[세 줄 요약] ·OT 시스템, 해킹 위협 증가…여전히 수동적 대응에 머물러 ·카스퍼스키·포티넷, 보안 격차와 전략적 대응 필요성 지적 ·OT 보안, 기술 이슈 넘어 전사 리스크 관리 과제로 부상 산업 시스템 해킹은 데이터 유출이 아니라 공장 셧다운이다 공장은 이제 더 이상 단순한 철과 기계의 공간이 아니다. 지하철 전동차, 물류 창고의 컨베이어, 정수장 펌프까지 우리 주변의 수많은 설비는 지금 대부분 디지털 시스템으로 제어되며 네트워크에 연결돼 있다. 이러한 시스템을 움직이는 것이 바로 ‘OT(운영 기술, Operational Technology)’다. 쉽게 말해, OT는 기계를 움직이는 ‘보이지 않는 뇌’이자 공장의 신경망이다. IT가 사람의 정보를 다룬다면 OT는 현실의 기계를 다룬다고 이해할 수 있다. 가령 IT 시스템이 해킹당하면 개인정보가 유출되지만 OT가 공격받으면 기계가 멈춘다. 전력 공급이 끊기고, 공장이 멈추고, 심지어 정수장에 독극물이 투입될 수도 있다. 실제로 2021년 미국 플로리다주에서는 정수장 SCADA 시스템이 해킹되어 수산화나트륨 농도를 100배 올리는 시도가 있었다. 다행히 인명 피해는 없었지만 해당 OT 해킹은 단순한 데이터
베스핀글로벌이 지역 인력양성기관 스마트인재개발원과 함께 AI 디지털 인재 양성 및 AI 에이전트 서비스 확산을 위한 업무협약을 체결했다. 이번 협약은 양 기관이 보유한 기술력과 인재 양성 역량을 결합한 전략적 파트너십의 일환이다. 양사는 이번 협약으로 AI 및 디지털 기술에 특화된 교육과정을 공동으로 개발·운영하고 AI 에이전트 기반 서비스 실증 사업을 추진한다. 교육과정은 데이터베이스, 클라우드, 소프트웨어 개발, AI 모델링, AI 에이전트 활용 등 다양한 커리큘럼으로 구성돼 기업 재직자·대학생·청년 등을 대상으로 맞춤형 심화 과정으로 제공될 예정이다. AI 에이전트 서비스의 확산을 위해서는 베스핀글로벌의 ‘헬프나우 에이전틱 AI 플랫폼’을 기반으로 공공기관, 교육기관, 산업체를 대상으로 실증 사업을 전개한다. 이 사업은 우선 호남권에서 시범 운영 후 전국 확산 및 라이선스 사업화로 확대될 방침이다. 차준섭 스마트인재개발원 이사장은 “산업현장에 실질적으로 기여할 수 있는 맞춤형 교육과 실증 기반의 협력 모델을 만들어가고자 한다”며 “베스핀글로벌과의 시너지가 AI 디지털 전환을 견인하는 모범 사례가 되기를 기대한다”고 밝혔다. 허양호 베스핀글로벌 코리아 대
지엔이 글로벌 인증기관 뷰로베리타스와 협력해 EU RED(Radio Equipment Directive) 사이버보안 규제에 대응하는 자동 점검·매핑 플랫폼 ‘Z-RED’를 출시했다. 이번 협업은 인증 리드타임을 단축하고 비용 부담을 줄이기 위한 전략적 파트너십으로 중소·중견기업을 포함한 다양한 산업계의 인증 장벽 해소에 실질적인 해법을 제공한다. Z-RED는 블루투스, Wi-Fi, LTE 등 무선통신 기능을 탑재한 제품에 대해 적용되는 RED 3.3(d), (e), (f) 항목의 사이버보안 요건 충족 여부를 자동으로 진단하고 기술적 미비점을 조항별로 식별해 매핑하는 기능을 제공한다. AI 기반 기술문서 분석 기능과 실무 가이드를 결합해 복잡한 인증 준비 과정을 체계적으로 지원하며 뷰로베리타스와 연계된 통합 인증 서비스까지 원스톱으로 제공한다. 또한 지엔은 Z-RED 출시와 함께 RED 사이버보안 자가진단 서비스를 공식 홈페이지를 통해 무료로 제공한다. 사용자는 간단한 질의 응답을 통해 인증 대상 여부를 확인하고 조항별 진단 결과와 대응 가이드, RED 3.3 기술요건 매핑표가 포함된 상세 보고서를 이메일로 받아볼 수 있다. 이를 통해 사전 준비부터 기술적 보
가트너가 2025 AI 하이프 사이클(Hype Cycle for Artificial Intelligence)을 통해 향후 AI 기술 혁신을 이끌 핵심 기술로 ‘AI 에이전트’와 ‘AI 레디 데이터’를 지목했다. 동시에 ‘멀티모달 AI’와 ‘AI TRiSM(AI 신뢰·위험·보안 관리)’ 기술이 향후 5년 내 주류가 될 것으로 전망되며 보다 책임감 있는 AI 구현의 필요성도 함께 제기됐다. 가트너는 이번 보고서에서 AI 기술 발전의 시간 흐름에 따라 기술 수명 주기와 시장 기대치의 변화를 분석했다. 그중에서도 AI 에이전트와 AI 레디 데이터는 낙관적인 기대와 기술적 가능성에 대한 투기적 전망이 더해지며 현재 기술 사이클의 정점에 위치한 것으로 나타났다. 하리타 칸다바투(Haritha Khandabattu) 가트너 시니어 디렉터 애널리스트는 “AI에 대한 투자는 여전히 활발하며, 생성형 AI에서 지속 가능한 AI 제공을 위한 기반 기술로 패러다임이 이동하고 있다”고 분석했다. AI 에이전트는 디지털 또는 물리적 환경에서 인지, 의사결정, 행동 수행을 통해 목표를 달성하는 자율 혹은 반자율 소프트웨어로 정의된다. 기업은 다양한 AI 기술과 대규모언어모델(LLM)을
올해 10주년을 맞은 토스가 지난 7월 말 기준 누적 가입자 3000만 명을 돌파했다고 6일 밝혔다. 금융 활동을 본격적으로 시작하는 2030세대에서의 가입률은 특히 높았다. 7월 행정안전부 주민등록인구통계를 기준으로 토스 연령대별 가입자 수를 분석한 결과, 20대 가입률은 약 95%(554만 명), 30대는 약 87%(580만 명)로, 2030세대 전체 가입률은 91%를 넘어섰다. 이러한 흐름은 2030세대에 국한되지 않는다. 경제 활동을 가장 활발히 하는 생산연령인구(15~64세) 전체로 범위를 확장해도 약 2674만 명이 토스에 가입한 것으로 확인되며, 가입률은 76%에 달한다. 금융 거래가 가장 집중되는 집단에서 10명 중 7명 이상이 토스를 선택했다는 점은 폭넓은 연령층에서 사용자 기반을 안정적으로 확보하고 있다는 사실을 뒷받침한다고 토스는 강조했다. 토스는 현재 하나의 앱 안에서 송금, 결제, 투자, 뱅킹, 신용조회, 인증, 세무, 대출 및 보험 중개까지 다양한 금융 서비스를 통합해 제공하고 있다. 사용자는 별도의 기관 방문이나 복잡한 절차 없이 여러 금융 활동을 하나의 흐름 안에서 이어갈 수 있다. 이 같은 성장에는 사용자 중심의 금융 경험 설계
알리바바 클라우드가 차세대 AI 인재 육성을 위한 국제 해커톤을 개최했다. 서울대·고려대·연세대·KAIST 등 국내 주요 대학 소속 학생들이 참여한 이번 행사는 분산형 AI 플랫폼 기업 FLock.io와의 협업으로 진행됐으며 알리바바의 오픈소스 대규모 언어모델 Qwen을 활용한 실습과 개발 프로젝트 중심으로 구성됐다. 해커톤은 지난 7월 28일부터 8월 2일까지 6일간 진행됐다. 참가자들은 Qwen 모델을 산업별 요구에 맞춰 파인튜닝하고 분산형 AI 애플리케이션을 설계했다. 실습은 FLock.io의 AI 아레나 플랫폼을 기반으로 이루어졌으며 고성능 연합 학습 환경에서 모델 구현과 성능 최적화에 집중했다. 참가자들은 알리바바 클라우드의 인프라와 기술지원을 바탕으로 다국어 이해 및 생성 능력을 갖춘 Qwen 모델을 직접 운용하며 고급 AI 아키텍처와 데이터 처리 기술을 습득했다. 수상작은 감정 분석 기반 투자 의사결정 AI 모델과 블록체인 연동 Web3 에이전트 등으로 구성됐다. 이들 팀은 Qwen의 유연성과 실시간 처리 성능을 활용해 다양한 산업 적용 가능성을 입증했다. 최종 수상자는 고려대, 연세대 소속 개발자들로 구성된 3개 팀이다. 알리바바 클라우드는 A
국내 기업 10곳 중 9곳이 향후 1년 내 AI 에이전트를 도입할 계획인 것으로 나타났다. 글로벌 자동화 솔루션 기업 유아이패스(UiPath)는 최근 IDC에 의뢰한 인포브리프 ‘에이전틱 자동화: 오늘날 기업을 위한 유기적 오케스트레이션 구현’으로 이 같은 조사 결과를 발표했다. 보고서에 따르면, 국내 기업의 약 24%는 이미 에이전틱 AI를 도입했으며 67%는 향후 12개월 이내 도입을 계획하고 있다고 밝혔다. AI 에이전트 기반 기술은 단순 시범 운영을 넘어 도입 확산 국면에 접어들었으며 특히 2025년은 기업 AI 도입 전략의 전환점이 될 것으로 전망된다. 주요 도입 목적은 복잡한 업무의 효율적 처리, 생산성 향상, 경쟁력 확보로 나타났다. 에이전틱 AI는 기업 내 복잡한 업무를 자동화하고 유기적으로 연결하는 기술로 RPA(로보틱 프로세스 자동화)와 결합해 에이전틱 자동화로 발전하고 있다. 조사에 따르면 기업들이 주목하는 활용 분야는 고객 지원(63%), 생산성 향상(54%), 리스크 관리 및 이상 탐지(50%) 등이다. 특히 금융·운송·교육 산업에서의 활용 가능성이 높게 평가되고 있다. 하지만 본격적인 확산을 가로막는 과제도 존재한다. 양질의 학습 데
이에이트(E8)는 이화여자대학교 의과대학 부속 서울병원(이하 이대서울병원)과 지난 4일 환자 맞춤형 혈류 시뮬레이션 및 AI 분석 기술 공동 개발을 위한 상호협력 업무협약(MOU)을 체결했다고 밝혔다. 이번 협약은 양 기관이 환자 맞춤형 혈류 시뮬레이션과 AI 기반 해석 기술을 고도화하고, 이를 통해 정밀의료 및 스마트 헬스케어 분야의 혁신을 촉진하기 위해 마련됐다. 특히 이 협약은 뇌졸중, 뇌경색 등의 질환에 개인별 혈류역학 차이가 어떤 영향을 미치는 지를 규명하는 공동연구를 진행하는 것이 그 핵심이다. 이에이트와 이대서울병원은 이번 협약을 통해 ▲환자 맞춤형 혈류 시뮬레이션 및 AI 분석 공동연구 ▲연구 성과의 실용화와 서비스 모델 확산을 위한 사업화 추진 ▲기타 AI 기반 환자 맞춤형 솔루션 개발을 위한 연구 기획 등 다양한 분야에서 긴밀히 협력할 예정이다. 이대뇌혈관병원 원장 송태진 교수는 “뇌혈관 질환은 국내 사망원인 3위로 조기 진단과 예측이 생명을 좌우한다. 초고령화로 발병률이 급증하는 만큼 개인별 요인에 기반한 맞춤형 진단 솔루션이 절실하다”며 “이번 이에이트와의 협력을 통해 개발되는 AI 혈류 시뮬레이션 기술은 정밀하고 빠른 진단을 가능케 해
노르마가 QSL 등 글로벌 주요 양자 연구·산업 관계자들과 만나 양자 기술 협력 확대를 위한 논의를 진행했다. 노르마는 최근 서울 본사에 방문한 에딘버러대학교 크레이그 스켈던 교수, 스코틀랜드 경제개발공사 초타로 호리우치 이사 등과 함께 글로벌 공동 연구 개발과 인재 교류 모델을 구체화하기 위한 미팅을 가졌다고 밝혔다. 이번 만남은 지난해 퀀텀코리아 행사에서 체결한 노르마·에딘버러대 간 양자 기술 협력 MOU에 따른 후속 교류의 일환으로 이뤄졌으며 실질적인 공동 과제를 모색하는 자리였다. 에딘버러대 양자 소프트웨어 랩(Quantum Software Lab, QSL)을 이끌고 있는 스켈던 교수는 이 자리에서 QSL의 주요 성과를 공유하고 양자 소프트웨어 분야의 협력 가능성과 방향성을 제시했다. QSL은 영국의 NQCC(National Quantum Computing Centre, 국립양자컴퓨팅센터)와 협력해 운영되는 연구소로 양자 소프트웨어 및 알고리즘 연구에서 글로벌 최고 수준의 성과를 자랑한다. 호리우치 이사는 스코틀랜드 정부의 ‘핵심 기술 슈퍼클러스터(Critical Technologies Supercluster)’ 프로그램을 소개하고 한국 기업이 참여할
바이브컴퍼니가 케이뱅크의 지식관리시스템(KMS) 고도화 사업을 수주하며 금융권 상담 혁신에 나선다. 이번 프로젝트는 단순한 시스템 개선을 넘어, 차세대 상담 체계를 위한 기반 마련과 LLM(Large Language Model) 기반 기술 도입 가능성까지 염두에 둔 구조로 설계됐다. 케이뱅크는 고객 응대 품질을 높이고 향후 상담 자동화 시스템으로 전환하기 위한 전초 단계로 이번 KMS 고도화를 추진한다. 바이브컴퍼니는 이번 사업을 통해 지식관리 체계 컨설팅부터 LLM 기반 자연어 검색 기능 도입, 실시간 벡터 DB 구축, 외부 시스템과의 API 연계 등 전방위적 기능을 수행하게 된다. 특히 이번 프로젝트는 단편적 정보 제공이 아닌, 상담자가 실시간으로 필요한 정보를 빠르게 확인하고 응대 품질을 높일 수 있도록 시스템 구조를 설계한 것이 핵심이다. 바이브컴퍼니는 이를 통해 고객 질의에 대한 정확도 높은 응답 체계를 구현하고, 상담 업무의 일관성과 효율성을 동시에 확보한다는 계획이다. 나아가, 향후 단계적 고도화를 통해 AI 기반 고객 의도 분석, 자동 응답 추천 등 다양한 지능형 기능도 탑재가 가능하도록 시스템의 유연성을 확보했다. 이는 향후 금융권 상담 서비
데이원컴퍼니가 국내 AI 기술 주권 확보를 위한 국가 프로젝트에 참여하며 AI 대중화 실현에 나선다. 데이원컴퍼니는 과학기술정보통신부가 주관하는 ‘독자 AI 파운데이션 모델’ 개발 사업에 업스테이지 컨소시엄의 교육 파트너로 합류했다고 6일 밝혔다. 이번 프로젝트는 2027년까지 한국형 초거대 AI 모델을 자체 개발해 글로벌 경쟁력을 확보하는 것을 목표로 추진된다. 네이버클라우드, LG AI연구원, SK텔레콤, NC AI, 업스테이지 등 5개 컨소시엄이 최종 개발 주체로 선정됐으며, 그 중 업스테이지는 유일한 스타트업으로 주관사를 맡아 ‘Solar WBL’이라는 이름의 대규모 언어 모델 개발을 주도하고 있다. 데이원컴퍼니는 해당 컨소시엄에서 ‘전 국민 AI 리터러시 교육’ 부문을 전담하게 된다. 이를 통해 초등학생부터 대학생, 일반 성인과 직장인까지 전 세대를 대상으로 AI 교육 콘텐츠를 기획·운영할 예정이다. 교육 범위는 AI 기초 이해, 윤리적 활용, 실무 적용 등으로 구성되며, 데이원컴퍼니의 자체 학습관리시스템(LMS)과 콘텐츠 제작 인프라를 바탕으로 온라인 강의, 실습 키트, 전국 단위 경진대회 등 실용적이고 체계적인 프로그램이 제공된다. 교육은 기술
에이아이딥이 비정형 데이터의 개인정보를 자동으로 식별하고 처리할 수 있는 딥러닝 기반 비식별화 솔루션 ‘딥프라이버시(DeepPrivacy)’를 출시했다. 딥페이크 탐지 기술을 앞서 선보인 에이아이딥은 이번 신제품을 통해 딥러닝 보안 기술의 영역을 비정형 데이터 보호로까지 확장하며, 공공·민간 영역의 개인정보 활용과 보호 균형을 실현하는 데 나섰다. 딥프라이버시는 이미지 및 영상 등 정형화되지 않은 데이터에서 이름, 얼굴, 차량 번호판 등 다양한 개인정보를 자동으로 탐지하고, 이를 익명화 또는 가명화 방식으로 처리한다. 특히 공공기관과 기업들이 보유한 영상 기반 데이터에서도 문서 수준의 개인정보 추적·제어가 가능하다는 점에서 높은 주목을 받고 있다. 이 솔루션은 경량화된 딥러닝 모델을 기반으로 다중 개인정보 항목을 고속으로 탐지하는 것이 특징이다. 이를 통해 대규모 데이터 처리 환경에서도 실시간 보안 처리를 가능케 하며, 저조도·저화질 등 열악한 환경에서도 높은 정확도를 유지해 다양한 현장 적용이 가능하다. 식별된 정보는 모자이크 등으로 비식별화하거나 실존 정보를 대체하는 가명화 방식으로 변환할 수 있어 데이터 활용성과 보안성을 동시에 확보할 수 있다. 에이아
아이지에이웍스가 데이터 분석의 전 과정을 자동화하는 AI 분석 에이전트 ‘클레어(CLAIRE)’를 출시했다. 분석 전문 지식이 없는 실무자도 전문가 수준의 인사이트를 도출할 수 있도록 설계된 클레어는 국내 첫 상용 데이터 분석 전용 에이전트로, 데이터 기반 업무 환경의 새로운 전환점을 제시한다. 클레어는 데이터 분석의 각 단계를 16개의 전담 AI가 분담하는 다중 에이전트 구조로 구현됐다. 질문 이해, 분석 기획, 쿼리 생성, 데이터 오류 검증, 시각화, 해석 등 기존에 데이터팀이 담당하던 복잡한 절차를 분산 수행함으로써 정확성과 속도를 동시에 확보했다. 단일 AI가 전체 프로세스를 수행할 때 발생할 수 있는 해석 오류나 정보 누락을 구조적으로 방지할 수 있다는 설명이다. 실제 베타 테스트에서 클레어는 사람보다 3배 많은 조건을 반영해 분석을 수행했으며, SaaS 단독 툴 대비 분석 속도는 90% 이상 개선됐다. 이 과정에서 데이터 누락이나 오류 사례는 단 한 건도 발생하지 않았다. 기존에는 데이터팀과 여러 차례 조율이 필요했던 분석 요청도, 클레어를 통해 질문 한 줄로 즉시 결과를 얻을 수 있게 된다. 클레어의 가장 큰 강점은 ‘분석 흐름의 확장성’이다.
아마존웹서비스(이하 AWS)가 국내 38개 기관이 참여하는 대규모 연합학습 기반 신약개발 프로젝트 ‘K-MELLODDY’의 AI 플랫폼에 클라우드 인프라를 제공한다고 5일 밝혔다. 이 프로젝트는 신약 후보 물질의 특성을 AI 기반으로 예측해 전임상 과정을 단축하고, 민감한 의료 데이터를 중앙화하지 않고도 협업을 가능케 하는 새로운 방식으로 주목받고 있다. K-MELLODDY는 국내 11개 대학, 9개 제약사, 8개 AI 기업, 7개 연구기관, 3개 병원을 포함한 총 38개 기관이 참여하는 국내 최대 규모의 의료 R&D 이니셔티브다. 이 프로젝트는 제약·의료 산업에 데이터 프라이버시 보호와 기관 간 협업이라는 두 가지 요구를 동시에 충족할 수 있는 연합학습(Federated Learning) 방식을 채택했다. 참여 기관은 각자의 민감한 데이터를 외부로 전송하지 않고, 자체 보안 환경 내에서 AI 모델을 학습시킨 후 학습된 파라미터만 중앙 서버에 공유하는 방식으로 협업한다. 이 구조는 개인정보보호법이 엄격한 국내 규제 환경에 최적화되어 있으며, 의료 데이터의 비중앙화 원칙을 준수하면서도 고성능 예측 모델 개발을 가능하게 한다. AWS는 아시아 태평양(서울
슈퍼브에이아이가 과학기술정보통신부가 주관하는 ‘독자 AI 파운데이션 모델’ 구축 사업에서 LG AI연구원이 이끄는 컨소시엄의 핵심 파트너로 선정됐다. 이번 컨소시엄은 정부로부터 지원받는 5개 정예팀 중 하나로, 슈퍼브에이아이는 LG 계열사를 제외한 기업 중 유일하게 AI 모델 개발 주체로 참여한다. 슈퍼브에이아이는 멀티모달 기반의 차세대 파운데이션 모델 개발을 위해 시각, 언어, 행동 데이터를 종합적으로 설계하고 구축하는 역할을 맡는다. 특히 제조, 물류, 의료 등 실제 산업 환경과 밀접한 ‘피지컬 AI’ 구현을 위한 기반 모델 개발과 고품질 데이터 셋 구축에 집중한다. 피지컬 AI는 카메라, 라이다 등 센서로 현실 세계를 인식하고, 이를 언어·시각 정보와 통합한 후 판단을 내려 물리적 행동을 수행하는 AI 기술이다. 제조업 비중이 높은 한국은 피지컬 AI를 구현하기에 적합한 산업 환경과 데이터를 보유하고 있어, 이번 프로젝트가 글로벌 경쟁력 확보의 전환점이 될 것으로 기대된다. 슈퍼브에이아이는 이 과정에서 멀티모달 데이터셋을 오픈소스로 공개해 산업계 전반의 AI 도입 장벽을 낮춘다는 계획이다. 또한 슈퍼브에이아이는 국내 최초 산업용 비전 파운데이션 모델 ‘
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UPDATE: 2025년 09월 03일 12시 40분
