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모두의 AI, 현실이 되다…'AI페스타' 1년만에 확 달라진다

지난 해 열린 AI페스타 25에서는 생성형 인공지능(AI)과 거대언어모델(LLM)의 가능성을 폭넓게 선보여 많은 각광을 받았다. 1년 만에 돌아온 AI 페스타 26에서는 실제 산업 현장에서 성과를 내는 실전 AI 중심 행사로 한 단계 더 업그레이드된다. AI 모델의 성능을 소개하는 데서 기업 업무와 제조·물류·공공·안보 등 다양한 현장에서 AI가 어떻게 적용되고 있는지 보여주는 전시가 될 전망이다. 과학기술정보통신부가 지정한 국가 공식 인공지능주간(AI Week) 대표 행사인 AI 페스타 26은 오는 10월 6일부터 8일까지 서울 코엑스 C홀에서 열린다. 올해는 'AI, 현실이 되다. 모두의 AI'를 주제로 AI가 실제 산업과 기업 현장에서 만들어내는 변화와 성과에 초점을 맞췄다. 지난해 AI 페스타 25는 AI 산업 전반을 큰 틀에서 조망하는 방식으로 전시장을 구성했다. AI 코어존, AI 융합존, AI 트렌드존, AI 거브존 등 4개 콘셉트로 나눠 초거대 AI 모델, AI 반도체, 클라우드와 데이터 인프라, 산업별 AI 활용 사례, 생성형 AI, 공공·정책 분야 AI 등을 폭넓게 소개했다. 지난해 AI 페스타 25에는 국내외 203개 기업이 참가해 466개 부스를 운영했고, 약 6만 명의 관람객이 찾았다. 사흘간 행사에 하루 평균 2만 명 안팎이 방문한 셈이다. 생성형 AI 열풍이 이어지던 시기 대기업과 AI 전문기업, 클라우드·데이터 기업, 스타트업, 공공기관 등이 대거 참가하면서 국내 대표 AI 산업 행사로서의 위상을 키웠다. 올해는 전시장 구성부터 확 달라진다. 지난해의 4개 대분류 전시 체계에서 벗어나 9개 테마 특별관을 운영한다. 독자 AI 파운데이션 모델, AI 경진대회, 피지컬 AI·로봇, K-AI 파트너십, 에이전틱 AI+X, AI 반도체, AI 인프라, 국방 AI, 보안·양자 등이 주요 전시 축이다. 지난해 전시장 구성은 생성형 AI와 AI 생태계 전반을 한자리에서 소개하는 데 무게를 뒀다. 하지만 올해는 시장 수요가 빠르게 확대되는 기술과 산업별 활용 분야를 각각 독립된 전시 주제로 전면에 배치했다. 전시장 자체가 AI 산업의 기술 흐름과 사업 수요를 보여주는 지도로 바뀌는 셈이다. 행사 주최 측은 올해 약 210개 기업, 500개 이상 부스 규모로 코엑스 전시홀을 가득 채워 행사를 준비하고 있다. 참가 기업 부스는 지난해 466개보다 최소 34개 이상 증가한다. 참가 기업과 부스 수는 22일 현재 집계 기준이다. 최종 실적은 행사 종료 후 확정된다. 올해 전시에서 가장 주목할 분야는 에이전틱AI다. 생성형 AI가 사용자의 질문에 답하거나 문서·이미지·코드를 생성하는 데 초점을 맞췄다면, 에이전틱 AI는 주어진 목표에 따라 필요한 정보를 찾고 업무를 계획하며 여러 시스템과 도구를 연계해 실제 작업을 수행하는 방향으로 발전하고 있다. 기업의 AI 도입 수요도 단순 챗봇 구축이나 회의록 요약, 문서 작성 보조 등 개별 기능을 활용하는 단계에서 업무 프로세스 전반을 자동화하는 단계로 옮겨가고 있다. 고객 상담, 영업 지원, 마케팅 운영, 데이터 분석, 소프트웨어 개발, 구매·정산·인사 업무 등에 AI를 연결하려는 기업이 늘면서, AI 경쟁의 기준도 모델 성능만으로 평가하기 어려워졌다. 이제는 기존 업무 시스템과 얼마나 안정적으로 연결되는지, 민감한 기업 데이터를 안전하게 관리할 수 있는지, 실제 업무 시간을 얼마나 줄이고 생산성을 높이는지가 AI 도입의 핵심 조건으로 떠오르고 있다. 에이전틱 AI+X 특별관은 이러한 기업 수요를 반영해 AI가 산업과 직무별 업무에 어떤 방식으로 결합될 수 있는지를 보여주는 공간이 될 것으로 예상된다. 피지컬 AI·로봇도 올해 전시장 변화의 핵심 축이다. 피지컬 AI는 AI가 화면 속 데이터와 문서를 처리하는 데 머물지 않고, 로봇·센서·제어 시스템과 결합해 현실 공간을 인식하고 판단하며 실제 행동까지 수행하도록 하는 기술이다. 제조 현장에서는 품질 검사와 설비 관리, 물류 현장에서는 분류·이송과 재고 관리, 서비스 공간에서는 안내·배송·안전 관리 등에 적용할 수 있다. 지난해에도 로보틱스와 산업 AI가 AI 융합 분야에서 다뤄졌지만 올해는 피지컬 AI·로봇을 별도 특별관으로 구성했다. AI가 디지털 업무를 지원하는 기술을 넘어 공장과 물류센터, 병원, 도심 공간 등 물리적 현장에서 일하는 기술로 확장되고 있음을 반영한 것이다. AI 반도체와 AI 인프라가 독립 전시 축으로 부각된 것도 지난해와 다른 점이다. 지난해에는 초거대 AI 모델, 반도체, 클라우드, 데이터 인프라 등이 AI 코어존 안에서 함께 소개됐다. 올해는 AI 반도체와 인프라를 각각 별도 테마로 구성해 AI 산업의 경쟁이 모델 개발을 넘어 컴퓨팅 자원과 서비스 운영 역량까지 확대되고 있음을 보여준다. AI 모델을 학습하고 운영하려면 고성능 반도체와 서버, 데이터센터, 클라우드, 네트워크, 데이터 관리와 전력 효율 기술이 필요하다. 생성형 AI와 에이전틱 AI 서비스가 확산될수록 기업은 모델뿐 아니라 이를 안정적으로 운영할 수 있는 인프라와 보안 체계까지 확보해야 한다. AI 페스타 26이 AI 반도체와 AI 인프라를 전면에 배치한 배경이다. 보안·양자와 국방 AI를 별도 특별관으로 구성한 것도 주목된다. AI가 사무 자동화와 인터넷 서비스 영역을 넘어 국가 기반시설, 공공 서비스, 제조와 안보 분야로 확산하면서 보안성, 신뢰성, 안정성은 AI 활용 전제 조건이 되고 있다. 기업과 기관이 민감 데이터와 핵심 산업 정보를 다루는 AI를 도입할수록 데이터 보호, 접근 통제, 모델 보안, 사이버 위협 대응 역량의 중요성도 커지고 있다. 행사의 성격도 기술 전시회에서 AI 비즈니스 플랫폼으로 넓어진다. 기술 공급기업과 AI 도입을 검토하는 수요기업을 연결하는 비즈니스 매칭 라운지, AI 스타트업 밋업데이, B2B 테크투어 등이 함께 운영된다. 전시장에서 기술을 소개하는 데 그치지 않고 실제 도입 상담과 협업, 투자, 판로 개척으로 이어질 수 있도록 하겠다는 취지다. AI 서밋과 퓨처테크 컨퍼런스, 퀀텀포럼, 사이버보안 컨퍼런스, AI 융합 인재개발 포럼 등 분야별 프로그램도 행사 기간 이어진다. 마지막 날에는 실제 산업 현장에서 구현된 AI 사례를 집중적으로 소개하는 AIR 쇼케이스가 열릴 예정이다. AI 페스타 26 관계자는 "지난해가 생성형 AI를 통해 국내 AI 산업의 가능성과 기술 저변을 확인한 자리였다면 올해는 AI가 기업과 산업 현장에서 실제로 어떤 문제를 해결하고 어떤 성과를 내는지를 보여주는 데 초점을 맞췄다"며 "에이전틱 AI와 피지컬 AI, 반도체와 인프라를 아우르는 전시와 비즈니스 프로그램을 통해 기술 공급기업과 수요기업이 실질적인 협력 기회를 만들 수 있도록 하겠다"고 말했다.

2026.09.22 14:32남혁우 기자

K-DATA→NIA, COMPA→NRF로 이관…과기정통부 7개 기관 기능개혁

한국데이터산업진흥원(K-DATA)이 한국지증정보사회진흥원(NIA)으로 흡수 통합된다. 또 과학기술사업화진흥원은 한국연구재단 부설기관으로 이전한다. 과학기술정보통신부는 총 8개 기관의 유사·중복 기능 일원화, 기관 간 연계성 강화 등을 위한 기능 개혁을 추진한다고 15일 밝혔다. 우선 K-DATA는 NIA 부설기관으로 통합한다. 인공지능(AI) 확산에 따른 데이터 정책 실행력을 강화하기 위해서다. 과학기술사업화진흥원(COMPA)도 한국연구재단(NRF) 부설 기관으로 이전한다. 과기정통부는 기초·원천 연구개발과 사업화 간 연계성이 강화될 것으로 기대했다. 한국연구재단에는 정보통신기획평가원(IITP)이 2019년 부설기관으로 이전했다. 현재 독립 법인으로 운용되고 있는 4개 지역 과학관법인(국립대구과학관·국립광주과학관·국립부산과학관·국립강원전문과학관)도 하나로 묶기 위해 (가칭)국립과학관재단을 신설한다. 4개 과학관은 과학기술 콘텐츠 전시, 교육 프로그램 운영 등의 기능을 개별적으로 수행 중이다. 과기정통부는 4개 법인을 통합해 전시콘텐츠 공동 기획, 소장자료 공동 활용 등을 통해 서비스 체계를 고도화할 계획이다. 또 연구개발특구진흥재단 자회사로 특구내 공공기관 시설관리·미화, 경비·안내 등을 담당하던 연구개발특구에프엔에스는 기능을 분리하기로 했다. 시설관리·미화 업무는 정부출연연구기관 자회사인 과학기술시설관리단으로, 경비·안내 업무는 정부출연연구기관 자회사인 과학기술보안관리단으로 이관해 유사 기능을 일원화하고 지역 사업장 관리의 효율성을 높여 나갈 계획이다. 이와함께 과기정통부는 별정우체국연금관리단을 우체국시설관리단 내 별정우체국연금 관리센터로 전환하기로 했다. 한편 한국과학기술기획평가원(KISTEP) 범부처통합연구지원시스템(IRIS)도 지난 달 한국과학기술정보연구원(KISTI)으로 이관하기로 하고, 양 기관간 이관 조건을 협의 중이다. 현재 이관 희망 인력은 대부분 비정규직으로 알려졌다. 과기정통부 측은 "통합에 필요한 관련 법령의 제·개정 등 법령 정비를 추진하는 한편, 직원 고용승계와 기존 처우 보장을 원칙으로 관계부처·지방정부·노동조합 등과 지속적으로 소통하며 통합 과정에서 제기되는 의견을 충분히 수렴해 나갈 계획"이라고 밝혔다.

2026.09.15 10:26박희범 기자

AI 데이터센터 특별법 내년 3월 시행…정부, 인허가·전력 특례 구체화한다

정부가 내년 3월 인공지능 데이터센터(AIDC) 특별법 시행을 앞두고 데이터센터 인정 범위와 구축·운영 신고, 인허가·전력 특례 등 세부 기준 마련에 나섰다. 산업계와 학계 등의 의견을 수렴해 실제 데이터센터 구축 과정에서 특례가 작동할 수 있도록 하위법령을 구체화한다는 방침이다. 과학기술정보통신부는 9일 서울 마포구 누리꿈스퀘어에서 '인공지능 데이터센터 산업 진흥에 관한 특별법(AIDC 특별법)' 하위법령 마련을 위한 공개토론회를 개최했다. AIDC 특별법은 지난 6월 9일 공포됐으며 내년 3월 10일부터 시행된다. 이번 토론회는 법 시행에 필요한 하위법령을 마련하는 과정에서 산업계·학계·연구기관 등 이해관계자의 의견을 폭넓게 수렴하기 위해 공개 형식으로 마련됐다. AIDC 특별법은 AI 산업 발전에 필요한 데이터센터 구축을 촉진하고 관련 산업을 육성하기 위한 제도적 기반이다. 정부는 특별법을 통해 AI 인프라 확충 속도를 높이고 'AI 3대 강국' 도약을 위한 AI 고속도로 구축을 뒷받침한다는 구상이다. 이날 토론회는 시행령 제정에 참여한 연구반의 발제 및 각계 전문가와 사업자 대표가 참여하는 패널토의와 참석자들의 공개 의견개진 순으로 진행됐다. 발제와 토의는 구체적인 시행령의 조문 초안을 발표하는 방식이 아닌, 법령의 주요 위임 사항인 ▲AI 데이터센터의 인정 범위 ▲구축·운영 신고 ▲인허가 일괄처리와 시설 특례 ▲전력 관련 특례 ▲특구의 지정 절차와 지원 사항 등을 제시한 후 논의하는 방식으로 이뤄졌다. 그간 과기정통부는 AIDC 하위법령 제정을 위해 산업계 의견수렴 회의와 관계기관 협의 등을 통해 지속적으로 현장 의견을 수렴했다. 이번 공개토론회에서 제시된 의견도 종합적인 검토 과정을 거쳐 하위법령에 반영하고 입법예고 등 후속 절차를 차질 없이 추진할 계획이다. 김경만 과기정통부 인공지능정책실장은 "AIDC 특별법은 우리나라 AI 인프라 확충의 속도를 좌우하는 법인 만큼, 하위법령도 현장에서 실제로 효과적으로 작동할 수 있도록 만드는 것이 중요하다"며 "제시된 의견을 꼼꼼히 살펴 하위법령에 반영하고 남은 제정 과정에서도 산업 현장과 긴밀히 소통해 나가겠다"고 밝혔다.

2026.09.09 14:01한정호 기자

한동수 KAIST 교수, 국가위치인프라협회 초대 회장에

한동수 KAIST 전산학부 교수가 국가위치인프라협회 초대 회장으로 선출됐다. 국가위치인프라협회 준비위원회는 2일 국회의원회관 제3세미나실에서 'AI시대 국가위치인프라 주권과 대한민국 대응전략-데이터 주권 수호를 위한 방안 의견 수렴 세미나'에 앞서 산·학·연·관 관계자 100여 명이 참여한 가운데, 창립총회를 개최했다. 한동수 교수는 초대 회장 수락사에서 "1대 5000 지도 반출에 대해 많은 우려가 있다. 이는 단순한 지도 반출이 아니라, 자율주행이나 드론, 로봇 배송 등 대한민국의 위치에 관한 미래를 담보하는 일이기 때문"이라며 "다소 늦은 감은 있지만, 이제부터라도 서로가 힘을 모아 슬기롭게 잘 헤쳐 나갈 것"이라고 말했다. 부회장은 박봉규 국가안보개혁포럼 대표(청주대학교 군사학과·국방안보학과 교수)가 맡았다. 또 김유훈 한양대학교 명예교수가 고문역을 맡아 활동한다. 국가위치인프라협회는 AI 시대 자율주행과 로봇, 스마트시티, 물류, 재난안전, 국방 등에서 위치 인프라의 중요성을 인식하고, 국가차원에서 이에 대한 대응전략을 모색하기 위해 만들어졌다. 협회는 ▲위치 인프라 관련 기술 및 산업 연구·지원 ▲산·학·연·관 협력체계 구축 ▲위치 정보 및 위치 인프라 관련 정책 연구 및 제안 ▲관련 기술 및 산업 동향 조사·분석 ▲전문 인력 양성 등을 해나갈 계획이다. 이날 행사에는 백양순 한국ICT융합협회장과 권재중 KOC(KAIST 원클럽) 회장, 안재봉 연세대학교 항공우주전략연구원 정책자문, 조영수 ETRI 모빌리티항법연구실장, 김태욱 청주대학교 군사학과 교수, 백건대 한국보안인증(KSA) 대표, 박종한 법무법인 청출 대표변호사, 배정회 혁신경영 대표, 황일선 국방SW협회장 등이 참석했다. 한편 국가위치인프라협회 준비위원회는 지난 8월 30일 각계 전문가 27명을 발기인으로 하는 온라인 미팅을 진행했다.

2026.09.02 14:25박희범 기자

다쏘시스템, 아리스글로벌 품고 신약 개발·관리 통합 플랫폼 만든다

다쏘시스템이 생명과학 산업용 인공지능(AI) 기업 아리스글로벌을 인수한다. 신약 발굴부터 규제 대응까지 흩어져 있던 데이터를 하나로 잇는 통합 AI 플랫폼을 완성하려는 포석이다. 다쏘시스템은 지난달 23일(현지시간) 프랑스 벨리지-빌라쿠블레에서 아리스글로벌 인수를 위한 최종 계약을 체결했다고 1일 밝혔다. 대금은 거래 종결 시 현금 약 18억 달러(약 2조 4700억 원)이며 향후 AI 관련 매출 목표 달성 여부에 따라 최대 2억 달러(약 2700억 원)를 더 지급한다. 거래는 이사회에서 만장일치로 승인됐다. 규제 당국 승인 등을 거쳐 올해 하반기 중 마무리될 예정이다. 이번 인수는 다쏘시스템이 그동안 채우지 못한 '뒷단'을 확보한다는 데 의미가 있다. 다쏘시스템은 신약 발굴과 임상 제조 품질에는 강했지만 그 이후 단계인 규제 대응과 시판 후 안전성 관리 실사용근거(RWE)에는 상대적으로 약했다. 아리스글로벌은 의약품 부작용 보고와 규제 당국 제출 품질 관리 같은 컴플라이언스 업무를 AI로 처리하는 기업이다. 신약이 시장에 나온 뒤 안전성을 추적하고 각국 규제를 충족시키는 과정을 전문으로 한다. 세계 상위 50대 바이오제약 기업 중 절반을 포함해 바이오테크와 의료기기 임상시험수탁기관(CRO) 각국 보건 당국 등 200곳 이상을 고객으로 두고 있다. 회사 대표 제품은 AI 플랫폼 '나바엑스(NavaX)'다. 이 플랫폼은 규제가 엄격한 환경에서도 임상 수준 AI를 실제 운영에 대규모로 적용하도록 지원한다. 이를 통해 생산성을 30% 넘게 끌어올리고 반복 업무를 자동화하며 데이터 품질과 규제 대응 수준도 높일 수 있다는 게 회사 측의 설명이다. 이 플랫폼은 현재 연간 1200만 건이 넘는 환자 안전성 보고서를 처리하고 있다. 임직원은 전 세계 1300명 이상이며 올해 매출은 약 1억 7500만 달러(약 2401억 원)로 예상된다. 다쏘시스템은 이번 인수로 분자 연구에서 임상, 제조, 규제, 실제 환자의 치료 결과까지 이어지는 하나로 이어지는 흐름을 갖추게 된다. 이는 산업 전체를 가상 공간에 그대로 옮기려는 다쏘시스템의 버추얼 트윈 전략과도 이어진다. 가상 환경이 실제와 같아지려면 진짜 환자 데이터가 계속 들어와야 하는데 아리스글로벌이 그 데이터를 보유하고 있기 때문이다. 시장 전망도 인수를 뒷받침한다. 아리스글로벌이 속한 컴플라이언스 시장은 두 자릿수 성장을 이어가 2030년 75억 달러 규모에 이를 것으로 전망된다. 규제 특성상 한번 도입하면 쉽게 바꾸지 않는 영역이라 안정적인 수익원이기도 하다. 다쏘시스템은 아리스글로벌이 자사와 비슷한 수준의 높은 수익성을 갖춘 만큼 인수 첫해부터 매출성장률과 주당순이익(EPS) 증가에 기여할 것으로 전망했다. 아만 와산 아리스글로벌 최고경영자(CEO)는 "미래는 단순히 더 나은 소프트웨어가 아니라 '연결된 인텔리전스'를 기반으로 만들어질 것"이라며 "다쏘시스템의 버추얼 트윈, 모델링 및 시뮬레이션 역량과 아리스글로벌의 기술·AI 역량이 결합해 그 무엇과도 비교할 수 없는 강력한 토대가 마련됐다"고 말했다. 파스칼 달로즈 다쏘시스템 CEO는 "이번 인수는 분자와 환자, 실사용 환경에서의 치료 결과를 연결해 생명과학 산업을 혁신하려는 비전에 중요한 이정표"라며 "신약 개발 과정의 지속적인 난제를 해결하고 고객들이 더 안전하고 혁신적인 치료제를 더욱 빠르게 환자에게 제공할 수 있도록 지원할 것"이라고 밝혔다.

2026.09.01 13:35김동원 기자

정부, '3대 메가프로젝트'에 내년 4.5조원 투입

산업통상부와 과학기술정보통신부가 3대 메가프로젝트 이행을 위해 내년 4조 5217억원을 투입한다. 1일 각 부처에 따르면 산업부와 과기부는 피지컬 인공지능(AI), 반도체, 데이터센터로 이뤄진 3대 메가프로젝트 실행에 조 단위 예산을 집행한다. 산업부, 3조 7261억원 투입...서남권 반도체 클러스터 조성 박차 산업부는 이번 프로젝트 예산에 올해보다 128% 증가한 3조 7261억원을 편성했다. 산업부는 우선 제조 AI 전환을 본격화하기 위해 ▲제조현장 데이터 확보 ▲AI 파운데이션 모델 개발 ▲국산 휴머노이드 보급 ▲소부장 생태계 육성 등에 7628억원을 투자한다. 산업부는 10대 업종별 로봇 데이터 팩토리를 구축해 제조업에 흩어져 있는 암묵지 데이터를 확보한다는 구상이다. 또 액추에이터 등 로봇 핵심 부품을 국산화하고 휴머노이드를 빠르게 실증해 확대 보급할 계획이다. 산업부는 반도체 분야에 1조 5541억원을 편성했다. 서남권 반도체 클러스터 조성 지원사업에 1조 5000억원 재정을 투입하고, 반도체 첨단 기술개발에 472억원을 집행한다. AI 데이터센터에는 430억원 예산을 편성했다. 산업부는 차세대 전력·냉각공조 기술 등 AI 데이터센터 소부장 기술개발에 390억원, 데이터센터 구축·운영 인력 양성에 40억원을 투입한다. 과기부, 7956억원 집행...피지컬 AI 파운데이션 모델 개발 과기부는 3대 메가프로젝트에 7956억원을 편성했다. 이는 올해 2981억원보다 167% 증가한 수치다. 이중 피지컬 AI 분야에는 1337억원을 투자한다. 과기부는 이를 통해 고품질 데이터를 확보하고 범용 피지컬 AI 파운데이션 모델을 개발한다. 이어 우정사업본부와 협력해 물류 분야 국산 피지컬 AI를 실증할 계획이다. 반도체에는 1350억원이 들어간다. 극미세 적층형 반도체 기술 개발에 250억원, K-AI반도체 풀스택 레퍼런스 확보에 900억원, 차세대 핵심 원천기술 개발에 200억원을 투입한다. 과기부는 데이터센터 분야에 2229억원을 집행한다. 이중 1155억원은 AI 데이터센터 소부장·클라우드 기술 개발 고도화에 사용한다. 나머지 예산은 10메가와트(MW) AI 데이터센터 테스트베드 사업과 기술 개발 및 생태계 육성에 활용된다. 오승철 산업통상부 기획조정실장은 "산업의 글로벌 초격차 확보를 위해 AI를 활용한 제조혁신과 메가프로젝트 투자 이행을 지원하겠다"며 "제조공장 전체를 AI가 운영하는 풀스택 AI 팩토리와 제조 AI 파운데이션 모델을 개발해 국산기술 기반의 제조 AI 경쟁력을 극대화하겠다"고 말했다. 이어 "반도체특별회계를 신설하고, 차세대 시스템 반도체와 국방 반도체를 개발할 것"이라며 "광주·전남 행정통합에 따른 특별 인센티브 일환으로 서남권 반도체 클러스터 조성에 1조 5000억원 규모 재정을 투입해 반도체 기업의 지방 투자도 신속하게 뒷받침할 계획"이라고 강조했다.

2026.09.01 12:02진운용 기자

정부, '데이터+AI 혁신 챌린지' 공고…"기술로 사회문제 해결"

정부가 기관별 흩어진 미개방데이터와 기업데이터 등을 인공지능(AI)과 결합해 실제 사회·산업 문제의 해결책을 찾도록 지원하는 통합공고를 냈다. 과학기술정보통신부는 한국데이터산업진흥원, 한국정보통신진흥협회와 1일부터 '2026 데이터+AI 혁신 챌린지' 통합공고를 시작했다고 밝혔다. 이번에 참가자를 모집하는 분야는 '데이터안심구역' '데이터 문제해결' '빅콘테스트' 등 3개 부문이다. 이번 챌린지는 그동안 기관별로 운영해온 데이터 경진대회를 하나로 묶은 통합 브랜드다. 단순히 데이터 분석 성능을 겨루는 데서 벗어나 미개방데이터 활용과 데이터 기반 문제 해결, 기업데이터 분석·AI 활용을 통해 사회와 산업 현장 해법을 찾는 데 초점을 맞췄다. 데이터안심구역 부문에서는 일반에 공개되지 않은 데이터를 활용할 수 있다. 참가자는 한국데이터산업진흥원을 비롯한 전국 11개 데이터안심구역에서 미개방데이터 등을 분석하고 사회·산업 분야 문제에 대한 해결방안을 담은 기획서를 제출하면 된다. 참가 신청은 이날부터 10월 22일까지다. 데이터 문제해결 부문은 'AI·데이터 문제해결은행 포털'을 활용해 사회·산업 현장 문제를 해결할 아이디어를 찾는다. 기존 데이터 활용 사례를 토대로 해결 방법을 제안하는 '데이터레시피 제안'과 분석도구를 이용해 직접 해결방안을 도출하는 '문제해결 분석도구' 분야로 나눠 진행된다. 참가 신청 기간은 오는 8일부터 10월 22일까지다. 기업 데이터를 직접 활용하는 빅콘테스트도 열린다. 올해는 '기후위기 취약 상권 영향 분석'과 '사회적 고립 예방·대응 모델 개발' 주제로 AI·데이터분석과 AI데이터활용 분야를 운영한다. SK텔레콤과 신한카드 등이 후원기업으로 참여해 필요한 데이터를 제공한다. 3개 부문은 개인이나 팀으로 국민 누구나 참가할 수 있다. 팀은 최대 5명이며 빅콘테스트는 최대 4명까지 구성할 수 있다. 예선과 본선을 거쳐 총 40개 수상작을 뽑고 총 5390만원 규모의 상금과 상장을 수여한다. 각 부문 대상 수상자에게는 부총리 겸 과기정통부 장관상과 상금이 주어진다. 데이터안심구역과 빅콘테스트 대상 상금은 300만원이며 데이터 문제해결 부문은 분야에 따라 200만원 또는 300만원이다. 대상 수상작은 오는 12월 열릴 '2026 클라우드·데이터 진흥주간'에서 성과를 발표한다. 데이터안심구역 부문 우수상 이상 수상자에게는 취업 혜택도 제공한다. 이들은 2027년도 나이스지니데이타 신입사원 채용에서 서류전형 합격 혜택을 받을 수 있다. 올해 '데이터+AI 혁신 챌린지'는 이번에 공고한 3개 분야를 포함해 총 4개 부문으로 운영한다. 나머지 '데이터+AI 크리에이터 캠프'는 지난 5월 참가자 모집을 시작해 현재 예선을 진행하고 있다. 최동원 과기정통부 AI인프라정책관은 "AI 시대 경쟁력은 기술 자체뿐만 아니라 데이터를 얼마나 잘 활용해 새로운 가치를 만들어내느냐에 달렸다"며 "이번 혁신 챌린지가 국민 누구나 데이터와 AI를 직접 활용해 우리 사회와 산업 문제에 도전하고 자신의 아이디어를 현실의 해법으로 발전시킬 수 있는 기회의 장이 되기를 기대한다"고 밝혔다.

2026.09.01 12:00김미정 기자

'위치주권' 확보 위한 국가위치인프라협회 출범

자율주행과 로봇, 스마트시티, 물류, 재난안전 등 AI 기반 산업에서 사람과 차량, 사물의 정확한 위치를 파악하는 기술이 산업 전반의 공통 인프라로 주목받는 가운데, 위치 데이터 주권 확보와 관련 산업 생태계 구축을 위한 국가위치인프라협회가 출범한다. 국가위치인프라협회 출범은 한동수 KAIST 전산학부 교수가 주도했다. 우선은 민간 협의체 형태로 구성했다. 창립 총회는 오는 9월 2일 국회의원회관 제3세미나실에서 개최한다. 총회에 이어 관련 현안을 논의할 'AI시대 국가위치인프라 주권과 대한민국 대응전략-데이터 주권 수호를 위한 방안 의견 수렴 세미나'도 개최될 예정이다. 국회 세미나는 박희승·황정아 더불어민주당 의원이 주최하고, KAIST와 한국전자통신연구원(ETRI)이 주관한다. 국가위치인프라협회는 국내 5,000대 1 축척 고정밀 지도 데이터의 구글 반출이 조건부 허용되면서 네이버와 카카오 등 국내 플랫폼 기업이 추진해온 지도 서비스와 자율주행, 로보틱스 등 미래 기술의 빅테크 종속 우려에 대응해 최소한의 '위치 데이터와 지도주권'은 지켜야 한다는 인식에서 출발했다. 그동안 한 교수가 국가위치인프라협회 준비 위원장을 맡았고, 총 27명의 발기인이 협회 출범 준비에 참여했다. 발기인에는 박봉규 국가안보개혁포럼 대표(청주대학교 군사학과·국방안보학과 교수)와 신현동 한국디지털자산경제협회장, 황일선 국방소프트웨어협회장, 백건대 한국보안인증 대표, 김태욱 청주대 교수, 박성동 피엘네트웍스 대표, 최병희 전 ICT창업멘토링센터장, 백양순 한국ICT융합협회장 등이 참여한다. 이날 총회에서는 창립취지 설명과 임원 구성, 사업계획 승인, 주요 추진 과제, 법인 설립 등에 관한 논의를 진행한다. 최근 국내 위치 데이터는 글로벌 플랫폼 집중화가 가속 중이다. 글로벌 기업이 AI데이터 통합으로 고도화하며, 서비스를 강화하는 추세다. 창립 취지 설명에서 한 교수 등은 국내 기업은 '데이터 분산과 규제 제약' 등의 '법률적 역차별'로 위치 AI 인프라 구축 기회가 되레 상실되는 문제를 지적한다. 위치·공간·AI가 결합된 형태로 기술이 발전해 나아가고 있는 상황에서 이대로 방치한다면, 글로벌 기업의 시장 지배 고착화로 국내 기업 역할이 갈수록 축소될 것을 우려했다. 결과적으로 지도 반출에서 시작된 문제가 '위치 데이터 학습 주권 상실'로 이어질 것으로 전망하는 분위기다. 세미나에서는 국가위치인프라 개념과 범위, 위치 데이터의 국가적 관리체계, 공공·민간 데이터 연계, 국가 라디오맵 구축, 개인정보 보호와 데이터 활용의 균형, 민관·산학 협력체계 등이 주요 의제로 다뤄질 예정이다. 기조강연은 준비위원장인 한동수 교수가 맡았다. 'AI시대 국가위치인프라 주권과 대한민국 대응전략'을 주제로 발표한다. 한 교수는 기조 강연에서 글로벌 플랫폼에 위치인프라를 의존할 경우 장기적으로 국가 위치정보 주권이 약화될 수 있다는 문제의식을 제기한다. 대안도 내놨다. 스마트폰이 수집하는 와이파이(Wi-Fi) 신호와 주소정보를 결합한 국가 단위 '라디오맵' 구축 방안을 제시한다. 국가 라디오맵이 구축되면 GPS 신호가 취약한 실내·지하·도심 지역에서도 와이파이 신호를 활용한다면 보다 정밀한 위치정보를 확보할 수 있다는 것. 라디오맵은 무선랜 신호와 그 신호가 수집된 위치 정보를 연계시켜 저장한 DB(테이블)다. 라디오맵이 구축된 건물이나 지역에서는 스마트폰과 같은 이동기기가 수신한 무선랜 신호 정보를 기반으로 이동기기의 정확한 위치를 추정할 수 있다. 단순한 위치측위 기술을 넘어 국가가 직접 확보·관리할 수 있는 새로운 위치 데이터 인프라로 발전할 수 있다는 입장이다. 이날 세미나에서는 또 정부와 공공기관뿐 아니라 통신사, 플랫폼 기업, 위치정보 사업자, 대학 및 연구기관 등이 참여하는 협력 모델도 논의할 예정이다. 공승현 KAIST 모빌리티 대학원 교수와 조영수 ETRI 실장은 주제발표에서 각각 '위치 기술의 오늘과 Geo-피지컬 AI'와 '국내 긴급구조용 정밀측위 기술 개발 현황/성과 및 미래'에 대해 소개한다. 지정토론은 박봉규 포럼 대표를 좌장으로 박종한 청출 대표변호사와 김인현 한국공간정보통신 대표, 이규영 시터스 이사, 박희범 지디넷코리아 전문기자가 참여한다. 한동수 국가위치인프라협회 준비위원장은 "AI 시대 위치정보는 단순한 지도 서비스의 문제가 아니라 국가와 산업의 기반이 되는 전략 데이터”라며 “대한민국이 위치 데이터 주권을 확보하기 위해 시급하게 요구되는 인프라와 제도, 협력체계를 어떻게 갖춰야 하는지 현장의 다양한 의견을 수렴하는 자리가 될 것”이라고 밝혔다.

2026.08.30 11:49박희범 기자

'독파모' 학습데이터 29종 푼다…1.56조 토큰 'AI허브' 개방

정부가 '독자 인공지능(AI) 파운데이션 모델' 개발 과정에서 확보한 학습용 데이터를 민간에 개방했다. 국내 기업과 연구자가 대형 AI 모델과 멀티모달·안전성 기술을 개발할 수 있는 기반을 넓히기 위한 전략이다. 과학기술정보통신부는 독파모 5개 정예팀이 1차 단계평가 과정에서 확보한 데이터 29종을 한국지능정보사회진흥원(NIA)의 AI허브에 공개했다고 27일 밝혔다. 개방 규모는 약 3544만건으로 토큰으로 환산하면 약 1조 5600억개다. 이번 데이터는 정예팀들이 각자 AI 모델 개발 전략에 맞춰 2025년 데이터 구축·가공 예산 150억원으로 확보했다. 대규모 사전학습 데이터부터 영상·음성 기반 멀티모달 데이터와 AI 안전성 확보를 위한 레드티밍 데이터까지 포함됐다. 전체 데이터는 이론적으로 약 700~800억개 매개변수 수준의 대형 AI 모델을 학습하는 데 사용할 수 있는 규모다. 독자 AI 모델 개발에 참여한 정예팀들의 학습 전략과 데이터 구축 경험도 담겼다. 네이버클라우드는 공개 영상 234만건과 방송 영상 52만건을 비롯해 영상 클립을 기반으로 만든 텍스트 1550만건과 음성 질의응답 1200만건을 구축했다. 장면을 문장 단위로 설명한 캡션 등이 포함돼 AI의 영상 이해 능력과 이미지 생성 모델 학습에 활용할 수 있다. 업스테이지는 1조 토큰 규모의 사전학습 데이터와 50만건의 사후학습 데이터를 공개했다. 사전학습 데이터는 대형 AI 모델을 처음부터 학습하는 데 쓸 수 있으며 사후학습 데이터는 추론과 판단·실행 능력을 갖춘 AI 에이전트 개발에 활용할 수 있다. SK텔레콤은 수학·과학·법률 분야의 고난도 다단계 추론 데이터와 음성·이미지 기반 사후학습 데이터를 구축했다. 국내 법령과 한국 사회의 보편적 가치관을 반영한 한국형 레드티밍 데이터 약 1만건도 포함했다. NC AI는 제조 분야 기술문서와 민원 상담 음성 등 산업 현장에서 확보한 실제 데이터 기반으로 7종의 학습 데이터를 마련했다. 긴 문맥 이해와 단계별 추론·멀티턴 대화·질의응답·멀티모달 학습 등에 활용할 수 있다. LG AI연구원은 국내 50개 실제 가정환경에서 50종 넘는 가사 활동을 촬영해 한국 가정환경에 특화된 피지컬 AI 멀티모달 데이터를 구축했다. 17만개 이상의 영상 클립에 객체와 분할·자세·맥락 정보를 다층으로 표시해 비전 언어 모델 학습과 상용 서비스 개발 등에 이용할 수 있도록 했다. NIA와 한국정보통신기술협회(TTA)는 정예팀들로부터 데이터를 제공받아 품질과 개인정보·유해성을 검증했다. 라이선스 제약이 있는 데이터는 개방 대상에서 제외했다. 사업 참여 조건에 따라 데이터 구축·가공 예산으로 확보한 데이터 가운데 50% 이상을 공개해야 한다. 네이버클라우드와 업스테이지·SK텔레콤·NC AI는 검증을 마친 데이터를 모두 개방하고 LG AI연구원은 의무 개방량을 충족하도록 세부 데이터셋을 통계적으로 선별해 공개했다. 국내 기업과 연구자·학생 등 대한민국 국민은 누구나 AI허브 '독자AI모델 데이터' 항목에서 데이터를 무료로 내려받아 활용할 수 있다. 일부 데이터는 보안이 보장된 온라인 AI 모델 개발 공간인 '안심존' 이용을 별도로 신청해야 한다. 과기정통부는 독파모 고도화 지원을 이어갈 방침이다. 향후 2차 단계평가 과정에서 데이터 구축·가공 예산으로 확보한 데이터도 품질검증을 거쳐 추가로 개방할 예정이다. 김경만 과기정통부 AI정책실장은 "독파모 프로젝트는 단순히 AI모델 개발을 넘어 개발과정에서 축적된 경험과 노하우를 통해 AI생태계 전반의 질적 성장에 기여한다는 점에서 큰 의미"라면서 "오늘 개방된 데이터는 정예팀의 AI학습 전략이 담긴 귀중한 자산인 만큼 AI생태계의 성장과 자생력 강화를 이끄는 밑거름이 될 것"이라고 밝혔다.

2026.08.27 14:00김미정 기자

[현장] AGI 시대 성큼…전문가들 "데이터·제도·사회 전환 함께 준비해야"

다가오는 범용인공지능(AGI) 시대에 대비해 한국이 글로벌 인공지능(AI) 경쟁력을 확보하려면 데이터 선순환 구조와 사후학습 기술에 대한 투자를 강화하고 노동·의료·교육 등 사회 전반의 제도 변화까지 준비해야 한다는 제언이 나왔다. 과학기술정보통신부는 27일 서울 중구 프레지던트호텔에서 'AGI 시대의 서막'을 주제로 '제2차 과학기술·인공지능 미래전략회의'를 개최했다. 이번 회의에선 AGI 시대를 대비해 기술·인프라 확보에서 경제·산업 전환을 거쳐 사회적 연착륙으로 이어지는 세 가지 주제의 발제가 진행됐다. 첫 발제자로 나선 신진우 KAIST 김재철AI대학원 교수는 '최상위급 AI 모델 확보 방안'을 주제로 한국이 글로벌 프론티어 AI 모델 경쟁에서 추격을 넘어 선두권으로 올라서기 위해 데이터와 사후학습에 대한 투자를 확대해야 한다고 강조했다. 그는 최근 국내 AI 모델의 성능이 발전 중이지만 여전히 미국·중국 최상위 모델과의 격차도 벌어지고 있다고 진단했다. 신 교수는 "최상위급 모델에는 데이터·모델·컴퓨팅 세 가지 요소가 필요한데 이는 더하기가 아니라 곱하기"라며 "하나라도 0이 되면 나머지가 아무리 많아도 쓸모가 없다"고 말했다. 이어 "현재 국내 AI 투자에서 컴퓨팅이나 모델 기술에 비해 상대적으로 데이터에 대한 투자가 부족하다"고 지적했다. 특히 해외 AI 기업들은 서비스를 통해 확보한 사용자 데이터를 다시 모델 학습에 활용하면서 성능을 높이는 '데이터 플라이휠'을 구축한 반면, 국내에는 이같은 선순환 구조가 부족하다고 평가했다. 국산 AI 모델 사용이 늘어나야 서비스 과정에서 새로운 데이터가 생성되고 이를 다시 모델 고도화에 활용할 수 있다는 설명이다. 신 교수는 "데이터를 공급하고 모델을 만든 뒤 사용자가 쓰게 하고 거기서 나온 데이터를 가지고 다시 모델을 개선해야 하는데 국산 모델을 쓰지 않기 때문에 이런 선순환 구조가 끊겨 있는 것이 가장 큰 문제"라고 말했다. 그러면서 에이전틱 AI 시대에는 온라인 환경과 상호작용하며 강화학습하는 '포스트트레이닝' 기술과 데이터 순환 구조에 집중적으로 투자해야 한다고 제언했다. 공공부문부터 국산 모델 활용을 확대해 실제 사용 과정에서 생성되는 데이터를 다시 학습에 활용하는 방안도 제시했다. 다음으로 최경진 가천대 법학과 교수는 '토큰 경제 시대의 법과 제도의 설계'를 주제로 AI 대전환 과정에서 발생할 비용과 책임, 편익을 어떻게 분배할 것인지에 대한 법·제도적 논의가 필요하다고 밝혔다. 특히 AI 활용에 필요한 토큰 비용이 높아지면서 자체 인프라나 협상력을 갖춘 대기업과 달리 중소기업·개인·연구자에게 부담이 집중될 가능성을 짚었다. 그는 "중소기업이나 개인, 연구자 같은 경우 토큰 비용의 증가를 고민하지 않을 수 없다"며 "중소기업과 연구개발자를 위한 적극적인 컴퓨팅 자원을 제공하는 형태의 법적인 기반이 필요하다"고 설명했다. 정부가 국가 AI 컴퓨팅 인프라를 확충하는 동시에 이를 다양한 주체가 실제 활용할 수 있도록 제도적 근거를 갖춰야 한다고도 주장했다. 또 AI 규제를 무조건 앞당기기보다는 기술 발전을 촉진하면서 실제 발생하는 분쟁을 해결할 수 있는 제도적 기반을 마련하는 것이 중요하다는 점도 강조했다. 최 교수는 "법 제도가 너무 빠른 속도로 나가서도 안 되고 너무 늦은 속도로 나가서도 안 된다"며 "AI 기본법을 비롯한 관련 규제가 합리적인 수준에서 운영되도록 지속적으로 모니터링하고 발전시켜야 한다"고 제언했다. 마지막으로 김현철 연세대 의과대학 교수는 'AGI와 사회: AI가 바꾸는 세 개의 시장'을 주제로 노동시장과 보건의료, 교육 분야에서 나타날 변화를 진단했다. 노동시장 전체에서 AI로 인한 급격한 고용 충격이 아직 뚜렷하게 나타나지는 않았지만 미국에선 AI 노출도가 높은 직군을 중심으로 젊은 세대의 고용이 감소하는 현상이 관찰되고 있다고 설명했다. 반면 국내에는 AI가 고용에 미치는 영향을 파악할 모니터링 체계조차 충분히 구축되지 않았다고 지적했다. 이에 AI 도입에 따른 청년 고용 변화를 지속적으로 추적하고 실업률 변화 등에 대비해 사회보장체계의 재정 영향까지 함께 분석해야 한다고 제안했다. 보건의료 분야에선 AI가 의료진의 생산성을 높이고 의료 접근성을 개선할 가능성에 주목했다. 김 교수는 특히 의료취약지역 문제를 단순히 의사 수 확대로 해결하기보다 AI와 데이터, 기술을 활용하는 접근이 필요하다고 주장했다. 이를 위해 병원마다 분산된 의료 데이터를 표준화하고 연계해 의료 AI 개발에 활용할 수 있는 기반을 갖춰야 한다고 밝혔다. 교육 역시 AI 시대에 맞춰 인지능력 중심 체계에서 변화해야 한다고 강조했다. AI가 지식 습득과 문제 해결 등 인지 기능을 빠르게 대체하는 만큼, 다른 사람과 협력하고 공감하며 스스로 판단하는 비인지 역량의 중요성이 커질 것이라는 전망이다. 배경훈 부총리 겸 과기정통부 장관은 "AGI는 개별 기술·산업의 혁신을 넘어 국가 체계 전반을 재편하고 우리 삶의 모습까지 근본적으로 바꿔놓을 엄청난 파급력을 가질 것으로 전망되는 만큼, 경제·산업의 변화는 물론 노동·복지·교육 등 사회 전반의 패러다임 전환에도 함께 대비해야 한다"며 "이번 자리에서 나온 고견을 바탕으로 AGI 시대를 선제적으로 준비해 나가도록 하겠다"고 덧붙였다.

2026.08.27 10:58한정호 기자

"피지컬 AI 주도권 잡는다"…韓, 기술 자립 승부수

정부와 산업계가 '피지컬 AI'를 제조업을 넘어 유통·물류·서비스·의료 등 전 산업의 경쟁력을 좌우할 핵심 범용 기술로 보고 기술 자립과 산업 확산에 힘을 모은다. 정부는 데이터 확보와 범용 피지컬 AI 모델 개발을 지원하며, 산업계는 월드 모델부터 반도체, 로봇으로 이어지는 독자 생태계 구축에 나선다. 송창종 과학기술정보통신부 디바이스AX혁신팀장은 25일 국회서 열린 토론회에서 피지컬 AI를 과거 산업혁명 시대의 기계나 디지털 시대의 컴퓨터에 버금가는 범용기술로 평가하며 국가 차원의 장기적인 육성이 필요하다고 강조했다. 송 팀장은 "제조가 가장 중요한 부분인 것은 맞지만 피지컬 AI는 제조뿐 아니라 유통, 물류, 서비스, 의료 등 거의 모든 분야와 관련된 범용기술"이라며 "파급력이 굉장히 높은 만큼 국가적으로 반드시 육성해야 하는 분야"라고 말했다. 기존 산업용 로봇과 피지컬 AI의 가장 큰 차이는 활용 범위와 지능이다. 기존 로봇은 통제된 환경에서 반복적인 노동을 자동화하는 데 집중됐다. 한국은 이 같은 로봇 활용에서 세계 최고 수준의 보급률을 기록했지만 핵심기술 국산화에서는 한계를 보였다. 송 팀장은 "우리나라는 로봇을 굉장히 잘 활용했지만 잘 만들어내지는 못했다"며 "피지컬 AI 시대에는 낮은 국산화율을 그대로 방치해서는 미래를 양보할 수 있다"고 진단했다. 그러면서 피지컬 AI 시대에는 하드웨어 자체보다 이를 움직이는 AI 소프트웨어가 경쟁력을 좌우할 것으로 내다봤다. 송 팀장은 "피지컬 AI 시대에는 하드웨어가 굉장히 다양하겠지만 이를 운용하는 두뇌는 공통"이라며 "AI 소프트웨어 내재화가 반드시 필요하다"고 강조했다. 정부, 데이터부터 범용모델까지…8월 전북·경남서 실증 피지컬 AI는 아직 기술적으로 초기 단계다. 거대언어모델(LLM)은 매개변수와 데이터, GPU 투입을 늘려 성능을 높이는 방향성이 어느 정도 확립된 반면 피지컬 AI는 최적의 모델 구조가 정립되지 않았고 학습에 필요한 데이터도 부족하다. 송 팀장은 "LLM도 어렵지만 피지컬 AI는 훨씬 더 어렵다"며 "빅테크도 자본력을 바탕으로 다양한 시도를 하면서 실패 경험을 축적하고 있는 단계"라고 설명했다. 정부는 이에 범부처 협업을 기반으로 피지컬 AI 데이터 획득·관리 체계를 구축한다. 각 부처가 산업 분야별 데이터를 확보하고 과기정통부는 범용 데이터를 축적하는 방식이다. 실제 환경에서 확보하기 어려운 실패와 복구 과정 등의 데이터는 월드모델을 활용한 합성데이터로 대량 생산한다. 확보한 데이터를 기업과 연구기관 등이 활용할 수 있도록 데이터 라이브러리도 구축할 예정이다. 세계 최고 수준의 범용 피지컬 AI 모델 개발도 추진한다. 개별 기업이 다양한 기술적 시도와 실패에 따른 비용을 모두 감당하기 어려운 만큼 정부가 생태계 차원에서 위험을 분산하고 내년부터 대규모 연구개발(R&D)을 지원할 계획이다. 올해 8월부터는 전북과 경남에서 제조 분야 선도 실증에 착수한다. 개발 중인 모델을 현장에 적용하고 여기서 얻은 데이터를 다시 모델 고도화에 활용하는 '데이터 플라이휠'을 가동한다. 이후 산업통상자원부, 중소벤처기업부 등과 협력해 성과를 다른 산업으로 확산한다. 송 팀장은 "피지컬 AI는 단기적인 시각으로 볼 게 아니라 정부에서도 끈질기게 지원해 육성해야 하는 영역"이라며 "단기적으로 불타올랐다가 사그라드는 영역은 아니다"고 말했다. 산업계 "월드모델→K반도체→로봇으로 기술 자립" 산업계에서는 피지컬 AI 기술 자립을 위해 데이터부터 월드모델, AI 반도체, 산업용 로봇으로 이어지는 독자적인 가치사슬을 구축해야 한다는 제언이 나왔다. 유태준 한국피지컬AI협회장은 "불과 1년 전만 해도 피지컬 AI가 무엇인지 개념부터 설명해야 했지만 지금은 국가 차원의 핵심 프로젝트로 빠르게 성장했다"며 "단지 새로운 기술 하나가 등장했다는 의미가 아니라 국가 경쟁력을 결정하는 중요한 축이 피지컬 AI가 될 것이라는 의미"라고 말했다. 협회는 올해 ▲피지컬 AI 기술 자립 ▲산업 확산 ▲글로벌 표준 정립 등 3개 분야에 집중한다. 우선 산업 현장에서 생산되는 피지컬 AI 데이터를 확보하고 로봇의 두뇌 역할을 하는 월드모델을 자체 기술로 개발한다. 이를 국산 AI 반도체에 탑재해 온디바이스 AI로 구현한 뒤 제조 물류 건설 국방 의료 농업 등 다양한 분야의 로봇과 기계로 확산하는 'K-피지컬 AI 기술 자립 파이프라인'을 구축한다는 구상이다. 이날 토론회에 참가한 기업들도 기술자립의 자신감을 보였다. 마음AI의 최홍섭 기술총괄대표는 "미국이 월드모델을 주도하는데 빅테크가 만든 것을 보면 부족함이 보인다"며 "미국도 제조데이터와 같은 산업 데이터를 확보하는 데 한계를 보여 충분히 이겨낼 수 있다"고 했다. 퓨리오사AI의 정영범 상무는 "월드모델을 잘 만들 수 있다는 점을 서버 단에서 증명하겠다"며 "나아가 로봇 등에 필요한 NPU를 적기에 양산해 공급할 수 있도록 하겠다"고 밝혔다. 유 협회장은 특히 AI 모델 기업과 반도체 기업, 로봇 기업, 제조 기업이 힘을 합쳐 피지컬 AI 분야의 독자 파운데이션 모델을 확보해야 한다고 강조했다. 온디바이스 AI 반도체 경쟁력 확보도 주요 과제로 꼽았다. 생성형 AI 모델을 구동하면서도 로봇에 탑재할 수 있도록 발열과 전력 소비를 낮추고 양산 단가와 안정적인 수급 등의 조건까지 충족해야 한다는 설명이다. 중소 제조업은 피지컬 AI가 빠르게 확산될 수 있는 대표적인 분야로 꼽았다. 인력 부족이라는 현실적인 문제를 피지컬 AI로 해결하면서 생산성을 높이고, 국내 제조 현장을 대규모 실증 기반으로 활용할 수 있다는 이유다. 유 협회장은 "정부가 길을 열어주고 국회가 제도를 만들어주며 산업계는 과감하게 도전하고 대학과 연구기관은 미래 기술과 인재를 만들어내야 한다"며 "이 네 축이 같은 목표를 향해 움직일 때 대한민국은 충분히 피지컬 AI 최강국이 될 수 있다"고 강조했다.

2026.08.25 17:44박수형 기자

KAIST·DGIST·서울대, AI로 과학 난제 해결 나선다

과학 난제를 해결할 AI+S&T 사업단 4개가 선정돼, 본격적인 연구 개발에 착수했다. 과학기술정보통신부는 24일 '차세대 인공지능(AI)+과학기술(S&T) 기반기술 개발사업' 착수보고회를 개최하고, 신규 선정된 KAIST 2곳과 DGIST, 서울대 각 1개팀이 기술 개발에 착수했다고 밝혔다. 선정 사업단은 ▲물리·수학 기반 AI 해석·예측 모델 분야 2개 기관 ▲차세대 AI 구조 연구 분야 2개 기관 등 총 4개 기관이다. 사업기간은 올해 7월부터 노는 2031년 6월까지 5년이다. 예산은 사업단별 평균 50억원씩 총 200억원이 지원된다. 물리·수학 기반 AI 해석·예측 모델 분야에서는 조건이 달라져도 안정적으로 작동하는 AI 모델 개발이 목표다. 하우석 KAIST 교수팀이 조건과 환경이 달라져도 데이터에 내재된 인과 구조와 지배방정식을 추론하는 수학·물리 기반 인과 AI 모델을 개발한다. 또 유재석 DGIST 교수팀은 다양한 현상에서 어떤 물리 법칙이 지배적으로 작용하는지 가시화를 기반으로 AI가 스스로 판단하고 해석 전략을 선택하는 AI 역학자를 개발한다. 형상·조건이 바뀔 때마다 반복해야 했던 시뮬레이션 비용을 줄이고, 배터리·열교환기 등 다양한 분야의 설계·개발 속도가 향상될 것으로 예상했다. 차세대 AI 구조 연구 분야에서는 오민환 서울대학교 교수팀은 문맥이 길어질수록 연산량이 급격히 늘어나는 구조적 한계를 수학적으로 규명하고, 이를 극복해 긴 문맥에도 효율적으로 처리할 수 있는 새로운 AI 구조와 학습법을 개발하는 것이 목표다. 긴 문맥을 처리하는 계산·메모리늬 효율·학습 안정성 향상이 기대됐다. 윤철희 KAIST 교수팀은 생성형 AI 모델이 학습하며 성능을 높여가는 원리를 수학적으로 규명하고 구조 설계부터 학습, 신뢰성 검증까지 전 과정에 적용할 차세대 AI 개발 방법론을 확보할 계획이다. 시행착오에 의존했던 기존 AI 모델 개발 방식에서 벗어나, 원리에 기반한 예측 가능하고 신뢰할 수 있는 AI 설계·개발 기반을 마련한다. 윤경숙 과기정통부 기초원천연구정책관은 “물리와 수학 법칙에 기반한 AI 모델을 확보하면 과학 연구의 엄밀성과 정확성이 높아져 연구 현장은 물론 반도체·배터리 등 산업 분야에도 실질적인 도움이 될 것”이라고 말했다.

2026.08.24 15:03박희범 기자

정부, AI 산업·일상 확산 속도…자율주행 실증·윤리원칙 마련

정부가 인공지능(AI) 기술을 산업 현장과 국민 일상으로 확산하기 위한 범부처 실행 방안을 마련했다. 과학기술정보통신부는 24일 제12회 과학기술관계장관회의를 서면으로 열고 '자율주행 AI 실증 및 상용화 로드맵'과 '대한민국 AI 윤리원칙' '딥테크 창업 활성화 전략' 등 3개 안건을 심의·의결했다. 정부는 광주 실증도시에서 시작한 자율주행 실증 규모와 지역을 확대한다. 다양한 주행 데이터를 확보해 국산 자율주행 AI 성능과 범용성을 높이고 기술 개발과 서비스 상용화를 병행할 방침이다. 정부는 운수업계와 노동조합·자율주행기업·플랫폼 업계가 참여하는 이익공유형 상생모델도 마련할 방침이다. 보험과 관제·차량관리·정비 등 전후방 산업이 함께 성장할 수 있는 생태계를 조성하고 안전운행과 사고 대응을 위한 현장 체계도 구축한다. 국토교통부는 과기정통부·산업통상부·경찰청 등 관계부처와 기술 개발부터 실증과 법·제도 개선까지 종합적으로 추진한다. 국가AI전략위원회 중심으로 범정부 협력 체계도 가동한다. 정부는 AI 활용 과정에서 발생할 수 있는 갈등을 줄이기 위해 '대한민국 AI 윤리원칙'도 마련했다. 2020년 발표한 'AI 윤리기준'을 계승하면서 AI 기술 발전과 AI 기본법 시행 등 달라진 제도 환경을 반영했다. 윤리원칙은 인간 존엄성과 사회 공공선·인류 지속가능성 등 3대 가치로 구성됐다. 이를 실현하기 위한 기준으로 인간중심성과 프라이버시 보호·공정성·포용성·책임성·안전성·신뢰성·투명성을 담았다. 이번 원칙은 AI 공급자뿐 아니라 이용자의 윤리와 역할도 강조했다. AI 선진국과 개발도상국이 각자의 여건에 맞는 책임을 부담해야 한다는 내용과 AI의 평화적 사용을 촉구하는 국제사회 메시지도 포함했다. 과기정통부는 지난 5월 초안을 공개한 뒤 산업계와 시민사회·학계·관계부처·일반 국민에게서 접수한 의견 116건을 반영해 최종안을 마련했다. 앞으로 해설서와 분야별 자율점검표·대상별 윤리교육 교재를 보급하고 원칙을 국제사회에도 공유할 계획이다. 연구개발(R&D) 성과를 창업과 사업화로 연결하는 딥테크 지원책도 추진한다. 정부는 우수 R&D 성과를 선별해 창업 지원과 연계하고 '7대 시드' 프로젝트에서 나온 기술 사업화를 지원할 딥테크 실증종합지원센터와 분야별 거점을 구축한다. 정부는 연구자 창업 부담을 줄이기 위해 창업 과정을 돕는 AI 에이전트도 제공한다. 선배 창업자 경험과 자산을 후배에게 연결하는 네트워크를 확산하고, 이공계 청년 대상 딥테크 창업 역량 강화 프로그램도 확대한다. 장기간 투자가 필요한 딥테크 기업을 위해 투자형 R&D 시범사업과 초장기 펀드도 도입한다. 첨단바이오와 화합물, 반도체 등 초격차 기술 분야에는 민관 공동 출자 방식 특수목적법인을 세우고, 대학·정부출연연구기관·민간 액셀러레이터와 벤처캐피털을 딥테크 투자·보육 전문회사로 육성할 방침이다. 배경훈 부총리 겸 과기정통부 장관은 "AI 경쟁의 진정한 성과는 우수한 기술 개발을 넘어 산업 현장과 국민 일상에서 활용되는 AI를 구현하는 데 있다"며 "기술 혁신과 책임이 조화를 이루는 건강한 AI 생태계를 조성하겠다"고 밝혔다.

2026.08.24 12:00김미정 기자

정부 AX 드라이브…산업계, AI 데이터 확보전

미국과 중국의 기술 패권 경쟁이 심화하는 가운데 정부가 인공지능(AI) 국가 경쟁력과 기술 주권 확보에 나섰다. AI 모델 경쟁력을 높이려면 이를 학습시킬 양질의 데이터가 뒷받침돼야 한다는 인식이 확산하면서 분야별 데이터 인프라를 구축하려는 움직임도 빨라지고 있다. 16일 업계에 따르면 정부는 지난 6월 반도체, 로봇·피지컬 AI, AI 데이터 센터를 3대 축으로 삼는 '대한민국 대도약 3대 메가 프로젝트'를 발표했다. 이 중 로봇·피지컬 AI 분야의 핵심 축인 맥스(M.AX, 제조업 AI 대전환) 경우 오는 2030년까지 민관 합동으로 20조 원을 투자하고 100조 원 이상 경제적 부가가치를 창출하겠다는 목표다. 가장 먼저 핵심이 되는 제조 데이터 확보에 착수해 기업별로 흩어진 데이터를 수집하고 '제조 AI전환(AX) 데이터 라이브러리'에 구축할 계획이다. 데이터 인프라 확보는 제조업을 넘어 제약·특허·나노 등 다른 기술 산업에서도 주목받고 있다. 원활한 AX를 구현하기 위해 AI 학습에 적합한 도메인 데이터가 필수적이기 때문이다. 제약 분야 역시 활발한 AX가 일어나는 대표적인 산업군이다. 하지만 개인정보 유출 우려와 고품질 데이터의 확보·통합 분석 장벽으로 AI 도입이 까다로운 영역으로 꼽혀왔다. 과학기술정보통신부와 한국지능정보사회진흥원(NIA)이 추진하는 '의료 데이터 스페이스 실증사업'은 의료기관 간 데이터를 안전하게 연결하려는 사례 중 하나다. 이 사업 수행기관으로 선정된 카카오헬스케어 컨소시엄은 27개 의료기관이 각 데이터를 보유한 상태에서 안전하게 공유·활용할 수 있는 분산형 연합 데이터 체계를 구축한다. 한미약품은 보건복지부가 주관하는 371억 원 규모 'K-AI 신약개발 전임상·임상 모델개발 사업'의 공동 연구기관으로서 데이터 인프라 강화에 나섰다. 전임상과 임상 데이터를 통합 분석할 수 있는 AI 소프트웨어 개발이 목표로, 항암·대사질환 분야 데이터를 활용한다. 특허는 기업의 미래 기술 전략을 가늠할 수 있는 주요 기술 지표다. 다만 법률·기술적 맥락이 복잡하다는 특성상 특허 데이터를 AI가 학습할 수 있는 형태로 가공하는 작업이 까다롭다. 워트인텔리전스는 106개국 3억 건의 특허 데이터를 AI 학습이 가능한 형태로 구축하고 특허 특화 거대언어모델(LLM) '플루토LM'을 개발했다. 이 데이터와 모델은 지식재산처의 '특허 AI 에이전트' 사업과 한국전자통신연구원(ETRI)의 특허 검색 솔루션 사업에 활용됐다. LG AI연구원과 LG전자 등 민간 분야에서도 특허 AX 협력을 확대하고 있다. 나노소재 기업들의 데이터는 장비, 과제 등 부서별로 분산돼 있고 표준화된 기준이 부재해 AI 학습에 활용하기 어려웠다. 한국나노융합산업협회는 산업통상자원부와 한국산업기술진흥원(KIAT)이 지원하는 '2026년 산업AI 솔루션 실증·확산 지원사업'의 주관기관으로 선정돼 이 문제 해결에 나섰다. 협회는 참여 기업들의 실험·공정·품질 데이터를 진단하고 AI 학습이 가능한 형태로 정제·구조화할 예정이다. 이후 실제 AI 모델에 적용해 업계가 공동 활용 가능한 AI 데이터 기준과 서비스 모델을 마련할 계획이다. 업계 관계자는 "산업별 데이터 표준화가 뒷받침되지 않으면 AX는 구호에 그칠 수밖에 없다"며 "정부와 민간이 함께 데이터 인프라를 쌓는 지금 단계가 향후 AX 경쟁력을 좌우할 것"이라고 말했다.

2026.08.16 15:09이나연 기자

KAIST, "반도체 PDN 데이터 695분의 1로 압축…저장용량 해결"

최근 주목받는 첨단 반도체 패키지의 다중 포트 전원 공급망(PDN) 데이터를 695분의 1까지 압축할 수 있는 기술이 개발됐다. 데이터 저장 용량 비대화 문제가 해결될 전망이다. KAIST는 김정호 전기및전자공학부 교수 연구팀은 이 같은 압축 기술과 함께 데이터에 포함된 전자기적 의미까지 해석할 수 있는 새로운 텐서 기반 표현 학습 방법을 제안했다. 연구결과는 논문 제1저자인 이정현 테라랩 박사과정 연구생이 지난 3일부터 7일까지 미국 텍사스주 댈러스 힐튼 아나톨에서 열린 전자파·신호·전원 무결성 분야 국제학회 'EMC+SIPI 2026 국제학회'에서 발표, 최우수 학생 논문상을 수상했다. 이정현 박사과정 연구생은 전화통화에서 "반도체 분야 세계적인 석학 중 한 명인 에릭 보가튼 교수(미국 콜로라도 대학 볼더캠퍼스)도 연구결과에 관심을 나타내며, 질문 을 이어가는 등 관심을 끈 건 사실"이라며 "최우수 논문상 후보들을 모아 따로 연구성과를 발표하는 자리를 가졌다"고 말했다. 이 연구생은 "반도체 PDN 데이터 1차원 원본을 3차원 텐서로 구성한뒤 곱으로 압축하는데 성공한 것"이라며 "단순하게 보면 PDN 용량 비대화 문제를 해결한 것이다. 다른 측면으로는 PDN 데이터 분석에 소모되는 연산자원을 물리정보를 포함하는 저차원 데이터로 압축했다는 의미가 있다"고 부연 설명했다. 이 연구생은 또 "평소 인공지능과 슈퍼컴퓨터가 고차원 데이터를 표현하고 처리하는 원리와 구조를 이해하는 과정에서 텐서와 관련된 내용에 관심이 많았다"고 덧붙였다. 'EMC+SIPI'은 전자파 적합성(EMC), 신호 무결성(SI), 전원 무결성(PI)을 다루는 IEEE(미 전기전자공학자협회) EMC 분야 대표적인 국제학회다. 세계 각국 엔지니어 및 연구자 1,500~2,000명이 참가한다. 올해는 칩 수준 EMC, 데이터센터와 초고속 디지털 시스템의 EMC·SIPI, EMC·SIPI 해석 및 측정을 위한 AI·머신러닝 기술 등이 주요 주제로 다뤄졌다. 최근 첨단 반도체 패키지와 HBM(고대역폭 메모리) 시스템에서는 전력 밀도와 입출력 밀도가 높아지면서 수많은 전원·접지 포트를 동시에 분석해야 한다"며 "포트 수가 N개이고 분석 주파수 점이 F개일 경우 PDN 임피던스 데이터는 N×N×F 크기의 3차원 텐서로 구성된다. 포트 수가 늘어날수록 데이터 저장량은 제곱에 비례해 빠르게 증가한다. 김정호 교수는 "기존에는 이 같은 고차원 데이터를 일렬로 펼쳐 머신러닝에 입력하는 방식이 주로 사용됐지만, 이 경우 입력 포트와 출력 포트, 주파수 사이의 구조적 관계가 약화되고, 예측 결과에 나타나는 전자기적 결합이나 공진의 원인을 해석하기 어렵다는 한계가 있었다"며 "이 문제 해결의 대안을 제시한 것"이라고 말했다. 연구팀은 수학적 저차원 분해 기법인 터커 분해를 데이터 기반 표현 학습에 적용했다. 전체 임피던스 텐서를 포트 간 공간적 결합을 나타내는 '공간 잠재 인자', 주요 주파수 응답을 나타내는 '스펙트럼 기저 함수', 그리고 두 요소 사이의 상호작용을 저장하는 작은 '코어 텐서'로 분해하는 방식이다. 이를 통해 방대한 임피던스 값을 하나씩 저장하는 대신 전체 응답을 구성하는 대표적인 공간 및 주파수 패턴을 압축해 저장할 수 있도록 했다. 연구팀은 특히 공진점의 크기와 위상 정보를 유지하기 위해 복소수 선형 영역에서 텐서를 학습하고, 복원 정확도가 상대적으로 낮은 포트에 더 높은 가중치를 부여하는 '신뢰도 기반 포컬 학습법'을 적용했다. 기존 분해 방식이 전체 평균 오차를 줄이는 데 초점을 맞춘 것과 달리, 이 방법은 특정 포트에서 발생하는 국부적인 오차를 줄여, PDN 전체 영역에서 균일한 복원 정확도를 확보하도록 설계됐다. 연구팀은 이 기술을 적용, 실리콘 인터포저를 모사한 100포트 PDN 벤치마크를 대상으로 0.1~20GHz 범위의 1,001개 주파수 점을 분석했다. 그 결과 셀프 임피던스와 트랜스퍼 임피던스의 주요 공진 피크뿐 아니라 공진 부근에서 나타나는 급격한 위상 변화와 포트 간 공간적 결합 특성까지 재구성하는 것으로 나타났다. 또 학습된 공간 인자(factor))에서, 캐비티(cavity)에서 예상되는 정상파 패턴과 함께, 동일 주파수에서 서로 다른 공간 형상이 나타나는 축퇴 공진 특성과 일치하는 패턴도 확인했다. 특히 256포트 PDN 사례에서는 기존 방식으로 전체 복소 임피던스 데이터를 저장할 경우 약 1,001MB가 필요했지만, 제안한 텐서 표현은 약 1.44MB만으로 동일한 목표 복원 정확도를 만족했다. 약 695대 1의 데이터 압축률을 달성한 셈이다. 연구팀은 시험한 포트 범위에서 기존 데이터 저장량이 포트 수의 제곱에 비례해 증가하는 반면, 제안한 텐서 표현의 저장량은 훨씬 완만하게 증가하는 것도 확인했다. 김정호 교수는 "이번 연구는 단순한 데이터 압축을 넘어 압축된 공간·주파수 인자를 통해 강한 결합이 발생하는 위치와 전체 응답을 지배하는 공진 특성을 해석할 수 있다는 점에서 의미가 있다"고 말했다. 연구팀은 향후 실제 반도체 패키지처럼 포트가 불규칙하게 배치되고 비아, 배선, 디커플링 캐패시터 등 다양한 구조가 포함된 PDN으로 연구를 확대할 계획이다. 이를 통해 대규모 HBM·칩렛 패키지의 신속한 예측과 최적화는 물론 결함 진단, 인공지능(AI) 기반 설계 자동화 등에 활용할 수 있는 저차원 물리 특징을 개발한다는 목표다. 한편 KAIST 테라랩은 최우수 논문상을 잇따라 배출했다. 반도체 패키징 기술 관련 국제학회 '이뎁스(EDAPS) 2025'에서 배재근 연구생(석사과정)이 '최우수 학생 논문상', 2024년엔 김태수 석사과정 학생 이 학회에서 '최우수 논문상'을 수상했다.

2026.08.13 20:40박희범 기자

"좋아해서 계속 고르는 게 아니었네"…반복된 선택이 '취향' 바꾼다

'좋아해서 계속 고르는 것'이라는 보편적인 생각과는 달리, 계속 고르다 보니 더 좋아질 수도 있다는 연구 결과가 나왔다. 사람들은 과거에 반복적으로 선택한 대상을 새로운 상황에서도 선호했으며, 자주 선택했던 대상일수록 더 높은 가치를 부여하는 것으로 나타났다. 독일 드레스덴공대(TUD Dresden University of Technology) 연구진이 지난해 국제학술지 '커뮤니케이션스 사이콜로지(Communications Psychology)'에 발표한 연구에 따르면, 특정 상황에서 같은 선택을 반복한 사람은 이후 새로운 상황에서도 해당 선택지를 더 선호하는 경향을 보였다. 반복적으로 선택한 대상에는 주관적으로 더 높은 가치를 부여하고, 가치에 대한 불확실성은 낮게 평가하는 현상도 나타났다. 연구진은 인간이 때때로 객관적인 가치만으로 설명하기 어려운 선택을 내리는 이유에 주목했다. 예를 들어 사람은 A와 B, C와 D 가운데 각각 하나를 반복적으로 선택하며 각 선택지의 가치를 학습한다. 이후 이전에는 직접 비교한 적 없던 A와 C처럼 새로운 조합을 제시하면 객관적으로 비슷한 가치를 지닌 선택지 사이에서도 한쪽을 체계적으로 선호하는 현상이 나타날 수 있다. 기존에는 이러한 현상을 사람이 선택지의 가치를 주변 선택지와 비교해 상대적으로 학습하기 때문이라는 이론 등으로 설명해왔다. 연구진은 이와 달리 '과거에 했던 행동을 다시 하는 것' 자체가 이후 선택에 영향을 줄 수 있다는 가설을 세웠다. 이를 확인하기 위해 연구진은 남녀 351명이 참여한 9개의 가치 기반 의사결정 과제를 새롭게 실시했다. 여기에 기존에 발표된 6개 연구의 참가자 350명 데이터를 다시 분석했다. 총 15개 데이터셋, 701명의 선택 행동을 분석한 셈이다. 실험은 참가자가 여러 선택지에서 보상이나 손실 등을 경험하며 가치를 학습한 뒤, 이전과 다른 조합으로 선택지를 제시했을 때 무엇을 고르는지를 살펴보는 방식으로 진행됐다. 분석 결과 참가자들은 학습 과정에서 상대적으로 자주 선택했던 대상을 새로운 조합에서도 선호하는 경향을 보였다. 단순히 같은 것을 다시 고르는 데 그치지 않았다. 더 자주 선택했던 대상일수록 실험이 끝난 뒤 주관적인 가치도 더 높게 평가했다. 또 자주 선택했던 대상의 가치에 대해서는 더 높은 확신을 보였다. 보상의 영향을 통제한 뒤에도 선택 빈도와 이후의 선호·가치평가 사이의 연관성이 관찰됐다. 연구진은 보상을 통한 학습과 과거 행동의 반복이라는 두 가지 원리를 결합한 강화학습 모델을 만들어 15개 데이터셋에 적용했다. 그 결과 연구진이 제시한 '반복 모델'은 기존 가치 정규화 등을 기반으로 한 여러 모델보다 사람의 선택을 더 잘 설명했다. 15개 데이터셋 가운데 12개에서는 비교 모델 중 가장 좋은 성능을 보였으며 나머지 3개에서도 두 번째로 좋은 결과를 냈다. 이는 인간의 선호가 선택지에서 얻는 보상뿐 아니라 과거에 어떤 행동을 반복했는지에도 영향을 받을 가능성을 보여준다. 연구진은 복잡한 상황에서 과거 선택을 반복하는 것이 인지적 부담을 줄이는 전략일 가능성도 제시했다. 매번 모든 선택지를 처음부터 비교하는 대신 이전에 했던 행동을 활용하면 의사결정에 필요한 인지적 비용을 줄일 수 있다는 설명이다. 다만 이는 연구진이 제시한 가능한 해석으로, 이번 연구에서 뇌 활동을 직접 측정해 해당 메커니즘을 입증한 것은 아니다. 이번 결과는 쇼핑이나 일상적인 습관처럼 같은 선택을 반복하는 행동을 이해하는 데도 시사점을 준다. 소비자가 원래부터 좋아하는 상품을 반복 구매하는 것뿐 아니라, 과거의 반복된 선택 경험이 이후 해당 상품에 대한 선호를 강화하는 요인 중 하나가 될 가능성이 있기 때문이다. 다만 연구 결과를 실제 소비자의 브랜드 충성도나 구매 행동에 그대로 적용할 수는 없다. 연구진은 통제된 의사결정 과제를 통해 선택 반복과 선호의 관계를 분석했으며 특정 브랜드나 실제 구매 데이터를 조사한 것은 아니다. 또 이번 연구는 뇌영상 등을 이용해 신경학적 메커니즘을 직접 확인한 연구가 아니다. 연구진은 행동실험 데이터와 계층적 베이지안 강화학습 모델 등을 이용해 반복 행동이 인간의 의사결정 편향을 설명할 수 있는지를 분석했다. 이번 연구는 지난해 11월 26일 국제학술지에 발표됐다. 최근 해외 과학매체가 이를 다시 소개하면서 주목받았다.

2026.08.13 17:51안희정 기자

네이버 뉴스 댓글 '트롤행동' 분석 기술 개발

온라인 뉴스 댓글에서 '트롤행동'을 탐지하고, 판단 근거를 제시하는 '설명 가능한 AI기술'이 개발됐다. 트롤(troll)행동은 반시대적 또는 선동적인 행동이나 불쾌한 내용을 인터넷에 올리는 행위를 의미한다. 기술 개발은 이원재 KAIST 문화기술대학원 교수와 차미영 전산학부 교수(독일 막스플랑크 연구소 단장 겸임), 오혜연 교수 공동연구팀이 토르스텐 홀츠 독일 막스플랑크 연구소 교수와 진행했다. 이원재 교수는 전화통화에서 "챗GPT 4 파라미터가 1조 7,500억 개 정도 된다. 우리가 개발한 AI 프레임워크는 이를 1억개 수준으로 낮춰 경량화한 것"이라며 "만약 1억 2천만 개의 댓글을 챗GPT에 업로드 시켜 물어보면, 시간과 비용이 엄청나게 들 것"이라고 설명했다. 이 프레임워크는 국내 뉴스 댓글에서 외국 연계 의심 단서, 도덕감정 표현, 공격 대상을 단계적으로 분석하고 판단 근거가 된 문구까지 제시 가능하다. 연구팀은 이를 이용해 지난 20년간(2006~2025) 네이버 뉴스 이용자 400만명이 작성한 댓글 1억 1,200만 건을 분석, 조직적 조작과 일치하는 행동을 보이는 2만 3,998개의 계정을 확인했다. 논문 공동 제1저자인 김재홍 문화기술대학원 박사과정 연구생은 "국가안보전략연구원이 공개한 한국 비난 외국 연계계정 70개를 중심으로 확장한 결과물"이라며 "기점 계정은 대다수가 한국 주요 인접국 계정"이라고 말했다. 김 연구생은 "댓글 분석을 통해 해외공작 의심 세력의 댓글을 추려냈다"며 "정권별 대통령을 가장 비난을 많이 많이 한 주요 타깃으로 분석됐다. 특히, 이 댓글을 이데올로기 홍보와 나눠 비교했을 때 사회 이슈 비난이 10배는 더 많았다"고 덧붙였다. 한국 비난 댓글의 평균 '좋아요' 비율은 0.514로, 분석한 전략 가운데 평균적으로 '좋아요'가 '싫어요'보다 많은 유일한 유형으로 나타났다. 대통령선거, 국회의원선거, 지방선거 기간에 새롭게 활동을 시작한 의심 계정은 주당 평균 34.19개로, 비선거 기간의 22.61개보다 약 51% 많았다. 이원재·오혜연 교수는 “선거 등 사회적 갈등이 높아지는 시기에 우선 검토해야 할 메시지를 가려내는 기준이 될 것"이라며 "갈수록 교묘해지는 온라인 영향력 활동을 탐지하는 데 활용될 것으로 기대한다”고 말했다. 차미영 교수는 “데이터 과학을 실제 사회 문제 해결로 연결한 '액셔너블 데이터 과학'의 사례”라고 의미를 부여했다.

2026.08.12 10:17박희범 기자

바나듐 레독스 흐름전지 전해질 생산시간 67% 단축…"AI데이터센터 활용 가능"

AI 데이터센터 보조 전원과 재생에너지용 초대형 배터리로 주목받는 바나듐 레독스 흐름전지(VRFB)에서 전해질 생산시간을 67% 단축할 수 있는 공정이 개발됐다. 기술 개발은 김희탁 KAIST 생명화학공학과 교수 연구팀이 진행했다. 바나듐 레독스 흐름전지는 화재 위험이 거의 없다. 전해질을 담는 탱크만 크게 만들면 저장 용량도 쉽게 늘릴 수 있다. 이 때문에 AI 데이터센터 보조 전원과 재생에너지용 초대형 배터리로 주목받는 이유다. 그러나 배터리 '연료' 역할을 하는 바나듐 전해질을 최적 상태(V3.5+)로 만드는 과정이 오래 걸리고 비용도 많이 든다. 연구팀은 화학 반응으로 전해질을 만드는 과정에서 병목 구간(V4.1 지점)이 발생한다는 사실을 발견, 이 부분을 백금-탄소(Pt/C) 촉매를 이용한 촉매 환원 공정으로 해결했다. 실험결과 V3.5+전해질 생산 시간은 기존대비 67% 단축됐다. 배터리 성능을 떨어뜨릴 수 있는 잔류 옥살산(불순물)도 함께 제거됐다. 같은 촉매로 2,500회 이상 반복 사용해도 성능 저하 없이 안정적으로 전해질을 생산하는 것도 확인했다. 연구 결과는 에너지 분야 국제학술지 '어드밴스드 에너지 머티리얼즈'에 온라인 게재됐다. 이슈 34 표지논문으로도 공개됐다. 김희탁 교수는 "새로운 설비나 소재 합성 없이 기존 촉매 그대로 사용해 현재의 바나듐 전해질 생산 라인에 직접 적용할 수 있다"며 "대규모 설비 교체 없이도 생산 시간과 비용을 동시에 낮출 수 있다"고 말했다. 김 교수는 또 "관련 공정 기술 개발에 롯데케미칼이 지원했다"고 덧붙였다.

2026.08.05 18:52박희범 기자

'국가AI컴퓨팅센터' 첫 삽…2028년 첨단 GPU 1만5천장 구축

정부가 인공지능(AI) 경쟁력의 핵심 기반인 '국가AI컴퓨팅센터' 구축에 본격 나선다. 2028년까지 첨단 그래픽처리장치(GPU) 1만 5000장 규모 AI 컴퓨팅 인프라를 구축해 산·학·연 AI 연구개발과 서비스 환경을 지원하고 국산 AI 반도체 생태계도 함께 육성한다는 목표다. 과학기술정보통신부는 3일 전남 해남군 솔라시도 데이터센터 파크 부지에서 국가AI컴퓨팅센터 착공식을 열고 본격적인 건설에 착수했다. 국가AI컴퓨팅센터는 정부가 추진하는 'AI 고속도로'의 핵심 인프라로, 최신 AI 컴퓨팅 자원을 확보해 국내 AI 산업 경쟁력을 높이는 역할을 맡는다. 이번 사업은 지난해 사업자 공모를 거쳐 삼성SDS 컨소시엄이 최종 사업자로 선정되면서 추진됐다. 컨소시엄에는 삼성SDS를 비롯해 네이버클라우드, 삼성물산, 카카오, 삼성전자, KT, 전남광주통합특별시, 서남해안기업도시개발 등이 참여한다. 정부는 공공의 마중물 투자와 민간 자본을 결합하기 위해 과기정통부, 국민성장펀드, 삼성SDS 컨소시엄이 공동 출자한 민관 합작 특수목적법인(SPC) '한국에이아이컴퓨팅센터(코아크, KOACC)'를 지난 6월 10일 설립했다. 코아크는 향후 국가AI컴퓨팅센터의 구축·운영을 전담 추진한다. 이날 착공식에는 배경훈 부총리 겸 과기정통부 장관을 비롯해 박지원 의원, 한준호 의원, 안도걸 의원, 민형배 전남광주통합특별시장, 안정태 코아크 대표, 이준희 삼성SDS 대표, 김유원 네이버클라우드 대표 등 정부와 국회, 지방자치단체, 본 사업 민간 컨소시엄, 산업은행·기업은행·정보통신산업진흥원 등에서 참석했다. 행사에선 사업 경과보고와 비전 선포, 착공 세리머니 등이 진행됐다. 코아크는 현재 센터 운영에 필요한 전력과 용수 확보를 위한 기반 시설 구축을 진행 중이다. 한국전력에 전기 사용을 신청하고 용수 인입 관로 공사를 추진하는 한편, 건물 신축과 AI 서버 운영 시설 공사를 병행해 2028년까지 센터를 완공할 계획이다. 정부는 AI 컴퓨팅 수요에 조기 대응하기 위해 센터가 완공되기 전인 2027년부터 일부 AI 컴퓨팅 자원을 삼성SDS 데이터센터에서 먼저 제공할 방침이다. 이를 통해 산·학·연이 필요한 AI 인프라를 보다 빠르게 활용할 수 있도록 지원한다는 구상이다. 국가AI컴퓨팅센터가 구축되면 산·학·연은 합리적인 비용으로 세계 최고 수준의 AI 컴퓨팅 인프라를 활용할 수 있게 된다. 정부 AI 혁신 수요를 지원하는 동시에 국내 AI 생태계 활성화에도 기여할 전망이다. 센터에는 연구개발(R&D) 구역도 조성된다. 국산 AI 반도체 설계와 시제품 개발을 위한 검증 환경을 제공하고 성능이 검증된 제품의 상용 서비스 운영까지 지원해 국내 AI 반도체 산업 경쟁력을 높인다는 계획이다. 과기정통부는 금융위원회 등 관계부처와 협력해 국가AI컴퓨팅센터의 초기 운영에 필요한 수요 연계와 자금 확보 등 정책적 지원 방안도 함께 검토할 예정이다. 배 부총리는 "국가AI컴퓨팅센터를 통해 정부와 민간이 힘을 합쳐 첨단 GPU 확보와 국산 AI 반도체 활성화를 병행 추진해 AI 풀스택 경쟁력 확보에 기여하고 아시아 AI 인프라 허브로 도약할 계획"이라고 강조했다. 이어 "해남 솔라시도 데이터센터 파크가 풍부한 재생에너지와 확장 가능한 입지를 바탕으로 3대 메가 프로젝트의 핵심 거점으로 발돋움해 지역과 국가가 함께 성장하는 균형발전 모델이 될 것으로 기대된다"고 덧붙였다.

2026.08.03 14:01한정호 기자

알뜰폰도 '데이터 안심옵션' 쓴다…5G 도매대가 일부 인하

다음 달부터 알뜰폰 이용자도 데이터를 모두 소진한 뒤 일정 속도로 계속 사용할 수 있는 '데이터 안심옵션(QoS)' 요금제를 이용할 수 있게 된다. 정부는 일부 5G 요금제의 도매대가를 인하해 알뜰폰 사업자의 비용 부담을 줄이고 가계 통신비 부담을 낮춘다는 방침이다. 과학기술정보통신부는 31일 경제관계장관회의 겸 민생물가특별관리 관계장관TF회의에서 이 같은 내용을 담은 '알뜰폰 도약 방안'을 발표했다. 먼저 이동통신 3사의 LTE·5G 요금제에 적용되는 '데이터 안심옵션(QoS)'이 알뜰폰에도 확대 적용된다. 이에 따라 알뜰폰 이용자 역시 400Kbps 속도로 데이터를 계속 이용할 수 있게 된다. 이를 위해 이통 3사는 오는 8월부터 수익 배분(RS) 방식으로 알뜰폰 사업자에 단계적으로 도매 제공을 시작한다. 기존 RS 방식으로 공급 중인 약 90개 요금제에도 별도 비용 부담 없이 QoS를 적용한다. 아울러 약 15개 5G 요금제는 이통사가 가져가는 도매대가를 1~3% 포인트 인하해 알뜰폰 사업자의 요금 경쟁력을 높인다. 과기정통부는 중소 알뜰폰 사업자의 전파사용료 감면율도 기존 50%에서 90%로 확대한다. 정부는 도매대가 인하와 전파사용료 감면 등을 통해 알뜰폰 업계 전체에서 연간 약 250억원 규모의 비용 절감 효과가 발생할 것으로 내다봤다. 알뜰폰 온라인 즉시 개통이 가능한 eSIM 활성화를 위해 관련 고시를 개정하고, 개인정보보호위원회와 협력해 마이데이터 기반 맞춤형 요금제 비교 추천 서비스를 주요 알뜰폰 사업자까지 확대한다. 중고폰 안심거래 인증제 활성화와 중저가 자급제 단말 확산도 추진한다. 정부는 이번 대책을 계기로 가격 경쟁 중심의 '알뜰폰 1.0'에서 벗어나 서비스 경쟁을 확대하는 질적 경쟁 중심의 '알뜰폰 2.0'으로 전환한다는 계획이다. 이를 위해 자체 설비를 보유한 MVNO와 독자적인 요금 설계를 포함해 트래픽 관리까지 가능한 풀MVNO 사업자 육성 노력을 이어간다. 설비 기능 요건과 법적 정의를 마련하고, 망 연동 의무사업자를 이통 3사로 확대하고 알뜰폰 인프라를 다른 사업자에게 제공하는 MVNE도 허용한다. 설비투자 부담을 줄이기 위한 정책금융 지원도 추진한다. 신규 기간통신사업자 도입 실패로 논의가 시작된 풀MVNO 육성은 정책방향 제시를 넘어 구체적인 제도화 방안을 마련하기 위해 8월부터 전기통신사업법 시행령과 도매제공 고시, 상호접속 고시 논의에 착수할 예정이다. 이용자 보호도 강화한다. 정부는 고객센터 상담 인력 기준을 높이고 정기 평가를 실시한다. 기본적인 고객 서비스 역량을 갖추지 못한 부실 사업자에 대한 관리 퇴출 체계를 마련할 계획이다. 과기정통부는 “올해 안에 자율협상 체계로 전환된 도매대가 제도의 경쟁 상황을 종합 평가하고, 결과를 바탕으로 관련 규제체계도 재점검할 예정”이라고 밝혔다.

2026.07.31 09:15박수형 기자

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