[현장] "민·관·학, 한자리에 모였다"…S2W, 'SIS 2025'로 AI 산업전환 논의 본격화

S2W가 인공지능(AI)과 보안을 주제로 만남의 장을 열었다. 민간, 공공, 학계가 함께 기술 흐름을 공유하게 해 협력 가능성을 탐색하려는 전략이다.

S2W는 26일 서울 강남 조선 팰리스에서 'SIS 2025: 무브먼트'를 개최했다. 현장에는 기업과 학계, 정부 기관의 관계자 600여 명이 참석했다.

이날 서상덕 S2W 대표는 키노트 서두에서 이번 행사가 각기 다른 전문 분야들이 실질적인 협업 방안을 모색하는 데 목적이 있다고 설명했다. 그는 특히 산업계, 학계, 공공 부문이 전환기적 상황에서 데이터를 공유하고 교류하지 않으면 중요한 기회와 위기를 모두 지나칠 수 있다고 강조했다.

S2W 'SIS 2025' 행사 (사진=S2W)

서상덕 대표는 "AI 생태계의 안보성과 산업성이 별개가 아니라는 점을 강조하고 싶다"며 "기술 간 경계를 넘는 통합적 시각이 더 절실해지고 있다"고 말했다. 이어 "이번 SIS가 단순한 기술 행사에서 나아가 구조적 문제를 논의하는 자리로 계속 발전하길 바란다"고 강조했다.

이어 신승원 카이스트 교수가 키노트로 '혼돈에서 통찰로 : AI가 데이터에서 의미를 찾는 법'을 주제로 발제를 진행했다. 다크웹과 암호화폐 데이터를 분석하는 데서 출발한 그의 경험은 정보 분석 자동화를 향한 시도로 이어졌고 그 과정에서 지식그래프(Knowlege Graph) 개념이 도입됐다.

신 교수는 미 국방 프로젝트 '메멕스'의 사례를 통해 비정형 데이터를 수집하고 구조화된 지식으로 연결하는 접근법을 설명했다. 다크웹에서 추출한 2천700만 개 페이지와 6천800만 건 문서를 분석하며 지식그래프 기반의 사이버범죄 탐지가 가능하다는 점을 강조했다.

이런 그래프 구조는 '질문에 대한 이유'를 설명할 수 있는 장점이 있다. 단순 검색이나 거대언어모델(LLM)이 제공하지 못하는 '추론 경로'를 가시화할 수 있기 때문이다. 실제로 메멕스는 미국 내 인신매매 탐지에도 활용됐다.

(사진=S2W)

신 교수는 "그래프는 특정 분야를 깊게 아는 박사과정생인데 비해 LLM은 상식이 많은 석사생 같다"며 "지식그래프는 설명력과 구조화를, LLM은 일반성과 보완적 연결을 제공한다"고 분석했다.

최근에는 두 기술을 결합한 '그래프 기반 검색(GRAG)'이 주목받고 있다. 그는 논문 저자-창업자 간 연결 관계를 그래프 기반으로 추적하는 사례를 들어 LLM 단독보다 높은 정확도와 해석 가능성을 제시했다.

또 신 교수는 그래프는 보안 외에도 다양한 분야에 확장 가능하다고 설명했다. 소셜댓글 분석을 통한 여론 왜곡 탐지, NFT 사기 예측, 계정 탈취 패턴 분석 등 그래프 응용은 다각화되고 있다.

키노트 이후 행사는 키노트와 두 개 트랙 아래 총 여덟 개 세션이 운영됐고 에스투더블유의 솔루션 체험 부스도 별도로 마련됐다. '무브먼트'는 데이터와 기술 트렌드의 흐름을 의미하는 올해의 핵심 테마였다.

이날 행사 트랙 1에서는 ▲기업 AI 전환 전략 ▲디지털 해양 사이버보안 ▲롯데멤버스 세그먼트랩 구축기 ▲합성 소비자 기반 시장조사 등이 발표됐다. 트랙 2에선 ▲AI 도입 비용과 대응 ▲AI 기반 가상자산 탈취 ▲에이전트 오케스트레이션 기술 ▲AI 개발의 윤리성 등 주제가 다뤄졌다.

솔루션 체험 부스에서는 S2W의 경량형 생성 AI 플랫폼 'SAIP 라이트'와 사이버위협 인텔리전스 플랫폼 '퀘이사'가 전시됐다. 특히 산업별 위협 탐지 기능이 참관객의 주목을 끌었다.

서상덕 S2W 대표 (사진=S2W)

S2W는 롯데미래전략연구소와 보스턴컨설팅그룹(BCG) 출신의 서상덕 대표가 지난 2018년 설립한 AI 기반 데이터 분석 기업이다. 미국의 팔란티어처럼 복잡한 비정형 데이터를 온톨로지와 지식그래프를 통해 구조화하는 기술을 핵심 역량으로 삼는다. 초기에는 다크웹·텔레그램 등 히든 채널에서 위협 정보를 수집·분석하는 보안 중심의 사업에 집중했지만 최근에는 제조·유통·금융 등 민간 산업 전반으로 확장 중이다.