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'엑사원 태뷸러'통합검색 결과 입니다. (2건)

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LG AI연구원 "엑사원 외부 공급 계획…프런티어 모델 도전 병행"

LG가 그룹 계열사에서 검증한 인공지능(AI) 모델 '엑사원'을 외부 산업에 공급하는 사업을 확대한다. 독자 AI 파운데이션 모델도 글로벌 프런티어 수준으로 고도화해 기업용 AI 시장을 공략할 방침이다. 임우형 LG AI연구원 공동 연구원장은 14일 서울 강서구 마곡 LG사이언스파크에서 열린 'LG AI 토크 콘서트 2026'에서 이같은 사업 전략을 밝혔다. LG AI연구원은 지난 5년간 제조와 금융 등 계열사 산업 난제를 해결한 사례를 100건 이상 확보했다. 일부 프로젝트에서는 수백억원 규모 비용 절감이나 수익 개선 효과를 거뒀다. 연구원은 계열사에서 성능과 사업성을 확인한 기술을 제품과 서비스로 전환해 제약·의료·에너지 등 외부 산업에 공급할 계획이다. 직접 상품화하거나 LG CNS와 LG유플러스 등 계열사와 협력해 시장에 선보일 방침이다. 대표적인 외부 사업화 대상은 테이블형 데이터를 분석하는 '엑사원 태뷸러'다. 엑사원 태뷸러는 적은 연산 자원으로 빠르게 작동하도록 설계됐다. 낮은 그래픽처리장치(GPU) 사양에서도 기업 내부에 설치할 수 있으며 수천건 요청에 빠르게 응답할 수 있다는 설명이다. 이 모델은 글로벌 테이블형 데이터 모델 평가인 '탭아레나'에서 최상위권 성능을 확보한 것으로 전해졌다. LG AI연구원은 경량성과 비용 효율성을 앞세워 제조기업의 AI 도입 장벽을 낮출 방침이다. LG AI연구원은 LG이노텍을 시작으로 글로벌 기업과 제약사·병원·에너지 기업 등으로 엑사원 태뷸러 공급 범위를 넓히고 있다. 연구원은 고객사 보안 요구와 이용 환경에 따라 온프레미스와 클라우드 응용프로그램 인터페이스(API) 방식으로 솔루션을 공급한다. 국내 온프레미스 구축은 LG CNS 등 시스템통합(SI) 파트너사와 추진하고 해외에서는 클라우드 사업자와 협력할 계획이다. 이화영 LG AI연구원 상무는 "병원은 중환자실에서 생성되는 생체 신호를 분석해 환자의 다음 상태를 예측하는 데 엑사원 태뷸러를 활용할 수 있다"며 "제약사는 의약품 생산 과정에서 축적되는 수치 데이터로 이후 공정 상태를 예측할 수 있다"고 설명했다. 이 외에도 LG AI연구원은 산업별 학습 데이터를 빠르게 확보하기 위한 '데이터 파운드리'도 외부 확산에 활용한다고 밝혔다. 데이터 파운드리는 도메인 전문가 개입을 줄이면서 합성 데이터를 대량 생성하고 이를 AI 모델에 학습시키는 솔루션이다. 연구원은 데이터 파운드리를 정부 기관과 금융기관 등에도 적용하고 있다. 식품의약품안전처와는 의약품 심사 담당자의 업무를 지원하도록 거대언어모델(LLM)을 고도화하고 있다. 금융 분야에서는 제품 수요와 원재료 가격을 예측하던 시계열 기술을 기업 전망 분석으로 확장했다. 런던증권거래소그룹(LSEG)과 코스콤을 비롯한 외부 기관과 미국 상장기업·국내 기업의 미래를 분석하는 AI 모델을 개발해 금융 상품으로 판매하고 있다. "독파모 3차수서 에이전틱·툴 콜링 성능 보완" LG AI연구원은 외부 사업 확대를 뒷받침하기 위해 파운데이션 모델 경쟁력도 강화한다고 밝혔다. 특히 독파모 2차수에 적용된 모델을 글로벌 프런티어 모델로 키우기 위해 3차수 개발을 준비하고 있다고 설명했다. 김유철 부문장은 "2차수 모델은 산업 현장에서 다양한 업무를 수행할 수 있는 수준에 도달했지만 글로벌 빅테크 모델과 비교하면 일부 성능 격차가 남은 것으로 평가됐다"고 말했다. 그러면서 "우리는 3차수 모델 학습 데이터 품질을 높이고 사전학습과 사후학습·강화학습 방식을 고도화할 것"이라며 "복잡한 업무를 수행하는 에이전틱 성능과 외부 도구를 선택해 호출하는 툴 콜링 능력도 보완할 예정"이라고 강조했다. 김 부문장은 단순히 모델 벤치마크 점수를 높이기보다 산업 현장 활용성과 비용 효율성·맞춤화·통제 가능성을 함께 확보하는 데 집중한다고 밝혔다. 기업 데이터와 노하우를 보호할 수 있는 소버린 AI와 보안 역량도 강화하기 위한 전략이라는 설명이다. 김 부문장은 "독파모 2차수 모델은 글로벌 프런티어 모델로 나아가기 위한 중간 단계"라며 "학습 데이터와 사전학습·사후학습·강화학습을 고도화해 글로벌 프런티어 수준의 3차수 모델을 만들겠다"고 강조했다.

2026.09.14 15:41김미정 기자

'산업 특화' LG 엑사원, 구글·알리바바 앞섰다

LG가 개발한 인공지능(AI) 파운데이션 모델이 산업 데이터를 예측하는 글로벌 평가에서 미·중 빅테크를 앞섰다. LG AI연구원은 표 데이터를 다루는 '엑사원 태뷸러(Tabular)'와 시계열 데이터를 다루는 '엑사원 포캐스트(Forecast)'가 각각 글로벌 리더보드에서 전 세계 최고 성능(SOTA)을 달성했다고 7일 밝혔다. 두 모델은 화학·의료·금융·제조·영업·마케팅 등 다양한 산업에서 만들어지는 실제 데이터를 활용해 AI 파운데이션 모델의 예측 능력을 평가하는 글로벌 리더보드에서 각각 검증받았다. 엑사원 Tabular는 범주형 데이터 예측 부문 리더보드 '탭아레나(TabArena)'에서 종합 1위를 기록했다. 평가 점수(ELO)는 1760점으로, 구글이 지난달 공개한 최신 모델 'TabFM'의 1749점을 앞섰다. 정상·불량 등 2개 범주를 예측하는 이진형 부문과 3개 이상 범주를 예측하는 다중 범주형 예측 부문에서 모두 세계 최고 수준 성능을 기록했다. 엑사원 Forecast는 세일즈포스가 개발한 시계열 예측 리더보드 'GIFTeval'에서 제로샷 부문 1위(SOTA)를 달성했다. 에이전틱AI 부문에서도 구글, 알리바바를 제치고 2위를 기록했다. 엑사원 Tabular는 표 형태의 합성 데이터를 대규모로 학습한 정형 데이터 파운데이션 모델(TFM)이다. 표를 텍스트로 변환해 분석하는 기존 범용 언어모델과 달리 행과 열로 구성된 표의 구조와 데이터 간 관계를 직접 이해한다. 적은 데이터만으로 새로운 문제에 빠르게 적응할 수 있고 결측치가 발생해도 남은 정보의 관계를 분석해 예측 정확도를 유지한다. 엑사원 Forecast는 시간의 흐름에 따라 변화하는 대규모 시계열 데이터를 학습해 미래를 예측하는 시계열 파운데이션 모델(TSFM)이다. 인터넷, 판매, 에너지, 경제, 헬스케어, 교통 등 다양한 산업의 실제 데이터와 현실을 모사한 2조 개 규모의 가상 시계열 데이터를 함께 학습해, 과거에 관측되지 않은 변화에도 안정적으로 대응하는 일반화 성능을 확보했다. LG AI연구원은 하반기 제조, 바이오·헬스케어, 금융 3개 분야에서 엑사원 Tabular의 개념검증(PoC)을 진행하고 사업화를 추진할 계획이다. 배터리 셀 검사 데이터를 활용한 불량 예측, 임상 데이터 기반 질병 위험도 예측, 금융 데이터 기반 연체·부도 예측 등에 적용을 검토하고 있다. 산업 특화 파운데이션 모델의 적용 범위도 넓히고 있다. 2024년 병리학 파운데이션 모델(PFM) '엑사원 패스'를 공개했다. 현재 암 진단을 지원하는 '암 에이전틱 AI'와 로봇 파운데이션 모델(RFM)을 개발 중이다. 임우형 LG AI연구원 공동 연구원장은 "글로벌 빅테크의 관심이 범용 언어모델에서 실제 산업 현장의 문제를 해결하는 산업 특화 AI 파운데이션 모델로 빠르게 이동 중"이라며 "이번 성과는 제조업을 비롯한 다양한 산업 현장에서 축적한 데이터가 한국 AI의 차별화된 경쟁력이 될 수 있다는 점을 입증한 사례"라고 말했다.

2026.08.07 10:15이나연 기자

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