검색결과 총 73건
-
출연연, 美 보스턴서 글로벌 사업화 승부…KIST 'G-KIC-NST 미주' 출범
[경제일보] 정부출연연구기관이 연구실에서 개발한 원천기술을 미국 시장에서 직접 검증하고 사업화하는 전진기지가 문을 열었다. 연구성과의 기술이전에서 멈추지 않고 제품화와 임상, 투자유치까지 연결해 출연연 기술의 글로벌 사업화 속도를 높이겠다는 구상이다. 국가과학기술연구회(NST)와 한국과학기술연구원(KIST)은 지난 28일(현지시간) 미국 매사추세츠주 케임브리지에서 ‘G-KIC-NST 미주’ 개소식을 열고 운영을 시작했다고 31일 밝혔다. 과학기술정보통신부가 지정한 미주 권역 전략 거점으로, 정부 차원의 첫 보스턴 과학기술 거점이다. 거점이 자리 잡은 곳은 케임브리지 혁신센터(CIC)다. 지난 7월 8일 매사추세츠주 비영리법인 등록을 마쳤으며 센터장을 포함해 국내 파견과 현지 채용 등 6명 안팎으로 운영할 예정이다. 현지 규제·시장·투자 전문가로 구성된 자문단도 꾸린다. 출연연 기술사업화의 가장 큰 약점으로 꼽히는 것은 기술이전 이후 단계다. 특허나 원천기술이 기업에 넘어가더라도 실제 제품화 과정에서는 현지 규제와 임상, 추가 연구, 자금 조달 등 새로운 장벽을 넘어야 한다. G-KIC-NST 미주는 이 공백을 직접 메우는 역할을 맡는다. 현지 수요가 확인된 출연연 기술을 병원·기업·벤처캐피털(VC)과 연결해 기술검증(PoC)과 후속 연구를 지원하고, 1대1 기술 파트너링과 국제 컨퍼런스 등을 통해 기술이전·현지 창업·투자유치까지 이어지도록 지원할 계획이다. 특히 보스턴을 거점으로 정한 것은 바이오 사업화에 필요한 생태계가 한곳에 모여 있기 때문이다. 하버드와 MIT를 비롯한 대학, 대형병원, 글로벌 제약사, 바이오 벤처와 투자기관이 밀집해 있어 출연연 기술의 현지 검증과 사업 파트너 발굴에 유리하다. 실제 개소식과 함께 열린 협력성과 발표 세미나에서는 KIST와 휴온스바이오파마, 휴온스USA가 첨단바이오 분야 협력을 위한 의향서(LOI)를 체결했다. 해외 거점을 개설하는 데 그치지 않고 실제 기술 협력으로 이어질 가능성을 보여준 사례다. 이번 거점의 또 다른 특징은 특정 연구기관의 해외사무소가 아니라 출연연 공동 활용 플랫폼이라는 점이다. 과기정통부가 정책과 제도적 지원을 맡고 NST가 출연연 기술과 해외거점을 연결한다. KIST는 주관기관으로 운영과 성과관리를 담당하며 한국생명공학연구원과 한국화학연구원 등이 전문성과 인력을 지원한다. 이는 독일 자를란트에 위치한 KIST 유럽연구소와도 역할이 구분된다. KIST 유럽연구소가 한·EU 공동연구와 유럽 기술협력의 가교 역할을 강화해왔다면, G-KIC-NST 미주는 미국 특히 보스턴의 바이오 산업 생태계와 출연연 기술을 연결해 사업화와 시장 진출에 무게를 둔 거점이다. KIST 유럽연구소 역시 최근 기술사업화와 기업의 유럽 진출 지원까지 역할을 넓히고 있다. 오상록 KIST 원장은 이번 거점을 “바이오 연구의 성과를 논문과 특허에 머무르지 않고 글로벌 시장 개척으로 확장하는 임무중심연구의 새로운 출발점”이라고 설명했다. 한편 성패는 사무실을 열었느냐가 아니다. 출연연 기술 몇 건을 미국 기업과 실제 공동개발로 연결하고, 그중 몇 건을 임상·투자·제품화까지 끌고 가느냐가 성과의 기준이 될 전망이다. 정부가 출연연 연구성과의 글로벌 사업화를 강조하는 만큼 향후에는 논문과 특허뿐 아니라 해외 기술이전과 투자유치, 글로벌 매출 등 사업화 성과가 새로운 평가 지표로 부상할 가능성도 크다.
2026-08-31 10:39:02
-
-
양자컴퓨터가 촉매 계산의 빈틈 찾았다…메가존클라우드·KISTI 산업 실증 시동
[경제일보] 양자컴퓨팅을 산업 현장의 문제 해결에 직접 적용해보는 실전형 실험이 국내에서 본격화되고 있다. 메가존클라우드와 한국과학기술정보연구원(KISTI)이 개최한 양자컴퓨팅 해커톤에서 기존 화학 계산법이 정확한 결과를 내기 어려운 영역을 양자컴퓨터로 찾아내는 연구가 대상을 받았다. 아직 양자컴퓨터가 산업 전반에서 고전컴퓨터를 대체하는 단계는 아니지만, 고전 계산의 한계를 특정하고 실험 비용과 시행착오를 줄이는 ‘보완재’로서 가능성을 확인했다는 점에 의미가 있다. 메가존클라우드와 KISTI는 26일 서울 삼정호텔에서 ‘Quantum Reframing Challenge 2026’ 본선을 열었다. 이번 대회에는 고등학생부터 대학생·대학원생, 연구자와 산업체 재직자까지 73개팀 214명이 참가 신청했고, 이 가운데 54개팀이 기획서를 제출해 12개팀이 본선에 올랐다. 본선에서는 아이온큐의 이온트랩, 파스칼의 중성원자, 콴델라의 광자 방식 등 서로 다른 양자컴퓨팅 환경에서 실제 구현·검증이 이뤄졌다. ◆ ‘양자야호’가 찾은 계산 오류의 틈 대상은 성균관대 바이오메카트로닉스학과 학생 3명으로 구성된 ‘Quanskkuad’팀이 차지했다. 팀은 이산화탄소를 에틸렌으로 전환하는 구리 촉매의 선택성을 예측하는 과정에서 기존 밀도범함수이론(DFT) 계산이 정확하지 않을 수 있는 강상관 영역을 양자컴퓨팅으로 검증하는 접근법을 제시했다. 핵심은 기존 계산법을 양자컴퓨터로 통째로 대체하는 것이 아니라, 어느 구간에서 기존 계산의 오차가 커지는지를 찾아 실험 우선순위를 다시 정하는 것이다. 촉매 개발은 후보 물질을 합성하고 반복적으로 실험하는 과정에 상당한 시간과 비용이 들어간다. 따라서 계산 단계에서 신뢰하기 어려운 영역을 미리 가려낼 수 있다면 불필요한 후보 합성과 실험을 줄일 여지가 있다. 다만 이번 결과는 해커톤에서 확인한 ‘가능성’ 단계로, 실제 산업 현장에서 기존 방식 대비 비용·시간을 얼마나 줄일 수 있는지는 후속 검증이 필요하다. 이번 대회의 특징은 양자 알고리즘 자체보다 산업 문제를 양자컴퓨터가 풀 수 있는 형태로 다시 정의하는 데 초점을 맞췄다는 것이다. 실제 본선 과제에는 반도체 전구체 계산 교정, 배터리 소재 후보 탐색, 항만 크레인 작업 배정, 야외 공연장 저음 소음 제어 등 다양한 산업·공공 문제가 포함됐다. 고전컴퓨터의 계산 오류를 보완하려는 계산과학형 과제와 경우의 수가 폭증하는 문제를 다루는 조합최적화형 과제로 나뉘었다. 특히 참가자들에게 생성형 AI 사용을 허용해 양자 프로그래밍 경험이 없는 참가자도 접근할 수 있도록 했다. 본선 진출팀에는 아이온큐·파스칼·콴델라의 플랫폼 튜토리얼과 실제 QPU 활용 기회, 전문가 멘토링이 제공됐다. 양자컴퓨팅을 소수의 물리·수학 전공자만 다루는 기술에서 산업 현장 개발자와 연구자가 활용할 수 있는 도구로 넓히려는 시도다. 이번 행사의 다음 단계는 실제 사업화다. 메가존클라우드와 KISTI는 우수 과제를 후속 개념검증(PoC)과 산업 실증으로 연계할 계획이다. 이를 위해 양사가 지난 3월 문을 연 한국양자융합센터(KQNC)를 활용한다. KQNC는 산업 특화 양자 알고리즘 개발과 기업 대상 PoC, 기술지원, 교육·인력양성을 수행하는 실행 거점으로 구축됐다. 정부도 양자산업의 초점을 하드웨어 개발에서 실제 활용으로 넓히고 있다. 과학기술정보통신부는 이번 사업을 ‘양자컴퓨팅 서비스 및 활용체계 구축’ 사업과 연계하고 있으며, 지난 8월에는 양자를 미래성장동력 ‘7대 SEED’의 차세대 프런티어 분야로 선정했다. KISTI에 구축 중인 100큐비트급 아이온큐 이온트랩 양자컴퓨터의 산업 활용 사례를 늘리는 것도 이번 프로그램의 목적 가운데 하나다. 한편 이번 해커톤이 보여준 것은 ‘양자컴퓨터가 당장 고전컴퓨터보다 빠르다’는 결론이 아니다. 오히려 고전컴퓨터가 어려움을 겪는 특정 문제를 골라내고, 실제 양자 하드웨어에서 검증한 뒤 산업 현장의 PoC로 연결하는 과정 자체가 시작됐다는 것이다. 양자기술 경쟁이 큐비트 수와 하드웨어 성능 경쟁만으로 끝나지 않는 이유다. 메가존클라우드와 KISTI가 이번 성과를 실제 기업의 비용 절감과 연구기간 단축으로 연결한다면 국내 양자컴퓨팅 시장도 ‘기술 시연’에서 ‘산업 가치 창출’ 단계로 넘어갈 수 있다. 반대로 후속 실증에서 기존 슈퍼컴퓨터·고성능컴퓨팅 대비 경제성이 확인되지 않는다면 양자컴퓨팅의 산업화에는 여전히 시간이 필요하다. 이번 대회가 의미를 갖는 지점 역시 바로 이 검증 과정에 있다.
2026-08-27 16:16:59
-
-
AWS, 국내 피지컬 AI 15개사 지원…로봇 상용화 생태계 키운다
[경제일보] 아마존웹서비스(AWS)가 국내 기업 15곳을 선발해 로봇과 자율주행, 디지털 트윈 등 피지컬 AI 기술의 개발부터 상용화까지 지원한다. 생성형 AI를 넘어 AI가 실제 물리적 환경을 인식하고 판단해 움직이는 피지컬 AI 시장이 본격적인 산업 경쟁 단계에 들어서면서 국내 기업을 AWS 클라우드 생태계 안으로 끌어들이려는 전략으로 풀이된다. AWS는 20일 ‘AWS 코리아 피지컬 AI 프론티어 프로그램’을 공식 발표했다. 지난 AWS 서밋 서울 2026에서 공개한 프로그램으로, 7월부터 12월까지 6개월간 운영된다. 참여 기업에는 클라우드 인프라와 AI 서비스, 기술 자문, 비즈니스 모델 개발, 글로벌 시장 진출 등을 지원한다. 핵심은 단순한 기술 개발 지원이 아니라 개념검증(PoC)에서 실제 현장 실증과 사업화까지 연결하는 것이다. 참여 기업은 AWS 크레딧을 활용해 데이터를 수집·처리하고 AI 모델을 학습시키는 한편 가상환경에서 로봇을 훈련한 뒤 현실에 적용하는 ‘심투리얼(Sim-to-Real)’ 기술을 검증할 수 있다. 엣지 환경에 AI를 배포하는 과정까지 AWS 전문가의 지원을 받을 예정이다. 사용되는 기술도 클라우드에 국한되지 않는다. 아마존 EC2와 S3, 세이지메이커, 베드록, AWS IoT 그린그래스 등 AWS의 AI·데이터·IoT 서비스를 묶어 로봇의 학습과 추론, 데이터 관리, 현장 배포를 하나의 개발 환경에서 지원한다. 1기에는 대기업과 스타트업을 합쳐 15개사가 참여한다. 엔터프라이즈 트랙에는 △SK에코플랜트 △NC AI △알체라 △LG CNS가 선정됐다. 건설 현장 자율 로봇과 휴머노이드용 VLA(비전·언어·행동) 모델, 피지컬 AI 데이터 플랫폼, 산업용 로봇 운영 소프트웨어 등이 주요 개발 대상이다. 스타트업 트랙에는 △본에이아이 △투모로로보틱스 △고레로보틱스 △디든로보틱스 △ 로보에테크놀로지 △케어링 △위로보틱스 △컨피그 △리얼월드 △큐픽스 △니어스랩 등이 참여한다. 자율비행 드론과 건설·물류 로봇, 휴머노이드, 돌봄 로봇, 로봇 학습 데이터, 3D 디지털 트윈 등 적용 분야도 다양하다. 이번 프로그램에서 주목할 부분은 AWS가 직접 로봇을 만드는 것이 아니라 로봇 기업의 개발·상용화 기반을 장악하려 한다는 점이다. 피지컬 AI는 실제 공간에서 움직여야 하기 때문에 막대한 학습 데이터와 시뮬레이션, 고성능 컴퓨팅, 엣지 인프라가 필요하다. 로봇 제조사 입장에서는 개별적으로 이 인프라를 구축하는 것보다 클라우드 사업자의 개발환경을 활용하는 편이 비용과 시간을 줄일 수 있다. 특히 한국은 삼성전자·현대차·LG전자 등 제조업 기반과 로봇·자동화 기술을 동시에 갖춘 만큼 피지컬 AI의 실제 적용처가 많은 시장이다. AWS가 국내 대기업과 스타트업을 연결하는 것도 이 때문이다. 로봇 기술을 보유한 스타트업이 대기업의 제조·건설·물류 현장에서 데이터를 확보하고 실증할 수 있다면 기술의 상용화 속도를 높일 수 있다. 경쟁 구도도 치열해지고 있다. 엔비디아가 GPU와 시뮬레이션 플랫폼을 앞세워 로봇 개발 생태계를 확대하고 있고, 구글·마이크로소프트 등도 AI 에이전트와 로보틱스 분야의 결합을 강화하고 있다. AWS로서는 생성형 AI 이후 새로운 성장축으로 떠오른 피지컬 AI 시장에서 클라우드 인프라의 영향력을 선점해야 하는 상황이다. 다만 이번 프로그램이 실제 산업 성과로 이어질지는 참여 기업들이 얼마나 많은 현장 데이터를 확보하고 이를 유료 서비스로 전환하느냐에 달렸다. AWS는 기업별 지원 규모와 크레딧 규모를 공개하지 않았다. 결국 6개월간의 프로그램 이후 실제 고객사 도입과 매출로 이어지는 사례가 얼마나 나올지가 성패를 가를 전망이다. 함기호 AWS코리아 대표는 “한국은 제조 경쟁력과 로보틱스 생태계를 바탕으로 피지컬 AI 분야를 이끌 수 있는 기반을 갖추고 있다”며 “참여 기업이 기술을 실제 사업으로 연결할 수 있도록 기술과 전문성, 글로벌 네트워크를 지원하겠다”고 말했다.
2026-08-20 13:50:44
-
-
딥엑스, 온디바이스 AI 반도체 77건 수주…로봇·드론·제조로 사업 확대
[경제일보] 인공지능(AI)이 클라우드를 넘어 로봇·드론·스마트팩토리 등 실제 산업 현장으로 확산되면서 전력 효율이 높은 온디바이스 AI 반도체의 중요성이 커지고 있다. 대규모 연산을 처리하는 데이터센터용 그래픽처리장치(GPU)와 달리 제한된 전력과 공간에서 AI를 구동해야 하는 피지컬 AI 분야에서는 저전력 신경망처리장치(NPU)가 핵심 부품으로 부상하고 있다. 국내 초저전력 AI 반도체 기업 딥엑스는 양산 제품을 앞세워 로봇과 제조, 모빌리티, 의료 등 글로벌 피지컬 AI 시장을 정조준하고 있다. 14일 딥엑스는 지난해 8월 온디바이스 AI용 NPU 'DX-M1' 양산을 시작한 이후 한국을 비롯해 미국, 중국, 유럽, 대만, 홍콩, 일본, 싱가포르, 인도 등 10개 국가·지역에서 총 77건, 1300만 달러(약 183억원) 이상의 상업용 구매주문(PO)을 확보했다고 밝혔다. 특히 최근 들어 주문 증가 속도가 빨라지고 있다. 딥엑스에 따르면 DX-M1 양산을 시작한 지난해 3분기 누적 PO는 2건에 그쳤지만 4분기 6건, 올해 3월 말 29건, 5월 말 56건, 7월 말 77건으로 늘었다. 전체 주문의 62%에 해당하는 48건이 지난 4월부터 7월까지 4개월 동안 발생한 것으로 집계됐다. 딥엑스는 양산 초기 제품 평가와 개념검증(PoC)에 머물던 고객들이 실제 제품 개발과 구매 단계로 이동하면서 상업화 속도가 빨라지고 있다고 설명했다. 생성형 AI가 주로 데이터센터에서 대규모 연산을 수행하는 것과 달리 로봇이나 드론, 자율주행·스마트모빌리티 장비, 산업용 카메라 등은 데이터를 현장에서 즉각 처리해야 하는 제한 사항이 있는 것으로 알려졌다. 이들 기기는 배터리 용량이나 전력 공급에 제약이 있고 발열과 장착 공간도 제한적이며 모든 데이터를 클라우드로 전송해 처리하는 방식 역시 통신 지연과 네트워크 비용 등의 문제가 발생할 수 있는 것으로 꼽힌다. 이에 기기 자체에서 AI 추론을 수행하면서도 전력 소비를 최소화할 수 있는 온디바이스 NPU가 대안으로 떠오르고 있다. 딥엑스가 양산한 DX-M1 역시 이 같은 엣지 AI 시장을 겨냥한다. 삼성전자 5나노 공정을 기반으로 제작된 DX-M1은 클라우드 연결 없이 디바이스 자체에서 AI 연산을 수행하도록 설계됐다. CCTV와 스마트팩토리, 머신비전, 로봇 등 저전력 환경에서 영상·비전 AI를 구동해야 하는 장비가 주요 적용 대상이다. 실제 사업화 영역도 특정 산업에 집중되지 않고 있다. 딥엑스는 로보틱스, 스마트팩토리·제조자동화, 스마트모빌리티·지능형교통체계(ITS), 미션 크리티컬·항공, AIoT, 의료, AI IT서비스·엣지컴퓨팅, 영상감시·보안 등 8개 분야에서 사업을 진행하고 있다. 적용 제품도 드론과 머신비전 카메라, AI 박스부터 로봇과 산업용 장비, 의료 AI 기기, 문서 인식용 광학문자인식(OCR) 서버, 영상관제용 VMS 서버, 보안 카메라용 엣지박스 등으로 확대됐다. 딥엑스는 개발키트나 평가용 제품을 공급하는 초기 단계를 넘어 고객사의 실제 제품 개발과 생산, 일부 납품으로 이어지는 사례도 나오고 있다고 설명했다. 글로벌 시장에서도 적용처를 넓히고 있다. 중국에서는 바이두 관련 OCR·머신비전 프로젝트와 레노버 등 글로벌 IT·서버 기업 관련 엣지 서버 프로젝트를 진행하고 있으며, 대만에서는 산업용 컴퓨팅 기업 AAEON 등을 통해 적용처를 확대하고 있다. 북미와 유럽에서는 글로벌 유통망과 현지 파트너를 통한 공급을 이어가는 동시에 일본에서는 제조·산업 분야를 중심으로 신규 프로젝트를 늘리고 있는 것으로 알려졌다. 양산 이후에는 27개 글로벌 반도체 유통 파트너와 계약해 해외 공급망을 구축하고 50여개 글로벌 하드웨어·모듈 기업과 협력하고 있다. 라즈베리파이와 바이두의 패들패들, 울트라리틱스 등 개방형 플랫폼 생태계와도 연계해 NPU 적용 장벽을 낮추고 있다. 기술 경쟁력 확보도 병행한다. 딥엑스는 NPU 설계와 저전력 AI 연산 분야에서 500건 이상의 특허를 확보했으며 DX-M1 양산 과정에서 약 90% 수준의 수율을 달성했다고 밝혔다. 단순히 AI 반도체를 설계하는 데 그치지 않고 실제 대량 생산과 공급까지 이어갈 수 있는 제조 경쟁력을 확보하겠다는 전략이다. 특히 피지컬 AI 시장이 본격적으로 확대되면 NPU 경쟁도 단순한 연산 성능보다 전력 효율과 크기, 가격, 소프트웨어 호환성 등 종합적인 성능으로 옮겨갈 것으로 전망된다. 로봇과 드론처럼 배터리를 사용하는 기기에서는 동일한 AI 성능을 얼마나 적은 전력으로 구현할 수 있는지가 제품 경쟁력과 직결되는 것이다. 딥엑스는 차세대 제품을 통해 생성형 AI 영역까지 온디바이스 AI 반도체 적용 범위를 넓힌다는 계획이다. 삼성전자 2나노 공정을 기반으로 개발 중인 'DX-M2'는 칩 기준 최대 5W 수준의 전력으로 생성형 AI를 구동하는 것을 목표로 한다. DX-M2의 주요 적용 대상으로는 로봇과 드론, 지능형 산업 장비, 배터리 기반 스마트 디바이스 등이 거론된다. 딥엑스는 내년 3월 시제품 웨이퍼를 확보한 뒤 4~5월 칩 구동과 성능 검증을 위한 브링업을 진행하고 6월부터 초기 고객 제공을 위한 준비에 착수한다는 계획이다. 김녹원 딥엑스 대표는 "양산 첫 1년 동안 가장 의미 있게 보고 있는 것은 특정 국가나 산업에 국한되지 않고 세계 여러 시장에서 실제 주문과 반복 주문이 발생하고 있다는 점"이라며 "AI 반도체의 경쟁력은 고객의 실제 제품에 적용되고 지속적인 주문으로 이어질 때 비로소 증명된다"고 말했다.
2026-08-14 14:52:32
-
-
-
-
LG유플러스, 공공 클라우드 보안 공략 시동...알파키 CSAP 획득
[경제일보] LG유플러스가 통합 계정관리(IDaaS) 서비스 '알파키'를 앞세워 공공 클라우드 보안 시장 공략에 나선다. 국내 IDaaS 서비스 가운데 처음으로 클라우드서비스 보안인증(CSAP) SaaS 표준등급을 획득하면서 정부와 공공기관, 공기업 등에 서비스를 공급할 수 있는 기반을 마련한 것으로 평가된다. 6일 LG유플러스는 자사의 통합 계정관리 서비스 '알파키'가 최근 한국인터넷진흥원(KISA)으로부터 CSAP SaaS 표준등급 인증을 획득했다고 밝혔다. 클라우드서비스 보안인증제는 '클라우드컴퓨팅 발전 및 이용자 보호에 관한 법률'에 따라 클라우드 서비스의 정보보호 수준을 평가하는 제도로, 공공기관에 클라우드 서비스를 공급하기 위한 필수 요건으로 꼽힌다. 이번 인증으로 LG유플러스는 공공 분야를 새로운 성장 시장으로 삼고 사업 확대에 속도를 낸다는 전략이다. LG유플러스는 현재 일부 공공기관을 대상으로 알파키 실증(PoC)을 진행하고 있으며, 결과를 반영해 서비스를 고도화한 뒤 이르면 내년 1분기 공공기관 전용 서비스를 정식 출시할 계획이다. 최근 공공 분야에서는 생성형 AI와 클라우드, SaaS 기반 업무 환경이 빠르게 확산되면서 사용자 계정과 접근 권한을 통합 관리하는 보안 체계의 중요성이 커지고 있다. 업무 시스템이 다양해질수록 계정과 권한 관리가 복잡해지고, 계정 탈취나 권한 오남용이 주요 보안 위협으로 떠오르면서 통합 계정관리 서비스 수요도 증가한 것이다. 정부 역시 공공기관의 계정 보안을 강화하고 있다. 지난 5월 개정된 국가 사이버보안 기본지침에는 계정 및 비밀번호 관리 강화와 다중인증 적용 확대, 통합인증체계 구축·운영 관련 내용이 새롭게 반영됐다. AI와 클라우드 활용이 확대되는 환경에서 계정 보안을 강화하기 위한 조치로 관련 보안 솔루션 도입도 더욱 확대될 것으로 전망된다. 지난해 출시된 LG유플러스의 알파키는 기업의 계정과 접근 권한을 통합 관리하는 클라우드 기반 IDaaS 서비스다. 임직원의 계정 정보와 업무 시스템, SaaS별 접근 권한을 하나의 플랫폼에서 관리할 수 있으며, 단일 로그인(SSO) 기능을 통해 여러 업무 시스템을 하나의 계정으로 이용할 수 있도록 지원한다. 비정상 로그인이나 권한 오남용 등 이상 행위를 실시간으로 탐지하는 기능도 제공한다. LG유플러스는 알파키에 암호화된 상태에서도 데이터를 연산할 수 있는 동형암호 기술을 적용해 계정 정보 유출 가능성을 줄였으며, 양자내성암호(PQC) 기반 인증 기술도 적용해 향후 양자컴퓨팅 환경에서도 주요 정보와 업무 자산을 보호할 수 있도록 설계했다고 설명했다. LG유플러스는 알파키를 시작으로 공공 보안 사업을 확대한다는 방침이다. 통합 계정 관리뿐 아니라 통신사업자로서 축적한 네트워크 운영 역량을 기반으로 네트워크 보안과 보안관제 등을 아우르는 보안 풀스택 서비스를 제공하며 공공 및 기업 시장 공략을 강화할 계획이다. 박성율 LG유플러스 엔터프라이즈사업혁신그룹장 전무는 "알파키는 국내 통신사업자가 직접 개발한 보안 SaaS로, LG유플러스가 축적해온 보안 기술과 서비스 내재화 역량의 집약체"라며 "이번 CSAP 획득으로 알파키의 보안성과 신뢰성을 공식적으로 인정받은 만큼, 알파키가 공공 분야에서도 신뢰받는 서비스로 자리매김할 수 있도록 노력하겠다"고 말했다.
2026-08-06 09:03:12
-
"공항 운영도 AI 시대"…LG CNS, 14개 공항 AX 청사진 만든다
[경제일보] 인공지능(AI)이 제조·금융을 넘어 국가 기반시설 영역으로 확산하면서 공공 인프라의 AI 전환(AX) 경쟁이 본격화되고 있다. 한국공항공사가 전국 공항 운영 전반에 AI를 적용하기 위한 중장기 전략 수립을 진행하는 가운데 LG CNS가 사업자로 참여하며 공항 운영·안전·고객 서비스 전반의 AI 전환 밑그림 마련에 나선다. 5일 LG CNS는 한국공항공사의 'KAC AI 마스터플랜(ISMP) 수립' 사업을 수주했다고 밝혔다. 이번 사업은 김포·김해·제주 등 전국 14개 공항 운영 전반에 AI를 적용하기 위한 전략과 실행 로드맵을 마련하는 프로젝트다. 한국공항공사는 재정경제부가 선정한 'AI 선도기관'으로, 2025년부터 'AI 혁신을 통한 미래공항 구현'을 목표로 총 50개의 AI 혁신 과제를 추진하고 있다. 이번 사업을 통해 공항 업무 전반에서 AI 적용이 가능한 분야를 발굴하고 중장기 실행 계획을 수립한다는 계획이다. LG CNS는 이번 사업에서 AI 전략 컨설팅부터 AI·데이터 아키텍처 설계, AI 거버넌스 구축, 주요 과제 기술검증(PoC), 후속 사업 실행 계획 수립까지 전 과정을 담당한다. 적용 대상은 공항 운영 최적화, 고객 서비스 개선, 안전관리 체계 고도화 등이다. 단순 업무 자동화를 넘어 공항 운영 데이터를 기반으로 의사결정을 지원하고 현장 대응 속도를 높이는 AI 활용 모델을 마련한다는 방침이다. 대표적인 적용 사례로는 에이전틱 AI 기반 안전관리 서비스가 꼽힌다. 현장 직원이 음성으로 이상 상황을 기록하면 AI 에이전트가 내용을 분석해 보고서 초안을 작성하고, 상황별 대응 절차를 안내하는 방식이다. 현재 공항 현장에서는 장애나 안전 문제가 발생하면 담당자가 상황을 확인하고 보고서를 작성한 뒤 관련 매뉴얼을 찾아 대응하는 과정을 거친다. LG CNS는 AI 에이전트를 활용하면 반복적인 기록·정리 업무를 줄이고, 현장 직원이 대응과 판단에 집중할 수 있는 환경을 구축할 수 있다고 설명했다. 항공기 운항, 승객 이동, 시설 관리, 보안 등 다양한 영역에서 발생하는 데이터를 실시간으로 분석하고 활용해야 하는 수요가 커지면서 기존 시스템만으로는 운영 효율화에 한계가 있는 것으로 알려졌다. 공항 서비스가 갈수록 복잡해지고 있기 때문에 AI가 공항 운영 현장에 적용되는 배경으로 작용하고 있다. 특히 최근 기업과 공공기관의 AI 도입 방향은 생성형 AI 활용을 넘어 업무를 직접 수행하는 에이전틱 AI로 이동하고 있다. 단순 질의응답이나 문서 작성 지원을 넘어 데이터를 분석하고 필요한 업무를 자동으로 처리하는 AI 활용 사례가 늘면서 산업별 특화 AI 플랫폼 구축 경쟁도 확대되는 중이다. 공공 인프라 분야 역시 AI 전환의 주요 시장으로 떠오르고 있다. 정부가 공공기관을 중심으로 AI 활용 확대를 추진하면서 금융·제조·유통 등에 집중됐던 AX 사업이 공항, 교통, 에너지 등 국가 기반시설 영역으로 확대되는 모습이다. 이에 대형 IT 서비스 기업들의 공공 AX 경쟁도 치열해질 전망이다. 기업들은 단순 시스템 구축 역량을 넘어 생성형 AI, 클라우드, 데이터 플랫폼, 보안 등 AI 전환에 필요한 전 영역을 제공하는 종합 사업자로 경쟁력을 확보하려는 움직임을 보이고 있다. LG CNS 역시 이번 사업을 계기로 공공 인프라 AX 시장 확대에 속도를 낸다는 전략이다. LG CNS는 금융, 제조, 물류, 유통 등 다양한 산업 분야에서 축적한 AI·클라우드·데이터 역량을 기반으로 산업별 맞춤형 AX 사업을 확대하고 있다. 특히 공항과 같은 국가 기반시설 분야에서는 안정적인 운영과 보안, 데이터 관리 역량이 중요한 만큼 LG CNS가 보유한 시스템 통합(SI) 경험과 AI 기술을 결합해 새로운 사업 기회를 확보할 수 있을 것으로 전망된다. 배민 LG CNS 금융·공공사업부장 전무는 "이번 사업은 단순한 정보화 전략 수립을 넘어 대한민국 공항산업의 AI 전환 방향을 설계하는 의미 있는 프로젝트"라며 "LG CNS가 보유한 AX 역량을 바탕으로 한국공항공사의 AI 기반 미래공항 모델 구현에 기여하겠다"고 말했다.
2026-08-05 10:58:48
-
애플도 반영한 AI 보안 기술…티오리, 애플 OS 보안 결함 발견
[경제일보] 기업들이 생성형 인공지능(AI)을 활용한 소프트웨어 개발을 확대하면서 사람이 놓치기 쉬운 보안 취약점을 AI가 찾아내는 'AI 기반 코드 보안' 시장도 빠르게 성장하고 있다. AI가 코드를 생성하는 시대를 넘어 AI가 코드의 취약점까지 찾아내는 'AI 대 AI' 보안 경쟁이 본격화되는 가운데 국내 보안 기업 티오리가 애플 운영체제(OS)의 치명적인 보안 취약점을 발견하며 기술력을 입증했다. 5일 사이버 보안 기업 티오리는 AI 소스코드 보안 분석 솔루션 '진트 코드'가 애플 주요 운영체제에서 치명적인 보안 취약점 2건을 발견했고, 해당 내용이 애플의 공식 보안 업데이트에 반영됐다고 밝혔다. 이번에 패치된 취약점 가운데 가장 위험도가 높은 것은 공통취약점평가시스템(CVSS) 기준 9.8점을 받은 커널 취약점이다. 해당 취약점은 별도의 사용자 조작 없이도 특정 애플리케이션이 시스템을 강제 종료시킬 수 있는 '제로클릭' 유형으로 분류된다. 티오리는 애플이 메모리 초기화 과정의 문제를 수정하고 메모리 처리 방식을 개선해 해당 취약점을 해결했다고 설명했다. 함께 수정된 취약점은 특정 애플리케이션이 커널 메모리 데이터를 외부로 유출할 수 있는 취약점으로, 애플은 추가 검증 로직을 적용해 문제를 차단했다. 이번 보안 업데이트는 iOS 26.6과 iPadOS 26.6, macOS Tahoe 26.6을 비롯해 macOS Sequoia 15.7.8, Sonoma 14.8.8, tvOS 26.6, visionOS 26.6, watchOS 26.6 등 애플 주요 플랫폼 전반에 적용됐다. 최근 AI를 활용한 코드 분석 기술이 실제 글로벌 플랫폼의 보안 수준 향상으로 이어지고 있다. 생성형 AI를 활용한 소프트웨어 개발이 빠르게 확산되면서 코드 규모와 복잡성이 커지고 있는 만큼, 기존 수작업 중심의 보안 점검만으로는 모든 취약점을 찾아내기 어렵기 때문이다. 실제로 글로벌 빅테크들도 AI를 활용한 자동 코드 분석과 취약점 탐지 기술 도입을 확대하고 있다. 개발 초기 단계에서부터 취약점을 찾아 수정하는 '시프트 레프트' 보안 전략이 확산되면서 AI 기반 정적 분석과 자동화된 보안 검증의 중요성도 커지고 있다. 이에 티오리는 AI가 소스코드의 맥락과 데이터 흐름을 분석해 사람이 놓칠 수 있는 취약점을 탐지하는 기술을 기반으로 글로벌 운영체제 보안 연구를 확대하고 있다. 단순히 코드 패턴을 비교하는 수준을 넘어 실제 공격 가능성을 검증할 수 있는 공격 재현 코드(PoC)를 생성하고, 이를 통해 실질적인 위험성을 확인하는 방식이다. 앞서 티오리는 최근 리눅스 커널에서도 AI 기반 분석을 통해 약 9년간 발견되지 않았던 권한 상승 취약점 'Copy Fail'을 찾아낸 바 있다. 해당 취약점은 분석 시작 약 1시간 만에 발견됐으며, 리눅스 커널 보안 패치에도 반영됐다. 또한 안드로이드 운영체제에서도 권한 상승과 메모리 오염을 유발할 수 있는 고위험 취약점 3건을 발굴해 구글의 공식 보안 업데이트에 반영시킨 것으로 알려졌다. 티오리는 이번 성과를 바탕으로 AI 기반 자율형 모의해킹 플랫폼 '진트' 사업도 확대한다는 계획이다. 진트는 개발 단계에서 소스코드 취약점을 분석하는 '진트 코드', 운영 환경에서 침투 테스트를 수행하는 '진트 웹', 온디맨드 모의해킹 서비스 '진트 펄스' 등으로 구성돼 개발부터 운영까지 보안 전 주기를 지원한다. 곽경주 티오리 진트 제품 총괄은 "사용자 조작 없이 악용 가능한 CVSS 9.8점급 취약점은 디바이스 전반에 큰 타격을 줄 수 있는 고위험군 위협"이라며 "이번 애플 공식 패치 반영은 수백만 줄에 달하는 거대한 소스코드 속에서도 사람 해커가 발견하기 까다로운 맹점을 진트 코드의 AI 엔진이 빠르고 정확하게 찾아낼 수 있음을 보여주는 대표 사례"라고 말했다.
2026-08-05 08:31:26
-
KT, 리벨리온 이어 딥엑스와 손잡았다
[경제일보] KT가 국산 인공지능(AI) 반도체 기업 딥엑스와 손잡고 폐쇄회로(CC)TV와 차량 카메라 영상을 현장에서 실시간 분석하는 장비 개발에 나선다. 데이터센터용 국산 신경망처리장치(NPU)에 이어 현장 단말까지 국산 칩으로 채우는 구도다. KT는 딥엑스, 교통·상용차 단말 기업 세솔과 'NPU 기반 온디바이스 인공지능 사물인터넷(AIoT) 사업 협력을 위한 3자 업무협약'을 맺었다고 7월 31일 밝혔다. 협약식에는 성제현 KT 엔터프라이즈부문 수도권강북법인고객본부장(상무)과 김녹원 딥엑스 대표, 이태헌 세솔 대표가 참석했다. 세 회사는 저전력·저발열 NPU를 얹은 AI 엣지 박스를 함께 개발한다. AI 엣지 박스는 카메라가 찍은 영상을 데이터센터나 클라우드로 보내지 않고 그 자리에서 분석하는 장비다. 영상을 밖으로 내보내지 않으니 통신 비용과 지연이 줄고 개인정보 유출 위험도 낮아진다. 역할은 나눠 맡는다. 딥엑스가 자체 개발한 NPU 'DX-M1'과 소프트웨어 개발도구를 대고 세솔이 장비 개발과 제조, 현장 실증을 맡는다. KT는 통신망과 관제 플랫폼, 사업개발을 붙여 상용화와 고객 확보를 추진한다. 적용 대상으로는 전기차 충전소와 이동식 CCTV, 버스와 상용차를 꼽았다. ◆ 그래픽처리장치 대신 NPU를 쓰는 이유 이번 장비의 설계 목표는 성능보다 전력이다. 전기차 충전소나 이동식 CCTV, 버스처럼 전원 공급과 설치 공간이 넉넉하지 않은 곳에서는 그래픽처리장치(GPU) 기반 장비를 돌리기 어렵다. 전력을 많이 먹고 열이 나기 때문이다. 딥엑스가 지난해 말 양산에 들어간 DX-M1은 평균 소비전력이 2~3와트(W) 수준이다. 딥엑스는 엔비디아의 엣지용 제품인 젯슨 오린 나노와 비교해 전력 효율은 20배, 연산 성능은 두 배라고 설명한다. 다만 이는 회사가 내놓은 수치로 제3자 검증 자료는 공개하지 않았다. 딥엑스는 애플과 시스코를 거친 김녹원 대표가 2018년 세운 팹리스 기업이다. 지난해 매출은 33억원이었고 올해 목표는 600억원이다. 현재 30여건, 670만달러(약 100억원)어치 발주를 받아 뒀고 350여개 기업과 기술 검증(PoC)을 진행 중이라고 밝혔다. 시리즈D 투자 유치를 마무리한 뒤 기업공개(IPO)를 추진할 계획이다. ◆ 데이터센터는 리벨리온, 현장은 딥엑스 KT가 국산 AI 반도체와 손잡은 것은 처음이 아니다. KT는 KT클라우드, KT인베스트먼트와 함께 리벨리온에 누적 600억원 넘게 투자해 지분 13%가량을 갖고 있다. 리벨리온의 NPU '아톰'은 KT클라우드에서 상용 서비스로 돌아가고 있다. 리벨리온 아톰은 데이터센터에서 대규모 추론을 처리하는 서버용이고 딥엑스 DX-M1은 현장 단말에 박히는 엣지용이다. KT로서는 클라우드와 현장 양쪽에 국산 칩을 깔아 두는 셈이다. 통신망과 관제 플랫폼을 이미 갖고 있으니 칩과 단말만 붙이면 영상관제 사업 전체를 자사 인프라 위에 얹을 수 있다. 성제현 상무는 "이번 협약은 AI 반도체와 AI 엣지 기술, KT의 네트워크 및 AI 서비스 역량을 결합해 차세대 AI 영상분석 시장을 선점하기 위한 전략적 협력"이라고 말했다. KT는 앞으로 공공기관과 지방자치단체, 교통·산업 안전 분야를 중심으로 사업을 넓힌다는 방침이다. 한편 이번 발표에서 확정된 것은 협약뿐이다. 장비 개발 일정과 투자 규모, 공급 물량, 출시 시점은 모두 공개되지 않았다.
2026-07-31 16:33:03
-
LG CNS, 2분기 영업이익 9.2% 줄었다.
[경제일보] LG CNS의 2026년 2분기 영업이익이 1279억원으로 전년 동기 대비 9.2% 줄었다. 매출은 1조5208억원으로 4.2% 늘었다. 매출이 느는데 이익이 줄면서 영업이익률은 9.7%에서 8.4%로 1.2%포인트 낮아졌다. LG CNS는 7월 31일 실적발표 컨퍼런스콜에서 피지컬 AI와 금융 인공지능 전환(AX), AI 인프라를 하반기 3대 성장축으로 제시했다. 상반기 누적으로는 매출 2조8358억원, 영업이익 2221억원으로 각각 6.1%, 1.1% 늘었다. 상반기 이익이 소폭이나마 늘어난 것은 1분기 덕이다. 반기 수치에서 2분기를 빼면 1분기 영업이익은 942억원으로 전년보다 20%가량 증가했다. 이익 방향이 꺾인 시점은 2분기다. 송광륜 LG CNS 최고재무책임자(CFO)는 "영업이익 감소는 사업 경쟁력 약화에 따른 구조적 문제가 아니라 미래 성장을 위한 선제적 투자와 일시적인 프로젝트 일정의 영향"이라며 "이연된 프로젝트가 하반기 본격 진행되면 실적 개선에 기여할 것"이라고 말했다. 신규 AI 플랫폼과 피지컬 AI 연구개발, 인재 확보 투자가 늘었고 일부 계열사 프로젝트 계약이 하반기로 밀렸다는 설명이다. ◆ LG전자 로봇 데이터 팩토리…피지컬 AI 첫 레퍼런스 피지컬 AI 사업의 출발점은 LG전자다. LG CNS는 LG전자와 지능형 로봇 학습 인프라인 로봇 데이터 팩토리를 구축하고 자체 플랫폼 '피지컬웍스'와 그래픽처리장치(GPU) 기반 AI 인프라를 공급한다. 로봇 데이터 팩토리는 로봇이 작업을 익히는 데 필요한 영상과 동작 데이터를 모아 가공하고 이를 바탕으로 AI 모델을 학습시키는 설비다. 물류 현장 검증은 컬리에서 이뤄졌다. LG CNS는 컬리 물류센터 1차 개념검증(PoC)을 마쳤고 연말까지 기능을 보완해 적용 범위를 넓히는 후속 사업을 추진한다. 좁은 통로를 다니는 자율이동로봇(AMR) 사업과 연구소 물류 자동화도 수행 중이다. 신재훈 LG CNS 스마트팩토리사업부장(상무)은 "산업 현장에 피지컬 AI를 도입하려면 GPU를 비롯한 AI 인프라 확보가 필수적"이라며 "LG전자 로봇 데이터 팩토리를 대표 사례로 삼아 제조와 물류 등 다양한 산업으로 사업을 확대하겠다"고 말했다. 올해는 사례 확보에 집중하고 내년부터 제조·물류 고객을 상대로 로봇 전환(RX) 사업을 넓힌다는 구상이다. 스마트엔지니어링 부문 2분기 매출은 2746억원으로 13% 늘어 세 부문 가운데 성장률이 가장 높았다. LG그룹 2차전지 계열사의 북미 물류 혁신 사업을 추가 수주했고 국가농업 AX 플랫폼 구축 사업의 민간사업자로도 뽑혔다. ◆ 금융 차세대, 하반기부터 매출 인식 디지털 비즈니스 서비스 상반기 매출은 6621억원으로 8.8% 늘어 세 부문 중 증가폭이 가장 컸다. KB국민은행 차세대 사업과 한국은행 2기 정보기술아웃소싱(ITO) 사업을 따냈다. 조성우 LG CNS 금융AX1사업담당(상무)은 "금융권 차세대 프로젝트는 평균 수행 기간이 약 2년인 대규모 사업으로 착수 이후 분석·설계·초기 구축 단계를 거치면 약 6개월 뒤부터 매출이 본격 인식되는 구조"라며 "1월 NH농협은행, 5월 KB국민은행 차세대를 착수한 만큼 하반기로 갈수록 매출 기여도가 높아질 것"이라고 말했다. 지난해 수주한 미래에셋생명과 신한투자증권 차세대는 올해 본격 개발 단계에 들어갔다. 정보기술(IT) 시스템 구축과 운영 전 과정을 에이전틱 AI로 수행하는 개발 플랫폼 '대본'도 2분기에 내놨다. ◆ AI 인프라, 구독형으로 판다 AI·클라우드 부문 2분기 매출은 9060억원으로 3.9% 늘었다. AI 플랫폼과 데이터 구축, 클라우드 관리서비스(MSP), GPU 인프라 구축·유지보수가 성장을 이끌었다. LG CNS는 AI 연산 자원을 구독 방식으로 파는 '엑스퓨웍스(XPUWorks)'를 출시했다. 고객이 대규모 초기 투자 없이 필요한 만큼 GPU를 쓰게 하는 구조다. 1분기에 내놓은 에이전틱 AI 플랫폼 '에이전틱웍스'는 챗GPT와 클로드, 제미나이의 사용량과 비용을 조직·사용자별로 보여주는 대시보드를 제공한다. 업무 특성과 보안 요건에 맞춰 모델을 골라 연결하는 지능형 라우팅 기능도 강화하고 있다. 중국산 대규모언어모델(LLM)의 약진에 대해서는 대체보다 조합으로 봤다. 진요한 LG CNS AI센터장(상무)은 "표준 모델을 일괄 전환하기보다는 업무 난이도와 보안 수준, 비용 민감도에 따라 여러 모델을 조합하는 멀티모델 전략이 확대되는 추세"라며 "업무 특성에 따라 미국 프런티어 모델과 중국 경량 모델, 국산 온프레미스 모델을 최적으로 배치하는 방식이 일반화될 것"이라고 말했다. 데이터센터 설계·구축·운영(DBO)에서는 시장 성장률을 웃도는 확장을 목표로 내걸었다. LG CNS는 글로벌 데이터센터 시장이 연평균 9%, 아시아태평양과 국내는 15~20% 성장할 것으로 봤다. 한편 회사 설명이 맞는지는 하반기에 갈린다. 이연됐다는 계열사 프로젝트가 실제로 3분기에 잡히는지, 6개월 뒤부터 매출이 인식된다는 금융 차세대가 그 시점에 숫자로 나타나는지가 확인 지점이다. 피지컬 AI는 아직 LG전자라는 계열 물량 한 건과 컬리 PoC가 전부다. 선제 투자라는 설명이 성립하려면 그룹 밖에서 매출이 나와야 한다.
2026-07-31 14:45:47