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'과학 AI'통합검색 결과 입니다. (440건)

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"AI의 '인간다움'이 진짜 인간을 기계 취급할 수도"

AI 기술이 발전하면서 사용자의 기분에 공감하고 감정을 표현하는 '인간다운 AI 에이전트'가 속속 등장하고 있다. 대화 상대, 고민 상담자, 심지어 친구처럼 활용되는 경우도 많다. 그러나 최근 심리학 연구는 이러한 'AI의 인간다움'이 예상치 못한 부작용을 낳을 수 있다고 경고했다. 런던정경대(LSE) 김혜영 연구원(조교수)은 “AI가 인간처럼 보일수록, 오히려 현실의 인간을 기계적으로 취급하는 경향이 나타날 수 있다”고 지적했다. 연구팀은 이를 'AI로 인한 비인간화(AI-induced dehumanization)'라고 명명했다. 이 연구는 싸이포스트 등 외신을 통해 소개됐다. 인간처럼 보이는 AI, 사람에 대한 인식도 왜곡 심리학 연구는 오랫동안 타인의 '정신적 능력'(사고력·감정 등)에 대한 인식이 대인관계에 큰 영향을 미친다고 밝혀왔다. 특히 감정은 인간성을 정의하는 핵심 요소로 여겨진다. 따라서 감정을 표현하는 AI는 인간적으로 인식되지만, 그 반대로 현실 인간의 '인간다움'은 낮게 평가될 위험이 있다는 것이다. 김 연구원은 “사람들은 AI의 작은 인간적 특징에도 민감하게 반응한다”며 “이런 반응이 실제 인간에 대한 평가까지 바꾸는지를 확인하고 싶었다”고 말했다. 5가지 실험으로 확인된 'AI 비인간화 효과' 연구팀은 총 5개의 실험을 통해 'AI의 인간다움'이 현실 인간에 미치는 영향을 검증했다. ▲실험1(피험자 195명) 참가자들에게 '표현력이 풍부하게 춤추는 로봇 영상'과 '기계적으로 파쿠르를 하는 로봇 영상'을 각각 보여줬다. 그 뒤, 직원 복리후생을 해치는 가상의 직장 시나리오(예: 휴식 대신 대체식 제공, 모든 행동 추적 장치 부착 등)에 대한 지지 여부를 조사했다. 결과적으로 춤추는 로봇을 본 그룹은 로봇에 마음이 있다고 느끼는 동시에, 직장에서의 비인간적 조치를 더 쉽게 수용하는 경향을 보였다. ▲실험2(피험자 451명) 동일한 로봇 영상을 보여준 뒤, 로봇의 능력을 '인간 수준' 또는 '초인적 수준'이라고 각각 설명했다. 인간 수준으로 설명된 그룹은 실제 인간을 더 비인간적으로 평가했지만, 초인적 능력을 가진다고 들은 그룹은 인간성을 더 높게 평가했다. 즉, AI가 인간과 겹쳐 보일 때 인간에 대한 평가가 낮아지고, 명백히 다른 존재로 보일 때는 오히려 인간성이 강화되는 결과가 나타났다. 이는 기계가 명백하게 인간과는 다른 범주에 존재할 경우 자신들의 인간성을 보다 강화할 것임을 시사한다고 연구원은 설명했다. ▲실험3(피험자 651명) 세 그룹에 각각 '감정에 반응하는 가상 치료 프로그램', '데이터 분석 의료 프로그램', '단순 설문 분석 프로그램' 중 하나의 설명문을 읽게 했다. 그 결과 '가상 치료 프로그램'을 읽은 피험자만이 인간의 비인간화를 증대시켰다. 이는 AI나 로봇이 감정적인 능력을 갖고 있는지 여부가 비인간화 프로세스의 방아쇠가 된다는 것을 보여준다. 즉, 감정에 반응하는 AI를 접한 그룹만 인간을 더 비인간적으로 평가했다. ▲실험4(피험자 280명) 참가자들에게 'AI가 뛰어난 감정 능력을 가진다' 또는 'AI의 감정 능력은 한계가 있다'는 기사를 읽게 했다. 이후 아마존의 열악한 노동 환경 기사도 읽게 하고, 아마존 또는 코스트코 기프트카드 중 선택하게 했다. 그 결과 AI의 감정 능력을 긍정적으로 읽은 그룹은 인간성을 낮게 평가하며, 아마존의 열악한 환경에도 큰 불쾌감을 느끼지 않고 아마존 기프트카드를 선택하는 경향을 보였다. ▲실험5(피험자 331명) 참가자들에게 고객 상담용 가상 비서에 대한 설명을 제시했다. 한쪽은 '높은 감정적 능력을 지녔다'고 설명했고, 다른 쪽은 '순수한 기계적 기능만 있다'고 설명했다. 이후 지급된 소액 보너스를 인간 직원의 정신건강 지원 모금에 기부할지 물었다. 그 결과 감정적 지능을 가진 AI 설명을 들은 그룹은 AI를 더 인간적으로 보았지만, 실제 인간 직원을 돕기 위한 기부에는 인색했다. AI의 인간화가 부르는 위험 김혜 연구원은 학술 매체 싸이포스트와의 인터뷰에서 “AI의 사회·감정적 능력을 높게 인식할수록, 우리는 실제 인간을 기계적으로 대하고 경의를 덜 표하게 될 수 있다"면서 "AI와 함께하는 기회가 늘어날수록, 현장에서 일하는 직원들이 무의식적으로 더 학대받는 상황이 생길 수 있다”고 우려했다. 연구팀은 이번 연구에서 다루지 못한 의문도 제기했다. 감정적 능력을 가진 AI와 교류하는 경험이 자기 자신을 비인간적으로 여기게 만들 가능성이 있는지 여부다. 또 직장에서 고도화된 AI가 활용될 경우, 인간 직원들이 스스로를 더 비인간적으로 받아들일지, 혹은 타인을 비인간화하면서도 자기 인간성은 강화될지 여부도 향후 연구 과제다. 김 연구원은 "AI가 일상에 점점 깊숙이 파고드는 만큼, 그 영향이 시간에 따라 어떻게 변화하는지를 이해하는 것이 중요하다"면서 "최종적으로는 AI가 인간적 가치를 해치지 않고, 오히려 증진시킬 수 있도록 책임 있는 설계와 활용이 필요하다"고 강조했다.

2025.08.31 08:32백봉삼

2D->3D로 쉽게 바꾸는 AI 알고리즘 개발…소요시간·비용도 8분의1 '확' 줄여

세포부터 반도체까지 단면 이미지를 3D로 실시간 만드는 솔루션이 개발됐다. 한국표준과학연구원(KRISS)은 주사전자현미경(SEM)으로 촬영한 생물학 시료 2차원 단면 이미지를 3차원 구조로 빠르게 형상화할 수 있는 '인공지능(AI) 기반 영상 분할 알고리즘'을 개발했다고 30일 밝혔다. 이 알고리즘은 세포부터 반도체까지, 3D 구현에 별다른 제한이 없다. 심지어 치과 등에서 촬영하는 엑스레이 사진도 3D 구현이 가능하다. 전체 이미지 데이터의 10%만 사람이 분석하면 나머지 부분은 AI가 자동으로 구조를 예측, 3차원으로 재구성한다. 사람이 모든 단면 이미지를 일일이 분석했던 기존 방식 대비 3차원 구조 관측에 소요되는 시간과 비용을 절반 이상 줄일 수 있다. 주사전자현미경(SEM)은 분석 대상의 단층을 수십 나노미터 간격으로 연속 촬영한 후, 확보한 단면 이미지들을 결합해 3차원 입체 구조로 재구성하는 장비다. 이 장비는 미세한 세포 내부 구조를 고해상도로 정밀하게 관측할 수 있어 생명과학 연구와 의료 진단 분야에 널리 활용된다. 단면 이미지를 재구성하기 위해서는 영상 분할이라는 전처리 과정이 필요하다. 이는 각 단면 이미지에서 세포핵, 미토콘드리아 등 분석 대상의 정확한 위치와 형태를 구분하는 작업이다. 불필요한 정보를 걸러내고 분석 대상을 선명하게 드러내는 과정이다. 그런데, 기존 영상 분할은 수백에서 수천 장에 이르는 단면 이미지를 전문가가 직접 확인하고 분석 대상을 수작업으로 표시하는 '지도학습' 방식을 이용한다. 막대한 시간과 인력이 필요하고, 연구자의 주관적 판단과 실수가 발생한다. 연구팀은 이 문제를 해결하기 위해 일정 간격으로 사람이 정답을 표기한 이미지를 기준으로 인접 단면의 정답을 자동으로 표시하는 '준 지도학습' 방식을 적용한 새로운 알고리즘을 개발했다. 1번부터 100번까지의 단면 이미지가 있을 때 10장 간격마다 사람이 레이블링(데이터 값(이름) 부여과정)한 기준 데이터를 삽입하면, 나머지 90장은 연구팀이 개발한 알고리즘이 레이블링을 수행, 전체 이미지를 분석한다. 미래선도연구장비그룹 윤달재 선임연구원은 "이 방법을 이용하면 AI 기반 3차원 구조 형상에 필요한 데이터셋(Dataset) 준비 시간과 비용을 대폭 줄일 수 있다"고 설명했다. 실제 쥐 뇌세포 데이터를 대상으로 한 성능 시험에서 연구팀이 개발한 알고리즘은 기존 방식과 정확도 차이가 3% 이내에 불과했다. 그럼에도 분석에 걸리는 시간과 비용은 약 8분의 1 수준으로 단축했다. 4096×6144 해상도의 대용량 데이터를 활용한 실험에서도 분석 정확도와 속도를 유지하며 안정적인 성능을 나타냈다. 윤 선임은 “이 기술은 생물학 분야뿐 아니라 반도체 결함 분석, 신소재 개발 등 영상 분석 자동화가 필요한 다양한 분야에서 쓰일 수 있다”며 “특히 개인정보 보호나 예산 부족 등으로 AI 학습데이터 확보가 어려운 영역에서 유용하게 활용할 수 있을 것”이라고 말했다. 연구는 KRISS 기본사업의 지원을 받았다. 연구성과는 지난 6월 현미경 영상 분석 분야 국제 학술지, 마이크로카피 앤 마이크로어날리시스(Microscopy and Microanalysis(IF 3.0))의 하이라이트 논문으로 선정돼 공개됐다. 한편 한국표준과학연구원 전략기술연구소 미래선도연구장비그룹에서 일해온 윤달재 선임연구원은 오는 9월 1일부터 충남대학교 정보통신융합과 교수로 이직한다.

2025.08.30 12:01박희범

[현장] 'AI 고속도로' 시동…정부, GPU 3.5~3.7만장 조기 확보 선언

과학기술정보통신부가 인공지능(AI) 경쟁력을 좌우할 첨단 그래픽처리장치(GPU) 확보를 오는 2030년 목표보다 앞당겨 추진한다. AI 골든타임 얼마 안 남은 가운데 정부가 마중물 역할을 맡아 민간이 재투자와 생태계 활성화에 나서야 한다는 점을 강조하며 경고했다. 과기정통부는 29일 카카오 데이터센터 안산에서 정보통신산업진흥원(NIPA), 카카오, NHN클라우드, 네이버클라우드와 함께 'AI 고속도로 협약식 및 간담회'를 열고 GPU 인프라 확대와 데이터센터 규제 개선 방안을 논의했다. 현장에서는 정부와 3개 클라우드사 간 GPU 공급이 이날부터 본격 시작됐다는 점이 확인됐다. 배 장관은 올해 1만3천장, 내년 1만5천장 GPU를 확보하고 슈퍼컴퓨터 도입분까지 합쳐 총 3만5천~3만7천장을 마련하겠다고 말했다. 당초 매년 5천장씩 균등 확보하던 계획을 대폭 앞당긴 셈이다. 그는 미·중 경쟁 구도 속에서 2~3년 내 승부를 봐야 한다는 인식을 밝히며 올해와 내년에 대규모로 확보해 기업과 학계가 조기에 연구개발과 서비스를 만들어낼 수 있도록 하겠다고 했다. 이번 협약식은 단순한 선언을 넘어 GPU 조기 공급의 출발점이라는 의미도 크다. 정부는 클라우드 3사에 1만3천장을 배분하기 시작해 오는 12월에는 중소기업·스타트업을 대상으로도 지원을 연다. 배 장관은 규제 개선의 필요성도 언급했다. 그는 현재 건축법·소방법 등 파편화된 규제로 데이터센터가 종합시설임에도 불구하고 불명확한 부분이 많다며 이를 묶어 해결할 수 있는 특별법 제정을 준비 중이라고 말했다. 특구 지정에 대해서는 지역 안배와 거점 배치로 접근하겠다는 방안이다. 지역별 AX 프로젝트, SPC 사업과 연계해 클러스터형 허브를 구축하는 방안을 고려하고 있는 것이다. 토론회에서 업계는 GPU 사업의 수익성 문제를 제기했다. 업계는 초기 정부 지원이 상수는 아니라는 점을 지적했고 3년 내 자체 경쟁력을 갖추지 못하면 시장 전체가 흔들릴 수 있다며 클라우드사들이 AI 인프라 기반 수익 모델을 마련해야 한다는 의견을 제시했다. 네이버클라우드 김유원 대표는 정부의 GPU 투자가 기업 투자를 자극해 성공적으로 작동했다며 장기적으로는 AI가 산업 전반에 부가가치를 만들어야 진정한 생태계가 형성될 것이라고 평가했다. 김동훈 NHN클라우드 대표는 정부가 인프라 기회를 많이 열어준 것은 감사하다면서도 클라우드 사업자들도 자체 기술 혁신 속도를 높이지 않으면 글로벌 경쟁에서 밀릴 수 있다고 지적했다. 카카오 김세웅 부사장은 GPU 클러스터링 경험을 공유했다. 그는 2천장 이상을 묶어 효율 75~80%까지 끌어올렸고 R&D를 통해 5%만 개선해도 수백장 효과를 낼 수 있다는 점을 강조했다. 배 장관은 "정부가 마중물 역할에 그치지 않고 AI 전환의 토대를 마련하겠다"며 "민간이 수익성과 지속 가능성을 고민해 함께 생태계를 완성해달라"고 당부했다. 이어 "정부와 민간이 함께 한국 AI 시장 생태계를 만들어야 하며 시간이 많지 않은 만큼 반드시 조기 경쟁력을 확보해야 한다"고 강조했다.

2025.08.29 17:23조이환

[현장] 배경훈 장관 "GPU 5만장 확보 서두른다…AI 인프라 시장, 정부가 마중물"

배경훈 과학기술정보통신부 장관이 인공지능(AI) 연구와 산업 혁신을 뒷받침할 컴퓨팅 자원을 대규모로 확충하겠다는 의지를 밝혔다. 오는 2030년까지 추진하던 그래픽처리장치(GPU) 확보 계획을 앞당겨 정부가 마중물 역할을 하고 민간은 재투자와 생태계 활성화에 나서 달라는 당부다. 과학기술정보통신부는 29일 카카오 안산 데이터센터에서 'AI 고속도로 현장 간담회'를 개최했다. 배 장관은 이날 모두발언에서 올해 GPU 1만3천장, 내년 1만5천장 확보를 시작으로 오는 2030년까지 총 5만장을 마련할 계획이라고 밝혔다. 간담회에는 카카오·NHN·네이버클라우드 등 주요 클라우드 기업과 정보통신산업진흥원(NIPA) 관계자들이 참석했다. 배 장관은 GPU 수급난으로 학계와 기업이 어려움을 겪는 현실을 언급하며 정부가 먼저 연구개발과 서비스 혁신을 위한 기반을 마련하겠다고 했다. 그는 "학계가 마음껏 GPU를 쓰고 기업이 저렴한 비용으로 인프라를 활용할 수 있어야 한다"며 "결국 시장이 형성돼야 기업의 재투자가 이어질 수 있다"고 강조했다. 그는 또 미국산 GPU 의존도가 높지만 국내 신경망처리장치(NPU) 성능과 가격 경쟁력이 빠르게 개선되고 있다며 클라우드 사업자들에게 국내 칩 도입을 적극 검토해달라고 요청했다. 이를 통해 국산 반도체의 시장 기회를 확대하고 AI 인프라 자립 기반을 강화하겠다는 구상이다. 이번 간담회는 정부가 'AI 고속도로' 조기 구축 의지를 확인하고 내년도 GPU 확보 이행 상황과 지속가능한 데이터센터(AIDC) 모델을 점검하기 위해 마련됐다. 배 장관은 "정부가 먼저 마중물이 돼 연구개발과 서비스 환경을 마련하겠다"며 "민간이 재투자와 시장 생태계 활성화에 적극 나서 달라"고 당부했다.

2025.08.29 16:55조이환

KAIST, 전북도·전북대·성균관대와 과기정통부 피지컬AI 시범사업 수주

KAIST 장영재 산업 및 시스템 공학과 교수가 이끄는 컨소시엄이 과학기술정보통신부의 피지컬AI POC(개념증명)시범사업을 수주했다. 본사업은 재공모를 통해 진행된다. 사업 총 규모는 1조원 대로 예상된다. 피지컬AI는 현실 공간에서 로봇이나 자율자동차 등이 인지·판단·행동을 자율로 수행하는 인공지능을 말한다. 컨소시엄은 전라북도, 전북대, 성균관대가 참여했다. 사업 꼭지는 '피지컬 AI 핵심기술 실증(PoC) 시범사업이다. 장 교수는 이 사업에서 연구 총괄을 맡았다. KAIST 측은 관련 기술개발을 통해 전라북도 내에 협업지능 피지컬 AI 산업 생태계를 구축한다. 전북도를 글로벌 피지컬 AI 허브로 육성한다는 복안이다. 장 교수는 2016년부터 협업지능 피지컬 AI 관련 연구를 선도적으로 수행했다. '협업지능 기반 스마트 제조 혁신 기술'이 대표 성과다.

2025.08.28 16:24박희범

"제2의 상대성이론, AI로 발견"…아스테로모프, '스페이서'로 기술 패권 노린다

국내 인공지능(AI) 스타트업이 스스로 새로운 과학 개념을 발굴하는 모델을 개발하고 그 결과물을 선점하기 위해 나섰다. 아스테로모프는 지난 25일 과학 AI 모델 '스페이서(Spacer)'의 초기 연구 결과를 담은 '스페이서 : 인위적으로 설계된 과학적 영감을 향해(Spacer: Towards Engineered Scientific Inspiration)' 테크리포트를 논문 사전 공개 사이트인 '아카이브(arXiv)'에 게재했다고 28일 밝혔다. '스페이서'의 작동 원리는 정보의 의도적 탈맥락화다. 거대언어모델(LLM)의 지식·추론 능력을 활용하되 서로 낯선 키워드들을 던져주고 그 사이의 연결고리를 찾도록 유도하는 과정에서 새로운 과학적 개념을 도출해낸다. 이는 인간이 설정한 목표와 탐색공간 안에서만 작동하던 기존 과학 AI의 한계를 넘어 인공지능 스스로 새로운 패러다임 전환을 주도하게 하려는 시도다. 테크리포트에는 '스페이서'가 발견한 생물학 분야 개념 3개가 수록됐다. 회사는 이후 50여 개를 추가로 깃허브에 공개할 예정이다. '스페이서'의 핵심은 그래프 이론을 기반으로 잠재력이 높은 키워드 조합을 찾아내는 영감 엔진 '누리(Nuri)'다. 일례로 '스페이서'는 간암세포의 증식을 억제할 구체적인 실험 계획을 제시했다. 세포 내에 미세한 칼슘 주입을 통해 암세포의 흐트러진 리듬을 정상세포처럼 되돌려 건강한 세포로 복구하려는 가설로, 실험에 필요한 시약, 장비, 성공 기준까지 AI가 모두 설계해 즉시 실행 가능한 수준이다. 회사는 '스페이서'를 고도화해 내년 상반기부터는 '더라이브러리' 구축을 본격화한다. '더라이브러리'는 AI가 발견한 새로운 과학 개념을 체계적으로 정리해 제공하는 웹사이트다. 아스테로모프 측은 스페이서가 하루에 발굴하는 과학 개념의 수가 투입되는 컴퓨팅 자원에 비례해 선형적으로 증가한다고 밝혔다. 회사는 후속 투자를 통해 컴퓨팅 자원을 확보하고 약 1천만 개의 출판물로 구성된 라이브러리를 신속히 구축할 전망이다. 이용 정책은 투트랙 전략을 따른다. 전 세계 연구자들은 논문 출판 등 학술 목적으로는 자유롭게 이용할 수 있다. 다만 더라이브러리의 출판물을 기반으로 특허를 내거나 상업화할 경우 라이선스 계약을 통해 기술료를 받을 예정이다. 특히 인간-컴퓨터 인터페이스나 알츠하이머 치료제, 가상세포모델 아키텍처 등 고부가가치 기술은 아스테로모프가 외부 전문기관과 협력해 직접 상업화에 나설 계획이다. 아스테로모프는 지난 2월 과학적 초지능(Scientific Superintelligence) 개발을 위해 설립된 신생 연구 스타트업이다. 창업 1개월 만에 한국투자파트너스, 미래에셋벤처투자, 퓨처플레이로부터 50억원 규모의 시드 투자를 유치했다. 2001년생인 이민형 대표는 과거 16세에 서울대학교 의과대학 연구원으로 입사했으며 현재 같은 학교 박사과정에 재학 중이다. 이민형 아스테로모프 대표는 "AI가 과학자들의 유용한 도구 역할을 넘어 기술 발전을 전면 주도해 전례없는 속도의 과학적 발견과 진보를 일으킬 날이 머지 않았다"며 "독자 파운데이션 모델 확보 뿐만 아니라 AI의 실질적인 파급력과 그 결과물에 기반한 패권확보를 고민해야하는 때"라고 말했다.

2025.08.28 15:12조이환

AI 신진연구자 육성 필요...배경훈 "우리 인재 세계 무대 이끄는 주역으로"

배경훈 과학기술정보통신부 장관은 “역량 있는 학생이 다음 단계로 자연스럽게 성장할 수 있도록 연속성 있는 AI 인재 지원 방안을 마련해 우리 AI 인재들이 세계 AI 무대를 이끄는 주역으로 거듭나도록 지원하겠다”고 밝혔다. 배경훈 장관은 28일 서울 FKI타워에서 열린 'AI 스텝업 전주기 인재양성 간담회'를 주재하며 “최고 수준의 AI 인재는 단기간에 완성되는 것이 아니라 학생 시절의 배움부터 연구자로서의 치열한 도전에 이르기까지 전 과정에 걸쳐 역량이 길러진다”면서 이같이 말했다. 글로벌 AI 인재 확보 경쟁이 심화되는 가운데, AI 신진연구자는 연구 생애주기 중 가장 창의적이고 역동적인 시기에 있어 미래 AI를 이끌어갈 핵심 주체로 꼽힌다. 이날 간담회에는 AI 최고급 신진연구자 지원 사업(AI스타펠로우십)에 참여하고 있는 국내 대학의 총장과 부총장, AI대학원협의회장, AI 분야 신진연구자 등이 참석해 AI 최고 석학으로 도약하기 위한 정책적 과제와 지원 필요사항에 대해 논의했다. 먼저 정보통신기획평가원은 전주기 AI 핵심인재 육성방안이라는 주제로 발제를 맡아 국가 간 최상위 AI 인재 전쟁에 대해서 소개하며, 글로벌 기술패권 경쟁을 위한 수준별 AI 인재 육성방안과 AI·SW 중심대-AI대학원-AI스타펠로우십 사업을 연계한 전주기 인재양성의 필요성을 강조했다. 이어 AI스타펠로우십 올해 신규 과제 연구책임자 이재구 교수가 'AI 최고급 인재양성 방안' 발제를 통해 신진연구자의 관점에서 AI R&D 지원의 체감 정도에 대해 분석하고 연구 지원, 행정 지원, 성과 보상 등 많은 연구자들이 필요하다고 생각하는 현장의 목소리를 전달했다. 'AI 최고급 신진연구자 현판증정식'에서는 AI스타펠로우십에 신규 선정되어 연구 프로젝트를 이끄는 AI 신진연구자 21명과 소속대학 7개교에 현판을 수여하여 AI와 동행하는 미래를 이끌 AI 신진연구자의 혁신적인 도전을 격려했다. 한편, 과기정통부는 2025 인공지능 대학원 심포지엄을 주최했다.이 자리에는 10곳의 AI대학원과 9곳의 AI융합혁신대학원이 참여했다.

2025.08.28 13:33박수형

"AI는 창작자 아닌 도구"…게임업계, AI 시대 역할론 제시

인공지능(AI) 기술이 급속히 발전하는 가운데 게임업계 전문가들이 'AI는 인간을 대체하는 창작자가 아닌 창의성을 증강시키는 도구'라는 철학을 제시했다. 26일 게임과학연구원(원장 김경일)은 구글코리아와 국립중앙도서관 국제회의장에서 '2025 게임과학포럼'을 개최했다. 이번 포럼은 'AI가 바꾸는 창작, 미래가 묻는 균형'을 주제로 빠르게 변화하는 환경 속에서 기술과 문화, 산업이 조화롭게 발전할 수 있는 미래를 함께 모색하고자 마련됐다. 포럼에는 김경일 게임과학연구원 원장과 황성혜 구글코리아 대외정책협력 부사장, 강규식 문화체육관광부 게임콘텐츠산업과 사무관, 유병한 게임문화재단 이사장, 서태건 게임물관리위원회 위원장, 이재홍 게임정책학회 학회장이 참석했다. 황성혜 부사장은 환영사를 통해 "게임은 단순한 오락이 아닌 기술과 예술, 커뮤니티가 결합된 종합 문화 콘텐츠로 진화했다"며 "또한 사회 전반에 걸쳐 강력한 영향력을 발휘하고 있다. 구글은 게임을 통해 더 나은 세상을 만들어나가는 여정에 함께 하겠다"고 말했다. 이날 김경일 원장은 'AI 시대의 게임: 기술 혁신과 균형'을 주제로 키노트 강연을 진행했다. 김 원장은 "진정한 창의성은 기존 패턴을 버리는 '언러닝(unlearning)'에서 나온다"며 "피카소가 사실적 그림을 그릴 줄 알면서도 입체파로 전환한 것처럼, 학습된 것을 버릴 줄 아는 능력이 AI 시대에 더욱 중요해졌다"고 강조했다. 실제로 현재 생성형 AI는 피카소 스타일의 그림을 제대로 학습하지 못하는 한계를 보이고 있어, 인간의 창의적 사고가 여전히 필요한 영역임을 시사한다고도 설명했다. 또한 김 원장은 게임이 단순한 오락을 넘어 인간의 학습 메커니즘을 바꾸는 핵심 도구라고 분석했다. 그는 "게임과 노동의 차이는 피드백의 유무"라며 "끊임없는 피드백을 통해 우리는 세상의 주인공이 되고 싶어 하는 인간의 본능을 충족시킨다"고 말했다. 이어 한국의 스마트폰 보급률이 99.7%에 달하는 이유도 "스마트폰이 우리를 세상의 주인공으로 만들어주기 때문"이라고 해석했다. 김 원장은 "생각하는 대로 살지 않으면 사는 대로 생각하게 된다"는 프랑스 작가 폴 부르제의 말을 인용하며 "AI와 게임이 이 명제를 실현시켜주는 중요한 두 키워드가 될 것"이라고 전망했다. 그는 미래를 과소평가하는 인간의 경향을 지적하며, "AI와 게임의 결합이 더 큰 변화를 가져올 것"이라고 예측했다. 이어 무대에 오른 신원용 연세대 계산과학공학과 교수는 생성형 AI의 미래 전망을 5가지 핵심 트렌드로 제시했다. 그는 "향후에는 하나의 LLM(거대 언어 모델)이 아닌 멀티 LLM, 멀티 GPU, 멀티 클라우드 서비스를 갖고 최적의 오케스트레이션을 한 협업 솔루션이 주류가 될 것"이라며 "비용 절감과 성능 최적화를 위해 상황별로 적재적소에 다양한 모델을 혼합해서 사용하는 방식이 유력하다"고 전망했다. 이어 "스토어 기반 비즈니스 모델, 서버리스 온디바이스 AI 솔루션, 기업 맞춤형 프라이빗 모델, 누구나 쉽게 이용할 수 있는 대화형 BI 솔루션 등이 생성형 AI 생태계의 핵심 동력이 될 것"이라고 분석했다. 이는 기존의 단일 모델 중심에서 벗어나 사용자 맞춤형 AI 서비스와 개방형 생태계가 핵심이 되는 패러다임 전환을 의미한다. 김도균 크래프톤 AI 트랜스포메이션팀 팀장도 AI 에이전트 기반의 업무 환경을 구축한 '멀티 에이전트' 협업 체계를 강조했다. 인간과 AI, AI와 AI 간의 협업이 중요한 역할을 할 것이라는 이야기다. 김 팀장은 "게임 제작에는 내러티브 디자인, 코드 개발, 월드 구축, 아트 컨셉, 3D 모델링 등 많은 요소가 있는데, 이런 것들을 각각 특화된 에이전트와 대화하면서 업무를 수행할 수 있다"며 "에이전트와 에이전트 간의 협업, 대화, 커뮤니케이션, 그리고 오케스트레이션이 필요한 상황이 왔다"고 설명했다. 또한 김 팀장은 이러한 변화 속에서 "사람은 크리에이티브 디렉팅에 가까운 역할로 집중할 수 있게 된다"며 "게임 비전 제시, 창의적 아이디어 발굴, 최종 의사결정, 윤리적 판단 등은 인간의 몫이고, 방대한 데이터 처리와 반복 작업, 프로토타입 제작, 기술적 문제 해결은 에이전트가 담당하게 될 것"이라고 역할 분담의 미래를 전망했다. 이로 인해 창의력만 있다면 누구나 게임을 만들 수 있는 시대가 도래할 것이라고 예측했다. 나규봉 엔씨 AI 게임 패키지 TF 팀장(사업전략팀)은 AI의 효과적인 활용 방안에 대해 구체적인 경험을 바탕으로 설명했다. 나 팀장은 "창작 과정의 전체 프로세스 중에서 내가 어려워하는 부분들을 AI가 간소화해준다면 즉시적으로 효능감을 느끼고, 그 편해진 상태에서 내가 작업하고 있는 것들을 한 발자국 멀리서 보게 되면서 창의성이 증강된다"고 강조했다. 이어 "엔씨 AI는 게임 제작자의 가려운 부분들을 긁어드리려고 많이 노력하고 있고, 그 부분이 해결돼야 여유가 생기고 창의성이 증가되며 게임 자체도 더 좋은 결과를 낼 수 있다"고 말했다. 실제로 엔씨 AI는 16시간 걸리는 아트 작업을 1시간으로 단축하는 등 구체적인 성과를 거두고 있다고도 밝혔다. 나 팀장은 AI와 창작자의 관계에 대한 철학을 제시했다. 그는 "AI는 꽤 오랜 기간 도구로서 남아야 한다고 생각한다. 창작자가 결국 쓰는 것이 AI"라며 "너무 긴장하고 AI를 받아들이지 않는 분들도 많은데, 이걸 차근차근 받아들이고 AI를 연구하고 서비스화하고 상품화하는 사람들도 이 부분에 대해 더 깊게 고민해볼 수 있으면 좋겠다"고 당부했다. 또한 "엔씨 AI는 모두가 크리에이터가 되는 세상을 꿈꾸고 있으며, AI 기술이 단순히 사람을 수동적으로 만드는 것이 아니라 더 왕성한 창작력을 가지고 활동할 수 있도록 최선을 다하겠다"고 비전을 밝혔다. 한편 이날 포럼에서는 AI 기술과 게임에 대한 내용뿐만 아니라 ▲글로벌 플랫폼을 통한 한국 게임의 성장 ▲게임 및 콘텐츠 진흥과 균형 등 세션도 진행됐다.

2025.08.26 15:17정진성

네이버, KAIST·서울대와 AI 인재 동맹…국가대표 인력 확보 나선다

네이버클라우드가 국내 주요 5개 대학과 손잡고 국가대표급 인공지능(AI) 인재 양성에 나선다. 학생에게는 현장 경험을, 기업에는 우수 인재 확보 기회를 제공해 국내 AI 생태계의 선순환 구조를 만들겠다는 구상이다. 네이버클라우드는 지난 22일 성남 네이버 1784에서 '독자 AI 파운데이션 모델' 프로젝트의 일환으로 산학협력 컨소시엄 협약식을 개최했다고 25일 밝혔다. 이 자리에는 카이스트, 서울대학교, 포항공과대학교, 고려대학교, 한양대학교 등 5개 대학의 교수진과 학생 100여 명이 참석했다. 이 회사는 '산학협력 레지던시 프로그램'을 통해 컨소시엄에 소속된 석박사 과정 학생 30-40여 명을 지원한다. 이들은 연구에만 전념하며 AI 모델 개발과 응용 연구를 공동으로 추진하게 된다. 더불어 이번 협력은 학생들에게 실제 산업 현장에서의 모델 개발 경험을 제공한다. 기업 입장에서는 우수 인재를 조기에 발굴하고 확보할 기회가 열려 산학이 함께 성장하는 선순환 구조를 구축한다는 방침이다. 컨소시엄에는 글로벌 영상 멀티모달 AI 스타트업 트웰브랩스도 참여한다. 네이버클라우드는 자사의 음성·언어 기술에 트웰브랩스의 비전 AI 역량을 결합해 '옴니모델 AI'를 구현할 계획이다. 성낙호 네이버클라우드 하이퍼스케일 기술총괄은 "이번 컨소시엄은 기업과 학계가 각자의 강점을 결합해 미래 AI 인재를 양성하고 국가 차원의 기술 주권과 글로벌 경쟁력을 강화하는 중요한 토대가 될 것"이라며 "단순한 기술 개발을 넘어 국민 누구나 체감할 수 있는 AI 활용 경험으로 이어지도록 완성도를 높여갈 것"이라고 밝혔다.

2025.08.25 11:48조이환

뉴욕 진출 지원받는 韓AI·디지털 스타트업 10곳 선정

과학기술정보통신부는 국내 AI·디지털 스타트업이 실리콘밸리에 이어 새로운 스타트업 허브로 부상 중인 뉴욕에 진출할 수 있도록 지원하는 'AI·디지털 비즈니스 파트너십' 사업의 올해 하반기 참여기업 10개사를 선정하고, 25일부터 프로그램을 진행한다고 밝혔다. 뉴욕대에 마련한 '글로벌AI프론티어랩'의 사무공간과 인프라를 제공하고 뉴욕대 스턴 경영대학의 현지 특화 AI액셀러레이팅 프로그램(AIIA)을 이수토록 하는 사업으로 상반기와 하반기 각 10개 기업을 선발하고 있다. 하반기 참여기업 선정을 위해 진행된 공모에는 27개 기업이 지원했고 전문가 평가와 뉴욕대와 협의를 거쳐 기술력, 현지 진출 계획 등에서 높은 점수를 얻은 이하 10개 기업이 선발됐다. 하반기 참여기업으로 선정된 기업들은 10월23일까지 8주간 뉴욕대 스턴의 AIIA프로그램을 이수하게 되며 프로그램 종료 후 4주간 현지 맞춤형 솔루션 확보, 투자자 네트워킹과 후속 연계 등 국내외에서 해외 진출을 위한 노력을 이어 나갈 예정이다. 한편, 상반기 참여기업들은 그간의 지원을 토대로 현지 기업과의 계약 협약 체결 13건, 미국 내 출원 3건(특허 2건, 상표 1건) 등 성과를 달성했다. 특히 상반기 참여기업 중에서도 추가 성과가 기대되는 기업들에 대해서는 하반기 참여기업들과 함께 10월 중순 개최되는 현지 한인 스타트업 네트워킹 행사인 'KOOM(꿈)'에서 전시부스를 운영하고 포럼에도 참석해 현지에서 브랜드 홍보와 네트워킹 기회 확대를 지원할 계획이다. 과기정통부는 지난 22일 상반기 지원과정 종료와 하반기 과정 착수를 앞두고 상하반기 참여기업들과의 간담회를 개최했다. 간담회를 주재한 박태완 정보통신산업정책관은 “오늘 이 자리가 참여기업들 간에 경험을 공유하고 전수하는 소중한 기회가 되었기를 바라며 앞으로 다른 사업들에도 이러한 간담회를 통해 프로그램이 보다 내실있게 운영되어 기업들에 실제 도움이 될 수 있도록 챙겨나가겠다”고 말했다.

2025.08.24 12:00박수형

대구·광주·경남·전북, AI혁신거점으로 지정…예타 면제도

대구, 광주, 경남, 전북 등을 인공지능(AI) 혁신거점으로 지정, 육성하는 4개 사업과 반도체 및 소형모듈원자로(SMR), 온누리호 건조 등 3개 사업이 예타 면제 대상으로 확정됐다. 과학기술정보통신부는 22일 박인규 과학기술혁신본부장 주재로 2025년 제6회 국가연구개발사업평가 총괄위원회를 개최하고 이들 7개 사업에 대해 예비타당성조사를 면제하기로 했다고 22일 밝혔다. 예타 면제 사업은 대구의 '지역거점 AX 혁신 기술개발사업'(과기정통부·산업부·복지부), 광주의 'AX 실증 밸리 조성사업'(과기정통부·산업부), 경남의 '인간-AI 협업형 LAM 개발·글로벌 실증사업'(과기정통부), 전북의 '협업지능 피지컬AI 기반 SW플랫폼 연구개발 생태계 조성사업'(과기정통부) 등이다. 과기정통부는 지역 데이터센터의 고성능 컴퓨팅 자원 등을 활용, 지역 특화된 AX 모델과 제품을 개발하고, 현장 실증을 통해 제품·서비스를 고도화할 수 있게 지원한다는 계획이다. 위원회는 이외에 국산 AI 반도체 개발 사업, 소형모듈원자로(Small Modular Reactor, SMR) 혁신제조 국산화 기술개발 사업, 종합해양연구선인 온누리호 대체 건조 사업 등의 예타를 면제했다. 위원회는 또 지난해 11월 3차 예타 사업으로 결정했던 '범부처 첨단 의료기기 사업(과기정통부, 산업통상자원부, 보건복지부, 식품의약품안전처)'을 시행하기로 최종 확정했다. 의료기기 사업은 내년부터 오는 2032년까지 7년간 총 9천 408억 원이 투입된다. 박인규 과학기술혁신본부장은 “AI 연구개발투자는 한시도 지체할 수 없다는 범부처의 위기감과 공감대가 있었기 때문에 AI 관련 사업들의 예타 면제가 신속하게 결정이 됐다"고 말했다.

2025.08.22 16:24박희범

KAIST "AI단과대학 연내 신설…4개 학과 200명 선발"

KAIST가 추진중인 AI 단과대학(4개 학과) 연내 신설 기본 계획안이 처음 공개돼 관심이 쏠렸다. 22일 KAIST와 과학기술계에 따르면 KAIST는 AI와 관련한 4개 학과를 신설하기로 하고, 매년 200 명씩 모집할 방침으로 드라이브를 걸고 있다. 사업 추진 걸림돌 가운데 하나였던 예산은 기획재정부 교과목 개발비 명목으로 지원 받는 예산을 활용하기로 한 것으로 파악됐다. KAIST 기본 계획에는 AI대학(단과대)에 AI학부(AI코어학과 및 AI반도체학과)와 AX학과, FX학과를 각각 둘 방침이다. AX학과는 모두 4개 트랙으로 구성된다. 데이터 문화AI와 물리제조AI, 바이오소재 AI, AI 지속가능성 등이다. FX학과는 미래전략 AI트랙으로 인력 양성 방향을 잡았다. KAIST 측이 내세운 R&R(역할과 책임)은 최고급 AI인재 양성의 전략적 실험장(테스트베드)이자 확산의 거점 역할이다. 지역 거점대학과 연계해 산업분야별 모듈형 AI 최신교육 과정을 개발, 제공한다는 것과 AI로 기업 현장문제 해결책을 탐색하는 AX인재를 배출하겠다는 복안도 담았다. 또 KAIST와 권역별 AI대학간 협업체계를 통해 국가와 기업이 필요로 하는 AX 핵심기술을 신속하게 공급하는 국가AX기술 거점 역할도 수행할 계획이다. 이외에 AI대학 산하에 AI전문연구소(안) 설립도 기본 계획안에 명시했다. 신속한 설립이 가능한 점을 최대 장점으로 꼽았다.국가 AI대학 간 네트워크 형태의 연구협력을 통해 우수인력 양성과 순환에도 방점을 찍어놨다. 과기원과 거점대학 간 경쟁력을 갖춘 인력과 성과, 장비 등을 서로 공유한다면 시너지 효과가 창출 될 것으로 기대했다. 예를 들어 KAIST(물리제조AI+해양)와 부산대( AI대학)가 손잡고 AI 북극항로 개척 모델을 개발하는 식이다. 일반 국민의 AI역량 강화를 위한 KAIST AI 교육센터 설립안도 담았다. 시민 대상 체험형 교육으로 전 세계에서 AI를 가장 잘 쓰는 AI기본사회 실현을 목표로 설정했다. 이외에 과기원 중심 지역거점 체험형 AI교육관 설치 계획도 언급했다. 이 교육관 프로그램으로는 어린이 AI 학교, AI 를 활용한 우리 동네 문제 해결 프로젝트, AI신기술 체험, AI 페스티벌, 지역 SW 영재 대상 AI 영재학교 운영, 기업 AI 신제품 홍보, AI 시제품 고도화를 위한 소비자 피드백 등을 예시로 제시했다. 온라인 강의 중심 군 AI교육 강화로 K-국방의 AX 가속화도 추진한다. 학위부문은 AI 국방 거버넌스 설계자를 양성하는 군고위 정책 결정자를 육성할 계획이다. 비학위 부문은 50만 육해공군 장병이 복무 중 필수 이수해야 하는 AI국방교육 프로그램을 개발하고 AI를 이용해 국가를 수호하는 AI전사로 육성한다는 복안이다. 이외에 AI 생태계 형성을 위한 AI창업지원센터 설립도 기획안에 담았다. KAIST는 지난 2023년 말 기준 AI를 활용한 창업기업이 54개(교원 8, 학생22, 졸업생등 24)다. KAIST 이균민 교학부총장은 최근 전화통화에서 "올해 말까지 AI단과대학 설립을 마무리한 뒤 오는 2026학년도부터 본격 가동을 목표로 한다"며 "지역 거점 대학에 KAIST가 모델이 되어야 하기 때문에 AI 단과대학 설립 계획안을 계속 수정하는 등 최적의 방안을 찾고 있다"고 말했다.

2025.08.22 13:12박희범

내년 정부 R&D예산 35.3조원 '역대 최대'…AI분야 106%↑

내년도 정부 R&D 예산안이 역대 최대 규모인 35.3조원으로 편성됐다. 지난해 대비 19.3% 5.7조 원이 늘어난 규모다. 예산이 축소됐던 지난 2024년과 비교하면 8.8조 원이나 증가했다. 특히, 인공지능(AI) 부문 예산이 지난해 대비 106.1% 늘어난 2.3조원으로 편성된 점이 눈길을 끈다. 과학기술정보통신부는 22일 대통령실에서 개최된 국가과학기술자문회의 전원회의에서 '2026년도 국가연구개발사업 예산 배분·조정(안)'을 심의·의결했다고 밝혔다. '이재명 정부의 K-R&D 이니셔티브'라는 부제가 붙은 내년 R&D 예산안은 35.3조원이다. 예산은 체질 개선과 혁신에 방점을 찍어 배분했다. 이날 자문회의에서 심의한 예산 항목은 주요R&D로, 30.1조 원 규모다. 과기정통부는 정부 예산안 편성 과정을 거쳐 기획재정부가 심의·편성하는 일반 R&D 5.2조 원을 포함한 35.3 조원의 예산안을 국회에 제출하게 된다. ◆인공지능 예산 증가폭이 가장 두드러진 분야다. 지난해보다 106.1%가 늘었다. 총 2.3조원을 투입하기로 햇다. AI를 기반으로 경제·사회 대전환을 추진한다. AI 생태계 전반에 걸친 독자적 역량 강화에 방점을 찍고, 풀스택 연구개발에 집중한다. 범용인공지능(AGI), 경량․저전력AI 등 차세대 AI 기술에 집중 투자할 방침이다. 또한, AI를 실제 세계에서 구현하는 피지컬AI의 글로벌 주도권 확보를 위해 원천기술 및 파운데이션 모델 확보, 실증 등을 적극 지원한다. AI 기술의 자립 기반 구축을 통해 연구개발부터 AI 서비스 활용까지 AI 인프라 생태계를 강화한다. 대형·중소 데이터센터 간 고성능 네트워크 연동 기술개발을 통해 'AI 고속도로'를 실현하고, 'GPU 자원의 집적·공동활용 체계'를 통해 급증하는 고성능 GPU를 활용한 연구 수요에 적극 대응할 계획이다. 특히, GPU 자원의 효율적인 공유·관리를 위한 AI 반도체(NPU, PIM) 기반 클라우드 핵심기술의 국산화에도 적극 나설 계획이다. 연구·산업·공공 등 모든 분야에 AI를 연결·융합해 생산성을 높이고, 온 국민이 AI를 안정적으로 활용하는 'AI 기본사회'로의 전환을 가속화해 나갈 방침이다. 이를 위해 연구분야별 특화 AI모델 개발, 산업 전반의 AI 내재화, AI의 행정·보건·국방 등 공공 영역으로의 도입 등을 추진해 나갈 계획이다. ◆에너지 지난해 대비 19.1% 늘어난 2.6조 원으로 편성됐다. 재생에너지 중심으로 우선 서해안 라인을 따라 에너지 대동맥, 에너지 고속도로를 구축하는 사업이 골자다. 요소기술 개발과 소규모 실증 위주 투자에서 벗어나 핵심시스템 국산화와 상용급 실증을 확대, 재생에너지를 차세대 주력산업으로 육성하는데 방점을 찍어놨다. 초고효율 태양전지, 초대형·고출력 풍력 시스템 등의 조기 실증 기술개발과 국산화에 드라이브를 걸 계획이다. 재생에너지 확대에 따른 전력 변동성을 AI기반 에너지 관리시스템(EMS)으로 보완하고, 지역 단위 에너지 자립을 위한 차세대전력망, 장주기 에너지 저장(ESS) 등 핵심기술을 개발해 지능형·분산형 '에너지 고속도로'를 실현할 계획이다. 생산부터 저장・운송・활용까지의 청정수소 전주기 밸류체인 구축과 전력수요에 대응하기 위한 소형모듈원자로(SMR) 핵심 원천기술에 지속 투자한다. 이와함께 저탄소·저소비 에너지 전환을 위한 산업공정혁신 기술, 탄소 포집·활용·저장(CCUS) 핵심기술 확보도 적극 지원한다. ◆전략기술 전년대비 29.9% 늘어난 8.5조 원이 초격차 전략기술 확보에 투입된다. 국가전략기술은 5년 내 핵심기술 자립화가 목표다. 민·관 합동으로 전략기술이 '기술주도 성장'을 주도하도록 할 계획이다. 양자컴·합성생물학 원천기술 선점 나서 부문은 양자컴퓨팅·합성생물학 등 원천기술 선점을 적극 지원한다. 또한, AI반도체, 양자 내성암호 등 공급망·안보에 필수적인 핵심기술도 내재화할 계획이다. 이외에 자율주행 기술과 휴머노이드 로봇 등의 분야는 단기간 내 상용화할 수 있는 실증기술 개발을 통해 빠른 경제적 성과를 창출하다록 지원할 계획이다. ◆방산 전년대비 25.3% 늘어난 3.9조 원을 투입한다. 수입무기 대체 및 기존 무기 개량 중심의 기술개발 체계에서 탈피, 첨단 기술을 국방과 접목해 새로운 성장동력으로 모색할 계획이다. K-9 자주포, 천궁 등의 성능 고도화를 추진한다. 또 AI, 양자 등 신기술의 국방 분야 접목을 강화하고, 국방 분야 중소·스타트업도 적극 육성할 계획이다. 또한, 육·해·공·우주·사이버 등에 전방위적인 억제능력을 확보하기 위해 첨단 전자전, 차세대전투기(KF-21)개발 투자확대와 첨단 항공엔진의 국산화 선행연구를 지원한다. ◆중소벤처 AI 부문과 지역성장 부문에 이어 예산 증가가 세 번째로 큰 분야다. 3.4조 원이 책정됐지만, 증가 비율이 전년대비 39.3%나 됐다. 기업 R&D 지원 포인트는 단기 애로요인 해소에서 역량을 갖춘 기업 중심으로 체계적 지원을 강화해 나갈 방침이다. 이를 위해 투자검증을 거친 기업·기술에 대한 후속 R&D를 지원하는 민간투자 연계형 R&D 투자를 강화한다. 또 각 부처가 소관분야 역량 있는 기업·기술 발굴 및 사전 검증 후 경쟁을 통과해 선별된 기업에 대해 R&D를 지원하는 경쟁보육형 R&D도 함께 추진하기로 했다. 대학·출연연이 축적한 기술을 기업이 활용할 수 있도록 고도화하고, 실험실 창업 이후 성장까지 맞춤형 지원도 강화한다. 공공·민간 수요로부터 개발·제안된 제품에 대해 구매까지 연계하는 혁신조달·구매연계형 R&D를 확대, 기업이 어려움을 겪는 초기 트랙 레코드(Track Record) 확보를 지원하기로 했다. ◆기초연구 R&D 예산 축소로 일부 무너진 연구 생태계 복원에도 나선다. 예산도 14.6%, 5천 억 가량 증가한 3조 4천억 원을 투입하기로 했다. 올해는 2.9조 원을 책정했다. 지난 해 폐지됐던 기본 연구도 다시 복원한다. 특히, 개인기초 연구과제 수가 지난 2023년 수준을 뛰어넘은 총 1만5311개로 늘어난다. 개인기초 과제 3천494개 늘어...역대 최대 개인기초 연구과제 수는 지난 2023년 1만 4,499개 → ('24) 13,080개 → ('25) 11,827개로 줄어 대학 과학기술계의, 기초 연구에 대한 우려가 유난히 컸던 분야다. 복잡·파편화된 지원유형을 통합, 단순화하고 연구자들이 단기 성과 쫒기에 내몰리지 않도록 과제별 최소 연구기간을 연장해 연구 자율성, 지속성·안정성을 제고할 계획이다. 선진연구 기간은 1년에서 2+1년으로, 핵심연구는 3년에서 3+2년 연구가 가능하도록 하되, 중간 점검을 통해 연구내용 변경을 허용하기로 했다. ◆인력양성 지난해 대비 예산 규모를 35.0%나 늘렸다. 총 1.3조원을 투입한다. 방점은 최고급 이공계 인재를 위한 맞춤형 지원과 초격차 해외인재의 유치·정착에 집중 투자한다. 우수 이공계 인재의 처우개선을 통해 최고급 인재가 걱정 없이 연구에 집중할 수 있도록 준비 중이다. 석박사급 고급 인재가 최고 인재로 성장할 수 있도록 지원하는 방안도 검토 중이다. 또한, 산업계 수요에 기반한 인재양성과 산학연 공동 프로젝트 등을 통해 첨단산업 분야 핵심인력 배출을 강화하는 방안도 모색 중이다. 전략기술 중심으로 글로벌 최고 수준의 인재와 우수한 신진 연구자를 신속·파격적으로 영입하기 위한 인재유치 프로젝트(Brain to Korea)도 적극 지원한다. 이를 위해, 글로벌 수준의 연봉부터 안정적 연구비, 정착비까지 패키지로 지원해 해외인재가 국내에 뿌리내리고 성장할 수 있는 매력적인 환경을 조성해나갈 계획이다. ◆출연기관 R&D 예산 삭감으로 대학 연구계와 함께 피해가 컸던 부문이다 전년대비 17.1% 늘어난 4.0조 원으로 내년 예산이 편성됐다. 기본 투자 컨셉은 중장기·대형연구를 통한 국가임무 중심 연구다. PBS 2030년까지 단계적 폐지…내년 5천 억 원 투입 재정구조 재설계 PBS(연구성과중심제)를 단계적 폐지, 연구자가 인건비 확보 부담없이 연구에만 전념할 수 있도록 매년(오는 2030년까지) 정부수탁과제의 종료 규모를 기관 출연금으로 재배분하기로 했다. 특히 내년에는 약 0.5조 원 규모의 전략연구사업을 신설하는 등 재정구조를 재설계할 방침이다. 이외에 연구성과와 직접 연계되는 '최우수 연구자 인센티브'를 신설, 우수인재가 자부심을 갖고 안정적으로 연구하도록 연구 환경도 개선한다. 출연연 사기 진작을 위해 초봉을 현행 4천만 원 초반대에서 4천800만원 수준으로, 박사급은 7천 만원 초입에서 7천 800만원 수준으로 올리는 방안이 논의중인 것으로 알려졌다. ◆지역성장 내년 지원되는 총 예산은 1.1조 원이지만, 예산 증가폭은 전년대비 54.8%로 AI 부분에 이어 두 번째로 크다. '모두가 잘사는 균형성장'을 위해 지역 강점·특성·역량을 고려한 지역 주도 자율R&D를 지원한다. 특히, 권역별로 예산을 배분하여 지역 스스로 R&D를 발굴·기획 및 운영하도록 하고, 지역 수요 기반의 특화 산업·기술을 중심으로 지원한다. 또한, 지역 혁신의 주체인 산·학·연 간 협력 연구 활성화를 통해 지역 특화산업을 육성하고, 혁신 클러스터를 중심으로 연구성과가 확산되도록 지원해 지역 경제 활성화와 지역혁신을 견인 할 계획이다. 지역 특화산업과 연계한 대규모 AX R&D를 통해 지역 경제 활력을 제고하는데도 힘을 쏟을 계획이다. 국가적 핵심 연구를 위한 대형 연구시설 및 장비를 지역에 구축하고, 지역 특화산업을 육성하는 인프라 확충과 더불어 범용·기초 연구장비는 집적화하는 등 지역 자생적 연구역량 강화에도 적극 나설 방침이다. ◆재난안전 총 내년 예한은 2.4조원, 전년대비 14.2%가 늘었다. 과학기술을 기반으로 국가 재난대응 역량을 강화하고, '생명과 안전이 우선인 사회 구현'에 방점을 찍어 R&D를 지원한다. AI, 드론 등 첨단 기술을 적극 활용해 감시·예방부터 대응・복구 등 전주기에 걸쳐 현장 대응 역량을 강화할 계획이다. 소규모 사업 통합·대형화를 통한 성과관리 나서 빈발・대형화 추세인 복합 재난에도 효과적으로 대응하기 위해 연구기관들이 협업하는 다부처 협력사업을 우선 지원한다. 과학기술적 접근이 필요한 산업안전 등 각종 사회문제 해결과 재난현장 대응 등을 위해 기술 공백 영역을 발굴하고, 기술개발이 적기에 이뤄지도록 지원할 방침이다. 특히, 리빙랩 등 현장 실증과 구매조달 연계 등을 통해 연구성과물의 현장 활용성을 강화한다. 소규모 사업의 통합·대형화를 통한 성과관리를 강화하는 동시에, 예산 편성 이후에도 집행점검과 신규사업 컨설팅 등을 통해 기획 및 보완이 필요한 사업 중심으로 민간전문가(전문위원회)와 함께 점검·관리도 강화해 나간다는 복안이다. 배경훈 과기정통부 장관은 “이번 R&D 예산안은 역대 최대 규모로서 연구생태계의 회복을 넘어 완전한 복원과 진짜 성장 실현을 위해 파격적으로 확대했다”며, “안정적이고 예측 가능한 R&D 투자시스템을 통해 과학기술계와 함께 지속 가능한 연구생태계를 확립해 나갈 계획”이라고 밝혔다.

2025.08.22 12:00박희범

AI스타트업 투자유치 쉽지 않아...류제명 차관 "지원체계 고도화"

“국내 투자 기준으로는 오픈AI도 투자받지 못한다.” “플랫폼 기업은 ARPU 같은 투자 기준 평가가 명확하지만 AI 스타트업에 대한 평가 지표가 없다.” “여의도(증권가)에서는 국내보다 미장을 바라보고, 역삼동(VC)은 상장사에 투자 안 한다. 상장하느니 매각하라고 이야기하고 싶다.” 류제명 과학기술정보통신부 차관이 21일 광화문 공유오피스에서 AI 스타트업을 만나 투자 유치 애로사항을 물으니 저마다 다양한 사연을 쏟아냈다. 경기 침체로 창업기업에 대한 투자 열기가 식었고, 정치적인 격변기를 겪으며 외국 자본 이탈도 겪었다. 미국과 단순 비교는 어렵지만 투자 시장의 규모 차이를 극복할 수준이 아니다. 이런 점과 별도로 AI 분야에 대한 세간의 관심은 커졌으나 투자 유치 어려움이 지속되고 있다. 정부는 이같은 점을 고려해 국내 AI 스타트업의 성장을 돕기 위한 투자 지원 강화 방안 논의를 이어간다는 방침이다. 이날 간담회에서는 AI와 같은 테크 분야는 스타트업 벤처 기업에 대한 업무를 소관하는 부처 외에 과기정통부가 직접 나서주길 바란다는 의견과 최근 창업하는 기업에 대한 투자에는 AI 적용이 우선으로 논의된다는 이야기도 오갔다. 류 차관은 “민관 모두가 AI 투자 확대 필요성에 공감하는 가운데 다양한 직간접적 투자가 늘어나고 관련 시장도 확대될 것으로 기대한다”며 “투자가 효과적으로 지원되는 것이 성장의 자양분으로 가장 중요한 요소”라고 말했다. 이어, “AI 스타트업들이 다양한 시도를 마음껏 할 수 있도록 정책의 몫이 많을 것”이라며 “정부도 민간과 협력해 투자 마중물을 제공하고 현장의 목소리를 반영한 AI 스타트업 지원체계 고도화에도 더욱 힘쓰겠다”고 강조했다. 한편, 과기정통부는 민관 협력을 통해 통신 3사가 출자, 한국통신사업자연합회가 운영하는 코리아IT펀드를 통해 올해 3천억원 규모의 자펀드를 구성해 AI 분야 기업에 투자키로 했다. 또 정부가 매년 900억원 규모로 운영하는 AI혁신펀드도 추경을 통해 3천억 규모로 확대했다. 우정사업본부도 5년간 1조원 규모, 올해 최대 1천억원을 AI 분야에 힘을 보탠다는 방침이다. 투자 지원 외에 한국인공지능·소프트웨산업협회는 산업 내 전문가의 도움을 받을 수 있도록 문호를 열어두고 있으니 회원사의 네트워크 활용을 조언키도 했다.

2025.08.21 18:49박수형

배경훈 장관 "국가 암호체계, 양자 내성 암호로 전환"

국가 암호체계를 양자 내성 암호체계로 전환하기 위한 기술개발과 실증 사업이 추진된다. 배경훈 과학기술정보통신부 장관은 21일 대전 한국표준과학연구원에서 국내 양자(Quantum) 기술 및 산업을 대표하는 정부 및 산·학·연 전문가 20명이 참석한 가운데 '퀀텀 프론티어 전략대화' 행사를 개최했다. 이날 행사에는 KAIST(김은성, 이순칠), 이화여대(최태영), 연세대(정재호), 육군사관학교(정근홍), 표준연(이용호, 김진희), 한국연구재단(백승욱), IITP(오윤제), ETRI(조일연), KISA(박해룡) 등 주요 대학 및 연구기관과 삼성SDS(권영준), 지큐티코리아(곽승환), 큐심플러스(노광석), 파로스아이바이오(채종철) 등 기업 관계자가 참석했다. 배 장관은 행사 서두에서 "보안 위협에 선제 대응하기 위해 양자 보안 기술을 토대로 보안 패러다임을 혁신할 것"이라며 "국가 암호체계의 양자 내성 암호 체계로의 전환을 위해 기술개발 및 실증을 적극 지원할 것"이라고 언급했다. 배 장관은 이에 앞서 미래 10년을 내다본, 양자 종합계획을 올해 말까지 수립하겠다고 말했다. 이 종합계획 방향과 관련 과기정통부는 양자 분야 컴퓨터, 통신, 센서 각 분야별로 5년 이내 가시적 성과 창출과 중장기 경쟁력 확보를 위한 투트랙 전략을 마련할 계획이다. 패러다임 전환도 선언했다. 기존 기초연구 중심 투자에서 벗어나, 연구개발-상용화-산업생태계를 관통하는 통합 전략을 기획, 추진한다. 투자에 대해서도 언급했다. 배 장관은 "인프라와 인력, 국제협력 등 국내 양자 생태계 기반을 탄탄하게 만드는 투자도 소홀히 하지 않겠다"며 "양자팹, 양자컴퓨팅 허브 등 혁신의 토대가 될 인프라를 대폭 확대할 것"이라고 말했다. 또 "양자암호통신 시범망 확대를 통해 양자통신의 속도감 있는 상용화를 추진한다"고 덧붙였다. 배 장관은 마지막으로 퀀텀+AI 연계도 강조했다. 글로벌 공급망 진입을 위한 양자 소·부·장 기업 육성과 SW 연구개발을 통한 활용시장 선점, 전문인력 양성 등을 주요 추진 과제로 제안했다. 이날 간담회에 앞서 배경훈 장관은 표준연 초전도 양자컴퓨팅, 양자통신 연구시설을 방문했다. 초전도 양자컴퓨터 연구실에서는 이용호 한국표준과학연구원 초전도양자컴퓨팅시스템연구단장으로부터 표준연이 개발 중인 50큐비트 양자컴퓨터 개발 현황을 듣고, 이어 최근 시연한 20큐비트 양자컴퓨터 가동 현장을 둘러봤다. 이 자리에서 배 장관은 "현재 글로벌 스탠다드가 100큐비트인데, 50큐비트를 이제 해서 되냐"고 질문하는 등 국내 개발 기술 수준에 대해 관심을 드러냈다. 이에 대해 이용호 단장은 "예산과 인력, 개발 환경 등 여러 이유로 아직까지 100큐비트 진입은 어려운 상황"이라며 "큐비트가 늘어갈수록 급증하는 오류까지 정정하는 연구가 의외로 쉽지 않다"고 기술 개발의 어려움도 호소했다. 또 양자통신 연구실에서는 소형 양자키분배(QKD) 모듈 개발 등 주요 성과와 함께 표준연·ETRI가 협업 중인 양자통신 테스트베드 운영 현황에 대해 윤주천 ETRI 양자기술본부장으로부터 설명을 들었다. 배경훈 장관은 “양자기술 분야별 장·단기 특화 육성 전략과 퀀텀+AI 등 핵심 과제들이 양자 종합계획에 잘 반영될 수 있도록 준비할 것"이라며 "다가오는 보안 위협에 선제적으로 대응하기 위해 양자 보안 기술을 토대로 보안 패러다임을 혁신하는 데에도 과기정통부가 앞장설 것"이라고 덧붙였다.

2025.08.21 17:01박희범

AI로 도시침수·감염병 대응…코난테크놀로지, KISTI와 신속 대응체계 구축

인공지능(AI)과 고성능컴퓨팅(HPC)을 활용해 도시침수와 감염병 같은 복합 재난을 사전에 예측하고 신속히 대응할 수 있는 체계가 마련된다. 코난테크놀로지는 한국과학기술정보연구원(KISTI) 주관 '디지털기술 기반 수요 참여형 현안해결지원 프레임워크 개발' 사업자로 선정됐다고 21일 밝혔다. 이번 프로젝트는 도시재난과 생활안전 문제가 복합적·연쇄적으로 발생하는 상황에서 대규모 데이터 수집·분석·예측이 요구되지만, 이를 통합 지원할 수 있는 시스템이 부족하다는 문제의식에서 시작됐다. KISTI는 이를 해결하기 위해 확장성과 사용성이 뛰어난 디지털 프레임워크 구축을 추진하고 있다. 사업의 핵심은 다양한 도시재난 및 생활안전 데이터를 통합 수집·관리하고, HPC 및 AI 기반 모델로 예측·분석·시뮬레이션을 수행할 수 있는 체계를 마련하는 것이다. 코난테크놀로지는 이를 위해 웹 기반 연계·융합 프레임워크, 빅데이터 통합관리 시스템, HPC/AI 기반 동적 모델링 및 시각화 시스템, 현장 PoC(개념검증) 적용 등을 수행할 예정이다. 또한 연차적으로 도시침수 대응과 감염병 예측·분석 같은 실제 사례를 기반으로 시스템의 효과성을 검증하고 개선점을 반영한다. 동시에 주요 데이터셋과 AI 모델 확보 및 공유 체계도 마련해 실효성을 높인다는 계획이다. 김영섬 코난테크놀로지 대표는 "국민의 안전과 직결된 사업에 참여하게 돼 뜻 깊다"며 "현장 중심의 AI 기술로 재난 상황에 신속하게 대응할 수 있도록 최선을 다하겠다"고 밝혔다.

2025.08.21 15:19남혁우

이해충돌 방지...K-AI 심사과정에 배경훈 장관 배제

과학기술정보통신부가 AI 파운데이션 모델(K-AI) 구축 사업 심사를 진행하면서 이해충돌을 차단하기 위해 기업 출신 배경훈 장관에 일체 보고도 하지 않았다고 밝혔다. 류제명 과기정통부 차관은 20일 국회 과학기술정보방송통신위원회 전체회의에서 “응모 기업과 이해상충 소지가 있어 장관에게 기피 신청을 했고, 그 뒤로는 장관에게 관련 보고도 하지 않았다”고 말했다. K-AI 사업에 LG AI연구원도 참여했는데, 이 회사 출신인 배경훈 장관을 고려해 심사 과정에서 완전히 배제했다는 뜻이다. 이는 국민의힘 박충권 의원이 국정기획위원회 경제2분과장을 맡고 있던 이춘석 의원이 K-AI 사업을 보고받은 것이 아니냐는 질의에 따라 알려진 내용이다. 박 의원은 “이춘석 의원이 당시 거래한 종목이 공교롭게 K-AI 정예팀으로 발표된 곳”이라며 “미공개 사전 정보를 불법적으로 활용한 게 아닌지 국민 의혹이 있다”고 말했다. 배 장관은 이춘석 의원에 사전 정보를 알렸냐는 질의에 “알려줄 의무가 없다”고 잘라 답했다. 이어 류 차관이 K-AI 선발과정에서 배 장관을 배제했다고 밝히면서 “외부 전문가 중심으로 평가위원회를 구성해 공정하게 관리해왔다”고 강조했다.

2025.08.20 16:57박수형

[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

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