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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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"하이 엘지, 라면 물 줘"…LG전자, AI 냉동얼음정수기 출시
[경제일보] LG전자가 인공지능(AI)을 접목한 냉동얼음정수기를 출시하며 AI홈 가전 라인업 확대에 나섰다. 음성 명령만으로 물과 얼음을 출수하는 것은 물론 가전 제어와 생활 정보 제공까지 가능한 AI홈 허브 기능을 앞세워 스마트홈 시장 공략에 속도를 낸다는 전략이다. LG전자는 AI 기능을 강화한 'LG 퓨리케어 AI 냉동얼음정수기'를 출시했다고 16일 밝혔다. 신제품은 음성 인식을 기반으로 물과 얼음을 간편하게 사용할 수 있는 것이 가장 큰 특징이다. 사용자는 "하이 엘지"를 호출한 뒤 "차가운 물 200밀리리터 줘", "얼음 한 컵 줘" 등 자연어 명령만으로 원하는 양과 종류의 물을 받을 수 있다. 출수 중 "스톱"이라고 말하면 즉시 작동을 멈춰 물이 넘치는 상황도 방지할 수 있다. 제품은 사용자의 생활 습관을 학습하는 AI 기능도 적용했다. 'AI 맞춤 출수' 기능은 약 4주간의 사용 데이터를 분석해 자주 사용하는 물 온도와 출수량을 학습한 뒤 개인별 맞춤 출수 옵션을 최대 3가지까지 추천한다. '레시피' 기능도 새롭게 탑재됐다. 커피믹스와 원두커피, 녹차, 홍차, 캐모마일, 루이보스, 페퍼민트, 보리차, 라면, 분유 등 10가지 메뉴에 맞춰 적정 온도와 용량의 물을 자동으로 제공한다. 사용자가 "라면 2개 끓일 물 받아줘" 또는 "녹차 한 잔 준비해줘"와 같이 말하면 별도 설정 없이 최적의 출수 조건을 적용한다. 이번 신제품은 AI홈 허브 역할도 수행한다. 음성 명령을 통해 LG 씽큐(ThinQ)에 연결된 세탁기와 건조기, 에어컨, 공기청정기, 냉장고, 식기세척기 등 다양한 가전을 제어할 수 있으며 "세탁기 몇 분 남았어", "에어컨 켜줘" 등 생활 밀착형 기능을 지원한다. 거대언어모델(LLM)을 기반으로 주요 뉴스와 날씨 등 생활 정보도 제공한다. LG전자는 향후 소프트웨어 업데이트를 통해 연동 가능한 가전제품을 지속 확대할 계획이다. 위생 관리 기능도 강화했다. '올 퓨리(All Puri)' 필터 시스템은 중금속 9종과 노로바이러스를 제거하며, 직수관은 주 1회 자동 고온 살균 기능을 지원한다. 출수구와 얼음 토출구에는 UV nano 자동 살균 기능을 적용해 위생성을 높였다. 사용 편의성도 개선했다. 컵 인지 센서를 적용해 컵이 없는 상태에서는 음성 명령을 내려도 물이나 얼음이 나오지 않도록 했으며, 전면 디스플레이는 기존 4.3인치에서 6.8인치로 확대해 주요 기능과 날씨, 에너지 사용 정보 등을 한눈에 확인할 수 있도록 했다. LG전자는 구독 서비스도 함께 운영한다. 6년 계약 기준으로 케어 매니저가 6개월마다 방문하는 구독 상품의 월 이용료는 5만3900원이다. 구독 고객에게는 필터 교체와 직수관·출수구 살균, 얼음 보관실 관리, 무상 A/S 등 정기 관리 서비스를 제공한다. 업계에서는 AI 기술이 냉장고와 세탁기 중심에서 정수기 등 생활가전 전반으로 확대되면서 음성 인식과 개인 맞춤형 기능을 앞세운 AI 가전 경쟁도 한층 치열해지고 있다고 보고 있다. 단순한 제품 기능을 넘어 AI 플랫폼과 연계한 스마트홈 생태계 구축이 프리미엄 가전 시장의 핵심 경쟁력으로 부상하는 모습이다. LG전자는 AI홈 플랫폼 씽큐를 중심으로 생활가전 간 연결성을 확대하고 고객 맞춤형 AI 서비스를 지속 강화해 AI 가전 생태계 경쟁력을 높여 나간다는 방침이다. 김재일 LG전자 HS사업본부 키친솔루션사업부장은 "주거 공간과 고객 라이프스타일에 최적화된 정수기 라인업을 확대하고 AI를 기반으로 더욱 편리한 고객 경험을 제공해 나가겠다"고 말했다. LG전자 관계자는 "AI 맞춤 출수 기능은 제품 전체의 사용 패턴을 학습해 자주 사용하는 물의 온도와 출수량을 추천하는 방식으로 동작한다"며 "다만 가족 구성원별로 '아빠 물', '엄마 물'처럼 자주 사용하는 출수 설정을 별도로 등록할 수 있어 음성으로 호출하면 각자 설정한 조건에 맞춰 물을 받을 수 있다"고 설명했다. 이어 "레시피 기능은 특정 문구를 외워 말해야 하는 방식이 아니라 거대언어모델(LLM) 기반 자연어 인식을 적용해 '라면 2개 끓일 물 받아줘'처럼 다양한 표현도 이해할 수 있도록 구현했다"며 "또 컵 인지 센서는 컵이나 그릇이 출수 위치에 놓여 있는지를 감지하는 방식이어서 재질이나 크기와 관계없이 인식할 수 있도록 설계해 음성 출수 과정에서 발생할 수 있는 오작동과 물 넘침을 최소화했다"고 말했다.
2026-07-16 13:47:36
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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
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SKT, CEO 직속 'AI DC 추진단' 신설…140조 AI 인프라 실행체제 가동
[경제일보] SK텔레콤이 140조원 규모의 AI 데이터센터(AI DC) 구축 사업을 본격적인 실행 단계로 전환했다. 최고경영자(CEO) 직속 전담 조직을 신설하며 정부의 '대한민국 대도약 3대 메가프로젝트' 가운데 하나인 AI 컴퓨팅 인프라 구축의 민간 실행축 역할을 강화하는 모습이다. 15일 SK텔레콤에 따르면 회사는 최근 정재헌 CEO 직속 조직인 'AI DC 통합추진단'을 신설하고 정석근 AI 사내독립기업(CIC)장을 추진단장으로 선임했다. 추진단은 사업개발과 엔지니어링·구축 조직으로 구성된다. AI 데이터센터 부지 선정부터 설계, 구축, 전력 확보, 고객 유치까지 사업 전 과정을 하나의 조직에서 총괄하도록 했다. AI 인프라 사업이 부동산 개발, 전력망, GPU 조달, 클라우드 운영, AI 서비스 기업 유치 등 다양한 영역이 동시에 움직여야 하는 만큼 의사결정 구조를 단순화하기 위한 조치로 풀이된다. SK텔레콤은 현재 SK그룹이 추진하는 총 140조원, 15GW 규모 AI 데이터센터 사업을 총괄하고 있다. 울산 AI 데이터센터를 시작으로 영남과 호남 등 전국으로 AI 인프라를 확대하는 계획이다. AI 데이터센터는 대규모 그래픽처리장치(GPU)를 기반으로 생성형 AI와 AI 에이전트, 산업용 AI 서비스를 구동하는 핵심 인프라다. AI 모델 경쟁이 거대언어모델(LLM) 자체보다 컴퓨팅 자원 확보 경쟁으로 옮겨가면서 글로벌 빅테크와 각국 정부 모두 AI 데이터센터 투자에 속도를 내고 있다. 이번 조직 개편은 정부가 추진하는 '대한민국 대도약 3대 메가프로젝트'와도 맞물린다. 정부는 AI 데이터센터를 국가 AI 경쟁력의 핵심 기반으로 보고 대규모 민간 투자와 전력 인프라 확충을 동시에 추진하고 있다. SK그룹 역시 울산 프로젝트를 시작으로 국가 AI 컴퓨팅 인프라 구축에 참여하겠다는 계획을 밝힌 바 있다. 이번 추진단 신설은 단순한 조직 확대 이상의 의미를 갖는다. AI 데이터센터 사업은 통신사의 기존 네트워크 사업과 달리 전력, 부지 개발, GPU 확보, 냉각 설비, AI 플랫폼 운영, 글로벌 고객 유치가 동시에 이뤄져야 하는 초대형 프로젝트다. 사업개발과 구축 조직을 하나의 컨트롤타워 아래 묶은 것도 실행 속도를 높이기 위한 결정으로 해석된다. SK텔레콤은 현재 조직을 구성하는 단계로 AI 데이터센터 관련 임원들이 겸직 형태로 참여하고 있으며, 사업 확대에 맞춰 그룹 계열사 인력도 추가 합류할 예정이라고 설명했다. ◆ AI 인프라 경쟁, 이제는 '계획'보다 '실행' 이번 조직 개편에서 주목할 부분은 AI 전략의 무게중심이 연구개발에서 인프라 구축으로 이동하고 있다는 점이다. AI 산업의 경쟁력은 더 이상 우수한 모델만으로 결정되지 않는다. 막대한 전력을 안정적으로 공급하고, GPU를 효율적으로 운영하며, 기업 고객이 즉시 활용할 수 있는 데이터센터를 얼마나 빠르게 구축하느냐가 국가 경쟁력을 좌우한다. SK텔레콤 역시 AI 서비스 기업에서 한 걸음 더 나아가 AI 인프라 사업자로 역할을 확대하고 있다. CEO 직속 추진단은 이 같은 전략 변화를 보여주는 상징적인 조직이다. 다만 초대형 AI 데이터센터 사업은 해결해야 할 과제도 적지 않다. 막대한 전력 확보와 송전망 구축, 지역 주민 수용성, GPU 공급망, 대규모 투자비 회수 등이 사업 성패를 좌우할 핵심 변수다.
2026-07-15 22:36:53
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티빙 유출, 제휴 고객까지 번졌다…KT·네이버·카카오 이용자 정보도 유출됐나
[경제일보] 티빙 개인정보 유출 사고의 피해가 직접 가입자를 넘어 통신사 결합상품과 소셜미디어(SNS) 간편로그인 등 제휴 서비스를 통해 유입된 이용자에게까지 번졌다. 네이버와 카카오, KT 시스템이 추가로 해킹된 것은 아니지만 제휴 과정에서 티빙에 전달·저장된 정보가 함께 빠져나간 것으로 확인됐다. 특히 KT 개인정보 유출 사고의 보상으로 티빙 이용권을 받은 고객 가운데 41만6000여명이 다시 유출 대상에 포함되면서 제휴 기업의 고객 안내와 사전 보안 검증 책임을 둘러싼 논란도 커지고 있다. 지난 14일 이정헌 더불어민주당 의원실이 과학기술정보통신부와 개인정보보호위원회로부터 받은 자료에 따르면 KT가 고객 보상 프로그램으로 제공한 티빙 이용권을 선택한 고객은 58만6000여명이다. 이 가운데 이용권을 티빙에 등록해 실제 사용한 41만6000여명의 정보가 이번 사고의 유출 대상에 포함됐다. ◆ 티빙 DB가 뚫리자 제휴 고객 정보도 함께 유출 현재까지 확인된 사고 원인은 티빙 이용자 정보를 저장한 데이터베이스(DB)에 대한 비인가 접근이다. 개인정보위가 공개한 유출 가능 항목은 아이디와 이름, 생년월일, 성별, 연계정보(CI), 중복가입확인정보(DI), 휴대전화번호, 이메일, 환불 계좌번호와 비밀번호 등이다. 일부 항목에는 암호화가 적용됐다. 구체적인 침투 경로와 안전조치 의무 위반 여부는 민관합동조사단이 조사 중이다. 피해가 제휴 이용자에게까지 확산된 이유는 서비스 가입 경로와 관계없이 이용에 필요한 정보가 최종적으로 티빙 DB에 저장됐기 때문이다. 네이버와 카카오 계정으로 간편 가입한 이용자는 티빙에 전달한 이름과 이메일, 휴대전화번호 등 본인확인 정보와 SNS 식별 아이디가 유출 대상에 포함됐다. 이는 네이버와 카카오의 로그인 시스템이나 계정 비밀번호가 뚫렸다는 의미는 아니다. 간편로그인 인증 권한은 각 플랫폼이 별도로 관리하고 티빙에는 이용자 식별과 서비스 제공에 필요한 정보가 저장된다. 따라서 이번 정보만으로 네이버·카카오 계정이 즉시 탈취되는 것은 아니지만, 다른 유출 정보와 결합한 피싱이나 크리덴셜 스터핑 공격에는 악용될 수 있다. 사고의 본질도 여기에 있다. 간편로그인은 이용자가 새로운 계정과 비밀번호를 만드는 부담을 줄여주지만, 서비스를 제공받는 사업자가 이름과 이메일, 식별값 등을 별도로 저장하면 개인정보 사본이 다시 생긴다. 인증을 네이버나 카카오가 담당해도 티빙에 저장된 정보의 보안까지 자동으로 보장되는 것은 아니다. ◆ KT “개인정보 전달 안 해”…법적 책임과 고객 책임은 별개 KT는 이번 사고가 자사 시스템과 무관하다는 입장이다. KT가 티빙에 제공한 것은 고객이 직접 등록하는 무작위 이용권 코드로, 고객 개인정보를 티빙에 전달하거나 처리를 위탁하지 않았다는 설명이다. KT는 “티빙의 개인정보 처리시스템을 운영하거나 접근할 권한이 없다”며 개인정보보호법상 직접적인 책임 주체는 티빙 운영사라고 밝혔다. 다만 고객 혜택으로 연결한 서비스인 만큼 앞으로 제휴사의 보안 관리와 검증을 강화하겠다는 방침이다. 법적 책임과 고객 보호 책임은 구분해서 볼 필요가 있다. KT가 고객정보를 넘기지 않았다면 티빙의 개인정보 관리에 대한 직접 책임을 묻기는 어렵다. 그러나 KT 보상 프로그램을 통해 가입한 고객 규모가 41만명을 넘는 만큼 해당 고객에게 유출 여부 확인 방법과 피해 예방 조치를 직접 안내해야 한다는 요구는 피하기 어렵다. 보안 사고 피해자에게 제공한 보상 서비스에서 다시 유출 사고가 발생했다는 점도 KT의 신뢰 회복 과정에 부담으로 작용할 전망이다. 네이버와 카카오 역시 현재까지 자사 인증 시스템이 침해됐다는 정황은 확인되지 않았다. 직접적인 법적 책임은 티빙이 어떤 정보를 어떤 근거로 저장했고, 네이버·카카오가 정보 제공자로서 필요한 보호조치를 이행했는지를 조사한 뒤 판단해야 한다. 다만 플랫폼 입장에서도 간편로그인 제휴 애플리케이션이 요구하는 개인정보 범위가 적정한지, 제휴 종료 후 식별정보가 삭제되는지, 보안 사고가 발생하면 이용자에게 어떻게 통지할지를 다시 점검할 필요가 생겼다. 현재 네이버와 카카오는 이번 사고와 관련한 별도의 구체적인 후속 대책을 공개하지 않은 상태다. ◆ ‘가입자 확대’ 제휴 전략, 보안 책임도 함께 커져 티빙은 직접 판매뿐 아니라 네이버와 통신사 결합상품 등 외부 채널을 통해 가입자를 확대해 왔다. CJ ENM 사업보고서에도 티빙이 네이버와 KT·LG유플러스 등 제휴 채널을 활용하는 판매 구조가 명시돼 있다. 제휴는 고객 확보 비용을 줄이고 가입자를 빠르게 늘릴 수 있지만 정보가 여러 사업자를 거치고 책임 주체가 나뉜다는 약점이 있다. 사고가 발생하면 서비스를 운영한 기업은 “제휴사가 모집한 고객”이라고 보고, 제휴사는 “개인정보를 직접 관리하지 않았다”고 선을 그을 수 있다. 결국 이용자가 어느 기업으로부터 안내와 보호를 받아야 하는지 불분명해진다. 향후 피해 범위가 더 커질 가능성도 있다. 티빙은 SK텔레콤과 LG유플러스 등 통신상품을 비롯한 여러 제휴 채널을 운영해 왔다. 다만 이들 제휴사 고객의 정보가 실제로 얼마나 포함됐는지는 아직 확인되지 않았다. 정부 조사 결과가 나오기 전까지 피해가 발생했다고 단정해서는 안 된다. ◆ 티빙은 전수 통지, 제휴사는 공동 대응체계 마련해야 티빙은 현재 별도 조회 페이지를 통해 이용자가 자신의 유출 여부와 항목을 확인하도록 하고 있다. 홈 화면에는 비밀번호 변경 안내도 게시했다. 다음 단계는 가입 경로별 피해 규모를 확정하고 직접 가입자와 간편로그인, 통신사 이용권, 결합상품 가입자를 구분해 개별 통지하는 것이다. 접속 세션과 인증 토큰을 초기화하고 불필요하게 보관한 휴면·탈퇴·종료 제휴 계정 정보가 있었는지도 확인해야 한다. 사고 원인이 접근키나 인증정보 관리 문제로 드러날 경우 개발 코드와 외부 저장소에 대한 비밀정보 탐지 체계도 전면 재정비해야 한다. KT와 네이버, 카카오 등 제휴사도 티빙의 안내에만 맡기기보다 자체 고객 채널을 통해 유출 조회 방법과 피싱 예방 수칙을 전달할 필요가 있다. 향후 제휴 계약에는 △보안 수준 사전 심사 △최소한의 정보만 수집 △제휴 종료 시 정보 파기 △사고 즉시 제휴사에 통보 △공동 이용자 안내와 피해 구제 절차를 명시하는 방안이 요구된다. 정부 조사 결과는 플랫폼 제휴 구조의 책임 범위를 가르는 기준이 될 전망이다. 티빙의 기술적·관리적 보호조치 위반 여부뿐 아니라 제휴 가입자 정보가 필요 이상으로 수집·보관됐는지, 제휴가 끝난 뒤에도 남아 있었는지까지 확인해야 한다. 이정헌 의원은 “개인정보 유출의 직접적인 당사자가 아니더라도 제휴 서비스를 제공하거나 연계한 기업 역시 고객 보호와 안내 책임에서 자유로울 수 없다”며 “정부가 제휴 기업의 책임을 포함한 제도 개선 방안을 마련해야 한다”고 말했다.
2026-07-15 11:08:30
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