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'과학 인공지능'통합검색 결과 입니다. (227건)

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정부, AI 학습 공정이용 안내서 발간…"저작권 보호 앞장"

정부가 생성형 인공지능(AI) 학습 과정 중 저작권 불확실성을 줄이기 위한 기준을 구체화했다. 과학기술정보통신부는 문화체육관관부, 국가AI전략위원회와 26일 서울 국립현대미술관 서울관에서 간담회를 열고 '생성형 AI 저작물 학습에 대한 저작권법상 공정이용 안내서'를 발간했다고 밝혔다. 안내서는 생성형 AI 저작물 학습이 저작권법 제35조의5 공정이용 규정에 해당하는지 판단할 때 참고할 기준을 담았다. 안내서는 공정이용 판단 시 고려되는 네 가지 요소를 중심으로 구성됐다. 이용 목적과 성격, 저작물의 종류와 용도, 이용된 부분 비중과 중요성, 시장 또는 가치에 미치는 영향 등을 종합적으로 따지도록 했다. 상업적 목적이나 웹 크롤링 방식 학습이라고 해도 일률적으로 배제되지 않으며 요소별 유불리를 종합 판단해야 한다는 점을 명확히 했다. 이해를 돕기 위해 공정이용이 인정될 수 있는 경우와 인정되기 어려운 경우를 가상 사례로 제시했다. 다만 이는 유권해석이 아니며 실제 판단은 구체적 사실관계에 따라 법원이 결정한다는 점을 안내했다. 안내서 마련 과정에서는 지난해 9월 AI-저작권 제도개선 협의체 특별분과를 구성했다. 10월부터 11월 초까지 AI 개발사와 권리자 대상으로 설문을 진행했고 이후 약 세 달간 관계부처 협의를 거쳤다. 12월에는 대국민 설명회를 통해 초안을 공개하고 의견을 수렴했다. 정부는 학습데이터 활용 과정에서 발생할 수 있는 저작권 쟁점에 대한 정책 지원도 강화한다. 문체부는 권리정보 제공과 유통 기반을 구축해 권리자 확인과 이용허락 계약 체결에 드는 거래비용 부담을 낮출 계획이다. 과기정통부는 AI 학습용 데이터 통합제공체계를 통해 권리 정보 체계와 민간 데이터 거래소를 연계하고 연구개발 세액공제 적용 등을 추진한다. 공공저작물 활용 기반도 확대한다. 문체부는 공공누리 자유이용허락 표시에 제0유형과 AI유형을 신설했고 각 부처와 협력해 적용 범위를 넓혀갈 방침이다. 제0유형은 AI 학습을 포함한 모든 목적에 조건 없이 이용 가능하다. AI유형은 학습 목적에 한해 자유 이용을 허용한다. 안내서는 이날 오전 11시부터 한국저작권위원회 누리집에서 공개됐다. AI 특화 상담과 컨설팅, 분쟁조정 창구를 신설해 학습 과정에서의 분쟁 대응을 지원할 예정이다. 배경훈 부총리 겸 과학기술정보통신부 장관은 "AI 학습 시 법적 불확실성 해소를 위한 첫걸음을 내디뎠다"며 "콘텐츠산업과 AI 산업이 공존하고 함께 성장하는 생태계 조성을 위해 지속 노력하겠다"고 말했다.

2026.02.26 14:48김미정 기자

김형록 GIST 교수, 원격탐사분야 국제 학술지 부편집위원에…3년간 논문 심사 관리

김형록 광주과학기술원(GIST) 환경·에너지공학과 교수가 지구과학 및 원격탐사 분야 국제학술지(IEEE TGRS) 부편집위원에 선임됐다. 23일 GIST에 따르면 김 교수 임기는 오는 2029년까지다. 학술지 논문 심사 관리 및 결과 편집 권고 등의 역할을 수행하게 된다. 1962년 창간된 'IEEE TGRS'은 국제 전기전자학회(IEEE) 산하 지구과학·원격탐사 학회(GRSS)가 발간하는 국제 저널이다. 주로 ▲지구 관측 ▲위성 원격탐사 ▲전자기파 기반 지표 관측 ▲지구 시스템 물리 ▲신호처리 및 인공지능(AI) 응용 등 원격탐사 전 분야를 다룬다. 김 교수는 ▲위성 마이크로파 원격탐사 ▲토양수분 및 수문·기후 상호작용 ▲인공지능(AI) 기반 지구 시스템 예측 분야를 연구해왔다. 국내 대학으로는 처음으로 미항공우주국(NASA)과 학술 교류를 위한 업무협약(MOU)을 체결하고, 위성이 측정한 토양수분 자료 정확도 검증을 위한 핵심 검증 관측지(CVS)를 전남 함평군에 구축했다. 2023년부터는 세계 최대 지구과학 학술단체인 미국지구물리학회(AGU) 수문학 분야에서 원격탐사와 AI, 수문 모델링을 융합한 세션을 이끌어 왔다. 최근엔 대기 및 지구시스템을 학습한 AI모델과 위성 마이크로파 관측을 결합하는 AI 기반 위성 분석 연구를 진행 중이다.

2026.02.23 18:10박희범 기자

정부, 전 부처 AX 시동…13개 AI 기업 한자리

정부가 전 부처 인공지능 전환(AX) 사업을 앞두고 민관 협력 체계 구축에 나섰다. 과학기술정보통신부는 23일 국가AI전략위원회에서 'AI 전주기 풀스택 공급기업 관계부처 간담회'를 열고 부처별 AX 사업 준비 현황과 향후 전략을 논의했다고 밝혔다. 간담회에는 하정우 대통령실 AI미래기획 수석과 과기정통부, 산업통상자원부, 중소벤처기업부, 행정안전부 등 4개 부처, 13개 AI 풀스택 공급기업이 참석했다. 정부는 이날 부처별로 준비 중인 AX 사업 추진 방향과 현황을 공유하고 AI 풀스택 공급기업의 참여를 촉진하기 위한 요구사항을 공유했다. 자유 토론에서는 기업들이 준비 상황과 애로사항을 밝히고 전 부처 AX 사업의 본격 착수를 앞둔 협력 방안을 논의했다. 참석 기업은 클라우드 분야에선 네이버클라우드, KT클라우드, NHN클라우드, 앨리스클라우드다 자리했다. AI 모델 분야로는 LG AI연구원, SK텔레콤, 업스테이지, NC AI가 참석했다. AI 반도체 분야는 퓨리오사AI, 하이퍼엑셀, 리벨리온, 딥엑스, 모빌린트 등이 자리했다. 정부는 이들 기업이 전주기 역량을 기반으로 AX 사업에 참여할 수 있도록 지원 방향을 공유했다. 과기정통부는 관계 부처와 간담회에서 나온 의견을 검토해 전 부처 AX 사업 추진 방향을 도출할 계획이다. 범정부 차원 AX 협업체계도 만들어 대규모 AX 예산과 AI 풀스택 기업 역량을 효과적으로 연계 활용하겠다고 밝혔다. 과기정통부는 "관계 부처와 간담회에서 나온 의견들을 적극 검토해 성공적인 전부처 AX 사업 추진 방향을 도출하고 범정부 차원 AX 협업체계를 구축할 예정"이라며 "정부 AX 사업과 국내 AI모델 AI반도체 육성을 연계해 국내 AI 생태계를 발전시켜나갈 계획"이라고 밝혔다.

2026.02.23 16:29김미정 기자

AI 기본법 시행 1달…업계 "산업별 맞춤 가이드 필요"

인공지능(AI) 기본법 시행 후 법령을 실질적으로 이행·적용할 수 있는 실행 중심 가이드가 절실하다는 지적이 나왔다. 딥브레인AI은 AI 기본법 제도 정착을 위해선 산업별 특성을 반영한 가이드라인이 필요하다고 22일 밝혔다. AI 기본법은 투명성 확보와 고영향 AI 관리 체계 확립 등을 사업자 의무로 규정한다. 이를 이행하지 않을 경우 과태료 등 행정 제재가 부과될 수 있다. 이에 기업은 체계적 대응을 필수로 갖춰야 한다. 장기적으로 법이 요구하는 투명성과 책임성을 갖춘 기업이 시장 신뢰를 확보할 가능성이 높다는 분석도 나온다. 과학기술정보통신부와 한국AI소프트웨어산업협회(KOSA)가 운영 중인 AI 기본법 지원데스크에는 개소 열흘 만에 172건의 상담이 접수됐다. 기업들이 제도 이행을 위해 적극적으로 움직이고 있지만 세부 적용 기준에 대한 실무 검토는 계속되는 모습이다. 빅데이터 분석 플랫폼 퀘타아이 집계에 따르면 지난 1월 AI 기본법 키워드 정보량은 전년 동기 대비 약 233% 늘어난 1만6175건으로 나타났다. 관심이 급증한 반면 연관어 상위에 '어렵다' '복잡하다' '모호하다' 등이 오르며 현장 체감 난도가 높다는 점도 확인됐다. 산업별로 AI 활용 방식과 서비스 구조가 다른 만큼 일률적 설명만으로는 현장 적용에 한계가 있다는 지적도 제기된다. 같은 조항이라도 업종에 따라 적용 대상과 관리 방식이 달라질 수 있어 실무자는 구체적 대응 방향 설정에 어려움을 겪고 있다. 이 같은 요구에 따라 딥브레인AI는 최근 금융, 교육, 포털 산업을 위한 AI 기본법 실무 가이드를 발간했다. 가이드는 주요 조항을 산업 특성에 맞춰 정리하고 점검 항목과 준비 사항을 체계적으로 제시해 현장에서 바로 활용할 수 있도록 구성됐다. 딥브레인AI 관계자는 "AI 기본법은 기술을 제한하기 위한 규제가 아니라 투명한 AI 활용 환경을 구축하기 위한 제도적 장치"라며 "산업별 특성을 반영한 구체적 실행 기준이 병행돼야 제도가 현장에 안정적으로 안착할 수 있다"고 밝혔다.

2026.02.22 09:56김미정 기자

[독파모 4파전] 1개 정예팀 추가…LG·업스테이지·SKT "기존 로드맵대로"

정부가 '독자 인공지능(AI) 파운데이션 모델' 프로젝트 추가 정예팀을 선정한 가운데 기존 3개 팀은 계획대로 모델 기술 경쟁력을 업그레이드하겠다고 입장을 밝혔다. 20일 과학기술정보통신부는 서울 정부청사에서 브리핑을 열고 독파모 추가 정예팀으로 모티프테크놀로지스를 선정했다고 발표했다. 이로써 독파모 프로젝트 정예팀은 LG AI연구원을 비롯한 업스테이지, SK텔레콤, 모티프테크놀로지스로 구성됐다. 모티프테크놀로지스 정예팀에는 모티프테크놀로지스와 모레, 크라우드웍스, 엔닷라이트, 서울대 산학협력단, 한국과학기술원, 한양대 산학협력단, 삼일회계법인, 국가유산진흥원, 에이치디씨랩스, 매스프레소, 에누마코리아, 경향신문사, 전북테크노파크, 모비루스, 엑스와이지, 파두가 참여한다. 신규 정예팀 소식에 기존 3개 팀은 전략 변화 없이 모델 고도화에 집중하겠다는 입장을 밝혔다. LG 관계자는 "이번 프로젝트를 통해 4개팀 모두 동반 성장하길 바란다"고 밝혔다. 업스테이지 관계자는 "우리가 당초 세웠던 계획대로 모델 기술력을 꾸준히 업그레이드할 것"이라고 설명했다. SK텔레콤 관계자 "모델 규모와 성능, 추론 능력을 올리는 데 주력할 것"이라며 "특히 모델이 다양한 언어를 커버할 수 있게 학습 데이터량을 늘릴 것"이라고 말했다. 과기정통부는 4개 팀 경쟁 체제를 곧장 가동할 방침이다. 오는 6월 말에서 7월 초로 예상되는 2차 평가에 이어 12월 중 3차 평가 결과가 나오면 연말에 최종 2곳이 남는 일정이다. 최종 선발된 정예팀 2곳만이 내년 상반기까지 엔비디아 최신 그래픽처리장치(GPU) B200과 데이터 공동구매, 구축·가공 지원 등을 받는다. 업계에선 신규 선발팀이 1단계 경쟁을 거치지 않고 2단계부터 합류하는 점을 들어 형평성 문제가 나왔다. 개발 현장에서는 이를 특혜가 아닌 후발 주자가 감수해야 할 기술적 이중고로 분석했다. 지난 6개월간 축적한 데이터 정제 노하우와 시행착오 경험 측면에서는 기존 정예팀들이 앞설 수밖에 없다는 이유에서다. 익명을 요구한 한 업계 관계자는 "기존 팀은 한 차례 평가받은 모델 기반으로 고도화 작업에만 집중하면 되지만, 신규 팀은 1단계 평가 수준의 모델 구축과 2단계 평가 목표인 고도화 작업을 동시에 수행해야 한다"며 "물리적인 시간 격차를 단기간에 압축적으로 극복해야 하는 만큼 신규 진입 팀에게 기술적 난이도가 더 높은 상황"이라고 말했다. 또 다른 업계 관계자도 "정부의 인프라 지원으로 GPU 등 하드웨어적 격차는 줄일 수 있겠지만, 모델 크기를 키우고 학습시키는 과정에서 얻은 최적화 경험은 단시간에 확보하기 어렵다"며 "기존 팀들이 구축한 기술적 격차가 존재해 신규 팀 합류가 경쟁 구도를 즉각적으로 변화시키기는 어려울 것"이라고 설명했다.

2026.02.20 17:09김미정 기자

정부, 'AX대학원' 10곳 신설…최대 165억원 지원

정부가 인공지능전환(AX) 융합인재 양성을 위해 고등교육 투자를 확대한다. 과학기술정보통신부는 2026년도 AX대학원 사업을 공고한다고 19일 밝혔다. 이번 사업은 총 150억원 규모로 10개 대학을 새로 선정한다. 선정 대학은 최장 6년간 연 30억원, 최대 165억원을 지원받는다. 이번 사업은 기존 AI대학원이 AI기술 자체를 개발하는 'AI전문인재' 양성에 집중해 온 것과 달리 도메인 지식과 AI기술을 동시에 갖춘 AX융합인재를 체계적으로 키우는 데 초점을 둔다. 올해 10개교를 시작으로 2030년까지 총 22개교로 확대해 연간 820명 이상 석·박사급 인재를 배출하는 것이 목표다. 각 대학원은 2개 내 융합분야를 정해 AX특화연구를 추진한다. 기초부터 프로젝트까지 전주기 교육과정을 운영하고, 석·박사 패스트트랙을 도입할 방침이다. 석사 졸업요건을 논문 대신 AX연구프로젝트로 대체할 수 있도록 완화한다. 기업과의 협력도 의무화된다. 대학은 1개 이상 중견·대기업을 포함한 컨소시엄을 구성해야 한다. 대학원 내 'AX연구협력센터'를 설치해 산학 협력 구심점 역할을 맡는다. 또 대학 교원과 기업 겸임교원이 지도하는 복수 지도교수제를 도입해 산업 현장 연계성을 높일 방침이다. AX 연구·교육은 현장 문제 해결 중심으로 설계된다. 학생이 주도하는 프로젝트 기반 학습을 운영하고, 도메인 전문가와 AI모델·데이터 전문가를 전임·겸임교원으로 확보한다. 데이터 셋 등 AX실습 인프라도 갖춘다. 선정 방식은 분야지정 트랙과 자유공모 트랙으로 나뉜다. 로봇, 반도체, 자동차·선박·드론, 팩토리·첨단제조, 바이오·의료, 보안, 에너지, 금융, 통신, 우주·양자, 가전 등 11개 지정 분야 중 선택하거나 대학-기업 컨소시엄이 자율적으로 특화분야를 제안할 수 있다. AI단과대학을 설치할 4대 과학기술원과 교육부 AI거점대학은 중복 지원이 제한된다. 기존 AI대학원 수행 대학은 자유공모 트랙에 참여할 수 없다. 수도권 외 지역 대학에는 가점 3점을 부여해 지역 산업과 연계한 AX인재 양성도 유도한다. 배경훈 부총리 겸 과기정통부 장관은 "AI 3대 강국이 되려면 제조·바이오·에너지 등 우리 주력 산업에 AI를 실제로 적용할 수 있는 인재가 핵심"이라며 "새롭게 만들어지는 AX대학원이 필요한 핵심 인재를 키워내는 중심이 될 수 있도록 산업계·대학과 적극 지원하겠다"고 밝혔다.

2026.02.19 15:09김미정 기자

배경훈 부총리, 인도 AI 정상회의 참석…오픈AI·앤트로픽 만나

정부가 인도에서 열린 인공지능(AI) 정상회의에 참석해 글로벌 AI 외교에 나섰다. 과학기술정보통신부는 배경훈 부총리 겸 과기정통부 장관이 19일(현지시간) 인도 뉴델리에서 개최된 '2026 인도 AI 영향 정상회의(India AI Impact Summit 2026)'에 대한민국 수석대표로 참석했다고 밝혔다. 이번 정상회의는 2023년 영국, 2024년 한국, 2025년 프랑스에 이어 네 번째로 열린 AI 분야 정상급 국제행사다. AI를 개발도상국으로 확장하고 국가 간 격차를 해소하기 위한 노력과 협력 논의를 위한 장이다. 배 장관은 수석대표 세션에서 한국 디지털 인프라 경쟁력, AI 전환 경험, AI 기본법 시행 사례 등을 공유했다. 이를 통해 글로벌 AI 협력에서 한국 기여와 국제사회 연대 중요성을 부각했다. 부총리는 정상회의 일정 중 앤트로픽과 면담을 진행하기도 했다. 지난달 공개된 에이전트 AI 기반 '클로드 코워크(Claude CoWork)' 중심으로 산업에 미칠 영향과 AI 안전 협력에 대해 의견을 나눴다. 배 부총리는 정상회의 2일차에 경제협력개발기구 글로벌 인공지능 파트너십(OECD GPAI) 각료이사회를 진행할 예정이다. 또 주요국과 추가 양자 면담을 통해 글로벌 AI 협력 행보를 이어갈 계획이다. 배 장관은 수석대표 세션에서 "AI 진보를 인류 공영의 가치로 연결하기 위한 비전은 필수다"고 강조했다.

2026.02.19 14:05김미정 기자

젠슨 황·샘 알트먼 한자리에...인도서 'AI 임팩트 서밋' 개막

선진국 중심으로 진행되던 인공지능(AI) 논의가 개발도상국으로 확장하는 가운데 빅테크과 주요 석학이 인도 뉴델리에 모인다. 15일 업계에 따르면 오는 16일부터 닷새간 인도 뉴델리서 열리는 '2026 인도 AI 임팩트 서밋'에 젠슨 황 엔비디아 최고경영자(CEO) 등 전 세계 AI 리더들이 기술 미래를 논의한다. 이번 서밋은 런던과 서울, 파리에 이어 열리는 네 번째 글로벌 AI 정상회의이자 신흥국에서 열리는 행사다. 인도 정부 주도로 열리는 이번 행사는 행동을 넘어 실질적인 영향력을 창출하는 데 방점이 찍혔다. 나렌드라 모디 인도 총리는 '모두를 위한 복지, 모두를 위한 행복'을 주제로 내걸며 그동안 선진국 중심으로 진행되던 AI 논의를 개발도상국으로 확장하겠다는 의지를 내비쳤다. 100여 개국 정부 대표단과 기업인들이 모여 AI 기술의 포용적 성장을 모색한다. 이번 행사에는 젠슨 황 엔비디아 CEO를 비롯해 샘 알트먼 오픈AI CEO, 순다 피차이 알파벳 CEO, 데미스 하사비스 구글딥마인드 CEO, 다리오 아모데이 앤트로픽 CEO, 빌 게이츠 게이츠 재단 이사장 등 산업계 핵심 인물들이 참석한다. 미국 정부에서는 마이클 크라치오스 백악관 과학기술정책실장이 대표단을 이끈다. 인도는 이번 서밋 기점으로 자국의 철학을 담은 '수트라'와 '차크라' 프레임워크를 글로벌 표준으로 제안한다. 인간 중심의 '사람', 기후 대응을 위한 '지구', 포용적 성장을 위한 '진보' 등 세 가지 원칙을 바탕으로 한다. 이를 구체화하기 위해 인적 자본 확보와 안전한 AI 시스템 구축 등 7개 주제별 세부 실행 계획을 논의 테이블에 올린다. 행사 기간 중에는 초고위급 인사만 초청되는 비공개 전략 포럼인 'AI 세이프티 커넥트(AI Safety Connect)'도 열린다. 유엔(UN) 총회나 주요 정상회의와 연계해 열리는 이 행사는 일반인공지능(AGI) 시대의 안보 위협에 대응하기 위한 국제 공조를 목표로 한다. 이 자리에는 AI 석학과 기업 관계자들이 머리를 맞댄다. 'AI 4대 천왕'으로 꼽히는 요슈아 벤지오 교수와 스튜어트 러셀 UC버클리 교수가 참석해 AI 통제 방안을 논의한다. 앤트로픽과 구글딥마인드, 아마존웹서비스(AWS)의 정책 총괄 임원들과 미래 삶 연구소(Future of Life Institute), 파 AI(FAR AI) 등 주요 안전 연구기관 관계자들도 참석한다. 국내에서는 김기응 KAIST AI대학원 교수 겸 국가 AI 연구거점(거점) 센터장이 패널로 참석한다. 거점 링크드인에 따르면 김 센터장은 급변하는 AI 기술 환경 속에서 AI 안정성과 신뢰성 구현을 위한 기술적 방안을 소개하고 선진국과 개발도상국을 잇는 공동 연구·인재 교류 협력 모델을 제안할 예정이다. 국가 AI 연구거점은 지난 2024년 개소한 국가 AI 연구 생태계로, 산·학·연을 연결해 AI 원천기술 연구를 수행하는 동시에 국제 협력 네트워크를 확장하고 있다. 업계 관계자는 "인도가 글로벌 AI 생태계의 핵심 축으로 부상하는 시점에 전 세계 빅테크와 석학들이 한자리에 모이는 것은 의미가 크다"며 "이번 서밋 논의가 국제 협력과 구체적 실행으로 이어질 가능성이 큰 만큼 업계도 주목하고 있다"고 밝혔다.

2026.02.15 10:41김미정 기자

AI 민주정부 속도전…과기정통부·행안부 투트랙 드라이브

정부가 과학기술정보통신부와 행정안전부를 양축으로 범부처 공공 인공지능 전환(AX)에 속도를 낸다. 법·제도 정비부터 예산 투입, 공통 인프라 구축, 민생 밀착형 서비스 발굴까지 전방위적 드라이브를 걸며 AI 민주정부 실현에 다가섰다는 평가가 나온다. 13일 정보통신산업진흥원(NIPA)에 따르면 과기정통부와 NIPA는 '2026년 공공 AX 프로젝트 사업' 신규 과제를 공모하고 본격적인 사업 착수에 나섰다. 이번 사업은 공공부문에 AI를 선도적으로 접목해 대국민 서비스 혁신과 공공 분야 AX 가속화를 목표로 한다. NIPA는 올해 핵심 추진 방향으로 'AX 실증을 넘어 현장 적용, 상용화까지'를 제시하며 공공 AX 프로젝트를 중점 운영하겠다고 밝혔다. 단순 시범사업을 넘어 실제 현장에서 작동하는 대국민 서비스 창출에 초점을 맞추겠다는 전략이다. 올해 공공 AX 프로젝트 예산은 총 210억원 규모로, 8개 과제를 선정해 지원한다. 중형 과제는 2년간 최대 40억원, 소형 과제는 2년간 최대 12억5천만원을 지원해 농산물 알뜰소비, 국세 상담, 경찰 민원, 인허가 지원 등 국민 생활과 직결된 영역에 AI를 도입한다. 해당 과제는 농림축산식품부·국세청·경찰청·국토교통부 등과 협력해 부처 보유 데이터를 연계하고 현장 실증을 병행하는 방식으로 추진된다. 행안부도 지난해부터 공공 AX 확산에 속도를 내왔다. 행안부는 최근 총 180억원 규모의 '공공 AI 서비스 지원 사업'을 본격 추진하며 중앙·지방정부의 AI 도입 지원 계획을 발표했다. 보안성을 갖춘 '범정부 AI 공통기반'을 토대로 공공 서비스 전반에 AI를 자연스럽게 스며들게 하겠다는 구상이다. 특히 지난해부터 시범 서비스를 진행 중인 범정부 AI 공통기반은 내부 행정망에서도 민간 AI 서비스를 안전하게 활용할 수 있도록 설계됐다. 그간 보안 우려로 인터넷망에서만 제한적으로 사용되던 민간 AI 모델을 행정업무에 접목함으로써 정책 기획과 민원 처리의 과학화를 지원한다. 공통기반과 함께 '지능형 업무관리 플랫폼' 시범 서비스도 가동됐다. 메일·메신저·영상회의 등 협업 도구를 AI 중심으로 통합해 단순 반복 업무를 줄이고 공무원이 정책 설계와 의사결정에 집중할 수 있는 환경을 마련하는 것이 핵심이다. 제도적 기반도 빠르게 정비되고 있다. 지난달 국회를 통과한 '인공지능 및 데이터 기반 행정 활성화에 관한 법률(공공 AI법)'은 범정부 생성형 AI 플랫폼 구축·운영 근거를 담았다. 공공기관 전 직원 대상 AI 교육 의무화, 학습용 데이터 품질 관리 등도 명문화해 공공 AI 확산의 제도적 토대를 마련했다. 앞서 과기정통부는 지난해 조직 개편을 통해 국가 AI 컨트롤타워 기능을 한층 강화한 바 있다. 인공지능 전담 조직을 '인공지능정책실'로 확대하고 정책 기획과 인프라 확충, 공공·산업·지역 AX 지원 기능을 일원화하면서 범정부 AI 전략을 총괄하는 체계를 갖췄다. 부총리 직속 협력 구조와 장관회의를 중심으로 한 조정 기능이 더해지면서 공공 AX 추진 과정에서 부처 간 협업과 정책 집행 속도 역시 빨라졌다는 평가다. 행안부도 지난해 '인공지능정부실'을 신설해 정책·서비스·기반 3국 체계를 구축하며 공공 AX 전담 조직을 강화했다. 디지털 행정 체계를 AI 중심으로 재편한 이후 범정부 AI 공통기반 확산과 공공 AI 지원사업 추진에 조직 역량이 집중되면서 실질적 성과 창출에 힘이 실리고 있다. 이처럼 양 부처가 조직 체계를 AI 중심으로 재정비하면서 정책 기획부터 인프라 구축, 현장 적용까지 이어지는 공공 AX 추진 체계가 정교해졌고 범정부 차원의 실행력도 강화되고 있다는 평가가 나온다. 이같이 예산·법·조직·인프라를 아우르는 전방위 전략이 동시에 가동되면서 올해 정부의 공공 AX는 양적 확대를 넘어 질적 고도화 단계로 접어들고 있다. 민생 밀착형 서비스 발굴과 범정부 공통기반 확산이 맞물리며 중앙·지방정부 전반에 AI 내재화가 빠르게 진행될 전망이다. 배경훈 부총리 겸 과기정통부 장관은 지난달 28일 제4회 과학기술관계장관회의에서 "AI가 로봇·제조·물류 등 산업 전반으로 빠르게 확산되는 상황에서 AI 3강·과학기술 5강 달성을 위해 지금보다 훨씬 더 속도감 있는 대응이 필요하다"며 "부처 간 역량을 결집해 AI·반도체·제조 경쟁력을 하나로 모으고 정책을 신속 추진하겠다"고 말했다. 윤호중 행안부 장관은 공공 AI 서비스 지원 사업에 대해 "중앙·지방정부가 AI를 도입할 때 겪는 진입 장벽을 낮춰 국민 삶에 실질적인 변화를 이끌어 내는 핵심 동력이 될 것"이라며 "우수한 현장의 과제들을 엄선해 공공부문 AI 도입을 선도하고 AI 민주정부를 조속히 실현하기 위해 최선을 다하겠다"고 밝혔다.

2026.02.13 14:42한정호 기자

KOSA, AI기본법 체계 첫 공식 협회...이중 법정지위 확보

한국인공지능·소프트웨어산업협회(KOSA)가 인공지능(AI)기본법 체계에서도 법정단체로 인정받으며 협회 기반을 한층 강화했다. 12일 업계에 따르면 과학기술정보통신부는 지난 11일 '인공지능 발전과 신뢰 기반 조성 등에 관한 기본법' 제26조 및 동법 시행령 제20조에 따라 KOSA를 인공지능협회로 지정했다고 공고했다. AI기본법은 지난달 22일부터 시행됐다. KOSA는 기존 법정단체 지위에 더해 AI기본법상 공식 협회 지위도 확보하게 됐다. 소프트웨어(SW) 산업과 AI 산업을 동시에 대표하는 이중 법정단체 체계를 갖춘 것이다. AI기본법은 AI 기술 발전을 촉진하고, 안전·윤리·신뢰 기반을 제도적으로 마련하기 위해 제정됐다. 법 제26조는 AI 산업 진흥을 위한 협회 지정 근거를 명시하고, 시행령 제20조는 구체적 지정 요건과 절차를 담았다. 협회는 이번 지정으로 AI 산업 진흥 정책 협의를 비롯한 산업계 의견 수렴, 제도 개선 논의 등에서 공식 창구 역할을 맡는다. 정부 정책과 산업 현장을 연결하는 가교 기능이 제도적으로 보장된 셈이다. 최근 SW, 클라우드 분야 협회들이 잇따라 명칭에 AI를 전면에 내세우는 흐름 속에서 법에 근거한 법정단체 지정은 상징성이 크다. 단순 명칭 변경을 넘어 정부가 인정한 법정 지위를 확보했다는 점에서 대표성 기준이 한층 명확해졌다는 평가다. 국내 AI 업계에서는 향후 KOSA 행보에 기대감을 걸고 있다. 특히 스타트업 성장을 위한 지원정책을 더 적극적으로 추진할 필요가 있다는 목소리가 나왔다. 강지홍 로민 대표는 "KOSA 법정단체 지정을 환영한다"며 "AI기본법 준수 기준·절차 불확실성을 현장 관점에서 정리해 실행 가능한 가이드라인과 제도 개선을 이끌어줘야 한다"고 밝혔다. 이어 "특히 스타트업 인재·데이터·검증 인프라·해외 진출 등 성장을 위한 지원정책을 연결해 국내 AI 생태계 저변을 넓히길 바란다"고 덧붙였다. 셀렉트스타 관계자는 "AI기본법이 산업 현장에 안착할 수 있는 민관 협력 구심점이 마련됐다"며 "'책임 있는 AI' 실행 기준과 검증 프레임을 정립하는 과정에서도 산업 현장의 경험과 목소리가 충분히 반영되길 기대한다"고 강조했다.

2026.02.12 18:14김미정 기자

[독자 AI 재도전] 'K-AI' 도전장 내민 모티프·트릴리온랩스, 업계 평가는

정부가 '독자 인공지능(AI) 파운데이션 모델' 프로젝트 정예팀 추가 공모를 마친 가운데, 업계에선 공모에 참여한 기업 기술력에 상반된 의견을 내놓고 있다. 독파모 정예팀으로 뽑히기에 충분한 기술을 갖췄다는 시각과 'K-AI' 모델로 선정되기 부족하다는 주장이 공존하고 있다. 과학기술정보통신부는 '독자 AI 파운데이션 모델' 프로젝트 정예팀 1개를 추가 확보하기 위한 공모 절차를 마감했다고 12일 밝혔다. 이번 공모는 지난 23일부터 이달 12일까지 진행됐다. 이번 추가 공모는 글로벌 최고 수준 모델 대비 95% 이상 성능을 목표로 독자적 개발 전략을 제시할 수 있는 국내 기업·기관을 대상으로 하며, 컨소시엄 참여도 가능하다. 선정 팀에는 B200 그래픽처리장치(GPU) 768장과 데이터 공동구매·가공 지원이 제공된다. 'K-AI 기업' 명칭 사용도 허용된다. 8월 초 단계 평가를 통해 벤치마크·전문가·사용자 평가를 진행하며, 기존 3개 정예팀과 기술 경쟁이 가능한 수준의 역량이 요구된다. 이번 공모에는 모티프테크놀로지스와 트릴리온랩스 컨소시엄이 참여해 최종 선정을 앞두고 있다. 두 기업은 심사에 제출한 모델 규모나 기술을 공개하지 않았다. 업계는 양사가 효율성과 실용성을 갖춘 경량 파운데이션 모델을 제출한 것으로 보고 있다. 정부는 이르면 이달 중으로 최종 정예팀 1개를 선정할 계획이다. 임정환 모티프 대표는 "이번 재도전은 단순 사업 참여가 아니라 국내 AI 생태계 논의 기준점을 만드는 과정"이라고 밝혔다. 이어 "결과 상관없이 도전 과정 자체가 우리 기술을 한 단계 도약시키는 결정적 계기가 될 것"이라고 덧붙였다. 신재민 트릴리온랩스 대표는 "따라잡기식 아닌 현재 비용구조를 해결할 수 있는 아키텍처를 재설계할 것"이라며 "실제 국가에서 활용할 수 있는 모델을 개발할 것"이라고 밝혔다. 업계 "모델 크기 매우 작아" vs "규모만 봐선 안 돼" AI 업계는 두 기업 기술력과 심사 결과에 대해 상반된 의견을 내놓고 있다. 독파모 정예팀으로 선발되기에 충분한 기술을 갖췄다는 의견과 K-AI 대표 모델이 되기에는 부족하다는 주장이 나오고 있다. 특히 두 기업 모델 규모가 국가 파운데이션 모델로 부족할 수 있다는 주장이 이어졌다. 익명을 요청한 국내 AI 기업 관계자는 "아무리 경량시대라 해도 두 기업이 그동안 개발한 모델 크기는 상대적으로 매우 작다"며 "이번 제출한 모델 규모 역시 K-AI 역할을 하기에 부족할 수 있다"고 말했다. 이어 "모델 성능이 독파모 기준점에 미치지 못할 경우 기존 정예팀으로 진행돼도 충분할 것"이라고 덧붙였다. 두 기업 모두 K-AI 정예팀으로 승산 있다는 의견도 등장했다. 익명을 요청한 AI 스타트업 관계자는 "해당 기업들은 제한적인 자원 환경에서 고도화된 경량화·최적화 기술을 축적해 왔다"며 "산업 특화 데이터 기반 모델 설계 경험도 충분히 갖췄다"고 평가했다. 양사 모델을 단순히 파라미터 규모로만 바라봐선 안 된다는 당부도 이어졌다. 해당 모델이 실제 활용성과 확장성 측면에서 강점을 지닐 수 있다는 이유에서다. 업계 관계자는 "두 기업이 보유한 최적화 역량과 응용 기술을 고려하면 충분히 반전을 만들 수 있을 것"이라고 내다봤다. 두 기업이 정예팀에 합류하지 못할 경우 독자적으로 AI 생태계 영향력을 강화할 것이란 전망도 나왔다. 또 다른 IT 업계 관계자는 "트릴리온랩스는 정부 과제보다는 민간 수요 기반 사업화에 속도 낼 것으로 보고 있다"며 "대규모 연산 경쟁 대신 효율 중심 전략으로 제조·금융·공공 시장을 공략할 수 있을 것"이라고 봤다. 이어 "모티프는 국내뿐 아니라 해외 오픈소스 생태계와 협력하거나 글로벌 연구 커뮤니티와 공동 연구를 확대하는 전략으로 방향을 바꿀 수 있을 것"이라고 내다봤다.

2026.02.12 18:13김미정 기자

[독자 AI 재도전] 정부, 독파모 추가 공모 마감…"이달 새 정예팀 선정"

정부가 '독자 인공지능(AI) 파운데이션 모델' 프로젝트 추가 정예팀 공모를 마쳤다. 모든 평가 절차를 이달 마무리해 정예팀 1개를 경쟁에 합류할 방침이다. 과학기술정보통신부는 지난달 23일부터 이달 12일까지 진행한 독파모 프로젝트 1개 정예팀 추가 공모 결과, 총 2개 컨소시엄이 제안서를 접수했다고 12일 밝혔다. 이번 공모에는 모티프테크놀로지스가 주관하는 컨소시엄과 트릴리온랩스가 주관하는 컨소시엄이 각각 지원했다. 각 팀은 국내 AI 기술을 선도할 구체적인 모델 개발 방안을 담은 제안서를 제출한 것으로 확인됐다. 정부는 제출 서류의 적합성을 검토한 뒤 외부 전문가로 구성된 평가위원회를 통해 심도 있는 검증에 나설 방침이다. 서면 검토와 발표 평가를 병행해 기술적 실현 가능성과 프로젝트 기대 효과 등을 면밀히 따질 예정이다. 과기정통부는 모든 평가 절차를 2월 중으로 마무리해 최종 선정 결과를 발표할 계획이다. 이를 통해 프로젝트의 공백을 최소화하고 실행력을 높여 국가 AI 경쟁력을 한 단계 끌어올린다는 전략입니다. 배경훈 과학기술정보통신부 장관 겸 부총리는 "독파모 프로젝트는 모두의 도전을 통해 더 큰 도전으로 나아가는 계기가 될 것"이라고 밝혔습니다.

2026.02.12 17:56김미정 기자

정부, SW신산업 해외 지원 확대…최대 1억 5000만원 지원

정부가 국내 소프트웨어(SW)융합기업 해외 진출 지원을 강화한다. 11일 정보통신산업진흥원(NIPA)은 '2026년 SW신산업 글로벌 레퍼런스 확대 지원사업' 참여기업을 내달 12일 오후 2시까지 모집한다고 공식 홈페이지를 통해 밝혔다. 사업은 협약 체결일부터 11월 30일까지 진행되며, 총 3개 과제를 선정해 과제당 최대 1억 5000만원을 지원한다. 해당 사업은 해외 특정 고객을 대상으로 글로벌 프로젝트 수주를 위한 선행 실증사업(PoC)·파일럿 개발·구축·운영과 현지 서비스, 홍보 등에 필요한 비용을 지원하는 것이 핵심이다. 해외 수요기업 맞춤형 실증을 통해 국내 기업 신뢰도와 레퍼런스를 축적해 후속 계약으로 진행될 방침이다. 신청 대상은 SW신산업 분야 시스템·서비스 구축·운영 실적과 기술을 보유한 SW·ICT 중소기업이다. 공고일 기준 해외 현지 수요기업과 계약 또는 협약이 체결돼 실증사업이 진행 중이거나 예정된 경우, 또 계약·협약 체결이 구체화돼 선정 후 상당한 시일 내 착수가 가능한 경우 신청할 수 있다. 중소기업 간 공동 컨소시엄 형태 참여도 가능하다. 다만 중소기업은 정부지원금 외에 총 사업비 25% 이상을 현금으로 매칭해야 한다. 접수는 NIPA 사업관리시스템 '엔엑스티(NXT)'를 통한 전산 접수로만 진행된다. 선정은 신청자격 적합성 검토, 평가위원회 선정평가, 사업비 심의·조정을 거쳐 확정된다. 4월 협약 체결 후 12월 결과평가까지 이어진다. 현재 글로벌 SW 시장은 인공지능(AI)과 사물인터넷(IoT), 블록체인 등 신기술 확산과 기술 융합에 따른 디지털 전환을 가속하고 있다. 이에 따른 신산업 수요가 지속 확대되는 상황이다. 정부는 이번 사업을 통해 해외 신뢰·레퍼런스 축적 기반으로 국내 기업의 지속 가능한 수출 기반을 마련할 방침이다. NIPA는 "국내 우수기업의 해외 신뢰·레퍼런스 구축·축적을 돕겠다"며 "해외진출 네트워크 확장성 확보와 지속가능한 수출기반 마련을 지원할 것"이라고 공고문을 통해 밝혔다.

2026.02.11 15:44김미정 기자

"추론하는 CCTV 구현"... 한국딥러닝, 생활안전 데이터 구축

한국딥러닝이 인공지능(AI) 기술로 공공 안전 시스템을 업그레이드했다. 한국딥러닝은 과학기술정보통신부와 한국지능정보사회진흥원(NIA)이 주관한 '2025년 초거대 AI 확산 생태계 조성 사업'을 성공적으로 마무리했다. 이번 사업에 한국딥러닝이 주관하고 쿠도커뮤니케이션이 참여해 비전언어모델(VLM) 기반 다각도 CCTV 생활안전 데이터 5000건을 구축했다. 생활 안전 데이터는 기존 지능형 CCTV의 단편적 상황 인식 한계를 해결하기 위해 추진됐다. 단방향 영상과 객체 라벨링 방식에서 벗어나 사건 전후 맥락을 파악할 수 있는 시계열 데이터를 구축해 행위 인식의 사각지대를 최소화했다. 한국딥러닝은 단계별 논리 사고가 포함된 생각의 사슬(CoT) 라벨링 저작 도구를 개발해 데이터를 확보했다. 개인정보 보호를 위해 얼굴, 상호명 간판, 차량번호 등을 비식별화 처리했으며, 가명정보처리위원회 적정성 검토도 완료했다. 구축된 데이터는 경계선 침입, 특정 구역 내 지속 배회 등 생활안전 상황 11종에 대한 원천·가공 데이터다. NIA 외부 검증에서 다양성, 구문 정확성, 의미 정확성, 추론 유효성 등 전 항목 품질 100%를 인정받으며 우수 평가를 받았다. 이번 성과는 AI가 사건 맥락을 분석해 관제 요원 업무 부담을 경감하고 인력 부족 문제를 해소하는 데 기여할 전망이다. 부천시 손잡고 실제 생활안전 시나리오를 반영함으로써 실무 활용도를 높였다. 김지현 한국딥러닝 대표는 "이번 사업을 통해 단순 객체 탐지를 넘어 상황 맥락과 흐름을 이해할 수 있는 차세대 CCTV 학습 데이터를 구축했다"며 "최근 확보한 데이터셋이 AI 모델 학습에 활용되면 보다 정확하고 신뢰할 수 있는 지능형 CCTV 시스템 구현이 가능할 것"이라고 밝혔다.

2026.02.11 14:57김미정 기자

정부, '국방 AX' 강화 시동…민·관·군 협력

정부가 인공지능(AI)으로 국방 경쟁력 끌어올리기에 나섰다. 과학기술정보통신부는 국방부, 국가AI전략위와 국방 AX 정책간담회를 열었다고 30일 밝혔다. 이날 속도감 있는 국방 AX 추진을 위한 정책 방향과 관계기관 협력 방안을 논의했다. 간담회에는 류제명 과기정통부 2차관, 이두희 국방부 차관, 임문영 국가AI전략위 부위원장, 심승배 국가AI전략위 국방·안보분과장 등이 참석했다. 이들은 국방 전반에 AI를 확산하기 위한 방안을 논의했다. 참석자들은 국방 분야 AX 확산이 선택 아닌 필수라는 데 공감했다. 독자 AI 파운데이션 모델 기반 국방 AI 모델 개발, 국방 AX를 위한 컴퓨팅 인프라 지원, 관계기관 선도 사례 공유 등에서 정책 협력을 강화하기로 합의했다. 이를 위해 정부는 올해 1분기 중 국방 분야 공개 데이터를 독자 AI 파운데이션 모델 프로젝트 정예팀에 제공해 독자 AI 모델 고도화를 가속화할 방침이다. 장기적으로는 국방 특화 AI 모델 개발을 위한 협력을 확대할 계획이다. 정부는 국방 AX를 통해 AI 기술 역량과 이를 실제 현장으로 확장하는 실행력을 동시에 확보할 계획이다. 국방 AX를 국가 AI 발전 촉진제로 삼아 공공과 민간 전반의 AI 활용을 넓힌다는 전략이다. 과기정통부, 국방부, 국가AI전략위는 정례적인 협의 창구를 마련해 실무급부터 고위급까지 지속적인 논의를 이어가기로 했다. 이를 통해 국방 AX 정책 추진 과정에서 범정부 차원의 조율과 협력을 강화한다는 방침이다. 류제명 과기정통부 2차관은 "세계적 수준 AI 기술을 국방, 공공, 민간 등으로 확장하는 실행력이 갖춰질 때 대한민국이 진정한 AI 강국으로 도약할 수 있다"며 "이런 관점에서 국방 AX 혁신을 적극 지원하겠다"고 밝혔다. 이두희 국방부 차관은 "AI 발전 골든타임에 국방 분야 전반에 AI를 단계적으로 도입하는 국방 AI 대전환을 추진하고 있다"며 "국방 AX가 궁극적으로 국가 AI 발전에 기여할 것"이라고 말했다. 임문영 국가AI전략위 부위원장은 "국방 AX는 대한민국 인공지능 행동계획안 핵심 사항"이라며 "부처 간 긴밀한 협력과 범정부 차원의 정책 조율로 이를 뒷받침하겠다"고 강조했다.

2026.01.30 14:01김미정 기자

국가 AI·AX 인재 양성 시동…AI중심대학 10곳 선정 추진

인공지능(AI) 인재 확보를 둘러싼 글로벌 경쟁이 격화되는 가운데, 정부가 대학 교육체계를 AI 중심으로 전환하기 위한 대규모 인재 양성 사업을 본격 추진한다. 기존 소프트웨어(SW) 중심 교육 성과를 바탕으로 전공과 비전공을 아우르는 AI·AI 전환(AX) 융합 인재를 체계적으로 키운다는 목표다. 과학기술정보통신부와 정보통신기획평가원(IITP)는 29일 서울 중구 포스트타워에서 '2026년 AI중심대학 사업설명회'를 개최해 지원 내용과 선정 절차 등을 공유했다. 이날 행사에는 기존 SW중심대학을 비롯해 AI중심대학 전환·신규 선정을 검토 중인 전국 대학 관계자들이 대거 참석했다. 정부는 AI 기술이 산업 전반으로 빠르게 확산되면서 단순 AI 전공 인재를 넘어 도메인 지식을 기반으로 AI를 활용할 수 있는 융합 인재 수요가 급증하고 있다는 점을 사업 추진 배경으로 제시했다. AI중심대학 사업은 기존 SW중심대학 사업의 성과를 기반으로 대학 교육체계를 AI 중심으로 재편하는 것이 핵심이다. AI 기술을 직접 설계·개발하는 전문 인재뿐 아니라 인문·사회·의학·제조 등 각 분야에서 AI를 활용하는 AX 융합 인재를 동시에 양성한다는 구상이다. 정부는 올해를 시작으로 AI중심대학 10곳을 신규 선정한다. 이 가운데 7곳은 기존 SW중심대학에서 전환하고 3곳은 신규 대학으로 뽑는다. 선정된 대학에는 연간 30억원 규모 정부 지원금이 제공되며 최장 8년 동안 최대 240억원을 지원받을 수 있다. 특히 유사 사업 간 중복 투자를 막기 위해 지역거점국립대학과 과학기술원은 이번 사업 대상에서 제외하고 일반 4년제 대학을 중심으로 AI 교육 확산을 추진한다는 방침이다. 사업을 주관하는 IITP 측은 2030년까지 AI중심대학을 30곳으로 확대한다는 계획도 밝혔다. AI중심대학에 선정된 대학은 총장 직속 AI·AX 교육 전담 조직을 구축해야 한다. 이를 통해 학·석사 연계 패스트트랙 운영, AI 융합학과 체계 정비, 교원 평가·보상제도 개선, AI 교육 실습 환경 구축 등 전반적인 교육 혁신을 추진하게 된다. 교육과정 측면에서는 전공 구분 없이 모든 학생이 AI 기초·활용 역량을 갖출 수 있도록 교과과정을 개편한다. 인문·사회 등 비전공 학생을 위해 전공지식과 AI를 연결하는 브리지 교과도 새롭게 도입해 융합 교육의 진입 장벽을 낮춘다는 계획이다. 산학 협력도 사업의 주요 축이다. 기업과 대학이 함께 참여하는 교과과정 혁신 체계를 통해 현장 수요를 반영한 문제 해결형 교육을 강화하고 장기 인턴십과 취업 연계 프로그램, 산업계 멘토 참여 프로젝트 등을 통해 실무 역량을 높인다. 이와 함께 특화 산업의 AX를 지원하고 대학 내 AI 기반 창업 생태계 조성에도 나선다. 학생 주도형 창의 과제와 산학 프로젝트를 통해 도출된 성과가 실제 창업으로 이어질 수 있도록 멘토링과 실습 환경, 창업 지원금을 지원한다. 지역사회와의 연계도 강조됐다. 대학이 보유한 AI 교육 인프라를 개방해 초·중등생 대상 AI 캠프, 재직자 대상 세미나, 소외계층 대상 AI 교육 프로그램을 운영하고 우수 교육 콘텐츠는 온라인 플랫폼을 통해 전국으로 확산할 방침이다. 정부는 이번 사업의 실효성을 높이기 위해 클라우드 기반 실습 환경과 그래픽처리장치(GPU)·신경망처리장치(NPU) 등 AI 연산 인프라 지원도 강화한다. 대규모 데이터 처리와 생성형 AI 실습이 가능한 교육·연구 환경을 구축하고 프롬프트 엔지니어링과 데이터 파이프라인 구축 등 실무형 AI 교육을 위해 AI 실습용 토큰 지원 제도도 마련할 계획이다. 신청 절차는 전환대학과 신규대학으로 구분돼 진행된다. 기존 SW중심대학에서 AI중심대학으로 전환을 희망하는 대학은 다음달 25일까지, 신규 참여를 희망하는 대학은 3월 31일까지 IITP 사업관리시스템을 통해 신청해야 한다. 이후 서면평가와 발표평가를 거쳐 전환대학은 4월 말, 신규대학은 6월 중 최종 선정 결과가 확정된다. IITP 민승현 디지털인재확산팀장은 "AI중심대학 사업은 2015년부터 추진해 온 SW중심대학의 성과를 바탕으로 대학이 급변하는 AI 환경에 맞춰 교육 체계를 전환하도록 지원하는 데 초점을 맞췄다"며 "각 대학이 자율적으로 AI·AX 인재 양성 전략을 수립할 수 있도록 안정적인 지원을 이어갈 것"이라고 말했다.

2026.01.29 12:20한정호 기자

"AI 사업대가 수준 여전히 낮아"…KOSA, 내달 새 가이드 공개

"인공지능(AI) 기술은 하루가 다르게 발전하고 있지만 정작 현장에 적용되는 사업 대가 선정 방식은 10년 전 시스템 통합(SI) 수준에 머물러 있다는 지적이 나오고 있습니다. 우리는 내달 중 AI 특수성을 반영한 새 가이드를 발표할 예정입니다." 안홍준 한국인공지능·소프트웨어협회(KOSA) 본부장은 28일 서울 한국과학기술회관에서 열린 'AI기본법 시행에 따른 관련 산업 생태계 육성 전략 세미나'에서 AI 사업 대가 선정 가이드라인 업데이트 계획을 이같이 밝혔다. '소프트웨어 사업 대가 산정 가이드'는 지난 2011년부터 운영됐다. 그동안 기능점수(FP)나 투입 인력 단가 기준으로 사업비가 책정됐다. 그러나 업계에서는 해당 방식이 고도 전문성이 요구되는 AI 사업 가치를 담아내기에 역부족이라는 비판이 끊이지 않았다. 이날 정원준 한국법제연구원 박사는 "현재 AI 사업은 SI 사업과 유사한 체계를 따르고 있지만 기술 최신성에 비해 프로젝트 추진 방식은 성장하지 못했다"며 "현재 체계를 넘어서는 진일보한 AI 사업 대가 측정 가이드가 절실하다"고 밝혔다. 이어 "특히 AI 사업에서 맨먼스(Man-Month) 방식은 여전히 사용되고 있는 실정"이라며 "AI 프로젝트 불확실성과 특수성으로 인해 여러 가지 문제점이 나오고 있다"고 지적했다. 이같은 지적에 안 본부장은 "우리면 이르면 내달 중 새 가이드를 마련할 것"이라고 밝혔다. 그는 이번 가이드 개편 핵심을 'AI 개발자의 전문성' '시장 현장의 목소리'를 반영한 단가 실현으로 꼽았다. 그러면서 "기존 맨먼스 방식을 보완해 AI 개발자 숙련도와 기술 수준을 반영할 것"이라며 "현재 시장에서 형성된 실제 단가보다 높은 수준의 가이드를 제공할 것"이라고 설명했다. 그는 정부 손잡고 AI 가치를 정당하게 평가받을 수 있는 근본적인 제도를 만들어 가겠다고 말했다. 앞서 국가AI전략위원회는 '정당하고 고평가된 AI 가치평가 모델 수립'을 골자로 한 행동계획을 발표한 바 있다. 안 본부장은 "이는 과학기술정보통신부가 수행해야 할 핵심 과업으로 제안됐다"며 "AI 전략위원회의 권고에 따라 각 부처에서도 실질적인 답변과 대책을 내놓아야 하는 상황"이라고 설명했다. 그는 "우리는 업계 의견을 대량으로 수집해 실질적으로 도움 되는 가치평가 모델을 만들어 가는 데 집중하고 있다"며 "정당한 대가가 보장돼야 좋은 프로젝트가 지속될 수 있을 것"이라고 덧붙였다.

2026.01.28 17:25김미정 기자

KOSA 안홍준 본부장 "AI 신뢰·안전은 핵심 경쟁력…현장 규제 혼선 없어야"

"인공지능(AI) 기본법 시행 후 AI 신뢰·안전은 핵심 경쟁력으로 떠오르고 있습니다. 이에 기업은 자신의 AI가 '고영향 AI'에 해당하는지부터 확인해야 합니다. 우리는 AI기본법 지원 데스크를 통해 기업에게 고영향 AI 해당 여부 등 규제 정보를 정확히 알리겠습니다." 28일 안홍준 한국인공지능·소프트웨어산업협회(KOSA) 본부장은 28일 서울 한국과학기술회관에서 열린 'AI기본법 시행에 따른 관련 산업 생태계 육성 전략 세미나'에서 이같이 밝혔다. 안 본부장은 "AI 신뢰성·안전성 인증은 미래 경쟁력 요소로 자리 잡을 것"이라며 "기업은 검증과 인증을 통해 안전한 AI임을 입증하는 것이 향후 글로벌 시장에서 차별화 수단이 될 수 있을 것"이라고 강조했다. 안 본부장은 안전한 AI는 비용 부담이 아니라 브랜드 가치와 마케팅 경쟁력을 높이는 요소로 작용할 가능성이 크다고 보고 있다. 그는 "자동차 산업에서 안전장치가 품질 경쟁력이 된 것처럼 AI 역시 같은 흐름을 따를 것"이라고 분석했다. 정부는 지난 22일 시행한 AI기본법에 '고영향 AI'를 별도 규정했다. 인간 생명, 신체, 기본권에 중대한 영향을 미칠 수 있는 AI를 고영향 AI로 정의했다. 해당 여부에 따라 사업자 의무를 차등 적용할 방침이다. 이에 따라 기업은 자사 AI가 고영향 AI에 해당하는지 사전 검토하는 것이 필수 과제로 떠올랐다. 실제 협회는 AI기본법 시행 후 기업 대상으로 고영향 AI 해당 여부 사전 검토와 대응 전략 안내에 나섰다. AI 기본법 지원 데스크를 통해 기업이 자사 AI가 규제 대상에 해당하는지 판단할 수 있도록 지원할 방침이다. 안 본부장은 "우리는 기업 규제 불확실성을 줄이기 위해 노력할 것"이라며 "AI기본법 시행으로 발생하는 현장 혼선을 최대한 줄일 것"이라고 강조했다.

2026.01.28 16:48김미정 기자

정부, 스타트업 대상 AI 기본법 설명회 개최…"혼선 최소화"

정부가 인공지능(AI)기본법 시행에 따른 현장 혼선을 줄이고 AI 스타트업 성장을 뒷받침하기 위해 나섰다. 과학기술정보통신부는 중소벤처기업부와 28일 서울 팁스타운 S1에서 AI 스타트업 대상으로 'AI 스타트업 성장 전략 설명회'를 개최했다고 28일 밝혔다. 이번 설명회는 지난 22일 전면 시행된 AI기본법에 대한 스타트업 우려를 해소하고, 관련 제도에 대한 이해도를 높이기 위해 마련됐다. 과기정통부와 중기부, 코리아스타트업포럼이 공동으로 행사를 준비했다. 설명회에는 AI 스타트업 임직원 200여명이 참석했다. 과기정통부가 AI기본법 주요 내용을 소개하고 중기부가 중소기업 AI 활용·확산 정책을 설명하는 순서로 진행됐다. 이어 법무법인 디코드 조정희 대표 변호사가 AI기본법 대응 전략을 발표했다. 이날 정부 산하기관 지원 사업 소개도 이어졌다. 창업진흥원은 대기업, 공공기관과 AI 스타트업 간 협업을 통해 산업과 기업의 AX를 추진하는 'AI 챌린지 사업'을 설명했다. 중소기업기술정보진흥원은 AI 등 핵심 분야의 대규모 프로젝트형 연구개발을 지원하는 '딥테크 챌린지 프로젝트'를 소개했다. 창업진흥원은 법률, 회계, 경영 상담과 정보를 단일 창구에서 제공하는 '스타트업 원스톱 지원센터' 운영 내용과 개별 상담을 진행했다. 이진수 과기정통부 AI정책기획관은 "AI기본법은 AI 산업 발전에 방점을 둔 진흥법으로 스타트업의 혁신을 저해하지 않도록 운영하겠다"며 "기업이 충분히 준비하도록 최소 1년 이상 규제를 유예하고, 현장 설명회를 통해 스타트업과 소통도 강화하겠다"고 밝혔다. 조경원 중소벤처기업부 창업정책관은 "AI기본법은 AI 산업 진흥을 중심으로 필요한 최소의 규제만 반영했으나, 법에 바로 적용을 받는 AI 스타트업은 부담을 느끼고 있을 것"이라며 "관계 부처와 공동으로 현장 의견을 지속적으로 반영해 제도를 개선하고, 지원 사업을 확대해 나가겠다"고 말했다.

2026.01.28 12:01김미정 기자

AI모델, 간단한 패치로 지식 전수…'분자비서'도 첫 공개

스마트폰을 바꿀 때마다 연락처와 사진을 개인이 일일이 옯겨야 한다면 난감해진다. 실제 데이터 학습이 필요한 인공지능(AI) 모델에서도 이 같은 상황은 마찬가지였다. 새로운 AI 모델이 나놀 때마다 막대한 비용을 들여 데이터 학습을 다시했다. 국내 연구진이 이같은 문제를 해결할 대안으로 AI 모델 간 '지식 이식'이 가능한 기법을 제안했다. 향후 AI 모듈(SW) 패치로 지식 이식이 손쉬워질 전망이다. KAIST는 전산학부 김현우 교수 연구팀이 고려대학교 연구팀과 공동으로 서로 다른 인공지능 모델 사이에서 학습된 지식을 효과적으로 '이식'할 수 있는 새로운 기술을 개발했다고 27일 밝혔다. 김현우 교수는 "이번 연구를 확장하면, 빠르게 발전하는 초거대언어모델이 등장할 때마다 반복적으로 수행해야 했던 후학습 비용을 크게 줄일 수 있다. 특정 분야 전문 지식을 손쉽게 추가하는 '모델 패치'가 가능해질 것”이라며 "지식 전수 과정에서 지적 재산권 침해나 윤리적인 문제는 없다"고 설명했다. 최근 인공지능 분야에서는 사진과 글을 함께 이해하는 시각–언어 모델(VLM)이 빠르게 발전하고 있다. 사용자가 사진을 보여주며 질문하면 설명을 해주는 챗GPT와 같은 멀티모달 AI가 대표적이다. 이러한 모델들은 대규모 이미지와 언어 데이터를 사전 학습해, 적은 양의 데이터만으로도 새로운 분야에 비교적 빠르게 적응할 수 있다는 장점을 지닌다. 그러나 새로운 AI 모델이 나올 때마다 이러한 '적응 과정'을 처음부터 다시 수행해야 한다는 점이 큰 비효율로 지적돼 왔다. 기존의 적응 기법들 역시 모델 구조가 조금만 달라져도 그대로 활용하기 어렵거나, 여러 모델을 동시에 사용해야 해 메모리와 연산 비용이 크게 증가하는 한계를 안고 있었다. 연구팀은 이러한 문제를 해결하기 위해 모델의 구조나 크기에 상관없이 학습된 지식을 재사용할 수 있는 전이 가능한 적응 기법인 '트랜스미터(TransMiter)'를 제안하고, AI가 쌓은 '적응경험'을 다른 AI모델로 쉽게 옮길 수 있다. 이는 AI의 복잡한 내부 구조를 뜯어고치지 않고, 예측 결과(output)만 보고 배운 요령을 다른 AI에게 전해주는 방식이다. 서로 생김새가 다른 AI 모델이라도 같은 질문에 내놓은 답변을 기준으로 정리해 주면, 한 AI가 익힌 노하우를 다른 AI도 바로 활용할 수 있다. 복잡하고 시간이 많이 드는 학습 과정을 다시 거칠 필요가 없고, 속도도 거의 느려지지 않는다. 김현우 교수는 "그동안 모델 구조나 크기가 다르면 재사용이 거의 불가능하다고 여겨졌던 AI의 적응 지식을 모델 종류에 상관없이 정밀하게 이식할 수 있음을 처음으로 입증했다"며 "필요한 분야에 맞춰 거대언어모델을 실시간 업데이트하는 이른바 '지식 패치(patch)' 기술로의 활용도 기대된다"고 말했다. 연구는 KAIST 전산학부 송태훈 석사과정생, 이상혁 박사후연구원, 고려대학교 박지환 박사과정생이 공동 저자로 참여했다. 연구 결과는 인공지능 분야 국제 학술대회(AAAI 2026, Association for the Advancement of Artificial Intelligence)에서 구두로 발표됐다. 구두 발표 채택률은 4.6%다. 한편 김현우 교수 연구실은 이번 논문을 포함해 구글 클라우드 AI와 공동 진행한 문서 내의 테이블 이해를 고도화한 기술인 탭플래시(abFlash) 등 논문 3편을 이 학회에서 발표했다. 탭플래시는 정보 밀도가 높은 영역에 집중하고 중복된 정보를 최소화하는 전략을 통해 계산 효율성을 크게 향상시킨 기술이다. 점적으로 질문 내용을 인공신경망에 주입해 스스로 질문에 관련성 높은 입력 중심으로 정확하고 간결한 특성값 생성을 유도하는 기법이다. 기존 공개 모델 및 상용 모델을 모두 능가하는 성능을 달성했다. 연산량(FLOPs)은 7%, 메모리 사용량은 30% 절감을 실현했다. 다른 하나는 과학 도메인 인공지능 분자비서인 '콜라모(CoLLaMo) 시스템'을 개발했다. 분자구조를 1차원 문자열, 2차원 분자 그래프, 3차원 공간 정보로 통합 이해하고, 사용자 지시에 따라 분자 속성을 예측하며 다양한 질의응답과 분자 표현법 변환 등을 수행할 수 있다. 김현우 교수는 이 콜라모가 인공지능 동료과학자(Co-scientist) 개념을 구현하고, 과학 연구 효율성과 발전속도를 획기적으로 높이는 데 기여할 수 있을 것으로 기대했다. 이들 연구는 국방기술진흥연구소 산학연 주관 핵심기술 연구개발사업과 정보통신기획평가원(IITP) 디지털혁신기술 국제공동연구사업 지원을 받아 수행됐다.

2026.01.27 10:03박희범 기자

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