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[인터뷰] "美 빅테크와는 다른 게임"…韓 스타트업, '과학지식 도서관'으로 AI 패권 넘본다

"우리는 인간 개입 없이도 스스로 가설을 세우고 탐구하는 과학 인공지능(AI)을 만들고 있습니다. AI가 발견한 인류의 모든 미래의 과학적 개념을 담을 '지식의 도서관'을 구축해 기술 패권의 주도권을 잡고 궁극적으로는 초지능(Superintelligence)의 도래를 앞당기는 것이 목표입니다." 이민형 아스테로모프 대표는 최근 서울 강남에 위치한 본사에서 지디넷코리아와 만나 이같이 밝혔다. 그가 설명한 비전은 거대했다. 미국 빅테크가 주도하는 파운데이션 모델 경쟁을 넘어 AI가 창출하는 최종 '결과물'을 선점해 미래 기술의 주도권을 확보하겠다는 선언이다. 19일 업계에 따르면 과학적 발견에 특화된 '과학자 AI'가 새로운 화두로 부상하고 있다. 구글 딥마인드, 사카나AI, 라일라 사이언시스 등 해외 주요 스타트업들은 모두 연구를 통한 초지능 구현을 장기적인 목표로 삼고 있는 상황이다. 이러한 흐름 속에서 아스테로모프는 국내에서는 유일하게 '과학적 초지능' 실현을 공개적인 목표로 내세운 스타트업이다. 이들과 아스테로모프의 가장 큰 차이점은 AI를 대하는 근본적인 철학에 있다. 대부분의 경쟁사들이 인간이 설정한 목표 안에서 결과를 최적화하는 '자동화 도구'를 만든다. 이와 대비해 아스테로모프는 과학 발전의 주도권 자체를 AI에게 부여하려 한다는 것이 회사 측의 설명이다. 동시에 막대한 자본이 필요한 실험 자동화 단계에 집중하는 경쟁사들과 달리 '아이디어 생성'이라는 가장 근본적인 단계에서 승부를 보겠다는 전략이다. 이러한 아스테로모프의 비전은 이를 제시한 인물의 독특한 이력과 맞물려 설득력을 더한다. 2001년생으로 현재 만 23세인 이민형 대표는 만 16세에 서울대학교 의과대학 연구원으로 입사해 연구를 수행한 경력이 있다. 현재 같은 학교 박사과정에 재학 중인 그의 팀에는 국제수학올림피아드(IMO) 수상자를 포함한 서울과학고·서울대 출신 핵심 인력들이 포진해 있다. 이같은 잠재력을 바탕으로 아스테로모프는 지난 2월 법인 설립 후 한 달 만에 50억원 규모의 시드 투자를 유치하는 데 성공했다. 국내 스타트업 시장이 얼어붙은 현시점에 이례적인 성과다. 주변에서는 미국 법인 설립을 권유했지만 이 대표는 한국에서의 창업을 결정했다. 그는 "세계 최고 수준의 젊은 인재들이 한국에 높은 밀도로 모여있다"며 "이 인재들이 해외로 떠나지 않고도 비전을 펼칠 수 있는 회사를 만들고 싶었다"고 말했다. 이어 "AI로 세계 패권의 지형이 바뀔 수 있는 지금 한국이 그 수혜국이 돼야 한다고 생각했다"고 밝혔다. 아스테로모프의 비전을 구현하는 핵심 기술은 '스페이서(Spacer)'라는 이름의 과학 AI 아키텍처다. '스페이서'는 거대언어모델(LLM)의 강력한 추론 능력을 활용하되 과학적 '창의성'은 LLM에 의존하지 않는 새로운 구조다. 지식들을 원자 단위로 분해하고 그 사이의 숨겨진 연결 가능성을 탐색해 세상에 없던 새로운 과학적 개념을 창발해낸다는 것이다. 이민형 대표는 "과학 이론이란 결국 수많은 조각난 지식들의 연결이라는 전제하에 AI가 아직 연결되지 않은 고리들을 스스로 찾아내도록 설계하는 것"이라며 "이 과정에서 인간이 아직 떠올리지 못한 통찰을 뽑아내는 것이 우리가 말하는 창발성의 실체"라고 설명했다. 생성된 가설의 유효성에 대한 기자의 질문에 이 대표는 "'스페이서'의 목표는 정답을 찾는 것이 아니라 '실험해볼 만한 가치가 있는 질문'을 대량으로 생성하는 것"이라며 "이는 인간 과학자의 직관과 유사하지만 AI는 그 작업을 자동화해 훨씬 많은 가능성을 보다 신속히 탐색할 수 있다는 점에서 근본적인 차이가 있다"고 설명했다. 아스테로모프는 이달 중 '스페이서'가 생성한 구체적인 과학적 가설과 그 탐색 과정을 담은 테크 리포트를 논문 사전 공개 사이트 '아카이브(arXiv)'를 통해 공개하며 자신들의 주장을 증명할 계획이다. 이렇게 '스페이서'가 발굴한 수많은 과학적 가설들을 체계적으로 축적하고 전 세계의 연구자들에게 제공하는 것이 바로 '더라이브러리(The Library)' 프로젝트다. 구글 딥마인드의 '알파폴드'가 단백질 구조 예측에 국한됐다면 '더라이브러리'는 과학 기술 전체로 그 개념을 확장해 미래 지식의 소유권을 선점하려는 시도다. 이 대표는 "검증 가능한 수준의 가설들을 대량으로 생산하고 지식으로 비축해 기술이 패권이 되는 시대의 주도권을 선점하는 것이 중장기적 목표"라며 "궁극적으로는 과학적 초지능의 실현에 기여하고자 한다"고 밝혔다. 이토록 거대한 목표를 추구하는 이유는 기술이 자본을 대체하는 새로운 시대가 오고 있다는 믿음 때문이다. 과거에는 '과학기술 → 돈'의 문법이 일반적이었지만 현재 오픈AI나 스페이스X 같은 최상위 플레이어들은 '돈 → 과학기술'로 패러다임을 전환하고 있다는 진단이다. 이민형 아스테로모프 대표는 "AI가 과학자들의 유용한 도구 역할을 넘어 기술 발전을 전면 주도해 전례없는 속도의 과학적 발견과 진보를 일으킬 날이 머지 않았다"며 "AI의 실질적인 파급력과 그 결과물에 기반한 패권확보를 고민해야하는 때"라고 말했다. 아래는 이민형 대표와의 일문일답. Q. 아스테로모프의 근본적인 목적은 무엇인가. A. 우리가 하고자 하는 일은 과학이라는 도메인 안에서 인간의 개입 없이 독립적으로 가설을 세우는 '창발적 연구 인공지능(AI)'을 구축하는 것이다. 이를 통해 검증 가능한 수준의 과학적 가설들을 대량으로 생산하고 지식으로 비축해 기술이 패권이 되는 시대의 주도권을 선점하는 것이 중장기적인 목표다. 궁극적으로는 '과학적 초지능(Scientific Superintelligence)'의 실현에 기여하고자 한다. Q. AI를 보조 도구를 넘어 독립적인 '과학자'로 만드는 것이 왜 중요한가. 이것이 왜 기술 패권 확보로 이어지고 초지능의 실마리가 될 것이라고 보는가. A. 지식 확장의 병목을 푸는 유일한 방법이기 때문이다. 현대 과학은 각 분야가 지나치게 세분화되면서 서로 다른 영역 간 지식을 연결해 새로운 과학적 개념을 만들 가능성이 급격히 낮아졌다. 한 명의 과학자가 모든 것을 통합적으로 이해하고 직관을 발휘하는 것은 사실상 불가능에 가깝다. 이 구조 속에서 인간의 직관은 자신이 아는 좁은 지식 안에서만 작동한다. 이는 새로운 발견에 명백한 한계를 만든다. 지금까지 위대한 발견은 대부분 우연에 의존해왔다. 이 문제를 해결하려면 과학자의 직관 자체를 모델링한 자율 시스템이 필요하다. 인간의 개입 없이 AI가 스스로 탐구를 시작하고 가설을 세우고 검증하는 구조를 만들어야 한다. 단순한 보조 도구를 넘어 '과학자로서 사유하고 탐구하는 AI'를 만드는 것이 우리의 목표다. Q. '과학자로 기능하는 AI'를 구현할 '창발적 아키텍처'에 대해 좀 더 자세히 설명해달라. 이들은 오픈AI '챗GPT' 등 생성형 AI의 근간이 되는 트랜스포머 아키텍처와 차이가 있나. A. 우리는 현재 개발하는 핵심 아키텍처를 '스페이서(Spacer)'라고 부른다. 탐구 의도 설정부터 가설 생성, 검증까지 과학적 탐구의 전 과정을 인간 개입 없이 AI가 독립적으로 수행하도록 설계된 시스템이다. '스페이서'는 거대언어모델(LLM)의 강력한 추론 능력은 적극적으로 활용하지만 과학적 '창의성'은 LLM에 의존하지 않는 새로운 구조다. 기존 LLM은 확률적 패턴 학습에는 탁월하지만 학습 데이터에 없는 새로운 과학적 개념을 구성하는 데는 명백한 한계가 있다. '창의성' 혹은 '창발성'이란 단순히 데이터의 상관관계를 넘어 지금까지 연결되지 않았던 지식들의 조합을 통해 새로운 과학적 개념을 체계적으로 드러내는 것이기 때문이다. 이를 위해 '스페이서'는 지식들을 원자(Atomic) 단위로 분해하고 그 사이의 숨겨진 연결 가능성을 위상수학적으로 탐색한다. 과학 이론이란 결국 수많은 조각난 지식들의 연결이라는 전제하에 AI가 아직 연결되지 않은 고리들을 스스로 찾아내도록 설계한 것이다. 이 과정에서 인간이 떠올리지 못한 통찰을 뽑아내는 것이 우리가 말하는 창발성이다. Q. 아키텍처의 비전은 알겠다. 다만 이 기술 구조가 어떻게 수익으로 연결되는지 구체적인 사업 모델이 궁금하다. A. '스페이서'가 발굴한 과학적 가설들을 체계적으로 축적하고 제공하는 '더라이브러리(The Library)' 프로젝트가 사업 모델의 핵심이다. '더라이브러리'는 내년 상반기 본격적인 구축을 목표로 하는 웹사이트로, 이용 정책은 투트랙으로 나뉜다. 전 세계 연구자들은 논문 출판 등 학술적 목적으로는 결과물을 자유롭게 이용할 수 있다. 다만 이를 기반으로 특허를 확보하거나 상업화할 경우에는 라이선스 계약을 통해 기술료(Royalty)를 받는 구조다. 우리는 후속 투자를 통해 약 1천만 개 규모의 출판물을 갖춘 라이브러리를 신속히 구축할 계획이다. 특히 이 과정에서 발견되는 인간-컴퓨터 인터페이스나 알츠하이머 치료제 같은 고부가가치 기술에 대해서는 외부 전문기관과 협력해 직접 상업화에 나서는 방안도 적극적으로 추진하려고 한다. Q. 해외에서도 과학적 발견을 위한 AI 모델을 구축하는 시도가 있는 것으로 알고 있다. A. 맞다. 구글 딥마인드의 '코사이언티스트', 일본 사카나AI, 미국 라일라 사이언시스 등이 대표적이다. 이들은 공통적으로 실험 설계 자동화나 시뮬레이션 기반 가설 평가를 통해 인간 과학자의 생산성을 극대화하는 방향에 집중한다. 특히 라일라 사이언시스는 2억 달러(한화 약 2천700억원) 규모의 시드 투자를 유치하며 'AI 사이언스 팩토리(AISF)'를 개발 중이다. 이는 자동화된 로봇과 AI를 결합해 물리적 실험 전체를 자동화하는 사례다. 이 외에도 엔비디아가 지원하는 DNA 언어모델 '이브이오2(Evo2)'나 딥마인드의 '싱글셀 파운데이션 모델'처럼 특정 분야의 대규모 데이터를 학습한 초대형 파운데이션 모델을 구축하려는 흐름도 주를 이룬다. Q. 이들과 비교할 때 아스테로모프에는 차별점이 있나. A. 접근 방식의 전제와 철학 자체가 다르다. 구글 딥마인드나 라일라 사이언시스 등 대부분의 경쟁사들은 인간이 설정한 목표와 탐색 공간 안에서 결과를 최적화하는 '자동화 도구'로서 AI를 활용한다. 이는 본질적으로 '인간-AI 협업'의 연장선에 있다. 반대로 우리는 인류 과학기술 발전의 '주도권'을 인간에서 AI에게 부여하려는 첫 시도다. 단순히 인간을 돕는 도구가 아니라 지금까지 인간 고유의 영역으로 여겨졌던 '과학자의 영감과 직관'을 갖춘 AI를 개발하는 것이 우리의 최종 목표다. 경쟁사들이 더 좋은 '연구 도구'를 만들 때 우리는 새로운 '과학자'를 만들고 있다는 점에서 근본적인 차이가 있다. 이러한 접근은 자원 효율성으로도 이어진다. 경쟁사들이 집중하는 대규모 시뮬레이션이나 물리적 실험 자동화는 막대한 하드웨어가 필수적이다. 반대로 우리는 그 이전 단계인 가장 근본적인 과학적 개념 생성에 집중하기에 수십억원 규모의 컴퓨팅 리소스로도 구현이 가능하다. 핵심은 자본이 아니라 연구자의 논리 역량과 문제 구조화 능력으로, 여기서 승부를 보는 것이다. Q. 과학적 개념을 만든다는 '스페이서'에 대해 보다 기술적인 설명을 해줄 수 있나. 과학자의 '직관'을 모델링하고 '지식의 체인'을 탐색한다는 것은 구체적으로 어떤 의미인가. A. 인간 과학자는 호기심과 직관으로 연구 주제를 설정하고 가설을 세운다. 우리는 지금까지 인간 고유의 영역으로 여겨졌던 이 영감의 과정을 수학적으로 모델링해 AI가 스스로 가설을 생성하도록 만드는 것을 목표로 한다. 모든 과학 이론은 결국 수많은 원자적(Atomic) 지식들이 연결된 '지식의 체인'이다. 우리 모델은 기존 학습 데이터가 가진 문맥의 관성을 최소화하며 이 지식들 간의 잠재적 연결을 스스로 탐색해 기존에 존재하지 않던 새로운 체인을 만들어낸다. 이를 통해 기존 데이터베이스에는 존재하지 않던 완전히 새로운 과학 개념을 창발적으로 생산할 수 있다고 본다. 다시 말해 '스페이서'는 완전 자율형 과학 시스템이다. 인간이 주제를 정해주지 않아도 스위치를 켜는 것만으로 모델 스스로 연구 주제를 결정하고 개념을 창발하고 정제된 가설로 발전시키는 전 과정을 자율적으로 수행한다. 현재 모델의 작동 가능성 검증은 거의 끝난 상태다. 이달 중 '스페이서'가 생성한 구체적인 가설들과 그 과정을 담은 테크 리포트를 아카이브(arXiv)를 통해 공개할 예정이다. Q. 이렇게 생성된 가설들이 실제로 유효한지 어떻게 판단할 수 있을까. LLM처럼 정답이 아닌 노이즈와 환각이 많은 결과가 나올 가능성은 없나. A. '스페이서'는 정답을 말해주는 게 아니라 "이 가설은 한 번쯤 실험해볼 만하다"고 판단할 수 있을 정도의 논리적 완결성을 가진 지식 간 연결을 대규모로 생성한다. 각각은 실험 전에는 옳고 그름을 알 수 없지만 검증 가능성이 있는 새로운 가설들이다. 이러한 접근은 인간 과학자가 직관에 의존해 가설을 세우는 방식과 유사하다. 다만 차이점은 AI가 이 작업을 자동화함으로써 기존보다 훨씬 많은 가설들을 빠르게 생성할 수 있다는 점이다. 이 자체만으로도 연구 리소스를 절감하는 데 큰 의미가 있다. 이렇게 생성된 가설들은 이후 시뮬레이션과 실제 실험을 통해 검증된다. 우리의 첫 단계는 실험 이전에 의미 있는 연결성을 찾아내는 데 집중하는 구조다. 이 단계만으로도 모델이 실험 가능한 수준의 유효한 가설들을 꾸준히 생성하고 그 일부가 실제로 검증된다면 이는 단순한 기술적 진보를 넘어 과학 탐구 방식 자체를 바꾸는 새로운 패러다임의 전환점이 될 수 있다고 본다. Q. 장기적 비전이라고는 해도 초지능 실현을 스타트업의 목표로 설정하는 사람은 거의 없다. 실리콘밸리에서조차 ('챗GPT'의 아버지로, 초지능 개발을 위한 스타트업인 '세이프슈퍼인텔리전스'를 설립한) 일리야 수츠케버의 비전이 의심 받는다. 국내에서는 특히 그런 목표를 입 밖으로 꺼내는 사람을 본 적이 없다. 어떻게 그런 목적의식을 갖게 됐는가. A. 초지능에 대한 정의는 다양하다. 그런데 우리가 정의하는 초지능은 단순히 인간보다 뛰어난 지능이 아니라 인간이 이론적으로 도달 가능한 모든 사고·추론·창의성의 상위 집합(Superset of the Human Mind)이다. 이 초지능이 등장하는 순간 인간이 생각할 수 있는 모든 영역은 더 이상 인간의 고유한 것이 아니게 된다. 그래서 우리는 단순히 그 발명에 필요한 도구를 만드는 데 기여하는 것을 넘어 초지능의 도래를 앞당기는 것에 궁극적인 의의를 두고 있다. 그 외에 개인적으로는 인생을 '행복을 쫓는 메트릭'과 '거대한 목표를 쫓는 메트릭'이라는 두 함수 중 하나를 선택하고 최적화하는 문제로 본다. 두 메트릭은 근본적으로 충돌하기에 어느 한쪽을 명확히 선택하고 인생을 설계하는 것이 더 효율적이라고 생각해왔다. 성향상 돈이나 명예 같은 외부 보상에 크게 좌우되지 않고 스트레스에 대한 내성도 강한 편이다. 그래서 '행복'을 쫓는 삶도 충분히 가능하다. 실제로 시골에 내려가 김밥집을 운영하며 조용히 사는 삶을 생각해 본 적도 있다. 다만 여기에는 중요한 전제가 있다. 만약 내가 김밥을 썰면서 "어떻게 하면 더 잘 썰 수 있을까" 같은 최적화 문제를 고민하기 시작하는 순간 그 행위는 더 이상 행복이 아닌 '거대한 목표'를 위한 과정으로 바뀌게 된다. '행복'을 선택하려면 어떤 문제도 최적화하지 않겠다는 자기 약속이 필요하다. 나는 아직 젊고 거대한 목적에 대해 고민하지 않을 수 없었다. 오랜 탐색 끝에 지난해 12월에 비로소 나의 미션을 명확히 정의했고 그 순간부터 망설임 없이 실행에 들어갔다. Q. 초지능의 등장은 인류 문명의 패러다임을 바꿀 수 있는 사건이다. 이런 일을 하려는 사람으로서 현재 시대를 어떤 관점으로 바라보고 있는가. A. 시대의 주도권이 누구에게 있는지를 기준으로 시대를 구분할 수 있다고 본다. 지난 수백 년간은 자본이 가장 강력한 지배 구조였지만 약 10년 전부터 과학기술이 새로운 주도권을 쥐기 시작했다고 본다. 오픈AI와 스페이스X가 그 대표적인 사례다. 이 두 회사는 순수한 자본주의적 관점만으로는 설명하기 어렵다. 이들은 막대한 자본을 투입해 당장의 수익보다 훨씬 더 먼 미래의 인류 패러다임 전환에 맞닿아 있는 연구 중심의 거대한 목표를 추구한다. 과거에는 '과학기술 → 돈'의 문법, 즉 기술이 돈을 벌기 위한 수단이었다. 그런데 지금 최상위 플레이어들은 '돈 → 과학기술'로 패러다임을 전환하고 있다. 돈을 모아 미래의 결정적 기술을 선점하는 것이다. 기술이 일종의 핵무기처럼 자본을 넘어선 새로운 패권의 도구로 작동하기 시작했다는 강력한 증거라고 믿는다. Q. 이런 목적의 딥테크 스타트업이라면 미국에 법인을 세우는 것이 유리할 수도 있을 것 같다는 생각이 든다. 굳이 한국에서 창업한 이유가 있나. A. 실제로 그 부분이 가장 큰 고민이었다. 오픈AI나 딥마인드 같은 연구 중심 회사를 하려면 막대한 자본이 필요하고 조 단위의 후속 투자를 고려하면 미국 법인이 현실적으로 유리하다는 조언을 선배 창업가들이나 벤처 캐피털리스트(VC)들에게 많이 들었다. 그렇지만 동시에 한국에는 세계적인 경쟁력을 갖춘 젊은 인재들이 높은 밀도로 모여있다고 생각했다. 그들을 수용할 만한 비전과 자본력을 제시하는 회사가 없어 해외로 떠나간다고 봤다. 우리 팀은 비유하자면 '대한민국의 야오반이나 투링반(중국 최고 명문대의 천재 특별반)'으로만 이뤄진 팀이다. 이런 인재들이 모두 떠나가면 한국은 20년 뒤 성장 동력을 잃은 나라가 될 것이다. AI로 세계 패권이 바뀔 수 있는 지금 내가 한국인으로서 한국에서 이 비전을 실현하고 한국이 그 수혜국이 돼야 한다고 생각했다. 물론 회사가 커지면서 현실적인 난관이 많겠지만 감내할 가치가 있다고 믿는다. Q. 앞서 팀을 '대한민국의 야오반'에 비유했다. 팀의 역량과 구성 과정에 대해 더 구체적으로 설명해 줄 수 있나. 또 보통의 창업가들과는 다른 길을 걸어왔는데 어떻게 그런 최고 수준의 인재들을 영입할 수 있었나. A. 우리 팀원들은 객관적으로 세계 최고 수준의 20대 인재들이다. 황수영 최고기술책임자(CTO)는 서울과학고를 전체 수석으로 입학하고 수석으로 졸업했다. 그 외에도 국제수학올림피아드(IMO) 만점자를 비롯해 수학·물리·정보 등 다양한 분야의 국내외 올림피아드 수상자들이 팀의 주축을 이루고 있다. 이런 인재들을 모을 수 있었던 기반은 이전 알고리즘 트레이딩 스타트업 창업 경험 덕이다. 수학적 역량이 뛰어난 인재들이 모이는 그곳에서 만난 핵심 인물들을 중심으로, 영재고-서울대 네트워크를 통해 실력 위주로 멤버들을 추가 영입했다. 현재는 다양한 전공자들이 우리의 비전을 보고 자발적으로 합류하고 있다. Q. 마지막 질문이다. 지난 2월 법인 설립 한 달 만에 50억원 규모의 시드 투자 금액을 받았다. 국내 스타트업 생태계에서 상당히 이례적인 속도와 규모로 알고 있다. 올해는 특히 스타트업 시장이 얼어붙은 시점이다. 어떻게 가능했던 것인가. A. 우리가 하는 일이 근본적인 문제를 다루는 일이라고 생각한다. 투자자분들이 그 부분에 공감해주신 것 같다. 자금은 하려고 하는 일에 필요한 최소 범위만큼 요청했다. 이에 대해 신속히 의사결정을 해주셨다. 리드 투자사였던 퓨처플레이의 경우 최재웅 최고투자책임자(CIO)님이 담당해 주셨는데 이 회사에서 가장 빠른 의사결정 중 하나였다고 들었다.

2025.08.19 12:17조이환

서울역 김포공항에 AI 네트워크·오픈랜 실증 추진

과학기술정보통신부는 국내 중소 중견기업 오픈랜 장비의 시장 선점을 위해 AI 기술이 적용된 지능형 기지국(AI-RAN) 등 유망 분야까지 실증사업을 확대한다고 17일 밝혔다. 이에 따라 교통 중심인 서울역과 김포공항에서 5G 특화망 오픈랜과 AI-RAN 실증이 진행된다. 일 평균 10만명 이상이 이용하는 서울역에서는 다수의 무선 카메라를 5G 오픈랜 특화망에 연결하여 대용량 CCTV 영상을 실시간으로 서버에 전송한다. 안정적인 특화망 인프라를 통해 수집·전달된 데이터를 바탕으로, 서버에서 혼잡도를 실시간으로 분석해 인파 쏠림을 예방하고 국민의 안전한 철도 이용을 지원한다. 서울역 실증망은 LG전자의 SW기반 기지국(O-DU)과 각각 다른 3개 제조사의 무선장치(O-RU)를 결합한 멀티벤더 오픈랜 환경으로 구현된다. 안전과 보안을 위해 빈틈없는 실시간 감시가 필요한 김포공항에서도 승객의 출입제한 구역이나 보안 사각지대 접근을 즉시 감지하고 신속하게 대응할 수 있도록 AI융합 오픈랜 실증망을 구축한다. 이를 통해 기지국 서버에서 통신과 AI 기능을 동시에 처리하는 AI-RAN을 선제적으로 실증하는 동시에, AI 알고리즘을 네트워크에 적용해 5G 카메라와 기지국 사이의 신호 품질을 개선하고 고품질 대용량 영상을 안정적으로 전송할 수 있도록 하는 기술도 검증한다. 과기정통부 관계자는 “6G 시대에 본격적으로 열릴 지능형 네트워크 시장 선점을 위해 한 발 앞서 기술과 산업 혁신을 주도해나가겠다”며 “AI시대 핵심 인프라로 주목받는 AI-RAN의 효과성을 선제적으로 검증해 공공과 민간의 다양한 분야로 확산을 촉진하겠다”고 말했다.

2025.08.17 12:00박수형

[현장] "인재 부족에 해외 유출"…정부·산업계, 'AI 코리아' 생존 로드맵 모색

국내 산업계가 인공지능(AI) 전환(AX) 시대의 핵심인 인재 확보에 어려움을 겪는 가운데 심각한 두뇌 유출 문제까지 겹치며 위기감이 커지고 있다. 이러한 이중고를 해결하기 위해 정부가 산업계와 학계 전문가들을 불러모아 해법 마련에 나섰다. 과학기술정보통신부는 14일 서울 강남구 개포동 이노베이션 아카데미에서 'AX 인재양성 간담회'를 개최했다. 배경훈 장관이 직접 주재한 이날 간담회에서는 산업 현장의 목소리를 듣고 실질적인 인재 확보·지원 방안을 마련하기 위한 논의가 이뤄졌다. 이날 첫 발제를 맡은 EY컨설팅의 김수연 전무는 기업의 가장 큰 애로사항이 인재 확보라고 지적했다. EY가 실시한 설문조사에 따르면 국내 주요 기업 임원의 60%가 AI 도입의 최대 어려움으로 내부 전문가 부족을 꼽고 있다. 기업이 원하는 인재는 단순히 AI 기술만 아는 전문가가 아니다. 김 전무는 자신의 업무를 원자 단위로 분해해 AI 적용점을 찾을 수 있는 '통합적 사고'를 강조했다. 산업 현장의 전문성과 AI 기술 이해도를 바탕으로 문제를 창의적으로 정의하고 해결하는 '융합형 AX 인재'가 현장의 핵심 요구사항이라는 것이다. 이에 대한 해법으로 현업 전문가를 재교육하는 '직무 중심 학습'의 중요성이 제시됐다. 김 전무는 "현업에 대한 경험이 없는 사람이 모든 사업 기회를 발굴하는 것은 불가능하다"며 "이론 교육을 넘어 실제 업무와 연계된 '프로젝트 기반 학습'과 기업이 학비를 지원하는 '채용 연계형 프로그램'이 성공적인 대안이 될 수 있다"고 제언했다. 이어 발제에 나선 박준범 정보통신기획평가원(IITP) 단장은 구체적인 수치를 통해 인재 위기의 심각성을 드러냈다. 스탠포드대 보고서에 따르면 한국의 AI 인재 유출 지수는 지난 2023년 마이너스 0.36으로 악화됐다. 또 글로벌 100대 AI 인재 중 한국인은 단 1명에 불과해 57명의 중국, 20명의 미국과 비교해 참담한 수준이다. 정부는 이러한 인재 유출과 양적 열세를 극복하기 위해 인재 양성 사업을 전면 개편한다. 박 단장은 기존의 '소프트웨어 중심 대학'을 'AI 중심 대학'으로 전환하고 장관이 언급한 AX 대학원 신설 등을 통해 생태계 확장에 나설 것이라고 밝혔다. 초급부터 최고급 인재까지 아우르는 성장 경로를 구축하려는 정부의 의지다. AI의 파급력은 이미 산업 전반에서 증명되고 있다. 박 단장은 AI를 통해 신약 개발 기간이 최대 18년에서 7년으로 단축되고 법률 시장에서는 'AI 보조 변호사'가 변호사 1인당 업무량을 획기적으로 줄인 사례를 소개했다. 그는 "이제 생성 AI를 넘어 AI 에이전트가 불러올 'AX 2.0' 시대를 대비해야 한다"며 "국가 차원의 인재 양성 노력을 다하겠다"고 밝혔다. 이어진 토론에서는 산업 현장의 구체적인 고민과 제언이 쏟아졌다. 특히 인재의 질, 양성 방식, 생태계에 대한 논의가 오갔다. 조준희 한국인공지능소프트웨어산업협회 회장은 AI 코드 어시스턴트의 발전이 국내 개발자 생태계를 위협할 수 있다는 파격적인 경고를 내놨다. 그는 "단순 코딩 업무가 자동화되면서 초급·중급 개발자의 설 자리가 사라질 수 있다"며 "이대로라면 5~10년 내에 국내 개발자 생태계가 고갈될 수 있다"고 우려했다. 이어 "엔진을 만들던 자동차 전문가가 AI를 더 빨리 배울 수 있으므로 이들을 명예퇴직시킬 것이 아니라 AI 개발자로 전환하는 것이 대기업과 산업계 모두에 이득이 되는 가장 시급한 과제"라고 강조했다. AI 전문기업을 대표해 참석한 이영현 NC AI 실장은 AI 인재를 더 폭넓게 정의해야 한다고 주장했다. 이 실장은 "AI 인재는 핵심 기술 연구자뿐만 아니라 기술을 서비스로 구현하고 운영·품질을 관리하는 인력까지 모두 포함한다"며 "AI에 대한 넓은 이해와 깊은 산업 전문성을 갖춘 'T자형 인재' 육성을 위한 세분화된 커리큘럼이 필요하다"고 말했다. 또 그는 AI 기술을 가진 공급 기업과 이를 필요로 하는 수요 기업 간의 연결고리가 여전히 약하다고 지적했다. 이 실장은 "정부가 양측의 리스크를 줄여주며 매칭을 지원하는 '시범사업'을 적극적으로 추진해주면 AI 도입과 인재 양성 모두에서 큰 시너지가 발생할 것"이라고 제언했다. 박준혁 메이아이 창업자는 스타트업 창업자로서 자신의 경험을 공유했다. 박 창업자는 "인재 양성 과정에서 가장 큰 도움이 된 것은 지식 자체가 아니라 최고 수준의 동료들과 함께 산업 현장과 맞닿은 프로젝트를 직접 해본 경험"이라며 "이노베이션 아카데미와 같은 프로젝트 기반 학습의 확대를 지지한다"고 말했다.

2025.08.14 14:06조이환

[현장] 배경훈 장관 "AI 인재, 정부 투자 대폭 늘릴 것…대학원 확대 검토"

배경훈 과학기술정보통신부 장관이 인공지능(AI) 중심 대학원을 현재 10개 수준에서 오는 2030년까지 대량 확대하는 방안을 검토하고 관련 정부 투자를 늘리겠다고 선언했다. 산업 현장의 전문성과 AI 문제 해결 능력을 겸비한 'AI 전환(AX) 인재'가 절실하다는 업계의 호소에 정부가 화답한 것이다. 과기정통부는 14일 서울 개포동 이노베이션 아카데미에서 'AX 인재양성 간담회'를 개최했다. 이 자리에는 현대자동차, 뷰노, HD현대 등 AX 수요기업과 NC AI, 메이아이 같은 AI 전문기업, 서울대·포항공대 등 학계 전문가 15명 안팎이 참석했다. 배 장관은 이날 모두발언에서 이노베이션 아카데미를 둘러본 소감으로 "가슴이 뛴다"며 말문을 열었다. 그는 '최고의 스승은 동료'라는 말을 실감했다며 학생들이 자율적으로 문제를 정의하고 해결하는 모습에 깊은 인상을 받았다고 설명했다. 그는 "이제 AI 시대는 부인할 수 없는 현실"이라며 "AI가 많은 부분을 자동화하겠지만 오히려 AI 덕분에 우리 개발자들의 역량이 한층 더 발전할 것"이라고 진단했다. 이어 "이제는 AX 인재 양성을 본격적으로 고민할 시점"이라고 역설했다. 이날 간담회의 장소인 이노베이션 아카데미의 성과는 정부가 추진할 인재 양성의 가능성을 보여줬다. 배 장관에 따르면 이곳은 비전공자 비율이 67%에 달하지만 취업률은 97%에 육박한다. 이는 플랫폼 기업뿐 아니라 제조, 조선, 자동차 등 전통 산업에서도 혁신 교육이 통할 수 있음을 시사한다. 배 장관은 향후 인재 양성 목표를 구체적으로 제시했다. 그는 "단순히 파운데이션 모델 개발을 넘어 각 산업 영역의 문제를 AI로 풀 수 있는 AX 인재가 필요하다"며 "이를 위해 오는 2030년까지 15개의 AX 대학 설립을 추진하는 동시에 AI 중심 대학원을 대폭 확대하는 방안을 적극 검토하겠다"고 밝혔다. 이날 참석한 산업계와 학계 전문가들은 현장의 어려움을 토로하며 교육과정 개편과 제도 개선 방향 등을 제언했다. 배경훈 과기정통부 장관은 "오늘 주신 의견들을 최종 정책 확정 전에 최대한 반영할 것"이라며 "단순히 간담회로 끝나는 것이 아니라 실제 정책에 어떻게 반영되고 실행되는지 피드백까지 드릴 것을 약속드린다"고 강조했다.

2025.08.14 11:15조이환

[인터뷰] 네이버 "1등 경쟁보다 모두의 AI…기술 종속 막겠다"

"인공지능(AI) 모델을 만드는 것 자체가 목표가 될 수는 없습니다. 우리가 구축하고 싶은 것은 모든 국민이 AI를 누릴 수 있도록 하는 '접근성'과 '생태계'입니다. 이것이 '소버린 AI'의 본질입니다." 네이버클라우드 하이퍼스케일 AI 기술총괄(전무)는 최근 기자와 만나 이같이 말했다. 그는 '독자 AI 파운데이션 모델(이하 국가대표 AI)' 프로젝트의 지향점이 기술 경쟁에 있지 않다는 점을 강조하며 네이버가 AI 시대의 '플랫폼 주권'을 확보하겠다는 청사진을 제시했다. 14일 업계에 따르면 정부의 국가대표 AI 사업자로 최종 선정된 5개 팀이 오는 12월 1차 평가를 앞두고 본격적인 기술 경쟁에 돌입한 상태다. 이 가운데 네이버는 모델 개발 자체만큼이나 회사의 'AI 풀스택' 역량을 기반으로 누구나 AI 에이전트를 만들고 유통하는 '마켓플레이스'를 구축하고자 하고 있다. 성 전무는 "우리가 데이터센터에 규장각의 이름을 따 '각(閣)'이라는 이름을 붙이며 주권을 강조하는 것처럼 AI의 지능과 그로 인해 창출되는 부가 국내에 머무는 것이 진정한 기술 독립"이라며 "단순히 글로벌 모델을 따라가는 '추격자'가 아니라 우리 데이터와 철학에 기반한 독자 생태계를 만드는 '개척자'의 길을 가겠다"고 강조했다. '공감각 AI'와 '지도 데이터'…네이버가 그리는 기술의 미래는? 네이버가 그리는 AI 플랫폼의 심장에는 '옴니모달(Omni-modal)'이라는 강력한 엔진이 자리 잡고 있다. 이는 단순히 거대언어모델(LLM)에 시각 등 다른 기능을 덧붙이는 '멀티모달'과는 출발선부터 다르다는 주장이다. 성낙호 전무는 "글로 세상을 먼저 배운 AI가 뒤늦게 움직이려 하면 어설플 수밖에 없다"며 "처음부터 글, 이미지, 소리, 공간 정보까지 함께 학습해 세상에 대한 공감각적 이해를 갖춘 AI를 만드는 것이 네이버의 방식"이라고 강조했다. 네이버는 이 '네이티브 옴니모달' 기술이야말로 향후 로봇이나 자율주행 같은 '피지컬 AI' 시대를 여는 결정적 열쇠가 될 것으로 보고 있다. 인간의 뇌가 특정 지역을 자연스럽게 인지하듯 AI 모델 자체에 공간 이해 능력을 심어주면 훨씬 정교한 임무 수행이 가능하다는 것이다. 이러한 기술 전략의 핵심 재료는 바로 '소버린 데이터'다. AI의 지능은 결국 데이터의 질과 양에서 나오기 때문이다. 네이버는 누구나 접근 가능한 인터넷상의 'K-콘텐츠'가 아닌 오직 한국만이 가진 배타적 데이터를 확보하는 데 집중하고 있다. 성 전무는 "진정한 소버린 데이터는 우리의 지도, 골목 구석구석을 담은 거리뷰 같은 것"이라며 "이런 고유 데이터를 학습한 AI만이 한국의 복잡한 상황과 맥락을 진정으로 이해하는 '한국형 AI'가 될 수 있다"고 설명했다. 다만 여기에는 '저작권'이라는 딜레마가 있다. 글로벌 빅테크들이 '공정 이용(Fair Use)'을 명분으로 공개된 데이터를 자유롭게 학습에 활용하는 데 비해 네이버는 저작권 동의를 받은 데이터만 써야 하는 '기울어진 운동장'에서 싸우고 있는 것이다. 그는 "솔직히 우리도 (유튜브 등을) 학습하고 싶지만 법률 구조상 할 수가 없다"며 "이런 문제를 해소하기 위해 정부가 나서서 방송이나 CCTV 같은 공공 데이터 활용에 대한 명확한 가이드라인을 만들어주는 것이 절실하다"고 토로했다. 네이버의 컨소시엄 구성 역시 이 같은 기술 및 데이터 전략을 그대로 반영한다. 산업계 파트너를 대거 모은 경쟁사들과 달리 원천 기술 확보에 집중하기 위해 서울대, 카이스트 등 학계 전문가들을 전면에 내세웠다는 것이다. 이번 프로젝트 1차 목표는 특정 산업용 AI(+X)가 아닌 모든 AI 에이전트의 기반이 될 '줄기세포' 같은 옴니모달 파운데이션 모델을 제대로 만드는 것이라는 설명이다. 영상 AI 기술 스타트업 '트웰브랩스'를 컨소시엄의 '데이터 총괄'로 영입한 것도 같은 맥락이다. 성 전무는 "좋은 AI는 좋은 데이터에서 나온다"며 "트웰브랩스는 옴니모달의 핵심인 고품질 영상 데이터를 만드는 최고의 파트너"라고 말했다. 'AI판 스마트스토어'로 여는 생태계…'데이터 주권'은 개인에게 네이버의 기술이 향하는 최종 목적지는 'AI 에이전트 마켓플레이스'다. 단순히 좋은 AI 모델 하나를 만들어 사용자에게 제공하는 것을 넘어 AI 시대의 새로운 산업 생태계 자체를 만들겠다는 구상이다. 성낙호 전무는 이를 네이버의 가장 성공적인 플랫폼인 '스마트스토어'에 비유했다. 그는 "과거 웹사이트 제작에 수백만 원을 써야 했던 소상공인들의 장벽을 없애고 거대한 상거래 생태계를 만들었다"며 "AI 에이전트 역시 누구나 쉽게 만들고 거래할 수 있는 판을 깔아주는 것이 우리의 역할"이라고 말했다. 이 구상의 핵심은 특정 기업이 모든 것을 해결하는 '만능 AI'가 아니라 각자의 목적에 특화된 수많은 AI 에이전트가 상호작용하며 가치를 만드는 세상이다. 네이버는 이 에이전트들이 공존하고 거래될 수 있는 '포털'이자 '유통 플랫폼'이 되겠다는 것이다. 특히 플랫폼의 가장 차별화된 철학은 '라이프 롱 로그(Life-long Log)' 개념에서 드러난다. 이는 AI와 상호작용한 모든 기록, 즉 '로그 데이터'의 소유권을 기업이 아닌 사용자 개인에게 돌려주는 것을 골자로 한다. 성 전무는 "사용자가 A 에이전트를 쓰다 B 에이전트로 넘어갈 때 기존의 대화나 경험 기록을 그대로 가져갈 수 있어야 한다"며 "이는 마치 마이데이터처럼 AI 시대에 개인의 '데이터 주권'을 보장하는 핵심적인 장치가 될 것"이라고 설명했다. 이러한 구조는 사용자가 어떤 AI 에이전트를 쓰든 단절 없는 개인화 경험을 이어가게 만든다는 것이 네이버의 설명이다. '나를 가장 잘 아는 AI'를 여러 서비스에서 끊김 없이 이용할 수 있게 되는 셈으로, 이는 사용자를 플랫폼에 머무르게 하는 강력한 유인책이기도 하다. 네이버가 그리는 '모두의 AI' 비전 역시 같은 맥락이다. 일부 전문가나 고학력자를 위한 고성능 AI 경쟁에서 벗어나 국민 다수가 실생활에서 AI의 혜택을 체감하게 하는 데 집중한다. 성 전무는 "우리의 목표는 국제수학올림피아드(IMO) 금메달리스트를 위한 AI가 아니다"며 "어업이나 농업에 종사하는 분들처럼 평범한 국민들의 삶을 실질적으로 돕는 '증강 지능(Augmented Intelligence)'을 제공하고 싶다"고 밝혔다. 이를 위해선 사용자의 말 속에 숨겨진 진짜 의도인 '암묵지(Tacit Knowledge)'를 이해하는 능력이 필수적이다. 네이버는 앞서 언급된 '옴니모달' 기술을 통해 텍스트뿐만 아니라 주변 상황과 분위기까지 파악해 이 암묵지를 이해하는 AI를 구현하겠다는 전략이다. 소버린AI, 기술 종속 막을 '협상력'…"정부가 수요 만들어줘야" 네이버가 이처럼 '플랫폼'과 '생태계'를 강조하는 근간에는 이들이 처음 주창한 '소버린 AI'에 대한 철학이 있다. 이들이 정의하는 '진정한 소버린 AI'는 단순히 국산 모델을 개발하는 것을 넘어선다. 첫째는 데이터와 지능이 국경 내에 머무르는 '영토 주권'이다. 성낙호 전무는 "AI 서비스를 이용할 때 데이터가 암호화돼 해외로 나가도 현지 그래픽처리장치(GPU)에서 결국 복호화된다"며 "이는 작정하면 들여다볼 수 있다는 의미로, 안보 차원에서 심각한 문제를 야기할 수 있다"고 지적했다. 또다른 요소는 우리 문화와 상황에 맞게 AI를 제어할 수 있는 '레시피 주권'이다. 어떤 데이터를 어떤 방식으로 학습시키냐에 따라 AI의 역량과 정체성이 완전히 달라지기에 이 '레시피'를 우리 손에 쥐고 있어야 기술 종속을 피할 수 있다는 것이다. 다만 성 전무는 네이버가 이상적인 철학과 별개로 글로벌 빅테크와의 경쟁에서는 현실적인 전략을 택했다고 설명했다. 시장 규모 자체가 50분의 1에 불과한 상황에서 무모한 '스케일 경쟁'은 승산이 없다는 판단에 근거한 것이었다. 성 전무는 "우리는 이번 독자 AI PT에서도 '글로벌 최고 모델 대비 95% 성능'을 현실적인 목표로 제시했다"며 "1등을 차지하는 것이 아니라 기술 종속을 피하고 독자적인 목소리를 낼 수 있는 '협상력'을 갖추는 것이 핵심"이라고 말했다. 이어 "민감한 데이터를 다루는 금융, 국방, 공공 등에서는 우리 모델을 선택지로 쓸 수 있게 되고 이 정도 역량만 갖춰도 해외 기업이 우리를 함부로 할 수 없는 기술 주권이 가능하다"고 말했다. 결국 관건은 정부의 역할이다라는 것이 성 전무의 의견이다. 그는 이번 프로젝트에서 모델 개발을 위한 GPU 지원만큼이나 중요한 것이 '안정적인 수요 창출'이라고 여러 차례 강조했다. 성 전무는 "시장이 있어야 기업은 움직인다"며 "정부가 먼저 공공, 금융 등 핵심 분야에서 국산 AI를 우선 사용하겠다는 확실한 신호를 주고 안정적인 수요 체계를 만들어주는 것이 중요하다"고 강조했다. 그는 네이버가 과기정통부 중복 사업 참여로 인해 '국가대표 AI' 1차 사업에서 GPU 지원 을 받지 못하게 된데에는 아쉬움을 표하며 국내 기업 간 소모적 경쟁을 넘어 국가 차원의 AI 하드웨어 생태계 육성이 필요하다고 제언했다. 성낙호 네이버클라우드 전무는 "중국 정부가 자국 신경망처리장치(NPU) 성능이 다소 떨어져도 의무적으로 사용하며 생태계를 키웠듯 우리도 삼성전자 등 반도체 역량을 활용해 완전한 AI 주권을 이뤄야 한다"며 "이번 프로젝트가 그 마중물이 되길 바란다"고 밝혔다.

2025.08.14 10:01조이환

[인터뷰] 업스테이지 "AI는 전부…절실함으로 '독자 파운데이션' 주도권 증명할 것"

"우리에게 인공지능(AI)은 전부입니다. 이번 사업은 AI를 모두에게 이롭게 만들겠다는 창업의 이유를 증명하고 스타트업도 할 수 있다는 것을 보여줄 기회로, 전 구성원이 다른 어떤 것도 없이 이 프로젝트에만 집중하고 있습니다. 그만큼 절실하고 또 진심입니다." 권순일 업스테이지 부사장은 13일 기자와 만나 '국가대표 AI' 사업자로 선정된 소회를 이같이 밝혔다. 대기업들이 주도하는 경쟁 구도에서 유일한 스타트업으로 최종 명단에 이름을 올린 업스테이지가 '스타트업 어벤저스'와 함께 어떻게 생존하고 승리할 것인지에 대한 출사표를 던진 것이다. 정부의 '독자 AI 파운데이션 모델(국가대표 AI)' 사업자로 최종 선정된 5개 팀이 오는 12월 1차 평가를 앞두고 본격적인 기술 경쟁에 돌입했다. 이 가운데 업스테이지는 '선택과 집중', '실용주의', '글로벌 기술 주도권'이라는 명확한 키워드를 내걸고 거대 자본과는 다른 방식으로 승부하겠다는 전략을 분명히 해 업계의 이목이 집중되고 있다. 스타트업 연합군, '소버린 AI' 넘어 '기술 주도권' 노린다 업스테이지의 전략은 소버린 AI를 넘어 '기술 주도권'을 확보하는 데 초점이 맞춰져 있다. 우리만 쓰는 한국형 AI가 아닌 글로벌 시장에서 통용되는 모델을 만들어야 진정한 의미의 AI 주권을 달성할 수 있다는 철학이다. 권순일 업스테이지 부사장은 "내부적으로 기술 주권이라는 방어적 목표를 넘어 글로벌 시장에서 통용되는 '기술 주도권'을 확보해야 한다는 데 의견을 모았다"며 "세계가 인정하는 모델을 만드는 것이 우리의 목표"라고 말했다. 이러한 목표를 달성하기 위한 방법론은 '스타트업 연합군'의 결성이다. 업스테이지는 이번 프로젝트를 철저히 문제 해결의 관점에서 접근했다. 필요한 기술 스택을 먼저 정의한 뒤 각 분야 최고 전문성을 갖춘 스타트업들을 '어벤저스'처럼 모았다. 권 부사장은 "모델 개발에만 집중하는 우리를 중심으로, 데이터는 플리토, 모델 최적화는 노타, 거대언어모델(LLM) 최적화는 래블업이 맡는 등 기술 스펙별로 역할을 명확히 나눴다"며 "거대 컨소시엄이 아닌 신속하고 효율적으로 움직이는 스타트업 연합군을 결성한 것"이라고 설명했다. 기술 파트너 외에도 금융(금융결제원), 법률(로앤컴퍼니), 의료(뷰노), 제조(마키나락스) 등 각 산업을 대표하는 기업들이 참여해 개발될 모델의 실질적인 활용처와 데이터 피드백을 제공하는 역할을 맡는다. 이 연합군이 만들 무기는 '솔라 더블유비엘(Solar WBL)'이라는 이름의 새로운 파운데이션 모델이다. 기존 '솔라' 시리즈의 성공 방정식을 계승하되 범용성을 극대화해 처음부터 새롭게 구축한다. 일각에서 강조하는 '프롬 스크래치'에 대해 권 부사장은 "'솔라'는 파인튜닝이 아닌 기존 모델의 구조를 변경하고 개선한 '재설계' 모델"이라고 설명했다. 이어 "재설계에 필요한 기술 스택과 프롬 스크래치에 필요한 기술은 사실상 동일하다"며 "우리는 이미 특정 목적의 소형 모델들을 프롬 스크래치로 개발한 경험도 충분히 갖추고 있다"고 자신했다. 회사는 오는 12월 1차 단계에서 1천억(100B) 파라미터 규모의 모델을 개발하고 이후 2~3차 단계에서 2천억~3천억 파라미터 규모까지 확장할 계획이다. 글로벌 기술 주도권이라는 명확한 목표, 이를 실행할 스타트업 연합군, 재설계 경험으로 증명된 기술력을 통해 경쟁에 나선다는 포부다. '벤치마크' 넘어 '실용'으로…업스테이지의 승리 공식은? 업스테이지의 승리 공식은 '실용주의'다. 학술적인 벤치마크 점수 경쟁을 넘어 실제 산업 현장에서 돈을 벌고 문제를 해결하기 위한 범용 파운데이션 모델을 만들겠다는 것이다. 이는 기업간거래(B2B) 사업을 통해 얻은 업스테이지의 확고한 철학이다. 권 부사장은 좋은 모델의 조건으로 세 가지를 꼽았다. 그는 "첫째는 지식·지능, 둘째는 환각(할루시네이션)이 없는 안전성과 신뢰성, 마지막은 다른 서비스와 잘 연동되는 '에이전트'로서의 능력"이라며 "벤치마크 점수만 높은 모델은 결국 쓰이지 않는다"고 강조했다. 이러한 자신감은 글로벌 프런티어 모델을 능가하겠다는 야심 찬 목표로 이어진다. 업스테이지는 한국어를 포함한 비영어권 모델에 있어서는 세계 최고 모델의 95% 수준으로 따라잡는 것을 넘어 성능을 105%까지 끌어올려 추월하겠다는 목표를 제시했다. 권 부사장은 "이미 지난해 태국에 AI 모델 기술을 수출하며 특정 언어와 문화를 모델에 녹여내는 노하우를 증명했다"며 "언어 확장은 우리가 가장 자신 있는 분야 중 하나"라고 밝혔다. '스타트업'이라는 꼬리표가 주는 자원 열세에 대한 우려도 '선택과 집중'으로 정면 돌파한다. 인력의 절대 수는 적을 수 있지만 140여 명 대부분이 자연어처리에만 집중하는 전문가 집단으로, 질적인 측면에서는 결코 밀리지 않는다는 것이다. 더불어 단기 프로젝트의 가장 큰 병목은 데이터 준비지만 이 역시 기존 사업을 통해 충분한 노하우를 갖췄기에 극복 가능하다는 것이 업스테이지의 설명이다. 정부 지원금만으로 글로벌 수준의 프런티어 모델 개발이 가능하냐는 우려에 대해서는 "'GPT-4' 같은 초기 모델은 막대한 비용이 들었지만 최근 딥시크 등은 훨씬 저렴한 비용으로도 최고 수준의 모델을 만들 수 있음을 증명했다"며 "최신 방법론과 효율적인 자원 활용을 통해 충분히 구현 가능하다"고 설명했다. '모두를 위한 AI'로 기술 수출…최종 목표는? 업스테이지가 그리는 최종적인 미래는 'AI 리터러시 확산'과 '기술 수출'이라는 두 개의 축으로 완성된다. 단순히 좋은 모델 하나를 만드는 것을 넘어 AI를 다루는 국가 전체의 역량을 키우고 그 노하우를 세계로 전파하겠다는 포부다. 권순일 부사장은 이번 국가 독자 AI 프로젝트의 목표이자 정부의 AI 과제인 '모두의 AI'를 실현하기 위해 과거 카카오톡에서 애스크업(AskUp) 서비스로 250만 사용자를 모았던 경험을 살려 1천만 명 이상이 사용하는 대국민 AI 서비스를 만들 것이라고 자신했다. 특정 기능을 제공하기보다 국민 전체의 AI 활용 능력을 끌어올리기 위한 공익적 목표라는 설명이다. 인재 확보와 생태계 기여에도 적극적이다. 업스테이지는 이번 사업에서 제시된 과기정통부 지원사업을 통해 ▲AI 안전성 ▲언어 확장 등 분야의 해외 전문가 3명을 영입할 계획이다. 또 개발 과정에서 확보한 학습 데이터셋의 100%를 공개하고 상업적 활용까지 가능한 라이선스를 적용하는 등 '딥시크'에 준하는 수준의 완전한 오픈소스 정책을 펼치겠다고 약속했다. 궁극적으로 업스테이지는 '한국형 AI' 구축 노하우 자체를 수출하는 것을 목표로 한다. 이들이 정의하는 '한국형 AI'는 단순히 한국어를 잘하는 것을 넘어 한국의 문화와 가치관에 기반한 판단이 가능한 AI다. 권 부사장은 "미국과 중국의 AI가 각자의 문화적 편향성을 갖듯 우리는 한국적 사고가 가능한 AI를 만들 수 있다"며 "자체 모델 구축 역량이 부족한 제3국에 우리의 이러한 'AI 현지화' 기술과 노하우를 수출하는 것이 우리가 그리는 큰 그림"이라고 밝혔다.

2025.08.13 18:01조이환

"AI 반도체 적용 치안장비로 국민안전 확보"

경찰청은 13 경찰청 어울림마당에서 과학기술정보통신부 등 관계부처와 함께 'AI 반도체 기반 미래치안혁신기술 전략 세미나를 개최했다. 세미나에는 과기정통부, 방위사업청, 치안정책연구소 등 관계부처와 정보통신기획평가원(IITP), 한국전자통신연구원(ETRI), 국방기술진흥연구소(KRIT), 한국정보통신기술협회(TTA) 등 주요 전문기관이 참여했다. 경찰청은 최근 AI반도체가 미래기술혁신의 핵심요소로 부상하면서 지난 5월 AI 반도체를 치안 현장에 적용하기 위한 전략적 기술 개발과 과제 도출을 목표로 내외부 전문가들이 참여하는 '치안 AI 반도체 워킹그룹'을 출범시켰다. 90일간 10차례의 현장 경찰관과 AI 반도체 등 전문가가 참여한 회의를 통해 총 7개의 현장 수요 기반 과제를 도출했다. 각 과제는 AI 반도체의 고속 연산, 저전력 처리, 실시간 분석 기능을 활용하여 치안 현장의 대응역량과 효율성을 높이는 데 중점을 두고 있다. 이날 세미나는 각 부처 관계자와 산학연 전문가 60여 명이 참석한 가운데, AI 반도체의 국내외 기술 동향과 활용사례를 공유하였고, 2부 패널토론에서는 워킹그룹 회의를 통해 도출한 7가지 기획과제의 소개가 이어졌다. 특히, 패널토론에서 전문가들이 발표한 ▲AI 치안 바디캠, 스마트 글라스 ▲AI 신속마약 검출 키트에 현장 경찰관들의 높은 관심이 집중됐다. 박태완 과기정통부 정보통신산업정책관도 “AI는 단순한 기술이 아닌, 국가 안보와 경제 등 사회 전반에 큰 영향을 미치는 국가전략기술”이라며 “국민 체감도가 높은 치안 분야에 특화된 맞춤형 AI 반도체의 운용이 반드시 필요하다”고 강조했다. 최주원 경찰청 미래치안정책국장은 “오늘 세미나를 계기로, 치안 현장에 실제로 적용 가능한 AI 반도체 기반 기술전략 수립과 실증 중심의 과제 발굴을 본격화하겠다”며 “미래 치안혁신 기술의 도입을 선제적으로 준비하고, 경찰청 차원의 중장기 전략 수립에 최선을 다하겠다”고 말했다.

2025.08.13 16:12박수형

3천억 규모 AI 투자 펀드 만든다...통신 3사, 정부 의지에 화답

통신 3사가 3천억 원 규모의 AI 분야 집중 투자를 위한 펀드를 조성한다. 정부의 AI 투자 의지에 통신업계가 화답한 셈이다. 과학기술정보통신부는 통신 3사의 출자로 조성된 코리아IT펀드(KIF)가 최근 존속기간 연장을 통해 AI 분야에 집중 투자하기 위한 자펀드를 새롭게 결성키로 했다고 12일 밝혔다. 이에 따라 이날 오후 서울 웨스틴조선호텔에서 정부와 통신사는 AI 투자협력 선언식을 열었다. 국가 AI 경쟁력을 결정짓는 핵심 요소로 민간투자의 중요성이 떠오르면서 AI 산업 경쟁력 강화를 위한 정부와 이통사의 투자 방향을 논의하고 AI 투자 확대를 위해 협력해 나갈 것을 선언하기 위해 마련된 자리다. KIF는 지난 2002년 통신 3사가 총 3천억 원을 출자해 조성한 민간 모펀드로 국내 ICT 분야 벤처기업 등에 투자할 자펀드 운영을 통해 민간투자 생태계 활성화에 기여했다. 지난해 말까지 누적 91개 자펀드를 결성해 1천669개 유망 ICT 스타트업에 4조7천억 원을 투자하고 200개 이상의 상장사 출현을 도왔다. KIF 존속기간은 기존 2030년에서 최근 2040년 말까지 연장되면서 신규 자펀드 결성이 올해부터 재개될 예정이다. 올해는 KIF 모펀드에서 1천500억 원을 신규 출자하고 운용사 자체 매칭 1천500억 원을 더해 3천억 원 이상의 자펀드를 결성할 계획이다. 총 3천억 원 가운데 2천400억 원 이상을 AI 핵심 기반기술, AX 관련 유망 AI 기업 육성 등에 중점 투자한다. 400억 원 규모의 AI반도체 전용 펀드, ICT 기술사업화 촉진 성과 확산을 위한 200억 원 규모의 펀드도 조성할 예정이다. 투자선언식에 앞서 열린 사전 환담에는 배경훈 과기정통부 장관, 유영상 SK텔레콤 대표, 김영섭 KT 대표, 이철훈 LG유플러스 부사장이 참석해 AI 분야 투자계획 등을 공유하고, 협력 방안 등을 논의했다. 송재성 한국통신사업자연합회 상근부회장은 “KIF 4기를 맞이해 AI 중점 투자로 기술 시장 인프라 아우르며 산업의 동반성장 모델을 만드는 원동력이 될 것”이라며 “통신업계는 앞으로 민간의 전문성과 정부 투자정책 조화를 이뤄 AI 3대 강국으로 나아가는데 중추적 역할을 다하겠다”고 말했다. 배경훈 장관은 “AI가 모든 혁신의 근원이 되는 가운데, 투자 확대를 통해 혁신을 이끌 AI 기업들에게 성장 마중물을 제공할 것”이라며 “KIF 자펀드 결성이 AI 투자에 활기를 불어넣기를 기대하며, 정부도 AI 3대 강국 도약을 위해 민간과의 투자 협력 기반을 든든히 다져나가겠다”라고 밝혔다. 이어, “한국 ICT 발전 역사를 함께 해온 통신업계가 AI 전환 투자를 집중할 계획 밝을힌 만큼 민간투자가 시너지를 낼 수 있는 어느 때 보다 좋은 기회가 될 것”이라고 덧붙였다. 한편, 2025년도 KIF 자펀드 운용사 16개사 공모 접수는 오는 28일까지 진행될 예정이다.

2025.08.12 15:21박수형

동서발전, '인공지능 전환(AX) 중장기 추진전략' 수립 착수

동서발전이 울산과학기술원(UNIST)와 손잡고 인공지능 전환(AX) 중장기 전략 수립에 착수했다. 한국동서발전(대표 권명호)는 지난 11일 울산 본사에서 'AX 중장기 추진전략 수립 착수회의'를 개최하고 전사적 AI 기반 혁신 프로젝트에 본격 나섰다고 밝혔다. 동서발전은 AI를 조직의 모든 의사결정·운영 프로세스에 내재화해 발전산업 패러다임을 재정의하는 것을 목표로 설정했다. 동서발전은 UNIST U미래전략원과 협력해 전력산업 특성과 공기업 운영환경에 최적화된 맞춤형 AX 로드맵을 설계한다. 전략에는 ▲발전소 운영 최적화 ▲안전·설비 예측진단 ▲경영 의사결정 자동화 ▲고객 서비스 혁신 등 AI가 적용 가능한 모든 영역이 포함된다. 이날 착수회의는 기획관리본부장이 전담조직의 장을 맡아 주재하고 조직·인사·발전·정보기술(IT) 등 4개 분야에서 선발된 전담조직(TF) 구성원 전원이 참석했다. 참석자들은 추진 배경과 향후 일정에 대한 설명을 듣고 분야별 역할과 협력 방안을 논의했다. 권명호 동서발전 사장은 “인공지능(AI) 전환은 선택이 아니라 생존을 위한 필수 전략”이라며 “이번 중장기 추진전략을 통해 동서발전은 공기업 디지털 혁신의 모범이자, 전력산업 AI 활용의 선도기업으로 자리매김할 것”이라고 밝혔다.

2025.08.12 11:24주문정

생산성본부, '제1기 AI융합 최고경영자 과정' 개설

한국생산성본부(KPC·회장 박성중)는 한국과학기술원(KAIST)과 손잡고 기업 CEO와 임원을 위한 산업 밀착형 인공지능(AI) 융합 교육 프로그램인 '제1기 AI융합 최고경영자 과정(AICAP)'을 개설한다고 12일 밝혔다. KAIST는 AI·로봇·자율주행·의료AI 등 분야별 국내 최고 교수진과 연구 역량을 보유하고 있고 , KPC는 제조·서비스 등 산업 영역 전반에서 250개 이상의 AI 교육 과정과 다양한 업종 대상 AI 내재화 컨설팅을 운영하며 교육역량을 확보했다. AICAP 과정은 두 기관의 역량을 융합해 산업별 구체적 적용 방안을 제공할 예정이다. AICAP는 최고의 KAIST 강사진, 산업과 AI의 융합, AI 코칭 등 3가지 핵심포인트를 강점으로 둔 프로그램으로 기업 현장에서 직면하는 문제를 AI로 풀어내고 비즈니스의 새로운 성장 동력을 발견하는 데 집중한 실전형 프로그램으로 설계됐다. 프로그램 총괄 디렉터는 신성철 전 KAIST 총장이 직접 맡는다. 신 총장은 대한민국 과학기술협력대사, DGIST 및 KAIST 총장을 역임한 국내 최고 권위 과학기술 리더로 교육 과정의 깊이와 전문성을 더할 예정이다. 신성철 전 총장의 리더십 아래 김대식, 예종철, 명현 교수 등 KAIST의 핵심 교수진이 대거 참여한다. 교육과정 내에서 AI 트렌드, AI 모델, 보안 등 'AI 공통' 주제부터 자율제조·로봇·자율주행·의료·금융·법무 등 각 산업 분야에 특화된 '산업 AI' 융합 전략을 심도 있게 학습한다. 'AI 융합 코칭' 세션에서 AI역량진단 툴을 통해 자사의 AI전환(AX) 수준을 진단하고 전문컨설턴트 코칭을 통해 자사 상황에 최적화된 AI 도입 전략을 설계하는 방안을 모색하게 된다. 제1기 과정은 9월 24일부터 12월 18일까지 3개월간 진행된다. 매주 목요일 저녁(18시~20시30분) 서울시 종로구 소재 KPC 강의장에서 개최된다. 모집 대상은 기업 CEO와 임원, 고위 간부 등이며 모집 인원은 30명 내외다. 교육 신청은 KPC 홈페이지나 교육 담당자를 통해 가능하다. 박성준 KPC 회장은 “AICAP 과정은 기술의 본질 이해와 산업별 응용, 그리고 경영 의사결정을 연결하는 교육은 이번 과정이 국내 최초”라며 ”경영자들이 AI를 즉시 활용 가능한 전략으로 전환할 수 있도록 지원할 것“이라고 밝혔다.

2025.08.12 10:11주문정

'AI 챔피언' 가릴 100개팀 확정…정부 "연구 인프라 전폭 지원"

630개 팀이 몰린 경쟁을 뚫고 선정된 100개 연구팀이 인공지능(AI) 챔피언을 향한 본격적인 도전에 나선다. 정부는 이들의 혁신적인 연구개발을 지원해 세계적 수준의 AI 기술 확보에 속도를 낼 방침이다. 과학기술정보통신부는 지난 달 25일부터 이달 7일까지 '2025년 AI 챔피언 대회' 사전심사가 진행됐다고 11일 밝혔다. 그 결과 총 630개 연구팀 중 혁신성과 도전성이 돋보인 100개 팀이 본선 진출권을 따냈다. 본선에 오른 100개 팀에게는 AI 연구에 필수적인 인프라가 지원된다. 정부는 그래픽 처리 장치(GPU)와 AI 응용 프로그래밍 인터페이스(API)를 중점 제공할 계획이다. 자세한 지원 내용은 오는 13일 서울 양재 엘타워에서 열리는 기술 워크샵에서 안내된다. 이 자리에서 100개 연구팀이 모여 향후 대회 일정과 지원 방안에 대한 구체적인 논의를 진행할 예정이다. 사전심사는 혁신성, 실용성, 수월성을 기준으로 산·학·연 전문가 심사위원회가 평가했다. 선정된 팀들은 오는 9월 중간심사를 통과해야 11월에 열리는 본 대회 최종 심사에 오를 수 있다. 최종 무대에서는 기술혁신성, 수행역량, 시장파급력 등을 종합적으로 평가한다. 이번 대회에는 총 3천410명이 630개 팀을 꾸려 지원했다. 본선에 진출한 100개 팀은 총 620명으로 구성돼 평균 팀원 수는 5.4명에서 6.2명으로 늘었다. 연구 주제 분야는 의료, 헬스케어, 바이오, 공공, 피지컬AI, 산업, 생활 업무 등 다방면에 걸쳐있다. 과기정통부는 선정된 연구팀의 도전 과정을 방송으로도 제작해 홍보할 계획이다. 국민들의 AI 분야 관심을 높이기 위해 역량 있는 연구팀과 혁신적인 연구 주제를 흥미롭게 소개한다는 취지다. 송상훈 과기정통부 정보통신정책실장은 "이번 AI 챔피언 대회를 향한 뜨거운 열기는 단순한 경진대회를 넘어 우리나라가 'AI 3대 강국(AI G3)'으로 도약하겠다는 국민적 의지를 보여주는 상징"이라며 "선발된 100개 팀이 창의성과 도전 정신을 한껏 발휘할 수 있도록 적극 지원하고 세계를 놀라게 할 혁신적인 AI R&D가 신속히 추진되도록 후속 절차도 속도감 있게 추진하겠다"고 밝혔다.

2025.08.11 12:00조이환

[AI는 지금] AI 기본법 시행령 공개 예정…업계 "깜깜이 법 우려" vs 정부 "이달 중 결론"

'인공지능(AI) 기본법'의 향방을 결정할 시행령이 수개월간의 지연 끝에 이달 마침내 베일을 벗는다. 지난해 말 세계에서 두 번째로 국회 문턱을 넘어선 법안의 구체적인 작동 방식을 규정할 핵심 세부 규칙이 드디어 공개되는 것이다. 법 시행이 5개월여 앞으로 다가온 만큼 산업계와 학계는 정부가 내놓을 시행령의 내용 하나하나에 촉각을 곤두세우고 있다. 10일 업계에 따르면 이번 시행령은 '혁신 촉진'과 '사회적 신뢰'라는 두 가치 사이의 균형점을 찾는 시험대가 될 전망이다. 그간 법안의 여러 조항이 모호하고 포괄적으로 규정돼 있어 세부 내용을 담는 시행령이 법의 실효성을 좌우할 것이라는 관측이 지배적이었다. 시행령 초안은 이달 발표될 예정이다. 시행령이 최소 이달까지는 발표되는지에 대한 기자의 질문에 과기정통부 관계자는 "그간 내외부 조율에 시간이 오래 걸렸다"며 "이달 중에는 시행령이 발표될 것"이라고 말했다. 4년의 논의, 지연된 시행령…이달 운명 결판난다 AI 기본법은 오랜 기간의 사회적 합의 과정을 거쳐 탄생했다. 지난 2020년 국회에 최초 발의된 뒤 4년간 18차례에 걸친 공청회와 토론회를 통해 꾸준히 수정안이 보완됐다. 수많은 논의 끝에 법안은 계엄령에도 불구하고 지난해 12월 국회 본회의를 통과했고 지난 1월 최종 공포됐다. 법은 1년의 준비 기간을 거쳐 내년 1월부터 전면 시행될 예정이다. 법안 통과 이후의 과정은 순탄치 않았다. 법의 구체적인 집행 기준과 절차를 담을 '시행령'과 '가이드라인'의 발표가 계속해서 지연됐기 때문이다. AI 기술, 산업 진흥, 규제라는 복잡한 요소들을 하나의 법체계에 담는 과정에서 각계의 의견을 조율하는 데 상당한 시간이 소요된 것으로 분석된다. 이제 정부는 이번 달을 데드라인으로 잡고 모든 절차를 매듭지을 계획이다. 업계에 따르면 정부는 이달 안에 ▲대통령 직속 국가인공지능위원회 개편안 발표 ▲AI 기본법 시행령 초안 공개 ▲산업계 및 전문가 의견 수렴 ▲새로 구성된 인공지능위원회 2기 첫 회의를 통한 시행령 최종 검토 및 확정까지 모두 마치는 것을 목표로 하고 있다. 업계에서는 이달 말부터 국회가 내년도 예산안 심의에 돌입하는 정치 일정을 고려한 행보라는 평가가 나온다. 정부로서는 규제 조항 시행을 3년간 유예하자는 내용의 별도 법안이 더 큰 폭의 법 개정 논의로 번지기 전에 시행령을 통해 신속히 법적 안정성을 확보하려고 한다는 것이다. 정부 사정에 능통한 업계 관계자는 "이달 말 내년 예산안에 확정돼야 해서 법안을 개정할 시간은 없을 것"이라고 분석했다. 안갯속 '책임 규정'에 업계 혼란…정부 "시작점일 뿐, 유연하게 보완" 시행령 발표 지연의 배경에는 법안 자체에 내재된 여러 핵심 쟁점들이 자리하고 있다. 최근 열린 유관 토론회에서 전문가들은 AI 기술의 복잡한 공급망을 제대로 반영하지 못하는 '사업자 책임' 규정과 모호한 핵심 개념들을 가장 시급히 해결해야 할 과제로 꼽았다. 가장 큰 문제는 해외 빅테크의 AI 모델을 기반으로 국내 기업이 서비스를 개발하는 경우 사실상 모든 법적 책임을 국내 기업이 떠안게 되는 구조다. 법안이 사업자를 '개발자'와 '이용자'로만 단순하게 구분해 모델의 핵심 정보를 가진 해외 기업에는 책임을 묻기 어렵고 국내 서비스 운영사만 규제 준수에 대한 과도한 부담을 지게 될 수 있다는 것이다. 이러한 혼란은 법안 곳곳에 담긴 핵심 용어의 불명확성 때문에 증폭된다. 대표적으로 규제의 핵심 기준이 되는 '고영향 AI'의 범위부터 모호하다. 법안은 '국민의 생명·안전과 기본권에 중대한 영향을 미칠 우려'가 있는 경우를 고영향으로 정의하는데 이것이 성능이 뛰어나 발생하는 '긍정적 영향'까지 포함하는 것인지에 대한 해석이 불분명하다. 더불어 채용, 대출 심사 등이 '고영향'의 예시로 제시됐지만 그 외 어떤 영역까지 '고영향'으로 판단될지 예측하기 어렵다는 문제가 있다. 이에 기업들은 자사의 서비스가 언제든 규제 대상이 될 수 있다는 불안감을 안고 있다. '이용자'에 대한 정의 역시 현장의 복잡성을 반영하지 못해 혼란을 야기한다. 일례로 AI 의료 진단 시스템의 경우 소프트웨어를 만든 개발사, 이를 탑재한 의료기기 제조사, 기기를 사용하는 의사, 최종적으로 진단을 받는 환자 중 과연 누구를 법이 말하는 '이용자'로 보아야 하는지 명확하지 않다. 나아가 기타 법률과의 충돌 가능성 역시 업계의 불안감을 증폭시키고 있다. 개인정보보호위원회 관계자는 '고영향 AI'가 대부분 개인정보를 기반으로 운영될 가능성이 커 사업자들이 AI 기본법과 인정보보호법상의 의무를 이중으로 부담하게 될 수 있다고 지적했다. 이는 기업 입장에서 규제 준수 부담이 가중되는 결과로 이어진다. 법안이 사업자에게 부여한 '책무' 규정의 모호함도 큰 문제로 꼽힌다. 통상 법률에서 '책무'는 강제성이 약한 선언적 규정으로 쓰이지만 이 법은 이례적으로 '책무' 위반에 대해 사실조사와 시정조치까지 가능하도록 했다. 이는 법적 구속력의 정도를 예측하기 어렵게 만들어 기업들로서는 어디까지 책임을 져야 하는지 가늠하기 힘든 상황에 놓이게 된다. 이러한 법적 불확실성은 산업 현장의 불안감으로 직결되고 있다. 박선민 구글 대외정책협력 상무는 "사업자라고 해서 규제를 싫어하는 게 아니다"며 "규제가 명확하고 시스템이 잘 잡히면 우리가 어떻게 사업할지 명확해 보여 외국계 기업들은 이를 굉장히 좋아한다"고 강조했다. 규제의 유무보다 무엇을 어떻게 준비해야 할지 모르는 '깜깜이' 상태가 가장 큰 문제라는 의미다. 박 상무는 정부가 대안으로 제시한 '계도기간' 역시 반쪽짜리 해결책이 될 수 있다고 지적했다. 그는 "이번 달에 시행령을 받아도 준비할 시간은 4개월뿐"이라며 "사업자들 입장에서는 시간이 없는 게 가장 큰 걱정"이라고 토로했다. 이어 "계도기간은 과태료 처분만 유예될 뿐 조사나 자료수집 등 법률비용을 유발하는 절차는 진행될 수 있어 사업자에게는 큰 부담"이라고 설명했다. 주무 부처인 과기정통부도 이러한 우려를 인지하고 있다. 과기정통부 김경만 인공지능기반정책관은 법안이 가진 불완전성은 의도된 것이며 이는 끝이 아닌 개선을 위한 '시작점'이라는 점을 분명히 했다. 김 국장은 "지난해 법을 통과시킬 때도 이 법이 완전한 법이 아니고 논의의 출발점이라는 취지에서 출발했다"며 "여러 기술과 정책이 혼재된 상황에서 처음 만들어지는 법이 완전해질 수 있다고 생각하지 않는다"고 설명했다. 결국 정부의 '유연한 접근'과 산업계의 '명확성 요구'가 정면으로 부딪히는 모양새다. 정부는 신속히 변화하는 기술 특성을 고려해 우선 법의 틀을 만들고 시장과 함께 보완해나가겠다는 입장이지만 기업들은 최소한의 법적 안정성 없이는 사업 리스크를 감당할 수 없다고 항변한다. 이달 공개될 시행령이 이 간극을 얼마나 효과적으로 메울 수 있을지가 향후 대한민국 AI 산업의 경쟁력을 좌우할 핵심 변수가 될 전망이다. 윤혜선 한양대학교 법학전문대학원 교수는 "결국 우리는 이 법을 보며 항상 근본적인 질문을 되짚어봐야 한다"며 "우리 법이 명확해서 우리 기업들이 이 법을 믿고 사업을 할 수 있겠을지, 글로벌 기준에 부합하는지, 그리고 정말 이 수단이 우리가 의도한 법적 목적을 달성할 수 있는지를 살펴야 한다"고 강조했다.

2025.08.11 11:23조이환

"데이터 드립니다, 자율주행 AI 모델 만들어보세요"

과학기술정보통신부는 자율주행 생태계를 육성하기 위한 '2025 자율주행 AI 챌린지' 참가자를 오는 9월12일까지 모집한다. 과기정통부와 자율주행 관련 연구기관, 기업 등이 2021년부터 추진해 온 자율주행기술개발혁신사업의 연구 결과물인 실도로 환경 기반 학습데이터 셋과 자체 개발 자율주행 AI 모델을 참여자에게 제공해 참신하고 혁신적인 자율주행 인공지능 소프트웨어를 발굴하기 위한 대회다. 지난해 처음 열린 대회에는 대학, 스타트업 등 총 146개 팀이 참가해 객체 인식 중심의 4개 주제를 대상으로 치열하게 경쟁했으며, 초기 연구자들에게 자율주행 AI 개발의 기초가 되는 학습데이터의 활용 기회를 제공하고 우수한 개발팀을 선발했다. 올해 챌린지 주제는 ▲라이다 기반 3D 객체 검출 ▲카메라 기반 자율주행 환경과 객체의 픽셀 단위 구분 ▲자율주행 주변 차량 미래궤적 예측으로, 전년보다 고도화된 인지 능력과 예측 능력을 요구하는 3개 분야로 선정했다. 자율주행 AI 개발에 관심 있는 누구나 팀 단위로 참여가 가능하며, 자율주행기술개발혁신사업단과 테슬라시스템 홈페이지에 신청서를 접수하고, 10월17일까지 이어지는 대회 기간 동안 결과물을 제출하면 이후 전문가 평가를 거쳐 수상팀을 선정해 11월 중에 시상식을 진행할 예정이다. 시상식에서는 챌린지 결과에 따라 각 분야 별로 성적이 우수한 3개 팀을 선발해 1등에게는 과기정통부 장관상, 2등에게는 정보통신기획평가원장상, 3등에게는 한국전자통신연구원장상을 수여할 예정이다. 수상한 총 9개 팀에 대해서는 총 2천250만원의 상금도 함께 제공된다. 박태완 과기정통부 정보통신산업정책관은 “자율주행 AI 챌린지는 자율주행 AI 개발의 핵심인 학습데이터를 기반으로 정부와 국민이 함께 힘을 합쳐 국내 자율주행 산업을 발전시키는 초석이 될 수 있는 대회”라며 “향후 앤드투앤드 등 자율주행 AI 고도화에 필요한 양질의 학습데이터를 구축하고 제공하여 국민과 함께 글로벌 자율주행 경쟁에서 우리나라가 기술 주도권을 확보할 수 있도록 최선을 다하겠다”고 말했다.

2025.08.10 12:00박수형

질병에 맞춰 신약 후보 자동 설계하는 AI모델 나왔다

암 등 치료에 쓰이는 신약 후보를 자동으로 설계하는 인공지능(AI) 모델이 개발됐다. KAIST는 화학과 김우연 교수 연구팀이 단백질 구조만으로 원하는 약물 후보 분자와 결합 방식(비공유 결합성 상호작용)까지 함께 설계하고 최적화가 가능한 인공지능 모델 '바인드(BInD)'를 개발했다고 10일 밝혔다. 기존 약물 개발 방식은 질병을 일으키는 표적 단백질(암세포 수용체 등)을 정하고, 그 단백질에 잘 달라붙어 작용하는 분자(약물 후보)를 찾는 방식으로 진행하다 보니, 시간과 비용이 많이 들고 성공 가능성도 낮다. 연구팀은 이를 위해 '동시 설계' 방안을 고민했다. 분자와 단백질 사이의 결합 방식까지 고려해 설계를 한 번에 하는 방법이다. 단백질의 표적 부위에 맞춰 원자 종류와 위치, 공유결합과 상호작용을 하나의 생성 과정에 넣어 동시에 만들어낸다. 연구팀은 "이 AI 모델이 무작위 상태에서 점점 더 정교한 구조를 그려 나가는 방식인 '확산 모델'을 기반으로 작동한다"고 설명했다. 확산 모델은 2024년 노벨 화학상을 받은 '알파폴드3'의 단백질-약물 구조 생성에서 활용돼 높은 효율성이 입증된 바 있다. 연구팀은 원자가 공간상 어디에 있어야 하는지 좌표를 찍어주는 알파폴드3와 달리 '결합 길이'나 '단백질-분자 간 거리'처럼 실제 화학 법칙에 맞는 기준들을 알려주는 지식 기반 가이드를 넣어 생성한 구조가 더 현실적인 결과를 낸다"고 부연 설명했다. 연구팀은 한 번 만든 결과 중에서 뛰어난 결합 패턴을 찾아 다시 활용하는 최적화 전략도 적용했다. 추가 학습 없이도 더 뛰어난 약물 후보를 만들어낸다는 것. 연구팀은 또 암 관련 표적 단백질(EGFR)의 돌연변이에 선택적으로 작용하는 분자도 생성하는 데도 성공했다. KAIST 화학과 김우연 교수는“이 AI 모델은 표적 단백질에 잘 결합하는 핵심 요소를 스스로 학습하고 이해해, 사전 정보 없이도 상호작용하는 최적의 약물 후보인 분자를 설계할 수 있다는 점에서 의미가 크다"며 "신약 개발의 패러다임을 크게 바꿀 것"으로 예상했다. 연구에는 KAIST 화학과 이중원, 정원호 박사과정 학생이 공동 제1 저자로 참여했다. 연구 결과는 국제학술지 '어드밴스드 사이언스(Advanced Science)'(IF=14.1) 7월 11일 자에 게재됐다.

2025.08.10 12:00박희범

방송영상으로 2만1000시간 고품질 AI 학습용 데이터 구축

과학기술정보통신부와 한국전파진흥협회는 방송영상 AI 학습용 데이터 구축 사업 지원 대상에 MBC 컨소시엄, MBC충북 컨소시엄, KT ENA 컨소시엄, KBS 컨소시엄 등을 선정했다고 밝혔다. 영상을 생성하는 AI 모델 개발 지원을 위해 방송영상을 활용한 고품질 AI 학습용 데이터를 구축하는 사업으로, 2025년 1차 추경으로 반영되어 신규 추진된다. 지원 대상은 방송법에 따른 방송사업자와 AI, 데이터 기업, 기관 등으로 구성된 컨소시엄으로, 4개 컨소시엄 선정에 12개 컨소시엄이 지원해 3대 1 경쟁률을 보였다. AI, 데이터 등 전문가로 구성된 심사위원회 평가를 통해 우리나라 고유의 가치, 특성이 반영된 방송콘텐츠를 기반으로 한 AI 학습용 데이터 구축 및 활용 계획, AI 기술역량 등이 우수한 컨소시엄 4개를 최종 선정했다. 과기정통부는 선정된 4개 컨소시엄에 각각 48억3천만원을 지원하며, 4개 컨소시엄은 저작권 이슈가 해소된 국내 방송영상 원본 총 4만2천시간을 활용해 총 2만1천시간의 고품질 방송영상 AI 학습용 데이터를 구축한다. MBC 컨소시엄은 버추얼 스튜디오 등 다양한 방송콘텐츠 제작 환경에서 사용될 배경영상을 생성하는 AI의 학습용 데이터를 구축한다. 보도, 시사 교양, 예능, 드라마 등 1만시간의 원본 영상을 활용해 3천633시간의 영상데이터, 49만2천건의 이미지데이터 등 총 5천시간 분량의 AI 학습용 데이터를 구축한다. 지역MBC 15개사가 참여하는 MBC충북 컨소시엄은 우리나라 각 지역의 고유한 문화와 생활양식 등을 반영한 이미지와 영상을 생성하는 AI의 학습용 데이터를 구축한다. 보도, 시사 교양, 다큐 등에서 각 지역의 다양한 자연 풍경, 생활 문화, 역사 사회 등과 관련된 1만2천시간의 원본 영상을 활용해 3천600시간의 영상데이터, 84만2천00건의 이미지데이터 등 총 5천940시간 분량의 AI 학습용 데이터를 구축한다. KT ENA 컨소시엄은 감정이 표현되는 우리나라 인물, 우리나라 배경, 예능 자막 등을 생성하는 AI의 학습용 데이터를 구축한다. 예능, 시사 교양, 다큐 등 1만시간의 원본 영상을 활용해 3천600시간의 영상데이터, 50만4천건의 이미지데이터 등 총 5천시간 분량의 AI 학습용 데이터를 구축한다. KBS 컨소시엄은 촬영구도와 편집 자동화, 사극 시대극에서 활용되는 소품을 3D로 생성하는 등 방송콘텐츠 제작에 필요한 AI의 학습용 데이터를 구축한다. 보도, 예능, 다큐, 스포츠 등 1만 시간의 원본 영상을 활용해 4천500시간의 영상데이터, 1천500건의 3D데이터, 20만건의 이미지데이터 등 총 5천67시간 분량의 AI 학습용 데이터를 구축한다. 이 사업을 통해 구축된 데이터는 AI 모델 개발 등에 활용된다. 각 컨소시엄은 데이터를 활용해 방송제작 현장에 필요한 특화 AI 개발 및 적용을 지속 추진한다. 아울러, 구축된 데이터는 독자 AI 파운데이션 모델 프로젝트에 선정된 정예팀 요청 시 제공되고, AI 허브 내 안심존 등에 연구교육용 AI 개발을 위해 활용될 수 있도록 약 10~35% 이상 개방될 예정이다. 배경훈 과기정통부 장관은 “데이터는 GPU와 함께 AI 모델 개발의 핵심 연료로 그 중요성이 커지고 있다”며 “우리나라 인물, 사회, 역사, 자연 등이 풍부하게 담겨 있는 고품질 방송영상은 독자 AI 모델을 위한 최적의 데이터”라고 말했다. 이어, “방송영상이 AI 데이터로 적극 활용되어 방송사가 AI 기술을 다양하게 접목해 제작 효율성을 높임과 동시에 고품질 서비스를 제공하는 기반이 마련되기를 기대한다”고 밝혔다.

2025.08.09 07:40박수형

NIA-AI 안전연구소 '맞손'…"AI 폭주 막는다"

정부가 국내 거대언어모델(LLM)의 안전성과 신뢰성을 정량적으로 검증하기 위한 데이터셋 구축에 착수했다. 인공지능(AI) 모델의 위험 요소를 평가해 글로벌 AI 거버넌스 논의에서 주도권을 확보하려는 전략이다. 한국지능정보사회진흥원(NIA)과 과학기술정보통신부는 지난 7일 NIA 서울사무소에서 'LLM 안전성 및 신뢰성 평가 데이터셋 구축' 사업 착수보고회를 개최했다고 8일 밝혔다. 이날 보고회에는 과기정통부와 NIA를 비롯해 사업 수행기관인 AI 안전연구소 관계자들이 참석해 사업 방향을 논의했다. 이번 사업의 핵심은 총 2만 건 이상의 한국어 특화 벤치마크 데이터셋을 구축하는 것이다. 해당 데이터셋은 ▲사이버 보안 ▲AI 자율성 ▲사실 기반 정확성 ▲사회적 가치 편향 등 AI 안전성의 핵심 항목을 포괄한다. 이번 평가 기반은 과기정통부와 NIA가 추진 중인 '독자 AI 파운데이션 모델 프로젝트'를 통해 개발될 AI 모델의 성능을 검증하는 데 우선 활용될 예정이다. 이를 통해 독자 AI 모델의 완성도를 높이고 잠재적 위험을 사전에 차단한다는 방침이다. NIA는 그동안 AI 허브를 통해 1천300여 종의 대규모 AI 학습데이터를 구축하고 AI 바우처 사업으로 중소기업의 AI 도입을 지원해왔다. 이번 사업으로 기존의 성능 평가를 넘어 안전성과 신뢰성까지 아우르는 종합 평가 체계를 마련하며 국내 AI 생태계 발전을 이끈다는 평가다. 김명주 AI 안전연구소 소장은 "이번 사업은 단순 성능 비교를 넘어 AI가 우리 사회에서 신뢰받는 기준을 세우는 첫 시도"라며 "공정하고 객관적인 평가체계를 만들어 국내외 AI 신뢰성 생태계를 선도하겠다"고 말했다. 황종성 NIA 원장은 "AI 안전성 평가는 선택이 아닌 필수가 된 시대"라며 "축적한 데이터와 전문성을 총동원해 세계 최고 수준의 AI 안전성 검증 체계를 구축하고 대한민국이 글로벌 표준을 선도하도록 할 것"이라고 강조했다.

2025.08.08 14:35조이환

[현장] 'AI 기본법 시행령' 이달 나온다…"완벽하지 않아도 논의 출발점"

정부가 인공지능(AI) 기본법의 하위 법령을 이달 중 공개한다. 해당 법령이 완벽하지 않다는 점을 인정하면서도 산업계와 사회의 논의를 이끌어낼 '출발점'이자 '논의의 기반'으로서 의미가 있다고 강조했다. 국회입법조사처와 한국법제연구원은 8일 여의도 국회의사당에서 '인공지능 기본법의 발전 방향 모색' 세미나를 개최했다. 이날 행사는 법 시행을 앞두고 정부와 산업계의 의견을 조율하기 위해 마련됐다. 이날 김경만 과기정통부 인공지능기반정책관은 행사 토론회에서 AI 기술의 급격한 발전 속도와 신속한 법안 마련 등을 토대로 볼 때 AI 기술과 진흥, 규제 정책이 혼재된 첫 법안이 완전하기는 어렵다고 분석했다. 김 국장은 "지난해 기본법을 통과시킬 때도 이 법이 완전한 법이 아니고 논의의 출발점이라는 취지에서 출발했다"며 "오늘 나온 의견들이 법이 발전하는 데 도움이 되는 근간이 될 것"이라고 말했다. 곧 공개될 하위 법령은 시행령, 고시, 5개의 가이드라인으로 구성된다. 이는 약 80명의 전문가 의견을 수렴해 정리한 결과물이다. 정부는 법령의 모호한 부분은 '해석'을 제시하는 방식으로 보완할 계획이다. 김 국장은 "정의규정 등 애매모호한 부분은 해석이라는 이름으로 제시를 할 것"이라며 "100% 맞다고는 할 수 없지만 '아 이렇게 가져가겠구나'를 느낄 것이고 컨센서스가 이뤄지면 법에 담으면 될 것"이라고 설명했다. 시장의 가장 큰 관심사인 '규제 유예' 논란에 대해서는 '과태료 계도기간'이라는 유연한 해법을 제시했다. 그는 불안정한 규제로 시장에 혼란을 줄 생각이 전혀 없다는 점을 여러 차례 강조했다. 김 국장에 따르면 현재 AI 생태계에서는 ▲규제 즉시 시행 ▲규제 3년 유예 ▲과태료만 계도기간 부여 등 세 가지 의견이 충돌하고 있다. 이에 대해 김 국장은 규제를 전면 유예하는 것은 바람직하지 않다고 선을 그었다. 그는 "규제를 3년간 아예 하지 않으면 업계에서 컴플라이언스를 위한 준비 자체를 안 할 수도 있다"고 우려했다. 이어 "(배경훈 장관이 언급한) 계도기간은 규범을 제공하되 당장의 압박보다는 논의를 할 수 있는 의미에서 설정하자는 것"이라고 풀이했다. 시행령 초안은 이달 발표될 예정이다. 시행령이 최소 이달까지는 발표되는지에 대한 기자의 질문에 김 국장은 "그간 내외부 조율에 시간이 오래 걸렸다"며 "이달 중에는 시행령이 발표될 것"이라고 말했다.

2025.08.08 13:53조이환

[현장] 과기정통부·국회·법제연구원, 'AI 기본법' 맞손…'혁신·신뢰' 균형 찾는다

정부, 국회, 국책 연구기관이 세계에서 두번째로 제정된 '인공지능 기본법(AI 기본법)'의 방향타를 설정하기 위해 총력을 기울이고 있다. 산업의 '혁신'과 사회적 '신뢰'라는 두 가치를 놓고 벌이는 아슬아슬한 줄다리기 속에서 글로벌 기술 패권 경쟁의 주도권을 잡기 위한 행보다. 대한민국 국회는 한국법제연구원, 한국데이터법정책학회와 함께 8일 서울 여의도 국회의원회관에서 'AI 기본법의 발전 방향 모색' 세미나를 개최했다. 최민희 국회 과학기술정보방송통신위원장과 최형두·황정아 의원이 주최한 이날 행사는 내년 1월 법 시행을 앞두고 구체적인 정책 방향을 가늠하는 자리였다. 이날 행사의 포문은 주무 부처인 과학기술정보통신부가 열었다. 류제명 과기정통부 제2차관은 AI 경쟁력 확보가 국가의 현재 운명을 좌우하는 요인이라고 진단했다. 그는 AI 시대에 맞는 제도적 기반 구축에서부터 국가 경쟁력이 시작된다고 봤다. 류 차관은 "최근 미국이 AI 액션 플랜을 발표하는 등 주요국들이 주도권 경쟁에 나서고 있다"며 "우리가 선제적으로 기본법을 마련한 것은 국회가 초당적으로 이뤄낸 성과"라고 평가했다. 지난 12월 법안 통과 후 과기정통부는 법의 취지를 살릴 수 있도록 하위 법령 마련에 박차를 가하고 있다. 국내 AI 산업 발전과 기술 혁신을 지원하고 민간 투자를 유도해 국민이 신뢰할 수 있는 AI 활용 기반을 구축하는 것이 목표다. 류 차관은 "튼튼한 제도적 기반 위에서 세계적 수준의 인재와 기업이 탄생할 것"이라며 "대한민국이 AI 3대 강국으로 도약하도록 민관의 모든 역량을 집중하겠다"고 약속했다. 이어 국회에서는 기대와 위기감이 동시에 터져 나왔다. 최형두 국민의힘 의원은 과거 한국이 절호의 기회를 놓쳤다고 지적했다. 최 의원은 "지난 2016년 알파고의 '유레카 순간'은 서울에서 왔지만 우리는 그 중요성을 모르고 정쟁에 몰두했다"며 "AI 분야에서는 1등이 되어야 3대 강국에 들어갈 수 있는데 많이 뒤처졌다"고 비판했다. 이어 "77년 전 제헌의원들이 군용트럭 뒤에 타고 다니면서 헌법을 만들었던 심정으로 혁신과 신뢰의 균형을 찾아 다음 세대가 대한민국에 태어난 것을 행운으로 여기게 해야 한다"고 역설했다. 황정아 더불어민주당 의원은 국내 기업의 불안감을 대변하며 법의 유연성을 강조했다. 그는 대한민국 AI 기본법이 전 세계에서 첫발을 떼는 법인만큼 혁신과 규제의 균형을 어떻게 맞출지가 초미의 관심사라는 점을 강조했다. 황 의원은 "우리 AI 기업들이 모래밭에 첫발을 내딛는 아이처럼 불안해하고 있다"며 "푹 꺼질지 모르는 환경에서 훨훨 날개를 달아주도록 안전하고 연구 잘할 수 있는 환경을 만드는 데 초점을 맞춰야 한다"고 주장했다. 그는 완벽한 법보다는 진화하는 법이 필요하다고 봤다. 처음부터 완벽할 수 없기 때문에 그때그때 환경에 맞춰 변화할 수 있는 유연성이 있어야 한다는 분석이다. 행사를 주관한 연구기관장은 법의 역할 자체가 변해야 한다고 주장했다. 한영수 한국법제연구원장은 시행도 안 된 법의 발전 방향을 논하는 것이 어색해 보일 수 있다는 점을 인정했다. 한 원장은 "법이 시행되지도 않았는데 새로운 발전 방향을 모색하는 상황"이라며 "이는 첫걸음도 떼지 않은 아이의 진로를 정하는 것처럼 보일 수 있다"고 말했다. 다만 그는 AI 기본법이 완성형이 아닌 진행형이라고 선을 그었다. 또 법의 역할에 대한 근본적인 질문을 던졌다. 한 원장은 "과거 법의 3대 이념으로 법적 안정성이 매우 강조됐다"며 "그럼에도 AI처럼 급변하는 기술 영역에선 법이 사회 현상을 뒤따라가기보다 앞서서 발전을 견인하는 역할이 강조돼야 한다"고 강조했다.

2025.08.08 10:41조이환

배경훈 장관 "기초투자 중요…AI 글로벌 패권 경쟁, 놓쳐선 안 된다는 절박감"

"R&D 기초과학 지원 예산이 인공지능(AI) 분야로 지나치게 쏠리는 것 아니냐", "기초과학 투자를 지속 강화해 나갈 것이다. 다만, 지금은 기초연구 기저에 AI를 녹일 환경을 마련하는 것이 급선무다." 배경훈 과학기술정보통신부 장관이 7일 충북대학교에서 열린 대학교수 13명과 석, 박사과정 및 박사후과정 4명 등 17명과 기초연구 현장 토론회에서 주고받은 대화의 일단이다. 이날 토론회는 예정 시간을 30분이나 넘길 정도로 진지했다. 질문자인 교수와 학생들은 한 명도 빠지지 않고, 과학기술 기초분야 투자에 대한 문제와 대안을 제시했다. 배 장관은 3개 질문을 들은 뒤 일괄 답변을 하되, 답변을 꼼꼼히 챙겼다. 질문 물꼬는 노태영 이화여대 교수(생명과학과)가 텄다. 노 교수는 과학기술 인력의 해외 유출을 언급하며 "학부생 인건비는 연구비 풀링제 지원이 가능한데, 비전임 연구자나 박사후 연구원은 그렇지 않다. 이들도 가능하도록 제도적으로 보장해 달라"고 요청했다. 송지준 KAIST 교수(생명과학과)는 "우리나라 연구자를 요리에 비유하면 장도 보고 요리도 한다. 반면 외국은 요리만 하면 된다"며 "노동 집약적 연구가 불가능한 시대가 된 만큼 연구 환경을 시스템적으로 바꿔야 한다. 그렇게 하지 않으면 우리나라는 세계 100위 내에 드는 대학이 모두 사라질 것"이라고 지적했다. "국가 R&D예산의 15% 바텀업 연구에 써야" 송 교수는 또 "국가 R&D 예산 30조 원의 15%는 바텀업 연구에 써야, 연구자들이 기술개발 과제에 눈돌리지 않을 것"이라고 말했다. 김형규 충북대학교 연구처장은 "기초과학 지원 과제 수는 늘리고, 과제별 지원 액수는 줄여 달라, 공모도 전반기와 후반기로 나눠 시행해 달라"며 "과제가 대형화하면 개인 소형과제가 줄어드는 것 아닌가"라고 언급했다. 배 장관은 이에 대해 "기초 분야 과제 수나 예산이 내년엔 100% 완벽하게 복원될 것이다. 대형 과제와 풀뿌리 기초사업 간 밸런스를 맞춰야겠지만 전략기술 측면서 대형 과제도 필요하다"며 또 "기업도 3년 투자해야 성과가 나오기 시작한다. 4년은 돼야 꽃 피울 듯 말 듯한데, 여기서 투자를 멈추면 꽃 피우다 마는 것"이라고 기초연구의 지속투자와 예측 가능성의 필요에 대해 공감했다. 배 장관은 "미국보다 낮은 수준의 투자로 그 이상의 성과를 기대한다는 것 자체가 문제"라며 "근본적인 투자와 철학을 다시 한번 점검할 예정이다. 기초 분야 예측 가능성과 선진연구자 육성을 반드시 잡고 가겠다"고 선언했다. 김태경 POSTECH 교수(생명과학부)는 연구 능력에 따른 맞춤형 지원의 필요성을 제기하며 대통령 임기 중 성과를 바라기 보다는 4~5년 기초과학 육성 및 지원 체계(시스템) 정착만 해도 큰 의미가 있다고 언급했다. "대학 연구자, 과기정통부 과제 떨어지면 굶어야" 32개 단체로 구성된 기초연구연합회 회장을 맡고 있는 최은영 서울대 교수(의대)는 "대학 주무 부처는 교육부지만 연구지원은 과기정통부가 한다. 대학은 연구할 기본 랩이나 연구원, 연구비 등 패키지가 없어 과기정통부 과제에 떨어지면 굶어야 한다. 또 연구가 잘 진행되기 위해서는 신인 교수 정착금이나 연구 장비 지원이 있어야 하는데, 이걸 어디에 요청해야 하는지 난감하다"고 신진 연구자의 어려움을 호소했다. 배 장관은 이에 대해 "시스템 정착화 관점에서 석, 박사과정생과 박사후연구원, 비전임 교원 신분 불안정성에 대해 많이 고민 중"이라며 "조만간 과기정통부가 이들을 지원할 방안을 발표할 예정"이라고 덧붙였다. 배 장관은 "모든 것들이 AI로 집결된다. 그런데 우리는 기반이 너무 부족하다. 기본을 세팅하기 위해 AI 컴퓨팅 파운데이션 모델에 적극 투자하고 있다"며 "노벨상도 AI에서 나온다. 이에 대처할 수준의 연구 역량을 우리도 갖춰야 한다고 본다"고 답했다. 배 장관은 또 "AI 투자가 상대적으로 과도한 점은 아는데, 국제적으로는 아니다. 최소한의 투자를 하는 것이고, 글로벌 패권 경쟁에서 AI를 절대 놓쳐선 안 된다는 절박감이 있다"고 강조했다. 김근수 연세대 교수(물리학과)는 인력 유출이 양질의 일자리 부족에서 온다고 지적했다. 김두리 교수(화학과)는 "풀뿌리 사업 예산 100% 복원을 얘기하지만, 복구한다고 회복되는 것이 아니다"며 "숲이 불타면 복원에 몇 년이 걸리듯 기초과학도 몇 년간 봐달라"고 주문했다. 오진우 부산대 교수(나노에너지공학과)는 미지 및 미래 영역에 대한 장기적 투자를 요청했다. 비전임연구자·박사후과정도 연구비 풀제 포함시켜 달라 박현우 박사와 염문선 박사후과정(이상 충북대)은 학생의 과제 책임자 허용, 박사후과정 진로 교육 프로그램 조기 가동 등을 주문했다. 또 김두리 한양대 교수(화학과)는 글로벌 협력의 효율성 점검을 주문했고, 한영수 충남대 교수(환경공학과)는 비전임연구원과 박사후과정에 연구비 풀제 개방을 다시 요청했다. 오세영 박사과정(충북대)과 김현식 KAIST 교수(생명과학과)는 AI 대비 상대적 역차별과 기초과학 분야 예산 복원이 아니라 완전 회복 시스템을 만들어 달라는 주문도 내놨다. 또 김미혜 충북대 교수(컴퓨터공학과)는 내년 풀뿌리 사업(기초연구) 과제와 예산이 많다고 하는데, 평가자 예산은 확보되어 있느냐고 묻고, "연구자들이 생성형 AI를 이용해 제안서를 많이 제출한다. 박사과정 4대 보험도 없다"며 "이 부분도 고민해달라"고 말했다.

2025.08.07 23:03박희범

스스로 움직이는 '망토처럼'…KAIST, 로봇종이 원천기술 개발

영화 '닥터 스트레인지'에는 망토가 스스로 접고, 날아 다니는 장면이 나온다. 마치 마법 망토처럼. 국내 연구진이 이와 유사한 '로봇 종이(시트)' 원천기술을 개발했다. 이 시트는 여러 형태로 실시간 접힘이 가능하다. 향후에는 더 다양한 형태의 자유로운 연출도 기대된다. KAIST(총장 이광형)는 기계공학과 김정 교수와 박인규 교수 공동 연구팀이 형상을 실시간 프로그래밍할 수 있는 '로봇시트' 원천 기술(field-programmable robotic folding sheet)을 개발했다고 6일 밝혔다. 연구팀은 사용자 명령에 따라 다양한 3차원 형상을 만들어 낼 수 있는 소재 기술 및 프로그래밍 방법론을 통합적으로 제시했다. '로봇 시트'는 얇고 유연한 고분자 기판 내에 미세 금속 저항 네트워크를 내장시켜 각 금속 저항이 히터이자 온도 센서 역할을 수행한다. 온도에 따라 별도 외부 장치 없이도 시트의 접힘 상태를 실시간 감지하고 제어한다. 또 유전 알고리즘(genetic algorithm) 및 심층 신경망(deep neural network)을 결합한 SW는 스스로 소재를 반복 가열 및 냉각을 통해 사용자가 원하는 접힘 위치와 방향, 강도를 조절하며 정확한 형상을 만들어낸다. 김정 기계공학과 교수는 "전자 종이처럼 생긴 로봇 시트가, 필요한 순간에 원하는 위치가 접히도록 프로그래밍할 수 있다"며 "2차원 평면 시트 형태의 로봇을 다양한 3차원 형상으로 변형시킬 수 있다"고 말했다. 연구팀이 만든 저항체 네트워크는 저항체 갯수(308 개)보다 적은 다수의 전극(8 x 8 배열)을 통해 제어한다. 또 –87°~+109°의 높은 접힘 굴곡도도 달성했다. 김정 교수는 "자기 몸을 바꾸면서 똑똑하게 움직이는 형상 지능 구현에 한 걸음 더 다가간 원천기술"이라며 "향후 고속 냉각, 다양한 크기 및 형상으로의 확장, 일체형 전극 구조 설계 등에 응용 사능한 차세대 피지컬 AI 플랫폼으로 개발해 나갈 계획"이라고 덧붙였다. KAIST 박현규 박사(현 삼성전자 삼성종합기술원)와 정용록 교수(현 경북대학교)가 공동 제1저자다. 연구 결과는 국제 학술지 '네이처 커뮤니케이션즈' 온라인판(8월)에 실렸다. 한편 이 연구는 한국연구재단(과학기술정보통신부) 지원을 받아 수행됐다.

2025.08.06 14:19박희범

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