2026.05.28 목요일
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"AI로 해킹 잡는다"…SK쉴더스, ICML서 보안 AI 기술 공개 [경제일보] SK쉴더스가 글로벌 3대 인공지능(AI) 학회로 꼽히는 ICML 2026에 연구 논문을 올리며 AI 기반 사이버보안 기술 경쟁력 강화에 나섰다. 생성형 AI 확산 이후 사이버 공격 방식이 복잡해지면서 보안업계 역시 단순 관제 중심을 넘어 AI 원천기술 확보 경쟁에 뛰어드는 것으로 풀이된다. 22일 SK쉴더스는 자사 사이버보안 AI 연구 조직 '사이버보안AI랩스' 소속 임정훈 선임의 연구 논문이 글로벌 AI 학회 'ICML 2026'에 채택됐다고 밝혔다. ICML은 'NeurIPS', 'ICLR'과 함께 세계 3대 AI 학회로 꼽히는 대표적인 AI 학술 행사로 오는 7월 6일부터 서울 코엑스에서 열리는 'ICML 2026'에서 전 세계 AI 연구자들을 대상으로 발표될 예정이다. 이번 연구는 실제 사이버 공격 환경에서 발생하는 '불규칙 시계열 데이터' 문제를 새로운 방식으로 분석한 것으로 알려졌다. 기존 보안 탐지 시스템은 공격이 일정한 흐름과 패턴으로 이어진다는 가정 아래 데이터를 분석하는 방식이 일반적이었다. 다만 실제 해킹과 침투 공격은 발생 시점과 간격이 일정하지 않고 단시간 집중 공격이나 장기 잠복형 공격 등 다양한 형태로 나타나는 경우가 많은 것으로 나타났다. 이에 기존 방식으로는 불규칙하게 이어지는 공격 흐름을 충분히 반영하지 못해 이상 징후를 놓치거나 탐지 정확도가 떨어지는 한계가 있다는 지적이 이어져왔다. 최근 생성형 AI 기반 공격과 자동화된 해킹 기법이 확산되면서 기존 보안 체계의 대응 한계 역시 업계 주요 과제로 떠오르고 있다. SK쉴더스는 이번 연구를 통해 불규칙한 공격 흐름 자체를 AI가 학습할 수 있도록 설계한 기술 'QuITE(쿼리 기반 불규칙 시계열 임베딩)'를 제시했다. 시간 간격이 서로 다른 데이터를 효과적으로 분석해 실제 공격 흐름을 보다 자연스럽게 반영할 수 있도록 설계된 것이 특징이다. 특히 해당 기술은 기존 AI 모델과 유연하게 결합할 수 있도록 다양한 보안 탐지 시스템에 적용 가능한 확장성을 가진 것으로 평가된다. 글로벌 공개 벤치마크 데이터셋 기반 성능 검증에서는 기존 시계열 분석 방식 대비 최대 45.9% 수준의 성능 개선 효과를 기록했다. AI 기반 사이버보안 경쟁이 단순 탐지 자동화를 넘어 실제 공격 패턴을 얼마나 정밀하게 분석하고 대응할 수 있는지로 빠르게 이동하고 있는 것으로 분석된다. 글로벌 보안기업들 역시 AI 기반 자율형 보안운영센터(SOC)와 실시간 위협 탐지 기술 개발에 투자를 확대하고 있다. SK쉴더스 역시 이번 연구 성과를 실제 보안 서비스에 적용하는 방안을 검토 중이다. 회사는 자사 보안 관제센터 '시큐디움'과 MDR(관리형 탐색 & 응답) 서비스 등에 해당 기술을 연계해 위협 탐지와 분석·대응 정밀도를 높인다는 계획이다. 기존 방식으로 탐지하기 어려웠던 이상 징후 식별 역량 역시 강화될 것으로 전망된다. 또한 SK쉴더스는 사이버보안 특화 소형언어모델(sLLM)과 자율형 보안운영센터 등 차세대 AI 보안 기술 연구도 확대하고 있다. AI와 자동화 기반 실시간 탐지·대응 체계를 강화해 신·변종 사이버 공격 대응 역량을 끌어올린다는 전략이다. 김병무 SK쉴더스 사이버보안부문 부사장은 "이번 ICML 논문 채택으로 SK쉴더스의 AI 연구 역량이 글로벌 학계에서도 경쟁력을 인정받았다"며 "연구 성과를 자사 서비스에 연계해 탐지·분석 역량을 한 단계 끌어올리고, 사이버보안 특화 AI 기술에 대한 투자와 연구를 지속 확대해 나가겠다"고 말했다.2026-05-22 15:46:25
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파수 AI, N2SF 등급 분류 대응 'FDR' 업데이트 출시 [경제일보] 파수 AI가 국가 망 보안체계(N2SF) 전환에 대응하는 데이터 식별·분류 솔루션을 고도화했다. 공공기관이 AI와 클라우드를 활용하기 위해서는 데이터의 중요도와 민감도를 먼저 식별하고 등급별 보안 정책을 적용해야 하는 만큼, 데이터 분류 자동화가 공공 보안 시장의 핵심 과제로 떠오르고 있다. 파수 AI는 데이터 식별·분류 솔루션 ‘파수 데이터 레이더(Fasoo Data Radar, FDR)’의 신규 업데이트 버전을 출시하고 공공기관의 N2SF 전환 지원을 강화한다고 밝혔다. N2SF는 기존 공공부문 망분리 정책을 보완·전환하기 위해 추진되는 새로운 보안 프레임워크다. AI와 클라우드 등 신기술을 안전하게 활용할 수 있도록 데이터와 시스템을 중요도·민감도에 따라 기밀(Classified), 민감(Sensitive), 공개(Open) 등급으로 구분하고, 등급별로 차등화된 보안대책을 적용하는 것이 핵심이다. 파수는 지난해 ‘범정부 초거대 AI 공통기반 대상 국가 망 보안체계 시범 실증’에 참여해 N2SF의 데이터 식별·분류·통제 부문을 맡은 바 있다. 이번 FDR 업데이트는 N2SF 전환의 출발점인 데이터 식별과 등급 분류 기능을 강화한 것이 특징이다. FDR은 윈도, 맥, 파일서버 등 다양한 저장소에 흩어진 데이터를 파악하고 민감정보 포함 여부를 자동으로 탐지·분류하는 솔루션이다. 이후 분류 결과에 따라 암호화, 레이블링, 격리, 권한 회수, 파기 등 후속 조치를 적용할 수 있다. 새 버전에는 OCR 기능이 추가됐다. 일반 이미지 파일이나 문서 안에 삽입된 이미지에서 텍스트를 추출해 민감정보 포함 여부를 검사한다. 기존 텍스트 기반 탐지로는 확인하기 어려웠던 스캔본, 캡처 이미지, 이미지형 PDF 등에 포함된 개인정보와 민감정보까지 식별할 수 있다는 설명이다. 문서 작업 중 등급 인식을 돕는 기능도 강화됐다. 한글, MS 오피스, PDF 등 주요 문서 작업 환경에서 기밀·민감·공개 분류 라벨을 화면에 지속적으로 표시해 사용자가 해당 문서의 보안 등급을 직관적으로 확인할 수 있도록 했다. 공공기관 업무 환경에서는 문서 작성·검토·공유 단계마다 등급 인식이 필요한 만큼, 사용자 실수로 인한 자료 유출을 줄이는 효과가 기대된다. AI 기반 문맥 분석 기능도 더했다. FDR은 파수 AI의 AI 기반 개인정보보호 솔루션 ‘AI-R Privacy’와 연동해 복잡한 문장 속 개인정보를 탐지하고 마스킹할 수 있다. 단순 키워드나 정규식 기반 탐지를 넘어 자연어처리와 딥러닝 기술로 문맥을 해석해 민감정보를 찾아내는 방식이다. 이번 업데이트는 공공기관의 N2SF 전환 수요를 정면으로 겨냥한 것으로 풀이된다. 기존 망분리 체계에서는 내부망과 외부망의 물리적·논리적 분리가 보안의 중심이었다. 그러나 생성형 AI와 클라우드 서비스를 공공 업무에 활용하려면 모든 데이터를 같은 방식으로 막는 구조만으로는 한계가 있다. 어떤 데이터가 기밀이고, 어떤 데이터가 민감하며, 어떤 데이터는 공개 가능한지를 먼저 구분해야 AI 활용과 보안 통제를 동시에 설계할 수 있다. 특히 초거대 AI 기반 행정서비스가 확산되면 데이터 분류의 중요성은 더 커진다. AI 모델에 입력되는 문서와 데이터셋에 개인정보, 내부 정책 문건, 보안 정보가 섞여 있을 경우 유출이나 오남용 위험이 발생할 수 있다. N2SF가 데이터 등급 분류를 전제로 하는 이유도 여기에 있다. 관련 시범 실증 사업 역시 공공부문에 적합한 AI 보안 적용 모델과 확산 방안을 마련하기 위해 추진됐다. 업계에서는 N2SF 전환 과정에서 데이터 보안 시장이 확대될 것으로 보고 있다. 공공기관이 AI와 클라우드를 도입하려면 데이터 발견, 분류, 권한 관리, 암호화, 반출 통제, 로그 추적, 개인정보 마스킹까지 전 주기 관리 체계가 필요하다. 이 가운데 데이터 식별·분류는 모든 보안 정책의 출발점이다. 분류가 부정확하면 과도한 차단으로 업무 효율이 떨어지거나, 반대로 민감정보가 낮은 등급으로 처리돼 유출 위험이 커질 수 있다. 파수 AI는 FDR 외에도 데이터 보안 솔루션 ‘파수 엔터프라이즈 DRM(Fasoo Enterprise DRM, FED)’과 AI 활용을 위한 민감정보 관리 솔루션 ‘AI-R DLP’ 등을 통해 N2SF 대응 포트폴리오를 강화하고 있다. 데이터 등급을 식별한 뒤 문서 암호화와 접근권한 통제, AI 입력 데이터 차단·마스킹까지 연결하는 구조를 구축하겠다는 전략이다. 향후 관건은 실제 공공기관 업무 환경에서의 적용성과 정확도다. 공공기관 데이터는 문서 형식이 다양하고 오래된 스캔본이나 이미지형 자료, 비정형 문서가 많다. OCR과 AI 문맥 분석 기능이 현장 데이터에서 얼마나 높은 탐지율과 낮은 오탐률을 보이느냐가 솔루션 경쟁력을 가를 전망이다. 또 N2SF 전환이 공공기관 전체로 확산되면 보안 등급 분류 기준의 표준화도 중요해진다. 기관마다 다른 방식으로 기밀·민감·공개 등급을 적용하면 시스템 연계와 클라우드 활용 과정에서 혼선이 생길 수 있다. 데이터 분류 솔루션은 기술 기능뿐 아니라 정부 보안 기준과 기관별 업무 특성을 반영한 정책 설계 역량까지 요구받게 된다. 고동현 파수 AI 상무는 “파수 AI는 FDR 외에도 FED와 AI-R DLP 등 N2SF를 위한 포트폴리오를 지속적으로 강화하고 있다”며 “N2SF의 시작이 등급 분류인 만큼 FDR을 통해 공공기관의 디지털 혁신을 지원할 것”이라고 말했다. 이번 FDR 업데이트는 공공 AI 확산 국면에서 보안의 무게중심이 ‘망을 나누는 방식’에서 ‘데이터를 이해하고 통제하는 방식’으로 이동하고 있음을 보여준다. AI와 클라우드 활용이 공공 업무의 효율성을 높일 수 있다면, 그 전제는 데이터가 어디에 있고 어떤 등급인지 정확히 아는 것이다. 파수 AI가 N2SF 전환 시장에서 데이터 분류·통제 솔루션을 앞세워 공공 보안 수요를 얼마나 확보할지 주목된다.2026-05-20 16:38:59
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![[데일리 카드업계 브리프] BC카드, 韓금융사 처음으로 美 레드햇 서밋서 금융 에이전틱 AI 사례 발표 外](https://image.ajunews.com//content/image/2026/05/18/20260518172650477800.jpg)
BC카드, 韓금융사 처음으로 美 '레드햇 서밋'서 금융 에이전틱 AI 사례 발표 外 [경제일보] BC카드, 韓금융사 처음으로 美 '레드햇 서밋'서 금융 에이전틱 AI 사례 발표 BC카드가 대한민국 금융권 최초로 글로벌 오픈소스 기술 행사에서 인공지능(AI) 혁신 사례를 선보였다. BC카드는 지난 14일 미국 애틀랜타에서 열린 '레드햇 서밋 2026'에 참석해 공동 구축한 '에이전틱 AI 운영 플랫폼'을 세계 무대에 최초로 공개했다. 레드햇 서밋은 매해 전 세계 IT 전문가 수만 명이 모이는 대규모 콘퍼런스다. BC카드는 국내 금융사 가운데 처음으로 이 행사의 발표자로 초청받았다. 행사장에서는 이태영 BC카드 AX팀장이 실제 서비스 적용 사례를 설명했다. 이날 소개된 에이전틱 AI는 단순한 질의응답을 넘어 스스로 상황을 판단하고 행동하는 기술이다. BC카드와 레드햇이 지난 1년여간 함께 선보인 운영 플랫폼은 거대언어모델(LLM) 하나에 모든 작업을 맡기던 기존 방식을 탈피했다. 대신 영역별로 특화된 소형언어모델(SLM) 여러 개를 군집화해 업무를 동시다발적으로 처리하도록 설계했다. 이 방식은 느린 속도와 높은 비용이라는 기존 LLM의 단점을 크게 개선했다. 특정 업무에 맞춰진 SLM을 활용해 안정적인 결과물을 내면서도 추론 속도를 3배 이상 높였다. 막대한 비용이 드는 그래픽처리장치(GPU) 자원 소모량도 최대 70%가량 줄였다. 연간 100억건이 넘는 BC카드의 결제 데이터를 바탕으로 고가의 GPU 자원을 분산시킨 결과다. 이를 통해 전반적인 운영 비용은 대폭 낮추고 서비스 처리 속도는 크게 끌어올렸다. BC카드는 이 같은 기술적 성과를 바탕으로 현재 가동 중인 실무 AI 서비스도 소개했다. 글로벌 기업들의 이목을 끈 주요 서비스는 △실시간 소비 패턴 분석 후 맛집을 추천하는 Eat.pl △금융 특화 생성형 AI 플랫폼을 통한 임직원 업무 지원 모델인 BCGPT △여러 AI를 연결해 업무 자동화를 구현한 MOAI 등이다. BC카드는 자체적인 연구개발을 넘어 글로벌 AI 인프라 발전에도 적극 참여하고 있다. 전 세계 개발자들이 자유롭게 활용할 수 있도록 허깅페이스에 자체 개발한 AI 모델과 한국 금융 특화 데이터셋 등 약 38개의 LLM을 오픈소스로 개방했다. 허깅페이스는 세계 최대 규모의 LLM 오픈소스 허브다. BC카드가 글로벌 LLM에 기여한 해당 자료들은 월평균 10만여건의 다운로드 횟수를 기록하고 있다. 오성수 BC카드 AI데이터본부장은 "이번 레드햇 서밋에서의 발표는 BC카드의 글로벌 수준 에이전틱 AI 엔지니어링 역량이 세계 무대에서 공식적으로 인정받는 의미 있는 자리였다"며 "한국 금융권을 대표해 단순한 AI 도입 사례를 넘어 오픈소스 생태계에 기여하는 기술 주체로서의 정체성을 지속적으로 보여줄 예정"이라고 말했다. 하나카드, '2026 고유가 피해지원금' 2차 신청 접수 개시 하나카드는 전국 하나은행 영업점과 온라인 채널에서 '2026 고유가 피해지원금' 2차 신청 접수를 시작했다고 18일 밝혔다. 이번 2차 신청은 소득하위 70%에 해당하는 국민 약 3256만명과 지난 1차 신청 기간을 놓친 취약계층을 대상으로 진행한다. 지난 5월 8일 1차 신청이 종료된 데 따른 후속 조치다. 신청 기간은 5월 18일부터 7월 3일까지다. 접수 첫 주일인 5월 18일부터 5월 22일까지는 원활한 시스템 운영을 위해 출생연도 끝자리에 따른 요일제로 운영한다. 지원금은 2026년 8월 31일까지 사용할 수 있으며 기한 내에 쓰지 않은 잔액은 자동으로 소멸한다. 1차와 2차 지원금의 중복 수급은 불가능하다. 지원 금액은 2026년 3월 30일 주소지를 기준으로 거주 지역과 소득 수준에 따라 10만원에서 60만원까지 차등 지급한다. 수도권 거주자는 △기초수급자 55만원 △차상위·한부모 45만원 △소득하위 70% 10만원이 지급된다. 비수도권 거주자는 △기초수급자 60만원 △차상위·한부모 50만원 △소득하위 70% 15만원이 지급된다. 인구감소지역의 소득하위 70% 대상자는 20만원에서 25만원을 받게 된다. 지원금은 신용카드나 체크카드 포인트 충전과 차감 방식으로 지급된다. 신청자 본인의 주소지 관할 시군 내 연매출 30억원 이하 오프라인 가맹점에서 사용할 수 있다. 주요 사용처는 △전통시장 △동네마트 △식당 △미용실 △안경점 등이다. 대형마트와 백화점 및 프랜차이즈 직영점 등 일부 업종은 사용 대상에서 제외된다. 고유가 피해지원금을 하나카드로 신청하면 다양한 혜택이 제공된다. 주요 편의 혜택은 △지급 확정 직후 즉시 사용 △보유한 모든 하나 신용·체크카드 사용 및 교차 사용 가능 △지원금 사용 금액의 카드 실적 인정 △기존 카드 부가 서비스와 혜택 동일 제공 △하나페이 앱을 통한 실시간 잔액 조회 등이다. 하나페이 앱에서는 지역과 위치 및 상호명 검색을 통해 지원금 사용 가맹점을 확인할 수 있는 사용처 찾기 서비스도 이용할 수 있다. 신청은 온라인과 오프라인 채널 모두 가능하다. 접수 창구는 △하나카드 PC 홈페이지 △모바일웹 △하나페이 앱 △전용 ARS 고객센터 △하나은행 전국 영업점 등이다. 하나카드가 없는 고객은 하나은행 영업점에서 체크카드를 새롭게 발급받아 신청하면 된다. 하나카드 관계자는 "신청 후에는 취소 또는 변경이 절대 불가하다는 점을 유의해야 한다"고 말했다. KB국민카드, 글로벌 금융기관과 AI 금융 혁신 경험 공유 KB국민카드는 지난 14일 서울 영등포구에 위치한 KB금융지주 본사에서 열린 비사 마켓 아키타입(VISA Market Archetype) 행사에서 해외 금융기관 임원 20여명을 대상으로 그룹의 인공지능 도입 현황과 전략을 발표했다고 18일 밝혔다. 이번 자리는 글로벌 결제 네트워크 기업인 비사(VISA)가 초청한 해외 금융사 경영진에게 한국 금융시장의 디지털 혁신 경험을 전하고자 마련됐다. 행사 참석자들은 한국 금융기관의 디지털 전환 사례를 직접 살펴보며 인공지능을 기반으로 한 금융 서비스의 미래 발전 방향에 대해 의견을 나눴다. 이들은 그룹 전반의 인공지능 도입 사례와 카드 사업 영역에서의 구체적인 기술 활용법을 청취했다. 이날 발표에서 KB금융지주는 그룹 차원의 인공지능 도입 현황을 상세히 소개했다. 앞으로의 디지털 전환 방향과 인공지능 거버넌스 구축 및 주요 추진 과제도 함께 전달했다. KB국민카드는 사업 영역에서 전사적 인공지능 전환(AX) 추진 방향에 대해 설명했다. 이어 인공지능 에이전트 도입 현황을 통해 카드 비즈니스에 기술을 접목한 실제 사례를 공유했다. KB금융그룹은 인공지능을 금융 서비스 혁신을 이끌 핵심 기술로 설정했다. 현재 다양한 사업 부문에서 기술 적용 범위를 넓히는 중이다. 주요 활용 분야는 △고객 중심의 서비스 고도화, △데이터 기반 의사결정, △내부 업무 생산성 향상, △리스크 관리 체계 강화 등이다. KB국민카드 관계자는 "이번 행사는 글로벌 금융기관 임원들과 KB금융그룹의 AI 도입 사례 및 디지털 혁신 방향을 공유한 뜻깊은 자리였다"며 "금융과 기술의 융합을 바탕으로 고객에게 더 나은 금융 서비스를 제공할 수 있도록 지속적으로 노력할 계획이다"고 말했다.2026-05-18 17:59:31
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구글 "AI 활용 제로데이 공격 첫 포착"…北 해킹조직도 AI 무기화 [경제일보] 구글이 인공지능(AI)을 활용해 개발된 것으로 추정되는 제로데이 공격을 처음으로 확인하고 선제 차단했다고 밝혔다. 북한과 중국 등 국가 배후 해킹조직도 취약점 탐지와 공격 코드 검증에 AI를 적극 활용하고 있는 것으로 분석됐다. 구글 위협인텔리전스그룹(GTIG)은 12일 공개한 ‘AI 위협 추적 보고서’에서 공격자가 AI를 활용해 개발한 것으로 보이는 제로데이 익스플로잇을 확인했다고 밝혔다. 해당 공격자는 이를 대규모 공격에 활용하려 했지만 구글의 선제 탐지와 대응으로 확산을 막은 것으로 보인다. 제로데이 공격은 아직 알려지지 않았거나 보안 패치가 나오기 전의 취약점을 악용하는 공격이다. 이번 사례는 AI가 단순한 피싱 문구 작성이나 악성코드 보조 생성 수준을 넘어 실제 취약점 발굴과 공격 코드 개발에 쓰일 수 있음을 보여준 첫 사례로 평가된다. 구글에 따르면 이번 공격 코드는 널리 쓰이는 오픈소스 웹 기반 시스템 관리 도구를 겨냥했다. 공격자는 소프트웨어의 논리적 결함을 이용해 2단계 인증을 우회하려 했다. 구글은 해당 익스플로잇이 파이썬 스크립트 형태였으며, 코드 안에서 AI 사용 흔적을 뒷받침하는 비정상적인 형식과 오류가 발견됐다고 설명했다. 다만 구글은 자사 AI 모델인 제미나이가 이번 공격에 사용됐다는 증거는 없다고 밝혔다. 공격 주체의 구체적 신원은 공개되지 않았다. 구글은 해당 취약점을 관련 업체에 알리고 패치가 이뤄지도록 해 대규모 악용 가능성을 낮췄다고 설명했다. 보안업계에서는 이번 사례가 공격자들이 AI를 활용해 취약점 분석 공격 코드 작성 검증을 자동화하는 단계로 넘어가고 있음을 보여준다고 보고 있다. 보고서는 국가 배후 해킹조직의 AI 활용도 경고했다. 구글은 중국과 북한 연계 위협 행위자들이 AI를 활용한 취약점 발견과 악용에 큰 관심을 보이고 있으며 고품질 보안 데이터셋을 결합해 공격 역량을 높이려는 움직임을 확인했다고 밝혔다. 특히 북한 해킹조직 APT45는 AI를 이용해 취약점 탐지를 자동화하는 실험을 진행한 것으로 분석됐다. 구글은 APT45가 수천 건의 반복 프롬프트를 전송해 다양한 보안 취약점을 재귀적으로 분석하고 공격 가능성을 탐색했다고 설명했다. 공격 코드 검증과 대규모 공격 자산 구축을 위한 연구 정황도 포착됐다. 중국 연계 위협 행위자도 에이전틱 AI 도구를 이용한 자율 탐색 공격을 시도한 것으로 나타났다. 보고서에는 중국 연계 행위자가 일본 기술 기업의 취약점을 찾기 위해 에이전트 도구를 활용한 사례가 포함됐다. AI가 명령을 받아 단순 응답하는 수준을 넘어 테스트 환경에서 공격 절차를 지휘하고 보완하는 방식으로 쓰이고 있다는 의미다. 구글은 AI 기반 악성코드와 자율형 공격 운영도 새로운 위협으로 지목했다. 보고서에는 ‘PROMPTSPY’ 같은 AI 연계 악성코드가 시스템 상태를 해석하고 명령을 동적으로 생성하며 피해 환경을 조작하는 방식으로 진화하고 있다는 분석이 담겼다. 공격자가 일부 운영 업무를 AI에 맡기면서 공격 규모와 적응성이 커질 수 있다는 우려다. 이번 보고서는 최근 AI 보안 논란이 커지는 흐름과 맞물려 있다. 앤트로픽은 전문가 수준의 취약점 탐지 능력을 갖춘 것으로 알려진 ‘클로드 미토스’ 접근을 선별된 기업과 기관으로 제한하고 있다. 오픈AI도 검증된 방어자를 대상으로 사이버 보안 특화 접근을 단계적으로 확대하고 있다. 강력한 AI 모델이 방어 역량을 높일 수 있지만 동시에 공격 자동화에도 악용될 수 있다는 긴장이 커지고 있다. AI가 사이버 공격에 투입되면 방어자의 시간표도 달라진다. 과거에는 공격자가 취약점을 찾고 검증하는 데 상당한 인력과 시간이 필요했다. 이제는 AI가 코드 분석 취약점 후보 추출 공격 코드 초안 작성 반복 검증을 도울 수 있다. 방어 측도 취약점 패치 속도와 위협 탐지 자동화를 높이지 않으면 공격 속도를 따라가기 어려워질 수 있다. 국내 기업에도 시사점이 크다. 북한 연계 해킹조직은 금융 가상자산 방산 IT 공급망을 꾸준히 노려왔다. AI를 활용한 취약점 탐지가 본격화되면 기존 보안 장비만으로는 대응에 한계가 생길 수 있다. 소프트웨어 자산 목록 관리 취약점 패치 주기 단축 로그 분석 자동화 침해사고 대응 훈련이 더 중요해질 전망이다.2026-05-12 14:01:28
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SKT, 차세대 AI 'A.X K2' 개발 나선다…엔비디아 손잡고 AI 인프라 협력 확대 [경제일보] SK텔레콤이 엔비디아와 협력을 확대하며 초거대 AI 모델 고도화에 나섰다. IT 기업들의 독자 인공지능(AI) 모델 경쟁이 본격화되는 가운데 생성형 AI 경쟁이 심화되면서 자체 AI 모델과 학습 인프라 확보가 핵심 경쟁력으로 떠오르는 것으로 분석된다. 22일 SK텔레콤은 국내에서 처음 개최된 '엔비디아 네모트론 디벨로퍼 데이즈 서울 2026'에서 지난 21일 진행된 테크니컬 패널 세션에서 엔비디아와 AI 모델 개발 분야에서 쌓아온 기술 협력 성과를 보이며 향후 협업 계획을 공개했다고 밝혔다. SK텔레콤은 이번 발표에서 독자 AI 파운데이션 모델 프로젝트로 선보인 'A.X K1' 후속 모델인 'A.X K2' 개발 계획을 공개하며 국내 소버린 AI 생태계 구축을 위한 협력을 이어갈 방침이라고 설명했다. 최근 글로벌 빅테크 중심의 AI 경쟁이 심화되면서 국내 기업들도 독자 AI 모델 확보에 나서는 흐름이 이어지고 있는 가운데 SK텔레콤 역시 자체 모델 경쟁력 강화에 속도를 내는 것으로 풀이된다. 앞서 양사는 SK텔레콤이 지난 2021년 구축한 A100 GPU 기반 슈퍼컴퓨터 '타이탄' 구축 단계부터 협력을 이어온 바 있다. 이후 데이터 구성과 학습 인프라, 모델 개발 환경 전반에서 협력을 확대하며 초거대 AI 모델 개발 역량을 강화해 왔다. 특히 SK텔레콤은 정부의 '독자 AI 파운데이션 모델 프로젝트'를 수행하면서 매개변수 5190억 개 규모의 초거대 모델 'A.X K1' 학습에 엔비디아 네모트론 데이터셋을 적용한 것으로 알려졌다. SK텔레콤은 초거대 모델 학습 과정에서 대규모 모델 분산 학습 프레임워크인 '메가트론-LM'과 학습 데이터 준비 및 정제를 위한 '네모 큐레이터' 등을 활용해 학습 안정성과 효율성을 높였다고 설명했다. 초거대 AI 모델 개발은 대규모 GPU 인프라와 데이터 처리 역량이 핵심 요소로 꼽힌다. 특히 모델 규모가 커질수록 분산 학습과 데이터 품질 관리의 중요성이 높아지면서 하드웨어와 소프트웨어를 아우르는 협력 구조가 필수 요소로 작용하고 있다. SK텔레콤과 엔비디아는 모델 개발 과정에서 격주 단위 기술 협의를 진행하며 학습 인프라 안정성 확보와 성능 최적화를 공동으로 추진해온 것으로 알려졌다. 양사는 전문가 혼합(MoE) 구조를 적용한 초거대 모델 개발 경험과 학습 인프라 관련 기술 정보를 공유하며 대규모 AI 모델 개발 역량을 고도화하고 있다. 이를 통해 보다 효율적인 연산 구조와 성능 개선을 동시에 확보할 수 있는 기반을 마련한 것으로 분석된다. 향후 SK텔레콤은 현재 개발 중인 후속 모델 'A.X K2'에도 엔비디아 기술을 활용할 계획이다. 특히 멀티모달과 비전언어모델(VLM) 등 차세대 AI 기술 영역에서도 공동 연구를 확대하며 모델 성능 고도화를 추진하고 있다. 텍스트 중심 AI 모델을 넘어 이미지·영상·음성 등을 함께 이해하는 멀티모달 AI 경쟁이 본격화되는 가운데 후속 모델의 기술 확장성도 주요 변수로 떠오를 전망이다. SK텔레콤은 이번 협력을 통해 초거대 AI 모델 개발 역량을 강화하고 국내 AI 생태계 구축에도 기여한다는 계획이다. 향후 AI 서비스 확대에 따라 학습 인프라와 모델 성능을 지속적으로 고도화하며 독자 AI 경쟁력을 강화해나갈 방침이다. 김태윤 SK텔레콤 파운데이션 모델 담당은 "SK텔레콤과 엔비디아는 선제적으로 새로운 기술을 적용하고 상호 피드백을 통해 서로 발전해온 관계"라며 "협력 관계를 통해 국내 AI 생태계 발전에 함께 기여할 것"이라고 말했다.2026-04-22 10:16:00
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![[현장] 로봇 만들 돈도, 실험할 공간도 없다…피지컬 AI 인프라 한계 한 목소리](https://image.ajunews.com//content/image/2026/03/24/20260324164635313410.jpg)
"로봇 만들 돈도, 실험할 공간도 없다"…피지컬 AI 인프라 한계 '한 목소리' [경제일보] “로봇과 AI 기술이 빠르게 발전하고 있지만, 실제 산업에서 쓰이려면 데이터 확보 구조와 비용 문제, 제도 정비가 함께 풀려야 합니다. 특히 장비 보조금과 연구 공간 등 인프라 지원이 함께 뒤따라야 합니다.” 24일 국회 의원회관 제2세미나실에서 열린 ‘피지컬 AI 시대: 로봇기술의 발전과 대한민국 산업의 미래’ 정책 토론회에서는 로봇 산업의 기술 수준과 별개로 상용화 전환을 가로막는 구조적 한계가 핵심 쟁점으로 부상했다. 이날 토론회에는 최리군 현대자동차 로보틱스랩 상무와 유회준 KAIST AI반도체대학원 원장, 이규빈 GIST 인공지능연구소장, 박동일 한국기계연구원 첨단로봇연구센터장, 윤석준 포스코DX 상무 등 산학연 주요 관계자들이 참석해 기술·산업·정책 전반을 점검했다. 발제를 맡은 최리군 상무는 로봇 산업이 기술 발전 속도와 달리 시장 확산 단계로 이어지지 못하고 있다고 진단했다. 그는 “피지컬 AI는 빠르게 발전하고 있지만 실제 현장에서 활용하기에는 비용과 인프라, 활용 시나리오가 부족하다”며 “총소요비용 기준에서 경쟁력을 확보하지 못하면 시장 확대에는 한계가 있다”고 말했다. 글로벌 로봇 시장 규모는 약 150조원 수준으로, 산업용 로봇을 포함해도 초기 시장에 머물러 있다는 평가가 제시됐다. 특히 휴머노이드 등 차세대 로봇은 기술 시연은 빠르게 늘고 있지만 실제 수익 모델로 이어진 사례는 제한적인 상황이다. 최 상무는 로봇 산업의 확산 조건으로 성능과 비용 구조를 동시에 언급했다. 그는 “성능 고도화와 함께 유지관리, 인증, 운영 안정성 확보가 병행돼야 한다”며 “부품 공용화와 모듈화를 통한 비용 절감과 공급망·파트너 협력을 기반으로 한 생태계 구축이 필요하다”고 강조했다. 이어진 토론회에서는 데이터 확보 방식과 제도 간 간극이 주요 쟁점으로 부각됐다. 윤석준 포스코DX 상무는 “제조 현장에서는 규제 샌드박스 활용이 제한적이고 데이터 활용에도 제약이 존재한다”며 “현장 적용을 전제로 한 제도 설계가 필요하다”고 말했다. 표준 경쟁과 산업 구조 문제도 함께 언급됐다. 박동일 한국기계연구원 첨단로봇연구센터장은 “중국이 국제표준화 논의에서 영향력을 확대하고 있다”며 “데이터셋과 모듈 구조 등 핵심 영역에서 표준 주도권 경쟁이 진행되고 있다”고 밝혔다. 국내 산업 구조 역시 한계가 확인됐다. 국내 로봇 기업은 약 2500개 수준이며 이 중 98%가 중소기업으로 구성돼 있다. 매출 10억원 미만 기업 비중도 95.1%에 달해 산업 저변은 넓지만 규모의 경제를 확보한 기업은 제한적인 구조다. 연구 환경과 인프라 부족 문제도 주요 쟁점으로 제기됐다. 토론에서는 고가의 로봇 장비 도입 부담과 연구 공간 부족이 반복적으로 언급됐다. 이규빈 GIST 인공지능연구소장은 “로봇 장비는 가격이 높지만 도입 절차가 까다롭다”며 “장비 보조금과 같은 지원이 필요하다”고 말했다. 이어 “로봇 연구는 넓은 실험 공간이 필수지만 현재 구조에서는 확보가 쉽지 않다”고 지적했다. 정책 방향과 관련해 정부는 산업 현장 중심 데이터 확보와 제도 정비 필요성을 강조했다. 박태완 과학기술정보통신부 정보통신산업정책관은 “AI와 로봇 산업 확산의 핵심은 데이터”라며 “데이터 규제를 완화하면서도 개인정보 보호와의 균형을 맞추는 방향으로 제도를 설계해야 한다”고 말했다. 권순목 산업통상자원부 산업인공지능정책과장은 “데이터를 연구개발 과제로만 접근하는 방식에서 벗어나 실제 서비스와 제품을 통해 축적되는 구조로 전환해야 한다”며 “기업이 참여하는 실증 확대와 산업 현장 기반 데이터 확보가 정책의 중심이 돼야 한다”고 말했다. 정책 지원 방식의 한계도 함께 지적됐다. 이규빈 소장은 “현재는 한 번 지원을 받은 과제와 유사한 내용이면 다른 기업이 동일한 시도를 하려 해도 지원이 제한되는 구조”라며 “로봇 분야는 반복적인 실패와 개선 과정이 필수인데 이런 구조에서는 학습이 축적되기 어렵다”고 말했다. 이어 “여러 번 시도와 반복 학습이 가능하도록 지원 체계를 개선할 필요가 있다”고 강조했다.2026-03-24 18:14:36
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배경훈 부총리 "경남을 '피지컬 AI' 성지로…제조업의 '알파고' 만든다" [이코노믹데일리] 배경훈 부총리 겸 과학기술정보통신부 장관이 대한민국 제조업의 심장인 경남 창원을 찾아 '피지컬 AI(Physical AI)'를 통한 제조 혁신을 선언했다. 단순한 AI 분석을 넘어, 로봇과 설비를 직접 제어해 공정을 움직이는 '행동하는 AI'로 경남을 글로벌 제조 거점으로 키우겠다는 구상이다. 배 부총리는 지난 6일 경남 창원 신성델타테크를 방문해 피지컬 AI 사전검증 사업 성과를 점검하고 지역 제조 기업들과 간담회를 가졌다. 이 자리에서 그는 "경남의 기계·부품·장비 산업 경쟁력에 피지컬 AI를 결합해 지역 제조 '5극3특' 전략의 핵심 거점으로 확실히 자리매김시키겠다"고 강조했다. 이번 방문의 핵심 키워드는 '피지컬 AI'다. 기존 AI가 데이터 분석과 판단에 머물렀다면 피지컬 AI는 물리적 세계에서 직접 기계를 조작하고 공정을 최적화하는 기술이다. 과기정통부는 이를 위해 현장의 물리적 특성을 반영한 신경망(PINN)과 거대행동모델(LAM) 기술 개발에 집중하고 있다. 실제로 이날 현장에서 확인된 사전검증 성과는 고무적이다. 신성델타테크는 사출성형 공정 데이터와 작업자 행동 데이터를 AI에 학습시켜 불량률을 약 15% 줄이고 설비 가동률을 20% 높이는 성과를 거뒀다. 화승R&A는 고무 압출 변형을 사전에 예측해 설비 효율을 5% 개선했고 CTR은 가공 시 발생하는 미세한 기계 떨림을 잡아내 생산 시간을 17% 단축했다. 배 부총리는 피지컬 AI 성공의 전제 조건으로 '데이터'를 꼽았다. 그는 "현재 단계에서는 실제 제조 현장에서 생성되는 데이터를 체계적으로 구축하는 것이 무엇보다 중요하다"며 "향후 개발될 피지컬 AI 파운데이션 모델을 오픈소스 방식으로 확산해 누구나 쉽게 활용할 수 있는 생태계를 만들겠다"고 약속했다. 과기정통부는 이번 성과를 발판 삼아 올 상반기부터 2030년까지 이어지는 대형 R&D 프로젝트인 '경남 AI 전환(AX)' 사업에 본격 착수한다. 현장 제조 데이터를 기반으로 초정밀 제어가 가능한 '물리지능 행동모델'을 개발해 제조업의 체질을 근본적으로 바꾼다는 전략이다. 간담회에 참석한 기업 관계자들은 AI 기술 확산과 데이터 관리, 숙련공 노하우의 디지털 자산화 등에 대해 정부의 적극적인 지원을 요청했다. 배 부총리는 "정부는 단기 성과에 그치지 않고 대한민국 미래를 책임진다는 소명감으로 피지컬 AI 정책을 지속 추진하겠다"고 화답했다. 경남이 피지컬 AI라는 강력한 엔진을 달고 대한민국 제조업의 부활을 이끄는 '5극3특'의 선봉장으로 거듭날 수 있을지 산업계의 이목이 쏠리고 있다.2026-02-08 13:39:46
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인터넷신문협회, "뉴스 저작권, AI 데이터로 진화"...비큐AI와 'RDP 그룹' 출범 [이코노믹데일리] 한국인터넷신문협회(회장 김기정, 이하 인신협)는 7일 서울 중구 프레스센터에서 '2026년 AI 뉴스 저작권 사업 설명회'를 열고 AI·빅데이터 전문기업 비큐AI와 공동으로 추진하는 'RDP(Real Data Pipeline) 그룹' 구축 계획을 공개했다. 이번 프로젝트는 언론사의 뉴스 저작권을 정제된 데이터 자산으로 전환해 AI 시장에 공급하고 정당한 대가를 확보하는 데 목적이 있다. 핵심은 뉴스 데이터 유통의 새로운 생태계인 'RDP 그룹'이다. 이는 원천 데이터를 공급하는 언론사(데이터 파트너)와 클라우드 및 AI 솔루션을 제공하는 네이버클라우드·AWS(기술 파트너), 그리고 서비스를 운영하는 삼성전자·SKT(채널 파트너)를 유기적으로 연결하는 구조다. 고민균 비큐AI 부사장은 "단순 스크랩 방식을 넘어 수집부터 가공 및 유통까지 데이터 전 주기를 통합 지원해 플랫폼 종속을 끊고 언론사의 협상력을 높이겠다"고 설명했다. 기술적으로는 텍스트를 넘어 이미지와 영상 및 음성을 결합한 '멀티모달(Multi-modal)' 데이터셋 공급이 특징이다. 특히 '비전 언어 모델(VLM)'을 도입해 뉴스 영상 속 특정 인물을 식별하거나 시위와 화재 등 상황 맥락을 인식해 메타데이터로 구조화하는 기술을 선보였다. 이는 금융권의 리스크 분석이나 보안 분야의 동선 파악 등 고차원적인 데이터 활용을 가능하게 한다. 이미 상용화된 사례도 소개됐다. SK텔레콤의 AI 에이전트 '에이닷(A.)'과 모빌리티 플랫폼 '티맵(TMAP)'은 RDP 그룹의 실시간 뉴스를 기반으로 맞춤형 요약과 음성 브리핑 서비스를 제공 중이다. 신한투자증권은 뉴스 텍스트를 분석해 종목별 투자 심리를 시각화한 'AI 투자메이트'를, 스타벅스는 시장 동향 모니터링에 해당 기술을 도입해 의사결정 효율을 높이고 있다. 김기정 인신협 회장은 "AI 기술 발전은 미디어 산업에 위기이자 기회"라며 "회원사들의 뉴스 저작권이 AI 학습용 데이터로서 정당한 가치를 인정받고 지속 가능한 수익 모델을 창출하도록 총력을 다하겠다"고 밝혔다. 양측은 향후 데이터 이력 관리(리니지) 기술로 저작권 투명성을 강화하고 글로벌 시장 진출을 모색할 방침이다.2026-01-08 11:33:26
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카카오 '카나나' 국내 1호 AI 안전성 검증 통과... "메타보다 안전하다" [이코노믹데일리] 카카오의 인공지능(AI) 모델 '카나나'가 정부가 주관한 국내 첫 AI 안전성 평가에서 글로벌 빅테크 모델을 상회하는 안전성을 입증했다. 29일 과학기술정보통신부는 AI안전연구소 및 한국정보통신기술협회(TTA)와 협력해 진행한 평가 결과 카나나가 메타나 미스트랄AI 등 해외 유력 모델 대비 동등 이상의 안전성을 확보한 것으로 확인됐다고 밝혔다. 이번 평가는 내년 본격 시행을 앞둔 'AI 기본법'에 대비해 국내 모델의 신뢰도를 선제적으로 점검했다는 점에서 의미가 크다. 이번 검증 대상은 카카오의 '카나나 에센스 1.5' 모델이다. 카카오는 국내 산·학·연이 주도하는 'AI 안전 컨소시엄'의 일원으로 참여해 자사 모델의 안전성을 객관적으로 검증받기로 협의했다. 평가에는 TTA와 최호진 KAIST 교수 연구팀이 개발한 벤치마크 데이터셋 '어슈어 AI(AssurAI)'와 AI안전연구소의 고위험 분야 평가 데이터셋이 활용됐다. 이는 AI 모델에 악의적인 질문을 던져 방어 기제가 제대로 작동하는지 확인하는 '레드팀 챌린지' 방식의 고강도 테스트다. 평가단은 폭력 조장이나 차별적 표현 등 일반적인 위험 요소는 물론 무기 제작법 전수나 해킹 코드 생성 및 보안 취약점 악용 등 고위험 시나리오까지 폭넓게 적용해 모델을 점검했다. 평가 결과 카나나는 동급 규모의 글로벌 오픈소스 모델인 미국 메타의 '라마(Llama) 3.1'과 프랑스 미스트랄AI의 '미스트랄 0.3'과 비교해 높은 수준의 안전성을 기록했다. 특정 위험 항목에서는 경쟁 모델보다 더 정교하게 유해 정보를 필터링하는 능력을 보인 것으로 알려졌다. 정부는 이번 평가가 단순히 규제를 위한 절차가 아니라 국내 AI 산업의 경쟁력을 높이는 계기가 될 것으로 보고 있다. 과기정통부는 이번 검증 경험을 바탕으로 내년 1월 진행될 '독자 AI 파운데이션 모델' 프로젝트 1차 평가에도 동일한 안전성 기준을 적용할 방침이다. 아울러 국내외 다양한 AI 기업과 협력해 평가 대상을 지속적으로 확대하고 국제적인 AI 안전 기준 수립에도 주도적으로 참여한다는 계획이다. 이번 결과는 글로벌 시장에서 'K-AI'의 신뢰도를 높이는 데 기여할 전망이다. AI 성능 경쟁이 안전성 경쟁으로 옮겨가는 추세 속에서 국산 모델이 글로벌 표준을 충족한다는 사실을 입증했기 때문이다. 특히 기업용(B2B) 시장이나 공공 분야 진출 시 안전성 검증 여부가 핵심 경쟁력이 될 가능성이 높다. 김경만 과기정통부 인공지능정책실장은 "세계적으로 AI 안전에 대한 논의가 규제보다는 실질적인 검증과 구현이 강조되는 상황"이라며 "이번 평가는 국내 AI 모델의 안전성 경쟁력을 객관적으로 증명한 사례이자 향후 글로벌 AI 안전성 리더십을 확보하는 초석이 될 것"이라고 강조했다.2025-12-29 12:34:49
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韓 핀테크 크래프트, 국제 AI 금융 학회 'ACM ICAIF 2025'서 논문 채택 [이코노믹데일리] 크래프트 테크놀로지스(이하 크래프트)는 자사의 새로운 AI 시스템 '퀀트이볼브(QuantEvolve)' 관련 연구 성과가 국제 인공지능 금융 학회인 'ACM ICAIF 2025'의 발표 논문으로 선정됐다고 18일 밝혔다. 이번 연구는 학회 공식 워크숍인 ‘제2회 금융을 위한 LLM 및 생성형 AI 워크숍(AI4F)’에서 발표됐으며, MIT, 블랙록, JP모건, CLSA, QRT 등 글로벌 주요 금융·학계 관계자들이 참석해 높은 관심을 보였다. 이번에 공개된 '퀀트이볼브'의 핵심은 '멀티에이전트(Multi-agent)' 시스템이다. 이는 단일 AI가 아닌, 역할이 다른 여러 AI 에이전트가 협업하여 최적의 투자 전략을 도출하는 구조다. 크래프트 측은 "구글 딥마인드의 최신 진화 알고리즘인 'AlphaEvolve'를 퀀트 트레이딩 영역에 적용해 시스템을 고도화했다"고 설명했다. 기존의 퀀트 투자가 사람(퀀트 매니저)이 사전에 정의한 로직 내에서 변수만 조정하는 방식이었다면, 퀀트이볼브는 AI가 직접 시장 데이터를 분석해 가설을 세우고 검증 코드를 작성하며 성과가 우수한 전략만을 스스로 선별해 축적한다. 실제 성과 지표도 고무적이다. 연구진의 실험 결과에 따르면 퀀트이볼브는 이동평균 수렴확산 지수(MACD)와 상대강도지수(RSI), 리스크 패리티 등 기존 퀀트 시장에서 통용되던 전통적 투자 기법을 크게 상회하는 성과를 냈다. 주식 전략 시뮬레이션에서 퀀트이볼브는 위험 대비 수익성 지표인 샤프비율(Sharpe Ratio) 1.52를 기록 벤치마크 대비 30% 이상의 초과 성과(Alpha)를 달성했다. 선물 전략 운용에서도 수익률과 안정성 측면에서 유의미한 개선이 확인됐다. 김형식 크래프트 테크놀로지스 대표는 "퀀트이볼브는 AI 에이전트 간의 협업을 통해 전략의 혁신성을 극대화한 플랫폼"이라며 "이번 연구로 확보된 전략 데이터셋을 연구 커뮤니티와 협력해 단계적으로 확대해 나갈 계획"이라고 말했다. 이어 "지난 4년간 AI 기술에 대한 대규모 투자를 단행해왔으며, 자체 운용 펀드에서도 지속적인 성과를 내고 있다"고 덧붙였다. 한편 크래프트는 뉴욕증권거래소(NYSE)에 독자적인 AI 기반 ETF를 상장해 운용 중이며, 국내외 다수 금융기관에 AI 자산운용 모델을 공급하고 있는 국내 대표 핀테크 기업이다.2025-12-18 15:20:23
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배경훈 부총리 "AI 거품 없다… 내년부터 성과로 증명" [이코노믹데일리] 배경훈 부총리 겸 과학기술정보통신부 장관이 최근 불거진 'AI 거품론'을 일축하며 내년부터 본격적인 성과 창출에 나서겠다고 선언했다. 그는 민간 기업과 협력해 고성능 GPU(그래픽처리장치) 26만 장을 확보하는 등 인프라 투자를 지속해 한국 경제의 잠재성장률을 3% 이상 끌어올리겠다는 청사진을 제시했다. 배 부총리는 15일 세종시 인근에서 열린 취임 152일 기념 송년 기자간담회에서 "AI 기술 기업의 가치 급등과 투자 지출 대비 수익성 우려로 거품론이 제기되고 있지만 AI 투자는 전 세계적인 흐름이며 절대 거품으로 끝나지 않을 것"이라고 단언했다. 그는 오히려 이러한 우려 때문에 기업들이 투자를 주저하면서 한국이 AI 시장 선점에 뒤처졌다고 지적하며 정부와 민간이 '원팀'으로 움직여야 한다고 강조했다. 배 부총리는 "정부의 의지만으로는 AI 강국이 될 수 없는데 민간에서 GPU 26만 장 확보에 화답해 준 것은 매우 의미 있는 일"이라며 "내년에는 확보된 인프라를 바탕으로 독자 AI 파운데이션 모델을 고도화하고 국산 NPU(신경망처리장치) 실증을 확대해 글로벌 AI 생태계를 구축하겠다"고 밝혔다. 국산 AI 모델의 수학 문제 풀이 능력이 해외 모델에 비해 저조하다는 최근 지적에 대해서는 "학습 데이터 부족 탓"이라고 진단했다. 배 부총리는 "전문가가 검증한 양질의 한국어 수학 데이터셋이 부족해 추론 능력이 떨어졌던 것"이라며 "현재 독자 AI 컨소시엄과 함께 데이터를 구축하고 있으며 내년 1월 1차 평가에서는 글로벌 모델의 90% 수준까지 성능을 끌어올리겠다"고 자신했다. 잇따른 해킹 및 개인정보 유출 사고에 대해서는 '징벌적 과징금' 도입 등 강경 대응 기조를 재확인했다. 배 부총리는 "보안 사고가 반복되는 기업에 매출액의 최대 3%를 과징금으로 부과하는 것은 단순한 처벌이 아니라 기업들이 정보보호를 비용이 아닌 투자로 인식하게끔 하려는 강력한 신호"라고 설명했다. 개인정보보호위원회가 검토 중인 매출액 10% 과징금과는 별개로 과기정통부는 침해 사고 자체에 대한 책임을 묻겠다는 것이다. 또한 범용인공지능(AGI) 연구소를 설립하고 해외 석학을 영입해 차세대 알고리즘 연구에도 박차를 가할 계획이다. 배 부총리는 "AI로 바이오, 양자 등 과학기술 전반을 혁신해 2030년 노벨상 배출의 기반을 닦겠다"며 "내년에는 '속도감'을 화두로 국민이 체감할 수 있는 변화를 만들어내겠다"고 포부를 밝혔다.2025-12-15 16:26:30
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