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K-콘텐츠 세계화 뒤엔 '현지화'…넷플릭스 "로컬라이제이션은 제2의 제작
[경제일보] "로컬라이제이션은 사실상 제2의 제작이다" 15일 서울 종로구 포시즌스 호텔 서울에서 진행된 '넷플릭스 X 한국콘텐츠진흥원 글로벌 로컬라이제이션 라운드테이블' 행사에서 캐서린 르타트 넷플릭스 글로벌 콘텐츠 로컬라이제이션 시니어 디렉터는 이렇게 말했다. 넷플릭스가 자막과 더빙 등 콘텐츠 현지화(로컬라이제이션)를 통해 한국 콘텐츠의 글로벌 확산을 뒷받침하고 있다. 단순히 언어를 바꾸는 작업을 넘어 작품에 담긴 감정과 문화적 맥락을 각국 시청자에게 전달하는 과정으로, 더빙 버전 하나를 만드는 데 수십명의 전문 인력이 투입되는 등 콘텐츠 제작의 중요한 축으로 자리 잡고 있는 것이다. 캐서린 르타트 넷플릭스 글로벌 콘텐츠 로컬라이제이션 시니어 디렉터는 이날 발표에서 "더빙은 결코 부수적인 작업이 아니고, 단순한 보조 작업도, 덜 중요한 작업도 결코 아니다"라며 "로컬라이제이션은 사실상 제2의 제작"이라고 강조했다. 넷플릭스는 현재 36개 언어로 더빙을, 33개 언어로 자막을 제공하고 있다. 일부 어린이 콘텐츠는 더 많은 언어로 제작된다. 애니메이션 영화 '씨비스트'의 경우 37개 언어로 더빙이 이뤄졌다. 현지화 작업에는 다양한 분야의 전문 인력이 참여한다. 넷플릭스에 따르면 보통 하나의 언어로 더빙 버전 하나를 제작하는 데 50~60명이 팀으로 구성된다. 성우와 번역가, 더빙 대본 각색가, 더빙 연출가, 음향 엔지니어, 믹싱 엔지니어, 품질 검수 담당자, 프로젝트 매니저 등이 함께 작업하는 구조다. 캐서린 르타트 디렉터는 "하나의 더빙 버전이 완성되기까지 막대한 작업이 이뤄지고 정말 놀랄 만큼 많은 사람들이 투입된다"며 "실제로 더빙 제작에 참여한 모든 분들의 이름을 엔딩 크레딧에 올린다면 영화 한 편의 엔딩 크레딧만큼의 길이가 나올 것"이라고 말했다. 넷플릭스는 미국·캐나다, 유럽·중동·아프리카, 아시아태평양, 중남미 등 4개 지역에서 더빙과 자막 제작을 위해 총 122개 협력사와 협업하고 있다. 모든 협력사는 넷플릭스가 정한 기술 및 창작 기준과 세부 지침에 따라 콘텐츠 현지화 작업을 수행한다. 현지화 방식은 국가별 언어 환경과 콘텐츠 소비 습관에 따라 달라지고 있다. 캐서린 르타트 디렉터는 유럽 시장을 사례로 들며 "유럽은 매우 다양하면서도 복잡한 지역"이라며 "수많은 국가와 언어가 공존하는 만큼 콘텐츠를 소비하는 방식도, 그리고 선호도 역시 국가마다 크게 다르다"고 설명했다. 넷플릭스에 따르면 프랑스·이탈리아·독일·스페인·튀르키예 등은 전통적으로 더빙을 선호하는 시장으로 집계됐다. 이들 국가에서 전체 시청 시간의 75% 이상이 더빙 버전으로 소비되는 반면, 스웨덴·네덜란드·영국·그리스 등에서는 자막을 선호하는 경향이 나타나는 것으로 확인됐다. 한국 콘텐츠의 현지화 사례도 제시했다. 넷플릭스는 이창동 감독의 '가능한 사랑'이 넷플릭스에서 내달 6일 공개될 예정이라고 언급하며, 해당 작품에 32개 언어 자막과 18개 언어 더빙을 제공한다고 밝혔다. 시각장애인을 위한 10개 언어의 화면 해설 음성 트랙과 청각장애인을 위한 3개 언어의 SDH 자막도 마련됐다. 캐서린 르타트 디렉터는 "하나의 한국 이야기가 전 세계의 수많은 언어로 전달되어 전 세계 시청자들에게 감동을 주고 있다"며 "지난 10년간 넷플릭스를 통해 한국의 수많은 이야기가 전 세계 시청자들과 만났고, 이것이 바로 '넷플릭스 이펙트'다"고 평가했다. 넷플릭스의 자료에 따르면 전 세계 구독자의 80%는 K-콘텐츠를 시청한 경험이 있다. 설문조사 응답자의 64%는 한국 콘텐츠를 시청하면서 한국 문화 전반에 대한 관심이 높아졌다고 답했다. 넷플릭스에 공개된 한국 작품 가운데 200편 이상이 글로벌 톱10 리스트에 이름을 올렸다. 캐서린 르타트 디렉터는 "한국 콘텐츠가 이처럼 세계 곳곳에 진출할 수 있었던 것은 결코 운이 좋았기 때문만이 아니다"며 "바로 로컬라이제이션을 통해 국가 간의 장벽을 허물고, 각국의 언어로 해당 국가의 시청자들에게 다가갔기 때문"이라고 강조했다. 이어 "저희는 로컬라이제이션의 경계를 끊임없이 확장함으로써 모든 이야기가 언어의 장벽을 넘어 전 세계 시청자들과 만날 수 있도록 힘쓰고 있다"며 "앞으로도 저희는 한국 콘텐츠의 글로벌 영향력을 더욱 확대하고, 향후 수년간 넷플릭스 효과를 한층 더 증폭시켜 나가기를 기대하고 있다"고 덧붙였다. 넷플릭스는 콘텐츠 현지화 역량을 강화하는 동시에 한국 영상 제작 인력과의 협력도 이어가고 있다. 한국콘텐츠진흥원과 공동 운영하는 프로덕션 아카데미를 통해 국내 방송·영상 제작 전문가에게 글로벌 제작 노하우를 공유하고, 콘텐츠 제작부터 해외 시청자에게 전달하는 과정까지 전문성을 높인다는 취지로 풀이된다. 구경본 한국콘텐츠진흥원 콘텐츠기반본부장은 "작품이 새로운 언어와 문화권에서 또 다른 생명력을 얻는다는 점에서 로컬라이제이션은 콘텐츠 제작의 연장선이고, 이른바 제2의 창작이자 제작"이라며 "K-콘텐츠가 세계 시장에서 지속적으로 성장하기 위해서는 우수한 창작 역량과 함께 언어와 문화의 장벽을 넘도록 돕는 전문 로컬라이제이션 생태계가 필요하다고 생각하고 있습니다"라고 말했다. 콘진원과 넷플릭스는 지난 2024년부터 3년째 프로덕션 아카데미를 공동 운영하며 국내 방송·영상 제작 전문가를 대상으로 글로벌 제작 노하우를 공유하고 있다. 양측은 앞으로도 국내 영상 제작 전문 인력 생태계를 강화하기 위한 협력을 이어간다는 계획이다.
2026-10-15 11:28:15
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"금융 60%·공공 30%"…KT가 짚은 AX 속도차, 해법도 달랐다
[경제일보] 금융회사와 공공기관의 인공지능 전환(AX) 속도가 두 배 가까이 벌어진 것으로 나타났다. 금융권은 투자 효과와 AI 신뢰성 입증을, 공공부문은 예산 확보와 기관 간 데이터 연계를 주요 과제로 꼽았다. KT는 금융·공공 분야의 AX 추진 현황과 실행 방안을 담은 ‘KT AX 인사이트 리포트’ 금융편·공공편을 발간했다고 14일 밝혔다. 보고서는 지난 7월 은행·증권·보험·카드사 임직원 200명과 중앙부처·지방자치단체·공공기관 임직원 200명 등 400명을 대상으로 실시한 설문조사를 토대로 작성됐다. 조사 결과 개념검증(PoC)이나 일부 업무 적용, 전사 확산 등 AX 실행 단계에 진입했다고 응답한 비율은 금융기관 59.5%, 공공기관 30%였다. 금융권에서 생성형 AI 적용이 상대적으로 빠르게 진행되고 있지만 PoC도 실행 단계에 포함한 수치인 만큼 전사 도입률로 해석해서는 안 된다. 분야별 고민도 달랐다. 금융권은 AI 투자 대비 효과(ROI)를 수치로 입증하고 오류와 환각, 정보 유출 위험을 통제하는 문제가 우선순위로 나타났다. 공공기관은 제한된 예산 안에서 성과를 측정하고 서로 다른 기관의 데이터와 시스템을 연결하는 데 어려움을 겪는 것으로 조사됐다. KT는 기관의 AX 수준을 ‘검토 전·관심’, ‘PoC·부분 운영’, ‘기관 전반 확산’ 등 세 단계로 나눠 해법을 제시했다. 금융권에는 문서 처리와 고객 상담처럼 효과를 빠르게 확인할 수 있는 업무부터 시작해 ROI 측정, 데이터 표준화, AI 거버넌스 구축으로 확대하는 방안을 권고했다. 공공부문에는 문서 작성과 민원 처리 등 상대적으로 위험이 낮은 업무에 AI를 먼저 적용하고 성과를 다음 연도 예산과 연결하는 방식을 제안했다. 기관 간 데이터 표준화와 설명가능한 AI를 활용한 책임체계 마련도 주요 과제로 제시했다. 실제 적용 사례도 담았다. 금융권에서는 내부통제와 보안 수준을 유지하면서 금융 특화 거대언어모델(LLM)과 AI 에이전트 플랫폼을 활용해 문서 작성과 여신심사를 지원한 사례를 소개했다. 공공부문에서는 AI 챗봇과 음성인식을 결합한 구독형 인공지능 고객센터(AICC)를 통해 민원 대기시간과 상담 공백을 줄인 사례를 제시했다. 금융권 망분리 규제 완화와 공공부문의 생성형 AI 활용 확대가 맞물리면서 보안·규제 대응 역량을 갖춘 정보기술(IT) 서비스 기업의 수주 경쟁도 치열해지고 있다. KT는 보고서를 잠재 고객의 도입 단계를 진단하고 자사 AI 모델·클라우드·네트워크·AICC를 묶어 제안하는 기업간거래(B2B)·기업정부간거래(B2G) 영업 기반으로 활용할 것으로 보인다. 장대성 KT 엔터프라이즈전략본부 상무는 “산업 현장에서 확인한 고민과 요구를 바탕으로 보고서를 제작했다”며 “B2B·B2G 고객이 성공적으로 AX를 추진하는 데 도움이 되길 바란다”고 말했다. 한편 보고서의 활용도를 높이려면 설문 응답자의 직급과 AI 의사결정 참여 여부, 업종·기관별 세부 결과도 함께 공개할 필요가 있다. 향후 KT 구축 사례에서 업무시간과 비용이 얼마나 줄었는지 정량 성과까지 제시되면 실행 지침으로서 설득력이 더 높아질 것으로 보인다.
2026-09-14 11:40:57
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흩어진 항균 신약 개발 인프라 연결한다…일동 AIMS, 지원체계 설계 착수
[경제일보] 일동제약그룹의 신약개발 전략 컨설팅 회사 애임스바이오사이언스(AIMS BioScience·AIMS)가 국내 신규 항균물질 개발을 지원하기 위한 기술지원 체계 구축에 착수한다. 후보물질 개발 과정에서 필요한 전문가와 시험·분석·제조 인프라를 연결하는 운영모델을 마련하는 것이 핵심이다. 18일 업계에 따르면 AIMS는 ‘신규 항균물질 개발 촉진을 위한 분산 인프라 연계형 기술지원단 운영모델 기획 과제’의 수행기관으로 선정돼 연구에 들어간다고 밝혔다. 이번 과제는 질병관리청이 주관하는 ‘감염병 극복 연구역량 강화 사업’의 하나로 추진된다. 질병관리청 국립감염병연구소 약제내성연구과가 기획하고 범부처방역연계감염병연구개발재단(GFID)이 연구 용역을 발주했다. 연구 기간은 6개월이다. 항균물질 개발에는 항균활성과 작용기전 평가부터 감염동물모델, 비임상시험, 약동학·약력학(PK/PD), 독성평가, 분석법 개발, 제조공정 구축 등 다양한 단계가 필요하다. 하지만 대학이나 연구기관, 병원, 바이오벤처 등이 개별적으로 적합한 전문가와 시험기관을 찾고 각 단계에서 얻은 결과를 종합해 다음 개발 전략을 수립하는 데에는 한계가 있다는 게 AIMS의 설명이다. 이번 과제는 특정 후보물질에 연구비나 시험비를 지원하는 사업과는 성격이 다르다. 후보물질의 개발 단계와 병목을 진단한 뒤 필요한 전문가와 시험·분석·제조 인프라를 연결하는 지원체계를 설계하는 데 초점이 맞춰졌다. AIMS는 연구를 통해 지원 기능과 운영 절차, 전문가·인프라 매칭 기준, 비용 구조와 검증 체계 등을 구체화할 계획이다. 후보물질 개발자가 어떤 지원을 언제, 어떤 절차를 통해 받을 수 있는지를 표준화하는 것이 목표다. 지원 대상은 저분자 항균제를 비롯해 항균 펩타이드, 박테리오파지, 생균치료제(LBP), 엔도라이신 등 다양한 유형의 항균물질을 포괄한다. 물질의 특성과 개발 단계에 따라 필요한 지원이 다른 만큼 유형별 지원 기준도 별도로 마련할 예정이다. 이를 위해 AIMS는 국내 관련 전문가와 시험·분석·제조 인프라를 기능별로 정리하고 국내 항균물질 개발자를 대상으로 설문조사와 심층 인터뷰를 진행한다. 조사 결과를 토대로 수요 접수부터 자료 검토, 병목 진단, 전문가·인프라 매칭, 수행 관리, 종료 평가까지 이어지는 표준운영절차를 설계할 예정이다. 비용 모델도 연구 대상이다. 지원 범위와 서비스 내용에 따른 비용 구조를 마련하고 향후 사업 운영에 필요한 재원 조달 방안까지 검토한다. AIMS는 신약개발 전략과 비임상·임상약리, CMC·규제과학, 의사결정 전략 컨설팅 역량을 바탕으로 대학과 병원, 연구기관, 바이오기업 및 전문 CRO·CDMO 등과 구축한 네트워크를 활용할 계획이다. 최종 결과물은 기술지원 기능 정의서와 항균물질 유형별 지원 매트릭스, 전문가 데이터베이스, 물적 인프라 맵, 수요조사 결과, 전문가·인프라 매칭 기준, 표준운영절차와 관련 서식, 비용모델 및 재원 시나리오 등으로 구성된다. 연구 결과를 토대로 2027~2028년 시범운영을 진행해 운영모델을 검증하고 보완한 뒤 2029~2031년 본운영으로 확대하는 방안이 추진될 예정이다. 한승훈 AIMS 대표이사는 “국내에는 우수한 항균물질 연구 역량과 시험·분석·제조 인프라가 있지만 후보물질별 개발 병목에 맞춰 연계하는 시스템은 충분하지 않다”며 “AIMS가 보유한 신약개발 컨설팅 경험과 분야별 전문가 네트워크를 활용해 개발자가 실제로 어떤 절차를 통해 어떤 지원을 받을 수 있는지 구체적인 운영모델을 마련하겠다”고 말했다.
2026-08-18 16:37:59
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"AI가 개발하고 사람이 검증한다"…AWS, AI 주도 개발 방법론 공개
[경제일보] "AI를 도입한 개발 조직의 94%가 기대했던 성과를 내지 못하고 있다" 생성형 인공지능(AI)이 소프트웨어 개발 생산성을 끌어올릴 것이라는 기대와 달리 실제 서비스 출시까지 이어지는 사례는 많지 않다는 분석이 나온다. AI가 코드 작성 속도는 높였지만 보안과 검증, 운영 등 개발 전 과정까지 해결하지는 못하고 있기 때문이다. 아마존웹서비스(AWS)는 AI 코딩을 넘어 AI가 개발 전 과정에 참여하고 사람이 이를 검증하는 'AI 주도 개발(AI-DLC)'이 새로운 개발 방식이 될 것이라고 강조했다. 16일 AWS는 서울 강남구 AWS 코리아 사옥에서 'AI-DLC & Kiro 기자간담회 및 핸즈온 세션'을 열고 AI 기반 개발 방법론인 'AI-DLC(AI-Driven Development Life Cycle)'와 스펙 기반 개발 도구 '키로(Kiro)'를 소개했다. 이날 발표를 맡은 박혜영 AWS 코리아 수석 솔루션즈 아키텍트(SA)는 "AI는 기존의 소프트웨어 개발 역량을 강화하고 있으나 모두에게 균등하게 효과가 있진 않다"며 "강한 기술을 가진 조직이 더 앞서가고 있고 나머지는 제자리에 오히려 머물고 있다"고 말했다. AWS가 제시한 서클CI의 '2026 소프트웨어 딜리버리 보고서'에 따르면 AI를 도입한 개발 조직의 94%는 기대했던 성과를 내지 못하고 있는 것으로 나타났다. 기능을 개발하는 속도는 85% 빨라졌지만 실제 프로덕션 환경에 배포되는 속도는 26% 개선에 그쳤다. 박 SA는 "AI 코딩으로 피처를 개발하는 것은 무려 85%나 빨라졌지만 서비스까지 올리는 것은 어렵다"며 "만드는 건 빨라졌지만 고치는 건 더 오래 걸린다"고 설명했다. 이어 "이것이 지금 AI 코딩의 현실"이라고 강조했다. AI 코딩 도구 사용자들의 가장 큰 불만 사항 역시 '거의 맞지만 완벽하지 않은 코드'였다. 개발자 1만6000명을 대상으로 진행된 설문조사에서는 응답자의 45%가 이를 가장 큰 불만 사항으로 꼽았으며, 상당수는 AI가 작성한 코드를 수정하는 데 더 많은 시간을 쓰고 있다고 답했다. AWS는 해당 한계의 원인으로 AI가 소프트웨어 개발의 일부만 담당하고 있다는 점을 지목했다. 실제 코딩은 전체 개발 과정의 일부에 불과하며 설계와 테스트, 검증, 운영 등 나머지 과정 역시 중요하다는 설명이다. 박 SA는 "우리가 흔히 보는 AI 코딩은 개발의 일부일 뿐"이라며 "실제 이게 프로덕션 레벨로 나가기 위해서는 설계도 해야 되고 테스트도 해야 되고 검증도 해야 되고 소통도 해야 된다"고 말했다. 이어 "나머지 80%는 AI가 제공을 하고 있지 않기 때문에 이 80%를 건드려야 전체적인 생산성이 올라간다"며 "그것이 오늘 말씀드릴 AI-DLC가 하는 역할"이라고 설명했다. AWS는 현재 AI 개발 방식이 크게 사람이 직접 개발하고 AI가 일부를 보조하는 방식, AI에게 개발을 맡기는 이른바 '바이브 코딩', AI가 실행하고 사람이 검증하는 방식으로 나뉜다고 설명했다. AWS는 이 가운데 세 번째 방식인 AI-DLC를 새로운 개발 방법론으로 제시했다. AI-DLC는 프로젝트 '정의'와 '구축', '운영' 등 3단계로 구성되며 요구사항 정의부터 실제 코드 작성, 운영과 배포까지 AI가 작업을 수행하고 사람이 이를 검증하는 구조다. AI-DLC의 특징은 하나의 AI가 모든 작업을 수행하는 것이 아니라 총 11개의 전문 AI 에이전트가 역할을 나눠 협업한다는 점이다. 설계 단계에서는 설계 전문 AI가, 구축 단계에서는 개발 전문 AI가 각각 역할을 수행한다. 또한 요구사항 정의서와 사용자 스토리, API 명세서, 보안 설계 문서, 테스트 코드, 배포 가이드 등 개발 전 과정의 산출물을 AI가 자동으로 생성한다. 각 단계에서 이뤄진 의사결정 과정 역시 모두 문서로 남겨 추적이 가능하다. 박 SA는 "하나의 AI 에이전트가 아니라 11개의 전문 AI 에이전트가 이 역할들을 수행하면서 각각 역할을 교대로 수행한다"며 "설계 단계에서는 설계 에이전트가, 구축 단계에서는 구축 에이전트가 서로 협업하게 된다"고 말했다. 이어 "AI가 무엇을 했고 사람이 무엇을 했는지를 다 감사 기능으로 남겨 놓는다"며 "AI가 바뀌거나 사람이 나중에 바뀌거나 신입이 들어오더라도 전체를 누구나 이해할 수 있는 형태로 유지하는 맥락을 축적하는 기능이 있다"고 덧붙였다. AWS는 AI-DLC를 구현하는 대표 도구로 스펙 기반 AI 개발 도구인 키로도 소개했다. 키로는 프롬프트를 입력하면 즉시 코드를 생성하는 기존 AI 코딩 도구와 달리 요구사항과 설계를 먼저 문서화한 뒤 코드를 생성하는 방식이다. 단계별 사람의 승인을 거치는 스펙 기반 개발과 테스트·문서화·보안 점검 등을 자동 수행하는 '에이전트 훅', 조직의 개발 규칙을 AI가 학습하는 '스티어링', 외부 시스템과 연동하는 'MCP' 등을 지원한다. AWS가 공개한 오픈소스 벤치마크 결과에 따르면 동일한 AI 모델로 같은 작업을 수행했을 때 키로의 작업당 비용은 경쟁 도구 대비 6분의 1에서 10분의 1 수준으로 나타났다. 이어진 파이어사이드 챗에서는 AWS 서밋 서울 2026 'AI-DLC 챌린지' 우승팀인 현대해상과 LG유플러스, SK AX가 각각 AI 업무 인텔리전스 플랫폼과 차량 내 다중 화자 AI 에이전트, RFP 분석 자동화 시스템 등을 소개하며 AI 주도 개발 활용 사례를 공유했다. AWS는 앞으로 AI 시대 개발자의 역할 역시 크게 변화할 것으로 전망했다. 단순히 코드를 작성하는 역할에서 벗어나 AI와 함께 설계하고 검증하는 역할이 중요해질 것이라는 설명이다.
2026-07-16 14:00:38