 강력한 거버넌스가 필요하다. 강한 집행력을 지닌 AI 컨트롤타워가 있어야 한다. 개별 기업이 감당하기 힘든 천문학적인 AI 인프라를 국가가 공공재로 공급해야 한다.” ●AI 기술 개발의 발목 잡는 규제 없애야 -얼마 전 한국을 방문한 젠슨 황 엔비디아 최고경영자(CEO)가 그래픽처리장치(GPU)를 한국에 대거 공급하기로 했다. “AI 개발 과정에서의 GPU 확보는 총성 없는 전쟁이다. 스타트업이나 중소기업은 GPU를 구하지 못해 기술 개발을 포기하는 일이 많다. 그런 면에서 최근 26만장의 GPU 확보는 큰 힘이 될 것이다. 초고속 인터넷망처럼 국가가 AI 컴퓨팅센터를 건립해 고성능 GPU와 클라우드 인프라를 저렴하게 공급해야 한다. 전력과 부지가 확보된 거점에 대규모 국가 데이터센터를 짓고, 기업들이 전기료나 장비 걱정 없이 개발에 몰두하는 AI 허브를 구축해야 한다.” -각종 규제가 AI 산업 발전을 가로막고 있다. “AI 산업 현장에선 기술이 있어도 법과 제도가 따라오지 못해 사업화가 지체되는 경우가 많다. 낡은 규제가 혁신의 발목을 잡고 있다. 법적 불확실성을 걷어 내는 게 시급하다. 기업들이 열심히 AI를 개발해 놓고도 최근 데이터 관련 소송을 우려하는 경우가 있다. AI 학습을 위한 데이터 이용 면책 규정을 담은 저작권법 개정안을 조속히 통과시켜야 한다. 합법적으로 학습해도 된다는 신호를 줘야 한다. 규제가 모호해 투자가 위축되는 일이 없어야 한다.” -AI 인재도 부족한데. “산업 현장에선 AI 인재 수급 불균형으로 어려움을 겪고 있다. 초중급 개발자는 늘어났지만, 시스템을 설계하고 모델을 다룰 수 있는 고급 인재는 희소한 실정이다. 주요국들은 국가 차원의 비자 완화, 정주 여건 개선, 연구 자율성 보장 등 우수 인재 유치에 총력전을 펼치고 있다. 미국 빅테크 기업들은 천문학적 연봉을 제시하며 인재를 흡입하고 있다. 중국은 국가 주도로 ‘천인계획’(千人計劃) 등을 통해 해외 체류 자국 연구자에게 파격적인 정착금과 연구비를 지원해 귀국을 유도하고 있다. 또한 인해전술을 방불케 하는 압도적 규모의 이공계 인력을 배출하고 있다.” -AI 인력의 해외 유출이 사회문제가 되고 있다. “한국은 AI 인재 유출이 유입보다 많은 대표적인 국가다. 이는 기회 격차와 환경의 열세에 기인한다. 국가 차원의 생태계 체질 개선이 시급하다. 인재 확보의 첫 번째 문제는 금전적 보상이다. 미 빅테크 기업들은 박사급 신입 연구원에게도 고액의 연봉과 주식 보상을 제공한다. 반면 국내 기업과 대학은 낮은 인건비와 열악한 보상 체계로 고전하고 있다. 글로벌 인재들은 연구 주제의 자율성과 장기적인 연구 보장을 중시한다. 한국에서는 잠재력이 크지만 장기적 도전이 필요한 과제를 시도하기가 어렵다. 수직적인 조직 문화와 과도한 행정 업무가 연구자들의 몰입을 방해하고 있다.” ●천문학적 AI 인프라, 공공재로 공급을 -미국이 AI 패권 경쟁에서 앞서가고 있지만, 중국의 기술굴기도 대단하다. “장관 재임 초기에 완강 중국 과학기술부 장관을 만났을 때 그는 ‘중국은 한국을 배우고 싶다’고 했다. 당시 중국은 한국의 우수한 과학기술 정책을 배우고 싶은 모델로 삼았다. 그러더니 3년이 지난 2017년 초 ‘한국적 모델로는 한계가 있다. 이제 중국 나름의 고유 모델을 만들어서 가겠다’고 하더라. 중국은 이제 한국을 넘어선 것 같다. AI를 비롯한 분야에 엄청난 자금을 퍼붓는 등 과학기술 발전에 전력을 다하는 것을 보면 중국이 무섭게 느껴질 정도다.” -정부의 AI 정책에서 보완할 점은. “정부가 AI 핵심 전략 기술 확보를 위해 ‘선택과 집중’ 정책을 추진하는 것은 시의적절하다. 여기에 과학기술 생태계 전반의 기초 체력을 튼튼히 하는 방향으로 지원 범위를 넓혀 가면 좋겠다. 특정 분야나 상위 그룹에 인재와 자원이 집중되는 현상을 ‘고른 성장’과 ‘균형 잡힌 생태계 조성’으로 보완하면 보다 지속 가능한 발전을 이끌어 낼 수 있을 것이다.” ■ 최양희 총장은 서울대 전자공학과를 졸업한 후 한국과학기술원(KAIST)에서 전자공학 석사 학위를, 프랑스 국립정보통신대(ENST)에서 전산학 박사 학위를 받았다. 정보통신 및 AI 분야 전문가로 평가받는다. 서울대 컴퓨터공학과 교수 및 융합과학기술대학원장, 삼성미래기술육성재단 초대 이사장을 거쳐 2014년부터 3년 동안 미래창조과학부 장관을 지냈다. 이후 서울대 AI위원회 위원장, 국가과학기술자문회의 부의장 등을 맡았으며 2021년 9월부터 한림대 총장으로 재직하고 있다. 최광숙 대기자