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모더나·머크, 맞춤형 mRNA 암 치료제, 첫 3상 성공…국내 바이오도 '백신→항암' 전환
미국 모더나와 머크가 공동 개발한 개인맞춤형 mRNA 암 치료제가 처음으로 임상 3상에서 주요 평가 지표를 달성했다. 코로나19 백신으로 상용화된 mRNA 기술이 감염병 예방을 넘어 실제 암 치료 영역에서 후기 임상 단계의 유효성을 확인했다는 점에서 의미가 크다. 모더나와 머크는 19일(현지시간) 개인맞춤형 mRNA 치료제 ‘인티스메란 오토진(intismeran autogene·개발코드 mRNA-4157/V940)’과 면역항암제 키트루다 병용요법을 평가한 INTerpath-001 3상 중간분석에서 1차 평가지표인 무재발생존(RFS)과 주요 2차 지표인 무원격전이생존(DMFS)을 모두 충족했다고 밝혔다. 임상에는 수술로 종양을 완전히 제거한 고위험 흑색종 2B~4기 환자 1137명이 참여했다. 이번 치료제의 핵심은 ‘환자별 암세포의 돌연변이’를 겨냥한다는 데 있다. 환자의 종양을 유전체 분석한 뒤 암세포에만 존재하는 신생항원(네오안티젠)을 선별하고, 이를 표적으로 하는 mRNA를 개인별로 설계한다. 투여된 mRNA가 체내에서 특정 항원을 만들도록 유도하면 면역체계가 해당 암세포를 인식하고 공격하도록 만드는 방식이다. 기존 면역항암제가 면역세포의 브레이크를 풀어 암 공격력을 높이는 방식이라면, 개인맞춤형 암백신은 환자 암세포의 특징을 면역계에 미리 알려주는 방식에 가깝다. 키트루다와 병용하는 이유도 여기에 있다. 암을 인식하도록 유도하는 백신과 면역세포의 억제 신호를 차단하는 면역항암제를 결합해 치료 효과를 높이는 전략이다. 서울아산병원도 개인맞춤형 mRNA 암백신의 핵심 기술로 종양 유전체 분석과 신생항원 선별, mRNA 제작을 꼽고 있다. 다만 이번 결과를 ‘완전한 3상 성공’으로 단정하기에는 아직 이르다. 회사들은 중간분석에서 두 평가지표가 개선됐다고만 발표했을 뿐 위험비(HR), 신뢰구간, p값 등 구체적인 수치를 공개하지 않았다. 전체생존(OS) 데이터 역시 아직 성숙하지 않았다. 상세 결과는 향후 국제 학회에서 공개될 예정이다. 따라서 실제 치료 효과의 크기는 후속 데이터가 나와야 판단할 수 있다. 그럼에도 시장이 이번 결과를 크게 평가하는 이유는 mRNA 기술의 적용 영역이 한 단계 올라섰기 때문이다. 기존 mRNA 산업의 상업적 성공은 코로나19 백신이 중심이었지만, 이번 임상은 개인별 유전체 정보를 활용해 암이라는 고난도 질환을 겨냥하는 플랫폼으로 기술의 확장 가능성을 보여줬다. 모더나 주가는 발표 당일 177% 가까이 폭등하며 사상 최대 하루 상승률을 기록했다. 머크 역시 두 자릿수 상승률을 보였다. 국내 제약·바이오업계에도 적지 않은 파장이 예상된다. 국내에서 모더나와 같은 후기 임상 단계의 mRNA 암백신은 아직 나오지 않았지만, 관련 기술을 준비해온 기업들은 이미 존재한다. 테라젠바이오는 유전체 분석과 AI를 결합한 개인맞춤형 암백신 플랫폼을 개발하고 있다. 환자의 암 조직에서 신생항원을 찾아내는 ‘DEEPOMICS-NEO’와 암 조직 변이를 분석하는 플랫폼을 기반으로 하고 있으며, 2024년에는 AI 신약개발 기업 아론티어와 신생항원의 면역원성을 예측하는 암백신 디자인 플랫폼 공동개발에 나섰다. mRNA 플랫폼 기업 SML바이오팜도 개인맞춤형 암백신을 주요 파이프라인으로 두고 있다. 자궁경부암을 대상으로 한 SBP-101과 두경부암을 대상으로 한 SBP-102 등을 개발하고 있으며, mRNA 서열 설계와 LNP 전달체 기술을 자체 플랫폼으로 내세우고 있다. 지난해에는 차백신연구소와 mRNA 백신·치료제 공동개발 협력에도 나섰다. 최근에는 브리즈바이오와 리가켐바이오가 암백신 공동연구에 들어가는 등 국내에서도 mRNA·나노입자·면역항암제를 결합하려는 움직임이 나타나고 있다. 양사는 mRNA를 탑재한 나노입자와 면역항암제를 결합해 종양항원 특이적 면역반응을 유도하는 전략을 검증할 계획이다. 정부도 관련 기반 구축에 나선 상태다. 국립보건연구원은 mRNA 기술을 감염병 백신뿐 아니라 암을 포함한 치료제로 확대할 수 있는 플랫폼으로 보고 있으며, 국내에서는 mRNA 기반 신생항원 암백신의 안전성 평가법과 환자 유래 암 오가노이드·동물모델 등을 개발하는 연구가 진행되고 있다. 한편 업계가 주목하는 것은 개인맞춤형 암백신은 환자마다 다른 백신을 만들어야 하기 때문에 일반적인 대량생산 의약품과 달리 유전체 분석→신생항원 선별→mRNA 설계→제조→투여를 얼마나 빠르고 안정적으로 연결하느냐가 사업성의 핵심이다. 국내 기업들이 mRNA와 LNP 기술만 확보해서는 부족하고, 유전체 분석과 AI 기반 신생항원 예측, 임상시험, 맞춤형 제조시설까지 하나의 가치사슬로 묶어야 하는 이유다. 모더나·머크의 이번 결과는 암백신 시장이 당장 국내에서 상용화된다는 의미보다 “mRNA가 암 치료 플랫폼이 될 수 있느냐”는 가장 큰 물음에 처음으로 3상에서 답을 내놓았다는 데 의미가 있다. 국내 바이오업계에도 이제 mRNA를 코로나19 백신 기술로만 바라볼 것이 아니라 유전체·AI와 결합한 차세대 항암 플랫폼으로 전환해야 한다는 과제가 던져졌다.
2026-08-20 07:55:07
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두나무 'UDC', 8년 만에 멈춘다…"다음 도약 위한 재정비"
두나무가 국내 대표 블록체인 행사인 ‘업비트 D 컨퍼런스(UDC)’를 올해 개최하지 않는다. 2018년 시작 이후 매년 이어온 행사를 8년 만에 한 차례 쉬어가기로 한 것이다. 행사 규모를 키우는 것보다 UDC가 어떤 역할을 해야 하는지부터 다시 들여다보겠다는 판단으로 풀이된다. 19일 가상자산업계에 따르면 두나무는 올해 하반기 UDC를 개최하지 않고, 오는 9월 열리는 ‘KBW 2026 with Upbit’와 개막 행사인 ‘업비트 인스티튜셔널 서밋(UIS)’에 역량을 집중한다. 올해 KBW(코리아 블록체인 위크)는 9월 29일부터 10월 1일까지 서울 워커힐 호텔앤리조트에서 열린다. 두나무는 KBW의 최상위 후원사인 프레젠팅 파트너로 참여하며, 첫날 기관 투자자와 금융권 관계자 등을 대상으로 UIS를 개최한다. 이후 이틀간 메인 콘퍼런스가 이어진다. UIS는 일반 대중보다는 기관과 금융시장에 초점을 맞춘 행사다. 디지털자산 수탁과 결제 인프라, 토큰증권(STO), 실물연계자산(RWA) 등 기관 시장과 연결된 의제를 다룰 것으로 예상된다. UDC 대신 기관 중심의 논의에 무게를 두는 것은 디지털자산 시장의 관심사가 기술과 투자자 커뮤니티를 넘어 금융 인프라와 제도권 시장으로 이동하고 있는 흐름과도 맞닿아 있다. UDC는 두나무가 블록체인 생태계 확대를 위해 2018년 시작한 행사다. 초기에는 ‘업비트 개발자 컨퍼런스’라는 이름처럼 개발자와 기술 중심의 행사였다. 변화의 계기는 2023년 리브랜딩이었다. 두나무는 당시 UDC의 ‘D’를 개발자(Developer)에 한정하지 않고 디지털자산(Digital Asset), 탈중앙화(Decentralized)까지 확장했다. 기술뿐 아니라 정책·금융·경제·문화 등 블록체인 산업 전반을 다루는 종합 콘퍼런스로 행사 성격을 넓혔다. 개발자 중심의 기술 행사로 출발한 UDC가 디지털자산과 금융, 정책, 문화까지 영역을 확대하면서 참석자와 콘텐츠의 범위도 넓어졌다. 행사 규모가 커질수록 개발자와 업계 실무자, 투자자, 정책 관계자 등 서로 다른 수요를 하나의 행사에 담아내야 하는 과제가 생긴 것이다. 실제 UDC 2025는 ‘블록체인, 산업의 중심으로’를 주제로 금융·정책·기술·문화 등 다양한 분야를 다뤘다. 59명의 연사가 참여했고 1200명 이상의 참관객이 행사장을 찾았다. 누적 기준으로는 2만6800여명의 참가자와 1420개 기업이 UDC에 참여한 것으로 집계됐다. 두나무가 올해 UDC를 쉬어가는 배경에는 이런 행사 자체의 방향성을 다시 설정하려는 고민이 자리한 것으로 보인다. 업계에서는 UDC가 성장하면서 당초 개발자 중심이라는 색채가 옅어졌고, 다양한 이해관계자의 요구를 하나의 행사에서 충족하기 어려워졌다는 평가가 나온다. 두나무의 사업 환경도 과거와 달라졌다. 2025년 두나무 연결 기준 매출은 1조5578억원으로 전년 대비 10.0% 감소했고, 영업이익은 8693억원으로 26.7% 줄었다. 글로벌 경기 둔화에 따른 디지털자산 거래량 감소가 실적에 영향을 미쳤다. 다만 UDC 중단을 실적 악화에 따른 비용 절감으로 단순 해석하기는 어렵다. 두나무는 이번 휴식기를 ‘다음 단계의 도약을 위한 재정비’로 설명하고 있다. 행사를 없애는 것이 아니라 앞으로 어떤 형태와 주제로 다시 선보일지 고민하는 시간에 가깝다는 의미다. 오히려 올해 두나무가 선택한 행보를 보면 방향성의 변화가 읽힌다. UDC가 블록체인 생태계 전반의 담론을 다루는 종합 행사였다면, KBW와 UIS에서는 글로벌 기관과 금융시장에 초점을 맞춘다. 업비트는 올해 KBW에 처음으로 최상위 파트너로 참여하고 기관 중심의 UIS도 맡는다. 이는 국내 디지털자산 시장이 거래소와 투자자 중심의 초기 시장에서 금융기관과 자본시장, 글로벌 기관투자자 중심의 시장으로 이동하는 흐름과도 연결된다. 두나무 역시 행사 전략을 통해 시장의 무게중심 변화에 대응하는 모습이다. 두나무 관계자는 “UDC는 2018년부터 8년 동안 블록체인 산업의 성장과 함께 다양한 인사이트를 공유해왔다”며 “다음 단계의 도약을 위해 2026년 한 해 재정비 시간을 갖게 됐으며 재정비 후 더욱 의미 있는 모습을 보여드릴 예정”이라고 말했다. 한편 올해 UDC의 빈자리는 단순한 행사 공백이라기보다 두나무가 블록체인 산업의 변화 속에서 ‘어떤 행사를 만들어야 하는가’를 다시 묻는 시간으로 볼 수 있다. 내년 이후 UDC가 개발자 중심 행사로 돌아갈지, 기관·금융·정책까지 아우르는 새로운 형태로 재편될지가 관전 포인트다.
2026-08-19 18:23:45
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'모두의 AI' 6파전, 최대 3곳만 웃는다…B200 512장 놓고 격돌
전 국민이 이용량 제한 없이 무료로 사용할 수 있는 인공지능(AI) 챗봇과 공공 AI 에이전트를 구축하는 정부의 ‘모두의 AI’ 사업에 6개 사업자가 도전장을 냈다. 과학기술정보통신부가 이 가운데 2~3곳만 선정하기 때문에 최소 3곳은 탈락한다. 특히 올해 정부가 지원하는 엔비디아 B200 그래픽처리장치(GPU) 최대 512장을 놓고 사업자 간 경쟁이 벌어지면서 통신사와 플랫폼, AI 전문기업의 전략 대결도 본격화됐다. 19일 과기정통부에 따르면 전날 오후 5시 마감된 공모에 △SK텔레콤 △KT △카카오 △이스트소프트 △엠케이디(MKD) △제논 등 6개 사업자가 제안서를 제출했다. 당초 11일이었던 접수 마감일은 일주일 연장됐다. ‘모두의 AI’는 정부가 추진하는 ‘독자 AI 파운데이션 모델’ 프로젝트와 연계해 국산 AI 모델을 실제 대국민 서비스로 확산하는 후속 사업이다. 범용 AI 챗봇과 공공 AI 에이전트를 올해 출시하고, 향후 자산관리·학습 코칭·노후 설계 등으로 서비스를 확대해 ‘1인 1 AI 에이전트’ 시대를 구현하는 것이 목표다. ◆ B200 512장 놓고 ‘자원 경쟁’ 이번 사업의 핵심 경쟁력은 AI 서비스 자체뿐 아니라 이를 뒷받침할 컴퓨팅 자원이다. 정부는 올해 엔비디아 B200 GPU 최대 512장을 선정 사업자에 지원한다. 2개 사업자를 선정하면 각각 256장씩 배분하고, 3개 사업자를 선정할 경우 256장과 128장 단위로 차등 지원한다. 사업자는 국산 AI 모델을 중심으로 서비스를 구축해야 한다. 공모 기준상 독자 AI 파운데이션 모델 기준에 부합하는 국산 모델을 50% 이상 활용하고, 다른 국내 기업의 국산 모델도 30% 이상 활용해야 한다. 외산 모델은 필요한 경우 최소한으로 활용하는 방식이다. 과기정통부도 외산 모델을 단순히 20%까지 자유롭게 사용할 수 있다는 의미는 아니라고 설명했다. GPU 확보량에 따라 서비스 운영 능력도 달라질 수 있는 만큼 이번 평가에서는 단순한 AI 모델 성능뿐 아니라 GPU 활용과 인프라 운영, 대국민 서비스 구현 역량 등이 주요 변수가 될 전망이다. 일정도 빠듯하다. 정부는 이달 말 사업자를 확정한 뒤 9월 협약을 거쳐 9월 말 베타서비스를 시작하고 12월 정식 서비스에 들어갈 계획이다. 9월 말 베타부터 12월 정식 출시까지 실제 서비스를 구축하고 이용자를 확보해야 하는 만큼 사업자 입장에서는 기술력과 함께 서비스 실행력이 중요해졌다. ◆ SKT·KT·카카오, ‘생활형 AI’ 승부 SK텔레콤은 대규모 컨소시엄을 구성해 의료·금융·모빌리티·교육·세무·복지 등 생활 밀착형 서비스 전반을 공략한다. SK텔레콤 컨소시엄에는 라이너, 티맵모빌리티, SK브로드밴드, 엘리스그룹, 페르소나AI, 노타, 셀렉트스타, 에임인텔리전스, 신한카드, 하나카드, 굿닥, 해빗팩토리 등 다양한 기업과 기관이 참여했다. SK텔레콤은 월간 이용자 1000만명대의 AI 서비스 ‘에이닷(A.)’과 자체 AI 모델을 기반으로 대화와 검색·요약, 문서·이미지 분석, 일정 관리 등을 제공하는 범용 챗봇을 구축할 계획이다. 이후 공공 서비스 탐색과 신청, 증명서 발급은 물론 의료·교통·금융·교육 분야의 예약·신청·결제까지 처리하는 AI 에이전트로 확장한다는 구상이다. KT는 검색과 쇼핑, 주거, 교육, 금융을 아우르는 컨소시엄을 꾸렸다. 다음과 솔트룩스, 업스테이지, 모티프테크놀로지스, NC AI, 무신사, 직방, 커넥트웨이브, BC카드, 딥서치, 액션파워, 래블업, 리벨리온, 베슬에이아이코리아, EBS 등이 참여했다. KT는 포털·검색과 커머스, 금융, 교육 등 이용자의 일상생활과 밀접한 서비스를 AI 에이전트로 연결하는 데 초점을 맞췄다. 리벨리온과 베슬에이아이코리아 등 AI 반도체·인프라 기업을 포함해 서비스뿐 아니라 AI 연산 환경까지 고려한 것이 특징이다. 카카오는 LG 계열사들과 손잡았다. 카카오 컨소시엄에는 LG경영개발원 AI연구원, LG CNS, LG유플러스, LG전자, 루닛, 서울대학교병원, 신한은행, 데이원컴퍼니, 자비스앤빌런즈, 카카오엔터프라이즈, 크라우드웍스, 퓨리오사AI 등이 참여했다. 카카오는 카카오톡이라는 대규모 이용자 접점을 기반으로 자체 AI 모델 ‘카나나’와 행정안전부와 함께 운영한 AI 국민비서 경험을 앞세운다. LG AI연구원은 ‘K-엑사원’ 제공과 모델 고도화·안전성 검증, LG유플러스는 통신 고객을 활용한 대규모 실증과 품질 검증, LG전자는 생활가전 등 디바이스 연계, LG CNS는 공공 시스템과 데이터 연계를 맡는 구조다. 통신 3사 가운데 LG유플러스가 독자적으로 주관 컨소시엄을 꾸리는 대신 카카오를 중심으로 연합전선을 구축한 점도 눈에 띈다. ◆ 이스트소프트·중소 AI 기업도 도전장 이스트소프트는 메가존, 비드래프트, 슈어소프트테크, 와이즈넛, 이스트에이드, 폴라리스오피스, 한국생산성본부 등과 컨소시엄을 구성했다. 오피스 소프트웨어와 클라우드, AI·보안 및 품질 검증 역량을 결합해 차별화된 대국민 AI 서비스를 구축한다는 전략이다. 엠케이디와 제논은 단독으로 제안서를 냈다. 엠케이디는 리서치 특화 AI 플랫폼 ‘큐럴(Keural)’, 제논은 B2C AI 에이전트 포털 ‘제나(GenA)’를 기반으로 사업에 도전한다. 이번 경쟁에서 가장 눈에 띄는 변수 가운데 하나는 네이버클라우드의 불참이다. 자체 AI 모델 ‘하이퍼클로바X’와 검색·플랫폼 운영 역량을 보유한 네이버클라우드는 참여 가능성이 거론됐지만 최종적으로 제안서를 제출하지 않았다. 네이버클라우드는 진행 중인 다른 사업에 역량을 집중하기 위한 판단이라고 설명했다. 코난테크놀로지도 이번 사업에 참여하지 않고 국방·제조 등 B2B·B2G 사업에 집중하는 전략을 택한 것으로 알려졌다. 결국 ‘모두의 AI’는 네이버 없이 SK텔레콤·KT·카카오 등 대형 플랫폼과 통신사를 중심으로 AI 전문기업들이 경쟁하는 구도가 됐다. 하지만 이번 사업의 진짜 승부는 사업자 선정 이후다. 정부가 제공하는 B200 512장은 대규모 모델을 새로 학습하기 위한 자원이라기보다 올해 대국민 서비스 구축과 출시를 지원하기 위한 초기 인프라다. 정부 역시 올해는 모델 개발보다 서비스 개발이 중심인 만큼 GPU 수요가 상대적으로 적다는 입장이다. 2027년 이후에는 서비스 운영과 고도화에 필요한 정부 지원 규모도 달라질 수 있다. 결국 사업자들은 제한된 GPU로 얼마나 많은 이용자의 AI 요청을 안정적으로 처리할 수 있는지, 국산 AI 모델을 얼마나 효율적으로 서비스에 적용할 수 있는지를 증명해야 한다. 여기에 무료 서비스라는 공공성과 지속 가능한 수익모델까지 동시에 해결해야 한다. 정부는 필수 AI 기능을 무료로 제공한다는 원칙을 제시하고 있다. GPU 지원 범위를 넘어 이용자가 늘더라도 기업이 자체 수익모델 등을 활용해 핵심 기능의 무료 제공을 유지해야 한다는 것이다. 고급·특화 기능 등을 통해 수익을 확보하는 구조가 가능하지만, 서비스 이용자가 늘어날수록 비용도 함께 증가하는 만큼 사업자들의 부담도 커질 수밖에 없다. 한편 ‘모두의 AI’ 경쟁은 6개 사업자 중 누가 정부 GPU를 확보하느냐에서 끝나지 않는다. 12월까지 국민이 실제로 사용할 수 있는 AI 서비스를 만들고, 무료 서비스의 트래픽을 감당하면서도 지속 가능한 사업 구조를 만들어내는 기업이 최종 승자가 될 전망이다.
2026-08-19 17:47:40
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SK쉴더스, 'AI도 직원처럼 관리한다'…제로트러스트 보안 강화
SK쉴더스가 인공지능(AI)을 새로운 보안 관리 대상으로 규정하고 제로트러스트 기반 AI 보안 사업을 강화한다. AI가 단순히 업무를 보조하는 수준을 넘어 기업 시스템과 데이터에 직접 접근해 업무를 수행하는 ‘비인간 주체(NHI)’로 진화하면서 기존 사람 중심의 보안 체계만으로는 새로운 위협에 대응하기 어렵다는 판단이다. SK쉴더스는 19일 자체 제로트러스트 방법론인 ‘SKZT(SK shieldus Zero Trust)’를 기반으로 AI 거버넌스와 보안 컨설팅을 제공한다고 밝혔다. 최근 기업들은 생성형 AI를 넘어 AI 에이전트를 업무에 도입하고 있다. AI가 사람의 지시에 따라 정보를 검색하는 수준을 넘어 사내 시스템에 접속하고 데이터를 분석하거나 업무를 대신 처리하는 사례가 늘면서 AI에 별도의 계정과 접근권한이 부여되는 구조가 확산되고 있다. 문제는 AI가 접근할 수 있는 권한이 커질수록 보안 사고의 파급력도 커진다는 점이다. AI 에이전트에 과도한 권한이 부여되거나 인증·권한 관리가 제대로 이뤄지지 않을 경우 중요 정보 유출이나 시스템 오남용으로 이어질 수 있다. AI가 악의적인 명령이나 조작된 데이터를 받아 정상적인 권한을 악용할 가능성도 새로운 보안 과제로 떠오르고 있다. 이에 따라 사람뿐 아니라 AI와 애플리케이션, 서비스 계정 등 비인간 주체까지 하나의 보안 관리 영역으로 포함해야 한다는 요구가 커지고 있다. SK쉴더스가 주목하는 방식은 제로트러스트다. 제로트러스트는 사용자나 기기, 시스템을 기본적으로 신뢰하지 않고 모든 접근 요청에 대해 신원과 권한을 지속적으로 확인하는 보안 모델이다. AI 역시 기업의 시스템과 데이터에 접근하는 하나의 주체인 만큼 동일한 원칙을 적용해야 한다는 것이다. SKZT는 사용자와 디바이스, 네트워크, 시스템, 애플리케이션, 데이터 등 주요 보호 대상을 식별하고 보안 수준을 진단한 뒤 중장기적인 보안 로드맵을 수립하는 SK쉴더스의 제로트러스트 컨설팅 체계다. SK쉴더스는 기존 방법론을 AI 환경까지 확대해 기업의 AI 활용 과정에서 발생할 수 있는 보안 위험을 점검한다. 구체적으로 AI가 어떤 시스템과 데이터에 접근할 수 있는지, 부여된 권한이 업무에 필요한 최소 수준인지, AI 활용 과정에서 중요 정보가 외부로 유출될 가능성은 없는지 등을 점검한다. 이를 바탕으로 AI 거버넌스와 접근권한 관리, 보안 통제 체계를 구축하고 운영 과정에서 발생할 수 있는 위험에 대한 대응 체계도 마련한다. 글로벌 보안·AI 관련 기준도 컨설팅에 반영한다. 미국 국립표준기술연구소(NIST)의 AI 위험관리 프레임워크(AI RMF), 미국 국방부의 책임 있는 AI 가이드라인(RAI), 국제표준화기구(ISO)의 AI 경영시스템 국제표준인 ISO/IEC 42001 등을 기반으로 기업이 AI 관련 위험을 체계적으로 관리하고 컴플라이언스 요구에 대응할 수 있도록 지원한다. 기술 파트너십도 확대한다. SK쉴더스는 글로벌 기술 기업들과 협력해 AI 환경에서 발생할 수 있는 위협을 탐지하고 AI의 접근권한과 데이터를 안전하게 관리할 수 있는 기술을 확보한다는 계획이다. 사업의 방향은 단순한 AI 보안 솔루션 공급에 그치지 않는다. AI 도입 전 단계에서 거버넌스를 수립하고 보안 위험을 진단한 뒤 실제 운영 과정에서 권한과 데이터를 지속적으로 관리하는 전주기 보안 체계를 제공한다는 전략이다. 이는 AI 에이전트가 기업의 업무 프로세스에 깊숙이 들어갈수록 보안 시장의 초점도 달라질 수 있다는 판단과 맞닿아 있다. 기존에는 ‘누가 시스템에 접속했는가’가 핵심이었다면 앞으로는 ‘어떤 AI가 어떤 권한으로 어떤 데이터에 접근했는가’까지 추적하고 통제해야 하기 때문이다. SK쉴더스 관계자는 “AI가 단순한 업무 지원 도구를 넘어 실제 업무를 수행하는 주체로 자리 잡으면서 보안 관리 대상도 사람 중심에서 AI까지 확대되고 있다”며 “거버넌스 수립부터 보안 체계 구축과 운영까지 전 과정을 지원해 기업이 AI를 안전하게 활용할 수 있도록 하겠다”고 말했다. 한편 SK쉴더스는 향후 금융·제조·공공 등 AI 활용이 확대되는 산업을 중심으로 제로트러스트 기반 AI 보안 사업을 확대할 예정이다.
2026-08-19 17:32:49
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티오리, 'SOC 2 Type II' 취득…AI 보안 SaaS 앞세워 글로벌 B2B 정조준
오펜시브 사이버보안 전문기업 티오리가 글로벌 기업 시장을 겨냥한 보안 컴플라이언스 체계를 한층 강화했다. 정보보안 관리체계를 평가하는 ISO 인증에 이어 글로벌 B2B 고객이 클라우드 서비스 도입 과정에서 중요하게 보는 SOC 2 Type II까지 확보하면서 해외 시장 공략을 본격화하는 모습이다. 티오리는 19일 글로벌 보안 감사 표준인 SOC 2(System and Organization Controls) Type II 보고서를 취득했다고 밝혔다. 미국공인회계사협회(AICPA)가 마련한 SOC 2는 클라우드 기반 서비스를 제공하는 기업의 정보보호 통제 수준을 독립적인 제3자가 검증하는 제도다. 특히 Type II는 단순히 보안 체계를 갖췄는지를 보는 데 그치지 않는다. 일정 기간 실제 운영 과정에서 보안 통제가 설계된 정책대로 작동했는지를 검증한다는 점에서 Type I보다 한 단계 높은 수준의 검증으로 평가된다. 티오리는 글로벌 회계·컨설팅 법인 센시바(Sensiba)를 통해 감사를 진행했다. SOC 2의 신뢰 서비스 기준 가운데 보안성(Security)을 비롯해 가용성(Availability), 기밀성(Confidentiality) 등 3개 영역에서 통제 체계의 유효성을 검증받았다는 설명이다. 이번 인증의 의미는 티오리의 사업 구조 변화에서 찾을 수 있다. 티오리는 그동안 세계적인 화이트햇 해커를 기반으로 기업의 취약점을 찾아내는 오펜시브 보안 컨설팅에 강점을 보여왔다. 하지만 최근에는 공격자가 기업 시스템을 직접 공격하기 전에 AI를 활용해 취약점을 자동으로 찾아내거나, 기업이 사용하는 생성형 AI 자체를 보호하는 영역으로 사업 범위를 넓히고 있다. 대표적인 제품이 AI 기반 애플리케이션 보안 테스트 플랫폼 Xint와 대규모언어모델(LLM) 보안 솔루션 αprism이다. 티오리의 공식 자료에 따르면 Xint는 애플리케이션과 코드의 취약점을 AI를 활용해 탐지하는 제품이며, αprism은 기업의 LLM 사용 과정에서 프롬프트 인젝션과 탈옥(jailbreak), 민감정보 유출 등을 탐지·차단하고 사용 현황을 모니터링하는 방식으로 작동한다. 문제는 이런 AI 보안 제품일수록 고객 데이터에 대한 신뢰가 제품 경쟁력과 직결된다는 점이다. 기업이 AI 보안 SaaS를 도입하면 내부 소스코드와 취약점 정보는 물론 프롬프트, 모델 응답, 개인정보와 같은 민감한 정보가 서비스 환경을 통과할 수 있다. 보안기업이 오히려 고객의 가장 민감한 데이터를 처리하게 되는 구조다. 티오리가 올해 ISO/IEC 27001과 ISO/IEC 27017을 확보한 데 이어 SOC 2 Type II까지 확보한 것도 이 같은 글로벌 영업 환경을 고려한 행보로 풀이된다. ISO 27001은 기업 전반의 정보보안 관리체계를, ISO 27017은 클라우드 서비스 환경의 보안 통제를 다루는 만큼 서로 다른 글로벌 고객 요구에 대응할 수 있는 기반을 마련한 셈이다. 티오리는 지난 6월 두 인증을 동시에 획득했다. 티오리의 개인정보보호 관련 공개자료에서도 접근통제, 다중인증(MFA), 로그 관리, 취약점 관리, 네트워크 보안, 물리적 보안 등 다양한 내부 통제 체계를 운영하고 있는 것으로 나타난다. 또한 Xint와 αprism의 클라우드 인프라에는 서울 리전의 AWS를 비롯해 글로벌 인프라가 활용되고 있어 해외 고객을 대상으로 한 데이터 처리와 보안 관리가 중요한 사업 요소가 되고 있다. 티오리가 CMMC(Cybersecurity Maturity Model Certification)까지 준비하는 것도 같은 맥락이다. CMMC는 미국 국방 분야 공급망에 참여하는 기업이 연방계약정보(FCI)나 통제비공개정보(CUI)를 보호할 수 있는 보안 체계를 갖췄는지를 평가하는 제도다. 미국 국방부는 관련 보안 요건을 실제 계약에 반영하고 있다. 다만 CMMC를 둘러싼 미국 정책 환경에는 최근 변수가 생겼다. 미국 국방부는 지난 7월 당초 11월부터 확대할 예정이었던 CMMC 2단계 요건을 일시 중단하고 제도 전반을 재검토하기로 했다. 기존 1단계 자기평가 요건은 유지된다. 따라서 티오리의 CMMC 추진은 단순히 인증 하나를 추가하는 차원을 넘어 미국 방산·보안 공급망까지 대응할 수 있는 글로벌 컴플라이언스 체계를 구축하려는 움직임으로 해석할 수 있다. 티오리는 글로벌 빅테크를 대상으로 보안 역량을 인정받아온 가운데 세계적인 해킹대회에서 축적한 오펜시브 보안 역량을 AI 제품으로 전환하고 있다. 회사 연혁을 보면 2024년 미국 DARPA의 AI 사이버 챌린지(AIxCC)에서 준결승 1위를 기록했고, 이후 Xint와 αprism을 잇달아 상용화하며 AI 보안 분야로 사업을 확장했다. 특히 생성형 AI가 기업 업무에 빠르게 침투하면서 AI 모델 자체의 보안뿐 아니라 기업 내부에서 AI를 어떻게 사용하고 어떤 데이터가 오가는지를 통제하는 시장도 커지고 있다. 티오리 역시 공격자 관점의 기술력을 AI 보안 제품과 결합해 글로벌 엔터프라이즈 시장을 노리고 있다. 박관순 티오리 CISO는 “공격자의 시선에서 위협을 선제적으로 무력화하는 기술력만큼이나 고객의 데이터를 안전하게 다루는 내부 운영 체계 역시 기업 보안의 핵심”이라며 “글로벌 규준에 부합하는 철저한 보안 통제력을 바탕으로 국내외 엔터프라이즈 고객들이 안심하고 도입할 수 있는 AI 사이버보안 파트너로 자리매김하겠다”고 말했다. 한편 이번 SOC 2 Type II 확보가 실제 글로벌 계약 확대와 매출 성장으로 이어질 수 있을지가 티오리의 다음 관전 포인트다. 기술력을 증명하는 단계에서 벗어나 글로벌 기업의 조달·보안 심사를 통과할 수 있는 체계를 구축한 만큼, 향후 Xint와 αprism의 해외 고객 확보와 대형 B2B 계약 성과가 기업가치의 핵심 변수가 될 전망이다.
2026-08-19 17:30:17
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오픈AI, '청소년용 챗GPT' 내놨다…AI가 숙제 대신해주지 못하게 만든 이유
오픈AI가 청소년을 대상으로 한 별도의 챗GPT 이용 환경을 내놓는다. 단순히 유해 콘텐츠를 차단하는 수준을 넘어 AI가 숙제를 대신하거나 청소년의 정서적 의존을 키우지 않도록 서비스 설계 자체를 바꾸는 것이 핵심이다. 최근 청소년의 인공지능(AI) 이용이 빠르게 늘면서 학습 효율을 높이는 긍정적 효과와 함께 자해·정서적 의존·과도한 사용 등 부작용에 대한 우려가 커지는 가운데 오픈AI가 안전장치를 전면에 내세운 것이다. 오픈AI는 19일 ‘청소년을 위한 챗GPT(ChatGPT for Teens·청소년용 챗GPT)’를 출시한다고 밝혔다. 시스템이 이용자를 18세 미만으로 추정하거나 이용자가 자신의 나이를 13~17세라고 밝히면 청소년용 환경이 적용된다. 핵심 변화는 ‘답을 주는 AI’에서 ‘답을 찾도록 돕는 AI’로의 전환이다. 청소년이 수학 문제나 과제의 정답을 그대로 요구할 경우 챗GPT는 문제를 단계별로 풀도록 유도하는 학습 모드(Study Mode)를 활용하도록 안내한다. 개념을 설명하고 풀이 과정을 질문한 뒤 이용자의 이해도를 확인하거나 추가 연습 문제와 퀴즈를 만들어주는 방식이다. 과제를 건너뛰거나 답만 얻으려는 이용자를 대상으로 문제 풀이 과정에 참여하도록 유도하는 알림도 제공한다. 학습 내용을 시각화하고 복습할 수 있는 기능도 포함됐다. ‘학습 시간(Study Hours)’ 기능을 활용하면 청소년이나 부모가 정한 시간대에 학습 모드가 기본적으로 작동하도록 설정할 수 있다. 학습 모드는 교사와 학습과학·교육학 전문가들의 의견을 반영해 설계됐다. 안전 기능은 더욱 강하게 적용된다. 자해와 폭력, 위험 행동, 섭식장애, 노골적인 성적·폭력적 콘텐츠 등 청소년에게 부적절할 수 있는 영역에 대해 성인 이용자보다 강화된 보호 기준을 적용한다. 오픈AI가 특히 신경 쓰는 부분은 AI와 청소년 사이의 정서적 관계다. 청소년이 챗GPT를 실제 친구나 연인처럼 받아들이지 않도록 AI가 연애 감정을 표현하거나 이용자의 정서적 의존을 부추기는 행동을 제한한다. AI가 감정이나 의식을 가진 존재인 것처럼 표현하는 것도 막는다. 장시간 이용할 경우에는 휴식을 권하는 알림을 제공한다. 부모의 관리 기능도 강화됐다. 부모가 자녀의 계정을 연결하면 특정 시간대에 챗GPT를 사용할 수 없도록 이용 제한 시간(Quiet Hours·사용 제한 시간)을 설정할 수 있다. 음성·이미지 생성·메모리 등 일부 기능도 조정할 수 있다. 다만 부모가 자녀와 챗GPT 사이의 대화 내용을 직접 열람할 수 있도록 하지는 않았다. 대신 제한적인 고위험 상황이 감지될 경우 부모에게 안전 관련 알림을 보내는 방식이다. 이번 조치는 오픈AI가 청소년 AI 이용을 둘러싼 ‘안전과 편의성의 충돌’에 본격적으로 대응하기 시작했다는 점에서 의미가 있다. AI는 이미 교육 현장에서 학생들의 검색과 작문, 번역, 코딩 등을 돕는 도구로 자리 잡았다. 반면 학교에서는 AI를 이용해 과제를 대신 작성하는 행위를 학업 부정행위로 규정하는 사례가 늘고 있다. AI를 무조건 막기도, 무제한 허용하기도 어려운 상황이다. 오픈AI가 학습 모드를 강화한 것도 이 같은 현실을 반영한 것으로 풀이된다. AI 사용 자체를 막는 대신 AI를 사용하되 학생의 사고 과정은 남겨두는 방식으로 방향을 잡은 것이다. 특히 주목할 대목은 이번 조치가 단순한 기능 개선을 넘어 AI 기업의 책임 문제와 맞물려 있다는 점이다. 최근 청소년의 AI 사용과 관련해 자해나 극단적 선택, 정서적 의존 등의 문제가 제기되면서 AI 기업의 서비스 설계와 안전 책임을 둘러싼 논란도 커지고 있다. 한편 오픈AI가 풀어야 할 문제는 ‘청소년에게 AI를 얼마나 제공할 것인가’가 아니라 ‘AI가 청소년에게 어떤 존재가 돼야 하는가’에 가까워지고 있다. SNS(사회관계망서비스)가 청소년의 과도한 사용과 중독 문제로 규제 논쟁에 직면한 것처럼 AI 역시 새로운 안전 기준을 요구받을 가능성이 높다. 앞으로는 연령별 콘텐츠 제한을 넘어 학습 방식, 사용시간, 정서적 상호작용까지 AI 서비스의 설계 단계에서 관리하는 흐름이 확산될 전망이다.
2026-08-19 15:17:21
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KAIST, "방해꾼" 양성자를 에너지원으로…차세대 배터리 개발
대규모 에너지저장장치(ESS)의 차세대 배터리 후보로 꼽히는 수계 아연이온전지에서 그동안 성능을 떨어뜨리는 요소로 여겨졌던 양성자를 오히려 에너지 저장에 활용하는 기술이 개발됐다. 아연 이온과 양성자가 전극에 저장되는 순서를 제어해 높은 에너지 저장량과 빠른 충·방전 속도를 동시에 확보할 수 있는 새로운 전극 설계법이 제시됐다. KAIST는 박선아 화학과 교수 연구팀이 2차원 전도성 금속-유기 구조체(MOF)를 활용해 아연 이온과 양성자를 차례로 저장하는 새로운 전극 소재를 개발했다고 19일 밝혔다. 연구 결과는 국제학술지 ‘켐(Chem)’에 지난달 7일 게재됐다. 수계 아연이온전지는 물을 기반으로 한 전해질을 사용하는 충전식 배터리다. 리튬이온전지에 비해 화재 위험이 낮고 원료 가격이 상대적으로 저렴해 대규모 ESS에 적용할 차세대 배터리로 주목받고 있다. 하지만 구조적인 한계가 있었다. 전기를 저장하는 아연 이온은 전하가 커 전극 내부에서 이동하는 속도가 느리다. 저장 용량을 높이면서 동시에 충·방전 속도를 끌어올리기가 쉽지 않은 이유다. 반대로 양성자는 크기가 작아 빠르게 움직일 수 있지만 예상치 못한 문제가 발생한다. 양성자가 너무 일찍 전극과 반응하면 부산물이 만들어지고, 이 부산물이 아연 이온의 이동을 방해해 오히려 배터리 성능을 떨어뜨릴 수 있다. 기존 연구에서는 양성자의 불필요한 반응을 억제하는 데 초점이 맞춰졌다. 박선아 교수팀은 여기서 발상을 전환했다. 양성자를 없애야 할 대상으로 보지 않고, 저장 순서만 제어하면 추가적인 에너지 저장에 활용할 수 있다는 점에 주목했다. 연구팀은 금속과 유기 분자를 연결해 미세한 구멍을 만든 2차원 금속-유기 구조체에 양성자를 붙잡을 수 있는 ‘아민 작용기’를 도입했다. 이 작용기가 특정 전압에서 양성자를 저장하도록 설계해 아연 이온과 양성자가 동시에 뒤섞여 반응하는 것을 막았다. 핵심은 ‘순서’다. 높은 전압 구간에서는 아연 이온이 먼저 전극에 저장되고, 전압이 낮아지면 양성자가 추가로 저장된다. 서로 다른 이온이 서로 다른 전압 영역에서 순차적으로 에너지 저장에 참여하도록 만든 것이다. 실험 결과도 주목할 만하다. 충·방전 속도를 기존보다 16배 높인 조건에서도 초기 저장 용량의 46.9%를 유지했다. 일반적으로 배터리는 충·방전 속도가 빨라질수록 저장할 수 있는 에너지양이 크게 감소하지만, 새 전극은 빠른 충·방전 환경에서도 상당한 저장 성능을 유지했다. 500회 이상의 빠른 충·방전을 반복한 뒤에도 안정적인 성능을 확인했다. 연구팀은 다양한 X선 분석을 통해 아연 이온이 먼저 저장된 뒤 양성자가 추가로 저장되는 과정을 확인했다. 특히 양성자를 저장했다가 다시 내보내는 과정이 반복될 수 있다는 점도 확인했다. 이번 연구의 의미는 단순히 새로운 배터리 소재를 개발했다는 데 있지 않다. 배터리 내부에서 불리하게 작용하던 화학 반응을 억제하는 대신, 반응의 발생 시점과 순서를 제어해 에너지 저장 과정으로 전환했다는 점이 핵심이다. 다만 상용화까지는 추가 검증이 필요하다. 이번 연구는 전극 소재 수준의 가능성을 확인한 단계인 만큼 실제 배터리 셀과 대형 ESS 환경에서도 동일한 성능이 구현되는지, 장기간 반복 충·방전 과정에서 소재의 안정성이 유지되는지 등을 확인해야 한다. 특히 ESS 시장에서는 단순히 높은 에너지 밀도뿐 아니라 수천~수만 회에 이르는 충·방전 수명, 소재 가격, 제조 공정의 경제성, 대형화 가능성 등이 함께 요구된다. 따라서 이번 연구가 실제 상용 배터리로 이어지려면 소재 성능을 시스템 수준으로 확장하는 후속 연구가 중요할 전망이다. 박선아 교수는 “기존에 배터리 성능을 떨어뜨릴 수 있는 ‘방해꾼’으로 여겼던 양성자를 오히려 에너지를 더 저장하는 데 활용할 수 있음을 보여줬다”며 “이번 원리를 다양한 전극 소재에 적용해 더 많은 에너지를 빠르게 저장할 수 있는 배터리를 개발할 수 있을 것으로 기대한다”고 말했다.
2026-08-19 14:51:31
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