(누리일보) (재)광명시청소년재단(이사장 박승원) 청소년예술창작소는 지난 8월 3일부터 7일까지 4박 5일간 광명시 대표 청소년 교류단 15명과 함께 상호 결연도시인 중국 산둥성 랴오청시에서 ‘2026년 청소년국제교류'를 성공적으로 마무리했다. 이번 국제교류는 서류 및 면접을 통해 최종 선발된 15명의 청소년들이 지난 7월 발대식을 시작으로 중국 역사 및 문화 이해 교육, 기초 중국어 교육, 광명시 소개와 청소년의 일상생활에 대한 발표, 문화공연 준비 등 여러 차례의 사전활동을 거쳐 진행됐다. 청소년들은 직접 발표와 공연을 준비하고 현지 청소년들과의 교류를 위한 사전 준비를 하며 광명시를 대표한다는 책임감과 국제적 소통 역량을 키웠다. 현지에서는 랴오청시 청소년들과 ▲환영식, ▲가족의 날 등 다양한 교류활동을 진행했으며, ▲산섬회관, ▲운하문화박물관, ▲동아 아교성 등 주요 역사·문화 명소를 방문하고 ▲무형문화예술 체험에 참여하며 중국의 역사와 전통문화를 직접 경험했다. 또래 청소년들과 함께 다양한 활동을 하며 서로의 문화를 이해하고 우정을 쌓는 의미 있는 시간을 보냈다. 특히 청소년들은 위드메이트 가족과 함께
(누리일보) 국회 보건복지위원회 소속 이달희 국회의원(국민의힘/비례대표)은 8월 7일 국민의힘 경북도당에서 열린'대구경북 보건의료단체장 간담회'에 참석해 지역 보건의료 현안을 듣고 심도 깊은 논의를 진행했다. 국회 보건복지위원회 위원장인 이만희 국회의원의 주재로 개최된 이날 간담회에는 이달희 의원을 비롯해 국민의힘 김기웅 의원(대구중구남구), 민복기 대구시의사회 회장, 허영주 대구시치과의사회 회장, 금병미 대구시약사회 회장, 서부덕 대구시간호사회 회장, 김태운 대구시 인공지능혁신성장실장, 이재홍 대구시 보건복지국장, 이준 영남대학교 병원장, 이길호 경상북도의사회 회장, 김봉현 경상북도한의사회 회장, 고영일 경상북도약사회 회장, 김영실 경상북도간호사회 회장, 김호섭 경상북도 복지건강국장 등이 참석했다. 지역 보건의료단체는 간담회에서 의료인력 부족, 공공의료기관 재정난, 통합돌봄 사업의 지역 간 재정격차 등 지역 보건의료 현안을 설명했으며, 특히 올해 3월부터 시행된 '의료ㆍ요양 등 지역 돌봄의 통합지원에 관한 법률'과 관련해, 경북 등 의료인력이 부족한 지역에서는 의사가 직접 가정을 방문하는 방식의 통합돌봄 서비스를 시행하
(누리일보) 문정복 더불어민주당 국회의원(시흥시갑, 국토교통위원회)은 시흥 하중 공공주택지구와 연계해 추진해 온 서해선 ‘하중역’(가칭) 신설이 7일 국토교통부의 공식 승인을 받았다고 밝혔다. 지난해 1월 국가철도공단 제2차 수요검증위원회 심의를 통과하여 사실상 신설이 확정된 데 이어, 이번 국토교통부의 역 신설 승인으로 하중역 건설사업이 본격적인 설계와 사업추진 단계에 들어서게 된 것이다. 하중역은 당초 경제성(B/C)이 0.71에 그쳐 신설이 순탄치 않았으나 이후 시흥 하중지구 조성 등 지역 여건이 크게 변화하면서 새로운 계기가 마련됐다. 문정복 의원은 국토위원으로 있던 초선 임기부터 하중역 신설을 주요 현안으로 두고 국토부·국가철도공단·LH·시흥시 등 관계기관과 지속적으로 협의해 왔다. 최근 마무리된 공단 검증 결과, 하중역 신설사업은 총사업비 약 330억 원, 2030년 기준 일일 승하차 수요 7,235명, 경제적 타당성(B/C) 1.07, 재무적 수익성(R/C) 1.71로 국토부의 최종 승인을 받게 됐다. 문정복 의원은 “이제부터는 시민들이 실제로 편리하게 이용할 수 있는 역을 완성하는 일
(누리일보) 중소벤처기업부는 최근 발표된 '2026년 세제개편안' 중 중소·벤처기업 분야 주요 세제개편 내용을 8월 7일 소개했다. 이번 세제개편안에는 중소·벤처 성장사다리 구축과 성장의 온기 확산을 통해 모두가 성장하는 대체불가 대한민국 구현을 뒷받침하기 위해 ▲창업·벤처기업 성장동력 확충 ▲중소기업의 지속성장 및 균형발전을 지원하는 내용이 담겼다. ' 창업·벤처기업의 장기 성장동력 확충 ' 지방우대․유망 중소기업 창업지원 강화와 벤처투자 활성화를 위한 업력요건 완화․과세특례 상시화를 추진한다. ① 창업중소기업 세액감면 제도 재설계 지방창업을 우대하기 위해 비수도권을 세분화하여 감면율을 상향하고, 점프업 중소기업 및 청년 신산업 중소기업 등 유망 중소기업에 대한 창업 지원을 강화할 예정이다. 비수도권 점프업 중소기업의 경우 지역에 따라 최대 80%까지 소득세·법인세를 감면하고, 비수도권 신산업 중소기업의 경우 최대 100%까지 소득세·법인세를 감면한다. ② 벤처투자 세제지원 강화 벤처투자 활성화를 위해 ▲벤처투자회사 등의 주식양도차익 감면대상 투자대상기업의 업
(누리일보) 정부는 7일, 7월 8일부터 24일까지 이어진 호우로 인해 피해가 발생한 경상북도 안동시와 의성군의 관할 4개 면에 대해 대통령 재가를 받아 특별재난지역으로 선포했다. 중앙재난안전대책본부(본부장: 윤호중 행정안전부장관)는 지방정부 자체조사(7.25.~8.3.)와 관계부처 합동 현장조사(8.1.~5.)를 거쳐 선포 기준을 충족하는 4개 면을 특별재난지역으로 선포했다고 밝혔다. 이번 호우로 인한 인명피해는 없었다. 이는 지난해 7월 호우 때 다수의 인명피해와 1조 원대 피해가 발생한 것보다 크게 줄어든 규모다. 행정안전부는 올해 여름철 재난대책 기간(5.15. ~ 10.15.) 이전부터 풍수해 대응을 철저히 준비한 결과로 보고 있다. 이번에 특별재난지역으로 선포된 지역은 지방정부가 부담해야 하는 복구비의 일부를 국비로 추가 지원받아 재정부담을 덜게 된다. 특히 안동시와 의성군은 지난해 대형 산불 피해 복구에 많은 재원을 투입한 데 이어 올해 호우 피해까지 겹치면서 재정 부담이 가중된 상황으로, 이번 국비 추가 지원이 피해 수습에 보탬이 될 전망이다. 아울러, 피해주민에게는 재난
(누리일보) 7월26일, 베트남 IT 서비스 및 AI 솔루션 기업 SotaTek은 자사의 실시간 AI 번역 솔루션 'Saydi'가 베트남 App Store에서 가장 많이 다운로드된 AI 번역 앱으로 자리매김했다고 밝혔다. 글로벌 비즈니스와 해외 협업이 확대되면서 실시간 AI 번역 기술에 대한 기업들의 관심도 빠르게 높아지고 있다. 특히 해외 고객과의 커뮤니케이션, 다국어 회의, 국제 행사 등 즉각적인 의사소통이 필요한 업무 환경에서는 번역 정확도뿐 아니라 응답 속도와 사용 편의성까지 중요한 요소로 평가된다. 이 같은 수요에 대응하기 위해 개발된 Saydi는 SotaTek의 자체 AI 브랜드 'Made by SOTA'의 대표 솔루션이다. 글로벌 IT 서비스 기업인 SotaTek은 다양한 국가의 고객과 기술 조직이 협업하는 과정에서 IT 전문 용어와 업무 맥락을 정확하게 전달하기 어려운 점이 생산성과 커뮤니케이션 효율을 저해하는 주요 과제라는 점에 주목했다. Saydi는 이러한 현업의 요구를 반영해 음성과 텍스트 기반의 실시간 다국어 번역을 지원하며, 단순한 언어 번역을 넘어 기술 및 비즈니스 문맥을 고려한 자연스러운 커뮤니케
(누리일보) 베트남 IT 서비스 및 AI·블록체인 솔루션 기업 소타텍이 'Vietnam RWA Summit 2026'에 실버 스폰서로 참가해 디지털 자산과 실물자산토큰화(RWA, Real-World Asset) 산업의 발전 방향을 주제로 한 논의에 참여했다. 지난 7월 18일부터 19일까지 베트남 하노이 국제컨벤션센터(International Convention Center)에서 열린 이번 행사는 정부 기관, 금융사, 기술 기업, 투자사, 업계 전문가 등이 참석해 베트남 디지털 자산 생태계의 성장 전략과 제도적 기반을 논의하는 자리로 마련됐다. 올해 행사는 'Real-World Asset Tokenization Solutions and Opportunities to Capture the Billion-Dollar Market'를 주제로 진행됐으며, RWA 시장 확대를 위한 토큰화 기술과 함께 규제 체계, 산업 협력, 기술 인프라 구축 방안 등이 주요 의제로 다뤄졌다. 소타텍은 행사 기간 전시 부스를 운영하며 자사의 블록체인 서비스와 AI 솔루션을 선보였다. 현장에서는 기업 관계자와 기술 커뮤니티, 파트너사를 대
(누리일보) 기업이 자체 데이터를 보유하고 있다고 해서 AI 모델을 무조건 파인튜닝해야 하는 것은 아니라는 분석이 나온다. 업계에서는 최신 정보 활용에는 검색 기반 기술(RAG)이, 특정 업무 수행 방식과 응답 품질 개선에는 파인튜닝이 더 적합하다고 설명한다. 기업들은 AI를 도입하면서 내부 문서와 업무 데이터를 모델에 학습시키는 방안을 먼저 떠올리는 경우가 많다. 그러나 가격 정보나 사내 규정, 재고 현황, 계약 내용처럼 지속적으로 변경되는 데이터는 모델의 가중치(Weights)에 학습시키기보다 RAG(Retrieval-Augmented Generation) 방식으로 실시간 조회하는 것이 효율적이라는 평가다. 반면 파인튜닝은 모델의 지식을 늘리는 기술이라기보다 행동(Behavior)을 조정하는 기술에 가깝다. 특정 업무를 수행하는 방식, 답변 형식, 문체, 의사결정 기준, 지시사항(Instruction)을 따르는 일관성을 높이는 데 활용된다. 전문가들은 모델이 "최신 정보를 모른다"면 검색(RAG)을, "알고는 있지만 기업이 원하는 방식으로 일관되게 수행하지 못한다"면 파인튜닝을 우선 검토해야 한다고 설명한다
(누리일보) AI 모델은 데이터에서 학습한다. 그러나 무엇을 학습할지는 데이터 자체가 아니라 '라벨(Label)'이 결정한다. 업계에서는 AI 성능을 높이기 위해 모델보다 데이터 품질을 먼저 관리해야 한다는 '데이터 중심 AI(Data-Centric AI)' 접근법이 확산되고 있다. 생산 설비의 불량 검사에서는 스크래치를 위치와 크기, 영향도에 따라 구분해야 하고, 고객 상담에서는 하나의 문장이 불만 접수와 환불 요청, 이탈 징후를 동시에 포함할 수 있다. 문서 처리 역시 동일한 정보가 문서 양식에 따라 서로 다른 위치에 존재한다. 이처럼 라벨은 데이터 안에 원래 존재하는 정보가 아니다. 기업이 AI를 통해 어떤 업무를 자동화하고 어떤 의사결정을 지원할 것인지에 따라 정의되는 비즈니스 기준에 가깝다. 따라서 분류 체계(Taxonomy)가 실제 업무 목적을 반영하지 못하면 수백만 건의 데이터를 구축하더라도 실무에 활용하기 어려운 AI 모델이 만들어질 수 있다. 최근 AI 업계에서는 데이터 수집보다 라벨링 품질 관리를 더욱 중요한 요소로 보고 있다. 연구에서는 데이터 품질이 단순히 데이터의 양이나 정제 수준이 아니
(누리일보) 생성형 AI 도입이 확산되면서 기업들의 관심은 어떤 AI 모델을 선택할 것인지에 집중되고 있다. 그러나 업계에서는 실제 AI 프로젝트의 성패를 결정하는 요소는 모델 자체보다 이를 운영 가능한 서비스로 구현하는 AI Engineering 역량이라고 지적한다. 데모 환경에서는 정제된 데이터와 제한된 시나리오를 바탕으로 AI가 높은 성능을 보이는 경우가 많다. 하지만 실제 업무 환경에서는 데이터가 계속 변하고, 사용자는 예상하지 못한 질문을 던지며, API 응답 속도와 추론 비용도 지속적으로 달라진다. 이 때문에 우수한 모델을 도입하더라도 운영 단계에서 기대만큼의 성과를 내지 못하는 사례가 적지 않다. AI Engineering은 이러한 간극을 줄이는 역할을 한다. 모델뿐 아니라 데이터와 애플리케이션, 평가 체계, 운영 환경을 하나의 시스템으로 연결해 AI를 안정적으로 서비스할 수 있도록 만드는 것이 핵심이다. 최근에는 AI 운영 방식도 빠르게 변화하고 있다. 기존 머신러닝 운영 체계인 MLOps를 넘어 생성형 AI 환경에 맞춘 LLMOps, 여러 AI Agent를 관리하는 AgentOps 개념까지 등장
(누리일보) 생성형 AI가 실험 단계를 넘어 실제 업무 환경으로 빠르게 확산되고 있다. 그러나 반복되는 업무라고 해서 모두 AI 도입 대상이 되는 것은 아니다. 전문가들은 AI 프로젝트의 성공 여부는 어떤 모델을 선택했는지가 아니라, 해결해야 할 문제와 데이터, 운영 환경을 얼마나 정확하게 진단했는지에 달려 있다고 분석한다. 기업의 AI 도입 논의는 이제 "어떤 AI 모델을 사용할 것인가"를 넘어 "어떤 업무를 AI로 해결해야 하는가"라는 질문으로 이동하고 있다. 업무 자동화에 대한 관심이 높아지면서 반복적인 업무라면 무엇이든 AI로 대체할 수 있을 것이라는 기대도 커지고 있다. 하지만 반복되는 업무라는 이유만으로 AI가 최선의 해법이 되는 것은 아니다. 어떤 업무는 단순한 업무 표준화나 시스템 연동만으로도 충분히 개선될 수 있고, 어떤 업무는 RPA(Robotic Process Automation)가 더 적합하다. 또 내부 지식을 활용해야 하는 경우에는 RAG(Retrieval-Augmented Generation)가 효과적일 수 있으며, 제조 현장의 품질 검사처럼 예측 모델이나 컴퓨터 비전 기술이 필요한 사례도 있다.