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韓 잠재 과세 가상자산 109억 달러…체이널리시스, 2027년 과세 앞두고 '86% 사각지대' [경제일보] 오는 2027년 국내 가상자산 과세 시행을 앞두고 과세당국이 거래소 밖에서 움직이는 가상자산을 얼마나 정확하게 파악할 수 있을지가 핵심 과제로 떠오르고 있다. 지난해 한국에서 발생한 잠재적 과세 대상 온체인 가상자산 활동 규모가 약 109억 달러(약 15조원)에 달한 것으로 분석됐지만, 국제적인 가상자산 거래정보 자동교환 체계인 경제협력개발기구(OECD) 암호화자산 보고체계(CARF)로 포착할 수 있는 온체인 활동은 전체의 14%에 그치는 것으로 나타났다. 31일 블록체인 데이터 플랫폼 체이널리시스가 발표한 '가상자산 세금 보고서'에 따르면 2025년 한국의 잠재적 과세 대상 온체인 활동은 비트코인, 이더리움, 솔라나, 트론, BNB 스마트체인, 베이스 등 6개 주요 블록체인의 온체인 데이터를 분석한 결과 총 109억 달러(약 15조원)로 집계됐다. 한국의 잠재적 과세 대상 활동 규모는 분석 대상 국가 가운데 미국 1126억 달러(약 155조원), 독일 241억 달러(약 33조원), 중국 210억 달러(약 29조원) 등에 이어 11번째로 컸다. 국내 활동을 유형별로 보면 결제가 56억 달러(약 7조7000억원)로 가장 많았고 거래 이익 32억 달러(약 4조4000억원), 온체인 소득 20억 달러(약 2조8000억원)가 뒤를 이었다. 체이널리시스가 집계한 '잠재적 과세 대상 활동'은 각국의 실제 세율이나 공제·비과세 규정을 적용한 과세표준이 아니라 블록체인에서 관측되는 가상자산 관련 소득, 거래 이익, 결제 활동 등을 합산한 수치다. 중앙화거래소 내부에서 이뤄지는 거래와 블록체인상 직접 확인하기 어려운 일부 활동도 분석에서 제외됐다. 특히 가상자산은 국제적으로도 거래정보 확보 체계가 마련되고 있지만 한계가 뚜렷한 것으로 평가된다. 체이널리시스 분석에 따르면 전 세계 온체인 잠재적 과세 대상 활동 가운데 CARF의 적용 범위에 들어오는 활동은 약 14%에 불과하다. 나머지 86%는 DEX 거래, P2P 송금, 온체인 소득, 가상자산 결제 등으로 구성돼 CARF만으로는 포착하기 어려운 영역으로 꼽힌다. CARF는 각국 과세당국이 가상자산 서비스 제공업체 등을 통해 확보한 거래정보를 국가 간 자동으로 교환할 수 있도록 하는 국제 기준이다. 해외 거래소 등을 이용하는 납세자의 거래정보를 파악하는 데는 도움이 될 수 있지만, 블록체인에서 직접 이뤄지는 모든 활동을 자동으로 과세당국에 전달하는 체계는 아니다. 문제는 가상자산 거래가 하나의 거래소 안에서만 끝나지 않는다는 점이다. 국내 거래소에서 가상자산을 구매한 뒤 개인지갑으로 옮기고 DEX에서 다른 가상자산으로 교환하거나 해외 플랫폼으로 이동하는 식으로 거래 경로가 복잡해질 수 있다. 여러 개인지갑을 사용하는 경우에는 블록체인상 특정 주소의 거래가 실제 어느 납세자의 활동인지 연결하는 문제도 발생한다. 결국 거래소 등 사업자가 제출하는 오프체인 정보와 블록체인에 기록된 온체인 데이터를 함께 활용해야 한다는 목소리도 나오고 있다. 거래소가 보유한 고객확인 정보와 거래내역을 온체인 거래 흐름과 연결할 수 있다면 특정 납세자의 전체 가상자산 활동을 보다 넓게 파악할 수 있기 때문이다. 한국에서는 가상자산 활동이 일부 지갑에 집중되는 현상도 나타났다. 전체 지갑 주소의 28%가 잠재적 과세 대상 활동의 87%를 차지한 것으로 분석됐다. 싱가포르는 20%의 주소가 89%의 활동을 차지했고, 브라질은 32%의 주소가 87%를 차지했다. 일본은 27%의 주소가 57%를 차지해 상대적으로 분산된 모습을 보였다. 국내 가상자산 과세에서도 결국 핵심은 '거래가 기록돼 있느냐'와 '그 거래의 주체와 과세소득을 특정할 수 있느냐'를 구분하는 데 있는 것으로 분석된다. 블록체인에는 거래 흐름이 남지만 거래소 밖으로 이동한 자산의 소유자와 거래 목적, 취득가액 등을 별도로 확인해야 실제 과세에 활용할 수 있는 것이다. 이에 오는 2027년 가상자산 과세를 앞두고 과세당국이 확보해야 할 데이터의 범위도 넓어질 전망이다. CARF를 통한 해외 사업자 정보와 국내 거래소 자료를 확보하는 동시에 온체인 분석 기술을 활용해 DEX와 개인지갑 등 거래소 밖 활동을 보완해야 하는 구조다. 가상자산 과세 논의 역시 단순히 세율이나 공제 기준을 정하는 단계에서 실제 과세 대상 활동을 얼마나 정확하게 파악할 수 있는지로 무게중심이 이동할 것으로 전망된다. 특히 거래소와 개인지갑, 해외 플랫폼, DEX를 넘나드는 거래가 일반화될수록 기존 금융자산처럼 특정 금융기관의 거래내역만으로 납세자의 전체 활동을 확인하기 어려워지기 때문이다. 권준혁 체이널리시스코리아 지사장은 "오는 2027년 가상자산 과세 시행을 앞두고 중요한 것은 과세 기준을 마련하는 것과 함께 실제 과세 대상이 되는 가상자산 활동을 얼마나 정확하게 파악할 수 있느냐는 점"이라며 "CARF를 통해 확보되는 납세자 및 거래 보고 정보와 블록체인에서 직접 확인할 수 있는 온체인 데이터를 함께 활용한다면 정보의 사각지대를 보완하고 과세 대상 활동을 보다 폭넓고 정확하게 파악할 수 있다"고 말했다.2026-08-31 17:06:35
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![[데일리 뱅킹 브리프] NH농협은행, AI·데이터 기반 초개인화 금융서비스 강화 外](https://image.ajunews.com//content/image/2026/08/20/20260820164915382288.jpg)
NH농협은행, AI·데이터 기반 초개인화 금융서비스 강화 外 [경제일보] NH농협은행이 지난 19일 '초개인화 기반 사업경쟁력 강화 토론회'를 열고 고객 중심 금융서비스 경쟁력 강화를 위한 초개인화 전략과 인공지능 전환(AX) 추진 방향을 논의했다고 20일 밝혔다. 이번 토론회에는 마케팅과 AX·데이터, 플랫폼, 테크 등 관련 부서 팀장들이 참석해 고객의 개별 상황과 맥락을 바탕으로 차별화된 금융서비스를 제공하기 위한 방안을 논의했다. 특히 고객 데이터와 인공지능(AI) 기술을 활용해 고객의 수요를 선제적으로 파악하고 개인별 상황에 맞는 상품과 서비스를 적시에 제공하는 초개인화 금융서비스 구현 방향을 집중적으로 다뤘다. AI가 고객에게 필요한 서비스를 능동적으로 제안하고 실행하는 'Agentic AI Bank' 구현을 위한 AX 추진 방향도 논의했다. 참석자들은 이를 위해 마케팅과 데이터, 플랫폼, 테크 등 관련 조직 간 협업과 데이터·기술 역량을 지속적으로 고도화할 필요가 있다는 데 의견을 모았다. 강태영 농협은행장은 "고객 한 분 한 분의 상황과 니즈를 세밀하게 이해하고 고객이 필요로 하는 금융서비스를 한발 앞서 제공하는 것이 미래 금융의 핵심 경쟁력이 될 것"이라며 "AX와 초개인화를 바탕으로 고객경험을 혁신하고 차별화된 금융서비스 경쟁력을 만들어가야 한다"고 말했다. ◆ 토스뱅크, 전자점자 서비스 여신·수신·카드 전 영역 확대 토스뱅크가 시각장애 고객의 금융 정보 접근성을 높이기 위해 '전자점자 서비스'를 여신·수신·카드 전 영역으로 확대했다고 20일 밝혔다. 토스뱅크는 지난 4월 통장사본인 계좌개설확인서에 인터넷은행 최초로 전자점자 서비스를 도입한 데 이어 4개월 만에 적용 범위를 주요 금융 업무 전반으로 넓혔다. 전자점자 서비스는 금융 문서를 전자점자 형식으로 변환해 제공하는 서비스다. 고객이 토스뱅크 앱에서 증명서를 이메일로 발급받을 때 '이메일로 받기'를 선택하면 일반 PDF와 함께 전자점자 변환 문서를 받을 수 있다. 시각장애 고객은 점자정보단말기 등 보조기기를 활용해 금융 문서 내용을 직접 확인할 수 있다. 이번 서비스는 시각장애 고객의 의견을 계기로 개발됐다. 지난해 금융 서류를 이메일로 받을 때 전자점자 파일도 함께 제공해달라는 요청이 접수되자 토스뱅크는 전자점자 변환 로직과 솔루션을 자체 개발했다. 이후 발급 빈도가 높은 통장사본을 시작으로 기술을 고도화하며 여신과 수신, 카드 영역까지 적용 대상을 확대했다. 앱에서는 스크린리더 사용성을 지속 개선하고 있으며 금융 문서 영역에서는 인공지능(AI) 기술 등을 활용해 전자점자 변환 기술도 고도화하고 있다. 토스뱅크 관계자는 "앞으로도 고객이 금융을 이용하는 과정에서 마주하는 장벽을 세심하게 살피고 기술로 해결해 나가겠다"고 말했다. ◆ 신한은행, 중저신용자 대상 '슈퍼SOL중금리대출' 출시 신한은행이 중저신용 고객의 금융 접근성을 높이기 위해 21일 '슈퍼SOL중금리대출'을 출시한다고 20일 밝혔다. '슈퍼SOL중금리대출'은 외부 신용평점(NICE 또는 KCB) 하위 50%에 해당하는 중저신용 고객을 대상으로 하는 비대면 신용대출 상품이다. 1인당 대출 한도는 최대 2000만원이다. 금리는 연 5.5~6.9%의 고정금리가 적용된다. 대출 기간은 최대 36개월이며 원금 또는 원리금 균등분할상환 방식으로 이용할 수 있다. 최대 연 1.4%포인트(p)의 우대금리도 제공한다. 급여이체와 신한카드 이용 등 거래실적에 따라 최고 연 0.9%p를 우대하며 오는 12월 31일까지 대출을 받은 고객에게는 연 0.5%p의 이벤트 우대금리를 추가 적용한다. 신한은행은 지난 3월 자체 개발한 '서민 대안신용평가모형'을 이번 상품에 적용했다. 기존 금융정보만으로 평가가 어려웠던 사회초년생과 주부 등 소득 증빙이 어렵거나 금융거래 이력이 부족한 고객도 심사를 통해 이용할 수 있도록 했다. 이번 상품은 신한금융그룹이 지난 6월 발표한 '포용금융 2.0 ON(溫)' 프로젝트의 중저신용자 지원 계획의 일환이다. 대출 신청부터 실행까지 모든 과정은 '신한 슈퍼SOL' 애플리케이션(앱)에서 비대면으로 진행된다. 기존 대출을 '슈퍼SOL중금리대출'로 갈아타는 경우에도 비대면으로 이용할 수 있다. 신한은행 관계자는 "앞으로도 중저신용 고객을 비롯한 금융 취약계층의 금융 접근성을 높이고 실질적인 금융비용 부담을 줄일 수 있도록 포용금융을 지속 확대하겠다"고 말했다.2026-08-20 16:50:56
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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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박인규 혁신본부장, 재미 한인과학자에 손 내밀었다…AI·우주·양자 공동연구 확대 [경제일보] 정부가 인공지능(AI)과 우주, 양자 등 국가전략기술 분야에서 미국과의 공동연구·인력교류를 확대하겠다고 밝혔다. 미 연방정부가 기초연구 예산을 조이면서 현지 연구 인력이 흔들리는 국면에서, 등록회원 3만명 규모의 재미 한인 과학기술인 네트워크를 협력 통로로 삼겠다는 구상이다. 과학기술정보통신부는 박인규 과학기술혁신본부장이 지난 5~8일 미국 플로리다주 올랜도에서 열린 2026 한미과학기술학술대회(UKC 2026)에 참석해 양국 협력 방안을 논의했다고 9일 밝혔다. UKC는 재미한인과학기술자협회(KSEA)와 한국과학기술단체총연합회, 한미과학협력센터가 공동 주최하는 행사로 올해 39회를 맞았다. 양국 연구자·기업인 1000여명이 모였다. 박 본부장은 AI·우주 시그니처포럼과 양자-AI 응용 포럼에서 전략기술 분야 국제협력의 필요성을 강조했다. 과학 정책·외교 포럼에서는 AI가 기초과학 연구 방식을 바꾸는 도구라는 점을 짚고 연구데이터 정책을 소개했다. 그가 언급한 국가연구데이터법은 지난 5월 국회를 통과해 6월 공포됐지만 시행은 2027년 5월이고 하위법령이 남아 있다. 미국이 지난해 11월 에너지부 주도의 과학 데이터 플랫폼 '제네시스 미션'을 가동한 만큼, 데이터 표준과 접근 권한을 맞추는 일이 실무 과제로 남는다. 박 본부장은 7일 케네디우주센터를 찾아 아르테미스 프로그램 시설을 둘러봤다. 이곳은 4개월 전 한국 큐브위성 K-라드큐브가 실려 올라간 발사장이다. 아르테미스 2호는 4월 2일 오전 7시 35분(한국시간) 발사돼 같은 날 낮 12시 58분 고도 약 4만㎞에서 위성을 사출했다. 그러나 미약한 신호와 비정상 텔레메트리만 잡혔을 뿐 정상 교신에 이르지 못했고 관측 데이터도 확보하지 못했다. 우주항공청은 약 6만8000㎞ 지점에서 신호를 받은 것이 국내 큐브위성 최장 기록이라고 설명했다. 다음 기회인 아르테미스 3호는 2027년 말 발사가 예정돼 있다. 우주 분야에서는 재사용발사체도 언급됐다. 차세대발사체를 메탄 기반 재사용형으로 바꾸는 변경안은 지난해 12월 기획재정부 재정사업평가위원회를 통과했고, 우주항공청은 올해 연구개발 사업에 9495억원을 배정했다. 백악관이 4월 내놓은 2027회계연도 예산안은 미 항공우주국(NASA)과 국립보건원(NIH), 국립과학재단(NSF) 예산을 줄이는 방향으로 짜였다. 과기정통부는 2030년까지 글로벌 인재 2000명을 들여오는 '브레인 투 코리아'를 국정과제로 내걸고 올해 해외우수과학자유치사업에서 개인유치형 85개, 기관유치형 5개 과제를 선정했다. 우수 한인 인재의 국내 창업·정착을 20팀 지원한다는 계획도 올해 업무계획에 들어 있다. 박 본부장은 "한·미 간의 과학기술협력이 그 어느때보다 중요한 시점으로 미국과의 협력에 있어 재미 한인과학기술인의 역할이 중요하다"며 "이러한 경험과 성과가 국내 연구 현장으로 이어질 수 있도록 공동연구, 인력 교류 등 한·미 간 연구협력을 적극 지원하겠다"고 밝혔다.2026-08-09 13:33:12
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팔란티어 '역대급 실적'에…신한 커버드콜 ETF 배당수익률 1위 [경제일보] 미국 인공지능(AI) 소프트웨어 기업 팔란티어 테크놀로지스(PLTR)가 우수한 2분기 경영 성적표를 발표했다. 이에 팔란티어를 기초자산으로 삼는 신한자산운용의 상장지수펀드(ETF) 상품들이 시장의 주목을 받고 있다. 해당 상품은 팔란티어 주가 상승분을 일부 누리면서 옵션 프리미엄을 통해 매월 분배금을 얻을 수 있도록 설계됐다. 7일 한국거래소에 따르면 'SOL 팔란티어커버드콜OTM채권혼합 ETF' 연 배당률은 전거래일 기준 28.16%를 기록했다. 'SOL 팔란티어미국채커버드콜혼합 ETF'의 연 배당률은 24.20%로 집계됐다. 이는 국내 증시에 상장된 62개 커버드콜 ETF 가운데 각각 1위와 2위에 해당하는 수치다. 팔란티어는 지난 2분기 시장 기대치를 크게 뛰어넘는 호실적을 거뒀다. 전체 매출은 지난해 같은 기간과 비교해 93% 급증했다. 미국 내 상업 부문 매출도 149% 늘어나며 전체적인 성장세를 이끌었다. 현재 팔란티어는 △정부 방산 분야 고담 △민간 산업용 데이터 플랫폼 파운드리 △생성형 AI 플랫폼 에이아이피(AIP)를 축으로 자체적인 생태계를 확장하고 있다. AIP를 내세워 고객층을 미국 정부 기관에서 민간 기업으로 빠르게 넓히면서 향후 회사의 구조적 외형 성장이 무난하게 이어질 전망이 우세하다. SOL 팔란티어커버드콜OTM채권혼합 ETF는 팔란티어 주식과 행사가격 103% 수준의 외가격 위클리 콜옵션을 묶은 커버드콜 전략에 자산 30%를 투입한다. 나머지 70%는 단기 국고채로 채운다. 일주일 동안 주가가 3% 이내로 오르면 상승분을 온전히 취하면서 옵션 프리미엄까지 챙기는 방식이다. 다만 단기간에 주가가 3%를 초과해 급등하면 콜옵션 매도 탓에 추가적인 수익 창출은 다소 제한될 것으로 보인다. SOL 팔란티어미국채커버드콜혼합 ETF는 전체 자산 중 최대 30%를 팔란티어 주식에 배분한다. 나머지 70% 자금은 미국 장기국채를 기초자산으로 삼는 위클리 커버드콜 전략에 활용한다. 팔란티어 주가 상승에 따른 이익과 미국 장기국채 이자 수입을 동시에 노리는 구조다. 이를 통해 매달 안정적인 분배금 재원을 마련하는 것으로 분석된다. 신한자산운용 관계자는 "팔란티어처럼 성장성과 변동성이 동시에 높은 종목에 투자할 때는 단순히 주가 방향성만을 예측하기보다 투자 목적과 위험 선호도에 맞는 전략을 선택하는 것이 중요하다"며 "상승 가능성에 참여하면서 옵션 프리미엄을 통해 월 단위 인컴과 변동성 완충 효과를 함께 추구하는 커버드콜 전략의 활용도가 높아질 수 있다"고 말했다.2026-08-07 17:27:38
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"공항 운영도 AI 시대"…LG CNS, 14개 공항 AX 청사진 만든다 [경제일보] 인공지능(AI)이 제조·금융을 넘어 국가 기반시설 영역으로 확산하면서 공공 인프라의 AI 전환(AX) 경쟁이 본격화되고 있다. 한국공항공사가 전국 공항 운영 전반에 AI를 적용하기 위한 중장기 전략 수립을 진행하는 가운데 LG CNS가 사업자로 참여하며 공항 운영·안전·고객 서비스 전반의 AI 전환 밑그림 마련에 나선다. 5일 LG CNS는 한국공항공사의 'KAC AI 마스터플랜(ISMP) 수립' 사업을 수주했다고 밝혔다. 이번 사업은 김포·김해·제주 등 전국 14개 공항 운영 전반에 AI를 적용하기 위한 전략과 실행 로드맵을 마련하는 프로젝트다. 한국공항공사는 재정경제부가 선정한 'AI 선도기관'으로, 2025년부터 'AI 혁신을 통한 미래공항 구현'을 목표로 총 50개의 AI 혁신 과제를 추진하고 있다. 이번 사업을 통해 공항 업무 전반에서 AI 적용이 가능한 분야를 발굴하고 중장기 실행 계획을 수립한다는 계획이다. LG CNS는 이번 사업에서 AI 전략 컨설팅부터 AI·데이터 아키텍처 설계, AI 거버넌스 구축, 주요 과제 기술검증(PoC), 후속 사업 실행 계획 수립까지 전 과정을 담당한다. 적용 대상은 공항 운영 최적화, 고객 서비스 개선, 안전관리 체계 고도화 등이다. 단순 업무 자동화를 넘어 공항 운영 데이터를 기반으로 의사결정을 지원하고 현장 대응 속도를 높이는 AI 활용 모델을 마련한다는 방침이다. 대표적인 적용 사례로는 에이전틱 AI 기반 안전관리 서비스가 꼽힌다. 현장 직원이 음성으로 이상 상황을 기록하면 AI 에이전트가 내용을 분석해 보고서 초안을 작성하고, 상황별 대응 절차를 안내하는 방식이다. 현재 공항 현장에서는 장애나 안전 문제가 발생하면 담당자가 상황을 확인하고 보고서를 작성한 뒤 관련 매뉴얼을 찾아 대응하는 과정을 거친다. LG CNS는 AI 에이전트를 활용하면 반복적인 기록·정리 업무를 줄이고, 현장 직원이 대응과 판단에 집중할 수 있는 환경을 구축할 수 있다고 설명했다. 항공기 운항, 승객 이동, 시설 관리, 보안 등 다양한 영역에서 발생하는 데이터를 실시간으로 분석하고 활용해야 하는 수요가 커지면서 기존 시스템만으로는 운영 효율화에 한계가 있는 것으로 알려졌다. 공항 서비스가 갈수록 복잡해지고 있기 때문에 AI가 공항 운영 현장에 적용되는 배경으로 작용하고 있다. 특히 최근 기업과 공공기관의 AI 도입 방향은 생성형 AI 활용을 넘어 업무를 직접 수행하는 에이전틱 AI로 이동하고 있다. 단순 질의응답이나 문서 작성 지원을 넘어 데이터를 분석하고 필요한 업무를 자동으로 처리하는 AI 활용 사례가 늘면서 산업별 특화 AI 플랫폼 구축 경쟁도 확대되는 중이다. 공공 인프라 분야 역시 AI 전환의 주요 시장으로 떠오르고 있다. 정부가 공공기관을 중심으로 AI 활용 확대를 추진하면서 금융·제조·유통 등에 집중됐던 AX 사업이 공항, 교통, 에너지 등 국가 기반시설 영역으로 확대되는 모습이다. 이에 대형 IT 서비스 기업들의 공공 AX 경쟁도 치열해질 전망이다. 기업들은 단순 시스템 구축 역량을 넘어 생성형 AI, 클라우드, 데이터 플랫폼, 보안 등 AI 전환에 필요한 전 영역을 제공하는 종합 사업자로 경쟁력을 확보하려는 움직임을 보이고 있다. LG CNS 역시 이번 사업을 계기로 공공 인프라 AX 시장 확대에 속도를 낸다는 전략이다. LG CNS는 금융, 제조, 물류, 유통 등 다양한 산업 분야에서 축적한 AI·클라우드·데이터 역량을 기반으로 산업별 맞춤형 AX 사업을 확대하고 있다. 특히 공항과 같은 국가 기반시설 분야에서는 안정적인 운영과 보안, 데이터 관리 역량이 중요한 만큼 LG CNS가 보유한 시스템 통합(SI) 경험과 AI 기술을 결합해 새로운 사업 기회를 확보할 수 있을 것으로 전망된다. 배민 LG CNS 금융·공공사업부장 전무는 "이번 사업은 단순한 정보화 전략 수립을 넘어 대한민국 공항산업의 AI 전환 방향을 설계하는 의미 있는 프로젝트"라며 "LG CNS가 보유한 AX 역량을 바탕으로 한국공항공사의 AI 기반 미래공항 모델 구현에 기여하겠다"고 말했다.2026-08-05 10:58:48
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![[사설 | 이재명 정부 1년 특별기획②] 한국 AI 국가전략, 이젠 실행이 답](https://image.ajunews.com//content/image/2026/08/05/20260805101011420959.png)
한국 AI 국가전략, 이젠 실행이 답 [경제일보] 생성형 인공지능(AI)이 글과 그림, 영상과 프로그램을 만드는 단계를 넘어 현실 세계를 움직이는 ‘피지컬 AI’ 시대로 진입하고 있다. 로봇이 공장을 운영하고 무인 농기계가 작물을 관리하며 자율주행 장비가 물류를 담당하는 시대다. AI 경쟁의 무대가 컴퓨터 화면에서 제조·농업·물류·국방·돌봄 현장으로 확장되고 있는 것이다. 정부도 피지컬 AI를 국가 전략기술로 정하고 관련 정책을 본격화하고 있다. 과학기술정보통신부는 데이터와 기술, 산업 확산, 생태계 조성을 아우르는 피지컬 AI 전략을 내놓았다. 독자적인 월드모델과 로봇 파운데이션 모델, 온디바이스 컴퓨팅 기술을 확보하고 제조·농업·국방·돌봄 등으로 활용 범위를 넓히겠다는 구상이다. 정부는 월드모델 핵심기술 국산화를 위해 올해부터 2년간 340억원을 투입하고 국내 산학연 컨소시엄을 가동했다. 방향은 옳다. 생성형 AI 분야에서 미국과 중국의 대형 플랫폼을 단기간에 따라잡기는 쉽지 않다. 그러나 한국은 세계적인 제조업과 반도체, 통신망, 로봇 기술, 높은 현장 자동화 수준을 갖추고 있다. 디지털 두뇌를 실제 기계와 산업현장에 연결하는 피지컬 AI에서는 충분히 승부를 걸 수 있다. 그 중심지로 새만금을 주목할 필요가 있다. 새만금은 넓은 산업용지와 재생에너지 기반, 항만과 공항을 연계할 수 있는 입지 조건을 갖추고 있다. 정부도 새만금을 재생에너지와 그린수소, AI 데이터센터와 로봇산업을 결합한 혁신 거점으로 육성하는 방향을 제시해 왔다. 새만금개발청은 정부 출범 1년 성과로 새만금 피지컬 AI 산업 육성을 내세웠다. 이제는 새만금을 국가 AI 특구로 명확히 지정하고 권한과 재원을 집중해야 한다. 여러 부처가 개별 사업을 나눠 추진하는 방식으로는 글로벌 경쟁의 속도를 따라가기 어렵다. 규제 특례와 연구개발, 데이터 구축, 실증, 사업화를 하나의 체계로 묶고 성과에 책임지는 전담 추진체계를 만들어야 한다. 새만금은 단순히 AI 데이터센터를 유치하는 데 그쳐서는 안 된다. 데이터센터만 들어서고 핵심 기술과 기업, 일자리가 수도권이나 해외에 남는다면 지역경제에 돌아오는 효과는 제한적이다. 농업 AI와 재생에너지 AI, 물류로봇과 자율주행 장비, 스마트 제조를 실제 현장에서 시험하고 사업화하는 ‘피지컬 AI 수도’로 만들어야 한다. 농업은 새만금의 강점을 가장 잘 살릴 수 있는 분야다. 드론과 무인 농기계, 작황 예측, 병충해 탐지, 수자원 관리 기술을 대규모 농업 현장에 적용하면 농촌의 인력 부족과 생산성 문제를 동시에 풀 수 있다. 농업 AI 실증 과정에서 축적된 데이터와 장비, 운영 경험은 해외 스마트농업 시장으로 수출할 수도 있다. 재생에너지 AI도 중요한 축이다. 태양광과 풍력은 기상 여건에 따라 발전량이 달라진다. AI로 발전량과 전력 수요를 예측하고 에너지저장장치와 송전망을 통합 관리하면 재생에너지의 불안정성을 줄일 수 있다. 새만금의 에너지 인프라를 AI 데이터센터와 연계한다면 친환경 전력을 사용하는 미래형 산업단지 모델을 만들 수 있다. 하지만 데이터센터와 로봇 공장은 발표만으로 세워지지 않는다. 막대한 전력과 용수, 초고속 통신망이 필요하다. 정부는 대형 AI 데이터센터의 입지에 맞춰 재생에너지와 원전 등 다양한 전원을 조화롭게 활용하고 전력망을 확충하겠다는 계획을 밝혔다. 관건은 계획의 속도와 주민 수용성이다. 송전망 건설과 용수 확보가 늦어지면 기업의 투자 일정도 미뤄질 수밖에 없다. 전력 공급 원칙도 현실적으로 세워야 한다. 재생에너지 확대는 필요하지만 날씨에 좌우되는 전원만으로 대규모 데이터센터와 첨단 제조시설을 안정적으로 가동하기 어렵다. 원전과 재생에너지, 저장장치와 수요관리 기술을 결합해 비용과 안정성, 탄소 감축을 동시에 달성해야 한다. 에너지 정책을 둘러싼 이념 논쟁이 AI 산업의 발목을 잡아서는 안 된다. AI 인재 전략도 숫자 경쟁에서 벗어나야 한다. ‘AI 인재 100만 시대’는 연구자 100만명을 양성한다는 뜻일 수 없다. 세계적 수준의 모델을 개발하는 고급 연구자와 산업 현장에서 AI를 적용하는 엔지니어, AI 도구를 활용하는 일반 노동자를 구분해 교육해야 한다. 정부도 피지컬 AI를 활용할 실무인재부터 핵심 모델을 개발할 고급인재까지 전방위 양성체계를 구축하겠다고 밝혔다. 대학 정원 몇 명을 늘리고 단기 교육과정을 개설하는 것만으로는 부족하다. 새만금과 전북 지역의 대학, 연구기관, 기업이 공동으로 교육과 실증을 수행하도록 해야 한다. 학생이 지역에서 배우고 현장 프로젝트에 참여한 뒤 지역 기업에 취업하거나 창업하는 경로를 만들어야 한다. 수도권 인재를 잠시 내려보내는 방식이 아니라 지역에 지속 가능한 연구·산업 생태계를 구축해야 한다. 국가 AI 예산도 대폭 확대하되 나눠주기식 지원은 피해야 한다. 정부는 국가 AI 프로젝트와 GPU 인프라 확보, 데이터 플랫폼, 피지컬 AI 기술개발을 추진하고 있다. 정부 GPU 확보·운용 사업만도 2조원대 규모로 제시됐다. 예산 규모보다 중요한 것은 선택과 집중이다. 중앙부처와 지방자치단체가 비슷한 AI 센터와 교육사업을 경쟁적으로 만드는 방식은 효과가 낮다. 핵심 모델과 컴퓨팅 인프라, 현장 데이터, 실증단지를 중심으로 국가 자원을 집중해야 한다. 민간기업이 정부 지원이 끝난 뒤에도 투자와 사업을 이어갈 수 있는지 사업 초기부터 검증해야 한다. 성과 평가도 달라져야 한다. 데이터센터 유치 건수나 교육 수료자 수, 양해각서 체결 숫자를 성과로 내세워서는 안 된다. 국산 기술의 현장 적용률과 생산성 향상, 민간 투자액, 새로 생긴 양질의 일자리, 해외 수출 실적을 기준으로 평가해야 한다. 목표를 달성하지 못한 사업은 과감히 중단하고 가능성이 확인된 분야에 예산을 다시 집중해야 한다. 피지컬 AI는 사람과 기계가 같은 공간에서 움직이는 기술이다. 기술 경쟁력 못지않게 안전과 책임 기준이 중요하다. 로봇이나 자율 장비의 판단으로 사고가 발생했을 때 개발사와 제조사, 운영자 가운데 누가 책임지는지 분명히 해야 한다. 정부도 실데이터와 합성데이터의 품질 관리, 통신·보안과 안전·신뢰 기술을 함께 개발하겠다고 밝혔다. AI 강국은 정부가 선언한다고 만들어지지 않는다. 기업이 투자하고 인재가 모이며 기술이 현장에서 성과를 낼 때 비로소 완성된다. 새만금을 특구로 지정하는 것만으로도 부족하다. 규제와 인프라, 데이터와 인재, 연구개발과 사업화를 한곳에서 연결해야 한다. <한비자>에는 “세상의 일이 달라지면 대비책도 달라져야 한다”는 뜻의 ‘세이즉사이(世異則事異)’가 나온다. 생성형 AI 시대의 전략을 피지컬 AI 시대에도 그대로 적용할 수는 없다. 이제 국가는 기술을 지원하는 보조자를 넘어 산업과 에너지, 지역과 인재 정책을 함께 설계하는 운영자가 돼야 한다. 이재명 정부는 출범 1년 동안 AI를 국가 성장전략의 중심에 놓았다. 이제 필요한 것은 또 하나의 비전이나 구호가 아니다. 새만금 국가 AI 특구 지정과 전력·용수 인프라 구축, 데이터센터와 로봇기업 유치, 농업·에너지 AI 실증, 인재 양성, 예산 집중을 구체적인 일정표로 제시해야 한다. AI 경쟁은 기다려주지 않는다. 선언이 길어질수록 기술과 기업, 인재는 다른 나라로 이동한다. 새만금을 피지컬 AI 수도로 만들고 그 성과를 전국의 제조업과 농업, 물류와 돌봄으로 확산해야 한다. 한국 AI 국가전략의 성패는 계획의 크기가 아니라 실행의 속도와 결과로 판가름 날 것이다.2026-08-05 10:43:54
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AI 경쟁 무대 바뀐다…데이터이쿠, 모델 넘어 데이터·거버넌스 플랫폼 강화 [경제일보] 기업들의 인공지능(AI) 도입이 실험 단계를 넘어 실제 업무 운영 단계로 확대되면서 AI를 관리하고 성과를 검증하는 플랫폼 경쟁이 본격화되고 있다. 단순히 뛰어난 AI 모델을 확보하는 것을 넘어 데이터를 연결하고, AI 에이전트를 통제하며, 비즈니스 성과로 이어지도록 운영하는 역량이 기업 경쟁력의 핵심으로 떠오르는 가운데 데이터이쿠가 5년 연속 글로벌 AI 플랫폼 리더로 선정되며 능력을 입증하고 있다. 30일 데이터이쿠는 가트너가 발표한 '2026 가트너 매직 쿼드런트 데이터 사이언스 및 머신러닝 AI 플랫폼'에서 리더로 선정됐다고 밝혔다. 이번 선정으로 데이터이쿠는 5년 연속 리더 자리를 유지했다. 데이터이쿠는 '비전의 완성도' 부문에서 높은 평가를 받으며 기업들이 AI 실험을 넘어 대규모 운영 환경으로 확장할 수 있도록 지원하는 플랫폼 역량을 인정받았다고 설명했다. 최근 기업들의 AI 전략은 단순한 생성형 AI 도입에서 벗어나 실제 업무 프로세스에 AI를 적용하고 관리하는 방향으로 변화하고 있다. 챗봇이나 문서 작성 등 개별 업무 지원을 넘어 AI 에이전트가 데이터를 분석하고 의사결정을 지원하는 사례가 늘면서 AI 활용 과정 전반을 관리할 수 있는 플랫폼의 중요성이 커지고 있다. 특히 기업들은 다양한 AI 모델과 데이터 환경을 동시에 활용하는 멀티플랫폼 환경에 대응해야 하는 상황으로 알려졌다. 이에 AI 모델 자체의 성능뿐 아니라 데이터 품질 관리, 모델 운영, 보안, 규제 대응, 성과 측정 등 AI 생애주기를 관리하는 역량이 새로운 경쟁 요소로 부상하고 있다. 데이터이쿠는 해당 시장 변화에 맞춰 데이터 준비부터 AI 모델 개발, 배포, 운영, 관리까지 하나의 환경에서 지원하는 AI 플랫폼을 제공하고 있다. 클라우드 인프라와 기존 업무 시스템 전반에서 AI 개발과 운영을 지원하며, 데이터 분석가와 개발자, 현업 부서가 협업할 수 있는 환경을 제공하는 것이 특징이다. 데이터이쿠는 최근 AI 에이전트 확산에 대응해 관련 기능도 강화하고 있다. 멀티플랫폼 환경에서 AI 에이전트를 관리하고 성과를 검증할 수 있도록 지원하는 '에이전트 매니지먼트', AI 기반 개발 과정을 시각적으로 확인하고 검토할 수 있는 '코빌드', 거버넌스 기반 의사결정을 지원하는 '리즈닝 시스템즈' 등을 제공하고 있다. AI 도입 이후 기업들이 겪는 가장 큰 과제 중 하나는 '실제 성과 창출'이다. 많은 기업이 생성형 AI를 활용한 개념검증(PoC)을 진행하고 있지만, 조직 전체 업무 환경으로 확산하는 과정에서는 데이터 접근성, 보안, 운영 관리, 성과 측정 등의 문제가 발생하고 있다. 이에 따라 AI 시장의 경쟁 구도 역시 모델 개발 경쟁에서 AI를 안정적으로 운영하는 플랫폼 경쟁으로 이동하고 있는 것으로 분석된다. 기업 입장에서는 어떤 AI 모델을 선택하는지뿐 아니라, 해당 AI가 실제 업무에서 지속적으로 성과를 낼 수 있도록 관리하는 체계 구축이 중요해지고 있기 때문이다. 고객 평가에서도 높은 점수를 받고 있다. 데이터이쿠에 따르면 최근 12개월간 가트너 피어 인사이트 기준 평균 5점 만점에 4.7점을 기록했으며, 리뷰 작성자의 98%가 플랫폼을 추천한 것으로 나타났다. 데이터 플랫폼 기업들과의 협력도 확대하고 있다. 앞서 데이터이쿠는 지난달 열린 '스노우플레이크 서밋 2026'에서 스노우플레이크의 '2026 AI 플랫폼 올해의 제품 파트너'로 선정된 바 있다. 데이터이쿠는 스노우플레이크 AI 데이터 클라우드 환경에서 데이터 이동 없이 AI 모델과 에이전트, 워크플로를 구축하고 운영할 수 있도록 지원하며 기업들이 AI 프로젝트를 실제 운영 환경으로 확장할 수 있도록 돕고 있다. 국내에서도 기업들의 AI 투자 확대와 함께 AI 운영 플랫폼에 대한 관심이 커지고 있다. 금융, 제조, 유통 등 산업 전반에서 생성형 AI와 AI 에이전트 도입이 확대되면서 기업 내부 데이터와 AI 시스템을 안전하게 연결하고 관리하는 체계가 중요해지고 있기 때문이다. 특히 국내 기업들은 AI 활용 과정에서 개인정보 보호와 보안, 산업별 규제 대응 등을 동시에 고려해야 하는 만큼 단순 AI 모델 도입보다 운영과 관리 역량 확보가 중요한 과제로 떠오르고 있다. AI 시장이 모델 성능 경쟁을 넘어 실제 비즈니스 성과를 만드는 운영 경쟁으로 이동하면서 AI 플랫폼 기업들의 역할도 더욱 커질 전망이다. 데이터이쿠의 이번 가트너 리더 선정 역시 기업 AI 전환 과정에서 플랫폼과 거버넌스 역량의 중요성이 높아지고 있음을 보여주는 사례로 평가된다. 플로리안 두에토 데이터이쿠 공동창업자 겸 최고경영자(CEO)는 "앞으로 기업 간 AI 경쟁력의 격차는 더욱 뚜렷해질 것"이라며 "이러한 격차는 어떤 AI 모델에 접근할 수 있는지가 아니라 AI가 실제 비즈니스 전반에서 성과를 낼 수 있도록 접근성과 오케스트레이션, 거버넌스를 얼마나 효과적으로 갖추고 있는지가 좌우할 것"이라고 말했다.2026-07-30 17:44:29
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오픈AI, 과학 연구 현장 정조준…챗GPT-5.6 기반 무료 AI 지원 확대 [경제일보] 오픈AI가 과학·수학·공학 분야 학술 연구자를 대상으로 최신 인공지능(AI) 모델과 연구 도구를 무료 제공하는 프로그램을 시작하며 대학 연구 현장 공략에 나선다. 단순한 AI 활용 지원을 넘어 연구 과정 전반에 AI를 활용하는 생태계를 구축하고, 미래 AI 연구 주도권을 확보하려는 전략으로 풀이된다. 30일 오픈AI는 최근 '학술 연구자를 위한 챗GPT' 프로그램을 출시하고 신청 접수를 시작했다고 밝혔다. 이번 프로그램은 선정된 학술기관 소속 연구자들에게 오픈AI의 최신 AI 모델과 연구 특화 도구를 1년간 무료로 제공하는 것이 특징이다. 오픈AI는 이번 프로그램을 통해 올여름 연구자 1만명을 대상으로 지원을 시작하고, 내년까지 지원 규모를 최대 10만명으로 확대한다는 계획이다. 아시아태평양 지역에서는 총 70개 대학·기관이 대상 목록에 포함됐으며, 이 가운데 한국 소재 기관은 17곳으로 국가별 가장 많은 비중을 차지했다. 다만 대상 기관으로 선정됐다고 해서 대학 내 모든 구성원이 자동으로 이용할 수 있는 것은 아니다. 대상 기관 소속 연구자가 직접 신청해야 하며, 기관 인증과 함께 현재 수행 중인 연구 분야와 AI 활용 계획 등을 제출해야 한다. 이번 프로그램은 AI가 연구 현장에서 단순 보조 도구를 넘어 연구 과정 전반을 지원하는 단계로 진화하고 있는 것으로 분석된다. 기존에는 논문 검색이나 문서 작성 등 제한적인 활용에 머물렀다면, 최근에는 데이터 분석과 코드 작성, 실험 설계, 연구 결과 검증 등 고도의 연구 업무까지 AI 활용 범위가 확대되고 있다. 오픈AI는 참가자들에게 챗GPT와 챗GPT 워크, 코덱스 등 연구 활용 도구를 제공한다. GPT-5.6 모델군을 비롯해 고난도 과학·수학 문제 해결을 위한 GPT-5.6 Sol Pro도 이용할 수 있으며, 확대된 딥 리서치 기능과 높은 사용 한도, 대규모 컨텍스트 창도 지원한다. 특히 코덱스는 연구 과정에서 필요한 코드 작성과 디버깅, 데이터 세트 분석, 재현 가능한 연구 환경 구축 등을 지원한다. 챗GPT Work는 연구비 지원 기회 검색과 신청서 작성, 문헌 검토, 논문 초안 작성 등 장기 연구 프로젝트 관리에 활용할 수 있도록 설계됐다. 생명과학 분야 연구 지원 기능도 강화했다. 연구자들은 유전학과 유전체학, 시퀀싱, 단일 세포 분석, 단백질 모델링, 신약 개발 등과 관련한 75개 이상의 연구 스킬을 활용할 수 있다. 과학 문헌과 공개 유전체·임상 데이터베이스, 위성 이미지, 컴퓨팅 노트북, 데이터 플랫폼 등 다양한 연구 자원과 연결할 수 있는 기능도 제공된다. 오픈AI는 이번 학술 연구자 지원에 나선 배경에 AI가 과학 연구 경쟁력을 좌우하는 핵심 도구로 자리 잡고 있는 것에 있다고 설명했다. AI 모델이 논문 분석과 데이터 처리, 시뮬레이션 등 연구 생산성을 높이는 수단으로 활용되면서, 어떤 연구자가 어떤 방식으로 AI를 활용하는지가 연구 경쟁력과 연결되는 상황이다. 오픈AI 역시 연구자들이 자사 AI 모델과 도구를 활용해 연구 성과를 축적하도록 지원함으로써 장기적인 사용자 기반을 확보하려는 것으로 분석된다. 연구 현장에서 형성된 AI 활용 경험이 향후 산업 현장과 기업 서비스 확산으로 이어질 가능성이 높기 때문이다. 국내 대학들도 AI 활용 확대에 속도를 내고 있는 만큼 이번 프로그램 참여가 연구 경쟁력 강화로 이어질 수 있다는 기대가 나온다. 특히 AI 기반 신약 개발과 반도체 설계, 로봇·우주 기술 등 고도의 데이터 분석이 필요한 분야에서 AI 활용도가 높아질 것으로 전망된다. 이번 프로그램 전용 워크스페이스에 비즈니스 수준의 개인정보 보호 및 보안 기능을 적용했으며, 연구자가 입력한 데이터는 기본적으로 모델 학습에 활용하지 않는 것으로 알려졌다. 오픈AI 관계자는 "이번 프로그램은 선정된 학술기관에 소속된 연구자들이 첨단 AI를 활용해 복잡한 연구 과제를 해결하고 과학적 발견을 가속할 수 있도록 지원하기 위해 마련됐다"며 "아시아태평양 지역에서는 총 70개 대학·기관이 대상 목록에 포함됐고, 해당 기관 소속 연구자 가운데 자격 요건을 충족한 연구자는 소속 인증과 신청 절차를 거쳐 프로그램에 참여할 수 있다"고 말했다.2026-07-30 17:07:36
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BC카드, 몽고DB와 AI 인프라 맞손… AI 네이티브 기업 기반 확보 [경제일보] BC카드가 글로벌 데이터 플랫폼 기업 몽고DB와 협력해 인공지능(AI) 서비스 경쟁력을 높이기 위한 데이터 플랫폼 고도화 작업에 착수했다고 29일 밝혔다. BC카드는 28일 서울 중구 본사에서 몽고DB와 관련 업무협약(MOU)을 맺었다. 협약식에는 오성수 BC카드 상무와 장정욱 몽고DB 한국지사장을 비롯한 양측 주요 관계자들이 참석했다. 이번 협약을 바탕으로 양사는 주요 과제를 적극 추진한다. 양사가 선정한 핵심 과제는 △AI 전용 인프라 구축 △자연어 검색과 AI 추천 서비스 구현 △AI 서비스 개선과 고도화 △신규 AI 서비스 연계를 위한 공통 기반 확보 등이다. 몽고DB는 △실시간 데이터베이스 △풀텍스트·벡터 검색 △메모리 △임베딩 △리랭커(reranker) 모델 등 기업과 개발자가 프로덕션 환경에서 AI 에이전트를 구동하는 데 필요한 모든 요소를 하나의 플랫폼에서 지원하는 통합 AI 데이터 기업이다. 생성형 AI 서비스는 문서나 이미지 등 다양한 형태의 데이터를 신속하게 처리하고 연결하는 기술이 필수적이다. 이에 BC카드는 몽고DB의 문서 기반 데이터 플랫폼을 도입해 AI에 최적화된 정보 저장 환경을 구축하고 비정형 데이터를 효율적으로 다룰 수 있는 기반을 마련할 방침이다. BC카드는 이번 협력을 통해 현재 운영 중인 AI 서비스에도 순차적으로 적용된다. 상권 분석 플랫폼인 '잇플'에는 결제 정보와 가맹점 데이터를 바탕으로 사용자가 원하는 내용을 자연어로 검색해 상세한 정보를 얻는 기능이 강화된다. 쇼핑 큐레이션 서비스 'AI 핫딜' 역시 할인 정보를 자동 요약하고 사용자 관심사에 맞춘 상품 추천과 키워드 알림 기능을 고도화할 예정이다. 양사는 향후 여러 AI 서비스에 쓰이는 데이터를 통합 관리할 공통 기반을 다질 계획이다. 이로써 신규 AI 서비스 개발 속도를 끌어올리고 각 서비스 간 연계성을 높여 BC카드의 'AI 네이티브' 기업 전환이 한층 가속화될 것으로 풀이된다. 오성수 BC카드 상무는 “생성형 AI 시대에는 다양한 형태의 데이터를 빠르고 유연하게 다루는 역량이 핵심 경쟁력”이라며 “몽고DB와의 협력을 통해 AI 서비스에 최적화된 공통 데이터 기반을 확보하고 이를 토대로 신규 AI 서비스 개발과 서비스 간 연계를 지속 확대해 나가겠다”고 말했다. 장정욱 몽고DB 코리아 지사장도 “프로덕션 환경에서 AI를 구축할 때 어려운 부분은 모델이 아닌 그 기반의 데이터 계층”이라며 “몽고DB로 아키텍처의 복잡성을 해소함으로써 BC카드는 지능적이고 유연함을 갖춘 AI 서비스를 수백만 고객에게 원활하게 확장할 수 있는 기반을 갖추게 될 것”이라고 말했다.2026-07-29 10:06:45
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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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"2억건 조선 데이터에 네이버 AI 심는다"…HD현대, 지능형 조선소 승부수 [경제일보] 네이버클라우드가 HD한국조선해양의 2억건이 넘는 조선·해양 데이터를 활용할 전용 인공지능(AI)·클라우드 인프라 구축에 나선다. 범용 AI를 도입하는 수준을 넘어 선박 설계와 생산, 로봇 제어까지 연결하는 ‘조선 특화 AI 운영 기반’을 마련한다는 구상이다. 네이버클라우드와 HD한국조선해양은 최근 세종시 네이버 데이터센터 ‘각 세종’에서 피지컬 AI 기반 조선 사업 혁신을 위한 업무협약을 체결했다고 20일 밝혔다. 협력 분야는 △조선 특화 AI·클라우드 인프라 구축 △데이터센터와 통합 전력 인프라 구축 △차세대 선박 플랫폼 및 조선업 AI 전환(AX) △피지컬 AI·로봇 기술 활용 △디지털 인재 양성 등이다. ◆ 설계도면 지키면서 GPU 활용…프라이빗 클라우드 구축 이번 협력의 출발점은 조선업의 특수성이다. 선박 한 척을 건조하려면 방대한 설계도면과 자재·공정·품질 데이터가 오간다. 선종과 발주처에 따라 설계가 달라지는 주문형 산업이어서 축적된 데이터는 원가와 납기, 품질을 좌우하는 핵심 기술자산이다. 외부 퍼블릭 클라우드에 데이터를 그대로 올리기 어려운 이유도 여기에 있다. 네이버클라우드는 AI 데이터센터를 기반으로 GPU 자원을 최적화하고, HD한국조선해양이 데이터와 접근권한을 직접 통제할 수 있는 프라이빗 클라우드 환경을 구축할 계획이다. 양사는 공동 ‘센터 오브 엑설런스(CoE)’도 구성한다. 외부 사업자에게 시스템 운영을 전적으로 의존하는 대신 HD한국조선해양 내부에 AI·클라우드 설계와 운영 역량을 축적하기 위한 조직이다. 조선 현장의 업무 지식과 네이버의 AI 기술을 결합해 실제 적용 사례를 발굴하는 역할도 맡는다. 네이버클라우드가 파트너로 선정된 배경에는 기존 협력 경험이 있다. 양사는 2024년부터 HD현대의 클라우드 전환과 하이퍼클로바X 활용, 해양 디지털 서비스 사업화를 추진해 왔다. 네이버클라우드가 자체 데이터센터와 GPU 인프라, 대규모언어모델(LLM), 디지털트윈·로봇 기술을 함께 보유한 점도 조선업 AX를 추진하는 데 강점으로 작용했다. ◆ 2030년 자율운영 조선소로…생산성 경쟁 대응 HD현대는 2030년까지 설계와 생산, 물류를 데이터로 연결하는 미래형 조선소 ‘FOS(Future of Shipyard)’ 구축을 추진하고 있다. 최종 목표는 AI가 인력과 자재, 설비, 공정을 분석해 최적의 생산계획을 제시하는 지능형 자율운영 조선소다. 이를 통해 생산성을 30% 높이고 선박 건조 기간을 30% 단축한다는 목표다. 네이버클라우드는 선박 데이터 기반 플랫폼과 실시간 데이터 처리·제어 구조를 공동 설계한다. AI 비전으로 용접 상태나 작업 위험을 인식하고 로봇 운영 플랫폼을 이용해 비정형 작업을 자동화하는 활용 모델도 발굴할 예정이다. 이번 협력은 HD한국조선해양이 기존에 추진해 온 팔란티어 기반 데이터 플랫폼, 지멘스와의 설계·생산 통합 시스템을 대체하기보다 이를 AI·클라우드와 연결하는 성격이 강하다. 여러 시스템에 흩어진 데이터를 프라이빗 클라우드로 묶고 현장에서 실행할 AI의 연산 기반을 네이버클라우드가 담당하는 구조다. 관건은 2억건의 데이터를 얼마나 정제하고 표준화하느냐다. 데이터가 많더라도 설계 형식과 공정 기준이 제각각이면 AI 학습과 로봇 제어에 곧바로 활용하기 어렵다. 업무협약 단계인 만큼 투자 규모와 구축 일정, 첫 적용 조선소도 아직 공개되지 않았다. 향후 개념검증을 실제 생산성 개선과 공급 계약으로 연결해야 이번 협력의 성과를 확인할 수 있다. 김유원 네이버클라우드 대표는 “조선 산업에 특화된 클라우드 환경을 구축하고 다른 산업으로도 확산할 수 있는 AI 혁신 모델을 만들겠다”고 말했다. 김형관 HD한국조선해양 대표는 “2억건 이상의 조선·해양 데이터베이스에 네이버의 AI 기술을 더해 조선업 특화 AI 생태계를 구축하겠다”며 “지능형 스마트 조선소를 완성해 미래 선박 시장을 주도할 것”이라고 밝혔다.2026-07-20 11:31:31
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코파일럿 넘어 에이전틱 AI로…오라클, 기업용 AI 운영 시장 정조준 [경제일보] 생성형 인공지능(AI)이 단순한 업무 보조를 넘어 실제 기업 업무를 수행하는 '에이전틱 AI' 시대로 진화하고 있다. 기업들이 AI 시범 사업(PoC)은 늘리고 있지만 보안과 거버넌스, 운영 체계 등의 문제로 실제 업무 환경에 적용하는 데 어려움을 겪는 가운데, 오라클이 AI가 기업 시스템 내부에서 직접 업무를 수행하는 '퓨전 에이전틱 애플리케이션'을 앞세워 엔터프라이즈 AI 시장 공략에 나선다. 16일 오라클은 '오라클 퓨전 애플리케이션용 AI 에이전트 스튜디오'에 새로운 AI 네이티브 빌더 환경을 추가했다고 밝혔다. 오라클은 이를 통해 고객과 파트너는 오라클 퓨전 클라우드 애플리케이션 내에서 AI 에이전트 기반의 '퓨전 에이전틱 애플리케이션'을 직접 구축하고 운영할 수 있게 됐다고 설명했다. 퓨전 에이전틱 애플리케이션은 여러 개의 전문화된 AI 에이전트가 협업해 특정 업무 성과를 달성하는 새로운 형태의 엔터프라이즈 애플리케이션이다. 단순히 사용자의 질문에 답하거나 업무를 보조하는 수준을 넘어 추론과 협업, 의사결정을 수행한 뒤 실제 업무까지 실행하도록 설계됐다. 재무 결산 기간 단축과 미수금 회수율 향상, 고객 서비스 이슈 감소, 인력 운영 최적화, 공급망 운영 효율화 등 구체적인 비즈니스 성과를 목표로 구성됐다. AI가 퓨전의 비즈니스 객체와 워크플로우, 승인 체계 및 정책 등을 활용해 실제 업무를 수행하고 전 과정에 대한 기록도 남긴다. AI를 기업 시스템 외부에서 구축할 경우 사용자 권한 관리와 데이터 접근 통제, 승인 체계, 감사 추적, 거버넌스 제어 및 수명 주기 관리 등을 별도로 구현해야 하는 것으로 알려졌다. 이에 AI가 실제 업무를 수행할수록 보안과 운영 체계 구축이 새로운 과제로 떠오르고 있다. 오라클은 해당 문제를 해결하기 위해 AI 에이전트를 별도의 시스템으로 운영하는 것이 아니라 기업 업무가 실제로 수행되는 퓨전 애플리케이션 내부에서 직접 실행하는 방식을 선택했다. 이에 기존 퓨전 애플리케이션이 갖춘 보안과 거버넌스 정책, 승인 체계, 감사 추적 기능 등을 그대로 활용할 수 있다. 오라클은 이번 업데이트를 통해 AI 개발 방식도 확대했다. 새로운 AI 네이티브 빌더 환경은 노코드와 로우코드, 프로코드 개발 방식을 하나의 프레임워크로 통합했다. 기업 사용자는 자연어를 활용해 에이전틱 애플리케이션을 개발할 수 있으며, 개발자와 파트너는 AI 스튜디오 스킬을 활용해 비주얼 스튜디오 코드와 표준 CLI, Git 기반 개발 환경은 물론 오픈AI 코덱스와 클로드 코드 등 AI 코딩 도구를 활용할 수 있도록 설계됐다. 오라클은 이를 통해 AI 개발의 진입 장벽도 크게 낮아질 것으로 전망하고 있다. 전문 개발자는 물론 현업 담당자까지 다양한 수준의 개발 경험을 가진 사용자들이 AI 기반 업무 애플리케이션을 보다 빠르게 구축할 수 있는 것이다. 특히 AI 에이전트를 개별적으로 구축하는 것이 아니라 여러 개의 전문화된 AI 에이전트와 사용자 경험, 워크플로우, 승인 체계, 정책 제어 등을 하나의 애플리케이션으로 통합해 실제 업무를 수행하는 것이 특징이다. 오라클은 별도의 런타임 환경이나 오케스트레이션 계층 없이 퓨전 애플리케이션 환경에서 직접 실행되는 만큼 보안성과 운영 효율성을 동시에 확보할 수 있다고 설명했다. AI 개발 생산성을 높이기 위한 지원도 강화했다. AI 스튜디오 스킬은 Git 기반 수명 주기 관리와 로컬 검증, 디버깅, CI/CD 워크플로우를 지원하며, 새로운 깃허브 저장소를 통해 템플릿과 스타터 프로젝트, 샘플 애플리케이션 및 참조 아키텍처 등을 제공한다. 오라클과 파트너사 및 서드파티 AI 에이전트를 연결하는 개방형 실행 시스템도 지원한다. 오라클 AI 데이터 플랫폼 에이전트와 자체 구축한 AI 에이전트 등을 하나의 환경에서 활용할 수 있으며, 기업은 재사용 가능한 에이전트와 워크플로우, 커넥터 등을 통해 업무 프로세스를 확장할 수 있다. AI 생태계 확대에도 속도를 내고 있다. 오라클은 현재 퓨전 애플리케이션에서 1000개 이상의 AI 에이전트를 제공하고 있으며, 올해 초에는 22개의 신규 퓨전 에이전틱 애플리케이션도 공개했다. AI 에이전트 마켓플레이스 역시 기존 AI 에이전트 포트폴리오에 더해 에이전틱 애플리케이션 카탈로그까지 지원하도록 확대되고 있다. 또한 오라클 AI 에이전트 스튜디오 교육을 이수한 8만명 이상의 공인 전문가가 확보돼 전사 AI 구축과 테스트, 배포 및 관리 등을 지원하고 있다. 오라클은 이번 AI 네이티브 빌더 환경 추가를 통해 AI 개발 민주화와 실제 업무 적용이라는 두 가지 과제를 동시에 해결하겠다는 전략이다. 노코드부터 프로코드까지 아우르는 통합 개발 환경과 엔터프라이즈 수준의 보안 및 거버넌스를 기반으로 AI 에이전트가 실제 기업 업무를 수행하는 에이전틱 AI 시대를 본격화하겠다는 구상이다. 크리스 레오네 오라클 애플리케이션 개발 총괄 부사장은 "기업용 소프트웨어는 단순히 업무를 기록하는 시스템에서 실제 업무를 수행하고 성과를 창출하는 시스템으로 진화하고 있다"며 "새로운 빌더 환경을 통해 고객과 파트너는 비즈니스 객체와 워크플로우, 보안, 승인 체계, 감사 기능이 이미 갖춰진 오라클 퓨전 애플리케이션 내에서 AI 에이전틱 애플리케이션을 구축할 수 있다"고 말했다.2026-07-16 17:42:48
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KT, AI를 '일하는 방식'으로 바꿨다…글로벌 디지털혁신상 수상 [경제일보] AI를 도입하는 것과 구성원이 실제 업무에 쓰게 만드는 것은 다른 문제다. KT가 임직원 누구나 자연어로 사내 데이터를 분석할 수 있는 환경을 구축한 성과로 디지털 혁신상을 받았다. KT(대표이사 박윤영)는 지난 9일 서울 강남구 조선팰리스에서 열린 글로벌 데이터·AI 분석 콘퍼런스 ‘스트래티지 월드 서울 2026’에서 스트래티지 디지털 혁신상을 단독 수상했다고 10일 밝혔다. 스트래티지 월드는 글로벌 비즈니스 인텔리전스(BI)·AI 기업 스트래티지가 고객사의 데이터 활용 사례를 공유하는 행사다. KT는 자체 데이터 플랫폼과 AI 기술을 결합해 전사 데이터 활용체계를 혁신한 점을 인정받았다. KT는 행사에서 ‘KT BI/DW 모더나이제이션-셀프 AI/BI 전환 여정’을 주제로 전사 데이터 분석 환경을 AI 중심으로 전환한 과정도 소개했다. 현재 KT는 전체 임직원 약 4분의 1이 사용하는 20만여개의 BI 리포트를 운영하고 있다. 대규모 데이터 분석 환경에서는 성능과 확장성뿐 아니라 일반 임직원이 데이터를 쉽게 활용할 수 있는 구조가 중요하다. KT는 기존 온프레미스 환경에서 축적한 운영 경험을 바탕으로 데이터 수집과 저장, 분석, AI 활용체계를 전면적으로 현대화했다. 중심에는 자체 통합 데이터 플랫폼 ‘MAGMA’가 있다. MAGMA는 마이크로소프트 애저 데이터브릭스를 기반으로 데이터 수집부터 저장·분석·AI 활용까지 지원한다. 동일한 데이터를 여러 분석 서비스가 공동 활용하도록 설계해 반복 복제를 줄이고 데이터 일관성과 운영 효율을 높였다. 업무 중심의 시맨틱 레이어도 구축했다. 기존 리포트 사용 패턴과 사용자 인터뷰를 분석해 매출·가입자·상품 등 업무 용어와 데이터의 관계를 표준화했다. AI가 숫자뿐 아니라 업무 맥락까지 이해하도록 만든 것이다. 이에 따라 임직원은 “월별 매출 추이를 그래프로 보여주고 다음 달 매출을 예측해줘”와 같은 자연어 질문으로 데이터를 분석하고 대시보드를 생성할 수 있다. 데이터 전문가에게 별도로 분석을 요청하거나 복잡한 도구 사용법을 익혀야 했던 부담을 낮췄다. KT가 내부 AI 전환 사례를 공개한 배경에는 기업 고객 AX 시장이 있다. 기업에 AI 도입을 제안하려면 자사 업무에서 먼저 효율과 안정성을 증명해야 한다. MAGMA와 전사 AI 분석 환경은 향후 금융·공공·제조 고객의 데이터 플랫폼 현대화 사업에 활용할 수 있는 레퍼런스가 된다. 소버린 AI와 데이터 주권도 강조했다. 프롬프트에 개인정보나 기업 기밀이 포함될 수 있고 산업마다 데이터 관련 규제가 다른 만큼 국내에서 정보를 안전하게 저장·활용하는 AI 인프라가 필요하다는 설명이다. 글로벌 AI 모델의 국내 리전 확대도 AI 확산의 기반으로 꼽았다. 향후 평가 기준은 실제 업무 성과다. 자연어 분석이 널리 쓰여도 데이터 기준이 다르거나 접근권한 관리가 느슨하면 잘못된 분석과 정보 유출로 이어질 수 있다. 데이터 품질과 보안체계를 유지하면서 의사결정 시간과 비용을 얼마나 줄이느냐가 KT의 내부 혁신과 외부 AX 사업 경쟁력을 가를 전망이다. 이호재 KT 플랫폼개발담당 상무는 “이번 수상은 KT의 데이터 플랫폼 기술과 AI 활용 역량이 글로벌 시장에서도 인정받은 의미 있는 성과”라며 “임직원 누구나 AI와 데이터를 쉽게 활용할 수 있는 환경을 만들고 AI 기반 데이터 중심 업무 문화를 확산하겠다”고 말했다.2026-07-10 16:10:38
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파수 AI, DRM을 AI 데이터 플랫폼으로 바꾼다…'랩소디 코어' 출시 [경제일보] 기업들이 생성형 AI를 도입하며 가장 먼저 마주치는 문제는 모델이 아니라 문서다. 사내 문서가 흩어지고 중복되고 오래된 상태라면 AI는 똑똑해지기보다 엉뚱한 답을 낼 가능성이 커진다. 파수 AI가 기존 문서보안 시장을 AI 데이터 플랫폼 영역으로 넓히려는 이유다. 파수 AI는 기존 문서보안 솔루션 고객이 AI 활용에 필요한 문서관리 체계를 구현할 수 있도록 지원하는 ‘랩소디 코어’를 출시했다고 9일 밝혔다. 랩소디 코어는 DRM과 연동해 문서 접근권한과 보안 정책은 유지하면서 조직 문서를 중앙에서 저장·관리하도록 돕는 제품이다. 이 제품은 파수 AI의 문서관리 플랫폼 ‘랩소디’ 핵심 기능을 기반으로 개발됐다. 랩소디는 문서가상화 기술을 활용해 문서별 고유 ID를 부여하고 같은 문서를 중복 없이 중앙 저장한다. 여러 사용자가 같은 문서를 각기 다른 위치에 보관하더라도 하나의 문서로 관리되며 문서가 수정되면 다른 사용자가 열 때 자동으로 최신 버전이 동기화된다. 사내 문서가 부서와 개인 PC, 파일서버, 메일 첨부 등에 흩어져 있으면 AI 검색이나 학습에 활용하기 어렵다. 같은 문서가 여러 버전으로 남거나 오래된 문서가 방치되면 AI 답변의 정확도도 떨어진다. 랩소디 코어는 중복·노후·불필요 문서를 줄이고 기업 문서를 AI가 활용 가능한 데이터 자산으로 정리하는 데 초점을 맞췄다. 기존 DRM 고객을 겨냥한 점도 특징이다. 기업이 AI 활용을 위해 문서관리 체계를 새로 구축하려 해도 기존 보안 체계를 바꾸는 것은 부담이 크다. 랩소디 코어는 DRM의 접근제어와 권한 체계를 유지하면서 문서중앙화 기능을 붙이는 방식이다. 사용자는 문서를 링크, 메일 첨부, 랩소디 드라이브 등으로 한 번 공유하면 이후 각 사용자가 문서를 열 때 최신 버전을 자동으로 확인할 수 있다. 보안 정책 적용 범위도 조정할 수 있다. DRM 등급별 정책 설정을 지원해 특정 보안 등급 문서에만 랩소디 코어를 적용할 수 있다. 현재는 파수 AI의 데이터 보안 솔루션 ‘파수 엔터프라이즈 디알엠’과 연동되며 FED와 원클라이언트 배포도 지원한다. 회사는 향후 다른 업체의 데이터 보안 솔루션까지 연동 범위를 확대할 계획이다. 파수 AI의 전략은 문서보안 고도화에 그치지 않는다. 생성형 AI가 기업 업무에 들어오려면 보안이 적용된 문서도 AI가 읽고 활용할 수 있는 자산으로 정리돼야 한다. 접근권한, 최신 버전 관리, 이력 추적, 중복 제거가 갖춰져야 AI 검색과 업무 자동화도 안정적으로 작동한다. 랩소디 코어는 기존 DRM 시장과 AI 데이터 거버넌스 시장을 잇는 제품으로 볼 수 있다. 김용길 파수 AI 상무는 “DRM을 활용하면서도 AI로 인한 시대 변화에 유연하게 대처할 수 있도록 랩소디 코어를 출시했다”며 “자동 백업과 동기화를 통해 직원들의 업무 효율을 혁신하는 동시에 기업 데이터를 AI 시대의 진정한 자산으로 전환시켜주는 AI-레디 데이터 플랫폼”이라고 말했다. 향후 과제는 적용 범위 확대다. 현재는 자사 DRM 연동이 중심인 만큼 타사 보안 솔루션과 얼마나 매끄럽게 결합할 수 있는지가 확산 속도를 가를 전망이다. 기업 AI 도입 경쟁이 본격화될수록 보안과 데이터 품질을 함께 해결하는 문서관리 수요는 커질 수밖에 없다.2026-07-09 15:22:27
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