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"서울대병원에 '국립희귀질환센터' 설치해야"…국민동의청원 진행

서울대학교병원에 '국립희귀질환센터' 설치를 요청하는 국민동의청원이 진행돼 관심을 모으고 있다. 해당 청원은 지난 달 23일 공개됐으며, 이달 22일까지 동의 절차가 진행된다. 청원자는 청원 취지를 통해 대한민국 희귀질환 환자들은 진단까지 평균 수년이 소요되는 고통 속에 있으며, 전문 치료 인프라의 부족으로 전국 각지를 전전하고 있다고 밝혔다. 특히 지방의 의료 인프라 부재와 일선 병원의 관리 미흡으로 사망·뇌사 사례까지 발생하고 있다면서, 지방에 거주하는 희귀 질환 환자들이 현장 의료진의 질환 이해도 부족으로 치명적인 안전 사고에 노출돼 있다고 주장했다. 일례로 근이영양증의 경우, 폐렴으로 입원했던 환자가 주치의의 임의적인 퇴원 조치 탓에 며칠 후 가래를 배출하지 못해 뇌사에 빠진 사례가 언급됐다. 또한 환자 대부분이 CK·CPK(크레아틴키나제) 수치가 높게 나타남에도 이를 단순 간염으로 오진하거나 불필요한 기관지 절개술을 시행하는 등 부적절한 대처 사례가 빈발하고 있다고 지적했다. 이에 수도권 쏠림 현상을 해소하고 국가 차원의 전문적인 진단·연구·치료를 수행하기 위해서는 국가중앙병원인 서울대학교병원 내에 '국립희귀질환센터'를 설치해야 한다는 주장이다. 중앙 센터를 중심으로 지방 권역 센터와의 연계망을 구축해야 하는 만큼, 이를 위한 법적 근거 마련과 센터 건립을 강력히 청원한다고 밝혔다. 청원에는 희귀질환관리법 개정을 통해 희귀질환의 진단·연구·치료 및 데이터베이스 구축을 전담할 국립희귀질환센터 설치의 법적 근거를 마련해 달라는 요구가 담겼다. 아울러 서울대학교병원 내 독립된 센터 건립을 위한 부지 및 시설을 확보하고, 진단부터 치료·재활·사회적 지원까지 아우르는 '원스톱 희귀질환 통합 케어 시스템'을 구축해 전국의 환자들이 서울대병원의 전문적인 진료와 연구 혜택을 연계받을 수 있도록 하는 방안도 포함됐다. 청원인은 서울대학교병원에 센터를 설치해야 하는 이유로 국가중앙병원으로서의 우수한 역량을 꼽았다. 서울대병원이 희귀질환 관련 임상 데이터를 집대성하고 표준 진료 가이드라인을 개발할 최적의 역량을 보유하고 있다는 설명이다. 아울러 세계적 수준의 의료진과 기초·임상 연구 인프라는 국립희귀질환센터가 조기에 제 기능을 수행할 핵심 기반이 될 것이라고 덧붙였다. 또한 지역 거점 병원들과 협력하는 허브로서 지역적 한계를 극복하고, 전국 희귀질환 환자들에게 상향 평준화된 의료 서비스를 제공하는 컨트롤 타워 역할을 할 것이라고 강조했다. 관련해 한국희귀·난치성질환연합회는 “지난 7월 23일 한 환우의 이야기로 국민동의청원이 시작됐다”며 “국립희귀질환센터 건립은 개별 질환을 넘어, 모든 희귀질환 환자와 가족에게 보다 안정적인 진단·치료·연구·지원 체계를 마련하기 위한 중요한 과제”라고 밝혔다. 또 “현재 국내 희귀질환 진단·치료 및 지원 정책은 여러 기관에 분산돼 있어, 환자들이 정확한 진단을 받고 적절한 치료를 받기까지 어려운 진단여정을 겪고 있다”면서 “이를 해결하기 위해 서울대학교병원 내에 국립희귀질환센터를 건립해 국가적 컨트롤 타워 역할을 맡기고, 센터 설립 및 운영을 법적으로 뒷받침하도록 희귀질환관리법을 개정함으로써 희귀질환 극복을 위한 통합 지원 체계를 구축하고자 하는 청원”이라고 설명했다. 국민동의청원은 국민동의청원 홈페이지를 통해 30일 동안 5만명의 국민의 동의를 받아 제출할 수 있다.

2026.08.05 15:31조민규 기자

서울대-KAIST 학부 30명, 로봇 제작 100시간 합숙…"어떤게 나올까"

서울대와 KAIST의 학부생 10개 팀 30명이 로봇 제작으로 한판 승부를 겨루는 자리가 마련됐다. 창의력을 한 껏 발휘하도록 로봇 형태에 제한을 두지 않는다. 주최는 KAIST와 서울대학교 학부생들이 만든 로봇 연구 비영리 연합단체 로보틱어스. 이들은 오는 8일까지 대전 KAIST 본원에서 제1회 로봇 해커톤을 개최한다. 3~4일 이틀은 전원·회로 및 로봇 관절 제어 집중 교육, 5일부터 8일 오후 4시까지는 제작, 시연한다. 각 팀에는 로봇의 관절과 근육 역할을 하는 엔젤로보틱스 '팩트(phact)' 구동기와 활용법, 제어 실습 등을 지원한다. 또 로봇 두뇌 역할을 하는 엔비디아의 젯슨 AGX가 제공된다. 태진기술은 로봇에 안정적으로 전원을 공급하기 위한 회로와 전자소자 교육을 맡았다. 미션은 5일 오전 PPT로 전달됐다. 주최 측은 "로봇이 실생활에서 쓰일 상황을 찾고, 그상황에서 사람보다 더 효율적으로쓰일 수 있는 로봇을 만들어라. 상상력을 펼쳐 만들고 싶은 대로 만들어라"라는 미션을 전달했다. 주어진 장비를 활용, 상상껏 로봇을 제작하면 된다. 미션에 나와있는 장비는 토크 제어에 사용할 핵심 구동기 팩트 6개, 팀별 연산장치로 젯슨 AGX 오린(Orin)이다. 또 부품을 조립할 M3·M4 볼트와 베어링 등이 마련됐다. AI 활용도 강조됐다. 아이디어 정리부터 논문분석, 설계, 코딩, 디버깅, 발표자료 제작까지 모두 사용하도록 장려했다. 이들이 합숙하며 경쟁하는 시간은 교육을 포함, 닷새간 총 100시간이다. 안연수 KAIST 로봇 동아리 MR 회장(기계공학과)은 "사흘 동안 제작한다는 것이 쉬운 일이 아니라는 걸 안다. 도전적 과제다. 하지만, 우리는 이를 타파해 보려고 한다"며 "프로토타입이고 당연히 완제품은 아니겠지만, 짧은 시간 내에 로봇을 제작할 수 있다는 새로운 길을 보여주려 한다"고 말했다. 정진용 KAIST 기계공학과 초빙교수는 "엔젤로보틱스 액추에이터를 구동하는 플랫폼(phorce)을 이용하게 된다"며 "로봇 부품을 활용하는 것과 구동 모듈을 갖고, 각 팀들이 생각하는 창의적인 로봇 형태를 구현하는 2가지가 핵심"이라고 설명했다. 한편 주최 측은 3개 팀을 뽑아 최우수상에 삼성무빙스타일M5과 상금 50만원, 우수상에 갤럭시버즈4 프로와 상금 30만원, 장려상에 네스프레소에센자미니C30과 상금 20만원을 시상할 예정이다.

2026.08.05 10:27박희범 기자

오픈AI, 정몽구재단·서울대와 해커톤…"사회복지 AI 개발"

오픈AI가 인공지능(AI) 에이전트를 활용해 사회복지 현장 문제를 해결하는 실험에 나선다. 오픈AI는 현대차정몽구재단과 서울대 사회복지연구소 사회혁신 임팩트 랩과 오는 25일 서울대 우석경제관에서 사회복지 분야 미니 해커톤을 진행한다고 24일 밝혔다. 참가자들은 챗GPT 워크와 코덱스를 이용해 복지 현장 문제를 해결할 수 있는 AI 기반 도구를 개발한다. 이번 행사는 현대차정몽구재단이 주최하고 서울대 사회혁신 임팩트 랩이 운영하는 'CMK 사회복지 혁신리더 아카데미' 핵심역량교육 과정으로 마련됐다. 사회복지 현장 실무자와 사회복지 전공 학부생·대학원생 등 30명이 5개 팀으로 나뉘어 참여한다. 참가자들은 먼저 현장에서 해결해야 할 문제를 구체적으로 정의하고 제품요구사항문서를 작성한다. 이후 챗GPT 워크와 코덱스 에이전틱 기능을 활용해 웹페이지나 앱 형태의 초기 제품을 구현한다. 개발 주제에는 방문 돌봄 기록과 인계를 지원하는 도구와 정신건강 사례기록 검토 도구가 포함됐다. 1인 가구의 생활 관계망을 파악하는 앱과 교육복지 대상자 회기별 변화를 추적하는 도구도 개발한다. 병동 보호자를 위한 심부름 공유 플랫폼과 퇴원한 노인 환자의 일상 속 위험을 조기에 발견하는 앱도 제작한다. 참가자들이 실제 사회복지 현장에서 경험한 문제를 토대로 개발 주제를 정했다. 아동·청소년 사례관리 도구는 여러 차례 작성된 상담 기록을 비교해 새롭게 나타난 변화와 지속되는 상황을 시간순으로 정리한다. 가족이나 또래 관계 단절로 정서적 고립을 겪는 아동·청소년 위험 신호를 조기에 발견하고 사회복지사의 체계적인 사례관리를 돕는 방식이다. 퇴원한 노인 환자를 위한 앱은 이용자가 문장이나 음성으로 상태를 남기면 담당자에게 관련 내용을 전달한다. 이용자가 "어제 넘어졌는데 허리가 아프고 혼자라 병원에 갈 수 없다"고 입력하면 담당자가 이를 확인하고 대응할 수 있도록 구현할 예정이다. 오픈AI코리아 엔지니어들은 개발 과정에 직접 참여한다. 개발 범위 설정과 오류 원인 진단을 비롯해 코드·프롬프트 개선과 접근성·안전성 점검을 지원한다. 해커톤에서 제작한 결과물은 8월부터 10월까지 진행되는 팀별 액션러닝 프로젝트를 통해 고도화한다. 참가자들은 사회복지 현장 적용 가능성과 기술적 한계를 살피고 개인정보 보호와 윤리 문제도 검토할 계획이다. 고기석 오픈AI코리아 정책 총괄은 "AI가치는 기술 그 자체보다 사람들이 실제 문제를 더 잘 정의하고 해결할 수 있도록 돕는 데서 나온다"고 밝혔다.

2026.07.24 10:16김미정 기자

신세계百 AI고객 분석 기술, 세계 인공지능 학회 논문 채택

신세계백화점이 서울대학교와 공동 연구한 인공지능(AI) 기반 초개인화 고객 분석 기술이 세계 최고 권위의 AI 학회에서 인정받았다. 신세계백화점은 이를 바탕으로 고객별 맞춤형 서비스를 제공하는 AI 기반 유통 플랫폼으로 발전시키겠다는 전략이다. 신세계백화점은 서울대 데이터사이언스대학원과 1년여 동안 공동 연구한 AI 기반 초개인화 고객 분석 기술이 국제 머신러닝 학회(ICML) 논문으로 채택됐다고 23일 밝혔다. 국내 백화점 업계에서 산학협력 연구 결과가 ICML에 이름을 올린 것은 이번이 처음이다. ICML은 글로벌 빅테크와 세계 유수 대학 연구진이 최신 AI 기술을 발표하는 세계 최고 수준의 국제 학술대회다. 이번 논문 채택은 신세계백화점의 AI 기술력이 세계 무대에서 인정받았다는 점은 물론, 연구 성과를 실제 유통 현장에 적용할 수 있는 기술력을 확보했다는 점에서도 의미가 크다고 회사 측은 판단했다. 이번 연구에서는 온·오프라인에 축적된 약 2억 건의 쇼핑 데이터를 AI가 이해하고 학습할 수 있도록 정교하게 가공한 모델인 'AI 레디 데이터(AI Ready Data)'를 개발했다. 'AI 레디 데이터'는 고객의 구매 이력뿐 아니라 방문 패턴과 관심 브랜드 등 다양한 쇼핑 데이터를 AI가 스스로 이해하고 분석할 수 있도록 만든 데이터 체계다. 이를 활용하면 같은 신세계백화점 앱을 이용하더라도 고객마다 다른 화면이 펼쳐진다. 가령 축구를 좋아하는 40대 남성은 선호하는 스포츠 브랜드 행사와 해외 축구 직관 여행 상품이, 와인을 좋아하는 30대 여성에게는 와인 행사와 이탈리아 와인 산지 여행 상품이 추천되는 것이다. 이는 매출로도 연결된다는 결과가 나왔다. 이번 연구 결과를 바탕으로 실시한 사전 시뮬레이션에서는 AI 기반 개인화 추천 기술을 적용할 경우 객단가가 최대 46% 향상되는 것으로 분석됐다. 신세계백화점은 이번 연구를 통해 고객 개개인의 구매 성향과 라이프스타일을 더욱 정교하게 분석할 수 있는 기반을 확보했다. 앞으로는 상품 추천을 넘어 여행, 문화, 라이프스타일 등 다양한 영역까지 고객별 맞춤형 서비스를 제공하는 AI 기반 유통 플랫폼으로 발전시켜 나간다는 전략이다. 이에 내년 초 이를 기반으로 한 'AI 세일즈 에이전트(AI Sales Agent)'를 도입할 예정이다. AI 세일즈 에이전트는 영업 현장의 데이터를 실시간으로 분석해 고객 특성과 구매 패턴, 상품 운영, 프로모션 전략 수립 등을 지원하는 업무용 AI 분석 도구다. AI가 고객의 구매 이력과 선호도, 방문 패턴 등을 종합적으로 분석해 고객별 최적의 상품과 행사, 여행·문화 콘텐츠 등을 제안할 수 있도록 지원하며, 이를 바탕으로 더욱 정교한 마케팅과 영업 전략을 수립할 수 있게 된다. 이성환 신세계백화점 영업전략담당 상무는 “이번 논문 채택은 단순한 연구 성과를 넘어 연구 결과인 AI 기술력이 세계적으로 인정받았다는 점에서 의미가 크다”며 “앞으로도 신세계백화점은 AI 기술을 기반으로 고객 경험과 유통 혁신을 지속 고도화하고, 데이터 기반 의사결정 체계를 강화해 새로운 유통 패러다임을 만들어 나가겠다”고 말했다.

2026.07.23 09:14김민아 기자

라이너, 서울대 재료공학 'AI 공동 연구자' 됐다

라이너가 서울대 재료공학부 남기태 교수 연구실과 손잡고 인공지능(AI)이 과학 연구 생산성에 미치는 기여도를 실증하는 공동 연구에 나선다. 라이너는 남기태 교수의 생체분자나노재료연구실(BMNL)과 'AI 포 사이언스(for Science)' 부문 연구 협력을 위한 업무협약을 체결했다고 22일 밝혔다. 라이너가 대학에 AI 서비스를 공급하는 데 그치지 않고 공동 과학 연구를 수행하는 파트너로 나서는 첫 사례다. 남 교수는 생체 모방 재료공학, 인공광합성, 카이랄 나노 재료 분야를 국제적으로 선도해 온 재료과학 분야의 권위자다. 지난 2018년 3차원 카이랄 나노입자 정밀 합성 기술을 네이처에 발표했으며 그의 논문은 구글 스칼라 기준 누적 2만 4000회 이상 인용됐다. 양측은 ▲라이너 스콜라 기반 연구 워크플로우 실증 연구 ▲재료과학 특화 AI 연구 에이전트 공동 개발 ▲AI 연구 기여도 정량 분석 연구를 3대 핵심 과제로 정했다. 라이너가 AI 파이프라인·모델 개발을, BMNL이 도메인 전문 지식 제공과 연구·데이터 검증을 맡는다. 첫 과제인 실증 연구에서는 BMNL 연구진이 가설 설정부터 문헌 조사·논문 작성까지 전 과정에 라이너 스콜라를 사용한다. 확보한 데이터는 재료과학 특화 AI 에이전트 공동 개발의 토대가 된다. 최종적으로 AI가 과학 연구의 속도와 성과를 얼마나 높일 수 있는지 학술적으로 규명할 예정이다. 김진우 라이너 대표는 "세계적인 연구 성과를 쌓아온 남 교수 연구실과 AI가 과학 연구에 기여하는 정도를 데이터로 검증하게 돼 뜻깊다"며 "연구자가 반복적인 작업에서 벗어나 창의적인 연구의 본질에만 몰입할 수 있는 환경을 대학 연구 현장부터 선도적으로 구축하겠다"고 말했다.

2026.07.22 15:35이나연 기자

[인사] 서울대병원

◇진료과장 ▲내과 강현재 ▲외과 장진영 ▲심장혈관흉부외과 강창현 ▲신경외과 박철기 ▲정형외과 유정준 ▲성형외과 정지혁 ▲산부인과 이정렬 ▲피부과 권오상 ▲비뇨의학과 박관진 ▲안과 박규형 ▲이비인후과 김동영 ▲정신건강의학과 이동영 ▲신경과 성정준 ▲마취통증의학과 전윤석 ▲가정의학과 박진호 ▲응급의학과 김도균 ▲재활의학과 오병모 ▲임상유전체의학과 채종희 ▲영상의학과 이재영 ▲방사선종양학과 김학재 ▲핵의학과 팽진철 ▲진단검사의학과 송상훈 ▲병리과 정경천 ▲의공학과 최영빈 ▲중환자의학과 류호걸 ▲임상약리학과 유경상 ▲소아청소년과 고재성 (보직기간 : 2026. 7.16. ~ 2028. 7.15.)

2026.07.16 10:24조민규 기자

한화시스템, 서울대·성균관대와 'K-국방 반도체' 국산화

한화시스템이 서울대학교·성균관대학교와 손잡고 위성통신과 레이다 등에 적용되는 핵심 국방 반도체 국산화에 나선다. 한화시스템은 15일 양 대학과 '국방 반도체 기술 워크숍'을 열고 레이다와 탐색기, 합성개구레이다(SAR) 위성, 위성·전술통신, 고출력 마이크로파(HPM)용 반도체 칩 개발 계약을 체결했다고 밝혔다. 지난 3월 설립한 국방 반도체 공동연구센터를 기반으로 대학의 반도체 설계 역량과 한화시스템의 체계통합·사업화 능력을 결합해 해외 의존도가 높은 핵심 부품을 내재화한다는 구상이다. 서울대와는 우주와 지상 간 데이터 송수신 과정에서 신호 왜곡과 끊김을 줄이는 위성 단말용 고선형 반도체 칩을 개발한다. 한화시스템은 확보한 기술을 2028년까지 위성 단말에 순차적으로 적용하고, 이후 저궤도 위성 통신 탑재체와 차세대 통신 기지국으로 확대할 계획이다. 성균관대와는 레이다 송수신에 필요한 증폭·변환 부품을 하나의 칩으로 통합하는 초고주파 단일집적회로(MMIC) 설계 기술을 확보한다. MMIC는 장비의 크기와 무게를 줄이면서 능동위상배열(AESA) 레이다와 소형 위성의 성능을 높이는 핵심 부품이다. 한화시스템은 향후 파운드리 공정을 통한 대량 양산도 검토한다. 반도체 설계와 검증, 체계 적용, 사업화로 이어지는 밸류체인을 구축해 국방 반도체 기술 자립과 해외 수출을 동시에 추진한다는 방침이다.

2026.07.15 14:32류은주 기자

"피지컬 AI 실시간 영상AI 상용화 앞당겨"...서울대서 기술개발

서울대학교 전기정보공학부 이경한 교수 연구팀이 엣지 디바이스(Edge Device)에서 비전 트랜스포머(Vision Transformer) 기반 비디오 분석을 기존 대비 2.61배 빠르게 수행하는 인공지능 시스템 '우로보로스(Ouroboros)'를 개발했다. 이 시스템은 연속된 영상 프레임에서 반복적으로 나타나는 시각 정보를 다시 계산하지 않고 재사용하는 방식이다. 비전 트랜스포머의 중복 연산을 줄인 혁신적 기술이라고 대학은 밝혔다. 특히 영상 속 물체와 배경이 움직이더라도 이를 추적해 동일한 시각 정보를 찾아내고, 실제로 변화가 큰 부분만 선택적으로 계산한다. 연구팀은 고성능 영상AI 모델의 정확도를 유지하면서도 연산량, 지연 시간, 에너지 소모를 크게 줄일 수 있는 기술을 제시했다. '우로보로스'는 전력과 연산 자원이 제한된 환경에서 주로 동작하는 피지컬 AI(Physical AI)와 증강현실(AR) 분야에서 실시간 영상 AI의 상용화를 앞당기는 데 기여할 전망이다. 이번 연구성과는 지난 6월 22일부터 사흘간 영국 캐임브리지에서 열린 모바일 시스템 분야 최고 권위 국제 학술대회 'ACM 모비시스(ACM MobiSys) 2026'에서 23일 구두 발표됐다. ■ 연구 배경 최근 비전 트랜스포머는 객체 탐지, 영상 분할, 자율주행 인식 등 다양한 시각 인공지능 분야에서 높은 성능을 보이고 있다. 그러나 입력된 영상을 여러 패치로 나누고 모든 패치 간 관계를 계산하는 구조적 특성 때문에 연산량과 메모리 사용량이 크다. 때문에 스마트폰•로봇•드론과 같이 연산 자원과 전력이 제한된 엣지 디바이스에서 실시간으로 활용하기 어렵다는 한계가 있었다. '비전 트랜스포머'는 이미지를 여러 개의 작은 조각으로 나눈 뒤, 각 조각 사이의 관계를 분석해 사물과 장면을 인식하는 영상 AI 모델이다. 또 '엣지 디바이스'는 AI 모델을 서버가 아닌 기기 자체에서 실행하는 장치다. 한편, 비디오는 연속된 프레임으로 구성되며, 인접한 프레임끼리는 서로 매우 비슷한 특징을 갖는다. 도로 위 차량이나 보행자처럼 이전 프레임에 있던 대상이 다음 프레임에서 조금 이동해 나타나는 경우가 많기 때문이다. 따라서 이전 프레임에서 계산한 정보를 재사용할 수 있다면 불필요한 반복 연산을 크게 줄일 수 있다. 이에 기존에는 프레임 간 중복 정보를 재사용하는 다양한 비디오 AI 경량화 기법이 개발돼 왔다. 그러나 이러한 기법은 주로 같은 위치의 픽셀이나 프레임 간 차이를 기준으로 중복성을 판단했기 때문에, 카메라가 흔들리거나 물체가 움직이면 실제로는 같은 내용인 영역도 새롭게 계산해야 하는 한계가 있었다. ■ 연구 성과 이 문제 해결에 나선 이경한 교수팀은 영상 속 물체와 배경의 움직임을 반영해 중복 계산을 줄이는 새로운 비디오 AI 기술 'Ouroboros'를 제안했다. 'Ouroboros'는 하드웨어 비디오 인코더가 제공하는 움직임 정보(Motion Vector)를 활용해 연속된 프레임이 공유하는 같은 시각 정보를 찾아낸다. 이를 통해 같은 물체나 배경이 화면 안에서 위치를 옮기더라도 동일한 대상으로 인식하고, 이전 프레임에서 계산한 결과를 다시 활용할 수 있도록 했다. 또한 프레임이 이동하면서 일부 영상 정보가 입력 영역 밖으로 벗어나는 문제를 해결하기 위해, 화면의 좌우•상하 경계를 이어 붙인 순환형 입력 공간을 도입했다. 여기에 위치 인코딩 재배치 기술을 결합해, 경계를 넘어 이동한 물체도 하나의 연속된 대상으로 인식할 수 있도록 했다. 또한 물체가 화면 가장자리를 넘어 이동할 때 정보가 끊어지는 문제를 해결하기 위해 화면의 좌우와 상하가 이어진 것처럼 처리하는 순환형 입력 공간을 도입했다. 여기에 물체의 위치 정보를 새 위치에 맞게 재배치하는 기술을 결합, 화면 경계를 넘어 이동한 물체도 하나의 연속된 대상으로 정확히 인식할 수 있게 했다. 아울러 연구팀은 화면의 모든 영역을 매번 다시 계산하는 대신, 변화가 큰 부분만 새롭게 계산하고 나머지는 이전 프레임의 계산 결과를 재사용하는 방식을 적용했다. 또한 메모리 접근 비용을 최소화하는 계산 구조를 함께 설계, 연산량 감소가 실제 처리 속도 향상과 에너지 절감으로 이어지게 했다. 실험 결과, Ouroboros는 엔비디아 젯슨 오린(NVIDIA Jetson Orin) 계열 엣지 디바이스에서 최대 87.0%의 연산량 절감, 2.61배의 추론 속도 향상, 64.5%의 에너지 절감을 달성했다. 또한 객체 탐지와 인스턴스 분할(Instance Segmentation) 작업에서는 정확도 저하를 1% 미만으로 유지했으며, 영상 데이터를 서버로 전송해 처리하는 환경에서도 기존 기술보다 더 적은 네트워크 대역폭으로 높은 정확도를 유지했다. '인스턴스 분할'은 물체 존재와 위치만 찾는 객체 탐지보다 한 단계 더 나아가, 각각의 물체가 차지하는 영역과 경계를 픽셀 단위로 구분하는 AI영상 분석 기술이다. ■ 기대 효과 이번에 개발한 Ouroboros는 비전 트랜스포머 모델 자체를 새롭게 설계한 게 아니라, 연속된 영상의 처리 과정에서 중복 계산을 줄이는 시스템 기술이다. 따라서 기존의 다양한 비전 트랜스포머 기반 영상 AI 모델에 쉽게 적용할 수 있다. 나아가, 향후 더욱 큰 규모의 영상 AI 모델이나 엣지 디바이스와 서버가 함께 연산을 수행하는 AI 시스템으로도 적용 범위를 확장할 수 있다. 특히 전력과 연산 자원이 제한된 엣지 디바이스에서도 고성능 영상 AI를 빠르게 실행할 수 있는 기반 기술로 활용할 것으로 기대된다. 이에 따라 자율주행, 지능형 CCTV, 드론, 로봇, 모바일 증강현실(AR), 스마트팩토리 등 실시간 영상 분석이 필요한 다양한 분야에서 폭넓게 활용될 전망이다. 또한 영상 전체를 서버로 전송하는 대신, AI 추론에 필요한 정보만 선별해 처리할 수 있어 네트워크 사용량을 크게 줄일 수 있다. 따라서 영상을 서버로 전송해 분석하는 환경에서도 제한된 네트워크 대역폭에서 안정적이고 정확한 영상 분석 서비스를 제공하는 데 기여할 것으로 기대된다. 연구를 지도한 이경한 교수는 “이번 연구는 휴머노이드와 같은 피지컬 AI를 구현하는 데 걸림돌이었던 연산 병목과 네트워크 병목의 문제를 동시에 해결할 수 있는 원천 기술을 확보했다는 점에서 의미가 크다”며 “앞으로 피지컬 AI 및 AI 반도체 기업들과 협력해 Ouroboros 기술의 상용화와 사업화를 적극 추진할 계획”이라고 밝혔다. 이 교수 연구팀은 해당 성과를 바탕으로 비디오 뿐 아니라 단일 이미지의 입력에 대해서도 엣지-클라우드 협업 추론을 가속하는 후속 연구를 진행할 예정이다. 이번 논문의 주저자인 박찬정 연구원은 현재 서울대학교 전기정보공학부 박사과정에 재학 중이다. 엣지 디바이스와 클라우드가 협력해 고성능 인공지능 추론을 효율적으로 수행하는 시스템에 관한 연구를 이어가고 있다. 향후 학위 취득 후에는 박사후연구원으로 관련 연구를 지속적으로 수행하며, 제한된 연산•통신 자원 환경에서도 대규모 인공지능 모델을 실시간으로 활용할 수 있는 시스템 기술을 발전시켜 나갈 계획이다. 한편, 이번 연구는 서울대학교와 미국 카네기멜론대학교(Carnegie Mellon University)의 공동 연구로 수행됐다. 과학기술정보통신부 재원으로 정보통신기획평가원(IITP)과 한국연구재단(NRF)의 지원을 받아 이뤄졌다. 서울대학교 공학연구원 및 뉴미디어통신공동연구소의 지원도 함께 받았다.

2026.07.14 10:46방은주 기자

'뇌졸중' 치료법은 발전했지만…골든타임 도착은 10년째 제자리

뇌졸중 사망률, 2018년까지 감소하다 코로나19 이후 다시 상승하는 'U자형' 반등 뇌졸중 치료는 발전하고 있지만, 치료 효과를 볼 수 있는 골든타임까지 병원 이송은 10년째 개선되지 않은 것으로 나타났다. 분당서울대병원 신경과 김준엽‧배희준 교수 연구팀이 지난 10년간 국내 뇌졸중 진료와 그 결과가 어떻게 변화했는지를 종합적으로 분석한 연구 결과를 발표했다. 뇌졸중은 뇌혈관이 막히거나 터져 뇌세포가 손상되는 질환으로, 얼마나 빨리 치료를 시작하느냐가 예후를 좌우하기 때문에 환자가 신속히 병원에 도착하고, 도착 후 적절한 치료를 받는 전 과정이 중요하다. 지난 10년간 국내에서도 최신 치료법 확산과 응급의료 체계 정비 등 뇌졸중 진료 전반에서 발전이 이어져 왔지만, 이러한 변화가 실제 병원 도착 시간 단축과 예후 개선으로 이어졌는지 충분한 연구가 이뤄지지 않은 실정이었다. 연구팀은 건강보험심사평가원 '급성기 뇌졸중 적정성 평가' 자료에 국민건강보험공단 청구 자료와 사망 자료를 연계해 2013년부터 2023년까지 뇌졸중 환자 13만6191건의 데이터를 분석했다. 그 결과, 지난 10년간 '구급차 이용은 늘었지만 골든타임 내 도착은 개선되지 않는' 현상이 확인됐다. 119구급차 이용률은 55.4%에서 61.8%로 높아졌고, 뇌졸중 전문 치료가 가능한 병원으로 직접 이송되는 비율 또한 55.8%에서 78.2%로 상승했다. 하지만 이러한 이송 체계의 개선에도 불구하고, 뇌졸중 증상 발생 후 병원 도착까지 걸린 시간은 4.0시간에서 3.9시간으로 거의 변화가 없었고, 뇌경색 골든타임인 3시간 이내에 도착한 비율 역시 36.6%로 10년 전의 35.4%와 차이가 없었다. 전체 병원 도착 시간이 개선되지 않은 데에는 119구급차를 이용하지 않은 환자군의 지연 증가가 큰 영향을 미친 것으로 분석됐다. 구급차 이용 환자는 증상 발생 후 병원 도착까지 걸린 시간이 2013년 2.5시간에서 2023년 2.3시간으로 소폭 줄었지만, 자가용이나 택시 등 다른 수단을 이용한 환자는 7.9시간에서 9.8시간으로 오히려 늘어났다. 연구팀은 뇌졸중 의심 증상 발생 시 119 구급차 이용으로 신속히 이어질 수 있도록 환자 인식과 대응 체계를 보완할 필요가 있다고 설명했다. 병원 도착 후 이뤄지는 치료에서는 뚜렷한 진전이 확인됐는데 대표적으로 뇌경색 환자에서 막힌 혈관의 혈전을 직접 빼내는 혈전제거술을 시행하는 비율은 5.3%에서 11.6%로 2배 이상 증가했으며, 중증 환자에서는 18.3%에서 41.1%까지 상승했다. 또 출혈성 뇌졸중의 한 유형인 지주막하출혈에서는 파열된 뇌동맥류를 혈관 안에서 막아 재출혈을 예방하는 코일색전술 시행률이 36.0%에서 63.4%로 증가했다. 다만 치료의 변화가 곧바로 환자 예후 개선으로 이어지지는 않았다. 뇌졸중 사망률은 2018년까지 감소하다가 코로나19 시기 이후 다시 상승하는 'U자형' 양상을 보였는데, 이러한 반등은 나이, 성별, 뇌졸중 중증도 등 사망률에 영향을 미칠 수 있는 요인을 통계적으로 보정한 뒤에도 확인됐다. 연구팀은 초고령 환자 증가와 만성질환 부담, 코로나19 팬데믹으로 인한 의료체계 부하 등이 복합적으로 작용했을 가능성이 있다고 분석했다. 연구 교신저자 배희준 교수는 “지난 10년간 뇌졸중 진료는 뚜렷하게 발전했지만, 그 성과를 어떻게 지속시킬 것인가는 여전한 과제”라며 “병원 밖 응급 의료 시스템의 정체와 팬데믹 이후의 사망률 반등이라는 결과는 위기 상황에서도 무너지지 않는 지속 가능한 뇌졸중 진료 체계 구축이 필요함을 보여준다”고 강조했다. 제1저자 김준엽 교수는 “이번 연구는 전국 종합병원과 상급종합병원을 포함한 국가 단위 자료를 통해 뇌졸중 진료의 변화 양상을 정밀하게 확인했다는 점에서 의미가 크다”며 “향후 증상 발생부터 병원 도착까지의 과정을 더 면밀히 분석해, 치료 가능한 병원에 제때 도착하지 못하는 원인을 파악할 필요가 있다”고 말했다. 한편 이번 연구 결과는 뇌졸중 분야 국제 학술지 'Journal of Stroke(IF 11.0)'에 게재됐다.

2026.07.08 09:53조민규 기자

오픈AI, 미래 사회복지 리더 위한 AI 교육 나섰다

오픈AI가 차세대 사회복지 리더들의 인공지능(AI) 활용 역량 강화를 지원하기 위해 현대자동차와 서울대학교, 보건복지부와 손잡았다. 오픈AI는 현대차 정몽구 재단, 서울대 사회복지연구소, 보건복지부가 공동 추진하는 'CMK 사회복지 혁신리더 아카데미'에서 AI 에이전트 기반 문제 해결형 실습 교육을 제공한다고 6일 밝혔다. 이번 아카데미는 젊은 사회복지 연구자와 현장 종사자 중 차세대 리더로 성장할 인재를 대상으로 AI 시대 사회문제 대응 역량을 강화하기 위해 마련됐다. 참가자로는 사회복지 관련 전공 3학년 이상 재학생·대학원생과 경력 3년 이상이면서 만 34세 이하인 현장 핵심 인재 등 총 30명이 선발됐다. 이들은 서울대에서 두 차례 1박 2일 합숙 교육을 이수한 뒤 현장으로 돌아가 약 3개월간 팀별 액션러닝 프로젝트를 수행한다. 교육 과정은 ▲1인 가구 증가 등 새로운 사회적 위험 대응 정책 설계 ▲공간처방 ▲정신건강과 통합돌봄 ▲생활 속 법적 권리 옹호 ▲AI를 활용한 사회복지 업무 혁신 등으로 구성된다. 오픈AI는 오는 25일 챗GPT와 코덱스를 활용해 복잡한 사회문제를 구조화하고 자료를 분석해 실행 가능한 해결책을 도출하는 실습형 해커톤을 진행할 예정이다. 고기석 오픈AI 코리아 정책 총괄은 "AI는 사회복지 현장의 행정 부담을 줄이고 실무자들이 사람을 돌보고 사회문제를 해결하는 본연의 업무에 집중하도록 돕는 도구가 될 수 있다"며 "참가자들이 AI를 현장의 실질적인 문제 해결에 활용하는 역량을 키우기를 기대한다"고 말했다.

2026.07.06 10:51이나연 기자

[인사] 분당서울대학교병원

▲심장혈관센터장 김준성 ▲뇌신경센터장 윤창호(신경과장 겸임) ▲폐센터장 조석기 ▲관절센터장 공현식(정형외과장 겸임) ▲내과과장 김지현 ▲외과과장 조재영 ▲신경외과장 한정호 ▲성형외과장 김백규 ▲산부인과장 김기동 ▲소아청소년과장 김재현 ▲비뇨의학과장 정성진 ▲정신건강의학과장 하태현 ▲가정의학과장 이기혁 ▲영상의학과장 이준우 ▲방사선종양학과장 엄근용 ▲핵의학과장 송요성 ▲임상유전체의학과장 조안나 ▲입원진료부장 김호중 ▲중환자진료부장 박상헌 ▲특수검사부장 신희철 ▲장기이식센터장 이해원 ▲진료협력센터장 박상준 ▲연구기획부장 최병윤 ▲연구지원부장 이근욱 ▲디지털헬스케어연구사업부장 김헌민 ▲미래혁신연구부장 우세준 ▲임상시험센터장 정재용 ▲인권센터장 장종범

2026.07.01 13:38조민규 기자

서울대·성대·창원대·충남대 국가연구소 지정…10년간 총 4천억원 지원

서울대와 성균관대, 국립창원대, 충남대가 국가연구소(NRL2.0)로 지정됐다. 오는 7월1일부터 각각 10년간 1,000억원씩 총 4,000억원을 지원한다. 과기정통부는 이들 4곳을 기초연구에서 세계 최초·최고 수준 연구를 선도하는 대학부설연구소로 육성할 계획이다. 이 사업은 2025년 처음 시작했다. 올해 두 번째 선정이다. 이들을 정리하면, ◇인간중심 피지컬 AI 로보틱스 연구소 주관기관은 서울대학교다. 책임자는 조규진 기계공학부 교수. 교수급 공동 연구원 41명과 연구원 91명 등 132명으로 구성했다. 인간의 감각-운동 신경계를 모사한 체화된 물리 지능 및 분산 지능을 통해, 인간을 밀착 보조하는 인간중심 피지컬 AI로봇 기술 개발이 목표다. 향후 AGI(범용 인공지능) 월드 모델 선점 및 초융합 기준 정립과 함께, 초개인화 로봇서비스·제조혁신·RaaS(서비스형 로봇) 확산 및 고령사회 삶의 질 향상에 기여할 것으로 기대된다. ◇성균 지능화 에너지 솔루션 국가연구소 성균관대학교가 수주했다. 연구책임자는 박남규 화학공학부 종신석좌교수다. 연구진은 교수급 공동연구원 40명과 연구원 82명 등 122명으로 구성한다. 대규모 에너지를 안정적으로 공급하면서도 극한의 부하변동에도 대응할 수 있는 고도화된 에너지 기술과 산업 맞춤형 지능화 에너지 종합 솔루션 개발이 목표다. 고도화된 에너지프론티어기술과 산업맞춤형 지능화 에너지 토탈솔루션을 개발할 계획이다. 고효율 태양전지와 에너지 저장기술을 AI·디지털트윈과 결합해 산업전기화 및 AIDC(AI 데이터 센터) 전력공급을 지원하고 탄소중립과 국가 지능화 경쟁력 강화에 기여할 방침이다. ◇SMR2 플랫폼 국가연구소 국립창원대학교 내에 설치한다. 연구책임자는 이재선 기계공학부 부교수다. 연구인력은 교수급 연구원 49명을 포함해 총 226명으로 구성했다. 원전 특화 핵심소재·구조건전성·에너지변환·시스템통합·확장기술 개발 및 SMR2AX센터 기반 전주기 통합 플랫폼 구축이 목표다. AI 자율운전 및 극한환경 구조건전성 검증, 결함 제거 연구를 진행한다. 향후 SMR(소형모듈원자로) 핵심소재·시스템통합·확장기술 등의 개발 및 피지컬 -AI·메가-HILS(하드웨어 가상 검증 및 시험기술) 연동을 통한 글로벌 SMR 자율운용 플랫폼구축을 앞당길 수 있을 것으로 기대된다. ◇테라노스틱스 융합 국가연구소 충남대학교가 주관한다. 연구책임자는 최학수 의대 교수다. 난치성 종양·감염병·퇴행성 뇌질환의 분자·세포·미세환경 수준 병리기전을 다중모달로 규명하고 설계 인자로 환원, 진단–치료 통합 테라노스틱스 원천기술 확립을 목표로 한다. 테라노스틱스는 진단과 치료를 결합, 질병을 찾아내고 표적치료까지 연결하는 정밀의료 개념이다. 이 연구소는 이를 통해 패러다임·검증체계 확립과 플랫폼 기반 산업 성장 및 기술이전·스핀오프 확대, 진단–치료 연계 의사결정 및 의료효율·환자 안전 향상에 기여할 계획이다. 김성수 연구개발정책실장은 ”선정된 국가연구소를 장기적인 관점에서 세계적인 연구소로 육성해 나갈 것"이라며 "우리나라 대학의 연구 활동에 선도적 모델이 될 것으로 기대한다"고 밝혔다.

2026.06.29 15:00박희범 기자

정부, K-피지컬 AI 풀스택 전략 공개…"독자 기술력 확산 목표"

정부가 국산 피지컬 인공지능(AI) 기술 역량을 전 산업에 확산하기 위한 전략을 제시했다. 이주식 과학기술정보통신부 정보통신산업정책과장은 19일 서울 더플라자 호텔에서 열린 '2026년 피지컬 AI 얼라이언스 2기 개편 방향·확대 운영 방안'에서 기존 얼라이언스를 피지컬 AI 국가 프로젝트 발굴 플랫폼으로 재정비하겠다고 밝혔다. 이날 피지컬 AI 분야 산·학·연과 관련 협·단체 관계자 약 200명이 자리했다. 이 과장은 향후 3년을 피지컬 AI 글로벌 패권 확보를 위한 골든타임으로 봤다. 제조와 물류 같은 산업현장뿐 아니라 돌봄과 가사 등 생활 영역까지 피지컬 AI 활용 범위가 넓어질 것으로 내다봤다. 이 과장은 "2기 얼라이언스는 K-피지컬 AI 풀스택 확보와 피지컬 AI 토탈 솔루션 플랫폼 구축을 핵심 방향으로 삼았다"며 "국산 AI반도체와 AI 모델, 데이터, 월드모델, 컴퓨팅 플랫폼, 로봇 하드웨어(HW)를 아우르는 독자 기술력을 키울 것"이라고 강조했다. 이 과장은 얼라이언스 조직 체계도 개편했다고 밝혔다. 기존 10대 분과는 K-피지컬 AI 풀스택 분과, 버티컬 산업 브릿지 분과, 기반 거버넌스 분과 등 3대 핵심 대분과로 통합된다. K-피지컬 AI 풀스택 분과는 기술 주권과 국산화를 맡는다. AI모델, 데이터, 월드모델, 컴퓨팅 플랫폼, 로봇 등 액션그룹이 배치된다. 버티컬 산업 브릿지 분과는 피지컬 AI를 전 산업으로 확산하는 역할을 한다. 국방·방산, 해양·조선, 제조, 의료·웰니스, 자율주행·물류, 일상 서비스 분야가 주요 축이다. 기반 거버넌스 분과는 표준과 제도, 신뢰성, 안전, 통신, 인재, 글로벌 협력을 담당한다. 피지컬 AI가 산업현장에 적용될 때 필요한 제도와 보안, 통신 기반을 마련하는 것이 해당 분과 역할이다. 얼라이언스 2기는 과기정통부와 한국인공지능·소프트웨어산업협회가 공동 의장을 맡는 구조로 운영된다. 산업부를 비롯한 중기부, 농림부, 복지부, 국방부, 해수부, 국토부, 행안부 등 관계부처도 얼라이언스와 연계된다. 한국정보통신기술협회, 한국피지컬AI협회, 한국AI로봇산업협회, 한국팹리스산업협회, 한국데이터센터연합회, 한국IT서비스산업협회, 정보보호산업협회, 한국정보통신진흥협회, 6G포럼, AI네트워크얼라이언스 등도 얼라이언스에 참여한다. 이 과장은 피지컬 AI 토탈 솔루션 플랫폼도 구축한다고 밝혔다. 해당 플랫폼은 기술개발, 컴퓨팅 인프라, 고신뢰 네트워크와 보안, 시스템 통합을 함께 지원하는 구조다. 이 과장은 "이 플랫폼은 분절된 AI 모델과 로봇 HW, 센서를 현장 레거시 시스템과 통합 설계하는 데 초점을 맞춘다"며 "저전력·고속 온디바이스 AI 반도체 설계와 추론 처리 역량을 높이는 것도 주요 과제"라고 강조했다. 정책 지원도 확대된다. 정부사업 연계, 정책금융 연계, 글로벌 협력 확대 등 세 갈래로 추진된다. 우수 프로젝트는 신규 연구개발과 실증사업으로 연결하고 유망 프로젝트는 국민성장펀드, AI 혁신펀드, 코리아 IT 펀드 등과 연계한다. 이 과장은 피지컬 AI 해외 협력도 강화할 방침이라고 밝혔다. 해외 거점센터를 활용한 현지 네트워킹과 정보 제공을 지원하고 글로벌 컨퍼런스, 공동연구, 해외 전시회 참여, 투자와 판로 개척을 돕는다. 1기서 도출된 40개 과제 연결…3대 핵심 프로젝트 제시 정부는 얼라이언스 1기에서 도출된 40개 과제를 연결·압축한 프로젝도를 제시했다. 2기는 한국형 피지컬 AI 풀스택 플랫폼 구축, 행동 데이터 확보를 위한 트레이닝센터 구축, 가칭 피지컬 AI 진흥법 제정을 추진한다. 한국형 피지컬 AI 풀스택 플랫폼은 엔비디아 '쿠다' 생태계 독점에 대응하는 국가 공용 HW·SW 통합 생태계 조성을 목표로 한다. 국산 신경처리장치(NPU) 위에서 대형 모델과 범용 파운데이션 모델이 원활하게 구동되는 표준 생태계와 개발도구를 제공하는 내용이다. 트레이닝센터는 기업 수요 기반 피지컬 AI 모델 개발에 필요한 행동데이터 구축과 학습, 실증을 지원한다. 현실 공간의 텔레오퍼레이션과 가상 공간의 디지털 트윈 시뮬레이터를 활용해 실데이터와 합성 행동데이터를 대량 생산하는 전국 5권역 특화 거점을 조성한다. 피지컬 AI 진흥법은 기술개발과 실증, 상용화를 촉진하고 산업 생태계를 체계적으로 육성하기 위한 제도적 기반이다. 선도사업 발굴·지원, 실증단지 지정, 규제특례 부여, 데이터 인프라 마련, 안전과 신뢰성 확보 방안 등이 담길 예정이다. 정부는 올해 6월부터 12월까지 중점 프로젝트를 수행한다. 내년 예산안과 신규 과제 기획, 얼라이언스 자체 프로젝트 발굴, 기술교류회, 해외 전문가 세미나, 성과보고회도 순차적으로 추진할 방침이다. 이 과장은 "우리는 외산 의존에서 벗어나 피지컬 AI 기술 역량을 강화할 것"이라며 "제조를 넘어 물류, 농업, 의료, 국방, 행정 분야로 적용 범위를 넓힐 것"이라고 강조했다.

2026.06.19 12:02김미정 기자

[현장] "美 정부, 中 AI 자립 못 막아…성장 속도 늦추는 전략 내놔야"

"중국 인공지능(AI)·반도체 자립은 현실화됐습니다. 미국 정부 목표는 무조건 기술을 봉쇄하는 것에서 자립 과정을 더 비싸고 어렵게 만드는 방향을 내놔야 합니다. 이를 위한 첫 단추는 트럼프 행정부가 정책 실행력과 일관성을 높이는 것입니다." 그레고리 앨런 디시전트리리서치 대표는 16일 서울 중구 더 플라자 호텔서 열린 '서울 AI 정책 컨퍼런스(SAIPCON) 2026'에서 임용 서울대 교수와의 대담 중 이같이 밝혔다. 앞으로 미국의 AI·반도체 수출통제가 중국에 통하지 않을 가능성이 높다는 설명이다. 실제 중국 기술 독립 전략은 미국 수출통제가 시작되기 전부터 추진됐다. 중국은 2015년 '중국제조 2025' 정책을 내놓고 반도체 산업 육성에 나섰다. 2014년부터는 수백억 달러 규모 보조금과 투자를 집행해 기술 자립 기반을 구축해왔다. 앨런 대표는 "트럼프 행정부가 지금 어떤 정책을 내놓더라도 중국이 다시 미국 기술 의존으로 돌아갈 가능성은 낮다"고 평했다. 이어 "미국의 대중국 정책이 정권·정치 상황에 따라 언제든 강경 기조로 돌아설 수 있다는 점을 중국도 인식하고 있기 때문"이라고 이유를 밝혔다. 앨런 대표는 미국의 대중국 정책에도 변화를 줘야 한다고 봤다. 중국 기술 자립을 무조건 차단하기보다 중국 AI·반도체 독립 과정에 더 많은 시간과 비용이 들도록 만드는 것이 주요 목표로 설정돼야 한다는 설명이다. 그는 "중국은 10년 넘게 기술 독립 정책을 추진해 왔다"며 "트럼프 행정부 과제는 이를 막는 것이 아니라 중국이 이를 쉽고 편하게 달성하도록 놔두지 않는 것"이라고 강조했다. 앨런 대표는 우선 트럼프 행정부가 AI 관련 정책 실행력·일관성부터 키워야 한다고 주장했다. 미국 정부가 AI 기반 국가안보와 안전성을 강조하지만, 실제 집행 단계에선 한계를 드러내고 있다는 평가다. 그는 "특히 대중국 AI 반도체 정책은 큰 변동성을 보였다"며 "이는 중국 입장에서 해외 기술 의존도를 줄여야 한다는 기존 판단을 더욱 강화하는 요인으로 작용했다"고 말했다. 실제 트럼프 행정부는 초기에 엔비디아 H20 칩의 중국 수출을 제한했지만 이후 일부 수출을 허용하는 방향으로 움직이며 정책 일관성 논란을 키운 바 있다. 앨런 대표는 "갑작스런 정책 변화는 미국 정부 전체 합의보다 대통령 단독 판단에 가까웠다"며 "공화당 내에서도 중국에 대한 유화적 태도와 AI 반도체 수출 완화에 대한 비판적인 목소리가 있다"고 강조했다. 그러면서 "앞으로 미국은 중국의 기술 자립 과정을 더 어렵고 비싸게 만드는 방안을 찾아야 할 것"이라고 덧붙였다.

2026.06.16 13:42김미정 기자

신세계아이앤씨, 서울대와 AI 리더 육성 '맞손'

신세계아이앤씨가 서울대학교 공과대학과 손잡고 인공지능(AI) 시대를 이끌 차세대 IT 리더 양성에 나선다. 단순 기술 교육을 넘어 AI 이해도와 프로젝트 관리 역량, 비즈니스 실행력을 갖춘 융합형 인재를 육성해 AI 전환(AX) 시대 경쟁력을 강화한다는 구상이다. 신세계아이앤씨는 지난 12일 서울대와 AI 리더십 양성 및 산학협력을 위한 업무협약(MOU)을 체결했다고 15일 밝혔다. 협약식에는 양윤지 신세계아이앤씨 대표와 김영오 서울대 공과대학장을 비롯한 양측 주요 관계자들이 참석했다. 이번 협약을 통해 양측은 서울대 공과대학의 엔지니어링 프로젝트 매니지먼트(EPM) 과정을 기반으로 한 리더십 교육 프로그램을 공동 기획·운영한다. 서울대 EPM은 기업 임직원과 외부 전문가를 대상으로 공학 기반 프로젝트 관리와 리더십 역량을 교육하는 공개 강좌다. 신세계아이앤씨는 여기에 AI·신기술 활용과 현업 프로젝트 사례, 조직 리더십 역량 등을 접목해 AI 시대 IT 비즈니스 환경에 필요한 맞춤형 교육 과정을 개발했다. 기술 이해도뿐 아니라 실제 사업 현장에서 요구되는 문제 해결 역량과 실행력을 함께 강화한다는 목표다. 교육 과정은 총 14주 과정으로 운영된다. 리더십, AI·신기술, IT 프로젝트 관리 등 3개 영역으로 구성된다. 기획력과 변화관리 역량, AI 기술 이해와 산업 적용 사례, 프로젝트 매니저(PM) 역량 강화 교육 등을 단계적으로 진행할 예정이다. 특히 직무별 AI 사업 기획 워크숍과 실제 현업 사례를 활용한 프로젝트 교육을 포함해 실무 적용성을 높인 것이 특징이다. 교육은 이달부터 9월까지 진행되며 수료자에게는 서울대 총장 명의 수료증과 엔지니어링 프로젝트 매니저 인증서가 수여된다. 이번 과정은 기존 EPM 프로그램을 신세계아이앤씨 사업 환경에 맞게 재구성한 사례다. 회사는 AI와 IT 프로젝트 이해도를 갖춘 리더를 체계적으로 육성해 AX 시대에 필요한 기술 역량과 비즈니스 감각을 동시에 확보한다는 계획이다. 김영오 서울대 공과대학장은 "신세계아이앤씨와 공과대학 EPM 과정의 첫 MOU를 맺게 돼 뜻깊게 생각한다"며 "공과대학이 추구해 온 수월성과 융합의 가치를 바탕으로 IT 업계를 이끌어 갈 신세계아이앤씨 차세대 리더 양성에 기여할 수 있기를 기대한다"고 말했다. 양윤지 신세계아이앤씨 대표는 "이번 과정은 AI와 IT 프로젝트 이해도를 갖춘 차세대 리더를 체계적으로 양성하기 위한 프로그램"이라며 "서울대 공과대학의 EPM 과정과 우리 현장 경험을 결합한 교육과정을 지속적으로 운영해 AX 시대에 부합하는 미래 IT 리더십 역량을 강화해 나갈 것"이라고 강조했다.

2026.06.16 10:41한정호 기자

"한국형 제조특화 로봇이 美·中 패권 뚫을 무기...피지컬 GPT 선도해야"

올해로 인공지능(AI)이 세상에 등장한 지 70년이 됐습니다. 디지털 세상에서 인류의 지식과 정보를 언어로 학습한 생성형 AI가 이제 물리 세상을 체험하기 위해 나올 채비를 마쳤습니다. 이름하여 피지컬(Physical) AI. 휴머노이드 로봇, 자율주행차, 다크팩토리, 헬스케어 등이 대표적입니다. 챗GPT에 이은 피지컬 AI는 첨단제조 강국인 한국 경제를 더 혁신적이고 지속 가능한 성장엔진으로 바꿔 놓을 무한한 잠재력까지 갖고 있습니다. 산업화를 넘어 미래 지능형 플랫폼 사회로 나아가는 관문도 피지컬 AI에 달려 있다고 해도 과언이 아닙니다. 예측불허의 AI 시대, 우리는 무엇을 준비해야 할까요. 창간 26주년을 맞은 지디넷코리아가 연중기획 '피지컬AI가 미래다'를 통해 당면 과제와 이슈를 고민합니다. 많은 관심과 조언 부탁드립니다. [편집자주] "인공지능(AI) 다음 물결은 피지컬 AI(Physical AI)다." 얼마 전 한국을 방문했던 세계 시총 1위(7422조원) 기업 엔비디아 젠슨 황 CEO는 제2의 AI 혁명으로 피지컬 AI를 지목했다. 피지컬 AI는 오랜동안 인류가 꿈꿔왔던 세상이다. 로봇이 사람을 대신해 공장에서 부품을 옮기고, 각종 모듈을 용접하고 조립한다. 또 집안 거실에서 식탁을 정리하고 빨래를 개는 등 가사일을 돕는다. 사족보행 로봇 개가 반려견 산책을 시키는 풍경도 낯설지 않다. 마라톤, 체조, 복싱, 축구 등 스포츠 경기에서 로봇이 인간의 한계를 뛰어 넘는 기록에 도전한다. 전세계가 '피지컬 AI'에 주목하고 있는 가운데 한국에서도 휴머노이드 기반의 지능 플랫폼을 개발해 로봇 공학의 챗GPT 시대를 열고자 하는 인물이 있다. 바로 지난 30여년 동안 AI의 진화를 지켜본 컴퓨터공학자이자 AI 전문가 장병탁 교수(63)다. 장 교수는 현재 AI와 로봇 분야를 오가며 학계와 산업계를 동시에 이끌고 있다. 그는 대학 3학년때 우연히 접한 인간의 뇌를 닮은 인공 신경망(ANN) 논문 한편을 보고 사람처럼 생각하고 행동하는 로봇 개발에 푹 빠져버렸다. AI 단어 조차 생소했던 1980~90년대. 장 교수에게 인간의 뇌 신경망에서 영감을 받아 데이터를 학습하고 패턴을 인식하는 기계 학습 모델을 만들수 있을까라는 주제는 무척이나 흥미로웠다. 그래서 독일로 갔다. 그는 빌헬름 본 대학교에서 인공지능 박사 학위를 받았다. 구글 자율주행차(Waymo)의 아버지이자 구글 X의 공동 설립자로 잘 알려진 인공지능 및 로봇공학 전문가인 스탠포드대 세바스찬 스런(Sebastian Thrun) 교수가 독일 유학 시절 같이 공부했던 동기생이다. 당시 인공신경망 분야는 학계에서도 메인 스트림은 아니었다. 너무 먼 미래의 이야기였다. 그는 1997년부터 서울대 컴퓨터공학부 교수로 재직하면서 AI연구실을 처음 만들어 '몸을 가진 지능' 연구를 해 왔다. 현재는 서울대 헬스케어AI연구원장과 K-휴머노이드 연합 위원장, 로봇용 범용 AI 플랫폼을 개발하는 투모로우로보틱스 대표를 겸임하고 있다. "지난 70년의 AI 역사를 살펴볼 때 과거 60년의 변화보다 최근 10년 동안 인류가 이룬 성과가 훨씬 큽니다. 한국이 단순 로봇 생산국이 아니라, 지능 플랫폼을 선도하는 국가로 나아가야 합니다. 지금은 하드웨어가 아니라 소프트웨어, 그 중에서도 '실시간 물리작업을 수행하는 AI 플랫폼'을 누가 장악하느냐의 싸움입니다." 장병탁 교수는 글로벌하게 도래한 피지컬 AI 시대 속에 한국은 새로운 도약의 기회를 맞고 있으며 조금 더 과감한 투자와 실행에 속도를 내야 한다고 조언한다. 장 교수는 "정부가 전체 로봇 생태계를 조성하면서 빠른 속도로 정책을 추진하는 건 잘 하고 있는 점"이라면서 "다만 피지컬 AI를 개발하는 데 막대한 자금이 들어가는 만큼 좀 더 적극적인 재정 지원이 필요합니다"라고 강조했다. 이어 "미국은 초거대 자본을 무기로 '플랫폼 독점'을 노리고 있고, 중국은 저가 물량 공세로 '공급망 장악'에 나선 모습"이라며 "이에 맞서 한국은 세계 최고의 제조업 인프라를 활용한 '제조·산업 특화 휴머노이드'를 개발하고 있습니다"라고 말했다. 그러면서 "이에 따라 정부는 산업 현장 데이터를 확보하는 '데이터 팩토리' 사업을 기획·추진하고 있습니다"라고 덧붙였다. 다만 한국이 글로벌 'AI 3강'으로 도약하기 위해선 먼저 보수적인 투자 문화와 전문 인재 부족이라는 생태적 약점을 극복해야 한다고 지적했다. 그는 "실리콘밸리식 대담한 자본 투자를 통해 핵심 인재를 확보하고, 국내의 우수한 반도체·배터리·디스플레이 산업을 하나로 긴밀히 엮어내야 합니다"라고 조언했다. 나아가 "스타트업만으론 로봇 제조에 어려움을 겪을 수 있습니다. 삼성전자와 현대차 같은 대기업이 '로봇 파운드리'를 담당할 필요도 있습니다"라고 강조했다. 장 교수는 한국 정부의 AI 정책에 A 마이너스(-) 점수를 줬다. -지난 수십년 간 AI를 연구해 왔는데, 30년 전과 지금을 비교하면 AI는 어느 정도 성장했다고 보고 있나요. "AI 역사는 정확히 70년입니다. '인공지능'이라는 말이 (미국 다트머스 회의에서)만들어진 게 1956년이고, 실제로는 1950년에 이미 앨런 튜링이 그런 아이디어를 냈죠. 그런데 70년 역사로 봐도 내가 보기엔 지난 10년의 발전이 과거 60년보다 훨씬 큽니다." -퀀텀 점프에 가깝다는 말인가요. "맞아요. 기술계에서는 대략 2012년 무렵, 알파고 전후에 일어났어요. 딥러닝이 모든 걸 완전히 바꿔 놓았죠. 예전에는 사람이 머리를 써서 코딩을 하고, 사람이 아는 지식을 규칙(룰 베이스)으로 만들어 기계에 넣었습니다. 지금은 그게 아니라 AI가 스스로 학습합니다. 데이터를 통째로 주고 '강아지는 1, 고양이는 0' 식으로 정답만 가르쳐 주면 나머지는 기계가 알아서 합니다. 그게 신경망이고, 발전한 형태가 트랜스포머에요. 어떻게 보면 AI가 옛날 방식에 머물던 AI 연구자들의 자리를 먼저 없앤 셈이 됐네요." -신경망 기반 학습이 왜 하필 이 시점에 폭발한 건가요? "세 가지가 맞물렸다고 봅니다. 인터넷이 생기면서 데이터가 많아졌고, 컴퓨팅 파워가 좋아졌고, 딥러닝이라는 알고리즘이 나왔어요. 신경망은 뇌처럼 병렬 처리를 해야 하는데 그걸 GPU(그래픽처리장치)가 해줍니다. 고전적 AI가 CPU(중앙처리장치) 기반의 로직·룰 베이스였다면, 신경망은 한꺼번에 병렬로 처리하죠. CPU로는 100만번 반복할 일을 GPU는 한 번에 하는 것과 같아요." -요즘 온세상이 '피지컬 AI'로 핫합니다, 피지컬 AI가 무엇인가요. "지금까지 생성형 AI는 인터넷에 이미 디지털화된 데이터(주로 언어 텍스트, 기껏해야 정지 이미지)로 학습했습니다. 피지컬 AI는 그것이 물리적 세계로 넘어온 것으로 이해하면 됩니다. (사람처럼) 몸을 갖고, 센서와 액추에이터를 통해 현실을 인식합니다. 대표적 예가 로봇이고, 자율주행차도 포함됩니다. 제조·전통 산업 현장에서 온도·습도·카메라 영상 같은 것을 센싱하는 것도 피지컬 데이터에요. 인간으로 치면 오감인데, 아직 그 감각들이 충분히 데이터화되지 않았습니다. 지금 AI는 텍스트와 약간의 사진만 보고 나머지 감각 정보는 다 무시하고 있는 셈입니다." 美·中 패권 전쟁 사이 낀 韓, 제조 특화 로봇으로 극복해야 -미국·중국·일본이 피지컬 AI를 핵심 산업으로 키우고 있어요. 각 나라별 접근 방식의 차이가 보이는데, 어떻게 구분해서 봐야 하나요. "미국은 엄청난 자본이 강점이자 경쟁력입니다. 실례로 스탠퍼드에서 학생들 한 13명 데리고 창업했는데 초기 투자로 6000억원을 받은 적이 있어요. 회사 가치가 벌써 유니콘 기업인 거죠. 피지컬 AI를 실현시키기 위해선 모든 데이터를 다 모아서 학습시켜야 하고 이는 엄청난 자본이 필요합니다. 미국은 이게 가능한 게 무기에요. 그래서 미국은 거대 자본을 바탕으로 피지컬AI 산업에서도 '플랫폼'을 추구하고 있어요. 초거대 AI 모델 다음으로 피지컬 파운데이션 모델, 말하자면 '피지컬 GPT'를 노리는 거죠. 엔비디아는 물론이고 테슬라조차 휴머노이드를 하나의 'AI 플랫폼'으로 봅니다. 중국은 명확히 양산·속도전에 강합니다. 온갖 로봇을 만들어 많이 뿌리고 가격을 낮춰 공급망을 장악하는 방식이죠. 그러나 춤추고 쇼하는 건 잘하지만 무거운 걸 들거나 실제 작업을 시키긴 아직 어려운 것도 사실이에요." -그럼 한국은 어떤 방향에서 접근해야 하나요. "미국처럼 거대 자본을 무조건 따라갈 수도 없고, 중국처럼 국가가 양으로 밀어붙이기도 어렵습니다. 대신 우리나라는 비교적 명확한 측면이 있어요. 바로 제조 인프라가 강합니다. 제조업 현장에서 데이터를 학습해 산업 특화 휴머노이드(기타 제조 로봇)를 만들어야 합니다. 현장에 휴머노이드를 설치해 사람이 하는 일을 가르쳐야 하고, '가르친다'는 건 곧 데이터를 모은다는 뜻입니다. 내가 팔을 움직이면 로봇 팔이 그대로 따라 하는 식으로 코딩이 아니라 내 행동을 그대로 데이터로 만들어 학습시키는 겁니다. 글 한 페이지를 그대로 다시 생성하도록 학습시키는 것과 기술적으로 비슷합니다. 시뮬레이션, 디지털 트윈, 웨어러블 같은 방법을 보완적으로 같이 사용해 데이터를 모아야 합니다. 제조업 기반이 튼튼하니 거기서 먼저 데이터를 확보해 '제조 특화 로봇(휴머노이드)'를 만들고, 이를 범용으로 키워 글로벌 수출 시장까지 가야 한다고 생각합니다." -우리나라가 'AI 3강'이 될 수 있을까요. "아직 (피지컬AI 산업은)초기여서 가능성이 열려 있습니다. 잘 적응하면 AI든, 로봇이든 진짜 3강을 노릴 수 있어요. 경쟁력·기술력·산업 현장, 무엇보다 변화에 대한 적응력과 사회적 수용성을 어느정도 갖추고 있습니다. 다만 크게 투자해 끌고 가야 하는데...진짜 국가적 전환기라고 생각합니다." -우리나라 투자·생태계의 약점은 무엇이라고 보는지요. "적극적 투자가 아직은 부족합니다. 성공 경험이 없으니 보수적일 수밖에 없겠죠. 제조업 문화로만 성장해 와서 '왜 저렇게 크게 투자하나'라고 생각하는데, 실리콘밸리는 큰 투자로 좋은 인재를 뽑고, 그 인재가 엔지니어링으로 현실화하는 선순환이 자리 잡고 있어요. 유럽의 작은 회사도 처음부터 글로벌 시장을 봅니다. 미국은 학생들이 회사 인턴으로 와서 큰 시스템을 경험하고 산업화도 빠릅니다. 우리는 이런 생태계가 아직 부족해요." -그렇다면 현재 우리나라 피지컬 AI 산업이 경쟁력을 갖고 확장하는데 가장 필요한 정책이 무엇인가요. "우선 자금이 더 크게 투자돼야 좋은 인재를 끌어들일 수 있습니다. AI 인력도 모자란데 로봇까지 더한 피지컬 AI는 기계공학과 컴퓨터공학을 동시에 아는 인재가 필요해 더 부족한 측면이 있어요. 다행히 요즘 대학원생들이 로봇을 중요한 새 분야로 인식해 지원이 늘고 있어요. 이들을 빨리 교육해야 합니다. 또 휴머노이드에 들어가는 엣지용 NPU(신경망처리장치), 디스플레이, 배터리, 센서 등을 하나의 생태계로 엮어서 성장시켜야 합니다. 다행히 산업통상부가 이런 식으로 방향을 잡고 추진하고 있습니다." -정부의 AI 산업 정책을 점수로 매긴다면 몇 점을 줄 있을까요. "못하지는 않아요(웃음). 큰 틀과 방향을 잡고 빨리 시작해 'A-' 정도는 줄 수 있어요. 수요 기업·하드웨어 회사·AI 회사를 한데 묶는 기획은 우리나라에 맞게 참 잘하고 있어요. 다만 좀 더 통 크게, 확확 밀어붙이는 추진력이 필요해요. 특히 삼성·현대차 같은 대기업이 더 나서줘야 합니다. 예컨대 '로봇 파운드리'가 필요할 수 있어요. 스타트업이 혼자 로봇을 만들기엔 경쟁력이 부족할 수 있어요. 현대차 같은 곳이 새만금 등에 만드는 걸 산업부와 논의 중인 것으로 알고 있어요." '데이터 팩토리' 승부수 -정부 차원에서 좀 더 역점을 두고 있는 피지컬 AI 정책이 있나요. "산업부가 피지컬 AI에 필요한 현실 세계 데이터를 생산하고 모으는 '데이터 팩토리' 사업을 기획하고 있습니다. 로봇 제조사(레인보우로보틱스·로보티즈·두산 등 하드웨어), 수요 기업(예: 물류회사), AI 기업을 한데 묶어 수요·공급을 패키지로 만드는 생태계 방식이에요. 이미 K-휴머노이드 연합에서 R&D(연구개발) 과제로 진행 중입니다. 이게 우리나라다운, 나름의 엣지가 있는 한국형 피지컬 AI 모델이라고 생각해요. LLM(거대언어모델)은 30년간 인터넷에 쌓인 데이터로 학습했지만, 피지컬 AI는 아직 그런 데이터가 없어 이제 막 모으기 시작하는 단계라 데이터 팩토리가 꼭 필요합니다." -그럼 데이터 팩토리 사업의 구체적인 방향은 정해졌나요. 정부 주도로 센터를 만들어 데이터를 뿌리는 건지, 흩어진 기업 데이터를 연합·취합하는 건가요. "아직 확정적으로 정해진 건 없어요. 다만 정부가 직접 하기보다 마중물 역할을 하고 민간에 맡기는 방향으로 갈 것 같아요. 이미 한 대기업은 데이터 팩토리 사업을 하려는 의지가 있기도 해요. 대기업이 큰 걸 만들고 정부가 지원해 중소기업도 함께 같이 키우고 공유하게 만드는 식입니다. 정부가 데이터를 다 모아 공유한다는 건 비현실적이에요. 다들 자기 데이터를 안 주려고 하니까 그래요. 이 때문에 데이터 자체는 생성 기업이 보유하고 학습된 모델(웨이트)만 공유하는 '페더레이티드 러닝(연합 학습)' 같은 방식도 거론되기도 합니다." -작년 미국의 '제네시스 미션' 같은 시도도 진행 중인가요. "네 우리도 공공 R&D 데이터를 다 모아보려는 시도를, 법제화까지 염두에 두고 국가과학기술위원회 등에서 논의 중입니다. 생명과학·의학뿐 아니라 산업용 데이터를 모으는 프로젝트 얘기가 나오고 있어요. 다만 데이터를 제공하는 회사도 혜택(베네핏)이 있어야 해서 모델을 찾고 있어요." 휴머노이드 상용화 기대보다 빠를 수 있어 -현대차는 내후년 2028년 미국 공장에 휴머노이드를 투입하겠다고 하는데, 가능성을 어떻게 보는지요. "AI는 이미 언어 세계에 있는 모든 지식을 학습했어요. 그런데 비디오(영상) 데이터는 아직 갈 길이 멀어요. 그러나 특정 물류 창고에서 일을 하는 휴머노이드는 거기(물류 창고)에서 발생한 데이터를 학습시키면 이건 못할 이유가 없어요. 그래서 휴머노이드 세상이 빨리 올 수 있다 생각하고, 대신 그 영역은 제한적일 것 같아요. 또 지금은 가격이 비싸지만 양산하면 가격이 많이 떨어질 거에요. 테슬라가 100만 대 규모로 대량 생산한다면 자동차 만들 듯이 부품 가격이 떨어져 2만5000~3만 달러 수준도 가능하다고 봐요. 테슬라나 현대차 정도면 마음만 먹으면 할 수 있고, 새로운 시장·사업이니 의지도 있다고 봐요." -국내 제조현장에서 한국형 휴머노이드의 여러 실증 사례들이 많이 있을 거 같은데요. "며칠 전에도 아모레퍼시픽 물류 현장에서 데모 시연을 진행했어요. 보통 15명이 포장 라인에서 하는 작업을, 휴머노이드 한 대가 사람 한 명 몫을 대체하는 걸 PoC(개념검증)로 확인했어요. 바로 '서너 명 분으로 늘려보자'는 얘기가 나오더라구요. 한 대가 사람 한 명을 대체하니 라인 전체로 확장하면 10대 규모가 될 수 있고, 적어도 한 대로도 ROI(투자자본수익률)가 나오게 만들 여지가 보였습니다." 피지컬 AI, 공간 상식 필요…로봇파운데이션모델·월드모델 개발해야 -피지컬 AI가 디지털 AI보다 본질적으로 어려운 이유는 무엇인가요. "문제는 불확실성입니다. AI는 결국 불확실성을 다루는 일인데, 디지털은 '닫힌 세계'이고 물리 세계는 '열린 세계'에 비유할 수 있어요. 바둑·게임은 딥마인드가 다 풀었는데, 그건 복잡해도 닫힌 세계인 거죠. 현실은 길을 가다 다리가 무너질 수도 있는, 예측 불가능한 세계에요. 게다가 내가 물건을 잡아 옮기면 배경도, 문제 자체도 실시간으로 달라집니다(동역학). 그래서 향후 휴머노이드는 직관적으로 미래를 예측하며 스스로 빠르게 판단해야 합니다." -그래서 '월드모델'이 필요하다는 건가요. "그렇죠. 사람은 처음 온 공간도 한 번 오면 그 공간에 대한 일종의 지도가 생겨요. 엘리베이터가 어디 있고 화장실이 어디 있는지 순간적으로 알아차립니다. 사람은 공간에 대한 상식이 있는데 AI에겐 아직 그런게 없어요. 그게 '공간 지능'이고 '월드모델'입니다. 휴머노이드가 청소만 하려 해도 '쓰레기통은 보통 책상 밑에 있다' 같은 상식이 필요해요. 그러려면 실세계의 가능한 공간을 다 경험해 봐야 하죠." 투모로로보틱스, 선도기술 확보해 외산 피지컬 AI 의존도 낮출 것 -이제 조금 개인적인 질문으로 넘어가겠습니다. 직접 설립한 투모로로보틱스의 목표와 비전은 무엇인가요. "K-휴머노이드 등에서 우리가 만든 파운데이션 모델을 국내 하드웨어 기업에 제공하고, 현장 데이터를 수집·학습·운영하는 소프트웨어를 개발하는 것이 목표에요. 핵심 플랫폼은 '하빌리스 콘솔'과 '하빌리스 브레인'인데, 브레인이 핵심 파운데이션 모델입니다. 데이터를 수집하고, 학습시키는 일을 옛날에는 SI(시스템 통합) 회사들이 사람을 사서 손으로 했는데 우리는 이걸 AI가 해야 한다고 생각합니다. AI가 이 모든 일을 자동적으로 수행하는 소프트웨어를 개발하고 있습니다." -올해 가시적인 성과가 나오나요. "초기 파운데이션 모델인 '하빌리스 알파(α)'와 '하빌리스 베타(β)'를 논문과 함께 공개했고, 제대로 된 상용화 버전 '하빌리스 제로'가 올해 안에 나올 예정이에요. 이를 다른 회사들도 활용하게 해서 글로벌한 플랫폼, 엔비디아 같은 데 종속되지 않도록 하는 게 목적이기도 해요." -엔비디아가 미래 AI 시대를 주도적으로 설계하고 있는데, 종속 우려를 없나요. "엔비디아는 기본적으로 자사 칩을 계속 쓰게 만들어 수요를 창출하고 있어요. CUDA(쿠다) 같은 소프트웨어로 사람들이 GPU를 쓸 수밖에 없게 만드는 걸 정말 잘하는 거 같아요. 옛날 인텔도 그랬죠. 그래서 우리가 적어도 피지컬 AI 플랫폼의 대안을 가지고 있어야 한다고 생각해요. 대안이 없으면 나중에 가격까지 마음대로 책정당하며 종속될 수 밖에 없어요. 지금 피지컬 AI는 LLM으로 치면 2017년쯤의 초기 단계라, 처음부터 종속되면 헤어나오기 어려워요. 이런 의미에서 K-휴머노이드 연합이나 우리 생태계는 일종의 '소버린' 시도와도 같아요." 장병탁 교수 1963년생 경북 문경 출생 1982 홍대부고 졸업 1986 서울대 공대 컴퓨터공학과 졸업 1988 서울대학교 대학원 컴퓨터공학 석사 1992 독일 Bonn대학교대학원 컴퓨터공학 박사 1995 독일국립정보기술연구소 연구원 1997 건국대학교 컴퓨터공학 조교수 1997 ~ 2006 서울대 공대 컴퓨터공학부 조교수, 부교수 2006 ~ 현 서울대 공대 컴퓨터공학부 교수 2022 ~ 현 투모로로보틱스 대표 2026 ~ 현 K-휴머노이드 연합 위원장

2026.06.15 11:20진운용 기자

[유미's 픽] 구글 손잡은 삼성, 제미나이 대신 '챗GPT' 전사에 도입한 이유는

오픈AI가 국내 기업용 인공지능(AI) 시장에서 입지를 넓히고 있다. 삼성전자가 챗GPT를 전사 업무 도구로 도입하기로 한 데 이어 SK하이닉스도 챗GPT 엔터프라이즈 활용 가능성을 검토하면서 국내 주요 기업의 생성형 AI 도입 흐름이 오픈AI 중심으로 확산되는 분위기다. 12일 업계에 따르면 삼성전자는 전 세계 임직원 약 8만5000명을 대상으로 챗GPT를 업무에 활용하는 방안을 추진하고 있다. 구글 제미나이와 앤트로픽 클로드도 일부 부문에서 활용되지만, 전사 차원의 핵심 AI 업무 도구로는 챗GPT가 선택된 것으로 알려졌다. 이처럼 삼성전자가 나섰다는 점에서 챗GPT는 국내 기업용 AI 시장에서 주도권을 확실히 잡은 모양새다. 또 삼성전자가 그간 스마트폰 사업에서 구글 안드로이드 생태계와 긴밀한 협력 관계를 이어 온 대표 기업이란 점에서도 이번 결정이 더 주목받고 있다.업계 관계자는 "구글과의 협력은 삼성전자의 글로벌 모바일 전략에서 중요한 축으로 꼽혀 왔다"며 "이런 관계를 감안하면 삼성전자가 구글 제미나이를 일부 활용에 그치고 챗GPT를 전사 도입 모델로 택한 것은 기업용 AI 시장에서 오픈AI의 사용성과 업무 적합성이 높은 평가를 받은 사례"라고 평가했다. 특히 삼성전자는 챗GPT, 제미나이, 클로드 등 주요 생성형 AI 서비스를 내부 테스트한 뒤 직원 선호도를 확인한 것으로 전해졌다. 이 과정에서 챗GPT는 가장 높은 평가를 받은 것으로 알려졌다. 기존 구글과의 협력 관계보다 실제 업무 활용성과 직원 만족도가 AI 도입 결정에 더 크게 작용한 셈이다. 업계에선 삼성전자의 이번 결정이 국내 대기업의 AI 도입 기준의 변화를 보여준 것으로 봤다. 기업용 AI는 모델 성능만으로 확산되기 어렵고 ▲임직원이 실제 업무에서 반복적으로 쓰고 ▲질문 의도를 잘 이해하며 ▲답변을 업무에 바로 활용할 수 있어야 한다. 이에 챗GPT가 삼성전자 직원 선호도 조사에서 높은 평가를 받은 것은 업무 활용성 측면에서 경쟁력을 인정받았다는 의미로 풀이된다. 이 같은 분위기 속에 SK하이닉스도 챗GPT 도입을 검토하고 나섰다. 곽노정 SK하이닉스 사장은 지난 11일 열린 '2026 뉴 이천포럼' 최고경영자(CEO) 타운홀 행사에서 마이크로소프트 365와 코파일럿 도입을 검토하고 있으며 챗GPT 엔터프라이즈의 사내 활용 가능성도 보안과 시스템 구조 측면에서 검토 중이라고 밝혀 주목받았다. 또 곽 사장은 국가핵심기술과 관련 없는 영역부터 외부 AI를 단계적으로 도입하고 활용 범위를 확대할 것이란 계획을 드러낸 것으로도 알려졌다. SK하이닉스는 그동안 보안 우려 등으로 오픈소스 기반 사내 AI 서비스를 운영해 왔지만, 최신 외부 AI 모델과 비교해 성능과 사용성 측면에서 한계가 있다는 지적이 제기돼 왔다. 여기에 SK그룹은 챗GPT 도입을 위한 협력 채널도 확보했다. SK AX가 지난달 오픈AI와 엔터프라이즈 AI 사업 협력을 위한 서비스 파트너 계약을 맺으면서 SK하이닉스가 챗GPT 엔터프라이즈 도입을 검토할 수 있는 그룹 차원의 도입 기반이 마련된 것이다. 업계 관계자는 "삼성전자와 SK하이닉스는 국내 산업계를 대표하는 동시에 AI 반도체 공급망의 핵심 기업"이라며 "보안과 기밀 관리에 민감한 이들 기업이 챗GPT를 전사 도입하거나 도입 검토에 들어가면서 국내 기업용 AI 시장 확산에도 속도가 붙을 듯 하다"고 전망했다. 국내 IT서비스 기업들의 오픈AI 협력도 챗GPT 확산 기반으로 꼽힌다. 삼성SDS는 지난해 오픈AI와 챗GPT 엔터프라이즈 리셀러 파트너십을 체결한 뒤 챗GPT 에듀 리셀러 권한까지 확보했다. LG CNS도 오픈AI 리셀러 파트너와 엔터프라이즈 AI 서비스 구현 파트너 계약을 맺었다. 최근에는 SK AX까지 합류하면서 삼성·LG·SK 주요 IT서비스 기업이 모두 오픈AI 기반 기업 AI 전환(AX) 사업에 뛰어든 구도가 형성됐다. 업계 관계자는 "삼성SDS, LG CNS, SK AX가 모두 오픈AI와 협력하면서 국내 대기업 그룹 내부로 챗GPT 엔터프라이즈를 확산시킬 수 있는 채널이 갖춰졌다"며 "삼성전자 전사 도입과 SK하이닉스 검토는 단일 기업 선택을 넘어 그룹 IT서비스 체계와 연결된 흐름으로 볼 수 있다"고 말했다. LG그룹은 챗GPT 확산 후보군으로 거론되지만 도입 속도는 계열사별로 달라질 가능성이 있다. LG가 자체 초거대 AI '엑사원'과 챗엑사원 활용 기반을 갖추고 있어서다. '엑사원'은 삼성전자 '가우스', SK텔레콤 '에이닷엑스' 등 다른 그룹 자체 AI 챗봇과 비교해 성능과 활용성이 높다는 평가를 받고 있어, 이 탓에 LG가 삼성, SK에 비해 외부 AI 도입에 좀 더 보수적인 태도를 보이는 것으로 알려졌다. 업계 관계자는 "LG CNS가 오픈AI와 앤트로픽 모두와 협력하며 멀티 AI 선택지를 확보한 것은 맞지만 LG그룹은 자체 AI인 엑사원 활용 의지도 강하다"며 "챗GPT를 검토할 수는 있어도 그룹 전반 확산은 업무 목적과 자체 AI 전략을 함께 고려해 진행될 가능성이 크다"고 말했다. 학계에서도 챗GPT 도입은 빠르게 확산되고 있다. 특히 서울대는 챗GPT를 약 4만7000명 규모의 전 구성원에게 제공하는 방향으로 움직이고 있다. 산업계 대표 기업에 이어 국내 대표 연구·교육 기관까지 챗GPT 활용에 나서면서 오픈AI의 국내 B2B 시장 확장세도 뚜렷해지고 있다. 이 같은 분위기 속에 국내 기업용 AI 경쟁은 갈수록 치열해지고 있다. 구글은 최근 제미나이 엔터프라이즈를 앞세워 기존 구글 워크스페이스 고객 기반을 공략하고 있고, 앤트로픽은 최근 최기영 한국 지사장을 선임해 클로드 엔터프라이즈를 앞세워 국내 B2B 시장 공략에 나서고 있다. 마이크로소프트도 코파일럿을 MS 365와 결합해 기업 업무 환경에서 영향력을 넓히기 위해 적극 나선 모습이다. 이 중 오픈AI는 대기업과 대학, IT서비스 파트너망을 동시에 확보하며 국내 기업용 AI 시장에서 초기 주도권을 빠르게 넓힌 모양새다. 다만 기업용 AI 시장의 승부는 실제 업무 적용 과정에서 갈릴 전망이다. 업계 관계자는 "보안 기준이 높은 기업들이 챗GPT를 도입하거나 검토하기 시작했다는 점은 시장 확산의 중요한 계기"라며 "기업용 AI 경쟁은 모델 성능뿐 아니라 보안, 업무 맥락, 비용, 조직 확산 속도에 따라 갈릴 것"이라고 말했다.

2026.06.12 16:49장유미 기자

'넷제로 챌린지X' 해수부·기상청·수자원공사 등 6개 기관 신규 참여

온실가스 감축과 기후위기 적응분야 혁신기술을 보유한 스타트업을 발굴·육성하기 위한 범국가 탄소중립 프로젝트인 '넷제로 챌린지X'에 해수부·기상청·수자원공사 등 6개 기관이 신규 참여한다. 대통령직속 국가기후위기대응위원회는 9일 기후대응위 서울사무소에서 '넷제로 챌린지X' 신규 참여기관 협약식을 개최한다고 밝혔다. 올해로 2년 차를 맞은 '넷제로 챌린지X'보육·투자와 규제특례, 공공조달, 대출·보증우대, 기술실증 등 다양한 지원을 연계하는 사업이다. 협약식에는 해양수산부·해양수산과학기술진흥원(KIMST)·기상청·한국기상산업기술원(KMI)·서울대학교·한국수자원공사(K-water)가 신규 참여기관으로 함께한다. 참여 기관은 각기 보유한 창업지원 역량과 공공인프라를 활용해 기후테크 기업의 성장 지원에 나설 예정이다. 해수부와 해양수산과학기술진흥원은 해양신산업 분야 예비창업자와 초기기업을 대상으로 초기 자금, 교육·멘토링, 투자자 매칭, 홍보·마케팅, 판로개척 등을 지원하는 창업·투자 지원 프로그램을 운영한다. 또 규제샌드박스와 연계해 신기술 출시를 돕고, 기술실증을 위한 인프라 공동 활용기회를 제공한다. 기상청과 기상산업기술원은 기상·기후 분야 예비창업자와 창업기업을 대상으로 업무공간, 공동업무시설, 사업화 지원, 산업재산권 확보 지원, 역량강화·멘토링, 네트워킹 등을 제공하는 창업성장 지원 프로그램을 운영한다. IR 교육과 투자기관 매칭 등을 통해 기후테크 기업의 성장기반 마련을 지원한다. 서울대학교는 '기후테크 창업 경진대회'를 개최하고 미래 사회 파급력이 높은 기후테크 분야 혁신 테크스타트업을 발굴해 성장을 지원한다. 서울대는 서울대 연구실의 기술 컨설팅과 자체 창업지원 프로그램 참여기회 제공, IR 및 투자자 네트워킹 기회 제공, GS 그룹 계열사를 포함한 외부 기관과의 오픈이노베이션(OI) 협력 기회 제공 등을 통해 선발된 기후테크 창업기업의 성장을 적극 지원할 예정이다. 수자원공사는 물산업 분야 창업·보육 프로그램과 함께 국내 물관리 현장 실증테스트 연계 등을 지원한다. 특히, 공공 인프라 기반 기술실증 지원사업인 'K-테스트베드'와 연계해 '넷제로 챌린지X' 선정기업의 기술실증과 판로확대를 지원할 계획이다. 이창훈 기후대응위원회 위원장은 “넷제로 챌린지X는 공공과 민간의 협력을 통해 기후테크 혁신기업의 성장을 지원하는 대표 플랫폼”이라며 “이번 신규 참여기관 협약을 통해 기후테크 스타트업 지원 생태계가 더욱 확대될 것으로 기대한다”고 밝혔다. 이 위원장은 “앞으로 클린테크에서 지오테크에 이르는 기후테크 5대 분야(클린·카본·에코·푸드·지오테크) 지원 기반을 더욱 강화하고, 혁신기업이 기술개발·실증·사업화 전과정에서 실질적인 지원을 받을 수 있도록 민관 협력체계를 확대해 나가겠다”고 말했다. 신규 참여기관을 비롯해 올해 40개 참여기관의 선발 일정과 지원 내용 등은 '넷제로 챌린지X' 통합 누리집과 각 참여기관의 누리집에서 확인할 수 있다.

2026.06.09 14:00주문정 기자

[인사] 분당서울대학교병원

◇보직임용 ▲진료부원장 김태우 ▲의생명연구원장 김재용 ▲공공부원장 배희준 ▲기획조정실장 김홍빈 ▲교육인재개발실장 공현식 ▲홍보실장 윤유석 ▲대외협력실장 조유환 ▲경영혁신실장 김세중 ▲정보화실장 정세영

2026.06.08 18:24조민규 기자

"쓸만한 휴머노이드 20년 걸린다"...산학연, 로봇 상용화 환상 경고

비용과 개발 난도 문제로 휴머노이드 상용화가 20년 이상 걸릴 것이란 전망이 나왔다. 박종우 서울대 교수(기계항공공학부)는 28일 서울 양재에서 열린 '한국전자통신연구원(ETRI) 창립 50주년 기념 포럼'에서 "휴머노이드는 분명 (상용화)되겠지만, 쓸만한 휴머노이드가 나오려면 20년이 걸릴 것"이라며 "실험실에서 완벽히 돌아가는 휴머노이드가 나와도, 그로부터 최소 5~10년이 추가로 필요하다"고 말했다. 박 교수는 로봇 공학계의 고질적 난제 '모라벡의 역설'을 들어 휴머노이드 상용화의 높은 벽을 설명했다. 모라벡의 역설이란 인간에게 어려운 미적분 연산이나 체스 등은 컴퓨터에 쉽지만, 인간이 특별한 의식 없이 행하는 걷기, 물건 집기 등은 로봇에 극도로 어렵다는 원칙이다. 박 교수는 "춤을 추거나 발차기를 하는 등의 복잡하고 정형화된 행동은 쉽게 구현할 수 있지만, 단순해 보이는 문고리 돌리기, 볼트 조이기, 가위질 같은 조작 작업은 여전히 잘 못한다"고 설명했다. 박 교수는 현재 로봇 진영이 겪는 또 다른 오류로 '빅데이터 수집의 착시'를 지적했다. 흔히 인공지능(AI) 학습을 위해 데이터의 양이 많을수록 좋다고 믿지만, 물리적 세계와 상호작용하는 로봇 분야에서는 양보다 '작업에 꼭 필요한 양질의 데이터'가 필수라고 그는 강조했다. 박 교수는 "유튜브로 화장실·바닥 청소 영상을 10시간 이상 시청각 학습을 시켜봤자 로봇 제어에는 실질적인 도움이 되지 않는다"며 "빗자루를 써야 한다거나 스펀지로 거울을 닦아야 한다는 식의 표면적 지식은 일반 언어 모델도 충분히 답변할 수 있는 수준"이라고 말했다. 이어 "로봇에 정작 중요한 데이터는 거울을 닦을 때 접촉면에 '얼마나 세게 눌러야 하는가'에 대한 힘 제어 데이터나, 빗자루를 쓸 때 손목의 미세한 각도와 마찰력 등 보이지 않는 '물리적 상호작용' 데이터"라며 "이러한 데이터는 글로벌 표준 없이 파편화돼 있어 수집이 극히 어렵다"고 덧붙였다. 또한 그는 많은 이들이 휴머노이드 로봇의 조기 상용화 가능성을 자율주행 기술의 발전 속도와 비교하곤 하지만, 자율주행 기술 이면을 보면 로봇 자율제어가 얼마나 험난한 길인지 알 수 있다고 꼬집었다. 박 교수는 "현재 상용화된 자율주행은 완전한 자율이 아니고, 기업들이 후방에 원격 관제탑을 두고 수십 명의 엔지니어가 대기하며 시스템이 막힐 때마다 사람이 직접 명령을 내린다"고 말했다. 그러면서 "자동차는 차선이 존재하고 '가다, 서다, 좌·우회전'이라는 2차원 평면의 명확한 제어 규칙이 있지만, 물리 로봇은 규격화되지 않은 비구조적인 3차원 공간 환경에서 수많은 관절을 동시 제어해야 하므로 시스템 복잡성이 자동차와 비교가 되지 않는다"고 설명했다. "비정형 공정, 실패 시 비용 커 ROI 안 나와" 김승환 LG AI연구원 상무 역시 휴머노이드 도입의 현실적 어려움을 지적했다. 김 상무는 "현재 제조 공정의 80%는 이미 자동화돼 있다. 나머지 자동화되지 않은 20%는 매번 위치나 각도가 달라지는 비정형 공정인데, 이 영역은 기술 난도가 너무 높고 실패 시 발생하는 수율 저하 비용이 커서 실제 도입률이 매우 낮다"며 "휴머노이드를 지금 당장 도입한다면 투자 대비 효율(ROI)을 뽑아내기 어렵다"고 말했다. 다만 김 상무는 "유해물질 공정, 고위험 작업, 반복적이지만 예외가 많은 공정 등에서 휴머노이드가 효과적으로 사용될 수 있다"며 "현재 모든 제조 공정과 설비·도구가 사람을 기준으로 설계돼 있어 환경 호환성을 가진 휴머노이드가 제조현장 투입에 용이하다"고 말했다.

2026.05.28 17:19진운용 기자

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