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'데이터 파운데이션'통합검색 결과 입니다. (5건)

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[현장] '한국형 AI' 양성 본격화…"주인공은 민간, 정부는 핵심 조력자"

정부가 국내 인공지능(AI) 기술 주권 확보를 위한 '독자 AI 파운데이션 모델' 개발 사업을 본격적으로 추진한다. 민간 자율성을 확대하고 경쟁형 지원 방식을 채택해 실질적인 국내 AI 생태계 자립 기반을 마련한다는 목표다. 과학기술정보통신부는 27일 서울 역삼 포스코타워에서 독자 AI 파운데이션 모델 사업 설명회를 개최했다. 이번 설명회는 국내 기업과 기관이 독자적인 AI 파운데이션 모델을 개발할 수 있도록 정부가 그래픽처리장치(GPU)·데이터·인재 등의 자원을 단계적으로 지원하는 사업 내용을 소개하는 자리였다. 행사는 과기정통부가 주최했으며 이번 사업을 지원하는 정보통신산업진흥원(NIPA), 한국지능정보사회진흥원(NIA), 정보통신기획평가원(IITP)이 공동 주관했다. 이날 설명회에는 카이스트·NC AI·코난테크놀로지·아마존웹서비스(AWS)·래블업·아하앤컴퍼니 등 다양한 기업·대학·실무진들이 대거 참석했다. 과기정통부 장기철 과장은 "AI는 이제 기업뿐 아니라 국가 간 경쟁의 핵심"이라며 "정부는 기술 주권 확보와 AI 생태계 확산을 위해 GPU 구매, 데이터 확보, 인재 양성 등을 패키지로 지원하는 체계를 마련했다"고 강조했다. 과기정통부는 이번 사업을 통해 최대 5개 정예팀을 선정하고 각 팀에 대해 3년간의 지원을 제공할 계획이다. 공모는 지난 20일부터 시작됐으며 접수 마감은 7월 21일 오후 4시다. 정예팀은 단독 또는 컨소시엄 형태로 지원할 수 있고 GPU·데이터·인재 중 1개 이상 분야에 대한 지원을 자유롭게 선택해 신청할 수 있다. 사업 추진 계획을 설명한 과기정통부 이현우 사무관은 "이번 사업은 단순히 모델 개발에 그치지 않고 오픈소스를 지향하는 것이 핵심"이라며 "글로벌 수준의 모델 성능 95% 이상을 달성하고 민간 주도로 전략을 설계하고 실행하는 방식을 취한다"고 밝혔다. 개발 목표 성능은 최신 글로벌 모델과의 비교 기준으로 정해지며 세부 모델 종류와 전략 수립은 전적으로 민간에 맡겨진다. 정부는 6개월 단위로 정예팀의 성과를 평가할 예정이며 이 과정에서 대국민 사용 평가, 오프라인 콘테스트, 전문가 활용 평가 등이 도입된다. 12월 말에 1차 단계 평가가 진행될 예정이다. 정부는 모델 성능과 활용성 외에도 오픈소스 공개 수준, 국민 AI 접근성 제고 방안, 공공·경제·사회 분야 기여도 등을 주요 평가 요소로 삼을 계획이다. 향후 선발된 정예팀 모델들은 'K-AI 모델' 인증 명칭을 활용할 수 있어 글로벌 진출에도 도움이 될 전망이다. 지원 세부 내용에 따르면 GPU는 최대 H100 1천장, B200 500장까지 지원 가능하며 1·2차 연도는 임차 방식, 3·4차 연도는 구매 방식으로 NIPA가 주도해 진행된다. 다만 GPU 자원은 신청 물량에 따라 조정되며 일부 팀은 자원이 미배정될 수 있다. GPU 매칭 자부담률은 오픈소스 공개 수준에 따라 차등 적용되며 기업 규모에 따른 현금·현물 부담 기준도 함께 적용된다. 데이터 부문은 NIA가 맡는다. 팀당 최대 28억 원 규모의 개별 데이터 구축 비용과 함께 100억 원 규모의 공동 구매 데이터가 제공될 예정이다. 구축된 데이터는 NIA가 지정하는 품질 검증 기관을 통해 검토받아야 하며 전체 구축량의 50% 이상은 개방이 의무화된다. 데이터 활용에 대한 학습 이력 증빙도 요구된다. 인재 부문은 IITP가 담당하며 해외 우수 연구자 유치가 주된 목적이다. 유치한 인력은 근로계약이 필수이며 국내외 어느 지역에서든 근무가 가능하다. IITP 정재훈 팀장은 "총 사업비는 3년간 250억 원 규모로, 과제당 연간 10~20억 원씩 지원한다"며 "국가 연구개발(R&D) 사업으로 분류되며 사업 공고일 이후 채용한 인력만 인정된다"고 설명했다. 사업 평가는 세 단계로 구성된다. ▲서류 적합성 검토 후 서면 평가 ▲발표 평가 ▲사업비 심의 및 협약 조정을 거쳐 최종 팀이 확정될 예정이다. 특히 발표 평가는 국내외 전문가로 구성된 평가위원단이 진행하며 참여 기업은 영어 요약 사업계획서와 모델 시연 영상을 함께 제출해야 한다. 설명회 현장에서는 ▲모델 오픈소스 공개 수준에 따른 평가 반영 방식 ▲컨소시엄 내 기관 간 역할 비중 ▲GPU 자원 배분 기준 ▲데이터 라이선스 범위 ▲합성 데이터 활용 여부 등이 주요 질문으로 제기됐다. 과기정통부 측은 "사업계획서에 제시된 전략에 따라 GPU와 자부담 구조는 유동적으로 조정된다"며 "합성 데이터도 활용 가능하고 품질 기준을 충족해야 한다"고 설명했다. 아울러 과기정통부는 이번 사업으로 개발될 독자 AI 파운데이션 모델이 필요시 향후 공공·산업 분야로의 도입이 추진될 가능성이 크다고 밝혔다. 과기정통부 이현우 사무관은 "민간이 혁신할 수 있는 수요자 중심의 AI 전략을 중심으로 추진하고 정부는 자원을 제공하며 뒷받침하는 역할을 하겠다"고 강조했다.

2025.06.27 17:12한정호

'K-파운데이션 모델' 만든다…민관, 독자 AI 모델 개발 착수

과학기술정보통신부가 우리나라 인공지능(AI) 기술의 자립을 본격화하기 위해 민간 기업과 협력해 독자 AI 파운데이션 모델 구축에 나선다. 과기정통부는 정보통신산업진흥원(NIPA)·한국지능정보사회진흥원(NIA)·정보통신기획평가원(IITP)과 함께 27일 서울 강남구 포스코타워 역삼에서 민관 협력형 AI 파운데이션 모델 사업 설명회를 개최했다. 이번 설명회는 민관 협력으로 개발되는 AI 파운데이션 모델 사업 공모 착수를 계기로 사업에 대한 이해도를 높이고 실력 있는 AI 기업·기관 등의 적극적인 참여를 독려하기 위해 마련됐다. 이번 설명회는 과기정통부·NIPA·NIA·IITP 관계자와 함께 관심 있는 AI 기업·기관 등에서 200여 명이 참석했다. ▲사업 추진 내용 및 계획 ▲GPU·데이터·인재 파트별 지원 내용 등에 대한 상세 공유 ▲참석자들의 이해를 돕기 위한 질의응답 등의 시간을 가졌다. 이번 사업 공모 접수는 다음 달 21일까지 진행될 예정이며 공모에 대한 상세 내용은 과기정통부, NIPA 홈페이지를 통해 확인할 수 있다. 과기정통부 관계자는 "이번 설명회에서 GPU·데이터·인재의 3개 파트별로 세분화된 지원 내용 등이 상세히 소개돼 참여를 희망하는 AI 기업·기관 등이 구체적인 지원 방안 등을 확인할 수 있는 계기가 조성됐다"고 밝혔다.

2025.06.27 14:00한정호

지뉴소프트 초분광 이미지 분류기술, SOTA 1위 달성

지뉴소프트(대표 김동일)는 전세계 분야별 인공지능모델을 평가하는 SOTA(State-of-the-Art)에서 Indian Pines 데이터셋 대상 초분광 이미지 분류 부문 전세계 1위를 달성했다고 19일 밝혔다. SOTA는 AI 각 분야별 세계 최고 수준의 인공지능 모델과 연구성과를 제시하고 있는 플랫폼이다. 지뉴소프트가 1위를 한 분야는 Indian Pines 데이터셋을 대상으로 한 초분광 이미지 분류 부문이다. Indian Pines는 16개 클래스로 구성된 농업과 토지관련 초분광 이미지로 많은 머신러닝과 딥러닝 모델의 성능 검증을 위해 사용된 난이도 높은 벤치마크 데이터셋으로 꼽히고 있다. 지뉴소프트에서 개발한 초분광 파운데이션 모델인 HyperspectralMAE모델은 소량의 초분광 이미지로 92.37%의 정확도를 보이며 세계 1위에 오르게 됐다. 이는 2023년 발표된 RPNet_RF모델의 90.23% 정확도를 2년 만에 넘어선 기록이다. HyperspectralMAE모델은 이중마스킹전략(Dual-Masking Strategy)을 통해 공간 패치와 스펙트럼 밴드 일부를 가리고 복원시키는 과정에서 공간과 스펙트럼 차원을 관계를 정확하게 파악할 수 있도록 한다. 또 푸리에 기반 스펙트럼 위치 인코딩 기술을 통해 스펙트럼 순서와 간격 인식도를 높임으로써 초분광 이미지 분석을 보다 정확하게 할 수 있는 특징을 보여준다. 지뉴소프트에 따르면, 기존의 초분광 이미지 분석 모델들과 달리 HyperspectralMAE는 초분광 이미지 분석의 정확도와 연산 효율성을 모두 만족시킨다. 이를 통해 고차원 공간 및 스펙트럼 데이터를 동시에 처리할 수 있다. 특히, 사전학습과 전이학습을 수행하는 구조를 통해 다양한 산업 분야에서 실시간 처리 및 빠른 응답 속도로 실질적 활용도를 높일 수 있다. 2024년 과학기술정보통신부와 정보통신기획평가원(IITP)의 핵심원천기술개발 R&D사업 수주를 통해 본격적인 초분광 파운데이션 모델을 개발중인 지뉴소프트는 HyperspectralMAE 모델이 환경 모니터링, 재난 대응 등 다양한 산업에서 실질적인 변화를 이끌어낼 기술적 기반이 될 수 있을 것으로 보고 있다. 또 자체 구축한 데이터셋과 도메인 특화 학습을 통해 모델 성능을 한층 강화하고 있다. 이를 통해 기존 초분광 데이터 분석에 많은 전문인력과 분석시간이 소요되는 문제를 실시간 분석이 가능한 수준으로 발전시키고자 박차를 가하고 있다. 지뉴소프트 임태훈 연구소장은 “이번 SOTA 1위 달성은 초분광 파운데이션 모델의 개발 성과를 보여주는 중요한 계기가 될 것으로 보고 있다”면서 “초분광 이미지 분석 기술은 다양한 산업 분야에서 활용 잠재성이 높은 분야로서 파운데이션 모델 개발을 통해 글로벌 경쟁력과 기술적 리더쉽을 확고히 하고자 한다”고 밝혔다.

2025.05.19 18:07백봉삼

텔레픽스 지구관측 AI 실력 "NASA-ESA도 인정"

우주 AI 토탈 솔루션 기업 텔레픽스(대표 조성익)가 미국항공우주국(NASA)과 유럽우주국(ESA)이 공동 주최한 '지구 관측 분야 인공지능(AI) 파운데이션 모델 국제 워크숍(EO)'에서 한국 기업으로는 유일하게 연구성과를 공개했다고 9일 밝혔다. 이 행사에서 텔레픽스가 공개한 연구성과는 모두 6건이다. 이 성과는 주최 측이 지원자의 기술 혁신성과 상업용 제품 및 서비스에서의 실제 적용 가능성 등을 공개경쟁, 평가해 최종 선정했다. 'EO'는 위성 영상 분야 최신 기술개발 성과와 개발 동향 등을 논의하는 자리다. 올해 처음 NASA와 ESA가 마련했다. '파운데이션 모델'은 딥러닝에 이은 AI 분야 최대 관심사다. 방대한 비정형 데이터를 사전 학습해 복잡한 패턴과 숨은 정보를 스스로 파악한다. 모델이 만들어지면, 이후에는 비교적 적은 양의 데이터로도 분석 정확도를 높일 수 있다. 이 때문에 대규모 라벨링된 학습 데이터를 확보하기 어려운 지구 관측 분야에서 특히, 주목받고 있다. 이번 워크숍은 전 세계 지구 관측 및 AI 전문가들이 모여 지구 관측 분야의 이질적인 데이터를 다루는 효과적인 방법과 파운데이션 모델 활용 방안 등에 대해 논의했다. 조성익 대표는 "미국과 유럽 대표 우주 기관이 공동으로 지구 관측 AI 파운데이션 모델을 주제로 국제 행사를 개최하는 것은 이번이 처음"이라고 의미를 부여했다. 이탈리아에서 열린 이 행사에서 텔레픽스는 구두 발표 세션에서 멀티 에이전트(상호작용하는 여러 AI 에이전트)를 적용한 대형언어모델(LLM) 기반의 지구 관측 및 위성 영상 활용 분야 챗봇 '샛챗'을 소개했다. '샛챗'은 텔레픽스가 개발한 위성 정보 특화 AI 챗봇이다., 비전문가도 쉽게 위성 영상 및 관련 정보를 쉽게 검색할 수 있도록 유저 인터페이스와 도구 확장성을 고려해 설계된 LLM 기반 시스템이다. 포스터 세션에서는 ▲제한된 데이터만으로 위성영상으로부터의 원자재 분류 정확도를 높이는 방법에 대한 연구 ▲최첨단 LLM 에이전트 기술로 새로운 위성 데이터에 대한 파운데이션 모델의 효율적인 적응을 보장하는 방법론 등 텔레픽스 우주 AI 연구진의 혁신적이고 실용적인 최신 연구실적 5건을 발표했다. 권다롱새 텔레픽스 데이터사이언스부문장은 “연구 성과는 '샛챗'과 '메탈스코프' 등 AI 기술을 기반으로 하는 텔레픽스의 위성활용 솔루션에 적용돼 고객이 원하는 정보를 보다 정확하고 효율적으로 얻을 수 있도록 기여할 것”이라고 전했다. 한편 텔레픽스는 인공지능 분야 국제 학술대회인 '표현 학습 국제 학회(ICLR)'에서 최고학술논문상을 수상한 바 있다. 또 위성정보 기반 원자재 물동량 분석 서비스 '메탈스코프'는 한국 기업 최초로 세계경제포럼(WEF) 인공위성 기반 지구 관측 활용사례로 선정됐다.

2025.05.09 10:18박희범

스노우플레이크 "성공적 AI 개발, '데이터 파운데이션'서 출발"

"인공지능(AI)는 그냥 만들어지는 것이 아닙니다. 훌륭한 데이터 전략이 필수입니다. 스노우플레이크는 '데이터 파운데이션' 전략을 솔루션에 탑재했는데, AI 개발자가 (이를 이용하면) 한 플랫폼에서 데이터 수집, 분석, 활용까지 효과적으로 실행할 수 있을 것입니다." 스노우플레이크 정영훈 파트너세일즈 엔지니어는 지디넷코리아가 17일 서울 인터컨티넨탈 코엑스에서 개최한 '어드밴스드 컴퓨팅 컨퍼런스 플러스(ACC+) 2024'에서 데이터 파운데이션 중요성을 재차 강조했다. 정영훈 파트너세일즈 엔지니어는 최근 AI 제품 개발에 드는 시간이 획기적으로 줄었다고 주장했다. 정영훈 엔지니어는 "기존 데이터 수집부터 AI 모델 배포까지 약 7개월 걸렸다"며 "현재 하루 만에 모든 과정이 끝난다"고 말했다. 하지만 모든 AI 제품이 그냥 만들어지는 것은 아니라고 강조했다. 기업에 맞는 데이터 전략을 세워야 고품질 AI 솔루션을 만들 수 있다고 주장했다. 이날 강연에서 정영훈 엔지니어는 스노우플레이크의 데이터 전략인 '데이터 파운데이션'도 소개했다. 이 전략은 '스노우플레이크 데이터 클라우드'에 적용됐다. 데이터 파운데이션은 데이터 사일로 현상을 줄였다는 점에서 업계의 관심을 받고 있다. 그는 "모든 데이터와 워크로드를 안전하게 통합할 수 있다"며 "AI 제품 제작비용을 줄일 수 있다"고 설명했다. 정 엔지니어는 데이터를 클라우드에 안전하게 보호할 수도 있다고도 강조했다. 그는 "데이터 안전성을 통해 앱 개발부터 배포, 제품화 과정을 줄일 수 있는데, 데이터 기반 의사 결정까지 돕는다"며 "많은 사용자가 데이터 파운데이션을 통해 업무 선택권을 폭넓게 갖췄다"고 설명했다. 스노우플레이크는 생성형 AI 제품 현황도 소개했다. 지금껏 쌓아온 데이터 관리 노하우에 AI를 접목한 솔루션으로, 현재 구동 중인 것은 '다큐먼트AI'와 '유니버셜 서치', '스노우플레이크 코파일럿' 등이다. 다큐먼트AI는 문서에서 정형·비정형 데이터를 추출하는 솔루션이다. 정 엔지니어는 "AI 전문지식 없어도 비정형 문서에서 새로운 분석 가치를 추출할 수 있다"며 "프로그램 코드 개발 없이 자연어로 질의하고 답변 받을 수 있다"고 설명했다. 유니버셜 서치는 기업 데이터 위치와 내용을 찾아주는 검색 서비스다. 정 엔지니어는 "사용자들은 데이터에 대한 모든 정보를 알 수 없다"며 "이 서비스에 자연어로 질의하면 여러 형태로 데이터 위치와 내용을 지원한다"고 강조했다. 스노우플레이크 코파일럿은 데이터 추출과 분석을 지원하는 제품이다. 프로그래밍 언어를 알지 못해도 된다. 사용자가 자연어 기반으로 명령하면 해당 코파일럿이 자연어를 SQL 언어로 변환해 코파일럿에 전달하는 식이다. AI가 해당 데이터를 SQL 형태로 찾으면 코파일럿은 이를 다시 자연어로 바꿔서 제공한다. 정 엔지니어는 "이 코파일럿은 SQL과 사람 사이에서 통역사 역할을 하는 셈"이라고 부연했다. 또 그는 "해당 제품들은 스노우플레이크 데이터 관리 기술에 생성형 AI를 접목한 형태"라며 "훌륭한 데이터 전략이 훌륭한 AI 모델과 제품을 낳을 수 있는 사례"라고 강조했다.

2024.04.17 16:24김미정

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