[테크수다 기자 도안구 eyeball@techsuda.com] "AI가 사람처럼 그럴듯하게 말하지만 정작 쓸모 있는 답변은 없다."

김태수 모비젠 대표가 기업용 AI의 현주소를 진단하며 꺼낸 말은 'AI 슬롭(AI Slop)'이었다. 인간의 고민 없이 AI가 무분별하게 쏟아내는 검증되지 않은 쓰레기 정보가 소셜 미디어를 넘어 기업 AI 시스템 안에서도 똑같이 벌어지고 있다는 지적이다. 26년차 빅데이터 기업 모비젠이 이 문제의 해법으로 '다이나믹 온톨로지'를 들고나왔다.

▶ 핵심 키워드 요약

• 다이나믹 온톨로지: 모비젠이 7월 2일 공개한 '그래피오 2.0'은 데이터 변화에 온톨로지가 스스로 반응해 AI가 판단하고 실행까지 수행하는 다이나믹 온톨로지를 핵심 기술로 내세웠다.
• 4대 버티컬 전략: 모비젠은 국방·EPC·AIOps·공공 네 개 산업을 버티컬 AI 사업 분야로 선정하고, 올해 매출 400억 원 가운데 AI 부문에서 150억 원 이상을 달성하겠다는 목표를 제시했다.
• 26년의 피버팅 DNA: 하둡 등장 때 오픈소스와 경쟁 대신 결합을 택했던 모비젠은 생성형 AI 시대에도 파운데이션 모델 개발 대신 모델과 결합하는 온톨로지 기술에 투자하는 길을 선택했다.

데이터·AI 전문기업 모비젠(대표 김태수)은 7월 2일 서울 그랜드 인터컨티넨탈 서울 파르나스에서 '2026 모비젠 미디어데이'를 열고 다이나믹 온톨로지 기반 데이터·AI 앱 플랫폼 '그래피오(Graphio) 2.0'을 공개했다. 이날 행사에서 모비젠은 25년 이상 축적한 데이터 기술력을 발판 삼아 데이터·AI 전문기업으로 도약하겠다는 비전과 함께 국방, EPC(설계·조달·시공), AIOps, 공공 등 4대 버티컬 산업 전략을 제시했다.

그래피오 2.0이란 무엇인가

그래피오 2.0은 기업 내 흩어진 데이터를 하나의 업무 환경으로 연결하고, AI가 데이터를 이해하는 수준을 넘어 업무 맥락을 기반으로 판단하고 실행까지 수행하도록 지원하는 데이터·AI 앱 플랫폼이다. 제품명 그래피오는 '그래프 유어 날리지(Graph Your Knowledge)'에서 따왔다. IT와 AI 분야에서 그래프(graph)를 동사로 쓰면 관계를 연결하고 구조화한다는 뜻이 되는데, 모든 지식을 하나로 연결하겠다는 의미를 담았다.

핵심은 2025년 출시한 그래피오 1.0의 온톨로지 코어(Ontology Core)를 한 단계 발전시킨 다이나믹 온톨로지(Dynamic Ontology)다. 온톨로지는 AI에게 데이터를 어떻게 읽고 해석할지 사전에 가르쳐주는 지식 체계 기술이다. 김태수 대표는 이를 "머리 좋은 어린아이"에 비유했다. 사전 지식 없이 신문만 던져주고 오늘의 주가를 예측하라고 하면 어림짐작에 그치지만, 주식 관련 기사는 어떤 기사와 연결해 봐야 하는지 알려주면 훨씬 명확한 답을 내놓는다는 설명이다.

그래피오 1.0이 온톨로지로 지식 체계를 구축하는 '아는 것'에 집중했다면, 2.0은 구축한 지식 체계를 바탕으로 '행동하는 것'에 무게를 실었다. 업무 정책을 온톨로지로 정의해 두면 데이터에 변화가 생겼을 때 온톨로지가 이를 감지하고 워크플로우를 가동해 AI가 스스로 판단하고 실행한다. 은행 이상거래 탐지가 대표 사례다. 과거 룰 베이스 시스템은 데이터 모니터링과 조건 판단, 동작 실행을 사람이 일일이 코딩해야 해 커버리지가 좁았지만, 온톨로지 워크플로우는 AI의 추론 능력으로 정의하지 않은 상황까지 대응한다. 이 과정은 코드 작성 없이 GUI 기반 온톨로지 워크플로우 뷰어에서 설정만으로 구현할 수 있다.

정형·벡터·그래프 RAG를 온톨로지로 통합한 하이브리드 RAG

기술 측면에서 눈에 띄는 대목은 하이브리드 RAG다. 최근 RAG(검색 증강 생성)는 데이터베이스 같은 정형 데이터를 다루는 정형 RAG, 자연어 문서를 처리하는 벡터 RAG, 지식 간 관계와 업무 프로세스를 다루는 그래프 RAG로 세분화하며 발전하고 있다. 그래피오는 이 세 가지 RAG를 모두 구현하고 온톨로지로 통합했다. 질의가 들어오면 온톨로지가 어떤 맥락으로 검색할지 추론하고, 하나의 저장소에서 세 가지 검색 방법을 조율한다.

모비젠은 그래프 RAG를 온톨로지로 정의하는 일부 업체들과 접근법이 다르다는 점도 강조했다. 그래프 RAG는 데이터를 먼저 읽고 관계를 추출하지만, 온톨로지는 반대로 지식 체계를 먼저 구축한 뒤 데이터를 그 체계에 맞게 재구성한다. 그래프 RAG만 쓰면 데이터에 없는 답변은 못 하지만, 온톨로지를 쓰면 문서에 명시적으로 적혀 있지 않아도 관계를 따라 추론해 답할 수 있다는 것이다.

이성영 모비젠 연구센터 기획팀장은 그래피오 1.0 적용 성과와 관련해 기존 벡터·정형 데이터 기반 RAG 대비 정확도를 최대 10% 끌어올리는 것을 목표로 제공하고 있다고 밝혔다.

이 밖에 26년 빅데이터 처리 기술을 집약한 AI 레디 데이터 파이프라인, 비정형 문서를 파싱해 DB 저장에 그치지 않고 온톨로지에 매핑해 오브젝트를 자동 생성하는 온톨로지 기반 IDP(지능형 문서 처리) 기술도 플랫폼에 담았다.

국방 전장에서 법령 상담까지…4대 버티컬 실전 사례

이세영 모비젠 부사장(사업총괄본부·영업본부장)은 4대 버티컬 분야별 적용 사례를 시연과 함께 소개했다.

국방 분야에서는 유무인 복합체계(MUM-T) 과제 적용 사례를 공개했다. 위성 감시 체계가 적 관심 지역에서 미식별 객체를 탐지하면 AI가 정찰 옵션을 생성하고, UAV가 근접 감시 정찰을 수행한 뒤 시한성 긴급 표적으로 전환, AI가 제시한 교전 옵션을 운용자가 최종 승인해 작전을 종결하기까지 일련의 과정을 자동화했다. AI가 분석과 절차를 지원하고 지휘관은 최종 결심에 집중하는 구조다.

모비젠은 지난 5월 국방부와 정보통신기획평가원(IITP)이 추진하는 48억 원 규모 국방 ICT R&D 사업 '지능형 데이터 융합 및 가상화 기술개발'의 주관 연구기관으로 선정되는 등 2년간 3개의 국방 AI 핵심기술 과제에 참여하며 국방 데이터·AI 기술 축을 넓혀 왔다.

EPC 분야에서는 설계 사전조사 업무 자동화를 겨냥한다. 국내 엔지니어링 기업 도화엔지니어링과 사업을 준비하는 과정에서 지역 환경 조사, 지자체 법령 검토, 내부 유사 도면 참조 같은 사전조사가 설계 업무의 50% 이상을 차지한다는 사실을 확인했다. 시연에서는 고압가스 배관 설계에 필요한 23개 기준 문서를 23개 오브젝트 타입과 34개 링크 타입으로 이어진 하나의 온톨로지로 통합하고, 엔지니어가 자연어로 질문하면 관련 기준을 구조화해 답변하는 과정을 보여줬다. 모든 답변은 어느 문서 몇 페이지에서 나왔는지 원문 근거로 추적된다. 이 사례는 조선 분야와 한국가스공사, 한국수력원자력 적용을 준비 중이다.

AIOps는 모비젠 자체 온프레미스 데이터센터가 실험장이다. 판교 본사 데이터센터는 물리 서버 142대, 논리 서버 180여 대, GPU 서버 6대 규모로, 5명의 인프라 담당 팀이 운영한다. 장애를 실시간 감지해 담당자에게 알리고, AI가 원인과 영향 범위를 분석하고, 과거 유사 사례에서 검증된 해결 방법을 찾아 터미널 연동으로 조치를 실행하는 전 과정을 시연했다. 모비젠은 이 운영 업무의 100% 자동화를 1차 목표로 세웠고, 최근 수요가 폭증하는 GPU 자원의 회수·재분배 자동화도 추진한다.

공공 분야에서는 법제처 세계법제정보 서비스와 한국환경공단 무공해차 민원 상담 사례를 들었다. 법제처는 그동안 법령 전문가 20여 명이 상주하며 번역 서비스를 제공했지만 인력 한계로 주요 국가에 국한했고 법령 개정을 실시간으로 따라가기 어려웠다. 그래피오는 58개국 법령과 13개 언어, 최신 개정 정보를 검색해 근거를 제시하고 국가별 법령 비교와 번역, 규제 대응을 지원한다. 이 서비스는 하반기 대국민 오픈을 준비하고 있다. 한국환경공단 사례에서는 17개 지자체별로 천차만별인 무공해차 보조금 정책과 700여 건의 지침을 학습해 보조금 계산과 맞춤형 정책 안내, 민원 응대를 자동화했다.

"온톨로지 사업의 최대 병목은 도메인 전문가"…팔란티어 대비론에 대한 답

질의응답에서는 온톨로지 사업의 실체를 묻는 질문이 이어졌다. 국내에서 온톨로지 기반을 표방하는 소프트웨어 업체가 늘어나는 가운데, 결국 도메인 전문가가 투입돼야 하는 노동집약적 프로젝트라는 지적에 김태수 대표는 정면으로 인정했다.

김태수 모비젠 대표는 "온톨로지를 적용하려면 각 도메인의 전문가가 반드시 필요하고, 그 전문가가 온톨로지 지식까지 갖춰야 한다. 이 부분이 지금 이 사업에서 가장 큰 병목 중 하나"라고 말했다. AI의 도움을 받아 초안을 만들더라도 결국 사람이 핸들링해야 한다는 것이다. 모비젠이 버티컬 분야를 네 개로 좁힌 이유도 여기에 있다. 이동통신처럼 잘 아는 분야는 이미 인력을 확보했고, 국방 같은 신규 분야는 내부 빅데이터 분석 인력을 전환하며 키우고 있으며, 모르는 도메인은 전문 기업과 협업한다는 전략이다.

'한국의 팔란티어'를 자처하는 업체가 많다는 지적에 대해서도 김 대표는 담담했다. 하둡 시절 3년간 100억 원 이상을 들여 개발한 분산 DBMS가 설립 6개월 된 직원 10명짜리 회사의 오픈소스와 BMT(벤치마크 테스트)를 하는 상황을 겪은 그는, 특정 기술을 우리만 할 수 있다고 기대하기는 어렵다고 봤다. 대신 온톨로지를 얼마나 실용적으로 적용할 수 있느냐가 승부처이며, 세 가지 RAG를 온톨로지로 묶은 하이브리드 방식도 팔란티어 모델을 연구해 실용 적용 관점에서 개발한 결과물이라고 설명했다.

26년 만에 바꾼 비전…하둡 쇼크의 교훈

이번 AI 전환 선언에는 모비젠의 26년 생존사가 겹쳐 있다. 2000년 3월 이동통신 품질 데이터 관제 솔루션 회사로 출발한 모비젠은 자체 개발한 분산 DBMS로 고가 외산 솔루션을 대체하며 성장했다. SK텔레콤에서 1일 1천억 건, 스토리지 3페타바이트(PB) 규모 데이터를 처리했고, LG유플러스에 70식을 납품하며 1.5PB 데이터를 다뤘다. 일본 2위 이동통신사 KDDI 등 누적 250식 이상의 납품 실적도 쌓았다.

전환점은 2010년 하둡의 등장이었다. 글로벌 기업들이 오픈소스를 쏟아내면서 10년 노하우를 가진 모비젠이 신생 회사와 경쟁하는 처지가 됐다. 모비젠은 이때 이동통신 관제 회사로 남는 대신 빅데이터 회사로 피버팅하고, 오픈소스와 경쟁하는 대신 자사 솔루션에 결합하는 길을 택했다. 김 대표는 "그 선택이 없었다면 지금도 매출 100억 원 규모 회사에 머물렀을 것"이라고 회고했다.

2022년 오픈AI가 GPT를 발표했을 때도 같은 판단 구조가 작동했다. 독자 생성형 AI 모델을 개발하자는 내부 의견이 많았지만, 모비젠은 하둡 시절 경험을 떠올리며 파운데이션 모델 개발 대신 모델과 결합하는 기술에 투자하기로 결정했다. 그렇게 선정한 기술이 온톨로지였고, 2025년 그래피오 1.0에 이어 이번 2.0 출시로 이어졌다. 모비젠은 올해 초 '모든 데이터를 연결하고 AI로 가치를 재창출한다'는 새 비전을 26년 만에 선포하고, AI 중심 조직 개편과 함께 전체 인력의 80%를 차지하는 연구개발 인력을 AI 기술 인력으로 전환하고 있다.

기존 사업도 AI 중심으로 재편한다. 이동통신망 패킷 분석 장비 '프로브'가 대표적이다. 과거에는 장비를 품질 분석용으로 팔았지만, 앞으로는 프로브 데이터를 온톨로지로 학습시켜 3GPP 통신 규격에 맞춰 장애 근본 원인을 자동 분석하는 AI 모델을 판매하고, 장비는 그 모델을 뒷받침하는 하부 구조로 두는 방식이다.

매출 400억 목표, IPO는 중복상장 가이드라인 대기

모비젠은 지난해 매출 317억 원, 영업이익 28억 원을 기록했다. 매출 구성은 통신 관제 약 100억 원, 빅데이터 약 120억 원, AI 약 80억 원이다. 올해는 매출 400억 원을 목표로 세웠고, 이 가운데 AI 부문을 최소 150억 원 이상으로 잡았다. 국방 분야에서는 주관 기관으로 약 50억 원 규모, 참여 기관으로 20억 원 규모의 국책과제를 수행 중이며, 초거대 AI 등 분야에서 추가 과제도 준비하고 있다.

배포 환경은 전면 컨테이너 기반이다. 쿠버네티스 위에 구성하거나 도커 기반으로 폐쇄망, 온프레미스, 클라우드를 가리지 않고 설치할 수 있다. LLM은 외부 공개 모델, 오픈소스, 프라이빗 모델을 가리지 않고 투명하게 연결하며, 대규모 구축 고객에는 모비젠이 총판을 맡고 있는 SK텔레콤 에이닷엑스(A.X) LLM을, 소규모 고객에는 자체 보유 오픈소스 LLM을 추천한다. 3년째 운영 중인 IoT 데이터 분석 SaaS '링크AI데이터'에도 그래피오를 얹어 자연어 분석 리포트 서비스를 개발했으며, 120년 역사의 일본 잔디깎기 기업 바로네스의 무인 잔디깎기 관제 서비스에 하반기 적용할 예정이다.

관심을 모은 IPO에 대해 김 대표는 모회사인 코스닥 상장사 슈어소프트테크 체제에서 지난해 말 주관사를 선정하고 절차를 진행하던 중 중복상장 이슈로 일정이 멈춰 있다고 밝혔다. 당초 올해 말 기술성 평가를 받고 2027년 초 상장하는 목표였지만, 현재는 금융당국의 중복상장 가이드라인 발표를 기다리며 주관사와 전략을 협의하고 있다. 금융위원회와 한국거래소는 자회사 중복상장을 원칙적으로 금지하고 예외적으로만 허용하는 가이드라인을 이르면 7월 시행할 계획이었으나 이해관계자 간 이견으로 발표가 지연되고 있다.

클로드·커서로 개발 10배…GPU 가격 폭등은 업계 공통 고민

모비젠은 2027년 상반기에 그래피오 3.0을 출시할 계획이라고 밝혔다. 빠른 로드맵의 배경으로는 AI 네이티브 개발 문화를 꼽았다. 모비젠 개발팀은 클로드(Claude)와 커서(Cursor)를 주력 개발 도구로 쓴다. 여러 명이 아키텍처를 협업하는 방식에서는 기존 대비 약 3배, 한 사람이 MSA(마이크로서비스 아키텍처) 단위 하나를 맡아 개발하는 방식에서는 10배 이상 속도가 난다는 것이 개발팀장의 체감이다. 오늘 설명한 기능이 다음 날 만들어져 있을 정도라고 한다. 다만 이 코드는 PoC 수준으로, 상용 반영 전에는 코드와 아키텍처를 사람이 검토한다.

김태수 대표는 채용 기준도 바뀌었다고 소개했다. 여전히 개발 실력이 뛰어난 사람을 선호하지만, 코딩 지식이 부족해도 AI를 활용해 결과물을 만들어내는 사람을 별도 트랙으로 채용하기 시작했다는 것이다.

한편 GPU 등 하드웨어 가격 폭등이 공공·국방 프로젝트의 소프트웨어 예산을 잠식하는 문제도 도마에 올랐다. 이서구 모비젠 공공영업 담당 이사는 "2025년에 기획한 공공 사업에서 소프트웨어 예산 비중을 60~70%로 잡았는데 결과적으로 하드웨어가 60%로 뒤집혔다"며 "과업을 줄여 달라고 요구하고 있는 실정이고, 문제가 심각하다"고 토로했다. 하드웨어 가격 급등분을 소프트웨어 예산 축소로 메우는 관행이 소프트웨어 업계 전반의 현안으로 떠오른 만큼, 예산 설계 변경 등 제도적 보완이 필요하다는 호소다.

2027년 상반기 출시 예정인 그래피오 3.0은 서로 다른 조직 간 온톨로지를 연결하는 '연합 온톨로지'가 핵심이다. A은행에서 감지한 이상거래 자금이 B은행 계좌로 이동하는 보이스피싱 대응이나, 여러 부대·기관의 상황 정보를 실시간으로 합쳐야 하는 전장 인지처럼, 보안 때문에 데이터를 직접 공유하기 어려운 조직들이 온톨로지 레벨에서만 지식을 동기화하는 방식이다. AI 에이전트가 조직의 경계를 넘어 협력하는 시대의 공통 지식 구조를 만들겠다는 구상이다. 26년간 두 번의 기술 격변을 피버팅으로 넘어온 모비젠이 세 번째 격변인 AI 시대에도 '경쟁 대신 결합'이라는 자신만의 생존 공식을 증명할 수 있을지 주목된다.

그래피오 버전별 진화 로드맵

팩트 시트

모비젠, 이런 점이 궁금하셨나요? (FAQ)

Q1. 온톨로지와 그래프 RAG, 뭐가 다른가…"데이터에 없는 답도 추론한다"

그래프 RAG는 데이터를 먼저 읽고 그로부터 관계를 추출한다. 반면 온톨로지는 지식 체계를 먼저 구축한 뒤 데이터를 그 체계에 맞게 재구성한다. 그래프 RAG만 쓰면 데이터에 명시된 범위 안에서만 답할 수 있지만, 온톨로지는 문서에 적혀 있지 않은 내용도 관계를 따라 추론해 답변할 수 있다. 그래피오는 정형·벡터·그래프 세 가지 RAG를 온톨로지로 통합한 하이브리드 RAG로 기존 RAG 대비 정확도를 최대 10% 높이는 것을 목표로 한다.

Q2. 다이나믹 온톨로지는 기존 룰 베이스 시스템과 무엇이 다른가…"코딩 대신 추론으로 움직인다"

과거 전문가 시스템은 데이터 모니터링, 조건 판단, 동작 실행을 사람이 전부 코딩해 커버리지가 좁았다. 다이나믹 온톨로지는 업무 정책을 온톨로지로 정의하면 AI가 추론 능력으로 데이터 변화를 감지하고 스스로 판단해 실행한다. 사람이 코딩한 대로만 움직이는 것이 아니라 정의하지 않은 상황에도 대응할 수 있다는 점이 결정적 차이다.

Q3. 모비젠은 왜 자체 AI 모델을 만들지 않았나…"하둡 쇼크가 남긴 교훈"

2010년 하둡 등장 당시 모비젠은 3년간 100억 원 이상 투자한 분산 DBMS가 오픈소스에 밀리는 경험을 했다. 이때 오픈소스와 경쟁하는 대신 결합하는 전략으로 살아남았다. 2022년 GPT 등장 때도 같은 판단으로 파운데이션 모델 개발 대신 모델과 결합하는 온톨로지 기술에 투자했다. 빅테크와 정면 경쟁하지 않고 그 위에서 가치를 더하는 것이 중소·중견 기업의 생존 공식이라는 것이 김태수 대표의 지론이다.

Q4. 온톨로지 프로젝트, 결국 사람이 다 만들어야 하나…"도메인 전문가가 최대 병목"

맞다. 김태수 대표도 온톨로지 구성은 해당 도메인 전문가가 할 수밖에 없으며, 이것이 사업의 가장 큰 병목이라고 인정했다. AI가 초안 생성을 돕지만 최종 핸들링은 전문가의 몫이다. 모비젠이 버티컬을 4개 분야로 좁힌 이유도 그 분야에 한해 내부 전문 인력을 직접 키우겠다는 판단에서다. 잘 모르는 도메인은 전문 기업과 협업한다.

Q5. 모비젠 IPO는 언제 이뤄지나…"중복상장 가이드라인이 변수"

모비젠은 코스닥 상장사 슈어소프트테크의 자회사로, 지난해 말 주관사를 선정하고 올해 말 기술성 평가, 내년 초 상장을 목표로 했다. 하지만 금융당국이 자회사 중복상장을 원칙 금지하고 예외적으로만 허용하는 가이드라인을 준비하면서 절차가 멈췄다. 가이드라인은 이르면 7월 시행 예정이었으나 발표가 지연되고 있어, 모비젠은 가이드라인 확정 후 상장 전략을 다시 세울 계획이다.

[Seoul = Techsuda eyeball@techsuda.com]