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'데이터 파운데이션'통합검색 결과 입니다. (11건)

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아마존 AI 전략 설계자, 구글 클라우드 합류…에이전트 서비스 강화

구글 클라우드가 아마존에서 인공지능(AI) 전략과 파운데이션 모델 개발을 이끌었던 핵심 인재를 영입하며 AI 에이전트 강화에 박차를 가한다. 미국 IT 미디어 긱와이어에 따르면 구글 클라우드는 아마존에서 14년간 근무하며 AI 전략 수립과 기술 개발을 주도한 카르틱 라마크리슈난을 데이터 클라우드 조직 부사장(VP)으로 선임했다. 라마크리슈난은 아마존의 음성 AI 서비스 '알렉사' 초기 개발에 참여했으며 최근에는 자체 파운데이션 모델 '노바' 개발을 이끈 인물로 알려졌다. 라마크리슈난 부사장은 2012년 아마존에 합류한 이후 대화형 AI부터 멀티모달 범용인공지능(AGI)에 이르기까지 아마존 AI 기술 진화 전반에 관여한 것으로 평가된다. 아마존 합류 이전에는 마이크로소프트(MS)가 텔미 네트웍스를 인수한 후 3년간 수석 플랫폼 엔지니어로 근무한 바 있다. 이번 인사는 아마존 내부 AI 조직 개편과 맞물려 이뤄졌다. 최근 아마존에서는 AI 조직을 이끌던 로히트 프라사드 수석부사장이 회사를 떠났다. 앤디 재시 아마존 최고경영자(CEO)는 AI 모델 연구팀과 맞춤형 실리콘, 양자 컴퓨팅 조직을 통합하는 새로운 체제를 발표했다. 아마존은 지난해 말 '노바 2' 모델을 공개하며 경쟁사 추격에 나선 상태다. 빅테크 업계에서는 AI뿐 아니라 최고위 임원급 인재 이동이 이어지고 있다. 메타는 MS 출신 법무 책임자를 최고법률책임자(CLO)로 영입하는 등 주요 기업 간 인재 확보 경쟁이 더욱 치열해지는 양상이다. 라마크리슈난 부사장은 링크드인을 통해 "우리는 에이전트 시대에 진입하고 있다"며 "세계적 수준의 팀과 함께 미래 자율 데이터 플랫폼을 구축하는 데 집중할 것"이라고 밝혔다.

2026.01.07 17:38한정호 기자

[현장] AI G3 향한 대전환 '시동'…산·학계, 피지컬 AI·독자 모델 투트랙 비전 제시

우리나라의 인공지능 3대 강국(AI G3) 도약을 위한 핵심 전략으로 '피지컬 AI'와 '독자 AI 파운데이션 모델' 개발이 부상하고 있다. 로봇·AI 반도체·대규모언어모델(LLM)·제조업 현장이 한데 맞물린 산업 AI 대전환(AX) 방향성을 논의하기 위해 정부·국회·산업·학계가 머리를 맞댔다. 더불어민주당 정동영 의원과 국민의힘 최형두 의원은 26일 국회 의원회관에서 'AI G3 강국 신기술 전략 조찬 포럼'을 공동 개최했다. 이날 포럼에는 김윤·정진욱·유용원·민형배·이성윤·강경숙·이주희 의원 등 여야 상임위 국회의원들을 비롯해 과학기술정보통신부 김경만 인공지능정책실장과 정보통신산업진흥원(NIPA) 김득중 부원장이 참석했다. 또 네이버·SK하이닉스·LG·한화에어로스페이스 등 주요 ICT 기업과 서울대·카이스트·성균관대 등 학계 관계자들이 함께했다. 첫 발제를 맡은 김민표 두산로보틱스 대표는 글로벌 제조업 인력난, 저출생·고령화로 인한 생산가능인구 급감 등을 근거로 피지컬 AI가 인류 산업구조의 필연적 대전환임을 강조했다. 그는 "챗GPT 등장 이후 지능형 모델이 폭발적으로 발전했고 추론 비용이 급감했다"며 "이제는 AI가 실제 기계·로봇에 접목되는 시대가 시작됐다"고 말했다. 그러면서 "피지컬 AI는 기존 생성형 AI가 학습하는 인터넷 데이터로는 학습이 불가능하다"며 "힘·압력·접촉·관절 정보 등 센서 기반 비정형 데이터를 대량 수집해야 한다"고 강조했다. 이는 숙련공의 장기 노동 경험에서만 얻어지는 고난도 데이터다. 엔비디아를 비롯한 빅테크 기업에서 이를 시뮬레이션으로 대체하려는 시도도 있으나, 실제 적용 단계에서 발생하는 현실과 시뮬레이션의 격차 때문에 완전한 대체는 불가능하다는 설명이다. 이에 대해 김 대표는 "숙련 기술을 대신할 수 있는 AI 로봇을 만들려면 지금의 자율주행 산업보다 훨씬 큰 장기 투자가 필요하다"며 "용접·샌딩·고하중 반송 등 제조 현장 핵심 직무를 중심으로 피지컬 AI의 로드맵을 설계해야 한다"고 제안했다. 이어 그는 피지컬 AI 활성화를 위한 정책을 제언했다. 먼저 지능형 로봇 안전 인증제도 개편이다. 현재는 철창 안에서 반복동작만 수행하는 산업용 로봇을 기준으로 한 안전규격만 존재해 AI 기반 로봇의 능동적 판단을 전혀 반영하지 못한다는 지적이다. 또 국내 기업 중심의 로봇 보조금 제도 설계도 제시했다. 과거 보조금이 오히려 중국산 서빙 로봇만 확산시킨 사례를 언급하며 "국산 플레이어에 혜택이 돌아가는 구조를 만들어야 산업이 성장한다"고 설명했다. 다음으로 SKT 이영탁 부사장은 현재 참여 중인 정부 주도 독자 AI 파운데이션 모델 프로젝트 전략을 소개했다. SKT는 2018년부터 자체 LLM을 개발한 경험과 대규모 AI 데이터센터 운영 역량을 기반으로 5천억 파라미터 규모의 초거대 모델을 구축한다는 목표다. SKT 컨소시엄에는 크래프톤·포티투닷·리벨리온·셀렉트스타·서울대·카이스트 등이 참여해 AI 서비스·모델·데이터·인프라 전 과정을 아우르는 풀스택 개발을 진행 중이다. 이 부사장은 "5천억 파라미터 모델은 고급 추론·전문 도메인 이해·복잡한 사고 능력을 갖춰 글로벌 모델과 경쟁할 수 있다"며 "'전문가 혼합(MoE)' 구조로 비용 효율을 극대화하겠다"고 설명했다. 특히 AI 접근성을 전화·문자 등 기본 통신서비스로 확장해 '모든 국민의 AI, 모든 국민의 에이닷'이라는 슬로건을 제시했다. 아울러 국내 제조업 전반의 AX도 주도하겠다는 비전을 밝혔다. 이날 포럼에서는 피지컬 AI와 독자 AI 파운데이션 모델 프로젝트의 병렬 추진 필요성이 제기됐다. 학계에서는 불확실성·센서 한계·반복정확도 확보 없이는 피지컬 AI가 실제 산업에 들어갈 수 없다고 지적하며 데이터·물리기반(PBF) 모델링, 전문인재 양성의 시급성을 강조했다. 성균관대 김광수 AI융합원장은 "AI 기술만 발전해선 안 되고 위험 작업을 맡길 수 있는 새로운 인증제도와 법·제도 기반이 동시 구축돼야 한다"고 짚었다. 산업계는 국산 AI 반도체인 신경망처리장치(NPU) 생태계 강화가 AI G3 도약의 핵심이라고 목소리를 냈다. 리벨리온·딥엑스·모빌린트·퓨리오사AI 등은 GPU 의존 구조를 벗어나려면 국가 차원의 학습용·온디바이스용 NPU 투자가 병행돼야 한다는 점을 지적했다. 또 NPU 상용화를 통해 비용효율성이 높아지면 피지컬 AI와 실제 산업 현장 적용이 확대될 것으로 전망했다. 이에 대해 정진욱 의원은 "피지컬 AI 산업에 적용될 움직이는 로봇을 전제로 한 완전히 새로운 인증 제도마련이 시급하다"며 "광주에서 추진하는 NPU 특화 데이터센터 등 국산 생태계 중심의 인프라 투자를 국회가 적극 뒷받침하겠다"고 밝혔다. 과기정통부 김경만 실장은 "독자 AI 파운데이션 모델 프로젝트는 2027년까지 LLM 모델부터 거대행동모델(LAM)과 피지컬 AI 접목까지 단계적으로 확대할 것"이라며 "피지컬 AI 투자를 위한 예타는 물론 국산 AI 반도체 밸류체인 강화, 공공 데이터 생태계도 준비하겠다"고 설명했다. 최형두 의원은 "NPU를 활용하는 것이 '진짜 AI'라는 데 동의하며 피지컬 AI 예산 확보에 총력을 다하는 중"이라며 "국회가 산업·연구·스타트업이 함께 뛰는 AI 생태계를 만들기 위해 적극 지원하겠다"고 강조했다.

2025.11.26 10:56한정호 기자

배스트데이터-래블업, 韓 AI 모델 개발 지원 가속

배스트데이터가 래블업 손잡고 '독자 파운데이션 인공지능(AI) 모델' 개발 지원을 위한 인프라를 구축했다. 배스트데이터는 '백엔드닷AI' 개발사 래블업과 협업해 국가 AI 컨소시엄이 대규모 언어 모델을 국내 인프라에서 직접 학습·배포할 수 있도록 데이터 기반을 구축했다고 21일 밝혔다. 래블업은 정부가 추진하는 독자 AI 파운데이션 모델 프로젝트의 참여 기업이다. 백엔드닷AI는 그래픽처리장치(GPU)와 중앙처리장치(CPU) 자원을 아우르는 통합형 모델 학습·배포·추론 환경을 제공한다. 이번 협력으로 백엔드닷AI에 배스트 AI 운영체제가 결합되면서 학습 데이터, 체크포인트, 모델 아티팩트를 높은 처리량과 복원력으로 관리하고 실시간 서비스까지 이어지는 데이터 흐름을 확보하도록 설계됐다. 래블업은 초거대 모델 학습에서 기존 스토리지 인프라가 요구 성능을 충족하기 어렵다고 판단해 배스트데이터를 선택했다고 밝혔다. 두 기업은 멀티테넌트 연구 환경에서 필요한 성능·통제·신뢰성을 유지하면서도 병목을 제거해 데이터 레이어를 현대화했다. SK텔레콤 소버린 AI 클러스터에서 구동되는 백엔드닷AI·배스트 AI OS 통합 환경은 고성능 GPU 전반에 걸쳐 모델 학습을 자동화·가속화한다. 국내 연구기관은 이를 기반으로 훈련부터 추론까지 아우르는 통합 AI 컴퓨팅 환경을 확보한다. 백엔드닷AI는 배스트의 분리형 공유(DASE) 아키텍처 기반으로 컴퓨팅과 스토리지를 독립적으로 확장한다. 단일 글로벌 네임스페이스 '배스트 데이터스페이스'를 통해 연구자들은 체크포인트와 데이터셋, 출력물을 프로젝트 간 지연 없이 공유할 수 있다. 통합 환경은 소버린 데이터 통제, 고처리량 데이터 액세스, 단일 네임스페이스 제공, 안전한 멀티테넌트 확장성 등을 구현한다. 국가 컨소시엄 내부 협업은 간소화되고 GPU 전반의 일관된 성능이 확보되며, 정부·학계·기업은 독립적 확장성과 예측 가능한 품질을 보장받는다. 또 이 기반은 향후 추론·에이전틱 AI까지 대비하는 구조다. 배스트 데이터엔진은 대규모 데이터셋을 실시간으로 오케스트레이션하며, 고객이 고정형 모델 학습을 넘어 지속 학습·적응·서비스가 가능한 지능형 시스템으로 확장하도록 돕는다. 배스트 AI OS는 래블업의 자체 인프라에도 적용됐다. 이를 통해 모델 개발·테스트·오케스트레이션을 지원한다. 양사는 초기 지연 문제를 공동 엔지니어링으로 해결해 안정적이고 확장 가능한 학습 환경을 구축했다. 현재 백엔드닷AI와 배스트 AI 운영체제는 한국형 파운데이션 모델 컨소시엄에서 초거대 규모 데이터를 처리하며 대형 사전 트레이닝과 파인튜닝을 수행하는 인프라로 활용되고 있다. 알론 호레브 배스트데이터 공동 창업자 겸 최고기술책임자(CTO)는 "우리는 컴퓨트 오케스트레이션과 데이터 인텔리전스를 통합해 병목을 제거할 수 있을 것"이라며 "한국이 AI 혁신을 스스로 소유하고 통제하며 가속할 수 있는 단일 패브릭을 구축했다"고 말했다.

2025.11.21 15:52김미정 기자

LG유플러스 "3분기 AIDC 매출 전년비 14.5%↑"

LG유플러스의 3분기 AI 데이터센터(AIDC) 사업이 전년 대비 14.5% 성장했다. 평촌2센터 가동률 상승과 가산데이터센터 설계·시공·운영(DBO) 매출 반영이 기여한 결과다. 이 같은 성장세로, 하반기 큰폭의 AIDC의 성장이 기대된다. 안형균 LG유플러스 기업AI사업그룹장은 5일 열린 3분기 실적 컨퍼런스콜에서 이같이 밝혔다. 안 그룹장은 “평촌2센터는 2024년 상반기부터 고객사 입주가 시작됐고, 올해 상반기에는 일부 대형 고객의 신규 입주도 완료되면서 3분기 AIDC 매출 상승에 기여했다”고 설명했다. 그러면서 “코람코자산운용이 보유한 가산데이터센터의 위탁운영을 시작하면서 DBO 매출이 추가로 반영됐다”며 “이에 올 하반기 AIDC 매출은 상반기 대비 큰 폭 개선이 있을 것으로 예상된다”고 덧붙였다. 회사는 B2C·B2B 각 부문의 AI 경쟁력 확보에도 나서고 있다. 여명희 LG유플러스 최고재무책임자(CFO)는 AI 서비스 전략에 대해 “B2C에서는 '익시오'로 서비스 차별화를, B2B에서는 AX 기술과 역량을 활용해 경쟁력을 강화하고 있다”고 말했다. 이어 그는 “내부 고객센터에 적용한 인공지능 컨택센터(AICC)로 생산성을 높이고, 축적된 노하우를 사업화 기회로 확장할 계획”이라고 덧붙였다. 아울러 여 CFO는 “7월에 오픈AI와 제휴해 B2B용 AICC 구독형 상품을 공동 개발 중”이라며 “정부 주도의 독자 AI 파운데이션 모델 프로젝트에도 참여하고 있다”고 설명했다. LG유플러스는 연결 기준으로 올해 3분기 매출 4조108억원을 기록했다. 전년 동기 대비 5.5% 증가한 수치다. 반면 영업이익은 1천617억원, 당기순이익은 491억원으로 각각 34.3%, 63.6% 줄었다.

2025.11.05 18:15진성우 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

[유미's 픽] "AI 대전환으로 잠재 성장률 3%? 데이터 없이 힘들다"…당정 협의서도 '외면'

"인공지능(AI) 3대 강국과 잠재 성장률 3%, 국력 세계 5강의 꿈을 현실로 만들겠습니다." 더불어민주당과 정부가 AI 대전환으로 경제 강대국으로 성장하겠다는 의지를 보인 가운데 조만간 실질적인 지원책이 나올지 관심이 쏠린다. AI 인프라 구축에만 집중된 현 상황에서 양질의 데이터 확보, 구체적인 AI 실행 전략 등을 당정이 빠른 시일 내에 마련할 지 주목된다. 21일 업계에 따르면 더불어민주당과 기획재정부, 과학기술정보통신부, 산업통상자원부는 지난 20일 서울 여의도 국회 의원회관에서 '새 정부 경제성장전략 관련 당정 협의'를 열고 AI를 중심으로 한 성장 목표를 공유했다. 이날 협의에는 더불어민주당 측에서 김병기 원내대표, 한정애 정책위의장, 허영 원내정책수석부대표 등이 참석했다. 정부 측에서는 구윤철 부총리 겸 기획재정부 장관, 배경훈 과학기술정보통신부 장관 등이 자리했다. 김 원내대표는 "AI는 인구 절벽과 성장 둔화를 반전시킬 유일한 돌파구가 될 것"이라며 "AI와 초혁신 경제를 통해 지속가능한 성장을 이뤄내야 한다"고 강조했다. 이어 "민주당은 정부와 합심해서 기업과 정부 국민이 함께 도약하는 길을 열겠다"며 "정부는 기업과 협력해 기술에 과감히 투자하고 민간이 이를 발판 삼아 혁신의 속도를 높여야 한다"고 덧붙였다. 정부는 AI 3대 강국과 잠재 성장률 3%, 국력 세계 5강의 꿈을 현실로 만들기 위해 ▲AI 고속도로 구축 ▲차세대 AI 기술 개발 ▲AI 핵심 인재 확보 등의 핵심 과제를 제시했다. 또 배 장관과 구윤철 기획재정부 장관은 조만간 출범할 국가AI전략위원회의 부위원장으로 함께 발탁돼 AI 산업 발전을 위해 대규모 공공 투자가 필요한 분야에 예산을 적기에 투입할 수 있도록 힘을 실을 것으로 알려졌다. 배경훈 과기정통부 장관은 "2030년까지 첨단 그래픽처리장치(GPU) 5만 장 이상을 확보하고 세계 수준의 독자 AI 파운데이션 모델을 개발해 오픈소스 생태계 확산을 뒷받침하겠다"고 말했다. 이어 "차세대 AI 기술 경쟁의 핵심으로 꼽히는 국산 신경망처리장치(NPU), AGI(인간 지성에 준하는 범용인공지능), 피지컬 AI 기술 개발도 선제적으로 지원하겠다"고 부연했다. 하지만 이번 회의에서도 가장 중요한 양질의 데이터 확보 방안에 대해선 크게 언급이 없어 아쉬움을 남겼다. 정부 사업 역시 데이터 확보보다는 인프라 구축에만 집중돼 있다는 점에서 우려의 목소리도 나온다. 정부는 2025년 추가경정예산으로 1조6천341억원을 신규 투자키로 했으나, 과기정통부와 NIPA는 이 중 1조4천600억원을 GPU 확보 등 인프라 분야에 투입키로 했다. 하지만 추경 예산에서 '데이터 확보'만을 위한 항목은 없었다. 또 1조4천600억원 예산 안에 포함된 독자 AI 파운데이션 모델 사업 관련 예산에서도 GPU 관련 예산이 대부분으로, 데이터 확보 예산은 628억원 수준에 불과한 것으로 나타났다. 여기에 정부는 스타트업·중소기업에 데이터 구매를 지원하는 '데이터바우처 지원사업' 예산도 올해 대폭 삭감했다. 2024년에는 전년 대비 약 44% 삭감된 499억원이 배정됐으나 463억5천만원만 활용됐고, 올해는 약 55% 줄어든 207억원으로 더 쪼그라들어 아쉬움을 남겼다. 업계 관계자는 "앞으로 AI 관련 서비스 개발·활용이 더 늘 것으로 보여 관련 정책·예산 지원도 동반돼야 할 것"이라며 "데이터에 대한 예산 증액이나 관련 사업 확대 움직임이 아직 정부에서 뚜렷하게 없어 매우 아쉽다"고 지적했다. 이어 "AI와 데이터 경제 시대 산업 경쟁력을 확보하기 위해 국가 투자를 확대하는 전반적 논의가 필요해 보인다"고 덧붙였다. 특히 독자 AI 파운데이션 모델 사업과 관련해 데이터를 어떻게 지원할 지에 대한 정부의 구체적인 로드맵이 없다는 점도 논란거리다. 글로벌 AI 모델 95% 수준에 맞게 개발하기 위해선 양질의 데이터가 필요함에도 불구하고 정부가 이를 확보하기 위한 상세 계획이 불명확해서다. 업계 관계자는 "독자 AI 파운데이션 모델을 범용성을 중점으로 개발하기 보다 국방·보안·의료·반도체 등 전략 산업과 같은 곳에 활용될 수 있는 특화형 소버린 AI에 초점을 맞출 필요가 있다"며 "현재 정부는 특정 도메인에 국한된 '버티컬 AI'를 추구하는 것인지, 범용 AI를 원하는 것인지에 대한 명확한 방향성이 없다"고 일침했다. 이어 "한국이 경쟁력을 가지고 있는 산업에선 우리만의 AI 모델을 가져야 하지만, 이를 개발하기 위해 필요한 핵심 데이터들을 기업들이 순순히 내어줄 지 모르겠다"며 "정부가 합성 데이터를 활용해 기업들의 데이터를 공유할 수 있는 장을 만들고, 데이터를 제공하는 기업들에게는 세제혜택 등을 지원하는 방안들이 나와야 하는데 아직 전무하다는 게 아쉽다"고 강조했다. 이같은 업계의 지적 속에 이번 당정 협의에 참여한 구윤철 기재부 장관은 정부의 노력만으로는 한계가 있다는 점을 피력했다. 또 여당을 중심으로 국회와 온 국민이 힘을 모아주기를 당부했다. 구 장관은 "이제는 보다 근본적으로 새 정부의 성장 잠재력 확충에 힘써야 할 때라고 생각한다"며 "구체적인 초 혁신 아이템을 목표로 설정하고 국가의 모든 역량을 총동원해 단기간 내 반드시 가시적인 성과를 창출하겠다"고 강조했다.

2025.08.21 11:27장유미 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

[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 기자

'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 기자

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 기자

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 기자

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