검색 - IT세상을 바꾸는 힘 지디넷코리아

ZDNet 검색 페이지

'국가 AI 연구거점'통합검색 결과 입니다. (3건)

태그
기간
- 3개월
- 1년
- 1년 이전

재검색

[현장] 국가 AI 연구거점, '스케일링 이후' 기술 해법 제시…학계 성과 첫 공개

국가 인공지능(AI) 연구거점이 차세대 AI 모델 구현을 위한 핵심 연구 성과를 공개해 기술 확장성과 실용 가능성을 입증했다. 국가 AI 연구거점은 19일 서울 양재동 서울AI허브에서 상반기 연구성과 공유 행사 'AI 이노베이션 쇼케이스'를 개최하고 연구진의 최신 기술 성과를 발표했다. 거대 모델의 구조적 한계, 로봇의 행동지능, 초고차원 멀티모달 데이터 처리 등 각 분야에서 현실 적용을 겨냥한 기술들이 대거 제시됐다. 이번 행사에는 한국과학기술원(카이스트), 고려대학교, 포항공과대학교, 연세대학교 등 연구에 참여한 대학들이 참석했다. 기업 차원에서는 네이버클라우드, LG전자, HD현대 등 12개 파트너사가 참여해 산업 연계 가능성도 함께 논의했다. '뉴럴 스케일링' 성능 둔화…거대 AI, 정체 돌파구는? 국가 AI 연구거점은 정부 주도의 AI 기술 주권 확보를 목표로 지난해 10월 출범한 대형 연구거점 사업이다. 카이스트, 고려대, 연세대, 포항공대 등 국내 주요 대학들이 공동으로 참여하고 있으며 현재는 김기응 카이스트 교수가 센터장을 맡아 연구단을 이끌고 있다. 이날 진행된 1세부 학술 발표는 거대 AI 모델이 안고 있는 구조적 한계를 어떻게 극복할 것인가에 방점이 찍혔다. 고비용·고자원 구조로 대표되는 '뉴럴 스케일링 법칙'을 넘어 효율성과 실용성을 동시에 잡으려는 기술들이 집중 소개됐다. 첫 발표를 맡은 양은호 카이스트 교수는 '오토리그레시브(Auto-Regressive)' 기반 이미지 생성의 속도 병목을 정면으로 겨냥했다. 기존에는 고해상도 이미지 생성에 시간과 자원이 과도하게 소모됐지만 이번 연구에서는 새로운 생성 방식으로 속도를 대폭 개선했다는 것이다. 고속 생성이 가능해지며 멀티모달 모델의 응용 범위도 넓어질 전망이다. 이어 조성현 포항공대 교수는 생성형 AI를 활용해 3D 모델의 품질을 자동으로 높이는 기술을 선보였다. 텍스처가 깨지거나 기하 구조에 오류가 있는 저품질 3D 모델을 AI가 직접 감지하고 수정하는 방식이다. 산업용 시뮬레이션이나 디지털 트윈 환경에서 바로 활용할 수 있을 만큼 실용성이 강조됐다. 이병준 고려대 교수는 학습 효율성에 주목했다. 그는 강화학습 기반의 실시간 최적화 전략을 모델 학습 과정에 적용해 자원 소모를 크게 줄였다고 밝혔다. 계산 자원이 자동으로 조정되는 구조를 통해 학습 비용을 줄이고 에너지 사용량까지 낮춘 것이 핵심이다. 마지막으로 발표를 진행한 노알버트 연세대 교수는 생성형 AI의 맹점인 과적합 문제를 다뤘다. 디퓨전 모델이 가진 기하학적 특성을 활용해 메모라이제이션 현상을 분석하고 이를 조기에 감지할 수 있는 새로운 평가 지표를 제안했다. 생성 결과물의 신뢰도와 안정성을 확보하는 데 기여할 수 있을 것으로 기대된다. "말 알아듣는 로봇"…언어·비전 기반 행동지능 실험 '본격화' 이어진 2세부에서는 언어·비전 기반 파운데이션 모델을 실제 로봇 시스템에 적용하는 연구 성과들이 발표됐다. 기존 로봇 제어 방식이 가진 한계를 넘어 개방형 환경에서 자연어 명령을 이해하고 자율적으로 행동할 수 있는 '지능형 로봇' 구현 가능성이 제시됐다. 조민수 포항공대 교수는 좌장으로서 세션을 열며 오픈셋 환경에서도 일반적인 인지 작업을 수행할 수 있는 기술의 필요성을 강조했다. 그는 '객체 인식'과 '행동 유도성 추론'을 결합한 학계의 최신 접근들을 소개하며 언어-비전-행동이 통합된 로봇 에이전트가 현실에 등장할 준비가 되고 있다는 점을 강조했다. 윤국진 카이스트 교수는 '애니 6D(Any 6D)' 프레임워크를 통해 외부 3D 모델 없이 낯선 물체의 위치와 회전을 실시간으로 예측하는 기술을 시연했다. 시연 영상에서는 이전에 본 적 없는 컵을 로봇이 잡고 회전시키는 장면이 소개돼 눈길을 끌었다. 그는 "영상만으로 자세를 추정해 로봇이 즉석에서 물체를 인식하고 조작할 수 있다"며 "복잡한 사전 모델링 없이도 동작이 가능하다"고 강조했다. 뒤이어 발표에 나선 임재환 카이스트 교수는 로봇이 혼자서 시도하고 실패하면서 배우는 환경이 필요하다며 행동지능 강화를 위한 시뮬레이션 기반 학습 시스템을 소개했다. 해당 시스템은 언어와 시각 정보를 동시에 받아들이고 물리적 제약까지 고려해 스스로 계획을 세우고 실행하는 구조다. 최성준 고려대 교수는 실패한 행동 시연 데이터를 의도적으로 학습에 활용하는 접근을 제시했다. 그는 "실패는 무시하는 게 아니라 전략적으로 학습에 써야 한다"며 "실제로 실패 데이터를 반영했을 때 로봇이 예외 상황에서 훨씬 높은 복원력을 보였다"고 설명했다. 현실을 예측하는 AI…초고차원 생성 모델 '실험 가속' 마지막 학술 발표인 제3세부 세션은 초고차원 멀티모달 데이터를 통합해 현실 세계의 물리적 제약을 반영하는 생성형 AI 모델을 개발하는 연구 성과에 초점이 맞춰졌다. 좌장을 맡은 예종철 카이스트 교수는 "현실 세계를 시뮬레이션 가능한 수준으로 이해하고 재현할 수 있는 고차원 파운데이션 모델 구축이 목표"라며 "다양한 데이터 형태에 대응하는 생성·예측 모델의 잠재적 파급력에 주목해야 한다"고 강조했다. 이어 발제한 김승룡 카이스트 교수는 비디오 생성과 이해에서 핵심 요소로 '모션' 기술을 지목하며 개별 프레임 속 포인트의 시공간적 움직임을 정밀하게 추적하는 모델을 제안했다. 이 모델은 시각적 모션의 단기·장기적인 연속성을 학습하며 사람의 개입 없이도 임의 지점의 움직임을 예측하고 생성할 수 있다. 특히 비디오 생성 모델 내부의 '어텐션' 패턴을 분석해 특정 레이어가 모션 정보를 인코딩하고 있다는 점을 밝혀내기도 했다. 이창희 고려대 교수는 시계열 데이터를 위한 파운데이션 모델 구축 방향을 공유했다. 그는 도메인 특성에 맞는 다변량 시계열 구조를 반영하지 않으면 생성형 AI가 실제 데이터를 제대로 대체할 수 없다고 진단했다. 이에 그는 시계열용 그래프 기반 토큰 인베딩 구조와 이벤트 기반 성능 평가 지표 등을 도입해 정확도와 실용성을 모두 확보하는 모델을 제안했다. 이창희 교수는 "단순히 텍스트 형태로 수치를 나열하는 방식으로는 시계열 데이터의 특성을 반영할 수 없다"며 "시계열 데이터는 이벤트 기반의 비선형적, 인과적 구조를 띠기 때문에 이를 제대로 포착하지 않으면 파운데이션 모델이라고 해도 실제 활용에는 한계가 있다"고 말했다.

2025.06.19 16:30조이환

[현장] "기초연구에서 산업혁신으로"…국가 AI 연구거점, 첫 오픈랩 개최

국가 인공지능(AI) 연구거점이 기초연구 기반의 AI 혁신 생태계 구축을 강조하며 산학연 협력의 의미를 되짚는다. 김기응 국가 AI 연구거점 센터장은 19일 서울 AI 허브에서 열린 'AI 이노베이션 쇼케이스 @ NAIRL 2025' 개회식 환영사에서 국가 AI 연구거점의 설립 배경과 운영 목표를 설명하고 산업계와의 공동 성장 필요성을 강조했다. 이 행사는 국가 AI 연구거점이 개소 이후 처음으로 여는 오픈랩 형식의 공개 행사다. 김기응 센터장은 "이번 행사는 단순한 연구성과 발표를 넘어 대한민국의 미래를 함께 설계하는 자리"라며 "기초연구와 산업의 융합을 통해 새로운 혁신의 씨앗을 심는 플랫폼이 되길 기대한다"고 밝혔다. 그는 국가 AI 연구거점의 전략적 방향성을 세 가지로 요약했다. 공공이 주도하는 고위험·고난도 AI 연구, 세계적 수준의 이론 기반 프로그램 구축, 차세대 AI 모델을 위한 기술 제안이다. 이를 통해 국내외 최고 연구진이 협력하는 구심점으로서 대한민국 AI 기술의 세계 위상 제고에 기여하겠다는 포부다. 김 센터장은 "오는 2027년까지 대한민국을 AI 3대 강국으로 도약시키는 국가 전략에 핵심적으로 기여하겠다"며 "이를 위해 우리는 민간이 감당하기 어려운 기초기반 기술을 맡고 기업들은 이를 실증과 제품화로 연결하는 체계를 강화해야 한다"고 밝혔다. 협력 기업들과의 관계도 주요 메시지 중 하나였다. 김 센터장은 "참여 기업들은 단순한 청중이 아니라 연구성과의 실제 수요자이며 기술사업화의 주체"라며 "거점 성과가 산업 현장에서 실질적 기술 이전과 공동개발로 이어지고 있고 이는 진정한 의미의 산학협력 모델"이라고 평가했다. 이어 장은정 정보통신기획평가원 AI디지털융합단장이 축사에 나서 이번 오픈랩 행사가 국가 AI 연구거점의 본격적인 출발을 알리는 의미 있는 전환점이라고 평가했다. 지난해 10월 개소 이후 약 8개월 만에 국내외 연구성과를 공유할 수 있는 장이 마련됐다는 점에서 상징성이 크다는 분석이다. 장 단장은 산학연 협력을 통한 AI 생태계 강화와 글로벌 공동연구 확대를 거점 운영의 핵심 방향으로 제시했다. 그는 "5차 산업혁명은 더 이상 선언이 아니라 현실이며 그 중심에 AI가 있다"며 "AI는 기술 혁신을 넘어 사회, 문화 전반의 변화를 이끄는 힘이고 오늘 이 자리가 그 변화의 역사적 출발점이 되길 바란다"고 말했다. 이번 행사는 국가 AI 연구거점이 수행 중인 세 가지 핵심 연구 분야의 성과를 공개하고 연구자·산업계 간 협업 가능성을 타진하는 자리로 마련됐다. 세부 발표 주제는 ▲뉴럴 스케일링 기반 차세대 모델 효율화 ▲로봇 파운데이션 모델 개발 ▲초고차원 멀티모달 생성형 AI 연구 등이다. 김기응 국가 AI 연구거점 센터장은 "오늘 이 자리가 단순한 네트워킹이 아니라 깊이 있는 협력의 출발점이 되길 바란다"고 말했다.

2025.06.19 11:05조이환

韓 AI 구심점...'국가 AI 연구거점' 출범

대한민국 인공지능(AI) 연구 구심점 역할을 맡게 되는 '국가 AI 연구거점'이 서울에 마련됐다. 과학기술정보통신부와 정보통신기획평가원(IITP)은 28일 양재 서울 AI 허브에서 '국가 AI 연구거점' 개소식을 개최했다. 이날 개소식에는 유상임 과기정통부 장관, 오세훈 서울시장, 신동욱 국회의원, 대통령실 이경우 AI디지털 비서관, 전성수 서초구청장, 홍진배 IITP 원장, 이광형 KAIST 총장, 유혁 고려대 연구부총장, 이원용 연세대 연구부총장을 비롯해 산학연 유관기관 관계자 100여명이 참석했다. 국가 AI 연구거점은 대한민국을 대표하는 AI 연구 구심점으로서, 양재서울 AI 허브에 2천300평 규모로 설치된다. 이 곳에서는 국내외 유수 연구진이 교류하며 세계적 AI 국제공동연구를 수행하고, 글로벌 AI 리더 양성 기능과 AI 산학연 생태계를 집약하는 플랫폼 역할을 맡게 된다. 또한 미국, 캐나다, 프랑스, UAE 등 해외 유수기관의 연구자들도 일정기간 국내에 상주해 파괴적 혁신을 지향하는 뉴럴 스케일링 법칙 초월연구, 로봇 파운데이션 모델 연구 등의 도전적 AI 국제공동연구를 수행한다. 정기적인 국제 세미나 개최 등 글로벌 협력 네트워크도 구축, 지속 확장해나갈 예정이다. 국가 AI 연구거점 주관기관 KAIST의 이광형 총장은 “이곳에서 국내외 AI 연구자들이 교류하며 창의적 AI 연구를 펼치길 바란다”고 밝혔다. 오세훈 서울시장은 “국가 AI 연구거점에 기반해 서울시가 세계적인 AI 연구자들이 모여드는 글로벌 AI 중심지로 성장할 수 있도록 전폭 지원하겠다”고 강조했다. 정부는 지난 9월 윤석열 대통령을 위원장으로 하는 민관 AI 협력 구심점 국가AI위원회와 한미 글로벌 AI R&D 교두보인 글로벌AI프론티어랩을 출범시켰다. 오는 11월에는 AI 안전연구소를 출범하여 고도화된 AI 위험에도 체계적으로 대응할 예정이다. 이를 뒷받침하기 위해 AI 발전과 안전 신뢰 기반 조성을 균형 있게 고려한 AI 기본법 제정 역시, 국회에서의 진지하고 조속한 논의를 적극 지원할 계획이다. 유상임 과기정통부 장관은 “국가 AI 연구거점의 성공적 출범과 혁신적 운영이 우리나라 AI 발전의 새로운 이정표가 될 것”이라며 “AI 산업 진흥, 신뢰 기반 조성과 대한민국 AI G3 도약 '국가 총력전'을 뒷받침하기 위해 국회에서의 AI 기본법 제정이 시급한 상황으로, 정부는 이를 보다 적극 지원하겠다”고 말했다.

2024.10.28 14:32박수형