친환경 에너지 설비 전문기업 원일티엔아이가 기업공개(IPO)를 계기로 글로벌 시장 공략에 속도를 낸다. 이번 상장을 통해 LNG 및 수소 설비의 양산 체계를 강화하고, 연구개발(R&D) 투자와 수출 확대를 통해 에너지 전환 시대의 핵심 기업으로 도약하겠다는 계획이다.이승준 원일티엔아이 전무는 4월 21일 서울 여의도에서 열린 IPO 기자간담회에서 “원일티엔아이는 친환경 에너지 토털 솔루션 프로바이더로서 LNG, 수소, 원자력 산업을 위한 선제적 기술 개발과 생산 역량을 보유하고 있다”며 “핵심 원천 기술을 바탕으로 차별화된 제품으로 시장을 선점해 나가겠다”고 말했다.◆ 고부가 LNG 설비 중심 사업…수소저장 기술로 적용처 다변화원일티엔아이가 제조하는 고압연소식기화기(SCV)는 액화천연가스(LNG)를 고온에서 기화해 발전소나 배관망에 공급 가능한 천연가스로 전환하는 핵심 설비다. 기화 용량이 크고 열효율이 높아 대형 설비에 적합하며, 유해가스 배출이 적고 자동 제어 기능도 갖춰 운용 효율도 뛰어나다. 가격 경쟁력도 확보하고 있어, 기술·성능·단가 모든 면에서 독일 린데(Linde)와 함께 전 세계에서 상업 양산이 가능한 유이(唯二)의 기업으로 꼽힌다. 국내 시장에서는 지난 10년간 점유율 100%를 기록 중이다.이외에도 회사는 증발가스(BOG) 재액화기, 이동식 기화기, 가스히터, 피그런치 디시버, 가스 필터 등 다양한 LNG 인프라 설비를 갖추고 있다. 이들 제품은 국내 정압기지와 배관망에 폭넓게 납품됐으며, 일부는 해외 인수기지로도 공급된 바 있다. 천연가스 공급망 설비 분야에서만 30년 이상 축적해온 기술력과 생산 경험이 강점이다.특히 원일티엔아이의 수소저장합금 기술은 낮은 압력으로도 수소를 충전할 수 있어 고압 압축기가 필요하지 않다는 장점이 있다. 이로 인해 충전 인프라 구축에 드는 초기 투자 비용과 유지·운영 비용을 크게 절감할 수 있다. 저장 효율과 안전성 측면에서도 기존의 기체 저장이나 액화 저장 방식보다 우위에 있다는 평가다.이 전무는 “SCV는 높은 기술력과 시공 역량, 복잡한 인증 절차까지 모두 갖춰야 상업화가 가능한 설비로, 국내에서는 당사가 유일하게 자체 생산 체계를 확보하고 있다”며 “특히 미국을 중심으로 노후 인프라 교체와 신규 수요가 동시에 증가하고 있어, 이를 겨냥한 해외 수주 확대 전략을 강화하고 있다”고 말했다. ◆ 2015년 장보고-III 납품 시작…건설장비·해외 프로젝트 확장원일티엔아이는 2009년 수소저장합금 개발에 착수해 2015년부터 장보고-III 수소연료전지 잠수함에 저장실린더를 독점 공급하고 있다. 이 제품은 방위산업 분야에서 안정성을 입증한 이후 민간 시장으로도 확대되고 있다. 지난해에는 산업통상자원부의 ‘핵심 전략기술’로도 지정됐다.수소저장합금은 수소에 대한 금속의 친화력을 활용해 고체 상태로 저장하고 방출할 수 있는 소재다. 동일한 부피에서 더 많은 수소를 담을 수 있고, 낮은 충전 압력으로도 운용이 가능해 효율성이 높다. 원일티엔아이는 연간 약 170톤 규모의 생산 능력을 보유하고 있다. 소재 개발부터 실린더 장입, 품질 검사까지 전 공정을 자체적으로 수행한다.현재 원일티엔아이는 지게차와 굴삭기 등 건설장비를 대상으로 수소저장 시스템 실증 사업을 진행 중이다. 동시에 알루미늄 기반의 차세대 저장합금 ‘알레인(ALLEIN)’ 개발도 추진하고 있다. 이 밖에 캐나다·사우디·폴란드 등과의 해외 조선소 협력을 통해 잠수함 시장 진입도 추진 중이다.◆ 시가총액 964억~1131억원, 코스닥 상장 추진…5월 9일 상장 예정원일티엔아이는 이번 상장을 통해 총 120만주를 공모한다. 공모 희망가는 1만1500~1만3500원, 공모가 밴드 상단 기준 시가총액은 약 1131억원이다. 기관 수요예측은 4월 16일부터 22일까지 진행되며 일반 청약은 4월 24~25일 이뤄진다. 상장 예정일은 5월 9일, 대표 주관사는 NH투자증권이다.회사는 이번 공모를 통해 유입되는 112억원을 시설 자금 및 운영 자금으로 사용된다. 구체적으로 수소저장합금 생산 설비인 용해로 추가 설치에 30억원, 이를 위한 토지매입 및 수소충방출 시설 구축에 33억원이 투입된다. 이밖에 알레인 수소저장합금 제조법 및 어플리케이션에 연구역량 강화에 올해부터 2027년까지 3년 간 총 68억원을 투자한다.이정빈 원일티엔아이 대표는 “원일티엔아이는 지난 35년 동안 수소와 LNG 분야에 집중해온 만큼 2050년 탄소 중립을 향해 가면서 앞으로도 우뚝 설 것이라고 생각한다”며 “기술력과 시장 경험을 바탕으로 해외 수요에 선제 대응하고, 투자자 기대에 걸맞은 성과로 보답하겠다”고 말했다.

카카오뱅크 ‘금융기술연구소’가 AI와 보안 기술을 금융에 접목한 연구 결과를 지속 선보이며, 금융 기술 연구의 새로운 패러다임을 만들어가고 있다.카카오뱅크는 금융기술연구소가 올해 출범 4년을 맞이했다고 4일 밝혔다. 카카오뱅크는 금융과 기술을 융합해 혁신적인 금융 서비스를 개발하고, R&D 역량을 내재화하기 위해 2021년 ‘금융기술연구소’를 설립했다. 연구소는 자체 연구 조직을 구성해 금융 기술 개발 역량을 축적하고, 실무에 빠르게 적용할 수 있는 환경을 구축했다. 이를 바탕으로 AI·데이터 분석·보안 등 기술을 중심으로 금융 서비스의 안전성과 편의성을 높이고, 실질적인 서비스 혁신으로 연결하는 역할을 하고 있다.카카오뱅크 금융기술연구소는 자체 학습한 거대언어모델(LLM)과 고성능 AI 언어모델 버트(BERT)를 기반으로 'AI 스미싱 문자 확인' 서비스를 개발해 성공적으로 상용화했다. 지난해 12월 출시한 'AI 스미싱 문자 확인' 서비스는 스미싱 위험 문자를 분석하고, 고객에게 출처가 불분명한 URL 포함, 배송 사기 스미싱의 한 사례 등 구체적인 판단 근거를 제공해 보안 위협을 경고한다. 출시 후 3개월 만에 누적 21만 명이 넘는 고객이 서비스를 이용하며 금융 사기로부터 사용자를 보호하는 금융 생활 밀접형 보안 서비스로 자리매김하고 있다.카카오뱅크는 KAIST, 고려대 등 주요 대학과 협력해 첨단 AI 기술 연구를 공동 수행하고 있다. 이를 통해 금융분야 설명 가능 인공지능(eXplainable AI, XAI) 연구, 대규모 언어모델 평가방법론 연구 등 다채로운 연구 성과를 거뒀다.특히 카카오뱅크의 산학협력은 연구 성과뿐만 아니라 금융사의 연구·개발 환경 개선에도 기여했다는 점에서 더욱 의미가 크다. 카카오뱅크 금융기술연구소는 혁신금융서비스 지정 제도의 망분리 규제 특례를 적용받아 연구 과정에서 학생과 임직원이 더욱 긴밀히 협력할 수 있는 환경을 조성했다. 이를 토대로, 산학 협력 연구 과정에서 개발한 기술을 보다 신속하게 상호 검증하고 고도화할 수 있었다. 이러한 사례는 금융사의 연구·개발 환경을 개선하기 위한 ‘금융분야 망분리 개선 로드맵’ 수립에도 주요 참고 사례로 활용됐다.카카오뱅크는 지난해 NeurIPS, BMVC, EMNLP 등 세계적 권위의 AI 학술대회에서 금융 데이터 생성, 얼굴 인식 기술, 금융 보안 등을 중심으로 연구 성과를 발표했다. 이와 함께, AI 기반 대화형 추천, 자동 콘텐츠 제공 등 다양한 분야에서 다수의 특허를 산출하며 금융 AI 분야에서 독보적인 연구 역량을 입증했다. 앞으로도 금융기술연구소는 논문 발표, 특허 출원 등을 지속하며 혁신적인 금융 기술 개발에 앞장선다는 계획이다.또한 연구소는 미래 금융 기술 트렌드를 예측하고 연구개발 과제를 정리해, 카카오뱅크의 비즈니스 전략과 연계할 예정이다. 이를 통해 연구 성과가 실제 서비스 혁신으로 이어지는 선순환 구조를 구축할 방침이다.카카오뱅크 관계자는 “금융과 기술을 융합하고, 혁신적인 연구로 금융 생태계에 기여하는 것이 연구소의 목표”라며 “앞으로도 연구 성과를 창출하고 실서비스와 접목해 카카오뱅크만의 차별화된 금융 기술을 만들어 나가겠다”고 말했다.한편, 2021년 출범한 카카오뱅크 금융기술연구소는 전자금융거래의 안전성과 신뢰도를 높이기 위한 ▲영상처리 ▲의사결정모형 ▲데이터 생성기술 ▲거대 언어 모델 등 연구를 진행하고 있다. 특히 인공지능 연구를 중심으로 오픈소스, 오픈데이터 등에 기여하며 금융 기술 생태계를 넓혀 나가고 있다.

글로벌 프리미엄 맥주 브랜드 칭따오(TSINGTAO)를 수입 유통하는 비어케이가 올해 주류 트렌드 키워드로 ‘CLEAN(클린)’을 제안한다고 27일 밝혔다. ‘CLEAN’은 C(Cost Efficiency∙가성비), L(Light Drinking∙가벼운 음주), E(Enjoyable Experience∙즐거운 경험), A(Advance Booking∙사전 예약), N(Nonalcoholic Preference∙논알콜릭 선호)을 의미하는 단어의 첫 글자를 따왔다.가성비(Cost Efficiency)고물가로 인한 소비 침체가 이어지며 합리적인 가격의 가성비(가격 대비 성능) 제품이 주목받고 있다. 이에 한동안 주류 트렌드를 이끌었던 와인과 위스키 대신 비교적 저렴한 맥주가 다시 인기 주류로 부상할 것으로 보인다. 글로벌 시장 조사 컨설팅 기관 포춘 비즈니스 인사이트는 2024년 전 세계 맥주 시장 규모를 8511억 5000만 달러로 평가했으며, 2025년 8828억 달러에 이어 2032년 1조 1674억 7000만 달러까지 연간 4% 이상 성장할 것으로 예측하고 있다. 보고서는 코로나 19 팬데믹 당시 주춤했던 맥주 시장 성장률이 향후 몇 년 동안 기존의 성장 속도를 회복할 것이라고 예상하고 있다.가벼운 음주(Light Drinking)2030 젊은 소비 층을 중심으로 취향에 맞는 술을 자유롭게 즐기는 음주 문화가 보편화되고 있다. 음주 방식의 변화와 함께 건강과 즐거움을 동시에 추구하는 ‘헬시 플레져’ 트렌드가 맞물리면서 편안한 장소와 분위기 속에서 가볍게 술을 즐기는 문화가 더욱 확대될 것으로 보인다. 이에 따라 칼로리나 알코올 부담 없이 가볍게 즐길 수 있는 저칼로리, 제로슈거 등의 강세가 이어질 것으로 보인다.즐거운 경험(Enjoyable Experience)올해도 주류업계의 오프라인 마케팅 활동이 활발히 이어질 전망이다. 대표적으로 칭따오는 ‘즐거움이 있는 곳엔 칭따오’라는 슬로건을 바탕으로 주요 뮤직 페스티벌과 영화제 등 다양한 행사에 후원사로 참여하고 있다. 이처럼 다양한 주류 브랜드가 페스티벌, 팝업스토어 등 여러 오프라인 현장에서 소비자들과 만나며 특별한 브랜드 경험을 제공할 것으로 보인다.사전 예약(Advance Booking)주류 스마트 오더 플랫폼을 통한 모바일 예약 구매가 꾸준히 증가하고 있다. 주류 스마트 오더 플랫폼은 원하는 제품을 미리 예약하면 가까운 매장에서 쉽게 찾아갈 수 있어 새로운 경험에 대한 관심이 높고 온라인 쇼핑에 익숙한 2030을 중심으로 인기를 얻고 있다. 다양한 종류의 주류를 비교 구매할 수 있는 것은 물론 평소에 쉽게 접하기 어려웠던 한정판 제품도 만나볼 수 있어 이용자가 더욱 확대될 것으로 보인다.논알콜릭 선호(Nonalcoholic Preference)무∙논알콜 주류 시장 규모가 가파른 성장세를 보여주고 있는 가운데 올해도 논알콜 인기가 지속될 전망이다. 시장조사기업 유로모니터가 지난해 6월 발표한 ‘Beer in South Korea’에 따르면 국내 논알콜 맥주 시장 규모는 2021년 415억원에서 2023년 644억원으로 55% 이상 성장했으며, 2027년에는 956억원까지 확대돼 1000억원에 육박할 것으로 예상된다. 특히 지난해 6월 식당에서도 논알콜 음료를 취급할 수 있게 되며 논알콜 주류 인기는 더욱 가속화할 전망이다. 2020년 수입맥주 브랜드 최초로 국내에 논알콜 맥주 ‘칭따오 논알콜릭’을 선보인 칭따오를 비롯, 다양한 수입 맥주와 국산 맥주의 각축전이 예상된다.수입주류 전문 유통 기업 ㈜비어케이 관계자는 “지난해 주류 시장 트렌드와 올해의 흐름을 반영해 2025년 주류 트렌드 키워드로 ‘CLEAN’을 선정했다”라며 “칭따오는 올해 5가지 키워드를 바탕으로 다양한 활동을 전개하며 소비자들과 만날 예정”이라고 말했다.

한화오션이 선박 및 해양플랜트의 안전을 실시간으로 진단할 수 있는 ‘첨단 스마트 선박 솔루션’을 자체 개발했다.한화오션은 미국 선급 협회 ABS로부터 ‘스마트 선체 구조 건전성 모니터링 티어 3’에 대한 개념 승인(AiP)을 획득했다고 21일 밝혔다.개념 승인은 선박 검사 기관이 해당 기술의 안전성과 실현 가능성을 공식적으로 인정하는 제도다.이번에 개발된 시스템은 현재 상용화된 안전 모니터링 기술 가운데 가장 높은 수준으로 평가받는다. 이를 바탕으로 한화오션은 점검에 필요한 시간과 비용을 획기적으로 줄일 수 있을 것으로 기대하고 있다.이번 기술은 지난해 9월 ABS와 체결한 해양 기술 협력 협약의 결실로, 디지털 전환, 인공지능, 사이버 보안, 지속 가능성 등의 분야에서 공동 연구가 진행돼 왔다. 그중 하나로 개발된 선체 모니터링 시스템은 ABS로부터 최고 기술 등급인 ‘티어 3’ 승인을 받아 기술력을 입증했다.ABS는 구조 건전성 모니터링 기술을 신뢰성과 정밀도에 따라 3단계로 구분하며, 티어 3는 가장 높은 수준이다. 이 등급을 획득하려면 센서가 부착되지 않은 부위까지 구조적 안정성을 정확히 평가할 수 있어야 한다. 한화오션은 다양한 데이터를 통합·분석하는 기술을 통해 이 조건을 충족시키며, 기존 시스템의 한계를 뛰어넘는 성능을 구현했다.실시간 데이터 분석을 통해 선체 상태를 지속적으로 추적하는 이 시스템은 선주가 예방 중심의 유지보수 전략을 수립할 수 있도록 돕는다. 파도, 적재 하중 등으로 발생할 수 있는 구조 약화를 조기에 감지하고, 최적의 유지보수 시점을 예측함으로써 불필요한 운항 중단을 예방할 수 있다.또한, 이 기술은 극한 환경에서 선체의 구조적 강도 평가뿐 아니라, 잔존 피로 수명을 예측해 선체 검사 주기를 효율적으로 계획할 수 있도록 한다. 이를 통해 기존의 정기 검사를 중심으로 한 보수적 평가 방식에서 벗어나 유지보수 자원의 최적화를 기대할 수 있다.한화오션은 현재 실증 연구를 진행 중이며, 오는 2026년 해양플랜트 실선 적용을 목표로 기술 고도화에 박차를 가하고 있다. 향후에는 해당 시스템을 설계에서부터 운항 전반에 걸쳐 적용 가능한 통합 모니터링 플랫폼으로 상용화할 방침이다. 이를 통해 확보된 실운항 데이터는 차세대 선박 설계 개선 및 유지보수 비용 절감 등 다양한 분야에 활용될 예정이다.손영창 한화오션 제품전략기술원 부사장은 “글로벌 해운 시장에서 디지털 기술이 새로운 표준으로 자리잡고 있다”며 “이번 승인을 계기로 디지털 중심 해운 기술 수요에 적극 대응해 나가겠다”고 강조했다.

최근 생성형 AI 분야에서는 주요한 혁신들이 빠르게 등장하고 있다. 대표적으로 딥시크(DeepSeek RI)와 그록3(Grok-3)의 공개는 AI의 발전 속도가 한층 가속화되고 있음을 보여준다. 이는 AI가 기존보다 더 빠르고 정교하게 학습할 수 있는 기술이 개발됐으며, 이를 통해 AI의 활용 가능성이 더욱 넓어지고 있음을 의미한다.스탠퍼드 대학의 2024년 AI 인덱스 보고서에 따르면, 생성형 AI 기술은 새로운 알고리즘 개발과 하드웨어 성능 향상에 기인하고 있으며, AI 연산에 사용되는 반도체 기술이 발전하면서 대용량 데이터를 더욱 효율적으로 처리할 수 있게 됐다.딥시크(DeepSeek)는 2023년 설립된 중국의 AI 스타트업으로서 2025년 1월 22일 발표한 딥시크 RI 모델의 연구 논문을 통해 시장에 충격을 주었다. 이 논문에 따르면, 딥시크 RI 모델이 수학, 언어, 코딩 등 추론 능력 면에서 오픈AI의 o1-mini 모델보다 우수하고, 오픈AI의 o1 모델과 유사한 성능을 보여주었다.반면, 월스트리트저널(WSJ)은 비용 면에서 딥시크 RI 모델 개발에 투입된 비용이 558만 달러에 불과하며, 이는 기존 유사한 LLM 모델 개발 비용의 10% 정도에 해당된다고 전했다. 또한, 시장에 출시된 딥시크 앱은 1월 28일 정오 기준으로 앱스토어 무료 앱 다운로드 순위 1위, 구글 플레이스토어에서는 2위를 차지했다.기존의 AI 모델들이 주로 영어권 중심으로 개발된 것과 달리, 딥시크 RI는 중국이 주도하는 초거대 언어 모델로, 중국어 및 기타 아시아 언어들을 보다 자연스럽게 이해하고 처리할 수 있도록 설계된 만큼 LLM 시장의 중심 중 하나가 아시아권이 됨을 자연스럽게 알렸다.그록(Grok)3는 일론 머스크가 설립한 인공지능(AI) 기업 ‘xAI’가 2025년 2월 17일 공개한 최신 챗봇 모델이다. 라이브스트림 발표회에서 ▲수학 ▲과학 ▲코딩 벤치마킹 분야 ▲추론 분야에서 알파벳의 구글 제미나이-2 프로, 딥시크의 V3 모델, 앤스로픽의 클로드 3.5 소넷, 오픈AI의 GPT-4o와 비교해서 더 우수했고, 추론 분야에서는 오픈AI의 o1 모델, 딥시크 R1 모델, 구글 제미나이-2 플래시 씽킹 모델과 비교해 우수함을 보여줘 ‘지구에서 제일 똑똑한 AI’를 표방했다.검열로 인한 결과의 품질이 저하되지 않고, 생성 이미지의 품질과 커스터마이제이션의 자율성이 높은 반면, 다국어 역량이 부족하고 요금제가 약간 비싸다는 평가가 있다. 그록3는 더욱 대화형이고 유머러스한 응답을 제공하는 방향으로 설계돼 보다 인간적인 대화를 목표로 한다. AI가 단순히 정보를 제공하는 도구에서 벗어나, 사람과의 소통을 통해 더욱 친숙한 기술로 자리 잡는 과정이라고 볼 수 있다.AI 발전이 불러온 ‘문제’그러나 이러한 발전에도 불구하고 몇 가지 주요한 문제점이 제기된다. 첫째, 정보 정확성 문제다. 생성형 AI는 방대한 데이터를 학습해 응답을 생성하지만, 그 데이터 자체가 반드시 정확하다고 보장할 수는 없다.이에 따라 AI는 종종 허위 정보를 포함한 내용을 생성할 가능성이 있으며, 사용자가 이를 사실로 받아들일 경우 사회적으로 부정적인 영향을 미칠 위험이 있다. 많은 연구와 전문가들은 생성형 AI가 기존 데이터를 학습해 새로운 콘텐츠를 생성하는 과정에서 사실과 다른 정보를 생성하는 '할루시네이션'(hallucination) 문제가 발생할 수 있음을 지적하고 있다.둘째, 윤리적 문제다. AI가 생성하는 텍스트, 이미지, 음악 등은 기존의 창작물을 학습해 만들어지는 경우가 많다. 이 과정에서 AI가 원작자의 창작물을 참고하는 수준을 넘어, 실제 저작권을 침해하는 콘텐츠를 만들어낼 가능성이 제기되고 있다. 따라서 AI를 활용한 창작 활동이 증가함에 따라, 이에 대한 명확한 법적 기준과 윤리적 가이드라인이 필요하다. 유럽연합(EU)은 AI 기술의 발전에 따른 윤리적 문제를 해결하기 위해 2024년 6월 13일 '인공지능법(AI Act)'을 제정하였고 지속적으로 수정하고 있다. 대한민국도 2024년 12월 26일 인공지능 발전과 신뢰 기반 조성 등에 관한 기본법(이하 AI 기본법)을 제정했다.셋째, 데이터 편향성 문제다. AI는 학습하는 데이터의 성격에 따라 편향된 결과를 생성할 가능성이 크다. 예를 들면, 특정 문화나 정치적 성향을 반영한 데이터가 많을 경우, AI는 이에 따라 편향된 의견을 제공할 수 있다. 따라서 AI가 보다 공정하고 균형 잡힌 정보를 제공할 수 있도록 데이터의 다양성과 객관성을 확보하는 것이 중요한 과제가 된다. 2024년 스탠퍼드 AI 인덱스 리포트에 따르면, AI 시스템의 편향성과 관련된 여러 문제를 다루고 있으며, AI 시스템이 학습한 데이터의 편향으로 인해 발생하는 문제와 이를 해결하기 위한 다양한 접근법이 논의되고 있다.생성형 AI가 점점 더 범용적으로 활용되면서 가장 큰 영향을 받는 산업과 기업군이 있다. 이러한 변화의 중심에는 데이터 기반 의사결정이 중요한 산업들이 포함된다. AI 직접 영향권에 든 산업은 어디AI는 대량의 데이터를 빠르게 처리하고 분석할 수 있는 능력을 갖추고 있기 때문에, 데이터를 활용하는 방식이 중요한 산업일수록 AI의 영향을 크게 받을 가능성이 높다. 이러한 변화는 특히 콘텐츠 제작과 소프트웨어 개발, 고객 서비스와 교육 및 연구 산업에서 뚜렷하게 나타나고 있다.먼저, 콘텐츠 산업 (미디어·출판·광고·마케팅) 분야다. AI는 자동으로 기사, 광고 문구, 마케팅 카피를 생성할 수 있다. 이에 따라 저널리즘, 카피라이팅, 영상 콘텐츠 제작 업계가 빠르게 변화하고 있다. 기존에는 사람이 직접 기획하고 작성해야 했던 콘텐츠들이 AI를 통해 자동화됨에 따라, 기업들은 생산성을 높이고 비용을 절감할 수 있게 됐다. 로이터 인스티튜트 디지털 뉴스 리포트 2024에 따르면, AI의 발전이 뉴스 산업에 미치는 영향이 매우 크고 지속될 것을 강조하면서, AI 기반 검색 인터페이스와 챗봇의 발전이 뉴스 웹사이트와 앱으로의 트래픽 흐름을 감소시킬 수 있으며, 향후 정보 환경에 불확실성을 더할 수 있다는 우려도 함께 제기했다. 또한, AI가 제공하는 이미지 및 영상 생성 기술은 광고 및 마케팅 업계에서 인간 창작자의 역할을 대체할 가능성이 크다. AI 기반 이미지 생성 도구인 미드저니(Midjourney)와 달리(DALL·E)는 디자이너 없이도 고품질의 시각 자료를 생성할 수 있어 광고 및 브랜딩 작업에 적극적으로 활용되고 있다. 매킨지 AI 보고서 2023에 따르면, 생성형 AI가 마케팅 및 영업 분야에서 창의적인 콘텐츠 생성을 통해 인간의 업무를 보완하거나 일부 대체할 수 있다. 즉, AI가 인간 디자이너와 협력하거나 일부 업무를 대체하는 현상이 증가할 것으로 예상된다.둘째, 소프트웨어 개발 및 IT 서비스 분야다. IDC 2024 AI 보고서에 따르면, AI 코딩 도구는 프로그래머들의 생산성을 크게 높이며, 단순 코딩 작업을 대체하고 있으며, AI 도구들은 개발자가 몇 줄의 코드만 입력해도 전체적인 코드 블록을 자동으로 생성해주기 때문에, 개발 속도가 크게 향상되고 반복적이고 표준화된 코드 작성이 많은 기업에서는 AI 도구를 적극적으로 활용해 개발 비용을 절감하고 있다. 소규모 스타트업에서는 AI를 활용해 최소한의 인력으로도 강력한 소프트웨어 개발이 가능해지고 있기 때문에 스타트업들은 AI 코딩 보조 도구를 활용해 소수의 개발자만으로도 복잡한 소프트웨어를 구축할 수 있게 되면서, 초기 개발 비용을 줄이고 신속하게 시장에 제품을 출시할 수 있는 경쟁력을 확보할 수 있다. 셋째, 고객 서비스 및 콜센터 분야다. AI 챗봇과 음성 비서의 발전으로 인해 콜센터 산업의 상당 부분이 자동화될 전망다. 현재 많은 기업들이 AI 챗봇을 활용해 기본적인 고객 응대를 자동화하고 있으며, 24시간 고객 서비스를 제공하는 데 중요한 역할을 하고 있다. AI 기반 고객 서비스 솔루션은 고객의 질문을 실시간으로 분석하고 최적의 답변을 제공할 수 있어 응대 속도와 만족도를 높이는 데 기여하고 있다. 액센츄어의 최신 연구에 따르면, 기업의 74%가 생성형 AI와 자동화에 대한 투자가 기대치를 충족하거나 초과 달성했으며, 63%는 2026년까지 이러한 역량을 더욱 강화할 계획이다. 가트너의 2024년 보고서에 따르면, AI 및 디지털 기술은 업무 방식을 변화시킬 수 있지만, 단순히 도입한다고 해서 생산성이 기하급수적으로 향상되는 것은 아니며, 경영진은 AI의 실제 잠재력을 현실적으로 평가해야 한다고 언급하면서 AI 기술이 고객 서비스 분야에서 생산성 향상과 효율성 증대에 기여할 수 있음을 시사했다. 기업들은 AI 기반 고객 서비스 솔루션을 도입함으로써 비용 절감과 효율성을 극대화할 수 있다. 넷째, 교육 및 연구 산업 분야다. AI 기반 튜터링 시스템과 연구 논문 작성 보조 AI가 교육 및 학술 연구 환경을 바꾸고 있다. AI 기반 튜터링 시스템은 학생들의 학습 패턴을 분석해 개별 맞춤형 학습 계획을 제공하고, 자동으로 피드백을 제공할 수 있다. 예를 들면, 칸 아카데미(Khan Academy)는 AI 기반 맞춤형 학습 서비스를 도입해 학생들의 학습 수준에 맞춰 개별적으로 학습 자료를 제공하고 있다. 이는 기존의 일률적인 교육 방식에서 벗어나, 보다 개인화된 학습이 가능하도록 만든다. 또한, 연구 논문 및 기술 문서 작성을 돕는 AI 모델이 더욱 정교해지면서 학계에서의 활용도가 증가할 것이다. AI는 대량의 논문을 분석해 연구자들에게 관련된 논문을 추천하고, 논문 초안을 작성하는 데 도움을 줄 수 있다. 네이처(2024)에 따르면, AI 기반 논문 요약 및 추천 서비스인 엘리시트(Elicit)가 연구자들이 관련 연구 결과를 더 빠르게 찾을 수 있도록 도와주고 있으며, 이는 연구의 효율성을 높이는 데 중요한 역할을 하고 있다. AI 대체 어려운 산업군도 존재생성형 AI의 변화를 약하게 받는 산업과 기업도 존재한다. 건설업, 제조업, 농업과 같은 분야는 기계적 자동화가 가능하긴 하지만, 여전히 인간의 손길과 창의적인 문제 해결 능력이 필요하다. AI가 로봇과 결합해 특정 작업을 보조할 수는 있지만, 작업 현장의 복잡한 변수를 실시간으로 판단하고 즉각 대응하는 것은 여전히 인간의 역할이 크다. 건설업에서 AI는 건축 설계를 보조하고 시뮬레이션을 통해 안전성을 평가할 수 있지만, 현장에서 예측하지 못한 변수(날씨 변화, 지반 문제 등)에 대응하는 것은 숙련된 인부들의 몫이다. 오라클 보고서(2024)에 따르면, 생성형 AI가 건설업계에서 공정 효율성 개선, 비용 절감, 건설 성과 향상 등에 기여하고 있고, 건설 관련 문서 작성 및 요약 작업에서 유용하게 활용되고 있으며, 인재 격차 해소에도 도움을 주고 있지만, 현장 작업의 복잡한 변수에 대한 실시간 대응은 여전히 인간 노동자의 역할이 중요하다. 마찬가지로, 농업 분야에서는 AI가 자동화된 트랙터, 드론을 활용한 작물 모니터링 등의 방식으로 일부 혁신을 이루고 있지만, 복합적인 농업 환경에서 AI가 완전한 의사결정을 내리기는 어렵다. 예를 들면, AI 기반 작물 관리 시스템은 토양 데이터를 분석해 최적의 수분 공급량을 계산할 수 있지만, 갑작스러운 기후 변화나 예상치 못한 해충 발생에 대한 즉각적인 대응은 농부의 경험과 판단이 필요하다.둘째, 정밀한 인간 판단이 필요한 직업 (의료·법률·심리 상담)이다. AI가 의료 영상 분석이나 법률 문서 검토 등의 보조 역할을 수행할 수 있지만, 최종 판단은 여전히 인간 전문가의 몫이다. 예를 들면, AI는 환자의 엑스레이 영상을 분석해 질병을 예측할 수 있지만, 종합적인 치료 계획을 세우는 것은 의사의 경험과 판단이 필요하다. AI는 진단 스캔 해석의 속도와 정확성을 향상시키고 있지만, 임상 전문가를 완전히 대체할 수는 없으며, AI와 인간의 전문 지식을 결합하는 것이 최상의 결과를 가져온다. 즉, AI 기반 영상 분석 시스템은 특정 암 진단에서 인간 의사보다 높은 정확도를 보이기도 하지만, 환자의 병력, 생활 습관, 복합적인 증상 등을 고려한 통합적 진료는 아직 인간 의사가 수행해야 한다. 법률 분야에서도 AI는 문서 검색과 판례 분석을 도울 수 있지만, 법정에서 변론을 하거나 법적 해석을 내리는 것은 인간 변호사 또는 인간 판사의 역할이다. 세션트 리걸 리서치 AI는 미국 연방 및 주 법원의 수백만 건의 판례를 분석해 사용자가 몇 초 만에 주요 법적 선례를 확인하고, 법률 문서를 작성할 수 있도록 돕고 있다. 하버드 로스쿨 데이비드윌킨 (David Wilkin) 교수는 AI는 특정 사건과 관련된 판례를 빠르게 찾아 제공할 수 있으나, 실제 사건에서 변호사가 고려해야 할 사회적 맥락, 도덕적 판단, 법적 전략 등은 인간의 경험과 논리적 사고가 요구된다고 밝혔다. 심리 상담 분야에서도 AI 챗봇이 간단한 정신 건강 상담을 제공할 수 있지만, 인간 상담사의 공감과 직관적인 판단은 대체할 수 없다. AI 기반 정신 건강 앱들은 사용자의 감정 변화를 모니터링하고 일반적인 조언을 제공할 수 있으나, 복잡한 심리적 문제를 해결하는 과정에서 상담사와의 대면 대화가 훨씬 효과적인 것으로 보고됐다. 특히, 상담 과정에서 신뢰와 관계 형성이 중요한데, AI는 감정을 진정으로 이해하거나 즉각적인 정서적 반응을 보이는 데 한계가 있다. 셋째, 공예 및 수공업 기반 산업 분야이다. 예술, 디자인, 공예 등 인간의 창의성이 중요한 분야는 AI가 지원할 수 있지만, 완전히 대체하기 어려운 영역이다. 예를 들면, AI는 그림을 그리고 음악을 작곡할 수 있지만, 개별 아티스트의 독창적인 스타일과 감성을 완전히 복제할 수는 없다. 최근 AI 기반 이미지 생성 기술(예: DALL·E, Midjourney)이 발전하면서 그래픽 디자인, 일러스트 제작 등에 활용되고 있지만, 디자이너들이 갖고 있는 직관적 감각과 창의적인 아이디어를 그대로 모방하는 것은 어렵다. AI가 과거의 데이터를 학습해 새로운 작품을 만들어낼 수 있지만, 이는 기존 스타일의 변형일 뿐, 완전히 새로운 예술적 개념을 창조하는 것은 인간의 창의성이 필요한 영역이다. 공예 분야에서도 손으로 만드는 특유의 질감과 창의성은 AI가 쉽게 따라갈 수 없는 부분이다. 예를 들면, 전통 도자기 제작이나 수제 가구 제작과 같은 분야에서는 장인의 경험과 기술이 중요한 요소로 작용한다. AI가 설계 도면을 제시할 수는 있지만, 세밀한 조각, 균형 감각, 재료의 특성을 활용하는 부분은 여전히 인간의 손을 거쳐야 한다. 특히, 맞춤형 제작이 중요한 공예 산업에서는 고객의 취향과 감각을 고려해 즉흥적으로 조정하는 작업이 필수적이며, 이는 AI가 단순 반복 학습을 통해 대체하기 어려운 영역이다. 패션 디자인에서도 AI가 트렌드를 분석하고 디자인 시안을 생성할 수 있지만, 창의적인 패션 스타일을 창조하는 것은 인간 디자이너의 역할이다. AI는 소비자 선호도 데이터를 바탕으로 새로운 패턴과 스타일을 추천할 수 있지만, 혁신적인 디자인을 만들어내는 과정에서 인간 디자이너의 예술적 감각과 문화적 이해가 필수적이다. 일부 패션 브랜드는 AI를 활용해 디자인 효율성을 높이고 있다. 예를 들면, 프랑스 패션 브랜드 카사블랑카(Casablanca)는 2023년 봄/여름 컬렉션 캠페인에서 AI 기술을 활용해 초현실적인 분위기의 이미지를 생성하였지만, AI 활용은 인간 디자이너와의 협업을 통해 최종적인 디자인 결정은 여전히 인간 디자이너가 주도했다.생성형 AI 시대에서 개인이 경쟁력을 유지하려면 지속적인 학습과 AI 도구의 효과적인 활용이 필수적이다. AI의 한계를 이해하고 비판적 사고 능력을 키우며, 창의성과 감성 지능을 강화하는 것이 중요하다. 또한, 개인정보 보호 및 보안 인식을 높여 AI 시대의 위험 요소에 대비해야 한다. 생성형 AI의 발전은 피할 수 없는 흐름이며, 이를 어떻게 활용하고 대비하는지가 미래 경쟁력을 결정할 것이다. 변화의 속도가 빠른 만큼, 개인과 기업 모두가 이에 적응할 수 있도록 준비해야 한다. 김호림 동양대 교수는_현재 동양대 AI융합연구센터장으로서 세계환경사회거버넌스학회(WAESG) 회장, 한국경영정보시스템학회(KMIS) 부회장, 한국인터넷전자상거래학회(KIECA) 부회장을 역임하고 있다. 주요 연구 분야는 머신러닝, 인공신경망, 스마트팩토리, 기업정보시스템, ESG, 블록체인이다. 고성능 AI 솔루션 개발 및 생성형 모델을 비즈니스에 적용하는 연구를 수행중이다. 또한, 디지털 전환(DT)과 관련하여 스마트팜, 스마트팩토리 등의 생산성 향상, 결함 탐지, 생산관리 시스템(MES) 데이터 분석을 지원하며, 정부 지원사업과 연계한 AI 및 데이터 활용 방안을 연구하고 있다.

2016년 3월 서울의 한 호텔에서 세기의 대결이 펼쳐졌다. 알파고와 이세돌 사범이 바둑 대결을 펼친 것이다. 구글이 인공지능(AI) 알파고를 들고나왔을 때 대다수의 전문가는 이세돌 사범의 승리를 점쳤다. 결과는 4대 1로 알파고의 승리였다. 이세돌 사범이 네 번째 대국에서 알파고를 이겼던 한 수는 다시는 나오기 힘든 ‘신의 한 수’라는 별명이 붙을 정도였다. 이 장면을 보고 있던 한 엔지니어도 충격을 받았다. 지인들과 함께 AI에 대해 스터디를 할 수 있는 전문가들을 모집했다. 그처럼 충격을 받은 이들이 많았던 것 같다. 매주 스터디가 진행될수록 참여자들이 폭발적으로 늘었다. 스터디는 세미나 형식으로, 세미나는 나중에 포럼 형식으로 커져갔다. 이런 관심을 그냥 없애기 아쉬워서 몇몇 사람들이 발기인으로 나섰다. 2017년 과학기술정통부의 승인을 받아서 ‘한국인공지능협회’를 출범시켰다. 그가 1대 협회장을 맡은 이유다. 그는 지금 한국을 대표하는 보안기업에서 최고기술책임자(CTO)로 일하고 있다. 제11회 이코노미스트 테크 포럼에서 ‘AI가 가져온 혁명과 LLM 보안의 필요성’이라는 주제를 발표하는 연사로 나선 김병훈 이스트시큐리티 CTO가 주인공이다. 그는 AI와 빅데이터·머신러닝 분야의 전문가로 꼽히고 있다.그가 이번 테크 포럼에 나선 이유를 “챗GPT 같은 생성형 AI를 업무에 접목하면 자신도 모르는 사이에 개인·기업 정보를 유출할 수 있는 상황이다”면서 “예전에는 없었던 대규모언어모델(LLM) 시큐리티라는 게 필요하고 기업이 이런 리스크에 어떻게 대응할 수 있는지 설명하기 위해 연사로 나섰다”고 설명했다. 그의 말처럼 한때 한국을 대표하는 글로벌 기업에서 챗GPT 사용이 금지된 적이 있다. 임직원이 챗GPT를 업무에 사용하다가 자신도 모르는 사이에 기업의 정보가 유출된 것을 발견했기 때문이다. 또한 스마트 기기가 확산하면서 개인정보유출에 대한 위험도 커지고 있다. 과거에는 경험하지 못했던 보안 위험이 계속되고 있다. 이스트시큐리티 등의 보안 기업에 생성형 AI의 확산은 새로운 기회의 장이기도 한 셈이다. 김 CTO는 “오늘날 인터넷 환경 없는 비즈니스를 생각하기 어려운 것처럼, 이미 AI 없는 보안 비즈니스란 생각하기 어렵다”면서 “공격자들은 이미 AI 기술을 활발하게 사용하고 있고 딥페이크나 시스템 공격 코드 제작 등 그 방식도 다양하다. 생성형 AI라는 전에 없던 새로운 기술의 등장으로 사이버 보안 영역은 위기와 기회를 동시에 마주하고 있다고 생각한다”고 설명했다.요즘 AI 진영에서 이슈가 되는 기업은 중국의 스타트업 딥시크다. 글로벌 빅테크 기업과 비교했을 때 훨씬 적은 자본과 인력을 투입해서 챗GPT·제미나이 등과 비교해도 뒤떨어지지 않는 성능을 선보여 세계를 놀라게 했다. 또한 데이터 유출 논란도 불거졌다. 이에 대해 김 CTO는 “국제사회에서 아직 중국 ICT 기술에 대해 불신이 있는 만큼, 그 수준에 맞는 위협 대응 방안과 관리가 필요하다”면서 “하지만 단순히 배제하기보다 보안 대응책 안에서 활용 방안을 찾는 것이 중요한 과제라고 생각한다”고 조언했다. xLLM으로 AI 기반 보안 솔루션 시장 도전 딥시크의 출현은 네이버·카카오 등 한국의 테크 기업에도 충분히 기회가 있다는 것을 대변한다고 예측했다. 그는 “이젠 대규모 자본과 인력을 투입해서 엔진을 개발하기보다 효율성을 높이는 것에 집중해야 할 시기다”면서 “한국의 테크 기업들은 자본과 능력은 충분히 있기 때문에 소형언어모델(sLLM) 개발 등 효율적으로 AI 시대에 대응해야 할 것으로 본다”고 조언했다. 또한 “생성형 AI는 이제 신기함을 넘어서 업무에 직접 도입하려는 기업이 늘고 있다”면서 “한국의 테크 기업들은 이제 의학이나 법률 같은 분야별 전문 모델 개발에 집중하면서 범용 시장이 아닌 특수한 시장을 노려야 한다”고 덧붙였다. 김 CTO가 몸담고 있는 이스트시큐리티도 AI 시대의 보안에 대응하기 위해 다양한 노력을 펼치고 있다. 기존에는 주로 알려진 위협에 대해 효과적으로 대응했다면 이제는 AI 기반 솔루션을 개발해 기업에 제공하고 있다. 이스트시큐리티는 기업과개인간거래(B2C) 시장보다 기업과기업간거래(B2B) 시장을 위한 보안 솔루션에 집중하고 있다. 그는 “이스트시큐리티의 수익적인 측면과 어느 분야에서 니즈가 더 많은 것인지 살펴보고 우선은 B2B 시장에 집중하기로 했다”고 설명했다. 김 CTO가 선보인 AI 기반 보안 솔루션은 ‘알약 xLLM’이다. 대규모 데이터 분석을 통해 기존 방식으로 탐지하기 어려운 공격을 효과적으로 탐지할 수 있는 솔루션이다. ▲보안 로그 분석 ▲이상 행위 탐지 ▲자동 대응 프로세스 등으로 운영의 효율성을 높이고 대응 속도를 향상할 수 있다. 예를 들면 기업 임직원이 생성형 AI를 활용하는 과정에서 자신도 모르게 기업의 정보가 유출되는 상황이 생기면 노트북 화면에 팝업이 뜨면서 위험을 고지하는 식이다. 또한 기업이 지정한 기밀 데이터가 있다면 알약 xLLM이 데이터의 유출을 모니터링하고 차단하는 방식으로 운영된다. 김 CTO는 “현재 기업들과 테스트를 진행하고 있고, 알약 xLLM을 적용한 기업도 나오고 있다”면서 웃었다. 또한 “공공기관을 시작으로 일반 기업에서도 도입 테스트를 활발하게 진행하고 있다”고 덧붙였다. 다만 AI 모델을 지속적으로 운영하고 업데이트하는 과정에서 추가적인 비용과 자원이 필요하다. 김 CTO는 “AI 모델의 성능을 유지하기 위해서는, 다양한 대량의 학습 데이터를 지속적으로 확보하고 학습 및 최적화 하는 작업이 필수다”면서 “이를 위해서는 추가적인 노력과 비용이 발생하지만, 모델 경량화 연구 및 클라우드 기반의 AI 학습, 서비스 활용 기술이 발전하면서 한계점이 점차 개선되고 있다”고 설명했다.이 외에도 ▲이메일 보안 솔루션 ‘알약xMail’ ▲개방형 통합보안 솔루션 ‘알약XDR’ ▲사이버 위협 분석 서비스 ‘Threat Inside’ 등 AI 시대를 대비하는 솔루션을 다양화 하고 있다. 이스트시큐리티의 강점은 대표적인 보안 솔루션 ‘알약’을 1600만명이 사용하고 있고, 1만3000여곳의 기관·기업이 이용하고 있다는 점이다. 사용자들의 대규모 데이터를 분석하고 개발할 수 있다는 것이 변화된 시대에 맞는 보안 솔루션을 계속 선보일 수 있는 힘이다.

미국의 구애에 한국이 웃는다. 특히 한국 조선업계의 미소가 밝다. 한국 조선업은 선박 건조 분야에서 세계적인 경쟁력을 갖추고 있을 뿐만 아니라, 유지·정비·보수(MRO) 시장에서도 강력한 입지를 구축하고 있다. 한국이 손에 쥔 무기는, 미국이 필요한 무기다. 미국이 한국을 찾을 수밖에 없는 이유이기도 하다.한국 조선업체들은 높은 품질과 신뢰성을 바탕으로 글로벌 MRO 시장을 확대하고 있다. 주요 경쟁상대인 일본은 정밀 유지보수 및 고효율 엔진 개조 기술 등을 통해 영향력을 뽐내고 있지만, 한국은 디지털 유지보수 기술과 친환경 개조 시장을 선점하는 전략을 추진하고 있다.일본의 ‘장인 정신’ MRO​일본 조선업계의 MRO 산업은 오랜 역사와 기술력을 바탕으로 아시아 지역에서 중요한 역할을 수행해 왔다. 특히, 미 해군 7함대가 일본 요코스카 해군기지에 주둔하고 있어, 지리적 이점을 활용한 MRO 용역을 일본 조선사들이 주로 담당해 왔다. ​일본의 MRO 기술력은 크게 3가지로 나뉜다. ▲정밀 유지보수 및 고효율 엔진 개조 기술 ▲자동화 유지보수 기술 ▲친환경 개조 기술 등이 그 주인공이다. 일본 조선업체들은 정밀한 유지보수 기술을 활용해 선박의 수명을 연장하고 연비를 향상시키는 데 집중하고 있다는 평가도 받는다.먼저 미쓰비시중공업(MHI)다. 일본조선공업협회(JSIF) 기술 보고서에 따르면 미쓰비시중공업의터보차저 개량 기술은 기존 선박 엔진의 연료 효율을 극대화하고 배출가스를 저감하는 데 초점을 맞추고 있다. 미쓰비시중공업은 세계적인 선박 엔진 및 터보차저 기술 보유을 보유하고 있는데, MET 터보차저 시리즈를 지속적으로 업그레이드하며 친환경 성능을 개선 중이다.자동화 유지보수 기술도 눈길을 끈다. 자동화 유지보수 기술은 로봇을 활용한 정비로, 선체 검사 및 용접 공정을 자동화하여 정밀성과 효율성을 개선한다. 미쓰비시중공업은 자율 로봇을 활용한 선박 유지보수 시스템을 개발하고 있다. 이마바리조선도 인공지능(AI) 기반 자동 용접 시스템을 도입해 생산성을 향상시키고 있다.선박 주요 부품도 실시간으로 모니터링 한다. 스마트 센서 기반 진단 시스템 덕이다. 해당 시스템은 AI 및 사물인터넷(IoT) 기술을 활용해 예측 정비를 수행하는 것을 골자로 한다. 센서 데이터를 AI가 분석해 엔진 및 추진 시스템의 이상 상태를 조기에 감지하는 것이 특징인데, 일본우선은 AI 기반 스마트 유지보수 시스템을, 미쓰이 O.S.K. 라인은 빅데이터를 활용한 엔진 진단 시스템을 도입하고 있다.LNG 추진 개조 기술도 연마 중이다. 이는 기존 디젤 선박을 LNG 추진 방식으로 개조해 온실가스 배출을 최소화하는 기술인데, 가와사키중공업이 LNG 추진 선박의 설계 및 개조 기술을 개발하고 있다. ‘더 똑똑한’ 한국의 MRO한국의 MRO 기술은 똑똑하다. 과거 단순한 정비와 수리에 그쳤던 MRO 기술은 이제 ▲인공지능(AI) 기반 예측 유지보수 ▲디지털 트윈 ▲친환경 개조 기술을 통해 한층 스마트한 방향으로 발전하고 있다. 한국 조선업계는 이러한 ‘똑똑한’ MRO 기술을 바탕으로 글로벌 시장에서의 입지를 더욱 강화하고 있다.한국 조선업계는 AI와 사물인터넷(IoT)를 활용한 예측 유지보수시스템을 적극 도입하고 있다. 기존의 정비 방식은 문제가 발생한 후 수리하는 사후 유지보수방식이 일반적이었다. 그러나 최근에는 선박 내 센서에서 실시간 데이터를 수집하고 AI가 이를 분석해 고장 가능성을 미리 예측하는 방식이 주를 이루고 있다.한화오션은 엔진과 추진기, 연료 시스템 등 핵심 설비의 데이터를 분석해 이상 징후를 조기에 감지하는 AI 예측 유지보수 솔루션을 개발했다. 이 기술을 통해 불필요한 정비를 줄이고, 선박 가동률을 높일 수 있다.HD현대중공업은 클라우드 기반의 스마트 유지보수 시스템을 구축해 전 세계 어디에서든 선박의 상태를 실시간으로 모니터링하고, 필요 시 원격으로 유지보수를 진행할 수 있도록 했다. AI 기반 유지보수는 예상치 못한 선박 결함 및 고장을 방지하고, 불필요한 정비 비용을 절감할 수 있다.다음은 디지털 트윈 기술이다. 디지털 트윈 기술은 실제 선박과 동일한 가상 모델을 만들어 실시간으로 선박 상태를 모니터링하는 기술이다. 선박에 예상되는 문제를 사전에 시뮬레이션할 수 있다는 점이 큰 장점으로 꼽힌다.한화오션은 선박 운영의 효율성과 안전성을 높이기 위해 디지털 트윈을 기반으로 한 선박 모니터링 시스템을 개발했다. 실제 장비 형상 정보를 기반으로 제작된 3D 모델과 실선 데이터 연동을 통해 정확한 모니터링과 시뮬레이션 기능을 제공한다.HD현대중공업은 미래 첨단 조선소(FOS) 프로젝트의 일환으로 디지털 트윈을 활용한 가상 조선소 ‘트윈포스’(TWIN FOS)를 구축했다. 이 플랫폼은 실제 조선소를 3D 모델로 구현한 것이 특징인데, 이를 통해 작업자는 건조 공정의 상황과 정보를 실시간으로 확인할 수 있다. 이를 바탕으로 대기 시간 절감과 중복 업무 감소 등 업무 효율성을 높일 수 있다.똑똑한 MRO 기술을 보유한 만큼, 다양한 성과도 이루고 있다. 지난해 8월 한화오션은 국내 조선소 최초로 미국 해군의 4만톤급 군수지원함인 ‘월리 쉬라함’의 정비 사업을 수주했다. 같은 해 11월에는 미국 해군 7함대에 속한 3만 톤급 급유함 ‘유콘’의 정기 수리 사업을 추가로 수주했다.HD현대중공업도 같은해 미국 해군 보급체계사령부와 함정정비협약(MSRA)을 체결해 미국 해군 함정의 MRO 사업에 참여할 수 있는 자격을 획득했다. HD현대중공업은 올해 2~3건의 미국 해군 함정 MRO 사업 수주를 목표로 하고 있으며, 미국 내 조선소 투자도 검토 중이다.

지난 1월 CES 기간 중 젠슨 황 엔비디아 CEO는 “매우 유용한 양자 컴퓨터가 나오려면 15~30년은 걸릴 것”이라고 말했다. 덕분에 당시 “일반 슈퍼 컴퓨터로는 우주의 역사보다 오래 걸릴 계산을 5분 만에 해결하는” 구글 양자 프로세서 ‘윌로우’ 출시를 계기로 불붙어 오르던 양자 기업들 주가는 일제히 내려 앉았다. 얼마 후 마크 저커버그 메타 CEO도 “양자 컴퓨터는 상당한 시간이 걸릴 것”이라며 회의적 의견을 비쳤다. 반면 구글과 마이크로소프트는 보다 낙관적이다. 순다 피차이 구글 CEO는 최근 “실질적으로 유용한 양자 컴퓨터가 5-~0년 내 가능해질 것”이라고 말했다. 빌 게이츠 마이크로소프트 창업자 역시 “3-5년 안에 양자 컴퓨터가 실용적으로 유용해질 가능성이 있다”라며 비슷한 전망을 내놨다. 양자 컴퓨터 상용화 시기는 양자 분야 연구자나 사업가는 물론 양자 기업에 관심 있는 투자자에게도 중요한 문제다. 그런데 이 문제에 답하려면 먼저 ‘유용한’ 양자 컴퓨터란 무엇을 의미하는지 명확히 할 필요가 있다. 이미 양자 컴퓨터는 일부 과학 연구나 산업 현장의 문제 해결에 기여를 하고 있다. 큐비트가 천 개 이하이고, 오류 수정이 잘 되지 않는 현재 수준의 양자 컴퓨터(NISQ, noisy intermediate-scale quantum)로도 적절한 알고리즘과 방법론을 적용하면 어떤 문제에서는 좋은 결과를 보이기도 한다. 이런 의미에서는 우리는 유용한 양자 컴퓨터를 이미 갖고 있다. 하지만 우리가 기대하는 유용함은 이런 수준을 훌쩍 넘어선다. 현존 최고 슈퍼 컴퓨터로도 풀지 못하는 어려운 문제들을 빠른 시간에 풀어 과학이나 산업, 사회의 난제를 해결하는데 기여하는 ‘양자 우월성’을 보이는 양자 컴퓨터 개발이 이 바닥의 목표다. 이것이 젠슨 황이 말한 ‘매우 유용한’, 순다 피차이나 빌 게이츠가 말한 ‘실용적으로 유용한’ 양자 컴퓨터의 의미에 가깝다. 양자 컴퓨터는 무엇에 유용한가?구글은 2018년 ‘시커모어’ 양자 프로세서를 공개하며 첫 양자 우월성 달성을 주장했다. 지난해 말에는 후속작 ‘윌로우’ 프로세서로 연산 속도를 더욱 높였다. 시커모어는 슈퍼 컴퓨터로 1만년 걸릴 계산을 3분에 마쳤으나, 윌로우는 10의 25제곱년 걸릴 문제를 5분에 푸는 향상을 보였다. 다만, 시커모어와 윌로우가 푼 것은 ‘무작위 회로 샘플링(RCS)’이라는, 일반 컴퓨터로 푸는데 시간은 매우 오래 걸리지만 현실적 쓸모는 없는 문제이다. 이런 ‘문제를 위한 문제’가 아닌 실제 세계의 난제를 해결할 수 있어야 유용한 양자 컴퓨터라 할 수 있다. 양자 컴퓨터가 유용하리라 여겨지는 분야로는 물질의 움직임을 분자나 원자 수준에서 예측해야 하는 신약 및 신소재 개발이나 여러 변수 속에서 최적 결과를 찾는 최적화 문제 등이 꼽힌다. 양자 현상이 지배하는 미시 세계 물질의 행동을 예측하거나 조작해 유용한 신물질을 찾는 일에는 양자 현상을 모방하는 양자 컴퓨터가 유리하다. 양자 컴퓨터는 자연을 시뮬레이션 하는 기계다. 여러 중첩된 가능성을 한 번에 연산하는 양자 컴퓨터는 최적화 문제에도 유리하다. 물류와 교통, 금융 시장 예측, 기후 변화 모델 구축 등 거대 AI 모델로도 예측하기 힘든 복잡한 현상에 대한 답을 얻을 수 있다. 오랜 시간이 걸려도 고전 컴퓨터가 풀기 어려운 문제를 양자 컴퓨터가 훨씬 빠르게 푼다 해서 양자 컴퓨터가 모든 분야에서 더 성능이 좋은 것은 아니다. 둘은 유용한 분야가 각기 다르다. 기존 방식의 슈퍼 컴퓨터는 주로 방대한 데이터를 학습하고 처리해야 하는 문제에 적합하다. 반면 양자 컴퓨터는 많은 데이터를 처리하지는 않지만 여러 변수 간 상호작용으로 고려해야 할 결과값들이 기하급수적으로 늘어나는 종류의 문제에 적합하다. 신약 후보 발굴을 위한 화학 시뮬레이션 같은 과제가 대표적이다. AI와 양자 결합한 하이브리드 컴퓨팅그래서 기존 슈퍼 컴퓨터를 활용한 AI와 양자 컴퓨터가 결합된 고성능 컴퓨팅 인프라 구축이 빅테크의 과제이다. 젠슨 황은 유용한 양자 컴퓨터 등장 시기에 대해 조심스러운 입장을 밝혔지만, 정작 3월 예정된 엔비디아 연례행사 GTC에서는 처음으로 대대적인 양자 컴퓨터 세션을 준비했다. 마이크로소프트, 아마존, 구글 등도 AI와 양자 컴퓨팅 등을 클라우드 방식으로 제공하려 한다. 양자 컴퓨터를 돌려 자연 현상을 예측해 이에 대한 합성 데이터를 만들고, 이 데이터로 다시 AI를 학습시켜 성능을 높이는 것도 가능하다. 이런 일이 가능하려면 큐비트 100만 개 정도를 활용하는 양자 컴퓨터가 필요할 것으로 예상된다. 100만개 큐비트를 가진 유용한 양자 컴퓨터 개발을 위해 필요한 것으로 오류 정정 기술 개선, 큐비트 품질 향상 및 확장성 확보 등이 꼽힌다. 구글 윌로우의 핵심은 큐비트 수를 늘여도 양자 오류는 줄일 수 있음을 보인 것이다. 최근 마이크로소프트는 위상 큐비트라는 혁신 기술에 기반한 양자 프로세서 ‘마요라나 1’을 공개했다. 위상 큐비트는 오류를 근원적으로 줄일 수 있는 구조이고 확장성도 좋아 이상적 양자 기술로 여겨지지만, 실제 개발이 너무 어려워 실현 가능성에 대한 회의적 시각이 강했다. 이번에 마이크로소프트는 위상 큐비트를 구현했고, 수 년 안에 손바닥 크기의 칩에 100만개까지 큐비트를 집적할 수 있을 것이라고 밝혔다. 아이온큐 같은 기업은 떨어진 곳에 있는 여러 양자 프로세서를 양자 통신으로 서로 얽히게 해 연산 능력을 확장하는 양자 인터넷 기술에 주목한다. 오류 수정과 큐비트 확장성 등 양자 컴퓨터 상용화의 발목을 잡는 문제들을 해결할 기술적 진전이 일어나고 있다. 이런 기술이 성숙하는데 필요한 시간을 20년에서 5년으로 앞당기기 위한 빅테크 간 경쟁이 지금 한창이다.

LG이노텍이 신제품 차량용 애플리케이션 프로세서 모듈(Application Processor Module∙이하 AP 모듈)을 앞세워 전장부품 시장 공략에 나선다. ‘차량용 AP 모듈’은 차량 내부에 장착돼 ADAS(첨단운전자보조시스템), 디지털 콕핏(Digital Cockpit)과 같은 자동차 전자 시스템을 통합 제어하는 반도체 부품이다. 컴퓨터의 CPU처럼 차량의 두뇌 역할을 담당한다.자율주행 등 커넥티드카(Connected Car) 발전으로 AP 모듈의 수요는 매년 급증하는 추세다. 기존 차량에 적용된 PCB 기반 반도체 칩만으로는 고도화된 ADAS와 고해상도 디스플레이를 장착한 디지털 콕핏의 방대한 데이터를 처리하는 데 한계가 있어서다.업계에 따르면 전세계 차량에 탑재된 AP 모듈은 올해 총 3300만개에서 2030년 1억1300만개로, 매년 22%씩 늘어날 전망이다.여기에 LG이노텍이 새로 도전장을 내민 것. LG이노텍 제품 특징은 컴팩트 하다는 점. 6.5cmx6.5cm 사이즈의 작은 모듈 하나에 데이터 및 그래픽 처리∙디스플레이∙멀티미디어 등 다양한 시스템을 제어하는 통합 칩셋(SoC∙System on Chip), 메모리 반도체, 전력관리반도체(PMIC∙Power Management Integrated Circuit) 등 400개 이상의 부품이 내장 돼있다.이 제품을 적용하면 기존 대비 메인보드 크기를 줄일 수 있어, 완성차 고객들의 설계 자유도가 높아진다. 또 모듈 내부의 부품들이 고집적돼, 부품들 간 신호 거리도 짧아져 모듈의 제어 성능도 올렸다. LG이노텍은 차량 AP 모듈을 지속 고도화해 나간다는 방침이다. 올해 안으로 최대 95 °C까지 동작이 가능하도록 모듈의 방열 성능을 높이는 한편, 가상 시뮬레이션을 통한 휨(Warpage) 예측으로 AP 모듈 개발 기간을 대폭 단축한다는 계획이다.LG이노텍은 올 하반기 첫 양산을 목표로 현재 북미 등 글로벌 반도체 기업 대상으로 프로모션을 활발히 진행 중이다. 문혁수 대표는 “차량용 AP 모듈 개발을 계기로 반도체용 부품 사업 확대에 속도를 낼 수 있게 됐다”며 “LG이노텍은 차별적 고객가치를 제공하는 제품을 지속 선보이며, 글로벌 고객들의 신뢰받는 혁신 파트너로 거듭날 것”이라고 말했다.한편 LG이노텍은 무선주파수 패키지 시스템(RF-SiP∙Radio Frequency-System in Package), 플립칩 볼그리드 어레이(FC-BGA∙Flip-Chip Ball Grid Array) 등 고부가 반도체 기판 및 차량용 AP 모듈을 주축으로 2030년까지 반도체용 부품 사업을 연 매출 3조 이상 규모로 육성한다는 목표다.

글로벌 모바일 게임사 베이글코드의 ‘유저 고유표현 학습을 통한 행동 예측 (TransForeCaster)’ 논문이 국제 웹 콘퍼런스 2025(WWW 2025)에 채택됐다.국제 웹 콘퍼런스는 1994년 시작해 웹, 데이터마이닝, 인공지능 등 최첨단 연구가 공유되는 웹 분야 최고 권위 학술대회다. 올해 산업 연구 부문(Industry Track)에 281개의 논문이 제출되었으며, 이 중 63편 만이 최종 선정됐다.베이글코드는 2023년 KDD에서 딥러닝 기반 LTV 예측 모델(MDLUR)을 통해 AI 기술력을 입증한 바 있다. 이번 연구는 한층 발전된 데이터 관계 확장 기법을 적용해 특정 기간 동안 유저 생애가치(LTV)와 이탈 여부를 동시에 예측하는 방법론을 제시한다. 데이터&AI팀은 유저 행동 데이터를 카테고리화해 상호 관계를 파악하는 방식으로 모델을 정교화했다. 이를 통해 예측 성능을 향상시키고 모델 해석력을 강화하는 데 집중했다.또한 연구 성과를 실무에도 적용해 광고 성과를 조기에 예측하고 신규 유저의 성향을 분석하는 데 활용하고 있다. 특히, 광고 투자 대비 수익률(ROAS, D7 기준)의 예측 시간은 85.7% 단축하고 예측 정확도는 37.2% 향상시키는 성과를 보였다.베이글코드는 철저한 실험과 검증을 거쳐 연구-기술 개발-데이터 축적으로 이어지는 데이터 생태계를 구축해 나가고 있다. 지속적인 예측 모델 고도화를 통해 서비스 환경을 최적화하고 유저 맞춤형 운영을 강화해 나갈 계획이다.김주현 베이글코드 데이터&AI 총괄 디렉터는 “지난 논문에 이어 이번 채택 역시 베이글코드의 지속적인 AI 기술 연구 투자와 데이터 기반 서비스 개선 노력의 결과”라며 “앞으로도 학술과 산업의 유기적인 연계를 통해 기술 경쟁력을 높이고 균형 있는 성장을 이어 나갈 것”이라고 밝혔다.