아무리 많은 데이터를 학습해도 인공지능(AI)은 사람의 의도를 정확히 이해하지 못하는 경우가 많다. 사람의 선호를 반영하기 위해 활용되는 비교 학습 방식 역시 판단이 모호한 상황에서는 오히려 AI를 혼란스럽게 만드는 한계가 있었다. KAIST는 전기및전자공학부 김준모 교수 연구팀이 인간의 선호를 효과적으로 반영하면서도 데이터 효율성과 학습 안정성을 크게 높인 강화학습 프레임워크 ‘TVKD(Teacher Value-based Knowledge Distillation)’를 개발했다고 17일 밝혔다. 기존 AI 학습 방식은 ‘A가 B보다 낫다’는 식의 선호 비교 데이터를 대량으로 수집해 모델을 학습시키는 구조였다. 이 과정에서 많은 데이터가 필요하고, 선호 판단이 불명확한 경우 학습 안정성이 떨어진다는 문제가 지속적으로 제기돼 왔다. 연구팀은 이러한 한계를 극복하기 위해, 사람의 선호를 먼저 충분히 학습한 ‘교사(Teacher) 모델’이 핵심 정보를 ‘학생(Student) 모델’에 전달하는 방식을 제안했다. 이는 복잡한 내용을 정리해 설명해 주는 가정교사와 유사한 개념으로, 연구팀은 이를 ‘선호 증류(Preference Distillation)’라고 명명했다. T
삐뚤빼뚤한 손글씨로 작성된 수학 답안을 사람처럼 채점하고, 풀이 과정의 오류까지 짚어주는 인공지능(AI) 모델이 개발됐다. UNIST 인공지능대학원 김태환 교수와 POSTECH 고성안 교수 연구팀은 손글씨 수학 답안을 자동으로 평가하는 AI 모델 ‘베미(VEHME, Vision-Language Model for Evaluating Handwritten Mathematics Expressions)’를 개발했다고 17일 밝혔다. 주관식 수학 문제 채점은 교육 현장에서 가장 많은 시간이 소요되는 업무 중 하나로 꼽힌다. 수식과 그래프, 도형이 혼합된 답안 구조와 학생마다 다른 필체, 배치 방식 때문에 이를 자동화하는 데에는 기술적 한계가 있었다. AI가 손글씨 수식을 정확히 인식하고 풀이 과정의 오류를 판단하기가 쉽지 않았기 때문이다. 연구팀이 개발한 베미는 사람이 풀이 과정을 따라가듯 수식의 위치와 문맥을 함께 이해해 채점을 수행한다. 단순히 정답 여부를 판단하는 데 그치지 않고, 풀이 과정 중 어느 단계에서 어떤 오류가 발생했는지도 함께 분석할 수 있다. 연구진이 미적분부터 초등학교 산수 수준까지 다양한 손글씨 수학 답안을 대상으로 성능을 검증한 결과, 베미는
대기오염의 주요 원인 가운데 하나인 이산화질소를 보다 정확하게 감시해야 할 필요성이 커지고 있다. 이산화질소는 자동차 배기가스와 산업 활동 등에서 발생해 건강과 환경에 영향을 미치는 물질로, 이를 정밀하게 감지할 수 있는 기술은 도시 대기질 관리의 핵심 요소로 꼽힌다. 광주과학기술원(GIST)은 신소재공학과 이상한 교수 연구팀이 백금과 금 등 값비싼 귀금속 촉매를 사용하지 않고도 이산화질소를 매우 민감하게 감지할 수 있는 새로운 가스센서 기술을 개발하는 데 성공했다고 밝혔다. 이번 연구는 센서 성능을 높이기 위해 귀금속 촉매에 의존해 온 기존 방식의 한계를 넘어, 비용 부담을 낮추면서도 성능을 크게 향상시킬 수 있는 대안을 제시했다. 일반적으로 금속산화물 가스센서는 공기 중 특정 기체가 센서 표면과 반응할 때 발생하는 전기적 변화를 감지해 유해가스 농도를 측정한다. 그동안 널리 사용돼 온 텅스텐산화물 센서는 구조적 안정성은 높지만 반응 속도가 느리고 민감도가 낮다는 한계를 지녀왔다. 이를 보완하기 위해 센서 표면에 반응을 촉진하는 촉매를 추가하는 방식이 활용돼 왔으며 금, 백금, 팔라듐 등 귀금속이 주로 사용됐다. 그러나 귀금속 촉매는 가격이 높고 수급이 불
세상의 흐름을 읽는 스마트한 습관 [글로벌NOW] 매주, 세계는 조용히 변화를 시작합니다. 기술이 바꾸는 산업의 얼굴, 정책이 흔드는 공급망 질서, 기업이 선택하는 미래 전략. 세계 곳곳에서 매주 벌어지는 이 크고 작은 변화는 곧 우리 산업의 내일과 맞닿아 있습니다. 글로벌NOW는 매주 주목할 만한 해외 이슈를 한 발 빠르게 짚어주는 심플한 글로벌 브리핑입니다. AI, 제조, 물류, 정책 등 다양한 분야에서 벌어지는 굵직한 사건과 트렌드를 큐레이션해 독자들이 산업의 큰 그림을 한눈에 파악하도록 돕겠습니다. [로보틱스] 中 AI 석학 “체화 AI, 세계 모델 및 안전기준 마련 시급” · 앤드루 야오(Andrew Yao) 칭화대학교 교수, 해석 가능한 체화 AI 모델 구축 촉구 · 정부 주도 AI 경진대회서 데이터 다양성 강화, 통합 프레임워크 등 강조해 · 개방형 벤치마크, 안전기준 공동 대응 제안...중국 상하이, AI 육성 지원책 발표 잇달아 중국 컴퓨터과학 거장으로 평가받는 앤드루 야오(Andrew Yao) 칭화대학교 교수가 물리적 로봇처럼 움직이는 체화 인공지능(Embodied AI) 분야의 핵심 기반이 아직 미흡하다고 지적했다. 그는 상하이에서 열린
LG이노텍 – 4분기 환율·성수기 효과 본격화, 2026년 이익 레벨업 가시권 LG이노텍은 2025년 4분기 실적이 뚜렷한 개선 흐름을 보일 것으로 예상된다. 현재주가는 12월 15일 기준 287,500원이며, 목표주가는 350,000원으로 제시됐다. 2025년 4분기 매출액은 전분기 대비 44.1% 증가한 7조 7,368억원으로 예상된다. 원·달러 환율 상승과 광학솔루션 사업부의 성수기 효과가 매출 증가를 견인한다. 같은 기간 영업이익은 전분기 대비 약 두 배 수준인 4,096억원으로 전망된다. 사업부별로 보면 광학솔루션 매출액은 6조 7,677억원으로 전분기 대비 51.0% 증가가 예상된다. 기판소재는 5,044억원(+15.2%), 전장·전자부품은 4,647억원(+3.1%)으로 완만한 회복 흐름을 보일 것으로 분석된다. 영업이익 측면에서도 광학솔루션이 실적 개선을 주도하는 구조다. 이번 4분기 실적 개선은 계절적 요인뿐 아니라 환율 환경 변화와 고정비 레버리지 효과가 동시에 작용한 결과로 해석된다. 광학솔루션 중심의 수익성 회복과 함께 기판소재·전장부품의 점진적 정상화가 이어지며 사업 포트폴리오 전반의 안정성이 강화되고 있다는 평가다. 2026년 연간 매
중국 관영매체가 중국의 산업 고도화가 한국에게 위협이 아닌 시장 확대의 기회라고 주장했다. 15일 중국 공산당 기관지 인민일보 계열의 영자신문 글로벌타임스(GT)는 사설을 통해 "중국 제조업이 부가가치 사슬을 따라 상위 단계로 이동함에 따라 특정 분야에서 양국 간 경쟁이 심화하고 있지만, 이러한 경쟁이 양국 산업 관계의 전부는 아니다"라며 이같이 주장했다. 사설은 같은 날 한국무역협회 국제무역통상연구원이 발표한 '미국 관세 부과 이후 중국 수출선 전환 분석 및 시사점' 보고서에 대한 의견 제시 성격으로 게재됐다. 해당 보고서는 중국이 미국의 고율 관세 이후 줄어든 대미 수출을 상쇄하기 위해 수출시장을 빠르게 다변화하고 있으며, 중국의 수출 전환이 집중되는 시장에 대해서는 한국이 고부가가치 제품 중심으로 수출 포트폴리오를 재구성할 필요가 있다는 내용을 담았다. 사설은 이에 대해 "글로벌 공급망 재편과 미국의 관세 부과로 수출 다변화는 여러 국가의 공통 전략이 됐다"면서 "이러한 맥락에서 중국의 수출 성장은 단순히 경쟁 압력의 원천으로만 볼 것이 아니라, 한중 산업 협력의 심화 가능성을 내포하고 있다"고 말했다. 이어 "한국의 고부가가치 분야 기술력과 중국의 신
빛의 파장과 세기, 즉 밝기를 서로 간섭 없이 조절할 수 있는 모래알 크기의 칩이 개발됐다. 실시간으로 파장과 세기를 제어해야 하는 양자 얽힘 광원이나 소형화가 요구되는 광신호 처리 장치 구현에 활용될 수 있을 것으로 기대된다. UNIST 전기전자공학과 이종원 교수 연구팀은 빛의 세기와 파장을 각각 독립적으로 제어할 수 있는 새로운 메타표면 소자를 세계 최초로 개발했다고 16일 밝혔다. 메타표면은 빛의 파장보다 훨씬 작은 나노 구조물을 표면에 배열해 빛의 광학적 성질을 인위적으로 조절하는 소자다. 부피가 큰 기존 광변조 매질을 대체할 수 있어 기기 경량화에 유리하며, 기존 기술로는 구현하기 어려웠던 광학 현상을 가능하게 한다. 연구팀이 개발한 메타표면은 제2고조파 생성 현상을 제어한다. 제2고조파 생성은 입력된 빛의 에너지를 두 배로 증폭해 파장이 절반인 새로운 빛으로 변환해 출력하는 기술이다. 예를 들어 적외선 영역의 빛을 입력하면 파장이 다른 빛으로 변환되며, 이는 미량 생체 분자 감지 센서나 양자 통신 기술 등에 활용될 수 있다. 그동안 제2고조파 생성 기술은 빛의 파장과 세기가 서로 복잡하게 얽혀 있다는 한계가 있었다. 변환 효율을 높여 세기를 키우면
[세 줄 요약] ·AI 에이전트 기반 보안운영 전환 전략 공개 ·SaaS SIEM 확대와 개방형 XDR 플랫폼 고도화 ·시리즈B 160억 유치, 일본 시작으로 글로벌 진출 로그프레소가 16일 서울 영등포구 콘래드 호텔에서 기자간담회를 열고 160억 원 규모의 시리즈B 투자 유치 성과와 함께 AI 기반 보안 에이전트, SaaS SIEM 확대, XDR 플랫폼 고도화, 일본을 시작으로 한 해외 진출 전략을 설명했다. 업체는 이번 간담회에서 AI 에이전트 기반 보안운영 전환과 XDR 확장을 전면에 내걸고 시리즈B 투자 유치 이후 중장기 전략을 공개했다. 양봉열 로그프레소 대표는 투자 배경을 설명하며 “이번 시리즈B에서는 전체 160억에 해당되는 투자를 유치했다”고 밝혔다. 기존 시리즈A 투자자였던 KB인베스트먼트, K2인베스트먼트, CJ인베스트먼트가 후속 투자로 110억 원을 집행했고 대신증권, 샌즈랩 등 신규 투자자들이 50억 원을 참여했다. 이에 양봉열 대표는 “시리즈A 이후 로그프레소가 해왔던 성과들과 이후에 해나갈 일들에 대한 믿음을 가지고 투자를 해 주셨다고 생각한다”고 말했다. 대신증권의 참여에 대해서는 “2028년 상장을 목표로 하고 있으며 상장 주관사
중국이 양산형 레벨3(L3) 자율주행차 2종의 '제품 진입'을 조건부로 허가하면서 도심 자율주행 상용화에 속도를 내고 있다. 15일 중국 공업정보화부는 창안자동차와 베이징자동차(BAIC) 산하 아크폭스가 각각 자사의 L3급 자율주행 기능 탑재 차량에 대해 제출한 제품 진입 허가를 승인했다고 밝혔다. 제품 진입 허가란 해당 차량을 국가가 인정한 정식 자동차 제품으로 등록할 수 있도록 하는 행정절차다. 이를 거쳐야 현지 양산·판매·번호판 등록이 가능하다. 우한시와 베이징 일부 지역에서 기존에 이뤄져 온 자율주행 시범사업의 개념이 아니라, 정식 차량의 지위를 부여해 대량 생산과 판매가 가능하게 하는 절차다. 승인받은 차종은 창안자동차와 아크폭스가 각각 개발·생산한 순수 전기차로, 지정된 구간에서만 한정적으로 자율주행 기능을 사용할 수 있다. 창안자동차의 차량은 충칭시의 내환 고속도로와 신내환 고속도로, 위두대로 등 구간에서 최고 50㎞까지 자율 주행이 가능하다. 아크폭스의 전기차는 베이징의 징타이 고속도로, 다싱공항으로 향하는 베이셴 고속도로 등 구간에서 최고 시속 80㎞까지 자율주행 할 수 있다. L3급 자율주행은 국제자동차기술자협회(SAE) 기준 '조건부 자율
영화 해리 포터의 투명 망토와 레이더에 잡히지 않는 스텔스 전투기의 공통점은 물체가 있어도 보이지 않는다는 점이다. KAIST 연구진은 이러한 개념을 한 걸음 더 나아가, 늘어나고 움직일수록 전파를 더 잘 숨길 수 있는 ‘똑똑한 투명 망토’와 같은 기술을 개발했다. 이 기술은 움직이는 로봇과 몸에 붙이는 웨어러블 기기, 차세대 스텔스 기술의 새로운 가능성을 열 것으로 기대된다. KAIST는 기계공학과 김형수 교수와 원자력및양자공학과 박상후 교수 연구팀이 액체금속 복합 잉크를 기반으로 전자기파를 흡수·조절·차폐할 수 있는 차세대 신축성 클로킹 기술의 핵심 원천기술을 개발했다고 16일 밝혔다. 클로킹은 물체가 있어도 레이더나 센서 같은 탐지 장비에는 없는 것처럼 보이게 만드는 기술이다. 클로킹 기술을 구현하려면 물체의 표면에서 빛이나 전파를 자유롭게 조절할 수 있어야 한다. 그러나 기존 금속 재료는 딱딱하고 잘 늘어나지 않아, 억지로 늘리면 쉽게 끊어지는 한계가 있었다. 이 때문에 몸에 밀착되는 전자기기나 자유롭게 형태가 변하는 로봇에 적용하는 데 어려움이 컸다. 연구팀이 개발한 액체금속 복합 잉크는 원래 길이의 최대 12배인 1200%까지 늘려도 전기가 끊어지
“물류로 시작했지만, 결국 우리는 IT 기업이 되어야 한다.” 디버의 장승래 대표는 이렇게 단언했다. 지난 6년간 빠르게 성장해온 디버는 단순한 배송 플랫폼을 넘어, 인공지능(AI) 기술을 활용해 물류 산업 전반을 재편하고자 하는 청사진을 제시하고 있다. 최근 브릿지 펀딩을 성공적으로 마무리한 장 대표를 직접 만나, 물류와 기술의 교차점에서 디버가 꿈꾸는 미래를 들어보았다. 디포스트에서 디버로 가는 자연스러운 흐름 디버의 성장을 이야기할 때 ‘디포스트’를 빼놓을 수 없다. 현재 120개 이상의 상업용 건물에 도입된 디포스트는 단순한 메일룸 관리 솔루션을 넘어, 디버의 주요 영업채널로 자리잡았다. 장 대표는 “디포스트가 들어간 대형 건물에서는 물류 관리 주도권을 자연스럽게 확보하게 되고, 이로 인해 해당 건물에서 발생하는 물동량의 대부분이 디버를 통해 처리된다”고 설명했다. 특히 여의도 IFC의 사례는 디버의 전략을 상징적으로 보여준다. 별도의 영업 없이 고객사의 요청으로 시작된 이 프로젝트는 단 2~3개월 만에 완료되었다. 아날로그 전화 기반의 퀵 시스템을 디포스트 온라인 플랫폼으로 전환하고, 배송 과정을 일원화함으로써 고객 만족도를 비약적으로 끌어올렸다.
신세계 – 인바운드 모멘텀 확대로 백화점 SSSG +15% 호조, P/E 10배 리레이팅 기대 신세계가 4분기 들어 백화점 부문 호조세를 이어가고 있다. 현재주가 25만 6,000원, 목표주가 33만 원으로 상승여력은 28.9%다. 10~11월 관리매출 기준 SSSG가 +15% YoY에 달하는 것으로 파악되며, 12월에도 호조세가 지속되고 있다. 자산 가격 상승에 따른 부의 효과와 지난해 저조했던 의류판매 기저 효과가 맞물린 결과다. 2025년 매출은 6조 9,501억 원(+7.4% YoY), 영업이익은 5,072억 원(+5.8% YoY)으로 전망된다. 2026년에는 매출 7조 2,301억 원(+4.0% YoY), 영업이익 6,915억 원(+36.3% YoY)으로 본격적인 실적 개선이 예상된다. 4Q25 백화점의 외국인 매출 비중은 5% 수준이며, 내년 상반기 6~7%까지 확대가 기대된다. 한일령, 무비자, 원화 약세 등에 따른 인바운드 모멘텀이 확대될 것이기 때문이다. 외국인의 SSSG 기여분이 현재 2~3%p에서 5~6%p로 확대될 전망이다. 22년 이후 유통업종 평균 밸류에이션은 P/E 6~8배 범위였으나, 현재 소비 확장 구간에서 P/E 10배까지 무
한국오라클이 지난 11일 서울 강남구 아셈타워워에서 기자간담회를 열고 AI 확산 국면에서 데이터와 인프라의 역할을 재정의하는 기술 전략을 공유했다. 이번 간담회에서는 ‘AI를 데이터로 가져온다(Bring AI to Data)’는 핵심 기조 아래, 데이터베이스 중심의 AI 아키텍처와 이를 뒷받침하는 차세대 클라우드 인프라 전략이 단계적으로 제시됐다. 발표는 데이터·AI 전략, 인프라 아키텍처, 데이터 플랫폼, 실제 데모 순으로 이어지며 오라클의 기술 방향성을 구체화했다. 첫 번째 발표에 나선 나정옥 한국오라클 부사장은 AI 혁신의 출발점을 ‘데이터가 있는 곳’으로 규정했다. 오라클은 생성형 AI 기능을 외부 시스템이 아닌 데이터베이스 내부로 통합해 기존에 기업이 축적해 온 데이터 자산을 그대로 활용할 수 있도록 설계했다. 이를 통해 기업은 데이터 보안과 거버넌스를 유지한 상태에서 AI를 도입할 수 있으며 데이터 이동이나 복제 없이 AI 기능을 적용할 수 있다는 점을 강조했다. AI 혁신의 중심에는 기업이 보유한 비공개 데이터가 있으며 신뢰할 수 있는 AI를 구현하기 위해서는 데이터가 위치한 곳에서 AI가 작동해야 한다는 설명이다. 이어진 장진호 한국오라클 상무
광주과학기술원(GIST)은 AI융합학과 김승준 교수 연구팀이 자율주행차가 도로 이용자와 더 안전하고 명확하게 소통할 수 있도록 돕는 새로운 외부 인간-기계 인터페이스(eHMI) 기술을 개발했다고 밝혔다. 이번 연구는 그동안 대다수 연구가 보행자 단독 상황만을 가정해 온 한계를 넘어, 보행자·자전거 이용자·운전자가 동시에 존재하는 실제 도로 환경을 가상현실에서 재현해 eHMI의 효과를 검증했다는 점에서 의미가 크다. 자율주행차가 본격적으로 도입되면 보행자, 자전거 이용자, 일반 운전자 등 차량 외부의 모든 도로 이용자에게 새로운 변화가 생긴다. 기존에는 운전자가 보행자와 눈 맞춤이나 손짓 같은 비언어적 신호로 서로의 의사를 확인할 수 있었지만, 완전 자율주행 시대에는 이러한 신호가 더 이상 작동하지 않는다. 이에 따라 자율주행차가 주변 사람들에게 자신의 의도와 행동을 명확히 전달하는 eHMI 기술이 필수적이다. 그러나 지금까지의 연구는 대부분 자율주행차와 보행자 간 1대 1 상황에 집중돼 왔다. 실제 도로처럼 여러 이용자가 동시에 움직이는 환경에서는 자율주행차가 누구에게, 언제, 어디서 메시지를 전달해야 하는지 불명확해 오해와 위험이 발생할 수 있다는 점이 지
독감이나 코로나19처럼 종류가 다양하고 변이가 빠른 호흡기 바이러스는 백신만으로 완벽히 막기 어렵다. KAIST 연구팀이 기존 인터페론-람다 치료제가 지녔던 열에 약하고 코 점막에서 금방 사라지는 한계를 AI 기술로 극복한 비강 투여형 항바이러스 플랫폼을 개발했다. KAIST는 생명과학과 김호민 교수, 정현정 교수, 의과학대학원 오지은 교수 공동 연구팀이 AI로 인터페론-람다 단백질을 안정적으로 재설계하고, 이를 비강 점막에 잘 확산되고 오래 머물게 하는 전달 기술과 결합해 다양한 호흡기 바이러스를 범용적으로 예방할 수 있는 기술을 구현했다고 15일 밝혔다. 인터페론-람다는 우리 몸이 바이러스 감염을 막기 위해 스스로 만드는 선천면역 단백질로, 감기·독감·코로나19와 같은 호흡기 바이러스 차단에서 중요한 역할을 한다. 하지만 이를 치료제로 만들어 비강에 투여할 경우 열, 분해효소, 점액, 섬모운동에 취약해 실제 효능이 제한되는 문제가 있었다. 연구팀은 AI 단백질 설계 기술을 이용해 인터페론-람다의 구조적 약점을 정밀하게 보완했다. 먼저 단백질의 헐거운 루프 구조로 흔들리던 부분을 단단한 스프링처럼 고정되는 나선형 구조로 바꿔 안정성을 크게 높였다. 또한 단
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