2026.10.16 금요일
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KT, AI 매장음악 '래디오비즈' 출시…음악·방송·홍보 한 번에 [경제일보] KT가 인공지능(AI)을 활용해 매장 음악을 자동으로 선곡하고 안내 방송과 고객 관리까지 지원하는 서비스를 선보였다. 음악 재생에 그치지 않고 매장 홍보와 고객 접점 관리 기능을 결합해 소상공인의 반복 업무를 줄이는 한편, 통신 요금 기반의 부가 서비스를 통해 소상공인 시장 공략에도 나선다. 16일 KT는 AI 공간 음악 플랫폼 운영사 어플레이즈와 협력해 매장 음악 서비스 '래디오비즈'를 모바일 부가 서비스로 출시했다고 밝혔다. 카페와 음식점, 미용실, 병원, 학원 등 다양한 업종의 소상공인이 별도의 음악 전문 지식 없이도 매장 환경에 맞는 음악과 방송을 운영할 수 있도록 구성했다. 래디오비즈의 핵심은 매장 상황에 맞춘 음악 추천과 자동 재생이다. AI가 업종과 시간대, 계절, 날씨 등을 고려해 음악을 추천하고, 오전과 점심, 저녁 등 시간대별로 매장 분위기에 맞춰 선곡을 바꾼다. 점주가 매번 음악을 고르거나 재생 목록을 관리해야 하는 부담을 줄이겠다는 취지로 풀이된다. 음악 재생 외에 안내 방송과 예약 방송 기능도 제공한다. 영업 시간이나 이벤트, 할인 행사 등을 알리는 방송을 설정해두면 매장 운영 중 반복적으로 안내할 수 있다. 점주가 별도 장비나 전문 인력을 마련하지 않고도 매장 분위기 조성과 홍보를 함께 진행할 수 있도록 설계했다. 매장 정보 노출과 고객 관리 기능도 포함된다. 점주가 플랫폼에 매장 정보를 등록하면 음악 앱 '래디오' 이용자에게 해당 정보가 노출된다. 서비스 가입 때 제공되는 QR 스티커를 매장에 비치하면 방문 고객이 방명록에 기록을 남길 수 있다. 음악 서비스를 매장 홍보와 고객 접점 확보 수단으로 확장한 것이다. KT는 이 같은 기능을 월 구독형 서비스로 제공한다. 래디오비즈 이용료는 부가가치세를 포함해 월 9900원이다. KT닷컴과 마이케이티 앱 등에서 가입할 수 있으며, 요금은 KT 모바일 통신요금과 합산 청구된다. 출시 기념으로 신규 가입 고객에게 최대 3개월 무료 이용 혜택도 제공한다. KT가 통신요금과 연계한 부가서비스로 상품을 구성한 것은 소상공인의 접근성을 높이기 위한 전략으로 풀이된다. 매장 운영자는 별도 결제 절차를 거치지 않고 기존 통신요금에 서비스 이용료를 합산할 수 있다. 음악뿐 아니라 방송과 홍보 기능을 묶어 제공해 매장 운영에 필요한 여러 도구를 하나의 서비스에서 이용하도록 구축했다. 손정엽 KT 고객부문 디바이스사업본부장 상무는 "래디오비즈가 AI를 활용한 음악 서비스와 매장 홍보 기능을 함께 제공해 소상공인의 실질적인 경영 효율 향상에 도움이 될 것으로 기대한다"며 "앞으로도 운영과 마케팅, 고객 관리 등 실제 소상공인의 사업 운영에 도움이 될 수 있는 서비스를 지속 강화해 나가겠다"고 말했다.2026-10-16 10:08:32
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KT, AI 전용회선 대역폭 8배 확대…데이터센터 간 초고속 연결 [경제일보] 인공지능(AI) 데이터센터 경쟁이 그래픽처리장치(GPU) 등 연산 자원 확보를 넘어 데이터센터 간 대용량 데이터를 빠르고 안정적으로 전달하는 네트워크로 확대되고 있다. AI 모델 학습과 추론에 필요한 데이터가 늘면서 데이터센터를 연결하는 통신망의 대역폭과 지연시간이 인프라 경쟁력을 좌우하는 요소로 부상한 데 따른 것으로 풀이된다. KT는 최대 800Gbps를 지원하는 AI 전용회선을 출시하고 광 중심 네트워크 기술을 앞세워 기업용 인프라 시장 공략에 나선다. 14일 KT는 기존 최대 100Gbps 수준이던 전용회선 대역폭을 최대 400Gbps와 800Gbps로 확대한 'AI 전용회선'을 출시했다고 밝혔다. 생성형 AI 확산과 AI 인프라 투자 확대에 따라 늘어나는 데이터 전송 수요에 대응하기 위한 서비스다. AI 인프라가 대형화하고 여러 데이터센터에 분산되면 개별 시설의 연산 성능뿐 아니라 각 시설을 연결하는 네트워크의 역할도 중요해지고 있다. AI 학습·추론 과정에서 대규모 데이터가 오가는 만큼 전송 용량이 부족하거나 지연시간이 길어지면 인프라를 효율적으로 활용하는 데 제약이 생길 수 있기 때문이다. 이에 데이터센터 간 연결망에서도 높은 대역폭과 안정적인 전송 환경을 확보하려는 수요가 커지고 있다. KT의 AI 전용회선은 이 같은 수요에 맞춰 기존 서비스보다 지원 대역폭을 높인 것이 특징이다. 최대 800Gbps는 초당 최대 800기가비트의 데이터를 전송할 수 있는 대역폭을 뜻한다. KT는 광 중심 네트워크 구조인 APN(올 포토닉 네트워크)을 적용했다. APN은 데이터 전송 과정에서 광통신과 전기 신호 간 변환을 최소화해 지연 시간을 줄이는 기술이다. KT는 고객 환경에 맞춰 데이터 전송 경로와 장비를 설계해 대용량 데이터를 빠르게 전달할 수 있도록 구축했다고 설명했다. 데이터센터 간 네트워크에서는 단순히 전송 속도를 높이는 것 외에도 데이터가 이동하는 경로와 회선 안정성을 확보하는 일이 중요한 것으로 평가된다. 이에 KT는 전국 약 84만㎞에 이르는 광케이블 인프라와 다원화된 경로를 활용해 복수의 데이터센터나 거점 사이에 최적의 경로를 설계했다. 최단 경로를 통해 지연 시간을 줄이는 동시에 이원 경로를 구성해 안정성을 확보한다는 전략이다. KT는 AI 데이터센터 사업자와 대규모 AI 인프라를 구축하는 기업을 대상으로 서비스 적용을 확대할 계획이다. 기업 고객의 네트워크 환경에 맞춘 초고속·초저지연 서비스를 강화해 AI 인프라 구축과 확장을 지원한다는 방침이다. 전명준 KT 엔터프라이즈부문 엔터프라이즈서비스본부장 상무는 "AI 데이터센터와 GPU 인프라가 확대될수록 초고속·초저지연 네트워크의 중요성은 더욱 커질 것"이라며 "KT는 AI 전용회선을 통해 고객이 대규모 AX 인프라를 신속하고 유연하게 구축·확장할 수 있도록 지원하겠다"고 말했다.2026-10-14 10:54:43
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'보는 키즈'에서 '만드는 키즈'로…KT, 어린이 창작에 AI 입힌다 [경제일보] 어린이가 직접 만든 그림과 이야기를 인공지능(AI)을 활용해 영상 콘텐츠로 확장하는 방식이 키즈 콘텐츠 시장의 새로운 제작 방식으로 자리 잡고 있다. KT는 키즈랜드를 중심으로 어린이 창작과 AI를 결합해 이용자가 콘텐츠를 소비하는 것을 넘어 직접 만드는 경험까지 제공하는 데 힘을 싣고 있다. 8일 KT는 한글날인 오는 9일 서울시청 앞 서울광장에서 서울야외도서관과 함께 어린이 참여형 문화행사 '함께 그린 책 AI 친구 놀이터'를 개최한다고 밝혔다. 이번 행사는 KT 지니 TV 키즈랜드의 어린이 그림책 프로젝트 '함께 그린 책'의 창작물을 시민들에게 공개하고 AI를 활용한 콘텐츠 제작 경험을 제공하기 위해 마련됐다. '함께 그린 책'은 지난 2023년 시작된 참여형 그림책 프로젝트다. 매 시즌 어린이들이 직접 글과 그림을 출품하면 우수 작품을 선정해 그림책으로 제작한다. 올해 시즌3까지 이어지면서 어린이의 창작물을 하나의 콘텐츠로 만드는 데서 나아가 AI 영상과 전시 등으로 활용 범위를 넓혔다. 이번 행사는 어린이가 만든 콘텐츠에 생성형 AI를 접목했다는 점이 특징이다. 시즌3 수상작을 바탕으로 제작한 AI 동화 15편이 서울광장에서 상영된다. KT는 음성합성(TTS)과 이미지·영상 생성 AI 기술을 활용해 어린이들이 만든 글과 그림을 영상 콘텐츠로 재구성했다. AI가 어린이의 창작을 대신하는 것이 아니라 이미 만들어진 창작물을 새로운 형태의 콘텐츠로 확장하는 데 활용됐다. 어린이가 이야기를 만들고 그림을 그리면 이를 바탕으로 AI를 활용해 영상과 음성을 입히고, 다시 TV에서 시청할 수 있는 콘텐츠로 만드는 방식이다. KT는 AI 동화 15편을 지난달 8일부터 지니 TV 키즈랜드를 통해 공개했다. 오프라인 행사에서는 어린이들이 직접 자신의 작품을 소개하는 낭독회와 AI 이미지 제작 워크숍도 진행한다. 어린이가 AI가 만든 결과물을 일방적으로 시청하는 데서 그치지 않고 직접 창작 과정에 참여할 수 있도록 프로그램을 구성한 것이다. 기존 IPTV 기반 키즈 서비스는 제작사가 콘텐츠를 만들고 플랫폼이 이를 제공하면 어린이가 시청하는 구조가 중심이었다. 반면 '함께 그린 책'은 어린이가 콘텐츠의 원천 창작자로 참여하고, 플랫폼이 이를 그림책과 영상 등으로 다시 제작해 제공하는 구조다. 여기에 생성형 AI가 들어오면서 어린이 창작물을 콘텐츠로 확장할 수 있는 방법도 다양해졌다. 과거에는 어린이가 만든 그림이나 글을 하나의 그림책으로 제작하는 데 그쳤다면, AI를 활용해 이미지와 영상, 음성을 결합하면서 하나의 원천 창작물을 여러 형태로 재가공할 수 있게 된 것이다. '함께 그린 책'은 단순한 AI 실험을 넘어 어린이 창작물을 지속적인 콘텐츠 자산으로 확장하는 시도로 풀이된다. 시즌3 대상 수상작인 '유이'는 행사 당일 전국 온·오프라인 서점에서 정식 출간되며 밀리의 서재를 통해 전자책으로도 공개된다. 어린이의 창작물이 그림책과 AI 영상, 오프라인 행사 등 여러 형태로 확장되는 구조다. 앞서 시즌2는 '2026 볼로냐 라가치상' 크로스미디어 부문에서 스페셜 멘션을 받으며 국제적인 평가도 받았다. KT가 어린이 창작 프로젝트를 지속적으로 확대하고 있는 만큼 향후 이를 지니 TV를 넘어 다른 플랫폼이나 해외 시장까지 확장할 것으로 전망된다. 김병진 KT 미디어사업본부장 상무는 "'함께 그린 책'은 어린이들의 상상력과 이야기를 그림책, AI 영상, 전시 등으로 확장하는 키즈랜드의 대표적인 참여형 프로젝트"라며 "앞으로도 아이들의 자유로운 창작을 독려하고 시민이 함께 즐길 수 있는 문화 경험을 지속 확대해 나갈 계획"이라고 말했다.2026-10-08 10:04:35
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KT AI 모델 선택 기술, 국제 공개 평가서 2위 [경제일보] KT가 자체 개발한 인공지능(AI) 모델 선택 기술이 국제 공개 평가에서 2위에 올랐다. 질문마다 적합한 AI 모델을 골라 연결하는 능력을 평가한 결과다. 기업이 여러 모델을 함께 쓰면서 응답 품질과 이용 비용을 관리하려는 KT의 ‘토큰 팩토리’ 사업에도 힘이 실릴 전망이다. KT는 ‘오토모델라우터(AutoModelRouter)’가 미국 라이스대 연구진의 평가 플랫폼 ‘라우터 아레나(RouterArena)’에서 정확도와 비용을 함께 따지는 ‘Acc-Cost Arena’ 부문 2위를 기록했다고 27일 밝혔다. 공개 리더보드에 ‘KT-ModelRouter’로 오른 이 기술의 종합 점수는 76.28점이다. 정확도 점수는 78.14점, 평가 환경에서 질의 1000건을 처리하는 데 든 모델 이용 비용은 0.27달러로 표시됐다. 모델 라우터는 이용자의 요청을 분석해 여러 AI 모델 중 어느 모델이 답할지 결정한다. 짧은 번역이나 정보 확인에는 비용이 낮은 모델을, 복잡한 분석에는 성능이 높은 모델을 연결하는 식이다. 모든 질문에 고성능 모델을 쓰면 비용이 커지고, 저렴한 모델만 쓰면 어려운 질문의 답변 품질이 떨어질 수 있다. 라우터의 역할은 그 사이에서 업무에 맞는 선택을 하는 것이다. KT의 오토모델라우터는 요청의 업무 유형과 난이도, 지식 분야를 분석하고 모델별 응답 품질과 비용을 고려해 연결 대상을 정한다. 라우터 아레나는 다양한 분야와 난도의 질문으로 이런 선택을 평가한다. 공개된 연구 자료에 따르면 평가 데이터는 9개 분야, 44개 범주로 구성되며 정확도와 비용 외에 입력 변화에 대한 견고성 등도 별도로 살핀다. 따라서 이번 2위는 AI 모델 자체의 성능 순위가 아니라, 모델을 선택하는 기술의 정확도·비용 평가 순위다. 이번 결과는 KT가 추진하는 토큰 팩토리와 맞닿아 있다. 토큰은 AI가 글을 읽고 답을 생성할 때 처리하는 데이터 단위로, 이용량에 따라 비용이 늘어난다. KT는 지난 7월 토큰 팩토리를 AI 모델 선택부터 사용량 관리·과금까지 지원하는 기업용 플랫폼으로 키우겠다는 구상을 밝혔다. 오토모델라우터는 그 가운데 이용자 요청을 처리할 모델을 고르는 기능에 활용된다. KT는 앞으로 연결할 수 있는 AI 모델을 늘리고 라우팅 기술을 고도화할 계획이다. 김준석 KT Agentic AI Lab장(상무)은 “AI 시대에는 가장 뛰어난 단일 모델을 확보하는 것뿐 아니라, 상황에 맞는 최적의 모델을 얼마나 지능적으로 활용하느냐가 중요하다”고 말했다.2026-09-27 13:53:08
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KT, NIA와 AI 교육 글로벌화…AICE로 '한국형 AI 교육' 키운다 [경제일보] KT가 자체 개발한 인공지능(AI) 역량 인증시험 'AICE'를 앞세워 AI 교육·인증 사업의 글로벌 확장에 나선다. 국내에서 임직원과 기업·기관 등을 대상으로 축적한 AI 교육 경험을 개발도상국으로 확대하고, 한국지능정보사회진흥원(NIA)의 해외 디지털 교육 인프라와 연계해 현지 AI 인재 양성에 나선다. 단순한 일회성 교육을 넘어 국내에서 구축한 AI 교육·실습·인증 모델을 해외에 적용하는 것을 목표로 진행할 계획이다. 22일 KT는 NIA와 AI 기반 포용적 디지털 전환과 글로벌 역량 강화를 위한 업무협약(MOU)을 체결했다고 밝혔다. KT와 NIA는 이번 협약을 시작으로 국내에서 진행해온 AI 교육·인증 협력 경험을 해외로 확대한다. NIA가 운영하는 개도국 정보접근센터(IAC)와 월드프렌즈코리아(WFK) IT 봉사단 등 기존 글로벌 협력사업에 AICE를 연계해 현지 AI·디지털 역량 강화에 나설 계획이다. IAC는 개도국 국민이 디지털 신기술을 경험하고 배울 수 있도록 현지 공공기관과 정부부처, 국립대학 등에 구축한 디지털 교육·활용 공간이다. 지난 2002년 캄보디아를 시작으로 현재까지 48개국에 64개 센터가 구축됐다. KT는 자체적으로 해외 교육 거점을 새로 구축하기보다 NIA가 이미 운영하고 있는 해외 네트워크를 활용해 AICE 교육을 확산할 수 있게 될 전망이다. 이를 통해 국내에서 운영해온 AI 교육과 실습, 인증 과정을 현지 교육환경에 맞춰 적용한다는 구상이다. 첫 시범사업은 올해 하반기 베트남·스리랑카·조지아 등 3개국에서 진행된다. 오는 11월 베트남을 시작으로 12월 스리랑카와 조지아에서 국가별 100명을 대상으로 주문형 비디오(VOD) 기반 온라인 교육을 제공한다. 이 가운데 국가별 20명은 3일간 현지 오프라인 교육을 받고 AICE 베이직 시험에 응시한다. 3개국을 합치면 온라인 교육 대상자는 300명, 오프라인 교육 및 시험 대상자는 60명이다. AICE 베이직은 비전공자도 응시할 수 있도록 설계된 AI 기초 역량 인증 시험이다. 코딩 없이 데이터 분석과 AI의 기본 원리 및 활용 역량을 평가하는 방식이다. 교육 과정에서는 VOD를 활용한 사전 학습과 KT의 AI 교육·실습 플랫폼인 AIDU를 활용한 실습을 병행한다. 현지 교육에는 KT 디지털 인재 장학생도 강사로 참여한다. 단순히 온라인 콘텐츠를 제공하는 방식에서 벗어나 현지 교육생의 실습과 AI 활용을 지원하는 방식으로 교육 효과를 높인다는 계획이다. KT와 NIA는 내년부터 협력 범위를 확대한다. NIA의 WFK IT봉사단과 KT의 AICE를 연계해 해외 현지에서 AICE 기반 AI 교육 봉사활동을 추진한다. WFK IT봉사단은 지난 2001년 출범 이후 현재까지 78개국에 총 9594명의 봉사단원을 파견했으며 매년 약 20개국에 300여명이 참여하고 있다. 양 기관은 AI·디지털 분야 인재 양성과 인증체계 협력뿐 아니라 전문가 교류와 교육 프로그램 확산도 추진한다. 향후 대상 국가와 교육 규모, 운영 방식 등 세부 협력 방안을 구체화할 예정이다. 이정우 KT ESG추진담당 상무는 "국내에서 쌓아온 AI 교육·인증 경험을 해외 현장에 처음 적용한다는 점에서 의미가 크다"며 "NIA와 함께 개도국 청년들이 AI 역량을 키울 수 있도록 지원하고, 협력 범위도 꾸준히 넓혀 가겠다"고 말했다.2026-09-22 16:24:10
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KT, 16개사와 '모두의 AI' 출범…내달 국민 체감형 AI 베타 공개 [경제일보] KT가 16개 기업과 손잡고 다양한 인공지능(AI) 모델과 서비스를 하나로 연결하는 '모두의 AI' 사업을 본격화한다. 개별 AI 서비스를 제공하는 데 그치지 않고 국민이 일상적으로 사용하는 서비스에 AI를 내재화한 뒤 이를 하나의 범용 AI 에이전트로 연결하는 개방형 생태계를 구축한다는 구상이다. KT는 내달 베타 서비스를 선보이고 실제 이용자들이 체감할 수 있는 AI 서비스 구현에 나선다. 22일 KT는 전날 서울 종로구 KT 광화문 WEST빌딩에서 '모두의 AI' 컨소시엄 출범식을 열고 사업 추진을 위한 협력 체계를 가동했다고 밝혔다. 이날 행사에는 KT 컨소시엄 주요 기업 대표와 16개 참여 기업의 사업책임자(PM) 등이 참석해 사업 비전과 추진 방향을 공유했다. '모두의 AI'는 국민 누구나 다양한 AI 모델과 서비스를 하나의 플랫폼에서 쉽고 편리하게 이용할 수 있도록 하는 사업이다. 이용자는 별도의 AI 서비스를 찾아다니는 대신 평소 사용하는 플랫폼과 서비스에 적용된 AI를 통해 정보 탐색은 물론 공공서비스, 교육, 금융, 생활 편의 등 다양한 영역의 기능을 이용할 수 있도록 하는 것을 목표로 진행된다. KT가 이번 사업에서 내세운 핵심은 참여기업의 기술을 단순히 나열하는 것이 아니라 서로 연결하는 것이다. KT와 참여기업은 각사가 보유한 AI 모델과 플랫폼, 서비스 역량을 연계하기 위해 '이음 얼라이언스'를 구성하고 사업 방향과 서비스 출시 일정을 공동으로 관리한다. 이음 얼라이언스는 주요 사업 방향을 결정하는 '이음 커넥트 보드'와 전체 참여기관이 성과를 공유하는 '이음 에코라운드' 등으로 구성된다. 커넥트 보드에서는 사업 우선순위와 기관 간 연계 과제를 논의하고 서비스 출시 목표를 조율한다. 에코라운드에서는 참여 기관이 함께 모여 사업 진행 상황과 주요 마일스톤을 점검한다. 기술과 서비스의 실행 체계는 서비스 분과와 플랫폼 분과로 나뉜다. 서비스 분과는 이용자 중심의 AI 서비스 기획과 사용자 경험(UX) 설계, 공공·특화 서비스 연계 및 출시를 담당한다. 플랫폼 분과는 AI 모델과 토큰팩토리, 데이터, 인프라, API 등 AI 서비스를 구성하는 핵심 기술을 연결하고 통합한다. 이번 KT 모두의 AI 사업은 KT가 자체 AI 서비스만 확대하기보다 외부 기업의 AI 모델과 서비스까지 연결해 하나의 이용 환경을 구축하려는 전략으로 풀이된다. 새로운 AI 모델과 서비스 기업이 지속적으로 참여할 수 있도록 개방형 구조를 유지해 '모두의 AI' 생태계를 확장한다는 방침이다. KT는 해당 구조를 '이음 인사이드' 전략으로 구체화한다. 이음 인사이드는 국민이 이용하는 다양한 서비스에 AI를 내재화하고 이를 하나의 범용 AI 에이전트로 연결하는 개방형 AI 생태계다. AI가 별도의 독립적인 서비스로 존재하는 것이 아니라 기존 서비스와 결합해 이용자가 필요한 기능을 보다 쉽게 사용할 수 있도록 하는 것이 핵심이다. 내달 공개 예정인 베타 서비스는 이 같은 전략의 첫 결과물이 될 전망이다. KT는 베타 서비스를 통해 '모두의 AI'가 다양한 AI 모델과 서비스, 플랫폼을 어떻게 연결할지 보여줄 예정이다. 다만 구체적으로 어떤 서비스가 베타에 포함될지는 향후 공개될 내용이다. KT가 공공서비스와 교육, 금융, 생활 편의 등으로 AI 활용 영역을 넓히는 것도 서비스 확장의 한 축이다. AI를 특정 이용자가 별도로 찾아 사용하는 도구에 그치지 않고 일상적으로 이용하는 서비스 안에 접목해 접근성을 높이겠다는 것이다. 여러 기업이 참여하는 만큼 KT는 협업 과정에서 발생할 수 있는 의사결정 지연이나 기관 간 과제 조율 문제를 줄이기 위한 운영 체계도 마련했다. 주요 사업 방향과 우선순위를 커넥트 보드에서 결정하고, 전체 참여기관이 정기적으로 성과와 일정을 공유하도록 해 서비스 출시까지의 실행력을 높인다는 계획이다. 향후에는 참여기업 확대도 추진한다. 새로운 AI 모델이나 서비스 기업이 생태계에 참여할 수 있는 개방형 구조를 활용해 서비스 영역과 기술 역량을 지속적으로 확장한다는 방침이다. 이를 통해 특정 AI 모델이나 기업에 종속되지 않고 다양한 기술과 서비스를 연결하는 플랫폼으로 발전시키겠다는 구상이다. 이진형 KT AX사업본부장 상무는 "이번 컨소시엄 출범은 국내 AI 기업들이 보유한 AI 모델과 플랫폼, 서비스 역량을 결집해 국민 체감형 AI 서비스를 만들어 가기 위한 출발점"이라며 "KT는 이음 얼라이언스를 중심으로 참여기업 간 협력을 강화하고 사업 실행력을 높여 국민이 일상에서 체감할 수 있는 AI 서비스를 구현하겠다"고 말했다.2026-09-22 10:58:45
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KT, ITU에 'AI 보안 모델' 표준 제안…개발부터 평가·개선까지 기준화 [경제일보] 인공지능(AI)이 사이버공격 탐지와 위협 분석·대응에 활용되는 가운데 AI 모델 자체의 보안성과 신뢰성을 확보하기 위한 국제표준 논의가 본격화되고 있다. KT가 국제전기통신연합(ITU) 회의에서 사이버보안에 특화된 AI 모델을 개발·평가하는 기준을 제안하며 국제표준화에 나섰다. AI 모델에 어떤 보안 데이터를 활용할지부터 개발 과정에서 어떻게 성능과 신뢰성을 검증하고 지속적으로 개선할지까지 기준을 마련하겠다는 취지로 풀이된다. 21일 KT는 지난 7일부터 11일까지 중국 충칭에서 열린 ITU 전기통신표준화부문(ITU-T) SG17 국제표준회의에 참석해 AI 사이버보안과 디지털 신뢰 분야의 표준화 논의를 진행했다고 밝혔다. ITU-T SG17은 사이버보안과 보안 아키텍처, 개인정보보호, AI 보안 등을 다루는 정보보호 분야 연구반이다. 각국 정부와 기업, 연구기관의 전문가들이 참여해 ICT 환경에서 활용할 보안 기술과 요구사항에 대한 국제표준을 개발한다. 이번 회의에서 KT는 범용 파운데이션 모델을 활용한 사이버보안 특화 AI 모델 개발 가이드라인을 제안했다. 생성형 AI와 파운데이션 모델이 다양한 산업으로 확산되는 상황에서 이를 사이버보안 영역에 적용하기 위한 별도의 개발 기준이 필요하다는 판단으로 분석된다. 보안 AI는 일반적인 생성형 AI와 달리 악성코드, 취약점, 공격 패턴, 침해사고 등 전문적인 사이버보안 지식을 다뤄야 하는 것으로 꼽힌다. 모델이 최신 보안 위협을 정확하게 분석하지 못하거나 잘못된 판단을 내릴 경우 실제 보안 사고 대응에 영향을 줄 수 있는 만큼 학습 데이터와 모델 성능을 지속적으로 관리하는 것이 중요하다. KT가 제출한 기고서에는 AI 모델 개발에 활용할 사이버보안 지식 소스와 데이터 세트를 비롯해 보안 특화 모델 개발 과정에서 고려해야 할 기술적 요소가 담겼다. 또한 모델 개발 생애주기 전반에 대한 평가와 지속적인 모델 개선을 위한 권고사항도 포함됐다. 해당 기고서는 보안 AI를 한 번 개발한 뒤 사용하는 것이 아니라 데이터 확보부터 모델 개발·평가·운영·개선까지 전 과정을 관리하는 기준을 만들겠다는 의미로 풀이된다. 국제표준이 마련되면 기업이나 기관이 서로 다른 방식으로 보안 AI를 개발하는 과정에서 참고할 수 있는 공통 기준으로 활용될 전망이다. 특히 사이버보안 분야에서는 AI 모델의 지속적인 업데이트가 중요하다. 공격 방식과 악성코드가 계속 변화하는 만큼 과거 데이터를 기반으로 학습한 모델만으로 새로운 위협에 대응하기 어렵기 때문이다. 이에 모델의 성능을 주기적으로 평가하고 새로운 보안 지식과 데이터를 반영하는 체계 역시 표준화 과정에서 중요한 요소가 될 것으로 분석된다. KT는 AI 보안과 함께 디지털 신뢰 분야의 국제표준화도 추진하고 있다. AI가 개인정보를 처리하고 다양한 서비스의 의사결정 과정에 활용되면서 보안뿐 아니라 서비스가 얼마나 신뢰할 수 있는지를 판단할 수 있는 기준도 필요해지고 있다는 판단이다. 염흥열 KT 개인정보보호자문위원회 위원장은 "AI 기술이 산업 전반으로 빠르게 확산되는 상황에서 사이버보안에 특화된 AI 모델의 개발 기준과 ICT 서비스의 신뢰 프레임워크를 국제사회가 함께 마련하는 것이 중요하다"며 "KT와 지속적으로 협력해 우리나라의 기술과 경험이 차세대 정보보호 및 개인정보보호 국제표준에 적극 반영될 수 있도록 노력하겠다"고 말했다. ITU-T SG17에서는 통신·ICT 환경에서 '신뢰'와 '신뢰성'을 정의하고 이를 실제 시스템과 서비스에 적용하기 위한 신뢰 프레임워크의 구성요소와 요구사항을 체계화하는 기술보고서를 개발하고 있다. KT는 해당 기술보고서에 주요 용어 정의를 보완하고 신뢰 프레임워크의 구성요소와 요구사항을 추가하는 수정안을 제안했다. 영국과 인도 측의 지지를 바탕으로 해당 기술보고서 발행도 완료했다. 디지털 신뢰 표준화는 AI 서비스에서 개인정보보호와 보안, 신뢰성을 하나의 체계 안에서 관리하는 기반이 될 수 있다. AI 서비스가 개인정보를 활용하거나 이용자를 대신해 판단하는 영역이 늘어날수록 단순히 AI 모델의 성능만 검증하는 것으로는 충분하지 않기 때문이다. KT는 향후 사이버보안 참조 아키텍처와 디지털 신뢰 프레임워크의 연계성을 높이고 AI 사이버보안·개인정보보호·디지털 신뢰 분야의 국제표준화 활동을 확대할 계획이다. 통신·ICT 분야에서 축적한 보안 경험을 국제표준에 반영하고 이를 기반으로 글로벌 AI 보안 기술과 서비스의 신뢰성을 높이겠다는 전략이다. KT의 국제표준화 활동은 AI 보안 사업과도 연결될 수 있다. AI 기반 위협 탐지와 분석, 대응 기술이 보안 영역에서 확대되면서 모델의 정확도뿐 아니라 어떤 데이터를 학습했는지, 어떻게 평가했는지, 새로운 위협에 맞춰 어떻게 업데이트하는지 등을 설명하고 검증할 필요성이 커지고 있어서다. 다만 이번 제안이 실제 국제표준으로 확정되기까지는 추가 논의와 검토가 필요하다. 향후 각국과 기업, 연구기관의 의견을 반영해 세부 요구사항을 조정하고 표준화 절차를 거쳐야 한다. 따라서 현재 단계에서는 국제표준 제안을 실제 제품이나 서비스에 적용할 수 있는 기준이 확정된 것으로 보기는 어렵다. 김창오 KT 정보보안실 개인정보보호그룹장 상무는 "AI 시대에는 사이버보안과 개인정보보호, 신뢰가 개별적으로 다뤄지는 것이 아니라 AI와 데이터, 서비스 전반에 함께 내재화돼야 한다"며 "KT가 축적해 온 통신·ICT 및 정보보호와 개인정보보호 경험과 국제표준 역량을 바탕으로 AI 보안, 프라이버시, 신뢰 분야의 글로벌 표준화에 지속적으로 기여하겠다"고 말했다.2026-09-21 10:20:09
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KT, AI 에이전트 실제 공장에 이식한다…다크팩토리 인프라 개발 [경제일보] 인공지능(AI)이 제조 현장의 설비와 로봇을 직접 제어하는 피지컬 AI 시대로 접어들면서 가상환경에서 학습한 AI를 실제 공장에 안정적으로 적용하기 위한 인프라 경쟁이 본격화하고 있다. KT가 공장 인근에서 AI 연산을 처리하는 엣지형 AI 데이터센터(AIDC)와 합성 데이터, AI 에이전트 통합 관제 환경을 결합해 다크팩토리 구현에 필요한 기술 개발에 나선다. 17일 KT는 과학기술정보통신부가 추진하는 'AI 기반 다크팩토리 설계·구축 솔루션 개발' 과제의 공동연구기관으로 참여한다고 밝혔다. 이번 과제는 과기정통부의 '협업지능 피지컬 AI 기반 SW 플랫폼 연구개발 생태계 조성' 사업의 세부 과제다. 전북혁신도시 인근에 AI를 기반으로 생산 공정 전반을 자동화한 다크팩토리를 구현하는 것이 목표다. KT를 비롯해 KAIST, LG에너지솔루션, 하림산업, 신성이엔지, 한국생산성본부 등이 연구진으로 참여한다. 다크팩토리는 생산 과정에 AI와 자동화 기술을 적용해 사람의 개입을 최소화한 무인·자동화 공장이다. 설비와 로봇이 데이터를 기반으로 작업을 수행하는 만큼 단순히 AI 모델을 개발하는 것뿐 아니라 데이터를 수집·처리하고 AI가 실제 현장에서 안정적으로 작동할 수 있도록 지원하는 인프라가 필요한 것으로 꼽힌다. KT는 이번 과제에서 '모듈형 엣지 AIDC' 인프라를 기반으로 한 AI 에이전트 운영 환경을 개발한다. 엣지 AIDC는 공장에서 발생하는 데이터를 중앙 데이터센터까지 전송하는 대신 공장과 가까운 곳에서 AI 연산과 데이터 처리를 수행할 수 있도록 만든 소형·분산형 AI 데이터센터다. 제조 현장에서는 설비와 로봇에서 실시간으로 데이터가 발생하기 때문에 이를 빠르게 처리하고 AI의 판단을 작업으로 연결하는 것이 중요한 것으로 평가된다. KT는 모듈형 엣지 AIDC를 활용해 다크팩토리에서 필요한 AI 연산 인프라를 구축하고 실제 제조 환경에서 활용할 수 있는 기반을 마련한다는 계획이다. 가상환경에서 학습한 AI 에이전트를 실제 공장에 적용하는 과정도 KT가 맡는 핵심 영역이다. AI 에이전트가 실제 설비를 제어하기 전에 가상환경에서 다양한 상황을 학습하도록 하고, 이 과정에서 필요한 데이터를 생성·검증하는 '심-레디' 체계를 개발한다. 심-레디는 시뮬레이션 환경에서 활용할 수 있도록 가공된 디지털 데이터 자산을 의미한다. 실제 공장에서 발생할 수 있는 상황을 가상환경에서 구현해 AI 에이전트가 학습할 수 있도록 하고, 실제 현장에 적용하기 전에 AI의 판단과 동작을 검증하는 데 활용할 수 있다. 가상환경과 실제 제조 현장 사이의 차이를 얼마나 줄이느냐가 피지컬 AI 상용화 과정에서 중요한 요소다. 가상환경에서는 정상적으로 작동한 AI 에이전트가 실제 현장에서는 설비 상태나 주변 환경, 센서 데이터 등의 차이로 예상하지 못한 판단을 내릴 수 있기 때문이다. KT는 합성데이터 생성·검증 체계를 통해 이 같은 환경 차이를 줄이고 실제 현장 적용 과정에서 발생할 수 있는 오류를 검증한다는 계획이다. AI 에이전트가 실제 공장에 투입된 이후 이를 관리하기 위한 통합 운영 환경도 개발한다. 여러 AI 에이전트가 제조 공정에서 각각의 역할을 수행할 경우 에이전트의 상태와 작업 결과를 확인하고 이상 상황에 대응할 수 있는 관제 체계를 구축할 예정이다. KT는 이 같은 인프라와 데이터, AI 에이전트 운영 환경을 실제 제조 현장에서 통합 실증할 계획이다. 향후 참여기업의 제조 현장에 모듈형 엣지 AIDC와 데이터 플라이휠 등을 적용해 다크팩토리 운영에 필요한 통합 플랫폼을 검증한다. 데이터 플라이휠은 제조 현장에서 축적된 데이터를 AI 학습에 활용하고, 개선된 AI 모델을 다시 현장에 적용하면서 새로운 데이터를 확보하는 구조다. KT는 실증 과정에서 축적한 데이터를 바탕으로 AI 에이전트의 성능을 개선하고 제조 환경에 맞는 피지컬 AI 기술을 고도화한다는 구상이다. KT는 과제에서 확보한 기술과 실증 경험을 산업별 맞춤형 피지컬 AI 솔루션으로 상품화할 계획이다. 제조 현장에서 실제로 적용 가능한 AI 인프라와 운영 플랫폼을 확보한 뒤 이를 다른 산업과 기업으로 확대해 글로벌 AX 사업으로 연결한다는 전략이다. 박재형 KT AX미래기술원장 상무는 "정부와 지자체, 산학연 핵심 기관이 결집한 이번 피지컬 AI 과제 착수를 기점으로 다크팩토리 상용화를 위한 핵심 인프라 및 운영 플랫폼 개발에 속도를 낼 것"이라며 "KT의 기술력을 바탕으로 대한민국 제조업의 생산성 혁신과 피지컬 AI 산업 생태계 조성에 앞장서겠다"고 말했다.2026-09-17 09:57:32
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![[경제일보] KT, AI 인프라에 5년간 6조…AIDC 1GW 확장의 계산[KT, 1GW AI 인프라를 깐다①]](https://image.ajunews.com//content/image/2026/09/16/20260916084124832566.jpg)
KT, AI 인프라에 5년간 6조…AIDC 1GW 확장의 계산 [경제일보] KT가 인공지능(AI) 인프라에 앞으로 5년간 6조원을 투입한다. KT가 공개한 투자 계획을 나눠 보면 AI 데이터센터(AIDC)에 약 5조원, 국내외 데이터 연결을 위한 해저케이블에 1조원이 배정된다. 데이터센터와 연결망을 함께 확보해 AI 전환(AX) 사업의 기반을 만들겠다는 구상이다. KT클라우드는 지난 15일 열린 ‘KT 클라우드 서밋 2026’에서 2031년까지 전국 20여개 부지에 1기가와트(GW) 이상의 AIDC 인프라를 공급하겠다고 밝혔다. 수도권에서는 전력과 인프라를 갖춘 부지를 먼저 확보하고 비수도권에서는 고객 수요를 확인한 뒤 센터를 짓는 방식이다. 김봉균 KT클라우드 대표는 데이터센터 사업의 원칙으로 ‘실수요 기반 공급’을 제시했다. KT가 AIDC에 무게를 싣는 배경에는 AI 연산 수요의 변화가 있다. 과거 데이터센터가 인터넷 서비스와 기업 전산을 수용하는 공간이었다면 이제는 그래픽처리장치(GPU)와 네트워크, 냉각 설비가 결합된 AI 연산 시설이 핵심 인프라로 떠올랐다. 모델 학습뿐 아니라 이용자 요청에 답하는 추론 서비스가 늘면서 안정적인 전력과 고밀도 서버를 갖춘 시설의 중요성도 커지고 있다. 정부 역시 AI 데이터센터를 국가전략산업으로 분류하고 민간 투자를 끌어내는 정책을 추진하고 있다. 정부는 지난 7월 2029년까지 8.4GW 규모 초거대 AIDC를 구축하는 550조원 규모의 민간 투자 계획을 제시했다. SK텔레콤·GS·네이버 등이 대규모 투자 계획을 내놓은 가운데 KT도 1GW 증설을 공식화했다. KT클라우드는 이미 데이터센터 운영 경험을 갖고 있다. 25년 이상 시설을 운영해왔고 국내 12개 데이터센터와 1200여 고객을 기반으로 사업을 이어가고 있다. 2025년 매출은 9975억원으로 전년보다 27.4% 늘었다. 가산 AI 데이터센터 가동과 설계·구축·운영(DBO) 사업 확대가 성장에 기여했다. 6조원 투자는 KT의 사업 지형도 바꾸는 규모다. 통신망을 빌려주는 사업에서 벗어나 전력·부지·서버·클라우드·네트워크를 함께 제공하는 기업용 인프라 사업자로 올라서려는 시도다. 데이터센터를 직접 운영하면 고객의 GPU 수요를 확보할 수 있고 클라우드와 보안, 네트워크 상품을 묶어 판매할 여지도 생긴다. 그러나 투자액이 크다고 사업성이 자동으로 확보되는 것은 아니다. AIDC는 건설비뿐 아니라 GPU와 전력설비, 냉각장치, 유지보수에 지속적인 비용이 들어간다. 고객이 정해지지 않은 상태에서 센터를 먼저 지으면 가동률이 낮아지고 투자금 회수 기간도 길어진다. KT클라우드가 수도권과 비수도권의 공급 방식을 달리한 이유도 여기에 있다. 첫 번째 확인 지점은 6조원의 집행 속도다. 2031년 1GW라는 목표보다 어느 지역에 얼마를 투자하고 어떤 고객이 전력을 사용할지 공개돼야 한다. KT가 통신 본업 중심의 회사에서 AX 인프라 기업으로 이동할 수 있을지는 선언보다 실제 착공과 고객 계약, 가동률에서 판가름날 전망이다. [아주경제 2026년 09월 17일자 13면에 게재된 기사입니다.]2026-09-17 07:53:25
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KT '모두의 AI' 6000만 접점 노린다…민관·자체 TF 추진 [경제일보] KT가 정부의 범국민 인공지능(AI) 에이전트 사업인 ‘모두의 AI’ 개발 과정에서 개인정보보호위원회와 정보 안전성 확보를 위한 태스크포스(TF)를 추진한다. 컨소시엄 참여사의 검색·교육·금융·쇼핑·부동산 서비스를 하나의 AI로 연결하는 만큼 서비스 간 개인정보 이동과 활용 범위를 설계 단계부터 점검하겠다는 취지다. 이진형 KT AX사업본부장은 지난 11일 과학기술정보통신부 ‘모두의 AI’ 온라인 설명회에서 “개인정보위와 함께 개발 과정의 정보 안전성을 확보하기 위한 TF를 구성해 운영할 예정”이라며 “AI사업본부에 별도 AI 보안 조직을 만들고 컨소시엄 참여 기업들과 보안 체계를 공유하는 내부 프로세스도 마련했다”고 밝혔다. 모두의 AI는 국민이 검색과 행정·교육·금융 등 일상 업무에 사용할 수 있는 범용 AI 에이전트를 만드는 정부 사업이다. 과기정통부는 SK텔레콤·KT·카카오가 이끄는 3개 컨소시엄을 사업자로 선정했다. 올해 GPU 512장을 현물로 지원하고 2027년 예산안에는 총 2500억원을 편성했다. 이 가운데 1700억원은 AI 서비스 운영을 위한 GPU 임차비로, 약 2000장의 엔비디아 B200을 빌릴 수 있는 규모다. 나머지는 컨소시엄 운영비 300억원과 AI 에이전트 생태계 확산비 500억원이다. GPU 지원 규모는 가입자와 이용량 등 성과에 따라 차등 배분될 예정이다. KT는 이용자가 몰려 응답이 지연될 상황에 대비해 정부 지원분과 별도로 자체 GPU를 확보했다. 서비스 부하가 일정 수준을 넘으면 KT 자원으로 전환하는 ‘폴백 메커니즘(장애·부족 상황의 예비 전환 체계)’도 구축했다. 이 본부장은 추가 확보한 GPU 규모와 전환 기준은 공개하기 어렵다고 말했다. KT 컨소시엄에는 업스테이지·솔트룩스·다음·무신사·직방·EBS·매스프레소·BC카드 등이 참여한다. KT는 별도 모두의 AI 앱뿐 아니라 다음과 지니TV, 참여사 서비스에 ‘이음 인사이드’ 버튼을 넣어 기존 앱을 이용하다가 AI를 곧바로 호출할 수 있도록 설계한다. 비참여 기업에도 소프트웨어개발도구(SDK)를 제공해 적용 대상을 넓힐 계획이다. KT가 제시한 초기 서비스 접점은 6000만개 이상이다. 이는 참여 기업의 서비스 접점을 합산한 회사 추산치로, 중복 이용자를 제거한 실사용자 6000만명을 뜻하지는 않는다. 앞으로 실제 월간활성이용자 수와 재이용률이 서비스 확산을 판단할 지표가 될 것으로 보인다. 부동산 서비스에서는 이용자가 살펴본 매물과 실거래가를 분석해 시세보다 저렴한 매물을 추천하고, 공공 분야에서는 연령·거주지역에 맞는 지원제도와 행정절차를 안내하는 방식이 제시됐다. 이용 기록을 기억해 개인화할수록 편의성은 높아지지만 서비스 간 개인정보 결합과 처리 목적, 보유 기간을 이용자가 명확히 알 수 있어야 한다. 행정서비스는 기술만으로 완결되지 않는다. 공공기관이 응용프로그램 인터페이스(API)를 개방한 업무는 AI가 신청 단계까지 처리할 수 있지만, 개방되지 않은 서비스는 정부 앱이나 홈페이지로 이동해야 한다. 이 본부장은 “최종 신청까지 가능한 서비스를 어떻게 개방할지 정부와 논의하고 있다”고 말했다. 서비스 기반에는 KT의 AI 운영 플랫폼 ‘토큰팩토리’가 적용된다. 업스테이지 솔라, 모티프테크놀로지스 모티프, 솔트룩스 루시아, NC AI 바르코, KT 믿음 등 국산 모델을 작업에 따라 선택한다. 명령어를 해석하는 프리필에는 GPU, 답변을 만드는 디코드에는 리벨리온의 신경망처리장치(NPU)를 활용한다. KT는 이 구조로 분당 토큰 처리량을 약 31% 높이고 입력 토큰을 최대 80% 줄였다고 설명했다. 시험 모델과 이용자 수, 비교 대상 등 측정 조건은 공개하지 않았다. 연말 서비스가 공개되면 실제 응답 속도와 비용 절감 효과, 개인정보 보호 수준이 KT ‘이음’ 전략의 경쟁력을 보여줄 첫 시험대가 될 전망이다.2026-09-13 13:35:52
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KT·서울아산병원, 'AI 병원' 구축 나선다…임상 현장서 의료 AI 검증 [경제일보] 의료 인공지능(AI)이 영상 판독이나 진단을 보조하는 개별 솔루션을 넘어 병원정보시스템과 진료 과정 전반을 바꾸는 방향으로 진화하고 있다. 이에 KT는 국내 대표 대형병원인 서울아산병원과 손잡고 'AI 병원' 구축에 나선다. 10일 KT는 서울아산병원과 'AI 병원' 구축 및 임상 현장에 적용할 수 있는 AI 의료서비스 개발을 위한 의료 AX 협력을 추진한다고 밝혔다. 양 기관은 이날 서울 종로구 KT광화문빌딩 West에서 업무협약(MOU)을 체결했다. 협약식에는 김봉균 KT 엔터프라이즈부문장 부사장과 박승일 서울아산병원장 등이 참석했다. 이번 협력은 AI를 병원의 특정 업무에 단편적으로 적용하는 것을 넘어 진료와 병원 운영에 필요한 데이터를 연결하고 이를 실제 임상 현장에서 활용할 수 있는 형태로 만드는 것을 목적으로 진행된다. KT와 서울아산병원은 차세대 병원정보시스템 등 의료 현장의 AX 모델을 발굴하고 이를 실제 병원에 적용하는 방안을 추진한다. KT가 제시한 AI 병원의 모습은 환자가 병원을 찾는 순간부터 기존 진료 데이터를 AI가 활용하는 구조다. AI가 여러 시스템에 흩어진 환자의 건강기록을 자동으로 수집·분석하고 의료영상 판독을 지원하면 의료진은 진료에 필요한 정보를 보다 빠르게 확인할 수 있다. 이를 기반으로 임상 의사결정을 지원하고 환자의 대기시간과 진료 과정에서 발생하는 불편도 줄이겠다는 구상이다. 다만 의료 AI가 실제 진료 현장에 적용되기 위해서는 기술 개발만으로는 충분하지 않은 것으로 꼽힌다. 환자의 진단과 치료에 직접 영향을 미칠 수 있는 만큼 AI가 제시하는 결과의 정확성과 임상적 유효성을 검증하고 환자 안전을 확보하는 과정이 필요하다. 일반적인 기업용 AI 서비스와 달리 의료 AI는 실제 환자를 대상으로 한 임상 현장의 검증이 상용화 여부를 좌우하는 요소가 될 수 있다. 서울아산병원은 이 과정에서 임상 현장의 수요를 발굴하고 AI 서비스의 개발·실증·검증 과정에 참여한다. 임상적 자문과 유효성 평가를 제공해 실제 의료 현장에서 활용할 수 있는 AI 서비스를 선별하고 적용 가능성을 검토할 예정이다. 양 기관은 이달 말부터 실무 협의체를 구성해 세부 과제를 구체화한다. 박승일 서울아산병원장은 "의료의 미래 경쟁력은 데이터와 AI를 실제 임상 현장에 얼마나 안전하고 유효하게 접목하는가에 달려 있다"며 "서울아산병원은 KT와의 협력을 통해 임상 현장에서 검증 가능한 AI 의료서비스를 발굴·적용하고, 환자 안전과 치료 성과를 높이는 의료 혁신을 선도해 나가겠다"고 말했다. 최근 정부 차원에서 의료 데이터와 AI를 활용해 의료서비스의 효율성과 질을 높이려는 정책이 확대되는 가운데 실제 의료기관에서는 AI를 진료 현장에 적용할 수 있는 기술과 검증 체계를 마련하는 것이 과제로 떠오르고 있다. KT와 서울아산병원의 협력 역시 정책적 방향을 실제 병원 현장의 서비스로 연결하는 사례가 될 전망이다. 양 기관은 임상 의사결정 지원과 환자 경험 개선 등 의료 현장의 다양한 과제를 대상으로 협력한다는 계획이다. 향후 실무 협의체를 통해 구체적인 적용 분야와 개발 과제가 정해질 전망이다. KT는 AI·클라우드·데이터를 아우르는 AX 플랫폼 역량을 바탕으로 서비스 모델 구체화와 기술 검증을 지원한다. 서울아산병원에서 임상적 유효성이 확인된 AI 서비스는 향후 의료 현장 전반으로 단계적으로 확산하는 것도 양 기관의 협력 대상이다. 김봉균 KT 엔터프라이즈부문장 부사장은 "KT는 서울아산병원과 함께 AI 병원 구축을 위한 핵심 기술과 역량을 결집하고, 의료 현장에 적용 가능한 AI 의료서비스를 공동 개발해 나갈 계획"이라며 "AI·클라우드·데이터를 아우르는 AX 플랫폼 역량을 바탕으로 의료 현장의 AX 혁신을 가속화하고 미래 의료 AI를 선도해 나가겠다"고 말했다.2026-09-10 09:27:14
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KT, 'AX 디자인 클리닉'으로 현업 AI 발굴…122건 업무혁신 과제 전환 [경제일보] 기업들의 인공지능(AI) 도입이 확산되는 가운데 KT가 AI 에이전트의 숫자를 늘리는 것보다 실제 현업의 업무 방식을 바꾸는 데 초점을 맞추고 있다. 사내 15개 조직에서 발굴한 122건의 업무 혁신 아이디어를 분석해 반복적인 데이터 처리와 승인·검토, 보고 업무 등을 우선 과제로 선정하고 업무 분석부터 AI 에이전트 구현과 효과 검증까지 지원하는 방식으로, 개별 부서에서 검증된 사례를 표준 업무 방식으로 만들어 전사 AX 자산으로 축적한다는 전략이다. 9일 KT는 사내 AX 전문 프로그램 'AX 디자인 클리닉'을 운영하며 현업에서 나온 업무 혁신 아이디어를 실제 AX 성과로 연결하고 있다고 밝혔다. AX 디자인 클리닉은 현업 실무자와 사내 AX 전문가가 함께 업무 과정과 불편사항을 분석하고, 이를 AX 관점에서 다시 설계해 최적의 실행 방안을 찾는 실무형 프로그램이다. KT는 해당 프로그램이 먼저 현업의 업무 흐름과 데이터를 분석해 어떤 업무를 AI 에이전트로 처리할지, 어떤 업무에는 자동화 솔루션을 적용할지 등을 결정한다고 설명했다. 이후 워크플로 설계와 구현 방식 선정, AI 에이전트 및 자동화 솔루션 구축, 검증까지 전 과정을 지원한다. 기업 현장에서 AI 도입이 늘고 있지만 정작 어떤 업무에 AI를 적용해야 하는지 판단하는 과정은 쉽지 않은 것으로 꼽힌다. 업무마다 사용하는 데이터와 시스템, 의사결정 과정이 다른 만큼 단순히 범용 AI를 적용하는 것만으로는 실질적인 생산성 개선으로 이어지기 어렵기 때문이다. KT에 실제 접수된 아이디어에 따르면 현업이 원하는 AI 활용처도 비교적 명확하게 나타나고 있다. 현재까지 15개 조직에서 접수된 122건 가운데 데이터 수집·가공 자동화 관련 수요가 71건으로 가장 많았다. 승인·검토 프로세스 개선이 33건, 보고서·대시보드 생성이 12건으로 뒤를 이었다. 전체 아이디어의 상당수가 반복적인 업무를 줄이는 데 집중된 것으로 집계됐다. 화려한 생성형 AI 서비스를 새로 만드는 것보다 매일 반복되는 데이터 수집과 정리, 자료 검토, 보고서 작성 등의 시간을 줄이는 데 AI를 활용하려는 수요가 현업에서 더 높게 나타난 것이다. 기업의 AX가 거대한 AI 프로젝트보다 우선 실제 업무 현장에서 시간을 얼마나 줄이고 의사결정을 얼마나 빠르게 지원하는지를 높게 보고 있는 것이다. 실제 AX 디자인 클리닉을 통해 추진되는 과제도 이런 현업 수요를 반영한다. SCM실은 구매와 소프트웨어(SW) 용역 계약과 관련된 규정과 절차, 운영 기준 등을 안내하는 '구매·계약 프로세스 통합 안내 에이전트'를 개발하고 있다. 관련 양식과 시스템 이용 방법, 담당 부서와 후속 절차까지 한 번에 안내해 반복적인 문의를 줄이고 업무 지식을 조직의 자산으로 축적하는 것을 목표로 진행된다. 법무실은 '생활법률상담 예약·스케줄링 에이전트'를 통해 상담 신청 접수부터 일정 배정과 조율, 변경·취소, 안내까지 반복적으로 이뤄지는 예약 업무의 자동화를 추진한다. 재무 분야에서도 IR 자료를 기반으로 실적과 투자·예산 현황 등 주요 경영정보를 자연어로 조회하고 비교·분석할 수 있는 에이전트를 활용해 데이터 검색과 보고 업무를 줄이고 의사결정을 지원한다. KT가 AX 디자인 클리닉을 통해 주목하는 또 다른 부분은 개별 AI의 '난립'을 막는 것이다. 조직마다 비슷한 업무를 해결하기 위해 유사한 에이전트를 각각 구축하면 개발 비용은 물론 데이터와 보안, 운영 관리 부담도 커질 수 있는 것으로 분석된다. 이에 KT는 실제 효과가 검증된 'AX 베스트 연습'을 표준 워크플로와 재사용 가능한 모델로 정립해 다른 조직에서도 활용할 수 있도록 한다는 방침이다. KT는 향후 AX 디자인 클리닉을 통해 발굴·검증된 사례를 다른 조직과 그룹사로 확대한다는 계획이다. 개인이나 일부 부서가 AI를 활용하는 수준에서 벗어나 검증된 업무 방식 자체를 조직의 표준으로 정착시키겠다는 의미다. AI를 도입하는 것에서 끝나는 것이 아니라 실제 업무 데이터를 기반으로 성과를 확인하고 이를 다시 다른 조직에서 재사용하는 선순환 구조를 구축하려는 것으로 분석된다. 정찬호 KT IT전략본부장 상무는 "'AX 디자인 클리닉'은 AI 에이전트를 많이 만드는 것이 아니라 현업에 꼭 필요한 에이전트와 업무 방식을 제대로 설계하고 실제 효과까지 검증하는 프로그램"이라며 "현업의 아이디어를 실질적인 업무 혁신으로 연결하고, 검증된 사례를 조직의 AX 자산으로 축적·확산해 AI 기반 일하는 방식의 질적 고도화를 추진하겠다"고 말했다.2026-09-09 09:29:40
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SKT·카카오·KT '모두의 AI' 10월 베타…2500억원 지원, 이용 실적으로 갈린다 [경제일보] 정부가 추진하는 전 국민 인공지능(AI) 서비스 ‘모두의 AI’가 본격적인 개발 단계에 들어갔다. SK텔레콤·카카오·KT 컨소시엄은 이르면 9월 말부터 10월 사이 베타 서비스를 선보이고 연내 정식 출시에 나선다. 내년에는 이용자 수와 서비스 이용량 등을 기준으로 정부 지원 규모가 달라질 가능성이 있다. 과학기술정보통신부는 4일 서울 중구 한국프레스센터에서 ‘모두의 AI 프로젝트 착수 간담회’를 열고 3개 컨소시엄의 서비스 개발 계획과 민관 협력 방안을 논의했다. 모두의 AI는 국산 AI 모델을 기반으로 범용 챗봇과 공공·생활 분야 AI 에이전트를 국민에게 제공하는 사업이다. 이번 사업에는 총 6개 컨소시엄이 지원했고 SK텔레콤·카카오·KT 컨소시엄이 최종 선정됐다. 정부는 세부 평가 점수와 순위를 공개하지 않았다. 김경만 과기정통부 인공지능정책실장은 선정된 3개 컨소시엄의 점수 차는 크지 않았지만 탈락한 컨소시엄과는 격차가 있었다고 설명했다. ◆ 카카오는 카톡, SKT는 전화·문자, KT는 멀티모델 세 컨소시엄이 내놓은 서비스의 공통점은 AI가 답변에 그치지 않고 정보 탐색부터 신청·예약·결제까지 대신 처리한다는 것이다. 차이는 이용자가 AI를 만나는 접점과 요청을 처리하는 방식에 있다. 카카오 컨소시엄은 별도 애플리케이션을 설치하지 않고 카카오톡과 전화에서 AI를 이용하도록 할 계획이다. 카카오의 ‘카나나’와 LG AI연구원의 ‘엑사원’ 등 국산 모델을 결합하고 카카오톡 내 서비스 진입점을 통해 이용자 접근성을 높인다는 구상이다. 카카오는 올해 12월 서비스 출시와 함께 월간 활성 이용자 수(MAU) 500만명을 우선 확보하고 2027년 1000만명, 2030년 3000만명으로 확대한다는 목표를 제시했다. 개인별 AI 에이전트를 넘어 건강·금융·세무 등 여러 전문 에이전트를 이용할 수 있는 개방형 에이전트 생태계로 서비스를 확장할 방침이다. SK텔레콤 컨소시엄은 자체 모델 ‘A.X K2’를 중심으로 실행형 AI를 개발한다. 스마트폰 앱과 웹뿐 아니라 전화와 문자로도 AI를 이용할 수 있도록 해 고령층과 디지털 취약계층의 접근성을 높이겠다는 구상이다. 이용자가 병원을 찾아달라고 요청하면 검색에 그치지 않고 인증과 예약, 결제까지 이어주는 방식이다. SK텔레콤은 10월 베타 서비스를 거쳐 연내 정식 서비스를 내놓고 이용자 확대에 나선다. 정재헌 SK텔레콤 대표는 외산 AI에 대한 의존이 커질 경우 서비스 접근 차단이나 비용 인상 등의 위험이 발생할 수 있다며 독자적인 AI 서비스의 필요성을 강조했다. KT 컨소시엄은 범용 AI와 공공·교육·금융·쇼핑 등 10여 개 분야의 전문 서비스를 연결한 ‘이음’을 공개했다. 다양한 국산 AI 모델 가운데 이용자 요청에 적합한 모델을 자동으로 연결하는 방식이다. KT는 AI 운영 플랫폼 ‘토큰팩토리’를 기반으로 GPU와 신경망처리장치(NPU) 인프라를 통합 운영하고 모델별 연산량과 비용을 관리한다. 출시 초기 MAU 500만명을 목표로 하고, 내년에는 2000만명 규모의 MAU 트래픽을 감당할 수 있는 시스템을 구현한다는 계획이다. 이는 실제 이용자 목표라기보다 시스템 수용능력에 관한 설명이다. ◆ 내년 2500억원 지원…이용량에 따라 차등 가능성 정부는 올해 세 컨소시엄에 엔비디아 B200 GPU 512장을 현물로 지원한다. 내년도 모두의 AI 사업 예산은 2500억원 규모로 책정됐다. 이 가운데 1700억원은 B200급 GPU 2000장 임차에, 300억원은 3개 컨소시엄 운영비로 각각 100억원씩 배분된다. 나머지 500억원은 외부 전문 에이전트 등 AI 에이전트 생태계 확장에 투입된다. 2500억원은 내년도 예산안 기준으로 국회 심의 과정에서 규모와 세부 배분이 달라질 수 있다. 정부는 특정 컨소시엄을 탈락시키는 경쟁 방식은 적용하지 않되 연차평가 과정에서 가입자 수와 실제 이용량 등을 살펴 지원 규모를 차등화할 가능성을 열어뒀다. 무료 공공서비스를 표방하면서도 실제 이용 성과가 정부 지원과 연결될 수 있는 만큼 세 회사의 기존 플랫폼과 서비스 접점이 성과에 적지 않은 영향을 미칠 전망이다. 배경훈 부총리 겸 과기정통부 장관은 “국민이 이미 외산 AI를 쓰고 있으므로 외산 대비 확실한 차별점을 만들어내지 못하면 모두의 AI는 실패한 것”이라며 국민이 체감할 수 있는 서비스를 주문했다. 한편 세 컨소시엄의 경쟁력은 단순한 이용자 목표보다 AI가 실제 업무를 얼마나 정확하고 안전하게 처리하느냐에서 판가름 날 전망이다. 예약과 결제를 대신하는 실행형 AI가 일상에 들어오는 만큼 개인정보 보호와 오류 발생 시 책임 소재, 보안 등 신뢰 기준을 얼마나 갖추느냐도 핵심 시험대가 될 것으로 보인다. ‘모두의 AI’는 10월 전후 베타 서비스를 시작해 초기에는 기본 챗봇과 검색 연동 기능 등을 중심으로 운영한 뒤 이용자를 단계적으로 확대하고 12월 정식 출시로 이어갈 계획이다.2026-09-04 16:12:40
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KT, 서울대·KAIST와 AI 연구 결실…사업화로 경쟁력 키운다 [경제일보] KT가 서울대학교와 한국과학기술원(KAIST)과 진행한 인공지능(AI) 공동연구를 마무리하고 연구 성과의 사업화에 속도를 낸다. 단순 기술 교류를 넘어 대학의 연구 역량과 KT의 데이터·AI 모델·서비스 역량을 결합해 실제 사업에 적용할 수 있는 기술을 확보하는 것이 목표다. KT는 30일 서울 서초구 KT우면연구센터에서 서울대·KAIST 연구진과 ‘산학 공동연구 최종 성과 워크숍’을 열었다고 밝혔다. 이날 워크숍에는 3개 기관 연구진 50여명이 참석해 지난 1년간 수행한 연구 결과를 공유하고 후속 연구 및 사업 활용 방안을 논의했다. 이번 협력은 지난해 9월 시작됐다. KT는 당시 산학 협력을 장기 연구에 그치지 않고 실제 AICT 사업과 연결하기 위해 서울대·KAIST와 공동 연구를 추진했다. 자율형 에이전트, Responsible AI, 피지컬 AI, 인간 피드백 기반 강화학습, 추론 효율화 등을 핵심 연구 분야로 설정했다. KT는 연구에 필요한 GPU와 AI 모델, 데이터를 제공하고 대학의 전문 연구역량을 접목하는 Open R&D 방식으로 협력을 진행했다. 서울대와는 자율형 에이전트가 상황과 맥락을 이해하고 판단할 수 있도록 하는 기술을 집중 연구했다. 추론형 AI의 평가 기준과 신뢰성 개선, 한국적 데이터셋 확보, 사용자 행동 예측 모델, 사용자 피드백을 활용한 강화학습 프레임워크 등이 주요 과제다. KAIST와는 대규모언어모델(LLM)의 프롬프트 압축 및 최적화 기술을 연구했다. AI가 처리해야 하는 입력을 효율적으로 줄여 모델의 추론 부담을 낮추고, 에이전트 서비스의 응답 효율을 높이는 기반 기술을 확보하는 데 초점을 맞췄다. KT가 특히 주목하는 부분은 연구 결과의 ‘내재화’다. 확보한 기술을 논문이나 연구 성과로 끝내지 않고 모델·플랫폼·서비스 경쟁력으로 연결한다는 구상이다. KT는 최근 공동연구 성과를 자사 파운데이션 모델 ‘믿:음 K’와 자율형 에이전트 관련 서비스 등에 활용하는 방향을 추진해왔다. 후속 연구 범위도 넓힌다. KT는 기술 수요를 반영한 신규 과제를 발굴해 에이전틱 AI와 피지컬 AI, 토큰 효율화 등을 중심으로 산학 연구를 확대할 계획이다. AI가 질문에 답하는 수준을 넘어 스스로 상황을 판단하고 행동하는 에이전틱 AI가 확산되면서 추론 효율과 신뢰성, 실제 환경에서의 행동 예측 기술이 중요해진 데 따른 행보다. 산학협력 방식 자체도 고도화할 전망이다. KT는 올해 들어 서울대와 KAIST뿐 아니라 고려대 등 주요 대학과 공동연구를 확대하고 있으며, 글로벌 연구기관과의 협력도 병행하고 있다. 연구 기획 단계에서부터 성과 검증과 사업 적용 가능성을 함께 고려해 ‘기술 확보→검증→서비스 적용’으로 이어지는 구조를 정착시키겠다는 전략이다. KT는 이번 연구 성과를 계기로 대학과의 협력을 일회성 프로젝트가 아닌 지속적인 AI 기술 확보 채널로 확대한다는 방침이다. 박재형 KT AX미래기술원장 상무는 “이번 성과를 기반으로 대학과 함께 성장하는 연구개발 협력 모델을 확대하고 연구 결과가 KT의 AI 경쟁력으로 이어지도록 지속 발전시키겠다”고 말했다. 한편 이번 KT가 산학협력에서 확보한 기술을 실제 서비스에 얼마나 빠르게 적용하느냐가 향후 경쟁력의 핵심 변수가 될 전망이다. 특히 에이전틱 AI와 피지컬 AI 시장이 확대되는 가운데 모델 성능뿐 아니라 추론 비용과 토큰 사용량, 신뢰성까지 함께 개선할 수 있는 기술을 확보할 경우 AI 사업의 운영 효율과 서비스 경쟁력을 동시에 높일 수 있다는 평가다.2026-08-30 13:32:19
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"AI가 만든 정보 믿어도 될까"…KT, 딥페이크·가짜뉴스 교육 나서 [경제일보] AI가 교육 현장에 빠르게 들어오면서 청소년에게 필요한 역량도 단순한 기술 활용법에서 AI가 만든 정보를 비판적으로 판단하고 책임 있게 사용하는 능력으로 확대되고 있다. KT는 대학생 IT 교육 봉사단과 민관 협력을 바탕으로 지역과 학교를 찾아가는 체험형 AI 교육을 확대하며 디지털 교육 격차 해소와 AI 윤리 교육을 동시에 강화하고 있다. 28일 KT는 부산교육청, 한국언론진흥재단과 협력해 전날 부산예술중학교에서 학생들을 대상으로 체험형 AI 역량·윤리 교육을 진행했다고 밝혔다. KT는 이번 교육에서 부산예술중학교의 특성을 고려해 예술과 기술을 결합한 방식으로 구성했고, 학생들은 생성형 AI를 직접 체험하면서 AI를 창작 과정에 활용하는 방법을 익히는 동시에 AI의 한계와 윤리적 문제도 함께 학습했다고 설명했다. KT 대학생 IT서포터즈(KIT)는 AI 윤리 교육을 시작으로 생성형 AI 체험, 보드게임, 팀별 미션 등을 진행했다. 학생들이 직접 AI를 활용하고 결과를 비교·판단하도록 구성해 단순한 이론 교육보다 실제 활용 과정에서 AI의 가능성과 한계를 이해할 수 있도록 도왔다. 이동식 AI 체험관 'KT AI 스테이션'도 학교에 설치됐다. 학생들은 생성형 AI 스튜디오와 AI 휴먼 등 기술을 직접 체험하고 딥페이크와 가짜뉴스 판별 콘텐츠를 통해 AI가 만든 정보와 콘텐츠를 무조건 받아들이지 않고 출처와 진위를 확인하는 방법을 배웠다. 미디어 문해력 교육도 함께 진행됐다. 오후에는 한국언론진흥재단이 개발한 미디어 리터러시 교육 연극 '점프X컷'을 관람하고, SNS 등 미디어 환경에서 발생하는 청소년 관련 사례를 소재로 사실과 허구를 구분하는 토론을 진행했다. 최근 AI가 이미지와 영상, 글 등 다양한 콘텐츠를 손쉽게 만들어내는 환경으로 바뀌고 있으며, AI 활용 능력과 미디어 문해력을 별개의 역량으로 보기 어려운 것으로 알려졌다. 이에 AI가 생성한 정보인지 여부를 구분하는 것을 넘어 정보의 출처와 맥락을 확인하고 결과를 비판적으로 판단하는 능력이 중요해지고 있다. 이번 교육에는 기술 체험뿐 아니라 대학생 멘토링도 포함됐다. KIT 단원들은 학생들과 학습과 대인관계 등 학교생활에 대한 고민을 나누며 진로와 디지털 기술 활용에 대한 멘토 역할도 수행했다. KT는 일회성 교육을 넘어 지역과 학교를 대상으로 AI 교육을 확대하고 있다. KIT는 지난달 인천교육청과 협력해 서해5도 대청·백령 지역 중·고등학생 155명을 대상으로 AI 교육과 멘토링을 진행했다. 이번달에는 동주중학교와 덕원중학교, 송정중학교, 부산예술중학교 등 부산 지역 4개 학교를 차례로 찾아 교육을 실시했다. 올해 상반기에는 전국 8개 교육청과 협력해 349개 학교에 AI 윤리와 디지털 시민교육 등을 지원했다. 교육 인프라나 접근성이 상대적으로 낮은 지역까지 직접 찾아가는 방식으로 학교별 디지털 교육 격차를 줄이는 데에도 초점을 맞추고 있다. KIT는 KT와 KT그룹희망나눔재단이 선발·육성한 이공계 전공 대학생으로 구성된 IT 교육 봉사단이다. 대학생들이 직접 학교를 찾아 학생들과 AI 기술을 체험하고 교육하는 방식으로 운영돼 학생들이 또래에 가까운 멘토와 소통할 수 있다는 점도 특징이다. KT는 한국언론진흥재단과 지난 2023년부터 협력하며 초·중·고등학생을 대상으로 AI 윤리와 디지털 시민교육을 지원하고 있다. 생성형 AI 확산에 따라 교육 범위를 단순한 기술 체험에서 AI 윤리와 미디어 리터러시까지 넓혀가고 있다. AI 교육이 확대될수록 교육 격차 문제도 새로운 과제로 떠오를 전망이다. AI 서비스를 직접 사용할 수 있는 환경뿐 아니라 이를 올바르게 활용하고 결과를 검증할 수 있는 교육 기회가 필요하기 때문이다. KT는 향후에도 민관 협력을 기반으로 청소년들이 AI와 디지털 기술을 주체적이고 책임감 있게 활용할 수 있도록 교육 기회를 확대할 계획이다. KT 관계자는 "KT는 한국언론진흥재단과 지난 2023년부터 협력해 초·중·고등학생을 대상으로 AI 윤리와 디지털 시민교육을 지원해 오고 있다"며 "앞으로도 민관 협력을 바탕으로 청소년이 AI와 디지털 기술을 주체적이고 책임감 있게 활용할 수 있도록 교육 기회를 넓혀갈 계획"이라고 말했다.2026-08-28 09:48:08
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