생성형 AI 솔루션 전문 기업 제논이 지난달 31일 한국중부발전에 자사 실행형 AI 솔루션 ‘원에이전트(OneAgent)’를 기반으로 한 AI 에이전트 시범 서비스를 오픈했다고 2일 밝혔다. 제논은 앞서 기자간담회를 통해 향후 기업 AX 전략의 핵심 방향으로 액셔너블(Actionable) AI를 제시하고 이를 실현하는 AI 솔루션으로 원에이전트를 공개한 바 있다. 액셔너블 AI는 단순히 정보를 찾고 답하는 수준을 넘어 업무를 직접 수행하고 완결하는 차세대 AI다. 이번 프로젝트는 해당 비전을 발전사 업무 환경에서 실증하고 상용 운영 단계로 확장한 첫 사례다. 이번에 선보이는 한국중부발전의 실행형 AI 에이전트는 간단한 명령만으로 복잡한 업무를 완결하는 다양한 기능을 제공한다. 먼저 다양한 업무를 빠르게 자동화할 수 있는 기본 프롬프트를 제공한다. 읽지 않은 메일 및 검색한 메일을 읽고 요약하는 기능을 비롯해 메일 작성·답장·전달, 일정 조회 및 요약, 일정 등록·수정·삭제 등 반복적이고 소요 시간이 큰 업무를 폭넓게 처리한다. 자연어 기반 지시도 가능하다. 사용자가 대화하듯 AI에게 명령하면 에이전트는 의도를 이해해 즉시 실행한다. 복잡한 문제 해결이 필요한
2025년 대한민국 보안 산업은 사상 유례없는 대형 개인정보 유출 사고가 연쇄적으로 발생한 해로 기록됐다. 이동통신, 전자상거래, 금융, 교육 등 산업 전반에서 총 1억 건에 가까운 개인정보 유출이 확인되며 단일 사고 기준 역대 최대 규모 기록이 여러 차례 갱신됐다. 개인정보보호위원회 집계에 따르면, 2025년 한 해 접수된 개인정보 침해 신고는 전년 대비 약 38% 증가했다. 생성형 AI(Generative AI)와 클라우드 전환이 전 산업으로 확산되며 행정·금융·유통 서비스의 자동화 비중은 크게 높아졌지만 그에 비례해 데이터 관리와 접근통제 실패 사례도 급증했다. 특히 노후 시스템 방치, 내부자 권한 관리 부실, 특정 클라우드 사업자에 대한 과도한 의존 구조가 반복적으로 사고 원인으로 지목됐다. 이러한 흐름을 정리하기 위해 올해 국내 보안 산업을 뒤흔든 주요 사건을 월별로 정리했다. <1월> GS리테일 고객정보 158만 건 유출...유통 플랫폼 보안의 민낯 2025년 IT·보안 이슈의 출발점은 GS리테일 개인정보 유출 사고였다. GS리테일은 1월 초 자사 편의점 웹사이트 해킹으로 약 9만여 명의 고객 개인정보가 유출됐다고 공지했으나 이후 과거
"자, 피지컬 AI 이야기를 해보죠(OK, let’s talk about physical AI)" “범용 로보틱스의 챗GPT급 전환이 코앞입니다 (The ChatGPT moment for general robotics is just around the corner)" 2025년 1월 6일(현지시간) 미국 라스베이거스에서 열린 국제전자제품박람회(CES 2025) 키노트에서 젠슨 황(Jensen Huang) 엔비디아 최고경영책임자(CEO)가 연단에 올라섰다. 그는 이 자리에서 ‘피지컬 AI(Physical AI)’를 로봇·자율주행처럼 현실에서 움직이는 인공지능(AI)의 다음 단계로 제시했다. 같은 자리에서 엔비디아는 로봇과 자율주행 분야 학습(Learning)·훈련(Teaching)을 겨냥한 플랫폼을 공개했다. 해당 발표는 AI가 텍스트·이미지 등을 다루던 기존 기능에서 '물리 법칙이 작용하는 현실 세계의 동작과 변화'를 모델링하고 예측하기 위한 기반으로 관심받았다. 이때 사측의 주요 메시지는 ‘피지컬 AI가 더 이상 연구실 언어에 머물지 않을 것’을 시사한 점이다. 이 메시지가 CES에서 특히 크게 조명된 배경이 있다. 젠슨 황은 키노트에서 AI의 흐름을 인식
컴퓨터지원설계(CAD) 화면을 볼 때 가장 당황스러운 순간이 있다. 모델을 열었더니 경고와 에러가 이어지고 원인은 복잡한 용어로만 나열되는 상황이다. ‘하나 이상의 파일이 누락되었습니다’, ‘스케치가 초과 정의되었습니다’, ‘재생성 오류가 있습니다’ 등이다. 이러한 경고문은 원인도 아니고 해결책도 아니다. 이어 모델 목록에는 빨간 표시가 늘어나고, 부품들 사이 연결이 풀리면서 위치가 어긋난다. 한 군데를 고치면 다른 곳이 연쇄적으로 깨진다. 도면까지 연결돼 있으면 더욱 번거로워진다. 화면에서 보던 모양이 바뀌거나 치수가 틀어지고, 업데이트 한 번에 표기가 뒤집혀서 원인부터 다시 찾아야 한다. 그 순간 설계자는 ‘이걸 어디서부터 손대야 하지’가 아니라 ‘내가 이걸 손댈 자격이 있나’부터 우려된다. 설계가 멈추는 건 지식이 부족해서가 아니라, 문제를 풀 수 있는 형태로 문제가 주어지지 않아서다. 소프트웨어는 증상을 나열하지만, 작업자는 원인·우선순위·방향성을 원한다. 결국 CAD 분야의 숙련자와 초보를 가르는 것은 지식의 양이 아니라, 시스템이 던진 신호를 인간의 언어로 번역해 수정 가능한 절차로 바꾸는 능력이다. 이 장벽을 생성형 AI(Generative AI
노타가 AI 에듀테크 기업 유탑소프트와 협력해 온디바이스 AI 튜터 개발에 나선다. 노타는 18일 서울 삼성동에서 유탑소프트와 온디바이스 AI 기반 교육 서비스 사업 협력을 위한 양해각서(MOU)를 체결했다고 밝혔다. 이번 협약은 교육 전용 디바이스 환경에 최적화된 생성형 AI 기반 튜터 서비스를 공동으로 상용화하기 위해 추진됐다. 이번 협력은 유탑소프트가 보유한 교육 업체 대상 AI 튜터 개발 역량과 노타의 AI 모델 경량화·최적화 기술을 결합하는 데 초점이 맞춰져 있다. 양사는 태블릿 등 교육 전용 디바이스에서 직접 구동되는 온디바이스 AI 튜터를 기본 구조로 하되, 추론 결과 연산이 많은 경우에 한해 외부 서버와 연동하는 하이브리드 방식을 적용하는 방안을 검토 중이다. 이 방식은 기존 생성형 AI 서비스의 과제로 지적돼 온 막대한 서버 운영 비용, 네트워크 지연, 데이터 보안 문제를 효과적으로 개선할 수 있는 대안으로 평가된다. 특히 교육 환경에서 요구되는 안정성과 비용 효율성을 동시에 확보할 수 있어 에듀테크 시장에서 활용도가 높을 것으로 전망된다. 향후 협력이 구체화되면 유탑소프트는 영어 스피킹 특화 AI 튜터 모델과 대규모 언어 모델(LLM) 기반
항공기와 무기체계는 갈수록 복잡해지는데, 관련 프로젝트에 할당된 일정·예산은 더욱 타이트해지고 있다. 설계가 완성되면 검증으로 확인하는 흐름이 일반적이었다면, 지금은 검증이 곧 설계의 일부가 된 것이 바로 이 때문이다. 특히 센서·레이더·통신·소프트웨어 등 다양한 요소 기술이 융합된 항공우주·방산(Aerospace&Defense 이하 A&D) 시스템은 이러한 흐름이 적용되는 대표 분야다. 부품 하나를 바꾸는 순간 다른 하위 체계의 요구조건이 연쇄로 흔들린다는 점에서다. 또 그 흔들림이 설계 문서, 시험 자료, 협력사 관계 파일 등에 확장되면, 문제가 커지는 속도는 더욱 빨라진다. 설계가 한 번만 크게 변경돼도 시험 일정이 밀리고, 인증과 형상 관리가 뒤따라 늦어진다. 여기에 공급망까지 흔들리면 납기·비용 체계 또한 연쇄로 무너진다. 문제는 여기서 끝나지 않는다. 개발이 여러 조직의 공동 작업이 될수록, 변경점 하나가 던지는 문제의 범위는 더 커진다. 최근 공동개발 사례가 늘수록 ‘무엇을 만들었나’보다 ‘왜 이것이 맞는지’를 설명하는 근거가 더 중요한 관점이 된 이유다. 이처럼 설계·시험·인증 자료가 여러 조직을 거치며 오간다. 이 과정에서 누가
지미션은 지난 15일 차세대 AI 전환 기술 연구와 실증, 사업화를 전담하는 ‘AX융합연구소’ 개소식을 개최하고 본격적인 운영에 들어갔다고 밝혔다. 이번에 신설된 AX융합연구소는 생성형 AI부터 물리 기반 AI, 연구개발 및 사업화 전략까지 아우르는 융합형 AI 연구 조직이다. 연구소는 ▲Gen.AI를 담당하는 Axiom팀 ▲Physical.AI를 담당하는 AXLab팀 ▲Forge.AI를 담당하는 AXR&D팀 등 3개 핵심 부서로 구성돼 기술 개발, 실증, 시장 적용과 제안까지 전 주기를 담당한다. 각 팀은 기술 고도화와 산업 적용, 사업 전략 수립 등 역할을 분담해 지미션의 기술 자산을 시장성과 연결하는 전담 체계로 운영된다. Gen.AI를 담당하는 Axiom팀은 LLM(대규모 언어모델) 엔지니어링, VLM 기반 OCR, RAG 프레임워크 개발, 비정형 문서 구조화 등 AX 기반 핵심 기술 연구개발을 수행한다. 생성형 AI 기술을 문서 처리와 데이터 분석 영역에 적용해 자동화 수준을 높이는 데 집중하고 있다. Physical.AI를 맡은 AXLab팀은 ML 모델 개발, AI 비전, IoT 센서 등 물리 기반의 감각·인지·행동·자율 기술을 연구한다.
내년 상반기 코스닥 기술특례상장 준비 ‘착착’ 200건 이상 기술 구축 실적, 매출 146억 원 달성 등으로 사업화 역량 입증해 인터엑스가 코스닥 상장을 위한 기술성 평가를 통과하며 2026년 상반기 기술특례상장 여정에 청신호를 켰다. 사측은 한국거래소가 지정한 전문 평가기관으로부터 우수 등급을 받으며 기술성 평가를 거쳤다. 이 과정에서 기술 완성도, 경쟁 우위, 상용화 가능성 등 전 항목을 통과했다. 특히 제조 인공지능(AI) 및 자율제조(Autonomous Manufacturing)에 필요한 원천기술과 사업화 역량을 동시에 인정받은 것으로 알려졌다. 인터엑스는 그동안 현대자동차그룹·삼성SDI·LG전자 등을 포함한 200건 이상의 기술 구축 레퍼런스를 구축한 바 있다. 이러한 경험을 기반으로 지난해 매출 146억 원을 기록했다. 회사 측은 이같이 ‘수익을 내는 제조 AI 기업’의 역량을 통해 높은 가치를 인정받고 있다고 자평했다. 이 가운데 소프트웨어 정의 제조(SDM) 방법론 기반 AI 기술과 제조 특화 생성형 AI(Generative AI) 기술 등 자사 기술이 주목받고 있다고 설명했다. 무엇보다 자사 생성형 AI 플랫폼 ‘젠.AI(Gen.AI)’는 실
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
모니터 속 텍스트와 이미지를 다루던 인공지능(AI)이 로봇과 제조 설비와 같은 실체를 입고 현실을 직접 움직이려 하고 있다. 기존 검색·추천의 기능에서, 기계가 스스로 주변을 인지하고 판단해 움직이는 주체로 AI를 채택한 모양새다. 이 흐름을 통합한 개념이 바로 '피지컬 AI(Physical AI)'다. 피지컬 AI는 AI 모델이 로봇, 공장 설비, 도시 인프라 등 현실 속 하드웨어와 연결돼 복잡한 물리 법칙을 학습하고 실행하는 아키텍처를 갖춘 시스템이다. 이는 센서에서 도출되는 신호, 공간 정보, 인간 언어 및 도메인 지식 등을 한데 통합한다. 이전에는 화면 속 시뮬레이션에 머물던 계획을 실제 동작으로 바꾸는 것이 핵심이다. 정해진 궤적을 반복하던 기존 자동화와 달리, 예측하기 어려운 환경에서도 스스로 상황을 이해하고 목표를 조정하는 방향으로 진화하는 데 주요한 역할을 할 전망이다. 이 개념은 새롭게 탄생한 유행이 아니다. 설비 예지보전 및 품질 예측, 자율주행 기반 로봇, 디지털 트윈(Digital Twin) 공장을 향한 시도는 수십 년간 이어져 왔다. 최근에는 생성형 AI(Generative AI), 대규모 시뮬레이션, 월드 모델 등 기술 논의가 확산되
인공지능(AI)은 이미 이전부터 공장 안에서 활동하고 있었다. 다만 그동안의 AI는 품질 검사, 수요 예측, 설비 이상 감지 등 개별 공정을 지능화하는 조연에 가까운 기술로 치부됐다. 최근 1~2년 사이 분위기는 다르다. 생성형 AI(Generative AI)와 에이전트형 AI(Agentic AI)가 이 분위기를 주도하고 있다. 이들 최신 기술은 설계 문서, 고객 요구사항, 서비스 매뉴얼 등을 읽고 쓰는 업무까지 AI가 담당하면 어떨까 하는 데서 활용 범위를 확장했다. 하지만 생산성 향상을 기대하는 만큼, 잘못된 답 하나가 안전사고와 제품 회수(Product Recall)로 이어질 수 있다는 불안도 동시에 커지고 있다. 특히 복잡한 기계·로봇을 만드는 제조사는 고민이 더 깊다. 자동차·항공우주·방산·의료기기처럼 요구사항과 규제가 촘촘한 산업에서는 한 줄의 요구사항, 한 번의 설계 변경, 한 건의 서비스 기록까지 모두 추적 가능해야 한다. 이때 AI를 활용하더라도 어디까지 AI에게 맡기고, 어떤 부분은 작업자가 담당해야 하는지에 대한 확실한 의사결정 없이는 시도 자체가 위험해질 수 있다. 또한 AI가 참고하는 데이터를 어떻게 신뢰하도록 할지에 대한 고민도 뒤따
인공지능(AI) 기반 3D 설계·협업 포트폴리오 ‘솔리드웍스(SOLIDWORKS) 2026’ 정식 출시 발표 생성형 AI(Generative AI), AI 기반 버추얼 안내(Companion) 등 기능 탑재 설계, 조립, 지식 검색 효율성 극대화 노려 다쏘시스템이 자사 3차원(3D) 컴퓨터지원설계(CAD) 브랜드 솔리드웍스(SOLIDWORKS)의 2026판을 공개했다. 이번 신규 버전은 인공지능(AI) 메커니즘을 극대화한 것이 특징이다. 3D 설계, 협업, 데이터 관리 등을 포괄하는 애플리케이션 포트폴리오의 최신판이다. 사측은 차세대 기술이 만드는 새로운 경제 비전인 ‘생성형 경제(Generative Economy)’ 시대에 최적화된 버전이라고 소개했다. 현재 전 세계 수백만 사용자들의 혁신 방식을 지원하고, 복잡성 증가와 시장출시기간(TTM) 단축 등의 과제를 해결하는 것을 목표로 한다고 부연했다. 솔리드웍스 2026은 설계, 시뮬레이션, 전장, 제품데이터관리(PDM) 등 다각적인 영역 전반에 걸쳐 수백 가지 기능 향상을 포함하고 있다. 이는 지금까지 효율성·생산성 강화를 요구해온 사용자들의 의견을 반영한 결과로 풀이된다. 특히 지난 30년간 회사가 축적한
디지털 범죄 대응 전문기업 라바웨이브가 생성형 AI 기술을 활용한 악의적 딥페이크가 2026년 지방선거의 공정성을 심각하게 위협할 수 있다고 경고했다. 특히 인지도가 낮은 정치 신인이나 기초의원 후보자들이 딥페이크 공격에 취약하며, 이는 선거 결과에 직접적인 영향을 미칠 수 있다는 분석이다. 리얼미터가 전국 만 18세 이상 남녀 1007명을 대상으로 실시한 조사 결과, 국민 10명 중 9명(90.2%)이 딥페이크가 우리 사회에 미치는 위협이 심각하다고 응답했다. 특히 50대 연령층에서는 95.3%가 심각성을 인지하고 있는 것으로 나타났다. 더욱 주목할 점은 딥페이크 영상을 시청한 경험이 있는 응답자 중 연예인(44.7%)보다 정치인(58.3%)을 대상으로 한 콘텐츠를 더 많이 접한 것으로 조사됐다는 것이다. 이는 딥페이크 기술이 이미 정치 영역에서 활발히 악용되고 있음을 시사한다. 조사 결과에서 가장 우려되는 부분은 연령대가 높아질수록 딥페이크 영상의 진위를 구분하는 능력이 현저히 낮아진다는 점이다. 실제 인물과의 차이를 통해 딥페이크를 판단한다고 응답한 비율이 18~29세는 44.5%인 반면, 70대 이상은 25%에 불과했다. 이는 주요 투표층인 고령 유권
스노우플레이크가 엔비디아와 협력해 스노우플레이크 플랫폼에서 머신러닝 워크플로우를 직접 가속화할 수 있게 한다. 스노우플레이크 ML에 오픈소스 라이브러리인 엔비디아의 쿠다-X가 사전 탑재된 것으로, 스노우플레이크 고객들은 GPU 가속 알고리즘을 머신러닝 워크플로우에 즉시 활용할 수 있게 된다. 전체 머신러닝 모델 개발 라이프사이클이 단순·효율화되면서, 데이터 사이언티스트들은 코드 수정을 하지 않아도 주요 파이썬 라이브러리 기반 모델의 개발 속도를 크게 높일 수 있게 된다. 기업이 보유한 데이터세트의 규모가 빠르게 확장하며 생산성 유지 및 효율적인 비용 관리를 위한 GPU 가속의 중요성이 커지고 있다. 엔비디아 벤치마크에 따르면 엔비디아 A10 GPU는 랜덤 포레스트에서 약 5배, HDBSCAN에서는 최대 200배까지 CPU 대비 속도 향상을 보였다. 이번 통합에 따라 엔비디아 쿠다-X 데이터 사이언스 생태계에서 제공되는 엔비디아 cuML, 엔비디아 cuDF 라이브러리를 스노우플레이크 ML에서 활용할 수 있으며, scikit-learn, pandas, UMAP, HDBSCAN 등 라이브러리의 개발 사이클을 별도의 코드 변경 없이 단축할 수 있다. 또한 엔비디아
AI 반도체 스타트업 하이퍼엑셀(HyperAccel)이 신용보증기금이 선정한 ‘제14기 혁신아이콘’에 이름을 올렸다고 10일 밝혔다. 신용보증기금의 혁신아이콘 프로그램은 글로벌 혁신기업으로 성장 가능성이 높은 혁신 스타트업의 스케일업을 돕는 프로그램으로, 성장 유망한 혁신 기업을 발굴해 지원한다. 이번 제14기에는 143개 기업이 지원해 약 29:1의 높은 경쟁률을 기록했으며, 하이퍼엑셀은 반도체 분야 대표 기업으로 선정됐다. 하이퍼엑셀은 3년간 최대 200억 원 신용보증, 최저보증료율 적용, 협약은행 추가 보증료 지원과 함께 해외 진출, 컨설팅, 홍보 등 다양한 혜택을 받게 된다. 하이퍼엑셀은 대규모 언어모델(LLM) 추론에 최적화된 고성능·저전력 AI 반도체(LPU) 기술력을 기반으로, 생성형 AI 서비스에 필요한 실시간 응답성과 비용 효율성을 동시에 실현한 점을 높이 평가받았다. 또한 데이터센터, 온프레미스 서버, 엣지 디바이스 등 다양한 환경에서 적용 가능한 확장성과 범용성을 입증하며, AI 반도체 분야의 차세대 혁신 기업으로서 성장 잠재력을 인정받았다. 특히 하이퍼엑셀은 LPU 기술을 기반으로 글로벌 생성형 AI 시장을 겨냥한 제품 포트폴리오를 확대
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UPDATE: 2026년 01월 11일 11시 18분
