[더테크 이승수 기자] 한화비전이 AI 카메라 제품의 성장세에 힘입어 한화비전은 올해 2분기 연결 기준 매출액 4572억원, 영업이익 563억원을 각각 기록했다고 31일 공시했다. 출액은 3284억원 영업이익은 591억원으로 집계됐다. 전년 동기 대비 각각 4.0%, 29.9% 증가한 수치다. 영업이익률은 18.0%로 전 분기에 이어 10% 후반대를 달성했다. 한화비전의 올해 매출은 AI 제품군이 견인했다. 상반기 AI 기술이탑재된 네트워크 카메라 매출은 지난해 동기 대비 50.0% 급증했다. 3년 전인 2022년 상반기와 비교하면 5배 이상 성장했다. 한화비전 관계자는 “CCTV는 AI 기술을 통해 보안용 영상기록 장치에서 현장의 흐름을 분석하고 위험을 대비하는 종합 솔루션 장비로 탈바꿈하고 있다”면서 “이 같은 기술 시장 흐름에 선제적으로 대응한 것이 매출 증가로 나타난 것”이라고 말했다. 2019년 AI 연구소를 연 한화비전은 매년 연구개발(R&D) 투자를 확대하며 제품 첨단화에 힘쓰고 있다. AI 제품의 매출 비중도 증가세를 보이고 있다. 올해 상반기 네트워크 카메라 전체 매출 가운데 AI 제품이 차지하는 비중은 42.7%에 달한다. 한화비전의 AI 기술은 산업현장 업무 효율화, 안전 관리는 물론 쇼핑몰 고객 패턴 분석까지 다양한 현장에 두루 쓰이며 영역을 계속 넓혀가고 있다. 한화비전은 물류 솔루션과 공장 안전 솔루션 등 AI 기반 영상 솔루션 판매 확대를 통해 AI 카메라 시장을 선도한다는 계획이다. 특히 올해 상반기 공개한 차세대 AI 칩셋 ‘와이즈넷(Wisenet)9’ 기반의 제품군도 지속적으로 선보일 예정이다. 한화비전 관계자는 “자체 개발 AI 칩셋과 알고리즘을 활용한 객체 분류 등 기술이 글로벌 시장에서 좋은 평가를 받고 있다”며 “정부의 ‘AI 세계 3대 강국 도약’ 흐름에 발맞춰 지속적 기술 혁신을 통한 다양한 솔루션 개발로 산업 전반의 인공지능 전환(AX)에 기여할 것”이라고 말했다.
[더테크 이승수 기자] LG CNS가 마이크로소프트로부터 ‘애저로 AI 앱 빌드 전문기술 역량’ 인증을 획득했다고 31일 밝혔다. LG CNS는 글로벌 클라우드 서비스 3사(마이크로소프트, AWS, 구글 클라우드)의 생성형 AI 전문 인증을 모두 보유한 국내 유일 기업이 됐다. 이번 인증은 마이크로소프트 클라우드 플랫폼 애저를 기반으로 한 AI 애플리케이션 설계·구축·운영의 사업 성과와 기술력에 대해 제3자 감사를 통과하고, 고객 성공 사례 및 직원 역량 강화 등의 엄격한 기준을 충족한 파트너만이 획득할 수 있는 최고 수준의 자격이다. LG CNS는 제조·금융·공공 등 다양한 산업에서 애저 오픈AI, 애저 AI 서비스, 애저 앱 서비스 등 최신 마이크로소프트 기술을 활용한 대규모 AI 프로젝트를 수행해왔다. 마이크로소프트의 애저 AI 자격증 등 글로벌 공인 인증을 보유한 전문가 그룹을 통해 기술력과 신뢰성을 동시에 확보했다. LG CNS는 마이크로소프트의 애저 기반 AI에 파인튜닝3), 검색증강생성(RAG)4), 프롬프트 엔지니어링5) 등 LG CNS만의 전문화된 기술을 결합해 차별적 고객 가치를 제공하고 있다. 실제로 LG CNS는 제조기업 A사의 제품 설계 업무에 마이크로소프트 애저 기반의 생성형 AI 지능화 검색 서비스를 구축했다. 직원들이 업무 중 발생한 문제나 궁금한 사항에 대해 채팅창에 질의하면, 생성형 AI가 제품 설계 지침서, 과거 설계 이슈를 해결한 사례들을 종합 분석해 최적의 답변을 제공한다. LG CNS는 마이크로소프트 애저 기반 AI에 제조기업 A사가 보유한 방대한 데이터를 파인튜닝해 수백·수천 페이지의 지침서는 물론 베테랑 직원들의 노하우까지 모두 담은 지능형 AI 질의응답 서비스를 구축했다. LG CNS는 고객맞춤형 AI 서비스 제공을 위한 멀티 엔진 전략을 가속화하고 있다. 클라우드 기반 AI는 물론, LG AI연구원의 ‘엑사원(EXAONE)’, 글로벌 AI 유니콘 기업 코히어와 공동 개발한 추론형 LLM 등을 활용해 고객 서비스 특성과 목적에 따라 최적의 AI 모델을 유연하게 구축할 수 있는 체계를 갖추고 있다. 김태훈 LG CNS AI·클라우드사업부장 전무는 “글로벌에서 공인받은 AX 전문성을 바탕으로, 기업 고객의 비즈니스에 최적화된 AI 서비스를 통해 차별적 고객가치를 제공해 나갈 것”이라고 말했다.
[더테크 이지영 기자] KAIST는 31일 오전 국회의원회관에서 ‘인공지능 대전환(AX)의 미래: 피지컬 AI’를 주제로, 한국의 AI 반도체 및 제조업 강점을 활용한 기술패권 전략을 논의하기 위한 초당적 정책 포럼인 ‘제1회 국가미래전략기술포럼’을 성공적으로 개최했다고 31일 밝혔다. 이번 포럼은 KAIST가 주관하고, 국회 과학기술정보방송통신위원회 간사 최형두 의원과 산업통상자원중소벤처기업위원회 위원 김한규 의원이 공동 주최했다. 제1회 포럼의 주제는 ‘피지컬 AI’였다. 거대언어모델의 확산으로 촉발된 AI 혁신이 초저전력·초경량 반도체 기반의 물리 세계인 로봇, 센서, 엣지 디바이스 등—로 급속히 확장되고 있는 흐름을 반영한 것이다. 피지컬 AI는 로보틱스, 자율주행, 스마트팩토리 등과 AI 기술이 융합돼 현실 세계와 직접 상호작용하는 기술로, 특히 반도체와 제조업에 강점을 지닌 한국이 글로벌 기술 경쟁에서 전략적 우위를 확보할 수 있는 차세대 유망 분야로 주목받고 있다. 유회준 KAIST 인공지능반도체대학원장은 ‘초저전력 AI 반도체와 AI 모델 경량화에 따른 제2의 AI 혁신’을 주제로, 피지컬 AI 구현을 위한 반도체 기술 동향, 학계 및 산업계의 로봇·반도체 전략, 그리고 한국의 K-Physical AI 개발 방향을 소개했다. 이어 김정 KAIST 기계항공공학부장은 ‘피지컬 AI와 휴머노이드 로봇 동향’을 주제로, AI와 로봇의 융합이 촉진할 새로운 산업 패러다임을 전망하고, 인간의 지적·물리적 활동을 보완하거나 대체할 휴머노이드 로봇의 글로벌 동향과 한국의 개발 방향 및 생존 전략을 설명했다. 포럼 후, 좌장을 맡은 이영 KAIST 초빙석학교수는 AI 기술이 물리적 현실과 융합하면서 사회 시스템 전반에 지각변동을 일으키고 있으며, 이번 포럼이 미래 국가전략의 기초를 설계하는 기반이 되기를 바란다고 마무리했다. 국민의 힘 최형두 의원은 “이번 포럼이라는 공론의 장을 통해, 입법·정책이 과학기술 현장과 방향성을 일치시키고, 앞으로 필요한 조치들이 제때 추진되어 국가 경쟁력으로 이어질 수 있도록 최선을 다하겠다”고 밝혔다. 더불어민주당 김한규 의원은 “과학기술 전략화가 가속화되면서, 단일 전략기술에도 여러 부처가 관여해 정책 조율이 쉽지 않은 상황 속에서 이번 포럼처럼 이해당사자 간의 지속적인 소통은 해법 마련에 큰 도움이 된다”고 강조했다. 이광형 KAIST 총장은 “비록 한국이 생성형 AI 분야에서는 후발주자이지만, 제조, 반도체, 로봇 등에서의 기술 역량을 바탕으로 피지컬 AI 영역에서는 전략적 우위를 확보할 수 있는 기회가 있다”며, “여야 의원들과 전문가들이 자주 머리를 맞대고 실효성 있는 정책을 마련해 우리나라 과학기술 발전에 힘을 보태주길 바란다”고 밝혔다.
[더테크 이지영 기자] 카카오모빌리티는 지난 25일 오후, 벨기에 교통부 소속 ‘타냐 브라인세일스’ 전략모빌리티국장이 판교 사옥을 방문해 자율주행 기술을 살펴봤다고 31일 밝혔다. 이번 방문은 유럽연합(EU) 내 자율주행 분야 주도를 목표로, 카카오모빌리티의 사례 참조를 희망한 벨기에 측의 요청으로 성사됐다. 주한 벨기에 대사관은 “벨기에 정부 관계자의 이번 방문은 ‘자율주행차 개발 및 도입’이라는 미래 모빌리티의 핵심 과제에 있어 유럽연합(EU) 내 주도적인 역할을 희망하는 벨기에 정부의 의지에 따라 추진됐다”며 “벨기에가 기술 및 규제적 측면 모두에서 자율주행차 수용 준비를 갖추는 데 도움이 될 것으로 기대한다”고 취지를 밝혔다. 브라인세일스 국장은 “카카오모빌리티가 한국 정부와의 긴밀한 협업을 통해 자율주행 상용화를 위한 제도와 서비스를 만들어 가는 데 깊은 인상을 받았다”며, “카카오모빌리티가 이용자들의 패턴, 서비스 통계 등을 토대로 모빌리티 최적화에 기여하고 있는 점과 ‘관제’, ‘운영’, ‘자율주행 기술’, ‘디지털 트윈’ 등 여러 요소에서 두루 강점을 갖춘 점 역시 인상적”이라고 말했다. 현재 카카오모빌리티는 자율주행 상용화가 확산되고 있는 세계 각국의 움직임에 주목하며, 국내에서도 자율주행이 본격화될 경우를 다각도로 대비하고 있다. 카카오모빌리티는 자체 개발한 AV Kit가 탑재된 ‘3세대’ 자율주행 차량으로 대규모 데이터를 수집하고, 오토라벨링을 통해 자동으로 분류하는 효율적인 대규모 학습 데이터 생성 프로세스를 구축해나가고 있다. 또한 시뮬레이터를 이용해 실제 주행 없이도 장애물 유형을 다양하게 입력하는 등 시나리오 확장 및 알고리즘 검증 과정을 포함한 AI 학습 파이프라인을 구축했다. 이를 통해 알고리즘의 학습, 검증, 배포까지 전 과정을 체계화해 운영하면서, 데이터를 지속적으로 구축해 기술을 고도화해나가고 있다. AI 학습을 바탕으로 자율주행의 기초가 되는 자율주행 알고리즘이 안정적으로 구동될 수 있도록 센서와 하드웨어 최적화도 진행 중이다. 또한 자율주행 서비스에 특화된 배차·관제·경로 생성까지 통합 운영 가능한 서비스 플랫폼과 자율주행에 필수적인 MMS(모바일 맵핑 시스템)를 자체 기술로 구현할 수 있는 디지털 트윈 역량도 갖췄다. 장성욱 카카오모빌리티 미래이동연구소장은 “벨기에 교통부에서 카카오모빌리티의 자율주행 기술 및 운행 사례 등에 관심을 보여주신 점을 매우 감사하게 생각한다”며 “모빌리티와 자율주행은 지역적 특성이 강한 사업영역으로 기술과 사업적인 내용이 모두 함께 지원이 되어야 원활한 운영이 가능한 만큼 카카오모빌리티는 자율주행 서비스에 필요한 기술 등 요소를 다각도로 준비해나갈 것”이라고 밝혔다.
[더테크 이승수 기자] 벡터코리아가 차량 제어 시스템 신뢰성 확보를 위해 SIL 및 HIL 테스트를 통합하여 고품질 개발 및 검증 환경을 구현할 수 있도록 지원하는 ‘SIL/HIL 통합 테스트 시스템’을 공급한다고 30일 밝혔다. 차량용 제어 시스템의 품질과 신뢰성을 확보하기 위해서는 SIL 및 HIL 테스트 방식의 통합이 필수적이다. 이 두 테스트 방법을 개발 프로세스 전반에 완전히 통합하면, 소프트웨어 및 하드웨어의 잠재적인 결함을 조기에 식별할 수 있다. 특히 SIL과 HIL의 유기적 연결을 통해 테스트를 진행하면 효율성을 극대화할 수 있다. 유연하게 SIL 테스트를 HIL 테스트로 확장하면 새로운 테스트 케이스 개발에 필요한 리소스 사용을 최소화하면서, 끊김 없는 검증 프로세스를 구현함으로써 전체 개발 과정의 속도와 품질을 높일 수 있다. 이를 통해 결과적으로, 실제 작동 환경으로의 전환 시, 기능성, 품질, 신뢰성, 개발 속도 측면 모두에서 최상의 성과를 달성할 수 있다. SIL 테스트를 통해 가상 환경에서 초기 단계의 소프트웨어 검증 및 최적화를 수행할 수 있다. 이후 HIL 테스트를 통해 실제 하드웨어 조건에서 소프트웨어를 검증하며, 현실 기반의 신뢰성 있는 테스트가 가능하다. 이러한 끊김 없는 테스트 프로세스를 위해 각 SIL/HIL 환경에 맞는 SIL Adapter 와 HIL Adapter를 통해 테스트 케이스 및 환경을 최대한 재활용할 수 있다. 이는 테스트를 조기에 수행하는 Shift-left 테스팅 전략과 맞물려 개발 초기 단계에서부터 테스트를 통해 오류를 조기에 발견하고, 전반적인 개발 기간을 단축하며, 제어기 소프트웨어의 품질을 획기적으로 향상시킬 수 있다. 벡터의 SIL 및 HIL 테스트 시스템은 차량 제어기 소프트웨어의 품질과 신뢰성을 확보하기 위한 핵심 도구로서, 각각의 테스트 방식은 개발 단계에서 상호 보완적인 역할을 수행한다. SIL은 개발 초기의 가상 테스트에 적합하고, HIL은 실제 조건에 가까운 최종 검증에 적합해, 이 두 방식의 유기적인 연계는 개발 전 과정의 품질과 효율을 극대화하는 핵심 전략이 된다. 벡터 관계자는 "SIL 테스트는 실제 하드웨어 없이 가상 환경에서 제어기 소프트웨어를 시뮬레이션하며, 개발 초기 단계에서 오류를 조기에 발견하고 논리적 동작을 검증할 수 있도록 지원한다"면서 "벡터의 CANoe 플랫폼은 복잡한 테스트 시나리오도 신속하고 효율적으로 수행할 수 있고, 이를 통해 개발자는 빠른 피드백과 반복적인 검증을 가능하게 하며, 전체 개발 속도를 크게 향상시킬 수 있다"고 말했다.
[더테크 이지영 기자] 아시아태평양 지역 기업들은 AI와 인더스트리 4.0 역량에 대한 투자를 확대하고 있는 반면, 많은 기업들이 자사의 기술 성숙도 수준을 실제보다 높게 평가하고 있으며, 전체적인 기술 도입 측면에서 근본적인 어려움에 직면하고 있는 것으로 나타났다. 30일 IBM이 발표한 '아태지역 AI 기반 인더스트리 4.0: 미래 산업을 위한 준비' 보고서에 따르면 많은 기업들이 설계와 공급망 등 일부 영역에 디지털 도구를 조기에 도입했으나, 진정한 가치를 실현하려면 전사적 가시성, 강력한 협업, 그리고 AI 중심의 디지털 기반이 필요한 것으로 나타났다. 응답자의 85%는 자사를 ‘데이터 기반’ 또는 ‘AI 우선’ 조직이라 평가했지만, 객관적 분석 결과, 실제로 높은 성숙도 단계에 있는 기업은 11%(데이터 기반 9%, AI 우선 2%)에 불과했다. 보고서는 이렇게 기업의 리더들이 자사의 성숙도를 과대평가할 경우 전략적 투자가 잘못된 방향으로 이뤄질 수 있으며, 이는 디지털 전환 과정에서 병목 현상이나 정체로 이어질 수 있다고 시사했다. 보고서는 실제 확인된 문제점으로 10%의 기업만이 인더스트리 4.0 전략을 전사적으로 내재화하고 있으며, 70%는 실행력 없는 전략, 단절된 계획, 또는 고립된 파일럿 프로젝트에 머물고 있다며, 이는 단편적이고 비효율적인 진행으로 이어질 수 있다고 제언했다. 또한, 직원 저항에 대해 우려하는 기업은 19%에 불과하며, 26%만이 공식적인 재교육 또는 변화관리 프로그램을 운영하고 있고, 내부 전문성에 자신이 있는 기업도 16%뿐이다고 말했다. 인재 역량 강화와 참여 유도를 위한 집중된 투자가 부족하면 AI 도입은 시범 단계에서 정체될 수 있다고 제언했다. 이어 산업 리더를 위한 제언으로 의지와 현실 간의 간극을 해소하고, 인더스트리 5.0을 위한 발판을 마련하기 위해 기업들은 다음과 같은 전략적 접근이 필요하다고 말했다.
[더테크 이지영 기자] 밝은 환경에서는 광측정방식과 고효율 다접합 태양전지기술, 어둠 속에서는 추가적인 축광 기술 적용으로 24시간 연속 모니터링이 가능한 기술을 국내 연구진이 개발했다. 심박수, 혈중산소포화도, 땀 성분 분석 등 지속적인 건강 모니터링을 위한 의료용 웨어러블 기기의 소형화와 경량화는 여전히 큰 도전 과제다. KAIST는 전기및전자공학부 권경하 교수팀이 미국 노스웨스턴대학교 박찬호 박사팀과 공동연구를 통해, 주변 빛을 활용해 배터리 전력 부담을 줄인 적응형 무선 웨어러블 플랫폼을 개발했다고 30일 밝혔다. 핵심 기술인 ‘광 측정 방식’은 주변 광원의 세기에 따라 LED 밝기를 적응적으로 조절하는 기술이다. 주변 자연광과 LED 빛을 합쳐 일정한 총 조명량을 유지하되, 자연광이 강할 때는 LED를 어둡게, 자연광이 약할 때는 LED를 밝게 자동 조절한다. 기존 센서가 환경과 관계없이 LED를 일정하게 켜야 했다면, 이 기술은 주변 환경에 맞춰 LED 전력을 실시간으로 최적화할 수 있다. 실험 결과, 충분한 조명 환경에서 전력 소모를 86.22%나 줄였다. 또한, 단순한 태양광 발전을 넘어서 실내외 모든 환경의 빛을 전력으로 변환한다. 특히 적응형 전력 관리 시스템을 통해 주변 환경과 배터리 상태에 따라 11가지 서로 다른 전력 구성으로 자동 전환되어 최적의 에너지 효율을 달성한다. 마지막으로 ‘축광·발광’기술이다. 스트론튬 알루미네이트 미세입자를 센서의 실리콘 캡슐화 구조에 혼합해, 낮 동안 주변 빛을 흡수해 저장했다가 어둠 속에서 서서히 방출한다. 이를 통해 태양광 500W/m²에 10분간 노출되면 완전한 어둠에서도 2.5분간 연속 측정이 가능하다. 연구팀은 성능 검증을 위해 건강한 성인 피험자를 대상으로 밝은 실내조명, 어두운 조명, 적외선 조명, 완전한 어둠 등 4가지 서로 다른 환경에서 테스트했다. 그 결과, 모든 조건에서 상용 의료기기와 동등한 측정 정확도를 보였다. 생쥐 모델을 이용한 저산소 상태 실험에서도 정확한 혈중산소포화도 측정이 가능함을 확인했다. 권경하 KAIST 교수는 “이 기술을 활용해 24시간 연속 건강 모니터링이 가능해짐에 따라 의료 패러다임이 치료 중심에서 예방 중심으로 전환될 수 있을 것”이라며, “조기 진단을 통한 의료비 절감 효과와 함께 차세대 웨어러블 헬스케어 시장에서의 기술경쟁력 확보도 기대된다”라고 말했다.
[더테크 이승수 기자] 중기부와 협·단체가 민생경제 회복 위한 소비 활성화 결의를 진행하고, 소상공인·전통시장이 우수한 품질의 제품과 서비스 제공을 약속하면서 민·관이 힘을 합쳐 내수·소비 활성화를 위한 캠페인이 지속적으로 확산될 수 있도록 함께 노력하기로 했다. 중소벤처기업부 한성숙 장관은 29일 중소기업중앙회를 방문해 '내수․소비 활성화 캠페인'과 '중소기업단체 소통 간담회' 를 개최했다. 이날 행사에서 중기부와 중소기업단체협의회, 소상공인연합회, 전국상인연합회 등은 민·관 합동으로 ‘내수·소비 활성화’를 위한 캠페인을 선포했다. 민생경제를 회복하고 지역 상권에 활력을 불어넣기 위해 “함께 소비하고, 함께 성장하는 진짜 대한민국”의 슬로건을 내걸었다. 이를 위해 중기부는 내수·소비 활성화를 정책적으로 지원할 예정이며, 소상공인연합회와 전국상인연합회 등 소상공인 협·단체는 소비자에게 우수한 품질의 제품과 서비스를 제공함으로써, 소상공인과 전통시장의 경쟁력 제고에 힘쓰기로 결의했다. 아울러 한성숙 장관은 취임 후, 중소기업계와 공식적인 첫 소통 간담회를 가지고, 향후 정책 방향을 업계와 공유하고, 중소기업계 주요 현안을 허심탄회하게 논의했다. 한성숙 장관은 "소비·투자 심리 위축으로 인한 민생경제의 어려움과 보호무역 주의 확산 등 글로벌 경제 불확실성, 인공지능 확산 등 디지털 전환 가속화, 지역 공동화 및 격차 심화 등 우리 경제가 직면해 있다면서, 지금 우리가 어떻게 대응하느냐에 따라 이러한 문제들이 위기로 심화 될 수도, 기회의 발판이 될 수도 있는 중대한 전환점이다"고 말했다. 정광천 이노비즈협회장은 “인공지능(AI)을를 활용하는 스마트 공장 확산을 위해서는 업종별·공정별 공통모델이 필요하고, 대기업과 협력 필요성도 있다”고 강조했다. 이에 대해 한 장관은 “중기중앙회 등과 협력해 업종별 특성을 반영하고 대기업의 노하우를 접목한 지원이 이루어지도록 관련 지원사업 개편을 검토하겠다”고 답했다. 끝으로 한 장관은 “우리 경제가 다시 한번 도약하는 길에서 중소기업, 창업·벤처기업, 소상공인들이 무한 질주할 수 있는 고속도로를 만드는 마음으로 일하겠다”는 포부를 밝혔다.
[더테크 이승수 기자] 노타는 AI 최적화 기술 분야에서 기술특례 상장을 추진하는 첫 번째 기업으로 한국거래소의 코스닥 상장 예비심사를 통과했다고 30일 밝혔다. 예비심사를 청구한지 약 2개월 만의 승인을 받으면서 지난 12월 기술성 평가 ‘A·A’ 등급 획득에 이어 신속하게 다음 단계로 진입했다. 주관사는 미래에셋증권이다. 노타는 지난해 12월 기술성 평가에서 NICE평가정보와 한국기술신용평가로부터 AI 최적화 기술로는 최초로 모두 'A' 등급을 획득하며 기술력과 사업성을 공식적으로 인정받은 바 있다. IPO 심사 기준이 한층 강화되며 올 상반기까지도 예심 승인율이 하락하고 철회 기업이 증가한 가운데, 노타는 신속한 예비심사 승인을 통해 기술력과 사업성을 모두 입증해냈다. 이는 단순한 기술 잠재력이 아닌 실제 글로벌 시장에서의 상용화 실적과 수익 기반을 확보한 기업으로서의 경쟁력을 반영한 결과로 평가된다. 노타는 자체 개발한 AI 모델 최적화 플랫폼 ‘넷츠프레소(NetsPresso®)’를 통해 엣지 디바이스 환경에 특화된 AI 모델을 개발, 배포하는 기술을 제공한다. 이러한 기술력은 엔비디아, 삼성전자, Arm, 퀄컴, 소니, 르네사스 등 글로벌 AI 반도체 기업들과의 협업을 통해 이미 다수의 상용화 사례로 검증되었다. 최근에는 비전언어모델(VLM) 기술을 접목한 지능형 영상 관제 솔루션 ‘노타 비전 에이전트(NVA)’를 중심으로 산업 안전, 선별 관제, 지능형 교통시스템(ITS) 등 다양한 산업군에서 실증 프로젝트 계약을 이어가고 있다. 특히 지난 4월에는 UAE 두바이 교통국과 공급 계약을 체결하며 국내 기업으로서는 처음으로 중동 정부기관에 생성형 AI 솔루션 납품 사례를 확보했다. 채명수 노타 대표는 “최근 기술특례 상장이 더욱 까다로워지는 가운데 약 2개월만에 예비심사를 통과한 것은 이례적으로 이는 노타가 기술 스타트업을 넘어 글로벌 시장에서 기술력과 사업성을 모두 입증한 기업임을 보여주는 결과”라며, “이번 IPO를 계기로 AI 경량화, 최적화 분야에서 글로벌 기술 표준을 주도하고, 산업 전반의 AI 전환을 선도하는 기업으로 자리매김하겠다”라고 포부를 밝혔다. 한편, 노타는 2020년 독일 베를린과 2022년 미국 서니베일에 현지 법인을 설립하며 글로벌 진출의 기반을 마련한 이후, 중동, 일본, 동남아 등 주요 시장으로 사업 영역을 빠르게 확장했다.
[더테크 이승수 기자] 정부가 공익적 AI·데이터를 활용해 AI기반의 ‘통화문맥분석+화자음성인식’ 보이스피싱 예방 서비스를 상용화한다. 개인정보위는 실제 보이스피싱 통화데이터로 피싱 시나리오를 1차 탐지하고, 의심 징후가 감지되면 ‘화자음성인식’ 기술을 통해 목소리를 대조하고 딥보이스 여부를 판별하는 등 2중, 3중 탐지 구조를 갖춘 서비스를 제공한다고 29일 밝혔다. 보이스피싱 발생 건수 및 피해액이 매년 증가하고 범죄 수법도 갈수록 정교해지는 상황이다. 개인정보위는 AI·데이터를 활용한 보이스피싱 범죄의 선제적 탐지 및 차단을 위한 다양한 정책을 시도했다. 지난해 6월 개인정보위는 5개 관계부처·기관(과학기술정보통신부, 금융위원회, 국립과학수사연구원, 금융감독원, 한국인터넷진흥원)과 함께 보이스피싱 방지를 위한 AI 기술 개발 목적의 업무협약(MOU) 체결을 주도했다. 이 협약으로 국립과학수사연구원이 보유한 통화데이터를 개인정보 보호법상 가명처리 특례에 따라 텍스트로 변환하고 비식별화하여 통신 3사의 ‘통화문맥분석’ AI 모델 개발에 안전하게 활용할 수 있도록 했다. 이어 같은 해 10월, 과학기술정보통신부(장관 배경훈)의 ICT 규제 샌드박스 제도를 통해 국과수가 보유한 보이스피싱 통화데이터(약 25,000여 건)에서 보이스피싱 의심범의 음성원본을 복원 불가능한 방법으로 추출하고, 이를 케이티(KT)가 온디바이스 방식으로 단말기에 탑재해 ‘화자음성인식’ 기술로 통화상대방 음성과 대조하는 방식의 탐지 서비스가 실증특례로 지정됐다. 개인정보위는 이후 10개월간 KT·국과수와 함께 실제 서비스 구현 과정을 살펴보고, 해당 서비스 구조, 데이터 처리 방식·흐름, 정보주체 권리보장 및 안전조치 이행 방안 등을 검토하였으며, 최종적으로 이번달 22일에 이행점검을 완료하여 정식 출시를 지원했다. KT 관계자는 “올해1월에 선출시한 ‘문맥분석’ 기반의 보이스 피싱 탐지 서비스에서 1,460만 건의 트래픽을 자체 분석한 결과 91.6% 탐지 정확도와 약 710억 원의 보이스피싱 예방 효과가 있었다”면서, “화자인식 기술을 통한 목소리 대조 기능까지 탑재하면 보이스피싱 탐지 정확도가 대폭 상승할 것” 이라고 밝혔다.
[더테크 이지영 기자] 엔비디아가 개인용 인공지능(AI) 슈퍼컴퓨터 'DGX 스파크'의 국내 예약 주문을 29일 시작한다고 밝혔다. 국내에서도 개발자와 연구자들은 자신의 데스크톱 환경에서 직접 거대 AI 모델을 개발하고 실행할 수 있게 됐다. DGX 스파크'는 엔비디아의 최신 그레이스 블랙웰 아키텍처 기반 시스템 온 칩(SoC) 'GB10'을 탑재한 것이 특징이다. 이를 통해 최대 1페타플롭스(1초당 1000조번 연산)에 달하는 강력한 AI 연산 능력을 제공한다. 또한, 엔비디아의 AI 소프트웨어 스택이 사전 설치돼 있어, 딥시크, 메타, 구글 등이 공개한 매개변수 2000억개 규모의 거대언어모델(LLM)도 사용자가 직접 미세 조정하거나 추론 작업을 수행할 수 있다. '커넥트-X' 네트워킹 기술을 지원해 DGX 스파크 2대를 손쉽게 연결하는 것도 가능하다. 시스템을 2대로 확장할 경우, 최대 4500억개의 매개변수를 가진 더욱 거대한 AI 모델까지 처리할 수 있다. 엔비디아는 "AI 개발이 고도화되면서 클라우드가 아닌 로컬 환경에서 직접 AI 모델을 개발하고 실행하려는 수요가 커지고 있다"며 "DGX 스파크는 데이터의 크기나 위치, 모델 규모에 제약 없이 데스크톱 환경에서 자유로운 AI 개발을 가능하게 할 것"이라고 설명했다.
[더테크 이승수 기자] SKT가 거대언어모델 개발로 자체 역량을 높이고 컨소시엄 협업에 박차를 가하고 있다. SKT는 7월 한 달 동안 대규모 학습(CPT)에 기반한 A.X 4.0 모델 2종에 이어 프롬 스크래치 방식의 A.X 3.1 모델 2종(표준, 경량)을 순차적으로 선보였다. 이번에 LLM을 산업 영역에 보다 폭넓게 활용하기 위한 기술 2종을 추가하면서 총 6개의 모델을 발표했다고 29일 밝혔다. SKT는 프롬 스크래치2) 방식의 LLM 개발을 꾸준히 이어가는 한편, 향후 발표할 A.X 4.0 추론형 모델 등 지속적으로 개발중인 LLM의 활용도와 성능을 높여간다는 계획이다. 자연어처리 기술에서 인코더란, 입력된 문장을 문맥으로 변환하고 이를 바탕으로 다양한 자연어 처리 작업을 수행하도록 돕는 핵심 구성요소다. 문장의 모든 단어들의 상호 관계를 파악, 전체 의미와 맥락을 이해하는 역할을 한다. SKT는 A.X 모델에 필요한 데이터의 전 과정 처리 프로세스에 적용하기 위해 ‘A.X 인코더’를 개발했다. ‘A.X인코더’는 긴 문서도 빠르고 효율적으로 처리 가능해 대규모 LLM 학습에 적합하다. ‘A.X 인코더’는 1억 4천9백만개(149M)의 매개변수를 바탕으로 작동하며, 자연어 이해 성능지표 평균 85.47점을 달성해 글로벌 최고수준(SOTA)급 성능을 확인했다. 기존 글로벌 오픈소스 모델을 기반으로 KLUE3) 팀에서 공개한 ‘RoBerTa-base’의 성능지표(80.19점)를 상회하는 수준이다. ‘A.X 인코더’는 16,384개의 토큰까지 처리가 가능해 기존 모델들보다 최대 3배의 추론속도와 2배의 학습속도를 구현할 수 있다. 통상적으로 기존 모델들이 512개의 토큰을 처리해 보통 문장 혹은 문단 정도의 처리가 가능했다면, 그보다 월등히 큰 문맥을 빠르고 효율적으로 처리한다. ‘A.X 4.0 VL Light’는 대규모 멀티모달 한국어 데이터셋이 학습된 시각-언어모델(VLM)이다. 70억 개(7B) 매개변수의 A.X 4.0 Light 모델을 기반으로 개발되어 사용자 시스템에 쉽게 적용 가능하면서도 중형 모델 수준의 강력한 성능을 가지고 있다. ‘A.X 4.0 VL Light’는 한국어 시각 벤치마크에서 평균 79.4점을 기록하며, Qwen2.5-VL32B(73.4점)보다 훨씬 작은 모델 크기에도 불구하고 더 우수한 성능을 보였다. 또한 한국어 텍스트 벤치마크에서는 평균 60.2점을 기록했다. 김태윤 SK텔레콤 파운데이션 모델 담당은 “독자적인 기술력 확보가 소버린 AI의 핵심인 만큼, 자체 역량을 높이고 컨소시엄 기업들과의 협업에도 박차를 가해 글로벌 최고 수준의 AI 경쟁력을 확보할 것”이라고 밝혔다.
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UPDATE: 2025년 09월 01일 11시 33분
