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- 손해배상액 예정은 입증 곤란을 해결하나 법원 감액 가능성이 있고, 위약금은 손해배상액 예정으로 추정되므로 위약벌로 정하려면 명확히 기재해야 한다고 조언했다.
- 이 가운데 최근 노조는 임단협 타결금 200만 원 지급을 요구했지만, 사측은 CU 상품권 30만 원 지급안으로 맞서면서 양측의 견해 차이는 지속됐다.
- BGF리테일 노조 측 관계자는 "확정된 사안은 없지만, '완전한 거절'이 아닌 '조율'이라고 언급할 수 있을 정도의 논의가 진척되고 있다"고 말했다.
- 7일 업계에 따르면, BGF리테일 노사는 6일 2025년도 임단협을 지속하며 그간 견해 차이를 보였던 안건에 대해 의견을 일부 모으는 데 성공했다.
- 장유미 기자 "시각장애인 안내견, 있지만 없다…끌어주는 로봇이 해답" [라스베이거스(미국)=신영빈 기자] 거대 모델은 똑똑해졌지만 로봇은 여전히 현실 세계에서 넘어지고 부딪힌다.
- 이 제품은 업계 최고 속도인 11.7Gbps를 구현한 HBM4 12단 36GB의 후속 모델로, 고객 일정에 맞춰 개발이 순조롭게 진행되고 있다.
목차
서론: 2026, 신기술의 방향이 바뀐다
2026년 초, 인공지능과 로봇, 바이오-디지털 융합이 동시에 진화하며 “무엇을 만들까”보다 “어떻게 운영하고 구현할까”가 더 중요한 질문으로 부상하고 있다. 최근 보도된 AI 분자 센서의 암 조기 진단 가능성, AI 에이전트의 확장·통합 트렌드, 휴머노이드 로봇의 가파른 진전은 올해 기술의 키워드를 명확히 보여준다.
AI가 설계한 분자 센서: 조기 암 진단의 새 접근
무엇이 달라졌나
- MIT와 Microsoft Research가 AI를 활용해 암세포에서 과활성화되는 특정 효소(예: 프로테아제)를 정밀 감지하는 분자 센서를 설계했다고 전했다.
- 소변 기반 검사로 30종 암을 동시에 판별하는 가능성을 제시해 비침습·다중 타깃 스크리닝의 길을 열었다.
기술적 의미와 과제
- 의미: 저비용·고빈도 스크리닝으로 조기 발견율 향상에 기여할 잠재력.
- 과제: 임상 검증, 위양성/위음성 관리, 규제 승인, 대규모 제조·품질 재현성 확보.
- 전환점: “표적 단일 마커”에서 “패턴 기반 다중 바이오마커”로 이동하는 설계 철학.
| 항목 | 기존 암 진단(대표 예) | AI 분자 센서 접근 |
|---|---|---|
| 검체 | 혈액/조직/영상 | 소변 중심 비침습 |
| 표적 | 단일/소수 마커 | 다중 효소 활성 패턴 |
| 강점 | 표준화·임상 근거 축적 | 동시 다암종 스크리닝, 비용 효율 잠재력 |
| 과제 | 민감도·특이도 편차 | 대규모 임상 검증·규제 경로 확립 |
AI 전환의 핵심: 모델이 아니라 ‘운영’
구글의 2026 AI 에이전트 트렌드 보고서는 성능 경쟁 중심의 AI 개발에서 벗어나, 실제 업무 흐름에 맞춘 확장·통합·운영 역량이 승패를 가를 것으로 전망했다. “좋은 모델”보다 “잘 운영되는 시스템”이 더 큰 가치를 만든다는 메시지다.
- 확장: 여러 도구·데이터 소스를 연결해 복합 태스크를 자동화.
- 통합: ERP/CRM/PLM 등 기존 시스템과 안정적인 인터페이스 확보.
- 운영: 관측성(로그/메트릭), 안전성(거버넌스/정책), 비용 최적화가 핵심.
- 작게 시작: 한두 개 반복 업무를 에이전트화해 성과 측정.
- 표준화: 프롬프트/워크플로 템플릿과 릴리즈 관리 도입.
- 거버넌스: 데이터·모델·출력 검증 규칙을 사전 정의.
휴머노이드 로봇: ‘쇼케이스’에서 ‘파일럿’으로
현대차의 차세대 휴머노이드 공개 소식이 전해지며 글로벌 완성차·테크 기업과의 경쟁이 가속되는 분위기다. 아직 상용 대량 배치는 이르지만, 물류/제조 파일럿에서의 실사용 검증은 빠르게 늘어날 가능성이 있다.
- 기술 포인트: 보행 안정화, 양손 조작, 배터리 밀도, 인간 협업 안전.
- 현실 과제: 단가, 고장 대비 가용성, 작업 표준화, 책임·안전 규제.
- 단기 가치: 반복·비인체공학 작업 보조, 야간/위험 환경 투입.
생성형 AI의 실무 적용: 메뉴에서 광고까지
국내 보도에 따르면, 생성형 AI가 메뉴 기획·레시피 개발·광고 제작까지 관여한 사례가 등장했다. 이는 기획→제작→실험의 주기를 단축해 시장 반응 검증을 민첩하게 만든다.
- 워크플로: 아이디어 생성 → 레시피/원가 시뮬 → 이미지·카피 생성 → A/B 테스트.
- 관리 포인트: 저작권·브랜드 세이프티·영양·알레르기 라벨링 검증.
- 성과 측정: 전환율, 체류시간, 구전지표, 생산성 향상 시간 대비.
정책·투자 동향: 8.1조 R&D, 왜 중요한가
과기정통부가 2026년 R&D 사업에 8조1188억원 투자를 확정했다는 보도는 국내 AI·로봇·반도체 전반의 생태계 강화 의지를 보여준다. 단기 과제는 ‘연구-사업화’ 간극 축소와 인력·인프라의 균형 배분이다.
- 우선 분야 예시: AI 컴퓨팅 인프라, 온디바이스 모델, 로보틱스 핵심부품, 의료 AI.
- 권장 과제: 공개 평가·실증 데이터 축적, 중소·스타트업 접근성 확대.
결론: 기술의 승부처는 ‘현장 적합성’
AI 분자 센서, 에이전트, 휴머노이드, 생성형 AI 사례가 공통으로 말해주는 것은 기술 그 자체보다 ‘현장 적합성’이다. 2026년의 관건은 안전하고 신뢰할 수 있는 운영, 빠른 실증, 그리고 사용자 경험에 맞춘 통합이다. 과감하되 검증 가능한 한 걸음이 결과를 가를 것이다.
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출처(참고 링크)
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(www.speconomy.com) -
산경투데이
(www.sankyungtoday.com) -
이슈투데이
(www.issuetoday.co.kr) -
인벤 – No.1 게임 미디어 플랫폼
(www.inven.co.kr) -
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