차동철 센터장 "AI가 환자·의료진의 일상을 개선하는 방향으로 진화 중" 병원 진료실에만 머물던 AI가 이제는 환자의 여정과 함께 하며 의료 혁신의 동반자로 떠오르고 있다. 지난 7월 15일 부산에서 열린 ‘AI BUS 2025’에서 차동철 네이버헬스케어연구소 의료혁신센터장은 'AI, 일상에 건강을 더하고 의료를 혁신하다'라는 주제로 의료 현장에서의 생성형 AI 도입 현황과 향후 비전을 공유했다. 차동철 센터장은 “AI는 더 이상 실험실 속 기술이 아니라, 진료와 진료 외 업무를 모두 아우르며 의료 서비스의 품질을 높이는 핵심 수단이 되고 있다”며, AI가 환자와 의료진 모두의 일상을 실질적으로 개선하는 방향으로 진화하고 있다고 밝혔다. 현재 생성형 AI의 가장 활발한 활용 영역은 행정지원 및 문서 자동화다. 차 센터장은 “진료기록 작성, 진단서 발급, 보험청구 문서 등 병원의 비진료 업무에 AI를 적용해 의료진의 피로도를 줄이고 진료에 집중하도록 지원하고 있다”고 설명했다. 대표 사례로는 음성 기반 자동 다큐멘테이션 시스템이 있다. 미국 내에서는 마이크로소프트의 ‘드래건 코파일럿’이 이미 상용화하고 있다. 한국에서는 네이버의 클로바노트를 활용한 시범 서비스
교육현장에서의 실효성, 수용성, 효과 등을 다각도로 검토하는 사전평가 단계로 알려져 아이스크림미디어가 일본 교육시장에 본격 진출한다. 회사는 일본 대형 미디어 그룹 TBS Holdings 산하의 TBS Innovation Partners와 창의교육 솔루션 ‘아트봉봉’의 현지 도입을 위한 기술검증(PoC) 계약을 체결했다고 18일 밝혔다. 이번 계약은 단순한 제품 테스트가 아닌, 일본 교육현장에서의 실효성, 학부모·교사의 수용성, 학습 효과 등을 다각도로 검토하는 사전 평가 단계로, 향후 양사 간 공동 비즈니스 모델 구축을 위한 전략적 기반이 될 전망이다. 아트봉봉은 아이스크림미디어의 계열사 아이스크림아트가 개발한 AI 기반 미술 교육 플랫폼이다. 수채화·유화 스타일의 디지털 드로잉 기능과 함께, AI 그림심리검사를 통해 학생의 정서 상태를 자동 분석하고 결과 리포트를 생성하는 것이 특징이다. 이 리포트는 학생의 스트레스 수준이나 성향 등을 파악하는 데 활용되며, 교사와 학부모가 참고할 수 있는 상담 자료로도 제공된다. PoC 계약에 따라 아이스크림미디어는 ‘아트봉봉’을 TBS Innovation Partners 및 그 계열사에 공급하며, 일본 내 실제 수업
숙련 인력 빠르게 확보하고, 자동화 기반의 검수 도구로 정합성과 신뢰도 높여 크라우드웍스가 자사 공식 블로그를 통해 최근 수행한 고난도 LLM(대규모 언어모델) 학습 데이터 구축 사례를 공개하며, ‘AI 레디 데이터’ 공급 역량을 선보였다. 이번에 소개된 사례는 인포그래픽 기반 텍스트 매칭 데이터셋, 텍스트 기반 SQL 파인튜닝용 학습 데이터, 전문 의학지식 질의응답 데이터 등 고난도 정제 작업이 요구되는 과업으로, 단순 수집이나 라벨링을 넘어 복합적 언어 구조 분석과 도메인 지식 기반 설계 역량이 핵심이다. 특히 인포그래픽 데이터셋 구축은 복잡한 시각 요소가 포함된 문서 이미지에서 컴포넌트와 노드를 식별하고, 이에 대한 자연어 설명을 생성하는 고난이도 작업이었다. 크라우드웍스는 VLM(Vision-Language Model)을 기반으로 설명문 자동화 기능을 구현하고, JSON 시각화 툴을 자체 개발해 검수 프로세스를 최적화했다. 이를 통해 프로젝트를 당초 예상보다 한 달 앞당긴 3개월 만에 마무리하며 기술력과 운영 효율성을 동시에 입증했다. 이와 같은 프로젝트는 평균 데이터 단가가 일반 과업 대비 20~30% 이상 높고, 고급 인력과 품질 관리 체계가 필수
오라클은 전 세계 AI 혁신 기업들이 AI 모델의 훈련 및 AI 추론과 애플리케이션 배포를 위해 오라클 클라우드 인프라스트럭처 AI 인프라스트럭처(OCI AI Infrastructure)와 OCI 슈퍼클러스터를 활용하고 있다고 밝혔다. 파이어웍스AI(Fireworks AI), 헤드라(Hedra), 누멘타(Numenta), 소니옥스(Soniox)를 비롯해 수백 개의 선도적인 AI 혁신 기업들이 AI 워크로드 실행 위치에 대한 제어, 컴퓨트 인스턴스 선택권, 확장성, 고성능, 비용 효율성 등의 이유로 OCI를 선택하고 있다. 산업 전반에서 AI 도입이 빠르게 확산됨에 따라 AI 기업들은 신속하고 경제적인 GPU 인스턴스 확장을 지원하는 안전하고 검증된 고가용성 클라우드 및 AI 인프라를 필요로 한다. AI 기업들은 OCI AI 인프라스트럭처를 통해 AI 훈련 및 추론, 디지털 트윈, 대규모 병렬 HPC 애플리케이션 등에 필요한 고성능 GPU 클러스터와 확장성 높은 컴퓨팅 파워에 접근할 수 있다. 크리스 간돌포 오라클 OCI 및 AI 부문 수석 부사장은 “OCI는 다양한 규모의 훈련 및 추론 요구사항을 충족시켜 주며, AI 혁신 기업들이 선호하는 클라우드 플랫폼으
한국전자통신연구원(ETRI)이 ‘AI 반도체 소프트웨어 플랫폼’의 최신 기술을 공유하고, 차세대 인재를 발굴하기 위한 설계 경진대회를 개최했다. ETRI가 개발한 ‘모듈형 엣지 AI 반도체 플랫폼 기술’은 RISC-V 기반 개방형 아키텍처와 자체 개발된 MLIR 기반 컴파일러 기술을 결합한 하드웨어와 소프트웨어의 통합설계 기술이다. 이는 기존 상용 기술 대비 접근성과 확장성이 탁월한 오픈소스 기반 설계 방식이다. 국내 엣지 AI 반도체 생태계 활성화에 기여할 수 있는 기술적 가치가 매우 높은 것으로 평가되고 있다. 특히 기존 SoC 대비 연산기, 메모리, DMA 등을 모듈화하여 성능 수준과 응용 목적에 맞도록 조합할 수 있는 구조이기 때문에, 다양한 엣지 AI 환경과 NPU 제약에 유연하게 대처할 수 있다. 따라서 새로운 NPU가 추가되더라도 백엔드 모듈만 교체하면 적용할 수 있어서 특정 하드웨어에 종속되지 않고, 유지 보수성과 구조 확장성이 뛰어나고, 공개 저장소와 연계한 오픈소스 생태계 확장에도 유리하다. 또한 고급 경량화를 포함하는 컴파일러 기반 최적화 기술이 포함돼 기존 상용 툴체인 대비 더 높은 성능과 정밀도 조절 유연성을 가진다. 한편, 이러한 기
아웃시스템즈(OutSystems)가 ‘아웃시스템즈 (Agent Workbench)’의 EAP(Early Access Program) 프로그램을 17일 공개했다. 에이전트 워크벤치는 기업 내 다양한 부서의 워크플로우와 데이터를 기반으로 지능형 에이전트를 생성하고 관리할 수 있도록 지원하며, 기업 수준의 보안과 제어 기능을 제공한다. 아웃시스템즈의 고성능 플랫폼을 통해 제공되는 에이전트 워크벤치는 AI와 사람 간 협업을 원활하게 이끌어낼 수 있도록 지원한다. 우드슨 마틴아웃시스템즈 CEO는 “기업들은 AI와 에이전틱 시스템에 큰 기대를 가지고 있지만 기대와는 달리 끝없는 파일럿 프로젝트와 관리되지 않는 도구의 확산으로 어려움을 겪고 있고 이로 인해 비즈니스 성과가 정체되고 있다”고 말했다. 그는 이어 “또한 레거시 시스템, 분리된 데이터, 단편화된 AI 도구, 복잡한 AI 개발 주기가 진행 속도를 지연시키고 있다”며 “우리는 에이전트 워크벤치를 통해 맞춤형 에이전트가 단순히 시험적인 단계에서 벗어나 실제 비즈니스 효율성을 위한 도구로 전환할 수 있도록 개발했다”고 설명했다. 아웃시스템즈 에이전트 워크벤치는 기업들이 AI 에이전트를 손쉽게 생성하고 기존의 비즈니스
다올티에스는 16일 서울 역삼동 본사에서 ‘다올TS 미디어데이’를 개최하고, 기업용 AI 플랫폼 전략과 자사 에이전트형 AI 서비스의 최신 기술을 공개했다. 이날 행사에는 다올TS의 홍정화 대표와 장윤찬 부사장, 파트너사 애자일소다(AgileSoDA)의 최대우 대표 및 임은희 상무 등이 참석했다. 다올TS는 발표를 통해 “AI는 단순한 도구를 넘어 목표 지향적 자율 에이전트로 진화하고 있다”며 급변하는 AI 생태계 속에서 기업들이 주목해야 할 핵심 트렌드를 제시했다. 특히 모든 소프트웨어가 AI 중심으로 재 작성되는 흐름 속에서 SW 개발 및 R&D 분야를 중심으로 생성형 AI(GenAI) 수요가 폭발적으로 증가하고 있음을 강조했다. 또한 기존의 챗봇을 넘어선 에이전트형 AI가 실제 기업 업무에 적용되며 조직 전반으로 확산되고 있다고 진단했다. 다올TS는 자사의 AI 팩토리 PoC 센터를 통해 ▲AI 인프라 최적화 ▲대규모 언어모델(LLM) 시뮬레이션 ▲데이터 전처리 기술 등을 테스트 및 검증하고 있으며 고객 맞춤형 AI 도입을 위한 실질적인 환경을 제공하고 있다고 소개했다. 이날 다올TS는 자사의 AI 통합 어플라이언스 브랜드 ‘Daol Fusion
AI 수요가 빠르게 증가하는 가운데, 기업들이 도입을 주저하는 가장 큰 이유는 GPU 등 인프라 구축 비용으로 나타났다. 오케스트로는 지난 6월 클라우드 서비스를 사용하는 기업 및 공공기관 종사자 6615명을 대상으로 한 ‘클라우드 환경에서의 AI 활용방안’ 설문 결과를 17일 발표했다. AI 도입 시 가장 큰 제약 요인은 GPU 등 기술 도입 비용(23.5%)이었다. 이어 전문 인력 부족(22.6%), 데이터 보안 우려(14.4%)가 뒤를 이었다. AI 도입은 초기 구축비도 크지만 사용량 기반의 과금 구조로 인해 장기적인 총소유비용(TCO) 부담이 크다. 여기에 AI 학습과 운영에 활용되는 핵심 데이터가 외부 클라우드에 저장되면서 보안 우려도 높아지고 있다. 비용과 보안이라는 이중 부담 속에서 퍼블릭 클라우드 기반 AI 환경의 한계가 분명해지면서 내부 데이터를 활용한 프라이빗 AI 환경은 더이상 선택이 아닌 대세로 자리잡고 있다. AI에 대한 기대 역시 현실적인 해법에 집중됐다. ‘비용 최적화’와 ‘실시간 보안 대응’이 각각 20.7%로 가장 높았고, ‘장애 원인 분석’(17.1%)과 ‘성능 병목 해소’(15.9%)가 뒤를 이었다. 이러한 기대는 기업이 실
KT와 고려대학교가 고려대학교 백주년기념삼성관에서 AICT 분야 공동 연구의 성과를 공유하고 실질적인 사업화를 위한 워크숍을 열었다고 17일 밝혔다. 이날 워크숍에는 KT 기술혁신부문장 오승필 부사장과 AI Future Lab장 배순민 상무를 비롯한 주요 임원진과 고려대학교 윤성택 연구 부총장, 김정현 정보대학장 등이 참석했다. 또 1년 여 간 진행된 15개 공동 과제를 수행해 온 교수진 및 양 기관의 연구진 등 총 200여 명이 온·오프라인으로 함께 참여했다. 이날 행사는 KT와 고려대가 지난해 7월 체결한 ‘AICT 공동연구센터’ 설립 협약을 기반으로 마련됐다. 원천 기술 연구와 확보를 넘어 실제 사업에 활용하기 위한 연구 성과 발표가 진행된 후에는 과제별 심층 토론과 함께 참석자 간 인사이트를 공유하는 소통의 자리가 이어졌다. KT와 고려대의 산학 공동 연구는 급변하는 AI 혁신 가속화에 대응하기 위해 2~3년을 내다보는 장기적인 시각의 연구보다는 실질적인 사업 활용이 가능한 기술을 개발하는 데 초점을 맞춰 이뤄졌다. 선진적인 기술 확보에서 나아가 실제 산업 현장에 적용해 성과를 창출하고 이를 빠르게 확산하는 것이 무엇보다 중요하다는 취지다. KT는 고
‘AGI, 지성과 생명을 품다’ 주제로 의료·교육 영역에 부여된 AI의 가치 조명해 차세대 인공지능(AI) 기술이 의료와 교육 현장을 어떻게 바꾸고 있는지를 조명하는 ‘AI BUS 2025 : AI BUSAN’ 행사가 7월 15일부터 16일까지 이틀간 부산 벡스코 제2전시장에서 열렸다. 올해 슬로건은 ‘AGI, 지성과 생명을 품다’로, AI의 실질적 가치가 의료와 교육 등 인간 중심의 영역에서 어떻게 실현될 수 있는지에 초점을 맞췄다. 이번 행사는 의료 AI와 교육 AI를 테마로 양일간 운영되며, AGI의 실질 적용 사례, 기술적 진전, 정책 및 산업적 연계에 이르는 폭넓은 담론이 오갔다. 첫째날인 15일은 ‘AGI, 환자 옆에 선 두 번째 의사’를 주제로 의료 현장에서의 활용 사례를 조망했고, 이튿날인 16일은 ‘AGI, 교실에 들어온 두 번째 교사’를 주제로 교육 현장의 변화 가능성을 다뤘다. 행사 첫날은 성상민 부산대병원 융합의학기술원장의 개회사로 시작됐다. 기조연설에서는 차동철 네이버헬스케어연구소 의료혁신센터장이 ‘AI, 일상에 건강을 더하고 의료를 혁신하다’를 주제로 의료의 일상화를 견인하는 AI의 역할을 소개했다. 전문가 세션에서는 조민성 AWS
에이전트의 역할 정의, 데이터 접근 권한 설정, 작업 수행 범위 통제 등 지원 워크데이가 기업 내 AI 에이전트 도입과 통합을 위한 본격적인 행보에 나섰다. 워크데이는 17일 글로벌 기술 기업과 함께하는 ‘워크데이 에이전트 파트너 네트워크’를 공식 발표하고, AI 에이전트 관리와 연동을 지원하는 ‘에이전트 시스템 오브 레코드(ASOR)’ 및 ‘에이전트 게이트웨이’를 함께 공개했다. 이번 파트너 네트워크에는 액센츄어, 어도비, AWS, 구글 클라우드, IBM, 마이크로소프트, KPMG, 딜로이트, PwC를 비롯해 Auditoria.AI, Compa, Paradox, WorkBoardAI 등 글로벌 기업이 대거 참여했다. 이들은 워크데이 ASOR와 연동 가능한 AI 에이전트를 공동 개발하며, 인사·재무 업무의 지능화와 자동화를 함께 추진할 예정이다. 워크데이 ASOR는 AI 에이전트를 인력처럼 관리하는 전용 시스템으로, 에이전트의 역할 정의, 데이터 접근 권한 설정, 작업 수행 범위 통제, 성과 측정까지 가능하도록 설계됐다. 즉, 사람이든 에이전트든 동일한 플랫폼 안에서 신뢰 가능한 방식으로 통합 관리할 수 있다는 것이 핵심이다. 예를 들어, 워크데이 채용 시스
명확한 사양 기반의 구조화한 개발 방식으로 생산성 및 신뢰성 동시 확보 아마존웹서비스(AWS)가 7월 18일, AI 에이전트를 기반으로 전체 소프트웨어 개발 과정을 자동화하는 통합 개발 환경(IDE) ‘키로(Kiro)’의 프리뷰 버전을 공식 출시했다. 키로는 초기 아이디어부터 운영 환경 배포까지 개발 전 단계를 자동화하며, 기존 AI 코딩 툴의 한계를 넘는 에이전트형 개발 도구로 주목받고 있다. 키로의 가장 큰 차별점은 단순한 자연어 기반 코드 생성 기능을 넘어, 명확한 사양 기반의 구조화한 개발 방식을 통해 생산성과 신뢰성을 동시에 확보한다는 점이다. 사용자가 ‘리뷰 기능을 추가하세요’와 같은 자연어 프롬프트를 입력하면, 시스템은 사용자 스토리와 수용 기준을 자동 도출하고, EARS 형식 기반의 요구사항을 명세해 기능 구현의 경계를 명확히 설정한다. 이후 키로는 자동화한 기술 설계를 통해 데이터 흐름도, 타입스크립트 인터페이스, DB 스키마, API 엔드포인트를 생성한다. 코드 설계와 문서화가 통합되며, 팀 내 협업 효율성과 유지보수 편의성도 향상된다. 작업 단위로는 단위 테스트, 모바일 호환성, 접근성 등 다양한 구현 요소를 포함하며, 각각의 작업은 실시
국산 오픈소스 AI 코딩 도구 ‘캐럿(Caret)’이 지난 7월 15일 첫 공개 기술 밋업을 성공적으로 개최하며, 기업용 및 교육 시장을 겨냥한 기술 로드맵을 제시했다. 이와 함께 프로젝트의 오픈소스 기여자 모집에도 본격 착수하며 개발자 커뮤니티의 참여 기반을 넓히고 있다. 캐럿은 글로벌 AI 코딩 도구 ‘커서(Cursor)’의 대안으로 주목받는 국내 오픈소스 프로젝트다. 특히 외산 툴의 높은 비용과 내부 소스 유출 우려로 도입을 망설이는 기업 환경을 고려해 안전한 AI 개발 환경을 제공하는 것을 목표로 하고 있다. 현재 VS Code 마켓플레이스를 통해 누구나 사용할 수 있으며, 실제 기업 현장과 교육기관을 위한 커스터마이징도 가능하다. 캐럿은 삼성전자도 도입한 AI 코딩 엔진 ‘클라인(Cline)’을 기반으로 안정성과 확장성을 확보했고, 자체 시스템 프롬프트 개선을 통해 성능을 끌어올린 동시에 비용을 낮췄다. 하드코딩 구조도 개선해 다국어 지원이 가능하도록 설계됐다. 특히, 펄스나인의 가상 아이돌 ‘이터니티’나 OS-Tan과 같은 캐릭터 페르소나를 코딩 에이전트에 적용한 기능은 코딩의 몰입도와 교육적 흥미를 동시에 확보하는 요소로 주목받았다. 이를 통해
SSD 병렬 처리 성능 활용과 유사 쿼리 묶기 및 데이터 저장 구조 개선이 핵심 디노티시아가 참여한 벡터 데이터베이스 최적화 연구가 세계 최고 권위의 데이터베이스 학회 ‘VLDB 2025’에 공식 채택됐다. 해당 논문은 서울대학교 이상원 교수 연구팀 주도 아래 디노티시아 노홍찬 CDO와 도재영 교수(서울대학교)가 공동 참여한 산학 협력 연구 결과로, 실용성과 기술 완성도를 동시에 인정받았다. VLDB(Very Large Data Bases)는 데이터 관리, 분산 시스템, 대규모 처리 아키텍처 등 데이터 인프라 전반을 다루는 학회로, 매년 전 세계 학계와 산업계에서 600편 이상의 논문이 제출되며 채택률은 약 15%에 불과하다. VLDB 2025는 오는 9월 1일부터 5일까지 영국 런던에서 개최될 예정이다. 이번에 채택된 논문 ‘Turbocharging Vector Databases using Modern SSDs’는 검색증강생성(RAG)과 시맨틱 검색 등 AI 기반 검색 시스템에서 핵심적인 벡터 탐색 성능을 개선하는 기술을 다뤘다. SSD의 병렬 처리 성능을 최대한 활용하고, 유사 쿼리 묶기 및 데이터 저장 구조를 개선함으로써 기존 벡터 데이터베이스의 느린
휴먼 에러 줄이기 위한 내부 시스템과 연동하는 AI 기반 환경 구축에 초점 맞춰 삼성생명이 BHSN에 전략적 투자를 단행하며, 금융 산업 내 내부 통제 체계 고도화와 자생적 컴플라이언스 시스템 구축에 나선다. 이번 투자는 BHSN의 법률 특화 데이터 처리 역량과 자체 AI 기술력을 활용해 금융 현장의 리스크를 사전에 차단하고, 규제 대응의 정밀도를 높이기 위한 목적이다. 삼성생명과 BHSN은 지난 5월 8일 업무협약(MOU)을 체결하고, 총 3단계에 걸친 협업 로드맵을 가동했다. 양사는 법률 데이터 기반 금융 특화 AI 공동 개발, 내부 통제 시스템 구현, 장기적 파트너십 확장을 핵심으로 한 협력을 추진 중이다. 특히 규정 해석, 보고 누락, 사규 위반 등 반복되는 휴먼 에러를 줄이기 위해 내부 시스템과 연동 가능한 AI 기반 환경을 구축하는 데 중점을 두고 있다. AI가 주요 업무에서 컴플라이언스 판단을 보조함으로써, 업무의 일관성과 신속성을 확보하고 담당자의 부담도 줄일 수 있을 것으로 기대된다. BHSN은 이번 협업을 기점으로 금융권에 리걸AI의 필요성과 효과를 실증하고, 산업 전반으로 기술 도입을 확대할 계획이다. BHSN이 운영하는 리걸AI 솔루션
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