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메가존, 한미그룹 전사 AX 정조준…제약·헬스케어 업무에 AI 심는다
[경제일보] 메가존이 한미그룹의 전사 인공지능(AI) 전환(AX) 사업에 본격 합류한다. 한미그룹이 임직원 주도의 AI 활용 과제를 발굴해 업무 혁신을 추진하는 가운데 메가존의 AI·클라우드 역량을 결합해 실제 현장에 적용할 수 있는 산업 특화형 AX 모델을 만들겠다는 구상이다. 메가존은 31일 한미사이언스와 ‘AX 기반 디지털 업무혁신을 위한 업무협약’을 체결했다고 밝혔다. 양사는 서울 송파구 한미그룹 본사에서 협약을 맺고 AX 기반 업무혁신 과제 발굴, 디지털 전환 역량 강화, AI·디지털 혁신 과제 공동 추진 등에 협력하기로 했다. 이번 협력에서 주목되는 부분은 한미그룹이 이미 전사적인 AI 활용 기반을 마련하고 있다는 점이다. 한미그룹은 이달 초 한미사이언스와 한미약품을 비롯한 전 계열사를 대상으로 ‘Hanmi AI Boost Program’을 시작했다. 임직원이 현장에서 직접 AI 활용 아이디어를 발굴하고 구현한 뒤 실제 업무에 적용하도록 하는 바텀업 방식이다. 우수 사례는 AI와 임원 평가를 거쳐 매월 5건을 선정하고, 장기적으로 효과가 확인된 사례를 그룹 내 다른 조직으로 확산한다. 메가존은 이 같은 내부 실험을 실제 AX 사업으로 연결하는 역할을 맡는다. 범용 AI를 단순 도입하는 방식에서 벗어나 제약·헬스케어 산업의 업무 특성과 규제 환경, 데이터 구조를 반영해 현업에서 사용할 수 있는 AI 서비스를 공동 기획할 계획이다. 양사는 우선 실무 협의체를 구성해 구체적인 과제를 발굴한다. 이후 검증된 업무부터 적용 범위를 넓혀 한미약품 등 주요 계열사로 확대하는 방안을 검토한다. 제약산업 특성상 연구개발뿐 아니라 영업·마케팅, 품질관리, 인허가, 경영지원 등 방대한 업무 데이터가 축적돼 있어 AI를 적용할 수 있는 영역도 넓다. 메가존 입장에서는 제조·유통에 이어 제약·헬스케어라는 고부가 산업으로 AX 사업 레퍼런스를 확대할 수 있다. 특히 메가존은 클라우드 전환, 데이터 구축, AI 모델 및 에이전트 개발·운영까지 지원하는 사업 구조를 갖추고 있어 기존 시스템과 데이터를 AI가 실제 활용할 수 있는 환경으로 바꾸는 데 초점을 맞출 것으로 보인다. 한미그룹 역시 단순한 AI 도구 사용에서 실제 생산성 향상으로 단계가 넘어가게 된다. 직원이 직접 만들어낸 AI 활용 사례를 메가존의 기술력으로 고도화하고, 검증된 결과물을 다른 계열사로 확산하는 구조가 구축되면 일회성 캠페인을 넘어 그룹 차원의 AX 체계로 발전할 수 있다. 장지황 메가존 대표는 “AI로 실질적인 사업 성과를 만들기 위해서는 기술뿐 아니라 해당 산업과 업무에 대한 깊은 이해가 함께 결합돼야 한다”며 “한미사이언스의 제약·헬스케어 전문성에 메가존의 클라우드·AI 기반 업무혁신 경험을 더해 새로운 가치를 창출할 수 있는 사업 모델을 만들어 나가겠다”고 말했다. 김재교 한미사이언스 대표는 “AI는 단순한 업무 효율화 도구를 넘어 기업 경쟁력을 좌우하는 핵심 기술로 자리 잡고 있다”며 “이번 협약을 통해 한미그룹의 AX 기반 업무 혁신을 확대하고 임직원들이 보다 효율적으로 일할 수 있는 디지털 업무 환경을 구축해 나가겠다”고 밝혔다. 한편 이번 협력의 성패는 MOU 자체가 아니라 현장에서 나온 AI 아이디어를 얼마나 빠르게 실제 업무 시스템으로 전환하고, 이를 그룹 전체의 생산성 향상으로 연결하느냐에 달렸다. 한미그룹의 ‘AI 부스트’와 메가존의 AX 역량이 결합하면 제약·헬스케어 산업의 AI 전환을 보여주는 대표 사례가 나올지 주목된다.
2026-08-31 11:00:40
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"사진첩도 AI가 기억한다"…SKT, 에이닷에 '로그' 기능 추가
[경제일보] 스마트폰 사진첩에 쌓인 수많은 사진을 인공지능(AI)이 분석해 필요한 순간 다시 찾아주는 시대가 열리고 있다. SK텔레콤이 사진 속 정보를 AI로 분석해 기록하고 검색할 수 있는 '에이닷 로그(A.log)'를 선보이면서 에이닷을 단순 대화형 AI를 넘어 이용자의 일상을 기록하고 관리하는 개인 AI 플랫폼으로 확장하고 있다. 31일 SK텔레콤은 메타(Meta)의 AI 글래스와 안드로이드 스마트폰으로 촬영한 사진을 AI가 정리하고 다시 찾을 수 있도록 돕는 에이닷 로그를 에이닷 앱에서 선보인다고 밝혔다. 에이닷 로그는 사진 속 정보를 분석해 제목과 설명을 생성하고 적합한 태그를 자동으로 부여하는 기능이다. 기존 스마트폰 사진첩이 촬영 날짜나 장소, 인물 등을 기준으로 사진을 저장하고 보여주는 것으로 끝났지만, 에이닷 로그는 사진 자체에 담긴 내용을 이해해 '기록'으로 전환하도록 설계됐다. SK텔레콤은 이용자가 시간이나 키워드를 입력해 원하는 기록을 찾거나 AI가 생성한 태그를 기준으로 관련 사진을 모아볼 수 있다고 설명했다. 예를 들어 공연 포스터를 촬영하면 AI가 사진 속 정보를 분석해 공연명과 일시, 장소 등을 기록한다. 명함이나 영수증, 화이트보드, 회의 자료, 주차 위치 등도 각각의 특성에 맞춰 자동으로 분류한다. 사진을 단순히 보관하는 것을 넘어 사진 속 정보를 검색 가능한 데이터로 만드는 방식이다. 특히 이번 기능은 AI 글래스와 결합하면서 활용 범위를 넓혔다. 이용자가 메타의 AI 글래스로 촬영한 사진을 에이닷 로그와 자동 연동하면 별도로 사진을 옮기지 않아도 AI가 이를 기록으로 활용할 수 있다. 레이밴 메타 젠2를 비롯한 메타의 AI 글래스 전 기종을 지원한다. AI 글래스가 일상에서 발생하는 순간을 빠르게 포착하는 '입력 장치'라면 에이닷 로그는 그렇게 쌓인 정보를 정리하고 다시 꺼내는 역할을 맡는 구조다. 스마트폰으로 사진을 찍고 나중에 직접 분류하는 기존 방식과 달리 촬영부터 정보 정리, 검색까지 AI가 개입하도록 구현했다. 안드로이드 스마트폰 이용자도 에이닷 앱의 에이닷 로그 카메라로 직접 촬영하거나 기존 사진첩의 사진을 불러와 기능을 이용할 수 있다. 에이닷 앱 업데이트를 통해 안드로이드 운영체제(OS)에서 사용할 수 있다. 앞서 SK텔레콤은 지난해 에이닷에 회의나 강의, 상담 등의 음성을 실시간으로 받아쓰고 요약·정리하는 '노트'를 선보인 바 있다. 당시 노트는 출시 일주일 만에 누적 사용자 30만명을 돌파하며 일상 기록형 AI 서비스의 가능성을 구현했다면, 이번에는 음성에 이어 사진으로 기록 영역을 넓혔다. 향후 에이닷 노트와 에이닷 로그를 연계해 사진과 메모를 함께 돌아볼 수 있는 통합 기록 기능도 제공할 예정이다. 음성·텍스트에 이어 이미지까지 개인의 일상에서 발생하는 다양한 정보를 AI가 정리하고 연결하는 것이다. 특히 AI 글래스와 결합해 차세대 기기에 대한 저변을 넓히고 있다. AI 글래스가 스마트폰을 꺼내지 않고도 사진과 같은 정보를 빠르게 수집할 수 있는 새로운 개인 디바이스로 자리 잡을 경우, AI 서비스가 처리해야 할 개인 데이터의 양도 늘어날 수밖에 없는 것으로 알려졌다. SK텔레콤은 에이닷 로그를 통해 AI 글래스를 단순 촬영 기기가 아니라 개인 AI 서비스로 연결되는 입력 장치로 활용하려는 모습이다. 다만 AI가 개인의 일상을 이해하고 기록하는 영역으로 들어오면서 개인정보 보호 문제도 중요한 과제로 떠오른다. 사진에는 주민등록번호와 같은 민감정보뿐 아니라 명함의 연락처, 영수증의 결제정보, 회의자료 등 업무상 민감한 내용이 포함될 수 있기 때문이다. 이에 SK텔레콤은 에이닷 로그 이용 과정에서 사진에 주민등록번호 등 민감정보가 포함된 경우 자동으로 마스킹한 뒤 분석하며, 사진 자체는 서버에 저장하지 않고 이용자의 단말에만 보관한다고 설명했다. AI가 개인의 기억과 기록을 관리하는 서비스가 확대될수록 편의성과 함께 데이터 통제권도 중요한 경쟁 요소가 될 전망이다. 특히 AI 글래스처럼 사용자가 의식하지 않는 순간에도 주변 정보를 촬영할 수 있는 기기가 확산될 경우 사진 속 본인뿐 아니라 주변 사람의 개인정보를 어떻게 보호할 것인지도 풀어야 할 과제다. 장성국 SK텔레콤 AI서비스개발담당은 "'에이닷 로그'는 AI 글래스처럼 순간을 빠르게 담을 수 있는 새로운 디바이스의 활용성을 일상의 기록 경험으로 확장한 기능"이라며 "앞으로도 고객이 사진과 메모 등 다양한 형태의 정보를 보다 쉽게 남기고 다시 활용할 수 있도록 에이닷 서비스를 지속 고도화하겠다"고 말했다.
2026-08-31 10:51:51
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KT, 서울대·KAIST와 AI 연구 결실…사업화로 경쟁력 키운다
[경제일보] KT가 서울대학교와 한국과학기술원(KAIST)과 진행한 인공지능(AI) 공동연구를 마무리하고 연구 성과의 사업화에 속도를 낸다. 단순 기술 교류를 넘어 대학의 연구 역량과 KT의 데이터·AI 모델·서비스 역량을 결합해 실제 사업에 적용할 수 있는 기술을 확보하는 것이 목표다. KT는 30일 서울 서초구 KT우면연구센터에서 서울대·KAIST 연구진과 ‘산학 공동연구 최종 성과 워크숍’을 열었다고 밝혔다. 이날 워크숍에는 3개 기관 연구진 50여명이 참석해 지난 1년간 수행한 연구 결과를 공유하고 후속 연구 및 사업 활용 방안을 논의했다. 이번 협력은 지난해 9월 시작됐다. KT는 당시 산학 협력을 장기 연구에 그치지 않고 실제 AICT 사업과 연결하기 위해 서울대·KAIST와 공동 연구를 추진했다. 자율형 에이전트, Responsible AI, 피지컬 AI, 인간 피드백 기반 강화학습, 추론 효율화 등을 핵심 연구 분야로 설정했다. KT는 연구에 필요한 GPU와 AI 모델, 데이터를 제공하고 대학의 전문 연구역량을 접목하는 Open R&D 방식으로 협력을 진행했다. 서울대와는 자율형 에이전트가 상황과 맥락을 이해하고 판단할 수 있도록 하는 기술을 집중 연구했다. 추론형 AI의 평가 기준과 신뢰성 개선, 한국적 데이터셋 확보, 사용자 행동 예측 모델, 사용자 피드백을 활용한 강화학습 프레임워크 등이 주요 과제다. KAIST와는 대규모언어모델(LLM)의 프롬프트 압축 및 최적화 기술을 연구했다. AI가 처리해야 하는 입력을 효율적으로 줄여 모델의 추론 부담을 낮추고, 에이전트 서비스의 응답 효율을 높이는 기반 기술을 확보하는 데 초점을 맞췄다. KT가 특히 주목하는 부분은 연구 결과의 ‘내재화’다. 확보한 기술을 논문이나 연구 성과로 끝내지 않고 모델·플랫폼·서비스 경쟁력으로 연결한다는 구상이다. KT는 최근 공동연구 성과를 자사 파운데이션 모델 ‘믿:음 K’와 자율형 에이전트 관련 서비스 등에 활용하는 방향을 추진해왔다. 후속 연구 범위도 넓힌다. KT는 기술 수요를 반영한 신규 과제를 발굴해 에이전틱 AI와 피지컬 AI, 토큰 효율화 등을 중심으로 산학 연구를 확대할 계획이다. AI가 질문에 답하는 수준을 넘어 스스로 상황을 판단하고 행동하는 에이전틱 AI가 확산되면서 추론 효율과 신뢰성, 실제 환경에서의 행동 예측 기술이 중요해진 데 따른 행보다. 산학협력 방식 자체도 고도화할 전망이다. KT는 올해 들어 서울대와 KAIST뿐 아니라 고려대 등 주요 대학과 공동연구를 확대하고 있으며, 글로벌 연구기관과의 협력도 병행하고 있다. 연구 기획 단계에서부터 성과 검증과 사업 적용 가능성을 함께 고려해 ‘기술 확보→검증→서비스 적용’으로 이어지는 구조를 정착시키겠다는 전략이다. KT는 이번 연구 성과를 계기로 대학과의 협력을 일회성 프로젝트가 아닌 지속적인 AI 기술 확보 채널로 확대한다는 방침이다. 박재형 KT AX미래기술원장 상무는 “이번 성과를 기반으로 대학과 함께 성장하는 연구개발 협력 모델을 확대하고 연구 결과가 KT의 AI 경쟁력으로 이어지도록 지속 발전시키겠다”고 말했다. 한편 이번 KT가 산학협력에서 확보한 기술을 실제 서비스에 얼마나 빠르게 적용하느냐가 향후 경쟁력의 핵심 변수가 될 전망이다. 특히 에이전틱 AI와 피지컬 AI 시장이 확대되는 가운데 모델 성능뿐 아니라 추론 비용과 토큰 사용량, 신뢰성까지 함께 개선할 수 있는 기술을 확보할 경우 AI 사업의 운영 효율과 서비스 경쟁력을 동시에 높일 수 있다는 평가다.
2026-08-30 13:32:19
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"냉각장치부터 자동차 두뇌까지"…삼성·LG, '가전 밖'에서 다시 붙었다
[경제일보] 국내 가전 시장에서 오랜 경쟁을 이어온 삼성전자와 LG전자의 전선이 ‘가전 밖’으로 넓어지고 있다. 냉장고와 세탁기, TV를 넘어 인공지능(AI) 데이터센터를 식히는 냉난방공조(HVAC)와 자동차 전장으로 무게중심을 옮기면서다. 소비자를 상대로 제품을 판매하는 B2C에서 기업 고객과 장기간 수주·납품 관계를 맺는 B2B로 새로운 수익원을 확보하려는 경쟁이 본격화하고 있다. 28일 업계에 따르면 삼성전자와 LG전자는 최근 HVAC와 전장 사업 확대에 속도를 내고 있다. 지난 19일 삼성전자는 광주사업장에 약 2400억원을 투자해 플랙트그룹의 HVAC 생산라인을 구축한다고 밝혔고, LG전자는 차세대 5G 텔레매틱스 솔루션을 유럽 프리미엄 완성차 양산 모델에 공급하기 시작했다. AI 냉각 격돌 가장 뜨거운 경쟁 분야는 데이터센터 냉각이다. 생성형 AI 확산으로 고성능 그래픽처리장치(GPU) 사용이 늘면서 데이터센터의 전력 소비와 발열량이 급증하자 HVAC가 새로운 성장시장으로 떠올랐다. 삼성전자는 지난해 11월 유럽 HVAC 업체 플랙트그룹을 15억유로에 인수하며 승부수를 던졌다. 기존 가정용·시스템에어컨 등 개별공조에 플랙트가 보유한 칠러와 공기조화기(AHU), 컴퓨터룸 공기처리장치(CRAH), 냉각수분배장치(CDU) 등 중앙공조 기술을 더해 소형 주거시설부터 초대형 AI 데이터센터까지 아우르는 제품군을 갖췄다. 생산능력 확대에도 나섰다. 삼성전자는 광주사업장 제3캠퍼스에 약 2400억원을 투자해 2만1800㎡ 규모의 HVAC 생산라인을 구축하고 2028년 초 가동할 예정이다. 광주사업장은 플랙트의 글로벌 생산거점이자 아시아 핵심기지 역할을 맡는다. 삼성전자 DA부문 관계자는 “글로벌 시장에서 B2B 에어컨 수주를 이어가고 AI 데이터센터 분야로 사업을 확대해 HVAC를 미래 성장동력으로 적극 육성하고 있다”며 “플랙트의 고정밀 공조 기술과 삼성전자의 AI 기반 빌딩 통합 제어 플랫폼인 스마트싱스 프로와 b.IoT를 결합해 대형 상업·산업시설 등 고부가가치 HVAC 시장에 대응할 계획”이라고 했다. 국내 생산을 통해 데이터센터 프로젝트의 맞춤형 납품과 협력사 밸류체인 구축에도 속도를 낸다는 방침이다. LG전자 역시 실제 수주를 빠르게 늘리고 있다. LG전자 ES사업본부에 따르면 AI 데이터센터향 냉난방공조 솔루션 수주액은 이미 6000억원을 넘어섰으며 연말까지 수조원 수준의 수주 확보를 목표로 하고 있다. LG전자의 강점은 칠러와 팬월유닛(FWU) 등 공랭식 냉각부터 CDU 등 액체냉각까지 아우르는 제품군이다. LG전자 ES부문 관계자는 “제품을 안정적으로 운영할 수 있는 부품 경쟁력인 ‘코어테크’가 강점”이라며 “공랭식과 액체냉각뿐 아니라 소프트웨어와 전력 인프라까지 토털 솔루션을 제공할 수 있다”고 했다. LG전자는 AI 데이터센터와 글로벌 사우스 등 신흥시장을 공략해 2030년 HVAC 매출 20조원을 달성한다는 목표다. 車 두뇌 경쟁 두 번째 전선은 자동차다. 차량이 소프트웨어와 AI 중심으로 진화하면서 전장 역시 양사의 핵심 B2B 사업으로 자리 잡고 있다. 삼성의 중심에는 하만이 있다. 2017년 삼성전자가 인수한 하만은 디지털 콕핏과 텔레매틱스, 카오디오 등을 중심으로 사업을 확대하고 있다. 올해 2분기 하만은 매출 4조6000억원, 영업이익 4000억원을 기록했다. 삼성전기는 차량용 적층세라믹커패시터(MLCC)와 카메라모듈, 삼성디스플레이는 차량용 OLED 등으로 전장 사업을 뒷받침하고 있다. LG는 VS사업본부를 중심으로 소프트웨어중심차량(SDV) 시장을 공략한다. 최근 유럽 완성차에 공급을 시작한 5G R16 기반 텔레매틱스는 무선 소프트웨어 업데이트(OTA), 차량·사물통신(V2X), 자율주행 등에 필요한 연결성을 제공한다. LG전자 VS부문 관계자는 “이번 공급은 차량용 통신 분야에서 축적한 기술력과 글로벌 사업 경쟁력을 입증했다는 데 의미가 있다”며 “텔레매틱스를 인포테인먼트와 차량용 소프트웨어 등과 연계해 경쟁력을 강화할 계획”이라고 했다. LG전자는 앞으로 SDV와 AIDV를 중심으로 차량용 소프트웨어와 AI 역량도 키운다. 인포테인먼트와 텔레매틱스를 고도화하면서 AI 기반 인캐빈 센싱과 개인화 기능 등을 확대해 하드웨어와 소프트웨어, AI를 아우르는 통합 솔루션으로 사업 영역을 넓힌다는 구상이다. 승부는 수익성 양사의 B2B 사업은 이제 외형 확대에서 수익성을 입증하는 단계로 넘어가고 있다. 지난해 LG전자 B2B 매출은 24조1000억원을 기록했고 VS와 ES사업본부 합산 영업이익은 처음 1조원을 넘어섰다. 올해 2분기 VS사업본부는 매출 3조259억원, 영업이익 1912억원, ES사업본부는 매출 2조7261억원, 영업이익 2358억원을 기록했다. 삼성도 하만을 안정적인 수익원으로 키운 데 이어 대형 인수합병(M&A)을 활용해 HVAC 사업 기반을 빠르게 넓히고 있다. 플랙트 인수로 중앙공조 기술과 글로벌 고객 기반을 확보한 데 이어 광주 생산라인을 통해 국내외 공급망까지 강화하는 수순이다. 결국 다음 승부는 누가 B2B 수주를 장기간 안정적인 이익으로 연결하느냐에서 갈릴 전망이다. LG가 먼저 확보한 데이터센터·완성차 고객과 수주를 토대로 수익성을 높이는 전략이라면 삼성은 플랙트와 하만에 기존 AI·플랫폼 기술을 접목해 사업 외연을 빠르게 넓히고 있다. 냉장고와 TV에서 맞붙었던 두 회사의 경쟁이 이제 데이터센터 냉각장치와 자동차의 두뇌로 옮겨가고 있다.
2026-08-28 17:22:03
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팀네이버, ECCV에 논문 23편 채택…3D·로봇 공간지능 경쟁력 고도화
[경제일보] 네이버가 인공지능(AI)의 시선을 현실 공간으로 넓히고 있다. 생성형 AI 경쟁이 텍스트와 이미지 생성을 넘어 실제 공간을 인식하고 이해하는 공간지능으로 확대되는 가운데 네이버랩스와 네이버랩스 유럽 등이 3차원(3D) 공간 재구성, 자율주행 지도, 로봇 시뮬레이션 기술 개발을 고도화하고 있다. 논문 성과를 넘어 네이버의 로봇·자율주행 사업과 연결될 수 있는 원천기술 확보에 속도를 내는 것으로 분석된다. 28일 네이버는 팀네이버가 발표한 연구 논문 23편이 컴퓨터비전 분야 세계 최고 권위 학회 중 하나인 'ECCV 2026' 정규 논문으로 채택됐다고 밝혔다. 네이버랩스, 네이버랩스 유럽, 네이버 AI Lab, 네이버클라우드 등 여러 기술 조직이 3D 공간 인식과 재구성, 이미지·영상 학습 모델, 로봇 주행 시뮬레이션 등 다양한 분야에서 연구 성과를 낸 것으로 알려졌다. 특히 네이버랩스와 네이버랩스 유럽은 로봇과 자율주행 기술에 활용할 수 있는 공간지능 연구를 대거 선보였다. 공간지능은 AI가 주변 환경의 형태와 구조, 위치 관계 등을 이해하고 이를 바탕으로 현실 세계에서 움직이거나 판단하는 능력을 의미한다. 로봇이 사람처럼 주변 공간을 인식하고 경로를 계획하기 위해서는 이런 기술이 필수적으로 평가된다. 네이버랩스 유럽은 지난 2023년 공개한 3D 재구성 기술 '더스터(DUSt3R)'의 후속 연구인 '블래스터(BLASt3R)'를 공개했다. 블래스터는 여러 이미지를 분석해 3D 공간을 재구성하는 동시에 로봇의 위치를 파악하고 지도를 만드는 SLAM 기술을 결합한 것이 특징이다. 이를 통해 로봇이 주행하면서 주변 환경을 실시간으로 지도화하고, 별도의 고성능 장비에 의존하지 않고 온디바이스 환경에서도 3D 재구성을 수행할 수 있도록 기술을 개선했다. 기존보다 속도와 정확도를 높여 로봇이 실제 환경을 인식하는 데 필요한 연산 부담을 낮추는 데 초점을 맞춘 것이다. 네이버랩스는 360도 파노라마 이미지 한 장만으로 실내 공간을 3D로 생성하는 연구도 선보였다. '인스페이스(InSpace)' 기술은 이미지 속 방의 구조와 사물 배치를 분석해 공간을 입체적으로 재구성하는 방식이다. 자율주행과 연결되는 공간 인식 기술도 개발했다. 네이버랩스는 비전언어모델(VLM)을 활용해 학습하지 않은 물체까지 인식하고 이를 실시간으로 조감도 형태의 BEV 지도에 반영하는 기술을 공개했다. 자율주행 차량이나 로봇이 기존에 학습하지 않은 환경에서도 주변 정보를 파악할 수 있도록 하는 것이 핵심이다. 네이버 AI Lab과 KAIST가 공동 연구한 '서울월드모델'은 이런 네이버의 공간지능 기술의 연장선에 있는 것으로 평가된다. 서울의 파노라마 이미지 등 방대한 공간 데이터를 활용해 실제 도시를 반영한 장거리 영상을 생성하고, 이를 지도 기반 가상 탐색과 디지털트윈, 자율주행·로보틱스 시뮬레이션 등에 활용할 수 있도록 하는 기술이다. 서울월드모델과 3D 공간 재구성 기술을 결합하면 현실 공간을 AI가 이해하고 이를 가상환경으로 재현해 다양한 상황을 시뮬레이션하는 방식으로 확장할 수 있다. 실제 도로나 건물에서 모든 상황을 반복적으로 테스트하기 어려운 자율주행이나 로봇 분야에서 가상환경을 활용한 학습과 검증의 중요성이 커지고 있다. 네이버클라우드 역시 이미지와 영상에 대한 AI의 이해도를 높이는 연구를 진행했다. 영상 속 사물의 움직임을 인식하는 기술과 이미지 공간에 텍스트 기반 추론을 결합해 입체적 정보를 더 정밀하게 파악하는 연구가 이번 학회에서 채택됐다. 네이버는 이를 통해 컴퓨터비전 분야의 기초 기술 경쟁력을 확대한다는 계획이다. 이번 학회에서는 전체 제출 논문 가운데 약 1~2%에 해당하는 'ECCV Spotlight'에도 관련 논문 4편이 선정됐다. 360도 이미지를 활용한 3D 공간 생성 연구와 서울월드모델 등이 포함됐다. 네이버가 공간지능을 강조하는 배경에는 AI 기술의 활용 범위가 디지털 공간에서 현실 세계로 확대되고 있기 때문이다. 생성형 AI가 텍스트와 이미지, 영상을 만들어내는 것을 넘어 로봇이 실제 환경에서 이동하고 작업하도록 하기 위해서는 공간을 이해하고 물리적 세계의 변화를 예측하는 능력이 필요하다. 특히 로봇 산업에서는 카메라로 주변을 보는 것만으로는 충분하지 않다. 사물의 위치와 거리, 공간의 구조를 파악하고 자신의 위치를 지속적으로 추정하면서 장애물을 피해 움직여야 한다. 네이버랩스가 3D 재구성과 SLAM, 자율주행 지도 기술을 동시에 고도화하는 것도 이런 현실 세계의 요구에 대응하기 위한 것으로 풀이된다. 네이버 관계자는 "팀네이버는 3대 비전 학회로 불리는 ECCV, ICCV, CVPR에서 매년 두 자릿수 논문이 채택되는 등 글로벌 기술력을 입증해왔다"며 "팀네이버는 앞으로도 적극적인 연구개발을 이어가며 차세대 AI·공간지능 기술을 확보하고, 이를 다양한 서비스에 접목해 사용자가 일상에서 쉽게 체감할 수 있는 기술 경험을 제공해 나갈 계획"이라고 말했다.
2026-08-28 17:06:10
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당근부동산, '살아본 후기 지도' 출시…주소만 입력하면 거주 경험 한눈에
[경제일보] 집을 구할 때 가격과 면적만으로는 실제 거주 만족도를 판단하기 어렵다. 관리비가 얼마나 나오는지, 밤에 소음은 심하지 않은지, 관리인이 상주하는지 등은 직접 살아보기 전에는 확인하기 쉽지 않다. 당근부동산이 이 같은 생활 정보를 실제 거주자의 경험으로 확인할 수 있는 기능을 내놨다. 당근의 부동산 서비스 ‘당근부동산’은 이용자가 작성한 주거 후기를 지도에서 확인할 수 있는 ‘살아본 후기 지도’를 출시했다고 28일 밝혔다. ‘살아본 후기’는 이용자가 자신이 거주했거나 거주 중인 집과 동네에 대한 경험을 공유하는 서비스다. “단열이 잘돼 관리비가 적게 나왔다”, “관리인이 상주해 공용공간이 깨끗하다”, “후문 쪽 공원에서 가족과 산책하기 좋다” 등 매물 정보만으로 확인하기 어려운 생활 정보를 중심으로 후기가 쌓이고 있다. 이번 기능을 통해 이용자는 당근부동산의 ‘살아본후기’ 메뉴에서 원하는 주소를 검색하면 해당 건물의 후기를 지도상에서 바로 확인할 수 있다. 기존에는 매물 상세 페이지 등을 오가며 후기를 찾아야 했지만 이제 건물 단위로 관련 정보를 모아볼 수 있다. 아파트는 물론 원룸·투룸, 오피스텔 등 다양한 주거 형태를 지원한다. 관심 분야별로 후기를 골라보는 기능도 제공한다. 이용자는 편의시설, 학군, 소음 등 주요 주거 조건을 선택해 관련 후기를 확인할 수 있다. 단순히 ‘좋다’는 평가를 넘어 분리수거 요일, 관리인 상주 여부, 채광, 주변 상권 등 실제 생활에서 체감하는 정보가 주요 판단 기준이 된다. 동네 단위 정보도 제공한다. 개별 건물의 후기를 종합해 ‘동네별 살아본 후기’를 보여주는 방식이다. 시장이나 편의점, 카페가 얼마나 가까운지, 대중교통 접근성은 어떤지 등 여러 생활 요소를 비교하면서 이사 후보지를 좁힐 수 있다. 당근이 주거 후기 기능을 지도 기반으로 확장한 것은 부동산 서비스의 경쟁축을 매물 정보에서 ‘생활 정보’로 넓히려는 전략으로 풀이된다. 온라인 부동산 플랫폼이 가격·면적·거래가 등 객관적 데이터를 중심으로 경쟁해왔다면, 지역 커뮤니티를 기반으로 한 당근은 실제 거주자의 경험을 차별화 요소로 활용할 수 있기 때문이다. 특히 전세·월세 시장에서는 같은 건물이라도 관리 상태나 소음, 생활 편의성 등에 대한 체감이 크게 다를 수 있어 실제 거주자의 정보가 계약 전 의사결정에 영향을 줄 가능성이 있다. 다만 후기는 개인의 경험과 주관적 판단이 반영되는 만큼 이용자가 여러 의견을 비교해 판단할 필요가 있다. 당근부동산 관계자는 “집을 고를 때 가격이나 면적뿐만 아니라 실제로 살아본 사람의 경험도 중요한 판단 정보”라며 “당근만의 지역 기반 연결을 바탕으로 집과 동네를 더욱 입체적으로 탐색할 수 있도록 기능을 고도화할 것”이라고 말했다.
2026-08-28 10:07:18
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삼성생명, 'AI CX 글쓰기 시스템' ICT 어워드 과기부장관상 수상 外
[경제일보] 삼성생명이 대고객 콘텐츠 품질 향상을 위해 구축한 '인공지능(AI) CX(고객경험) 글쓰기 시스템'이 'ICT 어워드 코리아 2026'에서 AI 전환(AX)혁신 부문 통합대상인 과학기술정보통신부장관상을 수상했다고 27일 밝혔다. ICT 어워드 코리아는 한국정보과학진흥협회가 지난 2004년부터 매년 개최하는 시상식이다. 올해는 AX혁신과 애플리케이션(앱), 웹사이트, 디지털 솔루션 등 총 6개 부문에 211개 기업이 참가했다. 삼성생명의 AI CX 글쓰기 시스템은 AI 기술을 활용한 업무 프로세스 재설계와 사용자 경험·생산성 혁신 성과를 인정받아 AX혁신 부문 1위를 차지했다. 삼성생명은 고객이 쉽게 읽고 이해해 바로 행동할 수 있는 콘텐츠 제공을 목표로 CX 글쓰기 체계를 운영해왔다. 최근에는 생성형 AI를 접목한 자동화 시스템을 도입해 임직원이 고객 관점의 콘텐츠를 작성하고 검토할 수 있도록 했다. AI CX 글쓰기 시스템은 어려운 금융·전문용어를 쉬운 표현으로 바꾸고 용어와 문장 표현을 통일하는 데 활용된다. 이를 통해 고객과의 소통 과정에서 발생할 수 있는 오해를 줄이고 콘텐츠 제작 과정의 효율성을 높였다는 설명이다. 삼성생명 관계자는 "AI 기술의 도입은 단순히 업무 효율을 높이는 것을 넘어 고객과의 소통을 더욱 원활하게 하는 핵심 요소"라며 "앞으로도 AX 구현과 고객 중심의 서비스를 지속적으로 강화해 더 나은 고객 경험을 제공하겠다"고 말했다. ◆ 라이나생명, M365 코파일럿 도입…전사 AI 전환 본격화 라이나생명이 생성형 인공지능(AI) 솔루션인 'M365 코파일럿(Copilot)'을 업무 전반에 도입하며 전사적인 AI 전환에 나선다고 27일 밝혔다. 라이나생명은 먼저 웹 기반 대화형 AI인 'Copilot Chat'을 도입했다. 별도의 업무 환경을 오가지 않고 문서 작성과 요약, 번역 등 일상적인 업무에 활용할 수 있도록 했다. 오는 10월에는 'Microsoft 365 Copilot'을 전 임직원 대상으로 확대해 생성형 AI를 업무 환경 전반에 적용할 예정이다. 임직원들은 기존 업무 환경에서 필요한 정보를 빠르게 확인하고 문서 작성 등 반복 업무에 소요되는 시간을 줄일 수 있게 된다. 라이나생명은 이를 통해 업무 생산성을 높이고 핵심 업무에 집중할 수 있는 환경을 조성한다는 계획이다. AI 활용 역량을 높이기 위한 교육과 지원도 병행한다. 실제 업무에 적용할 수 있는 AI 활용 방안을 지속적으로 발굴하고 조직 전반에 AI 활용 문화를 정착시킬 방침이다. 박기흥 라이나생명 디지털서비스본부 상무는 "이번 Copilot 도입은 생성형 AI를 일상 업무에 접목해 임직원의 업무 효율과 생산성을 높이기 위한 것"이라며 "앞으로도 AI를 활용할 수 있는 영역을 지속적으로 확대하고 임직원의 역량을 강화해 실질적인 업무 혁신으로 이어지는 AI 활용 고도화를 추진할 예정"이라고 말했다. ◆ 신한라이프, 취업준비 청년 100명 초청 채용설명회 개최 신한라이프가 26일 서울 중구 신한L타워에서 보험업권 취업을 준비하는 청년 100명을 초청해 채용설명회를 개최했다고 27일 밝혔다. 이번 행사는 보험업 취업을 준비하는 청년들에게 채용 정보와 실제 직무 경험을 제공하기 위해 마련됐다. 참가자는 채용플랫폼과 대학 취업지원 부서 등을 통해 접수된 신청자 가운데 추첨을 거쳐 선정됐다. 설명회에서는 기업문화와 주요 직무, 업무환경 등을 소개하고 △인사담당자 채용가이드 △직무별 커리어 토크 △역량 강화 특강 등을 진행했다. 올해 입사한 신입사원들은 취업 준비 과정과 입사 후 직장생활 경험을 공유했다. 상품·계리와 영업, 디지털전환(DX), 자산운용 등 주요 부문 현직자와의 소그룹 상담도 진행해 실제 업무와 필요 역량, 직무별 성장경로 등을 안내했다. 외부 전문가가 진행하는 자기소개서 작성과 면접 특강도 마련했다. 참가자들이 자신의 경험과 강점을 정리하고 면접에 대비할 수 있도록 실전 준비 방법을 중심으로 교육했다. 신한라이프는 지난달 고용노동부 주관 '2026 미래내일 일경험 사업' 참여기업으로 선정돼 미취업 청년들에게 사내 과제 수행과 멘토링 기회를 제공하고 있다. 지난 19일부터 이틀간 서울 동대문디자인플라자에서 열린 '2026 금융권 공동 채용박람회'에도 참여해 모의면접과 채용상담을 진행했다. 신한라이프 관계자는 "청년 고용 활성화를 위한 사회적 노력에 발맞춰 보험업권 취업을 준비하는 청년들에게 보다 실질적인 도움이 되고자 이번 행사를 준비했다"며 "앞으로도 청년들의 진로 탐색을 지원하고 사회에 첫발을 내딛는 과정에 힘이 될 수 있도록 다양한 활동을 지속적으로 마련해 나가겠다"고 말했다.
2026-08-27 17:34:11
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"국산 위성부품, 개발만으론 못 큰다"…우주항공청, 실증·판로 지원 나서
[경제일보] 우주항공청이 국내 위성 핵심부품 스타트업과 중소기업의 기술 국산화부터 우주 실증, 공급망 진입까지 전 주기를 지원하는 방안 마련에 나선다. 국내 우주산업이 위성 완제품 중심에서 핵심 부품과 소재 등 공급망 경쟁력 확보로 확대되는 가운데, 기업들이 실제 우주에서 기술력을 입증하고 판로까지 확보할 수 있도록 지원 체계를 강화한다는 구상이다. 27일 우주항공청은 대전 유성구 텔레픽스에서 국내 위성 핵심부품 개발 스타트업 및 중소기업 10개사와 '제10차 우주항공 SOS 간담회'를 개최했다고 밝혔다. 이번 간담회에는 그린광학, 나라스페이스, 레오스페이스, 솔탑, 엠아이디, 인스페이스, 져스텍, 카이로스페이스, 코스모비, 텔레픽스 등이 참석했다. 위성체와 탑재체, 부품·소재, 지상시스템 등 우주산업 밸류체인에서 기술을 개발하는 기업들이 현장에서 겪는 애로사항과 정책 지원 필요성을 공유한 것으로 알려졌다. 이번 간담회의 핵심 의제는 '개발 이후'가 다뤄졌다. 국내 기업들이 위성 핵심부품 기술을 개발하더라도 실제 위성에 탑재해 우주에서 성능을 검증하기까지 상당한 시간과 비용이 필요하고 우주 실증을 마친 이후에도 체계기업 공급망에 진입하거나 초기 시장을 확보하는 데 어려움이 있는 것으로 나타났다. 이에 참석 기업들은 핵심부품 기술 개발 및 고도화, 우주환경 시험·인증, 위성 탑재를 통한 우주 실증 및 우주 이력(헤리티지) 확보, 체계기업과의 협력 및 공급망 진입, 초기 시장 확보와 판로 확대 등을 주요 애로사항으로 제시했다. 특히 우주산업에서는 실제 우주환경에서 제품 성능을 검증한 이력이 기업의 기술 신뢰도를 좌우하는 만큼 '우주 헤리티지' 확보가 중소기업의 사업화에 중요한 요소로 꼽힌다. 지상에서 성능과 안전성을 입증하는 것과 실제 위성에 탑재돼 발사와 운용 과정을 거치는 것은 기술적·사업적 의미가 다르기 때문이다. 해당 이유로 정부 지원도 연구개발(R&D) 단계에 머무르지 않고 우주환경 시험과 인증, 실제 위성 탑재 및 실증, 후속 사업화로 이어지는 방식으로 확대할 필요성이 커지고 있다. 기업이 기술을 개발한 이후 실제 고객과 시장을 확보할 수 있도록 지원하는 것이 국내 우주산업 생태계의 지속적인 성장에 중요한 것으로 분석된다. 국내 위성산업 역시 민간 기업의 역할이 확대되면서 핵심부품 경쟁력 확보가 중요해지고 있다. 위성 제작과 발사 비용이 낮아지고 민간 주도의 뉴 스페이스 시대가 본격화하면서 위성 서비스 시장이 커지고 있지만, 핵심 부품을 해외에 의존할 경우 공급망 불안이나 기술 종속 문제가 발생할 수 있기 때문이다. 특히 위성용 부품은 일반 산업용 부품과 달리 극한의 온도와 진공, 방사선 등 우주환경을 견뎌야 하는 만큼 별도의 시험과 인증이 필요하다. 국내 기업이 기술력을 확보하더라도 실제 우주환경에서 검증할 기회를 얻기 어렵다는 점은 시장 진입을 가로막는 요인으로 지적된다. 체계기업과의 연결도 과제다. 중소기업과 스타트업이 자체적으로 핵심부품을 개발하더라도 대형 위성 제작사나 체계기업의 공급망에 진입하지 못하면 안정적인 매출로 연결하기 어렵다. 이에 정부가 기술 개발 기업과 체계기업 간 협력을 촉진하고 초기 수요를 만들어주는 역할이 중요한 것으로 풀이된다. 오태석 우주항공청장은 "우주산업의 경쟁력은 위성체뿐만 아니라 위성의 성능을 뒷받침하는 핵심부품 기술력에서 결정된다"며 "국내 기업들이 개발한 우수한 기술이 실제 우주에서 검증되고 시장으로 연결될 수 있도록 지원체계를 강화해 나갈 계획"이라고 말했다.
2026-08-27 17:07:02
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LG유플러스 'U+one', 고객센터 앱 넘어 생활 플랫폼으로…3년 연속 DCXI 1위
[경제일보] 통신사 애플리케이션(앱)이 단순히 요금을 확인하고 상담받는 고객센터 역할에서 벗어나 콘텐츠와 혜택을 제공하고 인공지능(AI)이 실제 업무까지 처리하는 생활형 플랫폼으로 진화하고 있다. LG유플러스는 통합 고객 앱 'U+one'을 중심으로 셀프서비스와 AI 기능을 확대하며 고객 접점을 넓히고 있다. 27일 LG유플러스는 한국표준협회(KSA)가 주관하는 '2026 디지털고객경험지수(DCXI)' 이동통신 부문에서 1위를 차지했다고 밝혔다. 이동통신 부문 평가가 시작된 지난 2024년 이후 3년 연속 1위인 것으로 알려졌다. LG유플러스가 주목하는 것은 고객이 통신사 직원이나 상담센터를 거치지 않고 앱에서 직접 문제를 해결할 수 있도록 하는 '셀프서비스'다. U+one에서는 요금 조회·납부, 요금제 변경, 로밍 가입, 멤버십 이용 등 주요 통신 업무를 직접 처리할 수 있다. 가족 통신 관리 기능을 통해서는 자녀의 요금 조회·납부와 선택약정 관리, 분실신고 등도 가능하다. 이 같은 변화는 통신사 앱의 역할이 달라지고 있다는 점을 보여준다. 과거 통신사 앱은 요금과 데이터 사용량을 확인하거나 고객센터에 문의하기 위한 보조 채널에 가까웠다면, 이제는 고객이 통신과 관련한 대부분의 업무를 직접 처리하는 핵심 접점으로 자리 잡고 있다. 여기에 콘텐츠와 혜택까지 결합하면서 앱의 성격도 바뀌고 있다. LG유플러스는 U+one에 '플러스' 서비스를 운영하며 콘텐츠와 멤버십 혜택 등을 제공하고 있다. 멤버십 영화 예매 등 앱 안에서 이용할 수 있는 서비스를 확대해 고객이 특정 업무를 처리할 때만 접속하는 앱이 아니라 일상적으로 이용하는 플랫폼으로 만들겠다는 전략이다. AI는 이 같은 플랫폼화를 가속하는 핵심 기술로 꼽힌다. 현재 U+one에는 AI 검색을 비롯해 챗봇·콜봇, AI 상담 지원 기능 등이 적용돼 있다. 고객이 원하는 정보를 검색하거나 문의하는 과정에서 AI가 필요한 정보를 찾아주는 방식이다. LG유플러스는 여기서 한 단계 더 나아가 올해 하반기 AI 검색을 '에이전트' 형태로 고도화해 단순히 정보를 찾아주는 것을 넘어 요금 조회·납부 등 실제 업무까지 지원할 계획이다. 고객이 앱의 여러 메뉴를 직접 찾아 들어가는 대신 자연어로 원하는 업무를 요청하면 AI가 필요한 절차를 수행하는 방식이다. 통신 서비스는 요금제와 부가 서비스, 멤버십, 로밍 등 상품과 기능이 복잡하게 얽혀 있어 AI 에이전트 적용 효과가 큰 분야로 꼽힌다. 고객 입장에서는 메뉴를 찾아다니는 과정이 줄어들고, 통신사 입장에서는 반복적인 상담 업무를 줄이는 동시에 디지털 채널 이용을 확대할 수 있다. LG유플러스는 고객의 이용 패턴을 분석한 개인화 서비스도 확대할 계획이다. 고객에게 필요한 정보와 혜택을 선별해 제공하고 U+one에서 이용할 수 있는 콘텐츠와 서비스를 늘려 앱의 체류와 이용 빈도를 높인다는 구상이다. 특히 LG유플러스는 고객 의견을 실제 서비스 개선으로 연결하는 방식도 강화하고 있다. 고객 참여형 서비스 '심플 랩'을 통해 접수된 의견이 자녀 통신요금 관리 등 실제 U+one 기능으로 반영되고 있다. 지난 6월 기준 심플 랩에 접수된 고객 아이디어는 누적 1만건을 넘어섰으며, 이 가운데 10건 중 1건 이상이 실제 서비스에 반영되거나 개발·검토되고 있다. 강진욱 LG유플러스 모바일·디지털사업그룹장 상무는 "3년 연속 DCXI 1위는 고객이 일상에서 체감하는 편리함과 즐거움을 높이기 위해 지속적으로 노력한 결과"라며 "앞으로도 AI 에이전트를 활용해 고객이 원하는 정보를 더욱 쉽고 빠르게 찾고, 필요한 업무를 손쉽게 처리할 수 있는 고객 경험을 제공해 나가겠다"고 말했다.
2026-08-27 14:36:04