2026.08.11 화요일
검색
'환각' 검색결과
기간검색
-
~
검색영역
검색어
-
KAIST, 재학습 없이 AI 환각 줄이는 기술 개발 [경제일보] 한국과학기술원(KAIST) 연구진이 인공지능(AI)이 여러 감각 정보를 뒤섞어 없는 사실을 지어내는 '환각'을 줄이는 기술을 내놨다. 모델을 처음부터 다시 학습시키지 않고도 오류를 낮췄다는 점이 핵심이다. KAIST는 노용만 전기및전자공학부 교수 연구팀이 멀티모달 대형언어모델(MLLM)의 감각 혼선을 줄이는 기술 두 가지를 개발했다고 7월 31일 밝혔다. '다양한 부정 속성(DNA)' 최적화 기법은 센서가 담은 물리적 의미를 AI가 제대로 읽게 만든다. 사람은 열화상 화면에서 밝은 부분이 뜨거운 곳이라는 것을 안다. 기존 AI는 이를 일반 사진처럼 다뤄 단순한 빛으로 착각했다. 연구팀은 열과 거리처럼 센서가 재는 물리량을 이해하도록 학습 방식을 바꿨다. AI가 자주 틀리는 사례를 반복 학습시켜 어둠이나 연기 속에서도 사물을 더 정확히 인식하게 했다. 열화상은 물체가 내는 열을 영상으로 보여주는 센서이고 깊이 영상은 물체까지의 거리를 재는 센서다. 감각 혼선을 막는 기술은 시각과 청각의 간섭을 겨냥한다. 폐쇄회로(CC)TV 영상에 자동차가 지나가는 장면이 담겼지만 소리는 녹음되지 않은 경우, 기존 멀티모달 AI는 차가 보인다는 이유만으로 엔진 소리가 들린다고 답하는 일이 있었다. 연구팀은 AI가 질문을 받았을 때 영상을 봐야 하는지 소리를 들어야 하는지를 먼저 스스로 가르고 더 중요한 감각에 집중하도록 설계했다. 두 기술 모두 대규모 재학습을 거치지 않는다. 멀티모달 모델을 다시 훈련하려면 막대한 연산 자원과 데이터가 들어간다. 기존 모델을 그대로 두고 편향과 환각만 낮출 수 있다면 도입 비용이 크게 줄어든다. 적용이 거론되는 곳은 감각 오류가 곧 사고로 이어지는 현장이다. 밤이나 안개 속에서 보행자와 차량을 가려야 하는 자율주행차, 연기로 앞이 막힌 화재 현장에서 생존자를 찾는 구조 로봇, 열화상 카메라를 쓰는 드론이다. 공항 보안검색의 엑스레이 영상 분석과 병원에서 컴퓨터단층촬영(CT), 자기공명영상(MRI), 엑스레이를 함께 판독하는 AI에도 쓸 수 있다는 것이 연구팀 설명이다. 노용만 교수는 "멀티모달 AI가 실제 환경에서 사용되려면 다양한 센서의 특성을 정확히 이해하고 여러 감각 정보를 혼동하지 않는 것이 중요하다"며 "대규모 재학습 없이도 AI의 감각 편향과 환각을 줄여 실제 생활과 산업 현장에서 믿고 사용할 수 있는 멀티모달 AI의 기반을 마련했다"고 말했다. 노 교수는 인간 중심 멀티모달 신호처리 분야 기여를 인정받아 2026년 국제전기전자공학회(IEEE) 석학회원으로 뽑혔다. 감각 혼선 방지 기술은 6월 3일부터 7일까지 미국 덴버에서 열린 컴퓨터비전·패턴인식 학술대회(CVPR)에서 발표됐다. 센서 이해 기술은 영상처리 분야 국제 학술지 'IEEE 트랜잭션스 온 이미지 프로세싱'에 실렸다.2026-07-31 12:44:45
-
BC카드, 금융권 최초 자체 개발 AI 플랫폼 오픈소스 공개 [경제일보] BC카드가 자체 개발한 인공지능(AI) 플랫폼 ‘BCGPT WebUI’의 소스코드를 공개했다고 28일 밝혔다. 금융회사가 핵심 AI 플랫폼을 오픈소스로 내놓은 것은 이번이 처음이다. 이는 정부의 소버린 AI(Sovereign AI) 정책에 호응하려는 행보로 풀이된다. 해외 기술 의존도를 낮추고 국내 금융 AI 생태계의 자립도를 높이겠다는 구상이다. 이번에 개방된 ‘BCGPT WebUI’는 Agentic AI를 기반으로 △문서 검색 △질의응답 △콘텐츠 생성 등을 하나의 환경에서 제공하는 통합 플랫폼이다. 가장 큰 특징은 설계 초기부터 국내 AI 관련 법규와 금융당국 가이드라인을 깊이 있게 반영한 점이다. 우선 국내 AI 법규를 충실히 따르기 위해 △AI 생성물 표시 배너 △AI 오류 발생 시 상담사 자동 연결 △답변 사실 검증 자동화 기능을 내장했다. 또한 금융 AI 7대 원칙에 입각해 위험 단계별 통제와 긴급 정지 기능을 탑재했다. 금융권 AI 위험 관리 기준을 바탕으로 △보안 검사 △품질 측정 △감사 기록 시스템도 갖췄다. 서비스를 먼저 내놓고 사후에 규제를 맞추던 기존 관행에서 벗어나 개발 첫 단계부터 법망을 지키는 규제 준수형 플랫폼으로 구현한 것으로 풀이된다. 아울러 망분리 규정도 엄격히 준수해 사내 업무망과 완전히 단절된 외부 개발망에서 프로젝트를 진행하며 공개 자산을 별도로 관리했다. 국내 기업 환경에 맞춘 성능 고도화도 이뤄졌다. 주요 적용 기술은 △다중 AI 교차 검증으로 답변 정확도를 끌어올린 다중 AI 협업 기술 △환각 현상을 원천 차단하는 자동 품질 검증 △해킹과 개인정보 유출을 7단계로 방어하는 다중 보안 △네이버를 비롯한 국내외 18개 검색 엔진 연동 등이다. BC카드는 이번 소스코드 개방을 통해 글로벌 개발자들의 피드백을 수용하며 서비스를 고도화할 방침이다. 검증을 마친 우수 코드는 기업용 AI 플랫폼 ‘MoAI’에 이식해 사업을 확장할 것으로 전망된다. 물리적으로 분리된 운영 체계를 구축해 외부 코드의 내부 시스템 유입도 완벽히 차단했다. 이를 바탕으로 AI 규제 대응력이 부족한 핀테크나 일반 기업을 공략하고 KT그룹 계열사와의 협업도 늘려갈 예정이다. 오성수 BC카드 상무(AI데이터본부장)는 “금융권 최초로 규제 준수형 AI 플랫폼을 공개해 국내 금융 AI 기술 자립과 오픈소스 생태계 활성화에 기여하고자 한다”며 “앞으로 글로벌 개발자들과 협력해 플랫폼을 고도화하고 AI 도입이 필요한 기업들을 대상으로 MoAI 솔루션 사업을 적극 확대할 계획”이라고 말했다.2026-07-28 09:15:17
-
수만쪽 원전 지침, AI가 찾아 보고서로…한컴, 한수원 폐쇄망 뚫었다 [경제일보] 한컴이 한국수력원자력의 폐쇄망에 인공지능(AI) 문서작성 솔루션을 공급하며 원전 분야 AI 전환(AX) 시장에 진입했다. 원전 설비를 AI가 직접 제어하는 방식이 아니라, 임직원이 방대한 정비 지침과 안전 자료를 빠르게 검색하고 보고서를 작성하도록 지원하는 업무용 AI다. 한컴은 한수원이 자체 구축한 원전 특화 생성형 AI 플랫폼 ‘하이누리(Hy-NuRI)’와 ‘한컴어시스턴트’를 연계했다고 23일 밝혔다. 하이누리가 원전 운영·발전·건설·안전 분야의 내부 지식을 검색하고 답변을 생성하면, 한컴어시스턴트가 이를 실제 문서 작성으로 연결하는 구조다. 임직원은 자연어로 필요한 내용을 질문해 관련 규정과 정비 절차를 찾고, 검색 결과를 바탕으로 보고서 초안을 만들 수 있다. 기존 문서 요약과 문장 교정, 표준 서식 적용, 데이터와 연계한 문서 작성도 지원한다. 수만쪽에 이르는 정비 지침서와 사규, 안전 자료를 사람이 일일이 확인하는 시간을 줄이는 것이 핵심이다. 예컨대 특정 설비의 점검 이력과 관련 규정을 찾아 정비 보고서의 뼈대를 만들거나, 여러 안전 지침의 차이를 비교해 회의자료로 정리하는 방식으로 활용할 수 있다. 다만 생성형 AI가 작성한 내용은 참고 자료와 초안에 해당하며, 안전 판단과 최종 문서 승인은 담당자가 수행해야 한다. 이번 사업에서 주목할 부분은 폐쇄망 적용이다. 원전은 설비·운영 정보가 외부로 유출될 경우 국가 안보와 시설 안전에 영향을 줄 수 있어 외부 클라우드형 AI를 그대로 사용하기 어렵다. 한컴어시스턴트는 외부망과 분리된 한수원 내부 환경에서 하이누리를 호출하도록 구성돼 민감한 문서와 질문 내용이 외부 AI 사업자에게 전송될 위험을 줄였다. 폐쇄망이 모든 위험을 없애는 것은 아니다. 생성형 AI가 사실과 다른 내용을 만드는 ‘환각’을 줄이고, 직무와 보안 등급에 따라 열람 가능한 문서를 구분해야 한다. 답변의 근거 문서를 표시하고 질의·응답 기록을 남기는 한편, 오염된 문서나 악성 명령이 AI에 영향을 주는 프롬프트 주입 공격에도 대비해야 한다. 원전 AX의 성패는 모델 성능뿐 아니라 출처 확인과 권한 통제, 사람의 최종 검증 체계에 달린 셈이다. 한수원은 2024년부터 약 456억원 규모의 원전 특화 생성형 AI 플랫폼 구축을 추진해왔다. 외부망과 분리된 자체 데이터센터에 원전 데이터를 학습·연계해 보안성과 업무 전문성을 함께 확보한다는 구상이다. 이번 한컴어시스턴트 도입은 기반 모델과 지식검색 시스템을 실제 임직원의 문서 업무로 확장하는 단계로 풀이된다. 한컴에도 이번 공급은 문서 소프트웨어 사업을 공공·에너지 AX 플랫폼으로 넓히는 시험대다. 한컴은 AI국회와 BGF그룹 지식검색, 한국서부발전 생성형 AI 사업 등에 관련 제품을 공급해왔다. 향후 경쟁력은 솔루션 도입 건수보다 문서 작성시간 단축과 검색 정확도 향상 등 현장에서 확인 가능한 성과로 판가름 날 전망이다. 박성호 한수원 AI혁신처장은 “하이누리에 한컴어시스턴트를 더해 임직원이 체감할 수 있는 AI 업무 환경으로 도약했다”며 편의 기능을 계속 확대하겠다고 밝혔다. 김연수 한컴 대표는 “국가 핵심 산업인 원전에서 생성형 AI를 안전하게 활용할 수 있는 환경을 구축했다”며 산업별 소버린 AI 사업을 확대하겠다고 말했다.2026-07-23 12:12:30
-
업스테이지 '솔라 오픈 2' 공개…포털 다음 적용하고 국산 NPU 활용 넓힌다 [경제일보] 업스테이지가 실제 업무를 수행하는 AI 에이전트에 특화한 거대언어모델(LLM) ‘솔라 오픈 2’를 공개했다. 포털 다음을 대규모 실사용 기반으로 활용하는 동시에 다수의 국산 신경망처리장치(NPU)와 연동을 확대해 모델과 반도체, 서비스를 아우르는 소버린 AI 생태계를 구축한다는 전략이다. 업스테이지는 솔라 오픈 2의 모델 가중치를 글로벌 오픈소스 플랫폼 허깅페이스에 공개하고 아키텍처와 학습 방법, 평가 조건을 담은 기술 보고서도 발표했다고 23일 밝혔다. 솔라 오픈 2는 총 2500억개 매개변수 가운데 작업에 필요한 150억개만 활성화하는 전문가혼합(MoE) 구조를 채택했다. 모델 규모를 키우면서도 실제 추론에 필요한 연산량을 줄여 비용 효율을 높인 설계다. 최대 100만 토큰의 문맥을 처리해 여러 문서와 장시간 작업 이력을 한꺼번에 다룰 수 있다. 단순한 질의응답을 넘어 검색과 코딩, 문서 작성, 외부 도구 호출을 반복하며 업무를 마치는 AI 에이전트에 초점을 맞췄다. 기본 구동 권장 사양은 엔비디아 H200 4장이며 양자화를 적용하면 H200 2장으로도 운영할 수 있다. 업스테이지는 지시 이행과 도구 호출, 코딩, 한국어 업무 평가 등에서 주요 해외 모델과 경쟁 가능한 성능을 확보했다고 설명했다. 다만 벤치마크 결과는 회사 측 평가인 만큼 실제 서비스 환경에서 정확도와 속도, 운영 비용을 추가로 검증해야 한다. ◆ 다음 검색, AI 모델 실사용 시험대 솔라 오픈 2의 주요 활용처는 포털 다음이다. 업스테이지는 지난 5월 다음 운영사 AXZ 인수를 마무리한 뒤 7월부터 솔라를 적용한 ‘AI 요약’ 베타 서비스를 운영하고 있다. AI 요약은 이용자가 검색어나 문장형 질문을 입력하면 언론사 제휴 콘텐츠와 카페, 티스토리 등에서 관련 문서를 찾아 핵심 내용을 정리하고 근거를 함께 제시한다. 절차가 필요한 정보는 단계별 목록으로, 비교가 필요한 검색은 표 형태로 보여준다. 다음은 키워드 검색과 의미 기반 벡터 검색을 결합한 하이브리드 검색을 활용한다. 검색엔진이 최신성과 관련성이 높은 문서를 먼저 고르면 솔라가 해당 자료를 바탕으로 답변을 생성하는 구조다. 모델이 오래된 학습 정보를 섞거나 문서에 없는 내용을 만들어내는 환각을 줄이기 위해 답변 범위를 검색 자료로 제한하는 기술도 적용했다. 현재 AI 요약은 전체 검색 질의의 일부에 제공되고 있다. AXZ는 적용 비중을 단계적으로 높이고 쇼핑과 맛집 등 분야별 검색으로 확대할 계획이다. 이후에는 앞선 대화 내용을 기억해 후속 질문에 답하고 여러 정보를 비교·정리하는 대화형 에이전트로 발전시킨다는 구상이다. 업스테이지가 다음을 직접 운영하게 되면서 검색 이용 과정에서 나타나는 응답 품질과 처리 속도, 오류 유형 등을 모델 개선에 빠르게 반영할 수 있게 된 점도 강점이다. 다만 이용자 검색 데이터를 모델 개발에 활용하는 과정에서는 개인정보 보호와 데이터 처리 기준을 명확히 마련해야 한다. ◆ 퓨리오사 포함 다수 국산 NPU로 활용 확대 업스테이지는 솔라 오픈 2를 다양한 국산 NPU에서 구동할 수 있도록 지원 범위를 넓힐 계획이다. 업스테이지 관계자는 “퓨리오사AI를 포함해 국내 NPU 기업들과 협력을 이어가겠지만 특정 한 업체만을 중심으로 추진하는 구조는 아니다”며 “국산 NPU에서 솔라 모델을 사용할 수 있도록 적용과 최적화를 점차 확대할 것”이라고 설명했다. 퓨리오사AI와의 협력은 국산 모델과 NPU를 실제 서비스에 연결한 선행 사례로 활용된다. 다음의 기존 AI 요약 서비스에는 퓨리오사AI의 2세대 NPU ‘레니게이드’가 일부 적용돼 솔라 계열 모델의 추론을 처리하고 있다. 이를 통해 응답 속도와 전력 효율, 동시 이용자 처리 능력 등을 상용 환경에서 검증하고 있다. 다만 솔라 오픈 2를 레니게이드에 적용하는 구체적인 일정이나 전체 인프라에서 차지할 비중은 정해지지 않았다. 향후 다른 국산 NPU 기업과의 협력 대상과 적용 서비스 역시 확정되는 대로 공개할 예정이다. 한편 국산 NPU 확산의 관건은 반도체 자체 성능뿐 아니라 새로운 모델을 빠르게 변환하는 컴파일러와 서빙 엔진, 장애 대응과 운영 도구 등 소프트웨어 생태계다. 다음처럼 이용자가 많은 서비스에서 GPU 수준의 안정성과 비용 효율을 입증해야 기업·공공 시장으로 적용 범위를 넓힐 수 있다. 업스테이지는 모델 가중치를 상업적으로 활용할 수 있도록 공개하고 미세조정과 지식증류를 통한 파생 모델 개발도 허용한다. 기업과 연구기관이 솔라 오픈 2를 자체 데이터와 국산 NPU에 맞게 조정하도록 해 산업별 AI 에이전트 개발을 촉진한다는 구상이다. 김성훈 업스테이지 대표는 “실제 업무 현장에서 일을 완수하는 에이전트 사용성에 방점을 둔 모델”이라며 “다음과 산업 현장에서 실사용 사례를 확대하고 국산 NPU를 포함한 AI 생태계 전반의 경쟁력을 높이겠다”고 말했다.2026-07-23 10:57:02
-
LG CNS, 취준생 AI 교육 뛰어든다…MCP·지식그래프 실무인재 육성 [경제일보] LG CNS가 인공지능(AI) 분야 취업 희망자를 대상으로 에이전틱 AI와 데이터 엔지니어링 실무교육을 시작한다. 기업 대상 AI 전환(AX) 교육에서 취업준비생을 위한 인재 양성으로 교육사업의 범위를 넓히는 것이다. LG CNS는 고용노동부의 ‘K-디지털 트레이닝(KDT) AI 캠퍼스’ 운영기관으로 선정돼 오는 28일부터 약 6개월 동안 교육과정을 진행한다고 21일 밝혔다. AI 캠퍼스는 고용부가 올해 신설한 AI 특화 직업훈련 사업이다. 정부는 연간 약 1300억원을 투입해 AI 엔지니어와 AI 애플리케이션 개발자 등 실무인력 1만명을 양성할 계획이다. 운영기관 공모에는 172개 기관이 참여했으며 기업과 훈련기관 등 44곳이 선정됐다. LG CNS는 △MCP 기반 에이전틱 AI 서비스 개발자 △지식그래프 중심 AI 데이터 엔지니어 등 2개 과정을 운영한다. 에이전틱 AI 서비스 개발자 과정은 거대언어모델(LLM)이 답변만 생성하는 것을 넘어 기업의 업무 시스템과 연결돼 실제 작업을 수행하도록 만드는 기술을 다룬다. 모델 컨텍스트 프로토콜(MCP)과 검색증강생성(RAG), 멀티에이전트 설계, 인증·보안, 서비스 성능평가 등을 학습한다. MCP는 AI 모델과 외부 데이터·도구를 일정한 규격으로 연결하는 개방형 프로토콜이다. 기업마다 별도의 연동 코드를 개발해야 했던 부담을 줄이고 AI가 사내 시스템을 호출해 자료를 검색하거나 업무를 처리하도록 지원한다. LG CNS가 MCP를 교육과정 전면에 내세운 것은 기업용 AI 수요가 단순한 사내 챗봇에서 업무를 판단하고 실행하는 AI 에이전트로 이동하고 있기 때문이다. 다만 실제 기업 환경에서는 잘못된 도구 호출과 권한 오용, 정보 유출 위험이 발생할 수 있어 인증과 접근통제, 감사기록까지 함께 교육한다. AI 데이터 엔지니어 과정에서는 기업에 흩어진 문서와 이미지, 데이터베이스, 업무 지식을 AI가 활용할 수 있는 형태로 가공하고 연결하는 방법을 배운다. 데이터 간 관계를 그래프로 표현하는 지식그래프와 이를 RAG에 결합한 ‘그래프RAG’, 데이터 수집·정제, 품질평가 등을 다룬다. 지식그래프는 AI가 단순히 유사한 문서를 찾는 데서 그치지 않고 사람과 조직, 제품, 규정 사이의 관계를 파악하도록 돕는다. 사내 규정이나 제품 정보처럼 정확성과 근거가 중요한 기업용 AI 서비스에서 환각을 줄이고 답변의 신뢰도를 높이는 기반 기술로 활용된다. 교육은 이론보다 프로젝트에 무게를 둔다. 에이전틱 AI 과정은 내년 1월20일까지 121일 동안 총 968시간, 데이터 엔지니어 과정은 내년 1월22일까지 122일간 총 976시간 진행된다. 교육생들은 사내 지식 기반 챗봇과 멀티에이전트 서비스, 기업용 데이터 플랫폼 등을 팀 단위로 구현한다. LG CNS의 기업용 AI 구축 사례를 바탕으로 현업 전문가의 멘토링도 제공한다. 국민내일배움카드 발급이 가능한 미취업 청년은 전공과 관계없이 지원할 수 있다. 다만 교육과정의 난도가 낮지 않은 만큼 선발 과정에서 기초 프로그래밍 이해도와 학습 의지, 문제해결 능력을 확인한다. 교육비는 전액 지원되며 출석 등 조건을 충족하면 특별훈련장려금을 포함해 월 최대 40만원의 수당을 받을 수 있다. 모집은 오는 26일까지다. 이번 과정은 LG CNS가 주관하는 취업교육이지만 수료생의 LG CNS 입사가 자동으로 보장되는 채용연계형 프로그램은 아니다. 공개된 모집 안내에도 직접 채용을 보장하는 내용은 포함되지 않았다. 취업 성과를 높이려면 프로젝트 결과물의 품질과 기업 채용 수요를 연결하는 후속 지원이 중요할 것으로 보인다. LG CNS는 현재 LG 계열사와 NICE평가정보, 중소기업중앙회 등을 대상으로 직무별 AX 교육을 제공하고 있다. 글로벌 교육 플랫폼 유데미와도 협력해 3만5000개 이상의 교육 콘텐츠를 공급하고 있다. 기업 고객에게 AI 시스템을 구축하는 데서 나아가 해당 시스템을 활용할 인력까지 양성해 AX 사업의 접점을 넓히려는 전략으로 풀이된다. 이호군 LG CNS 공공·통신·교육 AX사업담당 상무는 “AI 캠퍼스를 통해 실전 AX 역량을 갖춘 미래 인재 양성에 기여하겠다”며 “산업 현장에서 축적한 기술과 노하우를 바탕으로 비즈니스 특화 AX 교육을 확대하겠다”고 말했다.2026-07-21 10:01:00
-
"Kimi K3 돌풍 상장으로 잇는다"…中 문샷, 6개월 내 홍콩 IPO 추진 [경제일보] 중국 인공지능(AI) 스타트업 문샷AI가 신형 모델 ‘키미(Kimi) K3’의 흥행을 발판으로 홍콩 증시 상장에 속도를 낸다. 기술 경쟁력을 매출 성장과 자본 조달로 연결해 딥시크·알리바바 등과 벌이는 중국 AI 주도권 경쟁에서 우위를 확보하려는 행보로 풀이된다. 블룸버그는 19일 소식통을 인용해 문샷이 최근 주주들에게 홍콩 상장 승인을 요청하는 결의안을 배포했다고 보도했다. 통상 이 같은 주주 통지 절차가 시작되면 이르면 6개월 안에 상장이 가능하다는 관측이 나온다. 다만 주주 결의안 배포는 상장을 위한 사전 절차다. 홍콩거래소에 정식 상장 신청서를 제출하거나 심사를 통과한 단계는 아니다. 시장 상황과 중국 당국의 승인, 투자자 수요에 따라 일정이 달라질 수 있다. 문샷은 연초부터 홍콩 상장을 검토하며 중국국제금융공사(CICC), 골드만삭스와 주관사 선정을 논의해온 것으로 알려졌다. 현재 진행 중인 투자 라운드에서는 기업가치가 300억달러, 약 45조원 이상으로 평가될 가능성이 거론된다. 이는 확정된 공모가치가 아니라 상장 전 투자 유치 과정에서 논의되는 예상 몸값이다. ◆ 두 달 만에 ARR 50% 증가…상장 적기 판단 문샷이 상장 준비를 서두르는 배경에는 가파른 매출 성장세가 있다. 블룸버그에 따르면 문샷의 연환산매출(ARR)은 지난 4월 2억달러에서 6월 3억달러로 두 달 만에 50% 증가했다. ARR은 최근 월간 반복 매출이 1년 동안 유지된다고 가정해 환산한 수치다. 성장 속도를 보여주는 지표지만 외부 감사를 거친 연간 매출이나 영업이익과는 구분해야 한다. 결국 상장 이후에는 가입자 증가뿐 아니라 막대한 AI 연산 비용을 감당하면서 수익성을 확보할 수 있는지가 평가 기준이 될 전망이다. 지난 17일 공개한 K3도 상장 추진의 동력이 됐다. K3는 총 2조8000억개의 매개변수와 100만토큰의 문맥 처리 능력을 갖춘 초대형 AI 모델이다. 텍스트와 이미지를 함께 이해하고 코딩, 문서 작성, 업무 자동화 등 에이전트 작업에 초점을 맞췄다. 독립 AI 평가기관 아티피셜 애널리시스에서 K3는 종합지수 3위에 올랐다. 앤트로픽의 클로드 페이블5와 오픈AI의 GPT-5.6 솔보다는 낮았지만 자동화와 일부 에이전트 평가에서는 클로드 오퍼스4.8을 앞섰다. 중국 오픈웨이트 계열 모델이 미국 최상위 폐쇄형 모델과 일부 영역에서 대등한 성능을 보였다는 점에서 의미가 있다는 평가다. 다만 K3를 모든 지표에서 오퍼스4.8보다 우수한 모델로 해석하기는 어렵다. 아티피셜 애널리시스의 환각 평가에서는 오류 비율이 51%로 전작 K2.6의 39%보다 높아졌다. 모델 가중치도 아직 공개되지 않아 현시점에서는 ‘오픈웨이트 공개 예정 모델’로 보는 것이 정확하다. ◆ 흥행 입증했지만 컴퓨팅 부족도 노출 K3 공개 이후 이용 수요는 빠르게 늘었다. 문샷은 출시 48시간 만에 컴퓨팅 자원이 한계에 가까워지자 기존 가입자에게 자원을 우선 배분하기 위해 신규 구독을 일시 중단했다. 블룸버그는 소식통을 인용해 K3 출시 이후 문샷의 하루 판매액이 최소 6배 증가했다고 전했다. 이는 K3의 시장성을 보여주는 동시에 문샷이 상장을 통해 자금을 확보해야 하는 이유도 드러낸다. 초거대 AI를 운영하려면 GPU와 데이터센터, 전력에 지속적으로 투자해야 한다. 이용자가 늘수록 매출과 함께 추론 비용도 증가하기 때문에 가격 대비 성능과 서버 운영 효율이 향후 기업가치를 좌우할 전망이다. 홍콩 상장은 문샷에 국제 자본을 끌어들이면서도 중국 규제 체계 안에 머물 수 있는 선택지다. 미국의 대중국 첨단 반도체 수출 통제가 이어지는 상황에서 자체 모델과 연산 인프라를 확보하려면 대규모 장기 자본이 필요하다. 딥시크 역시 추가 투자 유치와 함께 2027년 전후 상장을 검토하는 것으로 알려졌다. 한편 문샷의 상장 추진은 중국 AI 경쟁의 무게중심이 기술 시연에서 자본과 사업성 경쟁으로 이동하고 있다는 신호다. K3가 미국 모델과의 성능 격차를 좁혔다는 점은 입증했지만, 300억달러에 이르는 몸값을 인정받으려면 비용 효율과 안정성, 유료 고객 유지율까지 보여줘야 한다. 문샷의 진짜 시험대는 벤치마크가 아니라 상장 이후의 손익계산서가 될 가능성이 크다.2026-07-20 17:27:28
-
다음 'AI 요약', 국산 NPU·LLM로 돌린다…"GPU보다 비용 30% 절감" [경제일보] 포털 다음이 검색 결과를 요약하는 인공지능(AI) 서비스에 국산 AI 반도체와 거대언어모델(LLM)을 함께 적용했다. 퓨리오사AI의 신경망처리장치(NPU) ‘레니게이드’에서 업스테이지의 LLM ‘솔라’를 구동하고, 이를 다음의 실제 검색 서비스에 연결한 구조다. 국산 AI 기술이 연구개발이나 개념검증(PoC)을 넘어 대규모 이용자를 보유한 포털 서비스의 상용 인프라에 투입됐다는 점에서 의미가 있다. 업스테이지는 기존 그래픽처리장치(GPU) 기반 운영과 비교해 현재 약 30%의 비용 절감 효과를 확인했다고 밝혔다. 업스테이지(대표 김성훈)와 다음 운영사 AXZ(대표 이건수), 퓨리오사AI(대표 백준호)는 15일 온라인 간담회를 열고 다음 ‘AI 요약’ 서비스의 기술 구성과 향후 확장 계획을 공개했다. 다음 AI 요약은 이용자가 검색어 또는 문장형 질문을 입력하면 LLM이 관련 웹문서를 분석해 핵심 답변과 근거를 정리해주는 서비스다. 지난 1일 베타로 출시돼 이슈와 금융, 엔터테인먼트, 건강, 사전, 일상 등 6개 영역에 우선 적용됐다. ◆ 국산 NPU 24개로 하루 5억 토큰 처리 AI 요약의 추론 연산은 퓨리오사AI의 2세대 NPU 레니게이드가 담당한다. 현재 서버 3개 노드에 레니게이드 24개를 배치해 하루 평균 약 5억개의 토큰을 처리하고 있다. 토큰은 AI 모델이 정보를 이해하고 답변을 생성할 때 사용하는 데이터 단위다. 퓨리오사AI는 레니게이드 칩뿐 아니라 솔라 모델을 반도체에 배치하는 컴파일러와 추론용 서빙 엔진도 자체 개발했다. 범용 GPU에 모델을 올리는 방식과 달리 하드웨어와 소프트웨어, 모델을 함께 최적화하는 공동설계 방식으로 처리 효율을 높였다는 설명이다. 백준호 대표는 “레니게이드는 솔라 모델을 가속하면서 엔비디아 H200과 대등한 수준의 처리 성능을 확보했다”며 “가격 대비 성능과 전력 대비 성능에서는 더 높은 효율을 보이고 있다”고 말했다. 김성훈 대표도 “현재 다음과 함께 서비스를 운영하면서 GPU를 사용할 때보다 약 30%의 비용 절감 효과를 보고 있다”고 설명했다. 퓨리오사AI는 기업의 AI 전환(AX) 환경에서는 처리량과 모델 구성에 따라 GPU 대비 1.5∼2배 높은 비용 효율을 확보할 수 있다고 보고 있다. 다만 H200과의 비교 조건과 모델 크기, 동시 처리량, 응답 지연시간 등 세부 측정값은 공개되지 않았다. 30% 비용 절감 역시 3사가 실제 운영 과정에서 산출한 수치로, 외부 기관의 독립적인 비교 검증 결과는 아니다. 향후 서비스 적용 범위가 확대됐을 때도 같은 비용 효율을 유지하는지가 상용 경쟁력을 가를 전망이다. ◆ 업스테이지의 모델, 퓨리오사AI의 칩, 다음의 이용자 이번 협력이 주목받는 이유는 국내 AI 산업이 부족했던 ‘실제 사용처’를 확보했다는 점이다. 국산 NPU는 성능을 갖추고도 대규모 상용 서비스 적용 사례와 이를 뒷받침하는 소프트웨어 생태계가 부족하다는 평가를 받아왔다. 국내 LLM 역시 모델을 개발한 뒤 이를 지속적으로 사용하는 대규모 이용자 접점을 확보하는 것이 과제였다. 업스테이지는 지난 5월 카카오로부터 다음 운영사 AXZ 인수를 마무리했다. 이를 통해 자체 LLM을 포털 검색에 적용하고 이용자 반응과 토큰 사용 데이터를 다시 모델 개선에 활용할 수 있는 구조를 확보했다. 업스테이지와 퓨리오사AI의 협력도 이번이 처음은 아니다. 두 회사는 2022년 업스테이지의 광학문자인식(OCR) 기술을 퓨리오사AI의 1세대 NPU ‘워보이’에 적용했다. 지난해 6월에는 솔라를 레니게이드에 최적화하고 온프레미스 생성형 AI 인프라를 공동 개발하기 위한 업무협약을 체결했다. 이번 다음 AI 요약은 당시 협력이 실제 서비스로 연결된 사례다. 3사는 이를 국내 기술로 반도체와 모델, 서비스를 연결한 첫 풀스택 소버린 AI 상용 사례라고 평가했다. 다만 ‘국내 최초’는 3사의 자체 판단이다. 줌인터넷을 운영하는 이스트에이드가 지난달 AI 검색 서비스 ‘AI 3초 요약’과 ‘AI 이슈 트렌드’에 LG AI연구원의 ‘K-엑사원’을 먼저 적용했지만, 다음은 AI 모델뿐 아니라 추론 반도체까지 국산 기술을 적용한 점을 차별화 요소로 내세우고 있다. ◆ 검색 질의 절반 이상으로 확대…비용 효율이 관건 다음은 현재 전체 검색 질의의 약 20%에 AI 요약을 적용하고 있다. 1차 목표는 적용 비중을 절반 이상으로 확대하는 것이다. 쇼핑과 맛집처럼 정보가 자주 바뀌고 이용자의 선택까지 연결되는 분야에는 별도의 버티컬 AI 서비스를 적용할 계획이다. 환각을 줄이기 위한 검색 구조도 고도화했다. 기존 키워드 검색과 의미를 중심으로 자료를 찾는 벡터 검색을 결합한 ‘하이브리드 검색’으로 최신 자료를 솔라에 전달하고, 답변 생성 과정은 하네스 엔지니어링으로 통제한다. 연내에는 후속 질문을 이어갈 수 있는 대화형 ‘AI 모드’도 출시할 예정이다. 장기적으로는 이용자의 관심사와 이용 기록을 바탕으로 개인별 정보를 제공하는 ‘1인 1에이전트’를 구상하고 있다. 관심 분야 뉴스를 매일 아침 자동으로 모아주는 서비스 등이 대표적인 활용 사례다. 서비스 확대에는 반도체 공급도 뒷받침돼야 한다. 퓨리오사AI는 올해 초 레니게이드 양산을 시작했으며 연내 최대 1만개까지 공급할 수 있다는 입장이다. 유럽에서는 에퀴닉스 리스본 데이터센터에 레니게이드 서버를 설치해 현지 기업의 성능 검증도 지원하고 있다. 이번 협력은 업스테이지가 참여하는 정부의 ‘독자 AI 파운데이션 모델’ 프로젝트에도 중요한 실증 사례가 될 전망이다. 다음달 예정된 2차 평가에서는 모델 성능뿐 아니라 산업 적용성과 실제 서비스 활용도가 주요 평가 요소로 거론된다. 업스테이지는 다음달 후속 솔라 모델도 공개할 예정이다. 김성훈 대표는 “다음 AI 서비스를 이용하면 솔라와 국산 NPU를 함께 사용하는 선순환이 만들어진다”며 “더 많은 사용이 기술과 품질 개선으로 이어지고, 개선된 품질이 다시 사용량을 늘리는 생태계를 구축하겠다”고 말했다.2026-07-15 14:01:14
-
투자도 AI 시대…두나무, 자연어 기반 '업비트 스트래티지 툴킷' 출시 [경제일보] 생성형 인공지능(AI)이 투자와 자산관리 영역으로 빠르게 확산되면서 투자 전략 수립에도 AI를 활용하는 사례가 늘고 있다. 다만 AI가 존재하지 않는 데이터를 생성하거나 계산 결과를 왜곡하는 '환각' 문제가 금융 분야의 새로운 위험 요소로 지적되는 가운데 두나무가 AI와 백테스트 엔진을 분리한 투자 전략 검증 서비스를 선보인다. 14일 두나무는 이용자가 자연어로 입력한 매매 전략을 실제 과거 시세 데이터로 검증할 수 있는 AI 기반 백테스트 도구 '업비트 스트래티지 툴킷' 베타 버전을 출시했다고 밝혔다. 업비트 스트래티지 툴킷은 이용자가 일상적인 대화 형태로 투자 아이디어를 입력하면 이를 실제 실행 가능한 매매 전략으로 변환하고, 과거 시세 데이터를 기반으로 전략의 성과를 검증할 수 있는 서비스다. 별도의 프로그래밍 지식 없이도 AI를 활용해 투자 전략을 설계하고 성과를 시뮬레이션할 수 있도록 지원하는 것이 특징이다. 특히 AI가 전략을 생성하고 검증까지 모두 수행하는 기존 방식과 달리 AI와 백테스트 엔진의 역할을 분리한 구조를 적용했다. AI는 이용자가 입력한 자연어를 계산 가능한 전략 규칙으로 변환하는 역할만 담당하고, 실제 수익률과 성과 계산은 툴킷에 내장된 백테스트 엔진이 과거 시세 데이터를 기반으로 수행한다. 업비트는 해당 구조가 생성형 AI의 대표적인 한계로 꼽히는 환각 문제를 줄이기 위한 설계라고 설명했다. 일반적인 생성형 AI에 투자 전략 검증을 요청하면 실제 존재하지 않는 가격 데이터를 생성하거나 잘못된 계산 방식을 적용해 신뢰하기 어려운 결과를 제시하는 사례가 발생할 수 있다. 이에 두나무는 AI의 언어 처리 능력과 검증 엔진의 계산 기능을 분리해 동일한 조건에서 반복 가능한 결과를 제공하도록 제작했다. 최근 생성형 AI를 활용한 투자 서비스는 빠르게 늘고 있다. AI가 종목을 추천하거나 시장 흐름을 분석하고 투자 전략을 제안하는 서비스가 잇따라 등장하고 있지만, 금융권에서는 AI가 제시하는 결과를 그대로 신뢰하기보다 객관적인 데이터 검증 체계를 함께 갖춰야 한다는 요구도 커지고 있다. 이에 AI를 보조 도구로 활용하되 실제 계산과 검증은 별도 시스템이 수행하는 구조가 새로운 서비스 방향으로 주목받고 있다. 지원 기능도 다양하다. 상대강도지수(RSI), 이동평균수렴·확산지수(MACD), 볼린저 밴드 등 주요 기술적 지표 15종을 활용할 수 있으며, 1초봉부터 1개월봉까지 다양한 기간의 시세 데이터를 기반으로 분석을 수행할 수 있다. 거래 수수료와 체결 조건까지 반영해 수익률과 최대 낙폭(MDD), 승률 등 주요 성과 지표를 리포트 형태로 제공한다. 이용자는 AI와 대화하며 조건을 바꿔 여러 전략을 비교할 수도 있다. 예를 들어 "RSI가 30 이하일 때 매수하고 70 이상일 때 매도하는 전략"처럼 자연어로 입력한 뒤 기간이나 조건을 변경하면서 전략별 성과 차이를 확인할 수 있다. 이를 통해 실제 자금을 투자하기 전에 다양한 가상 시나리오를 검증할 수 있도록 설계했다. 업비트 스트래티지 툴킷은 '클로드 코드', '커서', '코덱스' 등 이용자가 사용하는 AI 코딩 에이전트와의 연동도 지원한다. 외부 AI 환경과 업비트의 데이터 인프라를 결합해 보다 정교한 투자 전략 분석 환경을 구축할 수 있도록 돕는다. 두나무는 이번 서비스를 통해 AI 기반 투자 도구의 활용성을 높이는 동시에 투자 전략 검증 과정의 신뢰성을 강화한다는 계획이다. 앞으로도 AI 기술과 데이터 분석 역량을 결합한 다양한 투자 지원 서비스를 확대해 이용자의 분석 환경을 지속적으로 고도화해 나갈 방침이다. 업비트 관계자는 "매매 전략을 백테스트해보고 싶다는 이용자들의 목소리를 반영해 업비트 스트래티지 툴킷을 선보인다"며 "AI로 백테스트 실행을 위한 진입 장벽은 대폭 낮추고 검증 결과의 재현성은 한층 높인 것이 특징"이라고 말했다.2026-07-14 08:17:29
-
LG AI연구원, 코스콤과 손잡았다…한국 증시 AI 예측 서비스 출시 [경제일보] LG AI연구원이 코스콤과 손잡고 인공지능(AI) 기반 한국 주식시장 예측·분석 서비스 시장 공략에 나선다. 국내 금융 데이터와 AI 예측 기술을 결합해 투자 판단을 지원하는 금융 AI 서비스를 고도화하고 글로벌 시장까지 사업을 확대하겠다는 전략이다. LG AI연구원과 코스콤은 서울 여의도 코스콤 본사에서 'AI 기반 한국 금융 데이터 분석 서비스 제공을 위한 전략적 업무협약(MOU)'을 체결했다고 7일 밝혔다. 이날 협약식에는 윤창현 코스콤 사장과 임우형 LG AI연구원 공동 연구원장을 비롯한 양사 주요 경영진이 참석했다. 이번 협력을 통해 양사는 LG AI연구원의 금융 AI 에이전트 '엑사원 BI(EXAONE Business Intelligence)'에 코스콤이 보유한 국내 금융 데이터를 결합해 한국 주식시장에 특화된 AI 예측·분석 서비스를 구축할 계획이다. 코스콤은 한국 자본시장의 IT 인프라를 담당하는 금융IT 전문기업으로 국내 증시 거래 데이터와 기업 공시, 거시경제 지표 등 다양한 금융 데이터를 제공한다. LG AI연구원은 이를 기반으로 엑사원 BI의 시계열 예측과 데이터 분석 기술을 국내 시장 환경에 맞게 최적화한다. 엑사원 BI는 여러 AI 에이전트가 협업해 데이터 분석과 추론·예측·설명 생성까지 수행하는 금융 특화 AI 플랫폼이다. LG AI연구원은 그동안 리튬 가격 예측과 수요예측, AI ETF 등 다양한 분야에서 AI 예측 기술을 상용화하며 관련 기술력을 축적해 왔다. 대표 서비스인 'AEFS(AI-Powered Equity Forecast Score)'는 개별 종목의 향후 4주간 주가 흐름을 예측한 점수와 함께 AI가 해당 결과를 도출한 근거를 분석 코멘터리 형태로 제공한다. 단순히 예측 결과만 제시하는 것이 아니라 판단 근거까지 함께 설명하는 '설명 가능한 AI(Explainable AI)'를 구현한 것이 특징이다. LG AI연구원은 이미 영국 런던증권거래소그룹(LSEG)과 협력해 미국 증시에 상장된 기업을 대상으로 AI 기반 예측·분석 서비스를 제공하고 있다. 이번 협력을 통해서는 한국 증시 데이터를 추가 확보하며 국내는 물론 해외 기관투자자와 글로벌 고객을 대상으로 서비스 범위를 확대할 계획이다. 최근 국내 증시에 대한 해외 투자자들의 관심이 높아지고 AI를 활용한 투자 분석 수요도 빠르게 증가하면서 금융 AI 시장 경쟁도 본격화되고 있다. 업계에서는 단순 정보 제공을 넘어 투자 판단의 근거까지 제시하는 설명 가능한 AI가 차세대 금융 서비스의 핵심 경쟁력으로 자리 잡을 것으로 보고 있다. 양사는 AI 분석 과정에서 발생할 수 있는 환각(Hallucination) 현상을 최소화하기 위해 예측 점수 산출 근거와 분석 코멘터리의 정확성, 정보 충실도를 지속적으로 검증하며 서비스 신뢰성을 높여 나갈 방침이다. 또 코스콤의 국내 금융기관 네트워크와 LG AI연구원이 확보한 LSEG의 글로벌 유통 채널을 활용해 국내외 금융기관과 기관투자자, 개인투자자까지 고객층을 확대한다는 계획이다. 윤창현 코스콤 사장은 "AI 시대에는 신뢰할 수 있는 금융 데이터와 AI 기술의 결합이 무엇보다 중요하다"며 "코스콤의 금융 데이터 역량과 LG AI연구원의 AI 기술을 바탕으로 차별화된 금융정보 서비스를 제공하고 금융시장의 AI 전환을 선도해 나가겠다"고 말했다. 임우형 LG AI연구원 공동 연구원장은 "주식시장에서는 예측 정확도뿐 아니라 AI가 왜 그런 결과를 제시했는지를 설명하는 능력도 중요하다"며 "국내외 투자자들이 신뢰할 수 있는 AI 기반 금융 서비스를 제공하며 금융 분야 AI 혁신을 지속 확대해 나가겠다"고 말했다. LG 관계자는 "AEFS의 4주 예측 기간은 주가가 다양한 변수의 영향을 받는 점을 고려해 연구개발 과정에서 가장 안정적으로 예측 성능을 확보할 수 있는 기간을 도출한 결과"라며 "서비스는 매일 새로운 데이터를 반영해 예측을 수행하기 때문에 특정 시점의 가격보다 향후 주가 흐름을 지속적으로 분석하는 데 의미가 있다"고 설명했다. 이어 "현재 코스콤과 LSEG를 통해 제공하는 서비스의 주 고객층은 기관투자자"라며 "개인투자자를 대상으로는 올해 4월 협력을 시작한 키움증권을 통해 하반기 서비스를 준비하고 있다"고 말했다. 또 "AI 예측 모델은 이번에 새롭게 개발된 것이 아니라 이미 글로벌 시장에서 수년간 검증을 거친 기술"이라며 "뉴욕증권거래소 상장 AI ETF인 'LQAI'를 운영하며 예측 성능을 지속적으로 검증해 왔고, 대표적인 시장지수 추종 ETF인 'SPY'와의 성과 비교에서도 경쟁력을 확인했다. 앞으로도 실제 시장 데이터를 기반으로 모델을 지속적으로 고도화해 나갈 계획"이라고 덧붙였다.2026-07-07 18:57:16
-
AI탭 꺼낸 네이버, 검색창을 '예약·구매 버튼'으로 바꾼다 [경제일보] 네이버가 대화형 인공지능(AI) 검색 서비스 ‘AI탭’을 앞세워 검색 시장 재편에 속도를 내고 있다. 핵심은 검색 결과를 보여주는 데 그치지 않고 정보 탐색, 쇼핑, 장소 확인, 예약까지 한 흐름에서 처리하는 ‘실행형 AI 검색’이다. 5일 정보기술(IT)업계에 따르면 네이버는 지난 2일 서울 강남구 네이버 D2SF에서 열린 기자간담회에서 AI탭에 적용한 신규 모델과 운영 기술을 소개했다. AI탭 모델은 네이버의 거대언어모델(LLM) 하이퍼클로바X(HCX)를 기반으로 AI 검색 서비스에 맞게 최적화한 경량 모델이다. 범용 성능 경쟁보다 검색·쇼핑·플레이스 등 네이버 서비스 안에서 실제 과업을 수행하는 능력을 키우는 데 초점을 맞췄다. 네이버에 따르면 AI탭은 지난 4월 네이버플러스 멤버십 이용자를 대상으로 베타 서비스를 시작한 뒤 약 2개월 만에 누적 사용자 400만명을 넘었다. 지난달 26일에는 전체 사용자를 대상으로 정식 출시했다. 모바일과 PC 검색창에서 AI탭에 바로 진입할 수 있고 장소 탐색부터 지도 확인, 실시간 예약까지 연결되는 구조를 적용했다. 네이버는 문서 품질 필터와 버티컬 서비스 데이터를 모델 학습에 반영해 응답 속도와 처리량을 높이고 환각 현상도 줄였다고 설명했다. 자체 벤치마크 결과 AI탭 모델은 검색·구매·예약 등 실행 능력을 평가하는 ‘서비스 역량’ 항목에서 글로벌 동급 모델 평균을 100점으로 환산했을 때 108점을 기록했다. 다만 해당 수치는 네이버 자체 평가 기준이며 현재 공개자료 기준으로 외부 독립 검증 결과는 확인되지 않았다. 모델 고도화에는 엔비디아가 주도하는 네모트론 연합 참여도 영향을 주고 있다. 이기창 네이버클라우드 하이퍼스케일 AI모델 이사는 “엔비디아 네모트론 연합에 합류해 단순 기술 수혜를 넘어서 함께 설계하고 발전시키는 단계까지 나아가고 있다”고 말했다. 그는 “네이버의 서비스 경험을 네모트론에 제공하고 네모트론에서 공유하는 결과물을 모델 고도화에 쓰는 양방향 관계”라고 설명했다. AI탭 운영의 핵심 기술로는 ‘하네스 엔지니어링’이 제시됐다. 한승균 네이버 AI 검색서비스 리더는 “네이버만의 한글 특화 정보, 27년 동안 축적한 서비스 노하우 등이 하네스 엔지니어링의 차별점”이라며 “사용자를 보다 잘 이해하는 것이 네이버가 글로벌 빅테크 서비스보다 우위에 있는 지점”이라고 강조했다. 다음 승부처는 멀티모달이다. 네이버는 검색창 전면에 배치한 스마트렌즈와 AI 브리핑, AI탭을 결합해 이미지 기반 질문에서 정보 탐색, 예약, 구매까지 이어지는 멀티모달 AI 에이전트로 확장한다는 계획이다. 윤상두 네이버 퓨처 AI 리더는 “10년간 축적해 온 스마트렌즈 기반의 시각 검색 기술과 강력한 선행 연구 기술력을 바탕으로 멀티모달 에이전트 시대를 준비하고 있다”고 말했다. 한편 네이버의 AI탭 전략은 포털 검색의 단순 방어가 아니다. 생성형 AI가 검색 결과 화면을 압축하고 광고·커머스 접점을 흔드는 상황에서 네이버는 자사 생태계의 데이터를 실행 경험으로 묶어야 한다. 검색, 콘텐츠, 커머스, 장소, 예약을 하나의 행동 흐름으로 연결할 때 네이버는 포털을 넘어 생활형 AI 에이전트 플랫폼으로 이동할 수 있다. 검색의 승부는 이제 답변의 문장력보다 실행의 완성도에서 갈린다.2026-07-05 08:45:34
-
AI 성능 넘어 '안전' 경쟁...KT 클라우드·카카오 AI 세이프티 맞손 [경제일보] 생성형 인공지능(AI)이 기업 업무 전반으로 확산되면서 AI 성능뿐 아니라 안전성과 신뢰성을 확보하기 위한 경쟁도 본격화되고 있다. 유해 콘텐츠 생성과 개인정보 유출, 프롬프트 공격 등 새로운 보안 위협이 부상하면서 AI를 실제 서비스에 적용하기 위해서는 'AI 세이프티'가 핵심 경쟁력으로 떠오른 것으로 분석된다. 26일 KT 클라우드와 카카오는 안전한 생성형 AI 서비스 구현을 위한 AI 세이프티 협력 체계를 구축했다고 밝혔다. 양사는 KT 클라우드의 AI 인프라 플랫폼과 카카오의 AI 세이프티 기술을 결합해 공공과 민간 분야에서 신뢰할 수 있는 AI 활용 환경을 구축한다는 계획이다. 최근 생성형 AI 도입이 빠르게 늘면서 AI 서비스의 안전성 확보가 기업들의 새로운 과제로 떠오르고 있다. AI가 허위 정보를 생성하는 '환각' 현상은 물론 '프롬프트 인젝션'을 통한 악성 명령 실행, 개인정보 유출, 유해 콘텐츠 생성 등의 위험성이 실제 서비스 운영 과정에서 잇따라 제기되고 있기 때문이다. 특히 공공기관과 금융권, 대기업을 중심으로 AI 도입이 확대되면서 모델 성능만큼 보안성과 신뢰성, 규제 대응 능력을 함께 검증하려는 움직임도 강화되고 있다. AI를 업무 시스템과 연계하는 기업이 늘어날수록 안전성을 확보할 수 있는 운영 체계가 필수 요소로 자리 잡고 있는 것이다. 이에 양사는 AI 서비스 개발부터 운영까지 전 과정에서 활용할 수 있는 AI 세이프티 기술 고도화에 나선다. 협력의 첫 단계로 KT 클라우드는 지난 4월 공개한 공공기관 대상 생성형 AI 플랫폼 'RAG Suite 2.0'에 카카오의 AI 가드레일 모델인 '카나나 세이프가드'를 적용할 예정이다. 카나나 세이프가드는 한국어와 국내 문화·법률 환경을 반영해 개발된 AI 세이프티 모델이다. 생성형 AI가 부적절하거나 유해한 답변을 생성하는 것을 방지하고 프롬프트 공격이나 정책 위반 가능성을 탐지하는 역할을 수행한다. 현재 카카오의 주요 AI 서비스에도 적용되고 있다. 양사는 가드레일 기술 적용을 시작으로 AI 모델 안전성 평가 시스템과 다양한 공격 시나리오를 기반으로 취약점을 점검하는 '레드티밍' 시스템도 단계적으로 제공할 계획이다. AI 모델이 실제 서비스 환경에서 예상하지 못한 공격이나 악용 시도에 얼마나 안정적으로 대응하는지를 검증하는 체계까지 함께 구축한다는 구상이다. 향후에는 AI 세이프티 도구를 통합 관리하는 운영 플랫폼 구축으로 협력을 확대한다. KT 클라우드 환경에서 축적되는 운영 데이터와 고객 피드백을 기반으로 AI 안전성 관리 기능을 고도화하고, 생성형 AI 서비스의 개발과 배포, 운영, 모니터링까지 아우르는 통합 운영 체계를 마련할 계획이다. IT 업계에서는 AI 시장 경쟁이 모델 성능 중심에서 안전성과 신뢰성을 확보하는 방향으로 빠르게 이동하고 있는 것으로 전망한다. 생성형 AI 기술이 기업 핵심 업무에 적용될수록 모델의 정확도뿐 아니라 보안과 컴플라이언스, 운영 안정성 확보 여부가 AI 도입을 결정하는 핵심 요소로 자리 잡고 있기 때문이다. 이에 AI 가드레일과 레드티밍, 모델 평가 체계 등 AI 세이프티 기술도 AI 인프라의 필수 요소로 부상하고 있는 것으로 평가된다. KT 클라우드와 카카오는 이번 협력을 계기로 공공기관과 금융권을 비롯한 다양한 산업 분야에서 신뢰할 수 있는 생성형 AI 서비스 구축을 지원하는 한편, 국내 AI 생태계 전반의 안전성 확보에도 기여한다는 방침이다. 김봉균 KT 클라우드 대표는 "생성형 AI가 본격적으로 확산되면서 성능뿐 아니라 책임 있는 AI 활용 기반을 마련하는 것이 중요한 과제가 되고 있다"며 "카카오와의 협력을 통해 AI 인프라와 안전성 기술을 결합하고, 공공과 민간 고객이 보다 신뢰할 수 있는 환경에서 AI 서비스를 개발·운영할 수 있도록 지원하겠다"고 말했다. 김세웅 카카오 AI 시너지 성과리더는 "카카오의 AI 세이프티 기술과 KT 클라우드의 인프라 역량이 만나는 이번 협력이 국내 AI 생태계의 안전성을 한 단계 높이는 계기가 되길 바란다"며 "앞으로도 이용자가 안심하고 사용할 수 있는 AI 환경을 만들기 위해 지속적으로 노력하겠다"고 말했다.2026-06-26 10:15:27
-
![[데일리 뱅킹 브리프] 케이뱅크, 한·유럽 스테이블코인 협력 프로젝트 참여 外](https://image.ajunews.com//content/image/2026/06/25/20260625143543207669.jpg)
케이뱅크, 한·유럽 스테이블코인 협력 프로젝트 참여 外 [경제일보] 케이뱅크, 한·유럽 스테이블코인 협력 프로젝트 참여 케이뱅크가 한국과 유럽 은행권이 공동 추진하는 스테이블코인 협력 프로젝트 '판게아'에 참여한다고 25일 밝혔다. 이번 프로젝트는 지난해 한국과 일본 금융기관이 참여한 스테이블코인 해외송금 기술검증 사업인 '팍스 프로젝트'의 후속 사업이다. 판게아 프로젝트는 국내 은행권과 유럽연합(EU) 스테이블코인 발행 추진 법인 키발리스, 글로벌 금융 메시징 네트워크 SWIFT, 블록체인 기술기업 체인링크 등이 참여해 차세대 해외송금 모델을 공동 연구·검증하는 프로젝트다. 이번 프로젝트는 원화와 유로 기반 스테이블코인을 직접 연계하는 방안을 검토하는 글로벌 은행권 공동 프로젝트다. 참여 기관들은 자국 통화 기반 스테이블코인의 글로벌 활용 가능성과 은행권 공동 대응 체계, 글로벌 정산 인프라 연계 방안 등을 검토할 예정이다. 참여 기관들은 각 스테이블코인을 직접 교환하는 구조를 전제로 해외송금과 정산에 필요한 거래 흐름, 통화 교환 방식, 정산 구조 등을 검증하고 실제 적용 가능성과 잠재적 리스크를 분석할 계획이다. 케이뱅크 관계자는 "지난해 일본과 함께한 팍스 프로젝트에 이어 올해는 유럽 금융권과 새로운 프로젝트를 시작하게 됐다"며 "글로벌 금융기관들과 협력해 차세대 해외송금 및 정산 모델의 가능성을 검증하고 디지털 자산 기반 금융 서비스 경쟁력을 지속 강화해 나가겠다"고 말했다. KB금융, 스타트업 오픈이노베이션 금융위원장상 수상 KB금융그룹이 지난 24일 서울 마포구에서 열린 '스타트업 OI #금융권' 행사에서 국민은행과 티냅스의 협력 사례로 금융위원장상을 수상했다고 25일 밝혔다. 이번 행사는 스타트업과 금융기관의 협력 사례를 발굴하고 투자 유치와 사업 확장 기회를 모색하기 위해 마련됐다. 국민은행과 티냅스는 금융상담 에이전트의 신뢰도 확보를 위한 '실시간 답변 품질 평가 및 통제 시스템 구축' 사례를 발표해 최우수 협업 기업에 수여되는 '올해의 협력상'을 받았다. 양사는 KB금융의 'KB 오픈이노베이션 프로그램'을 통해 금융 특화 실시간 답변 평가 모델 설계와 RAG 기반 답변 신뢰성 검증 기술 도입 등을 공동 추진했다. 국민은행은 이번 협업을 통해 생성형 AI가 사실과 다른 정보를 생성하는 환각 현상을 90% 이상 사전 차단했다. 국민은행은 향후 수·여신과 퇴직연금 등 영업 현장 핵심 상담 영역으로 금융상담 에이전트 활용 범위를 확대할 계획이다. KB금융 관계자는 "이번 수상은 스타트업의 혁신 기술과 금융회사의 전문성을 결합해 금융 현장의 과제를 해결하고 새로운 고객 가치 창출 기반을 마련했다는 점에서 의미가 있다"며 "앞으로도 우수 스타트업의 성장을 지원하고 생산적 금융의 역할을 충실히 수행하겠다"고 말했다. KB국민은행, 청소년 약물 오남용 예방교육 성과 발표 KB국민은행이 오는 26일 '세계 마약퇴치의 날'을 앞두고 청소년 대상 약물 오남용 예방교육 사업의 주요 성과를 발표했다고 25일 밝혔다. 국민은행은 지난 2012년부터 청소년 지원 사업 '상다미쌤'을 후원하고 있다. 상다미쌤은 청소년의 고민과 정서적 어려움을 해소하기 위해 비대면 상담과 심리치료 지원을 제공한다. 현재까지 누적 상담 건수는 약 160만건이며 전문 치료가 필요한 고위험군 청소년 1781명에게 심리치료비를 지원했다. 국민은행은 지난 2022년부터 청소년 범죄와 유해환경에 대응하기 위해 학교 방문형 예방교육 사업도 운영하고 있다. 특히 2024년부터 약물 오남용 예방교육을 집중적으로 진행해 현재까지 총 41개 학교, 7500여 명의 청소년에게 올바른 의약품 사용법과 마약류 등 유해 약물의 위험성을 교육했다. 학교폭력 예방교육도 함께 진행하고 있다. 현재까지 71개 학교, 1만2000여 명의 학생을 대상으로 교육을 실시했다. 국민은행 관계자는 "청소년들이 건강한 사회구성원으로 성장할 수 있도록 지원하는 것은 미래세대를 위한 중요한 포용금융의 실천"이라며 "앞으로도 청소년들의 마음건강 회복과 안전한 성장 환경 조성에 기여할 수 있는 다양한 사회공헌 활동을 지속 확대해 나가겠다"고 말했다.2026-06-25 14:37:12
-
업스테이지, 다음 품고 '모두를 위한 AI' 선언…AI 포털 전환 본격화 [경제일보] 업스테이지가 자체 인공지능(AI) 모델을 중심으로 기업, 개인, 포털을 연결하는 ‘업스테이지 컴퍼니’ 출범을 선언했다. 포털 다음 운영사 AXZ와 범용 AI 에이전트 플랫폼 타임리를 묶어 B2B와 B2C 양쪽에서 AI 확산을 추진하겠다는 전략이다. 업스테이지는 16일 서울 여의도 콘래드 호텔에서 미디어 데이를 열고 ‘모두를 위한 AI’ 비전을 공개했다. 행사에는 김성훈 업스테이지 대표, 진윤정 CFO, 이건수 AXZ 대표, 김대환 타임리 대표 등이 참석했다. 김성훈 대표는 “전 세계 200개 이상 엔터프라이즈 고객이 업스테이지 AI를 사용하고 있다”며 “신규 계약 기준으로도 전년 대비 많이 늘고 있다”고 밝혔다. 업스테이지는 국민성장펀드 첨단전략기금 1000억원 투자를 포함해 누적 투자 약 7300억원을 유치하며 국내 AI 소프트웨어 기업 유니콘 반열에 올랐다고 설명했다. 김 대표는 한국 AI 산업의 기회도 강조했다. 그는 미국과 중국의 AI 패권 경쟁을 “고래 싸움”에 비유하며 “새우가 병들지 않으려면 큰 새우가 되면 된다”고 말했다. 한국이 반도체, 데이터센터, 클라우드, AI 운영 역량을 모두 갖춘 만큼 소버린 AI 시장에서 기회를 잡을 수 있다는 뜻이다. 업스테이지는 독자 파운데이션 모델 경쟁력도 내세웠다. 개발 중인 오픈소스 모델 ‘솔라 오픈2’ 프리뷰 버전은 AI 성능평가기관 아티피셜 애널리시스(Artificial Analysis)의 지능지수에서 44.4점을 기록했다. 김 대표는 이 모델이 에이전트 활용에 충분한 성능을 갖췄다며 6월 말 솔라 오픈2, 7월 말 상용 모델 출시 계획을 제시했다. AI 전략의 핵심은 단순 챗봇이 아니라 에이전트다. 김 대표는 “챗GPT와 말만 하는 시대는 끝났고 이제는 에이전트를 통해 일을 시키는 시대”라고 말했다. 업스테이지가 공개한 ‘스튜디오’는 기업 업무 절차를 블록처럼 조합해 자동화하는 절차형 에이전트 플랫폼이다. 김 대표는 병원 사례를 들어 다른 병원에서 온 환자 기록을 의료진이 20분씩 뒤지던 일을 5분 안에 정리할 수 있다고 설명했다. 타임리는 B2B 확산의 축이다. 김대환 타임리 대표는 “모든 에이전트를 하나의 경험으로 제공하겠다”며 “개인이 만든 챗봇, 템플릿, 에이전트를 조직 전체의 AI 자산으로 전환하는 것이 핵심”이라고 말했다. 타임리는 12개사 70개 모델을 하나의 검색 환경에서 활용할 수 있도록 하고 PC를 끄더라도 클라우드 기반의 터미널을 활용, AI가 계속 일하는 구조를 지향한다. 현재 공공기관과 교육기관 등 600개 이상 고객사가 사용 중이다. 가장 큰 변화는 다음이다. 이건수 AXZ 대표는 “다음이 가진 가장 중요한 데이터는 전문가들이 만든 콘텐츠”라며 “다음 뉴스는 약 36년치 뉴스 데이터와 하루 3만~5만건의 기사를 보유하고 있다”고 말했다. 그는 다음이 주간 1000만명 이상 이용자를 갖고 있다며 이를 업스테이지 AI 모델과 결합해 ‘에이전트를 위한 포털’로 전환하겠다고 밝혔다. 다음의 첫 변화는 AI 검색이다. 기존 검색이 키워드를 입력하고 링크를 찾아보는 방식이었다면 다음은 키워드 검색과 벡터 검색을 결합한 하이브리드 검색으로 이동한다. 여기에 솔라 기반 에이전트를 붙여 사용자의 맥락을 이해하고 답을 정리하는 구조다. 이 대표는 AI 오버뷰를 7월 확대 적용하고 연말까지 적용 범위를 넓히겠다고 밝혔다. 차별화 지점은 버티컬 검색이다. 이 대표는 구글 AI 오버뷰나 네이버 AI 브리핑과 유사한 기능만으로는 차별화가 어렵다고 인정하면서 “사용자들의 생활 문제를 해결하는 버티컬 검색에 집중하겠다”고 말했다. 쇼핑, 맛집, 여행, 부동산, 신용카드처럼 실제 데이터베이스가 중요한 영역에서 파트너사의 실데이터와 다음 검색엔진, 업스테이지 모델을 결합하겠다는 구상이다. 예시는 구체적이었다. “150만원 미만으로 대학생이 쓰기 좋은 노트북 추천해줘”, “해외여행을 자주 가고 공항 라운지가 되는 연회비 3만원 이하 카드를 찾아줘”처럼 자연어로 검색하면 AI가 실제 존재하는 상품과 조건을 비교한다. 이 대표는 생성형 AI가 없는 맛집을 만들어내는 등 환각 문제가 있는 영역일수록 실제 데이터 기반 버티컬 검색이 필요하다고 설명했다. 뉴스와 콘텐츠도 에이전트화된다. 다음은 기사 페이지 안에서 AI가 미리 질문을 생성하고 이용자가 추가 질의를 이어갈 수 있는 ‘온 콘텍스트 AI’를 준비하고 있다. 뉴스 자체가 검색어이자 맥락이 되는 구조다. 삼성전자 주주가 관련 뉴스, 경쟁사 동향, IR 자료, 시장 리포트를 매일 아침 자동 브리핑받는 식의 개인화 서비스도 제시됐다. 수익화 질문에 김 대표는 ‘토크노믹스’를 꺼냈다. 그는 “AI로 돈을 번다는 것은 우리가 만든 모델이 얼마나 많은 토큰을 생산하고 소비하게 하느냐의 문제”라고 말했다. 다음을 통해 하루 1000만명이 검색하고 이들이 여러 쿼리를 AI 토큰으로 소비하면 업스테이지 단독 B2B 사업보다 훨씬 큰 사용량이 발생한다는 설명이다. 그는 하반기나 내년 초 토큰 판매량을 근거로 다시 설명할 수 있을 것이라고도 했다. 다음 인수에 대한 회의론도 Q&A에서 나왔다. 트래픽 부진, 이용자 습관 변화, 네이버와 글로벌 AI 서비스와의 경쟁을 어떻게 돌파할 것이냐는 질문에 이건수 대표는 “당장 판을 뒤집겠다는 것은 현실적으로 어렵다”고 답했다. 대신 “작은 승리를 여러 개 만들겠다”며 쇼핑, 부동산, 지역 정보 등 구체적 생활 검색에서 이용자 불편을 해결하는 방식으로 접근하겠다고 말했다. 뉴스제휴 정책 변화도 불가피해 보인다. 업스테이지와 AXZ는 언론사 뉴스 데이터를 모델 학습에 바로 쓰는 것은 아니라고 선을 그었다. 이 대표는 기사 기반 질문 생성은 현재 포털 검색 활용과 유사한 영역으로 보지만 언론사 데이터를 학습에 활용하려면 개별 협의가 필요하다고 밝혔다. 이에 따라 기존 카카오 체제의 뉴스제휴는 기사 송출과 배열 중심에서 AI 요약, 출처 표기, 질의응답, 데이터 활용 권리, 보상 구조까지 포함하는 새 협상 국면으로 이동할 가능성이 크다. 카카오와의 잔여 서비스 관계도 정리해야 할 과제다. AXZ는 카카오맵과 쇼핑하우가 분사·인수 대상에 포함되지 않았다고 설명했다. 기본적으로 카카오와 협업하되, 버티컬 검색 고도화를 위해 외부 파트너와도 폭넓게 협의하겠다는 입장이다. 이는 다음이 카카오 생태계에만 묶이지 않고 AI 검색 파트너 네트워크를 새로 짜겠다는 의미로 읽힌다. 댓글과 실시간 검색어도 AI 시대의 관리 과제로 떠올랐다. 이 대표는 실시간 트렌드가 검색 쿼리 유발 효과가 크고 전체 검색에서 두 자릿수 비중을 차지한다고 설명했다. 연예·스포츠 댓글 부활과 관련해서는 관련 협회와 협의해 우려가 큰 기사에는 언론사가 선제적으로 댓글을 막을 수 있는 선택권을 제공했다고 밝혔다. 김 대표는 AI 기술을 활용해 과거보다 적극적으로 관리하겠다고 덧붙였다. 투자금 활용 방향도 언급됐다. 업스테이지는 GPU 구매와 사업 운영에 자금을 쓰되, 절반 이상은 모델 학습에 투입할 계획이라고 밝혔다. 김 대표는 현재 우선순위가 대형 모델과 ‘셀프 임프루브먼트’가 가능한 모델 개발에 있다고 설명했다. IPO와 관련해서는 주관사 선정과 준비 사실은 인정했지만 구체적 일정이나 시장은 아직 정해지지 않았다고 했다. 한편 업스테이지 컴퍼니의 전략은 분명하다. 좋은 모델을 만드는 회사에서 사람들이 실제로 쓰게 만드는 회사로 이동하는 것이다. 솔라는 지능을 맡고 타임리는 기업 확산을 맡고 다음은 대중 접점을 맡는다. 성패는 모델 성능 발표가 아니라 이용자가 다음에서 AI 검색을 반복적으로 쓰는지, 언론사와 새로운 뉴스 데이터 질서를 만들 수 있는지, 기업 현장에 에이전트가 실제 업무 절차로 정착하는지에 달려 있다. 업스테이지의 다음 실험은 한국형 소버린 AI가 플랫폼과 만나 수익 모델로 진화할 수 있는지를 가늠할 첫 시험대다.2026-06-16 14:05:16
-
LG CNS, 에이전틱 AI 개발 플랫폼 출시…바이브 코딩 한계 넘는다 [경제일보] LG CNS가 대규모 IT 시스템 구축·운영 전 과정을 수행하는 에이전틱 AI 기반 개발 플랫폼을 선보인다. 최근 주목받고 있는 AI 코딩 도구를 넘어 요구사항 분석부터 설계, 개발, 테스트까지 전 과정을 자동화하며 기업용 시스템 개발 시장 공략에 나선다는 전략이다. 8일 LG CNS는 에이전틱 AI 기반 개발 플랫폼 '데브온 에이전틱 AIND(AI 네이티브 개발)'를 출시했다고 밝혔다. 최근 생성형 AI를 활용한 '바이브 코딩'이 개발 생산성을 높이는 수단으로 주목받고 있지만, 대부분 코드 생성 기능에 집중돼 있다는 한계가 지적돼 왔다. 특히 금융·공공·제조 등 대규모 엔터프라이즈 환경에서는 보안 규정과 개발 표준, 레거시 시스템 구조 등을 고려해야 해 실제 운영 환경에 적용하기 어려운 것으로 평가된다. 이에 LG CNS는 해당 한계를 극복하기 위해 시스템 구축·운영 과정 전반을 수행하는 전문 AI 에이전트를 구현했다고 설명했다. 사용자가 자연어로 요구사항을 입력하면 고객 요구사항 분석·설계 에이전트와 코딩 에이전트, 테스트·품질 검증 에이전트가 협업해 개발 전 과정을 수행하는 방식이다. 예를 들어 금융회사가 기존 코어뱅킹 시스템에 신규 금융 서비스를 추가하려는 경우 사용자가 자연어로 요구사항을 입력하면 분석·설계 에이전트가 시스템 구조를 설계하고, 이후 코딩 에이전트가 기업의 개발 표준에 맞춰 코드를 생성한다. 사용자는 결과를 검토하고 승인하는 역할에 집중할 수 있어 개발 기간 단축이 가능한 것이다. AIND의 핵심 경쟁력으로는 '지식 파운데이션'이 꼽힌다. 지식 파운데이션은 개발 표준과 보안 규정, 시스템 소스코드, 각종 개발 산출물 등 기업 내부 IT 자산을 AI가 이해할 수 있도록 구조화한 데이터베이스다. 이를 기반으로 AI가 기업 시스템과 업무 환경을 이해하고 고객 맞춤형 개발을 수행할 수 있도록 설계됐다. LG CNS는 플랫폼에 '스펙 주도 개발' 방식도 적용했다. AI가 사전에 정의된 기준에 따라 설계와 코딩, 검증을 수행하도록 해 개발 품질의 일관성을 확보하고 환각 현상(할루시네이션)과 오류를 최소화하는 데 초점을 맞췄다. 레거시 시스템 현대화 기능도 지원한다. '코볼' 등 기존 프로그래밍 언어로 개발된 시스템을 '자바' 기반 환경으로 자동 전환할 수 있으며, 자바 기반 구형 시스템 역시 최신 개발 환경에 맞춰 고도화할 수 있도록 구성됐다. 이에 기존 수주 이상 걸리던 코드 분석과 변환, 검증 작업을 크게 단축할 수 있는 것으로 알려졌다. LG CNS는 현재 국내 대형 금융사의 차세대 시스템 구축 프로젝트에 AIND 기반 코볼-자바 전환 기능을 적용하고 있다. 금융권을 중심으로 검증을 거친 뒤 공공과 제조, 방산 등 다양한 산업 분야로 적용 범위를 확대할 계획이다. LG CNS는 글로벌 시장 공략도 추진한다. LG CNS는 글로벌 오픈소스 개발 플랫폼 '깃허브'에서 높은 성장세를 기록하며 주목받고 있는 AI 코딩 에이전트 기업 클라인과 AIND를 공동 개발했으며, 향후 미국과 일본, 동남아시아 지역을 중심으로 금융·공공·제조·방산 분야 사업 확대에 나설 계획이다. 안현정 LG CNS 애플리케이션 아키텍처 담당 상무는 "기업 시스템을 이해하는 전문가 수준의 AI 에이전트를 기반으로 대규모 IT 시스템 구축·운영을 자동화해 기업 고객의 생산성 혁신에 기여할 것"이라고 말했다.2026-06-08 10:54:02
-
국가데이터처, AI '통계 환각' 막는다…온톨로지 구축 추진 [경제일보] 국가데이터처가 인공지능(AI)이 공식 통계를 정확하게 읽고 활용할 수 있도록 통계 메타데이터와 온톨로지 구축에 나선다. 범정부 데이터 거버넌스 확립을 위한 국가데이터기본법 제정도 추진하면서 국가 데이터를 정책과 AI 활용의 핵심 인프라로 키우겠다는 구상이다. 국가데이터처는 2일 국민주권정부 출범 1주년 성과 브리핑에서 국가 데이터의 체계적 관리와 활용 기반 조성을 위해 국가데이터기본법 제정안을 마련했으며 지난달 27일 의원 발의로 국회에 제출됐다고 밝혔다. 데이터처는 연내 법안 통과를 목표로 하고 있다. 국가데이터기본법안에는 국가 데이터 총괄·조정 체계, 국가 차원에서 중요도가 높은 데이터의 지정·관리, 데이터 연계·활용, 품질관리, 국가 데이터 이용센터 지정 등의 내용이 담겼다. 부처별로 흩어져 있는 공공 데이터를 국가 차원에서 체계적으로 관리하고 정책 수립과 민간 활용도를 높이기 위한 기반 법안이다. 이번 성과 발표에서 주목되는 부분은 AI 친화형 통계 메타데이터와 온톨로지 구축이다. 온톨로지는 특정 분야의 개념과 관계를 컴퓨터가 이해할 수 있도록 구조화한 지식체계다. 통계 분야에 적용하면 AI가 단순 수치만 읽는 것이 아니라 해당 통계가 어떤 기준으로 만들어졌고 어떤 개념과 연결되는지 함께 해석할 수 있다. 이는 생성형 AI의 ‘환각’ 문제와도 맞닿아 있다. AI가 공식 통계 데이터베이스를 활용하더라도 통계 정의와 산식, 조사 기준을 잘못 이해하면 부정확한 답변을 내놓을 수 있다. 데이터처는 AI가 공식 통계 DB를 기반으로 정확하게 답변할 수 있도록 통계 메타데이터를 정비하고 AI가 읽기 쉬운 구조로 바꾸는 작업을 추진하고 있다. 융합데이터 개발도 확대된다. 데이터처는 공공과 민간에 분산된 데이터를 연계해 올해 3건의 신규 융합데이터를 개발할 계획이다. 고령자의 주택, 취업 활동, 연금·복지 데이터를 결합해 고령자 정책에 활용하고 사망자의 사망 원인과 가구 구성, 양육, 일자리 정보를 결합해 자살자와 고독사 문제를 파악하는 방식이다. 주택 소유자의 소유 현황, 공시가격, 부채 정보를 결합해 주거·금융 정책 활용성도 높인다. 국정과제 지원을 위한 국가통계 개발도 이어진다. 데이터처는 지역공급사용표를 개발·공표했고, 생활인구 작성 지역을 기존 89개에서 107개로 확대했다. 올해 하반기에는 인구주택총조사, 농림어업총조사, 경제총조사 결과도 공표할 예정이다. 소비자물가지수 개편도 진행 중이다. 데이터처는 소비 변화 반영을 위해 5년 주기로 품목과 가중치를 조정하고 있으며 올해 말 새 지수를 발표할 계획이다. 최근 소비 흐름을 반영해 스마트워치 등 새로운 품목이 포함될 가능성도 거론된다. 이번 성과 발표는 데이터처가 단순 통계 작성 기관을 넘어 국가 데이터 총괄 기관으로 역할을 넓히고 있음을 보여준다. 다만 성과는 법 제정 이후 실제 데이터 연계와 품질관리 체계가 얼마나 작동하느냐에 달려 있다. 개인정보 보호와 부처 간 데이터 칸막이 해소, AI 활용 과정의 신뢰성 확보도 함께 풀어야 할 과제다. 안형준 국가데이터처장은 “작년 10월 데이터처로 승격하고 우리가 해야 할 데이터 업무가 무엇일까에 관해 고민하며 데이터 총괄 기관으로 자리 잡기 위해 노력하는 시간이었다”며 “데이터 혁신을 더욱 속도감 있게 추진하고 다양한 데이터의 연계·활용으로 국가 현안 해결을 적극 지원하겠다”고 말했다.2026-06-02 12:22:52
많이 본 뉴스
영상
Youtube 바로가기
![[사설] 이재명 지지율 43.3%, 민심의 경고음을 들어야](https://image.ajunews.com/content/image/2026/08/11/20260811094725749473_518_323.png)