검색 - IT세상을 바꾸는 힘 지디넷코리아

ZDNet 검색 페이지

'연구'통합검색 결과 입니다. (1131건)

태그
기간
- 3개월
- 1년
- 1년 이전

재검색

규모 커지는 미국 국방 '피지컬 AI' 시장…한국 제조 역량이 진출 열쇠

드론으로 대표되는 피지컬 인공지능(AI) 시대를 맞아 한국의 하드웨어 제조와 양산 역량이 국방 분야 글로벌 진출의 핵심 경쟁력으로 부상하고 있다. 특히 미국을 중심으로 재편되는 국방 AI 시장에서 한국 기업이 새로운 기회를 잡을 수 있다는 전망이 나온다. 성균관대학교 미래국방융합연구센터는 30일 판교 스타트업캠퍼스에서 '2026-2차 국방 AI 기술교류 세미나'를 개최했다. 이번 행사는 산·학·연·관 AI 전문가들이 모여 국방 AI 발전 방향을 논의하는 자리다. 방위사업청 지원 정책과 글로벌 기술 동향이 주요 의제로 다뤄졌다. 방위사업청 방산 중소벤처 지원 1369억원…"실증부터 수출까지 확대" 최건환 방위사업청 방산중소기업지원과 소령은 중소·벤처기업의 방산 진입을 위한 지원 정책을 설명했다. 올해 관련 예산은 전년 대비 53.8% 증가한 1369억원으로 확대됐다. 기술, 경영, 행정, 법률 분야 컨설팅을 1:1로 지원하며 국비 75%를 지원한다. 신규 사업도 확대됐다. 창업 7년 이내 기업을 대상으로 하는 'K방산 스타트업 지원 사업'이 신설됐다. 혁신기술 지원 사업은 최대 3년 20억원 규모로 확대됐다. 초기 진입 부담을 낮추는 데 초점이 맞춰졌다. 올해 처음 도입된 '실증시험 지원 사업'도 주목된다. 기업이 개발한 로봇과 AI 기술을 육·해·공군 및 해병대 환경에서 시험할 수 있도록 기업당 최대 2억5천만원을 지원한다. 시험 결과는 군 인증서 형태로 제공돼 해외 수출에도 활용할 수 있다. 글로벌 진출 지원도 강화됐다. 해외 방산 기업 공급망 진입을 지원하는 'GVC 프로젝트'를 통해 최대 2년 50억원 규모의 개발비를 지원한다. 기존 '국가대표 100대 기업' 사업은 '방산혁신기업 사업'으로 개편돼 R&D와 군 수요 연계 지원이 지속된다. 최 소령은 "지원 정책이 크게 확대됐음에도 불구하고 이를 알지 못해 활용하지 못하는 기업이 여전히 많다"며 "국내 중소·중견기업들이 적극적으로 참여해 방산 시장 진입 기회를 확보하길 바란다"고 말했다. 피지컬 AI 시대, 한국 제조 역량 글로벌 진출 핵심 요소 배정융 글로벌혁신센터(KIC) 실리콘밸리 센터장은 미국 실리콘밸리 중심 AI 산업 구조 변화와 글로벌 국방 시장 기회를 설명했다. 그는 "실리콘밸리는 막대한 자본과 우수 인재, 고수익을 겨냥한 리스크 감수 문화를 기반으로 글로벌 표준을 만들어가고 있다"며 "AI 중심 산업 구조 전환 속에서 적은 인력으로도 큰 성과를 내는 패러다임 변화가 진행되고 있다"고 말했다. 특히 드론과 로봇을 중심으로 한 피지컬 AI가 국방 분야 핵심 기술로 부상하고 있다고 강조했다. 이 과정에서 데이터가 경쟁력의 핵심 요소로 작용한다고 짚었다. 배 센터장은 "피지컬 AI 경쟁력은 결국 데이터에서 나온다"며 "데이터 확보와 활용 능력이 기술 격차를 좌우하게 될 것"이라고 설명했다. 이어 "현재 미국은 소프트웨어 중심 제조 체계로 전환하는 동시에 탈중국 공급망 구축을 추진하고 있다"며 "센서, 배터리, 모터 등 핵심 부품 분야에서 한국 기업의 제조 경쟁력과 고품질 양산 노하우는 중요한 기회가 될 수 있다"고 분석했다. 그는 "미국은 소프트웨어에 집중하는 반면 하드웨어 양산 역량은 상대적으로 부족한 영역"이라며 "한국 기업이 이 공백을 채울 수 있다"고 덧붙였다. 또한 미국 시장 진입 전략에 대해서는 단순 기술 경쟁력만으로는 부족하다고 강조했다. 미국 국방 시장은 민·관·군과 산업, 지역 정치가 결합된 구조로 생태계 이해와 네트워크 확보가 필수적이라는 설명이다. 배 센터장은 "국방 분야는 전 세계적으로 가장 빠르게 성장하는 시장 중 하나"라며 "한국 방산 기업들이 글로벌 흐름을 활용해 새로운 수출 기회를 확보해야 한다"고 말했다. 이어 "진입 장벽은 높지만 일단 진입하면 보안, 공공, 민간 시장으로 확장되는 파급 효과가 매우 크다"며 "이미 이스라엘과 일본 기업들이 미국 국방 시장에 진출한 사례가 있는 만큼 국내 기업도 충분히 가능할 것으로 생각한다"고 말했다.

2026.03.30 13:07남혁우 기자

[AI는 지금] AI 인력 부족, '미스매치'가 원인…"개발자 중심 직무 체계 벗어나야"

인공지능(AI) 인력 부족 문제가 심화되고 있는 가운데 단순한 인력 수 부족이 아니라 산업 구조 변화에 따른 '미스매치'가 핵심 원인이라는 분석이 나왔다. 기존처럼 개발자 중심으로 인력을 늘리는 방식만으로는 한계가 있다는 지적이다. 29일 소프트웨어정책연구소(SPRi)가 발표한 보고서에 따르면 AI 기술이 산업 전반으로 확산되면서 인력 수요는 모델 개발에서 검증·운영·서비스 적용 등으로 빠르게 이동하고 있다. 생성형 AI와 대규모 언어모델(LLM) 확산으로 AI가 기업 업무 전반에 내재화되면서 요구되는 역할 역시 세분화되는 흐름이다. 하지만 현행 인력 분류체계는 이러한 변화를 반영하지 못하고 있다. 직무 중심 체계는 AI 인력을 '개발자' 중심으로 포괄적으로 묶어 집계하는 구조다. 이로 인해 실제 현장에서 수요가 증가하고 있는 검증·평가, 운영(MLOps), 데이터 관리, 산업 적용 인력은 정책과 통계에서 상대적으로 가려지고 있다. 이 탓에 AI 인력 부족 문제는 결국 총량 부족으로 단순화되고 있다. 산업 현장에서 발생하는 병목은 특정 역할과 단계에 집중돼 있음에도 정책 대응은 이를 정밀하게 반영하지 못하는 상황이다. 보고서는 "AI 인력 수요가 가치사슬 전반으로 확산되고 있다"며 "이젠 데이터 수집과 관리, 인프라 구축, 모델 개발, 검증과 신뢰 확보, 서비스 구현, 운영과 모니터링, 산업 적용까지 전 과정에서 인력이 필요하다"고 진단했다. 이어 "특히 운영과 검증 영역의 역량 부족은 AI 도입 성과를 제한하는 주요 요인"이라고 지목했다. 이에 따라 연구진은 '가치사슬 기반 AI 인력 분류체계' 도입을 제안했다. 직무가 아닌 역할 중심으로 인력을 재구성해 AI 전 주기에서 필요한 기능을 기준으로 인력 수요를 분석하는 방식이다. 이를 통해 어느 단계에서 인력 부족이 발생하는지 구조적으로 진단할 수 있다고 강조했다. AI 인력의 범위도 확대된다. 모델을 개발하는 코어 인력뿐 아니라 이를 서비스로 구현하는 응용 인력, 산업 문제에 적용하는 융합 인력, 업무에 AI를 활용하는 일반 인력까지 포함하는 구조다. AI 인력이 특정 직군이 아닌 조직 전반으로 확산되고 있다는 현실을 반영한 것이다. 정책 방향 역시 전환이 필요하다고 제언했다. 보고서는 개발자 양성 중심에서 벗어나 산업 전환을 지원하는 인력 구조로 정책을 재설계해야 한다고 주장했다. 또 공통 AI 역량과 산업별 특화 역량을 구분해 체계적으로 육성하는 전략이 필요하다고 짚었다. 보고서는 "AI 인력 부족 문제는 단순한 총량 부족이 아니라 가치사슬 단계별·역할별 수급 불균형이라는 구조적 문제"라며 “가치사슬 기반 인력 분류체계로의 전환은 향후 AI 인력 수급 전망과 교육·훈련 정책 설계의 핵심 인프라로 활용될 수 있다"고 밝혔다.

2026.03.29 08:00장유미 기자

시행 두 달만 재정비 나선 AI기본법…배포자·딥페이크·안전성 등 '수술대'

정부가 '인공지능(AI)기본법' 시행 두 달 만에 딥페이크·고영향AI 등 핵심 조항의 구체적 수정 방향을 내부적으로 제시하고 본격적인 제도 손질에 나섰다. 27일 정보기술(IT)업계에 따르면 과학기술정보통신부는 지난 25일 개최한 'AI기본법 제도개선 연구반' 착수회의에서 법률 개정이 필요한 사항으로 ▲'배포자(Deployer)' 정의 신설 ▲딥페이크 범위를 '사람에 대한 결과물'로 한정 ▲안전성 기준을 누적연산량에서 실제 위험성 기준으로 변경 ▲고영향AI 범위 축소 및 정부 관리 데이터베이스(DB) 등록제 도입 ▲공공분야 AI시스템 영향평가 결과 공개 의무화 등 5개 항목을 명시했다. 이들 쟁점은 확정된 의제가 아니라 AI기본법 하위법령 마련 과정에서 수렴된 의견 중 법률 개정이 필요하다고 판단한 사안을 예시로 든 것이다. 다만 업계는 추후 진행될 논의가 이 틀에서 크게 벗어나지 않을 것으로 내다본다. 5개 항목을 세부적으로 살펴보면 딥페이크 범위 축소와 고영향AI 범위 조정 등 산업계가 지속 요구해 온 사안이 다수 포함됐다. 배포자 정의는 현행법의 의무 주체 구분 방식에서 비롯된 문제다. AI기본법은 의무 대상을 AI를 직접 개발하거나 개량하는 '개발사업자'와 이미 만들어진 AI를 제품·서비스로 제공하는 '이용사업자'로 나누고 있다. 반면 AI기본법보다 먼저 제정된 유럽연합(EU)의 'AI 액트(Act)'는 모델을 개발하는 '제공자(Provider)'와 이를 실제 서비스에 적용하는 '배포자(Deployer)'를 별도로 구분해 각각 다른 의무를 부과한다. 국내법엔 배포자에 해당하는 개념 자체가 없어 책임 주체가 불분명하다는 지적이 제기돼 왔다. 다만 EU식 개념을 그대로 도입할 경우 서비스 이용자까지 규제 대상에 포함될 수 있어 수범자 범위가 크게 확대될 수 있다는 우려도 나온다. 딥페이크의 경우 현행 규정이 사람뿐 아니라 자연물·인공물로 만들어진 결과물까지 포함해 적용 범위가 지나치게 넓다는 논란이 있었다. AI가 생성한 가상의 풍경이나 사물 이미지에도 표시 의무가 생길 수 있는 만큼 해당 범위를 사람에 대한 결과물로 한정하는 방향이 제시됐다. 안전성 기준도 연산량 대신 실제 위험성을 기준으로 삼는 방향으로의 전환이 논의될 것으로 보인다. 현행법은 누적연산량 10의26승 플롭스(FLOPs) 이상인 AI를 규제 대상으로 삼고 있는데 이는 AI가 특정 작업을 완료하는 데 필요한 총 연산 횟수를 뜻한다. 연산 규모가 크고 사회에 광범위한 영향을 미치는 AI를 따로 관리하겠다는 취지지만, 과기정통부는 "그래픽처리장치(GPU) 수만 장을 수개월 돌려야 해당되는 수준으로 국내 기업 중 실질적 규제 대상은 없다"고 밝힌 바 있다. 이에 따라 실효성 있는 기준 재설계가 불가피하다는 공감대가 형성돼 왔다. 고영향AI는 '특정 영역에서 사용되는 AI'라는 현행 정의가 지나치게 넓다는 지적에 따라 '사용하도록 의도된'으로 좁히는 방향이 제안됐다. 정부 관리 DB 등록제 신설도 병행 검토된다. AI영향평가 결과 공개는 공공분야 도입 AI시스템에 한해 결과를 공개하도록 의무화하는 방향이 언급됐다. 다음 달부터 본격적인 활동에 나서는 연구반은 학술·법체계, 산업계, 시민사회 3개 분과별로 월 2~3회 회의를 열고 제도개선 필요 사항을 발굴한다. 과기정통부는 오는 6월 중으로 분과별 개선방향 초안을 마련한 후, 3분기 조정·통합을 거쳐 4분기에 국가AI전략위원회 안건 상정 및 실제 제도개선까지 추진한다는 구상이다. 이 과정에서 AI 에이전트, 성 편향성 등 현행 AI기본법 밖의 새로운 주제도 논의 대상에 포함된다. 익명을 요구한 업계 관계자는 "정부가 명확하지 않은 부분을 보완하겠다는 건 긍정적"이라면서도 "AI기본법이 시행된 지 얼마 안 된 상황에서 개정에 나선 것 자체가 법이 불안정하다는 의미"라고 평가했다. 이어 "보완이 아니라 규제 추가로 이어질 경우 생태계에 어떤 영향을 미칠지 우려된다"고 부연했다.

2026.03.27 14:37이나연 기자

"정부출연연구기관, 전체 R&D 20~30%는 개인별 하고픈 연구했으면…"

"과학기술자들은 나하고 싶은 연구가 한 두 꼭지 씩은 있다. 그런 부분에 대한 정부 배려가 있었으면 좋겠다." 최영민 한국화학연구원 부원장이 지난 25일 제2회 과기정통부·NST·출연연 통합 기자 스터디에서 내놓은 말이다. 이날 행사에서는 국가녹색기술연구소와 한국전기연구원, 한국화학연구원이 집중 소개됐다. 최 부원장은 "연구자들은 혼자 하고 싶은 연구가 있다. 개인별 취미와 로망이 있듯, 연구하는 입장에서는 자신있고, 좋아하는 뭔가가 있기 마련"이라며 이같이 언급했다. 지난해 정부의 PBS(연구과제중심제) 단계적 폐지 방침에 따라 과기정통부가 전략연구사업을 도입하면서 탑다운-바텀업으로 논의를 거쳐 정해진다. 다만, 대형 과제이다보니 팀이나 부서가 통째로 참여하는 큰 조직 중심으로 꾸려진다. 최 부원장은 "70~80%는 정부의 전략연구사업으로 구성하되, 그 가운데 20~30% 정도는 개인연구나 도전연구, 선행연구 등에 투입하는 방안을 고민해 보자"는 입장을 냈다. 최 부원장은 포스트-PBS 대응 전략에 대해선 "올해부터 2030년까지 단계적으로 수탁연구사업 비중을 줄여 나간다"며 "그러나 필수적인 정부 수탁과 산업계 수요 맞춤형 민간 수탁을 전체 사업 규모의 20%정도 유지해나갈 방침"이라고 언급했다. 화학연은 올해 50주년을 맞아 오는 9월 1일 기념행사를 개최한다는 알림도 전했다. 화학연은 750명의 인력이 연간 2,599억 원의 예산을 집행한다. 올해부터 시작한 주요 전략 연구사업으로는 ▲ 도심형 차세대 태양전지, 수소 모듈 개발 ▲ 약물기반 유방암, 전립선암 치료제 개발 ▲ 요로감염/패혈증 전임상 후보물질 2종 발굴 ▲ 폴리우레탄 등의 소재와 내마찰 구동부품 개발 ▲소재개발 주기 60%이상 단축 및 무인화 등을 진행 중이다. 이에 앞서 박철호 국가녹색기술연구소 정책연구본부장은 "녹색연은 기술정책 연구기관"이라며 "온실가스 처리와 전력시스템, 스마트그리드, 신재생에너지 등을 대상으로 정책적인 방향 제시나 대안 모색을 주로 한다"고 소개했다. 녹색연은 지난 2013년 설립됐다. 정규직 65명에 148억원의 예산을 쓰고 있다. 그간 성과로는 ▲ 글로벌 탄소중립 R&D 전략지도 개발 및 온라인플랫폼 구축 ▲국가 녹색 ·기후기술 정책 수립 선도 ▲국내 최초 녹색기후기금 레디니스 딜리버리 파트너 자격 획득 및 사업기획 · 수행 ▲ 서울시 기후테크산업지원센터 운영 ▲ K-기후테크 육성사업 운영 등을 꼽았다. 박 본부장은 또 "글로벌 톱 전략연구단 사업으로 고효율 고안전 청정수소 저장 및 활용을 위한 글로벌 협력 방안 및 정책 제도 기반을 마련중"이라고 덧붙였다. 한국기계연구원과 같이 올해 설립 50주년을 맞는 한국전기연구원 김석주 연구부원장은 전기 공급에 대해 묻는 질문에 대해 "우리나라가 매일 생산하는 전력량은 남는다. 그런데 이를 다른 지역으로 보낼 송전선은 님비 등으로 인해 쉽지 않다"고 언급했다. 김 부원장은 "과거엔 발전소 부지 구하는게 어려웠다면, 최근 경향은 송전선을 깔 수 있느냐의 문제가 더 크게 부각되고 있다"며 "실제 동해안 쪽에도 화력발전소는 지어놨는데, 송전선이 없어 발전을 하지 못한다"고 지적했다. 김 부원장은 "송전선 설치에 대한 지역단위 반대 등이 심하다보니, 그나마 비용은 더 들더라도 교류전기보다 유해성이 좀 덜한 직류 송전을 편법적으로 활요한다"고 말했다. 전기연은 정규직 648명에 연간 2043억원을 집행한다. 대전력 등 장비 관련 시험 수입이 대략 300억 원 규모를 차지한다. 지난 3년간 대표적인 성과로는 ▲ 차기전력계통운영시스템(EMS) 개발 ▲ 가상 발전소형 마이크로그리드 운영기술 개발 ▲ 국내 최초 해저케이블 실증 플랫폼 구축 ▲잠수함 추진체계 전기선박 육상시험소(LBTS) 독자 설계 및 성능검증체계 구축 ▲ 전기기반 제조특화 AI ▲차세대 전력반도체 개발 등을 꼽았다. 향후 연구 추진 방향에 대해 김 부원장은 국가 전력망 고도화와 조선 방산분야 전동화 및 전기추진 기술 개발, 전기 기반 피지컬 AI 개발, 고효율/고신뢰 전력반도체 소자 및 모듈 개발 등을 제시했다. 김 부원장은 또 "반도체 디스플레이, 이차전지, 모빌리티 등 전기 기반 국가전략기술을 선도하는 기관으로 만들어 갈 것"이라고 덧붙였다.

2026.03.26 14:59박희범 기자

[AI 리더스] "범용 AI 한계 넘는다"...월드모델 노린 이홍락, LG '엑사원'으로 산업 판 흔들까

국내 인공지능(AI) 경쟁이 모델 개발을 넘어 산업 적용과 생태계 구축 단계로 진입하고 있다. LG AI 연구원은 자체 파운데이션 모델과 사내 AI대학원을 통해 인재와 기술을 동시에 확보하며 기업 중심 AI 전략을 구체화하고 있다. 이에 지디넷코리아는 이홍락 LG AI연구원 공동원장 인터뷰를 통해 LG의 AI 인재 양성 모델과 기술 전략, 국내 AI 생태계에서의 역할을 짚어봤다. 1편에서는 LG AI 대학원의 설립 배경과 실전형 인재 양성 전략을, 2편에서는 AI 에이전트, 데이터, 인프라 등 산업형 AI로의 전환 흐름과 국가 AI 경쟁력 관점의 시사점을 다룬다. [편집자주] "파운데이션 모델만으로는 이제 사업적 성과를 내기 어렵습니다." 이홍락 LG AI연구원 공동원장은 26일 지디넷코리아와의 인터뷰에서 최근 인공지능(AI) 경쟁의 기준이 빠르게 바뀌고 있다고 진단했다. 단순한 모델 성능 경쟁을 넘어 산업 현장에서 실제 성과를 만들어내는 적용 역량이 핵심 변수로 부상하고 있다는 분석이다. 그는 "이젠 제조, 바이오, 신소재 등 각 산업 도메인에 맞는 전문성을 얼마나 잘 반영하느냐가 중요해졌다"며 "앞으로는 모델을 얼마나 효과적으로 커스터마이즈해 실제 문제를 해결할 수 있느냐가 결국 경쟁력을 가를 것"이라고 강조했다. 이에 이 원장은 '데이터'를 주축으로 도메인 특화 전략을 펼쳐야 한다고 주장했다. 산업별 특성을 반영한 고품질 데이터를 얼마나 확보하고 구조화하느냐에 따라 AI 성능과 활용도가 좌우되기 때문이다. 그는 "제조 데이터는 공개되지 않는 경우가 많고 내부에서도 체계적으로 정리되지 않은 경우가 많다"며 "단순히 데이터를 모으는 것이 아니라 인풋과 아웃풋을 연결하는 전체 흐름과 온톨로지까지 함께 구축돼야 한다"고 말했다. 그러면서 "도메인 지식과 현장 노하우가 결합된 데이터를 하나의 시스템으로 녹여내는 것이 쉽지 않다"면서도 "하지만 이를 잘하는 기업이 경쟁력을 갖게 될 것"이라고 덧붙였다. "독파모 없이 도메인 AI 한계"…'K-엑사원' 전략 강조 이 원장은 이 같은 전략의 기반으로 독자적인 AI 파운데이션 모델 확보의 필요성도 강조했다. 외부 모델 활용만으로는 기업 핵심 데이터를 충분히 반영하기 어렵고 장기적으로 경쟁력을 확보하는 데 한계가 있다는 판단에서다. 그는 "기업의 핵심 데이터를 외부 모델에 맡기는 것은 부담이 클 수밖에 없다"며 "결국 내부에서 통제 가능한 파운데이션 모델을 확보하는 것이 중요하다"고 말했다. 이어 "도메인 특화 AI를 제대로 구현하려면 독자 모델 기반 위에서 커스터마이즈가 이뤄져야 한다"고 덧붙였다. 이 같은 전략의 중심에는 LG AI 연구원이 개발 중인 독자 AI 파운데이션 모델 '엑사원'이 있다. 엑사원은 정부의 독자 AI 파운데이션 모델(독파모) 프로젝트에도 참여하고 있는 모델로, 글로벌 수준의 성능 확보와 산업 적용을 동시에 추진하고 있는 것이 특징이다.이 원장은 "엑사원은 단순히 모델 성능을 높이는 데 그치는 것이 아니라 실제 산업 현장에서 활용될 수 있도록 설계된 모델"이라며 "글로벌 수준의 경쟁력을 확보하면서도 국내 산업에 적용 가능한 AI를 만드는 것이 핵심 목표"라고 강조했다. 에이전트·월드모델로 확장…"AI, 문제 해결 구조로 진화" 이 원장은 산업 현장에서의 적용 역량을 강화하기 위한 방향으로 '에이전트 AI'를 꼽았다. 또 에이전트형 AI가 단순 질의응답을 넘어 목표를 이해하고 복잡한 작업을 단계적으로 수행하는 구조로 진화하고 있다는 점을 주목할 필요가 있다고 설명했다. 그는 "앞으로는 사용자가 목표만 제시하면 AI가 필요한 단계들을 스스로 설계하고 수행하는 방향으로 발전할 것"이라며 "이 과정에서 중요한 것은 단계별 과정을 데이터로 확보하는 것으로, 단순 질의응답이 아닌 실제 업무 흐름을 반영한 데이터가 필요하다"고 강조했다. 이 원장은 AI 에이전트의 고도화를 위해선 현실 세계를 반영한 예측 능력 확보도 중요하다고 진단했다. 이에 맞는 기술 방향으로는 '월드모델(World Model)'을 제시했다. 이는 현실 세계의 조건과 변화를 반영해 AI가 다음 상태를 예측할 수 있도록 하는 구조로, 복잡한 산업 환경에서의 의사결정을 지원하는 핵심 기술로 꼽힌다. 그는 "AI가 다음 상황을 예측할 수 있어야 실제 산업 환경에서 안정적인 의사결정이 가능하다"며 "범용 모델보다는 특정 도메인과 태스크에 최적화된 형태가 현실적인 방향"이라고 말했다. 인프라·협업·생태계까지…"AI 경쟁력, 구조서 결정" 이 원장은 AI 모델 경쟁의 기준 역시 변화하고 있다고 분석했다. 단순 성능 중심에서 벗어나 비용 효율성과 보안, 커스터마이제이션이 종합적으로 고려되는 방향으로 이동하고 있다고 봤다. 그는 "성능이 일정 수준을 넘어서면 비용과 보안, 맞춤화가 더 중요한 요소가 된다"며 "특히 기업 환경에서는 데이터 보호와 통제 가능성이 중요한 판단 기준이 될 수밖에 없다"고 말했다. 인프라 전략 역시 변화 흐름에 맞춰 재편되고 있다고 짚었다. 학습 중심의 GPU 구조에서 벗어나 추론 효율 중심 구조로 확장되고 있는 동시에 전력 효율과 비용 구조가 경쟁력의 핵심 변수로 떠오르고 있다고 분석했다. 이 원장은 "학습은 GPU가 강점을 가지고 있지만 추론은 NPU가 유리하다"며 "앞으로 추론 중심 구조로 전환되면서 인프라 경쟁력도 중요한 요소가 될 것"이라고 말했다. AI 확산에 따른 일자리 대체 논란에 대해서도 입장을 밝혔다. 이 원장은 AI가 사람의 역할을 완전히 대체하기보다는 생산성을 확장하는 방향으로 작용할 것이라고 봤다. 또 AI 확산이 산업 구조에 미치는 영향에 대해서는 '대체'보다 '확장' 관점을 강조했다. 반복적이거나 비효율적인 업무를 자동화함으로써 전체 생산성을 끌어올리는 방향으로 활용될 것이라고 예상했다. 그는 "AI는 사람을 대체하기보다 사람이 더 큰 성과를 낼 수 있도록 돕는 방향으로 발전하고 있다"며 "결국 사람과 AI의 협업 구조가 기업 경쟁력을 좌우하게 될 것"이라고 말했다. 국가 차원의 AI 경쟁력 확보를 위해서는 개방형 생태계 구축이 중요하다고 짚었다. 연구와 산업이 유기적으로 연결되는 기반이 마련돼야 지속적인 기술 발전이 가능하다는 점도 함께 강조했다. 이 원장은 "오픈 모델은 학계와 산업계가 협력할 수 있는 중요한 접점"이라며 "엑사원을 글로벌 수준의 오픈 모델로 발전시켜 생태계 확장에 기여해 나갈 것"이라고 밝혔다. 이어 "엑사원을 통해 산업 현장에서 실제 성과를 만들어내는 것이 가장 중요하다"며 "적용을 통해 가치가 증명되는 구조로 만들어 나갈 것"이라고 덧붙였다. LG AI 연구원, 공동원장 체제 운영…"연구·전략 역할 분담" 이 원장은 함께 LG AI 연구원을 이끌어나가고 있는 임우형 원장과도 협업과 철저한 역할 분담을 통해 '엑사원'으로 실제 성과를 내는데 매진하겠다는 각오도 드러냈다. 두 사람은 지난해 배경훈 전 LG AI 연구원장이 과학기술정보통신부 부총리 자리로 이동한 후 같은 해 7월 함께 LG AI 연구원을 이끌게 됐다.LG AI 연구원은 글로벌 연구 역량과 국내 사업 적용을 동시에 강화하기 위한 이원 체계로 운영되고 있으며 기술 개발과 현장 적용을 병행하는 데 초점을 맞추고 있다. 이 원장은 글로벌 AI 연구와 중장기 기술 전략을 맡고, 임 원장이 국내 연구 조직 운영과 엑사원 기반 사업 적용을 총괄하는 방식이다. 이 원장은 "현재 글로벌 연구 협력과 기술 방향성을 중심으로 역할을 맡고 있다"며 "임 원장은 연구 조직 운영과 프로젝트 전반을 총괄하며 계열사 현장에서의 AI 적용을 이끌고 있다"고 설명했다. 이어 "각자의 전문성을 기반으로 역할을 나누고 긴밀하게 협력하는 구조"라며 "연구 성과와 사업 적용을 동시에 끌어올리는 데 집중하고 있다"고 강조했다.

2026.03.26 09:50장유미 기자

과기정통부, AI 기본법 손본다…제도개선 연구반 출범

과학기술정보통신부가 '인공지능 발전과 신뢰 기반 조성 등에 관한 기본법(AI기본법)' 시행 이후 미반영 의견을 제도에 담기 위한 연구반 운영에 본격 착수했다. 과기정통부는 AI기본법 제도개선 연구반을 출범하고 착수회의를 25일 개최했다. AI 관련 학술단체와 산업계 협·단체, 시민단체 및 국가인공지능전략위원회가 추천한 전문가 40여명이 참여하는 연구반은 학술·법체계, 산업계, 시민사회 3개 분과로 운영된다. 분과별 논의 결과는 전체회의에서 조정·통합한다. 연구반은 AI기본법 하위법령 마련 과정에서 수렴된 의견 중 추가 논의가 필요한 사항을 유예기간 내에 검토하기 위해 출범했다. 과기정통부는 일부 의견을 시행령에 반영했으나, 다양한 이해관계자 합의가 필요하거나 법령 개정이 필요한 의견은 이번 연구반을 통해 논의하기로 했다. 연구반은 올 한 해 운영되며 상반기 제도개선 과제를 발굴하고 하반기엔 이를 구체화한 'AI기본법 제도개선 방안'을 마련할 계획이다. 과기정통부는 해당 방안을 토대로 관계 기관과 협의해 법령 개정을 추진한다. AI기본법은 4년 넘는 국회 논의 끝에 2024년 12월 여야 합의로 본회의를 통과해 이듬해 1월 21일 제정됐다. 이는 유럽연합(EU) 'AI 액트(AI Act)'에 이어 세계에서 두 번째다. 지난 1월 22일부터 시행됐으나 기업 혼란을 막기 위해 최소 1년 이상의 규제 유예를 적용하고 있다. 김경만 과기정통부 인공지능정책실장은 "AI기본법 제도개선 연구반을 통해 우리 사회의 다양한 목소리를 경청하고 이를 제도에 반영해 AI기본법이 국가 AI 경쟁력 강화를 위한 명실상부한 제도적 초석이 될 수 있도록 최선을 다하겠다"고 밝혔다.

2026.03.25 15:03이나연 기자

기계연구원, 연구데이터셋 189건 출연연 첫 공개

한국기계연구원이 25일 출연연구기관 처음으로 기계 연구데이터 셋 189건을 공개하고, 데이터 수요자와 공급자를 연결하는 '기계데이터 플랫폼' 가동에 들어갔다. DX전략연구단 데이터플랫폼연구팀(팀장 선경호)은 "플랫폼은 기계연이 보유한 연구데이터 메타정보를 중심으로 데이터 현황을 체계적으로 제공하는 시스템"이라며 "AI 기반 기계산업 혁신을 가속화하는 전환점이 될 것"으로 기대했다. 이 플랫폼은 산업계와 연구기관 등 데이터 수요자와 기계연 공급자를 연결하는 공공 데이터 허브 역할을 수행하게 된다. 어떤 기계 데이터가 존재하는지와 데이터 생성 조건, 데이터 생산자 정보 등을 확인하고 협업 가능성을 탐색할 수 있다. 연구팀은 데이터 취득 과정과 실험 조건, 활용 방법 등을 정리한 데이터 가이드북을 함께 제공, 실제 연구와 산업 현장에서 데이터 활용도를 높였다. 일부 분야에서는 베어링 열화 데이터, 실내 공기질 제어를 위한 실시간 측정 데이터 등 AI 학습에 활용 가능한 원시 데이터도 공개했다. 최근 주목받고 있는 피지컬 AI는 기계 설계와 제어, 진단·예측 등 기계공학 전반으로 확장 중이지만, 실제 산업과 연구 현장에서 활용 가능한 AI 학습용 기계데이터 확보와 접근성은 여전히 제한적인 상황이었다. 이번 데이터 공개는 기계연의 8대 중점육성 연구분야를 중심으로 추진됐다. 8대 분야는 ▲ 수소사회 ▲ AI로봇 ▲ 모빌리티 ▲ 바이오·의료 ▲ 첨단제조장비 ▲ 에너지 기술 ▲ 환경 및 자원순환 ▲ 국방기술 등이다. AI·DX, 가상공학플랫폼, 신뢰성평가, 나노융합 등 기반 기술과 연계해 활용도도 높였다. 선경호 팀장은 “연구데이터를 기반으로 한 데이터 중심 연구체계로 전환하는 중요한 이정표”라며, “앞으로 자동화된 데이터 파이프라인 구축을 통해 양질의 기계데이터를 지속적으로 생산·제공할 계획”이라고 말했다. 기계연은 앞으로도 AI 활용 가능성이 높은 데이터를 중심으로 공개 범위를 단계적으로 확대하고, AI-레디 기계데이터 생태계 구축을 통해 국가 차원의 피지컬 AI 산업 발전에도 기여할 계획이다. 한편 기계연은 오는 6월 25일 부산 웨스틴조선에서 한국PHM학회와 공동으로 기계데이터 플랫폼을 활용한 데이터 챌린지를 개최한다.

2026.03.25 14:47박희범 기자

아마존, '파우나' 인수로 로봇 시장 진출

아마존이 스타트업 파우나 로보틱스를 인수하며 급성장 중인 소비자용 휴머노이드 로봇 시장에 뛰어들었다. 24일(현지시간) 블룸버그 등 외신은 사안에 정통한 관계자들의 말을 인용해 이번 거래가 지난주 완료됐다고 밝혔다. 파우나는 사람과 상호작용하고, 걷고, 물건을 집고, 춤을 출 수 있는 팔과 다리를 갖춘 키 42인치(약 107cm)의 인간형 로봇을 개발하고 있다. 파우나는 '스프라우트'라는 이름의 이 로봇을 지난 1월부터 연구개발(R&D) 파트너들에게 배포하기 시작했다. 스프라우트는 경쟁 휴머노이드보다 크기가 작으며 가정이나 사무실에서 장난감을 치우거나 식료품을 가져오는 등의 일을 수행하는 것을 목표로 한다. 아마존 대변인은 “모든 사람을 위한 유능하고 안전하며 재미있는 로봇을 만들고자 하는 파우나의 비전에 기대가 크다”며 “아마존의 로보틱스 전문성과 리테일 및 디바이스 사업을 통해 가정 내에서 고객의 신뢰를 쌓아온 수십 년의 경험을 결합해 고객의 삶을 나아지게 할 새로운 방식을 만들어 나가기를 기대한다”고 말했다. 약 50명의 파우나 직원들은 아마존에 합류하며 회사는 외부 연구자들에게 스프라우트 배포를 계속할 예정이다. 파우나는 기존 이름을 유지하지만, 앞으로는 '파우나, 아마존 회사'로 불리게 된다. 회사 공동 창업자인 롭 코크런과 조시 메렐은 아마존에 합류한다. 또 회사는 뉴욕 사무실에서 아마존 건물로 이전할 예정이다. 이전에도 아마존은 로봇 관련 기업을 인수해왔지만, 대부분 온라인 주문 처리나 배송에 초점이 맞춰져 있었다. 지난주에는 배송 기사 지원용 4족 보행 로봇을 개발하는 리브르를 인수했다고 발표하기도 했다. 스프라우트는 개발자 플랫폼을 통해 연구자와 과학자들이 애플리케이션을 개발할 수 있도록 지원한다. 아울러 자연스러운 음성 상호작용 기능을 갖춰 '스프라우트'라는 호출어에 반응하고 대화를 주고받을 수 있다. 가격이 5만 달러(약 7485만원)로 책정된 이 로봇은 자신이 호출됐는지 여부를 인식하고 하이파이브, 악수, 손 흔들기, 기어다니기 등의 동작을 수행할 수 있으며 시간이 지나면 기억을 형성할 수 있다. 성인뿐만 아니라 어린이와 반려동물이 있는 환경에서도 활용될 수 있도록 설계됐다. 현재 버전은 AI를 활용해 균형을 유지하며 교체 가능한 배터리를 사용해 한 번 충전으로 약 3시간 작동한다. 스프라우트는 엔비디아의 젯슨 오린 로보틱스 플랫폼을 기반으로 하며 듀얼 스피커, 1TB 저장공간, LED 어레이를 갖추고 있다.

2026.03.25 09:11박서린 기자

멀티모달 AI '망각 현상' 외부저장법으로 해결했다…성능도 2배 개선

국내 연구진이 AI가 새로운 정보를 배우거나 기존 정보를 수정하면, 예전에 배운 지식까지 함께 잊어버리는 '치명적 망각' 문제를 원천적으로 해결했다. 지식 편집 성능도 2배이상 개선했다. 한국전자통신연구원(ETRI)은 임수종 언어지능연구실장 연구팀이 POSTECH(포항공대), 성균관대학교와 공동으로 '연속·복합 지식 편집 원천 기술(MemEIC)'을 개발했다고 24일 밝혔다. 이 기술은 지난해 미국 샌디에이고에서 열린 세계적인 인공지능 학술대회 '뉴립스(NeurIPS) 2025'에 채택, 공개됐다. 최근 챗GPT, 제미나이, 클로드 등 이미지와 텍스트를 동시에 이해하는 멀티모달 AI가 빠르게 확산되고 있다. 그러나 이들에는 맹점이 있다. AI가 새로운 정보를 배우거나 기존 정보를 수정하면, 예전에 배운 지식까지 함께 잊어버리는 '치명적 망각' 현상이 발생한다. 특히 시각 정보와 언어 정보를 동시에 수정해야 하는 경우 두 종류의 지식이 서로 섞이면서 AI가 제대로 이해하지 못해 복합적인 질문에 틀린 답을 내놓는 경우가 빈번하게 나타났다. 연구팀이 이 같은 문제를 해결할 지식 편집 AI 기술을 공개했다. 이 기술은 새로운 정보를 AI 내부가 아닌 외부 메모리(보조기억장치)에 저장한다. 필요할 때만 정보를 불러와 사용하기 때문에 기존 모델 안정성을 유지하면서도 새로운 정보를 유연하게 추가할 수 있다. 기존 방식에서는 AI 내부의 핵심 파라미터를 직접 수정해 지식을 바꾸는 방식이 주로 사용됐다. 이로 인해 지식을 수정하는 과정에서 기존에 저장된 정보까지 영향을 받을 수 있다는 한계가 있었다. 논문 주저자인 성진 언어지능연구실 연구원은 "사람의 뇌가 좌우로 나뉘어 서로 다른 역할을 하듯 AI도 지식을 나누어 저장하도록 만든 것"이라고 말했다. 성진 연구원은 상용화 관련 "메믹이 기존 기술 대비 우수한 성능을 나타내지만, 실사용을 위해선 정확도가 90% 정도는 되어야 한다고 본다"며 "올해 말 기술이전이 이루어질 것으로 예상한다"고 덧붙였다. 이미지 관련 시각 정보는 '시각 어댑터'에 저장하고, 텍스트 관련 언어 정보는 '언어 어댑터'에 각각 독립적으로 저장한다. AI가 이미지와 텍스트를 함께 이해해야 하는 복합적인 질문을 받으면 '지식 커넥터'가 두 정보를 문맥에 맞게 연결해 답을 만든다. 연구진은 기술 성능 확인을 위해 1,278개 항목으로 구성된 복합 지식 편집 벤치마크(CCKEB)를 구축하고, 수백 건의 지식을 순차적으로 편집하는 실험을 진행했다. 그 결과 이 기술은 복합 질문 정확도가 70% 수준으로 나타냈다. 이는 기존 기술들이 36~52% 수준이었던 것과 비교하면 두 배 이상 향상된 성능이다. 또한 새로운 지식을 추가한 뒤에도 기존 질문에 대한 답이 변하지 않아 응답 안정성이 유지되는 '지역성(Locality)' 보존 특성도 확인됐다. 임수종 언어지능연구실장은 “향후 산업 현장의 다양한 정보를 안정적으로 반영할 수 있도록 기술을 더욱 고도화할 것"이라고 덧붙였다.

2026.03.24 09:39박희범 기자

국가보안기술연구소, 국가용 디지털포렌식 도구 'DFT' 전문관 10명 위촉

국가보안기술연구소(소장 황수훈)는 국가용 디지털포렌식 도구(DFT)에 대한 숙련도와 전문성을 갖춘 수사관·조사관 10명을 'DFT 전문관'으로 위촉했다고 24일 밝혔다. 전문관은 이광빈(공정거래위원회), 문희석·이은정(대검찰청), 김수용(국세청), 노유정(병무청), 차상욱(경기도청), 조정혜·김덕우(경찰청), 김영우(국군방첩사령부), 홍다정(한국저작권보호원) 수사관 및 조사관이다. 위촉식은 지난 23일 열린 '2026 디지털포렌식 전문가 그룹 워크숍'에서 진행됐다. 이번 위촉은 최근 사이버범죄가 갈수록 지능화·정교화됨에 따라 디지털포렌식 수사의 중요성이 높아지는 상황에서, DFT를 활용해 다양한 디지털 증거를 확보할 수 있는 전문 인력을 양성하기 위해 추진됐다. DFT는 국가보안기술연구소가 개발한 국가용 디지털포렌식 도구다. 외산 포렌식 도구(EnCase, AXIOM, X-Ways, FTK 등)와 유사한 기능을 수행하면서도 국내 수사 환경에 적합하도록 개발된 국산 소프트웨어다. 현재 국내 40여 개 수사·조사·감사·정보기관에서 활용되고 있다. 황수훈 소장은 “디지털포렌식은 범죄 관련 디지털 증거를 수집·보존·분석하는 과학수사 기법으로, 사이버범죄뿐 아니라 다양한 범죄 수사에서 핵심적인 증거 확보 수단으로 활용되고 있다”며 “앞으로도 DFT 전문관의 풍부한 현장 경험을 바탕으로 연구소의 첨단 디지털포렌식 기술을 지속적으로 발전시켜 지능화되는 사이버범죄에 적극 대응하고, 국민이 안심할 수 있는 안전한 사이버 환경 조성에 기여하겠다”고 말했다. 한편, 이번 워크숍에는 17개 국가기관 수사관들이 참석, DFT 전문 지식을 공유하고 현장 수사 활용 방안을 논의했다. 또 사이버범죄 단서 확보와 사건 규명을 위한 실습 및 훈련을 진행했다.

2026.03.24 08:14박희범 기자

홍원화 NRF 이사장, 연구관리혁신협의회 제20대 회장에

홍원화 한국연구재단(NRF) 이사장이 연구관리혁신협의회 제20대 회장으로 선출됐다. 연구관리혁신협의회는 지난 20일 '2026년 제1회 기관장회의'를 개최하고, 홍 이사장을 신임 회장으로 추대했다. 임기는 1년으로 내년 3월까지다. 지난 2007년 설립된 연구관리혁신협의회는 국가연구개발사업을 기획·평가·관리하는 18개 전문기관 협의체다. 기관 간 협력 증진과 국가 R&D 제도의 지속적인 발전을 위해 분기별 정기회의 및 뉴스레터 발간 등 다양한 활동을 펼치고 있다. 홍 신임 회장은 취임 직후 '연구관리 전문기관의 고유 전문성 강화'를 최우선 과제로 제시했다. 각 기관 특성과 강점을 차별화하고 심화된 전문성을 확보, 소관 부처별 R&D 투자 효과성을 극대화할 계획이다. 기관 간 유기적인 협업 체계를 기반으로, 정책 목표에 부합하는 맞춤형 R&D 지원 체계를 구축한다는 복안이다. 홍원화 신임 회장은 “각 전문기관이 보유한 정보와 자원을 적극 공유해 범부처 차원의 R&D 관리 역량을 결집하는 시너지를 창출하겠다”며, 특히“기관별 특성에 맞는 전문성 강화를 통해 정부 R&D 혁신 방향이 연구 현장에 안착하고 가시적인 성과로 이어질 수 있도록 가교 역할을 다하겠다”고 밝혔다.

2026.03.23 17:10박희범 기자

IBM, 연세대·후가쿠와 양자 슈퍼컴퓨팅 구축…난치병 정복 도전

연세대학교가 일본 이화학연구소(RIKEN), IBM과 손잡고 양자컴퓨터와 슈퍼컴퓨터를 결합한 초대형 연구 프로젝트에 착수하며 난치병 정복에 나섰다. 연세대학교는 슈퍼컴퓨터 '후가쿠(Fugaku)'와 자교의 'IBM 퀀텀 시스템 원'을 연결해 기존 계산 방식으로는 접근이 어려웠던 생명 현상의 원인을 규명하는 연구를 시작했다고 20일 밝혔다. 이번 프로젝트는 양자컴퓨팅과 초고성능 컴퓨팅(HPC)을 결합한 '양자 중심 슈퍼컴퓨팅' 구조를 기반으로 한다. 이번 연구의 핵심 과제는 대표적인 난치 질환인 '리 증후군(Leigh Syndrome)'의 발병 메커니즘 규명이다. 해당 질환은 미토콘드리아가 정상적으로 에너지를 생성하지 못하면서 신생아에게 치명적인 영향을 미치는 질병이다. 세포 내 미토콘드리아는 음식에서 얻은 에너지를 전자 전달 과정을 통해 변환하는 역할을 하지만, 유전자 변이로 이 과정에 문제가 생기면 질환으로 이어진다. 문제는 이 과정을 정확히 분석하기 위해 필요한 계산 규모다. 연구진에 따르면 약 10억×10억 규모의 행렬 연산이 요구되며, 이는 기존 슈퍼컴퓨터로도 수십 년이 걸릴 수 있는 수준이다. 실제로 초당 100경 번 연산이 가능한 최고 성능 시스템을 활용하더라도 수십 년 이상이 소요될 것으로 추정된다. 이러한 한계를 극복하기 위해 연세대와 IBM, RIKEN은 슈퍼컴퓨터와 양자컴퓨터를 결합한 새로운 계산 구조를 도입했다. 대규모 연산은 슈퍼컴퓨터가 담당하고, 복잡한 양자 상태 계산은 양자컴퓨터가 처리하는 방식이다. 이를 통해 기존 대비 훨씬 빠르고 정밀한 분석이 가능할 것으로 기대된다. 이번 프로젝트는 단순한 공동 연구를 넘어 국가와 기관 간 초연결 인프라 구축이라는 점에서도 의미가 크다. RIKEN은 이미 IBM 양자 시스템과 후가쿠를 연결한 경험을 갖고 있으며, 연세대는 이를 기반으로 국제 공동 연구 체계를 확장했다. 다국적 연구진이 참여하는 초학제 협력 구조도 함께 구축됐다. 연세대는 이번 인프라를 기반으로 '양자-AI 알고리즘 센터'를 본격 가동할 계획이다. 향후 난치암, 노화 등 생명과학 전반의 난제를 해결하는 연구로 확대하고, 인천시와 협력해 국가 차원의 양자 클러스터로 발전시키겠다는 구상이다. 정재호 연세대 양자사업단장은 "계산 능력의 한계가 과학 연구의 경계를 제한해 왔다"며 "양자컴퓨터와 슈퍼컴퓨터의 결합을 통해 인류가 풀지 못했던 문제에 도전할 수 있는 기반을 마련했다"고 밝혔다.

2026.03.23 16:52남혁우 기자

[AI 리더스] 구광모가 택한 이홍락…"LG AI 대학원서 실전형 인재 키울 것"

국내 인공지능(AI) 경쟁이 모델 개발을 넘어 산업 적용과 생태계 구축 단계로 진입하고 있다. LG AI 연구원은 자체 파운데이션 모델과 사내 AI대학원을 통해 인재와 기술을 동시에 확보하며 기업 중심 AI 전략을 구체화하고 있다. 이에 지디넷코리아는 이홍락 LG AI연구원 공동원장 인터뷰를 통해 LG의 AI 인재 양성 모델과 기술 전략, 국내 AI 생태계에서의 역할을 짚어봤다. 1편에서는 LG AI 대학원의 설립 배경과 실전형 인재 양성 전략을, 2편에서는 AI 에이전트, 데이터, 인프라 등 산업형 AI로의 전환 흐름과 국가 AI 경쟁력 관점의 시사점을 다룬다. [편집자주] "LG AI 대학원은 단순한 교육 기관이 아니라 현업 문제를 해결할 수 있는 실전형 AI 인재를 키우는 곳이 되어야 한다고 생각합니다. 교육의 질을 최고 수준으로 끌어올려 내부뿐 아니라 외부에서도 인정받는 인재를 배출하는 것이 목표입니다." 이홍락 LG AI 연구원 공동원장은 23일 지디넷코리아와의 인터뷰에서 LG그룹에서 최근 개원한 LG AI 대학원의 향후 운영 방안에 대해 이처럼 밝혔다. 국내 기업 중 최초로 교육부 인가를 받아 이달 4일 출범한 LG AI대학원은 구광모 LG그룹 회장의 'ABC(AI·바이오·클린테크) 전략' 일환으로 추진된 곳으로, 그룹 차원의 인공지능 전환(AX)을 이끌 핵심 인재를 본격 양성해나간다는 방침이다. 도메인·AI 융합 교육 체계 구축…실전형 인재 육성 본격화 LG AI 대학원은 단순한 사내 교육을 넘어 현업 인력이 연구에 몰입하며 학위와 실전 경험을 동시에 확보하는 기업형 AI 대학원 모델을 지향한다. 석·박사 학위 취득이 가능한 사내 대학원으로, 총 30명 정원이지만 코딩 테스트, AI 프로젝트 수행 이력, 심층면접 등의 선발 전형을 거쳐 석사 과정 11명, 박사 과정 6명의 신입생만 이번에 맞이했다. 이 원장은 "LG AI 대학원은 단순히 학위를 주는 곳이 아니다"며 "구성원 한 명이 여기서 1년, 2년을 집중적으로 보내는 것은 일반 현업에서는 불가능한 '퀀텀 점프'의 기회가 될 것"이라고 강조했다. LG AI 연구원은 그룹이 5년 전 설립한 LG AI 연구원 설립 초기부터 비공식 교육 과정을 운영해오며 'AI 엑스퍼트' 단기 과정을 통해 계열사 구성원들의 AI 역량을 키워온 것이 모태가 됐다. 단순 기술 교육이 아니라 각 계열사의 산업 도메인과 AI를 결합해 실제 문제를 해결할 수 있는 인재를 양성하는 데 초점을 맞춘 곳으로, 머신러닝, 딥러닝, 자연어처리, 컴퓨터비전 등 핵심 이론 교육과 함께 현업 데이터를 기반으로 한 프로젝트 수행을 병행한다. LG AI 대학원이 기존 사내 교육과 가장 크게 다른 것은 '연구 중심 구조'란 점이다. 단순 역량 향상 교육을 넘어 학위 취득과 논문 성과까지 연결되는 체계를 갖춰 임직원들의 관심은 개원 전부터 높았다. 특히 현업에서는 다양한 업무와 일정으로 인해 깊이 있는 연구를 지속하기 어렵지만, 대학원 과정에서는 일정 기간 동안 연구에 집중할 수 있다는 점이 매력 요소로 꼽혔다. 이 기간 동안 구성원은 기술적 깊이를 확보하고 새로운 문제를 정의하고 해결하는 경험을 축적하게 된다. 이 원장은 "석사나 박사 학위는 단순 교육 이수가 아니라 공식적으로 역량을 인정받는 과정이라는 점에서 의미가 있다"며 "현업에서는 확보하기 어려운 집중 연구 기간을 통해 개인 역량이 크게 도약할 수 있다"고 말했다. 이어 "기술적으로 새로운 기여가 있다면 논문 출판도 적극 지원해 외부에서 인정받는 성과로 이어지도록 할 것"이라고 덧붙였다. AI 윤리·국방 활용까지…책임 있는 AI 인재 강조 LG AI 대학원은 기술 교육과 함께 AI 윤리 교육도 정규 과정에 포함했다. 교육 과정에는 LG의 AI 윤리 원칙을 반영한 'AI 윤리' 과목이 편성됐으며 '책임 있는 AI'와 '포용적인 AI'를 중심으로 한 사람 중심 철학을 교육 전반에 반영했다. 교육 내용 역시 단순 이론을 넘어 편향성, 보안, 저작권 등 실제 발생 가능한 리스크를 사전에 인지하고 대응할 수 있는 실무 역량 확보에 초점을 맞췄다. 개발 단계에서부터 윤리적 기준을 내재화하는 것이 향후 AI 활용의 안정성과 직결된다는 판단에서다. 이 원장은 AI 기술이 사회 전반에 미치는 영향이 커지는 만큼 윤리 기준을 명확히 하는 것이 중요하다고 강조했다. 특히 최근 국제 정세 속에서 AI의 군사적 활용 가능성이 논의되는 상황과 관련해 인간 통제를 벗어난 자율 살상 무기 등은 명확히 배제해야 할 영역이라고 피력했다. 이 원장은 "AI는 사람의 삶에 긍정적인 영향을 주기 위해 개발되는 기술인 만큼 윤리적 책임은 필수"라며 "인간 통제를 벗어난 자율 살상 영역은 분명한 레드라인으로 보고 있다"고 말했다. 그러면서도 "다만 국가 차원에서는 자체적으로 통제 가능한 AI를 확보하려는 흐름이 존재하는 만큼 방어 목적의 활용은 별도의 관점에서 논의가 필요하다"고 덧붙였다. "내부 중심 운영…교육 품질·성과에 방점" LG AI 대학원은 당분간 내부 구성원 중심으로 운영된다. 초기 단계인 만큼 외연 확대보다 교육 품질과 실제 성과에 집중하겠다는 판단에서다. 향후 외부 개방 여부 역시 내부에서 충분한 성과와 임팩트가 검증된 이후에 검토한다는 입장이다. 교수진은 산업 현장과 학계를 아우르는 전문가들로 구성됐다. 총 25명의 교수진이 참여해 최신 AI 이론 교육과 함께 실제 산업 데이터 기반 문제 해결을 병행하는 방식으로 교육을 진행한다. 이론과 실전을 결합한 현장 중심 교육을 통해 즉시 활용 가능한 역량을 확보하도록 설계됐다. 또 재학생들은 LG 내부 산업 난제 해결 프로젝트, 산학 협력 등 다양한 실전 경험을 쌓게 된다. 단순 교육이 아닌 실제 문제 해결 과정에 참여하면서 연구와 현업을 동시에 경험하는 구조다. 교육 과정 역시 고밀도로 운영된다. 석사 과정은 3학기, 박사 과정은 약 2년 내외로 설계해 짧은 기간 안에 집중적으로 역량을 끌어올리는 것이 특징이다. 기업이 독자적으로 대학원 과정을 운영하고 학위를 부여하는 형태는 국내는 물론 글로벌에서도 사례가 드물다. LG는 이 같은 구조를 통해 그룹 내부 AI 역량을 끌어올리는 동시에 장기적으로는 글로벌 수준의 AI 인재를 배출하겠다는 목표다. 이 원장은 "저희가 처음부터 없는 조직에서 시작하는 것이 아니라 이미 풍부한 연구 경험과 현장 AI 적용 경험을 가진 인력들이 함께하고 있다"며 "겸임 교원과 전임 교원 모두 탑티어 논문 출판 경험을 갖고 있기 때문에 이런 역량들이 교육 과정에 잘 녹아들 것으로 보고 있다"고 말했다. '첨단인재법' 시행 후 첫 사례…기업형 대학원 첫 모델에 '관심' LG AI 대학원은 국내 최초의 사내 대학원 사례란 점에서 업계의 관심도 높다. 기존에는 기업이 전문대학 수준의 학력만 인정되는 사내대학 형태만 운영할 수 있었지만, 지난해 1월 '첨단산업 인재혁신 특별법' 시행으로 사내 대학원 설립이 가능해졌다. 해당 법은 AI, 반도체, 모빌리티 등 첨단 산업 분야에서 즉시 투입 가능한 인재를 양성하고, 기존 인력의 재교육을 지원하기 위해 마련됐다. 일정 경력 이상의 산업 전문가도 교수로 참여할 수 있도록 한 점이 특징으로, 기업은 자체 데이터와 설비, 현장 경험을 활용해 실무 중심 인재를 직접 육성할 수 있는 기반을 갖추게 됐다. 현재 대부분 기업 사내 교육 프로그램은 대학과의 산학 협력을 통해 학위를 부여하는 방식이 일반적이다. 삼성전자공과대학교(SSIT) 역시 대학은 자체 인가를 받았지만, 대학원 과정은 성균관대와의 협력을 통해 학위를 부여하는 구조다. 최근 현대차, SK 등 사내 대학원 도입을 검토하는 기업이 늘고 있는 가운데 이 원장은 단순한 제도 도입만으로는 성과를 내기 어렵다는 점도 함께 짚었다. 연구 인력, 프로젝트 경험, 교육 체계가 유기적으로 연결되는 구조가 갖춰져야 실질적인 효과를 낼 수 있다고 강조했다. 이 원장은 "사내 대학원은 형식적인 교육 조직이 아니라 실제 연구와 현업이 연결되는 구조가 갖춰져야 의미가 있다"며 "기업이 이미 가지고 있는 인적 자산과 연구 역량을 어떻게 활용할지에 대한 고민이 선행돼야 한다"고 말했다. 그러면서 "우리는 양적인 확대보다 교육의 완성도를 높이고 실제 현장에서 성과를 만들어내는 인재를 꾸준히 배출하는 방향으로 앞으로 대학원을 운영해 나갈 계획"이라고 마무리했다.

2026.03.23 16:34장유미 기자

"석유 최고가격제, 단기 활용 적합…장기화 시 부작용"

정유사의 공급 가격에 상한을 두는 석유 최고가격제에 대해 단기적 관점에서 가격 급등 억제와 소비자 부담 완화 효과가 클 것으로 예상됐다. 다만 중·장기적으로 시장 왜곡과 공급 축소를 초래할 가능성이 있어 단기적 활용이 바람직하다는 분석이 나타났다. 23일 산업연구원(KIET)은 이같은 내용을 담은 '석유 최고가격제 시행의 정책적 함의와 향후 방향' 보고서를 발표했다. 최근 국제유가가 급등하면서 정부는 석유 최고가격제를 지난 13일부터 시행한 상황이다. 향후 유가 추이에 따라 2주마다 연장 및 상한가를 조정한다는 계획이다. 보고서는 "에너지와 같이 필수재 성격이 강하고 단기 수요탄력성이 낮은 품목의 가격 급등 국면에서는 소비자 후생 보호와 기대 인플레이션 안정을 위해 정부의 한시적 가격 개입 정책이 필요"하다고 지적했다. 때문에 상시적 제도로 운영하기보다 국가 비상 상황에서 소비자 후생 보호를 위한 단기적· 임시적 시장 안정 수단으로 활용할 때 정책 타당성이 높다는 지적이다. 정책수단별 효과 비교 결과에서도 최고가격제가 단기적인 가격 안정 효과 측면에서 유용한 정책수단으로 평가됐다. 반면 공급 충격이 중·장기화될 경우 가격 통제하에서는 품귀, 대기행렬, 주유소 간 물량 편차 등 비가격적 배분 왜곡이 발생할 수 있다고 짚었다. 결과적으로 명목가격 인하 효과가 다른 형태의 부담으로 전가될 수 있다고 봤다. 보고서는 정책 목적과 상황에 따라 다양한 정책 수단을 조합하는 접근이 중요하다고 분석하면서, 향후 정책 효과를 안정적으로 확보하기 위해 유류세 인하, 취약계층 직접지원, 비축유 활용, 도입선 다변화 등 다양한 정책 수단과의 병행이 필요하다고 지적했다. 또한 유가 상승의 영향이 산업별로 상이하게 나타나는 점을 고려할 때, 산업별 특성을 반영한 맞춤형 대응이 필요하다고 분석했다. 물류·화물·수산·농업·대중교통 등 연료비 비중이 높은 산업은 표적 지원을 통해 정책 효과를 높일 수 있다는 조언이다. 정유·석유화학 및 에너지 다소비 산업의 경우 중·장기적 공급 안정성이나 투자 유인에 영향을 미치지 않도록 공급 안정성과 생산활동 유지를 고려한 정책 설계가 중요하다고 강조했다. 홍성욱 산업연구원 산업경제데이터분석실장은 “석유 최고가격제의 한시적·제한적 운영을 전제로 향후 다양한 정책 수단과의 패키지 접근을 통해 시장 안정성과 정책 효과를 동시에 확보할 필요가 있다”고 강조했다.

2026.03.23 11:00김윤희 기자

기상청 R&D 성과, 혁신제품 지정으로 공공시장 진출 지원

기상청은 20일 재정경재부 제1차 조달정책심의위원회에서 '쿼크벨(Quakebell) 스마트 지진감지센서'가 기상청 제3호 혁신제품으로 지정됐다고 20일 밝혔다. 이번 혁신제품은 케이아이티밸리가 참여한 기상청 연구개발(R&D)을 통해 개발된 인공지능(AI) 기반 실시간 지진탐지 기술을 적용한 장비다. 또 높은 민감도를 가진 지오폰(Geophone) 감지기와 강진동에 적합한 초소형 전자기계 시스템(MEMS) 가속도감지기로 구성됐다. 지진관측 감지기와 기록계를 하나의 장비로 통합해 운영 효율성을 높이고 가격 경쟁력까지 갖췄다. 기상청 혁신제품으로 지정되면 ▲'국가계약법 시행령' 제26조에 따른 3년간 수의계약 ▲'조달사업법' 제27조에 따른 조달청 시범구매사업 대상 적용 ▲기상청 기상장비 입찰 시 제안서 기술평가 가점(2점) 등의 혜택을 받을 수 있다. 기상청은 이번 혁신제품을 다양한 목적의 고밀도 지진관측망 구성을 위한 관측 기술 개발에 활용할 예정이다. 이미선 기상청장은 “이번 혁신제품 지정은 기상청 R&D를 통해 개발된 기술이 장비 개발과 공공조달로 연계돼 초기시장 진출에 성공한 우수사례”라며 “기상청은 앞으로도 연구개발 성과가 상용화로 이어질 수 있도록 적극 지원해 국내 기상·지진기술 경쟁력 강화와 기상·지진산업 혁신성장에 앞장설 것”이라고 밝혔다.

2026.03.20 17:44주문정 기자

WISET, '연구지원직' 신규 도입…올해 3개 유형 304명 지원

한국여성과학기술인육성재단(WISET, 이사장 문애리)은 오는 4월 20일까지 R&D 경력복귀 지원사업' 참여기관과 인력을 모집한다. 이 프로그램은 출산·육아 등으로 연구 현장을 떠난 여성과학기술인 복귀를 돕기 위헤 마련됐다. 올해는 3개 유형으로 연간 304명을 지원한다. 특히, 이공계 경력보유 여성 복귀 경로를 다각화하기 위한 방안으로 '연구지원직(Staff Scientist)' 유형을 신설했다. 연구지원직은 이공계 석사 이상·연구경력 3년 이상 보유자로, 연구기획·관리, 연구보안·데이터관리, 고가장비 운용, 기술사업화 등 연구책임자의 연구 활동 전반을 지원하게 된다. 지원규모는 10명이다. 연 2,300만원을 지원한다. 기존 △경력복귀 과제지원 △경력보유여성 재도약 유형도 계속 운영된다. 학·석사 최대 연 2,100만원, 박사 최대 연 2,300만원 지원한다. 지원 규모는 계속지원과 신규를 포함해 294명이다.

2026.03.20 14:10박희범 기자

중기부, 138개 국가전략기술 100개 과제 직접 지원…과제당 1억 원

중소벤처기업부(중기부)는 19일 중소벤처기업의 기술사업화 촉진을 위해 '2026년 민관공동기술사업화 연구개발(R&D) 2차 시행계획'을 공고한다고 밝혔다. 민관공동기술사업화 연구개발은 기획부터 시장진출까지 민관 협력형 기술사업화 전주기를 지원해 공급-수요 간 기술성숙도 간극을 최소화하기 위해 신설된 기술사업화 전용 연구개발 사업이다. 이번에 공고되는 'TRL점프업(1단계)'은 전략기술분야의 실험실 단계 고난도 기술의 기술성숙도(TRL)를 향상해 사업화로 연결하기 위한 산·학·연 공동 연구개발을 지원하는 사업이다. 고난도 유망 공공기술을 사업화가 가능한 단계로 끌어올리기 위한 연구개발을 지원하는 데 초점을 맞췄다. 지원 대상은 중소기업 중 공공기술을 이전받아 후속 상용화 기술개발을 추진하려는 기업이다. 지정공모 방식으로 운영된다. 올해 상반기(2차)에는 총 100억 원, 100개 과제를 대상으로 과제당 1억원 규모로 지원한다. 실험실 단계에 머물러 있는 유망 공공기술이 기업의 사업화 과제로 구체화되고, 공공기술 이전 이후 필요한 초기 검증과 개발 방향 설정이 보다 체계적으로 이뤄질 수 있도록 뒷받침할 계획이다. 이번 공모는 국가전략기술분야의 고부가가치 공공기술을 중심으로 반도체, 디스플레이, 사이버보안, 인공지능 등 12개 국가전략기술분야에 해당하는 138개 지정과제(RFP)를 발굴했다. TRL점프업은 단계형 지원체계로 운영되며, 올해는 1단계(PoC·PoM)를 우선 지원하고, 향후 1단계 수행 완료 과제 중 우수과제를 선별해 2027년 2단계 사업화 연구개발(R&D)로 연계 지원할 예정이다. 황영호 중기부 기술혁신정책관은 “이번 TRL점프업 공고는 실험실 단계에 머물러 있는 유망 공공기술을 기업의 사업화 과제로 구체화하는 출발점”이라며 “산·학·연 협력을 통해 기술성숙도를 끌어올리고, 유망 공공기술의 사업화를 가속화하여 중소기업의 기술사업화 성과를 높여 나가겠다”고 밝혔다.

2026.03.20 00:02김기찬 기자

엔비디아의 인재 영입에서 배우는 채용 전략

'2026년 빅테크에서 찾아낸 HR 트렌드'는 요즘 빅테크에서 일과 사람의 현상을 탐구하는 연재 코너입니다. '채용트렌드' 저자인 윤영돈 윤코치연구소 소장은 이번 칼럼을 통해 세계적인 기업의 인재 경영에서 발견한 '새로운 채용 전략'의 방향을 전합니다. 최근 빅테크 기업들은 채용 방식에서도 큰 전환을 보이고 있다. 과거에는 학벌, 스펙, 인터뷰 퍼포먼스 중심으로 인재를 평가했다면, 이제는 '이미 함께 일해본 사람의 증언'을 더 신뢰하는 흐름으로 바뀌고 있다. 지금의 채용 변화는 단순한 '전공의 위기'가 아니라 '역할의 재정의'다. 과거에는 '어디를 나왔는가?'가 경쟁력이었다면, 이제는 '무엇을 만들어낼 수 있는가', 그리고 'AI를 활용해 이를 구현할 수 있는가'가 더 중요해졌다. 신조어 '컴송'·'법송'·'의송'은 특정 전공의 문제가 아니라 'AI 리터러시를 갖춘 사람'과 'AI를 활용하지 못하는 사람' 사이의 격차를 상징하는 신호다. AI 리터러시(AI Literacy)는 단순히 AI를 사용할 줄 아는 수준을 넘어, AI의 작동 원리를 이해하고 적절한 질문과 명령으로 결과를 설계하며, 이를 비판적으로 해석하고 윤리적 책임까지 고려하는 능력을 의미한다. 이제 기업이 원하는 인재는 '코드를 많이 작성하는 사람'이 아니라, 'AI를 활용해 문제를 해결하고 가치를 만들어내는 사람'이다. 따라서 앞으로의 경쟁력은 전공이 아니라 다음 질문에 달려 있다. 특히 엔비디아는 이러한 변화의 중심에 있는 기업이다. 구성원보다 뛰어난 사람을 뽑는다 “우리가 할 수 없는 일을 할 수 있는 사람을 뽑는다(We hire people who can do things we cannot).” 엔비디아의 CEO 젠슨 황은 인재를 채용할 때 단순한 이력서나 인터뷰보다 '레퍼런스 체크'를 매우 중요하게 본다. 기존 구성원보다 더 뛰어난 사람을 뽑는 것이 성장의 핵심이다. 엔비디아는 핵심 인재를 영입할 때 단순히 HR에 맡기지 않는다. 젠슨 황은 필요하다고 판단하면 직접 후보자에게 연락하고, 여러 차례 대화를 이어간다. 한 번의 제안으로 끝나지 않는다. 상대가 망설이면 다시 연락하고, 관심이 없다고 하면 시간을 두고 다시 연결한다. 중요한 것은 '지금 채용하느냐'가 아니라 '언젠가 함께 일할 수 있는 관계를 만드는 것'이기 때문이다. 강력한 보상, 낮아진 이직률 엔비디아의 이직률은 최근 5년 사이 급격히 낮아졌다. 2022년 약 4.9%, 2023년 약 5.3%, 2024년 약 2.7%, 2025년 약 2.5%로, 반도체 업계 평균인 약 16~18% 대비 약 1/6 수준이다. 특히 시가총액이 급등한 이후 이직률이 5.3%에서 2.7%로 급감했다는 점은 매우 중요한 변화다. 엔비디아의 보상 전략은 단순한 고연봉이 아니라 '떠나기 어렵게 만드는 구조'에 가깝다. 기본급과 성과급 위에 RSU(주식 보상)를 3~4년에 걸쳐 나눠 지급하고, 매년 새로운 보상을 추가하는 방식이다. 이 구조에서는 항상 미래에 받을 보상이 남아 있고, 주가 상승까지 더해지면서 그 가치는 시간이 지날수록 커진다. 결국 퇴사는 단순한 이직이 아니라 '확정된 미래 자산을 포기하는 결정'이 된다. “떠나는 것이 비합리적인 구조를 만든다(Leaving is irrational).” 엔비디아는 사람을 설득해 붙잡는 대신, 떠나는 것이 비합리적인 선택이 되도록 설계한다. '황금 족쇄(Golden Handcuffs)' 보상은 비용이 아니라 가장 강력한 인재 유지 전략이다. ① 단기 연봉이 아니라 장기 자산을 제공한다. ② 인재 유지를 위해 보상을 시간에 묶는다. ③ 떠나는 순간 손해가 발생하도록 설계한다. '스펙 중심 채용'에서 '팀핏 기반 채용'으로 채용에서 영입(Talent Acquisition)이 중요해지고 있다. 좋은 인재일수록 이력서에 적힌 내용보다 함께 일했던 사람들의 기억 속에 더 강하게 남아 있다. 문제를 해결하는 방식, 갈등을 조율하는 태도, 어려운 상황에서 보여준 책임감은 인터뷰로는 확인하기 어렵지만 레퍼런스를 통해서는 명확하게 드러난다. 결국 채용은 '정보의 비대칭'을 줄이는 과정이다. 엔비디아는 이를 줄이기 위해 가장 신뢰할 수 있는 데이터인 '사람의 경험'을 활용한다. 이제는 평가보다 평판이 중요해진다. 단순한 평판 조회를 넘어 실제로 함께 일했던 동료, 상사, 협업 파트너에게 팀핏(Team Fit)의 질문을 던진다. “이 사람과 다시 일하고 싶은가?” “이 사람이 팀의 기준을 끌어올리는가, 아니면 평균에 머무는가?” 이 질문은 단순하지만 강력하다. 기업은 더이상 '말을 잘하는 사람'을 원하지 않는다. 실제 현장에서 '함께 일해본 결과'로 검증된 사람을 원한다. “우리는 열정과 회복탄력성, 그리고 팀워크를 갖춘 사람을 찾는다(We look for people who are passionate, resilient, and team-oriented).” 엔비디아의 채용 방식은 '스펙 중심 채용'에서 '팀핏 기반 채용'으로 이동하고 있음을 보여준다. 겉으로 드러난 스펙보다 '일하는 방식'을 본다. 비슷한 기술력을 가진 두 사람이 있다면 협업 방식이 더 건강한 사람을 선택한다. 이는 단기 성과보다 장기적인 팀 생산성을 고려하기 때문이다. 이러한 기준은 결국 '인재 밀도'로 이어진다. 신뢰가 높은 팀은 의사결정이 빠르고 실행이 단순하다. 결국 채용은 개인의 능력을 평가하는 것이 아니라, '팀의 속도를 얼마나 높일 수 있는가'를 판단하는 일이다. 뛰어난 한 명보다 서로를 끌어올리는 팀이 더 강력하다. “이 사람과 함께 일하면, 우리 팀은 더 나아지는가?” 엔비디아의 채용 전략은 이 질문의 변화를 명확하게 보여준다. 기술보다 사람, 스펙보다 신뢰, 그리고 '이미 증명된 성과'가 중요해지고 있다. 이제 인재의 기준은 지행합일(知行合一)이다. 아는 것을 실행으로 연결하고, 실행을 성과로 증명하는 사람이 선택받는다. 앞으로 기업이 던져야 할 질문도 같다. '누구를 뽑을 것인가?'가 아니라 '누구와 함께 일할 것인가?'다.

2026.03.19 17:38윤영돈 컬럼니스트

KIRO, 한국공학대와 피지컬AI 학연 협력

한국로봇융합연구원(KIRO)은 한국공학대학교와 '피지컬AI·로봇 분야 학연 협력 강화를 위한 업무협약'을 체결했다고 19일 밝혔다. 이번 협약은 피지컬 AI와 첨단기술 융합을 기반으로 로봇 분야의 중장기 협력 체계를 구축하고, 공동연구 및 전문인력 양성을 통해 지속 가능한 학연 협력 모델을 정착시키기 위해 마련됐다. 양 기관은 ▲피지컬 AI 및 첨단 로봇기술 분야 공동연구 및 R&D 융합 정책개발 ▲전문 연구인력 양성을 위한 학·연 연계과정 운영 및 채용연계형 인턴십 등 인력 교류 ▲연구 인프라 공동 활용 ▲국가 R&D 및 실증·사업화 연계 ▲공동 세미나 및 학술교류 등을 추진할 계획이다. 단기 과제 중심 협력을 넘어 기술, 인력, 연구성과를 유기적으로 연계하는 구조를 구축함으로써 로봇 산업 생태계 경쟁력 강화에 기여할 것으로 기대된다. 또 향후 공동연구를 통한 성과를 국가 연구개발사업과 실증, 기술이전 및 사업화로 연계해 산업 현장에서 활용 가능한 성과 창출에 주력할 방침이다. 강기원 한국로봇융합연구원장은 "피지컬 AI와 첨단 로봇기술 분야는 연구개발 역량과 현장 연계형 인재양성이 함께 뒷받침돼야 경쟁력을 가질 수 있다"며 "대학과 연구기관이 긴밀히 협력해 지속 가능한 학연 협력 모델을 만들어 나가겠다"고 말했다.

2026.03.19 17:30신영빈 기자

UST, AI 로보틱스 리더 양성위해 '첨단로봇' 전공 대학원생 모집

과학기술연합대학원대학교(UST)가 '첨단로봇(Advanced Robotics)' 전공을 신설하고, 2026학년도 후기부터 신입생을 모집한다. 모집 공고는 오는 25일, 원서는 4월 13일부터 24일까지 접수한다. UST 플래그십으로 신설한 '첨단로봇' 전공은 한국기계연구원(KIMM) 스쿨이 주관하고 한국생산기술연구원(KITECH) 스쿨이 참여해 공동 운영한다. UST 플래그십은 인공지능(AI), 첨단바이오, 양자 정보에 이은 네 번째 기획이다. '첨단로봇' 전공은 첨단 AI 로봇 분야의 초격차를 선도하는 글로벌 최상위 AI 로보틱스 리더 양성을 목표로 한다. 한국기계연구원(KIMM) 스쿨은 로봇 설계, 메카트로닉스 등 하드웨어 기반의 시스템 심화 교육을 이끌고, 한국생산기술연구원(KITECH) 스쿨은 로봇 조작 및 이동 기술, 인간-로봇 상호작용 등을 소프트웨어 기반의 지능화 교육을 주도하며, 전공 설계 및 운영에 두 기관의 역량과 노하우가 융합된다. 교육과정은 하드웨어와 소프트웨어를 모두 마스터하는 '풀스택(Full-Stack) 로봇 연구자' 양성을 위해 '로봇 시스템(Robot system)'과 '로봇 인공지능(Robot Intelligence)' 두 축의 커리큘럼으로 운영된다. 학생들은 기초 공통과목 이수 후, 본인의 연구 방향에 맞춰 특정 트랙을 선택하거나 두 트랙을 융합하여 이수하는 구조로 전문성을 확장할 수 있다. 교과서 중심 학습을 탈피, 실전 기술 생태계 기반(Ecosystem-based Learning)의 학습자 중심 특론형 강좌가 운영된다. 또한, 대학에서 수행하기 어려운 거대 시스템 로봇과 초고난도 로봇 연구를 국가연구소의 최첨단 인프라와 역량을 활용한 문제 해결형 실전 프로젝트 수행(PBL), 산업체 겸임교원 참여 확대 등의 차별화된 교육을 실시한다. 전공은 한국기계연구원이 총괄하는 '글로벌 톱 전략연구단(GT)'과도 직접 연계한다. 학생들은 국가 대형 R&D 프로젝트에 학생연구원 신분으로 참여, 안정적 학생지원 속에서 우리나라 최고 수준의 교수진 지도를 받는다. 세계 최고 수준의 논문 실적과 100여 건에 달하는 등록 지식재산권 등 축적된 연구성과를 활용한 글로벌 수준의 교육․연구 환경 속에서 역량을 기르게 된다.

2026.03.19 09:08박희범 기자

Prev 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 Next