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개보위, AI 데이터 규제 '활용·책임' 함께 손본다…AX 안심체계 구축
[경제일보] 개인정보보호위원회가 인공지능(AI) 개발 과정의 데이터 활용 문턱을 낮추는 동시에 유출과 오남용에 대한 책임은 강화하는 규제 전환에 나선다. 일률적인 개인정보 규제에서 벗어나 AI 기술과 데이터의 위험 수준에 따라 활용 범위와 안전조치를 달리 적용하는 것이 핵심이다. 개인정보위는 16일 이재명 대통령에게 보고한 하반기 업무계획에서 4대 역점 분야와 개혁·지역성장·국가정상화 과제를 제시했다. AI 개발과 운영 과정에서 발생하는 법적 불확실성을 줄이기 위한 가칭 ‘AX 안심 지원체계’를 구축하고, 공익·사회적 목적의 AI 개발에는 맞춤형 안전조치를 전제로 원본 개인정보 활용을 허용하는 특례 도입을 추진한다. ◆ AI 데이터 활용 문턱 낮추고 사전 검토 강화 AX 안심 지원체계는 적극적 법령 해석과 사전적정성 검토, 비조치 의견서 등 기존 제도를 통합해 AI 기업과 공공기관에 적합한 지원 방식을 연결하는 구조다. 기업이 AI 서비스를 개발한 뒤 제재 여부를 기다리는 방식에서 벗어나 개발 단계부터 데이터 처리의 적법성과 프라이버시 위험을 점검하도록 하겠다는 취지다. 개인정보위는 에이전틱 AI와 공공 AX 등 기술·분야별 안내서도 마련할 계획이다. 자율적으로 업무를 수행하는 에이전틱 AI는 개인정보 접근 범위와 행위 책임이 불명확할 수 있고 로봇·스마트글라스 등 피지컬 AI는 카메라와 마이크로 주변인의 정보를 실시간 수집할 가능성이 크다. 기술별 위험이 다른 만큼 하나의 동의 절차만으로 규율하기 어렵다는 판단이다. AI 원본활용 특례는 범죄 대응과 재난 방지 등 공익적 목적의 AI 개발에서 가명정보만으로 연구 목적을 달성하기 어려운 경우를 겨냥한다. 신청과 현장조사, 위험평가, 전문위원회와 개인정보위 심의, 사후관리 절차를 거쳐 제한적으로 원본 활용을 허용하는 방식이다. 제도의 본질은 무제한 활용 허용이 아니다. 활용 필요성과 공익성을 확인하고 정보의 민감도와 유출 가능성에 맞춘 안전조치를 부과하는 조건부 활용체계에 가깝다. 개인정보위는 AI 시대의 데이터 활용을 넓히되 위험에 비례하는 규율 방식으로 전환하겠다는 방침이다. ◆ 공공기관 387개 시스템 보안 의무 강화 대규모 개인정보를 보유한 공공기관에는 더 무거운 책임이 부과된다. 개인정보위는 주요 개인정보 처리 시스템 387개를 대상으로 연 1회 이상 취약점 점검과 모의해킹을 의무화하고 전문 개인정보보호책임자(CPO) 지정과 신고도 강화할 계획이다. 정부24와 국민신문고 등 주요 공공시스템에는 개인정보보호 관리체계 인증인 ISMS-P를 단계적으로 의무화한다. 주민등록번호 5000만건 이상을 보유한 대민 시스템 11종은 별도 집중관리 대상으로 지정하고 자체 점검 결과가 미흡한 시스템에는 관계부처 합동점검을 실시한다. 공공기관의 개인정보보호 인력과 예산 확대도 병행한다. 취약점 점검, 접속기록 관리, 보호 솔루션 도입에 필요한 예산 확보를 지원하고 담당자에게 수당과 인사상 우대 방안을 제공하는 방안이 추진된다. 반대로 고의나 중과실에 따른 유출과 업무 해태에는 징계 권고와 이행점검을 통해 책임을 묻는다. 공공부문의 개인정보 유출은 민간 사고보다 피해 범위가 넓고 국민이 서비스를 선택해 회피하기도 어렵다. 개인정보위가 공공기관의 자율점검을 의무 점검과 인증체계로 전환하려는 이유도 공공서비스의 신뢰를 기관의 자율에만 맡길 수 없다는 판단에서 출발한다. ◆ 예방투자는 감경하고 중대 위반은 최대 10% 민간기업 제재 체계도 달라진다. 개인정보위는 기업이 법정 의무를 넘어 예방투자를 하고 유출 사고를 신속하게 탐지·차단한 경우 과징금 산정에서 이를 반영할 계획이다. 사고 이후 2차 피해 방지와 피해회복, 보호체계 복원 수준도 평가 대상에 포함한다. 보호 역량이 부족한 중소·영세기업에는 기술지원과 컨설팅을 제공한다. 경미한 사건은 시정을 전제로 처분을 면제하되 같은 위반이 반복되면 제재를 가중하는 ‘처분성 경고제’도 도입할 예정이다. 규제 비용을 감당하기 어려운 기업에는 개선 기회를 주면서 반복적 방치에는 책임을 묻는 구조다. 반면 중대하거나 반복적인 위반에는 매출액의 최대 10%까지 징벌적 과징금을 부과하는 제도를 시행한다. 유출 신고와 통지를 지연하거나 피해 확산 방지 조치를 이행하지 않은 경우에도 과징금이 가중된다. 조사 과정에서 자료를 숨기거나 폐기하는 행위에는 별도 제재와 신고포상금 도입도 추진한다. 100만건 이상이 유출된 중요 사건은 전담 조사단을 구성해 신속하게 조사하고 소규모·정형화된 사건은 소위원회 중심의 신속 처리 절차를 적용한다. 개인정보위는 연내 기술분석센터를 구축하고 포렌식 기능을 강화해 랜섬웨어와 AI 해킹 등 복합적인 침해사고에 대응할 계획이다. ◆ AI 규제의 성패는 ‘허용 이후의 책임’에 달렸다 국민 권리구제 체계도 확대된다. 개인정보 유출 기업의 손해배상 책임을 강화하고 유출 관련 과징금 수입을 피해회복과 권리구제에 활용하는 통합기금 도입을 추진한다. 약 300개 주요 앱을 대상으로 탈퇴 방해, 선택동의 강요, 반복적 동의 요구 등 개인정보 다크패턴 실태도 점검한다. 마이데이터는 의료·통신·에너지 분야를 결합한 서비스로 확장한다. 진료·검사 기록을 활용한 맞춤 서비스, 실제 통신 이용량에 기반한 요금제 추천, 공과금 납부 이력을 활용한 대안 신용평가 등이 검토 대상이다. 개인정보 활용으로 발생한 수익의 일부를 정보주체에게 돌려주는 이익공유 모델도 추진한다. 이번 업무계획은 개인정보 정책의 중심을 ‘동의를 받았는가’에서 ‘어떤 위험을 만들고 어떻게 통제했는가’로 옮기려는 시도다. AI 산업에는 데이터 활용의 예측 가능성을 주고, 국민에게는 피해 예방과 구제 장치를 강화하는 방식이다. 규제 완화만으로 AI 혁신이 만들어지는 것은 아니다. 원본 데이터 활용 범위가 넓어질수록 기업과 공공기관의 설명 책임, 기록 의무, 사후 검증도 더 엄격해져야 한다. 활용의 문을 여는 것은 정부가 할 수 있지만 신뢰를 지키는 것은 데이터를 다루는 기관의 몫이다. AI 시대 개인정보 정책의 성패는 얼마나 많이 허용했느냐가 아니라 허용 이후의 위험을 얼마나 투명하게 통제했느냐에서 갈릴 것이다.
2026-07-17 11:50:23
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한화오션, 신안우이 해상풍력 착공…개발부터 설치까지 맡는다
[경제일보] 한화오션이 3조4000억원 규모의 신안우이 해상풍력 사업을 통해 조선사를 넘어 종합 해상풍력 사업자로 영역을 넓힌다. 사업 개발과 투자 유치부터 설계·조달·시공(EPC), 풍력발전기 해상 설치까지 전 과정에 참여하게 된다. 16일 한화오션은 전남 신안군 ‘신안우이 해상풍력 발전사업’ 착공식을 열고 본격적인 건설에 들어갔다. 신안군 도초면 우이도 인근 해상에 총 390MW 규모의 발전단지를 조성해 2029년 준공할 계획이다. 한화오션은 사업 발굴과 인허가, 투자 유치를 총괄하는 개발사업자이자 설계·조달·시공을 이끄는 EPC 주간사로 참여해 현대건설과 함께 발전단지 설계와 기자재 조달, 시공을 수행할 예정이다. 한국중부발전은 준공 이후 25년간 발전단지를 운영하며 전력 공급을 담당한다. 신안우이 사업은 국민성장펀드와 미래에너지펀드가 각각 선정한 첫 투자사업으로, 대규모 해상풍력 사업에 국내 정책금융과 민간자본을 결합했다는 점에서도 주목된다. 금융위원회에 따르면 전체 사업비 가운데 5100억원은 자기자본, 2조8900억원은 대출로 조달한다. 한국산업은행과 KB국민은행을 비롯한 국내 금융기관이 참여했으며, 첨단전략산업기금도 장기 대출 방식으로 자금을 공급한다. 한화오션은 약 8000억원을 투자해 건조 중인 차세대 해상풍력발전기 설치선(WTIV)도 신안우이 사업에 투입할 예정이다. WTIV는 선체를 해수면 위로 들어 올린 뒤 대형 크레인으로 터빈과 블레이드를 설치하는 특수선이다. 자체 설치선을 확보하면 해외 선박 용선에 따른 비용과 일정 부담을 줄일 수 있다. 한화오션은 조선·해양플랜트 분야에서 쌓은 대형 구조물 설계와 해상 공정관리 역량을 활용해 EPC와 설치 능력을 함께 확보한다는 전략이다. 터빈을 제외한 하부구조물과 해저케이블, 해상변전소, 설치선 등 주요 기자재는 국내 공급망을 중심으로 조달한다. 정부는 순수 국내 자본으로 추진되는 첫 대규모 해상풍력 사업이라는 점에서 조선·케이블 등 관련 산업의 동반 성장을 기대하고 있다. 한화오션 관계자는 “신안우이 해상풍력 발전사업은 국내 기술과 공급망을 기반으로 대한민국 해상풍력 산업의 경쟁력을 높이는 중요한 사업”이며 “국내 해상풍력 산업 생태계 조성과 에너지 전환에 기여하고, 글로벌 해상풍력 시장에서도 새로운 성장 기회를 지속적으로 만들어 나가겠다”고 했다.
2026-07-16 18:03:56
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550조원 AI 데이터센터, 속도가 성패…SK·GS·네이버 "세금·전력·GPU 풀어달라"
[경제일보] 정부와 SK텔레콤, GS, 네이버가 2029년까지 8.4기가와트(GW) 규모의 인공지능 데이터센터(AIDC)를 구축하는 메가프로젝트를 본격화한다. 투자 유치를 포함해 약 550조원을 민간이 조달하고 정부는 전력과 부지, 용수, 인허가를 지원하는 구조다. 1단계 사업은 △SK텔레콤 5GW △GS 2.4GW △네이버 1GW로 구성된다. 이후 SK텔레콤이 2035년까지 자체 구축 규모를 15GW로 늘리면 전체 프로젝트는 18.4GW로 확대된다. 2029년 8.4GW와 2035년 18.4GW는 사업 단계와 목표 시점이 다른 수치다. 국회 과학기술정보방송통신위원회 소속 의원들은 16일 서울 여의도 국회 의원회관에서 ‘AI 인프라 투자 촉진과 지능 수출을 위한 전략 토론회’를 열고 사업 추진 방안을 논의했다. 송기헌 과방위원장 등 더불어민주당 의원들이 주최한 이날 행사에는 SK텔레콤과 GS, 네이버클라우드, 삼성SDS, 한국데이터센터연합회, 과학기술정보통신부 관계자들이 참석했다. ◆ AI 경쟁, 모델에서 ‘전력·GPU 확보전’으로 초거대 AI 모델의 학습과 추론 수요가 급증하면서 AI 경쟁의 무게중심은 모델 개발에서 이를 안정적으로 가동할 컴퓨팅 인프라 확보로 확대되고 있다. AI 데이터센터는 대규모 GPU와 고대역폭메모리(HBM), 전력·냉각 설비를 결합해 AI 서비스에 필요한 토큰을 생산하는 시설이다. 정부가 대규모 AIDC를 국가 메가프로젝트로 추진하는 배경도 여기에 있다. AI 모델을 보유하더라도 국내에 충분한 컴퓨팅 자원이 없으면 해외 클라우드와 GPU 공급망에 의존할 수밖에 없다. 반대로 글로벌 빅테크의 연산 자산을 국내에 유치하면 데이터센터 운영뿐 아니라 반도체와 전력기기, 냉각, 네트워크, 클라우드 소프트웨어까지 후방 산업을 함께 키울 수 있다. 한국은 HBM을 생산하는 반도체 기업과 초고속 통신망, 해저케이블, 대형 산업시설 운영 경험을 보유하고 있다는 점에서 경쟁력이 있다는 평가를 받는다. 다만 수백조원에 달하는 투자계획을 실제 착공과 가동으로 연결하려면 전력망과 부지, 장비 조달 시간을 글로벌 고객이 요구하는 수준으로 단축해야 한다. ◆ SKT “AI 자산 유치는 국가 안보 자산 확보” SK텔레콤은 2029년까지 5GW를 단계적으로 구축하고 2035년까지 아시아 최대 수준인 15GW로 확대한다는 계획이다. 울산 AIDC를 시작으로 전국 거점에 인프라를 조성하고 아마존웹서비스(AWS)를 비롯한 글로벌 빅테크와 협력을 확대한다. 윤성은 SK텔레콤 Comm센터장 겸 AI정책연구원장은 “과거 아시아의 금융 허브는 홍콩과 싱가포르였지만 AI 허브의 주인은 우리가 매우 유력하다”며 한국의 반도체·건설 역량과 안정적인 전력망, 통신 인프라를 강점으로 제시했다. 윤 센터장은 글로벌 빅테크의 AI 연산 자산을 국내에 유치하는 것은 “그 어떤 안보동맹보다 강력한 국가 전략 안보 자산이 된다”고 강조했다. 국가와 산업의 AI 의존도가 높아질수록 국내 컴퓨팅 자원 확보가 경제안보와 직결된다는 의미다. SK텔레콤은 현행 조세특례제한법상 코로케이션 방식의 데이터센터가 임대업으로 해석돼 세액공제 대상에서 제외될 수 있다는 점을 문제로 지적했다. AIDC를 지능을 생산하는 공장으로 보고 국가전략기술 사업화 시설에 포함하는 한편 부지와 전력, 건축 관련 인허가를 한 번에 처리하는 패스트트랙을 도입해야 한다는 주장이다. ◆ GS “변압기 납기만 2년…글로벌 수주 놓칠 수 있어” GS는 강원도 동해 일원에 총 2.4GW 규모의 AIDC 캠퍼스를 추진한다. 2028년까지 1단계 1.2GW, 2029년까지 2단계 1.2GW를 구축할 계획이다. GPU와 메모리 등 컴퓨팅 장비를 포함한 총투자비는 약 120조원으로 추산했다. 도현수 GS AI인프라 대표는 글로벌 고객 유치의 핵심으로 ‘속도’를 꼽았다. 해외 빅테크는 데이터센터 공급 가능 시점을 먼저 확인하지만 국내에서는 대형 변압기 조달에만 약 2년이 걸릴 수 있다는 설명이다. 도 대표는 “글로벌 고객 대부분이 ‘2년 안에 지어줄 수 있느냐’고 묻는다”며 “부품과 변압기 조달에 유연성을 발휘해줬으면 한다”고 말했다. 반도체 공장 증설과 데이터센터 투자가 동시에 진행되면서 전력기기 생산 물량을 놓고 경쟁하는 상황도 병목 요인으로 지목했다. 대규모 냉각 용수 확보도 과제다. GS는 해수와 중수도 등 대체 수자원을 냉각에 활용할 수 있도록 취수 관련 규제를 완화하고 환경·건축 인허가 절차를 간소화해 달라고 요청했다. ◆ 네이버 “국가가 GPU 구매력 모아야” 네이버클라우드는 자체 데이터센터 ‘각 춘천’과 ‘각 세종’, 초거대 AI 모델 ‘하이퍼클로바X’ 운영 경험을 바탕으로 1GW 규모의 글로벌 AI 팩토리를 구축한다. 내년 상반기까지 55메가와트(MW) 규모의 GPU 서비스(GPUaaS)를 제공하고 같은 해 100MW 이상으로 확대한다는 계획이다. 배성준 네이버클라우드 전무는 AI 팩토리 구축 비용의 약 70%가 GPU와 서버 등 컴퓨팅 장비에 집중된다고 설명했다. 글로벌 빅테크보다 구매 물량이 적은 국내 기업은 GPU 가격과 공급 시기 협상에서 불리할 수밖에 없다는 지적이다. 배 전무는 “국가 차원에서 GPU 구매력을 모아 협상력을 높여야 한다”고 제안했다. 비수도권 데이터센터의 전력계통영향평가 절차를 단축하고 장기간 안정적인 전력 비용을 보장하는 AIDC 전용 요금제를 마련해야 한다는 의견도 내놨다. 네이버는 공공기관이 국산 AI 모델을 우선 도입해 초기 시장을 만들고 일본·대만 등과 보안 인증을 공유해야 한다고 제안했다. 데이터센터와 클라우드, AI 모델, 서비스를 묶어 수출하려면 해외에서도 통용되는 실적과 인증이 필요하다는 판단이다. ◆ 삼성SDS·업계 “세제 혜택과 규제 컨트롤타워 필요” 삼성SDS도 AIDC를 국가전략산업으로 지정해야 한다는 데 힘을 보탰다. 이항재 삼성SDS 상무는 “데이터센터 하나를 짓는 데도 파이낸싱이 필요하고 이자 비용까지 감당하며 영업해야 하는 구조여서 세제 혜택이 절실하다”고 말했다. 이 상무는 기업이 개별적으로 부지와 전력 공급처를 찾는 방식에서 벗어나 전국에 2∼3GW 규모의 AIDC 클러스터를 미리 조성해야 한다고 제안했다. 과기정통부 내 AIDC 사업을 전담할 정규 조직을 신설할 필요성도 제기했다. 채효근 한국데이터센터연합회 전무는 “현재 데이터센터는 1년에 8차례 안팎의 비슷한 점검을 여러 부처로부터 받고 있다”며 부처별 규제를 일원화할 컨트롤타워 지정을 요청했다. ◆ 정부, 테스트랩 10곳·범부처 TF로 지원 정부는 국산 AIDC 솔루션을 검증하고 수출 실적을 확보할 수 있도록 테스트랩 10곳을 구축한다. 국산 AI 반도체와 대형 비상발전기, 무정전전원장치(UPS), 냉각 설비 등 국산화가 부족한 장비의 기술개발도 지원할 계획이다. 김경만 과기정통부 AI정책실장은 “AI 인프라는 단순히 건물을 짓는 것을 넘어 AI 생태계 전체에서 데이터센터가 어떤 역할을 하는지에 초점을 맞춰야 한다”고 말했다. 이어 전력·냉각 등 물리적 설비와 GPU·네트워크·클라우드 운영 기술을 함께 육성하겠다고 밝혔다. 과기정통부는 전력과 부지, 용수 등 부처 간 쟁점을 조율하는 실무 태스크포스(TF)를 월 1회 정기 운영하고 필요할 때마다 수시로 소집할 방침이다. 관건은 550조원이라는 투자계획을 실제 고객 계약과 가동으로 연결하는 것이다. 8.4GW는 확정된 매출이나 수주가 아니라 기업과 정부가 제시한 구축 목표다. 글로벌 고객 확보와 투자금 조달, 전력망 연결, GPU·변압기 공급이 일정에 맞춰 진행돼야 계획이 현실화할 수 있다. 송기헌 국회 과방위원장은 “기업의 투자 의지만으로 해결하기 어려운 문제인 만큼 정부와 국회가 제도적 기반을 마련하고 예측 가능한 투자환경을 조성해야 한다”며 “데이터센터와 반도체·클라우드·소프트웨어·운영기술을 결합한 인프라 모델을 경쟁력 있는 수출산업으로 발전시켜야 한다”고 강조했다. 황정아 더불어민주당 의원도 “지능을 생산·수출할 AI 팩토리 투자를 가속화할 골든타임”이라며 “산업 현장에서 나온 제언을 입법과 정책으로 뒷받침하겠다”고 말했다.
2026-07-16 17:44:09
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KT나스미디어, AI가 광고 타깃·입찰까지 결정…11조원 디지털 광고시장 재편
[경제일보] 인공지능(AI)이 검색과 콘텐츠를 넘어 광고 소재 제작과 타깃 설정, 매체 선택, 입찰까지 담당하면서 국내 디지털 광고시장의 경쟁 구도가 달라지고 있다. 하반기에는 AI 기반 광고 운영과 온라인동영상서비스(OTT), 커넥티드TV(CTV), 숏폼을 아우르는 영상 광고 통합 구매가 본격화할 것이라는 전망이 나왔다. KT나스미디어는 이 같은 내용을 담은 ‘2026 상반기 디지털 미디어&마케팅 결산 보고서’를 발간했다고 16일 밝혔다. 보고서는 상반기 디지털 미디어 시장의 주요 이슈로 △AI 검색 고도화 △AI 에이전트 도입 △라이브 콘텐츠 강화 △장소 탐색의 비즈니스화 △수익모델 확장 등 5가지를 꼽았다. 네이버와 구글의 검색 서비스는 정보를 요약하는 단계를 넘어 예약과 구매 등 이용자의 후속 행동을 지원하는 방향으로 진화했다. 네이버 쇼핑 에이전트와 카카오톡 AI 에이전트 등 일상형 서비스도 확대됐다. 라이브 콘텐츠는 스포츠 중계를 중심으로 서비스 경쟁이 심화했고, 지도 서비스는 장소 탐색을 오프라인 방문과 광고로 연결하는 플랫폼으로 바뀌고 있다. 인스타그램의 유료 구독 도입처럼 플랫폼이 광고 이외의 수익원을 확보하려는 움직임도 이어졌다. ◆ 국내 디지털 광고시장 11조원 돌파 전망 광고시장의 무게중심은 이미 디지털로 이동했다. 한국방송광고진흥공사(KOBACO) 자료를 인용한 KT나스미디어 공시에 따르면 국내 디지털 광고비는 지난해 10조7204억원에서 올해 11조4945억원으로 7.2% 증가할 전망이다. 전체 광고시장 예상 규모인 17조9354억원의 64.1%에 해당한다. 반면 방송광고 시장은 올해도 7.8% 감소할 것으로 예상됐다. 디지털 광고는 이용자의 클릭과 구매 전환을 측정하고 집행 결과에 따라 예산을 빠르게 조정할 수 있다는 점에서 경기 변동에도 상대적으로 방어력이 높다. 광고주가 브랜드 인지도보다 매출과 회원 가입 등 직접적인 성과를 중시할수록 검색과 커머스, 영상 광고로 예산이 이동할 가능성이 크다. KT나스미디어는 하반기 생성형 AI 검색과 대화 화면이 새로운 광고 지면으로 자리 잡을 것으로 내다봤다. 광고 운영도 목표와 예산, 소재를 입력하면 AI가 이용자 타깃과 노출 지면, 입찰 가격을 자동으로 조정하는 방식으로 바뀔 전망이다. 이 과정에서 광고대행사와 미디어렙의 역할도 변할 것으로 보인다. 반복적인 매체 집행 업무는 AI가 대신하고 업계의 경쟁력은 △기업이 보유한 고객 데이터 활용 △플랫폼별 광고 성과 비교 △광고 소재 기획 △브랜드 안전성 관리 등으로 이동할 가능성이 크다. 네이버와 구글, 메타 등 대형 플랫폼이 자체 AI 광고 도구를 강화하는 점은 광고업계에 기회이자 부담이다. 광고주는 적은 인력으로 캠페인을 운영할 수 있지만 플랫폼 알고리즘에 대한 의존도는 높아진다. 미디어렙과 광고기술 기업은 여러 플랫폼의 데이터를 통합하고 광고 효과를 객관적으로 측정하는 역량을 확보해야 한다. ◆ CTV·OTT 묶어 사는 통합 광고 확대 영상 광고시장에서는 수요자 중심 광고 구매 플랫폼인 DSP(Demand Side Platform)의 활용이 늘어날 전망이다. OTT와 CTV, 숏폼 등으로 시청 채널이 분산되면서 광고주가 여러 영상 매체를 하나의 플랫폼에서 구매하고 빈도와 예산을 통합 관리하려는 수요가 커지고 있기 때문이다. IAB 유럽의 2026년 조사에서도 광고·미디어 업계 응답자의 약 70%가 CTV를 가장 유망한 성장 분야로 꼽았다. 다만 여러 채널에서 캠페인 대부분을 통합 집행하고 있다는 응답은 17%에 그쳤다. 광고 사기와 브랜드 안전성, 노출 측정, 거래 투명성 등은 통합 구매 확산을 가로막는 과제로 지목됐다. 국내에서도 통신사와 OTT, IPTV, 광고기술 기업을 중심으로 영상 광고 통합 구매 경쟁이 치열해질 것으로 예상된다. KT그룹의 통신·IPTV 데이터와 광고 플랫폼을 활용할 수 있는 KT나스미디어에는 사업 확대 기회지만, 글로벌 플랫폼 및 다른 미디어렙과의 데이터·측정 기술 경쟁도 피하기 어렵다. 허진영 KT나스미디어 미디어본부장 이사는 “2026년 상반기에는 AI가 검색과 커머스, 콘텐츠 분야의 핵심 축으로 자리 잡았다면 하반기에는 광고 지면과 운영, 구매 방식 전반이 구조적으로 변화할 것”이라며 “광고주와 미디어 업계는 AI 기반의 새로운 광고 환경과 영상 매체 통합 구매 체계에 선제적으로 대응할 필요가 있다”고 말했다.
2026-07-16 16:40:59
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차세대 민항기 승부수 띄운 정부…우주항공청, 민항기 국제공동개발 추진단 출범
[경제일보] 정부와 항공업계가 보잉과 에어버스의 차세대 민항기 개발 사업 참여를 위한 '국가대표팀'을 꾸렸다. 한 번 글로벌 민항기 공급망에 진입하면 최소 20~30년간 안정적인 수출이 가능한 만큼 범정부 차원의 지원 체계를 구축해 미래 먹거리 확보에 나서는 것이다. 16일 우주항공청은 서울중앙우체국 국제회의실에서 관계부처와 항공제조기업 등이 참석한 가운데 '민항기 국제공동개발 민관합동추진단(이하 추진단)' 킥오프 회의를 개최했다고 밝혔다. 이날 회의에는 대통령비서실을 비롯해 산업통상자원부와 중소벤처기업부, 외교부, 금융위원회 등 관계부처와 한국항공우주산업(KAI), 대한항공, 한화에어로스페이스 등 산업계 관계자들이 참석했다. 추진단은 국내 기업의 차세대 민항기 국제공동개발 참여 기반을 조성하고 정부와 산업계가 함께 대응하기 위한 협력 체계를 구축하기 위해 마련됐다. 차세대 민항기 국제공동개발 사업은 에어버스와 보잉 등이 주도하는 차세대 민항기 개발 사업에 국내 기업들이 핵심 파트너로 참여하는 것을 목표로 진행된다. 글로벌 민항기 제조사들이 기존 A320과 보잉 737 등을 대체할 차세대 기종을 개발하는 과정에서 국내 기업이 핵심 부품과 모듈을 주도적으로 개발하고, 양산 단계에서 해당 품목에 대한 독점적인 납품 권한을 확보하는 방식이다. 민항기 산업은 한 번 글로벌 공급망에 진입하면 장기간 안정적인 수익을 확보할 수 있는 대표적인 산업으로 꼽힌다. 개발 과정에서 막대한 비용과 시간이 투입되지만, 개발에 성공할 경우 최소 20년에서 30년 동안 해당 품목을 안정적으로 수출할 수 있다. 이에 국내 항공산업의 미래 먹거리 확보를 위한 핵심 사업으로 평가받고 있다. 특히 차세대 민항기 개발 사업 참여는 단순한 부품 공급을 넘어 첨단 항공기 제조 기술을 확보할 수 있는 것으로 알려졌다. 기존 항공기보다 연료 소모량이 크게 줄어든 차세대 기체 개발 기술과 첨단 엔진 기술을 조기에 확보할 수 있을 전망이다. 정부가 지금부터 범정부 지원 체계 구축에 나선 것도 해당 이유로 분석된다. 차세대 민항기 개발은 오는 2030년 전후 본격적인 착수가 예상되는 만큼 기술 개발과 생산 설비 구축, 투자 재원 확보 등을 위한 선제적인 준비가 필요하다는 판단이다. 앞서 이재명 대통령은 지난 3일 열린 제5회 국가우주위원회에서 해당 사업의 중요성을 강조하며 범정부 역량 결집을 위한 전담 조직의 조속한 구성을 지시한 바 있다. 이번에 출범한 추진단은 오태석 우주항공청장을 단장으로 관계부처 국장급 공무원들이 참여하며, 향후 최대 100여 개의 국내 기업과 관련 협회, 외부 전문가 등이 참여할 예정이다. 추진단은 앞으로 국내 기업의 기술 역량 강화와 생산 설비 확대, 안정적인 투자 자금 확보 등을 위한 범정부 지원 방안을 마련할 계획이다. 또한 국내 기업 간 유기적인 협력 체계를 구축해 글로벌 제조사와의 협상력을 높이고 국제공동개발 사업 참여 기반을 조성하는 역할도 맡게 된다. 이를 위해 범정부 협의체를 중심으로 사업 추진 방향과 주요 정책 사항을 논의하고, 실무지원팀을 통해 연구개발(R&D)과 금융, 인프라 지원 방안을 발굴할 방침이다. 아울러 항공산업과 금융, 국제협력, 기술 분야 전문가로 구성된 자문위원회를 운영하고 기업별 협력 체계를 구축해 글로벌 제조사의 요구 사항을 분석하고 대응 전략도 마련할 계획이다. 우주항공청은 지자체 및 학계, 연구기관 등과도 긴밀히 협력해 전문 인력 확보와 지역 균형 발전 정책과 연계한 생산 인프라 지원 방안도 함께 논의할 예정이다. 이번 추진단 출범으로 정부는 차세대 민항기 국제공동개발 사업에 대한 연구개발 지원부터 생산과 금융, 글로벌 협력, 대외 협상까지 전 주기에 걸친 패키지 지원 체계를 마련한 것으로 평가된다. 이를 통해 국내 기업들의 글로벌 민항기 공급망 진입 가능성이 한층 높아질 것으로 전망된다. 오태석 우주항공청장은 "민항기 국제공동개발 참여는 국내 항공제조산업이 단순 부품공급을 넘어 고부가가치 제조 역량을 확보하기 위한 중요한 전환점"이라며 "우주항공청은 추진단을 중심으로 정부와 기업의 역량을 결집하고, 우리 기업이 글로벌 민항기 제조 공급망의 주역으로 자리매김할 수 있도록 적극 지원하겠다"고 말했다.
2026-07-16 15:52:47
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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
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롯데이노베이트, 10종 AI 에이전트 공개…"그룹 전반 AX 확산"
[경제일보] 롯데이노베이트가 계열사 맞춤형 AI 에이전트를 앞세워 롯데그룹의 인공지능 전환(AX)에 속도를 내고 있다. 생성형 AI를 넘어 업무를 직접 수행하는 '에이전틱 AI' 시대에 맞춰 식품과 유통, 화학, 인프라 등 그룹 전반의 업무 혁신을 추진하는 모습이다. 16일 롯데이노베이트는 자사의 계열사 맞춤형 AI 에이전트를 통해 롯데그룹의 AI 전환을 가속화하고 있다고 밝혔다. 롯데그룹은 AI를 미래 경쟁력 확보의 핵심 축으로 삼고 일하는 방식과 의사결정 체계, 고객 경험, 사업 운영 전반을 AI 중심으로 혁신하고 있다. 롯데이노베이트는 그룹의 AI 플랫폼 구축부터 현업 맞춤형 AI 에이전트 개발까지 담당하며 그룹 AX를 주도하고 있다. 특히 최근 글로벌 AI 시장이 생성형 AI를 넘어 스스로 업무를 수행하는 AI 에이전트 중심으로 재편되면서 기업들의 도입 경쟁도 본격화되고 있다. 단순한 정보 검색이나 답변 제공을 넘어 데이터 분석과 의사결정 지원, 업무 자동화까지 수행하는 AI 에이전트가 새로운 생산성 도구로 주목받고 있는 것이다. 롯데이노베이트는 이 같은 흐름에 맞춰 계열사별 업무 특성을 반영한 AI 에이전트를 개발하며 그룹 전반의 AI 활용 범위를 확대하고 있다. 실제 현장 적용 사례도 나오고 있다. 롯데이노베이트의 통합 AI 플랫폼 '아이멤버'를 기반으로 개발한 AI 음성번역 서비스는 소음이 많은 건설 현장에서도 작업자의 음성을 정확하게 인식하고 실시간 다국어 번역을 제공한다. 건설 전문 용어까지 반영할 수 있도록 개발돼 지난해 롯데건설에 도입된 데 이어 지난 5월에는 대우건설에도 적용됐다. 롯데이노베이트는 지난 15일 서울 송파구 롯데월드타워에서 열린 '2026 하반기 롯데 VCM'에 앞서 마련된 AI 전시에서 현업 적용을 목적으로 개발한 AI 에이전트 10여 종을 공개했다. 주요 경영진에게 AI 에이전트 활용 사례와 그룹 AX 추진 현황을 소개하며 AI 중심의 업무 혁신 방향을 제시했다. 이번에 선보인 AI 에이전트는 식품과 유통, 화학, 인프라 등 다양한 사업 분야의 실제 과제를 해결하기 위해 개발됐다. 식품·유통 부문에서는 가격 모니터링과 원물가 및 상품 수요 예측, 소비자 리뷰 분석을 통한 점포 경쟁력 진단 기능을 제공한다. 이를 통해 시장 변화에 대한 대응력을 높이고 데이터 기반 의사결정을 지원할 수 있다. 화학 부문에서는 석유화학과 전기차·배터리 산업의 글로벌 시장 전망을 분석하고, 인프라 부문에서는 신규 사업 후보지를 발굴하거나 콘텐츠 흥행성을 예측하는 기능을 선보였다. 음성과 모션 인식 기술을 적용한 AI 비서도 함께 공개하며 AI 활용 범위를 한층 넓힌 것으로 평가된다. 이번 서비스에는 대규모 언어 모델(LLM)을 활용한 생성형 AI와 검색 증강 생성(RAG) 기술이 적용됐다. 기업 내부 데이터를 분석해 필요한 정보를 실시간으로 제공하는 것은 물론 음성 인식(STT)과 음성 합성(TTS)을 활용한 대화형 기능도 구현했다. 롯데이노베이트는 향후 AI 에이전트를 그룹웨어와 전사적 자원관리(ERP) 시스템과 연계한 에이전틱 AI 형태로 고도화할 계획이다. 단순히 정보를 제공하는 수준을 넘어 업무를 수행하고 의사결정을 지원하는 형태로 발전시키겠다는 전략이다. 이를 통해 계열사별 업무 특성에 맞는 AI 활용 모델을 지속 확대하고 그룹 전반에 AI 중심의 일하는 방식을 정착시킨다는 방침이다. 롯데이노베이트는 AI와 클라우드, 데이터센터 운영 역량을 결합해 AI 서비스의 개발부터 인프라 구축, 운영까지 아우르는 엔드 투 엔드(End-to-End) AI 서비스를 제공하고 있다. 그룹 내부 AX를 넘어 다양한 산업 분야의 기업 고객을 대상으로 한 엔터프라이즈 AI 사업도 확대해 나갈 계획이다. 롯데이노베이트 관계자는 "이번에 선보인 AI 에이전트는 다양한 현업에서 즉시 활용할 수 있도록 설계한 기업형 AI 서비스"라며 "축적된 현장 적용 경험을 바탕으로 그룹의 AX를 고도화하고, 다양한 산업 분야의 AI 전환을 이끄는 엔터프라이즈 AI 사업을 확대해 나가겠다"고 말했다.
2026-07-16 08:34:35