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'데이터 과학'통합검색 결과 입니다. (39건)

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라이온 첫 물리 데이터 확보…아르곤-양성자 핵반응 모델 검증 실험

별의 진화와 우주 원소 생성 메커니즘을 밝히는 데 중요한 아르곤-양성자 핵반응 모델 검증 실험이 국내 최초로 수행됐다. 기초과학연구원(IBS)은 한인식 희귀핵연구단(CENS, 단장 한인식)이 한국형 중이온가속기 라이온(RAON) 구축 사업 일환으로 1단계로 완성한 저에너지 가속 장치를 시범 운영 시범했다고 24일 밝혔다. 연구팀은 중이온가속기연구소(IRIS) 지원을 받아 쿨롱 장벽 근처 저에너지 영역에서의 아르곤과 양성자 탄성산란 데이터를 측정, 기존 핵반응 모델 한계를 실험적으로 확인하고 관련 데이터를 확보했다. 쿨롱장벽은 양전하를 띤 원자핵들이 서로 가까워질 때 형성되는 전기적 반발을 말한다. 또 탄성산란은 두 핵이 충돌할 때, 충돌 전과 후의 양자 상태가 동일하고, 운동 방향과 속도만 달라지는 산란 현상이다. IBS 측은 "라이온 빔과 IRIS가 운영하는 코브라(KoBRA)를 통한 빔 제공과 CENS의 검출기 개발 능력, 데이터 분석·해석 역량이 결합돼 창출한 첫 물리 연구 성과"라고 말했다. 라이온 구축 사업은 1단계 저에너지, 2단계 고에너지 구간 구축으로 나뉜다. 저에너지 가속 구간은 지난 2011부터 2022년까지 1조 5,183억원(부지 3,571억원, 건설 6,384억원, 장치 5,228억원)을 들여 완공했다. 고에너지 가속 구간은 2027년 12월까지 선행 R&D 중이다. 2단계에서는 구축 착수 후 6년간 약 3000억원이 소요될 것으로 예상한다. 저에너지 가속 구간 첫 성과는 우주 반도체 분야로 이루어졌다. IRIS와 한국항공우주연구원이 지난 5월 우주반도체 관련 실험을 진행했다. 연구팀은 동위원소인 아르곤-40 빔을 코브라 실험장치에서 전송조건을 최적화하고, 수소 표적까지 안정적으로 전달했다. 빔 에너지를 쿨롱 장벽 근처의 저에너지 영역인 4.4, 5.9, 8.3 MeV/u MeV/u(원자질량단위(u)당 메가전자볼트)로 변환시켜 실험을 수행했다. 이어 자체 개발한 검출기를 이용해 산란된 양성자 각도와 에너지를 측정해 아르곤-40과 양성자의 저에너지 탄성산란 데이터를 확보했다. 이 데이터를 기존 글로벌 광학퍼텐셜 광학퍼텐셜(핵과 핵 사이의 상호작용을 광학적 개념으로 설명하는 모델. 입자가 어느 방향으로 얼마나 산란되고 사라지는지 계산하는 데 사용) 계산값과 비교했다. 그 결과 기존 광학퍼텐셜은 이번에 측정한 저에너지 영역 산란 데이터를 제대로 재현하지 못하는 것으로 나타났다. 안성훈 연구위원은 “이번 연구결과는 향후 라이온을 활용한 저에너지 핵반응 연구, 희귀핵 구조, 핵천체물리 연구 등 다양한 분야에서 중요한 자료로 활용될 것"으로 기대했다.

2026.06.24 22:39박희범 기자

배경훈 부총리 "피지컬 AI '글로벌 1강' 목표…민관 협력 필수"

"피지컬 인공지능(AI)은 공장 로봇만 의미하지 않습니다. 컴퓨터 안에서 작동하던 AI가 현실로 나와 제조, 공장, 의료계, 공공 영역 등 모든 현장에 적용되는 개념으로 진화했씁니다. 대한민국이 피지컬 AI 선도국으로 성장할 수 있도록 지원을 아끼지 않겠습니다." 배경훈 부총리 겸 과학기술정보통신부 장관은 19일 서울 더플라자 호텔에서 열린 '2026년 피지컬 AI 얼라이언스 2기 개편 방향 및 확대 운영 방안' 축사에서 이같이 밝혔다. 배 부총리는 "이번 2기 출범은 1기에서의 탐색을 넘어 본격적인 실행 단계로 들어가겠다는 의미를 갖는다"며 "우리는 피지컬 AI 분야에서 우선권을 가져야 하며 기존 AI 경쟁을 넘어 피지컬 AI에서는 선도국으로 성장해야 한다"고 강조했다. 배 부총리는 2기 핵심 과제로 데이터 확보 체계를 꼽았다. 현장 데이터와 사업 데이터가 부족한 만큼 산업 현장에서 데이터를 모으고 이를 AI 학습과 활용으로 연결하는 기반을 갖춰야 한다는 의미다. 배 부총리는 가상 시뮬레이션 환경 구축도 중요하다고 봤다. 실제 피지컬 AI 환경을 가상공간에 구현하고 후성 데이터를 만들어내는 작업을 통해 데이터 부족 문제를 보완하겠다는 구상이다. 배 부총리는 "AI 3대 강국 도약을 위해 AI 인프라를 비롯해 모델, 플랫폼, 소프트웨어 생태계, 서비스, 데이터 체계를 함께 보완해야 한다"며 "피지컬 AI 역시 선제적 연구 기반과 데이터 확보 체계가 마련돼야 다음 단계로 나아갈 수 있다"고 말했다. 이어 "우리가 피지컬 AI 글로벌 1강으로 가기 위한 도전을 하겠다"며 "피지컬 AI 얼라이언스에 참여하는 모두가 한 뜻으로 함께해 주길 바란다"고 덧붙였다.

2026.06.19 11:02김미정 기자

KAIST, 로보틱스 및 비전 국제 챌린지 2곳서 모두 우승

명현 KAIST 전기및전자공학부 교수 연구실 소속 2개 팀이 세계적인 로보틱스 학수대회와 컴퓨티 비전 학술대회에서 각각 마련한 국제 챌린지에서 모두 우승했다. 연구실 한 곳에서 2개 팀이 각각 국제 챌린지에 도전, 연이어 1위를 차지했다. 이 행사는 모두 이달 초 열렸다. 국제 로봇 및 자동화 학술대회(ICRA 2026) 워크숍에서는 '힐티×트림블 SLAM 챌린지 2026'이 개최됐다. 또 컴퓨터비전 및 패턴 인식 학술대회(CVPR 2026) 워크숍에서는 'NSS 챌린지 2026'이 열렸다. 'SLAM챌린지'에는 에이씨디씨-케이(ACDC-K)팀(팀장 전진우 박사과정)이 동시 위치추정 및 지도작성)SLAM) 부문으로 참가, 60개 팀을 물리치고, 1위를 차지했다. SLAM은 실제 건설 현장에서 수집된 센서 데이터를 활용해 로봇 위치를 추정하고 주변 환경 지도를 생성하는 성능을 평가한다. 이 챌린지는 힐티(Hilti), 트림블(Trimble), 영국 옥스퍼드대학교가 공동 주관한했다. 'NSS 챌린지'에서는 큐레이터팀(Curaytor, 팀장 김대범 박사과정)이 6개팀을 물리치고, 우승했디. 이 챌린지는 주최측이 제시한 3만3,000제곱미터 정도의 공사현장 점군지도를 놓고, 라이더(레이저를 이용해 주변 환경의 거리와 형상을 측정하는 센서)를 이용해 오류를 누가 얼마나 더 많이 찾는지를 경쟁한다. 이 챌린지는 미국 스탠퍼드대학교, 스위스 취리히 연방공과대학교(ETH Zurich), 미국 오리건주립대학교가 공동 주관했다. 김대범 팀장은 "2위는 중국 화웨이에서 나온 'GTS3D'팀이 차지했다"며 "라이더로 건물 내에서 시간대별로 변화하는 환경 데이터를 얼마나 정확히 취득하느냐가 관건"이라고 설명했다. 양 팀을 지도한 명현 교수는 “실제 건설·산업 환경과 같이 복잡하고 변화가 많은 상황에서도 우리 연구팀이 비전·관성 기반 SLAM 기술과 3차원 라이다 정합 기술의 우수성을 입증한 결과”라고 말했다.

2026.06.19 10:06박희범 기자

모비젠, KAIST 을지연구소와 국내 첫 '국방 온톨로지 AI 플랫폼' 도전

모비젠이 KAIST 을지연구소와 손잡고 국내 최초 수준 국방 온톨로지 기반 인공지능(AI) 플랫폼 구축에 나선다. 군 업무와 훈련, 작전 의사결정에 필요한 도메인 지식을 AI가 이해하고 활용할 수 있도록 구조화해 국방 AI 전환(AX)을 가속화한다는 목표다. 모비젠은 KAIST 을지연구소와 온톨로지 기반 국방 AX 사업 추진을 위한 업무협약(MOU)을 체결했다고 17일 밝혔다. 양 기관은 국방 AX 거점 사업(대전)을 중심으로 군 AI 활용 모델 발굴과 실증 사업을 공동 추진할 계획이다. 최근 국방 분야에선 생성형 AI와 자율형 시스템 도입이 확대되면서 단순 데이터 분석을 넘어 군의 업무 절차와 의사결정 체계를 AI가 이해할 수 있도록 만드는 기술 중요성이 커지고 있다. 이에 데이터와 지식을 연결하는 온톨로지 기반 데이터 패브릭이 차세대 국방 AI 핵심 기술로 주목받고 있다. 이번 협약에 따라 모비젠은 자사 온톨로지 기반 AI 플랫폼 '그래피오(Graphio)'를 제공한다. 을지연구소는 국방 도메인 지식과 군 협력 네트워크를 연계해 군 적용 시나리오 발굴과 실증을 지원한다. 양측은 군·산·학 협력 체계를 구축하고 국방 AI 인재 양성과 현장 적용 가능한 AI 활용 모델 개발에도 협력할 방침이다. 특히 모비젠은 그래피오를 기반으로 국방 분야에 특화된 데이터·지식·AI 모델 연계 체계를 구축해 국내 최초 수준의 국방 온톨로지 기반 AI 플랫폼 구현을 추진한다. 이를 통해 국방 AI 사업 플랫폼화와 사업화를 주도하고 관련 생태계 확장에도 나설 계획이다. 을지연구소는 국방 도메인 전문성과 군 협력 네트워크를 바탕으로 AI 적용 가능성을 검증하고 실제 운용 환경에 적합한 실증 사업을 지원할 예정이다. 또 민간 AI 기업과 군을 연결하는 협력 창구 역할을 수행하며 국방 AI 핵심 분야 연구개발과 확산에 나선다. 모비젠은 이번 협약을 계기로 국방 AI 핵심 분야 공동 연구를 확대하고 지휘훈련체계와 작전계획 수립, 지휘결심체계 분야 AI 코어 기술 개발에도 나설 계획이다. 국방 AX 시장에서 실질적인 적용 사례를 확보하며 사업화 기반을 넓혀간다는 전략이다. 김태수 모비젠 대표는 "국방 AX의 핵심은 군 데이터를 AI에 연결하는 데 그치지 않고 도메인 지식과 의사결정 맥락까지 함께 구조화하는 데 있다"며 "그래피오를 기반으로 국내 최초 국방 온톨로지 기반 AI 플랫폼 구축을 선도하고 을지연구소와 함께 실증 가능한 성과를 만들어가겠다"고 말했다. 정재원 KAIST 을지연구소장은 "성공적인 국방 AI 적용을 위해선 민간 AI 기술이 군의 실제 운용 환경과 만날 수 있는 협력 창구가 필요하다"며 "국방 도메인 지식과 군 협력 네트워크를 바탕으로 모비젠과 함께 국방 AI 핵심 분야 실증과 확산을 지원하겠다"고 밝혔다.

2026.06.17 17:26한정호 기자

"지역 중심 AI 인프라 구축"…정부, AIDC 특별법 논의의 장 마련

정부가 지역 중심 인공지능(AI) 인프라 구축을 위한 제도 논의에 나섰다. 국가AI전략위원회는 16일 지방시대위원회와 과학기술정보통신부, 기후에너지환경부 등 관계기관과 '인공지능 데이터센터(AIDC) 산업 진흥에 관한 특별법 정책 세미나'를 개최했다. 세미나는 오는 2027년 3월 특별법 시행을 앞두고 주요 제도와 시행 준비 상황을 점검하기 위해 마련됐다. AIDC는 대규모 그래픽처리장치(GPU)와 고성능 서버 기반으로 AI 학습·추론을 처리하는 핵심 시설이다. 생성형 AI 확산 후 국가 AI 경쟁력을 좌우하는 기반 인프라로 부상했다. 이번 세미나에서는 데이터센터 구축 관련 인허가 일괄처리와 비수도권 AI 데이터센터 특구 지정 등 특별법 핵심 내용이 공유됐다. 또 시행령 제정 방향과 향후 위원회가 수행할 심의·의결 권한 운영 방안도 논의됐다. 특히 지방시대위원회는 비수도권 AI 데이터센터 특구 지정과 지역 산업 연계 방안을 국가균형발전 관점에서 논의했다. 위원회는 AI 데이터센터가 특정 지역에 집중되지 않고 지역 산업과 결합한 AI 활용 생태계 조성으로 이어질 수 있도록 협력을 이어갈 계획이다. 과기정통부는 데이터센터 구축 인허가 일괄처리와 비수도권 전력계통영향평가 면제, AI 데이터센터 특구 지정 등 특별법 주요 내용과 시행령 제정 일정을 설명했다. 시행령 마련 과정에서는 산업계와 지역 현장 수요를 반영하기 위해 관계 부처와 협의를 지속할 방침이다. 위원회는 특별법 시행 후 데이터센터 구축 관련 인허가 일괄처리와 비수도권 특구 지정·변경·해제, 특구 입주기업 비용 지원 등에 대한 심의·의결 권한을 맡게 된다. 이에 따라 법 시행 전까지 심의 절차와 검토 기준, 운영 방식을 구체화해 예측 가능한 심의체계를 마련할 방침이다. 기후에너지환경부는 과기정통부와 체결한 업무협약을 바탕으로 재생에너지 전력구매계약(PPA)과 비수도권 전력계통영향평가 면제 등 AI 데이터센터 구축 지원 방안을 설명했다. 참석자들은 AI 데이터센터 확충이 전력 수급과 재생에너지 활용, 지역 입지 정책과 맞물리는 만큼 부처 간 협력이 중요하다는 데 의견을 모았다. 송상훈 AI전략위원회 지원단장은 "AIDC는 한국 AI 경쟁력을 좌우하는 핵심 기반이자 새로운 지역 성장거점이 될 전략 인프라"라며 "특별법 시행을 계기로 지방시대위와 관계 부처와 비수도권 특구 조성, 전력·입지 관련 규제 개선, 지역 산업과 연계한 AI 인프라 확충이 차질 없이 이뤄지도록 적극 지원하겠다"고 밝혔다.

2026.06.16 16:00김미정 기자

"흩어진 정책 통합"…정부, 데이터 관계장관회의 가동

정부가 인공지능(AI) 시대 데이터 정책을 범정부 차원에서 논의하기 위한 자리를 마련했다. 김민석 국무총리는 28일 정부서울청사에서 '데이터 관계장관회의'를 주재하고 AI 분야 범정부 데이터 정책 추진 방향을 논의한 것으로 전해졌다. 이번 회의는 AI 생태계 핵심 자산으로 떠오른 데이터에 대한 국가 역량을 결집하기 위해 열렸다. 회의에는 재경부를 비롯한 과기정통부, 행안부, 문체부, 농식품부, 산업부, 복지부, 국토부, 중기부, 기획처, 데이터처, 지재처, 개인정보위 장·차관이 참석했다. 정부는 우선 데이터 정책 거버넌스를 정비하기로 했다. 그동안 데이터 정책은 과기정통부의 민간·AI 데이터, 행안부의 공공 데이터 개방, 데이터처의 통계 데이터 관리 등 부처별 기능에 따라 나뉘어 추진됐다. 국무조정실은 이에 대응해 데이터 관계장관회의를 신설했다. 이 회의체는 국가 내 모든 데이터의 구축, 관리, 활용 등 전 주기 정책을 총괄·조정하고 부처 간 협력 체계를 구축하는 역할을 맡는다. 기존 데이터 관련 위원회 체계도 일부 조정된다. 국가데이터정책위원회와 공공데이터전략위원회는 총리급에서 장관급으로 조정된다. 데이터처장 주재 국가데이터위원회가 신설돼 국가 최고데이터책임자 역할을 강화한다. 정부는 AI 대전환 시대에 맞춘 데이터 정책 추진 방향도 제시했다. 민간이 필요로 하는 고품질 추론 데이터와 벤치마크 데이터를 구축·개방하고 피지컬AI, 제조, 모빌리티 등 분야별 특화 데이터를 확보할 계획이다. 공공 데이터는 AI·고가치 상위 100개를 선정해 개방한다. 정부는 공공 데이터를 AI가 활용하기 쉬운 형태로 품질 관리하고 공공저작물이 AI 학습에 활용될 수 있도록 공공누리 활성화도 추진한다. 공공·민간 데이터 연계도 확대된다. 정부는 국가공유데이터 플랫폼 고도화를 통해 데이터 간 연계성을 높이는 '범정부 데이터 파이프라인'을 구축하고 AI허브를 AI 학습용 데이터 통합 제공 시스템으로 확대 개편한다. 안전한 데이터 활용 기반도 강화한다. 정부는 개인정보, 보건의료 데이터, 저작물 관련 법적 불확실성을 줄이기 위해 개인정보보호법과 디지털헬스케어법 제·개정을 추진하고 저작권법 개정 필요성도 검토한다. 정부는 안건에 민간 주도 데이터 생태계 조성 방안도 포함했다. 중소·스타트업 대상 인공지능 전환(AX) 원스톱 바우처, 데이터 문제해결은행, 고품질 합성 데이터 생성 기술 연구개발, 데이터산업 특수분류 개발 등을 추진한다. AI 학습용 데이터 구매 세액공제와 정부사업 참여 시 현물 자부담 인정도 추진된다. 정부는 저작권 보호와 AI 발전을 함께 고려한 표준계약서 마련도 검토한다. 김 총리는 "급격하게 변화하는 AI 시대를 맞이해 제조, 의료, 행정 등 사회 전 분야의 데이터 고도화가 국가 발전을 좌우한다"며 "국가 데이터 생태계를 탄탄히 다질 수 있도록 관련 정책을 신속하게 추진할 것"이라고 밝혔다.

2026.05.28 17:44김미정 기자

열뿜는 데이터센터...인근 주택가 기온 최대 2.2℃ 치솟아

인공지능(AI)과 클라우드 서비스의 급격한 성장으로 이를 뒷받침하는 핵심 인프라인 데이터센터가 급증하고 있다. 하지만 데이터센터가 뿜어내는 막대한 폐열이 주변 지역 기온을 끌어올린다는 구체적인 연구 결과가 나왔다. 애리조나주 대학교 뉴스 등에 따르면, 이 대학 지리과학·도시계획학부 데이비드 J. 세일러 교수 연구팀은 최근 피닉스 도시권에 위치한 데이터센터 4곳을 대상으로 주변 지역 기온 변화를 직접 측정해 발표했다. 데이터센터 열 방출이 인근 주택가 기온에 미치는 영향을 현장에서 직접 측정한 연구는 이번이 처음이다. 자동차 배기가스나 공장, 건물의 냉난방 등 인간의 활동으로 인해 대기 중으로 방출되는 열은 '인공 폐열'이라고 불린다. 이 폐열은 도시 내부 기온이 주변보다 높아지는 도시 열섬 현상을 심화시키는 주요 원인이다. 연구팀은 데이터센터를 도시 환경 속에서 급증하고 있는 집중적인 인공 폐열원으로 지목했다. 조사에 따르면 데이터센터가 전력을 소모하며 뿜어내는 단위 면적당 열량인 열유속은 한여름 한낮에 내리쬐는 태양광의 2배에서 6배에 달하는 것으로 나타났다. 이에 연구팀은 고정밀 온도 센서와 GPS를 장착한 차량을 이용해 데이터센터 주변 공공도로와 인근 주택가를 주행하며 기온을 측정했다. 센서는 지상 1.6~2.2m 높이에 설치됐으며, 2초 간격으로 촘촘하게 기온을 기록했다. 실험은 바람이 불어오는 쪽인 풍상측과 바람이 불어가는 쪽인 풍하측의 기온을 비교하는 방식으로 진행됐다. 연구팀이 애리조나주 챈들러시와 메사시에 있는 데이터센터 4곳인 ▲사이러스원 ▲얼라인드 ▲디지털 리얼티 ▲NTT PH1 주변을 측정한 결과, 바람을 타고 이동한 폐열이 인근 주택가의 기온을 뚜렷하게 끌어올린 실태가 확인됐다. 먼저 사이러스원 데이터센터 주변에서는 2025년 6월 18일 오후에 측정이 진행됐다. 초속 2.1m의 서남서풍이 불던 당시, 데이터센터 부지 동쪽과 북동쪽에 위치한 주택가 기온은 43.5℃를 기록했다. 이는 바람이 불어오기 전 지역의 평균 기온인 42.7℃보다 약 0.8℃ 높은 수치였다. 이 기온 상승 현상은 바람 아래 방향으로 약 500m 떨어진 곳까지 지속됐다. 같은 해 8월 8일 오전에는 서북서풍이 불 때도 남동쪽 주택가 기온이 바람 전 지역보다 0.5℃ 높았다. 다만 조사 지역 중 일부 서늘한 지점도 포착됐는데, 확인 결과 추파로사 파크의 저수지와 물을 댄 운동장, 수목 인근이었다. 연구팀은 이 결과가 녹지와 물가가 데이터센터 폐열 영향을 완화하는 중요한 단서가 된다고 설명했다. 얼라인드 데이터센터 주변에서도 기온 차이가 확인됐다. 냉각용 응축기인 콘덴서에서 뜨거운 배기가 나오는 동쪽 구역의 평균 기온은 39.3℃로 측정된 반면, 바람이 불어오는 쪽인 서쪽 구역의 평균 기온은 38.6℃로 약 0.7℃의 온도 차이가 났다. 디지털 리얼티 데이터센터 주변 측정에서는 바람이 불어오기 전 지역의 평균 기온이 24.2℃였으나, 데이터센터를 거쳐 바람이 불어가는 지역의 평균 기온은 25.2℃로 1.0℃ 상승했다. 특히 지점에 따라 최대 기온 차이는 약 2℃에 달했다. 마지막으로 NTT PH1 데이터센터에서는 2025년 10월 25일 오전에 측정이 이뤄졌다. 남남동풍을 타고 폐열이 북쪽 주택가로 흘러갔는데, 데이터센터 경계 부근에서는 장소에 따라 25.0℃와 25.5℃가 기록됐다. 그러나 주택가 안쪽으로 80~100m 들어가자 기온이 24.6~24.8℃로 내려갔다. 연구팀은 콘덴서에서 나온 뜨거운 공기가 바람을 타고 이동하면서 대기와 섞여 점차 옅어지는 거동과 일치하는 결과라고 설명했다. 4개 데이터센터의 측정 결과를 종합하면, 데이터센터 외곽 경계로부터 100~500m 범위에서 뚜렷한 기온 상승이 감지됐다. 바람 아랫방향 평균 기온은 0.7~0.9℃ 상승했고, 최대 상승 폭은 2.2℃에 달했다. 서로 다른 날짜와 기상 조건 속에서도 기온이 높은 영역이 항상 바람의 방향과 일치했다는 점이 데이터센터 폐열에 의한 온도 상승을 증명한다. 이처럼 주변 온도가 높아지는 이유는 데이터센터의 냉각 방식 때문이다. IT 기기가 소비한 전력은 대부분 열로 바뀌는데, 이를 식히는 공랭식 콘덴서는 주변보다 8~14℃ 높은 공기를 초속 2~4m로 뿜어낸다. 여름철 피닉스 지역에서는 이 배기 온도가 50℃를 넘기도 한다. 더 큰 문제는 데이터센터와 주택가의 거리가 너무 가깝다는 점이다. 이번에 조사된 NTT PH1과 사이러스원 외에도 애플이나 아이언 마운틴 등의 데이터센터 역시 주택가와 인접해 있다. 배출되는 열의 규모도 엄청나다. NTT PH1 한 곳에서 나오는 열량은 약 4만 세대, 챈들러시에 위치한 사이러스원 데이터센터 단지는 무려 18만 세대 이상이 내뿜는 열과 맞먹는 것으로 추산된다. 가정 전력 사용량의 50% 이상을 냉방에 쓰는 피닉스 도시권의 특성상, 외부 온도가 1~2℃만 올라가도 주변 주택가의 냉방 수요와 전기요금이 크게 늘어나는 악순환으로 이어질 수 있다. 연구팀은 이번 결과가 4곳의 데이터센터를 대상으로 진행한 초기 관측인 만큼, 향후 더 넓은 시간대와 다양한 기상 조건에서의 추가 조사가 필요하다고 밝혔다. 논문의 주저자인 데이비드 세일러 교수는 "데이터센터가 현대 사회에 필수 불가결한 인프라며, 앞으로 그 수요는 더욱 늘어날 것"이라며 "향후 데이터센터 사업자와 정책 담당자가 긴밀히 협력해 주택가로 흘러드는 폐열의 영향을 최소화할 수 있는 실질적인 대책을 마련해야 한다"고 강조했다.

2026.05.25 10:07백봉삼 기자

빛 '자전+공전' 동시 제어하는 홀로그래피 기술 세계 첫 개발

빛의 진동과 꼬임 특성을 동시에 제어할 수 있는 새로운 개념의 차세대 홀로그래피 기술이 세계 처음 개발됐다. KAIST는 신종화 신소재공학과 교수 연구팀이 무수한 데이터 전송채널과 고난도 광학 보안 시스템, 미래형 디스플레이 핵심 플랫폼을 만들 수 있는 파장보다 작은 나노 구조체 배열을 가진 메타물질을 개발했다고 4일 밝혔다. 이 메타표면물질은 빛의 성질인 진동 방향을 의미하는 '편광'이나, 나선형으로 꼬이며 진행하는 '궤도 각운동량(OAM)'을 동시에 제어할 수 있는 것이 특징이다. 그동안 각국 연구진은 이를 독립적으로 제어하는 연구를 진행해 왔다. 신종화 신소재공학과 교수는 전화통화에서 "빛의 진동은 지구 자전에, 꼬임은 공전에 비유할 수 있는데, 이를 동시 제어하는 물질로는 세계 처음"이라며 "어떤 빛이 들어오든 그에 맞춰 제어 가능하다"고 설명했다. 연구팀은 머리카락 굵기보다 훨씬 가는은 나노 구조물을 정밀하게 설계해 쌓는 방법으로 '이중층(Bi-layer) 메타표면'을 구현했다. 메타표면은 초미세 인공구조 기반 광학소자로, 빛의 진행 방향과 성질을 자유롭게 조절할 수 있다. 연구팀은 빛의 무수한 꼬임 상태(OAM)를 활용해 무한한 데이터 전송 채널을 확보하는 것이 가능함을 확인했다. 이는 기존 대비 엄청난 데이터를 동시 전송하는 초고용량 광통신이 가능하다는 것을 의미한다. 이 메타표면은 보안영역에서도 활용 가능하다. 연구팀은 대칭성 파괴를 수학적 설계를 바탕으로 구현, 입사하는 빛 '꼬임 정도'와 '진동 방향' 조합을 정보 추출을 위한 독립적인 열쇠로 활용할 수 있다는 것도 실험적으로 규명했다. 나아가 연구팀은 빛의 편광과 꼬임 정도가 결합된 '총 각운동량(TAM)' 상태에 따라 사용자가 원하는 임의의 세기와 편광 분포를 동시에 갖는 '벡터 홀로그램' 영상을 각각의 채널에서 독립적으로 재생하는 데도 성공했다. 신종화 교수는 "벡터 홀로그램은 빛의 세기뿐 아니라 방향 정보까지 포함해 표현하는 고차원 홀로그램 기술"이라며 "이는 단순히 이미지가 바뀌는 다중화 기술을 넘어, 영상의 모든 지점에서 빛의 모든 성질을 개별적으로 요리할 수 있는 고차원 광학 제어 플랫폼 구축 가능성을 제시했다는 점에서 을 구축했다는 점에서 의미가 있다"고 부연 설명했다. 연구는 정준교 박사가 제1 저자로 참여했다. 연구 성과는 국제 학술지 어드밴스드 머티리얼스에 온라인으로 게재됐다. 과학기술정보통신부 '나노소재기술개발사업' 및 '집단연구지원사업', 산업통상자원부 '전자부품산업기술개발사업' 지원을 받았다.

2026.05.04 10:04박희범 기자

KAIA, 공간정보품질관리원과 '공간정보 R&D 품질검증' 협력 체결

국토교통과학기술진흥원(KAIA·원장 김정희)은 14일 공간정보 데이터 품질검증 전문기관인 공간정보품질관리원(원장 정형교)과 국토교통 연구개발(R&D) 성과물의 정밀도와 품질 향상을 위한 '공간정보 R&D 품질검증 협력 업무협약(MOU)'을 체결했다고 밝혔다. 이날 협약은 자율주행·도심항공교통(UAM)·디지털 트윈 등 정밀한 공간정보를 기반으로 하는 첨단 국토교통 R&D 사업이 대폭 확대하는 추세에 대응해 공간정보와 첨단산업을 접목한 융복합 분야 연구성과 신뢰성을 체계적으로 검증하고 경쟁력을 입증할 수 있는 기반을 마련하기 위해 추진됐다. 두 기관은 국토교통진흥원의 R&D 기획·관리 노하우에 품질관리원의 전문적인 품질검증 역량을 결합해 '표준화된 공간정보 R&D 성과 품질검증 프로세스'를 도입함으로써, 국가 R&D 생태계의 질적 성장을 견인할 것으로 기대했다. KAIA와 품질관리원은 협약에 따라 R&D 기획 단계부터 최종성과 도출까지 기술적 완성도를 체계적으로 검토하고, 3D 공간정보 연구성과의 공신력을 확보할 수 있는 '품질보증 프레임워크'를 R&D 전 주기에 걸쳐 구축하기로 했다. 두 기관은 공간정보에 특화된 연구성과 검증 체계를 마련하고 장기적으로는 융복합 연구분야로 확장할 수 있는 공신력 있는 성과검증 프로세스 구축으로까지 협력을 확대해 나갈 계획이다. 김정희 KAIA 원장은 “자율주행·AI 시티 등 미래 모빌리티와 국토공간 혁신은 정밀하고 신뢰할 수 있는 공간정보 데이터에서 시작한다”며 “이번 협력을 통해 공간정보 분야 국가 R&D 성과물의 데이터 품질을 세계적 수준으로 끌어올리고, 나아가 융복합 첨단기술의 상용화를 앞당기는 튼튼한 기반을 마련하겠다”고 밝혔다. 정형교 품질관리원장은 “미래산업이 실질적인 열매를 맺기 위해서는 그 토대가 되는 데이터 신뢰 확보가 선행돼야 한다”며 “국토교통진흥원과의 협력을 초석으로 삼아 연구 전과정에서 공간정보의 무결성과 정확도를 종합적으로 검증하는 체계를 구축하는 데 적극 기여하겠다”고 말했다.

2026.04.14 17:56주문정 기자

정부, AI 학습용데이터 첫 전수조사…'AI허브' 경쟁력 높인다

정부가 공공 인공지능(AI) 학습용데이터 자산을 체계적으로 관리하기 위한 조사에 들어갔다. 과학기술정보통신부는 한국지능정보사회진흥원과 전 부처·공공기관 대상으로 'AI 학습용데이터 현황조사'를 실시한다고 10일 밝혔다. 이번 조사는 생성형 AI 확산에 따른 데이터 수요 증가에 대응하기 위한 범부처 첫 전수조사다. 이번 조사는 기존 구축된 데이터뿐 아니라 향후 가공을 통해 활용 가능한 데이터까지 포함하는 것이 특징이다. 단순 보유 현황 파악을 넘어 실제 AI 학습에 활용 가능한 데이터 후보군 도출에 초점 맞췄다. 조사 항목은 데이터 유형과 구조, 구축 목적, 제공 가능 범위 등으로 구성됐다. 정부는 표준화된 조사 체계를 적용해 데이터 활용 가능성을 객관적으로 평가할 계획이다. 과기정통부는 조사 결과 바탕으로 AI 학습 활용 가능성이 높은 데이터 100종을 선정한다. 선정 과정에서는 전문가 심층 인터뷰와 민간 수요조사를 반영해 실질적 활용성을 높일 방침이다. 선정된 데이터는 품질 보완과 비식별 조치를 거쳐 통합제공체계를 통해 제공된다. 공개가 어려운 데이터는 데이터 안심구역을 활용해 제한적으로 개방된다. 정부는 기존 AI허브를 'AI 학습용데이터 통합제공체계'로 고도화하고 공공과 민간 데이터를 함께 집적하는 플랫폼으로 확장할 계획이다. 이를 통해 데이터 발굴 확보 활용으로 이어지는 선순환 구조를 구축한다는 구상이다. 김경만 과기정통부 AI정책실장은 "AI 성능과 품질 핵심은 활용 가능한 풍부한 데이터에 있다"며 "이번 조사를 통해 공공부문이 보유한 AI 학습용데이터 자산을 체계적으로 발굴하고 이를 편리하게 활용할 수 있는 기반을 지속적으로 발전시켜 나가겠다"고 밝혔다.

2026.04.10 12:01김미정 기자

모든 5G·LTE 요금제, 데이터 무제한 제공...연간 통신비 3221억 절감

올해 상반기 내에 통신 3사의 모든 5G, LTE 요금제에 데이터 안심옵션(QoS)이 포함된다. 별도 요금 인상은 이뤄지지 않을 예정이다. 민생물가 특별관리 관계장관 TF에 따르면 과학기술정보통신부는 기본통신권 보장을 위해 이같은 내용의 통신 3사 요금제 개편에 필요한 이용약관 개정을 마치고 사업자들은 요금 전산 시스템을 개편한다. 모든 요금제에 QoS를 신설하면서 약 717만 명의 이용자가 데이터 이용 혜택을 받게 되고 연간 3221억 원의 통신비 절감이 이뤄질 것으로 예상된다. 이는 통신 3사가 추산한 내용으로 기존 QoS 부가서비스 매출 305억원, 데이터 초과사용 매출 1138억원, 이용자들의 요금제 하향 1779억원을 예상한 수치다. 이와 함께 만 65세 이상 어르신 대상으로 음성과 문자 제공량을 확대한다. 올해 1월 기준으로 약 140만 명의 어르신이 음성과 문자 무제한 제공에 따라 연간 약 590억원의 통신비가 절감될 것으로 추산됐다. 이밖에 2만원대 5G 요금제 출시와 연령에 따라 추가 혜택을 받지 못하는 경우가 발생하지 않는 방안을 시행한다. 과기정통부는 “AI, 디지털 시대에 통신 데이터 이용이 필수화되면서 기존 요금 인하 중심의 정책을 넘어 데이터 중심의 기본통신권을 보장하는 방향으로 추진하는 것”이라고 설명했다. 한편 전기통신사업법 개정에 따라 오는 10월부터 데이터 이용 패턴을 고려해 통신사가 최적 요금제를 추천하는 제도가 시행될 예정이다.

2026.04.09 08:00박수형 기자

정부, AI 추론데이터 10종 구축 나서…"사고·판단 능력 강화"

정부가 인공지능(AI) 추론 능력 강화를 위한 학습 데이터 구축에 나섰다. 과학기술정보통신부와 한국지능정보사회진흥원은 2026년 추론데이터 10종 구축 사업 공모를 시작했다고 1일 밝혔다. 총 66억 원 규모로 거대언어모델(LLM)과 제조·로보틱스 분야에서 각각 5개 과제가 추진된다. 이번 사업은 단순 데이터 축적을 넘어 논리적 사고 과정과 인과관계를 포함한 추론형 데이터 확보에 초점 맞췄다. AI 모델 신뢰성을 높이고 실제 산업 환경서 활용 가능한 수준으로 성능을 끌어올릴 방침이다. LLM 분야에서는 복잡한 문서 이해와 논리 판단, 도구 활용 등 단계적 문제 해결 과정을 반영한 데이터 구축이 추진된다. 한국어와 국내 사회·문화 맥락을 반영한 데이터 확보도 병행된다. 복합 문서 기반 지식 추론 데이터, 과학 연구 지원 데이터, 한국어 기반 도구 호출 데이터, 웹·GUI 행동 추론 데이터, 오류 교정 추론 데이터 등이 포함된다. 제조·로보틱스 분야에선 실제 산업 현장서 발생하는 문제 기반으로 원인 분석과 해결 방안을 도출하는 데이터 구축이 이뤄진다. 여러 변수 상황에서도 작업을 수정하고 수행할 수 있는 자율 제조 기반 확보가 핵심이다. 관련 과제로는 제조설비 이상 진단 데이터, 표면 결함 분석 데이터, 로봇 작업 실패 복구 데이터, 휴머노이드 행동 생성 시뮬레이션 데이터, 공정 인과성 분석 데이터 등이 해당된다. 구축된 데이터는 향후 'AI허브'를 통해 공개돼 기업과 연구기관 스타트업 등이 활용할 수 있도록 제공된다. 업계는 이번 프로젝트 핵심 목적을 AI 기술 신뢰성과 실용성 확보에 두고 있다. 단순히 데이터를 쌓는 단계를 넘어 실제 산업 현장에서 즉시 활용 가능한 수준까지 성능을 끌어올리겠다는 취지라는 설명이다. 최동원 과기정통부 AI인프라정책관은 "생성형 AI 확산으로 고차원적 추론과 맥락 이해가 가능한 학습용 데이터 수요가 증가하고 있다"며 "이번 사업을 통해 실제 산업 현장에서 필요한 맞춤형 추론데이터를 확보해 대한민국 AI 산업의 질적 도약을 적극 지원하겠다"고 밝혔다.

2026.04.01 12:01김미정 기자

AWS, AI 항체 어시스턴트 개발 지원…생명과학 혁신 주도

아마존웹서비스(AWS)가 생명과학 연구를 가속화하는 업계 최초 인공지능(AI) 항체 어시스턴트 개발을 지원했다. AWS는 프로틴테크가 자사를 우선 클라우드 제공업체로 선정했다고 6일 밝혔다. 프로틴테크는 AWS의 컴퓨팅·컨테이너·데이터베이스(DB)·분석 서비스를 활용해 6개월 만에 AI 항체 어시스턴트 '에이블'을 구축했다. 프로틴테크는 항체·나노바디·단백질·키트 등 다양한 생명과학 시약을 생산·판매하며 전 세계 학술기관과 제약사를 대상으로 프로테오믹스, 세포 배양, cGMP 기반 바이오 제조 솔루션을 제공 중이다. 현재 전체 워크로드의 약 85%를 AWS로 이전했으며 이를 통해 본사와 글로벌 자회사 간 통합 운영 환경을 구축하고 글로벌 비즈니스 확장 속도를 높였다. 에이블은 프로틴테크의 제품 데이터와 실험 데이터, 과학 지식을 기반으로 연구자에게 제품 추천과 실험 설계 지원을 제공하는 AI 실험 어시스턴트다. 연구자는 대화형 인터페이스를 통해 보다 정확한 기술 지원을 받고 연구 효율성과 과학적 발견 속도를 동시에 높일 수 있다. AWS의 클라우드 인프라를 활용해 에이블의 출시 주기는 기존 대비 50% 단축됐다. 운영 측면에서도 AWS는 안정성과 비용 효율성을 동시에 확보하는 기반이 됐다. 에이블은 아마존 EC2 기반으로 구축돼 수요에 따라 유연한 확장·축소를 지원하며 아마존 ECS를 통해 추론, 웹 게이트웨이, 벡터 검색 등 주요 마이크로서비스를 통합 관리한다. 이를 토대로 무중단 업데이트와 안정적인 서비스 운영이 가능해졌다. 데이터 처리 영역에서는 아마존 RDS와 아마존 레드시프트를 활용해 대규모 연구 데이터를 효율적으로 분석한다. 구조화된 비즈니스 데이터는 RDS 다중 가용 영역 환경에서 안정적으로 관리되며 레드시프트 기반 데이터 웨어하우스를 통해 연구 행동 데이터와 실험 결과를 빠르게 교차 분석할 수 있도록 했다. 프로틴테크 그룹 마 리 IT 부사장은 "AWS를 기반으로 업계 최초의 AI 항체 어시스턴트 에이블을 성공적으로 구축해 지능적이면서도 정확한 과학 질의응답 서비스를 제공하고 연구 효율성을 가속화했다"며 "앞으로도 AWS와 함께 더 많은 혁신적인 애플리케이션 시나리오를 지속적으로 탐색할 것"이라고 밝혔다. AWS 자레드 사울 상업용 헬스케어·생명과학 부문 최고의료책임자는 "우리는 생명과학 분야를 위한 가장 안전하고 규정을 준수하며 복원력 있는 클라우드"라며 "프로틴테크가 선도적인 클라우드 서비스와 생성형 AI 기술을 활용해 과학자들의 바이오마커 발견 가속화, 연구 효율성 향상, 획기적인 과학적 발견 추진을 지원할 수 있게 돼 기쁘다"고 말했다.

2026.01.06 18:04한정호 기자

[현장] "AI가 두뇌라면 데이터는 혈액, 클라우드는 심장"…민관 인프라 협력 시동

"모두가 주연 배우인 인공지능(AI)에 주목할 때, 조연 배우인 데이터와 클라우드를 함께 챙겨야 성공적인 AI 생태계를 만들 수 있습니다." 과학기술정보통신부 류제명 차관은 16일 서울 코엑스에서 열린 '2025 데이터·클라우드 진흥주간' 개막식에서 AI 시대 데이터와 클라우드의 중요성에 대해 이같이 강조했다. 올해 처음 개최된 데이터·클라우드 진흥주간은 과기정통부가 주최하고 한국지능정보사회진흥원(NIA), 정보통신산업진흥원(NIPA), 정보통신기획평가원(IITP), 한국데이터산업진흥원(K-DATA) 등이 공동으로 참여하는 국내 최대 규모의 데이터·클라우드 통합 행사다. '모두를 위한 AI, AI를 위한 데이터·클라우드'를 슬로건으로 이날부터 19일까지 나흘간 서울 코엑스에서 열린다. 류 차관은 개회사를 통해 "AI 성능과 국가 경쟁력의 핵심은 결국 양질의 데이터와 신뢰할 수 있는 클라우드에 있다"며 "AI가 두뇌라면 데이터는 혈액이고 클라우드는 혈액을 순환시키는 심장"이라고 말했다. 정부 차원의 전략도 공유했다. 그는 "국가AI전략위원회와 과학기술관계장관회의를 중심으로 범부처 역량을 결집한 전략적 대응 체계를 구축하고 있다"며 "독자적인 AI 생태계와 AI 고속도로를 만들어 국민 누구나 AI 혜택을 누리는 모두의 AI 사회를 구현하겠다"고 덧붙였다. 이번 개막식에서는 데이터·클라우드 분야 핵심 7개 기관과 협회가 참여하는 업무협약(MOU) 체결식도 함께 진행됐다. 이번 협약은 데이터와 클라우드를 기반으로 한 AI 혁신을 공동 추진하고 대한민국의 AI 3강 도약을 목표로 한다. MOU에는 한국지능정보사회진흥원·정보통신산업진흥원·정보통신기획평가원·한국데이터산업진흥원과 함께 한국클라우드산업협회·한국데이터산업협회·한국데이터센터연합회 등 총 7개 기관·협회가 참여했다. 각 기관은 전문성과 역할을 바탕으로 상호 협력 체계를 구축하기로 했다. 협약에 따라 이들 기관은 국가 데이터 인프라 구축, 공공부문 클라우드 전환 확대, AI 데이터 기반 연구개발(R&D) 지원, 산업 현장의 데이터 활용 촉진 등 전 주기에 걸쳐 협력한다. 데이터·클라우드 산업 경쟁력을 강화하고 기술 성과가 산업 생태계 전반으로 확산되도록 공동 대응한다는 계획이다. 이날 행사에는 국회 과학기술정보방송통신위원회 최민희 위원장을 비롯해 김현·최형두 의원의 영상 축사도 이어졌다. 국회는 데이터와 클라우드가 국가 전략 자산으로 자리 잡을 수 있도록 입법·제도적 지원을 이어가겠다는 뜻을 밝혔다. 이어진 기조연설에서 김동훈 NHN클라우드 대표는 AI 시대 데이터센터의 역할을 'AI 팩토리'로 정의하며 기존 데이터센터와는 다른 인프라 전환이 필요하다고 강조했다. 앞으로 고성능 그래픽처리장치(GPU), 대규모 전력, 첨단 냉각 기술이 결합된 AI 데이터센터가 필요하다는 설명이다. 김 대표는 "현재 데이터센터는 단순한 저장 공간이 아니라 AI 서비스를 생산하는 공장으로 진화하고 있다"며 "한국도 이러한 AI 팩토리 역량을 갖춰야 글로벌 경쟁에서 살아남을 수 있다"고 강조했다.

2025.12.16 16:19한정호 기자

과기정통부 "AI 3대 강국, 정부·민간 협력 생태계 구축해 달성한다"

"인공지능(AI)을 국가 성장의 핵심축으로 삼고 민간과 함께 생태계를 구축하겠습니다." 과학기술정보통신부 장기철 인공지능데이터진흥과장은 11일 서울 중구 신라호텔에서 열린 'AI & 클라우드 컨퍼런스 2025(ACC 2025)'에서 국가 AI 경쟁력 강화와 디지털 인프라 전환에 대해 이같이 밝혔다. 지디넷코리아가 주최한 ACC 2025는 AI와 클라우드 분야의 실질적 비즈니스 성과 창출 방안을 모색하는 대표 기술 컨퍼런스다. 올해 행사에는 과기정통부 비롯해 구글 클라우드·삼성SDS·뉴타닉스 코리아·아카마이·알리바바 클라우드·나무기술 등 글로벌 및 국내 주요 기업들이 대거 참여해 성황을 이뤘다. 이날 장 과장은 글로벌 'AI 3대 강국(AI G3)' 도약을 목표로 하는 정부의 AI 정책 확대 로드맵을 공유했다. 그는 "현재 우리나라 AI의 수준은 미국·중국을 뒤따르는 3위권 그룹으로, 앞으로는 압도적인 3강을 굳히는 것이 목표"라고 말했다. 특히 글로벌 AI 모델 평가 지표에서 LG AI연구원의 '엑사원', 업스테이지 '솔라' 모델이 상위권에 오른 점을 언급하며 "우리도 톱티어 모델을 만들 역량이 있다"고 덧붙였다. 정부는 AI G3 도약을 위해 내년 대규모 예산을 투입한다. 정부 AI 예산 10조원, 국민성장펀드를 통한 AI 투자 30조원 등을 통해 GPU·데이터·반도체·모델·인재까지 이어지는 AI 풀스택 역량을 모두 강화한다는 방침이다. 특히 2030년까지 엔비디아 26만 장 그래픽처리장치(GPU)를 확보하는 계획을 바탕으로 한국형 'AI 고속도로' 구축에 속도를 낼 전망이다. 장 과장은 AI 인재 문제도 시급한 과제로 꼽았다. 국내에서 충분한 GPU를 써볼 기회가 없어 연구자들이 해외로 빠져나가는 현실을 타개하고자 정부는 ▲해외 AI 인재 특별비자 도입 ▲AI대학원·AX 융합대학원 확대 ▲AI 스타펠로우십 지원 등 제도 개선을 추진하고 있다. 또 '독자 AI 파운데이션 모델 프로젝트'에도 속도를 낸다. 장 과장은 "프롬 스크래치 기술을 갖춘 우수 국내 AI 기업들과 함께 글로벌 톱 모델 확보에 도전한다"며 "공공·민간의 데이터와 GPU, 인재 등 기술과 정부 지원 역량을 결합해 글로벌 모델 10위권에 진입할 것"이라고 밝혔다. AI 기반 국가 대전환 전략도 소개됐다. 제조·지역·공공·과학 분야로 구분된 AX 전략을 통해 AI 로봇·AI 공장·AI 복지·AI 납세 관리 등 전 산업·행정 분야의 디지털 혁신을 동시 추진한다는 구상이다. 장 과장은 "대통령 직속 국가AI전략위원회를 중심으로 범부처 협업을 강화해 AI 정부로 전환되고 있다"고 강조했다. 아울러 지난 9월 국가정보자원관리원 화재 사고 이후 국가가 운영하는 디지털 인프라의 안정성 확보 대책도 언급됐다. 그는 "국가에서 관리하는 데이터센터들이 민간 클라우드를 더 많이 활용할 수 있도록 방안을 마련 중"이라며 "국가AI전략위원회에서 별도 대책을 준비하고 있어 이른 시일 내 발표될 것"이라고 말했다. 장 과장은 AI G3 도약을 위한 향후 정부의 역할도 공유했다. 예산 측면에서는 마중물 역할을, 산업 측면에서는 규제 완화와 공공 조달을 통한 초기 시장 조성을 핵심 방향으로 제시했다. 그는 "정부가 AI에 있어 모든 것을 다 할 수 있다고 생각하지 않는다"며 "민간이 AI 비즈니스를 잘할 수 있도록 적절한 제도와 환경을 만드는 데 집중하겠다"고 말했다.

2025.12.11 17:34한정호 기자

UAE 세계 최대 AI인프라 구축에 한국 힘 보탠다

아랍에미리트(UAE)가 추진하는 세계 최대 규모 인공지능(AI) 인프라 구축에 한국이 힘을 보태기로 했다. 과학기술정보통신부·기후에너지환경부·해양수산부·산업통상부·국가인공지능전략위원회는 이재명 대통령의 UAE 국빈 방문을 계기로 세계 'UAE 스타게이트 프로젝트'에 참여해 협력한다고 18일 밝혔다. UAE 스타게이트 프로젝트는 아부다비에 조성되는 최대 5GW 규모 AI 데이터센터(DC) 클러스터로 내년에 200MW급으로 가동하는 게 목표다. 양국은 우선 AI 분야 최고 의사 결정기구인 한국 국가AI전략위원회와 UAE 아부다비 인공지능·첨단기술위원회(AIATC) 간 '전략적 AI 협력 프레임워크'를 체결하고, AI 분야에서 포괄적 협력을 심화하기로 합의했다. 중점 협력 분야는 AI 투자와 인프라 구축, AI 공급망 확장, AI 및 첨단기술 채택 가속화, AI 연구개발 등이다. 양국은 프레임워크 발표를 계기로 AI 기술, 응용 서비스 개발부터 AI 에너지 인프라 구축 등까지 폭넓게 협력해 나가기로 했다. 정상회담을 시작으로 양국은 상호 번영과 발전을 위한 대형 프로젝트를 함께 추진하기로 했다. 첫 프로젝트로 '에너지믹스 기반 하이퍼스케일 AI 데이터센터 프로젝트'를 신속히 추진하기로 했다. UAE에 대규모 AI 데이터센터를 건설하고, 이를 안정적으로 운영하기 위해 원전·가스·재생에너지 등을 함께 활용하는 전력망을 구축하는 한편, 반도체 공급망 분야까지 협력을 확대하는 내용을 포함했다. UAE 스타게이트 프로젝트는 초기 투자만 30조원 규모 이상 진행될 전망으로 국내 에너지·배터리, 친환경 솔루션 분야 등 기후테크 분야뿐 아니라 AI 스타트업과 AI 데이터센터 경험을 갖춘 국내 기업이 글로벌 시장에 참여할 수 있는 큰 기회를 제공할 전망이다. 양국은 또 '피지컬 AI 기반 항만 물류 프로젝트'를 추진한다. 완전자동화 터미널을 운영 중인 우리 경험과 데이터 기반 '피지컬AI'를 활용해 더욱 효율적인 자동화·지능화된 항만을 구현하는 데 협력할 계획이다. 양국은 부산항과 아부다비 칼리파항을 테스트베드 항만으로 삼아 실증하는 공동 프로젝트를 추진할 예정이다. 피지컬 AI 기반 스마트 항만으로 전환하는 작업은 피지컬 AI 기술 기업에 성장 기회가 될 뿐 아니라, AI 기반 항만 물류 시스템을 향후 전 세계 주요 항만으로 확산할 수 있는 계기가 될 것으로 전망된다. 이번 협력으로 한-UAE 양국은 스마트 항만·물류 강국으로 도약하는 중요한 이정표를 마련할 계획이다. 아울러 과기정통부는 UAE 인공지능특임장관과 함께 양국 AI 분야 협력 확대를 위해 연구기관·기업·전문가 교류를 지원하고 민간 교류와 AI 투자를 촉진하는 내용의 MOU를 체결했다. 이를 통해 UAE의 AI 데이터센터 구축과 AX 프로젝트에 우리 AI 기업의 참여를 촉진하기 위한 협력을 추진할 계획이다. 과기정통부와 UAE 인공지능특임장관은 이러한 협력 사항을 지속 추진하기 위해 국장급 AI 정책협의체를 운영하기로 했다. 연합국가인 UAE의 특성을 고려해 아부다비뿐만 아니라 두바이까지 아우르는 UAE 정부의 국무위원과 AI 거버넌스 협력채널을 한층 강화하는 의의가 있다.

2025.11.18 20:56박수형 기자

KETI, 국내 대표 산학연과 '제조 특화 AI 파운데이션 모델' 공동개발 착수

한국전자기술연구원(KETI·원장 신희동)은 14일 경기도 성남 판교에서 서울대·KAIST·포스텍(포항공대)·원프레딕트·인이지와 '제조특화 AI 파운데이션 모델 공동 연구'를 위한 업무협약을 체결하rh 국내 제조업의 AI 전환을 선도하는 산학연 협력체계를 본격 가동한다고 밝혔다. 제조특화 AI 파운데이션 모델(MFM)은 제조 공정에서 발생하는 대규모 데이터를 사전 학습해 제조 도메인 지식을 내재화한 AI 모델로, 제조 현장에서 필요한 고신뢰 AI 기능을 구현하는 데 활용된다. MFM은 설비·센서에서 발생하는 시계열 데이터나 머신비전 기반 이미지 데이터 등 실제 제조 현장에서 생성되는 데이터를 중심으로 학습하기 때문에 대규모 텍스트를 학습하는 범용 언어모델(LLM)과는 본질적으로 다른 구조와 특성을 지닌다. KETI는 이번 협약으로 자율제조연구센터를 중심으로 산업AI 분야 선도 대학인 서울대(안성훈 교수)·KAIST트(이종석 교수)·포스텍(고영명 교수)과 AI 자율제조 전문기업인 원프레딕트(대표 윤병동)·인이지(대표 최재식)와 함께 약 100여 명 규모의 제조 AI 연구진을 구성했다. 연구진은 앞으로 ▲제조특화 AI 파운데이션 모델 공동개발 및 데이터·실증 인프라 공유 ▲기업 기술 고도화를 위한 제조 AI 파운데이션 모델 기술 지원 ▲공동랩 운영 등에서 협력할 계획이다. KETI 자율제조연구센터는 MFM을 바탕으로 제조 현장에서 손쉽게 AI를 사용하고, 이를 통해 공정 최적화를 지원하는 소프트웨어 기반 제조(SDM·Software Defined Manufacturing) 플랫폼 개발도 추진한다. SDM 운영 플랫폼은 AI 에이전트 플랫폼으로 소프트웨어로 제조 운영 기능을 유연하게 변경하고 대화형 인터페이스로 현장 맞춤형 AI 모델을 직접 생성·자동 실행할 수 있도록 지원한다. 플랫폼에는 디지털트윈 기반 공정 구성 및 최적화, 엣지 기반 설비 데이터 수집, 보안 사고 예방 등 다양한 핵심 기술이 포함된다. MFM 및 SDM 운영 플랫폼은 국내 대표 산업인 자동차, 정유·석유화학, 반도체 장비의 핵심 공정에 적용돼 현장 테스트베드에서 성능과 실효성을 검증할 계획이다. MFM은 산업부 AI 팩토리 선도 프로젝트에서 축적된 제조 데이터를 활용해 성능을 지속해서 고도화하며, 개발 완료 후에는 참여 기업에 제공된다. 한편, KETI는 지난 8월부터 대규모 제조 데이터의 AI 학습 및 제조 전용 AI 솔루션의 개발을 지원하는 '제조 AI 솔루션 개발지원센터'를 구축 중이다. 성남시 경기기업성장센터 안에 조성되는 센터는 전용 AI 인프라를 통해 제조특화 AI 모델 학습, AI 솔루션 검증, 기업 맞춤형 AI 도입 등을 상시 지원할 예정이다. 송병훈 KETI 자율제조연구센터장은 “국내 제조업의 위기를 극복하고 미래 경쟁력을 확보하기 위해서는 제조 AI 기술의 활용이 필수적”이라며 “센터는 제조특화 파운데이션 모델의 성공적 개발과 산업 확산을 통해 국내 제조업의 새로운 도약을 이끌어 가겠다”고 밝혔다.

2025.10.14 10:58주문정 기자

"전세사기 막고 소상공인 대출 연다"…가명정보의 '무한 변신'

정부가 민간과 손잡고 가명정보를 활용해 사회 난제 해결에 착수했다. 과학기술정보통신부는 30일 서울 더플라자호텔에서 '2025 가명정보 활용 경진대회' 시상식을 개최했다. 개인정보보호위원회, 보건복지부, 금융위원회와 함께 연 이번 대회는 가명정보 활용에 대한 인식을 높이고 새로운 가명처리 기술 발굴을 촉진하기 위해 마련됐다. 이번 대회에는 공공기관, 지자체, 기업, 학계 등 다양한 분야에서 총 78개팀이 참가했다. 치열한 경쟁 끝에 심사위원단의 평가를 거쳐 기술 부문 4개팀 활용 부문 20개팀 등 총 24개팀이 수상자로 선정됐다. 총상금 규모는 3천만원에 달한다. 기술 부문 대상은 중앙대학교 소속 '흑석동 물주먹팀'에게 돌아갔다. 이 팀은 의료 상담 음성 데이터 같은 비정형 데이터에서 특정 개인을 알아볼 수 있는 특이정보를 효과적으로 처리했다. 개인 식별 위험은 낮추면서 데이터의 유용성은 최대한 살리는 가명처리 기술로 높은 평가를 받았다. 활용 부문에서는 사회 문제를 해결한 5개팀이 대상의 영예를 안았다. '서울시 전세사기 예방팀'은 서울시의 전세사기 피해 정보와 코리아크레딧뷰로(KCB)의 임대인 신용정보를 결합했다. 이를 통해 머신러닝 기반의 전세사기 위험 예측 모형을 개발해 주목받았다. 서울시는 이 모형을 향후 '고위험 임대인 경고 시스템' 구축에 활용할 계획이다. '넥스트 카고팀'은 항만 컨테이너 정보와 화물차 고속도로 통행정보를 결합해 국가 물류 흐름을 분석했다. 개별적으로 관리되던 육상과 해상 물류 데이터를 유기적으로 연계해 컨테이너 화물차 안전사고 대응과 수출입 화물 통합 관리에 기여할 방침이다. '120다산콜재단 스마트전산부'는 연간 약 300만 건에 이르는 전화 민원 음성을 실시간 문자로 변환하고 이를 가명 처리해 인공지능(AI) 학습에 썼다. 그 결과 'AI 상담도우미'의 민원 유형 분류와 응대 매뉴얼 추천 기능이 고도화돼 서비스 품질 개선이 기대된다. 'NH농협은행 빅데이터사업팀'은 금융거래 정보와 NICE평가정보의 신용정보 LG유플러스의 통신정보를 융합했다. 세 가지 데이터를 분석해 경제적 취약성, 사회 단절성 등을 점수화하는 '시니어 고립 위험 탐지 모델'을 만들었다. 고립 위험이 높은 어르신을 선제적으로 찾아 복지정책을 지원하는 데 쓰일 예정이다. '켑코-케이비즈-케이씨비(KEPCO-KBIZ-KCB팀)'은 소상공인 전용 대안신용평가모형을 선보였다. 한국전력공사의 전기 이용 정보, 중소기업중앙회의 노란우산 공제기금 정보놔 코리아크레딧뷰로의 신용정보를 합쳤다. 금융 이력이 부족해 대출이 어려웠던 소상공인들에게 새로운 금융 기회를 제공할 것으로 전망된다. 배경훈 과학기술정보통신부 장관은 "AI의 핵심 연료인 양질의 데이터를 활용하기 위해선 가명처리 기술이 무엇보다 중요하다"며 "과기정통부는 AI 선도 부처로서 관련 핵심 기술들을 공유하고 함께 발전해 나갈 수 있도록 앞장서겠다"라고 밝혔다.

2025.09.30 16:49조이환 기자

데이터센터 전자파, 인체보호기준 1% 수준에 그쳐

국내 데이터센터와 병원, 쇼핑몰 등 고압전선에서 발생하는 전자파 세기가 인체보호기준의 1% 수준에 불과한 것으로 나타났다. 과학기술정보통신부가 관련 시설의 전자파 세기를 지난 8월부터 측정한 결과 국민 불안을 우려할 수준과는 거리가 멀고 인체보호 기준을 충족한다는 뜻이다. 국내 전자파 인체보호기준은 세계보건기구가 권고하는 국제기구(ICNIRP)의 기준을 준용하고 있으며, 고압전선에서 발생하는 전자파(60㎐)의 기준값은 833mG다. 먼저 AI, 클라우드 등 디지털 전환을 뒷받침하는 국가 핵심 인프라인 데이터센터는 현재 180여 개소가 운영 중이며 추가로 80여 개소가 건립‧계획 단계에 있다. 데이터센터와 같은 필수 시설이 일부 지역에서 전자파에 대한 우려로 데이터센터 건립이 지연되거나 무산되는 사례가 발생하고 있다. 데이터센터의 전자파는 주로 고압전선(154㎸, 22.9㎸ 등)에서 발생하는데 고압전선은 병원, 쇼핑몰 등 다중이용시설에도 설치돼 있다. 과기정통부가 한국방송통신전파진흥원(KCA)과 데이터센터 6곳, 병원과 쇼핑몰 등 다중이용시설(4곳)의 전자파 강도를 측정한 결과, 해당 시설 모두 인체보호 기준의 1% 내외 수준의 낮은 전자파가 발생하는 것으로 확인됐다. 측정 과정에 전자파 시민참여단이 일부 현장을 참관해 국민이 직접 확인할 수 있도록 했다. 과기정통부는 전자파에 대한 국민의 불안을 완화하기 위해 올해부터 서울 경기 지역의 데이터센터에 전자파 신호등을 설치, 운영해 왔으며 전자파 불안 감소 효과가 높은 전자파 신호등을 데이터센터, 주요 생활시설 등 전자파 갈등 발생 지역에 설치를 확대할 계획이다. 과기정통부는 앞으로도 국민이 직접 전자파를 측정 체감할 수 있도록 ▲주요시설 측정 서비스 ▲생활 전자파 측정기 대여 ▲전자파 정보지도 운영 ▲홍보 콘텐츠 제작 등 다양한 정책을 지속 추진할 계획이다.

2025.09.21 12:15박수형 기자

"AI로 만든 이 기술 있었다면, 3년전 이태원 참사는 없었을 것"

만약, 이 기술이 있었다면, 지난 2022년 사상자만 354명(사망 158명)을 낸 이태원 참사 같은 비극은 안일어나지 않았을까? 가정법에, 소잃고 외양간 고치는 식의 얘기지만 국내 연구진이 인공지능(AI)를 이용한 군중밀집 예측 기술을 개발했다. 기존 기술 대비 예측 정확도가 76.1%나 우수하다. KAIST는 전산학부 이재길 교수 연구팀이 군중 밀집 상황을 현재보다 더 정확하게 예측할 수 있는 새로운 AI 기술을 개발했다고 17일 밝혔다. 이 기술은 군중 움직임을 '시간에 따라 변하는 그래프(time-varying graph)'라는 개념으로 표현했다. 특정 지역에 몇 명이 있는지(정점 정보)와 지역 간 인구 흐름이 어떤지(간선 정보)를 동시에 분석한 것이 특징이다. 기존에는 대부분 한 가지 정보만 이용했다. '현재 몇 명이 모여있나?' 혹은 '어느 경로로 사람들이 몰려가고 있나?'에만 집중했다. 이길재 교수는 "두 가지를 결합해야만 진짜 위험 신호를 잡아낼 수 있다"고 강조했다. 예를 들어, 특정 골목 A의 밀집도가 급증하는 현상은 단순히 '현재 인원'만으로는 예측하기 어렵다. 그러나 인근 지역 B에서 계속해서 A 방향으로 인파가 몰려오는 흐름(간선 정보)을 함께 보면, '곧 A 지역이 위험하다'는 신호를 미리 포착할 수 있다. 이를 위해 연구팀은 '바이모달 학습(bi-modal learning)' 방식을 개발했다. 이는 인구수(정점 정보)와 인구 흐름(간선 정보)을 동시에 고려하면서, 공간적 관계(어느 지역끼리 연결돼 있는지)와 시간적 변화(언제, 어떻게 이동이 발생하는지)를 함께 학습하는 기술이다. 연구팀은 3차원 대조 학습(3D contrastive learning) 기법도 도입했다. 2차원 공간(지리) 정보뿐만 아니라 시간 정보를 더해 모두 3차원 관계성을 학습하기 위해서다. 이를 통해 인공지능이 단순히 '지금 인구가 많은지, 적은지'가 아니라 '시간에 따라 어떤 패턴으로 밀집이 진행하고 있는지'를 읽어낼 수 있다. 연구팀은 서울·부산·대구 지하철과 뉴욕 교통 데이터, 한국·뉴욕의 코로나19 확진자 수 등 실세계 데이터를 직접 수집·가공해 연구용 데이터셋 6종을 구축한 뒤 이를 공개했다. 이길재 교수는 "제안 기술을 검증한 결과, 기존 최신 방법 대비 최대 76.1% 높은 예측 정확도를 기록했다"고 설명했다. 이 교수는 “공익성에 목적을 둔 기술 개발이어서 소스코드까지 논문에 모두 공개했다"며 "기업에서도 이 기술이 필요하면 특허 등에 구애없이 가져다 쓰면 된다"고 언급했다. 이 교수는 또 “이 기술이 대형 행사 인파 관리, 도심 교통 혼잡 완화, 감염병 확산 억제 등 일상 속 안전을 지키는 데 크게 기여할 것"으로 기대했다,. 연구는 KAIST 전산학부 남영은 박사과정 연구생이 제1 저자, 나지혜 박사과정 연구생이 공저자로 참여했다. 연구 성과는 데이터마이닝 분야 최고 권위 국제학술대회인 '지식발견및데이터마이닝학회(KDD) 2025'에 지난 8월 발표됐다.

2025.09.17 09:33박희범 기자

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