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한화큐셀, 우주 태양광 시장 뛰어든다…한·미·유럽 협력망 구축
[경제일보] 한화큐셀이 차세대 태양전지인 ‘페로브스카이트-실리콘 탠덤 셀’을 앞세워 우주 태양광 시장 공략에 나선다. 지상용 태양광 분야에서 쌓은 기술과 생산 역량을 우주용 태양전지로 확대하고 미국과 유럽의 연구기관·기업들과 협력망을 구축한다는 계획이다. 한화큐셀은 13일부터 이틀간 서울 본사와 충북 진천공장에서 ‘우주태양광 이노베이션 워크숍 2026’을 열었다고 14일 밝혔다. 행사에는 한국과 미국, 유럽의 정부·연구기관·대학·기업 관계자 등 우주 태양광 전문가 40여 명이 참석했다. 미국 에너지부와 조지아공과대학교 우주연구소, 애리조나주립대학교를 비롯해 한국과학기술연구원(KIST), 한국전자기술연구원(KETI), 고려대학교, 성균관대학교 등이 참여했다. 글로벌 데이터센터 사업자와 우주 발사 서비스 기업 관계자들도 참석해 우주 태양광 기술의 연구개발과 생산, 사업화 방안을 논의했다. 한화큐셀은 참가자들에게 진천공장의 페로브스카이트-실리콘 탠덤 태양전지 시험 생산라인을 공개했다. 탠덤 셀은 서로 다른 파장의 빛을 흡수하는 페로브스카이트와 실리콘을 결합한 태양전지다. 실리콘만 사용하는 기존 태양전지보다 발전 효율을 높일 수 있어 차세대 태양광 기술로 꼽힌다. 한화큐셀은 지상용으로 개발해 온 탠덤 셀을 우주용으로 전환하는 연구도 진행하고 있다. 지난달에는 미국 항공우주국(NASA)이 지원하고 조지아공대가 참여하는 우주 과학기술 실증 사업에 탠덤 셀을 공급한다고 발표했다. 한화큐셀이 공급한 태양전지는 달 표면과 유사한 환경에서 성능 검증을 받는다. 진공 상태와 큰 일교차, 강한 자외선과 우주 방사선에 노출됐을 때 발전 성능과 내구성이 얼마나 유지되는지를 확인할 예정이다. 우주에서는 태양전지를 수리하거나 교체하기 어렵다. 발사 비용을 줄이려면 무게는 가벼워야 하고 오랜 기간 방사선과 온도 변화에도 성능이 떨어지지 않아야 한다. 높은 발전 효율과 내구성을 동시에 확보하는 기술이 우주용 태양전지의 경쟁력을 좌우하는 이유다. 한화큐셀은 지난 6월 기술본부 산하에 우주태양광개발팀을 신설했다. 앞으로 우주용 태양전지 소재와 생산 공정, 위성용 태양광 시스템 설계, 우주 환경에서의 신뢰성 분석과 성능 저하 예측 분야 인력을 확보할 계획이다. 미국에도 관련 연구개발 조직을 구축한다. 이번 행사에는 정부가 추진하는 ‘K-문샷 프로젝트’의 태양전지 분야 미션 총괄관리자(PD)인 신현정 성균관대학교 교수도 참석했다. 과학기술정보통신부는 지난 5월 신 교수를 태양전지 분야 PD로 위촉했다. K-문샷은 2035년까지 과학기술을 통해 12개 국가적 과제를 해결하겠다는 범정부 연구개발 사업이다. 다니엘 머펠드 한화큐셀 최고기술책임자(CTO)는 “산업계와 정부, 학계의 글로벌 전문가들과 접점을 넓혀 실질적인 협력으로 이어가겠다”며 “지상용 태양광 분야에서 축적한 생산 기술을 바탕으로 우주 전력 시장에서도 경쟁력을 확보하겠다”고 말했다.
2026-07-14 08:53:42
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환율 안정에 안주할 때 아니다…외환 방어력 키울 골든 타임이다
[경제일보] 반도체 수출 호조가 한국 경제에 모처럼 숨통을 틔워주고 있다. 인공지능(AI) 반도체를 중심으로 수출이 급증하면서 외화 유입이 늘었고, 한동안 금융시장을 짓눌렀던 원·달러 환율도 안정세를 보이고 있다. 고환율과 고물가, 고금리의 삼중고에 시달려 온 우리 경제에는 분명 반가운 변화다. 그러나 지금의 환율 안정이 구조적 체질 개선을 의미하는 것은 아니다. 오히려 외부 충격에 대비할 시간을 벌었다는 점에서 더욱 냉정한 대응이 요구된다. 한국 경제는 세계에서 손꼽히는 개방경제다. 수출이 성장의 버팀목인 만큼 국제 금융시장과 지정학적 변수에도 크게 흔들릴 수밖에 없다. 미국의 금리 정책은 여전히 불확실하고, 미·중 전략 경쟁은 장기화하고 있다. 중동과 우크라이나를 둘러싼 지정학적 위험도 해소되지 않았다. 글로벌 공급망 역시 정치와 안보 논리에 따라 언제든 재편될 수 있다. 반도체 호황이 이어진다고 해서 대외 리스크까지 사라지는 것은 결코 아니다. 이럴 때일수록 정부가 해야 할 일은 분명하다. 환율 안정기에 외환 방어력을 한층 높여야 한다. 외환보유액은 국가 경제의 최후 안전판이다. 시장이 불안할 때는 국가 신용을 지키는 버팀목이고, 외환시장의 과도한 변동을 흡수하는 완충 장치다. 외화가 충분히 유입되는 지금이야말로 외환보유액을 확충할 적기다. 시장 왜곡을 최소화하는 범위에서 외화를 흡수하고, 유동성이 높은 안전자산 비중을 확대하는 등 보유 자산의 질도 함께 높여야 한다. 거시경제 체질 개선도 더 이상 미룰 수 없다. 환율이 안정됐다고 가계부채 위험이 사라진 것도 아니고, 기업의 생산성 문제가 해결된 것도 아니다. 한계기업 구조조정은 여전히 더디고, 부동산 중심의 자금 쏠림도 지속되고 있다. 재정 건전성 역시 안심하기 어려운 수준이다. 지금 필요한 것은 경기 부양에 치우친 단기 처방이 아니라 경제의 기초체력을 키우는 구조개혁이다. 노동과 연금, 규제 개혁을 비롯한 생산성 제고 정책을 흔들림 없이 추진해야 한다. 외환시장의 안정은 정부 정책만으로 유지되지 않는다. 시장의 신뢰가 뒷받침돼야 한다. 정책의 일관성을 유지하고 재정 규율을 확립하며 한국은행의 통화정책 독립성을 존중하는 것이 무엇보다 중요하다. 단기적인 환율 수준에 일희일비하기보다 예측 가능한 정책 환경을 만드는 것이 장기적으로 외국인 자금을 붙잡는 가장 강력한 경쟁력이다. 우리 경제는 이미 여러 차례 방심의 대가를 치렀다. 1997년 외환위기는 외환 유동성 관리 실패가 얼마나 큰 국가적 재앙을 초래하는지를 보여줬다. 2008년 글로벌 금융위기 역시 충분한 대비의 중요성을 일깨워 준 사건이었다. 위기는 늘 예상보다 빠르게 찾아왔고, 준비된 나라만이 충격을 최소화했다. 반도체 호황과 환율 안정은 반가운 소식이지만, 그것이 경제의 안전을 보장하는 면허증은 아니다. 오히려 지금이야말로 외환보유액을 확충하고 재정 건전성을 강화하며 구조개혁을 속도감 있게 추진할 수 있는 골든 타임이다. 경제는 호황기에 미래를 준비한 나라가 위기에서도 살아남는다. 오늘의 환율 안정을 내일의 국가 경쟁력으로 연결하는 것, 그것이 정부와 경제 당국이 놓쳐서는 안 될 시대적 책무다.
2026-07-13 09:29:39
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챗봇 경쟁 끝…AI 승부처는 '산업 현장'
[경제일보] 인공지능(AI) 경쟁의 무게중심이 거대언어모델(LLM) 성능 중심에서 산업 적용 중심으로 이동하고 있다. 생성형 AI가 기술 경쟁을 이끌었다면 이제는 신소재 개발과 제조 혁신, 금융 분석 등 실제 산업 현장의 문제를 해결하는 '산업 AI'가 새로운 승부처로 떠오르고 있다는 분석이다. 12일 업계에 따르면 LG AI연구원은 최근 서울에서 열린 세계 최고 권위의 머신러닝 학회 'ICML 2026'에서 엑사원(EXAONE)의 산업 적용 사례를 대거 공개했다. 학회에서 발표한 14편의 논문보다 시장의 관심을 끈 것은 AI가 실제 산업 현장에서 만들어내고 있는 성과였다. AI가 연구개발을 돕는 수준을 넘어 기업의 제품 개발과 의사결정, 데이터 생산 방식을 바꾸는 단계에 들어섰다는 점을 보여줬기 때문이다. 대표적인 사례가 신소재 발굴 플랫폼 '엑사원 디스커버리'다. LG AI연구원은 AI를 활용해 42만개가 넘는 후보 물질 가운데 탈모 관리 신소재 '람시딜'을 하루 만에 찾아냈고, 현재 제품화를 추진하고 있다. AI 데이터센터 핵심 인프라로 떠오른 액침 냉각유 소재 역시 GS칼텍스와 공동 개발하며 신소재 발굴 범위를 확대하고 있다. 금융 분야에서도 AI의 역할은 커지고 있다. 금융 특화 AI 에이전트 '엑사원 BI'는 한국과 미국 증시에 상장된 약 8000개 종목을 매일 분석해 투자 판단에 필요한 예측 정보와 분석 리포트를 제공한다. 영국 런던증권거래소그룹(LSEG)에 이어 최근 코스콤과도 협력을 시작하면서 산업 AI의 적용 범위를 글로벌 금융시장과 국내 자본시장으로 넓히고 있다. 데이터 생산 방식 역시 달라지고 있다. '엑사원 데이터 파운드리'는 AI가 고품질 데이터를 자동 생성하고 전문 분야별 AI 모델 구축을 지원하는 플랫폼이다. 국민연금공단 시범 사업에서는 하루 1만건 이상의 전문 데이터를 자동 구축하는 시스템을 구현했다. 사람이 일일이 데이터를 구축하던 방식에서 AI가 데이터 생산 공장 역할을 수행하기 시작한 것이다. 반도체 업계에서는 AI가 공정 최적화와 수율 개선에 활용되고 있으며 배터리 업계에서는 차세대 소재 개발과 품질 관리에 적용 범위가 확대되고 있다. 제조 현장에서는 설비 이상을 예측하고 생산 계획을 최적화하는 AI 솔루션 도입이 늘고 있고 금융권 역시 투자 분석과 리스크 관리 분야에서 AI 활용을 확대하고 있다. AI가 더 이상 하나의 서비스가 아니라 산업 전반을 움직이는 핵심 인프라로 자리 잡고 있는 셈이다. LG의 차별점은 AI 기술을 곧바로 적용할 수 있는 산업 기반을 갖추고 있다는 점이다. LG전자와 LG생활건강, LG에너지솔루션, LG디스플레이 등 다양한 제조 계열사를 통해 AI 연구 성과를 실제 제품과 사업으로 연결할 수 있다. AI를 연구하는 조직과 이를 활용할 산업 현장이 하나의 생태계 안에 있다는 점이 경쟁력으로 꼽힌다. 물론 해결해야 할 과제도 적지 않다. 산업 AI가 확대될수록 AI가 내린 판단의 신뢰성과 책임 문제, 기업 데이터 보호, 산업별 규제 체계 등 새로운 숙제가 함께 등장하고 있다. 산업마다 필요한 데이터의 특성과 정확도가 다른 만큼 범용 AI보다 높은 수준의 전문성과 검증 체계도 요구된다. 그럼에도 산업계가 AI에 주목하는 이유는 분명하다. 인공지능이 더 이상 논문과 연구 성과에 머무르는 기술이 아니라 실제 산업 현장에서 비용을 줄이고 연구개발 기간을 단축하며 새로운 제품과 서비스를 만들어 낼 수 있기 때문이다. 강철부대의 시선이 머무는 곳, AI 생태계 역시 더 이상 모델 성능이나 논문 편수만으로 경쟁력을 평가받기 어려운 단계에 진입하고 있다. 생성형 AI 열풍을 넘어 실제 산업 난제를 해결하고 사업화 성과를 입증하는 기업이 새로운 승자가 될 가능성이 커지고 있다. 기술 경쟁의 무게중심도 AI 모델의 성능 경쟁에서 산업 현장의 활용 가치와 사업화 역량으로 이동하는 흐름이다. AI의 다음 킬러 애플리케이션 역시 새로운 챗봇보다 공장과 연구소, 데이터센터, 금융시장 등 산업 현장에서 먼저 등장할 가능성이 크다.
2026-07-12 08:00:00
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크래프톤, 세계 최고 AI학회 ICML 메인트랙 10편 '역대 최대'
[경제일보] 크래프톤이 세계 최고 수준의 AI 학회에서 역대 최대 연구 성과를 냈다. 게임에 AI 기능을 붙이는 수준을 넘어 자체 파운데이션 모델과 AI 에이전트를 개발할 수 있는 기초 연구 역량을 쌓고 있다는 평가다. 크래프톤(대표 김창한)은 서울 강남구 코엑스에서 열리고 있는 ‘국제머신러닝학회(ICML) 2026’에서 메인트랙 10편과 워크숍 트랙 10편 등 총 20편의 논문을 발표한다고 10일 밝혔다. ICML은 신경정보처리시스템학회(NeurIPS), 국제표현학습학회(ICLR)와 함께 세계 3대 AI 학회로 평가받는다. 올해로 43회를 맞았으며 지난 6일 개막해 11일까지 열린다. 메인 콘퍼런스는 7~9일 진행됐고 10~11일에는 워크숍이 이어진다. 메인트랙 논문은 연구의 독창성과 학술적 엄밀성, 머신러닝 분야에 미치는 중요성을 중심으로 이중맹검 심사를 거친다. 실험 재현성과 이론적 근거도 요구된다. 크래프톤이 단일 3대 AI 학회에서 메인트랙 10편을 채택받은 것은 이번이 처음이다. 논문 주제는 △월드모델 △멀티모달 거대언어모델(LLM) △선호 학습 △추론 △최적화 등이다. 확산형 언어모델의 생성 정확도를 높이는 기술과 인간 선호를 반영하는 RLHF·DPO 비교, 멀티모달 LLM 평가 과정의 인지 편향 완화, 월드모델 내부 토큰의 대응 관계, LLM 추론 과정 분석 등이 포함됐다. 특히 월드모델과 AI 에이전트는 크래프톤의 게임 사업과 직접 맞닿아 있다. 월드모델은 AI가 가상환경의 구조와 규칙을 학습해 다음 상황을 예측하도록 하는 기술이다. 이를 고도화하면 게임 환경을 실시간으로 생성하거나 이용자 행동에 맞춰 반응하는 NPC, 플레이어와 협력·경쟁하는 에이전트 개발에 활용할 수 있다. 크래프톤이 논문 발표를 늘리는 배경에는 자체 AI 파운데이션 모델 확보 전략이 있다. 외부 범용 모델만 사용할 경우 게임에 필요한 실시간성·제어 가능성·비용 효율을 확보하기 어렵다. 자체 연구를 통해 게임 제작과 플레이 경험에 특화된 모델을 만들고 개발도구와 품질검증, 콘텐츠 제작 자동화까지 확장하려는 구상이다. 크래프톤은 ICML 기간 생성형 비디오 기업 오디세이와 ‘AI 포 게임즈’ 행사도 열었다. 약 500명이 참석한 가운데 게임 AI 에이전트와 실시간 제어형 생성 월드모델, 콘텐츠 제작·품질검증 자동화 등을 논의했다. 소니AI와 마이크로소프트리서치, 엔씨AI, 엔비디아 연구자들도 발표와 토론에 참여했다. 크래프톤이 ICML·NeurIPS·ICLR에서 채택받은 AI 논문은 이번 학회를 포함해 총 85편이다. 메인트랙 발표는 2023년 5편에서 2024년 8편, 지난해 15편으로 증가했다. 올해는 ICML 한 곳에서만 10편을 기록했다. 크래프톤 관계자는 “실제 게임에 기여할 수 있는 기술 경쟁력을 확보하고 국내 게임산업과 AI 생태계 확장의 마중물 역할을 하겠다”고 말했다. 한편 논문 수가 곧바로 게임 경쟁력을 뜻하는 것은 아니다. 이번 연구가 개발 기간과 비용을 줄이고 이용자가 체감할 수 있는 AI 캐릭터와 새로운 게임 방식으로 이어질 때 크래프톤의 ‘AI 퍼스트’ 전략도 사업적 가치를 증명할 수 있다.
2026-07-10 16:17:34
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LG CNS, 英 피직스엑스와 손잡았다…산업 AI '월드모델' 만든다
[경제일보] 생성형 AI가 문서와 대화를 바꾸고 있다면, 다음 전장은 공장과 설비, 로봇이 움직이는 산업 현장이다. LG CNS가 영국 산업용 AI 기업 피직스엑스와 손잡고 물리 법칙을 이해하는 차세대 산업 AI 개발에 나선다. 9일 업계 따르면 LG CNS와 피직스엑스는 에너지, 제조, 로보틱스 등 산업 현장의 복잡한 공학 문제를 해결하기 위한 협력에 착수했다. 피직스엑스는 양사가 차세대 산업 AI를 위한 ‘프런티어 월드모델’을 개발할 계획이라고 밝혔다. 이번 협력의 핵심은 피직스엑스의 AI 기반 엔지니어링 시뮬레이션 플랫폼과 LG CNS의 기업 시스템 통합, 디지털트윈 서비스 역량을 결합하는 데 있다. 디지털트윈이 실제 공장과 설비, 공정 데이터를 가상 공간에 재현하는 기술이라면 물리 AI는 이 데이터 위에서 열·압력·재료·유체 흐름 등 현실의 물리적 제약을 이해하고 예측하는 기술이다. 기존 생성형 AI가 문서 작성과 검색, 고객 응대에 강점을 보였다면 산업 AI는 설계와 생산, 유지보수 과정의 의사결정 정확도를 높이는 데 초점이 맞춰진다. 예를 들어 설비 배치나 공정 조건을 바꿨을 때 생산성과 품질, 에너지 효율이 어떻게 달라지는지를 실제 현장 적용 전 가상 환경에서 검증할 수 있다. LG CNS에는 제조·에너지 기업의 시스템 구축과 운영 경험, 디지털트윈 기반이 있다. 피직스엑스는 항공우주·방산, 자동차, 반도체, 소재, 에너지 분야를 대상으로 공학 시뮬레이션에 AI를 접목해 온 영국 기업이다. 두 회사의 결합은 피직스엑스가 물리 기반 모델을 제공하고 LG CNS가 이를 국내 산업 현장 시스템과 데이터에 연결해 상용화하는 구도로 읽힌다. 피직스엑스는 최근 독일 도이치텔레콤의 산업 AI 클라우드에서 AI 네이티브 엔지니어링 플랫폼을 가동하는 등 유럽 산업계와 협력을 넓히고 있다. LG CNS와의 협력은 한국 제조 현장으로 적용 범위를 확대하는 계기가 될 수 있다. 다만 구체적인 적용 산업, 공동 개발 모델의 범위, 고객사, 상용화 일정은 아직 공개되지 않았다. 산업 AI는 모델 성능만으로 성과를 내기 어렵고 현장 데이터의 품질과 보안, 기존 설비·생산관리시스템과의 연동이 함께 갖춰져야 한다. 한편 ‘물리 AI’가 현장의 생산성·품질·비용 개선으로 얼마나 증명되느냐다. LG CNS가 피직스엑스와의 협력을 통해 디지털트윈을 시각화 도구에서 실제 공학 의사결정을 지원하는 산업 AI 플랫폼으로 발전시킬 수 있을지 주목된다.
2026-07-10 08:00:11
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네이버, AI 안전망 넓힌다…'모델' 넘어 이용자 경험까지 점검
[경제일보] 네이버가 인공지능(AI) 안전성 관리 범위를 모델에서 서비스와 이용자 경험으로 넓힌다. AI가 검색과 쇼핑, 추천, 에이전트 기능으로 들어오는 상황에서 단순히 모델 성능만 보는 방식으로는 안전성을 담보하기 어렵다는 판단이다. 네이버(대표이사 최수연)는 8일 서울 강남구에서 열린 인공지능안전 서울 포럼에서 AI 안전성 관리 체계 ‘ASF(AI Safety Framework) 2.0’을 공개했다. ASF 2.0은 네이버가 2024년 AI 서울 서밋에서 공개한 ASF를 고도화한 버전이다. 기존 ASF가 AI 기술 모델의 성능과 위험 수준을 중점적으로 관리했다면 ASF 2.0은 이용자가 실제로 접하는 AI 서비스까지 관리 범위를 확장했다. AI가 하나의 모델로 작동하던 단계에서 여러 모델과 기능이 결합된 서비스로 진화하면서 안전성 관리 방식도 바뀌어야 한다는 문제의식이 반영됐다. 송대섭 네이버 AI Safety Policy 리더는 “AI를 둘러싼 기술과 서비스, 정책·제도 환경이 변화하며 하나의 모델을 안전하게 만드는 문제를 넘어 수천만 명이 사용하는 서비스를 어떻게 안전하게 설계하고 운영할 것인지의 문제로 확장되고 있다”고 말했다. 이번 체계에는 네이버의 ‘On-service AI’ 전략도 반영됐다. 네이버는 AI탭과 쇼핑 AI 에이전트 등 기존 서비스 안에 AI 기능을 깊게 결합하고 있다. 또 글로벌 AI 생태계에서 멀티 모델 환경이 확산되고 국내에서도 AI기본법 제정 등 제도 변화가 이어지는 점을 고려했다. ASF 2.0의 핵심은 서비스 전 주기 관리다. AI 서비스의 출시 전 설계 단계부터 출시 이후 운영 과정까지 위험을 점검한다. 평가 기준도 단순 성능 중심에서 맥락, 활용 사례, 영향으로 세분화됐다. 같은 AI 기능이라도 어떤 서비스에 쓰이는지 어떤 이용자가 영향을 받는지에 따라 위험 수준이 달라질 수 있기 때문이다. 구체적으로 네이버는 AI 위험 분류 체계를 통해 서비스에서 발생할 수 있는 위험을 유형화한다. 이어 AI 영향 평가 매트릭스로 활용 영역과 범위에 따른 영향을 평가한다. 이후 지속적인 안전성 점검과 사용자 피드백을 반영해 AI 서비스가 안정적으로 운영되도록 관리한다. 전사 실행 체계도 마련했다. 네이버는 ASF 2.0이 실제 서비스 출시 과정에 일관되게 적용될 수 있도록 ‘CHEC 2.0’을 운영한다. CHEC 2.0은 인간 중심 AI 윤리와 안전성을 검토하는 내부 실행 체계다. 지난 6월 선보인 ‘AI탭’도 설계부터 출시 단계까지 CHEC 2.0을 통해 안전성 점검을 거쳤다. 네이버는 앞으로 AI탭을 포함해 출시 예정이거나 이미 운영 중인 AI 기반 서비스의 안전성을 CHEC 2.0으로 지속 점검할 방침이다. 외부 전문가와 학계, 정책 기관과의 협업도 확대한다. 이번 업데이트는 AI 서비스 경쟁이 빨라질수록 안전성 관리가 기업의 신뢰 경쟁력으로 바뀌고 있음을 보여준다. 검색 결과, 쇼핑 추천, 에이전트 실행이 이용자의 판단과 소비에 직접 영향을 미치는 만큼 플랫폼 기업은 기술 성능뿐 아니라 잘못된 답변, 편향, 과도한 자동화, 개인정보 위험까지 함께 관리해야 한다. 한편 네이버의 ASF 2.0은 AI를 더 많이 붙이기 위한 안전장치이기도 하다. 이용자가 체감하는 서비스 안으로 AI가 들어갈수록 작은 오류도 큰 불신으로 번질 수 있다. AI 시대의 플랫폼 경쟁은 누가 더 빠르게 기능을 내놓느냐만으로 결정되지 않는다. 수천만 이용자가 쓰는 서비스에서 위험을 예측하고 설명하며 수정할 수 있는 체계를 갖췄는지가 다음 신뢰의 기준이 된다.
2026-07-08 11:28:44
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