2026.10.16 금요일
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정부, AI 입법 공통 기준 만든다…국방·안보 공백 보완 추진 [경제일보] 정부가 인공지능(AI) 관련 입법의 공통 기준을 마련하고 부처 간 데이터·개인정보 쟁점 조정에 나섰다. AI기본법을 중심으로 분야별 법제 정비 방향을 맞추고, 국방·안보 분야의 입법 공백을 보완한다는 방침이다. 대통령 직속 국가인공지능전략위원회는 2일 서울 중구 서울스퀘어에서 제5차 인공지능책임관(CAIO) 협의회를 열고 ‘AI 입법 프레임워크(안)’과 공공 AI 서비스 준비 상황 등을 논의했다. 이해민 대통령실 AI미래기획수석비서관이 의장으로 처음 회의를 주재했다. 참석 대상은 기존 28개 장관급 기관에서 42개 중앙행정기관으로 확대됐다. 인사혁신처·법제처·국가데이터처 등 14개 차관급 기관이 합류했다. 법령 심사와 데이터 정책을 맡는 기관까지 논의 범위를 넓혀 AI 정책 실행 과정에서 생기는 부처 간 쟁점을 함께 다루도록 했다. 입법 프레임워크는 AI기본법 시행 이후 늘어난 입법 수요를 체계적으로 조정하기 위한 기준안이다. AI기본법 중심 입법, 국방·안보 분야 입법 공백 해소, 사업자 예측 가능성 제고, 역기능 발생 시 즉시 대응을 4대 방향으로 제시했다. AI 발전 촉진과 산업 융합, 안전·신뢰 확보, 오남용 방지 등 분야별 입법 원칙도 담았다. 사업자가 적용받을 법과 의무를 미리 가늠할 수 있도록 하겠다는 취지다. 국방·안보 분야는 AI기본법의 적용 범위와 맞물린다. 현행법 제4조는 국방 또는 국가안보 목적으로만 개발·이용되는 AI 중 대통령령으로 정한 대상에는 법을 적용하지 않도록 규정한다. 이번 프레임워크는 이처럼 기본법 적용에서 빠지는 영역의 제도 보완을 별도 과제로 다룬다. 공공 AI 서비스에 필요한 데이터와 개인정보 기준도 협업 안건에 올랐다. 과학기술정보통신부는 오는 12월 전 국민 대상 정식 출시를 준비하는 ‘모두의 AI’의 진행 상황을 공유했다. 공공 AI 에이전트 탑재를 위해 이미 개방된 공공 API(응용프로그램 인터페이스)를 연결하고, 미개방 API와 데이터를 추가로 열어달라고 관계기관에 요청했다. API는 서로 다른 시스템이 데이터와 기능을 주고받도록 연결하는 통로다. AI 에이전트가 공공서비스와 연계하려면 정보 접근뿐 아니라 개인정보 처리·활용 기준과 서비스 보안·안전성 검증도 필요하다. 과기정통부는 이들 과제에 대해서도 관계기관의 협조를 구했다. 행정안전부는 지난달 개통한 ‘범정부 데이터 파이프라인’에 각 부처가 활용 가치가 높은 데이터를 등록·공유하도록 요청했다. 여러 기관의 데이터를 결합해 활용할 수 있는 수요도 발굴하기로 했다. 개인정보보호위원회는 최근 잇따른 해킹·정보 유출에 대응해 부처별 개인정보보호 종합 관리체계 구축과 개인정보보호책임자(CPO)의 역할 강화를 주문했다. 이 수석은 “CAIO 협의회는 부처와 부처 사이의 이음매를 잇는 자리”라며 “협의회가 단순 보고에 그치지 않고 부처 간 쟁점을 실질적으로 조정·결정할 수 있도록 의장으로서 직접 챙기겠다”고 말했다. 협의회를 정례화하고 각 부처가 제안하는 협업 과제도 지속적으로 다루겠다고 밝혔다.2026-10-02 17:09:31
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"자율주행차보다 서비스"…카카오모빌리티, 카카오T로 상용화 정조준 [경제일보] 카카오모빌리티가 자율주행 사업의 경쟁 기준을 차량의 주행 기술에서 플랫폼과 도시 단위 운영 역량으로 확대하고 있다. 자체 자율주행 기술을 고도화하는 동시에 기존 카카오T 플랫폼에 자율주행 서비스를 연결해 이용자의 접근성을 높이고, 완성차·부품사·공공기관·지자체·학계 등과 생태계를 구축해 실제 일상에서 활용되는 서비스로 만들겠다는 전략으로 풀이된다. 7일 카카오모빌리티는 류긍선 카카오모빌리티 대표가 이날 열린 '2026 글로벌 모빌리티 콘퍼런스'에서 기조연설자로 나서서 '자율주행 기술을 일상의 이동으로'를 주제로 발표를 진행했다고 밝혔다. 이날 류 대표는 자율주행 상용화의 핵심은 차량 한 대의 주행 성능을 넘어 시민의 일상에서 서비스를 완결하고 도시 단위로 운영하는 데 있으며, 자율주행차는 혼자 달리지만 자율주행 서비스는 기술·제조·공공·학계가 함께 만들어야 한다고 강조했다. 카카오모빌리티가 주목하는 것은 기존 모빌리티 플랫폼과 자율주행의 결합이다. 카카오모빌리티에 따르면 강남 심야 자율주행 서비스 이용자의 97%가 별도의 애플리케이션을 설치하지 않고 기존 카카오T 화면에서 자율주행 서비스를 이용했다. 자율주행 전용 앱을 새로 확보하기보다 기존 이용자가 익숙한 카카오T 안에서 서비스를 접하도록 해 진입 장벽을 낮추는 방식이다. 카카오모빌리티는 자율주행을 별도의 기술 서비스가 아닌 기존 이동 플랫폼의 한 종류로 편입하고 있다. 이용자가 택시를 호출하듯 카카오T에서 자율주행차를 선택하고 탑승하는 환경이 갖춰지면 자율주행 기술이 특정 시범사업이나 체험 서비스에 머무르지 않고 일상적인 이동수단으로 자리 잡게 한다는 구상이다. 실제 카카오모빌리티는 최근 강남 지역에서 자체 기술 기반 '서울자율차'를 확대했다. 지난 3월 2대로 시작한 서비스를 지난달 20일부터 6대로 늘렸고, 교통약자 보호구역까지 운행 범위도 넓혔다. 복잡한 도심에서 주행 데이터를 추가로 확보해 자율주행 알고리즘과 시스템 안정성을 고도화하는 동시에 서비스 운영 경험을 축적하고 있다. 차량이 늘어나면서 중요해지는 것은 단순 주행 성능만이 아니다. 여러 대의 차량을 동시에 배치하고 호출 수요에 맞춰 운행하며, 돌발 상황이 발생했을 때 관제와 현장 대응을 수행하는 운영 체계가 필요하기 때문이다. 류 대표가 자율주행 서비스의 평가 기준을 차 한 대의 주행 성능보다 도시 안에서 수백 대를 어떻게 운영하느냐로 옮겨야 한다고 강조한 것도 이 같은 배경으로 풀이된다. 카카오모빌리티가 자율주행 핵심 기술을 직접 내재화하고 있는 것도 도시 단위 운영을 위한 기반으로 분석된다. 카카오모빌리티는 고정밀 지도와 시뮬레이터, 자율주행 데이터 파이프라인, AI 기반 주행 기술, 통합 관제 시스템 등을 구축해왔으며 이를 실제 운행 서비스에 적용하고 있다. 또한 지난달에는 인지부터 제어까지 하나의 통합 AI 모델이 수행하는 E2E 자율주행 기술 고도화도 진행 중이라고 설명했다. 특히 자율주행차가 늘어날수록 도시 인프라의 변화가 불가피한 것으로 평가된다. 현재의 도로와 신호 체계는 사람이 직접 운전하는 차량을 전제로 설계된 만큼 자율주행차가 대규모로 운행되기 시작하면 도로·신호·승하차 공간·관제체계 등이 함께 바뀌어야 한다는 것이다. 자율주행 기술이 특정 기업의 제품 경쟁에서 도시 전체의 교통 시스템 경쟁으로 확대되는 것이다. 이에 카카오모빌리티는 외부 기관과의 생태계 구축을 강조하고 있다. 자율주행 서비스는 차량 제조사와 기술기업만으로 운영하기 어려운 만큼 공공 부문에서는 관련 규제와 인프라를 마련하고, 제조·부품업계에서는 서비스에 적합한 차량과 부품을 공급하며, 플랫폼 사업자는 이용자와 차량을 연결하는 역할을 수행하는 구조가 필요하다는 분석이다. 자율주행 시장이 기술 실증을 넘어 실제 상용 서비스 단계로 이동할수록 누가 가장 뛰어난 차량을 만드느냐뿐 아니라 누가 이용자에게 서비스를 연결하고 도시 단위로 안정적으로 운영할 수 있느냐가 경쟁력으로 부상하고 있다. 카카오모빌리티가 강남에서 축적한 플랫폼·운영 경험을 기반으로 자율주행의 활동 범위를 얼마나 넓힐 수 있을지가 향후 사업 성패를 가를 핵심 변수가 될 것으로 전망된다. 류긍선 대표는 "같은 기술이라도 도시가 바뀌면 '다른 10퍼센트의 난제'를 만난다"며 "자율주행 서비스의 평가 기준도 차 한 대가 얼마나 잘 달리는가보다 도시 안에서 수백 대를 어떻게 운영하는가로 옮겨 가야 한다"고 말했다. 이어 "자율주행차는 혼자서 달리지만, 자율주행 서비스는 함께 만들어야 한다"며 "지난 10여년간 축적해 온 모빌리티 기술 개발 경험과 플랫폼 운영 역량을 바탕으로, 민관 협력을 통해 자율주행이 일상 속 교통 서비스로 자리 잡는 지속가능한 생태계 조성에 기여하겠다"고 덧붙였다.2026-09-07 15:35:40
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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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![[경제일보] AI 전쟁, 반도체 다음은 데이터…비큐AI 뉴스 파이프라인 주목](https://image.ajunews.com//content/image/2026/05/31/20260531111639712356.jpg)
AI 전쟁, 반도체 다음은 데이터…비큐AI '뉴스 파이프라인' 주목 [경제일보] 정부가 ‘AI 3대 강국’ 도약을 목표로 민간·공공 데이터를 연결하는 ‘AI 데이터 고속도로’ 구축에 나서면서 AI 산업의 시선이 반도체와 데이터센터에서 데이터 인프라로 이동하고 있다. 엔비디아 GPU와 HBM, 클라우드 인프라가 AI 산업의 1차 경쟁축이었다면 다음 승부처는 AI 모델에 공급할 고품질 데이터를 누가 확보하느냐로 좁혀지고 있다. 지난 28일 정부가 발표한 ‘AI 대전환 시대 데이터 정책 추진 방향’도 이 같은 흐름과 맞닿아 있다. AI 학습용 데이터 구매 비용 세액공제, 규제 완화, 민간 데이터 활용 촉진 등이 핵심이다. 아무리 대규모 데이터센터와 고성능 서버를 갖추더라도 학습과 추론에 활용할 양질의 데이터가 없다면 AI 경쟁력은 한계에 부딪힐 수밖에 없다. 이 때문에 시장에서는 데이터를 수집·정제·구조화해 AI가 즉시 활용할 수 있도록 공급하는 ‘데이터 파이프라인’ 기업의 가치가 새롭게 부각되고 있다. 특히 생성형 AI와 거대언어모델(LLM), 에이전트 AI가 고도화될수록 실시간성과 신뢰성을 갖춘 뉴스 데이터의 중요성은 더욱 커질 수밖에 없다. 뉴스는 사회·경제·산업·정책 변화가 정제된 언어로 축적된 고품질 데이터다. 가짜뉴스와 저품질 콘텐츠가 뒤섞인 인터넷 환경에서 저작권이 정리된 뉴스 데이터는 AI 신뢰도를 높이는 핵심 연료가 된다. 최근 업스테이지가 카카오의 포털 다음 운영사 AXZ 지분을 인수하며 포털 사업에 접근한 것도 이러한 맥락으로 해석된다. 표면적으로는 포털 운영과 AI 검색, 광고·콘텐츠 서비스 확장의 문제지만 본질적으로는 실시간 뉴스와 검색 데이터, 이용자 반응 데이터, 콘텐츠 유통망을 확보하려는 AI 기업의 전략적 행보다. AI 모델 경쟁이 단순 파라미터 경쟁에서 벗어나 최신 데이터와 유통 채널 확보 경쟁으로 이동하고 있음을 보여주는 사례다. 국내에서는 비큐AI가 뉴스 데이터 파이프라인 영역에서 주목받고 있다. 비큐AI는 뉴스 콘텐츠를 AI 학습과 서비스 고도화에 활용할 수 있도록 수집·정제·구조화하는 사업을 추진해왔다. 핵심은 단순 뉴스 공급이 아니라 저작권 리스크를 줄인 합법적 데이터 유통 구조를 만드는 데 있다. AI 기업 입장에서는 무단 웹 크롤링보다 권리 관계가 명확한 데이터를 안정적으로 공급받는 편이 장기적으로 더 안전하다. 비큐AI의 성장 가능성도 여기에 있다. 국내 언론 데이터를 기반으로 실시간 뉴스 공급망을 구축하고 이를 멀티모달 데이터와 글로벌 데이터 얼라이언스로 확장할 수 있다면 단순 콘텐츠 업체가 아니라 AI 데이터 인프라 기업으로 재평가받을 여지가 있다. 미국의 스케일AI(Scale AI), 스노우플레이크(Snowflake), 데이터브릭스(Databricks)가 AI 생태계의 핵심 인프라 기업으로 부상한 것처럼 한국에서도 합법적 데이터 파이프라인을 장악한 기업이 새로운 가치를 인정받을 수 있다. 다만 과제도 분명하다. 뉴스 데이터의 권리 관계와 데이터 출처·이용 이력을 관리하는 데이터 리니지(Data Lineage), AI 기업이 요구하는 실시간 공급 속도와 구조화 품질을 모두 충족해야 한다. 글로벌 빅테크와 실제 계약을 만들어낼 수 있는 영업력도 필요하다. AI 산업의 첫 번째 랠리가 반도체와 데이터센터였다면 다음 국면은 데이터 공급망 경쟁이다. 업스테이지의 다음 포털 접근은 AI 기업이 왜 뉴스와 검색 데이터를 필요로 하는지를 보여주는 신호다. 비큐AI가 이 흐름 속에서 저작권이 해결된 실시간 뉴스 데이터 파이프라인의 표준 사업자로 자리 잡을 수 있을지 주목된다. [아주경제 2026년 06월 02일자 13면에 게재된 기사입니다.]2026-06-02 08:01:28
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