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검색창 넘어 '생활 플랫폼'으로…네이버가 '실시간 정보'에 집착하는 이유
[이코노믹데일리] 네이버(대표 최수연)가 2026년 설 연휴를 맞아 단순 검색 기능을 넘어선 '실시간 생활 밀착형 정보' 서비스로 트래픽 방어에 나섰다. 귀성길 교통 상황부터 공항 출국장 대기 시간, 연휴 기간 운영 병원 정보까지 총망라하며 포털의 본질인 '정보의 관문' 역할을 강화한다는 전략이다. 13일 네이버에 따르면 이번 설 연휴 기간 검색창에 '설날'을 입력하면 차례 지내는 법, 새해 인사말 등 기본 정보부터 교통, 의료 등 필수 생활 정보까지 원스톱으로 확인할 수 있다. 특히 주목할 점은 데이터의 '실시간성'과 '커버리지 확대'다. 가장 눈에 띄는 변화는 공항 관련 정보의 고도화다. 네이버는 이번 연휴부터 인천국제공항 제2여객터미널까지 실시간 대기 정보 서비스를 확대했다. 검색창에 '인천공항 출국장 대기시간'이나 '김포공항 탑승 소요시간'을 입력하면, 출국장별 현재 대기 인원과 예상 소요 시간을 초 단위에 가깝게 확인할 수 있다. 이 서비스는 김포, 김해, 제주공항 등 주요 국내선 공항의 체크인부터 탑승까지 소요 시간 정보도 포함한다. 공항 주차장 실시간 현황과 면세점 영업시간, 운항 정보까지 결합해 여행객들의 '불확실성'을 제거하는 데 주력했다. 이는 엔데믹 이후 폭발적으로 증가한 해외여행 수요를 플랫폼 내에 묶어두려는(Lock-in) 의도로 풀이된다. ◆ 의료·정책 정보 통합…'검색의 AI화' 전 단계 네이버는 연휴 기간 문을 여는 병원과 약국 정보를 공식 홈페이지 링크와 연동해 제공한다. 응급 상황 시 포털 검색 의존도가 높은 국내 이용자들의 패턴을 고려한 조치다. 또한 TV 특선 영화와 축제, 공연 정보 등 엔터테인먼트 정보도 일목요연하게 정리했다. '2026년'을 검색하면 올해 달라지는 주요 제도 정보도 제공한다. 2026년 최저시급, 국민연금 보험료율 변화, 청년미래적금 개시 등 실생활에 직결되는 경제 정책 정보를 카드 뉴스 형태로 가공해 정보 접근성을 높였다. 업계에서는 네이버의 이러한 행보를 생성형 AI(인공지능) 시대에 대응하는 '데이터 요새화' 전략으로 분석한다. 챗GPT나 퍼플렉시티 같은 AI 검색 서비스가 부상하고 있지만, 한국의 명절 교통 상황이나 동네 병원 운영 시간 같은 '하이퍼 로컬(Hyper-local)' 실시간 데이터는 여전히 네이버가 독보적인 경쟁력을 갖고 있기 때문이다. 글로벌 빅테크가 범용적인 지식 정보에 강하다면, 네이버는 한국인의 생활 맥락(Context)에 최적화된 시의성 있는 데이터로 차별화를 꾀하고 있다. 단순한 링크 나열이 아니라 사용자가 원하는 답을 즉시 보여주는 '정답형 검색'으로 진화하고 있는 것이다. ◆ '큐:(CUE:)'와 결합된 개인화 비서로 진화 향후 네이버의 명절 서비스는 자사의 AI 검색 서비스 '큐:(CUE:)' 및 '하이퍼클로바X'와 결합해 더욱 고도화될 전망이다. 현재는 "인천공항 대기시간"을 검색해 정보를 확인하는 수준이지만, 머지않아 "지금 출발하면 인천공항 T2까지 얼마나 걸리고 주차는 어디가 편해?"라고 물으면 AI가 교통 상황과 주차장 혼잡도를 분석해 최적의 경로를 브리핑하는 '비서형 서비스'로 진화할 것이다. 네이버 관계자는 "이용자들이 연휴 기간 겪는 불편함을 최소화하기 위해 공항, 교통, 의료 등 공공 데이터와의 연동을 대폭 강화했다"며 "앞으로도 AI 기술을 접목해 검색 의도를 파악한 맞춤형 정보를 선제적으로 제공할 것"이라고 밝혔다.
2026-02-13 10:41:18
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광주 자율주행차 200대 실증…"엣지 케이스·안전·보험 시험대"
[이코노믹데일리] “자율주행 상용화의 관건은 기술 수준이 아니라, 예측하기 어려운 엣지 케이스를 얼마나 안전하게 처리할 수 있느냐에 있습니다. 이를 위해서는 실제 도로에서 대규모로 데이터를 축적하고 이를 학습·검증으로 반복 연결하는 구조를 구축하는 동시에, 사고 책임과 보험, 데이터 활용 규칙을 실증 단계부터 함께 작동시켜야 합니다.” 11일 정준호 더불어민주당 의원은 국회 의원회관에서 ‘AI 자율주행 실증도시, 기술을 넘어 서비스로’를 주제로 토론회를 열고, 정부와 유관기관, 업계 관계자들과 함께 광주 AI 자율주행 실증 서비스 구축과 안전 문제를 논의했다. 이번 행사는 카카오모빌리티가 공동 주최했으며, 임월시 국토교통부 자율주행정책과 과장, 김성진 광주미래차모빌리티진흥원장, 김수영 현대자동차그룹 모빌리티사업실 상무, 정상준 엔비디아코리아 솔루션 아키텍트 상무 등이 참석했다. 광주 AI 자율주행 실증 사업은 오는 10월부터 광주 전역에 자율주행차 약 200대를 단계적으로 투입해 여객·서비스 운행을 병행하는 방식으로 추진된다. 기존 특정 구간 중심의 실증과 달리, 실제 도심 도로에서 다수 차량을 동시에 운행하며 주행 데이터를 축적하고, 안전 관리와 사고 대응, 보험 적용 체계까지 함께 점검하는 상용화 전 단계 실증이다. 이날 발제를 맡은 최준원 서울대 교수는 자율주행 기술의 산업 동향을 짚고, 실증 단계를 상용화로 전환하기 위한 조건을 중심으로 발표했다. 최 교수는 “자율주행의 본질은 엣지 케이스 대응 능력”이라며 “정해진 환경에서의 데모 주행과 달리, 실제 도로에서는 예상하지 못한 상황이 반복적으로 발생한다”고 말했다. 그는 “이러한 상황을 규칙 기반으로 모두 처리하는 데는 한계가 있으며, 결국 실도로 주행 데이터를 축적하고 이를 AI 학습과 검증으로 반복 연결해야 한다”고 설명했다. 이어 “데이터와 모델 규모가 커질수록 성능이 개선되는 스케일의 법칙은 자율주행에서도 그대로 적용된다”며 “관건은 데이터를 얼마나 많이, 얼마나 다양한 환경에서 확보하느냐”라고 덧붙였다. 모빌리티 사업자 관점에서 발제에 나선 김건우 카카오모빌리티 미래플랫폼연구소장은 기술 이후 단계로 운영과 제도 문제를 짚었다. 김 소장은 “레벨4 단계에서는 운전자가 사라지는 만큼, 엣지 케이스 발생 시 이를 흡수하는 운영 체계가 필요하다”며 “원격 관제, 동적 라우팅, 현장 출동, 승객 커뮤니케이션이 함께 작동하지 않으면 대규모 상용 운행은 곧바로 서비스 리스크로 이어질 수 있다”고 말했다. 그는 사고 책임과 보험 문제도 함께 언급했다. 김 소장은 “자율주행에서는 사고 가능성을 전제로 한 논의를 피할 수 없다”며 “누가 책임을 지는지, 보험은 어떤 조건에서 작동하는지, 데이터는 어디까지 활용 가능한지를 실증 단계에서부터 점검해야 한다”고 말했다. 이어 “이 구조가 정리되지 않으면 기술 성능과 관계없이 상용 서비스로의 전환은 어렵다”고 했다. 토론자로 참석한 김수영 현대자동차그룹 상무는 완성차 업체 입장에서 안전과 시민 수용성을 핵심 변수로 꼽았다. 김 상무는 “실증이라는 이유로 안전 기준을 낮출 수는 없다”며 “자율주행은 기술 이전에 사회적 수용이 전제돼야 하고, 이를 위해 실증 단계에서도 상용 서비스 수준의 안전 관리가 필요하다”고 말했다. 정석원 엔비디아코리아 전무는 AI 학습 인프라 측면에서 “대규모 GPU 인프라뿐 아니라 생성형 AI 기반 시뮬레이션과 가상 데이터를 활용하면 엣지 케이스 학습 효율을 높일 수 있다”며 “광주처럼 다양한 도로 환경에서 실제 운행이 이뤄지는 조건은 학습과 검증을 병행하기에 의미가 있다”고 말했다. 좌장을 맡은 이동민 대한교통학회 수석부회장은 “광주 실증은 기술 시연을 넘어, 자율주행 서비스를 가능하게 하는 조건을 실제로 점검하는 과정”이라며 “이 경험이 다른 도시로 확산 가능한 구조로 남는지가 중요하다”고 말했다. 마지막으로 임월시 국토교통부 자율주행정책과 과장은 “자율주행 상용화를 논의하려면 기술 성능보다 먼저 안전이 실제로 검증돼야 한다”며 “사고 발생 시 책임 주체와 보험이 어떻게 작동하는지까지 함께 점검하지 않으면 자율주행 서비스는 성립할 수 없다”고 밝혔다. 이어 “자율주행은 사고가 발생하지 않는 기술이 아니라, 사고 발생 시 피해를 어떻게 관리하고 흡수할 수 있는지까지 포함해 평가해야 한다”며 “광주 실증은 차량 운행을 통해 안전 기준과 사고 대응 절차, 보험 적용 범위가 실제 환경에서 작동하는지를 동시에 검증하는 사업”이라고 설명했다. 또 “이 같은 안전·보험 검증 없이 자율주행 서비스 확대나 제도 정비를 논의하는 것은 현실적이지 않다”며 “광주에서 축적되는 실증 결과는 향후 자율주행 정책과 보험·책임 제도 설계의 기준으로 활용될 수밖에 없다”고 말했다.
2026-02-11 16:43:46
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