CJ제일제당, 스페인 1등 레알 참치 ‘칼보(Calvo)’ 국내 첫선
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CJ제일제당이 스페인 1위 참치 브랜드 ‘칼보(Calvo)’를 국내에 공식 론칭한다. 원재료와 품질을 중요시하는 소비자가 늘고 있는 만큼 차별화된 프리미엄 제품으로 수산 단백질 시장을 확대하겠다는 목표를 세웠다.
칼보는 80년 이상의 역사를 가진 스페인 대표 수산캔 브랜드다. 어획부터 선별·가공·유통까지 전 과정을 관리해 전 세계 66개국에 제품을 수출하고 있다.
CJ제일제당은 국내에 ‘올리브오일 참치’와 ‘해바라기유 참치’ 2종을 선보인다고 12일 밝혔다. 모두 100% 스페인산 올리브유와 유럽산 해바라기유를 사용했으며 참치·오일·소금 등 단 3가지 원재료만 담아 참치 본연의 담백한 맛을 극대화한 것이 특징이다. 별도 조미액을 넣지 않아 국물을 따라낼 필요없이 샐러드·샌드위치·파스타 등 다양한 요리에 활용할 수 있다.
패키지에는 필름을 벗겨 개봉하는 칼보의 독자 기술 ‘Easy Flip’을 적용해 편의성을 높였다. 날카로운 금속 뚜껑 대신 요거트처럼 필름을 벗겨내는 방식으로 쉽고 안전하게 개봉할 수 있다.
지난달 롯데홈쇼핑에서 처음 선보인 ‘칼보 올리브오일 참치’는 방송 1시간 만에 준비 물량 약 2500세트가 모두 판매됐다. 이후 온라인상에서는 ‘칼보 참치’를 활용한 다양한 레시피 콘텐츠가 확산되며 화제성이 이어지고 있다.
신제품은 CJ더마켓과 컬리, 쿠팡, B마트 등 온라인 채널과 대형마트·백화점에서 판매한다. CJ더마켓에서는 다음달 1일까지 최대 40% 할인판매하는 론칭 기념 할인 행사도 연다.
CJ제일제당 관계자는 “최근 건강한 식생활 트렌드를 반영해 프리미엄 참치 브랜드 ‘칼보’를 국내에 선보이게 됐다”며 “앞으로도 차별화된 제품력을 갖춘 단백질 포트폴리오를 지속 강화해 맛있고 건강한 식문화를 선도할 것”이라고 말했다.
정부가 1조6000억원 넘게 투입해 인공지능(AI) 학습용 데이터를 구축했지만 일부 데이터가 공공기관끼리 중복되거나 품질 관리가 제대로 되고 있지 않다는 감사 결과가 나왔다. 정부가 ‘AI 3대 강국’을 목표로 AI 생태계 조성에 나서고 있지만 AI 데이터 품질 관리나 사업 효율화가 부실해 AI 학습 모델의 정확도가 떨어질 수 있다는 우려가 나온다.
감사원은 12일 이러한 내용이 담긴 AI 산업 육성 실태 감사 결과를 공개했다. 감사원에 따르면 과학기술정보통신부는 2017년부터 2024년까지 1조6328억원 예산을 들여 908종의 AI 학습용 데이터를 구축했으나, 이미 구축된 데이터를 확인하지 않은 채 공공기관별로 개별 사업을 추진하면서 비슷한 데이터를 중복적으로 구축해 온 것으로 나타났다.
감사원은 지난해 9월부터 12월까지 과기부, 개인정보보호위원회, 한국지능정보사회진흥원 등을 대상으로 감사를 실시했다.
과기부는 2020년 16억원을 들여 생활폐기물 128종류를 학습시키는 이미지 15만장 데이터를 구축했다. 그러나 서울시와 대전 서구는 각각 2020년과 2025년 동일한 목적으로 생활폐기물 학습용 데이터를 별도로 구축해 공개하고 있었다. 대전 서구가 1억3000만원 들여 구축한 데이터 9000장 중 절반 이상(57.8%)은 이미 과기부에서 공개 중인 이미지와 유사했다.
과기부와 개보위가 각각 구축한 구강 학습용 데이터도 상당수가 유사한 것으로 파악됐다. 과기부는 2023년 17억5300만원을 들여 구강 학습용 데이터 14만5140장을 구축했다. 같은 해 개보위도 3억800만원을 들여 구강 이미지 1000장을 구축했는데, 전부 과기부 데이터와 유사한 것으로 확인됐다.
감사원은 과기부에 행안부와 협의해 개별 공공기관에서 AI 학습용 데이터 구축 시 이미 구축된 데이터의 대체 활용 가능성을 사전에 검토하라고 통보했다. 또한 기관별 데이터 구축 계획을 사전에 공유, 조정하도록 사전 검토체계를 도입하라고 했다.
감사 결과 공공기관이 구축·공개한 AI 학습용 데이터의 품질도 낮은 것으로 확인됐다. 학습용 데이터 구축 실적 상위 20개 기관 중 9곳은 제3자의 품질검증 없이 데이터를 공개하고 있었다. 식약처 등 2개 기관은 품질관리 기준이 없다는 이유로 자가점검이나 제3자 품질검증도 실시하지 않고 있었다.
또한 한국도로공사는 도로주행 폐쇄회로(CC)TV 학습 데이터 이미지 2680장을 지난해 구축했지만, 위치 좌표 정보를 누락시킨 탓에 AI 모델이 학습할 수 없는 종류인 것으로 나타났다. 서울시 또한 2020년 대형폐기물 이미지 데이터 2303장을 구축했지만 이 중 23.4%가 텍스트 파일과 이름이 달라 사용하기 어려운 데도 공개되고 있는 것으로 파악됐다.
감사원은 “개별 공공기관에서 AI 학습용 데이터를 구축할 때 통일된 품질관리 기준이 없다면 구조적·형식적 오류나 규격 위반, 라벨 불일치 등 문제를 충분히 걸러내지 못해 품질 차이뿐 아니라 낮은 품질의 데이터를 제공하게 돼 AI 모델 학습의 정확도를 크게 저해하는 요인으로 작용할 우려가 있다”고 밝혔다.
칼보는 80년 이상의 역사를 가진 스페인 대표 수산캔 브랜드다. 어획부터 선별·가공·유통까지 전 과정을 관리해 전 세계 66개국에 제품을 수출하고 있다.
CJ제일제당은 국내에 ‘올리브오일 참치’와 ‘해바라기유 참치’ 2종을 선보인다고 12일 밝혔다. 모두 100% 스페인산 올리브유와 유럽산 해바라기유를 사용했으며 참치·오일·소금 등 단 3가지 원재료만 담아 참치 본연의 담백한 맛을 극대화한 것이 특징이다. 별도 조미액을 넣지 않아 국물을 따라낼 필요없이 샐러드·샌드위치·파스타 등 다양한 요리에 활용할 수 있다.
패키지에는 필름을 벗겨 개봉하는 칼보의 독자 기술 ‘Easy Flip’을 적용해 편의성을 높였다. 날카로운 금속 뚜껑 대신 요거트처럼 필름을 벗겨내는 방식으로 쉽고 안전하게 개봉할 수 있다.
지난달 롯데홈쇼핑에서 처음 선보인 ‘칼보 올리브오일 참치’는 방송 1시간 만에 준비 물량 약 2500세트가 모두 판매됐다. 이후 온라인상에서는 ‘칼보 참치’를 활용한 다양한 레시피 콘텐츠가 확산되며 화제성이 이어지고 있다.
신제품은 CJ더마켓과 컬리, 쿠팡, B마트 등 온라인 채널과 대형마트·백화점에서 판매한다. CJ더마켓에서는 다음달 1일까지 최대 40% 할인판매하는 론칭 기념 할인 행사도 연다.
CJ제일제당 관계자는 “최근 건강한 식생활 트렌드를 반영해 프리미엄 참치 브랜드 ‘칼보’를 국내에 선보이게 됐다”며 “앞으로도 차별화된 제품력을 갖춘 단백질 포트폴리오를 지속 강화해 맛있고 건강한 식문화를 선도할 것”이라고 말했다.
정부가 1조6000억원 넘게 투입해 인공지능(AI) 학습용 데이터를 구축했지만 일부 데이터가 공공기관끼리 중복되거나 품질 관리가 제대로 되고 있지 않다는 감사 결과가 나왔다. 정부가 ‘AI 3대 강국’을 목표로 AI 생태계 조성에 나서고 있지만 AI 데이터 품질 관리나 사업 효율화가 부실해 AI 학습 모델의 정확도가 떨어질 수 있다는 우려가 나온다.
감사원은 12일 이러한 내용이 담긴 AI 산업 육성 실태 감사 결과를 공개했다. 감사원에 따르면 과학기술정보통신부는 2017년부터 2024년까지 1조6328억원 예산을 들여 908종의 AI 학습용 데이터를 구축했으나, 이미 구축된 데이터를 확인하지 않은 채 공공기관별로 개별 사업을 추진하면서 비슷한 데이터를 중복적으로 구축해 온 것으로 나타났다.
감사원은 지난해 9월부터 12월까지 과기부, 개인정보보호위원회, 한국지능정보사회진흥원 등을 대상으로 감사를 실시했다.
과기부는 2020년 16억원을 들여 생활폐기물 128종류를 학습시키는 이미지 15만장 데이터를 구축했다. 그러나 서울시와 대전 서구는 각각 2020년과 2025년 동일한 목적으로 생활폐기물 학습용 데이터를 별도로 구축해 공개하고 있었다. 대전 서구가 1억3000만원 들여 구축한 데이터 9000장 중 절반 이상(57.8%)은 이미 과기부에서 공개 중인 이미지와 유사했다.
과기부와 개보위가 각각 구축한 구강 학습용 데이터도 상당수가 유사한 것으로 파악됐다. 과기부는 2023년 17억5300만원을 들여 구강 학습용 데이터 14만5140장을 구축했다. 같은 해 개보위도 3억800만원을 들여 구강 이미지 1000장을 구축했는데, 전부 과기부 데이터와 유사한 것으로 확인됐다.
감사원은 과기부에 행안부와 협의해 개별 공공기관에서 AI 학습용 데이터 구축 시 이미 구축된 데이터의 대체 활용 가능성을 사전에 검토하라고 통보했다. 또한 기관별 데이터 구축 계획을 사전에 공유, 조정하도록 사전 검토체계를 도입하라고 했다.
감사 결과 공공기관이 구축·공개한 AI 학습용 데이터의 품질도 낮은 것으로 확인됐다. 학습용 데이터 구축 실적 상위 20개 기관 중 9곳은 제3자의 품질검증 없이 데이터를 공개하고 있었다. 식약처 등 2개 기관은 품질관리 기준이 없다는 이유로 자가점검이나 제3자 품질검증도 실시하지 않고 있었다.
또한 한국도로공사는 도로주행 폐쇄회로(CC)TV 학습 데이터 이미지 2680장을 지난해 구축했지만, 위치 좌표 정보를 누락시킨 탓에 AI 모델이 학습할 수 없는 종류인 것으로 나타났다. 서울시 또한 2020년 대형폐기물 이미지 데이터 2303장을 구축했지만 이 중 23.4%가 텍스트 파일과 이름이 달라 사용하기 어려운 데도 공개되고 있는 것으로 파악됐다.
감사원은 “개별 공공기관에서 AI 학습용 데이터를 구축할 때 통일된 품질관리 기준이 없다면 구조적·형식적 오류나 규격 위반, 라벨 불일치 등 문제를 충분히 걸러내지 못해 품질 차이뿐 아니라 낮은 품질의 데이터를 제공하게 돼 AI 모델 학습의 정확도를 크게 저해하는 요인으로 작용할 우려가 있다”고 밝혔다.
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