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가전 줄이고 로봇·HVAC 늘렸다…LG전자, 사업 축 'AI 인프라'로 이동 [경제일보] 글로벌 가전 기업 LG전자가 생활가전 투자를 줄이고 인공지능(AI)·로봇·냉난방공조(HVAC) 등 미래 사업에 자금을 집중 투입하며 'AI 인프라 기업'으로의 체질 전환에 속도를 내고 있다. 17일 업계에 따르면 LG전자는 지난 16일 금융감독원에 제출한 사업보고서를 통해 올해 시설투자에 총 4조453억원을 투입한다고 밝혔다. 이는 지난해(3조1565억원) 대비 28.2% 증가한 규모다. 지난해 영업이익이 2조4784억원으로 전년 대비 27.5% 감소했음에도 불구하고 투자 확대를 선택한 것이다. 투자 포트폴리오의 변화는 뚜렷하다. LG전자는 올해 AI와 로봇 분야에만 1조5683억원을 투입한다. 이는 지난해(1조286억원) 대비 52% 늘어난 수준이다. 반면 생활가전(HS) 사업본부의 시설투자는 9303억원으로 전년(9653억원)보다 3.6% 감소했다. 기존 캐시카우를 유지하되 성장성이 높은 신사업에 자원을 집중하는 전략으로 풀이된다. 특히 AI 인프라와 직결된 사업에 대한 투자 확대가 눈에 띈다. LG전자는 AI 기반 제조 효율화와 로봇 설비 구축에 자금을 집중하는 한편 데이터센터용 초대형 냉각기(칠러) 수요 확대에 대응하기 위해 냉난방공조(HVAC) 사업 투자도 크게 늘렸다. HVAC 사업본부 투자액은 3946억원으로 전년(1636억원) 대비 141% 증가했다. 로봇 사업도 본격적인 궤도에 올리고 있다. LG전자는 올해 초 'CES 2026'에서 공개한 홈 로봇 'LG 클로이드'를 중심으로 사업화에 나서는 한편, 글로벌 사업장에서 시범 운영을 진행하고 있는 것으로 알려졌다. 류재철 LG전자 최고경영자(CEO)는 지난 16일 소셜네트워크서비스(SNS) 링크드인을 통해 "구글 제미나이, 엔비디아 아이작 플랫폼을 활용해 디지털 트윈 환경에서 로봇을 훈련하고 있다"고 밝히며 글로벌 협력도 강조했다. 전장(VS) 사업 역시 확대 기조다. LG전자는 소프트웨어 중심 차량(SDV) 시대에 대응하기 위해 전장 사업에 8619억원을 투입해 차세대 모빌리티 신모델 개발에 속도를 낼 계획이다. 연구개발(R&D) 투자도 지속 확대하고 있다. LG전자는 지난해 R&D에 5조2878억원을 집행하며 전년 대비 11% 늘렸고 매출 대비 비중도 5.9%로 확대했다. 단기 실적 방어보다 미래 기술 확보를 우선시한 결정으로 해석된다. 업계에서는 LG전자의 이번 투자 확대를 단순한 설비 투자 차원을 넘어 사업 구조 전환의 신호탄으로 보고 있다. 기존 생활가전 중심의 수익 구조에서 벗어나 AI 데이터센터, 로봇, 스마트공장 등 'AI 인프라' 영역으로 사업 축을 이동시키고 있다는 분석이다. 특히 냉각 설비(HVAC), 로봇, 전장 등은 AI 산업 성장과 맞물려 중장기 수요가 빠르게 확대되는 분야로 LG전자가 미래 성장동력 확보를 위해 선제적으로 투자 포트폴리오를 재편하고 있다는 평가다. 삼성전자와 HD현대 등 주요 제조기업들도 로봇과 AI 설비 투자에 속도를 내고 있는 만큼 향후 글로벌 제조기업 간 'AI 인프라 경쟁'이 본격화될 것이라는 전망도 나온다. LG전자 관계자는 "지속적인 투자 확대를 통해 기존 사업 경쟁력을 공고히 하는 동시에 AI·로봇·HVAC 등 미래 성장 영역을 적극적으로 확대해 나갈 계획"이라며 "향후에도 핵심 기술과 인프라 중심으로 투자 포트폴리오를 고도화하며 새로운 성장 기회를 지속적으로 발굴해 나갈 예정"이라고 말했다.2026-03-17 15:32:23
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금감원 "풍수·사주 미끼로 투자자 현혹…소비자경보 '주의' 발령" [이코노믹데일리] 금융감독원은 영등포경찰서와의 협업을 통해 풍수와 사주를 미끼로 투자자를 현혹하는 변종 불법 리딩방 사기를 확인하고, 소비자경보 '주의' 등급을 발령했다고 12일 밝혔다. 최근 기승을 부리는 이들은 소셜네트워크서비스(SNS)에서 풍수나 사주 등 친숙한 콘텐츠로 접근한 뒤, 자체 제작한 가짜 주식거래 앱 설치를 유도해 투자금을 편취하는 수법을 사용하고 있다. 금감원에 따르면 사기 조직은 초기 단계에서 단체 채팅방 등을 통해 풍수나 사주 정보를 제공하며 투자자와의 심리적 거리감을 좁힌다. 이후 'PIPS Assets'라는 이름의 가짜 주식거래 앱 설치를 권유하고 10~20만 원 상당의 소액 투자를 유도한다. 이들은 앱 내 수치를 조작해 투자자가 수십배의 수익을 거둔 것처럼 속이고, 초기에는 수익금 일부를 실제 출금해 주며 신뢰를 형성한다. 투자자가 이를 믿고 거액을 입금하면 대출금 상환이나 수수료, 세금 등을 핑계로 인출을 거부하며 추가 자금까지 요구한 뒤 잠적하는 전형적인 수법을 보였다. 글로벌 투자회사를 사칭한 사기도 여전히 줄지 않고 있다. 이들은 영국계 자산운용사인 M사 등을 사칭하며 고수익이 보장되는 재테크 정보를 주겠다고 유인한다. 특히 실제 상장이 예정된 비상장주식 1주를 무료로 나눠주며 환심을 산 뒤, 실제로는 가치가 거의 없는 다른 비상장주식을 상장 예정주라고 속여 고가에 매도하는 방식을 취했다. 금감원은 SNS 등에서 풍수나 사주, 혹은 터무니없는 고수익을 미끼로 앱 설치를 권유한다면 100% 투자 사기임을 의심해야 한다고 강조했다. 금감원 관계자는 "제도권 금융회사는 통상 1:1 채팅방에서 투자를 권유하지 않는다"며 "불법 업체와의 거래로 발생한 피해는 금감원 분쟁조정 대상에 해당하지 않아 피해 구제가 사실상 불가능하므로 제도권 금융회사 여부를 확인해야 한다"고 말했다.2026-02-12 07:50:35
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KAIST, 엔비디아보다 2.1배 빠른 AI 반도체 '오토GNN' 개발 [이코노믹데일리] 유튜브 영상 추천이나 금융 사기 탐지 등 복잡한 데이터 관계를 분석하는 인공지능(AI)의 속도를 획기적으로 높일 수 있는 반도체 기술이 국내 연구진에 의해 개발됐다. 엔비디아의 최신 그래픽처리장치(GPU)보다 속도는 2배 이상 빠르면서 전력 소모는 대폭 줄인 것이 특징이다. KAIST(총장 이광형)는 전기및전자공학부 정명수 교수 연구팀이 그래프 신경망(GNN) 기반 AI의 추론 속도를 높이는 가속기 기술 ‘오토GNN(AutoGNN)’을 세계 최초로 개발했다고 5일 밝혔다. 그래프 신경망은 사람과 사람 사이의 관계나 데이터 간의 연결성을 분석하는 AI 기술이다. 추천 시스템이나 소셜 네트워크 분석 등에 필수적이지만 본격적인 추론에 앞서 데이터를 정리하는 ‘그래프 전처리’ 과정이 전체 계산 시간의 70~90%를 차지하는 등 고질적인 병목 현상을 겪어왔다. 기존 GPU나 CPU는 규칙적인 데이터 처리에 최적화돼 있어 불규칙하고 복잡한 그래프 데이터를 정리하는 데 한계를 보였기 때문이다. 연구팀은 이 문제를 해결하기 위해 입력되는 데이터 구조에 따라 반도체 내부 회로를 실시간으로 재구성하는 기술을 고안했다. 칩 내부에 필요한 데이터만 골라내는 ‘UPE 모듈’과 이를 빠르게 집계하는 ‘SCR 모듈’을 배치하고, 데이터의 연결성이나 크기가 변할 때마다 최적의 모듈 조합을 자동으로 적용하는 방식이다. 성능 평가 결과 오토GNN은 엔비디아의 고성능 GPU인 ‘RTX 3090’ 대비 2.1배, 서버용 인텔 CPU 대비 9배 빠른 처리 속도를 기록했다. 처리 과정이 효율화되면서 에너지 소모량 또한 GPU 대비 3.3배 절감하는 효과를 거뒀다. 이 기술이 상용화되면 유튜브나 넷플릭스 등 대용량 데이터를 다루는 추천 서비스의 반응 속도가 획기적으로 빨라질 전망이다. 또한 실시간성이 중요한 금융 사기 탐지나 신약 개발 분야에서도 데이터 처리 비용과 시간을 동시에 줄일 수 있을 것으로 기대된다. 정명수 교수는 “불규칙한 데이터 구조를 효과적으로 처리할 수 있는 유연한 하드웨어 시스템을 구현했다는 점에서 의미가 크다”며 “추천 시스템은 물론 금융·보안 등 실시간 분석이 필요한 다양한 AI 분야에 즉시 활용될 것”이라고 말했다. 삼성미래기술육성사업의 지원을 받아 수행된 이번 연구 결과는 지난 4일 호주 시드니에서 열린 컴퓨터 아키텍처 분야 최우수 국제학술대회 ‘HPCA 2026’에서 발표됐다.2026-02-05 08:05:24
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KAIST,"AI가 인간 관계망 꿰뚫는다"…집단행동 예측 기술로 세계 제패 [이코노믹데일리] KAIST(총장 이광형)가 인공지능(AI)으로 복잡한 인간 사회의 집단행동을 정밀하게 예측하는 기술을 개발해 세계 최고 권위의 학회에서 인정받았다. KAIST는 김재철AI대학원 신기정 교수 연구팀이 개발한 차세대 집단행동 예측 AI 기술이 미국전기전자학회(IEEE) 주관 국제 데이터마이닝 학술대회 ‘IEEE ICDM’에서 최우수 논문상(Best Paper Award)을 수상했다고 9일 밝혔다. 이번 수상은 전 세계에서 제출된 785편의 논문 가운데 단 1편에만 주어지는 최고 영예로 한국 대학 연구팀이 이 상을 받은 것은 23년 만에 처음이다. KAIST가 글로벌 AI 연구 무대에서 독보적인 기술 리더십을 입증한 성과로 평가받는다. 오늘날 온라인 커뮤니티와 단체 채팅 및 연구 협업 등 다수가 동시에 참여하는 집단 상호작용은 사회 전반에서 폭발적으로 증가하는 추세다. 하지만 기존 기술로는 이러한 집단행동이 어떤 구조로 형성되는지 파악하거나 개인의 특성이 전체 집단에 미치는 영향을 정밀하게 분석하는 데 한계가 있었다. 신기정 교수 연구팀은 이러한 문제를 해결하기 위해 개인의 특성과 집단 구조를 실제와 흡사하게 맞물려 재현하는 AI 모델 ‘NoAH(Node Attribute-based Hypergraph Generator)’를 개발했다. NoAH는 개개인이 가진 관심사나 역할 등의 정보가 모여 어떤 형태의 그룹 행동을 만들어내는지 분석하고 이를 흉내 내는 기술이다. 이 AI 모델은 사람의 성향과 관계를 동시에 반영해 ‘현실 같은 집단행동’을 시뮬레이션한다. 연구팀은 실험을 통해 NoAH가 전자상거래에서의 물품 구매 조합이나 온라인 토론의 확산 과정 및 연구자들의 논문 공저 네트워크 등 다양한 실제 집단행동을 기존 모델보다 월등히 사실적으로 재현함을 확인했다. 신기정 교수는 “이번 연구는 집단의 구조뿐 아니라 개인의 특성까지 함께 고려해 복잡한 상호작용을 입체적으로 이해할 수 있는 새로운 AI 패러다임을 열었다”며 “향후 온라인 커뮤니티나 메신저 및 소셜 네트워크 분석 등의 정밀도가 획기적으로 높아질 것”이라고 설명했다. 이번 연구에는 신기정 교수를 필두로 KAIST 김재철AI대학원 전재완·윤석범 석사과정과 최민영·이건 박사과정 연구원이 참여했다. 신 교수 팀은 이번 수상 논문을 포함해 올해 IEEE ICDM에서만 총 4편의 논문을 발표하는 저력을 과시했으며 2023년에도 같은 학회에서 ‘Best Student Paper Runner-up’을 수상한 바 있다.2025-12-09 08:25:55
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토스뱅크, AI로 보는 '우리 아이 얼굴 미리보기' 서비스 오픈 [이코노믹데일리] 토스뱅크가 예비 부모를 위한 새로운 참여형 서비스인 '우리 아이 얼굴 미리보기'를 선보였다고 18일 밝혔다. 이번 서비스는 삼신할머니가 미래 아기의 얼굴을 보여준다는 콘셉트로, 인공지능(AI) 기술을 활용해 부모의 얼굴을 기반으로 미래 아기의 모습을 예측해주는 체험형 기능이다. 이용 방법은 간단하다. 19세 이상 고객이라면 누구나 참여 가능하며, 얼굴이 잘 보이는 정면 사진을 업로드하면 된다. AI가 엄마와 아빠의 얼굴을 분석해 닮은 점을 반영한 미래 아기 얼굴 이미지를 생성해주며, SNS(소셜네트워크서비스)를 통해 자유롭게 공유할 수 있다. 토스뱅크는 이번 기능을 통해 예비 부모가 아이를 기다리는 설렘을 즐겁게 기록할 수 있도록 했다. 또한 고객의 개인정보 보호를 위해 업로드된 부모 사진은 저장되지 않으며, 생성된 아기 이미지는 최대 3개월간만 보관된다. 한편, 지난 10월 중순 출시한 토스뱅크 '태아적금'은 누적 계좌 수 1만좌 돌파를 앞두고 있다. 가입 고객의 4명 중 3명이 20대 후반~30대 후반으로, 아이를 기다리는 부모 세대의 공감을 얻고 있다. 태아적금은 임신 단계부터 아이의 미래를 준비할 수 있는 자유적립식 적금으로, 출산 후 자녀 명의의 '아이통장' 개설 시 최고 연 5.0%(세전) 금리를 제공한다. 기본금리 1.0%에 우대금리 4.0%가 더해지며, 월 최대 20만원까지 자유 납입이 가능하다. 임신확인서 등 별도 서류 제출 없이 만기 전일까지 아이통장 개설 시 자동으로 우대금리가 적용된다. 토스뱅크 관계자는 "예비 부모가 아이를 기다리는 설렘을 기술로 경험할 수 있도록 기획했다"며 "앞으로도 가족의 생애주기에 맞춘 금융 경험을 제안하면서 따뜻한 기술 혁신을 이어가겠다"고 말했다.2025-11-18 09:36:06
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