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'데이터 과학'통합검색 결과 입니다. (51건)

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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

'제5의 과학혁명' 시작…AI가 연구 패러다임 바꾼다

인공지능(AI)이 실험실에서부터 논문 작성까지 과학 연구 전 과정을 재편하고 있다. 인간 연구자의 한계를 보완하는 '지능형 연구 동반자'로 자리매김하며 과학의 새로운 혁명을 이끈다는 평가다. 13일 소프트웨어정책연구소(SPRi)가 발간한 '과학을 위한 AI, 연구의 패러다임을 바꾸다' 보고서에 따르면 AI는 경험·이론·계산·데이터 주도에 이은 제5의 과학혁명을 주도하며 연구 생태계 전반을 바꾸고 있다. 이번 보고서는 AI가 방대한 데이터에서 패턴을 찾아내고 학제 간 지식 연결을 지원하며 가설 생성부터 실험 설계 데이터 수집·분석까지 전 과정에 참여하는 방식으로 과학 혁신을 견인한다고 분석했다. 특히 AI가 연구자의 상상력을 확장하고 실험의 반복 효율성을 높이며 연구 접근성을 대폭 향상시킨다고 진단했다. 고가의 장비나 고도의 전문지식이 없어도 연구 참여가 가능해진 것은 AI가 만든 가장 큰 변화 중 하나다. 또 장기간 해결되지 못한 과학 난제들을 풀어내고 새로운 연구 영역을 개척하는 데 기여하고 있다고 강조했다. 실제 사례도 다양하다. 생물학에서는 AI 기반 단백질 구조 예측 도구인 '알파폴드'가 50년 난제를 해결해 연구자들이 2024년 노벨 화학상을 수상하는 성과로 이어졌다. 미국에서는 '국가 AI 연구 자원(NAIRR)'을 통해 연구자들에게 데이터와 컴퓨팅 자원을 개방하고 있으며 중국은 기초과학 전반을 지원하는 과학 특화 플랫폼 '사이언스원'을 개발해 연구 패러다임 전환을 추진 중이다. 아울러 보고서는 AI가 기존 선형적 연구 단계를 허물고 가설·실험·데이터·분석이 동시에 진행되는 순환형 구조를 가능케 한다는 점을 짚었다. 예컨대 AI는 방대한 논문을 자동으로 선별·분석해 새로운 연구 아이디어를 제시하거나 실험 변수를 스스로 최적화해 연구 속도를 비약적으로 단축시키고 있다. 자율실험실 개념 역시 확산되며 AI와 로봇이 결합해 가설 검증 과정을 자동으로 반복 수행하는 시대가 열리고 있다. 데이터 수집·분석 방식도 급변하고 있다. AI는 신소재 후보를 탐색하거나 사회과학 설문을 실시간으로 검증·수집해 정확도를 높이고 있으며 자연어 질의응답을 통해 비전문가 연구자도 쉽게 데이터 분석에 접근할 수 있도록 돕고 있다. 멀티모달 AI는 텍스트·이미지·수치 데이터를 통합 분석해 기존에 없던 과학적 예측을 가능케 하는 도구로 자리 잡고 있다. 다만 보고서는 AI 활용의 이면도 지적했다. 생성형 AI 특유의 '환각 현상'으로 인해 사실과 다른 결과물이 생성될 수 있으며 잘못된 인용이나 데이터 편중 문제도 발생할 수 있다는 것이다. 더불어 논문 작성과 심사 과정에서 AI 오용이 늘어나면 연구 윤리를 훼손할 수 있으며 신진 연구자들의 비판적 사고력과 전문성 축적이 저해될 수 있다는 점도 우려로 제시됐다. 저작권과 지적재산권 문제 역시 중요한 과제로 꼽혔다. AI가 생성한 연구 성과물의 권리가 누구에게 귀속되는지에 대한 기준이 불명확해 향후 법적 분쟁이 발생할 수 있다는 설명이다. 보고서는 특히 생성형 AI가 만든 고도화된 텍스트를 기존 표절 검사 시스템으로는 식별하기 어렵다는 점에서 연구 생태계의 신뢰성 확보 방안이 시급하다고 지적했다. 정책적 시사점도 담겼다. 우리나라의 경우 연구 인구 감소와 생산성 정체가 예상되는 가운데 AI를 활용한 연구 생산성 향상이 불가피하다는 분석이다. 연구 단계별로 AI를 도입해 효율성을 높이고 지방과 중소 연구기관까지 최신 AI 인프라를 동등하게 활용할 수 있도록 지원하는 정책이 필요하다고 제언했다. 또 연구자들의 AI 활용 역량을 강화하고 연구 윤리 교육을 체계적으로 시행하는 것이 중요하다고 봤다. 보고서는 AI 도구의 신뢰성과 안정성을 확보하고 논문 데이터베이스 품질을 제고하며 공공 연구 데이터를 기반으로 특화 AI 모델을 개발하는 것이 필요하다고 강조했다. 나아가 연구자가 언제든 참고문헌과 데이터의 진위를 검증할 수 있는 체계를 마련해야 한다고 덧붙였다. SPRi는 "AI가 단순 자동화 도구를 넘어 과학적 창의성과 문제 해결의 본질적 파트너로 부상하고 있으며 인간과 기계의 협업을 통한 전례 없는 연구 혁신을 이끌 것"이라고 강조했다.

2025.09.13 11:06한정호 기자

[기고] "AI같은 신산업 대응 제대로 못한 건 산·학·연 구조적 문제"

대한민국 경제성장은 앞으로 어떻게 될 것인가? 대부분 짐작하겠지만, 거의 필연적으로 '고난의 시기'가 올 것이 자명하다. 후세는 더 힘들 것이다. 예나 지금이나 이 같은 문제 해결의 실마리는 인재에 있었다. 조선 시대 세종대왕은 신분과 관계없이 능력이 뛰어난 인재를 적극 발탁했다. 대표적인 인물이 장영실이다. 장영실은 자격루 등 당시로선 파격적인 선구안적 과학기술을 세상에 내놨다. 그 성과는 오늘날에도 대한민국 자부심이 됐고, 수많은 과학자에게 영감을 줬다. 주목할 부분은, 장영실이 그 시대에만 존재했었다고는 단정 지을 수 없다는 점이다. 이미 몇 세기에 걸쳐 수많은 '장영실'이 있었을 것이고, 이들 중 일부는 세계를 놀라게 할 만큼 거대한 잠재력을 지녔으리라. 그런데 이들은 다 어디 있었나. 대다수 '장영실'은 볕들 날도 없이 초야에 묻혔다.. 장영실이 세종 시기에 모습을 드러낼 수 있었던 건, 이를 알아보고 발탁한 세종대왕의 인재에 대한 철학이 남달랐기 때문이다. 대한민국 과학기술은 현재 위기의 시대다. 반도체 기술 일부는 중국 등 해외 기업들에 따라잡히기 시작했다. 대다수 산업은 IMF 때처럼 구조조정을 요구받고 있고, 특히나 중소기업은 더 어려운 상황에 놓였다. 대기업은 자체적으로 R&D 체계 및 구조를 갖추고 있는 반면, 중소기업은 그렇지 못한 것이 현실이다. 문제는, 산학연 구조의 사실상 붕괴로 인해 중소기업이 자체 기술력을 바탕으로 사업을 꾸려가기가 사실상 어렵다는 것이다. 대기업은 신산업에 진출하기 쉽지 않다. 자체 수익구조를 유지하기 위한 경로 의존성때문이다. 더군다나 중간 관리조직 비대화로 의사결정 과정이 상대적으로 느리다. 반면, 중소기업은 유연한 소규모 조직을 바탕으로 빠른 의사결정이 가능하다. 이 때문에 창의성을 발휘하거나 기술 원천을 확보하는 일이 훨씬 용이하다. AI·신약 등 신산업이 중소기업을 중심으로 개발되고 있다는 점이 이를 보여준다. AI 산업의 사실상 시작을 알린 미국 '오픈 AI'나 중국 '딥시크(DeekSeek)' 모두 중소기업에서 출발했다. 국내 중소기업 산학연 구조에서 배제...한국형 오픈 AI 못나와 그러나 우리나라 중소기업은 산학연 구조에서 배제 정도가 왕따 수준이다. 수많은 '오픈 AI' 후보가 대한민국에서 방치될 수밖에 없다. 원인은 정부에 있다. 제대로 된 처방을 내리지 못하고 있기 때문이다. 역대 정권마다 산학연의 내재적, 구조적 문제를 해결하지 못했다. 단지, 대안으로 관련분야 R&D 예산 증액에만 매달렸다. 지난 2023년에는 민간 포함 국내 R&D 총 투자액이 119조 740억 원에 달했다. 정부 및 공공 R&D는 31조 1000억 원, 국내총생산(GDP) 대비 4.96%를 차지하는 수치로 경제협력개발기구(OECD) 회원국 중 2위 수준이었다. 이는 질적인 해결방법 대신 양적인 방법으로 승부를 내려는 것과 다를 바 없다. 이유는 '산', '학', '연' 상호협력 구조를 만드는 것이 더 중요하고 시급하기 때문이다. 예산만 투입하고 보기에 국내 R&D 지출 및 투자 관행에 비효율적 측면이 있다는 비판이 지속 제기돼 왔다. 지난 정권에서 이뤄진 R&D 예산 삭감은 정권 자체의 인식 문제가 가장 크지만, 언젠가 나타나게 될 필연적 산물이었다는 점도 들여다봐야한다. 정부 보조금만을 목적으로, 기술사업화 없이 R&D를 명목상으로 추진한 '좀비 기업'이 문제로 보였을 것이고, 이를 해결하기 위한 해법으로 R&D 예산 삭감을 추진했다고 보여진다. 당연히 정부 주도 R&D 정책 구조에서 정부 보조금으로 연명하는 좀비 기업 청산은 언젠가 해결해야 할 문제였다. 그러나 산학연 구조 개편을 이루지 못했다는 점에서 큰 아쉬움이 남는다. 산업계 내 좀비 기업 양산이 왜 이뤄졌는지에 대한 통찰이 부족했던 것이다. 지금 당장 살펴봐야 하는 부분은 대기업-중소기업 격차 문제다. 본연의 산학연 구조에서 그 수혜자는 대기업보다는 중소기업이 될 여지가 크다. 문제는, 대기업은 자체적인 R&D 역량을 유지할 수 있는 반면, 중소기업은 정부 지원 없이 R&D 역량을 유지하기 어렵다는 점이다. 오늘날 중소기업 중 기술기반 사업을 꾸리고 있는 법인은 상대적으로 거의 없다. 총요소 생산성이 저조한 요식업, 숙박업 등 일부 분야에 국한한 영세상인이 대부분을 차지한다. 창업의 주류가 치킨집과 카페여야만 하는지 묻고 싶다. 과학기술 사업화와 창업의 미래가 치킨집 이나 카페는 아니다. 이 같은 현실은 기술사업화 선택지가 사실상 거의 배제되면서 나타난 결과다. 국내 과학기술 기반 중소기업 2008년 베이징 올림픽 이후 감소 그나마 자체적으로 기술력을 유지하면서 과학기술 기반으로 유지되던 중소기업은 지난 2008년 베이징 올림픽을 기점으로 많이 사라졌다. 중국이 강대국으로 부상하면서 대한민국 대기업들은 가격경쟁력 확보를 위해 공장을 동남아시아로 이전하기 시작했다. 2008년 이전에는 대기업 대다수가 자체 공장을 국내에 설립하기 위해 중소기업을 상대로 설비투자를 추진했고, 이에 따라 과학기술 기반 중소기업은 그럭저럭 유지할 수 있었다. 하지만 이후 대기업들이 산업단지를 해외로 이전하면서 중소기업 대다수는 대기업으로부터 설비투자를 받을 기회를 잃었다. 그렇게 과학기술 기반 중소기업이 사실상 생존의 위기에 내몰리면서 AI, 신약 등 신산업 분야에서 대한민국이 두각을 드러내기 어려운 상황이 됐다. 대기업과 중소기업이 상호보완적으로 혁신을 일으켜도 힘든 상황에서 혁신의 당사자를 대기업으로 한정시킨 셈이 된 것이다. 대기업 일자리 집중 등 중소기업과의 양극화 문제도 심각 그 결과, 기존 산업을 유지하는 데는 강점을 보이더라도 AI와 같이 신산업이 떠오르는 상황에서는 대한민국이 후발주자로 자리매김할 수밖에 없는 구조가 만들어졌다. 신산업일수록 발전 속도도 빠르고, 시장 대응도 빨라야 한다. 그러나 현재 구조 자체가 과학기술 발전 속도를 제한하고 있다. 양극화도 문제다. 제조업·수출 기반의 대기업과 서비스업·내수 기반의 중소기업 격차가 점점 커지는 상황에서 청년의 눈높이에 맞는 일자리는 대기업에 집중될 수밖에 없다. 대기업 해외 공장 건설로 정작 국내 대기업 일자리가 해외로 이탈했다. 대기업은 그 성장세에도 불구하고 일자리를 크게 늘리지 못했고, 청년에게는 과열 경쟁만 부추기고 있다. 중소기업은 많은 일자리에도 불구하고 청년에게 매력적인 대안이 되지 못한다. 그 결과, 일자리를 찾지 못한 청년들이 은둔 청년으로 내몰리고 출산율 저하를 유발하는 상황까지 초래됐다. 해결 방법은 우선 투자에 달려 있다. 기술사업화에 주력하는 중소기업을 상대로 민간 투자가 유치될 수 있도록 금융당국이 정책 기반을 마련해야 한다. 그러나 IMF 외환위기 이후 뿌리내린 보수적 금융 관행 속에서, 재정 기반이 취약한 중소기업에 대한 투자 확대는 여전히 쉽지 않다. 단순히 투자 확대만으로는 충분하지 않으며, 다음과 같은 보완 전략이 필요하다. 첫째, AI·첨단 분야 인재 양성 체계 강화다. 2022년 기준 한국 박사학위 취득자는 약 1만 2천 명으로, 미국·독일 대비 절반 이하에 불과하다. 정부와 대학은 'AI·바이오·반도체 특화 대학원' 확대와 산학연 공동 교육 프로그램을 통해 실전형 인재를 체계적으로 양성해야 한다. 둘째, 해외 우수 인재 유치 및 글로벌 교류 확대가 필요하다. 인구절벽으로 국내 인재 풀이 줄어드는 상황에서 해외 석학·연구자 유치가 필수적이다. 글로벌 인재 전용 비자, 세제 지원, 주거·가족 지원 인프라를 강화하고, 국제 공동연구 허브를 조성해야 한다. 기술 창업 미국, 이스라엘 잡으려면 혁신적 생태계 조성해야 셋째, 산학연 협력 구조 혁신 및 창업 생태계 조성을 서둘러야 한다. 현재 국내 창업의 70% 이상이 요식업·숙박업에 집중돼 있다. 첨단 기술 창업 비중은 미국, 이스라엘 대비 현저히 낮다. 권역별 '기술창업 허브'를 설치하여 대학·출연연 기술이 중소기업과 창업팀으로 직접 이전될 수 있도록 하고, 규제 샌드박스를 확대해 신산업 기업의 시장 진입을 지원해야 한다. 대한민국 과학기술의 미래는 투자·인재·협력이라는 세 축을 어떻게 균형 있게 조화시키느냐에 달려 있다. 단순한 재정 투입만으로는 신산업 경쟁에서 앞서기 어렵다. 중소기업이 창의성과 속도에서 경쟁 우위를 확보하도록 금융 인프라, 인재 전략, 산학연 혁신 구조를 동시에 설계하는 것이야말로 국가 경쟁력의 관건이다.

2025.09.07 12:55정명애 컬럼니스트

[현장] 'AI 고속도로' 시동…정부, GPU 3.5~3.7만장 조기 확보 선언

과학기술정보통신부가 인공지능(AI) 경쟁력을 좌우할 첨단 그래픽처리장치(GPU) 확보를 오는 2030년 목표보다 앞당겨 추진한다. AI 골든타임 얼마 안 남은 가운데 정부가 마중물 역할을 맡아 민간이 재투자와 생태계 활성화에 나서야 한다는 점을 강조하며 경고했다. 과기정통부는 29일 카카오 데이터센터 안산에서 정보통신산업진흥원(NIPA), 카카오, NHN클라우드, 네이버클라우드와 함께 'AI 고속도로 협약식 및 간담회'를 열고 GPU 인프라 확대와 데이터센터 규제 개선 방안을 논의했다. 현장에서는 정부와 3개 클라우드사 간 GPU 공급이 이날부터 본격 시작됐다는 점이 확인됐다. 배 장관은 올해 1만3천장, 내년 1만5천장 GPU를 확보하고 슈퍼컴퓨터 도입분까지 합쳐 총 3만5천~3만7천장을 마련하겠다고 말했다. 당초 매년 5천장씩 균등 확보하던 계획을 대폭 앞당긴 셈이다. 그는 미·중 경쟁 구도 속에서 2~3년 내 승부를 봐야 한다는 인식을 밝히며 올해와 내년에 대규모로 확보해 기업과 학계가 조기에 연구개발과 서비스를 만들어낼 수 있도록 하겠다고 했다. 이번 협약식은 단순한 선언을 넘어 GPU 조기 공급의 출발점이라는 의미도 크다. 정부는 클라우드 3사에 1만3천장을 배분하기 시작해 오는 12월에는 중소기업·스타트업을 대상으로도 지원을 연다. 배 장관은 규제 개선의 필요성도 언급했다. 그는 현재 건축법·소방법 등 파편화된 규제로 데이터센터가 종합시설임에도 불구하고 불명확한 부분이 많다며 이를 묶어 해결할 수 있는 특별법 제정을 준비 중이라고 말했다. 특구 지정에 대해서는 지역 안배와 거점 배치로 접근하겠다는 방안이다. 지역별 AX 프로젝트, SPC 사업과 연계해 클러스터형 허브를 구축하는 방안을 고려하고 있는 것이다. 토론회에서 업계는 GPU 사업의 수익성 문제를 제기했다. 업계는 초기 정부 지원이 상수는 아니라는 점을 지적했고 3년 내 자체 경쟁력을 갖추지 못하면 시장 전체가 흔들릴 수 있다며 클라우드사들이 AI 인프라 기반 수익 모델을 마련해야 한다는 의견을 제시했다. 네이버클라우드 김유원 대표는 정부의 GPU 투자가 기업 투자를 자극해 성공적으로 작동했다며 장기적으로는 AI가 산업 전반에 부가가치를 만들어야 진정한 생태계가 형성될 것이라고 평가했다. 김동훈 NHN클라우드 대표는 정부가 인프라 기회를 많이 열어준 것은 감사하다면서도 클라우드 사업자들도 자체 기술 혁신 속도를 높이지 않으면 글로벌 경쟁에서 밀릴 수 있다고 지적했다. 카카오 김세웅 부사장은 GPU 클러스터링 경험을 공유했다. 그는 2천장 이상을 묶어 효율 75~80%까지 끌어올렸고 R&D를 통해 5%만 개선해도 수백장 효과를 낼 수 있다는 점을 강조했다. 배 장관은 "정부가 마중물 역할에 그치지 않고 AI 전환의 토대를 마련하겠다"며 "민간이 수익성과 지속 가능성을 고민해 함께 생태계를 완성해달라"고 당부했다. 이어 "정부와 민간이 함께 한국 AI 시장 생태계를 만들어야 하며 시간이 많지 않은 만큼 반드시 조기 경쟁력을 확보해야 한다"고 강조했다.

2025.08.29 17:23조이환 기자

방송영상으로 2만1000시간 고품질 AI 학습용 데이터 구축

과학기술정보통신부와 한국전파진흥협회는 방송영상 AI 학습용 데이터 구축 사업 지원 대상에 MBC 컨소시엄, MBC충북 컨소시엄, KT ENA 컨소시엄, KBS 컨소시엄 등을 선정했다고 밝혔다. 영상을 생성하는 AI 모델 개발 지원을 위해 방송영상을 활용한 고품질 AI 학습용 데이터를 구축하는 사업으로, 2025년 1차 추경으로 반영되어 신규 추진된다. 지원 대상은 방송법에 따른 방송사업자와 AI, 데이터 기업, 기관 등으로 구성된 컨소시엄으로, 4개 컨소시엄 선정에 12개 컨소시엄이 지원해 3대 1 경쟁률을 보였다. AI, 데이터 등 전문가로 구성된 심사위원회 평가를 통해 우리나라 고유의 가치, 특성이 반영된 방송콘텐츠를 기반으로 한 AI 학습용 데이터 구축 및 활용 계획, AI 기술역량 등이 우수한 컨소시엄 4개를 최종 선정했다. 과기정통부는 선정된 4개 컨소시엄에 각각 48억3천만원을 지원하며, 4개 컨소시엄은 저작권 이슈가 해소된 국내 방송영상 원본 총 4만2천시간을 활용해 총 2만1천시간의 고품질 방송영상 AI 학습용 데이터를 구축한다. MBC 컨소시엄은 버추얼 스튜디오 등 다양한 방송콘텐츠 제작 환경에서 사용될 배경영상을 생성하는 AI의 학습용 데이터를 구축한다. 보도, 시사 교양, 예능, 드라마 등 1만시간의 원본 영상을 활용해 3천633시간의 영상데이터, 49만2천건의 이미지데이터 등 총 5천시간 분량의 AI 학습용 데이터를 구축한다. 지역MBC 15개사가 참여하는 MBC충북 컨소시엄은 우리나라 각 지역의 고유한 문화와 생활양식 등을 반영한 이미지와 영상을 생성하는 AI의 학습용 데이터를 구축한다. 보도, 시사 교양, 다큐 등에서 각 지역의 다양한 자연 풍경, 생활 문화, 역사 사회 등과 관련된 1만2천시간의 원본 영상을 활용해 3천600시간의 영상데이터, 84만2천00건의 이미지데이터 등 총 5천940시간 분량의 AI 학습용 데이터를 구축한다. KT ENA 컨소시엄은 감정이 표현되는 우리나라 인물, 우리나라 배경, 예능 자막 등을 생성하는 AI의 학습용 데이터를 구축한다. 예능, 시사 교양, 다큐 등 1만시간의 원본 영상을 활용해 3천600시간의 영상데이터, 50만4천건의 이미지데이터 등 총 5천시간 분량의 AI 학습용 데이터를 구축한다. KBS 컨소시엄은 촬영구도와 편집 자동화, 사극 시대극에서 활용되는 소품을 3D로 생성하는 등 방송콘텐츠 제작에 필요한 AI의 학습용 데이터를 구축한다. 보도, 예능, 다큐, 스포츠 등 1만 시간의 원본 영상을 활용해 4천500시간의 영상데이터, 1천500건의 3D데이터, 20만건의 이미지데이터 등 총 5천67시간 분량의 AI 학습용 데이터를 구축한다. 이 사업을 통해 구축된 데이터는 AI 모델 개발 등에 활용된다. 각 컨소시엄은 데이터를 활용해 방송제작 현장에 필요한 특화 AI 개발 및 적용을 지속 추진한다. 아울러, 구축된 데이터는 독자 AI 파운데이션 모델 프로젝트에 선정된 정예팀 요청 시 제공되고, AI 허브 내 안심존 등에 연구교육용 AI 개발을 위해 활용될 수 있도록 약 10~35% 이상 개방될 예정이다. 배경훈 과기정통부 장관은 “데이터는 GPU와 함께 AI 모델 개발의 핵심 연료로 그 중요성이 커지고 있다”며 “우리나라 인물, 사회, 역사, 자연 등이 풍부하게 담겨 있는 고품질 방송영상은 독자 AI 모델을 위한 최적의 데이터”라고 말했다. 이어, “방송영상이 AI 데이터로 적극 활용되어 방송사가 AI 기술을 다양하게 접목해 제작 효율성을 높임과 동시에 고품질 서비스를 제공하는 기반이 마련되기를 기대한다”고 밝혔다.

2025.08.09 07:40박수형 기자

[현장] "지난 10년은 실패"…AI 데이터 규제, 정부 주재 '끝장토론' 열렸다

"지난 10년간 신산업 육성에 실패한 결과 우리의 디지털 전환은 실패했습니다. 데이터가 나라에 쌓이지 않으니 인공지능(AI) 개발은 출발선부터 난항을 겪을 수밖에 없습니다." 구태언 법무법인 린 변호사는 25일 과학기술정보통신부 주최로 열린 'AI 3대 강국을 위한 데이터 규제 혁신 간담회'에서 '데이터 규제 혁신 방안'을 주제로 발제하며 이같이 말했다. 그는 한국 경제의 저성장 원인이 신산업 부재에 있으며 그 근간에는 경직된 규제로 인한 데이터 흐름 단절이 자리 잡고 있다고 진단했다. 구 변호사는 데이터 편중, 산업별 규제 장벽, 경직된 데이터 보호법 등 '3대 문제'로 인해 국내에는 빅테크 기업이 성장하지 못했다고 분석했다. 그 결과 자체 파운데이션 모델(LLM) 개발이 미국과 중국에 비해 뒤처진 현실에 직면했으며 이는 AI 경쟁력의 심각한 저하로 이어진다고 비판했다. 이날 간담회 토론 세션은 구 변호사의 문제 제기를 시작으로, AI 산업을 가로막는 데이터 규제의 현실을 진단하고 실질적인 해법을 모색하기 위해 마련됐다. 류제명 과기정통부 제2차관이 주재한 이 자리에는 AI 기업 대표, 법률 및 학계 전문가들이 참석해 열띤 토론을 벌였다. "韓, 데이터 갈라파고스…美·中·日은 AI 위해 질주 중" 구태언 변호사는 한국이 데이터 규제에 갇혀 뒤처지는 동안 주요 경쟁국들은 AI 패권을 잡기 위해 규제 패러다임을 발 빠르게 전환하고 있다고 역설했다. 그는 미국, 중국, 일본, 심지어 유럽연합(EU)까지 각자의 방식으로 데이터의 빗장을 풀며 AI 산업 육성에 사활을 거는 현실을 직시해야 한다고 강조했다. 구 변호사에 따르면 AI 최강국 미국은 연방 차원의 포괄적인 개인정보보호법이 없는 대신 의료정보보호법(HIPAA)처럼 분야별로 합리적인 규제를 적용하고 있다. 특히 HIPAA의 '세이프 하버' 조항은 18개 특정 식별자만 제거하면 의료 정보도 자유롭게 비식별 정보로 유통할 수 있도록 명확한 기준을 제시해 의료 AI 발전의 기틀을 마련했다. 중국은 국가 주도로 '데이터댐'을 구축하며 미국을 맹추격하고 있다. 자율주행 기술 확보를 위해 도로 영상 데이터를 적극 수집하고 자국 기업이 데이터를 해외로 유출하지 못하게 막는 방식으로 자국 AI 생태계를 키우고 있다. 구 변호사는 "중국 우한에 가면 자율주행 택시가 수백 대 돌아다니고 있다"며 "도로를 찍지 않고서 어떻게 자율주행차가 나올 수 있겠는가"라고 반문했다. 과거 경직된 개인정보보호 규정(GDPR)을 만들었던 EU조차 최근 AI 기술 격차에 위기감을 느끼고 규제 완화에 나섰다. 일본은 유연한 개인정보보호법과 AI 학습을 허용하는 저작권법 개정을 통해 빠르게 경쟁력을 회복하고 있다. 구 변호사는 이를 '디지털 메이지 유신'에 비유했다. 반대로 한국의 현실은 '과잉 규제'로 요약된다. 구 변호사는 공공과 민간에 동일한 잣대를 들이대는 단일 법체계가 가장 큰 문제라고 지적했다. 그는 "민간은 계약 기반이라 소비자가 해지하면 그만"이라며 "인권침해 우려가 큰 정부 부문에 적용할 논리를 민간 기업에 그대로 적용하고 있다"고 비판했다. 특히 비식별정보에 대한 명확한 기준이 없고 식별 가능성을 지나치게 넓게 해석하는 점, 그리고 AI 학습 자체를 개인정보 '처리'로 간주하는 경향이 데이터 활용의 발목을 잡고 있다고 설명했다. 여기에 더해 그는 "일본도 개인정보보호법 위반은 형사처벌하지 않고 위원회 시정명령에 불복할 때 형사처벌한다"며 "우리는 동의 없는 제3자 제공 등을 형사처벌하고 있어 굉장히 큰 차이가 있다"고 지적했다. 이러한 규제 환경은 결국 스타트업의 데이터 확보를 원천적으로 어렵게 만든다. 대기업은 자체 수집한 데이터를 활용할 수 있지만 데이터 유통 시장이 막힌 상황에서 스타트업은 AI 개발에 필요한 데이터를 구할 길이 없다. 이에 나라 전체적으로 돈은 많이 쓰는데 뛰어난 AI는 안 나오는 비효율적인 중복 투자로 이어질 우려가 있다. 구 변호사는 해법으로 '디지털 대전환'과 '명확한 기준 제시'를 제안했다. 그는 모든 산업의 디지털 전환을 통해 플랫폼을 육성해야 거대한 '데이터댐'이 만들어질 수 있다고 강조했다. 또 당장 입법이 어렵다면 정부의 유권해석을 통해서라도 '구별'과 '식별'의 개념을 명확히 하고 '공공누리 2~4유형 데이터'나 공공 저작물을 AI 학습에 활용할 수 있도록 길을 열어주는 것이 시급하다고 밝혔다. 구태언 변호사는 "법 개정이 어려운 현실을 감안할 때 ICT 규제 샌드박스를 통해 글로벌 표준에 맞는 합리적 규제를 실증하고 사회적 합의를 만들어나가는 것이 현실적인 대안이 될 수 있다"고 강조했다. 업계 "데이터 족쇄, 이렇게 풀어달라" 구태언 변호사의 발제 이후 이어진 토론에서는 AI 산업 현장의 기업인들과 법률·학계 전문가들의 생생한 고충과 현실적인 제언이 쏟아졌다. 참석자들은 데이터 확보의 어려움, 저작권 문제, 경직된 규제의 한계를 지적하며 저마다의 해법을 제시했다. 유성원 루닛 최고기술책임자(CTO)는 한국이 의료정보 전산화에서는 미국보다 앞섰음에도 데이터 활용이 더딘 이유로 모호한 법제와 가이드라인을 꼽았다. 그는 현행 보건의료 데이터 가이드라인이 비식별화된 데이터마저 개인정보로 간주하는 경향이 있어 데이터 제공자와 사용자 모두를 보수적으로 만들어 산업 발전을 저해한다고 지적했다. 유 CTO는 "모호한 가이드라인 때문에 데이터 제공자와 사용자 모두 가능하면 데이터를 공유하지 않으려 하고 제한된 환경에서만 공유하려는 경향이 생긴다"며 "결과적으로 우리가 전산화에는 앞섰지만 데이터를 활용한 산업이나 AI 발전은 더뎌졌다"고 말했다. 김성훈 업스테이지 대표는 양질의 데이터 확보가 불가능에 가까운 현실을 토로했다. 그는 '한국의 얼'이 담긴 교과서나 수능, 공무원 시험 데이터를 구하려 해도 저작권 기관이 가격조차 매기지 못하는 상황을 설명했다. 김 대표는 "음악저작권협회처럼 정부가 '데이터 연금 풀' 같은 것을 만들어주면 우리는 오늘부터라도 데이터를 가져다 쓰고 나중에 수익이 발생했을 때 정산하고 싶다"며 "좋은 글을 쓴 기자나 창작자들도 자신의 데이터로 연금을 받을 수 있는 선순환 시스템을 만들자"고 제안했다. 김세엽 셀렉트스타 대표는 저작권자와 AI 개발사 사이의 간극을 지적했다. 그는 저작권자는 모델 상용화 시 발생할 미래 수익의 분배까지 요구하는데 비해 개발사는 불확실한 미래 가치를 두고 협상하기 어려워 데이터 거래 자체가 막히고 있다고 설명했다. 이 배경에는 AI 모델을 '2차 저작물'로 보는 인식의 차이가 있다고 분석했다. 김 대표는 "기술적으로 AI 모델은 원본을 복제한 2차 저작물이 아니라 학습 후 남은 특징을 활용하는 지능"이라며 "정부 차원에서 'AI 모델은 2차 저작물이 아니다'라는 원칙을 명확히 중재해줘야 정해진 범위 안에서 현실적인 비용 논의가 이뤄질 수 있다"고 말했다. 송호철 더존비즈온 대표는 모든 데이터를 하나로 묶어 논의하는 방식에서 벗어나 데이터의 종류에 따라 구체적으로 나눠 해결책을 찾아야 한다고 제안했다. 그는 CCTV 같은 센싱 데이터, 블로그 같은 창작물, 기업의 전사적 자원관리(ERP) 데이터 등은 저작권과 개인정보 침해 정도가 모두 다르므로 세분화된 접근이 필요하다고 강조했다. 송 대표는 "지금까지 개인정보 보호 측면만 너무 강조되는데 사실 돈이 되는 것은 기업들이 어떤 일을 하고 있는지에 대한 '산업 데이터'"라며 "이 데이터가 유통되지 못하는 이유는 '해도 되나'를 모르기 때문으로, 이 애매함을 해소하는 논의가 필요하다"고 밝혔다. 정진우 트웰브랩스 이사는 데이터 확보, 구축, 활용 각 단계의 어려움을 호소했다. 그는 모델 성능 고도화를 위해 방송사 원본 영상이나 CCTV 같은 고품질 원본 데이터가 필수적이지만 영상 비식별화 기준이 없어 사실상 확보가 불가능하다고 말했다. 또 정부 데이터 안심구역은 대규모 컴퓨팅 자원이 필요한 파운데이션 모델 학습에는 부적합하다고 지적했다. 정 이사는 "지금까지 구축된 고품질 데이터가 어디에 있는지조차 알 수 없다"며 "정부가 데이터 카탈로그를 만들어 양성화하고 파운데이션 모델 개발사가 활용하는 민간 클라우드 위에서 안전하게 학습할 수 있도록 '안심구역'의 패러다임을 전환해달라"고 제언했다. 장시간 이어진 토론을 경청한 류 차관은 이날 제시된 아이디어들을 직접 메모했다고 언급하며 조속한 해결 의지를 재차 강조했다. 그는 불확실성이라는 '캄캄한 터널' 속에서 기업들이 달리게 할 수는 없다며 이번 간담회가 끝이 아닌 시작임을 분명히 하고 지속적인 소통을 약속했다. 류제명 제2차관은 "기업들이 마음껏 달려야 하는데 불투명하고 캄캄한 터널을 뛰어가게 할 수는 없다"며 "수시로 의견을 주고받을 수 있는 상시적인 공론의 장을 바로 만들어 제기된 걸림돌들을 하나씩 해결해 나가겠다"고 말했다.

2025.07.25 14:25조이환 기자

과기정통부 '장·차관 원팀'…이틀간 '인프라·데이터' 족쇄 풀기 총력전

과학기술정보통신부 새 지도부가 인공지능(AI) 산업 육성을 위해 규제 혁신에 집중하고 있다. AI 3대 강국(G3) 도약을 위해 핵심 기반인 인프라와 데이터 분야의 해묵은 과제를 해결하겠다는 목표를 분명히 한 것이다. 25일 업계에 따르면 과학기술정보통신부는 이틀간 장관과 차관이 연이어 현장을 찾아 업계 의견을 수렴했다. 배경훈 장관은 지난 24일 AI 데이터센터(AIDC) 관련 기업들과, 류제명 제2차관은 이날 데이터 규제 관련 기업 및 전문가들과 각각 간담회를 가졌다. 배경훈 장관은 세종시 네이버 데이터센터에서 열린 간담회에서 AIDC를 '든든한 토양'으로 규정했다. 그는 정부가 '마중물' 역할을 해 가격 경쟁력 확보를 지원하겠다고 밝혔다. 업계는 이 자리에서 전력 공급난, 과도한 건축 규제, 높은 초기 투자 비용 등 현실적 어려움을 건의했다. 류제명 차관은 데이터 규제 혁신 간담회에서 AI 발전의 '원유'가 데이터라고 강조했다. 그는 과거 정부부터 이어진 데이터 규제 문제를 더 이상 미루지 않겠다고 선언하며 규제 샌드박스 활성화 등 구체적인 해결 의지를 보였다. 배경훈 장관, AIDC 현장 직접 찾아…'전력·규제' 문제 해결 약속 배경훈 장관은 'AIDC 현장 간담회'를 주재하며 AIDC 활성화를 가로막는 현실적 과제에 대한 업계의 목소리를 직접 들었다. 참석자들은 AIDC가 국가 경쟁력의 핵심 기반이라는 데 동의하며 전력, 규제, 비용 문제가 시급히 해결돼야 한다고 입을 모았다. 특히 안정적인 전력 공급과 비현실적 규제가 최우선 과제로 꼽혔다. 이준희 삼성SDS 사장은 현장과 맞지 않는 건축 규정과 전력 공급 문제를, 하민용 SK텔레콤 부사장은 전력구매계약(PPA) 허용을 포함한 인허가·세제 혜택 종합 정책 패키지를 요청했다. 막대한 초기 투자 비용과 사업 지연 문제도 도마에 올랐다. 김동훈 NHN클라우드 대표는 정부가 선제적으로 부지와 전력을 확보해 제공하는 모델을 제안했고 최지웅 KT클라우드 대표는 3년 이상 소요되는 구축 기간을 단축할 인허가 간소화와 설비 투자 세제 혜택이 절실하다고 밝혔다. 학계와 협회에서는 더 근본적인 해법이 제시됐다. 박윤규 정보통신산업진흥원장은 AIDC를 사회간접자본(SOC)으로 보고 관련 규제를 일괄 해결할 '특별법' 제정을, 이경무 서울대 교수는 산업계와 학계의 단절 문제 해결을 촉구했다. 이에 배경훈 과기정통부 장관은 현장 건의를 정책에 신속히 반영하겠다고 화답했다. 배 장관은 "취임 후 매일 양복을 입었지만 오늘 운동화를 신고 편하게 왔다"며 "초심을 잃지 않고 AI 문제만큼은 형식에 얽매이지 않고 유연하고 신속하게 접근하겠다는 의지를 보여드리고 싶었다"고 말했다. 류제명 차관, '데이터 족쇄' 직접 푼다…'해묵은 규제' 정면돌파 선언 류제명 제2차관은 AI 발전에 필수적인 데이터 문제를 해결하기 위해 기업 및 법률 전문가들과 머리를 맞댔다. 류 차관은 AI 발전의 '원유'가 데이터라고 강조하며 과거 정부부터 이어진 데이터 규제 문제를 더 이상 미루지 않겠다는 뜻을 분명히 했다. 그는 "이 문제를 계속 끌고 시간을 낭비할 시간이 없다"며 "데이터 규제 분야의 날카로운 비평가로 꼽히는 구태언 변호사에게 발제를 맡긴 것 역시 문제를 회피하지 않고 제대로 부딪쳐 해결하겠다는 의지였다"고 설명했다. 이어 간담회에 참석한 업스테이지, 루닛 등 AI 기업들은 현실적인 어려움을 설명했다. 업계는 혁신적인 아이디어를 사업화하는 과정에서 여전히 데이터 관련 규제가 제약 요인이 되고 있다고 밝히며 공공 데이터 활용을 위한 규제 샌드박스 활성화 등을 제언했다. 이에 류 차관은 이번 간담회가 일회성 행사가 아님을 분명히 했다. 류제명 과기정통부 제2차관은 "데이터 문제는 한두 번의 간담회로 끝낼 문제가 아니고 장애물 제거 작업을 끝낼 때까지 해야 하는 이슈"라며 "국가AI위원회를 중심으로 데이터 규제 혁신이 차질 없이 추진되도록 최선을 다하겠다"고 강조했다.

2025.07.25 11:34조이환 기자

[현장] 류제명 차관, 취임 후 매주 현장으로…"AI 데이터 규제, 이번엔 끝장 본다"

류제명 과학기술정보통신부 제2차관이 인공지능 3대 강국(AI G3) 실현을 가로막는 데이터 규제 문제를 정면 돌파하겠다고 선언했다. AI 산업 발전의 최대 걸림돌로 꼽혀온 해묵은 과제를 더는 미루지 않고 신속하게 해결하겠다는 의지를 내비친 것이다. 과기정통부는 25일 서울 마포 SW마에스트로 센터에서 열린 'AI 3대 강국을 위한 데이터 규제 혁신 현장 간담회'를 주재했다. 이날 간담회는 과기정통부가 한국지능정보사회진흥원(NIA)이 공동 주최했으며 류제명 차관 취임 후 매주 이어지는 릴레이 현장 소통의 일환이다. 류 차관은 AI 발전의 가장 중요한 '원유'가 데이터라고 정의했다. 그는 컴퓨팅 자원 확보나 인재 양성도 중요하지만 데이터 문제가 해결되지 않으면 심각한 장애물이 될 수밖에 없다고 진단했다. 그는 데이터 규제 논란이 한두해 있었던 게 아니라고 짚었다. 지난 문재인 정부의 4차산업혁명위원회와 지난 정부의 디지털플랫폼정부위원회 등에서 많은 노력이 있었지만 여전히 해결되지 않은 문제가 많다는 지적이다. 류 차관은 "이 문제를 계속 끌고 시간을 낭비할 시간이 없다"며 "배경훈 장관 등 새 지도부가 출범한 직후 현장 간담회를 연 것도 속도감 있는 문제 해결을 위한 것"이라고 설명했다. 그는 최근 발표된 미국 정부의 'AI 액션 플랜'을 예로 들었다. 해당 계획 역시 AI 혁신 가속화를 위해 규제 해결을 첫손에 꼽았다며 글로벌 흐름에 맞춘 신속한 대응의 중요성을 강조했다. 이날 참석한 업스테이지, 루닛, 더존비즈온 등 AI 기업들은 데이터 확보의 현실적인 어려움을 설명했다. 업계는 혁신적인 아이디어를 사업화하는 과정에서 여전히 데이터 관련 규제가 제약 요인이 되고 있다고 밝히며 공공 데이터 활용을 위한 규제 샌드박스 활성화 등을 제언했다. 류제명 과기정통부 제2차관은 "한두 번의 간담회로 끝낼 문제가 아니고 장애물 제거 작업을 끝낼 때까지 해야 하는 이슈"라며 "현장의 목소리를 반영해 구체적인 정책 과제를 발굴하고 국가AI위원회를 중심으로 규제 혁신을 차질 없이 추진하겠다"고 밝혔다.

2025.07.25 11:15조이환 기자

"한국형 LLM 키운다"…정부, 24억 들여 AI 성능평가 데이터 구축

과학기술정보통신부(과기정통부)가 한국형 생성형 인공지능(AI) 모델의 경쟁력을 끌어올리기 위해 성능평가용 고품질 데이터셋 구축에 나섰다. 영어 위주의 기존 평가 체계를 보완하고 국내 문화·문맥을 반영한 새로운 기준점을 제시하겠다는 전략이다. 과기정통부와 한국지능정보사회진흥원은 다음 달 7일까지 '성능 평가 데이터셋 구축 사업'의 수행기관을 공개 모집한다고 17일 밝혔다. 이번 사업은 독자 AI 파운데이션 모델 개발의 후속 조치로, 총 24억원을 투입해 수학, 지식, 장문이해 등 3개 분야에서 평가 데이터를 만든다. 평가 데이터는 한국어 기반 거대언어모델(LLM)의 성능을 정량·정성적으로 검증할 수 있도록 구성된다. 과제당 지원금은 8억원이며 수행기관은 컨소시엄 형태로 참여해야 하고 초거대 AI나 대규모 자연어처리 개발 경험이 있는 기업 또는 기관이 필수로 포함돼야 한다. 우선 구축 대상은 ▲수학 ▲지식 ▲장문이해 등 세 가지다. 수학 분야는 한국어-영어 병렬 형태로 추론형 수학 문제와 정답을 구성하며 글로벌 고난도 문제집 수준의 난이도를 요구한다. 지식 분야는 한국형 역사·문화 등을 평가할 수 있도록 주제별 질의-정답과 추론형 문항을 포함해야 하며 글로벌 공통 지식 항목도 함께 설계해야 한다. 장문이해 분야는 32K 이상 긴 문맥을 기반으로 논리 판단, 문맥 결속력 등을 테스트할 수 있는 업무수행형 데이터가 핵심이다. 정부는 이번 공모를 통해 구축된 데이터셋을 '정예팀'뿐만 아니라 국내 모든 AI 개발기관에 공개할 계획이다. 향후 멀티모달, 에이전트 AI 영역까지 평가영역을 넓힌다는 구상도 포함돼 있다. 이번 공모는 과제 제안부터 최종 평가까지 단계별로 품질 검증과 산출물 보완 절차가 마련돼 있다. 공고는 오는 8월까지 진행되며 11월 중간 점검을 거쳐 12월 최종 평가 후 결과물이 도출된다. 이후 내년 1월부터는 본격적인 보완 및 확산이 추진된다. 김경만 과기정통부 인공지능기반정책관은 "국민이 체감할 수 있는 고성능 AI 모델을 확보하려면 평가 기준도 우리 사회와 문화가 반영돼야 한다"며 "이번에 구축되는 성능평가 데이터셋은 국내 AI 생태계 전반의 활용을 염두에 두고 공개할 예정"이라고 밝혔다.

2025.07.17 15:03조이환 기자

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