아모레퍼시픽은 '사람을 아름답게, 세상을 아름답게(We Make A MORE Beautiful World)'라는 소명 아래, 전통적인 화장품 기업을 넘어 데이터를 기반으로 한 '뉴 뷰티(New Beauty)' 시대를 열어가고 있다.

특히 최근 7년 연속 CES 혁신상을 수상하며 그 기술력을 세계적으로 입증하고 있는데, 그 중심에는 80년 이상 축적된 방대한 빅데이터와 첨단 AI 기술이 자리한다.

1. 80년의 기록이 AI가 되다: 빅데이터 분석 기술

아모레퍼시픽 기술 혁신의 원천은 오랜 시간 축적해온 뷰티 빅데이터에 있다.

이들은 설립 이후 축적한 화장품 성분 데이터베이스는 물론, 수많은 피부 이미지와 모공, 주름 데이터, 그리고 방문판매 카운셀러들이 현장에서 쌓아온 상담 노하우를 AI 학습에 활용한다.

• 닥터 아모레(Dr.AMORE®): 한국 여성의 피부 이미지를 바탕으로 임상 전문가의 평가를 딥러닝하여 만든 AI 진단 시스템이다. 사진 한 장만으로 주름, 색소 침착, 모공 등을 정밀하게 진단할 수 있으며, 이는 '라네즈 뷰티 큐레이터' 등 실제 서비스에 적용되고 있다.
  
  
• 얼굴 노화 패턴 맵: AI 피부 영상 분석 기술을 통해 한국인 여성의 연령대별 노화 진행 경로를 시각화했다.
  이를 통해 주름은 눈가에서 시작해 확산되고, 색소 침착은 볼과 눈 밑에서 먼저 나타난다는 사실을 규명하며 선제적인 노화 관리를 가능하게 한다.

2. CES 혁신상으로 보는 AI와 데이터의 만남

아모레퍼시픽은 매년 CES에서 AI와 빅데이터를 결합한 초개인화 솔루션을 선보이며 뷰티 테크의 미래를 제시한다.

• 2026년 스킨사이트(Skinsight™): MIT 연구팀과 공동 개발한 차세대 전자피부 플랫폼이다. 피부에 부착하는 센서 패치가 미세한 움직임을 감지해 노화 요인을 실시간 측정하며, AI 앱이 24시간 생활 데이터를 분석해 미래의 주름 발생 위치를 예측하고 맞춤형 루틴을 제안한다.
  
  
• 2025년 워너-뷰티 AI(Wanna-Beauty AI): 생성형 AI 기술을 활용한 음성 챗봇 상담 솔루션이다. 사용자의 사진을 분석해 얼굴 비율과 피부색에 최적화된 메이크업을 찾아주고, 가상 메이크업 체험을 통해 전문가 수준의 화장법을 제안한다.
  
  
• 2023년 톤워크(TONEWORK): AI 알고리즘이 얼굴 색상을 정밀하게 측정하면 로봇 팔이 즉석에서 맞춤형 파운데이션이나 립 제품을 제조하는 시스템이다.
  
  
• 2022년 마이스킨 리커버리 플랫폼: 스마트폰 카메라와 소형 센서로 매일의 피부 상태를 측정하고, AI가 이 데이터와 화장품 처방을 분석해 지속적으로 업데이트된 솔루션을 제공한다.

3. 초개인화 서비스의 실현: 비스포크 에센스

아모레퍼시픽의 데이터 분석 기술은 커스텀미 '비스포크 에센스'에서 정점을 찍는다.

약 1백만여 건의 피부 데이터를 AI가 분석하여, 고객의 사진과 생활 습관에 맞춰 약 18,400여 개의 레시피 중 단 하나뿐인 맞춤형 제품을 조제한다.

아모레퍼시픽은 단순히 화장품을 판매하는 제조사를 넘어, 데이터를 통해 고객의 피부를 깊이 이해하고 미래의 변화까지 예측하는 뷰티 테크 기업으로 거듭나고 있다.

80년의 역사가 담긴 빅데이터와 AI의 만남은 전 세계 모든 이가 자신만의 아름다움을 실현할 수 있는 '에이전틱 뷰티'의 미래를 현실로 만들고 있다.

지속 가능한 미래와 ESG 경영이 기업의 필수 과제로 떠오르는 요즘, 세계 최대 IT·가전 전시회인 'CES 2025'에서 산업 장비/기계 분야 혁신상(Innovation Award)을 수상하며 글로벌 시장의 주목을 받은 국내 기업이 있다.

바로 부산에 본사를 둔 친환경 에너지 솔루션 기업 (주)뉴에너지(New Energy)이다.

보일러라고 하면 흔히 가스나 기름을 태우는 전통 방식을 떠올리기 쉽지만, (주)뉴에너지는 물 분자의 마찰열을 이용하는 독창적인 발열 원리에 AI와 빅데이터 분석 기술을 접목해 에너지를 획기적으로 줄이는 스마트 솔루션을 선보였다.

💡 1. (주)뉴에너지는 어떤 기업인가요?

(주)뉴에너지는 산업용 공정 보일러부터 건물 난방, 농·어업용 보일러, 온수 시스템까지 다양한 분야의 히팅(Heating) 솔루션을 제공합니다.

핵심 제품인 '이온히팅 디지털 보일러 시스템'은 연료를 태우거나 금속 히터의 저항을 이용하는 기존 방식 대신, 물속 이온을 활용해 물 분자 간의 마찰열로 직접 열을 생산한다.

• 99.9% 초고효율: 열 전달 과정에서 버려지는 손실이 없어 에너지 변환 효율이 99.9%에 달한다.
• 탄소·미세먼지 제로: 연소 과정이 전혀 없어 가동 중 미세먼지가 배출되지 않으며, 기존 화석연료 보일러 대비 탄소 배출량을 50% 이상(최대 60%) 줄여준다.

🤖 2. CES 혁신상의 핵심! AI & 빅데이터 분석 기술

뉴에너지의 시스템이 단순한 난방 장치를 넘어 '데이터 기반 에너지 관리 솔루션'으로 평가받는 이유는 바로 AI와 빅데이터 기술 덕분이다.

1) AI 기반 초정밀 전력 및 온도 제어

• 보일러에 탑재된 AI 인공지능이 0.5℃ 단위의 미세한 온도 변화를 실시간으로 감지한다.
• 감지된 데이터에 따라 전력 소비량을 0.1kW 단위로 10단계에 걸쳐 초정밀 제어(±0.1℃ 온도 편차 유지)하여, 불필요하게 낭비되는 열 에너지를 완벽히 차단한다.

2) TBTL 모니터링 시스템과 실시간 데이터 대시보드

• 현장에 설치된 기기들로부터 유입되는 전력 사용량, 온도, 상태 데이터를 실시간으로 수집하고 분석 대시보드로 시각화한다.
• 관리자는 모바일 앱과 디지털 모니터링 시스템을 통해 언제 어디서나 실시간 사용량을 확인하고 최적의 상태로 운전할 수 있다.

3) 빅데이터 기반 고장 예측 및 원격 유지보수

• 수집된 기기의 사용 데이터를 AI 알고리즘이 지속적으로 분석하여 에너지 사용 패턴을 최적화한다.
• 기기의 부품 상태나 이상 징후를 사전에 감지해 고장이 발생하기 전에 예측하고, 문제 발생 시 빠르게 원격으로 에러를 해결할 수 있도록 지원한다.

📊 3. 대기업 현장에서 입증된 압도적 성과

이러한 AI 스마트 기술과 고효율 발열 원리가 만나 실제 산업 현장에서 놀라운 실측 결과를 만들어냈다.

• 현대자동차 아산공장: 실제 생산 공정에 이온히팅시스템을 도입하여 연간 약 14억 5,000만 원의 에너지 비용을 절감하고, 이산화탄소 2,456톤을 감축해 현대차 지속경영보고서에 등재되었다.
• 롯데월드 매직아일랜드: 기존 전기보일러와 동일 용량(60kW) 비교 테스트 결과, 온수를 더 높은 온도까지 올리면서도 전력 사용량을 66%나 절감했다.
• 초기 비용 0원 구독 서비스: 한국전력 자회사인 켑코이에스(KEPCO-ES)와 협력하여, 초기 설치비 부담 없이 도입 후 절감된 전기 요금으로 분납하는 친환경 구독 모델도 함께 제공 중이다.

(주)뉴에너지는 독보적인 이온 가열 원리에 AI 데이터 제어 및 고장 예측 솔루션을 결합하여, 탄소중립 시대에 가장 현실적이고 경제적인 에너지 전환 표준을 제시하고 있다.

CES 2025 혁신상 수상을 계기로 글로벌 시장으로 뻗어나갈 (주)뉴에너지의 행보가 더욱 기대된다!

빅데이터 통합 왜 항상 실패할까, 국방·제조·금융이 선택한 팔란티어 온톨로지의 비밀

분기 보고서를 만들기 위해 재무팀, 생산팀, 물류팀 엑셀 파일을 일일이 취합해 본 적 있으신가요?

시스템은 이미 10개가 넘는데, 정작 "지금 우리 회사 상황이 어떤지" 한눈에 보여주는 화면은 하나도 없는 경우가 많다.

데이터는 쌓여만 가는데,

"정작 의사결정에 쓸 수 있는 형태로 정리되지 않는 것"

이것이 국방기관부터 제조사, 은행까지 규모와 업종을 가리지 않고 겪는 공통된 병목이다.

왜 하필 팔란티어인가?

팔란티어는 2003년 설립 이후 정부·국방 기관의 가장 민감한 데이터를 다뤄온 회사다.

이 과정에서 쌓인 보안·거버넌스 노하우가 그대로 상업용 플랫폼인 파운드리(Foundry)와 생성형 AI 플랫폼 AIP로 이어졌다.

실제로 팔란티어는 미국 국방정보시스템국(DISA)의 최고 등급 보안 인증(Impact Level 5/6)을 받은 소수의 기업 중 하나이며, 우크라이나 전쟁 상황 인식에 쓰인 국방용 플랫폼 '고담(Gotham)'도 같은 회사의 제품이다.

군사 등급에서 검증된 보안 체계가 그대로 민간 기업에 내려온다는 점이 팔란티어를 다른 데이터 솔루션과 구분 짓는 지점이다.

이런 배경 위에서 팔란티어는 최근 몇 년간 상업 부문 매출이 가파르게 늘고 있다.

2025년 4분기 기준 미국 상업 부문 매출은 전년 대비 큰 폭으로 성장했고, 에어버스와의 항공 데이터 협력(Skywise),

미국 농무부와의 대규모 데이터 플랫폼 계약, 국내 대기업과의 전사적 협업 소식도 이어지고 있다.

어려운 개념을 쉽게 풀면: 온톨로지와 셀 단위 보안

1) 온톨로지 — "회사의 디지털 지도"

파운드리의 핵심은 온톨로지(Ontology)라는 개념이다.

회사 안에 흩어진 구조화 데이터(엑셀, DB)와 비구조화 데이터(문서, 이미지, 센서 로그)를 하나의 "지도"처럼 연결해서,

데이터를 잘 모르는 관리자도 "이 설비가 왜 멈췄는지", "이 거래가 왜 이상한지"를 바로 이해할 수 있게 만드는 구조이다.

비유하자면, 부서별로 따로 그려진 지도 조각들을 하나로 이어 붙여 회사 전체를 한 장의 지도로 보여주는 셈이다.

2) 셀(Cell) 단위 보안 — "필요한 사람에게, 필요한 만큼만"

두 번째 핵심은 데이터 보안입니다.

팔란티어는 폴더나 표 단위가 아니라, 표의 한 칸(셀) 단위까지 누가 무엇을 볼 수 있는지 제어할 수 있다.

예를 들어 항공사 고객 데이터에서 '좌석 정보'는 누구나 볼 수 있어도, '이름·주소·전화번호' 같은 개인정보는 별도 권한이 있는 사람만 볼 수 있도록 나눌 수 있다.

같은 표를 보고 있어도 사람마다 보이는 정보가 다른 것이다.

이런 접근 방식은 제로 트러스트(Zero Trust), 즉 "내부자라도 기본적으로 신뢰하지 않고, 접근이 필요할 때마다 확인한다"는 보안 철학과 맞닿아 있다.

이 개념 자체를 팔란티어가 국방·정보기관 프로젝트를 수행하며 업계에서 선도적으로 정립해 왔다는 점도 눈여겨볼 부분이다.

도입 전 vs 도입 후 — 실제로는 무엇이 달라지나

도입 전 (Before) 자동차 부품 제조사인 리어(Lear Corporation)의 사례가 대표적이다.
여러 공장과 시스템에 흩어진 생산·재고·재무 데이터를 각 부서가 따로 관리하다 보니,
문제가 생긴 원인을 찾는 데도, 비용을 줄일 지점을 찾는 데도 시간이 오래 걸리는 구조였다.

도입 후 (After) 리어는 파운드리를 전사적으로 확장 적용한 뒤, 흩어져 있던 운영 데이터를 하나의 체계로 통합해 실질적인 비용 절감 효과를 확인했다고 알려져 있다.
데이터가 부서 담벼락을 넘어 하나로 연결되자, 이전에는 보이지 않던 비효율 구간이 눈에 들어오기 시작한 것이다.

국방 분야에서도 비슷한 흐름이 확인된다.

미 국방부는 AI 기반 의사결정 시스템(Maven Smart System)을 핵심 전력으로 공식 채택했고, 이후 NATO도 유사한 체계를 도입했다.

"데이터를 모으는 것"에서 "데이터로 즉시 행동하는 것"으로 넘어가는 흐름이 산업을 가리지 않고 나타나고 있는 셈이다.

회사에서 "M365 Copilot 도입 좀 검토해봐"라는 지시를 받고 어디서부터 손대야 할지 막막한 상태일 가능성이 크다.

OOO은 다수의 기업을 대상으로 Microsoft 365 Copilot과 Azure OpenAI 기반 업무 자동화 환경을 구축하며, 도입 과정에서 실제로 터지는 보안 사고와 그 해결 방법을 현장에서 직접 다뤄온 팀이다.

딱 5분만 투자해 이 글을 끝까지 읽으면, Copilot 도입 이후 벌어질 수 있는 사내 데이터 유출 사고를 사전에 막을 수 있다. 보안팀 설득 자료를 만들기 전에 이 글부터 확인하는 것이 순서다.

M365 Copilot과 Azure OpenAI, 뭐가 다른가?

두 개를 같은 걸로 착각하는 담당자가 많은데, 역할이 다르다.

M365 Copilot은 Word, Excel, Outlook, Teams 안에 바로 들어가 있는 '완제품 업무 비서'다.

회의록 요약, 메일 초안 작성, 엑셀 함수 추천처럼 즉시 쓸 수 있는 기능을 제공한다.

Azure OpenAI는 다르다. 회사가 가진 사내 문서, 계약서, 매뉴얼 같은 데이터를 학습·연동시켜 "우리 회사 전용 AI 검색·분석 시스템"을 직접 만드는 기반 플랫폼이다. 비유하자면 M365 Copilot이 매장에서 바로 사 입는 정장이라면, Azure OpenAI는 원단부터 골라 맞추는 맞춤 정장에 가깝다.

문제는 여기서 시작된다. 둘 다 결국 '회사 데이터'를 재료로 움직이는 도구이기 때문에, 데이터 관리 체계가 없으면 편리함이 그대로 위험으로 바뀐다.

도입하자마자 보안팀이 제일 먼저 반대하는 이유?

Copilot은 사용자가 이미 접근 권한을 가진 파일을 기반으로 답변을 만든다.

문제는 실무에서 권한 설정이 생각보다 엉망인 경우가 많다는 점이다.

인사팀 전용 폴더인 줄 알았던 공유 폴더가 사실은 전 직원에게 열려 있었다면,

Copilot은 그 폴더 안 인사평가 파일까지 요약해서 아무렇지 않게 보여준다.

사람이 직접 파일을 뒤져서 찾아내는 데는 시간이 걸리지만,

Copilot은 몇 초 만에 찾아서 정리까지 해준다는 게 진짜 문제다.

이런 '과잉 공유(오버셰어링)' 문제는 도입 전에는 드러나지 않다가, Copilot을 켠 순간 한꺼번에 노출된다.

Purview AI Hub로 막을 수 있는 3가지 위험

1) 민감도 라벨로 접근 자체를 차단한다.

파일에 '기밀', '내부용' 같은 민감도 라벨을 붙이고 암호화를 적용해 두면,

권한이 없는 사용자는 Copilot을 통해서도 해당 내용을 볼 수 없다. AI가 아무리 똑똑해도 열람 권한 자체가 없으면 답을 만들 수 없는 구조를 만드는 것이다.

2) AI 활동 자체를 상시 모니터링한다.

Purview는 Copilot에 입력된 프롬프트와 그 응답 내용을 분석해, 그 안에 민감한 정보가 오갔는지 탐지하는 기능을 제공한다.

즉 "누가 어떤 질문을 던져서 어떤 데이터를 끌어냈는지"가 기록으로 남는다는 뜻이다.

사고가 터진 뒤 원인을 추적하는 데도, 사고를 예방하는 데도 이 기록이 핵심 역할을 한다.

3) 외부로 나가는 순간 자동으로 암호화된다

이중 키 암호화, 고객 키 관리 같은 기능을 적용하면 중요한 문서가 회사 밖으로 나가더라도

열쇠 없이는 내용을 볼 수 없는 상태로 잠긴다.

실수로 메일에 첨부해 외부로 보냈더라도, 최소한 '읽히지는 않는' 마지막 방어선이 생기는 셈이다.

실제로 벌어질 뻔했던 상황

한 제조업체 인사팀 담당자가 있었다.

평소처럼 팀 내부 공유 폴더에 직원 평가 파일을 올려두었는데, 알고 보니 그 폴더는 전사 공유 권한으로 설정되어 있었다.

Before: Copilot 도입 초기,

다른 부서 직원이 "우리 팀 인사평가 관련 자료 있어?"라고 물었더니, Copilot이 해당 폴더에서 파일을 찾아 요약본까지 만들어 보여줬다. 담당자도, 보안팀도 사고가 난 뒤에야 문제를 알았다.

After: Purview 민감도 라벨과 DLP 정책을 적용한 뒤에는,

같은 질문을 던져도 Copilot이 "권한이 없어 해당 콘텐츠에 접근할 수 없다"는 답만 내놓는다.

파일 자체가 암호화되어 있어 라벨 확인 권한이 없는 사용자에게는 아예 검색 결과로도 노출되지 않는다.

같은 실수를 저질러도 결과가 완전히 달라진다는 것, 이게 Purview AI Hub를 반드시 함께 도입해야 하는 이유다.

M365 Copilot과 Azure OpenAI는 업무 생산성을 크게 끌어올리는 도구이지만, 그만큼 사내 데이터 접근 권한을 그대로 반영한다는 특성이 있다.

Purview AI Hub의 민감도 라벨, AI 활동 모니터링, 자동 암호화 세 가지를 함께 세팅해야 비로소 '안전한 도입'이 완성된다.

단순히 유행이라서 급하게 Copilot 버튼부터 켜고, 보안은 나중에 생각해도 된다고 여기는 조직에는 이 글이 맞지 않다.

데이터 거버넌스까지 제대로 갖추고 안전하게 AI 전환을 하고 싶은 조직만 아래 내용을 참고하는 게 좋다.

도입 순서를 무시하고 급하게 진행했다가 사고부터 나는 경우를 여러 차례 봐왔기 때문에, 준비 없이 서두르는 곳에는 컨설팅도 권하지 않는다.

매일 쏟아지는 방화벽 로그와 알림 속에서 진짜 위협이 무엇인지 가려내느라 지쳐 있을 가능성이 높다.

보안 담당자 한 명이 하루에 확인해야 하는 알림은 수백 건에 달하고, 그중 대부분은 오탐이다.

그 사이에 진짜 침해 시도가 숨어 들어오는 순간, 손실은 걷잡을 수 없이 커진다.

팔로알토 네트웍스는 전 세계 수만 개 조직의 네트워크·클라우드 로그 데이터를 기반으로 Precision AI라는 위협 탐지 엔진을 운영하고 있다.

STEP 1. 빅데이터 분석 기반 위협 자동 탐지, 무엇이 다른가?

1) 기존 방식의 한계

전통적인 보안 장비는 이미 알려진 악성코드의 '지문'(시그니처)을 대조하는 방식으로 작동한다.

문제는 공격자가 코드를 아주 살짝만 바꿔도 이 방식은 무력화된다는 점이다.

하루에도 수십만 개씩 새로 등장하는 변종 위협 앞에서,

시그니처 업데이트 속도는 구조적으로 공격 속도를 따라잡을 수 없다.

2) Precision AI의 접근 방식

Precision AI는 개별 이벤트가 아니라

네트워크 트래픽, 엔드포인트 로그, 클라우드 워크로드 데이터를 통합해 하나의 흐름으로 분석한다.

쉽게 비유하면 이렇다.

시그니처 기반 탐지가 '수배 전단지에 있는 얼굴만 잡아내는 방식'이라면,

Precision AI는 '평소와 다른 걸음걸이, 낯선 시간대의 출입, 비정상적인 동선까지 종합해서 수상한 사람을 짚어내는 방식'이다.

구체적으로는 다음 세 가지 데이터를 실시간으로 결합한다.

• 네트워크 트래픽 패턴: 평소와 다른 데이터 전송량, 낯선 목적지로의 통신
• 로그 상관관계: 여러 시스템에 걸쳐 흩어진 로그를 하나의 공격 시나리오로 재구성
• 행동 기반 이상 탐지: 알려지지 않은 신종 위협(제로데이 공격)도 '평소와 다른 행동'만으로 포착

이 방식의 핵심 가치는 오탐률을 낮추면서 동시에 탐지 속도를 높인다는 점이다.

실제로 팔로알토 네트웍스는 초당 수백만 건의 보안 이벤트를 처리하면서도, 진짜 위협만 골라내 대응 우선순위를 자동으로 매기는 구조를 운영한다.

3) Before & After: A사의 사례

Before: A사는 매일 새벽 보안팀이 출근하면 밤사이 쌓인 알림 수백 건을 하나씩 확인하는 방식으로 업무를 시작했다.

실제 침해 시도는 그중 1~2건에 불과했지만, 나머지를 걸러내는 데만 오전 시간을 다 썼다.

해결 과정: Precision AI 기반 탐지 체계를 도입한 뒤, 로그 상관관계 분석이 자동으로 알림 우선순위를 재배열했다.

보안팀은 더 이상 전체 알림을 훑을 필요 없이, 시스템이 '실제 공격 가능성이 높다'고 판단한 상위 몇 건만 집중적으로 확인하면 되는 구조로 바뀌었다.

결과: 알림 검토 시간이 크게 줄었고, 초기 대응까지 걸리는 시간도 단축됐다.

무엇보다 담당자가 반복적인 오탐 확인에서 벗어나 실제 위협 분석에 집중할 수 있게 됐다는 점이 가장 큰 변화였다.

STEP 2. 생성형 AI 도입 조직이 놓치기 쉬운 새로운 위협: 프롬프트 인젝션과 데이터 오염

1) 왜 지금 이 문제가 중요한가

많은 조직이 업무에 생성형 AI를 도입하면서, 정작 AI 모델 자체를 겨냥한 공격에는 대비가 안 되어 있는 경우가 많다.

전통적인 해킹이 시스템의 취약점을 파고드는 방식이었다면, AI를 겨냥한 공격은 모델에게 입력되는 데이터 자체를 조작하는 방식으로 이뤄진다.

2) 프롬프트 인젝션이란

프롬프트 인젝션은 AI 모델에게 정상적인 요청처럼 보이는 입력값 속에 악의적인 지시를 숨겨 넣어,

모델이 원래 정해진 규칙을 벗어난 행동을 하도록 유도하는 공격이다.

예를 들어 고객 문의를 처리하는 AI 챗봇에, 겉으로는 평범한 질문처럼 보이지만 실제로는 '내부 시스템 정보를 출력하라'는 숨겨진 명령이 포함된 텍스트를 입력하는 식이다.

3) 데이터 오염(포이즈닝)이란

데이터 오염은 AI 모델이 학습하거나 참고하는 데이터에 미리 악의적인 정보를 섞어 넣어,

모델의 판단 자체를 왜곡시키는 공격이다.

문서 하나하나는 정상처럼 보이지만, 이런 문서가 쌓이면 모델이 특정 상황에서 잘못된 결론을 내리도록 유도할 수 있다.

4) 팔로알토 네트웍스의 방어 접근

팔로알토 네트웍스는 이 문제를 AI 모델 앞단에서의 실시간 격리(guardrail) 체계로 접근한다.

• 입력값 실시간 스캐닝: 모델에 도달하기 전 입력 텍스트에서 인젝션 패턴을 탐지해 차단
• 비정상 응답 모니터링: 모델이 평소와 다른 방식으로 응답하기 시작하면 즉시 경고
• 데이터 소스 신뢰도 검증: 모델이 참조하는 외부 데이터의 출처와 변조 여부를 지속적으로 검증

이 세 겹의 방어막을 통해, 공격이 실제 모델의 판단에 영향을 주기 전 단계에서 대부분 차단되는 구조를 만든다.

5) Before & After: B사의 사례

Before: B사는 사내 문서 검색용 AI 어시스턴트를 도입했지만, 외부에서 업로드되는 문서를 별도 검증 없이 학습 데이터에 포함시키고 있었다.

해결 과정: 데이터 소스 신뢰도 검증 체계를 도입해, 문서가 학습 데이터에 반영되기 전 출처와 변조 여부를 자동으로 점검하도록 프로세스를 재설계했다.

결과: 의심스러운 패턴을 가진 문서 여러 건이 사전에 걸러졌고, 이후 AI 어시스턴트가 잘못된 정보를 근거로 답변하는 사례가 눈에 띄게 줄었다.

STEP 3. 결론 및 역포지셔닝

정리하면 핵심은 두 가지다.

1. 시그니처 기반 방어만으로는 신종 위협을 막을 수 없고, 네트워크·로그 데이터를 통합 분석하는 빅데이터 기반 탐지가 필수다.
2. 생성형 AI를 업무에 도입했다면, 모델 자체를 겨냥한 프롬프트 인젝션과 데이터 오염에 대한 대비도 함께 갖춰야 한다.

다만 이 접근은 단순히 솔루션 하나를 설치한다고 끝나는 문제가 아니다.

조직의 데이터 흐름과 AI 도입 현황을 정확히 진단하고, 거기에 맞는 구조를 설계하는 과정이 필요하다.

단순히 '유행이니까 AI 보안도 도입해야지'라는 생각만으로 접근하려는 조직에는 이 방식이 맞지 않는다.

실제로 조직의 로그 데이터와 AI 활용 현황을 들여다보고 구조적으로 대응하고 싶은 담당자만 다음 단계를 진행하길 권한다.

• 가벼운 시작: 조직에서 가장 많이 궁금해하는 'AI 보안 위협 유형 정리' 칼럼부터 살펴보길 권한다.
• 직접 상담: 우리 조직의 로그 데이터 구조와 AI 도입 현황을 기준으로 어떤 방어 체계가 필요한지 1:1로 진단받고 싶다면 문의를 남기면 된다.

최근 글로벌 IT 및 반도체 업계에서 가장 주목받는 국내 기업을 꼽으라면 단연 딥엑스(DEEPX)이다.

애플(Apple)에서 AI 칩(NPU) 설계를 주도했던 김녹원 대표가 2018년에 설립한 딥엑스는, 중앙 서버에 의존하지 않고 기기 자체에서 AI와 빅데이터를 처리하는 '온디바이스(On-device) AI 반도체' 전문 팹리스 기업이다.

데이터센터 중심의 '깊은 바다'를 엔비디아가 점유하고 있다면, 딥엑스는 로봇, 자율주행, 스마트팩토리, CCTV 등 우리 일상과 물리적 현장에 맞닿아 있는 '얕은 바다(엣지 및 피지컬 AI)' 시장의 글로벌 리더를 목표로 성장하고 있다.

💡 딥엑스의 핵심 경쟁력: 초저전력·고성능·저비용

기존에 대규모 영상 데이터나 센서 빅데이터를 분석하려면 값비싸고 전기를 많이 먹는 GPU 서버가 필수적이었다.

하지만 딥엑스는 자체 NPU 기술을 통해 GPU 대비 전력 소모를 획기적으로 줄이면서도 동급의 AI 연산 정확도를 구현했다.

• 독자적인 NPU 칩 라인업: 초소형 기기용부터 대규모 영상 관제용 서버 칩까지 파운드리(삼성전자 공정)를 통해 양산체계를 갖추었다.
• 압도적인 에너지 효율: 주력 제품인 'DX-M1'은 5W 미만의 초저전력으로 초당 25조 번(25 TOPS)의 연산을 수행하며, 발열을 완벽히 제어한다.
• 소프트웨어 호환성: 자체 SDK인 'DXNN'을 제공하여 기존 엔비디아 기반 AI 모델을 손쉽게 딥엑스 칩으로 이식할 수 있다.

🏆 CES 혁신상으로 본 딥엑스의 AI & 빅데이터 분석 기술

딥엑스는 세계 최대 IT 전시회인 CES에서 2024년 혁신상 3관왕과 2026년 혁신상 2관왕( 및 파트너사 최고 혁신상)을 수상하며 기술력을 세계적으로 인정받았다.

수상 내역을 살펴보면 딥엑스가 실시간 빅데이터 분석과 AI 추론을 현장에서 어떻게 혁신하고 있는지 명확히 알 수 있다.

1. 대규모 영상 빅데이터를 한 번에 처리하는 '비디오 인텔리전스'

• DX-H1 V-NPU (CES 2026 혁신상): 스마트시티, 교통 관제센터, 국가 인프라 등에서는 수백 대의 CCTV에서 수십 테라바이트급 영상 빅데이터가 매초 쏟아진다.
  기존에는 이를 분석하기 위해 대형 GPU 서버 여러 대가 필요했지만, DX-H1 V-NPU는 단 1장의 카드로 수백 채널의 고화질 영상을 실시간 분석한다.
• 비용 및 전력 절감: 전구 한 개 수준인 30W 전력만으로 구동되어, 기존 GPU 방식 대비 하드웨어 비용은 약 80%, 전력 비용은 약 85% 절감해 준다.
  

2. 외부 서버 없이 현장에서 바로 판단하는 '온디바이스 빅데이터 분석'

• DX-M1 모듈 (CES 2024 혁신상) & ALPON X5 (CES 2026 최고 혁신상 - 파트너 식스팹 수록 제품): 로봇이나 드론, 스마트 팩토리 현장에서 수집되는 다중 카메라 및 센서 데이터를 클라우드로 보내지 않고 기기 자체(Edge)에서 5W 미만의 초저전력으로 실시간 분석한다.
• 네트워크 한계 극복: 지하 주차장이나 물류 창고처럼 통신이 불안정한 환경에서도 영상 및 객체 탐지 알고리즘을 지연 없이 실행할 수 있어 '피지컬 AI(Physical AI)' 시대를 열어가는 핵심 두뇌로 평가받는다.

3. 파편화된 시장을 아우르는 '올인포 AI 토탈 솔루션'

• 올인포 AI 토탈 솔루션 (CES 2024 혁신상): 소형 스마트 가전부터 데이터센터용까지 4종의 NPU 라인업을 통합 제공함으로써, 다양한 형태의 빅데이터 환경에서도 단일화된 개발 플랫폼(DXNN)으로 최신 비전 AI 및 LLM 모델을 구동할 수 있게 지원한다.

딥엑스는 단순히 반도체를 파는 칩 제조사에 머물지 않고, "모든 실물 기기(로봇, 모빌리티, CCTV 등)가 대용량 데이터를 직접 분석하고 판단하는 피지컬 AI 인프라 기업"으로 진화하고 있다.

현대자동차·기아 배송 로봇, 포스코DX 스마트팩토리 등 국내외 대기업들과 상용화 협력을 확대하며 차세대 AI 반도체 시장의 주역으로 부상하고 있는 딥엑스의 행보를 주목해 볼 필요가 있다.

1. 에이슬립(Asleep) 기업 

(주)에이슬립(Asleep)은 2020년 6월 19일 KAIST 출신 연구진이 중심이 되어 설립한 인공지능(AI) 기반 슬립테크 전문 기업이다.

에이슬립은 "인류의 잠을 책임진다"는 비전을 바탕으로 눈에 보이지 않는 수면 데이터를 디지털화하고 라이프스타일을 혁신하는 데 집중하고 있다.

에이슬립의 독보적인 경쟁력은 스마트워치나 반지 같은 기기를 몸에 착용할 필요 없이, 스마트폰 마이크만으로 수면 중 호흡음을 분석하는 비접촉식 AI 기술에 있다.

스마트폰만으로 렘수면, 얕은 수면, 깊은 수면, 각성 상태 등 4단계 수면 구조와 코골이·수면무호흡 등 수면 장애를 정확히 측정해 낸다.

이 기술은 병원 수면다원검사(PSG) 대비 94% 수준의 높은 일치도를 보인다.

스탠퍼드대 수면센터 및 분당서울대병원과의 비교 임상 연구에서도 애플워치, 구글 픽셀워치 등 글로벌 상용 기기 11종 중 측정 정확도 1위(Macro F1 0.6863)를 기록하며 글로벌 수준의 기술력을 입증받았다.

2. CES 혁신상을 이끈 AI & 빅데이터 분석 기술

에이슬립이 세계 최대 가전·IT 전시회인 CES에서 지속적으로 기술력을 인정받을 수 있었던 핵심은 방대한 수면 빅데이터와 정교한 AI 음향 분석 기술이다.

• 방대한 수면 빅데이터 학습: 에이슬립의 AI 알고리즘은 병원 수면다원검사 데이터 8,000여 건과 400만~800만 건 이상의 가정 환경 수면 빅데이터를 학습하여 정밀도를 극대화했다.
• 호흡음 AI 분석 & 프라이버시 보호: 자는 동안 스마트폰 마이크로 수집된 호흡 소리는 기기 내부에서 '멜-스펙트로그램(Mel-spectrogram)' 이미지로 변환된다. 이 과정에서 사생활 보호를 위해 원본 음성 정보의 95%는 폐기되고, 5%의 핵심 음향 특성(호흡 리듬, 주기, 톤, 깊이 등)만 추출되어 딥러닝 신경망이 수면 단계를 정밀 분류한다.
• 의학 논문 기반 AI 수면 컨설턴트 'Z톡': 에이슬립은 대규모언어모델(LLM)에 수면 관련 의학 논문 16,557편을 학습시켜 'Z톡'을 개발했다. Z톡은 사용자의 건강 상태와 직업 등을 기억하고 매일 아침 카카오톡으로 개인 맞춤형 수면 리포트와 코칭을 제공하는 AI 수면 에이전트이다.

3. CES 혁신상 수상 내역 & 대표 제품

에이슬립은 CES에서 매년 차별화된 슬립테크 제품과 생태계 솔루션을 선보여 왔다.

• CES 2025 혁신상 수상 - '슬립보드(SleepBoard)': 신제품인 '슬립보드'는 CES 2025 AI 및 디지털 헬스케어 부문 혁신상을 수상했다.
  침대 옆 탁자에 올려두기만 하면 몸에 기기를 착용하지 않고도 자동으로 수면을 측정하고 실시간으로 수면 환경을 개선해 주는 탁자용 스마트 기기다.
  
  
• Sleeptrack API & 스마트홈 생태계: CES 2023에서 핵심으로 내세운 'Sleeptrack API'는 에이슬립의 수면 AI 기술을 타사의 스마트 가전 및 IT 기기에 연동하는 솔루션이다.
  사용자가 깊은 잠에 들었을 때 에어컨 온도를 알아서 조절하거나 조명을 끄는 등 개인 맞춤형 스마트홈 수면 환경을 자동으로 조성하는 비전을 제시했다.

1. 바디프랜드(BODYFRIEND)는 어떤 기업인가요? 🤖

주식회사 바디프랜드는 2007년 설립되어 대한민국 최초로 마사지체어를 대중화하고 브랜드화한 대표 헬스케어 기업이다.

단순한 안마의자 제조사를 넘어 '인류의 건강수명 10년 연장'이라는 비전 아래, 로보틱스 기술과 인공지능(AI)을 결합한 'AI 헬스케어로봇' 기업으로 패러다임 전환을 이끌고 있다.

• 독자적인 로보틱스 테크놀로지: 두 다리와 팔 마사지부가 독립적으로 구동하며 신체 코어 근육과 관절을 자극하고 스트레칭하는 고도화된 기술을 보유하고 있다.
• R&D 중심 기술 기업: 업계 유일의 '헬스케어 메디컬 R&D 센터'에 전문 의료진이 포진해 직접 기술을 개발하며, 과기정통부 지정 '우수 기업연구소'로 인정받았습니다. 국내외 지식재산권(IP) 출원만 5,000건을 넘어서는 압도적인 기술력을 자랑한다.
• 글로벌 위상: 세계 최대 가전·IT 전시회인 CES에 10년 연속 참가했으며, 7년 연속 CES 혁신상(누적 9개 제품 수상)을 수상하며 K-헬스케어로봇의 경쟁력을 세계 무대에서 입증했다.

2. CES 혁신상이 주목한 바디프랜드의 AI & 빅데이터 분석 기술 💡

바디프랜드는 CES를 통해 단순 마사지 기능을 넘어 생체 신호를 실시간 분석하고 맞춤형 솔루션을 제공하는 '피지컬 AI' 기술을 대거 선보였다.

① 실시간 생체 데이터 읽는 AI 헬스케어로봇: '다빈치 AI'

• 광혈류측정(PPG) 센서 탑재: 손 마사지부에 장착된 PPG 센서로 사용자의 심박수, 심박변이도, 산소포화도 등 주요 생체 지표를 실시간 측정한다. (식약처 '디지털의료·건강지원기기' 1호 성능인증 획득)
• AI 피로도 분석 & 마사지 추천: 측정된 생체 데이터를 AI가 분석하여 긴장도와 피로도를 수치화하고, 이를 회복시킬 최적의 마사지 프로그램을 자동으로 추천한다.
• 심박 동조 음악 케어: 사용자의 심박수 측정 결과에 따라 음악 템포(BPM)를 5단계로 조절하여 들려줌으로써 심신 이완을 극대화한다.
• 빅데이터 기반 초개인화 매칭: 나이, 성별, 키, 몸무게 등 신체 빅데이터 분석은 물론, MBTI·사주팔자·별자리 등 동서양 기질 정보를 AI가 조합 분석해 개인 맞춤형 마사지를 매칭하는 혁신적인 즐거움을 제공한다.

② 시니어 케어와 재활 지원: '733' (CES 2025 혁신상 수상작)

• 스탠딩 기술 & 전신 로보틱스: 기기가 스스로 일어서고 앉으며 고령층 및 거동이 불편한 사용자의 승하차를 보조한다.
• AI 생체 분석 및 맞춤 추천: 사용자의 신체 조건과 기질 데이터를 분석해 최적의 동작을 유도하며, 의료기기 앱('하트세이프')과 연동해 실시간 심전도를 측정하고 분석한다.

③ 대화형 AI와 에스테틱 결합: '퀀텀 AI 뷰티캡슐'

• 대화형 AI 소프트웨어: 사용자와의 음성 대화를 통해 개인별 컨디션을 파악하고 맞춤형 마사지 맵핑을 생성한다.
• 뷰티 케어 융합: 딥러닝 마사지 추천과 함께 특수 LED 광선으로 얼굴 피부 및 두피 관리를 동시에 수행한다.

3. 요약: 가전을 넘어 '생체 데이터 플랫폼'으로 🚀

바디프랜드의 CES 혁신상 수상 기술들은 고정된 안마 패턴을 반복하던 기존 안마의자의 틀을 깨고, 

사용자의 몸 상태를 실시간으로 측정(Sensor) ➔ AI와 빅데이터로 분석(Analysis) ➔ 로봇의 물리적 움직임과 사운드로 맞춤 케어(Feedback)하는 완벽한 헬스케어 생태계를 구현했다는 점에서 의미가 크다.

우주에서 지상으로, AI와 위성 데이터로 세상을 바꾸는 '스텔라비전'

최근 뉴스페이스(New Space) 시대가 열리면서, 우주에서 수집되는 방대한 인공위성 데이터를 실생활과 비즈니스에 어떻게 활용할 것인가가 핵심 화두로 떠오르고 있다.

1. 스텔라비전(Stellar Vision) 기업 소개

스텔라비전은 누리호 탑재 위성 연구원 출신의 이승철 대표를 필두로 2021년 설립된 위성 데이터 분석 전문 스타트업이다.

• 버추얼 콘스텔레이션 (가상의 군집위성): 직접 수백억 원을 들여 위성을 쏘아 올리는 대신, ICEYE, Capella, Maxar, Planet, BlackSky 등 글로벌 주요 위성 기업들과 협력해 약 300여 대의 글로벌 위성 네트워크 접속 권한을 확보했다. 고객은 언제든 원하는 지역의 위성 영상을 빠르게 확보할 수 있다.
• 24시간 관측 가능한 SAR(합성개구레이더) 기술: 일반 광학 위성과 달리 전파를 이용하는 SAR 기술을 내재화하여, 짙은 구름이나 악천후, 한밤중에도 지구 표면을 정밀 관측할 수 있다.
• 스텔라 스페이스 허브 (Stellar Space Hub): 비전문가도 손쉽게 위성 데이터 수집부터 분석까지 한 번에 진행할 수 있는 원스톱 위성 데이터 분석 플랫폼을 제공한다.

이러한 기술력을 인정받아 스텔라비전은 37억 원 규모의 프리 시리즈A 투자를 유치하고 중소벤처기업부 딥테크 TIPS에 선정되는 등 가파른 성장세를 이어가고 있다.

2. CES 혁신상 수상: AI와 빅데이터 기술의 결정체 '스텔라레스큐'

스텔라비전은 우주에서 활용되던 SAR 기술과 AI를 지상 인명 구조 장비로 결합한 실내 구조용 소형 레이더 장치 '스텔라레스큐(StellarRescue)'로 CES 2026 혁신상을 수상했다.

• 온디바이스(내장형) AI 신호 분석: 위성 신호 처리 노하우를 초소형 레이더 신호 처리 알고리즘으로 압축했다.
  900g의 초경량 장치 내부에 탑재된 온디바이스 AI가 전파 반사 신호를 실시간으로 분석한다.
  
  
• 불꽃과 연기를 뚫는 레이더 데이터 가공: 화재 현장의 짙은 연기, 불꽃, 무너진 잔해를 투과하는 SAR 레이더 신호를 AI가 즉시 가공하여 갇힌 생존자의 미세한 움직임을 정밀하게 탐지한다.
  
  
• GPS-Free 실내 지도화 및 추적: 재난 현장처럼 GPS 신호가 잡히지 않는 먹통 환경에서도 AI가 스스로 실내 공간 구조를 지도로 합성하고, 생존자 위치와 최근 동선을 실시간 화면으로 시각화해 준다.

우주의 레이더 빅데이터 처리 기술을 900g짜리 휴대용·드론 탑재용 장비로 초소형화하고, AI 분석을 결합해 '어둠과 연기를 뚫고 생명을 구하는 눈'을 만들어낸 점이 CES에서 높은 평가를 받았다.

3. AI와 빅데이터 기반의 주요 활용 사례

스텔라비전은 페타바이트(PB)급 위성 빅데이터를 클라우드와 AI 알고리즘으로 자동 정제 및 분석하여 다양한 산업 문제를 해결한다.

1. 공공 인프라 시계열 관측 (K-water 협발): 넓은 수자원 관리 부지를 AI가 픽셀 단위로 시계열 비교 분석하여 불법 구조물이나 지형 변화를 감지한다.
   이를 통해 기존 인력 점검 대비 인건비를 약 80% 절감하고, 점검 주기를 2주에서 3일로 단축했다.
   
   
2. 다크 베슬(Dark Vessel) 단속: 위치 신호(AIS)를 끄고 몰래 활동하는 불법 선박을 잡기 위해, SAR 위성 영상과 약 23만 건의 AIS 빅데이터를 AI가 대조 분석하여 미식별 선박을 족집게처럼 추적한다.
   
   
3. 자연재해 피해 정밀 분석: 구름에 가려진 홍수·산사태 지역도 SAR 위성과 AI로 재난 전후를 비교해 침수 범위와 피해 면적을 정밀 산출한다 (중국 안후이성 홍수 분석 사례).
   
   
4. 글로벌 경제 & 공급망 선행 지표: 무역항의 컨테이너 물동량, 선박 정박 수, 농경지 작황 상태 등을 AI로 분석하여 뉴스나 공시보다 앞서 움직이는 시장 신호를 도출한다.

스텔라비전은 거대 인프라로만 여겨졌던 우주 위성 데이터를 AI와 빅데이터 기술을 통해 누구나 쉽게 활용할 수 있는 현실적인 솔루션으로 바꿔나가고 있다.

재난 현장의 인명 구조부터 공공 인프라, 해양 안보에 이르기까지 스텔라비전이 열어갈 미래 우주 테크 비즈니스가 더욱 기대된다.

1. 50년 역사의 국내 대표 산업용 보일러 기업, 대림로얄이앤피

대림로얄이앤피(Daelim Royal EnP)는 1972년 '대림공업사'로 설립된 이래 50여 년간 산업용 보일러 설계, 제조, 시공 한 우물만을 파온 국내 대표 열에너지 전문 기업이다.

• 핵심 부품 독자 생산: 타사 부품을 수입해 조립하는 방식에서 벗어나 보일러 본체뿐만 아니라 핵심 부품인 저녹스(Low-NOx) 버너와 연소제어시스템(PLC 기반)까지 100% 독자 기술로 생산한다.
• 친환경·초고효율 기술: 질소산화물(NOx) 배출을 획기적으로 낮춘 저녹스 기술과 국내 최고 수준(93.3%~94.5%)의 초고효율 콘덴싱 보일러 기술력을 보유하고 있다.
  (※ 2020년 조달청으로부터 '울트라-그린 콘덴싱 보일러'가 업계 최초 '혁신제품'으로 지정되기도 했다.)

2. CES 2026을 사로잡은 AI & 빅데이터 분석 기술

대림로얄이앤피는 산업용 보일러 업계 최초로 세계 최대 IT 전시회인 'CES 2026'에 참가하여, 차세대 피지컬 AI 플랫폼인 '울트라-인공지능(ULTRA-AI) 보일러 관리시스템'을 성공적으로 선보였다.

① 수천 개 실시간 데이터의 빅데이터화

• 보일러 운전 조건, 연소 상태, 배기가스 성분, 부하 패턴, 고장 패턴 신호 등 수천 개의 실시간 연소·운전 데이터를 지속적으로 수집하고 분석한다.
• 유/무선 통신 모듈을 통해 클라우드 서버에 데이터가 축적되며, 관리자는 웹과 스마트폰 앱으로 24시간 365일 언제 어디서나 모니터링할 수 있다.

② 머신러닝 기반 '피지컬 AI'의 자동 최적 운전

• 수집된 데이터를 바탕으로 AI 알고리즘이 보일러 연소 상태를 실시간 판단하여, 최적의 에너지 효율 상태를 자동으로 제어하고 유지한다.
• 기존 보일러 설비를 교체하지 않고 시스템 적용만으로도 연료 소비를 대폭 줄이고 온실가스 및 질소산화물(NOx) 배출을 크게 감소시킨다.

③ 고장을 미리 막는 '예지 정비(Predictive Maintenance)'

• 빅데이터 패턴 분석을 통해 주요 부품(예: 송풍기 모터 인버터 신호 등)의 이상 징후를 사전에 감지한다.
• 고장이 발생하기 전 사전 알람을 고객사와 제조사에 즉시 전달함으로써, 공장 가동 중단이라는 막대한 손실을 예방한다.

(※ 이 기술은 한국생산기술연구원 주관으로 진행된 국가 R&D 과제를 통해 결실을 맺은 지능형 에너지 관리 플랫폼이다.)

3. 마치며: 전통 제조기업에서 첨단 AI 에너지 플랫폼으로

대림로얄이앤피는 단순한 열 공급 장치에 머물던 산업용 보일러에 IoT, 빅데이터, 머신러닝 기술을 융합하여 스스로 판단하고 예측하는 지능형 에너지 기기로 진화시키고 있다.
탄소중립과 스마트 팩토리 시대에 발맞춘 대림로얄이앤피의 기술 혁신에 주목해 볼 필요가 있다.