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T전화와 AI의 만남…SKT AI기능 강화한 ‘에이닷 전화’ 서비스

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Monday, October 14, 2024, 09:10:44

T전화에 AI 기능 추가한 ‘에이닷 전화’ 선보여
AI 비서가 전화에 최적화된 정보 추천, 전화 통화의 프로세스 관리
실시간 AI 스팸·피싱 탐지, AI 업체 정보 제공

 

인더뉴스 이종현 기자ㅣSK텔레콤[017670]은 대표 통화 플랫폼 ‘T전화’에 AI(인공지능) 전화 기능을 강화해 ‘에이닷 전화’로 서비스 명칭과 아이콘 등 브랜드를 변경한다고 14일 밝혔습니다.

 

새로 탄생한 에이닷 전화는 AI 비서가 전화에 최적화된 정보를 추천하고, 스팸 및 피싱을 탐지하거나 통화에서 언급된 일정을 상기시키는 등 전화 통화의 전·중·후를 관리해주는 AI 개인 비서 서비스 경험을 제공합니다.

 

AI 예측 기능을 통해 어디서 온 전화인지 미리 알려주고, 대화 팁으로 다음에 무슨 말을 하면 좋을지를 제안합니다. 대화 현황을 통해서는 최근 상대방과의 대화 내용을 정리해 보여줌으로써 보다 원활한 대화를 돕게 됩니다.

 

신고되지 않은 최신 스팸 및 보이스피싱 의심번호도 AI가 실시간으로 탐지해 알려주고 차단해 주는 스팸/피싱 탐지 기능을 갖췄습니다. 또한 통화 데이터가 축적된 업체의 특성을 분석해 통화 연결이 잘되는 시간을 제안해주며, 업체별 특성에 맞는 태그·인기 순위·고객 분포 등의 정보를 제공하는 AI 업체 정보 기능도 추가됐습니다.

 

특히 에이닷 탭에서는 통화할 상대방을 추천해주고, 요약된 통화의 주요 내용과 일정을 상기시켜 주는 등 상황에 맞는 AI 기능들을 추천해 실제 비서와 같은 역할을 수행합니다. 통화 녹음은 물론 녹음된 통화 내용을 텍스트로 변환하고 AI가 핵심 내용을 정리해주는 통화요약 기능도 제공합니다. 통화 녹음 기능은 무제한이나, 통화요약 기능은 매월 30건을 기본 제공하며, 추가적인 통화요약 횟수를 이용할 수 있는 프로모션 혜택을 일정 기간 제공할 예정입니다.

 

에이닷 앱에서만 제공하던 통역콜 기능도 에이닷 전화에 추가돼 통화 참여자가 말을 하면 실시간 동시통역으로 상대 언어로 번역한 문장이 송출됩니다. 지원하는 언어는 한국어, 영어, 일본어, 중국어입니다.

 

안드로이드폰에서는 에이닷 전화 앱에서 AI 기능을 제공함에 따라 일반 음성통화(HD Voice)의 높은 통화 품질과 함께 향상된 AI 기능을 경험할 수 있고 아이폰에서는 에이닷 전화 앱을 실행하면 에이닷 앱을 통해서 AI 기능을 이용할 수 있습니다.

 

SKT 조현덕 AI 커뮤니케이션 담당은 “AI전화를 선도한 에이닷이 안정적인 통화 품질의 T전화에 AI 기능을 더함으로써 전화를 좀 더 편하게 이용할 수 있는 환경을 제공하고자 한다”며 “전화 본연의 경쟁력을 AI로 강화하고 통신 서비스에서 전화 통화 전·중·후를 관리해주는 AI 개인비서 서비스 경험을 전개하겠다”고 말했습니다.

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이종현 기자 flopig2001@inthenews.co.kr

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[격변의 반도체시장]②시장 구도 변화는 어디에서 오는가?

[격변의 반도체시장]②시장 구도 변화는 어디에서 오는가?

2024.10.30 13:00:00

인더뉴스 이종현·김홍식 기자ㅣ'메모리 반도체 VS 비(Non)메모리 반도체'에서 ‘AI 반도체 VS 비AI 반도체’ 시대로. 격변하는 최근 반도체 시장 변화를 두고 전하는 전문가들의 진단입니다. 어디서부터 이런 변화가 시작됐을까요? 왜 엔비디아·TSMC·SK하이닉스는 사장 최고 실적을, 인텔·ASML·삼성전자는 최악의 실적을 보이는 걸까요? 표준화와 미세공정 →맞춤형과 패키징 시대로 변혁 2000년대 초반에 등장한 12인치(300㎜) 웨이퍼는 약 25년이 된 현재에도 주력 제품입니다. 1980년대 본격 개화한 8인치(200㎜) 웨이퍼가 20년가량 주력이었던 점을 감안하면 12인치 이상의 차세대 제품이 등장할 시기이기지만 현재 논의조차 이뤄지지 않고 있습니다. 웨이퍼의 크기는 단위 면적당 생산량을 결정합니다. 동일한 리소그래피(lithography, 미세공정 기술) 적용을 기준으로 웨이퍼의 크기가 클수록 단위 면적당 생산량은 당연히 늘어나게 됩니다. 업체별 생산량과 수율에 결정적인 역할을 하는 것이 반도체 회로설계의 패턴형성을 위한 미세회로 공정 기술, 리소그래피입니다. 여기에 가장 특화된 기업이 인텔이었습니다. 인텔은 세계 최고 수준의 반도체 설계와 리소그래피 기술로 시장을 장악했다고 해도 과언이 아닙니다. 2000년대 초 0.12㎛(마이크론, 10⁻⁶m )의 미세회로 공정으로 12인치 웨어퍼 시대를 열었습니다. 현재는 나노(10⁻⁹m)의 시대이지만 12인치 웨이퍼는 그대로 유지되고 있습니다. 웨이퍼의 세대교체를 위해서는 전공정 장비의 전면 교체가 필수입니다. 대규모 투자를 필요로 하는데 반도체 업계는 이를 감당할 상황이 아닙니다. 더 미세한 공정 기술을 도입해 칩의 생산량과 수율을 높이는 게 반도체 업체 기술력을 좌우했던 시기입니다. 웨이퍼 크기의 변화 없이 현재의 미세공정 기술만으로는 고속의 대용량을 요구하는 AI 반도체 시장에 대응하기 어렵다는 것이 전문가들의 진단입니다. 세계 최대 미세공정 장비 업체인 ASML의 실적 악화가 이를 대변합니다. 또 다른 하나는 표준화에 대한 논란입니다. 50년을 지탱해 온 인텔 아키텍처는 메모리 반도체의 스펙까지 결정했습니다. CPU와 메모리 반도체, 주변기기 간의 신호를 각 처리 장치로 전송하는 경로인 데이터 입출력(I/O) 버스(BUS) 규격을 인텔 주도로 결정했습니다. CPU의 스펙이 결정되면 메모리반도체가 그 뒤를 이어 표준화가 이뤄졌습니다. 현재 표준화 메모리반도체인 DDR SD램 역시 인텔 아키텍처 기반 하에 2000년대 초반부터 주력으로 부상했습니다. 이러한 표준화에 기반한 반도체 시장이 AI 시대 도래와 함께 급격한 변화를 맞게 됩니다. 수요 시장에서 변화가 가장 큰 요인입니다. PC·서버·모바일 등 반도체 3대 수요처는 여전하지만 상당한 변화가 시작됐습니다. 모바일에서 설계 전문업체인 영국 ARM의 'Strong ARM'의 강세와 애플의 등장은 반도체 시장의 1차 지각변동이었습니다. AI가 불러온 대변화…DC와 클라우드 시대 본격적인 반도체 대변혁은 AI(인공지능) 등장에 따른 데이터센터(DC)와 클라우드 시장입니다. 이 시장에 엔비디아와 HBM(고대역메모리)이 주력으로 급부상합니다. 대용량, 고속의 데이터 처리를 요구하는 AI는 표준화를 요구하지 않습니다. 오히려 자신만의 특화된 구조와 설계에 맞는 '맞춤형'을 요구합니다. AI를 주도하는 빅테크 업체들은 자신만의 특화된 데이터센터 구축을 원합니다. 경쟁사에 자신들의 표준 기술을 따르라고 요구하지 않습니다. 자사만의 고유한 DC를 구축하고 플랫폼은 오픈형을 추구합니다. 최근의 주력 메모리반도체인 HBM도 마찬가지입니다. HBM을 구성하는 메모리반도체는 DDR SD램과 같은 범용 제품이 아닙니다. 엔비디아가 요구하는 스펙을 충족하는 메모리반도체이지, 전 세계 모든 메모리반도체 업체들이 표준에 맞춰 생산하는 제품이 아닙니다. 엔비디아는 세계표준을 제시하지 않습니다. 엔비디아 제품을 사용하는 빅테크, AI 업체 역시 마찬가지입니다. 자신이 원하는 성능만 나오게 해달라 합니다. TSMC, SK하이닉스는 그 요구를 가장 잘 충족시키는 파트너로 부상하고 이들이 현재의 시장을 주도하고 있습니다. AI의 등장은 메모리반도체 용량 확대 방법에도 근본적인 변화를 불러왔습니다. 고속의 대용량 메모리는 반도체 업체의 영원한 과제입니다. 이를 미세회로 공정과 웨이퍼 자체의 적층 기술로 극복해 왔습니다. AI의 등장은 웨이퍼 단위의 기술만으로 엄청난 양의 데이터 처리에 대응하는 데 한계에 도달함을 알렸습니다. 대안으로 등장하는 것이 반도체 후공정 기술인 패키징입니다. 패키징은 단순화하면 웨이퍼에서 생산된 반도체 소자의 집합체인 모듈의 연결 기술입니다. 패키징은 전공정에 비해 기술적으로 크게 어렵지 않다는 평가를 받아 왔으나 HBM은 이런 통념을 깨고 있습니다. HBM은 자동차와 비교하면 두 개의 엔진을 다는 것입니다. 자동차의 성능 향상에는 엔진의 출력 향상과 배기량 확대가 중요 요소입니다. 메모리업체들은 그동안 한 개의 반도체 모듈로, 즉 한 개의 엔진으로 이를 극복해왔는데 HBM은 두 개 이상의 엔진을 달게 되는 것입니다. 패키징이 반도체 시장에서 핵심으로 떠오르고 있는 이유입니다. 이강욱 SK하이닉스 패키징 개발 담당 부사장은 지난 24일 반도체대전(SEDEX 2024)에서 "HBM 비즈니스의 전환점은 패키징이고 반도체 후공정 패키징이 혁신의 최전선"이라며 "여러 가지 새로운 쌓는(stack) 기술을 개발하고 있다"고 밝힌 바 있습니다. 그는 또 "기존에는 반도체가 디자인, 팹 소자, 패키징 등 기술의 덧셈이었다면 지금은 곱셈으로 바뀌었다"며 "패키징 기술이 없으면 비즈니스 기회를 얻을 수 없다"고 말했습니다. 그렇다면 SK하이닉스는 어떻게 맞춤형과 패키징 시대를 대비하고 HBM 시장을 주도하게 됐을까요? [격변의 반도체시장]① 절대 호황도 절대 불황도 없다


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