https://it.chosun.com IT조선 https://it.chosun.com/image/logo/snslogo_20240318102307.png https://it.chosun.com Sun, 01 Nov 2026 17:27:10 +0900 https://it.chosun.com/news/articleView.html?idxno=2023092173278 https://it.chosun.com/news/articleView.html?idxno=2023092173278 Sun, 01 Nov 2026 14:00:00 +0900 ityoon@chosunbiz.com (이윤정 기자) IT 트렌드 2027 김지현 지음 | 크레타 | 408쪽 | 2만원 “기술은 세상을 변화시킨다. 우리 일상, 사회, 산업의 구조를 바꾼다. 그 과정에서 기업이 기술 혁신을 하지 않으면 도태된다. 그렇기에 기술의 시대에 사는 우리는 사용자로서 또한 경영자로서 그리고 노동자이자 투자자로서 기술의 흐름을 이해해야 한다.” 2027년 인공지능(AI)이 일상과 기업 현장, IT 산업에 가져올 변화를 전망하고 이에 대한 대응 방향을 살펴보는 책이 나왔다. 국내 1세대 IT 전문가인 김지현 저자의 ‘IT 트렌드 2027’이다. 김 저자는 2027년을 웹과 모바일에 이은 AI 에이전트 시대가 본격적으로 열리는 해로 전망한다. 기술의 거대한 패러다임이 약 10~15년 주기로 대격변기를 거쳐왔다는 것이 그 근거다. 1995년부터 2010년까지는 PC 기반의 웹이, 2010년부터 2025년까지는 스마트폰 기반의 모바일이 IT 트렌드의 중심이었다. 이제 AI로 인해 새로운 변화가 시작되고 있다는 것이다. 2007년 아이폰 출시 이후 2010년 갤럭시 S와 아이폰4의 경쟁을 거치며 모바일 시대가 본격화된 것처럼, 2022년 11월 챗GPT 공개로 시작된 AI 흐름도 2027년 새로운 패러다임으로 자리 잡을 것으로 본다. 챗GPT와 생성형 AI는 앞으로 펼쳐질 변화의 작은 신호에 불과하다. 저자는 AI 시대에도 웹과 모바일에서 경험했던 산업의 변화가 나타날 것으로 예상한다. AI에 최적화된 하드웨어와 네트워크, 운영체제(OS), 인터페이스가 부상하고 이들 기술이 연결된 새로운 플랫폼이 등장한다는 것이다. 기존의 강자가 약자가 되거나 더 강해지고, 새로운 스타트업이 다크호스로 등장하는 등 인터넷 시장의 경쟁 구도도 크게 바뀔 것으로 내다본다. 책은 총 3개 파트로 구성됐다. 1부에서는 2027년 AI 트렌드를 10가지 키워드로 살펴보고, 2부에서는 일상과 기업 현장에서 이미 벌어진 변화를 통해 AI가 만들어갈 가치를 전망한다. 3부에서는 이러한 변화에 대응해 개인과 기업, 정부와 사회가 무엇을 준비해야 하는지 다룬다. 저자가 주목하는 2027년 AI 시대의 변화를 설명하는 핵심은 사람이 직접 앱을 실행하던 인터넷을 AI가 대신 이용하는 ‘에이전트 이코노미’다. AI가 상품을 비교하고 구매를 준비하는 환경에서는 기업이 누구에게 선택받아야 하는지, 고객 접점은 어떻게 달라질 것인지 새로운 문제가 생긴다. 개인 AI 에이전트의 확산과 함께 AI폰, AI PC, AI 글래스 등 새로운 기기들도 차세대 인터넷 기기로서 가능성을 넓혀갈 것으로 전망한다. 기업에서는 AI 도입 자체보다 업무 시스템의 변화가 중요해진다. 저자는 에이전트를 위한 업무 시스템 설계를 뜻하는 ‘AX 2.0’을 제시한다. 회의록과 메일이 자동으로 처리되고 퇴사자의 경험이 조직에 남는 환경을 만들려면 사람보다 업무 프로세스를 먼저 재설계해야 한다는 것이다. AI 사용 비용이 전기료처럼 보이기 시작하면서 토큰 원가를 측정하고 관리하는 일도 새로운 과제로 꼽는다. 에이전트의 확산은 기존 소프트웨어 산업에도 영향을 미칠 것으로 본다. 저자는 ‘사스포칼립스와 위기의 SI’를 통해 서비스형 소프트웨어(SaaS)와 시스템통합(SI) 사업의 변화를 전망한다. AI가 디지털 공간을 넘어 공장과 물류 등 현실 세계로 나오는 피지컬 AI, 국가 차원의 AI 주권 확보와 인프라 경쟁도 주요 흐름으로 짚는다. AI가 일상과 기업 현장에 깊숙이 들어올수록 AI에 맡길 일보다 사람이 책임질 일을 먼저 정해야 한다는 것이 저자의 생각이다. 기업은 경험이 축적되는 조직을 설계하고, 데이터와 AI의 책임 체계를 마련해야 한다고 강조한다. 기술의 흐름을 이해해야 일상과 일에 새로운 가치를 만들고, 기술 혁신으로 성장하는 기업과 외면받는 기업을 구분할 수 있다는 시각이다. 저자는 독자들이 이를 바탕으로 2027년 사업 계획과 개인의 대처 방안, 투자 전략을 구체화하기를 기대한다. 이윤정 기자 ityoon@chosunbiz.com ]]> https://it.chosun.com/news/articleView.html?idxno=2023092173282 https://it.chosun.com/news/articleView.html?idxno=2023092173282 Sun, 01 Nov 2026 12:14:32 +0900 jdh@chosunbiz.com (전대현 기자) 일론 머스크 스페이스X CEO / 조선DB 1일 미국 IT 전문매체 테크크런치에 따르면 미국 미시시피주 연방지방법원의 데브라 브라운 판사는 지난달 31일(현지시간) 전미유색인종지위향상협회(NAACP)가 제기한 청정대기법 위반 소송을 기각해 달라는 스페이스X 측 요청을 받아들이지 않았다. 소송 대상은 스페이스X 산하 AI 기업 xAI가 운영하는 데이터센터 '콜로서스'의 발전시설이다. NAACP를 대리하는 남부환경법률센터(SELC)는 xAI가 발전용 가스터빈 최소 35기와 기타 대기오염 배출시설을 설치·가동하면서 필요한 사전 건설 및 운영 허가를 받지 않았다고 주장했다. xAI 측은 가스터빈이 이동식 설비에 해당해 관련 허가를 받을 필요가 없다고 반박했다. 원고 측에 소송을 제기할 법적 자격이 없다는 주장도 폈다. 그러나 법원은 가스터빈이 미시시피주 규정상 이동식 배출원에 해당하지 않는다고 판단했다. 청정대기법에 따른 시민단체의 소송 제기 권한도 인정했다. 이번 결정에 앞서 미국 법무부도 소송 기각을 요청했지만 법원은 이를 받아들이지 않았다. 다만 이번 판결은 소송을 계속 진행하도록 한 결정으로, 실제 환경법 위반 여부가 최종 확정된 것은 아니다. NAACP의 환경·기후정의 담당 책임자인 아브레 코너는 이번 결정을 두고 xAI에 책임을 묻기 위한 또 하나의 중요한 진전이라고 평가했다.  전대현 기자 jdh@chosunbiz.com ]]> https://it.chosun.com/news/articleView.html?idxno=2023092173281 https://it.chosun.com/news/articleView.html?idxno=2023092173281 Sun, 01 Nov 2026 11:38:30 +0900 jdh@chosunbiz.com (전대현 기자) / AI 생성 이미지 31일(현지시각) 오픈AI와 구글, 마이크로소프트(MS)는 AI 학습을 목적으로 웹사이트 자료를 수집하는 크롤링 봇을 일괄 제어할 수 있는 공통 표준을 지원하겠다고 밝혔다. 기존에는 웹사이트 운영자가 'robots.txt' 파일에 AI 기업별 크롤링 봇을 개별적으로 차단해야 했다. 새로운 봇이 등장할 때마다 차단 목록을 추가하는 작업도 필요했다. 새 표준이 적용되면 AI 학습용 자료 수집을 거부한다는 설정만으로 여러 기업의 크롤링 봇에 동일한 방침을 전달할 수 있다. 검색엔진 노출과 AI 학습 허용 여부를 구분할 수 있다는 점도 특징이다. 검색 결과에 웹사이트 콘텐츠가 표시되는 것은 허용하면서 생성형 AI 모델의 학습에 활용되는 것은 제한할 수 있다. MS는 검색엔진 빙(Bing) 공식 블로그를 통해 웹사이트 운영자가 검색 노출과 AI 학습 허용 여부 중 하나를 선택하도록 강요받아서는 안 된다고 강조했다. 오픈AI도 이번 조치를 개방형 웹을 위한 실용적인 진전이라고 평가했다. 이번 표준은 국제인터넷표준화기구(IETF)의 논의를 바탕으로 마련됐다. 앤트로픽은 이미 해당 방식을 도입했으며 구글과 MS는 내년부터 적용할 계획이다. 오픈AI는 향후 수개월 안에 지원에 나설 예정이다. 메타도 관련 논의에 긍정적인 입장을 보였다. 앤디 스톤 메타 커뮤니케이션 총괄은 엑스(X)를 통해 이번 조치의 중요성을 언급했지만, 표준 도입 여부는 밝히지 않았다. AI 기업들이 공동 대응에 나선 배경에는 콘텐츠 무단 수집을 둘러싼 저작권 갈등이 있다. 언론사와 출판사 등이 AI 모델 학습에 자사 콘텐츠가 허락 없이 사용됐다며 소송을 제기하는 등 반발이 이어지고 있다. 다만 이번 표준은 웹사이트 운영자의 거부 의사를 전달하는 방식으로, 모든 크롤링 봇의 접근을 기술적으로 차단하는 장치는 아니다. 실제 효과는 AI 기업들이 해당 설정을 얼마나 충실히 준수하는지에 달려 있다. 전대현 기자 jdh@chosunbiz.com ]]> https://it.chosun.com/news/articleView.html?idxno=2023092173134 https://it.chosun.com/news/articleView.html?idxno=2023092173134 Sun, 01 Nov 2026 10:00:00 +0900 yongman.kwon@chosunbiz.com (권용만 기자) 아이티앤알 CI / 아이티앤알 아이티앤알은 공공기관의 규정과 업무 절차, 문서와 데이터 등 기관별 지식을 온톨로지와 지식그래프로 구조화하는 AI 플랫폼 ‘플렉서스’를 통해 근거 기반 정보 검색과 업무 자동화를 지원한다. 기 업 명 아이티앤알(iTNR) 대표자명 정순우(Soonwoo Jung) 설립연도 2022년 투자단계   주요제품 플렉서스(PLEXUS) 사업분야 AI+기타 기술분야 #AI에이전트·멀티에이전트시스템 #데이터엔지니어링·데이터파이프라인 #도메인지식기반 그라운디드AI에이전트 주요성과 공공 실증 대기업 협업 협업유형 #PoC·실증 #공동 R&D #투자유치 도입단계 PoC 및 실증 진행 가능 국내 사업 확장 타깃시장 중앙부처·지자체·공공기관, 공사·공단, 금융·항공·의료기업 등 홈페이지 www.itnrlabs.com ※ 기업 현황은 2026년 9월 기준입니다 기관별 규정·절차·데이터 연결해 AI 업무 맥락 파악 지원 아이티앤알의 ‘플렉서스(PLEXUS)’는 기관과 기업의 문서·업무지식을 온톨로지와 지식그래프로 구조화하는 AI 플랫폼이다. 기관별 규정과 절차, 용어 및 데이터 사이의 관계를 정의하고 이를 연결해 AI가 업무 맥락을 파악하도록 지원한다. 온톨로지는 기관에서 사용하는 개념과 판단 기준을 체계화하고, 지식그래프는 문서·업무·연구데이터 사이의 유사성·중복성·연관관계를 분석할 수 있도록 연결한다. 여기에 근거 자료를 기반으로 답변하는 그라운디드 AI(Grounded AI)와 소형언어모델(sLLM), AI 에이전트를 결합해 관련 근거 제시와 업무절차 추천, 이상 탐지, 반복 업무 자동화를 지원한다. 플렉서스는 외부 업무시스템과의 연계도 지향한다. 온-나라와 나라장터 등 시스템의 응용프로그램 인터페이스(API)를 활용해 데이터 조회·검증·입력 업무를 수행할 수 있도록 설계됐으며 법적 책임이 필요한 결정에는 담당자가 최종 승인하는 ‘휴먼 인 더 루프(Human-in-the-Loop)’ 구조를 적용한다. 아이티앤알은 범용 AI가 기관 내부의 규정과 업무 관계를 충분히 이해하지 못하는 문제를 해결하는 데 차별점을 두고 있다. 판단 결과와 함께 관련 규정 조항 및 근거 데이터를 제시할 수 있도록 설계하고 기관별로 구축한 온톨로지와 에이전트 설정을 다른 기관에도서도 재사용할 수 있는 구조를 추진한다. 현재 아이티앤알은 국토교통과학기술진흥원(KAIA)의 신기술 인증 시스템 AX 전환 개념검증(PoC)을 진행하고 있다. 인증 업무의 개념과 용어를 온톨로지로 정의하고 문서와 데이터 사이의 관계를 지식그래프로 연결해 통합검색 과정에서 관련 근거를 제시하고 다음 업무 절차를 추천하는 기능을 시범 적용 중이다.  SaaS·라이선스 기반 AI 제품 기업으로 도약 아이티앤알은 2025년 11억2500만원이었던 매출을 2028년 28억원으로 확대하고 전체 매출에서 플렉서스가 차지하는 비중을 2026년 8% 수준에서 2028년에는 71%로 높여갈 계획이다. 이를 위해 2026~2028년 연구개발 및 사업개발 인력을 단계적으로 확충하고 프리-A 및 시리즈 A 투자유치를 추진한다. 회사는 향후 5년간 온톨로지·지식그래프·AI 에이전트 기반의 플렉서스 플랫폼을 중심으로 사업을 확대할 계획이다. 국토교통과학기술진흥원의 신기술 인증 시스템 AX 전환 PoC를 바탕으로 공공기관 대상 사업을 확대하고 공사·공단에는 서비스형 소프트웨어(SaaS)와 구독, 라이선스 방식으로 서비스를 공급한다는 전략이다.  또한 공사·공단 대상 도메인별 연간 구독형 라이선스를 2027년 출시할 계획이다. 금융·항공·의료 등 엔터프라이즈 시장과 동유럽·동남아 해외 시장 진출도 추진한다. 아이티앤알은 공공기관에서 확보한 사업 경험을 민간과 해외 시장으로 확대하고 SaaS·라이선스 중심의 AI 제품 기업으로 전환한다는 목표를 제시한다. 권용만 기자 yongman.kwon@chosunbiz.com ]]> https://it.chosun.com/news/articleView.html?idxno=2023092173271 https://it.chosun.com/news/articleView.html?idxno=2023092173271 Sun, 01 Nov 2026 09:52:00 +0900 jdh@chosunbiz.com (전대현 기자) 마크 주커버그 메타 CEO / 메타 S&P글로벌레이팅스는 지난달 30일메타의 신용등급 전망을 기존 '안정적'에서 '부정적'으로 하향 조정했다. 신용등급 자체는 'AA-'로 유지했다. S&P는 AI 인프라 투자 확대에 따른 자본지출 증가와 잉여현금흐름(FCF) 악화를 주요 원인으로 꼽았다. 메타는 올해 AI 인프라 등에 1350억~1450억달러를 투자할 계획이다. 올해 3분기 잉여현금흐름은 21억2000만달러 적자를 기록했다. S&P는 메타의 잉여현금흐름 적자가 2027년 710억달러에 달한 뒤 2028년에도 390억달러 수준을 기록할 것으로 전망했다. 당초 2028년 흑자 전환을 예상했던 기존 전망을 수정한 것이다. AI 투자 수익화 능력에도 의문을 제기했다. 마이크로소프트(MS)와 구글, 아마존 등이 데이터센터를 외부 고객에게 제공해 매출을 올리는 것과 달리 메타는 광고 사업 개선과 자체 AI 서비스 수익화에 상대적으로 의존하고 있다는 설명이다. S&P는 "메타가 AI 투자에서 수익을 창출할 수 있는 능력은 경쟁사보다 제한적"이라고 평가했다. 이에 대해 메타는 즉각 반발했다. 카므란 뭄타즈 메타 대변인은 "AI 수익화 역량에 대한 S&P의 평가에 동의하지 않는다"며 "상당한 제품과 사업 기회가 견고한 신용도를 뒷받침할 것"이라고 밝혔다. 메타는 투자 재원 확보를 위해 총 950억달러 규모의 주식 발행도 추진하고 있다. S&P는 주식 발행을 통한 자금조달이 신용도에 긍정적이지만 현금흐름 적자가 장기화하면 추가 차입이 필요할 수 있다고 내다봤다. AI 투자에 따른 자금조달 부담은 다른 기업에서도 나타나고 있다. 파이낸셜타임스(FT)는 지난달 30일 오픈AI가 자금조달 목표를 기존 300억달러에서 200억달러로 낮췄다고 보도했다. 기업가치 평가액도 1조4000억달러에서 1조2500억달러로 하향했다. 아울러 앤트로픽은 기업공개(IPO) 이후에도 투기등급 신용평가를 받을 수 있다는 관측이 나왔다. FT에 따르면 사모투자회사 블랙스톤은 최근 투자자들에게 앤트로픽이 상장 이후에도 투자적격 등급을 확보하지 못하고 BB급에 머물 가능성이 있다고 설명했다.  전대현 기자 jdh@chosunbiz.com ]]> https://it.chosun.com/news/articleView.html?idxno=2023092173257 https://it.chosun.com/news/articleView.html?idxno=2023092173257 Sun, 01 Nov 2026 08:55:00 +0900 yongman.kwon@chosunbiz.com (권용만 기자) 호미에이아이 CI / 호미에이아이 호미에이아이는 업무와 데이터, 의사결정 기준을 하나의 지식 구조로 연결하는 ‘컴퍼니 브레인’을 통해 조직 맞춤형 AI 업무 자동화를 지원하고 있다. 기 업 명 호미에이아이(HOMI AI) 대표자명 김태윤(Taeyun Kim) 설립연도 2024년 투자단계 Seed 주요제품 컴퍼니 브레인(Company Brain) 사업분야 AI+기타 기술분야 #AI에이전트·멀티에이전트시스템 #데이터엔지니어링·데이터파이프라인 #AI경량화·최적화 주요성과 TIPS 선정 해외투자유치 대기업 협업 협업유형 #기술도입 #PoC 실증 #공동 R&D 도입단계 상용화 국내·외 사업 확장 타깃시장 공공기관·지자체, 대·중견기업 등 홈페이지 homilabs.ai ※ 기업 현황은 2026년 9월 기준입니다 업무 흐름·데이터·판단 기준 따라 구조화 호미에이아이의 ‘컴퍼니 브레인(Company Brain)’은 기업의 업무와 데이터를 조직 맞춤형 온톨로지로 구조화해 AI 업무 자동화의 기반을 마련하는 솔루션이다. 기업 내부에 흩어진 데이터와 업무 처리 과정, 의사결정 기준을 하나의 지식 구조로 연결해 AI가 기업의 업무 맥락에 맞춰 실무를 수행할 수 있도록 지원한다. 컴퍼니 브레인은 호미에이아이의 전담 엔지니어가 고객사에 상주하며 업무를 분석한 후 맞춤형으로 구축한다. 이를 위해 기업의 업무를 시간순 세부 작업으로 분해하고 전체 업무 흐름을 정리한다. 이후 사내에 흩어진 데이터를 수집·분류하고 업무와 데이터 사이의 관계 및 의사결정 기준을 온톨로지로 설계한다.  완성된 컴퍼니 브레인은 업무·데이터·판단 기준을 담은 지식 그래프로, AI가 기업의 업무 맥락에 맞춰 실무를 수행하고 사람이 최종 검수하는 자동화 체계의 기반이 된다. 기업별 업무 방식에 맞춘 일대일 구축 방식으로 특정 AI 모델에 종속되지 않고, 기업의 지식 계층에 구축하기 때문에 다른 AI 모델이나 에이전트와 연결할 수 있다는 점도 특징이다. 호미에이아이는 장시간 연속 업무를 위한 장기 기억 에이전트 기술도 연구하고 있다. 마스터 에이전트와 서브 에이전트 사이의 직접 소통을 차단하고 티켓 발행 방식으로 작업을 분배하는 구조를 개발했다. 자체 검증에서는 회계 업무를 1주일 단위로 연속 수행하는 데 성공했다. 실제 국내 무역회사 A사에서 컴퍼니 브레인 구축을 완료 후 반복 업무 자동화를 단계적으로 적용해 가고 있다. 도입 업무의 기준 처리 시간이 40% 단축한 성과도 확인됐다.  이외에 모빌리티 케어 기업 차비누와 전략적 파트너십을 체결하는 등 레퍼런스를 지속적으로 확대해 나가고 있다. 구독형 서비스로 사업 확대해 수익화  호미에이아이는 2024년 다날과 PoC를 진행하고 2025년 미국 실리콘밸리 투자사 허슬 펀드(Hustle Fund)로부터 투자를 유치했다. 글로벌 팁스(TIPS)에도 선정됐으며 2026년 SKT와 연구 협력 및 PoC를 진행한 바 있다.  호미에이아이는 향후 5년간 개별 기업 대상 구축 사업에서 반복 활용 가능한 기술 자산과 구독형 서비스 중심으로 사업모델을 전환할 계획이다. 우선 제조·유통·물류·모빌리티 등 산업군에서 컴퍼니 브레인 구축 사례를 확보하고 업무 분석과 데이터 구조화, 온톨로지 설계 과정을 표준화할 방침이다. 구축 경험에서 축적한 산업별 공통 구조는 도메인 온톨로지(Domain Ontology) 라이브러리로 발전시켜 신규 고객사의 도입 기간과 비용을 줄일 예정이다.  고객사가 직접 컴퍼니 브레인을 구축할 수 있는 자동화 도구도 개발하고 있다. 고객사가 질문에 답하면 후속 질문을 통해 업무 맥락을 수집하고 워크플로우 초안을 생성하는 방식이다. 이를 서비스형 소프트웨어(SaaS) 기반의 자체 구축 상품으로 제공하고 컴퍼니 브레인 유지·관리 구독 모델과 기업 특화 ERP 및 업무 자동화 모듈로 확장해 간다는 구상이다. 자체 장기 기억 에이전트 기술에 대해서도 추가 연구와 논문 발표, 지식재산권 확보를 추진한다. 장기적으로는 기업이 축적한 업무·데이터·판단 기준을 지속적으로 활용할 수 있는 컴퍼니 브레인을 산업별 자산으로 발전시킨다는 방침이다. 이를 기반으로 해외 시장까지 확대하겠다는 목표다. 권용만 기자 yongman.kwon@chosunbiz.com ]]> https://it.chosun.com/news/articleView.html?idxno=2023092173126 https://it.chosun.com/news/articleView.html?idxno=2023092173126 Sun, 01 Nov 2026 08:50:00 +0900 yongman.kwon@chosunbiz.com (권용만 기자) 엔비디아의 풀스택 AI 인프라 구성도 / 엔비디아 홈페이지 갈무리 하드웨어부터 운영, 관리까지 통합하는 AI 인프라 ‘풀스택’ 기존 컴퓨팅 인프라는 하드웨어와 소프트웨어가 각각 개발되고, 주요 처리장치와 네트워크, 스토리지 등도 별도의 구성 요소로 만들어져 연결되는 구조가 일반적이었다. 범용 하드웨어와 소프트웨어의 호환성을 중심으로 느슨하게 결합된 생태계가 형성된 것이다. 하지만 AI 인프라의 기술 구성이 복잡해지고 구성 요소 간 상호의존성이 커지면서 하드웨어와 소프트웨어를 통합적으로 제공하는 ‘풀스택’ 접근 방식이 중요해졌다. 특히 주요 반도체 제조사들은 하드웨어와 드라이버뿐 아니라 이를 효과적으로 활용하기 위한 라이브러리와 미들웨어까지 지원하는 역할을 맡게 됐다. 파이토치(PyTorch) 등 주요 AI 프레임워크에서 최신 하드웨어를 사용할 수 있도록 지원하고, 새로운 AI 모델에 대응해 플랫폼과 라이브러리를 업데이트하는 것도 제조사의 역할이 됐다. 이제 이러한 소프트웨어 지원 역량은 엔비디아뿐 아니라 AMD, 인텔 등 주요 반도체 제조사들이 갖춰야 할 기본 요건으로 자리 잡았다. AI 인프라의 풀스택을 구현하는 방식에서는 제조사별 차이가 존재한다. 엔비디아는 하드웨어부터 플랫폼, 모델과 애플리케이션까지 폭넓은 기술을 제공하면서 오픈소스와 독자 기술을 함께 활용한다. 엔비디아의 하드웨어 보급이 확대되면서 독자 기술의 일부는 사실상 업계 표준처럼 받아들여지고 있다. 반면 AMD와 인텔은 소프트웨어 플랫폼 영역에서 업계 공용 오픈소스 프로젝트에 기여하고 참여하는 방식을 적극 활용하고 있다. 엔비디아의 ‘AI 엔터프라이즈’와 AMD의 ‘ROCm’은 이러한 풀스택 구성 방식의 차이를 보여주는 사례다. 최근에는 이 같은 하드웨어·소프트웨어 통합을 넘어 실제 인프라의 운영과 관리까지 풀스택의 범위가 넓어지고 있다. 기존에 소프트웨어 영역으로 구분됐던 애플리케이션과 운영·관리 분야에서도 하드웨어 제조사와 소프트웨어 생태계 간 협력이 중요해지는 모습이다. 이 과정에서 AI 인프라의 풀스택 전략은 서버를 설치하고 운영하는 데이터센터의 시설 환경으로까지 확장되고 있다. 그동안 IT 인프라와 이를 수용하는 데이터센터 시설은 각각 IT와 운영기술(OT)의 영역으로 구분돼 다뤄졌다. 그러나 AI 인프라 구축에서 전력 공급과 냉각, 공조, 공간 배치 등의 중요성이 커지면서 두 영역을 함께 고려해야 할 필요성도 높아졌다. 이에 서버와 랙 등 IT 인프라뿐 아니라 전력·냉각·시설 운영까지 설계 단계부터 통합적으로 다루는 접근 방식이 등장하고 있다. 기존의 풀스택이 AI 시스템을 구동하기 위한 하드웨어와 소프트웨어의 통합에 집중했다면, 이제는 이를 실제로 설치하고 운영하는 데이터센터 환경까지 포함하는 것이다. 엔비디아의 DSX AI 팩토리 플랫폼 주요 구성 / 엔비디아 영상 갈무리 IT 넘어서 ‘시설’ 영역까지, 확장되는 풀스택 전략 엔비디아의 ‘DSX 플랫폼’은 이러한 풀스택 전략의 확장을 보여주는 대표적인 사례다. 기존 AI 플랫폼이 컴퓨팅과 네트워킹, 소프트웨어 등 IT 영역을 중심으로 구성됐다면, DSX는 전력과 냉각, 시설 등 기존 OT 영역까지 통합적으로 다룬다.  엔비디아가 데이터센터의 모든 구성 요소를 직접 만드는 것은 아니다. 대신 GPU 서버 ��프라를 중심으로 다양한 시설 및 인프라 관련 기업들과 협력해 데이터센터 환경 전반을 하나의 플랫폼에서 다룰 수 있도록 하는데 의미가 있다. DSX 플랫폼은 서버와 전력 공급, 냉각을 포함한 데이터센터 운영 환경 전체를 디지털 트윈으로 구현해 최적화하는 방식을 활용한다. 엔비디아의 옴니버스 기반 시뮬레이션 도구인 ‘DSX Sim’은 실제 데이터센터 운영 환경을 가상으로 구현해 시설과 인프라의 상태를 가시화하고 다양한 운영 조건을 시뮬레이션할 수 있도록 지원한다. 이러한 디지털 트윈 환경에는 엔비디아와 생태계 파트너들의 데이터가 활용된다. 이를 기반으로 실제 데이터센터의 구성과 운영 조건을 정교하게 반영하는 것이 특징이다.  엔비디아의 DSX 플랫폼 생태계에는 델 테크놀로지스, HPE, 레노버, 슈퍼마이크로, 에이수스, 폭스콘 등 주요 글로벌 서버 제조사들이 참여하고 있다. 특히 자체적인 인프라 통합 관리 도구와 생태계를 갖춘 제조사들까지도 DSX 플랫폼에 참여한다는 점이 눈길을 끈다. 이는 엔비디아 GPU를 중심으로 구성되는 AI 인프라 환경에서 서버와 시설 전반을 통합적으로 관리하는 체계의 중요성이 커지고 있음을 보여준다.   데이터센터 단위의 디지털 트윈 플랫폼과 제어를 엔비디아가 처음 시도한 것은 아니다. 데이터센터 시설 전반을 모델링, 시뮬레이션하는 기술은 기존 시설 관련 기업들도 대부분 갖추고 있다. 차이는 IT와 시설 운영을 연결하는 범위에 있다. 기존 시설 관리 도구들이 IT 장비의 온도 등 환경 정보를 바탕으로 시설을 제어한다면 엔비디아는 DSX 플랫폼을 통해 개별 서버의 작업 단위부터 데이터센터의 전력과 냉각까지 통합적으로 다루는 접근 방식을 제시한다. 엔비디아는 시설 운영과의 통합을 ‘DSX 플랫폼’으로 추진하고 있지만, 경쟁사들은 아직 이 단계까지 나서지는 않았다. 대부분은 시설 제어를 파트너 생태계의 영역으로 보고 서버와 랙, 전력과 냉각 등 주요 요소들의 데이터를 API로 연결해 별도의 관리 플랫폼 형태로 다룬다. 이 과정에서 서버 제조사나 시스템 통합(SI) 업체 등 IT 영역이 중심이 되는지, 시설 운영을 담당하는 OT 영역이 중심이 되는지에 따라 관리 플랫폼의 관점도 달라지는 모습이다.   권용만 기자 yongman.kwon@chosunbiz.com ]]> https://it.chosun.com/news/articleView.html?idxno=2023092172990 https://it.chosun.com/news/articleView.html?idxno=2023092172990 Sun, 01 Nov 2026 08:00:00 +0900 jk2@chosunbiz.com (정종길 기자) 뉴로플로우 CI / 뉴로플로우 철도·항만·발전·제조 등 산업 현장에서는 위험 요인을 파악하고 관련 법령과 지침에 따라 평가·점검 문서를 작성해야 한다. 뉴로플로우는 이미지·영상·음성·텍스트를 AI로 분석하는 ‘세이프플로우’를 통해 위험성평가와 안전관리 문서 작성 업무를 자동화한다. 기 업 명 뉴로플로우(Neuroflow). 대표자명 이종민(Jongmin Lee) 설립연도 2023년 투자단계 해당 없음 주요제품 세이프플로우(SafeFlow) 사업분야 AI+보안·안전 기술분야 #대규모언어모델(LLM) #비전·언어모델(VLM) #예측·분석모델링 주요성과 공공 실증 벤처나라 입점 R&D 사업 선정 협업유형 #PoC·실증 #공동 R&D #기술도입 도입단계 실증 진행 가능, 상용화 타깃시장 공공 인프라 운영기관, 제조·물류·건설기업, 안전보건·현장관리 부서 등 홈페이지 www.neuroflow.co.kr ※ 기업 현황은 2026년 10월 기준입니다 영상·음성·텍스트 통합 분석해 위험요인 추출 뉴로플로우의 ‘세이프플로우(SafeFlow)’는 산업 현장의 위험요인 식별부터 위험성평가와 안전관리 문서 작성까지 지원하는 AI 기반 산업안전 솔루션이다. 현장 이미지와 영상·음성·텍스트를 통합 분석해 위험요인을 추출하며 컴퓨터비전 기술로 작업자와 지게차, 보호구 착용 여부, 적재물 상태 등을 분석한다. 음성인식 기술을 통해 작업자의 현장 설명을 텍스트로 변환해 작업 내용과 위험요인, 조치사항을 구조화한다. 추출한 정보는 대규모언어모델(LLM)과 검색증강생성(RAG) 기술을 통해 산업안전보건법, 중대재해처벌법, 안전지침 및 기업 내부 규정과 연결된다. 이를 바탕으로 위험요인별 관련 근거와 조치방안을 제시하고 위험성평가표·점검표·안전교육 자료·경영책임자 보고서 등을 자동 생성한다. 단순한 문서 작성 도구를 넘어 실제 현장 데이터를 분석해 위험성평가 결과로 연결하는 점이 특징이다. 산업별 위험요인과 문서 양식도 고객 환경에 맞춰 조정 가능하다. 클라우드형 서비스형 소프트웨어(SaaS)와 온프레미스 구축형으로 제공되고 있다. 회사는 현재 공공기관을 중심으로 기술 실증과 사업화를 추진하고 있다. 한국철도기술연구원에는 현장 이미지와 작업정보를 분석해 위험요인을 식별하고 안전관리 문서를 생성하는 기능을 적용했다. 실제 현장 데이터를 활용해 실증했으며 핵심 AI 성능에 대한 한국인정기구(KOLAS) 공인 시험성적서도 확보했다. 한국서부발전과는 발전 현장의 작업·위험정보를 활용한 위험성평가 자동화와 개선조치 관리 기능의 개념증명(PoC)·협업을 진행하고 있다. 2026년에는 벤처나라에 등록하고 중소벤처기업부 민관공동기술사업화 연구개발(R&D) 사업 등에 선정됐다. AI 기반 안전관리 표준 구축 목표 뉴로플로우는 세이프플로우의 적용 시장을 철도·항만·발전에서 제조·물류·건설 등으로 확대할 계획이다. 구축형 프로젝트와 SaaS 구독형 서비스를 병행하고 다수 사업장을 보유한 공공기관과 대기업을 중심으로 확산형 매출 구조를 구축해 매출 성장을 이룰 예정이다. 기술 고도화도 추진한다. CCTV와 고정형 카메라, 이동형 로봇을 연계해 보호구 미착용이나 적재물 이상 등 상시 위험감지 기능을 확대하고 안전관리 문서 자동화 범위를 넓혀 안전관리 업무 전반의 자동화를 지원하는 통합 플랫폼으로 고도화할 계획이다. 국내 시장은 GS인증 획득과 혁신제품 지정 등을 통해 조달 경쟁력을 강화하고 글로벌 시장은 동남아시아를 타깃으로 인도네시아 제조기업과 추진하는 PoC 경험을 바탕으로 동남아 기업과의 협력을 확대한다. 현지 파트너십과 실증사업을 통해 해외 사업 실적을 단계적으로 확보한다는 계획이다. 뉴로플로우는 AI를 통해 산업현장의 안전과 업무 효율을 높이고 사람이 더 안전하게 일할 수 있는 환경을 만드는 것을 목표로 하고 있다. 향후 세이프플로우를 국내외 다양한 산업현장에 확산해 AI 기반 안전관리 표준을 만들어가겠다는 포부다. 정종길 기자 jk2@chosunbiz.com ]]> https://it.chosun.com/news/articleView.html?idxno=2023092171961 https://it.chosun.com/news/articleView.html?idxno=2023092171961 Sun, 01 Nov 2026 08:00:00 +0900 jk2@chosunbiz.com (정종길 기자) 팀에브리웨어 CI / 팀에브리웨어 제조현장은 자재명세서(BOM)·공정명세서(BOP) 관리가 복잡하고 공정 변경도 빈번해 데이터를 관리하는 과정에서 어려움이 있다. 이에 팀에브리웨어는 주문부터 생산계획·작업지시·재고·출하까지 제조 과정에서의 데이터를 하나의 흐름으로 연결하는 ‘오르카 AI 메스’를 제공하고 있다. 기 업 명 팀에브리웨어(Team Everywhere) 대표자명 이다한·최원기(Dahan Lee·Wonki Choi) 설립연도 2018년 투자단계 Seed 주요제품 오르카 AI 메스(ORCA AI MES) 사업분야 AI+제조·로봇 기술분야 #자연어처리(NLP) #컴퓨터비전(CV) #예측·분석 모델링 주요성과 TIPS 선정 투자유치 해외진출 협업유형 #PoC·실증 #투자유치 #해외진출 도입단계 실증 진행 가능, 상용화, 해외 확장 타깃시장 중견·중소기업, 해외기업·기관, 제조업 영위 중인 사업체 홈페이지 orca.partners ※ 기업 현황은 2026년 9월 기준입니다 AI 기능 기반 생산관리 업무 자동화 팀에브리웨어의 ‘오르카 AI MES’는 제조 현장에서 이뤄지는 과정에서의 모든 데이터를 수집해 생산관리업무를 자동화하는 솔루션이다. 자사몰과 쇼핑몰의 주문 데이터를 연동해 PDF·이미지·엑셀·CSV 형태의 발주서를 AI 광학문자인식(OCR)으로 인식해 주문 데이터를 자동으로 입력한다. 수집된 주문 정보는 BOM과 BOP, 재고, 납기를 반영한 생산·자재계획으로 연결된다. 완제품 목표 수량 입력시 제공품과 반제품 재고 확인을 통해 필요 생산 계획과 자재소요량을 생성하고 현장 작업 지시 및 실적 관리를 돕는 구조다. 현장에서는 자체 개발한 센서와 AI 비전, 엣지디바이스를 활용해 설비 데이터를 수집한다. 내장 프로그램 가능 논리제어장치(PCL)가 없는 설비에서도 데이터 수집이 가능하며 제품·불량 검사와 수량, 설비 가동 상태, 계량 기반 입·출고 등을 자동 파악한다. 확보된 데이터는 주문·계획·지시·실적·재고·출하까지 재입력 없이 연결된다. 스마트 무게센서의 입·출고 이력을 단가와 연동해 공정별 투입 원가와 마진도 추적할 수 있다. 제조 특화 소형언어모델(sLLM)과 검색증강생성(RAG)을 활용한 대화형 기능도 제공한다. 한국어· 일본어·영어·베트남어의 음성 인터페이스 기능을 지원하고 있다. 현재 해당 솔루션은 식품·화장품·의약품·화학·임가공 등 사람 중심 공정 비중이 높은 중소·중견 제조기업을 중심으로 도입되고 있다. 회사 측에 따르면 실제 솔루션 도입 후 기업들이 생산 계획 시간을 대폭 단축하고 재고 과정에서의 오차를 줄이는 등 생산 과정에서의 효율성을 높이는 효과를 가져왔다. 팀에브리웨어는 2025년 전년대비 2배 매출을 기록하며 빠르게 성장하고 있다. 국내뿐 아니라 해외 현장에서의 레퍼런스도 확대하며 시장 입지를 키워가는 중이다. VLM·로봇으로 제조 현장 자동화 범위 확대 박차 팀에브리웨어는 오르카 AI 메스의 AI 기능을 고도화하며 제조현장의 자동화 범위를 확대해 나갈 계획이다. 자연어로 제조 데이터를 조회·수정하는 AI 챗봇을 상용화하고 제조 특화 sLLM과 AI 비전·OCR 엔진을 지속 고도화한다. 또 비전언어모델(VLM) 기반 멀티모달 공정 분석으로 기술 수준을 높여갈 예정이다. 산업군 및 해외 시장도 확대한다. 사람 중심 공정 제조업에서 로봇·자동화가 결합된 산업군으로 적용 범위를 넓히고 국내 기업의 해외 공장 및 아시아 신흥 제조 시장으로 우선 진출해 나갈 계획이다. 이와 함께 구독형 서비스형 소프트웨어(SaaS)와 하드웨어, 로봇 자동화 시스템통합(SI)을 결합해 수익 모델 다각화도 추진한다. 이를 통해 안정적이고 지속가능한 매출 성장을 이루겠다는 것이다.  팀에브리웨어는 향후 국내 중소·중견 제조 현장의 AX를 이끄는 AI 자재소요계획(MRP) & 제조실행시스템(MES) 대표 기업으로 도약한다는 목표다. 정종길 기자 jk2@chosunbiz.com ]]> https://it.chosun.com/news/articleView.html?idxno=2023092172772 https://it.chosun.com/news/articleView.html?idxno=2023092172772 Sat, 31 Oct 2026 11:00:00 +0900 jk2@chosunbiz.com (정종길 기자) 온투원 CI / 온투원 온투원은 데이터와 업무 지식을 객체·관계로 연결하고 규정과 권한, 업무 로직까지 함께 반영하는 온톨로지 기반 운영지능화 플랫폼 ‘OMCP’를 통해 조직의 상황 분석과 의사결정을 지원하고 있다. 기 업 명 온투원(ONTONE) 대표자명 구정원(Jungwon Koo) 설립연도 2025년 투자단계 해당 없음 주요제품 OMCP 사업분야 AI+기타 기술분야 #AI 에이전트·��티에이전트 시스템 #데이터 엔지니어링·데이터 파이프라인 #온톨로지·지식그래프 기반 추론 주요성과 대기업 협업 협업유형 #PoC·실증 #공동 R&D #투자유치 도입단계 PoC, 실증 진행, 상용화 타깃시장 국방부·군 정보화기관·방산기업·국방 SI기업, 통신사·클라우드·데이터센터 운영기관 홈페이지 ontone.co.kr ※ 기업 현황은 2026년 10월 기준입니다 데이터·업무지식 연결하는 운영지능화 플랫폼 ‘OMCP’ 온투원의 ‘OMCP’는 여러 시스템에 흩어진 운영 데이터를 업무 객체와 관계로 연결하고 상황 분석부터 조치·결과 추적까지 지원하는 온톨로지 기반 AI 의사결정·운영 지능화 플랫폼이다. 핵심은 자체 개발한 모델링 도구다. 고객은 조직과 인력·장비·서비스·임무 등을 객체로 정의하고 각 객체의 관계와 상태·판단 조건·처리 절차를 직접 구성할 수 있다. 업무환 경이나 규정이 바뀌면 모델과 로직을 수정해 여러 업무 애플리케이션과 AI 에이전트에서 다시 활용한다. 플랫폼은 기존 데이터베이스와 운영시스템에서 데이터를 수집·정제한 뒤 업무 객체와 연결한다. AI 에이전트는 이를 바탕으로 정보를 조회하고 상황을 설명하거나 대응 방안을 제시하며 계산과 조건 판정은 사전에 정의한 업무 규칙과 함수에 따라 처리한다. 사용자의 권한과 승인 절차도 함께 반영한다. 어떤 정보와 규칙을 토대로 판단했는지, 이후 어떤 조치를 실행했는지 이력을 확인할 수 있어 데이터 외부 반출과 통제가 중요한 폐쇄망·온프레미스 환경에 적용할 수 있도록 설계했다. 주요 시장은 국방과 통신이다. 국방 분야에서는 부대와 장비·임무·규정을 연결해 상황 분석과 업무 판단을 지원하고 통신 분야에서는 장비와 회선·서비스·장애 이벤트를 연계해 장애 원인과 서비스 영향범위, 대응 우선순위를 분석한다. 온투원은 2025년 5억200만원 규모의 국방 지식그래프 구축 사업을 수행하며 폐쇄망 데이터 통합과 도메인 모델링 경험을 확보했다. 2026년에는 국군통신사령부와 협력의향서(LOI)를 체결하고 아주대학교 국방대학원과 업무협약(MOU)을 맺었으며 국방 인공지능 전환(AX) 거점 연구개발 과제에도 참여하고 있다. 통신·클라우드 분야에서는 KT클라우드를 대상으로 공급계약 2건을 이행했다. 현재 기존 운영지원시스템(OSS)·비즈니스지원시스템(BSS)와 데이터센터 운영환경에 OMCP를 연계해 장애 영향분석과 운영 지능화에 적용하는 방안을 협의하고 있다. 국방·통신 레퍼런스 기반으로 반복 공급 확대 온투원은 2026년 산업통상자원부 제조 데이터 온톨로지 구축·안전진단 과제에도 참여하고 있다. 설비와 공정 데이터, 안전 규칙을 연결해 제조현장의 위험요인을 분석하는 방식으로 적용 분야를 넓히고 있다. 같은 해 청년창업사관학교 16기에 선정됐으며 본교 데모데이에서 최우수상을 받았다. 중소기업기술정보진흥원(TIPA) 스마트공장 공급기업과 AI 바우처 지원사업 공급기업으로도 등록됐고 벤처기업 확인과 기업부설연구소 인정도 받았다. 지식재산권으로는 온톨로지 기반 모델 컨텍스트 프로토콜(MCP)을 이용한 AI 의사결정 시스템 및 시맨틱 컨텍스트 흐름 제어 기술과 관련한 특허 2건을 출원했다. OMCP와 연계한 소프트웨어 저작권 등록 5건과 상표권도 보유하고 있다. 현재 OMCP 1.0 상용 제품을 개발하고 있다. 이후 국방 분야의 부대 운영·의사결정 지원과 통신의 장애 영향분석·작업 검증을 중심으로 상용 도입 사례를 확보할 계획이다. 중장기적으로는 고객이 직접 객체와 관계, 업무 로직을 추가할 수 있도록 모델링 기능을 고도화한다. 현장에서 검증한 데이터 매핑과 업무 모델, 조치 흐름은 국방·통신 분야의 ‘도메인 팩’으로 표준화해 후속 고객에게 반복 공급하는 구조를 구축한다. 해외에서는 미국 통신사와 AI 데이터센터 운영기관을 우선 시장으로 검토하고 있다. 현지 네트워크·온프레미스 AI 기업과 기술 검증 및 공동영업을 추진한 뒤 개념검증(PoC)과 유료 파일럿을 거쳐 라이선스 공급으로 확대한다는 구상이다. 구정원 온투원 대표는 “현장의 경험과 분산된 데이터, 업무 규칙을 연결해 사람이 상황을 이해하고 AI와 함께 판단하며 필요한 조치까지 이어지는 운영 기반을 만들겠다”며 “국방과 통신의 엄격한 현장에서 가치를 증명하고 고객과 파트너가 새로운 업무와 솔루션을 만들어가는 핵심 운영 플랫폼으로 성장하겠다”고 말했다. 정종길 기자 jk2@chosunbiz.com ]]> https://it.chosun.com/news/articleView.html?idxno=2023092172988 https://it.chosun.com/news/articleView.html?idxno=2023092172988 Sat, 31 Oct 2026 10:30:00 +0900 jk2@chosunbiz.com (정종길 기자) 가이아비티 CI / 가이아비티 신약 개발에 있어 후보물질을 찾는 것뿐 아니라 어떤 환자군에서 효과를 기대할 수 있는지 검증하는 과정이 매우 중요하다. 가이아비티는 환자 유래 오믹스 데이터와 약물반응 정보를 AI로 분석하고 실험 검증까지 연결하는 신약개발 플랫폼 ‘가이아 필’을 통해 연구개발 의사결정을 지원한다. 기 업 명 가이아비티(GAIA-BT) 대표자명 강윤경(Yunkyoung Kang) 설립연도 2024년 투자단계 Seed 주요제품 가이아 필(GAIA-Phil) 사업분야 AI+헬스케어·바이오 기술분야 #생성형AI #AI 에이전트·멀티에이전트시스템 #예측·분석모델링 주요성과 해외진출 협업유형 #PoC·실증 #공동 R&D 도입단계 상용화, 고도화 타깃시장 국내외 병원, 제약사, 항암제·AI 신약개발 바이오텍 등 홈페이지 www.gaia-bt.com ※ 기업 현황은 2026년 10월 기준입니다 가상 제약사 조직처럼 협업하는 AI 에이전트…환자 기반 검증 연결 가이아비티의 ‘가이아필(GAIA-Phil)’은 신약후보물질 탐색부터 환자 반응 예측, 실험 검증, 임상·규제 검토까지 지원하는 멀티에이전트 기반 신약 개발 플랫폼이다. 환자 유래 오믹스와 약물반응 데이터를 활용해 후보물질의 개발 가능성을 평가하고 환자 선별 바이오마커와 병용 조합을 탐색한다. 플랫폼은 제약사 내 전문 조직처럼 역할을 나눈 AI 에이전트로 구성된다. 지휘 에이전트 ‘가이아 가라잔(GAIA-Karajan)’이 질문을 해석하고 업무를 배분하면 각 에이전트가 환자 오믹스·후성유전체 판독, 근거 수집·등급화, 분자 및 병용 조합 탐색, 약물동태·독성 예측, 성공 가능성 판정, 규제 검토 등을 수행한다. 약리·표적 발굴·임상개발·약물 설계 등 9개 분야의 정보를 구조화한 바이오메디컬 지식그래프도 활용한다. 자체 실험에서 확보한 직접 근거와 문헌 기반 간접 근거를 구분하고 분석 과정과 판단 근거를 감사 로그로 기록한다. 주요 단계에서는 연구자가 결과를 승인하거나 분석 방향을 변경할 수 있도록 설계했다. 환자 반응 분석에는 한국생명공학연구원으로부터 기술이전 받은 후성유전체 판독 기술을 고도화한 ‘해태(HAETAE)’ 모델을 활용한다. 유전자 변이뿐 아니라 유전자 발현 조절 상태까지 분석해 환자별 약물 반응 차이를 파악하고 도출한 가설은 환자 유래 오가노이드와 장기칩 기반 실험으로 검증한다. 회사는 현재 국내외 연구개발 계약을 통해 레퍼런스를 확대하고 있다. 국내 항체약물접합체(ADC) 개발 바이오텍과 유료 연구개발 계약을 6월에 체결했다. 미국 시더스 사이나이 메디컬 센터(Cedars-Sinai Medical Center)와도 8월에 다인종 대장암 오가노이드 외부검증, 약물동태, 생물통계 등에 관한 공동연구 계약을 체결했다. 글로벌 신약개발 판정 기술로 발전 가이아비티는 AI 분석과 실험 계획을 연구자가 승인하고 전문기관이 수행하는 현재 구조에서 반복성과 표준화가 높은 업무를 실험 장비·로봇과 원격 연결하는 폐루프 운영체계로 고도화할 계획이다. 다만 근거가 부족하거나 예상하지 못한 결과가 나오면 연구자가 판단하도록 하는 통제 구조는 유지한다. 사업모델은 고정가 유료 검증을 시작으로 연구용역, 온프레미스 구독으로 확대하고 향후 공동 개발과 기술이전으로 연결할 예정이다. 2027년에는 자체 항암 파이프라인 온코101(Onco101)의 전임상 패키지 진입을 추진하고 2028년에는 글로벌 파트너링과 미국 법인을 설립할 계획이다. 2029년 이후에는 자체 파이프라인 기술이전과 라이선싱 매출을 확대한다. 2030년에는 기업공개(IPO)를 추진한다는 구상이다. 가이아비티는 장기적으로 국내에서 만든 환자 기반 판정 엔진 기술을 글로벌 제약사의 후기 임상 성공률을 높이는 표준 레이어로 발전시킬 계획이다. 자체 개발 자산의 가치 상승까지 확보하는 에이전틱 테크바이오(Agentic TechBio) 기업으로 성장하겠다는 목표다. 정종길 기자 jk2@chosunbiz.com ]]> https://it.chosun.com/news/articleView.html?idxno=2023092172992 https://it.chosun.com/news/articleView.html?idxno=2023092172992 Sat, 31 Oct 2026 10:20:00 +0900 jk2@chosunbiz.com (정종길 기자) 인빅 CI/ 인빅 인빅은 기존 CCTV를 교체하지 않고 AI 영상개선과 객체 탐지·추적 기술을 적용하는 ‘녹스 AI’를 통해 현장 상황을 분석하고 디지털트윈 기반으로 통합 관제할 수 있는 시스템을 개발하고 있다. 기 업 명 인빅(InBic) 대표자명 지효철(Hyochul Ji) 설립연도 2020년 투자단계 Pre-A 주요제품 녹스 AI(NOX AI) 사업분야 AI+공공·스마트시티 기술분야 #비전-언어모델(VLM) #멀티모달 AI #엣지 AI·온디바이스 AI 주요성과 TIPS 선정 공공 실증 대기업 협업 협업유형 #PoC·실증 #공동 R&D #해외진출 도입단계 상용화, 고도화, 국내·외 사업 확장 타깃시장 지자체·공공기관, 산업시설·제조현장, 스마트시티·안전관제 사업자 홈페이지 www.inbic.ai ※ 기업 현황은 2026년 10월 기준입니다 기존 CCTV 활용 영상 개선·객체 탐지하는 ‘녹스 AI’ 인빅의 ‘녹스 AI(NOXAI)’는 기존 CCTV 영상에 AI를 적용해 화질을 개선하고 사람과 차량 등 객체를 탐지·추적하는 AI 디지털트윈 관제시스템이다. 기존 카메라 인프라를 그대로 활용할 수 있어 대규모 장비 교체 없이 지능형 관제 기능을 추가하는 데 초점을 맞췄다. 핵심은 저조도와 안개, 비 등으로 CCTV 영상 판독이 어려운 환경에서도 객체 인식 성능을 유지할 수 있도록 영상을 실시간으로 개선하는 기술이다. 영상 개선 이후 객체를 탐지·추적하고 분석 결과를 관제 화면에 표시해 관리자가 현장 상황을 빠르게 확인할 수 있도록 한다. AI 추론은 현장 가까이에서 처리하는 엣지 방식도 지원한다. 영상 전체를 외부 서버로 전송하는 부담을 줄이고 기존 CCTV와 관제시스템에 AI 기능을 추가할 수 있도록 설계했다. 분석된 정보는 디지털트윈과 연결된다. 실제 CCTV 화면만 나열하는 방식에서 벗어나 객체의 위치와 이동 상황, 이상 이벤트를 공간정보와 함께 시각화한다. 이를 통해 여러 카메라에서 포착된 상황을 하나의 관제 환경에서 파악할 수 있도록 지원한다. 멀티모달 AI와 비전·언어모델(VLM)도 적용하고 있다. 영상 속 상황을 단순 탐지 결과로 표시하는 데 그치지 않고 사람이 이해할 수 있는 형태로 설명하거나 관제자가 필요한 정보를 질의할 수 있도록 기능을 고도화하고 있다. 인빅은 공공 안전관제뿐 아니라 제조현장에도 기술을 적용하고 있다. 국내 대기업 제조사업장에서 기술검증(PoC)을 진행하며 기존 CCTV를 활용해 산업현장의 안전 위험과 이상 상황을 탐지하는 기술을 검증했다. 공공 실증 기반으로 미국 시장까지 확대 인빅은 2024년 중소벤처기업부 팁스(TIPS)에 선정되며 AI 영상분석 기술 고도화와 사업화를 추진했다. 누적 투자유치 금액은 7억원이며 현재 프리A 단계다. 공공시장에서도 실증 기반을 확보했다. 2026년에는 혁신제품 시범구매 사업을 통해 녹스 AI의 현장 적용을 확대하고 있으며 지자체와 공공기관을 중심으로 안전관제 레퍼런스를 확보하고 있다. 향후에는 단순한 객체 탐지를 넘어 이상행동과 위험상황을 이해하고 대응까지 지원하는 AI 관제 기술로 발전시킬 계획이다. 기존 CCTV와 센서, 공간정보를 결합해 사고 위험을 조기에 파악하고 관제자의 판단을 지원하는 방향이다. ���조와 산업안전 분야도 주요 확장 시장이다. 작업자와 차량, 설비의 움직임을 함께 분석해 위험구역 진입이나 비정상 상황을 탐지한다. 이를 공장 디지털트윈과 연결해 현장 안전관리 업무를 고도화할 계획이다.  해외에서는 미국을 우선 시장으로 공략한다. 인빅은 2025년 미국 캘리포니아 풀러턴에 현지 법인을 설립했으며 미국 특허와 상표도 확보했다. 국내 공공·산업현장에서 쌓은 실증 사례를 기반으로 현지 스마트시티와 산업안전 시장으로 사업을 넓힐 계획이다. 지효철 인빅 대표는 “기존에 설치된 CCTV를 버리지 않고 AI를 더해 새로운 관제 인프라로 바꾸는 것이 인빅의 방향”이라며 “사람이 모든 영상을 지켜보는 관제에서 벗어나 AI가 위험을 먼저 발견하고 필요한 정보를 제공하는 환경을 만들겠다”고 밝혔다. 정종길 기자 jk2@chosunbiz.com ]]> https://it.chosun.com/news/articleView.html?idxno=2023092172991 https://it.chosun.com/news/articleView.html?idxno=2023092172991 Sat, 31 Oct 2026 08:40:00 +0900 jk2@chosunbiz.com (정종길 기자) 피직스심랩 CI / 피직스심랩 로봇 파운데이션 모델 개발을 위해서는 다양한 환경에서 물체를 집고 옮기는 동작 학습 데이터가 필요하다. 피직스심랩은 물리 시뮬레이션으로 로봇 조직 데이터를 대량 생성하고 학습 유효성까지 검증하는 합성데이터 서비스를 제공한다. 기 업 명 피직스심랩(Physics Sim Lab) 대표자명 고세준(Sejun Go) 설립연도 2026년 투자단계 Seed 주요제품 PSL 심-데이터(PSL Sim-Data) 사업분야 AI+제조·로봇 기술분야 #데이터 엔지니어링·데이터 파이프라인 #로보틱스·자율주행 AI 주요성과 투자유치 대기업 협업 협업유형 #PoC·실증 #공동 R&D #데이터 협력 도입단계 실증 진행 가능, 상용화 타깃시장 로보틱스 파운데이션 모델 개발 및 고도화 부서, 휴머노이드 개발사 홈페이지 pslab.ai ※ 기업 현황은 2026년 10월 기준입니다 ‘PSL 심-데이터’로 물리 정확도·실사 품질 확보 피직스심랩의 ‘PSL 심-데이터(PSL Sim-Data)’는 로봇 학습용 합성데이터 서비스로,  로봇이 물체를 집고 옮기고 조작하는 동작을 물리 시뮬레이션으로 생성한다. 실사급 1·3인칭 영상, 관절 로그(LeRobot 표준), 접촉력(촉각) 데이터를 같은 시점으로 맞춰 제공하며 조명·재질·배치를 자동으로 바꿔 동작 하나를 수십 개의 데이터로 늘린다. 이를 가능케 하는 핵심 기술은 물리·렌더링 이중 파이프라인과 자체 개발 로봇핸드 제어 프레임워크 ‘UDM’, 그리고 학습 유효성 검증에 있다. 먼저 물리 시뮬레이션과 실사 렌더링을 분리한 이중 파이프라인 구조는 물리엔진(MuJoCo-Newton)에서 로봇의 동작 데이터를 빠르게 생성하고 물리적 정합성을 검증한다. 검증을 통과한 데이터는 언리얼엔진5(UnrealEngine5) 데이터로 변환해 실사 수준의 영상으로 렌더링한다. UDM은 다양한 휴머노이드와 로봇 암, 핸드의 정밀 동작을 제어하는 데 활용된다. 데이터의 학습 유효성 검증은 카이스트 아린랩(ALIN Lab)과의 공동연구를 통해 확보한 행동 검증 기반 데이터 선별 기술과 분포 정합성 자동 검증 기술을 내재화했다. 회사는 실제 로봇을 이용한 데이터 수집 대비 비용과 시간을 줄이면서 물리 정확도와 시각 품질을 함께 확보할 수 있다는 점을 가장 큰 차별점으로 내세운다. 실제 로봇을 이용한 데이터 수집 대비 비용은 전체의 10분의 1 이하, 수집 시간은 100분의 1 이하 수준이라는 설명이다. 회사는 2026년 엔비디아 인셉션 프로그램에 선정돼 엔비디아 덱스벤치(DexBench) 프로젝트에 참여한 바 있다. 2030년 피지컬 AI 플랫폼으로 도약 피직스심랩은 단계적 성장을 추진한다. 2026년과 2027년에는 앵커 고객사에 합성데이터를 납품해 상용 레퍼런스를 확보하고, 이를 정식 계약으로 전환할 계획이다. 시각·관절·촉각 데이터를 함께 생성하는 다차원 합성데이터 파이프라인을 완성한다는 것이다. 과기정통부 피지컬 AI 국책과제에서는 다크팩토리용 시뮬레이터 개발에도 참여한다. 2028년에는 매니퓰레이션 시뮬레이터 ‘파이엔진(PhyEngine)’을 출시해 데이터 공급에서 시뮬레이션 플랫폼 구독 사업으로 확대한다. 같은 시기 북미 지사를 설립하고 글로벌 로보틱스·월드모델 기업을 고객으로 확보할 계획이다. 이를 통해 흑자로 전환할 수 있을 것으로 기대하고 있다. 2030년 이후에는 글로벌 로봇 제조사의 공식 시뮬레이션 파트너로 자리 잡아 공장 단위의 대규모 시뮬레이션 환경 구축 사업까지 확대할 계획이다. 장기적으로는 로봇 학습용 합성데이터 공급 기업을 넘어 로봇의 학습 및 검증 환경을 제공하는 글로벌 피지컬 AI 시뮬레이션 플랫폼 기업으로 성장한다는 목표다. 정종길 기자 jk2@chosunbiz.com ]]> https://it.chosun.com/news/articleView.html?idxno=2023092173236 https://it.chosun.com/news/articleView.html?idxno=2023092173236 Sat, 31 Oct 2026 07:10:00 +0900 jk2@chosunbiz.com (정종길 기자) 종이책을 스캔해 디지털 데이터로 바꾸고, 이를 AI 학습에 활용하는 과정을 형상화한 이미지 / 챗GPT 제작 국내에서는 교보문고에 해외 업체 10여 곳으로부터 도서명과 분야에 관계없이 약 10만 종의 책을 한 권씩 구매하겠다는 문의가 들어왔다. 알라딘에도 외국 업체가 1000만원어치 중고책을 구매하겠다고 제안했다. 영국 중고서점 바터북스에는 캐나다 업체가 평소 일주일 판매량인 2000~3000권을 한꺼번에 주문했다. 일본에서도 철학·역사·의학 등 전문서적을 중심으로 대량 구매가 잇따랐다. 모두 AI 학습용 데이터를 확보하려는 움직임으로 풀이된다. 실제 국내 도서 유통업체 웅진북센은 AI ‘클로드’ 개발사 앤트로픽에 책을 공급했다. 지난해 3월부터 올해 6월까지 미국으로 수출한 책은 165.69톤으로, 권당 400g으로 환산하면 약 41만4000권이다. 일본 도서 유통업체 닛판도 앤트로픽에 책을 판매한 사실을 인정했다. 앤트로픽은 2024년부터 ‘프로젝트 파나마’라는 이름으로 종이책 수백만 권을 구매했다. 확보한 책은 제본을 잘라 낱장으로 분리하고 각 페이지를 스캔해 디지털 파일로 만들었다. 원본 책은 폐기하고 디지털화한 자료 가운데 일부를 대형언어모델(LLM) 학습에 활용했다. 아마존도 비슷한 방식으로 책을 확보한다. 미국 IT 매체 404미디어는 지난 8월 중고책에 위치추적 장치를 넣어 배송 경로를 추적했고, 해당 책이 아마존의 도서 스캔 시설에 도착한 사실을 확인했다. 이처럼 번거로운 작업까지 감수하는 이유는 학습 데이터의 품질과 다양성 때문이다. 인터넷에도 방대한 정보가 있지만 중복되거나 부정확한 내용이 섞여 있다. 반면 출판된 책은 대체로 집필과 편집, 교정 과정을 거쳐 정돈된 정보를 담고 있다. 오래된 전문서적에는 온라인에서 찾기 어려운 지식과 역사적 기록도 남아 있다. 특히 생성형 AI가 널리 보급되기 전에 출간된 책은 AI가 작성한 글이 섞였을 가능성이 낮다는 장점도 있다. 저작권 문제도 종이책 구매를 선택하는 배경 중 하나다. 출판사나 작가에게 일일이 AI 학습용 이용 허락을 받으려면 상당한 비용과 시간이 든다. 반면 중고책은 유통업체를 통해 대량으로 확보할 수 있다. 앤트로픽 역시 출판사들과 학습용 저작권 계약을 논의했지만 이후 종이책 구매 방식을 선택했다. 불법 복제 사이트에서 책을 내려받는 것과 달리 정당한 대가를 지불하고 자료를 확보할 수 있다는 이점도 있다. 그렇다면 돈을 주고 구매한 책을 AI 학습에 활용하는 것은 저작권 침해일까. 책을 샀다고 저작권까지 넘겨받는 것은 아니지만, 내용을 복제했다고 반드시 불법이 되는 것도 아니다. 개인이 구매한 책을 직접 스캔해 태블릿으로 읽는 행위가 일정한 범위에서 허용되는 것처럼, 저작권법에는 예외 규정이 있다. 기업의 상업적 AI 학습은 개인적인 이용과 다르지만, 별도로 ‘공정이용’에 해당하는지를 법이 판단할 수 있다. 실제 미국 법원은 지난해 6월 앤트로픽의 AI 학습과 합법적으로 구매한 종이책의 스캔·디지털화를 공정이용으로 인정했다. 반면 불법 복제 사이트에서 내려받은 수백만 권의 전자책을 별도 자료실에 보관한 행위에는 공정이용을 인정하지 않았다. 앞서 저작권자의 허락 없이 책을 확보하고 학습에 이용한 사실을 문제 삼아 작가들이 집단소송을 제기한 데 따른 판결이다. 앤트로픽은 불법 복제 도서와 관련한 거액의 손해배상 위험에 직면하자 작가들과 15억달러에 합의했고, 올해 7월 법원의 최종 승인을 받았다. 물론 이 같은 미국 법원의 판단이 한국에 그대로 적용되지는 않는다. 다만 한국 저작권법도 제35조의5에서 저작물의 공정이용을 허용한다. 저작물의 일반적인 이용 방법과 충돌하지 않고 저작자의 정당한 이익을 부당하게 해치지 않는다면 저작권자의 허락 없이도 이용할 수 있다. 쉽게 말해 책을 어떤 목적으로 사용했는지, 내용을 얼마나 복제했는지, 기존 책의 판매나 저작권자의 수익에 어떤 영향을 미치는지 등을 종합적으로 따진다는 뜻이다. 문화체육관광부와 한국저작권위원회도 올해 2월 AI 학습에 이러한 규정을 적용할 때 참고할 수 있는 안내서를 발간했다. 국내 출판계는 별도의 계약과 보상체계가 필요하다는 입장이다. 김현종 대한출판문화협회 상무는 “출판사들이 앤트로픽에 책을 AI 학습용으로 사용하라고 허락한 적은 없다”며 “도서 콘텐츠의 AI 학습 자체를 반대하지는 않지만, 정당한 계약을 맺고 저작권과 출판권에 대한 보상이 이뤄져야 한다”고 말했다. 이어 “정당한 계약과 보상 없이 출판 콘텐츠가 AI 학습에 활용되면 출판산업이 지속될 수 있을지 우려된다”며 “실태조사와 법적 대응 방안 마련을 추진하고 정부와 국회에 제도 개선을 촉구할 계획”이라고 밝혔다. 정종길 기자 jk2@chosunbiz.com ]]> https://it.chosun.com/news/articleView.html?idxno=2023092173189 https://it.chosun.com/news/articleView.html?idxno=2023092173189 Fri, 30 Oct 2026 13:53:29 +0900 difference@chosunbiz.com (변상이 기자) / 씨앤테크 씨앤테크는 정부 지원 설비의 가동 상태와 운영 성과를 실시간으로 관리하는 기술을 개발해 자산 관제 플랫폼 ‘어셋 프로플러스(Asset Pro+)’에 적용했다고 30일 밝혔다. 이 기술은 설비 종류에 따라 작동 여부를 확인하는 방식이 다르다. 제어반(PLC)이 설치된 자동화 설비에서는 제어 신호를 수집해 가동·고장 상태와 생산 사이클을 파악한다. 제어반이 없는 설비는 전류 사용 패턴을 인공지능(AI)으로 분석해 가동 여부를 판단한다. 가동 시간과 전력 사용량, 위치 정보도 자동으로 수집한다. 이를 바탕으로 가동률, 고장 손실률, 시간당 생산량, 평균 사이클 시간, 단위 생산당 전력 소비량, AI 설비운영효율 등 6개 핵심성과지표(KPI)를 산출한다. 설비 운영 데이터와 기업의 경영 성과를 비교하는 기능도 갖췄다. 신용평가사의 최근 3개년 재무정보를 활용해 정부 지원 이후 기업의 매출과 이익, 고용 변화를 분석한다. 지원받은 설비가 실제 가동되는지 확인하는 데 그치지 않고 기업의 경영 지표 변화도 살펴보는 방식이다. 설비가 무단으로 이동하거나 장기간 가동되지 않는 경우, 단말기 제거 또는 통신 중단이 발생하면 중앙관제센터가 이를 감지해 관리 기관에 알린다. 국세청의 휴·폐업 정보도 매주 IoT 데이터와 대조한다. 씨앤테크는 2018년 IBK기업은행과 IoT 동산담보 관리 서비스를 시작한 뒤 현대커머셜 등으로 사업을 확대했다. 지난해 12월에는 한국산업안전보건공단의 ‘재정지원설비 사후관리 관제시스템’ 운영사로 선정돼 올해 3월부터 플랫폼을 운영하고 있다. 공단이 지원한 설비��� 5년간 가동 상태를 점검한다. 안전도어가 열린 상태에서 설비가 작동하거나 고장 신호가 발생하는 등 위험 사용 정보도 수집해 산업재해 예방에 활용한다. 김기덕 씨앤테크 대표는 “지원 장비가 제자리에서 제대로 쓰이고 그 효과가 기업의 매출과 고용으로 이어졌는지까지 데이터로 보여주는 사후관리 표준을 만들겠다”고 말했다. 변상이 기자 difference@chosunbiz.com ※ 이 기사는 기업 등 당사자가 제공한 자료를 바탕으로 한 일반 정보로, 특정 투자나 수익을 보장·권유하지 않습니다. 투자 판단과 그로 인한 손익에 대한 책임은 투자자 본인에게 있습니다. ]]> https://it.chosun.com/news/articleView.html?idxno=2023092173145 https://it.chosun.com/news/articleView.html?idxno=2023092173145 Fri, 30 Oct 2026 10:06:17 +0900 difference@chosunbiz.com (변상이 기자) 마이크로소프트 본사 / 마이크로소프트 이번 회사채는 2년물부터 40년물까지 최대 10개 만기로 구성된다. 이 가운데 2066년 만기 40년물의 금리는 미국 국채 금리에 1.05%포인트(p)를 더한 수준으로 책정됐다. 알파벳과 메타, 오라클 등 다른 빅테크가 발행한 장기채보다 낮은 수준이다. 투자자 수요도 발행 규모를 크게 웃돌았다. 회사채 매입 주문은 최대 1150억달러에 달해 발행 예정액의 4배를 넘어선 것으로 전해졌다. 무디스와 S&P글로벌이 MS에 최고 수준인 ‘AAA’ 신용등급을 부여하고 있다는 점이 투자 수요를 뒷받침한 것으로 풀이된다. 회사채 발행은 웰스파고와 JP모건체이스, UBS가 주관한다. MS는 규제당국에 제출한 자료에서 채권 발행 계획을 공식화했다. 조달한 자금은 자본지출(CapEx)을 비롯한 일반 기업 운영 목적으로 사용할 예정이다. MS가 회사채 발행에 나선 배경에는 급증하는 AI 인프라 투자가 있다. MS는 최근 분기에 AI 컴퓨팅 인프라 등을 중심으로 452억달러의 자본지출을 집행했다. 같은 기간 잉여현금흐름(FCF)은 186억달러로 대규모 투자에도 현금 창출력을 유지했다. MS는 자체적으로 투자 자금을 마련할 여력이 있지만 회사채 발행을 통해 보유 현금을 유지하면서 AI 인프라 투자를 확대하려는 것으로 풀이된다. 에이미 후드 MS 최고재무책임자(CFO)도 최근 실적 발표에서 시장 여건이 유리할 경우 추가 자금 조달을 활용할 수 있다는 취지로 설명했다. AI 투자 확대를 위한 외부 자금 조달은 MS만의 움직임이 아니다. 데이터센터 건설과 AI 반도체 확보 등에 필요한 비용이 급증하면서 주요 빅테크의 채권 발행도 늘고 있다. 올해 전 세계 하이퍼스케일러의 투자등급 회사채 발행액은 3130억달러를 넘어 지난해의 약 3배 수준으로 증가했다. 변상이 기자 difference@chosunbiz.com ]]> https://it.chosun.com/news/articleView.html?idxno=2023092173142 https://it.chosun.com/news/articleView.html?idxno=2023092173142 Fri, 30 Oct 2026 06:49:15 +0900 viayou@chosunbiz.com (유은정 기자) 구글 로고. /구글 29일(현지시각) 뉴욕증시에서 알파벳 클래스A 주가는 전 거래일보다 12.64% 떨어진 283.82달러에 마감했다. 이날 알파벳 시가총액은 약 5000억달러 줄었다. 파이낸셜타임스(FT)는 지난해 1월 엔비디아의 5930억달러 감소에 이어 월가 역사상 두 번째로 큰 하루 시가총액 손실이라고 보도했다. 알파벳 주가가 급락한 것은 3분기 실적이 투자자 기대에 미치지 못했기 때문이다. 매출은 전년 동기보다 25% 증가한 1276억달러였지만 시장 예상에 소폭 못 미쳤다. 순이익은 25% 감소한 262억달러로 예상치인 373억달러를 크게 밑돌았다. 특히 핵심 사업인 검색광고의 성장 둔화가 부각됐다. 검색 부문 매출은 전년 동기보다 12% 증가한 634억달러로, 예상치인 649억달러에 미치지 못했다. 매출 성장률도 연초 약 20%에서 낮아졌다. 필리프 쉰들러 구글 최고사업책임자는 “대화형 답변을 제공하는 ‘AI 모드’ 검색이 기존 검색을 잠식하고 있으며, 광고를 통한 수익 창출 수준도 낮았다”고 설명했다. 검색 이용이 늘어도 광고 수익이 그만큼 따라오지 못하고 있다는 의미다. 알파벳의 투자 지출도 늘었다. 3분기 설비투자는 513억달러로 전 분기 449억달러보다 증가했다. 회사가 제시한 올해 설비투자 상한은 2050억달러로, 4분기 지출은 최대 731억달러에 이를 것으로 전망된다. 자산운용사 앱투스캐피털어드바이저스의 데이비드 와그너 주식 부문 책임자는 FT에 “우려의 핵심은 검색”이라며 “AI 챗봇이 핵심 사업을 잠식할 수 있다고 걱정하는 시장에서 투자자들은 성장이 둔화하는 게 아니라 가속하는 모습을 확인해야 한다”고 말했다. 유은정 기자  viayou@chosunbiz.com   ]]> https://it.chosun.com/news/articleView.html?idxno=2023092172994 https://it.chosun.com/news/articleView.html?idxno=2023092172994 Thu, 29 Oct 2026 16:40:00 +0900 jk2@chosunbiz.com (정종길 기자) 어스앤테크 CI / 어스앤테크 해운과 태양광 발전, 기후공시 분야에서는 기상·기후 변화가 사업 운영에 미치는 영향을 각기 다른 시간과 공간 단위로 파악해야 한다. 어스앤테크는 기상·기후데이터를 산업별 의사결정에 필요한 형태로 변환하고 위험과 영향을 정량화하는 AI 엔진 ‘더블유엑스.스펙트럼(wx.spectrum)’을 개발하고 있다. 기 업 명 어스앤테크(Earth & Tech) 대표자명 노준우(Joonwoo Roh) 설립연도 2026년 투자단계 해당 없음 주요제품 더블유엑스.스펙트럼(wx.spectrum) 사업분야 AI+환경·에너지 기술분야 #멀티모달 AI #예측·분석 모델링 #기상·기후 AI 예측 주요성과 넷제로 챌린지X 선정 협업유형 #PoC·실증 #공동 R&D #투자유치 도입단계 PoC 및 실증 진행 가능 타깃시장 공공기관·지자체, 대·중견·중소기업, 스타트업, 병원·의료기관, 대학·학교·교육기관, 금융기관, 연구기관, 해외 기업·기관, B2C 홈페이지 earthntech.co.kr ※ 기업 현황은 2026년 10월 기준입니다 초단기부터 연기후까지 AI로 예측 및 정량 지표 제공 어스앤테크의 ‘더블유엑스.스펙트럼’은 기상·기후 변화가 고객의 사업에 미치는 영향을 AI로 예측하고 정량 지표로 제공하는 기후리스크 분석 엔진이다. 위험기상을 예측하는 것과 함께 예측 결과를 고객의 자산·운영 조건에 따른 노출과 손실로 환산해 의사결정에 활용할 수 있도록 설계됐다. 주요 기능은 위험 예측, 영향 정량화, 의사결정 지표 제공이다. 해상기상 예측을 보정해 향로 계획을 지원하고 태양광 분야에서는 발전량 예측 데이터를 제공한다. 기후공시 분야에서는 수개월에서 수년까지의 근미래 기후 물리 리스크를 정량화하는 서비스를 추진한다. 회사는 레이더(HSR)와 지상 강우계(AWS) 자료를 결합한 초단기 강수 정량예측 AI 모델, 레지듀얼 유넷(Residual U-Net) 기반 해상 유의파고 장기예측 보정 모델, 태양광 발전량 및 온열·한랭질환 발생위험도 예측 모델 등 핵심 기술을 갖추고 있다. 또한 수치예보(NWP)와 기후지수, 지역관측데이터를 결합한 AI 하이브리드 모델로 산업별 필요한 시간·공간 단위의 정보도 산출한다. 어스앤테크의 가장 큰 차별점은 초단기부터 계절·연 단위 기후까지 서로 다른 시간규모의 예측을 하나의 엔진으로 통합하는 데 있다. 장기 기후 시나리오 중심의 분석과 달리 수개월에서 수년 범위의 근미래 위험을 정량적으로 제시한다. 현재 더블유엑스.스펙트럼은 상용 도입 전 단계로 태양광과 기후공시 분야의 기술검증(PoC) 제안을 준비 중이다. 다만 핵심 모델과 관련 국가 R&D 적용 실적이 있다. 초단기 강수 예측 모델은 2025년 기상 R&D 우수성과에 선정됐고 온열질환 발생위험도 예측 모델은 AUC 0.895의 성능을 확보했다. 한국 선급과 공동연구한 해상 유의파고 예측 보정 모델은 2026년 국제학술지에 게재됐으며 관련 특허도 출원했다. 통합 기후리스크 지수 개발 어스앤테크는 해운, 태양광, 기후공시 순으로 시장에 진입할 계획이다. 초기에는 기존 사업자를 대상으로 AI 예측 데이터를 공급하고 맞춤형 분석 보고서를 제공하며 매출을 확보한다는 계획이다. 2027년 말 유료 고객사 3곳 확보를 목표로 하고 있다. 회사는 섹터별 맞춤형 분석 보고서 제공을 시작으로 서비스형 소프트웨어(SaaS) 기반 기상기후 정량화 지수 서비스를 출시해 고객 직접 판매로 확대할 예정이다. 향후 3~5년 내에는 통합 기후리스크 지수로 서비스를 고도화하고, 섹터간 융합을 통한 통합 기후리스크 관리 체계를 구축한다는 목표다. 노준우 어스앤테크 대표는 “기후리스크 정량화와 기상·기후 영향정보가 산업 전반의 의사결정 기준이 되도록 국내 기후리스크 관리 시장을 선도하고 글로벌 시장으로 나아가겠다”고 밝혔다. 정종길 기자 jk2@chosunbiz.com ]]> https://it.chosun.com/news/articleView.html?idxno=2023092173091 https://it.chosun.com/news/articleView.html?idxno=2023092173091 Thu, 29 Oct 2026 14:54:20 +0900 yongman.kwon@chosunbiz.com (권용만 기자) 틸론이 한영대학교와 AI 교육환경 구축을 완료했다. / 틸론 한영대학교가 이번에 구축한 ‘AI·DX 교육환경개선 – AI·VDI 기반 인터널 AI 플랫폼'은 전라남도 지역성장 인재양성(ANCHOR) 사업의 일환으로 추진됐다. 한영대학교는 이를 통해 학생이 전공과 직무에 AI를 접목하는 학습 경험을 넓히고, 교직원도 교육과 업무에 AI를 활용하도록 지원할 계획이다. 특히 장비 성능이나 학과별 여건에 따른 학습환경 차이를 줄여 모든 구성원에게 고른 AI 활용 기회를 제공하는 데 중점을 둔다. 또한 이번 교육환경은 한영대학교가 수행 중인 ‘2026학년도 AID(AI+Digital) 전환 중점 전문대학 지원사업'의 기반으로 활용된다. 한영대학교는 ‘W.A.Y. AI One X Campus’ 특화모델 아래 AI·DX센터를 중심으로 단계별 AI 융합 교육과정과 AI 기반 교수학습 체계를 발전시키고 있다. 재학생의 전공 연계 AI 역량 강화와 지역 산업체 재직자의 직무 전환·역량 향상 교육이 주요 방향이다. 양 기관의 이번 업무협약에는 ▲AI·가상화 분야 기술 협력 및 공동연구 ▲AI 컴퓨팅·교육 인프라 연계 ▲클라우드 기반 실무형 교육과정 개발·운영 ▲우수 인재의 현장실습·채용 연계 ▲대학 DX·AX를 위한 기술 자문과 정보 교류 등이 포함됐다. 틸론은 교육 인프라와 기술 자문, 실무 교육 콘텐츠 등을 지원하며 한영대학교의 교육혁신을 뒷받침할 계획이다. 임정섭 한영대학교 총장은 “이번 구축은 특정 학과가 아닌 대학 구성원 모두가 AI를 쓸 수 있는 환경을 갖췄다는 데 의미가 있다”며 “여수·전남 산업 현장이 필요로 하는 AI 실무 인재를 길러내겠다”고 말했다. 최백준 틸론 대표는 “전문대학은 산업 현장과 가장 가까운 교육기관”이라며 “한영대학교 사례를 전남과 전국 전문대학으로 확산해 나가겠다”고 말했다. 권용만 기자 yongman.kwon@chosunbiz.com ]]> https://it.chosun.com/news/articleView.html?idxno=2023092172770 https://it.chosun.com/news/articleView.html?idxno=2023092172770 Thu, 29 Oct 2026 11:40:11 +0900 jk2@chosunbiz.com (정종길 기자) 마일코퍼레이션 CI / 마일코퍼레이션 사무실 이전은 기업에 수억원이 걸린 중요한 의사결정이지만 시장 정보가 흩어져 있어 여러 중개사무소에 문의하고 임대 조건을 비교해야 한다. 마일코퍼레이션은 AI가 매물을 찾고 비교한 뒤 협상 근거까지 제시하는 ‘모아’를 통해 상업용 부동산 중개의 반복 업무를 자동화하고 있다. 기 업 명 마일코퍼레이션(Mile Corporation) 대표자명 홍진우(Jinwoo Hong) 설립연도 2023년 투자단계 Seed 주요제품 모아(MOA) 사업분야 AI+기타 기술분야 #대규모언어모델(LLM) #AI 에이전트·멀티에이전트 시스템 주요성과 TIPS 선정 투자유치 협업유형 #투자유치 #해외진출 #데이터 협력 도입단계 상용화 타깃시장 강남·서초 권역 15~150평 사무실 사용하는 스타트업·중소·중견기업 홈페이지 moa.estate ※ 기업 현황은 2026년 10월 기준입니다 매물 탐색부터 협상까지 맡는 AI 오피스 중개 서비스 ‘모아’ 마일코퍼레이션의 ‘모아(MOA)’는 사무실을 구하는 기업을 대신해 매물을 찾고 임대 조건을 협상하는 오피스 전문 AI 중개 서비스다. 고객이 웹사이트나 챗봇으로 조건을 남기면 AI 에이전트가 5만건 이상의 매물을 조사해 적합한 후보를 정리한 보고서를 약 10분 안에 제공한다. 서비스는 매물 발굴, 조건 협상, 고객 지원을 각각 담당하는 여러 AI 에이전트로 구성된다. 각 에이전트가 검색과 분석, 응답을 나눠 수행하고 오케스트레이터가 고객 목적에 따라 실행 순서를 조정한다. 조건 협상 단계에서는 평균 공실 기간과 호가 대비 실계약가, 대안 매물 등을 분석해 협상 근거를 만든다. 고객 상담과 추천 보고서, 협상 문서는 대규모언어모델(LLM)을 활용해 생성하고 문서 형식과 개인정보 포함 여부, 근거와의 일치 여부를 자동 검증한 뒤 제공한다. 기업 재무정보와 4대 보험 가입 고용인원 변화, 채용 공고, 주소지 이력, 투자·뉴스 등 다양한 외부 데이터도 활용한다. 이를 정규화하고 벡터 데이터베이스로 구축해 사무실을 옮길 가능성이 높은 기업을 찾아내거나 고객 조건에 맞는 매물을 연결한다. 회사 측에 따르면 사람이 기업 한 곳을 조사하고 연락처를 확보하는 데 1시간 이상 걸리던 업무를 자동화했으며 AI 기반 아웃바운드 영업의 전환율은 약 1.8%로 일반 단체 메일 대비 9배 수준이다. 실제 중개 성과도 확보하고 있다. 2026년 1월 서비스 출시 후 같은 해 8월 한 달 동안 7건의 사무실 임대차 계약을 체결했으며 계약 고객의 실질 임대료를 평균 5% 이상 절감했다고 마일코퍼레이션은 전했다. 고객에게 제안하는 매물 수도 기존 업체보다 4~5배 많다는 것이 회사 측 분석이다. 강남 오피스 중개에서 상업용 부동산 전반으로 확대 마일코퍼레이션은 2024년 매쉬업벤처스로부터 2억원의 시드 투자를 유치했다. 2025년에는 팁스(TIPS) 일반트랙과 초기창업패키지 딥테크 분야에 선정됐다. AI 에이전트 관련 특허 3건과 상표 1건을 출원했다. 기존 오피스 공간관리 솔루션 ‘마일(Mile)’은 비바리퍼블리카(토스), 쏘카, 원티드, 한컴 등 100곳 이상의 기업이 사용했다. 2026년 9월에는 자회사인 모아부동산중개법인을 설립해 직접 중개사업을 운영하기 시작했다. 향후에는 AI 에이전트의 적용 범위를 임장 동행과 계약 검토까지 넓힐 계획이다. 임장 전 동선과 체크리스트, 주변 환경, 이전 세입자 이력을 정리하고 계약 단계에서는 주요 조항과 불리한 조건을 분석하는 기능을 추가할 예정이다. 사업 지역도 강남·서초에서 도심(CBD), 여의도, 성수 등 서울 주요 권역으로 확대한다. 이후 상가·리테일과 공유오피스, 매매 중개까지 영역을 넓히고 계약 이후 발생하는 인테리어와 이사, 청소, 가구 구매 등의 서비스도 연결할 계획이다. 중장기적으로는 임대인을 대상으로 공실 관리와 시설·자산관리까지 지원하는 AI 에이전트를 개발해 상업용 부동산 밸류체인 전반으로 사업을 확대한다. 국내 사업 모델을 검증한 뒤 일본이나 베트남 등 동아시아 시장 진출도 검토하고 있다. 홍진우 마일코퍼레이션 대표는 “사무실을 구하는 일은 기업에 2~3년에 한 번 찾아오는 수억 원 규모의 중요한 결정이지만 지금까지는 정보가 부족한 상태에서 중개사의 말에 의존할 수밖에 없었다”며 “모아를 통해 AI가 시장 전체를 조사하고 데이터로 협상해 상업용 부동산 거래를 더 투명하고 합리적으로 바꾸겠다”고 말했다. 정종길 기자 jk2@chosunbiz.com ]]>