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'데이터 협력'통합검색 결과 입니다. (8건)

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[데이터 주권] AI 경쟁력, 국가 협력 통한 데이터 개방이 핵심

오픈AI '챗GPT' 등장으로 인공지능(AI) 시대가 본격 도래하면서 데이터의 전략적 가치가 점차 커지고 있다. 유럽 일반개인정보보호법(GDPR), 중국 데이터보안법, 미국 클라우드 액트 등 주요국은 데이터 주권을 강화하기 위해 규제를 잇따라 도입하고 있고, 데이터가 국경을 넘어 이동하는 것을 제한하거나 특정 산업 데이터를 국내에 보관하도록 하는 정책도 확산되고 있다. 특히 개인 정보와 산업 기술, AI 학습 데이터는 국가 경쟁력과 직결되는 자산으로 간주되고 있다. 이에 따라 데이터 주권은 단순한 법률 문제가 아니라 외교, 무역, 안보, 기술 전략까지 아우르는 핵심 의제로 부상했다. 향후 데이터 주권이 국가 간 협력과 갈등을 동시에 촉발하는 핵심 변수가 될 것이란 전망이 나온 가운데 지디넷코리아는 글로벌 AI 경쟁에서 한국이 어떻게 대응해야 할 지에 대해 심도있게 살펴보고자 한다. [편집자주] 인공지능(AI) 기술 패권을 확보하려는 주요국의 경쟁이 자국 데이터를 가두는 '데이터 만리장성' 구축으로 이어지고 있다. 안보와 산업 보호를 명분으로 한 데이터 고립주의는 AI 기술 발전의 근간을 흔들고 결국 글로벌 시장에서 외면받는 '자충수'가 될 수 있다는 지적이 나온다. 21일 업계에 따르면 이러한 고립주의의 한계를 극복하기 위한 새로운 패러다임이 부상하고 있다. 폐쇄적인 '성벽'을 쌓는 대신 가치를 공유하는 국가 간 '데이터 동맹'을 맺고 기술적 신뢰를 통해 데이터 협력 생태계를 구축하는 것이 AI 시대의 진정한 경쟁력이라는 인식이 선도국을 중심으로 확산하고 있는 것이다. 이러한 글로벌 데이터 질서의 재편 속에서 한국은 중대한 기로에 놓였다. 지금까지의 소극적인 역할에서 벗어나 아시아의 '데이터 허브'를 지향하며 새로운 규칙을 주도하는 '규칙 형성자'로 거듭나야 한다는 목소리가 커지고 있다. '데이터 만리장성' 시대…AI 발전 족쇄 되나 각국이 데이터 국경을 높이 세우는 전략은 단기적으로는 자국 데이터를 보호하는 것처럼 보이지만 장기적으로는 심각한 부작용을 낳을 수 있다고 전문가들은 지적한다. AI 기술의 본질이 다양한 데이터 학습을 통한 패턴 발견과 지능 확장에 있기 때문이다. 자국 데이터라는 '우물' 안에 갇힌 AI는 결국 편향된 AI(Biased AI)로 전락할 위험이 크다는 분석이 나온다. 일례로 한국의 사회·문화적 데이터만 학습한 AI 챗봇에게 글로벌 무역 분쟁의 해법을 묻거나 미국인의 소비 패턴만 학습한 추천 알고리즘을 국내 시장에 그대로 적용하는 경우. 정확성은 떨어지고 특정 문화권에 치우친 왜곡된 결과를 내놓을 가능성이 높다. 이는 결국 글로벌 시장에서 외면받는 '갈라파고스 AI'의 탄생으로 이어질 뿐이다. 문제는 편향성에 그치지 않는다. 기후 변화 예측, 신약 개발, 희귀병 연구 등 인류 공통의 난제를 해결하기 위해서는 특정 국가의 경계를 넘어서는 방대한 데이터 협력이 필수적이다. 데이터 장벽은 이러한 글로벌 공조를 가로막아 혁신의 속도를 더디게 하고 데이터 인프라가 부족한 '데이터 빈곤국'을 AI 발전의 혜택에서 완전히 소외시키는 결과를 초래할 수 있다. 결국 데이터 고립주의는 자국의 기술 경쟁력은 물론 전 지구적 문제 해결 능력까지 저해하는 '자충수'가 될 수 있다는 것이다. '데이터 동맹'은 필수…기술로 '신뢰의 다리' 놓는다 데이터 고립주의의 한계를 극복할 대안으로, 가치를 공유하는 국가 간 '데이터 동맹(Data Alliance)'이 부상하고 있다. 개별 국가가 각자의 벽을 쌓는 대신 민주주의와 인권, 데이터 보호라는 공동의 규범 안에서 데이터를 안전하게 공유하고 활용하는 신뢰 생태계를 구축하는 것이 핵심이다. 이러한 구상의 대표적인 사례가 바로 유럽의 '가이아-X(Gaia-X)' 프로젝트다. 지난 2019년 독일과 프랑스 주도로 시작된 이 이니셔티브는 특정 기업의 클라우드 서비스에 종속되지 않는, 연방형 데이터 인프라 구축을 목표로 한다. 벨기에에 기반을 둔 국제 비영리 단체(AISBL)가 운영하며 사용자가 데이터의 접근과 사용에 대한 통제권, 즉 '디지털 주권'을 유지하면서도 상호 데이터를 공유할 수 있는 표준과 규칙을 만들고 있다. 이는 새로운 클라우드 서비스를 만드는 것이 아니라 기존 기술 위에서 투명성과 신뢰를 확보하는 틀을 제공하는 방식이다. 정책 차원의 국제 협력 논의도 활발하다. 지난 2020년 6월 공식 출범한 '인공지능에 대한 글로벌 파트너십(GPAI)'은 AI의 책임 있는 개발과 활용을 안내하기 위한 국제 이니셔티브다. 한국을 포함한 15개 창립 회원국으로 시작해 현재 29개국이 참여하고 있으며 OECD가 운영을 지원한다. GPAI는 산업, 시민사회, 정부, 학계 전문가들을 모아 AI가 제기하는 과제와 기회에 대해 협력하며 AI 정책과 현실의 간극을 메우는 역할을 하고 있다. 이러한 데이터 동맹과 거버넌스는 '연합 학습(Federated Learning)'과 같은 최신 기술을 통해 더욱 힘을 얻고 있다. 연합 학습은 각자의 서버에 민감한 원본 데이터를 그대로 둔 채 AI 모델만을 공유하며 공동으로 학습시키는 기술이다. 이를 통해 개인정보나 기업의 핵심 데이터를 외부로 노출하지 않고도 여러 기관이 협력해 고도화된 AI 모델을 함께 만들어 나갈 수 있다. 결국 AI 시대의 진정한 경쟁력은 단순히 더 좋은 기술을 개발하는 것을 넘어 신뢰할 수 있는 데이터 협력의 판을 먼저 짜는 국가가 쥐게 될 것이라는 전망이 나온다. 과거 여러 국가가 인류의 유전체 지도를 함께 완성한 '인간 게놈 프로젝트'처럼 AI 시대의 혁신 역시 국경을 넘는 신뢰와 협력에서 비롯된다는 것이다. 추격자에서 '규칙 형성자'로…韓, 아시아 데이터 허브 맡아야 이러한 글로벌 데이터 협력의 흐름 속에서 한국은 거대한 기회와 도전에 동시에 직면해 있다. 세계적 수준의 ICT 인프라와 반도체 기술력, 역동적인 AI 스타트업 생태계를 갖추고 있음에도 불구하고 정작 글로벌 데이터 거버넌스 논의에서는 주도적인 목소리를 내지 못하고 있다는 지적이 나온다. 지금까지 한국의 데이터 정책이 미국과 EU 등이 만든 규제에 대응하고 따라가는 '빠른 추격자(Fast Follower)' 전략에 머물렀다면 이제는 새로운 규칙을 만들고 질서를 주도하는 '규칙 형성자(Rule-Setter)'로의 전환이 시급하다는 목소리가 높다. 단순히 해외 규제를 준수하는 것을 넘어 유사한 입장의 국가들을 규합해 한국이 주도하는 '아시아 데이터 동맹'을 구상하고 아시아-태평양 지역의 '데이터 허브'로서의 비전을 제시해야 할 때라는 것이다. 특히 AI 윤리, 비정형 데이터 표준화, 연합 학습 기술 상용화 등 아직 국제 표준이 확립되지 않은 분야에서 선제적으로 의제를 제시하고 글로벌 논의를 이끌어야 한다. 우리 기업들이 가진 기술력과 데이터를 바탕으로 성공적인 협력 사례를 만들어낸다면, 자연스럽게 한국 중심의 데이터 생태계를 확장해 나갈 수 있다. 업계 관계자는 "글로벌 데이터 지형이 재편되는 지금이 바로 한국이 AI 강국으로 도약할 수 있는 '골든타임'"이라며 "데이터 협력 생태계를 주도하려는 담대한 국가 전략이 필요하다"고 말했다.

2025.08.22 08:28조이환

SW 수출 '기회의 땅' 베트남…AI·인력·데이터센터 협력 확산

국내 소프트웨어(SW) 기업들이 베트남을 거점으로 동남아 시장 공략에 속도를 내고 있다. 한-베 정상회담을 계기로 양국 간 기술·산업 협력이 강화되면서 IT 아웃소싱부터 데이터센터 구축, 연구개발(R&D)까지 전방위 협력이 확대되는 분위기다. 18일 업계에 따르면 LG CNS, 티맥스소프트 등 주요 국내 SW 기업들은 최근 베트남 현지 기업들과 잇따라 협약을 체결하며 사업 확장에 나섰다. LG CNS는 베트남 VNPT, 한국투자리얼에셋운용과 함께 하이퍼스케일급 인공지능(AI) 데이터센터 구축 협약을 체결했다. 데이터센터 설비뿐 아니라 서버·스토리지·네트워크 등 ICT 인프라 전반이 포함된 이번 협약으로 LG CNS는 인도네시아에 이어 베트남에서도 데이터센터 사업을 확대하고 동남아 시장 선점에 박차를 가하게 됐다. 현신균 LG CNS 사장은 "이번 협약은 데이터센터 사업을 넘어 베트남의 디지털 전환을 가속화하는 전환점이 될 것"이라며 "앞으로도 AI·클라우드 등 우수한 기술력을 기반으로 고객의 비즈니스 혁신을 이끄는 글로벌 AI 전환 파트너로 거듭나겠다"고 말했다. 티맥스소프트는 베트남 ICT 강자 CMC글로벌과 협약을 체결하고 마케팅·기술 개발·IT 운영 등 다양한 분야에서 공동 사업을 추진한다. 티맥스소프트의 미들웨어·클라우드 기술과 CMC글로벌의 현지 네트워크를 결합해 시너지를 창출한다는 구상이다. 또 신한DS와의 협력을 통해 베트남을 시작으로 동남아 금융·공공 ICT 시장 진출도 확대하고 있다. 업계 관계자는 "베트남은 IT 수요가 빠르게 늘어나는 시장인 만큼 한국 SW 기업들에 유리한 기회가 되고 있다"고 평가했다. 과학기술정보통신부 산하 정보통신산업진흥원(NIPA)도 베트남 하노이IT지원센터를 거점으로 국내 디지털 헬스·AI 반도체·메타버스 분야 기술 수출과 인재 양성 등을 지원하고 있다. 베트남은 글로벌 기업들에게도 매력적인 R&D 거점으로 부상했다. SAP는 호찌민에 동남아 두 번째 R&D센터를 열고 향후 5년간 1억5천만 유로(약 2천434억원)를 투자할 계획이다. 엔비디아·퀄컴 등도 베트남에 AI 연구 거점을 마련하며 글로벌 인재 허브로 삼고 있다. 사이먼 데이비스 SAP 아시아태평양 대표는 "베트남은 세계적 수준의 인재와 성장 잠재력을 갖춘 시장"이라며 "향후 글로벌 R&D의 핵심 거점이 될 것"이라고 말했다. 기술 수출뿐 아니라 국내 기업들의 베트남 IT 인력 활용도 늘고 있다. LG CNS, 신세계아이앤씨, 신한은행 등은 베트남 FPT소프트웨어와 협력해 개발 인력을 확보하고 있으며 현재 2천 명 이상의 베트남 개발자가 원격으로 한국 프로젝트를 지원 중이다. 업계 관계자는 "국내 개발자 몸값이 크게 오른 상황에서 베트남 인력 활용은 경쟁력을 높이는 현실적 대안"이라고 설명했다. 이런 상황 속 지난 11일 이재명 대통령과 또 럼 베트남 서기장은 서울에서 정상회담을 열고 2030년까지 양국 교역 규모를 1천500억 달러(약 208조원)로 확대하기로 합의했다. 이를 계기로 양국의 기술 교류와 협력이 한층 가속화될 전망이다. 이 대통령은 공동 발표에서 "양국은 공고한 정치적 신뢰를 기반으로 경제 협력과 첨단 산업 협력을 전방위적으로 가속화하기로 했다"며 "원전·고속철도·스마트시티·AI 등에서 국내 기업의 참여와 성공적 협력이 이어지길 기대한다"고 강조했다.

2025.08.18 11:17한정호

KIAT, 인공지능 강국 캐나다와 기술교류 협력

한국산업기술진흥원(KIAT·원장 민병주)은 28일(현지시간) 캐나다 토론토 대학에서 '한-캐나다 AI 기술협력 세미나'를 개최했다고 밝혔다. 세미나에는 주토론토 김영재 총영사와 토론토대 크리스토퍼 입 공과대학 학장 등 양국 관계자 100여 명이 참석해 첨단산업 국제협력에 관심을 나타냈다. 세미나는 AI를 비롯한 첨단전략산업 분야에서 양국 선도 기술 개발 현황을 공유하고 향후 협력 방향을 논의하기 위해 열렸다. 한국 측은 ▲AI 기반의 소재 데이터 연구 ▲AI를 활용한 자동차 데이터 플랫폼 구축 ▲콘텐츠 조작 여부를 AI로 판단하는 딥페이크 탐지 모델 등 다양한 AI 활용 서비스 사례를, 캐나다 측은 제조업과 로봇공학 분야 AI 연구 현황을 공유했다. 캐나다는 2017년 세계 최초로 AI 진흥을 위한 국가 전략을 만들었을 만큼 AI 육성에 국가적 자원을 집중해 왔다. 특히 토론토 대학은 딥러닝 개념을 만들어낸 공로로 지난해 노벨물리학상을 수상한 석학 제프리 힌튼 교수를 배출할 정도로 세계적인 수준의 AI 연구 역량을 보유한 핵심 기관이다. 최근에는 산업통상자원부의 글로벌산업기술협력센터에 선정됐다. 앞으로 국내 기업의 국제공동연구 실무를 지원하는 현지 거점 역할을 할 예정이다. 한편, 한국과 캐나다는 2012년 유럽의 연구개발 지원 프로그램인 유레카에 가입해 다자간 국제공동기술개발사업을 시작했고 2017년부터 양자 형태로도 확대했다. KIAT는 지금까지 캐나다와 50개가 넘는 연구과제(양자형 34개, 다자형 19개)를 지원했다. 민병주 KIAT 원장은 “전통적인 AI 강국으로 손꼽히는 캐나다에서 AI를 주제로 양국 연구자들이 교류한 뜻깊은 자리”라며 “첨단산업 분야에서 양국의 기술협력이 활발해질 수 있도록 네트워킹 기회를 확대해 나가겠다”고 말했다.

2025.07.29 15:45주문정

KT, 한국적 AI 위한 'K 데이터 얼라이언스' 출범

KT는 16일 서울 송파구 소피텔 앰배서더 서울에서 'K 데이터 얼라이언스' 협약식을 개최했다고 밝혔다. 이는 한국적 AI 경쟁력의 핵심인 고품질 데이터를 신뢰성 있게 교류하고자 한국 대표 기업, 공공기관, 학계 간 협력을 본격화하는 취지다. 이날 협약에는 KT를 비롯해 고려대 민족문화연구원, 두산디지털이노베이션, 아이스크림에듀, 중앙일보, EBS, 한글학회 등 7개 기관이 참여해 'K 데이터 얼라이언스' 출범을 공식화했다. 이어 AI 데이터 생태계 구축에 대한 논의도 진행됐다. KT는 주관사로서, 한국어 고유 표현과 사회·문화적 맥락, 사용자 목적을 반영한 고품질 데이터의 중요성을 강조했다. 또한, 각 기관이 보유한 한국적 데이터 공유의 의미와 가치를 역설했다. 이번 얼라이언스 결성은 한국적 AI의 구현과 활용을 넘어, 협력과 개방을 통한 생태계 확산과 글로벌 경쟁력 확보를 위한 공감대에서 출발했다. 참여 기관들은 앞으로 ▲한국적 AI를 위한 데이터 구축 ▲도메인별 선도 사례 창출 ▲성과 홍보 및 대외 확산 ▲인문·사회 분야 연구를 위한 협력 등을 추진할 계획이다. KT는 한국의 언어, 문화, 지식 등 정체성을 담은 AI 개발을 위해 교육, 인문, 역사, 언론 등 각 분야 대표 콘텐츠를 보유한 기관들과의 연합을 주도해 왔다. 각 기관의 콘텐츠는 고품질 데이터로 가공·구조화돼, KT의 독자 모델 '믿:음 2.0', 마이크로소프트 협력 기반 GPT, 오픈소스 모델 등 다양한 한국형 AI 학습에 활용된다. 특히, EBS의 질문-답변형 학습 콘텐츠는 AI의 추론 능력을 높이는 핵심 자원이며, 중앙일보의 뉴스 콘텐츠는 한국 사회와 문맥을 깊이 이해하는 데 유용한 학습 기반으로 평가된다. 앞으로 KT는 정기 협의체 운영, 성과 공유, 신규 과제 발굴 등을 통해 얼라이언스의 실행력을 강화하고, 참여 기관을 확대해 데이터·모델·서비스로 이어지는 정교한 한국형 AI 생태계를 구축할 방침이다. 이날 행사에 참여한 허은 고려대학교 민족문화연구원 원장은 “한국적 AI 발전을 위해 높은 수준의 한국학 전문 자료를 AI 학습용 데이터로 활용하는 것은 필수”라며 “K 데이터 얼라이언스는 이를 현실화하는 데 중요한 플랫폼이 될 것”이라고 강조했다. 유규오 EBS 디지털학교교육본부 본부장은 “EBS는 교육공영방송사로서 다양한 플랫폼을 통해 교육 격차를 줄이고 배움의 문턱을 낮추는 데 집중해왔다”며 “이러한 가치를 지닌 EBS 데이터가 KT의 신뢰성 높은 데이터 처리 기술과 연결될 때 학생 개개인의 학습 성장을 지원하는 새로운 길을 여는 계기가 될 것”이라고 전망했다. 남길임 한글학회 연구이사 교수는 “검색어를 입력하던 시대를 넘어 인공지능과 직접 문답하는 시대가 열린 지금 한국어와 한국인의 정서에 담긴 언어문화, 맥락, 공동체 윤리 등을 제대로 이해하고 책임있게 응답하는 인공지능이 필요하다”며 “한글학회가 쌓아 온 한국어 연구와 자원을 토대로 한국어의 사회·문화적 맥락과 윤리적 가치를 제대로 이해하고 생성하는 인공지능으로 나아가는데 협력할 것”이라고 전했다. 오승필 KT 기술혁신부문 부사장은 “한국적 AI는 국가의 AI 경쟁력을 높이는 동시에 기업의 AI 혁신을 촉진하고 국민이 일상 속에서 체감할 수 있는 실용적 가치로 이어져야 한다”며 “K 데이터 얼라이언스가 한국적 AI의 지속적인 고도화와 실용화에 있어 핵심 동력이 될 수 있도록 힘을 모아 협력해 나갈 것”이라고 밝혔다.

2025.07.16 10:35진성우

동서발전, UNIST와 현장 문제 풀고 인재 키운다

한국동서발전(대표 권명호)은 울산과학기술원(UNIST) 산업공학과와 함께 빅데이터와 인공지능(AI)을 활용해 현업 문제를 해결하고 새로운 가치를 창출하는 협력 프로젝트를 본격 추진한다고 17일 밝혔다. 협력 프로젝트는 동서발전이 매년 추진하는 사내 혁신활동인 '전사 빅데이터 분석과제'의 일환으로, 데이터 기반의 솔루션(모델·지수·시각화 등)을 개발해 실질적 문제 해결과 가치 창출을 목표로 한다. 특히 대학생에게 실무 경험을 제공하는 '프로젝트 랩(Project Lab)'과 연계해 진행한다. '프로젝트 랩'은 학생이 사회에 진출하기 전에 기업에서 발생하는 실전 문제를 경험하고 해결할 수 있도록 지원하는 교육 프로그램으로, 학생은 현장을 경험하고 기업은 대학생의 창의적인 아이디어를 활용할 수 있다. 프로젝트에는 동서발전에서 제공하는 5가지 주요 과제를 바탕으로 UNIST 학생 35명이 12~15개의 팀을 구성해 한 학기 동안 연구와 분석을 진행한다. 이를 통해 동서발전은 AI·데이터 기반 혁신적 해결책을 도출하고, UNIST 학생은 실무형 프로젝트를 통해 기업과 협력하며 실무 역량을 키우게 된다. 김성일 UNIST 산업공학과 교수는 “학생들이 현업에서 접할 수 있는 실질적인 문제를 분석하고 해결하는 과정에서 더욱 심도 있는 학습을 할 수 있을 것”이라며 “데이터 기반의 문제 해결 능력을 갖춘 인재 양성을 위해 적극 지원하겠다”고 말했다. 권명호 동서발전 사장은 “산학 협력을 통해 빅데이터와 AI를 활용한 문제 해결 능력을 배양하고, 기업과 학생 모두가 성장할 수 있는 기회를 지속해서 마련하겠다”며 “앞으로도 데이터 기반 혁신 활동을 강화해 미래 에너지 산업을 선도하겠다”고 밝혔다.

2025.03.17 17:59주문정

LG전자, 해외 진출 협력사에 '스마트팩토리 노하우' 전달

LG전자와 협력사가 제조 경쟁력을 높이기 위한 방안을 논의했다. LG전자는 최근 인도네시아 땅그랑과 찌비뚱에 위치한 현지 생산법인에서 해외 진출 협력사 32곳 임직원들과 함께 생산성 우수 사례를 공유했다. 협력사의 제조공정 개선 우수 사례를 함께 살펴보고, 그 노하우를 확산해 제조 경쟁력을 높이기 위해서다. 인도네시아는 LG전자의 아시아 생산 거점 지역 중 하나다. LG전자는 인도네시아에 제품 개발부터 생산, 판매, 서비스까지 이어지는 현지 완결형 사업 구조를 구축하고, 프리미엄 가전 브랜드로 자리매김했다. 여기에 더해 칠러, 시스템에어컨 등 상업용 공조 장치를 앞세워 B2B(기업간거래) 시장을 공략하고 있다. LG전자는 21개의 지사를 둔 자카르타 소재 판매법인, 200여 개의 서비스센터를 관할하는 서비스법인, 2개의 생산공장, 그리고 올해 설립된 연구개발법인까지 인도네시아에 총 5개 법인을 두고 있다. 이 자리에서 태국과 인도, 인도네시아 등 동남아 지역에 진출한 6개 협력사가 생산 및 품질 공정의 개선 사례를 공유했으며, 스마트팩토리 기술 적용 현황 등을 설명했다. 이들 기업은 LG전자의 스마트팩토리 기술을 일부 도입해 공정 및 품질 검사 시간을 획기적으로 줄이고 제조 효율성을 높였다. 이날 우수 사례로 소개된 가전부품 협력사는 생산 공정을 디지털화하고 설비를 원격 조정하는 '스마트 컨트롤타워 매니지먼트 시스템(Smart Control Tower Management system)'을 구축해 공정 소요 시간을 1시간 가량 단축했다. 이 시스템을 활용하면 사람이 일일이 관리하던 생산 현황을 디지털전환(DX)을 통해 실시간으로 관리하고, 통신 기술로 장비를 이동해 조립, 재고 확인, 불량 검사 등 공정을 끊김 없이 수행할 수 있다. 또 인쇄회로기판(PCB) 어셈블리를 생산하는 협력사는 빅데이터를 활용한 통계적 품질 시스템을 도입해 효율성을 높였다. 신규 유사 모델을 개발할 때 빅데이터로 불량 가능성을 확인해 사전 조치한 것이다. 수작업으로 금형 내 이물 및 불량 검사를 진행하던 한 협력사는 LG전자와 협업해 인공지능(AI) 프로그램 기반의 비전 검사 시스템을 도입했으며, 이를 통해 수율을 개선하고 기존 인력을 필요 공정에 재배치해 생산성을 제고했다. LG전자는 우수 사례로 소개된 협력사 중 4곳의 찌비뚱·땅그랑 지역 생산 현장을 다른 협력사와 함께 방문해 생산성 개선 우수 사례 현장을 직접 볼 수 있게 했다. 이와 함께 다른 협력사가 우수 사례를 벤치마킹해 직접 적용할 수 있도록 수평 전개 방안 및 계획을 논의하는 시간을 가졌다. LG전자는 협력사와 적극적으로 소통하며 협력사의 제조 경쟁력을 높이기 위한 다양한 지원 활동을 지속한다는 계획이다. LG전자는 2013년부터 국내·외 협력사와 생산성 개선 우수 사례 공유회를 진행하고 있다. LG전자 글로벌오퍼레이션센터장 왕철민 부사장은 “협력사의 생산성 제고 과제를 함께 해결하며 제조 경쟁력을 높여 LG전자와 동반 성장하도록 지속 노력할 것”이라고 말했다.

2024.07.07 10:00이나리

데이터브릭스-엔비디아, 기술 통합 강화

데이터브릭스는 엔비디아와 협력을 확대하고 기술 통합을 강화한다고 21일 밝혔다. 엔비디아 GTC 2024 컨퍼런스에서 양사는 데이터브릭스의 데이터 인텔리전스 플랫폼의 데이터 및 AI 워크로드 최적화에 박차를 가할 계획이라고 강조했다. 이 협력은 최근 엔비디아가 데이터브릭스 시리즈I 투자에 참여한 것의 연장선이다. 데이터브릭스 모자이크 AI와 엔비디아는 데이터브릭스의 엔드투엔드 플랫폼에서의 생성형 AI 모델 구축과 배포를 향상하기 위해 모델 훈련 및 추론 분야에서 협력할 방침이다. 데이터브릭스는 데이터 및 모델 전반에 대한 완벽한 제어와 거버넌스는 물론, 생성형 AI 솔루션을 구축, 테스트 및 배포하기 위한 포괄적인 툴 세트를 제공한다. 데이터브릭스 모자이크 AI는 생성형 AI 모델 훈련을 위해 대형 언어 모델(LLM) 개발에 최적화된 엔비디아 H100 텐서 코어 GPU를 사용한다. 이로써 모자이크 AI는 엔비디아 가속 컴퓨팅의 성능을 활용하고, 고객을 위해 LLM을 커스터마이징할 수 있는 효율적이며 확장 가능한 플랫폼을 제공할 수 있게 된다. 한편, 데이터브릭스는 모델 배포를 위해 스택 전반에서 엔비디아 가속 컴퓨팅 및 소프트웨어를 활용한다. 데이터브릭스 모자이크 AI 모델 서빙의 핵심 구성 요소는 최첨단 성능을 제공하고 솔루션의 비용 효율성, 확장성 및 성능을 보장하는 엔비디아 텐서RT-LLM 소프트웨어다. 모자이크 AI는 텐서RT-LLM의 출시 파트너로서 엔비디아 팀과 긴밀한 기술 협력을 이어왔다. 데이터브릭스는 자사의 벡터화된 차세대 쿼리 엔진인 포톤에서 엔비디아 가속 컴퓨팅에 대한 기본적인(native) 지원을 제공하고, 이로써 고객의 데이터 웨어하우징 및 분석 워크로드의 속도와 효율성을 개선한다는 계획이다. 포톤은 업계 최고 수준의 가격 대비 성능과 총소유비용(TCO)을 자랑하는 데이터브릭스의 서버리스 데이터 웨어하우스인 데이터브릭스 SQL을 구동하고 있다. 데이터 쿼리 처리를 위해 GPU를 사용하는 데이터브릭스 고객이 늘어나는 가운데, 양사의 협력은 이러한 성장을 더욱 가속화할 것으로 기대된다. 데이터브릭스 머신러닝은 엔비디아 GPU를 포함하는 사전 구축된 딥러닝 인프라를 제공하며, ML용 데이터브릭스 런타임에는 드라이버와 라이브러리 등 사전 구성된 GPU 지원이 포함되어 있다. 사용자는 이러한 툴을 통해 적합한 엔비디아 인프라를 기반으로 신속하게 작업을 시작할 수 있을 뿐만 아니라, 사용자 간 일관된 환경을 유지할 수 있다. 데이터브릭스는 3대 주요 클라우드에서 엔비디아 텐서 코어 GPU를 지원해, ML 워크로드를 위한 고성능 단일 노드 및 분산 훈련을 지원한다. 데이터브릭스와 엔비디아는 데이터 인텔리전스 플랫폼의 모멘텀을 강화해 보다 다양한 조직이 품질, 속도 및 민첩성을 갖춘 차세대 데이터 및 AI 애플리케이션을 개발할 수 있도록 지원해 나갈 계획이다. 알리 고드시 데이터브릭스 공동창립자 겸 CEO는 “이번 파트너십 확장으로 엔비디아의 가속 컴퓨팅 및 소프트웨어를 통해 데이터브릭스의 워크로드를 가속화하고 고객에 보다 많은 가치를 제공할 수 있게 돼 기쁘다"며 “엔비디아는 분석 사용 사례에서 AI에 이르기까지 데이터브릭스의 기본 모델 이니셔티브를 다수 지원해 왔다"고 밝혔다. 그는 "쿼리 가속화를 위한 상호 협력을 통해 더 많은 기업에게 가치를 입증할 수 있을 것으로 기대한다”고 덧붙였다. 젠슨 황 엔비디아 창립자 겸 CEO는 “AI 시대에서 기업이 보유하고 있는 데이터는 인텔리전스를 도출하는 데 필요한 매우 중요한 자산"이라며 “엔비디아와 데이터브릭스는 효율성을 개선해 더욱 우수한 인사이트와 결과를 얻고자 하는 기업을 위해 데이터 처리를 가속화하고, 이로써 AI의 개발과 배포를 향상할 수 있다"고 강조했다.

2024.03.21 09:35김우용

KAIST, 새로운 AI 학습법 개발

시간이 경과해도 인공지능 모델 성능을 일정하게 유지하는 새로운 학습 데이터 선택 기술이 개발됐다. KAIST(총장 이광형)는 전기및전자공학부 황의종 교수 연구팀이 시간에 따라 데이터 분포가 변하는 드리프트 환경에서도 인공지능이 정확한 판단을 내리도록 돕는 새로운 학습 데이터 선택 기술을 개발했다고 14일 밝혔다. 최근 실생활에 활용되는 인공지능 모델은 시간이 지남에 따라 성능이 점차 떨어지는 현상이 일부에서 발견됐다. 실제 SK 하이닉스 반도체 공정 과정에서 시간에 따른 장비 노화와 주기적인 점검으로 인해 센서 데이터 관측 값이 지속 변하는 드리프트 현상이 관측됐다. 시간이 지나면서 데이터와 정답 레이블 간 결정 경계 패턴이 변경되면, 과거에 학습되었던 AI 모델이 내린 판단이 현재 시점에서는 부정확하게 되고, 모델 성능이 점차 떨어질 수 있다. 지속가능한 AI학습 프레임워크로 해결 연구팀은 이러한 문제 해결을 위해 데이터를 학습했을 때 AI 모델의 업데이트 정도와 방향을 나타내는 그래디언트(gradient)를 활용한 개념을 도입했다. 이 개념이 드리프트 상황에서 학습에 효과적인 데이터를 선택하는 데에 도움을 줄 수 있다는 것을 실험으로 확인했다. 연구팀은 또 이러한 분석을 바탕으로 지속 가능한 데이터 중심의 AI 학습 프레임워크를 제안했다. 이 기법은 데이터 자체를 직접 전처리해 현재 학습에 최적화된 데이터로 바꿔준다. 기존 AI 모델 종류에 상관없이 쉽게 확장할 수 있다. 실제 이 기법을 통해 시간에 따라 데이터의 분포가 변화되었을 때에도 AI 모델의 성능, 즉 정확도를 안정적으로 유지한다. 제1저자인 김민수 박사과정 학생은 "인공지능을 한번 잘 학습하는 것도 중요하지만, 그것을 변화하는 환경에 따라 계속해서 관리하고 성능을 유지하는 것도 중요하다는 사실을 알릴 수 있으면 좋겠다ˮ고 말했다. 연구팀을 지도한 황의종 교수는 “인공지능이 변화하는 데이터에 대해서도 성능이 저하되지 않고 유지하는 데에 도움이 되기를 기대한다”고 덧붙였다. 이 연구는 KAIST 전기및전자공학부 김민수 박사과정이 제1저자, 황성현 박사과정이 제2저자, 그리고 황의종 교수(KAIST)가 교신 저자로 참여했다. 이번 연구는 지난 2월 캐나다 밴쿠버에서 열린 인공지능 최고 권위 국제학술 대회인 '국제 인공지능 학회(Association for the Advancement of Artificial Intelligence, AAAI)'에서 발표됐다. 한편, 이 기술은 SK 하이닉스 인공지능협력센터(AI Collaboration Center; AICC) 지원을 받은 '노이즈 및 변동성이 있는 FDC 데이터에 대한 강건한 학습' 과제와 정보통신기획평가원의 지원을 받은 '강건하고 공정하며 확장가능한 데이터 중심의 연속 학습' 과제, 한국연구재단 지원을 받은 '데이터 중심의 신뢰 가능한 인공지능' 과제 성과다.

2024.03.14 14:20박희범

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