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탄소중립연구원, '링크'에 현대차 탄소배출량 시스템 대응 기능 추가

기후 테크 및 탄소 중립 전문 스타트업 탄소중립연구원(대표 이민)은 자사의 LCA(Life Cycle Assessment, 전과정평가) 클라우드 시스템인 링크(LynC)에 현대기아차의 공급망 탄소배출량 관리 클라우드 시스템인 SCEMS와의 연동 기능을 탑재했다고 26일 밝혔다. LCA 적용이 1차 협력사를 시작으로 N차 공급망까지 확대되고 있으며, 이에 대응하고자 탄소중립연구원은 현대기아차의 부품별 탄소배출량 산정 요구에 직접 대응할 수 있도록 새로운 기능을 개발, 탑재했다. 이번 LynC 현대기아차 SCEMS 대응 기능을 통해 협력사들은 개별적으로 엑셀 파일을 작성하여 수작업으로 탄소배출량을 산정하고 관리해야 하는 번거로움을 벗어나 데이터 처리의 자동화와 정확도 향상을 통해 공급망 전반의 탄소정보 관리를 체계적으로 관리할 수 있다. LynC는 탄소중립연구원이 개발한 LCA 분석 내재화 솔루션이다. 국제 표준에 맞춘 국문/영문 보고서 자동 생성, ISO 제3자 검증 및 국제 LCA 인증 간소화, LCA 데이터 통합 관리 등의 기능을 제공하는 클라우드 시스템으로, 국제표준인 ISO 14040, ISO 14044, ISO 14067에 기반한 LCA 및 제품 탄소발자국 산정 로직을 내장하여 현대기아차 뿐 아니라, 유럽을 비롯한 해외 완성차 브랜드가 요구하는 부품별 LCA 산정 체계에도 대응이 가능하다. 탄소중립연구원 이민 대표는 “LynC는 국내 제조기업들이 글로벌 시장에서 요구되는 ESG·탄소중립 기준을 선제적으로 충족할 수 있도록 지원하는 것이 특징”이라며 “앞으로도 제조기업의 디지털 기반 대응역량 강화를 위해 지속적인 기술 개발과 사용자 중심의 시스템 고도화를 이어갈 것”이라고 말했다.

2025.05.26 15:58안희정 기자

SK하이닉스·MS, AI 역량 강화 프로그램 'AI for Impact' 신설

SK하이닉스가 사회적 기업 및 환경·안전·보건 분야 시민과학자들의 인공지능(AI) 역량 강화를 위한 교육 프로그램 'AI for Impact'를 신설하고, 서울 성동구 성수동 헤이그라운드(성수시작점)에서 론칭 행사를 진행했다고 14일 밝혔다. 시민과학자는 과학 전공자가 아닌 일반 대중으로서 과학 연구에 참여하는 시민 AI for Impact는 사회적 기업 관련 생태계의 AI 역량을 강화함으로써 AI 기술을 통한 사회문제 해결에 기여하고자 SK하이닉스가 마이크로소프트와 협력해 마련한 프로그램이다. 사회문제 해결에 AI 기술을 접목함으로써 사회적 기업들의 사회적 가치(SV) 창출 범위와 영향력을 확대하는 것은 물론, 일반 시민들에게도 일상 속에서 AI를 활용한 SV 창출이 가능하다는 인식을 확산하는 것이 이 프로그램의 기획 취지다. 교육 대상은 AI 역량 개발에 관심을 갖는 사회적 기업 구성원 및 (재)숲과나눔 '시민과학풀씨' 참여자와 같이 환경·안전·보건 분야 문제 해결을 원하는 시민과학자들이다. 교육 콘텐츠는 더 많은 사람이 AI 기술을 배울 수 있도록 지원하는 마이크로소프트 글로벌 AI 스킬 이니셔티브와의 협력으로 제공한다. AI 윤리에 대해 집중적으로 소개하는 'AI 기초 이해'와 홍보 영상이나 e-브로셔 제작 등 '생성형 AI 활용'에 대한 실무 콘텐츠 등으로 구성돼 있으며 AI for Impact 사이트를 통해 누구나 수강할 수 있다. 마이크로소프트와 함께한 이날 행사에는 마이크로소프트 성종은 총괄(AI 내셔널 스킬 한국 디렉터), (재)숲과나눔 장재연 이사장, SK하이닉스 이방실 부사장(SV 담당)이 참석해 AI for Impact 프로그램의 취지와 향후 운영 계획 등에 대해 소개했다. 이어 사전 신청한 100여 명의 사회적 기업 구성원 및 시민과학자들을 대상으로 ▲데이터 분석 및 시각화 ▲공공데이터와 생성형 AI를 활용한 환경·안전·보건 문제 해결 ▲AI 업무 자동화 등을 주제로 오프라인 교육이 이뤄졌다. 사회적 기업 비커넥트랩의 강승희 부대표는 “데이터 분석과 AI 활용에 대한 사회적 기업의 니즈가 많은데, 이번 기회를 통해 니즈를 만족시켜 줄 생성형 AI 활용법을 알게 됐다”며 “남은 교육을 잘 이수해서 실제 사업에 잘 응용하고 사회적 가치를 만드는 데 기여하겠다”고 말했다. 풀씨연구자로 참여한 오픈도어의 박민선 대표는 “특히 환경 연구 분야에서 AI 기술 활용 가능성과 효율성을 실감했다”며 “앞으로 환경문제 해결을 위한 혁신적인 접근 방식을 모색하는 데 큰 도움이 될 것 같다”고 밝혔다. 이날 장재연 (재)숲과나눔 이사장은 “환경·안전·보건 분야에서도 AI 기술을 활용하여 다양한 사회 문제를 해결하고 사회적 가치를 창출하는 데 지속적으로 노력하겠다”고 말했다. 이방실 SK하이닉스 부사장은 “AI for Impact를 통해 사회적 기업 및 시민과학자들의 AI 활용 역량이 향상되기를 기대한다”며 “향후에도 지속적으로 AI 교육 프로그램을 마련해 나가겠다”고 덧붙였다.

2025.05.14 10:03장경윤 기자

[AI 리더스] "AI는 새로운 전기"…에너지연 이제현, '레고형 자동화'로 연구 시스템 재편

"인공지능(AI)은 단순한 도구를 넘어 연구와 조직 운영 전반을 재설계하는 실천적 수단입니다. 기계학습(ML) 자체만큼 중요한 것은 그것을 사람과 문제에 어떻게 연결하고 조합하느냐입니다. 오늘날의 연구자는 데이터를 다루는 기술자이자 AI에게 가치와 맥락을 설계해 주는 해석자여야 합니다." 이제현 한국에너지기술연구원 에너지AI·계산과학실장은 최근 기자와 인터뷰에서 이같이 말했다. 그는 에너지와 AI라는 두 축을 접목한 '실천가형 연구자'로, 기술 자체만큼이나 "기술이 어떻게 조직 안에 어떻게 퍼질 수 있는가"에 집중하는 전략가다. 현장 연구자와 행정 실무자 모두가 AI를 손에 쥐게 하려면 결국 언어와 문화가 먼저라는 것이 그의 신념이다. 23일 업계에 따르면 최근 공공, 산업계 전반에서 AI 실용화를 이끄는 'AI 에반젤리스트'에 대한 요구가 높아지고 있다. 특히 연구 생산성과 행정 자동화를 아우르는 현장형 사례가 주목받는 가운데 이제현 에너지연구원 실장은 대표적 실천가로 관심을 모으고 있다. 이 실장은 서울대학교에서 재료공학 박사, 비엔나공과대학교에서 고체물리학 박사 학위를 취득한 이중 박사 출신이다. 삼성전자 반도체연구소에서 3D 모델링과 AI 응용을 이끄는 실무 책임자로 근무하며 연례기술상과 미래창조상을 수상했고 이후 서울대 재료공학부 연구교수를 거쳐 한국에너지기술연구원으로 자리를 옮겼다. 지난해부터는 대통령 직속 국가인공지능위원회 산업·공공분과 위원으로도 활동하고 있다. "AI 전환 활동, 창피함에서 시작됐다"…'AI-에너지 실천가'가 된 여정은 이 실장이 정부출연 연구기관(출연연)의 'AI 에반젤리스트'를 넘어 AI 없이는 설명할 수 없는 '필수불가결의 실천가'로 정체성을 확립하기까지는 예상 밖의 출발점이 있었다. 그것은 바로 '부끄러움'이었다. 그는 지난 2018년 출연연에 입사했을 당시를 떠올리며 태양광·풍력·수소·배터리 등 에너지 공학 전반에 대한 이해가 거의 없었다고 밝혔다. 데이터 분석과 AI 개발에는 자신 있었지만 실제 에너지 기술 논문을 해석하는 데 큰 어려움을 겪었다는 설명이다. 이 실장은 "그 당시에는 하루 세 편 이상의 논문을 읽는 것조차 버거웠고 에너지 전문 연구자들 사이에선 스스로가 '바보가 된 느낌'이었다"며 "이에 더더욱 살아남아야겠다고 마음먹었다"고 말했다. 이어 "여기서 AI를 단순한 연구 주제가 아니라 나를 구하는 실전 무기로 써야겠다는 각성이 생겼다"고 말했다. 실제 전환점은 지난 2020년 초 한 랩 세미나 발표 일정에서 찾아왔다. 5일 안에 최신 태양광 논문 20편을 읽고 리뷰를 정리해 발표해야 했던 그는 시간 부족과 전문성 한계를 동시에 마주하며 해결책을 고민했다. 이에 논문 PDF를 자동 수집하고 형태소 분석과 동사 추출을 통해 주요 키워드와 연구 동향을 집계하는 텍스트 마이닝 기법을 고안했다. 단순 요약이 아닌 논문 간 흐름을 데이터 기반으로 구조화하는 전략이었다. 결과는 예상과 달리 압도적이었다. 5일 만에 8천여 편의 논문을 자동으로 요약·분류했고 세미나 당일에는 정제된 연구 분야 지도와 핵심 트렌드를 제시해 긍정적 평가를 받았다. 이 실장은 "호통을 기대했는데 대신 칭찬이 돌아왔다"며 "AI를 단순한 분석 도구가 아닌 생존을 가능케 하는 실전형 활용법으로 처음 체감한 순간이었다"고 회상했다. 다만 이를 본격적으로 활용하려 파고들자 이 실장은 곧 기술적 한계에 직면했다. 당시 사용한 초창기 언어모델인 'BERT' 기반 딥러닝 요약 애플리케이션 프로그램 인터페이스(API)가 논문 초록의 앞부분만 뽑는 '두괄식 요약'에 그쳐 실제 연구의 고유한 기여 내용은 제대로 반영되지 않았던 것이다. 이에 그는 자신이 과거에 작성한 논문 40여 편을 직접 분석하며 연구자가 '고유 기여'를 선언할 때 반복적으로 사용하는 표현들을 선별해 나갔다. 일례로 "이 논문에서 우리는…", "본 연구는 다음을 제시한다…", "이 연구에서는 처음으로…"와 같은 문장들이 대표적이다. 이 실장은 이러한 문장 패턴을 정규표현식으로 구현해 논문 핵심 기여만을 자동으로 추출하는 20개의 규칙 세트를 설계했다. 이 세트는 실제 태양광, 수소, 배터리 등 다양한 에너지 기술 논문에 적용한 결과 매우 높은 정확도로 고유 기여 문장을 뽑아내는 성과를 거뒀다. 이에 당시에는 "이 정도 수준이면 사업화해도 되지 않겠느냐"는 제안까지 이어졌다. 이 실장의 실천가적 성향은 기술의 실용성과 시장성에 대한 감각에서도 드러난다. 그는 박사 시절 스핀트로닉스라는 첨단 주제를 연구했지만 산업계가 해당 기술을 외면하면서 좌절을 겪은 경험이 있다. 실용적이고 경쟁력 있는 연구 주제가 결국 살아남는다는 깨달음은 이후 그가 다양한 에너지 기술을 '같은 거리'에서 관찰하고 AI와 데이터로 조망하는 전략으로 전환하는 계기가 됐다. "레고처럼 조합한 AI"…에너지연을 AI 조직으로 바꾼 실천형 전략 이제현 연구실장은 "기술을 직접 개발하지 않아도 잘 조합하면 된다"는 철학 아래 다양한 API를 연결해 활용하는 전략을 구사하고 있다. 초창기에는 BERT 기반 요약 API와 구글 번역 API를 결합해 한글·영문 동시 요약 파이프라인을 구성하고 논문 데이터의 전처리와 후처리는 파이썬 스크립트로 처리하는 방식으로 자동화 체계를 구축했다. 그는 "우리가 AI를 직접 구축하지 않는다고 해도 이를 레고 블록처럼 조립해서 붙일 수 있다"며 "이를 통해 지금까지 상상되지 않은 생산적인 사용 사례를 창출할 수 있다"고 설명했다. 이 실장이 설계한 조립형 전략은 이후 생성형 AI 확산과 맞물리며 보다 강력한 효과를 냈다. 특히 지난 2023년 '챗GPT' API가 공개됐을 당시 기존에 구축해 둔 다양한 입출력 파이프라인 덕분에 새로운 모델을 별도 수정 없이 그대로 끼워 넣는 방식으로 즉시 적용할 수 있었다. 연구 생산 흐름에 AI를 유기적으로 결합하는 구조 중심의 접근이 자체 개발보다 현실적이고 효율적인 전략으로 작동한 셈이다. AI를 레고 블록처럼 조립한 실험 중 하나는 'GPT-4' 기반 '딴지봇'이다. 챗GPT의 'GPT스토어'에서 찾아서 쓸 수 있는 이 봇은 단순한 챗봇이 아니다. 숫자 계산·단어 수 비교 등 논리 판단이 필요한 질문에는 파이썬 코드로 정확한 값을 먼저 구한 뒤 GPT가 해당 결과를 기억해 끝까지 유지하도록 설계됐다. "생각이라는 걸 할 줄 아는거죠?" 같은 태클형 멘트도 함께 삽입해 독특한 캐릭터를 갖췄다. '딴지봇'은 기존 챗GPT와 달리 유저가 자기 생각 속에 잠기게 되는 편향을 줄이고 논리적 사고를 유도하는 데도 효과적이다. 끊임없이 반박하는 구조 덕분에 사용자가 스스로 논리를 점검하게 된다. 이 실장의 소개 후 기자 역시 이 챗봇을 사용하며 비용 편익 분석과 판단에 있어 도움을 받고 있다. 또 다른 실험으로는 '플랏봇'과 '싹둑봇'이 있다. 플랏봇은 '챗GPT'가 한글·한자 폰트를 직접 불러와 디자인 과정에서 발생하는 글자 뭉침 현상을 자동으로 해결한다. 싹둑봇은 복수의 아이콘이 담긴 PNG 이미지를 자동으로 분리해 저장하며 사용자 요청에 따라 반복 편집도 가능하다. 이 실장은 "AI를 직접 구축하지 않아도 잘 조립하면 된다"며 "이런 도구들을 AI가 직접 짜준 코드 한 줄로 연결하면 연구자들의 일상적인 작업도 단숨에 자동화할 수 있다"고 설명했다. 다만 아무리 강력한 도구라도 '공감할 언어' 없이 전파되긴 어렵다. 이 실장이 연구원에 부임한 이후 택한 전략은 단순한 기술 전파가 아닌 '문화 설계'에 가까웠다. 그는 처음 부임했을 때부터 내부 게시판에 AI 관련 사용기를 꾸준히 게시하며 일상 언어로 기술을 설명하고 사례를 공유했다. 주 독자인 태양광·수소 분야 연구자들이 공감할 수 있도록 콘텐츠는 절반은 익숙한 개념, 나머지 절반은 새로운 시사점으로 구성해 진입 장벽을 낮췄다. "기술은 낯설어도 맥락은 익숙해야 따라올 수 있다"는 것이 전략이었다. 그렇게 쌓아올린 AI 관련 사용기와 활용 노트는 어느덧 5년간 누적 52페이지에 달했다. 이같은 접근은 단순한 기술 놀이가 아니라 연구원 조직 전체에 AI 문화를 확산시키는 촉매로 작용했다. 이후 전산실과 지식정보실, 행정부서 등이 서로 협력해 '논문 요약 자동화', '회의록 정리', '보고서 DOCX 변환' 등 실제 행정에 적용 가능한 AI 툴 실험이 이어졌다. 업무 질 제고를 위해 작은 단위의 자동화부터 전체 문서 파이프라인 개편까지 범위도 넓었다. 대표적인 예는 'GPT-4'를 활용한 보고서 자동 출력 기능이다. 과거에는 보고서를 문서로 만들기 위해 파이썬 코드나 API를 직접 다뤄야 했지만 지금은 "이 내용 워드로 정리해줘" 한 줄만 입력하면 AI가 알아서 워드 파일을 만들어준다. 표나 숫자가 포함된 내용은 엑셀 파일까지 자동으로 생성된다. 이처럼 여러 AI 도구가 서로 연결돼 자연스럽게 이어지는 작업 흐름이 실제 연구원 내부에 자리잡고 있다. 연구원 수뇌부의 지원도 강력했다. 전임 원장은 표창과 강연 기회를 통해 AI 실험가들을 공개적으로 격려했고 공공기관 속 숨은 고수들이 전면에 나설 수 있도록 환경을 조성했다. 현 경영진 역시 R&D 예산삭감 와중에도 출연연 최초 DGX GPU 도입 등 지원을 아끼지 않았다. 전파 속도도 가팔랐다. 다른 출연연에서 AI 태스크포스가 직접 방문해 벤치마킹할 정도로 한국에너지기술연구원은 행정과 연구 전반에 AI를 접목한 선도 기관으로 주목받고 있다. 정보 요약부터 가설·실험까지…AI가 만드는 미래의 연구 루프 이제현 실장은 AI가 전기나 원유처럼 '사회의 기반'으로 받아들이는 시대가 머지않았다고 보고 있다. 모든 산업과 학문이 전기를 쓰듯 이제는 AI를 자연스럽게 흡수하게 될 것이며 연구기관도 예외가 아니라는 것이다. 이 실장이 구상하는 연구기관 내 AI 활용의 미래는 세 가지 축으로 정리된다. 이 중 핵심은 정보 습득의 가속이다. 그는 방대한 논문, 보고서, 뉴스 등 텍스트 기반 데이터를 빠르게 흡수하기 위해 요약 파이프라인을 구축해 왔다. 끊임없이 쌓이는 '과잉 정보'에 대응하기 위해 BERT, GPT, 딥엘 등 언어 모델을 조합하고 이를 노트북LM, 마누스 등 도구와 연계해 핵심 문장만 추출하고 시각자료와 자동 연결하는 구조를 실험하고 있다. 정보 판단을 기계에 맡겨도 되는가라는 기자의 질문에는 "인간이 조직과 컨설팅 서비스를 만든 이유도 결국 판단의 효율을 높이기 위한 것이었다"며 "지금처럼 정보가 넘쳐나는 시대에 일부 판단을 기술에 위임하는 현상이 자연스럽게 발생하는 것"이라고 말했다. 또 다른 핵심 축은 추론과 가설 생성의 자동화다. 이 실장은 AI가 단순한 보조 도구를 넘어 연구자의 사고 방식과 문제 접근법까지 학습하는 수준으로 진화할 것으로 예측한다. 이미 그는 자신이 설계한 '딴지봇'에 '연구자 성향'과 '판단 기준' 같은 논리적 편향을 의도적으로 주입해 AI가 스스로 문제를 정의하고 가설을 제안할 수 있는 구조를 실험 중이다. 연구 자동화의 마지막 축으로 이 실장은 실험과 검증의 기계화를 제시했다. 장기적으로 AI가 실험 설계까지 최적화할 수 있을 것이라는 예측이다. 로봇과 랩 오토메이션을 연계하면 사람이 손을 대지 않아도 전체 연구 과정을 하나의 사이클로 자동 수행하는 구조가 가능하다는 구상이다. 다만 그는 실험의 실행은 자동화하더라도 그 방향을 설정하는 가치 판단과 최종 결정은 인간의 몫이어야 한다는 점을 강조했다. 그는 AI가 절대 넘볼 수 없는 분야로 '철학·역사·문화적 맥락'을 꼽았다. 독일의 인종주의 트라우마나 한국의 민주화 경험 같은 집단 기억과 감정은 기존의 데이터만으로 온전히 담아내기 어렵다는 이유에서다. '챗GPT' 지브리풍 그림이 빠르게 식상해지는 현상을 예로 들며 "새로움과 차별점을 설계하는 능력이야말로 인간 고유의 가치"라고 설명했다. 이 실장과 에너지연구원은 '연구 자동화'라는 미래를 향해 실질적으로 가능한 실험들을 하나씩 진행 중이다. 미국의 프론티어 AI랩들에게만 가능한 자체 LLM을 구축할 역량이 없다고 해도 외부 AI 모델을 최대한 잘 활용해 레고와 같이 데이터 파이프라인을 최고 수준으로 설계하는 것은 가능하기 때문이다. 이미 연구원 내부에서는 보고서, 뉴스, 논문 같은 데이터를 자동으로 수집·정리한 뒤 이를 기반으로 표, 그래프, 설명형 문서까지 자동으로 생성하는 시스템이 실험되고 있다. 향후에는 이를 보다 고도화해 '딥 리서치 에이전트'를 구축할 계획이다. 이는 에너지·기후 관련 논문, 특허, 정책 자료 등을 AI가 메타리뷰하고 위험 요소를 정리한 리스크 맵이나 요약 보고서까지 자동 생성하게 만든다는 구상이다. 사용자가 직접 입력하는 프롬프트와 부서별 서식도 미리 정해 둬 결과물이 자동으로 워드 문서로 출력되고 원문 링크도 함께 붙는 구조다. 이에 더해 AI가 실험 설계 단계까지 관여할 수 있도록 윤리 기준이나 연구자의 판단 기준을 변수로 설정하는 시도도 추진 중이다. 장기적으로는 실험 로봇, 디지털 트윈과 연계해 아이디어가 뜨자마자 실험되고 결과까지 해석되는 '완전 자동화 루프'를 구현하겠다는 계획이다. 이제현 한국에너지기술연구원 실장은 "AI가 논문을 읽고 가설을 세우고 실험을 설계하는 시대는 언젠가 오게 될 것"이라며 "이러한 시대에 대비해 우리는 AI에게 어떤 맥락을 학습시킬 것인가를 물어야 한다"고 강조했다.

2025.04.23 10:07조이환 기자

AI 시대, 데이터 폭발적 증가…냉각 기술에 '주목'

인공지능(AI) 시대를 맞아 데이터가 폭발적으로 증가하면서 이를 수용하는 데이터센터 장비의 과열을 방지하기 위한 냉각 기술의 필요성이 크게 늘고 있다. 이에 국내 첨단기술 인력 양성에 힘쓰는 한국미래기술교육연구원이 데이터센터 전문 세미나를 진행한다. 한국미래기술교육연구원은 다음 달 23일 '데이터센터 냉각시스템 개발 및 구축 사례와 효율적 운영방안 세미나'를 서울 여의도 FKI타워 사파이어홀에서 온오프라인으로 병행 개최한다고 8일 밝혔다. 이번 세미나에서는 공조·냉각 시스템부터 액침냉각·액침냉각유, 무정전전원장치(UPS), 히트펌프, 액화가스(LNG) 냉열·지열 등 데이터센터 관련 내용들이 폭넓게 다뤄질 예정이다. 최근 AI와 미디어의 발달로 생성되는 데이터가 급격히 증가함에 따라 데이터센터의 효율적이고 안정적인 운영을 위한 서버·스토리지 및 기타 네트워킹 장비의 과열을 방지하는 냉각 기술의 필요성이 커지고 있다. 냉각시스템은 ▲바닥 설계 ▲에어컨 장치 ▲액체·액침 냉각 솔루션 ▲LNG 기화 냉열 기술 ▲폐열을 재활용하기 위한 히트펌프 기술 ▲상승 및 외부 차가운 공기를 활용하는 프리쿨링 냉각 등 다양한 기술을 통해 가동 중지 시간을 최소화하고 장비 수명을 연장하며 에너지 소비를 줄이기 위한 필수적 요소다. 글로벌마켓인사이트에 따르면 지난해 약 159억 달러(한화 23조3천968억원) 수준에 그쳤던 전 세계 데이터센터 냉각 시장 규모가 2032년에는 약 3배 성장한 517억 달러(한화 76조765억원)에 이를 것으로 예상된다. 또 리서치네스터는 세계 데이터센터 냉각 기술 및 솔루션 시장이 지난해 약 212억 달러(한화 31조2천339억원) 규모에서 2037년 약 1천351억5천만 달러(한화 199조1천164억원)에 이를 것으로 전망하고 있다. 이번 세미나는 ▲데이터센터 냉각시스템 방식 비교와 냉각 설비·설치 기준 ▲발열 서버 냉각 장치용 하이브리드 UPS 및 AI 데이터센터용 파워솔루션 소개 ▲데이터센터 전용 액침냉각유 개발과 상용화 방안 ▲데이터센터 통합 엔지니어링 기술과 고밀도 서버랙 냉각방식 설계사례 ▲액침냉각 폐열 활용 흡착식 히트펌프 기술 개발과 데이터센터 적용방안 ▲LNG 냉열을 이용한 데이터센터 냉각시스템 개발 및 성능평가 ▲데이터센터 냉각을 위한 LNG 기화 냉열과 지열 에너지 융합 기술 개발 및 실증사례 등의 주제 발표가 예정돼 있다. 세미나와 관련된 자세한 사항은 홈페이지(www.kecft.or.kr)를 참조하거나 전화(02-545-4020)로 문의하면 된다. 연구원 관계자는 "데이터센터 냉각 기술의 발전은 데이터센터 운영의 경제적 효율성뿐 아니라 탄소 배출 저감을 통한 환경적 지속 가능성을 높이는 데 중요한 역할을 하고 있다"며 "데이터센터의 효율적 운영은 사회 전반에 걸쳐 여러 긍정적인 효과를 유발해 스마트시티, 디지털 헬스케어, AI 연구 등 다양한 분야에서 중요한 기반을 제공할 것"이라고 말했다. 이어 "이번 세미나가 성장 가능성이 높은 신사업인 데이터센터 운영의 효율성 증대와 더불어 기업의 지속 가능성을 높이는 데 핵심적인 역할을 할 기회가 될 것"이라고 덧붙였다.

2025.04.08 10:46한정호

[영상] 최형두 의원 "2025 추경, AI 예산 2조 반영 추진"

"인공지능(AI) 인프라 예산 확보는 국가 경쟁력의 문제다. 여야 모두 공감하고 있는 만큼 2025년 1차 추경에서 반드시 2조 원 규모로 반영될 수 있도록 기획재정부와 조율 중이다." 국민의힘 최형두 의원은 26일 국회 의원회관 간담회장에서 열린 '2차 AI G3 강국 신기술 전략 조찬 포럼'에서 이와 같이 말하며 AI인프라 경쟁력 확보를 위해 예산을 확대할 것임을 강조했다. 대한민국의 혁신 및 산업 발전을 위한 산·학·연 전문가 중심의 정책 및 실행방안을 논의하기 위해 마련된 이번 포럼에는 국회와 정부, 학계, 산업계를 대표하는 전문가 20여 명이 참석했다. 과학기술정보통신부 송상훈 실장을 비롯해 서울대, 성균관대, 카이스트 등 주요 대학의 학계 인사들과 네이버, LG AI연구원, SK하이닉스, 현대차, SKT, 두산로보틱스, 퓨리오사AI, 리벨리온, 페르소나AI 등 국내 대표 AI·ICT 기업 관계자들이 자리를 함께 했다. 우선 삼성글로벌리서치 허준 상무가 발제자로 나서 '최근 AI 동향과 AI 부상에 따른 데이터센터의 변곡점'을 주제로 발표했다. 그는 "AI는 지금 '모델 골드러시' 시대에 있다”며 최근 몇 개월 사이 쏟아지는 초거대 AI 모델 개발과 추론형 AI의 급부상, 경량형·오픈소스 AI의 흐름을 조망했다. 특히 생성형 AI에서 에이전트 AI, 피지컬 AI로 이어지는 기술 진화 흐름을 짚으며, AI의 진화는 결국 인프라 수요의 폭발적 증가로 이어질 수밖에 없다고 강조했다. 허 상무는 AI를 구성하는 세 가지 요소인 모델, 데이터, 컴퓨팅 인프라 가운데 지금은 인프라가 전략의 핵심이 되고 있다고 강조했다. 이어 과거 초고속 인터넷 인프라를 바탕으로 인터넷 강국이 된 것처럼 AI 인프라 선점 없이는 AI 강국 도약도 어렵다고 말했다. 특히 "AI로 수익을 내는 기업은 대부분 인프라 기업"이라며 "반도체, 전력장비, 냉각기술 분야가 AI의 진짜 수익 원천”이라며, 정부와 국회가 데이터센터 기반 인프라 육성에 보다 적극적으로 나서야 한다"고 강조했다. SKT 이영탁 부사장도 현재 AI 생태계에서 핵심적인 요소가 AI 인프라라는 의견에 동의를 표하며 기업의 투자를 유도하기 위해선 수익성이 있는 인프라 중심의 전략이 필요하다고 강조했다. 이 부사장은 미국의 스타게이트처럼 정부·기업·연구소가 협력하는 한국형 AI 인프라 전략이 필요하다며 국가 AI 컴퓨팅 센터 같은 거점이 실질적인 인프라 구축으로 이어져야 한다고 말했다. 더불어 최근 해외 빅테크의 AI 투자가 일본으로 집중되는 이유로 정부의 공격적인 인센티브 지원를 들었다. 그는 "일본은 해외 기업이 데이터센터를 지을 경우 건설비의 50%까지 지원한다"며 "우리나라도 예산 규모는 작더라도 이와 유사한 적극적인 국회·정부의 재정 지원이 필요하다"고 강조했다. 과기정통부 송상훈 실장는 AI인프라가 국가 간·기업 간 경쟁의 핵심 인프라라는 것에 공감하지만 추가적인 예산 확보가 절실한 상황이라고 밝혔다. 송 실장은 현재 기재부 예산실과 구체적인 협의가 늦어지고 있지만 "플랜 A는 물론 B, C까지 마련해 대비 중”이라고 설명했다. 이에 최형두 의원은 "여야 모두 AI 인프라 예산의 필요성에 공감하고 있다"며 "산불·재해 등으로 인한 2025년 1차 추경 논의가 앞당겨지고 있는 만큼, AI 인프라 예산을 확실히 반영하도록 기획재정부와 조율해 나가겠다"고 밝혔다. 김영호 서울대 공과대학 학장도 GPU와 전기료가 인재 양성의 최대 장애물이라며 AI교육 현장의 현실을 전했다. 김 학장은 "대규모언어모델(LLM)을 직접 돌려보는 경험 유무에 따라 졸업 후 역량이 천차만별"이라며 "정부가 연구자들에게 전기료 완화 조치 등을 제공할 필요가 있다"고 말했다 네이버클라우드의 하정우 AI이노베이션센터장은 해외 사례를 언급하며, 학습용 하이퍼스케일 데이터센터와 산업단지형 추론 인프라를 분리하는 전략을 제시했다. 그는 "사우디아라비아도 AI 모델을 서비스하면서 추론 인프라의 중요성을 인식했다"며 "우리도 국내 AI 반도체를 활용한 인퍼런스 센터 실증 프로젝트를 산업단지에서 시작해야 한다"고 강조했다. 또한 프랑스가 167조 원 규모의 AI 투자 중 70억 유로를 해외에서 유치한 사례를 들며 해외 투자 유치로 AI 인프라를 스케일업할 전략을 세워야 한다고 의견을 피력했다. 더불어민주당 정동영 의원과 국민의힘 최형두 의원, 정보통신산업진흥원이 공동 주최·주관하는 AI G3 강국 신기술 전략 조찬 포럼은 매월 주요 인사와 산업계를 초청해 시리즈 형태로 개최 중이다. 다음 달부터는 중소기업과 스타트업, 대표기업 중심의 현장 목소리를 반영한 논의가 이어지며 12월에는 연간 종합토론이 국회에서 진행될 계획이다.

2025.03.26 11:24남혁우 기자

10초 내 자가치료 가능한 전자피부 개발…"활용은 AI로"

칼에 베어도 10초 내에 복원되는, 영화의 한 장면 같은 기술이 개발됐다. 이 기술을 이용한 근육피로 측정에는 AI 모델이 활용됐다. 한국연구재단(이사장 홍원화)은 서울시립대학교 김혁 교수 연구팀(이용주 박사과정 등)이 외부 자극 없이 10초 내에 80% 이상의 기능을 복구할 수 있는 초고속 자가 치유 전자피부를 개발했다고 19일 밝혔다. 연구진은 이를 통해 실시간 생체 신호 모니터링과 AI 기반 근육 피로 상태 측정에도 성공했다. 사람의 피부를 모방한 전자피부는 웨어러블 기기의 가장 진화한 형태로 헬스 케어 분야에서 활용도가 높다. 그러나 반복적인 사용으로 인한 마찰과 찢어짐, 스크래치 같은 기계적인 손상에 취약할 뿐더러 장기간 착용이 어렵고 손상 시 성능 저하를 초래한다. 현재까지 피부 손상을 80%까지 복구하는 전자피부가 나와 있지만 복구까지 1분 정도 걸리는데다 기능평가 측정이 복구과정에서 단절되기도 하고, 복구하는데 열과 빛 같은 외부 자극이 필요해 실용화는 어려웠다. 연구팀은 전자피부의 자가 치유 성능을 높이기 위해 다양한 화합물을 합성, 최적의 조건을 구현했다. 유연한 열가소성 폴리우레탄에 이황화물 화합물을 도입해 열, 빛 등 외부 자극 없이도 재결합할 수 있는 이황화 결합 상태를 만들어냈다. 복원력을 높이고, 자기 치유 능력을 개선하기 위해 분자 이동성이 높은 화합물도 첨가했다. 이 화합물은 이소포론 디이소시아네이트(IPDI)로 고분자 사슬의 유연성과 이동성을 증가시켰다. 김혁 교수는 "이렇게 개발된 전자피부가 상온에서 10초 이내에 80% 이상 기능을 회복하는 성능을 보였다"며 "고온·고습·저온·수중 등 극한 환경에서도 근전도 및 심전도를 안정적으로 측정했다"고 말했다. 김 교수는 "전자피부 센서를 딥러닝 기반 빅데이터 해석 모델과 결합해 실시간 근육 피로를 모니터링하는 실험에도 성공했다"며 "차세대 웨어러블 의료 기기에 작용 가능할 것"으로 기대했다.

2025.03.19 12:00박희범 기자

"GE·지멘스도 클라우드 기반 데이터· AI기업으로 변신중"

디지털 전환(DX)이 기계산업의 혁신을 가속화하고 있다. 미국의 GE나 독일 지멘스 등이 대표적이다. 이들은 스마트 공장이나 AI 기반 품질 검사, 디지털 트윈을 활용한 설계 최적화 등으로 기업 경쟁력을 강화하며 글로벌 시장을 선도하고 있다. 지디넷코리아는 총 3회에 걸쳐 스마트팩토리와 AI 등 두뇌를 장착 중인 기계 산업의 변신을 한국기계연구원 DX전략 전문가 분석을 통해 짚어봤다.(편집자 주) DX는 단순히 아날로그 정보를 디지털로 바꾸는 것을 넘어, 디지털 기술과 데이터를 활용해 산업 구조와 비즈니스 모델을 혁신하는 과정입니다. 새로운 가치를 창출하고, 기업의 경쟁력을 강화하는 데 핵심적인 역할을 할 것으로 기대를 모으고 있습니다. 기계산업에서의 디지털 전환은 인공지능(AI), 사물인터넷(IoT), 빅데이터 등 첨단 기술을 제조 공정과 제품 개발에 통합해 생산성을 높이고 운영 효율성을 극대화하는 것을 목표로 합니다. 예를 들어, 가상공학 엔지니어링 도구를 활용한 제품개발은 개발 과정에서의 시행착오를 가상공간에서 반복하고 최적화함으로써 시제품 제작 횟수 최소화와 시험평가 시간 및 비용 절감으로 원가 경쟁력을 높일 수 있습니다. AI를 활용한 예측 유지보수 시스템은 기계 설비의 고장을 사전에 예측하여 갑작스러운 가동 중단을 방지합니다. 또한, 사물인터넷(IoT) 센서를 통해 실시간으로 데이터를 수집·분석하여 공정을 최적화할 수 있습니다. 기계산업에서 디지털 전환 왜 필요한가 전통적인 기계산업은 노동집약적입니다. 다품종 소량 생산 체제에서 비효율성을 보이는 경우가 많습니다. 하지만 디지털 전환을 통해 이러한 한계를 극복하고, 글로벌 시장에서의 경쟁력을 강화할 수 있습니다. 특히, 4차 산업혁명의 가속화와 함께 디지털 기술의 발전, 유연한 생산 방식 등이 기업의 생존과 산업 경쟁력을 좌우하는 중요한 요소로 부각되고 있습니다. 해외에서는 어떻게 디지털 전환을 활용하고 있을까요? 글로벌 선도 기업들은 이미 디지털 전환을 통해 혁신적인 성과를 거두고 있습니다. 미국의 GE는 클라우드 기반 플랫폼인 프레딕스(Predix)를 통해 기계 데이터를 실시간으로 분석해 운영 효율을 높이고 있습니다. 독일 지멘스는 클라우드 기반 개방형 사물인터넷(IoT) 운영 시스템인 마인드스피어(MindSphere)를 통해 데이터 수집과 활용을 극대화하고 있습니다. 이러한 사례들은 디지털 전환이 기업의 경쟁력 강화에 얼마나 중요한 역할을 하는지를 보여줍니다. 우리나라에서는 어떤 노력을 하고 있을까요? 우리나라에서도 기계산업의 디지털 전환을 촉진하기 위한 노력이 활발히 진행되고 있습니다. 대표적인 연구기관이 한국기계연구원입니다. 이곳에서는 디지털 트윈, 기계 데이터 플랫폼, 가상공학 플랫폼을 3대 축으로 설정하고, 관련 역량을 결집하여 인프라와 플랫폼을 구축하고 있습니다. 특히, 디지털 트윈 기술은 물리적 기계 장비와 가상 모델을 결합하여 실시간 모니터링과 예측 가능성을 제공함으로써 스마트 제조 시스템 구현에 필수적인 역할을 합니다. 또한, 기계 데이터 플랫폼을 통해 산업 데이터의 생성과 활용을 활성화하고, 가상공학 플랫폼을 통해 설계부터 생산, 유지보수까지 제조업 전반에 걸친 디지털 전환을 지원하고 있습니다. 가상공학 기술의 사각지대에 있는 중소기업들의 디지털 전환을 촉진하기 위해 독자적으로 개발한 '가상공학 플랫폼(Virtual Engineering Platform)'을 확산시키고 있습니다. 이 플랫폼은 엔지니어링 및 제조 분야에서 다양한 설계, 시뮬레이션, 분석 및 최적화 작업을 가상 환경에서 수행할 수 있는 통합 소프트웨어 시스템입니다. 이를 통해 중소기업들도 비용 효율적으로 디지털 전환을 추진할 수 있게 되었습니다. 그리고, 이차전지의 핵심적인 제조장비인 롤투롤장비에 대한 디지털트윈을 구현해 제조현장에서 유용하게 활용할 수 있는 DX 기술들을 개발하고 이러한 기술들이 사업화될 수 있도록 노력을 경주하고 있습니다. 중소기업에선 인력 부족, 인프라 투자 비용 부담 기계산업의 디지털 전환은 더 이상 선택이 아닌 필수입니다. 디지털 기술을 적극적으로 도입하고, 데이터 기반의 의사결정을 통해 생산 공정의 혁신과 새로운 비즈니스 모델을 창출해야만 급변하는 글로벌 시장에서 지속 가능한 경쟁 우위를 확보할 수 있습니다. 디지털 전환을 통해 기계산업은 생산 공정의 효율성을 높이고, 비용을 절감하며, 품질을 향상시킬 수 있습니다. 또한, AI 기반 예측 유지보수(PdM), 실시간 데이터 분석, 클라우드 기반 제조 시스템 등을 도입하여 제조 경쟁력을 강화할 수 있습니다. 이러한 변화는 기업의 수익성 향상뿐만 아니라, 산업 전반의 혁신을 촉진하는 데 기여할 것입니다. 하지만, 기계산업 분야의 중소기업에서는 디지털전환 관련 기술인력 부족과 인프라 투자에 대한 비용 부담으로 선뜻 디지털 전환에 나서고 있지 못하고 있는 것이 현실입니다. 이를 위해 정부와 기업, 연구기관이 협력하여 디지털 전환을 위한 생태계를 조성하고, 관련 기술 개발과 인재 양성에 지속적인 노력을 기울여야 합니다. 디지털 전환은 어렵고 복잡하게 느껴질 수 있지만, 작은 변화부터 시작하여 점진적으로 디지털 기술을 도입한다면 누구나 그 혜택을 누릴 수 있습니다. 지금이 바로 디지털 전환을 시작할 최적의 시기입니다.

2025.03.17 14:01박종원 컬럼니스트

홍용석 대한의료데이터협회 사무총장, 한국신약개발연구조합 유공자 공로패 수상

홍용석 대한의료데이터협회 사무총장이 28일 서울 강남구 삼정호텔에서 한국신약개발연구조합(이하 신약조합) 유공자 공로패를 수상했다. 신약조합은 매년 우리나라 바이오헬스산업 발전에 기여한 공이 큰 인사를 선정해 유공자 공로패를 수여해오고 있다. 이날 홍용석 사무총장을 비롯해 ▲변종회 단국대 교수 ▲문경식 안전성평가연구소 책임연구원 ▲권규찬 디엑스앤브이엑스 대표 ▲이혜린 푸른상호저축은행 이사 ▲문한림 메디라마 대표 ▲이강오 에스엔비아 대표 ▲이정규 스몰랩 대표 ▲Shayan Fakhraei Lahiji 케서스바이오 기술책임자 ▲박성환 인트라링크스 코리아 공동대표 ▲이상원 성균관대 교수 ▲조원희 법무법인 디엘지 대표변호사 ▲박효진 클래리베이트 수석 ▲권오석 식품의약품안전처 보건연구관 ▲박진솔 엔포유대학연합기술지주회사 파트장 ▲박도영 아반트릭스 대표 ▲강승우 에스엠엘디메디트리 상무 ▲조상은 대웅제약 팀장 ▲박보겸 JW중외제약 팀장 ▲연승우 에스엔이바이오 연구개발총괄 ▲정인호 옙바이오 사장 ▲김영민 대웅바이오 연구소장 ▲서주현 한국발명진흥회 과장 ▲정진 김준 특허법인 부장 ▲김민석 한국보건산업진흥원 연구원 ▲김지연 제약산업전략연구원 팀장 등 26명이 유공자로 선정됐다.

2025.02.28 13:37김양균 기자

'AI 안전성 확보 전략 포럼' 열린다

한국데이터법정책학회는 20일 오후 3시 한국프레스센터에서 'AI 안전성 및 신뢰성 확보를 위한 전략'이라는 주제로 제14회 AI 윤리법제포럼을 개최한다. 이날 포럼에서는 서울여대 정보보호학부 교수, 인공지능윤리정책 포럼 위원장을 지내고 현재 AI안전연구소 초대 소장을 맡고 있는 김명주 소장이 주제 발표를 맡았다. 포럼 회장인 이성엽 교수는 “한국에서도 AI 기본법상 안전성, 신뢰성 확보 규정이 도입됐고, 최근 딥시크 층격으로 인해 AI를 통한 정보보안 위험이 증대되고 있는 상황에서 AI 안전성과 신뢰성 확보를 책임지고 있는 기관의 전략을 듣고 향후 과제를 논의하는 의미 있는 세미나가 될 것이다”고 밝혔다. 한편 AI 윤리법제포럼은 AI 시대의 법제도와 윤리 이슈에 대해 논의하기 위한 전문가 모임으로 정기적으로 생성형 AI의 주요 윤리, 법제, 정책 이슈에 관한 세미나를 개최하고 있다. 1회 포럼에서 ▲생성 AI에서 윤리 이슈를 시작으로 ▲생성형 AI의 기술적 이해 ▲생성형 AI의 저작권 이슈와 과제 ▲생성형 AI의 개인정보의 이슈와 과제 ▲생성형 AI의 경쟁상의 이슈와 과제 ▲주요국의 AI 규제 현황과 시사점 ▲생성형 AI에서 가짜뉴스의 이슈와 과제 ▲생성형 AI에서 시큐리티 이슈와 과제 ▲디지털 통상과 인공지능 ▲생성형 AI 기술, 산업 동향과 시사점 ▲한국의 AI 반도체, 클라우드 전략 ▲AI 규제법의 국내외 동향 분석, 평가와 향후 과제 ▲AI 법제 및 거버넌스 개선방향 등의 주제를 다뤘다.

2025.02.13 14:22박수형 기자

KAIST 초세대협업연구실 3곳 추가 개소…7년만에 12개 보유

KAIST가 7일 '초세대 협업연구실' 3곳을 추가 개소했다. '초세대 협업연구실'은 지난 2018년 첫 오픈 이후 현재까지 총 12개가 됐다. '초세대협업연구실'은 KAIST가 원로 교수와 신진교수의 연구역량 연결 및 지원을 위해 만든 자체 시스템이다. 선발은 BFO(최고,최초,유일)추천위원회 추천과 공개 공모 절차를 거쳐야 한다. 선정된 연구실에는 매년 적게는 5천만 원에서 최대 1억 원까지 5년간 지원한다. 이번에 현판식을 가진 협업연구실은 ▲전기및전자공학부 유회준 교수의 '차세대 인공지능 반도체 시스템 연구실' ▲화학과 김상규 교수의 '분자분광학 및 화학동역학 연구실' ▲전산학부 문수복 교수의 '첨단 데이터 컴퓨팅 연구실'이다. 이들은 선발과정에서 2대1의 경쟁을 거쳤다. '차세대 인공지능 반도체 시스템 연구실'에는 김주영 교수가 참여, 초세대협업연구실을 운영한다. 연구목표는 심층 신경망 및 생성형AI 등 뇌 모방 인공지능 알고리즘을 포함한 차세대 인공지능반도체 설계기술을 체계적으로 협업 및 전수를 통해 핵심기술을 집대성하고, 연구개발 산출물의 활용 가능성을 타진할 예정이다. '분자분광학 및 화학동역학 연구실'은 김태규 교수가 참여해 운영한다. 추후엔 분광학 및 동역학 분야 신임 교수도 합류할 계획이다. 이들은 화학반응을 양자역학적 관점에서 들여다보고, 화학반응 원리를 기반으로 신물질 설계를 추진한다. '첨단 데이터 컴퓨팅 연구실'에는 차미영 교수와 문화기술대학원 이원재 교수가 참여하기로 했다. 연구목표는 온라인상에서 발생하는 부정적인 영향에 대한 분석과 이해를 높이고, 감정과 도덕을 활용한 혐오 전조 탐지 모델을 개발할 계획이다. 한편 이날 현판식은 KAIST 이광형 총장과 이상엽 연구부총장 등 주요 보직자들이 참석했다.

2025.01.07 15:54박희범 기자

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