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SKT, 'AI 참모'에 위성통신 결합…국방 AI 사업 넓힌다 [경제일보] SK텔레콤이 전장 데이터를 분석하는 ‘AI 참모’와 저궤도 위성통신·보안 기술을 묶어 국방 인공지능(AI) 전환 사업 확대에 나선다. 지휘관의 판단을 돕는 소프트웨어와 이를 뒷받침할 통신 인프라를 함께 제시하는 방식이다. SKT는 지난 1~5일 충남 계룡시 계룡대 활주로에서 열린 ‘2026 지상군페스티벌’에서 국방 AX(AI 전환) 기술을 전시·시연했다고 6일 밝혔다. 회사 측에 따르면 행사에 참가한 유일한 민간기업이다. 육군본부가 주관하는 이번 행사에서 국방 사업 브랜드 ‘T 밀리터리’를 내걸고 정책홍보관에 참여했다. 핵심 전시물은 AI 작전 지원 체계인 ‘AI 참모’다. 군이 보유한 데이터를 연결하고 분석해 지휘관의 상황 인식과 전술 판단에 필요한 정보를 제공한다. 드론·로봇·센서 등에서 쏟아지는 정보를 작전 판단에 활용하도록 지원하는 데 초점을 맞췄다. 이를 위해 데이터 플랫폼과 온톨로지, 디지털트윈을 결합했다. 온톨로지는 데이터의 의미와 서로의 관계를 정리하는 기술이다. 디지털트윈은 실제 전장 환경을 가상 공간에 구현한다. SKT는 데이터 수집·분석부터 가상 전장 구현, 의사결정 지원까지 이어지는 과정을 관람객과 군 관계자가 확인하도록 전시를 구성했다. 통신 분야에서는 지상 인프라를 활용하기 어려운 환경을 위한 저궤도 위성통신 체계를 선보였다. 양자암호와 스텔스 와이파이 등 보안 기술도 함께 소개했다. AI가 분석할 데이터를 현장에서 전달하고, 지휘·통제 과정의 정보를 보호하는 통신 기반을 마련하겠다는 구상이다. 전시 기술은 육군의 미래 전투 체계인 ‘아미 타이거 플러스’ 지원을 겨냥했다. AI·데이터와 드론·대드론, 로봇, 사이버·전자기 기술을 전투력에 통합하는 체계다. 무인 장비와 센서가 늘어날수록 여러 장비의 정보를 연결하는 네트워크와 데이터 분석의 역할도 커진다. SKT의 국방 AI 사업은 앞서 국방 행정 분야에서도 추진됐다. 지난 5월 국방부와 ‘독자 AI 파운데이션 모델의 국방 분야 활용’ 업무협약을 맺고 국방 특화 AI 모델 개발·실증, 공개데이터 활용, GPU 자원 활용 지원 등에 협력하기로 했다. 이번 전시는 전장 상황 분석과 통신·보안 기술을 함께 제시했다는 점에서 군 대상 사업의 적용 범위를 넓히려는 움직임이다. SKT는 이번 행사에서 SK텔링크, 테크트리이노베이션, 인핸스, 머큐리, KCS, 파블로항공 등과 협업했다. 각사의 AI·위성·네트워크·보안 기술을 결합해 군 현장에 적용할 수 있는 솔루션을 마련하고 관련 사업을 발굴할 계획이다. 김구영 SKT 엔터프라이즈본부장은 “SKT가 보유한 AI와 통신 기술을 국방 현장에 최적화된 솔루션으로 발전시켜 국방 AX 사업을 적극 확대하고 대한민국 미래 국방 혁신을 선도해 나가겠다”고 말했다.2026-10-06 10:12:08
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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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LG유플러스, 유럽 공급망 '데이터 장벽' 넘는다…카테나-X 사업 본격화 [경제일보] 최근 제품의 생산 이력과 원재료 조달 정보는 물론 탄소배출량 등 공급망 전반의 데이터를 표준화해 관리하고 공유해야 하는 요구가 확대되면서 유럽 제조업 공급망에 참여하는 국내 기업들의 데이터 관리 부담이 커지고 있다. 이에 LG유플러스는 데이터스페이스 전문기업 아이비씨티(IBCT)와 손잡고 국내 제조기업의 유럽 공급망 진입을 돕는 카테나-X(Catena-X) 사업에 뛰어든다. 28일 LG유플러스는 IBCT와 '카테나-X 사업 전략적 파트너십 체결 및 공동사업 출범식'을 열고 국내 제조기업의 카테나-X 도입과 시스템 구축·운영 등을 지원하는 공동사업을 추진한다고 밝혔다. 카테나-X는 BMW, 메르세데스-벤츠, 폭스바겐 등 글로벌 제조기업들이 참여하는 데이터 공유 생태계다. 기업이 각자 보유한 데이터에 대한 통제권을 유지하면서도 표준화된 방식으로 필요한 정보를 공급망 내 다른 기업과 연결·공유할 수 있도록 하는 것이 특징이다. 카테나-X가 주목받는 배경에는 유럽을 중심으로 강화되는 공급망 데이터 관리 요구가 있다. 유럽 현지 기업과 거래하는 국내 제조기업은 제품 생산 과정에서 발생하는 각종 데이터를 거래처가 요구하는 기준에 맞춰 수집하고 관리해야 한다. 특히 제품 탄소발자국(PCF), 디지털 제품 여권(DPP), 공급망 추적성 등으로 관리 대상이 확대되면서 기업 내부 시스템만으로 대응하기 어려운 영역이 늘고 있는 것으로 알려졌다. 대기업에 비해 상대적으로 IT 인력과 인프라가 부족한 중소·중견 제조기업에는 해당 기준이 부담이 더 클 수 있는 것으로 꼽힌다. 카테나-X에 참여하려면 관련 데이터를 표준에 맞게 정리하고 기존 생산·관리 시스템과 연결하는 작업이 필요하기 때문이다. 데이터 관리뿐 아니라 클라우드와 네트워크, 보안 환경까지 갖춰야 하는 만큼 개별 기업이 모든 시스템을 직접 구축할 경우 비용과 운영 부담이 커질 수 있다. LG유플러스와 IBCT는 이 같은 진입장벽을 낮추는 데 초점을 맞췄다. 양사는 카테나-X 도입을 희망하는 기업을 대상으로 도입 상담부터 가입, 시스템 구축, 인프라 제공, 서비스 운영까지 전 과정을 지원하는 통합 사업 체계를 구축할 계획이다. IBCT는 카테나-X 상용 서비스 운영사인 코피니티-X의 국내 유일 제휴사로, 국내 기업의 카테나-X 가입과 온보딩, 시스템 구축 등을 지원한다. 자체 데이터스페이스 플랫폼을 기반으로 제품 탄소발자국, 디지털 제품 여권, 공급망 추적성, 인증서 관리(CCM) 등 주요 활용 분야에 대응할 수 있는 기능을 제공한다. LG유플러스는 데이터가 실제 기업 환경에서 안정적으로 오갈 수 있도록 클라우드·통신·보안 인프라를 제공한다. 기업 고객을 대상으로 카테나-X 도입 컨설팅과 구축, 운영도 지원한다. 여기에 보안 솔루션 역량을 결합해 제조기업이 중요 데이터를 관리하면서 글로벌 공급망 생태계와 연결할 수 있는 환경을 구축한다는 계획이다. 향후 사업의 관건은 실제 제조기업의 도입 수요를 얼마나 확보하느냐가 될 전망이다. 카테나-X가 글로벌 제조기업을 중심으로 확산하더라도 국내 중소·중견기업이 실제로 시스템 구축 비용과 운영 부담을 감수하면서 참여할 유인이 충분해야 시장이 커질 수 있다. 이에 LG유플러스와 IBCT가 카테나-X 도입 비용과 구축 기간을 어느 수준까지 낮출 수 있는지, 실제 국내 제조기업을 얼마나 확보할 수 있을지가 사업 확대의 핵심 변수다. 또한 카테나-X가 자동차 산업을 넘어 배터리·전자·철강·화학 등으로 확대될 경우 국내 제조기업을 대상으로 한 데이터 인프라 수요도 넓어질 수 있다. LG유플러스와 IBCT가 향후 어떤 산업군을 우선 공략할지, 카테나-X 외 다른 데이터스페이스 사업으로 영역을 확대할지도 주목된다. 권근섭 LG유플러스 고객그룹담당은 "유럽 공급망에 참여하는 국내 기업에게는 데이터 수집·관리 방법뿐 아니라 중요 제조 데이터를 안전하게 보호하면서 어떠한 방식으로 글로벌 파트너와 연결할 것인지가 중요한 과제가 되고 있다"며 "LG유플러스의 기업 고객 기반과 클라우드·네트워크·보안 역량을 바탕으로 국내 제조기업이 카테나-X를 보다 쉽고 안정적으로 도입할 수 있도록 지원하겠다"고 말했다. 이정륜 IBCT 대표는 "글로벌 공급망이 데이터 중심으로 빠르게 재편되면서 국내 제조기업에도 이에 대응할 수 있는 데이터 관리 체계가 요구되고 있다"며 "IBCT의 데이터스페이스 기술과 LG유플러스의 안정적인 ICT 인프라를 결합해 수출기업이 글로벌 제조 생태계에 효과적으로 연결될 수 있는 실질적인 서비스를 제공하겠다"고 말했다.2026-09-28 09:35:34
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KT, AI 에이전트 실제 공장에 이식한다…다크팩토리 인프라 개발 [경제일보] 인공지능(AI)이 제조 현장의 설비와 로봇을 직접 제어하는 피지컬 AI 시대로 접어들면서 가상환경에서 학습한 AI를 실제 공장에 안정적으로 적용하기 위한 인프라 경쟁이 본격화하고 있다. KT가 공장 인근에서 AI 연산을 처리하는 엣지형 AI 데이터센터(AIDC)와 합성 데이터, AI 에이전트 통합 관제 환경을 결합해 다크팩토리 구현에 필요한 기술 개발에 나선다. 17일 KT는 과학기술정보통신부가 추진하는 'AI 기반 다크팩토리 설계·구축 솔루션 개발' 과제의 공동연구기관으로 참여한다고 밝혔다. 이번 과제는 과기정통부의 '협업지능 피지컬 AI 기반 SW 플랫폼 연구개발 생태계 조성' 사업의 세부 과제다. 전북혁신도시 인근에 AI를 기반으로 생산 공정 전반을 자동화한 다크팩토리를 구현하는 것이 목표다. KT를 비롯해 KAIST, LG에너지솔루션, 하림산업, 신성이엔지, 한국생산성본부 등이 연구진으로 참여한다. 다크팩토리는 생산 과정에 AI와 자동화 기술을 적용해 사람의 개입을 최소화한 무인·자동화 공장이다. 설비와 로봇이 데이터를 기반으로 작업을 수행하는 만큼 단순히 AI 모델을 개발하는 것뿐 아니라 데이터를 수집·처리하고 AI가 실제 현장에서 안정적으로 작동할 수 있도록 지원하는 인프라가 필요한 것으로 꼽힌다. KT는 이번 과제에서 '모듈형 엣지 AIDC' 인프라를 기반으로 한 AI 에이전트 운영 환경을 개발한다. 엣지 AIDC는 공장에서 발생하는 데이터를 중앙 데이터센터까지 전송하는 대신 공장과 가까운 곳에서 AI 연산과 데이터 처리를 수행할 수 있도록 만든 소형·분산형 AI 데이터센터다. 제조 현장에서는 설비와 로봇에서 실시간으로 데이터가 발생하기 때문에 이를 빠르게 처리하고 AI의 판단을 작업으로 연결하는 것이 중요한 것으로 평가된다. KT는 모듈형 엣지 AIDC를 활용해 다크팩토리에서 필요한 AI 연산 인프라를 구축하고 실제 제조 환경에서 활용할 수 있는 기반을 마련한다는 계획이다. 가상환경에서 학습한 AI 에이전트를 실제 공장에 적용하는 과정도 KT가 맡는 핵심 영역이다. AI 에이전트가 실제 설비를 제어하기 전에 가상환경에서 다양한 상황을 학습하도록 하고, 이 과정에서 필요한 데이터를 생성·검증하는 '심-레디' 체계를 개발한다. 심-레디는 시뮬레이션 환경에서 활용할 수 있도록 가공된 디지털 데이터 자산을 의미한다. 실제 공장에서 발생할 수 있는 상황을 가상환경에서 구현해 AI 에이전트가 학습할 수 있도록 하고, 실제 현장에 적용하기 전에 AI의 판단과 동작을 검증하는 데 활용할 수 있다. 가상환경과 실제 제조 현장 사이의 차이를 얼마나 줄이느냐가 피지컬 AI 상용화 과정에서 중요한 요소다. 가상환경에서는 정상적으로 작동한 AI 에이전트가 실제 현장에서는 설비 상태나 주변 환경, 센서 데이터 등의 차이로 예상하지 못한 판단을 내릴 수 있기 때문이다. KT는 합성데이터 생성·검증 체계를 통해 이 같은 환경 차이를 줄이고 실제 현장 적용 과정에서 발생할 수 있는 오류를 검증한다는 계획이다. AI 에이전트가 실제 공장에 투입된 이후 이를 관리하기 위한 통합 운영 환경도 개발한다. 여러 AI 에이전트가 제조 공정에서 각각의 역할을 수행할 경우 에이전트의 상태와 작업 결과를 확인하고 이상 상황에 대응할 수 있는 관제 체계를 구축할 예정이다. KT는 이 같은 인프라와 데이터, AI 에이전트 운영 환경을 실제 제조 현장에서 통합 실증할 계획이다. 향후 참여기업의 제조 현장에 모듈형 엣지 AIDC와 데이터 플라이휠 등을 적용해 다크팩토리 운영에 필요한 통합 플랫폼을 검증한다. 데이터 플라이휠은 제조 현장에서 축적된 데이터를 AI 학습에 활용하고, 개선된 AI 모델을 다시 현장에 적용하면서 새로운 데이터를 확보하는 구조다. KT는 실증 과정에서 축적한 데이터를 바탕으로 AI 에이전트의 성능을 개선하고 제조 환경에 맞는 피지컬 AI 기술을 고도화한다는 구상이다. KT는 과제에서 확보한 기술과 실증 경험을 산업별 맞춤형 피지컬 AI 솔루션으로 상품화할 계획이다. 제조 현장에서 실제로 적용 가능한 AI 인프라와 운영 플랫폼을 확보한 뒤 이를 다른 산업과 기업으로 확대해 글로벌 AX 사업으로 연결한다는 전략이다. 박재형 KT AX미래기술원장 상무는 "정부와 지자체, 산학연 핵심 기관이 결집한 이번 피지컬 AI 과제 착수를 기점으로 다크팩토리 상용화를 위한 핵심 인프라 및 운영 플랫폼 개발에 속도를 낼 것"이라며 "KT의 기술력을 바탕으로 대한민국 제조업의 생산성 혁신과 피지컬 AI 산업 생태계 조성에 앞장서겠다"고 말했다.2026-09-17 09:57:32
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KT, 'AX 디자인 클리닉'으로 현업 AI 발굴…122건 업무혁신 과제 전환 [경제일보] 기업들의 인공지능(AI) 도입이 확산되는 가운데 KT가 AI 에이전트의 숫자를 늘리는 것보다 실제 현업의 업무 방식을 바꾸는 데 초점을 맞추고 있다. 사내 15개 조직에서 발굴한 122건의 업무 혁신 아이디어를 분석해 반복적인 데이터 처리와 승인·검토, 보고 업무 등을 우선 과제로 선정하고 업무 분석부터 AI 에이전트 구현과 효과 검증까지 지원하는 방식으로, 개별 부서에서 검증된 사례를 표준 업무 방식으로 만들어 전사 AX 자산으로 축적한다는 전략이다. 9일 KT는 사내 AX 전문 프로그램 'AX 디자인 클리닉'을 운영하며 현업에서 나온 업무 혁신 아이디어를 실제 AX 성과로 연결하고 있다고 밝혔다. AX 디자인 클리닉은 현업 실무자와 사내 AX 전문가가 함께 업무 과정과 불편사항을 분석하고, 이를 AX 관점에서 다시 설계해 최적의 실행 방안을 찾는 실무형 프로그램이다. KT는 해당 프로그램이 먼저 현업의 업무 흐름과 데이터를 분석해 어떤 업무를 AI 에이전트로 처리할지, 어떤 업무에는 자동화 솔루션을 적용할지 등을 결정한다고 설명했다. 이후 워크플로 설계와 구현 방식 선정, AI 에이전트 및 자동화 솔루션 구축, 검증까지 전 과정을 지원한다. 기업 현장에서 AI 도입이 늘고 있지만 정작 어떤 업무에 AI를 적용해야 하는지 판단하는 과정은 쉽지 않은 것으로 꼽힌다. 업무마다 사용하는 데이터와 시스템, 의사결정 과정이 다른 만큼 단순히 범용 AI를 적용하는 것만으로는 실질적인 생산성 개선으로 이어지기 어렵기 때문이다. KT에 실제 접수된 아이디어에 따르면 현업이 원하는 AI 활용처도 비교적 명확하게 나타나고 있다. 현재까지 15개 조직에서 접수된 122건 가운데 데이터 수집·가공 자동화 관련 수요가 71건으로 가장 많았다. 승인·검토 프로세스 개선이 33건, 보고서·대시보드 생성이 12건으로 뒤를 이었다. 전체 아이디어의 상당수가 반복적인 업무를 줄이는 데 집중된 것으로 집계됐다. 화려한 생성형 AI 서비스를 새로 만드는 것보다 매일 반복되는 데이터 수집과 정리, 자료 검토, 보고서 작성 등의 시간을 줄이는 데 AI를 활용하려는 수요가 현업에서 더 높게 나타난 것이다. 기업의 AX가 거대한 AI 프로젝트보다 우선 실제 업무 현장에서 시간을 얼마나 줄이고 의사결정을 얼마나 빠르게 지원하는지를 높게 보고 있는 것이다. 실제 AX 디자인 클리닉을 통해 추진되는 과제도 이런 현업 수요를 반영한다. SCM실은 구매와 소프트웨어(SW) 용역 계약과 관련된 규정과 절차, 운영 기준 등을 안내하는 '구매·계약 프로세스 통합 안내 에이전트'를 개발하고 있다. 관련 양식과 시스템 이용 방법, 담당 부서와 후속 절차까지 한 번에 안내해 반복적인 문의를 줄이고 업무 지식을 조직의 자산으로 축적하는 것을 목표로 진행된다. 법무실은 '생활법률상담 예약·스케줄링 에이전트'를 통해 상담 신청 접수부터 일정 배정과 조율, 변경·취소, 안내까지 반복적으로 이뤄지는 예약 업무의 자동화를 추진한다. 재무 분야에서도 IR 자료를 기반으로 실적과 투자·예산 현황 등 주요 경영정보를 자연어로 조회하고 비교·분석할 수 있는 에이전트를 활용해 데이터 검색과 보고 업무를 줄이고 의사결정을 지원한다. KT가 AX 디자인 클리닉을 통해 주목하는 또 다른 부분은 개별 AI의 '난립'을 막는 것이다. 조직마다 비슷한 업무를 해결하기 위해 유사한 에이전트를 각각 구축하면 개발 비용은 물론 데이터와 보안, 운영 관리 부담도 커질 수 있는 것으로 분석된다. 이에 KT는 실제 효과가 검증된 'AX 베스트 연습'을 표준 워크플로와 재사용 가능한 모델로 정립해 다른 조직에서도 활용할 수 있도록 한다는 방침이다. KT는 향후 AX 디자인 클리닉을 통해 발굴·검증된 사례를 다른 조직과 그룹사로 확대한다는 계획이다. 개인이나 일부 부서가 AI를 활용하는 수준에서 벗어나 검증된 업무 방식 자체를 조직의 표준으로 정착시키겠다는 의미다. AI를 도입하는 것에서 끝나는 것이 아니라 실제 업무 데이터를 기반으로 성과를 확인하고 이를 다시 다른 조직에서 재사용하는 선순환 구조를 구축하려는 것으로 분석된다. 정찬호 KT IT전략본부장 상무는 "'AX 디자인 클리닉'은 AI 에이전트를 많이 만드는 것이 아니라 현업에 꼭 필요한 에이전트와 업무 방식을 제대로 설계하고 실제 효과까지 검증하는 프로그램"이라며 "현업의 아이디어를 실질적인 업무 혁신으로 연결하고, 검증된 사례를 조직의 AX 자산으로 축적·확산해 AI 기반 일하는 방식의 질적 고도화를 추진하겠다"고 말했다.2026-09-09 09:29:40
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플레이디, 현업이 만든 AI 에이전트 42개 구축 [경제일보] 디지털 광고기업 플레이디가 현업 직원들이 직접 설계한 인공지능(AI) 에이전트와 업무 자동화 도구 42개를 구축했다. 단순히 생성형 AI를 이용하는 단계를 넘어 반복 업무의 데이터 수집부터 분석과 광고 문구 작성까지 하나의 업무 흐름으로 자동화하는 전사적 AI 전환에 나섰다. SOOP 계열사 플레이디는 지난 2월부터 8월까지 약 6개월간 ‘AI TF 2기’를 운영해 AI 에이전트와 자동화 도구 42개를 개발했다고 2일 밝혔다. 이번 프로젝트의 특징은 개발조직이 일괄적으로 도구를 만들어 배포한 것이 아니라 각 조직의 실무자가 업무 과정에서 발생하는 비효율을 직접 발굴했다는 점이다. 조직별 ‘AI 파트너’가 반복 작업을 선정하고 이를 에이전트나 자동화 도구로 구현했다. 플레이디는 실무 교육과 AI 도구를 지원하고 조직별 활용 사례와 성과를 공유했다. 대표 사례는 광고기획자(AE)가 개발한 ‘AI 키워드 인사이트 솔루션’이다. 시드 키워드 하나를 입력하면 관련 데이터를 수집·분석하고 소비자 관심과 경쟁 상황을 정리해 전략과 광고 문구까지 제안한다. 기존에는 해당 작업에 담당자 한 명당 약 1~2일이 필요했지만 에이전트를 활용하면 약 20분 만에 분석 결과를 얻을 수 있다. 플레이디는 해당 에이전트가 도출한 인사이트와 전략을 광고주 제안에 적용해 글로벌 뷰티 광고주를 수주하는 성과도 냈다고 설명했다. 현업에서 만든 자동화 도구는 광고 업무 전반으로 확산됐다. 경쟁사의 광고 소재를 자동으로 수집·분석하는 에이전트와 비슷한 구도의 연출 이미지를 반복 제작하는 자동화 도구, 광고 문구와 소재가 심의 기준에 맞는지를 점검하는 AI 에이전트 등이 개발됐다. 광고업은 매체와 경쟁사 분석, 키워드 분류, 소재 변형, 심의 확인처럼 반복 작업이 많다. 동시에 결과물을 빠르게 만들어 여러 매체에서 시험하고 성과에 따라 수정해야 한다. 플레이디는 반복 작업을 AI에 맡기고 직원들이 전략 수립과 성과 분석, 광고주 커뮤니케이션 등 판단이 필요한 업무에 집중하도록 한다는 구상이다. AI TF는 지난해 7월 처음 출범했다. 1기가 조직별 AI 활용 사례를 발굴하고 공유하는 단계였다면 2기는 개별 도구를 실제 업무 흐름에 연결하고 사업 성과를 만드는 데 초점을 맞췄다. 플레이디는 올해 3월 AI 전담조직 ‘AX 유닛(Unit)’을 신설하고 내부 업무 자동화뿐 아니라 광고 제작과 운영, 생성형 AI 검색 최적화(GEO)까지 사업 범위를 넓히고 있다. 지난 4월 출시한 GEO 서비스는 6월 기준 36개 광고주의 46개 사이트를 진단했다. 연간 약 5000억원 규모의 광고를 운영하며 축적한 데이터와 현장 경험을 AI 서비스에 결합한다는 전략이다. 이번 프로젝트는 내부 생산성 개선과 외부 AI 마케팅 사업을 연결하는 실험이라는 점에서도 의미가 있다. 현업에서 효과가 확인된 에이전트를 표준화하면 광고주 대상 솔루션이나 컨설팅 서비스로 발전시킬 수 있기 때문이다. 지난해 플레이디를 인수한 SOOP의 광고·콘텐츠 사업과 연계할 여지도 있다. 관건은 42개 도구 가운데 실제 사용이 정착되는 비율이다. 현업 직원이 만든 에이전트는 업무 적합성이 높지만 모델과 광고 플랫폼이 바뀔 때마다 유지보수가 필요하다. 광고주 정보 유출과 생성 결과의 오류, 저작권 침해, 광고 심의 오판을 막기 위한 데이터 접근권한과 사람의 최종 승인 절차도 갖춰야 한다. 안다희 플레이디 AI TF 리더는 “구성원들이 업무의 개선 지점을 직접 발굴하고 이를 AI 에이전트와 자동화로 구현해 실제 현업에 적용했다는 점이 가장 큰 의미”라며 “우수 사례를 전사로 확산해 생산성을 높이고 구성원들이 고부가가치 업무에 집중할 수 있도록 하겠다”고 말했다. 한편 플레이디의 다음 과제는 구축한 에이전트의 수보다 실제 절감 시간과 이용률, 광고 성과를 체계적으로 측정하는 일이다. 현업 주도형 AI 전환이 일회성 TF를 넘어 지속적인 업무 체계로 자리 잡는다면 내부 비용 절감뿐 아니라 신규 광고주 확보와 AI 마케팅 사업 확대에도 힘을 보탤 것으로 전망된다.2026-09-02 12:49:54
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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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AWS, 국내 피지컬 AI 15개사 지원…로봇 상용화 생태계 키운다 [경제일보] 아마존웹서비스(AWS)가 국내 기업 15곳을 선발해 로봇과 자율주행, 디지털 트윈 등 피지컬 AI 기술의 개발부터 상용화까지 지원한다. 생성형 AI를 넘어 AI가 실제 물리적 환경을 인식하고 판단해 움직이는 피지컬 AI 시장이 본격적인 산업 경쟁 단계에 들어서면서 국내 기업을 AWS 클라우드 생태계 안으로 끌어들이려는 전략으로 풀이된다. AWS는 20일 ‘AWS 코리아 피지컬 AI 프론티어 프로그램’을 공식 발표했다. 지난 AWS 서밋 서울 2026에서 공개한 프로그램으로, 7월부터 12월까지 6개월간 운영된다. 참여 기업에는 클라우드 인프라와 AI 서비스, 기술 자문, 비즈니스 모델 개발, 글로벌 시장 진출 등을 지원한다. 핵심은 단순한 기술 개발 지원이 아니라 개념검증(PoC)에서 실제 현장 실증과 사업화까지 연결하는 것이다. 참여 기업은 AWS 크레딧을 활용해 데이터를 수집·처리하고 AI 모델을 학습시키는 한편 가상환경에서 로봇을 훈련한 뒤 현실에 적용하는 ‘심투리얼(Sim-to-Real)’ 기술을 검증할 수 있다. 엣지 환경에 AI를 배포하는 과정까지 AWS 전문가의 지원을 받을 예정이다. 사용되는 기술도 클라우드에 국한되지 않는다. 아마존 EC2와 S3, 세이지메이커, 베드록, AWS IoT 그린그래스 등 AWS의 AI·데이터·IoT 서비스를 묶어 로봇의 학습과 추론, 데이터 관리, 현장 배포를 하나의 개발 환경에서 지원한다. 1기에는 대기업과 스타트업을 합쳐 15개사가 참여한다. 엔터프라이즈 트랙에는 △SK에코플랜트 △NC AI △알체라 △LG CNS가 선정됐다. 건설 현장 자율 로봇과 휴머노이드용 VLA(비전·언어·행동) 모델, 피지컬 AI 데이터 플랫폼, 산업용 로봇 운영 소프트웨어 등이 주요 개발 대상이다. 스타트업 트랙에는 △본에이아이 △투모로로보틱스 △고레로보틱스 △디든로보틱스 △ 로보에테크놀로지 △케어링 △위로보틱스 △컨피그 △리얼월드 △큐픽스 △니어스랩 등이 참여한다. 자율비행 드론과 건설·물류 로봇, 휴머노이드, 돌봄 로봇, 로봇 학습 데이터, 3D 디지털 트윈 등 적용 분야도 다양하다. 이번 프로그램에서 주목할 부분은 AWS가 직접 로봇을 만드는 것이 아니라 로봇 기업의 개발·상용화 기반을 장악하려 한다는 점이다. 피지컬 AI는 실제 공간에서 움직여야 하기 때문에 막대한 학습 데이터와 시뮬레이션, 고성능 컴퓨팅, 엣지 인프라가 필요하다. 로봇 제조사 입장에서는 개별적으로 이 인프라를 구축하는 것보다 클라우드 사업자의 개발환경을 활용하는 편이 비용과 시간을 줄일 수 있다. 특히 한국은 삼성전자·현대차·LG전자 등 제조업 기반과 로봇·자동화 기술을 동시에 갖춘 만큼 피지컬 AI의 실제 적용처가 많은 시장이다. AWS가 국내 대기업과 스타트업을 연결하는 것도 이 때문이다. 로봇 기술을 보유한 스타트업이 대기업의 제조·건설·물류 현장에서 데이터를 확보하고 실증할 수 있다면 기술의 상용화 속도를 높일 수 있다. 경쟁 구도도 치열해지고 있다. 엔비디아가 GPU와 시뮬레이션 플랫폼을 앞세워 로봇 개발 생태계를 확대하고 있고, 구글·마이크로소프트 등도 AI 에이전트와 로보틱스 분야의 결합을 강화하고 있다. AWS로서는 생성형 AI 이후 새로운 성장축으로 떠오른 피지컬 AI 시장에서 클라우드 인프라의 영향력을 선점해야 하는 상황이다. 다만 이번 프로그램이 실제 산업 성과로 이어질지는 참여 기업들이 얼마나 많은 현장 데이터를 확보하고 이를 유료 서비스로 전환하느냐에 달렸다. AWS는 기업별 지원 규모와 크레딧 규모를 공개하지 않았다. 결국 6개월간의 프로그램 이후 실제 고객사 도입과 매출로 이어지는 사례가 얼마나 나올지가 성패를 가를 전망이다. 함기호 AWS코리아 대표는 “한국은 제조 경쟁력과 로보틱스 생태계를 바탕으로 피지컬 AI 분야를 이끌 수 있는 기반을 갖추고 있다”며 “참여 기업이 기술을 실제 사업으로 연결할 수 있도록 기술과 전문성, 글로벌 네트워크를 지원하겠다”고 말했다.2026-08-20 13:50:44
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SK텔레콤, 로봇마다 '훈련 언어' 달라 못 배운다…피지컬AI 기술 표준 선도 [경제일보] SK텔레콤이 제조 현장에서 축적한 디지털 트윈 기술을 로봇 학습으로 확장하고 국제표준 선점에 나섰다. 로봇 제조사와 플랫폼마다 제각각인 데이터 형식과 연결 방식을 통일해 피지컬 인공지능(AI) 생태계의 공통 기반을 마련하겠다는 구상이다. SK텔레콤은 지난 14일부터 22일까지 스위스 제네바에서 열린 국제전기통신연합 전기통신표준화부문(ITU-T) 회의에서 자사가 제안한 ‘로봇 데이터 팩토리(RDF) 연동 구조 및 방식’이 신규 표준화 과제로 채택됐다고 23일 밝혔다. 다만 신규 과제 채택은 국제표준 확정을 의미하지 않는다. 회원국과 참여 기업의 논의를 거쳐 구체적인 구조와 기술 요건을 정하고 최종 승인을 받아야 한다. SK텔레콤이 국제표준 논의를 공식적으로 시작할 수 있는 발판을 확보했다는 데 의미가 있다. 로봇 데이터는 지능형 로봇을 훈련시키는 연습 문제와 같다. 로봇이 물체를 집고 옮기거나 공구를 사용하는 방법을 학습하려면 관절 움직임과 카메라 영상, 힘·촉각 센서, 작업 성공 여부 등이 담긴 대규모 데이터가 필요하다. 문제는 로봇 기종과 운영 소프트웨어마다 데이터 형식과 인터페이스가 다르다는 점이다. 한 공장에서 수집한 로봇 데이터를 다른 제조사의 로봇이나 학습 플랫폼에 곧바로 적용하기 어렵다. 개별 기업이 데이터를 별도로 수집하면 비용이 늘고 학습 품질도 일정하게 유지하기 힘들다. 휴머노이드 확산을 위해 하드웨어 성능만큼 데이터 호환성이 중요해진 배경이다. SK텔레콤이 제안한 RDF는 로봇 데이터를 생성·가공·저장하고 AI 학습에 공급하는 일련의 체계를 뜻한다. 이번 과제에서는 RDF를 △서비스 △로봇 모델·데이터 △인프라 △디바이스 △관리 등 5개 계층으로 나누고 각 계층의 역할과 데이터 교환 방식을 정의한다. 표준이 마련되면 특정 로봇이나 플랫폼에 종속되지 않고 데이터 생성 기능과 학습 모델, 시뮬레이터 등을 연결하거나 교체하기 쉬워진다. 로봇 제조사는 데이터 수집 시스템을 처음부터 개발하는 부담을 줄이고, AI 기업은 여러 기종에서 확보한 데이터를 학습에 활용할 수 있다. SK텔레콤의 강점은 실제 제조 현장과 연결된 디지털 트윈 경험이다. 회사는 SK하이닉스와 반도체 제조 환경을 가상공간에 구현하는 디지털 트윈 플랫폼을 구축해왔다. 이를 로봇 분야로 확장하면 실제 장비를 반복적으로 움직이지 않고도 가상 공장에서 다양한 작업과 돌발 상황을 재현해 학습 데이터를 만들 수 있다. SK텔레콤은 하반기 디지털 트윈 기반 로봇 학습 플랫폼 출시를 준비하고 있다. 이번 표준화 작업을 플랫폼에 반영해 국내외 로봇·AI 기업과 연구기관이 데이터를 교환하고 학습 모델을 적용할 수 있는 기반을 확보한다는 전략이다. 통신사가 네트워크 제공을 넘어 데이터 생성과 AI 모델 학습을 연결하는 피지컬 AI 인프라 사업자로 영역을 넓히는 시도이기도 하다. 국제표준화 경험도 축적하고 있다. SK텔레콤은 2024년 신규 과제로 채택된 AI 데이터센터 연동 구조를 약 2년간의 논의 끝에 올해 ITU-T 국제표준으로 확정한 바 있다. RDF 역시 여러 국가와 기업의 참여를 끌어내고 실제 로봇 환경에서 호환성을 입증하는 작업이 뒤따라야 한다. 표준화만으로 데이터 생태계가 완성되는 것은 아니다. 로봇 데이터의 소유권과 사용 범위, 개인정보·산업기밀 보호, 센서별 품질 기준도 함께 정립해야 한다. 가상공간에서 만든 데이터와 실제 작업 환경 사이의 차이를 줄이는 검증 체계도 필요하다. 최동희 SK텔레콤 AI전략기획실장은 “피지컬 AI 분야에서 축적한 디지털 트윈과 AI 역량을 바탕으로 국제표준 논의를 선도할 기반을 마련했다”며 “로봇 학습 플랫폼과 AI 모델을 아우르는 기술 경쟁력을 강화하겠다”고 말했다.2026-07-23 13:48:30
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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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씨젠, '백만 임상 데이터' 프로젝트 가동…글로벌 진단 표준 정조준 [경제일보] 글로벌 분자진단 기업 씨젠이 업계 최초로 대규모 임상 데이터 기반 연구 프로젝트에 착수하며 진단 산업의 패러다임 전환에 나섰다. 8일 업계에 따르면 씨젠은 ‘글로벌 백만 임상 연구(Global Million Clinical Study, GMCS)’ 프로젝트를 추진한다고 밝혔다. 이번 프로젝트는 한국을 포함한 전 세계를 대상으로 약 100만건 규모의 실제 임상 데이터를 수집·분석해 질환별 검사 전략의 임상적 유용성과 의료적 효과를 검증하는 것이 핵심이다. GMCS는 기존 단일 병원체 중심 검사에서 벗어나 하나의 검사로 여러 병원체를 동시에 확인하는 신드로믹 PCR 기반 검사 전략의 임상적 가치를 검증하기 위해 설계됐다. 이를 통해 기존 검사에서 확인하기 어려웠던 숨은 병원체, 동시감염, 유전자형, 지역·시기별 감염 양상 등을 종합적으로 분석한다는 계획이다. 특히 이번 연구는 실제 의료 환경을 그대로 유지한 상태에서 진행된다. 기존 진료 및 검사 프로세스를 변경하지 않고 동일 검체를 활용해 추가 분석을 수행함으로써 새로운 검사 전략이 실제 의료 의사결정에 미치는 영향을 객관적으로 평가하는 데 초점을 맞췄다. 씨젠은 이번 프로젝트를 통해 질환별 새로운 검사 전략의 임상적 근거를 확보하고 이를 바탕으로 ‘글로벌 검사 표준(Global New Standard)’을 제시하겠다는 구상이다. 호흡기 감염, 성매개감염, 인유두종바이러스, 소화기 감염 등 주요 감염 질환이 주요 연구 대상이다. 데이터 분석의 중심에는 씨젠의 실시간 진단 데이터 플랫폼 ‘스타고라(STAgora™)’가 있다. GMCS를 통해 축적된 임상 데이터는 스타고라와 연계돼 국가별 감염병 발생 양상과 검사 결과를 분석하는 데 활용되며 향후 새로운 검사 기준 수립의 핵심 자료로 쓰일 전망이다. 국가별 진단 환경 차이를 분석하는 것도 주요 과제다. 현재는 동일 질환이라도 국가별 의료 제도와 가이드라인에 따라 검사 범위와 방법이 달라 환자가 받는 진단 수준에 격차가 존재한다. 씨젠은 실제 임상 데이터를 기반으로 이러한 차이를 비교·분석해 보다 일관된 글로벌 진단 기준을 마련하겠다는 전략이다. 이번 프로젝트는 단순한 데이터 축적을 넘어 실제 의료 현장에서 활용 가능한 검사 전략을 도출하는 데 방점이 찍혀 있다. 업계에서는 대규모 임상 데이터를 기반으로 한 표준화 시도가 성공할 경우 진단 시장 전반에 상당한 영향을 미칠 것으로 보고 있다. 씨젠 측은 GMCS가 실제 임상 현장에서 축적되는 데이터를 기반으로 질환별 검사 전략을 구축하고 이를 통해 보다 포괄적이고 정확한 진단 환경을 구현하는 데 목적이 있다고 설명했다. 또한 국가와 지역에 관계없이 동일한 수준의 진단 혜택을 제공할 수 있는 과학적 근거를 마련하는 것이 핵심이라고 강조했다. 한편 씨젠은 최근 미국 시사주간지 타임(TIME)이 선정한 ‘2026년 세계에서 가장 영향력 있는 기업’에 포함되며 글로벌 공중보건 기여와 진단 생태계 구축 역량을 인정받았다. 이번 GMCS 프로젝트 역시 그간 축적된 기술력과 임상 경험을 바탕으로 추진되는 대형 연구로 향후 글로벌 진단 시장에서의 영향력이 주목된다.2026-07-08 14:44:33
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AI 도입 막막한 중소공장에 LG CNS가 간다…42억원 AX 지원 [경제일보] LG CNS가 중소기업중앙회와 손잡고 중소 제조기업의 인공지능 전환(AX)을 지원한다. 대기업이 보유한 AI 기술과 현장 적용 경험을 중소 제조기업에 확산해 산업 전반의 디지털 경쟁력을 끌어올리겠다는 구상이다. LG CNS는 17일 서울 여의도 중소기업중앙회에서 현신균 LG CNS 대표와 김기문 중소기업중앙회 회장 등이 참석한 가운데 ‘중소기업 AI 확산을 위한 대·중소 상생협력 모델 발굴 업무협약’을 체결했다고 밝혔다. 이번 협약은 정부의 중소기업 AX 확산 기조에 맞춰 대기업과 중소기업 간 AI 활용 격차를 줄이기 위해 마련됐다. LG CNS는 앞으로 2년간 총 42억원 규모로 AX 교육, 기술 지원, 유통·마케팅 지원 등 3개 분야를 지원한다. 특히 데이터와 전문 인력 부족으로 AI 전환에 어려움을 겪는 중소 제조기업에 역량을 집중한다. 기술 지원은 정부의 ‘대·중소 상생형 AX 선도모델 사업’과 연계해 추진된다. 중기중앙회가 선정하는 중소 제조기업을 대상으로 제조 현장의 데이터 수집 체계 구축부터 AI 모델 개발·적용, 시스템 통합까지 전 과정에 LG CNS의 기술력과 전문 인력을 투입한다. 핵심은 제조 현장의 흩어진 데이터를 쓸 수 있는 자산으로 바꾸는 것이다. LG CNS는 제조실행시스템(MES), 통계적 공정관리(SPC), 제조 특화 거대언어모델(LLM)을 결합한 ‘매뉴팩처링 AX 스타터 패키지’를 구축한다. 이를 통해 작업 표준서와 설비 매뉴얼을 디지털 자산화하고 자연어 기반 의사결정 체계를 구현해 중소 제조기업의 기술 공백을 줄인다는 계획이다. 교육 지원도 병행한다. LG CNS는 중소기업 CEO와 경영진을 대상으로 AX 교육을 운영한다. 단순히 AI 개념을 설명하는 데 그치지 않고, 각 기업이 어떤 업무에 어떤 AI 기술을 적용해야 하는지 핵심 문제를 정의하고 실제 실행계획까지 도출하는 컨설팅형 교육을 제공한다. 마케팅 지원도 포함됐다. LG CNS는 AI와 수학적 최적화 기반 디지털 마케팅 플랫폼을 활용해 중소기업의 판로 확대를 돕는다. 해외 시장 진출을 희망하는 중소기업 100곳에는 아마존에 특화된 ‘LG 옵타펙스’를 제공해 글로벌 e커머스 입점과 광고 운영을 지원한다. 국내 시장에서는 ‘MOP’를 활용해 네이버 쇼핑 등 온라인 광고 효율을 높일 수 있도록 돕는다. 이번 협력은 중소 제조기업 AX의 병목을 정면으로 겨냥했다는 점에서 의미가 있다. 제조 현장은 설비와 공정 데이터가 많지만 상당수 중소기업은 이를 체계적으로 수집·분석할 인력과 시스템이 부족하다. AI를 도입하더라도 데이터가 정리돼 있지 않으면 현장 생산성 개선으로 이어지기 어렵다. LG CNS의 역할은 AI 솔루션을 공급하는 수준을 넘어 데이터 기반 제조 운영 체계를 함께 만드는 데 있다. 김기문 중소기업중앙회 회장은 “중기중앙회가 축적해온 제조데이터와 다양한 산업군의 중소기업 현장데이터를 LG CNS의 AI 기술과 결합해 실질적인 AI 전환이 되기를 기대한다”며 “중소기업 현장에 대·중소기업 상생형 모델이 뿌리내릴 수 있도록 최선을 다하겠다”고 말했다. 현신균 LG CNS 대표는 “중소기업의 AX 전환은 우리 산업 전반의 경쟁력과 직결되는 과제”라며 “LG CNS가 축적한 AX 기술과 전문성을 중소기업 현장에 아낌없이 전하고, 교육부터 제조혁신, 마케팅 확대까지 전 과정을 함께하며 중소기업의 실질적인 성장을 이끄는 동반자가 되겠다”고 밝혔다. 한편 LG CNS와 중기중앙회는 앞으로 지원 대상 중소기업 발굴에 착수하고 세부 사업 운영안을 구체화할 계획이다. 성패는 보여주기식 AI 도입이 아니라 현장 공정 개선과 비용 절감, 판로 확대라는 실질적 성과를 얼마나 만들 수 있느냐에 달려 있다. 이번 협약이 제조 현장에 뿌리내린다면 대기업 AI 기술이 중소기업 경쟁력으로 확산되는 상생형 AX 모델의 출발점이 될 수 있다.2026-06-17 15:43:37
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![[데일리 제약·바이오 브리프] 대웅제약 씽크 영남권 첫 확산…병동 디지털 전환 본격화 外](https://image.ajunews.com//content/image/2026/06/12/20260612160211276290.jpg)
대웅제약 '씽크' 영남권 첫 확산…병동 디지털 전환 본격화 外 [경제일보] 대웅제약은 부산 센텀종합병원에 씽크를 공급하고 영남권 의료 현장의 디지털 혁신 지원에 나선다고 12일 밝혔다. 이번 시스템 도입은 센텀종합병원 전체 494병상 가운데 177병상에 우선 적용됐으며 향후 전 병상으로 확대 운영될 예정이다. 병원 측은 이를 통해 입원 환자의 안전사고를 사전에 방지하고 의료진 업무 효율을 높이는 ‘스마트 병동’ 운영 체계를 구축한다는 방침이다. 씽크는 입원 환자의 생체신호를 실시간으로 분석하는 AI 기반 병상 모니터링 시스템이다. 심전도, 호흡수, 심박수 등 주요 데이터를 연속적으로 수집·분석하고 이상 징후가 감지될 경우 즉시 의료진에게 알람을 전달해 신속한 대응을 가능하게 한다. 특히 고령 환자나 중증 환자에게 위험도가 높은 낙상 사고를 실시간으로 감지하는 기능이 적용돼 의료진이 병실을 비운 상황에서도 24시간 환자 상태를 관리할 수 있다는 점이 특징이다. 이를 통해 응급 상황 발생 시 대응 시간을 단축하고 환자 안전성을 높일 수 있을 것으로 기대된다. 병동 운영 측면에서도 변화가 예상된다. 자동화된 데이터 수집 시스템은 간호사의 수기 기록 업무를 줄이고 의료진이 환자 상태 분석과 치료에 집중할 수 있는 환경을 제공한다. 센텀종합병원은 2023년 종합병원 승격 이후 간담췌수술센터, 심뇌혈관센터, 로봇인공관절수술센터 등을 중심으로 전문 진료 역량을 강화해 왔다. 최근에는 부산시 지정 지역외상거점병원으로서 24시간 응급 수술 대응 체계를 구축한 데 이어 이번 시스템 도입으로 스마트 의료 인프라 경쟁력도 한층 강화하게 됐다. 박종호 센텀종합병원 이사장은 “환자 안전은 병원이 가장 우선시하는 가치”라며 “AI 기반 기술을 병동 전반에 적용해 환자 상태를 정밀하게 관리하고 지역 주민들이 신뢰할 수 있는 의료 환경을 조성하겠다”고 설명했다. 박형철 대웅제약 ETC마케팅본부장은 “이번 협력을 통해 일반 병동에서도 중환자실 수준의 환자 모니터링이 가능하다는 점을 입증할 것”이라며 “의료 현장의 요구를 반영한 디지털 헬스케어 솔루션을 기반으로 스마트병원 모델을 전국으로 확산해 나가겠다”고 말했다. ◆ “미래 먹거리 확보”…대원제약, 바이오 창업기업과 공동연구 추진 대원제약은 서울바이오허브와 ‘2026 서울바이오허브-대원제약 오픈이노베이션 프로그램’ 협약식을 개최했다고 12일 밝혔다. 이번 프로그램은 2024년부터 이어져 온 세 번째 기수로 대원제약의 연구개발 및 사업화 역량과 창업기업의 혁신 기술을 연계해 신약 개발 가능성을 검증하고 실질적인 협업 모델을 구축하기 위해 마련됐다. 올해는 기술력과 사업성을 종합 평가해 약물전달기술(DDS) 분야에서 경쟁력을 보유한 옴니아메드와 큐리오사바이오사이언스 등 2개 기업이 최종 선정됐다. 옴니아메드는 일산화질소(NO) 농도가 높은 염증 및 암 조직에서 센서 반응을 통해 약물을 표적 방출하는 DDS 기술을 보유하고 있다. 해당 기술은 독성 이슈가 있는 약물의 선택적 전달을 가능하게 하는 것이 특징으로 대원제약의 항암 및 대사질환 연구개발 분야와의 시너지가 기대된다. 큐리오사바이오사이언스는 ‘SNAP(Smart Navigator Anchoring Platform)’ 기술을 기반으로 장기지속형 주사제와 펩타이드 경구 전달 제제를 개발 중이다. 분자 수준에서 약물 방출을 제어하는 플랫폼 기술을 통해 차세대 신약 개발 및 글로벌 사업화 가능성을 인정받았다. 선정된 기업들은 향후 1년간 대원제약과 함께 기술실증(PoC), 공동연구 검토, 연구개발 방향성 자문, 사업화 전략 수립 등 다양한 협업 프로그램에 참여한다. 대원제약은 서울바이오허브 내 ‘대원제약 협력센터’를 중심으로 정기 미팅과 과제 점검을 진행하며 밀착 지원을 이어갈 계획이다. 서울바이오허브는 입주 지원을 비롯해 액셀러레이터 연계, 투자 유치, 홍보, 최고경영자 교육, 글로벌 진출 지원 등 맞춤형 프로그램을 제공해 기업 성장과 스케일업을 지원한다. 김주일 대원제약 부사장은 “바이오 스타트업과의 협업은 미래 성장동력 확보를 위한 핵심 전략”이라며 “연구개발과 사업화 경험을 바탕으로 선정 기업들이 글로벌 경쟁력을 갖춘 혁신 기업으로 성장할 수 있도록 지원할 것”이라고 말했다. ◆한미사이언스, 첫 ESG 보고서 발간…그룹 통합 관리체계 구축 한미사이언스는 올해 처음으로 ESG 보고서를 발간하고 지주사를 중심으로 한 통합 ESG 관리 체계를 본격화했다고 12일 밝혔다. 이번 보고서는 한미약품과 주요 계열사인 온라인팜 등을 포함해 그룹 전반의 ESG 전략과 성과를 통합적으로 담은 것이 특징이다. 이를 통해 기존 개별 계열사 중심의 ESG 활동에서 나아가 그룹 단위의 지속가능경영 수준을 체계적으로 제시했다. 보고서는 글로벌 공시 기준인 GRI(Global Reporting Initiative)를 비롯해 ISSB, ESRS 등 국제 기준을 반영해 작성됐으며 기업 활동이 환경·사회에 미치는 영향과 재무적 영향을 함께 고려하는 ‘이중 중대성 평가’를 기반으로 주요 이슈를 도출했다. 한미사이언스는 총 12개 핵심 이슈를 선정하고 △사업장 안전보건 △고객 안전 △윤리·준법경영 △정보보안 등을 주요 관리 영역으로 설정했다. 각 이슈별로 리스크 관리 전략과 실행 체계를 구체화해 ESG 경영의 실효성을 강화했다는 설명이다. 이와 함께 그룹은 ESG경영위원회를 중심으로 한 의사결정 구조를 새롭게 구축하고 △기후변화 대응 △인권경영 강화 △안전보건 체계 고도화 △윤리경영 정착 등을 핵심 축으로 지속가능경영 고도화에 나설 계획이다. 한편 핵심 사업회사인 한미약품은 2018년 국내 제약업계 최초로 ESG 보고서를 발간한 이후 올해 아홉 번째 보고서를 공개했다. 지속적인 보고를 통해 이해관계자와의 소통을 확대하고 책임경영을 강화하고 있다는 평가다. 한미약품은 글로벌 ESG 평가 지표인 ‘다우존스 베스트 인 클래스(Dow Jones Best-in-Class Indices, DJBIC)’ 코리아 지수에 2년 연속 편입됐으며 2025년 기준 EcoVadis 평가에서 상위 15%에 해당하는 ‘실버(Silver)’ 등급을 획득하는 등 대외적으로 지속가능경영 성과를 인정받고 있다. 한미그룹은 이번 ESG 보고서 발간을 계기로 그룹 전반의 ESG 전략을 고도화하고 글로벌 기준에 부합하는 지속가능경영 체계를 지속적으로 강화해 나간다는 방침이다.2026-06-12 16:06:20
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네이버클라우드, '국방 AI' 전장으로…KCCS 겨냥한 소버린 AI 승부수 [경제일보] 네이버클라우드가 국방 인공지능 전환(AX) 시장 공략에 속도를 내고 있다. 단순한 AI 모델 공급을 넘어 데이터센터, 폐쇄망 클라우드, 전장 엣지, 현장 엔지니어링을 묶은 ‘풀스택 국방 AI’ 전략을 제시하며 차세대 지휘통제체계 시장을 정조준했다. 네이버클라우드는 지난 10일 대전컨벤션센터에서 열린 ‘InLEX 대한민국 국방산업발전대전’에서 ‘소버린 AI 기반 국방 AX 발전 전략 세미나’를 열고 국방 AI 구현 방안을 공개했다. 회사는 텍스트, 음성, 영상, 지도 데이터를 하나의 작전 상황으로 통합 이해하는 옴니모달 AI 모델과 현장 엔지니어를 전진 배치하는 FDE(Forward Deployed Engineer) 체계를 핵심 축으로 제시했다. 이번 발표의 무게는 ‘국방 AI 주권’에 있다. 국방 데이터는 보안과 통제권이 핵심인 만큼 해외 AI 모델이나 외부 클라우드에 그대로 의존하기 어렵다. 네이버클라우드는 자체 데이터센터, 클라우드 인프라, AI 모델, 운영 플랫폼을 결합해 군 내부 데이터가 통제된 환경에서 학습·추론될 수 있는 구조를 내세우고 있다. 유경범 네이버클라우드 상무는 하이퍼클로바X 옴니모달 모델이 다양한 전장 데이터를 통합된 상황으로 이해하고 전장 환경의 변화 가능성을 지휘관이 활용할 수 있는 인텔리전스로 전환할 수 있다고 설명했다. 이는 국방 AI를 단순 행정 질의응답이나 문서 요약이 아니라 작전 판단을 보조하는 체계로 확장하려는 구상이다. 국방 전용 AI 데이터센터 구상도 핵심이다. 네이버클라우드는 중앙 데이터센터에서 합동참모본부와 육·해·공군 데이터를 학습해 AI 모델을 고도화하고 함정·전방부대·이동형 지휘소 등에는 엣지 데이터센터를 배치하는 방안을 제시했다. 통신이 끊기거나 제한되는 상황에서도 현장 단위 AI 운용이 가능하도록 하겠다는 의미다. 정낙수 네이버클라우드 상무는 구축형 클라우드와 온톨로지 기반 지식체계를 강조했다. 육·해·공군과 해병대에 흩어진 데이터를 단순 저장하는 데 그치지 않고 의미와 관계를 구조화해야 군사 의사결정 지원이 가능하다는 설명이다. 작전명령, 센서 정보, 지리 데이터, 교리와 절차를 AI가 추론 가능한 형태로 연결하는 것이 국방 AI의 실제 경쟁력이 된다는 얘기다. 네이버클라우드의 행보는 국방 AX 시장이 본격적으로 열리기 전 주도권을 잡기 위한 포석으로 풀이된다. 국방부는 국방AI센터를 중심으로 AI 과학기술 강군 전략을 추진하고 있으며 국방 생성형 AI ‘GeDAI’와 국방 AI 데이터센터 실증 사업도 진행하고 있다. AI 모델을 실제 군 업무와 작전 체계에 붙이려면 폐쇄망 클라우드, GPU 인프라, 보안 인증, 지휘통제체계 연동이 함께 필요하다. 경쟁도 빨라지고 있다. SK텔레콤은 국방부와 독자 AI 파운데이션 모델의 국방 분야 활용을 위한 업무협약을 맺고 국방 특화 AI 모델 개발과 실증을 추진하고 있다. 삼성SDS 등 IT서비스 기업들도 지휘통제체계와 클라우드 기반 국방 인프라 수요를 겨냥하고 있다. 국방 AX 시장은 모델 기업, 클라우드 사업자, SI 기업, 방산 기업이 역할을 나누는 컨소시엄형 경쟁으로 전개될 가능성이 크다. 시장 시선은 한국형 합동지휘통제체계(KCCS)와 국방 AI 데이터센터 사업으로 향한다. KCCS는 전장 데이터를 수집·분석해 지휘관의 결심과 작전 수행을 지원하는 핵심 체계로 꼽힌다. 클라우드, AI, 엣지 컴퓨팅, 통신망이 결합되면 감시정찰부터 상황 인식, 표적 식별, 지휘결심 지원까지 전장 데이터 운용 방식이 달라질 수 있다. 남은 문제는 기술 시연과 실제 전력화 사이의 간극이다. 국방 AI는 민간 서비스처럼 빠르게 배포하고 개선하기 어렵다. 보안성, 설명 가능성, 책임 소재, 교전 규칙과의 정합성, 군 작전 절차와의 연동이 모두 검증돼야 한다. 특히 지휘관의 판단을 보조하는 AI일수록 결과보다 추론 경로와 통제 가능성이 중요하다. 한편 네이버클라우드의 국방 AI 전략은 소버린 AI가 더 이상 산업용 구호에 머물지 않는다는 점을 보여준다. 전장은 데이터가 가장 민감하고 판단의 대가가 가장 무거운 현장이다. AI가 전장 의사결정을 돕는 시대가 온다면 기술의 우위만으로는 부족하다. 국가가 데이터를 통제하고 군이 신뢰할 수 있으며 현장에서 작동하는 체계로 증명될 때 국방 AX의 무게도 비로소 확인될 것이다.2026-06-11 17:24:12
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은행권 AX 전략 속도…AI 에이전트·내부통제 전반으로 확대 [경제일보] 주요 은행들이 인공지능 전환(AX) 경영 전략에 속도를 내고 있다. 지난해까지 챗봇과 상담 지원, 금융사기 탐지 등 개별 서비스 고도화에 집중했다면 올해는 AI 에이전트와 내부 플랫폼 구축, 내부통제 업무 적용 등으로 범위가 넓어지고 있다. 11일 업계에 따르면 은행의 AI 전략은 단순 서비스 도입을 넘어 조직 운영 방식 변화로 이어지고 있다. 신한은행은 지난 9일 AI 인재 육성 조직 'AX·Web3 Academy'를 출범했다. 이 조직은 금융 업무에 특화된 '버티컬 에이전트' AI 개발을 주요 과제로 삼고 부서별 업무 효율화, 고객 경험 개선을 위한 AI 활용 모델을 모색한다. 또한 약 1만2000명의 임직원을 대상으로 AI 활용 교육을 확대해 AX·Web3 분야 핵심 전문가 양성도 병행한다. 우리은행은 AI 에이전트를 실제 업무 단위에 적용하는 방식으로 AI 전략을 구체화하고 있다. 우리은행은 △기업여신 △자산관리 △내부통제 △고객상담 △업무자동화 등 5대 영역 29개 업무에 175개 AI 에이전트를 도입하는 체계를 추진 중이다. 앞서 우리은행은 생성형 AI 기반 '심층 리서치'도 자체 개발했다. 내부 금융 데이터를 수집·연계·분석해 산업·기업 분석 보고서 초안을 생성하는 방식으로 단순 검색이나 문서 요약을 넘어 내부 데이터를 기반으로 업무 판단을 지원하는 데 초점을 맞췄다. NH농협은행은 'Agentic AI Bank'를 내세워 전사 AI 전환을 추진하고 있다. 농협은행은 직원이 AI 에이전트를 직접 만들고 활용할 수 있는 자체 AI 플랫폼 'NHAIS'를 기반으로 금융 업무 전반을 AI 기반으로 구현하는 'AI 풀 뱅킹'을 목표로 삼았다. 농협은행은 AI 기업 인수와 데이터센터 투자도 추진한다. AI 전문기업 애자일소다 인수를 통해 AI 기술 내재화를 추진하고 관련 인프라 구축을 통해 은행 업무 전반의 자동화와 고도화를 추진한다는 구상이다. KB국민은행의 경우 영업현장에 PB·RM·금융상담 에이전트를 선제적으로 도입했다. 해당 에이전트는 직원들이 고객의 투자성향과 시장동향을 정밀하게 분석하고 맞춤형 포트폴리오를 제안할 수 있도록 지원한다. 하나은행은 AI를 자산관리와 신사업 발굴 영역에 접목하고 있다. 하나은행은 △고객별 인출기간 △인출주기 △연금 자산규모 △위험성향 △시장환경 등을 반영하는 AI 연금투자 인출기 솔루션을 선보이고 비대면 채널 확대를 추진하고 있다. 은행권의 AI 도입 초기 활용은 △챗봇 △AI 상담 △금융비서 △이상거래 탐지 등 고객 접점과 일부 내부 업무 고도화에 집중됐다. 반면 올해는 AI가 전사 조직 운영과 인재 육성, 업무 프로세스, 내부통제, 금융사기 예방, 자산관리, 여신심사 등으로 범위를 넓히고 있다. 은행권의 AI 역량이 빠르게 성장하면서 보안과 내부통제, 금융소비자 보호 체계도 함께 주목받고 있다. 금융 업무 특성상 △개인정보 △금융거래 데이터 △알고리즘 신뢰성 문제가 발생할 수 있어 AI 거버넌스 구축이 향후 안정적인 금융 AI 환경을 위한 변수로 꼽힌다. 이에 금융당국도 금융권의 AI 보안 체계 고도화에 나섰다. 금융위는 현재 △망분리 규제 긴급 완화 △보이스피싱 정보공유·분석 AI 플랫폼 'ASAP'의 통신·수사 정보 공유 확대 △금융권 무과실 책임제도 도입 등을 추진하고 있다. 특히 망분리 규제 완화는 금융권 AI 확대 속도를 높이는 계기가 될 수 있다. 금융위는 올해 시행을 목표로 보안 목적 AI를 활용한 취약점 점검에 대해 망분리 규제 긴급 완화를 추진하고 있다. 안전한 AI·보안 역량을 갖춘 금융회사에 대해서는 망분리 규제 전면 해제 방안도 검토하고 있다. 기존 금융사는 내부망과 외부망을 분리하는 규제로 인해 외부 데이터와 클라우드 기반 AI 기술을 업무에 적용하려면 혁신금융서비스 등 관련 절차를 거쳐야 했다. 업계에서는 규제 완화가 현실화될 경우 외부 AI 기술과 내부 업무 시스템의 연계 효율성을 높일 수 있을 것으로 보고 있다. 은행권 관계자는 "망분리 규제 완화로 금융사는 그동안 도입이 어려웠던 SaaS 기반 서비스에 대한 검토를 적극적으로 진행하고 있다"며 "이는 생성형 AI로 촉발된 급변하는 기술 환경에 대응하는데 긍정적 영향을 미칠 것으로 기대된다"고 말했다.2026-06-11 16:56:04
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