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'독파모' 학습데이터 29종 푼다…1.56조 토큰 'AI허브' 개방

정부가 '독자 인공지능(AI) 파운데이션 모델' 개발 과정에서 확보한 학습용 데이터를 민간에 개방했다. 국내 기업과 연구자가 대형 AI 모델과 멀티모달·안전성 기술을 개발할 수 있는 기반을 넓히기 위한 전략이다. 과학기술정보통신부는 독파모 5개 정예팀이 1차 단계평가 과정에서 확보한 데이터 29종을 한국지능정보사회진흥원(NIA)의 AI허브에 공개했다고 27일 밝혔다. 개방 규모는 약 3544만건으로 토큰으로 환산하면 약 1조 5600억개다. 이번 데이터는 정예팀들이 각자 AI 모델 개발 전략에 맞춰 2025년 데이터 구축·가공 예산 150억원으로 확보했다. 대규모 사전학습 데이터부터 영상·음성 기반 멀티모달 데이터와 AI 안전성 확보를 위한 레드티밍 데이터까지 포함됐다. 전체 데이터는 이론적으로 약 700~800억개 매개변수 수준의 대형 AI 모델을 학습하는 데 사용할 수 있는 규모다. 독자 AI 모델 개발에 참여한 정예팀들의 학습 전략과 데이터 구축 경험도 담겼다. 네이버클라우드는 공개 영상 234만건과 방송 영상 52만건을 비롯해 영상 클립을 기반으로 만든 텍스트 1550만건과 음성 질의응답 1200만건을 구축했다. 장면을 문장 단위로 설명한 캡션 등이 포함돼 AI의 영상 이해 능력과 이미지 생성 모델 학습에 활용할 수 있다. 업스테이지는 1조 토큰 규모의 사전학습 데이터와 50만건의 사후학습 데이터를 공개했다. 사전학습 데이터는 대형 AI 모델을 처음부터 학습하는 데 쓸 수 있으며 사후학습 데이터는 추론과 판단·실행 능력을 갖춘 AI 에이전트 개발에 활용할 수 있다. SK텔레콤은 수학·과학·법률 분야의 고난도 다단계 추론 데이터와 음성·이미지 기반 사후학습 데이터를 구축했다. 국내 법령과 한국 사회의 보편적 가치관을 반영한 한국형 레드티밍 데이터 약 1만건도 포함했다. NC AI는 제조 분야 기술문서와 민원 상담 음성 등 산업 현장에서 확보한 실제 데이터 기반으로 7종의 학습 데이터를 마련했다. 긴 문맥 이해와 단계별 추론·멀티턴 대화·질의응답·멀티모달 학습 등에 활용할 수 있다. LG AI연구원은 국내 50개 실제 가정환경에서 50종 넘는 가사 활동을 촬영해 한국 가정환경에 특화된 피지컬 AI 멀티모달 데이터를 구축했다. 17만개 이상의 영상 클립에 객체와 분할·자세·맥락 정보를 다층으로 표시해 비전 언어 모델 학습과 상용 서비스 개발 등에 이용할 수 있도록 했다. NIA와 한국정보통신기술협회(TTA)는 정예팀들로부터 데이터를 제공받아 품질과 개인정보·유해성을 검증했다. 라이선스 제약이 있는 데이터는 개방 대상에서 제외했다. 사업 참여 조건에 따라 데이터 구축·가공 예산으로 확보한 데이터 가운데 50% 이상을 공개해야 한다. 네이버클라우드와 업스테이지·SK텔레콤·NC AI는 검증을 마친 데이터를 모두 개방하고 LG AI연구원은 의무 개방량을 충족하도록 세부 데이터셋을 통계적으로 선별해 공개했다. 국내 기업과 연구자·학생 등 대한민국 국민은 누구나 AI허브 '독자AI모델 데이터' 항목에서 데이터를 무료로 내려받아 활용할 수 있다. 일부 데이터는 보안이 보장된 온라인 AI 모델 개발 공간인 '안심존' 이용을 별도로 신청해야 한다. 과기정통부는 독파모 고도화 지원을 이어갈 방침이다. 향후 2차 단계평가 과정에서 데이터 구축·가공 예산으로 확보한 데이터도 품질검증을 거쳐 추가로 개방할 예정이다. 김경만 과기정통부 AI정책실장은 "독파모 프로젝트는 단순히 AI모델 개발을 넘어 개발과정에서 축적된 경험과 노하우를 통해 AI생태계 전반의 질적 성장에 기여한다는 점에서 큰 의미"라면서 "오늘 개방된 데이터는 정예팀의 AI학습 전략이 담긴 귀중한 자산인 만큼 AI생태계의 성장과 자생력 강화를 이끄는 밑거름이 될 것"이라고 밝혔다.

2026.08.27 14:00김미정 기자

"K배터리 소재 경쟁력이 美 ESS 승기 좌우"

중국과의 경쟁에서 고전하고 있는 한국 배터리 산업이 빠르게 성장하는 미국 에너지저장장치(ESS) 시장을 성공적으로 공략하기 위해, 배터리 소재 산업 경쟁력이 중요 변수가 될 것이란 분석이 나타났다. 산업연구원은 27일 이같은 내용을 담은 'K-배터리, 위기인가 전환기인가: ESS를 중심으로 본 새로운 성장축의 모색' 보고서를 발표했다. 보고서는 최근 한국 배터리 산업의 부진은 기업 투자가 집중된 미국 전기차 배터리 시장의 위축이 영향을 미쳤다고 짚었다. 최근 2~3년간 투자 여력의 상당 부분을 미국에 집중해 온 한국 배터리 기업들이 충격을 크게 받았다는 것이다. 전기차(배터리) 판매가 늘고 있는 유럽 시장에서의 점유율 추이를 보면 한국은 2023년 55%에서 2025년 35%로 하락한 반면, 중국은 42%에서 61%로 급증했다. 중저가 전기차 수요가 확대되면서 가격 경쟁력을 앞세운 중국산 LFP 배터리가 시장 확대의 수혜를 흡수한 것으로 분석했다. 전기차와 달리 글로벌 ESS 시장은 2023년 185GWh에서 연 평균 19% 성장해 2035년 1449GWh로 확대될 전망이다. 특히 미국 ESS 시장은 2023년 55GWh에서 연평균 16% 성장해 2035년 320GWh에 이를 것으로 전망됐다. AI 데이터센터용 무정전전원장치(UPS) 시장은 이보다 빠른 연 평균 47%의 성장률을 기록해 2035년 135GWh로 확대되면서 전력망용 ESS 시장 156GWh에 근접할 것으로 예상된다. 이런 전망에 따라 보고서는 ESS를 전기차 대체 수준이 아닌, 탈탄소화와 AI 전환을 기반으로 성장하는 배터리 산업의 새로운 성장 축으로 평가했다. 특히 우리나라 기업들의 미국 시장 공략 가능성에 주목했다. 황경인 산업연구원 전략산업분석실장은 "중국이 리튬인산철(LFP) 배터리 제조원가에서 여전히 상당한 우위를 가지고 있어 (ESS 시장에서) 한국 기업의 가격경쟁력이 자동적으로 확보되는 것은 아니다"라면서도, "중국산에 대한 높은 관세와 미국 현지 생산에 대한 세액공제 유지, 금지외국단체(PFE) 규제가 동시에 작동하면 중국산 수입제품과 한국 기업의 미국 현지 생산 제품 간 가격 격차가 크게 줄거나 역전될 가능성도 있다"고 분석했다. 보고서는 미국 ESS 시장을 K-배터리의 새로운 성장 축으로 만들기 위해서는 미국 현지 생산 확대뿐 아니라 국내 배터리 소재 산업 경쟁력 강화가 중요하다고 지적했다. 소중국산 소재 조달을 제한하는 PFE 규제가 강화될수록, 소재와 핵심광물까지 포함한 탈중국 공급망 구축 여부가 미국 시장에서 경쟁력을 좌우할 것이란 분석이다. 황경인 산업연구원 전략산업분석실장은 “미 ESS 시장에서 기회를 잡으려면 국내 소재산업 경쟁력 강화가 중요한데 다행히 최근 발표된 국내생산세액공제 지원 범위에 배터리 분야가 포함됐다”면서 “국내 배터리 기업의 투자 확대와 대중국 가격 경쟁력 제고라는 실효를 거두려면 국내생산세액공제(한국판 IRA)에 직접 환급과 제3자 양도를 허용하는 방향으로 세부 지침이 확정돼야 한다”고 강조했다.

2026.08.27 10:00김윤희 기자

한국원자력연구원장 3배수에 임채영·정우식·최기용 박사 선정

국가과학기술연구회(NST)는 25일 한국원자력연구원과 한국전기연구원 원장후보자심사위원회를 각각 개최하고, 3배수 후보자를 선정, 이사회에 추천하기로 했다. 한국원자력연구원장 후보 3배수(가나다순)에는 ▲임채영 한국원자력연구원 책임연구원 ▲정우식 세종대학교 양자원자력공학과 교수 ▲최기용 한국원자력연구원 책임연구원이 선정됐다. 또 같은 날 이루어진 한국전기연구원장 3배수 후보(가나다순)에는 ▲강상희 명지대학교 전기전자공학부 교수 ▲김슬기 한국전기연구원 책임연구원 ▲이건웅 한국전기연구원 책임연구원이 각각 선정됐다. 한국원자력연구원장과 한국전기연구원장 후보 선발은 지난 7월 10일 3배수를 선정했으나, 임시이사회에서 과반 득표 후보가 나오지 않아 재공모했다. 이외에 현재 3배수 경합을 펼치고 있는 기관은 3개다. 조만간 이사회를 열어, 최종 후보를 선발한다. 한국에너지기술연구원장 후보 3배수에 ▲곽지혜 한국에너지기술연구원 책임연구원 ▲이시우 엔플로스 대표 ▲정학근 한국에너지기술연구원 책임연구원, 한국생산기술연구원장 3배수에 한국생산기술연구원 소속 ▲김택수 수석연구원 ▲손웅희 수석고문 ▲최태훈 수석연구원, 한국기초과학지원연구원장 3배수에 ▲박성균 부산대학교 물리학과 교수 ▲최종순 한국기초과학지원연구원 책임연구원 ▲황금숙 한국기초과학지원연구원 책임연구원 등이 있다. 한편 한국전자통신연구원은 오는 31일까지 부설기관인 국가보안기술연구소(NSR) 소장 지원자를 모집 중이다.

2026.08.25 19:32박희범 기자

韓, 에이전틱 AI 글로벌 표준 경쟁 합류…ETRI, AAIF 가입

한국이 에이전틱 AI 글로벌 표준 경쟁에 본격적으로 뛰어든다. 한국전자통신연구원(ETRI)이 오픈AI와 구글, 마이크로소프트(MS), 앤트로픽 등이 참여하는 에이전트형 인공지능 재단(AAIF)에 가입해 MCP 등 핵심규격의 국제표준화에 참여한다. 과학기술정보통신부는 ETRI가 리눅스 재단 산하 AAIF에 가입해 에이전틱 AI 핵심표준 확보와 국제협력 채널 확대를 위한 기반을 마련했다고 25일 밝혔다. AAIF는 에이전틱 AI 기술이 특정 기업에 종속되지 않고 개방적인 환경에서 발전할 수 있도록 공통표준을 개발하고 확산하기 위해 지난해 12월 설립된 조직이다. 설립 8개월 만에 아마존웹서비스(AWS), 구글, MS, 앤트로픽, 오픈AI, 미스트랄AI, 스탠포드대학교 등 약 250개 기업과 기관이 회원으로 참여하고 있다. 국내에서는 NHN KCP, 다날, 넥써쓰, ETRI, 래블업 등이 참여하고 있다. AAIF는 정확성 신뢰성, 신원 신뢰, 보안 개인정보보호, 관찰성 추적성, 거버넌스 위험 규제 대응, 워크플로 프로세스 연계, 에이전트 상거래 등 7개 기술작업반을 운영한다. 최근 AI 기술은 이용자의 질문에 답하거나 문서를 작성하는 생성형 AI를 넘어 스스로 계획을 세우고 여러 프로그램과 서비스를 연계해 실제 업무를 수행하는 에이전틱 AI로 발전하고 있다. 에이전틱 AI가 다양한 업무를 수행하려면 서로 다른 AI와 외부 서비스가 원활하게 정보를 주고받을 수 있어야 한다. 이에 따라 AI와 외부 시스템의 서비스 연결과 데이터 교환 규칙을 정의한 MCP(Model Context Protocol) 등 공통규격의 중요성도 커지고 있다. 예컨대 AI 에이전트가 일정 관리와 회의 예약, 데이터 분석 등의 업무를 처리하려면 여러 시스템에 접근해 필요한 정보를 주고받아야 한다. 서로 다른 AI와 서비스가 공통된 방식으로 연동될 수 있도록 하는 표준이 필요한 이유다. ETRI의 AAIF 가입으로 한국도 MCP 등 에이전틱 AI 핵심규격이 만들어지는 초기 단계부터 관련 논의에 참여할 수 있게 됐다. 정부는 이를 통해 국내에서 개발된 에이전틱 AI 기술과 연구성과를 국제표준에 반영하고 국내 기업의 기술이 글로벌 시장으로 확산될 수 있는 기반을 마련한다는 계획이다. 박태완 과기정통부 정보통신산업정책관은 “에이전틱 AI는 피지컬 AI와 함께 최근 급격하게 성장할 것으로 예상되는 추론형 AI 시장을 선도하기 위한 핵심기술”이라며 “ETRI의 AAIF 가입을 계기로 국내 산학연의 우수한 연구개발 성과가 에이전틱 AI 시장을 주도할 수 있는 밑거름이 되기를 기대한다”고 말했다. 이어 “국내 유망 AI 산학연의 핵심기술이 국제표준에 신속히 반영돼 우리 기업의 실질적인 이익 창출로 이어질 수 있도록 적극 지원하겠다”고 밝혔다.

2026.08.25 16:14박수형 기자

독파모, 3차 심사부터 일반 기업도 사용한다

독자 인공지능(AI) 파운데이션 모델(독파모) 프로젝트에서 개발 중인 AI 모델이 3차 심사부터는 일반 사용자와 기업도 체감할 수 있는 방향으로 확대될 전망이다. 그간 촉박한 개발 일정과 인프라 부담 등으로 외부 공개가 제한돼 왔지만, 3차부터는 사용성과 현장 적용성이 본격적으로 평가되면서 실제 서비스 형태의 공개·연동 가능성도 커지고 있기 때문이다. 24일 업계에 따르면 독파모 2차 평가를 통과한 LG AI연구원, SK텔레콤, 업스테이지는 3차 심사를 준비하고 있다. 마지막 심사를 앞두고 모델 성능뿐 아니라 일반 사용자와 산업 현장에서 실제로 써볼 수 있는 환경을 얼마나 마련하느냐도 주요 평가 요소인 만큼 각 참가사도 사용성 확대에 집중하는 모양새다. LG AI연구원은 아직 구체적인 공개 방식은 확정하지 않았지만, 사용성 강화 방향에 맞춘 후속 계획을 논의 중이라는 입장이다. LG AI연구원 측은 "아직 구체적인 3차 공개 방식은 확정되지 않았지만 사용성 강화 방향에 맞춰 내부적으로 후속 계획을 논의하고 있다"며 "다만 대규모 모델은 상용 서비스 형태까지 연결하려면 리소스와 인력 부담이 큰 만큼 준비에 시간이 필요하다"고 밝혔다. 업스테이지 측은 "사용자 활용이 중요해지고 있다고 보고 있다"며 "업스테이지는 계속 모델 공급을 맡고, 법률·교육·의료 등 산업별 특화 서비스는 컨소시엄 파트너사가 만드는 구조가 될 것"이라고 설명했다. SK텔레콤 관계자는 "독파모는 AI 모델을 만드는 프로젝트로 서빙 인프라까지 갖춘 프로젝트는 아니었던 만큼 그동안 개발에만 집중해왔다"며 "현재 국방부 등 정부부처를 대상으로 서비스를 제공하고 있어 3차에서는 이를 더 고도화해 제공할 수 있을 것"이라고 밝혔다. 독파모는 과학기술정보통신부와 정보통신산업진흥원(NIPA)이 추진하는 프로젝트로 해외 모델에 의존하지 않는 국산 소버린 AI를 육성하고 글로벌 프런티어 모델과 경쟁할 수 있는 국가대표 AI를 선발하기 위한 사업이다. 평가 방식도 단계별로 이뤄지고 있다. 참여 기업들은 일정 기간 동안 모델 개발과 고도화를 진행한 뒤 성능 평가와 전문가 심사, 국민 체감 평가 등을 거쳐 다음 단계 진출 여부를 가려왔다. 초기 단계에서는 한국어 성능과 추론·지식 능력 등 모델 자체 경쟁력 검증에 초점이 맞춰졌다면 후반으로 갈수록 실제 활용성과 서비스 연계 가능성까지 함께 따져보는 구조로 옮겨가고 있다. 이 과정에서 아쉬움도 있었다. 참가 기업별로 모델 공개 방식이 달라 일반 개발자나 기업이 직접 체감하기 쉽지 않았다. 일부는 오픈 웨이트나 라이선스 형태로만 공개됐고 일부는 특정 사업이나 협력 구조 안에서만 제한적으로 접근할 수 있었다. 특히 대형 AI 모델은 가중치를 내려받더라도 실제로 구동하려면 추가 인프라와 운영 인력이 요구됐다. 이로 인해 일반 사용자나 수요 기업 입장에서는 국민 체험 평가 외에 각 모델을 지속적으로 비교·검증해볼 기회가 제한적이었다는 반응도 나왔다. 업계에서는 1·2차 심사 기간 자체가 짧았다는 점을 주요 제약으로 꼽는다. 짧은 개발 기간 안에 모델 학습과 튜닝, 평가 대응까지 병행해야 하는 만큼 외부 공개용 서비스나 API 환경을 별도로 구축할 여력이 크지 않았다는 설명이다. 한 AI 기업 대표는 "1단계와 2단계가 각각 6개월 단위로 진행돼 기업들이 모델 완성도와 평가 대응에 우선 집중할 수밖에 없었을 것"이라며 "대형 모델을 일반 테스트용이나 서비스형 환경으로 별도 구성하려면 추가 작업이 필요한데 초기 단계에선 그런 여유가 부족했을 수 있다"고 말했다. 이어 "다만 3차에서도 이런 체감 환경이 충분히 갖춰지지 않으면 평가의 설득력이 떨어질 수 있다"며 "마지막 심사에서 일반 사용자와 기업이 직접 써볼 수 있는 서비스가 늘어나면 독파모 사업도 기술 검증을 넘어 시장 확산 단계로 넘어가게 될 것"이라고 덧붙였다.

2026.08.24 15:01남혁우 기자

NST, 박사후연구원 38명 선발 착수…3년간 6억원 지원

국가과학기술연구회(NST)가 과학기술 분야 박사학위 취득자 38명 이내로 선정, 파격적인 지원에 나선다. 3년간 인건비를 포함해 총 6억원을 지원한다. 접수는 25일부터 오는 9월 15일까지다. 대상은 이공계 박사학위 취득 후 7년 이내인 자(3개월 이내 박사학위 취득예정자 포함)로, 최소 1년 이상 사업 참여가 가능하면 된다. 사업이 3년을 넘어갈 경우는 NST 대신 해당 기관이 지원할 수 있도록 했다. 사업명은 국가전략기술 분야 우수 신진연구자 발굴과 미래 연구리더 육성을 위한 '2026년 국가포스닥펠로우십(NPF)' 육성사업이다. 올해 처음 도입, 76억원을 배정했다. 우수 박사후연구원이 출연연 연구인프라와 연구자원을 적극 활용하면서 자신의 연구를 주도적으로 발전시킬 수 있도록 '연구 수행-역량 강화-글로벌 교류-경력 개발'이 연계된 성장 지원 체계를 구축하자는 취지다. 이를 위해 직무 관련 기본·전문역량 강화 및 경력개발을 지원하는 ▲맞춤형 교육지원 프로그램 운영 ▲창의·도전적인 R&D 기획 및 연구역량 강화를 위한 자발적 학습조직 학습공동체(CoP) 구성 ▲연수성과 공모전·교류회 등을 운영한다. 김영식 이사장은 " 신진연구자의 연구역량 축적과 독립연구자로의 성장을 지원한다"며 "고급인재가 핵심인재로 도약하는'선순환적 인재 육성 구조'를 정착시키고, 궁극적으로 국가 과학기술 경쟁력 강화를 도모할 계획"이라고 말했다.

2026.08.24 11:14박희범 기자

GIST-삼성-MIT, Ru에 탄소원자 5개 첨가로 반도체 배선 "저항 혁명"

광주과학기술원(GIST)이 삼성전자 및 미국 MIT 연구팀과 공동으로 차세대 반도체 초미세 배선의 전기저항 값을 45% 낮추는데 성공했다. 2nm급 차세대 반도체 배선과 복잡한 3차원 구조에도 적용 가능할 전망이다. 22일 GIST에 따르면 조용륜 GIST 중앙기기연구소 첨단분석센터 박사후연구원이 공동1저자로 참여했다. 삼성전자 SAIT(전 삼성종합기술원)에선 임용철 박사(공동1저자겸 교신저자)를 비롯한 하윤후·이영민 연구원(이상 공동 제1저자)와 이정엽·조은형·채병규·이재우·조기영·박성용·변경은·김상원 연구원, MIT에선 김지환 연구원이 공동저자로 이름을 올렸다. 연구결과는 과학기술계 세계 3대 국제학술지 '사이언스'에 온라인으로 게재됐다. 핵심은 미량의 탄소를 '일시적 결정 성장 촉진제'로 활용해 비정질 절연 기판 위에서도 금속 결정의 방향을 정밀하게 정렬하는 기술을 개발하고, 이를 통해 차세대 반도체 초미세 배선의 전기저항을 최대 45%까지 낮출 수 있음을 확인한 것. 연구팀은 구리 배선 대신 나노미터 수준에서도 배선의 폭을 구현하기 유리한 차세대 금속 소재 루테늄(Ru)을 이용했다. 조용륜 박사후연구원은 "Ru는 그러나 문제가 있다. 매우 얇은 박막을 만들 경우, 금속을 이루는 작은 결정립들이 경계면에서 전자산란으로 전기저항 값을 증가시킨다"며 "Ru에 탄소 첨가와 열처리를 통해 이 문제를 해결했다"고 말했다. 기존에는 이를 위해 에피택시(기판 원자 배열따라 결정막을 성장 시키는 방법)나 고온 열처리법을 써왔으나, 기판과 공정 조건 제약으로 실제 반도체 공정에 적용하는데는 한계가 있었다. 연구팀은 탄소 함량을 달리해 비교한 결과, 루테늄을 구성하는 원자 1,000개 가운데 약 5개에 불과한 약 0.48 at%(원자 퍼센트)의 탄소를 첨가했을 때 결정립의 성장과 정렬이 가장 효과적으로 촉진되는 것을 확인했다. 반면 탄소가 지나치게 많아지면 결정 방향의 정렬을 오히려 방해하는 것으로 나타났다. 연구팀은 탄소가 결정립 성장과 정렬을 촉진하는 원리도 규명했다. 열처리 과정에서 Ru 내부에 있던 탄소 원자들이 결정립이 맞닿는 경계인 결정립계로 이동해 탄소가 풍부한 영역을 형성하고, 이후 탄소가 기체 형태로 빠르게 빠져나가면서 일시적인 빈 공간인 '자유부피(free volume)'가 형성됐다고 설명했다. 조용륜 박사후연구원은 "실시간 가열 투과전자현미경(TEM)을 이용해 시료를 현미경 안에서 가열하면서 결정립이 성장하고 방향을 재배열하는 과정을 직접 관찰했다"고 강조했다. 관찰 결과 450℃에서 열처리한 Ru 박막의 평균 결정립 크기는 약 13nm에서 91.7nm로 약 7배 커졌다. 결정들이 한 방향으로 정렬된 정도를 나타내는 결정 배향도는 99.3 %에 달했다. 전기적 성능도 크게 향상됐다. 두께 8nm의 루테늄 박막에서 11.2μΩ·cm(마이크로옴 센티미터)의 낮은 비저항값도 관찰했다. 이는 탄소 촉진제를 사용하지 않은 Ru보다 29.0% 낮은 수준이다. 특히 실제 초미세 배선 구조로 제작했을 때에는 배선 저항이 탄소 촉진제를 사용하지 않은 Ru대비 45.4% 감소했다. 연구팀은 또 종횡비가 33대 1에 이르는 좁고 깊은 홈(트렌치) 구조에 12nm 두께의 Ru을 입힌 결과, 홈의 측면과 바닥까지 99.1%의 높은 균일도로 Ru이 코팅됐다. 또한 복잡한 구조의 측면과 바닥에서도 루테늄 결정의 방향이 유지되는 것을 확인했다. 조용륜 박사후연구원은 "선폭이 2nm 수준으로 작아진 차세대 반도체 배선에 요구되는 전기적 성능을 충족했다"고 부연 설명했다. 조 박사후연구원은 "3D 메모리 및 차세대 반도체 배선 공정으로 확장 가능하다"며 "특히, Ru 외에도 금속 박막의 결정 성장과 배향 제어가 필요한 다양한 소재·공정으로의 확장 가능성이 있다"고 말했다. 향후 GIST는 보유 현미경을 활용해 금속 박막의 결정 성장·재결정화·계면 변화에 대한 동적 메커니즘 연구로 이번 성과를 이어갈 계획이다. 일시적 탄소촉진 개념을 다양한 금속 소재와 첨가 원소로 확장해 범용적인 결정구조 제어 전략으로 발전시킨다는 복안이다. 또 GIST 중앙기기연구소의 첨단 전자현미경 역량을 기반으로 산업체 및 국내외 연구기관과의 공동연구 확대할 계획이다.

2026.08.22 21:40박희범 기자

한백수 생명연 책임, NRF 뇌·첨단의공학단장에

한백수 한국생명공학연구원 생물방어연구센터장(책임연구원)이 한국연구재단(NRF) 국가전략연구본부 뇌·첨단의공학단장에 선임됐다. 업무는 24일부터다. 한백수 신임 단장은 한국연구재단이 정부로부터 위탁받은 뇌·첨단의공학단 소관분야 지원사업의 △평가관리 △사업기획 △중장기 발전방안 제안 및 정책수립‧자문 △예산 배분방안 수립 △진도점검 및 성과활용 촉진 △연구수요·기술예측·연구동향에 대한 조사분석 △대외협력 등에 대한 업무를 2년간 담당한다. 한 신임 단장은 연세대 93학번으로 생화학과를 나왔다. 동 대학원서 1999년 생물학 석사, 2004년 생물학 박사학위를 취득했다. 2009년부터 한국생명공학연구원에서 일했다. KIST 미래국방 국가기술전략센터 분과위원장, 군비통제검증단 자문위원, 한국연구재단 신약단 전문위원 등을 지냈다.

2026.08.22 20:28박희범 기자

정부, 독파모 2차 평가 세부 점수 공개…"투명성 논란 해소"

정부가 '독자 인공지능(AI) 파운데이션 모델 프로젝트' 2차 평가 항목별 1위 기업과 점수를 추가 공개했다. 과학기술정보통신부는 이번 2차 평가에서 모티프테크놀로지스와 SK텔레콤, LG AI연구원이 각 평가 항목에서 최고점을 기록했다. 과기정통부는 지난 18일 항목별 평균과 1위·4위 팀 점수 차만 발표했으나 이틀 만에 기업명과 점수를 공개했다. 아티피셜 애널리시스 인텔리전스 인덱스(AAII) 벤치마크에서는 모티프테크놀로지스가 배점 25점 가운데 11.9점을 받아 1위에 올랐다. 모티프테크놀로지스는 해당 항목에서 가장 높은 점수를 기록했지만 종합 평가에서는 탈락했다. 한국지능정보사회진흥원(NIA) 벤치마크에서는 SK텔레콤이 15점 만점에 13.4점으로 선두를 차지했다. 전문가 평가에서는 LG AI연구원이 배점 35점 가운데 29.5점을 받아 가장 높은 점수를 얻었다. 전문가 평가위원회는 산업계 3명과 학계 5명 연구계 2명 등 외부 전문가 10명으로 구성됐다. 평가위원들은 약 5일 동안 서면 평가와 질의응답을 진행했다. 사용자 평가에서는 SK텔레콤과 LG AI연구원이 각각 전문 사용자와 일반 국민 부문에서 1위를 기록했다. 배점 15점의 전문 사용자 평가에서는 SK텔레콤이 11.6점을 받았으며 배점 10점의 일반 국민 평가에서는 LG AI연구원이 7.6점을 얻었다. 일반 국민 평가단에는 200명이 선정됐으며 이 가운데 185명이 실제 평가에 참여했다. 이번 2차 평가 대상은 업스테이지와 SK텔레콤 LG AI연구원 모티프테크놀로지스 등 4개 팀이었다. 과기정통부는 "투명성 논란이 제기되는 것이 AI 생태계 발전에 도움이 되지 않는다고 판단해 1차 평가와 동일한 수준에서 1위 기업과 점수를 공개하기로 했다"고 밝혔다.

2026.08.20 17:27김미정 기자

ETRI, 부산시와 AI로 도시 침수 예측 실증 나선다

인공지능(AI)과 디지털트윈을 활용한 도시 홍수 대응 플랫폼 개발이 본격화됐다. 한국전자통신연구원(ETRI)은 극한호우와 침수 재난에 대응하기 위해 부산광역시 및 정부출연연구기관과 AI 기반 도시홍수 대응 플랫폼 개발을 위한 업무협력 의향서(LOI)에 서명하고, 기술 개발에 나섰다고 19일 밝혔다. 참여 기관은 부산광역시, 한국건설기술연구원(KICT), 한국지질자원연구원(KIGAM), 한국철도기술연구원(KRRI) 등이다. ETRI는 국가과학기술연구회(NST) 융합형 기본사업인 '홍수 안심도시(No WET City) 실현을 위한 디지털 도시홍수 제어 기술 개발' 일환으로 현장 실증과 기술 상용화에 나섰다. NST 사업 꼭지 전체 규모는 오는 2029년까지 총 5년간 338억 원이다. 목표는 기관별 전문 기술과 데이터를 연계해 도시홍수 예측·분석·대응·상황전파까지 가능한 통합형 디지털 재난대응 체계를 공동으로 구축할 계획이다. ETRI는 AI 모델 기반 위험검출 및 도시침수 예측 기술 개발을 주도한다. 강우 정보와 함께 CCTV 영상, 배수관망, 저류시설, 지형·시설물 정보, 센서 데이터, 과거 침수 이력 등 다양한 도시 데이터를 통합 분석하는 AI 기반 플랫폼 핵심기술을 개발할 예정이다. ETRI 외 기관별 목표는 ▲부산광역시=배수관망, 지형·구조물 등 도시데이터 제공 및 현장실증 추진 ▲한국건설기술연구원=도시 인프라 연계 도시침수 예측 및 제어기술 확보 ▲한국지질자원연구원=도시 지질환경 통합 서비스 플랫폼 구축 ▲한국철도기술연구원=철도인프라의 극한강우 대응능력 향상 기술 개발 등이다. 장윤섭 ETRI 재난안전ADX연구실 책임연구원은 “AI와 디지털 기술이 시민 생명과 재산을 보호하는 핵심 수단으로 자리매김할 것으로 기대한다”며 “부산시를 기후위기 대응 스마트 안전도시 대표 모델로 만드는 데 ETRI의 ICT 기술 역량을 집중할 것"이라고 밝혔다.

2026.08.19 15:18박희범 기자

슈퍼브에이아이, LG AI연구원과 독파모 3차 진출

슈퍼브에이아이가 LG AI연구원의 피지컬 인공지능(AI) 데이터 구축 역할을 수행하며 정부 주도의 국가대표 인공지능(AI) 개발 사업 2차 관문을 통과했다. 슈퍼브에이아이는 자사가 참여한 LG AI연구원 정예팀(컨소시엄)이 과학기술정보통신부 주관 '독자 AI 파운데이션 모델(독파모)' 프로젝트 3차수에 진출했다고 19일 밝혔다. 슈퍼브에이아이는 이 컨소시엄에서 초거대 모델 'K-엑사원'의 비전·영상·피지컬 AI 영역을 담당해왔다. 비(非) LG 계열사 중 고성능 AI 파운데이션 모델 개발에 참여한 곳은 슈퍼브에이아이가 유일하다. 슈퍼브에이아이는 2025년 8월 정예팀 선정 이후 1차 사업에서 초거대 AI 학습용 영상 데이터 구축을 완수했다. 2차 사업에서는 시각 이해와 3차원(3D) 공간 정보 해석 등 고난도 비전 기술을 구현했다. 사람의 동작을 1인칭·3인칭 영상으로 수집·가공하고 자연어 라벨링을 결합해 AI 학습 기반이 되는 멀티모달 데이터 파운데이션을 구축했다는 설명이다. 김현수 슈퍼브에이아이 대표는 "비전·영상·행동 데이터 구축 역량을 바탕으로 우리 기술과 데이터로 구축하는 독자 피지컬 AI 파운데이션 모델과 비전 언어 행동(VLA) 모델 개발에 기여하겠다"고 말했다.

2026.08.19 13:25이나연 기자

오픈AI·딥마인드가 짚은 벤치마크 함정, AI 승부는 '현장'서 갈린다

인공지능(AI) 경쟁 기준이 성적표에서 현장으로 옮겨가고 있다. 벤치마크 점수가 아무리 높아도 실제 업무에서 쓰이지 않으면 좋은 모델로 보기 어렵다는 인식이 확산 중이다. 18일 발표된 정부의 국가대표 AI 선발 2차 평가가 이 변화를 그대로 보여줬다. 이날 독자 AI 파운데이션 모델(독파모) 2차 단계평가에서는 글로벌 AI 평가기관 아티피셜 애널리시스의 AAII 지표에서 참여팀 중 최고점을 받은 모티프테크놀로지스가 사용성·활용성에서 밀려 탈락했다. 반면 업스테이지·SK텔레콤·LG AI연구원이 3차에 진출했다. 이번 평가는 벤치마크 40점, 전문가 평가 35점, 사용자 평가 25점 등 총 100점으로 진행했다. AI 전문가 49명과 일반 국민 185명이 각 팀의 모델을 직접 써보고 채점하는 사용자 평가를 새로 도입해, 벤치마크 성능만으로는 통과할 수 없는 구조였다. 류제명 과기정통부 제2차관은 브리핑에서 "기술력이 뛰어나도 75점의 상당한 배점이 주어진 사용성·활용성에서 낮은 평가를 받으면 종합 결과가 달라질 수 있다"고 설명했다. 성적표가 실력을 보증하지 못하는 이유는 벤치마크 구조적 한계에 있다. 벤치마크는 미리 정해진 문제와 정제된 환경에서 모델을 시험한다. 문제 유형이 고정돼 있어 특정 시험에 맞춰 최적화하면 점수를 끌어올릴 수 있지만, 이렇게 얻은 고득점이 실제 업무 능력으로 이어진다는 보장은 없다. 현장 입력은 지저분하고 예외적이며, 사용자의 질문은 시험지처럼 정돈돼 있지 않기 때문이다. 이 문제는 최전선 연구자들이 먼저 지적해왔다. 노엄 브라운 오픈AI 연구부사장은 지난달 서울에서 열린 글로벌 AI 프론티어 심포지엄 2026에서 "막대그래프 하나로 AI 실력을 재는 시대는 끝났다"고 말했다. 오픈AI의 추론 모델 'o1'과 'o3' 시리즈를 설계한 그는 벤치마크 점수 하나가 아니라 연산량 대비 성능 곡선으로 모델을 평가해야 한다고 지적했다. 같은 모델이라도 더 오래 연산하게 하면 성능이 달라지는데, 단일 점수로는 이 차이가 드러나지 않는다고 강조했다. 국제 AI 학회 ICML 참석차 방한한 나만 고얄 구글 딥마인드 머신러닝 리서치 엔지니어는 벤치마크를 '텅 빈 코스에서 치르는 운전면허 시험'에 비유했다. 시험을 통과했다고 실제 도로에서 잘 달릴 수 있는 것은 아니란 뜻이다. 그는 성능이 뛰어난 물체 탐지 모델이 영상의 한 프레임에서는 대상을 정확히 찾고도 거의 똑같아 보이는 다음 프레임에서는 놓치는 사례를 들며 "정제된 환경에서 잘 작동하던 모델도 조건이 조금만 어긋나면 무너질 수 있다"고 지적했다. 통과한 팀들이 활용성을 전면에 내세운 배경도 여기에 있다. LG AI연구원은 이번 모델의 차별점으로 파라미터 규모가 아니라 실제 업무 현장에서 스스로 일을 처리하는 AI 에이전트 성능을 앞세웠다. LG AI연구원 관계자는 "크기를 키우면서도 실제 사용자가 더 효율적으로 쓸 수 있도록 에이전트 기능에 집중했다"며 "단순히 큰 모델을 만드는 게 아니라 사용자가 실제 업무에서 성과를 내도록 돕는 AI를 만드는 것이 핵심"이라고 밝혔다. 정부는 독파모 3차 평가를 거쳐 내년 초 최종 2개 팀을 선정한다. 2027년 이후 지원 방식은 개발 주관사 중심의 기존 구도에서 벗어나 전면 재검토하기로 했다. 글로벌 프론티어 모델과의 격차를 좁히기 위해 지원 규모와 경쟁 방식을 다시 짠다는 방침이다. 고얄 엔지니어는 10년 전 알파고가 정복한 대상이 규칙이 정해진 바둑판이었다면, 지금 마주한 대상은 규칙이 수시로 바뀌는 현실 속 AI라고 했다. 그는 "AI 실력은 정해진 판 위 고득점이 아니라, 판이 흔들리는 현실에서 얼마나 믿을 만한 결정을 내리느냐에 있다"고 밝혔다.

2026.08.19 11:13김동원 기자

KRISS, 양자 비팅 원인 세계 첫 규명…"신호해석 진일보"

서로 다른 두 전자 진동이 겹쳐서 신호가 주기적으로 강해졌다 약해지는 비팅(Beating, 맥놀이) 현상을 국내 연구진이 과학적으로 규명했다. 양자 소자 설계가 더 정교해질 전망이다. 한국표준과학연구원(KRISS)은 위상절연체 나노선에서 수년간 양자신호 해석의 걸림돌이었던 '비팅' 발생 원인을 세계 최초로 규명했다고 19일 밝혔다. 연구는 배명호 KRISS 양자소자그룹 책임연구원과 광주과학기술원(GIST) 최상준 교수 연구팀이 주도하고, 충남대학교와 국립공주대학교 연구팀이 참여했다. 배명호 책임연구원은 전화통화에서 "표면의 위상 전자 상태와 그 아래 일반 전자 상태가 만든, 서로 다른 양자적 진동이 겹치면서 맥놀이가 발생한 것으로 확인됐다"며 "위상 양자소자의 신호 해석과 원하는 전자 상태 구현에 필요한 기준을 제시한 것"이라고 평가했다. 위상절연체는 물질 내부에서는 전기가 잘 흐르지 않지만 표면에는 전자가 이동할 수 있는, 특수한 상태가 존재하는 양자물질을 말한다. 이번 연구에서는 안티몬(Sb)을 첨가한 비스무트 셀레나이드(Bi₂Se₃) 나노선을 사용했다. 배 책임은 "이를 가느다란 나노선으로 만들면 표면 전자가 둘레를 따라 이동하고, 자기장을 가했을 때 서로 다른 경로를 지난 전자의 파동이 간섭해 전도도가 규칙적으로 변하는 '아하로노프-봄(AB) 진동'이 나타난다"며 "그런데 실제 위상절연체에서는 도핑 등의 영향으로 표면 바로 아래에도 전자가 흐르는 얇은 층이 생길 수 있다. 이 층 역시 전자의 이동 경로가 될 수 있지만, 위상 표면 상태와 함께 AB 진동에 참여하는지는 그동안 불분명했다"고 설명했다. 이를 풀 단서는 열전 실험에서 나왔다. 연구팀은 안티몬(Sb)을 첨가한 비스무트 셀레나이드(Bi₂Se₃) 나노선에서 AB 진동이 열전 현상에서도 나타나는지 확인하던 중 '비팅'을 발견했다. '비팅'은 주기가 조금 다른 진동들이 겹쳐 두 소리굽쇠가 '웅-웅-' 소리를 내듯 신호 세기가 변하는 현상이다. 예상하지 못한 다른 진동 성분의 존재를 포착한 결정적 단서를 찾은 것. 연구팀은 이를 바탕으로 기존 전기전도 데이터를 다시 분석한 결과, 동일한 비팅 현상이 존재하고 있었음을 재확인했다. 배 책임은 "수년에 걸친 추적과 분석 끝에 비팅이 '위상 표면 상태(TSS)'와 표면 아래 일반 전자층인 '2차원 전자기체(2DEG)'에서 비롯된 진동 성분들이 겹치며 나타난다는 결론을 내렸다"며 "두 전도 상태를 지나는 전자 경로가 나노선을 감싸는 면적이 미세하게 달라 서로 다른 주기의 진동이 생기고, 이들이 중첩돼 비팅을 일으킨다는 사실을 밝혔다"고 설명했다. 송태근 국립공주대학교 교수 연구팀은 머신러닝을 이용해 기존 분석에서 뭉쳐 보이던 진동 성분을 분리하고, 게이트 전압에 따라 맥놀이 무늬가 변해도 각 진동수는 고유하게 유지됨을 확인했다. 이론 계산도 관측된 특성을 재현했다. 별도 나노선 소자에서도 같은 현상이 검증됐다. 최상준 GIST 교수는 “각 기관 연구진의 실험·이론·데이터 분석 역량이 맞물려 수년간 풀리지 않았던 비팅 원인을 하나의 물리적 그림으로 설명한 성과”라며, “서로 다른 전자 상태의 간섭을 이해하고 제어하는 원리는 향후 위상 양자소자 설계에도 활용될 수 있을 것”이라고 설명했다. 연구 성과는 나노과학분야 국제학술지 '나노 레터스' 제26권 29호 표지논문으로 게재됐다.

2026.08.19 10:43박희범 기자

[인사]한국전자통신연구원(ETRI)

▲인공지능연구소장 김강호

2026.08.18 15:59박희범 기자

[독파모 2차 발표] SK텔레콤 3차 진출, 다음 행보는 "산업·생활 서비스 확산"

SK텔레콤이 독자 인공지능(AI) 모델 '에이닷엑스 케이투(A.X K2)' 지식·추론 능력과 산업 활용도를 동시에 높인다. 모델 성능을 실제 산업·서비스로 연결해 국내 AI 생태계가 활용할 수 있는 모델을 만든다는 구상이다. 18일 과학기술정보통신부에 따르면 SK텔레콤 정예팀은 '독자 AI 파운데이션 모델 프로젝트' 2차 단계평가를 통과해 3차 단계에 진출했다. SK텔레콤은 3차 단계에서 지식과 추론 중심으로 모델 역량을 확장한다고 밝혔다. 멀티모달 파생 모델과 산업별 서비스를 개발해 기업·기관이 실제 활용할 수 있는 형태로 모델 고도화에 나선다. 회사는 다음 단계에서 모델 산업 현장 적용도 확대한다고 강조했다. 특히 제조 분야에서는 KG스틸·코넥과 특화 AI 에이전트를 개발한다. 국방 분야에서는 국방부와 협력해 경량화 모델을 제공하고 바이오 분야에서는 SK바이오팜과 협업한다. 앞서 SK텔레콤은 2차 단계에서 비전언어모델 '에이닷엑스 케이투 브이엘 라이트 프리뷰(A.X K2 VL Light-Preview)'와 음성언어모델 '에이닷엑스 케이투 ALM(A.X K2 ALM)', '에이닷엑스 K2 라온-스피치(A.X K2 Raon-Speech)'를 공개했다. 이들 파생 모델을 활용한 데모까지 구현해 전문가·사용자 평가에서 실제 사용 가능성을 제시했다. A.X K2는 매개변수 6880억개 규모로 전작 A.X K1의 5190억개보다 커졌다. 국내외 14개 벤치마크 평균 성능은 전작보다 32.2%포인트 높아졌으며 장문 이해와 에이전트 관련 평가에서는 약 83.9%포인트 개선됐다. 모델 수리 추론 능력도 강화됐다. SK텔레콤에 따르면 A.X K2는 국제수학올림피아드 2026 금메달 수준의 성능을 기록했다. '매스아레나 에이미 2026'에서 공동 최고점을 받았다. 긴 문맥 처리에는 SK텔레콤이 자체 개발한 '희소 게이트 어텐션(SGA)' 구조가 적용됐다. 긴 내용 가운데 관련성 높은 정보만 선별해 참조하는 방식으로 정확성과 운영 효율을 높인다. SK텔레콤은 앞으로 모델 경량화와 추론 가속 기술도 지속해서 공개할 계획이다. 모델 파일을 개방하는 데 그치지 않고 기업과 기관이 운영 과정에서 겪는 메모리와 속도·장비 부담을 낮추기 위해서다. 정부는 다음 평가에서 현재 3개 정예팀을 2개팀으로 압축할 예정이다. 구체적인 평가 방식과 배점은 참여 기업과 협의를 거쳐 확정한다. 프론티어급 AI 모델과 관련한 내용은 별도로 발표할 계획이다. SK텔레콤 관계자는 "다음 단계에 참여하게 된 것을 뜻깊게 생각한다"며 "자체 AI 모델의 산업·실생활 확산 성과를 바탕으로 국내 AI 생태계가 함께 활용할 수 있는 결과물을 만드는 데 집중할 것"이라고 밝혔다.

2026.08.18 15:27김미정 기자

[독파모 2차 발표] LG 'K-엑사원' 3차 진출…"승부처는 활용성"

정부가 국가대표 AI 모델을 뽑는 '독자 AI 파운데이션 모델' 프로젝트에서 LG AI연구원의 'K-엑사원'이 3차 진출을 확정했다. LG는 이번 모델 차별점으로 파라미터 규모가 아니라, 실제 업무 현장에서 스스로 일을 처리하는 'AI 에이전트' 성능을 내세웠다. 18일 과학기술정보통신부 발표에 따르면 LG AI연구원 정예팀은 독파모 2차 단계평가를 통과해 3차 단계에 진출했다. 독파모는 과학기술정보통신부가 글로벌 수준의 국산 AI 파운데이션 모델을 키우기 위해 여러 팀을 선정한 뒤 단계별 평가를 거쳐 최종 후보를 추려 나가는 사업이다. 과기정통부는 이날 2차 단계 평가 결과를 발표했고, K-엑사원은 이전 모델보다 규모를 3배 이상 키우며 이 관문을 통과했다. LG가 규모를 키우면서도 방점을 찍은 지점은 실사용성이다. 아무리 성능이 좋아도 현장에서 쓰이지 않는 모델은 의미가 없다고 보고, 사람 대신 도구를 골라 쓰고 여러 단계의 작업을 직접 수행하는 에이전트 기능을 끌어올리는 데 집중했다. LG AI연구원 관계자는 "크기를 키우면서도 기존보다 성능이 뛰어나고, 실제 사용자가 더 효율적으로 쓸 수 있도록 에이전트 기능에 더 집중했다"고 밝혔다. LG가 모델 규모를 3배 키운 것도 글로벌 경쟁에 뛰어들기 위한 선택이다. 몸집을 충분히 키워야 세계 최고 수준의 이른바 '프런티어급' 모델 시장에 발을 들일 수 있다는 판단이다. 다만 여기서 '프런티어급'은 GPT나 제미나이 같은 범용 초대규모 모델과 정면으로 겨루겠다는 의미가 아니다. LG AI연구원 관계자는 "지금은 범용이라기보다 프런티어급 전문가 모델을 지향하고 있는 것이 맞다"면서 "특정 분야에서 최고 수준을 노리는 '전문가 AI' 노선을 그대로 이어가되, 그 안에서 글로벌급 규모를 갖추고자 한다"고 했다. 규모를 키우는 데 필요한 컴퓨팅 자원은 독파모 사업에서 지원받은 그래픽처리장치(GPU)로 확보했다. 실제로 쓰이는 AI에 무게를 싣는 전략은 최근 성과에서도 드러난다. 앞서 공개한 'K-엑사원 2.0'은 750B(7500억 개) 파라미터 규모로, 독파모 1차수 모델(236B)보다 크기가 3배 이상 커졌다. 24개 벤치마크 평균 70.1점을 기록해 1차수(63.3점)보다 10% 이상 높은 성능을 냈고, 코딩과 에이전틱 코딩 영역의 주요 지표 3개 평균 성능이 30% 올랐다. AI가 스스로 도구를 골라 쓰는 능력을 평가하는 항목(Tau3-Bench Banking)에서는 14.2점으로 중국 지푸의 GLM-5.1(11.5점), 큐원3.5(13.4점)를 앞섰다. 단순히 모델을 키우는 데 그치지 않고, 사용자가 실제 업무에서 더 효율적으로 쓸 수 있도록 에이전트 성능을 끌어올리는 데 초점을 맞췄다는 게 LG의 설명이다. LG AI연구원은 다음 달 초 산업 특화 AI 파운데이션 모델을 추가로 공개해 '전문가 AI' 포트폴리오를 넓힐 계획이다. 한 달 뒤에는 토크 콘서트를 열고 향후 기술 개발 방향을 상세히 설명한다. LG AI연구원 관계자는 "단순히 큰 모델을 만드는 것이 목표가 아니라, 사용자가 실제 업무에서 성과를 내도록 돕는 AI를 만드는 것이 핵심"이라며 "앞으로도 전문가 AI 영역에서 실질적인 활용 가치를 높여 나가겠다"고 말했다.

2026.08.18 14:33김동원 기자

[독파모 2차 발표] 예정대로 2곳 선정…AI 개발 지원책은 재검토

국가대표 인공지능(AI) 모델 2개가 이르면 연말 결정되는 가운데, 정부가 기존 '독자 AI 파운데이션 모델(독파모)' 사업과 범용인공지능(AGI) 프로젝트 등을 연계한 프론티어급(최첨단) AI 모델 개발 지원 사업 전반을 재검토한다. 독파모 사업의 3차수 평가는 당초 계획대로 진행해 3개 정예팀 중 최종 2곳을 선정한다는 입장이다. 정부는 독파모 4차수 지속 여부 등을 포함해 프론티어급 모델 개발 사업의 구체적인 방향을 조만간 발표할 계획이다. 류제명 과학기술정보통신부 제2차관은 18일 정부서울청사에서 독파모 프로젝트 2차 단계평가 결과 브리핑을 열고 업스테이지, SK텔레콤, LG AI연구원 등 3개 팀이 다음 단계에 진출했다고 밝혔다. 1차 평가 당시 모델 독자성 기준 등에 따른 2개 팀 탈락 후 추가 공모를 통해 합류했던 모티프테크놀로지스는 이번 관문에서 고배를 마셨다. 평가 항목 중 가장 높은 배점이 부여된 벤치마크 평가의 한 축인 글로벌 AI 평가기관 아티피셜 애널리시스의 인텔리전스 인덱스(AAII)에서는 모티프테크놀로지스의 '모티프 3'가 47점으로 4개 팀 중 최고 점수를 기록한 것과 대조된 결과다. 2차 평가 항목별 1위 비공개…모티프 '사용성·활용성'서 약세 이번 2차 단계평가는 벤치마크 평가(40점)·전문가 평가(35점)·사용자 평가(25점)로 구성됐다. 이중 벤치마크 평가는 글로벌 AI 평가기관 아티피셜 애널리시스의 인텔리전스 인덱스(AAII) 벤치마크 평가가 25점, 한국지능정보사회진흥원(NIA) 벤치마크 평가가 15점을 차지한다. 사용자 평가는 AI 스타트업 대표 등 49명 AI 전문 사용자진과 최종 선정된 200명 중 실제 평가에 참여한 일반 국민 185명이 참여했다. 과기정통부는 1차 평가 발표 때와 달리 이번에 세부 평가항목별 1위 기업을 공개하지 않았다. 항목별 4개 팀의 점수 차이가 크지 않은 상황에서 개별 순위를 공개할 실익이 크지 않은 데다 나머지 기업에 미칠 영향도 고려했다는 설명이다. 2차 평가 결과에 따르면 벤치마크 평가에서 4개 정예팀 전체 평균은 22.5점이며 1위와 4위 간 점수 격차는 4.0점이었다. 전문가 평가에서 4개 정예팀 전체 평균은 28.8점이며 1위와 4위 간 점수 격차는 2.4점으로 나타났다. 사용자 평가에서 4개 정예팀 전체 평균은 17.6점이며 1위와 4위 간 점수 격차는 5.0점이었다. 다만 모티프테크놀로지스는 AAII 기준 높은 벤치마크 성능에도 불구하고 사용성·활용성 측면이 약했던 것으로 알려졌다. 류 차관은 "모티프테크놀로지스 모델 기술력은 뛰어났지만 사용성과 활용성 부분에서는 다른 기업에 비해 낮은 평가를 받았다"며 "특정 한 항목이 (탈락에) 결정적이었다기보다는 각 평가 항목 결과가 종합적으로 반영된 것"이라고 역설했다. 벤치맥싱 논란, 점수 미반영…"AAII·전문가 검증서 문제 없어" 올해 초 발표된 1차 평가는 '프롬 스크래치' 등 모델 독자성이 주요 쟁점이었다면 2차 평가에서는 이른바 '벤치맥싱' 논란이 제기됐다. 벤치맥싱은 특정 벤치마크를 겨냥한 데이터와 사후학습으로 점수를 집중적으로 끌어올리는 전략을 말한다. 애프터쿼리, 스케일AI, 머코 등 미국 AI 학습 전문업체들이 한국 시장에 진출을 본격화한 가운데 일부 업체가 지난달 서울에서 열린 머신러닝 분야 학회 'ICML 2026'에서 독파모 팀들을 상대로 영업에 나선 것으로 전해지면서 논란이 점화됐다. 과기정통부는 이번 평가에서 벤치맥싱 의혹을 점수에 반영하지 않았다고 선을 그었다. 정부가 AAII 운영기관인 아티피셜 애널리시스에 관련 의혹에 대한 검토를 요청한 결과, 평가를 위한 체계적인 암기나 과적화 문제를 입증할 단서를 찾지 못한 것으로 확인됐다. 류 차관은 "벤치맥싱 관련된 이슈는 평가에 반영되지 않았다"며 "AAII의 공식적인 답변과 함께 전문가 평가를 통해 교차 검증한 결과 불공정한 기술 지원 등은 없었다는 결론을 내렸다"고 말했다. 과기정통부는 향후에도 외부 평가기관과의 협력 등을 통해 평가 신뢰성과 공정성을 높인다는 방침이다. 이번 2차 평가에서도 AAII가 직접 벤치마크 평가를 수행했으며 3차수 평가와 관련해서도 전문적인 의견 교환과 자문 등 협력 관계를 이어갈 계획이다. 3차 평가 진행…2027년 이후 지원 체계 등 4차수는 재검토 이르면 연말에서 내년 초 진행될 3차 평가는 이번 결과 이의제기 절차가 끝난 뒤 구체적인 평가방식을 확정해 추진한다. 다음 단계에 진출한 3개 팀에는 고성능 그래픽처리장치(GPU)인 B200 지원도 확대된다. 과기정통부는 올해 상반기 768장 수준이었던 지원 규모를 하반기 1000장 수준으로 늘릴 계획이다. 3차수 평가를 통해 최종 2개 팀을 선정한다는 계획은 그대로 유지한다. 하지만 2027년부터 이들 팀을 어떤 방식으로 지원할지는 개발 주관사를 주체로 한 기존 구도에서 벗어나 전면 재검토한다. 과기정통부는 프론티어급 AI 모델 개발을 검토하면서 기존 독파모 사업과 AGI 프로젝트 등 관련 사업 간 연계와 재편도 함께 살펴볼 예정이다. 기존 사업의 지원 규모를 조정하는 데 그치지 않고 사업 간 연계 여부와 지원 대상·방식, 경쟁 구조까지 다시 설계할 수 있다는 의미다. 류 차관은 "지금과 같은 경쟁 방식을 탈피해서 프런티어 기업들의 모델에 버금가는 모델 경쟁이 가능한 방식으로 재편하자는 공감대가 있다"며 "예산이 확정되는 대로 구체적인 사업 방향을 발표할 계획"이라고 강조했다.

2026.08.18 13:49이나연 기자

모티프, 독파모 벤치마크 1위에도 탈락…대기업과 경쟁서 존재감·차기 행보 주목

모티프테크놀로지스(이하 모티프)가 과학기술정보통신부의 '독자 AI 파운데이션 모델'(독파모) 2차 평가에서 벤치마크 1위를 기록하고도 최종 탈락했다. 다만 대기업과 대규모 투자를 받은 AI기업이 경쟁한 무대에서 후발주자인 신생 스타트업이 짧은 기간 안에 성능 경쟁력을 입증했다는 점에서 모티프의 차기 행보가 주목 받고 있다. 18일 과기정통부가 발표한 독파모 2차 평가 결과에 따르면 3차 단계 진출팀은 업스테이지, SK텔레콤, LG AI연구원 등 3곳이다. 모티프는 벤치마크 부문에서 두각을 나타냈지만 최종 명단에는 이름을 올리지 못했다. 이번 평가는 총 100점 만점 기준으로 벤치마크 40점, 전문가 평가 35점, 사용자 평가 25점을 합산하는 방식으로 진행됐다. 벤치마크 성적과 함께 개발 전략과 기술력, 향후 계획, 산업 파급효과, 실제 사용성 등을 아우른 종합 점수에 따라 결과가 갈릴 수 있는 구조다. 관련 업계에선 이번 독파모에서 모티프가 남긴 성과와 의미는 적지 않다는 평이다. 모티프는 사업 초기부터 참여한 팀이 아니라 중간에 합류한 후발주자다. 그럼에도 약 5개월 만에 사전학습부터 후처리까지 처음부터 개발한 모델을 선보이며 벤치마크 1위를 기록했다. 대기업 중심의 경쟁 구도 속에서 국내 스타트업도 짧은 기간 안에 프론티어급 AI 모델 경쟁력을 입증할 수 있다는 점을 보여준 사례라는 평가가 나온다. 대표적으로 모티프가 자체 개발한 인공지능(AI) 파운데이션 모델 '모티프 3'가 글로벌 AI 모델 평가기관 아티피셜 애널리시스의 종합 지능 지수(AAII)에서 47점을 받으며 한국 기업 1위, 글로벌 10위를 기록했다. 오픈웨이트 모델 기준으로는 글로벌 4위에 오르는 성과다. 단순히 프로젝트 참여에 의미를 두는 수준을 넘어 실제 수치와 평가 결과로 존재감을 증명했다는 점에서, 이번 독파모 결과와 별개로 시장의 관심을 끌기에 충분했다는 분석이다. 특히 이번 사례는 규모의 차이가 절대적인 장벽이 아니라는 점을 보여줬다는 데 의미가 있다. AI 파운데이션 모델 개발은 막대한 자본과 인프라, 연구 인력이 필요한 영역으로 여겨져 왔지만 모티프는 제한된 조건에서도 기술력으로 경쟁 구도 안에 들어설 수 있음을 입증했다. 중도 합류라는 불리한 조건 속에서도 단기간에 가시적 성과를 낸 만큼, 후속 모델 개발이나 사업 확장 가능성을 주목해야 한다는 목소리도 나온다. 임정환 모티프 대표는 이번 결과를 담담하게 받아들이면서도 프로젝트의 의미를 강조했다. 그는 "우리 정부가 자체적인 AI 파운데이션 모델 개발에 도전하기로 결정하지 않았다면 그리고 저희와 같은 작은 신생 스타트업에도 그 도전의 기회를 주지 않았다면 이런 성과도 만들어내지 못했을 것"이라며 "이 도전을 가능하게 해주신 모든 관계자분들께 감사드린다"고 말했다. 모티프는 이번 결과와 무관하게 기존 사업과 연구개발을 이어간다는 방침이다. 독파모 최종 선정에는 실패했지만 이번 프로젝트에서 확보한 경험과 기술 자산을 바탕으로 자체 모델 고도화와 글로벌 경쟁력 강화에 나설 전망이다. 대표적으로 같은 날 마감하는 모두의 AI사업에 KT 컨소시엄 파트너사로 참여한다. 임정환 대표는 "결과에 상관없이 이번 독파모 프로젝트를 통해 기술력만으로 한국에서도 글로벌 프론티어 수준의 AI 모델 개발이 가능하다는 것을 증명했다는 점에서 매우 뜻깊었다"고 밝혔다. 이어 "모티프는 앞으로도 지속적으로 글로벌 프론티어 모델 개발에 전력을 다하겠다"고 덧붙였다.

2026.08.18 12:12남혁우 기자

재활용 가능한 전기차 난연복합소재 개발…"상용화 협의 중"

전기차 등에 쓰이는 난연 복합소재를 재활용할 수 있는 길이 열렸다. 현재 상용화를 위한 업체 협의가 진행 중이다. 기술 개발은 한국화학연구원 정밀바이오화학연구본부 김진철 책임연구원과 정지은·진영재 선임연구원 연구팀이 진행했다. 논문 주저자는 도스톤베크 소디크 우글리 마블로노프 우즈베키스탄 학생연구원이다. 이들은 저가의 저분자량 폴리올레핀 첨가제(mPAO=메탈로센 폴리알파올레핀) 추가만으로 복합소재의 가공성과 난연성, 재활용성을 동시에 확보할 수 있는 '자기강화 복합소재' 제조 기술을 개발했다. 이 소재는 플라스틱 원료 등으로 쓰이는 고밀도 폴리에틸렌(HDPE) 재질의 섬유와 필름을 겹겹이 쌓아 만들었다. 핵심은 첨가제인 'mPAO' 개발에 있다. 난연제 상용화제인 이 첨가제가 ▲가공성 향상(접착력 40% 개선) ▲난연제 분산 ▲재활용 용이 등 3가지 역할을 하는 것. 특히, 'mPAO'는 저분자량 특성상 헥산 세척으로 쉽게 씻겨 재활용을 위한 고순도 HDPE(고밀도 폴리에틸렌) 회수가 가능하다. 정지은 선임연구원은 "'mPAO' 는 HDPE와 화학 조성이 유사하기 때문에 필름 내에서 균일하게 혼합된다. 저분자량 특성 때문에 용융 점도를 낮추고 세척을 통한 제거가 용이하다"고 설명했다. 기존 상용 첨가제(말레익안하이드라이드 그래프트 PE, PEgMA)는 난연제 분산 성능은 우수하나, 분자량이 높고 대부분의 용매에 용해되지 않아 세척으로 잘 제거되지 않는 단점이 있었다. 연구팀은 미국 안전규격 기관(UL)이 정한 소재 난연 성능 평가 표준 시험에서 최고 난연 등급인 'V-0 등급'을 확보했다. V-0등급은 불이 붙어도 바로 스스로 꺼지고 녹아 떨어지는 액적이 주변 가연물에 옮겨붙지 않는 수준이다. 진영재 선임연구원은 "기존 상용 첨가제가 들어간 소재는 재활용 시 첨가제가 40% 이상 남아 물성이 크게 떨어지지만, 연구팀 개발 첨가제는 90% 이상 제거된다"며 "색상과 강도 등이 모두 새 플라스틱 수준의 고순도 재생 원료를 얻을 수 있다"고 말했다. 진 선임연구원은 또 "현재 자기강화 복합소재 관련 연구는 전세계적으로 진행되고 있으나 기초 연구 및 초기 응용 확대 단계에 머무르고 있다"며 "추가 연구개발을 통해 10년 내 실용화가 가능할 것"으로 전망했다. 연구팀은 실용화를 위해 풀어야할 과제로 ▲중간제 필름-섬유 시트 적층 공정 자동화 ▲재활용 반복시 잔류 난연제 축적로 인한 HDPE 성능 저하 ▲산업 적용을 위한 추가 난연 테스트 필요 (한계산소지수 시험 등) ▲중간제 필름 제조 및 재활용 공정 양산 테스트 (양산화된 복합소재 최종 수요기업 평가) 등 4가지를 꼽았다. 연구 결과는 JCR(저널인용리포터) 상위 1%에 들어가는 국제학술지 '컴포지트 파트 비(Composites Part B, I.F.=14)'에 게재됐다. 연구책임자인 김진철 책임연구원은 "저렴한 첨가제 하나로 난연 복합소재의 고질적 난제였던 가공성과 재활용성을 동시에 풀어낸 결과"라며 "전기차와 도심항공모빌리티 등 차세대 모빌리티 부품의 경량화와 자원순환에 기여할 것"으로 기대했다. 연구는 과학기술정보통신부 전략연구사업, 한국화학연구원 기본사업, 산업통상자원부 소재부품기술개발사업의 지원을 받아 수행됐다.

2026.08.18 12:00박희범 기자

국가유산청 국립문화유산연구원, '글로벌 AI 문화유산 홍보대사 2기' 활동 성료

국가유산청 국립문화유산연구원과 사이버외교사절단 반크가 공동 추진한 '글로벌 인공지능(AI) 문화유산 홍보대사 2기' 활동이 성공적으로 끝마쳤다. 국가유산청 국립문화유산연구원(원장 임종덕)은 글로벌 AI 문화유산 홍보대사 2기 활동이 성황리에 마무리됐다고 18일 밝혔다. 이번 2기 홍보대사 76명은 지난 6월 29일부터 7월 26일까지 생성형 AI가 제공하는 정보 속 한국 문화유산 관련 오류와 왜곡 사례를 수집하고 올바른 가치를 알리는 디지털 콘텐츠를 제작했다. 특히 이번 2기 활동에서는 글로벌 AI 속 문화유산을 검색하는 과정에서 덕수궁 석조전 앞 분수가 창덕궁 후원의 부용지와 유사한 연못 형태로 생성되는 오류를 발견해 냈다. 이 외에도 '반구천의 암각화' 관련 쇼트폼 영상, 카드뉴스, 4개 국어(한국어, 영어, 중국어, 스페인어) 버전 무령왕릉 소개 팟캐스트 등을 직접 제작해 올바른 문화유산 정보 확산의 모델을 제시했다. 연구원과 반크는 이번 2기 활동우수자 19명을 선정했으며, 이들을 대상으로 오는 9월 중 문화유산 현장을 직접 살펴볼 수 있는 답사 기회와 성과 공유회를 마련할 예정이다. 국립문화유산연구원은 앞으로도 미래세대가 우리 문화유산의 가치를 바르게 지키고 전 세계에 알릴 수 있도록 다양한 지원을 지속할 방침이다.

2026.08.18 08:58정진성 기자

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