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550조원 AI 데이터센터, 속도가 성패…SK·GS·네이버 "세금·전력·GPU 풀어달라"
[경제일보] 정부와 SK텔레콤, GS, 네이버가 2029년까지 8.4기가와트(GW) 규모의 인공지능 데이터센터(AIDC)를 구축하는 메가프로젝트를 본격화한다. 투자 유치를 포함해 약 550조원을 민간이 조달하고 정부는 전력과 부지, 용수, 인허가를 지원하는 구조다. 1단계 사업은 △SK텔레콤 5GW △GS 2.4GW △네이버 1GW로 구성된다. 이후 SK텔레콤이 2035년까지 자체 구축 규모를 15GW로 늘리면 전체 프로젝트는 18.4GW로 확대된다. 2029년 8.4GW와 2035년 18.4GW는 사업 단계와 목표 시점이 다른 수치다. 국회 과학기술정보방송통신위원회 소속 의원들은 16일 서울 여의도 국회 의원회관에서 ‘AI 인프라 투자 촉진과 지능 수출을 위한 전략 토론회’를 열고 사업 추진 방안을 논의했다. 송기헌 과방위원장 등 더불어민주당 의원들이 주최한 이날 행사에는 SK텔레콤과 GS, 네이버클라우드, 삼성SDS, 한국데이터센터연합회, 과학기술정보통신부 관계자들이 참석했다. ◆ AI 경쟁, 모델에서 ‘전력·GPU 확보전’으로 초거대 AI 모델의 학습과 추론 수요가 급증하면서 AI 경쟁의 무게중심은 모델 개발에서 이를 안정적으로 가동할 컴퓨팅 인프라 확보로 확대되고 있다. AI 데이터센터는 대규모 GPU와 고대역폭메모리(HBM), 전력·냉각 설비를 결합해 AI 서비스에 필요한 토큰을 생산하는 시설이다. 정부가 대규모 AIDC를 국가 메가프로젝트로 추진하는 배경도 여기에 있다. AI 모델을 보유하더라도 국내에 충분한 컴퓨팅 자원이 없으면 해외 클라우드와 GPU 공급망에 의존할 수밖에 없다. 반대로 글로벌 빅테크의 연산 자산을 국내에 유치하면 데이터센터 운영뿐 아니라 반도체와 전력기기, 냉각, 네트워크, 클라우드 소프트웨어까지 후방 산업을 함께 키울 수 있다. 한국은 HBM을 생산하는 반도체 기업과 초고속 통신망, 해저케이블, 대형 산업시설 운영 경험을 보유하고 있다는 점에서 경쟁력이 있다는 평가를 받는다. 다만 수백조원에 달하는 투자계획을 실제 착공과 가동으로 연결하려면 전력망과 부지, 장비 조달 시간을 글로벌 고객이 요구하는 수준으로 단축해야 한다. ◆ SKT “AI 자산 유치는 국가 안보 자산 확보” SK텔레콤은 2029년까지 5GW를 단계적으로 구축하고 2035년까지 아시아 최대 수준인 15GW로 확대한다는 계획이다. 울산 AIDC를 시작으로 전국 거점에 인프라를 조성하고 아마존웹서비스(AWS)를 비롯한 글로벌 빅테크와 협력을 확대한다. 윤성은 SK텔레콤 Comm센터장 겸 AI정책연구원장은 “과거 아시아의 금융 허브는 홍콩과 싱가포르였지만 AI 허브의 주인은 우리가 매우 유력하다”며 한국의 반도체·건설 역량과 안정적인 전력망, 통신 인프라를 강점으로 제시했다. 윤 센터장은 글로벌 빅테크의 AI 연산 자산을 국내에 유치하는 것은 “그 어떤 안보동맹보다 강력한 국가 전략 안보 자산이 된다”고 강조했다. 국가와 산업의 AI 의존도가 높아질수록 국내 컴퓨팅 자원 확보가 경제안보와 직결된다는 의미다. SK텔레콤은 현행 조세특례제한법상 코로케이션 방식의 데이터센터가 임대업으로 해석돼 세액공제 대상에서 제외될 수 있다는 점을 문제로 지적했다. AIDC를 지능을 생산하는 공장으로 보고 국가전략기술 사업화 시설에 포함하는 한편 부지와 전력, 건축 관련 인허가를 한 번에 처리하는 패스트트랙을 도입해야 한다는 주장이다. ◆ GS “변압기 납기만 2년…글로벌 수주 놓칠 수 있어” GS는 강원도 동해 일원에 총 2.4GW 규모의 AIDC 캠퍼스를 추진한다. 2028년까지 1단계 1.2GW, 2029년까지 2단계 1.2GW를 구축할 계획이다. GPU와 메모리 등 컴퓨팅 장비를 포함한 총투자비는 약 120조원으로 추산했다. 도현수 GS AI인프라 대표는 글로벌 고객 유치의 핵심으로 ‘속도’를 꼽았다. 해외 빅테크는 데이터센터 공급 가능 시점을 먼저 확인하지만 국내에서는 대형 변압기 조달에만 약 2년이 걸릴 수 있다는 설명이다. 도 대표는 “글로벌 고객 대부분이 ‘2년 안에 지어줄 수 있느냐’고 묻는다”며 “부품과 변압기 조달에 유연성을 발휘해줬으면 한다”고 말했다. 반도체 공장 증설과 데이터센터 투자가 동시에 진행되면서 전력기기 생산 물량을 놓고 경쟁하는 상황도 병목 요인으로 지목했다. 대규모 냉각 용수 확보도 과제다. GS는 해수와 중수도 등 대체 수자원을 냉각에 활용할 수 있도록 취수 관련 규제를 완화하고 환경·건축 인허가 절차를 간소화해 달라고 요청했다. ◆ 네이버 “국가가 GPU 구매력 모아야” 네이버클라우드는 자체 데이터센터 ‘각 춘천’과 ‘각 세종’, 초거대 AI 모델 ‘하이퍼클로바X’ 운영 경험을 바탕으로 1GW 규모의 글로벌 AI 팩토리를 구축한다. 내년 상반기까지 55메가와트(MW) 규모의 GPU 서비스(GPUaaS)를 제공하고 같은 해 100MW 이상으로 확대한다는 계획이다. 배성준 네이버클라우드 전무는 AI 팩토리 구축 비용의 약 70%가 GPU와 서버 등 컴퓨팅 장비에 집중된다고 설명했다. 글로벌 빅테크보다 구매 물량이 적은 국내 기업은 GPU 가격과 공급 시기 협상에서 불리할 수밖에 없다는 지적이다. 배 전무는 “국가 차원에서 GPU 구매력을 모아 협상력을 높여야 한다”고 제안했다. 비수도권 데이터센터의 전력계통영향평가 절차를 단축하고 장기간 안정적인 전력 비용을 보장하는 AIDC 전용 요금제를 마련해야 한다는 의견도 내놨다. 네이버는 공공기관이 국산 AI 모델을 우선 도입해 초기 시장을 만들고 일본·대만 등과 보안 인증을 공유해야 한다고 제안했다. 데이터센터와 클라우드, AI 모델, 서비스를 묶어 수출하려면 해외에서도 통용되는 실적과 인증이 필요하다는 판단이다. ◆ 삼성SDS·업계 “세제 혜택과 규제 컨트롤타워 필요” 삼성SDS도 AIDC를 국가전략산업으로 지정해야 한다는 데 힘을 보탰다. 이항재 삼성SDS 상무는 “데이터센터 하나를 짓는 데도 파이낸싱이 필요하고 이자 비용까지 감당하며 영업해야 하는 구조여서 세제 혜택이 절실하다”고 말했다. 이 상무는 기업이 개별적으로 부지와 전력 공급처를 찾는 방식에서 벗어나 전국에 2∼3GW 규모의 AIDC 클러스터를 미리 조성해야 한다고 제안했다. 과기정통부 내 AIDC 사업을 전담할 정규 조직을 신설할 필요성도 제기했다. 채효근 한국데이터센터연합회 전무는 “현재 데이터센터는 1년에 8차례 안팎의 비슷한 점검을 여러 부처로부터 받고 있다”며 부처별 규제를 일원화할 컨트롤타워 지정을 요청했다. ◆ 정부, 테스트랩 10곳·범부처 TF로 지원 정부는 국산 AIDC 솔루션을 검증하고 수출 실적을 확보할 수 있도록 테스트랩 10곳을 구축한다. 국산 AI 반도체와 대형 비상발전기, 무정전전원장치(UPS), 냉각 설비 등 국산화가 부족한 장비의 기술개발도 지원할 계획이다. 김경만 과기정통부 AI정책실장은 “AI 인프라는 단순히 건물을 짓는 것을 넘어 AI 생태계 전체에서 데이터센터가 어떤 역할을 하는지에 초점을 맞춰야 한다”고 말했다. 이어 전력·냉각 등 물리적 설비와 GPU·네트워크·클라우드 운영 기술을 함께 육성하겠다고 밝혔다. 과기정통부는 전력과 부지, 용수 등 부처 간 쟁점을 조율하는 실무 태스크포스(TF)를 월 1회 정기 운영하고 필요할 때마다 수시로 소집할 방침이다. 관건은 550조원이라는 투자계획을 실제 고객 계약과 가동으로 연결하는 것이다. 8.4GW는 확정된 매출이나 수주가 아니라 기업과 정부가 제시한 구축 목표다. 글로벌 고객 확보와 투자금 조달, 전력망 연결, GPU·변압기 공급이 일정에 맞춰 진행돼야 계획이 현실화할 수 있다. 송기헌 국회 과방위원장은 “기업의 투자 의지만으로 해결하기 어려운 문제인 만큼 정부와 국회가 제도적 기반을 마련하고 예측 가능한 투자환경을 조성해야 한다”며 “데이터센터와 반도체·클라우드·소프트웨어·운영기술을 결합한 인프라 모델을 경쟁력 있는 수출산업으로 발전시켜야 한다”고 강조했다. 황정아 더불어민주당 의원도 “지능을 생산·수출할 AI 팩토리 투자를 가속화할 골든타임”이라며 “산업 현장에서 나온 제언을 입법과 정책으로 뒷받침하겠다”고 말했다.
2026-07-16 17:44:09
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"AI가 개발하고 사람이 검증한다"…AWS, AI 주도 개발 방법론 공개
[경제일보] "AI를 도입한 개발 조직의 94%가 기대했던 성과를 내지 못하고 있다" 생성형 인공지능(AI)이 소프트웨어 개발 생산성을 끌어올릴 것이라는 기대와 달리 실제 서비스 출시까지 이어지는 사례는 많지 않다는 분석이 나온다. AI가 코드 작성 속도는 높였지만 보안과 검증, 운영 등 개발 전 과정까지 해결하지는 못하고 있기 때문이다. 아마존웹서비스(AWS)는 AI 코딩을 넘어 AI가 개발 전 과정에 참여하고 사람이 이를 검증하는 'AI 주도 개발(AI-DLC)'이 새로운 개발 방식이 될 것이라고 강조했다. 16일 AWS는 서울 강남구 AWS 코리아 사옥에서 'AI-DLC & Kiro 기자간담회 및 핸즈온 세션'을 열고 AI 기반 개발 방법론인 'AI-DLC(AI-Driven Development Life Cycle)'와 스펙 기반 개발 도구 '키로(Kiro)'를 소개했다. 이날 발표를 맡은 박혜영 AWS 코리아 수석 솔루션즈 아키텍트(SA)는 "AI는 기존의 소프트웨어 개발 역량을 강화하고 있으나 모두에게 균등하게 효과가 있진 않다"며 "강한 기술을 가진 조직이 더 앞서가고 있고 나머지는 제자리에 오히려 머물고 있다"고 말했다. AWS가 제시한 서클CI의 '2026 소프트웨어 딜리버리 보고서'에 따르면 AI를 도입한 개발 조직의 94%는 기대했던 성과를 내지 못하고 있는 것으로 나타났다. 기능을 개발하는 속도는 85% 빨라졌지만 실제 프로덕션 환경에 배포되는 속도는 26% 개선에 그쳤다. 박 SA는 "AI 코딩으로 피처를 개발하는 것은 무려 85%나 빨라졌지만 서비스까지 올리는 것은 어렵다"며 "만드는 건 빨라졌지만 고치는 건 더 오래 걸린다"고 설명했다. 이어 "이것이 지금 AI 코딩의 현실"이라고 강조했다. AI 코딩 도구 사용자들의 가장 큰 불만 사항 역시 '거의 맞지만 완벽하지 않은 코드'였다. 개발자 1만6000명을 대상으로 진행된 설문조사에서는 응답자의 45%가 이를 가장 큰 불만 사항으로 꼽았으며, 상당수는 AI가 작성한 코드를 수정하는 데 더 많은 시간을 쓰고 있다고 답했다. AWS는 해당 한계의 원인으로 AI가 소프트웨어 개발의 일부만 담당하고 있다는 점을 지목했다. 실제 코딩은 전체 개발 과정의 일부에 불과하며 설계와 테스트, 검증, 운영 등 나머지 과정 역시 중요하다는 설명이다. 박 SA는 "우리가 흔히 보는 AI 코딩은 개발의 일부일 뿐"이라며 "실제 이게 프로덕션 레벨로 나가기 위해서는 설계도 해야 되고 테스트도 해야 되고 검증도 해야 되고 소통도 해야 된다"고 말했다. 이어 "나머지 80%는 AI가 제공을 하고 있지 않기 때문에 이 80%를 건드려야 전체적인 생산성이 올라간다"며 "그것이 오늘 말씀드릴 AI-DLC가 하는 역할"이라고 설명했다. AWS는 현재 AI 개발 방식이 크게 사람이 직접 개발하고 AI가 일부를 보조하는 방식, AI에게 개발을 맡기는 이른바 '바이브 코딩', AI가 실행하고 사람이 검증하는 방식으로 나뉜다고 설명했다. AWS는 이 가운데 세 번째 방식인 AI-DLC를 새로운 개발 방법론으로 제시했다. AI-DLC는 프로젝트 '정의'와 '구축', '운영' 등 3단계로 구성되며 요구사항 정의부터 실제 코드 작성, 운영과 배포까지 AI가 작업을 수행하고 사람이 이를 검증하는 구조다. AI-DLC의 특징은 하나의 AI가 모든 작업을 수행하는 것이 아니라 총 11개의 전문 AI 에이전트가 역할을 나눠 협업한다는 점이다. 설계 단계에서는 설계 전문 AI가, 구축 단계에서는 개발 전문 AI가 각각 역할을 수행한다. 또한 요구사항 정의서와 사용자 스토리, API 명세서, 보안 설계 문서, 테스트 코드, 배포 가이드 등 개발 전 과정의 산출물을 AI가 자동으로 생성한다. 각 단계에서 이뤄진 의사결정 과정 역시 모두 문서로 남겨 추적이 가능하다. 박 SA는 "하나의 AI 에이전트가 아니라 11개의 전문 AI 에이전트가 이 역할들을 수행하면서 각각 역할을 교대로 수행한다"며 "설계 단계에서는 설계 에이전트가, 구축 단계에서는 구축 에이전트가 서로 협업하게 된다"고 말했다. 이어 "AI가 무엇을 했고 사람이 무엇을 했는지를 다 감사 기능으로 남겨 놓는다"며 "AI가 바뀌거나 사람이 나중에 바뀌거나 신입이 들어오더라도 전체를 누구나 이해할 수 있는 형태로 유지하는 맥락을 축적하는 기능이 있다"고 덧붙였다. AWS는 AI-DLC를 구현하는 대표 도구로 스펙 기반 AI 개발 도구인 키로도 소개했다. 키로는 프롬프트를 입력하면 즉시 코드를 생성하는 기존 AI 코딩 도구와 달리 요구사항과 설계를 먼저 문서화한 뒤 코드를 생성하는 방식이다. 단계별 사람의 승인을 거치는 스펙 기반 개발과 테스트·문서화·보안 점검 등을 자동 수행하는 '에이전트 훅', 조직의 개발 규칙을 AI가 학습하는 '스티어링', 외부 시스템과 연동하는 'MCP' 등을 지원한다. AWS가 공개한 오픈소스 벤치마크 결과에 따르면 동일한 AI 모델로 같은 작업을 수행했을 때 키로의 작업당 비용은 경쟁 도구 대비 6분의 1에서 10분의 1 수준으로 나타났다. 이어진 파이어사이드 챗에서는 AWS 서밋 서울 2026 'AI-DLC 챌린지' 우승팀인 현대해상과 LG유플러스, SK AX가 각각 AI 업무 인텔리전스 플랫폼과 차량 내 다중 화자 AI 에이전트, RFP 분석 자동화 시스템 등을 소개하며 AI 주도 개발 활용 사례를 공유했다. AWS는 앞으로 AI 시대 개발자의 역할 역시 크게 변화할 것으로 전망했다. 단순히 코드를 작성하는 역할에서 벗어나 AI와 함께 설계하고 검증하는 역할이 중요해질 것이라는 설명이다.
2026-07-16 14:00:38
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"거래는 가리고 감사 땐 연다"…위메이드, 스테이블넷 월렛2 공개
[경제일보] 위메이드(대표이사 박관호)가 일반 이용자에게는 거래 상대방을 감추면서도 필요할 때 감독기관 등이 확인할 수 있는 프라이빗 송금 기술을 공개했다. 공개형 블록체인의 투명성과 금융거래에 필요한 개인정보 보호를 동시에 확보해 원화 스테이블코인의 기업·기관 활용 기반을 선점하겠다는 전략이다. 위메이드는 ‘스텔스 어드레스(Stealth Address)’ 기술을 적용한 ‘스테이블넷 월렛(StableNet Wallet) 버전 2’를 공개했다고 15일 밝혔다. 월렛은 안드로이드와 iOS, PC 크롬 확장프로그램을 지원하며 스테이블넷 홈페이지에서 체험을 신청한 이용자에게 제공된다. 다만 현재 스테이블넷은 테스트넷 단계다. 월렛에서 사용되는 자산도 실제 원화 스테이블코인이 아닌 테스트용 자산이다. 월렛2 공개는 상용 금융서비스 출시나 금융당국의 승인을 의미하기보다 제도화에 앞서 기술과 사용성을 검증하려는 행보로 보는 것이 정확하다. 위메이드는 지난 1월 스테이블넷 테스트넷을 가동한 데 이어 2월 자동이체와 주소록, 알림 기능을 갖춘 첫 번째 테스트용 월렛을 공개했다. ◆ 거래마다 새 주소…‘누가 받았는지’ 연결 차단 스텔스 어드레스는 송금할 때마다 수취인을 위한 일회성 주소를 생성하는 기술이다. 동일한 기업이나 개인이 반복해서 돈을 받아도 공개된 블록체인 기록만으로 각 주소를 특정 수취인과 연결하기 어렵게 만든다. 자산을 움직이는 ‘지출키’와 거래를 식별하는 ‘열람키’를 분리하는 것도 특징이다. 수취인이 감사기관 등에 열람키를 제공하면 해당 기관은 관련 거래를 확인할 수 있지만 자산을 직접 이전할 수는 없다. 위메이드는 이를 활용해 일반 관찰자에게는 거래 관계를 감추고 권한을 부여받은 사업자나 감독기관에는 감사에 필요한 정보를 공개하는 구조를 구현했다고 설명했다. 이는 ERC-5564 기술표준에 기반한다. 다만 스텔스 어드레스만으로 송금액과 발신자 등 모든 정보가 자동으로 비공개 처리되는 것은 아니다. 핵심 기능은 수취 주소와 실제 수취인의 연결 관계를 끊는 데 있다. 이더리움 기술 문서도 자금 이동 시점과 후속 거래를 분석하는 방식으로 관계가 드러날 수 있다고 명시하고 있다. 위메이드가 월렛2에서 주소 외 거래정보를 어느 범위까지 가리는지는 추가 기술 공개가 필요한 부분이다. ◆ 기업 급여·기관 송금 겨냥…프라이버시가 확산 열쇠 위메이드가 프라이버시 기능을 전면에 내세운 배경에는 기업·기관 시장이 있다. 공개형 블록체인에서 하나의 지갑 주소를 반복해 사용하면 거래 내역과 잔액, 자금 흐름이 외부에 그대로 드러날 수 있다. 임직원 급여나 기업 간 정산에 적용할 경우 개인별 보수와 거래 규모, 협력 관계까지 노출될 우려가 있다. 반대로 거래를 완전히 익명화하면 고객확인과 자금세탁방지, 제재 대상자 차단 등 금융 규제와 충돌한다. 위메이드가 택한 해법은 평상시에는 거래 관계를 보호하되 필요할 때 지정된 주체가 확인하는 ‘선택적 투명성’이다. 기업 급여 지급과 기관 간 대량 송금이 대표적인 적용 대상으로 제시됐다. 월렛의 사용성을 시중은행 앱 수준으로 단순화한 것도 같은 맥락이다. 기업용 블록체인 서비스가 확산하려면 이용자가 복잡한 지갑 주소와 개인키, 네트워크 수수료를 직접 이해하지 않아도 돼야 한다. 다만 현재 공개된 것은 적용 가능성으로, 실제 급여 지급 기업이나 금융기관 고객, 처리 규모는 제시되지 않았다. ◆ ‘규제 친화’는 설계 방향…상용화는 별도 과제 정부는 원화 스테이블코인의 발행 인가와 준비자산, 상환청구권 등을 규율할 디지털자산기본법 제정을 추진하고 있다. 그러나 발행 주체와 감독 구조를 비롯한 핵심 제도는 아직 입법 과정에 있다. 현행 특정금융정보법상 가상자산의 매매·교환·이전·보관 등을 영업으로 제공할 경우 사업 형태에 따라 가상자산사업자 신고 의무가 발생할 수 있다. 금융당국도 지난달 [미신고 사업자를 통한 스테이블코인 거래에 주의할 것을 당부했다. 한편 스테이블넷 월렛2의 상용화는 기술 구현만으로 완성되지 않는다. △열람키를 누가 발급·보관할지 △감독기관이 어떤 절차로 정보에 접근할지 △열람 기록과 권한 회수를 어떻게 관리할지 △고객확인·이상거래탐지·자산동결 기능을 금융기관 시스템과 어떻게 연동할지가 핵심 과제다. 열람키가 유출되거나 남용될 경우 보호하려던 거래 관계가 한꺼번에 노출될 수 있다는 위험도 관리해야 한다. 김석환 위메이드 부사장은 “스테이블넷 월렛 버전 2 공개는 추상적인 주장에 그치지 않고 대중이 사용 가능한 ‘실제 동작하는 앱’을 통해 금융 혁신을 실증했다는 점에서 의미가 깊다”며 “프라이버시 보호와 규제를 모두 충족하는 월렛 인프라를 바탕으로 실제 금융 시나리오에 적용 가능한 원화 스테이블코인 생태계를 선도하겠다”고 말했다.
2026-07-15 17:44:47
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SK이노베이션, AI로 에너지·사회문제 푼다…청년 창업팀 10곳 육성
[경제일보] SK이노베이션이 인공지능(AI) 기술을 활용해 에너지와 사회문제를 해결할 청년 창업팀 10곳을 선정하고 사업화 지원에 나선다. 15일 SK이노베이션은 전날 ‘AI 임팩트 솔루션’ 사업에 최종 선발된 10개 팀을 대상으로 서울 종로구 SK서린빌딩에서 킥오프 및 부트캠프를 개최했다고 밝혔다. AI 임팩트 솔루션은 AI 기술을 기반으로 에너지·사회문제를 해결할 창업팀을 발굴하고 육성하는 프로그램이다. SK이노베이션이 주최·후원하고 재단법인 큐네스티가 주관하며 사회복지공동모금회가 지원한다. 지난 5월 11일부터 6월 12일까지 참가팀을 모집한 뒤 에너지, AI·기술, 사업화·투자, 사회적 가치 분야 전문가 심사를 거쳐 최종 10개 팀을 선정했다. 선정된 팀들은 AI 데이터센터의 에너지 효율 개선과 탄소 감축을 비롯해 돌봄, 안전, 환경, 이동권, 교육 등 다양한 분야의 사회문제 해결을 위한 AI 솔루션을 제안했다. 폐배터리 재활용 공정의 비효율 개선, 데이터센터 발열·소음 저감, 희귀암 초기 진단 데이터 분석, 실시간 디지털 수어 생성 기술 등이 포함됐다. 14일 진행된 부트캠프에서는 앞으로 4개월간 진행할 개념검증(PoC) 실행 계획을 수립하고 사업화 방향을 구체화했다. 참가팀들은 AI·기술과 비즈니스 분야 특강을 듣고 팀별 솔루션 피칭을 통해 문제 정의와 개발 단계, PoC 계획 등을 점검했다. SK이노베이션은 오는 10월까지 AI·기술, 비즈니스, 임팩트 분야 전문가들이 참여하는 1대1 멘토링을 통해 각 팀의 솔루션 고도화를 지원한다. AI·기술 분야에서는 물리 인지 AI와 멀티모달 AI 등 다양한 분야의 전문가와 SK이노베이션 AX단 구성원들이 멘토로 참여한다. 참여팀들은 오는 11월 열리는 성과공유회 ‘데모데이’에서 실증 성과를 발표한다. SK이노베이션은 이 가운데 우수 3개 팀을 선정해 사업 고도화와 임팩트 투자 연계 등 후속 지원을 이어갈 계획이다. 강충식 SK이노베이션 부사장은 “AI는 이제 에너지 효율성, 탄소 저감, 돌봄, 안전, 교육 및 이동권 등 복잡한 사회문제를 해결하는 핵심 도구”라며 “SK이노베이션은 참여팀들의 기술이 실제 현장에서 검증되고 사회적 가치로 이어질 수 있도록 적극 지원해 나갈 것”이라고 했다. 이순열 큐네스티 대표는 “선정된 10개 팀이 AI 기술을 바탕으로 에너지와 다양한 사회문제에 대한 실질적인 해결 가능성을 보여주길 기대한다”며 “실증 설계부터 사업화, 임팩트 측정까지 전 과정을 밀착 지원해 기술과 아이디어가 실제 사회적 변화로 이어질 수 있도록 돕겠다”고 설명했다.
2026-07-15 14:43:58
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티빙 유출, 제휴 고객까지 번졌다…KT·네이버·카카오 이용자 정보도 유출됐나
[경제일보] 티빙 개인정보 유출 사고의 피해가 직접 가입자를 넘어 통신사 결합상품과 소셜미디어(SNS) 간편로그인 등 제휴 서비스를 통해 유입된 이용자에게까지 번졌다. 네이버와 카카오, KT 시스템이 추가로 해킹된 것은 아니지만 제휴 과정에서 티빙에 전달·저장된 정보가 함께 빠져나간 것으로 확인됐다. 특히 KT 개인정보 유출 사고의 보상으로 티빙 이용권을 받은 고객 가운데 41만6000여명이 다시 유출 대상에 포함되면서 제휴 기업의 고객 안내와 사전 보안 검증 책임을 둘러싼 논란도 커지고 있다. 지난 14일 이정헌 더불어민주당 의원실이 과학기술정보통신부와 개인정보보호위원회로부터 받은 자료에 따르면 KT가 고객 보상 프로그램으로 제공한 티빙 이용권을 선택한 고객은 58만6000여명이다. 이 가운데 이용권을 티빙에 등록해 실제 사용한 41만6000여명의 정보가 이번 사고의 유출 대상에 포함됐다. ◆ 티빙 DB가 뚫리자 제휴 고객 정보도 함께 유출 현재까지 확인된 사고 원인은 티빙 이용자 정보를 저장한 데이터베이스(DB)에 대한 비인가 접근이다. 개인정보위가 공개한 유출 가능 항목은 아이디와 이름, 생년월일, 성별, 연계정보(CI), 중복가입확인정보(DI), 휴대전화번호, 이메일, 환불 계좌번호와 비밀번호 등이다. 일부 항목에는 암호화가 적용됐다. 구체적인 침투 경로와 안전조치 의무 위반 여부는 민관합동조사단이 조사 중이다. 피해가 제휴 이용자에게까지 확산된 이유는 서비스 가입 경로와 관계없이 이용에 필요한 정보가 최종적으로 티빙 DB에 저장됐기 때문이다. 네이버와 카카오 계정으로 간편 가입한 이용자는 티빙에 전달한 이름과 이메일, 휴대전화번호 등 본인확인 정보와 SNS 식별 아이디가 유출 대상에 포함됐다. 이는 네이버와 카카오의 로그인 시스템이나 계정 비밀번호가 뚫렸다는 의미는 아니다. 간편로그인 인증 권한은 각 플랫폼이 별도로 관리하고 티빙에는 이용자 식별과 서비스 제공에 필요한 정보가 저장된다. 따라서 이번 정보만으로 네이버·카카오 계정이 즉시 탈취되는 것은 아니지만, 다른 유출 정보와 결합한 피싱이나 크리덴셜 스터핑 공격에는 악용될 수 있다. 사고의 본질도 여기에 있다. 간편로그인은 이용자가 새로운 계정과 비밀번호를 만드는 부담을 줄여주지만, 서비스를 제공받는 사업자가 이름과 이메일, 식별값 등을 별도로 저장하면 개인정보 사본이 다시 생긴다. 인증을 네이버나 카카오가 담당해도 티빙에 저장된 정보의 보안까지 자동으로 보장되는 것은 아니다. ◆ KT “개인정보 전달 안 해”…법적 책임과 고객 책임은 별개 KT는 이번 사고가 자사 시스템과 무관하다는 입장이다. KT가 티빙에 제공한 것은 고객이 직접 등록하는 무작위 이용권 코드로, 고객 개인정보를 티빙에 전달하거나 처리를 위탁하지 않았다는 설명이다. KT는 “티빙의 개인정보 처리시스템을 운영하거나 접근할 권한이 없다”며 개인정보보호법상 직접적인 책임 주체는 티빙 운영사라고 밝혔다. 다만 고객 혜택으로 연결한 서비스인 만큼 앞으로 제휴사의 보안 관리와 검증을 강화하겠다는 방침이다. 법적 책임과 고객 보호 책임은 구분해서 볼 필요가 있다. KT가 고객정보를 넘기지 않았다면 티빙의 개인정보 관리에 대한 직접 책임을 묻기는 어렵다. 그러나 KT 보상 프로그램을 통해 가입한 고객 규모가 41만명을 넘는 만큼 해당 고객에게 유출 여부 확인 방법과 피해 예방 조치를 직접 안내해야 한다는 요구는 피하기 어렵다. 보안 사고 피해자에게 제공한 보상 서비스에서 다시 유출 사고가 발생했다는 점도 KT의 신뢰 회복 과정에 부담으로 작용할 전망이다. 네이버와 카카오 역시 현재까지 자사 인증 시스템이 침해됐다는 정황은 확인되지 않았다. 직접적인 법적 책임은 티빙이 어떤 정보를 어떤 근거로 저장했고, 네이버·카카오가 정보 제공자로서 필요한 보호조치를 이행했는지를 조사한 뒤 판단해야 한다. 다만 플랫폼 입장에서도 간편로그인 제휴 애플리케이션이 요구하는 개인정보 범위가 적정한지, 제휴 종료 후 식별정보가 삭제되는지, 보안 사고가 발생하면 이용자에게 어떻게 통지할지를 다시 점검할 필요가 생겼다. 현재 네이버와 카카오는 이번 사고와 관련한 별도의 구체적인 후속 대책을 공개하지 않은 상태다. ◆ ‘가입자 확대’ 제휴 전략, 보안 책임도 함께 커져 티빙은 직접 판매뿐 아니라 네이버와 통신사 결합상품 등 외부 채널을 통해 가입자를 확대해 왔다. CJ ENM 사업보고서에도 티빙이 네이버와 KT·LG유플러스 등 제휴 채널을 활용하는 판매 구조가 명시돼 있다. 제휴는 고객 확보 비용을 줄이고 가입자를 빠르게 늘릴 수 있지만 정보가 여러 사업자를 거치고 책임 주체가 나뉜다는 약점이 있다. 사고가 발생하면 서비스를 운영한 기업은 “제휴사가 모집한 고객”이라고 보고, 제휴사는 “개인정보를 직접 관리하지 않았다”고 선을 그을 수 있다. 결국 이용자가 어느 기업으로부터 안내와 보호를 받아야 하는지 불분명해진다. 향후 피해 범위가 더 커질 가능성도 있다. 티빙은 SK텔레콤과 LG유플러스 등 통신상품을 비롯한 여러 제휴 채널을 운영해 왔다. 다만 이들 제휴사 고객의 정보가 실제로 얼마나 포함됐는지는 아직 확인되지 않았다. 정부 조사 결과가 나오기 전까지 피해가 발생했다고 단정해서는 안 된다. ◆ 티빙은 전수 통지, 제휴사는 공동 대응체계 마련해야 티빙은 현재 별도 조회 페이지를 통해 이용자가 자신의 유출 여부와 항목을 확인하도록 하고 있다. 홈 화면에는 비밀번호 변경 안내도 게시했다. 다음 단계는 가입 경로별 피해 규모를 확정하고 직접 가입자와 간편로그인, 통신사 이용권, 결합상품 가입자를 구분해 개별 통지하는 것이다. 접속 세션과 인증 토큰을 초기화하고 불필요하게 보관한 휴면·탈퇴·종료 제휴 계정 정보가 있었는지도 확인해야 한다. 사고 원인이 접근키나 인증정보 관리 문제로 드러날 경우 개발 코드와 외부 저장소에 대한 비밀정보 탐지 체계도 전면 재정비해야 한다. KT와 네이버, 카카오 등 제휴사도 티빙의 안내에만 맡기기보다 자체 고객 채널을 통해 유출 조회 방법과 피싱 예방 수칙을 전달할 필요가 있다. 향후 제휴 계약에는 △보안 수준 사전 심사 △최소한의 정보만 수집 △제휴 종료 시 정보 파기 △사고 즉시 제휴사에 통보 △공동 이용자 안내와 피해 구제 절차를 명시하는 방안이 요구된다. 정부 조사 결과는 플랫폼 제휴 구조의 책임 범위를 가르는 기준이 될 전망이다. 티빙의 기술적·관리적 보호조치 위반 여부뿐 아니라 제휴 가입자 정보가 필요 이상으로 수집·보관됐는지, 제휴가 끝난 뒤에도 남아 있었는지까지 확인해야 한다. 이정헌 의원은 “개인정보 유출의 직접적인 당사자가 아니더라도 제휴 서비스를 제공하거나 연계한 기업 역시 고객 보호와 안내 책임에서 자유로울 수 없다”며 “정부가 제휴 기업의 책임을 포함한 제도 개선 방안을 마련해야 한다”고 말했다.
2026-07-15 11:08:30
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