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한국GM, 전국 380여개 서비스망 구축…130곳서 전기차 고난도 정비 [경제일보] 한국GM(GM 한국사업장)이 전국 380여개 서비스센터를 기반으로 고객 정비 서비스 역량을 강화하고 있다. 본사 기술지원 조직을 통해 신차와 정비 기술 교육, 장비 지원 등을 제공하는 한편 전기차 고전압 작업과 배터리 수리 등 고난도 정비가 가능한 서비스센터도 확대하고 있다. 27일 GM 한국사업장에 따르면 이달 기준 전국에서 운영 중인 서비스센터는 380여개다. 서비스센터는 종합 정비 서비스센터와 전문 정비 서비스센터로 나뉜다. 종합 정비 서비스센터는 약 90개소, 전문 정비 서비스센터는 약 290개소다. 종합 정비 서비스센터에서는 자동차종합정비업 범위에 해당하는 점검과 정비, 튜닝이 가능하다. 오일·필터·배터리와 냉각장치, 타이어 등 소모품 교환부터 엔진·변속기, 전기·전자, 조향·제동 계통 수리까지 담당한다. 판금·용접·도장 등 사고 차량 수리도 이뤄진다. 전문 정비 서비스센터는 약 290개소로 일부 구조와 장치에 대한 점검·정비·튜닝을 비롯해 오일·필터·배터리, 냉각장치, 타이어 등 소모품 교환과 엔진 주변 부품 수리 등을 맡는다. 일부 전기 계통 수리도 가능하다. 지역별로는 수도권에 133개소가 운영되고 있다. 이 가운데 종합 정비 서비스센터는 32개소, 전문 정비 서비스센터는 101개소다. 영남권은 111개소로 종합 25개소, 전문 86개소이며 호남·제주권은 64개소로 종합 13개소, 전문 51개소다. 충청권에는 50개소, 강원권에는 17개소가 운영되고 있다. 전체 서비스센터 가운데 약 130개소는 고난도 정비 역량을 갖추고 있다. 대형 모델 수리와 함께 전기차 고전압 작업, 배터리 수리 등 전문 장비와 기술이 필요한 정비에도 대응이 가능하다. GM 한국사업장은 본사가 운영하는 정비서비스기술센터 3개소와 정비하이테크센터 1개소를 중심으로 전국 서비스센터에 대한 기술 지원도 제공하고 있다. 신차 교육과 정비 기술 교육, 서비스 트레이닝을 비롯해 정비 장비 지원과 고난도 문제 차량에 대한 하이테크 기술 지원 등이 주요 내용이다. 한국GM 관계자는 “각 서비스센터의 정비 역량을 높이고 전국 어디서나 GM 본사 인증 기술과 표준화된 정비 절차에 기반한 서비스를 제공할 수 있도록 네트워크 경쟁력을 강화해 나갈 것”이라고 했다.2026-08-27 15:25:29
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엔비디아, 내년에도 70% 성장 자신…AI 투자 사이클 아직 안 끝났다 [경제일보] 엔비디아가 인공지능(AI) 인프라 투자 사이클이 예상보다 장기화될 것으로 내다봤다. 2분기 매출이 전년 동기 대비 106% 늘어난 데 이어 회계연도 2028년 매출도 약 70% 성장할 것으로 전망하면서다. 특히 에이전틱 AI 확산으로 AI가 수행하는 추론 작업이 급증하면서 GPU뿐 아니라 메모리·네트워크·전력 등 데이터센터 전반의 수요가 함께 늘어날 것으로 진단했다. 엔비디아는 26일(현지시간) 실적 발표 후 컨퍼런스콜에서 회계연도 2028년 매출이 전년 대비 약 70% 증가할 것으로 예상한다고 밝혔다. 젠슨 황 최고경영자(CEO)는 공급망 제약이 없다면 성장률이 70%를 넘어설 가능성도 있다고 말했다. 이는 시장이 예상한 성장률을 웃도는 수준으로, 실적 발표 직후 엔비디아 주가가 시간외 거래에서 4% 이상 상승하는 배경이 됐다. ◆ 에이전틱 AI가 ‘GPU 수요’를 다시 키운다 실제 실적은 AI 인프라에 대한 수요가 여전히 강하다는 점을 보여줬다. 엔비디아의 회계연도 2027년 2분기 매출은 962억2100만달러로 전년 동기 대비 106% 증가했고, 데이터센터 매출은 890억달러로 117% 급증했다. 전체 매출의 90% 이상을 데이터센터가 차지한 셈이다. 3분기 매출 전망도 1080억달러로 제시해 시장 예상치를 웃돌았다. 수요를 더 끌어올리는 변수로 엔비디아가 꼽은 것은 에이전틱 AI다. AI가 질문에 답하는 데 그치지 않고 계획을 세우고 외부 도구를 호출하며 여러 단계의 추론을 반복하면서 하나의 업무를 처리하는 데 필요한 연산량이 크게 증가한다는 것이다. 결과적으로 AI 사용량이 늘어날수록 데이터센터의 연산 수요도 함께 커지는 구조다. 젠슨 황 CEO는 “AI가 변곡점에 도달했다”며 토큰이 실제 생산성과 수익을 만들어내면서 “연산이 곧 매출”이 되고 있다고 강조했다. 엔비디아는 이런 변화에 맞춰 GPU뿐 아니라 CPU와 네트워크, 소프트웨어를 모두 연결한 ‘AI 팩토리’ 플랫폼을 확대하고 있다. ◆ GPU 넘어 ‘메모리’까지…NVHBM 공개 이번 실적 발표와 함께 엔비디아가 공개한 NVHBM도 주목된다. 엔비디아는 NVLink Fusion 생태계에 자체 설계한 고대역폭메모리(HBM) 기술을 결합한다고 밝혔다. NVHBM은 기존 HBM4E 대비 메모리 대역폭을 최대 30% 높이고 HBM 전력 소모를 최대 15% 줄이며, XPU 다이에서 연산에 활용할 수 있는 면적도 최대 25% 확대할 수 있도록 설계됐다. 다만 엔비디아가 메모리 공장을 직접 운영한다는 의미는 아니다. NVHBM은 여러 메모리 업체가 생산할 수 있는 표준화된 설계·검증 기술에 가깝다. 첫 협력 대상으로는 아마존의 반도체 개발 조직인 안나푸르나 랩스가 선정됐다. 아마존은 차세대 AI 인프라에 NVLink Fusion과 NVHBM을 결합하는 방안을 추진한다. 엔비디아가 메모리까지 설계 영역을 넓히는 것은 AI 인프라의 병목이 GPU 연산 성능만으로 결정되지 않기 때문이다. 대규모 AI 모델이 커질수록 메모리 대역폭과 데이터 이동, 전력 효율이 전체 시스템 성능과 비용을 좌우한다. 엔비디아가 GPU와 네트워크에 이어 메모리까지 최적화하려는 이유다. ◆ 공급 부족은 여전…AWS에만 2027~2028년 GPU 200만장 문제는 공급이다. 젠슨 황 CEO는 전력, 냉각, 메모리, 웨이퍼 등 데이터센터 공급망 전반에 제약이 있다고 밝혔다. 엔비디아가 확보한 공급량이 현재 수요의 약 70% 수준이라는 설명도 내놨다. 메모리 가격 상승 역시 내년까지 이어질 수 있다고 회사 측은 전망했다. 실제 수요를 보여주는 사례도 나왔다. 엔비디아와 AWS는 2027~2028년 AWS 인프라에 엔비디아 GPU 200만장을 추가 배치하기로 했다. 기존 공급 계획에 더해 대규모 GPU 투자가 계속된다는 의미다. 엔비디아는 또 아폴로·블랙록·블랙스톤·브룩필드·골드만삭스·KKR과 함께 5000억달러 이상의 제3자 자본을 AI 컴퓨팅 인프라에 동원하는 금융 플랫폼도 추진하고 있다. AI 데이터센터를 단순한 IT 설비가 아니라 장기간 현금흐름을 창출하는 인프라 자산으로 만들겠다는 전략이다. 한편 엔비디아가 이번 실적에서 보여준 것은 단순한 ‘실적 호조’가 아니다. AI 모델의 추론과 에이전트 활용이 늘면서 연산 수요가 다시 확대되고, 이에 맞춰 GPU·HBM·네트워크·데이터센터 금융까지 AI 인프라의 전 영역이 커지고 있다는 것이다. 다만 고객들의 막대한 자본지출이 실제 AI 서비스 매출로 얼마나 전환될지는 여전히 시장이 확인해야 할 과제다. AI 투자 사이클의 다음 승부처는 GPU 판매량이 아니라 그 연산능력이 얼마나 많은 매출과 생산성을 만들어내느냐에 달렸다.2026-08-27 09:46:37
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"인터넷 장애도 AI가 알아서 대응"…LG유플러스, 유선망 자율화 글로벌 기준 만든다 [경제일보] AI와 자동화 기술이 통신망 운영에 빠르게 확산하면서 통신사가 보유한 네트워크의 "자율화 수준"을 객관적으로 평가할 수 있는 기준 마련이 중요해지고 있다. 특히 인터넷·IPTV·와이파이 등 고객이 직접 사용하는 서비스와 연결되는 유선 가입자망은 장애를 얼마나 빠르게 탐지하고 원인을 분석해 복구하느냐가 서비스 품질과 직결되는 만큼 자율 운영 기술의 핵심 영역으로 꼽힌다. 이에 LG유플러스가 글로벌 통신업계가 유선 가입자망의 자율화 수준을 평가할 수 있는 공통 기준 마련에 나섰다. 26일 LG유플러스는 글로벌 통신산업 협의체 TM 포럼에서 유선 가입자망 장애관리 분야의 자율 운영 네트워크 수준 평가표 제정 작업을 주도했다고 밝혔다. 해당 평가표는 TM 포럼의 공식 절차를 거쳐 승인됐으며 향후 유선 가입자망 분야의 AN 레벨 인증 기준으로 활용될 예정이다. 유선 가입자망은 가정이나 기업에 인터넷을 연결하고 IPTV, 와이파이 등 각종 서비스를 제공하는 네트워크 영역이다. 통신사는 장애가 발생하면 이를 탐지하고 원인을 파악한 뒤 복구하는 과정을 거치는데, 그동안 사업자별로 자동화 수준을 판단하는 기준이 달라 글로벌 사업자 간 자율화 역량을 객관적으로 비교하기 어려운 것으로 알려졌다. 이번 평가표가 마련되면 통신사업자는 동일한 기준에 따라 유선 가입자망의 자율화 수준을 진단하고 개선이 필요한 영역을 확인할 수 있게 될 전망이다. 장비 제조사 역시 통신사업자가 요구하는 자동화 수준을 기준으로 관련 솔루션을 개발할 수 있어 네트워크 장비와 운영 솔루션 시장에도 영향을 미칠 것으로 분석된다. 자율 운영 네트워크의 핵심은 단순한 업무 자동화와 구분된다. 정해진 명령에 따라 작업을 반복하는 수준을 넘어 네트워크가 데이터를 분석하고 상황에 따라 스스로 판단해 조치를 수행하는 방향으로 개발이 이뤄지고 있다. TM 포럼은 자율 운영 네트워크를 수동 운영에서 완전한 자율 운영으로 발전하는 6단계 수준으로 구분하고 있다. 특히 레벨 4에서는 AI 기반 예측 분석과 의사결정을 통해 네트워크가 서비스와 고객 경험을 중심으로 폐쇄형 제어를 수행하는 것을 단계로 지정했다. 통신망 장애 관리 역시 자율화가 진행될수록 사람이 장애 알림을 확인하고 원인을 찾는 방식에서 벗어나게 된다. 네트워크가 이상 징후를 스스로 감지하고 원인을 분석한 뒤 복구 절차를 수행하고, 반복되는 장애를 학습해 사전에 대응하는 구조로 발전할 수 있다. 앞서 LG유플러스는 네트워크 자율화 기술을 상용망에 적용하며 관련 역량을 확보해온 바 있다. 지난 2월에는 TM 포럼의 네트워크 자동화 성숙도 평가에서 국내 통신사 최초로 액세스 장애 관리 영역에서 레벨 3.8을 획득했다고 밝힌 바 있다. 최고 수준인 레벨 4.0에 근접한 수준으로, AI 기반 운영 자동화 기술을 상용망에 구현한 사례로 평가받았다. LG유플러스는 AI 에이전트와 디지털 트윈 등을 활용해 장애 대응뿐 아니라 트래픽 관리, 무선망 최적화, 국사 관리 등 네트워크 운영 전반의 자율화를 추진하고 있다. 이르면 오는 2028년 자율 운영 네트워크 구축을 목표로 관련 기술을 고도화하고 있다. LG유플러스는 이번 평가표 제정을 계기로 유선 가입자망을 포함한 네트워크 자율화 표준화 활동을 확대한다는 계획이다. 단순히 자사 네트워크의 자동화 수준을 높이는 데 그치지 않고 글로벌 통신사업자와 함께 평가체계를 만들어 자율 운영 네트워크 시장에서 기술 주도권을 확보하겠다는 전략이다. 박성우 LG유플러스 NW AX그룹장 상무는 "이번 평가표는 그동안 객관적인 평가 기준이 없었던 유선 가입자망 자율화 역량을 글로벌 기준으로 검증할 수 있도록 했다는 점에서 의미가 크다"며 "앞으로도 글로벌 통신사업자들과 협력해 자율 운영 네트워크 표준화 활동을 확대하고 고객이 체감할 수 있는 네트워크 품질 혁신을 이어가겠다"고 말했다.2026-08-26 09:05:16
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한화오션, FPSO 저탄소 기술도 표준화…탄소포집 패키지 만든다 [경제일보] 한화오션이 해양플랜트에 적용되는 저탄소 기술을 표준화해 발주처가 프로젝트 특성에 따라 선택할 수 있는 '기술 패키지' 구축에 나선다. 기존에는 프로젝트마다 저탄소 기술을 별도로 검토했다면 앞으로는 사전에 검증한 탄소포집 등 기술을 반복적으로 활용해 설계 효율성과 수주 경쟁력을 높인다는 전략이다. 25일 한화오션에 따르면 회사는 최근 '저탄소 표준 FPSO(부유식 원유 생산·저장·하역 설비)' 설계 체계에 대해 노르웨이 선급 DNV로부터 개념승인(AIP)을 획득했다. 미국 선급 ABS에서도 AIP와 함께 프로젝트 지속가능성 실행계획(PSEP)에 대한 증명서를 확보했다. AIP는 새로운 기술이나 설계 개념의 기술적 타당성과 실제 적용 가능성을 선급이 검증하는 절차다. PSEP는 탄소 감축 등 지속가능성 목표를 실제 프로젝트 과정에서 이행할 수 있도록 담당 조직과 성과지표(KPI), 검증 절차 등을 정하는 체계다. 이번 인증의 핵심은 FPSO에 적용할 저탄소 기술을 개별 프로젝트마다 처음부터 설계하는 대신 미리 검증한 기술을 표준화해 여러 프로젝트에서 활용할 수 있도록 하는 데 있다. 대표적으로 검토되는 기술은 탄소포집장치다. FPSO에서 원유와 가스를 생산·처리하는 과정에서 발생하는 이산화탄소를 포집하고 저장해 외부로 배출되는 탄소를 줄이는 방식이다. 다만 모든 FPSO에 동일한 저탄소 설비가 적용되는 것은 아니다. 한화오션은 여러 저탄소 기술을 재사용 가능한 '기술 패키지(Technology Package)'로 구성하고 발주처가 프로젝트의 조건과 탄소 감축 목표 등에 맞춰 필요한 기술을 선택하도록 할 계획이다. 이에 따라 저탄소 FPSO의 구체적인 탄소 감축량도 프로젝트별로 달라진다. 적용되는 기술의 종류와 범위가 발주처 선택에 따라 달라지는 만큼 현재 단계에서 기존 FPSO 대비 일률적인 탄소 감축률을 제시하기는 어렵다는 게 회사 측 설명이다. 한화오션은 최근 FPSO 설계 자체의 표준화도 확대하고 있다. 지난 2024년 서아프리카 지역에 적용할 수 있는 표준 FPSO를 개발해 ABS와 프랑스 선급 BV의 인증을 받았다. 올해에는 남미 지역에 최적화한 표준 FPSO를 개발해 ABS와 DNV의 인증을 확보했다. 지역과 프로젝트별로 처음부터 FPSO를 새롭게 설계하는 부담을 줄이고 검증된 기본 설계를 반복적으로 활용할 수 있는 기반을 마련한 것이다. 이번에는 이러한 표준화 범위를 선체와 설비 설계에서 저탄소 기술까지 넓힌 셈이다. 한화오션은 이번에 검증받은 저탄소 설계 체계를 향후 고객사 협의와 입찰, 기본설계(FEED), 실제 프로젝트 수행 등에 활용할 방침이다. 현재 특정 남미·서아프리카 FPSO 입찰에 적용하는 단계는 아니며 우선 검증된 기술을 재사용 가능한 패키지 형태로 고도화하는 데 집중하고 있다. 한화오션 관계자는 "적용 가능한 저탄소 기술 가운데 하나로 FPSO에서 발생하는 이산화탄소를 포집하고 저장해 배출량을 줄이는 탄소포집장치가 있다"며 "저탄소 기술은 발주처의 선택에 따라 적용되기 때문에 감축 수준은 프로젝트별로 달라질 것"이라고 했다. 이어 "발주처가 필요한 기술을 선택해 적용하는 방식으로 이해하면 된다"며 "현 시점에서는 검증된 저탄소 기술을 재사용 가능한 기술 패키지 형태로 고도화할 계획"이라고 했다.2026-08-25 16:40:25
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K-마켓, 베트남 꽝찌성과 맞손…"유기농 쌀 입점 시작으로 글로벌 수출 지원" 한국계 유통업체 K-마켓이 베트남 꽝찌성 인민위원회와 업무협약(MOU)을 체결하고 현지 농산물의 유통망 확대와 해외시장 진출 지원에 나선다. 베트남 경제 전문매체 브이앤이코노미(VnEconomy)에 따르면 꽝찌(Quang Tri)성 인민위원회와 K-마켓 베트남은 최근 업무협약을 체결하고 꽝찌성의 우수 농산물을 현대적인 유통망에 공급하는 한편 한국을 비롯한 글로벌 시장 진출 기회를 확대하기로 했다. K-마켓은 베트남 전역에서 150개 이상의 매장을 운영하는 한국계 유통업체로, 한국 식품과 생활용품 등을 주로 취급한다. K-마켓은 그동안 꽝찌성 현지 실사를 통해 지역 농산물의 상품성과 성장 가능성을 검토해왔으며, 이를 바탕으로 자사 유통망에 현지 농산물을 입점시키는 방안을 추진해왔다. 협약식에서 호앙 남(Hoàng Nam) 꽝찌성 인민위원회 상임부성장은 “양측의 협력이 단순한 현장 조사 단계를 넘어 제품 규격과 시장성을 고려한 실질적인 협력 단계로 진입했다”며 “K-마켓과의 협업을 통해 꽝찌성 농산물의 부가가치와 시장 경쟁력이 더욱 높아지기를 기대한다”고 말했다. 고상구 K-마켓 회장도 꽝찌성의 농업 잠재력을 높이 평가하며 협력을 지속적으로 확대하겠다는 뜻을 밝혔다. K-마켓은 이번 협력의 첫 사업으로 꽝찌성산 유기농 쌀을 자사 매장에 우선 입점시키기로 했다. 고 회장은 “유기농 쌀 입점은 협력의 시작에 불과하다”며 “앞으로 취급 농산물 품목을 지속적으로 확대하고, 꽝찌성 제품이 베트남 소비자뿐 아니라 단계적으로 해외시장에도 진출할 수 있도록 적극 지원하겠다”고 말했다. 양측은 이번 MOU를 계기로 농산물 유통망 확대뿐 아니라 품질 개선, 브랜드 구축, 식품 가공, 물류 인프라 개발, 수출시장 개척 등 농업 전반에서 협력하기로 했다. 특히 한국국제협력단(KOICA)의 공적개발원조(ODA) 사업을 통해 지원받은 현지 농산물의 상업화와 유통체계 구축도 협력 과제에 포함됐다. 양측은 이를 통해 꽝찌성 농업의 가치사슬을 강화하고 농산물의 시장 경쟁력을 높일 수 있을 것으로 기대하고 있다. 협약의 구체적인 이행을 위해 양측은 공동 실무단(Working Group)도 구성하기로 했다. 실무단은 정기 및 필요시 회의를 열어 품목별 구매 계획, 품질 기준, K-마켓의 꽝찌성 내 투자 관련 사항 등을 논의할 예정이다. 이번 협력은 전통시장 중심의 유통 구조에 의존해온 꽝찌성 농산물이 현대적인 유통망으로 진출할 수 있는 기반을 마련했다는 점에서 의미가 있다는 평가가 나온다. 꽝찌성은 유기농 쌀을 시작으로 현지 농산물의 표준화와 품질 관리, 브랜드 경쟁력, 물류 역량을 단계적으로 강화하고 K-마켓의 유통망을 활용해 베트남 내 판매 확대와 향후 해외시장 진출 기회를 모색한다는 계획이다.2026-08-25 15:56:51
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"요양원부터 오피스까지"…LG유플러스, AI로 공간관리 시장 정조준 [경제일보] 초고령사회 진입으로 요양·돌봄시설의 체계적인 건강관리와 운영 효율화에 대한 수요가 커지는 가운데 LG유플러스가 인공지능(AI)을 활용한 건물 관리 사업에 본격적으로 뛰어든다. 첫 적용 무대는 시니어 케어시설로 입주자의 건강 데이터부터 건물 내 출입·공간 이용 정보까지 각종 데이터를 한데 모아 AI로 분석하고, 이를 시설 운영에 활용하는 방식이다. 20일 LG유플러스는 AI와 유무선 통신 기술을 결합한 통합 건물 관리 솔루션 'AI빌딩넷 by ixi'를 출시했다고 밝혔다. 건물 안에 설치된 센서와 폐쇄회로(CCTV), 로봇 등 다양한 사물인터넷(IoT) 기기를 통신망으로 연결하고 데이터를 통합·수집한 뒤 AI로 분석하는 것이 특징이다. 첫 번째 적용 서비스로는 시니어 케어시설 전용 솔루션 '웰니스노트'를 선보인다. 건강 모니터링 센서 등 돌봄 IoT 기기를 통해 수집한 정보를 AI가 실시간으로 분석해 입주자의 건강 상태와 생활 패턴 변화를 파악하고, 이상 징후를 보다 빠르게 확인할 수 있도록 설계됐다. 현재 신한라이프케어의 프리미엄 요양원 '쏠라체 홈 미사'에서 시범 운영하고 있다. LG유플러스는 다양한 건강 데이터를 통합해 입주자별 상태 변화를 지속적으로 확인할 수 있고, 이를 기반으로 맞춤형 건강관리 서비스를 제공할 수 있을 것으로 전망하고 있다. 해당 AI는 건강 모니터링뿐만 아니라 시설 관리자가 전용 애플리케이션을 통해 입주자별 업무 할당 현황과 업무 완료 여부, 인수인계 사항 등을 실시간으로 확인할 수 있도록 지원한다. 돌봄 종사자들의 기록·보고 업무도 자동화해 반복 업무를 줄이고 표준화된 업무 프로세스를 구축하는 것을 목표로 구성됐다. LG유플러스가 AI빌딩넷을 통해 궁극적으로 노리는 영역은 요양시설 하나에 국한되지 않는다. 건물 안에서 발생하는 각종 데이터를 하나의 플랫폼으로 묶어 건물 자체를 AI로 관리하는 하나의 공간 사업으로 확대하겠다는 구상이다. 예를 들어 출입 시스템과 위치 인식 센서를 연계하면 공간별 이용 현황과 혼잡도를 실시간으로 파악할 수 있다. 이를 바탕으로 출입 인원을 조정하거나 비인가 출입과 이상 체류 등을 감지하는 등 건물 안전·보안 관리에도 활용할 수 있다. 공간 관리에도 AI를 적용한다. 건물 내 통신망과 업무 시스템, IoT 기기에서 확보한 데이터를 바탕으로 공간별 체류 패턴과 시설 가동 현황을 분석하고, 실제 이용량에 맞춰 조명과 냉난방 공조 설비를 제어하는 방식이다. 회의실이나 공용시설의 혼잡도를 이용자에게 제공하는 것도 가능한 것으로 알려졌다. 청소와 시설 점검 등 관리 인력 운영에도 데이터를 활용할 수 있다. 사람이 정해진 시간마다 일률적으로 시설을 점검하는 방식에서 벗어나 실제 공간 이용량과 시설 상태를 바탕으로 관리 인력을 배치하는 방식으로 전환할 수 있도록 설계됐다. LG유플러스 AI빌딩넷은 각각 따로 움직이던 건물 내 센서와 CCTV, 출입 시스템, 업무 시스템, 로봇 등을 연결하는 플랫폼으로 평가된다. 앞서 확보한 AI 분석 기술을 결합해 건물 운영 자체를 지원하는 사업으로 확장한다는 계획이다. LG유플러스는 향후 AI빌딩넷과 연동할 수 있는 IoT 기기와 외부 서비스를 확대하고 적용 영역도 넓힐 예정이다. 시니어 케어시설을 시작으로 레지던스, 오피스, 상업시설 등으로 적용 범위를 확대해 'AI 기반 공간 플랫폼' 사업을 본격화한다는 방침이다. 주엄개 LG유플러스 유선사업담당 상무는 "AI빌딩넷 by ixi를 통해 케어·안전·공간 솔루션을 단계적으로 제공하며, 통신망부터 플랫폼, 디바이스, 운영 서비스를 통합 제공할 수 있는 전문 파트너로 자리매김할 것"이라며 "앞으로도 다양한 공간의 운영 혁신을 지원하는 AI 서비스로 발전시켜 나가겠다"고 말했다.2026-08-20 09:25:53
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야놀자클라우드솔루션, 호텔 데이터 잡고 AI 운영으로…글로벌 고객 성과 확대 [경제일보] 야놀자클라우드솔루션(Yanolja Cloud Solution, 이하 YCS, 대표 Aeijaz Sodawala)이 호텔의 흩어진 운영 데이터를 하나로 연결하고 인공지능(AI)을 활용해 운영까지 자동화하는 글로벌 트래블 테크 사업을 확대하고 있다. 단순히 호텔관리시스템(PMS)을 공급하는 데서 벗어나 예약·객실·판매·수익 데이터를 통합해 고객사의 실제 매출과 운영 효율을 높이는 엔터프라이즈 솔루션 기업으로 사업 모델을 고도화하는 모습이다. YCS는 야놀자그룹의 글로벌 엔터프라이즈 솔루션 멤버사로 PMS를 비롯해 채널 매니저(CM), 예약 엔진(BE), 레스토랑 POS, 수익관리 등 호텔 운영에 필요한 솔루션을 제공하고 있다. 현재 170개국 이상에서 3만3000개 이상의 고객사를 확보하고 있으며 50개 이상의 언어와 24시간 지원 체계를 운영하고 있다. 핵심 경쟁력은 개별 시스템을 묶는 ‘풀스택’ 구조다. 호텔은 PMS와 예약 엔진, 온라인여행사(OTA) 채널 관리 등이 서로 다른 시스템으로 운영되는 경우가 많다. 이 과정에서 예약·재고·객실·매출 데이터가 분산되면 실시간 수요 대응이나 가격 최적화가 어려워진다. YCS는 각 시스템을 연결해 예약부터 객실 관리와 판매까지 데이터를 통합하는 방식으로 이 문제를 해결하고 있다. 실제 YCS의 채널 매니저는 다수의 OTA와 호텔 PMS를 연결해 실시간 재고와 예약 정보를 동기화한다. 글로벌 고객사의 성과도 나오고 있다. 인도네시아 ‘시나붕 힐스 다이아몬드’ 호텔은 YCS 솔루션 도입 이후 올해 2분기 매출이 전분기 대비 9.5% 증가했다. 객실점유율(OCC)은 70%로 15.5%포인트 상승했고 객실당 매출(RevPAR)도 10.4% 늘었다. 미국 ‘브렌트우드 인 & 스위츠’는 같은 기간 매출이 68.7% 증가했다. OCC는 7.1%포인트, RevPAR은 50.4% 상승했다. 단순 시스템 교체가 아니라 데이터를 기반으로 객실 판매와 운영 방식을 바꾼 결과라는 게 YCS의 설명이다. YCS가 다음 단계로 내세우는 것은 AI다. 올해 3월 인도 뉴델리에서 열린 ‘THRIVE 2026’에서 AI 에이전트를 활용한 고객 응대와 체크인 자동화, API 기반 데이터 통합 등의 기술 전략을 공개했다. 이달에는 인도 1000개 이상 호텔에서 검증한 AI 컨시어지의 글로벌 확대도 발표했다. 태국·미국·말레이시아·아프리카 등으로 서비스를 확대해 실시간 운영 데이터를 AI 에이전트와 연결하고 호텔 직원의 반복 업무를 줄이는 것이 목표다. 이는 YCS의 사업 방향이 ‘호텔 소프트웨어 판매’에서 ‘호텔 운영 플랫폼’으로 이동하고 있다는 의미다. 데이터가 충분히 쌓이면 객실 수요와 예약 흐름을 분석해 가격을 조정하고, 고객 문의와 체크인 등 반복 업무까지 AI가 처리하는 구조를 만들 수 있다. 호텔 입장에서는 인력 부족 문제와 운영비 부담을 동시에 낮출 수 있다는 장점이 있다. 다만 글로벌 시장에서 경쟁력을 지속하려면 고객사 수 확대보다 실제 운영 성과를 얼마나 반복적으로 만들어내느냐가 관건이다. 호텔마다 객실 규모와 지역별 OTA, 가격 정책, 규제 환경이 다른 만큼 각 시장에 맞춘 데이터 표준화와 현지화가 필요하다. YCS는 고객별 컨설팅과 교육, 기술 지원을 병행하면서 장기적인 파트너십을 확대할 계획이다. 야놀자그룹 관계자는 “호텔 산업의 디지털 전환은 단순히 시스템 도입을 넘어 데이터를 유기적으로 연결하고 실제 운영 성과를 만들어 내는 것이 중요하다”며 “글로벌 엔터프라이즈 솔루션과 AI 기술을 기반으로 전 세계 여행 사업자의 운영 경쟁력을 높이겠다”고 말했다.2026-08-20 08:33:08
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SK쉴더스, 'AI도 직원처럼 관리한다'…제로트러스트 보안 강화 [경제일보] SK쉴더스가 인공지능(AI)을 새로운 보안 관리 대상으로 규정하고 제로트러스트 기반 AI 보안 사업을 강화한다. AI가 단순히 업무를 보조하는 수준을 넘어 기업 시스템과 데이터에 직접 접근해 업무를 수행하는 ‘비인간 주체(NHI)’로 진화하면서 기존 사람 중심의 보안 체계만으로는 새로운 위협에 대응하기 어렵다는 판단이다. SK쉴더스는 19일 자체 제로트러스트 방법론인 ‘SKZT(SK shieldus Zero Trust)’를 기반으로 AI 거버넌스와 보안 컨설팅을 제공한다고 밝혔다. 최근 기업들은 생성형 AI를 넘어 AI 에이전트를 업무에 도입하고 있다. AI가 사람의 지시에 따라 정보를 검색하는 수준을 넘어 사내 시스템에 접속하고 데이터를 분석하거나 업무를 대신 처리하는 사례가 늘면서 AI에 별도의 계정과 접근권한이 부여되는 구조가 확산되고 있다. 문제는 AI가 접근할 수 있는 권한이 커질수록 보안 사고의 파급력도 커진다는 점이다. AI 에이전트에 과도한 권한이 부여되거나 인증·권한 관리가 제대로 이뤄지지 않을 경우 중요 정보 유출이나 시스템 오남용으로 이어질 수 있다. AI가 악의적인 명령이나 조작된 데이터를 받아 정상적인 권한을 악용할 가능성도 새로운 보안 과제로 떠오르고 있다. 이에 따라 사람뿐 아니라 AI와 애플리케이션, 서비스 계정 등 비인간 주체까지 하나의 보안 관리 영역으로 포함해야 한다는 요구가 커지고 있다. SK쉴더스가 주목하는 방식은 제로트러스트다. 제로트러스트는 사용자나 기기, 시스템을 기본적으로 신뢰하지 않고 모든 접근 요청에 대해 신원과 권한을 지속적으로 확인하는 보안 모델이다. AI 역시 기업의 시스템과 데이터에 접근하는 하나의 주체인 만큼 동일한 원칙을 적용해야 한다는 것이다. SKZT는 사용자와 디바이스, 네트워크, 시스템, 애플리케이션, 데이터 등 주요 보호 대상을 식별하고 보안 수준을 진단한 뒤 중장기적인 보안 로드맵을 수립하는 SK쉴더스의 제로트러스트 컨설팅 체계다. SK쉴더스는 기존 방법론을 AI 환경까지 확대해 기업의 AI 활용 과정에서 발생할 수 있는 보안 위험을 점검한다. 구체적으로 AI가 어떤 시스템과 데이터에 접근할 수 있는지, 부여된 권한이 업무에 필요한 최소 수준인지, AI 활용 과정에서 중요 정보가 외부로 유출될 가능성은 없는지 등을 점검한다. 이를 바탕으로 AI 거버넌스와 접근권한 관리, 보안 통제 체계를 구축하고 운영 과정에서 발생할 수 있는 위험에 대한 대응 체계도 마련한다. 글로벌 보안·AI 관련 기준도 컨설팅에 반영한다. 미국 국립표준기술연구소(NIST)의 AI 위험관리 프레임워크(AI RMF), 미국 국방부의 책임 있는 AI 가이드라인(RAI), 국제표준화기구(ISO)의 AI 경영시스템 국제표준인 ISO/IEC 42001 등을 기반으로 기업이 AI 관련 위험을 체계적으로 관리하고 컴플라이언스 요구에 대응할 수 있도록 지원한다. 기술 파트너십도 확대한다. SK쉴더스는 글로벌 기술 기업들과 협력해 AI 환경에서 발생할 수 있는 위협을 탐지하고 AI의 접근권한과 데이터를 안전하게 관리할 수 있는 기술을 확보한다는 계획이다. 사업의 방향은 단순한 AI 보안 솔루션 공급에 그치지 않는다. AI 도입 전 단계에서 거버넌스를 수립하고 보안 위험을 진단한 뒤 실제 운영 과정에서 권한과 데이터를 지속적으로 관리하는 전주기 보안 체계를 제공한다는 전략이다. 이는 AI 에이전트가 기업의 업무 프로세스에 깊숙이 들어갈수록 보안 시장의 초점도 달라질 수 있다는 판단과 맞닿아 있다. 기존에는 ‘누가 시스템에 접속했는가’가 핵심이었다면 앞으로는 ‘어떤 AI가 어떤 권한으로 어떤 데이터에 접근했는가’까지 추적하고 통제해야 하기 때문이다. SK쉴더스 관계자는 “AI가 단순한 업무 지원 도구를 넘어 실제 업무를 수행하는 주체로 자리 잡으면서 보안 관리 대상도 사람 중심에서 AI까지 확대되고 있다”며 “거버넌스 수립부터 보안 체계 구축과 운영까지 전 과정을 지원해 기업이 AI를 안전하게 활용할 수 있도록 하겠다”고 말했다. 한편 SK쉴더스는 향후 금융·제조·공공 등 AI 활용이 확대되는 산업을 중심으로 제로트러스트 기반 AI 보안 사업을 확대할 예정이다.2026-08-19 17:32:49
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자외선차단제, 사람 대신 '인공 피부'로 시험한다 [경제일보] 식품의약품안전처가 자외선차단제의 인체 외(In-vitro) 시험법을 국내에 도입한다. 기업의 인체시험 부담과 비용을 줄이고 K-뷰티의 해외 시장 진출을 지원하기 위한 조치다. 19일 식약처에 따르면 ‘기능성화장품 심사에 관한 규정’과 ‘화장품 표시·광고 실증에 관한 규정’ 개정안을 행정예고하고 다음 달 18일까지 의견을 받는다고 밝혔다. 인체 외 시험법은 사람의 피부 대신 PMMA(폴리메틸메타크릴레이트) 판을 이용해 자외선 차단 효과를 측정하는 방식이다. 식약처는 국제표준화기구(ISO)의 자외선 차단시험법인 ISO 23675와 ISO 24443을 국내 기준으로 도입할 예정이다. 이에 따라 자동화 시험기기를 활용할 수 있어 제품 개발과 평가에 드는 시간과 비용을 줄일 수 있을 것으로 식약처는 기대하고 있다. 특히 글로벌 시장에서 K-뷰티의 영향력이 커지는 가운데 국제 기준과의 조화를 통해 국내 기업의 제품 개발 효율성과 수출 경쟁력을 높인다는 계획이다. 기능성화장품 심사 자료 면제 기준도 손질한다. 기존에는 이미 심사받은 자외선차단제와 주성분이 같으면 첨가제와 관계없이 제출 자료를 면제했지만 앞으로는 첨가제의 사용 목적과 특성을 고려해 면제 범위를 차등 적용한다. 자외선차단지수(SPF 등)의 표시·광고 기준도 명확해진다. 인체시험 또는 인체 외 시험을 통해 효과를 입증한 경우에만 자외선차단지수를 표시·광고할 수 있도록 기준을 구체화한다. 오유경 식약처장은 “신기술 발전에 발맞춰 규제 체계를 지속적으로 정비하고 국내 기업이 우수한 기술력을 바탕으로 세계 시장에 진출할 수 있도록 지원하겠다”고 말했다.2026-08-19 16:22:39
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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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포스코DX, '국산 NPU' 산업현장 투입…AI 추론 비용 50% 낮춘다 [경제일보] 포스코DX가 국산 AI 반도체를 산업현장의 비정형 데이터 분석에 활용하는 플랫폼을 개발해 기존 GPU 기반 '비전 AI' 적용 영역에 국산 NPU 기반을 확대한다. AI 모델 학습에는 GPU를, 현장 추론에는 국산 NPU를 사용하는 하이브리드 구조를 적용해 제조 현장의 AI 인프라 비용과 전력 부담을 낮추고, 데이터 외부 반출 없이 실시간으로 AI를 운영하도록 구성됐다. 18일 포스코DX는 국산 NPU를 활용한 '비전 AI 플랫폼'을 개발했다고 밝혔다. 산업현장에서 수집되는 영상 등 비정형 데이터를 AI로 분석하고, 실제 현장에서 발생하는 상황을 실시간으로 판단할 수 있도록 AI 모델 개발부터 운영까지 필요한 기능을 하나의 플랫폼으로 표준화한 것이 특징이다. NPU는 딥러닝과 머신러닝 등 AI 연산에 특화된 반도체로 GPU를 대체할 수 있을 것으로 전망되고 있다. 특히 학습보다 이미 학습된 AI 모델을 실제 서비스에 적용하는 추론 과정에 최적화돼 GPU 대비 전력과 비용을 낮출 수 있도록 설계됐다. 포스코DX는 이 같은 NPU의 특성을 산업현장에 적용했다. 제조 현장에서 발생하는 영상 데이터를 원거리 데이터센터나 서버로 전송하지 않고 설비나 현장에 설치된 엣지 장비에서 직접 분석하는 방식이다. 포스코DX는 외부 네트워크를 거치지 않고 현장에서 데이터를 처리할 수 있어 제조업에서 중요도가 높은 데이터 보안과 실시간 대응에도 유리하다고 설명했다. 특히 포스코DX는 AI 모델을 개발하는 단계와 실제 현장에서 AI가 데이터를 분석하는 추론 단계를 분리했다. 모델 학습과 개발에는 기존처럼 GPU를 활용하고, 완성된 AI 모델을 산업 현장에서 구동할 때는 국산 NPU를 사용하는 하이브리드 구조다. NPU를 실제 현장에 적용하기 전에 연구·검증 단계에서도 활용할 수 있도록 한 것도 특징이다. AI 모델의 정확도와 처리 속도뿐 아니라 전력 사용량과 운영 비용 등을 사전에 비교해 현장 특성에 맞는 모델과 NPU 적용 방식을 결정할 수 있도록 구축했다. 기존에는 AI 모델을 개발한 뒤 실제 산업 현장에 적용하면서 성능이나 비용을 검증해야 했다면, 이번 플랫폼에서는 개발 단계에서부터 NPU 기반 추론 성능을 확인할 수 있어 현장 적용 과정에서 발생할 수 있는 시행착오를 줄일 수 있을 것으로 평가된다. 비전 AI 플랫폼에는 산업 현장에서 반복적으로 필요한 기능도 표준화했다. 영상 데이터를 학습 데이터로 관리하고 AI 모델을 관리하는 기능을 비롯해 모델별 성능 지표와 적용 이력 등을 하나의 환경에서 관리할 수 있도록 구성했다. 해당 기능 표준화는 제조 현장마다 AI 시스템을 새로 구축하는 방식에서 벗어나 기존에 검증된 AI 모델과 플랫폼을 다른 현장에 재활용하기 위한 기반으로 알려졌다. 포스코DX는 플랫폼을 통해 신규 AI 프로젝트의 개발 기간을 단축하고 여러 산업 현장으로 AI 서비스를 확산할 수 있을 것으로 전망하고 있다. 포스코DX는 앞서 국내 NPU 개발사인 딥엑스, 모빌린트 등과 협력해 화재 감시, 작업자 안전 모니터링, 물류 환경의 상품 적재 상태 확인 등에 국산 NPU를 적용해 비용 절감 효과도 확인했다. 그 결과 동일한 추론 성능을 기준으로 GPU를 사용하는 경우와 비교해 인프라 구축·운영 비용을 약 50% 절감하고, 전력 사용량은 약 90% 줄이는 효과를 기록했다. 산업 현장에서 AI 활용이 늘면서 AI 반도체의 역할도 학습용 GPU 중심에서 추론용 반도체로 확대될 가능성이 커지고 있다. 특히 제조 현장의 영상 분석처럼 대량의 데이터를 실시간으로 반복 처리해야 하는 분야에서는 모든 데이터를 중앙 데이터센터로 전송해 처리하는 방식보다 현장에서 직접 AI 추론을 수행하는 엣지 AI가 비용과 지연 시간 측면에서 유리할 수 있다. 포스코DX는 향후 다양한 검증 과정을 플랫폼에 포함해 국산 NPU의 산업 적용을 체계화한다는 방침이다. 기존 비전 AI 적용 현장을 단계적으로 국산 NPU 기반으로 전환하고, 화재 감시와 안전 관리, 물류를 넘어 다양한 산업 분야로 적용 영역을 넓힐 계획이다. 포스코그룹 차원의 피지컬 AI 사업 확대와도 연계될 전망이다. 포스코그룹은 철강 생산 과정에서 축적한 설비 자동화 경험과 방대한 현장 데이터를 기반으로 제조 현장에 피지컬 AI를 적용하고, 인텔리전트 팩토리 구축을 확대하고 있다. 포스코DX 관계자는 "NPU 기반 '비전 AI 플랫폼'은 산업 현장에 최적화된 AI를 보다 효율적으로 구현하는 기반이 될 것"이라며 "국산 NPU 활용의 체계화와 산업 현장의 추론 역량 향상에 기여하며 AI 반도체 생태계 활성화에 나설 것"이라고 말했다.2026-08-18 16:00:26
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![[기자수첩] 자율주행 표준 선점한 韓, 기술·상용화 추격해야](https://image.ajunews.com//content/image/2026/08/13/20260813142158976850.jpg)
자율주행 표준 선점한 韓, 기술·상용화 추격해야 [경제일보] 한국이 자율주행·소프트웨어 중심 자동차(SDV) 국제표준화에서 주도권을 확보했다. 한국전자통신연구원(ETRI)이 개발한 권고안이 국제전기통신연합(ITU-T) 최초의 SDV 국제표준으로 채택됐고, 자율주행차 표준화 작업반 의장직도 한국인이 처음 맡게 됐다. 하지만 도로 위 현실까지 보면 마냥 박수칠 일만은 아니다. 기준을 만드는 데는 앞섰지만 실제 자율주행 차량을 도로에 내놓고 데이터를 쌓는 경쟁에서는 미국과 중국에 크게 뒤처져 있다. 한국은 이미 2020년 세계 최초로 레벨3 부분자율주행차 안전기준을 마련하며 자율주행 제도 선점에 나섰다. 당시에는 세계 자동차 수출 강국인 한국이 안전기준을 먼저 마련했다는 점에서 의미가 컸다. 그러나 6년이 지난 지금 국내 도로에서 고도화된 자율주행 서비스를 접하기는 쉽지 않다. 기준을 먼저 만든 것이 실제 시장을 먼저 여는 것으로 이어지지는 않았다. 더 큰 문제는 데이터다. 국토교통부 자료에 따르면 한국 전체 기업의 자율주행 누적 주행거리는 1306만km에 그친다. 반면 미국 웨이모는 지난해 기준 완전 자율주행 누적 운행거리가 1억2700만마일에 달했고, 중국 바이두는 올해 5월 기준 누적 자율주행 거리가 3억3000만km에 이른다. 한국이 국제표준을 만드는 동안 미국과 중국은 실제 도로에서 대규모 주행 데이터를 축적하며 기술 고도화와 상용화를 앞서가고 있다. 자율주행은 시험실에서 완성되지 않는다. 다양한 도로와 날씨, 돌발 상황을 실제 환경에서 반복 검증하고 데이터를 축적해야 기술을 고도화할 수 있다. 자율주행은 완성차만의 경쟁도 아니다. 차량용 AI 반도체와 센서, 고성능 컴퓨팅, 통신, 소프트웨어 등 다양한 기술이 함께 뒷받침돼야 한다. 핵심 부품과 AI 기술에서 해외 의존도가 높은 상황에서는 국제표준화에서 확보한 주도권이 국내 산업 전체의 경쟁력으로 이어지기 어렵다. 표준을 만드는 것과 그 표준을 실제 제품과 서비스에 구현하는 것은 다른 문제다. 실증 환경도 경쟁국 수준으로 끌어올려야 한다. 정부가 레벨4 자율주행 상용화를 목표로 실증도시 확대와 규제 개선에 나서고 있지만 기술 개발과 실제 도로 검증 사이에는 여전히 간극이 있다. 안전을 이유로 규제를 강화하는 것은 필요하지만, 안전 기준을 명확히 하면서 기업이 더 많은 데이터를 축적할 수 있도록 실증 범위를 넓히는 방향으로 제도를 바꿔야 한다. 표준화 성과를 산업 경쟁력으로 증명해야 할 시점이다. 세계가 따르는 기준을 만드는 데서 멈추지 않고, 그 기준을 적용한 차량과 서비스가 실제 시장에서 경쟁력을 확보해야 한다. 한국이 국제표준을 주도한 만큼 기술과 상용화에서도 경쟁국을 따라잡는 성과가 필요하다. 국제표준을 선점한 성과가 산업 주도권으로 이어지는지는 이제 도로 위에서 증명해야 한다.2026-08-13 16:17:28
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현대차그룹, 전방위 AX 시동…정의선도 '바이브코딩' 익혔다 [경제일보] 현대자동차그룹이 전사적인 인공지능(AI) 전환에 속도를 내고 있다. 디지털 전환(DX)을 통해 구축한 협업 환경과 데이터 인프라를 기반으로 생성형 AI 활용을 임직원 전반으로 확대하고 연구개발과 생산, 정비, 고객 서비스 등 현장 업무에도 AI를 적용하고 있다. 정의선 현대차그룹 회장 역시 AI 활용 역량을 직접 익히는 등 조직 전반의 AX 확산에 힘을 싣고 있다. 12일 현대차그룹에 따르면 그룹은 이날 서울 서초구 양재 본사에서 ‘현대차그룹 AX 성과 발표회’를 열고 2019년부터 추진해 온 DX와 AI 전환(AX) 성과 및 향후 계획을 공개했다. 현대차그룹은 AI가 본격적으로 확산하기 전부터 디지털 기반의 업무 환경을 구축해왔다. 2018년 정의선 회장이 “IT 기업보다 더 IT 기업 같은 회사가 되겠다”고 밝힌 이후 글로벌 협업 방식과 데이터 중심 경영 체계를 마련하는 데 주력했다. 이를 위해 현대차그룹은 2022년부터 업무 진행 상황과 의사결정을 관리하는 지라, 두레이, 문서 공동 작성과 지식 공유를 지원하는 컨플루언스를 순차적으로 도입했다. 같은 해 마이크로소프트의 클라우드 기반 협업 플랫폼 ‘Microsoft 365(M365)’도 업무 환경에 적용했다. M365를 통해 메일과 일정, 문서 작성, 화상회의 등을 하나의 협업 체계로 연결하고 글로벌 사업장과 조직이 동일한 환경에서 협업할 수 있도록 했다. 국가 핵심기술 관련 보안 규제로 외부 협업 도구 활용에 제약이 있었던 자율주행·수소 등 연구개발 조직도 정부 관계 부처의 가이드라인 제정을 거쳐 같은 플랫폼을 사용할 수 있게 됐다. 데이터 분야에서는 ‘글로벌 원 데이터 파이프라인’을 운영해 연구개발·생산·품질·판매 등 각 영역에 분산된 데이터를 표준화하고 연결했다. 개발 과정에서 생성된 정보가 생산과 품질 관리에 활용되고 판매 현장의 데이터가 제품 개발과 공정 개선으로 이어지는 데이터 활용 체계를 마련했다. 이렇게 구축한 DX 인프라는 생성형 AI를 업무 전반에 적용하는 AX의 기반이 됐다. 대표적인 사례가 사내 생성형 AI 플랫폼 ‘H 챗 프로’다. H 챗 프로는 보안이 확보된 환경에서 임직원이 챗GPT, 제미나이, 클로드 등 다양한 외부 생성형 AI 모델을 선택해 활용할 수 있도록 만든 현대차그룹 전용 AI 플랫폼이다. 현대차그룹은 지난해부터 H 챗 프로를 특정 조직이나 일부 인력에 한정하지 않고 일반 임직원까지 확대했다. 문서 작성과 정보 탐색, 데이터 분석, 코드 개발 등 다양한 업무에서 생성형 AI 활용이 이뤄지고 있으며 최근에는 개발자가 아닌 임직원이 직접 AI 에이전트를 만들어 업무에 적용하는 사례도 늘고 있다. 진은숙 현대차·기아 ICT담당 사장은 “AI는 분명 중요한 기술이지만 결국 기업이 활용해야 하는 도구”라며 “중요한 것은 기술 그 자체가 아니라 AI를 비롯한 새로운 기술을 얼마나 빠르게 이해하고 업무와 사업에 적용해 조직 경쟁력으로 내재화할 수 있는지에 달렸다”고 말했다. AI 활용은 연구개발 현장에서도 구체적인 성과로 이어지고 있다. ‘충돌안전 AI 어시스턴트’는 과거 충돌 시험 결과와 시험 이미지, 해석 자료 등 여러 시스템에 분산돼 있던 연구 정보를 통합 검색하고 유사 사례를 빠르게 찾아 비교·분석할 수 있도록 지원하는 AI 기반 연구개발 시스템이다. 현대차그룹은 이를 통해 관련 사례 탐색과 분석 자료 검토에 걸리는 시간을 약 90% 줄였다고 설명했다. 엔지니어들은 확보한 시간을 분석 결과 해석과 설계 개선, 시험 전략 수립 등에 활용하고 있다. 제조 현장에서는 AI를 활용해 생산 과정의 품질 관리와 운영 효율을 높이고 있다. ‘AI 자동화 인식 서비스’는 차량 식별번호(VIN)를 기반으로 생산 공정에 투입되는 차량과 시스템상 등록된 차량 정보를 실시간으로 대조·검증하는 비전 AI 솔루션이다. 현재 국내 현대차·기아 전 공장을 비롯해 미국·유럽·인도·아시아태평양 등 글로벌 생산 거점 약 70개소에 적용됐다. 현대차그룹은 이를 통해 국내외 현대차·기아 공장에서 연간 52.4억원의 비용 절감 효과를 거두고 있다고 밝혔다. ‘대차 정렬 최적화 기술’에는 강화학습 기반 AI가 적용됐다. 생산 라인에서 부품을 공급하는 대차의 순서가 설비 오류 등으로 꼬일 경우 AI가 다양한 경우의 수를 분석해 최적의 이동 경로를 자동으로 도출한다. 이를 통해 불필요한 생산 중단 시간을 약 86% 줄였다. 서비스 분야에서도 AI 적용이 확대됐다. 해외 정비 현장에서는 LLM 기반 ‘정비 지원 AI 서비스’를 통해 정비사가 차량 오류 코드나 증상을 입력하면 관련 정비 매뉴얼과 과거 정비 기록 등을 AI가 분석해 진단 결과를 제시하도록 했다. 이를 통해 정비 대응 시간이 약 42% 단축됐다. 현대차그룹은 AX를 기술 도입에 그치지 않고 조직의 업무 방식과 문화까지 바꾸는 과정으로 보고 있다. DX를 통해 마련한 데이터와 협업 기반 위에 AI를 접목해 임직원이 직접 AI를 활용하고 업무를 개선하는 구조를 확산시키는 것이 핵심이다. 정의선 회장을 비롯한 경영진도 AI 활용 역량을 높이는 데 참여하고 있다. 특히 정 회장은 임직원 대상 AX 교육 과정에서 ‘바이브코딩’을 직접 익히는 등 AI를 업무에 활용하는 방식에 관심을 보인 것으로 전해졌다. 진은숙 사장은 “AX를 통해 축적한 데이터와 운영 경험, 실행 역량은 다가올 피지컬 AI 시대를 준비하는 가장 강력한 기반이 될 것”이라며 “차량과 로보틱스, 제조·서비스 현장 등 물리적 영역으로 AI 적용 범위를 넓힐 계획”이라고 했다.2026-08-12 16:23:24
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"신약 후보물질도 AI가 선별"…LG CNS, 동아쏘시오그룹 AI 플랫폼 구축 [경제일보] 신약개발 경쟁의 무게중심이 연구자의 경험과 반복 실험에서 데이터와 인공지능(AI)을 활용한 후보물질 선별로 이동하고 있다. 제약·바이오 기업들이 그동안 축적한 화합물과 유전체, 실험 데이터를 하나로 통합하고 AI를 활용해 후보물질 발굴부터 검증까지 지원하는 플랫폼 구축에 나서면서 신약 연구개발 과정 자체를 디지털화하는 움직임도 본격화되고 있다. 12일 LG CNS는 동아쏘시오그룹 IT 계열사 DAI와 약 6개월에 걸쳐 구축한 'AI 신약개발 플랫폼' 구축을 완료했다고 밝혔다. 이번 플랫폼 구축은 LG CNS가 동아쏘시오그룹과 함께 AI를 활용해 신약개발 과정 전반을 지원하도록 설계됐다. 단순히 AI 분석 기능을 제공하는 데 그치지 않고 연구 데이터를 통합하고 AI 예측 결과를 실제 실험 데이터와 다시 연결하는 구조를 적용해 연구가 진행될수록 AI의 예측 성능을 높이는 것이 특징이다. 신약개발은 수많은 후보물질을 발굴한 뒤 효능과 안전성 등을 반복적으로 검증해야 하는 만큼 통상 10~15년의 기간과 막대한 비용이 소요된다. 후보물질이 임상 단계까지 진입하더라도 최종적으로 신약 승인을 받지 못하는 경우가 많아 초기 단계에서 가능성이 낮은 후보를 얼마나 빠르게 걸러내느냐가 연구개발 효율을 좌우하는 것으로 알려졌다. AI는 이 같은 신약개발 과정의 반복 작업을 줄이는 수단으로 주목받고 있다. 방대한 연구 데이터를 분석해 질병과 관련된 치료 표적을 찾고, 조건에 맞는 후보물질을 설계하거나 후보물질과 표적 간 결합 가능성을 예측하는 방식이다. 실제 실험에 들어가기 전 컴퓨터 환경에서 가상 검증을 진행하면 연구자가 검토해야 할 후보물질의 범위를 줄일 수 있다. LG CNS는 이번 플랫폼도 신약 연구에 필요한 데이터를 하나로 통합하는 것에서 시작했다고 설명했다. 화합물과 유전체 정보, 실험 결과뿐 아니라 논문과 특허 등 기존에 분산돼 있던 연구 데이터를 통합·표준화해 연구자가 하나의 플랫폼에서 필요한 정보를 활용할 수 있도록 구성했다. AI 활용 과정도 신약 개발 단계에 맞췄다. 질병 원인을 분석하는 단계에서는 세포별 유전자 정보와 조직 내 위치 정보를 AI로 분석하고 시각화해 치료 표적을 찾을 수 있도록 지원한다. 후보물질 설계 단계에서는 생성형 AI를 활용한다. 연구자가 원하는 조건을 입력하면 이에 맞는 새로운 물질 구조를 설계하도록 해 기존 후보물질을 일일이 탐색하는 데 필요한 시간과 노력을 줄이는 방식이다. 후보물질을 실제 연구에 활용할 수 있는지 확인하는 과정에서도 AI가 활용된다. 후보물질과 표적 간 결합 가능성과 작용 안정성 등을 시뮬레이션해 유망한 후보를 선별하고, 실제 실험에 앞서 컴퓨터 환경에서 가상 검증을 진행한다. 특히 이번 플랫폼에서 주목되는 부분은 AI가 한 번 분석하고 끝나는 구조가 아니라는 것이다. AI가 예측한 결과와 실제 실험에서 나온 데이터를 비교하고 이를 다시 AI 모델의 재학습에 활용하도록 설계됐다. 예측과 실험 사이의 차이가 데이터로 축적되면 이후 연구에서 AI가 활용할 수 있는 정보도 늘어난다. 연구가 반복될수록 데이터가 쌓이고 이를 바탕으로 모델이 고도화되는 구조인 셈이다. 제약·바이오 기업 입장에서는 개별 연구 과정에서 발생한 데이터를 일회성 결과로 남기는 것이 아니라 향후 연구개발에 활용할 수 있는 자산으로 축적할 수 있을 전망이다. 신약 연구 데이터의 특성을 고려한 보안과 관리 체계도 플랫폼에 반영했다. 제약·바이오 분야에서는 아직 공개되지 않은 후보물질 정보와 연구 결과, 특허 관련 데이터 등 민감한 정보가 다뤄지는 만큼 AI 성능뿐 아니라 데이터 접근과 관리, 규제 대응 역시 플랫폼 구축의 중요한 요소로 꼽힌다. LG CNS는 최근 제약·바이오 분야에 특화한 에이전틱 AI 플랫폼 '에이전틱웍스 for BIO'를 앞세워 관련 사업 확대에도 나서고 있다. 단순 데이터 분석을 넘어 AI가 여러 업무를 연속적으로 수행하는 에이전틱 AI를 연구·개발 과정에 적용해 제약·바이오 기업의 업무 자동화 영역을 넓히겠다는 전략이다. 제약·바이오 업계의 AI 활용 역시 개별 연구자를 지원하는 도구에서 연구 데이터를 연결하고 업무 프로세스 전체를 지원하는 플랫폼 형태로 확대될 가능성이 커지고 있다. 특히 신약 개발 과정에서 발생하는 데이터를 지속적으로 축적하고 AI 학습에 활용할 수 있다면 장기간 축적된 연구 데이터 자체가 기업의 새로운 경쟁력으로 자리 잡을 수 있다는 분석이다. 이재승 LG CNS 클라우드사업담당 상무는 "에이전틱 AI를 비롯한 차별화된 AX 기술과 제약·바이오 분야 전문 역량을 통해 국내 제약·바이오 산업의 AI 신약 연구·개발 혁신에 기여할 것"이라며 "고객이 신약 개발 경쟁력을 강화할 수 있도록 적극 지원하겠다"고 말했다.2026-08-12 10:00:00
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LS일렉트릭, 전력 낭비 줄인다... GS건설과 AI 데이터센터 공략 [경제일보] LS일렉트릭이 GS건설과 손잡고 인공지능(AI) 데이터센터 전력 인프라 시장 공략에 나선다. 고성능 그래픽처리장치(GPU) 확산으로 데이터센터의 전력 사용량이 급증하면서 기존 교류(AC) 방식보다 전력 변환 손실을 줄일 수 있는 직류(DC) 배전 기술을 앞세운다는 전략이다. 10일 LS일렉트릭은 서울 LS용산타워에서 GS건설과 ‘AIDC(AI데이터센터) 사업환경 변화에 따른 공동 대응을 위한 업무협약(MOU)’을 체결했다. 구자균 LS일렉트릭 회장과 허윤홍 GS건설 대표, 채대석 LS일렉트릭 대표 등 양사 주요 경영진이 참석해 DC 배전 기술 협력과 향후 사업 대응 방안을 논의했다. 양사가 DC 배전에 주목한 배경에는 AI 데이터센터의 급격한 전력 수요 증가가 있다. 기존 데이터센터보다 많은 전력을 사용하는 고성능 GPU가 대규모로 탑재되면서 전기를 안정적으로 공급하는 것뿐 아니라 공급 과정에서 발생하는 손실을 줄이는 기술도 중요해지고 있다. DC 배전은 전력망에서 공급받은 전기를 GPU와 서버가 사용하는 직류 형태로 전달하는 과정에서 전력 변환 단계를 줄이는 방식이다. 기존 AC 중심 데이터센터에서는 전력이 서버에 도달할 때까지 AC와 DC 사이의 여러 변환 과정을 거치는데, 이를 줄여 전력 손실과 발열을 낮추는 것이 핵심이다. 글로벌 AI 반도체 업계도 고전압 DC 배전 도입에 속도를 내고 있다. 고성능 AI 칩의 전력 소비량이 늘면서 기존 전력 공급 체계만으로 고밀도 랙에 필요한 전력을 효율적으로 공급하는 데 한계가 커지고 있기 때문이다. 이에 데이터센터 내부의 전력 변환 단계를 줄이고 고전압 직류를 활용하려는 움직임이 확산하고 있다. LS일렉트릭은 이에 대비해 반도체 변압기(SST)와 반도체 차단기(SSCB), 에너지저장장치(ESS) 등 DC 배전에 필요한 제품군을 확대해왔다. 천안사업장에는 전력 공급을 100% DC 기반으로 구성한 ‘DC 팩토리’를 구축해 관련 기술을 실증하고 있다. 이번 협약에 따라 양사는 고전력·고밀도 AI 데이터센터에 적용할 DC 배전 기술 개발을 공동 추진하고 기술교류회도 정례화한다. GS건설이 추진하는 AI 데이터센터 프로젝트에는 LS일렉트릭의 배전반과 가스절연개폐장치(GIS), 초고압 변압기 등 주요 전력기기를 공급하는 방안도 추진한다. 다만 이번 협력이 구체적인 데이터센터 프로젝트로 이어지는 시점은 아직 정해지지 않았다. DC 배전 역시 AI 데이터센터의 차세대 전력 공급 방식으로 주목받고 있지만 대규모 상용화를 위해서는 기술과 제품의 표준을 정립하는 작업이 남아 있다. LS일렉트릭 관계자는 “GS건설은 데이터센터 시장에서 협력을 추진하고 있는 여러 파트너 가운데 하나”라며 “구체적인 사업이 나오면 심도 있게 논의하게 될 것이지만 현재로서는 실제 사업 시점을 단정하기 어렵다”고 했다. 이어 “AI 데이터센터는 기존 데이터센터보다 훨씬 많은 전력을 사용하는 만큼 전력 효율이 더욱 중요해지고 있다”며 “DC 배전은 AC 방식보다 전력 사용 효율을 높일 수 있어 고연산·고전력 반도체에 필요한 전력을 공급하는 데 중요성이 커지고 있다”고 했다. 회사 측은 전력 공급 구조 등에 따라 차이가 있지만 DC 배전이 AC 방식과 비교해 10% 이상의 효율 차이를 낼 수 있다고 보고 있다. DC 배전 확산의 과제로는 표준화가 꼽힌다. DC 배전은 아직 대규모로 확산해 사용한 경험이 많지 않아 최적 효율을 위한 기술이나 제품 표준이 확립되지 않은 상태다. 실제 상용화와 시장 확산을 위해 기술 개발과 표준 정립을 업계들이 함께 추진하는 과정이 주요 과제다.2026-08-10 15:55:47
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