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![[현장] 광주 자율주행차 200대 실증…엣지 케이스·안전·보험 시험대](https://image.ajunews.com//content/image/2026/02/11/20260211153333304462.jpg)
광주 자율주행차 200대 실증…"엣지 케이스·안전·보험 시험대" [이코노믹데일리] “자율주행 상용화의 관건은 기술 수준이 아니라, 예측하기 어려운 엣지 케이스를 얼마나 안전하게 처리할 수 있느냐에 있습니다. 이를 위해서는 실제 도로에서 대규모로 데이터를 축적하고 이를 학습·검증으로 반복 연결하는 구조를 구축하는 동시에, 사고 책임과 보험, 데이터 활용 규칙을 실증 단계부터 함께 작동시켜야 합니다.” 11일 정준호 더불어민주당 의원은 국회 의원회관에서 ‘AI 자율주행 실증도시, 기술을 넘어 서비스로’를 주제로 토론회를 열고, 정부와 유관기관, 업계 관계자들과 함께 광주 AI 자율주행 실증 서비스 구축과 안전 문제를 논의했다. 이번 행사는 카카오모빌리티가 공동 주최했으며, 임월시 국토교통부 자율주행정책과 과장, 김성진 광주미래차모빌리티진흥원장, 김수영 현대자동차그룹 모빌리티사업실 상무, 정상준 엔비디아코리아 솔루션 아키텍트 상무 등이 참석했다. 광주 AI 자율주행 실증 사업은 오는 10월부터 광주 전역에 자율주행차 약 200대를 단계적으로 투입해 여객·서비스 운행을 병행하는 방식으로 추진된다. 기존 특정 구간 중심의 실증과 달리, 실제 도심 도로에서 다수 차량을 동시에 운행하며 주행 데이터를 축적하고, 안전 관리와 사고 대응, 보험 적용 체계까지 함께 점검하는 상용화 전 단계 실증이다. 이날 발제를 맡은 최준원 서울대 교수는 자율주행 기술의 산업 동향을 짚고, 실증 단계를 상용화로 전환하기 위한 조건을 중심으로 발표했다. 최 교수는 “자율주행의 본질은 엣지 케이스 대응 능력”이라며 “정해진 환경에서의 데모 주행과 달리, 실제 도로에서는 예상하지 못한 상황이 반복적으로 발생한다”고 말했다. 그는 “이러한 상황을 규칙 기반으로 모두 처리하는 데는 한계가 있으며, 결국 실도로 주행 데이터를 축적하고 이를 AI 학습과 검증으로 반복 연결해야 한다”고 설명했다. 이어 “데이터와 모델 규모가 커질수록 성능이 개선되는 스케일의 법칙은 자율주행에서도 그대로 적용된다”며 “관건은 데이터를 얼마나 많이, 얼마나 다양한 환경에서 확보하느냐”라고 덧붙였다. 모빌리티 사업자 관점에서 발제에 나선 김건우 카카오모빌리티 미래플랫폼연구소장은 기술 이후 단계로 운영과 제도 문제를 짚었다. 김 소장은 “레벨4 단계에서는 운전자가 사라지는 만큼, 엣지 케이스 발생 시 이를 흡수하는 운영 체계가 필요하다”며 “원격 관제, 동적 라우팅, 현장 출동, 승객 커뮤니케이션이 함께 작동하지 않으면 대규모 상용 운행은 곧바로 서비스 리스크로 이어질 수 있다”고 말했다. 그는 사고 책임과 보험 문제도 함께 언급했다. 김 소장은 “자율주행에서는 사고 가능성을 전제로 한 논의를 피할 수 없다”며 “누가 책임을 지는지, 보험은 어떤 조건에서 작동하는지, 데이터는 어디까지 활용 가능한지를 실증 단계에서부터 점검해야 한다”고 말했다. 이어 “이 구조가 정리되지 않으면 기술 성능과 관계없이 상용 서비스로의 전환은 어렵다”고 했다. 토론자로 참석한 김수영 현대자동차그룹 상무는 완성차 업체 입장에서 안전과 시민 수용성을 핵심 변수로 꼽았다. 김 상무는 “실증이라는 이유로 안전 기준을 낮출 수는 없다”며 “자율주행은 기술 이전에 사회적 수용이 전제돼야 하고, 이를 위해 실증 단계에서도 상용 서비스 수준의 안전 관리가 필요하다”고 말했다. 정석원 엔비디아코리아 전무는 AI 학습 인프라 측면에서 “대규모 GPU 인프라뿐 아니라 생성형 AI 기반 시뮬레이션과 가상 데이터를 활용하면 엣지 케이스 학습 효율을 높일 수 있다”며 “광주처럼 다양한 도로 환경에서 실제 운행이 이뤄지는 조건은 학습과 검증을 병행하기에 의미가 있다”고 말했다. 좌장을 맡은 이동민 대한교통학회 수석부회장은 “광주 실증은 기술 시연을 넘어, 자율주행 서비스를 가능하게 하는 조건을 실제로 점검하는 과정”이라며 “이 경험이 다른 도시로 확산 가능한 구조로 남는지가 중요하다”고 말했다. 마지막으로 임월시 국토교통부 자율주행정책과 과장은 “자율주행 상용화를 논의하려면 기술 성능보다 먼저 안전이 실제로 검증돼야 한다”며 “사고 발생 시 책임 주체와 보험이 어떻게 작동하는지까지 함께 점검하지 않으면 자율주행 서비스는 성립할 수 없다”고 밝혔다. 이어 “자율주행은 사고가 발생하지 않는 기술이 아니라, 사고 발생 시 피해를 어떻게 관리하고 흡수할 수 있는지까지 포함해 평가해야 한다”며 “광주 실증은 차량 운행을 통해 안전 기준과 사고 대응 절차, 보험 적용 범위가 실제 환경에서 작동하는지를 동시에 검증하는 사업”이라고 설명했다. 또 “이 같은 안전·보험 검증 없이 자율주행 서비스 확대나 제도 정비를 논의하는 것은 현실적이지 않다”며 “광주에서 축적되는 실증 결과는 향후 자율주행 정책과 보험·책임 제도 설계의 기준으로 활용될 수밖에 없다”고 말했다.2026-02-11 16:43:46
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네이버 D2SF가 찍은 '반달AI·시냅스AI'… AI 생태계 새 표준 제시한다 [이코노믹데일리] 네이버의 기업주도형 벤처캐피털(CVC)인 D2SF(대표 양상환)가 인공지능(AI) 생태계의 질서 재편을 이끌 유망 스타트업 두 곳에 신규 투자를 단행했다. AI 학습 데이터의 정당한 대가 지불과 멀티 모델 시대의 운영 효율화라는 글로벌 AI 산업의 핵심 과제를 해결할 팀들을 선제적으로 확보하며 네이버 AI 생태계의 외연을 확장하겠다는 포석이다. 네이버 D2SF는 AI 콘텐츠 라이선싱 플랫폼 개발사 ‘반달 AI(Vandal AI)’와 멀티 AI 워크플로우 자동화 솔루션 기업 ‘시냅스AI(Cnaps.AI)’에 투자했다고 5일 밝혔다. 이번 투자는 AI 기술이 단순 구현을 넘어 수익 모델 정립과 운영 최적화 단계로 진입함에 따라 이를 뒷받침할 인프라 성격의 스타트업을 발굴하기 위해 진행됐다. 반달 AI(대표 조나단 멍크)는 AI 전용 프리미엄 콘텐츠 라이선싱 플랫폼 ‘캐시미어(Cashmere)’를 운영한다. 최근 글로벌 시장에서 뉴욕타임스 등 주요 언론사와 출판사가 오픈AI 등 빅테크를 상대로 저작권 소송을 제기하는 등 ‘데이터 주권’ 문제가 화두로 떠오른 가운데 반달 AI는 이에 대한 기술적 해법을 제시했다. 캐시미어는 AI 환경에 최적화된 콘텐츠 포맷 ‘옴니펍(OmniPub)’을 통해 출판사의 지식재산권(IP)을 보호하는 동시에 AI 기업에는 고품질의 합법적인 데이터를 제공한다. 토큰 단위로 접근 권한을 설정하고 사용량을 추적해 수익을 정산하는 시스템은 AI 시대의 새로운 콘텐츠 유통 표준으로 평가받는다. 이미 하버드 비즈니스 퍼블리싱 등 글로벌 출판사 및 퍼플렉시티 등 AI 유니콘들과 협력하며 사업성을 입증하고 있다. 시냅스AI(대표 유인환)는 기업들이 쏟아지는 수많은 AI 모델 중 목적에 맞는 최적의 조합을 찾을 수 있도록 돕는 ‘시냅스 스튜디오(Cnaps Studio)’를 개발했다. 엔비디아와 구글 리서치 출신의 베테랑들이 설립한 이 팀은 텍스트, 이미지를 넘어 음성, 비디오 등 멀티 모달리티 환경에서 가장 효율적인 AI 워크플로우를 자동으로 구축해 준다. 기업 입장에서는 매주 쏟아지는 최신 모델들을 일일이 테스트할 필요 없이 시냅스AI의 인텔리전스 매핑을 통해 성능과 비용 사이의 최적점을 찾을 수 있다. 이는 AI 도입 비용 부담이 커진 이커머스나 콘텐츠 산업군에서 큰 호응을 얻고 있으며 글로벌 시장 진출 가능성도 높게 점쳐진다. ◆ 네이버 D2SF의 전략: ‘AI-Native’ 인프라 선점과 생태계 확장 업계에서는 네이버 D2SF의 이번 투자를 두고 단순한 자본 투입을 넘어 네이버의 초대규모 AI ‘하이퍼클로바X’와 시너지를 낼 수 있는 ‘위성 생태계’ 구축 전략으로 분석한다. 양상환 네이버 D2SF 센터장은 “캐시미어는 콘텐츠를 AI 전용 데이터로 전환하고 시냅스AI는 AI와 AI를 최적으로 연결하고 있다”며 “달라진 AI 환경에서 새로운 표준을 제시하는 창업가들을 지속 발굴할 것”이라고 강조했다. 실제로 네이버는 최근 사우디아라비아 등 글로벌 시장에서 ‘소버린(Sovereign) AI’ 수출을 추진하며 현지 데이터와 인프라의 결합을 강조하고 있다. 반달 AI의 라이선싱 기술과 시냅스AI의 최적화 솔루션은 네이버가 글로벌 시장에 패키지 형태로 제안할 수 있는 강력한 무기가 될 수 있다. 전문가들은 2026년 AI 시장이 ‘거품론’을 뚫고 실질적인 부가가치를 창출하기 위해서는 데이터 저작권 해결과 운영 비용 효율화가 필수적이라고 지적한다. 네이버가 이번 투자를 통해 이 두 가지 핵심 병목 구간을 해결할 기술력을 확보함에 따라 향후 글로벌 AI 플랫폼 경쟁에서 한발 앞서 나갈 수 있는 발판을 마련했다는 평가다.2026-02-05 16:02:18
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노타·퓨리오사AI, 모바일 넘어 데이터센터로…'효율성' 무기로 엔비디아 뚫는다 [이코노믹데일리] 국내 AI 반도체 생태계가 하드웨어와 소프트웨어의 '원팀' 결성으로 글로벌 시장 공략의 승부수를 띄웠다. AI 최적화 기술 기업 노타(대표 채명수)와 AI 반도체 팹리스 퓨리오사AI(대표 백준호)가 손을 잡고 데이터센터 시장 진출을 본격화한다. 이는 엔비디아의 독주 체제 속에서 '가성비'와 '전력 효율'을 무기로 틈새시장을 넘어 주류 시장으로 진입하려는 K-AI 연합군의 전략적 행보로 풀이된다. AI 경량화 및 최적화 기술 기업 노타는 3일 퓨리오사AI의 차세대 고성능 NPU(신경망처리장치) 'RNGD(레니게이드)'에 자사의 AI 모델 최적화 플랫폼 '넷츠프레소(NetsPresso)' 기술을 공급하는 계약을 체결했다고 밝혔다. 이번 계약은 그동안 모바일과 엣지(Edge) 디바이스 위주였던 노타의 기술력이 고성능 컴퓨팅(HPC) 영역인 데이터센터와 서버 시장으로 확장됐다는 데 큰 의미가 있다. 퓨리오사AI의 'RNGD'는 전력 대비 성능(전성비)을 극대화한 추론용 AI 반도체다. 하지만 아무리 뛰어난 칩이라도 그 위에서 구동되는 AI 모델이 무겁고 비효율적이라면 제 성능을 낼 수 없다. 노타의 '넷츠프레소'는 바로 이 지점을 파고들었다. 넷츠프레소는 AI 모델의 크기를 최대 90% 이상 줄이면서도 정확도를 유지하는 경량화 기술이다. 이번 협력을 통해 퓨리오사AI는 RNGD 칩 위에서 거대언어모델(LLM)과 같은 대규모 AI 모델을 더 빠르고 안정적으로 구동할 수 있게 됐다. 하드웨어의 물리적 성능을 소프트웨어 최적화로 극한까지 끌어올리는 전략이다. ◆ 2026년 화두는 '효율성'…추론 시장 정조준 업계는 2026년 AI 시장의 핵심 키워드로 '추론(Inference)'과 '비용 효율(TCO)'을 꼽는다. 생성형 AI 학습 경쟁이 정점을 지나 실제 서비스 적용 단계로 넘어오면서, 막대한 전력을 소모하는 엔비디아 GPU 대신 저전력 고효율 NPU를 찾는 수요가 급증하고 있기 때문이다. 이러한 시점에 성사된 양사의 협력은 시의적절하다는 평가다. 퓨리오사AI는 노타의 최적화 기술을 통해 고객사들에게 "우리 칩을 쓰면 비싼 GPU보다 운영 비용을 획기적으로 줄일 수 있다"는 확실한 세일즈 포인트를 갖게 됐다. 노타 역시 퓨리오사AI라는 확실한 레퍼런스를 통해 글로벌 데이터센터 시장 진출의 교두보를 마련했다. 단순 기술 공급을 넘어 공동 비즈니스 모델도 구축한다. 양사는 노타의 비전 AI 솔루션 '노타 비전 에이전트(NVA)'와 퓨리오사AI의 RNGD를 결합한 패키지 솔루션을 출시하기로 합의했다. 이는 최근 급부상하는 '피지컬(Physical) AI' 시장을 겨냥한 것이다. 로봇, 스마트 팩토리, 자율주행 등 물리적 환경에서 작동하는 AI는 실시간 데이터 처리가 필수적이다. 최적화된 SW와 전용 HW가 결합된 '턴키(Turn-key)' 솔루션은 개별 도입의 번거로움을 줄이고 시스템 안정성을 높여 시장 경쟁력을 확보할 것으로 보인다. 채명수 노타 대표는 "이번 계약은 넷츠프레소 기술이 엣지를 넘어 고성능 데이터센터 영역에서도 통한다는 것을 증명한 결과"라며 "대한민국의 AI 기술력을 세계 시장에서 입증하겠다"고 강조했다. 백준호 퓨리오사AI 대표 역시 "혁신적인 NPU 기술과 고도화된 최적화 역량의 결합은 글로벌 시장에서 K-AI의 저력을 보여주는 계기가 될 것"이라며 자신감을 내비쳤다. 전문가들은 이번 협력이 국내 AI 반도체 생태계의 성공 방정식이 될 수 있다고 분석한다. 글로벌 빅테크들이 자체 칩과 소프트웨어 생태계(CUDA 등)를 폐쇄적으로 구축하는 상황에서, 국내 팹리스와 SW 기업 간의 유기적인 연합만이 생존을 넘어 경쟁 우위를 점할 수 있는 유일한 길이라는 지적이다.2026-02-03 16:09:58
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동국씨엠, AI 표면 검사로 컬러강판 품질 관리 방식 전환…'눈으로 보던 검사' 한계 넘는다 [이코노믹데일리] 동국제강그룹 냉연도금·컬러강판 전문 계열사 동국씨엠이 인공지능(AI) 기반 표면 결함 검출 기술을 상용화하며 제조 현장의 품질 관리 방식에 변화를 예고하고 있다. 그간 컬러강판 품질 검사는 숙련 인력 육안에 의존해 왔다. 이러한 상황 속 고속·대량 생산 체계에서 반복되는 인력 부담과 품질 편차 문제를 디지털 기술을 통해 구조적으로 해결하려는 시도로 해석된다. 동국씨엠은 AI 기반 강판 표면 결함 검출 기술 'DK SDD(Surface Defect Detector)'를 개발해 일부 생산 라인에 적용을 시작했다고 30일 밝혔다. 컬러강판 표면 결함 검출은 그동안 검사자가 수천 미터에 달하는 코일을 육안으로 확인해야 하는 대표적인 노동집약 공정으로 생산량 확대와 함께 품질 관리의 병목 구간으로 지적돼 왔다. 컬러강판은 표면 디자인과 색상이 수만 종에 달해 기존 규칙 기반 자동 검사 기술로는 결함과 정상 패턴을 구분하기 어렵다는 한계가 있었다. 특히 프린트 컬러강판의 경우 무늬 자체가 결함으로 오인될 가능성이 높아 자동화가 가장 더딘 분야로 꼽혀왔다. 동국씨엠이 AI 기반 기술 확보에 3년 이상 투자한 배경도 여기에 있다. DK SDD는 규칙 기반 기법과 딥러닝을 결합한 하이브리드 방식으로 제품 이미지 특성을 스스로 학습해 결함 여부를 판별한다. 고해상 카메라가 생산 중인 강판을 실시간으로 촬영하고 분당 130m에 이르는 고속 생산 환경에서도 이상 징후를 감지할 수 있도록 설계됐다. 단순 검사 자동화를 넘어 반복 결함 패턴을 축적·분석할 수 있다는 점이 기존 기술과의 차별점으로 꼽힌다. 동국씨엠은 해당 기술을 부산공장 건재용 컬러강판을 생산하는 2CCL 라인에 적용해 상용화를 시작했으며 프리미엄 가전용 컬러강판 라인인 5CCL과 7CCL에서도 성능 검증을 진행 중이다. 까다로운 가전용 품질 기준을 충족할 경우 전 생산 라인으로의 확대 적용도 속도를 낼 수 있을 것으로 보인다. 업계에서는 이번 기술 도입을 '품질 관리 자동화'보다 한 단계 진화한 '예지형 생산 관리'로 평가한다. 결함 발생 이후 선별·조치하는 방식이 아니라 반복적 이상 패턴을 통해 설비 상태나 공정 조건 변화를 사전에 감지할 수 있기 때문이다. 이는 생산 관리자가 조업 조건을 선제적으로 조정하거나 설비 점검 시점을 앞당길 수 있는 구조를 만든다. 동국씨엠은 내년까지 부산공장 컬러강판 전 라인에 DK SDD를 적용하고 검사 결과를 MES(생산관리시스템)와 자동 연동해 품질 이력을 체계적으로 관리할 계획이다. 인력 운용 효율화와 함께 클레임 리스크를 낮추는 효과도 기대하고 있다. 품질 데이터가 누적될수록 AI의 학습 정확도 역시 높아지는 구조다. 이 같은 행보는 동국씨엠이 추진 중인 '지능형 공장' 전략의 연장선으로 읽힌다. 회사는 부산공장을 세계경제포럼(WEF)이 선정하는 '등대공장'으로 육성하는 것을 목표로 설비 자동화와 공정 지능화를 추진 중이다. 지난해 강판 전용 자동 폭 계측 기술을 자체 개발해 특허를 출원한 데 이어 AI 기반 표면 검사까지 영역을 넓혔다. 동국씨엠은 AI 기반 품질 관리 기술을 발판으로 공정 자동화와 데이터 기반 생산 체계를 고도화한다는 구상이다. 육안 검사에 의존하던 제조 현장의 한계를 넘어 품질·생산·설비 관리가 하나의 데이터 흐름으로 연결되는 구조를 만들 수 있을지가 향후 관전 포인트다.2026-01-30 17:10:01
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KT클라우드, "물에 담그고 칩에 쏘고"…액침·D2C 냉각 기술로 AI 발열 잡는다 [이코노믹데일리] KT클라우드(대표 최지웅)가 인공지능(AI) 데이터센터의 핵심 기술을 실증하고 미래형 인프라 모델을 제시하는 ‘AI 이노베이션 센터(AI Innovation Center)’를 서울 양천구 목동 데이터센터 내에 개소했다. 이곳은 단순한 전시장을 넘어 실제 AI 데이터센터와 동일한 환경에서 차세대 냉각 기술과 전력 인프라 및 운영 솔루션을 검증하는 ‘테스트베드’ 역할을 수행한다. KT클라우드는 지난 11일 AI 이노베이션 센터 개소식을 열고 엔비디아의 최신 GPU ‘B200’을 탑재한 AI 서버와 이를 뒷받침하는 첨단 기술들을 공개했다. 가장 눈길을 끈 것은 ‘냉각 기술’이다. 고성능 AI 서버가 뿜어내는 막대한 열을 잡기 위해 KT클라우드는 두 가지 핵심 기술을 선보였다. 첫 번째는 ‘다이렉트투칩(D2C)’ 수냉식 시스템이다. 냉각수가 흐르는 배관을 칩 바로 위까지 연결해 열을 직접 식히는 방식으로 공기로 열을 식히는 기존 공랭식보다 효율이 월등히 높다. KT클라우드는 이 기술을 이미 가산 AI 데이터센터에 국내 최초로 상용화했다. 두 번째는 ‘액침 냉각(Immersion Cooling)’이다. 서버 전체를 비전도성 특수 냉각유에 담가 열을 식히는 방식으로 전력 소비를 공랭식 대비 최대 60%까지 줄일 수 있는 혁신적인 기술로 꼽힌다. 허영만 KT클라우드 DC본부장은 “액침 냉각은 전력 효율 지수(PUE)를 획기적으로 개선할 수 있는 기술”이라며 “향후 시장 수요에 맞춰 기존 센터에도 단계적으로 도입할 계획”이라고 밝혔다. 네트워크와 전력 인프라의 혁신도 돋보였다. 글로벌 네트워크 기업 아리스타와 협력해 구축한 ‘RoCEv2’ 기반 AI 전용 네트워크는 GPU 서버 간 초고속 데이터 전송을 지연 없이 지원해 대규모 AI 학습 환경에 최적화됐다. 또한 자체 개발한 ‘AI 서버 표준 랙’은 20kW 이상의 고밀도 전력을 안정적으로 공급하며 에너지 손실을 최소화하는 DC 48V 직류 전원 구조를 채택했다. 운영 효율성을 높이기 위한 자동화 기술도 대거 적용됐다. ‘패스파인더’ 솔루션은 전력망 전체를 디지털 트윈으로 구현해 최적의 전력 경로를 자동으로 찾아주고 ‘DIMS 인사이트’는 시설 데이터를 AI로 분석해 장애 징후를 사전에 탐지한다. 현장에서는 자율주행 로봇이 서버룸을 순찰하며 열화상 카메라로 과열 여부를 점검하는 모습도 시연됐다. KT클라우드는 이러한 기술을 통해 향후 데이터센터 운영 인력을 현재의 3분의 1 수준으로 줄이고 24시간 무중단 운영 체계를 완성한다는 목표다. 최지웅 KT클라우드 대표는 “AI 이노베이션 센터는 미래형 AI 데이터센터 기술을 실증하고 고객 가치 중심의 인프라를 구현하는 핵심 플랫폼”이라며 “국내 기업들이 AI 인프라를 구축할 때 참고할 수 있는 표준 모델을 제시하며 생태계 성장을 주도하겠다”고 강조했다.2025-12-11 15:57:47
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AWS '트레이니엄3' 공개에도 시장 반응 '싸늘'… "엔비디아 대체하기엔 역부족" [이코노믹데일리] 세계 최대 클라우드 서비스 기업(CSP)인 아마존웹서비스(AWS)가 엔비디아의 독주를 막기 위해 자체 개발한 차세대 인공지능(AI) 칩 ‘트레이니엄3(Trainium3)’를 공개했으나 시장의 반응은 냉담하다. 전작 대비 효율이 좋아졌다는 주장 외에 객관적인 성능 지표를 공개하지 않아 경쟁사인 구글이나 엔비디아의 최신 칩과 비교해 기술적 우위를 증명하지 못했다는 평가가 지배적이다. AWS는 지난 2일(현지시각) 미국 라스베이거스에서 개막한 연례 기술 콘퍼런스 ‘리인벤트(re:Invent) 2025’에서 자사의 최신 AI 학습용 칩 ‘트레이니엄3’를 전격 공개했다. 맷 가먼 AWS 최고경영자(CEO)는 기조연설을 통해 “트레이니엄3는 전작인 트레이니엄2 대비 컴퓨팅 성능을 4배 이상 끌어올렸고 에너지 소비량은 40%가량 낮췄다”며 “운영 비용을 최대 50% 절감할 수 있는 효율적인 칩”이라고 강조했다. 이는 엔비디아 그래픽처리장치(GPU)에 대한 높은 의존도를 낮추고 비용 효율성을 앞세워 자체 하드웨어 생태계를 확장하겠다는 전략으로 풀이된다. 하지만 업계 전문가들은 AWS의 발표가 ‘알맹이 없는 선언’에 불과하다고 지적한다. AI 칩의 성능을 가늠하는 핵심 지표인 ‘플롭스(FLOPS, 초당 부동소수점 연산 횟수)’나 대규모언어모델(LLM) 구동 시의 벤치마크 점수를 전혀 공개하지 않았기 때문이다. 최근 구글이 자체 칩인 텐서처리장치(TPU) 최신 버전을 공개하며 자사의 AI 모델 ‘제미나이’를 학습시킬 때의 성능, 전력 효율, 속도 등을 구체적인 수치로 제시한 것과는 대조적인 행보다. 특히 엔비디아의 주력 제품군인 H100, H200, GB200 등과의 직접적인 비교 수치가 빠져 있다는 점이 의구심을 키우고 있다. AWS가 내세운 ‘전작 대비 4배 성능 향상’은 자사 제품 간의 비교일 뿐 현재 AI 칩 시장의 표준으로 자리 잡은 엔비디아 GPU와 견줘 어느 정도의 경쟁력을 갖췄는지 판단하기 어렵다. 전작인 트레이니엄2 역시 가성비 모델로 포지셔닝됐을 뿐 절대적인 성능 면에서는 GPU에 크게 미치지 못했다는 점을 고려하면 이번 신제품 역시 고성능 AI 학습 시장의 판도를 바꾸기에는 역부족일 것이라는 분석이 나온다. 대규모 AI 인프라 구축의 핵심인 ‘클러스터링’ 기술에 대해서도 우려가 제기된다. AWS는 트레이니엄3를 통해 최대 10만 개 규모의 칩 클러스터를 구성할 수 있다고 발표했다. 그러나 수만 개의 칩을 하나처럼 연결해 연산할 때 발생하는 데이터 병목 현상과 동기화 문제를 어떻게 해결했는지에 대한 기술적 설명은 부재했다. 10만 개의 칩을 물리적으로 연결하더라도 통신 속도와 효율이 뒷받침되지 않으면 실제 학습 성능은 기대에 미치지 못할 수 있다. 데이터센터 운영 비용의 핵심인 발열 관리(Thermal Throttling) 데이터가 빠진 점도 약점으로 꼽힌다. AWS는 전력 효율성을 강조했으나 실제 고부하 작업 시 칩의 발열을 제어하는 능력이나 이에 따른 실전 운영 데이터는 제시하지 않았다. 이는 엔비디아나 구글이 칩 설계 단계부터 발열 제어와 전성비(전력 대비 성능) 최적화에 사활을 걸고 구체적인 데이터를 공개하는 것과 비교해 신뢰도를 떨어뜨리는 요인이다. 소프트웨어 최적화 측면에서도 경쟁력이 모호하다는 지적이다. 구글의 경우 자사 TPU를 AI 모델 ‘제미나이’에 최적화해 학습 성능을 극대화한 반면 AWS의 트레이니엄 시리즈는 범용성을 지향하다 보니 특정 고성능 모델에서의 최적화 수준이 상대적으로 낮다. GPU 대신 트레이니엄을 사용할 경우 대규모 학습 모델에서 AI 서비스 품질 저하가 발생할 수 있다는 우려가 나오는 이유다. 클라우드 업계의 한 관계자는 “이번에 공개된 트레이니엄3의 연산 능력은 엔비디아의 현역 최신 모델인 블랙웰(Blackwell) 시리즈는커녕 이전 세대인 H100보다도 낮은 수준으로 추정된다”며 “클라우드 환경에 특화된 설계로 비용 절감 효과는 있겠지만 고도의 연산 능력이 필요한 첨단 AI 학습 영역에서 엔비디아 GPU를 대체하기는 어려울 것”이라고 평가했다.2025-12-04 08:35:31
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오픈AI, '노래 가사 무단 학습' 독일 저작권 소송서 패소 [이코노믹데일리] 인공지능(AI) 시대의 '뜨거운 감자'인 저작권 문제가 결국 법원의 철퇴를 맞았다. 챗GPT 개발사 오픈AI가 노래 가사를 무단으로 AI 학습에 사용한 것이 저작권 침해에 해당한다는 독일 법원의 판결이 나왔다. 이는 AI 개발사들이 '데이터 학습은 공정 이용에 해당한다'고 주장해 온 논리에 정면으로 제동을 건 첫 번째 주요 판결로 전 세계에서 진행 중인 수많은 AI 저작권 소송에 중대한 영향을 미칠 '판도라의 상자'가 열렸다는 분석이 나온다. 로이터통신 등에 따르면 독일 뮌헨지방법원은 11일(현지시간) 독일음악저작권협회(GEMA)가 오픈AI를 상대로 낸 저작권 침해 소송에서 원고 승소 판결을 내렸다. 재판부는 오픈AI가 '구름 위에서' 등 독일 히트곡 9곡의 가사를 라이선스 계약 없이 무단으로 챗GPT 학습에 사용하고 이를 답변으로 출력한 행위가 명백한 저작권 침해라고 판단했다. 오픈AI는 "AI 학습은 '순차적 분석, 반복적 확률의 조합'일 뿐"이라며 챗GPT가 가사를 통째로 저장하는 것이 아니라고 항변했다. 하지만 재판부는 이를 받아들이지 않았다. 허락 없이 가사를 저장해놓고 필요할 때 그대로 꺼내 썼다는 것이 재판부의 판단이다. 법원은 오픈AI에 해당 가사의 저장 및 출력을 금지하고 손해배상과 함께 가사 사용으로 올린 수익 내역을 공개하라고 명령했다. 이번 판결은 AI 개발사들의 '공정 이용' 주장에 치명타를 안겼다. 그동안 오픈AI를 비롯한 AI 기업들은 인터넷의 방대한 데이터를 긁어모아 AI를 학습시키는 행위가 인간이 책을 읽고 지식을 쌓는 것과 마찬가지로 새로운 창작을 위한 '변형적 이용'이므로 저작권법이 허용하는 '공정 이용'에 해당한다고 주장해왔다. 하지만 독일 법원은 이러한 주장을 일축하고 AI 학습 과정에서의 데이터 저장을 사실상의 '무단 복제'로 규정한 것이다. 오픈AI는 즉각 항소 방침을 시사했다. 오픈AI 대변인은 "판결에 동의하지 않는다"며 "다음 대응을 고려하고 있다"고 밝혔다. 그는 "이번 결정은 일부 노래 가사에 대한 것이며 매일같이 우리 기술을 사용하는 독일 내 수백만 명에게는 영향을 주지 않는다"고 애써 파장을 축소하려 했지만 이미 후폭풍은 시작됐다. 현재 오픈AI와 구글 등은 뉴욕타임스, 게티이미지 등 전 세계 수많은 언론사와 창작자들로부터 저작권 침해 소송을 당하고 있다. 이번 독일 법원의 판결은 이들 소송에서 저작권자들에게 매우 유리한 선례로 작용할 가능성이 크다. AI 기업들이 앞으로 막대한 규모의 저작권료를 지불하거나 학습 데이터를 전면 재검토해야 하는 최악의 상황에 직면할 수도 있다. 한편 이번 판결은 'AI 발전'과 '창작자 권리 보호'라는 두 가치가 정면으로 충돌한 상징적인 사건이다. '공짜 점심은 없다'는 법원의 경고 앞에 AI 산업은 이제 성장을 위한 새로운 비용 청구서를 받아 들게 됐다.2025-11-12 07:58:30
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한컴, 인텔·LG전자와 '온디바이스 AI 동맹' 구축…내년 초 LG 그램에 '어시스턴트 엣지' 탑재 [이코노믹데일리] 한글과컴퓨터(한컴)가 인텔, LG전자와 함께 '온디바이스(On-Device) AI' 삼각동맹을 구축하고, 인터넷 연결 없이도 작동하는 AI 솔루션을 내년 초 시장에 선보인다. 이는 인텔이 주창하는 'AI PC' 생태계의 구체적인 결과물이자, 한컴이 패키지 소프트웨어 기업을 넘어 AI 기술 기업으로 도약하겠다는 의지를 보여주는 핵심적인 이정표다. 김연수 한컴 대표는 지난 28일 서울 강남 '인텔 익스피리언스 스토어'에서 열린 기자간담회 무대에 올라 한컴의 미래 비전을 명확히 했다. 그는 "한컴이 기존 패키지 소프트웨어 중심 사업에서 기술 중심 AI 기업으로 대전환하고 있다"고 선언하며 그 구체적인 결과물을 공개했다. 김 대표는 "우리에게는 이미 한컴 AI 에이전트가 있고 11월에는 프로 버전을 출시할 예정"이라며 "또 내년 초에는 인텔, LG와 함께 온디바이스 AI를 선보이기 위해 협력하고 있다"고 밝혔다. 이 삼각동맹의 결과물은 '어시스턴트 엣지'라는 이름의 온디바이스 AI 솔루션이다. 이 솔루션은 LG전자가 내년 초 출시할 차세대 '그램(Gram)' AI PC 신제품에 탑재된다. 심장은 인텔이 1.8나노미터(nm)급 18A 공정에서 생산하는 차세대 프로세서 '팬서레이크(Panther Lake)'가 맡는다. 강력한 AI 연산 능력을 갖춘 칩(NPU) 위에서 한컴의 AI 소프트웨어가 구동되는 구조다. 김 대표는 직접 '어시스턴트 엣지'의 데모 버전을 시연하며 그 성능을 입증했다. 이 솔루션의 가장 큰 특징은 인터넷 연결이 불가능한 환경에서도 문서 초안 생성, 요약, 편집 등 핵심적인 AI 기능을 빠르고 안전하게 수행한다는 점이다. 이는 클라우드 기반 AI가 가진 데이터 프라이버시 문제와 통신 지연, 비용 부담이라는 근본적인 한계를 극복하는 대안으로 최근 글로벌 빅테크 기업들이 사활을 거는 기술 분야다. 실제로 마이크로소프트는 '코파일럿+ PC'를, 애플은 '애플 인텔리전스'를 발표하며 온디바이스 AI 생태계 선점 경쟁에 불을 지핀 바 있다. 한컴의 이번 도전은 문서에 대한 철학적 관점의 변화에서 출발한다. 김 대표는 "과거에는 모든 정보가 문서 안에 갇혀 있었다. 문서 형태로 만들어졌지만 모든 데이터의 기반이 되기에 우리는 문서를 데이터 컨테이너로 바라본다"고 역설했다. 이 철학을 기술로 구현한 것이 바로 AI 데이터 추출 솔루션 '데이터 로더'다. 김 대표는 "우리는 문서에서 데이터를 추출하는 매우 안정적인 솔루션을 갖췄다. 어떤 유형의 문서든 데이터로 변환할 수 있다"고 자신감을 보였다. '데이터 로더'는 문서 속 텍스트, 표, 이미지 등 비정형 데이터를 AI가 학습 가능한 정형 데이터로 변환하는 핵심 기술이다. 한컴은 지난 2022년 약 1100억원에 인수한 벨기에 PDF 솔루션 기업 아이텍스트(iText)의 기술력을 통합해 이를 완성했으며 심지어 오픈소스로 공개해 글로벌 개발자 생태계에서의 영향력 확대를 꾀하고 있다. 한컴의 AI 비전은 문서에만 머물지 않는다. 김 대표는 "한컴은 AI 사업에서 사이버 보안과 관련해 생체 인증 기능도 갖췄고 디지털 자산 및 관련 기술에 대한 인증 솔루션도 개발하고 있다"며 보안의 중요성을 강조했다. 나아가 "저궤도 위성도 보유하고 있어 인공위성에서 수집된 데이터를 AI 에이전트를 통해 대시보드나 인쇄 형태로 전달한다"며 위성 사업과의 시너지까지 언급, AI 기술의 적용 범위를 무한히 확장하겠다는 포부를 드러냈다. 이번 한컴, 인텔, LG전자의 동맹은 각자의 필요가 완벽하게 맞물린 결과다. 인텔은 자사의 AI 칩 성능을 극대화해 줄 '킬러 소프트웨어'가 필요하고 LG전자는 프리미엄 노트북 '그램'에 경쟁사와 차별화되는 강력한 AI 기능을 탑재해야 한다. 한컴은 이들 글로벌 기업과의 협력을 통해 자사의 AI 기술력을 입증하고 안정적인 판로를 확보하며 AI 기업으로의 전환을 완성할 수 있다. 30년 넘게 대한민국 문서 시장을 지배해 온 한컴이 AI라는 새로운 파도 위에서 어떤 항해를 보여줄지 업계의 모든 시선이 집중되고 있다.2025-10-29 11:01:48
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![[현장] 멈출 수 없는 공간 네이버 데이터센터 각 세종…설계 철학부터 달라진 이유](https://image.ajunews.com//content/image/2025/10/27/20251027172628695516.jpg)
'멈출 수 없는 공간' 네이버 데이터센터 각 세종…설계 철학부터 달라진 이유 [이코노믹데일리] "무엇이든 멈출 수 있지만, 데이터센터만은 멈출 수 없다." 네이버가 판교 화재 이후 내린 결론이다. 지난 2013년 네이버 첫 번째 데이터센터 '각 춘천'이 문을 열 때만 해도 데이터센터는 단순한 '서버 창고'였다. 12년이 흐른 지금 '각 세종'은 전력망·냉각기·보안 통제까지 스스로 사고하는 '지능형 설비'로 진화했다. 기술보다 먼저 바뀐 건 설계의 철학이었다. 지난 27일 세종시 부강면 '네이버 데이터센터 각 세종'을 처음 마주한 인상은 '고요'였다. 하지만 그 고요는 정적이 아니라, 거대한 숨이었다. 수천 대의 서버가 쉼 없이 돌아가며 내뿜는 미세한 진동이 바닥을 울렸고, 투명한 배관을 타고 흐르는 냉각수는 낮과 밤의 경계를 모른 채 순환하고 있었다. 기자들이 발소리를 죽이고 둘러보는 사이, 통제실의 수십 개 모니터가 깜빡이며 이곳이 살아 있는 'AI의 심장'임을 증명했다. 이곳은 네이버가 춘천 이후 10년 만에 세운 두 번째 자가형 하이퍼스케일 데이터센터다. 총 270메가와트(MW) 전력을 공급받아 6.75배 커진 규모로 지어졌다. 내진 설계 기준은 규모 7.0, 진도 9 수준. 사실상 원전급 기준이다. 네이버는 판교 데이터센터 화재 이후 무정전 전원장치(UPS)와 배터리실을 완전히 이원화하고 소화약제와 스프링클러를 병행하는 복합 방재 시스템을 적용했다. 노상민 센터장은 "재해는 막을 수 없어도 피해는 통제할 수 있어야 한다"며 "화재·침수·지진 등 모든 리스크를 시뮬레이션 단계에서 반영했다"고 말했다. '각 세종'의 강점은 에너지 효율이다. 서버의 열을 식히는 냉각 방식은 기존 공랭식에서 '간접 외기 냉방'과 '액체 냉각(DLC)'으로 진화했다. 외부 바람을 90%까지 활용하면서도 습도·미세먼지 조건에 따라 자동 전환되는 구조다. 덕분에 전력 효율지표(PUE)는 글로벌 빅테크 수준인 1.1대를 유지한다. 미국 친환경건축위원회(USGBC)가 부여하는 최고 등급의 친환경 인증인 LEED v4 플래티넘 인증도 획득했다. 네이버는 현재 '각 세종'의 1차 데이터센터를 넘어 AI 연산용 초고성능 그래픽처리장치(GPU) 서버 확산에 맞춰 향후 2차(2027년)·3차(2029년) 데이터센터 확장 단계부터 액침 냉각 기술을 본격 도입할 예정이다. 고전력 GPU 서버가 늘어나는 AI 시대를 대비한 선제적 조치다. 이러한 물리적 혁신 위에 네이버는 데이터센터 개념 자체를 재정의하고 있다. 이상준 네이버클라우드 최고정보책임자(CIO)는 "데이터센터는 더 이상 저장 공간이 아니라 AI 인프라의 핵심 지능"이라며 "우리는 이제 데이터센터를 '인텔리전스 센터(Intelligence Center)'로 부른다"고 말했다. 그는 "AI 학습·추론·서빙 등 모든 프로세스를 내부 클라우드에서 완결할 수 있는 '풀스택' 역량이 국내에선 유일하다"고 강조했다. 국내 데이터센터 시장은 지금 '전력 대란'과 '입지 규제'라는 이중 한계에 부딪혀 있다. 수도권 전력공급 제한과 분산에너지법 적용으로, 기업들이 지방으로 내려오면서 전력 인허가 확보가 경쟁이 됐다. 네이버가 세종을 택한 것도 이런 이유에서다. 노상민 센터장은 "서울 근교는 이미 포화 상태"라며 "전력 공급과 전자파 간섭, 재해 대응 등을 종합적으로 고려해 세종이 최적이었다"고 설명했다. '각 세종'은 단순한 시설이 아니라 한국형 데이터 인프라가 나아갈 방향을 보여준다. AI가 산업 전반 '기반 기술'이 되는 시대로 접어들며 전력·안전·지속가능성은 곧 국가 경쟁력이다. 2022년 판교 데이터센터 화재 이후 업계는 '안전 설계'와 '전력 효율'을 최우선 과제로 삼고 있다. 그 흐름 속에서 '각 세종'은 완전히 새로 그려진 설계도의 첫 결과물이다.2025-10-28 09:00:00
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![[2025국감] 국감 앞둔 빅테크, 망 무임승차·AI 저작권 동시 압박](https://image.ajunews.com//content/image/2025/10/13/20251013083331263099.jpg)
국감 앞둔 빅테크, '망 무임승차·AI 저작권' 동시 압박 [이코노믹데일리] 국회 국정감사를 앞두고 구글과 네이버 등 국내외 빅테크를 향한 압박 수위가 높아지고 있다. 구글이 막대한 트래픽을 유발하면서도 망 사용료를 내지 않는 ‘무임승차’ 문제와 네이버가 AI 개발 과정에서 뉴스 콘텐츠 저작권을 무단 침해했다는 의혹이 동시에 제기됐다. 주무 부처인 과학기술정보통신부의 소극적인 대응이 문제를 키웠다는 비판도 나온다. 국회 과학기술정보방송통신위원회 소속 국민의힘 최수진 의원은 13일 구글이 지난해 국내에서 냈어야 할 망 사용료가 최대 3479억원에 달한다고 밝혔다. 최 의원은 네이버와 카카오가 매출액 대비 약 1.8~2.0%를 망 사용료로 내는 점을 근거로 구글코리아의 추정 매출(11조320억원)에 대입할 경우 최소 2147억원을 부담해야 한다고 분석했다. 국내 트래픽 점유율(31.2%)을 기준으로 하면 그 규모는 3479억원까지 치솟는다. 최 의원은 "망 이용에 따른 대가 지불은 시장의 합리적 질서임에도 구글이 압도적인 세계 시장 지배력을 무기로 돈을 내지 않고 연간 약 2000억∼3000억원 이상의 '공짜 혜택'을 누리는 것은 전형적인 시장 실패 사례"라고 비판했다. 이어 국내 ICT 기업에 대한 역차별 해소를 위해 ‘망 무임승차 방지법’ 통과와 정부의 적극적인 중재가 필수적이라고 강조했다. 아울러 그는 네이버가 AI ‘하이퍼클로바X’를 개발하며 뉴스 콘텐츠를 무단으로 학습에 사용했다며 언론 단체들의 소송 자료를 공개했다. 한국방송협회는 네이버를 상대로 이미 6억원 규모의 소송을 제기했으며 향후 피해 배상액은 수백억원에 달할 수 있다. 한국신문협회 역시 지난 4월 네이버를 공정거래위원회에 신고하고 법적 대응을 예고한 상태다. 방송협회는 소장에서 네이버 AI의 학습 데이터 중 뉴스 비중이 13.1%에 달하지만 네이버가 이용 허락을 받은 적이 없다고 지적했다. 신문협회는 “네이버의 행태는 저작권 침해 행위일 뿐 아니라 언론사의 뉴스 콘텐츠 기반 사업 활동을 심각하게 침해한다”며 시장지배적 지위를 남용한 사업 활동 방해라고 주장했다. 최 의원은 두 사안 모두 과기정통부의 수수방관이 문제를 키웠다고 지적했다. AI 저작권 문제에 대해 과기정통부가 원론적인 답변만 반복하는 사이 중소벤처기업부는 중소기업 면책 조항을 담은 법 개정안을 발표하는 등 적극적인 행보를 보이는 것과 대조된다는 것이다. 최 의원은 "AI 산업을 둘러싼 저작권 문제가 산업간 법적 분쟁이 되고 있는데 주무 부처가 제도 개선과 가이드라인 마련에 수수방관하고 있다"면서 "AI 학습 관련 저작권 면책 요건과 저작권자에 적절한 보상 체계를 마련하는 등 국회와 정부가 하루빨리 나서야 한다"고 촉구했다.2025-10-13 08:36:29
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10명 중 6명, 'AI 재테크' 뒤처질까 불안…언론재단 조사 [이코노믹데일리] 생성형 인공지능(AI) 서비스에 투자 정보나 전략을 묻는 ‘AI 재테크’가 유행하는 가운데 국내 성인 10명 중 6명은 이러한 흐름에 뒤처질까 봐 불안감을 느낀다는 조사 결과가 나왔다. AI가 새로운 부의 기회가 될 수 있다는 기대감과 함께 기술에 대한 이해 부족이 ‘나만 뒤처지고 있다’는 고립감 즉 ‘포모(FOMO, Fear Of Missing Out)’ 현상으로 이어지고 있다는 분석이다. 한국언론진흥재단이 최근 국내 20~60대 성인 1000명을 대상으로 진행한 ‘생성 AI 확산에 따른 AI 불안 경험’ 설문조사에서 AI 재테크 유행에 잘 적응하지 못해 불안하다는 답변율은 59.1%로 집계됐다. 이는 ‘AI 기반 업무 지식 습득’(67.2%)에 대한 불안감보다는 낮았지만 ‘자녀의 AI 학습·교육’(54.9%)에 대한 불안감보다는 높았다. 특히 30대에서 불안하다는 응답이 64.5%로 전 연령대 중 가장 높게 나타났다. 보고서를 작성한 양정애 연구위원은 “30대가 사회·경제 활동의 초기 단계에서 재테크에 대한 관심이 크고 AI를 잘 활용하려는 수요도 높기 때문으로 풀이된다”고 설명했다. 이는 자산 형성의 ‘골든타임’을 보내고 있는 30대가, AI라는 새로운 변수가 가져올 부의 격차에 대해 가장 민감하게 반응하고 있음을 보여준다. 실제 재테크에 생성 AI를 사용한다는 응답자도 전체의 35%에 달해 AI 재테크가 이미 상당수 투자자의 일상에 들어와 있음을 시사했다. 하지만 금융 전문가들은 중요한 투자 판단을 AI에 전적으로 의존하는 것을 경계해야 한다고 한목소리로 조언한다. AI가 사실과 다른 정보를 그럴듯하게 말하는 ‘환각(Hallucination) 현상’의 위험성이 여전히 존재하고 학습 데이터에 따라 모델마다 고유의 편향성을 가질 수 있기 때문이다. 업계 전문가는 “AI가 내놓는 투자 조언은 결국 과거 데이터에 기반한 확률적 예측일 뿐 미래를 보장하는 수정 구슬이 아니다”라며 “특히 특정 모델이 어떤 데이터로 학습했는지 알 수 없기 때문에 그 답변이 특정 방향으로 편향됐을 가능성을 항상 염두에 둬야 한다”고 경고했다. 결국 ‘AI 재테크’는 새로운 기회와 위험을 동시에 품고 있다. 기술의 발전을 외면할 수는 없지만 그 기술이 제시하는 답을 맹목적으로 추종하는 것은 또 다른 위험을 낳을 수 있다. AI가 던져주는 정보를 비판적으로 수용하고 최종적인 판단의 책임은 투자자 본인에게 있다는 사실을 잊지 말아야 할 때다.2025-10-06 14:14:29
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"승부차기 때 끊기면 재앙"… 고객 불만 예측하는 AI로 품질 패러다임 전환 [이코노믹데일리] LG유플러스가 고객이 불편을 느끼기도 전에 인공지능(AI)이 먼저 문제를 찾아 해결하는 선제적 품질 관리 시스템을 선보이며 IPTV ‘불만 제로’ 시대 개막을 선언했다. 매일 1조 개가 넘는 데이터를 AI로 분석해 이상 징후를 사전에 감지하고 조치하는 방식으로 이는 홍범식 대표 부임 이후 회사가 최우선 과제로 강조해 온 ‘품질·보안·안전’이라는 3대 기본기를 기술로 구현한 핵심 전략이다. 향후 IPTV를 넘어 집안의 모든 네트워크를 AI가 관리하는 ‘완전 자율 관리체계’ 구축을 최종 목표로 삼았다. LG유플러스는 26일 서울 중구 LG서울역빌딩에서 기자간담회를 열고 자체 개발한 ‘AI 기반 고객 불편 예측 및 선제 조치 시스템’을 공개했다. 김진만 LG유플러스 고객경험품질혁신담당은 “보통 때 TV가 한 두 번 깜빡이면 그려러니 할 수 있지만 월드컵 4강 승부차기 때 깜빡이면 참을 수 없다”며 “불만을 예측하고 조치할 수 있는 시스템이 필요했다”고 개발 배경을 설명했다. IPTV 셋톱박스 한 대에서 하루 평균 4만건, 90만대 규모로 확장하면 한 달에 1조 건이 넘는 방대한 데이터를 사람이 분석하는 것은 불가능에 가깝다. 실제로 수작업 분석은 7만 시간이 걸리지만 AI는 이를 단 6시간 만에 처리한다. 시스템의 작동 원리는 데이터 수집, AI 학습, 이상 탐지 및 조치의 3단계로 이뤄진다. 먼저 IPTV 셋톱박스와 공유기(AP) 등에서 발생하는 700여 종의 데이터를 수집해 이 중 품질 분석에 필요한 핵심 데이터 270여 종을 가공한다. 이후 딥러닝 기반 ‘시계열 데이터 처리 기술(Transformer)’을 최적화한 AI 모델이 과거 이상 사례와 정상 사례를 비교 학습하며 예측 정확도를 높인다. 마지막으로 학습된 AI가 실시간으로 고객 환경을 모니터링하다 이상 징후를 발견하면 고객이 TV를 보지 않는 시간에 원격으로 셋톱박스를 재부팅하는 등 최적의 조치를 자동으로 수행한다. 이미 90만명의 UHD4 셋톱박스 가입자를 대상으로 진행한 시범 서비스에서 가시적인 성과가 나타났다. 고객 불만 접수 건수는 약 10% 감소했고 불만 예측 정확도는 30% 수준을 기록했다. 무엇보다 데이터 분석 시간은 99.9% 단축됐으며 최대 3일이 걸리던 문제 해결 시간은 ‘즉시’로 줄었다. 강봉수 LG유플러스 품질혁신센터장은 “IPTV 매출이 감소하지만 지키는 것도 중요하다”며 “품질은 고객과 약속이다. 365일 끊이지 않는 서비스가 고객 감동으로 이어지는 선순환 체계를 구축하면 더 많은 고객이 들어올 수 있을 것으로 생각한다”고 강조했다. 조현수 AI전환(AX)기술그룹 데이터사이언스랩장은 생성형 AI의 환각 현상에 대한 우려에 대해 “우리가 쓰는 품질 관리 AI는 분류·예측 모델에 가까워 성능을 수치로 관리한다”며 “환각 등을 방지하기 위해 아직은 AI가 오류라고 하면 사람이 확인하는 과정을 거치고 있어 고객에게 잘못 조치가 이뤄지는 부분은 없다”고 설명했다. 또한 데이터 활용과 관련해서는 “고객이 동의한 비식별 데이터를 서비스 개선에만 활용하며 개인을 식별할 수 없는 품질 관련 데이터만 분석한다”고 선을 그었다. 한편 LG유플러스는 내년까지 AI 기술 적용이 가능한 IPTV 가입자 400만명 전체로 이 시스템을 확대하고 2026년까지는 사람의 개입이 전혀 없는 ‘완전 자율 관리체계’를 홈 네트워크 전반에 구축한다는 로드맵을 제시했다. 강봉수 센터장은 “AI 기반의 품질 관리는 고객의 서비스 만족도 향상은 물론 업무 효율성을 극대화하는 핵심 동력이 될 것”이라며 “앞으로도 AI 등 최신 기술을 적용해 고객이 체감할 수 있는 최고의 품질 경험을 제공할 것”이라고 포부를 밝혔다.2025-08-26 13:51:39
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