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"내가 원하는 코인만 골라본다"…업비트, 원화시장 맞춤 '스크리너' 출시 [경제일보] 업비트가 국내 투자자가 실제로 많이 활용하는 원화마켓 데이터를 기반으로 원하는 가상자산을 직접 골라볼 수 있는 검색 도구를 내놨다. 단순 시세 확인을 넘어 거래대금, 기술적 지표, 투자심리 등을 조합해 관심 자산을 압축할 수 있도록 해 투자 정보 서비스 경쟁을 강화하는 모습이다. 두나무는 31일 업비트 데이터랩에 ‘디지털 자산 스크리너’를 출시했다고 밝혔다. 스크리너는 업비트 원화마켓에서 거래 지원되는 자산을 대상으로 원하는 조건을 설정해 한 화면에서 비교할 수 있는 기능이다. 현재 시가총액 상위 100개 자산 등 미리 구성된 목록도 제공한다. 제공되는 조건은 총 29종이다. 섹터와 시가총액 같은 기본정보부터 현재가, 52주 신고가·신저가, 거래대금 등 시세 지표, 공포·탐욕지수와 같은 투자심리, RSI·볼린저밴드 등 기술적 분석, 변동성까지 다양한 데이터를 조합할 수 있다. 업비트 데이터랩은 이미 개별 자산에 대해 공포·탐욕지수, 기술적 분석, 수익률, 변동성, 온체인 활동 등 여러 데이터를 제공하고 있다. 스크리너는 흩어져 있던 지표를 특정 조건에 따라 한 번에 비교할 수 있도록 확장한 셈이다. 공포·탐욕지수는 가격과 거래량을 바탕으로 시장 심리를 5단계로 구분하며, 원화마켓 거래 지원 후 90일이 지나야 제공된다. 데이터 활용에 익숙하지 않은 투자자를 위해 추천 스크리닝 10종도 마련했다. ‘가격 연속 상승’, ‘거래대금 급증’, ‘기술적 과매도’, ‘극단적 약세 구간’, ‘극단적 강세 구간’ 등이 대표적이다. 실제 서비스에는 MVRV 저평가, 월렛 액티브 저평가, 트랜잭션 액티브 저평가 등 온체인 관련 조건도 포함돼 있다. 이는 투자자들이 단순히 가격이 오른 자산을 찾아보는 데서 벗어나 거래량과 기술적 흐름, 시장심리, 블록체인 활동 등을 함께 살펴보도록 유도하려는 것으로 풀이된다. 특히 가상자산 시장은 종목 수가 많고 가격 변동성이 큰 만큼 원하는 조건에 맞는 자산을 빠르게 추리는 것이 투자정보 탐색의 효율성을 높일 수 있다. 시장 측면에서도 활용 가치가 있다. 금융위원회에 따르면 2025년 말 국내 거래가능 이용자 계정은 1113만개, 국내 가상자산 시가총액은 87조2000억원에 달했다. 같은 기간 가상자산 종목 수는 중복 상장을 제외하고도 712종에 이른다. 투자자가 직접 모든 종목을 비교하기 어려운 시장 구조인 만큼 데이터 기반 선별 도구의 중요성이 커지고 있다. 다만 업비트 역시 스크리너를 투자 추천 서비스로 규정하지 않는다. 데이터랩은 제공 정보가 투자 권유가 아닌 단순 정보 제공 목적이라고 명시하고 있다. 특정 지표가 좋아도 가격 상승이나 수익을 보장하는 것은 아닌 만큼 투자자가 여러 지표를 종합해 판단해야 한다. 김대현 두나무 최고데이터책임자(CDO)는 “스크리너는 국내 원화마켓 투자자의 관점에서 시장·기술·심리·온체인 데이터를 한 화면에서 비교할 수 있도록 설계했다”며 “앞으로도 투자자의 합리적인 의사결정을 돕는 다양한 분석 도구를 선보이겠다”고 말했다. 한편 업비트가 향후 조회 조건을 확대할 계획인 만큼 스크리너가 거래 플랫폼과 데이터 분석 서비스를 연결하는 핵심 기능으로 자리 잡을지도 관심사다. 가상자산 시장이 성숙할수록 단순 거래 편의성보다 얼마나 정확하고 다양한 데이터를 제공해 투자자가 스스로 판단할 수 있도록 돕느냐가 거래소 경쟁력의 한 축으로 떠오를 전망이다.2026-08-31 09:46:51
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"증권사 AI 경쟁, 인프라가 좌우"…카카오엔터프라이즈 GPUaaS 제시 [경제일보] 증권사들의 인공지능(AI) 활용 범위가 투자분석과 리스크 관리 등 핵심 업무로 확대되면서 이를 뒷받침할 AI 인프라 확보가 새로운 과제로 떠오르고 있다. 대규모 AI 모델을 운영하기 위한 그래픽처리장치(GPU) 확보부터 데이터센터와 전력, 보안까지 고려해야 할 요소가 늘어나면서 금융권에서도 클라우드와 자체 인프라를 결합한 하이브리드 방식이 주목받고 있다. 금융 데이터의 특성상 망분리와 내부통제 등 높은 보안 요건까지 충족해야 하는 만큼 증권사의 AI 전환 경쟁이 인프라 경쟁으로 이어지는 것으로 분석된다. 27일 카카오엔터프라이즈는 서울 여의도 인근에서 메리츠증권, 미래에셋증권, 신영증권, 한국투자증권, LS증권 등 주요 증권사 IT·인프라 담당자를 대상으로 '증권형 AI 인프라의 미래'를 주제로 세미나를 개최하고 금융권 AI 인프라 구축 전략을 공유했다고 밝혔다. 최근 증권사들은 AI를 고객 상담이나 검색 등 고객 접점 서비스에 적용하는 데서 나아가 데이터 분석, 리스크 관리, 투자전략 수립, 내부 업무 자동화 등으로 활용 범위를 넓히고 있다. AI 모델이 처리해야 할 데이터와 업무가 늘면서 이를 안정적으로 구동할 수 있는 GPU 인프라를 확보하는 것이 AI 전환의 핵심 과제로 부상하고 있다. 특히 AI 인프라는 단순히 GPU를 확보하는 것만으로 구축이 끝나지 않는다. 고성능 GPU를 운영하기 위한 데이터센터와 전력, 네트워크, 저장장치, 관리 시스템 등이 함께 필요해 구축의 난이도가 높다는 평가다. 기업이 GPU를 직접 구매해 자체 인프라를 구축할 경우 초기 투자 부담이 크고 향후 AI 수요 변화에 따라 자원을 유연하게 조정하기 어렵다는 점도 부담이다. 특히 금융권은 일반 기업보다 AI 인프라 구축 과정에서 고려해야 할 보안 요건이 많다. 증권사가 보유한 고객 정보와 금융 데이터가 민감한 만큼 외부 환경에서 AI를 운영할 경우 데이터 보안과 접근 통제, 내부 통제 등이 필수적으로 요구된다. 망 분리 등 금융권 특유의 규제 환경도 AI 인프라 확대를 어렵게 만드는 요소로 꼽힌다. 이 때문에 금융권에서는 자체 인프라와 클라우드의 장점을 결합하는 하이브리드 방식이 하나의 대안으로 거론되고 있다. 민감한 데이터를 내부 환경에서 관리하면서 필요에 따라 클라우드의 GPU 자원을 활용할 수 있어 초기 구축 부담과 확장성 문제를 동시에 해결할 수 있는 것으로 주목되고 있다. 이날 세미나에서 카카오엔터프라이즈는 카카오클라우드의 하이브리드 GPUaaS가 고사양 GPU 구매부터 데이터센터와 전력, 자원 통합 관리, 확장 등에 필요한 AI 인프라를 카카오클라우드 플랫폼을 통해 제공하는 방식이라고 설명했다. 기업이 AI 인프라를 처음부터 직접 구축하는 대신 필요한 GPU 자원을 확보하고 관리할 수 있도록 지원하는 것이 핵심이다. 특히 카카오엔터프라이즈는 AI 인프라 구축 과정에서 발생하는 비용과 구축 기간, 유연성 및 확장성, 보안, 운영·관리 역량 등을 주요 고려사항으로 제시했다. 또한 금융기관이 클라우드 기반 AI 인프라를 활용하기 위해 필요한 망 분리와 데이터 보안, 내부 통제 기능 등을 강조했다. 카카오클라우드는 금융권의 클라우드 이용을 위한 보안 요건을 충족하기 위해 금융보안원이 매년 진행하는 클라우드 서비스 제공업체(CSP) 안전성 평가를 받고 있다. 금융권에서는 AI 모델의 성능뿐 아니라 AI가 처리하는 금융 데이터의 보안과 관리 체계까지 함께 확보해야 하는 만큼 인프라 사업자들의 금융 특화 경쟁도 중요해질 것으로 분석된다. 앞으로 금융권 AI 시장에서는 AI 모델과 서비스뿐 아니라 이를 뒷받침하는 인프라를 둘러싼 경쟁도 본격화할 것으로 전망된다. 특히 금융 데이터의 보안성을 유지하면서 급변하는 AI 수요에 대응할 수 있는 인프라를 어떻게 구축하느냐가 증권사의 AI 전환 속도를 결정하는 주요 변수로 나타나고 있다. 이재한 카카오엔터프라이즈 대표는 "최근 증권업계는 고객 접점에서의 AI 활용을 넘어 전사 차원에서 업무 전반에 AI를 적용하는 AI 전환(AX) 방안을 심도 있게 고민하고 있다"며 "카카오엔터프라이즈는 기업 및 기관이 실제 비즈니스 성과로 이어지는 AX 경쟁력을 확보할 수 있도록 AI 인프라의 근본적인 혁신을 적극 지원할 것"이라고 말했다.2026-08-27 16:20:26
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![[현장] 자율주행 패권 경쟁 해법은 AI 고도화…데이터·피지컬 AI가 좌우한다](https://image.ajunews.com//content/image/2026/08/26/20260826162312529981.jpg)
자율주행 패권 경쟁 해법은 'AI 고도화'…"데이터·피지컬 AI가 좌우한다" [경제일보] 자율주행 경쟁에서 앞서기 위해서는 데이터를 많이 확보하는 데 그치지 않고, AI 모델의 지속적인 개선으로 연결하는 기술력이 필요하다는 진단이 나왔다. 경험하지 못한 주행 상황까지 예측하고 대응하는 피지컬 AI와 파운데이션 모델 개발이 자율주행 기술 경쟁의 핵심 과제로 떠올랐다는 설명이다. 26일 서울 강남구 코엑스에서 열린 ‘2026 자율주행 산업 컨퍼런스’에서는 현대자동차 이경민 상무, 한국자동차연구원 전병욱 소장, 서울대학교 최준원 교수가 차례로 강연에 나서 자율주행 AI의 발전 방향을 제시했다. 이 상무는 ‘데이터 플라이휠을 통한 자율주행 모델의 지속 개선’, 전 소장은 ‘피지컬 AI 시대, 자율주행 패권 경쟁과 K-모빌리티 전략’, 최 교수는 ‘자율주행 파운데이션 모델의 핵심 설계 쟁점과 발전 방향’을 주제로 발표했다. 이경민 상무는 자율주행 모델을 지속적으로 개선하려면 데이터를 확보하는 데 그치지 않고, 학습과 검증까지 연결하는 구조를 만들어야 한다고 설명했다. 수집한 데이터를 분석·선별해 모델을 학습하고 검증한 뒤 차량에 적용하고, 다시 새로운 데이터를 확보하는 순환 구조가 핵심이라는 설명이다. 이 상무는 “데이터가 핵심이라기보다 데이터를 돌릴 수 있는 프레임이 핵심”이라며 “데이터 플라이휠은 기본적으로 데이터 수집, 데이터 학습, 학습된 모델이나 룰을 다시 데이터로 연결하는 구조”라고 말했다. 실제 주행에서 확보되는 데이터 가운데 모델 성능을 높이는 데 필요한 데이터는 일부에 불과하다는 점도 짚었다. 일반적인 직진 주행보다 차선 변경이나 돌발 상황처럼 모델이 취약한 상황을 골라내고 이를 학습에 활용해야 한다는 것이다. 이 상무는 “실제 데이터를 취득하고 나서 그걸로 학습하면서 끝나는 게 아니라 3D로 구성하고 다양한 상황을 만들어서 시뮬레이션을 통해 검증할 수 있어야 한다”고 말했다. 데이터의 양을 늘리는 것만큼 모델 성능을 떨어뜨리는 문제 상황을 빠르게 찾아내는 과정도 중요하다고 봤다. 문제의 원인을 분석해 다시 학습에 반영하고, 시뮬레이션과 실제 차량 테스트를 통해 안전성을 확인해야 한다는 설명이다. 이어 전병욱 소장은 대규모 데이터를 학습하는 AI를 넘어 물리 세계를 이해하고 예측하는 피지컬 AI가 자율주행의 다음 경쟁 영역이 될 것으로 내다봤다. 전 소장은 “AI 모델은 확보한 데이터에 대해서는 굉장히 잘하지만 예측 불가능한 데이터에 대해서는 상당히 취약하다”며 “데이터 규모는 필요조건일 뿐이고, 결국 자율주행을 하려면 물리 세계를 이해하고 예측하는 일반 지능이 필요하다”고 말했다. 야간이나 폭설, 동물 출현처럼 실제 도로에서 발생 빈도가 낮은 상황은 아무리 많은 데이터를 확보하더라도 충분히 학습하기 어렵다고 설명했다. 이런 상황에 대응하려면 과거 사례를 암기하는 방식에서 벗어나 물리 법칙과 인과관계를 이해하는 AI가 필요하다는 것이다. 전 소장은 월드 모델을 대표적인 기술로 꼽았다. 월드 모델은 물리 법칙과 인과관계를 학습해 특정 행동 이후 발생할 상황을 예측하는 모델이다. 국내 자율주행 산업에는 현재 기술을 빠르게 확보하면서 차세대 기술 개발을 병행하는 투트랙 전략을 제시했다. 전 소장은 “2세대 자율주행을 최대한 빠르게 추격하면서 3세대 자율주행을 선점하는 전략으로 가야 한다”며 “AI 모델 경량화와 차량용 추론 반도체 개발도 함께 이뤄져야 한다”고 강조했다. 마지막으로 최준원 교수는 자율주행 파운데이션 모델의 핵심 과제로 엣지 케이스 대응과 모델 구조, 연산 효율, 시뮬레이션 검증을 제시했다. 갑자기 차량이 끼어들거나 동물이 도로에 나타나는 등 규칙을 일일이 설정하기 어려운 상황에 대응하는 능력이 중요하다는 설명이다. E2E 방식은 인지부터 계획까지 하나의 AI 모델로 연결해 전체 과정을 하나의 목적에 맞춰 최적화할 수 있다는 점에서 기존 모듈러 방식과 차이가 있다고 설명했다. 최 교수는 파운데이션 모델을 주변 환경을 이해하는 ‘씬 인코더’와 차량의 행동을 생성하는 ‘액션 디코더’로 구성하는 방식도 소개했다. 센서에서 들어오는 정보를 3차원 공간으로 변환하고 이를 토큰화해 시공간 정보를 압축하는 구조다. 최 교수는 “주변 씬에 대한 시공간 정보를 잘 압축해서 표현하는 게 굉장히 중요하다”며 “엣지 케이스 대응을 위해 차량과 주변 객체의 속도, 가속도, 위치 등 다양한 정보를 학습하는 과정이 필요하다”고 말했다. 연산 효율 역시 실제 차량 적용을 위한 주요 과제로 꼽았다. 차량 주변의 넓은 영역을 높은 해상도로 처리하면 연산량이 크게 늘어나는 만큼 시공간 정보를 압축하고 과거 정보를 활용해 필요한 정보만 처리하는 방식이 필요하다는 설명이다. 실제 도로에서 확보하기 어려운 엣지 케이스를 다루기 위해서는 시뮬레이션도 필요하다. 최 교수는 “도로에 나가면 엣지 케이스도 별로 없고 AI 모델을 바로 도로에 나가서 하기에는 위험하기도 하다”며 시뮬레이션을 통한 안전성 검증의 필요성을 강조했다. 향후에는 실제 주행 데이터를 증강해 엣지 케이스를 확보하고 시뮬레이터에서 모델의 안전성과 성능을 검증하는 연구가 중요하다고 설명했다. 강화학습을 활용한 모델 안정성 향상과 실제 차량에서 구동할 수 있도록 모델을 경량화하는 작업도 주요 과제로 꼽았다.2026-08-26 16:58:23
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배충식 KAIST 총장 "승부수는 피지컬 AI"…전 교과목 AI 체계로 바꾼다 [경제일보] 배충식 KAIST 총장이 인공지능(AI) 시대의 승부처로 ‘피지컬 AI’를 지목하고 교육·연구·산학협력 전반의 체질을 바꾸겠다는 구상을 내놨다. 범용 AI 모델 자체에서 미국·중국과 규모 경쟁을 벌이기보다 한국이 강점을 가진 제조·로봇·자동차 산업에 AI를 결합해 현실 세계에서 작동하는 기술로 경쟁력을 만들겠다는 전략이다. 배 총장은 지난 24일 서울에서 출입기자 간담회를 열고 “승부수는 피지컬 AI”라며 “제조업의 역량을 고도화하면서 AI를 적용해 피지컬 AI로 국부를 창출하고 우리나라를 강국으로 만드는 게 KAIST의 역할”이라고 밝혔다. KAIST는 자율주행, 스마트팩토리, 로보틱스, 디지털트윈 등 현실 세계와 연결되는 AI 연구를 집중 확대할 계획이다. ◆ 중국과 ‘규모’ 대신 연구 밀도로 승부 배 총장이 피지컬 AI를 선택한 배경에는 한국 산업의 구조적 강점이 있다. 한국은 반도체·자동차·조선·전자·제조업 등 AI가 실제 적용될 산업 기반을 갖추고 있어 소프트웨어와 물리적 시스템을 결합하면 차별화된 경쟁력을 만들 수 있다는 판단이다. 배 총장은 “규모 면에서는 중국이 더 크기 때문에 우리는 밀도 있고 고급화된 연구를 해야 한다”며 대덕연구단지의 정부출연연구기관과 KAIST의 연구역량을 전략기술별로 연결하겠다는 구상도 제시했다. 대학 단독 연구에 머물지 않고 출연연과 공동연구를 확대해 제한된 자원을 집중시키겠다는 것이다. 산업계와의 접점도 강화한다. 기업 수요를 연구 초기부터 반영하는 ‘AI 자율랩’을 구축해 AI가 실험 설계와 수행, 데이터 분석 등을 지원하고 연구 결과를 산업 현장에 보다 빠르게 적용하는 체계를 만든다. KAIST는 산업체 위성연구실과 공동연구센터 유치도 확대할 계획이다. ◆ AI를 잘 쓰는 학생 아닌 ‘AI를 통제하는 인재’ 교육 개편은 더 파격적이다. KAIST는 내년 3월부터 학부 전 학년과 대학원 전 과정의 모든 교과목에 AI 활용 수준을 적용한다. 수업은 AI에 의존하지 않고 인간의 기초 역량을 키우는 단계, AI를 활용해 학습 범위를 확장하는 단계, AI를 직접 설계하고 주도하는 단계로 구분한다. 인문·사회와 기초과학에서는 ‘AI 프리’ 교육을 강화한다. 읽기와 쓰기, 발표, 문제를 스스로 정의하는 능력을 먼저 키우고 이후 AI를 활용해 결과물을 만드는 방식이다. 반면 전공·융합 영역에서는 AI를 적극 활용하고, AI 관련 핵심 과목에서는 학생이 직접 AI를 설계하고 검증하도록 한다. 배 총장은 “교수들이 아는 것만 교육하면 학생들이 교육을 버리게 된다”며 “AI를 활용해 실습하고 터득하게 하는 등 AI 시대에 맞게 교육을 재설계해야 한다”고 말했다. 이는 AI를 특정 전공의 도구가 아니라 모든 학문의 공통 역량으로 끌어올리겠다는 의미다. 다만 모든 수업에서 AI 사용을 허용하는 것이 아니라 AI를 사용하지 않아야 하는 영역과 적극 활용해야 하는 영역을 구분한다는 점이 이번 개편의 핵심이다. ◆ 교육 넘어 연구·창업·행정까지 ‘AI 네이티브’ 이번 구상은 배 총장이 취임 당시 제시한 ‘Beyond Series’의 구체화다. KAIST는 ‘Beyond AI’를 비롯해 혁신적 연구·창업, 효율적이고 열린 대학, 탄소중립, 글로벌화를 5대 발전 전략으로 제시했다. AI를 교육뿐 아니라 연구·창업·행정까지 대학 운영 전반에 적용한다는 계획이다. 특히 창업교육도 신입생부터 강화한다. 연구성과가 기술사업화와 창업으로 이어질 수 있도록 학부·대학원 과정에서 창업을 하나의 진로로 인식하도록 하고, 창업 동문과 현장 전문가를 활용한 교육도 추진한다. 행정 분야에서는 AI 기반 디지털 원스톱 시스템 구축과 인사 절차 간소화도 추진한다. 한편 배충식호 KAIST의 핵심은 AI 전공자를 더 많이 만드는 데 있지 않다. 모든 전공자가 AI를 이해하고 활용하되, AI에 의존하지 않고 문제를 정의할 수 있는 인재를 만드는 것에 가깝다. 동시에 연구에서는 피지컬 AI에 자원을 집중하고 출연연·기업과 공동 연구를 확대해 기술사업화까지 연결한다는 그림이다. 배 총장은 “KAIST가 세계 최고 대학을 따라가는 것이 아니라 새로운 대학의 기준을 만드는 것이 목표”라며 “KAIST를 대한민국 과학기술의 미래를 만드는 국가혁신 플랫폼으로 발전시키겠다”고 강조했다.2026-08-25 15:29:55
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![[데일리 건설 브리프] GS건설, 카를로 라티와 기후위기 대응 미래주거 공동 연구 外](https://image.ajunews.com//content/image/2026/08/25/20260825104635716973.png)
GS건설, 카를로 라티와 기후위기 대응 미래주거 공동 연구 外 [경제일보] GS건설은 세계적인 건축가 카를로 라티 교수가 이끄는 건축·혁신 디자인 그룹 CRA-Carlo Ratti Associati와 ‘미래형 기후위기 대응 주거 개념’을 주제, 공동연구를 진행했다고 25일 밝혔다. 이번 연구는 기후변화가 주거환경에 미치는 영향을 데이터 기반으로 분석하고 거주자의 건강과 안전은 물론 주거 자산을 보호할 수 있는 새로운 솔루션을 도출하는 데 초점을 맞췄다. GS건설과 CRA는 공동으로 폭우·폭염·미세먼지 등 주요 기후 변수별 데이터를 토대로 국내외 주거환경을 분석했다. 여기에 CRA의 데이터 분석 및 센서 기반 설계 역량과 GS건설의 주택 시공·운영 노하우를 결합하는 방식으로 연구를 진행했다. 회사는 이번 공동연구를 통해 폭우·폭염·미세먼지 등 기후변화에 대응하기 위한 다양한 미래형 주거 개념을 도출했다. 현재 개념 단계인 이번 연구 결과를 토대로 향후 이에 대한 기술적 타당성과 효과를 검증하기 위해 실증 테스트를 진행할 예정이다. 이후 검증이 완료된 기술부터 주요 사업지의 여건과 특성을 고려해 자이(Xi) 아파트에 순차적으로 적용해 나갈 계획이다. GS건설 관계자는 “이번 공동연구는 기후위기가 주거환경에 미치는 영향을 데이터 기반으로 분석하고 선제적인 대응 방안을 모색했다는 데 의미가 있다”며 “지속적인 연구와 기술 검증을 통해 자이(Xi) 입주 고객이 기후변화 속에서도 안전하고 쾌적하게 생활할 수 있는 차세대 주거환경을 만들어 나가겠다”고 말했다. 호반그룹, 지오그리드와 손잡고 방글라데시 식수환경 개선 호반그룹은 워터테크 기업 지오그리드와 방글라데시 케라니간지 지역의 공공기관과 교육시설에 통합형 스마트 정수시스템 ‘블로스(BLOS)’를 설치했다고 25일 밝혔다. 이번 사업은 대한민국 정부와 한국국제협력단(KOICA)이 함께하는 ‘KOICA CTS 프로그램’의 일환으로 추진된다. 안전한 식수를 제공해 현지 주민과 교육시설 이용자의 식수환경 개선과 수인성 질병 예방에 기여하는 것이 목표다. 호반그룹과 지오그리드는 지난 6월 현지 실사를 통해 원수 특성과 음수시설, 급수배관, 설치 여건 등을 조사했다. 관계기관 협의를 거쳐 지역 행정기관(UNO) 본관과 방글라데시-한국 기술훈련센터(BKTTC)를 대상지로 선정하고 시설별 급수 여건과 수질 특성에 맞춰 시스템을 설계·설치했다. 회사는 지오그리드와 6개월간 스마트 정수시스템을 운영하며 수질 개선 효과와 운영 안정성을 검증할 계획이다. 교육시설 이용자와 인근 주민 등 1000명 이상이 직·간접적인 혜택을 받을 것으로 기대되며 지오그리드는 정수시스템 설치 후 2년간 무상 유지 보수와 기술 지원을 제공할 예정이다. 호반그룹 관계자는 “이번 사업이 방글라데시의 식수환경 개선에 기여하길 기대한다”며 “국내 혁신기업과 함께 해외로 진출하는 상생협력 모델을 확대해 나가겠다”고 말했다. 서울시, 남대문 쪽방촌 ‘해든집’ 182가구 공급 완료 서울시는 남대문 쪽방촌인 양동 제11·12지구 정비사업으로 조성한 공공임대주택 ‘해든집’의 공실 42가구에 대한 입주 대상자 선정을 마쳤다고 25일 밝혔다. 해든집은 ‘해가 드는 집, 희망이 스며드는 집’이라는 의미를 담은 공공임대주택으로 지난 2021년 12월 정비계획 결정 이후 기부채납을 통해 조성됐다. ᄌᆞᆨ년 9월 양동 사업지구 내 쪽방 주민 142가구가 먼저 입주했으며 이번에는 기존 입주 이후 발생한 공실을 포함해 전용면적 14.21㎡ 41가구와 20.71㎡ 1가구 등 총 42가구를 추가 공급했다. 해든집은 기존 쪽방 건물을 먼저 철거한 뒤 주민을 이주시키는 방식이 아니라 주민이 거주할 임대주택을 우선 확보한 뒤 이주를 마치고 기존 건물을 철거하는 ‘선(先)이주-후(後)개발’ 방식으로 추진됐다. 서울시가 쪽방촌 정비에 이 같은 방식을 적용한 첫 사례다. 별도의 입주자 선정 기준도 마련했다. 전문가 자문을 거쳐 쪽방 거주기간과 주거여건 등 주거취약성에 40점, 장애 여부 등 사회적 취약성과 강제퇴거 위기 등 주거안정성, 해든집과의 근접성에 각각 20점을 배정했다. 이번 모집에는 총 84명이 신청했으며 42명이 선정됐다. 선정된 주민 가운데는 과거 양동 제11·12지구에 거주했던 것으로 파악된 주민 6명과 같은 사업지구에서 건물 리모델링 등으로 강제퇴거 위기에 놓인 주민 27명도 포함됐다. 입주 대상자들은 계약 절차를 거쳐 순차적으로 해든집에 들어가며 서울시는 연말까지 입주를 마칠 방침이다. 시는 ‘선이주-후개발’ 방식과 운영 경험을 다른 쪽방촌 정비사업에도 확대할 계획이다. 현재 창신동 쪽방촌은 같은 방식의 민간 주도 정비사업을 준비하고 있으며 영등포 쪽방촌은 한국토지주택공사(LH)·서울주택도시개발공사(SH)·영등포구가 참여하는 공공주택사업으로 연내 착공을 목표로 추진 중이다. 해든집 입주와 정착 과정을 점검해 쪽방밀집지역 정비사업과 주거취약계층 주거상향사업에도 반영할 예정이다. 향후 해든집 공실 입주자 선정 때는 기존 사업지에서 사전에 이주한 주민을 고려하는 별도 배점 기준도 신설할 방침이다. 정진우 서울시 복지실장은 “이번 추가 공급은 퇴거 위기에 놓인 주민들과 같이 실제 주거지원의 필요성이 높은 주민들에게 우선적으로 안정적인 주거공간을 공급하는 데 중점을 뒀다”며, “선정된 주민들에게 공간을 제공하는데 그치지 않고, 주거와 복지서비스를 함께 지원해 주민의 안정적인 지역사회 정착까지 돕겠다”고 말했다.2026-08-25 10:52:14
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'中 자동차'와 맞붙는 KGM, 미얀마 시장 공략 차별점은 [경제일보] KG모빌리티(KGM)가 중국 완성차 업체들이 시장을 장악하고 있는 미얀마에 도전장을 내밀었다. 전기차를 앞세운 중국 브랜드가 빠르게 판매 기반을 넓히는 가운데 KGM은 SUV와 픽업 중심의 제품 경쟁력을 내세워 차별화에 나섰다. 중국차와 가격 경쟁을 벌이기보다 실용성과 내구성을 중시하는 현지 수요를 겨냥해 틈새 시장을 확보한다는 전략이다. 후발주자인 KGM이 올해 하반기 미얀마 시장에서 점유율 확보에 성공할 수 있을지 주목된다. 24일 KGM에 따르면 회사는 이달 미얀마 시장에 공식 진출해 토레스 EVX와 무쏘 EV를 중심으로 판매에 나섰다. 현지 파트너인 SSS그룹과 협력해 올해 미얀마 시장에 1000대의 차량을 공급한다는 목표다. 미얀마 자동차 시장은 전기차를 중심으로 성장세가 이어지고 있다. 글로벌 자동차 시장조사·데이터 분석 업체 포커스투무브가 집계한 미얀마의 올해 상반기 자동차 판매는 9468대로 전년 동기 대비 145.9% 증가했다. BYD가 19.7%의 점유율로 1위를 차지했고 지리 12%, MG 11.7% 등 중국 브랜드가 상위권에 포진했다. 토요타는 11.2%로 4위에 올랐다. 전기차 시장에서는 중국 브랜드의 강세가 더욱 뚜렷하다. 올해 상반기 미얀마 전기차 판매는 전년 대비 178.1% 증가했다. BYD가 29.9%의 점유율로 1위를 기록했고 토요타 15.5%, 지리 13.5% 등이 뒤를 이었다. 중국 업체들은 전기차 보급 정책을 계기로 미얀마 시장에서 판매를 빠르게 늘렸다. 다양한 전기차 라인업과 가격 경쟁력을 앞세운 데 이어 최근에는 반조립 부품을 들여와 현지에서 최종 조립하는 'SKD 방식'으로 사업 영역을 넓히고 있다. KGM도 현지 생산을 추진하고 있지만 중국 업체들은 이미 판매망과 브랜드 인지도를 확보한 만큼 시장 안착까지는 다소 시간이 필요할 전망이다. KGM은 가격보다 제품 특성에서 차별점을 찾고 있다. SUV와 픽업을 주력으로 개발해온 만큼 미얀마의 도로 환경과 가족 단위 이동, 개인 사업 등 실사용 목적을 고려한 수요를 겨냥한다. 실용성과 내구성을 중시하는 소비자에게 SUV와 픽업 중심의 제품군을 제시해 중국 브랜드와 다른 수요를 확보한다는 전략이다. 전기차 라인업도 차별화 요소다. 중국 브랜드들이 승용 전기차를 중심으로 판매를 확대하는 가운데 KGM은 전기 SUV인 토레스 EVX와 전기 픽업 무쏘 EV를 함께 투입한다. 전기차 시장에서 경쟁하면서도 차급과 차종을 달리해 가격 중심의 경쟁을 피할 수 있다는 점이 강점이다. 현지 파트너인 SSS그룹의 사업 기반도 시장 공략에 활용된다. SSS그룹은 미얀마에서 신차와 중고차 판매는 물론 전기차 충전 인프라 사업까지 벌이고 있다. 기존 자동차 판매망과 현지 사업 경험을 바탕으로 KGM의 판매·서비스망 구축을 뒷받침할 수 있다. 다만 미얀마 시장의 불확실성은 변수다. 정치적 불안과 환율 변동, 전력 공급 문제 등이 이어지고 있어 자동차 소비와 현지 생산에 영향을 줄 가능성이 있다. 전기차 관련 수입·세제 정책도 정부 정책에 따라 달라질 수 있어 현재의 전기차 성장세가 장기적인 판매 확대로 이어질지는 지켜봐야 할 대목이다. KGM 관계자는 "미얀마를 비롯해 사우디아라비아, 베트남 등 주요 시장에서 KD 사업을 확대해 수출 물량을 늘려나갈 계획"이라며 "현지 시장에 맞는 제품과 판매·서비스 기반을 갖추고 시장별 판매 기반을 확보해 신흥시장 중심의 수출 확대를 이어갈 것"이라고 했다.2026-08-24 16:49:11
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키움증권 디지털 아카데미 4기 27명 배출...실무형 인재 육성 [경제일보] 키움증권이 취업준비생을 위한 금융 데이터 분석 전문가 양성 과정인 '키움 디지털 아카데미(KDA)' 4기 과정을 마쳤다고 24일 밝혔다. KDA 4기 수료식은 지난 21일 서울 영등포구 키움증권 본사에서 진행됐다. 교육생 27명은 72일간 총 568시간에 걸친 실무 중심 커리큘럼을 소화했다. 교육과정은 △금융 데이터 분석 △파이썬과 SQL 프로그래밍 △AI △UX 등 디지털 금융 현장에 필요한 역량을 중심으로 구성됐다. 이번 4기는 프로젝트 범위를 금융서비스 전반으로 확대했다. 교육생들은 금융시장과 고객이 겪는 문제를 스스로 찾아내 데이터 분석을 활용한 새로운 금융서비스를 직접 기획하고 구현했다. 최종 프로젝트 발표에서는 '폼씨' 팀이 만든 'DAY JA VIEW'가 최우수 프로젝트로 뽑혔다. DAY JA VIEW는 현재 시장에서 주목받는 테마를 과거 유사 사건과 연결해주는 서비스다. 당시 시장 반응과 관련 종목의 주가 흐름을 함께 살펴볼 수 있다. 개념 간 관계를 체계적으로 정리한 지식 구조인 온톨로지를 활용해 과거 사건과 시장 반응을 구조화하고 유사 사례를 찾아볼 수 있도록 구현한 점에서 현직자들로부터 좋은 평가를 받았다. 최종 평가에서는 프로젝트 완성도뿐 아니라 △출석률 △수업 참여도 △협업 역량 △성장 가능성 등을 두루 살펴 우수 교육생을 뽑았다. 선발된 교육생에게는 키움증권 채용 시 서류전형을 면제하는 혜택이 주어진다. 최우수상을 받은 김민기 교육생에게는 장학금 100만원이 별도로 지급됐다. 키움 디지털 아카데미는 지난해 1기를 시작한 이후 이번 4기까지 누적 113명의 디지털 금융 인재를 길러냈다. 5기 과정은 이달 말 개강할 예정이며 세부 내용은 키움 디지털 아카데미 홈페이지에서 확인할 수 있다. 키움증권 관계자는 "교육생들이 데이터 분석 역량을 바탕으로 금융서비스의 문제를 직접 발굴하고 해결책을 만들어가는 과정에서 높은 성장 가능성을 보여줬다"며 "앞으로도 디지털 금융 현장에서 필요한 실무형 인재를 지속적으로 발굴하고 육성해 나가겠다"고 말했다.2026-08-24 10:34:45
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데이터 분석 넘어 업무 실행까지…세일즈포스가 주목한 '에이전틱 분석' [경제일보] 인공지능(AI)이 기업의 데이터를 분석해 답을 제시하는 것을 넘어 실제 의사결정과 업무 실행까지 지원하는 단계로 진화하면서 기업들의 데이터 관리 전략도 달라지고 있다. AI 에이전트가 기업 내부 데이터를 직접 활용해 판단하는 환경이 확산되면서 어떤 AI를 도입하느냐 못지않게 AI가 믿고 활용할 수 있는 데이터를 확보하는 것이 새로운 경쟁력으로 떠오르고 있다. 20일 세일즈포스의 데이터 분석 플랫폼 태블로는 서울 강남구 그랜드 인터컨티넨탈 서울 파르나스에서 '데이터팸 서울 2026'을 열고 AI 시대 데이터 분석 전략과 국내 기업들의 활용 사례를 공개했다고 밝혔다. 이번 행사에서 핵심 화두로 다뤄진 주제는 '에이전틱 분석'이다. 기존 데이터 분석이 대시보드나 시각화를 통해 과거의 실적과 현황을 보여주는 데 집중했다면, 에이전틱 분석은 AI가 데이터를 해석해 필요한 인사이트를 찾고 다음 행동까지 연결하는 것을 목표로 진행된다. 기업 입장에서는 데이터 분석의 역할 자체가 달라지는 것으로 평가된다. 단순히 '매출이 얼마나 늘었는가'를 보여주는 것을 넘어 '왜 늘었는지', '어떤 조치를 취해야 하는지'를 AI가 분석하고 후속 업무까지 지원하는 구조로 전환될 수 있기 때문으로 알려졌다. 이 과정에서 데이터 품질과 거버넌스의 중요성도 커지고 있다. AI 모델의 성능이 아무리 뛰어나더라도 기업 내부 데이터가 여러 시스템에 흩어져 있거나 같은 지표를 부서마다 다르게 정의하고 있다면 AI가 내놓는 결과 역시 신뢰하기 어려운 것으로 꼽힌다. 태블로는 해당 문제를 해결하기 위한 핵심 요소로 '지식엔진', '의사결정 엔진', '시맨틱 레이어'를 제시했다. 기업 데이터와 비즈니스 맥락을 AI가 이해할 수 있도록 연결해 단순한 데이터 검색을 넘어 기업의 업무 환경에 맞는 분석과 판단을 지원한다는 구상이다. 특히 AI 에이전트가 기업 데이터를 직접 활용하는 단계로 넘어갈수록 데이터 거버넌스는 단순한 관리 체계를 넘어 AI의 의사결정 품질을 좌우하는 기반으로 자리 잡을 전망이다. 잘못된 데이터나 명확하지 않은 지표 정의가 AI의 잘못된 판단과 업무 실행으로 이어질 수 있기 때문이다. 실제 국내 기업들도 AI 도입과 함께 데이터 활용 체계를 재정비하고 있다. 올리브영은 셀프서비스 분석 환경을 구축한 데 이어 태블로의 MCP 기반 AI 데이터 에이전트로 활용 범위를 확대했다. 임직원이 슬랙 등 업무 환경에서 자연어로 매출 비교나 실적 분석을 요청하고 검증된 데이터를 기반으로 결과를 확인할 수 있도록 하는 방식이다. LG CNS는 구매 데이터와 전사적 자원 관리(ERP), 사내·외부 데이터를 통합해 데이터 기반 의사결정을 지원하는 분석 환경을 구축했다. 토스뱅크는 5700여개의 대시보드와 362개 프로젝트를 운영하면서 데이터 리니지와 권한 관리 등 데이터 관리 체계를 고도화하고 있다. 게임업계에서도 데이터 거버넌스가 중요 과제로 떠올랐다. 크래프톤은 비즈니스 지표와 데이터의 맥락을 일관되게 관리하는 체계를 강조했다. 제약 플랫폼 기업 바로팜 역시 데이터 전처리 과정을 개선해 복잡한 제약 데이터를 보다 효율적으로 분석할 수 있는 환경을 구축한 사례를 소개했다. 기업들의 데이터 활용 방식이 고도화되면서 데이터 분석 플랫폼의 경쟁 구도도 달라지고 있다. 과거에는 얼마나 다양한 데이터를 시각적으로 보여줄 수 있는지가 주요 경쟁력이었다면 이제는 자연어를 통해 데이터를 분석하고 결과를 업무 실행으로 연결할 수 있는지가 새로운 평가 기준이 되고 있다. AI 시대 기업의 데이터 경쟁력은 단순히 얼마나 많은 데이터를 확보했느냐에서 결정되지 않을 전망이다. AI가 이해할 수 있도록 데이터를 정리하고 데이터의 의미와 출처를 관리하며 이를 실제 업무와 연결할 수 있는 체계를 갖추는 것이 핵심 과제로 떠오르고 있다. 특히 금융·유통·게임·제약 등 산업별로 데이터의 성격과 규제 환경이 다른 만큼 기업들은 AI 활용 확대와 동시에 데이터 품질과 권한 관리, 데이터 리니지 등 거버넌스 체계를 함께 강화하고 있다. 김영균 세일즈포스 코리아 태블로 사업총괄은 "AI가 누구나 빠르게 데이터를 분석하고 답을 얻을 수 있게 만들수록 기업의 경쟁력은 단순히 더 많은 데이터를 보유하거나 더 정교한 분석을 수행하는 데서 나오지 않는다"며 "신뢰할 수 있는 데이터와 명확한 비즈니스 맥락을 바탕으로 인사이트를 얼마나 빠르고 정확하게 실행으로 연결하느냐가 데이터 역량의 새로운 기준이 될 것"이라고 말했다.2026-08-20 17:21:38
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현대차그룹, 전방위 AX 시동…정의선도 '바이브코딩' 익혔다 [경제일보] 현대자동차그룹이 전사적인 인공지능(AI) 전환에 속도를 내고 있다. 디지털 전환(DX)을 통해 구축한 협업 환경과 데이터 인프라를 기반으로 생성형 AI 활용을 임직원 전반으로 확대하고 연구개발과 생산, 정비, 고객 서비스 등 현장 업무에도 AI를 적용하고 있다. 정의선 현대차그룹 회장 역시 AI 활용 역량을 직접 익히는 등 조직 전반의 AX 확산에 힘을 싣고 있다. 12일 현대차그룹에 따르면 그룹은 이날 서울 서초구 양재 본사에서 ‘현대차그룹 AX 성과 발표회’를 열고 2019년부터 추진해 온 DX와 AI 전환(AX) 성과 및 향후 계획을 공개했다. 현대차그룹은 AI가 본격적으로 확산하기 전부터 디지털 기반의 업무 환경을 구축해왔다. 2018년 정의선 회장이 “IT 기업보다 더 IT 기업 같은 회사가 되겠다”고 밝힌 이후 글로벌 협업 방식과 데이터 중심 경영 체계를 마련하는 데 주력했다. 이를 위해 현대차그룹은 2022년부터 업무 진행 상황과 의사결정을 관리하는 지라, 두레이, 문서 공동 작성과 지식 공유를 지원하는 컨플루언스를 순차적으로 도입했다. 같은 해 마이크로소프트의 클라우드 기반 협업 플랫폼 ‘Microsoft 365(M365)’도 업무 환경에 적용했다. M365를 통해 메일과 일정, 문서 작성, 화상회의 등을 하나의 협업 체계로 연결하고 글로벌 사업장과 조직이 동일한 환경에서 협업할 수 있도록 했다. 국가 핵심기술 관련 보안 규제로 외부 협업 도구 활용에 제약이 있었던 자율주행·수소 등 연구개발 조직도 정부 관계 부처의 가이드라인 제정을 거쳐 같은 플랫폼을 사용할 수 있게 됐다. 데이터 분야에서는 ‘글로벌 원 데이터 파이프라인’을 운영해 연구개발·생산·품질·판매 등 각 영역에 분산된 데이터를 표준화하고 연결했다. 개발 과정에서 생성된 정보가 생산과 품질 관리에 활용되고 판매 현장의 데이터가 제품 개발과 공정 개선으로 이어지는 데이터 활용 체계를 마련했다. 이렇게 구축한 DX 인프라는 생성형 AI를 업무 전반에 적용하는 AX의 기반이 됐다. 대표적인 사례가 사내 생성형 AI 플랫폼 ‘H 챗 프로’다. H 챗 프로는 보안이 확보된 환경에서 임직원이 챗GPT, 제미나이, 클로드 등 다양한 외부 생성형 AI 모델을 선택해 활용할 수 있도록 만든 현대차그룹 전용 AI 플랫폼이다. 현대차그룹은 지난해부터 H 챗 프로를 특정 조직이나 일부 인력에 한정하지 않고 일반 임직원까지 확대했다. 문서 작성과 정보 탐색, 데이터 분석, 코드 개발 등 다양한 업무에서 생성형 AI 활용이 이뤄지고 있으며 최근에는 개발자가 아닌 임직원이 직접 AI 에이전트를 만들어 업무에 적용하는 사례도 늘고 있다. 진은숙 현대차·기아 ICT담당 사장은 “AI는 분명 중요한 기술이지만 결국 기업이 활용해야 하는 도구”라며 “중요한 것은 기술 그 자체가 아니라 AI를 비롯한 새로운 기술을 얼마나 빠르게 이해하고 업무와 사업에 적용해 조직 경쟁력으로 내재화할 수 있는지에 달렸다”고 말했다. AI 활용은 연구개발 현장에서도 구체적인 성과로 이어지고 있다. ‘충돌안전 AI 어시스턴트’는 과거 충돌 시험 결과와 시험 이미지, 해석 자료 등 여러 시스템에 분산돼 있던 연구 정보를 통합 검색하고 유사 사례를 빠르게 찾아 비교·분석할 수 있도록 지원하는 AI 기반 연구개발 시스템이다. 현대차그룹은 이를 통해 관련 사례 탐색과 분석 자료 검토에 걸리는 시간을 약 90% 줄였다고 설명했다. 엔지니어들은 확보한 시간을 분석 결과 해석과 설계 개선, 시험 전략 수립 등에 활용하고 있다. 제조 현장에서는 AI를 활용해 생산 과정의 품질 관리와 운영 효율을 높이고 있다. ‘AI 자동화 인식 서비스’는 차량 식별번호(VIN)를 기반으로 생산 공정에 투입되는 차량과 시스템상 등록된 차량 정보를 실시간으로 대조·검증하는 비전 AI 솔루션이다. 현재 국내 현대차·기아 전 공장을 비롯해 미국·유럽·인도·아시아태평양 등 글로벌 생산 거점 약 70개소에 적용됐다. 현대차그룹은 이를 통해 국내외 현대차·기아 공장에서 연간 52.4억원의 비용 절감 효과를 거두고 있다고 밝혔다. ‘대차 정렬 최적화 기술’에는 강화학습 기반 AI가 적용됐다. 생산 라인에서 부품을 공급하는 대차의 순서가 설비 오류 등으로 꼬일 경우 AI가 다양한 경우의 수를 분석해 최적의 이동 경로를 자동으로 도출한다. 이를 통해 불필요한 생산 중단 시간을 약 86% 줄였다. 서비스 분야에서도 AI 적용이 확대됐다. 해외 정비 현장에서는 LLM 기반 ‘정비 지원 AI 서비스’를 통해 정비사가 차량 오류 코드나 증상을 입력하면 관련 정비 매뉴얼과 과거 정비 기록 등을 AI가 분석해 진단 결과를 제시하도록 했다. 이를 통해 정비 대응 시간이 약 42% 단축됐다. 현대차그룹은 AX를 기술 도입에 그치지 않고 조직의 업무 방식과 문화까지 바꾸는 과정으로 보고 있다. DX를 통해 마련한 데이터와 협업 기반 위에 AI를 접목해 임직원이 직접 AI를 활용하고 업무를 개선하는 구조를 확산시키는 것이 핵심이다. 정의선 회장을 비롯한 경영진도 AI 활용 역량을 높이는 데 참여하고 있다. 특히 정 회장은 임직원 대상 AX 교육 과정에서 ‘바이브코딩’을 직접 익히는 등 AI를 업무에 활용하는 방식에 관심을 보인 것으로 전해졌다. 진은숙 사장은 “AX를 통해 축적한 데이터와 운영 경험, 실행 역량은 다가올 피지컬 AI 시대를 준비하는 가장 강력한 기반이 될 것”이라며 “차량과 로보틱스, 제조·서비스 현장 등 물리적 영역으로 AI 적용 범위를 넓힐 계획”이라고 했다.2026-08-12 16:23:24
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계산대부터 사내 업무까지…유통·식품업계, 'AI 일상화' 속도 [경제일보] 유통·식품업계가 인공지능(AI)을 실제 사업 현장에 적용하는 데 속도를 내고 있다. 기술 검토와 단순 업무 자동화를 넘어 매장 결제부터 사내 업무까지 AI 적용 범위를 넓히며 고객 편의와 운영 효율을 동시에 높이는 모습이다. 특히 최근 AI 활용은 기업마다 필요한 영역에 맞춰 구체화되고 있다. 편의점에서는 AI 비전 기술을 활용해 셀프결제 과정에서 발생하는 문제를 줄이고 식품기업은 보안을 강화한 자체 생성형 AI 플랫폼을 구축해 임직원의 업무 생산성을 높이는 방식이다. 범용 AI 서비스를 사용하는 단계를 넘어 현장과 업무 특성에 맞는 기술을 도입하려는 움직임으로 풀이된다. 11일 업계에 따르면 BGF리테일은 신세계아이앤씨와 함께 CU에 'AI 비전 기반 셀프 POS 결제 관리 솔루션'을 도입한다. AI 카메라가 셀프 POS 이용 과정을 실시간으로 분석해 결제 누락을 예방하는 기술이다. 결제가 완료되지 않은 상태에서 고객이 셀프 계산대를 떠날 경우 AI가 이를 감지해 화면에 결제 미완료 안내 메시지를 표시하고 정상적인 결제가 이뤄질 수 있도록 안내한다. 셀프결제 과정에서 발생할 수 있는 고객 불편을 줄이는 동시에 점포의 안정적인 운영을 지원하기 위한 것이다. 도입 문턱도 낮췄다. 기존 셀프 POS에 초소형 AI 카메라 한 대만 추가하면 사용할 수 있도록 설계했다. 카메라 자체에 AI 연산 처리 기능을 갖춘 VPU(Video Processing Unit)를 탑재해 별도의 서버나 미니 PC가 필요하지 않고 기존 POS 교체나 복잡한 시스템 연동 과정도 거치지 않는다. BGF리테일과 신세계아이앤씨는 지난달부터 강남 인근 CU 점포에서 해당 기술을 시험하고 있다. 오는 9월부터 다양한 입지의 점포로 시범 운영을 확대하고 고객 동선과 결제 패턴, 체류시간, 대기열 등 매장 이용 데이터를 분석해 점포 운영 개선에도 활용할 계획이다. AI 도입은 인력 운영 효율화와도 연결된다. 셀프 POS를 통해 야간이나 피크타임에 결제 업무에 투입되는 인력을 줄이고 상품 진열과 매장 정리, 고객 응대 등에 집중할 수 있도록 한다는 구상이다. BGF리테일 관계자는 "AI 기술은 단순 자동화를 넘어 고객 편의와 점포 운영 효율을 함께 높이는 리테일의 핵심 기술로 자리 잡고 있다"며 "AI 기반 서비스를 확대해 점포 운영에 실질적으로 활용할 수 있는 스마트 리테일 환경을 구축해 나갈 것"이라고 말했다. 식품업계에서는 생성형 AI를 내부 업무에 직접 적용하는 움직임이 나타나고 있다. 서울우유협동조합은 사내 전용 생성형 AI 플랫폼 '서울우유 GPT'를 정식 도입하고 업무 전반의 디지털 전환에 나섰다. 서울우유 GPT의 특징은 외부 생성형 AI 서비스를 이용할 때 발생할 수 있는 정보 유출 우려를 줄이고 내부 보안 체계를 유지하면서 AI를 활용할 수 있도록 별도의 사내 환경을 구축했다는 점이다. 활용 범위도 단순 문서 작성에 그치지 않는다. 서울우유는 자료 요약을 비롯해 회계 시스템 연계 업무와 데이터 분석, 연구 지원, 사내 지식 검색 등으로 적용 영역을 단계적으로 확대할 계획이다. 반복적인 업무 부담을 줄이는 동시에 내부 데이터를 활용한 의사결정을 지원하는 도구로 AI를 활용한다는 방침이다. 조직의 AI 활용 역량을 높이기 위한 교육 프로그램과 우수 사례 공유도 병행한다. 차세대 메신저와 전용 데이터베이스 구축도 단계적으로 추진해 AI를 중심으로 사내 디지털 업무 환경을 고도화할 계획이다. 서울우유 관계자는 "서울우유 GPT 도입은 AI를 안전하고 효율적으로 활용할 수 있는 업무 환경을 구축하기 위한 출발점"이라며 "디지털 기술을 활용해 업무 생산성과 급변하는 경영 환경에 대한 대응 역량을 지속적으로 높여 나갈 것"이라고 말했다. 유통·식품업계의 AI 활용은 기술 자체를 도입하는 단계에서 실제 현장의 문제를 해결하는 방향으로 구체화되고 있다. 매장에서는 결제 과정의 안정성과 운영 효율을 높이고 내부에서는 반복 업무를 줄이고 데이터 활용 범위를 확대하는 등 기업별 사업 환경에 맞춘 적용 사례가 늘어나는 추세다. 향후 AI 기술의 활용 성과 역시 도입 여부보다 실제 업무와 서비스에서 생산성과 효율성을 얼마나 높이는지가 중요해질 전망이다. AI 적용 영역이 고객 접점과 기업 내부 업무로 확산되면서 현장 활용도를 높이기 위한 유통·식품기업들의 기술 도입도 이어질 것으로 보인다.2026-08-12 07:34:02
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KB금융, '상권활성화 지수'로 지방상권 10곳 경쟁력 분석 [경제일보] KB금융그룹이 전국 주요 지방상권 10곳의 경쟁력을 분석한 보고서를 발간했다. 금융자산과 매출, 임대료 등 데이터를 결합한 상권 분석 모델을 통해 소상공인 경영 판단과 지방자치단체 정책 수립을 지원한다는 취지다. KB금융이 지역상권 특성과 경쟁력을 분석한 '2026 KB상권활성화 인사이트'를 발간했다고 10일 밝혔다. 이번 보고서에는 KB국민은행과 KB국민카드, 한국데이터뱅크가 공동 개발한 'KB국민상권활성화 지수'가 활용됐다. KB국민상권활성화 지수는 △금융자산 △매출액 △임대료 △공실률 등 약 25개 데이터를 결합해 상권의 △지속가능성 △수익성 △안정성 △집객성 △성장성을 종합 분석하는 모델이다. 단순히 매출 규모나 유동인구를 비교하는 방식이 아니라 상권을 구성하는 △소상공인 △고객 △배후 수요 △외부 자본 간 연계 구조를 함께 분석하는 것이 특징이다. KB금융은 보고서에서 전국 지방상권을 △업무형 △주거형 △관광형 △융복합형 등으로 구분했다. 분석 대상은 △부산 서면 △울산 삼산 △대구 동성로 △광주 상무지구 △전주 객리단길 △여수 해양공원 △대전 둔산 △천안 불당 △강릉 교동 △제주 연동 등 10곳이다. 분석 결과 각 상권은 △자본 원천 △인구 이동 △소비·결제 패턴에서 차이를 보였다. 다만 지역 자원과 외부 수요를 연결하는 고유한 성장 구조를 통해 경쟁력을 확보하고 있는 것으로 나타났다. 전주 객리단길과 여수 해양공원, 대전 둔산 등은 △관광 자원 △문화 자원 △유통 자원이 외부 방문객을 유입시키고 소비가 주변 업종과 지역으로 확산되는 '자본전이형' 상권으로 분류됐다. 광주 상무지구와 천안 불당은 △공공기관 △기업 △산업단지 △주거시설 등을 기반으로 안정적인 소비 기반을 확보한 '배후수요형' 상권으로 분석됐다. 제주 연동과 강릉 교동은 지역 주민의 생활 소비와 관광객의 외부 소비가 결합된 '내·외수 하이브리드형' 상권의 가능성을 보였다. KB금융은 KB국민상권활성화 지수를 지역상권의 변화와 성장 가능성을 파악하는 데이터 기반 예측 체계로 활용할 계획이다. 상권 진단뿐 아니라 △정책 수립 △소상공인 경영 판단 △금융·민간 투자를 뒷받침하는 분석 모델로 발전시킨다는 방침이다. KB금융 관계자는 "지역상권의 활력은 소상공인의 성장, 지역 일자리와 주민의 생활 기반을 지탱하는 힘"이라며 "앞으로도 KB금융은 금융 데이터와 분석 역량을 바탕으로 지역경제의 변화를 세밀하게 살피고 지역상권의 자생력 강화와 지역균형발전에 필요한 인사이트를 지속적으로 제공할 것"이라고 말했다.2026-08-10 17:09:03
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KAIST 학부 연구실이 키운 3인, 12년 뒤 라이스대·버클리·릴리로 [경제일보] KAIST가 학부생 연구참여 프로그램(URP, Undergraduate Research Participation Program)의 장기 성과로 물리학과 박용근 교수 연구실 출신 세 명을 9일 공개했다. 2014년 학부 연구생으로 소개됐던 이들은 12년 뒤 미국 대학 조교수 둘과 글로벌 제약사 오픈이노베이션 책임자로 자리를 잡았다. URP는 2006년 KAIST가 국내 처음 도입한 프로그램으로, 미국 매사추세츠공대(MIT)의 학부연구기회 프로그램(UROP)을 본떴다. 학부생이 연구 주제를 직접 제안하는 창의과제와 교수 연구에 참여하는 연구과제로 나뉘며, 6개월 동안 장학금과 연구비를 함께 받는다. 아이디어 도출부터 실험 설계, 데이터 분석, 논문 작성까지 학생이 주도하는 구조다. 과학기술정보통신부 지원으로 운영되며 최근 5년간(2021~2025년) 679개 과제가 수행됐다. 조상연 라이스대 조교수는 학부 1학년 때 연구에 입문해 졸업 전까지 30학점이 넘는 연구학점을 이수했다. 학부 시절 제1저자 논문 중 말라리아 광학영상 연구는 2012년 국제학술지 트렌즈 인 바이오테크놀로지 표지논문으로 선정됐다. 이후 MIT·하버드대 공동 의과학 과정(HST)에서 박사학위를 받고 하버드 의대 조교수를 거쳐 올해 7월 라이스대에 부임했다. 나노레이저 입자와 생체광학기술로 개별 암세포와 치료용 세포를 장기간 추적하는 연구를 하고 있다. 조 교수는 "밤늦게 기숙사로 돌아가다 꺼져 있던 가로등이 켜지는 것을 보고 초고해상도 현미경 아이디어를 떠올렸는데, 박 교수님께서 막연한 호기심을 하나의 과학적 질문으로 구체화해주신 덕분에 논문으로 완성할 수 있었다"고 말했다. 조영주 UC버클리 조교수는 학부 연구생 시절 홀로그래픽 현미경과 인공지능(AI)을 결합한 가상 염색·진단 연구로 제1저자 논문 8편을 발표했다. 관련 성과는 네이처 셀 바이올로지와 사이언스 어드밴시스 등에 실렸다. 스탠퍼드대 응용물리학 박사과정에서 2022년 셀(Cell) 표지논문을 제1저자로 게재했고, 올해 7월 UC버클리에 임용됐다. 광학과 유전공학, AI를 묶어 뇌에 정보를 입력하는 양방향 뇌-컴퓨터 인터페이스(BCI)를 개발 중이다. 이서은 일라이 릴리 리더는 진로가 다르다. 컬럼비아대 박사와 보스턴컨설팅그룹(BCG)을 거쳐 일라이 릴리 신경과학 부문에 합류했고, 바이오텍 인수·합병(M&A)과 라이선싱, 파트너십을 발굴하는 오픈이노베이션 업무를 맡고 있다. 학부 연구 경험이 연구자 트랙뿐 아니라 기술 기반 산업 전략으로도 이어진 사례다. 박용근 교수 연구실은 최근 5년간에도 병리조직 가상염색 등 4건의 URP 과제를 수행했다. 학교 전체로도 2023년 박세호 학부생이 제1저자로 참여한 시계열 인과관계 추정 방법론(GOBI) 연구가 네이처 커뮤니케이션즈에 실렸고, 2024년 윤태식 학부생은 천연물 세큐린진 G의 세계 최초 전합성 연구를 수행했다. 2025년에는 김민재 학부생의 웨어러블 이산화탄소 센서와 OLED 디스플레이 연구가 디바이스와 네이처 커뮤니케이션즈에 각각 게재됐다. 박 교수는 "KAIST 학부생의 역량은 글로벌 톱스쿨 학생들과 견주어도 뒤지지 않을 만큼 세계 최고 수준"이라며 "연구는 새로운 것을 발견하는 일이기에 학부생과 대학원생의 출발점은 같다"고 말했다. 배충식 총장은 "앞으로도 URP를 비롯한 다양한 연구 프로그램을 통해 학생들이 실패를 두려워하지 않고 도전하며, 세계 대학과 산업 현장에서 혁신을 이끄는 과학기술 인재로 성장하도록 적극 지원하겠다"고 밝혔다.2026-08-09 17:06:49
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'2분기 영업이익 586% 급증'…씨젠, 비호흡기 제품이 실적 반등 이끌었다 [경제일보] 글로벌 분자진단 기업 씨젠이 비호흡기 제품군의 고른 성장에 힘입어 실적 반등에 성공했다. 코로나19 이후 호흡기 진단 수요 감소라는 구조적 한계를 극복하고 사업 포트폴리오 다변화를 통해 수익성과 성장성을 동시에 확보했다는 평가다. 7일 씨젠은 한국채택국제회계기준(K-IFRS) 연결 기준 잠정 실적을 통해 2026년 2분기 매출 1360억원, 영업이익 216억원을 기록했다고 밝혔다. 매출은 전년 동기 대비 19.2% 증가했으며 영업이익은 586.4% 급증했다. 당기순이익은 260억원으로 흑자 전환에 성공했다. 외형 성장과 함께 수익 구조까지 개선된 ‘질적 성장’이 동시에 이뤄진 셈이다. 이번 실적 개선의 핵심은 비호흡기 제품군이다. 그동안 씨젠은 코로나19 특수 이후 호흡기 진단 제품 의존도가 높다는 점이 약점으로 지적돼 왔다. 하지만 이번 분기에서는 인유두종바이러스(HPV), 성매개감염(STI), 소화기(GI) 제품이 두 자릿수 성장세를 이어가며 실적을 견인했다. 제품별로 보면 HPV 매출은 전년 동기 대비 40.3% 증가하며 가장 높은 성장률을 기록했다. STI 제품은 20.7%, GI 제품은 13.9% 증가했다. 이에 따라 비호흡기 제품군 전체 매출은 22.9% 늘어나며 계절성 영향을 크게 받는 호흡기 제품을 보완하는 새로운 성장 축으로 자리 잡았다. 지역별로는 유럽 시장의 비중이 압도적이었다. 유럽은 전체 매출의 57.2%를 차지하며 최대 시장 지위를 유지했고 아시아(19.1%), 중남미(12.4%), 한국(6.4%), 북미(4.9%)가 뒤를 이었다. 특히 유럽 중심의 안정적인 수요는 씨젠 실적의 ‘버팀목’ 역할을 하고 있는 것으로 분석된다. 씨젠은 실적 개선에 그치지 않고 미래 성장 기반 확보에도 속도를 내고 있다. 지난 7월 미국 캘리포니아 에너하임에서 열린 ‘진단검사의학회(ADLM 2026)’에서는 PCR 검사 데이터 분석 플랫폼 ‘스타고라(STAgora™)’와 검사 자동화 시스템 ‘큐레카(CURECA™)’의 고도화 모델을 공개했다. 데이터 분석과 자동화를 결합한 차세대 분자진단 방향성을 제시했다는 점에서 업계의 주목을 받았다. 또한 회사는 이달부터 ‘글로벌 백만 임상 연구(GMCS)’를 본격 추진할 계획이다. 이 프로젝트는 100만건 규모의 실제 임상 데이터를 기반으로 신드로믹 PCR 검사의 임상적 유효성을 검증하고 새로운 글로벌 진단 표준을 구축하기 위한 대형 연구다. 단순 제품 판매를 넘어 ‘진단 패러다임’을 주도하겠다는 전략으로 해석된다. 씨젠 관계자는 “비호흡기 제품군이 확실한 성장 축으로 자리 잡으면서 매출과 수익성이 동시에 개선됐다”며 “앞으로도 제품 경쟁력 강화와 함께 차세대 진단 플랫폼 및 신제품 개발 투자를 지속해 중장기 성장 기반을 공고히 할 것”이라고 말했다.2026-08-07 16:57:50
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아이앱스, 맥스서밋 2026 참가 마무리…일본 CRM 시장 공략 속도 [경제일보] 데이터 테크 SaaS 기업 인라이플의 앱 제작·고객관계관리(CRM) 통합 플랫폼 아이앱스(i-APPS)가 국내 마케팅 컨퍼런스 참가를 계기로 일본 시장 진출에 속도를 낸다. 인라이플은 아이앱스가 지난 3일부터 4일까지 서울 코엑스에서 열린 ‘맥스서밋 2026’에 참가해 앱 제작과 CRM 메시징 기능, 대체발송 솔루션을 소개했다고 7일 밝혔다. 올해 맥스서밋의 주제는 ‘AI 시대, 결국 선택받는 것은 무엇인가’였다. 아이앱스는 인공지능(AI) 기술이 확산되는 상황에서도 마케팅의 핵심은 고객 데이터를 바탕으로 한 정교한 관리와 지속적인 소통에 있다고 강조했다. 아이앱스는 자사몰을 모바일 앱으로 전환하는 기능과 고객 행동 기반 CRM 메시징을 통합 제공한다. 쇼핑몰 사업자는 별도의 개발 인력 없이 앱을 구축하고, 앱 설치와 푸시 수신 여부, 상품 조회, 장바구니, 결제 이력 등을 활용해 고객별 메시지를 보낼 수 있다. 이번 행사에서는 앱 푸시가 고객에게 도달하지 않았을 때 카카오 브랜드 메시지를 자동으로 보내는 ‘대체발송’ 기능이 소개됐다. 앱 푸시를 먼저 발송한 뒤 알림 미수신이나 앱 삭제, 수신 거부 등으로 반응하지 않은 고객에게만 후속 메시지를 보내 발송 비용과 고객 접점을 함께 관리하는 방식이다. 인라이플은 대체발송을 통해 불필요한 메시지 발송을 줄이면서도 구매 가능성이 높은 고객에게 도달할 수 있다고 설명했다. 부스 방문객을 대상으로 서비스 트라이얼 이벤트도 진행했으며, 마케팅 실무자들은 기업별 CRM 설계와 메시지 도달률 개선 방안에 대한 상담을 진행했다. 인라이플은 맥스서밋 참가를 계기로 일본 시장 진출도 본격화한다. 일본은 메신저 플랫폼 라인(LINE)을 중심으로 기업과 소비자 간 커뮤니케이션이 이뤄지는 만큼, 현지 커머스 환경에 맞춘 CRM 솔루션과 메시징 인프라를 제공할 계획이다. 인라이플은 앞서 신세계푸드몰, 형지I&C, 4XR 등 다양한 쇼핑몰을 포함해 1500여 개 고객사에 앱 제작과 운영, 데이터 분석 서비스를 제공해 왔다. 이번 행사에서 확보한 상담과 트라이얼을 실제 계약으로 연결하고 일본 시장에서 반복 매출을 만들어내는지가 다음 단계의 과제다. 이근옥 인라이플 부대표는 “맥스서밋을 통해 아이앱스의 앱 전환과 대체발송 솔루션을 실무자들에게 소개했다”며 “국내 성과를 기반으로 일본 시장 진출을 본격화해 글로벌 기업의 성장을 지원하는 CRM 파트너로 도약하겠다”고 말했다.2026-08-07 09:57:41
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네이버, 20년 부동산 데이터 AI로 묶는다...매물·실거래가·후기·금융정보 종합 분석 [경제일보] 네이버가 20여 년간 축적한 부동산 데이터와 생성형 인공지능(AI)을 결합해 부동산 서비스를 ‘AI 에이전트’ 중심으로 재편한다. 매물 검색 결과를 나열하는 수준에서 벗어나 실거래가와 정책, 실거주 후기, 금융 정보 등을 종합해 이용자의 주거 의사결정을 돕겠다는 구상이다. 7일 정보기술(IT) 업계에 따르면 네이버는 이달 중 대화형 검색 서비스 ‘AI탭’에 부동산 에이전트를 탑재할 예정이다. 이용자가 자연어로 예산과 지역, 주거 형태, 가족 구성 등을 입력하면 네이버페이 부동산의 매물 정보와 실거래가, 관련 콘텐츠를 바탕으로 맞춤형 정보를 제공하는 방식이다. 예를 들어 “월계동에서 보증금 5억원 안팎의 20평대 아파트를 찾아달라”거나 “아이와 살기 좋은 하왕십리동 빌라를 추천해달라”고 요청하면 조건에 맞는 매물과 단지 정보를 제시한다. 단순 검색어 일치가 아니라 예산, 거래 유형, 위치, 생활 조건을 함께 해석하는 것이 기존 매물 검색과 다른 점이다. 네이버는 AI탭에서 부동산 서비스와 네이버페이의 콘텐츠를 연결할 계획이다. 매물의 실거래가와 시세 흐름, 단지별 비교 정보, 실거주 후기 등을 종합해 답변하고, 관련 매물과 가상현실(VR) 투어로 이어지는 구조다. 네이버페이 관계자는 “많은 중개사와 이용자를 기반으로 풍부한 정보를 보유한 점이 강점”이라고 설명했다. 네이버페이 부동산은 이미 AI 기술을 활용한 서비스를 확대해 왔다. 지난해 선보인 ‘AI 집찾기’는 이용자가 자연어로 조건을 입력하면 맞춤형 매물을 추천한다. ‘AI 브리핑’은 아파트 단지를 검색할 때 시세 흐름과 실거래가, 관련 뉴스, 주변 단지 비교 정보를 요약해 제공한다. 디지털트윈 기술을 적용한 ‘VR 투어’도 네이버의 차별화 요소다. 이용자는 매물 내부뿐 아니라 아파트 단지와 주변 공간을 온라인에서 살펴볼 수 있다. 네이버랩스의 공간지능 기술을 활용해 건물 구조, 일조량, 면적 등 현장 방문 전에 확인할 수 있는 정보를 제공한다. 네이버가 부동산 AI에 힘을 싣는 배경에는 데이터의 폭과 서비스 연결성이 있다. 네이버페이 부동산에는 매물과 시세 정보가 축적돼 있고, 네이버 검색에는 뉴스와 이용자 후기, 콘텐츠가 모여 있다. 여기에 네이버페이의 금융 서비스와 네이버지도, VR 투어가 결합하면 ‘검색→비교→현장 확인→금융 검토’로 이어지는 부동산 탐색 과정을 하나의 생태계 안에서 구현할 수 있다. 네이버는 앞서 부동산 빅데이터 플랫폼 ‘아실’을 인수하며 데이터 분석 역량도 보강했다. 개별 매물 정보뿐 아니라 거래 흐름과 지역별 가격 변화, 수요·공급 관련 지표를 분석하는 기반을 넓힌 셈이다. 다만 부동산 AI가 실제 거래 의사결정에 활용되려면 데이터의 최신성과 정확성이 중요하다. 매물 가격과 거래 가능 여부가 실시간으로 바뀌는 데다 후기에는 개인적 평가와 광고성 정보가 섞일 수 있다. AI가 잘못된 정보를 제시했을 때 책임 소재를 어떻게 정할지도 해결해야 할 과제다. 자산·대출 정보와 맞춤형 추천을 연계하는 과정에서는 개인정보 보호와 설명 가능성도 요구된다. 네이버의 이번 전략은 AI를 별도 서비스로 제공하는 데 그치지 않고 기존 검색과 결제, 금융, 공간 데이터를 하나의 실행형 서비스로 묶는 데 있다. 부동산 에이전트가 추천을 넘어 매물 비교와 방문 예약, 대출·금융상품 검토까지 연결할 수 있다면 네이버는 프롭테크 시장에서 정보 제공자를 넘어 거래 과정의 접점으로 영향력을 확대할 수 있다.2026-08-07 09:15:28
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![[사설] 경제정책실장 사퇴, 인적 교체만으로 경제위기 넘을 수 없다](https://image.ajunews.com/content/image/2026/09/01/20260901103152139925_518_323.jpg)