![[AI 현장 융합] 한국 AI 자율제조, 디지털트윈으로 글로벌 표준 진입](http://www.the-tech.co.kr/data/cache/public/photos/20260105/art_17695774212989_9f1dce_178x118_c0.jpg)
[더테크 이지영 기자] 국내 연구진이 개발한 AI 기반 자율제조 기술이 국제 무대에서 공식적으로 인정받으며 대한민국 제조 기술의 위상을 한 단계 끌어올렸다. 한국기계연구원은 디지털트윈과 인공지능(AI)을 결합한 자율제조 기술이 미국 Digital Twin Consortium(DTC)의 공식 테스트베드로 등록됐다고 28일 밝혔다. 국내에서 개발된 디지털트윈 기반 자율제조 기술이 글로벌 표준 논의의 장에 공식 테스트베드로 채택된 것은 이번이 처음이다. 이번에 등록된 테스트베드는 ‘MANDATE-R2R Manufacturing’으로, 이차전지 전극 제조용 롤투롤(Roll-to-Roll) 공정을 대상으로 한다. 실제 제조 설비와 가상공간의 디지털트윈을 실시간으로 연동하고, 공정 인지·예측·제어·유지보수를 담당하는 다수의 AI 에이전트가 상호 협력하는 멀티 에이전트 구조를 적용했다. 특히 센서 데이터와 제어 신호, 공정 상태 정보가 양방향으로 실시간 교환되는 데이터 파이프라인을 구축해, AI 에이전트가 생성한 판단과 제어 명령이 즉시 설비에 반영되는 폐루프(Closed-loop) 자율제조 체계를 구현했다. 이를 통해 공정 조건 변화나 외란 발생 시에도 사람의 개입 없이 스스로 판단하고 최적화하는 지능형 제조 환경을 실증했다. 기존 제조 시스템이 숙련 작업자의 경험과 반복 제어에 의존해 왔다면, 이번 기술은 공정 자체가 학습하고 진화하는 자율제조로 진화했다는 점에서 차별성을 갖는다. 단순 모니터링이나 자동화를 넘어, 장비 상태 분석, 제어 파라미터 자동 보정, 품질 예측과 이상 진단을 통합적으로 수행함으로써 공정 안정성과 품질 신뢰도를 동시에 높였다. 연구팀은 이 기술을 공정 조건 변화가 잦고 정밀 제어가 요구되는 이차전지 전극 제조 현장에 적용해 안정적인 작동을 확인했다. 이는 디지털트윈을 단순한 가상 모델이 아닌, 자율 의사결정이 가능한 제조 시스템으로 확장한 사례로 평가된다. 이택민 책임연구원은 “이번 DTC 테스트베드 등록은 국내 디지털트윈 기반 자율제조 기술의 완성도와 국제적 신뢰성을 공식적으로 인정받은 성과”라며 “향후 설비 단위를 넘어 제조 라인과 공장 전체로 기술을 확장해, 소프트웨어 중심의 자율제조 공장 구현을 목표로 연구를 고도화하겠다”고 밝혔다. 이번 성과는 산업통상부 지원을 받아 수행 중인 연구의 일환으로, 대한민국 AI 제조 기술이 글로벌 표준 경쟁에 본격적으로 진입했음을 보여주는 사례로 평가된다.
[더테크 서명수 기자] 마이크로소프트가 대규모 AI 추론 비용과 성능 효율을 동시에 끌어올리기 위해 자체 설계한 AI 추론 가속기 ‘마이아 200(Maia 200)’을 27일 공개했다. 마이아 200은 마이크로소프트 애저 환경에서 거대 언어모델(LLM)을 보다 빠르고 경제적으로 구동하기 위한 차세대 AI 인프라의 핵심 칩이다. 마이아 200은 TSMC의 3나노미터 공정을 기반으로 제작됐으며, 216GB HBM3e 메모리와 초당 7TB 대역폭을 제공한다. 네이티브 FP8·FP4 텐서 코어와 데이터 이동 엔진을 결합해 대규모 토큰 생성에 최적화된 추론 성능을 구현한 것이 특징이다. 실제 성능에서도 FP4 기준으로 3세대 아마존 트레이니움 대비 3배 높은 처리량을 기록했고, FP8 환경에서는 구글 7세대 TPU를 상회했다. 이를 통해 마이크로소프트는 자사 최신 하드웨어 대비 달러당 성능을 약 30% 개선했다. 마이아 200은 오픈AI의 최신 GPT-5.2를 포함한 다양한 모델을 지원하며, 마이크로소프트 파운드리와 마이크로소프트 365 코파일럿의 추론 효율을 강화한다. 또한 슈퍼인텔리전스 팀의 합성 데이터 생성과 강화학습에도 활용돼 차세대 사내 모델 고도화를 가속할 예정이다. 칩은 1,400억 개 이상의 트랜지스터를 집적해 FP4 기준 10PFLOPS, FP8 기준 5PFLOPS 이상의 성능을 제공한다. 표준 이더넷 기반 2계층 스케일업 네트워크를 적용해 독점 패브릭 없이도 최대 6,144개 가속기를 연결할 수 있으며, 전력 효율과 총소유비용(TCO) 절감 효과를 동시에 확보했다. 마이아 200은 미국 아이오와주 US Central 데이터센터를 시작으로 순차 배포되며, 향후 US West 지역으로 확대될 예정이다. 마이크로소프트는 다세대 마이아 로드맵을 통해 AI 인프라 혁신을 지속하겠다는 전략이다. 한편 개발자와 연구자를 위한 마이아 200 SDK 프리뷰도 함께 공개돼, 모델 최적화와 비용 효율 분석을 지원한다
[더테크 이승수 기자] 전기차 보급이 확대되면서 한 번 충전으로 더 멀리 갈 수 있는 고에너지 밀도 배터리에 대한 요구가 커지고 있다. 이를 위해 니켈 함량을 높인 하이니켈 양극재가 주목받고 있지만, 충·방전 과정에서 내부 구조가 붕괴되며 수명이 급격히 줄어드는 한계가 있었다. 이러한 기술적 장벽을 국내 연구진이 원자 수준의 구조 설계로 해결했다. 한국과학기술연구원 에너지저장연구센터 박정진 박사 연구팀은 전기차 주행거리를 늘리면서도 배터리 수명을 획기적으로 개선할 수 있는 새로운 하이니켈 양극 소재 기술을 개발했다고 27일 밝혔다. 연구팀은 충·방전이 반복돼도 내부 구조가 쉽게 붕괴되지 않도록, 배터리 초기 구동 과정에서 전기화학적 자극을 가해 원자 배열을 재구성하는 방식에 주목했다. 이를 통해 양극재 내부 층과 층 사이를 지탱하는 일종의 ‘원자 기둥’을 형성함으로써 구조적 안정성을 확보했다. 이 설계는 하이니켈 양극재에서 빈번히 발생하던 내부 균열을 효과적으로 억제하고, 장시간 안정적인 구조 유지를 가능하게 했다. 실험 결과, 해당 기술이 적용된 배터리는 100회 충·방전 이후에도 초기 용량의 92% 이상을 유지하며 기존 하이니켈 양극재 대비 뛰어난 내구성을 입증했다. 특히 별도의 첨가제 사용이나 복잡한 공정 없이 구조 안정성을 확보할 수 있어 제조 공정 단순화와 원가 절감 효과도 기대된다. 이는 배터리 생산 비용을 낮추는 동시에, 장기간 사용에 따른 성능 저하와 유지 부담을 줄일 수 있다는 점에서 산업적 의미가 크다. 이번 기술은 특정 소재에 국한되지 않고 하이니켈 양극재 전반에 적용할 수 있어 다양한 전기차 배터리 시스템으로의 확장이 가능하다. 배터리 수명 증가와 원가 절감은 전기차 가격 경쟁력 강화로 이어져, 전기차의 대중적 보급을 앞당길 것으로 전망된다. 아울러 에너지저장장치(ESS) 등 고성능·장수명 배터리가 요구되는 분야로의 적용을 통해 차세대 배터리 시장에서 국내 기술 경쟁력 제고에도 기여할 것으로 기대된다. 박정진 박사는 “이번 연구는 배터리 열화의 근본 원인을 원자 수준에서 규명하고, 이를 전기화학적 방법으로 해결했다는 점에서 기술적 의의가 크다”며 “현재 전기차용 배터리 적용을 위한 상용화 가능성을 검토 중이며, 후속 연구를 통해 실제 산업 현장에 적용될 수 있도록 하겠다”고 밝혔다. 한편 이번 연구는 과학기술정보통신부의 지원을 받아 KIST 주요사업과 우수신진연구, 글로벌 TOP 전략연구단 지원사업을 통해 수행됐으며, 연구 성과는 국제 학술지 Nature Energy(IF 60.1, JCR 상위 0.1%)에 게재됐다.
[더테크 이지영 기자] 수소 에너지 시대의 성패는 촉매 기술에 달려 있다. 수소를 만들고 전기를 생산하는 전 과정에서 촉매는 효율과 비용을 좌우하는 ‘보이지 않는 엔진’이기 때문이다. 국내 연구진이 촉매 재료가 아닌 형태의 혁신만으로 귀금속 사용량을 획기적으로 줄이면서도 수소 생산과 연료전지 성능을 동시에 끌어올리는 데 성공했다. KAIST는 신소재공학과 조은애 교수 연구팀이 초박막 나노시트 구조를 적용한 차세대 촉매를 개발했다고 밝혔다. 기존 촉매가 알갱이 형태로 제작돼 귀금속 활용 효율이 낮고 내구성이 떨어졌던 한계를, 머리카락 두께의 수만 분의 1에 불과한 ‘종이처럼 얇은’ 구조로 극복한 것이다. 수전해와 연료전지는 수소 에너지의 생산과 활용을 담당하는 핵심 기술이지만, 촉매로 쓰이는 이리듐(Ir)과 백금(Pt)은 희귀하고 고가여서 상용화의 최대 장애물로 꼽혀왔다. 연구팀은 촉매를 얇고 넓게 펼친 초박막 나노시트 구조를 통해 같은 양의 귀금속으로 더 넓은 반응 면적을 확보했다. 수소 생산용 촉매로는 두께 2나노미터 이하의 이리듐 나노시트를 개발해, 상용 촉매 대비 수소 생산 속도를 38% 향상시켰다. 특히 실제 산업 환경에 가까운 고부하 조건에서도 1,000시간 이상 안정적으로 작동했으며, 이리듐 사용량을 약 65% 줄인 상태에서도 동일한 성능을 입증했다. 연료전지 분야에서도 성과는 뚜렷했다. 백금-구리 초박막 나노시트 촉매는 백금 질량당 성능이 기존 대비 약 13배 향상됐고, 실제 연료전지 셀에서도 2.3배 높은 성능을 기록했다. 5만 회의 내구성 시험 이후에도 초기 성능의 65%를 유지해 상용 촉매를 뛰어넘는 안정성을 보였다. 조은애 교수는 “귀금속 사용량을 대폭 줄이면서도 수소 생산과 연료전지 성능을 동시에 높일 수 있는 새로운 촉매 설계 전략”이라며 “수소 에너지의 비용 장벽을 낮추고 상용화를 앞당길 전환점이 될 것”이라고 말했다. 이번 연구는 수소 생산용과 연료전지용 촉매를 각각 다룬 두 편의 논문으로 발표됐으며, 국제 학술지 ACS Nano와 Nano Letters에 게재됐다.
[더테크 이지영 기자] 네이버가 일본 최대 음식점 정보 플랫폼 타베로그 데이터를 기반으로 일본 현지에서 예약 가능한 맛집을 한눈에 확인할 수 있는 ‘맛집예약’ 검색 필터를 새롭게 도입했다고 22일 밝혔다. 네이버는 지난해 8월 타베로그와 제휴를 맺고 플레이스 서비스와 데이터 연동을 통해 일본 주요 도시의 식당 정보를 제공해 왔다. 일부 식당의 경우 네이버 검색 결과에서 타베로그로 바로 이동해 실시간 예약이 가능하도록 지원하고 있다. 기존에는 이용자가 예약 가능 여부를 확인하기 위해 개별 식당의 상세 페이지를 일일이 클릭해야 했지만, 이번 개편으로 ‘맛집예약’ 필터를 선택하면 예약 가능한 식당만 모아볼 수 있게 됐다. ‘도쿄 맛집’, ‘오사카 맛집’, ‘삿포로 맛집’ 등 일본 주요 도시를 검색하면 전체 음식점 리스트 상단에 필터가 노출되며, 이를 통해 타베로그 예약 연동 식당만 선별해 확인할 수 있다. 지난 15일부터는 일본 내 지역 분류도 한층 세분화됐다. 기존 도시 단위 검색에서 나아가 도쿄의 신주쿠, 오사카의 도톤보리 등 한국인 여행객이 자주 찾는 주요 지역별로 예약 가능한 맛집을 탐색할 수 있어 검색 편의성이 크게 향상됐다. 일본 여행 수요 증가와 함께 네이버의 타베로그 연동 서비스 이용도 꾸준히 늘고 있다. 네이버에 따르면 지난해 12월 크리스마스 연휴와 겨울방학 시즌을 맞아 일본 여행 관련 검색이 증가하면서 ‘타베로그 예약하러 가기’ 버튼 클릭률은 9월 대비 약 2.8배 상승했다. 한편 네이버는 지난해 3월 일본 여행 검색 결과에 AI 브리핑을 도입하고 지역별 추천 장소를 소개하는 영역을 강화했다. 그 결과 지난해 12월 기준 일본 여행 검색 결과 클릭 수는 개편 전 대비 2배 이상 증가한 것으로 나타났다. 최지훈 네이버 플레이스 검색 총괄 리더는 “네이버는 방대한 로컬 데이터를 기반으로 해외 여행지까지 장소 탐색 서비스를 확장해 왔다”며 “타베로그와의 협업을 지속 고도화해 일본 현지 맛집 탐색과 예약 경험의 질을 높여 나가겠다”고 밝혔다.
[더테크 이승수 기자] 에너지 관리 및 자동화 분야의 디지털 혁신을 선도하는 슈나이더 일렉트릭이 차세대 AI 팩토리 구축에 최적화된 고성능 냉각 솔루션을 선보였다. 슈나이더 일렉트릭은 10MW 이상의 대규모 확장을 지원하는 2.5MW급 CDU(Coolant Distribution Unit) ‘MCDU-70’을 새롭게 공개했다고 22일 밝혔다. 이번 신제품은 GPU 중심의 초고밀도 AI 데이터센터 환경에서 발생하는 극심한 발열 문제를 해결하기 위한 리퀴드 쿨링 솔루션이다. AI 팩토리를 구동하는 GPU는 기존 CPU 대비 20~50배 많은 열을 발생시키며, 이에 따라 데이터센터는 랙당 전력 밀도가 1MW를 초과하는 극한 환경에 직면하고 있다. 기존 공랭식 냉각 방식만으로는 안정적인 운영이 어려워지면서, 액체 냉각 기술이 핵심 인프라로 부상하고 있다. MCDU-70은 슈나이더 일렉트릭의 모티브에어 CDU 포트폴리오 중 가장 높은 2.5MW 용량을 갖춘 제품으로, 차세대 GPU 및 기가와트급 AI 팩토리의 까다로운 요구사항을 충족하도록 설계됐다. 슈나이더 일렉트릭의 통합 아키텍처인 에코스트럭처를 기반으로 중앙 집중식 운영과 실시간 모니터링이 가능하다. 특히 콤팩트한 고효율 설계를 바탕으로 HPC, AI, 가속 컴퓨팅 워크로드에 대응하며, 2.5MW급 MCDU-70 여섯 대를 적용할 경우 4+2 이중화 구성을 통해 10MW 이상 규모의 안정적인 확장이 가능하다. 이는 향후 NVIDIA의 차세대 GPU 로드맵까지 고려한 설계 사양이다. MCDU-70은 모듈형 구조로 설계돼 AI 구축 단계에 맞춘 유연한 확장이 가능하며, 정밀 유량 제어와 적응형 부하 분산 기능을 통해 에너지 효율과 운영 안정성을 동시에 확보했다. 슈나이더 일렉트릭은 이번 제품 출시를 통해 105kW부터 2.5MW까지 아우르는 CDU 포트폴리오를 완성하며, 지속가능한 AI 데이터센터 인프라 경쟁력을 강화하고 있다.
[더테크 이지영 기자] 전류가 손실 없이 흐르는 초전도 현상을 비롯한 양자물질의 핵심은 전자들이 언제 질서를 이루고, 언제 흩어지는지에 있다. 국내 연구진이 그동안 이론과 간접 측정에 의존해온 전자 질서의 생성과 붕괴 순간을 실제 공간에서 직접 관측하는 데 성공했다. KAIST(총장 이광형)는 물리학과 양용수·이성빈·양희준·김용관 교수 연구팀이 스탠퍼드대학교와 국제 공동연구를 통해, 양자물질 내부에서 전하밀도파(Charge Density Wave)가 형성되고 사라지는 과정을 세계 최초로 공간적으로 시각화했다고 20일 밝혔다. 전하밀도파는 극저온 환경에서 전자들이 일정한 간격으로 배열되며 나타나는 줄무늬 형태의 전자 질서로, 초전도와 같은 특이 양자현상과 밀접한 관련이 있다. 초전도 상태에서는 전자들이 서로 짝을 이뤄 움직이며 에너지 손실 없이 전류가 흐르고, 이는 MRI 장비와 자기부상열차 등 실용 기술로 이어지고 있다. 연구진은 액체헬륨으로 냉각한 특수 전자현미경과 4차원 주사투과전자현미경(4D-STEM)을 활용해 약 –253℃ 환경에서 전자 무늬의 변화를 실시간 관찰했다. 관측 결과, 전자 무늬는 물질 전체에 균일하게 형성되지 않았으며, 인접한 영역에서도 뚜렷한 차이를 보였다. 이는 물질 내부의 극미세한 변형(strain)이 전자 질서 형성에 결정적 영향을 미치기 때문으로 분석됐다. 또 일부 영역에서는 온도가 올라가도 전자 무늬가 쉽게 사라지지 않는 ‘양자 질서 섬’ 현상도 확인됐다. 연구팀은 전자들이 서로 얼마나 멀리까지 영향을 주는지까지 정량적으로 규명해, 전자 질서의 연결성과 유지 메커니즘을 이해할 새로운 분석 틀을 제시했다. 이번 성과는 전하밀도파와 초전도 간의 상호작용을 밝히는 데 중요한 단서를 제공하며, 고온 초전도체와 차세대 양자소재 개발로의 확장이 기대된다. 연구 성과는 물리학 분야 권위 학술지 Physical Review Letters 2026년 1월 6일 자에 게재됐다.
[더테크 이지영 기자] 카카오가 OpenAI의 생성형 인공지능 기술을 기반으로, 세상에 단 하나뿐인 개인화 캐릭터를 만들 수 있는 이색적인 AI 경험을 선보인다. 카카오(대표이사 정신아)는 OpenAI의 생성형 AI 기술이 적용된 ‘ChatGPT for Kakao’를 활용해 이용자가 직접 ‘나만의 쬬르디’ 캐릭터를 제작할 수 있는 AI 이미지 생성 프로모션을 19일부터 진행한다고 밝혔다. 이번 프로모션은 이용자가 사진을 업로드하면 OpenAI의 멀티모달 AI가 이미지의 특징을 분석하고, 이를 기반으로 ‘쬬르디’ 스타일을 반영한 새로운 캐릭터 이미지를 생성하는 방식이다. 텍스트 이해와 이미지 분석·생성을 결합한 생성형 AI 기술을 통해, 동일한 입력이라도 매번 다른 결과물을 만들어내는 것이 특징이다. 쬬르디는 니니즈(NINIZ)의 대표 캐릭터 죠르디 세계관을 확장해 다양한 콘셉트로 변주한 캐릭터 군단으로, 2024년 첫 공개 이후 젊은 세대를 중심으로 높은 인지도를 확보해 왔다. 이번 프로모션에서는 OpenAI의 이미지 생성 기술을 통해 이용자 개인의 얼굴·분위기·특성을 반영한 ‘개인화 캐릭터’로 재해석된다. 이용자는 모바일 카카오톡 ‘채팅’ 탭 상단의 ‘ChatGPT’ 버튼을 통해 서비스에 접속한 뒤, ‘나만의 쬬르디 만들기’ 배너를 선택해 사진(1회 1장)을 업로드하면 된다. 생성 버튼을 누르면 수 분 내 AI가 이미지를 완성하며, 결과물은 카카오톡 채널 메시지를 통해서도 확인할 수 있다. 캐릭터 생성 기회는 매일 오전 10시에 초기화된다. 이용자들은 매일 새로운 이미지를 생성하며 다양한 버전의 쬬르디 캐릭터를 수집하는 방식으로 AI 서비스를 반복 체험할 수 있다. 카카오 관계자는 “OpenAI의 생성형 AI 기술을 적용한 ChatGPT for Kakao를 통해 이용자들이 자신만의 캐릭터를 만들며 AI를 쉽고 재미있게 경험하길 바란다”며 “앞으로도 카카오 플랫폼 전반에 걸쳐 AI 기술을 자연스럽게 접할 수 있는 사용 경험을 지속적으로 확대해 나갈 것”이라고 말했다. 한편, ‘ChatGPT for Kakao’는 카카오가 OpenAI와의 협업을 통해 지난해 10월 카카오톡 내에 선보인 AI 서비스다. 카카오는 OpenAI의 최신 생성형 AI 기술을 자사 플랫폼과 결합해, 대중이 일상 속에서 직관적으로 AI를 활용할 수 있는 환경을 구축하고 있다.
[더테크 이승수 기자] 카카오모빌리티가 정부 주도의 AI 미래차 협력체에 참여하며 한국형 AI 자율주행 모델 개발에 나선다. 카카오모빌리티는 15일 ‘AI 미래차 M.AX 얼라이언스’ 협약식에 참석하고, AI 자율주행 분과의 앵커 기업으로 선정됐다고 밝혔다. 이번 행사는 한국자율주행산업협회와 관계 기관이 서울 동대문디자인플라자에서 공동 개최한 ‘2026 AI NIGHT in DDP’의 일환으로 진행됐다. AI 미래차 M.AX 얼라이언스는 산업통상부와 대한상공회의소가 제조 산업 전반의 AI 전환을 목표로 출범한 제조 AX 얼라이언스 산하 협의체다. 완성차, 부품, IT 기업과 연구기관이 참여해 글로벌 시장에서 경쟁 가능한 AI 기반 미래차 성공 사례 창출을 목표로 한다. 이번 얼라이언스에는 현대자동차, LG전자, 현대모비스, HL만도, 네이버클라우드 등이 참여했다. 카카오모빌리티는 HL클레무브와 함께 AI 자율주행 분과의 앵커 기업을 맡아 산학 협력을 주도한다. 카카오모빌리티는 자율주행, 로봇, 디지털트윈 분야에서 축적한 피지컬 AI 역량을 바탕으로 인지·판단·제어 전 과정을 하나의 모델로 통합하는 E2E 자율주행 기술 고도화에 집중한다. 이를 통해 국내 도로 환경에 최적화된 한국형 AI 자율주행 표준 모델을 마련한다는 계획이다. 또한 자율주행 AI 학습을 위한 데이터 구축과 개방, 공동 연구와 실증을 통해 산업 전반에서 활용 가능한 기술 기반을 강화한다. 카카오모빌리티는 판교, 강남, 대구, 제주, 서울 등에서 자율주행 서비스 실증을 진행하며 기술 검증과 생태계 확장을 병행해 왔다. 한편 이날 행사에서는 류긍선 카카오모빌리티 대표가 산업통상부 장관 표창을 수상했다. 류 대표는 자율주행 서비스 실증 확대와 스타트업 협업, 데이터 개방을 통해 국내 미래차 산업 저변 확대에 기여한 공로를 인정받았다. 류긍선 대표는 “카카오모빌리티는 모빌리티 플랫폼을 넘어 피지컬 AI 기술 기업으로 역할을 확장하고 있다”며 “자율주행 기술 국산화와 글로벌 경쟁력 확보에 힘쓰겠다”고 밝혔다.
[더테크 이승수 기자] AI 데이터·신뢰성 평가 전문 기업 셀렉트스타가 정부의 국가대표 AI 프로젝트를 통해 ‘K-AI’ 핵심 기업으로 존재감을 확대하고 있다. 셀렉트스타는 과학기술정보통신부가 주관하는 ‘독자 AI 파운데이션 모델(독파모)’ 1차 평가에서 자사가 참여한 SK텔레콤 컨소시엄이 통과함에 따라, 국가대표 AI 개발을 위한 2단계 사업에 본격 착수한다고 밝혔다. 독파모 프로젝트는 대한민국을 대표할 독자 AI 파운데이션 모델 확보를 목표로 추진되는 국가 전략 사업으로, 지난 6개월간 5개 컨소시엄의 개발 성과를 토대로 1차 평가가 진행됐다. 셀렉트스타는 이번 프로젝트에서 SK텔레콤 컨소시엄의 데이터 및 신뢰성 파트를 전담했다. 대규모 데이터 구축·검증 기술을 기반으로 AI 모델 안전성 강화를 위한 학습 데이터를 설계·공급하며, 모델의 신뢰성과 안정성 제고에 기여했다. 특히 자체 개발한 AI 신뢰성 검증 솔루션 ‘다투모 이밸(Datumo Eval)’과 레드티밍 운영 경험을 활용해, 실제 서비스 환경에서 발생할 수 있는 편향·오작동·안전성 리스크 완화를 지원했다는 설명이다. 이어지는 2단계 평가에서는 SK텔레콤 컨소시엄의 A.X K1 모델 성능 고도화를 위한 사후 학습 데이터 품질 개선에 집중한다. 셀렉트스타는 STEM(과학·기술·공학·수학) 분야의 복합 추론 능력 강화를 위한 고난도 데이터셋, 이미지·비디오 이해를 위한 멀티모달 데이터셋, 모델 취약점 점검을 위한 레드티밍 데이터셋의 구축 설계부터 검증까지 전반을 담당할 계획이다. SK텔레콤 컨소시엄은 주관사 SK텔레콤을 중심으로 ▲셀렉트스타 ▲크래프톤 ▲포티투닷 ▲리벨리온 ▲라이너 등 AI·반도체·모빌리티 분야 주요 기업과 서울대학교, KAIST 등 학계가 참여한 연합체다. 컨소시엄은 대한민국의 ‘AI G3’ 도약을 목표로, 향후 조 단위 파라미터 규모까지 모델을 확장·고도화한다는 전략이다. 이에 발맞춰 셀렉트스타는 도메인 특화 데이터와 정밀한 신뢰성 검증 체계를 통해 A.X K1 모델이 글로벌 빅테크 AI와 경쟁할 수 있는 ‘초격차 신뢰성’ 확보를 지원할 방침이다. 김세엽 셀렉트스타 대표는 “이번 1차 평가 통과는 셀렉트스타가 축적해 온 고품질 데이터 구축 역량과 AI 신뢰성 검증 기술이 국가 핵심 AI 프로젝트에서 실질적인 경쟁력을 가졌다는 점을 입증한 결과”라며 “신뢰할 수 있는 국가대표 AI 모델 구현을 위해 끝까지 역할을 다하겠다”고 말했다.
[더테크 이지영 기자] AI 기반 글로벌 공급망 의사결정 및 인텔리전스 통합 솔루션 기업 데클라(Decklar, 전 롬비)는 실시간 공급망 의사결정을 지원하는 ‘8가지 AI 인텔리전스’를 공개했다. 데클라는 단순 가시성에 머물러 있던 기존 공급망 시스템의 한계를 넘어, 신호를 해석하고 예측하며 즉시 실행까지 연결하는 AI 중심 의사결정 구조를 제시했다. 공급망 가시성 플랫폼은 수많은 데이터와 이벤트 신호를 생성하지만, 실제 의사결정으로 이어지는 경우는 드물다. 데클라는 이러한 간극을 해소하기 위해 디시전·비전·엣지·분석·생성형·예측·운영·대화형 AI를 유기적으로 결합한 에이전트 기반 의사결정 인텔리전스 계층(Decision Intelligence Layer)을 구축했다. 이 구조는 공급망 전반에서 발생하는 신호를 실시간으로 해석하고 자동 대응을 가능하게 한다. 핵심은 디시전 AI다. 디시전 AI는 공급망 데이터를 맥락화해 실행 가능한 예측 인사이트로 전환하는 ‘코파일럿’ 역할을 수행한다. 여기에 비전 AI는 선하증권 등 운송 문서를 이미지 기반으로 인식하고, 엣지 AI는 센서 단에서 즉각적인 판단과 대응을 실행해 클라우드 지연을 최소화한다. 분석 AI는 수년간 축적된 운송 경로, 운송사, 항만 체류 데이터에서 패턴을 학습해 리스크 스코어링과 정교한 ETA 예측을 지원한다. 생성형 AI는 이러한 복잡한 인텔리전스를 사용자에게 이해하기 쉬운 언어와 맥락으로 전달하며, 음성과 메시지 기반 커뮤니케이션도 가능하게 한다. 예측 AI는 지연, 파손, 온도 이탈 등 미래 리스크를 사전에 예측하고, 운영 AI는 중요 신호만을 선별해 불필요한 알림과 업무 노이즈를 제거한다. 대화형 AI는 챗봇이나 메신저를 통해 관리자 대시보드 없이도 즉각적인 질의응답을 제공해 의사결정 속도를 높인다. 데클라는 이 8가지 AI가 결합된 ‘에이전트 계층(Agentic Layer)’을 통해 공급망 운영 전반을 아우르는 지능형 자동화 기반을 제공하며, 선제적이고 적응형 공급망 의사결정의 새로운 기준을 제시하고 있다
[더테크 이승수 기자] 차량 네트워크 및 임베디드 시스템 개발 분야의 글로벌 소프트웨어 기업 벡터코리아와 블랙베리 리미티드의 자회사 QNX가 소프트웨어 정의 차량(SDV) 개발을 단순화하고 가속화하기 위한 통합 차량 소프트웨어 운영 플랫폼 ‘알로이 코어(Alloy Kore)’를 공동 개발해 발표했다. 알로이 코어는 갈수록 복잡해지는 현대 자동차 소프트웨어 아키텍처 문제를 해결하기 위해 설계된 기반 플랫폼으로, 자동차 제조사가 보다 빠르고 안정적으로 혁신을 추진할 수 있도록 확장 가능하고 안전 인증을 획득한 소프트웨어 기반을 제공한다. 현재 벡터와 QNX의 다양한 배포 채널을 통해 얼리 액세스(Early Access) 형태로 제공돼, OEM은 개발 환경에 맞춰 유연하게 도입할 수 있다. 그동안 기본 계층 소프트웨어의 통합과 최적화는 OEM에게 큰 부담으로 작용해 왔으며, 이는 고부가가치 애플리케이션 개발에 집중하는 데 걸림돌이 돼왔다. 알로이 코어는 이러한 구조적 한계를 해소하기 위해 QNX의 안전 인증 운영체제 및 가상화 기술과 벡터의 안전 미들웨어를 결합해, 차량 내 여러 도메인에 걸쳐 애플리케이션을 배포할 수 있는 경량·확장형 플랫폼을 구현했다. 이 플랫폼을 통해 OEM은 소프트웨어 통합 부담을 줄이고 개발 속도를 높이는 동시에, 운전자와 승객의 차량 내 경험을 개선하는 혁신 영역에 엔지니어링 역량을 집중할 수 있다. 현재 메르세데스-벤츠를 포함한 일부 OEM은 알로이 코어를 차세대 SDV 아키텍처에 적용하는 방안을 검토 중이다. 중앙 집중형 고성능 제어 유닛을 기반으로 차량 전반에 걸친 OTA 업데이트를 구현함으로써, 하드웨어와 소프트웨어 개발 주기의 분리를 가속화하는 것이 목표다. QNX 존 월 사장은 “알로이 코어는 차량 소프트웨어의 복잡성을 추상화해 OEM이 브랜드를 차별화하는 핵심 혁신에 집중할 수 있도록 돕는 전략적 촉매제”라고 강조했다. 벡터의 마티아스 트라우브 사장 겸 CEO 역시 “OEM이 새로운 차량 프로그램마다 동일한 통합 문제를 반복할 필요 없이, 보다 민첩하고 애플리케이션 중심적인 소프트웨어 전략으로 전환할 수 있게 하는 전환점”이라고 평가했다. 알로이 코어는 2026년 말 인증 버전 출시를 목표로 얼리 액세스 프로그램을 운영 중이며, 기능 안전(ISO 26262 ASIL D)과 사이버 보안(ISO/SAE 21434) 표준을 충족하는 차세대 SDV 핵심 플랫폼으로 자리매김할 전망이다.
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