칼퇴가 어려운 이유, 반복 업무는 왜 계속 늘어날까

저는 업무 효율화를 가로막는 보이지 않는 원인을 짚어보며, 시스템을 늘리는 것만으로는 해결되지 않는다는 점을 확인했습니다. 다양한 ERP CRM 그룹웨어 협업 툴이 도입되었지만, 관리해야 할 데이터 양은 오히려 증가했고 정보가 여러 플랫폼에 흩어지면서 실무자들은 필요한 정보를 찾고 정리하는 데 더 많은 시간을 소비하게 됩니다. 과거 단일 시스템에서 확인하던 정보가 다수의 시스템에 분산되면서 데이터 확인 시간이 늘어나고, 부서 간 공유와 보고서 작성을 위한 작업이 반복되며 업무의 종류는 다양해졌습니다. 반복 업무의 핵심은 단순 입력이 아니라 데이터 취합, 정리, 공유와 같은 데이터 기반 과정에 집중되어 있었습니다. 실무자들은 매일 여러 시스템에서 데이터를 추출하고 엑셀로 정리해 보고서를 작성하는 등 시간이 많이 소요되었습니다. 데이터가 증가할수록 이러한 문제는 더욱 심각해지며, 데이터를 찾고 정리하는 데 소요되는 시간이 분석보다 우선하게 됩니다. 자동화의 어려움은 결국 데이터의 연결에 있습니다. 서로 다른 시스템에서 생성된 데이터를 하나의 흐름으로 연결해 활용하지 못하는 경우가 많아지면서, 반복 업무는 줄어들기보다 늘어나는 경향을 보였습니다. 그래서 기업들은 단순히 업무량을 줄이는 것에 머물지 않고 데이터가 생성되고 활용되는 과정을 개선하는 방향으로 시선을 돌리고 있습니다. 빅재미(BigZami)는 다양한 시스템에 흩어진 데이터를 자동으로 수집하고 분석·시각화 환경과 연계해 운영할 수 있도록 지원합니다. 이를 통해 데이터 취합과 정리 업무를 줄이고 실무자가 가치 있는 업무에 집중할 수 있도록 돕습니다. 실제로 관제 시스템의 대규모 안전 데이터를 통합 관리하고 시각화해 운영 현황을 한눈에 파악하는 환경을 구축한 사례도 있습니다. 데이터가 연결되면서 정보 확인 시간이 줄고 반복 분석도 효율화되었으며, 안전 데이터의 추세와 이상 징후를 직관적으로 파악하게 되어 운영 생산성이 크게 높아졌습니다. 반복 업무를 줄이려면 일부 업무만 자동화하는 것이 아니라 데이터의 수집·분석·활용 전 과정을 유기적으로 연결해야 합니다. 빅재미는 이러한 데이터 기반 업무 환경 구축을 통해 실무자의 데이터 정리 시간을 줄이고 더 가치 있는 업무에 집중하도록 돕습니다. 이는 단순히 보고서 작성 시간을 줄인 것이 아니라 데이터를 활용하는 방식 자체를 개선한 사례입니다. 반복 업무를 줄이는 기업들은 자동화 도구 도입에만 의존하지 않고, 먼저 원인을 파악하고 데이터 흐름을 개선하는 데 집중합니다. 데이터가 생성되는 순간부터 활용되기까지의 흐름을 하나로 연결해 불필요한 작업을 최소화합니다. 실시간 데이터 기반 운영 환경을 구축하는 기업이 늘어나고 있으며, 과거의 취합-보고서 방식에서 벗어나 대시보드로 현황을 즉시 파악하고 필요한 정보를 즉시 활용합니다. 이런 흐름 속에서 반복 업무를 줄이고 있는 기업들의 공통점은 데이터 자동 수집과 통합 관리, 실시간 대시보드 활용, 분석 결과의 시각화를 통해 의사결정을 지원하며, 반복 보고를 최소화하고 업무 생산성을 향상시키는 방향으로 나아간다는 점입니다. 결국 실무자는 데이터를 모으고 정리하는 데 쓰던 시간을 줄이고, 데이터를 해석하고 활용하는 쪽으로 시간을 더 쏟게 됩니다. 핵심은 사람의 업무량을 줄이는 것이 아니라 데이터가 흐르는 방식을 개선하는 데 있습니다. 앞으로의 업무 혁신은 단순 자동화가 아니라 데이터 중심의 업무 환경 구축에서 시작되며, 반복 업무를 줄이고 데이터 활용도를 높이는 것이 기업 경쟁력의 중요한 기준이 될 것입니다.

AI EXPO KOREA 2026, 빅재미(BigZami)가 다녀왔습니다!

지난 5월 개최된 'AI EXPO KOREA 2026(국제인공지능대전)'에 씨에스리의 데이터 분석 솔루션 ‘빅재미(BigZami)’가 참가했습니다. 이번 전시에서는 다양한 AI 기술과 솔루션들이 소개된 만큼 현장 분위기도 정말 뜨거웠는데요. 씨에스리 부스에도 많은 분들이 방문해주셔서 빅재미 AI Agent 체험과 다양한 데모 시연을 직접 소개해드릴 수 있었습니다. 전시 현장에서 직접 만난 빅재미 이번 전시에서는 AI Agent 기반 자동 데이터분석 기능을 중심으로 BigZami를 소개했습니다. BigZami는 데이터 수집, 전처리, 알고리즘 추천, 분석, 대시보드 시각화까지 데이터 분석의 전 과정을 AI Agent 기반으로 자동 수행할 수 있도록 지원하는 솔루션입니다. 특히, 사용자가 원하는 분석 내용을 입력하면 AI Agent가 이에 맞는 분석 흐름을 구성하고 필요한 과정을 자동으로 연결해 데이터를 분석할 수 있는 기능에 많은 관심이 이어졌습니다. 또한 실제 업무 환경에서 어떻게

요즘 기업들이 ChatGPT보다 ‘사내 AI’를 만들려는 이유

AI가 빠르게 확산되면서 이제 ChatGPT는 많은 사람들에게 익숙한 도구가 되었습니다. 문서를 작성하고, 아이디어를 정리하고, 코드를 생성하거나 데이터를 요약하는 일까지 가능해지면서 기업들도 자연스럽게 AI 활용에 관심을 가지기 시작했습니다. 하지만 최근 기업들의 분위기를 보면 단순히 ChatGPT를 사용하는 수준에서 한 단계 더 나아가고 있습니다. 단순 활용을 넘어, 아예 ‘사내 AI’를 직접 구축하려는 움직임이 빠르게 늘어나고 있는 것입니다. 왜 기업들은 이미 뛰어난 공개형 AI가 존재하는데도 굳이 자체 AI 환경을 만들려고 하는지 알아보겠습니다. ChatGPT는 똑똑하지만, ‘회사 업무’를 알지는 못한다 많은 사람들이 생성형 AI를 사용하면서 가장 먼저 느끼는 장점은 속도입니다. 문서를 빠르게 정리해주고, 내용을 요약해주고, 필요한 초안을 몇 초 만에 만들어냅니다. 하지만 실제 업무에 적용하려고 하면 생각보다 한계도 분명하게 드러납니다. 가장 대표적인 문제는 ‘회사 내부를 모

씨에스리-크립토랩, 동형암호 기반 치안 에이전틱 AI 미들웨어 협력

동형암호 기술 기반 보안 미들웨어 공동 개발 및 치안 산업 적용 추진 치안 데이터 보호와 에이전틱 AI 활용 기술적 양립 추구 이춘식 씨에스리 대표(왼쪽)와 천정희 크립토랩 대표가 MOU 후 기념 촬영을 하고 있다. 〈씨에스리 제공〉 인공지능(AI) 및 데이터 분석 전문 업체인 씨에스리와 데이터 보안 업체 크립토랩이 치안 산업에 특화된 에이전틱 AI 솔루션 사업화를 추진한다. 씨에스리와 크립토랩은 최근 업무 협약(MOU)을 맺고 데이터를 암호화한 상태에서도 연산이 가능한 '동형암호' 기술을 보안 미들웨어에 적용할 계획이라고 21일 밝혔다. 양사는 이를 통해 수사나 방범 등 민감한 데이터를 다루는 치안 현장에서 정보 유출 위험을 근본적으로 낮추면서 AI를 안전하게 활용할 수 있도록 지원할 계획이라고 설명했다. 치안 분야에서 활용되는 에이전틱 AI의 데이터 보안성을 획기적으로 높이기 위해 이번 협력이 추진됐다. 에이전틱 AI는 인간의 개입 없이 의사결정을 내리고 작업을 수행할 수 있는

클라우드의 진화, 왜 지금 하이브리드인가

1. 클라우드 전략의 진화 기업들의 IT 전략은 오랫동안 “클라우드 퍼스트”라는 구호로 요약됐었습니다. 모든 데이터를 퍼블릭 클라우드로 옮기고 운영을 클라우드 중심으로 재편하는 흐름이 지배적이었습니다. 그러나 2026년 현재 단일 클라우드 의존은 점점 한계를 드러내고 있습니다. AI와 데이터 집약적 서비스가 폭발적으로 늘어나면서 비용, 속도, 보안, 규제 대응을 동시에 만족시켜야 하는 상황이 되었기 때문입니다. 이에 따라 퍼블릭 클라우드의 확장성, 온프레미스의 안정성, 엣지 컴퓨팅의 저지연성을 결합하는 하이브리드 클라우드 전략 이 빠르게 확산되고 있습니다. 이는 단순한 기술 선택이 아니라 기업 경쟁력의 핵심 인프라로 자리 잡고 있으며, 디지털 전환의 새로운 표준으로 자리매김하고 있습니다. 기업은 이제 클라우드를 단일 환경이 아닌 복합적 구조로 바라보며, 각 환경의 장점을 최적화하는 방향으로 전략을 수정하고 있습니다. 2. 산업 현장의 실제 적용 하이브리드 클라우드는 다양한 산업에서

명세 주도 개발(Spec-Driven Development) : AI 코딩 시대, “Less is More”의 개발 설계 원칙

2026-05-26 by 김지혜 AI 코딩 도구가 코드를 “생성”하는 것은 이제 놀랍지 않다. 진짜 문제는 그 코드가 의도한 대로 동작하게 만드는 것이다. 이 글은 AI 코딩의 현실적 한계에서 출발하여, “Less is More” 원칙에 기반한 명세 주도 개발(SDD, Spec-Driven Development)의 개념, 구현 전략, 그리고 엔터프라이즈 레거시 전환 프로젝트에서의 실전 적용 방안을 다룬다. 들어가며: AI가 코드를 쓰는 시대, 무엇이 달라져야 하는가 2025년을 기점으로 AI 코딩 도구는 개발자의 일상이 되었다. 자동 완성을 넘어, 자연어로 기능을 설명하면 전체 모듈을 생성하는 수준에 이르렀다. 개발 생산성이 비약적으로 향상되었다는 보고가 쏟아지고, 많은 조직이 AI 코딩 도구 도입을 서두르고 있다. 하지만 실제로 AI 코딩 도구를 프로덕션 수준의 프로젝트에 적용해본 팀이라면, 데모에서는 보이지 않던 문제들을 경험했을 것이다. AI가 생성한 코드가 컴파일은 되지만 비

생성형 AI 기반 업무환경 구축이 중요해지는 이유

생성형 AI, 이제는 ‘업무 연결’이 중요해지고 있습니다 최근 생성형 AI는 기업 업무 환경에서 가장 빠르게 확산되고 있는 기술 중 하나입니다. 초기에는 단순 검색이나 문서 작성 중심으로 활용되었다면, 이제는 실제 업무 환경 안으로 빠르게 들어오며 활용 범위가 점차 넓어지고 있습니다. 특히 기업들은 생성형 AI를 단순히 “글을 써주는 AI”가 아니라, 반복 업무를 줄이고 업무 효율을 높일 수 있는 기술로 보기 시작했습니다. 문서 작성이나 데이터 정리 같은 단순 작업부터 보고 업무, 운영 현황 분석까지 다양한 영역에서 활용 가능성이 확대되고 있는 분위기입니다. 예전에는 AI를 “한 번 체험해보는 기술” 정도로 바라보는 경우가 많았다면, 최근에는 실제 업무 흐름 안에서 어떻게 연결하고 운영할 수 있는가에 더 많은 관심이 쏠리고 있습니다. 단순히 AI를 도입하는 것이 아니라, 업무 효율과 데이터 활용 환경 자체를 바꾸기 위한 방향으로 움직이고 있는 것입니다. 반복 업무는 생각보다 많은 시

AI 시대 보안과 디지털 신뢰, 미래 경쟁력의 핵심

1. 보안의 패러다임 전환 디지털 환경이 복잡해지고 AI·클라우드·IoT가 확산되면서 보안은 단순한 방어 개념을 넘어 능동적 대응 체계로 진화하고 있습니다. 과거에는 공격 발생 후 대응하는 방식이 일반적이었지만, 이제는 위협을 사전에 탐지하고 차단하는 ‘선제적 보안’이 핵심 전략으로 자리 잡고 있습니다. 예를 들어 글로벌 금융사는 AI 기반 보안 시스템을 도입해 실시간 거래 패턴을 분석하고, 이상 징후가 감지되면 즉시 차단하는 체계를 운영하고 있습니다. 또한 컨피덴셜 컴퓨팅(Confidential Computing) 기술이 주목받고 있습니다. 데이터가 저장·전송될 때뿐 아니라 사용 중에도 암호화 상태를 유지해 클라우드 환경에서도 민감한 정보를 안전하게 처리할 수 있습니다. 실제로 의료 분야에서는 환자 기록을 클라우드에서 분석하면서도 개인정보를 보호하기 위해 컨피덴셜 컴퓨팅을 활용하고 있습니다. 2. 디지털 신뢰의 중요성 보안이 단순히 기술적 방어라면, 디지털 신뢰는 사용자와 사회가

AI-Native 설계 패러다임: 엔터프라이즈 시스템에 AI를 안전하게 내재화하는 아키텍처 원칙

김지혜 기술사 AI를 도입하는 것은 쉽다. 하지만 AI를 "안전하게, 비용 효율적으로, 유지보수 가능하게" 시스템에 내재화하는 것은 완전히 다른 문제다. 이 글은 엔터프라이즈 환경에서 AI를 핵심 시스템에 통합할 때 적용해야 할 설계 패러다임, 통제 원칙, 비용 최적화 전략, 그리고 반드시 피해야 할 안티패턴을 다룬다. 들어가며: 자동화가 아니라 설계 구조의 전환 많은 조직이 AI 도입을 "자동화"의 관점에서 접근한다. 기존 시스템에 대규모 언어 모델(LLM, Large Language Model) API를 연결하고, 자연어 처리가 필요한 곳에 모델을 호출하고, 결과를 그대로 시스템에 반영한다. 빠르게 프로토타입을 만들 수 있고, 데모에서는 인상적인 결과를 보여준다. 하지만 이 접근이 프로덕션 환경에 그대로 올라가는 순간, 문제가 시작된다. LLM의 출력은 확률적(probabilistic)이다. 같은 입력에 대해 다른 결과를 반환할 수 있고, 할루시네이션이 발생할 수 있으며, 응답

씨에스리, AI Agent 기반 '바이브 분석' 적용…데이터 분석 솔루션 '빅재미' 고도화

자연어 기반 자동 데이터 분석기능 탑재로 업무혁신 가속 인공지능(AI) 및 데이터 분석 솔루션 전문 기업 씨에스리(대표 이춘식)는 오는 5월 6일부터 8일까지 3일간 서울 코엑스에서 개최되는 '제9회 국제인공지능대전(AI EXPO KOREA 2026)'에 참가한다고 28일 밝혔다. 행사는 코엑스 1층 A홀 전관에서 열리며, 아시아 최대 규모의 인공지능 전문 전시회로 주목받고 있다. 씨에스리는 이번 전시에서 AI 에이전트 기반 데이터 분석 자동화 솔루션 '빅재미(BigZami)'를 중심으로, 신규 기능인 '데이터 바이브 분석'을 처음으로 선보인다. 빅재미는 데이터 수집, 전처리, 분석, 시각화 전 과정을 자동으로 생성·실행하는 통합 플랫폼으로, 사용자가 별도의 분석 흐름을 설계하지 않아도 되는 것이 특징이다. 이번에 공개되는 '데이터 바이브 분석'은 사용자의 자연어 명령을 기반으로 분석 의도를 파악하고, 이에 맞는 분석 절차와 모델을 자동으로 구성·실행하는 AI 에이전트 기능이다. 분

[헬스케어] 수면단계 AI 분류, 다중 생체신호(EGG·EOG·EMG)로 수면단계 분류 정확도 올린 방법

EEG/EOG/EMG 다중 생체신호 기반 수면 단계 분류 효과 검증 1. 분석 배경 및 목적 1.1. 분석 배경 수면은 인체의 핵심 생리 기능 중 하나로, 수면 단계의 정확한 분류는 수면 장애 진단 및 치료 연구에서 매우 중요한 요소이다. 기존에는 EEG(뇌파) 단일 신호 기반 분석이 주로 사용되었지만, N1과 REM 단계처럼 생리학적으로 유사한 구간에서는 EEG만으로는 분류에 한계가 존재한다. 이에 본 분석은 EEG와 함께 EOG(안구 움직임) 및 EMG(턴 근전도)를 결합한 다중 생체신호를 활용하여, 수면 단계를 보다 정교하게 자동 분류할 수 있는지를 검증하고자 하였다. 1.2. 분석 목적 본 분석은 Sleep-EDF Expanded 공개 데이터(PhysioNet)를 활용하여 EEG/EOG/EMG 다중 생체신호를 30초 epoch 단위로 특징 추출하고, 추출된 특징이 수면 단계 간 생리학적 차이를 실제로 반영하는지를 탐색적 분석(EDA)을 통해 확인한다. 또한 특징 추출된 데이터

로봇 + AI 결합, ‘Physical AI’ 시대가 예상보다 빠르게 오고 있다

최근 글로벌 IT 업계에서 가장 빠르게 확산되고 있는 흐름 중 하나는 단순한 AI 경쟁이 아니라, AI와 로봇이 결합된 ‘Physical AI’의 급격한 확장입니다. 그동안 AI는 주로 화면 속에서 작동하는 기술로 인식되어 왔습니다. 데이터를 분석하고, 문서를 작성하고, 질문에 답하는 형태가 대부분이었기 때문입니다. 하지만 지금은 상황이 완전히 달라지고 있습니다. AI가 더 이상 화면 안에 머무르지 않고, 실제 공간에서 움직이기 시작했습니다. 즉, 생각하는 AI에서 한 단계 나아가 행동하는 AI로 넘어가는 흐름이 본격화되고 있는 것입니다. 이 변화는 단순한 기술 발전 이상의 의미를 갖습니다. AI가 ‘도구’에서 ‘실행 주체’로 바뀌는 순간이기 때문입니다. AI는 이제 현실에서 일을 한다 이미 물류, 제조, 유통 현장에서는 이 변화가 빠르게 진행되고 있습니다. 물류센터에서는 AI가 재고를 분석하는 수준을 넘어, 로봇이 직접 물건을 이동시키고 동선을 최적화합니다. 공장에서는 생산 데이터

데이터 분석 자동화, RPA와 AI Agent로 바뀌는 실무 구조

많은 기업에서 데이터 분석은 자동화되고 있습니다. 하지만 실무에서는 여전히 같은 분석을 반복하고, 같은 데이터를 다시 정리하는 일이 계속 발생합니다. 문제는 기술이 아니라, 분석이 작동하는 방식에 있습니다. 실제 기업에서 데이터 분석은 일회성 프로젝트보다 반복되는 업무에 더 가깝습니다. 매출 변화 원인 분석, 고객 행동 변화 확인, 채널별 성과 비교, 이탈 가능 고객 식별과 같은 요청은 지속적으로 발생합니다. 문제는 이러한 요청을 처리하기 위해 매번 데이터를 다시 추출하고 정리하며 분석 구조를 구성해야 한다는 점입니다. 결국 분석 자체보다 준비 작업에 더 많은 시간이 소요되는 구조가 만들어집니다. 기존 자동화 방식의 한계 기존 분석 환경에서는 대부분 다음과 같은 흐름으로 업무가 이루어집니다. 데이터를 시스템에서 추출 → 엑셀 또는 분석 도구에서 전처리 → 분석 로직 구성 → 결과 정리 및 보고 이 과정은 분석 요청이 발생할 때마다 반복되며, 동일한 데이터가 여러 단계에서 중복 가공되

[빅재미] AI EXPO KOREA 2026에 여러분을 초대합니다! (무료 초대권 이벤트)

빅재미(BigZami)가 5월 6일(수)부터 8일(금)까지 서울 코엑스에서 열리는 'AI EXPO KOREA 2026(국제인공지능대전)'에 참여합니다!! AI EXPO KOREA(국제인공지능대전)는 2018년 시작된 세계 5대 인공지능(AI) 전시회로, 빅재미의 AI Agent 기반 자동 데이터분석 기술을 소개할 수 있게 되었습니다. [전시회 일정] 2026.5.6(수)~2026.5.8(금) 서울 코엑스 COEX Hall A / 부스 L04 이번 전시회에서는 AI Agent 기반 자동 데이터분석 솔루션 BigZami로 데이터 수집, 전처리, 알고리즘 추천, 분석, 대시보드 시각화까지 더욱 효율적인 업무자동화를 위한 솔루션을 현장에서 직접 체험해 볼 수 있습니다. AI·빅데이터 솔루션 전문 기업 씨에스리가 선보이는 '데이터 분석 RPA 솔루션 BigZami'의 기술력을 현장에서 직접 느껴보세요 무료 초대권 신청 이벤트 BigZami 부스에 초대합니다. **무료 초대권**을 받아보세요

자율주행 상용화, 기술에서 서비스로

2026년 현재 자율주행은 더 이상 미래의 가능성이 아니라 현실의 서비스로 자리 잡아가고 있습니다. 지난 몇 년간은 레벨2와 레벨3 수준의 부분 자율주행 기능이 고급 차량에 제한적으로 적용되며 ‘첨단 옵션’ 정도로 인식되었지만, 이제는 특정 도시에서 로보택시가 실제로 운행되고, 자율주행 셔틀이 대중교통의 일부로 편입되는 단계에 이르렀습니다. 글로벌 완성차 기업과 IT 기업들은 기술적 성능을 넘어, 운영 체계와 인프라를 결합해 ‘실전 신뢰’를 확보하는 데 집중하고 있습니다. 지도, 차량-인프라 통신(V2X), 원격 관제 시스템이 함께 작동하면서 자율주행은 단순한 기술이 아니라 도시 인프라와 연결된 서비스로 진화하고 있습니다. 글로벌 시장 동향 현재 대부분의 양산 차량은 차선 유지, 자동 속도 조절 등 레벨2 수준의 부분 자율주행 기능을 탑재하고 있습니다. 메르세데스-벤츠와 혼다 등은 레벨3 조건부 자율주행을 일부 고급 차량에 적용해 운전자가 특정 조건에서 주행을 차량에 맡길 수 있도록

데이터 분석 환경의 전환: AI Agent 기반 분석 자동화와 바이브 분석

데이터 분석 환경의 구조적 전환: 통합과 흐름 중심의 분석 데이터 분석은 본래 하나의 연속된 프로세스입니다. 데이터를 수집하고, 전처리하고, 분석을 수행한 뒤 결과를 시각화하고 공유하는 일련의 과정은 개별 단계로 분리되기보다 하나의 워크플로우로 연결될 때 효율이 극대화됩니다. 하지만 실제 업무 환경에서는 이 과정이 단절되어 운영되는 경우가 많습니다. 데이터는 ERP나 다양한 운영 시스템에서 개별적으로 추출되고, 엑셀과 같은 도구에서 수동으로 정리된 뒤, 다시 다른 환경에서 분석되고 보고서로 재가공되는 방식이 반복됩니다. 이러한 구조에서는 동일한 데이터가 여러 번 가공되며, 데이터 이동 과정에서 오류가 발생할 가능성이 높아집니다. 또한 파일 단위로 관리되는 환경에서는 버전 불일치나 분석 기준의 차이로 인해 결과의 신뢰도가 낮아질 수 있습니다. 결국 실무에서는 분석 자체보다 데이터 정합성을 유지하는 데 더 많은 시간이 소요되는 문제가 발생합니다. 분절된 분석 환경에서 발생하는 문제 이터

AI와 함께 일하는 시대, 실무자가 반드시 알아야 할 것들

AI는 더 이상 기술팀이나 특정 산업만의 이야기가 아니라, 실제 업무 현장에서 함께 일하는 존재로 빠르게 자리 잡고 있습니다. 단순히 문서를 생성하거나 데이터를 분석하는 수준을 넘어, 이제는 업무 흐름 속에서 실제로 ‘일을 처리하는 역할’로 확장되고 있습니다. 특히 최근에는 Agentic AI와 Physical AI 개념까지 등장하면서, AI는 점점 더 실무 환경에 직접 들어오는 형태로 변화하고 있습니다. 이 변화의 핵심은 AI가 더 똑똑해졌다는 단순한 문제가 아니라, 업무를 수행하는 방식 자체가 바뀌고 있다는 점입니다. 과거에는 사람이 데이터를 모으고, 정리하고, 분석하고, 그 결과를 기반으로 판단을 내렸다면, 이제는 이 과정 일부를 AI가 직접 수행하는 구조로 이동하고 있습니다. 즉, AI는 보조 도구를 넘어 하나의 ‘업무 참여자’로 자리 잡고 있는 상황입니다. 실무에서 AI는 이미 이렇게 일하고 있다 현업에서는 이미 다양한 형태로 AI가 활용되고 있습니다. 가장 흔한 형태는 반

엑셀 분석 이후, 반복 업무를 줄이는 데이터 분석 자동화 방법(AI Agent)

반복되는 데이터 분석, 이제는 자동화가 필요합니다 많은 기업에서 데이터 분석은 정기적으로 반복되는 업무입니다. 매출 집계, 고객 데이터 분석, 재고 현황 파악, 예산 관리 등 대부분의 분석은 일회성이 아니라 주기적으로 반복되는 작업으로 이루어집니다. 문제는 이 반복되는 분석 과정이 여전히 수작업 중심으로 진행되고 있다는 점입니다. 엑셀을 기반으로 데이터를 내려받고, 정리하고, 분석한 뒤 보고서를 만드는 과정이 매번 동일하게 반복됩니다. 이러한 방식은 초기에는 단순하고 직관적이지만, 반복 횟수가 늘어날수록 실무 부담이 빠르게 증가하게 됩니다. 이 문제는 단순히 업무가 많아서 발생하는 것이 아니라, 반복 작업을 사람이 직접 수행해야 하는 구조에서 비롯됩니다. 반복되는 분석 업무의 구조적 문제 실제 실무에서 반복되는 데이터 분석 과정은 다음과 같은 흐름을 갖습니다. 데이터를 시스템에서 내려받고 엑셀 파일에 붙여넣어 형식을 정리한 뒤 수식과 피벗 테이블을 점검하고 보고서 형태로 가공하여 공

휴먼 인 더 루프(Human in the Loop): AI 시대, 인간의 역할과 가치

AI 자동화가 빠르게 확산되는 오늘날, 기술의 효율성과 속도만으로는 모든 문제를 해결할 수 없습니다. 휴먼 인 더 루프(Human in the Loop)는 AI가 내린 결과를 인간이 검증하고 최종 판단에 개입하는 구조로, AI와 인간의 협업을 통해 오류를 최소화하고 책임 있는 결정을 가능하게 합니다. 의료, 금융, 제조, 콘텐츠 등 다양한 산업 현장에서 실제로 활용되는 사례를 통해, 왜 인간의 판단이 여전히 필수적인지 확인해 보겠습니다. 1. AI 자동화의 확산과 새로운 도전 AI는 의료, 금융, 제조, 콘텐츠 산업 등 거의 모든 분야에서 자동화와 효율성을 극대화하며 빠르게 확산되고 있습니다. 특히 생성형 AI와 에이전틱 AI(Agentic AI)는 단순한 데이터 분석을 넘어, 스스로 의사결정을 내리고 행동을 취할 수 있는 단계로 진화하고 있습니다. 이러한 기술 발전은 생산성과 편의성을 높이는 한편, 동시에 신뢰성·윤리성·책임성이라는 새로운 과제를 던지고 있습니다. AI가 내린 결정

초고령사회 진입, 지역별 의료 인프라 격차 분석(고령인구 vs 의료시설 상관관계)

이정현 선임 시도별 고령 인구 현황 및 의료시설 분포 상관 분석 1. 분석 배경 및 목적 1.1. 분석 배경 대한민국은 2025년 65세 이상 인구 비율이 21%를 초과하며 초고령사회에 공식 진입하였다. 고령 인구는 만성질환 보유율이 높고 의료 이용 빈도가 잦아 의료 수요가 집중되는 계층이나, 현재 국내 의료시설은 인구 밀도와 경제적 수익성을 중심으로 수도권·광역시에 편중 분포하는 경향이 있다. 이로 인해 고령 인구 비율이 높은 농촌·지방 지역일수록 오히려 의료 접근성이 낮은 구조적 역설이 발생할 수 있다. 이에 본 분석은 시도별 고령 인구 현황과 의료시설 분포 데이터를 결합하여, 의료 수요와 공급 간의 지역별 불일치 실태를 실증적으로 파악하고자 한다. 1.2. 분석 목적 2020년부터 2025년까지의 시도별 고령 인구 비율 변화 추이와 2025년 12월 기준 전국 의료시설 분포 현황을 파악하고, 두 데이터를 결합하여 고령 인구 비율과 의료시설 공급 간의 상관관계를 통계적으로 검증하

AI가 일을 대신하는 시대, 에이전트 전쟁이 시작됐다

최근 AI 트렌드는 분명한 방향으로 움직이고 있습니다. 단순히 질문에 답하는 수준을 넘어, 실제 업무를 수행하는 형태로 빠르게 진화하고 있다는 점입니다. 과거의 AI가 텍스트를 생성하고 요약하거나 번역하는 도구에 가까웠다면, 이제는 일정 관리, 이메일 처리, 데이터 분석, 보고서 작성까지 업무의 일부를 직접 수행하는 ‘에이전트 AI’가 등장하고 있습니다. 이 변화는 단순한 기술 발전을 넘어, 기업의 일하는 방식 자체를 바꾸는 흐름으로 이어지고 있습니다. 지금까지 기업에서 AI는 보조적인 역할에 머물러 있었습니다. 사람이 중심이 되어 업무를 수행하고, AI는 일부 과정을 효율화하는 수준이었습니다. 하지만 최근의 AI는 다릅니다. 단순히 답을 제공하는 것을 넘어, 목표를 이해하고 필요한 작업을 스스로 나누고, 여러 단계를 거쳐 결과를 만들어냅니다. 예를 들어 “이번 주 마케팅 리포트를 만들어달라”는 요청을 하면, 관련 데이터를 수집하고 정리한 뒤 분석을 수행하고, 최종적으로 문서 형태까

의료 데이터 기반 질환 예측 분석｜6대 주요 질환 분류 모델 구축

씨에스리 이수빈 헬스케어 합성데이터를 활용한 6대 주요 질환 다중 분류 예측 모델 구축 1. 분석 배경 및 목적 1.1. 분석 배경 현대 의료 환경에서는 환자의 다양한 의료 이용 정보(입원 유형, 재원일수, 진료비, 투약 이력 등)가 방대하게 축적되고 있으나, 이를 체계적으로 활용하여 질환을 예측하거나 환자를 분류하는 데이터 기반 의사결정은 아직 충분히 활성화되지 않은 상황이다. 특히 만성 질환(관절염, 당뇨, 고혈압, 비만 등) 및 중증 질환(암, 천식)은 조기 발견과 예방적 개입이 치료 효과와 의료비 절감에 결정적인 역할을 한다. 이러한 배경에서, 환자의 의료 이용 패턴을 분석하여 질환을 조기에 예측하는 머신러닝 기반 분류 모델의 필요성이 대두되고 있다. 본 분석은 Python의 Faker 라이브러리를 활용하여 생성된 헬스케어 합성데이터(49,992건)를 기반으로, 실제 의료 데이터를 대체하여 질환 분류 예측 모델의 구축 가능성과 절차적 타당성을 검증하고자 하였다. 1.2. 분석

데이터 모델링부터 전환까지, ERgrin·CS-MIG 기반 데이터 업무 환경 변화

ERgrin·CS-MIG 기반 데이터 업무 환경 변화 데이터 모델링과 전환 업무는 프로젝트의 핵심 단계로, 정확성과 효율성, 그리고 안정성이 동시에 요구되는 영역입니다. 최근에는 단순한 기능 중심 도구를 넘어, 설계부터 전환, 협업까지 연결하는 통합형 솔루션이 도입되면서 업무 방식에도 변화가 나타나고 있습니다. 특히 대규모 데이터 처리와 다수 인력이 참여하는 프로젝트 환경에서는 업무 자동화와 협업 통제, 데이터 품질 확보가 중요한 기준으로 작용하고 있습니다. 이번 글에서는 ERgrin, MetaWorks, CS-MIG를 실제 프로젝트에서 사용한 경험을 바탕으로, 도입 이후 어떤 변화가 있었는지를 정리해보았습니다. ERgrin·CS-MIG 주요 특징 ERgrin은 데이터 모델 설계부터 DB 정/역공학, 협업 리포지토리, 웹 공유까지 연결하는 통합형 데이터 설계 솔루션입니다. 논리/물리 모델링과 데이터 표준화 통합 지원 Oracle, PostgreSQL, Tibero, MySQL 등

GPU에서 데이터센터까지, AI 인프라의 전방위 확장

AI가 단순한 기술을 넘어 기업 경쟁력의 핵심으로 자리 잡으면서, 이를 뒷받침하는 AI 전용 인프라가 빠르게 확산되고 있습니다. 기존 클라우드 환경만으로는 방대한 데이터를 실시간으로 처리하고 복잡한 연산을 수행하는 데 한계가 드러났습니다. 이에 따라 GPU·TPU 같은 특화 칩셋, 초고속 네트워크, 대규모 병렬 연산 구조를 갖춘 데이터센터가 새로운 표준으로 자리 잡고 있습니다. 금융 산업: 리스크 관리와 초개인화 투자 AI 전용 인프라는 금융 산업에서 리스크 관리와 초개인화 투자 전략을 가능하게 합니다. 방대한 거래 데이터를 실시간으로 분석해 이상 거래를 탐지하고, 고객별 맞춤형 투자 포트폴리오를 제안할 수 있습니다. 이를 위해 GPU 기반 연산과 초고속 네트워크가 필수적이며, 금융기관은 데이터센터 확충과 보안 강화를 동시에 추진하고 있습니다. 또한 금융 서비스의 디지털 전환이 가속화되면서, 인프라 전략은 단순히 효율성을 넘어 고객 경험을 차별화하는 핵심 요소가 되고 있습니다. 예를

지방선거 앞두고 ‘가짜뉴스 엄정 대응’… AI는 위협일까, 해결책일까

지방선거가 다가오면서 가짜뉴스와 허위 정보가 다시 주목받고 있습니다. 특히 생성형 AI와 딥페이크 기술로 제작된 콘텐츠는 사실과 구분하기 어려워 빠르게 확산되고 있습니다. 이번 글에서는 AI 기술이 가짜뉴스에 미치는 영향과 효과적인 대응 방법을 살펴봅니다. 2026년 6월 지방선거를 앞두고 정부와 관계기관이 ‘가짜뉴스 엄정 대응’을 강조하고 있습니다. 선거 때마다 반복되어 온 문제이지만, 이번에는 상황이 조금 다릅니다. 단순한 허위 정보 수준을 넘어, AI 기술이 결합되면서 가짜뉴스의 생성 방식과 확산 구조 자체가 바뀌고 있기 때문입니다. 과거에는 특정 조직이나 일부 계정 중심으로 허위 정보가 만들어졌다면, 지금은 누구나 쉽게 콘텐츠를 생산할 수 있는 환경이 되었습니다. 특히 생성형 AI의 확산은 가짜뉴스 제작의 진입장벽을 거의 없애버렸습니다. 몇 번의 입력만으로 기사 형태의 글이나 이미지가 생성되고, 그 결과물 역시 점점 더 자연스러워지고 있습니다. 여기에 딥페이크 기술까지 더해지

K-방역 이후, 디지털 방역체계 변화: 재정 데이터로 분석한 정책 흐름

코로나19 이후 방역은 어떻게 바뀌었을까요? 이번 글에서는 재정 데이터를 기반으로 디지털 방역 전환 흐름을 분석했습니다. BigZami를 활용해 정책 변화와 데이터 기반 의사결정 구조를 살펴봅니다. 씨에스리 양아영 예산으로 보는 디지털 방역 체계로의 확장: BigZami로 분석한 재정 데이터 코로나19 팬데믹을 계기로 감염병 대응은 단순한 확산 차단을 넘어, 상시적 위기관리 체계로의 전환 필요성이 부각되었습니다. 한국은 위기 상황에서 신속한 대응 체계와 ICT 기반의 전략적 방역을 결합한 이른바 K-방역으로 국제적 주목을 받았으며, 이는 디지털 기술을 활용한 정책 집행 역량이 방역 성과로 연결된 대표 사례로 평가됩니다. 특히 자가격리자 관리 앱, 마스크 재고 알림 시스템, 스마트 역학조사 시스템 등은 전자정부 인프라와 데이터 기반 행정, 그리고 국민의 자발적 참여를 기반으로 구현된 디지털 방역 사례로, 방역 정책이 물리적 대응 중심에서 예측·통합형 디지털 체계로 확장되고 있음을 보여

엑셀로 하는 데이터 분석, 구조적인 한계는 무엇일까

많은 기업에서 데이터 분석은 여전히 엑셀 중심으로 이루어지고 있습니다. 매출 분석, 고객 데이터 관리, 재고 현황 파악, 예산 관리 등 다양한 업무에서 엑셀은 빠르고 편리한 도구입니다. 하지만 분석 규모가 커지고 데이터가 다양해질수록, 실무에서는 비슷한 문제들이 반복적으로 발생합니다. 파일이 많아지고 관리가 복잡해지며, 작은 오류가 전체 분석 결과에 영향을 미치는 상황도 자주 발생합니다. 이러한 문제는 단순히 엑셀을 잘못 사용해서 생기는 것이 아니라, 엑셀이라는 도구의 구조적 특성에서 비롯되는 경우가 많습니다. 파일 중심 구조의 한계 엑셀은 기본적으로 파일 기반 도구입니다. 하나의 분석 작업이 하나의 파일 또는 여러 개의 파일로 구성되며, 각각의 파일 안에서 데이터와 분석 로직이 함께 관리됩니다. 초기에는 이 방식이 간단하고 효율적이지만, 데이터 양이 늘어나고 분석 작업이 복잡해질수록, 파일 중심 구조는 여러 가지 문제를 만들어냅니다. 여러 파일에 동일한 데이터가 반복 저장됨 분석

AI가 코딩하는 시대, 개발자는 무엇을 해야 할까

씨에스리 이춘식 대표 개발자는 AI를 만들고, AI는 개발자를 자른다 최근 빅테크 기업의 채용 데이터를 보면 변화가 분명하게 나타난다. 2019년 신입 채용 비율이 약 19%였던 반면, 2024년에는 7.2% 수준까지 감소했다. 신규 개발자는 일자리 역시 20% 이상 감소한 것으로 나타나고 있다. AI와 자동화 기술이 빠르게 발전하면서 개발 조직의 채용 구조도 눈에 띄게 변화하고 있다. AI를 만든 개발자, AI 때문에 줄어든다 개발자들이 수많은 노력 끝에 AI를 만들어가고 있다. 그런데 역설적으로 AI가 발전하면 할수록 가장 많이 영향을 받는 직군 역시 개발자가 되고 있다. 특히 단순 개발자는 더 이상 자리를 잡기 어려운 상황에 이르고 있다. 반면 문제를 정의하고, 시스템 전체를 설계하며, 개발 방향을 이끌어가는 역할은 오히려 더 중요해지고 있다. 즉 ‘코드를 작성하는 사람’보다 ‘문제를 해결하는 사람’의 가치가 높아지고 있는 것이다. 지금 개발자에게 필요한 능력 그렇다면 앞으로

앞으로의 연결, 6G가 그리는 미래

6G 상용화, 언제 시작될까 6G는 단순히 5G의 속도를 개선하는 차세대 네트워크가 아니라, 인공지능과 센싱 기술을 본격적으로 내재화해 사회 인프라 전체를 바꾸려는 거대한 프로젝트입니다. 국제전기통신연합(ITU)은 ‘IMT-2030’이라는 이름으로 6G 프레임워크를 정의하며 2030년 상용화를 목표로 제시했습니다. 또한 3GPP는 2025년부터 2028년 사이 핵심 기술 규격을 확정할 계획을 밝히며 주요 국가와 기업들은 이미 구체적인 로드맵을 발표하고 있습니다. 이제 6G는 단순한 통신 기술 경쟁이 아니라 국가 경쟁력과 산업 생태계를 좌우하는 전략적 과제로 자리 잡고 있습니다. 한국: 2026년 MWC에서 6G 실증 네트워크를 공개 미국: 2028년 LA 올림픽을 6G 테스트베드로 활용할 계획 6G 핵심 기술 AI-Native 네트워크 6G의 가장 큰 특징은 AI-Native 네트워크입니다. 이는 네트워크 자체가 인공지능을 내장해 스스로 최적화하고, 트래픽을 효율적으로 관리하며 초저

그래프 DB성능 최적화: 슈퍼노드부터 GraphRAG까지

전창국 기술사 그래프 데이터베이스(Graph DB)는 노드와 엣지로 데이터를 구성하여 복잡한 관계를 직관적으로 처리하는 기술로, 현대 비즈니스의 연결성을 해석하는 핵심 동력으로 자리잡고 있습니다. 이 기술은 인덱스 프리 인접성 아키텍처를 통해 관계형 데이터베이스의 성능 한계를 극복하며, 2032년까지 약 102.8억 달러 규모의 거대 시장을 형성할 것으로 전망됩니다. 하지만 특정 노드에 연결이 집중되는 슈퍼노드 현상, 비효율적인 쿼리 설계, 부적절한 메모리 할당 등은 시스템 성능을 저하시키는 핵심요인이 됩니다. 이를 해결하기 위해 최신 기술은 네이티브 스토리지 최적화, GPU 가속 및 분산 처리, AI 기반 자율 튜닝 기능을 도입하며 고도화되고 있습니다. 특히, 생성형 AI와 결합된 GraphRAG 기술은 지식 그래프의 맥락과 LLM의 답변 능력을 결합하여 데이터 분석의 정밀도를 획기적으로 높이고 있습니다. 실무 적용 시에는 데이터 보안과 개인정보 보호를 강화하고, 모든 데이터를 그

이스라엘·이란 사이버전, AI와 데이터 전쟁이 시작됐다

중동 지역의 긴장이 다시 높아지면서 이스라엘과 이란 사이의 갈등이 군사적 충돌로 이어지고 있습니다. 하지만 이번 상황을 조금 더 자세히 들여다보면, 전쟁의 양상이 과거와는 상당히 달라졌다는 점을 확인할 수 있습니다. 미사일과 드론, 군사 작전뿐 아니라 사이버 공간에서도 또 다른 전쟁이 동시에 진행되고 있기 때문입니다. 현대의 분쟁에서 사이버 공격은 더 이상 보조적인 수단이 아닙니다. 국가 간 갈등이 발생하면 물리적인 전장과 함께 디지털 인프라와 정보 시스템도 주요 공격 대상이 됩니다. 실제로 이스라엘과 이란 사이에서는 오래전부터 군사 충돌과 별개로 사이버 공격과 정보전이 반복적으로 이어져 왔습니다. 이러한 흐름은 단순한 해킹 사건이 아니라 '국가 전략 차원의 사이버전’이라는 점에서 의미가 있습니다. 1. 오래전부터 이어져 온 사이버 갈등 이스라엘과 이란 사이의 사이버 충돌은 최근에 시작된 것이 아닙니다. 대표적으로 자주 언급되는 사례가 핵 시설을 대상으로 한 사이버 공격 사건입니다.

2026 AI 반도체 시장 분석: GPU에서 NPU로, 패권 경쟁의 시작

2026년 현재, 인공지능은 산업과 사회 전반을 재편하는 핵심 기술로 자리잡았습니다. 그러나 AI의 잠재력을 현실로 구현하는 데 있어 가장 중요한 요소는 연산을 담당하는 반도체입니다. AI 반도체는 단순한 칩이 아니라, AI 서비스의 속도·효율·확산 범위를 결정하는 전략적 자산으로 평가됩니다. GPU와 NPU를 중심으로 한 기술 경쟁은 기업의 비즈니스 모델뿐 아니라 국가 간 패권 경쟁에도 직접적인 영향을 미치고 있습니다. 1. 기술적 구분과 진화 AI 반도체의 발전은 단순히 성능 향상에 그치지 않고, AI 활용 방식의 변화와 맞물려 있습니다. GPU(Graphics Processing Unit)는 대규모 병렬 연산에 강점을 지니며, AI 학습(Training)의 필수 인프라로 자리잡았습니다. 엔비디아가 이 시장을 사실상 독점하다시피 하며, 대형 데이터센터와 연구기관에서 GPU는 없어서는 안 될 자원입니다. NPU(Neural Processing Unit)는 추론(Inference)에

엑셀을 활용한 데이터 분석의 한계: 효율적인 분석 방법

많은 회사에서 데이터를 다루는 업무는 여전히 엑셀 (Excel) 중심입니다. 매출 분석, 고객 관리, 예산 편성, 재고 현황 등 대부분의 정량 분석과 보고서 작성이 엑셀 안에서 이루어집니다. 엑셀은 접근성과 익숙함 덕분에 누구나 쉽게 시작할 수 있는 장점이 있지만, 실무 경험자라면 알 수 있듯, 그 뒤에는 반복적 불편과 구조적 한계가 존재합니다. 특히 조직이 커지고 데이터 양이 늘어나거나 분석이 복잡해질수록, 엑셀만으로는 업무 효율을 유지하기 어렵습니다. 사소한 작업 하나에도 시간이 걸리고, 작은 오류가 전체 분석 결과에 영향을 미치는 경우가 많아, 실무자들은 중요한 의사결정보다는 단순 반복 작업에 더 많은 시간을 소모하게 됩니다. 반복되는 데이터 수집과 전처리 엑셀 기반 분석에서 가장 많은 시간을 차지하는 업무는 데이터 수집과 전처리입니다. ERP, CRM, 회계 시스템 등에서 데이터를 내려받아 엑셀에 붙여넣고, 중복을 제거하며 형식을 맞추는 과정이 매주 반복됩니다. 작은 형식 차

생성형 AI를 위한 벡터 데이터베이스 가이드: RAG 아키텍처 설계와 실제 적용 사례 분석

I. 서론 최근 생성형 AI와 대규모 언어모델(LLM)의 발전은 기업의 지식 관리 및 고객 응대 방식에 패러다임 전환을 가져오고 있다. 특히 RAG(Retrieval-Augmented Generation) 기술은 LLM의 환각(Hallucination) 문제를 완화하고, 실시간으로 업데이트되는 기업 지식을 효과적으로 활용할 수 있는 방법으로 주목받고 있다. 이러한 RAG 시스템의 핵심에는 벡터 데이터베이스가 자리잡고 있다. 벡터 데이터베이스는 텍스트, 이미지 등의 비정형 데이터를 고차원 벡터로 변환하여 저장하고, 의미론적 유사도를 기반 검색을 수행하는 특화된 데이터베이스이다. 전통적인 관계형 데이터베이스가 정확한 키워드 매칭에 의존한다면, 벡터 데이터베이스는 데이터의 의미적 유사성을 이해하고 처리할 수 있다는 점에서 근본적으로 다른 접근 방식을 제공한다. 예를 들어, 사용자가 "환불 받고 싶어요"라고 질문했을 때, 벡터 검색은 "반품 절차"나 "구매 취소 방법"과 같은 의미적으로 연

씨에스리, 데이터 전환 솔루션 'CS-MIG v2.0' GS인증 1등급 획득

씨에스리, 데이터 전환 솔루션 'CS-MIG v2.0' GS인증 1등급 획득 데이터 전문 기업 씨에스리(대표 이춘식)는 자사 데이터 전환 자동화 솔루션 'CS-MIG(씨에스마이그) v2.0'이 한국정보통신기술협회(TTA)로부터 소프트웨어 품질인증 최고 등급인 GS(Good Software) 인증 1등급을 획득했다고 밝혔다. GS인증은 국산 소프트웨어 품질을 국가 차원에서 공인하는 제도다. ISO 국제표준을 기반으로 소프트웨어의 실제 구동 환경에서 기능 적합성, 성능 효율성, 사용성, 신뢰성, 보안성 등 아홉 가지 엄격한 품질 특성을 심사하여 부여한다. 이번 1등급 획득으로 'CS-MIG v2.0'은 공공기관 우선 구매 대상 제품으로 지정되는 등 품질과 안정성을 공식적으로 인정받게 됐다. 'CS-MIG v2.0'은 복잡하고 방대한 대형 차세대 데이터 전환 프로젝트 전 과정을 체계적으로 관리하고 자동화하는 고성능 전문 솔루션이다. 주요 기능으로는 전환 매핑 설계 전환 프로그램 자동 생성

AI 솔루션 시대, 기업은 무엇을 준비해야 할까

AI 도입보다 중요한 것, ‘AI를 제대로 쓰는 방법’ 많은 기업이 이제 AI를 “도입할 것인가”가 아니라 “어떻게 활용할 것인가”를 고민하는 단계에 들어섰습니다. 하지만 여전히 많은 프로젝트가 기대만큼의 성과를 내지 못합니다. 이유는 단순합니다. AI 자체가 문제가 아니라, AI를 업무에 연결하는 방식이 문제이기 때문입니다. 특히 최근 기업 환경에서는 AI 모델 하나를 도입하는 것만으로는 실질적인 업무 변화가 일어나지 않습니다. 데이터는 따로 있고, 분석은 따로 진행되고, 결과는 또 다른 시스템에서 활용되는 식으로 업무가 분절되어 있기 때문입니다. 분석은 가능하지만 실행으로 이어지지 않고, 결과는 나오지만 조직 전체가 활용하지 못하는 구조가 반복됩니다. 결국 AI가 존재하더라도 실제 업무 흐름 속에 자연스럽게 들어가지 못하면 생산성 변화는 제한적일 수밖에 없습니다. 그래서 요즘 기업들이 주목하는 것은 ‘AI 기술’이 아니라 업무 전체를 연결하는 AI 솔루션 구조입니다. 즉, 데이터

데이터센터 재해복구(DR) 진단 가이드｜RTO·RPO·구축·운영 사례 총정리

박영진 기술사 1. 가속화되는 데이터센터의 확장, 커지는 보안 리스크 AI와 클라우드 컴퓨팅의 급성장으로 인한 고성능 컴퓨팅에 대한 수요가 급등하고 있고, 생성형 AI 워크로드의 폭증으로 전력소비가 높은 GPU기반 인프라 수요가 핵심 동인으로 작용하여 데이터센터의 확장이 가속화 되고 있습니다. 데이터센터의 확장과 더불어 효율적,안정적인 운영을 위한 인프라 기술도 함께 발전하고 있지만 화재, 자연재해, 인적 오류, 하드웨어 고장, 사이버 공격 등의 재해는 언제든 발생할 수 있으며 이는 서비스의 다운타임, 데이터 손실을 초라해며, 특히 고밀도 인프라 환경에서 연쇄적 피해가 발생할 수 밖에 없습니다. [표1 : 국내/외 데이터센터 사고사례] 구분 사례 내용 비고 국내 2022년 판교 SK C&C 데이터센터 화재 리튬이온 배터리 발화로 화재가 발생, 카카오와 네이버 등 주요 인터넷 서비스가 장시간 중단됨 DR 시스템의 부실과 준비 미흡이 복구 지연의 주요 원인으로 지적됨 단일 데이터센터 의

인공지능, 물리적 실체를 입다: '피지컬 AI'가 주도하는 산업의 재편

지난 몇 년간 우리는 생성형 AI가 텍스트와 이미지를 생성하며 디지털 환경을 혁신하는 과정을 목격해 왔습니다. 하지만 2026년 현재, 인공지능의 진화는 더 이상 모니터 안의 데이터와 가상 세계에만 머물지 않습니다. 이제 AI는 고도의 로보틱스, 정밀 센서, 그리고 엣지 컴퓨팅 기술을 결합해 물리적 세계에 직접 관여하는 ‘피지컬 AI(Physical AI)’의 단계로 완전히 진입했습니다. 단순한 보조 도구를 넘어 실질적인 ‘노동력’이자 ‘행동 주체’로 거듭나고 있는 피지컬 AI의 기술적 배경과 산업적 임팩트를 심층적으로 짚어봅니다. 1. ‘지능’과 ‘육체’의 결합: VLA 모델과 고유 수용성 감각 과거의 산업용 로봇이 프로그래밍된 궤적을 반복하는 단순 기계에 불과했다면, 2026년의 피지컬 AI는 VLA(Vision-Language-Action) 모델을 기반으로 사고하고 움직입니다. 이는 시각적으로 환경을 인식하고(Vision), 인간의 언어를 맥락적으로 이해하며(Language),

의사결정의 4단계 진화: 경험에서 데이터, 그리고 AI까지

의사결정의 4가지 방식에서 바라본 AI의 특징 이 세상에서 사람이 그리고 기업이 살아가는 방법은 주요한 순간마다 내리는 의사결정으로 행동의 결과를 만들어 내며 살아간다고 할 수 있다. 사람과 조직은 의사결정을 할 때 무엇을 고려하여 판단하게 될까? 첫 번째 방식은 개인이 스스로 경험한 내용이나 조직이 축적한 경험을 바탕으로 더 유리한 방향을 찾아 결정하는 경우이다. 경험을 통해 어떤 방향이 좋은지 알 수 있기 때문에, 특정 상황에서 과거의 경험에 기반해 의사결정을 하는 것은 비교적 쉽고 자연스러운 방식이 될 수 있다. 두 번째 방식은 아주 똑똑한 누군가가 과학적 입증 방식, 즉 가설을 수립하고 이를 검증하기 위한 실험과 연구를 통해 결과물을 만들어낼 때, 그리고 그것을 인간의 삶이나 조직 운영에 적용하여 반복적으로 입증된 사항에 대해서는 주저 없이 의사결정을 내리는 경우이다. 즉, 과학적 증명에 기반한 의사결정이라고 할 수 있다. 인류는 오랫동안 이 두 가지 방식을 통해 의사결정을

글로벌 CEO들이 경고한 AI 시대, 내 일자리는 안전할까?

:: AI가 재편하는 노동시장 — CEO들이 던진 경고와 기회 :: 최근 전 세계 주요 비즈니스 리더들이 AI(인공지능)의 노동시장 영향을 직접 언급하면서, 단순한 기술 논쟁을 넘어 사회·경제적 변화를 전망하는 이정표로 자리 잡고 있습니다. 특히 글로벌 리더 포럼과 기업 간담회에서는 기술 발전이 가져올 일자리 구조의 전환에 대해 솔직한 진단이 이어졌습니다. 먼저 샘 알트먼 오픈AI CEO는 최근 회사의 전략 방향을 설명하면서 한 가지 뚜렷한 메시지를 던졌습니다. 그는 직원 채용 전략과 관련해 “AI 기술의 성장으로 인해 채용 속도를 크게 늦출 계획”이라고 밝혔습니다. 이는 AI가 생산성 향상과 효율성 증대로 인해 기존 인력 수요를 조정할 수밖에 없음을 시사합니다. 이 같은 발언은 단순한 인사 계획 이상의 의미를 갖습니다. 핵심은 기업이 AI를 도구로 활용하면서도 사람의 역할을 어떻게 재정의할지에 대한 방향성입니다. 일각에서는 AI가 기존 직무를 대체하는 모습을 보이기도 하지만, 새로

주거복지 서비스 회사의 AI솔루션 도입 사례, 데이터 통합과 의사결정 개선

주거 서비스의 가치는 단순한 공간 제공을 넘어, 고객의 라이프스타일에 맞는 경험을 제안하는 데 있습니다. 특히 주거 형태와 가족 구성, 생활 패턴이 다양해지면서, 고객별로 다른 니즈를 정확히 파악하는 것이 중요해졌습니다. L회사 역시 아파트·임대·주거 복지 서비스를 운영하며 다양한 고객 데이터를 보유하고 있었지만, 기존 방식으로는 실제 관심 고객을 선별하는 데 한계가 있었습니다. 데이터는 많았지만, 이를 분석해 활용하는 구조가 부족해 불필요한 비용이 발생하고, 고객 반응 역시 기대에 미치지 못하는 상황이었습니다. 이러한 문제를 해결하기 위해 L회사는 데이터 수집부터 전처리, 분석, 시각화까지 한 번에 수행할 수 있는 데이터 분석 솔루션 빅재미(BigZami)를 도입하며 주거복지 데이터 활용 체계를 새롭게 정비하게 됩니다. 문제: 분산된 데이터, 느린 분석, 경험 의존 의사결정 L회사가 가장 먼저 마주한 과제는 데이터가 연결되지 않는 구조였습니다. 사업별, 부서별로 관리되던 데이터는

씨에스리, 행정 특화 AI 솔루션 공개…CS Audit·CS Minwon 실무 적용 사례 선보여

씨에스리, 행정 특화 AI 솔루션 공개…CS Audit·CS Minwon 실무 적용 사례 선보여 발행일 : 2026-01-22 09:53 법령 및 실전 감사 사례 학습...기존 생성형 AI 한계 넘은 '근거 기반 AI' 구현 단순 응대 넘어 민원 접수·행정 감사 자동화까지... 실무 생산성 최대 70% 이상 향상 기대 하광림 씨에스리 기술이사가 성과를 발표하고 있다. 생성형 AI 전문기업 씨에스리(대표 이춘식)가 지난 21일 열린 '2025년 경기도 AI 챌린지 성과공유회'에서 행정 특화 AI 솔루션 'CS Audit(씨에스 오딧)'과 'CS Minwon(씨에스 민원)'의 실제 적용 성과를 공개하며, 행정 AI 전환(AX)의 실효성을 입증했다. 해당 자리에서는 광주시 적용 모델을 중심으로 구축 과정과 운영 성과가 공유됐으며, 지자체가 즉시 활용할 수 있는 행정 AI 표준 모델로서 가능성을 다시 한번 확인했다. 씨에스리는 이번 솔루션을 통해 생성형 AI의 고질적 문제인 '환각현상(할루

2026 핀테크, 토큰화·오픈뱅킹·AI로 바뀌는 금융 트렌드

금융의 판이 바뀌고 있습니다. 불과 몇 년 전까지만 해도 은행 창구와 두꺼운 서류철이 금융의 상징이었다면, 이제는 스마트폰 하나가 우리의 지갑이자 투자 창구, 보험 설계사, 자산 관리 도구가 되고 있습니다. 2026년의 핀테크는 단순히 ‘편리한 서비스’를 넘어 금융의 본질과 구조를 다시 쓰는 혁명적 흐름으로 자리 잡고 있습니다. 이 변화는 단순한 기술 발전이 아니라, 금융을 바라보는 우리의 관점 자체를 바꾸는 과정입니다. 이제 금융은 더 이상 소수 전문가의 영역이 아니라, 누구나 맞춤형으로 설계하고 글로벌하게 확장할 수 있는 생활의 일부가 되고 있습니다. 이번 글에서는 AI 기반 초개인화, 토큰화 자산, 오픈뱅킹 생태계, 규제 혁신이라는 네 가지 축을 중심으로 금융의 새로운 지도를 살펴봅니다. 금융의 판이 바뀐다 2026년의 핀테크는 단순히 ‘편리한 서비스’의 차원을 넘어, 금융의 본질과 구조를 다시 쓰는 혁명적 흐름으로 자리 잡고 있습니다. 과거에는 은행 창구와 서류가 금융의 중심

[RTO/RPO] 데이터센터 재해복구(DR) 필수 전략과 구축 가이드

박진산_컴퓨터시스템응용기술사 I. 서론 데이터센터는 IT시스템의 가용성을 보장하는 핵심 인프라입니다. 그러나 최근 데이터센터 장애가 빈번하게 발생하고 있으며, 그 원인 또한 다양해지고 있습니다. 화재와 같은 물리적 사고부터 네트워크 설정 오류, 랜섬웨어와 같은 보안 사고에 이르기까지 여러 요인으로 인해 데이터센터 장애가 발생하고, 이로 인해 가용성이 침해되어 비즈니스 중단으로 이어지고 있습니다. 이러한 위험에 대비하기 위해 서비스 연속성을 유지하는 것을 목표로 BCP(Business Continuity Plan)를 수립·관리합니다. 예상치 못한 사고로 IT시스템에 문제가 발생하더라도 빠르게 서비스를 복구하고 손실을 최소화하기 위해 RPO(Recovery Point Objective, 데이터 손실 허용 범위), RTO(Recovery Time Objective, 복구 목표 시간)와 같은 재해복구 목표를 정의하고 이를 기준으로 DR전략을 설계합니다. [그림 1] 재해복구 센터에서의 RP

Python Streamlit으로 공공 데이터 시각화 대시보드 만들기

해외 새마을운동을 여러 기관(새마을중앙회, 새마을재단, KOICA 등)에서 정보공유 없이 추진됨에 따라, 사업 분절화 및 효과성 저하 문제가 발생하고 있습니다. 체계적이고 효율적인 해외 새마을운동 추진을 위하여 기관별로 추진 중인 사업 정보를 통합해, 새마을ODA 플랫폼 구축(안)을 마련하기 위해 streamlit 대시보드를 통해 대시화면 구현 방안을 수립하고자 합니다. 새마을ODA란? 새마을 ODA는 한국의 새마을운동과 공적개발원조(ODA, Official Development Assistance)를 결합한 국제 개발 협력 사업을 의미하는 것으로 개발도상국의 농촌 및 지역사회 발전을 지원하는 사업을 뜻합니다. (좌)‘한국형ODA’ 새마을운동, 우간다·캄보디아 거점삼아 외연 확대(연합뉴스, 2024-03-04) (우)‘해외로 간 새마을운동…개발도상국 援助모델로 떴다 (경제뉴스, 2014-10-21) 새마을ODA 사업 현황 새마을ODA 관련 기관들은 10개 기관은 사업시행계획 및 사업

도메인 특화 LLM의 산업별 AI 혁신 전략

2026년 IT 산업의 화두는 더 이상 ‘AI의 가능성’이 아닙니다. 이제는 각 산업에 맞게 최적화된 도메인 특화 언어 모델이 기업 경쟁력의 핵심으로 자리 잡고 있습니다. 범용 AI가 방대한 지식을 제공하는 데 강점을 가진다면, 도메인 특화 모델은 특정 산업의 언어와 규제, 업무 프로세스를 깊이 이해하여 정확성과 신뢰성을 보장합니다. 의료 현장에서는 환자의 기록과 임상 데이터를 기반으로 맞춤형 치료를 지원하고, 금융 분야에서는 복잡한 규제 준수 보고서를 자동화하며, 법률에서는 방대한 판례와 계약서를 빠르게 분석해 변호사의 의사결정을 돕습니다. 제조업에서는 설비 유지보수와 공급망 최적화에 활용되어 생산성과 품질을 동시에 끌어올립니다. 이제 AI는 단순히 ‘지식의 바다’를 항해하는 도구가 아니라, 각 산업의 깊은 항로를 안내하는 혁신의 나침반이 되고 있습니다. 이번 칼럼에서는 도메인 특화 언어 모델이 어떻게 산업별로 새로운 가능성을 열어가고 있는지, 그리고 기업들이 어떤 전략을 준비해야

빅데이터 분석 알고리즘 활용한 현장 위험성평가 방

1. 분석 배경 품질관리 인증 제도의 적용 범위가 지속적으로 확대되고 있으나 인증 업체의 관련 법규 위반 사례가 다수 발생하는 등 인증 제도에 대한 신뢰성이 저하되고 있습니다. 이에, 관리가 우수한 업체는 자체평가를, 주의관찰이 필요한 업체는 현장평가를 통해 차별화된 사후관리 체계를 마련하였으나 평가 대상 업체 선정 기준의 객관성 확보를 통한 효율적인 업무 프로세스 개선이 필요합니다. 1-1. 인증 후 사후관리 필요성 대두 품질관리 인증은 제품 및 서비스의 안전성과 품질을 보장하기 위한 중요한 제도이지만, 인증 업체의 관련 법규 위반 사례가 지속적으로 발생하면서 인증 제도 신뢰도가 하락하고 있습니다. 따라서, 인증 제도의 신뢰도를 회복하기 위해서 인증 업체의 사후 관리를 강화하는 것이 필수적입니다. 하지만, 현실적으로 모든 대상 업체에 대해 현장평가를 수행할 수 없기에 관리가 미흡한 업체는 현장평가를, 관리가 우수한 업체는 자체평가를 하여 차별화된 관리를 하고 있으나 매년 현장평가와

씨에스리, 2026년 공공 AX 프로젝트 본격 착수

씨에스리, 2026년 공공 AX 프로젝트 본격 착수 조세심판 AI 서비스 전면 실증 단계 진입 계획 발행일 : 2025-12-30 11:40 생성형 인동지능(AI) 전문기업 씨에스리(대표 이춘식)는 과학기술정보통신부와 정보통신산업진흥원(NIPA)이 추진하는 '공공 AX 프로젝트' 조세심판 분과에서 2차년도 사업을 2026년부터 본격 추진할 예정이라고 밝혔다. 씨에스리는 국무조정실 산하 조세심판원과 협력해 'AI 기반 범국민 조세불복 통합검색 및 사건조사서 작성지원 솔루션 개발·실증' 과제를 수행하고 있다. 1차년도 사업을 성공적으로 완료했으며, AI 학습과 서비스 구현을 위한 데이터 처리·활용 기반 구축 성과를 인정받아 1차년도 연차평가에서 '우수' 평가를 받았다. 이를 토대로 2차년도부터는 AI 기반 조세불복 서비스의 실질적인 구현과 현장 적용을 목표로 본격적인 개발 단계에 착수할 계획이다. 2차년도 사업 핵심은 대규모 데이터 기반 확충과 4대 핵심 서비스 전면 개발이다. 씨에스리

씨에스리, 공공 AX 프로젝트 1차년도 성과 가시화

씨에스리, 공공 AX 프로젝트 1차년도 성과 가시화 조세심판 AI 서비스 기반 구축 완료 발행일 : 2025-12-23 14:34 생성형 인공지능(AI) 전문기업 씨에스리(대표 이춘식)가 과학기술정보통신부와 정보통신산업진흥원(NIPA)이 추진하는 '2025년 공공 AX 프로젝트'를 통해 조세심판 AI 서비스 구현을 위한 핵심 기반 구축을 완료하며 1차년도 성과를 가시화했다. 본 프로젝트는 국무조정실 산하 조세심판원과 협력해 조세불복 절차 효율성과 접근성을 동시에 높이는 것을 목표로 한다. 조세심판 실무자를 대상으로는 사건조사서 작성과 자료 검토를 지원하는 업무 효율화 AI 솔루션을 제공하고, 국민을 대상으로는 조세불복 관련 정보를 보다 쉽게 이해하고 청구이유서를 작성을 지원하는 AI 기반 서비스를 구현하는 것이 특징이다. 주요 서비스로는 AI 기반 조세심판 사건조사서 및 청구이유서 작성지원 AI 기반 통합검색 및 리서치 지원 솔루션 등이 포함된다. 씨에스리는 이번 과제를 통해 조세심

카카오·미드저니·MS 사례로 보는 AI 네이티브 개발 플랫폼

소프트웨어 개발의 풍경이 빠르게 바뀌고 있습니다. 과거에는 기획자가 요구사항을 정의하고, 개발자가 코드를 작성하며, QA 팀이 테스트를 진행하는 식으로 단계가 분리되어 있었습니다. 하지만 이제는 AI가 이 모든 과정에 깊숙이 관여하며, 개발의 속도와 방식 자체를 재편하고 있습니다. AI 네이티브 개발 플랫폼은 단순히 새로운 도구를 도입하는 차원을 넘어, 개발 문화와 조직 운영 방식 전체를 AI 중심으로 재설계하는 패러다임 전환을 의미합니다. 작은 팀이 글로벌 성과를 내고, 대기업이 방대한 파이프라인을 최적화하는 사례들이 속속 등장하면서, AI 네이티브는 더 이상 선택이 아닌 필수가 되어가고 있습니다. 카카오의 SDLC 전 과정 AI 통합, 미드저니의 초경량 조직 운영, 그리고 글로벌 빅테크와 스타트업의 다양한 시도는 이 변화가 이미 현실임을 보여줍니다. 이번 글에서는 AI 네이티브 개발 플랫폼의 의미와 실제 사례들을 살펴봅니다. AI 네이티브 개발 플랫폼이란? AI 네이티브 개발 플

씨에스리, 성평등가족부 '가족친화 인증기업' 선정

씨에스리, 성평등가족부 '가족친화 인증기업' 선정 발행일 : 2025-12-16 11:15 씨에스리(대표 이춘식)는 성평등가족부가 주관하는 '2025 가족친화인증기업'으로 최종 선정됐다고 밝혔다. 이번 인증은 일·가정 양립을 위한 기업의 제도와 문화, 직원 복지 수준 등을 종합 평가해 부여되는 제도로, 씨에스리 조직 전반의 가족친화 정책 직원과 생활안정 지원, 근로환경 개선 노력이 긍정적으로 작용했다. 성평등가족부는 직장 내 가족친화 제도 정착과 건강한 조직문화 확산을 위해 매년 기업 및 공공기관을 대상으로 심사를 진행하고 있다. 씨에스리는 출산·육아기 직원 지원 체계를 강화해 왔으며, 모성보호 휴가 및 휴직 제도의 운영, 출산·육아 지원, 자녀학자금 지원 등 실질적인 부담 완화 정책을 꾸준히 확대해왔다. 직원과 배우자를 대상으로 한 가족 단위의 건강을 고려한 제도를 운영하며 안정적인 근로환경 구축에 힘써 왔다. 일·생활 균형을 위한 휴가 제도와 복지 정책도 강화했다. 연차 사용 장

스스로 일하는 AI, Agentic AI의 개념부터 기업 활용 사례

2025-12-09 by 정혜리 “ChatGPT에게 보고서 초안을 작성해달라고 했더니 정말 잘 써주더라.” 2023년 이후 우리가 흔히 하는 이야기입니다. 생성형 AI는 사용자가 요청하면 뛰어난 결과물을 만들어냅니다. 하지만 여기엔 전제 조건이 있습니다. 바로 먼저 요청해야 한다는 것입니다. 우리는 Siri에게 “내일 날씨 어때?”라고 물어보고, Alexa에게 “거실 불 꺼줘”라고 말합니다. 이들은 사용자 요청 기반(Reactive)로 우리의 명령을 기다립니다. 스스로 “내일 비가 올 것 같으니 우산 챙기라는 알림을 보내야겠다”거나 “주인이 집에 들어왔으니 선호하는 조명으로 자동 조절해야겠다”고 판단하지 않습니다. 기업 환경은 어떨까요? 우리는 AI에게 데이터 분석을 요청하고, 보고서 작성을 부탁하며, 고객 문의 답변을 맡깁니다. 하지만 “어떤 데이터를 분석할지”, “어떤 형식으로 보고서를 쓸지”, “어떤 고객에게 우선 응답할지”는 여전히 사람이 정합니다. AI는 뛰어난 실행자이지만

크레버스 씨큐브코딩, 데이터 분석 전문 솔루션 '빅재미' 도입

크레버스 씨큐브코딩, 데이터 분석 전문 솔루션 '빅재미' 도입 초·중등 데이터 리터러시 교육 본격 강화 디지털 전환과 인공지능(AI)이 빠르게 확산되는 가운데, 단순한 코딩 능력을 넘어 데이터를 해석하고 문제 해결에 활용하는 역량이 미래 핵심 경쟁력으로 부상하고 있다. 이러한 변화 속에서 크레버스 씨큐브코딩이 씨에스리의 데이터 분석 솔루션 '빅재미(BigZami)'를 교육 과정에 도입하며 데이터 기반 교육 강화에 나섰다. 많은 초·중등 학습자는 프로그래밍 문법에 익숙해지기까지 시간이 필요하며, 이로 인해 데이터 분석 가치를 체감하기 어렵다는 한계가 있었다. 빅재미는 이러한 문제를 해결하기 위해 엔트리처럼 블록을 연결하는 방식으로 데이터를 전처리·분석·시각화 할 수 있는 노코드 기반 플랫폼이 특징이다. 학생들은 복잡한 코드를 작성하지 않아도 실제 데이터를 탐색하고 상관관계 분석, 시각화 등을 직관적으로 수행할 수 있어 데이터 구조와 의미를 자연스럽게 이해하게 된다. 더 나아가 빅재미는

데이터 기반 의약품 취급자 위험도 분석사례(랜덤포레스트 분류모델)

의약품은 국민 건강을 지키는 데 필수적인 자원이므로, 이를 안전하고 효과적으로 관리하는 것은 보건의료 체계의 핵심 과제임. 특히 의약품을 실제로 다루는 취급자에 대한 모니터링은 환자 안전 보장, 유통 질서 확립, 잠재적 위험 요소 예방과 직결됩니다. 그러나 모든 취급자를 대상으로 전면적인 모니터링을 수행하기에는 인력, 시간, 자원 측면에서 한계가 존재합니다. 이러한 한계는 의약품 분야 뿐만 아니라 다양한 관리 영역에서 공통적으로 나타나는 문제이기도 합니다. 이에 따라 취급자를 ‘모니터링이 필요한 집단’과 ‘일반 집단’으로 구분하여 분석함으로써, 제한된 자원 속에서도 효과적인 관리 방안을 마련하고자 합니다. 1. 분석 배경 1-1. 의약품 취급자 관리 필요성 대두 의약품 취급자 관리의 필요성은 시대적 변화 속에서 더욱 강조되고 있습니다. 고령화와 만성질환 증가로 의약품 사용량은 지속적으로 늘어나고 있으며, 온라인을 통한 의약품 불법 거래나 신종 의약품 오남용 문제 또한 새롭게 등장하고

2025년 꼭 알아야 할 AI 변화: 일상·산업·기술 트렌드 총정리

AI는 더 이상 미래의 가능성이 아닙니다. 이미 산업 전반에 깊숙이 스며들며, 고객 경험을 재편하고 생산성을 높이며 새로운 경쟁 질서를 만들어내고 있습니다. 과거에는 일부 선도 기업만이 AI를 전략적으로 활용했지만, 이제는 모든 기업이 AI를 기반으로 운영 방식을 혁신해야 하는 시대가 되었습니다. AI는 단순히 효율성을 높이는 도구를 넘어, 비즈니스 모델 자체를 변화시키는 핵심 인프라로 자리 잡고 있습니다. 금융에서는 맞춤형 투자 전략을, 제조업에서는 스마트 팩토리를, 헬스케어에서는 개인화된 건강 관리 서비스를 가능하게 하며, 동시에 사이버 보안과 데이터 신뢰성 확보라는 새로운 과제를 던지고 있습니다. 이번 글에서는 ‘AI의 일상화’라는 거대한 흐름이 기업 운영과 산업 구조에 어떤 변화를 가져오고 있는지, 그리고 앞으로 어떤 전략적 기회를 열어줄 수 있는지를 심층적으로 살펴봅니다. AI는 더 이상 ‘특별한 기술’이 아니다 2025년 현재, 인공지능(AI)은 더 이상 특정 기업이나 연

공공데이터 개방 체계와 활용 사례 실전 가이드

2025-12-01 by 김유민 공공데이터는 오늘날 서비스 개발, 데이터 분석, 그리고 AI 프로젝트에서 빠지지 않는 핵심 키워드입니다. 정부·지자체·공공기관이 보유한 다양한 데이터를 적극적으로 개방하면서, 이를 기반으로 새로운 서비스를 만들거나 비즈니스와 정책 분석에 활용하는 사례가 꾸준히 증가하고 있습니다. 이 글에서는 공공데이터의 개념부터 개방 방식, 활용 사례, 그리고 실제 데이터가 개방되는 구조까지 체계적으로 살펴봅니다. 1. 공공데이터란 무엇인가? 1) 공공데이터의 정의 공공데이터는 공공기관이 업무를 수행하는 과정에서 생성·취득·관리하는 전자적 자료 전체를 의미합니다. 보고서, 보도자료, 홍보영상, 민원 녹음, 행사 사진 등 다양한 형태의 자료가 모두 이에 해당합니다. 이러한 데이터는 행정 활동의 결과물일 뿐 아니라, 산업·사회·연구 분야에서 활용할 수 있는 중요한 자산입니다. 2) 공공데이터 개방(Open Data)의 개념 공공데이터 개방은 국민과 기업이 공공데이터에 기

씨에스리, AI 기반 '공공 AX 프로젝트' 선정...조세불복 사건 처리 효율화 및 국민 권리구제 강화 추진

씨에스리, AI 기반 '공공 AX 프로젝트' 선정... 조세불복 사건 처리 효율화 및 국민 권리구제 강화 추진 조세심판원과 협력 RAG, 온톨로지 기반 AI 솔루션 개발...급증하는 조세불복 사건 처리 효율화 기여 납세자의 청구이유서 작성과 사건조사서 작성을 지원...국민 권리구제 접근성 획기적으로 개선 계획 발행일 : 2025-11-17 08:00 생성형 AI 전문기업 씨에스리(대표 이춘식)가 과학기술정보통신부와 정보통신산업진흥원(NIPA)이 추진하는 '2025년 공공 AX 프로젝트 사업' 조세심판 분과 과제에 선정돼, 국무조정실 산하 조세심판원과 함께 AI 기반의 공공서비스 혁신에 나선다. 이번 공공 AX 프로젝트 사업은 공공부문에 AI를 선도적으로 접목해 국민의 AI 일상화 및 공공 분야의 AI 대전환(AX)을 가속화하는 것을 목표로 한다. 이에 따라 정부는 민관협력을 통해 국민이 체감할 수 있는 공공부문 AX를 위한 AI 솔루션을 개발·실증해 부처 현장 적용 및 확산을 추진한

씨에스리 '2025 CSLEE 오픈 세미나', 데이터 기반 AI 방향 제시하며 성료

씨에스리 '2025 CSLEE 오픈 세미나', 데이터 기반 AI 방향 제시하며 성료 산업·공공 분야 관계자 약 200명 이상 참석… 현업 적용 사례 중심 발표에 호평 발행일 : 2025-11-24 15:13 지난 21일 서울 삼성동 코엑스 콘퍼런스룸에서 '2025 씨에스리 오픈세미나'가 개최됐다. 씨에스리(대표 이춘식)가 주최한 '2025 CSLEE Open Seminar'가 지난 21일 코엑스에서 외부 기업 및 기관 관계자들의 뜨거운 관심 속에서 성황리에 개최됐다. 이번 세미나는 '데이터 기반 AI, AI를 가능하게 하는 데이터란?'을 주제로, AI 기술과 데이터 분석을 실제 업무에 적용하며 축적한 실질적 인사이트와 노하우를 공유하고, 관련 리더와 실무자들이 현장에서 체감하는 과제들을 공유하는 뜻깊은 자리로 마련됐다. 외부 기업과 기관 소속 관리자와 실무자, 관련 기관 전문가 등 200여명 이상이 참석해 자리를 빛냈으며, 현업 경험과 실제 적용 사례가 어우러진 수준 높은 강연들로

2025 씨에스리 오픈 세미나 현장스케치 <1부: 내부 임직원>

11월 21일, 코엑스 327호에서 열렸던 2025 CSLEE Open Seminar가 무사히 끝났어요! 와… 길다면 길고, 짧다면 또 순식간이었던 그 하루. 지금부터 현장스케치 가보시죠~!! 아침 8시 30분, 운영팀 집합! 한 달 동안 빡세게 준비하던 오픈세미나 당일! 운영팀은 아침 일찍 코엑스에 도착했어요. 1층 로비 DID 화면에 저희 세미나가 딱! 떠 있는 거 보고 "오 드디어 진짜 한다!" 느낌 확 왔어요 ㅋㅋ 세미나는 10시 시작이라 처음엔 운영팀과 발표자분들만 와서 자리 텅 비었지만, 시간이 가까워지니 씨에스리 임직원분들 속속 도착! 오전 세션은 내부 임직원 대상 세미나로, 약 70명 정도 신청해주셔서 좌석이 꽤 꽉 찼어요. 커피는 없었지만… 다들 생수 들고 집중모드 ON!! 아침부터 열정 대단합니다ㅎㅎ 그리고 오늘의 사회자 빅데이터&AI컨설팅팀의 최종현 사원!! 아주 늠름하고 든든했어요~~ 10시가 되자 대표님이 오픈 멘트와 함께 회사의 현재, 앞으로의 방향에 대해

2025 씨에스리 오픈 세미나 현장스케치 <2부: 외부인사 참여>

11월 21일, 코엑스 327호에서 열렸던 2025 CSLEE Open Seminar 오전은 준비운동이었어요~! 오후부터가 진짜 세미나 시작! 현장 분위기 제대로 느껴보시죠 오전 세션에 이어, 오후에는 외부 참석자분들도 합류하면서 분위기가 한층 더 활기찼어요~ 저도 빠르게 점심을 먹고 와서 오후 세션 준비 완료! 발표를 준비하는 대표님의 뒷모습은... 고독했어요 고독해!!ㅎㅎ 오후 세션 시작! 오후 2시, 벌써부터 많은 외부 참석자분들이 도착! 참석자 방명록에 서명도 받고, 명찰도 드리고, 발표 자료집도 책자로 만들어 배포했어요. 각 분야의 기관과 기업에서 오신 외부 참석자만 약 140명을 넘어, 전체 참여인원은 200명 정도! 하루 종일 세미나장이 꽉 찼습니다. 일찍 오신분들은 발표자료를 미리 보고계시기도 하더라구요. 좌석도 빽빽하게 차고, 현장은 이미 후끈~ 세미나가 점심 직후라 그런지 커피, 쿠키, 빵 등 간식을 야무지게 챙겨 들어가시는 분도 많았어요. 2부 사회는 정병섭

재정 데이터로 분석한 'K-Culture 콘텐츠 산업'의 성장과 정책 지원

2025-11-24 by 씨에스리 김다영 BigZami로 분석한 재정 데이터로 본 K-Culture는 한국의 문화 콘텐츠 산업이 글로벌 시장에서 큰 영향을 미치고 있음을 보여주는 주요 분야입니다. K-POP, K-드라마, K-영화, K-게임 등 한국의 다양한 문화 콘텐츠가 전 세계적으로 큰 인기를 끌며, 한국의 문화적 아이덴티티를 확립하는 중요한 역할을 하고 있습니다. 이번 분석 내용에서는 BigZami 솔루션을 사용하여, 한국 콘텐츠 산업에 대한 정부 지원 재정 데이터를 분석하고, 이 분석이 K-Culture 성장에 어떤 기여를 했는지 구체적으로 살펴보겠습니다. 1. 데이터 불러오기 분석에 사용된 데이터는 중앙정부 > 상세재정통계 > 결산 > 세입/세출 > 세출/지출 결산 현황에서 다운로드한 2007~2023년 회계연도의 지출 데이터입니다. 이 데이터는 정부의 K-Culture 콘텐츠 산업에 대한 재정 지원 현황을 확인하는 데 중요한 자료로 사용됩니다. BigZami는 이 데이터를

병원 밖에서 시작되는 AI의료 혁신: 디지털 헬스케어 트렌드 완전정리

의료의 미래는 더 이상 병원 안에서만 만들어지지 않습니다. 스마트워치가 심박수를 알려주고, AI가 유전체 데이터를 분석해 질병을 예측하며, 디지털 트윈이 수술 결과를 미리 보여주는 시대가 열리고 있습니다. 디지털 헬스케어는 치료 중심에서 예방 중심으로 의료 패러다임을 바꾸며, 우리의 일상 속 건강 관리 방식을 혁신하고 있습니다. 이번 글에서는 AI 정밀의료, 웨어러블 혁신, 글로벌 협력 사례까지, 지금 가장 뜨거운 디지털 헬스케어 트렌드를 살펴봅니다. 과거 의료는 대부분 증상이 나타난 뒤 치료하는 방식에 집중했습니다. 하지만 팬데믹 이후 의료 패러다임은 빠르게 변화하고 있습니다. 이제는 병원에 가지 않아도 스마트폰 앱과 웨어러블 기기를 통해 건강 상태를 실시간으로 확인하고, 이상 신호를 조기에 발견할 수 있습니다. 예를 들어, 스마트워치가 심박수 변화를 감지해 부정맥 가능성을 알려주거나, 수면 앱이 수면 무호흡 증상을 기록해 병원 진료를 권유하는 식입니다. 이러한 변화는 의료를 단순

[공유] 제3편, AI와 공공기관 보안체계 전환 ― 데이터관리체계 혁신이 필요한 이유

AWS DMS로는 불가능했던 복잡한 전환, CS-MIG로 해결하다

전 세계 클라우드 인프라 시장에서 AWS가 30%의 점유율로 선두를 달리고 있으며, Azure(20%)와 Google Cloud(13%)가 뒤따르는 현재 상황은 클라우드 시장의 치열한 경쟁 구도를 보여줍니다. 이러한 클라우드 확산과 함께 기업들의 디지털 혁신 역시 가속화되고 있습니다. 특히 데이터 마이그레이션은 기업의 핵심 전략으로 자리잡으며, 관련 시장 규모도 폭발적인 성장세를 보이고 있습니다. 클라우드 마이그레이션 서비스 시장은 2024년 5,419억 달러에서 2025년 6,511억 달러로 확대될 것으로 전망되며, 2033년까지 연평균 16.78%의 높은 성장률을 기록할 것으로 예상됩니다. 이는 단순한 수치상의 증가를 넘어, 데이터 전환 분야가 차세대 비즈니스의 핵심 동력으로 부상하고 있음을 의미합니다. 이러한 상황 속에서 현재 국내외 기업들은 비용 효율성을 위해 고가의 해외 솔루션에서 국산 대안으로 전환하는 경향을 보이고 있으며, 서비스 중단 시간을 최소화하며 온프레미스에서 클

스마트홈, 집이 운영체제가 되는 시대

2025년, 집은 더 이상 단순한 공간이 아닙니다. 스마트홈은 이제 하나의 ‘운영체제’처럼 작동하며, 우리의 일상과 기술을 자연스럽게 연결하는 플랫폼으로 진화하고 있습니다. AI, IoT, 빅데이터, 클라우드 기술이 집 안 곳곳에 스며들며, ‘살기 좋은 집’의 기준이 바뀌고 있습니다. 스마트홈은 단순한 자동화 시스템을 넘어, 인간 중심의 디지털 혁신을 실현하는 핵심 인프라로 자리 잡고 있습니다. 기술이 집을 이해한다: 스마트홈의 핵심 기술 스마트홈의 중심에는 AI 기반 자동화와 사물인터넷(IoT)이 있습니다. 센서와 연결된 기기들은 사용자의 행동 패턴을 학습하고, 상황에 맞게 조명·온도·가전제품을 자동으로 제어합니다. 예를 들어, 아침 7시에 알람이 울리면 커튼이 열리고, 커피머신이 작동하며, 뉴스가 스피커로 재생되는 일련의 흐름은 더 이상 SF가 아닙니다. AI 보안 시스템: 얼굴 인식·움직임 감지·원격 모니터링으로 집을 지키는 기술 스마트 에너지 관리: 전력 사용량을 분석해 자동

씨에스리, '제1회 대한민국 인공지능 혁신대상' 종합대상 수상

씨에스리, '제1회 대한민국 인공지능 혁신대상' 종합대상 수상 - 혁신적 AI 기술력과 인간 중심 경영으로 주목 - 발행일 : 2025-11-11 10:34 윤은기 한국협업발전협회장, 강병준 전자신문 대표, 이춘식 씨에스리 대표, 안종배 국제미래학회장(왼쪽부터)이 기념촬영했다. 씨에스리(대표 이춘식)는 지난 10일 오후 3시 서울 여의도 국회박물관에서 열린 '제1회 대한민국 인공지능 혁신대상' 시상식에서 '종합대상'을 수상했다고 밝혔다. '대한민국 인공지능 혁신대상'은 기술 혁신을 넘어 인간 중심의 'K-AI 휴머니즘'을 구현할 혁신 사례를 발굴하는 데 목적을 두고 제정된 상으로, AI 기술 발전과 더불어 인류와 사회에 공헌하는 기업·기관·개인을 선정해 포상한다. 올해 행사는 대한민국 인공지능 혁신대상 위원회가 주최하고, 전자신문, 국제미래학회, 대한민국 인공지능포럼, 국회미래정책연구회가 공동 주관했으며, 과학기술정보통신부·산업통상자원부 등 정부 주요 부처가 후원했다. 종합대상은 전

AI로 연결되는 데이터 혁신의 현장, 씨에스리 오픈세미나에 초대합니다!

CSLEE Open Seminar 2025 개최 안내 AI와 데이터의 관계, 그리고 그 안에서 만들어지는 ‘진짜 혁신’에 대해 궁금하신가요? 씨에스리가 오는 11월 21일(금) 오후 2시, 코엑스 컨퍼런스룸(남) 327호에서 「CSLEE Open Seminar 2025」를 개최합니다. 이번 세미나는 '데이터기반 AI, AI를 가능하게 하는 데이터란?'이라는 주제로, AI와 데이터 분석을 실제 업무에 적용하면서 얻은 실질적 인사이트와 노하우를 공유하는 자리로 마련되었습니다. 사전등록 바로가기 2025 씨에스리 오픈 세미나 신청 -행사 기간: 25/11/21(금) 13:30 ~ 17:00 -행사장 주소: 서울시 코엑스 3층 컨퍼런스룸(남) 327호 -문의 사항: [email protected] [안내 사항] *현장에 간단한 다과 및 음료가 마련되어 있습니다. *주차료를 지원하고 있지 않으므로, 가급적 대중 교통 이용 바랍니다. *등록이 확정된 분께는 세미나 시작 전 전화 및 문자로 안

AI 시대 공공기관 정보화조직 개편 방향과 핵심 전략

2025-10-10 by (주)씨에스리 전혜경부대표 (정보관리기술사/컴퓨터시스템응용기술사, [email protected]) 2023년 ChatGPT의 등장은 단순한 기술적 혁신을 넘어 공공행정의 근본적 변화를 촉발했습니다. 생성형 AI는 더 이상 미래의 이야기가 아닌 현재 진행형의 현실이 되었고, 이는 전자정부 정보화조직의 역할과 위상에 대한 근본적인 재검토를 요구하고 있습니다. 본 글에서는 지난 50년간의 국가정보화 여정을 되짚어보고, 현재 우리가 직면한 전환점의 의미를 분석하며, 공공기관 정보화 거버넌스가 나아가야 할 방향을 제시하고자 합니다. 정보화 패러다임의 세 번째 전환점 산업사회에서 지능정보사회로 <패러다임 변곡점 발생과 지능화 시대로의 진전> * 출처: 한국정보화진흥원(2017a: 15) 재인용 우리는 지금 세 번째 큰 전환을 목격하고 있습니다. 산업사회에서 기계가 핵심 수단이었다면, 정보사회에서는 컴퓨터와 인터넷이 그 자리를 대신했습니다. 그리고 지금, 지능정보사회

2025년 국정자원 화재가 남긴 교훈: 공공기관이 지금부터 해야 할 것은

모든 사고를 예방할 수 없지만, 영향은 최소화할 수 있다 2025-10-10 by (주)씨에스리 전혜경부대표 (정보관리기술사/컴퓨터시스템응용기술사, [email protected]) 2025년 9월, 국가정보자원관리원에서 발생한 화재로 647개 정부 시스템이 동시에 중단 되었습니다.(647대에서 더 증가 되었다고 함) 그러나 이 사건에서 우리가 주목해야 할 것은 '화재 발생' 자체가 아닙니다. 화재, 정전, 설비 장애 등 예기치 못한 사고는 언제든 발생할 수 있습니다. 정보시스템은 이 외에도 장애에 대한 정말 많은 위협요소가 있어서 모든 사고를 예방하는 것은 현실적으로 불가능에 가깝습니다. 그러니 가장 중요한 것은 알려진 위협요인을 철저히 진단하여 정보시스템의 취약점을 사전에 제거하고 예방하는 것이며, 그럼에도 사고가 발생할 경우에는 서비스의 복구 속도와 정상화 능력을 얼마나 빠르고 안정적으로 확보하느냐가 핵심입니다. 현재 정보시스템 장애는 재난으로 등록됨에 따라 정보시스템 운영에

씨에스리, LH주거복지정보에 데이터분석 솔루션 '빅재미' 공급

발행일 : 2025-10-16 12:28 주거복지 업무데이터 통합 관리 및 분석 역량 강화 지원… AI 기반 기능 고도화 계획 씨에스리(대표 이춘식)는 데이터 분석 솔루션 '빅재미(BigZami)'를 LH주거복지정보에 공급했다고 밝혔다. 이번 도입은 LH주거복지정보가 데이터를 보다 체계적으로 관리하고 분석 역량을 강화하기 위해 추진된 것이다. 빅재미는 데이터 수집부터 전처리, 분석, 시각화까지 전 과정을 하나의 플랫폼에서 수행할 수 있는 솔루션이다. 여러 프로그램을 따로 사용할 필요 없이 하나의 시스템으로 데이터를 통합 관리할 수 있어, 반복적이고 시간이 많이 소요되는 데이터 업무를 크게 줄일 수 있다. 이를 통해 필요한 분석 결과를 빠르게 확인하고 활용할 수 있다. 또 빅재미는 다양한 분석 템플릿과 모델 설계 기능을 제공해, 사용자가 손쉽게 데이터를 가공하고 맞춤형 분석을 적용할 수 있다. 실무자는 단순한 데이터 조회를 넘어, 실제 현업 환경에서 적용 가능한 분석 결과를 도출하고,

AI 인프라 경쟁, 기술 패권의 새로운 전장

글로벌 IT 산업은 초거대 AI 모델의 확산과 함께 연산 자원, 데이터 처리 능력, 에너지 효율성을 중심으로 한 AI 인프라 확보 경쟁이 본격화되고 있습니다. 특히 한국은 울산과 서울을 중심으로 세계적 기술 기업들과 협력하며 AI 인프라 허브로서의 전략적 위상을 강화하고 있습니다. 기술의 미래를 이해하는 데 있어, 그 기반이 되는 인프라를 함께 살펴보는 것은 매우 중요한 관점입니다. AI 시대의 경쟁력은 기술력뿐 아니라 이를 뒷받침할 수 있는 물리적·전력적·산업적 기반에서 비롯됩니다. 이번 글에서는 삼성전자, SK그룹, OpenAI 등 주요 기업들이 어떤 방식으로 AI 인프라를 구축하고 있는지, 그리고 이러한 흐름이 산업 전반에 어떤 의미를 갖는지 살펴보겠습니다. 글로벌 IT 산업은 기술 혁신의 속도만큼이나 인프라 경쟁의 열기가 뜨겁습니다. 특히 인공지능(AI) 기술의 급속한 발전은 단순한 알고리즘 경쟁을 넘어, 데이터 처리 능력과 연산 자원 확보를 위한 인프라 전쟁으로 확산되고 있

몰입형 콘텐츠 시대를 여는 텍스트-투-비디오 생성 AI 동향

저자 이광호 최근 소셜 미디어에서 화제를 모은 유리 과일 ASMR 숏폼 영상을 보신 적 있으신가요? 투명한 유리로 만든 블루베리나 딸기, 수박 등을 칼로 썰면 실제 유리가 깨지는 듯한 소리와 함께 반짝이는 단면이 드러나는 이색적인 ASMR 콘텐츠입니다. 시각과 청각을 동시에 자극하는 이 몰입형 영상들은 각각 수백만에서 수천만 뷰를 기록할 정도로 폭발적인 인기를 끌고 있습니다. 놀랍게도 이 영상들은 실제 촬영이 아닌 AI가 만들어낸 가짜 영상으로, 현실에서는 불가능한 장면을 생생하게 구현해낸 사례입니다. 이러한 몰입형 콘텐츠의 유행은 생성형 비전 AI 기술이 창작의 지평을 넓히며 새로운 감각 경험을 선사하고 있음을 보여주는 흥미로운 사례입니다. 1. 생성형 비전 AI와 텍스트-투-비디오(Text-To-Video) Make-A-Video Method, (사진: Make-A-Video: Text-to-Video Generation without Text-Video Data 논문 발췌) 위

ESG 테크, 기술로 지속가능성을 설계하다

기술 중심의 산업 구조 속에서 ESG(Environmental, Social, Governance) 경영은 더 이상 선택이 아닌 필수 전략으로 자리잡고 있습니다. 특히 IT 업계에서는 ESG 목표를 실현하기 위한 기술적 접근이 기업의 지속가능성과 장기적 경쟁력 확보에 핵심적인 역할을 하고 있습니다. AI, IoT, 클라우드, 블록체인 등 다양한 IT 기술은 탄소 배출 감축, 포용적 기술 환경 조성, 투명한 지배구조 구축 등 ESG 각 영역에서 실질적인 성과를 창출하고 있으며, 글로벌 기업들은 이를 기반으로 새로운 성장 동력을 확보하고 있습니다. 이번 글에서는 ESG 테크의 주요 기술과 적용 사례를 중심으로, IT 산업이 어떻게 책임 있는 혁신을 실현하고 있는지 살펴봅니다. ESG 테크, 기술로 지속가능성을 설계하다 기술은 이제 단순한 혁신을 넘어, 더 나은 세상을 만드는 도구가 되고 있습니다. ESG(Environmental, Social, Governance) 경영이 기업의 핵심

금융·유통·헬스케어까지, K8s 데이터 플랫폼 활용 사례와 전망

클라우드 네이티브 기술은 컨테이너, 마이크로서비스, 쿠버네티스(K8s) 등 혁신적 요소를 바탕으로 IT 산업의 패러다임을 근본적으로 변화시키고 있습니다. 이 기술은 데이터 처리와 분석의 효율성을 극대화하며, 금융·유통·헬스케어 등 다양한 산업에서 실시간 대응력과 확장성, 자동화된 운영을 통해 기업의 경쟁력을 크게 높이고 있습니다. 특히 K8s 기반 데이터 플랫폼은 유연한 아키텍처와 자동화된 오케스트레이션, 견고한 보안 체계로 복잡한 데이터 워크로드를 안정적으로 지원합니다. AI/ML, 엣지 컴퓨팅, 서버리스 등 미래 기술과의 융합이 가속화되며, 클라우드 네이티브는 디지털 전환과 비즈니스 혁신의 핵심 인프라로 자리잡고 있습니다. 앞으로도 자동화, 지속가능성, 멀티클라우드 전략, 보안 등 다양한 분야에서 진화가 이어질 전망입니다. I. 들어가는 말 클라우드 기술은 현대 IT 산업 발전에 기여하는 핵심 동력으로 자리잡고 있습니다. 특히 클라우드 네이티브 환경은 컨테이너, 마이크로서비스,

VMware 대체 솔루션 분석과 전환 전략

박진산_컴퓨터시스템응용기술사 가상화 기술은 서버, 네트워크, 스토리지 자원을 효율적으로 활용하는 기반 기술이며, VMware는 이 분야의 선두주자이다. 그러나 브로드컴의 VMware 인수 이후 라이선스 정책이 영구 라이선스에서 코어 단위 구독제로 변경되면서 기업의 비용 부담이 급증했다. 이에 따라 기업들은 VMware 대체 솔루션을 적극 검토하고 있다. 국내외 여러 기업들이 Nutanix, Harvester와 같은 대체 솔루션으로 성공적으로 전환하고 있으며, 이를 통해 비용 절감, 벤더 종속성 탈피, 클라우드 네이티브 환경 구축이라는 전략적 목표를 달성하고 있다. 다만 성공적인 전환을 위해서는 면밀한 현황 분석, 파일럿 테스트, 단계적 마이그레이션 및 기술 인력 내재화 등의 체계적 준비가 필수적이다. 이를 통해 장기적으로 기업 맞춤형 인프라 전문가 육성 및 비용 효율적이고 안정적인 IT 환경을 구축할 수 있을 것이다. I. 가상화 기술의 발전과 VMware 라이선스 정책 변화에 따른

첨단 모빌리티, 기술이 바꾸는 이동의 미래

자동차 산업은 현재, 기술 중심의 근본적인 전환기를 맞이하고 있습니다. 전기차의 대중화, 자율주행 기술의 상용화, 그리고 차량을 소프트웨어로 정의하는 SDV(Software Defined Vehicle)의 부상은 단순한 기능 개선을 넘어 자동차의 개념 자체를 변화시키고 있습니다. 이러한 변화는 단지 자동차 제조사만의 과제가 아닙니다. 모빌리티 기술은 도시 인프라와 산업 구조, 그리고 일상생활 전반에까지 영향을 미치며 새로운 생태계를 형성하고 있습니다. 특히 CES 2025를 통해 확인된 글로벌 흐름은 모빌리티가 더 이상 단순한 ‘이동 수단’이 아니라, 디지털 플랫폼으로 진화하고 있음을 보여주고 있습니다. 이번 글에서는 ‘첨단 모빌리티’라는 키워드를 중심으로, 기술이 자동차를 어떻게 재정의하고 있는지, 그리고 주요 기업들이 이러한 변화에 어떤 전략과 기술로 대응하고 있는지를 다양한 관점에서 살펴보겠습니다. 2025년, 모빌리티는 단순한 '이동 수단'을 넘어 지능형 플랫폼으로 진화하고

클라우드 SaaS 애플리케이션 유형과 구현 시 필수 고려 사항

김성헌 기술사 Software-as-a-Service(SaaS)는 소프트웨어 제공 방식의 혁신적인 변화를 대표하는 비즈니스 모델입니다. 여기서 중요한 점 두 가지는 'as-a-Service'라는 표현에서 알 수 있듯이 클라우드 기반의 서비스라는 점과 비즈니스 모델이라는 점입니다. 많은 사람들이 이 부분을 헷갈려 하거나 잘못 이해하곤 합니다. 가령, "소프트웨어를 인터넷으로 접속할 수 있게 해주면 SaaS인가요?"와 같은 단순한 접근을 하는데, 이런한 방식은 대부분 실패로 이어지게 됩니다. 또한 "(기술적으로) SaaS를 만들면 되는 것이 아닌가요?" 라는 식의 기술 위주의 접근도 매우 위험합니다. SaaS는 위의 정의에서 언급했듯이 단순한 기술이 아니라 '비즈니스 모델'입니다. 구체적이고 명확한 비즈니스 모델이 정립되지 않으면 SaaS로서 제대로 동작할 수 없습니다. 따라서 SaaS 비즈니스를 하기 위해 사전에 알아야 할 사항, SaaS의 유형 그리고 각 유형별 구현 시 준비해야할

모놀리식 아키텍처부터 MSA까지, 디지털 시대의 구조 설계 흐름 - 클라우드 서버 아키텍처

박수용 기술사 요즘은 스타트업을 시작하든, 개인 웹사이트를 만들든, 디지털 서비스를 구축하는 일에서 "클라우드 서버 아키텍처"는 중요한 기초 중 하나입니다. 그런데 ‘아키텍처’라는 단어만 들어도 왠지 어렵고 전문가만 다루는 영역처럼 느껴지는 분들이 많습니다. 이 글에서는 비전공자도 이해할 수 있도록, 클라우드 서버 아키텍처의 대표적인 세 가지 형태인 “모놀리식 (Monolithic Architecture), 3계층(Three-Tier Architecture), 마이크로서비스(MSA: Microservices Architecture)”가 어떻게 발전해왔는지, 그 흐름과 원인을 구체적으로 풀어보겠습니다. 1. 모놀리식 아키텍처(Monolithic Architecture) 단일 건물 안에 모든 기능이 몰려 있는 원룸 구조 모놀리식 아키텍처는 마치 원룸형 건물과도 같습니다. 이 원룸 안에는 부엌, 침대, 책상, 세면대, 화장실까지 모든 공간이 하나의 방 안에 다 들어가 있습니다. 벽도 없고

RAG 기반 GenAI 애플리케이션 아키텍처와 AWS 구현 전략

김성헌 기술사 최근 몇 년 사이, 생성형 인공지능(Generative AI)은 기술 분야 전반에서 가장 주목받는 혁신의 중심에 서 있습니다. OpenAI의 ChatGPT가 대중적인 인기를 끌면서, 대규모 언어 모델(Large Language Model, LLM)을 중심으로 하는 인공지능 활용이 급속히 확산되었으며, 이는 단순한 기술을 넘어 기업 경영, 업무 프로세스 자동화 등 다방면에 걸친 영향을 미치고 있습니다. 특히, 검색 증강 생성(Retrieval-Augmented Generation, RAG) 기법의 대두는 기존의 언어 모델이 갖고 있던 환각(hallucination) 문제를 줄이고, 최신성과 정확성을 확보하는 데 효과적인 대안으로 자리잡았습니다. 이 글에서는 생성형 AI의 최신 트렌드와 함께, RAG 기법의 다양한 형태, 프레임워크 비교, 그리고 AWS 기반에서의 구현 전략까지 전반적으로 다루어 보고자 합니다. 1. RAG의 개념 및 유형 검색 증강 생성(RAG)은 대규모

씨에스리, '산업AI EXPO 2025' 참가...데이터 분석 RPA 솔루션 '빅재미' 소개

씨에스리, '산업AI EXPO 2025' 참가...데이터 분석 RPA 솔루션 '빅재미' 소개 발행일 : 2025-08-22 12:39 씨에스리(대표 이춘식)는 자사 데이터 분석 RPA 솔루션 '빅재미(BigZami)'를 오는 9월 3일부터 5일까지 서울 코엑스 마곡 컨벤션센터에서 열리는 '산업AI EXPO 2025(Industrial AI Expo 2025)'에서 소개한다고 밝혔다. 산업AI EXPO는 제조, 에너지, 물류, 건설 등 다양한 산업 분야의 인공지능(AI) 활용 기술과 실제 적용 사례를 공유하는 국내 대표 산업 AI 전시회다. 산업 현장의 디지털 전환을 지원하는 기술과 솔루션이 한자리에 모이는 이번 행사에는 산업용 AI 알고리즘, 예지보전, 공정 최적화, 스마트 팩토리, 엣지 AI 등 폭넓은 분야 기술들이 소개될 예정이다. 빅재미는 복잡한 코딩 없이도 데이터를 수집, 전처리, 분석, 시각화, 리포트 작성까지 한 번에 처리할 수 있는 분석 자동화 솔루션으로, 반복적인 분석

All on AI: 산업 전반을 재편하는 인공지능 중심 전략

불과 몇 년 전만 해도 인공지능(AI)은 특정 분야의 자동화 도구로 여겨졌습니다. 하지만 지금은 상황이 완전히 달라졌습니다. AI는 더 이상 기술 부서의 실험적 프로젝트가 아니라, 기업의 전략적 방향성과 운영 체계를 근본적으로 재편하는 핵심 요소로 자리 잡고 있습니다. 특히 생성형 AI의 등장 이후, 콘텐츠 제작, 고객 응대, 의사결정, 제품 개발 등 거의 모든 비즈니스 영역에서 AI 중심의 사고와 구조 전환이 빠르게 진행되고 있습니다. 이러한 흐름은 단순한 기술 도입을 넘어, 조직 전체가 AI를 기반으로 작동하는 방식으로 변화하고 있다는 점에서 ‘All on AI’라는 키워드로 요약됩니다. 이번 글에서는 Microsoft, Mayo Clinic, Shopify 등 글로벌 기업들이 어떻게 AI를 전략적으로 활용하고 있는지, 그리고 이러한 변화가 각 산업에 어떤 영향을 미치고 있는지를 사례 중심으로 깊이 있게 살펴봅니다. 2025년 IT 산업의 핵심 키워드는 단연 ‘All on AI’

클라우드 SaaS 애플리케이션 구현 방법: 아키텍처 설계부터 운영 전략까지

전영길 기술사 SaaS는 단순한 소프트웨어 제공 모델이 아니라, 클라우드 인프라 위에서 동작하는 하나의 완성된 운영 체계다. 급변하는 디지털 환경에서 기업들이 민첩성과 경쟁력을 유지하기 위해서는 SaaS 모델로의 전환이 선택이 아닌 필수가 되고 있다. 본 리포트는 SaaS 애플리케이션 구현 시 필수적으로 고려해야 할 기술적 구성 요소와 운영 전략을 체계적으로 정리했다. 아키텍처, 멀티 테넌시, 보안 격리, 운영 자동화, DevOps 전략 등을 중심으로, 실전 구축 경험에 기반한 실용적인 인사이트를 제공한다. 특히 SaaS 구현의 핵심인 Control Plane과 Application Plane의 분리, 다양한 테넌시 모델의 장단점, 그리고 자동화된 온보딩 및 과금 시스템 구축에 이르기까지 전체 SaaS 생태계를 구성하는 요소들을 상세히 다룬다. 단순히 기술적 구현 방법론을 넘어, 비즈니스 모델과 운영 전략까지 통합적으로 접근함으로써, 지속가능하고 확장 가능한 SaaS 시스템 구축을

[AI PC 시대] 컴퓨팅의 새로운 기준이 되다_MS, 삼성, 인텔

2025년, PC 시장은 단순한 성능 경쟁을 넘어 '지능형 컴퓨팅'이라는 새로운 패러다임으로 진입하고 있습니다. 그 중심에는 바로 AI PC가 있습니다. AI PC는 인공지능 연산을 위한 전용 프로세서 NPU(Neural Processing Unit, 신경망 처리 장치)를 탑재해, 클라우드에 의존하지 않고도 다양한 AI 기능을 로컬에서 실시간으로 처리할 수 있는 차세대 컴퓨터입니다. 기존의 PC가 단순히 작업을 수행하는 도구였다면, AI PC는 사용자의 의도를 이해하고 상황에 맞는 판단과 제안을 제공하는 디지털 파트너로 진화하고 있습니다. 이제 컴퓨터는 사용자가 무엇을 하려는지 먼저 파악하고, 필요한 정보를 정리하거나 콘텐츠를 생성하는 능동적인 역할을 수행합니다. 1. 기술적 배경과 핵심 구성 AI PC의 핵심은 온디바이스(On-device) AI 처리 능력입니다. 이는 클라우드 기반 AI 서비스와 달리, 인터넷 연결 없이도 빠르고 안전하게 AI 기능을 수행할 수 있다는 점에서 큰

생성형 AI 활용을 위한 아키텍처 구현 방법

류신 기술사 생성형 인공지능(이하 생성형 AI)은 최근 문장, 이미지 등의 다양한 컨텐츠를 자동으로 만들어 낼 수 있는 기술로 주목받고 있다. 챗봇, 디자인, 코딩 등에서 광범위하게 활용되며 일상과 산업 전반에 빠르게 확산되고 있다. 본고에서는 이러한 생성형 AI의 활용을 위해서 집이나 회사에서 거대 언어모델(이하 LLM)에 대해서 빠르고 쉽게 아키텍처를 구현할 수 방법에 대해 설명하고자 한다. 아키텍처 구현절차를 간단하게 살펴보고 직접 생성형AI를 구현해보도록 하겠다. 1. 생성형 AI 아키텍처 구현절차 생성형 AI 아키텍처는 목적과 구현 방식에 따라 다양하지만 일반적으로 아래와 같은 절차로 이루어 진다. 모니터링, 로깅, 배포 절차 등 운영 시에 요구되는 절차는 제외하였다. 가. 요구사항 정의 용도에 대해서 명확하게 설정한다. 응답속도, 사용자 수, 품질 등에 따라 요구되는 H/W, 애플리케이션의 수준이 달라지게 된다. 나. 인프라 구축 생성형 AI의 인프라의 구축 방법에는 클라

디지털 휴먼과 아바타: 인간을 닮은 기술의 현재와 미래

상상의 영역에만 머물렀던 인간과 디지털 존재 간의 상호작용이, 이제는 다양한 산업 속 실질적인 협업의 형태로 구현되고 있습니다. 실제 사람과 유사한 외형과 언어적 표현, 그리고 감정까지 전달하는 디지털 휴먼과 아바타의 등장은 단지 기술적 혁신에 그치지 않고, 우리가 소통하고 일하는 방식에 대한 근본적인 질문을 던지는 새로운 전환점이 되고 있습니다. 이번 글에서는 인간을 닮아가는 디지털 존재의 기술적 기반과 실제 적용 사례를 살펴보고, 이들이 만들어가는 새로운 디지털 정체성의 의미와 사회적 영향력에 대해 함께 알아보겠습니다. 1. 개념 정의와 기술적 배경 디지털 휴먼(Digital Human)과 아바타(Avatar)는 인간과 유사한 외형과 행동을 구현하는 가상 존재로, 최근 AI 기술, 3D 모델링, 실시간 렌더링, 자연어 처리(NLP) 등의 발전과 함께 다양한 산업에서 주목받고 있습니다. 디지털 휴먼 실제 사람처럼 보이는 3D 캐릭터에 인공지능을 접목하여 음성 인식, 표정 표현, 대

AWS EKS 구축 시 VPC CNI 설정 전략: 세컨더리 IP vs Prefix 할당

2025-04-10 by 김진석 Amazon EKS에서 Pod에 IP를 할당하는 방식은 **네트워크 인터페이스(ENI)**를 활용하여 이루어집니다. 하지만 각 노드별로 사용할 수 있는 IP 개수가 제한되어 있어, IP가 부족할 경우 Pod 생성이 불가능해질 수 있습니다. 이러한 문제를 미리 검토하고 예상되는 Pod 개수를 파악하여 적절한 EC2 노드 타입을 선택하는 것이 중요합니다. 노드별 IP 제한 30 vCPU 미만의 인스턴스는 Pod 개수가 110개로 제한됩니다. 30 vCPU 이상의 인스턴스는 250개로 제한됩니다. 할당 가능한 IP 개수가 Pod 제한 수보다 높더라도, Pod는 제한 개수 이상으로 생성되지 않습니다. 세컨더리 IP 할당 방식에서는 Pod가 생성될 서브넷 대역에서 할당할 수 있는 IP 개수만큼 Pod가 생성됩니다. 이 방식은 설정이 간단하고 직관적이며, VPC 서브넷에서 자동으로 IP를 할당받기 때문에 별도의 복잡한 설정이 필요하지 않습니다. EKS 규모가 커

AWS EC2와 Jenkins를 사용한 릴리즈 노트 자동화

2025-07-11 by 김진형 [이미지1] 시스템 아키텍처 다이어그램 기능 릴리즈 후 변경사항을 정리해 사용자에게 공유하는 일은 반복되는 중요한 작업입니다. 하지만 커밋 로그를 하나하나 확인하며 수동으로 정리하다 보면, 누락이 생기기 쉽고 시간이 많이 들 수 있습니다. 매번 수동으로 문서를 작성하고 업로드하는 과정을 반복하는 대신, Jenkins와 Git 트리거를 활용해 커밋이 발생하면 자동으로 릴리즈 노트가 생성되고, Nginx로 배포되는 시스템을 구현했습니다. 이 글에서는 그 과정을 하나씩 정리하며, 비슷한 자동화를 시도할 때 도움이 될 수 있도록 공유하고자 합니다. 먼저 전체 자동화 흐름을 한눈에 볼 수 있도록 다이어그램으로 정리해보았습니다. 1. Nginx 설치 및 릴리즈 노트용 웹페이지 준비 Nginx 설치 방법은 이전 글에서 다루었기 때문에, 이 글에서는 Ubuntu 기반 AWS EC2 인스턴스에 Nginx가 설치 후 릴리즈 노트를 서비스하기 위한 웹페이지 설정 위주로

[빅재미] 산업AI EXPO 2025에 여러분을 초대합니다!

이번에 빅재미(BigZami)가 「산업AI EXPO 2025」 참가 기업으로 이름을 올렸습니다! 전시는 2025년 9월 3일부터 5일까지, 코엑스 마곡 컨벤션센터에서 열립니다. 산업통상자원부가 주최하는 이번 전시회는 국내 대표 산업AI 기업들이 한자리에 모여 스마트 제조, 산업 자동화, 인공지능 기술 및 솔루션을 공유하는 자리입니다. 쉽게 말해, “대한민국 산업 AI의 현재와 미래”가 한눈에 펼쳐지는 축제죠. 어떤 전시와 프로그램으로 구성되어 있을까요? 이번 EXPO에서는 단순한 전시를 넘어 AI 활용 네트위크 형성과 붐 조성을 위해 다양한 프로그램도 함께 진행됩니다. [전시 기술] 자율제조 로봇 AI 인프라/플랫폼 AI 기반 디지털 기술 및 제품 스마트 에너지/기후테크 디지털 헬스케어(제론테크, 바이오) [주요 프로그램] 산업 일자리관, 기술소개관, 인프라관 산업AI 컨퍼런스 산업AI 활용·확산 포럼 AI Tech 세미나 빅재미 부스에 와야하는 이유! 이번 전시에서 빅재미(BigZ

전화는 사라지지 않았다... 생성형 AI와 함께 진화하는 지능형 컨택센터의 전략적 전환

최다정 기술사 1. 전화에서 인공지능으로, 일상 속 진화의 신호 전화는 단순한 음성 통화 수단에서 시작하여 디지털 전환과 함께 IP와 AI로 진화하고 있습니다. 특히 AI 기술이 실제 비즈니스 투자로 이어지고 있는 대표적인 산업 중 하나가 바로 상담사를 중심으로 운영되는 컨택센터 분야입니다. 기존의 콜센터는 고객과의 단순한 전화 연결을 중심으로 했다면, 멀티 채널 기반의 컨택센터로 확대되었고, 여기에 AI 기술이 결합되며 음성봇과 챗봇을 중심으로 한 'AI 컨택센터'로 빠르게 진화하고 있습니다. AI는 단순한 기술을 넘어 실제 현장에서 생산성과 효율성을 창출하는 핵심 도구로 자리잡고 있으며, 특히 전화는 디지털 기술에 의해 밀려난 과거의 유물처럼 보일 수 있지만, AI와 만나 가장 빠르게 진화하는 인터페이스가 되고 있습니다. AX(Artificial Intelligence Transformation) 시대에 접어든 지금, AI는 컨택센터를 단순 비용 절감 수단에서 전략 자산으로 전환

보이지 않는 기술 전쟁: AI 인프라의 시대

요즘은 누구나 생성형 AI를 한두 번쯤은 접해보았을 정도로, AI 기술이 일상 속에 깊이 스며들고 있습니다. 텍스트를 쓰고, 이미지를 만들고, 코드를 작성하는 등, AI는 놀라울 정도로 빠르게 발전하며 우리 삶의 방식을 바꾸고 있습니다. 하지만 이처럼 똑똑한 AI가 실제로 작동하고 서비스로 구현되기까지는, 방대한 연산을 감당할 수 있는 인프라가 반드시 뒷받침돼야 합니다. 데이터센터, 전력 시스템, 고성능 반도체, 네트워크 등 눈에 잘 띄지 않는 기반 기술이야말로 AI 혁신의 숨은 주역이라 할 수 있습니다. 본 글에서는 ‘AI 인프라’를 중심으로, 생성형 AI가 가능해지기까지 어떤 기술과 산업 구조가 작동하고 있는지를 살펴보고자 합니다. 생성형 AI 그 이면의 전쟁: ‘AI 인프라’가 주도하는 기술 패러다임 최근 몇 년간 생성형 AI의 비약적인 발전이 세상을 놀라게 했지만, 이 기술의 실질적인 가능성을 뒷받침하는 핵심은 바로 AI 인프라스트럭처입니다. AI 인프라는 더 이상 기술 운영

보험산업에서의 생성형 AI 활용

신창원 기술사 1. 보험권과 생성형 AI 보험을 포함한 금융업은 거래정보, 신용정보 등 보유한 데이터가 많아 신용평가, 사기탐지, 상품추천 등 여러 업무에 AI를 활용하였다. 기존의 AI는 데이터 간 관계 학습을 통해 분류하고 예측하고 추천하는 중심으로 활용되었으나 최근 다양한 컨텐츠를 인간이 대화하듯 자연스러운 언어 형태로 스스로 생성해 내는 생성형 AI가 등장함에 따라 생성형AI를 보험 업무에 적용하고자 하는 시도가 증가하고 있다. 특히, 보험산업은 상품 구조가 복잡하고 고객의 이해가 어려운 고관여 상품이기 때문에, FP(보험 설계사)와 고객 간의 신뢰와 장기적 관계가 매우 중요하다. 설계사의 고객 지향적이고 감성적인 관계판매행동은 고객 만족, 신뢰, 재구매 의도 등 관계의 질을 높여 영업성과에 긍정적 영향을 미친다. 이에 보험사는 생성형AI를 활용하여 맞춤형 상품 추천, 보장분석, 고객관리 등에서 업무 효율성과 정확성을 높이고자 다양한 시도를 하고 있고, FP에게 고객별 맞춤

우리는 왜 로봇과 대화하게 되었는가?

한때 먼 미래의 이야기로만 여겨졌던 인간과 로봇의 공존은, 이제 일상 속 협업이라는 이름으로 다가오고 있습니다. 감정을 인식하고 대화를 나누며, 우리와 함께 문제를 해결하는 로봇의 등장은 단지 기술의 진보를 넘어 사회와 사람을 다시 바라보게 하는 새로운 전환점입니다. 이번 뉴스레터에서는 인간-로봇 상호작용의 현재와 미래, 실제 적용되는 기술의 사례, 그리고 그 안에 담긴 공감과 선택의 의미를 함께 들여다봅니다. 로봇과 함께 일하는 시대, 우리는 어떻게 변해야 할까? ️인간과 로봇, 공존을 넘어서 협력으로 과거 로봇은 산업 현장에서 단순 반복 작업을 수행하거나 청소를 도와주는 기계로 인식되었던 경우가 많았습니다. 그러나 2025년 현재, 로봇은 인간과 소통하고 함께 학습하며 협력하는 존재로 진화하고 있습니다. 이러한 변화는 기술의 발전뿐만 아니라 인간 중심의 접근 방식이 반영된 결과로 해석됩니다. ️기술의 진화에 따른 관계의 변화 최근 로봇 기술은 단순한 동작 수행을 넘어서, 상황을

사용자 중심의 BI 데이터 분석, Self BI 동향

유경민 기술사 I. Self BI의 부각 배경 및 개념 1. Self BI의 부각 배경 디지털 기술을 활용한 기존 서비스 혁신과 기업의 디지털 전환(Digital Transformation) 가속화에 따라, 디지털 기술 및 데이터 분석 인재에 대한 공급과 수요가 증가했다. 또한, 급변하는 경영 환경에 빠르게 대응하고 데이터를 기반으로 신속하게 의사결정을 하기 위해 현업에서 주도적으로 데이터 분석을 하기 위한 환경을 필요로 하게 되었다. 이에 따라, 기존의 IT 인력 중심으로 이루어지던 BI 개발 방식에서 벗어나, 현업 부서에서도 직접 데이터를 분석할 수 있는 Self BI 환경을 구축하고 이를 확산하려는 기업들의 움직임이 활발해지고 있다. 2. Self BI의 개념 기존 BI 활용 문화 Self BI Self BI는 Self-service Business Intelligence의 약어로, 사용자가 BI도구를 이용해 주도적으로 보고서 및 시각화 대시보드를 직접 생성하고 활용해 데이터

블록체인 보안, 신뢰의 기술이 되다

블록체인 보안 기술: 신뢰와 안전을 위한 혁신 디지털 시대에서 데이터 보안은 가장 중요한 요소 중 하나입니다. 블록체인은 기존의 중앙 집중형 시스템과 달리 분산 원장 기술을 기반으로 하여 보안성을 강화하는 혁신적인 기술입니다. 하지만 블록체인도 보안 위협에서 자유롭지 않으며, 이를 해결하기 위한 다양한 기술이 발전하고 있습니다. 1. 블록체인 보안의 핵심 요소 ① 암호화 및 키 관리 블록체인은 강력한 암호화 기술을 사용하여 데이터를 보호합니다. 특히 개인 키 관리가 중요한데, 키가 유출되면 자산이 도난당할 위험이 있습니다. 최근에는 양자 암호화 기술이 블록체인 보안 강화를 위한 대안으로 부상 중입니다. ② 스마트 컨트랙트 보안 스마트 컨트랙트는 자동화된 계약을 실행하는 프로그램이지만, 코드의 취약점을 악용한 공격이 발생할 수 있습니다. 이를 방지하기 위해 보안 감사와 시큐어 코딩이 필수적이며, AI 기반 코드 분석 기술이 도입되고 있습니다. ③ DDoS 공격 대응 블록체인은 분산 네

AWS에서의 클라우드 보안 아키텍처 구현 및 고려사항

김성헌 기술사 클라우드 컴퓨팅 환경이 대중화되면서, 기업은 효율성과 확장성 등 많은 이점을 얻을 수 있지만, 동시에 보안에 대한 철저한 접근과 관리가 요구됩니다. Amazon Web Services(AWS)와 같은 Cloud Service Provider(CSP)의 서비스를 사용할 경우 보안에 대한 이해와 책임 범위를 명확하게 이해해야 하며, 각 CSP가 제안하는 Best Practice의 Architecture를 기반으로 보안 전략을 수립하는 것이 중요합니다. 본 글에서는 AWS 기반의 클라우드 보안 아키텍처에 대한 구현 및 고려사항에 대해서 알아보겠습니다. 1. Shared Responsibility Model의 이해 AWS 클라우드 환경의 보안은 AWS와 고객 간의 명확한 책임 분담(Shared Responsibility Model)에 기초합니다. AWS는 클라우드 인프라의 보안을 관리하며, 고객은 클라우드 내에서의 보안을 관리해야 합니다. 구체적으로 AWS는 데이터 센터의 물

추론하는 AI

AI 기술의 중심이 변화하고 있습니다. 과거에는 AI가 얼마나 많은 데이터를 학습했는지가 중요했다면, 이제는 얼마나 빠르고 정확하게 추론할 수 있는가가 핵심이 되고 있습니다. 생성형 AI는 방대한 데이터를 학습한 후, 입력된 질문이나 요청에 대해 가장 적절한 답을 제시하는 방식으로 작동합니다. 기존에 학습한 정보 중에서 가장 유사한 사례를 찾아 답변을 생성하는 것이죠. 반면 추론형 AI는 단순히 과거 데이터를 반복하는 것이 아니라, 논리적인 사고 과정을 거쳐 새로운 해결책을 제시할 수 있습니다. 마치 사람이 수학 문제를 풀 때 여러 단계를 거쳐 답을 도출하는 것처럼, 추론형 AI도 기존의 정보를 바탕으로 새로운 논리를 형성하고 문제를 해결하는 능력을 갖추고 있습니다. 이러한 변화는 AI가 단순한 정보 제공 도구에서 벗어나, 실시간으로 복잡한 문제를 분석하고 해결하는 인공지능으로 진화하고 있음을 보여줍니다. 앞으로는 AI가 단순한 데이터 기억이 아닌 창의적인 사고와 문제 해결 능력을

생성형 AI(Generative AI)의 업무 활용 사례

전창국 기술사 생성형 인공지능(Generative AI)은 텍스트, 이미지, 음성, 코드 등 다양한 형태의 콘텐츠를 자동으로 만들어내는 혁신적 기술로 기업의 업무 효율성과 경쟁력을 획기적으로 향상시키고 있습니다. 이 기술은 단순한 반복 작업의 자동화를 넘어 맞춤형 서비스 제공, 데이터 기반 의사결정 등 복잡한 비즈니스 과제 해결에도 적극적으로 활용되고 있습니다. ChatGPT, Gemini와 같은 대형 언어모델의 등장은 전 산업 분야에 걸쳐 AI 활용 범위를 크게 확장하며, 기업의 디지털 전환과 혁신적인 비즈니스 모델 개발을 급속도로 가속화하고 있습니다. 글로벌 컨설팅사들은 생성형 인공지능이 기업의 생산성 향상과 운영 혁신에 핵심적인 역할을 할 것으로 적극 전망하고 있습니다. 마케팅, 고객서비스, 개발, 교육 등 광범위한 분야에서 인공지능 기반 자동화와 개인화 서비스가 빠르게 확산되고 있으며, 기업들은 자체 인공지능 플랫폼 도입을 통해 보안과 생산성을 동시에 강화하고 있습니다. 생성

능동형 AI의 부상: 일상 속 혁신이 시작된다

우리는 이미 AI의 도움을 받아 이메일을 정리하고, 음악을 추천받고, 스마트 홈 기기를 제어하는 시대에 살고 있습니다. 하지만 지금까지의 AI는 사용자의 명령을 받아 수행하는 반응형이었습니다. 이제 등장한 에이전틱 AI는 한 단계 더 나아가 사용자의 목표를 스스로 이해하고, 필요한 행동을 계획하고, 능동적으로 실행할 수 있습니다. 즉, AI가 단순한 도구에서 자율적인 조력자로 진화하는 셈입니다 예를 들어, 기업에서는 에이전틱 AI를 활용해 시장 변화를 분석하고, 최적의 마케팅 전략을 자동으로 설정할 수 있습니다. 사용자는 단순히 데이터를 입력하는 것이 아니라 AI가 직접 최적의 솔루션을 찾아 제안하는 방식으로 일하는 시대가 열린 것입니다. Agentic AI가 뭐길래? 에이전틱 AI(Agentic AI)의 핵심은 목표 설정, 계획 수립, 실행이라는 세 가지 단계입니다. 기존 AI는 사용자가 요청한 작업을 수행하는 단순한 프로세스였다면, 에이전틱 AI는 다음과 같은 방식으로 더 능동적

6G, 미래를 연결할 다음 주자

5G의 한계를 넘어, 지금 IT 업계는 차세대 통신 혁명 ‘6G’를 향해 움직이고 있습니다. 단순한 속도 경쟁을 넘어, 6G는 현실과 가상을 완벽하게 잇는 초연결 시대의 문을 열 기술로 주목받고 있습니다. 메타버스, 디지털 트윈, 초실감형 서비스까지. 6G가 만들어낼 변화는 우리가 아는 일상을 송두리째 바꿔놓을지 모릅니다. 이미 세계 각국과 글로벌 기업들은 6G 기술을 선점하기 위해 치열한 경쟁을 벌이고 있고, 그 판은 빠르게 움직이고 있습니다. 지금부터 6G 기술의 핵심부터 글로벌 주도권 경쟁, 그리고 미래를 바꿀 청사진까지, 곧 다가올 거대한 변화를 한발 앞서 짚어봅니다. 5G를 넘어, 6G 시대를 향해 5G 통신이 대중화되면서 더 빠르고 정밀한 연결을 원하는 요구가 커지고 있습니다. 이를 넘어서는 6G는 5G보다 최대 50배 빠른 전송 속도와 1/10로 줄어든 초저지연 성능을 목표로 하고 있습니다. 또한, 1제곱킬로미터당 1000만 개 이상의 기기를 연결할 수 있는 대규모 네트

국제인공지능대전(AI EXPO KOREA 2025)에 데이터 분석 RPA 솔루션 BigZami로 참가(무료 초대권 이벤트)

빅재미(BigZami)가 5월 14일(수)부터 16일(금)까지 서울 코엑스에서 열리는 'AI EXPO KOREA 2025(국제인공지능대전)'에 참여합니다!! AI EXPO KOREA(국제인공지능대전)는 2018년 시작된 세계 5대 인공지능(AI) 전시회로, 빅재미의 데이터분석 RPA 기술을 소개할 수 있게 되었습니다. [전시회 일정] 2025.5.14(수)~2025.5.16(금) 서울 코엑스 COEX Hall A / 부스 C14 이번 전시회에서는 BigZami 데이터 분석 RPA로 데이터 수집, 전처리, 알고리즘 추천, 분석, 대시보드 시각화까지 더욱 효율적인 업무자동화를 위한 솔루션을 현장에서 직접 체험해 볼 수 있습니다. AI·빅데이터 솔루션 전문 기업 씨에스리가 선보이는 '데이터 분석 RPA 솔루션 BigZami'의 기술력을 현장에서 직접 느껴보세요 무료 초대권 신청 이벤트 BigZami 부스에 초대합니다. **무료 초대권**을 받아보세요 올해 행사부터 무료 사전등록을 3월 까