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의료 AI 인허가 3년 새 2.5배…판독 넘어 '소견서 생성'으로 확장 [경제일보] 국내 의료 인공지능(AI) 시장이 인허가 확대와 기술 고도화를 동시에 거치며 빠르게 성장하고 있다. 영상 판독 보조 중심이던 기능이 텍스트 기반 소견서 생성 단계까지 확장되면서 적용 범위가 진단 전 과정으로 넓어지는 흐름이다. 기업 간 개발 경쟁과 제도 변화가 맞물리며 의료 AI의 임상 활용도가 본격적으로 시험대에 오를 가능성이 제기된다. 12일 식품의약품안전처에 따르면 AI 기반 소프트웨어 의료기기 허가·인증·신고 건수는 2023년 62건에서 2024년 108건으로 늘었고, 2025년에는 157건으로 확대됐다. 2026년 1분기에도 55건이 집계되며 증가 흐름이 이어지고 있다. 시장 확대는 기술 진화와 맞물려 나타난 흐름이다. 기존 의료 AI가 흉부 X선 등 영상에서 병변 위치나 질환 유무를 표시하는 보조 기능에 집중했다면, 최근에는 생성형 AI를 활용해 판독 결과를 문장 형태로 제시하는 단계로 발전하고 있다. 숨빗AI의 ‘AIRead-CXR’은 생성형 AI 기반 디지털의료기기로 식약처 허가를 받은 사례다. 이 제품은 흉부 X선 영상을 분석한 뒤 이상 소견을 텍스트 형태의 예비 판독문으로 제공한다. 시각적 정보 제공을 넘어 판독 문서 작성 과정까지 지원하는 구조로 기능이 확장된 것이다. 딥노이드의 ‘M4CXR’도 유사한 흐름을 보인다. 이 제품은 흉부 X선 영상 분석을 통해 다수 질환과 영상 소견을 도출하고 판독 소견서 초안을 생성하는 기능을 갖췄다. 생성형 AI 기반 의료기기 가운데 최초로 혁신의료기기 지정을 받은 이후 현재 인허가 절차가 진행 중이다. 영상 진단 분야에서는 정밀도 고도화가 이어지고 있다. 루닛은 3차원 유방단층촬영술(DBT) AI 영상분석 솔루션을 허가받으며 기존 2차원 영상 대비 진단 정확도를 높이는 방향으로 기술을 발전시키고 있다. 해당 제품은 입체 영상을 기반으로 병변 탐지 효율을 개선하는 데 초점이 맞춰져 있다. 이 같은 기술 확장은 실적에도 반영되고 있다. 루닛은 2025년 연결 기준 매출 831억원을 기록해 전년 대비 증가했다. 뷰노도 심전도 데이터를 활용해 콩팥 기능 저하를 선별하는 ‘뷰노메드 딥ECG 키드니’를 허가받으며 2025년 매출 348억원을 기록, 전년 대비 성장세를 유지했다. 시장 참여 기업도 빠르게 늘고 있다. 쓰리빌리언은 유전체 분석 기반 희귀질환 진단 영역을 공략하고 있으며, 노을은 혈액 및 암 진단 자동화 분야에서 사업을 확대하고 있다. 의료 AI 적용 영역이 영상 중심에서 다양한 진단 데이터로 확장되는 구조다. 다만 임상시험계획 승인 건수는 감소했다. 2023년 59건에서 2024년 56건으로 줄었고, 2025년에는 38건으로 감소했다. 2026년 1분기 승인 건수는 7건이다. 이는 데이터 기반 임상시험 일부가 제도 변화로 승인 대상에서 제외된 영향으로 해석된다. 실제 임상 활동 자체가 축소됐다고 단정하기는 어렵다는 설명이다. 의료 AI 시장은 인허가 확대와 함께 기술 적용 범위가 진단 전 과정으로 확장되는 국면에 들어섰다. 병변 탐지 중심의 보조 도구에서 판독 초안과 소견서 생성까지 기능이 확장되면서 의료진의 업무 효율 개선 가능성도 함께 거론된다. 동시에 생성형 AI 결과의 정확성, 책임 범위, 임상 적용 방식에 대한 검증 필요성도 병행되고 있다.2026-04-12 13:51:15
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![[정보운의 강철부대] 데이터는 원유다…AI 산업, 무상 원료 끝나면 밸류체인 뒤집힌다](https://image.ajunews.com//content/image/2026/04/10/20260410144457700686.jpg)
데이터는 원유다…AI 산업, '무상 원료' 끝나면 밸류체인 뒤집힌다 ※ '강철부대'는 반도체·배터리·디스플레이 등 첨단 산업 경쟁과 기술 전쟁을 유쾌하게 풀어내는 코너입니다. 보이지 않는 칩부터 글로벌 공급망까지, 산업의 최전선을 '강철부대원'처럼 직접 뛰어다니며 생생하게 전해드립니다. 새로운 에너지를 충전하는 주말, 강철부대와 함께 대한민국 산업의 힘을 느껴보세요! <편집자주> [경제일보] 글로벌 생성형 인공지능(AI) 기업 OpenAI가 '로봇세' 도입 등 세제 개편을 제안하며 AI 산업의 부 재분배 필요성을 제기한 가운데 시장의 시선은 오히려 AI 산업의 '원가 구조'로 향하고 있다. 그동안 사실상 무상에 가까웠던 데이터 활용 방식이 한계에 부딪히면서 AI 산업이 기술 경쟁을 넘어 자원 산업으로 성격을 바꿔가고 있다는 분석이 나온다. 업계에 따르면 오픈AI는 최근 '지능 시대의 산업 정책' 제안서를 통해 △자동화된 노동에 대한 과세 △고소득 자본 과세 강화 △공공기금 조성 등을 골자로 한 정책 방향을 제시했다. AI 확산으로 노동 소득은 줄고 자본 소득은 증가하는 구조가 고착화될 수 있다는 판단에서다. 표면적으로는 초지능 시대에 대비한 정책 제안이지만 산업 현장에서는 이보다 더 근본적인 질문이 제기된다. AI를 움직이는 핵심 원료인 데이터가 누구의 것이며, 기업이 이를 어떤 경로로 확보하고 있는지 그리고 그 활용에 대해 정당한 대가가 실제로 지급되고 있는지에 대한 문제다. 특히 뉴스·출판물·이미지·개인정보 등 다양한 형태의 데이터가 학습 과정에 광범위하게 활용되는 가운데 데이터 생산 주체와 활용 주체 간 권리·보상 체계가 명확히 정립되지 않았다는 점이 산업 전반의 구조적 쟁점으로 부상하고 있다. 현재 AI 산업은 반도체·전력기기·정유 등 전통 제조업과 달리 명확한 원가 체계를 갖추지 않은 채 성장해왔다. 철강 산업이 철광석 가격에, 정유 산업이 원유 가격에 수익성이 좌우되는 것과 달리 AI 기업들은 뉴스, 출판물, 이미지, 개인 데이터 등 핵심 자원을 사실상 무상에 가깝게 활용해왔다. 이 같은 무상 원료 구조는 AI 산업의 고수익성을 떠받친 핵심 기반이었다. 막대한 비용이 드는 그래픽처리장치(GPU)와 고대역폭메모리(HBM) 등 연산 인프라에는 비용을 지불하면서도 정작 모델 성능을 좌우하는 데이터에는 가격이 매겨지지 않는 '밸류체인 비대칭'이 고착화된 셈이다. 하지만 이 구조는 점차 균열을 보이고 있다. 글로벌 언론사와 출판사들이 AI 기업을 상대로 저작권 침해 소송을 제기하고 각국에서 개인정보 보호 규제가 강화되면서 데이터 활용에 대한 정당한 대가를 요구하는 움직임이 확산되고 있다. 데이터가 더 이상 공짜가 아닌 가격이 붙는 자원으로 전환될 가능성이 커지고 있는 것이다. 이 경우 AI 산업의 수익 구조는 근본적으로 달라질 수밖에 없다. 지금까지는 데이터 비용이 거의 반영되지 않았던 만큼 사용료가 제도화되면 기업별 비용 부담과 수익성 격차가 빠르게 드러날 가능성이 크다. 데이터 확보 능력과 비용 관리 역량이 곧 경쟁력으로 직결되는 구조로 전환되는 셈이다. 최근 논의되는 '로봇세' 역시 이러한 흐름과 맞닿아 있지만 업계에서는 방향이 다소 어긋나 있다는 지적도 나온다. 자동화로 인한 이익을 사후적으로 과세해 분배하겠다는 취지이지만 시장에서는 사후 과세 이전에 데이터 제공 주체에 대한 사전 보상 체계가 우선이라는 인식이 확산되고 있기 때문이다. AI 기업들이 공공기금 조성이나 수익 공유를 제안하고 있지만 이는 미래 분배 구조에 초점이 맞춰져 있을 뿐 현재 발생하고 있는 저작권 침해, 개인정보 활용, 노동 대체 과정에서의 보상 문제에 대한 직접적인 비용 부담 논의는 제한적이라는 평가다. 결국 AI 산업은 현 시점 '기술 경쟁'에서 '자원 경쟁'으로 넘어가는 분기점에 서 있다. 반도체가 연산 능력을, 데이터가 성능과 수익성을 좌우하는 구조에서 데이터는 더 이상 부수적 요소가 아닌 핵심 원료로 자리 잡고 있다. 업계에서는 데이터 사용료 체계가 본격 도입될 경우 AI 기업의 사업 모델과 시장 내 경쟁 구도 전반이 다시 짜일 것으로 보고 있다. 데이터 확보 전략, 비용 설계, 그리고 이를 둘러싼 규칙을 누가 먼저 정립하느냐가 향후 산업 주도권을 가르는 핵심 변수가 될 것이라는 전망이다. 강철부대의 시선이 머무는 곳, AI 산업의 경쟁 기준은 이미 바뀌고 있다. 연산 능력과 알고리즘 성능이 시장을 좌우하던 시대를 지나 데이터 확보 방식과 비용 구조 설계가 기업의 성패를 가르는 '원가 경쟁' 단계로 전환되는 흐름이다. 더 이상 중요한 것은 연산 속도만이 아니다. 데이터의 출처를 정당하게 확보하고 그 대가를 설계할 수 있는 능력, 그리고 이를 지속 가능한 비용 구조로 통제할 수 있는 역량이 핵심 변수로 떠오르고 있다. 기술이 아니라 데이터를 둘러싼 질서를 설계할 수 있는 기업만이 다음 판에서 살아남는다.2026-04-12 08:00:00
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AI 보안 위협 커진다…카카오엔터프라이즈, 그룹 차원 보안 체계 구축 [경제일보] 카카오가 금융·콘텐츠·플랫폼 등 서비스 영역을 빠르게 확대하면서 그룹 차원의 보안 강화 필요성이 커지고 있다. 특히 카카오뱅크, 카카오페이, 카카오엔터테인먼트 등 주요 계열사가 다양한 이용자 데이터를 다루는 만큼 보안 체계 고도화가 핵심 과제로 떠오르고 있다. 10일 카카오엔터프라이즈는 경기 성남시 판교 인근에서 카카오뱅크, 카카오페이, 카카오엔터테인먼트 등 주요 카카오 계열사 보안 담당자를 대상으로 최신 보안 트렌드 및 최적화 방안에 대해 논의하는 클라우드 보안 세미나를 개최했다고 밝혔다. 이번 세미나는 AI 기술이 빠르게 확산되면서 사이버 공격 방식도 고도화되는 것을 대비해 진행됐다. 최신 보안 위협 대응 방안과 클라우드 환경에서의 보안 최적화 전략을 공유한 것으로 알려졌다. AI 기반 피싱 공격, 자동화된 해킹 시도, 데이터 탈취 공격 등이 증가하면서 기업 보안 환경이 빠르게 변화하고 있다. 특히 클라우드 환경에서는 서비스가 분산돼 운영되는 만큼 단일 보안 체계로는 대응이 어려워지고 있으며 다양한 보안 솔루션을 통합 관리하는 체계 구축이 중요해지고 있다. 카카오엔터프라이즈는 세미나에서 카카오클라우드 기반 보안 서비스인 'SECaaS(서비스형 보안)' 전략을 소개했다. SECaaS는 클라우드 환경에서 보안 기능을 서비스 형태로 제공하는 방식으로, 각 계열사가 동일한 보안 기준을 유지하면서도 서비스 특성에 맞게 유연하게 적용할 수 있는 구조다. 카카오엔터프라이즈는 이를 통해 그룹 차원의 보안 거버넌스를 유지하면서도 계열사별 운영 환경에 맞춘 보안 체계를 구축할 수 있다고 설명했다. 이번 행사에는 글로벌 보안 기업들도 참여해 최신 보안 기술을 공유했다. 팔로알토네트웍스코리아는 모든 접근을 검증하는 제로 트러스트 보안 전략을 소개했으며 F5코리아는 AI 환경에서 애플리케이션 보안을 강화하는 플랫폼 전략을 발표했다. 이어 센티넬원은 대화형 AI 기반 위협 대응 기술을, 아카마이코리아는 네트워크 내부 확산을 차단하는 마이크로 세그멘테이션 전략을 공유했다. 카카오 계열사별 서비스 특성에 따른 보안 요구도 다양해지고 있다. 금융 서비스를 제공하는 카카오뱅크와 카카오페이는 금융 보안과 개인정보 보호가 핵심 과제로 꼽히며 콘텐츠 중심의 카카오엔터테인먼트는 대규모 이용자 데이터와 콘텐츠 보호가 중요한 요소로 부각되고 있다. 이처럼 서비스 특성이 다른 계열사들이 동일한 보안 체계를 유지하면서도 유연하게 대응할 수 있는 구조가 필요해지고 있다는 분석이다. 카카오엔터프라이즈는 카카오클라우드를 중심으로 그룹 차원의 보안 역량을 강화하며 클라우드 경쟁력 확대도 추진하고 있다. 클라우드 사업에서 보안 역량은 핵심 경쟁 요소로 꼽히는 만큼, 그룹 내부 보안 경험을 바탕으로 외부 고객 확보에도 나설 수 있다는 전망이 나온다. 특히 AI 서비스 확대와 함께 보안 요구가 높아지는 상황에서 클라우드 보안 서비스 강화는 사업 확장 전략과도 맞물려 있다. 클라우드 시장에서는 네이버클라우드, KT클라우드 등 국내 기업뿐 아니라 아마존 웹 서비스, 마이크로소프트 애저 등 글로벌 기업과의 경쟁이 이어지고 있다. 이 가운데 카카오엔터프라이즈가 그룹 차원의 보안 역량을 기반으로 클라우드 사업 경쟁력을 강화하고 있다. AI와 클라우드 중심의 디지털 전환이 가속화되면서 기업 보안 전략도 새로운 국면에 접어들고 있다. 카카오엔터프라이즈가 계열사 협력을 기반으로 통합 보안 체계를 구축하고 이를 클라우드 사업 경쟁력으로 확대할 경우 향후 시장 경쟁 구도에도 영향을 미칠 것으로 전망된다. 이용민 카카오엔터프라이즈 클라우드부문장은 "AI 기술이 비즈니스의 핵심 동력으로 자리 잡은 가운데, 클라우드 환경에서의 보안 강화와 거버넌스 확보는 기업 및 기관의 필수 과제가 됐다"며 "카카오엔터프라이즈는 주요 카카오 계열사가 유연하면서도 일관된 보안 거버넌스를 확보할 수 있는 보안 체계를 발판으로 안전하게 도약할 수 있도록 그룹 차원에서 보안 기술 및 전문성을 결집하는 구심점 역할을 수행할 것"이라고 말했다.2026-04-10 15:22:10
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LG유플러스, AWS 기반 AI 운영 플랫폼 구축…GPU 효율화·운영 자동화 [경제일보] 국내 이동통신사들이 인공지능(AI) 서비스 경쟁력 확보를 위해 인프라 고도화에 속도를 내고 있다. 생성형 AI 서비스 확대와 함께 모델 운영 비용과 인프라 부담이 커지면서 AI 개발부터 서비스 운영까지 전 과정을 통합하려는 움직임이 본격화되는 모습이다. 10일 LG유플러스는 최근 AWS가 주최한 '2026 모던 에이전틱 애플리케이션 데이' 행사에서 AI 모델을 실제 서비스로 안정적으로 운영하기 위한 플랫폼 구축 사례를 공개했다고 밝혔다. 이번 행사는 생성형 AI와 에이전트 기술을 활용한 인프라 운영 자동화를 주제로 진행됐다. LG유플러스는 기존 온프레미스 중심의 AI 개발 환경을 클라우드와 연계한 하이브리드 구조로 전환하고 AI 개발부터 서비스 운영까지 전 과정을 효율적으로 연결한 플랫폼 구축을 진행했다고 설명했다. 이를 통해 AI 서비스 품질과 운영 안정성을 동시에 높일 수 있는 기반을 마련한 것으로 나타났다. 이번 플랫폼은 AI 모델 개발과 서비스 운영 단계 간 단절을 줄이는 데 초점을 맞췄다. 기존에는 AI 모델 학습, 평가, 배포, 운영이 각각 분리돼 진행되면서 서비스 전환 과정에서 반복적인 작업과 시간이 소요된 것으로 알려졌다. 이에 LG유플러스는 하나의 흐름으로 통합해 AI 모델을 보다 빠르게 서비스에 적용할 수 있도록 구조를 설계했다. LG유플러스는 AI를 한 번 개발하고 끝나는 방식이 아닌, 언제든 서비스에 적용할 수 있는 '모델 준비 상태'를 유지하는 구조를 목표로 플랫폼을 구축했다고 설명했다. 데이터 수집부터 학습, 평가, 배포, 운영까지 전 과정을 하나의 파이프라인으로 연결해 개발자와 운영자가 일관된 환경에서 AI를 활용할 수 있도록 구성했다. 이를 위해 AWS의 관리형 쿠버네티스(컨테이너화된 애플리케이션의 배포, 확장, 관리를 자동으로 처리해주는 플랫폼) 서비스인 '아마존 EKS' 기반의 하이브리드 인프라 아키텍처를 도입했다. 자체 온프레미스 GPU 인프라를 아마존 EKS 클러스터의 하이브리드 노드로 통합하고 클러스터 전체 제어 기능인 쿠버네티스 컨트롤 플레인은 AWS 완전관리형 서비스로 운영하는 구조다. 인프라 운영 부담을 줄이고 서비스 안정성과 품질 개선에 집중할 수 있는 환경을 구축한 것이다. GPU 자원 활용 방식도 개선했다. 기존에는 GPU를 장비 단위로 고정 할당하는 방식이 일반적이었지만 LG유플러스는 필요에 따라 자원을 유연하게 배분하는 구조를 적용했다. GPU 미사용 시간을 줄여 AI 모델 학습과 서비스 운영에 필요한 자원을 보다 효율적으로 활용할 수 있도록 설계했다. 최근 생성형 AI 서비스가 확대되면서 AI 모델 운영과 인프라 관리 중요성도 커지고 있다. 특히 AI 모델이 실제 서비스에 적용되는 과정에서 운영 안정성과 비용 효율성이 주요 경쟁 요소로 떠오르면서 AI 운영 플랫폼 구축이 통신사 경쟁력 확보의 핵심 요소로 부상하고 있다. 통신사들은 기존 통신 서비스 중심 사업 구조에서 벗어나 AI 기반 서비스 확대를 추진하고 있다. 이에 AI 모델 개발뿐 아니라 서비스 운영과 인프라 관리까지 포함한 통합 플랫폼 구축이 중요한 과제로 떠오르고 있다. LG유플러스는 이번 플랫폼 구축을 통해 AI 서비스를 보다 빠르게 제공하고, 운영 안정성과 품질 개선을 동시에 추진한다는 계획이다. 특히 데이터 수집부터 모델 개발, 배포, 운영, GPU 자원 관리까지 아우르는 AI 기반 개발 환경을 통해 AI 서비스 경쟁력을 강화한다는 전략이다. 권기덕 LG유플러스 AX엔지니어링Lab장은 "LG유플러스는 AX 서비스 가속화를 위해 데이터 수집부터 모델 개발·배포·운영, GPU 운영까지 아우르는 AI-DLC(AI 주도 개발 라이프사이클) 기반의 엔지니어링 플랫폼 역량을 강화하고 있다"며 "앞으로도 AWS와의 기술 협력을 통해 AI 서비스 품질과 운영 안정성을 지속적으로 높여 나가겠다"고 말했다.2026-04-10 09:34:12
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![[기아 인베스터데이] 2029년 도심 자율주행·2028년 로봇 투입…모빌리티·제조 동시 확장](https://image.ajunews.com//content/image/2026/04/09/20260409171715844458.jpg)
2029년 도심 자율주행·2028년 로봇 투입…모빌리티·제조 동시 확장 [경제일보] 기아가 자율주행 경쟁의 축이 기술 성능에서 데이터 확보와 활용 역량으로 이동하는 흐름에 맞춰 전략 전환에 나섰다. 2029년 도심 자율주행 적용과 로보틱스 생산 현장 투입을 통해 모빌리티와 제조를 연결하는 구조도 본격화한다. 9일 업계에 따르면 기아는 ‘2026 CEO 인베스터 데이’를 통해 자율주행과 SDV, 로보틱스를 중심으로 한 중장기 기술 전략을 공개했다. 기아는 센서 표준화를 기반으로 데이터 확보 전략을 추진한다. 엔비디아와 협력해 데이터 연합을 구축하고, 글로벌 판매 차량에서 수집되는 데이터를 학습과 성능 개선에 반복 활용하는 ‘데이터 플라이휠’ 구조를 구축한다는 계획이다. 자율주행 전략은 외부 협력과 자체 기술 고도화를 동시에 추진하는 방식으로 설계됐다. 글로벌 파트너와 협력해 센서와 시스템 표준화를 조기에 확보하고, 이를 기반으로 양산 차량 적용 시점을 앞당긴다. 시장 출시 속도를 높여 초기 고객 경험을 확보하는 데 초점이 맞춰졌다. 동시에 양산 차량에서 축적되는 주행 데이터를 활용해 엔드투엔드(E2E) 자율주행 모델을 고도화한다. 실제 주행 환경 데이터를 기반으로 안정성과 신뢰성을 높이고, 기술 내재화를 추진하는 구조다. 구체적인 적용 일정도 제시됐다. 기아는 오는 2027년 말까지 고속도로 환경에서 레벨2+ 자율주행 기술을 적용한 SDV 모델 개발을 완료하고, 2029년 초에는 도심 환경까지 확장된 레벨2++ 기술을 적용할 계획이다. 첫 번째 SDV 차량에는 현대차그룹의 차세대 전자·소프트웨어 구조가 적용된다. 도메인 기반 아키텍처 CODA(Computing & I/O Domain-based Architecture), 차세대 인포테인먼트 플랫폼 ‘플레오스 커넥트’, 차량용 에이전틱 AI ‘글레오(Gleo) AI’가 통합된다. 자율주행 기술은 기능 구현을 넘어 실제 주행 환경에서의 신뢰 확보에 초점이 맞춰졌다. 기술 시연이 아닌 일상 주행에서의 안정성과 사용자 경험 개선이 핵심이다. 로보틱스 사업도 병행 확대된다. 현대차그룹은 보스턴다이나믹스를 중심으로 로봇 기술 내재화와 사업화를 동시에 추진하고 있다. 보스턴다이나믹스는 향후 10년 내 범용 로봇 대중화를 목표로 이동·인지·조작 기능을 통합한 기술 확보에 나선 상태다. 이를 기반으로 산업 현장과 물류, 서비스 영역으로 적용 범위를 확대한다는 전략이다. 이를 위해 그룹 생산시설을 활용한 수요 확보와 데이터 축적, AI 인프라 및 인재 투자, 글로벌 기업과의 협력을 병행한다. 구글 딥마인드와 엔비디아 등과 협력해 피지컬 AI와 VLA(Vision-Language-Action) 기술 역량을 확보하고, 현대모비스와 협업해 핵심 부품 경쟁력도 강화한다. 제품 개발은 단계적으로 진행된다. 아틀라스 등 주요 로봇을 기반으로 초기에는 검증된 작업에 투입하고, 이후 AI 학습을 통해 점차 고난도 작업으로 확장하는 방식이다. 사업화는 물류와 제조 두 축으로 추진된다. 물류 분야에서는 PBV와 로봇을 결합한 풀스택 솔루션을 통해 라스트 마일 배송 시장 진입을 추진한다. PBV 차량에 스트레치와 스팟을 결합해 물류 자동화 구조를 구축하는 방식이다. 제조 분야에서는 로봇을 생산 현장에 투입해 효율 개선에 나선다. 아틀라스는 2028년 현대차그룹 메타플랜트 아메리카(HMGMA)에 도입된 이후 2029년 기아 조지아 공장으로 확대 적용되며, 이후 글로벌 생산 거점으로 확장될 예정이다. 적용 대상은 16개 핵심 공정으로, 생산성 향상과 안전 개선, 품질 안정화를 동시에 추진한다.2026-04-09 17:23:54
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AI 산업, '데이터 무상 활용' 구조 흔들…로봇세 논의 이전 '사용료 체계' 부상 [경제일보] 글로벌 생성형 인공지능(AI) 기업 OpenAI가 자동화된 노동에 대한 과세 개념인 '로봇세' 도입 등 세제 개편을 제안하며 AI 시대의 부 재분배 필요성을 제기했다. 이 가운데 정작 AI 산업이 '데이터 무상 활용' 구조 위에서 성장해온 점이 부각되며 비용 체계 재편 논의가 본격화하고 있다. 9일 AI 업계에 따르면 오픈AI는 최근 '지능 시대의 산업 정책' 제안서를 통해 자동화된 노동에 대한 과세, 고소득 자본 과세 강화, 공공기금 조성 등을 골자로 한 정책 방향을 제시했다. AI 확산으로 노동 소득은 줄고 자본 소득은 증가하는 구조가 고착화될 수 있다는 판단에서다. 표면적으로는 미래 대비를 위한 정책 제안이지만 시장에서는 이를 계기로 AI 산업의 근본적인 수익 구조를 둘러싼 논쟁이 재점화되는 분위기다. 특히 AI 모델이 학습 과정에서 활용하는 뉴스, 출판물, 이미지, 개인 데이터 등 핵심 자원이 사실상 무상에 가깝게 사용돼 왔다는 점이 쟁점으로 떠올랐다. 반도체·전력기기 등 전통 제조업이 원재료와 설비, 인건비를 모두 비용으로 반영하는 것과 달리 AI 산업은 데이터라는 핵심 원료에 대해 명확한 가격 체계를 갖추지 않은 채 성장해왔다는 지적이다. 이 때문에 AI 산업이 '원가 없는 성장 모델' 위에 구축됐다는 평가도 나온다. 실제 글로벌 언론사와 출판사들은 AI 기업을 상대로 저작권 침해 소송을 제기하며 데이터 사용에 대한 정당한 대가를 요구하고 있다. 콘텐츠를 생산하는 주체와 이를 학습에 활용하는 플랫폼 간 갈등이 수면 위로 떠오르면서 데이터 사용료 체계 도입 가능성도 점차 높아지는 모습이다. 로봇세 논의 역시 이러한 구조적 문제와 맞닿아 있다. 자동화로 인한 생산성 증가분을 과세해 사회에 환류하겠다는 취지지만 시장에서는 사후 과세 이전에 데이터 제공 주체에 대한 사전 보상이 우선돼야 한다는 지적이 적지 않다. 현재도 개인정보 활용, 저작권 침해, 노동 대체 과정에서의 보상 문제는 충분히 논의되지 않았다는 이유에서다. AI 기업들이 공공기금 조성이나 수익 공유를 제안하고 있지만 이는 미래 분배 구조에 초점이 맞춰져 있을 뿐 현재 발생하고 있는 권리 침해에 대한 직접적인 비용 부담 논의는 제한적이라는 평가도 나온다. 이에 따라 AI 산업이 '이익은 민간이, 비용은 사회가 부담하는 구조'로 굳어질 수 있다는 우려도 제기된다. 결국 향후 AI 산업의 경쟁력은 단순한 기술력이나 연산 능력을 넘어 데이터 확보 방식의 정당성과 비용 구조를 어떻게 설계하느냐에 의해 좌우될 가능성이 크다. 특히 데이터 사용에 대한 대가 지급이 제도화될 경우 지금까지 사실상 무상 원료에 기반해 형성된 수익 구조가 흔들리면서 기업별 비용 부담과 수익성 격차가 본격적으로 드러날 수 있다는 분석이다. 업계에서는 데이터 사용료 체계가 정립되면 AI 기업의 사업 모델은 물론 시장 내 경쟁 구도까지 전반적으로 재조정되는 변화가 불가피하다는 전망도 나온다.2026-04-09 15:49:03
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안전은 비용 아니라 경쟁력…LG이노텍, '노경 공동체'로 생산성 해법 찾는다 [경제일보] 글로벌 전자부품 기업 LG이노텍이 노동조합과 경영진이 함께하는 '안전·건강 경영'을 전면에 내세우며 제조업 경쟁력의 축을 설비에서 사람으로 옮기고 있다. 단순한 노사 협약을 넘어 생산성·품질·지속가능성을 동시에 겨냥한 구조적 전략 전환이라는 해석이 나온다. 9일 업계에 따르면 LG이노텍은 지난 8일 서울 마곡 본사에서 건강하고 안전한 일터 조성을 위한 '노경(노동조합·경영진) 공동 실천 협약식'을 개최했다. 이번 협약은 표면적으로는 안전한 일터 조성을 위한 선언이지만 산업 현장의 흐름을 보면 그 의미는 더욱 크다. 전자부품 산업은 최근 고부가 제품 중심으로 재편되면서 생산 공정의 정밀도와 안정성이 그 어느 때보다 중요해졌다. 특히 애플 등 글로벌 고객사 의존도가 높은 구조에서는 단 한 번의 품질 이슈나 생산 차질도 곧바로 납품 리스크로 이어진다. 결국 '사고 없는 공장'이 아니라 '흔들리지 않는 생산 시스템'을 만드는 것이 핵심 경쟁력으로 떠오른 셈이다. 이 지점에서 LG이노텍의 선택은 기존 접근법과 결이 다르다. 통상 제조업에서 안전 관리는 비용 또는 규제 대응 차원에서 다뤄져 왔다. 그러나 이번 협약은 노조를 단순 협상 주체가 아니라 '공동 설계자'로 끌어들였다는 점에서 구조적 변화로 읽힌다. 노경 공동 태스크를 통해 현장의 문제를 함께 발굴하고 실행까지 연결하는 방식은 위에서 내려오는 일방적 정책보다 실행력과 수용성을 동시에 확보할 수 있다는 장점이 있다. 특히 안전·건강을 '브랜드화'하고 조직 문화까지 연결하겠다는 구상은 단기 캠페인이 아닌 장기 체질 개선을 염두에 둔 전략으로 해석된다. 이 같은 흐름은 최근 제조업 전반에서 나타나는 '인적 경쟁력 재평가'와 맞닿아 있다. 자동화와 스마트팩토리가 확산되고 있지만 실제 생산 현장에서는 여전히 숙련 인력의 판단과 대응이 품질을 좌우하는 경우가 많다. 특히 반도체·카메라 모듈 등 고정밀 부품은 미세한 공정 변수 관리가 중요해 '사람 리스크'가 곧 '생산 리스크'로 직결된다. 결국 기업 입장에서는 안전과 건강을 단순 복지 차원이 아닌 리스크 관리 체계로 끌어올릴 필요가 커지고 있는 것이다. 또 하나의 포인트는 '노사 관계의 재정의'다. 과거 노사 관계가 임금·근로조건을 둘러싼 갈등 구조에 머물렀다면 최근에는 생산성·지속가능성·ESG를 함께 고민하는 '파트너십 모델'로 이동하는 흐름이 뚜렷해지고 있다. LG이노텍이 지역사회와 협력사까지 안전·건강 활동을 확장하겠다고 밝힌 것도 단일 사업장을 넘어 공급망 전반의 리스크를 관리하겠다는 의도로 해석된다. 이는 글로벌 고객사들이 요구하는 ESG 기준과도 맞물린다. 향후 관건은 '선언'이 아니라 '체감'이다. 노경 공동 태스크가 실제 현장에서 어떤 변화를 만들어내느냐에 따라 이번 협약의 성격이 이벤트에 그칠지 산업 전반의 모범 사례로 자리 잡을지가 갈릴 전망이다. 분명한 것은 제조업 경쟁력의 기준이 바뀌고 있다는 점이다. 설비 투자와 기술 혁신만으로는 한계가 있는 시대, 기업들은 이제 '사람을 어떻게 운영하느냐'에서 해법을 찾고 있다. LG이노텍의 이번 실험은 그 변화의 방향을 보여주는 하나의 단서가 되고 있다.2026-04-09 10:16:49
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세일즈포스 '슬랙봇' 국내 첫 공개…'에이전틱 엔터프라이즈'로 AX 판도 바꾼다 [경제일보] 글로벌 1위 고객관계관리(CRM) 기업 세일즈포스가 맞춤형 AI 비서 ‘슬랙봇(Slackbot)’을 국내에 전격 공개하며 한국 기업들의 인공지능 전환(AX) 시장 공략에 시동을 걸었다. 8일 서울 여의도 콘래드호텔에서 열린 기자간담회에서 박세진 세일즈포스 코리아 대표는 “이제 기업은 단순 AI 도입을 넘어 사람과 AI 에이전트가 공존하는 ‘에이전틱 엔터프라이즈’로 전환해야 한다”며 슬랙봇이 그 핵심 도구가 될 것이라고 선언했다. 챗GPT 이후 수많은 AI 솔루션이 쏟아졌지만 기업 현장의 업무 효율은 기대만큼 높아지지 않았다. 마케팅, 영업, 고객 서비스 등 각 부서가 서로 다른 AI 툴을 사용하며 데이터가 파편화되고 직원들은 여러 앱을 오가며 ‘콘텍스트 스위칭(업무 전환)’ 비용을 지불해야 했다. 슬랙봇은 이러한 문제의 근본적인 해답을 제시한다. 업무용 협업 툴 ‘슬랙’ 내에서 가동되는 슬랙봇은 채널에 축적된 모든 대화와 의사결정 히스토리를 학습해 사용자의 업무 맥락을 완벽하게 이해한다. 별도의 데이터 이전 없이도 세일즈포스 CRM 정보와 연동되며 나아가 제3자 에이전트(클로드, 제미나이 등)까지 슬랙 화면 하나에서 불러와 제어하는 ‘오케스트레이터’ 역할을 수행한다. 김고중 슬랙코리아 사업총괄은 슬랙봇이 실무 현장의 생산성을 어떻게 혁신하는지를 구체적으로 설명했다. 김 총괄은 “기업 실무에서는 여러 AI 기능이 파편화되어 있어 직원들이 수많은 애플리케이션을 번갈아 사용하는 과정에서 생산성이 저하되는 ‘컨텍스트 스위칭’ 비용이 발생한다”고 지적했다. 이어 “슬랙봇을 잘 활용하는 직원은 매주 최대 20시간을 절약한다”며 그 효과를 자신했다. 이날 간담회에 참석한 당근과 우아한형제들(배달의민족)의 현업 엔지니어들은 슬랙이 단순한 메신저를 넘어 ‘조직의 살아있는 기억’이자 ‘민첩한 실행의 기반’이 되었음을 증언했다. 이예찬 당근 소프트웨어 엔지니어는 “2015년 창업자들의 대화 기록까지 슬랙에서 확인할 수 있다”며 “모든 의사결정 히스토리가 자산화되어 있어 새로운 담당자도 맥락을 빠르게 파악할 수 있다”고 밝혔다. 이청규 우아한형제들 담당 역시 “내부를 넘어 수천 개의 파트너사까지 슬랙으로 연결되어 사람과 데이터를 잇는 거대한 플랫폼 역할을 하고 있다”고 평가했다. 특히 이들이 주목한 것은 슬랙봇과 같은 AI 에이전트가 가져올 미래다. 당근은 사내 AI 에이전트 ‘카비’를 통해 과거의 의사결정 배경을 찾아내고 배달의민족은 비개발 부서에서도 ‘워크플로우 빌더’를 활용해 반복 업무를 자동화하고 있다. 양사 모두 “AI 혁신은 결국 살아있는 ‘콘텍스트(맥락)’ 싸움”이라며 “모든 데이터가 만나는 광장인 슬랙이야말로 AI 에이전트가 작동하기 위한 최적의 운영체제”라고 입을 모았다. 세일즈포스는 슬랙봇을 통해 ‘에이전틱 엔터프라이즈’라는 비전을 실현하겠다는 구상이다. 이미 2024년 출시한 에이전트 생성 도구 ‘에이전트포스’는 지난해 4분기 기준 약 7억7100만 건의 업무를 처리하며 그 가능성을 입증했다. 연간 반복 매출(ARR) 역시 약 1조2000억원으로 전년 대비 169% 성장했다. 세일즈포스는 AI 에이전트의 가치를 측정하는 새로운 지표로 ‘AWU(Agent Work Unit)’를 제시했다. 단순 검색이나 요약이 아닌 영업 이메일 작성이나 CRM 레코드 업데이트처럼 실질적인 업무 액션만을 카운트하여 AI의 실효성을 평가하겠다는 것이다. 이는 토큰 소모량만으로는 AI의 가치를 판단할 수 없다는 시장의 요구를 반영한 새로운 표준이다. 한편 세일즈포스가 던지는 메시지는 명확하다. 성공적인 AI 전환(AX)은 신뢰할 수 있는 데이터 통합 위에서만 가능하다는 것이다. 세일즈포스가 지난해 글로벌 데이터 관리 기업 ‘인포매티카’를 인수한 것 역시 이러한 ‘데이터 파운데이션’ 전략의 일환이다. 박세진 대표는 “CFO가 생각하는 재고와 담당자가 생각하는 재고의 의미는 다르다”며 “이런 맥락을 이해하는 마스터데이터 관리가 에이전트의 실질적인 가치를 좌우한다”고 강조했다.2026-04-08 16:05:45
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IBM, 마스터스와 손잡고 스포츠 AI 확대…데이터 분석 시장 겨냥 [경제일보] 스포츠 산업 전반에 인공지능(AI) 도입이 확산되면서 데이터 기반 경기 분석과 팬 경험 혁신 경쟁이 본격화되고 있다. 단순 중계와 하이라이트 제공을 넘어 생성형 AI와 에이전트형 AI를 활용해 경기 흐름을 분석하고 맞춤형 정보를 제공하는 '스포츠 AI'가 새로운 산업 영역으로 부상하는 것으로 분석된다. 8일 IBM은 골프 메이저 대회인 마스터스 토너먼트와 협력해 AI 기반 디지털 팬 경험 기능을 확대한다고 밝혔다. IBM은 마스터스 디지털 플랫폼에 생성형 AI 기반 분석 기능을 적용해 전 세계 골프 팬들에게 데이터 기반 경기 분석과 맞춤형 콘텐츠를 제공할 계획이다. IBM은 이번 협력의 핵심으로 AI 기반 영상 분석 기능인 '마스터스 볼트 서치'를 꼽았다. 해당 기능은 50년 이상 축적된 마스터스 경기 영상 아카이브를 기반으로 팬들이 자연어로 검색하면 원하는 장면을 즉시 찾아 제공하는 방식으로 설계됐다. 영상 분석에는 광학 문자 인식(OCR), 음성 텍스트 변환, 장면 감지 기술 등이 활용되며 지난 1968년까지의 경기 데이터와 지난 2015년 이후 개별 샷 데이터 등 방대한 메타데이터를 통해 AI가 분석한다. '홀 인사이트' 기능도 강화됐다. AI는 선수의 샷 위치를 실시간으로 분석하고 과거 데이터와 비교해 버디, 파, 보기 등 스코어 확률을 산출한다. 이를 통해 팬들은 단순 결과뿐만 아니라 선수들의 전략적 판단 과정까지 경기 상황에 대한 데이터 기반 분석이 가능해질 전망이다. 이번 기능에는 IBM의 기업용 AI 플랫폼인 '왓슨x'와 소형 언어 모델 그래니티가 적용됐다. AI 에이전트 기반 자동 분석 기능을 지원하는 '왓슨x 오케스트레이트'가 함께 활용되며 데이터 분석 자동화가 강화된 것으로 알려졌다. 스포츠 산업에서 AI 기반 분석 기술은 새로운 경쟁 영역으로 빠르게 확대되고 있다. 네이버 등 클라우드 기업들은 경기 데이터 분석, 팬 경험 개인화, 영상 자동 생성 등 다양한 영역에서 AI 기술을 적용하고 있다. 스포츠 산업은 실시간 데이터와 글로벌 팬 기반을 동시에 확보할 수 있어 AI 기술 실증과 확산에 유리한 분야로 평가된다. 특히 스포츠 데이터 분석 기술은 기업용 데이터 분석 시장으로 확장 가능성이 높다는 점에서 주목받고 있다. 경기 데이터 분석에 활용된 AI 기술은 금융, 유통, 제조 등 다양한 산업의 데이터 분석에도 적용할 수 있다. IBM 역시 스포츠 플랫폼을 AI 기술 검증 환경으로 활용해 기업 고객 대상 AI 솔루션 확대에 나서는 전략으로 풀이된다. IBM은 스포츠 및 엔터테인먼트 분야 협력을 지속적으로 확대하고 있다. '스쿠데리아 페라리 HP', '윔블던', 'US 오픈', 'ESPN 판타지 풋볼', '그래미 어워즈', 'UFC' 등 다양한 글로벌 콘텐츠 플랫폼과 협력하며 AI 기반 디지털 경험 구축을 추진하고 있는 것으로 알려졌다. IBM의 스포츠 및 엔터테인먼트 분야 협력은 단순 이벤트 지원을 넘어 AI 하이브리드 클라우드와 데이터 분석 플랫폼 확산 전략의 일환으로 풀이된다. 스포츠와 엔터테인먼트 산업을 통해 AI 기술 활용 사례를 확보하고 이를 기업 시장으로 확장하는 구조다. 스포츠 AI 시장이 빠르게 성장하면서 향후 AI 에이전트 기반 데이터 분석 경쟁도 더욱 치열해질 전망이다. IBM도 스포츠 산업을 중심으로 AI 플랫폼 활용 범위를 넓히며 새로운 데이터 기반 산업 경쟁에 대응할 것으로 분석된다. 조나단 아다셰크 IBM 마케팅 및 커뮤니케이션 담당 수석 부사장은 "마스터스 볼트 서치와 홀 인사이트의 이번 업데이트는 생성형 AI와 에이전틱 AI가 방대한 데이터를 어떻게 의미 있는 인사이트로 전환할 수 있는지를 보여준다"며 "이는 실시간으로 단 한 번의 샷이 갖는 의미를 이해하고자 하는 골프 팬뿐 아니라 수백만 건의 거래 데이터를 분석해 패턴을 도출하고 의사결정을 내리는 금융 기관에도 동일하게 적용될 수 있다"고 말했다.2026-04-08 14:49:33
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전력기기 업계, 설비보다 '맨파워'가 관건…숙련 시니어 인력 확보 경쟁 확대 [경제일보] 전력기기 업계에서 숙련 인력 확보 경쟁이 본격화되고 있다. 글로벌 전력 인프라 투자 확대와 AI 데이터센터 전력 수요 증가로 수주 환경이 개선되는 가운데 설비보다 사람이 생산성과 납기를 좌우하는 핵심 변수로 떠오르면서다. 8일 업계에 따르면 LS일렉트릭은 기존 연구직 중심으로 운영해온 정년 후 재고용 제도를 올해부터 생산직까지 전면 확대했다. 올해 정년퇴직자 80여명 가운데 약 3분의 1을 재고용해 핵심 기술과 사업 경험을 보유한 숙련 인력 이탈을 최소화한다는 전략이다. 이번 조치는 단순한 고용 유지가 아니라 전력기기 산업의 구조적 변화에 대응한 결정으로 해석된다. 배전반과 변압기 등 전력기기는 고객 요구에 맞춰 제작되는 프로젝트형 제품 비중이 높아 자동화로 대체하기 어려운 영역이 많다. 이에 따라 생산 효율과 품질, 납기 경쟁력이 설비 투자보다 현장 인력의 숙련도와 경험에 좌우되는 구조가 고착화되고 있다. 특히 최근 글로벌 전력망 투자 확대와 AI 데이터센터 증설로 전력기기 수요가 급증하면서 업계에서는 생산능력보다 인력 확보가 더 큰 과제로 떠오르고 있다. 수주 환경이 빠르게 개선되는 상황에서도 숙련 인력 부족으로 생산 속도가 이를 따라가지 못하는 사례가 나타나는 등 인력 수급 문제가 새로운 병목 요인으로 부상하고 있다는 분석이다. LS일렉트릭은 재고용 인력을 단순히 국내 생산라인에 투입하는 데 그치지 않고 해외 사업에도 적극 활용하고 있다. 북미 배전반 제조 자회사 MCM엔지니어링II와 베트남 박닌 공장 등에 영업·연구개발·생산 경험을 갖춘 시니어 인력을 파견해 기술과 운영 노하우를 이식하고 있다. 이를 통해 신규 거점의 초기 안정화 기간을 줄이고 현지 인력의 역량을 빠르게 끌어올린다는 구상이다. 이 같은 전략은 글로벌 사업 확장 국면에서 사람이 경쟁력의 핵심이라는 점을 보여준다. 단순 설비 증설만으로는 품질과 납기를 동시에 확보하기 어려운 만큼 숙련 인력을 통한 공정 안정화와 문제 해결 능력이 수주 경쟁력을 좌우하는 구조가 형성되고 있다는 분석이다. 다른 전력기기 업체들도 유사한 과제를 안고 있다. 효성중공업과 현대일렉트릭 등 주요 기업들도 변압기·배전기기 등 전력 설비 수요 증가에 대응해 생산능력 확대에 나서고 있으나 해당 산업 특성상 설비 증설만으로는 생산 효율을 끌어올리는 데 한계가 있다는 평가다. 특히 전력기기 제조 공정은 설계·조립·시험 등 단계별 숙련 기술자의 경험 의존도가 높은 구조로 단기간 내 신규 인력을 투입해 생산성을 확보하기 어렵다는 점이 공통적으로 지적된다. 이에 따라 업계 전반에서 숙련 인력 확보와 유지가 중요한 과제로 부상하고 있다. 인력 고령화와 현장 인력 유입 감소가 맞물리면서 시니어 인력의 역할이 상대적으로 확대되는 흐름이 나타나고 있는 것이다. 결국 전력기기 산업의 경쟁 구도는 설비 투자 중심에서 인력 확보 중심으로 이동하고 있다는 분석이 나온다. 단순한 생산라인 증설만으로는 품질과 납기를 동시에 확보하기 어려운 구조에서 숙련 인력의 경험과 문제 해결 능력이 수주 경쟁력을 좌우하는 핵심 요소로 부상하고 있기 때문이다. 특히 글로벌 전력 인프라 투자 확대와 함께 프로젝트 난이도가 높아지면서 설계·제작·시험 전 과정에서 발생하는 변수에 대응할 수 있는 현장 경험의 중요성이 더욱 커지고 있다. 이에 따라 업계에서는 향후 기업 간 경쟁력이 생산능력 확대 속도보다 숙련 인력을 얼마나 확보하고 유지하느냐에 따라 갈릴 가능성이 크다는 평가가 나온다. 정년 재고용과 인력 운영 전략 역시 단순한 인사 정책을 넘어 기술 축적과 사업 연속성을 유지하기 위한 핵심 수단으로 자리잡고 있으며 전력기기 산업 전반에서 '사람 중심 경쟁력'이 한층 부각되는 흐름이 이어질 것으로 전망된다.2026-04-08 14:46:31
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![[현장] 생성형 AI가 바꾸는 보안 생태계…닷핵 2026, 자동화 보안 경쟁 진단](https://image.ajunews.com//content/image/2026/04/08/20260408111710427396.jpg)
생성형 AI가 바꾸는 보안 생태계…닷핵 2026, 자동화 보안 경쟁 진단 [경제일보] "완전 자동화된 보안이라는 꿈이 그 어느 때보다 실현 가능해 보이지만 그 꿈을 현실로 만드는 데는 아직 많은 노력이 필요하다" 8일 서울시 강남구 코엑스에서 진행된 '닷핵 컨퍼런스 2026'에서 타일러 나이스완더 티오리 연구원은 최근 AI의 발전과 AI 기반의 보안 프로그램에 대해 이렇게 말했다. 사단법인 프로젝트 플라즈마가 주최한 이번 행사는 '변화하는 위협 환경 속 미래 보안을 위한 새로운 규칙'을 주제로 지난 7일부터 8일까지 진행됐다. 컨퍼런스에는 국내외 보안 연구자와 화이트햇 해커, 기업 보안 담당자들이 참석해 AI·클라우드·통신 보안 등 최신 기술 흐름을 공유했다. 이날 티오리의 발표에 따르면 최근 생성형 AI가 빠르게 확산되면서 취약점 탐지와 보안 자동화 영역에서도 AI 활용이 본격화되고 있는 것으로 나타났다. LLM(거대 언어 모델) 기반 취약점 탐지 기술의 진화를 통해 기존 수동 분석 중심 보안 연구 방식에서 벗어나 AI 기반 자동화 기술이 보안 연구의 새로운 표준으로 자리 잡고 있는 것이다. 대형 코드베이스 분석, 취약점 탐지 자동화, 보안 테스트 효율화 등에서 LLM 활용이 빠르게 확산되고 있으며 보안 연구 방식 자체가 변화하고 있다는 분석이다. 타일러 나이스완더 연구원은 "최근 모델을 통해서는 최신 스마트폰의 커널 취약점이나 미인증 상태에서의 원격 코드 실행까지 찾아내고 있다"며 "이제는 LLM이 모든 컴퓨터 보안 문제를 해결할 수 있고 취약점 탐지에도 워낙 뛰어나다 보니 사실상 'CTF의 시대는 끝났다'고 말하는 사람들까지 생겨날 정도"라고 설명했다. 기조강연 이후 이어진 전문 세션에서도 AI 기반 보안 기술이 주요 주제로 다뤄졌다. LLM을 활용한 취약점 분석 자동화, AI 기반 레드팀 운영 전략, 클라우드 보안 대응 사례 등 실제 현장에서 활용 가능한 기술 발표가 이어졌다. 특히 이동통신 보안, 리눅스 커널 취약점 분석, 최신 암호학 연구 등 인프라부터 애플리케이션까지 다양한 영역의 발표가 진행됐다. 이번 닷핵 컨퍼런스는 기술 발표뿐 아니라 커뮤니티 중심 행사로도 확대됐다. 국내 주요 보안 커뮤니티들이 직접 참여해 해킹 체험 이벤트와 네트워킹 프로그램을 운영했으며 보안 솔루션 전시존과 커뮤니티 부스가 함께 구성돼 전문가들뿐만 아니라 여러 대학교에서 온 참가자들 간 교류도 진행됐다. AI 확산과 함께 보안 위협이 빠르게 진화하는 가운데, 이번 닷핵 컨퍼런스는 AI 시대 보안 전략을 논의하는 자리로 자리 잡은 것으로 분석된다. 특히 LLM 기반 자동화 보안 기술이 주요 화두로 떠오르면서 향후 보안 산업 전반에서도 AI 활용 경쟁이 더욱 확대될 것으로 전망된다. 닷핵 컨퍼런스 관계자는 "이번 닷핵 2026은 단순한 기술 전달을 넘어 빠르게 변하고 있는 AI 환경에 맞춰 보안 전문가들이 서로의 경험을 공유하고 연대하는 중요한 자리였다"며 "참가자들이 얻은 새로운 인사이트들이 각자의 현장에서 더욱 안전한 사이버 세상을 만드는 밑거름이 되길 바란다"고 말했다.2026-04-08 11:24:20
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![[데일리 제약·바이오 브리프] 90년 장수 브랜드의 힘…안티푸라민, 3년 누적 매출 1000억 돌파 外](https://image.ajunews.com//content/image/2026/04/08/20260408101334193908.jpg)
90년 장수 브랜드의 힘…안티푸라민, 3년 누적 매출 1000억 돌파 外 [경제일보] 유한양행이 대표 외용소염진통제 ‘안티푸라민’이 최근 3년간 누적 매출 1000억원을 돌파하며 안정적인 성장세를 이어가고 있다고 8일 밝혔다. 안티푸라민은 2023년 332억원, 2024년 360억원, 2025년 356억원의 매출을 기록하며 3년 연속 300억원대를 유지했다. 이에 따라 최근 3년 누적 매출은 1048억원에 달했다. 1933년 출시된 안티푸라민은 유한양행의 대표 장수의약품으로, 창립 초기부터 함께해온 상징적인 브랜드다. 지속적인 연구개발을 통해 효능과 사용 편의성을 개선하며 국내 외용제 시장에서 입지를 다져왔다. 현재는 로션, 크림, 롤온 등 다양한 제형과 ‘쿨’·‘핫’ 라인업을 갖추며 소비자 선택 폭을 넓혔다. 이를 통해 근육통, 관절통, 스포츠 전후 관리 등 다양한 통증 상황에 대응하고 있다. 유한양행 관계자는 “안티푸라민은 90년이 넘는 기간 동안 국민과 함께 성장해온 유한양행의 대표 브랜드로 책임 있는 품질과 꾸준한 기술혁신을 바탕으로 시장에서의 신뢰를 쌓아왔다”며 “앞으로도 소비자들에게 더 나은 제품 경험을 제공하기 위해 제품력 강화와 새로운 제형 개발을 지속해 나갈 것”이라고 말했다. ◆“AI가 경쟁력”…삼성바이오에피스, 1천명 대상 교육 돌입 삼성바이오에피스가 인공지능(AI) 시대 글로벌 경쟁력 강화를 위해 전 임직원을 대상으로 AI 교육에 나선다고 8일 밝혔다. 이번 교육은 AI를 단순 보조 도구가 아닌 핵심 업무 역량으로 내재화하기 위한 것으로 전사 차원의 AI 교육은 이번이 처음이다. 회사는 인천 송도 사옥에 AI 전용 교육장 ‘AI 아카데미’를 구축하고 임직원들이 상시 학습할 수 있는 환경을 마련했다. 약 1천여 명의 임직원은 4월부터 7월까지 최소 7시간의 이론·실습 교육을 이수하며 생성형 AI 활용, 직무별 모델 설계, 업무 자동화 등을 학습한다. 또한 AI 전담 조직을 중심으로 태스크포스(TF)를 운영해 부서별 맞춤형 ‘AI 에이전트’ 개발도 추진할 계획이다. 이와 함께 디지털 트윈 기반 개발 기간 단축, 자체 AI 인프라 구축, 외부 협력을 통한 AI 신약 후보 발굴 등 기술 혁신도 병행하고 있다. 강대성 삼성바이오에피스 피플팀장 상무는 “바이오 산업에서 AI가 글로벌 경쟁력을 결정짓는 핵심 동력이 되고 있는 가운데 관련 기술을 통한 임직원들의 역량 향상이 회사의 근원적 경쟁력 강화로 이어질 수 있도록 지속 노력하겠다”고 말했다. ◆에이비엘바이오 이중항체 ‘토베시미그’, FDA 희귀의약품 지정 에이비엘바이오는 글로벌 파트너사 컴퍼스 테라퓨틱스가 개발 중인 담도암 치료제 ‘토베시미그(CTX-009/ABL001)’가 미국 식품의약국으로부터 희귀의약품(ODD) 지정을 받았다고 8일 밝혔다. 희귀의약품 지정은 환자 수 20만명 미만 질환 치료제 개발을 장려하기 위한 제도로 지정 시 최대 7년 시장독점권과 세제 혜택, 임상 지원 등을 받을 수 있다. 토베시미그는 DLL4와 VEGF-A 경로를 동시에 차단하는 이중항체로 종양 혈관 형성을 억제해 항암 효과를 나타낸다. 해당 후보물질은 에이비엘바이오가 개발해 컴퍼스 테라퓨틱스에 기술이전했다. 현재 컴퍼스 테라퓨틱스는 담도암 2차 치료 환자를 대상으로 파클리탁셀 병용 임상 2/3상(COMPANION-002)을 진행 중이며 이달 중 전체 생존율(OS)과 무진행 생존기간(PFS) 등 주요 데이터 발표를 앞두고 있다. 이상훈 에이비엘바이오 대표는 “컴퍼스 테라퓨틱스는 지난 2024년 4월 이미 FDA로부터 토베시미그에 대한 패스트 트랙 지정(Fast Track Designation)을 받아 해당 제도의 혜택을 임상 개발에 활용해 왔다”며 “컴퍼스 테라퓨틱스는 COMPANION-002의 임상 데이터를 기반으로 향후 개발 단계에 대해 FDA와 논의할 계획”이라고 말했다. 이어 “패스트 트랙 지정에 이은 이번 희귀의약품 지정이 토베시미그의 승인 과정에 긍정적인 영향을 미칠 것으로 기대하고 있다”고 덧붙였다.2026-04-08 10:40:27
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SKT, 벚꽃 축제서 AI 네트워크 관제 가동…트래픽 1.5배 증가에도 안정 운영 [경제일보] 실시간 데이터 사용이 급증하는 대형 이벤트 환경에서 안정적인 통신 품질 확보가 핵심 경쟁 요소로 떠오르면서 AI 기반 통신망 관제 기술 도입이 빠르게 확대되고 있다. SK텔레콤은 벚꽃 축제 기간 AI 기반 코어 네트워크 관제 시스템을 적용하며 통신 안정성 확보에 나섰다. 8일 SK텔레콤은 벚꽃 축제 기간 동안 석촌호수와 여의도 등 주요 행사 지역에서 AI 기반 네트워크 운영 시스템을 적용해 안정적인 통신 서비스를 제공했다고 밝혔다. 행사 기간 대규모 인파가 몰리면서 모바일 데이터 사용량도 크게 증가했고 지난 주말 석촌호수와 여의도 지역에서만 총 44.9TB의 데이터가 사용되며 이전 주말 대비 약 1.5배 증가한 것으로 나타났다. 트래픽이 가장 많았던 날은 지난 4일로 석촌호수에서 15.91TB, 여의도에서 7.3TB가 사용됐다. 여의도의 경우 일요일인 5일 사용량이 8.5TB로 토요일보다 더 많은 데이터 사용이 발생했다. 이는 주말 야외 활동 증가와 함께 영상 스트리밍과 SNS 이용이 늘어난 영향으로 분석된다. 연령대별 이용 패턴에서도 차이가 나타났다. 축제 방문자 중 50대 이상 비중이 31%로 가장 높았지만 데이터 사용 비율은 20대가 29%로 가장 많았다. 젊은 층을 중심으로 실시간 영상 공유와 SNS 이용이 활발하게 이루어진 결과로 주요 앱 트래픽은 유튜브가 가장 많았으며 인스타그램, 네이버, 페이스북 순으로 집계됐다. 행사 환경에서 급증하는 트래픽에 대응하기 위해 SK텔레콤은 AI 기반 코어 네트워크 관제 시스템 '스파이더'를 적용했다. 기존 네트워크 관제는 장비별로 개별 운영되며 장애 대응이 수동 중심으로 이루어지는 구조로 대규모 행사에서는 짧은 시간에 트래픽이 급증하는 만큼 사전 예측과 자동 대응 체계 필요성이 커지고 있다. 이에 SK텔레콤은 코어 네트워크 전 장비를 통합 관제하고 알람과 통계 데이터를 AI가 자동 분석하는 시스템인 스파이더를 도입했다고 설명했다. 이를 통해 네트워크 이상 징후를 사전에 탐지하고 대응 방안을 자동으로 제시하는 방식으로 운영 효율성을 높였고 장비별로 분리된 관제 시스템을 통합하면서 장애 대응 속도와 운영 효율성이 동시에 개선된 것으로 알려졌다. 또한 SK텔레콤은 최근 상용화한 AI 기반 네트워크 운영 시스템 'A-One'을 함께 운영했다. A-One은 기지국 등 액세스망을 중심으로 네트워크 상태를 분석하고 최적화를 수행하는 시스템으로 지난달 21일 서울 광화문 일대에서 열린 BTS의 공연에서 처음 가동된 바 있다. A-One은 코어망 중심의 스파이더와 연계 운영이 가능하도록 설계됐다. 두 시스템을 동시에 활용하면서 액세스망부터 코어망까지 네트워크 전 구간을 통합적으로 관리하는 구조다. AI 기반 네트워크 운영 체계는 최근 통신사 간 경쟁 영역으로 확대되고 있다. 대형 콘서트, 스포츠 경기, 지역 축제 등 대규모 이벤트가 늘어나면서 안정적인 통신 품질 확보가 고객 경험 경쟁력으로 이어지고 있고 특히 5G 서비스 확산과 고화질 영상 콘텐츠 이용 증가로 트래픽 변동성이 커지면서 AI 기반 네트워크 자동화 필요성이 더욱 강조되고 있다. 향후 통신망 운영이 AI 중심으로 빠르게 전환될 것으로 분석된다. 6G 시대를 대비해 네트워크 구조가 더욱 복잡해질 것으로 예상되면서 자동화 기반 운영 체계 구축이 필수 요소로 자리 잡고 있다. 대규모 이벤트뿐 아니라 일상적인 트래픽 관리에서도 AI 기반 예측과 자동 대응 기능이 핵심 경쟁력이 될 전망이다. 강경표 SK텔레콤 코어네트워크담당은 "AI 기반 코어네트워크 관리 시스템 스파이더와 A-One의 연계 운영을 통해 대규모 축제 현장에서도 끊김 없는 통신 서비스를 제공할 수 있었다"며 "앞으로도 SKT의 차별화된 AI 네트워크 기술을 바탕으로 한 자율 네트워크를 통해 고객들이 언제 어디서나 최고 품질의 통신 서비스를 경험할 수 있도록 지속적으로 노력하겠다"고 말했다.2026-04-08 10:35:26
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오토폼, AI, 제조업의 '뇌'가 되다…'스마트 금형'으로 K-제조 혁신 주도 [경제일보] 스위스의 금형 시뮬레이션 소프트웨어 기업 오토폼엔지니어링이 인공지능(AI)을 탑재한 디지털 제조 솔루션을 앞세워 한국 제조업의 ‘게임 체인저’를 자처하고 나섰다. 7일 ‘AI로 다시 뛰는 제조 산업의 심장: 사라지는 금형 산업의 숙련 기술을 디지털 유산으로’를 주제로 열린 이번 간담회에는 나딘 올리비에리 로자노(Nadine Olivieri Lozano) 주한 스위스 대사가 직접 참석해 환영사를 전했다. 올리비에 르퇴르트르 CEO는 “제조업체에 진정으로 필요한 AI는 숙련공의 노하우를 데이터화하여 지식을 전수하는 것”이라며 비전문가도 AI의 도움으로 복잡한 금형 설계를 1분 내에 끝낼 수 있는 혁신적인 솔루션을 공개했다. 이는 단순한 공정 자동화를 넘어 제조업의 고질적인 문제인 ‘인력난’과 ‘기술 단절’을 AI로 해결하려는 시도다. 금형 산업은 자동차, 가전 등 모든 제조업의 근간이 되는 ‘뿌리 산업’이다. 그러나 동시에 숙련공의 경험과 직관에 크게 의존하는 ‘노동집약적’ 산업이기도 하다. 최근 국내 제조업은 고령화로 인한 숙련공 은퇴와 청년층의 기피 현상으로 심각한 인력난을 겪고 있으며 이는 곧 기술 경쟁력 약화로 이어지고 있다. 오토폼이 제시하는 해법은 바로 ‘AI 기반 지식 자산화’다. 수십 년 경력의 장인이 보유한 문제 해결 노하우를 AI가 학습하여 초보 엔지니어도 그 지식을 활용할 수 있게 만드는 것이다. 이번에 공개된 ‘카바디 플래너’와 ‘다이디자이너 AI’는 이러한 철학이 집약된 솔루션이다. ‘카바디 플래너’는 차량 개발 초기 단계에서 부품 형상과 원가를 자동 분석하고 ‘다이 디자이너 AI’는 공정 지식이 없는 설계자도 주름이나 파단 등 잠재적 문제를 사전에 예측하고 해결할 수 있도록 돕는다. 르퇴르트르 CEO는 “과거 반나절 걸리던 작업을 1분 내로 단축할 수 있다”며 자신감을 보였다. 오토폼의 전략은 단순히 소프트웨어를 파는 데 그치지 않는다. 한국 시장의 구조적 문제를 해결하기 위한 ‘인재 양성’에도 직접 뛰어들었다. 조영빈 오토폼코리아 대표가 주도하는 ‘이음 프로젝트’는 경북 지역 특성화고 학생들에게 자사의 소프트웨어 교육을 무료로 제공하고 인력이 부족한 중소 제조기업에 취업까지 연계해 주는 프로그램이다. 이는 대기업 중심의 디지털 전환(DX)에서 소외된 중소기업들에게 ‘가뭄의 단비’와도 같다. 조 대표는 “국내 중소 제조기업의 디지털 전환 수준은 현저히 낮아 생존이 어려운 상황”이라며 “AI를 활용해 실패 비용을 줄이고 품질을 높이는 구조로 바꿔야 한다”고 강조했다. 오토폼은 향후 2년간 10개 학교로 이 프로젝트를 확대하며 ‘제조 AI’ 생태계의 풀뿌리를 다지겠다는 계획이다. 오토폼이 그리는 미래는 설계부터 생산까지 전 과정을 하나의 디지털 흐름으로 연결하는 ‘디지털 프로세스 트윈’이다. 이는 단순히 공정을 모니터링하는 것을 넘어 AI가 실시간으로 데이터를 분석해 최적의 생산 조건을 찾아내고 탄소 배출량까지 예측·관리하는 ‘지속가능한 스마트 공장’을 의미한다. 나딘 올리비에리 로자노 주한 스위스 대사가 축사에서 “디지털화와 지속가능성은 이제 선택이 아닌 경쟁력의 핵심”이라고 강조했듯 오토폼의 기술은 ESG 경영을 요구받는 현대 제조업의 필수 솔루션으로 자리 잡을 전망이다. 삼성전자, LG전자, 현대차 등 국내 100여 개 기업이 이미 오토폼의 고객사라는 점은 이러한 기술의 실효성을 입증한다. 이번 오토폼이 던지는 메시지는 명확하다. AI는 더 이상 먼 미래의 기술이 아니며 지금 당장 제조업의 현장에서 ‘돈’과 ‘시간’을 아껴주는 가장 강력한 도구라는 것이다. 조영빈 대표의 말처럼 지금은 대한민국 제조업이 다시 도약할 수 있는 마지막 ‘골든타임’이다. 한편 오토폼의 AI 솔루션과 인재 양성 프로젝트가 결합하여 ‘경험의 단절’이라는 위기를 ‘지식의 확산’이라는 기회로 바꿀 수 있을지 그리고 이를 통해 K-제조업이 글로벌 시장에서 다시 한번 경쟁력을 회복할 수 있을지 귀추가 주목된다. AI가 이제 숙련공의 머릿속에만 있던 ‘감(感)’을 만인이 쓸 수 있는 ‘데이터’로 바꾸고 있다. 이 거대한 변화의 흐름에 올라타지 못하는 기업은 도태될 수밖에 없는 시대가 왔다.2026-04-07 20:09:42
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LS, AI '업무' 넘어 '산업 운영'으로…전사 디지털 혁신 본격화로 제조 혁신 축 이동 [경제일보] 전력·소재 중심 산업 기업 LS그룹이 생성형 AI 도입을 계기로 '업무 자동화'를 넘어 제조·설비·농업까지 아우르는 전사 디지털 전환에 속도를 내고 있다. AI를 단순 효율화 수단이 아닌 생산성과 수익성을 좌우하는 핵심 인프라로 끌어올리겠다는 전략이다. LS그룹의 AI 전략은 올해 초부터 방향성이 명확해졌다. 구자은 회장은 지난 1월 신년사에서 직접 AI를 활용해 메시지를 생성하는 과정을 임직원에게 공개하며 "저부가가치 업무는 AI로 처리하고 핵심 업무에 역량을 집중해야 한다"고 강조했다. 단순한 도입을 넘어 조직 전반의 업무 방식 자체를 바꾸겠다는 선언이었다. 이 같은 기조 아래 LS는 자체 생성형 AI 플랫폼 'LS GPT'를 비롯해 'LS Biz 인텔리전스', 'HR AI 에이전트' 등을 도입하며 사무·관리 영역의 디지털화를 빠르게 추진하고 있다. 데이터 기반 의사결정 체계를 강화하고 반복 업무를 자동화해 생산성을 끌어올리는 데 초점이 맞춰졌다. 눈에 띄는 변화는 제조 현장에서 나타나고 있다. LS전선은 강원 동해 해저케이블 공장에 제조운영관리(MOM) 시스템을 도입해 원료 입고부터 출하까지 전 과정을 디지털로 관리하고 있다. 이를 기반으로 전 사업부에 스마트팩토리 구축 노하우를 확산시키며 그룹 전반의 디지털 전환을 가속화하는 모습이다. 최근에는 디지털 트윈과 AI를 결합해 공정 최적화 수준까지 끌어올리고 있다. 실시간 불량 예측과 시뮬레이션 기반 생산관리 체계를 구축하며 품질과 생산성을 동시에 개선하는 구조다. 협력사와의 연계도 강화되고 있다. IoT 센서를 활용한 '아이체크(i-Check)' 시스템은 전력 설비의 이상 상태를 실시간 감지해 사고를 사전에 차단하는 역할을 한다. 산업단지를 중심으로 도입이 확대되면서 전력 인프라 안전 관리 영역에서도 AI 활용도가 높아지고 있다. LS일렉트릭은 제조 자동화의 고도화를 통해 AI 적용 효과를 수치로 입증하고 있다. 청주사업장 스마트 공장 도입 이후 저압기기 생산량은 기존 대비 약 2.5배 증가했고 에너지 사용량은 60% 이상 절감됐다. 불량률 역시 글로벌 최고 수준인 7PPM까지 낮아졌다. 단순 자동화를 넘어 AI 기반 검사·용접·물류 시스템이 생산 효율을 구조적으로 끌어올린 결과다. 여기에 더해 LS일렉트릭은 물리적 검증이 어려운 고압 설비를 가상환경에서 시뮬레이션하는 '디지털 검증 체계'구축에도 나서고 있다. 제조 공정의 안전성과 정밀도를 동시에 확보하려는 시도다. 소재 분야에서도 변화는 뚜렷하다. LS MnM은 울산 온산 제련소에 'ODS(온산 디지털 스멜터)'를 도입해 원료부터 출하까지 데이터를 통합 관리하고 있다. AI 기반 설비 운영 최적화와 고장 예측 시스템을 통해 에너지 효율과 설비 안정성을 동시에 개선하고 있다. 특히 AI 비전 시스템을 활용한 전기동 검사 자동화는 기존 검사 한계를 보완하며 품질 신뢰도를 끌어올렸다는 평가다. 농업 분야로의 확장도 눈에 띈다. LS엠트론은 '마이파머스' 등 디지털 농업 플랫폼을 통해 데이터 기반 영농 의사결정 체계를 구축하고 있다. 작물·기상·병해충 정보를 AI가 분석해 맞춤형으로 제공하는 방식으로 농업 생산성과 수익성을 동시에 개선하겠다는 전략이다. 산업용 제조를 넘어 1차 산업까지 AI 적용 범위를 넓히는 흐름이다. 에너지 사업에서도 AI는 핵심 역할을 맡고 있다. E1은 설비 데이터를 실시간 분석해 고장 위험과 잔여 수명을 예측하는 예지보전 시스템을 도입했다. 유지보수 비용을 줄이는 동시에 안전성을 높이는 효과를 동시에 노리고 있다. 이처럼 LS그룹의 AI 전략은 단순한 '업무 자동화'를 넘어 '산업 운영 체계 재설계' 수준으로 확장되고 있다는 평가가 나온다. 특히 전선·전력기기·제련·에너지 등 전통 제조업 중심 포트폴리오에 AI를 결합하면서 생산성 개선과 비용 절감이라는 실질적인 성과로 이어지고 있다는 점이 특징이다. 업계에서는 LS의 행보를 제조업 AI 전환의 전형적인 사례로 보고 있다. 기존 제조 경쟁력이 설비 투자와 규모의 경제에 기반했다면 이제는 데이터와 AI 활용 역량이 성과를 좌우하는 구조로 바뀌고 있기 때문이다. 특히 전력 인프라와 소재 산업은 품질 안정성과 설비 운영 효율이 핵심인 만큼 AI 도입 효과가 상대적으로 크게 나타나는 분야로 꼽힌다. 향후 관건은 AI 활용 범위를 '현장 단위 최적화'에서 '사업 간 연결'로 확장하는 데 있다. 계열사 간 데이터 통합과 플랫폼 고도화가 이뤄질 경우 그룹 차원의 시너지 창출이 가능하기 때문이다. 동시에 AI 투자 확대에 따른 비용 부담과 보안, 인력 재교육 등 과제도 병행될 전망이다.2026-04-07 17:55:12
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