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영등포 핵심 입지 '리버센트 푸르지오 위브', 브랜드·교통·교육 3박자 갖춘다
[이코노믹데일리] 대우건설과 두산건설 컨소시엄이 서울 영등포 도시환경정비사업을 통해 공급하는 ‘리버센트 푸르지오 위브’ 분양을 이달 말 시작할 예정이다. 이 단지는 서울 영등포구 영등포동 일원에 지하 4층~지상 33층, 총 5개 동, 659가구 규모로 조성된다. 이 중 175가구가 일반분양 물량이며, 전용면적별로는 59㎡A 17가구, 76㎡ 41가구, 84㎡A 13가구, 84㎡C 87가구, 84㎡D 17가구 등 다양한 평형으로 구성됐다. ‘리버센트 푸르지오 위브’는 영등포 뉴타운 정비사업지 내에서도 핵심 입지로 꼽힌다. 대우건설과 두산건설의 브랜드 프리미엄에 완성도 높은 설계, 교통과 교육, 생활 인프라까지 모두 갖춘 점이 수요자들의 관심을 끈다. 교통 여건도 뛰어나다. 도보권 내 지하철 5호선 영등포시장역이 위치해 있고, 여의도와 광화문 등 주요 업무지구로의 이동도 쉽다. 1호선과 KTX가 정차하는 영등포역도 가까워 광역교통망이 우수하며, 신안산선과 GTX-B 노선 등 미래 교통 호재도 예정돼 있다. 경인고속도로, 올림픽대로, 서부간선도로 등 주요 간선도로 진입도 용이하다. 교육 환경 역시 강점으로 꼽힌다. 인근에 영중초가 있어 도보 통학이 가능하며, 양화중, 영원중, 장훈고, 영등포여고 등 중·고등학교도 가까워 학군 수요에 대응할 수 있다. 목동 학원가와의 접근성도 뛰어나 학부모들에게 실질적인 매력이 될 것으로 보인다. 생활 인프라도 풍부하다. 인근에는 타임스퀘어, 롯데백화점, 홈플러스, 코스트코, 영등포시장 등 다양한 현대식 유통시설과 전통시장이 자리해 있다. 쇼핑, 외식, 장보기 등 일상생활이 편리하며, 이대목동병원, 한강성심병원 등 대형 종합병원과 영등포구청, 주민센터, 도서관, 문화시설 등 각종 행정·공공 인프라도 인접해 있다. 단지는 전 세대 남향 위주 배치로 일조와 조망권을 극대화했다. 일부 타입에는 대우건설과 두산건설의 특화 설계가 적용돼 실용성을 더했다. 커뮤니티 시설로는 피트니스센터, 작은 도서관, 실내 골프연습장, 어린이집 등이 마련될 예정으로, 입주민들의 일상 편의와 여가까지 세심하게 고려했다.
2025-06-09 09:52:49
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AI의 두 얼굴: 친환경인가, 반환경인가
[이코노믹데일리] 요즘 카카오 ‘프사(프로필 사진)’들을 보면 지브리화풍으로 그린 에니메이션 프사로 대체하는 이들이 많이 보입니다. 인공지능(AI)이 만든 결과물들이죠. 현재 가장 너리 사용되는 AI 챗GPT에 우리 집 고양이 사진들을 넣고 “지브리풍으로 그려줘”라는 명령어를 입력하니 마치 일본의 에니메이션 제작사 지브리에서 제작한 에니메이션의 한 장면처럼 보이는 고양이들의 모습이 나옵니다. 그것뿐인가요. “이들 고양이가 사람이라면 어떤 모습일까?”하는 명령어를 넣으니 딱 사람도 그려주네요. 그런데 이를 어째. 둘 다 하얀 고양이(작은 녀석은 터키시 앙고라, 큰 녀석은 페르시안 혼혈 터키시앙고라)이데다 두 눈의 색상이 다른 오드아이들이다 보니 은발에 오드아이를 가진 얄쌍하면서도 나이는 살짝 있어 보이는 백인 청년과 턱수염 무성한 은발의 ‘떡대남’을 그려주네요. 물론, 당연히 모델이 된 고양이들과는 그 인상이 기막히게 닮았습니다. 더구나 작은 고양이의 나이가 15세로 고양이치곤 고령이고 ‘떡대’는 9살이란 점까지 놀랍게 캐치한 겁니다. 21세기 기술 혁신의 상징으로 급부상하는 존재가 AI요. 이렇게 생활 속에 파고 들며 점차 ‘필수 존재’가 되어가니 궁금증이 생깁니다. 과연 AI가 친환경적일까요 반(反) 환경적일까요. 국제에너지기구(IEA) 등에 따르면 최근 AI의 사용 영역이 늘어나며 기후위기 시대의 해결책으로도 주목받고 있답니다. AI는 산업 효율을 극대화하고, 환경 모니터링과 예측 기술을 발전시키며, 재생에너지 보급에도 기여하고 있습니다. 이미 다양한 분야에서 환경 문제 해결에 기여하고 있는데 대표적 사례가 에너지 관리입니다. 구글은 2016년부터 자사 데이터센터에 딥마인드(DeepMind) AI를 도입해 냉각 시스템을 자동 조절하고 있습니다. 이 시스템은 실시간 데이터를 분석해 냉각 장비의 작동 패턴을 최적화함으로써 데이터센터의 냉각 에너지를 40% 이상 절감했습니다. 이러한 방식은 전체 에너지 소비의 약 15%를 줄인 것으로 평가됩니다. 유사한 방식으로 마이크로소프트(MS)도 애저(Azure) 데이터센터에서 AI 기반의 에너지 최적화를 적용해 탄소 배출을 낮추고 있습니다. AI는 기후 예측과 자연재해 대응에서도 강력한 도구가 되고 있습니다. 미국 항공우주국(NASA)과 유엔은 위성 이미지와 AI를 결합해 산림 벌채와 빙하 융해, 사막화 진행 상황 등을 실시간으로 추적하고 있습니다. 비영리 기후 감시 프로젝트인 ‘클라이메이트 트레이스(Climate TRACE)’는 MS의 AI 기술을 활용해 위성 데이터 기반의 글로벌 탄소 배출 지도를 제작하고 있으며 이는 전 세계 정부와 기업의 기후 정책 수립에 사용되고 있답니다. 지난 2023년에는 이 데이터를 활용해 브라질 아마존 지역에서 불법 벌목이 활발하게 일어나고 있는 지역을 조기에 식별해 벌목 면적이 전년 대비 20% 줄었다는 성과도 보고됐다네요. 농업 분야에서는 AI 기반 정밀 농업(precision agriculture)이 자원 절감에 기여하고 있습니다. 예를 들어 일본의 스마트농업 스타트업인 ‘팜봇(Farmbot)’은 드론과 AI를 결합해 토양 상태, 작물 생장 상황, 병해충 패턴을 분석하고 농약과 물 사용량을 최소화합니다. 이를 통해 30% 이상의 물 사용 절감과 20% 이상의 수확량 증가를 동시에 달성했다네요. 이는 농업의 생산성을 높이면서도 환경에 미치는 영향을 줄이는 AI의 대표적 사례로 볼 수 있습니다 하지만 AI 기술이 환경에 끼치는 부정적 영향 또한 간과할 수 없습니다. 특히 대형 언어모델의 학습과 추론에는 엄청난 전력이 소모된다네요. 예를 들어 오픈AI가 개발한 챗 GPT-3 모델은 약 45테라와트시(TWh)에 달하는 전력을 소모하며 학습됐으며 이로 인해 284t의 이산화탄소(CO₂)가 배출됐다는 연구 결과가 있습니다. 이는 자동차 60대가 1년 동안 도로를 주행하면서 발생하는 탄소량과 비슷합니다. 여기에 수백만 사용자가 매일 AI 서비스를 이용할 경우 전력 소비는 폭발적으로 증가하게 됩니다. AI 활용 기반인 데이터센터도 반환경 논란의 중심에 있습니다. 전 세계적으로 AI 수요가 급증하면서 데이터센터 수는 빠르게 늘고 있으며 이들 대부분은 고성능 GPU를 수천대 이상 탑재한 AI 서버를 운영 중입니다. 2024년 기준 전 세계 데이터센터의 전력 소비량은 약 415TWh로 추정되며 이 중 약 20%는 AI 관련 작업에 사용됩니다. 전문가들은 이 비중이 2025년에는 절반에 가까운 49%까지 증가할 것으로 전망하고 있다. 특히 AI 스타트업인 코어위브(CoreWeave)는 2025년까지 32개의 AI 전용 데이터센터를 구축하고 25만개의 고성능 GPU를 운영할 계획인데 이는 단일 기업이 사용하는 전력량이 일부 중소국가 전체 소비량을 뛰어넘을 수 있음을 시사합니다. 또 하나의 환경 부담은 AI 칩 생산에 필요한 희귀 자원의 채굴입니다. AI는 고성능 반도체인 GPU나 TPU 없이 작동하지 않으며 이들 칩을 제조하기 위해서는 리튬, 코발트, 희토류 금속 등이 대량으로 사용되는데 이들 자원은 대부분 아프리카, 남미 등 취약 지역에서 채굴되며 그 과정에서 심각한 생태계 파괴, 물 부족, 토양 오염이 발생하고 있습니다. 특히 전 세계 반도체 생산의 중심지인 대만은 AI 칩 제조 과정에서 사용하는 대량의 물 소비로 인해 지역 내 물 부족 문제에 직면하고 있다는 지적도 있습니다. 결국 AI는 그 자체로 ‘선’도 ‘악’도 아닙니다. 어디에 어떻게 쓰이느냐에 따라 결과가 달라지는 중립적인 도구라 봐야겠지요. 친환경적 AI를 실현하기 위해서는 먼저 전력의 재생에너지 전환이 시급합니다. 실제로 구글은 2030년까지 전 세계 모든 데이터센터를 100% 무탄소 에너지로 운영하겠다는 목표를 세웠고 아마존은 2025년까지 전체 전력 사용의 100%를 재생에너지로 대체하겠다고 선언했습니다. 이와 함께 효율적인 AI 모델 개발, 즉 ‘경량화 모델’이나 ‘저전력 추론 알고리즘’의 연구도 활발히 진행되고 있습니다. AI 기술이 기후위기의 해결책이 되려면 기업과 정부, 기술 개발자 모두가 환경에 대한 책임을 전제 조건으로 삼고 탄소 배출량 공개, 지속가능성 기준 마련, 그리고 AI 기술을 기후 대응에 적극 활용하는 전략이 동시에 추진되어야 할 것입니다. 결국 AI의 미래는 기술 자체가 아니라 그 기술을 어떻게 통제하고 활용할 것인가에 달려 있습니다. 그리고 그 결정은 오늘 우리가 내리는 선택에 의해 좌우된다는 사실, 잊지 말아야겠습니다.
2025-05-29 06:00:00
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LG CNS, 美 AI 기업과 손잡고 '에이전틱 AI' 시대 선도
[이코노믹데일리] 인공지능 전환(AX)전문기업 LG CNS가 '에이전틱 AI' 시대를 앞서 준비하며 글로벌 AI 기업과의 협력을 강화하고 있다. 에이전틱 AI는 생성형 AI보다 더 자율적인 의사 결정을 통해 스스로 목표를 설정하고 실행까지 할 수 있는 AI를 뜻한다. LG CNS는 19일(현지시간) 미국 실리콘밸리에서 AI 기업 W&B와 에이전틱 AI 운영 역량 강화를 위한 업무협약(MOU)을 체결했다. W&B는 2017년 미국 실리콘밸리에 설립된 AI 기업으로, AI 모델을 만들거나 검증할 때 그 과정과 결과를 추적 관리할 수 있도록 돕는 기술을 제공한다. 이를 통해 두 기업은 에이전틱 AI 기술을 공유하고, 에이전틱 AI 서비스 운영, 성능 최적화를 위한 공동 연구 개발에 나선다. 또 국내 시장의 에이전틱 AI 시장 선점을 위한 신규 사업 기회 발굴도 함께 한다. AI 기술이 빠르게 발전하면서 AI 모델 운영, 최적화, 관리 역량이 기업 경쟁력의 핵심이 되고 있으며, 특히 인간의 개입 없이 자율적으로 의사결정을 수행하는 에이전틱 AI의 효과적인 운영이 중요해지고 있다. 이에 LG CNS는 AI 모델 운영 및 최적화 분야에서 강점을 가진 W&B와 협력해, 기업 고객이 에이전틱 AI를 안정적으로 도입하고 활용할 수 있도록 지원할 계획이다. LG CNS는 이번 협력을 통해 기업 고객 대상 '에이전틱 AI 통합 서비스'도 고도화할 예정이다. LG CNS의 에이전틱 AI 통합 서비스는 △AX 컨설팅 △AX 플랫폼 구축 △AX 운영 3단계로 구성되며, 이번 MOU를 통해 ‘AX 운영’ 단계에서 에이전틱 AI와 거대언어모델(LLM) 성능 최적화, 품질 모니터링 등을 위해 W&B의 AI 솔루션을 적극 활용할 예정이다. W&B의 AI 솔루션 '위브'는 AI가 신뢰할 수 있는 답변을 하도록 LLM 성능을 평가·검증하는 솔루션이다. '모델스'는 AI 모델 학습을 위한 데이터 등록 과정과 미세조정, 학습 현황 점검 등을 수행하고 AI 모델의 성능 안정성과 보안 상태를 확인해 준다. 박상엽 LG CNS 최고기술관리자(CTO) 상무는 "LG CNS는 이번 W&B와의 MOU처럼 AI 서비스에 역량을 가진 글로벌 기업들과 적극적으로 협력해 나갈 것"이라고 말했다.
2025-03-20 10:00:00
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