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'과학기술정보통신부'통합검색 결과 입니다. (876건)

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구혁채 1차관 "창업은 좀…기업 지원역할 충실히 하겠다"

"구혁채 1차관께서는 딥테크 창업을 많이 보셨을 것이다. 창업할 생각 안 해보셨는지." 13일 대전 ICC서 열린 딥테크 성과교류회에서 기업인 등으로부터 창업 스토리를 들어보는 '딥테크 스타트업 오픈테이블'. 사회를 맡은 김부기 스탠다드에너지 대표가 행사를 참관 중인 구혁채 차관에 느닷없이 던진 질문이다. 이 행사는 과학기술정보통신부와 연구개발특구진흥재단이 개최했다. 이 질문에 구 차관은 "딥테크 기업인들 표정이 밝고 활기찬 모습을 보면, 스스로 하고 싶은 일을 위해 자신을 던지는 도전 정신이 느껴진다"며 "다만, 나는 기업이 잘되고, 잘하도록 도와주는 일이 내 도전이고, 하고 싶은 일"이라고 말했다. 서로가 잘하는 일을 해야 좋은 성과도 나온다는 취지다. 오픈테이블 막판, 구 차관을 향해 김 대표의 질문이 추가로 날아갔다. 딥테크 기업에 인력과 자본, 생태계 구축 등이 갖춰져야 한다며, 이에 대한 의견을 구한 것. 구 차관은 이에 대해 "과거에는 창업이 많이 이루어졌어도, 딥테크라는 단어를 얘기하진 않았다. 그런 측면서 딥테크 정의에 대해 고민도 한다. 리스크도 크지만, 임팩트도 그만큼 큰 아이템이고, 국내 시장보다는 글로벌 시장을 타깃으로 하는 창업이 아닌가 생각한다"며 넌지시 지원 얘기로 돌아갔다. 구 차관은 이해충돌 방지법 만든 얘기를 꺼내며, 공공기술 창업이 활성화되기 위해 연구자 휴직 때 지분 관계나 업무상 배임 등의 이해충돌 문제를 풀 법안을 추진, 현재 법사위 계류 중이라는 말과 함께 이 법안이 국회를 최종 통과하면 교원 및 연구원 창업 등이 많이 이루어질 것으로 전망했다. 구 차관은 또 "딥테크 도전을 위한 최고의 플랫폼이 특구 플랫폼이라고 생각한다"며 "공공은 물론 일반 창업까지도 활성화되도록 지원에 최선을 다하겠다"고 답했다. 이날 열린 오픈 테이블에서 김부기 대표는 창업 동기에 대해 "세상에 필요한 걸 만들기 위해 창업했다"고 말했다. 또 김병곤 엔도로보틱스 공동대표는 "말단직원에까지 스톡옵션을 주고 있다. 국내 코스닥 상장이 아니라, 글로벌을 지향한다는 점이 가장 큰 매력"이라고 딥테크 기업에 몸담은 이유를 설명했다. 이주행 페블러스 대표는 그간 어려웠던 점도 토로했다. "독립해서 잘살고 싶어 창업했다. 그러나 들어와 보니 비즈니스 언어가 달라 어려움도 있었다"고 토로했다. 권오석 에코프로파트너스 상무는 "우리가 이차전지만 투자하는 줄 알고, 관련 분야 기술만 갖고 오는데, 아니다. 최근 화장품 쪽으로 협업 케이스도 있다. 이쪽으로 오픈 이노베이션을 준비 중이다. 보다 많은 대화 기회를 가졌으면 한다"고 언급했다. 한편, 이날 행사에는 에이로봇과 지오로봇, 에이트테크, 소바젠, 셀리아즈, 큐어스트림, 나니아랩스, 지아이앱, 딥아이, 엘스페스, 블루타일랩, 스텔라비전, 나르마, 에이엔에이치스트럭쳐, 리셀, 에이엔플리, 모나, 알엑스, 스탠다드에너지, 페블러스, 큐어버스, 인투셀, 엔도로보틱스 등 35개 기업이 전시장을 꾸려 참석자들의 관심을 끌었다.

2026.07.13 17:55박희범 기자

정부, K-AI로 전 국민 무료 챗봇 만든다…연내 출시

정부가 국산 인공지능(AI) 모델을 활용해 전 국민을 위한 무료 AI 서비스를 연내 출시한다. 과학기술정보통신부는는 내달 11일까지 '모두의 AI 프로젝트' 사업자를 공모한다고 13일 밝혔다. 사업자 선정과 베타서비스를 거쳐 연내 범용 AI 챗봇과 공공 AI 에이전트를 출시할 계획이다. 범용 AI 챗봇은 전 국민이 별도 비용을 내지 않고 이용량 제한 없이 사용할 수 있도록 제공된다. 공공 AI 에이전트는 이용자에게 필요한 공공서비스를 찾아 미리 알리고 신청 절차까지 대신 수행하는 기능을 맡는다. 서비스에는 독자 파운데이션 모델 기준에 부합하는 국산 AI 모델이 50% 이상 활용된다. 사업자는 자사 모델 외 타사 국산 AI 모델도 30% 이상 함께 사용해야 한다. 외산 AI 모델은 국산 모델만으로 구현하기 어려운 일부 기능에 한해 제한적으로 활용할 수 있다. 외산 모델 사용에 들어가는 비용은 정부 지원 대상에서 제외된다. 과기정통부는 대국민 서비스 운영 경험과 접점을 보유한 민간 기업 2~3개사를 사업자로 선정할 예정이다. 사업자는 범용 챗봇과 공공 AI 에이전트 외에도 기업별 강점을 반영한 특화 서비스를 개발해 연계한다. 정부는 올해 보유 중인 엔비디아 B200 그래픽처리장치(GPU) 512장을 제공해 서비스 개발과 출시를 지원한다. 2027년부터는 전 국민 서비스 제공에 필요한 비용을 정부 예산으로 지원한다. 참여 기업은 서비스 이용 과정에서 확보한 이용자 프롬프트 데이터를 활용하는 등 자체 수익 모델도 마련해야 한다. 정부 지원과 별도로 일정 수준 이상의 기능과 성능을 지속적으로 제공할 수 있는 운영 구조를 구축해야 한다는 취지다. 과기정통부는 약 한 달간 공모를 진행한 뒤 서류평가와 발표평가를 거쳐 8월 중 사업자를 선정한다. 이후 9월 말 베타서비스를 시작하고 연내 정식 서비스를 출시한다. 정부가 이번 사업을 추진한 배경에는 외산 AI 서비스 의존과 AI 활용 격차에 대한 우려가 있다. 국내 생성형 AI 이용자는 약 2300만명에 달하지만 상당수 외산 서비스 무료 버전을 사용하고 있는 것으로 나타났다. 또 현재 국민 약 3분의 1은 여전히 AI를 이용하지 않는 것으로 집계됐다. 과기정통부는 2027년 이후 AI 에이전트 기능을 지속적으로 고도화할 계획이다. 단순히 여행 일정을 추천하는 챗봇을 넘어 예약과 결제 등 실제 업무까지 수행하는 형태로 업그레이드해 장기적으로 전 국민 '1인 1 AI 에이전트' 환경을 구축한다는 목표다. 배경훈 부총리 겸 과기정통부 장관은 "모두의 AI는 단순한 서비스를 넘어 우리 국민들이 AI와 함께 일하고 배우며 일상을 영위할 수 있도록 지원하는 AI 시대의 계산기·컴퓨터"라고 밝혔다.

2026.07.13 16:00김미정 기자

정부, 말레이시아에 디지털 아카데미 열어…"아세안 AI 인재 양성"

정부가 말레이시아에 디지털 아카데미를 열어 인공지능(AI) 인재 양성 지원을 확대한다. 과학기술정보통신부는 정보통신산업진흥원(NIPA) 손잡고 13일 말레이시아 마라 공과대에 '한-아세안 디지털 아카데미'를 개소했다고 밝혔다. 이는 아세안 국가의 AI 활용 역량을 높이고 디지털 분야 전문 인재를 양성하기 위한 사업이다. 말레이시아 아카데미 개소로 한-아세안 디지털 인재 양성 거점은 총 4개국으로 늘었다. 과기정통부는 2025년 인도네시아와 라오스에 1기 아카데미를 설립했으며 올해 6월에는 베트남에 추가로 문을 열었다. 각국 아카데미는 디지털 분야 전공 학생과 취업준비생을 대상으로 국가별 수요에 맞춘 AI·디지털 교육을 제공한다. 국가별로 2년간 운영하며 매년 100여명의 전문 인재를 배출할 계획이다. 교육 과정은 이론 수업뿐 아니라 실무형 훈련과 네트워킹 데이로 구성된다. 현지 기업과의 취업 연계도 지원해 교육이 실제 일자리 창출로 이어지도록 추진한다. 과기정통부는 아세안 지역의 연구 인프라 구축도 지원하고 있다. 지난 6월에는 아세안의 고사양 AI 연구를 돕기 위해 인도네시아에 고성능컴퓨팅 인프라를 구축했다. 이진수 과기정통부 인공지능정책기획관은 "AI 대전환 시대에 아세안 국가들의 전문 인재 확보 수요가 급격히 증가하고 있는 상황에서 한국의 우수한 디지털 교육 체계가 현지에 안착해 아세안의 미래 AI 리더들이 성장할 수 있도록 지속적으로 지원하겠다"고 밝혔다.

2026.07.13 12:00김미정 기자

정부, 공무원용 'AI 법령 비서' 가동…업무 검토 시간 단축

공무원 법령 검토 업무를 돕는 인공지능(AI) 서비스가 나온다. 과학기술정보통신부와 행정안전부, 법제처는 오는 14일부터 전 공무원 대상으로 'AI 법령 비서' 시범서비스를 시작한다고 13일 밝혔다. AI 법령 비서는 법령과 행정규칙·자치법규·판례 바탕으로 정책 기획과 입안·집행 과정에서 발생하는 법적 질문에 답하는 서비스다. 공무원은 행정 내부망의 AI 대화서비스인 '온AI 실험실'에서 업무에 활용할 수 있다. 서비스에는 대법원 판례 6만건과 법령·행정규칙 24만건이 탑재됐다. 서울과 인천·대전·세종·경기도 등 5개 시도의 자치법규 약 5만건도 검색증강생성기술(RAG)에 우선 추가됐다. RAG는 AI가 내부 데이터에서 관련 자료를 검색한 뒤 이를 바탕으로 답변을 생성하도록 하는 기술이다. AI가 사실과 다른 내용을 만들어내는 환각 현상을 줄이고 답변의 근거를 확인할 수 있도록 돕는다. 이번 서비스는 범정부 AI 공통기반에 구축된 법령정보 RAG와 법제처의 법령 입안·해석 업무 체계를 활용해 개발됐다. 전문 개발 인력 없이 공무원이 직접 구축했으며 개발에는 약 1개월이 걸린 것으로 전해졌다. 답변 생성에는 정부의 독자 AI 파운데이션 모델 등이 활용됐다. 독자 AI 파운데이션 모델은 국내 문화와 역사를 반영한 데이터를 활용하고 국내 디지털 인프라와 기술로 개발한 AI 모델을 뜻한다. 정부는 AI 법령 비서 답변을 최종 법적 판단이 아닌 중간 검토 자료로만 활용할 방침이다. 앞으로 공무원의 AI 서비스 개발과 활용을 지원하기 위해 업무용 AI 지식데이터와 지원 체계도 확대할 계획이다. 조원철 법제처장은 "법 해석과 집행은 고도의 전문성을 요하기 때문에 공무원들에게 매우 까다로운 업무 중 하나"라며 "AI 법령 비서로 공무원 업무 효율성이 획기적으로 높아질 것"이라고 자신했다.

2026.07.13 12:00김미정 기자

국산 AI 모델, 자동차 부품·오피스·공공 업무 적용 확산

한국 인공지능(AI) 파운데이션 모델이 제조와 공공을 비롯한 산업 현장으로 적용 범위를 넓히고 있다. 과학기술정보통신부는 SK텔레콤과 LG AI연구원, NC AI, 업스테이지가 자동차 부품 제조와 사무 업무, 중소기업 AI 전환, 공공 서비스 분야에 국산 AI 모델 활용을 확대한다고 13일 밝혔다. SK텔레콤은 독자 AI 파운데이션 모델 경량화 모델을 자동차 부품 업체 코넥의 생산 현장에 도입한다. 올 하반기부터 코넥의 주조·가공 공정 데이터를 학습한 AI 에이전트를 활용해 현장 실증에 나선다. SK텔레콤은 숙련공이 보유한 경험과 업무 지식을 거대언어모델(LLM)로 데이터화할 방침이다. 이를 학습한 AI 에이전트가 공정 과정에서 발생할 수 있는 오류를 줄이고 작업 방식의 표준화를 지원한다. 독자 AI 모델을 활용해 제조 현장 보안 요구에도 대응한다. 경량화 모델의 연산 효율을 높여 AI 도입과 운영에 필요한 비용 부담도 낮출 계획이다. LG AI연구원과 한컴은 공공·민간 AI 오피스 시장을 겨냥한 전략적 협업을 추진한다. LG AI연구원 AI 모델 '엑사원'을 한컴의 '한컴 어시스턴트'와 '한컴피디아' 등 주요 AI 서비스에 접목할 계획이다. 두 기업은 한컴의 AI 에이전트 기술과 LG AI연구원의 AI 모델·서비스 인프라를 결합한 통합 설루션을 개발할 예정이다. 이를 기반으로 공공기관과 민간기업 사무 업무에 AI 도입을 확대한다는 목표다. NC AI는 이노비즈협회와 국내 중소기업의 AI 전환을 지원한다. 전문 인력 부족과 높은 비용으로 AI 도입에 어려움을 겪는 기업을 대상으로 적은 인프라 자원에서도 고성능 AI를 운영할 수 있는 산업 현장형 아키텍처를 제공한다. 업스테이지와 오케스트로그룹은 국산 AI 모델 '솔라'를 활용한 공공 부문 생성형 AI 서비스를 구축한다. 공공기관별 데이터에 검색증강생성(RAG) 기술을 적용해 기관 업무에 맞춘 답변과 정보를 제공할 계획이다. 이 서비스는 오케스트로 그룹의 AI 설루션 '클라리넷'에 탑재된다. 클라리넷은 다수 공공기관에 도입된 설루션으로 조직 내 반복 업무 자동화와 효율화를 지원한다. 두 기업은 천안·아산에서 추진되는 'AI 특화 시범도시 사업'에도 참여한다. 해당 사업에는 2026년부터 2030년까지 5년간 약 6109억원이 투입된다. AI 인프라와 파운데이션 모델, 엣지 AI, 도시 데이터, 디지털 트윈, 피지컬 AI 등 관련 기술을 개발·실증한다. 김종호 NC AI 글로벌사업실 매니저는 "그동안 다수 중소기업은 AI 도입 필요성을 절감하면서도 비용과 전문 인력 부족으로 도입에 어려움을 겪어왔다"며 "대규모 인프라 투자 없이도 산업과 업무에 최적화된 AI를 활용할 수 있도록 도울 것"이라고 밝혔다.

2026.07.13 09:40김미정 기자

출연연 TLO, 단순 기술이전서 기획창업자로 "변신 중"

정부출연연구기관 기술 사업화 패러다임이 변하고 있다. 정부 모두다 창업 기조에 따라 기획 창업에 힘이 실린다. 과학기술정보통신부도 국민 체감과 기술 주도 성장에 방점을 찍고, R&D 사업화 시스템 고도화를 본격 추진 중이다. 그러나 기술사업화는 지난 30년간 같은 이슈로 매년 머리를 싸맸다. 대한민국 미래를 위한 잠재적 투자도 반드시 필요하지만, 과학기술계 ROI(투자대비 수익률) 또한 피해가기 어렵다. 이중적 현실 앞에 놓인 출연연구기관 사업화 상황을 진단하고, 앞으로 어떻게, 어떤 방향으로 끌고 가야할지를 논의하는 자리를 마련했다. [편집자주] ◆글 싣는 순서 풀지못한 30년 묵은 이슈들 현실극복 성공사례 들어보니 어디로 가야하나…해법을 찾아라 ◆참석자(가나다순) -심용호 한국전자통신연구원 (ETRI) 사업화전략실장 -이영석 한국화학연구원(KRICT) 기술사업화센터장 -이용규 한국기계연구원 (KIMM) 성과확산본부장 -지영종 과학기술정보통신부 연구성과혁신정책과 사무관 -최치호 한국과학기술지주(KST) 대표 -홍성관 국가과학기술연구회 (NST) 기술사업화 부장 *사회 : 박희범 지디넷코리아 과학기술담당기자 ▲사회(지디넷코리아 과학기술담당기자)=지난 20년간 공공기술에 중점 투자해온 펀드 전문기관과 올해 국가R&D 50주년을 맞은 3개 기관, 그리고 과학기술정보통신부를 포함한 총괄 관리 및 사업화 추진 기관을 모셨다. 50년을 맞은 기관들은 그동안 R&D성과와 사업화 실적도 많을 것이다. 성과도 들어보고, 사업화 과정에서의 어려움, 개선점, 향후 나아갈 방향 등을 함께 고민하는 자리가 됐으면 한다. 본론에 들어가기전 기술사업화와 관련한 최근 현안들을 얘기해보자. -지영종(과학기술정보통신부 연구성과혁신정책과 사무관)=TLO(기술이전조직) 운영과 부처 간 협력에 대해 관심가져 주셔서 감사하다. 각 연구기관은 법적 의무기관인 TLO, 즉 사업화 전담조직을 운영하고 있고, NST 내 총괄 TLO를 설치하여 개별 TLO들의 역량 강화와 협력을 지원하고 있다. 올해 정부 창업지원 통합 예산 규모가 3조4,000억원이다. 이 가운데 중기부가 3조1,000억원이고, 과기정통부가 708억원 정도된다. 과기정통부는 출연연의 창업과 같은 딥테크 중심으로 지원한다. 여기에는 연구성과혁신정책과 사업인 실험실창업탐색지원사업 즉, 텍스코어와 딥사이언스 창업 활성화, 창업선도대학 등이 들어가 있다. 최근 예비창업패키지나 DIPS와 같은 중기부 창업지원과제에 과기정통부 딥테크 창업기업 연계와 정보 공유가 더 원활해졌다. -이영석(한국화학연구원(KRICT) 기술사업화센터장)=정부에서 제도개선에 많이 신경쓰는 것 같다. 권익위에서도 신경쓴다. 이해충돌에 관한 법개정이나 출연연 사업활동에 관한 법규들이 도움되는 방향으로 잘 정비되고 있다고 느낀다. -홍성관(국가과학기술연구회(NST) 기술사업화 부장)=외부 활동에 대한 보상 부분의 한계를 100만원 수준으로 확대된 것으로 알고 있다. 이 부분도 현장 적용 과정에서 세심하게 살펴볼 필요가 있다고 본다. -이용규(한국기계연구원(KIMM) 성과확산본부장)=기관 내에서도 기술이전 중심으로 사업화를 해오다 최근엔 창업으로 방향을 선회 중이다. 창업을 희망하는 연구자들도 생겼다. 다만, 연구자 창업 겸직 제도를 허용하고 있는데, 실제 연구 업무 수행하는 것과 창업 업무 수행하는 것이 오롯이 연구자이자 창업자 몫이다. 좀 전에도 기술사업화에 대한 제도적 방향성을 제시했는데, 실제 실행단으로 내려와 디테일한 상황으로 가다보면, 규제간 이해 충돌이 불가피한 것이 현실이다. 이미 경험과 사례를 겪어 잘알고 있는 감사 파트에서는 나중에 문제될 소지가 있다고 조심스러워한다. 기관에 있다보면, 창업자가 다른 정부 사업에 참여하기도 할 것이다. 겸직으로 있는 동안 사업관련 정부 정보가 계속 들어올 것이고, 그 정보가 자연스레 창업기업으로 흘러 나갈 수도 있다. 그래서 구체적인 사례 중심으로 가이드라인이 디테일하게 내려왔으면 좋겠다. 그렇게 되면 기관도 큰 방향성 아래서 기관 운신이 보다 자유로워질 것이다. 현재는 창업하는 연구자에게 기관이 이런 건 책임져 줄테니, 편하게 해라고 말을 못해주는 것이 현실이다. -홍성관=현재는 제도 전환이 이루어지는 과도기라고 생각한다. NST는 기업 사업화 과정에서 창업자와 연구자 사이에 발생할 수 있는 이해상충 문제를 완화하기 위해 과기출연기관법에 관련 특례조항을 신설하는 작업을 지원해 왔고, 해당 법안은 현재 국회 법제사법위원회에 상정될 예정인 것으로 알고 있다. 이 특례조항에는 크게 두 가지 내용이 담겨 있다. 하나는 출연연 연구자가 창업이나 기술이전 과정에서 지분 또는 주식을 취득할 수 있도록 허용하는 것이고, 다른 하나는 출연연 임직원이 기술사업화 과정에서 이해관계가 있는 기업에 대해 자문 등 외부활동을 할 수 있도록 허용하는 것이다. 법제화가 마무리되면 현장에서 우려하는 문제의 상당 부분은 완화될 수 있을 것으로 기대한다. 다만 창업기업과 관련해서는 윤리적 오해가 발생할 수 있는 영역도 남아 있다. 이런 부분까지 법률만으로 완전히 정리하기는 쉽지 않기 때문에, 향후 현장 중심의 세부 가이드라인과 운영 경험이 함께 축적될 필요가 있다고 본다. -이용규=가이드 라인 정도만이라도 제시되면 좋겠다. 농담으로 교도소 펜스에 서 있다는 얘기도 한다. 조금만 삐끗하면, 배임 등의 문제로 감사에 걸릴 수 있기 때문이다. 하여튼 한편으로는 기대하면서도 한편으로는 걱정도 많이 된다. "과거처럼 성과에 대한 합리적 보상 메커니즘 회복돼야" ▲사회=과기정통부도 국가 R&D의 사업화에 엄청 신경을 쓰고 있다. 정부 R&D 올해 예산이 35조 5,000억원이다. 연구에 10의 자원이 투입된다면, 실용화에 100, 양산에 1000의 자원이 소요된다는 논리다. 보는 시각은. -홍성관=20년 전 현장에서 제기되던 문제와 지금의 문제의식이 크게 다르지 않다는 점에서, 이 문제가 쉽게 풀릴 사안은 분명 아니라는 생각을 하게 된다. 저는 이른바 '삼전닉스'와 '오링이론'이라는 두 가지 키워드의 관점에서 말씀드리고 싶다. 최근 반도체 슈퍼사이클을 통해 삼성전자와 SK하이닉스가 큰 성과를 거두었고, 성과에 기여한 구성원들에게 상당한 수준의 보상이 이루어진 것으로 알고 있다. 좋은 성과가 났을 때 그 기여자에게 합리적인 보상이 돌아가는 구조는 출연연에도 꼭 필요하다. 과거에 존재했던 성과 보상 메커니즘이 보다 현실적인 방식으로 회복될 필요가 있다고 생각한다. 과거 네이처는 R&D 투입 규모에 비해 성과가 충분히 나타나지 않는 우리나라 상황을 빗대 '한국형 R&D 패러독스'라고 지적한 바 있다. 일각에서는 논문 성과를 기준으로 R&D 패러독스가 없다고 말하기도 한다. 그러나 기술사업화 성과를 기준으로 보면, 투입 대비 성과의 간극은 여전히 존재한다. R&D 성과의 경제적 환류를 살펴볼 때 가장 직접적으로 확인할 수 있는 지표 중 하나가 기술료다. 출연연 전체 기술료 수익은 지난해 기준 1,300억 원을 조금 넘는 수준이다. 이 가운데 ETRI가 달성한 권리 수익화 성과 약 400억 원을 제외하면, 전통적인 기술이전 수익 규모는 약 800억 원 수준이다. 이 수치가 10년 전과 크게 달라지지 않았다는 점은 무겁게 봐야 할 대목이다. 창업기업은 매년 20개에서 60개 수준으로 설립되고 있지만, 전체 R&D 투입 규모를 고려하면 아직 성과가 충분하다고 보기는 어렵다. 노벨경제학상 수상자인 마이클 크레이머 교수는 챌린저 우주왕복선 사고가 작은 오링 결함에서 비롯되었듯이, 전체 가치는 각 과정의 가치를 단순히 합산한 것이 아니라 모두 곱해서 결정된다는 '오링이론'을 제시했다. 이 이론은 우리나라 기술사업화 상황을 이해하는 데도 유용한 시사점을 준다. 이를 우리 R&D 체계에 적용해 보면, R&D, 권리화, 사업화로 이어지는 밸류체인 가운데 어느 한 고리가 비어 있거나 약하면 전체 성과는 결국 가장 약한 고리에 의해 제한된다. 따라서 우리 R&D 체계에서 어디가 비어 있는지, 어느 고리가 가장 취약한지를 진단하는 것이 중요하다. 제 생각에는 R&D가 진행되는 과정에서 수요와 공급을 정렬하는 작업이 바로 그 빈 고리를 채우는 핵심 방법이라고 본다. 이 빈 고리를 보완한 사례로 NST 융합연구단사업을 말씀드리고 싶다. 융합연구단사업은 10년 남짓 운영됐는데, 모든 과제에 대해 연구기간 동안 권리화와 사업화 지원이 제도적으로 이루어졌다. 그 결과 투입 예산 대비 기술료 성과가 30%에 육박했다. 일반 국가연구개발사업의 기술료 수입이 투입 예산 대비 약 2% 수준이라는 점을 고려하면 상당히 의미 있는 성과라고 볼 수 있다. ▲사회=러닝 로열티에 대해 말도 많은데. -홍성관=기술이전 계약 이후의 러닝 로열티 징수는 대표적인 약한 고리다. 현장에서 이 부분에 많은 어려움이 있었다. 지난 1월 29일 한국형 디스커버리 제도, 즉 증거개시제도가 도입되었지만, 출연연은 그 적용 대상에서 제외되어 있다. 중소기업이 아니라는 이유로 제도적 사각지대에 놓인 셈이다. 이 부분은 향후 제도적으로 보완될 필요가 있다. 또 다른 약한 고리는 글로벌 시장에 진출하거나 국내에서 일정 규모 이상의 수익을 창출하는 기업에 대해 특허 등 지식재산권 침해 대응이 충분히 이루어지지 못하고 있다는 점이다. 이는 연구자에게 실질적인 동기를 부여하기 위해서도 중요한 과제다. 정책적으로 직접 대응하기 어려운 부분이 있다면, 정부가 주도하거나 지원하는 기술사업화 전문기관과 연계해 해결 방안을 모색할 필요가 있다. 그동안 정부가 기술사업화의 여러 고리를 갖추는 데 집중해 왔다면, 이제는 그 고리들이 실제로 제 기능을 할 수 있도록 더 강한 연결 구조를 만들어야 할 시점이라고 생각한다. ETRI 지난해 출연연 가운데 최다 연구소 기업 창업 ▲사회=PBS(연구성과중심제) 단계적 폐지이후 전략적 연구사업이 시작됨에 따라 연구과제의 변화에 대한 대응과 보수체계를 지적하는 목소리도 있었다. 각 50년된 기관 성과도 소개해달라. -심용호(한국전자통신연구원(ETRI) 사업화전략실장)=50년된 ETRI 성과로 인한 경제적 파급 효과가 494조원에 이른다. TDX(전전자교환기)와 CDMA(코드분할다중접속) 등 대표 성과 기술만 316조원이다. ETRI는 지난해 기술료 수입이 652억원이다. 역대 최고 기술료 수입을 창출했다. 그중 특허 기술료 비중이 82% 이상이다. 이는 기술료 수익 구조가 다각화됐다는 것을 의미한다. 그동안은 일반 기술 이전을 통해서만 기술료 수익을 창출했다. 이를 풀어보면, IP(지적재산권) 경영 전략이나 창업 전략 등에 관해 몇 년 전부터 기획해서 기술 이전뿐만 아니라 특허, 그다음에 기술 출자나 IPO를 통해 수익도 내고 이런 실적들이 연구 생산성 증가에도 이바지했다. 그동안은 다른 기관에서 안 하는 표준 특허풀에 대한 수익도 많이 창출했다. 또 외국계 대기업이나 스타기업을 상대로 특허 소송도 제기, 기술적 수익을 창출했다. 기술창업과 관련해서 ETRI는 지난해 말 기준 누적 연구원 창업 기업 139개, 연구소기업 109개를 설립했다. 이는 출연연 전체 연구원 창업기업 및 연구소기업의 36.3%를 차지한다. 지난해는 ETRI 자체 유니콘 후보기업으로 선정된 시스테크에 대해 자회사인 에트리홀딩스와 협력해 기술(3건) 및 현금 등 총 10억원을 출자, 적극적인 기업 성장을 지원하고 있다. ▲사회=기술사업화 체계 변화는. -심용호=기존 ETRI TLO는 연구자가 개발한 기술을 단순히 기업에 연결해주는 전달자로의 활동 위주였다. 그러나 이제는 단순 기업 매칭으로 끝나는 것이 아니라, 개발된 기술이 시장에서 잘 활용돼 사업화에 성공할 수 있는 방향을 고민하는 기획형 사업화 활동을 확대하고 있다. "출연연 기술사업화 인력 전문성 따져 선발해야" 이와 같이 ETRI TLO는 기술의 전달자에서 사업화 기획자로 바뀌고 있는 것이 큰 변화 중 하나이다. ▲사회=기술사업화 현안에 대해 말해달라. -심용호=사업화 인력의 전문성이 필요함을 강조하고 싶다. 현재 출연연 인력채용 체계는 연구직과 행정직 중심으로 설계되어 있어, 사업화 전문인력을 체계적으로 확보하고 육성하기 어려운 구조적 한계가 있다. 인력구조 개선 없이 성과 확산만 기대하는 것은 한계가 있으며, 사업화 전문직군 신설 등 인력 운영체계의 개편이 필요하다. 또 다른 문제는 기술사업화 성공은 TLO뿐만 아니라 연구자의 지속적인 지원과 현장대응이 수반되어야 가능하지만, 현실적으로 연구자가 사업화 활동에 적극 나설 수 있나? 사업화 지원에 따른 인센티브 자체도 없을 뿐더러 연구자는 과제가 끝나고 나면 새로운 과제를 해야 한다. 과제가 끝나면, 기업에 기술 이전을 하더라도 후속 지원할 자금도, 여력도 없다. 연구자 사업화 참여 유인책이 현실적으로 없다. 이 문제를 풀어야 한다. ▲사회=ETRI는 연간 출원 특허수 1,600개를 고부가가치화하는 작업을 진행 중인 것으로 안다. -심용호=PBS 특성상 논문 및 특허 성과는 불가피하게 창출되는 경우가 많다. 지난해 기준 ETRI는 기술료 수입의 82% 이상을 특허에서 창출했고, 상당액이 해외에서 발생했다. 이러한 변화에 따라 일반특허 유지비용을 절감하고, 해외 표준특허 풀이나 해외 출원 및 등록으로 집중해 `특허의 고부가가치화`를 추진 할 계획이다. ▲사회=정부 입장에서 보탤 말 있나. -지영종=사업화는 크게 창업과 기술이전으로 나눠 볼 수 있다. 창업은 특허와 권리로 되어 있든 기존 R&D 기반으로 성과를 내든, 그동안 개인이 축적해온 역량을 갖고 도전할 수 있는 분야로 본다. 기술 이전은 일반적으로 권리화 되어있는 특허 등을 기업에서 활용하고자 할 때 발생한다. 최근엔 기술료 수익이 1억원 이상인 중대형 기술 이전 건수가 늘고 있다. 1억원 이상은 기업에서 적극적으로 활용하려는 기술의 이전 사례를 판단하는 질적 지표 중 하나이다. 사업화를 평가할 때 분모에는 35조 5,000억원이라는 R&D예산을 넣고 분자에는 창업건수, 기술 이전건수, 기술료 이 것만 넣는 것이 일반적이지만 이러한 것들은 양적 지표이다. 간접적인 효과들도 정말 많다. 그런 측면서 평가를 질적 지표화하는 것들이 실무자 입장에서 목표다. 예를 들어 기술이전이라고 하더라도 전체 기술이전 중 중대형 기술 이전은 몇 건인지, 이전 후 실제 상용화 된 기술들은 무엇인지 한번 들여다보기 위해 노력하고 있다. 전국 창업 건수 감소세…대안으로 기술지주 힘실어 ▲사회=기술사업화 방향성은 어떤가. -지영종=일반 통계를 보면, 지난 2022년 창업이 130만 건 넘던 것이 2025년에는 110만 건 초반으로 줄었다. 물론 인구 감소나 다양한 요인들이 있을 것이다. 기술이전 실태조사를 보면, 출연연구기관이나 과학기술원 창업건수가 연 400건 나오고 전체 창업 통계와 비슷한 추이다. 이런 상황에 단순 창업 건수가 사업화 평가 지표가 될 수 있는건가 하는 고민이 생긴다. 그래서 과기정통부는 창업이 몇 건이든 간에, 투자 시장에서 각광받는 KST한테 투자를 받거나, 민간 AC에 투자받아 IPO까지 가는 기업들이 몇 건 나오는지 좀 깊이있게 챙겨보려 노력한다. 그런 의미에서 올해부터는 신규로 민간 쪽으로 나아가 기술지주회사를 지원하는 섹터를 많이 늘렸다. KST나 에트리홀딩스, 키스트 이노베이션, 그리고 연세대나 이런 대학 기술 지주, 나아가 민간 AC까지 포함시켜 13개 기관을 선정해서 종합 전문회사와 컴퍼니 빌더로 육성하려 한다. 이제는 단순 창업이 아니라 창업한 이후에 적기에 투자받아 성장할 수 있게 옆에서 육성하면서 한번 지원해보자라는 질적인 성과 창출을 위해 많은 노력을 기울이고 있는 상황이다. ▲사회=특허 얘기가 나와서 말인데, 스페이스엑스는 특허출원이 없다고 한다. 그런 측면서 평가 성과지표가 달라질 필요가 있지 않나. -최치호(한국과학기술지주대표)=출연연은 개인 연구하는 기관이라기보다, 미션에 오리엔트된 기관이다. 국가 전략 기술 확보나 경제성장이나 지역혁신 성장, 사회문제 해결 등에 관한 미션을 부여받은 곳이어서 논문이나 특허가 상대적으로 그리 중요한 데는 아니다. 출연연 미션대로 산업이나 사회문제 해결을 위한 기술 확보를 했는지가 더 중요한 평가 지표여야 한다. 그걸 달성하냐 못하냐가 중요하다. 특허나 논문은 대학에서 해야될 역할이다. 그런데, 현재 출연연 연구중심 체계에서는 이 같은 평가 시스템을 해결할 수 없다고 본다. 출연연 R&D, 산업과 함께 가는 R&I로 구조 개편돼야 결국 출연연은 R&D 구조에서 R&I(연구혁신) 구조로 가야한다. 최근 OECD가 회원국들에 혁신정책 3.0을 권고하고 있다. 연구혁신 체계 전환이 주 내용이다. 출연연도 이를 받아 들여야 한다. 유럽 RTO(비영리 유럽 연구기술조직)들은 TRL(기술성숙도) 4단계에서 7단계까지가 본인 핵심 활동 영역이라고 생각한다. 이들은 대학 기초 연구 성과나 국가전략기술 등이 RTO로 넘어와 산업과 협업하는 투자나 민간자본 등과 협업하면서 7단계까지 만들어낸다. 거기는 기술을 얼마나 많이 만들어내느냐보다, 만들어진 기술이 얼마나 시장에 많이 들어갔는지, 시장을 얼마나 창출했는지가 중심 미션이다. 우리도 그런 체계로 바뀌어야 한다. 우리가 현재 PBS 체계에서 포스트 PBS 체계로 전환되려면 결국 과학기술계와 산업이 함께 가는 구조를 만들어야 한다. 출연연이 처음 만들어졌을 때는 하는 일이 산업과 기업에 가까웠다.1980년대 들어와 전문연구소 체제로 가면서 따라잡기 전략을 폈고, 이제는 속도 경쟁 시대에 진입해 신속 사업화 총력지원체계로 나아가게 됐다. 그런데 이는 주체 한 곳이 감당할 수 없다. 결국 출연연과 산업 등이 원팀이 되어 혁신을, R&I를 해나가야 한다. 이 구조는 이제 출연연만의 고유 영역도 아니고, 산업 영역도 포함되기 때문에, 함께 달려가는 구조로 만들어주는게 굉장히 중요하다. 이 구조를 만들려면, 결국 출연연 R&R 재정립이 필요하다. ▲사회=그럼 어떻게 해야 하나. -최치호=2019년도인가 출연연 R&R을 재정립했다. 그때 기관별로 다소 다르긴 하지만, KIST의 경우 기초·원천 연구를 중심(50~60%)으로 유지하면서, 산업화 연구는 약 20%, 사회문제 해결 연구는 10~20% 수준으로 역할을 배분하겠다는 정책 방향을 제시한 적이 있다. 이제 포스트 PBS가 되면서 R&D 구조 개편이 필요하게 됐다. 그래서 출연연마다 R&R에 대한 재정립이 굉장히 필요한 것이다. 출연연이 R&D에서 R&I로 가게 되면, 결국 기술 사업화 부분이 중요하게 된다. 성과 평가 체계도 고쳐야하지만, 연구가 R과 D에서 I(혁신)까지 가려면, TRL 4단계에서 7단계까지 갈 수 있는 구조가 만들어져야 한다. 출연연 기술이전 관련 예산을 보면, 600억원에서 750억원까지 올라갔다가 다시 2020년 수준으로 떨어졌다. R&D가 시장 기술로 전환하기 위해서는 전환자본이 반드시 있어야 한다. 기초, 원천기술 R&D가 상용화까지 가기 위해서는 중계 연구 과정이 있어야 하고, 이를 위한 예산이 반드시 확보돼애 한다. 그렇지 않으면, 현재 체제대로 다시 갈 것 연구성과로 창업하면, TRL를 지속 높여야 하기 때문에 성공까지 시간이 오래 걸리고, 성공률도 낮다. 출연연 안에서 많은 애로를 해결하고, 기술이 검증된 상태에서 기술 이전이 적당한지, 스핀오프가 맞는지, 조인트 벤처가 맞는지를 TLO단에서 확인하고, 그 다음에 VC 등 민간 자본이 붙어 기업을 키워나가는 구조여야 한다. 이 구조가 안되면, 출연연 기술로 창업해 성공하기 까지 족히 7~15년 걸린다. 이를 극복하기 위해선 R&D 체계 혁신이 필요하다. 프로세스 혁신이라고 부른다. 미국 제네시스 미션이나 미국 상하원이 공통으로 제시한 ASAP(아메리칸 사이언스 엑셀레이션 프로젝트)는 '가능한 빨리'와 같은 개념으로 추진되는 사업이다. AI 프로젝트 등이 그런 사업이다. 여기에는 맨 뒷단에 프로세스 혁신이 붙는다. R&D 구조를 완전히 혁신하지 않으면, 현재의 속도로 경쟁하는 구조에서 '최대한 빨리'라는 부분을 달성할수 없다. 과학기술에서 상용화까지 속도를 10배 가속화시켜, 시간을 10분의 1로 줄이기 위해서는 출연연 R&D를 원점에서 재검토해야 한다. 그래야 기술 이전 사업화나 창업 사업화가 원활하게 될 것이다. -홍성관=매우 중요한 지적이라고 생각한다. 개인적으로는 정부도 이 문제를 충분히 인식하고 있다고 본다. PBS 폐지 이후 후속으로 추진되는 전략연구사업을 보면, 기획 단계에서 정부 수요뿐만 아니라 민간 수요를 반영하는 트랙도 포함되어 있기 때문이다. 산업계 수요를 전략연구사업 초기 단계부터 반영하려는 제도적 틀은 이미 마련되고 있다고 본다. 또한 기술사업화를 촉진하기 위한 다양한 사업과 정책도 운영되고 있다. 특히 기관 평가뿐 아니라 개인 평가에서도 사업화 실적을 반영하겠다는 정부 계획이 제시된 점은 의미 있는 변화라고 생각한다. NST 역시 이에 대한 대응 작업을 진행하고 있다. 다만 프로세스 혁신이 정부 차원에서 보다 체계적으로 작동하고 있는지에 대해서는 아직 아쉬움이 있다. R&D 단계서 실증 등으로 가는 데는 예산 등 현실문제도 R&D 기획 단계, 수행 단계, 평가 단계에서 시장 수요 지향성을 강화하려는 제도화는 이루어지고 있다. 그러나 이러한 제도가 실제 현장에서 작동하기 위해서는 결국 예산이 함께 뒷받침되어야 한다는 현실적인 과제가 남아 있다. 현재 가장 아쉬운 부분은 두 가지 자본에 대한 지원 체계다. 하나는 R&D 성과가 사업화 단계로 넘어가는 데 필요한 전환자본이고, 다른 하나는 사업화 이후 성과가 나타날 때까지 장기적으로 버텨 줄 인내자본이다. 이 두 영역에 대한 정부 지원이 보다 명확하고 체계적으로 설계되어야 기술사업화 정책이 현장에서 실질적으로 작동할 수 있다고 본다. ▲사회=해외사례도 설명해달라. -최치호=산업 수요를 반영해서 R&D하는 일은 거의 작동하지 않는다. 일본이 과학기술기본계획이 과학기술 혁신 기본 계획 체계로 넘어가면서 산업계 수요를 반영하기 위해 캠퍼스 내에 학연산 구조로 R&D를 수행하고 있다. 리켄 연구소도 일본에서 내로라하는 큰 기업이 15개나 들어와 연구 앞단은 연구소가 하고, 뒷단은 기업이 수행하며 협력하는 구조로 바뀌었다. 리켄에는 혁신 시드들이 즐비한데, 이를 산업체에서 채택하면, 그 다음에 융합연구센터가 만들어진다. 연구 책임자는 기업에서 온다. 연구소에 있던 사람은 부책임자가 돼, 3년간 기업이 가져가서 할 수 있는 데까지 인큐베이션을 한다. 리켄이 투자했던 것도 기업이 붙게 되면 모두 멈추고, 연구개발이 응용까지 고려한 제품화로 전환된다. 리켄도 기초 연구를 주로 하며, 그렇게 하는데도 정부나 국민 질타를 받는다. 그런데 우리 출연연은 어떤가. 우리도 대형 파일럿이나 파운드리 같은 것을 공동 인프라로 활용할 수 있도록 지원하고, 이곳에서 기술 병목과 산업화 병목을 해결할 수 있는 체계로의 전환이 이루어져야 할 것이다. 미국도 국가 연구소가 그런 인프라를 제공하면서, 그 인프라 안에서 기술 실증과 제조는 물론, 투자사까지 들어와 있다. 출연연에 스타트업도 들어오는 등 출연연이 혁신 엔진이 될 구조로 바뀌어야할 것이다. 예시로 한국화학연구원 상생협력기술센터를 들 수 있다. 이곳에는 기술 이전한 기업이 최종 수요기업과 같이 들어와, 스케일업도 이루어진다. 기술을 이전한 연구자들도 짬나는대로 들락거리며, 지원을 한다. 기술 이전한 스타트업도 같이 들어와 있다. 이런 케이스가 굉장히 많아져야 한다. 정리하면, 출연연이 R&D중심구조에서 R&I로 넘어가게되면, 현재는 리서치 인프라가 많은데, R&I에서는 테크놀로지 인프라가 굉장히 많아져야 되고, 나아가 파일럿, 팹 등이 많아져야 한다. 재료 연구시 극한 환경에서 소재 신뢰성 검증은 물론, 초도 생산까지 출연연이 맡아 해줘야 한다고 생각한다. 기술사업화 전략 체계화 위해 개방형 플랫폼 전략 수립 -이영석=화학연구원은 기술 사업화 전략을 체계화하기 위해 K-LMBI(KRICT Lab Market Bridging Initiative, 화학연 기술사업화 기본계획) 전략을 세워 우리 색깔에 맞는 기술 사업화를 어떻게 할 것인지 검토한다.지난 2020년부터 시작했다. 현재 3차 계획을 수립중이다. 이걸 하면서 느낀 것은 기술 사업화의 패러다임이 변하고 있는 것 같다. 기술 사업화는 2단계로 나뉜다. 하나가 기술 이전이고 다른 하나가 기술 이전 이후 사업화다. 기술이전 촉진법에서도 기술이전과 기술 사업화를 별도로 정의해 놨다. 그런데 기존 출연연은 기술이전에 초점을 맞췄던 것 같다. 좋은 특허를 고르고, 이 특허를 사업화할 좋은 기업을 골라, 기술을 이전하고 기술료를 받는 것이 기술 사업화 성과이자 구조였다. 이 구조에서의 이슈가 특허 활용률과 기술료였다. 이것이 핵심 평가 지표였다. 최근엔 기업도 그렇고, 정부 정책 움직임도 그렇고, 이전한 기술이 실제 매출로 이어지지 않는다는 목소리가 크다. (*전문가 초청 기술사업화 심층 좌담회-중편으로 이어집니다.)

2026.07.13 08:00박희범 기자

[ZD SW 투데이] 오케스트로, 과기정통부 '2026년 우수 기업부설연구소' 지정 外

지디넷코리아가 소프트웨어(SW) 업계의 다양한 소식을 한 눈에 볼 수 있는 'ZD SW 투데이'를 새롭게 마련했습니다. SW뿐 아니라 클라우드, 보안, 인공지능(AI) 등 여러 분야에서 활발히 활동하고 있는 기업들의 소식을 담은 만큼 좀 더 쉽고 편하게 이슈를 확인해 보시기 바랍니다. [편집자주] ◆ 오케스트로, 과기정통부 '2026년 우수 기업부설연구소' 지정 오케스트로의 제1기업부설연구소인 인공지능연구소가 과학기술정보통신부의 '2026년 상반기 우수 기업부설연구소'로 지정됐다. 우수 기업부설연구소 지정 제도는 연구개발 역량과 기술혁신 성과가 우수한 기업부설연구소를 발굴·지정해 기업의 기술 경쟁력 제고와 질적 성장을 지원하기 위한 제도다. 오케스트로 그룹은 이번 지정에 대해 인공지능연구소가 AI 인프라와 클라우드 운영 기술을 중심으로 축적해 온 독자 기술력과 연구개발 체계 우수성을 인정받은 결과라고 강조했다. ◆ NIA, 월드프렌즈코리아 IT봉사단 발대식 개최 한국지능정보사회진흥원(NIA)은 국립중앙청소년수련원에서 300여 명의 봉사단원이 참석한 가운데 2026년 월드프렌즈코리아 IT 봉사단 발대식을 개최했다. 월드프렌즈코리아 IT봉사단은 2001년부터 IT 청년 인재를 개발도상국에 파견해 온 정부파견 해외봉사단 프로그램이다. 지금까지 총 78개국 9296명의 봉사단원을 파견했다. 이번 발대식은 7월 초부터 8월 말까지 전 세계 11개국에 파견될 300여 명의 봉사단원이 참석했으며, 중점협력국 및 개도국과 협력 강화를 위해 IT 교육과 문화교류를 활발히 전개할 예정이다. ◆ 인성정보 2026 무역안보의날 산업부 장관상 수상 인성정보는 산업통상자원부가 주최한 '2026년 무역안보의 날' 기념행사에서 전략물자 수출관리제도 이행 및 안전한 무역 환경 조성에 기여한 공로를 인정받아 산업통상자원부 장관표창을 수상했다. '2026 무역안보의 날'은 전략물자 수출관리 제도의 중요성을 알리고 국가 수출통제 체계 발전에 기여한 기업과 유공자를 격려하기 위해 마련된 행사다. 이번 표창은 전략물자의 안전한 관리와 수출통제 제도 확산에 기여한 기업을 대상으로 수여됐다. ◆ GS네오텍, '제네시스 CX 이노베이트 2026' 참가 GS네오텍은 '제네시스 CX 이노베이트 2026'에 참가해 AI 컨택센터(AICC)의 운영 효율과 고객 경험을 동시에 향상시킬 수 있는 주력 솔루션 2종을 선보였다 제네시스 코리아가 주최한 이번 행사는 지난 9일 페어몬트 앰배서더 서울에서 'CX의 새로운 기준'을 주제로 개최됐으며, 에이전틱 AI 시대의 고객 경험 혁신 전략과 최신 CX 기술을 논의하는 장으로 마련됐다. GS네오텍은 이번 행사에서 . 변화하는 디지털 환경 속에서 기업들이 고객 접점을 보다 유연하고 지능적으로 운영할 수 있도록 차세대 컨택센터의 실질적인 구현 방향을 제시했다. ◆ 디케이테크인, 구글 클라우드와 AI 에이전트 실무 활용 워크숍 성료 디케이테크인(대표 이채영)이 임직원의 업무 생산성 향상과 생성형 AI 활용 역량 강화를 위해 마련한 '제미나이 엔터프라이즈 기반 AI 에이전트 실무 활용 워크숍'을 성료했다. 구글 클라우드 코리아와 협업을 통해 진행된 이번 워크숍은 빠르게 발전하는 AI 기술을 실무에 자연스럽게 적용함으로써 AI 기반의 일하는 문화를 사내에 정착시키기 위해 기획됐다. 개발자뿐만 아니라 사업, 기획, 디자인 등 비개발 직군을 포함해 AI 기술에 관심이 있는 전사 임직원이 대거 참여하며 높은 관심 속에 진행됐다. ◆ 한국정보공학, 셀러공간X샵링커 협업으로 이커머스 AI사업 확대 한국정보공학이 온라인 판매자 지원 플랫폼 셀러공간의 운영을 이커머스 전문 자회사인 샵링커지앤씨에 위탁한다. 이번 위탁으로 한국정보공학은 AI 기술 개발과 서비스 고도화에 역량을 집중한다. 다수의 쇼핑몰 연동 기술과 고객 지원 노하우를 갖춘 샵링커지앤씨는 '셀러공간'의 실무 운영 및 고객 지원 등 사업 확대를 담당한다. 양사의 서비스 협업으로 셀러공간의 주요 AI서비스가 샵링커의 쇼핑몰 통합관리 기능과 연계된다. 상품등록 및 주문 관리부터 고객 리뷰관리, 상품검색과 키워드 같은 데이터 분석까지 판매 활동 전반을 원스톱으로 처리할 수 있다. ◆ 다쏘시스템, 소비재·리테일 산업 PLM 표준 솔루션으로 '센트릭 PLM' 제시 다쏘시스템은 자회사 센트릭소프트웨어의 센트릭 PLM을 소비재 및 리테일(CPGR) 산업을 위한 표준 PLM 솔루션으로 공식 제시한다고 밝혔다. 센트릭소프트웨어는 제품 컨셉부터 상용화까지 전 과정을 지원하는 엔드투엔드 AI 기반 엔터프라이즈 솔루션을 제공한다. 고객사는 제품 개발 주기 최대 38% 단축, 신제품 매출 최대 10% 증가, 규제 분석 시간 최대 90% 절감, 제품 원가 산정 프로세스 시간 최대 50% 절감 등의 성과를 거두고 있다.

2026.07.10 17:27남혁우 기자

한인 기술인재 국내복귀 사업 시동...정부 밀착 지원

과학기술정보통신부와 정보통신산업진흥원은 AI, 첨단로봇과 제조, 첨단바이오, 우주항공 등 초격차 분야에서 활약해 온 해외 한인 기술 인재 20개팀 국내 복귀와 협업 시작을 알리는 'K-테크 파이오니어즈(KTP)' 오리엔테이션을 10일 개최했다. KTP는 글로벌 기술 패권 경쟁이 심화되는 가운데, 국가전략기술 분야 우수 인재가 해외로 유출되는 현상에 선제적으로 대응하기 위해 마련된 인재 유치 사업이다. 해외 현지에서 역량을 검증받은 우수한 한인 인재들의 국내 복귀를 촉진하고, 이들이 한국 첨단산업 생태계에 안정적으로 정착할 수 있도록 지원하는 게 핵심이다. 이 사업에는 지역별 균형과 기술 분야의 다양성, 국내 산업 생태계와의 시너지 효과 등을 종합적으로 고려해 총 20개 팀이 최종 선정됐다. 거점 지역별로는 미 서부 10팀, 미 동부 6팀, 아시아권 4팀이 선발됐다. 기술별로는 AI 분야가 가장 큰 비중을 차지하는 가운데 로보틱스, 제조AI, 첨단바이오, 우주‧항공 등 대한민국의 미래 먹거리가 될 초격차 전략 기술을 골고루 아우르고 있다. 과기정통부와 정보통신산업진흥원은 KTP 사업에 선정된 팀들이 국내 첨단 산업 생태계의 핵심 주체로 자리 잡을 수 있도록 전주기 성장 사다리를 제공할 방침이다. 선정팀들은 국내 주요 수요기업과의 기술 개념검증과 공동 연구개발을 통해 실질적인 기술 사업화 성과를 창출하게 된다. 아울러 국내 정착 시 필요한 법률, 특허, 회계 컨설팅과 함께 VC·CVC 연계 투자유치와 신용보증기금 등 금융 생태계와의 협력을 지원해 지속 성장이 가능한 자금 기반도 함께 다져나갈 계획이다. 박윤규 정보통신산업진흥원장은 “해외 각지에서 글로벌 시장을 무대로 혁신적인 성과를 보여준 한인 기술 인재들이 국내 첨단 생태계와 융합할 수 있는 첫 자리를 마련하게 되어 뜻깊다”며 “선정된 팀들이 국내 시장에 빠르게 안착하고 글로벌 유니콘 기업으로 스케일업할 수 있도록 진흥원의 유관 인프라와 역량을 총동원해 정착 전 과정을 밀착 지원하겠다”고 밝혔다. 박태완 과기정통부 정보통신산업정책관은 “K-테크 파이오니어즈는 단순한 인재 유치 프로그램을 넘어 글로벌 무대에서 검증된 한인 기술 창업 인재들이 국내 첨단 산업 생태계의 핵심 파트너로 성장할 수 있도록 돕는 징검다리 사업”이라며 “이번 오리엔테이션을 기점으로 선정팀과 국내 수요기관 간의 실질적인 기술 협업과 비스니스 성과가 빠르게 가시화되기를 기대한다”고 강조했다.

2026.07.10 16:41박수형 기자

FAST 콘텐츠에 AI 더빙 지원...글로벌 진출 넓힌다

정부가 AI를 활용한 더빙 지원으로 한국의 FAST 채널 글로벌 확산세를 이어가기로 했다. 과학기술정보통신부와 한국정보통신진흥협회는 9일 '글로벌 K-FAST 얼라이언스' 총괄조정 분과 회의를 열고 AI 더빙 특화 K-FAST 확산 지원 사업 성과와 올해 계획을 논의했다. K-FAST 얼라이언스 참여 기업은 지난해 4월 출범 당시 22개사에서 현재 82개사로 늘었다. 이에 따라 얼라이언스 운영 체계를 콘텐츠 태널, 기술, 광고 플랫폼, 글로벌, 총괄 조정 등 5개 분야로 개편했다. 이날 총괄 조정 분과 회의에서는 각 분과에서 나온 현안을 공유하고 글로벌 확산 전략 등을 논의했다. 지난해부터 시작된 AI 더빙 특화 K-FAST 확산 지원 사업으로 약 1200편, 1400여 시간 분량의 콘텐츠에 현지 언어를 입혔고, 특화 채널도 20개를 구축했다. 올해는 허드슨에이아이, 이스트소프트, 언에이아이 등 3개 컨소시엄을 선정해 AI 더빙 기반 플래그십 K-채널 4개를 새로 구축하고 채널당 2억 3000만원 규모의 예산을 지원한다. 남석 과기정통부 통신정책관은 “글로벌 K-FAST 얼라이언스가 우리나라 플랫폼, AI, 콘텐츠 기업과 정부가 긴밀히 협력하여 급성장하는 글로벌 FAST 시장을 주도해 나갈 수 있는 발판이 되기를 바란다”며 “지속가능한 K-FAST 생태계 조성을 위해 지원을 아끼지 않겠다”고 밝혔다.

2026.07.09 18:01박수형 기자

국내 디지털산업 연매출 1378조원...연간 9.3% 성장

지난 2024년 국내 디지털산업 매출액이 1378조원으로 집계됐다. 국내 전체 산업 매출액 9038조원에서 15.2%의 비중을 차지하는 수준이다. 또 제조업 전체 매출과 비교할 때 절반이 넘는 53.1% 수준까지 올랐다. 과학기술정보통신부가 8일 발표한 '2025 디지털산업 실태조사' 결과, 2024년 기준 디지털산업 매출액은 전년 1261조원 대비 9.3% 증가했다. 실태조사는 2023년 국가승인통계로 지정된 이후 올해 세 번째로 공표됐으며, 전국 1만 323개 사업체를 대상으로 4개월간 온라인, 전화, 방문 조사 등 병행을 통해 조사가 이뤄졌다. 조사에서 디지털산업은 ▲디지털기반산업 ▲디지털플랫폼 제공산업 ▲디지털중개플랫폼 활용산업 ▲디지털관련산업 등으로 나눠서 진행됐다. 기존 ICT 산업, 디지털 플랫폼 산업 두자릿수 성장세 먼저 디지털기반산업은 디지털 기술 활용 장비, 통신 등의 디지털 기반을 생산하거나 제공하는 산업이다. 기존 ICT 산업을 일컫는 것으로 조사 대상 연도의 매출액은 615조 8000억원으로 집계됐다. 이는 전년 대비 15.6% 증가한 수치다. 이 분야는 글로벌 AI 투자 확대, 반도체 등 ICT 수출 증가의 영향으로 디지털산업의 네 가지 산업대분류 중 가장 높은 매출액을 기록한 점이 특징이다. 디지털플랫폼 제공산업은 디지털 기술로 콘텐츠 기획과 공급, 정보서비스와 중개 기능을 제공하는 산업으로 AI와 디지털 확산으로 매출이 전년 대비 15.2% 늘어난 152조 4000억원을 기록했다. 전자상거래 플랫폼, 포털, 영상 음향 정보 콘텐츠 등이 해당되는 분야다. 이 분야에서는 수수료와 직매입판매가 수익 유형의 80% 가까이 차지했고 광고와 구독료는 각각 10%에 미치지 못했다. 디지털중개플랫폼 활용산업은 도소매업, 숙박업, 음식점업 등 디지털 중개 플랫폼에 의존해 활용하는 업종이 속한 곳으로 전체 매출액은 214조 1000억원으로 조사됐다. 이들은 복수 입점에 따른 비용 부담 증가를 어려움으로 지목하고 있는 점이 특징이다. 마지막 디지털관련산업은 디지털 기술을 활용해 전통 산업의 제품과 서비스를 디지털 방식으로 생산하거나 제공하는 산업이다. 전체 매출액 396조 1000억원 가운데 디지털 금융과 보험업이 약 350조원으로 대부분을 차지하고 있다. 디지털 성숙도 빠르게 올라, 절반 가까이 AI 도입 산업 규모와 별도로 구조와 행태 측면에서, 조직의 디지털 기술 활용과 혁신 수준을 뜻하는 디지털 성숙도는 75.4%를 기록했다. 이는 전년 64.6% 대비 10.8% 포인트 증가한 수치다. 디지털 성숙도는 '조직차원에서 디지털 기술을 활용 혁신하는 정도'로 측정한 수치다. 단계별로는 ▲조직적 디지털 전환 전 디지털 기술을 업무에 시도 실험하는 디지털화 진입 정착이 67.7% ▲디지털 혁신 조직 중심으로 신규 서비스·제품을 개발하고 디지털 변화에 신속히 대응하는 디지털전환 진입 정착이 7.7%로 조사됐다. 지난 3년간 디지털 기술 개발 도입 현황을 조사한 결과에 따르면, 디지털산업 업체들은 클라우드 컴퓨팅 52.0%, AI 43.5%, 빅데이터 29.1% 등의 순으로 자체 개발 혹은 외부 도입이 나타났다. 이같은 디지털화는 전산화에서 디지털전환(DX)에 이르는 연속적인 과정으로, 최근에는 AI 기술을 의사결정과 영업활동에 접목하여 활용하는 비율이 24.9%로 전년 15.5% 대비 상승했다. 특히 최근 3년간 도입한 디지털 신기술에서도 AI가 43.5%로 나타나 디지털화 과정에서 인공지능 전환(AX)이 심화하는 흐름이 확인됐다. 이도규 과기정통부 정보통신정책실장은 “디지털산업 매출액이 매년 100조 원 이상 지속적으로 증가하고 있는 것은 디지털 전환(DX)이 우리 산업 전반에 활발히 확산되고 있음을 보여주고 있는 것”이라고 밝혔다. 이어 “인공지능 전환(AX)에 따라 이러한 추세가 더욱 가속화될 것으로 예상된다”며 “정부도 이러한 변화에 맞추어 우리 사회 구성원 모두가 소외되지 않도록 관련 정책적 지원을 체계적으로 추진해 나가겠다”고 덧붙였다.

2026.07.08 14:53박수형 기자

"국내 대규모 AIDC 구축에 국산 NPU 활용 늘려야"

대한민국 대도약 3대 메가 프로젝트에 따라 대대적인 AI 데이터센터 구축이 예정된 가운데, 국산 AI 반도체 사용 비중 목표를 정해야 한다는 정책 건의가 나와 이목을 끈다. 엔비디아 GPU 외에 NPU 사용을 늘려 국산 AI 반도체 생태계를 더욱 빠르게 확장시킬 수 있다는 이유에서다. 백준호 퓨리오사AI 대표는 7일 과학기술정보통신부가 K-AI반도체 기술지원센터 개소식을 열고 류제명 차관 주재로 열린 간담회에서 “국산 칩 포션(비중)을 30~40% 목표로 하고 자체적인 엔진을 만들어 NPU 회사와 스토리지, 소프트웨어가 협업해 경쟁력을 확보할 수 있다”고 말했다. 백 대표는 “3대 메가프로젝트에서 나온 18기가와트(GW) 용량의 AI 데이터센터 구축은 역사적인 선언”이라며 “이는 오픈AI가 앞으로 5년간 건설하려는 규모와 비슷한데, 오픈AI는 엔비디아와 AMD 외에 자체적인 반도체 비중을 정하고 있다”고 부연했다. 류 차관은 이에 대해 “부처 내에서 박태완 국장을 비롯한 실무진이 국산 AI 반도체를 실질적으로 쓸 수 있도록 타 부처나 국가AI전략위원회외 소통하며 역할을 많이 하고 있다”면서 “정부와 지원기관이 역량을 총동원하겠다”고 했다. 박윤규 정보통신산업진흥원장 역시 “앞으로 AI 데이터센터가 큰 규모로 구축될 텐데 이 속에서 국산 AI 반도체 생태계가 최고 수준이 되도록 노력하겠다”고 밝혔다. 대한민국 대도약 3대 메가 프로젝트 발표만으로도 국산 AI 반도체의 위상이 달라졌다는 평가도 나왔다. 리벨리온의 신성규 CFO는 “회사에서 CFO 역할을 맡고 있어 더욱 느끼는 부분인데 3대 메가 프로젝트의 발표 전과 후로 글로벌 투자자를 만났을 때 질문이 많이 달라지고 있다”며 “프로젝트가 발표된 뒤 소식이 전해지면서 대만의 투자자나 중동의 펀드가 한국 시장이 충분히 커지고 있어 보이는데 한국 NPU 회사의 기회가 얼마나 열리는 것인지 알려달라는 문의가 쏟아지고 있다”고 말했다. NPU 발전을 위해 칩셋을 넘어 전반적인 생태계 구축이 필요하다는 의견도 관심을 집중시켰다. 이용덕 바로AI 대표는 “엔비디아는 GPU로만 보여지는 부분이 많은데 20년 이상을 소프트웨어와 서버를 아우르는 플랫폼 준비에 힘을 쏟은 회사”라며 “국산 NPU 확산을 위해 퍼포먼스를 올릴 수 있는 플랫폼부터 서버와 클라우드, 소프트웨어까지 생태계 활성화가 함께 이뤄져야 하고 오늘 개소한 기술지원센터가 큰 힘이 될 것”이라고 강조했다. 박태완 과기정통부 정보통신산업정책관은 “정부의 메가 프로젝트를 이루는 반도체, 피지컬 AI, AI 데이터센터에 공통적으로 필요한 게 바로 NPU”라면서 “AI 데이터센터 계획을 수립하는 쪽에도 NPU와 관련된 기업을 소개하고 있고, 특히 회사마다 사정이 달라 기업별 맞춤형 지원이 필요하다는 고민에 따라 정책적으로 돕겠다”고 약속했다.

2026.07.07 18:10박수형 기자

"국산 NPU 궁금하세요?”...K-AI반도체 지원센터에서 상담+애로해소

국산 AI 반도체 기업과 수요자를 이어주고 실제 국산 NPU 도입까지 이뤄지게 도와주는 'K-AI반도체 기술지원센터'가 한국정보통신진흥협회에 문을 열었다. 과학기술정보통신부는 7일 오후 한국정보통신진흥협회에서 K-AI반도체 기술지원센터 개소식을 개최했다. NPU는 지난주 발표된 대한민국 대도약 3대 메가 프로젝트에서 제시된 분야를 뒷받침하는 핵심 기술로 꼽힌다. 정부는 이에 따라 2020년 이후 연구개발(R&D)과 실증사업을 통해 국산 NPU 기술 경쟁력 확보를 지속적으로 지원해 왔으며, 최근에는 상용화와 양산 단계에 진입하는 성과를 거두고 있다. 특히 AI 서비스 확산에 따른 추론 수요 증가와 AI 데이터센터 구축 확대에 따라 국산 NPU 활용 가능성이 높아지면서 실제 현장에서의 도입과 확산이 중요한 과제로 떠오르고 있다. 다만 실제 국산 NPU 도입과 활용 과정에서 다양한 애로사항이 발생하고 있다. 수요 기업들이 자사 환경에 적합한 제품을 선택하기 어렵고, 도입 전 충분한 성능 검증이나 도입 이후 소프트웨어 최적화, 유지보수에 대한 지속적인 지원이 필요하다는 의견이 제기됐다. 즉 NPU 기술 경쟁력은 확보됐으나 실제 현장에서 더욱 넓게 확산하기 위한 지원 체계 마련이 과제가 된 셈이다. 과기정통부는 현장의 애로를 해소하고 국산 NPU 시장 확산을 촉진하기 위해 센터를 개소하게 됐다. 센터는 국산 AI 반도체 도입을 검토하는 기업을 대상으로 ▲도입 상담 및 기술 컨설팅 ▲활용 분야별 심층 컨설팅 ▲시험, 검증 지원, 연계 ▲도입 이후 소프트웨어 최적화와 기술지원 ▲국산 AI반도체 활용 우수사례 홍보 ▲수요기업과 공급기업 간 네트워킹 등을 제공한다. 또 현장 의견을 지속적으로 반영해 지원 기능을 단계적으로 확대해 나갈 계획이다. 아울러 한국팹리스산업협회 등이 참여하는 '피지컬 AI 얼라이언스'와 연계해 피지컬 AI 현장에서 필요한 국산 AI 반도체 수요를 발굴하고, 공급기업과의 협력 방안도 모색해 나갈 예정이다. 개소식에 참여한 류제명 과기정통부 차관은 “국산 AI반도체의 핵심 경쟁력은 저전력·비용 효율성에 있으며, AI 서비스 확산으로 빠르게 성장하고 있는 추론용 AI반도체 시장은 우리 기업에게 중요한 성장 기회가 될 것”이라며 “과기정통부는 K-AI반도체 기술지원센터를 통해 국산 AI반도체의 성공적인 시장 안착과 민간 확산을 적극 지원해 나가겠다”고 말했다.

2026.07.07 15:33박수형 기자

"피지컬AI 기술 주권 확보"...1.4조 규모 국책 연구개발 시동

경남과 전북에서 1조 4131억원 규모의 AI 대전환 연구개발 사업이 진행된다. 대한민국 대도약 3대 메가프로젝트 일환으로 피지컬AI 기술 주권 확보를 위한 국책 연구개발 프로젝트다. 연구개발 사업 공모는 28일까지 진행되며 이에 앞서 8일 창원, 9일 전주, 10일 서울 등에서 사업설명회가 순차적으로 열린다. 향후 4년 동안 경남에 6763억원 전북에 7368억원이 투입되는 사업으로 현실 세계 데이터 기반으로 AI 모델을 학습하고, 이를 센서 장비 로봇 등 물리시스템 자율제어와 연결하는 피지컬AI 핵심 기술을 확보하는 사업이다. 피지컬AI는 실제 물리환경에서 인식 판단 제어가 함께 이뤄져야 하는 기술인 만큼 연구실 수준의 모델 개발만으로는 현장과 산업 적용에 한계가 있다. 특히 제조현장은 로봇, 생산장비, 물류 기기 등이 복잡하게 연결되는 대표적인 공간으로 피지컬AI 기술 성능과 효과를 가장 직접적으로 검증할 수 있는 분야이다. 과학기술정보통신부는 국내 제조업 경쟁력 강화를 위해 공정의 '초정밀 제어', 공장 전체를 지능적으로 연결‧운영하는 '통합운영'을 양대 축으로 설정하고 경남과 전북의 산업 기반을 활용한 특화 연구개발 및 현장 실증을 지원할 계획이다. 이를 통해 국산 피지컬AI 핵심기술의 현장 적용 가능성을 검증하고, 향후 다양한 산업 현장으로 확산 가능한 기술 기반을 마련해 나갈 예정이다. 경남에서 진행되는 '인간-AI협업형 물리지능행동모델(LAM) 개발 글로벌 실증' 사업은 제조 공정 단위의 초정밀 제어 기술 확보를 목표로 한다. 이를 위해 물리법칙 내재화 기술을 확보하고, 실제 제조 현장 데이터를 기반으로 고신뢰성 융합데이터와 LAM을 구축한다. 물리법칙 내재화(PINN) 기술은 제조 공정에서 발생하는 열역학, 유체역학 등 복잡한 물리법칙을 AI 모델에 반영해 예측 제어 과정의 불확실성을 낮추고 제조 현장 적용 신뢰도를 높이는 기술이다. 또 국내 실제 제조 현장을 기반으로 공정, 장비, 센서 데이터를 융합해 정밀 제어가 가능한 데이터를 수집하고 정밀 예측이 가능한 LAM을 구현해 고신뢰성 융합데이터를 구축하고 LAM 개발을 추진한다. 전북을 중심으로 진행될 '협업지능 피지컬AI 기반 SW플랫폼 연구개발 생태계 조성' 사업은 공장과 물류 시스템 전체를 운영하는 자율 지능 공장 플랫폼 개발을 목표로 한다. 이를 위해 AI 자율 공장 운영체제와 SW 표준화를 추진하고 테스트베드 구축과 산학연 공동 연구 인프라 조성을 지원한다. AI 자율 공장 운영체제와 SW 표준화는 이기종 로봇과 다양한 자동화 설비들이 공장 내에서 서로 충돌 없이 유기적으로 협력해 복합 임무를 완수할 수 있도록 공장 운영체제와 표준 소프트웨어 체계를 개발한다. 전북 혁신도시 인근에 미래형 AI 연구와 검증을 실시간으로 수행할 수 있는 첨단 장비 중심의 테스트베드, 대규모 산학연 공동 연구 클러스터를 조성해 피지컬 AI 기반 자율 공장 운영 기술의 개발 검증 기반을 마련한다. 과기정통부는 두 사업을 연계해 제조 공정의 초정밀 제어와 자율 공장의 통합 운영 기술을 하나의 피지컬AI 플랫폼으로 구현하고 외산 솔루션에 의존하던 국내 제조 생태계의 기술을 국산화해 나갈 계획이다. 아울러 AI모델, 소프트웨어, 장비·로봇 제어 기술을 통합한 '지능형 첨단 K-AI 공장 패키지'로 발전시켜 글로벌 제조시장으로 확산 가능한 수출형 모델로 육성해 나갈 방침이다. 박태완 과기정통부 정보통신산업정책관은 “피지컬AI는 대한민국 제조업의 경쟁력을 새롭게 정의한 핵심 기술이며, 이번 사업은 정부가 발표한 3대 메가프로젝트 중 하나인 '피지컬AI'를 구체적인 연구개발로 실현하는 첫 출발점”이라며, “산학연의 혁신 역량을 결집해 제조 공정부터 공장 운영까지 AI가 주도하는 K-피지컬 AI 기반 제조 혁신 모델을 만들고, 이를 세계 시장으로 확산시켜 대한민국의 새로운 수출 경쟁력으로 키워 나가겠다”라고 밝혔다.

2026.07.07 12:49박수형 기자

[인사] 과학기술정보통신부

◇ 과장급 전보 ▲ 중앙전파관리소 전파관제과장 신재성

2026.07.06 09:15박수형 기자

[현장] 오픈AI "AI 벤치마크 한계…토큰·비용·시간까지 고려해야"

인공지능(AI) 모델 평가를 단일 벤치마크 점수 중심으로 보는 방식에 한계가 있다는 주장이 나왔다. 최신 AI 모델은 답을 내는 데 투입되는 토큰 수와 비용, 시간에 따라 성능이 달라지는 만큼, 각국 정부·기업은 평가 기준에 '추론 자원'을 별도로 반영해야 한다는 지적이다. 노엄 브라운 오픈AI 리서치 부문 부사장은 3일 과학기술정보통신부가 서울 강남 웨스틴 서울 파르나스에서 개최한 '글로벌 AI 프론티어 심포지엄 2026' 기조연설에서 대규모 컴퓨트 시대에 맞춰 AI 평가 방식이 재설계돼야 한다고 주장했다. 브라운 부사장은 최근 AI 모델 실제 성능이 기존 벤치마크 점수만으로는 충분히 드러나지 않는다고 봤다. 모델이 얼마나 오래 생각하고, 얼마나 많은 토큰을 생성하며, 어느 정도 비용을 들여 문제를 풀었는지에 따라 결과가 달라질 수 있다는 이유에서다. 그는 대표 사례로 오픈AI 최신 모델 GPT-5.5를 언급했다. 그는 GPT-5.5가 기존 벤치마크상 이전 모델보다 소폭 개선된 수준처럼 보였지만, 출력 토큰 수 기준으로 성능을 다시 보면 더 큰 차이가 나타난다고 주장했다. 브라운 부사장은 최신 모델일수록 더 많은 추론 자원이 투입됐을 때 성능이 오른다는 점을 주목했다. 기존 모델은 일정 수준 이상 오래 실행해도 성능이 정체되는 경우가 많았지만, 최근 모델은 긴 시간 동안 문제를 풀거나 여러 단계로 답을 검토하면서 성능을 끌어올릴 수 있다는 이유에서다. 그는 "일부 최신 모델은 1억 토큰을 생성한 뒤에도 성능 향상이 이어졌다는 연구 결과가 지속적으로 나오고 있다"며 "평가가 중단된 이유도 성능이 떨어져서가 아니라 시간과 인프라 제약 때문인 경우가 다수"라고 설명했다. 이에 따라 브라운 부사장은 AI 성능 평가가 단일 점수를 비교하는 식에 머물러서는 안 된다고 주장했다. 모델이 답을 내는 데 사용한 토큰 수, 비용, 시간 등 추론 자원을 함께 반영해야 실제 성능을 제대로 비교할 수 있다는 설명이다. 그는 모델 성능 평가가 안전성 평가와도 연결된다고 봤다. 같은 모델이라도 적은 비용으로 짧게 테스트하면 위험한 능력이 드러나지 않을 수 있지만, 더 많은 비용과 시간을 들여 오래 실행하면 더 강력한 능력을 보일 수 있기 때문이다. 브라운 부사장은 제3자 벤치마크 기관의 역할도 바뀌어야 한다고 봤다. 벤치마크 기관이 모델 평가에 사용된 추론량을 추적하거나, 토큰·비용·시간에 명확한 제한을 둬야 한다는 것이다. 사람이 시험을 볼 때 제한 시간이 정해지는 것처럼 AI 모델 평가에도 분명한 예산 조건이 필요하다는 설명이다. 그는 "같은 모델이라도 투입한 추론 자원에 따라 결과가 달라지는 상황"이라며 "성능과 안전성을 제대로 판단하기 위해서는 점수 뒤에 있는 비용과 시간까지 함께 공개해야 할 것"이라고 당부했다.

2026.07.03 12:13김미정 기자

[현장] 캘블링 MIT 교수 "범용 로봇, 데이터보다 현실 이해·인과 추론 필요"

"범용 로봇은 방대한 데이터 학습만으로 탄생하기 어렵습니다. 로봇이 현실 세계를 이해하고, 행동 결과를 예측할 수 있어야 합니다. 인간 의도를 추론해 스스로 계획할 수 있는 능력도 있어야 합니다. 엔지니어는 로봇에 데이터 학습뿐 아니라 월드 모델과 인과 추론, 계획 능력을 결합한 '추론 중심 구조'를 넣어야 합니다." 레슬리 팩 캘블링 미국 매사추세츠공과대(MIT) 파나소닉 석좌교수는 3일 과학기술정보통신부가 서울 강남 웨스틴 서울 파르나스에서 개최한 '글로벌 AI 프론티어 심포지엄 2026' 기조연설에서 범용 로봇 구현 방안을 이같이 밝혔다. 캘블링 교수는 로봇이 데이터만 많이 학습한다고 범용 지능에 도달할 수 있는 것은 아니라고 지적했다. 엔지니어가 모든 상황을 코드로 짜 넣는 방식도 어렵지만, 아무 구조 없이 데이터에만 맡기는 방식도 한계가 크다는 설명이다. 그가 데이터 중심 접근 한계를 지적한 이유는 로봇이 마주할 현실 세계가 지나치게 복잡하기 때문이다. 범용 로봇이 모든 환경과 예외 상황을 데이터로만 익히려면 필요한 학습량이 급격히 늘어나고, 결국 실제 환경에 바로 적용하기 어려워진다는 것이다. 캘블링 교수는 이 한계를 넘기 위한 대안으로 '합리적 로봇(rational robot)' 접근법을 제시했다. 이는 로봇공학과 컴퓨터과학이 쌓아온 세계 이해 방식에 딥러닝을 결합하는 개념이다. 로봇이 적은 데이터로도 새로운 상황을 해석하고 대응하도록 만들 수 있다. 그는 합리적 로봇 출발점으로 현실 세계를 3차원 공간으로 이해하는 것을 꼽았다. 로봇이 물체가 어디에 있고, 보이지 않는 부분은 어떤 형태일지 파악해야 로봇이 실제 공간에서 물건을 집고 옮기며 작업을 수행할 수 있다는 설명이다. 캘블링 교수는 로봇이 공간을 이해하는 것만으로는 충분하지 않다고 지적했다. 로봇은 자신의 행동이 주변 환경을 어떻게 바꾸는지도 예측해야 한다는 이유에서다. 물체를 집거나 치우거나 옮기는 행동이 다음 상황에 어떤 영향을 주는지 알아야 이후 행동을 계획할 수 있기 때문이다. 캘블링 교수는 이를 위해 로봇 내부에 현재 세계 상태를 표현하는 모델과 행동 결과를 예측하는 모델이 필요하다고 설명했다. 로봇은 이 모델을 바탕으로 목표를 정하고 상황을 해석한 뒤 어떤 순서로 움직일지 계획할 수 있다. 그는 커피 캡슐을 쟁반에 옮기는 사례로 이 차이를 설명했다. 그는 "쟁반 위에 캔이 놓여 있다면, 로봇은 캡슐을 바로 옮기려 하기보다 먼저 캔을 치워야 한다는 사실을 판단해야 한다"며 "이는 단순히 물체를 잘 집는 문제와 다르다"고 말했다. 이어 "로봇이 눈앞의 동작만 수행하는 수준을 넘어 앞으로 벌어질 상황을 따져야 실제 생활 공간에서 쓸 수 있는 범용 로봇에 가까워질 것"이라고 덧붙였다. 캘블링 교수는 로봇이 사람 시연을 학습하는 방식도 단순 모방에 머물러서는 안 된다고 강조했다. 로봇이 사람의 손 움직임이나 이동 경로를 그대로 따라 하면 환경이 조금만 달라져도 같은 작업을 수행하기 어렵기 때문이다. 그는 이 과정에서 대규모언어모델(LLM)이 보조 도구로 쓰일 수 있다고 봤다. LLM이 장면을 설명할 수 있는 여러 후보를 만들면, 로봇이 그중 실제 행동을 가장 잘 설명하는 표현을 골라 인과 행동 모델에 반영하는 식으로 활용 가능해서다. 캘블링 교수는 로봇 학습이 신경망과 경사하강법에만 갇혀서도 안 된다고 설명했다. 기호적 표현을 활용하면 로봇이 행동과 결과 사이의 인과 관계를 더 구조적으로 배울 수 있다고 봤다. 또 범용 로봇 개발에서 모듈화도 중요한 설계 원칙으로 제시했다. 시각을 처리하는 방식과 언어를 이해하는 방식, 물리적 행동을 계획하는 방식은 서로 다르기 때문에 각각의 기능을 나눠 설계하고 다시 결합해야 한다는 설명이다. 캘블링 교수는 "엔지니어가 완벽한 프로그램을 작성하는 것만으로는 충분하지 않고 구조 없는 학습만으로도 지능형 로봇에 도달하기 어렵다"며 "로봇공학과 컴퓨터과학에서 이해한 내용과 딥러닝에서 배운 내용을 결합해야 한다"고 밝혔다.

2026.07.03 12:05김미정 기자

로봇 업계 "피지컬AI 1강 정책은 A....맞춤 지원·빠른 실행 필요"

2030년 전 세계 피지컬 인공지능(AI) 1강 도약이라는 정부 정책에 대해 국내 로봇 업계는 방향성과 구체적인 데이터 확보 방안에 대해 동의했다. 다만 기업 상황에 맞는 맞춤 지원과 빠른 실행력이 필요하다고 조언했다. 반도체부터 피지컬 AI까지 풀패키지 전략 앞서 정부는 이번 주 '대한민국 대도약 3대 메가 프로젝트'를 발표했다. 이번 정책은 반도체, AI 데이터센터, 피지컬 AI로 나눠져 집행되며, 약 4800조원이 투입된다. 삼성이 2655조원을 투자해 용인 반도체 클러스터를 조기 완공하고, 호남에 또 다른 반도체 클러스터를 조성한다. SK그룹 역시 2100조원을 투입해 서남권에 반도체 산업 단지를 만들며, 15기가와트(GW) 규모의 AI 데이터센터를 세운다. 정부는 2028년 10대 업종에서 산업 특화 휴머노이드를 상용화한다는 계획이다. 이를 위해 데이터팩토리를 구축하고, 매년 AI 로봇을 1000대씩 사업장에 배치한다는 방침이다. 데이터팩토리는 로봇이 인간처럼 움직이고 복잡한 작업을 수행하도록 고품질 행동·시각·촉각 데이터(액션 데이터)를 대량으로 수집, 가공, 학습하는 인프라다. 2일 로봇 관계자 A는 "이번에 발표된 3대 메가 프로젝트는 각각을 따로 떼서 보면 안 된다"며 "핵심 부품(반도체), 인프라(AI 데이터센터) 그리고 활용처(피지컬 AI)까지 이어지는 하나의 풀패키지"라고 말했다. 그러면서 "대기업이 인프라를 구성하고, 그 안에 수백개의 중소기업이 생태계를 구성한다는 측면에서 이번 정책은 옳은 방향으로 가고 있다"고 덧붙였다. 또 다른 관계자 B도 "단순히 피지컬 AI를 육성하겠다는 것에 그치지 않고, 피지컬 AI 개발에 필요한 데이터팩토리와 데이터센터가 동시에 구축된다는 점이 고무적"이라고 설명했다. 10대 산업 현장서 직접 데이터 확보 업계는 이번 피지컬 AI 정책에 대해 긍정적인 반응을 보였다. 특히 로봇 개발에 있어 필수적으로 필요한 데이터 확보 방향이 구체적이란 점에서 높은 점수를 줬다. 정부는 데이터를 실데이터와 합성데이터로 나눈 다음 각기 다른 방식을 선택했다. 먼저 실데이터는 10대 업종을 선별해 현장 데이터 대량 수집체계를 구축한다. 10대 업종은 ▲화학 ▲조선 ▲디스플레이 ▲가전 ▲물류 ▲의료 ▲호텔 ▲자동차 ▲철강 ▲배터리 등이다. 다만 자동차, 철강, 배터리 분야는 확정이 아니다. 실데이터의 절대적 부족을 해결하기 위해 가상환경에서 저렴하게 데이터를 생산하는 합성데이터 인프라도 만든다. 물리법칙에 맞는 대량의 합성데이터를 생성할 수 있는 월드모델을 개발하고, 현실세계를 구현한 디지털트윈을 활용해 합성데이터를 생산한다는 계획이다. 로봇 관계자 C는 "단순히 대학생 아르바이트생을 써서 텔레오퍼레이션을 한다고 좋은 데이터가 모이는 게 아니다"라며 "기업 생산 현장에 들어가서 데이터를 확보해야 한다"고 말했다. 업계 관계자 D도 "데이터를 모으다 보면 막상 쓸만한 데이터가 많지 않다"며 "보여주기식 성과에 집착해 많은 양의 데이터를 쌓는 것보다 정말 질 좋은 데이터를 확보하는 데 집중해야 한다"고 전했다. 텔레오퍼레이션은 사람이 물리적으로 떨어진 원격지에서 제어 장치를 통해 로봇이나 기기를 조종하는 기술이다. 중국에서 텔레오퍼레이션 기법으로 데이터를 확보하고 있으나 데이터의 질이 좋지 않은 것으로 전해진다. 네트워킹 주선·빠른 실행력 필요 다만 일각에서는 각 기업 수준에 맞는 맞춤형 지원이 필요하다고 말한다. 로봇 업계 관계자 E는 "전체적인 국내 로봇 생태계를 위해 스타트업을 육성하는 것도 중요하지만, 이미 어느 정도 기술력을 갖춘 기업들에게는 재정 지원보다 해외 고객사와의 네트워킹을 주선해주는 게 더 도움이 된다"고 제언했다. 또 다른 관계자 F는 "발표에서 정부는 향후 3년이 피지컬 AI의 골든타임이라고 말했는데, 이는 업계가 동의하는 사실"이라며 "로봇 산업에서 1년이라는 시간은 매우 긴 시간인 만큼 역량을 모아서 정말 빨리 사업을 추진해야 한다"고 강조했다.

2026.07.02 16:24진운용 기자

컨슈머인사이트, AI로 업무 전환…"4주 걸리는 조사 하루만에"

컨슈머인사이트가 인공지능(AI)으로 소비자 리서치 업무 전환에 나섰다. 컨슈머인사이트는 과학기술정보통신부와 정보통신산업진흥원(NIPA)이 주관하는 '2026 AX 원스톱바우처 지원사업' 수요기업으로 선정됐다고 2일 밝혔다. 컨슈머인사이트는 이번 사업을 통해 '대화형 AI 데이터 서비스 플랫폼'과 'AI 리서치 에이전트'를 구축한다. 이번 과제에는 컨슈머인사이트가 수요·과제 총괄기업으로 참여한다. 엔터프라이즈 AI 통합 플랫폼 기업 프로텐이 AI 솔루션을 맡고, 삼성SDS는 클라우드 인프라를 담당한다. 아이지에이웍스는 데이터 분야에 참여한다. 이번 사업 핵심은 전문가 수작업과 복잡한 대시보드에 의존해 온 기존 데이터 활용 방식을 AI 기반 시스템으로 바꾸는 것이다. 사용자가 자연어로 질문하면 AI가 방대한 기획조사 데이터를 찾아 필요한 정보를 제시하고 핵심 인사이트를 도출하는 식이다. 컨슈머인사이트는 올해 자동차·통신 데이터를 대상으로 서비스를 우선 검증한다. 내년 금융, 여행, 관광, 콘텐츠 등 5대 산업으로 적용 범위를 넓힐 계획이다. AI 리서치 에이전트도 개발할 방침이다. 이 에이전트는 조사 기획, 설문 작성, 데이터 수집 검증, 정량 분석, 보고서 자동화까지 리서치 전 과정을 지원하도록 설계된다. 컨슈머인사이트는 이번 플랫폼을 통해 통상 2~4주 걸리던 리서치 리드타임을 1일 이내로 줄일 수 있을 것으로 기대하고 있다. 서비스가 상용화되면 대기업 중심으로 이용된 리서치 서비스를 중소기업, 연구소, 대학 등도 더 쉽게 활용할 수 있을 전망이다. 컨슈머인사이트는 "우리는 지난 25년간 자동차, 통신, 금융, 여행 등 주요 산업에서 1000만 건 이상의 소비자 데이터를 축적했다"며 "과제 완료 후에 해당 서비스를 구독형 서비스형 소프트웨어(SaaS) '올웨이즈 온 인텔리전스 플랫폼'으로 정식 출시할 것"이라고 밝혔다.

2026.07.02 14:42김미정 기자

[현장] AWS "공공기관도 AI 선택권 있어야"…정부 "혁신에 무게"

"공공기관도 기업처럼 인공지능(AI) 서비스를 도입할 때 필요한 기술을 직접 고를 수 있어야 합니다. 공공 부문이 안정성을 중시해야 하는 것은 맞지만, 시민에게 더 나은 서비스를 제공하려면 AI 활용 자체를 지나치게 제한해서는 안 됩니다." 김영훈 아마존웹서비스(AWS) 한국·일본 공공정책 총괄은 2일 주한미국상공회의소(AMCHAM)가 그랜드 하얏트 서울 호텔에서 개최한 '2026 암참 AI 포럼' 패널 토론에서 AI 시대에 공공기관이 기술 선택권을 보장받아야 한다고 주장했다. 김 총괄은 공공기관이 AI를 도입하는 과정에서 특정 기술이나 방식에 묶여서는 안 된다고 봤다. 기관별 업무 성격과 시민 서비스 수요가 다른 만큼, 필요한 AI 에이전트와 AI 도구를 직접 선택할 수 있어야 한다는 설명이다. 그는 "과거 클라우드와 IT 서비스 도입 과정에서 정부 규제로 공공기관이 원하는 기술을 자유롭게 선택하지 못했다"고 지적했다. 이어 "AI 역시 특정 기술이나 서비스만 허용하는 방식으로 제도가 마련될 우려가 있다"며 "공공기관이 업무에 적합한 AI 에이전트와 도구를 제때 도입하기 어려워질 수 있을 것"이라고 덧붙였다. 김 총괄은 공공 부문에도 일정한 AI 활용·선택 규제와 관리 체계는 필요하다고 봤다. 다만 규제가 기술 선택을 막는 수단이 아니라, 공공기관이 안전하게 AI를 활용할 수 있도록 돕는 기준이 돼야 한다고 주장했다. 이날 패널에 참석한 공진호 과학기술정보통신부 인공지능정책기획 과장은 AI 기본법 시행 과정에서 정부가 과도한 선제 규제에 나설 계획은 없다고 밝혔다. 해외 주요국에서도 아직 명확히 규제하지 않는 영역을 한국이 먼저 제한하기보다, 글로벌 규제 흐름과 산업 현장 수요를 함께 살피며 제도를 설계한다는 의미다. 공 과장은 "우리 정부는 AI 정책 무게중심을 규제보다 혁신 지원에 둘 것"이라며 "산업계가 요구하는 컴퓨팅 자원, AI 인재 확보, 데이터 활용 기반 등을 함께 살피고 있다"며 "데이터 분야는 제도 개선이 필요한 영역인 만큼 기업들과 지속적으로 소통할 것"이라고 덧붙였다. 그러면서 "공공 부문 AI 확산 핵심은 단순한 기술 도입이 아니라 제도 설계와 선택권의 균형에 있다"며 "공공기관이 시민에게 더 나은 AI 서비스를 제공하려면 안정성과 자율성, 규제와 혁신 사이 조율이 중요해질 것"이라고 말했다.

2026.07.02 14:34김미정 기자

정부, 비수도권 AI중심대학 8개 더 뽑는다…지역 AI 인재 양성

정부가 지역 인공지능(AI) 인재를 양성하기 위해 비수도권 AI중심대학 8곳을 추가로 뽑는다. 과학기술정보통신부는 비수도권 SW중심대학 중 8개교를 AI중심대학으로 전환하는 계획을 2일 공고했다. 공고 기간은 오는 3일부터 내달 4일까지 33일간이다. 이번 추가 공고는 지역균형발전과 지역 주도 국가 AI 대전환을 조기에 지원하기 위해 추진됐다. 지역에서 활동할 산업 특화 AI 인재를 빠르게 양성하겠다는 취지다. 선정 대상은 수도권을 제외한 지역의 SW중심대학이다. 수도권은 수도권정비계획법에 따른 서울, 인천, 경기 지역을 뜻한다. 과기정통부는 상반기 선정된 AI중심대학 사례를 반영해 비수도권 대학이 갖춰야 할 요건도 일부 보완했다. 선정 대학은 대학 AI 교육 혁신과 제도 개선, AI 기술 수요에 맞춘 특화 교육과정 운영, 특화산업 AX 전환 지원과 AI 창업 활성화, AI 가치 확산 거점 역할 강화 등을 추진해야 한다. 지역 연계 요건도 강화됐다. 선정 대학은 지역산업 수요 맞춤형 교육과정을 운영하고 지역 AI 청년 인재의 취업과 창업 활성화를 지원해야 한다. 실전형 교육체계도 주요 평가 요소로 제시됐다. 대학은 실습용 토큰 같은 AI 교육 인프라를 갖추고 대학 안팎의 데이터를 학생이 활용할 수 있도록 해 프로젝트 중심 교육을 운영해야 한다. 세부 내용은 과기정통부와 정보통신기획평가원 누리집에서 확인할 수 있다. 사업설명회는 7월 14일 오후 2시 대전 정보통신기획평가원 본원 1층 가람홀에서 열릴 예정이다. 정부는 이달 AX대학원 추가 모집에도 나선다. 이 역시 AX대학원 수도권 쏠림을 줄이기 위한 조치다. 앞서 해당 사업에 선정된 10개 대학에 결과를 개별 통보했다. 과학기술정보통신부와 정보통신기획평가원(IITP)은 추가 모집을 통해 AX대학원 참여 대학을 더 확보할 방침이다. 과기정통부는 "지역균형발전과 지역 주도 국가 AI 대전환을 조속히 지원할 것"이라며 "지역에서 활약하는 지역산업 특화 AI 인재를 조기에 양성할 것"이라고 밝혔다.

2026.07.02 12:00김미정 기자

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