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카카오, '이프 카카오26'서 AI 전략 공개…카카오톡, 주문·예약까지 맡는다 [경제일보] 카카오가 카카오톡을 기반으로 인공지능(AI)이 이용자의 요청을 이해하고 실제 작업까지 수행하는 플랫폼으로의 전환을 추진한다. 메시지와 콘텐츠를 연결해온 기존 플랫폼에 개인화된 AI를 더해 주문·예약 등 일상 업무를 처리하는 서비스로 확장하고, 자체 AI 모델을 통해 서비스 운영 효율과 기술 경쟁력을 함께 확보한다는 전략이다. 13일 카카오는 경기도 용인시 카카오 AI 캠퍼스에서 열린 개발자 컨퍼런스 '이프 카카오26'에서 AI 비전과 기술 개발 방향을 공개했다고 밝혔다. 이날 카카오는 '모든 연결에 지능을'을 슬로건으로 내걸고, 이용자 개인의 선호와 상황에 맞춰 필요한 작업을 수행하는 에이전틱 AI를 중심으로 서비스 구조를 확장한다는 전략을 공개했다. 이번 카카오의 발표는 카카오톡을 AI 서비스의 주요 접점으로 활용한다는 내용을 중심으로 다뤘다. 카카오는 카카오톡 어디서나 호출할 수 있는 AI 어시스턴트 '카나나 스페이스'를 선보였다. 이용자는 카카오톡 화면에서 AI를 불러 음성이나 텍스트로 메시지 전송, 일정 관리, 웹 검색, 설정 변경 등을 요청할 수 있다. 별도의 AI 서비스에 접속하거나 새로운 사용법을 익히지 않고도 기존 메신저 안에서 AI를 활용하도록 설계한 것이다. 카카오는 카나나 스페이스를 단순한 대화형 비서에서 실제 작업을 수행하는 서비스로 발전시킬 계획이다. 향후 이용자가 대화 중 생수 주문을 요청하면 과거 구매 이력을 바탕으로 상품을 선택하고 사용 가능한 쿠폰을 적용하는 등 주문부터 결제까지 이어지는 기능을 구현한다는 구상이다. 선물·예약·송금 등으로 지원 범위를 넓히는 방안도 제시했다. 카카오는 오는 12월 사전 신청자 가운데 일부를 선정해 카나나 스페이스 비공개 베타 테스트(CBT)를 진행한다. 오는 13일부터 서비스 웹사이트에서 사전 신청을 받는다. PC에서 이용자가 직접 AI 에이전트를 만들고 실행하는 '칸바스'도 공개했다. 이용자가 필요한 에이전트를 설명하면 이에 맞는 도구와 기능을 구성하고, 허용된 범위에서 작업을 수행하는 방식이다. 카카오는 이르면 연내 소규모 이용자를 대상으로 테스트를 진행할 예정이다. 카카오는 내년 상반기 카카오톡에 이용자별 에이전트 팀을 연결하는 공간을 마련할 계획이다. 칸바스에서 만든 에이전트뿐 아니라 다른 프레임워크로 제작한 에이전트도 익숙한 인터페이스에서 활용할 수 있도록 지원한다는 방침이다. 카카오톡을 단순히 AI 기능을 제공하는 앱으로 만드는 데 그치지 않고, 다양한 에이전트를 호출하고 연결하는 통합 플랫폼으로 발전시키려는 방향으로 풀이된다. 이 같은 전략은 카카오가 기존에 확보한 이용자 접점과 서비스 연결 구조를 AI 시대에도 경쟁력으로 활용하려는 시도로 분석된다. 새로운 AI 서비스를 이용자에게 별도로 알리고 사용법을 익히게 하는 대신, 이미 익숙한 카카오톡 안에서 AI를 호출하고 작업을 맡길 수 있도록 해 이용 진입장벽을 낮추겠다는 것이다. 향후 주문·예약·결제 등의 기능이 실제 서비스로 구현되면 카카오톡이 대화와 정보 전달을 넘어 이용자의 일상 업무를 처리하는 창구로 역할을 넓힐 전망이다. 이를 뒷받침할 자체 AI 모델과 운영 기술도 공개했다. 카카오 파운데이션 모델 개발을 총괄하는 노병석 성과리더는 경량화와 연산·서빙 최적화, 텍스트·이미지·음성을 함께 이해하는 멀티모달, 요청받은 일을 실제로 완료하는 에이전틱 AI를 핵심 기술 방향으로 제시했다. 카카오는 스마트폰에서 처리할 수 있는 요청은 온디바이스 모델로 수행하고, 복잡한 작업은 대형 모델과 연결하는 방식으로 성능과 속도, 확장성을 확보할 계획이다. 이용자의 요청을 분석해 적합한 모델과 도구, 실행 순서를 선택하는 AI 컨덕터를 통해 작업을 조율하고 추론 비용을 줄인다는 구상도 공개했다. 자체 개발한 토크나이저를 활용해 처리 효율을 높이는 한편, 텍스트·이미지·음성을 이해하고 음성으로 답하는 옴니 언어모델 'Kanana-o'도 개발하고 있다. 카카오는 Kanana-o를 구성하는 인코더와 디코더를 자체 개발했으며, 국내외 AI 생태계에서 활용할 수 있도록 오픈소스로 공개할 예정이다. 개인화된 AI 경험을 구현하기 위한 데이터 활용과 안전성 확보도 주요 과제로 제시했다. 송재하 최고기술책임자(CTO)는 이용자의 기억과 경험을 의미 있는 맥락으로 연결하는 '프로젝트 모자이크'를 소개했다. 이용자의 요청과 목표에 맞춰 각 에이전트에 필요한 정보만 허용된 범위에서 전달하고, 서로 다른 역할을 맡은 에이전트들이 공통의 맥락을 바탕으로 협업하도록 하는 것이 핵심이다. 카카오는 에이전트의 행동 계획과 실행 과정이 이용자가 동의한 범위 안에서 이뤄지도록 데이터 거버넌스와 안전 검증 체계를 강화할 방침이다. 개인의 선호와 이용 이력을 활용할수록 맞춤형 서비스의 정확도를 높일 수 있지만, 정보가 어떤 기준으로 저장·활용되는지와 에이전트의 실행 권한을 어떻게 통제하는지가 서비스 신뢰도를 좌우할 전망이다. 특히 주문·결제·송금처럼 실제 거래가 수반되는 기능을 확대하려면 이용자 확인 절차와 오류 대응 체계도 구체화해야 한다. 카카오는 이번 컨퍼런스에서 AI 방향성과 모델·에이전트, 신뢰·안전, 인프라 등을 주제로 총 55개 세션을 진행한다. 카카오와 계열사 구성원들이 발표자로 참여해 기술 개발 방향과 서비스 적용 사례를 공유할 예정이다. 정신아 카카오 대표는 "'모두를 위한 연결'은 카카오가 지켜온 약속이자 AI 시대에도 이어갈 변함없는 기준"이라며 "모두를 위한 '연결' 위에 한 사람 한 사람을 이해하고 각자의 필요에 맞춰 일하는 '지능'을 더함으로써 누구나 익숙한 일상에서 AI를 경험할 수 있도록 하겠다"고 말했다.2026-10-13 11:38:44
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10조 토큰 학습에 비용 최적화…카카오, '효율형 AI' 기술 공개 [경제일보] 대규모 언어모델(LLM) 학습에 필요한 GPU와 전력 비용이 커지면서 학습 과정의 시행착오를 줄이고 모델 자체의 크기를 줄이는 기술이 인공지능(AI) 개발 경쟁력으로 떠오르고 있다. 카카오는 대규모 모델의 학습 비용을 줄이는 동시에 모델 경량화를 통해 운영 효율까지 높이는 연구 성과를 공개하며 자체 AI 경쟁력 강화에 나섰다. 8일 카카오는 언어모델링 국제 학회 'COLM(컨퍼런스 온 랭귀지 모델링) 2026'에서 대규모 전문가 혼합(MoE) 모델의 학습 효율을 높이는 기술과 모델 크기를 줄이면서 성능을 개선하는 경량화 기술을 각각 공개했다. 두 연구 모두 AI 모델의 성능을 유지·향상하면서 학습과 운영에 필요한 컴퓨팅 자원을 줄이는 데 초점을 맞췄다. 카카오가 메인 컨퍼런스에서 발표한 논문 'Let's Scale Step by Step: Compute-Efficient Hyperparameter Transfer for Large-Scale Mixture-of-Experts'는 대규모 MoE 모델을 학습할 때 최적의 학습 설정을 찾는 데 필요한 비용을 줄이는 방법론을 담았다. LLM 학습에서는 학습률과 같은 하이퍼파라미터를 어떻게 설정하느냐가 모델 성능과 학습 안정성에 영향을 미치는 것으로 꼽힌다. 학습률이 지나치게 높으면 학습이 불안정해지고 반대로 너무 낮으면 학습 속도가 떨어질 수 있다. 문제는 모델 규모가 커질수록 최적의 설정값을 찾기 위한 실험 자체에도 상당한 컴퓨팅 자원이 필요하다는 것이다. 카카오는 이를 해결하기 위해 소규모 모델에서 찾은 최적의 학습 설정을 대규모 모델로 확장하는 '뮤-매개변수화' 기법을 MoE 구조에 맞게 적용했다고 설명했다. 모델 크기와 학습 토큰량을 단계적으로 늘리면서 최적의 학습률을 탐색하고, 짧은 학습 구간에서 찾은 설정이 대규모 학습에서도 유효한지 검증하는 방식이다. 카카오에 따르면 해당 방법을 활용하면 대규모 MoE 모델의 사전학습에 필요한 최적 학습률을 전체 학습 비용의 약 1% 수준에서 예측할 수 있다. 대규모 모델을 본격적으로 학습하기 전에 상대적으로 적은 비용으로 설정값을 찾아 시행착오를 줄이는 구조다. 특히 이번 연구는 카카오의 자체 AI 모델 개발에도 실제 적용됐다. 카카오는 해당 방법론을 'Kanana-2.6-155b-a17b'의 사전학습에 적용했으며, 최대 10조(10T) 토큰 규모까지 안정적으로 학습하는 데 활용했다고 설명했다. 단순히 학술적 실험에 그치지 않고 자체 파운데이션 모델을 개발하는 과정에서 학습 효율화 기술을 적용했다는 점이 특징이다. AI 모델의 비용 문제는 학습 과정에만 국한되지 않는다. 모델이 커질수록 서비스 단계에서 필요한 메모리와 연산량도 늘어나기 때문에 실제 서비스에 투입할 때도 비용 부담이 커진다. 카카오는 이번 COLM에서 모델 자체의 크기를 줄이는 연구도 함께 공개했다. 토크나이제이션 워크숍 '톡샵'에서 발표한 'BBT: BPE-Guided Byte Transformer'는 기존 BPE(바이트 페어 인코딩) 기반 모델의 구조에 바이트 단위 처리 방식을 결합한 모델이다. 기존 방식이 단어와 단어 조각에 해당하는 정보를 토큰으로 만들어 처리하는 것과 달리 BBT는 더 작은 기본 단위인 바이트를 활용하면서 여러 문자를 효율적으로 압축 처리하는 장점을 유지하도록 설계됐다. 비교 실험에서는 모델의 파라미터 수를 20.2~40.4% 줄이면서도 테스트 성능은 2.7~6.6% 개선됐다. 모델을 단순히 축소하는 데 그치지 않고 크기를 줄이면서 성능까지 높였다는 것으로 나타났다. BBT는 오탈자나 문자 교란에 대한 강건성과 학습하지 않은 언어로의 전이 성능도 높였다. 이는 여러 언어가 섞이거나 입력 오류가 발생하기 쉬운 실제 대화 환경에서 활용 가능성을 높이는 요소다. 특히 모델의 메모리 부담을 줄일 수 있다는 점에서 스마트폰이나 PC 등 기기에서 AI를 직접 구동하는 온디바이스 AI에도 활용 가능성이 거론된다. 이 같은 효율화 기술의 중요성은 AI 모델이 대형화될수록 커질 전망이다. 고성능 LLM을 개발하기 위해서는 대규모 GPU 인프라와 전력, 데이터센터 등 막대한 자원이 필요하다. 모델 개발사가 확보한 컴퓨팅 자원을 얼마나 효율적으로 활용하느냐가 모델 개발 속도와 비용에 직접적인 영향을 미칠 수밖에 없다. 특히 국내 AI 기업 입장에서는 글로벌 빅테크와 비교해 무한정 컴퓨팅 자원을 투입하기 어려운 만큼 모델 구조와 학습 방식 자체를 최적화하는 기술이 경쟁력의 한 축이 될 전망이다. 카카오가 자체 모델인 카나나 개발 과정에서 학습 최적화 기술을 실제 적용한 것도 이러한 비용 효율화 전략과 연결된다. 카카오는 앞으로 다양한 모델 구조로 연구 적용 범위를 확대하고 멀티모달과 다국어 환경으로 연구를 확장할 계획이다. 이를 통해 대규모 LLM의 학습 비용을 줄이는 동시에 실제 서비스 환경에서 효율적으로 구동할 수 있는 AI 모델 개발 역량을 강화한다는 방침이다. 카카오 관계자는 "이번 연구들은 AI 모델의 성능을 유지하거나 향상시키면서도 학습 및 운영 비용을 낮출 수 있는 실용적인 해법을 제시했다는 데 의의가 있다"며 "앞으로 다양한 모델 구조와 멀티모달 및 다국어 환경으로 연구를 확장해 실제 서비스 활용 가능성을 높이며 글로벌 경쟁력 강화를 이어가겠다"고 말했다.2026-10-08 12:18:39
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보스턴다이나믹스, 아마존 AI 이끈 프라사드 영입…피지컬 AI 상용화 속도 [경제일보] 보스턴다이나믹스가 로봇 기술의 산업 현장 적용과 상용화에 속도를 낸다. 아마존에서 알렉사와 생성형 인공지능(AI) 개발을 이끈 로히트 프라사드를 최고경영자(CEO)로 영입해 로보틱스와 AI를 결합한 피지컬 AI 사업 경쟁력을 끌어올린다는 구상이다. 7일 현대자동차그룹에 따르면 보스턴다이나믹스는 로히트 프라사드를 신임 CEO로 선임했다. 프라사드는 대화형 AI와 생성형 AI, 멀티모달 AI, 범용인공지능(AGI) 분야에서 기술 개발과 사업화를 경험한 AI 전문가다. 이번 인사는 보스턴다이나믹스가 보유한 로봇 기술을 실제 제품과 사업으로 연결하는 데 초점이 맞춰졌다. 로봇의 하드웨어 성능뿐 아니라 주변 환경을 인식하고 판단해 작업을 수행하는 AI 역량을 강화하면서 산업 현장에서 활용할 수 있는 지능형 로봇의 상용화를 확대한다는 계획이다. 프라사드는 지난 2013년 아마존에 합류해 알렉사 개발 초기부터 AI 전략과 핵심 기술 개발을 맡았다. 2021년부터 알렉사 부문 수석부사장 겸 수석과학자를 지냈고, 2023년부터 지난해까지 아마존 AGI 조직의 수석부사장 겸 수석과학자로 일했다. 이 과정에서 아마존의 생성형 AI 모델인 노바 파운데이션 모델 제품군 개발을 총괄했다. 기술 개발과 사업 확장을 함께 경험했다는 점이 이번 인사의 배경으로 꼽힌다. 프라사드는 알렉사의 기술 개발뿐 아니라 제품·서비스 확대와 개발자·파트너 생태계 구축에 참여했다. 아마존 합류 전에는 레이시온 BBN 테크놀로지스에서 약 14년간 머신러닝 연구와 응용 기술 개발을 담당하며 기초 연구부터 제품화·상용화까지 경험했다. 보스턴다이나믹스는 프라사드의 AI 경험을 기존 로보틱스 기술과 결합해 피지컬 AI 사업 확대에 나설 방침이다. 첨단 AI를 로봇에 적용해 성능과 활용성을 높이는 동시에 개발한 기술을 산업 현장에 적용하는 속도도 끌어올린다. 현대차그룹과의 협업도 확대한다. 그룹이 보유한 제조·물류·모빌리티 현장을 활용해 AI·로보틱스 기술을 검증하고 실제 적용으로 연결한다. 보스턴다이나믹스의 로봇 기술과 프라사드의 AI·사업화 경험, 현대차그룹의 산업 기반을 결합해 기술 개발부터 상용화까지 이어지는 체계를 강화한다는 구상이다. 프라사드 신임 CEO는 “로보틱스의 적용 범위를 산업 전반으로 확장함으로써 피지컬 AI의 새로운 도약을 이끌 지능형 시스템을 구축하겠다”고 했다.2026-10-07 08:48:19
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카카오, AI 안전성 평가 외부 검증 확대…모델 넘어 에이전트로 [경제일보] 카카오가 인공지능안전연구소와 AI 모델·에이전트의 안전성을 함께 평가하고 검증 도구를 개발한다. 자체 평가 체계에 외부 연구기관의 검토를 더해, AI가 실제 서비스에서 일으킬 수 있는 위험을 출시 전후로 확인하겠다는 계획이다. 카카오는 지난 28일 인공지능안전연구소와 AI 안전성 공동 평가 및 평가 체계 구축을 위한 업무협약(MOU)을 맺었다고 29일 밝혔다. 카카오는 평가 대상 모델과 에이전트, 평가에 필요한 인프라를 제공하고 연구소는 평가 수행과 방법론 고도화를 맡는다. 결과는 양측이 공동 검토하고 공개 범위를 협의하기로 했다. 협력은 언어모델 평가에서 시작해 멀티모달 모델과 AI 에이전트로 확대하는 3단계로 추진된다. 마지막 단계에서는 모델과 에이전트의 안전성을 검증하는 평가 도구도 공동 개발한다. 다만 협약 발표 자료에는 단계별 완료 시점과 결과 공개 기준이 담기지 않았다. 카카오는 지난해에도 인공지능안전연구소 등과 자체 언어모델 ‘카나나 에센스 1.5 9.8B’를 평가했다. 과학기술정보통신부가 발표한 국내 첫 AI 모델 안전성 평가로, 한국정보통신기술협회(TTA) 등이 참여해 유사 규모의 해외 모델과 비교했다. 카카오는 평가 결과를 공개하며 비교 모델 가운데 높은 점수를 기록했다고 밝혔다. 다만 지난해 평가가 AI의 모든 위험을 다룬 것은 아니다. 카카오가 공개한 평가 설명을 보면 모델의 부정확한 응답과 유해 콘텐츠 생성, 공격 프롬프트 대응 등을 살폈지만, 모델의 장기적인 통제 가능성이나 이용자의 사용 방식에 따라 달라지는 위험은 평가에서 제외했다. 카카오도 정보가 부족한 상황에서 구체적인 답을 시도하는 경향과 복합적인 공격에 대한 보완 필요성을 제시했다. 이번 협약에서 평가 대상을 에이전트까지 넓히는 것은 이 같은 검증 범위를 실제 서비스에 가까운 환경으로 확장하는 작업이다. 에이전트는 답변 생성에 그치지 않고 외부 도구나 서비스와 연동해 작업을 수행할 수 있어, 모델의 응답 안전성뿐 아니라 권한 설정과 실행 과정도 평가 대상이 될 수 있다. 구체적으로 어떤 시나리오와 기준을 적용할지는 양사가 정할 예정이다. 한편 인공지능안전연구소는 한국전자통신연구원(ETRI) 산하 조직으로 AI 안전 평가와 기술·정책 연구, 국제 협력을 맡고 있다. 카카오는 이번 협약으로 자체 평가 체계와 외부 전문기관의 평가를 병행하게 된다. 협력이 실효성을 얻으려면 평가 결과뿐 아니라 적용한 기준과 제외한 위험, 개선 조치도 함께 공개할 수 있어야 한다. 카카오와 연구소는 결과 공개 범위를 협의하기로 한 만큼, 향후 공개 수준이 평가의 신뢰도를 가를 요소다.2026-09-29 11:00:23
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알리바바, 칩부터 에이전트까지 'AI 풀스택'…2032년 데이터센터 20GW [경제일보] 알리바바가 인공지능(AI) 모델을 넘어 반도체와 데이터센터, 클라우드, 에이전트까지 직접 아우르는 'AI 풀스택' 전략을 본격화한다. 자체 AI 칩과 데이터센터 인프라를 확대하는 동시에 차세대 Qwen 모델과 기업용 AI 에이전트 플랫폼을 내놓으며 AI 기술을 실제 서비스로 연결한다는 구상이다. 특히 글로벌 데이터센터 용량을 오는 2032년까지 20기가와트(GW) 이상으로 확대하겠다는 계획을 제시하며 AI 경쟁의 무게중심을 모델 성능에서 컴퓨팅 인프라와 에이전트 운영 환경으로 넓히고 있다. 22일 알리바바 그룹은 최근 진행된 연례 기술 행사 '압사라 컨퍼런스'에서 칩과 클라우드 인프라, 파운데이션 모델, 에이전트를 아우르는 AI 기술 로드맵을 공개했다고 밝혔다. 알리바바는 반도체 설계 부문 T-Head를 통해 AI 프로세서와 중앙처리장치(CPU)를 개발하고, 데이터센터와 네트워크·스토리지 인프라를 고도화한 뒤 자체 클라우드와 Qwen 모델, AI 에이전트 서비스를 연결하는 구조를 구축하고 있다. AI 서비스에 필요한 연산부터 모델, 데이터, 애플리케이션까지 기술 스택 전반을 확보하겠다는 전략이다. 에디 우 알리바바 그룹 최고경영자(CEO)는 글로벌 데이터센터 용량을 2032년까지 20GW를 넘어서는 수준으로 확대하겠다는 목표를 제시했다. AI가 기업 업무와 산업 전반으로 확산하면서 늘어나는 연산 수요에 대응하기 위해 데이터센터 인프라 투자를 지속한다는 계획이다. T-Head는 AI 학습과 추론을 지원하는 차세대 프로세서 'Zhenwu V900'도 공개했다. 전작 Zhenwu M890보다 3배 높은 성능을 제공하며 216GB GPU 메모리와 초당 1200GB의 칩 간 대역폭을 지원한다. FP8과 FP4 등 다양한 수치 정밀도를 지원하며, 양산 및 상용 출시는 내년 1분기로 예정됐다. T-Head는 Zhenwu AI 칩이 자동차, 금융, 대규모 언어 모델, 체화 AI, 에너지, 제조 등 다양한 분야에서 650곳이 넘는 고객사가 활용하고 있다고 밝혔다. 알리바바는 Zhenwu V900과 네트워크·스토리지 칩을 통합한 차세대 슈퍼노드 서버도 공개했으며 최대 50만장의 카드로 구성된 슈퍼노드 클러스터를 지원한다고 설명했다. 자체 CPU 로드맵도 공개했다. 알리바바는 내년 출시를 목표로 에이전틱 AI 작업에 최적화한 Yitian CPU를 개발하고 있으며, 2029년에는 독자 코어 기반의 Yitian 750을 선보이고 Yitian CPU와 Zhenwu AI 칩을 직접 연결할 계획이다. 모델 경쟁도 이어간다. 알리바바는 차세대 Qwen4를 현재 학습 중이며 Qwen4.5와 Qwen5로 이어지는 로드맵을 공개했다. 후속 모델은 5조~10조개 수준의 파라미터 규모로 확대될 것으로 예상했다. 특히 이번 행사에서는 AI 모델 자체보다 AI가 실제 기업 업무를 수행하도록 지원하는 '에이전틱 클라우드' 전략도 공개했다. 에이전틱 클라우드는 대규모 모델의 학습·추론을 담당하는 'AI 네이티브 클라우드', 기업용 에이전트의 배포·운영을 지원하는 '에이전트 네이티브 클라우드', 실시간 데이터와 장기 기억을 제공하는 '컨텍스트 엔진'으로 구성된다. 핵심 제품인 '에이전트 코어'는 AI 에이전트의 구축부터 실행·관리까지 지원하는 기업용 플랫폼이다. '에이전트 시큐리티 센터'를 통해 보안과 규정 준수를 관리하고, '에이전트 컨텍스트'는 기업의 문서와 업무 시스템, 채팅 기록, 멀티모달 데이터를 통합해 에이전트가 과거 작업과 조직 내 지식을 활용할 수 있도록 한다. 알리바바는 이를 통해 지식 기반 업무에서 토큰 사용량을 최대 67% 줄일 수 있다고 설명했다. AI를 활용해 AI를 개발하는 기술도 공개했다. Qwen3.8-Max가 한 달간 데이터 검증과 반복 실험, 오류 진단 등을 자동 수행하며 33차례의 개선 주기를 거쳤으며, 칩 설계 과정에서는 AI가 60시간 이상 자기 개선을 수행하고 전자설계자동화(EDA) 도구를 1만회 이상 호출했다고 밝혔다. 클라우드 인프라도 AI 활용에 맞춰 고도화한다. AI 모델 학습을 지원하는 클라우드 병렬 파일 스토리지(CPFS)는 초당 100TB의 처리량과 1억 IOPS를 제공하며, 자체 AI 네트워킹 아키텍처 HPN 8.0 Pro는 100페타비트(Pb) 대역폭과 800G급 네트워크 포트 13만개 이상을 지원한다. 알리바바는 이번 발표를 통해 AI 모델과 서비스를 개별적으로 개발하는 것을 넘어 컴퓨팅 인프라부터 클라우드, 데이터, 에이전트까지 하나의 생태계로 묶는 전략을 제시했다. 특히 20GW 이상의 데이터센터 확보와 자체 AI 칩·CPU 로드맵을 함께 제시하며 AI 수요 증가에 대응할 인프라 경쟁력 확보에도 무게를 싣고 있다. 조 차이 알리바바 그룹 회장은 "지난 몇 년간 AI는 기술이 무엇을 할 수 있는지에 대한 우리의 상상력을 끊임없이 넓혀 왔으며, AI는 발전 가능성이 무궁무진하고 실제 현장에 도입하고 활용 규모를 확대해 수천 개 산업 분야의 생산성을 높일 수 있다"며 "AI가 기술적 혁신을 넘어 실질적인 가치를 창출하도록 이끄는 것이 바로 '지능, 그 가능성을 넘어서'라는 주제의 진정한 의미"라고 말했다.2026-09-22 14:58:44
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네이버, 프랑스서 AI·콘텐츠 동맹 확대…유럽 사업 확장 교두보 마련 [경제일보] 네이버가 프랑스를 거점으로 유럽 인공지능(AI) 사업과 콘텐츠 사업의 외연 확대에 나선다. AI 인프라부터 산업 특화 AI, 콘텐츠 IP까지 협력 범위를 넓히며 현지 기업·기관과의 접점을 확대하고 있다. 앞서 프랑스 AI 기업 미스트랄AI와 제조 AI 협력을 추진 중이며 네이버랩스 유럽을 통해 선행 기술 연구를 진행하고 있는 만큼, 이번 협력을 계기로 유럽 AI 시장에서 사업 기회를 본격적으로 확보하려는 전략으로 풀이된다. 9일 네이버는 최수연 네이버 대표와 김유원 네이버클라우드 대표가 이재명 대통령의 프랑스 순방 기간 프랑스 주요 기업·기관 관계자들과 만나 AI 인프라와 산업 특화 AI, 콘텐츠 분야의 협력 방안을 논의했다고 밝혔다. 지난 8일(현지시간) 현지에서 참석한 한-프랑스 비즈니스 라운드테이블에는 한국과 프랑스 양국 기업인 및 정부 관계자들이 참여했으며, 최 대표도 한국 측 기업인으로 참석했다. 네이버가 이번 프랑스 순방에서 제시한 협력 분야는 크게 AI 인프라와 산업 특화 AI, 콘텐츠 등 세 축이다. 특히 네이버는 프랑스의 안정적인 에너지 기반과 자사의 AI 인프라 역량을 결합해 유럽 기업과 스타트업이 활용할 수 있는 AI 인프라 구축 가능성을 제안했다. 최근 네이버는 국내에서 AI 인프라를 새로운 성장축으로 확대하고 있다. 네이버는 지난 6월 엔비디아와 기가와트(GW)급 글로벌 AI 팩토리를 구축하기 위한 파트너십을 발표했으며, 내년 55MW 규모의 가동을 시작으로 규모를 확대한다는 계획을 내놨다. 기존 데이터센터 운영과 GPU 클러스터 구축 경험을 바탕으로 AI 연산 인프라를 직접 구축·운영하는 역량을 글로벌 사업으로 확장한다는 구상이다. 프랑스는 네이버가 AI 인프라와 기술 사업을 유럽으로 확대하기 위한 기반으로 활용되고 있다. 네이버는 프랑스 그르노블에 네이버랩스 유럽을 두고 로보틱스 AI와 멀티모달 AI 등 선행 기술을 연구해왔다. 또한 프랑스 대표 AI 기업인 미스트랄AI와 제조 AI 시장을 겨냥한 파트너십을 체결하면서 현지 AI 생태계와의 협력 범위도 넓히고 있다. 네이버클라우드와 미스트랄AI는 지난 7월 제조 AI 혁신을 위한 전방위 파트너십을 체결하고 유럽과 아시아 시장을 함께 공략할 길을 찾고 있다. 산업 특화 AI 역시 네이버가 프랑스에서 사업 기회를 확대할 수 있는 분야다. 앞서 네이버는 금융 분야에서 한국은행과 함께 금융 특화 AI 'BOKI'를, 원전 분야에서는 한국수력원자력과 외부망과 분리된 원전 특화 AI 'Hy-NuRI'를 구축하며 특정 산업의 데이터와 전문지식을 AI에 결합한 경험을 쌓은 바 있다. 이를 바탕으로 프랑스 기업과 기관에도 데이터 주권과 보안을 고려한 산업 특화 AI 구축을 지원하겠다는 구상이다. 특히 유럽에서는 생성형 AI를 단순히 외부 클라우드 서비스로 사용하는 것을 넘어 자국과 기업이 보유한 데이터와 기술을 통제할 수 있는 소버린 AI에 대한 관심이 높아지고 있다. 네이버가 국내에서 축적한 산업 특화 AI 경험과 프랑스 AI 기업과의 협력을 동시에 확대하는 것도 이런 시장 수요를 겨냥한 것으로 볼 수 있다. 네이버는 AI와 함께 콘텐츠 사업을 협력 분야의 한 축으로 제시했다. 네이버는 프랑스에서 웹툰을 통해 이미 현지 콘텐츠 시장에 진출한 경험을 확보하고 있다. 최 대표는 프랑스 현지에서 70편 이상의 오리지널 작품을 선보이고 200만명 이상의 독자를 확보한 네이버웹툰의 성과를 소개하면서 양국 창작자와 플랫폼을 연결하는 협력 가능성을 제시했다. 콘텐츠 사업의 방향도 단순한 웹툰 유통에서 IP 확장으로 이동하고 있다. 네이버와 웹툰엔터테인먼트가 조성한 1억 달러(약 1340억원) 규모의 글로벌 콘텐츠 펀드 'IP 어댑테이션 펀드'를 활용해 창작자의 이야기를 영상과 애니메이션, 게임 등으로 확장하고 있다. 하나의 원천 IP를 여러 콘텐츠로 확장해 글로벌 프랜차이즈로 키우는 방식으로 콘텐츠 사업의 부가가치를 높이겠다는 전략이다. AI와 콘텐츠를 결합한 협력도 추진한다. 네이버는 이번 프랑스 순방을 계기로 프랑스 국립시청각연구소(INA)와 AI 기술과 시청각 문화유산 아카이브를 결합하기 위한 업무협약을 체결했다. INA가 보유한 방대한 시청각 자료를 AI로 분석·정리하고 이용자가 필요한 콘텐츠를 쉽게 탐색·활용할 수 있도록 하는 방안을 공동으로 모색한다는 계획이다. 최수연 대표는 한-프랑스 경제인 비즈니스 라운드 테이블에서 모두 발언을 통해 "프랑스의 안정적인 에너지 기반과 네이버의 AI 생태계 경험을 결합해 유럽의 기업과 스타트업이 활용할 AI 팩토리를 함께 만들고 싶다"며 "웹툰의 글로벌 플랫폼과 저작권 보호 AI '툰레이더' 등 기술 역량을 바탕으로 양국의 창작자들이 함께 만든 작품이 전세계의 독자들과 만날 수 있도록 협력하고 싶다"고 말했다.2026-09-09 10:04:40
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한컴 에이전트에 퓨리오사 NPU 단다…공공 AX 시장 정조준 [경제일보] 한컴이 퓨리오사AI의 국산 신경망처리장치(NPU)를 탑재한 인공지능 전환(AX) 전용장비 개발에 나선다. 공공기관과 기업 내부에 서버를 직접 설치하는 온프레미스 시장을 겨냥해 소프트웨어와 AI 반도체, 교육·영업을 하나로 묶는 전략이다. 한컴은 계열사 한컴이노스트림, 퓨리오사AI와 NPU 기반 AX 사업을 위한 3자 업무협약을 체결했다고 8일 밝혔다. 세 회사는 한컴의 ‘에이전틱 OS’와 퓨리오사AI의 2세대 AI 가속기 ‘RNGD(레니게이드)’를 결합한 AX 어플라이언스를 공동 개발한다. 어플라이언스는 서버와 AI 가속기, 운영 소프트웨어를 미리 최적화해 제공하는 일체형 장비다. 고객이 하드웨어와 소프트웨어를 따로 구축하는 부담을 줄일 수 있다. 한컴의 에이전틱 OS는 조직 내부 문서와 데이터, 전사적자원관리(ERP)·고객관계관리(CRM) 등 업무 시스템, 외부 AI 모델을 연결해 여러 AI 에이전트가 업무를 나눠 수행하도록 관리하는 플랫폼이다. 보안과 권한 통제 기능을 앞세워 데이터의 외부 반출이 어려운 공공·금융·국방 시장을 주요 대상으로 삼고 있다. 다만 에이전틱 OS는 아직 전면 상용화 이전 단계다. 한컴은 지난 4월 상반기 출시와 연내 상용화 계획을 발표했지만 공식 홈페이지에서는 지난 1일부터 업종별 데모 신청을 받고 있다. 이번 협약에서도 완제품이 아닌 개념검증(PoC) 장비를 먼저 개발하기로 했다. RNGD는 대규모언어모델(LLM)과 멀티모달 AI 추론에 특화된 데이터센터용 가속기다. 퓨리오사AI가 독자 설계한 TCP(Tensor Contraction Processor·텐서축약처리장치) 구조와 48GB HBM3 메모리를 탑재했다. 공식 제품 자료 기준 FP8 연산성능은 512TFLOPS, 메모리 대역폭은 초당 1.5TB, 설계전력은 180W다. 범용 GPU가 장악한 AI 추론 시장에서 전력 효율과 국산 공급망을 차별점으로 내세우고 있다. 퓨리오사AI는 올해 RNGD의 상용 적용 범위를 넓히고 있다. 삼성SDS와 RNGD 기반 생성형 AI·AI 에이전트용 클라우드 서비스를 선보였고, 다음의 AI 검색 요약 서비스에도 업스테이지의 언어모델과 함께 RNGD를 적용했다고 밝혔다. 이번에는 클라우드가 아닌 고객사 내부 설치형 장비로 공급 경로를 넓히는 셈이다. 역할도 나눴다. 한컴은 에이전틱 OS의 NPU 최적화와 장비 제품화를 주도한다. 퓨리오사AI는 RNGD 하드웨어와 소프트웨어 스택, 성능 최적화 기술을 제공한다. 한컴이노스트림은 퓨리오사AI의 공인 교육기관으로서 교육센터와 수준별 교육과정을 운영한다. 눈에 띄는 대목은 교육을 영업망으로 활용한다는 점이다. 한컴이노스트림이 정부·대학·기업 교육에서 발굴한 NPU 도입 수요를 퓨리오사AI와 공유하고, 한컴이 이를 에이전틱 OS 구축사업으로 연결한다. 인력 양성부터 기술 검증, 장비 판매와 유지보수까지 이어지는 사업 구조를 만들겠다는 구상이다. 관건은 GPU 기반 환경을 얼마나 원활히 대체하거나 병행할 수 있느냐다. 지원 AI 모델과 처리속도, 전력소비, 구축비용을 동일 조건에서 비교한 결과가 아직 공개되지 않았다. 출시 시점과 가격, 초도 고객도 정해지지 않았다. 업무협약이 실제 조달과 매출로 이어지려면 공공기관의 보안 인증과 장기간 운영 안정성까지 입증해야 한다. 김연수 한컴 대표는 “AI 전문인력 양성과 기술 검증, 제품화로 이어지는 협력을 바탕으로 기업과 공공기관의 AX 전환을 지원하겠다”고 말했다.2026-09-08 09:43:35
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"재난통신망 넘어 AI 안전으로"…KT, 무인로봇·보이스피싱 잡는 '안전 AX' [경제일보] KT가 재난안전통신망 구축·운영 경험에 인공지능(AI)과 무인이동체, 보안 기술을 결합한 '안전 AX' 사업 확대에 나선다. 재난 현장의 원격 대응부터 보이스피싱과 가정용 와이파이 보안까지 안전 서비스 영역을 넓혀 공공·산업 시장을 공략한다는 전략이다. 2일 KT는 이날부터 4일까지 부산 벡스코(BEXCO) 제1전시장에서 열리는 '2026 대한민국 안전산업박람회'에 참가해 AI와 AX 인프라를 활용한 안전 솔루션을 선보인다고 밝혔다. KT는 이번 박람회에서 안전 AX 솔루션과 지능형 재난현장 대응 체계, AI 기반 보이스피싱 예방, 네트워크 보안 등 다양한 기술을 공개한다. 통신망을 제공하는 데 그치지 않고 AI와 클라우드, 정밀관제 기술을 결합해 안전관리 자체를 디지털화하는 것을 선보인다는 계획이다. 대표적으로 '세이프메이트'는 112·119 연계 체계를 기반으로 범죄와 화재 등 긴급상황을 실시간 원격 관제하는 서비스다. LTE 네트워크를 활용해 현장의 상황을 확인하고 대응을 지원하는 방식으로, 통신 인프라와 관제 서비스를 결합했다. 사람이 직접 접근하기 어려운 재난현장에는 무인이동체를 활용한다. KT는 'KT 세이프티 무인이동체 통합관제 플랫폼'을 드론과 무인지상차량(UGV), 무인수상정(USV) 등을 하나의 플랫폼에서 통합 관제할 수 있도록 설계했다고 설명했다. 붕괴나 화재 등 위험지역을 무인이동체가 탐색하고 구조 대상자의 위치를 파악하는 등 현장 대응을 지원한다. AI와 무인이동체가 현장 정보를 수집하고 원격에서 상황을 파악할 수 있어 구조대원의 위험을 줄이면서 초기 대응 속도를 높인다는 구상이다. KT는 통신망과 관제 기술을 결합해 재난 대응의 원격화·자동화를 추진할 예정이다. 일상에서 발생하는 보안 위협에도 AI를 적용한다. 'AI 보이스피싱 탐지서비스 2.0'은 통화 내용을 분석해 보이스피싱 위험을 탐지하는 서비스로, 기존 시나리오 분석에 피싱범 화자 인식과 딥보이스 탐지 기능을 추가했다. 시나리오·음성·딥보이스를 함께 분석하는 방식으로 AI 기반 보이스피싱 예방 체계를 강화했다. KT는 향후 음성과 텍스트뿐 아니라 말투와 억양, 말하는 속도 등 비언어적 요소까지 분석하는 멀티모달 기반 '3.0' 서비스로 기술을 고도화할 계획이다. 생성형 AI와 딥보이스 기술이 보이스피싱 등 범죄에 악용되는 상황에서 AI를 활용해 위협을 탐지하는 대응 체계를 강화한다. 가정용 네트워크 보안도 전시한다. 'KT 와이파이 가드'는 와이파이 공유기에 보안 에이전트를 적용해 승인된 단말만 접속할 수 있도록 하고, 제로 트러스트 기반으로 비인가 접속과 해킹 시도를 차단하는 서비스다. KT는 'KT 기가 와이파이 홈 AP'에 해당 기술을 적용해 고객의 와이파이 이용 환경을 보호하고 있다. KT는 이번 박람회에서 그룹사와 협력사의 기술도 함께 소개한다. KT SAT의 위성통신, 삼성SDS의 AI 기반 재난지령 등 재난안전 분야 기술을 한 공간에서 선보이며 안전 분야 사업 생태계를 확대한다. KT는 향후 안전 솔루션의 적용 범위를 다양한 산업 현장으로 확대할 방침이다. 재난안전 분야에서 축적한 통신·관제·AI 기술을 제조와 물류, 모빌리티 등 다른 산업의 안전관리 영역에도 적용해 AX 사업 경쟁력을 높인다는 계획이다. 이진권 KT 엔터프라이즈부문 엔터프라이즈제안/이행본부장 상무는 "KT는 재난안전통신망 구축·운영 경험과 AX 플랫폼 구축 역량을 바탕으로 국민과 산업현장의 안전을 강화하는 기술을 지속 고도화하고 있다"며 "이번 박람회를 통해 KT의 다양한 안전 AX 솔루션과 재난안전 분야 기술력을 직접 체험하는 기회가 되길 기대한다"고 말했다.2026-09-02 11:20:06
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KT, 국산 AI 모델 '연합군' 구축…6000만 생활 접점서 상용화 나선다 [경제일보] KT가 국내 AI 기업들과 손잡고 국산 인공지능(AI) 모델의 상용화와 대중화에 나선다. 개별 AI 모델의 성능 경쟁을 넘어 여러 모델과 전문 서비스를 하나로 연결하고, 이용자가 실제 생활에서 AI를 활용할 수 있는 플랫폼을 구축한다는 전략이다. 국내 AI 기업 입장에서는 모델 개발 이후 가장 큰 과제로 꼽히는 고객 확보와 서비스 적용의 새로운 창구가 될 전망이다. 27일 KT는 다음, 무신사, 직방, EBS, 매스프레소, BC카드, 커넥트웨이브, 딥서치, 솔트룩스 등과 컨소시엄을 구성하고 대국민 AI 서비스 '모두의 AI'를 선보인다고 밝혔다. '모두의 AI'는 앱과 웹을 기반으로 이용자의 질문과 목적을 이해하는 범용 AI 에이전트를 중심으로 공공·교육·금융·쇼핑·주거 등 분야별 전문 AI 서비스를 연결하는 플랫폼이다. KT는 별도의 AI 앱을 이용하는 데 그치지 않고 포털 '다음'과 참여 기업의 서비스, KT 지니TV 등 기존 서비스 접점에도 AI 기능을 확대할 계획이다. 이번 KT 컨소시엄은 여러 AI 모델을 하나의 서비스 안에서 활용할 수 있도록 구성한 것이 특징이다. 업스테이지의 'Solar', 모티프테크놀로지스의 'Motif', 솔트룩스의 'LUXIA', NC AI의 'VARCO', KT의 '믿음' 등 국산 독자 파운데이션 모델을 비롯해 리벨리온의 국산 신경망처리장치(NPU), 래블업·베슬AI의 GPU 운영 기술 등이 활용된다. 국내 AI 산업이 그동안 독자 파운데이션 모델 개발에 집중했다면 KT는 이들 모델을 실제 국민 서비스에 적용하는 상용화 플랫폼을 구축하겠다는 구상이다. 특정 기업의 AI 모델 하나를 앞세우기보다 한국어, 추론, 장문 이해, 전문지식, 멀티모달 등 모델별 강점을 이용자의 목적에 맞춰 활용하는 방식이다. 이를 위해 KT 컨소시엄이 확보한 디지털·생활 서비스 접점은 6000만개 이상에 달하는 것으로 나타났다. 개별 AI 기업이 자체적으로 이용자를 확보하는 데 한계가 있는 상황에서 KT가 가진 통신·미디어 인프라와 참여 기업의 플랫폼을 연결해 실제 사용 환경을 만들겠다는 전략으로 분석된다. AI 활용 방식도 기존 챗봇과 차별화한다. 이용자가 단순히 질문에 대한 답변을 받는 것을 넘어 여러 단계의 업무를 하나의 대화에서 처리할 수 있도록 한다. 예를 들어 소상공인이 매출 감소 원인을 분석하고 지원받을 수 있는 정책을 찾아달라고 요청하면 AI가 시장·소비 정보를 분석한 뒤 관련 정책과 신청 자격, 필요한 서류와 절차까지 연결하는 방식이다. 이용자가 여러 사이트를 직접 검색하고 정보를 비교하는 과정을 AI 에이전트가 대신 수행하도록 설계되고 있다. 개인화 기능도 적용한다. 이용자 동의를 기반으로 관심사와 일정, 진행 중인 과업 등을 기억하는 '개인화 메모리'를 활용해 일회성 질의응답을 넘어 지속적인 AI 서비스를 제공한다는 계획이다. KT는 '모두의 AI'를 국내 AI 기업의 성장 플랫폼으로도 육성한다. 경쟁력 있는 AI 모델과 에이전트, 전문 서비스가 지속적으로 참여할 수 있도록 하고 국내 AI 기업을 대상으로 GPU 자원 지원과 투자, 사업 협력도 확대할 예정이다. KT는 온라인뿐 아니라 전국 유통망과 IT서포터즈 등 오프라인 접점도 활용해 AI 교육과 체험을 확대할 방침이다. 큰 글씨와 간편 모드, 음성 입출력, 다국어 지원 등을 적용해 AI 활용에 어려움을 겪는 이용자까지 서비스 범위를 넓힌다는 계획이다. 이진형 KT AX사업본부장 상무는 "'모두의 AI'는 국민 누구나 사용할 수 있는 하나의 완성된 AI를 만드는 것에서 시작하지만, 그 경험을 하나의 서비스 안에 가두지 않을 것"이라며 "국민이 사용하는 다양한 서비스로 AI를 확장해, 언제 어디서 시작하든 필요한 AI와 전문 서비스를 연결하겠다"고 말했다. 이어 "국내 AI 모델과 NPU, 전문기업이 실제 국민의 선택을 받을 기회를 넓히고 여기에 KT의 AI 플랫폼 역량을 더해, 국민이 AI를 이용할수록 대한민국 AI 생태계도 함께 성장하도록 하겠다"며 "온라인과 오프라인을 모두 연결해 모두가 AI의 혜택을 누리게 하겠다"고 설명했다.2026-08-27 15:31:38
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카카오 '카나나2', 허깅페이스 공개 두 모델, 안전성 평가 종합 1위 [경제일보] 카카오가 오픈소스로 공개한 경량언어모델(SLM) '카나나-2' 시리즈의 안전성 평가 결과를 18일 내놨다. 유사 규모 글로벌 모델과 비교해 종합 1위를 기록했다고 밝혔다. 평가 대상은 지난달 28일 허깅페이스에 공개한 4종 가운데 'Kanana-2-1.3B-Instruct'와 'Kanana-2-3B-Instruct'다. 카카오는 당시 4종을 상업적 활용까지 허용하는 '카나나 오픈 라이선스'로 배포했고, 자체 개발한 한국어 특화 토크나이저를 적용해 한국어 처리 효율을 30% 이상 높였다고 밝힌 바 있다. 현재 '카나나 인 카카오톡'과 카카오톡 대화·통화 요약, AI 국민비서 등에 카카오의 경량 모델이 쓰이고 있다. 이번 평가는 카카오가 자체 구축한 'AI 안전성 평가 플랫폼'으로 진행됐다. 지난해 11월 한국정보통신기술협회(TTA), KAIST, 카카오 등이 과학기술정보통신부 사업으로 공동 구축한 한국어 특화 벤치마크 'AssurAI'를 활용했다. AssurAI는 한국의 사회·문화적 맥락을 반영해 AI 위험 요소를 측정하며, 텍스트뿐 아니라 이미지·오디오 등 멀티모달 환경과 악의적 프롬프트 입력 상황까지 평가할 수 있다. 총 35개 위험 범주에 9560개 평가 항목으로 구성됐고, 카카오는 이를 △사회적 리스크 △성적 콘텐츠·아동보호 △범죄·불법 행위 △폭력 △권리 침해 등 5개 대분류로 재편해 집계했다. AI 모델이 사전 정의된 채점 기준에 따라 다른 모델의 응답을 평가하는 방식을 적용해, 대규모 평가에서도 주관적 편차를 줄이고 동일한 기준으로 비교할 수 있게 했다는 설명이다. 비교 대상은 유사 파라미터 규모의 구글 '젬마'와 알리바바 '큐웬'이었다. 결과는 카나나2 1.3B 모델이 종합점수 0.70으로 젬마(0.68), 큐웬(0.58)을 앞섰고, 3B 모델도 0.70으로 젬마(0.66), 큐웬(0.62)보다 높았다. 대분류별로는 1.3B 모델이 범죄·불법 행위 영역에서, 3B 모델이 성적 콘텐츠·아동보호와 권리 침해 영역에서 비교 모델을 크게 앞섰다. 카카오는 앞으로 자체 개발 모델에 상시적인 사전 안전성 평가를 확대 적용할 계획이다. 텍스트 언어모델을 넘어 멀티모달 모델과 스스로 작업을 수행하는 에이전틱 AI 리스크 평가로도 범위를 단계적으로 넓힌다는 방침이다. 카카오는 이에 앞서 AI 안전성 검증 도구 '카나나 세이프가드'도 오픈소스로 공개한 바 있다. 김경훈 카카오 AI 세이프티 리더는 "이번 평가는 자체 검증 체계를 통해 오픈소스 모델의 안전성을 사전에 점검하고, 그 결과를 공개하고자 한 사례"라며 "앞으로도 책임 있는 AI 개발 원칙 아래 안전성 검증을 모델 출시 프로세스의 핵심 단계로 정착시켜 나갈 것"이라고 말했다.2026-08-18 11:09:21
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알리바바 'Wan3.0' 베타 공개…AI 영상 생성, 짧은 클립 넘어 제작 도구로 [경제일보] 알리바바가 생성형 인공지능(AI) 영상 생성 모델의 한계를 길이와 입력 방식 측면에서 동시에 넓히고 있다. 최대 30초 영상 생성에 텍스트뿐 아니라 이미지·영상·오디오, 웹페이지와 문서까지 참조할 수 있도록 기능을 확장하면서 단순한 영상 제작 도구를 넘어 콘텐츠 제작 전반을 자동화하는 방향으로 기술 고도화에 나섰다. 11일 알리바바는 영상 생성 모델 'Wan3.0' 베타 버전을 공개하고 공개 베타 테스트를 시작했다고 밝혔다. 사용자는 알리바바 클라우드의 AI 개발 플랫폼 '모델스튜디오'와 AI 네이티브 클라우드 플랫폼 'Qwen 클라우드'를 통해 테스트를 신청할 수 있다. Wan3.0의 가장 큰 변화는 생성할 수 있는 영상의 길이다. 기존 AI 영상 생성 모델이 수초에서 최대 15초 안팎의 짧은 영상을 만드는 데 초점을 맞췄다면 Wan3.0은 클립 하나를 최대 30초까지 생성할 수 있도록 했다. 알리바바의 이전 모델인 Wan2.7-Video가 지원했던 최대 15초와 비교하면 생성 가능한 영상 길이가 두 배로 늘었다. 영상 길이가 길어지면서 AI 영상 제작의 활용 범위도 넓어질 것으로 전망된다. 짧은 장면 하나를 만드는 데 그치지 않고 인물의 움직임이나 카메라 이동이 이어지는 장면을 하나의 클립으로 구성할 수 있기 때문이다. 알리바바는 사용자가 입력한 프롬프트를 분석해 적절한 영상 길이를 추천하는 기능과 기존 영상의 시간적 흐름을 이어 영상을 확장하는 기능도 Wan3.0에 적용했다. 단순히 영상 생성 시간을 늘리는 것만으로는 실제 콘텐츠 제작에 활용하기 어렵다는 점에서 입력 방식도 확대했다. Wan3.0은 텍스트와 이미지뿐 아니라 영상과 오디오를 함께 참조할 수 있으며 웹페이지, PDF, 파워포인트 프레젠테이션 등 문서 자료도 영상 제작을 위한 입력 자료로 활용할 수 있다. 예를 들어 기업이 제품 소개 자료나 프레젠테이션을 보유하고 있다면 이를 기반으로 마케팅 영상을 만들 수 있고, 교육 기관은 문서 형태의 교육 자료를 영상 콘텐츠로 전환할 수 있다. 영상 제작자가 기존 촬영본이나 이미지, 음성 자료를 제공해 새로운 장면을 구성하는 방식도 가능하다. AI 영상 생성 시장의 경쟁이 단순히 '얼마나 그럴듯한 영상을 만드는가'에서 '사용자가 가진 자료를 얼마나 정확하게 영상으로 전환할 수 있는가'로 이동하고 있다는 점도 주목된다. 영상 제작 과정에서는 새로운 이미지를 만들어내는 것보다 기존 캐릭터나 제품, 브랜드의 특징을 유지하면서 여러 장면을 연결하는 것이 중요한 경우가 많기 때문이다. Wan3.0은 이 같은 문제를 해결하기 위해 시각적 일관성 확보에도 초점을 맞췄다. AI 영상에서 반복적으로 지적돼온 인물의 얼굴이나 의상, 소품 등이 장면마다 달라지는 현상을 줄이고 참조 자료에 포함된 캐릭터와 제품의 세부적인 특징을 유지하도록 설계했다. 화면 구성과 음성의 일관성도 주요 기능으로 제시됐다. 알리바바는 인물의 표정과 움직임을 자연스럽게 표현하고 다국어 음성을 생성하는 동시에 소프트웨어 사용자 인터페이스(UI)와 모션 그래픽 등 상대적으로 구현하기 까다로운 요소도 안정적으로 생성할 수 있다고 설명했다. 알리바바가 영상 생성 모델을 지속적으로 고도화하는 것은 생성형 AI 경쟁의 무게중심이 텍스트와 이미지에서 영상으로 이동하고 있기 때문이다. 영상은 텍스트나 이미지보다 생성에 필요한 연산량이 많고 시간적 일관성까지 유지해야 하는 만큼 AI 모델의 기술 수준을 가늠하는 분야로 꼽힌다. 특히 글로벌 빅테크와 AI 기업들이 영상 생성 모델의 품질과 길이, 입력 방식 등을 경쟁적으로 개선하면서 영상 생성 AI의 활용 범위도 점차 전문 콘텐츠 제작 영역으로 확대되고 있다. 짧은 영상을 단순히 만들어주는 수준을 넘어 기존 콘텐츠를 분석하고 새로운 영상으로 재구성하는 제작 도구로 발전하고 있는 것이다. 알리바바 역시 Wan 시리즈를 통해 이 시장을 공략하고 있다. Wan 시리즈는 2023년 7월 처음 공개된 이후 이미지와 영상 생성 기능을 지속적으로 고도화해왔다. Wan3.0에서는 영상 길이를 늘리는 동시에 멀티모달 참조 입력과 시각적 일관성 강화에 집중하면서 실제 제작 환경에서의 활용성을 높이는 데 초점을 맞췄다. AI 영상 생성 시장에서도 앞으로는 생성 품질뿐 아니라 기존 제작 과정에 얼마나 자연스럽게 편입될 수 있는지가 경쟁력을 좌우할 전망이다. 알리바바가 Wan3.0을 통해 영상 생성 시간을 늘리고 참조 입력 범위를 확대한 것도 이 같은 제작 환경의 변화를 겨냥한 것으로 풀이된다. 알리바바 관계자는 "'Wan3.0'은 영화 제작자의 제작 과정 효율화, 숏폼 드라마와 소셜 미디어 콘텐츠 제작, 기업의 텍스트·이미지 기반 마케팅 및 교육 영상 제작을 지원하는 등 다양한 산업 영역에서 활용될 수 있도록 설계됐다"며 "또한 자율주행차와 로보틱스 시스템 학습에 필요한 사실적인 시뮬레이션 영상을 생성할 수 있어 기술 개발자에게도 유용한 도구로 활용될 수 있다"고 말했다.2026-08-11 11:25:24
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카카오, 카나나-오 음성생성 고도화…사투리·말투·감정까지 조절 [경제일보] 카카오가 자체 개발한 인공지능(AI) 모델 '카나나-오(Kanana-o)'의 음성 생성 기능을 고도화해 말투와 감정, 억양까지 자연어로 조절할 수 있게 했다고 4일 밝혔다. 새로운 카나나-오는 텍스트를 자연스럽게 읽는 데서 나아가 음성 표현 자체를 제어하는 것이 특징이다. "아주 빠르게 읽어줘", "경상도 사투리로 읽어줘"처럼 원하는 발화 방식을 말로 지시하면 속도와 음량, 음높이는 물론 감정과 억양, 강도까지 반영해 음성을 만든다. "스포츠 중계하듯이 읽어줘"같은 역할 기반 지시도 수행한다. 한국어 데이터 중심으로 학습됐지만 영어 음성 생성에서도 같은 지시를 따를 수 있다고 회사는 설명했다. 카카오에 따르면 카나나-오는 발화 지시 이행 능력을 평가하는 벤치마크 'InstructTTSEval' 한국어 부문에서 94.50점을 기록했다. 오픈AI의 GPT-4o-미니-tts(91.10점)를 웃돌고 구글 제미나이 2.5 플래시 프리뷰 TTS(95.38점)에는 근접한 수치다. 이 벤치마크는 국내외 연구진이 발표한 논문에서 나온 자연어 지시 이행 평가 지표로 음향 세부 조절과 역할 추론 능력을 함께 측정한다. 카카오는 자체 개발한 음성 토크나이저 'LM-SPT'로 음성 생성 속도와 효율도 높였다. 음성을 더 적은 토큰으로 압축해 AI가 처리할 데이터양을 줄이는 기술이다. 카나나-오는 카카오가 2024년 10월 개발자 컨퍼런스 'if(kakaoAI)'에서 처음 공개한 자체 AI 모델군 '카나나 패밀리'의 연장선에 있다. 당시 언어모델 3종, 멀티모달 언어모델 3종, 이미지·영상 생성모델 2종, 음성모델 2종 등 총 10종을 선보였다. 카카오는 지난해 5월 카나나 언어모델 가운데 8B·2.1B 크기 4종을 아파치 2.0 라이선스로 허깅페이스에 오픈소스로 공개했고 12월에는 에이전틱 AI에 최적화한 후속 모델 '카나나-2'도 오픈소스로 냈다. 한편 음성 AI 시장은 해외 기업의 국내 진출로 경쟁이 거세지고 있다. 기업가치 110억달러 데카콘인 일레븐랩스는 지난해 11월 서울에서 기자간담회를 열고 한국 시장 진출을 선언했다. 오픈AI는 TTS API 요금을 낮게 책정해 대량·저비용 수요를 겨냥하고 있고 구글 제미나이 TTS는 InstructTTSEval에서 최상위권 점수를 기록했다. 카카오의 이번 고도화는 이런 경쟁 구도 속에서 국내 기업의 자연어 지시 기반 음성 제어 기술력을 보여주려는 시도로 풀이된다. 카카오는 음성 이해와 생성을 하나의 통합 구조로 처리하는 연구를 이어가며 웃음과 한숨, 감탄 같은 비언어적 표현도 자연스럽게 생성하는 기술을 개발할 계획이다. 노병석 카카오 유니파이드 파운데이션모델 성과리더는 "향후 카나나-오 모델을 다양한 서비스에 적용해 더욱 자연스럽고 편리한 AI 음성 경험을 제공하겠다"고 말했다.2026-08-04 14:32:16
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![[데일리 뱅킹 브리프] 하나금융, 폭염 취약계층에 행복상자 1300박스 전달 外](https://image.ajunews.com//content/image/2026/08/04/20260804105911584037.jpg)
하나금융, 폭염 취약계층에 행복상자 1300박스 전달 外 [경제일보] 하나금융그룹이 폭염으로 어려움을 겪는 취약계층을 위해 혹서기 필수품을 담은 '혹서기 행복상자' 1300여 박스를 인천을 시작으로 전국에 순차적으로 전달한다고 4일 밝혔다. 하나금융은 매년 폭염과 한파, 집중호우 등 계절별 재난 상황에 맞춰 사회공헌활동을 이어오고 있다. 올해도 무더위에 취약한 어르신과 취약계층의 건강한 여름나기를 지원하기 위해 행복상자를 마련했다. 행복상자에는 △냉감침구 △스탠드 선풍기 △삼계탕 △즉석밥 등 혹서기 생활용품과 식료품을 담았다. 하나금융은 인천 쪽방촌 상담소를 시작으로 전국 폭염 취약계층에게 행복상자를 순차적으로 전달할 계획이다. 하나금융 관계자는 "인천을 비롯한 전국 곳곳의 어르신들과 이웃이 건강하게 여름을 보내시는 데 행복상자가 도움이 되기를 바란다"며 "앞으로도 도움이 필요한 지역사회 이웃들을 세심하게 살피고 다양한 사회공헌활동을 통해 하나의 진심을 꾸준히 이어가겠다"고 말했다. ◆ 우리은행, 생성형 AI 결합 상담봇 재구축…멀티모달 상담 도입 우리은행이 고객 상담 편의성을 높이기 위해 'AI챗봇 및 상담봇 재구축 사업'에 착수한다고 4일 밝혔다. 이번 사업의 핵심은 기존 절차형 상담과 생성형 인공지능(AI)을 결합한 '하이브리드 AI상담봇' 구축이다. 계좌 조회나 서류 발급처럼 정확성이 중요한 상담은 정해진 절차에 따라 안내하고 복합적인 질문은 생성형 AI가 고객 의도를 파악해 답변하도록 한다. 전화 상담과 스마트폰 화면을 함께 사용하는 '멀티모달 상담'도 도입한다. 고객은 전화로 안내를 들으면서 스마트폰 화면에서 약관 동의와 서류 확인, 제증명서 발급 등을 처리할 수 있다. AI상담봇 이용 채널도 확대한다. 현재 고객센터 대표번호에서만 이용할 수 있지만 앞으로는 영업점 대표번호와 퇴직연금 전용번호에서도 AI 상담을 제공할 예정이다. 우리WON뱅킹의 AI챗봇도 개편한다. 고객이 예·적금과 대출, 청약 등 상담 분야를 직접 선택하지 않아도 AI가 질문 내용을 분석해 관련 분야로 연결한다. 분야별로 분리된 AI뱅커 화면도 하나로 통합해 상담 도중 다른 분야로 넘어가도 이전 대화 내용을 이어갈 수 있도록 할 계획이다. 우리은행은 이달 초 사업에 착수해 오는 12월 1단계 서비스를 선보일 예정이다. 1단계에서는 멀티모달 기술을 적용한 신규 상담 업무 10종을 도입하고 내년 5월 2단계에서 AI챗봇과 AI뱅커 화면 통합 등 나머지 기능을 적용할 방침이다. 김선우 우리은행 AI데이터사업부장은 "이번 사업은 검증된 상담체계와 생성형 AI를 결합해 고객 상담의 자율성과 완결성을 높이는 것이 핵심"이라며 "AI를 활용해 고객이 보다 쉽고 편리하게 금융서비스를 이용할 수 있도록 상담체계를 지속 고도화하겠다"고 말했다. ◆ 신한 슈퍼SOL, 출시 40여일 만에 MAU 1113만명 신한금융그룹이 통합 금융 플랫폼 '신한 슈퍼SOL'의 월간활성이용자수(MAU)가 출시 한 달여 만에 1100만명을 넘어섰다고 4일 밝혔다. 지난 6월 정식 출시된 신한 슈퍼SOL의 MAU는 출시 직전 약 1030만명에서 지난달 30일 약 1113만명으로 증가했다. 출시 이후 40여일 만에 약 83만명 늘어난 규모다. 신규회원 유입도 이어졌다. 신한 슈퍼SOL 출시 이후 약 40만명이 새로 가입하면서 지난달 30일 기준 올해 누적 신규회원은 100만명을 돌파했다. 신한 슈퍼SOL은 은행과 증권, 카드, 보험 등 신한금융 주요 계열사의 금융서비스를 하나의 애플리케이션(앱)에서 이용할 수 있도록 구성한 통합 플랫폼이다. 은행·증권 연계 서비스 이용도 늘었다. 지난달 1일 출시한 'SOL LINK'는 한 달 만에 약 31만좌가 신규 개설됐다. 출시 10일 만에 10만좌를 넘어선 데 이어 한 달 만에 30만좌를 돌파했다. SOL LINK는 신한 슈퍼SOL에서 개설할 수 있는 은행·증권 연계 통합계좌다. 고객은 별도의 자금 이체 없이 입출금 계좌의 자금을 활용해 국내주식을 거래할 수 있다. 신한투자증권은 다음달 30일까지 국내주식을 100만원 이상 거래하고 100만원 이상의 잔고를 유지한 고객을 대상으로 매주 추첨을 진행해 총 14명에게 테슬라 모델Y를 제공한다. SOL LINK 계좌 개설 고객에게는 마이신한포인트나 공공배달앱 '땡겨요' 쿠폰을 제공한다. 증권 신규·휴면 고객은 각각 2만원과 1만5000원의 국내주식 투자쿠폰과 국내주식 거래 수수료 면제 혜택도 받을 수 있다. 신한금융 관계자는 "앞으로도 고객의 다양한 금융 수요를 하나의 플랫폼에서 편리하게 해결할 수 있도록 서비스와 고객 경험을 지속적으로 강화하겠다"고 말했다.2026-08-04 11:00:36
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SKT, 독자 AI 'A.X K2' 앞세워 제조·국방 현장 공략 [경제일보] SK텔레콤이 독자 AI 파운데이션 모델 'A.X K2'를 앞세워 제조와 국방, 바이오 등 산업 현장 공략에 나선다. 지난달 29일 모델을 공개한 데 이어 4일 회사 뉴스룸 인터뷰를 통해 세부 전략을 밝혔다. 단순 질의응답을 넘어 스스로 계획을 세우고 도구를 활용해 업무를 수행하는 '에이전틱 AI'를 구현해 한국형 소버린 AI 생태계를 만들겠다는 구상이다. 김태윤 SK텔레콤 파운데이션모델담당은 "A.X K2의 가장 큰 변화는 '답하는 AI'에서 '스스로 계획하고 실행하는 AI'로 진화한 것"이라며 "에이전틱 시대에 맞춰 추론 능력을 크게 강화했고 특히 수학과 한국어 영역에서 의미 있는 성과를 냈다"고 말했다. ◆ 매개변수 6880억개, 추론엔 330억개만 활성화 A.X K2는 매개변수 6880억개 규모의 초거대언어모델(LLM)이다. 직전 모델인 519B 규모 A.X K1보다 커졌지만 추론 과정에서는 330억개(33B)만 활성화하는 MoE 구조를 적용해 추론 비용은 기존 수준으로 유지했다. 국내외 14개 벤치마크 평균 성능은 A.X K1 대비 32.2%포인트, 장문 이해와 AI 에이전트 평가에서는 83.9%포인트 개선됐다. 초고난도 수학 벤치마크 'Apex' 점수는 1.0에서 45.8로 뛰었고 AIME26에서는 97.1점을 기록했다. 한국어 지식 평가(KMMLU-Pro) 80.5점, 한국 문화 이해(CLIcK) 91.6점을 냈고 통신 분야 에이전트 도구 활용을 재는 τ²-Bench Telecom에서는 오픈웨이트 모델 가운데 최고 성능을 기록했다고 회사는 설명했다. 핵심 기술은 SK텔레콤이 자체 개발한 SGA(Sparse Gated Attention)다. 여러 차례 대화와 도구 호출, 긴 문서 참조를 반복하는 AI 에이전트 특성상 긴 문맥 처리 효율이 중요한데 SGA는 입력이 길어질수록 처리 속도와 안정성이 오르도록 설계됐다. 120K 토큰 입력 기준 토큰 처리량은 A.X K1 대비 67.7% 개선됐다. 텍스트 모델 외에 제조 도면과 문서를 이해하는 비전언어모델 'A.X K2 VL', 상담·회의 음성을 분석하는 'A.X K2 ALM', 크래프톤과 공동 개발한 음성 모델 'A.X K2 라온스피치'도 함께 공개해 멀티모달 구성을 갖췄다. 산업 현장 적용도 본격화하고 있다. KG스틸, 자동차 부품업체 코넥과는 생산 라인의 과거 불량 사례를 학습해 원인을 분석하고 조치를 제안하는 제조 특화 AI 에이전트를 실증 중이다. SK하이닉스에는 사내 AI 서비스 'LLM Chat'에 경량 모델을 적용해 반도체 지식 검색과 정보 정리를 지원한다. 국방부에는 A.X K1을 FP8·FP4·INT4로 양자화해 공급했고 A.X K2도 온프레미스 기반 폐쇄망 환경에 제공할 계획이다. 민감한 데이터는 외부 학습에 쓰지 않고 기관 내부에서만 학습하도록 했다. 김 담당은 "국내 업무 환경에서는 언어뿐 아니라 제도와 문화적 맥락을 이해하는 것이 중요하다"며 "국내 기업과 공공기관이 안심하고 활용할 수 있는 소버린 AI를 구현하는 것이 목표"라고 설명했다. ◆ 허깅페이스 공개하며 조단위 후속모델 준비 SK텔레콤은 A.X K2를 허깅페이스에 Apache 2.0 라이선스로 공개하고 API도 제공할 예정이다. 스타트업 액셀러레이팅 프로그램 '스케치 with AI', '모두의 챌린지 AX-LLM'을 통해 개발자와 스타트업의 상업적 활용 생태계도 넓힌다. 앞서 A.X K1은 정부 지원 없이 상시 1000개 이상의 자체 GPU로 개발됐다. 이번에 예고한 조(兆) 단위 매개변수 후속 모델은 정부 GPU 인프라와 자체 투자를 함께 활용해 규모를 키우고 에이전틱 강화학습과 사이버보안 역량도 고도화한다는 계획이다. 서울대, KAIST, 크래프톤과 차세대 아키텍처 연구도 병행하고 독자 AI 파운데이션 모델(독파모) 컨소시엄 참여사인 리벨리온과는 국산 NPU 기반 모델 서빙 최적화와 상용 서비스 실증을 강화한다. 리벨리온은 앞서 자체 NPU '리벨카드' 단일 서버로 A.X K1 구동에 성공한 바 있다. 한편 회사가 제시한 벤치마크 수치는 자체 측정 결과이며 독립 기관의 검증을 거친 값은 아니다. 오픈소스로 공개돼 외부 개발자들이 성능을 검증할 여지는 있지만 남은 과제는 이 수치가 실제 제조·국방·바이오 현장에서 상업적 계약과 매출로 이어지느냐다. 김 담당은 "A.X K2는 한국이 설계부터 학습까지 자체 기술로 개발한 AI 모델이 글로벌 최고 수준에 도달할 수 있다는 가능성을 보여준 사례"라며 "개방과 협력을 통해 국내 AI 생태계의 기반을 만들고 산업 현장과 국민이 체감할 수 있는 AI 서비스를 확대해 나가겠다"고 말했다.2026-08-04 10:10:29
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KAIST, 재학습 없이 AI 환각 줄이는 기술 개발 [경제일보] 한국과학기술원(KAIST) 연구진이 인공지능(AI)이 여러 감각 정보를 뒤섞어 없는 사실을 지어내는 '환각'을 줄이는 기술을 내놨다. 모델을 처음부터 다시 학습시키지 않고도 오류를 낮췄다는 점이 핵심이다. KAIST는 노용만 전기및전자공학부 교수 연구팀이 멀티모달 대형언어모델(MLLM)의 감각 혼선을 줄이는 기술 두 가지를 개발했다고 7월 31일 밝혔다. '다양한 부정 속성(DNA)' 최적화 기법은 센서가 담은 물리적 의미를 AI가 제대로 읽게 만든다. 사람은 열화상 화면에서 밝은 부분이 뜨거운 곳이라는 것을 안다. 기존 AI는 이를 일반 사진처럼 다뤄 단순한 빛으로 착각했다. 연구팀은 열과 거리처럼 센서가 재는 물리량을 이해하도록 학습 방식을 바꿨다. AI가 자주 틀리는 사례를 반복 학습시켜 어둠이나 연기 속에서도 사물을 더 정확히 인식하게 했다. 열화상은 물체가 내는 열을 영상으로 보여주는 센서이고 깊이 영상은 물체까지의 거리를 재는 센서다. 감각 혼선을 막는 기술은 시각과 청각의 간섭을 겨냥한다. 폐쇄회로(CC)TV 영상에 자동차가 지나가는 장면이 담겼지만 소리는 녹음되지 않은 경우, 기존 멀티모달 AI는 차가 보인다는 이유만으로 엔진 소리가 들린다고 답하는 일이 있었다. 연구팀은 AI가 질문을 받았을 때 영상을 봐야 하는지 소리를 들어야 하는지를 먼저 스스로 가르고 더 중요한 감각에 집중하도록 설계했다. 두 기술 모두 대규모 재학습을 거치지 않는다. 멀티모달 모델을 다시 훈련하려면 막대한 연산 자원과 데이터가 들어간다. 기존 모델을 그대로 두고 편향과 환각만 낮출 수 있다면 도입 비용이 크게 줄어든다. 적용이 거론되는 곳은 감각 오류가 곧 사고로 이어지는 현장이다. 밤이나 안개 속에서 보행자와 차량을 가려야 하는 자율주행차, 연기로 앞이 막힌 화재 현장에서 생존자를 찾는 구조 로봇, 열화상 카메라를 쓰는 드론이다. 공항 보안검색의 엑스레이 영상 분석과 병원에서 컴퓨터단층촬영(CT), 자기공명영상(MRI), 엑스레이를 함께 판독하는 AI에도 쓸 수 있다는 것이 연구팀 설명이다. 노용만 교수는 "멀티모달 AI가 실제 환경에서 사용되려면 다양한 센서의 특성을 정확히 이해하고 여러 감각 정보를 혼동하지 않는 것이 중요하다"며 "대규모 재학습 없이도 AI의 감각 편향과 환각을 줄여 실제 생활과 산업 현장에서 믿고 사용할 수 있는 멀티모달 AI의 기반을 마련했다"고 말했다. 노 교수는 인간 중심 멀티모달 신호처리 분야 기여를 인정받아 2026년 국제전기전자공학회(IEEE) 석학회원으로 뽑혔다. 감각 혼선 방지 기술은 6월 3일부터 7일까지 미국 덴버에서 열린 컴퓨터비전·패턴인식 학술대회(CVPR)에서 발표됐다. 센서 이해 기술은 영상처리 분야 국제 학술지 'IEEE 트랜잭션스 온 이미지 프로세싱'에 실렸다.2026-07-31 12:44:45
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![[데스크칼럼] 반도체 호황에 취한 정부, 민생은 무너진다](https://image.ajunews.com/content/image/2026/10/15/20261015173614583906_518_323.jpg)