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'데이터 과학'통합검색 결과 입니다. (64건)

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"룩셈부르크는 유럽 진출 관문…국경 넘는 의료데이터 구현 가능"

[뒤들랑주(룩셈부르크)=한국과학기자협회 공동취재단] "룩셈부르크가 매력적인 이유는 유럽에 진입하기 좋다는 겁니다. 여기서 시작해 프랑스, 독일, 벨기에 등 더 큰 시장으로 가면 됩니다." 16일(현지시간) 룩셈부르크 뒤들랑주에 위치한 룩셈부르크 국립보건원(LIH) 통합바이오뱅크(IBBL)에서 만난 권용준 정밀의료기술센터장은 룩셈부르크가 한국 기업이 유럽으로 진출하는 교두보 역할을 할 수 있다고 강조했다. 룩셈부르크는 인구가 69만명에 불과하고 이중 외국인이 32만명으로 거의 절반을 차지한다. 자체 시장 규모로 보면 매우 작지만 외국인 비중이 높아 다양한 배경의 사람들을 대상으로 서비스를 검증할 수 있고 정부나 규제 관계자와 접촉하기 쉬워 피드백 속도도 빠르다. 테스트베드로서의 장점이 큰 셈이다. 권 센터장은 한국과 유럽 기업·연구자를 서로 연결하는 '통'을 자처한다. 한국 파스퇴르연구소와 삼성서울병원 등에서 근무하며 국내에서 쌓은 한국 네트워크와 프랑스, 룩셈부르크에서 쌓은 유럽 네트워크를 적극 활용하는 것이다. 권 센터장은 "한국은 미국으로 유학을 많이 가다 보니 미국 네트워크는 많지만 유럽 쪽은 상대적으로 네트워크가 약해 유럽 과제를 하고 싶어도 파트너가 없는 경우가 많다"고 말했다. LIH는 올해 3월 말 국내 병원 다수와 국립암센터가 있는 경기도 고양시에 한국 사무소를 열고 한국과 유럽 기업·연구기관의 본격적인 창구 역할을 강조하고 있다. 권 센터장이 한국 기업·기관과 추진 중인 대표 프로젝트는 '국제 보건데이터 공간 이니셔티브(IHDSI)'다. LIH와 국립암센터, 네이버클라우드 등이 참여한다. 의료 인공지능(AI) 경쟁에서 가장 중요한 것은 표준화되고 신뢰할 수 있는 데이터다. 같은 기준으로 수집된 대규모 환자 데이터 확보가 관건이라는 뜻이다. 현재 환자의 의료데이터는 개인정보 보호 등의 문제로 기관이나 국가 간에 마음대로 이동시킬 수 없다는 점이 한계다. IHDSI는 데이터를 직접 이동시키지 않고도 연구자가 보안이 통제된 가상의 분석 환경에서 필요한 분석만 수행하도록 해 의료데이터의 국경 이동 문제를 해결하는 아이디어다. 권 센터장은 "모든 신약이 한 인종만을 위해 개발되는 것은 아니다"라며 "한국 데이터와 유럽 데이터를 함께 비교할 수 있으면 동양인과 서양인 모두에게 적용할 수 있는 연구가 가능하다"고 밝혔다. 권 센터장이 이끄는 정밀의료기술센터는 의학 연구성과를 실제로 환자들에게 도움이 되도록 연결하는 중개의학 전문 연구센터다. 권 센터장은 자신의 역할을 '보석 세공'에 비유했다. 기초연구자나 병원이 좋은 질병 모델과 환자 샘플을 가져오면 기술적으로 다듬어 산업계가 실제로 사용할 수 있는 기술이나 병원에서 쓰일 치료 데이터, 다시 기초연구자가 후속 연구 등에 활용할 데이터로 바꿔주는 것이다. 그는 "정밀한 진단을 해야 적절한 치료를 할 수 있고, 치료 데이터를 축적하면 환자의 예후를 예측할 수 있다"며 "다시 이런 데이터가 쌓이면 질병을 예방하는 정책까지 만들 수 있어 서로 떨어진 연구가 아니라 하나의 순환구조"라고 설명했다. 현재 집중하는 분야는 환자 유전체를 분석해 만든 암 장기유사체(오가노이드)를 제작해 여러 약물을 투여하며 반응을 확인하는 연구다. 권 센터장이 바라본 룩셈부르크의 전략은 선택과 집중, 그리고 협력이다. 인구와 자원이 부족하다는 약점을 인정하는 데서 출발한다. 이후 다른 나라보다 잘할 수 있는 부분을 찾고 주변의 도움을 받아 뾰족한 경쟁력을 확보하는 것이다. 그는 "룩셈부르크는 나라 자체가 자국민만으로는 돌아갈 수 없다는 걸 인정하고 있다"며 "그 다음 주변의 도움을 받아 무엇을 할 수 있을지를 고민한다"고 말했다. *상기 기사는 한국과학기자협회 2026 미디어 취재 지원 프로그램으로 작성, 풀기사로 작성됐습니다.

2026.07.17 18:16박희범 기자

이재명 대통령 "한국형 AI 동맹 필요…미·중 모델 의존도 낮춰야"

이재명 대통령이 독자 인공지능(AI) 모델 개발 초기부터 각국과 언어·데이터 협력 체계를 구축하라고 주문했다. 미국과 중국 중심 AI 생태계 의존도를 낮추고 한국형 모델을 앞세워 소버린 AI 협력망을 만들기 위해서다. 이재명 대통령은 16일 과학기술정보통신부 업무보고에서 배경훈 부총리 겸 과기정통부 장관에게 독자 AI 모델의 다국어 확장 전략과 해외 협력 방안을 이같이 강조했다. 이 대통령은 한국이 미국과 중국에 이은 AI 3강을 목표로 하더라도 모델 성능 경쟁에만 머물러서는 안 된다고 봤다. AI 종속을 우려하는 국가들과 초기부터 협력하면 새로운 시장과 국가 간 협력 기반을 함께 확보할 수 있다는 판단이다. 그는 "미국과 중국 AI 모델에 대한 의존도가 높아질수록 국가적 위험도 커질 수 있다"며 "최근 미토스 사태처럼 해외 기업이 갑자기 서비스를 중단하거나 이용 정책을 바꾸면 해당 AI를 활용하는 국가가 대응하기 어려울 것"이라고 우려했다. 이 대통령은 각국 정상이 자국의 독자 AI 모델을 갖기를 원하고 있다고 주장했다. 특히 규모가 작은 국가나 고유 언어를 사용하는 국가와 협력하려면 해당 언어와 데이터를 모델 개발 초기부터 반영하는 방안을 마련해야 한다고 주문했다. 그는 AI 모델을 완성한 뒤 수출하는 구조보다 모델 개발 과정부터 협력국 손잡는 체계를 만들어야 한다고 강조했다. 국가별 언어·데이터를 한국형 범용 모델에 결합해야 특정 빅테크에 종속되지 않는 공동 AI 생태계를 만들 수 있다는 구상이다. 이날 배경훈 부총리는 국내 AI 모델 개발사들이 한국어와 영어에서 경쟁력을 확보했으며, 스페인어와 일본어도 일정 수준 지원하고 있다고 설명했다. 특히 베트남과 몽골도 자국 언어로 작동하는 소버린 AI 구축을 희망하고 있어 이를 위한 다국어 확대 전략도 알렸다. 배 부총리는 "우리는 한국어와 영어 성능을 세계 최고 수준으로 높인 뒤 국가별 언어를 추가하는 방식을 검토하고 있다"며 "협력국으로부터 언어 데이터를 받아 모델의 초기 학습 단계부터 이를 반영하거나 범용 거대언어모델(LLM)을 만든 뒤 해당 국가 데이터를 추가 학습하는 방식을 진행할 것"이라고 밝혔다. 배 부총리는 소수 언어를 지원하는 기술적 난도보다 학습에 필요한 데이터를 확보·정비하는 과정이 더 큰 과제라고 봤다. 그는 "각국 언어가 디지털 자료로 충분히 축적됐으면 추가 학습이 비교적 쉽다"며 "만약 데이터가 부족하면 디지털화와 정제 작업부터 진행해야 할 것"이라고 말했다. 이어 "AI 모델을 만드는 기업·기관이 모든 데이터를 수집하기는 어렵다"며 "각국이 데이터만 잘 모아 정비해 놓으면 각국 소버린 AI 협력 체계는 수월할 것"이라고 덧붙였다.

2026.07.16 13:32김미정 기자

AIDC 메가프로젝트 지원 '범부처 종합 지원 TF' 출범

과학기술정보통신부가 부처 간 경계를 허물고 3대 메가프로젝트 가운데 AI 데이터센터를 전방위적으로 지원하는 범부처 종합 지원 TF를 가동한다고 14일 밝혔다. 이날 김경만 과기정통부 인공지능정책실장 주재로 관계부처와 TF 첫 회의를 열어 AI 데이터센터 메가프로젝트가 완수될 수 있도록 필요한 지원과 협력 방안을 종합적으로 점검하고 논의했다. TF는 산업통상부, 기후에너지부, 국토교통부, 금융위원회 등 관계 부처간 협력과 논의를 바탕으로 대규모 AI 데이터센터 구축과 운영에 필요한 적기 부지 확보, 안정적 전력과 용수 공급, 소재부품장비 경쟁력 강화, 대규모 금융 투자유치 등을 전폭적으로 지원하게 된다. 아울러 월 1회 정기적인 협의체로 운영될 계획이며, 민간의 애로사항 등 현안 상황에 유연하게 대처하기 위해 '수시 현안 점검' 회의도 병행할 예정이다. 전담지원단을 통해 AI 데이터센터 구축과 운영 현장의 어려움을 해결하는 창구로 활용하고, AI 데이터센터 얼라이언스를 구성해 국내 수요 공급기업 간의 협력체계도 함께 갖춰나갈 계획이다. 김경만 실장은 “민간 투자 진행 상황을 긴밀히 점검하고, 부처 간 상시 소통 체계를 기반으로 AI 데이터센터 메가프로젝트가 차질 없이 이행될 수 있도록 전례 없는 지원을 통해 끝까지 챙겨나가겠다”고 말했다.

2026.07.14 16:13박수형 기자

AI 에이전트, 하루 199GWh 전기사용 예상…미국 반나절 소비 규모

KAIST는 유민수 전기및전자공학부 석좌교수 연구팀이 AI 에이전트 계산 자원과 전력 사용량을 체계적으로 분석한 결과를 컴퓨터 시스템 설계 분야 국제학회인 32회 IEEE HPCA(하이-퍼포먼스 컴퓨터 아키텍처)에 지난 2월 발표했다고 5일 밝혔다. AI에이전트는 스스로 계획을 세우고, 인터넷 검색이나 계산기, 코드 실행 등 다양한 외부 도구를 활용해 복잡한 문제를 해결하는 인공지능이다. 소프트웨어 개발, 연구, 업무 자동화 등 다양한 분야에서 활용이 확대되고 있다. 연구팀은 우선 AI 에이전트를 데이터센터 서버와 GPU가 지속적으로 처리해야 하는 새로운 형태의 작업인 워크로드로 정의했다. 워크로드는 컴퓨터가 수행해야 하는 전체 계산 작업을 말한다. 연구팀이 이를 기반으로 AI 에이전트 하루 계산량과 에너지 소비를 분석한 결과 기존 단계별 추론보다 평균 9.2배 더 많은 대형 언어 모델 호출을 수행했다. 언어 모델을 반복적으로 호출하면서 응답 시간도 크게 증가했다. 답변 시간은 최대 153.7배 늘어났다. 또 외부 도구가 작업을 수행하는 동안 GPU는 전체 실행 시간의 최대 54.5%를 아무 계산도 하지 못한 채 대기하는 것으로 분석됐다. 전력 사용량도 크게 증가했다. 상용 AI 서비스 수준인 700억 개의 매개변수를 가진 대형 언어 모델을 사용하는 AI 에이전트는 질문 한 건을 처리하는 데 평균 348.41Wh 전력을 소비했다. 이는 기존 생성형 AI의 단순 질의응답 방식보다 136.5배 높은 수준이라는 것이 연구팀 설명이다. 연구팀은 하루 137억 건의 AI 에이전트 요청이 발생하는 미래를 가정, 데이터센터 전력 수요가 하루 평균 198.9GWh에 이를 것으로 추정했다. 이는 미국 전체 하루 평균 전력 소비량의 절반에 해당한다. 유민수 석좌교수는 “향후 AI 에이전트가 보편화되는 시대에는 AI 데이터센터 인프라 뿐만 아니라 AI 에이전트 모델과 전력 인프라까지 통합적으로 공동 설계, 최적화하는 접근이 더욱 중요해질 것”이라고 밝혔다. 이번 연구 결과에 대해 국내 전문가도 KSMC(한국과학기술미디어센터)를 통해 의견을 보탰다. 최기영 전 서울대 전기정보공학부 교수(전 과학기술정보통신부 장관)은 "70B LLM(거대언어모델)만으로 단발성 대화를 수행한 것에 비해 같은 LLM을 포함하는 AI 에이전트로 복잡한 질문(HotpotQA)을 수행한 것이 136.5배까지 GPU 에너지 소비가 증가한다는 것을 보여주고 있는데, 이 경우 어려운 질문에 답을 잘하기 위해 어쩔 수 없이 AI 에이전트를 사용하는 면도 있어 적절한 비교라고 하기는 어렵다"고 평했다. 다만 최 전 장관은 "그럼에도 불구하고 단순한 채팅에 비해 복잡한 문제를 풀기 위해서는 현재 기술로는 훨씬 더 큰 에너지를 써야 한다는 것을 잘 보여준다"고 말했다. 또 손화철 한동대 글로벌리더십학부 교수는 "AI 소비 전력 문제는 이미 많이 제기되었지만, AI 발전 과정에서 곧 해소될 사소한 문제인 것처럼 다루어지는 경우가 많다"며 "AI의 미래에 대한 장미빛 예측을 하는 사람들은 전력 문제를 외면하거나, 이 문제가 곧 해결될 수 있다는 막연한 기대와 확신에 기대곤 한다. 그러나 AI가 모두가 사용해야 하는 에너지 가격을 올리는 결과를 초래한다면, AI 사용으로 생기는 유익이 무엇이고, 누구의 유익을 위한 것인지를 좀 더 면밀하게 따져 봐야 한다"고 조언했다. 손 교수는 이어 "AI 기술 발전이 필연이고, 모두의 유익이 될 것처럼 이야기하는 것은 잘못"이라며 "그 발전이 모두의 유익이 되도록 하기 위한 논의와 방향 설정이 선행돼야 한다"고 덧붙였다.

2026.07.05 16:46박희범 기자

로봇 업계 "피지컬AI 1강 정책은 A....맞춤 지원·빠른 실행 필요"

2030년 전 세계 피지컬 인공지능(AI) 1강 도약이라는 정부 정책에 대해 국내 로봇 업계는 방향성과 구체적인 데이터 확보 방안에 대해 동의했다. 다만 기업 상황에 맞는 맞춤 지원과 빠른 실행력이 필요하다고 조언했다. 반도체부터 피지컬 AI까지 풀패키지 전략 앞서 정부는 이번 주 '대한민국 대도약 3대 메가 프로젝트'를 발표했다. 이번 정책은 반도체, AI 데이터센터, 피지컬 AI로 나눠져 집행되며, 약 4800조원이 투입된다. 삼성이 2655조원을 투자해 용인 반도체 클러스터를 조기 완공하고, 호남에 또 다른 반도체 클러스터를 조성한다. SK그룹 역시 2100조원을 투입해 서남권에 반도체 산업 단지를 만들며, 15기가와트(GW) 규모의 AI 데이터센터를 세운다. 정부는 2028년 10대 업종에서 산업 특화 휴머노이드를 상용화한다는 계획이다. 이를 위해 데이터팩토리를 구축하고, 매년 AI 로봇을 1000대씩 사업장에 배치한다는 방침이다. 데이터팩토리는 로봇이 인간처럼 움직이고 복잡한 작업을 수행하도록 고품질 행동·시각·촉각 데이터(액션 데이터)를 대량으로 수집, 가공, 학습하는 인프라다. 2일 로봇 관계자 A는 "이번에 발표된 3대 메가 프로젝트는 각각을 따로 떼서 보면 안 된다"며 "핵심 부품(반도체), 인프라(AI 데이터센터) 그리고 활용처(피지컬 AI)까지 이어지는 하나의 풀패키지"라고 말했다. 그러면서 "대기업이 인프라를 구성하고, 그 안에 수백개의 중소기업이 생태계를 구성한다는 측면에서 이번 정책은 옳은 방향으로 가고 있다"고 덧붙였다. 또 다른 관계자 B도 "단순히 피지컬 AI를 육성하겠다는 것에 그치지 않고, 피지컬 AI 개발에 필요한 데이터팩토리와 데이터센터가 동시에 구축된다는 점이 고무적"이라고 설명했다. 10대 산업 현장서 직접 데이터 확보 업계는 이번 피지컬 AI 정책에 대해 긍정적인 반응을 보였다. 특히 로봇 개발에 있어 필수적으로 필요한 데이터 확보 방향이 구체적이란 점에서 높은 점수를 줬다. 정부는 데이터를 실데이터와 합성데이터로 나눈 다음 각기 다른 방식을 선택했다. 먼저 실데이터는 10대 업종을 선별해 현장 데이터 대량 수집체계를 구축한다. 10대 업종은 ▲화학 ▲조선 ▲디스플레이 ▲가전 ▲물류 ▲의료 ▲호텔 ▲자동차 ▲철강 ▲배터리 등이다. 다만 자동차, 철강, 배터리 분야는 확정이 아니다. 실데이터의 절대적 부족을 해결하기 위해 가상환경에서 저렴하게 데이터를 생산하는 합성데이터 인프라도 만든다. 물리법칙에 맞는 대량의 합성데이터를 생성할 수 있는 월드모델을 개발하고, 현실세계를 구현한 디지털트윈을 활용해 합성데이터를 생산한다는 계획이다. 로봇 관계자 C는 "단순히 대학생 아르바이트생을 써서 텔레오퍼레이션을 한다고 좋은 데이터가 모이는 게 아니다"라며 "기업 생산 현장에 들어가서 데이터를 확보해야 한다"고 말했다. 업계 관계자 D도 "데이터를 모으다 보면 막상 쓸만한 데이터가 많지 않다"며 "보여주기식 성과에 집착해 많은 양의 데이터를 쌓는 것보다 정말 질 좋은 데이터를 확보하는 데 집중해야 한다"고 전했다. 텔레오퍼레이션은 사람이 물리적으로 떨어진 원격지에서 제어 장치를 통해 로봇이나 기기를 조종하는 기술이다. 중국에서 텔레오퍼레이션 기법으로 데이터를 확보하고 있으나 데이터의 질이 좋지 않은 것으로 전해진다. 네트워킹 주선·빠른 실행력 필요 다만 일각에서는 각 기업 수준에 맞는 맞춤형 지원이 필요하다고 말한다. 로봇 업계 관계자 E는 "전체적인 국내 로봇 생태계를 위해 스타트업을 육성하는 것도 중요하지만, 이미 어느 정도 기술력을 갖춘 기업들에게는 재정 지원보다 해외 고객사와의 네트워킹을 주선해주는 게 더 도움이 된다"고 제언했다. 또 다른 관계자 F는 "발표에서 정부는 향후 3년이 피지컬 AI의 골든타임이라고 말했는데, 이는 업계가 동의하는 사실"이라며 "로봇 산업에서 1년이라는 시간은 매우 긴 시간인 만큼 역량을 모아서 정말 빨리 사업을 추진해야 한다"고 강조했다.

2026.07.02 16:24진운용 기자

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

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