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'데이터 연구'통합검색 결과 입니다. (66건)

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"종이 연구노트 시대 끝"...다쏘시스템-PI첨단소재, '바이오비아' 구축

다쏘시스템이 PI첨단소재의 연구개발(R&D) 환경을 디지털 전환한다. 다쏘시스템은 PI첨단소재와 협력해 전자연구노트 솔루션 '바이오비아 노트북' 시스템을 구축한다고 16일 밝혔다. 이번 협력은 PI첨단소재의 연구 자산을 디지털화해 데이터 활용도를 높이고 고부가가치 산업 전환을 앞당기기 위해 추진됐다. 이번에 도입되는 바이오비아 노트북은 실험 데이터를 디지털로 기록하고 관리하는 솔루션이다. 전자 서명과 지식재산권(IP) 보호 기능을 통합해 기업 자산 보안을 강화하고 수기 작성에 따른 검색 비효율과 오류를 없앴다. PI첨단소재는 연구 정보를 중앙에 집중해 데이터 연결성과 추적성을 확보할 수 있따. 이는 신제품 개발 속도를 높이고 AI 활용에 필수적인 고품질 데이터셋을 확보해 디지털 인프라를 다지는 과정이다. PI첨단소재는 IT 기기와 전기차, 반도체 등에 쓰이는 폴리이미드 필름 시장 점유율 1위 기업으로 알려졌다. 2014년부터 선두 자리를 지켜오며 축적한 기술력과 노하우를 이번 시스템 구축으로 더욱 고도화할 계획이다. 양사는 이번 프로젝트를 통해 중복 실험을 줄이고 연구원 역량을 강화하는 등 시너지를 낼 것으로 기대하고 있다. PI첨단소재는 화학 산업 분야 프로젝트 경험이 풍부한 다쏘시스템을 기술 협력사로 선정해 엔터프라이즈 비즈니스 역량을 결합했다. 송금수 PI첨단소재 대표이사는 "다쏘시스템과 구축하는 연구개발 데이터 시스템은 우리 연구 자산을 체계적으로 디지털화하고 생산성과 혁신성을 극대화할 수 있는 중요한 발판이 될 것"이라고 말했다. 정운성 다쏘시스템코리아 대표이사는 "우리는 디지털 전환 분야 강자로서 혁신적인 기술을 통해 화학·소재 산업의 디지털 전환과 글로벌 경쟁력 강화에 지속적으로 기여할 것"이라고 밝혔다.

2025.12.16 10:05김미정

엘리스그룹-현대차 남양연구소, 제조 현장 이미지 AI 솔루션 개발

엘리스그룹(대표 김재원)은 현대자동차 남양연구소와 함께 충돌 시험 이미지를 자동으로 분류하고 검색·관리하는 제조 현장 특화 이미지 AI 솔루션을 개발했다고 9일 밝혔다. 현대자동차 남양연구소가 주관한 이번 과제는 올해 3월 말부터 11월 말까지 약 8개월간 수행됐다. 현대자동차 남양연구소는 시험 사진이 무작위로 저장돼 분석을 위한 분류∙검색에 많은 인력과 시간이 소요되는 점을 해소하고자 이번 솔루션 개발 프로젝트를 추진했다. 엘리스그룹은 딥러닝 기반 이미지 분류·검색 모델을 개발하고, 이를 목적에 따라 조합해 하나의 통합 서비스로 제공하는 프로그램을 구축했다. 특히, 이 과정에서 엘리스의 모듈형 보안 체계를 적용한 프라이빗 클라우드 환경에서 모델을 학습해 데이터 유출 위험을 줄이고 보안을 강화했다. 상용 모델만으로 해결이 어려웠던 충돌 시험 이미지 분류는 공인 기관의 충돌 시험 데이터를 중심으로 다시 학습한 맞춤형 AI 모델을 적용해 해결했다. 이를 통해 60여 종류의 시험 이미지를 98% 이상 정확도로 분류할 수 있게 됐다. 또 기존에 학습된 AI에 공공 데이터를 다시 학습시켜 데이터가 많지 않은 상황에서도 남양연구소 시험 환경에 잘 맞는 모델을 완성했다. 이미지 검색 기능은 사용자가 사진에서 손상 부위나 특정 부품을 마우스로 선택하면 이를 기준으로 비슷한 이미지를 순서대로 보여준다. 이 기능은 기존 텍스트·이미지 검색 방식보다 비슷한 시험 사례를 더 정밀하게 찾아볼 수 있게 해준다. 엘리스그룹은 이미지 인덱싱, 자동 분류, 검색 기능을 하나의 데스크톱 프로그램에 담아, 시험 사진이 저장되는 순간부터 활용까지의 과정을 한 번에 자동 처리할 수 있도록 했다. 김재원 엘리스그룹 대표는 “이번 프로젝트를 진행한 현대자동차 남양연구소 측에서도 이미지 유사도 검색 기능과 프로그램 UI에 대해 기대 이상이라는 평가가 이어졌다”며 “이번 협업을 계기로, 제조∙모빌리티를 비롯한 다양한 산업 현장에 실제 업무에 바로 적용 가능한 AI 솔루션을 지속적으로 확대해 나갈 계획”이라고 말했다.

2025.12.09 10:08백봉삼

KMI한국의학연구소, 살루스케어와 만성질환 예측 공동연구

KMI한국의학연구소(이하 KMI)는 최근 살루스케어와 '디지털 바이오마커 개발 공동연구를 위한 업무협약'을 체결했다고 8일 밝혔다. 이번 협약을 통해 양 기관은 ▲디지털 바이오마커 발굴 및 사업화 ▲차세대 예방적 건강관리 서비스 모델 구축 ▲임상적 성능시험을 포함한 연구협업 플랫폼 고도화 등을 추진할 계획이다. 특히 KMI가 보유한 국내 최대 규모의 연구용 건강검진 빅데이터와 살루스케어의 AI 분석 기술력을 결합함으로써 심혈관, 근골격계 등 주요 만성질환의 발병 위험을 조기에 예측·관리할 수 있는 디지털 바이오마커(Digital Biomarker) 개발이 가능할 것으로 기대된다. 디지털 바이오마커는 스마트폰, 웨어러블 등 디지털 기기를 통해 수집한 심박수, 활동량, 수면 패턴과 같은 생체 신호 데이터를 수치화한 건강지표다. 이렇게 축적한 데이터를 AI 등 첨단 분석기술로 해석하면 채혈이나 복잡한 검사 장비 없이도 질환 위험도나 진행 상태를 모니터링할 수 있어 차세대 헬스케어 핵심 기술로 주목받고 있다. 이광배 KMI 이사장은 “살루스케어의 AI 기술을 통해 KMI의 건강검진 연구 데이터를 더욱 가치 있게 활용할 수 있을 것”이라며 “이번 협약이 미래 예방의학 발전에 크게 기여할 것으로 기대한다”라고 말했다. 하성욱 살루스케어 대표는 “KMI가 보유한 방대한 임상 연구 데이터에 살루스케어의 AI 분석 역량이 더해지면 새로운 디지털 바이오마커를 개발할 수 있을 것”이라며 “국민 건강 증진에 도움되는 예방관리 솔루션을 빠르게 선보이겠다”라고 밝혔다. 양 기관은 이번 공동연구를 추진하면서 2025년 3월부터 시행된 개정 개인정보보호법 등 관련 규제 준수와 데이터 활용 안전성 확보를 최우선으로 실천할 계획이다. 연구에 활용되는 모든 데이터는 정보 주체의 동의를 받으며, 개인을 식별할 수 없도록 엄격한 가명정보 처리 및 비식별화 단계를 거쳐 안전하게 활용될 예정이다.

2025.12.08 17:17조민규

KT, '차세대 연구시험망' 백본 용량 7Tbps로 고도화

KT가 차세대 네트워크 선도 연구시험망(코렌, KOREN)의 백본망 용량을 기존 2.8Tbps(초당 2.8테라비트)급에서 2.5배 빠른 7Tbps급으로 확장했다고 1일 밝혔다. KOREN은 한국지능정보사회진흥원(NIA)이 운영을 총괄하고, KT가 구축과 운영을 맡은 비영리 통합연구시험망이다. 대학교·연구기관·산업체 등이 새로운 통신 기술이나 네트워크 기반 서비스를 광대역·고품질의 연구시험망에서 테스트할 수 있도록 무료로 제공하고 있다. 기존의 코렌 백본망은 서울 주센터와 대전 부센터를 2.8Tbps급 용량으로 연결하고 있었으나, 이번 고도화 작업으로 7Tbps급까지 용량을 늘리면서 더 넓은 대역폭을 갖추게 됐다. 이에 따라 AI·클라우드·빅데이터 등 대규모 데이터를 처리하는 기술 연구 시 데이터 사용량이 급증하더라도 끊김 없이 안정적으로 진행할 수 있는 기반이 마련됐다. 최근 AI 학습과 초고용량 콘텐츠 전송이 많이 늘어난 상황에서 고속·고품질의 테스트 환경을 확보한 것이다. 또 KT는 판교·대전·대구·광주·부산 등 주요 지역에서 코렌 이용기관에 제공하고 있는 전용 회선의 이더넷 전송 속도를 높인다. 이더넷은 컴퓨터·서버·스위치 등을 서로 연결해 데이터를 주고받을 수 있게 하는 네트워크 기술이다. 국내 최초로 전국망 기반 400Gbps(초당 400기가비트) 이더넷 서비스를 지원하므로 이용기관은 기존보다 더 많은 용량의 데이터를 동시에 빠르게 처리할 수 있다. 2026년에는 800Gbps 이더넷 백본망 실증 프로젝트도 추진할 계획이다. 아울러 KT는 NIA와 함께 안정적인 망 운영을 위해 산학연 관계자 간 최신 기술 교류와 협력도 지원하고 있다. 지난달 26일에는 'KOREN 5.0 전송·네트워크 분야 기술세미나'를 열어 AI·전송·네트워크 분야의 기술을 공유하고, 내년도 코렌 고도화 방향에 대해 논의했다. 이진권 KT 엔터프라이즈부문 이행1본부장은 "KT는 코렌 백본망을 지속해서 고도화하고 있으며 내년에는 10.2Tbps급까지 용량을 더 늘릴 계획"이라며 "상용망에서 추진하기 어려운 네트워크 상호연동, 필드테스트, 대용량 응용서비스 실증 등 대규모 트래픽 테스트를 지원해 국가 네트워크 경쟁력 강화에 기여할 것"이라고 말했다.

2025.12.01 13:30진성우

보건의료연구원, 2025년 제4차 '신의료기술평가 길라잡이 서비스' 모집 공고

한국보건의료연구원(이하 NECA)이 11월24일부터 12월5일까지 2025년 제4차 '신의료기술평가 길라잡이 서비스' 신청자를 모집한다. 신의료기술평가 길라잡이 서비스는 안전하고 우수한 의료기술이 의료현장에 조기에 진입하여 사용될 수 있도록, 의료기기 개발기업·의료기관·연구기관 등을 대상으로 한국보건의료연구원이 무료로 제공하는 전주기 맞춤형 자문 서비스이다. 지원 우선 대상은 ▲개발단계의 국내 유망 의료기술 ▲공익적·사회적 가치가 있는 의료기술 ▲신·첨단 의료기술이며, 분기별 15개 기술 내외로 선정하여 최대 6개월 동안 자문 서비스를 제공할 예정이다. 접수는 신의료기술평가사업본부 누리집에서 가능하며 마감일은 12월5일이다. 정 대상 통보는 12월22일 신청인에게 개별 통지되고 자문 일정은 신청인과 협의를 통해 확정할 예정이다. 길라잡이 서비스 대상으로 선정되면 한국보건의료연구원이 제공하는 근거 내비게이션(EN) ▲근거 미리보기(Evidence Preview, EP) ▲근거 검색 교육(ESE) ▲신의료기술평가위원회 산하에 설치된 의료전문가 인력풀을 활용한 임상전문가 자문(CEA), ▲기타자문(신청서 사전 검토 등) ▲목표 기술 프로필 자문(TTTP)을 무료로 활용할 수 있다. 올해 하반기부터는 길라잡이 서비스 고도화 2.0 일환으로 '경제성 모델링 분석 자문'(Hta-EMA)과 '해외 인증 지원'(GCA) 시범사업을 새롭게 운영한다. 경제성 모델링 분석 자문(Hta-EMA)은 기술 성숙도를 고려한 식약처 허가 이후 단계에서 지원하는 서비스로, 기술 개발 중심 의료기술평가(Development-Focused HTA) 관점에서 경제성 모형 설계 시 고려해야 할 구조적 요소와 핵심 변수에 대한 전문가 자문을 지원한다. 이는 실제 모델 구축이나 비용·효과 값에 대한 산출보다는, 기술 개발·평가·시장성 검토 과정에서 경제성 관점의 전략적 의사결정을 조기에 지원하는 것이 목적이다. 해외 인증 지원(GCA)은 기술 개발 단계와 무관하게 지원하는 서비스로, 선정 기술의 해외 (임시)정식 보험등재 현황과 주요국 의료기술평가 사례를 검토하여, 해외 진출을 준비하는 기업들이 국제 의료기술평가 흐름과 제도 환경을 이해할 수 있도록 정보를 제공한다. 특정 국가의 인증 요건, 절차를 직접 제시하기보다는, 해외 시장 접근을 위한 초기 방향성을 제시하는 데 중점을 두고 있다. 이재태 NECA 원장은 “NECA는 의료기술 개발 초기부터 근거 기반의 전략 수립을 지원해 유망 기술의 의료현장 진입을 앞당기고 있다”며 “길라잡이 서비스 고도화 2.0을 통해 국내 기술이 초기 단계부터 사업성과 글로벌 경쟁력을 갖출 수 있도록 보다 정교한 전주기 지원체계를 강화하겠다”고 밝혔다. 한편 2025년 1차 신의료기술평가 길라잡이 서비스 지원의 성과를 분석한 결과, 선정된 15개 기술은 총 42차례 자문 서비스를 제공했으며, 개발 기술 단계는 대부분 초기 개발단계 의료기술로 식약처 허가 전 단계 기술이 약 53%(8/15건)를 차지했다. 개발 기술 분야는 ▲인공지능·빅데이터 기술(46%) ▲융복합 영상진단(13%) ▲스마트 환자케어 기술(13%) 등이 많은 비중을 차지했다. 지원 성과로는 ▲식약처 품목허가(인증) 승인(1건) ▲기존기술여부확인 신청 및 통보(1건) ▲신의료기술평가 신청(1건) 총 3건을 연계시켜, 신청인에게 실질적으로 도움이 되는 서비스를 제공했다. 한국보건의료연구원은 2021년 8월 첫 서비스를 시작으로 현재까지 총 255건의 의료기술을 선정했으며, 이 중 225건의 의료기술에 대해 총 612차례 자문 서비스를 제공했다.

2025.11.24 11:17조민규

목암생명과학연구소, K-AI 신약개발 연구기관 선정

목암생명과학연구소(이하 목암연구소)는 지난 5일 보건복지부가 주관하는 'K-AI 신약개발 전임상-임상 모델 개발 사업'에 과제에 참여하는 연구기관으로 선정됐다고 밝혔다. 이번 'K-AI 신약개발 전임상-임상 모델 개발 사업'은 복지부가 주관하는 사업으로 혁신적 인공지능 기술을 활용한 AI 기반 신약개발 임상시험 설계·지원 플랫폼을 구축, 개발하고, 이를 기반으로 전임상-임상 단계 연계 및 진입 가속화를 통한 국내 AI 전주기 신약개발 생태계 조성을 목표로 한다. 목암연구소는 이번 과제에서 '중개연구(Translational Research) AI 소프트웨어 개발'을 주도한다. 본 연구는 전임상 단계에서 생성된 다양한 실험 데이터와 초기 임상 데이터를 연결해, 신약개발의 임상단계 전환을 지원하는 AI 기술을 개발하는 것으로 ▲전임상-임상 데이터 연계 약물 반응성·독성·용량 예측 AI 모델 개발 ▲약물 예측 모델 기반 임상 전환 성공률 예측하는 AI 추론 에이전트 개발 ▲연합학습을 통한 실증 기반 성능 고도화 등을 담당한다. 이번 과제를 통해 목암연구소는 AI 기술이 단순한 분석 도구를 넘어 임상 단계로의 이행을 촉진하는 실질적 AI 조력자로 기능할 수 있도록 중개연구 소프트웨어로써 구체적인 모델을 보여줄 예정이다. 신현진 목암연구소 소장은 “목암생명과학연구소는 중개연구 AI 소프트웨어를 통해 전임상과 임상 간의 데이터 간극을 줄이고, AI가 임상 전환 가능성을 스스로 판단할 수 있는 기반 기술을 개발하고 있다”며 “이번 연구는 AI 신약개발의 실질적 전환점이 될 것이며, 목암연구소는 앞으로도 국내 제약·바이오 산업의 혁신 경쟁력을 높이는 데 기여하겠다”고 전했다.

2025.11.06 14:51조민규

"韓 의료 소버린 AI, 국가 경쟁력 문제…원주에 특화 데이터센터 마련돼야"

"의료 분야는 인공지능(AI) 도입에 따른 혜택을 국민들이 빠르게 체감할 수 있는 분야인 만큼 의료 인공지능 전환(AX)이 조속히 진행돼야 합니다. 정부와 업계, 지역사회의 관심과 노력이 필요한 상황으로, 앞으로 AI가 의료 현장에서 의료인과 환자들의 편의를 증진할 수 있도록 정부에서도 지속 노력하겠습니다." 류제명 과학기술정보통신부 2차관은 27일 서울 관악구 서울대학교에서 진행된 '의료 AI 데이터센터 구축의 경제적 효과 평가' 세미나에서 영상을 통해 이처럼 축사를 전했다. 과기정통부는 지난 2017년부터 암, 치매 등 다양한 질환에 특화된 AI 진단 솔루션 개발, AI 앰뷸런스 등 다양한 의료 혁신을 지원해오고 있다. 하지만 지난 2022년 말 '챗GPT' 등장 후 생성형 AI 시장이 빠르게 확산되면서 의료 AI 시장도 변화를 맞고 있다. 특히 구글 딥마인드는 단백질 분자 구조를 분석하는 AI 모델 '알파폴드'를 통해 신약 개발의 새로운 가능성을 열었다. 템퍼스AI는 임상·분자 데이터와 AI를 결합해 암을 비롯한 다양한 질환의 맞춤치료와 임상시험 설계를 지원하는 정밀 의료 플랫폼을 개발해 시장의 주목을 받았다. 국내에서도 루닛이 의료영상 판독 및 AI 바이오마커를 통해 조기 암 검진을 지원하는 기술을 보유한 것으로 알려져 관심이 집중됐다. 뷰노 역시 의료 영상·생체신호 데이터를 AI로 분석해 진단 및 예후 리스크를 조기에 탐지하는 솔루션을 앞세워 시장 공략에 본격 나섰다. 이날 세미나에서 발표를 맡은 유병준 서울대 교수는 "의료 데이터는 인간이 처리하기엔 방대하고, 인간의 분석 능력만으로는 진단·예후 예측·치료 의사결정에 필요한 패턴을 탐지할 수 없기 때문에 AI가 필수적"이라며 "AI는 복합적 변수를 동시에 고려하는 데 특화돼 있다"고 설명했다. 그러면서 "특히 글로벌 AI 시대를 맞아 한국형 의료 소버린 AI는 국가 경쟁력의 문제"라며 "자국 AI 인프라 구축으로 정보 주권을 확보하는 동시에 한국 환자군 특성·진료 데이터에 최적화된 서비스를 제공할 수 있는 국내 맞춤형 의료 AI를 개발해 나갈 필요가 있다"고 덧붙였다. 이를 위해 유 교수는 '의료 AI 데이터센터' 구축이 선제적으로 이뤄져야 한다고 강조했다. 의료 소버린 AI 클러스터 구축을 위한 필수적 기반이 마련돼야 이를 중심으로 첨단의료기기 기업, 제약 연구소들이 활발히 기술력을 끌어올리고 빠르게 성장할 수 있다고 진단했다. 또 그는 의료 AI 데이터센터를 구축하면 의료 서비스 효율화와 진료비 진감, 연구개발 생산성 향상, AI 산업의 민간 투자 확대 등 다양한 편익이 발생할 것이라고 봤다. 이를 금액으로 환산 시 연평균 1조6천억원의 사회적 편익과 2조5천억원의 산업 파급효과가 있을 것으로 예상했다. 유 교수는 "인프라 확충에 따라 공공 데이터 활용률도 높아질 것"이라며 "의료 AI 기업의 진입장벽이 완화되며 지역별 의료 접근성 개선으로 환자 후생이 증대될 것"이라고 전망했다. 이어 "신경망처리장치(NPU) 등 국산 반도체의 성능을 실시간으로 평가, 튜닝할 수 있는 현실적인 테스트 베드로서도 의료 AI 데이터센터가 역할을 할 수 있을 것"이라며 "국가 의료 AI 생태계의 확장과 글로벌 경쟁력 확보를 위한 전략적 실물옵션으로서 중요한 역할을 할 것"이라고 부연했다. 이처럼 최근 '의료 AI 데이터센터' 구축에 대한 필요성이 높아지고 있는 가운데 유 교수는 이날 세미나에서 강원도 원주시가 생태계를 마련하는데 최적지라고 평가했다. 서울 접근성이 높은데다 교통 환경이 잘 갖춰져 있어서다. 데이터센터 부지로 고려되고 있는 곳에 SK, KT, LG 등 정보통신망 인프라까지 잘 갖춰져 있다는 점도 유리한 요소로 꼽았다. 유 교수는 "원주는 홍수발생이 가능한 극한 상황에서도 침수 가능성이 없는 지리적 입지와 국민건강보험공단, 건강보험심사평가원, 대한적십자사, 연세대 원주세브란스 병원 등이 위치해 있어 의료 생태계가 이미 어느 정도 구축돼 있다는 것도 강점"이라며 "에너지 발전 등 친환경 에너지를 활용하기에도 적합한 지역이어서 데이터센터의 수도권 집중 완화를 해소할 수 있고 전력 공급 문제도 해소할 수 있는 대안이 될 것"이라고 강조했다. 원주시도 지난해 12월부터 '의료 AI 데이터센터' 유치를 위해 힘을 쏟고 있다. 현재 원주시 단구동에 9만9천386㎡(약 3만64평) 부지를 확보하고 40MW(메가와트) 3개동으로 구성된 총 120MW 데이터센터 건립 계획을 추진 중이다. 이에 이날 세미나에 참석한 이들은 한 목소리로 원주에 '의료 AI 데이터센터'를 구축할 수 있도록 정부에서 적극 지원해줘야 한다고 강조했다. 해외 거대언어모델(LLM) 기반 서비스가 민감한 환자 정보 유출 위험이 큰 만큼 자국 AI 인프라 구축으로 정보 주권을 확보해 국내 맞춤형 의료 AI를 개발할 수 있는 환경을 빠르게 마련해야 한다고 목소리를 높였다. 유 교수는 "인프라가 확충되면 공공 데이터 활용률도 높아질 것"이라며 "의료 AI 기업의 진입장벽이 완화되며 지역별 의료 접근성 개선으로 환자 후생이 증대될 것"이라고 강조했다. 장병탁 서울대 헬스케어AI연구원장이 좌장으로 진행된 종합 토론에서도 비슷한 의견들이 제기됐다. 특히 전성민 가천대 교수는 '원주 의료 AI 데이터센터 구축 프로젝트'가 NPU 기반 효율성을 통해 비용 대비 높은 경제적 타당성을 확보하는 동시에 의료 소버린 AI와 국산 NPU 테스트베드라는 국가 전략적 목표를 달성한다는 점에서 하루 빨리 추진돼야 한다고 강조했다.전 교수는 "궁극적으로 이 인프라가 우리나라 '탑 탤런트의 창업 플랫폼으로 기능하고 의료 AI 분야에서 글로벌 경쟁력을 확보하기 위해서는 벤처캐피탈의 적극적 투자 유도와 데이터 활용 및 인허가 관련 규제 혁신이 반드시 수반돼야 한다"며 "의료 AI 데이터센터는 단순 인프라를 넘어 국가 산업 발전, 지역 균형 발전, 보건 혁신에 기여하는 국가 전략적 가치를 제공할 것"이라고 밝혔다. 법무법인 대율 백주선 변호사도 의료 AI 데이터센터 구축을 위해 기술적·경제적 타당성뿐 아니라 관계 법령 정비와 법률적 지원이 함께 추진돼야 한다고 강조했다. 또 의료 데이터 산업의 발전을 위해선 법적 안정성과 데이터 주권 확보가 필수적이라고 주장했다. 백 변호사는 "병원 임상데이터는 반드시 비식별화·IRB 승인·연구동의 절차를 거쳐야 하며 공공 의료 데이터는 국내 인프라에서 관리해 해외 규제·유출 위험을 차단해야 한다"며 "데이터센터 구축을 통해 검증체계를 마련하면 기업의 임상시험·인증비용을 줄이고 국제 기준 대응력을 높일 수 있다"고 밝혔다. 이 외에도 정구민 국민대 교수는 원주시가 우리나라 의료 AI 데이터를 효과적으로 관리할 수 있는 최적지라고 기대했다. 소윤창 IBM 킨드릴코리아 본부장은 정부가 의료 소버린 AI 데이터센터에 엔드유저로 참여해 '알파 커스터머' 역할을 이행하며 국산 NPU의 실증 및 검증의 기회를 제공하고 이를 통해 글로벌 시장으로 진출할 수 있는 계기를 만들어야 한다고 주장했다. 장병탁 서울대 헬스케어AI연구원장은 "의료 AI 데이터센터는 단순히 데이터를 모으는 시설이 아니라 국산 AI 반도체의 실증 무대이자, 대한민국의 우수 인재들이 미래 산업을 개척할 수 있는 창업의 요람"이라며 "정부와 민간의 협력, 과감한 규제 혁신을 통해 이 전략적 인프라가 성공적으로 구축되기를 기대한다"고 말했다. 이재욱 서울대 AI연구원장은 "현재 원주시가 추진 중인 의료 AI 데이터센터 구축은 단순한 인프라 확충을 넘어 의료 데이터의 안전한 활용과 AI 기반 의료 서비스의 혁신을 가능하게 하는 핵심 전략 사업"이라며 "지역의 균형 발전과 더불어 국내 의료 산업 전반의 경쟁력 제고에 중대한 기여를 할 것으로 기대하고 있다"고 밝혔다. 이어 "서울대 AI연구원에서도 앞으로 AI 기술이 산업, 의료, 사회 전반에 긍정적인 변화를 이끌어 낼 수 있도록 플랫폼으로서의 역할을 다 할 것"이라며 "이번 세미나가 새로운 협력과 (의료 AI) 혁신의 출발점이 되기를 바란다"고 마무리했다.

2025.10.27 15:59장유미

영림원소프트랩, 한국학중앙연구원에 차세대 ERP 구축…행정 업무 혁신

영림원소프트랩이 차세대 전사적자원관리(ERP)인 'K-시스템 에이스' 구축을 확산하며 연구 행정 디지털 혁신을 본격화한다. 영림원소프트랩은 한국학중앙연구원의 차세대 행정업무 ERP 시스템 구축 사업을 수주했다고 23일 밝혔다. 교육부 산하 국책연구기관인 한국학중앙연구원은 1978년 설립돼 한국문화의 심층 연구와 교육 등 한국학을 전문적으로 운영하는 공공기관이다. 특히 깊이 있는 한국학 연구 사업과 한국학대학원을 통한 인재양성, 한국문화교류와 한국바로알리기, 한국학 지식콘텐츠 편찬 사업 등을 추진하고 있다. 이번 사업은 행정 데이터와 연구 지원 기능을 하나의 통합 플랫폼으로 연계해 예산·인사·연구과제 관리 등 주요 행정업무의 보다 효율적인 운영을 목표로 한다. 영림원소프트랩은 다수의 공공기관 프로젝트 경험과 자사 ERP 솔루션 K-시스템 에이스를 기반으로 연구 기관 특수성을 반영한 최적의 ERP 시스템을 구축할 계획이다. 각종 행정 절차의 자동화와 실시간 데이터 분석 기능을 통해 업무 처리 속도를 높이고 정확한 의사결정을 지원하게 된다. 특히 이번 시스템은 연구자 중심의 행정 환경을 조성함과 동시에 기관의 정책 수립과 예산 집행, 연구성과 관리 등 운영 전반의 과학화를 실현하는 기반이 될 전망이다. 또 실시간 데이터 분석을 통한 의사결정 체계로 기관 운영의 투명성과 효율성을 높이고 향후 연구 행정의 지속 가능한 혁신을 뒷받침한다는 목표다. 영림원소프트랩은 전력거래소·금융결제원·대한무역투자진흥공사·한국산림복지진흥원 등 다수 공공기관 ERP 프로젝트를 수행하며 공공 부문 디지털 혁신 파트너로 입지를 강화하고 있다. 김낙년 한국학중앙연구원장은 "차세대 ERP 구축은 단순한 시스템 개선이 아닌 연구 중심 기관으로서의 경쟁력을 한 단계 끌어올리는 디지털 혁신"이라며 "행정관리의 효율화를 통해 연구자들이 한국학 연구와 교육에 오롯이 몰입할 수 있는 환경을 만들고 이를 기반으로 한국학의 세계화를 더욱 적극적으로 추진해 나가겠다"고 밝혔다. 권영범 영림원소프트랩 대표는 "이번 프로젝트는 한국학중앙연구원이 연구와 교육의 글로벌 허브로 도약하기 위한 중요한 디지털 전환 사례가 될 것"이라며 "3천여 개의 ERP 고객 경험과 공공기관 ERP 표준 플랫폼으로 자리 잡은 K-시스템 에이스를 기반으로 성공적인 시스템 구축을 완수하겠다"고 밝혔다.

2025.10.23 14:52한정호

티맵 "AI·빅데이터로 모빌리티 산업 성장 주도"

티맵모빌리티가 인공지능(AI)과 빅데이터를 기반으로 한 '지능형 교통체계'(ITS) 사업 방향성을 알리며 산업 성장을 선도하겠다는 포부를 밝혔다. 티맵은 지난 20일 서울연구원과 함께 서울 서초구에 위치한 서울연구원 대회의실에서 '모빌리티 빅데이터로 열어가는 새로운 시대' 주제로 토론회를 개최했다. 이번 토론회는 티맵과 서울연구원 주최로 학계·연구기관 등의 교통 전문가들이 참석해, 도시공간 개선과 교통정책 혁신을 위한 데이터 활용 방안을 논의하기 위해 마련됐다. 이날 김석환 티맵 데이터비즈 파트장은 서울역 주요도로 대상 교통분석 결과와 티맵 데이터 기반의 지능형 교통체계(ITS) 사업의 방향을 소개했다. 김 파트장은 서울역 주요 간선도로에서 확보한 '데이터 종합 분석'과 '교차로 서비스 수준' 평가로 교통 기초자료를 구축한 사례를 언급했다. 이를 통해 데이터 기반 시뮬레이션이 '교통 체계 변경' 및 '주변 교통 영향 분석'의 신뢰성을 높이고 정책 의사결정의 객관성도 강화할 수 있음을 입증했다. 이날 티맵은 AI와 빅데이터 기반 교통분석 기술이 ITS 산업으로 확장해 교통 데이터가 산업 성장의 핵심 인프라로 작동할 수 있음을 강조했다. 이에 회사는 ITS 플랫폼을 고도화하고, 공공 협력 모델을 중심으로 도시 교통정책과 인프라 효율화를 위한 데이터 생태계를 확대해 나갈 계획이다. 아울러 티맵은 공공·연구기관을 대상으로 한 오프라인 ITS 교통분석 리포트 서비스와 실시간 교통량·속도·대기행렬 길이 등의 데이터를 제공하는 API형 ITS 정보 플랫폼을 운영할 예정이다. 박서하 티맵 부사장은 “티맵의 빅데이터는 교통 현상을 정밀하게 해석하고, 도시와 시민의 이동을 연결하는 기반이 되고 있다”며 “AI·데이터 기반 교통분석 체계를 공공과 공유해 교통 문제를 해결하면서 지속가능한 모빌리티 산업 성장을 이끌어 나가겠다”고 말했다.

2025.10.21 13:57진성우

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

"글로벌 넘버원"...야놀자, R&D 조직 '야놀자넥스트' 웹사이트 오픈

글로벌 트래블 테크 기업 야놀자(총괄대표 이수진)의 연구개발(R&D) 조직 야놀자넥스트가 공식 웹사이트를 오픈했다고 22일 밝혔다. 야놀자넥스트는 야놀자가 글로벌 넘버원 트래블 테크 기업으로 도약하기 위해 설립한 기술 연구 개발 조직이다. AI와 데이터 기반의 실용적이고 지속 가능한 혁신을 통해 여행 산업의 미래를 선도하고, 여행 산업의 'NEXT'를 그려 나간다. 이를 통해 전 세계 이용자에게 지금보다 10배 더 쉽고 편리한 여행 경험을 제공해 나갈 계획이다. 신규 웹사이트는 야놀자넥스트의 미션·비전을 비롯해, 솔루션, 팀 소개, 채용 등 주요 정보를 보다 직관적으로 구성했다. 특히 솔루션 카테고리에는 AI 기반 가격 최적화, 머신러닝 기반 개인화 추천, 여행 플랫폼 자동화 솔루션, 데이터 분석 등 주요 기술 역량을 소개한다. 향후 최신 R&D 성과와 산업 혁신 사례도 지속적으로 업데이트할 예정이다. 연구원들이 직접 참여한 기업 소개 콘텐츠도 만나볼 수 있다. 장정식 대표를 비롯한 연구진들이 자신의 목소리로, 야놀자넥스트의 강점과 현재 진행 중인 연구 과제 등 기업에 대한 궁금증을 풀어준다. 또 이번 공식 웹사이트 전반에는 '야놀자 오렌지' 컬러를 적용해 야놀자 멤버사로서 통일된 브랜드 정체성을 보여준다. 장정식 야놀자넥스트 대표는 "야놀자넥스트는 여행을 10배 더 쉽게 만드는 것을 목표로, 산업이 직면한 문제를 현실적이고 실용적인 방식으로 해결하기 위해 탄생했다"며 "데이터·플랫폼·AI 기반의 핵심 기능과 솔루션을 통해 야놀자 글로벌 멤버사의 혁신을 지원하고, 전 세계 여행 산업의 패러다임 전환을 주도해 나갈 것"이라고 말했다.

2025.09.22 08:59백봉삼

'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

아모레퍼시픽, AI기반 피부자극 자동진단기술 발표

아모레퍼시픽이 '인공지능(AI) 기반 피부 자극 자동 진단 기술'을 독자 개발했다고 10일 밝혔다. 관련 연구 논문은 지난 8월, 유럽접촉피부염학회(ESCD) 공식 학술지인 'Contact Dermatitis' 온라인판에 게재했다. 이번에 발표한 연구에서 아모레퍼시픽은 최신 딥러닝 기술인 YOLOv5x 객체 탐지 알고리즘을 활용해, 패치 테스트(Patch Test) 이미지에서 피부 자극 반응을 자동 진단하는 인공지능(AI) 기반 모델을 개발했다. 아모레퍼시픽이 개발한 AI 진단 모델은 전문가가 0~4점의 자극 점수를 부여한 총 8만3천629건의 피부 데이터를 학습했으며 1천312건의 평가 데이터와 1천536건의 검증 데이터를 통해 그 성능을 확인했다. 이렇게 개발한 AI 모델은 24시간 및 48시간 시점 모두에서 98.3%의 높은 정확도를 기록했고, 자극 점수 0(무자극)에 대한 민감도는 99.7%로 매우 높은 신뢰성을 입증했다는 설명이다. 김영소 아모레퍼시픽 R&I센터 품질안전연구소장은 “이번에 의미 있는 국제 저널을 통해 발표한 AI 기반 피부 자극 자동 진단 기술은 진단의 정확성과 신뢰성을 높이면서 효율성도 크게 향상시킨 혁신적인 성과”라며 “앞으로도 아모레퍼시픽은 AI 기술을 접목한 차세대 피부 안전성 평가 플랫폼을 고도화해 글로벌 고객에게 신뢰받는 뷰티 솔루션을 제공할 것”이라고 말했다.

2025.09.10 09:16김민아

[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

"우리나라 피지컬 AI는 초가집…한국형 AI모델(소버린) 반드시 해야"

"메타나 엔비디아 등 세계 빅테크 피지컬 AI 수준을 냉난방 잘되는 벽돌집에 비유한다면, 우리나라는 초가집이다."-한국과학기술연구원(KIST) 양성욱 휴머노이드 연구단장. "AI모델을 맞춤형으로 만들어줄 기술 자체가 소버린(한국형 AI모델)이라고 생각한다. 챗GPT 처럼 큰 모델은 필요없다. 최소한의 노력으로 나만의 플랫폼을 만드는 일을 ETRI가 할 수 있는 일이 아닌가 한다."-한국원자력연구원(KAERI) 유용균 인공지능연구실장. "개인적으로 소버린 AI가 그다지 중요하지 않다고 생각한다. 그냥 있는거 튜닝해서 쓰면 되지 않나? 꼭 우리 것 굳이 할 필요는 없다고 본다."-한국과학기술정보연구원(KISTI) 이경하 초거대AI연구센터장. 13일 ETRI서 열린 국가과학기술연구회(NST) 주최 국가 공공분야 소버린 AI 토론회가 우여곡절 끝에 마무리됐다. 행사 열기는 워크숍인지 토론회인지 분간이 안갈 만큼 뜨거웠다. 출연연구기관과 AI 주무부처인 과학기술정보통신부가 관심을 갖고 들어도 좋았을 만큼 모두가 진지했다. 당초 출연연구기관 AI 전문가 30~40여 명 정도 참석할 것으로 예상했지만, 80여 좌석 모두를 빼곡히 채웠다. 이날 출연연별 소버린 AI 특화모델 발표에는 NST 산하 23개 기관 중 15개 기관이 참여했다. ETRI를 비롯한 한국원자력연구원과 한국에너지기술연구원, 한국과학기술정보연구원 등 AI 관련 기관이거나 지난 2022년 챗GPT가 나오면서 AI에 관심을 갖고 차근차근 준비해온 일부 기관을 제외하고는 대부분 기획 단계이거나 도입초기였다. 패널 토론에서 좌장을 맡은 ETRI 유원필 인공지능창의연구소장은 △특화된 모델 특성에 대한 정의 △기술의 상호 응용성과 표준화 문제 등 개발의 어려움 △'다학제 Co 사이언티스트' 개발을 위한 협력 체계 등에 대해 논의할 것을 주문했다. 이들이 주로 제기한 제언이나 풀어야할 숙제을 모아보면 ▲AI가 의료지식을 오남용 할 경우에 대한 의료 안정성 확보 문제 ▲환자 진단 및 치료 제시가 법적 규제 대상이라는 점 ▲공공기관별 산재된 데이터와 복잡한 접근 절차로 인한 시간/비용 문제 ▲데이터 보안과 연구 효율성을 동시에 확보할 수 있는 생태계 조성 필요 등이다. 이들은 또 ▲데이터 규약 정의와 공유 방안 논의 필요 ▲작업 도메인별 특화 모델 개발 필요 ▲기업이 주로 요구하는 독성 연구 특성상 데이터 공개의 한계 ▲출연연 AI 연구자들이 뭉칠 펀딩이나 제도, 공간 확보 ▲출연연 AX 허브(플랫폼)구축의 필요성 ▲AX인력 정원외 채용 ▲스타급 연구자나 해외 석학 영입 지원 ▲UST 인공지능 강화, 4대 과학기술원과의 연계과정 개설 등을 주문했다. 한국재료연구원 이호원 재료데이터·분석연구 본부장은 "현재 오픈해 놓은 소버린 AI 모델이 어느 순간 닫히면, 국내 도메인들은 다 묶여 버릴 것"이라며 특히, 데이터와 관련해선 "연구자들을 시키면 모을 수 없다. 무조건 전자동으로 획득하게 하는 방법을 고민해야 할 것"이라고 말했다. 이외에 KISTI 슈퍼컴퓨터 6호기에 GPU가 8496장이 장착되지만, 대부분 계산공학용이어서 출연연구기관 공동 사용이 현실적으로 어렵다거나 공개 데이터와 비공개 데이터 및 AI 전문인력과 도메인 특화 입장에 대한 투트랙 전략 모색, 논의의 장을 이어갈 협의체 구성 등이 논의됐다.

2025.08.13 23:33박희범

[디지털 K-헤리티지]㉒문화유산 디지털 주권 확보위해 6년간 볼모지 '열정 개척'

지디넷코리아는 대한민국 고유 유산(Heritage, 헤리티지)의 디지털콘텐츠에 대한 다양한 소식을 연재 기획으로 제공합니다. 우리 문화유산을 디지털콘텐츠로 만들어 세계화에 나선 기업과 서비스 등을 소개하고, 민관 협업 사례를 주로 다룰 예정입니다. 우리 문화유산의 보존·보호·진흥 사업을 꾸준히 응원해주시길 바랍니다. [편집자 주] "문화유산 디지털 주권을 확보하기 위해 6년을 절치부심했다. 조직과 예산도 얼마 되지 않지만, K-문화 콘텐츠 구현이라는 목표만 바라보고 달렸다. 국제 표준화(ISO)까지는 가야 하지 않겠나." '문화유산 디지털 표준 선도를 위한 지능형 헤리티지 공유 플랫폼 기술 개발' 사업을 주도해온 한국전자통신연구원(ETRI) 콘텐츠융합연구실 이재호 책임연구원의 강렬한 눈빛에 묻어난 문화유산 디지털화에 대한 열망이다. 지난 1일 ETRI 제7동에 위치한 콘텐츠융합연구실을 찾았다. 연구팀 멤버는 이재호 책임을 중심으로 모두 5명이다. 2년차 2명에 15~17년차 베테랑 선임 및 책임연구원 2명 등 총 5명이 과제를 수행 중이다. 연구팀은 지난 2020년부터 3년간 1단계, 지난 2023년부터 올해 말까지는 2단계 사업을 진행한다. 1단계에서 이 연구팀은 '지능형 큐레이션 기반'을 확보했다. 박물관 디지털 데이터를 지능적으로 활용할 수 있는 큐레이션 플랫폼과 운영 기술을 개발했다. 고품질 반가사유상 애셋을 기반으로 ▲저시력자를 위한 '공간 오감' 전시 ▲인천공항 미디어월(27m 규모) 구축 ▲'뮷즈 열풍'을 이끈 미니어처 반가사유상 등을 만들었다. 2단계에서는 '디지털 표준 가이드라인 발표'와 '지능형 문화유산 공유 플랫폼 개발'이 목표다. 국립중앙박물관, 문화유산기술연구소와 함께 '문화유산 디지털 애셋 표준 가이드라인 2024'를 공개했다. 한국정보통신기술협회(TTA)와 공조해 '문화유산 디지털 데이터 생성 품질 유지를 위한 표준화'에도 적극 참여 중이다. 아직은 확정되지 않은 내년 3단계 사업 목표도 있다. ISO 국제표준 추진이다. 세계 문화 시장으로 진출해 K-문화 콘텐츠를 주도하겠다는 것이 이 연구팀 야심이다. 이재호 책임은 정부와 유관기관의 전략적 관심과 지원 필요성에 대해 묻자 "연 10억 원의 예산으로 문화재 400여 개를 3D스캔했다. 어떤 유물은 한 개에 1억 원이 넘게 드는 경우도 있다"며 "지난 6년은 열정으로 버틴 시간들"이라고 말했다. 지금까지 '당당하던' 목소리가 다소 가라 앉았다. 국내 문화 유물을 제대로 디지털화하기 위해서는 연간 최소 100억 원은 투입해야 한다는 입장을 내놨다. K-컬쳐를 외치고 문화 강국을 얘기하고 있지만, 문화 유물에 있어 우리나라는 정작 아무런 준비도 안되어 있고, 어찌보면 볼모지나 다름 없다는 것이다. 데이터 표준화를 담당하는 김희권 선임연구원은 "문화 유산이야말로 디지털 표준화가 가장 미진한 분야중 하나"라며 "K-팝에 대한 관심이 높다. 주마가편이라고, 이에 편승해서라도 문화유산을 다양한 산업에 활용하기 위한 표준화 문제부터 해결해야 한다"고 강조했다. 김 선임은 "서적이나 음원, 영상 등을 디지털화하는 유럽연합 전자도서관 프로젝트인 '유로피아나'는 20여 년 전 시작했다"며 "그런데 이들도 현재는 기술 발전 속도를 규범이나 제도가 못따라가는 형편이 됐다"고 말했다. ETRI가 우리나라 문화유물 표준화에 적극 참여하는 이유다. 지체되면 될수록, 그만큼 시대에 뒤떨어지는 상황에 처할 것이라는 절박한 상황 인식이 깔려 있다. 연구팀은 기술 개발의 어려움과 성과에 대해서도 언급했다. 김희권 선임은 "품질 떨어지는 데이터를 예전엔 못쓰고 버렸지만, 지금은 재활용 가능한 시대가 됐다"며 "실제 1908년 쯤 필름역할을 하던 유리건판 해상도를 끌어올려 웹이나 모바일에서 보는 것이 가능하도록 디지털화한 적이 있다"고 설명했다. 데이터 패브릭과 실감콘텐츠 제작을 맡은 백서현 연구원(박사)은 "데이터 구축만 잘 되어 있다면, 불타버린 문화재도 완벽 복원이 가능하다"고 덧붙였다. 지난 2008년 서울 숭례문이 소실되었지만, 2002년부터 수행한 3D 스캔 데이터와 유물도면, 사진 등의 기록이 있어 복원이 가능했다는 것이다. 백 연구원은 "프랑스는 콩파뉴나쥬라는 프로젝트를 통해 무형 유산을 전승하려 애쓰고 있다. 우리도 유산의 디지털화는 추진 하는데, 박물관이나 관련기관 모두 제각각 기준을 만들어 진행한다. 호환이 안되는 경우가 많다"며 데이터 구축 체계화의 필요성을 제기했다. 백 연구원에 따르면 정부가 온라인으로 유물을 전시 중인 E-뮤지엄 등에 가보면, 260만 건 가운데 고화질 3D 데이터는 300여 건에 불과하다. 정밀한 유산 디지털화는 갈 길이 멀다는 지적이다. 유물 데이터 구축에서의 인공지능(AI) 적용에 대해서도 언급했다. 플랫폼을 담당하는 박찬우 책임연구원은 "AI를 LLM(대형언어모델)에 적용한 챗 봇도 만들었다"며 "1,250개의 데이터를 기록한 무령왕릉을 주제로 테스트한 결과 정확도가 90%를 넘었다"고 말했다. 삼국시대 복식 등 논란없이 재현하려면 사료 데이터 구축 및 표준화 필요 박 책임은 방송사극에 나오는 고려나 삼국시대 복장 재현에 대해서도 한마디 했다. 우선 복식 사료를 찾기도 어렵고, 시대에 맞는 가이드 라인도 없어 이 복장이 제대로 맞는지 모른 사태서 드라마를 보는게 현실"이라며 "논란만 지적할 것이 아니라, 그런 사료를 데이터로 구축하고 표준화하는 등의 작업이 필요하다"고 지적했다. 데이터를 수집, 정제, 가공하는 역할을 맡은 황혜린 연구원은 문화유물의 보존과 복원, 활용의 관점에서 AI를 풀어냈다. 특히, 중국 지린성에 위치한 광개토대왕비의 경우 국내 반입도 안되는데다 이미 탁본 과정에서 손상된 부분도 있기에, 이를 3D데이터로 구축하고, AI로 복원한다면 향후 다양한 분야 콘텐츠 활용도 가능해질 것으로 내다봤다. 한편 연구팀은 오는 9월 4일부터 나흘간 광주 김대중컨벤션센터에서 개최되는 '2025년 박물관·미술관 박람회'에서 문화유산 통합 플랫폼을 일반에 처음 공개한다.

2025.08.07 07:00박희범

탄소중립연구원, 제조기업 LCA 자동화 솔루션 '탄소 허브' 출시

탄소중립연구원(대표 이민)은 제조기업의 지속적인 LCA 및 PCF 보고서 수요에 대응하기 위한 전과정평가(LCA) 자동화 서비스 'Tanso Hub(탄소 허브)'를 출시한다고 4일 밝혔다. 탄소 허브는 누구나 손쉽게 보고서를 자동 생성할 수 있는 솔루션이다. ISO 14040, 14044, 14067 기준을 준수하며, 영업일 기준 평균 5일 이내 보고서가 완성된다. 특히 반복 제출이 예상되는 기업을 위해 연간 구독 기반의 합리적인 요금 체계를 도입한 점이 특징이다. 탄소중립연구원은 “국내외 환경 규제와 글로벌 공급망의 탈탄소 요구가 강화되면서, 기업들은 연중 수차례 LCA(Life Cycle Assessment) 또는PCF(Product Carbon Footprint) 보고서 제출을 요구받고 있다”며 “그러나 대부분 제조기업은 내부에 LCA 전문 인력이 없고, 매번 외부 컨설팅에 의존하는 방식은 비용과 시간, 데이터 보안 측면에서의 한계가 드러내고 있어 이 부분을 해소하고자 탄소 허브를 출시하게 됐다”고 설명했다. 탄소 허브는 전문 지식 없이도 활용할 수 있도록 설계됐으며, 방대한 양의 데이터를 자동으로 수집할 수 있는 엑셀툴(Excel Tool) 구축 서비스도 함께 제공한다. 여러 부서 또는 협력사로부터 받아야 하는 원료, 공정 등의 데이터를 데이터 수집 자동화 엑셀툴을 통해 한번에 취합하고 업로드하면, 자동으로 LCA 보고서가 생성된다. 영문 보고서 생성도 가능하다. 보안 기능도 강화됐다. 기존처럼 이메일을 통해 민감한 데이터를 주고받는 방식이 아닌, 탄소 허브 전용 계정을 통해 파일이 암호화되어 안전하게 저장된다. ISO 27001 및 27017 보안 인증을 보유하고 있으며, 보고서 생성 후 자동 삭제와 관리자 접근 제어 기능도 제공된다. 기존 외부 컨설팅 대비 탄소 허브는 반복적으로 보고서 제출이 필요한 기업에게 효율적인 선택지로 평가받고 있다. 보고서 1건당 수천만 원이 소요되던 컨설팅과 달리, 기업별 수요에 맞춰 최대 50건 이상까지 연간 단가로 대응 가능하다. 탄소중립연구원 이민 대표는 “LCA는 한 번의 프로젝트로 끝나는 업무가 아니라 이제는 지속적인 관리가 필요한 핵심 ESG 과제로 자리 잡고 있다”며, “탄소 허브는 내부에 전문 인력이 없어도 데이터를 안전하고 효율적으로 관리하고, 빠르게 보고서를 완성할 수 있는 새로운 대안이 될 것”이라고 밝혔다.

2025.08.04 15:11안희정

"스스로 학습하는 한국형 AI 휴머노이드 개발선언…데이터도 모두 오픈"

미래 로봇산업 주도권 확보를 위한 'K-AI휴머노이드' 프로젝트가 본격화된다. 한국기계연구원(KIMM, 원장 류석현) '자율성장 AI휴머노이드 글로벌 TOP 전략연구단(단장 박찬훈 AI로봇연구소장)'은 한국전자통신연구원(ETRI, 원장 방승찬), 한국생산기술연구원(KITECH, 원장 이상목) 등과 22일 대전 본원에서 'K-AI휴머노이드 비전 선포'와 사업 추진 및 협력 방안을 모색하는 '전략포럼'을 개최한다. 류석현 원장은 "국내외 산학연 총 19개 기관이 참여해 'K-휴머노이드 오픈 생태계'를 구축하고 K-AI휴머노이드 개발을 추진할 것"이라며 "AI휴머노이드 분야 글로벌 리더십 확보에 적극 나설 계획"이라고 언급했다. 참여 기관은 3개 출연연구기관 외에 KAIST, 서울대, 연세대 등 대학 9곳, 업계에서 에이로봇, 라이온로보틱스, LG전자 등 3곳이다. 해외에서 독일과 미국의 연구기관 및 대학인 DLR, UCLA, MIT, SUNY, GWU 등 5곳, 협단체로는 한국로봇산업협회와 한국산업기술시험원 등이 참여한다. 목표는 인간 수준 이상의 신체 능력과 범용 지능을 갖춘 K-AI휴머노이드 개발이다. 활용 방향은 산업현장과 나아가 인간의 일상생활 동반자 역할 구현에 뒀다. 사업단은 이를 위해 운동성과 작업성이 동시에 구현된 휴머노이드 플랫폼을 개발하고 최고 수준의 사고와 실시간 운동능력을 갖춘 AI기술을 개발할 계획이다. 총괄 주관 및 1세부 주관기관인 기계연은 휴머노이드 전용 구동기 개발을 통한 인간수준의 동작성과 피부형 감각기술과 전신 감각기술 개발 등을 통해 휴머노이드 플랫폼 기술을 확보할 계획이다. 또 한국생산기술연구원은 인간과 같은 정교한 손동작이 가능한 인핸드매니퓰레이션 기술을 개발한다. 휴머노이드 플랫폼 분야에서 세계 최고 수준을 달성할 계획이다. 2세부 주관기관인 ETRI는 언어기반 조작, 인간-로봇 상호작용 및 불확실성이 높은 환경에서 임무수행을 위한 절차생성 등 '자율성장 AI휴머노이드 브레인'에 해당하는 로봇 인공지능 핵심기술을 개발한다. 로봇이 데이터를 모으고 지능이 스스로 성장하는 세계적인 수준 확보가 목표다. 전략연구단은 대량의 데이터 확보를 위해 수십대의 휴머노이드 로봇을 동시에 운영, 방대한 학습용 데이터를 획득할 계획이다. 또 다양한 환경에서의 '실증'도 가능한 휴머노이드 데이터 팩토리도 구축한다. '개방형 AI 플랫폼'도 함께 구현해 팩토리에서 획득된 데이터를 전략연구단 이외 연구자들과 공유하는 등 'K-휴머노이드 오픈 생태계'를 구축할 계획이다. 이날 행사는 박찬훈 단장의 전략연구단 비전과 목표 제시를 시작으로, UCLA 데니스홍 교수의 '휴머노이드 로봇의 과거, 현재 그리고 우리가 가야할 길', 라이온로보틱스 황보제민 대표의 '상업성 있는 휴머노이드를 위해 풀어야 될 숙제' 등 다양한 연사의 발제가 이어진다. 박찬훈 단장은 “AI휴머노이드 로봇은 선진국에서 투자를 집중하고 있는 제조업 분야의 '게임체인저'일 뿐만 아니라, 향후 자동차와 휴대폰 시장의 규모를 넘어 1가구 1로봇 시대가 올 것"으로 예상하며 “기업 주도로 세계와 경쟁할 수 있는 K-AI휴머노이드 기술 확보에 최선을 다할 것"이라고 말했다.

2025.07.22 09:24박희범

문신학 산업 차관 "제조업 AI 전환(AX), 관계부처 긴밀히 협조해야 가능"

문신학 산업통상자원부 제1차관은 16일 “제조업 AI 전환은 한 부처만이 주도해서 할 수 있는 것이 아니라 관계 부처 간 긴밀히 협조할 때 가능하다”고 밝혔다. 문 차관은 이날 제조업 AI 전환(AX) 방안 논의를 위한 관계 부처 합동회의에서 “AI 기술이 연구 현장과 데이터센터와 더불어 우리 기업의 제조·생산 현장까지 스며들 때 AI 강국이 완성될 것”이라며 “제조업 AX 확산을 위한 정책적 노력을 결집하여 글로벌 AI 3대 강국 달성을 위해 달려가겠다”고 말했다. 이날 회의는 AI를 제조·생산 현장에 접목해 실질적인 부가가치를 창출하고 AI 수요를 대대적으로 확산함으로써, '글로벌 AI 3대 강국' 달성을 가속할 필요가 있다는 공감대 속에서 마련됐다. 산업부는 제조업 AX에 대한 관계 부처 간 협력을 촉진하기 위해 부내에 '제조AI 확산 TF'를 발족하고 과장급 AI 전문가 3명(신용민(TF팀장, 전기전자제어전공), 송영진(TF부팀장, 컴퓨터공학전공), 권순목(TF부팀장, 전기전자제어전공))을 전격 배치할 계획이다. 산업부는 제조AI 확산 TF가 AI 전문성을 기반으로 현장에서 통하는 실질적인 정책을 관계 부처와 함께 설계함으로써 대한민국 제조업에 AX를 대대적으로 확산하는 역할을 할 것으로 기대했다.

2025.07.16 16:23주문정

"韓 반도체, 공급 역량 확충에 사활 걸어야"

국내 반도체 산업이 기회와 위기를 동시에 맞고 있다. AI·데이터센터 투자로 첨단 메모리 및 파운드리 수요가 급증할 것으로 보이지만, 미국·중국의 적극적인 투자 속 경쟁력을 잃을 수 있다는 우려도 제기된다. 실제로 국내 기업의 투자비용 대비 정부 지원 비율은 5.25%로, 미국(27.5%) 대비 5분의 1 수준에 불과한 것으로 집계됐다. 또한 중국 주요 파운드리의 경우 매출 대비 시설투자액 비율이 98%로, 20~40% 수준인 삼성전자·SK하이닉스를 크게 앞선 것으로 나타났다. 9일 산업연구원(KIET)은 '반도체 글로벌 지형 변화 전망과 정책 시사점' 보고서를 통해 "반도체 패권 경쟁 승리를 위해 향후 5년간 우리 민관의 역량을 적지 집중 투입해야 한다"고 밝혔다. 中 메모리·파운드리 추격…SMIC, 매출 대비 시설투자액 98% 달해 반도체 시장은 향후 5년간 AI·데이터센터 산업 발전에 따라 급격한 성장세를 나타낼 전망이다. 맥킨지에 따르면, 데이터센터향 반도체 시장 규모는 올해 최소 718조원에서 2030년 3천892억원까지 증가할 것으로 예상된다. 이에 따라 첨단 파운드리 공정도 초과 수요에 직면할 가능성이 높다. 경희권 연구위원은 "삼성바이오로직스가 장기간 빅파마 발주 가뭄 상황을 버티다 COVID-19 사태 당시 백신 품귀로 일약 동북아의 핵심 공급 파트너로 부상한 것처럼, 오랜 시간 수주의 구조적 불리함 속에 고군분투해 왔던 우리 파운드리에 짧지만 강력한 기회의 창(Windows)이 열린 상황일 수 있다"고 평가했다. 다만 중국의 레거시 메모리 및 파운드리 산업 추격은 국내 반도체 산업에 대한 실존적인 위협으로 다가오고 있다. 일례로 지난 2021년 낸드 시장 점유율이 2.7%에 불과했던 양쯔메모리(YMTC)의 2024년 점유율은 9%에 육박했다. 전년비 매출액 증가율은 160%다. 이준 선임연구위원은 "2022~2024년 기간 중국 집성전로기금 등 정부 지원에 힘입어 국적 파운드리 기업 SMIC의 매출 대비 시설투자액 비율은 98%(삼성전자·SK하이닉스 20~40% 선)를 기록했다"며 “과거 미국·일본·대만과 우리 경험을 바탕으로 중국 메모리·파운드리 기업들의 추격 속도를 상정하는 것은 매우 위험한 일”이라 강조했다. 美 기업도 비용 구조 개선 전망…"韓도 적기 공급 역량 확보에 사활 걸어야" 미국이 추진하고 있는 자국 내 반도체 공급망 강화 정책도 주요 변수 중 하나다. 미국은 지난 4일 '하나의 크고 아름다운 법', 이른바 트럼프 감세법을 발효했다. 덕분에 인텔 등 한 해 연구개발비를 20조 원 이상 지출하는 기업들은 국내·적격 연구개발(R&D) 지출 즉시 비용 처리가 영구화된다. 뿐만 아니라 시설투자(장비·기계·SW 등) 비용 100% 당해 과세연도 즉시 비용 처리 역시 영구화된다. 5년 기간 한정은 있지만, 신규 제조 시설 건물·공장 투자액까지 100% 비용 처리된다. 경희권 연구위원은 이번 법안으로 인텔·마이크론의 비용 구조가 급진적으로 개선될 가능성이 있다고 내다봤다. 그는 "인텔의 2022~2024년 기간 연구개발 지출 총액은 거의 700억 달러(96조 원)로, 칩스법의 투자세액공제와 직접보조금 외에 거액의 별도 세액공제 수혜 가능성이 있다”고 설명했다. 실제로 지난해 12월 제출된 반도체특별위원회 보고서에 따르면, 투자비용 대비 정부 지원 비율은 우리나라가 5.25%로 미국(27.5%), 일본(54.0%), EU(30.0%)에 비해 현저히 낮은 것으로 나타났다. 국내 반도체 산업 발전을 위한 과감한 지원 정책이 필요함을 보여주는 대목이다. 경희권 연구위원은 "초과 수요로 인한 기회의 창은 길지 않다"며 "적기 공급 역량 확충을 위한 반도체특별법 합의안 도출과 통과, 그리고 토지·전력·용수 등 인프라 적시 공급 체계 확립이 매우 시급하다"고 말했다. 이준 선임연구위원은 "국가기간전력망확충특별법을 적극 활용하고, 새 정부의 AI 정책자금 역시 우리 인공지능 반도체와 양산 주력 기업에 조달 정책 형태로 투입하는 방안도 고려할 수 있다"며 "민관의 총력전이 진행 중인 21세기의 오늘, 우리 정부와 기업, 수많은 이해관계자들의 중지(衆志)를 모아 다시금 도약의 시대를 열어야 한다"고 강조했다.

2025.07.09 11:30장경윤

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