[2026 ITS 세계총회 현장 기념촬영. (좌측부터 DeepX 주요 관계자, ITS협회장, 베트남 건설부 차관, SotaTek Korea 주요 관계자)]

국산 AI 반도체 NPU(신경망처리장치)가 AI 투자가 확대되고 있는 베트남 시장 진출에 나선다. 딥엑스(DeepX)와 소타텍코리아(SotaTek Korea)는 지난 10월 20일 강릉 올림픽파크에서 열린 2026 강릉 ITS 세계총회(2026 Gangneung ITS World Congress) 기간 중 NPU의 베트남 시장 진출을 위한 업무협약(MOU)을 체결했다. 양사는 이번 협약을 통해 교육 분야를 시작으로 정부·공공 및 제조 분야에서 AI 비전과 피지컬 AI 적용을 확대해 나갈 계획이다.

베트남 정부는 2030년까지 베트남을 ASEAN 및 아시아 지역의 AI 연구·개발·응용과 가치 공동 창출을 선도하는 주요 거점으로 육성하고, AI 연구·개발·기술 자립·도입 및 관리 역량을 강화하는 국가 전략을 추진하고 있다. (출처: 베트남 정부 포털) 이러한 정책적 방향에 따라 교육과 공공 분야를 비롯한 다양한 영역에서 AI 도입이 확대될 것으로 전망된다. 양사는 이 같은 시장 수요에 대응해 딥엑스의 NPU 제품인 DX-M1 등을 베트남 현지에 보급하고 관련 사업 기회를 발굴할 예정이다.

양사의 첫 번째 협력 분야는 교육이다. 양사는 우수한 AI 교육과정을 운영하는 현지 대학과 협력해 전문 인재를 양성하고, 이를 기반으로 딥엑스의 NPU 기술을 활용한 피지컬 AI 생태계를 구축해 나갈 방침이다. 교육 분야에서의 협력을 토대로 공공 및 제조 분야로 사업 범위를 확대하고, AI 비전과 피지컬 AI를 활용한 다양한 솔루션의 적용 가능성을 모색할 계획이다. 주요 적용 분야는 감시·보안, 산업현장의 안전관리 및 품질관리 등이다.

협력에 따른 역할도 구체화했다. 딥엑스는 NPU 제품 공급과 교육 콘텐츠 개발, 마케팅을 담당하고, 소타텍은 참여 대학 모집과 현지 운영, 유지보수 및 사업 전반의 총괄을 맡는다. 비용은 각 역할에 따른 최소 실비만 수취하며, 대학 교육 프로그램의 확대를 위해 베트남 현지 대학 및 관련 기관과의 협력을 추진할 계획이다.

행사에는 딥엑스 강상균 영업총괄 상무와 박영섭 이사, 한국ITS협회장, 건설부 관계자 등이 참석했다.

[딥엑스와 소타텍코리아 간 베트남 AI 시장 진출을 위한 업무협약(MOU) 체결식]

강상균 딥엑스 영업총괄 상무는 “소타텍의 글로벌 서비스 및 지원 역량은 최고 수준이다. 특히 소타텍의 AI 기술력을 바탕으로 딥엑스 NPU 기반의 다양한 솔루션과 애플리케이션을 개발하고, 이를 탑재·응용·연계하는 과정에서 시장 확대를 이끌 중요한 파트너가 될 것으로 기대한다”며 “양사의 협력을 통해 베트남 시장을 선점할 수 있을 것으로 기대한다”고 밝혔다.

전태식 소타텍코리아 CSO는 “베트남의 AI 수요가 빠르게 증가하고 있다”며 “피지컬 AI 분야를 선도하는 딥엑스와의 전략적 협력을 통해 시장을 확대하는 한편, 유수 대학에서 전문 인재를 충분히 양성하고 확보할 수 있도록 관련 협력도 추진할 계획”이라고 말했다.

양사는 오는 11월 1일까지 참여 대학과 예산을 확정하고, 11월 30일까지 참여 대학 모집을 마무리할 계획이다. 이후 내년 1월 1일 제품을 전달하고, 2월 1일 프로그램 오픈식을 개최할 예정이다.

딥엑스(DeepX)는 온디바이스 AI 환경에 최적화된 고성능·저전력 AI 반도체를 전문적으로 연구·개발하며, 다양한 산업 분야에 적용할 수 있는 AI 반도체 솔루션을 제공하는 대한민국 팹리스 기업입니다.

소타텍코리아(SotaTek Korea)는 베트남 기반의 1,500명 이상의 IT 전문가를 바탕으로 소프트웨어 개발, AI 솔루션 및 IT 컨설팅 서비스를 제공하는 글로벌 IT 기업이다.

SotaTek Korea 역시 이번 행사에 참가해 기업용 AI 솔루션과 자체 개발 제품인 Made by SOTA를 선보였다. 특히 DMTS 글로벌 스타트업 IR 경연대회에서 우수상을 수상하고 상금 100만 원을 받으며 전시회 참여의 의미를 더했다.

이번 글에서는 DMTS 2026의 주요 행사와 SotaTek Korea의 전시 활동, 그리고 IR 경연대회 수상 소식을 정리한다.

1. 2026 디지털미디어테크쇼(DMTS), 디지털 기술과 비즈니스의 만남

2026 디지털미디어테크쇼는 고양특례시가 주최하고 킨텍스가 주관하는 디지털미디어테크 전문 전시회다.

이번 행사는 2026년 11월 4일부터 6일까지 3일간 킨텍스 제1전시장 2홀에서 진행됐다.

AI와 데이터 기술을 비롯해 XR, 디지털 콘텐츠, 미디어 플랫폼, 디스플레이, 디지털 마케팅 등 다양한 기술 분야를 아우르며 디지털 산업의 변화와 새로운 비즈니스 기회를 조명했다.

특히 기업의 실제 업무와 산업 현장에 적용할 수 있는 AI 기술과 디지털 솔루션을 확인하고, 기술 공급 기업과 수요 기업 간 협력 가능성을 모색할 수 있는 자리로 마련됐다.

2026 디지털미디어테크쇼 주요 정보

2. SotaTek Korea, Booth B25에서 기업용 AI 솔루션 선보여

SotaTek Korea는 DMTS 2026에 참가해 Booth B25에서 기업 환경에 적용할 수 있는 AI 솔루션과 Made by SOTA 제품을 소개했다.

이번 전시의 주요 목적은 기업들이 AI 기술을 실제 업무와 산업 현장에 어떻게 활용할 수 있는지 살펴보고, 각 기업의 비즈니스 환경에 적합한 솔루션 도입 방안을 논의하는 것이었다.

특히 SotaTek이 자체적으로 개발한 Made by SOTA 제품을 중심으로 다양한 AI 활용 사례와 솔루션을 소개했다.

NoteX: AI 기반 회의 및 업무 관리

NoteX는 AI 기반 회의 관리 솔루션으로, 회의 내용을 효율적으로 기록하고 정리하는 등 기업의 업무 생산성을 지원하는 제품이다.

기업 내 회의와 정보 관리 과정에서 AI를 활용하고자 하는 조직을 위한 솔루션으로 소개됐다.

Saydi: 실시간 AI 번역 솔루션

Saydi는 언어 장벽을 줄이고 글로벌 커뮤니케이션을 지원하는 실시간 AI 번역 솔루션이다.

다국어 환경에서 업무를 수행하는 기업과 글로벌 비즈니스를 운영하는 조직의 커뮤니케이션 효율성을 높이는 데 활용할 수 있다.

SotaVision: AI 비전 기반 솔루션

SotaVision은 AI 비전 기술을 활용한 솔루션으로, 이미지와 시각 데이터를 기반으로 다양한 산업 환경에서 활용할 수 있는 가능성을 소개했다.

특히 제조업을 비롯한 산업 현장에서 컴퓨터 비전과 AI 기술을 활용하려는 기업들의 관심을 연결할 수 있는 분야다.

이번 전시를 통해 SotaTek Korea는 단순한 AI 기술 소개를 넘어, 기업의 업무 환경과 산업별 요구사항에 맞춘 AI 솔루션 도입 방향을 논의하는 기회를 마련했다.

3. SotaTek Korea, DMTS 글로벌 스타트업 IR 경연대회 우수상 수상

이번 DMTS 2026에서 SotaTek Korea의 또 다른 주요 성과는 글로벌 스타트업 IR 경연대회 우수상 수상이다.

SotaTek Korea는 DMTS 글로벌 스타트업 IR 경연대회에 참가해 우수상을 수상했으며, 상금 100만 원을 받았다.

이번 경연대회는 참가 기업들이 자유 양식으로 작성한 발표자료를 바탕으로 기업 확인과 심사, 발표 과정을 진행하는 프로그램이다. 참가 신청 시 발표자료는 15페이지 이내로 제출하도록 안내됐다.

IR(Investor Relations)은 기업의 사업 모델과 성장 가능성, 기술 및 사업 경쟁력을 투자자와 이해관계자에게 소개하는 활동이다. 이러한 IR 프로그램은 스타트업과 기술 기업이 자사의 사업 방향을 알리고 새로운 사업 및 투자 기회를 모색하는 데 중요한 역할을 한다.

SotaTek Korea의 이번 수상은 DMTS 전시 참가를 통해 AI 솔루션을 소개한 데 이어, 글로벌 스타트업 IR 프로그램에서도 성과를 거뒀다는 점에서 의미가 있다.

4. AI 기술 전시를 넘어 기업의 디지털 전환을 지원하는 SotaTek Korea

최근 기업의 AI 도입은 단순히 새로운 기술을 경험하는 단계를 넘어 실제 업무 효율성과 비즈니스 성과를 개선하는 방향으로 확대되고 있다.

특히 제조업에서는 생산 공정의 자동화, 품질 검사, 설비 모니터링, 데이터 분석 등 다양한 영역에서 AI 기술의 활용 가능성이 주목받고 있다.

기업 역시 AI 솔루션을 도입하기에 앞서 기존 시스템과의 연동 가능성, 데이터 환경, 운영 비용, 보안 및 유지보수 체계 등을 함께 고려해야 한다.

SotaTek Korea는 이러한 기업의 요구에 맞춰 AI 개발 및 IT 컨설팅 역량을 기반으로 비즈니스 환경에 적합한 기술 솔루션을 제안하고 있다.

또한 Made by SOTA 제품을 통해 AI 기술의 실제 활용 사례를 소개하고, 기업별 요구사항에 맞춘 솔루션 개발 및 디지털 전환을 지원하고 있다.

이번 DMTS 2026 참가와 IR 경연대회 수상은 SotaTek Korea가 AI 기술과 비즈니스 활용 가능성을 함께 소개한 자리였다는 점에서 의미를 갖는다.

5. DMTS 2026을 마무리하며: 새로운 AI 비즈니스 협력 기회

2026 디지털미디어테크쇼는 AI와 디지털 기술이 다양한 산업의 비즈니스 환경에 어떻게 연결될 수 있는지 살펴볼 수 있었던 자리였다.

SotaTek Korea는 이번 행사에서 기업용 AI 솔루션과 Made by SOTA 제품을 소개하고, 글로벌 스타트업 IR 경연대회에서 우수상을 수상하며 전시 참가 성과를 더했다.

앞으로도 SotaTek Korea는 AI, 데이터, 클라우드 및 소프트웨어 개발 역량을 바탕으로 한국 기업의 디지털 전환과 비즈니스 혁신을 지원할 계획이다.

기업 환경에 적합한 AI 솔루션 도입을 검토하고 있다면 SotaTek Korea와 함께 새로운 가능성을 모색해 보시기 바란다.

👉 AI 솔루션 및 IT 서비스 문의: SotaTek Korea 공식 홈페이지

자주 묻는 질문 (FAQ)

Q1. 2026 디지털미디어테크쇼(DMTS)는 언제 개최됐나요?

2026 디지털미디어테크쇼는 2026년 11월 4일부터 6일까지 3일간 킨텍스 제1전시장 2홀에서 개최됐다.

Q2. DMTS 2026에서는 어떤 기술을 확인할 수 있었나요?

AI, 머신러닝, 데이터 분석, AI 자동화, XR, 메타버스, 디지털 콘텐츠, 미디어테크, 디지털 마케팅 등 다양한 디지털 기술과 솔루션을 소개했다.

Q3. SotaTek Korea는 DMTS 2026에서 어떤 솔루션을 선보였나요?

SotaTek Korea는 Booth B25에서 NoteX, Saydi, SotaVision 등 Made by SOTA 제품과 기업용 AI 솔루션을 소개했다.

Q4. SotaTek Korea는 DMTS 글로벌 스타트업 IR 경연대회에서 어떤 상을 받았나요?

SotaTek Korea는 2026 디지털미디어테크쇼 글로벌 스타트업 IR 경연대회에서 우수상을 수상하고 상금 100만 원을 받았다.

Q5. SotaTek Korea의 AI 솔루션에 대해 상담할 수 있나요?

가능하다. SotaTek Korea는 기업의 비즈니스 환경과 요구사항에 적합한 AI 솔루션 및 IT 서비스에 대한 상담을 제공한다. 공식 홈페이지를 통해 문의할 수 있다.

ASEAN 반도체 시장이 2025년 약 1,096억 2,000만 달러에서 2032년 2,123억 3,000만 달러 규모로 성장할 것으로 전망되는 가운데, 이번 서밋은 양국 기업 간 기술 교류와 파트너십 확대를 위한 기회를 제공할 것으로 기대된다.

한편, 소타텍 코리아(SotaTek Korea)는 한국팹리스산업협회(KFIA - Korea Fabless Industry Association)의 정회원으로 가입했다. 이번 가입은 협회장의 초청으로 이루어졌으며, 소타텍 코리아가 한국 기술 산업 생태계와의 네트워크를 확대하는 계기가 될 것으로 보인다.

1. ASEAN 반도체 시장의 성장과 베트남의 기회

글로벌 반도체 산업은 공급망 재편과 기술 경쟁의 변화 속에서 새로운 협력 기회를 모색하고 있다. 각국은 생산 거점 다변화와 기술 역량 강화를 추진하고 있으며, AI, 스마트 디바이스, 엣지 컴퓨팅, 데이터 인프라의 확산은 반도체 산업의 성장을 이끄는 주요 요인으로 작용하고 있다.

Fortune Business Insights에 따르면, ASEAN 반도체 시장은 2025년 1,096억 2,000만 달러에서 2032년 2,123억 3,000만 달러로 성장할 것으로 전망된다. 해당 기간의 연평균 성장률(CAGR)은 약 9.9%로 예상된다. 이는 실제 실적이 아닌 시장 전망치다.

이러한 흐름 속에서 베트남은 투자 유치, 전문 인력 양성, 글로벌 가치사슬 참여 확대 등을 통해 반도체 산업 기반을 강화하고 있다.

VKAISS 2026 행사 자료에서는 베트남 반도체 산업과 관련해 다음과 같은 목표를 제시하고 있다.

• 165억 달러: 2030년 베트남 반도체 시장 규모 목표
• 8~9%: 글로벌 반도체 조립·테스트·패키징(ATP) 역량 중 베트남이 차지하는 비중 목표

위 수치는 행사 자료에 제시된 목표다.

이러한 목표를 달성하기 위해서는 기술 역량과 전문 인력을 확보하고, 국제 파트너와의 협력을 확대하는 것이 중요하다. 특히 한국은 반도체 산업에서 축적된 기술과 산업 기반을 보유하고 있으며, 베트남은 제조 및 기술 생태계를 확장하고 있어 양국 간 협력 가능성이 주목받고 있다.

양국 기업 간 연결이 확대되면 기술 정보 교류뿐 아니라 공동 프로젝트, 제품 적용, 현지 시장 진출 등 다양한 분야에서 협력 기회를 모색할 수 있다.

2. Vietnam - Korea AI Semiconductor Summit 2026: 기업과 기술을 연결하는 플랫폼

Vietnam - Korea AI Semiconductor Summit 2026(VKAISS 2026)은 한국팹리스산업협회(KFIA)와 FPT그룹이 공동 주최하는 AI·반도체 분야 국제 행사다.

행사 개요

• 일정: 2026년 11월 12~13일
• 장소: 베트남 하노이 L7 West Lake Hanoi by Lotte
• 공동 주최: 한국팹리스산업협회(KFIA), FPT그룹

이번 서밋은 양국의 기업, 정부 기관, 기술 관련 단체 및 산업 관계자들이 AI·반도체 생태계의 주요 이슈를 논의하고 협력 가능성을 탐색할 수 있도록 마련됐다.

프로그램은 산업 동향과 기술을 다루는 컨퍼런스 세션, 기업 간 B2B 비즈니스 매칭, 베트남 현지 기술 생태계를 살펴보는 프로그램 등으로 구성될 예정이다.

단순히 기술 트렌드를 공유하는 데 그치지 않고, 실제 제품 적용과 공동 개발, 파트너십 구축 등 구체적인 협력 분야를 탐색하는 데 초점을 맞추고 있다.

VKAISS 2026 주요 프로그램

AI 및 반도체 산업 동향

컨퍼런스에서는 베트남 반도체 산업 전망, 투자 정책, AI 기술 발전, 글로벌 반도체 가치사슬의 변화 등을 다룰 예정이다. 또한 온디바이스 AI(On-device AI), 엣지 AI(Edge AI), 반도체 지식재산권(IP) 등 한국의 AI 반도체 설계 기술과 솔루션도 주요 주제로 포함된다.

B2B 비즈니스 매칭

B2B 프로그램은 한국 반도체 기업과 베트남 현지 기업 간의 비즈니스 교류를 지원하는 데 목적이 있다. 관련 분야로는 AI, 클라우드 컴퓨팅, 데이터센터, 통신, 자동차 및 스마트 모빌리티, 전자, 사물인터넷(IoT) 등이 제시됐다.

참가 기업은 사전 조율된 미팅을 통해 제품 적용 가능성, 개념검증(PoC), 공동 개발 및 사업 협력 방안을 논의할 수 있다. 다만 실제 매칭은 참가 신청, 수요 조사 및 관계자 확인에 따라 달라질 수 있다.

베트남 기술 생태계 탐방

11월 13일에는 현지 기업 및 기술 시설 방문 프로그램이 예정되어 있다. 세부 일정은 주최 측 사정에 따라 변경될 수 있다.

3. 기업이 VKAISS 2026에 주목해야 하는 이유

AI·반도체 산업에서 기술 동향을 파악하는 것만큼 중요한 것은 적합한 파트너를 찾고 실제 사업 기회로 연결하는 것이다.

VKAISS 2026은 기업이 다음과 같은 기회를 탐색할 수 있는 플랫폼이다.

• 시장 동향 파악: 베트남과 한국의 반도체 산업 정책, 시장 전망 및 주요 기술 흐름 확인
• 파트너 네트워크 확대: 관련 기업, 협회 및 산업 관계자와의 교류
• 기술 적용 가능성 검토: 실제 수요를 바탕으로 PoC 및 공동 솔루션 개발 가능성 논의
• 베트남 시장 이해: 현지 기업과 기술 생태계에 대한 정보 확보 및 협력 기회 탐색

베트남 시장 진출을 검토하는 한국 기업이라면 현지 산업 관계자와 직접 교류하고, 자사의 사업 전략에 적합한 협력 방향을 구체화하는 기회로 활용할 수 있다.

4. 소타텍 코리아, 한국팹리스산업협회(KFIA) 정회원 가입

소타텍 코리아는 한국팹리스산업협회(KFIA) 회장의 초청으로 협회 정회원에 가입했다.

이번 가입은 소타텍 코리아가 한국 기술 산업 관계자들과의 접점을 넓히고, 산업 생태계 내 교류를 강화하며, 향후 협력 가능성을 탐색하는 계기가 될 것으로 기대된다.

소타텍은 소프트웨어 개발 및 IT 서비스·컨설팅을 제공하는 기업으로, AI와 디지털 전환을 비롯한 다양한 기술 분야에 집중하고 있다. 특히 AI와 반도체는 온디바이스 AI, 데이터 인프라, 지능형 디바이스 등 여러 분야에서 연관성이 높아지고 있다.

KFIA 정회원 가입을 통해 소타텍 코리아는 한국 반도체 산업 커뮤니티와의 교류를 확대하고, 베트남 시장에서의 기술 협력 기회를 모색할 수 있는 기반을 마련했다.

AI·반도체 생태계가 지속적으로 발전하는 가운데 소타텍은 한국과 베트남 기업 간의 장기적인 기술 협력 가능성을 살펴보고, 관련 파트너 네트워크를 확대해 나갈 계획이다.

5. 베트남과 한국, 장기적인 기술 협력을 향해

AI와 반도체 기술의 발전은 기술 개발뿐 아니라 전문 인력 양성, 공급망 구축, 시장 진출 등 다양한 영역에서 국제 협력의 필요성을 높이고 있다.

베트남은 반도체 산업 발전을 위해 기술 역량 강화와 국제 협력 확대를 추진하고 있다. 2050년을 향한 비전을 포함한 베트남 반도체 산업 발전 전략(총리 결정 제1018/QĐ-TTg호)은 반도체 설계, 제조, 패키징 및 테스트를 아우르는 생태계 구축과 산업 인력 양성을 주요 방향으로 제시하고 있다.

한국 기업 입장에서도 베트남 기술 생태계와의 협력은 현지 시장을 이해하고, 파트너를 발굴하며, 동남아시아 지역에서 사업 기회를 탐색하는 데 도움이 될 수 있다.

이러한 맥락에서 VKAISS 2026은 양국 기업이 산업 동향과 시장 수요를 공유하고 초기 협력 관계를 구축할 수 있는 교류의 장이다. 행사에서 이루어지는 논의와 만남은 향후 공동 프로젝트와 사업 협력으로 이어질 기반이 될 수 있다.

KFIA 정회원으로 가입한 소타텍 코리아는 AI와 미래 기술 분야에 대한 관심을 바탕으로 한국과 베트남의 기술 생태계 내 협력 기회를 지속적으로 살펴볼 예정이다.

6. 행사 정보 및 문의

Vietnam - Korea AI Semiconductor Summit 2026(VKAISS 2026)

• 일정: 2026년 11월 12~13일
• 장소: L7 West Lake Hanoi by Lotte, 베트남 하노이
• 공동 주최: 한국팹리스산업협회(KFIA), FPT그룹
• 주요 내용: AI·반도체 컨퍼런스, 기술 교류, B2B 비즈니스 매칭, 베트남 기술 생태계 연계 프로그램

참가 문의

참가를 희망하는 기업은 추가 등록 가능 여부와 B2B 매칭 프로그램 운영 현황을 주최 측에 직접 확인하는 것이 좋다.

• 담당 부서: KFIA 전략기획팀
• 전화: 031-706-9777
• 이메일: kfia@k-fabless.org

AI, 반도체 및 한-베 기술 협력에 관심 있는 기업과 파트너는 VKAISS 2026의 프로그램과 네트워킹 기회를 확인할 수 있다.

소타텍 코리아와의 기술 협력에 관심이 있다면 SotaTek Korea 공식 웹사이트를 통해 관련 정보를 확인하거나 문의 페이지를 이용할 수 있다.

SotaTek Korea 부스 B25에서 만나보세요!

📅 일시: 2026년 11월 4일(수)–6일(금)
📍 장소: 킨텍스(KINTEX) 제1전시장 2홀, Booth B25

기업용 AI 솔루션 상담과 Made by SOTA 제품 쇼케이스를 통해 비즈니스에 적합한 AI 활용 방안을 확인해 보세요. 여러분의 방문을 기다립니다!

1. 2026년 11월, 주목해야 할 AI 전시회: 디지털미디어테크쇼

AI 기술이 빠르게 발전하면서 기업의 관심도 생성형 AI를 넘어 실제 업무 자동화, 데이터 활용, 제조 현장 혁신 등 구체적인 비즈니스 적용으로 확대되고 있다. 이러한 변화 속에서 최신 기술과 산업별 디지털 전환 사례를 한자리에서 확인할 수 있는 전시회가 열린다.

바로 2026 디지털미디어테크쇼(Digital Media Tech Show, DMTS)다.

고양특례시가 주최하고 킨텍스(KINTEX)가 주관하며 K-AIA가 공동 주관하는 이번 행사는 AI, XR, 디지털 콘텐츠, 미디어테크, 스마트 솔루션 등 다양한 기술 분야를 다룬다. 기술 전시뿐 아니라 산업 컨퍼런스, 투자상담회, 구매상담회 등 비즈니스 프로그램도 마련될 예정이다.

특히 올해는 기업용 AI 솔루션부터 로봇, 드론, 도심항공모빌리티(UAM)까지 연관 산업의 기술을 함께 살펴볼 수 있다는 점에서 주목할 만하다.

AI 도입을 검토하는 기업, 제조 현장의 디지털 전환을 추진하는 담당자, 새로운 기술 파트너를 찾는 기업이라면 이번 전시회를 통해 기술 동향과 실질적인 사업 적용 가능성을 함께 살펴볼 수 있다.

2026 디지털미디어테크쇼 행사 개요

※ 세부 프로그램 및 관람 관련 정보는 공식 홈페이지에서 확인할 수 있다.

참가신청: https://www.k-dmts.com/ko/overview

2. 2025년 DMTS는 어땠을까? 전년도 주요 성과로 살펴보는 행사 규모

올해 행사를 살펴보기 전에 확인할 부분은 지난해 디지털미디어테크쇼가 거둔 성과다.

DMTS 공식 홈페이지에 공개된 2025년 전시회 주요 결과에 따르면, 지난해 행사에는 136개 기업이 참가했으며 상담 금액은 339억 원, 참관객은 약 5만 6,000명으로 집계됐다. 다만 참관객 수는 RAD KOREA 통합 개최 기준이다.

주요 수치를 정리하면 다음과 같다.

*참관객 수는 RAD KOREA 통합 개최 기준이다.

이러한 결과는 DMTS가 단순한 기술 전시를 넘어 참가기업과 잠재 고객, 산업 관계자 간 비즈니스 접점을 형성하는 행사라는 점을 보여준다.

공식 홈페이지에는 DL이앤씨, LG디스플레이, KT, SK텔레콤, KAIST 등 기업 및 기관의 로고도 주요 바이어·투자사 관련 항목에 소개돼 있다. 이는 전시회가 기술 기업뿐 아니라 다양한 산업 분야의 관계자에게도 접점을 제공하고 있음을 보여주는 요소다. 다만 해당 목록이 개별 기업의 2025년 실제 참관이나 구매 실적을 의미하는 것은 아니다.

2026년 행사에서는 AI와 디지털 기술의 적용 범위가 더욱 폭넓게 제시된다. 기업들은 최신 기술을 살펴보는 동시에 자사 업무에 적용할 수 있는 솔루션과 협력 기회를 검토할 수 있다.

3. 2026 디지털미디어테크쇼에서 주목할 핵심 기술 분야

올해 DMTS의 특징은 AI를 중심으로 다양한 디지털 기술과 산업 응용 분야를 함께 살펴볼 수 있다는 점이다.

3.1. AI 및 인공지능 솔루션

AI 분야에서는 생성형 AI, 머신러닝·딥러닝 플랫폼, AI 에이전트, 데이터 분석 및 비즈니스 인텔리전스(BI), 기업용 AI 솔루션, 업무 자동화(RPA), AI 반도체·인프라, 컴퓨터 비전 및 이미지 인식 등이 주요 전시 품목으로 제시된다.

기업 입장에서는 AI 기술의 원리뿐 아니라 실제 업무 프로세스에 어떻게 적용할 수 있는지 살펴보는 것이 중요하다.

예를 들어 사무 환경에서는 회의 기록과 정보 정리, 다국어 커뮤니케이션, 반복 업무 자동화 등을 검토할 수 있다. 제조 환경에서는 영상 기반 모니터링, 이미지 분석, 공정 데이터 활용 등 현장별 요구사항에 맞는 적용 가능성을 살펴볼 수 있다.

AI 도입을 계획하는 기업이라면 기술의 기능뿐 아니라 데이터 보안, 기존 시스템과의 연동, 운영 비용, 유지보수 체계까지 함께 확인할 필요가 있다.

3.2. XR·메타버스 및 실감형 기술

XR 분야에서는 VR·AR·MR 디바이스, 메타버스 플랫폼, 디지털 트윈, 공간 컴퓨팅, 3D 콘텐츠 제작, 홀로그램, 실감형 교육·훈련 등이 주요 품목에 포함된다.

이러한 기술은 제조 현장의 교육 및 훈련, 설비 시각화, 가상 환경 기반의 작업 검토 등 다양한 활용 가능성을 갖는다.

특히 디지털 트윈과 산업용 시각화 기술은 실제 환경의 정보를 디지털 공간에서 확인하고 분석하는 방식과 연결된다. 기업은 관련 기술을 통해 현장 데이터와 디지털 시스템을 어떻게 연계할 수 있는지 검토할 수 있다.

3.3. 디지털 콘텐츠 및 미디어테크

영상 제작과 편집, OTT 플랫폼, 디지털 사이니지, 미디어 운영 시스템, 콘텐츠 유통 플랫폼 등도 DMTS의 주요 전시 분야다.

AI 기반 콘텐츠 제작 및 운영 기술이 발전하면서 콘텐츠 제작 과정의 효율화, 다국어 콘텐츠 활용, 영상 데이터 관리 등도 기업이 살펴볼 만한 주제가 되고 있다.

미디어 기업뿐 아니라 글로벌 고객을 대상으로 콘텐츠를 제작하거나 운영하는 기업에도 관련 기술은 실무적인 검토 대상이 될 수 있다.

3.4. 디지털 마케팅 및 애드테크

디지털 광고, 마케팅 자동화, CRM, 고객 분석, 퍼포먼스 마케팅, 커머스 솔루션 등은 데이터 기반의 고객 관리와 마케팅 효율화를 지원하는 분야다.

기업은 고객 데이터를 활용한 업무 개선, 마케팅 프로세스 자동화, CRM 시스템과 AI의 연계 등 자사의 디지털 전환 과제와 관련된 기술을 살펴볼 수 있다.

3.5. 로봇·드론 및 산업 융합 기술

2026 디지털미디어테크쇼는 2026 로보월드와 2026 드론·도심항공모빌리티전시회와 동시 개최된다.

이에 따라 관람객은 AI와 디지털 기술뿐 아니라 로봇, 드론, 첨단 모빌리티 등 연관 산업의 기술 동향도 함께 살펴볼 수 있다.

특히 제조 기업은 AI 소프트웨어와 산업용 하드웨어가 결합하는 방향을 검토하고, 기술 기업은 자사의 솔루션을 새로운 산업 분야에 적용할 가능성을 탐색할 수 있다.

4. 왜 기업 담당자라면 2026 디지털미디어테크쇼를 주목해야 할까?

기술 전시회를 방문하는 목적은 새로운 제품을 구경하는 데 그치지 않는다. 기업이 직면한 문제를 해결할 수 있는 기술을 찾고, 도입 가능성을 비교하며, 새로운 협력 관계를 모색하는 데 실질적인 가치가 있다.

최신 AI 기술과 산업 적용 사례를 한자리에서 확인

AI 기술은 빠르게 변화하고 있지만, 모든 기술이 모든 기업에 적합한 것은 아니다.

DMTS에서는 생성형 AI, AI 에이전트, 데이터 분석, 컴퓨터 비전 등 다양한 기술 분야를 살펴볼 수 있다. 이를 통해 기업은 자사의 업무 환경과 기술적 요구사항에 맞는 적용 분야를 구체화할 수 있다.

구매 및 투자 상담을 통한 비즈니스 기회 탐색

DMTS는 투자상담회와 구매상담회 등 비즈니스 프로그램을 운영할 예정이다.

기술 공급기업에는 잠재 고객과 파트너를 만날 기회가 될 수 있으며, 기술 도입을 검토하는 기업에는 솔루션 제공업체를 탐색하고 협력 가능성을 확인하는 계기가 될 수 있다.

다만 실제 상담 참여 조건과 세부 일정은 공식 프로그램 공지를 통해 확인해야 한다.

AI와 제조·로봇 기술의 연결 가능성 검토

제조업의 디지털 전환은 소프트웨어만으로 완성되지 않는다. 현장 데이터, 설비, 영상, 작업 프로세스, 기존 시스템이 함께 고려돼야 한다.

AI와 로봇 관련 전시회를 동시에 살펴보면 소프트웨어와 하드웨어의 연계 가능성을 보다 폭넓게 검토할 수 있다. 특히 스마트 제조, 설비 모니터링, 산업 자동화 등을 추진하는 기업이라면 자사의 디지털 전환 로드맵을 점검하는 데 도움이 될 수 있다.

참가신청: https://www.k-dmts.com/ko/overview

5. SotaTek Korea, 2026 디지털미디어테크쇼에서 기업용 AI 솔루션 소개

SotaTek Korea는 2026 디지털미디어테크쇼에 참가해 기업의 업무 효율화와 산업 현장의 디지털 전환을 지원하는 AI 솔루션을 선보일 예정이다.

이번 참가에서는 사무 환경에서 활용할 수 있는 AI 솔루션부터 영상 기반 기술까지 다양한 적용 분야를 소개하고, 기업별 요구사항에 맞는 AI 도입 방향을 살펴볼 수 있도록 할 계획이다.

특히 NoteX, Saydi, SotaVision, UniVision 등 SotaTek의 솔루션을 통해 기업용 AI가 실제 업무와 산업 현장에 어떻게 연결될 수 있는지 소개할 예정이다.

5.1. NoteX: 회의 및 업무 정보 관리의 효율화

기업에서 발생하는 회의와 업무 정보는 프로젝트 관리, 의사결정, 부서 간 협업에 중요한 역할을 한다. 그러나 회의 내용을 기록하고 정리하거나 필요한 정보를 다시 찾는 과정에는 상당한 시간이 소요될 수 있다.

NoteX는 AI 기반 회의 및 정보 관리 솔루션으로, 회의 관련 정보를 보다 효율적으로 정리하고 활용하는 업무 환경을 지원하는 데 초점을 둔다.

기업은 이러한 유형의 AI 솔루션을 검토할 때 회의 기록의 정확성, 정보 검색 편의성, 기존 협업 환경과의 연계 가능성 등을 주요 평가 기준으로 삼을 수 있다.

DMTS에서는 기업의 업무 환경에서 AI를 활용하는 방향과 정보 관리 프로세스의 개선 가능성을 살펴볼 수 있다.

5.2. Saydi: 글로벌 커뮤니케이션을 위한 실시간 AI 번역

글로벌 사업을 운영하는 기업에는 언어 장벽을 줄이고 국가 간 커뮤니케이션을 원활하게 만드는 기술이 중요하다.

Saydi는 실시간 번역 AI 솔루션으로, 다국어 커뮤니케이션이 필요한 업무 환경에서 활용할 수 있는 기술이다.

글로벌 프로젝트, 해외 고객 대응, 다국적 팀 협업 등에서는 신속하고 명확한 의사소통이 업무 효율에 영향을 미친다. 기업은 AI 번역 기술을 검토할 때 지원 언어, 번역 품질, 지연 시간, 실제 업무 환경에서의 사용 편의성 등을 함께 확인할 수 있다.

5.3. SotaVision: 영상 기반 AI 기술의 산업 적용 가능성

영상 데이터는 제조, 시설 관리, 산업 현장 모니터링 등 여러 분야에서 활용될 수 있다. 이를 효과적으로 분석하기 위해서는 영상 처리와 컴퓨터 비전 등 관련 기술을 업무 목적에 맞게 적용하는 것이 중요하다.

SotaVision은 SotaTek의 AI 솔루션 포트폴리오에 포함된 제품으로, 영상 기반 AI 기술과 산업 응용 가능성을 검토하는 과정에서 살펴볼 수 있다.

산업 현장에서 영상 기반 솔루션을 도입하려는 기업은 데이터 수집 환경, 분석 대상, 기존 시스템과의 연동, 운영 및 유지보수 요건 등을 사전에 정의할 필요가 있다.

5.4. UniVision: 기업 환경에 맞는 AI 솔루션 검토

기업마다 AI를 도입하려는 목적과 운영 환경은 다르다. 동일한 기술이라도 업무 프로세스, 데이터 구조, 기존 IT 인프라에 따라 적용 방식이 달라질 수 있다.

UniVision 역시 이번 행사에서 소개할 SotaTek의 AI 솔루션 중 하나다. 기업은 각 솔루션의 적용 분야와 기능을 살펴보고, 자사의 업무 환경이나 산업 현장에 적합한 활용 방안을 검토할 수 있다.

구체적인 기능 및 적용 범위는 행사 현장에서 제공되는 제품 설명과 시연 자료를 통해 확인할 수 있다.

5.5. AI 도입을 넘어 실제 업무에 적용하는 방법

AI 솔루션을 선택할 때는 제품의 기능뿐 아니라 실제 운영 환경에서의 활용 가능성을 종합적으로 검토해야 한다.

SotaTek Korea는 기업의 요구사항과 기술 환경을 바탕으로 AI 및 IT 솔루션의 적용 방향을 검토할 수 있도록 지원하고 있다.

기업은 DMTS를 통해 AI 기술의 주요 흐름을 살펴보는 동시에 자사의 디지털 전환 과제와 연결할 수 있는 솔루션을 탐색할 수 있다.

참가신청: https://www.k-dmts.com/ko/overview

6. SotaTek Korea와 함께 살펴보는 기업용 AI의 실질적인 활용 방향

AI 기술의 도입 여부보다 중요한 것은 어떤 문제를 해결하기 위해 AI를 활용할 것인지 명확히 정의하는 것이다.

예를 들어 사무 환경에서는 반복적인 정보 정리와 다국어 커뮤니케이션을 개선하는 방안을 검토할 수 있다. 제조 환경에서는 영상 데이터의 활용, 현장 모니터링, 기존 시스템과 AI 기술의 연계 가능성을 살펴볼 수 있다.

이러한 과제를 검토할 때 기업은 다음 사항을 함께 고려할 필요가 있다.

• 업무 요구사항: AI를 통해 개선하려는 업무와 현재의 문제를 구체적으로 정의한다.
• 데이터 환경: 필요한 데이터가 확보돼 있는지, 품질과 보안 요건을 충족하는지 확인한다.
• 시스템 연동: ERP, MES, CRM 등 기존 업무 시스템과 연결할 필요가 있는지 검토한다.
• 운영 체계: 구축 이후 유지보수, 성능 모니터링, 사용자 지원 방안을 고려한다.
• 성과 측정: 업무 시간, 오류율, 처리 비용 등 실제로 측정할 수 있는 지표를 설정한다.

기업용 AI는 단일 솔루션의 도입만으로 완성되는 것이 아니다. 기술, 데이터, 업무 프로세스, 운영 체계가 함께 고려돼야 지속 가능한 활용이 가능하다.

SotaTek Korea는 이러한 관점에서 기업의 기술적 요구사항을 살펴보고, AI 솔루션과 IT 서비스의 적용 가능성을 검토하는 데 도움을 제공할 수 있다.

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7. 2026 디지털미디어테크쇼 방문 전 확인할 사항

전시회를 보다 효율적으로 활용하려면 방문 전에 관심 분야와 확인할 내용을 정리하는 것이 좋다.

첫째, 해결하고자 하는 업무 과제를 정리한다. AI 도입 목적이 업무 자동화인지, 영상 데이터 활용인지, 제조 현장 혁신인지에 따라 방문할 부스와 확인할 기술이 달라진다.

둘째, 관심 기술의 적용 조건을 확인한다. 솔루션의 주요 기능뿐 아니라 데이터 요구사항, 시스템 연동, 보안, 운영 비용 등을 함께 질문하는 것이 좋다.

셋째, 비즈니스 프로그램을 확인한다. 투자상담회, 구매상담회, 산업 컨퍼런스 등은 세부 일정과 참여 조건이 다를 수 있으므로 공식 홈페이지에서 최신 정보를 확인해야 한다.

넷째, 참가기업 및 부스 정보를 확인한다. 참가기업 목록과 부스 배치, 제품 시연 일정은 변경될 수 있으므로 방문 전에 최신 공지를 확인하는 것이 좋다.

다섯째, SotaTek Korea의 솔루션을 확인한다. NoteX, Saydi, SotaVision, UniVision 등 관심 있는 솔루션과 관련해 자사의 업무 환경에서 해결하고 싶은 문제를 정리하면 보다 구체적인 상담이 가능하다.

참가신청: https://www.k-dmts.com/ko/overview

8. 11월, 디지털 혁신의 방향을 확인할 기회

2026 디지털미디어테크쇼는 AI와 디지털 콘텐츠, XR, 스마트 솔루션 등 다양한 기술 분야를 한자리에서 살펴볼 수 있는 전시회다. 여기에 로보월드와 드론·도심항공모빌리티전시회가 동시에 개최돼 디지털 기술과 산업 응용 분야를 폭넓게 확인할 수 있다.

지난해 DMTS는 136개 참가기업, 339억 원의 상담 금액, 약 5만 6,000명의 참관객이라는 주요 성과를 기록했다. 참관객 수는 통합 개최 기준이지만, 전시회의 비즈니스 규모와 산업 간 접점을 살펴볼 수 있는 지표다.

올해 행사에서는 최신 AI 기술을 확인하는 데 그치지 않고, 기업의 업무 효율화와 제조 현장의 디지털 전환에 적용할 수 있는 기술을 구체적으로 검토해 볼 수 있다.

SotaTek Korea도 이번 행사에서 NoteX, Saydi, SotaVision, UniVision 등 기업용 AI 솔루션을 소개할 예정이다. AI 도입이나 산업 현장의 디지털 전환을 검토하고 있다면 이번 전시회를 통해 관련 기술과 적용 방향을 살펴볼 수 있다.

2026 디지털미디어테크쇼에서 기업의 다음 디지털 전환 과제를 확인해 보자.

AI 솔루션 도입 및 IT 서비스 관련 문의는 SotaTek Korea를 통해 상담할 수 있다.

CTA: SotaTek Korea와 AI 솔루션 도입 방향 논의하기

공식 행사 정보 확인하기

자주 묻는 질문 (FAQ)

Q1. 2026 디지털미디어테크쇼는 언제 개최되나요?

2026년 11월 4일(수)부터 11월 6일(금)까지 3일간 개최된다.

Q2. 2026 디지털미디어테크쇼는 어디에서 열리나요?

경기도 고양시 킨텍스 제1전시장 2홀에서 열린다.

Q3. 디지털미디어테크쇼에서는 어떤 기술을 확인할 수 있나요?

AI, 생성형 AI, AI 에이전트, 데이터 분석, XR·메타버스, 디지털 콘텐츠, 미디어테크, 디지털 마케팅, 스마트 솔루션 등 다양한 분야의 기술을 살펴볼 수 있다.

Q4. 2025년 디지털미디어테크쇼의 주요 성과는 무엇인가요?

공식 홈페이지에 따르면 2025년 행사에는 136개 기업이 참가했으며, 상담 금액은 339억 원, 참관객은 약 5만 6,000명으로 집계됐다. 참관객 수는 RAD KOREA 통합 개최 기준이다.

Q5. SotaTek Korea는 이번 행사에서 어떤 솔루션을 소개하나요?

SotaTek Korea는 NoteX, Saydi, SotaVision, UniVision 등 기업용 AI 솔루션을 소개할 예정이다. 구체적인 제품 기능과 시연 관련 정보는 행사 안내 및 현장 자료를 통해 확인할 수 있다.

Q6. 기업은 디지털미디어테크쇼를 어떻게 활용할 수 있나요?

기업은 최신 기술 동향을 파악하고, 자사의 디지털 전환 과제에 적합한 솔루션을 탐색하며, 구매상담회와 산업 프로그램 등을 통해 잠재적인 기술 파트너 및 비즈니스 기회를 검토할 수 있다.

참고 자료: 2026 디지털미디어테크쇼 공식 홈페이지

본 글은 행사 공식 홈페이지에 공개된 정보를 바탕으로 작성했다. 행사 세부 일정, 참가기업, 프로그램 및 제품 시연 정보는 주최 측의 최신 공지에 따라 변경될 수 있다.

Gartner는 2026년 1월 발표한 분석에서 2025년 말까지 생성형 AI 프로젝트의 최소 50%가 개념검증(PoC) 이후 중단됐다고 밝혔다. 주요 원인은 데이터 품질 부족, 불충분한 위험 관리, 비용 증가, 불명확한 사업 가치였다.

여기서 주의해야 할 점이 있다. 이 수치는 ChatGPT를 도입한 기업의 50%가 실패했다는 의미가 아니라, 생성형 AI 프로젝트가 PoC 이후 중단되는 비율에 관한 것이다. 그러나 AI 실험을 실제 운영 환경으로 전환하고 측정 가능한 성과를 확보하는 과정에서 기업들이 직면하는 문제를 보여주는 지표다.

그렇다면 기업용 ChatGPT와 생성형 AI 프로젝트는 왜 기대한 성과를 내지 못할까? AI 도입에 따른 ROI를 확보하려면 무엇을 준비해야 하며, 데이터 유출 위험과 AI 에이전트 도입은 어떻게 접근해야 할까?

1. AI를 도입했지만 기업 전체의 ROI가 개선되지 않는 이유

1-1. AI 활용과 사업 성과를 동일하게 보는 문제

AI 도입 초기에는 사용자가 얼마나 늘었는지, 생성된 콘텐츠가 얼마나 많은지, 작업 시간이 얼마나 단축됐는지에 관심이 집중되기 쉽다. 그러나 이러한 지표만으로는 기업 전체의 재무적 성과를 판단하기 어렵다.

McKinsey가 2025년 11월 발표한 The State of AI in 2025에 따르면, 설문 응답자의 거의 3분의 2는 자사 조직이 아직 AI를 전사적으로 확대하는 단계에 진입하지 못했다고 답했다. 또한 AI가 기업 전체의 EBIT(이자·세금 차감 전 이익)에 영향을 미쳤다고 응답한 비율은 39%였다.

이는 AI를 활용하는 것과 기업 전체의 재무적 성과를 개선하는 것이 별개의 과제임을 보여준다. 다만 EBIT에 영향을 보고하지 않았다는 사실만으로 해당 기업의 AI 프로젝트가 실패했다고 판단할 수는 없다. 생산성, 혁신, 고객 경험 등 재무제표에 즉시 반영되지 않는 효과도 있기 때문이다.

출처: McKinsey, The State of AI in 2025: Agents, Innovation, and Transformation (2025년 11월)

기업이 AI 도입 효과를 정확하게 평가하려면 다음 세 가지를 구분해야 한다.

• 활용 지표: AI 사용자 수, 사용 빈도, 처리 건수
• 업무 성과 지표: 작업 시간, 오류율, 재작업률, 처리 비용
• 사업 성과 지표: 수익성, 고객 유지율, 매출 기여도, 운영 효율성

예를 들어 ChatGPT를 활용해 제안서 작성 시간을 단축했다고 하더라도, 담당자의 검토 시간이 늘어나거나 결과물의 수정률이 높다면 실제 절감 효과는 기대보다 작을 수 있다.

따라서 AI 프로젝트의 성과는 단순한 사용량이 아니라 도입 전후의 업무 결과와 비용을 비교해 판단해야 한다.

1-2. 기존 업무 프로세스를 바꾸지 않은 채 AI만 추가한다

AI를 기존 업무에 추가하는 것과 AI를 중심으로 업무 프로세스를 재설계하는 것은 다르다.

예를 들어 고객 지원 업무에 ChatGPT를 도입해 답변 초안을 생성하더라도, 담당자가 별도로 관련 문서를 검색하고 답변을 검증한 뒤 CRM에 내용을 입력해야 한다면 수작업이 상당 부분 남는다.

반면 문의 분류, 사내 지식 검색, 답변 초안 생성, 담당자 전달, CRM 기록을 하나의 업무 흐름으로 연결하면 반복 작업을 줄일 가능성이 커진다.

McKinsey의 2025년 AI 조사에서도 업무 흐름의 재설계는 AI 활용을 통해 더 큰 가치를 확보하는 조직에서 나타나는 중요한 특징으로 제시됐다.

AI 도입을 검토할 때는 다음 질문에 답할 수 있어야 한다.

• 현재 업무에서 가장 많은 시간이 소요되는 단계는 무엇인가?
• AI가 담당할 작업과 사람이 검토할 작업은 어떻게 구분되는가?
• 기존 시스템과 연동해야 하는 데이터는 무엇인가?
• 업무 프로세스 변경 이후 성과를 어떻게 측정할 것인가?

AI가 업무 프로세스의 일부에만 적용된다면 개선 효과도 제한적일 수 있다. 반대로 업무 흐름을 분석하고 자동화 범위를 적절하게 설계하면 AI를 실질적인 운영 개선 수단으로 활용할 수 있다.

1-3. 데이터 품질과 구축 비용을 과소평가한다

Gartner가 지적한 생성형 AI 프로젝트 중단 원인에는 데이터 품질 부족과 비용 증가도 포함된다.

기업용 AI는 모델 자체의 성능만으로 완성되지 않는다. 사내 문서의 최신성, 데이터 접근 권한, 시스템 연동 방식, 결과 검증 절차 등이 함께 갖춰져야 한다.

예를 들어 사내 규정과 고객 정보가 여러 시스템에 분산되어 있다면 AI가 필요한 정보를 정확하게 검색하기 어려울 수 있다. 데이터 정비와 시스템 통합에 예상보다 많은 비용이 발생하면 PoC에서 확인한 효과가 실제 운영 환경에서는 충분한 경제성을 확보하지 못할 수도 있다.

따라서 기업은 PoC 단계부터 모델 이용료뿐 아니라 데이터 정비, 개발, 시스템 통합, 검수, 운영 및 유지보수 비용을 함께 검토해야 한다.

2. 기업용 ChatGPT 도입에서 놓치기 쉬운 데이터 보안 위험

AI 도입의 또 다른 과제는 데이터 보안이다.

직원들이 업무 편의를 위해 승인되지 않은 AI 도구에 회사 내부 자료를 입력하는 경우, 기업은 데이터 처리 범위와 접근 권한을 충분히 통제하지 못할 수 있다. 이러한 비공식적인 AI 활용은 섀도 AI(Shadow AI)라고 불린다.

2-1. Shadow AI는 왜 기업 보안의 문제가 되는가?

IBM이 2025년 발표한 Cost of a Data Breach Report는 Ponemon Institute가 조사한 전 세계 600개 조직의 데이터 유출 사고를 분석했다.

보고서에 따르면 조사 대상 조직의 5곳 중 1곳은 Shadow AI와 관련된 데이터 유출 사고를 경험했다고 답했다. 또한 Shadow AI 사용 수준이 높은 조직은 사용 수준이 낮거나 사용하지 않는 조직보다 데이터 유출 사고 비용이 평균 67만 달러 높게 나타났다.

보고서는 조사 대상 조직의 63%가 AI 거버넌스 정책을 보유하지 않았거나 아직 개발 중이라고 밝혔다.

출처: IBM / Ponemon Institute, 2025 Cost of a Data Breach Report

이 결과는 모든 기업에서 동일한 수준의 위험이 발생한다는 의미는 아니다. 다만 AI 사용 정책과 접근 통제가 부족하면 기업의 정보보안 관리가 어려워질 수 있음을 보여준다.

특히 다음과 같은 정보는 AI 도구에 입력하기 전에 데이터 처리 기준을 확인해야 한다.

• 고객 개인정보 및 계약 관련 자료
• 미공개 재무 정보와 사업 계획
• 소스 코드, API 키 및 인증 정보
• 내부 시스템 구성과 보안 문서
• 영업 전략 및 지식재산권 관련 자료

문제는 직원들이 반드시 악의적인 목적으로 정보를 입력하는 것은 아니라는 점이다. 반복 업무를 빠르게 처리하려는 과정에서 승인된 도구와 데이터 처리 정책을 충분히 이해하지 못할 수도 있다.

기업은 AI 사용을 무조건 금지하는 방식보다 허용된 사용 사례, 데이터 분류 기준, 접근 권한 및 승인 절차를 명확하게 정의하는 것이 바람직하다.

2-2. ChatGPT를 사용하면 기업 데이터가 무조건 유출되는가?

그렇지는 않다. 데이터 처리 방식은 서비스 유형, 계정 설정, 계약 조건 및 기업의 운영 방식에 따라 달라진다.

OpenAI는 ChatGPT Business, ChatGPT Enterprise 및 API 플랫폼의 입력과 출력 데이터를 기본적으로 모델 학습에 사용하지 않는다고 명시하고 있다.

그러나 모델 학습에 데이터를 사용하지 않는다는 정책이 모든 종류의 데이터 유출이나 보안 사고를 방지한다는 의미는 아니다.

기업은 다음 항목을 함께 검토해야 한다.

• 데이터 보존 및 삭제 정책
• 사용자별 접근 권한과 인증 방식
• 외부 애플리케이션 및 API 연동
• 감사 로그와 보안 모니터링
• 개인정보 및 기밀 정보 처리 기준
• 공급업체의 보안 정책과 계약상 의무

참고: OpenAI, Business Data Privacy and Security

기업용 AI 보안은 특정 제품을 선택하는 것만으로 완성되지 않는다. AI에 어떤 데이터가 전달되는지, 누가 해당 데이터에 접근할 수 있는지, AI가 어떤 시스템과 연결되는지, 결과를 어떻게 검증하는지를 포함하는 관리 체계가 필요하다.

3. 기업용 AI의 ROI를 측정하는 방법

AI 도입의 ROI(Return on Investment)를 평가하려면 도입 전에 기준값을 설정하고, 운영 이후 동일한 지표를 비교해야 한다.

예를 들어 고객 지원 업무에 AI를 도입한 후 평균 응답 시간이 감소했다고 가정해 보자. 그러나 AI 운영 비용과 추가 검수 비용이 증가했다면 실제 비용 절감 효과는 예상과 다를 수 있다.

기업은 프로젝트의 목적에 따라 다음과 같은 지표를 설정할 수 있다.

ROI를 계산할 때는 비용과 편익의 범위를 명확히 해야 한다.

실무에서는 다음과 같은 구조로 평가할 수 있다.

ROI = (AI 도입으로 발생한 순편익 ÷ AI 도입 총비용) × 100%

순편익은 평가 기간 동안 발생한 비용 절감과 추가 수익 등 측정 가능한 편익에서 해당 평가에 포함되는 비용을 차감해 산정할 수 있다. 총비용에는 모델 이용료뿐 아니라 개발, 시스템 통합, 데이터 정비, 운영 및 유지보수 비용도 포함해야 한다.

다만 조직의 혁신 역량이나 고객 만족도처럼 금액으로 환산하기 어려운 효과는 별도의 지표로 평가할 필요가 있다.

중요한 것은 모든 AI 프로젝트에 동일한 KPI를 적용하는 것이 아니라, 각 프로젝트가 해결하려는 문제에 맞는 측정 기준을 설정하는 것이다.

4. ChatGPT에서 AI 에이전트로: 기업용 AI 활용의 다음 단계

기업이 AI를 통해 더 큰 업무 개선 효과를 얻으려면 단순한 질의응답이나 콘텐츠 생성에서 나아가 실제 업무 시스템과 AI를 연결하는 방식을 검토할 수 있다.

이 과정에서 주목받는 기술이 AI 에이전트다.

McKinsey의 2025년 조사에서는 응답자의 62%가 자사 조직이 AI 에이전트를 최소한 실험하는 단계에 있다고 답했다. 이는 AI 에이전트에 대한 관심이 확대되고 있음을 보여주지만, 모든 조직이 이를 전사적으로 운영하거나 투자 효과를 확보했다는 의미는 아니다.

출처: McKinsey, The State of AI in 2025

4-1. 일반적인 생성형 AI와 AI 에이전트의 차이

일반적인 생성형 AI 활용은 질문에 답변하거나 문서 초안을 작성하는 등 특정 작업을 지원하는 데 초점을 둔다.

반면 AI 에이전트는 정의된 목표와 권한 범위 안에서 여러 단계를 연결하고, 승인된 도구와 업무 시스템을 활용하도록 설계할 수 있다.

AI 에이전트가 모든 업무에서 일반적인 ChatGPT 활용보다 우수한 것은 아니다. 단순한 문서 요약이나 번역처럼 작업 범위가 명확한 경우에는 기존 생성형 AI 도구가 더 효율적일 수 있다.

반면 여러 시스템을 거치는 반복 업무나 단계별 처리가 필요한 업무에서는 AI 에이전트를 검토할 수 있다.

4-2. AI 에이전트를 적용할 수 있는 업무 사례

고객 지원

고객 문의를 분류하고 관련 지식 문서를 검색한 뒤 답변 초안을 생성한다. 필요한 경우 담당자에게 전달하고 CRM에 기록하는 업무 흐름을 구성할 수 있다.

사내 지식 검색

RAG(Retrieval-Augmented Generation)를 활용해 권한이 부여된 사내 문서와 지식 저장소에서 관련 정보를 검색하고, 근거 자료를 바탕으로 답변을 생성할 수 있다.

소프트웨어 개발

요구사항 분석, 코드 초안 작성, 테스트 생성 및 코드 리뷰 지원을 연결할 수 있다. 다만 코드 병합과 운영 환경 배포 등 영향이 큰 작업은 별도의 검증 및 승인 절차를 유지해야 한다.

백오피스 업무

문서에서 필요한 정보를 추출하고 승인된 시스템에 데이터를 입력하거나 후속 업무를 생성하는 작업을 지원할 수 있다.

이러한 시스템을 구축하려면 모델 선택뿐 아니라 API 연동, 데이터 접근 권한, 업무 규칙, 예외 처리 및 결과 검증 구조를 함께 설계해야 한다.

5. 기업용 AI 프로젝트의 성공 가능성을 높이는 5단계

1단계. 해결할 업무 문제와 목표를 정의한다

AI 도입 자체를 목표로 삼기보다 반복적인 문서 작성, 사내 정보 검색, 고객 문의 분류 등 개선이 필요한 업무를 식별한다.

프로젝트 시작 전에 현재 업무 시간, 비용 및 품질을 측정하고 기대하는 개선 수준을 정의한다.

2단계. 데이터 품질과 보안 요건을 점검한다

사용할 데이터의 정확성, 최신성, 민감도 및 접근 권한을 확인한다. 개인정보와 기밀 정보의 처리 기준을 수립하고, 승인된 AI 서비스와 사용 범위를 정의한다.

3단계. 제한된 범위에서 PoC를 수행한다

업무 범위를 명확하게 설정하고 AI 적용 전후의 결과를 비교한다. 성공 기준과 중단 기준을 사전에 정의해 PoC가 끝없이 이어지지 않도록 한다.

4단계. 검증된 업무를 기존 시스템과 연결한다

PoC에서 효과가 확인되면 필요한 경우 CRM, ERP, 사내 문서 저장소 및 업무 관리 시스템과 연동한다.

이때 최소 권한 원칙, 접근 통제, 감사 로그, 예외 처리 및 사람의 승인 절차를 고려해야 한다.

5단계. 운영 성과와 위험을 지속적으로 관리한다

AI 모델, 데이터 및 업무 환경은 시간이 지나면서 변경될 수 있다. 따라서 정확도, 운영 비용, 응답 시간, 보안 이벤트 및 사용자 피드백을 지속적으로 점검해야 한다.

성과가 확인된 업무부터 적용 범위를 확대하고, 기대한 결과를 얻지 못하는 경우에는 데이터, 모델, 업무 흐름 및 운영 비용을 재검토한다.

6. SotaTek과 함께 검토하는 기업 맞춤형 AI 솔루션

기업용 AI의 성공은 최신 모델을 선택하는 것만으로 결정되지 않는다. 기업의 업무 구조와 데이터 환경을 이해하고, 적합한 기술을 선택한 뒤 기존 시스템과 연결하며, 운영 단계에서 성과와 위험을 관리할 수 있어야 한다.

SotaTek은 AI/ML 개발과 엔터프라이즈 시스템 구축 역량을 바탕으로 기업의 요구사항에 맞는 AI 솔루션 개발 및 시스템 통합을 지원한다.

기업의 AI 도입 목적과 기존 시스템 환경에 따라 다음과 같은 영역을 검토할 수 있다.

• 기업용 AI 솔루션 개발: 조직별 업무 요구사항에 맞는 AI 기반 애플리케이션 설계 및 개발
• RAG 기반 사내 지식 검색: 승인된 내부 문서를 활용하는 검색·응답 시스템 구축
• AI 에이전트 개발: 업무 규칙과 권한에 따라 여러 작업을 연결하는 AI 기반 업무 자동화
• 엔터프라이즈 시스템 통합: 기존 업무 시스템 및 API와 AI 솔루션 간 연동
• AI 운영 및 유지보수: 실제 사용 환경에서의 성능, 품질 및 운영 안정성 개선

모든 기업에 동일한 AI 아키텍처가 필요한 것은 아니다. 단순한 문서 처리 자동화가 적합한 기업도 있고, 사내 지식 검색이나 여러 시스템을 연결하는 AI 에이전트가 필요한 기업도 있다.

중요한 것은 기술 도입 자체가 아니라 명확한 사업 목표, 데이터 준비 수준, 보안 요건 및 측정 가능한 성과를 기반으로 적합한 솔루션을 선택하는 것이다.

기업용 AI 도입 또는 AI 에이전트 구축을 검토하고 있다면, 먼저 현재 업무에서 개선이 필요한 영역과 기대하는 성과를 정의하는 것부터 시작할 수 있다.

SotaTek과 함께 기업 환경에 적합한 AI 솔루션과 구축 방향을 검토해 보자.

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자주 묻는 질문(FAQ)

Q1. 생성형 AI 프로젝트의 최소 50%가 실패한다는 것은 사실인가?

Gartner는 2026년 1월 발표한 분석에서 2025년 말까지 생성형 AI 프로젝트의 최소 50%가 PoC 이후 중단됐다고 밝혔다. 이는 전체 ChatGPT 도입 기업의 실패율이 아니라 PoC 이후 중단된 생성형 AI 프로젝트에 관한 수치다.

Q2. 기업용 ChatGPT 도입 시 가장 중요한 것은 무엇인가?

명확한 업무 목표와 KPI, 데이터 품질, 보안 정책, 기존 업무 시스템과의 연동 구조가 중요하다. 사용자 수나 사용 빈도만으로는 실제 비용 절감이나 생산성 향상을 보장할 수 없다.

Q3. ChatGPT에 회사 내부 자료를 입력하면 데이터가 유출되는가?

사용하는 서비스, 계정 유형, 데이터 처리 설정 및 기업의 운영 방식에 따라 달라진다. 기업은 모델 학습 정책뿐 아니라 데이터 보존, 접근 권한, 외부 연동 및 민감 정보 처리 기준을 함께 확인해야 한다.

Q4. 기업은 AI 도입의 ROI를 어떻게 측정해야 하는가?

작업당 소요 시간, 처리 비용, 오류율, 재작업률 및 고객 응답 시간 등을 도입 전후로 비교해야 한다. 모델 이용료뿐 아니라 개발·통합·검수·운영 비용을 포함해 평가하는 것이 바람직하다.

Q5. AI 에이전트는 일반적인 ChatGPT 활용과 어떻게 다른가?

일반적인 생성형 AI는 질문에 답하거나 특정 작업을 보조하는 데 초점을 둔다. AI 에이전트는 정의된 권한과 업무 규칙 안에서 여러 작업을 연결하고 승인된 도구나 시스템을 활용하도록 구성할 수 있다.

Q6. AI 에이전트를 도입하려면 자체 AI 모델을 개발해야 하는가?

반드시 그렇지는 않다. 기존 상용 모델과 API를 활용해 기업별 업무 시스템을 구축하는 방법도 있다. 적합한 방식은 데이터 민감도, 요구 성능, 운영 비용, 시스템 연동 및 규제 요건을 고려해 결정해야 한다.

그러나 AI 판독 시스템을 도입한다고 해서 모든 업무가 자동으로 개선되는 것은 아니다. 실제 성과는 AI 모델의 성능뿐 아니라 데이터 품질, 기존 시스템과의 연동, 사용자 업무 흐름, 보안 정책, 도입 이후의 지속적인 관리 체계에 따라 달라진다.

따라서 기업은 단순히 AI 솔루션을 선택하는 데 그치지 않고, 어떤 문제를 해결할 것인지, 어떤 데이터를 활용할 것인지, 어떤 방식으로 시스템을 구축하고 운영할 것인지를 함께 검토해야 한다.

이 글에서는 AI 판독 시스템의 도입 필요성부터 구축 프로세스, 솔루션 선택 기준, 의료·제조 분야의 적용 사례와 주요 성공 요소까지 살펴본다.

더 보기: AI 판독기란? AI 판독 기술의 원리와 활용 분야 총정리

1. 기업이 AI 판독 시스템을 도입하는 이유

AI 판독 시스템 도입의 핵심 목적은 단순히 최신 기술을 활용하는 데 있지 않다. 반복적인 업무의 부담을 줄이고, 검사 품질을 일정하게 유지하며, 데이터에 기반한 의사결정을 지원하는 데 있다.

1.1. 반복적인 검사 업무 자동화

제조 현장의 외관 검사, 의료 영상의 이상 소견 확인, 문서 내 정보 검토 등은 많은 시간과 집중력을 요구하는 업무다. 검사 대상과 처리량이 증가하면 담당자의 업무 부담도 함께 커질 수 있다.

AI 판독 시스템은 학습된 패턴을 바탕으로 데이터를 분석하고, 정해진 기준에 따라 이상 가능성이 있는 항목을 선별할 수 있다. 이를 통해 담당자는 모든 데이터를 동일한 방식으로 확인하는 대신, 추가 검토가 필요한 항목에 집중할 수 있다.

1.2. 인적 오류와 판정 편차 감소

수작업 검사에서는 작업자의 숙련도, 피로도, 작업 환경 등에 따라 결과가 달라질 수 있다. AI를 활용하면 동일한 모델과 기준을 적용해 판독 결과의 일관성을 높이는 데 도움을 줄 수 있다.

다만 AI가 모든 오류를 제거하거나 항상 정확한 결과를 제공하는 것은 아니다. 학습 데이터에 포함되지 않은 상황이나 생산 조건의 변화, 영상 품질 저하 등은 모델 성능에 영향을 줄 수 있다. 따라서 AI 결과를 검증하고 예외 상황을 처리하는 절차가 필요하다.

1.3. 처리량 증가와 실시간 분석

검사 대상이 늘어날수록 사람이 모든 데이터를 확인하는 방식은 처리 속도와 인력 측면에서 한계에 부딪힐 수 있다.

AI 판독 시스템은 업무 요구사항에 맞게 설계할 경우 대량의 이미지나 데이터를 빠르게 처리하고, 검사 결과를 실시간 또는 준실시간으로 전달할 수 있다. 특히 제조 현장에서는 생산 라인의 속도에 맞는 추론 성능과 시스템 응답 시간이 중요하다.

1.4. 인력 부족에 대응하고 운영 규모 확장

전문 인력을 추가로 확보하기 어려운 환경에서는 기존 인력이 처리할 수 있는 업무량을 늘리는 것이 중요하다. AI 판독은 반복 업무를 지원함으로써 제한된 인력을 보다 높은 전문성이 필요한 작업에 배치할 수 있도록 돕는다.

또한 검사 기준과 운영 절차를 체계화하면 새로운 생산 라인이나 업무 영역으로 시스템을 확장할 때도 일관된 관리 체계를 마련할 수 있다.

1.5. 데이터 기반 의사결정 강화

AI 판독 시스템은 판정 결과를 데이터로 축적해 품질 관리, 운영 분석, 프로세스 개선에 활용할 수 있다.

예를 들어 제조 기업은 불량 유형과 발생 빈도를 분석해 공정 개선의 우선순위를 정할 수 있다. 의료기관은 영상 데이터와 판독 업무의 디지털화를 통해 데이터 조회와 관리 효율을 높일 수 있다.

즉, AI 판독 시스템은 개별 검사 업무의 자동화를 넘어 업무 데이터를 체계적으로 관리하고 활용하는 기반이 될 수 있다.

2. AI 판독 시스템 구축 프로세스

AI 판독 시스템 구축은 AI 모델 개발만으로 완료되지 않는다. 실제 업무에 적용하려면 문제 정의부터 데이터 준비, 모델 검증, 기존 시스템 연동, 운영 모니터링까지 단계적으로 진행해야 한다.

일반적인 구축 프로세스는 다음과 같다.

비즈니스 문제 정의 → 데이터 수집 → 데이터 라벨링 → AI 모델 개발 → 모델 검증 → 시스템 연동 → PoC → 운영 환경 배포 → 지속적인 모니터링 및 개선

2.1. 1단계: 비즈니스 문제와 목표 정의

첫 번째 단계는 AI를 적용할 업무와 해결해야 할 문제를 구체적으로 정의하는 것이다.

예를 들어 제조 기업이 외관 검사 자동화를 추진한다면 다음과 같은 질문부터 검토해야 한다.

• 현재 검사 공정에서 가장 많은 시간이 소요되는 작업은 무엇인가?
• 어떤 유형의 불량을 탐지해야 하는가?
• 기존 검사 방식의 정확도와 처리 속도는 어느 수준인가?
• AI 도입 후 개선해야 할 핵심 지표는 무엇인가?
• AI가 판정하기 어려운 사례는 누가 검토할 것인가?

이 단계에서는 정확도만 목표로 설정하기보다 불량 누락률, 오탐률, 검사 처리 시간, 수작업 비중, 운영 비용 등 업무에 직접 연결되는 지표를 함께 정의하는 것이 좋다.

목표가 명확해야 이후의 데이터 수집과 모델 검증, 투자 효과 평가도 구체적으로 진행할 수 있다.

2.2. 2단계: 데이터 수집과 품질 검토

AI 모델의 성능은 데이터의 양뿐 아니라 품질과 대표성에도 영향을 받는다.

의료 분야에서는 X-ray, CT, MRI 등의 영상 데이터가 활용될 수 있으며, 제조 분야에서는 산업용 카메라나 AOI 장비를 통해 확보한 제품 이미지가 주요 데이터가 될 수 있다.

데이터를 수집할 때는 다음 사항을 확인해야 한다.

• 실제 운영 환경을 충분히 반영하는가?
• 정상 데이터와 이상 데이터가 적절히 포함되어 있는가?
• 이미지 해상도, 조명, 촬영 각도 등에 편차가 있는가?
• 데이터 사용 권한과 개인정보 보호 요건을 충족하는가?
• 데이터 저장 위치와 접근 권한을 적절하게 관리할 수 있는가?

특정 조건에서 수집된 데이터만으로 모델을 학습하면 실제 운영 환경에서 예상하지 못한 결과가 발생할 수 있다. 따라서 정상·이상 사례뿐 아니라 다양한 작업 조건과 예외 상황을 반영한 데이터 확보가 중요하다.

2.3. 3단계: 데이터 라벨링

데이터 라벨링은 AI가 학습할 수 있도록 데이터에 정답이나 분류 정보를 부여하는 과정이다.

제조 분야에서는 이미지 내 불량 위치와 유형을 표시할 수 있으며, 의료 분야에서는 적절한 전문 검토 절차에 따라 영상의 소견이나 분석 대상 영역에 주석을 추가할 수 있다.

라벨링 기준이 일관되지 않으면 모델이 학습해야 할 패턴 자체가 불명확해질 수 있다. 따라서 라벨링 가이드, 검수 절차, 의견이 다른 사례의 처리 기준을 사전에 마련해야 한다.

특히 의료 영상처럼 전문적인 해석이 필요한 데이터는 해당 분야의 전문성과 검증 체계를 고려해 라벨링 프로세스를 설계해야 한다.

2.4. 4단계: AI 모델 개발

데이터가 준비되면 문제 유형에 적합한 AI 모델과 알고리즘을 선택한다.

이미지 기반 AI 판독 시스템에서는 Computer Vision 기술이 핵심적으로 활용될 수 있다. 업무 목적에 따라 이미지 분류, 객체 탐지, 이미지 분할 등의 접근 방식을 검토한다.

• 이미지 분류(Image Classification): 이미지 전체가 정상인지, 특정 유형에 해당하는지 분류
• 객체 탐지(Object Detection): 이미지 내 특정 객체나 이상 영역의 위치 탐지
• 이미지 분할(Image Segmentation): 분석 대상 영역을 픽셀 단위로 구분

모든 문제에 동일한 모델을 적용할 수 있는 것은 아니다. 필요한 판독 수준, 데이터 특성, 처리 속도, 배포 환경 등을 고려해 적합한 접근 방식을 결정해야 한다.

또한 기존의 사전 학습 모델을 활용할 수 있는지, 추가 학습이 필요한지, 특정 기업의 데이터와 업무에 맞춘 Custom AI 모델 개발이 필요한지도 이 단계에서 검토한다.

2.5. 5단계: 모델 성능 검증

모델 개발 이후에는 실제 업무에 적용할 수 있는 수준인지 검증해야 한다.

전체 정확도만 확인하면 중요한 오류를 놓칠 수 있다. 예를 들어 불량 제품을 정상으로 판정하는 오류와 정상 제품을 불량으로 판정하는 오류는 운영상 영향이 서로 다르다.

따라서 업무 목적에 맞춰 다음과 같은 지표를 함께 평가하는 것이 좋다.

평가 지표는 데이터 분포와 업무 조건을 고려해 해석해야 한다. 예를 들어 불량 누락의 비용이 큰 공정에서는 Recall과 False Negative를 특히 중요하게 검토할 수 있다.

또한 학습에 사용하지 않은 검증 데이터와 실제 운영 조건을 반영한 테스트를 통해 모델의 일반화 성능을 확인해야 한다.

2.6. 6단계: 기존 시스템과 연동

AI 모델이 정확한 결과를 제공하더라도 기존 업무 시스템과 분리되어 있으면 활용도가 제한될 수 있다.

따라서 AI 판독 시스템을 구축할 때는 결과가 어디로 전달되고, 누가 확인하며, 후속 업무가 어떻게 진행되는지까지 설계해야 한다.

의료기관에서는 PACS, HIS 등 기존 의료 시스템과의 연동을 검토할 수 있다. 제조 현장에서는 MES, PLC, AOI 장비 등과의 연결이 중요할 수 있다.

시스템 연동 시에는 다음 사항을 확인해야 한다.

• 데이터 입력과 결과 전달 방식
• 기존 시스템의 API 및 인터페이스 지원 여부
• 데이터 형식과 식별자 관리
• 실시간 처리와 장애 발생 시 대응 방식
• 사용자 권한 및 접근 통제
• 운영 로그와 감사 기록 관리

AI 모델을 별도의 기술 구성요소로만 개발하기보다 기존 업무 흐름 안에서 사용할 수 있도록 통합하는 것이 중요하다.

2.7. 7단계: PoC를 통한 실현 가능성 검증

PoC(Proof of Concept)는 실제 도입에 앞서 기술적 실현 가능성과 업무 적용 가능성을 검증하는 단계다.

초기부터 모든 기능과 시스템을 완성하려 하기보다 핵심 업무와 데이터 범위를 정해 제한된 환경에서 테스트하는 것이 효율적일 수 있다.

PoC에서는 다음 항목을 확인할 수 있다.

• 보유 데이터로 목표 성능을 달성할 수 있는가?
• 실제 업무 환경에서 처리 속도가 충분한가?
• 기존 시스템과 연동할 수 있는가?
• 현업 담당자가 결과를 이해하고 활용할 수 있는가?
• 운영 비용과 예상 효과가 사업 목표에 부합하는가?

PoC의 성공 기준은 시작 전에 정의해야 한다. 기술 시연에 성공하는 것과 실제 운영 환경에서 성과를 내는 것은 서로 다른 문제이기 때문이다.

2.8. 8단계: 운영 환경 배포

검증을 마친 시스템은 실제 운영 환경에 배포한다.

이때 클라우드, 온프레미스(On-premise), 엣지(Edge) 등 배포 환경을 검토해야 한다. 선택 기준은 데이터 보안, 네트워크 연결, 응답 시간, 인프라 비용, 유지관리 방식 등에 따라 달라진다.

예를 들어 외부 네트워크 연결을 제한해야 하는 제조 환경에서는 온프레미스 또는 엣지 기반 배포가 적합한 선택지가 될 수 있다. 반면 여러 지점에서 시스템을 공유하거나 유연한 확장이 필요한 환경에서는 클라우드 방식도 검토할 수 있다.

어떤 방식을 선택하든 장애 대응, 버전 관리, 접근 권한, 백업 및 복구 정책을 함께 마련해야 한다.

2.9. 9단계: 지속적인 모니터링과 개선

AI 판독 시스템은 배포 이후에도 지속적인 관리가 필요하다.

실제 운영 환경에서는 데이터의 특성, 제품 사양, 촬영 조건, 업무 절차 등이 변할 수 있다. 이러한 변화가 모델 성능에 영향을 주는지 정기적으로 확인해야 한다.

운영 단계에서는 판독 결과, 오류 유형, 처리 시간, 시스템 가용성 등을 모니터링하고, 필요한 경우 데이터 추가 수집과 재학습을 진행한다.

AI 판독 시스템 구축의 완료 시점은 모델 개발이 끝난 때가 아니라, 실제 업무에서 안정적으로 활용하고 지속적으로 개선할 수 있는 운영 체계를 갖춘 때다.

3. AI 판독 시스템 구축 방식: 기성 솔루션과 맞춤형 개발 비교

AI 판독 시스템을 도입하는 방법은 하나로 정해져 있지 않다. 이미 개발된 솔루션을 활용할 수도 있고, 기업의 데이터와 업무 프로세스에 맞춰 Custom AI를 개발할 수도 있다. 기존 시스템에 AI 기능을 추가하거나 PoC부터 시작하는 방법도 있다.

3.1. 기성 AI 솔루션이 적합한 경우

기성 AI 솔루션은 일반적인 업무 요구사항을 충족하고, 제공되는 기능과 성능이 기업의 환경에 부합할 때 효율적인 선택이 될 수 있다.

이미 검증된 기능을 활용하면 초기 개발 부담을 줄이고 도입을 앞당길 수 있다. 다만 솔루션이 실제 데이터와 업무 환경에 적합한지, 필요한 기능을 지원하는지, 기존 시스템과 연결할 수 있는지 확인해야 한다.

3.2. Custom AI 개발이 필요한 경우

기업마다 데이터의 특성이나 판독 기준, 업무 프로세스가 다르다면 맞춤형 AI 모델 개발이 필요할 수 있다.

예를 들어 특정 제품에서만 발생하는 미세 불량을 탐지하거나, 일반적인 솔루션이 처리하지 못하는 고유한 이미지 패턴을 분석해야 하는 경우다.

Custom AI 개발은 기업의 요구사항을 반영할 수 있다는 장점이 있지만, 데이터 준비와 모델 검증, 운영 및 유지관리까지 고려해야 한다. 따라서 초기 요구사항 정의와 단계별 검증 계획이 중요하다.

3.3. 기존 시스템에 AI를 연동하는 경우

이미 ERP, PACS, MES 등 핵심 업무 시스템을 사용하고 있다면 이를 전면 교체하기보다 AI 기능을 기존 시스템에 연동하는 방식을 고려할 수 있다.

이 접근법에서는 AI 모델 자체의 성능뿐 아니라 데이터가 시스템 사이에서 어떻게 전달되고, 결과가 실제 업무에 어떻게 반영되는지가 중요하다.

기존 시스템의 구조와 제약을 사전에 분석하면 불필요한 재개발을 줄이고 단계적인 AI 도입을 추진하는 데 도움이 된다.

3.4. PoC부터 시작해야 하는 경우

데이터가 충분한지, 원하는 정확도를 달성할 수 있는지, 실제 운영 환경에서 시스템이 작동할지 확신하기 어렵다면 PoC가 유용하다.

다만 PoC를 단순한 기술 시연으로 끝내지 않으려면 실제 업무를 대표하는 데이터, 측정 가능한 성능 지표, 운영 환경의 제약을 반영해야 한다. PoC 결과에 따라 본 구축, 추가 데이터 확보, 요구사항 수정 또는 도입 보류를 결정할 수 있어야 한다.

4. 의료와 제조 분야의 AI 판독 시스템 비교

AI 판독 시스템은 여러 산업에서 활용될 수 있지만, 데이터의 특성과 판독 목적, 시스템 환경은 분야마다 다르다. 의료와 제조는 AI 판독 기술의 적용 가능성을 보여주는 대표적인 영역이다.

4.1. 의료: SotaMed와 PACS-AI

의료 영상 판독 환경에서는 영상 데이터의 저장과 조회뿐 아니라 판독 결과의 전달, 의료정보 시스템과의 연동, 사용자 접근 권한 등을 함께 고려해야 한다.

SotaTek은 의료기관의 영상 업무를 디지털화하고 기존 시스템과 연동할 수 있도록 PACS-AI 솔루션을 구축한 사례를 보유하고 있다.

공공의료기관 PACS-AI 솔루션 구축 사례에서는 HIS 연동, DICOM 및 Non-DICOM 영상 통합 관리, 디지털 판독 업무 프로세스, AI 음성 인식 기반 리포팅 기능 등을 다뤘다. 해당 사례에서는 필름 출력 및 물리적 보관 관련 운영 비용을 최대 60% 절감하고, 영상 판독 결과 제공 속도를 개선하는 성과를 확인했다.

이러한 사례는 의료 AI 시스템을 검토할 때 모델의 분석 기능뿐 아니라 영상 관리와 업무 프로세스의 디지털화, 기존 시스템 연동을 함께 살펴봐야 한다는 점을 보여준다.

자세한 내용은 AI 영상 판독의 원리와 PACS 활용 사례에서 확인할 수 있다.

4.2. 제조: SotaVision과 Computer Vision 기반 외관 검사

제조 분야에서는 제품 이미지에서 불량을 탐지하고 검사 기준을 표준화하기 위해 Computer Vision 기반 AI 판독 시스템을 활용할 수 있다.

SotaVision은 제조 현장의 AI 외관 검사에 활용되는 SotaTek의 솔루션이다. 기존 카메라 및 검사 설비와의 연동, 실시간 처리, 엣지 AI와 같은 운영 요건을 검토하면서 불량 탐지 프로세스를 자동화할 수 있도록 설계할 수 있다.

대표적인 사례로 LG이노텍 하이퐁 대상 SotaVision 구축 사례가 있다. 해당 프로젝트에서는 기존 검사 방식의 한계를 개선하기 위해 온프레미스 환경에서 AI 기반 검사 시스템을 적용했다.

프로젝트에서 제시된 주요 성과는 다음과 같다.

• 불량 검출 정확도 99.99%
• 추론 처리 시간 50ms 이하
• 약 0.3mm 수준의 미세 불량 탐지
• 수작업 검사 부담 30% 감소
• 12종 이상의 불량 유형 탐지

이는 특정 제조 환경에서 구현된 프로젝트 결과이며, 실제 성능은 제품 종류, 데이터 품질, 검사 조건, 모델 구성과 운영 환경에 따라 달라질 수 있다.

제조 현장에서 AI 판독 시스템을 도입할 때는 목표 정확도뿐 아니라 생산 라인의 속도, 기존 검사 설비와의 연동, 데이터 보안, 운영 중 성능 관리까지 종합적으로 검토해야 한다.

기사 보기: LG이노텍 베트남 공장, AI 검사 솔루션 '소타비전' 도입…불량 99.99% 감지 '대전환'

5. AI 판독 시스템 구축의 핵심 성공 요소

AI 판독 시스템의 성공 여부를 정확도 하나만으로 판단하기는 어렵다. 실제 업무에서 안정적으로 사용하려면 기술적 성능과 운영 요건을 함께 충족해야 한다.

5.1. 데이터 품질과 대표성

모델이 학습한 데이터가 실제 운영 환경을 충분히 반영하지 못하면 배포 이후 성능이 저하될 수 있다.

따라서 정상·이상 데이터의 분포, 데이터 수집 조건, 라벨링 기준, 예외 사례를 점검해야 한다. 데이터가 부족하다면 모델 개발에 앞서 추가 수집이나 데이터 정비가 필요한지 검토하는 것이 좋다.

5.2. 정확도와 처리 속도의 균형

높은 정확도가 필요하더라도 처리 속도가 업무 요구사항을 충족하지 못하면 현장에 적용하기 어려울 수 있다. 반대로 처리 속도가 빠르더라도 중요한 이상 항목을 놓친다면 도입 목적을 달성하기 어렵다.

따라서 정확도, Precision, Recall, 오탐률, 누락률, 처리 시간 등을 함께 평가하고 실제 업무에서 허용 가능한 기준을 정의해야 한다.

5.3. 기존 시스템과의 통합

AI 판독 결과가 기존 시스템과 연결되지 않으면 현업 담당자가 별도의 도구를 사용하거나 데이터를 수작업으로 옮겨야 할 수 있다.

PACS, HIS, MES, PLC 등 기존 시스템의 구조를 분석하고, 데이터 입력부터 결과 확인과 후속 처리까지의 흐름을 설계해야 한다. 시스템 연동은 개발 후반에 추가하는 기능이 아니라 초기 설계 단계에서 고려해야 할 핵심 요소다.

5.4. 사용자 경험과 업무 프로세스

AI 결과를 현업 담당자가 쉽게 이해하고 활용할 수 있는지도 중요하다.

판독 결과와 함께 근거가 되는 영역, 신뢰도 정보, 추가 검토가 필요한 항목을 제공할 수 있는지 검토해야 한다. 사용자가 결과를 확인하고 수정하거나 예외 상황을 처리하는 절차도 명확해야 한다.

AI 성능이 우수하더라도 기존 업무와 맞지 않으면 실제 활용도가 낮아질 수 있다.

5.5. 보안과 데이터 거버넌스

AI 판독 시스템은 의료 영상, 제품 이미지, 내부 업무 데이터 등 기업의 중요한 정보를 처리할 수 있다.

따라서 데이터 저장 위치, 접근 권한, 전송 및 저장 시 보호 조치, 로그 관리, 데이터 보존 기간 등을 검토해야 한다. 외부 네트워크 연결이 제한되는 환경이라면 온프레미스 또는 엣지 기반 배포가 적합한지 살펴볼 수 있다.

의료 분야에서는 개인정보 보호와 관련 규제, 데이터 사용 권한을 별도로 검토해야 하며, 제조 분야에서도 기업의 보안 정책과 지식재산 보호 요건을 충족해야 한다.

5.6. 설명 가능성과 Human-in-the-loop

AI 판독 결과를 그대로 최종 결정으로 사용하는 것이 항상 적절한 것은 아니다. 특히 의료처럼 전문적인 판단이 필요한 영역이나 불량 누락의 영향이 큰 공정에서는 사람의 검토 절차를 설계해야 한다.

Human-in-the-loop는 AI가 결과를 제시하고 사람이 이를 검토하거나 필요한 경우 수정하는 접근 방식이다. 이를 통해 AI가 처리하기 어려운 사례를 관리하고, 현업의 판단을 반영하며, 향후 모델 개선에 필요한 피드백을 축적할 수 있다.

5.7. 운영 모니터링과 모델 개선

AI 모델의 성능은 운영 환경의 변화에 따라 달라질 수 있다. 따라서 배포 이후에도 성능 지표, 오류 유형, 처리 시간, 시스템 장애 등을 지속적으로 모니터링해야 한다.

성능 저하가 확인되면 원인을 분석하고, 데이터 추가 수집이나 모델 재학습, 설정 변경 등을 검토한다. 운영 담당자와 개선 책임을 명확히 정하고 정기적인 검토 절차를 마련하는 것이 중요하다.

6. SotaTek의 AI 판독 시스템 구축 지원

AI 판독 시스템을 도입하려면 AI 모델 개발뿐 아니라 데이터 처리, 시스템 연동, 보안, 운영 환경까지 함께 설계해야 한다. 기업의 기존 시스템과 업무 프로세스를 이해하고, 기술 검증부터 실제 운영까지 연결할 수 있는 개발 역량이 필요한 이유다.

SotaTek은 의료와 제조 분야의 AI 활용 사례를 바탕으로 기업의 요구사항에 맞는 AI 솔루션 구축을 지원한다.

SotaMed: 의료 영상 및 PACS-AI

SotaMed는 의료 분야의 디지털 전환과 AI 활용을 위한 솔루션 영역이다. PACS-AI 구축 사례를 통해 의료 영상의 통합 관리, HIS 연동, 디지털 판독 업무 프로세스 등의 요구사항을 다룬 경험을 보유하고 있다.

의료기관의 AI 시스템 도입에서는 영상 관리 체계, 기존 의료정보 시스템과의 연동, 데이터 보호, 사용자 업무 흐름을 함께 고려해야 한다.

SotaVision: 제조 AI 및 Visual Inspection

SotaVision은 Computer Vision 기반 제조 외관 검사와 불량 탐지를 위한 솔루션이다. 실제 제조 환경에서는 검사 정확도뿐 아니라 생산 속도, 설비 연동, 온프레미스 배포, 운영 중 성능 관리가 중요하다.

기업은 기존 카메라나 검사 설비를 활용할 수 있는지, MES·PLC 등과의 연동이 필요한지, 어떤 불량 유형을 탐지해야 하는지 등을 사전에 검토할 수 있다.

Custom AI Development: 기업 맞춤형 AI 시스템 개발

기성 솔루션만으로 요구사항을 충족하기 어렵다면 기업의 데이터와 업무 프로세스에 맞춘 Custom AI 개발을 고려할 수 있다.

SotaTek은 요구사항 분석부터 데이터 준비, AI 모델 개발, 성능 검증, 기존 시스템 연동, PoC 및 운영 환경 구축까지 프로젝트 범위에 맞는 개발 방식을 검토할 수 있다.

모든 기업에 동일한 솔루션이 적합한 것은 아니다. 중요한 것은 현재의 업무 문제와 기술 환경을 정확히 파악하고, 실현 가능성과 기대 효과를 검증한 뒤 단계적으로 도입하는 것이다.

AI 판독 시스템 도입을 검토하고 있다면, 먼저 해결해야 할 업무 문제와 데이터 준비 상태, 기존 시스템 연동 요건을 정의하는 것부터 시작할 수 있다.

SotaTek과 함께 기업 환경에 적합한 AI 솔루션 구축 방안을 검토해 보자.

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마무리

AI 판독 시스템 도입의 핵심은 AI 모델 자체가 아니라, 모델이 실제 업무에서 어떤 문제를 해결하고 어떤 방식으로 운영될 수 있는지에 있다.

기업은 데이터 품질과 모델 성능을 검증하는 동시에 기존 시스템 연동, 사용자 경험, 보안, 운영 모니터링까지 함께 고려해야 한다. 요구사항이 명확하지 않다면 PoC를 통해 기술적 실현 가능성과 업무 적용 효과를 먼저 확인하는 것도 방법이다.

SotaTek은 SotaMed, SotaVision 및 Custom AI Development 역량을 바탕으로 기업의 AI 도입과 시스템 구축을 지원한다. 기업의 데이터와 업무 프로세스에 맞는 AI 판독 시스템을 검토하고 있다면, 필요한 기능과 기술적 요건부터 구체적으로 정의해 보자.

프로젝트 문의

AWS Competency Program은 특정 기술 분야에서 검증된 전문성과 고객 성공 사례를 보유한 파트너를 인정하는 프로그램이다. 이 중 Migration & Modernization Competency는 기존 시스템의 AWS 이전과 애플리케이션 현대화 분야에서 전문성을 갖춘 파트너를 식별할 수 있도록 지원한다.

AWS Migration & Modernization Services Competency - 클라우드 마이그레이션 및 현대화 지원

레거시 애플리케이션과 기존 인프라를 운영하는 기업이 클라우드 전환을 추진할 때는 단순히 시스템을 클라우드로 이전하는 것 이상의 검토가 필요하다. 어떤 워크로드를 이전할지, 기존 애플리케이션을 어느 수준까지 현대화할지, 전환 과정에서 비즈니스 연속성을 어떻게 유지할지 등을 종합적으로 고려해야 한다.

특히 애플리케이션 간 의존성, 보안 요건, 운영 준비 상태, 장기적인 비즈니스 목표는 마이그레이션 전략을 수립할 때 중요한 요소다.

AWS Migration & Modernization Competency 파트너는 AWS의 단계별 방법론인 Assess(평가), Mobilize(준비), Migrate & Modernize(이전 및 현대화)를 기반으로 기업의 클라우드 전환을 지원한다.

마이그레이션이 기존 워크로드를 AWS 환경으로 이전하는 데 중점을 둔다면, 현대화는 클라우드 네이티브 기술을 활용할 수 있도록 애플리케이션과 기반 플랫폼을 개선하는 과정이다. 두 영역을 연계하면 초기 시스템 이전뿐 아니라 이후의 확장성과 운영 효율성까지 고려한 클라우드 전략을 수립할 수 있다.

이번 Competency 획득은 SotaTek의 클라우드 서비스 포트폴리오에서 마이그레이션과 현대화 역량을 강화한다는 점에서 의미가 있다. 또한 클라우드 전환 계획을 소프트웨어 엔지니어링 및 운영 요건과 연결해 고객이 초기 이전 이후까지 고려한 기술 로드맵을 수립할 수 있도록 지원한다.

아키텍처부터 개발 및 운영까지 연결하는 클라우드 역량

이번 성과는 SotaTek이 최근 획득한 AWS Cloud Operations Competency에 이어 달성한 것이다. 해당 Competency는 Cloud Governance(클라우드 거버넌스)와 Monitoring & Observability(모니터링 및 옵저버빌리티) 분야를 포함하며, 클라우드 환경의 관리 체계와 가시성을 확보하고 변화하는 비즈니스 요구에 대응할 수 있도록 지원한다.

이와 함께 SotaTek은 AWS Advanced Tier Services Partner, AWS Well-Architected Partner, AWS DevOps Services Competency 등 AWS 관련 파트너 자격과 역량을 보유하고 있다.

이러한 역량은 클라우드 라이프사이클의 주요 영역을 연결한다.

• 클라우드 아키텍처: AWS Well-Architected 원칙을 기반으로 클라우드 환경을 설계하고 검토한다.
• 마이그레이션 및 현대화: 기존 워크로드의 AWS 이전과 클라우드 환경에 적합한 애플리케이션 개선을 지원한다.
• 개발 및 배포: DevOps 방식을 활용해 인프라 자동화와 소프트웨어 배포 프로세스를 개선한다.
• 클라우드 운영: 거버넌스 체계를 수립하고 모니터링 및 옵저버빌리티를 통해 운영 가시성을 높인다.

아키텍처 설계와 DevOps 분야에서 축적한 역량은 이러한 접근 방식의 기반이 된다. 이를 통해 클라우드 환경의 설계 단계부터 개발, 배포, 운영까지 각 영역을 유기적으로 연결할 수 있다.

장기적인 클라우드 가치 창출을 위한 기반 강화

클라우드 전환의 효과를 극대화하려면 마이그레이션, 애플리케이션 개발, 운영 계획을 개별 과제로 다루기보다 하나의 기술 로드맵으로 연결하는 것이 중요하다. 보안과 거버넌스, 배포 프로세스, 모니터링 체계를 초기 전환 단계부터 고려하면 이후 운영 과정에서 발생할 수 있는 복잡성을 줄이고 지속적인 개선을 추진할 수 있다.

이번 Competency 획득은 클라우드 기술 전문성에 대한 SotaTek의 지속적인 투자와 AWS 환경의 구축, 전환 및 운영을 지원하기 위한 노력을 보여준다. SotaTek은 AI 및 블록체인 분야의 기술 개발과 엔지니어링 역량 강화를 이어가며, 기업의 클라우드 현대화와 미래 기술 혁신을 지원하고 있다.

SotaTek의 AWS 파트너 자격과 기술 역량에 대한 자세한 내용은 AWS 공식 파트너 프로필에서 확인할 수 있다. 클라우드 마이그레이션 및 현대화 전략 수립이 필요한 기업은 SotaTek과 함께 현재 인프라와 비즈니스 목표에 적합한 접근 방식을 검토할 수 있다.

AI 영상 판독은 인공지능이 의료 영상을 분석해 특정 패턴이나 이상 소견을 탐지하고, 의료진이 영상을 판독할 때 참고할 수 있는 정보를 제공하는 기술이다. 최근에는 단순한 이미지 분석을 넘어 병원에서 사용하는 PACS(Picture Archiving and Communication System)와 AI를 연동해 의료 영상의 저장, 조회, 분석, 판독 지원을 하나의 업무 흐름으로 연결하는 방향으로 발전하고 있다.

이 글에서는 AI 영상 판독이 무엇인지, 어떤 원리로 작동하는지, X-ray·CT·MRI 등에서 어떻게 활용되는지, PACS와 어떻게 연동되는지, 그리고 의료기관에서 AI 판독 시스템을 도입할 때 고려해야 할 요소를 정리한다.

AI 영상 판독이란?

AI 영상 판독이란 AI와 딥러닝 기술을 활용해 X-ray, CT, MRI 등 의료 영상을 분석하고 이상 소견이나 특정 패턴을 탐지해 의료진의 판독을 지원하는 기술이다.

기존에는 의료진이 의료 영상을 직접 확인하고 임상적 판단을 내리는 과정이 중심이었다. AI 영상 판독은 이 과정에서 대량의 의료 영상을 AI 모델이 분석하고, 특정 부위나 이상 가능성이 있는 영역을 표시하거나 관련 분석 결과를 제공함으로써 의료진의 판독 업무를 지원한다.

AI 영상 판독은 일반적으로 다음과 같은 흐름으로 구성된다.

의료 영상 → 데이터 전처리 → AI/딥러닝 분석 → 이상 소견 탐지 → 분석 결과 제공 → 의료진 검토

중요한 점은 AI 영상 판독이 일반적으로 의료진의 판단을 대체하는 기술이라기보다 판독을 지원하는 기술이라는 것이다. AI가 영상에서 특정 패턴을 탐지하더라도 실제 의료 환경에서는 환자의 임상 정보와 함께 결과를 검토하고 의료진이 최종적으로 판단하는 과정이 중요하다. 국내 의료영상 관련 기관에서도 AI 시스템과 영상의학과 전문의가 상호 보완하는 형태의 AI 판독을 설명하고 있다.

따라서 AI 영상 판독을 이해할 때는 ‘AI가 진단한다’는 개념보다는 AI가 의료 영상 데이터를 분석하고 의료진의 판단을 지원한다는 관점에서 접근하는 것이 적절하다.

더 보기: AI 판독기란? AI 판독 기술의 원리와 활용 분야 총정리

AI 영상 판독은 어떻게 작동하는가?

AI 영상 판독 시스템은 일반적으로 의료 영상 데이터 수집 → 전처리 → AI 모델 분석 → 이상 소견 탐지 → 결과 제공 → 의료진 검토의 과정을 거친다.

1. 의료 영상 데이터 수집

첫 단계는 AI가 분석할 의료 영상을 확보하는 것이다.

대표적인 의료 영상 데이터는 다음과 같다.

• X-ray
• CT
• MRI
• 초음파
• 내시경 영상
• 병리 이미지 및 디지털 병리 데이터

의료 영상은 장비와 검사 종류에 따라 데이터 특성이 달라지기 때문에 AI 모델을 개발하거나 적용할 때 데이터의 형식과 품질을 함께 고려해야 한다.

특히 병원에서는 여러 영상 장비에서 생성된 데이터를 체계적으로 관리해야 하므로 AI 판독 시스템과 기존 의료 영상 관리 환경의 연결이 중요하다.

2. 데이터 전처리

수집된 의료 영상은 AI 모델이 분석할 수 있는 형태로 전처리된다.

영상의 크기와 해상도를 조정하거나 필요한 영역을 추출하고, AI 모델의 학습 및 추론에 적합한 형태로 변환하는 과정이 포함될 수 있다.

의료 영상 데이터는 검사 장비, 촬영 조건, 영상 포맷 등에 따라 차이가 발생할 수 있기 때문에 실제 운영 환경을 고려한 데이터 전처리가 중요하다.

3. AI 및 딥러닝 모델 분석

전처리된 영상은 학습된 AI 모델을 통해 분석된다.

의료 영상 AI에서는 Computer Vision과 Deep Learning 기술이 핵심적으로 활용되며, AI 모델은 의료 영상에서 특정 패턴이나 특징을 학습해 이상 영역을 탐지하거나 분류할 수 있다.

예를 들어 흉부 X-ray를 분석하는 시스템이라면 특정 영역에서 이상 소견이 있는지 확인하고, CT 영상에서는 특정 병변의 위치나 형태를 분석하는 방식으로 활용할 수 있다.

4. 이상 소견 및 패턴 탐지

AI 모델은 영상에서 학습된 특징과 유사한 패턴을 찾아 결과를 생성한다.

결과는 적용 목적에 따라 다양한 형태로 제공될 수 있다.

• 특정 이상 소견의 탐지
• 의심 영역 표시
• 이미지 분류
• 병변 위치 분석
• 영상 내 특정 패턴 검출
• 정량적 분석 결과

이 과정에서 AI는 의료진이 많은 영상 데이터를 확인할 때 참고할 수 있는 정보를 제공한다.

5. 의료진 검토

AI가 생성한 결과는 의료진이 확인하고 실제 임상 정보와 함께 검토한다.

따라서 실제 의료기관의 AI 영상 판독 시스템은 단순히 AI 모델의 결과만 보여주는 것보다 AI 분석 결과를 의료진의 기존 판독 workflow에 자연스럽게 연결하는 것이 중요하다.

AI 영상 판독은 어디에 활용되는가?

AI 영상 판독 기술은 영상 종류와 진료 분야에 따라 다양한 방식으로 활용될 수 있다.

X-ray AI 영상 판독

X-ray는 의료기관에서 빈번하게 사용되는 영상 검사 중 하나이기 때문에 AI 영상 분석의 대표적인 활용 분야로 꼽힌다.

AI는 흉부 X-ray 등의 영상을 분석해 특정 이상 패턴을 탐지하고 의료진이 검토해야 할 영역을 식별하는 데 활용될 수 있다.

CT AI 영상 판독

CT는 여러 단면의 영상을 분석해야 하기 때문에 AI 기반 영상 분석의 활용 가능성이 큰 영역이다.

AI 모델은 CT 데이터에서 특정 병변이나 이상 영역을 탐지하거나 영상 데이터를 정량적으로 분석하는 데 활용될 수 있다.

AI 의료영상 분석은 X-ray, CT, MRI 등에서 이상 소견을 탐지하는 것을 넘어 병변의 크기나 부피를 정량화하고 질병 진행 상태를 분석하는 방향으로도 발전하고 있다.

MRI AI 영상 판독

MRI는 조직의 구조와 특성을 다양한 방식으로 확인할 수 있는 영상 검사다.

AI 영상 분석은 MRI 데이터에서 특정 영역을 자동으로 분류하거나 이상 패턴을 탐지하는 데 활용될 수 있다.

병리 및 기타 의료 영상

AI 영상 분석의 적용 범위는 방사선 영상에만 한정되지 않는다.

디지털 병리 이미지, 내시경 영상, 초음파 등 다양한 의료 이미지 데이터를 AI가 분석하고 특정 패턴을 탐지하는 연구와 활용 사례가 확대되고 있다.

PACS와 AI 영상 판독은 어떤 관계가 있는가?

AI 영상 판독 시스템을 실제 병원에 적용할 때 중요한 요소 중 하나가 PACS 연동이다.

PACS(Picture Archiving and Communication System)는 의료 영상 데이터를 저장하고 조회·전송할 수 있도록 지원하는 의료영상정보 시스템이다.

병원에서는 다양한 의료 장비에서 생성되는 영상을 PACS를 통해 관리하기 때문에 AI 판독 시스템이 독립적으로 운영되기보다 PACS와 연결되는 구조가 실제 업무에 적합할 수 있다.

일반적인 workflow를 단순화하면 다음과 같다.

검사 → 의료 영상 생성 → PACS 저장 → AI 분석 → AI 결과 제공 → 의료진 검토 → 판독 결과 관리

이 구조에서 AI는 기존 의료 영상 workflow를 완전히 대체하는 것이 아니라 PACS를 중심으로 운영되는 의료 영상 업무에 AI 분석 기능을 추가하는 역할을 수행한다.

실제로 의료 AI 시장에서도 AI 영상 분석 기술과 병원 PACS의 통합은 중요한 경쟁 요소로 평가되고 있다.

PACS-AI 시스템이 필요한 이유

AI 영상 판독을 별도의 AI 프로그램으로만 운영하면 의료진이 기존 업무 시스템과 AI 시스템을 반복해서 확인해야 하는 문제가 발생할 수 있다.

반면 PACS와 AI 분석을 연결하면 의료 영상 조회부터 AI 분석 결과 확인까지 하나의 workflow에서 처리할 수 있다.

예를 들어 다음과 같은 구조를 만들 수 있다.

의료 영상 생성

↓

PACS 저장 및 관리

↓

AI 영상 분석

↓

이상 소견 또는 분석 결과 제공

↓

의료진 검토

↓

판독 결과 저장 및 관리

이러한 통합 구조는 AI 영상 판독을 단순한 ‘AI 기능’에서 병원 업무 프로세스에 연결된 의료 AI 시스템으로 확장하는 데 중요한 역할을 한다.

AI 영상 판독 시스템 도입 시 고려해야 할 사항

의료기관에서 AI 영상 판독을 도입할 때는 AI 모델의 정확도만 확인해서는 충분하지 않다.

실제 운영 환경에서는 데이터 품질, 시스템 연동, 보안, 규제, 사용자 workflow, 운영 및 유지보수를 함께 고려해야 한다.

1. AI 모델의 성능과 검증

AI 영상 판독에서는 모델의 정확도뿐만 아니라 실제 적용하려는 영상 데이터와 환경에서의 성능을 확인해야 한다.

학습 데이터와 실제 병원의 데이터가 다르면 AI 모델의 성능이 달라질 수 있기 때문에 실제 운영 환경을 고려한 검증이 필요하다.

2. 의료 데이터 품질

AI 모델은 학습 및 분석에 사용되는 데이터의 품질에 영향을 받는다.

영상 해상도, 촬영 장비, 영상 포맷, 데이터 라벨링 및 데이터 분포 등을 검토해야 하며, 실제 병원에서 발생하는 다양한 데이터 조건을 고려해야 한다.

3. PACS·HIS 등 기존 시스템과의 연동

AI 영상 판독을 실제 업무에 적용하기 위해서는 기존 의료 시스템과의 연동이 중요하다.

대표적으로 다음과 같은 시스템을 고려할 수 있다.

• PACS
• HIS
• RIS
• 의료영상 장비
• DICOM 기반 시스템
• 의료 데이터 관리 시스템

AI가 분석 결과를 생성하는 것뿐 아니라 해당 결과가 기존 업무 workflow에서 활용될 수 있도록 시스템 간 데이터 흐름을 설계해야 한다.

4. 개인정보 및 데이터 보안

의료 영상과 환자 정보는 민감한 의료 데이터를 포함할 수 있기 때문에 데이터 저장, 전송, 접근 권한 및 보안 정책을 함께 고려해야 한다.

특히 의료기관의 운영 환경과 보안 정책에 따라 Cloud, On-Premise 또는 기타 배포 방식을 검토할 수 있다.

5. 규제 및 의료기기 요건

AI가 의료 영상 분석이나 진단 보조에 활용되는 경우에는 단순한 일반 소프트웨어와 다른 규제 요건을 검토해야 할 수 있다.

한국 식품의약품안전처는 AI 기술이 적용된 디지털의료기기의 허가·심사를 위한 별도의 가이드라인을 제공하고 있으며, 2026년에는 LLM 기반 디지털의료기기에 대한 허가·심사 가이드라인도 공개했다. 따라서 의료 AI 시스템을 실제 의료 환경에 적용할 때는 기술 개발과 함께 적용 목적 및 관련 규제 요건을 사전에 검토하는 것이 중요하다.

6. Human-in-the-loop

AI 영상 판독 시스템에서는 AI가 생성한 결과를 의료진이 검토할 수 있는 workflow를 설계하는 것이 중요하다.

특히 의료 분야에서는 AI의 분석 결과를 최종적인 의료 판단과 동일하게 취급하기보다 의료진의 판단을 지원하는 정보로 활용하는 구조를 고려해야 한다.

SotaMed의 AI 기반 의료 영상 분석과 PACS-AI

의료 AI를 실제 병원 환경에 적용하려면 AI 모델 자체뿐 아니라 의료 영상 관리, 기존 시스템 연동, 데이터 처리 및 의료진 workflow까지 함께 설계해야 한다.

SotaTek은 의료 분야에서 SotaMed를 통해 이러한 의료 IT 환경을 지원하고 있으며, 그중 PACS-AI는 의료 영상 관리와 AI 기반 분석을 결합한 솔루션이다.

SotaMed는 의료기관의 디지털 전환을 지원하는 디지털 헬스케어 생태계로, PACS-AI를 비롯해 의료 영상 및 의료 데이터 관리와 관련된 솔루션을 제공한다. PACS-AI는 의료 영상 관리 및 분석을 지원하고 HIS 등 기존 의료 시스템과의 연동을 고려해 설계됐다.

SotaMed PACS-AI의 주요 방향

SotaMed의 PACS-AI는 단순히 의료 영상을 저장하는 시스템에서 나아가 의료 영상 관리 → AI 분석 → 의료진 검토 → 결과 관리로 이어지는 업무 환경을 구축하는 것을 목표로 한다.

주요 기능 및 연동 영역에는 다음과 같은 요소가 포함될 수 있다.

• 의료 영상 관리
• AI 기반 의료 영상 분석
• PACS 연동
• HIS 연동
• DICOM 및 Non-DICOM 영상 관리
• 디지털 판독 workflow
• AI 기반 음성인식 리포팅
• 의료진의 판독 업무 지원

이를 통해 의료기관은 AI 영상 분석 기능을 기존 의료 시스템과 분리된 별도의 도구로 운영하기보다 기존 업무 환경에 연결해 활용할 수 있다.

SotaTek의 PACS-AI 구축 사례

SotaTek은 실제 공공의료기관을 대상으로 PACS-AI 솔루션 구축 프로젝트를 수행한 경험을 보유하고 있다.

해당 의료기관은 프로젝트 이전 필름 출력과 물리적 보관, 부서 간 수작업 전달에 의존하는 영상 운영 환경을 사용하고 있었다. SotaTek은 기존 시스템과 연동하면서 의료 영상 업무를 디지털화할 수 있도록 PACS-AI 환경을 구축했다.

주요 구축 내용

HIS 연동

환자 정보와 검사·영상 오더 데이터를 동기화해 의료 영상 workflow를 연결했다.

DICOM 및 Non-DICOM 영상 관리

다양한 영상 장비에서 생성되는 의료 영상을 중앙에서 저장하고 관리할 수 있는 환경을 구축했다.

디지털 판독 workflow

디지털 서명을 적용해 영상 판독 결과를 검증하고 공식적으로 승인할 수 있는 프로세스를 지원했다.

AI 음성인식 기반 리포팅

AI 음성인식 기반 리포팅 기능을 적용해 영어와 베트남어 환경에서 표준 발음 기준 최대 95% 수준의 인식 정확도를 구현했다.

구축 결과

해당 PACS-AI 구축 이후 고객사는 다음과 같은 운영 개선 효과를 확인했다.

• 필름 출력 및 물리 보관 관련 운영 비용 최대 60% 절감
• 영상 판독 결과 제공 속도 향상
• 진료 및 검사 과정의 디지털 workflow 표준화
• 의료 영상 데이터의 저장·조회·활용 체계 고도화

이 사례는 AI 영상 판독 시스템을 구축할 때 AI 모델뿐 아니라 기존 의료 시스템과 영상 workflow를 함께 설계하는 것이 중요하다는 점을 보여준다.

AI 영상 판독 시스템은 어떻게 구축해야 하는가?

의료기관에서 AI 영상 판독 시스템 도입을 검토한다면 처음부터 대규모 시스템을 구축하기보다 적용 목적과 데이터를 명확하게 정의하는 것이 중요하다.

다음과 같은 단계로 접근할 수 있다.

Step 1. 판독 대상과 목적 정의

먼저 어떤 의료 영상을 분석할 것인지 정의한다.

예:

• 흉부 X-ray
• CT
• MRI
• 병리 이미지
• 초음파
• 내시경 영상

그리고 AI가 해결하려는 문제를 구체화해야 한다.

이상 소견 탐지인지, 영상 분류인지, 정량 분석인지, 의료진 workflow 지원인지에 따라 필요한 기술과 시스템 구조가 달라진다.

Step 2. 데이터 환경 분석

현재 병원에서 사용하는 영상 장비와 데이터 형식, PACS 및 HIS 환경을 확인한다.

특히 DICOM 데이터의 처리 방식과 기존 시스템의 API 또는 연동 방식을 검토해야 한다.

Step 3. AI 모델 및 PoC 검증

실제 의료 데이터를 기반으로 AI 모델의 적용 가능성을 검증한다.

PoC 단계에서는 모델 성능뿐만 아니라 실제 업무 workflow에서 의료진이 AI 결과를 어떻게 활용할지도 함께 검토해야 한다.

Step 4. 기존 시스템과 통합

검증된 AI 기능을 PACS, HIS, RIS 등 기존 시스템과 연결한다.

이 단계에서 중요한 것은 AI 결과를 별도의 화면에서 확인하는 것이 아니라 의료진이 기존 workflow 안에서 자연스럽게 활용할 수 있도록 만드는 것이다.

Step 5. 운영 및 지속적인 개선

AI 영상 판독 시스템은 구축 이후에도 지속적인 관리가 필요하다.

실제 데이터에서 발생하는 오류와 새로운 데이터 유형을 분석하고, 필요에 따라 모델과 시스템을 개선하는 운영 체계를 마련해야 한다.

AI 영상 판독의 미래는 ‘AI 모델’보다 ‘의료 workflow’에 있다

AI 영상 판독 기술이 발전하면서 의료 AI의 활용 방식도 단순한 이미지 분류를 넘어 의료기관의 전체 workflow와 연결되는 방향으로 확대되고 있다.

앞으로는 다음과 같은 구조가 더욱 중요해질 수 있다.

Medical Image → PACS → AI Analysis → AI Result → Medical Professional Review → Digital Report

즉, 의료 AI의 경쟁력은 단순히 AI 모델의 성능만으로 결정되는 것이 아니라 어떤 데이터를 사용하고, 기존 의료 시스템과 어떻게 연결하며, 의료진이 결과를 어떻게 활용할 수 있도록 설계하는가에 달려 있다.

SotaMed의 PACS-AI와 같은 시스템도 이러한 관점에서 의료 영상 관리와 AI 분석을 하나의 디지털 workflow로 연결하는 방향으로 발전할 수 있다.

AI 영상 판독 관련 FAQ

AI 영상 판독이란 무엇인가요?

AI 영상 판독은 AI와 딥러닝 기술을 활용해 X-ray, CT, MRI 등의 의료 영상을 분석하고 이상 소견이나 특정 패턴을 탐지해 의료진의 판독을 지원하는 기술이다.

AI 영상 판독은 의사를 대체하나요?

AI 영상 판독은 일반적으로 의료진의 판단을 대체하기보다 판독을 보조하는 목적으로 활용된다. AI가 영상에서 특정 패턴이나 이상 가능성을 탐지하고 의료진이 환자의 임상 정보와 함께 결과를 검토하는 Human-in-the-loop 방식이 중요하다.

AI 영상 판독과 PACS AI의 차이는 무엇인가요?

AI 영상 판독은 의료 영상을 AI로 분석하는 기술을 의미하며, PACS-AI는 이러한 AI 분석 기능을 PACS와 같은 의료 영상 관리 시스템 및 기존 병원 workflow와 연결하는 개념으로 볼 수 있다.

AI 영상 판독 시스템은 PACS와 연동할 수 있나요?

가능하다. 실제 의료기관에서는 AI 영상 분석 결과를 기존 PACS workflow에서 활용할 수 있도록 PACS 및 HIS 등의 시스템과 연동하는 방식을 고려할 수 있다. SotaTek은 실제 공공의료기관의 PACS-AI 구축 프로젝트에서 HIS 연동, DICOM 및 Non-DICOM 영상 관리, 디지털 판독 workflow 등을 구현한 경험을 보유하고 있다.

의료 AI 판독 시스템 개발 업체를 선택할 때 무엇을 확인해야 하나요?

AI 모델 개발 역량만 확인하기보다 의료 데이터 처리 경험, PACS·HIS 연동 역량, AI 모델 검증, 보안 및 배포 환경, 의료진 workflow 이해도를 함께 확인하는 것이 중요하다.

SotaTek은 의료 AI 분야에서 SotaMed와 PACS-AI를 통해 의료 영상 관리 및 AI 분석 환경을 구축하고 있으며, 실제 의료기관을 대상으로 PACS-AI 시스템을 구축한 프로젝트 경험을 보유하고 있다.

SotaTek은 어떤 의료 AI 판독 솔루션을 제공하나요?

SotaTek의 의료 AI 관련 솔루션에는 SotaMed와 PACS-AI가 있다. SotaMed는 의료기관의 디지털 전환을 위한 의료 IT 생태계이며, PACS-AI는 의료 영상 관리와 AI 기반 분석을 결합해 의료진의 판독 workflow를 지원하는 방향으로 구축된다.

SotaMed의 PACS-AI는 어떤 기능을 지원하나요?

SotaMed의 PACS-AI는 의료 영상 관리 및 AI 분석을 지원하며, HIS 등 기존 의료 시스템과의 연동을 고려할 수 있다. SotaTek의 실제 구축 사례에서는 HIS 연동, DICOM 및 Non-DICOM 영상 관리, 디지털 판독 결과 승인, AI 음성인식 기반 리포팅 등의 기능을 구현했다.

AI 영상 판독 시스템을 도입하기 전에 PoC가 필요한가요?

AI 모델을 실제 의료 환경에 적용하기 전에 PoC를 통해 데이터 적합성, 모델 성능, 기존 시스템과의 연동 가능성 및 의료진 workflow를 검증하는 것이 유용하다. 특히 실제 적용하려는 영상 데이터와 운영 환경에서 AI 성능을 확인하는 것이 중요하다.

의료기관이 AI 영상 판독 시스템을 구축하려면 어디서부터 시작해야 하나요?

먼저 어떤 의료 영상을 분석할 것인지, AI를 통해 어떤 업무를 개선할 것인지, 현재 PACS·HIS 환경이 어떻게 구성되어 있는지를 정의하는 것이 좋다.

이후 데이터와 시스템 환경을 분석하고 PoC를 통해 AI 적용 가능성을 검증한 뒤 PACS·HIS 등 기존 의료 시스템과 통합하는 단계적 접근을 고려할 수 있다.

SotaTek은 이러한 과정에서 AI 모델 개발, 의료 영상 분석, PACS-AI 구축 및 기존 시스템 연동을 함께 검토할 수 있다.

마무리

AI 영상 판독은 의료 영상을 AI로 분석해 이상 소견과 특정 패턴을 탐지하고 의료진의 판독을 지원하는 기술이다.

X-ray, CT, MRI부터 병리 이미지와 기타 의료 영상까지 적용 범위가 확대되고 있으며, 최근에는 단순한 AI 이미지 분석을 넘어 PACS·HIS 등 기존 의료 시스템과 AI를 연결하는 통합 workflow가 중요해지고 있다.

따라서 의료기관이 AI 영상 판독 시스템을 도입할 때는 단순히 AI 모델의 정확도만 비교하기보다 의료 데이터 품질, PACS·HIS 연동, 보안, 규제 요건, 의료진 workflow, Human-in-the-loop 및 운영 체계를 종합적으로 검토할 필요가 있다.

SotaTek은 SotaMed와 PACS-AI를 기반으로 의료 영상 관리 및 AI 분석 환경을 구축하고 있으며, 실제 의료기관을 대상으로 한 PACS-AI 구축 경험을 통해 AI와 기존 의료 시스템을 연결하는 의료 디지털 전환을 지원하고 있다.

의료 영상 분석 및 PACS-AI 시스템 구축이 필요한 의료기관과 기업은 SotaTek의 AI 개발 및 시스템 구축 역량을 바탕으로 AI 영상 판독의 적용 가능성을 검토할 수 있다.

프로젝트 문의

다만 ‘AI 판독기’라는 용어는 사용 목적에 따라 의미가 달라질 수 있다. 최근에는 AI가 작성한 텍스트인지 여부를 분석하는 AI 생성문 판독기를 의미하는 경우가 많지만, 의료 분야에서는 X-ray·CT·MRI 등의 영상을 분석하는 AI 영상 판독, 제조 분야에서는 제품의 불량이나 이상을 찾아내는 AI 비전 검사를 의미하기도 한다. 실제 국내 검색 결과에서도 AI 판독기는 AI 생성 여부를 추정하는 텍스트 분석 도구를 지칭하는 사례가 확인된다.

이 글에서는 AI 판독기의 개념과 작동 원리를 살펴보고, 텍스트·의료·제조 분야에서 AI 판독 기술이 어떻게 활용되는지 정리한다.

AI 판독기란 무엇인가?

AI 판독기란 텍스트, 이미지, 영상 또는 기타 데이터를 AI 모델로 분석해 특정 특징이나 패턴을 찾아내고 결과를 분류·판단하는 시스템이다.

사람이 데이터를 직접 확인하고 판단하는 대신 AI가 대량의 데이터를 빠르게 분석한다는 점이 핵심이다. AI 판독 시스템은 일반적으로 데이터를 입력받고, 전처리 및 특징 분석을 거친 후, 학습된 AI 모델을 통해 결과를 도출한다.

간단하게 표현하면 다음과 같은 구조다.

데이터 입력 → 데이터 전처리 → AI 모델 분석 → 결과 분류 → 판독 결과 제공

예를 들어 텍스트 AI 판독기는 문장 구조와 단어 사용 패턴 등을 분석해 AI 생성 가능성을 추정할 수 있다. 의료 AI 판독 시스템은 의료 영상을 분석해 이상 소견을 탐지하고 의료진의 판독을 지원할 수 있으며, 제조 현장의 AI 판독 시스템은 카메라로 촬영한 제품 이미지를 분석해 불량 여부를 판단할 수 있다.

따라서 AI 판독기는 하나의 특정 제품이나 기술을 의미하기보다는 AI를 활용해 데이터를 분석하고 판독하는 기술 및 시스템을 포괄적으로 설명하는 표현으로 이해하는 것이 적절하다.

AI 판독기는 어떻게 작동하는가?

AI 판독기의 기본적인 작동 방식은 데이터를 AI가 분석할 수 있는 형태로 변환하고, 학습된 모델을 통해 패턴을 식별한 뒤 판독 결과를 출력하는 것이다.

1. 데이터 수집

먼저 판독 대상이 되는 데이터를 확보한다.

데이터의 형태는 적용 분야에 따라 달라진다.

• 텍스트: 문서, 보고서, 자기소개서, 콘텐츠
• 의료: X-ray, CT, MRI 등 의료 영상
• 제조: 제품 이미지, 카메라 영상, AOI 이미지
• 기타: 음성, 센서 데이터, 영상 데이터

AI 판독의 정확도는 AI 모델뿐만 아니라 학습과 분석에 사용되는 데이터의 품질에도 영향을 받는다.

2. 데이터 전처리

수집한 데이터를 AI 모델이 분석하기 적합한 형태로 변환한다.

이미지라면 크기나 해상도를 조정하고 필요한 영역을 추출할 수 있으며, 텍스트라면 문장이나 단어 단위로 데이터를 처리할 수 있다.

의료 영상이나 제조 이미지처럼 데이터의 형태와 품질이 일정하지 않은 경우에는 전처리 단계가 특히 중요하다.

3. AI 모델 분석

전처리된 데이터는 학습된 AI 모델을 통해 분석된다.

Computer Vision 기반 시스템이라면 이미지에서 형태, 색상, 위치, 구조 또는 이상 패턴 등을 분석할 수 있다. 텍스트 분석 시스템이라면 단어의 사용 패턴, 문장 구조 및 통계적 특징 등을 분석할 수 있다.

4. 결과 분류 및 판독

AI 모델은 분석 결과를 특정 기준에 따라 분류한다.

예를 들어:

텍스트
→ AI 생성 가능성 분석

의료 영상
→ 이상 소견 탐지 및 판독 보조

제조 이미지
→ 정상(OK) / 불량(NG) 분류

중요한 점은 AI 판독 결과가 적용 분야에 따라 단순한 분류 결과일 수도 있고, 전문가의 최종 판단을 지원하는 참고 정보일 수도 있다는 것이다.

AI 판독기의 주요 유형

AI 판독기는 무엇을 분석하는지에 따라 크게 텍스트 판독, 의료 영상 판독, 산업용 영상 판독 등으로 구분할 수 있다.

1. AI 생성문 판독기

최근 검색에서 가장 쉽게 접할 수 있는 형태가 AI 생성문 판독기다.

AI 생성문 판독기는 입력된 텍스트의 문장 구조, 단어 사용 패턴, 표현의 반복성 등 다양한 특징을 분석해 해당 텍스트가 생성형 AI에 의해 작성되었을 가능성을 추정한다. 일부 서비스는 전체 점수뿐 아니라 문장별 의심 구간도 제공한다.

다만 이러한 결과는 작성자를 직접 증명하는 것이 아니라 텍스트의 통계적·언어적 특징을 바탕으로 한 추정값이라는 점을 이해할 필요가 있다. 같은 텍스트라도 분석 도구나 언어, 텍스트 길이 등에 따라 결과가 달라질 수 있다.

즉, AI 판독기의 결과를 절대적인 판정값으로 보기보다는 분석을 위한 참고 정보로 활용하는 것이 적절하다.

2. 의료 AI 판독기

의료 분야에서는 AI 판독 기술이 의료 영상을 분석하고 의료진의 판독을 지원하는 기술로 활용된다.

대표적인 데이터는 다음과 같다.

• X-ray
• CT
• MRI
• 초음파 및 기타 의료 영상

의료 AI 판독 시스템은 영상에서 특정 패턴이나 이상 소견을 탐지하고 의료진이 보다 효율적으로 영상을 확인할 수 있도록 지원한다.

특히 의료기관에서는 AI 판독 기술을 단독 시스템으로 보기보다 PACS, HIS, RIS 등 기존 의료 시스템과 연동되는 업무 환경의 일부로 설계하는 것이 중요하다.

3. 제조업 AI 판독기

제조 분야에서는 AI 판독이 제품의 품질을 자동으로 검사하고 불량이나 이상 패턴을 탐지하는 기술로 활용된다.

이 영역에서는 AI와 Computer Vision을 결합한 AI Visual Inspection이 대표적인 방식이다.

카메라 또는 AOI 시스템으로 제품 이미지를 촬영하면 AI가 이미지를 분석하고 다음과 같은 이상을 탐지할 수 있다.

• 표면 스크래치
• 균열
• 변형
• 부품 누락
• 조립 오류
• 위치 이상
• 오염 및 기타 외관 불량

이러한 방식은 사람이 모든 제품을 직접 확인하는 방식에서 벗어나 생산라인에서 실시간으로 품질을 확인할 수 있도록 지원한다.

AI 판독과 기존 수동 판독의 차이

AI 판독과 수동 판독의 가장 큰 차이는 대량의 데이터를 일정한 기준으로 반복 분석할 수 있다는 점이다.

그러나 AI 판독이 모든 상황에서 사람의 판단을 대체한다는 의미는 아니다.

특히 의료 분야처럼 높은 전문성과 책임이 요구되는 영역에서는 AI가 분석 결과를 제공하고 전문가가 최종적으로 검토하는 Human-in-the-loop 구조가 중요하다.

제조 현장에서도 AI가 불량 가능성을 탐지한 뒤 품질관리자가 결과를 확인하거나, AI 판독 결과를 PLC·MES 등의 시스템과 연결해 후속 공정을 자동화하는 방식으로 활용할 수 있다.

AI 판독 기술의 주요 활용 분야

AI 판독 기술은 특정 산업에 한정되지 않고 데이터를 분석하고 이상 패턴을 찾아야 하는 다양한 업무에 적용할 수 있다.

의료

의료 영상 분석, 진단 보조, 의료 데이터 분석, PACS 연동 등에서 AI 판독 기술을 활용할 수 있다.

특히 영상 데이터가 지속적으로 증가하는 의료기관에서는 AI를 활용해 반복적인 영상 분석 업무를 지원하고 의료진이 필요한 정보를 보다 빠르게 확인할 수 있도록 하는 것이 중요한 활용 사례가 된다.

제조

제조업에서는 AI 판독이 품질검사의 자동화와 밀접하게 연결된다.

AI Vision과 Computer Vision을 활용하면 생산라인에서 제품 이미지를 실시간으로 분석하고 불량을 탐지할 수 있다. 검사 결과를 MES, PLC 등 기존 생산 시스템과 연결하면 단순 이미지 분석을 넘어 품질관리 프로세스 자동화로 확장할 수 있다.

물류·유통

물류센터에서는 Computer Vision을 이용해 상품, 박스, 라벨, 팔레트 및 작업 환경 등을 분석할 수 있다.

이를 통해 제품 상태 확인, 라벨 오류 탐지, 작업 프로세스 모니터링 등 다양한 업무를 자동화할 수 있다.

문서 및 콘텐츠

텍스트 기반 AI 판독은 문서 분석, AI 생성 콘텐츠 탐지, 데이터 분류 및 정보 추출 등에도 활용될 수 있다.

다만 텍스트 AI 판독의 경우 결과를 절대적인 판단으로 사용하기보다는 분석 목적과 데이터 특성을 고려해 활용해야 한다.

AI 판독 시스템을 도입할 때 고려해야 할 사항

AI 판독기를 도입할 때는 단순히 “AI 모델의 정확도가 얼마나 높은가”만 확인해서는 충분하지 않다.

실제 운영 환경에서는 데이터, 시스템 연동, 보안, 처리 속도 및 유지보수까지 함께 고려해야 한다.

1. 데이터 품질

AI 모델은 학습 데이터와 실제 운영 데이터의 품질에 영향을 받는다.

특히 제조 환경에서는 조명, 카메라 위치, 제품 종류, 생산 조건 등이 달라질 수 있으며, 의료 분야에서는 영상 장비와 데이터 포맷 등을 고려해야 한다.

2. 실제 업무 시스템과의 연동

AI 판독 결과가 별도의 화면에만 표시된다면 실제 업무 효율 개선에는 한계가 있을 수 있다.

따라서 기존 PACS, HIS, MES, ERP, PLC 또는 기타 업무 시스템과 어떻게 연결할 것인지 사전에 설계해야 한다.

3. 정확도와 처리 속도

AI 판독에서는 정확도뿐만 아니라 실제 업무 환경에서 요구되는 처리 속도와 안정성도 중요하다.

예를 들어 제조라인에서는 생산 속도를 따라가지 못하는 AI 판독 시스템을 적용하기 어렵다.

4. 보안과 데이터 관리

의료 데이터나 제조 데이터처럼 민감한 데이터를 다루는 경우 데이터 저장 위치, 접근권한, 전송 방식 및 보안 정책을 함께 검토해야 한다.

특히 제조 현장에서는 Edge 또는 On-premise 방식의 AI 처리가 필요한 경우도 있다.

5. PoC와 단계적 도입

모든 AI 판독 프로젝트를 처음부터 전체 시스템에 적용할 필요는 없다.

특정 제품, 특정 영상 유형 또는 하나의 생산라인을 대상으로 PoC를 진행하고 실제 데이터에서 모델의 성능과 시스템 연동 가능성을 검증한 뒤 적용 범위를 확대하는 방식이 현실적이다.

SotaTek의 AI 판독 솔루션

AI 판독은 단순히 AI 모델 하나를 개발하는 것으로 끝나지 않는다. 실제 현장에서 활용하기 위해서는 데이터 분석, AI 모델, 사용자 시스템, 기존 인프라와의 연동 및 운영 환경을 함께 설계해야 한다.

SotaTek은 이러한 AI 개발 및 시스템 통합 역량을 바탕으로 의료와 제조 분야에서 서로 다른 형태의 AI 판독 솔루션을 제공하고 있다.

SotaMed: 의료 영상 분석과 PACS-AI

SotaMed는 의료기관의 디지털 전환을 지원하는 의료 IT 생태계로, PACS-AI를 비롯한 의료 솔루션을 제공한다.

SotaMed의 PACS-AI는 의료 영상 관리 및 분석을 지원하고 HIS/RIS 등 기존 의료 시스템과 연동할 수 있도록 설계됐다. AI를 의료 영상 분석과 업무 프로세스에 결합해 의료진의 판독 업무를 지원하는 것이 주요 방향이다.

SotaTek은 실제 공공의료기관을 대상으로 PACS-AI 솔루션을 구축한 경험도 보유하고 있다. 해당 프로젝트에서는 HIS 연동, DICOM 및 Non-DICOM 의료 영상 관리, 디지털 판독 결과 승인 및 AI 음성인식 기반 리포팅 기능 등을 구현했다.

즉, 의료 분야의 AI 판독은 단순히 “이미지를 AI로 분석하는 것”을 넘어 의료 영상 → AI 분석 → 의료진 검토 → 판독 결과 → 기존 의료 시스템으로 이어지는 전체 업무 흐름을 고려해야 한다.

SotaVision: 제조 현장의 AI 판독과 Visual Inspection

제조업에서 AI 판독은 제품 이미지를 분석해 불량이나 이상 여부를 자동으로 판단하는 AI Visual Inspection 형태로 활용되고 있다. 특히 대규모 생산라인에서는 검사 속도와 정확도, 기존 생산 시스템과의 연동, 인터넷 연결이 제한된 현장 환경까지 함께 고려해야 한다.

SotaVision은 카메라 또는 AOI 시스템으로 제품 이미지를 수집하고 AI 기반 Computer Vision으로 이미지를 분석해 제품의 결함을 탐지하는 AI Visual Inspection 플랫폼이다. 검사 결과는 OK/NG 형태로 실시간 제공할 수 있으며, MES·PLC 등 기존 생산 시스템과의 연동을 고려해 구축할 수 있다.

SotaVision은 표면 스크래치, 균열, 부품 누락, 부품 위치 오류 등 다양한 제조 결함을 자동으로 검출할 수 있으며, 제조 현장의 요구사항에 따라 On-Premise 또는 Edge 환경에서 운영할 수 있다.

LG Innotek 스마트팩토리 SotaVision 구축 사례

SotaTek은 LG Innotek Hai Phong의 제조 현장에 SotaVision 기반 AI 비전 검사 시스템을 구축했다.

프로젝트 이전 LG Innotek Hai Phong에서는 기존 검사 솔루션의 정확도가 약 70% 수준에 머물러 추가적인 수동 검수가 필요했다. 또한 인터넷 연결이 제한된 제조 환경에서 운영해야 했기 때문에 일반적인 클라우드 기반 AI 솔루션을 그대로 적용하기 어려운 조건이었다.

SotaTek은 이러한 환경을 고려해 On-Premise 기반 SotaVision을 구축하고, 기존 생산라인과 AI 비전 검사 시스템을 안정적으로 연동할 수 있도록 설계했다.

특히 외부 인터넷 연결이 없는 환경에서도 배포할 수 있도록 소프트웨어를 사전에 설치·설정한 후 현장에 적용하는 방식을 활용했다. 이를 통해 공장 내부에서 데이터를 관리하면서도 안정적인 AI 판독 환경을 구축할 수 있었다.

주요 검사 대상

SotaVision은 LG Innotek Hai Phong의 반도체 부품 검사 과정에서 다음과 같은 불량 유형을 자동으로 검출하도록 구성됐다.

• 납땜 접착제 누락(Missing solder glue)
• 납땜 접착제 오염 및 번짐
• 과도한 납땜 접착제
• 납땜 접착제 탈락
• 부품 위치 오류
• 잘못 장착된 부품

또한 고객사의 생산 환경과 품질 목표를 고려해 99% 이상의 불량 검출 정확도, 50ms 이하의 처리 속도, 최소 0.3mm 수준의 미세 결함 검출을 목표로 시스템을 최적화했다.

SotaVision 구축 결과

SotaVision 적용 이후 LG Innotek Hai Phong에서는 다음과 같은 결과를 확인했다.

이를 통해 기존 수동 검사에 대한 의존도를 낮추고 대규모 생산 환경에서 보다 일관된 품질검사를 수행할 수 있는 기반을 마련했다. 또한 수동 검사 감소와 불량 폐기 비용 절감을 통해 운영 효율성을 높이고 제품 품질 안정성을 강화하는 효과를 얻었다.

이 사례는 제조업의 AI 판독이 단순히 “이미지를 인식하는 AI 모델”을 개발하는 것만으로 끝나지 않는다는 점을 보여준다. 실제 생산 현장에 적용하기 위해서는 AI 모델의 정확도와 처리 속도뿐만 아니라 On-Premise 환경, 기존 생산 시스템 연동, 데이터 보안, 배포 방식, 운영 프로세스까지 함께 설계해야 한다.

SotaTek의 AI 판독 접근 방식

SotaTek은 산업별 데이터와 업무 환경에 맞춰 AI 판독 시스템을 설계한다.

의료 분야에서는 SotaMed를 통해 의료 영상과 PACS를 중심으로 AI 기반 판독 및 분석 환경을 구축하고, 제조 분야에서는 SotaVision을 통해 Computer Vision 기반 자동 품질검사 환경을 구현한다.

즉, AI 판독의 핵심은 하나의 범용 AI 모델을 적용하는 것이 아니라 판독 대상 데이터와 실제 업무 프로세스에 맞는 AI 모델과 시스템을 함께 구축하는 것이다.

LG Innotek Hai Phong 사례처럼 인터넷 연결이 제한된 제조 환경에서는 On-Premise와 Edge 기반 아키텍처가 필요할 수 있으며, 생산라인에서는 실시간 처리 속도와 기존 MES·PLC 등의 시스템 연동이 중요하다. 이러한 요구사항을 사전에 정의하고 AI 모델부터 시스템 구축까지 연결하는 것이 실제 AI 판독 시스템 도입의 핵심이다.

AI 판독기의 미래: 단순 분석에서 업무 자동화로

AI 판독 기술의 발전 방향은 단순히 데이터를 “읽어주는 것”에 그치지 않는다.

앞으로의 AI 판독 시스템은 분석 → 판단 지원 → 시스템 연동 → 후속 업무 자동화까지 연결되는 형태로 발전할 가능성이 높다.

예를 들어 제조 현장에서는 다음과 같은 workflow를 구성할 수 있다.

카메라 촬영 → AI 판독 → 불량 탐지 → PLC 신호 → 제품 분류 → MES 기록

의료기관에서는 다음과 같은 workflow를 생각할 수 있다.

의료 영상 생성 → PACS 저장 → AI 분석 → 판독 보조 → 의료진 검토 → 결과 저장

이처럼 AI 판독은 독립적인 AI 기능이라기보다 기존 업무 시스템에 연결되는 AI 기반 데이터 분석 계층으로 발전하고 있다.

결국 기업이 AI 판독기를 도입할 때 중요한 질문은 “AI 판독기를 사용할 것인가?”가 아니라 “어떤 데이터를 판독하고, 판독 결과를 실제 업무 프로세스에서 어떻게 활용할 것인가?”에 있다.

AI 판독기 도입 전 체크리스트

기업이나 의료기관에서 AI 판독 시스템 도입을 검토한다면 다음 항목부터 확인할 필요가 있다.

• 어떤 데이터를 AI로 판독할 것인가?
• AI 판독의 최종 목적은 무엇인가?
• 현재 수동으로 처리하는 업무는 무엇인가?
• 필요한 정확도와 처리 속도는 어느 수준인가?
• 기존 PACS, HIS, MES, ERP, PLC 등과 연동해야 하는가?
• Cloud, Edge, On-premise 중 어떤 환경이 적합한가?
• 개인정보 및 기업 데이터 보안 요건은 무엇인가?
• AI 결과를 사람이 최종 검토해야 하는가?
• PoC를 어떤 데이터와 범위로 진행할 것인가?
• 실제 운영 이후 AI 모델을 어떻게 모니터링하고 개선할 것인가?

이 질문에 대한 답을 먼저 정리하면 AI 판독 솔루션의 기술 방식과 구축 범위를 보다 명확하게 정의할 수 있다.

FAQ: AI 판독기에 대해 자주 묻는 질문

AI 판독기란 무엇인가?

AI 판독기는 텍스트, 이미지, 영상 등의 데이터를 AI 모델로 분석해 특정 패턴이나 이상 여부를 탐지하고 결과를 분류하거나 판단하는 시스템이다. AI 생성문 판별, 의료 영상 판독 보조, 제조업 품질검사 등 다양한 분야에서 활용할 수 있다.

AI 판독기는 AI 생성문 판별기와 같은 것인가?

항상 같은 의미는 아니다. 국내 검색에서는 AI 판독기가 AI 생성문 판별 도구를 의미하는 경우가 많지만, 기술적으로는 의료 영상이나 제조 이미지 등을 AI로 분석하는 시스템도 AI 판독의 범주에 포함할 수 있다.

의료 AI 판독기는 의사를 대체하는가?

의료 AI 판독은 일반적으로 의료진의 판독을 지원하는 목적으로 활용된다. AI가 영상에서 특정 패턴이나 이상 소견을 탐지하고, 의료진이 이를 검토해 최종적인 판단을 내리는 Human-in-the-loop 방식이 중요하다.

제조업에서도 AI 판독기를 사용할 수 있는가?

가능하다. 제조업에서는 Computer Vision 기반 AI Visual Inspection을 활용해 제품의 표면 결함, 부품 누락, 조립 오류 및 기타 이상을 자동으로 탐지할 수 있다. SotaVision은 이러한 제조 현장의 AI Visual Inspection을 지원하는 플랫폼이다.

AI 판독 시스템은 기존 시스템과 연동할 수 있는가?

가능하다. 실제 구축에서는 AI 모델 자체보다 기존 업무 시스템과의 연동이 중요한 경우가 많다. 의료 분야에서는 PACS·HIS·RIS, 제조 분야에서는 MES·PLC·AOI 등과 AI 판독 결과를 연결하는 구조를 설계할 수 있다. SotaMed의 PACS-AI와 SotaVision은 각각 이러한 산업별 시스템 연동을 고려해 설계됐다.

AI 판독 시스템을 도입하려면 처음부터 전체 시스템을 구축해야 하는가?

반드시 그렇지는 않다. 특정 데이터나 업무를 대상으로 PoC를 진행해 AI 모델의 성능과 실제 적용 가능성을 검증한 후 단계적으로 확대하는 방식이 효과적이다.

마무리

AI 판독기는 데이터를 AI로 분석해 사람이 확인해야 하는 정보와 이상 패턴을 빠르게 찾아내고, 판단 및 업무 프로세스를 지원하는 기술이다.

텍스트에서는 AI 생성 가능성을 분석하고, 의료에서는 영상 판독을 지원하며, 제조에서는 Computer Vision을 활용해 제품의 품질을 검사한다. 따라서 AI 판독 시스템을 도입할 때는 단순한 모델 정확도뿐만 아니라 데이터 품질, 시스템 연동, 보안, 처리 속도, 운영 방식 및 Human-in-the-loop 구조까지 함께 고려해야 한다.

SotaTek은 의료 분야의 SotaMed·PACS-AI와 제조 분야의 SotaVision·AI Visual Inspection을 비롯해 기업의 업무 환경에 맞춘 AI 솔루션 및 시스템 구축을 지원하고 있다.

AI 판독 기술을 실제 비즈니스 프로세스에 적용하려면 먼저 현재 업무에서 어떤 데이터를 판독하고 어떤 결과를 자동화할 것인지를 정의하는 것부터 시작할 필요가 있다.

2026년 10월 1일, 2026 한-베 디지털 포럼(Vietnam-Korea Digital Forum 2026)이 주한 베트남 대사관에서 개최됐다. 이번 포럼은 베트남과 한국 간 기술 및 디지털 전환 협력을 확대하기 위한 자리로 마련됐다.

포럼의 주제는 ‘AI 시대의 베트남–한국: AI·반도체에서 글로벌 시장까지, 디지털 기술 생태계 공동 창출’이었다. 주요 논의 분야는 AI, 반도체, 클라우드, 데이터, 5G/6G, 정보보안, 스마트팩토리 등이며, 양국 기업 간 공동 R&D, PoC, 공동 제품 개발 및 실질적인 기술 협력을 확대하는 데 초점을 맞췄다.

베트남과 한국의 주요 인사가 참석한 한-베 기술 협력의 장

2026 한-베 디지털 포럼은 양국의 정부 및 기술 관련 기관, 산업계 주요 인사들이 참여한 가운데 진행됐다.

주요 참석 인사로는 베트남 측에서 부 하이 꽌(Vũ Hải Quân) 베트남 과학기술부 장관, 응우옌 칵 릭(Nguyễn Khắc Lịch) 디지털기술·AI국 국장, 응우옌 반 코아(Nguyễn Văn Khoa) 베트남 소프트웨어·IT서비스협회(VINASA) 회장 등이 있다. 한국 측에서는 과학기술정보통신부(MSIT) 주요 관계자가 참석했다.

포럼에서는 개막 세션을 비롯해 기술 발표, B2B 비즈니스 네트워킹, 패널 토론 등이 진행됐다. 주요 논의 주제는 공동 R&D와 기술 이전, AI 및 반도체 인재 양성, PoC 추진, 공동 개발 제품의 글로벌 시장 진출 등이었다.

이러한 논의의 맥락에서 SotaTek은 단순히 행사에 참석한 기업이 아니라, 발표와 기술 솔루션 쇼케이스에 직접 참여한 베트남 기술 기업 중 하나로서 자리를 함께했다.

SotaTek, Physical AI와 AI Factory를 주제로 기술 인사이트 공유

포럼의 기술 발표 세션에서 James Le SotaTek Korea CEO가 SotaTek을 대표해 ‘Physical AI와 AI Factory: 베트남의 기술 역량에서 스마트 제조 공동 창출 솔루션까지’를 주제로 발표했다.

Physical AI는 AI가 소프트웨어 환경에만 머무르지 않고 생산 시스템, 물리적 장비, 운영 데이터 및 산업 프로세스와 연결되는 방향을 의미한다. AI Factory 역시 단순히 AI 모델을 개발하는 것을 넘어 데이터, 컴퓨팅 인프라, 소프트웨어 및 물리적 시스템을 연결해 실제 산업 현장에서 활용할 수 있는 AI 환경을 구축하는 데 초점을 둔다.

소타텍은 이러한 기술 방향을 바탕으로 베트남의 AI 및 소프트웨어 개발 역량과 한국의 제조·산업 생태계를 연결하고, 향후 R&D, PoC부터 공동 제품 개발 및 상용화까지 이어지는 기술 협력 모델을 제시했다.

AI Made by SOTA: 서울 현장에서 선보인 6개 AI 솔루션

SotaTek은 발표 세션과 함께 행사장 내 AI 기술 쇼케이스 부스를 운영하며 자체 AI 솔루션 브랜드인 AI Made by SOTA의 주요 제품을 소개했다. 현장에서는 다음 6개 솔루션을 선보였다.

• Saydi – AI 기반 실시간 음성 번역 솔루션
• NoteX – AI Meeting Assistant
• Cuppy – 개인 맞춤형 AI 영어 튜터
• Univision – AI 기반 Video Management System
• SotaVision – 스마트 제조를 위한 AI 기반 Visual Inspection 솔루션
• SotaAgents – 기업을 위한 Sovereign AI Agents

AI Made by SOTA는 하나의 산업이나 단일 use case에 국한되지 않고 다양한 업무 및 산업 환경에서 활용할 수 있는 AI 솔루션 포트폴리오를 지향한다. 이번 부스에서는 기업과 제조 현장, 의료 등 다양한 분야에서 AI가 실제 업무와 산업 프로세스에 어떻게 적용될 수 있는지를 제품을 통해 소개했다. 특히 단순한 기술 소개에 그치지 않고 실제 제품을 직접 확인할 수 있도록 구성함으로써, AI 기술이 구체적인 비즈니스 및 산업 과제와 어떻게 연결되는지 보여주는 데 초점을 맞췄다.

Saydi, 포럼의 주요 통역 도구로 실제 현장에 적용

이번 행사에서 특히 주목할 부분은 Saydi가 단순한 전시 제품을 넘어 포럼 운영 과정에 실제 활용됐다는 점이다.
2026 한-베 디지털 포럼에서는 행사 운영 및 현장 지원 과정에서 발생한 통역 관련 수요의 100%가 Saydi를 통해 지원됐으며, 전체 참석자의 약 50%가 Saydi를 사용했다. 즉, Saydi는 부스에서만 시연된 AI 솔루션이 아니라 베트남과 한국의 참가자들이 실제 행사 현장에서 언어 장벽을 넘어 소통할 수 있도록 지원하는 도구로 활용됐다. 특히 양국의 정부 관계자와 기업, 기술 관계자들이 함께 참석한 다국어 환경에서 실시간 음성 번역 기술을 직접 적용했다는 점에서 의미가 있다.

이를 통해 소타텍은 AI 기술을 소개하는 데 그치지 않고, 실제 운영 환경에서 AI 솔루션을 적용하고 활용하는 과정까지 보여줬다.

‘Outsourcing’에서 ‘Co-creation’으로: 한-베 기술 협력의 새로운 방향

이번 포럼에서 중요한 메시지 중 하나는 양국 기술 기업 간 협력이 기존의 ‘Outsourcing’에서 ‘Co-creation’으로 확장되고 있다는 점이다.

포럼은 공동 R&D, 기술 이전, AI 및 반도체 전문 인력 양성, PoC, 공동 개발 제품의 글로벌 시장 진출 등 보다 장기적이고 실질적인 협력 모델을 주요 의제로 다뤘다. AI 기술이 빠르게 발전하면서 기업의 기술 협력 방식 역시 변화하고 있다. 단순히 개발 인력을 확보하는 것을 넘어, 초기 연구 단계부터 PoC, AI 솔루션 개발, 실제 구축과 제품 확장까지 함께 진행하는 형태의 협력이 중요해지고 있다.

소타텍 역시 한국 시장에서 베트남의 AI Development, Software Engineering 및 R&D 역량과 한국 기업의 기술 수요 및 산업 생태계를 연결하는 협력 모델을 확대하고 있다.

베트남 과학기술부 장관, SotaTek의 기술 역량과 글로벌 비전 주목

이번 포럼은 베트남 과학기술부 장관의 한국 방문 일정과도 연결되어 있다는 점에서 의미가 있다.

소타텍에 따르면, 방한 기간 중 부 하이 꽌(Vũ Hải Quân) 베트남 과학기술부 장관은 SotaTek Korea 사무실을 방문해 베트남과 한국 간 기술 협력 전략과 방향에 대해 논의했다. 이후 베트남과 한국의 디지털 기술 협력을 다루는 2026 한-베 디지털 포럼에도 참석했다.

소타텍 측에 따르면 장관은 소타텍의 기술 역량과 베트남의 기술력을 국제 시장으로 확장하려는 의지를 높이 평가했으며, 향후 SotaTek Korea가 베트남과 한국을 연결하는 기술 협력의 상징적인 역할을 할 가능성에 대해서도 언급했다.

이는 SotaTek Korea가 단순히 한국 시장에서 IT 서비스를 제공하는 조직을 넘어, 베트남의 기술 역량과 한국의 산업·기술 생태계를 연결하는 플랫폼으로 발전하는 방향과 맞닿아 있다.

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SotaTek Korea, 베트남 기술 역량과 한국 산업 생태계를 연결하다

AI를 비롯한 첨단 기술 분야에서 국가 간 협력의 중요성이 높아지면서 베트남과 한국의 기술 생태계를 연결할 수 있는 협력 모델도 주목받고 있다.

한국은 반도체, 로보틱스, 제조업, AI 및 첨단 산업 기술 분야에서 강력한 산업 생태계를 갖추고 있다. 베트남은 Software Engineering, AI Development 및 Digital Technology 분야의 기술 인력을 기반으로 빠르게 성장하고 있다.

두 생태계의 결합은 기존 IT Outsourcing을 넘어 공동 R&D, PoC, AI 솔루션 개발 및 공동 제품 개발로 협력 범위를 확장할 수 있는 기반이 된다.

SotaTek Korea는 이러한 환경에서 한국 기업의 기술 수요와 베트남의 개발 역량을 연결하는 기술 협력의 가교 역할을 지향하고 있다.

이번 2026 한-베 디지털 포럼에서도 SotaTek은 하나의 행사 안에서 Physical AI와 AI Factory에 대한 기술 인사이트 공유, AI Made by SOTA 제품 쇼케이스, Saydi의 실제 현장 적용을 동시에 선보이며 이러한 방향을 구체적으로 보여줬다.

2026 한-베 디지털 포럼이 보여준 AI 협력의 방향

2026 한-베 디지털 포럼은 베트남과 한국의 기술 협력이 단순한 기업 간 네트워킹을 넘어 AI, 반도체, Cloud, Smart Factory, Physical AI 등 전략 기술 분야의 공동 협력으로 확대되고 있음을 보여주는 자리였다.

소타텍에게 이번 포럼은 베트남의 기술 역량을 한국 시장과 연결하는 동시에, 기술 발표, 제품 쇼케이스, 실제 AI 적용이라는 세 가지 방식으로 역량을 보여준 자리였다.

특히 James Le SotaTek Korea CEO의 Physical AI 및 AI Factory 발표, 6개 AI Made by SOTA 제품의 쇼케이스, 그리고 Saydi의 실제 통역 활용은 소타텍이 AI를 단순한 기술 트렌드가 아닌 실제 비즈니스와 산업 현장에 적용하고 있음을 보여주는 사례다.

앞으로도 SotaTek Korea는 AI, AI Agent, Computer Vision, Physical AI, Smart Factory 및 Digital Transformation 분야에서 한국 기업과 베트남 기술 생태계 간 협력을 확대하고, Outsourcing을 넘어 R&D, PoC 및 Co-creation으로 이어지는 기술 협력 모델을 만들어 나갈 계획이다.