경제인투데이 류현민 기자 | 서울 강남을 기반으로 약 25년간 웨딩 촬영을 진행해 온 로이스튜디오(ROI STUDIO)가 국내 웨딩 촬영 스튜디오 최초로 도쿄메트로 오모테산도역에 브랜드 광고를 게재했다. 이번 광고는 일본의 유명 온라인 미디어 플랫폼 운영사와의 협업으로 진행됐다. 광고는 2026년 8월 10일부터 16일까지 진행된다. 국내 웨딩 촬영 스튜디오가 도쿄 주요 역사에 브랜드 광고를 게재한 것은 이번이 처음이다. 이번 광고는 로이스튜디오가 광고 지면을 직접 구매한 방식이 아니라, 일본 현지 온라인 미디어 플랫폼 운영사가 먼저 협업을 제안하면서 성사됐다. 로이스튜디오 측은 해당 운영사가 로이스튜디오의 해외 로케이션 촬영 경험과 외국인 고객 대응 역량을 검토한 뒤 협업을 제안했다고 설명했다. 이번 광고를 일본 현지 고객에게 로이스튜디오의 웨딩 촬영 콘셉트와 K-웨딩 서비스를 소개하는 계기로 활용한다는 계획이다. 도쿄메트로 공식 자료에 따르면 오모테산도역의 2025년도 하루 평균 승하차 인원은 17만8,572명이다. 긴자선·지요다선·한조몬선이 지나는 환승역으로, 도쿄메트로 130개 역 가운데 승하차 인원 1
경제인투데이 류현민 기자 | 법무법인(유) 화우 국제조세전략센터(센터장 류성현 파트너 변호사)와 글로벌 모빌리티 전문기업 크라운월드와이드코리아(지사장 Jackie Son,손제희)는 8월 7일 외국인투자 유치 환경에 관한 정보 교류 및 공동 연구를 위한 업무협약(MOU)을 체결했다. 이번 협약은 외국기업의 한국 진출 과정에서 '법률·세무 환경'과 '임직원 정착 인프라'라는 서로 다른 전문 분야 간에 지식과 시장 정보를 교류하고, 이를 바탕으로 각사가 자체적으로 제공하는 서비스의 품질을 높이겠다는 취지로 마련됐다. ◆ 법무법인(유) 화우 — 법률·조세 분야 자문 법무법인(유) 화우는 국내 최대 종합 로펌 중 하나로, 기업조세·국제조세 분야에서 독보적인 전문성을 보유하고 있다. 화우 국제조세전략센터는 외국인투자기업(FIE) 설립, 사업자등록, 국내 고정사업장(PE) 관련 조세 자문, 파견 임직원의 한국 세무 이슈 검토, Payroll Service 제공 등 외국기업의 한국 진출 초기 단계에서 발생하는 법률·세무 사안에 대한 자문을 제공하고 있다. 국세청 출신으로 국제조세전략센터장을 맡고 있는 류성현 파트
경제인투데이 류현민 기자 | 해외 판매에 대한 관심이 지속되는 가운데, 판매자 전용 역직구·해외판매 자동화 플랫폼 DirectSupply(디에스샵, dsshop.net)가 자사 서비스 구조를 공개했다. DirectSupply는 상품 선정부터 해외 오픈마켓 판매, 배송, 정산까지를 하나의 플랫폼에서 처리할 수 있도록 설계된 서비스다. 초기에 큰 비용을 들이지 않는 소자본창업이나 재택근무 형태의 부업을 찾는 초보 셀러들의 부담을 줄이는 데 초점을 맞추고 있다. 기존 방식처럼 판매자가 직접 공급처를 찾고 최소 주문 수량을 협상하며 국제 물류를 관리할 필요가 없는 것이 특징이다. 플랫폼의 핵심 기능은 AI 기반 상품 추천과 글로벌 물류 자동화다. 판매자가 목표 매출과 마진, 카테고리 등을 설정하면 시스템이 검증된 상품을 추천한다. 소싱을 직접 하지 않아도 운영을 시작할 수 있는 구조다. 물류의 경우 북미, 유럽, 동아시아, 중남미, 동남아, 오세아니아 등 6개 지역 현지 창고 네트워크를 활용해 배송부터 구매확정, 정산까지 자동화 흐름을 제공한다. 운영 프로세스는 입점 신청과 온보딩, 목표 설정
경제인투데이 류현민 기자 | VMS코리아가 베트남 지식재산청(Intellectual Property Office of Vietnam)으로부터 '차량용 암호화폐 채굴 시스템(Cryptocurrency Mining System for Vehicle)' 특허등록증(특허번호 VN 1-0059669)을 발급받았다고 밝혔다. 베트남 특허청은 지난 7월 7일자 결정(결정번호 99905/QD-SHTT.IP)으로 이 발명에 대한 특허를 부여했다. 출원번호는 1-2023-08568, 공식 출원일은 2022년 1월 28일이며, 특허권자 겸 발명자는 주식회사 브이엠에스코리아 대표이사 박가람(PARK, Ga-Ram)이다. 특허 존속기간은 등록일로부터 출원일 기준 20년이며, 매년 연차료를 납부하는 조건이다. 이 특허는 한국 특허(우선권 주장번호 10-2021-0146800, 10-2021-0179251)를 기초로 2022년 1월 PCT 국제출원(PCT/KR2022/001578)을 거쳐, 2023년 5월 국제공개(WO 2023/075036)된 뒤 같은 해 11월 베트남에 국내단계 진입한 발명이다. 국제특허분류(IPC)는 G06Q 20/
경제인투데이 류현민 기자 | 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 자
경제인투데이 류현민 기자 | 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
경제인투데이 류현민 기자 | 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
경제인투데이 류현민 기자 | 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
경제인투데이 류현민 기자 | 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 AgentOp
경제인투데이 류현민 기자 | 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
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