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SK텔레콤, AI 네트워크도 표준화한다…자율망 구축 본격화 [경제일보] SK텔레콤(대표이사 정재헌)이 글로벌 통신 표준을 기반으로 AI가 네트워크를 스스로 운영하고 관리하는 자율 네트워크 구축에 속도를 낸다. 통신망이 5G를 넘어 6G와 AI 데이터센터 시대의 핵심 인프라로 커지면서 운영 자동화와 장애 대응 능력이 통신사의 경쟁력으로 떠오르고 있다. SK텔레콤은 덴마크 코펜하겐에서 열린 통신 산업 협회 TM Forum의 ‘DTW 이그나이트 2026’에서 글로벌 표준 기반 자율 네트워크 추진 전략을 발표했다고 25일 밝혔다. 자율 네트워크는 사람의 개입을 줄이고 AI가 네트워크 상태를 분석해 운영과 관리를 수행하는 차세대 통신 인프라 운영 방식이다. SKT가 표준화를 강조한 배경에는 통신망 운영의 복잡성이 있다. 통신사는 기지국과 코어망, 전송망, 클라우드 인프라를 동시에 운영한다. 여기에 장비 제조사별 관리 체계와 통신사별 운영 방식이 달라지면 AI를 적용해도 확장성과 연동성에 한계가 생긴다. 네트워크 운영 자동화가 개별 솔루션 단위에 머물면 전사 차원의 자율망으로 이어지기 어렵다. SKT는 이를 해결하기 위해 운영 업무 프로세스 재정의, 데이터 온톨로지 구축, 차세대 운영지원시스템 전환, AI 에이전트 표준화 등 4대 실행 과제를 제시했다. 데이터와 시스템을 글로벌 표준에 맞춰 정리하고 AI 에이전트가 공통된 방식으로 네트워크를 이해하도록 만들겠다는 구상이다. 운영지원시스템 전환도 핵심 과제다. OSS는 통신망 장애 관리와 품질 관리, 구성 관리, 작업 관리를 맡는 통신사 내부 운영 시스템이다. 기존 OSS가 사람이 정한 절차를 지원하는 역할에 가까웠다면 차세대 OSS는 AI가 네트워크 상태를 읽고 조치 방안을 제안하거나 실행하는 기반이 된다. SKT는 AWS 등 글로벌 기업과도 협력한다. 다양한 제조사의 네트워크 장비를 하나의 AI 솔루션으로 통합 제어할 수 있는 환경을 구축해 운영 유연성과 확장성을 높인다는 계획이다. 장비사별로 다른 관리 구조를 표준화된 데이터와 API 체계로 묶는 것이 자율 네트워크 구현의 출발점이라는 판단이다. 자체 개발도 병행하고 있다. SKT는 현재 1000개 이상의 자율 네트워크 플랫폼과 AI 에이전트를 개발해 운용 중이라고 밝혔다. 대표 사례로는 코어 네트워크 장비를 통합 관제하고 이상 징후를 탐지해 대응 방안을 제안하는 AI 관제 시스템 ‘스파이더’를 들었다. 이번 전략은 글로벌 통신업계의 AI 네이티브 네트워크 흐름과 맞물려 있다. TM Forum은 통신사가 네트워크 자동화 수준을 단계적으로 높이는 자율 네트워크 프레임워크를 제시해 왔다. 레벨 4는 시스템이 상황을 이해하고 의사결정을 수행하는 고도 자율 단계로 평가된다. SKT는 이 수준 달성을 목표로 차세대 OSS 전환을 추진한다는 방침이다. 자율망이 필요한 이유는 비용 절감에만 있지 않다. AI 서비스와 클라우드 게임, 자율주행, 로봇, 산업용 5G가 확산되면 네트워크 품질 저하가 곧 서비스 장애로 이어질 수 있다. 장애를 빠르게 감지하고 원인을 분석해 조치하는 능력이 통신사의 핵심 경쟁력이 된다. 사람이 모든 장비와 트래픽 변화를 실시간으로 관리하기 어려운 만큼 AI 기반 운영 체계는 선택지가 아니라 필수 인프라에 가까워지고 있다. 전망은 표준화와 현장 적용 속도에 달려 있다. 자율 네트워크가 실제 효과를 내려면 AI가 제안한 조치가 운영 현장에서 신뢰받아야 한다. 장애 원인 분석의 정확도와 조치 책임 범위, 보안 통제도 함께 정리돼야 한다. SKT가 TM Forum 표준을 기반으로 OSS와 AI 에이전트를 묶어내면 장비와 시스템이 달라도 일관된 네트워크 운영 체계를 만들 수 있다. 안홍범 SKT 네트워크 AT/DT 담당은 "글로벌 표준 기반의 자율 네트워크 구축은 단순한 기술 혁신을 넘어 통신 산업 전체의 패러다임 변화를 이끌어갈 것"이라며, "TM 포럼 표준을 통해 전 세계 통신사들과 협력해 자율 네트워크 생태계를 구축하고 고객에게 안정적이고 지능적인 통신 서비스를 제공할 수 있도록 노력하겠다"고 말했다. 통신망은 이제 회선과 장비의 집합이 아니라 AI 서비스가 돌아가는 산업 인프라다. SKT의 자율 네트워크 전략은 네트워크 운영을 사람의 경험에만 의존하던 방식에서 데이터와 AI 중심으로 옮기려는 시도다. 앞으로의 평가는 발표 무대가 아니라 실제 장애 시간 단축과 품질 안정성, 운영 비용 개선으로 확인될 것이다.2026-06-25 10:55:22
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현대차·기아, 'OIN 2.0' 가입…소프트웨어 특허 방어망 강화 [경제일보] 현대자동차·기아가 오픈소스 소프트웨어(OSS) 관련 특허 분쟁 대응 체계를 강화하며 소프트웨어 중심 차량(SDV) 경쟁력 확보에 나섰다. 13일 업계에 따르면 현대차·기아는 글로벌 특허 네트워크인 ‘OIN(Open Invention Network) 2.0’에 가입했다. OIN은 리눅스 기반 오픈소스 생태계의 특허 분쟁 예방을 목적으로 운영되는 글로벌 네트워크다. 회원사 간 특허 사용을 허용하는 상호 라이선스 체계를 기반으로 운영된다. 특정 기업이 보유한 특허를 이유로 다른 회원사에 소송을 제기하지 않도록 하는 구조다. 현재 아마존과 구글, IBM, 도요타, 닛산 등 글로벌 IT·자동차 기업들이 회원사로 참여하고 있다. 올해 1월에는 기존 대비 보호 범위를 확대 적용한 ‘OIN 2.0’ 체계가 새롭게 도입됐다. 오픈소스 소프트웨어는 누구나 활용 가능한 공개형 개발 구조를 기반으로 한다. 개발 속도를 높이고 비용 부담을 줄일 수 있다는 장점이 있지만, 특허 권리 충돌 가능성이 존재한다는 점은 리스크로 꼽힌다. 특히 차량 소프트웨어 구조가 복잡해지면서 글로벌 완성차 업체들의 오픈소스 활용 범위도 빠르게 확대되는 추세다. 차량 운영체제(OS)와 인포테인먼트 시스템, 클라우드 서비스, 자율주행 개발 과정에서 리눅스 기반 오픈소스 활용 사례가 늘고 있기 때문이다. 현대차·기아는 이미 2015년 OIN 1.0에 가입한 바 있다. 이번 OIN 2.0 참여를 통해 SDV와 커넥티드 서비스, 클라우드 플랫폼 등 미래 모빌리티 핵심 영역에서 특허 리스크 대응 체계를 강화하게 됐다. SDV는 차량 기능 상당 부분을 소프트웨어로 제어하고 업데이트하는 구조다. 기존 내연기관 차량 대비 차량용 소프트웨어 비중이 크게 늘어나며 운영체제와 보안, 데이터 처리 기술 중요성도 함께 확대되고 있다. 최근 완성차 업계에서는 차량 소프트웨어 관련 특허 경쟁도 치열해지는 흐름이다. 전기차와 자율주행 기술 경쟁이 확대되면서 차량용 운영체제와 통신, 데이터 플랫폼 관련 지식재산권 중요성이 커지고 있어서다. 실제 글로벌 완성차 업체들은 차량 내 소프트웨어 비중 확대에 맞춰 자체 운영체제 개발과 클라우드 서비스 강화에 속도를 내고 있다. 차량 성능 개선과 신규 서비스 제공 과정에서 무선 소프트웨어 업데이트(OTA) 적용 범위도 확대되는 추세다. 현대차그룹 역시 SDV 전환 전략을 핵심 미래 사업으로 추진하고 있다. 차량 전자·소프트웨어 아키텍처를 통합하고 차량 기능 상당 부분을 소프트웨어 기반으로 구현하는 방향이다. 현대차·기아는 이번 OIN 2.0 가입을 계기로 글로벌 오픈소스 생태계 내 역할도 확대할 계획이다. 단순 회원사 참여를 넘어 특허 보호 범위를 새롭게 정의하는 작업에도 참여한다는 방침이다. 현대차·기아 관계자는 “SDV 시대에 대응하기 위해 기술 개발뿐 아니라 법적 요소까지 관리하여 안정적인 서비스 운영 기반을 확보하고 있다”며 “글로벌 네트워크와의 협력은 물론 소프트웨어 중심의 미래 모빌리티 경쟁력을 강화할 예정”이라고 말했다.2026-05-13 10:30:27
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LG AI연구원, 'K-엑사원' 공개…글로벌 AI 7위 성능 입증 [이코노믹데일리] LG AI연구원이 독자 개발한 초거대 AI 모델 'K-엑사원(K-EXAONE)'을 공개하며 글로벌 AI 경쟁 대열에 본격 합류했다. 국내 기업이 개발한 AI 모델 중 세계 최고 수준의 성능을 입증하며 한국 AI 기술의 새로운 가능성을 제시했다는 평가다. LG는 K-엑사원이 글로벌 AI 평가 기관 아티피셜 어낼리시스의 인텔리전스 지수 평가에서 32점을 기록, 오픈 웨이트 모델 기준 세계 7위에 올랐다고 12일 밝혔다. 국내 모델로는 1위다. 현재 글로벌 톱10이 중국 6개, 미국 3개 모델로 채워진 상황에서 K-엑사원이 유일하게 순위에 이름을 올렸다. 독자 AI 파운데이션 모델 프로젝트 1차 평가에서도 13개 벤치마크 테스트 중 10개 항목에서 1위를 차지했다. 전체 평균 점수는 72점으로 참여한 5개 정예팀의 모델 중 가장 높은 성능을 보였다. 글로벌 오픈소스 AI 플랫폼 허깅페이스에 공개된 직후에는 글로벌 모델 트렌드 순위 2위에 오르며 전 세계 연구자들의 주목을 받았다. 이진식 LG AI연구원 엑사원랩장은 "주어진 시간과 인프라 환경에 맞춰 개발 계획을 수립했고 보유 데이터의 절반 정도만 활용해 1차 K-엑사원을 완성했다"며 "본격적으로 성능을 끌어올린 모델을 선보이겠다"고 강조했다. K-엑사원은 LG AI연구원이 5년간 개발했으며 단순히 데이터 양을 늘리는 방식이 아닌 모델 구조 자체를 혁신해 고효율·저비용을 실현했다. 핵심 기술은 하이브리드 어텐션이다. 특정 범위의 정보에 집중하는 슬라이딩 윈도우 어텐션과 전체 맥락을 파악해 메모리 요구량과 연산량을 기존 대비 70% 절감했다. 토크나이저도 고도화했다. 학습 어휘를 15만 개로 확장하고 자주 쓰는 단어 조합을 하나로 묶는 방식을 적용해 기존 모델보다 1.3배 긴 문서를 처리할 수 있다. 멀티 토큰 예측 영역 설계를 통해서는 추론 속도를 150% 향상시켰다. 하나의 토큰을 처리하면서 다음 토큰을 동시에 예측할 수 있는 구조다. K-엑사원은 파라미터 규모가 2360억 개이며 실제 활성 매개변수는 230억 개인 전문가 혼합(MoE) 방식을 채택했다. 국내 AI 모델 중 가장 긴 26만 토큰의 문맥을 한 번에 이해할 수 있다. 이는 A4 용지 400장 이상 분량에 해당한다. LG AI연구원 관계자는 "고가 인프라가 아닌 A100급 GPU 환경에서도 구동 가능하도록 설계했다"며 "인프라 자원이 부족한 기업들도 프런티어급 AI 모델을 활용할 수 있도록 국내 AI 생태계 저변을 넓히고자 한다"고 말했다. 한국 문화적 맥락에서 신뢰성을 측정하는 'KGC-SAFETY' 지표 평가에서 K-엑사원은 97.83점을 기록했다. 이는 오픈AI의 GPT-OSS 120B(92.48점), 알리바바의 큐웬3 235B(66.15점)보다 높은 수치다. LG AI연구원은 28일까지 K-엑사원 API를 무료로 제공한다. 누구나 전용 웹사이트에 접속하면 고사양 인프라나 전문 코딩 지식 없이 자신만의 AI 에이전트를 개발하고 배포할 수 있다. 허깅페이스에는 모델과 함께 구조 설계, 학습 방법, 성능 평가 결과를 담은 기술 보고서도 공개했다. 인재 양성에도 힘을 쏟고 있다. K-엑사원 프로젝트 참여 인턴을 지속 선발해 50명 이상의 국내 대학원생이 세계 최고 수준의 AI 개발 경험을 쌓을 수 있도록 지원할 계획이다. 서울대, KAIST, 미시간대 등과 차세대 AI 기술 확보를 위한 공동 연구도 진행 중이다. 최정규 LG AI연구원 에이전틱 AI 그룹장은 "K-엑사원은 자원의 한계 속에서 독자 기술 설계로 글로벌 거대 모델과 대등하게 경쟁할 수 있음을 보여준 사례"라며 "우리나라를 넘어 전 세계 AI 생태계 발전에 기여하는 모델로 만들어가겠다"고 밝혔다. K-엑사원은 미국 비영리 AI 연구기관 에포크AI의 '주목할 만한 AI 모델' 리스트에도 이름을 올렸다. LG AI연구원은 2024년 엑사원 3.5를 시작으로 엑사원 딥, 엑사원 패스 2.0, 엑사원 4.0까지 국내 기업 중 최다인 5개 모델을 등재했다. 미국 스탠퍼드대는 매년 AI 보고서에서 이 리스트를 자료로 활용한다. 구광모 LG 대표는 최근 신년사에서 "변곡점에서는 지금까지의 성공 방식을 넘어 새로운 혁신으로 도약해야 한다"며 "선택과 집중을 통해 남들이 불가능하다고 여기는 수준까지 파고들어야 한다"고 강조한 바 있다.2026-01-12 11:23:47
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LG AI연구원 'K-엑사원', 오픈AI·알리바바 목표 모델 추월 [이코노믹데일리] LG AI연구원은 30일 서울 강남 코엑스에서 열린 과학기술정보통신부 주관 '독자 AI 파운데이션 모델 1차 발표회'에서 'K-엑사원(EXAONE)'의 성능을 공개했다. LG AI연구원은 'K-엑사원'을 프런티어급 모델인 236B(매개변수 2360억개)로 규모를 키워 개발했다고 밝혔다. 특히 AI 신기술을 적용해 엑사원 4.0 대비 추론 효율성은 높이면서도 메모리 요구량과 연산량은 줄이는 등 성능과 경제성을 동시에 확보했다. 먼저 독자적인 전문가 혼합 모델 구조(MOE)로 성능과 효율성을 동시에 확보했으며 중요한 정보에 집중하는 하이브리드 어텐션 기술을 더해 메모리 요구량과 연산량을 70% 줄였다. 'K-엑사원'은 모델 구조 최적화를 통해 기존 '엑사원 4.0' 대비 추론 속도를 획기적으로 높였다. 특히 LG AI연구원은 고가의 인프라 대신 A100급 GPU 환경에서도 구동할 수 있도록 모델을 설계해 구축 및 운영 비용 부담을 크게 낮춰 스타트업이나 중소기업도 프런티어급 AI 모델을 손쉽게 도입할 수 있도록 했다. LG AI연구원은 '글로벌 최신 AI 모델 대비 100% 이상'이라는 도전적인 목표를 내걸고 'K-엑사원' 개발에 나섰다. 이번 발표에서 미국과 중국의 프런티어급 오픈 웨이트(가중치 공개) 모델 중 비슷한 규모인 알리바바의 '큐웬3(Qwen3) 235B'를 1차 성능 목표 모델로 삼았다고 밝혔다. 'K-엑사원'은 1차 평가 벤치마크 13종의 평균 점수에서 72.03점을 달성해 1차 목표 모델인 큐웬3 235B(69.37점) 대비 104%의 성능을 달성했다. 또한 오픈AI의 최신 오픈 웨이트 모델인 GPT-OSS 120B(69.79점)와의 성능 비교에서도 103% 성능을 보였다. 오픈AI의 GPT-OSS 120B 모델과 알리바바의 큐웬3 235B 모델은 현재 글로벌 AI 분석 전문 기관인 '아티피셜 어낼리시스'의 인텔리전스 지수 평가에서 오픈 웨이트 모델 중 글로벌 6위와 7위에 있다. LG AI연구원은 'K-엑사원'이 1차 평가에서 오픈 웨이트 모델 '글로벌 TOP 5'까지 노릴 수 있는 성능을 달성했다고 밝혔다. 지난 5년간 쌓아온 AI 파운데이션 모델 개발 기술력을 기반으로 엑사원을 5개월 만에 완성했으며 향후 조 단위의 파라미터 규모를 가진 최상위 모델들과 경쟁하겠다는 계획이다. LG AI연구원 관계자는 "K-엑사원은 글로벌 최신 AI 모델 100% 이상 성능이라는 도전적인 목표를 달성했다"며 "LG만의 차별적인 기술을 기반으로 K-엑사원 성능을 지속적으로 고도화해 국가 경쟁력 확보에 기여할 것"이라고 말했다. 구광모 ㈜LG 대표는 최근 2026년 신년사에서 "새로운 미래가 열리는 변곡점에서는 지금까지의 성공 방식을 넘어 새로운 혁신으로 도약해야만 한다"며 "혁신을 위해서는 생각과 행동이 변해야 하며 '선택과 집중'이 그 시작"이라고 말한 바 있다.2025-12-30 16:01:00
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