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보이지 않는 안전을 인텔리전스로 증명하다.
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AI가 디지털 영역을 넘어 현실 세계로 확장되고 있습니다.
글로벌 IT 리서치 기관 가트너(Gartner)는 2026년 전략 기술 트렌드로 AI-Native Development Platforms, AI Supercomputing Platforms, Multiagent Systems, Domain-Specific Language Models, Physical AI, Preemptive Cybersecurity 등 10개 기술을 선정했습니다. 가트너는 이들 기술을 AI 기술과 인프라를 구축하는 ‘Architect’, AI와 현실 세계를 연결하는 ‘Synthesist’, 보안·신뢰·거버넌스를 강화하는 ‘Vanguard’라는 세 가지 전략적 테마로 구분했습니다.
특히 주목할 변화는 AI가 단순히 데이터를 분석하거나 콘텐츠를 생성하는 것을 넘어, 현실 세계의 사물과 환경을 인식하고 판단하며 직접 작동하는 영역으로 확장되고 있다는 점입니다. 가트너가 정의한 ‘Physical AI’는 로봇, 드론, 스마트 장비 등 물리적 시스템이 현실 세계를 감지하고 판단하고 행동하도록 만드는 기술을 의미합니다.
이러한 변화는 IoT, 임베디드 소프트웨어, 디지털 트윈, AI, 사이버보안 등 서로 다른 기술 영역의 연결을 더욱 중요하게 만들고 있습니다.
MDS인텔리전스는 이러한 기술 변화에 대응해 현실 세계의 데이터를 연결하고, AI를 통해 지능화하며, 이를 안전하게 운영할 수 있는 기술 역량을 지속적으로 확대하고 있습니다.
01. Physical AI & DX
현실 세계와 AI를 연결하다
Physical AI의 핵심은 AI가 디지털 공간에만 머무르지 않고 센서와 디바이스를 통해 현실 세계를 인식하고 실제 운영에 활용되는 것입니다.
스마트 계량기, 각종 센서, 산업 장비, 도시 인프라 등 다양한 현장에서 발생하는 데이터가 AI와 연결되면 단순한 모니터링을 넘어 이상 징후를 탐지하고 미래 상황을 예측하는 지능형 운영 환경을 구축할 수 있습니다.
이를 위해서는 현장 디바이스에서 데이터를 안정적으로 수집하고, 대규모 장비를 원격으로 관리하며, 축적된 데이터를 분석할 수 있는 IoT 및 데이터 인프라가 필수적입니다.
MDS인텔리전스는 기존 NeoIDM을 기반으로 기능을 확장·고도화한 IoT 플랫폼 ‘Rapid-IoT’를 통해 이러한 변화에 대응하고 있습니다. 글로벌 표준인 LwM2M 기반의 디바이스 관리 기능을 바탕으로 대규모 IoT 디바이스의 원격 관리와 상태 모니터링, 데이터 수집 등을 지원하며, IoT 환경에서 생성되는 데이터를 보다 효율적으로 활용할 수 있는 플랫폼으로 발전하고 있습니다.
또한 RapidMetering은 원격 검침과 수자원 모니터링 영역에서 현장 데이터를 수집하고 활용하는 DX 솔루션으로, 스마트 계량 및 데이터 기반 관리 환경 구축을 지원합니다.
즉, 현장의 디바이스 → 데이터 수집 → 연결·관리 → 모니터링 → 분석 및 AI 활용으로 이어지는 구조는 Physical AI와 DX를 구현하기 위한 중요한 기반이 됩니다.
02. AI-Native Development & Domain-Specific AI
범용 AI를 넘어 산업 현장에 최적화된 AI로
2026년 가트너가 제시한 또 하나의 중요한 변화는 AI-Native Development Platforms와 Domain-Specific Language Models입니다.
AI-Native Development Platforms는 AI를 활용해 소프트웨어 개발 생산성을 높이고 새로운 애플리케이션 개발 방식을 만들어가는 기술입니다. 가트너는 이러한 플랫폼이 개발자의 생산성을 높이고 혁신을 촉진하는 동시에, 기업이 보다 빠르게 자체적인 소프트웨어를 구축할 수 있도록 할 것으로 설명하고 있습니다.
동시에 모든 산업과 업무에 동일한 AI 모델을 적용하기보다는 특정 산업과 업무에 필요한 데이터와 전문 지식을 반영한 도메인 특화 AI의 중요성도 커지고 있습니다.
가트너 역시 2026년 전략 기술 트렌드에서 Domain-Specific Language Models를 주요 기술로 선정했으며, 2026년 7월에는 DSLM 및 특화 생성형 AI 모델 시장이 2025년 대비 크게 성장할 것으로 전망했습니다.
저희 MDS인텔리전스가 주목하는 지점도 여기에 있습니다.
AI가 실제 산업 현장에서 활용되기 위해서는 단순히 우수한 AI 모델을 사용하는 것만으로 충분하지 않습니다. 현장에서 발생하는 데이터를 안정적으로 확보하고, 해당 산업의 업무와 환경에 맞게 가공하며, 기존 시스템 및 디바이스와 연결하는 데이터·소프트웨어 인프라가 함께 구축되어야 합니다.
따라서 앞으로의 DX는 ‘AI를 도입하는 것’에서 한 단계 더 나아가 산업 현장의 데이터와 AI를 연결해 실제 업무와 운영 프로세스를 지능화하는 방향으로 발전할 것으로 예상됩니다.
03. Preemptive Cybersecurity
문제가 발생한 뒤 대응하는 보안에서, 발생하기 전에 대비하는 보안으로
AI와 IoT가 산업 현장에 더욱 깊숙이 들어올수록 보안의 범위도 함께 확대됩니다.
과거에는 네트워크와 서버 중심의 보안이 중요했다면, 이제는 디바이스, 소프트웨어, 데이터, 통신, AI 시스템 등 전체 생태계에 대한 보안 관리가 필요합니다.
가트너는 2026년 전략 기술 트렌드 중 하나로 Preemptive Cybersecurity를 제시하며, AI 기반 공격이 더욱 빠르게 발전하는 환경에서 기존의 사후 대응 중심 보안만으로는 충분하지 않다는 점을 강조하고 있습니다.
특히 Physical AI가 확대되면 사이버보안은 단순한 정보보호를 넘어 현실 세계의 장비와 서비스가 안전하게 작동하도록 보호하는 문제로 확장됩니다. 가트너 역시 2026년 Physical AI 관련 연구에서 현실 세계의 AI 시스템에 대한 새로운 보안 및 거버넌스 필요성을 강조하고 있습니다.
저희 MDS인텔리전스는 차량 및 임베디드 환경을 중심으로 축적해 온 사이버 보안 기술을 바탕으로 암호 키 관리, 인증서 관리, 보안 업데이트 등 디바이스 보안 라이프사이클 전반을 지원하는 솔루션을 제공하고 있습니다.
결국 AI와 IoT가 확산될수록 중요한 것은 ‘연결할 수 있는 기술’뿐만 아니라 ‘안전하게 연결하고 운영할 수 있는 기술’입니다.
AI·IoT·보안이 연결되는 시대, MDS인텔리전스가 만드는 DX
가트너가 제시한 2026년 전략 기술 트렌드를 살펴보면 하나의 공통된 방향을 확인할 수 있습니다.
AI는 더 이상 독립적인 기술이 아니라, 현실 세계의 데이터와 디바이스, 소프트웨어, 보안 기술이 결합되는 중심축으로 변화하고 있습니다.
현장의 디바이스에서 데이터가 생성되고, IoT 플랫폼을 통해 데이터가 연결되며, AI가 이를 분석하고 판단합니다. 그리고 그 과정 전체가 안전하게 운영되기 위해서는 보안 기술이 함께 적용되어야 합니다.
Physical AI & DX → AI-Native Development & Domain-Specific AI → Preemptive Cybersecurity
MDS인텔리전스는 이 세 가지 기술 방향을 중심으로 현실 세계의 데이터를 연결하고, AI를 통해 지능화하며, 안전하게 운영할 수 있는 DX 환경을 만들어가고 있습니다.
AI가 현실 세계로 확장되는 2026년,
저희 MDS인텔리전스는 앞으로도 연결·지능화·보안을 아우르는 기술로 새로운 DX의 가능성을 만들어가겠습니다.
