아무리 많은 데이터를 학습해도 인공지능(AI)은 사람의 의도를 정확히 이해하지 못하는 경우가 많다. 사람의 선호를 반영하기 위해 활용되는 비교 학습 방식 역시 판단이 모호한 상황에서는 오히려 AI를 혼란스럽게 만드는 한계가 있었다. KAIST는 전기및전자공학부 김준모 교수 연구팀이 인간의 선호를 효과적으로 반영하면서도 데이터 효율성과 학습 안정성을 크게 높인 강화학습 프레임워크 ‘TVKD(Teacher Value-based Knowledge Distillation)’를 개발했다고 17일 밝혔다. 기존 AI 학습 방식은 ‘A가 B보다 낫다’는 식의 선호 비교 데이터를 대량으로 수집해 모델을 학습시키는 구조였다. 이 과정에서 많은 데이터가 필요하고, 선호 판단이 불명확한 경우 학습 안정성이 떨어진다는 문제가 지속적으로 제기돼 왔다. 연구팀은 이러한 한계를 극복하기 위해, 사람의 선호를 먼저 충분히 학습한 ‘교사(Teacher) 모델’이 핵심 정보를 ‘학생(Student) 모델’에 전달하는 방식을 제안했다. 이는 복잡한 내용을 정리해 설명해 주는 가정교사와 유사한 개념으로, 연구팀은 이를 ‘선호 증류(Preference Distillation)’라고 명명했다. T
어드밴텍이 산업용 LoRaWAN 게이트웨이 ‘WISE-6610 시리즈’를 앞세워 스마트 인프라 시장 공략을 강화한다. 어드밴텍은 스마트 팩토리, 스마트 시티, 에너지 관리 등 대규모 센서 네트워크가 요구되는 산업 환경을 겨냥해 해당 제품군을 본격 확대한다는 전략이다. WISE-6610 시리즈는 저전력·장거리 통신 기술인 LoRaWAN을 기반으로 설계된 산업 전용 게이트웨이로 다수의 엔드 디바이스를 안정적으로 수용할 수 있도록 구성됐다. 실내용과 실외형 모델로 구성되며 공장과 빌딩 환경부터 혹독한 산업 현장까지 다양한 적용 시나리오를 지원한다. 실내용 모델인 WISE-6610 V2는 8채널 구성을 채택해 공장과 빌딩 환경에 적합하도록 설계됐다. 실외형 모델인 WISE-6610P는 16채널 구성과 IP67 등급을 지원해 외부 환경에서도 안정적인 운용이 가능하다. 특히 802.3af/at PoE를 지원하며 옵션으로 제공되는 4G 셀룰러 백홀과 듀얼 SIM 구성을 통해 네트워크 이중화를 구현할 수 있어 통신 인프라 구축이 제한적인 현장에서도 유연한 설치가 가능하다. 성능 측면에서는 Semtech SX1302 칩셋을 채택해 총 16개의 LoRa 모듈레이터를 지원한다.
인스웨이브가 농협 ‘상호금융 차세대 정보계 시스템’의 UI 솔루션 공급자로 최종 선정되며 금융권 UI 혁신 분야에서 입지를 강화했다. 이번 사업은 디지털 금융환경 변화에 대응하고 고객 중심 서비스 환경을 구축하기 위한 농협중앙회의 차세대 프로젝트로 UI 통합성과 사용자 편의성 강화가 핵심 과제로 제시됐다. 농협중앙회는 정보계 시스템 전반의 고도화를 통해 내부 사용자 경험을 개선하고 운영 효율성을 높이는 데 주력하고 있다. 특히 방대한 데이터를 다루는 정보계 시스템 특성상 직관적인 UX와 안정적인 운영 환경이 중요해지면서 AI 기반 자동화 기술과 금융권 특화 UI 역량을 갖춘 인스웨이브가 최적의 파트너로 선정됐다는 평가다. 인스웨이브는 이번 사업에 AI 단말 플랫폼 ‘웹탑 스위트(WebTop Suite)’를 앞세웠다. 웹탑 스위트는 AI 증강 개발 기능과 사용자 중심 UI 자동화를 결합한 플랫폼으로 금융권 업무 환경에 특화된 차세대 UX를 제공한다. 일관된 인터페이스와 사용 편의성을 기반으로 운영 효율성을 높이며 금융권 디지털 전환 과정에서 핵심 역할을 수행하도록 설계됐다. 이번 프로젝트에서 인스웨이브는 디지털 혁신 가속과 사용자 친화적 서비스 환경 조성을 전
인텔리빅스가 한국소프트웨어산업협회(KOSA) 송년의 밤 행사에서 열린 ‘제24회 대한민국 AI·SW기업 경쟁력 대상’에서 AI 솔루션부문 최우수상(협회장상)을 수상했다. 이번 수상은 국내 소프트웨어 산업 경쟁력 강화를 목적으로 마련된 해당 시상에서 인텔리빅스의 기술력과 사업 성과가 종합적으로 인정받은 결과다. ‘대한민국 SW기업 경쟁력 대상’은 한국소프트웨어산업협회, 소프트웨어공제조합, 전자신문, 기업정보화연구센터가 공동 주최하는 행사로 국내 SW 기업을 대상으로 인적자원, 기술력, 시장가치, 국제화, 재무 등 다섯 가지 핵심 지표를 중심으로 평가를 진행한다. 여기에 발전방안과 SW 트렌드 대응 역량에 대한 설문조사를 더해 기업이 보유한 경쟁력을 정량적·정성적으로 검증하는 방식이다. AI 솔루션부문 최우수상을 받은 인텔리빅스는 독자 기술로 개발한 차세대 AI 영상관제 솔루션 ‘GenAMS’를 앞세워 영상보안, 산업안전, 국방 등 다양한 영역에서 기술력을 입증해 왔다. GenAMS는 실제 관제 환경에서의 적용 사례를 통해 현장 활용성과 효과를 축적해 온 것이 특징이다. 해당 솔루션은 화성시를 시작으로 고양시, 안산시, 부천시, 오산시, 김천시 등 20개 이상의
오케스트로가 ‘대한민국 AI·SW 기업 경쟁력 대상’에서 종합대상과 일자리창출 부문 최우수상을 동시에 수상하며 2관왕을 달성했다. 오케스트로는 이번 수상을 통해 AI·클라우드 전 영역을 아우르는 풀스택 기술 경쟁력과 산업 기여도를 공식적으로 인정받았다. 오케스트로는 서울 서초구 플렌티 컨벤션에서 열린 ‘제24회 대한민국 AI·SW 기업 경쟁력 대상’ 시상식에서 종합대상과 일자리창출 부문 최우수상을 수상했다. 2002년 시상식 출범 이후 종합대상과 본상을 동시에 수상한 기업은 오케스트로가 처음이다. 해당 시상은 한국AI·SW산업협회, 소프트웨어공제조합, 전자신문, 연세대학교 기업정보화연구센터가 공동 주최한다. 이번 수상은 오케스트로가 지난 7년간 AI와 클라우드 전반에서 축적해 온 기술력과 산업 내 역할을 종합적으로 평가받은 결과다. 회사는 AI·클라우드 전 영역을 포괄하는 풀스택 소프트웨어 역량을 고도화하며 독자적인 기술 체계를 구축해 왔다. 오케스트로는 2018년 자체 개발한 서버 가상화 솔루션 ‘콘트라베이스(CONTRABASS)’를 통해 국내 가상화 시장에 진입했다. 이후 고객의 전환 수요에 대응하며 가상화 대안으로 입지를 확대했다. 클라우드 네이티브 운
페스카로가 자동차 사이버보안과 전장 사업을 양대 축으로 하는 조직개편을 단행하며 성장 전략 고도화에 나섰다. 페스카로는 이번 개편을 통해 사업 영역을 사이버보안본부와 전장사업본부로 구분하고 각 본부별 전문성을 강화하는 동시에 중장기 사업 확장 기반을 재정비했다. 사이버보안본부는 진학성 페스카로 사이버보안본부 본부장이, 전장사업본부는 정재욱 페스카로 전장사업본부 본부장이 각각 총괄한다. 두 본부는 각자의 전문 영역에 집중하면서도 보안 기술과 전장 시스템 간 협업을 통해 통합 경쟁력을 강화한다는 방침이다. 페스카로는 기존에 분산돼 있던 자동차 사이버보안 관련 조직을 단일 본부 체계로 통합해 운영 효율성과 실행력을 높였다. 기술 기획, 컨설팅, 보안 솔루션 개발, 검증까지 전 과정을 하나의 구조로 묶어 유기적인 협업 체계를 구축하고 이를 통해 고객 대응과 내부 의사결정 속도를 동시에 강화한다는 전략이다. 글로벌 차량제작사와 해외 시장 확대에 대응하기 위한 전담 조직으로 ‘보안엔지니어링그룹’도 신설했다. 해당 조직은 고객 요구사항을 기술적으로 해석해 개발 및 검증 부서와 연계하는 역할을 맡는다. 글로벌 고객과의 기술 커뮤니케이션과 더불어 표준과 규제 대응 과정에서
에스투더블유(S2W)가 그리스 정부기관에 기업·기관용 보안 AI 솔루션 ‘퀘이사(QUAXAR)’를 공급하며 유럽 공공 시장 진출 포문을 열었다. 이번 공급은 다크웹과 텔레그램 등에서 생성되는 사이버 위협 관련 빅데이터를 수집·분석해 신종 위협 징후를 포착하고 대응을 지원하는 것이 핵심이다. 에스투더블유는 퀘이사를 통해 그리스 정부가 자국을 표적으로 한 사이버 안보 위협을 보다 체계적이고 효과적으로 인지할 수 있도록 인텔리전스를 제공한다. 해당 솔루션은 비정형 빅데이터 분석을 기반으로 위협 정보를 구조화하고 분석 결과를 정책·보안 대응에 활용할 수 있도록 설계됐다. 이번 계약은 유럽연합사이버보안청(ENISA) 본부 소재국인 그리스에서 정부기관의 엄격한 성능 검증과 안전성 검토를 통과해 이뤄졌다는 점에서 의미가 있다. 에스투더블유는 그간 국제기구와 아시아·중동 지역의 공공·정부기관을 중심으로 고객 기반을 확대하며 국제 기준에 부합하는 기술력과 보안성을 입증해 왔다. 업체는 이번 그리스 정부기관 레퍼런스를 교두보로 삼아 유럽 내 다른 정부기관과 공공부문으로의 진출을 확대할 계획이다. 동시에 정부 대상 거래(B2G)에서 축적한 기술 신뢰도를 바탕으로 기업 간 거래(
마키나락스가 ‘국방 특화 AI 플랫폼(K-AIP) 기반 지능형 GOP 작전지원체계 개발’ 사업을 수주하며 국방 분야 AI 적용을 본격화한다. 마키나락스는 방산혁신기업 100 전용 지원 과제로 추진되는 이번 사업의 주관기업으로 선정됐다고 밝혔다. 총 사업비는 약 44억 원 규모이며, 사업 기간은 2028년 10월까지 총 35개월이다. 공동연구개발기관으로는 국방대학교, 육군사관학교, 인하대학교가 참여한다. 현재 GOP(전방감시·경계작전지역) 작전은 상황 발생 시 사람이 직접 여러 정보를 확인하고 판단해 대응하는 방식으로 운영되고 있다. 아군이 활용 가능한 병력과 장비 상태를 점검하고 대응 수단을 선택하는 과정이 수작업으로 이뤄지다 보니, 판단에 시간이 소요되고 정확성에도 제약이 존재해 왔다. 병역자원 감소와 병력 감축이 현실화되는 상황에서 이러한 사람 중심의 작전 방식은 장기적 운용 측면에서 구조적 전환 필요성이 커지고 있다. 이번 사업은 이러한 환경 변화에 대응해, 사람의 경험과 판단에 의존하던 GOP 작전을 AI가 실시간으로 지원하는 구조로 전환하는 것을 목표로 한다. 마키나락스는 자체 AI 플랫폼 ‘런웨이(MakinaRocks Runway)’를 기반으로,
삐뚤빼뚤한 손글씨로 작성된 수학 답안을 사람처럼 채점하고, 풀이 과정의 오류까지 짚어주는 인공지능(AI) 모델이 개발됐다. UNIST 인공지능대학원 김태환 교수와 POSTECH 고성안 교수 연구팀은 손글씨 수학 답안을 자동으로 평가하는 AI 모델 ‘베미(VEHME, Vision-Language Model for Evaluating Handwritten Mathematics Expressions)’를 개발했다고 17일 밝혔다. 주관식 수학 문제 채점은 교육 현장에서 가장 많은 시간이 소요되는 업무 중 하나로 꼽힌다. 수식과 그래프, 도형이 혼합된 답안 구조와 학생마다 다른 필체, 배치 방식 때문에 이를 자동화하는 데에는 기술적 한계가 있었다. AI가 손글씨 수식을 정확히 인식하고 풀이 과정의 오류를 판단하기가 쉽지 않았기 때문이다. 연구팀이 개발한 베미는 사람이 풀이 과정을 따라가듯 수식의 위치와 문맥을 함께 이해해 채점을 수행한다. 단순히 정답 여부를 판단하는 데 그치지 않고, 풀이 과정 중 어느 단계에서 어떤 오류가 발생했는지도 함께 분석할 수 있다. 연구진이 미적분부터 초등학교 산수 수준까지 다양한 손글씨 수학 답안을 대상으로 성능을 검증한 결과, 베미는
원/달러 환율은 18일 외환당국이 강한 환율 안정 의지를 피력하는 가운데 장 초반 하락했다. 이날 서울 외환시장에서 미국 달러화 대비 원화 환율은 오전 9시5분 현재 전날 주간 거래 종가(오후 3시30분 기준)보다 2.2원 하락한 1477.6원이다. 환율은 2.5원 내린 1477.3원으로 출발한 뒤 비슷한 수준을 유지하고 있다. 간밤 미국 증시에서 인공지능(AI) 거품론 영향으로 3대 주가지수가 일제히 하락했다. 특히 오라클 AI 데이터센터의 일부 투자자 이탈이 과도한 설비 투자 우려와 수익성을 둘러싼 의구심으로 이어지면서 기술주 낙폭이 확대됐다. 장 마감 후 반도체 제조사 마이크론이 3분기 어닝 서프라이즈를 발표했으나, 위험 회피 심리가 눈에 띄게 반전되지는 못한 분위기다. 이날 유가증권시장에서 외국인 투자자는 장 초반부터 매도 우위를 기록 중이다. 코스피도 1% 넘게 하락하고 있다. 주요 6개국 통화 대비 달러 가치를 나타내는 달러인덱스는 전날보다 0.03% 내린 98.367 수준이다. 시장은 외환당국 개입을 경계하고 있다. 당국과 국민연금은 전날 환율 안정을 위해 외환스와프를 가동한 것으로 알려졌다. 이날 밤 발표되는 미국의 11월 소비자물가지수(CPI
코윈테크가 지난 9월 수주 계약에 이어 글로벌 에너지저장장치(ESS) 제조업체를 대상으로 ESS 제조라인의 자율주행로봇(AMR)과 조립 로봇 공급 계약을 추가로 체결했다고 밝혔다. 이번 계약에 따라 코윈테크는 2026년 상반기까지 ESS에 적용되는 배터리와 기타 부품을 완제품으로 조립하는 로봇과 제조라인 전반의 물류를 담당하는 AMR을 공급하게 된다. 코윈테크는 기존 단일 모듈 조립 방식에서 벗어나 다양한 모듈별 사이즈에 맞춰 조립이 가능한 가변형 타입으로 조립 로봇 설계를 변경했다. 이를 통해 ESS 제조 공정 전반의 유연성과 효율성을 동시에 높였다는 설명이다. 코윈테크 관계자는 “글로벌 ESS 물류 자동화 시장에서 연속 수주를 확보하며 독보적인 우위를 형성하고 있다”며 “현재 추가 수주를 검토 중이며, 공정 범위와 공급 지역도 확대되고 있어 ESS 공정 자동화 로봇이 향후 실적 성장을 견인할 것으로 기대한다”고 말했다. 이어 “올해부터 AMR의 본격적인 상용화를 시작한 이후 현재까지 로봇 수주가 전년 대비 465.2% 증가했다”며 “개발부터 상용화까지 빠른 실행력을 바탕으로 올해 AMR, 4-Way Shuttle, 하이브리드 스토커 등 신규 아이템의 양산
티맥스티베로는 KCC정보통신과 공동 영업 역량 강화를 위한 전략적 업무협약을 17일 체결했다고 밝혔다. 양사는 이번 협약을 통해 데이터베이스(DB), 시스템 통합(SI), IT 인프라 구축 등 주요 영역에서 협업 체계를 공고히 하고, 실질적인 사업 기회 창출을 추진할 계획이다. 티베로는 국산 DBMS 티베로를 기반으로 공공과 금융, 기업 분야에서 다수의 미션 크리티컬 시스템을 구축해 온 경험을 보유하고 있다. 오라클과의 높은 호환성과 안정적인 기술 지원 조직, 대규모 전환 및 운영 프로젝트 수행 역량이 주요 강점으로 제시됐다. KCC정보통신은 시스템 통합 분야에서 산업별 프로젝트 수행 경험과 폭넓은 고객 네트워크를 축적해 왔으며, 전국 단위의 영업과 기술 대응 체계를 갖추고 있다. 양사는 상호 강점을 결합해 공동 영업 활동을 강화하고 신규 고객 발굴과 제안 경쟁력 제고를 추진한다. 티베로는 제품 교육과 기술 자료 제공 등을 통해 KCC정보통신의 고객 대응 역량을 높이고, KCC정보통신은 이를 기반으로 산업별 영업 기회를 확장한다는 전략이다. 이번 협약은 정보 교류를 넘어 수요 기반 사업 발굴과 공동 제안 등 실질적인 성과 창출에 초점을 맞춘 협력 구조를 마련
물류·유통 산업의 AI 전환 성과를 공유하는 ‘2025 물류·유통 AI역량강화 지원사업 우수사례 발표회’가 16일 서울 송파구 롯데시그니엘 서울에서 열렸다. 이번 행사는 물류·유통 분야 AI역량강화 지원사업의 5개년 성과를 공유하고, 교육과 지원을 통해 실제 현장에 적용된 우수 사례를 소개하기 위해 마련됐다. 협회 주도로 진행된 이번 발표회에는 물류 기업, 기술 기업, 실무자와 전문가들이 참석해 AI 기반 물류 혁신의 현실적 방향을 논의했다. 이번 행사에서는 AI 배차·라우팅, WES 고도화, 데이터 시각화, 수요예측, 병원 의약품 재고 관리 등 물류 전반을 아우르는 사례가 소개됐다. 단순 기술 소개를 넘어 교육을 통해 확보한 AI 역량이 실제 현장 성과로 이어진 사례들이 중심을 이뤘으며, 물류 산업에서 AI가 ‘선택’이 아닌 ‘운영 필수 요소’로 자리 잡고 있음을 보여줬다는 평가다. 위밋모빌리티, AI 배차·라우팅으로 라스트마일 효율화 입증 첫 사례 발표에 나선 위밋모빌리티는 AI 기반 배차·라우팅 솔루션을 통해 라스트마일 물류의 복잡성을 해결한 경험을 공유했다. 위밋모빌리티는 설치 물류와 콜드체인, 식자재·의약품 배송 등 다양한 현장에서 배차 의사결정의
생성형 AI 확산으로 온라인 시험과 과제 평가의 신뢰성이 도전받는 가운데, AI 기반 온라인 평가 솔루션 기업 그렙의 ‘모니토플러스(Monito+)’가 평가 환경 관리 중심의 기술적 대안으로 주목받고 있다. 결과물만으로 AI 활용 여부를 판별하기 어려워진 상황에서, 평가 과정과 환경을 구조적으로 통제하는 방식이 새로운 기준으로 부상하고 있다는 분석이다. 최근 교육 현장에서는 ChatGPT 등 생성형 AI를 활용한 답안과 수험생이 직접 작성한 답안을 결과물만으로 구분하기 어렵다는 문제가 반복적으로 제기되고 있다. 실제 대학 실험 사례에서도 AI 활용 여부에 따른 점수 차이는 컸지만, 답안 내용만으로는 판별이 쉽지 않았다는 결과가 나타났다. AI 탐지 기술 역시 프롬프트 조정이나 문장 재구성만으로 우회가 가능해 실효성 논란이 이어지고 있다. 이러한 한계로 인해 대학과 교육기관들은 평가 방식 전환을 모색하고 있다. 필기·구술 평가 병행, AI 활용을 전제로 한 혼합형 평가 도입과 함께, 부정행위를 사전에 차단할 수 있는 평가 환경 관리 기술의 중요성이 커지고 있다. 단순 사후 판별이 아닌 시험 전 과정에서의 통제가 새로운 평가 신뢰성 확보 수단으로 부각되고 있다.
AI 기반 인지 솔루션 전문기업 뷰런테크놀로지가 자사의 ADAS용 라이다 인지 솔루션 ‘뷰원(VueOne)’으로 자동차 소프트웨어 개발 프로세스 품질 인증인 A-SPICE(Automotive SPICE) 레벨 2(CL2)를 획득했다. 이번 인증은 글로벌 완성차(OEM)와 1차 협력사(Tier-1)가 양산 파트너 선정 시 필수적으로 요구하는 기준을 충족했다는 의미로, 뷰런이 글로벌 ADAS 양산 시장에 본격 진입하는 전환점으로 평가된다. A-SPICE는 자동차 소프트웨어의 개발·관리·검증 역량을 평가하는 국제 표준 프로세스로, 레벨 2는 시스템적 관리 체계와 품질 보증 프로세스가 안정적으로 운영되고 있음을 의미한다. 특히 ADAS와 자율주행 소프트웨어 분야에서는 해당 인증이 사실상 양산 전제 조건으로 작용한다. 이번 CL2 획득을 통해 뷰런은 ‘뷰원’이 기술 검증 단계를 넘어 실제 양산 적용이 가능한 제품임을 공식적으로 입증했다. 주목할 점은 인증 속도다. 뷰런은 지난 3월 A-SPICE 레벨 1(CL1)을 획득한 데 이어 불과 7개월 만에 레벨 2 인증을 추가로 확보했다. 일반적으로 대형 Tier-1 기업조차 장기간 준비가 필요한 인증 단계를 스타트업이 단기
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UPDATE: 2025년 12월 18일 15시 46분
