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SKT, '그랜데이터'서 공공 AI·빅데이터 전략 공유…AI로 공공 행정 혁신 [경제일보] SK텔레콤이 통신·금융·신용·모빌리티 등 민간 데이터를 결합해온 '그랜데이터'를 인공지능(AI) 기반 공공 업무 혁신 사업으로 확대한다. 단순히 데이터를 제공하는 데 그치지 않고 AI를 활용해 행정 현장의 의사결정을 지원하고, 공무원이 직접 데이터를 분석할 수 있는 환경까지 구축한다는 전략이다. 개인정보 보호로 활용이 제한되는 공공 데이터에는 가명정보와 합성 데이터를 적용하는 등 데이터 활용 문턱을 낮추는 방안도 제시했다. 21일 SK텔레콤은 서울 중구 을지로 SKT타워에서 지난 18일 '그랜데이터 퍼블릭 데이 2026'을 열고 공공 분야의 AI·빅데이터 활용 사례와 기술을 소개했다고 밝혔다. 해당 행사에는 정부·지방자치단체·공사 등 공공 분야 관계자 250여명이 참석했다. 그랜데이터는 SK텔레콤·신한카드·코리아크레딧뷰로(KCB)가 지난 2021년 공공·민간 분야의 데이터 기반 의사결정을 지원하기 위해 출범시킨 민간 데이터 결합 사업이다. 이후 SK브로드밴드와 카카오모빌리티 등이 참여했고 지난해에는 이마트가 합류하면서 통신·금융·방송에서 모빌리티와 유통까지 데이터 범위를 넓혔다. 데이터 유통 채널도 글로벌 데이터 플랫폼으로 확대하고 있다. 이번 세미나에서 SK텔레콤은 최근 이렇게 모은 데이터를 AI와 결합해 실제 공공 행정에 활용한다는 점을 강조했다. 데이터 자체를 판매하거나 분석 결과를 제공하는 기존 사업에서 한 단계 더 나아가 AI가 데이터를 분석하고, 행정 담당자가 이를 업무에 활용할 수 있도록 하는 방식이다. 실제 사례도 공개했다. 지방자치단체가 진행하는 문화·체육·관광 행사에서는 방문자 데이터를 분석해 유사 행사의 성공 요인을 찾고, 이를 바탕으로 지역과 행사 특성에 맞는 프로그램을 추천하는 방안을 소개했다. 단순히 행사 방문객 수를 집계하는 데서 그치지 않고 통신·카드 등 서로 다른 데이터를 결합해 정책 수립에 활용하는 방식이다. 송파구청 사례에서는 지자체가 소유한 기부채납지 등 토지의 개발 방안을 AI로 분석했다. 기존 시설의 특성과 이용량, 인근 거주자의 인구 특성, 입지 정보 등을 종합해 토지 개발 방향을 검토하는 방식이다. AI가 여러 데이터를 동시에 분석해 담당자가 정책 결정을 내릴 때 참고할 수 있도록 하는 구조다. 공공데이터를 활용하는 방식 자체도 바뀌고 있다. SK텔레콤은 여러 지방자치단체의 데이터 개방 포털 사례를 통해 대화형 프롬프트를 활용해 정책 정보를 안내하고 공공데이터를 조회·분석하는 방안을 소개했다. 전문적인 데이터 분석 지식이나 별도의 개발 역량이 없는 실무자도 자연어를 활용해 필요한 정보를 찾는 방식이다. 노코드와 바이브 코딩을 활용한 데이터 분석 사례도 제시됐다. 전남광주통합특별시 사례에서는 관광·교통 등 실무 부서가 통신·카드 빅데이터를 권한과 절차에 따라 활용할 수 있도록 지원하는 방안을 소개했다. 데이터 분석을 별도 전문 조직의 업무로 두기보다 실제 정책을 담당하는 현업 부서까지 활용 범위를 넓히겠다는 구상이다. 다만 공공 분야의 AI 활용이 확대될수록 데이터 접근과 개인정보 보호 문제는 피하기 어렵다. 공공기관이 보유한 데이터에는 개인을 식별할 수 있는 정보가 포함될 가능성이 있고, 이를 AI 분석이나 학습에 활용하기 위해서는 별도의 법적·기술적 검토가 필요하기 때문이다. 공공 분야의 AI 활용은 통신·금융·신용·모빌리티 등 서로 다른 데이터를 결합하는 사업인 만큼 데이터의 양과 종류를 늘리는 것뿐 아니라 데이터를 안전하게 결합·활용하는 체계가 사업 경쟁력과 직결된다. 특히 AI가 데이터를 기반으로 분석하고 결과를 내놓는 구조에서는 데이터 접근 권한과 개인정보 보호, 결과 검증 체계까지 함께 갖춰야 하는 것으로 꼽힌다. SK텔레콤은 해당 문제의 해법으로 가명정보와 AI 기반 합성데이터 생성 기술을 제시했다. 부산광역시 사례를 통해 개인정보 보호가 필요한 데이터를 직접 활용하는 대신 가명정보 처리와 실제 데이터와 유사한 합성데이터를 활용해 데이터 공유와 분석을 지원하는 방안인 것이다. 또한 SK텔레콤은 그랜데이터를 통해 데이터 결합 범위를 통신·금융 중심에서 모빌리티·유통 등으로 넓히고 데이터 유통 채널을 확대하고 있다. 지난해에는 이마트를 신규 참여사로 받아들이고 글로벌 데이터 플랫폼인 스노우플레이크의 데이터 마켓플레이스를 통한 데이터 공급 계획도 공개했다. 김명국 SK텔레콤 인더스트리얼 AI 담당은 "에이닷 등 AI와 그랜데이터의 민간 데이터를 활용한 AI 에이전트가 공공기관 현장 업무에 적용되고 있다"며 "앞으로도 공공 분야의 데이터 활용과 업무 혁신을 지원할 수 있는 방안을 지속 제시하겠다"고 말했다.2026-09-21 08:54:19
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과방위, 3만 포인트 줬는데 사용률 7%…'모두의 AI' 국회 첫 시험대 [경제일보] 정부가 인공지능(AI) 대중화와 사이버안보 강화를 위해 추진하는 ‘모두의 AI’와 보안 특화 AI 사업이 국회의 첫 시험대에 올랐다. 국민에게 AI 개발 환경을 제공한다는 취지에도 실제 포인트 사용률은 7%에 그쳤고 초기 시스템 오류도 확인됐다. 보안 AI 사업은 32개 기관이 참여하는 대형 컨소시엄을 꾸렸지만 예산과 개발 일정, 보안 데이터 확보, 기관 간 정보 공유 체계를 구체화해야 한다는 지적이 나왔다. 8일 서울 여의도 국회에서 열린 제439회 국회 정기회 과학기술정보방송통신위원회 제1차 전체회의에서 여야 의원들은 과학기술정보통신부의 AI·사이버보안 사업 추진 상황을 집중 점검했다. 이연희 더불어민주당 의원은 ‘모두의 AI 성장사다리 프로젝트’에 포함된 온라인 개발 플랫폼 ‘모두의 AI 실험실’의 운영 실태를 문제 삼았다. 모두의 AI 실험실은 국민이 자연어로 프로그램을 만드는 바이브코딩 환경과 생성형 AI 모델, 민간 클라우드, 공공·민간 데이터 등을 활용해 AI 서비스를 직접 개발하도록 지원하는 플랫폼이다. 가입자에게 AI 모델과 클라우드 이용에 쓸 수 있는 3만 포인트를 무상으로 제공한다. 한국지능정보사회진흥원(NIA)이 발주하고 피씨엔이 운영·유지관리를 맡았다. 사업 규모는 약 39억8000만원이며 수행 기간은 올해 12월까지다. 피씨엔은 지난 5월 사업을 수주한 뒤 8월부터 본격적인 운영에 들어갔다. 그러나 이 의원실이 직접 서비스를 이용한 결과 로그인 상태가 유지되지 않거나 화면을 새로 고치면 다시 로그인해야 하는 문제가 나타났다. 작업을 마친 뒤 결과물 미리보기가 작동하지 않는 오류도 발견됐다. 해당 문제는 의원실과 과기정통부의 점검 이후 조치됐다. 낮은 이용률도 과제로 지목됐다. 이 의원실에 따르면 지난달 16일 기준 가입자에게 지급된 3만 포인트 가운데 실제 사용된 비율은 약 7%였다. 다만 가입자 수와 지급된 전체 포인트, 이용자별 사용 편차는 공개되지 않아 7%라는 수치만으로 사업 수요를 판단하기에는 한계가 있다. 이 의원은 “12월이라는 시한에 쫓기기보다 국민이 불편 없이 사용하고 필요한 결과를 얻을 수 있도록 준비해야 한다”고 말했다. 류제명 과기정통부 제2차관은 “의원실 점검을 통해 신속하게 개선했다”며 “앞으로 세밀하게 관리하겠다”고 답했다. 정부가 추진하는 국민용 AI 에이전트 사업도 연말 출시를 앞두고 있다. 다만 이 사업은 NIA가 운영하는 모두의 AI 실험실과는 별도 트랙이다. 과기정통부는 지난달 SK텔레콤·카카오·KT가 주도하는 3개 컨소시엄을 수행기관으로 선정했다. 3개 컨소시엄에는 엔비디아 B200 그래픽처리장치(GPU) 총 512장이 지원된다. SK텔레콤은 전화와 문자로도 이용할 수 있는 실행형 AI를, 카카오는 메신저에서 예약·신청·결제까지 연결하는 서비스를 개발한다. KT는 다음과 무신사·직방 등 여러 플랫폼을 AI 에이전트로 연결할 계획이다. 정부는 베타 서비스를 거쳐 연내 정식 서비스를 내놓을 방침이다. 국민용 AI 서비스가 안착하려면 무료 제공 자체보다 안정성과 이용 동기를 확보하는 것이 중요하다. 모두의 AI 실험실에서 드러난 초기 오류와 낮은 이용률을 별개의 플랫폼 문제로만 볼 수 없는 이유다. 향후 3개 컨소시엄에 대해서도 월간활성이용자 수(MAU)뿐 아니라 질문 성공률과 서비스 완료율, 장애 발생 시간, 이용자 재방문율 등 품질 지표를 공개해야 한다는 지적이 나온다. 박정하 국민의힘 의원은 ‘사이버 보안 특화 AI 파운데이션 모델’ 개발 사업의 일정과 예산을 질의했다. 과기정통부는 최근 네이버클라우드를 주관기관으로 LG CNS와 LG유플러스, LG AI연구원, 샌즈랩, 이스트시큐리티, 주요 대학·연구기관 등 32곳이 참여하는 컨소시엄을 수행기관으로 선정했다. 정부는 컨소시엄에 엔비디아 B200 GPU 256장을 10개월간 지원한다. 사업 착수 5개월 뒤 중간 성과를 평가해 나머지 5개월의 지원 여부를 결정한다. 개발된 모델은 오픈소스 공개를 지향하며 국가 핵심시설과 주요 산업 현장에서 실증할 예정이다. 보안 AI의 성패는 GPU 규모뿐 아니라 학습 데이터의 질에 달렸다. 실제 악성코드와 취약점, 침해사고 대응 기록은 기업의 영업비밀이나 국가안보 정보와 연결될 수 있다. 32개 기관이 데이터를 어떤 기준으로 익명화하고 공유할지, 공격 기술이 외부로 악용되지 않도록 모델 공개 범위를 어떻게 정할지가 핵심 과제다. 사이버 침해사고 발생 때 경찰과 과기정통부·한국인터넷진흥원(KISA) 간 정보 공유가 충분하지 않다는 점도 도마에 올랐다. 류 차관은 청와대 고위급 인사의 개인정보 유출 정황에 대해 “언론 보도를 통해 인지했다”며 경찰 수사 사건은 관례상 세부 정보를 전달받지 못했다고 설명했다. 해당 사건은 청와대 시스템이 직접 해킹된 것이 아니라 방산·항공 분야 민간 인증기관 서버에서 주요 인사의 명함 정보로 추정되는 개인정보가 유출된 사건이다. 경찰은 유출 경로와 공격 배후를 수사하고 있다. 현행 정보통신망법상 정보통신서비스 제공자는 침해사고를 인지한 뒤 24시간 이내에 과기정통부나 KISA에 신고해야 한다. 지연하거나 신고하지 않으면 최대 3000만원의 과태료를 부과할 수 있다.다만 사업자의 법정 신고와 경찰의 수사정보 공유는 별개의 절차다. 대형 침해사고의 초기 대응력을 높이려면 수사 보안을 해치지 않는 범위에서 관계기관이 공격 지표와 피해 범위를 공유할 수 있는 공식 절차를 마련해야 한다. 한편 정부의 AI 정책은 이제 모델 선정과 GPU 배분을 넘어 실제 이용과 성과를 증명해야 하는 단계에 들어섰다. 모두의 AI는 국민이 반복해서 사용할 만큼 편리해야 하고, 보안 AI는 현장에서 공격을 탐지하고 대응 시간을 줄여야 한다. 7%의 포인트 사용률과 기관 간 정보 단절은 기술보다 운영체계가 사업 성패를 좌우할 수 있다는 점을 보여준다.2026-09-08 17:57:07
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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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