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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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"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
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'믿:음 K'부터 하이퍼 AI 네트워크까지…KT, 'AX 풀스택' 전략 공개
[경제일보] 인공지능(AI) 경쟁이 거대언어모델(LLM)을 넘어 데이터와 네트워크, AI 에이전트 등 전 영역으로 확대되면서 기업들의 AI 전환(AX) 전략도 고도화되고 있다. 이에 KT가 AI·데이터·네트워크를 아우르는 'AX 풀스택' 전략을 공개하며 미래 기술 경쟁력 확보에 나섰다. 15일 KT는 서울 서초구 KT우면연구개발센터에서 AX미래기술원 주관으로 'AX 테크 커넥트 2026'을 개최했다고 밝혔다. 이번 행사는 KT의 AX 실행 전략과 연구개발(R&D) 성과를 공유하는 자리로, AI와 데이터, 네트워크 기술을 실제 사업과 서비스로 연결하기 위한 미래 기술 방향성을 제시하는 데 초점을 맞췄다. 최근 글로벌 AI 시장은 AI 모델 자체의 성능 경쟁을 넘어 데이터 활용과 AI 에이전트, 컴퓨팅 인프라를 포함한 종합적인 기술 경쟁으로 확장되고 있다. 이에 기업들은 AI를 단순한 기술 개발에 그치지 않고 실제 업무와 서비스에 적용하기 위한 AX 전략 마련에 속도를 내고 있다. KT 역시 AI와 데이터, 네트워크를 유기적으로 연결하는 AX 풀스택 체계를 기반으로 연구개발 성과의 사업화를 확대한다는 전략이다. 이번 행사에서는 KT의 주요 AI 기술과 AX 전략이 공개됐다. 주요 전시로는 '믿:음 K' 모델과 멀티모달 AI, 에이전틱 AI 기반 솔루션, 데이터 AX 코어 등이 소개됐다. 또한 AX 사업 특화 AI 에이전트와 초개인화 서비스, 차세대 검색 및 분석 기술을 활용한 AI의 실질적인 업무 적용 방안도 선보였다. KT는 자체 AI 모델을 기반으로 AI가 스스로 업무를 수행하는 에이전틱 AI 기술과 초개인화 서비스를 고도화해 기업의 AX를 지원할 계획이다. 특히 AI가 사용자의 요청을 이해하고 필요한 작업을 수행하는 수준을 넘어 업무 환경 전반을 지원하는 방향으로 기술 적용 범위를 확대해 나간다는 방침이다. 연구개발 성과를 실제 사업으로 연결하기 위한 전략도 공개했다. 데이터 AX 코어를 통해 기업이 보유한 데이터를 효율적으로 활용할 수 있는 기반을 마련하고, 차세대 검색 및 분석 기술을 통해 AI의 활용 범위를 확대하는 등 AX 사업화를 본격화한다는 구상이다. 네트워크 분야에서는 AI 시대에 필요한 연결성과 컴퓨팅 인프라를 제공하는 '하이퍼 AI 네트워크'를 비롯해 네트워크 운영 관리를 자율적으로 수행하는 '오토노머스 오퍼레이션', AI·6G·양자 시대를 대비한 'AI 네트워크 보안 기술' 등이 소개됐다. KT는 AI 서비스의 확산과 함께 컴퓨팅 자원과 네트워크를 효율적으로 연결하는 인프라의 중요성이 커지고 있는 만큼 하이퍼 AI 네트워크를 통해 AI 시대에 최적화된 연결성과 안정성을 제공한다는 계획이다. 또한 네트워크 운영 과정에 AI 기술을 적용해 자율 운영 체계를 구축하고, AI와 차세대 네트워크 환경에 대응할 수 있는 보안 기술 확보에도 나설 방침이다. 주제 발표에서는 피지컬 AI 연구개발 추진 방향과 전사 AX 확대를 위한 데이터 전략, 하이퍼 AI 네트워크 추진 방향 등이 공유됐다. KT는 AI 기술이 디지털 영역을 넘어 물리적 환경과 결합하는 피지컬 AI 시대에 대비해 관련 연구를 확대하는 한편, 데이터와 네트워크를 기반으로 한 AX 전략을 지속 강화해 나간다는 계획이다. 박재형 KT AX미래기술원 원장은 "'AX 테크 커넥트 2026'은 KT의 핵심 기술과 미래 AX 전략을 공유하는 자리"라며 "앞으로도 고객 서비스와 산업 현장에 적용될 수 있는 실행력 기반의 AX 혁신 방향을 지속적으로 제시해 나갈 것"이라고 말했다.
2026-07-15 16:55:36
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SK이노베이션, AI로 에너지·사회문제 푼다…청년 창업팀 10곳 육성
[경제일보] SK이노베이션이 인공지능(AI) 기술을 활용해 에너지와 사회문제를 해결할 청년 창업팀 10곳을 선정하고 사업화 지원에 나선다. 15일 SK이노베이션은 전날 ‘AI 임팩트 솔루션’ 사업에 최종 선발된 10개 팀을 대상으로 서울 종로구 SK서린빌딩에서 킥오프 및 부트캠프를 개최했다고 밝혔다. AI 임팩트 솔루션은 AI 기술을 기반으로 에너지·사회문제를 해결할 창업팀을 발굴하고 육성하는 프로그램이다. SK이노베이션이 주최·후원하고 재단법인 큐네스티가 주관하며 사회복지공동모금회가 지원한다. 지난 5월 11일부터 6월 12일까지 참가팀을 모집한 뒤 에너지, AI·기술, 사업화·투자, 사회적 가치 분야 전문가 심사를 거쳐 최종 10개 팀을 선정했다. 선정된 팀들은 AI 데이터센터의 에너지 효율 개선과 탄소 감축을 비롯해 돌봄, 안전, 환경, 이동권, 교육 등 다양한 분야의 사회문제 해결을 위한 AI 솔루션을 제안했다. 폐배터리 재활용 공정의 비효율 개선, 데이터센터 발열·소음 저감, 희귀암 초기 진단 데이터 분석, 실시간 디지털 수어 생성 기술 등이 포함됐다. 14일 진행된 부트캠프에서는 앞으로 4개월간 진행할 개념검증(PoC) 실행 계획을 수립하고 사업화 방향을 구체화했다. 참가팀들은 AI·기술과 비즈니스 분야 특강을 듣고 팀별 솔루션 피칭을 통해 문제 정의와 개발 단계, PoC 계획 등을 점검했다. SK이노베이션은 오는 10월까지 AI·기술, 비즈니스, 임팩트 분야 전문가들이 참여하는 1대1 멘토링을 통해 각 팀의 솔루션 고도화를 지원한다. AI·기술 분야에서는 물리 인지 AI와 멀티모달 AI 등 다양한 분야의 전문가와 SK이노베이션 AX단 구성원들이 멘토로 참여한다. 참여팀들은 오는 11월 열리는 성과공유회 ‘데모데이’에서 실증 성과를 발표한다. SK이노베이션은 이 가운데 우수 3개 팀을 선정해 사업 고도화와 임팩트 투자 연계 등 후속 지원을 이어갈 계획이다. 강충식 SK이노베이션 부사장은 “AI는 이제 에너지 효율성, 탄소 저감, 돌봄, 안전, 교육 및 이동권 등 복잡한 사회문제를 해결하는 핵심 도구”라며 “SK이노베이션은 참여팀들의 기술이 실제 현장에서 검증되고 사회적 가치로 이어질 수 있도록 적극 지원해 나갈 것”이라고 했다. 이순열 큐네스티 대표는 “선정된 10개 팀이 AI 기술을 바탕으로 에너지와 다양한 사회문제에 대한 실질적인 해결 가능성을 보여주길 기대한다”며 “실증 설계부터 사업화, 임팩트 측정까지 전 과정을 밀착 지원해 기술과 아이디어가 실제 사회적 변화로 이어질 수 있도록 돕겠다”고 설명했다.
2026-07-15 14:43:58
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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
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KT, 조선소서 AI 네트워크 검증…피지컬 AI 상용화 속도
[경제일보] 생성형 AI를 넘어 로봇과 자율설비가 산업 현장에서 실시간으로 움직이는 '피지컬 AI' 시대가 본격화되면서, AI를 안정적으로 구동할 수 있는 초저지연·고신뢰 네트워크 구축 경쟁도 한층 치열해지고 있다. 이에 KT가 정부 실증사업을 통해 AI 기반 자율 운용 네트워크를 구축하며 차세대 통신 인프라 경쟁에 속도를 낸다. 14일 KT는 과학기술정보통신부와 한국지능정보사회진흥원(NIA)이 추진하는 '하이퍼 AI 네트워크 기반 조성 사업'의 우선협상대상자로 선정됐다고 밝혔다. KT는 삼성전자와 HD현대삼호를 비롯한 산학연 컨소시엄과 함께 AI 기반 자율 운용 네트워크를 구축하고 산업 현장에서 피지컬 AI 서비스를 실증할 계획이다. 하이퍼 AI 네트워크는 AI가 통신망을 실시간으로 분석하고 제어해 초저지연·대용량 통신 환경을 제공하는 차세대 네트워크다. 단순히 데이터를 전달하는 기존 통신망을 넘어 네트워크 자체가 AI를 활용해 장애를 예측하고 자원을 최적화하는 것이 특징이다. 로봇과 자율주행 설비, 스마트팩토리 등 피지컬 AI 서비스가 확대되면서 AI 네트워크는 차세대 이동통신 시대의 핵심 인프라로 주목받고 있다. 앞서 KT는 AI 네트워크를 6G 핵심 비전으로 제시한 데 이어, 5G 단독모드(SA) 상용망 구축 경험을 기반으로 이번 실증사업에 참여한다. 단순한 네트워크 고도화를 넘어 AI가 통신망을 스스로 운영하는 자율 네트워크 기술을 확보하고, 이를 실제 산업 현장에서 검증해 상용화 기반을 마련한다는 전략이다. 사업은 오는 2027년까지 약 160억원 규모로 추진된다. KT는 AI 기반 자율 운용 네트워크 구축을 비롯해 산업 현장 피지컬 AI 실증, 국내 통신장비 생태계 활성화 등을 핵심 과제로 수행한다. 특히 AI가 네트워크 데이터를 실시간으로 분석하고 장애를 자동으로 탐지·조치하는 'AI 코어 오케스트레이터'를 개발해 네트워크 운영 자동화를 구현할 계획이다. 이를 위해 코어망의 통신 패턴과 성능 데이터를 분석하는 '네트워크 데이터 분석 기능(NWDAF)'과 AI를 연계한다. AI가 네트워크 상태를 지속적으로 학습하면서 트래픽 변화와 장애 발생 가능성을 예측하고 최적의 운영 방안을 제시하는 구조다. 향후 사람이 직접 수행하던 네트워크 관리 업무 상당 부분을 AI가 자동화할 전망이다. 피지컬 AI 실증도 본격 추진한다. KT는 HD현대삼호와 협력해 조선소 환경에 특화된 AI 기반 자율 시스템을 개발한다. 초저지연 네트워크를 기반으로 AI가 조선소 내 로봇과 설비 데이터를 실시간 분석·제어하는 환경을 구축하고, 실제 산업 현장에서 운영 효과를 검증할 예정이다. 실증 대상은 AI 용접 로봇과 AI 도장 로봇, 통신국사 자율 운용 로봇 등 3종이다. 고위험 작업 환경에서 로봇이 안정적으로 작업을 수행할 수 있는 통신 환경을 검증하는 동시에 생산성과 안전성 향상 효과도 확인한다. 피지컬 AI 도입이 제조업 혁신의 핵심 과제로 떠오르는 가운데 조선소를 시작으로 다양한 산업 분야로 적용 범위를 확대한다는 계획이다. 컨소시엄에는 삼성전자와 HD현대삼호 외에도 솔리드, 아리엘네트웍스, 우리넷, 연세대학교 등이 참여한다. 대기업과 중소기업, 학계가 함께 참여해 AI 네트워크 기술을 공동 개발하고 국내 통신장비 산업 경쟁력도 강화한다는 구상이다. KT는 우면동 연구개발센터에 멀티벤더 테스트베드도 구축한다. 삼성전자와 국내 중소기업의 네트워크 장비를 함께 검증하는 환경을 마련하고 기지국 전력 절감 기술과 저전력 5G 단말 기술 등을 공동 개발할 예정이다. 이를 통해 국내 장비 업체들의 기술 검증과 해외 시장 진출도 지원한다는 방침이다. 최근 글로벌 통신업계는 AI 데이터센터와 AI 네트워크, 피지컬 AI를 하나의 생태계로 연결하는 경쟁에 속도를 내고 있다. 생성형 AI 서비스 확산으로 데이터 처리량이 급증하는 데다 제조와 물류, 에너지 등 산업 전반에서 AI 기반 자동화 수요가 늘어나면서 네트워크 자체를 AI 중심으로 전환하려는 움직임도 활발해지고 있다. KT 역시 이번 실증사업을 계기로 AI 네트워크 기술을 제조와 물류, 에너지 등 다양한 산업으로 확대 적용하며 기업 고객의 AI 전환(AX)을 지원한다는 전략이다. KT는 이번 사업을 통해 확보한 AI 기반 자율 운용 네트워크 기술과 피지컬 AI 실증 경험을 바탕으로 차세대 AI 인프라 경쟁력을 강화하고, 향후 6G 시대 핵심 네트워크 기술 확보에도 속도를 낼 계획이다. 이종식 KT 미래네트워크Lab장 전무는 "국내 최고 수준의 망 운영 역량을 바탕으로 6G 시대를 향한 핵심 기술을 발굴하겠다"며 "하이퍼 AI 생태계 확산을 선도하여 국가 통신 장비 산업의 경쟁력을 높이는 데 기여할 것"이라고 말했다.
2026-07-14 15:01:38
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국가 전산망 693개 어디로 옮기나…KT, '국가정보자원관리원 ISP' 사업 우선협상대상자 선정
[경제일보] 정부가 693개 핵심 정보시스템의 재배치 설계를 KT에 맡긴 배경에는 ‘망’이 있다. 공공 데이터센터와 민간 클라우드로 시스템을 분산해도 국가정보통신망으로 끊김 없이 연결하고, 재난 때 서비스를 복구할 수 있어야 한다. 통신망부터 데이터센터, 클라우드, 재해복구(DR)까지 경험한 KT가 유력한 선택지로 떠오른 이유다. KT(대표이사 박윤영)는 행정안전부와 한국지능정보사회진흥원(NIA)이 발주한 ‘국가정보자원관리원 혁신 정보화전략계획(ISP) 수립 사업’의 우선협상대상자로 선정됐다고 14일 밝혔다. 사업비는 약 15억원이며 협상을 거쳐 계약이 체결되면 2027년 3월까지 수행한다. ◆ 화재로 드러난 중앙집중 위험…분산 운영이 핵심 이번 사업은 지난해 발생한 국정자원 대전센터 화재의 후속 조치다. 정부는 노후화된 대전센터를 2030년 폐쇄하고 입주 중인 693개 시스템을 단계적으로 이전하기로 했다. KT는 국가망보안체계(N2SF)에 따라 기밀 데이터는 공공 데이터센터에 남기고, 민감·공개 데이터는 민간 클라우드를 활용하는 방향을 검토한다. 공공 데이터센터 신축과 민간 시설 임대 등 대전센터 대체 방안도 비용과 일정, 안정성, DR 연계 측면에서 비교한다. 중요한 것은 시스템을 어디로 옮기느냐보다 옮긴 뒤 어떻게 하나처럼 운영하느냐다. 여러 데이터센터와 클라우드에 분산된 시스템을 국가정보통신망으로 연결하고 장애가 발생하면 다른 시설로 전환하는 구조까지 설계해야 한다. ◆ KT가 선택된 이유…통신망에서 DR까지 이어지는 경험 KT는 공공 AX의 기반인 국가정보통신망 백본 1망 사업을 수행하고 있다. 국가기관의 데이터가 이동하는 핵심 통신망을 실제로 운영해 시스템 재배치 이후 필요한 회선 용량과 이중화, 보안 구조를 함께 설계할 수 있다는 점이 강점으로 꼽힌다. 행정안전부 DR 정보화전략계획 등 국가 인프라 사업 경험도 평가 배경으로 풀이된다. KT그룹은 KT클라우드를 통해 데이터센터와 공공 클라우드, 원격지 DR 역량을 보유하고 있어 통신망과 컴퓨팅 자원을 하나의 운영 구조로 검토할 수 있다. 이번 사업에는 네이버클라우드도 컨소시엄으로 참여한 것으로 확인됐다. KT의 네트워크·공공사업 경험에 국내 주요 클라우드 사업자의 기술을 더해 민간 클라우드 전환 방안의 현실성을 높이려는 구성이다. 향후 과제는 기술 중립성이다. KT 컨소시엄이 민간 클라우드 활용 기준과 후속 인프라 구조를 설계하는 만큼 특정 사업자에 유리하지 않은 기준과 후속 사업의 공정한 발주 절차가 필요하다. ISP 수행이 향후 구축·운영 사업 수주를 보장하는 것은 아니지만, 국가 AI 인프라의 설계 단계부터 참여한다는 점에서 KT는 공공 AX 시장의 유력한 고지를 확보했다. 김원태 KT Enterprise부문 공공금융사업본부장 전무는 “국가 공공 AI 인프라의 새로운 운영 체계와 방향을 설계하는 사업”이라며 “AI 정부 실현을 위한 기반 구축에 기여하겠다”고 말했다.
2026-07-14 14:47:33
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