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풀스택부터 대규모 연합까지…'모두의 AI' 6개 진영 강점과 전략은

'모두의 AI' 프로젝트에 도전장을 낸 6개 사업자가 저마다의 강점을 앞세워 수주 의지를 드러냈다. SK텔레콤은 인공지능(AI) 풀스택 역량을 카카오는 검증된 파트너와의 협력을 KT는 국내 대표 AI 기업 연합을 내세우며 국민 일상에 스며드는 AI 서비스를 만들겠다는 포부를 밝혔다. 과학기술정보통신부는 '모두의 AI' 프로젝트 참여 사업자 공모 접수 결과 총 6개 사업자(컨소시엄)가 제안서를 제출했다고 18일 밝혔다. '모두의 AI' 프로젝트는 국내 AI 모델을 기반으로 국민 누구나 활용할 수 있는 대국민 AI 서비스를 구축하는 사업이다. 정부는 이를 통해 국내 AI 생태계 활성화와 AI 서비스 대중화를 추진한다는 계획이다. 공모에는 SK텔레콤, 엠케이디, 이스트소프트, 제논, 카카오, KT 등 6개 사업자가 참여했다. 이 가운데 엠케이디와 제논은 단독으로 제안서를 제출했다. 가장 눈길을 끄는 것은 통신 3강 가운데 SK텔레콤과 KT, 그리고 플랫폼 강자인 카카오가 정면 승부에 나섰다는 점이다. 각 진영은 저마다 가장 잘할 수 있는 영역을 전면에 내세웠다. SK텔레콤은 굿닥, 노타, 라이너, 신한카드, 티맵모빌리티, 하나카드, 해빗팩토리 등 19개 기관과 컨소시엄을 구성했다. 의료, 금융, 모빌리티, 세무 등 생활 밀착형 분야를 폭넓게 묶어 활용 범위를 넓힌 것이 특징이다. SK텔레콤 측은 "독자 AI 모델 경험과 AI 풀스택 역량으로 대국민 AI 서비스 구축에 힘쓸 것"이라고 밝혔다. 카카오는 루닛, 서울대학교병원, 신한은행, LG AI연구원, LG CNS, LG유플러스, LG전자, 카카오엔터프라이즈, 퓨리오사AI 등 14개 기관과 손을 잡았다. 의료와 금융은 물론 기업용 AI, 반도체 분야까지 아우르며 기술과 서비스 양쪽을 동시에 겨냥한 구성이 눈에 띈다. 카카오 관계자는 "모두의 AI는 AI 모델과 국민 접점, 서비스 운영 역량, 국민 생활 전반의 분야별 전문성이 함께 결합돼야 성공할 수 있는 과제"라며 "각 영역에서 검증된 역량을 가진 파트너들과 협력해 전 국민이 신뢰하고 사용할 수 있는 AI 서비스를 만들고자 한다"고 말했다. KT도 만만치 않은 진용을 꾸렸다. 다음, 딥서치, 리벨리온, 매스프레소, 모티프테크놀로지스, 무신사, 솔트룩스, 업스테이지, NC AI, 직방, EBS 등 16개 기관과 함께 AI 모델, 반도체, 교육, 커머스, 콘텐츠를 망라하는 연합 전선을 구축했다. KT 측 관계자는 "국내 대표 AI 기업과 함께 모두의 AI 사업에 참여해 대한민국 AI가 국민의 일상에 실질적인 도움이 되고, 국민 누구나 쉽고 신뢰할 수 있는 AI의 혜택을 누릴 수 있도록 적극적으로 기여하겠다"고 밝혔다. 이스트소프트도 메가존, 와이즈넛, 폴라리스오피스, 한국생산성본부 등과 컨소시엄을 꾸리고 경쟁에 합류했다. 알툴즈, 알약 등 국민 소프트웨어 서비스 운영 경험과 AI 서비스 역량을 결합해 경쟁에 나선다. AI 서비스와 클라우드, 보안, 생산성 소프트웨어 분야 전문 기업들이 힘을 모은 것이 특징이다. 이스트소프트는 "공급 인프라, 보안, 국민 서비스 경험 등 각 영역별로 충분한 노하우와 경험을 확보한 기업들이 모인 컨소시엄이기 때문에 이번 경쟁에서 충분히 좋은 결과가 있을 것으로 기대한다"고 했다. 단독 참여한 제논은 이미 운영 중인 AI 서비스 플랫폼을 강점으로 내세웠다. 회사는 지난해부터 '모두의 AI' 취지에 맞춰 B2C 기반 AI 서비스 플랫폼 '제나(XENA)'를 기획·개발해 올해 5월부터 운영하고 있다. 한 제논 관계자는 "제나는 국민 누구나 한곳에서 손쉽게 다양한 AI 서비스를 이용할 수 있도록 구축된 통합 포털 서비스"라며 "선정된다면 빠르게 모두의 AI 서비스로 전환해 운영할 수 있기 때문에 이번 모두의 AI에 도전하게 됐다"고 설명했다. 또 다른 단독 참가 기업인 MKD는 자체 개발 AI 모델 기반의 업무 자동화 통합 AI 플랫폼 '큐럴(Keural)'을 사업에 참여했다. 큐럴은 조직 내부 데이터를 기반으로 질의응답과 문서 정리, 에이전트 업무 처리를 지원하며, 온프레미스와 SaaS를 모두 지원해 기업 보안 환경에 맞춰 도입할 수 있는 것이 특징이다. 김민근 MKD 대표는 "현재 해외 중심 AI 서비스를 국산화하는 서비스를 제공하고 있다"며 "기존에 기업용으로 제공하며 검증된 AI 플랫폼이 모두의 AI 사업 방향과 유사하다고 판단해 사업에 참여하게 됐다"고 말했다. 이어 "이를 통해 국민들에게 실질적인 도움을 제공하는 것을 목표로 한다"고 덧붙였다. 업계에서는 각 컨소시엄이 보유한 AI 모델 역량과 서비스 확산 전략, 이용자 확보 방안 등이 평가의 핵심 요소가 될 것으로 보고 있다. 특히 금융, 의료, 교육, 생산성 도구 등 국민이 실제로 체감할 수 있는 서비스 분야에서 어떤 차별화된 AI 경험을 제시할 수 있을지가 주요 평가 기준이 될 전망이다. 또 무료로 제공되는 대국민 AI 서비스 특성상 안정적인 추론 인프라 운영 능력과 장애 대응 체계, 서비스 운영 경험도 중요한 평가 요소가 될 것으로 예상된다. 반면 복수의 국산 AI 모델을 결합해야 하는 사업 구조는 기술 통합과 운영 측면에서 적지 않은 부담으로 작용할 수 있다는 분석도 나온다. 과기정통부는 앞으로 제출 서류에 대한 적합성 검토와 서면평가, 발표평가를 거쳐 최종 사업자를 선정할 예정이다. 이후 협약 체결과 베타 서비스 운영 등을 진행한 뒤 연내 정식 서비스를 개시할 계획이다. 한 업계 관계자는 "정부가 추진하는 대규모 AI 서비스 사업에 국내 주요 AI 기업과 플랫폼 사업자들이 대거 참여하면서 '모두의 AI' 프로젝트가 향후 국내 AI 산업 경쟁력 강화와 서비스 확산의 시험대가 될 것으로 기대된다"며 "결국 이번 사업은 모델 경쟁보다 국민이 실제 사용하는 서비스를 얼마나 편리하고 안정적으로 제공할 수 있는지가 승부를 가를 것"이라고 말했다.

2026.08.18 20:36남혁우 기자

모두의 AI, 6개 컨소시엄 출사표…SKT·카카오·KT 맞대결

SK텔레콤(SKT), 카카오, KT를 비롯한 국내 주요 인공지능(AI) 기업이 정부의 '모두의 AI' 프로젝트 수주 경쟁에 본격적으로 뛰어들었다. 과학기술정보통신부는 '모두의 AI' 프로젝트 참여 사업자 공모 접수 결과 총 6개 사업자(컨소시엄)가 제안서를 제출했다고 18일 밝혔다. 모두의 AI 프로젝트는 국내 AI 모델을 기반으로 국민 누구나 활용할 수 있는 대국민 AI 서비스를 구축하는 사업이다. 정부는 이를 통해 국내 AI 생태계 활성화와 AI 서비스 대중화를 추진한다는 계획이다. 공모에는 SK텔레콤, 엠케이디, 이스트소프트, 제논, 카카오, KT 등 6개 사업자가 참여했다. SK텔레콤은 굿닥, 노타, 라이너, 신한카드, 티맵모빌리티, 하나카드, 해빗팩토리 등 19개 기관과 컨소시엄을 구성했다. 의료·금융·모빌리티·세무 등 다양한 생활 밀착형 서비스 기업들이 참여해 활용 범위를 넓혔다. 카카오는 루닛, 서울대학교병원, 신한은행, LG AI연구원, LG CNS, LG유플러스, LG전자, 카카오엔터프라이즈, 퓨리오사AI 등 14개 기관과 손잡았다. 의료·금융·기업용 AI·반도체 분야 주요 기업들이 대거 합류한 점이 특징이다. KT는 다음, 딥서치, 리벨리온, 매스프레소, 모티프테크놀로지스, 무신사, 솔트룩스, 업스테이지, NC AI, 직방, EBS 등 16개 기관과 컨소시엄을 꾸렸다. AI 모델, 반도체, 교육, 커머스, 콘텐츠 등 다양한 산업군의 기업을 포함했다. 이스트소프트 역시 메가존, 와이즈넛, 폴라리스오피스, 한국생산성본부 등과 컨소시엄을 구성하며 경쟁에 나섰다. 엠케이디와 제논은 단독으로 제안서를 제출했다. 업계에서는 각 컨소시엄이 보유한 AI 모델 역량과 서비스 확산 전략, 이용자 확보 방안 등이 평가의 핵심 요소가 될 것으로 보고 있다. 특히 금융, 의료, 교육, 생산성 도구 등 국민이 실제로 체감할 수 있는 서비스 분야에서 어떤 차별화된 AI 경험을 제시할 수 있을지가 주요 평가 기준이 될 전망이다. 과기정통부는 앞으로 제출 서류에 대한 적합성 검토와 서면평가, 발표평가를 거쳐 이달 말 최종 사업자를 선정할 예정이다. 이후 협약 체결과 베타 서비스 운영 등을 진행한 뒤 연내 정식 서비스를 개시할 계획이다. 정부가 추진하는 대규모 AI 서비스 사업에 국내 주요 AI 기업과 플랫폼 사업자들이 대거 참여하면서 '모두의 AI' 프로젝트가 향후 국내 AI 산업 경쟁력 강화와 서비스 확산의 시험대가 될 것으로 기대된다.

2026.08.18 19:30남혁우 기자

"국민 아이디어를 AI 서비스로”…전국민 경진대회 개최

모든 국민 아이디어를 AI 서비스로 구현하는 경진대회가 열린다. 우수한 아이디어는 창업과 사업화까지 연결한다. 과학기술정보통신부와 한국지능정보사회진흥원(NIA)은 '모두의 AI 실험실 AI 서비스 경진대회'를 개최한다고 18일 밝혔다. 지난 3일 출범한 '모두의 AI 성장사다리 프로젝트' 일환으로, 국민 AI 활용 역량을 높이고 일상과 지역 사회 문제를 해결할 수 있는 AI 서비스를 발굴하는 게 목표다. 대회 주제는 '모두의 AI 실험실 온라인 플랫폼을 활용한 개인·지역 및 사회 현안 해결을 위한 아이디어 제안 및 AI 서비스 개발'이다. 만 15세 이상 국민이면 누구나 참여할 수 있다. 개인 또는 최대 4명으로 구성된 팀으로 신청할 수 있으며 참가 신청은 이날부터 다음 달 6일까지 진행된다. 먼저 참가자가 제출한 AI 서비스 기획서를 평가해 수도권 강원권 충청권 경상권 전라제주권 등 5개 권역에서 각각 10개 팀, 총 50개 팀을 선발한다. 문제 정의와 제안 필요성, 창의성, AI 활용 적절성, 실현 가능성, 완성도 등을 평가한다. 권역별 예선은 AI 서비스 개발·실증을 지원하는 오프라인 거점 '모두의 AI 라운지'에서 진행한다. 다음 달 15일 경상권을 시작으로 전라제주권, 수도권, 충청권, 강원권 순으로 열린다. 각 권역 상위 2개 팀씩 총 10개 팀이 본선에 진출한다. 본선 진출팀에는 약 2개월간 국내 주요 기업 전문가의 코칭과 멘토링을 제공한다. 아이디어를 실제 서비스로 구현할 수 있도록 공공·민간 데이터와 API, 바이브코딩 토큰, 클라우드 자원, 개발지원도구 등도 지원한다. 총상금은 2600만원이다. 대상 1개 팀에는 부총리 겸 과기정통부 장관상과 상금 1000만원을 수여한다. 최우수상 1개 팀에는 NIA 원장상과 500만원, 우수상 2개 팀에는 각각 250만원, 장려상 6개 팀에는 각각 100만원을 지급한다. 정부는 대회를 통해 발굴한 우수 서비스가 창업이나 사업화로 이어질 수 있도록 후속 지원도 추진할 계획이다. 이도규 과기정통부 정보통신정책실장은 "AI 활용 역량이 국민 누구나 갖춰야 할 새로운 기본역량이자 미래 경쟁력의 핵심으로 자리 잡고 있다"며 "참가자들의 혁신적인 도전이 실제 서비스로 구현되고 창업 사업화 등으로 확장되는 계기가 되기를 기대한다"고 말했다.

2026.08.18 14:39박수형 기자

[독파모 2차 발표] LG 'K-엑사원' 3차 진출…"승부처는 활용성"

정부가 국가대표 AI 모델을 뽑는 '독자 AI 파운데이션 모델' 프로젝트에서 LG AI연구원의 'K-엑사원'이 3차 진출을 확정했다. LG는 이번 모델 차별점으로 파라미터 규모가 아니라, 실제 업무 현장에서 스스로 일을 처리하는 'AI 에이전트' 성능을 내세웠다. 18일 과학기술정보통신부 발표에 따르면 LG AI연구원 정예팀은 독파모 2차 단계평가를 통과해 3차 단계에 진출했다. 독파모는 과학기술정보통신부가 글로벌 수준의 국산 AI 파운데이션 모델을 키우기 위해 여러 팀을 선정한 뒤 단계별 평가를 거쳐 최종 후보를 추려 나가는 사업이다. 과기정통부는 이날 2차 단계 평가 결과를 발표했고, K-엑사원은 이전 모델보다 규모를 3배 이상 키우며 이 관문을 통과했다. LG가 규모를 키우면서도 방점을 찍은 지점은 실사용성이다. 아무리 성능이 좋아도 현장에서 쓰이지 않는 모델은 의미가 없다고 보고, 사람 대신 도구를 골라 쓰고 여러 단계의 작업을 직접 수행하는 에이전트 기능을 끌어올리는 데 집중했다. LG AI연구원 관계자는 "크기를 키우면서도 기존보다 성능이 뛰어나고, 실제 사용자가 더 효율적으로 쓸 수 있도록 에이전트 기능에 더 집중했다"고 밝혔다. LG가 모델 규모를 3배 키운 것도 글로벌 경쟁에 뛰어들기 위한 선택이다. 몸집을 충분히 키워야 세계 최고 수준의 이른바 '프런티어급' 모델 시장에 발을 들일 수 있다는 판단이다. 다만 여기서 '프런티어급'은 GPT나 제미나이 같은 범용 초대규모 모델과 정면으로 겨루겠다는 의미가 아니다. LG AI연구원 관계자는 "지금은 범용이라기보다 프런티어급 전문가 모델을 지향하고 있는 것이 맞다"면서 "특정 분야에서 최고 수준을 노리는 '전문가 AI' 노선을 그대로 이어가되, 그 안에서 글로벌급 규모를 갖추고자 한다"고 했다. 규모를 키우는 데 필요한 컴퓨팅 자원은 독파모 사업에서 지원받은 그래픽처리장치(GPU)로 확보했다. 실제로 쓰이는 AI에 무게를 싣는 전략은 최근 성과에서도 드러난다. 앞서 공개한 'K-엑사원 2.0'은 750B(7500억 개) 파라미터 규모로, 독파모 1차수 모델(236B)보다 크기가 3배 이상 커졌다. 24개 벤치마크 평균 70.1점을 기록해 1차수(63.3점)보다 10% 이상 높은 성능을 냈고, 코딩과 에이전틱 코딩 영역의 주요 지표 3개 평균 성능이 30% 올랐다. AI가 스스로 도구를 골라 쓰는 능력을 평가하는 항목(Tau3-Bench Banking)에서는 14.2점으로 중국 지푸의 GLM-5.1(11.5점), 큐원3.5(13.4점)를 앞섰다. 단순히 모델을 키우는 데 그치지 않고, 사용자가 실제 업무에서 더 효율적으로 쓸 수 있도록 에이전트 성능을 끌어올리는 데 초점을 맞췄다는 게 LG의 설명이다. LG AI연구원은 다음 달 초 산업 특화 AI 파운데이션 모델을 추가로 공개해 '전문가 AI' 포트폴리오를 넓힐 계획이다. 한 달 뒤에는 토크 콘서트를 열고 향후 기술 개발 방향을 상세히 설명한다. LG AI연구원 관계자는 "단순히 큰 모델을 만드는 것이 목표가 아니라, 사용자가 실제 업무에서 성과를 내도록 돕는 AI를 만드는 것이 핵심"이라며 "앞으로도 전문가 AI 영역에서 실질적인 활용 가치를 높여 나가겠다"고 말했다.

2026.08.18 14:33김동원 기자

모티프, 독파모 벤치마크 1위에도 탈락…대기업과 경쟁서 존재감·차기 행보 주목

모티프테크놀로지스(이하 모티프)가 과학기술정보통신부의 '독자 AI 파운데이션 모델'(독파모) 2차 평가에서 벤치마크 1위를 기록하고도 최종 탈락했다. 다만 대기업과 대규모 투자를 받은 AI기업이 경쟁한 무대에서 후발주자인 신생 스타트업이 짧은 기간 안에 성능 경쟁력을 입증했다는 점에서 모티프의 차기 행보가 주목 받고 있다. 18일 과기정통부가 발표한 독파모 2차 평가 결과에 따르면 3차 단계 진출팀은 업스테이지, SK텔레콤, LG AI연구원 등 3곳이다. 모티프는 벤치마크 부문에서 두각을 나타냈지만 최종 명단에는 이름을 올리지 못했다. 이번 평가는 총 100점 만점 기준으로 벤치마크 40점, 전문가 평가 35점, 사용자 평가 25점을 합산하는 방식으로 진행됐다. 벤치마크 성적과 함께 개발 전략과 기술력, 향후 계획, 산업 파급효과, 실제 사용성 등을 아우른 종합 점수에 따라 결과가 갈릴 수 있는 구조다. 관련 업계에선 이번 독파모에서 모티프가 남긴 성과와 의미는 적지 않다는 평이다. 모티프는 사업 초기부터 참여한 팀이 아니라 중간에 합류한 후발주자다. 그럼에도 약 5개월 만에 사전학습부터 후처리까지 처음부터 개발한 모델을 선보이며 벤치마크 1위를 기록했다. 대기업 중심의 경쟁 구도 속에서 국내 스타트업도 짧은 기간 안에 프론티어급 AI 모델 경쟁력을 입증할 수 있다는 점을 보여준 사례라는 평가가 나온다. 대표적으로 모티프가 자체 개발한 인공지능(AI) 파운데이션 모델 '모티프 3'가 글로벌 AI 모델 평가기관 아티피셜 애널리시스의 종합 지능 지수(AAII)에서 47점을 받으며 한국 기업 1위, 글로벌 10위를 기록했다. 오픈웨이트 모델 기준으로는 글로벌 4위에 오르는 성과다. 단순히 프로젝트 참여에 의미를 두는 수준을 넘어 실제 수치와 평가 결과로 존재감을 증명했다는 점에서, 이번 독파모 결과와 별개로 시장의 관심을 끌기에 충분했다는 분석이다. 특히 이번 사례는 규모의 차이가 절대적인 장벽이 아니라는 점을 보여줬다는 데 의미가 있다. AI 파운데이션 모델 개발은 막대한 자본과 인프라, 연구 인력이 필요한 영역으로 여겨져 왔지만 모티프는 제한된 조건에서도 기술력으로 경쟁 구도 안에 들어설 수 있음을 입증했다. 중도 합류라는 불리한 조건 속에서도 단기간에 가시적 성과를 낸 만큼, 후속 모델 개발이나 사업 확장 가능성을 주목해야 한다는 목소리도 나온다. 임정환 모티프 대표는 이번 결과를 담담하게 받아들이면서도 프로젝트의 의미를 강조했다. 그는 "우리 정부가 자체적인 AI 파운데이션 모델 개발에 도전하기로 결정하지 않았다면 그리고 저희와 같은 작은 신생 스타트업에도 그 도전의 기회를 주지 않았다면 이런 성과도 만들어내지 못했을 것"이라며 "이 도전을 가능하게 해주신 모든 관계자분들께 감사드린다"고 말했다. 모티프는 이번 결과와 무관하게 기존 사업과 연구개발을 이어간다는 방침이다. 독파모 최종 선정에는 실패했지만 이번 프로젝트에서 확보한 경험과 기술 자산을 바탕으로 자체 모델 고도화와 글로벌 경쟁력 강화에 나설 전망이다. 대표적으로 같은 날 마감하는 모두의 AI사업에 KT 컨소시엄 파트너사로 참여한다. 임정환 대표는 "결과에 상관없이 이번 독파모 프로젝트를 통해 기술력만으로 한국에서도 글로벌 프론티어 수준의 AI 모델 개발이 가능하다는 것을 증명했다는 점에서 매우 뜻깊었다"고 밝혔다. 이어 "모티프는 앞으로도 지속적으로 글로벌 프론티어 모델 개발에 전력을 다하겠다"고 덧붙였다.

2026.08.18 12:12남혁우 기자

쏟아지는 재난무전, AI가 돕는다…소방·경찰 '스마트워치' 개발

경찰과 소방 등 재난현장 대응 인력이 사용하는 교신이 폭주하는 무전 내용을 AI가 분석하고 요약해 스마트워치로 전달하는 기술이 개발된다. 과학기술정보통신부는 행정안전부와 '국민생활안전 긴급대응연구' 사업을 통해 '재난안전통신망 연동 스마트워치 및 AI 무전요약·알림시스템 개발' 과제를 추진한다고 17일 밝혔다. 현재 경찰과 소방, 지방정부 공무원 등 재난현장 대응 인력은 재난안전통신망 단말기와 무전기, 개인 휴대전화 등 여러 장비를 동시에 휴대하고 조작해야 한다. 대형 재난이 발생해 무전 교신이 한꺼번에 몰리는 경우 여러 내용이 중첩되면서 현장 인력이 핵심 정보나 지시사항을 명확하게 파악하기 어렵다. 정부는 이를 해결하기 위해 재난안전통신망과 직접 연동되는 스마트워치를 개발한다. AI가 실시간 교신 내용을 분석 요약하고 현장 대응에 필요한 주요 정보와 임무를 스마트워치를 통해 전달하는 방식이다. 현장 인력의 안전을 확인하는 기능도 탑재한다. 스마트워치로 이용자의 심박수와 피부 온도, 위치 등을 모니터링해 재난 대응 과정에서 발생할 수 있는 위험을 파악할 수 있도록 할 계획이다. 정부는 기술이 현장에 적용되면 대응 인력이 여러 통신장비를 일일이 확인해야 하는 부담을 줄이는 동시에 긴박한 상황에서도 필요한 지시와 현장 정보를 빠르게 파악할 수 있을 것으로 기대하고 있다. 이 과제는 정부가 올해 추진하는 국민생활안전 긴급대응연구 11개 가운데 마지막으로 선정됐다. 앞서 산불과 지반함몰, 해양사고, 폭설, 홍수 등에 대응하기 위한 기술 개발 과제가 선정됐다. 연구기관 공모는 오는 9월7일까지 진행된다. 선정된 연구기관에는 과기정통부와 행안부가 2년간 9억원 안팎의 연구개발비를 지원한다. 김성수 과기정통부 연구개발정책실장은 "인공지능과 웨어러블 디바이스 기술을 재난 안전 분야에 적용해 현장에서 체감할 수 있는 안전 인프라를 구축하겠다"고 말했다. 박형배 행안부 안전예방정책실장은 "재난현장 대응 인력이 장비 휴대 부담에서 벗어나 신속하고 정확하게 상황을 인지하는 것이 무엇보다 중요하다"며 "스마트워치가 정부의 재난대응 역량을 강화하는 장비로 자리매김할 수 있도록 적극 지원하겠다"고 밝혔다.

2026.08.17 12:44박수형 기자

정부 AX 드라이브…산업계, AI 데이터 확보전

미국과 중국의 기술 패권 경쟁이 심화하는 가운데 정부가 인공지능(AI) 국가 경쟁력과 기술 주권 확보에 나섰다. AI 모델 경쟁력을 높이려면 이를 학습시킬 양질의 데이터가 뒷받침돼야 한다는 인식이 확산하면서 분야별 데이터 인프라를 구축하려는 움직임도 빨라지고 있다. 16일 업계에 따르면 정부는 지난 6월 반도체, 로봇·피지컬 AI, AI 데이터 센터를 3대 축으로 삼는 '대한민국 대도약 3대 메가 프로젝트'를 발표했다. 이 중 로봇·피지컬 AI 분야의 핵심 축인 맥스(M.AX, 제조업 AI 대전환) 경우 오는 2030년까지 민관 합동으로 20조 원을 투자하고 100조 원 이상 경제적 부가가치를 창출하겠다는 목표다. 가장 먼저 핵심이 되는 제조 데이터 확보에 착수해 기업별로 흩어진 데이터를 수집하고 '제조 AI전환(AX) 데이터 라이브러리'에 구축할 계획이다. 데이터 인프라 확보는 제조업을 넘어 제약·특허·나노 등 다른 기술 산업에서도 주목받고 있다. 원활한 AX를 구현하기 위해 AI 학습에 적합한 도메인 데이터가 필수적이기 때문이다. 제약 분야 역시 활발한 AX가 일어나는 대표적인 산업군이다. 하지만 개인정보 유출 우려와 고품질 데이터의 확보·통합 분석 장벽으로 AI 도입이 까다로운 영역으로 꼽혀왔다. 과학기술정보통신부와 한국지능정보사회진흥원(NIA)이 추진하는 '의료 데이터 스페이스 실증사업'은 의료기관 간 데이터를 안전하게 연결하려는 사례 중 하나다. 이 사업 수행기관으로 선정된 카카오헬스케어 컨소시엄은 27개 의료기관이 각 데이터를 보유한 상태에서 안전하게 공유·활용할 수 있는 분산형 연합 데이터 체계를 구축한다. 한미약품은 보건복지부가 주관하는 371억 원 규모 'K-AI 신약개발 전임상·임상 모델개발 사업'의 공동 연구기관으로서 데이터 인프라 강화에 나섰다. 전임상과 임상 데이터를 통합 분석할 수 있는 AI 소프트웨어 개발이 목표로, 항암·대사질환 분야 데이터를 활용한다. 특허는 기업의 미래 기술 전략을 가늠할 수 있는 주요 기술 지표다. 다만 법률·기술적 맥락이 복잡하다는 특성상 특허 데이터를 AI가 학습할 수 있는 형태로 가공하는 작업이 까다롭다. 워트인텔리전스는 106개국 3억 건의 특허 데이터를 AI 학습이 가능한 형태로 구축하고 특허 특화 거대언어모델(LLM) '플루토LM'을 개발했다. 이 데이터와 모델은 지식재산처의 '특허 AI 에이전트' 사업과 한국전자통신연구원(ETRI)의 특허 검색 솔루션 사업에 활용됐다. LG AI연구원과 LG전자 등 민간 분야에서도 특허 AX 협력을 확대하고 있다. 나노소재 기업들의 데이터는 장비, 과제 등 부서별로 분산돼 있고 표준화된 기준이 부재해 AI 학습에 활용하기 어려웠다. 한국나노융합산업협회는 산업통상자원부와 한국산업기술진흥원(KIAT)이 지원하는 '2026년 산업AI 솔루션 실증·확산 지원사업'의 주관기관으로 선정돼 이 문제 해결에 나섰다. 협회는 참여 기업들의 실험·공정·품질 데이터를 진단하고 AI 학습이 가능한 형태로 정제·구조화할 예정이다. 이후 실제 AI 모델에 적용해 업계가 공동 활용 가능한 AI 데이터 기준과 서비스 모델을 마련할 계획이다. 업계 관계자는 "산업별 데이터 표준화가 뒷받침되지 않으면 AX는 구호에 그칠 수밖에 없다"며 "정부와 민간이 함께 데이터 인프라를 쌓는 지금 단계가 향후 AX 경쟁력을 좌우할 것"이라고 말했다.

2026.08.16 15:09이나연 기자

7대 SEED에 포함된 핵융합 놓고 '찬반 논쟁'

정부 7대 SEED 프로젝트에 SMR(소형모듈원자로)과 핵융합이 포함된 것을 둘러싸고, 관련기관 및 단체 3곳이 찬반 입장 및 성명을 발표하는 등 때아닌 '핵융합 논쟁'이 일었다. 정부는 지난 12일 파괴적 혁신을 위해 전략적 투자가 필요한 대한민국의 미래 성장엔진으로 7개 분야(SEED)를 선정하고, 전략적으로 '담대하게' 투자해 나갈 것을 선언했다. 7대 SEED(씨앗기술) 프로젝트는 ▲미래 청정에너지 분야=SMR(소형모듈원자로), 핵융합, 한계돌파형 재생에너지 ▲차세대 프론티어 분야=양자 ▲우주·항공 대도약 기반 분야=첨단바이오, 첨단 공급망(핵심광물 및 소부장) 등이다. 그러나 7대 프로젝트를 발표하자마자, 이튿날인 13일 원자력안전과미래·책임과학자연대(책임연대)가 먼저 포문을 열었다. 이들이 요구한 4개항은 ▲SMR과 핵융합 선정 기준, 참여 전문가와 이해충돌 여부, 안전성·경제성·폐기물·기회비용 평가자료 공개 ▲독립적 검증 없이 SMR 2035년 상용화와 비경수형 SMR 건설 일정 졸속 확정 반대 ▲핵융합 연구는 지원하되 연구단계 기술을 상용산업으로 포장하지 말고 단계별 검증 및 중단 기준 마련 ▲시민사회와 독립적인 전문가가 참여하는 공개 검증기구 구성 및 7대 SEED 사업 예산 배분 전면 재검토 등이다. 이에 대해 핵융합혁신연합(상임위원장 소병식)은 같은 날, 한국핵융합에너지연구원 핵융합정책센터를 통해 7대 SEED 프로젝트에 핵융합 실증을 포함하고, 민관협력을 기반으로 핵융합 에너지 상용화를 본격 추진하기로 한 데 대해 환영 성명을 발표했다. 성명에 따르면 혁신연합은 정부가 KSTAR와 ITER를 통해 축적한 역량을 바탕으로 '한국형 혁신 핵융합로'를 건설하고, 2030년대 전력생산 실증과 2040년대 상용 전력공급을 추진하는 것은 우리나라 핵융합 연구개발을 실증과 산업화 단계로 발전시키는 중요한 전환점이라고 평가했다. 이들은 ▲실증로 전주기 산·학·연·정 협력체계 구축 ▲민간투자 지원 ▲공공 연구성과의 민간 활용 확대 ▲핵심기술 국산화 및 표준·품질역량 확보 ▲전문인력 양성 ▲국내 기업의 글로벌 시장 진출 지원 ▲합리적인 인허가·안전규제 체계 마련 등을 요구했다. 한국물리학회 플라즈마분과위원회(위원장 허민섭)도 정부가 핵융합 상용화를 본격 추진하기로 한데 대해 환영 성명을 발표했다. 인공지능을 활용한 가상 핵융합로 구축과 플라즈마 제어 기술 고도화 , 공공·민간 협력체계 마련, 핵융합 전문기업과 공급망 육성 등이 연구 성과를 실질적인 에너지 기술과 산업 경쟁력으로 연결하는 중요한 기반이 될 것이라는 것. 이에 대해 과기정통부는 "논쟁은 잘 모르지만, 3대 메가 프로젝트와 SEED 7대 분야를 들여다보면, 모두가 국가전략기술이다. 미국 등을 따라 잡기 위해서라도 과감하고 담대한 투자가 필요한 분야라고 판단한다"고 말했다. 한편 양자 분야에서는 미래양자융합포럼(양자포럼)과 한국양자산업협회(양자협회)가 미래성장동력 7대 SEED 프로젝트 양자 분야가 포함된 것에 대해 환영 입장문을 냈다.

2026.08.16 14:23박희범 기자

반도체 소자 잡음 증폭…특정 신호 추출 성공

잡음(노이즈)은 신호처리에 나쁜 역할만 하는 것은 아니다. 임계치 이하의 신호 세기를 증폭시켜, 신호 감지에 도움을 주기도 한다. 뇌에서 특히, 그런 현상(확률적 반응)이 발생한다. 반면, 반도체에서 잡음은 주로 제거 대상이었다. 국내 연구진이 반도체 소자 잡음을 증폭시켜, 주요한 특성만을 추출하는 기술을 개발했다. 김경민 KAIST 신소재공학과 교수 연구팀은 반도체 잡음을 사람의 뇌처럼 정보를 처리하는 데 이용할 수 있는 새로운 뉴로모픽 뉴런 반도체 기술을 개발했다고 16일 밝혔다. 논문제1저자인 김도훈 신소재공학과 연구원(박사)은 "PC나 스마트폰 등은 내재적으로 신호처리에 문제가 없으나, IoT(사물인터넷0 등에서는 말단에서 신호처리가 제한적이다. 220V 전원이나 GPU 등을 쓰면 되지만, 스마트워치처럼 휴대용 기기나 뿌려지는 센서 등은 에너지를 효율적으로 써야 한다"며 "이런 상황에 대처하기 위해 '멤리스터 소자'를 활용하게 됐다"고 설명했다. 연구팀은 멤리스터가 저항 상태를 바꾸면 전류 잡음 크기와 변동 특성이 달라진다는 점에 주목했다. 낮은 저항 상태에서는 움직임과 같은 저주파 신호를, 높은 저항 상태에서는 음성과 같은 고주파 신호를 인코딩하도록 동작 범위를 전환했다. 일단 확률적 반응을 위해 잡음을 증폭, 뇌의 뉴런이 정보를 전달할 때 발생시키는 것과 유사한 불규칙한 전기 신호인 '스파이크'를 만들었다. 이를 이용해 '프로그래밍 가능한 확률 뉴런(PPN)'을 구현했다. 연구팀은 반도체 잡음을 확률적 스파이크 발생에 활용한 결과 멤리스터 저항 상태를 변화시켜 동일한 구조에서도 입력에 대한 발화 확률을 조절하는데 성공했다. 또 확률 뉴런을 시계열 신호 주파수 선택적 인코딩에 적용, 멤리스터의 저항 상태를 변경하는 것만으로 인코딩 가능한 주파수 범위를 전환할 수 있다는 사실을 확인했다. 실제 저항 상태를 달리해 0.4~10Hz의 저주파 영역과 20Hz~8kHz의 고주파 영역을 각각 인코딩하고, 이를 서로 다른 시간 규모를 갖는 인간 행동 인식 데이터(UCI HAR)와 음성 숫자 데이터(Audio MNIST)에 적용했다. 그 결과 UCI HAR에서는 94.8%, 오디오 MNIST에서는 95.0%의 분류 정확도를 달성했다. 김경민 교수는 “멤리스터에서 발생하는 잡음을 단순한 오차나 불안정성으로 보지 않고 정보처리 자원으로 활용했다는 데 의미가 있다”며 "향후 저전력 뉴로모픽 시스템의 신호처리 기술로 활용될 수 있을 것”이라고 말했다. 연구 결과는 재료 분야 국제 학술지 '어드밴스드 머터리얼즈(IF: 29.1)'에 게재됐다.

2026.08.16 13:12박희범 기자

마늘은 왜 여러 조각으로 나눠져 있을까

우리가 매일 식탁에서 접하는 마늘이 사실은 씨앗도 없이 수천 년간 스스로를 복제해 온 '클론 군단'이라는 사실을 아는 사람은 많지 않다. 마늘을 깔 때 하나의 구근이 여러 개의 '쪽'으로 자연스럽게 갈라지는 기묘한 메커니즘 뒤에는 수천 년에 걸친 인류의 농경 역사와 유전자 변형의 비밀이 숨어 있다. 음식과 요리에 얽힌 과학을 다루는 유튜브 채널 '미닛푸드(MinuteFood)'는 마늘 한 쪽에 숨겨진 생물학적 구조와 인류의 재배 역사가 마늘에 미친 영향을 조명했다. 이 내용은 지난 14일 IT 전문 매체인 기가진 등을 통해 보도됐다. 일반적인 마늘은 여러 쪽이 모여 하나의 구근을 형성한다. 반면 껍질을 벗겨도 쪽이 나뉘지 않고 알 전체가 하나로 돼 있는 '외알마늘(솔로 갈릭)'도 존재하는데, 이는 생육 과정에서 구근이 분할되는 데 필요한 환경 조건이 갖춰지지 않았을 때 나타나는 현상이다. 마늘이 여러 쪽으로 나뉘는 근본적인 목적은 각각의 조각에서 새로운 그루를 키워 자손을 늘리는 '무성생식'을 하기 위해서다. 마늘 한 쪽의 내부에는 이미 작은 잎과 줄기가 들어 있어, 땅에 심기만 하면 어미 개체와 완전히 동일한 DNA를 가진 복제체로 자란다. 부엌에 오래 둔 마늘에서 싹이 나는 것 역시 내부에 숨어 있던 잎과 줄기가 자라나는 과정이다. 이처럼 꽃을 피워 수분하고 씨앗을 만드는 복잡한 과정 없이 쪽을 심는 것만으로 대량 번식이 가능한 무성생식의 편의성은 마늘이 전 세계 다양한 요리 문화에 자리 잡는 핵심 동력이 됐다. 하지만 무성생식에만 의존하는 재배 방식은 유전적 치명상을 남겼다. 유성생식의 경우 두 개체의 DNA가 섞이면서 유해한 돌연변이가 자연스럽게 걸러지지만, 무성생식은 복제 과정에서 발생한 돌연변이가 다음 세대로 그대로 물려지기 때문이다. 현대 재배 마늘의 야생 조상은 유성생식과 무성생식을 모두 활용했을 것으로 추정된다. 그러나 인간이 수천 년 동안 씨앗을 받기보다는 알이 크고 쪽으로 번식하기 쉬운 마늘만 골라 복제 재배를 반복하면서, 마늘의 게놈에는 씨앗 형성 관련 유전자를 중심으로 수많은 돌연변이가 축적됐다. 그 결과 현대의 재배 마늘은 꽃을 피우고 씨앗을 맺는 유성생식 능력을 거의 완전히 상실했다. 유성생식을 할 수 없어 유전적 다양성이 극도로 고갈된 재배 마늘은 신종 병충해나 급격한 기후변화와 같은 미래의 환경 위협에 매우 취약하다. 이에 학계와 식물학자들은 마늘이 잃어버린 유성생식 능력을 복원하고 유전적 다양성을 확보해 향후 발생할지 모를 식량 위기에 대비하기 위한 연구를 활발히 진행하고 있다.

2026.08.16 10:23백봉삼 기자

[인사] 과학기술정보통신부

◇ 과장급 전보 ▲ 다자협력담당관 한소희

2026.08.14 17:34박수형 기자

정부·이통3사, 무효번호·해외발 스팸 막는다

정부와 이동통신3사, 대량문자 사업자 등이 불법스팸 대응 현황을 점검하고 무효번호와 해외발 스팸 차단을 강화한다. 오는 9월 추석 연휴를 앞두고 AI 기술을 활용한 불법스팸 탐지와 차단도 확대한다. 방송미디어통신위원회와 과학기술정보통신부는 14일 서울에서 '불법스팸 대응 민관협의체 제6차 전체회의'를 열고 불법스팸 방지 종합대책의 세부과제별 추진 현황과 향후 정책 방향을 논의했다. 이날 회의는 방미통위와 과기정통부가 공동 주최하고 한국인터넷진흥원(KISA)이 주관했다. 개인정보보호위원회와 경찰청 등 관계부처와 전문기관을 비롯해 SK텔레콤, KT, LG유플러스 등 통신사업자와 삼성전자 등 관계자 50여 명이 참석했다. 참석자들은 2024년 말부터 추진 중인 '불법스팸 방지 종합대책'의 5대 전략과 12개 세부과제 추진 현황을 점검했다. 최근 불법스팸 환경 변화를 반영한 대응 방안과 민간 사업자별 차단 대책도 공유했다. 방미통위는 정보통신망법 시행령과 관련 고시의 주요 내용을 공유하고 스팸 신고 현황 공개, 불법스팸 발신번호 공유 강화 등을 논의했다. AI 기반 스팸 필터링 강화와 사업자 간 연계에도 적극적으로 참여해달라고 요청했다. 과기정통부는 무효번호로 발송되는 대량문자를 차단하는 '불법스팸 무효번호 차단시스템' 적용을 강조했다. 해외 문자사업자와 협력을 통한 해외발 스팸 차단 개선과 국내 국제문자중계사의 대량문자 발송 고객에 대한 관리 감독 강화도 주문했다. 이동통신3사를 비롯한 참석 사업자들은 각사가 추진 중인 불법스팸 방지 대책을 공유했다. 특히 통신 3사와 카카오 등은 오는 9월 추석 연휴를 앞두고 불법스팸 주의 안내와 차단을 강화해 이용자 피해를 예방하기로 했다. 신영규 방미통위 방송통신이용자정책국장은 “그간 민관협의체의 노력으로 불법스팸이 크게 감소했다”며 “국민들이 불법스팸 걱정 없이 안전하게 디지털미디어 서비스를 누릴 수 있도록 관련 제도 개선을 신속하게 마무리할 예정”이라고 말했다. 남석 과기정통부 통신정책관은 “불법스팸은 단순한 이용자 불편을 넘어 보이스피싱, 스미싱 등 국민의 재산상 피해를 유발하는 심각한 민생범죄의 주요 통로”라며 “무효번호 차단시스템과 해외발 스팸차단 개선조치 등을 통해 불법스팸 근절을 위해 더욱 노력하겠다”고 밝혔다. 한편, 불법스팸 대응 민관협의체는 정부와 민간사업자 간 협력 강화를 위해 2024년 12월 출범했다. 불법스팸 방지 종합대책 추진 현황을 상시 점검하고 관련 현안에 공동 대응하고 있다.

2026.08.14 17:33박수형 기자

정부, 'AI 윤리원칙' 초안 공개…업계 "권리 보호·기업 지침 보강해야"

정부가 새 인공지능(AI) 윤리원칙 초안을 공개하자 시민사회와 산업계가 원칙 실효성을 높이기 위한 후속 조치를 주문했다. 시민사회는 기본권 보호와 피해 구제 절차를, 산업계는 기업이 현장에서 적용할 수 있는 구체적인 가이드와 지원 체계 필요성을 강조했다. 14일 과학기술정보통신부와 정보통신정책연구원(KISDI)은 서울 중구 프레지던트호텔에서 '대한민국 인공지능 윤리원칙 대토론회'를 열고 각계 의견을 수렴했다. 이번 초안은 인간의 존엄성, 사회의 공공선, 인류의 지속가능성을 3대 가치로 제시했다. 이를 실현하기 위한 7대 원칙으로 인간중심성, 프라이버시 보호, 공정성·포용성, 책임성, 안전성, 신뢰성, 투명성을 담았다. 시민사회는 AI 영향을 받는 사람을 단순 보호 대상이 아니라 권리를 행사하는 당사자로 규정해야 한다고 주장했다. 접근성과 당사자 참여, 이의 제기, 피해 구제 절차를 윤리원칙과 후속 해설서에 구체적으로 담아야 한다는 입장이다. 홍윤희 사단법인 무의 이사장은 "장애인과 소수자를 단순한 수혜자가 아니라 권리를 지닌 당사자이자 시민으로 바라보는 관점이 이전보다 강화됐다"고 평하면서도 "'포용성'이라는 표현이 소수자에게 혜택을 베푼다는 시혜적 의미로 받아들여질 수 있다"고 지적했다. 이어 "이를 '포함성'으로 표현을 바꾸거나 모든 시민 권리를 아우르는 '접근성'을 원칙에 명시하는 것이 좋을 것"이라고 덧붙였다. 시민사회는 AI 학습에 필요한 장애인·소수자 관련 데이터 구축도 과제로 꼽았다. 시장에서 수집하기 어려운 정보를 공익 데이터로 규정하고 정부가 데이터 구축과 활용 기반을 지원해야 한다는 주장이다. 이지은 참여연대 선임간사는 AI 윤리원칙에 인권에 기반한 접근과 피해 구제 절차를 보강해야 한다고 요구했다. AI 영향을 받는 사람이 관련 사실을 고지받고 의사결정에 참여하며, 피해가 발생했을 때 이의를 제기할 수 있어야 한다는 설명이다. 이 선임간사는 "법이 포괄하지 못하는 영역까지 함께 고민하고 실천하자는 것이 윤리원칙 역할"이라며 "기업 내부에도 AI의 사회적 영향을 독립적이고 객관적으로 평가할 수 있는 감사 체계를 마련해야 한다"고 강조했다. 윤명 소비자시민모임 사무총장도 윤리원칙이 선언에 머물러선 안 된다고 강조했다. 정부와 기업, 소비자가 함께 참여해 분야별 적용 방안을 논의하는 협력 체계가 필요하다고 제안했다. 산업계 "기업별 적용 지침 필요"…정부 "자율규범으로 운영" 이날 산업계는 국가 차원의 윤리원칙이 기업 불확실성을 줄일 수 있다는 점에서 초안 마련을 긍정적으로 평했다. 다만 기업 규모와 서비스 유형에 따라 원칙을 실제 업무에 적용할 수 있도록 세부 지침과 상담 창구가 필요하다고 밝혔다. 김경훈 카카오 AI 세이프티 리더는 "기업도 AI 개발과 활용, 위험 관리에 적용할 국가 차원 기준을 기다렸다"며 "이번 원칙 토대로 내부 윤리 기준과 위험 관리 체계를 다시 점검할 수 있을 것"이라고 강조했다. 김 리더는 학습 데이터 공개를 투명성 원칙에 포함한 부분은 신중하게 검토해야 한다고 지적했다. 공개 범위가 저작권과 영업비밀, 산업 경쟁력과 연결돼 있고 관련 입법 논의도 끝나지 않았기 때문이다. 그는 윤리원칙과 자율 점검표, 공개 토론, 영향평가를 연계하는 운영 체계도 제안했다. 기업이 현장에서 발견한 문제를 공유하고 이를 다시 윤리원칙에 반영하는 순환 구조가 필요하다는 설명이다. 김현주 한국인공지능·소프트웨어산업협회(KOSA) 본부장은 중소기업과 스타트업도 원칙을 이행할 수 있는 환경을 조성해야 한다고 강조했다. 중소기업은 대기업과 달리 AI 윤리를 전담하는 조직이나 인력을 갖추기 어렵다는 이유에서다. 김 본부장은 "기업들은 개별 법 조항 의미보다 자사 서비스가 적용 대상인지, 어떤 영향을 받는지를 주로 묻는다"며 "작은 기업도 이해하고 따를 수 있는 상세한 해설서와 온라인 상담 채널이 필요하다"고 말했다. 정부는 이번 윤리원칙이 기업에 새로운 의무를 부과하는 규제가 아니라 사회 구성원이 자율적으로 실천하는 연성규범이라고 설명했다. 개발자와 사업자뿐 아니라 이용자, 시민사회, 정부 등 모든 주체의 역할을 제시한 점도 특징으로 꼽았다. 이진수 과기정통부 AI정책기획관은 "법이 경성규범이라면 윤리원칙은 연성규범"이라며 "특정 기업만의 문제가 아니라 각 주체가 AI 윤리를 함께 풀어나가야 한다는 방향을 담았다"고 밝혔다. 정부는 윤리원칙을 확정한 뒤 하반기에 구체적인 사례와 적용 방법을 담은 해설서를 발간할 계획이다. 산업계가 활용할 자율 점검표를 마련하고 학교와 교육 현장을 대상으로 AI 윤리교육도 추진한다. 이 기획관은 "윤리원칙은 제정으로 끝나는 것이 아니라 현장에서 실천하는 과정이 중요하다"며 "기술과 사회 변화에 따라 새로운 윤리적 쟁점이 생기는 만큼 원칙도 지속적으로 개정하고 발전시켜야 한다"고 말했다.

2026.08.14 16:15김미정 기자

[인사]과학기술정보통신부

▲다자협력담당관 한소희

2026.08.14 15:45박희범 기자

독파모 '벤치맥싱' 논란에 AAII 입장…"평가 방법론 지속 업데이트"

글로벌 인공지능(AI) 평가기관 아티피셜 애널리시스가 벤치마크 맞춤형 학습으로 실제 성능 개선 없이 점수만 높아질 수 있다는 우려를 인정했다. 현재 이같은 이슈를 최소화하기 위해 내부적으로 기술적 조치를 강화하고 있는 것으로 확인됐다. 14일 아티피셜 애널리시스는 지디넷코리아에 보낸 이메일에서 "벤치마크를 활용해 모델 약점을 보완하는 것은 통상적인 개발 과정"이라면서도 "특정 평가에 과도하게 최적화해 점수만 끌어올리는 방식은 경계해야 한다"고 밝혔다. 아티피셜 애널리시스는 글로벌 AI 모델 성능과 속도, 비용 등을 비교·분석하는 민간 평가기관이다. 해당 기관이 운영하는 '아티피셜 애널리시스 인텔리전스 지수(AAII)'가 독파모 2차 평가에서 전체 100점 중 25점을 차지한다. 아티피셜 애널리시스는 이같은 벤치마크 이슈를 최소화하기 위해 내부 분석과 검증, 자체 평가 데이터 활용, 지속적 평가 방법론 업데이트 등 세 가지 장치를 추진하고 있다고 말했다. 아티피셜 애널리시스 관계자는 "우리는 개별 평가와 전체 지수 차원에서 모델 답변과 추론 과정, 실행 로그, 점수 분포를 검토한다"며 "이를 통해 비정상적인 점수 변화나 특정 평가에만 특화된 최적화 흔적을 찾는다"고 말했다. 이어 자체적으로 개발·관리하는 평가와 외부 벤치마크도 활용한다고 밝혔다. 특정 공개 데이터나 하나의 평가 방식에 대한 의존도를 낮춰 일부 시험에 특화된 학습이 전체 점수 상승으로 이어지는 것을 막기 위해서다. 관계자는 평가 항목과 가중치, 채점 방식도 정기적으로 바꾸겠다고 밝혔다. 최신 AI 기술과 산업에서 중요해진 역량을 반영해 평가 체계를 지속적으로 개편함으로써 AAII가 개발사 공략 대상이 되지 않도록 한다는 취지다. 기관이 현재 사용 중인 'AAII 4.1.1' 버전은 에이전트 업무와 코딩, 과학적 추론, 장문 맥락 추론, 지식과 환각 등을 측정하는 9개 평가로 구성됐다. 아티피셜 애널리시스는 한 영역에서만 점수를 높이더라도 성능이 다른 과제로 확장되지 않으면 전체 지수에 미치는 영향은 제한적이라고 주장하고 있다. 그러나 아티피셜 애널리시스는 실제 벤치마크 과적합 징후를 발견한 사례가 있는지는 공개하지 않았다. 과적합 징후를 확인했을 때 해당 점수를 제외하거나 모델을 재평가하는지, 순위를 조정하거나 외부에 경고하는지 등 사후 조치 기준도 밝히지 않았다. 독파모 평가 25점 걸린 AAII...업계 "실제 성능 왜곡 우려" 최근 업계에선 일부 독파모 참여사 일부가 AAII 점수를 겨냥한 맞춤형 사후학습 데이터를 활용하고 있다는 의혹이 제기되고 있다. 이에 일각에선 일부 참여사가 모델이 낮은 점수를 받은 지식 영역과 문제 유형을 분석한 뒤 유사한 사후학습 데이터를 구매하거나 별도 구축하고 있다는 주장이 나온다. 벤치마크 문제와 정답을 그대로 학습하는 방식은 아니지만, 실제 사용 역량보다 특정 평가 점수만 높아진다면 모델 성능을 왜곡하는 벤치맥싱으로 이어질 수 있다는 우려다. AAII 순위가 독파모 2차 평가의 최종 결과를 의미하는 것은 아니다. NIA 벤치마크와 전문가·사용자 평가가 별도로 진행되는 데다 AAII 역시 버전과 평가 구성에 따라 점수가 달라질 수 있어서다. 과학기술정보통신부는 AAII만으로 모델 우열을 판단하지 않고 한국지능정보사회진흥원(NIA) 벤치마크와 전문가·사용자 평가를 종합한다는 입장이다. 그러나 AAII에 전체 점수의 4분의 1이 배정된 만큼 벤치마크 맞춤형 학습을 실제 성능 향상과 어떻게 구분할지가 평가 공정성을 가를 핵심 과제로 꼽힌다. 아티피셜 애널리시스는 "우리는 모델 답변과 추론 과정, 실행 로그, 점수 분포를 분석해 평가에만 특화된 최적화 방법론을 꾸준히 연구 중"이라고 밝혔다.

2026.08.14 15:40김미정 기자

"AI 순풍 지속"...반도체 수출, 7개월 연속 100% 이상 성장

AI 투자 확대에 힘입어 국내 반도체 수출이 7개월 연속 전년 동월 대비 100% 넘는 성장률을 기록했다. AI 추론 확산에 따른 서버용 메모리 수요와 기업용 SSD 공급 확대가 가파른 성장세를 이끌었다. 과학기술정보통신부가 14일 발표한 7월 ICT 수출입 동향에 따르면 지난달 반도체 수출은 410억 2000만 달러로 전년 동월 대비 178.8% 증가했다. 반도체 수출은 17개월 연속 증가했다. 특히 올해 들어서는 7개월 연속 전년 동월 대비 100% 이상의 증가율을 이어갔다. 7월 전체 ICT 수출 533억 6000만 달러 가운데 반도체가 차지한 비중은 약 77%에 달했다. 반도체 수출 호조에는 AI 서버 수요 확대와 메모리 가격 상승이 영향을 미쳤다. 8Gb D램 고정가격은 지난 4월 16달러에서 5월 20달러, 6월 21달러, 7월 24달러로 상승했다. 128Gb 낸드 가격도 같은 기간 24.2달러에서 30.1달러로 올랐다. AI 서버용 SSD 수요도 급증했다. 7월 SSD 수출은 45억 1000만 달러로 전년 동월 대비 500.2% 증가했다. SSD를 포함한 컴퓨터·주변기기 수출은 49억 4000만 달러로 353.9% 늘며 9개월 연속 증가세를 이어갔다. 지역별로도 주요 시장에서 반도체 수출이 큰 폭으로 늘었다. 중국과 홍콩으로 반도체 수출은 196억 1000만 달러로 전년 동월 대비 246% 증가했다. 미국은 42억 7000만 달러로 257.5%, 베트남은 60억 7000만 달러로 195.7% 늘었다. 유럽연합(EU)으로 반도체 수출은 14억 1000만 달러로 238.9% 증가했다. 인도는 8억 달러로 191.4%, 일본은 1억 9000만 달러로 76.7% 늘었다. 대만은 44억 달러로 26.5% 증가했다. 반도체 수출 호조에 힘입어 전체 ICT 수출도 역대급 실적을 기록했다. 7월 ICT 수출은 533억 6000만 달러로 전년 동월 221억 7000만 달러 대비 140.6% 증가했다. 역대 7월 가운데 최대 규모이며 지난 6월 572억 9000만 달러에 이어 역대 월간 기준 두 번째로 높은 실적이다. ICT 수출은 지난 5월 477억 8000만 달러에서 6월 572억 9000만 달러로 늘어난 뒤 7월에도 500억 달러를 웃돌았다. 국가 전체 수출액 988억 9000만 달러에서 ICT가 차지하는 비중은 54%로, 3개월 연속 절반을 넘어섰다. 반도체 외 주요 ICT 품목도 모두 성장했다. 휴대폰 수출은 스마트폰 신제품 수요와 고사양 제품 판매 확대에 힘입어 15억 5000만 달러로 62.6% 증가했다. 디스플레이 수출은 17억 7000만 달러로 0.5% 늘었다. 하반기 출시 예정인 스마트폰과 TV 등 완제품용 OLED 수출 증가가 영향을 미쳤다. 휴대폰용 OLED 수출은 8억 5000만 달러로 7.1%, TV용은 1억 4000만 달러로 11.4% 증가했다. 통신장비 수출은 2억 4000만 달러로 18.7% 늘었다. 베트남향 무선통신기기와 부분품, 인도향 전장용 장비 수출 호조가 전체 증가세를 이끌었다. 지역별 전체 ICT 수출도 주요 시장에서 일제히 증가했다. 중국과 홍콩은 220억 1000만 달러로 194.7% 늘었고 베트남은 78억 2000만 달러로 115.7% 증가했다. 미국은 77억 8000만 달러로 187%, EU는 36억 1000만 달러로 202% 증가했다. 대만은 46억 8000만 달러로 26.3%, 인도는 10억 9000만 달러로 128.2%, 일본은 4억 7000만 달러로 39.3% 늘었다. 7월 ICT 수입은 183억 달러로 전년 동월 대비 37.3% 증가했다. 반도체 수입이 57.6%, 휴대폰이 44.7%, 컴퓨터·주변기기가 31% 각각 늘었다. 이에 따라 7월 ICT 무역수지는 350억 6000만 달러 흑자로 잠정 집계됐다. ICT 무역수지는 지난 5월 322억 3000만 달러, 6월 390억 9000만 달러에 이어 3개월 연속 300억 달러대를 유지했다.

2026.08.14 11:03박수형 기자

독파모 2차 결과 발표 임박…AI 업계 '초긴장', 관전 포인트는

독자 인공지능(AI) 파운데이션 모델 프로젝트(독파모) 2차 단계 평가 결과 발표가 임박하면서 국내 AI 업계 관심이 집중되고 있다. 단순한 모델 성능 경쟁을 넘어 결과에 따라 국내 AI 업계 관심 구도도 달라질 것으로 예상되기 때문이다. 14일 업계에 따르면 독파모 2차 단계 평가 결과는 이르면 다음 주 발표될 것으로 알려졌다. 독파모는 이번 2차 평가 결과 발표를 통해 3개 팀으로 압축된 뒤 추가 평가를 거쳐 올해 12월 최종 2개 팀을 선발한다. 최종 생존팀에는 엔비디아(NVIDIA) B200 그래픽처리장치(GPU)와 대규모 데이터 구축·가공비, 'K-AI 기업' 명칭 부여 등 국가 차원의 지원이 이어진다. 독파모에 참가한 LG AI연구원, SK텔레콤(SKT), 업스테이지, 모티프테크놀로지스 4개 팀은 모든 2차 과정을 마치고 결과를 기다리고 있는 중이다. 과기정통부는 기존 3개 팀의 모델 제출 기한인 6월 말과 추가 합류한 모티프테크놀로지스의 7월 말 제출 완료 이후, 8월 초부터 4개 팀을 대상으로 2차 단계 평가를 동시 진행해 왔다. 이번 발표로 한 팀이 탈락해 3파전으로 재편되는 만큼 업계 안팎의 촉각이 날카롭게 세워진 상태다. 이번 2차 평가에서 주목받는 변수는 평가 기준 변화다. 1차 평가가 기본 언어 이해·생성 능력과 모델 완성도에 초점을 맞췄다면, 2차에서는 외부 도구를 호출해 실제 업무를 자율 수행하는 에이전틱 AI 역량과 오케스트레이션 능력 검증 비중이 크게 높아진 것으로 알려졌다. 이에 따라 참여 기업도 수개월 동안 에이전트 성능 고도화에 집중해 왔다. LG AI연구원은 평가 제출 모델인 엑사원(EXAONE)의 에이전트 작업 수행 능력 강화에 주력한 것으로 알려졌다. 단순 질의응답을 넘어 실제 업무를 수행하는 오케스트레이션 역량을 높이는 데 개발 역량을 집중했으며 계열사와 파트너사를 통한 실사용 환경 적용도 병행해 왔다. 특히 1차 단계 평가에서 가장 높은 평가를 받은 만큼 업계에서는 이번 결과에서도 선두를 유지할 수 있을지 주목받고 있다. SK텔레콤은 지난달 신규 모델 'A.X K2'를 공개하며 에이전트 기능을 전면에 내세웠다. 서울대 황승원 교수 연구진의 에이전트 연구 성과를 반영해 다양한 환경에서 활용 가능한 AI 에이전트 역량 확보에 집중하고 있다는 설명이다. 독자 모델과 AI 인프라를 함께 제공할 수 있는 점도 차별화 요소로 꼽힌다. 업스테이지는 최근 공개한 '솔라 2'를 통해 에이전트 성능 향상을 강조하고 있다. 기존 모델 대비 도구 호출과 작업 수행 능력을 강화하며 기업 업무 환경에서 활용 가능한 AI 구현에 초점을 맞췄다. 회사 측은 최근 모델이 실제 에이전트 활용 환경에서도 충분한 경쟁력을 갖췄다고 평가하고 있다. 추가 공모를 통해 합류한 모티프테크놀로지스는 독자 설계 아키텍처를 강점으로 내세우고 있다. 해외 오픈소스 모델을 기반으로 하지 않은 자체 모델 개발 전략을 추진하며 독자성 확보에 집중해 왔다. 최근 관련 벤치마크에서 강한 성능을 내세우며 존재감을 키운 점도 업계가 주목하는 부분이다. 에이전틱 역량과 함께 '독자성' 판단 기준의 적용 강도도 주요 관전 포인트다. 독파모 사업이 목표로 하는 독자 파운데이션 모델은 해외 모델 파인튜닝이나 파생형이 아닌, 모델 설계부터 사전학습까지 전 과정을 자체 수행한 모델이다. 가중치를 초기화한 상태에서 독자적으로 학습·최적화하는 것이 최소 요건이다. 1차 평가에서 네이버클라우드가 독자성 기준 미달 판정을 받아 탈락한 전례가 있어, 이 잣대가 이번에도 결과를 가를 핵심 기준이 될 수 있다는 분석이 나온다. 실제 산업 현장 적용 가능성을 뜻하는 '확산성' 항목도 빼놓을 수 없는 평가 기준이다. LG AI연구원과 한컴의 공공 AI 오피스 협력, SKT의 자동차 부품업체 코넥스 현장 AI 에이전트 투입, 업스테이지의 공공기관 특화 검색증강생성(RAG) 서비스 구축 등 각사가 현장 확산 실적을 쌓아온 만큼, 이 항목이 최종 순위를 좌우하는 변수가 될 수 있다는 관측이 나온다. 독파모 사업의 의미가 산업 육성을 넘어 국가 경쟁력과 안보 영역으로 확대되고 있다는 점도 이번 발표의 무게감을 키우는 배경이다. 글로벌 AI 기반 사이버 위협이 현실화하면서 독자 AI 모델 확보가 국가 전략 자산이라는 인식이 확산되고 있기 때문이다. 국가AI전략위 보안특위를 중심으로 독파모를 안보 역량 강화 수단으로 격상해야 한다는 논의도 본격화한 상황이다. 한 업계 관계자는 "이번 2차 평가는 어느 기업의 모델이 더 뛰어난지를 가리는 차원을 넘어 국내 AI 산업의 방향성과 기술 자립 수준을 확인하는 과정"이라며 "결과 발표가 가까워질수록 업계의 관심도 더욱 높아지고 있다"고 말했다.

2026.08.14 08:14남혁우 기자

김재수 전 KISTI 원장, 연구자→기관장→교수→벤처 대표로 변신

"사업 현장에 직접 뛰어들어, R&D 사업화를 실천해보자는 간절한 바람이 내 마음속에 숨어 있는 줄 몰랐다. 인생 2막을 R&D 연구자에서 벤처 사업가로 여는 계기가 됐다." 13일 열린 미션크리티컬 AI 전문기업 투비유니콘 주주총회에서 각자대표이사로 선임된 김재수 전 한국과학기술정보연구원(KISTI) 원장이 벤처 대표 도전에 나서며 던진 각오다. 김 신임 대표와 전화통화로 인터뷰를 진행했다. 김 신임 대표는 지난 2024년, 34년간 재직했던 한국과학기술연구원(KISTI)에서 원장직을 마지막으로 퇴직한 뒤 그해 9월 1일부터는 모교인 홍익대 교단에 섰다. 이후 1년 반만인 올해 1월 다시, 모든 걸 내려놓고 벤처의 길을 선택했다. 투비유니콘은 이번 주주총회 결과에 따라 윤진욱·김재수 각자대표 체제로 전환했다. 윤진욱 대표는 사업총괄과 재난안전 분야 현장 네트워크를, 김재수 신임 대표는 회사의 핵심 기술인 시맨틱 AI 연구개발과 기술 사업화, 대외 정책 협력 분야를 전담한다. 투비유니콘은 초거대언어모델(TBU-LLM)과 영상·공간 데이터에서 의미 정보를 추출하는 시맨틱 AI 기술을 기반으로 재난 안전 분야의 미션크리티컬 AI 시장을 선도하고 있다. 김 신임 대표는 "지난해 11월 김찬호 KISTI 전문위원 등 3명과 함께 '바보야, 문제는 사업화야'라는 책을 펴냈다"며 "이 저술 이유가 제2의 삶으로 벤처를 선택한 것과 같은 맥락"이라고 설명했다. "국가 R&D 성과가 논문이나 특허내고 끝나선 안된다. 그런데 연구만 하다보니, 그래선 안된다는 걸 사실 잘 몰랐다. 연구소에만 있다, 사회에 나와 기업속에 들어가 깊숙히 겪어보니, 정말 필요한 기술인데 왜 이렇게 기술들이 사장되나 하는 생각을 갖게 됐다." 김 신임 대표는 "R&D도 물론 중요하다. 그런데 기업 현장에서 보니 사업화가 더 중요하다는 걸 알았다"며 저술 동기과 벤처 선택에 대한 깨달음에 대해서도 언급했다. 저서에서 김 신임 대표는 R&D로 나온 성과를 어떻게 하면 사업화에 성공할 것인가에 대한 철학과 방법론을 주로 다뤘다. 휴렛패커드의 리턴맵을 예시로 들며, 초기투자와 회수까지의 과정을 강조했다. 특히, 살아있는 기술 사업화 바이블로 남기기 위해 심혈을 기울였다. "R&D 성과를 사업화하는 방법 자체를 모르는 경우가 너무 많았다. 그래서 어떻게 하면 사업화에 성공할 것인가를 챕터별로 썼다. 사실 국가 R&D는 공공성도 있기에, 특히 원천 연구는 돈이 안돼도 해야한다는 학계 주장에 대해 좀더 생각해볼 여지가 있다고 본다. 궁극적으로는 경제적 효과를 봐야 한다." 김 신임 대표는 2021년~ 2024년 8월까지 한국과학기술정보연구원(KISTI) 원장을 역임했다. 1985년 홍익대 전자계산학과를 졸업한 뒤 1987년 한국외국어대에서 전자계산학 석사를 취득했다. 2009년 홍익대에서 전자전산공학 박사 학위를 취득했다. 1991년 KISTI 연구원으로 들어가, 국가과학기술데이터본부장, 융합기술연구본부장, 첨단정보융합본부장 등을 역임했다.

2026.08.13 22:25박희범 기자

KAIST, "반도체 PDN 데이터 695분의 1로 압축…저장용량 해결"

최근 주목받는 첨단 반도체 패키지의 다중 포트 전원 공급망(PDN) 데이터를 695분의 1까지 압축할 수 있는 기술이 개발됐다. 데이터 저장 용량 비대화 문제가 해결될 전망이다. KAIST는 김정호 전기및전자공학부 교수 연구팀은 이 같은 압축 기술과 함께 데이터에 포함된 전자기적 의미까지 해석할 수 있는 새로운 텐서 기반 표현 학습 방법을 제안했다. 연구결과는 논문 제1저자인 이정현 테라랩 박사과정 연구생이 지난 3일부터 7일까지 미국 텍사스주 댈러스 힐튼 아나톨에서 열린 전자파·신호·전원 무결성 분야 국제학회 'EMC+SIPI 2026 국제학회'에서 발표, 최우수 학생 논문상을 수상했다. 이정현 박사과정 연구생은 전화통화에서 "반도체 분야 세계적인 석학 중 한 명인 에릭 보가튼 교수(미국 콜로라도 대학 볼더캠퍼스)도 연구결과에 관심을 나타내며, 질문 을 이어가는 등 관심을 끈 건 사실"이라며 "최우수 논문상 후보들을 모아 따로 연구성과를 발표하는 자리를 가졌다"고 말했다. 이 연구생은 "반도체 PDN 데이터 1차원 원본을 3차원 텐서로 구성한뒤 곱으로 압축하는데 성공한 것"이라며 "단순하게 보면 PDN 용량 비대화 문제를 해결한 것이다. 다른 측면으로는 PDN 데이터 분석에 소모되는 연산자원을 물리정보를 포함하는 저차원 데이터로 압축했다는 의미가 있다"고 부연 설명했다. 이 연구생은 또 "평소 인공지능과 슈퍼컴퓨터가 고차원 데이터를 표현하고 처리하는 원리와 구조를 이해하는 과정에서 텐서와 관련된 내용에 관심이 많았다"고 덧붙였다. 'EMC+SIPI'은 전자파 적합성(EMC), 신호 무결성(SI), 전원 무결성(PI)을 다루는 IEEE(미 전기전자공학자협회) EMC 분야 대표적인 국제학회다. 세계 각국 엔지니어 및 연구자 1,500~2,000명이 참가한다. 올해는 칩 수준 EMC, 데이터센터와 초고속 디지털 시스템의 EMC·SIPI, EMC·SIPI 해석 및 측정을 위한 AI·머신러닝 기술 등이 주요 주제로 다뤄졌다. 최근 첨단 반도체 패키지와 HBM(고대역폭 메모리) 시스템에서는 전력 밀도와 입출력 밀도가 높아지면서 수많은 전원·접지 포트를 동시에 분석해야 한다"며 "포트 수가 N개이고 분석 주파수 점이 F개일 경우 PDN 임피던스 데이터는 N×N×F 크기의 3차원 텐서로 구성된다. 포트 수가 늘어날수록 데이터 저장량은 제곱에 비례해 빠르게 증가한다. 김정호 교수는 "기존에는 이 같은 고차원 데이터를 일렬로 펼쳐 머신러닝에 입력하는 방식이 주로 사용됐지만, 이 경우 입력 포트와 출력 포트, 주파수 사이의 구조적 관계가 약화되고, 예측 결과에 나타나는 전자기적 결합이나 공진의 원인을 해석하기 어렵다는 한계가 있었다"며 "이 문제 해결의 대안을 제시한 것"이라고 말했다. 연구팀은 수학적 저차원 분해 기법인 터커 분해를 데이터 기반 표현 학습에 적용했다. 전체 임피던스 텐서를 포트 간 공간적 결합을 나타내는 '공간 잠재 인자', 주요 주파수 응답을 나타내는 '스펙트럼 기저 함수', 그리고 두 요소 사이의 상호작용을 저장하는 작은 '코어 텐서'로 분해하는 방식이다. 이를 통해 방대한 임피던스 값을 하나씩 저장하는 대신 전체 응답을 구성하는 대표적인 공간 및 주파수 패턴을 압축해 저장할 수 있도록 했다. 연구팀은 특히 공진점의 크기와 위상 정보를 유지하기 위해 복소수 선형 영역에서 텐서를 학습하고, 복원 정확도가 상대적으로 낮은 포트에 더 높은 가중치를 부여하는 '신뢰도 기반 포컬 학습법'을 적용했다. 기존 분해 방식이 전체 평균 오차를 줄이는 데 초점을 맞춘 것과 달리, 이 방법은 특정 포트에서 발생하는 국부적인 오차를 줄여, PDN 전체 영역에서 균일한 복원 정확도를 확보하도록 설계됐다. 연구팀은 이 기술을 적용, 실리콘 인터포저를 모사한 100포트 PDN 벤치마크를 대상으로 0.1~20GHz 범위의 1,001개 주파수 점을 분석했다. 그 결과 셀프 임피던스와 트랜스퍼 임피던스의 주요 공진 피크뿐 아니라 공진 부근에서 나타나는 급격한 위상 변화와 포트 간 공간적 결합 특성까지 재구성하는 것으로 나타났다. 또 학습된 공간 인자(factor))에서, 캐비티(cavity)에서 예상되는 정상파 패턴과 함께, 동일 주파수에서 서로 다른 공간 형상이 나타나는 축퇴 공진 특성과 일치하는 패턴도 확인했다. 특히 256포트 PDN 사례에서는 기존 방식으로 전체 복소 임피던스 데이터를 저장할 경우 약 1,001MB가 필요했지만, 제안한 텐서 표현은 약 1.44MB만으로 동일한 목표 복원 정확도를 만족했다. 약 695대 1의 데이터 압축률을 달성한 셈이다. 연구팀은 시험한 포트 범위에서 기존 데이터 저장량이 포트 수의 제곱에 비례해 증가하는 반면, 제안한 텐서 표현의 저장량은 훨씬 완만하게 증가하는 것도 확인했다. 김정호 교수는 "이번 연구는 단순한 데이터 압축을 넘어 압축된 공간·주파수 인자를 통해 강한 결합이 발생하는 위치와 전체 응답을 지배하는 공진 특성을 해석할 수 있다는 점에서 의미가 있다"고 말했다. 연구팀은 향후 실제 반도체 패키지처럼 포트가 불규칙하게 배치되고 비아, 배선, 디커플링 캐패시터 등 다양한 구조가 포함된 PDN으로 연구를 확대할 계획이다. 이를 통해 대규모 HBM·칩렛 패키지의 신속한 예측과 최적화는 물론 결함 진단, 인공지능(AI) 기반 설계 자동화 등에 활용할 수 있는 저차원 물리 특징을 개발한다는 목표다. 한편 KAIST 테라랩은 최우수 논문상을 잇따라 배출했다. 반도체 패키징 기술 관련 국제학회 '이뎁스(EDAPS) 2025'에서 배재근 연구생(석사과정)이 '최우수 학생 논문상', 2024년엔 김태수 석사과정 학생 이 학회에서 '최우수 논문상'을 수상했다.

2026.08.13 20:40박희범 기자

"좋아해서 계속 고르는 게 아니었네"…반복된 선택이 '취향' 바꾼다

'좋아해서 계속 고르는 것'이라는 보편적인 생각과는 달리, 계속 고르다 보니 더 좋아질 수도 있다는 연구 결과가 나왔다. 사람들은 과거에 반복적으로 선택한 대상을 새로운 상황에서도 선호했으며, 자주 선택했던 대상일수록 더 높은 가치를 부여하는 것으로 나타났다. 독일 드레스덴공대(TUD Dresden University of Technology) 연구진이 지난해 국제학술지 '커뮤니케이션스 사이콜로지(Communications Psychology)'에 발표한 연구에 따르면, 특정 상황에서 같은 선택을 반복한 사람은 이후 새로운 상황에서도 해당 선택지를 더 선호하는 경향을 보였다. 반복적으로 선택한 대상에는 주관적으로 더 높은 가치를 부여하고, 가치에 대한 불확실성은 낮게 평가하는 현상도 나타났다. 연구진은 인간이 때때로 객관적인 가치만으로 설명하기 어려운 선택을 내리는 이유에 주목했다. 예를 들어 사람은 A와 B, C와 D 가운데 각각 하나를 반복적으로 선택하며 각 선택지의 가치를 학습한다. 이후 이전에는 직접 비교한 적 없던 A와 C처럼 새로운 조합을 제시하면 객관적으로 비슷한 가치를 지닌 선택지 사이에서도 한쪽을 체계적으로 선호하는 현상이 나타날 수 있다. 기존에는 이러한 현상을 사람이 선택지의 가치를 주변 선택지와 비교해 상대적으로 학습하기 때문이라는 이론 등으로 설명해왔다. 연구진은 이와 달리 '과거에 했던 행동을 다시 하는 것' 자체가 이후 선택에 영향을 줄 수 있다는 가설을 세웠다. 이를 확인하기 위해 연구진은 남녀 351명이 참여한 9개의 가치 기반 의사결정 과제를 새롭게 실시했다. 여기에 기존에 발표된 6개 연구의 참가자 350명 데이터를 다시 분석했다. 총 15개 데이터셋, 701명의 선택 행동을 분석한 셈이다. 실험은 참가자가 여러 선택지에서 보상이나 손실 등을 경험하며 가치를 학습한 뒤, 이전과 다른 조합으로 선택지를 제시했을 때 무엇을 고르는지를 살펴보는 방식으로 진행됐다. 분석 결과 참가자들은 학습 과정에서 상대적으로 자주 선택했던 대상을 새로운 조합에서도 선호하는 경향을 보였다. 단순히 같은 것을 다시 고르는 데 그치지 않았다. 더 자주 선택했던 대상일수록 실험이 끝난 뒤 주관적인 가치도 더 높게 평가했다. 또 자주 선택했던 대상의 가치에 대해서는 더 높은 확신을 보였다. 보상의 영향을 통제한 뒤에도 선택 빈도와 이후의 선호·가치평가 사이의 연관성이 관찰됐다. 연구진은 보상을 통한 학습과 과거 행동의 반복이라는 두 가지 원리를 결합한 강화학습 모델을 만들어 15개 데이터셋에 적용했다. 그 결과 연구진이 제시한 '반복 모델'은 기존 가치 정규화 등을 기반으로 한 여러 모델보다 사람의 선택을 더 잘 설명했다. 15개 데이터셋 가운데 12개에서는 비교 모델 중 가장 좋은 성능을 보였으며 나머지 3개에서도 두 번째로 좋은 결과를 냈다. 이는 인간의 선호가 선택지에서 얻는 보상뿐 아니라 과거에 어떤 행동을 반복했는지에도 영향을 받을 가능성을 보여준다. 연구진은 복잡한 상황에서 과거 선택을 반복하는 것이 인지적 부담을 줄이는 전략일 가능성도 제시했다. 매번 모든 선택지를 처음부터 비교하는 대신 이전에 했던 행동을 활용하면 의사결정에 필요한 인지적 비용을 줄일 수 있다는 설명이다. 다만 이는 연구진이 제시한 가능한 해석으로, 이번 연구에서 뇌 활동을 직접 측정해 해당 메커니즘을 입증한 것은 아니다. 이번 결과는 쇼핑이나 일상적인 습관처럼 같은 선택을 반복하는 행동을 이해하는 데도 시사점을 준다. 소비자가 원래부터 좋아하는 상품을 반복 구매하는 것뿐 아니라, 과거의 반복된 선택 경험이 이후 해당 상품에 대한 선호를 강화하는 요인 중 하나가 될 가능성이 있기 때문이다. 다만 연구 결과를 실제 소비자의 브랜드 충성도나 구매 행동에 그대로 적용할 수는 없다. 연구진은 통제된 의사결정 과제를 통해 선택 반복과 선호의 관계를 분석했으며 특정 브랜드나 실제 구매 데이터를 조사한 것은 아니다. 또 이번 연구는 뇌영상 등을 이용해 신경학적 메커니즘을 직접 확인한 연구가 아니다. 연구진은 행동실험 데이터와 계층적 베이지안 강화학습 모델 등을 이용해 반복 행동이 인간의 의사결정 편향을 설명할 수 있는지를 분석했다. 이번 연구는 지난해 11월 26일 국제학술지에 발표됐다. 최근 해외 과학매체가 이를 다시 소개하면서 주목받았다.

2026.08.13 17:51안희정 기자

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