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김정호 KAIST교수+연구원 26명 "HBM서 HBF까지…AI 메모리 분석 6시간 생중계"

'HBM의 아버지'로 불리는 김정호 KAIST 교수가 차세대 AI 메모리로 주목받는 HBF(고대역폭 낸드플래시메모리) 기술 추세, 산업화 방향 등을 속속들이 밝히는 '특별한' 자리를 마련했다. KAIST 테라랩은 오는 10일 오전 9시부터 오후 4시 20분까지 장장 6시간 넘게 국내·외 산·학·연구기관 관계자를 대상으로 'HBF 기술: 워크로드 분석과 로드맵 설명회'를 온라인(줌)으로 전세계에 생중계한다고 9일 밝혔다. 김정호 교수는 지난 3일 서울 프레스센터에서 열린 HBF 기술개발 성과 발표회를 기자단을 상대로 공개했다. 또 지난해 6월에는 HBM(고대역폭메모리) 4부터 HBM 8까지 향후 15년의 HBM 아키텍처와 구조, 성능, 세대별 특성을 미리 전망하는 '차세대 HBM 로드맵 기술 발표회'를 개최, 국내 · 외 기업으로부터 큰 반향을 일으켰다. 이번 설명회는 ▲멀티모달(이미지·동영상·음성·문자) 생성 ▲실시간 검색과 학습(RAG) ▲논리 추론 능력(CoT) ▲토론형 추론 기능(CoD) ▲인공지능 개인화와 개인 데이터 평생 추적 ▲지속 학습과 디지털 트윈 구축 등 여러 요인으로 인해 갈수록 폭증하는 데이터 처리 수요에 대응하기 위해 HBM 한계를 보완할 차세대 메모리 HBF의 기술 방향과 개발 전략을 공유하기 위해 마련됐다. HBF는 휘발성 메모리인 D램을 수직으로 쌓아 대역폭을 극대화하는 HBM과 달리, 비휘발성 메모리인 낸드플래시를 수직 적층해 SSD(솔리드스테이트 스토리지)급 대용량을 유지하면서도 HBM 수준으로 대역폭을 확장하려는 새로운 솔루션이다. 인공지능(AI) 학습과 추론 성능 향상을 위해 대역폭과 용량의 획기적인 향상이 가능, AI 시대를 이끌 차세대 메모리로 주목받고 있다. 기존 HBM이 초고속 · 저용량 연산 메모리라면 HBF는 대용량 데이터 저장과 고대역폭 전송을 동시에 겨냥한 구조로, 초거대 에이전틱 AI 확산으로 늘어나는 추론 · 학습 데이터 처리에 최적화된 메모리로 평가받고 있다. 이번 설명회에서는 테라랩이 그동안 축적해 온 HBF 관련 연구를 토대로 차세대 에이전틱 AI를 위한 아키텍처, 구조, 성능과 워크로드 특성, 개발 로드맵 등이 공개된다. AI 반도체 연산 특성을 분석하고 HBF를 실제 시스템에 어떻게 활용할지, 한발 더 나아가 AI를 활용해 HBM을 포함해 HBF와 SSD 등 모든 메모리 시스템을 아우르는 설계와 함께 이를 최적화하는 방법론도 소개한다. 이와 함께 메모리 중심 컴퓨팅(MCC)을 위한 AI용 메모리 계층 구조도 발표할 예정이다. TSV(실리콘관통전극)와 실리콘 인터포저, 냉각용 TSV 등 대역폭 확장과 발열 문제 해결을 위한 핵심 패키징 기술 발전 방향과 난제 극복을 위한 전략도 함께 제시할 예정이어서, 반도체 업계의 관심을 끌 것으로 보인다. 김정호 교수가 이끄는 KAIST 테라랩은 20년 넘게 HBM 설계 기술을 세계적으로 선도해 온 연구실이다. 2010년부터는 HBM 상용화 설계에도 직접 참여해 2013년 SK하이닉스의 세계 최초 HBM 상용화에 결정적 역할을 했다. HBM 구조·설계, 실리콘관통전극(TSV), 인터포저, 신호 무결성(SI), 전력 무결성(PI), 인공지능을 활용한 HBM 설계 방법론 등에서도 그동안 독창적인 연구 성과를 인정받으며 글로벌 학계와 산업계에서 독보적 입지를 구축해 왔다. 현재 테라랩에는 박사과정 9명, 석사과정 17명 등 총 26명의 학생·연구원이 소속돼 있다. 이들은 6세대 HBM 4부터 HBM 8까지 차세대 HBM 아키텍처 및 구조, 성능과 더불어 HBF 구조 · 성능까지 폭넓게 연구하며, HBM–HBF 하이브리드 메모리 시대를 대비한 기술 로드맵을 구체화하고 있다. 김정호 교수는 "폭발적으로 늘어나는 AI 데이터를 감당하려면 D램 기반 HBM과 낸드플래시 기반 HBF가 모두 동시에 필요하다"면서 "HBF는 HBM과 함께 향후 수년 내 수백~수천조 원 규모로 성장할 AI 메모리 반도체 시장을 견인하고, 'K-메모리 중심의 AI 컴퓨팅 시대'를 여는 핵심 국가 전략 자산"이라고 강조했다. 김 교수는 또 "이번 설명회를 계기로 국내 반도체 산업 비전 공유와 함께 기술 주도권 확보 등 우리나라가 AI 생태계를 선도하는 데 힘을 보탤 것“이라며 ”HBM은 개념 설정부터 설계, 실제 상용화까지 약 10년이 걸렸지만, HBF는 그간 HBM에서 축적한 설계 · 공정 노하우 덕분에 2~3년 후면 상용화가 가능할 것"이라고 내다봤다. 김 교수는 이외에 "삼성전자, SK하이닉스, 샌디스크 등이 엔비디아, 구글, AMD, 브로드컴 등과 협력해 빠르면 2027년 말에서 2028년 초 HBF를 탑재한 제품을 선보일 것"으로 예측하며 “구글, 오픈AI, 마이크로소프트, 아마존, 메타 등 글로벌 빅테크와 함께 'K-메모리 중심의 AI 컴퓨팅 시대'를 여는 생태계 조성에도 KAIST가 적극 참여할 것"이라고 덧붙였다. 한편, 설명회는 화상회의 플랫폼 줌(ZOOM)을 통해 무료 생중계된다. 참석 희망자는 줌링크(https://us02web.zoom.us/j/2885283810?pwd=OUtNOGl0anRscURoQjRuUHkzUUFWUT09)에 접속한뒤 미팅 ID 및 PW(288 528 3810/kaist1234)로 접속하면 된다. 영상 녹화본은 향후 KAIST 테라랩 홈페이지(http://tera.kaist.ac.kr)를 통해 유튜브에 공개할 예정이다.

2026.02.09 18:45박희범 기자

정부, 경남AX 검증...피지컬AI 제조 혁신 가동

과학기술정보통신부는 지난 6일 경남 창원 소재 신성델타테크를 찾아 피지컬AI 사전검증 사업 성과를 점검하고, 현장 간담회를 통해 피지컬 AI 기반 지역 제조 경쟁력 강화 방안을 논의했다. 현장 방문은 피지컬AI 기반 정밀 제어 기술의 적용 가능성을 확인하고 향후 추진될 '경남 AX' 대형 R&D 사업과 연계 방향에 대해 기업과 연구진의 현장 의견을 청취하기 위해 마련됐다. 과기정통부가 올해 착수하는 '경남 AX' 사업은 기존의 단순 공정 자동화를 넘어, 현장의 물리적 특성과 숙련자의 노하우를 AI 모델에 직접 반영하는 것이 핵심이다. 이를 위해 AI가 로봇과 설비를 직접 제어하는 'PINN 기반 LAM' 기술 개발에 중점을 두고 있다. 이는 기존의 '분석·판단 중심 AI'에서 나아가, '현장을 가장 잘 아는 AI는 물론 공정을 실제로 움직이는 AI'로의 전환을 의미한다. 먼저 과기정통부와 정보통신산업진흥원은 2025년 추경예산을 통해 사전검증 사업을 추진하며, 경남 지역 8개 제조기업을 대상으로 현장 실증을 수행했다. 이를 통해 주요 참여기업에서 공정 품질 예측과 생산 효율 개선 등 가시적인 성과가 확인됐다. 신성델타테크의 플라스틱 사출 조립 공정에 사출성형 공정 데이터(49종)와 작업자 행동, 원자재 상태, 불량 형상 등 액션 데이터(62종)를 연계한 AI 학습용 데이터셋을 구축하고, 디지털 트윈 모델을 통해 공정 품질을 사전에 보정한 결과, 불량률 감소(약 15%) 및 설비 가동률 향상(약 20%) 가능성을 확인했다. 화승R&A는 고무 압출 공정에서 발생하는 소재 변형을 사전에 예측해 설비종합효율을 5% 이상 개선했고, CTR은 알루미늄을 가공 공정에서 발생하는 기계 떨림(채터링) 현상을 예측하여 불량률을 줄이고, 가공 사이클 타임을 17% 이상 단축하는 성과를 거뒀다. 과기정통부는 이러한 사전검증 성과를 바탕으로 2026년 상반기부터 '경남 AX' 사업을 본격 착수한다. 2030년까지 추진될 이번 사업은 현장 제조 데이터 기반의 '물리지능 행동모델' 기술 개발을 통해 초정밀 제어 피지컬 AI를 구현하는데 집중할 계획이다. 이어진 현장 간담회에 참석한 기업 관계자들은 피지컬 AI 기반 정밀 제어 기술의 확산과 방안, 데이터 관리, 숙련자 노하우의 모델화 등에 대해 논의하며, 정부 차원의 정책 연계 강화를 요청했다. 경남은 첨단 산업을 중심으로 제조 거점이 밀집된 지역으로, 현장 중심 데이터 축적과 실증에 유리한 여건을 갖춘 만큼, 과기정통부는 실증 성과가 산업화로 이어질 수 있도록 제기된 의견을 향후 지역 AX 설계 및 정책 지원방안 마련에 적극 반영할 계획이다. 배경훈 부총리는 “경남은 기계, 부품, 장비 등 정밀 제조 역량이 집적된 최적의 환경을 갖춘 곳”이라며, “경남의 산업 경쟁력에 피지컬AI를 결합해 지역 제조 '5극3특' 전략의 핵심 거점으로 확실히 자리매김시키겠다”고 강조했다. 이어, “피지컬AI는 대한민국 제조 경쟁력의 미래를 좌우할 핵심 과제”라며, “현재 단계에서는 실제 제조 현장에서 생성되는 데이터를 체계적으로 구축하는 것이 무엇보다 중요하다”고 밝혔다. 배 부총리는 또 “이러한 데이터를 토대로 향후 피지컬 AI 파운데이션 모델이 개발되면, 이를 오픈소스 방식으로 확산해 많은 기업이 쉽게 활용할 수 있는 생태계를 만들어 나가겠다”며, “정부는 단기 성과에 그치지 않고, 대한민국 미래를 책임진다는 소명감을 가지고 피지컬 AI 정책을 지속적으로 추진해 나가겠다”고 덧붙였다.

2026.02.08 12:00박수형 기자

'움직이는 AI' 이어 '알아서 하는 AI'로…정부, 새 연합군 띄운다

과학기술정보통신부가 '피지컬 인공지능(AI)'에 이어 스스로 판단하고 과업을 수행하는 '에이전트 AI' 분야 민관 합동 대응 체계를 구축한다. 최근 급성장하는 AI 에이전트 서비스의 유통과 거래 표준을 선제적으로 마련해 국내 기업들의 글로벌 경쟁력을 키우겠다는 전략이다. 3일 업계와 과기정통부에 따르면, 정부는 이달 중 국내 주요 AI 기업들이 참여하는 '에이전틱AI 얼라이언스(가칭)'를 발족할 예정이다. 이진수 과기정통부 인공지능기반정책관은 "지난해 하반기부터 AI 에이전트 관련 논의가 활발해짐에 따라 현장 기업들과 꾸준히 소통해 왔다"며 "서비스 유통이나 거래 표준화가 시급하다는 판단 아래 얼라이언스 구성을 논의 중"이라고 밝혔다. AI 서비스를 활성화하는 과정에서 발생할 수 있는 데이터 표준화 및 수익 배분 모델 등 거래 표준 이슈를 해결하는 데 민관의 역량을 집중하겠다는 목표다. 과기정통부는 AI 에이전트 서비스를 운영하거나 개발 중인 기업을 중심으로 참여사를 모집하고 있다. 우선 기업 중심으로 조직을 꾸리되 학계와 연구계로 외연을 확장할 가능성도 열어둔 상태다. 이르면 이달 본격화할 에이전틱AI 얼라이언스는 '피지컬AI 글로벌 얼라이언스'와는 별도로 움직일 전망이다. 피지컬 AI와 에이전틱 AI는 추구하는 방향이나 서비스 성격이 다르기에 당장 직접적인 연결점은 보이지 않아서다. 지난해 9월 출범한 피지컬AI 글로벌 얼라이언스는 과기정통부를 비롯한 산업통상부, 중소벤처기업부 장관, 정동영 더불어민주당 의원, 최형두 국민의힘 의원, 한국인공지능소프트웨어산업협회장, 한국자동차모빌리티산업협회장 등 7인이 공동의장을 맡고 있다. 피지컬AI 분야에서 범정부 협의체를 가동한 과기정통부가 에이전틱AI로 보폭을 넓히면서 신설 조직의 규모와 세부 운영 방침에 업계 이목이 쏠리고 있다. 이진수 정책관은 "참여 기업들을 섭외하며 협의체를 구성하는 단계며 의장 선출 등 구체적인 거버넌스는 아직 논의 전"이라며 "전년보다 3배가량 증가한 AI 관련 예산을 통해 에이전트 서비스의 확산을 적극 지원할 것"이라고 설명했다.

2026.02.03 14:53이나연 기자

韓 AI풀스택, 사우디 진출 본격화...아람코디지털과 MOU

과학기술정보통신부와 한국인공지능·소프트웨어산업협회(KOSA)는 사우디아라비아 담맘에 위치한 아람코디지털 본사에서 국내 AI 기업 7개사와 아람코디지털 간 AI 풀스택 협력 양해각서를 체결한다고 밝혔다. 아람코디지털은 세계 최대 에너지 기업인 모회사 사우디 아람코가 보유한 방대한 산업 인프라와 공급망에 디지털 혁신을 접목하는 핵심 디지털 전담 법인으로, 사우디의 AI 전환을 주도하고 있다. 양해각서 체결에 따라 사우디의 에너지와 제조 등 현지 산업 현장의 AI 도입, 활용 사업에 우리 기업들의 참여 기회가 확대될 것으로 기대된다. 특히 양측은 한국의 풀스택 AI 기술력을 바탕으로 사우디 현지의 산업 환경에 최적화된 협력 범위를 함께 모색하고, 적용 사례를 공동 발굴할 계획이다. 아람코디지털 측은 아람코 그룹 내의 에너지, 제조 등 광범위한 산업 영역을 대상으로 AI 활용 가능성이 있는 분야를 도출하고 구체적인 적용 방안을 검토한다. 한국 AI 컨소시엄 참여사들은 사우디 측이 도출한 수요에 맞춰 AI 반도체, 산업 특화 LLM, 클라우드 인프라 운영과 관리 등 풀스택 관점에서 핵심 역량과 기술을 최적화해 제공할 예정이다. 개별 기업 단위의 진출을 넘어 AI 반도체, 모델, 인프라를 하나로 묶은 '한국형 AI 풀스택'패키지 형태의 실질적인 진출 사례라는 점에서 주목된다. 정부는 이를 시작으로 민간 기업과 함께 한국 AI 산업의 통합 경쟁력을 중동 시장에 각인시키고, 향후 이를 해외시장 진출의 표준 모델로 활용하여 확산해 나갈 계획이다. 류제명 과기정통부 제2차관은 “최근 글로벌 AI 평가기관에서 한국을 명확한 세계 3위 국가로 지목하는 등 K-AI에 대한 전 세계적 관심이 어느 때보다 높은 상황”이라며 “이번 협력은 개별 기업의 진출을 넘어 '한국형 AI 풀스택'의 경쟁력을 글로벌 시장에 증명하고 실질적인 수출 성과로 연결하는 중대한 전환점이 될 것”이라고 말했다. 이어, “이번 성과를 계기로 우리 기업들이 신흥시장에서 더 많은 글로벌 성공 사례를 창출할 수 있도록 민관이 합동해 지원을 아끼지 않겠다”고 강조했다.

2026.02.02 10:14박수형 기자

국가과학기술연구회 조직 소폭 손질…"전략연구사업·행정혁신이 핵심"

국가과학기술연구회(NST)가 연구성과중심제(PBS) 단계적 폐지, 출연연 연구행정혁신, 과학 인공지능(AI) 허브 조성 등 정책·연구환경 변화에 대응하기 위해 조직개편을 단행했다. 임무중심형 연구체제 전환, 연구자 행정부담 완화 및 연구몰입 제고를 위한 연구행정 지원 강화, 경영 효율성 제고가 포인트다. 조직체계는 기존 3본부 1단 11부 1실 22팀(38개 조직)을 3본부 3단 10부 1실 24팀(40개 조직)으로 확대했다. 늘어난 조직은 2개단과 2개 팀이다. 부는 1개 줄었다. 우선 전략연구사업 전주기 관리를 위해 융합전략본부를 연구전략본부로 개편하고, 전략연구지원단을 신설했다. 융합연구사업부는 융합연구부로, 기술사업화추진단은 기술사업화부로 재편했다. AI전략 전담팀도 설치했다. 출연연 AI 융합‧협력 전략과 과학AI 허브 조성을 위해 융합연구부 내 AI전략팀을 만들었다. AI 관련 정부 정책 지원과 출연연 AI 경쟁력 제고를 전담한다. 연구행정 혁신을 위해 정책기획본부에 연구행정혁신추진단을 신설했다. 추진단은 기존 연구행정기획팀, 연구행정혁신팀, 정보화혁신팀을 옮겨놨다. 오는 7월까지 공통행정 기획과 실행을 통해 전환직무 이행단계에 따라 확대 개편할 예정이다. 평가·정책·인사 기능도 재정비했다. 통합평가 시행에 맞춰 기관평가 기능을 분리했다. 정책 아젠다 선도와 연계 사업 발굴 등을 위해 재정전략부를 신설했다. 인사문화부는 경영지원본부 내 인사혁신부로 개편했다. 감사위원회 기능도 조정했다. 감사기획부 감사기획총괄팀을 폐지하고, 연구개발 기획, 수행관리 및 성과 등에 관한 감사를 강화하기 위하여 감사2부 내 연구감사팀을 설치했다. NST는 융합기획부 및 글로컬혁신부, 시범평가TF팀 및 연구제도팀 등은 폐지하고, 기존 기능은 재편성 부서로 이관했다. 김영식 NST 이사장은 “전략연구 강화, 연구행정혁신화, 과학AI 허브 조성을 통해 출연연 성과가 국민이 체감하는 결과로 이어질 수 있도록 책임과 역할을 충실히 수행해 나가겠다”며 “연구자들이 글로벌 경쟁 환경 속에서 국가 과학기술 역량을 선도할 수 있도록 제도적·정책적 지원 기반을 지속적으로 만들어갈 것"이라고 말했다.

2026.02.01 11:55박희범 기자

"우린 GPU에만 의존하지 않아"…AI 가속기 선택 SW로 효율·전력·비용 잡아

GPU와 NPU(AI 계산에 특화된 반도체), PIM(메모리 안에서 AI 연산을 처리하는 차세대 반도체) 등 다양한 AI 가속기를 선택적으로 사용, 효율과 전력·비용 세마리 토끼를 한 방에 잡을 수 있는 차세대 AI 인프라 소프트웨어가 개발됐다. KAIST는 이 기술 개발에 박종세 전산학부 교수와 권영진· 허재혁 교수가 참여하고, 쿤레 올루코툰(Kunle Olukotun) 미국 AI 반도체 시스템 스타트업 삼바노바(SambaNova) 공동창업자이자 스탠포드대학 교수가 자문을 수행했다고 1일 밝혔다. 이 기술은 최근 카카오가 주최한 '4대 과학기술원×카카오 AI 육성 프로젝트'에서 애니브릿지 AI 팀으로 참가, 대상을 수상하고 상금 2,000만원과 3,500만원 어치 카카오클라우드 크레딧을 받았다. 연구팀은 초대형언어모델(LLM) 서비스가 대부분 고가 GPU 인프라에 의존, 서비스 규모가 확대될수록 운영 비용과 전력 소모가 급격히 증가하는 구조적 한계가 있다는 점에 주목했다. 특히, 이 문제의 근본 원인이 특정 하드웨어 성능이 아니라, GPU나 NPU, PIM 등 다양한 AI 가속기를 효율적으로 연결·운용할 수 있는 시스템 소프트웨어 계층 부재에 있다고 봤다. 연구팀은 이에 가속기 종류와 관계없이 동일한 인터페이스와 런타임 환경에서 LLM을 서비스할 수 있는 통합 소프트웨어 스택을 개발한 것. 특히 GPU 중심으로 고착화된 기존 LLM 서빙 구조의 한계를 지적하고, 여러 종류의 AI 가속기를 하나의 시스템에서 함께 활용할 수 있는 '멀티 가속기 LLM 서빙 런타임 소프트웨어'를 핵심 기술로 제시했다. 이 기술은 특정 벤더나 하드웨어에 종속되지 않으면서도, 작업 특성에 따라 가장 적합한 AI 가속기를 선택·조합할 수 있는 유연한 AI 인프라 구조 구현이 가능하다. 이는 LLM 서비스 비용과 전력 소모를 줄이고, 확장성을 크게 높일 수 있는 장점이 있다. 박종세 교수는 "AI 시스템과 컴퓨터 아키텍처 분야에서 축적한 연구 성과를 바탕으로 산업 현장에서 활용 가능한 기술 개발을 통해 글로벌 시장으로 진출할 계획"이라고 말했다.

2026.02.01 01:16박희범 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, AX 확산 위한 범부처 AI 협업체계 구축

정부가 공공을 넘어 제조, 국방, 의료, 농수산, 해양 등 전 산업으로 AI 전환(AX)을 확산하기 위한 범정부 차원의 연구개발(R&D), AX 전략을 추진한다. 정부는 28일 정부서울청사에서 배경훈 부총리 겸 과학기술정보통신부 장관 주재로 제4회 과학기술관계장관회의를 열고 범정부 차원의 AX 추진 전략을 확정했다. 올해 정부는 총 9조9천억원 규모의 AI생태계 육성 예산을 투입하고, 첨단 GPU 확보, 독자 AI파운데이션 모델 개발 등 국가AX 핵심 기반을 구축하고 있다. 특히 총 33개 부처·청·위원회가 작년 대비 5배 확대된 총 2조4천억원 예산을 투입해 공공·제조·국방·의료·농·수산·해양 등 전분야 AX를 추진한다. 이날 회의엔 배경훈 부총리 겸 과학기술정보통신부 장관을 비롯해 재정경제·교육·외교·국방·행정안전·문화체육관광·산업통상·보건복지·기후환경·고용노동·중소벤처기업부 장관 등 관계 부처 장관과 금융위원회, 개인정보보호위원회 등 관계 기관장 21명이 참여했다. 토의에선 5년 내 확실한 성과를 창출할 수 있도록 미션 지향 R&D 추진, 연구개발부터 시장창출에 이르는 전주기 투자, 정부와 민간의 역량을 결집하는 원팀 전략을 바탕으로 구성된 10대 전략이 논의됐다. 토의 결과를 바탕으로 기술 분야별 전문위원회, 관계부처 협의 및 공청회 등을 통해 상반기 안에 제2차 국가연구개발 중장기 투자전략을 수립할 예정이다. 또한 '정부 AX사업 전주기 원스톱 지원방안'을 마련해 부처 간 AX사업, 정부 보유자원과 정책역량, 민간 전문성을 연계·활용하고, 기획-수행-보급·확산 등 AX 전단계에 걸쳐 현장에서 필요로 하는 자원·컨설팅을 지원한다. 미국 '제네시스 미션', 중국 'AI+ 심화지침' 등 주요국이 AX를 본격 추진하는 가운데, 우리나라 잠재성장률 3% 달성도 국가 AX의 성패에 따라 좌우될 것으로 예상된다는 판단에서다. 기획 단계에선 부처 수요를 반영해 분야별 중요가 높은 AX 프로젝트를 선정하고 GPU 등 정부 가용 자원을 집중 투입한다. 전담기관과 분야별 AI 전문가로 구성된 'AX 자문단'을 운영해 희망 부처를 대상으로 AX 기획 컨설팅을 제공하고 각 부처가 사업 기획 시 참고할 수 있도록 AX 성공사례와 주요 고려사항, 기술분야별 국내 주요 기업·제품 정보를 담은 AX 가이드라인을 수립한다. 수행 단계에선 각 부처가 필요로 하는 GPU, AI 모델, 인재 등 기술 인프라를 맞춤형으로 지원한다. 특화 AI 개발 서비스에 필요한 경우 정부 보유 첨단 GPU를 추가로 지원하고, 국가 프로젝트로 개발 중인 독자 파운데이션 모델을 활용할 수 있도록 기술 컨설팅도 병행한다. 범정부 공통 AI 기반과 공공 데이터를 활용해 부처별 특화 공공 행정 AI 서비스를 개발하도록 지원하며, AI 전문 검증기관과 연계한 안전·신뢰 검증과 개인정보 보호 등 관련 규제 이행 컨설팅도 제공할 예정이다. 확산 단계에서선 우수 AX 과제에 대해 추가적인 AI 인프라 제공 등 후속 연구를 지원하고, 국가 차원의 활용 확대를 위한 보급·확산을 추진한다. AX 사업을 통해 구축된 데이터와 AI 모델 등의 공개를 유도해 정부 재정이 투입된 AI 기술 인프라의 활용도를 높이고, 지역을 첨단 AI 실험장으로 삼아 특정 분야 프로세스 전반을 AI로 전환하는 프로젝트도 확대해 나갈 계획이다. 오는 2월부턴 'AX 원스톱 지원센터(가칭)', '공공AI사업지원센터(가칭)'를 운영해 민관 AX자원 통합정보 구축, AX 가이드라인 개발, AX 자원 메뉴판 구성 등을 지원하고, AX 사업 기획 컨설팅을 지원한다. 아울러 공공저작물 AI 학습 활용 확대 방안도 추진한다. 공공저작물을 아무런 조건 없이 자유롭게 활용할 수 있는 공공누리 '제0유형'을 새롭게 도입했다. '제0유형'은 공공저작물의 상업적 이용과 변경 이용이 모두 가능하고, 출처를 명시해야 하는 의무도 없다. 'AI 유형'도 새롭게 마련했다. 기존에 상업적 이용이나 변경 이용이 허용되지 않는 공공저작물이라도 'AI 유형'을 기존 공공누리 유형과 함께 표시할 경우, AI 학습엔 활용할 수 있다. 지난해 9월 규제샌드박스 실증특례를 통해 국가대표 AI 정예팀을 대상으로 공공누리 약 3천340만건 중 1·3유형 약 1천100만건을 AI 학습에 활용할 수 있도록 허용한 데 이어, 이번 제도 개편으로 AI 활성화를 위해 개방되는 공공저작물의 범위가 대폭 확대될 전망이다. 정부는 각 부처·기관의 공공누리 표시 현황을 점검하고, 신설 유형 표시를 확산해간다. 또한, 공공저작물 개방 노력을 공공기관 평가에 반영하는 특전(인센티브)도 검토할 계획이다. 나아가 저작권법 개정을 통해 공공저작물의 공공누리 표시를 의무화해 더욱 많은 공공저작물이 AI 산업 등 다양한 분야에 개방될 수 있도록 제도를 개선할 예정이다.

2026.01.28 14:43홍지후 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

피지컬AI 기반 전파활용 제품 개발에 최대 6천만원 지원

과학기술정보통신부는 로봇과 자율차 등 피지컬AI의 기반이 되는 전파활용 신규 혁신 기술의 시장 진입을 촉진하기 위해 '2026년도 전파산업 중소기업 제품화 지원사업'을 2월25일까지 공모한다고 밝혔다. 전파산업 중소기업 제품화 지원사업은 정보통신, 에너지 제조, 물류 교통 등 다양한 전파활용 분야의 연구개발 성과를 사업화로 연계해 시장 진입을 가속화하도록 제품 제작에 소요되는 비용을 지원하는 사업이다. 새해 총 사업비는 4억2천만원 규모이며, 기업당 최대 6천만원까지 제품 제작 비용을 지원한다. 특히 전 세계적으로 주목받는 피지컬AI 기술 확산에 대응하기 위해 신규로 지능형 로봇, 스마트 모빌리티 등 전파 기반 AI 융합 분야를 지정해 혁신기업의 시장 안착을 적극 뒷받침할 계획이다. 정부는 국내 중소기업의 창의적 아이디어와 혁신 기술이 성공적으로 시장에 출시될 수 있도록 제품 제작 지원과 함께 기술, 디자인, 시험, 성능평가 등 제품 성능 향상을 위한 맞춤형 기술지원도 제공한다. 사업의 구체적인 내용은 과기정통부, 한국전파진흥협회 홈페이지에서 확인할 수 있다. 1차 서면평가와 2차 발표평가를 통해 지원기업을 최종 선정한다. 이현호 과기정통부 전파정책국장은 “전파기술과 AI의 융합을 통해 디지털 전환(DX)를 넘어 피지털 AI 산업이 제조업을 중심으로 혁신이 가속화되고 있는 상황에서, 국내 중소기업의 제품화 역량 확보가 산업 경쟁력의 핵심이라며 현장의 실질적 성과로 이어질 수 있도록 적극 지원해 나가겠다”고 말했다.

2026.01.27 12:00박수형 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

피지컬AI로 지역 제조 혁신...전북대 실증랩 개소

자동차를 중심으로 제조업 분야 AI 대전환을 뒷받침할 '전북대 피지컬 AI 실증랩'이 문을 열었다. 정부는 이를 바탕으로 피지컬AI 제조 혁신을 통한 지역 제도 성장 전략을 본격 추진한다는 방침이다. 배경훈 부총리 겸 과학기술정보통신부 장관은 26일 전북대를 찾아 피지컬AI 사전검증 사업 성과를 확인하고 사업 참여 기업과 지역 AX 추진전략을 논의했다. 과기정통부와 정보통신산업진흥원은 지난해 추경예산을 통해 피지컬AI 기반 제조혁신을 위한 사전검증 사업을 추진했으며, 이를 통해 사전검증 결과를 지역 AX 사업으로 연계하는 체계를 마련해 왔다. 사업 주요내용으로 전북대(제조)와 KAIST(물류) 실증랩을 구축해 공정과 장비, 데이터 기반의 현장 적용성을 검증하고, 자동차 분야 3개 수요기업 공정에 피지컬AI 기반의 자율주행 이동로봇(AMR) 물류 자동화, 머신텐딩 자동화, 다품종 대응 유연생산 체계 등을 적용했다. 특히 전북대 실증랩은 피지컬AI 현장 실증 기반을 구축한 첫 플랫폼으로, 본사업의 기술적 마중물이자 오픈 실증 생태계 거점으로 기능할 전망이다. 이 실증랩은 조립, 검사, 라벨링, 유연생산 등 기능별 기술 검증이 가능하도록 구축됐으며, 제조생산과 혁신으로 구획해 실험과 생산 시나리오를 동시에 검증할 수 있도록 했다. 이기종 협업운용을 실증하기 위한 핵심 플랫폼 역할을 위해서다. 아울러 자동차 주요부품 기업인 DH오토리드(스티어링휠), 대승정밀(전동브레이크), 동해금속(자동차 차체) 등 주요 공정에 피지컬AI 기술을 적용한 결과 사전검증 단계에도 불구하고 생산성, 품질, 공정 효율 등 주요 지표가 개선되는 성과를 확인했다. 구체적으로 DH오토리드는 자율주행 이동로봇(AMR) 기반 무인 운반과 디지털 트윈 기반 사상·후처리 작업의 로봇 자동화를 적용해 기존 수동 중심의 공정을 개선하고, 공정 편차 감소와 작업 효율 향상 성과를 확인했다. 대승정밀은 절삭가공 설비의 투입과 배출 작업을 로봇이 수행하는 머신텐딩 체계를 적용해 기존 수작업 절삭가공 공정을 자동화해 설비 가동률과 불량률을 대폭 감소시켰다. 또 동해금속은 차체 부품 용접·조립의 다품종 소량 생산에 대응하는 유연생산과 통합제어 기반을 구축해 기존 수작업 중심의 용접·조립공정을 유연생산 체계로 전환했다. 실증랩 개소식 이후 진행된 현장 간담회에서는 DH오토리드의 이석근 대표, 대승정밀 김장송 대표, 동해금속 서호진 대표, 전북대 김순태 교수, 카이스트 장영재 교수 등 기업 관계자와 전문가를 중심으로 국내 피지컬 AI 제조혁신 내재화를 위한 실행과제를 주제로 토의가 진행됐다. 배경훈 과기정통부 부총리는 “전북대 피지컬AI 실증랩은 피지컬AI 제조혁신의 출발점이자 확산 거점”이라며 “대한민국은 세계 최고 수준의 제조 현장과 반도체, 모빌리티, 로봇 등 피지컬 AI에 최적화된 산업 기반을 이미 보유한 만큼, 이를 현장에서 실증하여 독자적인 기술 확보와 산업 경쟁력으로 연결해야 한다”고 강조했다. 이어, “현장 실증을 통해 검증된 기술이 공정 적용으로 이어지고 산업 전반으로 폭넓게 확산될 수 있도록 정부 차원의 지원과 정책 연계를 강화하고, 향후 지역 AX와 5극3특 전략을 연계하여 피지컬 AI 제조혁신을 본격 가동하겠다”고 밝혔다.

2026.01.26 17:53박수형 기자

카카오그룹, 4대 과학기술원과 'AI 육성 프로젝트' 시상식 개최

카카오는 지난 22일 경기도 용인시 카카오 AI캠퍼스에서 '4대 과학기술원 X 카카오 인공지능(AI) 육성 프로젝트' 결선 및 시상식을 개최했다고 26일 밝혔다. 이번 프로젝트는 지난해 9월 카카오그룹이 발표한 500억원 규모의 지역 AI 생태계 육성 계획의 첫 실행 사례다. 이번 프로젝트에는 한국과학기술원(KAIST), 광주과학기술원(GIST), 대구경북과학기술원(DGIST), 울산과학기술원(UNIST) 등 4대 과학기술원 소속 교수·학생으로 구성된 66개 팀이 참여했다. 공모 분야는 ▲카카오 AI 서비스 및 인프라 ▲카카오뱅크 금융 고도화 ▲카카오모빌리티 미래 사업 ▲카카오엔터테인먼트 핵심 기술 등 카카오의 주요 사업과 연계된 기술 창업 아이디어였다. 결선에는 총 13개 팀이 발표를 진행했으며 KAIST 소속 애니브릿지 AI팀이 대상을 수상했다. 최종 선발 5개 팀에는 총 3천900만원의 상금이 지급되며, 모든 수상 팀에는 팀당 최대 3천500만원 규모의 '카카오클라우드' 크레딧이 제공된다. 해당 팀들은 향후 6개월간 카카오인베스트먼트의 초기 육성 프로그램을 통한 사업별 멘토링을 지원 받는다. 기술 고도화와 사업 모델 구체화 성과에 따라 팀당 최대 10억원 규모의 후속 투자 검토 기회도 주어진다. 장윤중 카카오엔터테인먼트 대표는 축사를 통해 "연구 단계에 머무르지 않고 실제 산업으로 확장 가능한 아이디어들이 다수 확인됐다"며 "이번 프로젝트가 AI 기술이 시장과 만나는 출발점이 되길 기대한다"고 말했다. 이날 행사에는 백준호 퓨리오사AI 대표도 참석해 예비 창업자들에게 실질적인 비전과 통찰을 공유하는 특별 강연을 진행했다. 카카오그룹은 이번 프로젝트를 시작으로 산학 협력을 기반으로 한 AI 인재 육성 체계를 고도화하고, 지역 중심의 딥테크 생태계가 안정적으로 성장할 수 있도록 지원을 이어갈 예정이다. 김도영 카카오인베스트먼트 대표는 "4대 과학기술원이 보유한 연구 역량과 카카오의 서비스·투자 경험의 연계 가능성을 엿볼 수 있었다"며 "단발성 공모가 아니라, 지속 가능한 AI 인재·스타트업 육성 모델로 이어가겠다"고 말했다.

2026.01.26 14:30박서린 기자

AAII "한국, AI 3위 국가 확실"…정부, 독자 AI 성과 확산 '약속'

정부가 글로벌 인공지능(AI) 생태계서 한국 기업이 얻은 성과를 제시하며 해당 기술을 국내 산업·사회 전반으로 확산하겠다고 약속했다. 하정우 대통령비서실 AI미래기획수석비서관은 지난 24일 미국 대형언어모델 종합 기능 점수를 평가하는 AAII(Articifial Analysis Intelligence Index) 결과를 링크드인에 리포스팅하며 이같이 밝혔다. AAII는 AI 모델 추론과 에이전트 활용, 지시 이행 등 고난도 성능을 종합해 AI 모델 프런티어 근접도를 수치화한 지표다. 모델 지표 점수가 30점 이상이면 글로벌 프런티어 최상위권으로 분류된다. 20점대 초중반일 경우 국가대표급 모델로 평가받는다. 10점대는 상용 가능하지만, 프런티어와는 거리가 있는 모델이다. AAII는 "한국은 '명확한 AI 3위 국가(clear #3 nation in AI)'"라며 "정부 주도 '국가 소버린 AI 이니셔티브'가 단계별 경쟁과 탈락을 통해 국내 AI 모델을 프런티어 수준으로 끌어올리는 핵심 동력"이라고 평가했다. 게시물에는 한국 '독자 AI 파운데이션 모델 프로젝트'도 언급됐다. AAII는 "한국 독파모 사업은 우수팀을 선별해 대규모 그래픽처리장치(GPU)와 직접적인 정부 재원을 지원하는 구조로 설계됐다"며 "2025년 8월 1차 선정에서 네이버와 SK텔레콤, LG, 업스테이지, NC AI 등 5곳이 뽑혔고, 최근 평가를 통해 LG, SK텔레콤, 업스테이지 3곳으로 압축됐다"고 설명했다. 보고서는 LG AI연구원의 'K-엑사원'을 한국 대표 모델로 꼽았다. AAII는 "K-엑사원은 236B 규모 오픈 웨이트 모델"이라며 "과학적 추론과 지시 이행, 에이전틱 코딩 전반에서 강점을 보이며 AAII 32점을 기록했다"고 밝혔다. AAII는 업스테이지 '솔라 오픈 100B'이 낮은 환각률과 안정적인 지시 이행 성능을 갖췄다고 봤다. 네이버의 하이퍼클로바 X 시드 싱크 32B' 관해서는 한국어 환경에 최적화된 에이전트 도구 활용 성능을 높게 평가했다. 특히 보고서에는 이번 독파모에 참여하지 않은 KT 모델도 언급됐다. KT의 '믿음 K 2.5 프로' 점수는 23점으로 집계됐다. 에이전틱 기반 도구 활용 성능을 높게 평가받은 것으로 나타났다. 또 최근 독파모 패자부활전에 참여한다고 밝힌 모티프테크놀로지스의 소형 오픈웨이트 모델 '모티프-2-12.7B'도 24점을 기록한 것으로 나타났다. AAII는 "이 모델은 장문 맥락 추론과 지식 처리 능력이 우수한 것이 특징"이라고 언급했다. 이어 "AAII 평가를 수행하는 데 약 1억2천만 토큰을 사용할 정도로 토큰 소모량이 많은 편"이라고 지적하기도 했다. 배경훈 과학기술정보통신부 장관 겸 부총리도 다음날인 25일 페이스북을 통해 AAII 분석 결과를 공유했다. 배 장관은 "내년 이맘때는 대한민국이 AI를 가장 잘 활용하는 국가가 되길 기대한다"며 "국민 누구나 민생 서비스를 AI로 쉽게 이용하고, 제조 현장에서는 AI전환(AX) 확산을 통해 생산성이 획기적으로 높아졌다는 평가가 자연스럽게 나오길 기대한다"고 밝혔다. 이어 "정부도 할 수 있다는 자신감을 갖고 더 최선을 다해 지원할 것"이라고 덧붙였다.

2026.01.25 11:23김미정 기자

"글로벌진출 위해 AI신뢰 갖춰야...정부, 기업 지원하겠다"

류제명 과학기술정보통신부 차관이 “정부는 우리 AI 기업들이 신뢰 기반과 관련한 역량을 갖출 수 있도록 지원하겠다”고 밝혔다. AI 기본법 시행 이후, 류 차관은 SNS를 통해 “(AI를) 신뢰할 수 있는 안전장치는 글로벌 규범화가 이뤄지는 추세”라며 “우리 기업들이 글로벌 시장에 진출하기 위해서는 국내 규범과 무관하게 관련 역량을 갖추는 게 필요하다”고 주장했다. 세계 최초로 AI 기본법이 시행된 가운데, 법의 주요 골자가 기술 발전 진흥에 있으나 일부 최소 안전장치를 위해 마련된 조항을 두고 한국은 규제부터 나선다는 우려의 시선에 대해 이를 총괄하는 최고 공직자의 심경을 공유한 것이다. 류 차관은 “AI기본법의 정식 명칭은 '인공지능의 발전과 신뢰 기반 조성 등에 관한 기본법'으로 대부분의 조항은 인공지능의 발전을 지원하기 위한 조항”이라며 “후단의 '신뢰기반 조성'과 관련된 조항은 입법당시 대원칙이었던 필요 최소한의 안전장치 확보라는 여야와 사회적 합의를 반영한 조항”이라고 설명했다. 이어, “(신뢰기반 조성에 대한 내용은) 자동차의 안전장치인 브레이크에 해당하는 조항이고, 이마저 국민 생명과 기본권이 침해될 가능성 하에서만 작동할 수 있도록 설계했다”며 “AI기술 발전 추세를 반영해 1년 이상 계도기간을 두고 적용을 유예하기로 했고 EU, 중국, 미국 캘리포니아에서 (이미) 규제를 적용하고 있어서 우리나라가 인공지능 규제를 시행하는 첫번째 국가라는 지적은 사실과 다르다”고 강조했다. '최소한의 안전장치'라는 이유에 대해 “안전성 확보 의무는 아직 글로벌 프런티어 AI기업도 이르지 못한 초지능급 인공지능이 급격히 도래했을 때를 대비한 조항으로, 누적연산량 10의 26승 정도의 초지능 AI는 현재 없다”면서도 “AI 기술발전 속도가 빨라 언제라도 현실이 될 수도 있는 가능성 때문에 이 정도의 고도화된 AI 기술을 개발한 AI 기업이 안전성 확보를 위한 방안을 마련하도록 규정한 것”이라고 말했다. 투명성 확보 조항 중 워터마크와 관련, “이미 글로벌 AI기업 뿐만 아니라 국내 AI기업들도 기술적으로 가시적, 비가시적으로 표시하고 있거나 표시할 수 있는 기술을 이미 확보하고 있다”며 “이러한 표시의무는 중국의 경우 이미 지난해 9월부터 시행하고 있으며, EU와 미국 캘리포니아주도 8월2일부터 전면 시행한다”고 했다. 그러면서 “AI 기술발전 추세와 글로벌 규제 동향을 모니터링 해가면서 다른 나라보다 규제를 가장 먼저 적용하는 일은 없도록 할 것”이라며 “AI혁신이 가속화되도록 지원해 가면서도 국민의 생명과 안전, 기본권을 침해할 가능성에 대해서는 주도면밀하게 대비하고 대처하겠다”고 밝혔다. 류 차관은 또 “인류사에 가장 파급력이 큰 기술로 평가되는 인공지능을 제도화하는 길은 전인미답의 길”이라며 “정부는 글로벌 경쟁이 치열한 AI 경쟁에서 우리 기업들이 길을 잃지 않고 혁신의 엑셀을 과감하고 자신있게 밟을 수 있도록 길을 밝히고 장애물을 제거하는 등대 역할을 다하겠다”고 거듭 반복했다. 어이, “앞으로도 이 법이 우리 사회의 다양한 가치와 의견을 담도록 눈 내리는 소리를 듣는 청설(聽雪)의 마음가짐으로 다양한 의견에 귀를 기울이겠다”며 “지난 1년 동안 시행령과 고시, 방대한 가이드라인 작업에 헌신적으로 참여해 준 과기정통부 인공지능정책실 직원들과 관계기관, 산학연 관계자분들 모든 분께 감사와 존경의 마음을 드린다”고 덧붙였다.

2026.01.25 08:30박수형 기자

세계 첫 AI기본법 시행한 한국…외신 평가는?

한국 정부가 지난 22일 인공지능(AI)기본법을 시행한 가운데 외신들은 엇갈린 반응을 내놓고 있다. 이번 법안이 AI 산업 진흥 기틀을 마련했다는 평가가 등장한 반면 인프라 규제에 대한 책임은 회피했다는 시각도 공존하고 있다. 23일 외신은 한국 AI기본법을 미국과 유럽연합(EU), 일본 등 각국 내 AI 정책과 비교·분석하며 이런 평가를 한 것으로 나타났다. 로이터통신과 AFP는 한국이 AI법을 시행한 첫 국가라는 점을 중점적으로 보도했다. 두 매체는 딥페이크·허위정보 대응 조항과 고영향 AI에 대한 인간 감독 원칙 명시를 통해 안전과 신뢰 확보에 방점을 찍었다고 분석했다. 일부 외신은 규제 부담에 대한 우려 목소리를 내기도 했다. 일부 외신은 규제 리스크가 혁신 속도를 저해할 가능성을 짚었다. 특히 AI 스타트업 비용 부담을 문제로 지적했다. 타임스오브인디아는 "스타트업들이 법 조항 모호성과 시행 준비 부족으로 불안감을 표출하고 있다"며 "일부 기업은 법 준수를 위해 외부 법률 자문을 받는 등 추가 비용을 감수해야 할 수 있다"며 "정식 준수 계획을 마련한 스타트업도 극소수"라고 보도했다. EU·미국 상황과 비교·분석…"일본, AI 표시 의무 없어" 언급 아시아·태평양(APAC) 지역 언론은 한국 AI기본법을 'EU AI 액트'와 비교 분석했다. 이들은 고위험 AI 정의 방식과 딥페이크 대응 방식에서 두 법 차이점을 짚었다. 싱가포르 매체 스트레이츠 타임스는 한국 AI기본법과 EU AI 액트 핵심 차이를 '고위험 AI' 개념 설정에서 찾았다. 해당 매체는 EU가 의료·채용·법 집행 등 활용 분야 위험도 기준으로 규제 대상을 정하는 반면 한국은 누적 학습 연산량 등 기술적 임곗값(threshold)으로 고성능 AI를 구분한다는 점을 설명했다. 스트레이츠 타임스는 "한국 안전 요건은 극히 제한적인 일부 첨단 모델에만 적용될 것"이라며 "실제 한국 정부는 국내외 막론하고 현재 어떤 AI 모델도 해당 규제 기준을 충족하지 않는다는 입장"이라고 언급했다. 이어 "EU는 수년에 걸친 전환 기간을 두고 단계적으로 규제를 시행 중"이라고 덧붙였다. 일본 IT 매체 기즈모도 재팬은 한국 딥페이크 대응 방안을 소개했다. 해당 매체는 한국 AI기본법을 AI 생성물 출처를 이용자가 명확히 인식하도록 만드는 제도적 장치로 규정했다. 기술 자체를 억제하기보다 표시·고지 중심으로 신뢰 문제에 접근했다고 봤다. 특히 이미지·텍스트·음성 등 사람이 만든 것과 구분하기 어려운 콘텐츠에 표시 의무를 부과한 조항을 핵심으로 짚었다. 규제 초점을 기술 통제보다 이용자 판단권과 정보 선택권 보호에 둔 신호로 해석했다. 기즈모도 재팬은 "딥페이크 전면 규제에 가까운 EU와 달리 한국은 고지·표시를 중심으로 한 단계적 대응을 선택했다"고 봤다. 이어 "일본에는 아직 유사한 법적 표시 의무가 없다"고 덧붙였다. "한국 AI기본법, 에너지·환경 이슈 빠져" 미국 언론은 한국이 AI 인프라 확산에 따른 에너지·환경 부담을 직접적으로 다루지 않았다는 점을 지적했다. AI 수요 증가로 데이터센터와 전력 사용이 급증하는 상황에서 자원 관리 방안이 법에서 빠졌다는 평가다. 미국 에너지 전문매체 E플러스E리더는 "한국은 AI 시스템 에너지 소비나 효율 기준, 전력망 용량과 계통 연계 요건, 데이터센터 냉각을 위한 물 사용, AI 인프라와 연계된 온실가스 배출, 기후 리스크 등을 포괄적으로 규율하지 않았다"고 지적했다. 그러면서 "AI 데이터센터 개발을 장려하는 정책 기조와 달리 환경·에너지 요소는 제도적으로 분리됐다"고 진단했다. 해당 매체는 이런 접근 방식이 미국의 AI 규제 방식과 유사하다고 짚었다. 실제 미국은 에너지 사용이나 환경 영향을 규율하는 연방 차원 AI 법을 내지 않은 상태다. 다만 AI로 인한 전력·환경 문제를 데이터센터 인허가, 전력 유틸리티 규제, 환경 관련 법·규정 등 인프라 관리 체계에서 사후적으로 다룬다. E플러스리더는 "한국은 에너지와 환경 문제를 기존 인프라·환경 정책 영역에 맡기는 분업형 규제 구조를 택했다"고 해석했다. 이어 "AI 인프라 규모가 빠르게 커질수록 향후 에너지·기후 이슈를 법·제도적으로 어떻게 연결할지가 새로운 과제로 떠오를 것"이라고 전망했다.

2026.01.23 16:49김미정 기자

'독파모' 경쟁판 키운다…1개 정예팀 추가 모집

정부가 독자 인공지능(AI) 모델 경쟁력 강화를 위해 정예팀을 추가 모집한다. 과학기술정보통신부는 23일부터 내달 12일까지 '독자 AI 파운데이션 모델' 프로젝트에 참여할 1개 정예팀을 추가 공모한다고 밝혔다. 정보통신산업진흥원(NIPA)과 한국지능정보사회진흥원(NIA)이 공동으로 해당 사업을 지원한다. 이번 추가 공모는 글로벌 최고 수준 AI 모델 대비 95% 이상 성능 목표로 독자적 개발 전략과 방법론을 제시할 수 있는 국내 AI 기업·기관 대상으로 진행된다. 단독 참여뿐 아니라 컨소시엄 형태 참여도 가능하다. 추가 선정될 정예팀은 기존 3개 정예팀과 유의미한 기술 경쟁이 가능해야 하며 단순 모델 개발을 넘어 국내 AI 생태계 성장과 확장에 기여할 수 있는 역량을 갖춰야 한다. 전문가 평가위원 서면 검토와 발표 평가에서 과반 인정을 받아야 선정된다. 정부는 기준을 충족하는 팀이 없다고 판단할 경우 추가 선정을 하지 않을 수 있다고 밝혔다. 단독 응모된 경우에도 해당 컨소시엄만을 대상으로 평가를 진행한다. 선정된 추가 정예팀에는 B200 768장 규모 그래픽처리장치(GPU)가 제공되며, 데이터 공동구매와 구축 가공 지원도 이뤄진다. 기존 정예팀과 동일하게 K-AI'기업 명칭도 이용할 수 있다. 개발 기간 형평성을 위해 8월 초 단계 평가가 추진된다. 벤치마크 평가, 전문가 평가, 사용자 평가 구조는 유지된다. 글로벌 주요 리더보드 기준으로 벤치마크를 선정하고 전문가 평가 항목에는 독자성 기준이 보강될 예정이다. 과학기술정보통신부는 "지금 이 순간에도 해외 빅테크는 미래를 향해 도전하며 AI 경쟁력을 높이고 있다"며 "장기적 관점에서 대한민국 AI 생태계 경쟁력을 높이는 데 정책적 전력을 다하겠다"고 강조했다.

2026.01.23 15:20김미정 기자

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