14년 전, 나는 '디지털 장의사'라는 생소한 직군에 첫발을 내디뎠다. 고인(故人)의 온라인 흔적을 정리하고, 살아 있는 이들의 지우고 싶은 과거를 정제하는 것이 내 임무였다. 당시의 주된 싸움터는 포털의 '검색창'이었다. 검색 결과에 무엇이 노출되는가가 곧 한 사람의 디지털 평판을 결정하던 시절이었다. 그러나 지금, 그 전장(戰場)의 지형이 완전히 바뀌고 있다. 대중은 더 이상 검색하지 않고, 질문한다. “이 사람은 어떤 인물인가?” “이 기
지난 2022년 8월 9일. 시간당 141㎜ 폭우에 강남역 일대가 물에 잠겼다. 가까스로 현장을 빠져나온 이들 중 기자도 있었다. 침수된 노트북의 물기를 닦으며 '정부출연연구기관(출연연)은 물 난리를 막을 연구를 하고 있기는 한가'라고 불평했던 기억이 난다. 지난달 경북 안동의 한국건설기술연구원(건설연) 하천실험센터에서 한동안 잊고 있던 해당 불평이 그릇된 것임을 알았다. 기자가 몰랐을 뿐 출연연은 연구를 계속했다. 센터는 2022년 침수 당시
인공지능(AI) 인재양성은 어떻게 달라져야 하는가? 최근 대학 강의실의 풍경이 빠르게 바뀌고 있다. 학생들은 궁금한 것이 있으면 검색창 대신 AI를 먼저 찾는다. 보고서 작성, 자료 조사, 번역, 요약, 코딩까지 AI가 돕지 않는 영역을 찾기 어려울 정도다. 대학의 평가는 여전히 수십년 전 방식에 머물러 있다. 정해진 날짜, 정해진 시간, 정해진 장소에서 학생들을 한 공간에 모아 놓고 시험을 치르게 하는 방식이다. 암기한 내용을 제한된 시간 안
▲김정신(전 육군 8군단장〈예비역 중장〉)씨 별세, 강숙현씨 남편상, 김찬(충광글로벌 대표)·승(전 국민의힘 당협위원장·전 통일부장관 정책보좌관)씨 부친상=17일, 가족장인 만큼 조문은 정중히 사양함, 영결식 21일, 발인 23일.
▲이강우씨 별세, 이상학(연합뉴스 DB·출판부장)·상윤(지식재산처 서기관)·현정·은정·유정씨 부친상, 남궁원·염형권·전영진(한국에너지공대 상임감사)씨 장인상, 한성숙·황희선씨 시부상=17일, 인천 강화군 비에스종합병원 장례식장 특실 2호실, 발인 6월 19일. (032)216-4444
▲김창성씨 별세, 김용철(허영 국회의원 보좌관·우상호 강원도지사직 인수위원회 정무조정실장)씨 부친상=17일, 인제대학교일산백병원장례식장 특 7호실, 발인 19일. (031)902-4444
◆삼정KPMG ◇신임 파트너 [감사] △남서영 △노영일 △박수진 △안재영 △이상민 △이종록 △정준영 △주예솔 △진성용 [세무자문] △공현석 △김낙현 △정혜원 △조영서 △최한솔 [재무자문] △김형주 △심준보 [컨설팅] △이창민 △함영은
▲홍준철씨 별세, 홍성욱(와이즈스톤 연구 소장)·재정씨 부친상, 김민희씨 시부상=17일, 국제성모병원 장례식장 11호실, 발인 19일. (032)290-3501
▲김란식씨 별세, 김보균(켐트로닉스 회장)씨 모친상=16일, 삼성서울병원장례식장(일원동) 12호, 발인 19일. (02)3410-3151
▲박대화씨 별세, 이강우(동국대 컴퓨터AI학부 교수)씨 모친상)=16일 오후, 서울아산병원 장례식장 23호실, 발인 18일. (02)3010-2000
“에이블리가 인공지능(AI)에 집중하는 이유는 기술 자체를 보여주기 위해서가 아닙니다. 고객이 자신에게 더 잘 맞는 상품과 스타일을 발견하고, 셀러는 자신의 상품을 좋아할 고객을 더 정확히 만날 수 있도록 하기 위해서입니다.” 최하늘 에이블리 최고기술책임자(CTO)는 에이블리가 기술로 그려갈 방향성을 이같이 설명했다. 에이블리는 서비스 초기 외부 추천 솔루션을 검증하며 개인화 추천 가능성을 확인했다. 다만 패션처럼 취향이 중요한 영역에서는 범용
요즘 주식 이야기를 하다 보면 빠지지 않는 종목이 방산이다. 방산주가 폭등하면서 적지 않은 개인 투자자가 큰 수익을 거뒀다. 이는 우연이 아니다. 한국 방위산업이 내수를 넘어 글로벌 시장의 핵심 공급자로 자리 잡았기 때문이다. 스톡홀름국제평화연구소에 따르면 한국은 유럽의 북대서양조약기구(NATO) 회원국에 무기를 수출한 국가 중 미국에 이어 2위를 차지했다. K9 자주포와 K2 전차는 여러 나토 회원국의 주력 무기가 됐다. 시가총액 상위권에는
인공지능(AI) 기술이 거대언어모델(LLM)과 멀티모달(Multimodal)의 파도를 타고 글로벌 실물 경제의 판도를 뒤흔들고 있다. 바야흐로 단순한 생성형 AI의 대중화를 넘어, 제조·물류·모빌리티 등 실물 산업 현장에 AI를 융합해 생산성을 극대화하는 '인공지능 전환(AX)'의 시대가 본격화된 것이다. 그러나 화려한 기술적 성취 뒤에는 차가운 현실이 존재한다. 정교하게 설계된 AI 솔루션이 가동 현장과 인프라를 연결하는 최종 단계, 즉 '마