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한컴이노스트림, 가상훈련부터 로봇 제어까지…'AX 랩' 출범 [경제일보] 한컴이노스트림이 자동차·임베디드 분야에서 쌓은 교육 경험을 로봇과 인공지능(AI)으로 넓힌다. 가상환경에서 로봇을 제어하고 실제 장비에 적용하는 실습에 AI 서비스 개발 교육을 결합한다. 기업·기관의 AI 전환(AX)을 지원할 인력을 키우면서 교육을 통해 기술 도입 수요도 발굴하는 전략이다. 한컴이노스트림은 AI·AX 전문 교육 브랜드 ‘한컴 AX 랩(HANCOM AX LAB)’을 선보였다고 7일 밝혔다. 기술 이해부터 구현과 현장 적용까지 이어지는 실무교육을 제공한다. 회사는 기존에 대학·공공기관·기업을 대상으로 AI 교육과 디지털 전환 컨설팅, 산학협력 프로젝트를 운영해왔다. 핵심은 로봇이 주변 환경을 인식하고 실제 동작을 수행하도록 하는 피지컬 AI 교육이다. 서울 코엑스에서 8일까지 열리는 ‘스마트라이프위크(SLW) 2026’에 쇼룸을 마련해 산업용 로봇 동작과 엔비디아의 로봇 시뮬레이션 플랫폼 ‘아이작 심’을 활용한 콘텐츠를 공개했다. 관람객이 화면 속 로봇을 직접 움직이며 제어 원리를 살펴볼 수 있다. 시뮬레이션은 실제 장비에 적용하기 전 로봇의 움직임과 제어 소프트웨어를 시험하는 수단이다. 엔비디아에 따르면 아이작 심은 물리적 특성을 반영한 가상환경에서 로봇을 시험·검증하고 AI 학습용 합성데이터를 만드는 기능을 제공한다. 한컴이노스트림은 이러한 가상훈련을 실제 로봇 실습과 연결해 현장 적용 경험을 쌓도록 한다. 오는 12일 개강하는 ‘엔비디아 AI 캠퍼스’는 이 교육 방향을 구체화한 과정이다. 고용노동부 K-디지털 트레이닝 사업으로 AI 에이전트와 로보틱스 2개 과정을 운영한다. 각각 960시간의 오프라인 교육으로, 내년 4월2일까지 약 6개월간 진행한다. 한컴이노스트림은 엔비디아 딥러닝 인스티튜트(DLI) 공인 교육센터의 강사와 교육과정을 연계한다. 판교에서 진행하는 에이전트 과정은 대규모언어모델과 검색증강생성 등을 활용해 AI 서비스를 직접 설계·구현한다. 서울 성수동의 로보틱스 과정은 가상환경에서 익힌 제어 기술을 실제 로봇에 적용하는 ‘심투리얼’에 집중한다. 카메라와 물체를 집는 정밀 그리퍼를 갖춘 로봇 실습 장비도 제공한다. 교육과정의 30% 이상을 기업 현업 과제 기반 프로젝트로 구성하고 취업 연계를 지원한다. 국산 AI 반도체 교육으로도 확장한다. 한컴은 지난달 한컴이노스트림·퓨리오사AI와 업무협약을 맺고 AI 에이전트 운영체제(OS)와 퓨리오사AI의 추론 가속기 ‘RNGD’를 결합한 기업·공공기관용 제품 개발을 추진하기로 했다. 한컴이노스트림은 신경망처리장치(NPU) 전문인력 양성과 교육을 통한 시장 수요 발굴을 맡는다. 이 협력에서는 교육과 사업 개발이 맞물린다. 한컴이노스트림은 NPU 공인 교육기관 사업과 상설 교육센터 구축을 추진하고, 교육에서 파악한 NPU 도입 수요를 퓨리오사AI와 공유할 계획이다. AI를 배우는 고객과 실제로 도입하는 고객을 연결해 그룹의 AX 사업 접점을 넓히는 방식이다. 박태준 한컴이노스트림 교육사업실장은 “로봇과 AI를 산업 현장에서 활용하려면 기술을 이해하고 직접 구현해 보는 경험이 중요하다”며 “한컴 AX 랩을 통해 로봇 제어와 시뮬레이션부터 AI 서비스 개발과 업무 적용까지 연결하는 실무교육을 확대하겠다”고 말했다.2026-10-07 14:21:04
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KT, 인프라·데이터·AI 묶은 의료 AX 모델 공개…'의료 AX 표준모델' 구축 [경제일보] KT가 병원 인프라와 의료 데이터를 하나로 연결하고 환자 안내부터 진료기록, 간호·수술실 일정 관리까지 인공지능(AI)이 지원하는 '의료 AX 표준모델'을 앞세워 병원 시장 공략에 나선다. 개별 의료 AI 솔루션을 공급하는 데 그치지 않고 데이터 플랫폼과 AI 에이전트, 클라우드·GPU 인프라를 묶어 병원 업무 전반의 디지털 전환을 지원한다는 전략이다. 1일 KT는 병원 수요에 맞춘 인프라부터 데이터 플랫폼, AI 서비스를 아우르는 의료 표준모델을 구축하고 전국 상급종합병원과 종합병원으로 도입을 확대한다고 밝혔다. 국내 의료 현장에서는 고령인구 증가와 만성질환 확대에 따라 의료 수요가 커지는 가운데, 병원 내부에 축적되는 데이터와 업무를 효율적으로 연결하는 것이 주요 과제로 떠오르고 있다. 환자 유입과 접수부터 진단검사, 진료·처치, 원무·정산, 퇴원 후 관리까지 단계별로 데이터가 생성되지만 시스템이 분산돼 있으면 데이터를 통합적으로 활용하기 어렵고 의료진의 반복적인 행정업무도 남게 된다. 이에 KT는 문제를 해결하기 위해 의료진과 병원 경영진을 대상으로 업무 전반을 분석해 주요 AI 전환 영역을 도출했다고 설명했다. 이를 바탕으로 환자의 진료 경험 개선, 의료진의 진료 품질과 편의 향상, 병원 운영 효율화 등을 지원하는 의료 표준모델을 마련했다. 이번 의료 표준모델 구축은 병원 업무에 AI 에이전트를 직접 적용하는 것이 특징이다. 병원을 이용하는 환자들에게는 'AI 환자 어시스턴트'를 통해 예약과 안내, 확인 등 진료 과정에서 발생하는 반복적인 문의와 업무를 지원한다. AI 보이스봇을 활용해 24시간 문의에 대응하고 증상 분류를 기반으로 예약 접수를 지원하며, 퇴원 이후에는 필요한 관리 안내도 제공한다. KT는 내년 1분기 의료지식 기반 검색증강생성(RAG) 기능을 추가할 계획이다. 의료진 업무에는 간호 스케줄 에이전트와 수술실 스케줄 에이전트 등을 적용한다. 병원에서 반복적으로 발생하는 일정 조정과 인력 배치 업무를 AI가 지원해 의료진이 환자 진료에 집중할 수 있도록 한다는 구상이다. 진료행정 업무에서도 AI 활용 범위를 넓힌다. '진료행정 에이전트'는 의료진과 환자의 진료 대화를 인식·분석해 의료용어와 약어를 반영한 진료노트를 작성하고, 진료과별 템플릿과 서식을 적용한다. 의료진이 결과를 확인하고 승인하면 전자의무기록(EMR)과 검사·처방 시스템에 연동해 진료기록 작성부터 오더와 청구로 이어지는 행정 업무를 지원한다. KT가 의료 AX에서 데이터 플랫폼을 별도로 강조하는 것도 해당 AI 에이전트 활용과 연결된다. 병원에서는 전자의무기록뿐 아니라 의료영상, 검사·연구 데이터 등 다양한 정보가 서로 다른 시스템에 축적되는데, 이를 AI가 활용하려면 데이터를 수집·저장하는 것뿐 아니라 표준화와 연계 과정이 필요하기 때문이다. KT는 의료정보 교환 표준을 기반으로 병원 데이터를 표준화·연계하는 의료 데이터 플랫폼을 구축한다. 이를 통해 의료 데이터 검색과 AI 학습용 데이터 구축은 물론 의료 AI를 개발하고 검증할 수 있는 환경까지 제공한다는 계획이다. 데이터가 각각의 업무 시스템에 분산된 상태에서 개별 AI를 붙이는 방식과 달리, 병원 데이터를 하나의 기반 위에 연결한 뒤 다양한 AI 서비스를 단계적으로 적용하는 구조를 만들겠다는 것이다. 인프라 역시 표준모델에 포함한다. KT는 의료 전문 파트너의 솔루션과 의료 데이터 플랫폼, 하이브리드 클라우드 및 GPU 컴퓨팅 등을 결합해 병원마다 다른 시스템 환경에 맞춰 필요한 기능을 단계적으로 도입할 수 있도록 할 방침이다. 이를 통해 향후 의료진의 진단과 판독을 보조하는 영역까지 적용 범위를 확대할 계획이다. 통합된 환자 임상·영상정보를 바탕으로 진료지침과 치료 근거를 제시하는 AI 암진단 의사결정지원시스템(CDSS), 검사 과정에서 내시경 영상을 실시간 분석해 병변 발견을 돕고 판독 품질을 표준화하는 AI 내시경 판독 등이 대표적인 적용 사례로 제시됐다. KT가 노리는 것은 병원마다 별도의 시스템을 처음부터 구축하는 방식보다 공통된 표준모델을 기반으로 병원별 수요에 맞춰 필요한 기능을 추가하는 방식으로 분석된다. 병원마다 전산 환경과 데이터 구조, 업무 우선순위가 다른 만큼 인프라부터 데이터, AI 서비스까지 묶은 기반을 먼저 제공하고 필요한 영역부터 단계적으로 AX를 확대하겠다는 전략이다. 의료 AI 시장에서도 단순히 진단을 보조하는 모델을 넘어 실제 병원 업무에 AI를 적용하는 단계로 이동하고 있는 만큼 KT 역시 에이전트를 활용한 업무 자동화에 무게를 두는 모습이다. 예약과 안내, 진료기록 작성, 간호·수술실 일정 관리처럼 반복 업무가 많은 영역부터 AI를 적용한 뒤 데이터 플랫폼과 인프라를 기반으로 진단·판독 지원까지 영역을 넓히겠다는 구상이다. KT는 이달 종합병원 관계자들을 초청해 의료 AX 세미나를 개최하고 관련 논의를 이어갈 예정이다. 또한 정부의 AI 기본의료 전략에 포함된 AI 특화병원 과제에 참여해 병원 환경에서 서비스 적용 가능성을 검증하고 적용 범위를 확대한다는 계획이다. 김봉균 KT 엔터프라이즈부문장 부사장은 "KT는 국가 차원의 의료 AI 확산 정책에 발맞춰 AX 플랫폼 컴퍼니로서 의료 AX 확산에 앞장서겠다"며 "병원마다 시스템과 데이터 환경, AX 추진 우선순위가 다른 만큼 KT의 인프라와 AX 역량을 결합해 병원이 필요한 서비스를 도입하고 단계적으로 확대할 수 있는 기반을 제공하겠다"고 말했다.2026-10-01 08:56:38
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한컴이노스트림, 960시간·프로젝트 30%…엔비디아 AI 인재양성 맡는다 [경제일보] 한컴 자회사 한컴이노스트림이 엔비디아의 인공지능(AI) 교육과 정부 직업훈련 사업을 결합해 실무형 인재 양성에 나선다. 대규모언어모델(LLM)을 활용한 AI 에이전트와 가상환경의 학습 결과를 실제 로봇에 적용하는 ‘심투리얼(Sim-to-Real)’을 전면에 내세웠다. 한컴이노스트림은 고용노동부 K-디지털 트레이닝(KDT) ‘AI 캠퍼스’ 사업의 교육 파트너로 참여해 ‘NVIDIA AI CAMPUS’ 첫 교육생을 모집한다고 9일 밝혔다. 이번 과정은 엔비디아가 KDT AI 캠퍼스 운영기관으로 선정되면서 마련됐다. 한컴이노스트림은 교육과정 운영과 실무 프로젝트, 취업 지원을 담당한다. 엔비디아는 자사 딥러닝 인스티튜트(DLI)의 교육 콘텐츠와 기술 생태계를 제공하는 구조다. 교육은 AI 에이전트와 로보틱스 등 2개 트랙으로 나뉜다. 각 과정은 960시간의 오프라인 집중교육으로 구성됐으며 오는 10월12일부터 내년 4월2일까지 약 6개월간 진행된다. 모집 마감은 이달 18일이다. 판교 ‘NVIDIA AI 전용 캠퍼스’에서 진행되는 AI 에이전트 과정에서는 LLM과 검색증강생성(RAG), 랭체인, 랭그래프 등을 다룬다. 엔비디아의 AI 추론용 마이크로서비스인 NIM과 생성형 AI 모델 개발 플랫폼 NeMo도 활용한다. 교육생은 이를 바탕으로 이용자의 지시를 분석하고 외부 도구를 호출해 여러 단계의 업무를 수행하는 AI 서비스를 직접 설계한다. 서울 성수동에서 열리는 로보틱스 과정은 엔비디아 아이작 심(Isaac Sim)과 오픈USD, 강화학습을 활용한다. 가상공간에서 학습하고 검증한 로봇 제어 기술을 실제 장비에 적용하는 심투리얼이 핵심이다. 교육생은 비전 카메라와 정밀 그리퍼를 갖춘 로봇 워크스테이션을 이용해 인식과 제어 과정을 실습한다. 전체 교육과정의 30% 이상은 기업 현장의 문제를 해결하는 프로젝트로 구성된다. 엔비디아 DLI 공인 강사와 앰배서더가 기술 방향 설정과 코드 검토에 참여하고, 수료생에게는 캡스톤 프로젝트 기반 포트폴리오 제작과 기업 실무자 네트워킹, 일대일 취업 상담 등을 지원한다. 한컴이노스트림은 국내 최초이자 세계 다섯 번째 엔비디아 DLI 공인 교육센터라고 설명했다. 대학과 기업을 대상으로 운영해 온 단기 인증교육을 960시간 규모의 정부 재정 훈련으로 확장했다는 데 의미가 있다. 다만 ‘취업 연계’는 채용 보장이 아니라 교육·상담·기업 연결을 지원하는 프로그램이다. 정부가 올해 처음 도입한 AI 캠퍼스는 AI 엔지니어와 AI 애플리케이션 개발자, AI 융합가, AI 하드웨어 엔지니어를 양성하는 사업이다. 고용노동부는 44개 운영기관을 선정했으며 연간 약 1300억원을 투입해 1만여명을 교육한다는 목표를 제시했다. 산업계의 AI 도입 속도에 비해 실무인력이 부족하다는 판단이 사업 배경이다. 국민내일배움카드 발급 대상자는 교육비 전액을 지원받는다. 지급 요건을 충족하면 월 최대 40만원의 훈련장려금도 받을 수 있다. 과정이 6개월간 오프라인으로 운영되는 만큼 출석 기준과 중도 포기 시 지원금 처리 조건 등은 신청 전 확인해야 한다. 김연수 한컴이노스트림 대표는 “산업 현장에서는 이론 습득을 넘어 실제 문제를 주도적으로 해결할 수 있는 역량이 중요하다”며 “엔비디아의 기술 생태계와 전문 교육 역량을 결합해 AI·로보틱스 분야의 실무형 인재를 양성하겠다”고 말했다. 이번 과정의 성과는 모집 규모보다 수료율과 취업률에서 갈릴 전망이다. 프로젝트 결과물이 실제 기업의 채용으로 얼마나 연결되는지, 수료생이 교육 이후에도 빠르게 바뀌는 엔비디아 기술에 대응할 역량을 갖추는지가 사업의 지속 가능성을 결정할 것으로 보인다.2026-09-09 16:19:51
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메가존클라우드, 한미약품 QA에 AI 에이전트 적용…생성형 AI 넘어 도메인 AI로 [경제일보] 인공지능(AI)이 기업의 단순 문서 검색과 고객 상담을 넘어 의약품 품질보증(QA)처럼 정확성과 규제 준수가 중요한 업무까지 영역을 넓히고 있다. 메가존클라우드는 한미약품의 방대한 품질문서를 AI가 분석하고 최신 규제 기준과 비교하는 시스템 구축에 나서면서 산업별 특화 AI 시장 공략을 본격화하고 있다. 7일 메가존클라우드는 한미약품의 품질보증 업무 자동화를 위한 AI 에이전트 '한미 Q-에이전트' 구축에 착수했다고 밝혔다. 이번 사업은 과학기술정보통신부와 정보통신산업진흥원(NIPA)의 'AX 원스톱 바우처 지원사업'을 통해 추진되며, 메가존클라우드는 자사의 엔터프라이즈 AI 운영 플랫폼 'AIR 스튜디오'를 기반으로 AI 솔루션 구현을 담당한다. 이번 시스템은 한미약품이 보유한 4000여건의 품질문서를 대상으로 진행될 예정이다. 메가존클라우드는 이번 AI 솔루션이 문서를 검색·요약하고 최신 규제와 비교해 새롭게 추가되거나 변경된 기준에 맞지 않는 항목을 찾아내도록 설계되며, 이를 통해 관련 업무 시간을 40% 이상 줄이는 것을 목표로 구축되고 있다고 설명했다. 제약업계의 QA 업무는 AI 적용 난도가 높은 분야로 꼽힌다. 품질문서에는 표와 그림, 수식 등이 포함되고 한글과 영문이 혼재해 있을 뿐 아니라 의약품 제조·품질관리 기준인 GMP와 각종 규제, 사내 지침까지 함께 검토해야 하기 때문이다. 작은 문구 차이도 규제 준수 여부에 영향을 줄 수 있어 단순한 생성형 AI를 적용하는 것만으로는 한계가 있는 것으로 평가된다. Q-에이전트는 해당 문제를 해결하기 위해 검색증강생성(RAG) 기반으로 구축된다. 품질문서에서 필요한 정보를 검색한 뒤 이를 바탕으로 답변을 생성하는 방식으로, 외부 지식을 무작정 생성하는 대신 근거가 되는 문서를 함께 활용해 정확성과 추적성을 높이는 것을 목표로 구성된다. 특히 기존 QA 업무가 규제기관의 실사 이후 문제점을 찾아 수정하는 방식에 가까웠다면, AI를 활용한 시스템이 구축되면 규제 변경사항을 기존 문서와 지속적으로 비교해 문제가 될 수 있는 부분을 사전에 확인할 수 있는 것으로 알려졌다. 사후 대응 중심의 품질관리에서 예방적 품질관리로 전환할 수 있는 기반이 마련되는 것이다. 이번 사업에서는 국산 AI 모델도 산업 현장에 투입된다. 메가존클라우드는 업스테이지의 'Solar'를 한미약품의 GMP 업무에 맞게 파인튜닝해 Q-에이전트의 답변 생성 엔진으로 활용할 계획이다. 범용 AI 모델을 그대로 사용하는 것이 아니라 제약업계의 전문 용어와 업무 특성을 반영해 특정 분야에 최적화하는 방식이다. 한미약품은 이번 시스템을 평택사업장에서 검증한 뒤 다른 사업장과 전사 업무, 그룹사로 확대하는 방안도 추진할 계획이다. QA에서 성과가 확인되면 품질관리(QC), 연구개발(R&D), 인허가(RA) 등 다른 전문 업무로 AI 활용 범위를 넓힐 전망이다. 서민택 메가존클라우드 부사장은 "제약 품질 분야는 단어 하나가 규제 판단을 좌우할 만큼 정확성과 추적성이 엄격하게 요구되기 때문에 AI 적용이 가장 까다로운 영역"이라며 "메가존클라우드는 하나투어 AI 채팅 상담 등 다양한 산업의 생성형 AI 구축으로 'AIR 스튜디오'와 파인튜닝 역량을 검증해온 만큼, 이번 사업을 통해 규제 산업에서의 도메인 AI 확산을 이끌어나갈 것"이라고 말했다.2026-09-07 16:42:08
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北 김수키, AI로 해킹 미끼 제작 넘어 공격 자동화로…로컬 LLM 직접 구축 [경제일보] 북한 해킹 조직 김수키가 생성형 인공지능(AI)을 공격 준비 단계가 아니라 공격 수행 단계에 넣으려는 시도를 하고 있는 것으로 나타났다. 지니언스는 김수키의 최근 활동을 분석한 결과 AI를 공격 체계 전반에 활용하기 위한 연구와 기술 검증 정황을 확인했다고 10일 밝혔다. 핵심은 위협 행위자가 직접 대형언어모델(LLM) 실행 환경과 검색증강생성(RAG) 환경을 만든 흔적이다. 올라마(Ollama)와 GPT4All, 엠스티(Msty) 같은 로컬 LLM 실행·관리 도구를 비롯해 RAG 구성 환경, AI 에이전트 개발 프레임워크, 음성인식(STT) 도구를 구축하거나 사용한 정황이 확인됐다. AI 코딩 도구 커서(Cursor) 설치·사용 흔적도 다수 나왔고, 커서로 공격에 쓰인 문서를 편집하고 생성 결과물을 검토한 것으로 보이는 기록도 남아 있었다. 로컬 LLM은 데이터를 외부로 보내지 않고 자체 장비에서 돌린다. 상용 AI 서비스를 쓰면 사업자 쪽 탐지와 계정 차단에 걸리지만, 로컬 환경에서는 그 통제를 받지 않는다. 지니언스는 탈취한 문서를 분석하거나 정보 추출과 공격 업무를 자동화하려는 시도로 보인다고 설명했다. 미끼 문서를 만드는 방식도 달라졌다. 기존에는 탈취한 정상 문서를 재활용하는 사례가 많았지만, 최근에는 생성형 AI로 제작한 것으로 판단되는 가상자산·금융 분야 문서가 스피어피싱에 쓰였다. 투자 전략 보고서와 금융 자료를 위장한 악성 문서가 계속 유포됐고, 분석 과정에서는 가상자산 지갑 정보와 지메일 계정 정보, 웹사이트 가입 이력의 노출 여부를 확인하려는 정황도 함께 잡혔다. 김수키는 그동안 외교·안보 전문가를 겨냥해 업무 관련자를 사칭한 스피어피싱 메일을 보내는 방식을 주로 썼다. 첨부된 압축파일 속 문서 모양의 바로가기 파일을 실행하면 백그라운드에서 스크립트가 동작하는 구조다. 표적이 가상자산 쪽으로 옮겨간 것은 외화 확보 목적과 맞닿아 있다. 북한 연계 조직의 AI 활용은 단계적으로 넓어져 왔다. 지니언스는 지난해 9월 김수키가 AI로 위조한 군 공무원증 이미지를 스피어피싱에 사용한 사례를 국내에서 처음 확인했다고 발표했다. 앤스로픽은 지난해 8월 보고서에서 북한 IT 인력이 AI로 가짜 신원을 만들고 해외 기업 채용 과정의 기술 평가까지 AI로 처리한 정황을 공개했다. 구글 위협 인텔리전스 그룹(GTIG)은 올해 보고서에서 AI로 개발된 것으로 추정되는 제로데이 취약점 공격 코드를 사용하는 위협 행위자를 처음 식별했다고 밝혔다. 이번에 확인된 것은 환경 구축과 도구 사용 흔적이다. 자동화된 공격이 실제로 실행돼 피해가 발생했다는 단계까지 확인된 것은 아니다. 문종현 지니언스 시큐리티 센터장(이사)은 "AI 기술의 발전으로 사회공학 공격이 더욱 정교해질 것으로 예상된다"며 "문서 내용보다 실행 행위를 중심으로 탐지하는 엔드포인트 탐지 및 대응(EDR) 기반 위협 헌팅 체계가 중요하다"고 말했다.2026-08-10 10:58:07
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파수AI, 리안헤어 500개 매장 데이터로 'AI 헤어 추천' 만든다 [경제일보] 파수AI가 미용 프랜차이즈 리안헤어와 인공지능(AI) 기반 맞춤형 뷰티 플랫폼을 구축한다. 얼굴과 취향을 분석해 헤어스타일을 가상으로 보여주고 적합한 디자이너까지 연결하는 서비스다. 공공·연구기관을 중심으로 AI 사업을 전개해 온 파수AI는 이번 사업을 계기로 소비자 대상 뷰티테크 시장으로 영역을 넓힌다. 파수AI는 ‘2026년 AX 원스톱 바우처 지원사업’ 주관기업으로 선정된 미창조 리안헤어의 AI 개발을 담당한다고 21일 밝혔다. 파수AI는 사업의 공급기업으로 참여하며 네이버클라우드는 클라우드 인프라, 랩큐는 데이터 구매·가공을 맡는다. AX 원스톱 바우처는 과학기술정보통신부와 정보통신산업진흥원(NIPA)이 기업의 AI 전환 비용을 지원하는 사업이다. AI 개발과 클라우드, 데이터 등을 묶어 제공하며 전체 사업 규모는 260억원이다. 이는 바우처 사업 전체 예산으로, 리안헤어에 지원되는 개별 금액은 공개되지 않았다. 리안헤어는 이번 사업을 통해 ‘AI 초개인화 뷰티경험 플랫폼’을 구축한다. 이용자가 얼굴 사진과 선호 정보를 입력하면 AI가 헤어스타일 적용 모습을 가상으로 보여주고 어울리는 스타일과 디자이너를 추천하는 방식이다. 고객용 애플리케이션과 매장 직원이 사용하는 웹앱도 함께 개발한다. 핵심 자산은 리안헤어가 25년 동안 전국 약 500개 매장을 운영하며 축적한 데이터다. 고객의 선호와 시술 이력, 디자이너별 전문 분야 등을 표준화하면 단순 이미지 생성 서비스를 넘어 상담과 예약, 디자이너 배정까지 연결할 수 있다. 본사 입장에서는 매장마다 달랐던 상담 품질을 일정 수준으로 맞추고, 가맹점은 고객 취향에 맞춘 제안으로 재방문율을 높일 수 있다. 파수AI는 에이전틱 AX 플랫폼 ‘엘름(Ellm)’을 기반으로 시스템을 개발한다. 엘름은 업무와 사용자 권한에 맞춰 여러 AI 모델과 검색증강생성(RAG), 외부 도구를 연결하는 플랫폼이다. 이번 과제에는 온프레미스에서 구동할 수 있는 국내 파운데이션 모델과 해외 모델을 함께 적용한다. 관건은 데이터 품질과 개인정보 보호다. 매장별로 기록 방식이 다른 상담·시술 데이터를 통합하지 못하면 추천 정확도가 떨어질 수 있다. 얼굴 이미지와 고객 취향, 시술 이력은 민감한 개인 정보로 이어질 수 있어 수집 동의와 보관 기간, AI 학습 활용 범위를 명확하게 정해야 한다. 가상 시뮬레이션 결과가 실제 시술과 다를 경우를 고려한 고지와 상담 절차도 필요하다. 윤경구 파수AI 최고기술책임자(CTO)는 “엘름을 기반으로 차별화된 K-뷰티 플랫폼을 구축하겠다”며 “공공과 연구기관에 이어 미용산업까지 AI 활용 사례를 확대할 것”이라고 말했다.2026-07-21 16:12:20
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LG CNS, 취준생 AI 교육 뛰어든다…MCP·지식그래프 실무인재 육성 [경제일보] LG CNS가 인공지능(AI) 분야 취업 희망자를 대상으로 에이전틱 AI와 데이터 엔지니어링 실무교육을 시작한다. 기업 대상 AI 전환(AX) 교육에서 취업준비생을 위한 인재 양성으로 교육사업의 범위를 넓히는 것이다. LG CNS는 고용노동부의 ‘K-디지털 트레이닝(KDT) AI 캠퍼스’ 운영기관으로 선정돼 오는 28일부터 약 6개월 동안 교육과정을 진행한다고 21일 밝혔다. AI 캠퍼스는 고용부가 올해 신설한 AI 특화 직업훈련 사업이다. 정부는 연간 약 1300억원을 투입해 AI 엔지니어와 AI 애플리케이션 개발자 등 실무인력 1만명을 양성할 계획이다. 운영기관 공모에는 172개 기관이 참여했으며 기업과 훈련기관 등 44곳이 선정됐다. LG CNS는 △MCP 기반 에이전틱 AI 서비스 개발자 △지식그래프 중심 AI 데이터 엔지니어 등 2개 과정을 운영한다. 에이전틱 AI 서비스 개발자 과정은 거대언어모델(LLM)이 답변만 생성하는 것을 넘어 기업의 업무 시스템과 연결돼 실제 작업을 수행하도록 만드는 기술을 다룬다. 모델 컨텍스트 프로토콜(MCP)과 검색증강생성(RAG), 멀티에이전트 설계, 인증·보안, 서비스 성능평가 등을 학습한다. MCP는 AI 모델과 외부 데이터·도구를 일정한 규격으로 연결하는 개방형 프로토콜이다. 기업마다 별도의 연동 코드를 개발해야 했던 부담을 줄이고 AI가 사내 시스템을 호출해 자료를 검색하거나 업무를 처리하도록 지원한다. LG CNS가 MCP를 교육과정 전면에 내세운 것은 기업용 AI 수요가 단순한 사내 챗봇에서 업무를 판단하고 실행하는 AI 에이전트로 이동하고 있기 때문이다. 다만 실제 기업 환경에서는 잘못된 도구 호출과 권한 오용, 정보 유출 위험이 발생할 수 있어 인증과 접근통제, 감사기록까지 함께 교육한다. AI 데이터 엔지니어 과정에서는 기업에 흩어진 문서와 이미지, 데이터베이스, 업무 지식을 AI가 활용할 수 있는 형태로 가공하고 연결하는 방법을 배운다. 데이터 간 관계를 그래프로 표현하는 지식그래프와 이를 RAG에 결합한 ‘그래프RAG’, 데이터 수집·정제, 품질평가 등을 다룬다. 지식그래프는 AI가 단순히 유사한 문서를 찾는 데서 그치지 않고 사람과 조직, 제품, 규정 사이의 관계를 파악하도록 돕는다. 사내 규정이나 제품 정보처럼 정확성과 근거가 중요한 기업용 AI 서비스에서 환각을 줄이고 답변의 신뢰도를 높이는 기반 기술로 활용된다. 교육은 이론보다 프로젝트에 무게를 둔다. 에이전틱 AI 과정은 내년 1월20일까지 121일 동안 총 968시간, 데이터 엔지니어 과정은 내년 1월22일까지 122일간 총 976시간 진행된다. 교육생들은 사내 지식 기반 챗봇과 멀티에이전트 서비스, 기업용 데이터 플랫폼 등을 팀 단위로 구현한다. LG CNS의 기업용 AI 구축 사례를 바탕으로 현업 전문가의 멘토링도 제공한다. 국민내일배움카드 발급이 가능한 미취업 청년은 전공과 관계없이 지원할 수 있다. 다만 교육과정의 난도가 낮지 않은 만큼 선발 과정에서 기초 프로그래밍 이해도와 학습 의지, 문제해결 능력을 확인한다. 교육비는 전액 지원되며 출석 등 조건을 충족하면 특별훈련장려금을 포함해 월 최대 40만원의 수당을 받을 수 있다. 모집은 오는 26일까지다. 이번 과정은 LG CNS가 주관하는 취업교육이지만 수료생의 LG CNS 입사가 자동으로 보장되는 채용연계형 프로그램은 아니다. 공개된 모집 안내에도 직접 채용을 보장하는 내용은 포함되지 않았다. 취업 성과를 높이려면 프로젝트 결과물의 품질과 기업 채용 수요를 연결하는 후속 지원이 중요할 것으로 보인다. LG CNS는 현재 LG 계열사와 NICE평가정보, 중소기업중앙회 등을 대상으로 직무별 AX 교육을 제공하고 있다. 글로벌 교육 플랫폼 유데미와도 협력해 3만5000개 이상의 교육 콘텐츠를 공급하고 있다. 기업 고객에게 AI 시스템을 구축하는 데서 나아가 해당 시스템을 활용할 인력까지 양성해 AX 사업의 접점을 넓히려는 전략으로 풀이된다. 이호군 LG CNS 공공·통신·교육 AX사업담당 상무는 “AI 캠퍼스를 통해 실전 AX 역량을 갖춘 미래 인재 양성에 기여하겠다”며 “산업 현장에서 축적한 기술과 노하우를 바탕으로 비즈니스 특화 AX 교육을 확대하겠다”고 말했다.2026-07-21 10:01:00
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롯데이노베이트, 10종 AI 에이전트 공개…"그룹 전반 AX 확산" [경제일보] 롯데이노베이트가 계열사 맞춤형 AI 에이전트를 앞세워 롯데그룹의 인공지능 전환(AX)에 속도를 내고 있다. 생성형 AI를 넘어 업무를 직접 수행하는 '에이전틱 AI' 시대에 맞춰 식품과 유통, 화학, 인프라 등 그룹 전반의 업무 혁신을 추진하는 모습이다. 16일 롯데이노베이트는 자사의 계열사 맞춤형 AI 에이전트를 통해 롯데그룹의 AI 전환을 가속화하고 있다고 밝혔다. 롯데그룹은 AI를 미래 경쟁력 확보의 핵심 축으로 삼고 일하는 방식과 의사결정 체계, 고객 경험, 사업 운영 전반을 AI 중심으로 혁신하고 있다. 롯데이노베이트는 그룹의 AI 플랫폼 구축부터 현업 맞춤형 AI 에이전트 개발까지 담당하며 그룹 AX를 주도하고 있다. 특히 최근 글로벌 AI 시장이 생성형 AI를 넘어 스스로 업무를 수행하는 AI 에이전트 중심으로 재편되면서 기업들의 도입 경쟁도 본격화되고 있다. 단순한 정보 검색이나 답변 제공을 넘어 데이터 분석과 의사결정 지원, 업무 자동화까지 수행하는 AI 에이전트가 새로운 생산성 도구로 주목받고 있는 것이다. 롯데이노베이트는 이 같은 흐름에 맞춰 계열사별 업무 특성을 반영한 AI 에이전트를 개발하며 그룹 전반의 AI 활용 범위를 확대하고 있다. 실제 현장 적용 사례도 나오고 있다. 롯데이노베이트의 통합 AI 플랫폼 '아이멤버'를 기반으로 개발한 AI 음성번역 서비스는 소음이 많은 건설 현장에서도 작업자의 음성을 정확하게 인식하고 실시간 다국어 번역을 제공한다. 건설 전문 용어까지 반영할 수 있도록 개발돼 지난해 롯데건설에 도입된 데 이어 지난 5월에는 대우건설에도 적용됐다. 롯데이노베이트는 지난 15일 서울 송파구 롯데월드타워에서 열린 '2026 하반기 롯데 VCM'에 앞서 마련된 AI 전시에서 현업 적용을 목적으로 개발한 AI 에이전트 10여 종을 공개했다. 주요 경영진에게 AI 에이전트 활용 사례와 그룹 AX 추진 현황을 소개하며 AI 중심의 업무 혁신 방향을 제시했다. 이번에 선보인 AI 에이전트는 식품과 유통, 화학, 인프라 등 다양한 사업 분야의 실제 과제를 해결하기 위해 개발됐다. 식품·유통 부문에서는 가격 모니터링과 원물가 및 상품 수요 예측, 소비자 리뷰 분석을 통한 점포 경쟁력 진단 기능을 제공한다. 이를 통해 시장 변화에 대한 대응력을 높이고 데이터 기반 의사결정을 지원할 수 있다. 화학 부문에서는 석유화학과 전기차·배터리 산업의 글로벌 시장 전망을 분석하고, 인프라 부문에서는 신규 사업 후보지를 발굴하거나 콘텐츠 흥행성을 예측하는 기능을 선보였다. 음성과 모션 인식 기술을 적용한 AI 비서도 함께 공개하며 AI 활용 범위를 한층 넓힌 것으로 평가된다. 이번 서비스에는 대규모 언어 모델(LLM)을 활용한 생성형 AI와 검색 증강 생성(RAG) 기술이 적용됐다. 기업 내부 데이터를 분석해 필요한 정보를 실시간으로 제공하는 것은 물론 음성 인식(STT)과 음성 합성(TTS)을 활용한 대화형 기능도 구현했다. 롯데이노베이트는 향후 AI 에이전트를 그룹웨어와 전사적 자원관리(ERP) 시스템과 연계한 에이전틱 AI 형태로 고도화할 계획이다. 단순히 정보를 제공하는 수준을 넘어 업무를 수행하고 의사결정을 지원하는 형태로 발전시키겠다는 전략이다. 이를 통해 계열사별 업무 특성에 맞는 AI 활용 모델을 지속 확대하고 그룹 전반에 AI 중심의 일하는 방식을 정착시킨다는 방침이다. 롯데이노베이트는 AI와 클라우드, 데이터센터 운영 역량을 결합해 AI 서비스의 개발부터 인프라 구축, 운영까지 아우르는 엔드 투 엔드(End-to-End) AI 서비스를 제공하고 있다. 그룹 내부 AX를 넘어 다양한 산업 분야의 기업 고객을 대상으로 한 엔터프라이즈 AI 사업도 확대해 나갈 계획이다. 롯데이노베이트 관계자는 "이번에 선보인 AI 에이전트는 다양한 현업에서 즉시 활용할 수 있도록 설계한 기업형 AI 서비스"라며 "축적된 현장 적용 경험을 바탕으로 그룹의 AX를 고도화하고, 다양한 산업 분야의 AI 전환을 이끄는 엔터프라이즈 AI 사업을 확대해 나가겠다"고 말했다.2026-07-16 08:34:35
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팀스파르타, 기업 64% "AI 교육 필요"…체계 갖춘 곳은 3.6% 그쳐 [경제일보] 국내 기업들이 인공지능(AI) 전환(AX)의 필요성에는 공감하면서도 실제 실행 단계에서는 여전히 어려움을 겪고 있는 것으로 나타났다. AI 교육 수요는 빠르게 늘고 있지만 현업 적용과 조직 내 확산을 위한 체계적인 실행 기반은 부족한 것으로 분석된다. 11일 AI 업스킬링 기업 팀스파르타가 공개한 '2026 기업 AX 교육 트렌드 리포트'에 따르면 국내 기업의 64.0%는 AI 교육이 필요하다고 인식하고 있는 것으로 조사됐다. 이번 조사는 비즈니스 네트워크 서비스 리멤버를 통해 국내 기업 HRD(인적자원개발) 담당자 330명을 대상으로 진행됐다. 이번 조사를 진행한 팀스파르타는 AI 역량 진단과 직무별 맞춤형 교육, 현업 적용 지원을 연계한 기업 교육 프로그램을 운영하는 기업이다. 최근에는 검색증강생성(RAG) 기반 문서 활용, 로우코드·노코드 자동화, AI 에이전트 활용 등 실무 중심 교육 과정도 확대하고 있다. 팀스파르타의 조사 결과 기업들은 AI 도입과 활용의 중요성은 인정하면서도 실제 AX 추진 속도에 대해서는 상당한 위기감을 느끼고 있는 것으로 나타났다. 응답 기업의 54.5%는 자사의 AX 추진 속도가 업계 평균보다 느리다고 평가했으며, 61.5%는 오는 2027년까지 전사 AX 완료를 목표로 설정했다고 답했다. AX 추진의 출발점 역시 내부 전략보다는 외부 환경 변화에 영향을 받는 경우가 많았다. AX 관련 정보 습득 경로로는 뉴스 및 콘텐츠가 40.6%로 가장 높은 비중을 차지했고 경쟁사 사례가 17.9%로 뒤를 이었다. 업계에서는 여전히 상당수 기업이 장기적인 AX 전략보다는 시장 변화에 대응하는 차원에서 AI 도입을 검토하고 있는 것으로 보고 있다. 반면 역량 진단부터 교육 설계, 운영까지 체계적으로 연계한 기업은 3.6%에 불과했다. 특히 팀스파르타는 이번 조사에서 AX 추진 과정의 가장 큰 걸림돌이 예산 부족보다 실행 체계 부족인 것으로 나타났다고 설명했다. AI 교육 이후 현업 적용에 한계를 느낀다고 답한 비율은 53.0%에 달했다. 구체적인 원인으로는 임직원 간 AI 활용 수준 편차가 54.8%로 가장 높았으며 직무·산업별 맞춤형 커리큘럼 부재가 50.9%를 기록했다. 반면 예산 및 시간 부족을 지목한 비율은 21.8%에 그쳤다. 단순히 교육 기회를 제공하는 것만으로는 AX 성과를 기대하기 어렵고 조직 특성에 맞는 실행 체계 구축이 중요하다는 의미로 풀이된다. 교육 수요 역시 변화하고 있는 것으로 나타났다. 과거 챗GPT 사용법 등 범용 AI 활용 교육이 주를 이뤘다면 최근에는 실제 업무 성과와 연결되는 직무별 실무 교육에 대한 관심이 높아지고 있다. 가장 희망하는 교육 형태로는 직무별 특화 AI 실무 교육이 60.6%로 가장 높게 나타났으며 AI 역량 진단 기반 수준별 교육 설계가 33.0%로 뒤를 이었다. 기업들이 단순 AI 활용법 교육을 넘어 업무 혁신과 생산성 향상으로 이어질 수 있는 맞춤형 교육을 요구하고 있는 것이다. 업계에서는 생성형 AI 기술이 빠르게 확산되면서 기업들의 AX 전략도 새로운 전환점을 맞고 있는 것으로 전망한다. 단순 도구 도입을 넘어 조직 문화와 업무 프로세스, 인재 역량을 함께 변화시키는 체계적인 접근이 AX 성공의 핵심 요소로 떠오르고 있다. 이범규 팀스파르타 대표는 "이번 리포트는 기업들이 직면한 AX의 본질적인 어려움이 결국 '방법론의 부재'에 있음을 보여준다"며 "정밀한 역량 진단부터 직무별 미시적 맞춤 커리큘럼, 현업 적용의 사후 관리까지 전 과정을 유기적으로 잇는 것이 실질적인 업무 혁신과 AX 격차 해소를 이끄는 길"이라고 강조했다.2026-06-10 09:17:23
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AI 모델 겨냥 공격 증가…S2W, 새로운 보안 전략 공개 [경제일보] 인공지능(AI) 기술 확산과 함께 기존 보안 체계를 우회하는 새로운 유형의 사이버 공격이 증가하면서 기업들의 보안 전략 전환 필요성이 커지고 있다. 특히 AI 모델 자체를 겨냥한 공격이 늘어나면서 기존 시스템 중심 보안에서 AI 특화 대응 체계 구축이 중요해지고 있는 것으로 분석된다. 16일 빅데이터 분석 인공지능 기업 S2W는 성남 판교 본사에서 'AI 시대의 새로운 보안 전략: 실사례로 알아보는 대응책'을 주제로 고객사 대상 프라이빗 세미나를 개최하고 AI 기반 보안 위협 사례와 대응 방안을 지난 15일 공유했다고 밝혔다. S2W에 따르면 AI 기술 확산과 함께 기존과 다른 방식의 공격이 등장하고 있다. 대표적인 AI 특화 공격 방식으로는 '입력 조작', '무결성 침해', '에이전트 연계', '합성 신원' 등이 제시됐다. '입력 조작'은 프롬프트 인젝션이나 탈옥 기법을 통해 대형언어모델(LLM)의 보호 장치를 우회하고 민감 정보 유출이나 의도하지 않은 명령 수행을 유도하는 방식이다. 공격자는 모델의 응답 논리를 교란해 시스템 내부 정보를 확보하거나 추가 공격을 시도하는 것으로 알려졌다. '무결성 침해'는 학습 데이터나 검색 증강 생성(RAG) 지식베이스를 오염시키는 데이터 포이즈닝 및 백도어 공격이다. 특정 조건에서만 오작동하도록 조작해 장기간 탐지를 회피하는 것이 특징이다. '에이전트 연계' 공격은 이메일이나 웹 페이지 등 외부 데이터를 처리하는 AI 에이전트를 활용해 간접적으로 공격을 수행하는 방식이다. 숨겨진 명령을 전달해 API 호출이나 데이터 삭제 등 2차 공격을 유도하는 사례가 증가하고 있다. '합성 신원' 공격은 딥페이크와 음성 클로닝 기술을 활용해 정교한 가짜 신원을 생성하는 방식이다. 생체 인증을 우회하거나 피싱 공격의 신뢰도를 높이는 데 활용되며 기업 보안 체계를 위협하고 있다. AI 모델을 직접 공격하는 실제 사례도 등장하고 있다. 사용자가 다양한 프롬프트 엔지니어링 기법을 활용해 AI 모델의 보호 장치를 우회하고 내부 정보를 확보하는 행위가 반복되고 있다. 특히 역할 부여나 우회 질문 등 단순 대화만으로도 AI 모델이 취약해질 수 있다는 점이 확인됐다고 S2W는 설명했다. 또한 S2W는 공격자가 내부 식별자 추출, 시스템 프롬프트 탈취, 쿠폰 코드 노출 등을 통해 무료 항공권 예약까지 수행하는 사례도 공개했다. AI 모델뿐 아니라 AI와 연결된 전체 시스템 구조가 공격 대상이 될 수 있는 것으로, 특히 멀티모달 환경에서 이미지 조작만으로 검증 시스템이 무력화될 수 있는 것이다. AI 환경에서는 기존 보안 방식만으로는 대응이 어려운 것으로 확인되고 있다. 기존 보안이 시스템 취약점과 버그를 중심으로 방어하는 구조였다면 AI 보안은 모델의 판단 논리와 인지 구조의 취약점을 방어해야 한다는 것이 특징이다. AI 모델은 학습 데이터와 프롬프트 입력에 따라 결과가 달라지기 때문에 공격자가 논리적 허점을 활용할 가능성이 높다. 이에 차단 중심 보안에서 실시간 탐지와 대응 중심 보안 체계로 전환이 필요한 것으로 분석된다. 또한 완벽한 방어가 어려운 AI 특성상 지속적인 모의 해킹과 취약점 관리가 중요해지고 있다. 기업들은 AI 서비스 운영 과정에서 발생할 수 있는 위험을 사전에 점검하는 방식으로 대응 전략을 강화해야 할 전망이다. 양종헌 S2W 오펜시브부문장은 "AI를 활용한 보안의 목표는 우회 시도를 신속하게 탐지해 정책을 지속적으로 업데이트하는 동적 방어체계를 구축함으로써 공격자의 공격 비용과 포기 가능성을 높이는 데 있다"며 "향후에도 공격자 관점에서의 취약점 발굴과 시나리오 검증을 수행하는 오펜시브 연구를 더욱 고도화하며, AI 시대에 불안감을 해소할 수 있는 액션 아이템을 제공하는 데 주력할 것"이라고 말했다.2026-04-16 16:01:56
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