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[IT동아 김예지 기자] ‘세계보안엑스포 &amp; 전자정부 정보보호 솔루션 페어(SECON &amp; eGISEC 2026)’가 3월 18일부터 20일까지 사흘간 일산 킨텍스 제1전시장에서 열린다. 올해로 각각 25회와 14회를 맞은 이번 전시에는 19개국 412개 기업과 기관이 1770개 부스를 꾸몄다. 행사 기간에는 최신 보안 기술 동향을 한자리에서 확인할 수 있는 32개 컨퍼런스도 진행된다.&nbsp;<figure class="image"><img src="https://it.donga.com/media/__sized__/images/2026/3/19/56fc9fc30ac34b0c-thumbnail-1920x1080-70.jpg" alt="SECON &amp; eGISEC 2026에 참여한 안랩 부스 / 출처=IT동아"></figure>SECON &amp; eGISEC 2026에 참여한 안랩 부스 / 출처=IT동아&nbsp;지난해 대규모 해킹 사고를 연이어 겪으며 안전과 보안에 대한 사회적 관심이 커진 가운데, 이번 전시에는 영상보안, 출입통제, 생체인식 등 물리보안부터 네트워크 보안, 엔드포인트 보안 등 사이버 보안 솔루션과 융복합 보안 솔루션이 대거 등장했다.&nbsp;올해 보안 시장의 최대 키워드도 ‘AI’다. 이는 AI 모델의 취약점을 방어하는 기술과, AI를 활용해 보안 자율화를 달성하는 기술로 나뉜다. 특히 지난해까지 AI 보안이 가능성을 타진하는 수준이었다면, 올해는 AI를 보안 운영의 핵심 엔진으로 장착한 실전형 솔루션이 주목받는다. 보안 전문가의 효율을 높이는 ‘자율형 SOC(보안운영센터)’ 기술이 돋보였다.&nbsp;보안 업계의 중요한 화두는 ‘국가망보안체계(N2SF)’와 ‘제로 트러스트’다. 2024년 발표된 ‘제로트러스트 가이드라인 v2.0’에 이어, 국가정보원이 지난해 9월 발표한 ‘N2SF 가이드라인 v1.0’에 따라 공공·민간에서 차세대 보안 체계로의 전환이 본격화되고 있다. 이는 기존의 획일적인 망분리 정책의 한계를 극복하고, 보안성과 데이터 활용성을 동시에 고려한 새로운 보안 패러다임이다.&nbsp;&nbsp;<blockquote>자율형 SOC와 AI 에이전트, 보안 관제의 패러다임 전환</blockquote><figure class="image"><img src="https://it.donga.com/media/__sized__/images/2026/3/19/ab8d82689ca147f8-thumbnail-1920x1080-70.jpg" alt="1일차 전자정부 정보보호 컨퍼런스 2026 컨퍼런스에서 발표하는 이글루코퍼레이션 / 출처=IT동아"></figure>1일차 전자정부 정보보호 컨퍼런스 2026 컨퍼런스에서 발표하는 이글루코퍼레이션 / 출처=IT동아&nbsp;보안 현장에서의 가장 큰 고충은 방대한 보안 이벤트를 처리하는 일이다. 이에 이글루 코퍼레이션은 N2SF 규제 준수와 효율을 동시에 만족하는 자율형 보안운영센터(Autonomous SOC)를 제안한다. 보안 특화 AI 에이전트 ‘에어(AiR)’가 사람이 개입하지 않아도 위협을 탐지·분석·대응한다. AI는 챗봇 에이전트, 분석 에이전트, 하이브리드 에이전트 등으로 구분되며, 대용량 방화벽·웹 로그를 심층 분석하거나 외부 위협을 자동 수집해 내부 자산 취약점과 비교하는 작업까지 자율적으로 처리한다.&nbsp;안랩은 단순 악성코드 탐지를 넘어선 AI 기반 통합 보안 플랫폼을 선보였다. 안랩의 ‘EDR(엔드포인트 탐지·대응)’을 중심으로 탐지 및 대응 시간을 획기적으로 줄이는 자동화 체계를 소개했다. 특히 XDR 플랫폼은 취약점으로 발생하는 사고를 막기 위해 블라인드 스팟을 제거하고, 엔드포인트부터 네트워크까지 통합된 가시성을 제공할 수 있다고 강조했다.&nbsp;&nbsp;<blockquote>제로 트러스트, 이론 넘어 구축의 시대</blockquote>&nbsp;<figure class="image"><img src="https://it.donga.com/media/__sized__/images/2026/3/19/d660b2ad8c574d11-thumbnail-1920x1080-70.jpg" alt="SECON &amp; eGISEC 2026에 참여한 SGA솔루션즈 부스 / 출처=IT동아"></figure>SECON &amp; eGISEC 2026에 참여한 SGA솔루션즈 부스 / 출처=IT동아&nbsp;‘절대 신뢰하지 말고, 항상 검증하라’는 제로 트러스트의 원칙은 이제 업계의 공통 철학이다. 이번 전시에서 통합 IT보안 기업 SGA솔루션즈는 미국 NIST 표준과 KISA 가이드라인을 충족하는 풀스택 솔루션 ‘SGA ZTA’를 선보이며 N2SF에 최적화된 전환 전략을 공유했다.&nbsp;모니터랩은 실전적인 제로 트러스트 구축 사례를 제시했다. N2SF에 맞게 재구성한 ZTNA(제로 트러스트 네트워크 접근)와 SSE(보안 서비스 엣지)를 중심으로, 사용자가 접속하는 순간에만 동적으로 보안 경계를 생성하는 기술을 소개했다.&nbsp;&nbsp;<blockquote>위협 인텔리전스(CTI) 기술의 진화</blockquote>&nbsp;<figure class="image"><img src="https://it.donga.com/media/__sized__/images/2026/3/19/83322df91b4c452f-thumbnail-1920x1080-70.jpg" alt="SECON &amp; eGISEC 2026 현장 / 출처=IT동아"></figure>SECON &amp; eGISEC 2026 현장 / 출처=IT동아&nbsp;S2W(에스투더블유)는 다크웹 등 보이지 않는 영역의 위협 정보를 수집하는 CTI 플랫폼 ‘퀘이사(QUAXAR)’를 소개했다. 디지털 리스크 보호(DRP), 데이터 유출 탐지, 공격 표면 관리(ASM)를 한 플랫폼에서 제공하는 것이 특징이다. 특히 기업이 인지하지 못한 외부 노출 자산까지 찾아내 위험도를 평가해준다.&nbsp;AI 보안 전문 기업 샌즈랩은 AI 기반 네트워크 위협 탐지·대응(NDR) 솔루션 ‘MNX’를 전시했다. MNX는 네트워크 상의 모든 트래픽을 AI 기반으로 수집 및 분석하고, 이상 징후를 탐지해 자동 대응한다. 기존 제품의 한계를 극복해 위협 대응에 필요한 다양한 가치와 기준을 제공하는 게 특징이다. 또한 AI 기반 사이버 위협 인텔리전스 서비스 ‘CTX’는 세계에서 발생하는 사이버 위협 정보를 AI 기반으로 실시간 수집·분석해 공격자 중심의 위협 인텔리전스를 제공한다.&nbsp;이 밖에 이스트시큐리티는 LLM(대규모 언어 모델) 기반의 보안 제품 개발 성과를 공유했으며, 로그프레소는 방대한 보안 로그를 수집·분석하는 통합 플랫폼 ‘XDR’을 선보였다. 특히 올해 전시에서는 각 기업이 부스 내에서 직접 기술 세미나를 개최해 참관객들의 뜨거운 호응을 이끌어냈다.&nbsp;<figure class="image"><img src="https://it.donga.com/media/__sized__/images/2026/3/19/5e2b27d409d7472a-thumbnail-1920x1080-70.jpg" alt="SECON &amp; eGISEC 2026에 참여한 디플리 부스 / 출처=IT동아"></figure>SECON &amp; eGISEC 2026에 참여한 디플리 부스 / 출처=IT동아&nbsp;물리 보안 시장에도 AI 기술이 깊숙이 확산됐다. 단순히 화면을 모니터링하는 수준을 넘어, 소리를 분석하거나 상황의 맥락을 이해하는 지능형 기술들이 대거 등장했다. 음향 AI 전문 기업 ‘디플리’는 ‘리슨 AI 세이프티’를 선보였다. 이는 화장실이나 탈의실 등 CCTV 설치가 어려운 사각지대에서 발생하는 비명, 구조 요청 등을 실시간으로 감지해 안전 사고에 대응한다.&nbsp;AI 경량화 기술 선두주자인 ‘노타’는 비전 언어 모델(VLM) 기반의 영상 관제 솔루션 ‘노타 비전 에이전트(NVA)’를 공개했다. 기존 AI 카메라가 단순 객체 인식에 그쳤다면, NVA는 복잡한 행동을 실시간으로 탐지하고 자연어 대화 인터페이스를 제공해 안전 관리의 효율성을 극대화한다.&nbsp;이번 전시를 공통 키워드는 AI, N2SF, 제로 트러스트로 압축된다. AI 시대로의 전환이 보안 업계의 피할 수 없는 숙제임을 다시 한번 확인시켜준 자리였다. 보안은 AI 시대의 비즈니스 신뢰를 지탱하는 핵심으로 거듭나고 있다. 과거에는 ‘어떤 보안 솔루션을 구축하느냐’가 중요했다면, 이제는 ‘현업에서 얼마나 실질적인 도움을 주느냐’를 따지는 시대로 접어들었다. 아울러 제로 트러스트는 N2SF 본격 도입과 맞물려 선택이 아닌 필수 전략으로 자리 잡았다.&nbsp;&nbsp;🔗 <a href="https://it.donga.com/108586/">https://it.donga.com/108586/</a>&nbsp;

AI 중심 보안 자율화 시대 엿보다…세계 보안 엑스포 2026

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<figure class="image image_resized" style="width:auto;"><img src="https://imgnews.pstatic.net/image/009/2026/03/25/0005656070_001_20260325174210235.jpg?type=w860" alt=""></figure>▶ She is &nbsp; &nbsp; &nbsp;한국과학기술원(KAIST)전자과 출신. 서울대학교 뇌인지과학 석사. 현재 공공데이터 전략위원회 민간위원. 서울대학교 병원에서 뇌파 처리 분석 기술을 연구하던 중 음향 분석 기술의 가능성을 발견하고 2017년 디플리를 창업했다. &nbsp;<hr> Q 창업 초기에 육아를 도와주는 AI 솔루션을 만드셨다가, 산업현장에서 사용하는 음향 AI 솔루션 ‘리슨AI’를 개발하셨는데요. B2C에서 B2B로 사업모델을 전환하게 된 계기는 무엇일까요? A B2C는 모델링 실력뿐만 아니라 마케팅, 가격 전략 등 복합적인 능력이 요구되는데, 공학 전공자 중심의 기술팀인 저희에게는 B2B 모델이 더 적합하다고 판단했습니다. 기업 고객은 품질 개선이나 불량률 감소 등 ROI(투자 대비 효율)를 정량적으로 측정할 수 있어 AI 솔루션 도입에 더 명확한 수요와 투자 여력이 있었습니다. &nbsp; Q 사업 방향을 전환했지만 적용되는 음향 AI 기술은 동일한가요? 디플리만의 기술경쟁력은 무엇인가요. A 울음소리, 문이 열리고 닫히는 소리, 기계가 돌아가는 소리 등 세상의 다양한 비정형 소리를 AI로 분석하는 거죠. 비전 AI 분야에는 오픈 소스 모델도 많지만 음향 AI 분야는 아직 미개척 분야라 자체 모델을 개발해야 합니다. 각 상황에 맞게 축적된 데이터도 희소성이 있습니다. 공장 기계음과 현장의 잡음을 구분하는 신호처리 기술을 보유하고 있죠. &nbsp; Q 창업 초기에 페이스북, 구글 등에서 주관하는 스타트업 프로그램에 참여해 음향 데이터를 공급하기도 하셨는데요. 글로벌 IT 기업들에서 디플리의 데이터 패키지를 선택한 결정적인 이유는 무엇인가요. A 보통 언어 데이터셋은 많은데 비언어적 데이터, 즉 음향 데이터는 굉장히 희소합니다. 저희가 직접 현장 소리를 수집하거나, 배우를 고용해 녹음하고 데이터셋을 구축했습니다. 다른 곳에서 찾기 힘든 양질의 데이터셋이고 언어장벽이 없기 때문에 해외에서 수요도 많습니다. 자체 데이터와 음향 분석, 딥러닝 기술이 경쟁력이 됩니다. &nbsp; Q 현장에서 음향 데이터를 수집하기 위해 어떤 노력을 하셨나요? A 디플리의 리슨AI는 두 가지 라인업을 가지고 있습니다. 하나는 공장에서 기계음이나 부품의 결합음을 포착해 기기관리, 불량품 검수에 사용하는 산업용(Industrial) 제품이 있습니다. 이를 위해서 직접 공장 40여곳을 방문해 사업을 소개하고 소리 데이터를 수집했어요. 다른 하나는 안전관제용(Safety) 제품인데요. 도시의 소음, 다양한 기상 환경 속에서 비명이나 도와달라는 소리를 정확하게 인식해야 해요. 이를 위해 배우를 고용해 스튜디오, 공중 화장실, 공원 등 다양한 환경에서 비명 소리를 직접 녹음하며 데이터를 구축하기도 했습니다. &nbsp; Q 보통 안전 관제 분야에서는 CCTV를 활용해서 사고, 화재 등을 찾는데 음향 분석을 추가하면 어떤 점이 좋은가요? A 공장에서 비전 AI로 불량 검사를 할 때에도, 시각 데이터로는 한계가 있습니다. 안전관제 분야에서도 화재, 사고, 폭력 사건 데이터뿐만 아니라 도움 요청이나 비명 소리를 감지할 수 있으면 상황을 더 정확하게 판단할 수 있습니다. &nbsp; Q 싱가포르 정부기관에서 디플리의 음향 AI 기술을 도입한 이유는 무엇인가요? A 전 세계 7개국에서 선발된 12개 기업 중, 디플리는 아시아에서 유일하게 선정된 스타트업입니다. 싱가포르 공공안전 시스템에 응급 상황 소리를 실시간 감지하는 ‘리슨AI 세이프티’를 적용할 예정입니다. 한국은 세계적으로 공공안전이 뛰어난 나라이고 비전 AI를 활용한 안전관제 시스템 보급률도 높은 편입니다. 다만 시각지능의 한계를 멀티모달로 보완하기 위해 음향을 이용한 관제 시스템을 전체 관제 시스템에 통합하려는 시도인 거죠. 싱가포르는 동남아 사업의 중심이며, 현지 유통 파트너사들과 협력하고 있습니다. &nbsp; Q 국내 지자체에 AI 관제 시스템에도 도입될 수 있겠군요. A 올해 국내 지자체 5곳에서 ‘리슨AI 세이프티’를 도입할 예정입니다. 기상환경, 소음, 환경에 관계없이 필요한 소리를 정확하게 인식하는 기술력이 핵심이죠. CCTV나 안전관제 솔루션 전문 기업들과 파트너십을 맺고 소프트웨어를 공급하고 있습니다. &nbsp; Q 올해 북미 시장 확장 계획은 어떻게 진행되고 있습니다. A 동남아 지역에서 ‘리슨AI 세이프티’를 중심으로 고객사를 확보하고 있고, 북미 법인을 설립해 제조기업들에 납품할 계획입니다. 소음이 심한 공장 환경에서도 부품 간 연결음인 체결음을 판별하는 솔루션으로 검사시간을 최대 60%까지 단축하고, 품질 불량률도 최대 75%까지 개선됩니다. 생산공정은 24시간 연속 모니터링하면서 불량 검출 정확도를 99%까지 높일 수 있습니다. &nbsp; Q 스타트업 창업가들은 초기 팀원 구성, 인력 운영 등에 어려움을 많이 겪었다고 합니다. 대표님이 시행착오를 겪으며 얻은 노하우를 후배 창업가들에게 공유해준다면 어떤 조언을 하시겠어요? A 음향 AI 기술 자체에 가능성을 보고 창업에 뛰어들었기 때문에 시장을 찾아가는 과정이 어려웠습니다. 어떤 소비자들이 우리 제품을 가치 있게 사용하고 기술이 파급력을 가질 수 있을지 알아가는 과정에서 시행착오를 겪었어요. 여러 산업현장의 어려움을 찾아간 덕분에 현장에서 사용하는 기기 예지보전, 청각 검사 솔루션과 안전관제 AI 솔루션으로 전환에 성공할 수 있었습니다. &nbsp; Q 디플리만의 기업 문화나 인재 영입 전략이 있을까요? A 우선 올해 글로벌 시장 확장 단계에 있기 때문에 정해진 매뉴얼 없이도 유연하게 대응하며, 책임감 있게 문제를 해결해 나갈 수 있는 주도적인 인재를 찾고 있습니다. 디플리가 축적한 데이터와 독자 기술로 차별화된 음향 AI 솔루션을 만들었기 때문에, 음향 AI라는 특수분야에 전공 지식이나 스스로 공부하고 관심을 가진 인재를 영입하고자 합니다. 사내문화로는 ‘다정함’을 강조합니다. 문제를 해결하는 과정에서 화를 내는 건 쉬운 선택이지만, 팀원끼리 서로 다정하게 대하는 것이 어려운 문제를 함께 풀어나가는 진짜 원동력이 된다고 믿습니다. &nbsp; Q 음향 AI 기술과 디플리의 장기적인 비전은 무엇인가요? A 장기적으로는 로봇이 현실 세계에서 작동할 때 반드시 필요한 ‘귀’ 역할을 담당하는 AI를 구현하는 것입니다. 청각 기술에는 언어를 이해하는 것 뿐만 아니라, 다양한 소리를 구분하고 분석하는 것도 중요하죠. 음향 AI는 아직 연구할 주제가 많은 미개척 분야라고 봅니다.&nbsp;&nbsp;🔗 <a href="https://n.news.naver.com/mnews/article/009/0005656070?sid=004"><span style="background-color:rgb(255,255,255);color:hsl(210, 75%, 60%);font-family:-apple-system, BlinkMacSystemFont, &quot;Helvetica Neue&quot;, &quot;Apple SD Gothic Neo&quot;, sans-serif;font-size:19px;">https://n.news.naver.com/mnews/article/009/0005656070?sid=004</a> &nbsp;

[Part 3 | INTERVIEW] 이수지 디플리 대표 | 언어 없는 소리에서 새로운 시장을 만들다

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<figure class="image"><img src="https://cdn.aitimes.com/news/photo/202603/207751_209878_214.jpg" alt="이수지 디플리 대표 (사진=디플리)"></figure>이수지 디플리 대표 (사진=디플리) 제조 현장은 AI와 로봇의 도입으로 어느 산업군보다 빠르게 자동화되지만 소리로 부품의 결함을 판단하는 영역은 여전히 인간의 '귀'에 의존하고 있다.&nbsp;이러한 산업계&nbsp;난제를 독자적인 음향 AI 기술로 풀어낸&nbsp;'머신 히어링' 분야 대표 디플리의 이수지 대표를 만났다.&nbsp;&nbsp;■ 비전 AI보다 까다로운 음향 AI, 제조 현장은 여전히 '인력' 중심&nbsp;소리를 통한 불량 판별은 기술적 난이도가 높아&nbsp;비전 AI보다 상대적으로&nbsp;진입 장벽이 높다는 설명이다.&nbsp;이수지 대표는 "포르쉐, BMW 같은 글로벌 기업들도 최근에야 연구소 단위에서 시도할 만큼 음향 AI는 이제 막 걸음마 단계"라며 "방대한 데이터와 실제 양산 라인에서의 적용 경험을 모두 갖춘 기업은 전 세계적으로도 극히 드물다"라고 말했다.&nbsp;그동안 제조 현장은 부품 불량을 확인하기 위해 막대한 비용을 들여 무향실을 구축하거나 전문 검사원이 필요했다. 이 때문에 막대한 시간과 인력 소모로&nbsp;생산성 저하의 주요 원인으로 지적됐다.&nbsp;이러한 고질적인 문제를 해결한 것이 디플리의 '리슨 AI 인더스트리얼(Listen AI Industrial)'이다. 자체 AI 음향 분석 모델을 기반으로 액추에이터, 모터, 기어 등 핵심 부품의 구동음과 체결음을 정밀 분석해 불량 여부를 즉각 판별한다.&nbsp;이 대표는 "외관상 멀쩡해 보일지라도 미세한 소리에 숨겨진 결함은 비전 AI가 잡아낼 수 없는 고유한 영역"이라며 개발 배경을 밝혔다.&nbsp;&nbsp;■ 자체 AI 음향 분석 모델로 최대 99.78%까지 정확도 구현&nbsp;디플리의 기술력은 크게 세가지다.&nbsp;&nbsp;가장 먼저 제조 특화 데이터셋 기반 자체 AI 음향 분석 모델이다. 특히 오픈소스에 의존하지 않고 수십만개의 현장 데이터를 딥러닝해 독자 모델을 구축했다.&nbsp;&nbsp;여기에 이상 감지(Anomaly Detection)와 디노이징 기술이 결합해&nbsp;AI가 정상 패턴을 벗어나는 비정상 신호를 탐지,&nbsp;주변 소음(노이즈)을 효과적으로 제거해 정확도를 높였다.&nbsp;이를 통해 주변 잡음 대비 특정 소리를 타겟하는&nbsp;신호대잡음비(SNR) 식별&nbsp;역량이 곧 기술력의 척도라고 강조했다.&nbsp;<figure class="image"><img src="https://cdn.aitimes.com/news/photo/202603/207751_209880_31.png" alt="AI 음향 분석 모델 구동 예시 (사진=디플리)"></figure>AI 음향 분석 모델 구동 예시 (사진=디플리) 리슨 AI 인더스트리얼은 제품당 최대 1초 이내에 판별을 마치며 검사 정확도는 99.78%에 달한다. 이를 통해 도입 기업은 운영 비용을 60% 이상 절감하며 실질적인 투자 대비 효율(ROI)을 거둘 수 있다는 설명이다.&nbsp;이 대표는 "공장 내부 소음은 평균&nbsp;100dB(데시벨)에 육박하는데, 그에 반해 부품 불량 신호는 100분의 1 수준인 1.77dB"이라며&nbsp;"리슨 AI 인더스트리얼은 미세한 차이까지 식별 가능한 독보적인 솔루션"이라고 소개했다.&nbsp;&nbsp;■ 별도 설비 구축 없이 턴키 도입 가능...스마트팩토리 앞당길 것&nbsp;디플리 솔루션의 또 다른 강점은 도입 편의성이다. 복잡한 설비 공사 없이 음향 센서와 디바이스 연동만으로 생산 라인에 즉각 설치가 가능하다. 기존 시스템과 유연하게 연동되며&nbsp;공정 변경이나 라인 확장 시에도 빠르게 대응할 수 있다는 설명이다.&nbsp;작동 방식도 직관적이다. 컨베이어 벨트 위 마이크 센서가 음향 데이터를&nbsp;수집하면&nbsp;전용 AI 서버가 이를 분석해 공장 관리 시스템(MES)이나 자동 제어 시스템(PLC)으로 결과를 전송한다. 관리자는 디스플레이를&nbsp;통해 24시간 모니터링이 가능해 무인화를 통한 스마트 팩토리 구현을 앞당길 수 있다고 덧붙였다.&nbsp;<figure class="image"><img src="https://cdn.aitimes.com/news/photo/202603/207751_209879_30.png" alt="리슨 AI 인더스트리얼 작동 방식 (사진=디플리)"></figure>리슨 AI 인더스트리얼 작동 방식 (사진=디플리) 이 대표는 "처음에는 특정 공정에만 시범 도입했던 고객사들이 실제 성능을 확인한 후 모터 부품부터 완성품 라인까지 전 공정으로 확대하는 경우가 많다"라며 "최근에는 국내를 넘어 해외에서도 도입 문의가 이어지고 있다"라고 말했다.&nbsp;현재 디플리는 효성전기, 코레일 등 대기업을 포함한&nbsp;국내 다수 제조 현장에 솔루션을 공급 중이며 미국, 태국 등 글로벌 시장에도 진출한 상황이다.&nbsp;이 대표는 "머신 히어링은 단순히 불량을 잡는 것을 넘어 제품 품질과 기업 신뢰도를 책임지는 피지컬 AI의 핵심 분야"라며 "글로벌 산업 현장에서 음향 분석의 표준을 세우는 전문 기업으로 도약하겠다"라고 밝혔다. 🔗 <a href="https://www.aitimes.com/news/articleView.html?idxno=207751">https://www.aitimes.com/news/articleView.html?idxno=207751</a>&nbsp;