<div><img src="https://img.etnews.com/news/article/2025/11/21/news-p.v1.20251121.70f31cbbdde944e2b3ab7920c1fc2e5e_P1.jpg" />정부와 기업이 인공지능(AI) 인프라 확충에 속도를 내는 가운데 AI의 핵심 요소인 반도체 융합 인재 배출의 필요성이 높아지고 있다. 주말 경기 시흥시 한국공학대학교 반도체종합교육센터에서 학생들이 반도체 웨이퍼 노광공정 실습을 하고 있다.김민수기자 mskim@etnews.com </div>

<div><img src="https://img.etnews.com/news/article/2025/11/20/news-p.v1.20251120.2e988df7de904b2784b43217521a7d86_P1.jpg" />“우리나라 의료는 물론이고, 산업 분야에서도 책임감을 갖고 인공지능(AI) 생태계 조성에 힘을 보태겠습니다.”정창욱 서울대병원 정보화실장은 의료뿐 아니라 AI를 필두로 한 신산업·기술 생태계 조성에 책임감을 갖고 노력하겠다고 밝혔다. 진료, 연구 등 국내 최고로 꼽히는 서울대병원이 급성장하는 의료AI 산업에서도 중심축 역할을 하겠다는 것이다.정 실장은 “많은 병원이 AI를 연구 중이지만, 특히나 서울대병원은 의료AI 영역에서 진심”이라며 “현재 그동안 축적한 연구개발 결실을 의미 있게 활용할 수 있는 시스템으로 발전시키는 단계”라고 설명했다. 서울대병원은 올해 국내는 물론 해외에서도 깜짝 놀랄 AI 결과물을 내놨다. 지난 3월 국내 병원 최초로 한국형 의료 거대언어모델(LLM)을 개발한데 이어 최근 이를 활용한 AI 에이전트 플랫폼 'SNUH.AI(스누하이)'를 오픈했다.이 플랫폼은 의료진의 반복적이고 시간이 많이 소요되는 업무를 AI가 자동으로 처리한다. 실시간 의무기록 자동생성, 병리 판독 검증, 항암제 처방 지원 등이 대표적이다. 모두 병원 내 AI를 전담으로 연구하는 헬스케어AI연구원과 정 실장이 속한 정보화실의 협업 결실이다.정 실장은 “현재 병원에서 AI는 환자 진료뿐 아니라 행정, 경영 등 전 영역을 파고들며 일상화됐다”면서 “서울대병원처럼 사회적 책임이 큰 의료기관 일수록 AI 적용에 더 민첩하게 움직여 혁신 사례를 보여줘야 한다”고 말했다. 이어 “서울대병원 병원은 전자의무기록(EMR) 시스템을 주도했고, 디지털병리나 의료기관 프라이빗 클라우드 시스템도 초기 도입하며 벤치마킹 모델을 제시했다”며 “의료 LLM 역시 다른 국공립병원의 모델이 될 수 있기에 완성도를 높이는 데 주력했다”고 덧붙였다.서울대병원은 단순히 의료AI 적용 모델을 제시하는 것을 넘어 개발 과정에서 다양한 기업, 기관 등과 협업해 생태계를 조성하는 데도 초점을 맞추고 있다. 국내 최대 규모 의료 데이터와 연구실적, 우수한 인력을 보유한 만큼 협업 수요도 높다.정 실장은 “특허, 임상 등 다양한 정보를 가명화해 기업이나 기관들에 연구 목적으로 제공하고 있다”며 “의료 분야를 포함해 경영이나 행정 등 다른 영역의 AI 도입을 위해 다양한 기업과 협업도 필요하다”고 말했다.이같은 AI혁신 성과는 궁극적으로 환자에게 다시 돌아갈 것이라고 정 실장은 확신했다. 비뇨기과 교수로서 전립선 분야 권위자인 그는 현재 병원 구조에서 AI가 환자에게 최선의 이익을 가져다 줄 것으로 봤다.정 실장은 “현재 열악한 보험재정으로는 막대한 예산을 투입해 환자에게 고품질 의료 서비스를 제공하는 것이 쉽지 않다”면서 “결국 AI 도움을 받아 환자 불편을 줄이는 동시에 직원들의 업무 효율을 높이는 것이야 말로 병원의 혁신이 될 것”이라고 말했다.정용철 기자 jungyc@etnews.com </div>

“우리나라 의료는 물론이고, 산업 분야에서도 책임감을 갖고 인공지능(AI) 생태계 조성에 힘을 보태겠습니다.”. 정창욱 서울대병원 정보화실장은 의료뿐 아니라 AI를 필두로 한 신산업·기술 생태계 조성에 책임감을 갖고 노력하겠다고 밝혔다. 진료, 연구 등 국내 최고로 꼽히는 서울대병원이 급성장하는 의료AI 산업에서도 중심축 역할을 하겠다는 것이다.

[人사이트] 정창욱 서울대병원 정보화실장 “의료AI 혁신 마중물 될 것”

<div><figure><img src="https://newsimg.sedaily.com/2025/11/24/2H0KTH287R_1.jpg" /></figure>▲ AI 프리즘* 맞춤형 경제 브리핑* 편집자 주: ‘AI PRISM’(Personalized Report & Insight Summarizing Media)은 한국언론진흥재단의 지원을 받아 개발한 ‘인공지능(AI) 기반 맞춤형 뉴스 추천 및 요약 서비스’입니다. 독자 유형별 맞춤 뉴스 6개를 선별해 제공합니다.[주요 이슈 브리핑]■ 로보틱스 인재 확보 경쟁: 현대모비스가 휴머노이드 로봇 핵심 부품인 액추에이터 사업 본격화를 위해 로보틱스사업추진실 대규모 채용에 나섰다. 2028년 보스턴다이내믹스의 휴머노이드 로봇 아틀라스 상용화에 맞춰 설계부터 공정 개발까지 전 영역에서 로보틱스 전문 인력 수요가 급증하는 모습이다.■ 지방 이전 인센티브 확대: 반도체 기업의 지방 이전 유도를 위해 지방 근무 인재에게 최대 10년간 소득세를 감면하는 법안이 국회에 다수 발의됐다. 기회발전특구 근로자는 취업 후 5년간 소득세 100%, 이후 5년간 50% 감면 혜택을 받을 수 있어 지방 취업의 경제적 장벽이 낮아질 전망이다.■ 기술유출 수사 공백 우려: 산업기술 유출로 기소된 인원이 올해만 73명으로 사상 최대치를 기록했으나 검찰청 폐지로 전담 수사 조직이 내년 10월 사라질 위기에 놓였다. 기술유출 수법이 글로벌 메신저 활용과 기술 가공 등으로 날로 교묘해지는 상황에서 전문 인력 유출과 수사 공백 우려가 커지고 있다.[대학생 취업준비생 관심 뉴스]1. 로봇관절에 꽂힌 현대모비스, 대규모 인재 수혈- 핵심 요약: 현대모비스가 휴머노이드 로봇의 핵심 부품인 액추에이터 시장 진출을 위해 로보틱스사업추진실 소속 인력을채용한다. 7월 신설된 후 인력 확충 차원에서 경력직 위주로 영입해왔는데 이번부터는 신입직까지 범위를 넓혀 채용 규모를 크게 늘렸다. 내년 2월 합류하는 신규 인력들은 제품 설계, 시제품 제작, 제조 공정 개발, 공장·설비 투자 검토 등 액추에이터 사업 실무 전반을 담당하게 된다.2. “지방 생활 감수할 화끈한 당근 꺼내야”- 핵심 요약: 수도권에 집중된 반도체 기업의 지방 이전을 유도하기 위해서는 인재 유인 및 세금 감면 등 파격적인 혜택이 필요하다는 분석이 나오고 있다. 특히 인재들에게 지방 생활을 감수할 수 있을 정도의 강력한 당근을 줘야 한다는 목소리가 크다. 실제 안도걸 의원이 발의한 조세특례제한법 개정안은 기회발전특구 근로자가 취업 후 5년간 소득세 100%, 이후 5년간 50%를 감면받을 수 있도록 했다. 주진우 의원은 지방 이전 기업에 대한 법인세·소득세 감면 기한을 2030년까지 연장하고 혜택 기간을 7년으로 확대하는 법안을 제출했다.3. 기술유출 기소 사상 최대인데…전담 조직은 ‘1년 시한부’- 핵심 요약: 검찰청 폐지 등 국내 형사·사법 체제 변화가 ‘초읽기’에 돌입하면서 산업 기술 유출 분야에서 수사 공백 우려가 커지고 있다. 올해 10월까지 산업기술보호법 위반으로 기소된 인원이 73명으로 사상 최대치를 기록했다. 이에 대검찰청은 2022년 9월 기술 유출 범죄 수사 지원 센터를 이관하고 서울중앙지검, 서울동부지검, 수원지검, 대전지검 등에 전담 부서를 설치했으나 검찰청 폐지로 ‘시한부’ 운영 중에 있다.[대학생 취업준비생 참고 뉴스]4. 삼성에피스홀딩스 ‘독립 경영’ 새출발…시밀러 발판 신약개발 속도전- 핵심 요약: 삼성에피스홀딩스가 바이오시밀러 중심의 사업 구조를 신약 개발로 확장하며 새로운 도약에 나선다. 삼성바이오에피스는 방광암 적응증 ADC 신약후보물질의 글로벌 임상을 위한 IND를 미국 FDA에 제출할 예정이며 2026년 글로벌 임상 1상 진입을 목표로 한다. 올해 1~3분기 영업이익은 3468억 원으로 전년 동기 대비 소폭 감소했으나 제품 판매 이익은 114.5% 증가하며 글로벌 시장에서 본격 궤도에 올랐다. 회사는 2030년까지 10개 이상의 신규 바이오시밀러 개발을 목표로 하고 에피스넥스랩은 ADC·펩타이드 등 플랫폼 기술 확보에 집중한다.관련기사<ul><li>서울경제, AI로 독자 맞춤형 뉴스 시대 연다… ‘AI PRISM’ 시동</li><li>AI가 찾아준 ‘나를 위한 뉴스’… 독자 맞춤형 뉴스 시대 도래</li><li>정보가 독자를 찾아갑니다 …서울경제, 맞춤형 뉴스 ‘AI 프리즘‘ 서비스</li><li>"‘AI 독립’ 속도" 한국적 가치·효율 높인 LLM으로 반격…"수소·태양·공기열 골라쓰는 온실" 60% 비용으로 토마토 ‘쑥쑥’ [AI 프리즘*스타트업 창업자 뉴스]</li></ul>5. 대출 문 닫는 4대銀…단위 농협·인뱅에 수요 몰린다- 핵심 요약: KB국민과 하나은행 등 주요 시중은행이 가계대출을 중단하면서 단위 농협과 인터넷은행으로 대출 수요가 몰리고 있다. 금융계에 따르면 지역 농협의 경우 올해 가계대출 총량 목표치 기준 30~40%가량의 여유가 있다. 금액으로 따지면 1조 원 정도된다. 이에 일부 단위 농협은 시중은행과 비슷한 금리로 대출에 나서고 있다. 반면 4대 은행은 올 들어 이달 20일까지 가계대출이 7조 8953억 원 증가해 목표치보다 32.7% 초과한 상태다. KB국민은행은 22일부터 올해 실행분 주택 구입용 주담대 신규 접수를 막았고 하나은행도 25일부터 주담대와 전세대출을 제한한다.6. 국민연금, 합동투자위원회도 신설…운용전략 세분화로 효율성 높인다- 핵심 요약: 국민연금 기금운용본부가 합동투자위원회를 신설하고 내년부터 운영한다. 합동투자위원회는 연간 자금운용 계획, 목표 초과 수익률 및 부가가치 금액 배분, 액티브 프로그램 기회비용 벤치마크, 새로운 방식의 투자 도입 안건을 심의·의결한다. 앞서 국민연금은 투자위원회를 공모자산 투자위원회와 사모자산 투자위원회로 이원화한 바 있다.\<figure><img src="https://newsimg.sedaily.com/2025/11/24/2H0KTH287R_2.png" /></figure><figure><img src="https://newsimg.sedaily.com/2025/11/24/2H0KTH287R_3.png" /></figure>▶기사 바로가기: 대출 문 닫는 4대銀…단위 농협·인뱅에 수요 몰린다<figure><img src="https://newsimg.sedaily.com/2025/11/24/2H0KTH287R_4.png" /></figure>▶기사 바로가기: 영호남 잇는 ‘반도체 벨트’ 만든다<figure><img src="https://newsimg.sedaily.com/2025/11/24/2H0KTH287R_5.png" /></figure>▶기사 바로가기: ‘반도체 재건’ 총력…日, 라피더스에 11조원 추가 투자<figure><img src="https://newsimg.sedaily.com/2025/11/24/2H0KTH287R_6.png" /></figure><figure><img src="https://newsimg.sedaily.com/2025/11/24/2H0KTH287R_7.png" /></figure></div>

* 편집자 주: ‘AI PRISM’(Personalized Report & Insight Summarizing Media)은 한국언론진흥재단의 지원을 받아 개발한 ‘인공지능(AI) 기반 맞춤형 뉴스 추천 및 요약 서비스’입니다. 독자 유형별 맞춤 뉴스 6개를 선별해 제공합니다.

로봇관절에 꽂힌 현대모비스, 대규모 인재 채용 [AI 프리즘*대학생 취준생 뉴스]

<div>“답을 못 찾겠다.” 지난 7월 국제수학올림피아드(IMO)에 출전한 오픈AI의 실험용 인공지능(AI) 모델은 마지막 6번 문제에 이렇게 답했다. AI는 그동안 몰라도 아는 척을 했다. 틀린 답을 그럴듯하게 내놨다. 스스로 모른다는 걸 알기까지 필요한 논리력·추론력이 부족했기 때문이다. 그런데 올해는 달랐다. 스스로 모른다는 걸 인정했다. AI의 사고가 인간만큼 정교해졌다는 얘기다. AI가 인간의 능력을 넘어서는 ‘특이점’이 머지않았다는 전망도 나온다. 인간은 발전하는 AI의 기술에 어떤 대비를 해야 할까?사람이 AI를 이끌어야지, 쫓아가면 집니다. 기술 경쟁이 아닌 생각 경쟁을 해야 해요. 생각을 하며 쓰는 법을 배워야죠. 그게 인문학입니다. 최재운 광운대 빅데이터경영 전공 교수의 답이다. 최 교수는 KAIST에서 산업공학을 전공한 공학자지만, 누구보다 인문학을 강조한다. “기술 이전에 사람을 알아야 한다”는 생각 때문이다. 그는 “사람이 바로서지 않으면 AI 발전은 재앙이 될 수도 있다”고 경고했다.<figure><img src="https://pds.joongang.co.kr/news/component/htmlphoto_mmdata/202511/23/2936a39c-1116-455f-abe5-9593f1eb6839.jpg" /></figure>최 교수가 이렇게 말하는 건 그가 가르치는 학문과 관련이 있다. 빅데이터경영은 데이터를 분석해 얻은 정보를 새로운 서비스로 연결하는 대표적인 문·이과 융합 학문이다. 중요한 건 데이터를 분석할 때도 ‘어떻게(How)’보다 ‘왜(Why)’를 고민해야 더 좋은 결과물이 나온다는 점이다. 최 교수는 “데이터 분석은 답이 있지만, 왜 하는지는 답이 없다”며 “인문학은 결국 여기에 대한 답을 찾는 과정”이라고 했다. 이런 내용을 담아 『AI, 인문학에 길을 묻다』도 냈다. 도대체 AI를 올바르게 사용하기 위한 인문학이란 뭘까? 아이들은 AI 시대를 어떻게 대비해야 할까? 지난 14일 그를 만나 직접 물었다.Intro 공학자가 인문학에 꽂힌 이유Part 1 사람부터 배워라Part 2 자기 생각을 가져라Part 3 T자형 인재가 돼라<h2>🏃‍♂️ 사람부터 배워라 </h2>895명. 지난 1년간 허위 영상(딥페이크) 범죄 혐의로 경찰에 잡힌 10대 피의자 수다. 전체 검거 인원(1438명)의 62%에 달한다. 손쉽게 합성할 수 있는 AI의 기술력이 10대의 호기심을 충족하는 도구로 전락한 것이다. 10대만의 문제가 아니다. 20대로 범위를 확대하면 90%를 넘어간다. 최근 연·고대에서는 AI 커닝 문제도 논란이 됐다. AI 범죄에 누구나 휘말릴 수 있다는 얘기다. AI 비관론이 나오는 이유다.AI 개발을 멈추면 안 되나요? 불가능합니다. 앞으로 AI는 더 발전할 거예요. 엔비디아·오픈AI 같은 AI 기업들이 반도체, 데이터센터 등에 투자한 금액이 1경에 육박할 것이라는 전망이 나오고 있습니다. 역사상 찾아볼 수 없는 규모죠. 투자했으니 수익에 대한 압박은 점점 더 심해질 거예요. 기술이 발전할 수밖에 없다는 얘기입니다. 미국 실리콘밸리에선 AI 전용 기기, 가상현실(VR)과 접목한 서비스 개발에 속도를 내고 있어요. AI 발전은 못 막습니다. 사람들이 이 기술을 외면하는 것도 어렵고요.그렇다고 AI 부작용을 손 놓고 있을 순 없습니다. 미리 예방해야죠. ‘인간다움’을 기르는 게 시급하다고 봐요. 공감력·도덕성처럼 AI는 갖지 못하는 사람만의 고유한 성질 말입니다. 커뮤니케이션 역량은 인간다움의 상징입니다. 상대방 얘기에 귀 기울이고, 다른 사람 입장에서 생각하는 태도죠. 커뮤니케이션 잘하는 사람은 AI를 악용하지 못합니다. 누구를 위해, 무엇을, 왜 다룰 것인가 늘 고민하거든요.기술과 인간, 동떨어진 얘기 아닌가요? 기술을 만들고 쓰는 주체는 사람입니다. 문제는 기술이 발전할수록 사람이 잊힌다는 거예요. 기술이 인간의 설 자리를 자꾸 빼앗거든요. 자신이 누군지 모르니, 사람은 주체성을 잃고 점점 기계화됩니다. 사람보다 기계가 익숙한 디지털 네이티브에게서 몇 가지 위험 신호가 보여요. </div>

“답을 못 찾겠다.” 지난 7월 국제수학올림피아드(IMO)에 출전한 오픈AI의 실험용 인공지능(AI) 모델은 마지막 6번 문제에 이렇게 답했다. AI는 그동안 몰라도 아는 척을 했다. 틀린 답을 그럴듯하게 내놨다. 스스로 모른다는 걸 알기까지 필요한 논리력·추론력이 부족했기 때문이다. 그런데 올해는 달랐다. 스스로 모른다는 걸 인정했다. AI의 사고가 인간만큼 정교해졌다는 얘기다. AI가 인간의 능력을 넘어서는 ‘특이점’이 머지않았다는 전망도 나온다. 인간은 발전하는 AI의 기술에 어떤 대비를 해야 할까?

“아내가 그놈과 바람난 것 같다”…AI 전문가 우려한 재앙 터진다

<div><figure><img src="https://newsimg.sedaily.com/2025/11/23/2H0KFA06JX_1.jpg" /></figure>SK그룹이 반도체·배터리 등 신소재 개발을 획기적으로 앞당길 수 있는 인공지능(AI) 신기술 확보에 속도를 내고 있다. SK텔레콤(017670)·SK AX 등 AI 핵심 계열사들이 최근 기초연구 분야에서 글로벌 성과를 내는가 하면 실제 SK하이닉스 연구현장에 기술을 도입해 연간 3억 원이 넘는 비용 절감 효과까지 검증했다.23일 정보기술(IT) 업계에 따르면 SK텔레콤 연구진은 올해 세계 최고 권위의 AI 학회 ‘신경정보처리시스템학회(NeurIPS) 2025’에서 열린 AI 물성(물질 특성) 예측 경진대회 ‘오픈 폴리머(고분자) 프리딕션’에 참가해 총 2241개 팀 중 9위를 기록했다. 연구진은 관련 연구성과를 최근 사전논문 사이트 ‘아카이브’에 공개했다.고분자는 작은 분자 다수가 복잡하게 결합한 물질로 반도체·배터리·석유화학·신약용 소재로 폭넓게 응용된다. 금속 같은 다른 소재보다 구조가 복잡해 물성 예측이 특히 어려운 만큼 학계에서는 AI 도입 시도가 앞다퉈 이뤄지고 있다. 연구진은 이번 대회에서 주어진 고분자 구조식 문자열(SMILES)만 보고 밀도·열전도도 같은 물성을 예측하는 과제를 수행했다. 특히 문자열·그래프 등 고분자를 표현하는 네 가지 형태의 정보(뷰)를 효율적으로 취합해 예측 정확도를 높이는 방법을 제시했다.이는 SK텔레콤이 AI 경쟁력 강화를 위해 다방면으로 추진 중인 기초연구 활동의 일환이다. 특히 물성 예측은 AI로 제조업 연구개발(R&D) 효율을 높이는 제조 AI 분야의 핵심 기술로 꼽힌다. SK텔레콤은 제조 AI 사업 진출의 일환으로 올해 2월 미국 매사추세츠공대(MIT)가 주도하는 ‘MIT 생성형 AI 임팩트 컨소시엄’에 합류해 AI 물성 예측을 주요 연구과제로 추진 중이기도 하다.응용 분야에서도 성과가 나오고 있다. SK AX는 최근 SK하이닉스와 ‘AI 물성 예측 시스템(AIPS)’의 도입 효과를 검증하고 이를 바탕으로 기술 고도화에 나서기로 했다. SK하이닉스가 소재 합성 실험에 AIPS를 도입한 결과 비용이 연간 3억 2600만 원 절감될 것으로 분석됐다. 턴어라운드타임(작업시간)이 기존 대비 75% 단축, 즉 실험 속도가 4배 증가하고 실제 연간 개발 가능한 소재 수는 연구원 3인 팀 기준 7종에서 10종으로 늘어날 것으로 기대된다.AIPS는 반도체 소재의 구성물질인 전이금속 29종을 학습해 85% 정확도로 물성을 예측해내는 솔루션이다. SK AX는 전이금속을 81종으로 확대해 정확도를 글로벌 수준인 90%까지 높일 계획이다. 또 AI가 물질 구조식을 보고 물성을 예측하는 것을 넘어 역으로 반도체 개발에 필요한 물성을 가진 물질을 합성할 수 있도록 그 구조식을 알려주는 모델도 신규 개발한다. SK AX는 또 SK이노베이션·SK온·SK엔무브 등 그룹 계열사에도 액체·기체류 독성 예측 모델 같은 맞춤 솔루션을 개발 중이다.물성 예측은 SK에 앞서 국내외 AI 대기업들도 잇달아 기술을 개발하며 선점 경쟁이 치열해지는 분야다. LG AI연구원은 AI 모델 ‘엑사원’을 기반으로 소재 구조 설계와 합성 예측 등 R&D 시간을 40개월에서 5개월로 줄일 수 있는 플랫폼 ‘엑사원 디스커버리’를 LG화학 등 계열사에 공급했다. 구글 딥마인드는 ‘물질 탐색용 그래프 네트워크(GNoME)’, 마이크로소프트(MS)는 ‘매터젠’을 개발했다.</div>

SK그룹이 반도체·배터리 등 신소재 개발을 획기적으로 앞당길 수 있는 인공지능(AI) 신기술 확보에 속도를 내고 있다. SK텔레콤(017670)·SK AX 등 AI 핵심 계열사들이 최근 기초연구 분야에서 글로벌 성과를 내는가 하면 실제 SK하이닉스 연구현장에 기술을 도입해 연간 3억 원이 넘는 비용 절감 효과까지 검증했다.

SK, AI로 반도체 신소재 개발 앞당긴다

<div>아이플라이텍과 공동 개발, 내년 한국어 교육사업 본격화[서울=뉴스핌] 이나영 기자= 음성 인공지능(AI) 및 생성형 AI 전문기업 미디어젠은 연내 글로벌 AI 기업 아이플라이텍(iFLYTEK)과 공동 개발한 AI 학습 플랫폼 '이베이글(E.Baigel)'을 선보일 예정이라고 24일 밝혔다.회사에 따르면 이베이글은 초등 고학년부터 성인까지 전연령을 대상으로 한 AI 영어 기초 플랫폼이다. 국내 영어 콘텐츠기업인 NE능률의 중등 읽기, 쓰기, 듣기, 문법 등 기초 영역별 참고서부터 YBM의 사전 및 액티배이터 보카(Activator VOCA)와 회화 잉글리시(English) 900 등을 탑재했다.특히 회사는 상용화에 앞서 AI 교육 플랫폼 개발을 마치고 최종 테스트 준비에 돌입했다. 내년에는 한국어 AI 교육사업도 본격화할 예정이다. 이후 AI 기술과 콘텐츠의 경쟁력을 바탕으로 AI 기반 플랫폼 사업과 연계 AI 디바이스 사업들을 확대할 방침이다.<figure><img src="https://img.newspim.com/news/2025/07/21/2507210829092820.jpg" /></figure>회사 관계자는 "오랜 기간 대화형 AI 솔루션을 통해 축적해 온 기술력에 자사 LLM 엔진을 결합해 AI 기반 신규 사업 확장을 본격화하고 있다"며 "올해 말까지 에듀테크 플랫폼 상용화를 완료하고 내년부터는 본격적인 AI 사업 성장세와 수익 기반 마련이 가능할 것"이라고 밝혔다.이어 "핵심 사업에 집중하고 수익성 중심의 사업 운영을 이어갈 것"이라며 "신사업 성과가 가시화될 경우 내년 흑자전환도 기대하고 있다"고 덧붙였다.한편 미디어젠은 국가의 '독자 AI 파운데이션 모델 프로젝트'의 최종 5개 후보 중 하나인 'NC AI 그랜드 컨소시엄'에 참여하고 있다. 공공 데이터 기반 LLM 서비스 개발 및 실증 프로젝트를 수행 중이다. 이 외에도 AI 경쟁력 강화를 위한 다양한 신규 프로젝트에 적극 참여할 계획이다.nylee54@newspim.com</div>

아이플라이텍과 공동 개발, 내년 한국어 교육사업 본격화. [서울=뉴스핌] 이나영 기자= 음성 인공지능(AI) 및 생성형 AI 전문기업 미디어젠은 연내 글로벌 AI 기업 아이플라이텍(iFLYTEK)과 공동 개발한 AI 학습 플랫폼 '이베이글(E.Baigel)'을 선보일 예정이라고 24일 밝혔다.

미디어젠, 연내 AI 에듀테크 플랫폼 '이베이글' 출시

<div><figure><img src="https://www.tfmedia.co.kr/data/photos/20251148/art_17639343084459_1a9fcb.jpg" /></figure>조세금융신문=구재회 기자) 산업통상부는 24일부터 닷새간 중앙 부처의 통상 담당 공무원 30여명을 대상으로 세계무역기구(WTO) 본부가 있는 스위스 제네바에서 현장 교육을 실시한다고 밝혔다.이번 교육은 인공지능(AI), 디지털 무역, 보조금 및 산업 정책, 환경 등 최신 통상 이슈와 무역 구제, 무역기술장벽 등 규범에 관한 WTO·제네바 국제개발대학원 전문가 강의 등으로 구성했다.이와 함께 WTO 사무차장과의 간담회, 협상 전략·시뮬레이션, 민간·법률전문가 통상 세션 등도 진행한다. [조세금융신문(tfmedia.co.kr), 무단전재 및 재배포 금지]</div>

조세금융신문=구재회 기자) 산업통상부는 24일부터 닷새간 중앙 부처의 통상 담당 공무원 30여명을 대상으로 세계무역기구(WTO) 본부가 있는 스위스 제네바에서 현장 교육을 실시한다고 밝혔다.

산업부, 중앙부처 통상담당 공무원 제네바 현장교육 실시

<div><figure><img src="https://newsimg.sedaily.com/2025/11/23/2H0KFHCJRR_1.jpg" /></figure>현대모비스(012330)가 휴머노이드 로봇의 핵심 부품인 ‘액추에이터’ 시장 진출을 가속화하기 위해 대규모 인력 수혈에 나섰다. 단기간에 개발·생산 역량을 대폭 끌어올리기 위한 목적인데 미래 모빌리티 대표 주자로 꼽히는 로보틱스 분야로 현대모비스의 사업 무게추가 발 빠르게 이동할 것이라는 관측이 나온다.23일 업계에 따르면 현대모비스는 다음 달 중순까지 ‘로보틱스사업추진실’ 소속 인력 채용을 진행한다. 로보틱스사업추진실은 로봇에 필요한 부품을 연구개발하는 전담 조직이다. 7월 신설된 후 인력 확충 차원에서 경력직 위주로 영입해왔는데 이번부터는 신입직까지 범위를 넓혀 채용 규모를 크게 늘렸다. 내년 2월 합류하는 신규 인력들은 첫걸음을 뗀 현대모비스의 휴머노이드 로봇용 액추에이터 사업을 본궤도에 올리는 역할을 담당할 예정이다. 이들은 제품 설계뿐만 아니라 성능 검증용 시제품 제작, 제조 공정 개발, 신규 공장·설비 투자 검토 등 실무 전반을 맡게 된다. 액추에이터는 휴머노이드 로봇의 동작을 제어하는 구동 장치로 인간의 관절·근육과 비슷한 기능을 한다. 전기에너지를 회전력으로 바꾸는 모터와 회전력을 정밀하게 제어하는 감속기, 로봇 움직임을 조율하는 제어기 등으로 구성된다.현대모비스가 ‘로봇 관절’ 사업에 속도를 내는 것은 현대차(005380)그룹의 미래 전략에 발맞춰 나가기 위해서다. 현대차그룹은 계열사인 보스턴다이내믹스를 통해 휴머노이드 로봇 ‘아틀라스’의 상용화를 추진하고 있다. 2028년 양산을 목표로 미국에 연간 3만 대 규모의 로봇 공장을 신설할 계획인데 현대모비스는 보스턴다이내믹스와 아틀라스용 액추에이터 납품을 놓고 협의를 이어가고 있다. 시장 잠재력도 크다. 시장조사 업체 글로벌마켓인사이트는 전 세계 로봇 액추에이터 시장이 2023년 134억 달러(약 18조 7000억 원)에서 2032년 400억 달러(약 55조 9000억 원)로 성장할 것으로 내다봤다.현대모비스는 풍부한 자동차 부품 제조 경험을 갖춘 데다 생산 중인 전자식 조향 장치는 액추에이터 구성과 비슷해 빠른 속도로 양산 단계에 진입할 것으로 예상된다. 업계에서는 아틀라스 상용화 시점(2028년) 등을 고려할 때 이르면 2027년부터 액추에이터 공급이 이뤄질 것으로 보고 있다.현재 현대모비스는 로봇 부품 분야로 사업 포트폴리오 다각화를 꾀하고 있다. 현대모비스는 그동안 전기차용 구동시스템·배터리시스템 등 전동화 분야에 집중했지만 앞으로 액추에이터를 시작으로 로봇 센서와 제어기, 핸드그리퍼(로봇 손) 등에서 신사업 기회를 모색할 방침이다. 업계 관계자는 “액추에이터는 로봇의 원가와 성능을 모두 좌우하는 핵심 부품인 만큼 초기 선점 효과가 크다”며 “현대모비스가 기술 경쟁력을 일정 수준 확보하게 되면 글로벌 휴머노이드 로봇 시장이 확대되는 과정에서 유력한 수혜 기업이 될 것”이라고 말했다.</div>

현대모비스(012330)가 휴머노이드 로봇의 핵심 부품인 ‘액추에이터’ 시장 진출을 가속화하기 위해 대규모 인력 수혈에 나섰다. 단기간에 개발·생산 역량을 대폭 끌어올리기 위한 목적인데 미래 모빌리티 대표 주자로 꼽히는 로보틱스 분야로 현대모비스의 사업 무게추가 발 빠르게 이동할 것이라는 관측이 나온다.

로봇관절에 꽂힌 현대모비스, 대규모 인재 수혈

<div>글로벌 학회·전시회 인사이트, R&D에 실시간 적용연구소별 발표로 차세대 소재·분석 기술 업데이트[서울=뉴스핌] 김아영 기자 = 삼성SDI가 글로벌 배터리 기술 흐름을 연구개발(R&D)에 신속히 반영하기 위해 사내 기술 공유 체계를 강화하고 있다. 급변하는 차세대 배터리 시장에서 기술 우위를 확보하기 위한 전략적 조치다.24일 삼성SDI 뉴스룸에 따르면, 회사는 지난 20일 경기도 수원 연구소에서 '학회·전시회 참관 공유회'를 열고 국내외 주요 학회와 전시회에서 발표된 최신 기술 동향과 개발 방향을 임직원들에게 소개했다. 이 행사는 산업 변화 속도를 R&D에 즉각 반영하기 위해 분기마다 정례적으로 진행되고 있다.<figure><img src="https://img.newspim.com/news/2025/04/25/2504251540532740.jpg" /></figure>이번 공유회에는 미국 보스턴 연구조직인 SDIRA(SDI R&D America)와 본사 연구소가 각각 발표를 진행했다. SDIRA는 북미 지역에서 열린 'The Battery Show', 'ECS Fall' 등에서 발표된 리튬이온 배터리와 차세대 배터리의 기술 동향을 정리해 공유했다. 본사 연구소는 배터리 관련 최신 분석 기술 및 플라스틱 복합 소재 기술의 개발 동향을 설명했으며, 이를 실제 연구개발에 어떻게 적용할 것인지에 대한 아이디어도 발표했다. 또한 세계적인 배터리 관련 석학들이 참여하는 IBA 2025에서 연구소 마스터가 당사 소재 개발 동향을 발표한 내용도 공유됐다.삼성SDI는 글로벌 기술 변화에 대응하기 위해 학회·전시회 참여를 지속 확대하고 있으며, R&D 투자도 매년 늘리고 있다. 투자 규모는 2022년 1조763억원, 2023년 1조1364억원, 지난해 1조2975억원으로 증가했다. 국내는 물론 미국, 독일, 중국 등에 R&D 네트워크를 구축·운영하며 국내외 연구 거점을 통한 차별화된 기술 경쟁력 확보에도 주력하고 있다.이러한 전략이 성과를 거두고 있다. 삼성SDI는 기존 리튬이온 배터리의 성능을 향상시키는 동시에 차세대 배터리 분야에서도 차별화된 기술 경쟁력을 확보했다.삼성SDI는 앞으로도 글로벌 주요 학회와 전시회에 꾸준히 참석하면서 끊임없이 진화하는 배터리 기술을 선도할 계획이다.삼성SDI 측은 "'기술이 희망'이라는 신념에 따라 국내외 학계와 산업계 전반의 다양한 신기술 개발과 혁신을 발빠르게 파악하고, 고객들에게 양질의 기술과 제품을 공급할 것"이라고 밝혔다.aykim@newspim.com</div>

글로벌 학회·전시회 인사이트, R&D에 실시간 적용. 연구소별 발표로 차세대 소재·분석 기술 업데이트. [서울=뉴스핌] 김아영 기자 = 삼성SDI가 글로벌 배터리 기술 흐름을 연구개발(R&D)에 신속히 반영하기 위해 사내 기술 공유 체계를 강화하고 있다. 급변하는 차세대 배터리 시장에서 기술 우위를 확보하기 위한 전략적 조치다.

삼성SDI, '기술 공유' 정례화…차세대 배터리 선점 노린다

<div><img src="https://img.etnews.com/news/article/2025/11/21/news-p.v1.20251121.c0467054e34b487896e01f0cced282f7_P1.png" />최근 생성형 인공지능(AI)과 클라우드 기반 업무환경의 변화가 빠르게 진행되면서 정보를 안전하게 보호하면서도 필요한 범위 내에서 적극적으로 정보를 활용할 수 있는 방안을 마련하는 것이 필수과제로 부각되고 있다.국내 보안정책의 근간으로 자리 잡았던 망 분리 정책은 내부망과 인터넷망을 분리해 민감한 데이터를 일괄적으로 통제하고 보호하는 방식을 따라 상당한 보안 효과를 거두었다. 그러나 코로나19 이후 재택근무 확산, 클라우드 전환, 생성형 AI 모델의 데이터 학습 요구 등 정보통신기술(ICT) 환경이 급변하면서, 보안성과 업무 효율성을 동시에 만족시키는 데 한계가 드러났다. 특히 공공부문은 시스템을 중심으로 등급을 나누고, 공개 정보시스템을 제외한 대부분의 시스템을 일괄적으로 통제해 왔다. 이 과정에서 실제로는 활용 가능한 민감정보(Sensitive but Unclassified)까지 묶여 AI 모델 발전을 저해하고 비효율적인 업무 처리를 초래하는 문제가 발생하기도 했다. 이러한 문제의식을 바탕으로 국가정보기관은 최근 '국가 망 보안체계'(N²SF) 정책을 발표했다.N²SF 정책은 기존 망 분리 정책을 완화하면서도 보안성을 동시에 확보하는 새로운 보안 체계를 지향한다. 핵심은 기존 시스템 단위의 정보 분류가 아니라, 정보 활용의 중요도 기준에 따라 기밀정보(C), 민감정보(S), 공개정보(O) 등으로 구분하는 것이다. 이를 통해 보안 통제를 차등 적용함으로써 보안성과 데이터 활용을 동시에 달성하고, 기존의 망 분리 환경에서 발생했던 업무의 불편함을 완화하며 공공 자원으로서 정보공유 경제를 활성화하는 것을 목표로 한다.그러나 현장에서는 여전히 “무엇을 기준으로 어떻게 분류할 것인가”라는 근본적 난제가 남아있다. N²SF 정책이 실효성을 갖추기 위해서는 '보호 대상'과 '활용 대상'을 명확히 구분하는 기준이 필요하지만, 현재까지는 이를 뒷받침하는 세부적인 기준이 충분히 정립돼 있지 않은 어려움이 존재한다.이 지점에서 주목해야 할 것이 바로 '가치 기반의 정보 등급화 방법'(Data Classification)이다. 이는 정보의 가치를 중요도와 활용 정도로 구분해 평가하고, 산출된 점수에 따라 등급을 부여하는 방식이다. 이 방법은 유사한 정보들을 속성에 따라 수평적으로 묶음화하는 일반적인 분류 방법과는 구별되는 방식으로, 명확한 기준 아래에 정보를 수직 계층적으로 분류하는 것을 의미한다.단순히 정보의 유형을 정리하는 수준을 넘어, 정보 자원, 정보 품질, 정보 활용, 정보 유출 위험 등 정보에 관한 다양한 가치를 함께 고려하는 새로운 체계라 할 수 있다. 이러한 방식의 정보 등급화가 선행될 때 비로소 N²SF 정책이 추구하는 보안성과 활용성을 동시 달성할 수 있으며, 나아가 정보공개법·공공데이터법·개인정보보호법·산업기술보호법 등 관련 법·제도와의 정합성을 갖춘 실질적인 정보관리체계를 설계할 수 있다.현재의 정보 분류에 관한 등급화 방법은 크게 사용자 중심(User-driven), 메타데이터 기반(Metadata-based), 내용 기반(Content-based) 등의 3가지로 정리될 수 있다.첫째, 사용자 중심 분류 방식은 정보 생성자나 사용자가 기밀, 대외비, 공개 등의 등급을 직접 부여하는 방식이다. 조직마다 자체적으로 설계한 기준에 따라 작성자가 판단하는 방식이므로 직관적인 권한 설정 및 관리가 가능한 장점이 있다. 예를 들어, 극도로 민감한 정보에 대해 최고 경영자 또는 제한된 소수의 임원에게만 접근 권한을 부여하는 식의 세밀한 통제가 가능하다. 초기 도입 비용이 적고 프로세스가 단순해, 보안 예산이 상대적으로 적은 중소기업에서 적용하기 용이하지만, 정보의 양이 방대해지거나 비정형 정보가 증가할수록 사용자 업무량은 기하급수적으로 늘어나게 되며, 개인의 주관적 판단에 의존하기 때문에 분류 결과의 신뢰성을 담보하기 어렵다는 구조적 한계를 안고 있다.둘째, 메타데이터 기반 분류 방식은 데이터의 내재적 내용이 아니라 이를 둘러싼 환경적 속성을 토대로 등급을 판별한다. 접근 주체(Role, User), 위치(Location), 장비 유형(Device) 등과 같이 정보를 다루는 주체와 환경, 네트워크를 통해 유입되는 정보 흐름, 그리고 사용자 행위(편집, 작성, 삭제, 이동 등)가 주요 판단 요소가 된다. 예를 들어, 조직의 임원이 사내망에서 작성한 문서는 '대외비'로, 인턴이 외부 클라우드에 올린 홍보 자료는 '공개'로 분류하는 식이다. 이 방식은 사용 행태 기반 통제에 강점을 지니나, 여전히 정보 자체의 의미와 맥락을 충분히 반영하지 못한다는 한계를 지닌다.셋째, 내용 기반 분류 방식은 정보에 내재화된 의미와 맥락을 정량적으로 분석하여 등급을 부여하는 방식이다. 전통적으로는 주민등록번호나 카드번호 등과 같이 정형화된 유형을 참조하거나, 특정 키워드 및 부가 정보를 기준으로 분류하는 기법이 적용된다. 이때의 보조 정보는 파일명이나 요약문과 같이 정보에 대한 추가 설명을 의미한다. 예를 들어, 파일명에 '대외비'가 명시되어 있다면 기밀로 분류하고, 문서 생성 날짜가 1999년과 같이 오래된 특허문서라면 신규성이 낮다고 판단해 '공개' 등급으로 분류하는 식이다. 키워드 분석 기법으로는 기존 텍스트 분석에서 활용되던 핵심어 추출 알고리즘 등이 사용되며, 문서 내에 '대외비'와 같은 특정 단어가 포함되어 있는지를 기준으로 등급을 부여하는 전략이 대표적이다. 그러나 이러한 키워드 내용 중심의 방법은 복잡한 구조와 전문용어가 혼재된 비정형 텍스트에는 적용하기에는 한계성이 존재한다. 예를 들어 문서 내에서 가장 자주 등장하는 단어가 '공정'이라고 해서 이를 단순한 일반 용어로 판단하거나 공개 등급으로 취급한다면, 맥락에 따라서는 오분류되는 문제가 발생할 수 있다. 실제로는 단순 '공정'이 아닌 'AMOLED 관련 특수 공정 단계'를 의미하는 핵심 기술 정보를 내포해 기밀 등급으로 분류될 수 있기 때문이다. 이러한 한계성을 보완하기 위해 최근에는 텍스트 내 전후 문맥을 함께 반영한 자연어처리(NLP) 기반 모델이 제안되고 있다. 실제로 자연어처리 기반 모델을 활용해 학습한 결과, 문서 전반에 산재한 핵심 정보를 전체 문맥 속에서 종합적으로 판단함으로써 중요정보와 공개정보 간의 모호한 경계를 뚜렷하게 구분할 수 있음을 실험적으로 확인하고 있다.정보망 또는 시스템 중심의 등급화 방식과 차별화된 의미 중심의 등급화 방식은 정보 자체에 내재 된 잠재적 가치를 극대화하고, 보호와 활용이 균형을 이루는 N²SF 정책의 실질적인 추진력을 확보함과 동시에, 다음과 같이 추가적인 효과를 기대할 수 있을 것으로 예측된다.첫째, 클라우드 환경에서 경제적인 정보 관리 실현이 가능해진다. 둘째, AI 기반 모델의 효용성을 확보할 수 있다. 셋째, 국가전략기술, 국가핵심기술, 국가첨단전략산업기술 등과 같이 기술 수준의 정의에 기반한 지정 대상과 활용 범위가 명확해진다.N²SF 정책의 가시화를 위해 형식적 구성이나 단편적 요소만을 기준으로 한 기존의 정보 등급화에서 벗어나, 정보 자체가 지닌 다양한 가치를 반영하는 새로운 등급화 방식은 대량의 복합 정보를 학습해야 하는 AI 시대에 필수적인 선행 조건으로 자리매김할 것으로 예상된다.장항배 중앙대 산업보안학과 교수 hbchang@cau.ac.kr〈필자〉중앙대 산업보안학과 교수로 재직하면서, 중앙대 기획처장과 보안대학원장 직책을 수행하고 있다. 현재 과학기술정보통신부-정보통신기획평가원의 지원을 받는 융합보안핵심인재양성사업(디지털금융보안) 책임을 맡아, 비즈니스 보안 전문인력을 양성하고 있다. 또, 2019년부터 한국공학한림원 기술경영정책분과의 일반회원으로 활동하고 있다. </div>

최근 생성형 인공지능(AI)과 클라우드 기반 업무환경의 변화가 빠르게 진행되면서 정보를 안전하게 보호하면서도 필요한 범위 내에서 적극적으로 정보를 활용할 수 있는 방안을 마련하는 것이 필수과제로 부각되고 있다.

[ET시론]N²SF 정책 가시화를 위한 가치 기반의 정보 등급화 방법

정부와 기업이 인공지능(AI) 인프라 확충에 속도를 내는 가운데 AI의 핵심 요소인 반도체 융합 인재 배출의 필요성이 높아지고 있다. 주말 경기 시흥시 한국공학대학교 반도체종합교육센터에서 학생들이 반도체 웨이퍼 노광공정 실습을 하고 있다.

[포토] AI시대, 반도체 인력 양성은 필수

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