네이버클라우드가 JB금융그룹과 인공지능(AI) 기술을 기반으로 한 디지털 금융서비스 혁신을 추진한다. 네이버클라우드는 26일 JB금융그룹과 금융 분야 AI 활용 확대와 디지털 전환 가속화를 위한 업무협약(MOU)을 체결했다고 밝혔다. 이번 협약을 통해 양사는 거대언어모델(LLM) ‘하이퍼클로바X’를 비롯한 AI 기술을 활용해 금융 혁신 과제를 공동으로 발굴하고, 최신 IT 기술 고도화와 금융 특화 AI 모델 개발에 협력하기로 했다. 협력 범위에는 AI 컨택센터(AICC)를 포함한 금융 서비스 전반의 AI 적용 방안 검토도 포함된다. JB금융그룹은 기업 여신 상담부터 심사, 사후관리까지 금융 업무 전 과정에 AI를 단계적으로 도입하는 방안을 검토할 계획이다. 구체적으로 상담 단계에서는 하이퍼클로바X를 활용해 상담 정보와 각종 문서에서 필요한 데이터를 자동으로 추출하고 정형화하는 방안을 추진한다. 심사 단계에서는 신청서, 재무자료, 거래 정보 등을 AI가 요약·분석해 심사 판단을 지원하는 방향으로 논의가 진행된다. 네이버클라우드는 금융 산업 특성에 맞춘 AI 기술과 서비스를 지속적으로 고도화해, 금융권의 업무 효율성과 서비스 품질을 동시에 높인다는 전략이다. 이
구글 제미나이(Gemini)를 비롯한 주요 상용 거대언어모델(LLM)이 효율성 향상을 위해 채택하고 있는 ‘전문가 혼합(Mixture-of-Experts, MoE)’ 구조가 새로운 보안 위협이 될 수 있다는 사실이 국내 연구진에 의해 세계 최초로 규명됐다. KAIST는 전기및전자공학부 신승원 교수와 전산학부 손수엘 교수 공동연구팀이 전문가 혼합 구조의 근본적인 보안 취약성을 악용한 공격 기법을 처음으로 제시하고, 해당 연구로 정보보안 분야 최고 권위 국제 학회인 ACSAC 2025에서 최우수논문상(Distinguished Paper Award)을 수상했다고 26일 밝혔다. MoE 구조는 하나의 대형 AI 모델 대신 여러 개의 ‘작은 전문가 AI 모델’을 두고, 입력 상황에 따라 일부 전문가만 선택적으로 호출하는 방식이다. 구글의 제미나이를 포함해 다수의 최신 LLM이 이 구조를 활용하고 있다. 연구팀은 이번 연구에서 공격자가 상용 LLM의 내부 구조에 직접 접근하지 않더라도, 단 하나의 악의적으로 조작된 ‘전문가 모델’이 오픈소스로 유통돼 혼합 구조에 포함될 경우, 전체 거대언어모델의 안전성이 심각하게 훼손될 수 있음을 실증적으로 입증했다. 정상적인 전문가들
다종·이기종 로봇 통합 제어 및 실시간 3차원(3D) 관제 솔루션 로보뷰X(RoboViewX) 글로벌 론칭 북미·유럽 시장 타깃 현장 실증 데이터 기반 글로벌 판로 개척 및 파트너십 구축 예고 스페이스뱅크가 내년 1월 개막하는 국제전자제품박람회(CES 2026)에서 자사 차세대 로봇 통합 관제 플랫폼 ‘로보뷰X(RoboView)’를 글로벌 무대에 선보인다. CES는 미국소비자가전협회(CTA)가 주관해 매년 1월 미국 라스베이거스에서 개최되는 글로벌 정보통신기술(ICT) 융합 전시회다. 글로벌 빅테크 기업들이 한해의 혁신 기술 트렌드를 정의하는 자리로 알려져 있다. 내년 전시회는 오는 1월 6일(현지시간)부터 나흘간 ‘인간 중심의 AI와 자율형 인프라(Human-centric AI & Autonomous Infrastructure)‘를 슬로건으로 열린다. 스페이스뱅크가 이 자리에서 공개하는 로보뷰X는 지능형 로봇 관제 솔루션을 표방한 제품이다. 다종·이기종 로봇을 단일 플랫폼에서 통합 관리하는 차세대 기술 방법론으로 주목받고 있다. 이 가운데 영상·센서·행동 데이터를 기반으로 로봇의 움직임, 작업 이력, 잠재적 위험 요소 등에 대한 정보를 제공한다. 무
컴퓨터지원설계(CAD) 화면을 볼 때 가장 당황스러운 순간이 있다. 모델을 열었더니 경고와 에러가 이어지고 원인은 복잡한 용어로만 나열되는 상황이다. ‘하나 이상의 파일이 누락되었습니다’, ‘스케치가 초과 정의되었습니다’, ‘재생성 오류가 있습니다’ 등이다. 이러한 경고문은 원인도 아니고 해결책도 아니다. 이어 모델 목록에는 빨간 표시가 늘어나고, 부품들 사이 연결이 풀리면서 위치가 어긋난다. 한 군데를 고치면 다른 곳이 연쇄적으로 깨진다. 도면까지 연결돼 있으면 더욱 번거로워진다. 화면에서 보던 모양이 바뀌거나 치수가 틀어지고, 업데이트 한 번에 표기가 뒤집혀서 원인부터 다시 찾아야 한다. 그 순간 설계자는 ‘이걸 어디서부터 손대야 하지’가 아니라 ‘내가 이걸 손댈 자격이 있나’부터 우려된다. 설계가 멈추는 건 지식이 부족해서가 아니라, 문제를 풀 수 있는 형태로 문제가 주어지지 않아서다. 소프트웨어는 증상을 나열하지만, 작업자는 원인·우선순위·방향성을 원한다. 결국 CAD 분야의 숙련자와 초보를 가르는 것은 지식의 양이 아니라, 시스템이 던진 신호를 인간의 언어로 번역해 수정 가능한 절차로 바꾸는 능력이다. 이 장벽을 생성형 AI(Generative AI
문서 분석 플랫폼 ‘도큐먼트.AI API(Document.AI API)’ 공식 출시 수식·표·차트·섹션 등 문서 구조 정밀 분석·보존 기능 탑재 거대언어모델(LLM)·검색증강생성(RAG) 기반 시스템 핵심 전처리 기술 제공해 인터엑스가 제조·공공·연구기관을 타깃으로 한 문서 구조화 전처리 서비스 ‘도큐먼트.AI API(Document.AI API)’를 시장에 내놨다. 현시점 각종 기업 데이터의 상당 부분은 PDF, 스캔 이미지, 보고서 등 형식·구조가 제각각인 비정형 문서 형태로 내부 시스템에 저장돼 있다. 이는 기업 디지털 전환(DX) 프로젝트에서 가장 많은 자원이 투입되는 상황을 야기한다. 이 서비스는 수식(Formula), 중첩 표(Table), 차트(Image) 등이 혼재된 복잡한 기술 문서를 정밀하게 분석·구조화하는 기술이다. 이 핵심 전처리 기능을 응용 프로그램 인터페이스(API) 형태로 제공한다. 이로써 챗봇, 문서 검색, 사내 포털 등 시스템 구축에 필수적인 거대언어모델(LLM)·검색증강생성(RAG) 기술 기반 데이터 변환 과정을 지원한다. 해당 서비스를 활용함으로써 기업 내 다양한 문서를 이해 가능한 구조화 데이터로 변환할 수 있다. 사측은
로봇은 영원히 ‘고가 장비·기술’이어야 할까? 글로벌 금융서비스 업체 모건스탠리(Morgan Stanley) 보고서에 따르면, 지난해 기준 최고급 휴머노이드 로봇(Humanoid Robot)의 가격은 약 20만 달러(약 2억8000만 원)에 달했다. 이러한 고가의 구성은 휴머노이드에만 국한되지 않는다. 산업용 로봇 또한 시스템통합(SI), 프로그래밍, 컨설팅 비용 등을 포함하면 최종 도입 가격이 대당 최소 5000만 원에서 1억5000만 원 수준인 것으로 알려졌다. 자율주행로봇(AMR) 분야 역시 이러한 높은 가격 장벽에 직면해 있다. 업계는 단순 하드웨어 가격 외에 현장 지도화(Mapping)과 SI 비용까지 포함하면 초기 투자 비용이 상당하다고 토로한다. 이는 소규모 현장일 수록 더욱 심화되는 양상이고, 결국 로봇 도입을 망설이게 하는 핵심 요인이다. 현장에서는 로봇이 여전히 실험실이나 공장 깊숙한 곳에 머무는 핵심 이유로 이 가격 장벽을 꼽고 있다. 미국 범용 휴머노이드 로봇 기술 업체 1X테크놀로지스의 베른트 뵈니히(Bernt Øivind Børnich) 최고경영책임자(CEO)는 “휴머노이드는 오랫동안 연구실에서만 만날 수 있었다”며 그동안의 제한적
생성형 AI(Generative AI)가 검색·번역·코딩 등을 장악한 뒤, 다음 전장은 ‘물리 세계’가 됐다. 데이터센터에 쌓인 모델을 꺼내 공장, 물류센터, 도시 인프라, 심지어 휴머노이드 로봇(Humanoid Robot) 몸체 안으로 이식하는 싸움이 본격화됐다. 이 흐름에서 글로벌 인공지능(AI) 반도체 및 컴퓨팅 기술 업체 엔비디아(NVIDIA)는 기존의 그래픽처리장치(GPU)만을 다루는 업체에서 변모했다. 현재는 디지털 트윈(Digital Twin), 로봇 시뮬레이션, 파운데이션 모델(Foundation Model), 에지 컴퓨팅(Edge Computing)까지 포괄하는 주체로 성장했다. 사측은 스스로를 ‘피지컬 AI(Physical AI) 인프라 벤더’로 자처하며, AI·로보틱스 생태계의 핵심 기술 공급자로 자리매김했다. 이 가운데 젠슨 황(Jensen Huang) 최고경영책임자(CEO)가 올해 반복해서 꺼낸 메시지는 크게 두 가지로 압축된다. ‘AI 공장(AI Factory)’과 ‘소버린 AI(Sovereign AI)’다. 이는 결국 각국이 각자의 산업과 로봇을 움직이는 데이터센터를 외부에 의존하지 않고 직접 육성해야 한다는 신호에 가깝다. 이 구
현장 기계·장비 대화형 인공지능(AI) 소프트웨어 ‘모드링크 머신GPT(MODLINK MachineGPT)’ 데뷔 거대언어모델(LLM) 기반 현장 및 AI 사물인터넷(AIoIT) 솔루션...고장 원인·해결책 제시한다 “숙련자 수준의 대응 구현하고, 다국어 질의응답 기능 탑재” 엣지크로스가 거대언어모델(LLM) 기술을 활용한 대화형 인공지능(AI) 산업 솔루션 ‘모드링크 머신GPT(MODLINK MachineGPT)’를 강조했다. 이번 솔루션은 제조 현장 기계와 대화하며 고장 원인 및 해결책을 제시하는 데 초점을 맞춰 설계됐다. 오래된 기계 설비와 숙련된 기술자 부족으로 어려움을 겪는 중인 제조 시스템에 새로운 방법론을 제공할 것으로 보인다. 아울러 기계 지식을 전수·교육하는 과정에서 시간·비용을 적잖게 소모하는 기존 프로세스에도 혁신점을 부여할 전망이다. 산업 특화 AI 솔루션으로 기획된 이 제품은 직관적인 대화형 사용자 화면(User Interface)를 탑재한 점이 특징이다. 이를 통해 비숙련자도 쉽게 시스템을 활용하고, 기술 지원·문제 해결·운영 판단 등을 빠르고 정확하게 수행할 수 있다. 이 솔루션은 성능, 매뉴얼, 정비 지원 이력 등 현장 도메인 지
저사양의 기기에서도 거대언어모델(LLM)을 구동하는 최적화 서비스 공식 오픈 기존 하드웨어 교체 없이 빠른 추론 속도와 높은 성능 구현 ‘눈길’ 노타가 거대언어모델(LLM) 최적화 서비스를 공개했다. 이번 서비스는 저사양의 기기에서도 거대언어모델(LLM)을 구현하는 기술로, 디바이스 사양에 관계 없이 LLM과 시각언어모델(VLM)을 최적화하는 점이 특징이다. 사측은 모델의 성능은 유지하면서도 빠른 추론 속도를 가능하게 하는 것을 핵심 강점으로 내세운다. 해당 기술은 생성형 AI(Generative AI)가 하드웨어에 빠르게 적용되는 시장 환경에 맞춰, 클라우드 및 온디바이스(On-device) 환경 등에서 자유롭게 구동된다. 노타 측은 가전제품·모빌리티 등 하드웨어 교체 비용이 부담되는 기업들이 최신 성능의 LLM 서비스를 도입하게 됐다고 강조했다. 또한 다양한 칩셋에서 호환이 가능하고, 복잡한 파라미터를 가진 LLM의 높은 최적화 난이도에 대응할 수 있다. 경량화를 통해 메모리·연산 효율을 향상시키고, LLM 사용에 따른 디바이스 전력 및 클라우드 운영 비용 절감 효과 또한 강점이다. 더불어 기존 하드웨어를 그대로 활용하기 때문에 별도의 인프라 투자 없이
한글과컴퓨터(한컴)가 인공지능(AI) 시대를 준비하기 위한 핵심 기술과 비전을 공유하는 ‘2025 한컴 테크세미나’를 4일 성황리에 개최했다. 이번 행사는 온·오프라인으로 동시에 진행되며, 개발자를 비롯해 다양한 부문의 임직원들이 참석해 기술 교류와 인사이트를 나누는 자리로 꾸려졌다. 지난해 ‘AI 테크데이’에 이어 열린 이번 세미나는 한컴이 AI 기술 기업으로 도약하기 위해 추진하는 전략과 성과를 조직 전반에 공유하는 의미를 가졌다. 올해 세미나는 거대언어모델(LLM)의 한계를 극복할 ‘지식그래프’와 스스로 학습하고 실행할 수 있는 ‘AI 에이전트’ 기술을 주요 의제로 다뤘다. 한컴은 이 두 가지 기술을 통해 정보 신뢰도를 강화하고, 차세대 AI 시스템의 효율성을 극대화할 수 있다는 청사진을 제시했다. 세션 발표는 총 4개로 구성됐다. 첫 번째 발표에서는 지식그래프와 LLM을 결합해 정보의 정확성과 신뢰도를 높이는 방법이 소개됐다. 이어 문맥 압축과 에이전트 메모리 기술을 활용해 AI 에이전트의 성능을 최적화하는 전략이 공유됐다. 세 번째 세션에서는 ‘한글 MCP 서버’를 기반으로 한글 기술이 AI 생태계로 확장되는 가능성이 논의됐다. 마지막 세션에서는 실
마치 전기가 한 나라의 산업과 생활을 지탱하는 필수 인프라가 된 것처럼, 이제 인공지능도 국가의 심장부를 움직이는 핵심 동력이 되고 있다. 하지만 전기를 외국에서 끌어다 쓰듯, AI를 해외 빅테크 기업의 모델에만 의존한다면 어떤 일이 벌어질까. 행정·의료·교육 같은 민감한 영역에서 우리의 언어와 데이터를 이해하지 못하는 시스템이 결정권을 쥔다면, 이는 단순한 기술 격차가 아니라 국가 주권의 문제로 이어진다. 바로 이 지점에서 ‘소버린 AI(Sovereign AI)’, 즉 각 나라가 자국 상황에 맞게 직접 개발하고 운영하는 AI의 필요성이 등장한다. 소버린 AI가 불러온 파급효과 소버린 AI의 필요성은 무엇보다 국가 안보와 직결된다. 의료·법률·교육·국방과 같은 핵심 영역에서 글로벌 빅테크가 제공하는 AI에 전적으로 의존한다면, 이는 정책적 자율성과 데이터 주권을 잃는 결과로 이어질 수 있다. 특히 다국적 기업이 만든 모델은 해당 국가의 언어적 뉘앙스나 법제·문화적 맥락을 충분히 반영하지 못한다는 한계가 있다. 하지만 반대 측면도 존재한다. 국가별로 AI 모델을 쪼개어 개발하면 글로벌 상호운용성이 저하되고, AI 발전 속도가 늦춰질 수 있다. 데이터 사일로는
미스트랄 스몰(55점), GPT-4.1(53점), 라마 4 매버릭(51점), GPT-4o(41점)보다 높은 점수 획득 업스테이지가 자체 개발한 차세대 거대언어모델(LLM) ‘솔라 프로 2’가 세계 주요 AI 모델과의 성능 평가에서 한국 기업으로는 유일하게 프런티어 모델로 선정됐다. 독립 AI 평가기관인 ‘아티피셜 애널리시스(Artificial Analysis)’가 발표한 최신 ‘지능 지표(Intelligence Index)’에 기반한 결과다. 지능 지표는 추론, 종합지식, 수학, 코딩 등 7개 대표 벤치마크를 기준으로 다양한 LLM을 평가하는 모델 성능 분석 지표다. 투명하고 객관적인 평가 방식으로 주목받으며, 오픈AI, 메타, 구글 등 주요 빅테크 기업들도 이 지표를 참고해 자사 모델을 검증하는 데 활용하고 있다. 업스테이지의 솔라 프로 2는 이번 평가에서 58점을 기록하며, 미스트랄 스몰(55점), GPT-4.1(53점), 라마 4 매버릭(51점), GPT-4o(41점) 등 글로벌 대표 LLM보다 높은 점수를 획득했다. 중국계 AI 모델인 딥시크 V3(53점)와 문샷 AI의 키미 K2(57.59점)도 모두 제쳤다. 특히 솔라 프로 2는 310억 파라미터
엣지크로스 ‘2025 상반기 파트너 데이’ 성료...50여 개 파트너사 모여 AIoT 디바이스 ‘모드링크’ 및 LLM 기반 AI 에이전트 솔루션 공개해 엣지크로스가 공식 파트너 행사 ‘2025 상반기 파트너 데이’를 열고, 제품 경쟁력 전파, 비즈니스 네트워킹 공유 등을 전개했다. 이 자리에는 50여 개사의 엣지크로스 파트너사 관계자가 참여했다. 이들은 엔지니어링·테크니컬 파트너들로 구성됐다. 이날 행사는 스마트 머신 전환 시장을 개척하고, 파트너십 체계를 강화하기 위해 기획됐다. 이 일환으로, 머신 디지털 전환(DX)를 넘어 머신 인공지능 전환(AX를) 실현하겠다는 생태계 내 의지가 표명됐다. 특히 엣지크로스 AIoT 디바이스 ‘모드링크(Modlink)’ 시리즈 신제품과 거대언어모델(LLM) 기반 기계 제조 인공지능(AI) 에이전트 솔루션 등 차세대 AI 기술이 대거 소개됐다. 엣지크로스는 파트너사와의 협업 비즈니스를 본격적으로 강화하겠다는 의지를 분명히 했다. 각 파트너사와의 비즈니스 모델 연계 방안, 현장 수요 기반의 공동 프로젝트 추진 방향 등을 공유했다. 이어 시장을 함께 개척하는 전략적 동반자로서의 파트너십 비전을 함께 모색하는 시간을 가졌다. 장
“나는 내 영화가 단순한 오락이 아니기를 바란다. 나는 그것이 (생각을) 자극하기를 바란다. 나는 그것이 일종의 씨앗이 되어 당신이 나가서 무언가에 대해 더 생각하기를 바란다(I hope my films are not just entertainment. I hope they are stimulating. I hope they are a kind of seed that makes you go out and think more about something)” 12인의 성난 사람들(12 Angry Men)·네트워크(Network)·심판(The Verdict) 등 시대를 관통하는 메시지를 담은 작품을 연출한 시드니 루멧(Sidney Lumet) 감독. 그는 앞선 메시지를 던지며 영화 철학을 적극적으로 드러냈습니다. 이는 영화가 단순한 유희에서 벗어나, 관객의 지적 호기심을 자극하고 새로운 가능성을 여는 ‘생각의 씨앗’이 돼야 한다는 그의 영화적 신념을 보여줍니다. [헬로BOT]이 선보이는 로봇 영화 3부작은 바로 이 상상력이 '로보틱스(Robotics)' 기술과 만나 스크린을 넘어선 현실에서 어떻게 구현되고, 또 미래에는 어떤 새로운 이야기를 펼쳐낼지에 대한 흥미로
사출성형 제조 현장 맞춤형 생성형 AI 모델 오픈소스 제공해 인터엑스가 사출성형 제조 공정에 특화된 거대언어모델(Large Language Model, LLM) ‘GenX’ 오픈소스를 세계 최초로 공개했다. 이번 솔루션은 사출성형 영역에 특화된 실제 공정 데이터가 적용된 생성형 AI(Generative AI) 모델이다. 공정 관련 전문 질의에 대한 답변을 제공한다. 특히 해당 모델은 인터엑스가 자체 구축한 제조 특화 데이터셋(Dateset)을 활용해 재학습됐다. 제조 산업 고유의 전문 용어와 문맥을 반영하기 위한 도메인 적응(Domain Adaptation) 기법이 적용된 것이 특징이다. 언어는 한국어·영어 두 가지 언어를 제공하는데, 인터엑스 AI 연구소가 구축한 사출성형 분야 한·영 병렬 말뭉치를 적용해 한국어 표현력·정확도를 강화했다. 또한 실제 제조 현장에서 발생하는 질문 유형을 반영한 인스트럭션 튜닝(Instruction Tuning) 데이터를 바탕으로, 사용자 질의에 대해 전문성과 문맥을 갖춘 응답이 가능하도록 설계됐다. 범용 LLM 대비 산업 현장의 특수성과 지식 구조를 정밀하게 반영한 점이 이번 모델의 가장 큰 차별점이다. 인터엑스는 앞으로 제
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