3대 사업 영억 고르게 성장...연결 매출 17조6085억 원, 영업이익 1조7532억 원 기록 SK텔레콤(SKT)이 견고한 실적을 바탕으로 글로벌 AI 컴퍼니로의 전환을 가속화한다. SKT는 지난 해 발표한 ‘AI 피라미드 전략’ 아래 추진했던 AI인프라, AIX, AI 서비스 3대 사업 영역이 고르게 성장하며 2023년 연결 매출 17조6085억 원, 영업이익 1조7532억 원을 기록했다고 5일 밝혔다. 각각 전년 대비 1.8%, 8.8% 증가했으며, 순이익은 1조1459억 원을 기록했다. 별도 기준으로는 매출 12조5892억 원, 영업이익 1조4559억 원, 순이익 1조597억 원이다. SKT의 AI 사업들은 그 동안 구축해온 AI 인프라와 기술 역량을 바탕으로 올해 본격적인 매출 성장을 이룰 것으로 기대된다. AI 데이터센터·AI엔터프라이즈·AI반도체는 시장 수요의 가파른 성장과 함께 올해 빠르게 매출을 확대하며 AI 사업 성장을 견인할 것으로 전망된다. 지난 해 정식 출시 후 시장에서 큰 반향을 일으킨 AI 개인비서 'A.(에이닷)'은 올해 킬러 서비스를 지속적으로 추가하며 AI 에이전트 시장을 선도한다는 전략이다. SKT는 AI 사업의 글로벌 확장
딥브레인AI가 딥러닝 기반 딥보이스 탐지 기술에 대한 특허를 출원했다고 5일 밝혔다. 이번 특허는 인공지능 기반 음성탐지 서버 및 방법에 대한 기술이다. 딥러닝 기반의 음성 추출 방식을 사용해 AI로 조작한 가짜 목소리, 이른바 딥보이스에 대한 탐지 성능을 극대화한 게 핵심이다. 딥브레인AI는 해당 특허를 적용한 딥페이크 탐지 솔루션을 앞세워 보이스피싱 등 AI를 악용한 범죄 예방에 나선다. 기존 딥보이스 탐지 시에는 멜 주파수 켑스트럼(MFCC) 기법이 주로 사용됐다. MFCC란 음성 인식, 음향 분석 등 다양한 오디오를 분석하는 분야에서 널리 사용되는 방식이다. 다만 고주파 영역대의 음성 정보를 상대적으로 덜 추출하게 돼 해당 영역대에 포진해 있는 위변조 음성의 흔적을 탐지하는 데에 다소 한계를 지닌다. 딥브레인AI는 이번 출원한 특허 기술에 정보 추출 모델과 위변조 유무 판별 모델을 통합해 학습한 딥러닝 모델을 적용해 탐지 성능을 개선했다. 또 데이터 분석을 위한 전처리 과정부터 변조 유무 판별, 결과 값의 후처리까지 전담하는 하나의 서버 파이프라인으로 구성해 단순 탐지를 넘어 솔루션으로 활용 가능하도록 했다. 특히 딥러닝 모델적 단계에서 구체적 지표를
루시아 및 연계 소프트웨어 비롯해 핑거 금융 플랫폼과 기업 솔루션 활용할 계획 핑거가 5일 솔트룩스와 ‘인공지능 기반 금융 플랫폼 구축을 위한 전략적 업무 협약(MOU)’을 체결했다고 밝혔다. 양사는 인공지능과 핀테크 분야를 기반으로 각자 축적한 기술력과 노하우를 결합, 금융권 대상 생성 AI 개발에 함께 나선다. 프로젝트에는 솔트룩스의 LLM(거대언어모델) ‘루시아’ 및 연계 소프트웨어를 비롯해 핑거의 금융 플랫폼과 기업 솔루션 등이 폭넓게 활용된다. 양사는 새로운 사업 모델을 발굴하고 영업 및 마케팅 활동에서도 협력해 다양한 시너지를 창출해 갈 예정이다. 핑거는 이번 MOU를 통해 AI를 활용한 ‘스마트한 핀테크 솔루션 제공’에 집중할 계획이다. 이번 협약 체결은 양사가 금융 분야에서 공동으로 기술을 개발, 영업적인 성과를 달성하기 위한 중요한 단계로 평가 받고 있다. 제1·2금융권을 비롯해 다수의 금융기관에 스마트 금융 플랫폼을 공급하는 핑거는 대체불가토큰(NFT), 토큰증권(STO) 등 디지털자산 관련 신사업을 전개하는 핀테크 기업이다. BIG, 오케스트라, F-Chain 등 자체 개발 솔루션을 다수 보유하며, 최근에는 축적된 B2B 사업 경험을 기반
데이터브릭스가 AI 기반 데이터 플랫폼인 아인블릭(Einblick)을 인수한다고 5일 밝혔다. 데이터브릭스는 이번 인수를 통해 조직이 데이터 인텔리전스를 보편화하고 품질, 속도 및 민첩성을 갖춘 차세대 데이터 및 AI 애플리케이션을 개발할 수 있도록 지원한다는 방침이다. 아인블릭은 쉽게 인사이트를 도출할 수 있도록 자연어 질문을 코드, 차트 및 모델로 변환하는 최첨단 기술 분야에서 데이터 팀에 민첩한 워크플로우를 제공해 데이터를 신속하게 탐색하고 예측 모델을 구축할 수 있도록 지원한다. 또 데이터 앱을 배포하며 사용자가 자연어를 사용하여 데이터 문제를 해결할 수 있도록 한다. 알리 고드시 데이터브릭스 CEO는 "임마누엘, 필립을 비롯해 유능한 인재를 갖춘 아인블릭 팀이 데이터브릭스에 합류하게 된 것을 매우 기쁘게 생각한다"며 "데이터브릭스와 아인블릭 팀은 오늘날 조직이 성공하기 위해서는 데이터와 AI를 깊이 활용해야 한다는 공통의 가치관을 갖고 있다"고 설명했다. 이어 "앞으로 아인블릭의 혁신적인 AI 네이티브 접근방식을 데이터브릭스의 플랫폼과 통합해 조직이 데이터 인텔리전스를 보편화하고 품질, 속도 및 민첩성을 갖춘 차세대 데이터 및 AI 애플리케이션을 개
차별화한 맞춤 쇼핑 경험 제공이 가능한 초개인화 광고 소재 제작 시스템 구축 브이캣이 플래티어와의 협약으로 이커머스 CRM 마케팅 소재를 실시간 제작하는 영역까지 담당한다. 브이캣은 2일 AI 개인화 마테크 솔루션 그루비를 운영하는 플래티어와 업무협약을 체결했다. 이번 협약의 목적은 차별화한 맞춤 쇼핑 경험 제공이 가능한 초개인화 광고 소재 제작 시스템을 구축하는 것이다. 양사는 플래티어의 실시간 빅데이터 처리 기술과 브이캣의 실시간 영상 렌더링 기술을 결합해 사업을 본격화할 예정이다. 브이캣은 상품 상세페이지의 URL만 입력하면 AI가 마케팅 영상과 배너 이미지를 자동제작하는 서비스다. 네이버, 쿠팡, 롯데온, G마켓, SSG닷컴 등의 국내 주요 이커머스 플랫폼사가 브이캣으로 소재 제작을 자동화하고 있다. 정범진 브이캣 대표는 “브이캣은 생성 AI 기반 영상 렌더링 기술 고도화를 통해 실시간으로 고객별 맞춤 마케팅 소재 제작이 가능하도록 지원할 것“이라며 “기존에는 이미지로만 노출하던 광고 영역을 영상으로 확장하는 등 대량의 콘텐츠 제작에 대응할 수 있는 시스템 구축에 집중하겠다“고 전했다. 이봉교 플래티어 데이터솔루션사업추진단장은 “그루비는 딥러닝과 머신
제조 영역 안에는 수많은 과정의 생산 요소가 존재한다. 제조 기업은 제품 생산을 위한 원자재 수주 및 입고부터 자재 및 설비 관리, 공정 투입, 생산 공정, 공정 검사, 생산 및 공정 관리, 재고 관리, 완제품 품질 검사 등을 아울러 생산에 필요한 제품 생애주기를 관장한다. 제조실행시스템(MES)은 지난 20세기 후반 등장한 이후로 앞선 생산 요소의 통합적 관리가 용이하도록 돕는다. 제조 솔루션 업체 코어스는 MES를 기반으로, WMS·바이오밴드·시카다·그리드·에어 등 스마트 팩토리 전주기 자동화 관리 기술 ‘망고 시리즈’를 산업에 제시한다. 박진호 코어스 대표는 “망고 시리즈 내 모든 제품을 융합·연동하는 세계관인 ‘망고 커넥트’가 코어스의 비전”이라며 “망고 커넥트는 젊고 스마트한 제조 산업을 구축하기 위한 한축으로 활약할 것”이라고 강조했다. 코어스의 간판 라인업 ‘망고 시리즈’는? 망고 시리즈는 망고 MES를 기반으로, 망고 WMS·망고 바이오밴드·망고 시카다·망고 그리드·망고 에어가 각자의 역할을 위해 연동되는 망고 커넥트를 지향한다. 망고 MES가 이 시리즈의 기반으로 둔 것은 실제 현장에서의 목소리를 바탕으로 한 코어스의 전략이다. 이 중 망고
▲ 전략기술기획본부장 손석호 ▲ 제도성과혁신본부장 류영수 ▲ 재정투자분석본부장 강현규 ▲ 전략기술기획본부 전략기술정책단장 김진용 ▲ 사업조정평가본부 투자기획조정센터장 전수용 ▲ 제도성과혁신본부 성과확산센터장 박정일 ▲ 제도성과혁신본부 혁신정보분석센터장 김용희 ▲ 제도성과혁신본부 제도혁신센터장 김주호 ▲ 재정투자분석본부 R&D예산정책센터장 김이경 ▲ 전략기획센터장 황지호 ▲ 감사부장 최문정 ▲ 경영기획본부 기획예산실장 김한해 헬로티 김진희 기자 |
소장급: ▲ 자율제조연구소장 오정석 ▲ 탄소중립기계연구소장 최병일 ▲ AI로봇연구소장 박찬훈 본부장급: ▲ 나노융합연구본부장 장원석 ▲ 친환경에너지연구본부장 송동근 ▲ 가상공학플랫폼연구본부장 김상렬 ▲ 대구융합기술연구센터장 권오원 ▲ 행정본부장 유병민 ▲ 성과확산본부장 이용규 센터장급: ▲ 반도체장비연구센터장 강우석 ▲ 액체수소플랜트연구센터장 도규형 ▲ 히트펌프연구센터장 송찬호 ▲ 첨단로봇연구센터장 박동일 ▲ 나노리소그래피연구센터장 이지혜 ▲ 가상공학연구센터장 선경호 ▲ 기계정책센터장 오승훈 실장급: ▲ 초정밀장비연구실장 노승국 ▲ 광응용장비연구실장 안상훈 ▲ 3D프린팅장비연구실장 허세곤 ▲ 에너지저장연구실장 고준석 ▲ 인공지능기계연구실장 김정중 ▲ 바이오기계연구실장 이준희 ▲ 나노디스플레이연구실장 김광섭 ▲ 이차전지장비연구실장 이택민 ▲ 도시환경연구실장 한방우 ▲ 무탄소발전연구실장 김민국 ▲ 자원순환연구실장 윤진한 ▲ 친환경모빌리티연구실장 이선엽 ▲ 산업기계DX연구실장 이한민 ▲ 신뢰성연구실장 백동천 ▲ 자동차부품실용화연구실장 김세환 ▲ 원전기기검증연구실장 조대원 ▲ 의료기계연구실장 이동규 ▲ 의료로봇연구실장 조장호 ▲ 기획예산실장 전형배 ▲ 인재개발실장
중소벤처기업부는 올해 모태펀드 1차 정시 출자공고를 통해 9,100억원을 출자해 1조7천억원 규모의 벤처펀드를 조성할 계획이라고 4일 밝혔다. 이는 올해 모태펀드 출자예산 9,100억원 전액을 공고하는 것으로 정부가 공격적으로 마중물 역할을 해 벤처투자 조기 회복 모멘텀을 마련하겠다는 의지가 반영된 것이라고 중기부는 설명했다. 출자사업별로 보면 국내 스타트업의 해외투자 유치를 지원하는 글로벌펀드에 역대 최대인 1,500억원을 출자해 1조원 이상의 펀드를 조성하고 비수도권 벤처ㆍ스타트업에 중점 투자하는 지역벤처펀드에도 역대 최대 규모인 1천억원을 출자한다. 또 신생·소형 벤처캐피털 전용 루키리그에 1천억원 이상 출자하고 여성(100억원)과 청년창업(400억원), 재도약(300억원) 등의 분야에도 출자할 예정이다. 중기부는 지난해 적극적으로 벤처투자를 집행한 벤처캐피털을 올해 출자사업 평가에서 우대하고 올해 투자를 많이 집행한 벤처캐피털은 내년 출자 사업 선정, 각종 정부 출자사업에서 우대할 계획이다. 헬로티 김진희 기자 |
중소벤처기업부는 올해 중소기업 연구인력 지원사업을 통해 340개 기업을 대상으로 이공계 학·석·박사 연구인력을 채용하거나 공공 연구기관으로부터 전문 연구인력을 파견받으면 연봉의 50%를 지원할 계획이라고 4일 밝혔다. 또 올해 처음 운영되는 연구인력혁신센터를 통해 연구인력을 400여명 양성한 뒤 중소기업에서 연구를 이어가도록 채용과 연계할 예정이다. 중기부는 지역혁신기관, 대학, 협회·단체, 국공립 연구기관 등을 대상으로 지난달부터 전국에서 4개 센터를 모집 중이다. 아울러 올해부터 신진 연구인력의 인건비 기준이 되는 기준연봉은 학사 1년차의 경우 2,700만원에서 3,200만원으로 상향 조정하고 신규기업 선정 평가 시 유연근무 시행 여부, 기업·근로자 간 성과공유 등 기업의 근무 환경을 반영한다. 이는 중소기업기술정보진흥원이 지난해 10월 기업부설연구소 또는 연구개발전담부서를 보유한 중소기업 5천303개를 대상으로 실시한 조사에서 중소기업 연구인력 확보가 어려운 이유로 낮은 연봉 수준(27.8%), 중소기업의 부정적 이미지(26.3%) 등이 꼽힌 것을 고려한 것이다. 중소기업이 보유한 연구개발인력은 기업당 평균 5.2명이며, 부족 인원은 2.1명으로 부족률
글로벌 전자부품 및 스마트 솔루션 제공 기업 솔루엠이 글로벌 시장 확대를 위한 새 도약의 발판을 마련했다. 솔루엠은 2일(현지 시간) 멕시코 티후아나에서 신규 생산법인 준공식을 개최했다. 이날 행사에는 전성호 솔루엠 대표이사를 비롯한 경영진들과 허태완 주 멕시코 대한민국 대사를 비롯해 중남미 코트라 본부장, 바하켈리포니아 경제개발부 차관, 바하켈리포니아 주 멕시코 명예대사, 티후아나시 정무부시장, 티후아나 주재 미국영사, 멕시코 경제인 연협회 부회장 등 각계 주요 인사들이 참석했다. 새롭게 문을 연 공장은 연면적 9만5700㎡(약 2만 9000평) 규모로 지난달부터 가동에 들어갔다. TV용 3in1 Board와 ESL은 물론 전기차 충전기용 파워모듈, 전기차용 파워 유닛, 차량용 헤드업 디스플레이 등의 전장 부품들이 생산라인을 채웠다. 이는 멕시코 신공장을 주요 생산 거점으로 삼고, ESL 부문의 글로벌 영향력을 키워 나감과 동시에 미래 성장 동력 창출에 속도를 내겠다는 의지로 풀이된다. 전 대표는 이날 축사에서 “1년 전 척박한 황무지에 지나지 않았던 이곳은 오늘로서 최첨단 기술이 집약된 친환경 제품들을 생산하는 터전으로 재탄생했다”며 “TV용 주요 보드뿐
리튬이온 축전지는 1991년에 최초로 상품화되었는데, 이전의 축전지에 비해 상당히 고출력, 고에너지 밀도를 가지고 있었기 때문에 혁신적인 축전 디바이스로서 세상에 기술 혁신을 일으켰다. 보급 초기에는 휴대전화나 퍼스널컴퓨터, 태블릿 단말 등과 같은 초소형 경량 디바이스의 큰 진화를 가져왔다. 최근에는 유럽과 중국을 중심으로 저탄소화에 대한 요구로 전기자동차의 급속한 보급이 추진되고 있다. 그러나 너무나 급속한 수요 증가 때문에 리튬이온 축전지의 재료가 되는 리튬과 코발트, 니켈과 같은 희소금속 공급 부족이 될 우려가 커지고 있다. 따라서 희소금속을 사용하지 않는 축전지로 전환하거나 재활용을 요구하는 등 축전 시스템 개발에 큰 변화가 일어나고 있다. 또한 보다 안전하고 고출력, 고에너지 밀도의 전고체 전지로 발전하기를 크게 기대하고 있다. 한편 저탄소사회 실현에는 태양광이나 풍력, 지열과 같은 자연 에너지의 유효 활용이 강하게 요구되고 있는데, 자연 에너지는 기본적으로 출력의 변동이 커서 그 안정화를 위해 대용량 축전지 시스템과의 연계가 필수적이다. 전기자동차 1대에 탑재되는 전기에너지는 일반 주택 1채용 축전 시스템의 3~5배 용량이기 때문에 전기자동차 축전
자동차 산업이 100년에 한 번 있는 변혁으로서 자동차의 전동화·지능화에 대응하는 가운데, 닛산자동차에서는 세계 최초로 2010년에 전기자동차(Electric Vehicle: EV 또는 Battery EV, BEV) ‘닛산 리프’을 양산하기 시작했다. 그 후 많은 전기자동차가 BEV 시장에 진출해 경쟁력을 유지하기 위해 차량의 모델 체인지에 맞춰 전동 파워트레인의 성능을 향상시키고 또한 그 제어도 개량·발전시켜 왔다. 2016년에는 BEV의 전동 파워트레인과 구동계를 공용하는 100% 모터 구동 e-POWER를 일본 시장의 ‘닛산 노트’용으로 선보였다. e-POWER는 파워트레인 방식으로서 시리즈 하이브리드로 분류되는데, 다른 하이브리드 시스템과 차별화해 높은 가속 성능과 액셀 조작성을 BEV의 개발로 얻은 전동 파워트레인의 제어를 통해 실현하고 있다. 현재는 BEV를 비롯해 100% 모터 구동 차량이 많이 시장에 투입되고 있는데, 전동 파워트레인 제어의 관점에서 정리된 문헌은 많지 않다. 이 글에서는 닛산자동차의 전동 파워트레인 발전을 사례로 BEV와 e-POWER 모두를 다루어 보고, 특히 양산차에 채용된 전동 파워트레인의 제어에 대해 설명한다. 전동 파
사람의 시각 시스템은 우리가 세상을 이해하기 위한 주요 수단 중 하나이다. 빛이 눈에 들어오고 정보가 시신경을 통해 뇌로 전달되면 뇌가 그 정보를 해석해 ‘이미지를 생성’한다. 그 중 뇌가 관여하고 있는 과정은 특히 복잡하고 난해한데, 이것이 인식과 의사 결정, 그리고 모든 행동의 기반이 된다. 즉, 시각 시스템은 뇌의 구조를 알고 싶어하는 과학자의 주된 목표 중 하나가 된다. 그리고 동시에 시각 시스템은 이미지 정보 처리를 위한 궁극 모델 중 하나이다. 공학자는 시각 시스템을 이해하고 이것을 모방함으로써 기계가 복잡한 문제를 해결한다는 오랜 목표에 대응해 왔다. 양쪽의 대응 목적은 다르지만, 동일한 연구 대상을 다른 형태로 쫓고 있다. 최근 심층 신경망이라는 기술은 이들 양쪽의 합류를 촉진해 각각의 목표를 실현하는 데 공헌하기 시작했다. 심층 신경망은 뇌의 신경세포 네트워크의 일부를 모방해 이미지 인식, 물체 탐지 및 이미지 생성과 같은 시각 과제에 대해 탁월한 성능을 보여주고 있다. 그리고 자율주행차, 의료영상 진단, 비디오 분석, 가상현실, 증강현실, 대규모 언어 모델 등 많은 분야에서 혁신적인 응용이 이루어지고 있다. 그리고 이 놀라운 기술은 뇌의 모
산업에서 활용되는 산업용 로봇과 협동로봇은 도입비용뿐만 아니라 유지비용 또한 높은 것으로 알려져 있다. 이에 로봇과 인공지능(AI)의 융합이 새로운 해결책으로 등장했다. 로봇을 현장에 도입했음에도 제대로 된 가치 발현이 안 되거나, 로봇 자체에 대한 변수 그리고 로봇을 공정에 활용하는 데 발생한 이슈 등에는 필연적으로 사람이 관여해야 하는데, 이를 해결하기 위해 로봇과 AI의 결합이 해결책으로 제시됐다. 로봇 AI 스타트업 플라잎이 제안하는 AI 로봇 솔루션을 소개한다. 현재 부상하는 ‘혁신기술’ 가운데 로봇은 그중에서도 핵심으로 평가받는다. 바야흐로 ‘로봇의 시대’가 개막한 것인데, 로봇은 산업 자동화 분야의 핵심 솔루션으로 자리매김하는 중이다. 최근에는 제조·물류 현장과 더불어 서비스 영역까지도 로봇의 영향력이 미치고 있다. 그러나 단순 조립 공정부터 물품 분류, 서비스 제공 등에서 로봇의 적용은 아직 기술적 한계가 따른다. 아울러 로봇의 원활한 동작을 위해서도 자원 및 인력이 뒤따른다. 예를 들어 환경, 생산 제품 등에 변수가 생겼을 때 앞선 요소는 더욱 요구된다. 사람을 대체하겠다는 포부로 등장한 로봇의 궁극적 목적에는 완벽히 다다르지 못한 양상이다.