정보관리기술사/컴퓨터응용기술사/빅데이터분석/ADsP

정부가 인공지능 연산량 증가로 심화되는 메모리 병목과 전력 소비 문제를 해결하기 위해 차세대 반도체 원천기술 개발에 나선다. 미세화 경쟁을 넘어 소자·메모리·패키징·시스템을 통합하는 반도체 풀스택 관점에서 성능과 전력효율을 동시에 높이는 것이 목표다.

■ 기사 핵심 요약

– K-문샷 반도체는 메모리 중심 컴퓨팅 체계를 구축하고 전력당 인공지능 연산 생산성 Token/W 향상을 목표로 추진

– 극미세 반도체와 고대역폭메모리(HBM) 기반 차세대 적층 기술을 개발하고 시스템 수준 통합 실증까지 연계

– 산·학·연 운영·기술위원회를 통해 기술로드맵과 연구과제를 관리하며 소자→메모리→패키징→시스템 풀스택 경쟁력 확보

■ 기사 주요 내용 정리

◎ AI 반도체의 전력·메모리 한계 대응

– 생성형 AI에서 온디바이스·피지컬 AI로 활용 범위가 넓어지면서 적은 전력으로 더 많은 연산을 처리하는 기술 중요성 확대

– 인공지능 연산 증가에 따른 메모리 병목과 전력 소비 급증을 차세대 원천기술로 해결하는 것이 핵심

◎ 메모리 중심 컴퓨팅과 Token/W

– 기존 연산 중심 구조를 넘어 메모리 성능을 적극 활용하는 메모리 중심 컴퓨팅 체계 구축

– 단순 칩 성능이 아니라 전력 1W당 처리할 수 있는 AI 연산 생산성인 Token/W 향상 추진

→ AI 반도체 평가의 초점을 절대 성능뿐 아니라 전력 대비 연산효율까지 확대

◎ 반도체 풀스택 기술개발

– 미세화 한계를 극복하는 극미세 반도체와 HBM으로 대표되는 차세대 적층형 반도체 기술 개발

– 개발 기술을 실제 시스템 수준에서 연결하는 통합 실증 추진

→ 기술 경쟁을 미세공정 중심에서 소자·공정·메모리·패키징·시스템 통합으로 확장

◎ 산·학·연 기반 연구개발 체계

– 운영위원회는 사업 기본계획과 주요 추진사항을 심의·조정하고 기술위원회는 로드맵·세부과제·진도·성과관리 담당

– 삼성전자·SK하이닉스 등 산업계와 연구기관이 참여해 기술환경 변화와 현장 수요를 연구개발에 반영

→ 정책 수립부터 원천기술 개발·통합 실증·산업 적용까지 연결하는 전주기 연구개발 체계 구축

[K-문샷(K-Moonshot) 프로젝트 개요]

해킹에 쓰인 AI, 스스로 복제까지…앤트로픽, 연내 가능성 경고

앤트로픽이 인공지능이 사람의 추가 지시 없이 다른 기기를 찾아 스스로 복제·확산할 가능성을 경고했다. 제한된 시험환경에서는 인공지능이 새로운 기기에 적응하고 이전 실패 경험을 활용해 복제 성공률을 높이는 현상도 확인됐다.

■ 기사 핵심 요약

– 인공지능이 새로운 컴퓨터·스마트기기를 찾아 모델과 실행 프로그램을 옮기는 자기복제 능력이 제한된 시험망에서 확인

– GLM-5.2는 가상 안드로이드 기기 확산 실험에서 5회 중 4회 전체 기기 도달, Qwen3.5-9B는 경험 전달 후 성공률 45%→61~84% 향상

– 실제 인터넷 자율 확산 사례는 아직 없지만 비정상 통신 탐지·기기 격리·제조사·ISP 공동 대응 필요성 제기

■ 기사 주요 내용 정리

◎ AI 자기복제 개념과 위험

– AI가 다른 기기를 탐색해 자신의 모델·실행환경을 옮긴 뒤 다시 주변 기기로 확산하는 구조

– 기존 악성코드와 달리 처음 접한 환경에서도 상황에 맞는 작동 방법을 스스로 탐색할 가능성

◎ 실험에서 확인된 확산 능력

– GLM-5.2는 안드로이드 가상기기 8대 중 대부분 또는 전체로 확산

– 저가형 안드로이드 TV 셋톱박스 15대를 연결해 260억 매개변수 AI 모델 실행에도 성공

– 이전 시도와 실패 원인을 전달하자 Qwen3.5-9B의 설치 성공률이 크게 상승

→ AI가 경험을 축적하며 복제 전략을 개선할 수 있음을 시사

◎ 현실화 수준과 대응

– 실제 인터넷에서 사람 통제 없이 AI가 지속 확산한 사례는 아직 확인되지 않았고 저성능 기기에서는 실행에 하루 이상 소요

– 다만 일부 기기를 차단해도 다른 기기에서 계속 작동할 가능성이 있어 완전 제거가 어려울 수 있음

→ 대량 데이터 전송·비정상 통신 탐지, 감염기기 격리, 제조사 보안 강화와 ISP 공동 대응체계 필요

138회 필기 테스트 60.23점.

수험생활 24개월 만에 넘은 첫 문턱이었죠.

하지만 이어진 면접 전형에서는 아쉽게도 쓴잔을 마셨습니다.

그래도 다시 일어난 끝에 139회 시즌,

마침내 그토록 원하던 타이틀을 거머쥐셨습니다.

초반 1교시 후 퇴실했던 뼈아픈 기억과 점수 정체기.

업무 병행의 고충으로 모든 걸 내려놓으려던 위기도 있었죠.

그럴 때마다 멘토진과 교감하며 심기일전하셨습니다.

이 스토리의 중심에는 바로 그

끈질긴 복귀와 회복 탄력성이 있습니다.

2024년 2월에 시작해 1차 패스까지 2년.

훈련은 이론 마스터 후에 시작하는 것이 절대 아닙니다.

일단 부딪히며 나의 빈틈을 두 눈으로 확인하고,

그 구멍을 메우는 과정에서 감각이 자라납니다.

⚠️ 59점의 달콤함이 독이 되었을 때

135회에서 59.58점이라는 성적표를 받았습니다.

초기 목표치를 훌쩍 넘겨 기세가 올랐죠.

하지만 '이 페이스면 금방 끝내겠네'라는 안일함이 싹텄습니다.

멘토진의 경고에도 불구하고 다음 회차 성적은 주저앉고 말았죠.

설상가상 이직한 곳에서 새로운 롤을 맡으며 시간이 증발했습니다.

결국 137회는 건너뛰었고, 멘탈마저 바닥을 쳤습니다.

🤝 하차를 결심한 순간, 우리를 묶어준 대화

138회 접수를 앞두고 윤 님은,

'이번 시즌은 쉬겠다'는 뜻을 조심스레 타진해 왔습니다.

그때 멘토진이 아주 단호하게 선을 그었습니다.

쉬었다가 제 기량으로 복귀하는 케이스는 전무하며,

지금까지 쏟아부은 청춘이 아깝지 않으냐고 말이죠.

결국 야근에 치여도 끈을 놓지 않겠다고 다짐하며

다시 스터디룸으로 발길을 돌렸습니다.

마침 결시했던 회차에서 동료들이 축배를 드는 모습을 보며,

'다음 주인공은 나'라며 전의를 불태웠습니다.

📚 요약은 슬림하게, 원리는 딥하게

초반의 마인드맵 단권화 작업은 한계가 명확했습니다.

그래서 툴을 효율적으로 튜닝했죠.

코어 암기장 엑셀과 심화 교재를 메인 웨폰으로 삼았습니다.

누락된 테마는 노션에 아카이빙하고,

출퇴근길엔 오디오 복습을 무한 반복했습니다.

단순 텍스트 외우기가 아니었습니다.

각 알고리즘의 역학 관계를 파고들고,

메커니즘을 대조하며 원리를 집요하게 분석했죠.

✍️ 타임어택으로 완성한 시그니처 템플릿

멘토진이 리드한 한 달간의 '50분 스퍼트' 과정.

여기서 매일 실전처럼 풀고 날 선 리뷰를 받았습니다.

초반엔 개념을 텍스트로 치환하는 게 고역이었지만,

부딪히며 자신만의 전개 로직이 견고하게 구축되었습니다.

눈으로 본 내용과 실제 구현할 수 있는 스킬은 다릅니다.

이해와 암기, 그리고 쓰기가 마침내 하나로 융합되었죠.

이게 진짜 핵심입니다.

🚀 1차 관문 통과, 남겨진 라스트 마일

독하게 파고든 결과 138회에서 1차 전형을 넘었습니다.

하지만 이어진 인터뷰에서 고배를 마셨죠.

여기서 이 드라마의 진가가 폭발합니다.

시험장 출석조차 포기하려던 분이,

탈락이라는 카운터펀치를 맞고도 오뚝이처럼 일어났습니다.

그리고 마침내 139회에서

퍼펙트한 피니시 라인 통과를 이뤄냈습니다.

🔑 멘토의 시선, 3대 과제

정상 탈환을 위해 반드시 부숴야 할 세 가지 벽이 있습니다.

🙏 뱃지보다 빛나는 용기

수많은 조력자들의 응원이 이 긴 마라톤에 동행했습니다.

이 바닥에 마스터키는 존재하지 않습니다.

구멍 난 베이스를 메우고, 매일 분량을 채워내며 나아갈 뿐이죠.

133회 백지 제출에서 139회 화려한 피날레까지.

제 뇌리에 가장 강렬하게 박힌 씬은 바로,

벼랑 끝에서 기어이 다시 펜을 움켜쥔 그 순간입니다.

우직한 반복과 퀄리티를 향한 집념.

이 땀 냄새 나는 기록이 새 출발을 망설이는 분들께 강력한 부스터가 되기를 기원합니다.

정부 사업에서 구축된 AI 학습용 데이터를 국가 플랫폼인 AI허브에 연계하는 법적 기반이 마련된다. 동시에 공공·민간 데이터 플랫폼의 소재 정보를 연결하는 원-윈도우도 강화돼 국가 차원의 검색·활용 체계가 확대된다.

■ 기사 핵심 요약

– AI기본법 개정안은 정부사업에서 구축·산출된 AI 학습용 Data를 AI허브에 연계·제공하도록 의무화

– 데이터산업법 개정안은 공공·민간 데이터 플랫폼의 소재 정보를 원-윈도우와 연계하는 협력·지원 근거 마련

– 두 개정안은 국무회의를 통과했으며 공포 후 6개월 뒤인 2027년 4월 시행 예정

■ 기사 주요 내용 정리

◎ AI 학습 Data 국가 관리 강화

– 과기정통부는 2018년부터 AI허브를 운영하며 지난해 말 기준 정부 사업으로 구축한 945종의 학습용 Data를 개방

– 개정안 시행 후 정부사업에서 산출된 Data는 원칙적으로 AI허브에 연계·제공

※ 영업비밀/개인정보·저작권 침해/국가안전보장 등 대통령령상 사유가 있으면 제공하지 않을 수 있음

◎ 공공·민간 Data 원-윈도우 확대

– 과기정통부장관이 공공기관·민간법인에 Data 소재 정보 연계 협력을 요청할 수 있도록 법적 근거 마련

– 공공기관은 특별한 사유가 없으면 협력 요청에 따라야 하며 기술적·재정적 지원도 가능

– 현재 공공데이터포털·금융 Bigdata Platform 등 88개 플랫폼이 원-윈도우와 연계

◎ 국가 인공지능 Data활용 기반 강화

– 이번 개정은 국회를 통과한 AI·데이터 혁신 3법 가운데 AI기본법·데이터산업법에 해당

→ 인공지능 학습 Data의 체계적 관리와 검색·연계를 함께 강화해 고품질 확보와 활용 접근성 확대 추진

[AI기본법 개정 조문]

[ICT 시사용어] 지식 증류(Knowledge Distillation)

지식 증류(Knowledge Distillation)는 고성능 대형 인공지능 모델의 지식과 판단 방식을 작은 모델에 이전하는 기술로, 2015년 제프리 힌턴 등이 체계화했다. 모델 경량화와 비용 절감에 유용하지만 최근에는 경쟁 모델의 성능을 무단 복제하는 적대적 증류 문제가 새로운 쟁점으로 떠오르고 있다.

■ 기사 핵심 요약

– 지식 증류는 교사 Model 의 출력·확률 분포를 학생 Model이 학습해 유사한 성능을 확보하는 기술

– LLM에서는 대형 Model의 답변·합성Data로 소형 모델을 미세조정하며 Model 경량화·비용 절감에 활용

– 경쟁 모델의 출력을 대량 수집하는 불법 증류가 확산되면서 워터마크·이용정책 등 기술 보호체계 필요성 확대

■ 기사 주요 내용 정리

◎ 지식 증류의 원리

– 큰 모델을 교사(Teacher), 작은 모델을 학생(Student)으로 두고 정답뿐 아니라 출력값과 확률 분포까지 학습

– ‘고양이 80%·여우 15%·개 5%’처럼 교사의 판단 구조까지 전달해 소형 모델의 성능을 높이는 방식

◎ LLM 시대 활용 확대

– 기존에는 스마트폰 등 제한된 환경에서 대형 모델을 실행하기 위한 경량화 기술로 활용

– 최근에는 대형 LLM의 생성 답변이나 합성Data를 이용해 작은 모델을 미세조정하는 방식으로 확대

◎ 적대적·불법 증류 논란

– API를 통해 대량의 응답을 수집하면 막대한 투자로 개발한 경쟁 모델의 능력을 상대적으로 낮은 비용으로 모방할 가능성

– 앤트로픽은 알리바바가 부정 계정과 대규모 대화를 이용해 Claude 능력을 추출했다고 주장

※ 인공지능 기업들은 이를 적대적 증류·불법 증류로 규정하지만 실제 적발과 입증에는 어려움 존재

◎ 인공지능 기술자산 보호 과제

– 경쟁 모델 개발을 위한 출력물 사용을 약관으로 제한하고 모델 워터마크 등 소유권 확인 기술도 주목

→ 지식 증류의 정상적 활용과 기술 무단 복제를 구분할 수 있는 보호·판단 기준 마련이 핵심 과제로 부상

[지식증류 개요]

■ 기사 핵심 요약

– 2027년 토큰화 국채 거래 결제수단으로 기관용 CBDC를 활용하고 민간 스테이블코인은 현 단계에서 제외

– 국채 이전과 대금 지급을 연계해 결제 위험을 낮추고 중앙은행 화폐 기반 결제완결성 확보 추진

– 프로젝트 한강 2단계와 예금토큰 실증도 확대해 디지털화폐와 금융자산 연계 인프라 검증

■ 기사 주요 내용 정리

◎ 국채 토큰화와 CBDC 결제

– 기존 국채를 블록체인 기반 디지털자산으로 구현하여 자산 이전과 결제를 연계하는 구조

– 중앙은행이 발행한 기관용 CBDC를 결제자산으로 사용해 거래 상대방의 결제 불이행 위험을 줄이는 방향

※ 프로젝트 한강과 국채 토큰화 사업의 구체적 연계 방식은 아직 확정되지 않음

◎ 실증사업 준비 착수

– 한국은행은 8월 자산토큰화반을 신설하고 재정경제부와 사업 범위·내용을 협의

– 향후 금융위원회·한국예탁결제원 등과 법적 기반과 기술요건을 검토할 예정

◎ 예금토큰 실증 확대

– 프로젝트 한강 2단계 참여은행을 7곳→9곳, 실거래 참여 인원을 최대 10만명→50만명으로 확대

– 전기차 충전시설 보조금 300억원을 예금토큰으로 집행해 부정수급 예방과 정산기간 단축 효과 검증

– 올해 사업예산은 125억2000만원, 전년 대비 61.8% 증가

→ 지급결제 실험을 넘어 토큰화 금융자산과 중앙은행 화폐를 연결하는 디지털 금융인프라 검증 단계로 확대

[CBDC 도입 연혁]

AI가 써준 답만 믿었다간…직원 판단력 떨어진다

생성형 AI가 업무 생산성을 높이는 동시에 직원의 독립적 판단·문제해결 역량을 약화시킬 수 있다는 경고가 나왔다. 가트너는 인공지능 결과를 그대로 수용하는 ‘인지적 항복’을 막고, 업무 위험도에 따라 인간의 검증과 책임 수준을 달리해야 한다고 제안했다.

■ 기사 핵심 요약

– 가트너는 2030년까지 기업 30%가 인공지능 사용으로 독립적 판단력이 약화된 핵심 직무를 최소 하나 이상 확인할 것으로 전망

– CIO·IT 리더 중 역량 저하 예방 전략을 마련한 비율은 40%로, AI 결과를 무비판적으로 수용하는 ‘인지적 항복’ 우려 확대

– 단순 업무는 AI에 위임하되 중요 결정은 근거 설명·검증·책임이 가능한 인간 중심 평가체계를 유지할 필요

■ 기사 주요 내용 정리

◎ AI 생산성과 판단력 저하의 양면성

– 생성형 AI가 분석·종합·문제 해결·결정까지 대신하면서 직원이 결과를 직접 검토하지 않는 상황 확대

– 반복적으로 AI 결과를 수용하면 문제를 이해하고 오류를 발견하는 비판적 사고 능력이 약화될 가능성

◎ ‘인지적 항복’과 역량 격차

– AI 답변이 그럴듯하다는 이유로 판단 근거와 책임까지 넘기는 현상을 인지적 항복으로 정의

– 같은 결과물을 만들더라도 단순 수용자와 조건·평가기준을 설정하고 검증하는 사용자의 실제 역량은 다를 수 있음

→ AI 활용 능력은 단순 위임보다 검증·설명·통제 능력까지 포함해야 한다는 의미

◎ 업무 위험도에 따른 AI 활용 구분

– 위험이 낮고 반복적인 업무는 적극적으로 AI에 위임

– 중요 결정·전문 업무는 사용자가 결과의 구조와 근거를 이해하고 설명할 수 있도록 설계

– 소프트웨어 개발도 단순 작업은 바이브 코딩이 가능하지만 중요 시스템은 맥락·제약·테스트·피드백 체계 필요

◎ 검증 가능한 AI 운영체계 필요

– 직원이 AI 결과의 근거를 설명하고 오류를 검증하도록 평가·검토 절차 마련

– AI도 답만 제시하지 않고 가정·판단근거를 질문하거나 다른 해석을 제시하도록 설계

→ 별도 모델·에이전트가 결과 논리와 근거를 검토하는 AI 검증 체계도 대안으로 제시

IT 업계에서 오랫동안 일하다 보면 어느 순간 비슷한 고민을 하게 됩니다.

기술은 계속 바뀌고, 트렌드는 쉼 없이 흘러갑니다.

하지만 기술이 바뀔 때마다 새로운 것만 따라가는 방식으로는 자신만의 확고한 전문성을 만들기 어렵습니다.

지금까지 경험한 개발, 프로젝트, 데이터, 아키텍처, 인프라, 보안, 관리 경험을 하나의 체계로 정리해야 합니다.

흩어진 경험을 묶어 IT 전체를 바라보는 기준과 판단력을 만드는 과정이 반드시 필요합니다.

🧩 기술사는 또 하나의 자격증 공부가 아닙니다

정보관리기술사와 컴퓨터시스템응용기술사는 단순히 특정 기술 하나를 평가하는 시험이 아닙니다.

실무 경험과 IT 전반의 지식을 바탕으로 문제를 분석하고, 자신의 판단과 해결 방향을 논리적으로 설명하는 역량이 중요합니다.

기술사 학습 과정에서는 그동안 머릿속에 흩어져 있던 방대한 IT 지식을 다시 연결하게 됩니다.

단순 암기가 아닌, 통찰력과 논리를 기르는 훈련입니다.

결국 기술사 공부는 지금까지의 IT 경력을 다시 정리하는 것입니다.

이번 설명회에서는 무작정 기술사 과정 등록을 권유하지 않습니다.

📚 기술사 학습 설명회에서 무엇을 확인할 수 있나요?

🔑 1. 기술사 시험과 자격의 이해

기술사 공부를 시작하기 전에 시험이 어떤 역량을 요구하는지 먼저 이해해야 합니다.

일반적인 자격시험과 기술사 학습의 근본적인 차이를 짚어드립니다.

• 정보관리기술사와 컴퓨터시스템응용기술사의 특성

• 기술사 시험 구조와 준비 범위

• 실무 경험과 이론적 전문성을 평가하는 방식

• 기술사 준비 전에 반드시 확인해야 할 사항들

🔑 2. 나에게 맞는 기술사 종목과 시작 시점

기술사 도전을 결정했다면 다음은 올바른 방향 설정입니다.

초기에 방향을 잘못 잡으면 불필요한 시행착오가 커질 수 있습니다.

• 자신의 업무와 경력을 고려한 종목(정보관리 vs 컴시응) 판단 기준

• 현재 나의 학습 수준 객관적 점검

• 준비 시작 시 고려해야 할 현실적 사항들

• 기술사 응시자격 관련 최신 제도 변화와 확인 사항

🔑 3. 기술사 공부는 무엇이 다른가?

기술사 시험은 범위가 워낙 방대하여 단순 암기만으로는 접근조차 어렵습니다.

가장 중요한 것은 방향·구조·반복·피드백 입니다.

🔑 4. 기본반과 심화반은 무엇이 다른가?

AI가 정보를 찾고, 문서를 만들고, 코드를 작성하는 시대입니다.

그렇다면 앞으로 IT 전문가에게 진정으로 필요한 능력은 무엇일까요?

단순히 도구를 사용하는 능력만으로는 경쟁력을 갖추기 충분하지 않습니다.

AI가 만든 결과가 맞는지 판단하고, 여러 기술 가운데 적절한 대안을 선택하며, 전체 시스템의 방향을 결정하는 능력이 핵심이 됩니다.

🚀 기술사 취득 이후에는 무엇이 달라질 수 있을까요?

기술사 도전을 판단할 때, 합격이라는 결과 그 이후의 활용 방향도 함께 살펴봐야 합니다.

개인의 경력과 활동 분야에 따라 기술사 자격은 무궁무진한 기회로 연결됩니다.

물론 기술사 자격증 그 자체가 모든 커리어를 저절로 만들어주는 것은 아닙니다.

🎯 이런 분께 설명회를 강력히 권해드립니다

📅 11월 Big&Up 기술사 학습 설명회 안내

🙏 기술사 도전이 고민된다면, 먼저 들어보고 판단해 보세요

설명회에 참석한다고 해서 당장 내일부터 기술사 공부를 의무적으로 시작해야 하는 것은 결코 아닙니다.

오히려 기술사 시험의 실체와 학습 과정을 정확하게 이해하고, 현재 나에게 정말 필요한 선택인지 냉정하게 판단하는 것이 먼저입니다.

AI가 IT 세상을 유례없이 빠르게 바꾸고 있습니다.

하지만 아무리 기술이 요동쳐도, 여러분이 현장에서 흘린 땀과 쌓아온 실무 경험은 절대 사라지지 않습니다.

그 값진 경험을 어떻게 정제하고, 어떻게 대체 불가능한 전문성으로 만들고, 앞으로 어디까지 도약시킬 것인지가 핵심입니다.

지금까지의 IT 경력을 든든한 기반 삼아, 여러분의 Next를 위한 커다란 획을 준비해 보시기 바랍니다.

기업의 인공지능 활용이 확대되면서 외부 클라우드·상용 모델에만 의존하지 않고 데이터와 연산환경을 직접 통제하는 프라이빗 AI 수요 커지고 있다. 이에 GPU 운영에 필요한 전력·냉각·네트워크를 빠르게 구축하고 단계적으로 확장할 수 있는 모듈형 인공지능 데이터센터(AIDC)가 대안으로 부상하고 있다.

■ 기사 핵심 요약

– 오픈 모델 성능 향상과 비용 절감으로 민감 데이터·반복 업무를 자체 처리하는 프라이빗 AI 도입 확대

– 고밀도 GPU 운영에는 전력·냉각·네트워크·스토리지 인프라가 필요해 모듈형 AIDC 수요 증가

– 엘리스그룹은 약 3개월 구축 가능한 PMDC와 GPU 가상화·오케스트레이션 SW를 결합해 구축·운영을 지원

■ 기사 주요 내용 정리

◎ 프라이빗 AI 확산 배경

– 기사에 따르면 오픈 모델은 폐쇄형 최첨단 모델 대비 약 90% 수준 성능, 비용은 약 6분의 1 수준으로 격차 축소

– 기업 데이터에 맞춘 미세조정을 통해 업무 특화 성능과 응답속도를 높일 수 있어 자체 모델과 외부 모델을 병행하는 하이브리드 운영 확대

– 금융·제조·공공 등은 보안과 데이터 통제를 위해 독립적인 인공지능 환경 확보 수요 증가

◎ 모듈형 AIDC가 대안으로 부상

– 고성능 GPU 운영에는 고밀도 전력·냉각과 고속 네트워크·스토리지가 필요하며 지속적인 외부 클라우드 사용은 비용 부담으로 작용

– 모듈형 AIDC는 전력·냉각·네트워크 설비를 사전 제작해 현장 설치하는 방식

→ 구축기간을 줄이고 인공지능 수요 증가 시 모듈 단위 확장이 가능하며 물리적 데이터 통제도 강화

◎ 엘리스그룹 구축·운영 통합

– 엘리스 PMDC는 부지·전력이 확보된 환경에서 약 3개월 내 구축을 목표로 서버·전력·냉각·네트워크를 모듈화

– 수랭식 냉각과 GPU 가상화·오케스트레이션 SW ECI를 결합해 워크로드별 GPU 자원 배분 지원

→ 부산 명지녹산국가산업단지에서도 GPU·NPU 기반 엣지 AIDC 구축을 추진해 제조기업 인공지능 전환 지원

잇단 AI 해킹 속 '오펜시브 보안' 뜬다

• 디지텔 데일리에서 검색

인공지능을 활용한 해킹이 빠르게 확산하면서 기업 보안 전략도 방어 중심에서 공격자 관점의 오펜시브 보안(Offensive Security)으로 이동하고 있다. 특히 모의해킹·침투테스트를 인공지능으로 상시 수행하는 COST·CTEM 개념이 부상하며 보안 운영 방식 변화가 본격화되고 있다.

■ 기사 핵심 요약

– 인공지능이기존 해킹을 자동화·고도화하면서 공격 속도와 규모가 커져 오펜시브 보안 수요 확대

– 모의해킹·침투테스트·지속적 노출관리 중심의 COST·CTEM이 핵심 대응 방식으로 부상

– 금융권 AI 해킹 사례를 계기로 제로 트러스트·SIEM·AI 보안·접근권한 통제 등 다층 방어체계 강화

■ 기사 주요 내용 정리

◎ 오펜시브 보안 부상

– 기존 방어 솔루션 중심에서 공격자가 실제 악용할 취약점을 먼저 찾는 모의해킹·침투테스트 중심으로 전환

– 해커가 미패치 취약점을 빠르게 탐색할 수 있어 Continuous Offensive Security Testing(COST)과 CTEM 수요 증가

◎ 인공지능 기반 공격 자동화 현실화

– 최근 금융권 사고는 새로운 공격기법보다 기존 공격을 인공지능으로 자동화·고도화한 사례에 가깝다는 분석

– 국내 금융권 공격에 인공지능 기반 침투 도구 정황이 확인되면서 인공지능 해킹이 실제 보안 위협으로 부상

→ 공격자보다 먼저 취약점을 찾고 검증하는 상시 공격 시뮬레이션 체계 필요성 확대

◎ 보안 제품에서 운영체계로 확대

– 하드리안은 지속적 노출관리와 에이전틱 침투테스트를 결합한 플랫폼을 제공

– SKT·업스테이지는 AI 사이버보안 협의체를 구성하고, 로그프레소는 생성형 AI 이용기록을 SIEM 분석 범위에 포함

– 세일포인트는 사람과 에이전트의 접근권한을 하나의 정책체계로 통합 관리

→ 인공지능 시대 보안은 단일 제품보다 제로 트러스트·CTEM·SIEM·접근통제를 연계한 지속적 운영체계로 확장

과기부, 'AI 기반 사회보장 플랫폼' 민투SW사업 인정…1호 사업 기대감

도입 후 5년간 실제 계약 실적이 없었던 민간투자 소프트웨어(SW)사업이 첫 계약 가능성을 높였다. 한국사회보장정보원의 AI 기반 개발플랫폼이 수익형 민투SW사업으로 인정되면서 민간 자본과 신기술을 공공 SW에 신속히 적용하는 모델이 본격 시험대에 올랐다.

■ 기사 핵심 요약

– 한국사회보장정보원의 AI 기반 사회보장통합 개발플랫폼이 수익형 민투SW사업으로 인정

– 민간이 선투자하고 사용료로 비용을 회수해 정부 재정지원 없이 예산 절차 단축·AI 신기술 신속 도입 추진

– 20억원 미만 소규모 민투SW 패스트트랙 첫 사례로 향후 공공 SW 민간투자 확산 가능성 확대

■ 기사 주요 내용 정리

◎ 민투SW 제도와 추진 배경

– 기존 전액 국고 방식의 공공 SW사업에 민간 자본·기술을 활용하기 위해 도입

– 수익형은 민간이 먼저 구축한 뒤 사용료로 비용을 회수하고, 임대형은 정부가 임대료를 지급하는 구조

– 제도 시행 5년 동안 실제 계약 사례가 없어 1호 사업 필요성이 지속 제기

◎ AI 사회보장 플랫폼 적용

– 복지정책 변화를 시스템에 빠르게 반영해 정책 발표와 실제 복지 수혜 간 시차를 단축하는 것이 목적

– 향후 사회보장정보 통합플랫폼 구축·개선 사업자가 AI 기반 개발플랫폼을 활용해 시스템 개선 속도를 높이는 구조

◎ 소규모 패스트트랙 첫 적용

– 공공·민간 수요를 연결한 통합설명회를 통해 발굴된 사업으로, 20억원 미만 신기술 사업의 신속 추진을 위한 패스트트랙 최초 적용

– 수익형 방식으로 정부 재정지원 없이 민간 자본을 활용해 예산 확보 기간을 줄이고 AI 기술을 적시에 적용

◎ 공공 SW 시장 확산 가능성

– 부산시 부산시민플랫폼도 NIA 타당성 조사를 통과하는 등 후속 사업 추진 기반 마련

– 제3자 공고를 통해 최초 제안사 외 다른 기업도 참여 가능

→ 민투SW가 실제 계약으로 이어질 경우 소규모 혁신기업의 공공시장 진입과 AI·신기술 도입 확대의 선례가 될 전망

앤트로픽, 보안협력 프로젝트 ‘글래스윙’ 확대… 접근권은 3단계로

앤트로픽이 Project Glasswing과 Cyber Verification Program(CVP)을 통합해 고성능 Claude 모델 사이버보안 접근체계를 개편했다. 핵심은 모델 성능을 제한하는 대신 사용자·기관의 신뢰도와 업무 위험에 따라 가드레일을 차등 적용하는 것이다.

■ 기사 핵심 요약

– Claude Mythos 5.1·Opus 5.5·Sonnet 5.5를 Defense → Red Team → Specialized Access 3단계로 제공

– Glasswing에서 12만9000건 이상 취약점이 검증되며 AI 탐색 속도가 인간의 검증·패치 속도를 앞서는 병목 부상

– Dual-use 위험을 통제하면서 검증기관에는 높은 사이버 능력을 허용하는 위험기반 접근통제 체계로 전환

■ 기사 주요 내용 정리

◎ 3단계 사이버 접근체계

– Defense Access는 SOC·CERT 등에 방어업무를 허용하되 공격 행동은 강하게 차단

– Red Team Access는 승인된 침투테스트를 허용하고 랜섬웨어·물리적 파괴 등 고위험 행동은 제한

– Specialized Access는 전력망·통신망·은행간 결제 등 핵심 인프라 검증기관에 가장 완화된 가드레일 적용

◎ Glasswing 성과와 새로운 병목

– 4~7월 파트너가 최소 12만9000건, 앤트로픽이 추가 5500건 취약점을 발견

– 이 가운데 3만3000건 이상이 Critical/High Severity로 분류

→ 취약점 발견보다 이를 검증·공개·패치하는 처리 역량이 새로운 과제로 부상

◎ 가드레일 차등 적용

– CyScenarioBench에서 일반 사용자는 50/50 차단, Defense는 46/50 차단, Red Team은 34/50 작업 성공

→ 동일 모델이라도 기관 검증 수준에 따라 권한을 달리하는 Risk-based Access Control 구조

🔥 결과가 나오고, 마음이 무거운 분들께 전하는 위로와 다짐

2026년 10월 7일, 합격자 발표가 있는 날입니다.

합격하신 분들에게는 정말 기쁜 날이지만,

이번 결과에 자신의 이름이 없었던 분들에게는 참 힘든 날이기도 합니다.

특히 주변에서 합격자가 많이 나온 회차일수록 마음은 더 복잡합니다.

"나는 왜 안 됐을까?"

"이렇게까지 했는데 무엇이 부족했을까?"

누구보다 열심히 공부했던 분일수록 그 자괴감도 더 클 수밖에 없습니다.

"내가 정말 할 수 있는 게 맞을까?" 하는 의심마저 들게 마련이죠.

🧭 먼저 합격한 선배들이 걸어온 길

하지만 지금 앞에서 합격을 축하받고 있는 분들도

처음부터 계속 좋은 결과만 받았던 것은 결코 아닙니다.

먼저 합격한 수많은 선배 기술사들도

자신의 이름이 없는 합격자 명단을 멍하니 바라봤고,

함께 공부하던 동료의 합격을 축하하면서도 마음 한편이 무너졌던 시간을 지나왔습니다.

그럼에도 다시 책을 폈고, 다시 펜을 들었습니다.

부족했던 답안을 다시 복기하고 쓰면서 결국 자신의 차례를 만들어 냈습니다.

🚀 결국, 다시 증명해 낼 시간입니다

기술사 시험은 실력이 있어도 당일의 운이나 컨디션에 따라 떨어질 수 있고,

열심히 했어도 결과가 바로 따라오지 않을 수 있습니다. 그래서 더 힘든 시험입니다.

하지만 결국 우리가 해야 할 일은 같습니다.

다시 쓰고, 다시 채우고, 다시 시험장에 가는 것.

오늘 결과가 여러분이 지금까지 쌓아온 IT 전문성과 실력을 부정하는 것은 아닙니다.

다만 아직 결과로 증명할 단 한 번의 완벽한 기회가 남아 있는 것입니다.

🤝 Big&Up Study가 끝까지 함께합니다

합격할 때까지, 아직 끝난 것이 아닙니다.

잠시 숨을 고르고, 우리 다시 펜을 듭시다.

함께 공부하고, 함께 성장하고, 결국 함께 합격합시다.

먼저 긴 시간 동안 흔들리고 지치면서도 끝까지 포기하지 않고 달려온 모든 합격자분께 진심으로 축하의 말씀을 드립니다.

기술사 합격은 어느 날 갑자기 운으로 만들어진 결과가 절대 아닙니다.

때로는 흔들리고, 때로는 지치면서도 다시 책을 펼치고 펜을 들었던 당신의 인내가 만든 최고의 성과입니다.

이번 회차 합격하신 모든 분들, 정말 고생 많으셨습니다.

여러분의 끝없는 노력과 집념에 뜨거운 박수를 보냅니다.

🌱 합격은 끝이 아니라 새로운 출발입니다

필기합격이라는 가장 크고 험난한 산을 넘었지만, 이제 기술사가 되기 위한 마지막 면접 과정이 남아 있습니다.

앞으로 예비 기술사로서 걸어가야 할 길에서 세 가지를 꼭 기억해 주셨으면 합니다.

오늘의 합격자는 어제의 치열했던 수험생이었고, 오늘의 수험생은 곧 내일의 기술사입니다.

먼저 합격한 분들도 모두 이 어두운 터널 같은 시간을 이겨냈습니다.

공정거래위원회가 온라인 쇼핑·구독 서비스에서 소비자의 착각이나 부주의를 유도하는 다크패턴을 4개 범주·13개 유형으로 정리했다. 회원탈퇴·계약해지, 총액 표시, 정기결제 전환, 반복 권유 등 실제 온라인 서비스 설계에서 적용할 판단기준을 구체화한 것이 핵심이다.

■ 기사 핵심 요약

– 공정위가 편취형·오도형·방해형·압박형 등 4개 범주, 13개 다크패턴 유형에 대한 운영 가이드라인 마련

– 가입만큼 해지도 쉽게 하고 필수비용은 최초 금액 노출부터 총액 표시, 유료전환은 30일 이내 별도 동의 필요

– 전자상거래법 위반 시 시정조치·영업정지·과징금·과태료가 가능하지만 가이드라인 자체는 법적 구속력이 없음

■ 기사 주요 내용 정리

◎ 가입보다 어려운 해지 절차 제한

– 회원탈퇴·계약해지 메뉴를 개인정보 수정이나 보안설정 등 예상하기 어려운 위치에 숨기지 않도록 권고

– 로그인 첫 화면 또는 한 번의 클릭으로 연결되는 마이페이지 등에 탈퇴·해지 기능을 명확하게 표시

– 웹·앱으로 가입했다면 원칙적으로 동일한 채널에서 해지할 수 있어야 하며 과도한 클릭·불필요한 확인 절차도 제한

◎ 가격·자동결제 표시 기준 강화

– 검색·상품목록 등 금액을 처음 보여주는 단계부터 배송비/설치비/세금 등 필수비용을 포함한 총액 표시가 원칙

– 사전 확정이 어려운 비용은 제외 항목과 사유를 최초 금액표시 단계에서 안내

– 정기결제 인상이나 무료→유료 전환 시 전환일 전 30일 이내 별도 동의 필요

◎ 반복간섭 등 소비자 선택 방해 제한

– 소비자가 한 번 거절한 선택을 두 차례 이상 반복 요구하는 반복간섭 제한

– 재권유 시 ‘7일간 다시 안보기’처럼 최소 7일간 동일한 요구를 받지 않을 선택권 제공

– 숨은갱신/순차공개 금액책정/특정옵션 사전선택/거짓 할인·추천/유인판매/위장광고/취소·탈퇴 방해 등이 주요 규제 유형

◎ 사업자 영향과 제재

– 전자상거래법상 금지된 행위는 시정조치와 함께 사안에 따라 영업정지·과징금 처분 가능

– 숨은갱신·순차공개 금액책정·특정옵션 사전선택 등은 1000만원 이하 과태료 부과 가능

→ 온라인 사업자는 UI·UX 단계부터 가입/해지 대칭성,금액 투명성, 명시적 동의를 고려한 서비스 설계 필요

[4개 범주]

[4개 범주 별, 13개 다크패턴 유형]

금융권서 현실화한 AI 해킹…전 산업 보안 '비상'

금융권 연쇄 침해사고에서 AI 기반 공격 자동화 정황이 포착되면서 사이버 위협이 새로운 단계로 진입하고 있다. 핵심은 새로운 해킹기법보다 AI가 외부 자산 탐색·취약점 분석·도구 실행을 자동화해 공격 속도와 규모를 크게 확대할 수 있다는 점이다.

■ 기사 핵심 요약

– 7개 금융사에서 유사 침해가 발생하고 일부 동일 IP가 확인돼 동일 공격자·AI 자동화 도구 활용 가능성 조사

– 공격 관련 IP에서 ARTEX AI 흔적이 확인됐지만 실제 공격에 사용됐는지는 아직 공식적으로 확인되지 않음

– AI 공격 속도에 대응하려면 ASM·MFA·최소권한·AI 에이전트 통제를 결합한 상시 보안체계가 필요

■ 기사 주요 내용 정리

◎ 금융권 연쇄 공격과 AI 활용 정황

– 신한·KB국민·하나·BNK부산은행과 저축은행·캐피탈 등 7개 금융사에서 유사 사고 확인

– 경찰은 공격 IP에서 중국어 기반 자율 침투테스트 시스템 ARTEX AI 관련 흔적을 토대로 연관성 조사

※ ARTEX가 실제 공격을 수행했다는 사실은 아직 확인되지 않음

◎ 멀티에이전트 기반 공격 자동화

– ARTEX는 LLM 기반 Planner가 공격 과정을 분해하고 여러 Worker가 정보수집·취약점 분석·도구 실행을 병렬 수행

– 결과를 다시 Planner가 분석해 다음 행동을 결정하는 구조

→ 작업이 세분화되면서 AI 안전장치가 전체 공격 의도를 인식하기 어려워질 가능성이 있다는 분석 제기

◎ 사후 대응에서 상시 방어로 전환

– 외부 노출 서버·웹서비스를 지속 식별하고 취약점을 점검하는 ASM(Attack Surface Management) 상시화 필요

– MFA/이상접속 탐지/최소권한/불필요 웹서비스 폐쇄와 함께 AI 에이전트의 접근권한·행동 범위 통제 강화

→ 실제 공격에서도 기본 보안조치 수준에 따라 피해 여부가 달라져 기본 통제의 지속적 운영이 핵심 방어수단으로 부각

최근 신한은행/KB국민은행/하나은행/BNK부산은행 등 주요 금융회사와 저축은행/캐피탈을 대상으로 연쇄적인 침해사고가 발생했다. 특히 공격 관련 인프라에서 ARTEX AI 관련 흔적이 발견되고, 여러 금융사에서 동일/유사 IP가 확인되면서 에이전트를 활용한 자동화 가능성이 제기되고 있다.

다만 현재까지 ARTEX AI가 실제 사용됐다는 사실은 공식 확정되지 않았으며, CyberStrikeAI 역시 직접 연결됐다는 근거는 확인되지 않았다.

사건 개요

연쇄 해킹 타임테이블

인공지능 기반 자동화

– 탐색 → 분석 → 공격기법 선택 → Tool 실행 → 결과 검증 → 재계획 과정을 반복 자동화

예상되는 인공지능 모델/도구

ARTEX AI

CyberStrikeAI

ARTEX AI vs CyberStrikeAI

대응 방안

– 이번 금융권 연쇄 해킹의 핵심은 새로운 인공지능 전용 해킹기법이 등장했다기보다, 기존 공격기법이 AI Agent와 결합해 자동화/대규모화될 가능성이 현실화됐다는 점

– Credential Stuffing/인증 우회/Session 취약점/Web 취약점 같은 전통적인 공격기법도 AI Agent가 탐색/선택/실행/검증을 반복하면 속도와 규모가 크게 증가 가능

– 특히 핵심 금융시스템뿐 아니라 직원용/외주/대출모집인/업무지원 시스템까지 Attack Surface 관리 필요

– ARTEX AI는 이번 사건에서 관련 흔적이 발견된 핵심 예상 도구, CyberStrikeAI는 유사한 Agentic Security 플랫폼이지만 이번 사건과 직접 연관됐다는 근거는 확인되지 않음

– 금융권 대응도 기존 보안통제에 더해 인공지능 기반 탐지/Agentic Attack 탐지/AI Red Team/Threat Intelligence 공유까지 확대할 필요

<멘토 의견>

AI로 무장한 해커 금융권 공격…‘자동화·동시다발’ 위협 현실로

신한·KB국민·하나은행 등 주요 금융기관에서 개인정보 유출과 비정상 접근이 잇따르며 금융권 보안 위기가 확산되고 있다.

특히 관련 서버에서 ARTEX AI 흔적이 발견돼 인공지능이 정찰·취약점 탐색·공격 실행을 자동화했을 가능성이 제기됐지만 실제 사용 여부는 아직 확인되지 않았다.

■ 기사 핵심 요약

– 신한은행 약 2만5000명, KB국민은행 119명, 하나은행 89명 등 금융권 개인정보 유출 사고가 연이어 발생

– 신한은행 공격 관련 서버에서 ARTEX AI 정황이 발견됐으나 실제 활용 여부와 주체는 미확인

– 인공지능이 공격 속도·규모를 높일 수 있어 MFA/최소권한/봇 차단/인공지능 기반 방어체계 강화 필요성 확대

■ 기사 주요 내용 정리

◎ 금융권 동시다발 침해사고

– 신한은행은 대출모집인 서비스 인증 우회로 약 2만5000명 정보가 유출됐고, KB국민·하나·부산은행에서도 외부 침입과 정보노출 사고 발생

– 우리은행과 NH농협은행도 유사 공격을 받았으나 기사 기준 정보 유출은 확인되지 않음

◎ AI 기반 공격 자동화 정황

– Attack 추정 서버에서 ‘AI 자율 침투테스트 콘솔’을 의미하는 문자열이 발견돼 ARTEX AI 관련 가능성 제기

– ARTEX는 LLM과 AI 에이전트를 이용해 정보수집/취약점 탐색/경로 설정/보안도구 실행을 자동화

※ 오픈소스 도구 흔적만으로 실제 사용 여부나 공격자의 국적·배후를 특정할 수 없음

◎ 공격의 핵심 변화와 대응

– 새로운 기법보다 인공지능이 기존 취약점과 도구를 이용해 여러 금융사를 빠르게 반복 Attack 할 수 있다는 점이 핵심 위험

– MFA/이상 로그인 탐지/속도 제한/봇 차단과 직원·외주계정 최소권한 적용 필요

→ 금융당국도 외부 인공지능을 활용한 취약점 탐지와 방어를 지원하기 위해 망분리 규제 완화를 추진

"신한 공격 추정 AI 해킹도구 아르텍스, 한국서 4개 발견"

금융권 사이버 공격이 이어지는 가운데 신한은행 관련 서버에서 인공지능 기반 자율 침투테스트 도구 ARTEX 관련 문자열이 발견됐다.

ARTEX가 사용됐는지는 확인되지 않았지만, 인터넷상에서 인공지능 기반 침투 자동화 인프라가 대규모로 관측되면서 선제적 위협 추적 필요성이 커지고 있다.

■ 기사 핵심 요약

– 신한은행 Attack 관련 서버에서 ARTEX 흔적이 발견됐지만 실제 공격에 사용됐다는 사실은 아직 공식 확인되지 않음

– ARTEX 관련 고유 IP 359개, CyberStrikeAI 관련 서버 약 1000개가 관측돼 인공지능 기반 공격 자동화 인프라 확산 정황 확인

– 인공지능이 정찰/취약점 탐색/경로 설정을 자동화하면서 보안 대응도 사고 사후 분석에서 인프라 선제 추적으로 전환 필요

■ 기사 주요 내용 정리

◎ ARTEX와 금융권 공격 연관성

– 공격 관련 웹서버에서 ‘ARTEX-自主渗透测试控制台’ 문자열 확인

– ARTEX는 LLM을 이용해 자산 탐색/취약점 분석/도구 호출/침투 검증을 자동화하는 오픈소스 시스템

※ 관련 흔적과 실제 활용 여부는 별개이며 현재 직접 사용 사실은 확인되지 않음

◎ AI 침투 인프라 대규모 관측

– 오아시스시큐리티가 9월 23일~10월 3일 추적한 결과 ARTEX 관련 고유 IP 359개, 서비스 노출 형태 392개 확인

– 이 중 약 93%에서 기본 TCP 8787 포트가 관측됐으며 미국/중국/홍콩이 전체의 약 91.4% 차지

– 특정 호스팅 네트워크 AS54600에 전체 IP의 54.6%가 집중

※ 서버 위치는 국적이나 소재지를 의미하지 않음

◎ 인공지능 기반 공격 자동화 확산

– 일부 서버에서는 CyberStrikeAI/AdaptixC2/GoPhish 등 관련 정보도 관측됐지만 동일 공격자의 연계 사용 여부는 확인되지 않음

– 별도 추적 중인 CyberStrikeAI 서버 약 1000개도 관측

→ AI 에이전트가 기존 도구를 스스로 선택·호출하면서 기술 자체보다 속도와 규모를 확대할 가능성

◎ 사후 대응에서 선제 위협정보로 전환

– 기존 IOC·악성코드 중심 사후 분석만으로는 대규모 자동화 대응에 한계

– 금융/공공/국방 등 주요 기관은 신규 인공지능 기반 Attack 프레임워크/C2/호스팅 인프라의 생성·이동·변화를 지속 추적하는 CTI 기반 선제 대응체계 강화 필요

중소형 병원 20곳, 동일 랜섬웨어 동시 감염

최근 중소형 병원 20여곳에서 랜섬웨어 침해사고가 발생해 KISA와 한국사회보장정보원이 조사에 나섰다. 다수 피해기관에서 동일 유형의 랜섬웨어와 의료시스템 사용 정황이 확인되면서 의료SW 공급망을 통한 공통 침투 가능성도 제기되고 있다.

■ 기사 핵심 요약

– 중소형 2차 의료기관 20여곳에서 랜섬웨어 피해 발생, EMR·PACS 등 핵심 의료시스템 영향

– 다수 병원이 동일 의료SW를 사용하는 것으로 파악돼 공급망 공격 가능성이 제기됐으나 침투 경로는 아직 미확인

■ 기사 주요 내용 정리

◎ 보안 취약한 중소병원 집중 피해

– 피해기관에는 건강검진 등 다양한 의료서비스를 제공하는 2차 의료기관이 다수 포함

– 전자의무기록시스템(EMR)과 의료영상저장전송시스템(PACS) 등 진료 핵심 시스템이 공격 대상

◎ 의료SW 공급망 공격 가능성

– 피해 병원 가운데 동일 의료시스템을 사용하는 곳이 다수 확인되면서 SW 취약점을 이용한 공통 침투 가능성 제기

– 공급망 공격은 최종 병원을 직접 공격하기보다 병원이 사용하는 SW·서비스를 경유해 침투하는 방식

※ 현재 조사가 진행 중으로 공급망 공격 여부와 구체적인 침투 경로는 확인되지 않음

◎ 의료서비스·민감정보 위험 확대

– 건강·진료 등 민감정보를 보유해 데이터 유출 시 피해가 크고 시스템 마비 시 의료업무 차질 가능

– 일부 병원은 탐지·차단 체계가 2차 방어선으로 작동했지만 보안 수준이 낮은 기관은 피해가 확대된 것으로 전해짐

→ 당국은 우선 시스템 복구를 지원하면서 추가 확산 여부·데이터 유출·공통 공격경로를 조사 중

개인정보위, EU 이어 영국 '개인정보 동등성 인정' 추진

개인정보보호위원회가 영국의 개인정보 보호 수준이 국내와 실질적으로 동등한지 평가하는 동등성 인정 검토에 착수했다. EU·EEA에 이어 두 번째 대상이며, 인정될 경우 국내 기업과 공공기관의 영국 대상 개인정보 이전 절차가 간소화된다.

■ 기사 핵심 요약

– 동등성 인정 시 국내 기업·공공기관은 별도의 국외이전 요건 없이 영국으로 개인정보 이전 가능

– 한·영 데이터 이동 기반이 확대돼 글로벌 사업과 국제 공동연구·데이터 활용 편의성 향상 기대

■ 기사 주요 내용 정리

◎ 동등성 인정 제도 확대

– 상대국의 개인정보 보호체계와 권리 보장 수준이 국내와 실질적으로 동등한지 판단하는 제도

– 개인정보위는 2025년 9월 EU·EEA를 첫 동등성 인정 대상으로 결정했으며 영국이 두 번째 검토 대상

◎ 영국 보호체계 종합 검증

– 개인정보 보호 법제/감독·집행 체계/정보주체 권리 보장/피해구제 절차 등을 종합적으로 검토

– 산업계·연구계 의견과 8~9월 국외이전 전문위원회 검토를 거쳐 영국을 차기 대상국으로 선정

◎ 국외이전·글로벌 사업 영향

– 인정 시 별도 국외이전 요건 없이 개인정보 이전이 가능해 기업·공공기관의 행정 부담 감소

→ 한·영 간 데이터 활용 기반이 넓어지면서 글로벌 서비스/연구협력 등 국경 간 데이터 이동 활성화 기대

[법적 근거]

– 개인정보 보호법 제28조의8 제1항 제5호

– 개인정보가 이전되는 국가/국제기구의 보호체계, 정보주체 권리보장, 피해구제 등이 우리나라 개인정보 보호 수준과 실질적으로 동등한 경우 국외이전 허용

– 개인정보 보호법 시행령 제29조의9 「국가 등에 대한 개인정보 보호 수준 인정」

국가 AI 안전 마스터플랜 12월 나온다…민·관 실무 협의 시동

과학기술정보통신부가 첨단 인공지능 위험에 대응하고 혁신과 안전의 균형을 강화하기 위한 국가 AI 안전 생태계 조성 마스터플랜을 12월까지 마련한다. 이를 위해 10월부터 산업계·전문가·유관기관이 참여하는 민·관 실무협의체를 운영한다.

■ 기사 핵심 요약

– 과기정통부가 국가 AI 안전 생태계 조성 마스터플랜을 12월까지 수립하고 10월부터 민·관 실무협의체 운영

– 국가 AI 안전 관리체계/첨단 AI 안전 대응역량/국민 일상 AI 안전환경 등 3대 전략과 핵심과제 점검

– 국내외 인공지능 기업·기관·전문가 약 25명이 참여해 현장 의견과 글로벌 정책·기술 동향을 반영

■ 기사 주요 내용 정리

◎ AI 안전 정책 강화 배경

– 인공지능 3대 강국 추진과 함께 최근 첨단 인공지능 위험이 현실화되면서 국가 차원의 안전·신뢰 기반 강화 필요성 확대

– 당초 상반기 공개 예정이었으나 대내외 환경 변화에 맞춰 내용을 보완하며 일정 조정

◎ 3대 전략 중심 마스터플랜

– 국가 AI 안전 관리체계 구축

– 첨단 AI 안전 대응역량 강화

– 국민 일상의 AI 안전 환경 조성

→ 글로벌 인공지능 안전 정책/산업/기술 동향을 반영해 신규·보완 과제도 발굴

◎ 민·관 실무협의체 운영

– 과기정통부/국가AI전략위원회/AI 기업·협회/전문기관/법·제도 전문가 등 약 25명 참여

– AI안전연구소/NIA/KISDI/TTA/KOSA/코리아스타트업포럼 등 참여

→ 산업 현장 경험과 기술·정책·법제 의견을 수렴해 현장 수용성 강화

◎ 12월까지 국가 전략 확정

– 실무협의체 의견과 관계부처 협의를 거쳐 연내 마스터플랜 수립 예정

→ AI기본법 시행 기반 위에 첨단 인공지능 위험에 대응하는 국가 AI 안전 생태계와 대응 역량을 체계화하는 방향

AI 가드레일(Guardrail)은 인공지능이 허용된 범위를 벗어나지 않도록 제한하는 기술·정책적 안전장치다. 생성형 AI가 단순 답변을 넘어 이메일/결제/외부 시스템 제어까지 수행하는 에이전트로 발전하면서 적용 범위도 콘텐츠 필터에서 권한·행동 통제로 확대되고 있다.

■ 기사 핵심 요약

– AI 가드레일은 인공지능의 정보 접근/도구 사용/행동 범위를 제한해 예기치 않은 위험을 최소화하는 안전장치

– 2023년 엔비디아 NeMo Guardrails를 계기로 확산됐으며 앤트로픽/OpenAI/MS/구글 등도 관련 안전체계 강화

– AI 에이전트 확산으로 콘텐츠 필터를 넘어 접근권한/도구 호출/사용자 승인/실시간 행동 통제가 핵심 기능으로 발전

■ 기사 주요 내용 정리

◎ AI 가드레일 개념과 확산

– 도로 가드레일처럼 사고를 완전히 제거하기보다 인공지능이 설정된 경계를 벗어나지 않도록 행동 범위를 제한

– 엔비디아 NeMo Guardrails가 LLM의 민감정보 노출과 금지 행동을 제어하는 대화·행동 규칙을 제시하며 개념 확산

– 앤트로픽은 Constitutional AI를 통해 인공지능이 안전 원칙을 스스로 점검

◎ 에이전트 시대 역할 확대

– 초기에는 욕설/유해 콘텐츠 차단 등 출력 필터 중심

– 최근에는 인공지능이 읽을 수 있는 정보/사용 가능한 도구/외부 시스템 접근 범위와 사람 승인이 필요한 행동까지 관리

→ 인공지능 성능뿐 아니라 권한 통제와 안전한 실행 능력이 기업 인공지능 경쟁력의 핵심 요소로 부상

[인공지능 가드레일 개요]

EU가 만든 DPP, 글로벌 공통규격 된다…ISO/IEC 표준화 작업 돌입

EU 중심으로 제도화된 디지털제품여권(DPP)이 국가·산업 간 데이터를 연결하는 글로벌 공급망 표준으로 확대되고 있다. ISO/IEC가 DPP 공통 원칙과 데이터 체계 표준화에 착수하면서 국내에서도 포장재 플랫폼 구축과 가전·자동차부품 실증 등 대응이 본격화됐다.

■ 기사 핵심 요약

– ISO/IEC가 ISO/IEC 25534-2 개발을 승인하며 DPP의 개요·원칙과 국가·산업 간 상호운용 표준화 착수

– DPP는 원재료/부품/탄소배출/수리·재사용·재활용 등 제품 생애주기 데이터를 공급망 전체에서 연결하는 체계

– 한국도 국제표준 투표 대응과 포장재 DPP 플랫폼 구축을 추진하며 가전·자동차부품 등 제조업의 글로벌 규제 대응 기반 확보

■ 기사 주요 내용 정리

◎ EU DPP에서 글로벌 표준으로 확대

– ISO/IEC는 올해 DPP 전담 JTC 5를 신설하고 2월 ISO/IEC 25534-1, 9월 14일 25534-2를 신규 표준개발 과제로 승인

– 25534-2는 DPP 개요와 원칙을 다루며 국가별·산업별 DPP가 데이터를 상호 교환할 수 있는 공통 기반 마련

→ DPP가 단순 EU 규제 대응 수단에서 글로벌 공급망 데이터 인프라로 확대

◎ 제품 생애주기 데이터 연결

– 제품 식별정보/소재/탄소배출량/주요 부품/수리·유지보수/재사용·재활용 이력 등을 하나의 디지털 기록으로 연결

– 제품설계/제조/IT/지속가능성/수리까지 기업 전체 데이터 체계를 연계해야 하는 구조

→ 국제표준의 데이터 규격·식별·접근 방식에 따라 기업의 시스템 구축과 규제 대응 비용에도 영향

◎ 국내 대응과 산업 확산

– 국가기술표준원을 중심으로 국제표준 투표에 대한 국내 의견을 수렴하고 있으며 JTC 5에는 정회원 33개국/옵저버 15개국 참여

– 국내에서는 포장재 공급망 데이터를 표준화한 DPP 통합관리 플랫폼을 구축해 가전·자동차부품 제조현장에 적용 추진

– 배터리·자동차는 제품·부품 이력 연계를 시작했고 가전·전자도 소재/부품/수리/소프트웨어 지원 정보를 공급망 데이터와 연결

→ 초기부터 공통 데이터 규격을 적용할수록 국가별 DPP 확대에 따른 중복 구축과 대응 부담을 줄일 수 있는 구조

인공지능 기본법 시행 8개월이 지나 세부 가이드라인까지 마련됐지만 기업 현장에서는 생성물 표시 방식과 고영향 AI 판단 기준을 둘러싼 혼선이 이어지고 있다. 과기정통부도 고영향 AI 자체 판단과 확인 요청 절차를 운영하고 있다.

■ 기사 핵심 요약

– 지원데스크 문의, 461건 중 투명성 의무 212건으로 가장 많아 AI 생성물 표시 방식이 핵심 쟁점

– 고영향 AI 판단 문의 117건으로 ‘중대한 영향’과 인공지능 시스템의 자율성·적응성 기준 명확화 요구 확대

– 과기정통부는 현장 질의와 제도개선 연구반 논의를 바탕으로 법·가이드라인 보완 검토

■ 기사 주요 내용 정리

◎ 인공지능 생성물 표시 의무 혼선

– 가시적·비가시적 표시 중 선택 가능하지만 비가시적 워터마크 적용 시 별도 문구·음성 고지도 필요

– 업계는 모델 개발사와 이용 사업자의 표시 책임 구분을 명확히 할 필요성 제기

[투명성가이드라인]

– 법 제31조 → 시행령 제23조 → 사전고지 + 생성물 표시 + 딥페이크 명확 표시

◎ 고영향 AI 판단 기준 모호

– 사업자가 사전에 고영향 AI 여부를 판단해야 하지만 ‘중대한 영향’ 범위가 불명확

– 자율성·적응성 기준도 모호해 인공지능 시스템 해당 여부부터 판단하기 어렵다는 지적

→ 단순 가이드라인보다 법률·법규명령 수준에서 기준을 구체화해 사업자 예측가능성을 높여야 한다는 의견

[고영향AI 확인 가이드라인]

– 법 제2조제4호/제33조 → 시행령 제25조 → 적용 영역 확인 → 위험의 영향·중대성·빈도 판단 → 필요 시 정부 확인

엔비디아, AI 돌발 행동 막는 '개방형 안전 플랫폼' 공개

AI 에이전트가 사람의 명시적 지시 없이 외부 시스템에 접근하거나 허용 범위를 벗어나는 사례가 늘면서 에이전트 안전 통제가 핵심 과제로 떠올랐다. 엔비디아는 개발·검증부터 실제 운영까지 에이전트 행동을 통제하는 오픈 에이전트 세이프티 플랫폼을 공개했다.

■ 기사 핵심 요약

– 엔비디아가 AI 에이전트의 돌발·이탈 행동을 차단하는 오픈 에이전트 세이프티 플랫폼 공개

– CPU 기반 OpenShell이 행동 범위를 정의·통제하고 DPU 기반 Sentry가 밀리초 단위 감시·격리 수행

– 앤트로픽/MS/세일스포스/팔란티어 등 100여개 기업이 참여해 산업 공통 AI 에이전트 안전 기준으로 확산 가능성

■ 기사 주요 내용 정리

◎ AI 에이전트 자율성 확대가 배경

– 에이전트가 외부 시스템 접근과 업무 실행까지 담당하면서 인간 통제를 벗어난 행동 위험 증가

→ 모델 성능뿐 아니라 행동 범위/권한/실행 단계 통제가 중요해지는 구조

◎ 소프트웨어·하드웨어 이중 통제

– OpenShell: CPU에서 에이전트가 수행 가능한 작업 범위를 설정하고 실시간 정책 적용

– Sentry: DPU에서 밀리초 단위로 행동을 감시하고 정책 위반 시 즉시 격리·정지

→ 개발·시험·배포·운영 전 과정에서 예방 + 실시간 차단 체계 구성

◎ 산업 표준화 가능성

– 글로벌 기술기업 100여곳이 개발에 참여해 모델/클라우드/기업 SW 환경 전반 적용 가능성 확대

– 엔비디아는 성능 향상과 같은 속도로 안전 기술도 발전해야 한다는 입장

→ 향후 AI 에이전트 거버넌스와 런타임 안전통제 표준 형성 가능성 부각

[DPU(Data Processing Unit) 개요]