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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
네이버클라우드 컨소시엄, 700B급 보안 특화 AI 개발…33개 기관 뭉쳤다 [경제일보] 국내 인공지능(AI) 경쟁이 범용 모델 개발을 넘어 산업별 특화 모델 확보로 확산하는 가운데 네이버클라우드가 사이버 보안 분야를 겨냥한 초거대 AI 개발에 본격 착수한다. 정부의 특화 AI 파운데이션 모델 사업자로 선정된 네이버클라우드 컨소시엄은 대규모 GPU와 국가 핵심시설의 실데이터를 활용해 국내 보안 환경에 최적화된 AI 모델을 구축한다는 계획이다. 3일 네이버클라우드는 네이버클라우드 컨소시엄이 정부의 '특화 인공지능 파운데이션 모델 개발(사이버 보안 분야)' 사업자로 최종 선정돼 개발에 착수한다고 밝혔다. 이번 사업에는 네이버클라우드를 중심으로 총 33개 산·학·연·공공기관이 참여한다. 컨소시엄은 정식 사업 착수에 앞서 자체 보유 GPU 4000장을 선제적으로 투입해 보안 특화 AI 모델의 사전 학습을 진행해왔다. 정부가 제공하는 GPU 물량 256장과 별도로 네이버클라우드가 B200 4000장, LG가 H200 256장을 추가 투입한다. 민간 인프라를 선제적으로 활용해 개발 기간을 단축하고 모델 성능 고도화와 현장 실증에 시간을 집중한다는 전략이다. 최종적으로는 하이퍼클로바X와 엑사원을 기반으로 700B급 MoE(전문가 혼합) 구조의 초거대 보안 특화 모델을 구축한다. 방어 역량과 공격 역량을 각각 강화한 2개의 독자 모델을 병렬 개발해 사이버 공격의 탐지부터 분석·대응까지 전 주기에 대응한다는 구상이다. 개발 모델은 국제 공인 벤치마크 2종을 활용해 성능을 검증할 예정이다. 학습 데이터도 약 830TB 규모의 실데이터를 활용한다. 네이버클라우드와 LG CNS의 운영 데이터를 비롯해 한전KDN, 한국수력원자력, 금융보안원, KISTI, LG유플러스 등 국가 기반시설과 주요 산업에서 확보한 데이터를 활용한다. 위협정보 수집부터 라벨링·표준화·검증까지 데이터 정제 과정을 거쳐 실제 사이버 위협 환경을 학습시키는 방식이다. 특히 모델 개발 이후 국가 핵심시설과 주요 산업 현장에서 성능을 검증한다. 전력·금융·과학기술·통신·반도체·방위산업·항공우주 등 7대 분야에서 실증을 진행하며, 외부망 접근이 제한되는 폐쇄망 환경에서도 안정적으로 운용할 수 있는 기술을 확보할 계획이다. 이번 사업은 AI를 활용한 사이버 공격이 고도화되는 상황에서 방어 분야에서도 특화 AI 경쟁력을 확보하려는 움직임으로 풀이된다. 보안 분야는 민감한 데이터의 외부 반출이 제한되는 데다 실제 관제 환경에서 높은 정확도가 요구되는 만큼 범용 AI와 달리 국내 산업 환경과 보안 데이터를 반영한 특화 모델의 필요성이 클 전망이다. 네이버클라우드는 개발한 모델을 상업적 활용이 가능한 오픈소스로 공개하고, 중소기업을 대상으로 취약점 및 사이버 공격 탐지 무상 점검 서비스도 제공할 예정이다. 네이버클라우드 마켓플레이스를 통해 국내 보안 기업의 AI 서비스 상용화도 지원해 모델 개발에서 산업 활용으로 이어지는 생태계를 구축한다는 방침이다. 김유원 네이버클라우드 대표는 "이번 사업 수주는 네이버클라우드 컨소시엄이 보유한 대규모 AI 인프라와 데이터, 보안 전문 역량을 종합적으로 인정받은 결과"라며 "국가 핵심 인프라를 지키는 AI를 우리 기술로 만들어낸다는 책임감을 갖고 사업에 임해 대한민국을 대표하는 국가 보안 AI 모델과 생태계를 만들어 가겠다"고 말했다.
2026-09-03 15:21:12
'AI 3대 강국' 사활 건 과기정통부…내년 29.6조 쏟아붓는다 [경제일보] 정부가 인공지능(AI)을 국가 성장전략의 전면에 내세우면서 과학기술정보통신부의 내년 살림도 크게 불어난다. 과기정통부는 AI 대전환과 차세대 전략기술에 재정을 집중하고, 이를 산업 현장과 지역으로 확산해 ‘AI 3대 강국’ 도약의 기반을 마련한다는 계획이다. 과기정통부는 1일 국무회의에서 2027년도 예산안이 의결됐다고 밝혔다. 총예산은 29조6476억원으로 올해 추가경정예산보다 5조8272억원, 24.5% 증가했다. 이 가운데 AI 관련 예산은 9조4000억원으로 84.3% 늘었고, R&D 예산도 14조1000억원으로 18.5% 증가했다. 가장 큰 변화는 AI 투자 확대다. 정부는 고성능 GPU 확보부터 독자 AI 모델, 데이터센터, 피지컬 AI까지 AI 생태계 전반에 투자한다. 대규모 GPU 확보를 통해 AI 연산 기반을 확충하고 프론티어급 AI 개발에 필요한 데이터 경쟁력도 강화한다. 전 국민이 범용 AI와 공공 AI 에이전트를 활용하는 ‘모두의 AI’에는 2500억원을 신규 배정했다. AI를 산업 현장으로 가져가는 투자도 늘어난다. 반도체·피지컬 AI·AI 데이터센터를 중심으로 한 3대 메가프로젝트를 추진하고, 로봇과 제조 현장에 AI를 접목하는 사업을 확대한다. AI 데이터센터의 국산 솔루션과 인프라 기술을 개발하고, 피지컬 AI 분야에서는 휴머노이드와 로봇 파운데이션 모델 등 차세대 기술 확보에 나선다. AI 확산에 따른 부작용과 보안 문제에도 예산을 투입한다. AI 안전 기술과 사이버보안 AI 개발, 중소기업의 AI 기반 위협 대응 등을 지원해 ‘빠른 AI 도입’과 ‘안전한 AI 활용’을 동시에 추진한다. ◆ AI 다음 먹거리도 선점 정부는 AI에만 올인하지 않는다. AI 이후 국가 경쟁력을 좌우할 차세대 전략기술에는 12조3770억원을 편성했다. 특히 7대 시드(SEED) 프로젝트에는 1조3439억원을 투입한다. SMR과 핵융합 등 미래에너지, 양자컴퓨터, AI·로봇 기반 신약개발, 뇌-컴퓨터 인터페이스(BCI), 우주항공 등이 주요 대상이다. 정부는 현재 경쟁력이 있는 분야를 따라가는 데 그치지 않고 향후 10~20년 뒤 산업을 좌우할 기술을 선점하겠다는 전략이다. 기초연구와 출연연구기관에 대한 투자도 확대한다. 기초연구 예산을 늘리고 출연연은 기관별 임무 중심 연구를 강화한다. R&D 예산을 대형·중장기 과제로 전환하고 연구성과가 기술이전과 창업, 기업 성장으로 이어지도록 투자형 R&D도 새롭게 도입한다. 2027년 정부 전체 R&D 예산은 39조5000억원으로 올해보다 11.2% 증가한다. 지역 격차 해소도 핵심 축이다. 4대 권역을 중심으로 지역 AI 전환(AX)을 확대하고 지역이 강점을 가진 산업과 AI를 결합하는 방식으로 투자를 늘린다. AI 인재를 수도권에만 묶어두지 않고 지역 대학과 산업 현장에서 길러내겠다는 구상이다. 한편 내년도 과기정통부 예산의 특징은 AI를 중심으로 인프라·기술·인재·산업·지역을 하나의 생태계로 묶는 것이다. 다만 막대한 예산을 투입한다고 경쟁력이 자동으로 생기는 것은 아니다. GPU 확보량이나 연구비 규모보다 중요한 것은 국내 기업과 연구기관이 실제 글로벌 제품과 서비스로 연결할 수 있는 성과를 얼마나 만들어내느냐다. 과기정통부 역시 예산 확대와 함께 R&D의 성과관리와 사업화에 무게를 두고 있다. 결국 2027년은 한국이 AI에 얼마를 썼느냐보다 그 돈으로 어떤 기술을 확보하고 어떤 기업을 키웠는지를 증명해야 하는 해가 될 전망이다.
2026-09-01 14:05:01
SKT·업스테이지, 보안 AI로 의기투합…'국산 AI' 실전 투입 나선다 [경제일보] SK텔레콤이 독자 인공지능(AI) 파운데이션 모델 경쟁을 넘어 사이버 보안 분야에서 AI 상용화에 나선다. 독자 AI 파운데이션 모델 2차 평가에서 경쟁했던 SK텔레콤과 업스테이지가 보안 AI 개발을 위해 손잡고, 국내 주요 보안 기업 9곳까지 합류한 '보안 AI 올스타팀'을 꾸렸다. 대규모 언어 모델(LLM)을 실제 보안 현장에 적용해 위협 탐지부터 대응까지 자동화하는 것을 목표로 이번 협업을 진행한다. 27일 SK텔레콤은 업스테이지와 국내 주요 보안 기업, 대학, 한국정보보호산업협회(KISIA) 등과 컨소시엄을 구성하고 과학기술정보통신부가 추진하는 '사이버 보안 특화 AI 파운데이션 모델' 개발 사업에 참여 신청서를 제출했다고 밝혔다. 이번 컨소시엄은 최근 독자 AI 파운데이션 모델 사업 2차 평가에서 살아남은 3개 팀 가운데 SK텔레콤과 업스테이지가 한 팀으로 뭉친 것이 특징이다. 두 회사는 각각 독자 AI 모델인 'A.X K'와 'Solar Open' 계열을 개발해 온 경험을 바탕으로 보안에 특화된 AI 모델 개발을 맡는다. 독자 AI 파운데이션 모델 사업이 국내 자체 AI 모델의 경쟁력을 확보하는 데 초점을 맞혔으며, 이번 사업을 통해 확보한 AI 기술을 특정 산업 현장에 적용한다는 구상이다. 특히 사이버 보안은 실시간으로 대량의 데이터를 분석하고 위협에 대응해야 하는 만큼 AI 활용 가능성이 큰 분야로 꼽힌다. 최근 보안 관제 센터(SOC)에는 하루에도 수많은 보안 경보가 발생하는 것으로 알려졌다. 이에 사람이 모든 경보를 일일이 분석하기에는 한계가 있는 만큼 AI를 활용해 위협 여부를 판단하고 대응 과정까지 자동화하려는 움직임이 커지고 있다. 이번 컨소시엄은 AI 모델 개발에 그치지 않고 실제 보안 현장에서 모델을 검증하는 구조를 갖췄다. SK텔레콤과 업스테이지가 모델 개발을 맡고, 보안 기업들이 실제 운영 과정에서 축적한 데이터를 학습에 활용한다. 이후 개발된 모델을 각 기업의 상용 제품과 보안관제 환경에 적용해 성능을 검증하고 개선하는 방식이다. SK텔레콤은 AI 모델과 'AI 에이전트'를 결합해 위협 탐지부터 분석, 대응까지 자동화한다는 구상이다. 단순히 '공격이 발생했다'고 알려주는 수준을 넘어 AI가 공격 유형과 위험도를 판단하고 적절한 대응 조치까지 수행하도록 하는 것을 목표로 구현하고 있다. 이를 위해 SK쉴더스, 시큐아이, 안랩, 이글루코퍼레이션, 라온시큐어, 스마트엠투엠, 에임인텔리전스, 지니언스, 파이오링크 등 9개 보안 기업이 컨소시엄에 참여한다. 보안관제와 위협 분석부터 네트워크, 단말, 인증, 취약점 점검, AI 모델 안전성 평가 등 각 분야의 전문성을 결합한다. SK텔레콤 역시 통신 인프라를 24시간 관제하며 축적한 보안 운영 경험을 활용한다. CEO 직속 정보보호최고책임자(CISO) 조직 아래 통합보안센터를 운영하고 있으며 129명의 전담 인력이 24시간 탐지·대응 업무를 수행하고 있다. 개인정보보호책임자(CPO) 조직까지 포함하면 관련 인력은 149명 규모다. 보안 AI의 경쟁력은 결국 얼마나 양질의 보안 데이터를 확보하고 실제 현장에서 검증하느냐에 달려 있다. 이번 컨소시엄에는 보안 기업뿐 아니라 고려대학교와 숭실대학교 산학협력단, KISIA도 참여해 모델 성능과 안전성 검증, 전문인력 양성 및 산업계 확산을 맡는다. 특히 국내 보안 환경에 맞는 AI 모델을 확보한다는 점도 이번 사업의 특징이다. 해외에서 개발된 AI 모델을 그대로 활용하기보다 국내에서 발생하는 사이버 위협과 한국어 보안 데이터, 국내 규제 환경 등을 반영한 모델을 개발해 국내 보안 산업의 AI 전환을 지원한다는 것이다. 다만 보안 AI가 실제 현장에 안착하기 위해서는 데이터 확보와 개인정보·기업 기밀 보호, AI의 오탐과 오판을 줄이는 문제 등이 과제로 꼽힌다. AI가 보안 판단을 잘못 내릴 경우 정상적인 서비스를 공격으로 판단하거나 실제 위협을 놓칠 가능성도 있기 때문이다. 이에 모델 성능뿐 아니라 안전성을 독립적으로 검증하는 체계가 중요해질 전망이다. 조동연 SK텔레콤 AI 컨버전스 담당은 "국내 보안 현장의 데이터와 노하우를 국산 AI 모델에 담아 실전형 보안 AI 체계를 만들겠다"며 "국내 산학연이 함께 만든 역량으로 글로벌 시장에서도 경쟁할 수 있도록 보안 AI 생태계를 넓혀가겠다"고 말했다.
2026-08-27 09:31:13
'K-보안 AI' 국가대표는 누구…SKT vs 네이버클라우드 정면승부 [경제일보] 국산 사이버보안 특화 인공지능(AI) 파운데이션 모델 개발을 놓고 SK텔레콤과 네이버클라우드가 정면으로 맞붙는다. 과학기술정보통신부가 추진하는 이번 사업에 두 회사가 각각 대규모 컨소시엄을 꾸려 제안서를 제출하면서 국내 AI와 보안 산업의 역량을 사실상 한 곳에 모으는 경쟁 구도가 형성됐다. 정부는 외부 전문가 평가 등을 거쳐 9월 초 최종 수행팀 한 곳을 선정할 예정이다. 과기정통부와 정보통신산업진흥원(NIPA)은 26일 공모 결과 SK텔레콤 컨소시엄과 네이버클라우드 컨소시엄 등 2곳이 참여했다고 밝혔다. 최종 선정팀에는 엔비디아 B200 GPU 256장(32노드)이 10개월간 지원된다. 사업기간은 2026년 9월부터 2027년 7월까지다. 개발 결과물은 오픈소스로 공개해 국내 보안산업 전반의 활용을 지원한다. SK텔레콤은 업스테이지와 SK쉴더스, 시큐아이, 안랩, 이글루코퍼레이션, 라온시큐어, 지니언스, 파이오링크 등 13개 기관과 컨소시엄을 구성했다. 고려대·숭실대 산학협력단도 참여한다. 컨소시엄은 ‘전방위 사이버 보안 특화 AI 파운데이션 모델군 개발 및 국내 사이버 위협 환경 기반 에이전틱 보안 서비스 실증’을 목표로 내걸었다. 핵심은 하나의 거대 모델보다 보안 업무별 특화 모델과 이를 실제 현장에 적용하는 에이전틱 AI다. 위협을 탐지·분석하고 대응까지 이어지는 보안 업무를 AI가 지원하거나 일부 자동 수행하도록 만들어 국내 사이버 환경에 맞는 실증 모델을 확보하겠다는 전략이다. 네이버클라우드는 32개 기업·기관을 묶어 맞불을 놨다. LG CNS·LG AI연구원·LG유플러스를 비롯해 이스트시큐리티, 티오리한국, 하이퍼엑셀 등이 참여했고 한국항공우주산업(KAI), 한국수력원자력, 금융보안원, 한국과학기술정보연구원과 서울대·KAIST·포항공대 등도 이름을 올렸다. 컨소시엄 주제도 ‘국가 사이버 안보 역량 내재화를 위한 AI 파운데이션 모델 개발’로 국가 기반시설과 연구기관까지 폭넓게 끌어들였다. SKT가 실제 보안 서비스 적용에 초점을 맞췄다면 네이버클라우드는 AI·보안 기업뿐 아니라 금융·에너지·항공·연구기관을 참여시켜 국가 중요 인프라에 적용할 수 있는 보안 AI 생태계 구축에 무게를 둔 것으로 볼 수 있다. 다만 최종 선정은 컨소시엄 규모가 아니라 모델 개발 역량과 실증 계획, 산업 확산 가능성 등을 종합적으로 평가해 결정된다. 정부가 이 사업을 추진하는 배경에는 AI의 사이버 공격 능력이 빠르게 높아지고 있다는 현실이 있다. 앤트로픽은 지난 4월 ‘Claude Mythos Preview’ 테스트 결과를 공개하며 주요 운영체제와 웹브라우저에서 제로데이 취약점을 찾아내고 이를 악용할 수 있는 수준에 도달했다고 밝혔다. 앤트로픽은 테스트 과정에서 OpenBSD의 27년 된 취약점도 발견했다고 설명했다. 앤트로픽은 이후 Mythos 계열 모델을 활용해 중요한 소프트웨어의 취약점을 찾는 ‘Project Glasswing’을 추진하고 있으며, 6월에는 Mythos 5를 제한된 파트너에게 제공하고 있다고 밝혔다. 공격자 측 AI 역량이 빠르게 고도화되는 만큼 방어 AI 역시 탐지에 그치지 않고 취약점 분석과 대응, 보안 운영 자동화까지 발전해야 한다는 논리가 힘을 얻는 이유다. 한편 이번 사업은 결국 ‘한국형 사이버보안 AI’를 누가 만들어낼 것인가를 가르는 시험대다. 정부가 GPU를 제공하는 것보다 중요한 것은 개발된 모델이 실제 국내 기업·기관의 보안 현장에서 얼마나 잘 작동하느냐다. 특히 오픈소스로 공개되는 만큼 최종 모델이 국내 보안업체의 제품과 서비스에 얼마나 빠르게 결합되는지가 사업 성패를 가를 전망이다.
2026-08-26 21:59:25
"AI가 일할수록 보안팀도 바빠진다"…기업들 AI 확산에 보안 투자도 확대 [경제일보] 생성형 인공지능(AI)이 기업 업무 전반으로 빠르게 침투하면서 기업들의 정보보호 투자에도 변화가 나타나고 있다. AI를 활용해 업무 효율을 높이는 동시에 새로운 보안 위협에 대응해야 하는 상황에 놓이면서 AI 투자가 정보보호 투자 확대로 이어지는 모습이다. 과거 해킹이나 악성코드 등 외부 공격을 막는 데 집중했던 보안의 범위가 AI 모델과 데이터, 클라우드 인프라까지 넓어지고 있다. 15일 IT 업계에 따르면 국내 기업들은 AI 도입 확대와 함께 정보보호 체계를 강화하고 있다. 특히 통신과 금융 등 대규모 개인정보와 금융정보를 다루는 산업을 중심으로 보안 인력과 시스템에 대한 투자를 늘리는 움직임이 커지고 있다. AI가 기업의 업무 환경에 들어오면서 보안팀이 관리해야 할 영역도 늘어났다. 임직원이 생성형 AI에 사내 문서나 고객정보 등 민감한 데이터를 입력할 경우 정보가 외부로 유출될 가능성이 있고, 기업이 자체적으로 구축한 AI 시스템과 외부 AI 서비스를 연결하는 과정에서도 새로운 보안 취약점이 발생할 수 있는 것으로 지적되고 있다. 특히 AI가 기존 업무 시스템과 연결되면서 보안 문제는 더욱 복잡해지고 있다. 단순히 AI 모델 자체를 보호하는 것을 넘어 AI가 어떤 데이터에 접근할 수 있는지, 어떤 업무 시스템을 사용할 수 있는지, 생성된 결과물을 어떻게 검증할지까지 관리해야 하기 때문이다. AI를 활용하는 공격도 늘어날 수 있다는 점은 기업들의 부담을 키우는 요인이다. 공격자는 생성형 AI를 이용해 피싱 문구를 제작하거나 악성코드 개발을 지원받고, 취약점 탐색과 공격 과정의 일부를 자동화할 수 있다. 공격 속도와 규모가 커질수록 기존의 인력 중심 보안관제만으로는 대응하기 어려워질 수 있다는 의미다. 이에 기업들의 보안 투자 역시 AI와 결합하는 방향으로 바뀌고 있다. AI를 활용해 이상 징후를 탐지하고 보안 로그를 분석하는 것은 물론, 반복적인 보안 대응 작업을 자동화하는 기술에 대한 관심도 높아지고 있다. AI가 공격에 활용되는 만큼 방어에도 AI를 활용해야 한다는 인식이 확산하는 것이다. IT 기업뿐만 아니라 보안이 중요한 금융권에서도 보안 강화 움직임이 이어지고 있다. 은행과 카드, 증권, 보험 등 금융회사는 개인정보뿐만 아니라 계좌와 결제정보 등 민감한 데이터를 대규모로 보유하고 있어 AI 도입 과정에서 데이터 보호와 접근통제가 중요한 과제로 떠오르고 있다. 이 같은 변화는 AI 산업의 비용 구조에도 영향을 미칠 것으로 분석된다. 지금까지 AI 투자라고 하면 GPU와 데이터센터, AI 모델 개발 등에 집중됐지만 앞으로는 AI 서비스를 안전하게 운영하기 위한 보안 솔루션과 전문 인력, 데이터 관리 체계까지 투자 범위가 확대될 전망이다. 기업의 AI 경쟁력이 단순히 얼마나 많은 AI 서비스를 도입했는지로 결정되는 시대에서 벗어나 AI를 업무에 빠르게 적용하는 동시에 데이터와 시스템을 안전하게 보호할 수 있는 능력까지 갖춰야 실제 경쟁력으로 이어지고 있다. AI 투자가 늘어날수록 정보보호 투자도 함께 증가하는 구조가 본격화되면서 보안이 AI 사업의 부수적인 비용이 아니라 서비스를 운영하기 위한 필수 인프라로 자리 잡을 것으로 분석된다. 한 IT 업계 관계자는 "AI가 빠르게 발전하고 있지만 보안 문제로 발전된 AI를 즉각 실제 업무에 적용하지 못하고 있다"고 말했고, 다른 IT 업계 관계자는 "본사와 자회사 모두 보안 부서를 따로 보유해 보안에 신경 쓰고 있다"고 강조했다.
2026-08-15 09:00:00
KT 하반기 반등, 비용 정상화보다 'AI 매출'에 달렸다 [경제일보] KT가 하반기 실적 반등의 분기점에 섰다. 상반기 수익성을 눌렀던 고객보상과 번호이동 경쟁 비용은 점차 줄어들 전망이다. 다만 비용 감소만으로는 기업가치의 지속적인 상승을 기대하기 어렵다. 박윤영 대표가 제시한 인공지능(AI) 인프라 전략을 실제 고객 계약과 매출로 연결하는 것이 하반기 이후 KT의 핵심 과제다. 2분기에는 고객보상 프로그램이 무선 가입자당평균매출(ARPU)을 떨어뜨리고 번호이동 경쟁에 따른 판매비가 늘면서 통신 본업의 수익성이 약화했을 것으로 추정된다. 가입자 수는 순증으로 돌아섰지만 보상 혜택과 마케팅비가 동시에 반영돼 가입자 회복 효과가 이익으로 이어지기 어려웠다. 하반기에는 이 같은 부담이 완화될 가능성이 크다. 고객보상 프로그램의 영향이 축소되고 가입자 기반이 안정되면 무선 매출도 정상화할 수 있다. 일부 5G 장비의 감가상각 종료에 따른 비용 감소도 이익률 개선에 힘을 보탤 전망이다. 추가적인 보조금 경쟁만 발생하지 않는다면 통신 본업은 2분기를 저점으로 회복 흐름에 진입할 여지가 있다. 관건은 이를 일회성 반등 이상으로 끌어올릴 성장동력이다. KT는 앞으로 5년간 네트워크와 정보보안, AI 인프라에 총 18조원을 투자하고 이 가운데 5조원을 AI 데이터센터에 투입할 계획이다. 현재 약 160MW인 데이터센터 용량에 1GW를 추가해 1.16GW 규모의 인프라를 확보한다는 구상이다. 이는 통신회사의 사업 영역을 회선과 가입자 중심에서 AI 연산 인프라로 확장하려는 시도다. KT는 전국 통신망과 기업 고객 기반, KT클라우드의 데이터센터 운영 경험을 보유하고 있다. 여기에 GPU와 클라우드, 보안 서비스를 묶으면 기업의 AI 전환을 지원하는 종합 인프라 사업자로 자리 잡을 수 있다. KT클라우드는 생성형 AI 확산으로 고밀도 전력과 냉각설비를 갖춘 데이터센터 수요가 늘면서 그룹의 핵심 성장축으로 부상하고 있다. 통신 사업보다 성장률이 높고 장기 계약을 통해 안정적인 매출을 확보할 수 있다는 점도 강점이다. KT에스테이트의 개발·분양 매출은 단기적으로 연결 실적을 보완하는 역할을 할 전망이다. 그러나 데이터센터 용량 확대가 곧바로 수익 증가를 의미하지는 않는다. 전력과 부지 확보, 냉각설비 구축, GPU 조달에 대규모 자금이 필요하고 고객을 확보하지 못하면 가동률과 투자수익률이 떨어질 수 있다. 글로벌 클라우드 사업자와 국내 플랫폼·통신사까지 투자를 확대하고 있어 가격 경쟁이 심화할 가능성도 있다. KT는 자체 투자 비중을 20∼30% 수준으로 관리하고 외부 자본과 파트너십을 활용해 재무 부담을 조절할 방침이다. 시장이 확인하려는 것은 투자 규모보다 고객사와 계약 기간, 가동률, 자본수익률이다. AI 데이터센터를 얼마나 크게 짓느냐보다 확보한 전력을 얼마나 빠르게 매출로 바꾸느냐가 중요하다는 의미다. 정보보안 투자의 성과도 변수다. 보안 체계 강화는 당장 비용으로 반영되지만 사고 위험을 낮추고 공공·금융 등 규제 산업의 AI 사업을 수주하는 기반이 될 수 있다. 신뢰 회복과 기업용 매출 확대까지 이어져야 투자 효과를 인정받을 수 있다. KT의 하반기 반등은 두 단계로 평가될 전망이다. 먼저 보상·마케팅 비용 감소와 감가상각 종료로 통신 본업의 이익을 회복해야 한다. 이후 AI 데이터센터에서 구체적인 고객 계약과 매출을 제시해야 한다. 비용 정상화가 주가의 하단을 지지한다면 AI 인프라의 사업성이 기업가치의 상단을 결정할 가능성이 크다. 한편 유진투자증권은 KT의 2분기 연결 매출을 6조6536억원, 영업이익을 5541억원으로 추정했다. 투자의견 ‘매수’와 목표주가 7만3000원은 유지했다. [아주경제 2026년 07월 23일자 13면에 게재된 기사입니다.]
2026-07-23 09:34:05
배경훈 부총리-통신3사 CEO 다시 만난다…AIDC 육성 '민관 청사진' 논의 [경제일보] 배경훈 부총리 겸 과학기술정보통신부 장관과 이동통신 3사 최고경영자가 오는 23일 다시 만난다. 지난 4월 첫 회동에서 분기별 정례 협의체 운영에 합의한 이후 약 3개월 만이다. 이번 회동의 핵심 의제는 인공지능데이터센터(AIDC) 산업 육성이 될 전망이다. 통신업계에 따르면 배 부총리와 SK텔레콤·KT·LG유플러스 CEO는 23일 서울 중구 SK텔레콤 본사에서 두 번째 정례 간담회를 갖는다. 지난 4월 9일 첫 회동에서는 보안 체계 강화와 AI 투자 확대 등을 골자로 한 공동 선언을 내고 정례 협의체 운영에 뜻을 모았다. 이번에는 AIDC 투자와 제도 지원이 집중적으로 논의될 가능성이 크다. 생성형 AI 확산으로 GPU와 대규모 전력, 고효율 냉각 설비를 갖춘 데이터센터 수요가 급증하면서 AIDC는 통신사의 새 성장축으로 떠올랐다. 통신사는 전국망과 데이터센터 운영 경험, 기업 고객 기반을 갖추고 있다. 정부 입장에서도 AIDC는 AI 모델 개발과 산업 적용을 뒷받침하는 국가 인프라다. 통신 3사의 전략은 각기 다르다. SK텔레콤은 울산 AI 데이터센터를 시작으로 2029년까지 5GW, 2035년까지 최대 15GW 규모로 확대하는 장기 구상을 내놨다. 글로벌 빅테크 수요를 유치하고 AI 클라우드와 산업용 AI 서비스를 아우르는 인프라 사업자로 도약하겠다는 전략이다. LG유플러스는 파주 AI 데이터센터를 중심으로 2030년까지 누적 수주 5조원을 목표로 제시했다. LG그룹 계열사의 냉각·전력·배터리 역량을 묶은 ‘원 LG’ 전략도 내세우고 있다. KT는 클라우드와 B2B, 기업 AX 수요를 중심으로 AI 인프라 사업을 확장할 가능성이 크다. 세 회사 모두 데이터센터를 단순 임대사업이 아니라 클라우드와 AI 서비스 매출을 끌어내는 기반으로 보고 있다는 점에서는 같다. 관건은 전력과 입지다. AI 데이터센터는 막대한 전력과 냉각 설비, 부지, 장기 고객계약이 동시에 필요하다. 송전망과 인허가, 지역 주민 수용성, 재생에너지 조달 문제도 뒤따른다. 통신사들은 이번 간담회에서 전력 확보와 입지 규제 완화, 인허가 절차 개선, 세제·정책금융 지원 등을 건의할 것으로 보인다. 전력망 확충에 오랜 시간이 걸리는 만큼 투자 발표와 실제 가동 시점 사이의 간극을 줄이는 제도 설계가 핵심이다. 국가 AI컴퓨팅센터와 민간 AIDC의 역할 분담도 논의 대상이 될 수 있다. 공공 인프라는 연구와 초기 수요를 받치고 민간 시설은 산업별 상용 수요와 글로벌 고객을 흡수하는 구조가 필요하다. 정부도 민간 투자와 국가 전략 사이의 균형을 잡아야 한다. 민간에만 맡기면 수도권과 대형 고객 중심으로 쏠릴 수 있고 정부가 과도하게 방향을 정하면 실제 수요와 맞지 않는 인프라가 만들어질 수 있다. AIDC를 산업용 AI와 지역 거점, 전력망 확충까지 연결하는 실행계획이 필요한 이유다. 이번 회동은 통신사의 AI 전환이 선언에서 실행 단계로 넘어가고 있음을 보여준다. 5G 이후 통신사는 가입자와 요금제 경쟁만으로 성장성을 설명하기 어려워졌다. 데이터센터와 클라우드, 보안, AI 서비스를 묶은 B2B 인프라 사업자로 재정의해야 한다. 정부 역시 민간의 투자 속도에 맞춰 전력과 규제, 지역 균형 문제를 함께 풀어야 한다. 한편 AI 데이터센터의 성패는 투자 발표가 아니라 전력 확보와 고객 유치, GPU 운영, 실제 매출에서 판가름난다. 첫 회동에서 방향을 정했다면 이번에는 투자와 제도, 수요를 어떻게 연결할지 구체적인 답을 내놓아야 한다. [아주경제 2026년 07월 21일자 13면에 게재된 기사입니다.]
2026-07-21 07:56:49
배경훈, "외산 AI 끊기면 속수무책"…한국형 프론티어 AI 승부수 [경제일보] 배경훈 부총리 겸 과학기술정보통신부 장관이 미국과 중국의 인공지능(AI) 패권 경쟁에 대응해 세계 최상위 수준의 ‘프론티어 AI’ 개발에 나서겠다는 구상을 밝혔다. 국내 산업의 AI 전환을 지원하는 독자 AI 파운데이션 모델 개발을 넘어, 미국·중국과 직접 성능을 겨룰 수 있는 모델을 확보해야 한다는 판단이다. 다만 프론티어 AI 개발은 아직 정부의 예산과 사업 구조가 확정된 단계는 아니다. 정부가 막대한 개발비를 보조금으로 지원하기 어려운 만큼 지분투자나 특수목적법인(SPC) 설립 등 새로운 투자 방식을 재정당국과 협의하는 구상에 가깝다. 배 부총리는 20일 정부세종청사에서 열린 기자간담회에서 “미국과 중국이 고성능 AI를 핵무기처럼 통제하려는 시대가 오고 있다”며 “우리만의 역량이 없다면 외산 AI 서비스가 갑자기 중단되거나 가격이 100배 올라도 대응하기 어렵다”고 말했다. ◆ 독파모 넘어 ‘미토스급’ 모델 도전 정부가 검토하는 전략은 투트랙이다. 현재 추진 중인 ‘독자 AI 파운데이션 모델’ 사업을 통해 국내 산업과 공공서비스에 활용할 모델을 확보하는 동시에, 앤트로픽의 ‘클로드 미토스5’처럼 세계 최고 성능을 겨루는 프론티어 모델 개발을 별도로 추진하는 방식이다. 프론티어 AI는 단순히 매개변수가 큰 모델을 뜻하지 않는다. 복잡한 추론과 코딩, 과학 연구, 사이버보안, AI 에이전트 등에서 기존 모델의 한계를 넓히는 최첨단 모델을 말한다. 개발에 성공하면 산업 경쟁력을 높일 수 있지만 공격적인 사이버 능력 등 이중용도 위험도 커 국가가 접근을 통제할 가능성이 높다. 실제로 미국 정부는 지난달 국가안보를 이유로 앤트로픽의 미토스5와 페이블5에 대한 외국인 접근을 제한했다가 이후 규제를 완화했다. 배 부총리는 이를 글로벌 AI 서비스를 언제든 사용할 수 있다는 전제가 무너질 수 있음을 보여준 사례로 들었다. 중국도 변수다. 문샷AI가 최근 공개한 ‘키미 K3’는 일부 평가에서 미국 최상위 모델과 대등한 성능을 보였다. 현재 중국 기업들이 오픈웨이트 전략으로 개발자 생태계를 넓히고 있지만, 기술 경쟁이 격화하면 중국도 고성능 모델을 폐쇄하거나 해외 제공을 제한할 수 있다는 것이 배 부총리의 진단이다. ◆ GPU만 3조5000억원…보조금으로 감당 어려워 가장 큰 장벽은 비용이다. 배 부총리는 미토스급 모델을 개발하려면 엔비디아 차세대 GPU ‘베라 루빈’을 기준으로 약 1만장이 필요하고, GPU 가격만 현재 추산으로 3조5000억원에 이를 것으로 전망했다. 이는 장관이 제시한 추정치로 실제 비용은 모델 구조와 학습 방식, GPU 도입 가격에 따라 달라질 수 있다. 데이터센터와 전력·냉각·네트워크, 데이터 구축, 연구인력 비용까지 포함하면 전체 투자액은 더 늘어난다. 현재 독파모 참여 기업에 배정되는 GPU가 엔비디아 B200 기준 500∼735장 수준이라는 점을 고려하면 프론티어 모델은 기존 지원 규모와 차원이 다르다. 특정 기업 한 곳에 수조원대 자원을 무상 지원하면 형평성과 특혜 논란도 불가피하다. 정부가 ‘투자형 R&D’를 검토하는 이유다. 기존 출연금처럼 예산을 지급하고 끝내는 대신 정부가 기업이나 SPC에 지분을 투자하고, 개발에 성공하면 지분 가치나 수익을 회수해 후속 연구에 다시 투입하는 구조다. 배 부총리는 “정부가 특정 기업에 이 정도 자원을 몰아주는 것은 현실적으로 어렵다”며 “지분투자나 SPC 설립 등 투자형 R&D 방식으로 재원을 마련하는 방안을 검토하고 있다”고 말했다. 내년도 예산 반영을 위해 재정당국과도 협의하고 있다고 덧붙였다. 다만 투자형 R&D가 작동하려면 실패 위험을 누가 부담하고 기술과 지식재산권을 누가 보유할지 정해야 한다. 정부가 투자한 모델을 특정 기업이 독점할 수 있는지, 공공과 중소기업에 어떤 조건으로 개방할지도 쟁점이다. ◆ 한국형 AI 풀스택, 미중 사이 제3국 공략 프론티어 모델은 수출 전략과도 연결된다. 정부는 국산 AI 모델과 서비스, NPU, 클라우드·데이터센터를 하나로 묶은 ‘한국형 AI 풀스택’을 구축해 미국과 중국 어느 한쪽에 종속되기를 원하지 않는 국가에 제공하는 방안을 구상하고 있다. 배 부총리는 유럽연합(EU)과 중동, 아세안 국가에서 한국과의 AI 협력을 희망하는 수요가 있다고 설명했다. 한국이 모델만 공급하는 것이 아니라 현지 언어와 데이터 주권, 보안 규제에 맞춘 인프라와 서비스를 함께 제공하면 미중 사이의 대안으로 자리 잡을 수 있다는 구상이다. 관건은 다국어 성능이다. 한국어에 강한 모델을 해외에 그대로 내놓는 것만으로는 글로벌 서비스가 될 수 없다. 배 부총리는 협력국 언어 데이터를 학습 데이터의 최소 1% 수준까지 확보해야 현지에서 활용 가능한 모델을 만들 수 있다고 진단했다. 중국이 러시아·브라질 등 29개국과 출범시킨 세계인공지능협력기구(WAICO) 참여 여부에는 신중한 입장을 보였다. 미국 AI 서비스를 광범위하게 이용하면서 중국 오픈모델도 활용하는 한국으로서는 어느 한쪽 진영에 서기보다 기술·안보·통상 영향을 함께 따져야 한다는 설명이다. 정부의 구상이 현실화하려면 ‘한국도 프론티어 모델을 보유해야 한다’는 선언을 넘어 개발 주체와 자금 조달 구조, 성능 목표, 데이터 확보, 상용화 경로까지 구체화해야 한다. 수조원을 들여 모델을 만든 뒤 실제 이용자와 매출을 확보하지 못하면 일회성 국가 프로젝트에 그칠 수 있다. 한편 프론티어 AI의 성패는 GPU를 몇 장 확보했느냐보다 모델을 지속해서 개선하고 산업과 해외 시장에서 쓰이게 할 생태계를 구축할 수 있느냐에 달렸다. 정부가 투자형 R&D를 꺼낸 것도 기술 개발과 사업 성과를 함께 요구받는 단계에 들어섰다는 의미로 풀이된다.
2026-07-20 17:46:00
LG유플러스, ESG 본업 경쟁력에 방점…AI·보안 전면 배치 [경제일보] LG유플러스가 정보보안과 인공지능(AI), 네트워크 품질 등 통신 사업의 핵심 경쟁력을 ESG(환경·사회·지배구조) 경영의 중심축으로 내세우며 지속가능경영 전략을 강화한다. ESG가 단순한 친환경·사회공헌 활동을 넘어 기업의 본업 경쟁력을 평가하는 지표로 확대되는 흐름에 맞춰 공시 체계도 고도화하는 모습이다. 1일 LG유플러스는 ESG 성과를 담은 '2025년 지속가능경영보고서'를 발간했다고 밝혔다. 이번 보고서는 중대성 평가를 통해 정보보안 및 개인정보보호 강화, 통신 서비스 안정성 및 네트워크 품질 강화, 에너지 사용 절감 및 재생에너지 전환 확대, AI 기술 혁신을 통한 고객 감동 및 사회적 가치 제고 등 4대 핵심 ESG 이슈를 선정하고, 이를 한국지속가능성기준위원회(KSSB)가 제시한 거버넌스·전략·위험관리·지표 및 목표 체계에 맞춰 재구성한 것이 특징이다. 특히 ESG의 범위를 환경과 사회공헌 중심에서 통신 서비스의 본질적인 경쟁력으로 확대했다. 정보보안과 개인정보 보호, 안정적인 네트워크 운영, AI 기반 고객 경험 혁신 등을 주요 경영 과제로 제시하며 지속가능경영과 사업 경쟁력을 동시에 강화하겠다는 전략으로 풀이된다. 디지털 포용성에 대한 내용도 새롭게 담았다. LG유플러스는 디지털 소외계층의 요구를 접근성, 역량, 보호 등 세 가지 영역으로 구분하고, 각 분야에서 추진한 활동과 성과를 체계적으로 공개했다. AI 기술 확산에 따라 디지털 격차 해소와 이용자 보호를 ESG 핵심 과제로 관리하겠다는 의미로 풀이된다. 환경 부문에서는 기후 대응과 에너지 전환 성과를 구체화했다. LG유플러스는 글로벌 탄소정보공개 프로젝트(CDP) 평가에서 최고 등급인 '리더십 A'를 획득해 탄소경영 아너스클럽에 편입됐으며, 과학기반감축목표 이니셔티브(SBTi)로부터 탄소중립 목표도 승인받았다. 사회 부문에서는 고객 경험과 정보보호 경쟁력을 강화했다. LG유플러스는 2025년 국가고객만족도(NCSI) 이동전화서비스 부문 1위를 기록했으며, 방송통신위원회의 이용자 보호업무 평가에서 '매우 우수' 등급을 획득했다. 정보보호 국제표준인 ISO 인증 4종도 유지하며 보안 체계를 지속적으로 강화하고 있다. 지배구조 측면에서는 이사회 독립성과 투명성을 높이기 위해 이사회 의장을 사외이사로 선임하고, 이사회 내 여성 비중을 확대했다. 또한 AI 기반 사업 구조 고도화를 통해 수익성 개선과 기업가치 제고도 함께 추진하고 있다. AI는 고객 서비스 혁신에도 활용되고 있다. LG유플러스는 AI 기반 상담 시스템을 도입해 상담 품질을 표준화하고 고객 문의 유형을 분석해 맞춤형 응대를 강화하고 있다. 전사 서비스 운영 과정에도 AI를 활용한 프로세스 개선을 확대하면서 고객 여정 추천지수(j-NPS)는 지난 2023년 22점에서 지난해 31점으로 상승했다. IT 업계에서는 최근 ESG 평가가 친환경 활동뿐 아니라 정보보안, AI 활용, 디지털 포용성, 서비스 안정성 등 기업의 핵심 경쟁력을 종합적으로 반영하는 방향으로 확대되고 있는 만큼, 통신사들도 본업 경쟁력을 ESG 전략과 연계하는 움직임이 더욱 강화될 것으로 전망하고 있다. 박경중 LG유플러스 대외협력담당 상무는 "이번 지속가능경영보고서는 ESG 중요 이슈를 글로벌 공시 기준에 맞춰 체계적으로 구조화하고, 디지털 포용성과 자원순환 등 핵심 영역의 성과를 한층 강화한 것이 특징"이라며 "앞으로도 ESG 공시의 신뢰성과 투명성을 지속 강화하고, 지속가능한 경영활동을 통해 기업가치와 이해관계자 신뢰를 함께 높여 나가겠다"고 말했다.
2026-07-01 09:00:00
이미지 한 장으로 3D 제작...NC AI, '바르코 3D 2.0' 공개 [경제일보] 피지컬 AI와 디지털 트윈 시장이 빠르게 성장하면서 현실 세계를 정밀하게 구현할 수 있는 3D 데이터의 중요성이 커지고 있다. 게임과 영상 콘텐츠를 넘어 제조·로보틱스·건설 분야까지 3D 데이터 활용 범위가 확대되는 가운데 NC AI가 3D 생성 AI 모델을 고도화하며 관련 시장 공략에 속도를 내고 있다. 24일 NC AI는 이미지나 텍스트를 기반으로 3D 애셋을 생성하는 AI 서비스 '바르코 3D'의 차세대 모델 개발을 완료했다고 밝혔다. 이번 모델은 내달 서비스형 소프트웨어(SaaS) 형태의 바르코 3D 서비스에 적용될 예정이다. 최근 생성형 AI 기술이 빠르게 발전하면서 3D 콘텐츠 제작 방식에도 변화가 나타나고 있다. 기존에는 전문 인력이 수작업으로 모델링을 진행해야 했지만 AI를 활용하면 이미지 한 장이나 텍스트 입력만으로도 3D 데이터를 제작할 수 있다. 이에 콘텐츠 산업은 물론 디지털 트윈과 로봇 학습용 데이터 구축 시장에서도 관련 기술에 대한 관심이 높아지고 있다. 다만 기존 3D 생성 AI는 원본 이미지와 다른 형태로 결과물이 생성되거나 세부 구조가 무너지는 문제가 지적돼 왔다. 실제 산업 현장에서 활용하기 위해서는 형상 정확도와 텍스처 품질을 높이는 것이 핵심 과제로 꼽힌다. NC AI는 이번 모델 개선을 통해 원본 이미지의 형태와 비율을 보다 정확하게 반영하는 데 초점을 맞췄다고 설명했다. 복잡한 구조를 가진 캐릭터와 건축물, 산업용 오브젝트 등의 구현 정확도를 높이고 텍스처 표현력도 강화했다는 것이다. NC AI에 따르면 자체 벤치마크 결과 형상 유사도 평가 지표인 'Uni3D'에서 기존 1.1 버전이 기록한 0.319 대비 약 40.8% 향상된 0.449를 기록했다. 또한 글로벌 주요 3D 생성 AI 모델과 비교한 테스트에서도 경쟁력 있는 결과를 확인했다고 설명했다. IT 업계에서는 3D 생성 AI가 향후 피지컬 AI 확산 과정에서 중요한 역할을 할 것으로 보고 있다. 피지컬 AI는 로봇이나 자율 시스템이 현실 세계를 이해하고 작업을 수행하도록 돕는 기술로, 학습 과정에서 대규모 3D 데이터와 가상 환경 구축이 필수적이다. 디지털 트윈 역시 실제 공간과 설비를 가상 환경에 구현해야 하는 만큼 정밀한 3D 데이터 확보가 중요하다. 특히 제조와 건설, 국방 분야에서는 설비와 시설, 장비를 디지털 환경에 구현하려는 수요가 늘고 있다. 이에 고품질 3D 데이터를 보다 빠르게 구축할 수 있는 생성형 AI 기술이 산업 현장의 생산성과 비용 효율성을 높일 수 있을 것으로 전망된다. 국내 AI 업계에서는 미국과 중국 기업들이 주도하는 3D 생성 AI 시장에서 국산 기술 경쟁력을 확보하려는 움직임도 이어지고 있다. 대규모 3D 데이터를 자체 기술로 생성하고 관리해 데이터 보안과 기술 자립 등에 연결된다는 것이다. 이연수 NC AI 대표는 "바르코 3D 2.0은 독보적인 형상 유지력과 고품질 텍스처 표현력으로 콘텐츠 창작자들의 실무 환경을 혁신할 것"이라며 "독자 AI 기술 기반으로 데이터 보안과 AI 기술 자립을 확보하는 것은 물론, 피지컬 AI와 디지털 트윈 시대를 이끄는 핵심 인프라로 성장시켜 나가겠다"고 말했다.
2026-06-24 08:36:51
한컴위드, 얼굴 인증 금융권 공략 속도…'한컴 오스' 금결원 성능평가 통과 [경제일보] 한컴위드가 얼굴 인증 솔루션 ‘한컴 오스’로 금융권 생체 인증 시장 공략에 속도를 낸다. 금융결제원의 바이오정보 분산관리업무 성능평가를 통과하면서 금융기관이 요구하는 보안성과 신뢰성 기준을 충족했다는 점을 앞세우는 전략이다. 한컴그룹의 보안·인증·디지털금융 전문 계열사 한컴위드는 얼굴 인증 솔루션 한컴 오스가 금융결제원의 바이오정보 분산관리업무 성능평가를 통과했다고 19일 밝혔다. 금융결제원의 바이오정보 분산관리업무 성능평가는 생체 인증 정보를 한 곳에 저장하지 않고 분할·분산해 관리하는 시스템의 기술 성능과 보안성을 검증하는 절차다. 바이오정보 분할, 호환, 거래 적합성을 확인하는 분산관리 적합성 시험과 인증 정확도, 처리 속도, 시스템 안정성, 암호화 수준 등을 평가하는 바이오 인증 성능 시험으로 구성된다. 이번 평가 통과는 금융권 도입 가능성을 높이는 기준으로 작용할 수 있다. 얼굴, 지문 등 생체정보는 비밀번호처럼 쉽게 바꾸기 어려운 민감정보다. 금융기관이 대고객 서비스나 내부통제 시스템에 생체 인증을 적용할 때는 인증 정확도뿐 아니라 원본 정보 저장 방식, 분산관리 체계, 위변조 방어 능력이 함께 검증돼야 한다. 한컴위드에 따르면 한컴 오스는 분산관리 연동 규격에 맞춰 원본 생체정보를 안전하게 분할·결합 처리할 수 있다. 표준 데이터 포맷도 준수해 기존에 구축된 타사 얼굴 인식 시스템을 교체하거나 연동할 때 인증 오류를 줄이고 호환성을 확보할 수 있다는 설명이다. 한컴 오스는 비대면 본인확인에 필요한 얼굴 인증과 신원 인증 기능을 제공하는 솔루션이다. 셀카 촬영을 통한 본인 인증, 신분증 얼굴 사진과 실제 얼굴 비교, 얼굴 위변조 방지를 위한 패시브 라이브니스 기능 등을 갖췄다. 이용자가 별도 동작을 반복하지 않아도 얼굴 위변조 여부를 판별하는 방식이다. 회사는 그동안 얼굴 위·변조 탐지 분야에서도 외부 검증을 받아왔다. iBeta의 ISO/IEC 30107-3 PAD Level 2 시험 적합성을 확보했고 RIVTD Track 3 라이브니스·PAD 평가에서도 성능을 검증받았다고 설명했다. 인식 성능 분야에서는 한국인터넷진흥원(KISA) 산하 K-NBTC 얼굴 인식 알고리즘 성능 시험 인증도 획득했다. 생체 인증 분산관리 기술은 금융권을 넘어 비금융권으로도 적용 범위가 넓어지고 있다. 비대면 계좌 개설, 간편 결제, 전자계약, 출입통제, 모바일 신원확인 등에서 얼굴 인증 수요가 커지고 있기 때문이다. 특히 딥페이크와 신분증 도용, 영상 재생 공격이 정교해지면서 단순 얼굴 비교를 넘어 위변조 탐지와 분산 저장 체계를 함께 갖춘 인증 기술의 중요성이 커지고 있다. 한컴위드는 이번 성능평가 통과를 계기로 금융권과 비금융권을 아우르는 얼굴 인증 사업을 확대할 계획이다. 양자내성암호 기반 보안, AI 인증, 디지털금융 등 차세대 보안 영역과의 연계도 추진한다는 방침이다. 송상엽 한컴위드 대표는 “금융결제원이 제시하는 생체 인식 성능 기준을 통과했다는 것은 한컴 오스가 국내 금융권 시장 상황을 충실히 반영한 솔루션임을 객관적으로 증명한 결과”라며 “이번 성능평가 통과와 축적된 기술 역량을 바탕으로 얼굴 인증 시장에서 경쟁력을 한층 확대해 나가겠다”고 말했다.
2026-06-19 15:57:55
안보 AI에서 산업 AX까지…S2W, 과기정통부 장관상 수상 [경제일보] 빅데이터 분석 인공지능(AI) 기업 S2W가 '2026 대한민국 인공지능산업대상'에서 산업 부문 최고상인 부총리 겸 과학기술정보통신부 장관상을 수상했다. 국가안보와 사이버보안 분야에서 축적한 AI 기술력을 바탕으로 산업 AI 전환(AX) 시장과 해외 사업을 확대하며 기술력과 사업성을 동시에 인정받은 것으로 평가된다. 11일 S2W는 서울 강남구 코엑스에서 열린 '2026 대한민국 인공지능산업대상'에서 산업 부문 대상격인 부총리 겸 과학기술정보통신부 장관상을 수상했다고 밝혔다. 대한민국 인공지능산업대상은 한국인공지능산업협회(AIIA)가 주최하고 과학기술정보통신부와 정보통신산업진흥원(NIPA) 등이 후원하는 행사다. 국내 AI 산업 성장과 활성화를 목적으로 2021년 시작됐으며 올해로 6회째를 맞았다. 시상식은 AI 기술을 기반으로 다양한 산업과 융합해 혁신을 이끌고 있는 기업을 선정해 시상한다. 올해는 산업 부문과 기술 부문에서 총 10개 기업이 수상 기업으로 선정됐다. S2W는 공공·정부기관을 대상으로 하는 안보 AI 플랫폼 '자비스'와 기업·기관용 보안 AI 솔루션 '퀘이사', 온톨로지 기반 의사결정 운영체제(OS) 'SAIP' 등을 개발·운영하고 있다. S2W는 국가안보와 사이버보안 분야에서 확보한 데이터 분석 역량을 기반으로 산업 전반의 AI 전환 수요에 대응하며 사업 영역을 확대하고 있다고 설명했다. 생성형 AI와 대규모 언어모델(LLM) 기술을 활용해 공공과 민간 영역에서 다양한 AI 서비스를 제공하고 있는 것이 특징이다. 해외 사업 성과도 이어지고 있다. S2W는 국제기구와 해외 정부기관, 글로벌 기업 등을 대상으로 사업을 확대하며 최근 2년 연속 20%를 웃도는 해외 매출 비중을 기록했다. 이를 통해 국내를 넘어 글로벌 시장에서도 기술 경쟁력과 사업성을 확장하고 있다. 또한 S2W는 지난 2022년부터 전산언어학학회(ACL), 북미전산언어학학회(NAACL), 자연어처리방법론학회(EMNLP) 등 세계 최고 권위의 AI 학회에서 4년 연속 논문 채택 성과를 기록하며 기술 전문성을 입증한 것으로 알려졌다. 최근 AI 시장이 생성형 AI를 중심으로 빠르게 재편되는 가운데 S2W는 안보·보안 분야에서 축적한 전문성을 바탕으로 산업 AI 전환 시장 공략을 강화하고 있다. 특히 공공·국방·보안 분야에서 확보한 경험을 민간 산업으로 확장하며 성장 동력을 확보한다는 전략이다. 서상덕 S2W 대표는 "이번 수상은 안보·보안 영역에서 출발해 산업으로 확장된 S2W AI 기술력의 범용성을 높이 평가받은 결과라고 생각한다"며 "재작년부터 가시적인 성과를 드러내고 있는 해외 사업의 성장세를 더욱 가속화하여, 국내를 넘어 세계 시장에서 인정받는 AI 기업으로 도약하고자 한다"고 말했다.
2026-06-11 15:29:19
SKT, 앤트로픽 '글래스윙' 합류…AI 보안 역량 높인다 [경제일보] SK텔레콤이 미국 인공지능(AI) 기업 앤트로픽의 글로벌 AI 보안 협력체 ‘프로젝트 글래스윙’에 합류했다. 고성능 사이버보안 AI 모델을 활용해 통신망과 AI 인프라의 취약점을 선제적으로 찾고 대응 체계를 강화하겠다는 전략이다. SK텔레콤은 앤트로픽의 보안 특화 AI 모델 ‘클로드 미토스(Claude Mythos)’ 조기 접근 권한을 확보했다고 4일 밝혔다. 아시아 통신사 가운데 프로젝트 글래스윙 참여를 공식 발표한 것은 SK텔레콤이 처음이다. 프로젝트 글래스윙은 앤트로픽이 지난 4월 공개한 고성능 보안 AI 모델 미토스를 활용해 소프트웨어 취약점을 탐지하고 대응 체계를 구축하는 글로벌 협력 프로그램이다. 미토스는 대규모 코드와 시스템을 분석해 사람이 놓칠 수 있는 보안 결함을 찾아내는 데 특화된 모델이다. 앤트로픽은 미토스가 악용될 경우 경제와 공공안전, 국가안보에 심각한 위협이 될 수 있다고 보고 있다. 이에 따라 일반 공개 대신 검증된 기업과 기관에만 접근 권한을 제공하고 있다. 초기에는 미국과 영국 중심의 일부 기업·기관에 제한적으로 제공됐고, 최근 참여 대상이 15개국 이상 150개 신규 기관으로 확대됐다. 글래스윙에는 구글, 마이크로소프트, 아마존웹서비스(AWS), 애플, 엔비디아 등 글로벌 기술 기업들이 참여한 것으로 알려졌다. 통신사 중에서는 미국 버라이즌과 AT&T 등이 참여해온 것으로 전해진다. SK텔레콤은 이번 참여를 통해 기존 회원사들이 확보한 취약점 탐지 결과와 대응 정보를 공유받고, 이를 자사 통신·AI 인프라 보안 강화에 활용할 계획이다. 통신망은 국민 생활과 산업 전반에 연결된 핵심 인프라인 만큼, 보안 취약점 탐지와 사전 대응 체계가 중요하다. 이번 합류는 SK텔레콤의 AI 사업 전략과도 맞닿아 있다. SK텔레콤은 AI 데이터센터, AI 에이전트, 피지컬 AI 등 풀스택 AI 사업을 확대하고 있다. AI 서비스가 통신망과 클라우드, 데이터센터, 고객 데이터와 연결될수록 보안은 단순 지원 기능이 아니라 사업 신뢰도를 좌우하는 핵심 조건이 된다. 다만 고성능 보안 AI를 실제 운영에 적용하기 위해서는 취약점 탐지 결과를 내부 보안 체계와 어떻게 연결하느냐가 중요하다. AI가 발견한 결함을 검증하고 우선순위를 정해 패치하는 절차, 민감 정보 관리, 외부 협력사와의 정보 공유 기준도 함께 정교해져야 한다. SK텔레콤은 “위험 요소를 선제적으로 방어해 핵심 인프라와 서비스 보안을 강화하고, 수천만 국민의 일상을 함께하는 통신·AI 인프라 운영 기업으로서 대한민국 디지털 안보 강화에 기여하겠다”고 밝혔다.
2026-06-04 11:27:57
KISA, 앤트로픽 '미토스' 쓴다…AI로 사이버 취약점 찾는다 [경제일보] 한국인터넷진흥원(KISA)이 앤트로픽의 인공지능(AI) 사이버보안 협력체 ‘프로젝트 글래스윙’에 참여한다. 전문가 수준의 취약점 탐지 능력을 갖춘 AI 모델을 활용해 국내 사이버 위협 대응 역량을 높일 수 있을지 주목된다. 3일 과학기술정보통신부에 따르면 KISA는 앤트로픽의 프로젝트 글래스윙에 합류해 ‘클로드 미토스 프리뷰’ 접근 권한을 확보했다. KISA는 국내 사이버 침해사고 대응과 정보보호 정책 지원을 맡는 핵심 기관이다. 프로젝트 글래스윙은 앤트로픽이 고성능 사이버보안 AI 모델을 검증된 기관에 제한적으로 제공해 주요 소프트웨어와 시스템의 취약점을 선제적으로 찾아내도록 하는 협력 프로그램이다. 앤트로픽은 지난 4월 약 50개 기관을 대상으로 프로젝트를 시작했고, 이번에 15개국 이상 150개 신규 기관으로 대상을 확대했다. 전체 참여 규모는 약 200곳으로 늘어나는 구조다. 핵심 모델인 클로드 미토스 프리뷰는 대규모 코드베이스와 시스템에서 보안 취약점을 찾아내는 데 특화된 AI 모델이다. 코드 분석, 바이너리 테스트, 엔드포인트 보안 점검, 침투 테스트 등에 활용될 수 있다. 앤트로픽은 초기 파트너들이 미토스를 활용해 수 주 만에 ‘높음’ 또는 ‘치명적’ 등급의 보안 결함 1만건 이상을 발견했다고 밝혔다. 이번 확대에는 전력, 수도, 의료, 통신, 하드웨어 등 핵심 인프라 분야 기관과 기업도 포함됐다. 이들 분야는 공격을 받을 경우 특정 기업 피해를 넘어 국가 안보와 사회 기반 서비스에 영향을 줄 수 있다. AI가 보안 취약점을 더 빠르게 찾아내는 시대가 열리면서 방어 기술도 같은 속도로 고도화해야 한다는 판단이 반영된 것으로 풀이된다. 국내에서는 KISA 외에 삼성전자, SK하이닉스, SK텔레콤 등 주요 기업의 참여 가능성도 거론된다. 다만 일부 기업은 아직 공식 확인이 어렵거나 확정된 바 없다는 입장을 밝힌 것으로 알려졌다. 이에 따라 실제 국내 참여 기업 명단은 앤트로픽의 개별 통보와 기업별 절차가 마무리된 뒤 더 분명해질 전망이다. 이번 KISA 참여는 AI 보안 대응이 국제 공조 단계로 들어섰다는 점에서 의미가 있다. AI가 악성코드 작성이나 취약점 공격에 악용될 수 있다는 우려가 커지는 만큼, 방어 진영도 고성능 AI를 활용해 취약점을 먼저 찾고 패치하는 체계를 갖출 필요가 커지고 있다. 다만 미토스 같은 고성능 보안 AI는 방어에 유용한 만큼 오용 가능성도 함께 안고 있다. 발견된 취약점 정보를 어떻게 관리하고, 민간 기업과 어떤 방식으로 공유하며, 실제 패치까지 얼마나 빠르게 연결하느냐가 성과를 가를 핵심 변수가 될 전망이다.
2026-06-03 13:10:34

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