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[현장] 국방부 "민간 모델로 한국형 통합 플랫폼 구축"…비용·데이터 장벽 극복

국방부가 민간 대규모언어모델(LLM)과 월드모델을 활용한 국방 AI 통합 플랫폼 구축을 추진한다. 예산, 시간 등을 고려했을때 검증된 민간 기술을 국방 환경에 맞게 튜닝·적용하는 것이 현실적이라는 판단에서다. 전준범 국방부 AI기획국장은 15일 경기스타트업캠퍼스에서 열린 '제26~27차 국방 인공지능 혁신 네트워크 세미나에서 이 같은 AI 전환(AX) 정책 방향을 소개했다. 이번 세미나는 한국국방연구원(KIDA) 국방인공지능정책연구실과 과실연 AI미래포럼이 공동 개최했다. 하윤철 한화시스템 상무, 김성훈 업스테이지 대표, 이상혁 합동참모본부 전장체계발전과장, 최용환 LIG넥스원 D&A 기술위원 등이 참석해 군 특화 AI 추진 방향을 논의했다. 한정된 예산과 인력, 민간 기술로 극복 전 국장은 국방부의 역할을 개별 AI 서비스 개발보다 제도·인프라·플랫폼 기반 조성에 두겠다고 밝혔다. 국방부가 직접 초거대 LLM을 개발하기에는 GPU·데이터·비용 부담이 큰 만큼 민간의 우수한 LLM을 가져와 국방 환경에 맞게 파인튜닝하고 검색증강생성(RAG) 등을 결합하는 방식이 현실적이라는 설명이다. 월드모델도 같은 논리로 접근한다. 과학기술정보통신부가 추진하는 월드모델 사업과 협력해 국방 특화 버전을 확보하겠다는 구상이다. 전 국장은 "한정된 예산과 인력 안에서 서로 잘할 수 있는 부분을 나눠서 해야 한다"고 말했다. 업계에서도 같은 방향에 공감했다. 최용환 LIG D&A 기술위원은 독자 모델 개발보다 데이터 구조화와 도메인 적용 역량이 더 현실적인 경쟁력이라고 짚었다. 그는 "국내 데이터를 다 모아도 방산 특화 파운데이션 모델은 만들 수 없다"며 강한 범용 모델에 RAG, 온톨로지 DB, 국방 용어 체계 등을 결합하는 방식이 더 실용적이라고 밝혔다. 모델이 3개월마다 새로 나오는 만큼 그때마다 재계약·파인튜닝하는 것은 비현실적이며, 방산기업의 역할은 데이터를 모델이 이해하기 쉬운 형태로 가공하는 데 있다고 덧붙였다. 실제 전장에서는 중앙의 대형 모델과 현장의 소형 온디바이스 모델을 병행하는 구조가 적합하다고도 강조했다. 각군과 기관 아우르는 통합 플랫폼…목표는 "한국형 팔란티어" 전 국장은 국방 AI의 성패를 모델 성능 자체보다 보안 체계, 데이터 활용 환경, 공통 소프트웨어 기반을 어떻게 갖추느냐에 두고 있다고 설명했다. 그는 "그동안 개별적인 접근을 많이 해왔는데, 일정 성과는 있었지만 분명한 한계가 있다"며 "각 군과 기관이 개별적으로 AI 서비스를 구축하는 방식으로는 중복 투자와 비효율을 피하기 어렵다"고 지적했다. 이에 따라 국방부는 에이전트 오케스트레이션, 데이터 온톨로지, 공통 모듈 등을 포함한 국방 AI 소프트웨어 플랫폼 구축을 검토하고 있다. 전 국장은 "팔란티어의 파운드리, 안두릴 등의 사례를 참고해 장기계약을 통해 한국형 팔란티어를 육성하는 것이 목표"라며 "관련 기업·연구기관·대학과 협의해 올 3분기 안에 큰 그림을 그리고, 내년부터 R&D 사업을 본격화할 계획"이라고 설명했다. 국방 AI, 로드맵·제도·데이터가 관건 하윤철 한화시스템 상무는 국방 AI 추진 방향에는 공감하면서도, 이제는 구체적인 로드맵과 예산이 뒤따라야 한다고 지적했다. 지난해 국방 AI 데이터센터 기획 과정에서 대규모 GPU 확보 필요성이 제기됐지만 예산 설득에 어려움이 있었다며 앞으로도 비슷한 장벽이 반복될 수 있는 만큼 중장기 계획이 필요하다고 말했다. 전준범 국방부 AI기획국장은 AI 기술과 기존 획득 체계가 맞지 않는 측면이 크다고 진단했다. 이에 따라 국방부는 인공지능법, 첨단전력 획득법 등을 통한 절차 간소화와 함께 미국 기타거래권한(OTA)과 유사한 유연한 계약제도 도입을 추진하고 있다고 밝혔다. 이상혁 합동참모본부 전장체계발전과장은 전영역 합동지휘통제(JADC2) 구현을 위한 '픽스(FICS)' 사업을 추진 중이라고 소개했다. 그는 지휘통제체계 고도화 과정에서 생성형 AI 플랫폼을 구축하고 여러 LLM의 기능 적합성을 검증하는 실증을 진행 중이지만 현재 체계는 AI가 바로 구동되기 어렵고 기능 하나를 추가하는 데도 수개월이 걸리는 구조라고 설명했다. 데이터 개방은 제한적으로 이뤄질 전망이다. 전 국장은 모든 업체에 국방 데이터를 일괄 개방하기는 어렵다며, 보안 역량에 따라 차등 개방하고 역량이 부족한 업체는 'AX 거점'이나 '안심존' 같은 통제된 환경에서 작업하도록 하는 방안을 제시했다. 전준범 국장은 "한정된 예산과 인력 여건을 고려하면 초거대 모델을 처음부터 독자 개발하기보다 민간의 우수한 LLM과 월드모델을 국방에 맞게 특화해 활용하는 것이 현실적"이라며 "국방부는 제도 개선과 인프라 구축, 공통 플랫폼 마련에 집중하고 올해 3분기 안에 큰 그림을 제시하겠다"고 말했다.

2026.07.15 18:26남혁우 기자

[현장] 범용이냐 특화냐…국방 AI 개발 전략 놓고 업계 '격론'

국방 인공지능(AI) 혁신을 위한 개발 방향을 두고 업계 안팎의 시각이 엇갈렸다. 범용 AI가 일정 수준 이상 고도화되면 국방 특화 모델의 필요성이 줄어든다는 주장과 미국 대비 자원이 제한적인 한국은 특화 전략으로 성능 격차를 메워야 한다는 의견이 맞서면서다. 한국국방연구원(KIDA) 국방인공지능정책연구실과 바른 과학기술사회 실현을 위한 국민연합(과실연) AI미래포럼은 15일 경기도 성남시 경기스타트업캠퍼스에서 '26-7차 국방 AI 혁신 네트워크 세미나'를 개최했다. 이날 종합토론에는 발제를 맡은 유경범 네이버클라우드 국방AX 총괄, 유정상 LG AI연구원 엑사원 사업개발리더, 김일환 삼성SDS 국방사업그룹장, 김성훈 업스테이지 공동창업자 겸 대표를 비롯해 이상혁 합동참모본부 전장체계발전과장, 전준범 국방부 국방인공지능기획관, 하윤철 한화시스템 상무, 최용환 LIG D&A 기술위원 등이 참석했다. "초지능 시대엔 특화보다 범용 AI가 중요" 김성훈 대표는 범용 AI가 국방 분야를 별도로 학습하지 않아도 전장에서 충분한 성능을 낼 수 있느냐는 질문에 "초지능은 그런 차원의 문제가 아니다"라고 답했다. 김 대표는 "초지능이 지금보다 한두 단계 더 고도화되면 지금 우리가 고민하는 특화 전략이나 개발 방식은 중요성이 크게 낮아질 수 있다"며 "모델에 명시적으로 학습시키지 않은 능력이 학습 과정에서 자연스럽게 나타나는 사례를 여러 차례 확인했다"고 말했다. 최용환 기술위원도 국내 방산 데이터만으로 경쟁력 있는 파운데이션 모델을 만드는 것은 현실적으로 어렵다고 봤다. 최 위원은 "국내 방산 데이터를 모두 모아도 경쟁력 있는 모델을 만들기는 어렵고 오히려 모델 성능을 왜곡할 가능성이 있다"며 "방산 기업은 성능이 검증된 범용 모델에 검색증강생성(RAG)과 온톨로지 데이터베이스(DB)를 결합해 응답 정확도를 높이는 역할을 해야 한다"고 말했다. 이어 "통신과 전력 공급이 불안정한 전장에서는 대형 모델로 학습한 소형 모델을 엣지 기기에 탑재하는 방식이 현실적인 해법"이라고 덧붙였다. "미국 같은 규모 AI는 불가능…특화로 격차 메워야" 김일환 그룹장은 범용 모델이 AI의 '기초 체력'이라면서도 한국의 국방 예산과 자원으로는 미국과 같은 규모의 AI를 구축하기 어렵다고 진단했다. 김 그룹장은 "미국과 동일한 규모의 AI를 갖기는 어려운 만큼 부족한 부분은 특화 모델로 보완해 성능 격차를 줄이고 신뢰성도 높일 수 있다"고 말했다. 유정상 리더는 데이터가 제한적인 국방 분야에서도 도메인을 이해하는 소형 모델만으로 충분한 성과를 낼 수 있다고 설명했다. 교범 등 기존 자료를 활용해 질의응답(QA) 데이터셋을 구축하면 효과적인 특화 모델을 만들 수 있다는 이유에서다. 유 리더는 "국민연금공단 내부 폐쇄망 자료를 활용해 구축한 320억(32B) 파라미터 모델이 오픈AI의 GPT와 구글의 젬마 등 더 큰 해외 모델보다 우수한 질의응답 성능을 보인 사례도 있었다"고 말했다. 유경범 총괄은 대형 모델을 처음부터 자체 개발하기에는 비용 부담이 지나치게 크다고 지적했다. 유 총괄은 "그래픽처리장치(GPU) 1만장을 기준으로 알려진 학습 비용에 하드웨어와 운영 비용까지 더하면 실제 투입 비용은 두 배 수준까지 늘어난다"며 "장기적인 청사진은 필요하지만 육군의 지휘·판단 등 특정 영역부터 실증하고 단계적으로 확대하는 접근이 효율적"이라고 말했다. 국방부 "자체 개발보다 민간 모델 활용…인프라·플랫폼 집중" 국방부는 현재 정부 차원에서 프롬 스크래치(From Scratch·처음부터 자체 개발) 방식의 접근법 대신 민간 기업이 개발한 모델을 활용하는 방향을 검토하고 있다. 전준범 기획관은 "대규모 GPU와 데이터, 비용이 필요한 만큼 민간 거대언어모델(LLM)을 도입하고 파인튜닝과 RAG 등을 통해 국방 환경에 맞게 활용하는 것이 현실적"이라며 "국방부는 데이터센터 등 하드웨어 인프라와 소프트웨어 플랫폼 표준화에 집중할 계획"이라고 말했다. 이어 "소프트웨어 AI 플랫폼 사업을 통해 '한국의 팔란티어'를 육성하는 것이 목표"라고 덧붙였다. 하윤철 상무는 범용인공지능(AGI)급 파운데이션 모델 개발은 개별 과제가 아닌 국가 차원의 대형 사업으로 추진해야 한다고 강조했다. 하 상무는 "AGI급 파운데이션 모델을 만들려면 여러 과제로 나눠 추진할 것이 아니라 큰 그림 아래 예산을 집중하는 사업이 필요하다"며 "이 같은 방향이 정해져야 국방 AI 예산 확대 논의에도 힘이 실릴 것"이라고 말했다.

2026.07.15 17:43이나연 기자

위염 헬리코박터, DS1073 유산균에 꼼짝못한다…"건강기능식품 추진"

위염이나 궤양, 위암까지 일으키는 헬리코박터 파일로리균의 증식을 억제하고, 위 점막까지 보호하는 유산균을 국내 연구진이 찾았다. 손미영 한국생명공학연구원 국가아젠다연구소장은 "건강기능식품으로 출시하기 위해 식약처에 관련 서류를 제출할 예정"이라고 15일 말했다. 이 유산균은 손 소장이 지난 2024년 휴온스에 이전했던 인간 위 오가노이드 모델을 이용한 인체 유래 신규 균주 발굴 기술을 이용해 찾았다. 손 소장은 "이 기술이 앞으로 기능성 식품과 위 건강 관리 소재 개발은 물론, 헬리코박터균 감염 예방과 기존 치료를 보완하는 비항생제 기반 기술 개발에도 폭넓게 활용될 것"으로 기대했다. 연구팀은 국내에서 확보한 유산균 후보 340개 가운데 헬리코박터 억제 효과가 우수한 균주를 먼저 선별한 뒤 사람 위 오가노이드에서 효능을 비교·분석했다. 그 결과 DS1073(락티플란티바실루스 플란타룸)이 헬리코박터균이 위 점막에 달라붙는 것을 효과적으로 막고 균의 생존력을 낮추는 것은 물론, 균이 위를 공격하는 데 필요한 여러 유전자 활성을 감소시키는 것을 확인했다. 손미영 소장은 "앞으로 이 플랫폼을 활용해 위 건강뿐 아니라 다양한 질환에 적용 가능한 기능성 균주와 마이크로바이옴 소재를 지속적으로 발굴해 나갈 계획"이라고 말했다. 연구성과는 세포 신호전달 및 생명과학 분야 국제학술지 셀 커뮤니케이션 앤 시그날링(IF=11.6)에 온라인 게재됐다.

2026.07.15 16:51박희범 기자

[현장] "국방 AI, 모델만으론 안 돼…초지능·파트너십 필요"

국방을 비롯한 각 산업 현장에서 버티컬 특화 인공지능(AI) 모델을 만들어야 한다는 목소리가 커지고 있지만, 정작 이 같은 접근이 AI 경쟁력을 후퇴시킬 수 있다는 반론이 나왔다. 김성훈 업스테이지 공동 창업자 겸 대표는 15일 경기도 성남시 경기스타트업캠퍼스에서 열린 26-7차 국방 AI 혁신 네트워크 세미나에서 "특화 모델이 아니라 초지능에 집중해야 한다"라며 "국방 AI도 이 원칙에서 예외가 아니다"라고 밝혔다. 한국국방연구원(KIDA) 국방인공지능정책연구실과 바른 과학기술사회 실현을 위한 국민연합(과실연) AI미래포럼이 개최한 이날 행사는 '군 특화 AX 추진 방향'을 주제로 진행됐다. 현장에는 사전 신청한 200여명이 참석해 높은 관심을 보였다. 업스테이지 "특화 모델 대신 범용 기반 초지능 지향해야" 김 대표는 특화 모델을 만들어 온 그간의 경험이 오히려 시장에서 뒤처지는 결과로 이어졌다고 말했다. 업스테이지는 자체 개발한 '솔라 10.7.B' 모델을 기점으로 수학·법률·커머스 등 각 영역에 맞춘 특화 모델을 순차적으로 개발했지만 그사이 일반 모델 경쟁에서는 순위가 급격히 떨어졌다. 김 대표는 "특화 모델을 만드는 동안 글로벌 AI 성능평가 기관 아티피셜 애널리시스의 인텔리전스 인덱스(AAII) 순위에서 미스트랄, 라마, 미니맥스 등에 밀렸다"며 "이를 중단하고 '솔라 오픈2' 등 일반 모델 개발에 집중한 결과 코히어, 미스트랄 등 해외 경쟁 모델을 앞서기 시작했다"고 말했다. 김 대표는 이 경험을 근거로 파라미터 10조(10T) 이상 규모로 추정되는 앤트로픽 '클로드 미토스'급 모델이 한국에서 탄생하려면 국방 분야도 특화 모델이 아닌 초지능 개발에 자원을 집중해야 한다고 강조했다. 초지능은 스스로 생성한 데이터를 다시 학습에 활용해 성능을 끌어올리는 셀프 임프루브먼트(자기개선)가 가능한 수준의 일반 지능을 뜻한다. 초지능 작동 원리에 대해서는 기반 모델의 성능 수준이 관건이라고 짚었다. 그는 기반 모델의 성능이 낮은 단계에서는 모델이 만든 데이터로 재학습할 경우 오히려 성능이 떨어지는 '모델 붕괴' 현상이 나타나지만, 특정 성능 문턱을 넘어서면 같은 방식의 재학습으로도 성능이 매번 끌어올려진다고 설명했다. 이 지점부터 모델 출시 주기가 월 단위로 단축된다는 것이다. 김 대표는 한국형 초지능 개발에 필요한 자원으로 그래픽처리장치(GPU) 1만장(3개월간 1회 학습 기준), 인재 영입 예산 100억원, 텍스트·데이터마이닝(TDM) 면책을 통한 데이터 확보 등을 꼽았다. 이같은 자원들이 확보되면 자기개선이 가능한 수준의 모델 개발이 3개월 내 가능하다는 전망이다. 김 대표는 "국방부가 셀프 임프루브먼트가 가능한 초지능 개발에 힘을 실어준다면 지금의 격차를 뒤집을 수 있다"며 특화 모델이 아닌 일반 지능 확보에 자원을 모아야 한다고 역설했다. LG AI연구원 "기업, 모델 공급자 넘어 현장 파트너돼야" 다만 모델 성능만으로는 임무 능력 전환이 완성되지 않는다는 업계 진단도 나왔다. 유정상 LG AI연구원 엑사원 사업개발리더는 국방 AI 전환(AX) 실행 속도를 좌우하는 마지막 변수로 민간 협력의 방식을 짚었다. 문제 정의와 데이터, 에이전트 조합, 운영 체계, 신뢰성 관리가 하나의 사슬로 연결돼야 실제 전력화로 이어진다는 게 그의 설명이다. 유 리더는 협력 기업이 모델이나 소프트웨어를 공급하는 역할에만 머물지 않도록 이들에게 요구되는 역할도 달라져야 한다고 말했다. 모델을 공급하는 것만으로는 부족하고 문제 정의부터 실제 운영까지 전 주기를 함께 책임지는 파트너십이 필요하다는 취지다. 유 리더는 "좋은 모델은 기본이고 문제 정의와 데이터, 에이전트 오케스트레이션, 이를 운영하는 거버넌스까지 연결해야 모델 공급자가 아니라 미션 투 오퍼레이션 파트너가 될 수 있다"고 밝혔다. 미션 투 오퍼레이션 파트너는 문제 정의, 데이터, 에이전트 오케스트레이션, 온프레미스 운영, 거버넌스를 하나의 주기로 묶어 임무 수행을 끝까지 책임지는 협력 모델을 뜻한다. 유 리더는 이 네 영역에서 LG AI연구원이 이미 실적을 쌓았다고 강조했다. 문제 정의는 LG그룹 내 전자·화학·바이오·통신 등 다양한 도메인 현장의 난제를 AI 과제로 정의하고 해결해 온 경험이 강점이다. 데이터 영역에서는 희소하고 보안성이 높은 국방 데이터의 한계를 보완할 고품질 도메인 합성 데이터 생성 플랫폼 '엑사원 데이터 파운드리'를 앞세웠다. 유 리더는 "도메인 전문가 20명이 3개월간 만들 데이터를 전문가 1명이 32시간 안에 생성 및 검증할 수 있다"며 "이 플랫폼을 식품의약품안전처와 국민연금공단이 검증하며 쓰고 있다"고 부연했다. 에이전트 오케스트레이션 역량은 LG그룹 임직원 7만명이 쓰는 사내 업무 에이전트 '챗엑사원'을 3년째 운영한 경험을 제시했다. 거버넌스는 유네스코 AI 윤리 글로벌 표준에 따라 매년 발간하는 AI 윤리 책무성 보고서를 근거로 들었다. 유 리더는 "처음 미션을 세우고 어떻게 운영할지부터 오퍼레이션까지 같이 고민하고 기획하고 운영할 수 있는 파트너로서 민간 협력이 필요하다"고 강조했다.

2026.07.15 16:44이나연 기자

AI산업 4대 키워드는 '에이전트·인프라 병목·피지컬AI·수익화'

본격적인 인공지능(AI) 에이전트 시대에 접어들며 디지털 세상의 AI가 물리 세계에서 실현되는 피지컬AI가 화두로 떠올랐다. 급속한 AI 확산에 GPU를 비롯해 전력과 메모리반도체 부족 현상이 극심해졌고, 투자 경쟁에서 AI가 수익성을 증명해야 하는 시대에 접어들었다. SK텔레콤 AI정책연구원이 분석한 올해 상반기 AI 산업의 트렌드를 정리한 내용이다. 15일 SK텔레콤 뉴스룸에 따르면 회사 AI 정책연구원은 올해 상반기 AI 산업을 관통하는 4대 키워드로 ▲AI 에이전트 ▲AI 인프라 ▲피지컬AI ▲수익화 등을 제시했다. “말하는 AI에서 행동하는 AI로” 올해 초부터 글로벌 빅테크는 일제히 AI 에이전트를 차세대 핵심 전략으로 내세웠다. 엔비디아는 GTC 2026에서 '에이전틱 AI'를 핵심 화두로 제시했고, 구글은 24시간 동작하는 개인 AI 에이전트 '제미나이 스파크'를 공개했다. 애플도 WWDC에서 차세대 애플 인텔리전스와 '시리 AI'를 선보이며 AI 전략을 본격화했다. 기업들의 구호에 그치지 않고 이용자 경험도 빠르게 변화하는 모양새다. 구글 AI 검색 모드는 월간 이용자 10억 명을 돌파했고, 검색은 키워드를 입력해 링크를 찾는 방식에서 AI가 맥락을 이해하고 작업을 수행하는 형태로 진화하고 있다. 아울러 국내기업도 계획 수립부터 실행, 피드백까지 수행하는 에이전틱 AI를 업무에 도입하고 있다. “GPU 넘어 메모리·전력 확보 경쟁” AI 경쟁은 모델 성능보다 인프라 확보가 더 중요한 시대에 접어들었다는 평가다. 인프라 투자 수요가 공급을 훨씬 뛰어넘기 때문이다. 그간 엔비디아 GPU 확보가 투자 경쟁을 좌우하는 요소로 꼽혔는데 GPU 공급 외에도 인프라 투자에 대한 병목이 동시 다발로 발생하고 있다. 연구원은 이에 따라 올해 AI 인프라 경쟁을 '칩, 메모리, 전력' 등 삼중 병목으로 규정했다. 추론형 AI 확산으로 GPU 수요가 급증했고, 이에 따라 HBM을 비롯한 메모리 공급 부족도 심화됐다. 시장조사업체 IDC는 메모리 부족 현상이 최소 2027년까지 이어질 것으로 내다봤다. 전력 문제도 줄곧 화두다. 미국에서는 향후 5년간 추가 전력 수요 절반 이상이 AI 데이터센터에서 발생할 것으로 예상되고 있다. 이에 따라 AI 경쟁은 GPU 확보를 넘어 메모리와 전력, 냉각까지 포함한 종합 인프라 경쟁으로 확대되고 있다. “AI가 현실 물리 세계로 나온다” AI 활동 무대가 디지털을 넘어 현실 세계로 확장되고 있다. 피지컬AI 이야기다. 올 상반기를 넘어 앞으로 오랜 기간 AI 산업을 관통할 이슈로 꼽힌다. 먼저 올해 CES와 GTC에서는 휴머노이드 로봇과 자율주행, 스마트 제조 등 피지컬 AI 기술이 핵심 화두로 떠올랐다. 엔비디아는 실제 환경 대신 가상 공간에서 학습 데이터를 만드는 피지컬 AI 데이터 팩토리를 공개하며 산업 적용을 가속화하고 있고, 각국 여러 기업을 대상으로 우군을 늘리고 있다. SK텔레콤은 GTC에서 엔비디아 에이전트 툴킷을 활용한 에이전틱 디지털 트윈 모델링 기술을 선보였는데, 이는 제조 현장 데이터를 AI가 이해할 수 있는 형태로 자동 변환해 디지털 트윈 구축을 지원하는 기술이다. 피지컬AI를 실제 산업 현장에 적용하려는 시도에 따라 제조 현장의 휴머노이드 도입과 물류 자동화를 중심으로 피지컬AI 실증이 본격화되고 있다. 본격적인 산업 재편이 이뤄질 수 있다는 전망도 힘을 얻는다. “AI 투자, 이제는 돈을 벌어야” AI 산업은 이제 투자 경쟁을 넘어 수익성을 입증해야 하는 단계에 들어섰다. 알파벳과 아마존, 마이크로소프트, 메타 등 빅테크 4사의 올해 AI 관련 자본지출은 약 7250억 달러에 이를 것으로 예상된다. 다만 이같은 막대한 자본 투자가 실제 기업의 매출로 이어지는 부분에 대해서는 여전히 물음표가 남아있다. 그러면서 토큰 이코노미 논의가 시작됐다. 예컨대 구글은 월 100달러의 'AI 울트라' 플랜을 내놓으며 프로 플랜 대비 사용 한도를 5배 높였고, 애플은 시리 AI를 일정량까지 무료로 제공하되 초과 사용분은 아이클라우드+ 유료 구독으로 연결하는 구조를 택하고 있다.

2026.07.15 15:55박수형 기자

[유미's 픽] "해외 정부와 다르다"…AI G3 노린 韓, 전국민 무료 AI 내세운 까닭은

정부가 전국민에게 이용량 제한 없이 국산 인공지능(AI)을 제공하는 '모두의 AI' 사업에 착수하면서 국내 AI 시장의 경쟁 구도가 서비스 중심으로 옮겨가고 있다. 해외 주요국이 행정 안내와 공무원 업무 지원, 컴퓨팅 인프라 확충을 각각 추진하는 것과 달리 우리나라 정부는 전국민 무료 AI 서비스에 승부수를 던진 모습이다. 15일 과학기술정보통신부와 정보통신산업진흥원에 따르면 모두의 AI는 국민의 AI 접근성과 활용 역량 격차를 줄이고 국산 AI 모델의 서비스 경쟁력을 높이기 위해 추진된다. 정부가 연산 자원만 제공하는 데서 벗어나 전국민 이용 수요를 직접 만들어 국산 모델에 대규모 실사용 경험을 공급하는 구조다. 정부는 오는 8월 11일까지 공모를 거쳐 2~3개 기업 또는 컨소시엄을 선정한다. 사업자는 9월 베타서비스를 시작하고 12월부터 무료 범용 AI 챗봇과 공공 AI 에이전트, 특화 서비스를 제공해야 한다. 올해는 엔비디아 B200 그래픽처리장치(GPU) 최대 512장을 기업당 256장 또는 128장씩 배분한다. 자부담금 매칭이 필요하며 2027년 이후 GPU 비용과 운영비 지원 방식·규모는 관계부처와 국회 협의를 거쳐 결정된다.정부가 이번 사업을 추진한 이유는 외산 AI 서비스 의존과 AI 활용 격차에 대한 우려 때문이다. 국내 생성형 AI 이용자는 약 2300만 명에 달하지만 상당수 외산 서비스 무료 버전을 사용하고 있는 것으로 나타났다. 또 현재 국민 약 3분의 1은 여전히 AI를 이용하지 않는 것으로 집계됐다. 배경훈 부총리 겸 과기정통부 장관은 "모두의 AI는 단순한 서비스를 넘어 우리 국민들이 AI와 함께 일하고 배우며 일상을 영위할 수 있도록 지원하는 AI 시대의 계산기·컴퓨터"라고 밝혔다. 행정 효율 넘어 산업 육성까지…한국형 AI 정책 실험 모두의 AI는 행정서비스 개선이나 인프라 공급에 머문 해외 정책보다 한발 더 나아가 전국민 이용 수요와 국산 AI 산업 육성을 동시에 겨냥했다는 점에서 많은 주목을 받고 있다. 현재 해외에선 AI를 특정 행정서비스에 적용하거나 공무원 업무를 지원하고, 민간 기업에 컴퓨팅 인프라를 공급하는 방식이 주로 활용되고 있다. 한국처럼 정부가 전국민용 범용 AI의 개발과 운영까지 직접 지원하는 사례는 드문 편이다. 해외 사례를 살펴보면 국민 대상 행정 안내, 공무원 업무 지원, 민간 AI 인프라 공급으로 정책 방향이 나뉜다. 영국은 '거브닷UK 챗(GOV.UK Chat)'을 통해 정부 공식 정보를 기반으로 복지와 연금, 주택, 직업훈련 등 국민의 행정 관련 질문에 답하는 서비스를 제공 중이다. 정부 웹사이트를 일일이 찾거나, 상담센터에 문의하는 불편을 줄이는 디지털 행정 창구에 초점을 맞췄다. 싱가포르는 공무원의 자료 조사와 문서 작성, 아이디어 생성을 지원하는 내부 AI 도구 '페어(Pair)'를 앞세우고 있다. 정부 업무 생산성과 보안성을 높이는 것이 주된 목적이다. 인도는 '인디아AI 미션'을 통해 1만8000개 이상의 AI 연산 자원을 확보하고 스타트업과 연구기관 등에 최대 40% 낮은 비용으로 공급하고 있다.미국은 연방기관의 AI 도입과 공무원 업무 효율화에, 중국은 정무서비스 적용과 기업의 연산·모델 이용 지원에 무게를 두고 있다. 두 나라 모두 국가 차원의 AI 활용을 확대하고 있지만 정부가 전국민용 범용 AI의 개발과 운영을 직접 지원하는 한국과는 정책 구조가 다르다. 이와 달리 우리나라는 국민이 직접 쓰는 범용 AI를 정책의 중심으로 삼고 있다. 무료 서비스에 국산 모델 활용 조건과 GPU 지원을 더해 AI 이용 격차를 줄이고, 외산 서비스에 몰린 수요와 데이터를 국내 산업으로 끌어오겠다는 구상을 펼치고 있다. 이에 사업자는 독자 파운데이션 모델 기준을 충족하는 국산 모델을 50% 이상 활용하고 자사 외 다른 기업의 국산 모델도 30% 이상 사용해야 한다. 외산 모델은 제한적으로 병용할 수 있지만 해당 사용분은 정부 지원에서 제외된다. 디지털플랫폼정부위원회 인공지능플랫폼혁신국장 출신인 이승현 라이너 AI 에반젤리스트는 "외산 AI와의 병용을 일부 허용한 하이브리드 전략은 영리하고 실리적인 소버린 AI 확보 방안"이라며 "국산 모델이 일정 수준의 성능을 갖췄더라도 글로벌 빅테크보다 대규모 서비스 운영 경험이 부족한 만큼 초기 품질을 보완하면서 상호작용 데이터와 운영 노하우를 국내 인프라에 축적할 수 있다"고 말했다. 'K-AI' 확산 노린 정부, 독자 모델 개발·모두의 AI 투트랙 추진 업계에선 '모두의 AI'가 정부의 독자 AI 파운데이션 모델 사업과 지원 대상이 일부 겹치면서 AI 예산과 GPU가 분산될 수 있다고 우려했다. 반면 일각에선 두 사업이 같은 영역을 중복 지원하기보다 모델 개발과 서비스 구현을 나눠 맡는 구조로 봐야 한다는 의견도 내놨다. 실제 독자 AI 파운데이션 모델 사업은 글로벌 선도 모델과 경쟁할 기반 모델 확보에 초점을 두고 있다. 모두의 AI는 국산 모델을 검색과 데이터, 외부 도구 등과 결합해 국민이 실제로 사용하는 서비스로 구현하고 대규모 운영 경험을 쌓는 데 중점을 두고 있다. 이는 모델 개발과 제품 구현을 각각 맡겨 역량과 자원이 한쪽에 과도하게 분산되는 것을 줄이려는 취지다. 업계 관계자는 "독자 AI 파운데이션 모델 사업은 모델 자체를 개발하는 영역이고 모두의 AI는 여러 모델과 기술을 결합해 제품을 만드는 엔지니어링 영역"이라며 "모델 개발사에 촉박한 일정으로 전국민 서비스 구축까지 동시에 맡기면 인력과 시간, 인프라 측면에서 부담이 커질 수 있다"고 말했다. 다만 두 사업의 성과가 따로 쌓이면 정책 효과가 제한될 수 있다는 점은 다소 우려된다. 모두의 AI에서 확보한 이용자 상호작용과 에이전트 실행 기록, 오류·장애 대응 경험이 독자 모델 고도화에 반영돼야 모델 개발과 서비스 운영이 선순환 구조를 만들 수 있어서다. 이 연결이 약하면 학습과 서비스에 각각 투입한 GPU와 예산의 효율도 떨어질 수 있다. 이 에반젤리스트는 "단순한 모델 스펙 경쟁을 넘어 서빙 단계에서 국산 모델이 얼마나 밀도 높은 트래픽 경험과 실전 데이터를 축적하느냐가 중요하다"며 "에이전트 구동 과정에서 발생하는 핵심 상호작용 데이터와 운영 노하우를 국내 자산으로 쌓아 국산 모델 개선에 활용해야 한다"고 강조했다. 정부 지원 이후 자생력 입증해야 업계는 우리나라가 반도체와 디지털 인프라를 활용해 전국민 단위의 AI 수요를 만든다는 점을 두고 과감한 소버린 AI 정책을 펼치고 있다고 평가했다. 그러나 정부 지원으로 확보한 이용량이 독자적인 서비스 경쟁력과 수익성, 해외 확장으로 이어지는지는 별도로 입증해야 하는 부담도 크다고 봤다. 정부도 이를 의식해 이번 발표 평가에서 서비스 편의성과 이용자 확보·유지 전략을 가장 높은 50점으로 배정했다. 모델 성능보다 국민이 실제로 사용하고 계속 찾는 서비스를 만들 수 있는지를 중점적으로 살피겠다는 의지를 드러낸 것이다. 이 외에 서비스 품질·안정성은 30점, 국내 AI 생태계 기여도는 20점이 만점이다.일각에선 새롭게 구축한 서비스만으로 단기간에 전국민 이용을 끌어내기는 쉽지 않다는 의견도 내놨다. 또 이미 대규모 이용자를 확보한 포털과 앱에 국산 모델과 AI 기술을 접목하는 방식이 이용 확산과 비용 효율 측면에서 현실적일 수 있다고 주장했다. 업계 관계자는 "범용 모델을 통해 국민의 AI 리터러시를 높이겠다는 사업 취지에는 공감한다"며 "다만 새로운 서비스를 만들어 전국민 이용을 끌어내기는 쉽지 않은 만큼 국내 모델과 기술을 이미 국민이 사용하는 포털과 앱 등 다양한 플랫폼에 접목해 AI 활용 범위를 넓히는 것이 효과와 비용 측면에서 더 현실적일 수 있다"고 강조했다. 전국민 무료 서비스가 기존 민간 AI 구독 시장과 경쟁하거나 일부 사업자에 GPU와 데이터가 집중될 가능성이 있다는 점 역시 부담 요소로 지목됐다. 9월 베타서비스와 12월 정식 출시 일정도 촉박해 여러 모델을 연결하고 보안과 개인정보 보호, 장애 대응 체계를 단기간에 갖춰야 한다는 점도 기업들이 해결해야 할 과제로 남았다. 정부 역시 대응책 마련에 적극 나서야 할 것으로 보인다. 공공 AI 에이전트가 효용을 내려면 기존 행정 절차와 시스템 개선을 병행해야 하기 때문이다. 부처별로 파편화된 절차를 그대로 둔 채 AI만 추가할 경우에는 이용자 접점과 책임 체계가 더 복잡해질 수 있다. 또 에이전트의 권한과 실행 이력, 품질과 보안을 관리하는 에이전트옵스 체계도 앞으로 필요하다. 이 에반젤리스트는 "정부 부처 간 복잡한 절차와 파편화된 시스템을 혁신하지 않은 채 AI 에이전트만 얹으면 또 다른 파편화를 낳을 수 있다"며 "국민이 실제 효용을 느끼도록 행정 절차 혁신과 에이전트 운영 체계를 함께 준비해야 한다"고 강조했다.

2026.07.15 10:40장유미 기자

AI 기업들 '모두의 AI' 참여 검토…사업 조건 놓고 의견 엇갈려

정부가 추진하는 '모두의 인공지능(AI)' 사업을 둘러싸고 업계 관심이 이어지고 있다. AI 스타트업 컨소시엄 구성이 본격화될 것이라는 전망이 나오는 가운데, 해외 AI 모델 활용을 허용한 사업 조건을 놓고 소버린 AI 정책 취지와의 정합성을 둘러싼 논의도 이어지고 있다. 14일 IT 업계에 따르면 일부 AI 기업이 모두의 AI 사업 지원을 확정하거나 고려 중인 것으로 전해졌다. 과학기술정보통신부와 정보통신산업진흥원(NIPA)은 지난 13일부터 '전 국민 AI 서비스 보편적 활용 지원 사업' 공모를 시작했다. 정부는 기업 2~3곳을 선정해 엔비디아 B200 그래픽처리장치(GPU) 최대 512장을 나눠 지원할 예정이다. 신청 마감은 내달 11일 오후 5시다. 현재 대기업을 제외하고 참여 확정 기업은 이스트소프트와 라이너다. 이스트소프트는 그룹이 보유한 AI 기술과 기존 서비스를 결합해 사업에 도전한다고 밝혔다. AI 아바타 기반 생성형 서비스 '페르소AI'와 에이전틱 AI '앨런' 중심으로 알툴즈와 알약 줌 등을 연계한다. 중소·중견기업과 AI 스타트업이 함께하는 컨소시엄 구성도 검토하고 있다. 라이너는 AI 검색과 에이전트 서비스 운영 경험을 앞세울 방침이다. 라이너가 서비스 부문을 이끌고 AI 모델 기업과 플랫폼 기업이 기술과 이용자 기반을 보완하는 형태로 컨소시엄을 구성할 계획이다. 업스테이지와 와이즈넛, 솔트룩스, 뤼튼테크놀로지스, 슈퍼브에이아이, 포티투마루, 코난테크놀로지 등은 사업 참여를 검토하고 있다. 코난테크놀로지는 "다음주 사업 설명회에서 조건을 확인한 뒤 참여 여부를 정할 계획"이라고 밝혔다. 플리토는 "다른 기업에서 협업 요청이 오면 컨소시엄에 참여할 의향이 있다"고 말했다. "스타트업 성패, 컨소시엄에 달려...해외 모델 허용, 소버린 AI 취지 흔들" AI 업계 관계자들은 이번 사업에 해외 거대언어모델(LLM) 활용을 허용한 점을 문제로 삼고 있다. 정부는 독자 파운데이션 모델을 50% 이상 활용하고, 다른 국산 AI 모델을 30% 이상 함께 사용하도록 제시했다. 이 외 나머지 비중 20%에는 해외 모델 활용이 가능하다. 익명을 요청한 AI 기업 관계자는 "국산 AI 경쟁력 강화를 목표로 국민 세금을 투입하는 사업에 해외 모델 사용을 허용하는 것은 소버린 AI 취지와 맞지 않는다"며 "국산 모델을 육성하면서 해외 모델 사용료를 별도 지불하는 구조가 만들어질 것"이라고 지적했다. 이에 정부 관계자는 "해외 모델 사용료는 정부 지원 대상에서 제외"라고 밝혔다. 현재 국산·외산 모델 활용 비율 기준과 검증 절차 방법이 불투명하다는 지적도 나오고 있다. AI 기업 관계자는 "모델 활용 기준이 수치적으로 명확하지 않다"며 "향후 이를 지속적으로 검증할 수 있는 방안도 없다"고 우려했다. 정부는 독자 파운데이션 모델을 50% 이상 사용해야 '독자성'을 인정할 수 있다는 기준에 따라 비중을 설정했다고 설명했다. 또 국내 모델로 구현하기 어려운 멀티모달이나 고난도 추론 등 최소한 기능에 한해 예외적으로 허용했다고 밝혔다. 과기정통부 관계자는 "국내외 모델 비중을 기술적으로 정밀하게 산정한 수치는 아니다"며 "정책적 기준으로 설정한 것"이라고 말했다. 최근 거론된 통신 3사와 네이버·카카오 등 대형 플랫폼사 참여 가능성은 중소기업과 스타트업 고민을 키우고 있는 것으로 나타났다. 해당 대기업은 대국민 서비스 운영 경험과 GPU·데이터센터 등 자체 인프라를 갖췄다. 카카오톡과 포털처럼 대규모 이용자 기반을 확보한 기업도 사업 참여 가능성이 제기되고 있다. 이에 스타트업이 단독으로 경쟁하기보다 AI 모델과 서비스 인프라를 보유한 기업들과 컨소시엄을 구성해야 한다는 의견이 나오고 있다. 어떤 기업과 손잡고 컨소시엄 안에서 어떤 역할을 맡느냐가 사업 경쟁력을 좌우할 수 있다는 분석이다. AI 업계 관계자는 "스타트업은 사업 참여 여부뿐 아니라 컨소시엄 안에서 맡을 역할도 관건이 될 것"이라며 "어떤 기업과 협력하고 자사 기술과 서비스를 어느 분야에 배치하느냐가 사업 경쟁을 좌우할 수 있다"고 말했다. 이어 "스타트업이 대기업과 단독으로 경쟁하기는 어려운 만큼 여러 기업이 모델과 서비스 인프라를 나눠 맡는 컨소시엄 방식이 확산할 것"이라고 내다봤다.

2026.07.15 10:40김미정 기자

KETI, 차세대 수전해용 핵심부품 개발…수소기술 자립 가속

국내 연구진이 '그린수소'를 기존보다 높은 효율로 생산할 수 있는 차세대 수전해용 핵심부품을 개발했다. 한국전자기술연구원(KETI·원장 노건기)은 엘티메탈과 공동으로 그린수소 생산의 핵심 부품인 '니켈(Ni) 기반 차세대 다공성 확산체'를 개발, 이를 1500㎠ 이상으로 대형화하는 데 성공했다고 15일 밝혔다. 다공성 확산체는 그린수소를 생산하는 수전해 부품 가운데 하나로, 촉매·분리막·분리판과 함께 수전해 핵심 부품이다. KETI 신재생에너지연구센터가 개발한 다공성 확산체는 알칼라인 환경에서 구동하는 알칼라인 수전해(AWE)와 음이온교환막(AEM) 수전해용 부품이다. 기존 알칼라인 수전해나 음이온교환막 수전해에는 400~500μm의 기공으로 된 스펀지 구조 니켈 폼을 사용했지만 수전해의 이론적인 최적 기공 거리인 10~20μm에 미치지 못한다는 지적이 있었다. 연구진은 니켈 파우더를 소결해 제작하는 파우더 소결법을 이용해 기공크기 10~20μm인 다공성 확산체를 제작했다. 이는 생성된 수소와 산소 기체를 원활하게 배출할 뿐만 아니라, 작은 기공으로 강화된 모세관 현상을 통해 기포가 빠져나간 공간에 물을 빠르게 채워 넣게 돼 수전해 효율이 높아진다. 연구진은 전극과 분리막 사이 간격을 최소화한 제로갭 구조 수전해 셀을 제작해 성능을 실험한 결과, 이번에 개발한 부품의 수전해 성능이 기존에 사용되던 기공률 95% 및 98%의 니켈 폼 보다 약 24%, 59%가 높다고 설명했다. KETI는 국내 다공성 확산체 분야 최대 제조사인 엘티메탈과 공동연구를 통해 이번에 개발한 다공성 확산체를 상용화 조건으로 요구되는 1500㎠ 이상으로 대면적화하는 데에도 성공했다. 임현수 KETI 신재생에너지연구센터장은 “기술 개발 초기부터 성능뿐만 아니라 상용화까지 고려해 연구를 진행해 상용화 가능 수준까지 달성했다”며 “시장이 열리면 바로 제품화가 이뤄지도록 가격 저감 기술과 제품 신뢰성을 확보해 나갈 계획”이라고 밝혔다. 한편, 이번 연구는 한국연구재단 그린수소기술자립프로젝트 지원으로 수행했다.

2026.07.15 10:28주문정 기자

[인사]한국화학연구원(KRICT)

▲부원장 윤성철 ▲국가전략기술추진단장 박호식 ▲연구전략본부장 김필호 ▲화학공정연구본부장 박지훈 ▲화학소재연구본부장 김윤호 ▲의약바이오연구본부장 한수봉 ▲정밀·바이오화학연구본부장 차현길 ▲화학플랫폼연구본부장 조성근 ▲경영기획본부장 최호철 ▲행정관리본부장 김화정

2026.07.15 10:27박희범 기자

"기술료 후불제 효과 커…연구자와 TLO 부담덜 공통지원 플랫폼 있어야"

정부출연연구기관 기술 사업화 패러다임이 변하고 있다. 정부 모두다 창업 기조에 따라 기획 창업에 힘이 실린다. 과학기술정보통신부도 국민 체감과 기술 주도 성장에 방점을 찍고, R&D 사업화 시스템 고도화를 본격 추진 중이다. 그러나 기술사업화는 지난 30년간 같은 이슈로 매년 머리를 싸맸다. 대한민국 미래를 위한 잠재적 투자도 반드시 필요하지만, 과학기술계 ROI(투자대비 수익률) 또한 피해가기 어렵다. 이중적 현실 앞에 놓인 출연연구기관 사업화 상황을 진단하고, 앞으로 어떻게, 어떤 방향으로 끌고 가야할지를 논의하는 자리를 마련했다. [편집자주] ◆글 싣는 순서 풀지못한 30년 묵은 이슈들 현실극복 성공사례 들어보니 어디로 가야 하나…해법을 찾아라 ◆참석자(가나다순) -심용호 한국전자통신연구원 (ETRI) 사업화전략실장 -이영석 한국화학연구원(KRICT) 기술사업화센터장 -이용규 한국기계연구원 (KIMM) 성과확산본부장 -지영종 과학기술정보통신부 연구성과혁신정책과 사무관 -최치호 한국과학기술지주(KST) 대표 -홍성관 국가과학기술연구회 (NST) 기술사업화 부장 *사회 : 박희범 지디넷코리아 과학기술담당기자 ▲사회(지디넷코리아 과학기술담당기자)=상반기 부총리 업무보고 때도 산학협력 공동연구센터 운영을 장려하는 지적이 나왔다. 한국화학연구원에도 본보기 케이스가 있다고 하던데. -이영석(한국화학연구원 기술사업화센터장)=화학연은 지난해 원내에 상생기술협력센터를 개소했다. 국내에서 유일한 형태의 산연협력 플랫폼일 것이다. 기술이전 이후 상용화 단계까지 가는 과정에서 극복해야 할 난관 중 하나가 초기 시장을 확인하는 것이다. 출연연에서 기술을 이전받은 기업이 TRL(기술성숙도) 향상을 통해 구체적인 제품화 단계에 진입하면, 이 기술을 사는 시장이 있어야 한다. 상생기술협력센터는 연구자, 연구원에서 기술이전을 받은 기업(기술공급기업), 기술공급기업의 제품을 구매할 수 있는 기업(기술수요기업)이 3자 간 컨소시엄을 구성, 실증연구와 스케일업을 하기 위한 상용화 협력 플랫폼이다. 기술공급기업은 완성된 기술이 작동할 시장에 대한 확신을 바탕으로 적극적인 상용화를 진행할 수 있다. 기술수요기업 입장에서는 필요로 하는 맞춤형 기술 스펙을 명확히 제시하고 이를 빠르게 확보할 수 있다. 화학연 연구자는 이 과정에서 기술공급기업 상용화 연구를 밀착지원한다. 예를 들어, 화학연이 항공기 엔진성능 향상기술을 보유하고 있다고 보자. 이를 기술공급기업에 기술이전하게 되고, 최종적으로 엔진을 활용할 항공사는 기술수요기업이 된다. 상용화 연구 초기 단계부터 3자가 모여 성공률이 높고 시장이 보이는 상용화 연구를 하자는 취지이다. 상생기술협력센터에는 현재 6개 컨소시엄이 입주해 기술 상용화를 진행 중이다. 연구자와 기술수요기업, 기술공급기업이 밀접하게 협력과 소통을 하기 때문에 참여 기업 만족도가 높다. ▲사회=기술 사업화 정책이나 방향이 변하고 있다는데. -이영석=출연연을 보는 시각이나 기대하는 역할도 기술이전에서 기술사업화로 넓어지고 있는 것 같다. 기술이전이 끝이 아니라 사업화까지 적극적인 지원이 필요하다는 목소리가 커지고 있다는 의미이다. 기술사업화는 기존에는 기업의 영역이었다. 출연연이 이러한 역할에 좀 더 기여하기 위해서는 우선 연구자가 사업화 관련 연구에 조금 더 집중할 수 있는 환경이 조성되어야 한다. 의미 있는 사업화 성과를 보면 연구자와 기업이 상호 간의 역량을 공유해 가면 상당히 오랜 기간 함께 연구한 경우가 많다. 또한 사업화 과정에서 연구자 R&D 역할 뿐만 아니라 비R&D도 굉장히 중요하다. 예를 들어 실증을 진행해야 하고 투자 유치도 되어야 한다. 적정한 테스트베드가 어디에 있는지, 이를 지원해 주는 사업은 무엇이 있는지도 알아야 한다. 이러한 부분들이 출연연의 기술사업화 조직이 주목해야 하는 역할이라고 본다. ▲사회=그럼 어떻게 해야 하나. -이영석=많은 출연연 기술사업화 조직은 아직 여기에 익숙하지 않다. 사실 모든 것을 다 하는 것도 현실적으로 어렵다. 이를 해결할 방법으로 역할 분담과 오픈 이노베이션을 생각해 볼 수 있다. 출연연 기술사업화부서는 기관과 연구특성, 연구문화, 연구자에 대한 이해를 바탕으로 외부전문기관과 오픈 이노베이션을 적극 추진해야 한다고 본다. 예를 들어 KST 같은 투자기관도 있고, NST 사업화공동추진 TF 같은 전문조직도 포함된다. 전국에 실증과 스케일업을 협력할 수 있는 다양한 지역혁신조직도 있다. 외부기관은 상대적으로 출연연 연구특성과 연구자에 이해도가 높지 않을 수 있다. 그래서 출연연 기술사업화 조직이 연구자, 기업, 외부전문기관 간 효과적인 가교 역할을 할 수 있다. 이러한 과정을 통해 기술이전에서 그치지 않고 새로운 시장 창출과 기업성장, 그리고 궁극적으로 산업발전에도 기여했다고 말할 수 있을 것이다. 지금은 과도기라고 생각한다. 사업화 성공 위해선 전문성 확보+오픈 이노베이션이 핵심 화학연 상생기술협력센터도 이러한 방향성을 기반으로 전략과 사업을 설계하고 운영해 나가는 중이다. 결론적으로 향후 출연연 기술사업화조직은 기술이전조직을 넘어 기술이전 이후 사업화 성과까지 심층지원하는 조직으로 거듭나야 할 것이다. 이를 위해서는 출연연 기술사업화 조직의 특화된 전문성 확보와 적극적인 오픈 이노베이션이 핵심 전제이다. 현재 병목 상태에 놓여있는 기술사업화 성과의 돌파구는 여기에 있다고 본다. -홍성관(국가과학기술연구회 기술사업화부장)=전적으로 공감한다. 지금은 연구자가 연구뿐만 아니라 사업화, 나아가 기업 성장 과정까지 일정 부분 감당해야 하는 상황이다. 따라서 연구자에게 모든 부담을 지우기보다는 그 부담을 덜어 줄 수 있는 지원 체계가 함께 마련돼야 한다고 생각한다. 연구자와 TLO 부담을 덜고, TLO가 연구자를 보다 효과적으로 도울 수 있도록 하는 공통 지원 플랫폼이 필요하다. NST가 지난 10년 남짓 운영해 온 융합연구단 사례를 보면, NST는 권리화와 사업화 전문가들로 지원 체계를 운영하면서 융합연구단의 당초 설립 목표가 달성될 수 있도록 연구 기간 내내 연구자와 TLO를 하나의 팀으로 지원했다. 그 결과 괄목할 만한 수준의 성과를 거둘 수 있었다. 중요한 것은 이러한 지원 방식이 특정 사업에 한정되지 않고, 목적이 분명한 연구과제에 일반적으로 활용할 수 있는 지속 가능한 플랫폼으로 발전해야 한다는 점이다. 다만 이를 실제로 구현하는 일은 생각보다 쉽지 않다. 현재 NST에서도 이 부분을 개선하기 위한 작업을 진행하고 있다. 미국 MIT 독보적 사업화 성과 벤치마킹할 만해 참고할 만한 해외 사례도 있다. MIT는 대학임에도 불구하고 미국에서 독보적인 기술사업화 성과를 창출하고 있다. 그 배경에는 1947년부터 운영해 온 산업연계 프로그램, 즉 ILP가 있다. 이 프로그램은 MIT에서 연구와 사업화 경험을 축적한 디렉터들이 기업의 수요를 확인하고, MIT가 오픈이노베이션 파트너로서 역할을 할 수 있도록 연구자금을 유치하고 성과를 관리하는 구조다. 예를 들어 ILP 디렉터들이 글로벌 주요 기업을 직접 방문해 수요를 발굴하고, 이를 연구과제로 연결한 뒤, 기업이 실제로 적용할 수 있을 때까지 후속 지원을 이어간다. 이러한 방식은 현재 미국 에너지부와 DARPA(국방고등연구계획국) 등으로도 확산돼 운영되고 있는 것으로 안다. 우리도 실용화 가능성이 높고 상징성이 큰 과제에 대해서는 연구자, TLO, 지원 플랫폼이 하나의 팀으로 움직이며 지속적으로 지원할 수 있는 체계를 제도화할 필요가 있다. NST도 전략연구사업에서 기존 융합연구사업 노하우를 고도화해 이러한 체계를 가동할 수 있도록 준비하고 있다. ▲사회=TLO 역할이나 기능에 대해 이미 언급했다. 기술 사업화 활성화를 위한 노력이나 성과, 생태계 보완점 등에 대해 얘기해달라. -이용규(한국기계연구원 성과확산본부장)=지금까지 지적한 문제점에 대해 공감한다. 지향하는 바도 같다. 이를 해결하기 위해 구체적으로 어떻게 실행해야 하는지는 답이 없는 것 같다. 한국기계연구원은 기술료 수입이 연간 50억 원대였다. 연구자들은 아직도 기술 중심 사고를 한다. 기술을 생각하지, 아이템을 말하지는 않는다. 지난 2024년부터는 기술 소개를 아이템 단위로 바꿔 기업들에 홍보를 시작했다. 기업이 진짜 원하는 것이 무엇인가에 귀를 기울이는 시간도 많이 가졌다. 그래서인지 최근 기술료 수익도 70억~80억원으로 올라섰다. 기업들 요구도 그만큼 많아지고, 기관이 뭘하는지 알고, 찾아오는 기업도 늘었다. TLO 다각적 지원으로 역할 확대했더니 성과 크게 늘어 전에는 기관이 기술이전하고, 기업 설립하면 그걸로 연구소 역할은 끝이었다. 본래 출연연 연구자들은 기술에 관심이 있는 사람이지 제품에 관심 있는 사람은 아니었다. 그런데 앞으로는 그런 역할들을 TLO가 대행해 줘야 하지 않나 해서 스케일업이나 투자까지 지원하는 프로그램을 만들고 있다. 가장 먼저 시작한 일이 단순한 기술이전보다 기술 스케일업도 하고, 다각적으로 지원하면 훨씬 더 많은 수익이 생긴다고 연구자들에 설명하며, 설득한 일이다. 특히, 창업을 강조했다. 지난 2024년 전까지 3년 동안 창업 1건, 연구소기업 1건이었다. 지난 3년 동안 겸직 제도 만들고, 급여 기준 다시 만들고, 사업화 관련 제도도 개선했다. 그리고 연구자를 대상으로 창업이 어떤 것인지 분위기 조성 행사도 많이 치렀다. 세미나도 연 7~8회씩 열었다. 성공 창업자 초청 행사도 하며 분위기를 조성했다. 2024년 창업 아이디어 경진대회도 시작했다. 2024년 들여다보니, 기계연구원은 창업지원 프로그램도 없었다. 그래서 창업 전 단계부터 지원하고, 창업 후단은 KST와 협력해 출연연구기관 최초로 24억원 규모의 'KIMM펀드'도 특별히, 만들었다. 기관 기술로 창업했거나, 연구소 기업을 설립했거나, 아니면 기술이전 받은 기업에 대해 투자하는 시스템이다. "연구소 기술로 창업하면, 기관이 모른 체 하지는 않는구나"하는 인식을 심어주려 공을 많이 들였다. 창업 지원자가 현재 7건이다. 이들은 1년 전부터 창업 관련 모든 과정을 이수했다. 기술 사업화 확장 노력도 참 많이 했다. 기술이전 쪽은 우리도 다른 출연연과 같은 문제를 안고 있다. 연구자는 기술만 넘겨주면 땡이다. 기업은 이 기술을 받아보고는 당황해서 한다. 그래서 기술이전 받고 그냥 묻어놓는 경우들도 많다. ▲사회=성과에 대해 들어보자. -이용규=기계연은 이에 2025년부터 '후불제 R&D'라는 제도를 도입했다. 기업 수요를 먼저 받고, 연구자를 매칭시키는 제도다. 기계연이 보유한 기술을 이용해 기업이 요구하는 문제 해결이 가능한 경우, 기관 재원을 투입해 R&D를 대행해 준다. 기업은 특별히 할 일이 없다. 대신 기업은 자신들의 스펙을 공개해야 한다. 기업들이 기업 정보를 가리고 막연하게 기술 단위로 기술이전을 받아 가니까 이전받아도 못 쓰는 것이다. 그 갭을 없애기 위해 우리 스스로 예산을 투입해 기술을 개발하기로 한 거다. 연구가 끝나면, 기업이 와서 결과를 판단한다. 인증 시험을 받든지 기업 내에서 테스트하든지 해서 기업이 마음에 들면 기술이전 받아 가는 구조다. 후불제 R&D로 투입대비 자금 회수율 150% 넘겨 그러다 보니 투자 예산 대비 회수율이 150%가 넘는다. 11억3,000만원을 선투자했고, 15억 4,000만원의 기술료 납입을 확약했다. 일부의 경우 300%가 넘는 수익 기록도 있다. 이런 경우는 기업과 NDA(비밀유지계약)를 맺고, 기업이 자기네들 정보를 모두 공개한다. 출연연 기술료 수익이 1200억원 정도 된다고 했는데, 비록 작은 부분이지만 일부 문제를 해결한 셈이다. 결과가 만족스럽지 않으면 기술료를 안받겠다고 했다. 그랬더니, R&D 사업화를 하더라. 이로인해 기술 이전까지 덩달아 좋아지고 있다. KIST도 그렇고, 출연연에 유사한 사업이 있다. 이 사업 기본 개념은 선투자다. 올해도 과기정통부 과기혁신본부 지원을 받아 기본 사업 예산을 받았다. 지속했으면 하는 요청도 받았다. -지영종(과학기술정보통신부 연구성과혁신정책과 사무관)=기술이전 한 뒤 상용화가 되어 매출이 발생하면 일정 비율을 후불로 기술료를 받는 구조도 운영되고 있다. 연구성과가 가진 경제적/사회적 가치를 기술이전 및 상용화가 된 이후에 보상받는 이와 같은 구조는 수요와 공급을 활성화하고, 기술이 보유한 경제적 가치만큼 평가받을 수 있도록 하는 제도라고 생각한다. 또 출연연 내 창업과 같은 기술사업화 활동을 보장하고 지원하기 위한 특례법안을 국정과제의 일환으로 마련 중이다. 지난해 국정감사에서 조인철 의원이 관련 내용을 문제 제기한 이후 올해 2월 관련 법안이 발의됐다. 4월 과방위 소위, 5월 과방위 전체회의를 통과했다. 이 법안을 통해 연구자가 창업한 기업에 대한 주식 보유 근거와 임직원 직무 관련 외부 활동의 근거가 법적으로 마련되면, 법에 따라서 출연연 기술사업화 관련 가이드라인 또는 내부 규정들도 더 적극적인 지원 형태로 변화할 것이다. 이러한 다양한 제도적 뒷받침을 통해 연구자가 앞으로 더 자유롭게 기술이전 또는 창업 활동을 할 수 있을 것으로 기대한다. -심용호(한국전자통신연구원 사업화전략실장)=출연연구기관은 기술료를 분납할 수 있다. ETRI 경우도 계약 시 50% 이상을 납부하고, 나머지 잔금을 2차에 납부할 수 있다. 다만, 경상기술료는 사실상 받기가 참 어렵다. 기업입장에서 사업화가 아직 진행 중인데 무슨 기술료를 달라고 하냐고 말하거나, 시장에서 기대했던 기술 수준보다 낮은 수준이라는 얘기도 한다. 그래서 나온 대안이 마일스톤 계약 방안인데, 이에도 어려움이 있다. 2015~2025년 국내 제약바이오 기업이 체결한 기술이전 금액이 약 96조원에 이르지만, 실제 들어온 돈은 3조 수준밖에 되지 않았다고 한다. 그렇듯 마일스톤도 현실적인 대안이 될 수 있을까 싶다. 계약 마일스톤으로 몇백억~ 몇천억씩 했어도 임상까지 가다 보면 중간에 드롭되기도 한다. 계약은 잘 됐는지 몰라도 실제 들어오는 돈은 많이 줄어든다. 출연연 성과 기술료로만 평가 맞을까?'''새 지표 필요 이는 출연연 성과를 과연 기술료만으로 평가하는 게 맞느냐는 것으로 귀결된다. 기술사업화 평가 지표에서 단순히 기술료, 연구생산성(총투입연구비 대비 기술료수입) 이외에 새로운 평가 지표 체계가 필요하다고 본다. ETRI는 기술사업화와 관련, 기술이전 실적이 아니라 연구성과가 실제 사업화까지 이어진 정도를 측정하기 위한 아웃컴(Outcome) 중심 지표인 `R&D사업화율`을 연구원 통합평가 지표로 설정했다. 연간 수행 과제 수 중 기술이전 되는 비율인 `연구성과 활용률`과 기술이전 이후 이전된 기술의 `상용화 성공률`을 복합적으로 반영한 지표이다. 이는 연구개발의 최종 성과를 '기술이전'이 아닌 '실제 사업화 성공'으로 관리하고, 국가 R&D 성과관리 패러다임을 '개발' 중심에서 '활용' 중심으로 전환할 수 있는 새로운 성과지표로 활용할 수 있다. 다른 출연연과 기술사업화 성과관리 체계의 새로운 기준으로 발전 가능한 성과지표를 만들어보는 것도 의미 있는 일이 될 것이다. -이영석=유사한 고민을 한 적이 있다. 기술료라는 지표가 사업화 성과를 평가하기에 굉장히 직관적이고 좋다. 그런데 이면을 들여다보면 기술료의 많은 부분이 선급기술료다. 경상기술료 비중이 상대적으로 낮다. 경상기술료 중심으로 사업화 구조 변경은 맞는데…당장 수익 줄어 사실 의미 있는 기술료는 경상기술료라 생각한다. 경상기술료는 기업이 기술사업화에 성공했다는 의미이기 때문이다. 경상기술료 위주로 기술이전계약 조건을 변경하는 것에 대해 검토한 적이 있다. 그런데 현실적인 이슈는 이전된 기술의 상용화 성공률이 높지 않다는 점이었다. 기관에서는 목표로 하는 기술료 실적이 있는데 경상기술료 중심으로 기술이전계약을 전환하면 당장 기술료 수익이 낮아질 수밖에 없다. 현실적인 어려움이다. 예를 들어 상용화 성공률이 20%라고 보면 상용화에 성공할 때까지 기술별로 소요되는 기간도 상당히 다르고 성공의 규모도 다를 것이다. 그런데 이 기간 동안 기술료 목표라는 부담을 견딜 수 있을지, 외부에서 이 부분을 얼마만큼 용인해 줄까 하는 고민이 생긴다. 그래서 경상기술료 위주로 가는 것이 쉽지 않다. -이용규=3년마다 기관장을 바꾸는 현 제도 아래서는 그렇게 경상기술료 중심으로 평가할 수가 없다. -이영석=경상기술료 중심의 기술이전이라는 방향은 맞는데 정답을 못 냈다. 대안을 찾기가 어려웠다. -심용호= ETRI 고민 중 하나는 PBS 사업이 전략연구사업으로 전환되고 있는 점이다. 그동안 ETRI는 PBS 비중이 워낙 높다 보니, 사업화에 활용할 수 있는 성과도 많았다. 전략연구사업은 중장기·대형 연구 중심으로 재편되는 만큼 초기에는 사업화 가능한 연구성과 창출 시점이 뒤로 이동할 가능성이 있다. 따라서 향후 2~3년은 기술이전과 사업화의 기반이 되는 '사업화 시드 기술' 공급이 일시적으로 감소할 수 있다는 우려가 현장에 있다. 결국 전략연구사업 성공을 위해서는 중장기 전략기술을 육성하는 동시에, 단기 사업화가 가능한 연구성과를 지속적으로 공급할 수 있는 보완 체계도 함께 마련될 필요가 있다. -이용규=특허 고품질화 관련해서 고민 많이 한 적 있다. 전주기 지원 체제도 도입해 봤다. 특허가지고 가장 돈을 잘 버는 LG에너지솔루션에 가서 벤치마킹도 했다. 어떻게 특허관리 하냐고 물으니, 예를 들어 청소기를 만든다면, 특허로 벽을 친다고 하더라. 타깃이 정해지면, 관련 모든 특허들을 다 막아놓고, 그 시장에 진입한다. 제품 아이템 단위로 한다. 그런데, 출연연 연구자는 기술 중심이다. 새로운 뭔가를 하는 특허에만 관심이 있지, 이것을 기술이전 했을 때 기술이전 받은 업체의 독점적 특허실시권까지는 생각하지 않는다. 그래서 대안으로 만든 시스템이 LG 명품 특허 패키지처럼 만들어 외부 공격에 대응하는 방어특허나 회피특허 패키지 전략을 수립하고, 이에 맞는 시스템을 만들었다. 기업들이 기술이전 받아서 마음 놓고 사업화할 수 있다. 독점권을 행사할 수 있다. 유사 상품으로는 절대 공격 못 한다. 이런 시스템을 현재 운영 중이다. 다만, 이를 지원하고, 관리할 인력이 너무 부족하다. 현재 기관에 변리사가 2명 있다. 전략연구사업이 4개여서, 1인당 2개씩 붙였다. 변리사 2명이 기관 보유 특허들을 모두 정리하고, 히스토리까지 조사한다. 그리고 각각 연구자에게는 외부 전문 변리사를 붙여놨다. 위임장 주고 사업 기간 내내 특허 업무를 지원한다. 3인 1조다. 연구자-내부 전문가(변리사)-외부 특허 출원 담당으로 짰다. 이런 시스템을 운영한 지 6개월 정도 됐다. 연구자들 반응이 아주 좋다. 자기는 자기 기술만 개발하고 내부 변리사가 새로운 아이디어도 계속 주고, 특허 방어벽 가이드라인을 수시로 제시한다. 3년 뒤 어떤 성과가 나올지 기대된다. -최치호(한국과학기술지주 대표)=KIST가 연구자 개인 평가에서 특허를 다 뺏다. 특허 숫자는 엄청나게 줄었지만, 기술료 수익은 반대로 더 올라가고 있다. 논문은 IF(임팩트 팩터) 요소로 평가하고, 특허는 활용여부, 기술료는 얼마가 들어왔는지를 평가한다. 경상기술료 수익 매년 줄어…특허 평가 체계 전환해야 사실 특허 부분은 평가 체계를 완전히 전환해야 한다고 본다. 안 좋은 시그널이 있다. 우선 경상기술료 수익이 계속 떨어지고 있다. 창업기업과 스핀오프 기업 수가 계속 줄고 있다. 성과 확산 예산도 계속 줄고 있다. 반면 기술 사업화 전문인력은 없지만, 연구비는 점점 늘어 대책 마련이 필요하다. 우선 진단이 명확히 돼야 대책이 마련될 것이다. 가장 궁금한 것은 왜 스타트업이 안 나오냐는 것이다. 기관장이 스타트업을 선호하지 않는 케이스도 있고, 기관평가에서 성과 확산 부분이 자율 평가로 바뀌면서 빠졌다. 문제는 경상기술료 수익이 계속 떨어지고 있는 점이다.

2026.07.14 09:07박희범 기자

화학연, 엘케이켐에 페로브스카이트 탠덤 소재 기술이전

한국화학연구원(KRICT)은 엘케이켐(대표 이창엽)에 고효율 실리콘-페로브스카이트 탠덤(적층형) 태양전지용 소재 조성 및 제조 기술을 이전하는 계약을 체결했다고 13일 밝혔다. 이 기술은 실리콘 태양전지 위에 페로브스카이트 박막을 얹는 탠덤 구조의 소재 합성으로 안정성이 향상됐다. 기존 페로브스카이트 탠덤 소재가 빛, 습기, 열 같은 요인에 약해 안정성이 떨어지는 단점을 보완한 기술이다. 엘케이켐은 완제품 태양전지의 성능을 좌우하는 핵심 소재를 전문적으로 개발·생산하는 기업이다. 이번 기술이전을 계기로 양산 체계 구축에 본격 나선다. 이와함께 국내외 태양전지 모듈 제조사와의 협력을 통해 상용화 속도를 높여나갈 계획이다. 이창엽 엘케이켐 대표는 “탠덤 태양전지 상용화에 속도를 내고, 차세대 태양광 시장에서 국내 기술의 경쟁력을 입증해 나갈 것"이라고 밝혔다. 양기관은 이날 기술이전 협약식과 함께 '페로브스카이트 태양전지 소재 국산화 및 대량 양산기술 공동개발'을 위한 업무협약(MOU)도 체결했다. 한편 화학연 페로브스카이트 대면적 태양전지 상용화 제작 기술은 지난해 말 과학기술정보통신부 '2025년 국가연구개발 우수성과 100선'의 '에너지 환경분야' 최우수 성과로 선정된 바 있다.

2026.07.13 20:57박희범 기자

국산 AI 모델, 자동차 부품·오피스·공공 업무 적용 확산

한국 인공지능(AI) 파운데이션 모델이 제조와 공공을 비롯한 산업 현장으로 적용 범위를 넓히고 있다. 과학기술정보통신부는 SK텔레콤과 LG AI연구원, NC AI, 업스테이지가 자동차 부품 제조와 사무 업무, 중소기업 AI 전환, 공공 서비스 분야에 국산 AI 모델 활용을 확대한다고 13일 밝혔다. SK텔레콤은 독자 AI 파운데이션 모델 경량화 모델을 자동차 부품 업체 코넥의 생산 현장에 도입한다. 올 하반기부터 코넥의 주조·가공 공정 데이터를 학습한 AI 에이전트를 활용해 현장 실증에 나선다. SK텔레콤은 숙련공이 보유한 경험과 업무 지식을 거대언어모델(LLM)로 데이터화할 방침이다. 이를 학습한 AI 에이전트가 공정 과정에서 발생할 수 있는 오류를 줄이고 작업 방식의 표준화를 지원한다. 독자 AI 모델을 활용해 제조 현장 보안 요구에도 대응한다. 경량화 모델의 연산 효율을 높여 AI 도입과 운영에 필요한 비용 부담도 낮출 계획이다. LG AI연구원과 한컴은 공공·민간 AI 오피스 시장을 겨냥한 전략적 협업을 추진한다. LG AI연구원 AI 모델 '엑사원'을 한컴의 '한컴 어시스턴트'와 '한컴피디아' 등 주요 AI 서비스에 접목할 계획이다. 두 기업은 한컴의 AI 에이전트 기술과 LG AI연구원의 AI 모델·서비스 인프라를 결합한 통합 설루션을 개발할 예정이다. 이를 기반으로 공공기관과 민간기업 사무 업무에 AI 도입을 확대한다는 목표다. NC AI는 이노비즈협회와 국내 중소기업의 AI 전환을 지원한다. 전문 인력 부족과 높은 비용으로 AI 도입에 어려움을 겪는 기업을 대상으로 적은 인프라 자원에서도 고성능 AI를 운영할 수 있는 산업 현장형 아키텍처를 제공한다. 업스테이지와 오케스트로그룹은 국산 AI 모델 '솔라'를 활용한 공공 부문 생성형 AI 서비스를 구축한다. 공공기관별 데이터에 검색증강생성(RAG) 기술을 적용해 기관 업무에 맞춘 답변과 정보를 제공할 계획이다. 이 서비스는 오케스트로 그룹의 AI 설루션 '클라리넷'에 탑재된다. 클라리넷은 다수 공공기관에 도입된 설루션으로 조직 내 반복 업무 자동화와 효율화를 지원한다. 두 기업은 천안·아산에서 추진되는 'AI 특화 시범도시 사업'에도 참여한다. 해당 사업에는 2026년부터 2030년까지 5년간 약 6109억원이 투입된다. AI 인프라와 파운데이션 모델, 엣지 AI, 도시 데이터, 디지털 트윈, 피지컬 AI 등 관련 기술을 개발·실증한다. 김종호 NC AI 글로벌사업실 매니저는 "그동안 다수 중소기업은 AI 도입 필요성을 절감하면서도 비용과 전문 인력 부족으로 도입에 어려움을 겪어왔다"며 "대규모 인프라 투자 없이도 산업과 업무에 최적화된 AI를 활용할 수 있도록 도울 것"이라고 밝혔다.

2026.07.13 09:40김미정 기자

출연연 TLO, 단순 기술이전서 기획창업자로 "변신 중"

정부출연연구기관 기술 사업화 패러다임이 변하고 있다. 정부 모두다 창업 기조에 따라 기획 창업에 힘이 실린다. 과학기술정보통신부도 국민 체감과 기술 주도 성장에 방점을 찍고, R&D 사업화 시스템 고도화를 본격 추진 중이다. 그러나 기술사업화는 지난 30년간 같은 이슈로 매년 머리를 싸맸다. 대한민국 미래를 위한 잠재적 투자도 반드시 필요하지만, 과학기술계 ROI(투자대비 수익률) 또한 피해가기 어렵다. 이중적 현실 앞에 놓인 출연연구기관 사업화 상황을 진단하고, 앞으로 어떻게, 어떤 방향으로 끌고 가야할지를 논의하는 자리를 마련했다. [편집자주] ◆글 싣는 순서 풀지못한 30년 묵은 이슈들 현실극복 성공사례 들어보니 어디로 가야하나…해법을 찾아라 ◆참석자(가나다순) -심용호 한국전자통신연구원 (ETRI) 사업화전략실장 -이영석 한국화학연구원(KRICT) 기술사업화센터장 -이용규 한국기계연구원 (KIMM) 성과확산본부장 -지영종 과학기술정보통신부 연구성과혁신정책과 사무관 -최치호 한국과학기술지주(KST) 대표 -홍성관 국가과학기술연구회 (NST) 기술사업화 부장 *사회 : 박희범 지디넷코리아 과학기술담당기자 ▲사회(지디넷코리아 과학기술담당기자)=지난 20년간 공공기술에 중점 투자해온 펀드 전문기관과 올해 국가R&D 50주년을 맞은 3개 기관, 그리고 과학기술정보통신부를 포함한 총괄 관리 및 사업화 추진 기관을 모셨다. 50년을 맞은 기관들은 그동안 R&D성과와 사업화 실적도 많을 것이다. 성과도 들어보고, 사업화 과정에서의 어려움, 개선점, 향후 나아갈 방향 등을 함께 고민하는 자리가 됐으면 한다. 본론에 들어가기전 기술사업화와 관련한 최근 현안들을 얘기해보자. -지영종(과학기술정보통신부 연구성과혁신정책과 사무관)=TLO(기술이전조직) 운영과 부처 간 협력에 대해 관심가져 주셔서 감사하다. 각 연구기관은 법적 의무기관인 TLO, 즉 사업화 전담조직을 운영하고 있고, NST 내 총괄 TLO를 설치하여 개별 TLO들의 역량 강화와 협력을 지원하고 있다. 올해 정부 창업지원 통합 예산 규모가 3조4,000억원이다. 이 가운데 중기부가 3조1,000억원이고, 과기정통부가 708억원 정도된다. 과기정통부는 출연연의 창업과 같은 딥테크 중심으로 지원한다. 여기에는 연구성과혁신정책과 사업인 실험실창업탐색지원사업 즉, 텍스코어와 딥사이언스 창업 활성화, 창업선도대학 등이 들어가 있다. 최근 예비창업패키지나 DIPS와 같은 중기부 창업지원과제에 과기정통부 딥테크 창업기업 연계와 정보 공유가 더 원활해졌다. -이영석(한국화학연구원(KRICT) 기술사업화센터장)=정부에서 제도개선에 많이 신경쓰는 것 같다. 권익위에서도 신경쓴다. 이해충돌에 관한 법개정이나 출연연 사업활동에 관한 법규들이 도움되는 방향으로 잘 정비되고 있다고 느낀다. -홍성관(국가과학기술연구회(NST) 기술사업화 부장)=외부 활동에 대한 보상 부분의 한계를 100만원 수준으로 확대된 것으로 알고 있다. 이 부분도 현장 적용 과정에서 세심하게 살펴볼 필요가 있다고 본다. -이용규(한국기계연구원(KIMM) 성과확산본부장)=기관 내에서도 기술이전 중심으로 사업화를 해오다 최근엔 창업으로 방향을 선회 중이다. 창업을 희망하는 연구자들도 생겼다. 다만, 연구자 창업 겸직 제도를 허용하고 있는데, 실제 연구 업무 수행하는 것과 창업 업무 수행하는 것이 오롯이 연구자이자 창업자 몫이다. 좀 전에도 기술사업화에 대한 제도적 방향성을 제시했는데, 실제 실행단으로 내려와 디테일한 상황으로 가다보면, 규제간 이해 충돌이 불가피한 것이 현실이다. 이미 경험과 사례를 겪어 잘알고 있는 감사 파트에서는 나중에 문제될 소지가 있다고 조심스러워한다. 기관에 있다보면, 창업자가 다른 정부 사업에 참여하기도 할 것이다. 겸직으로 있는 동안 사업관련 정부 정보가 계속 들어올 것이고, 그 정보가 자연스레 창업기업으로 흘러 나갈 수도 있다. 그래서 구체적인 사례 중심으로 가이드라인이 디테일하게 내려왔으면 좋겠다. 그렇게 되면 기관도 큰 방향성 아래서 기관 운신이 보다 자유로워질 것이다. 현재는 창업하는 연구자에게 기관이 이런 건 책임져 줄테니, 편하게 해라고 말을 못해주는 것이 현실이다. -홍성관=현재는 제도 전환이 이루어지는 과도기라고 생각한다. NST는 기업 사업화 과정에서 창업자와 연구자 사이에 발생할 수 있는 이해상충 문제를 완화하기 위해 과기출연기관법에 관련 특례조항을 신설하는 작업을 지원해 왔고, 해당 법안은 현재 국회 법제사법위원회에 상정될 예정인 것으로 알고 있다. 이 특례조항에는 크게 두 가지 내용이 담겨 있다. 하나는 출연연 연구자가 창업이나 기술이전 과정에서 지분 또는 주식을 취득할 수 있도록 허용하는 것이고, 다른 하나는 출연연 임직원이 기술사업화 과정에서 이해관계가 있는 기업에 대해 자문 등 외부활동을 할 수 있도록 허용하는 것이다. 법제화가 마무리되면 현장에서 우려하는 문제의 상당 부분은 완화될 수 있을 것으로 기대한다. 다만 창업기업과 관련해서는 윤리적 오해가 발생할 수 있는 영역도 남아 있다. 이런 부분까지 법률만으로 완전히 정리하기는 쉽지 않기 때문에, 향후 현장 중심의 세부 가이드라인과 운영 경험이 함께 축적될 필요가 있다고 본다. -이용규=가이드 라인 정도만이라도 제시되면 좋겠다. 농담으로 교도소 펜스에 서 있다는 얘기도 한다. 조금만 삐끗하면, 배임 등의 문제로 감사에 걸릴 수 있기 때문이다. 하여튼 한편으로는 기대하면서도 한편으로는 걱정도 많이 된다. "과거처럼 성과에 대한 합리적 보상 메커니즘 회복돼야" ▲사회=과기정통부도 국가 R&D의 사업화에 엄청 신경을 쓰고 있다. 정부 R&D 올해 예산이 35조 5,000억원이다. 연구에 10의 자원이 투입된다면, 실용화에 100, 양산에 1000의 자원이 소요된다는 논리다. 보는 시각은. -홍성관=20년 전 현장에서 제기되던 문제와 지금의 문제의식이 크게 다르지 않다는 점에서, 이 문제가 쉽게 풀릴 사안은 분명 아니라는 생각을 하게 된다. 저는 이른바 '삼전닉스'와 '오링이론'이라는 두 가지 키워드의 관점에서 말씀드리고 싶다. 최근 반도체 슈퍼사이클을 통해 삼성전자와 SK하이닉스가 큰 성과를 거두었고, 성과에 기여한 구성원들에게 상당한 수준의 보상이 이루어진 것으로 알고 있다. 좋은 성과가 났을 때 그 기여자에게 합리적인 보상이 돌아가는 구조는 출연연에도 꼭 필요하다. 과거에 존재했던 성과 보상 메커니즘이 보다 현실적인 방식으로 회복될 필요가 있다고 생각한다. 과거 네이처는 R&D 투입 규모에 비해 성과가 충분히 나타나지 않는 우리나라 상황을 빗대 '한국형 R&D 패러독스'라고 지적한 바 있다. 일각에서는 논문 성과를 기준으로 R&D 패러독스가 없다고 말하기도 한다. 그러나 기술사업화 성과를 기준으로 보면, 투입 대비 성과의 간극은 여전히 존재한다. R&D 성과의 경제적 환류를 살펴볼 때 가장 직접적으로 확인할 수 있는 지표 중 하나가 기술료다. 출연연 전체 기술료 수익은 지난해 기준 1,300억 원을 조금 넘는 수준이다. 이 가운데 ETRI가 달성한 권리 수익화 성과 약 400억 원을 제외하면, 전통적인 기술이전 수익 규모는 약 800억 원 수준이다. 이 수치가 10년 전과 크게 달라지지 않았다는 점은 무겁게 봐야 할 대목이다. 창업기업은 매년 20개에서 60개 수준으로 설립되고 있지만, 전체 R&D 투입 규모를 고려하면 아직 성과가 충분하다고 보기는 어렵다. 노벨경제학상 수상자인 마이클 크레이머 교수는 챌린저 우주왕복선 사고가 작은 오링 결함에서 비롯되었듯이, 전체 가치는 각 과정의 가치를 단순히 합산한 것이 아니라 모두 곱해서 결정된다는 '오링이론'을 제시했다. 이 이론은 우리나라 기술사업화 상황을 이해하는 데도 유용한 시사점을 준다. 이를 우리 R&D 체계에 적용해 보면, R&D, 권리화, 사업화로 이어지는 밸류체인 가운데 어느 한 고리가 비어 있거나 약하면 전체 성과는 결국 가장 약한 고리에 의해 제한된다. 따라서 우리 R&D 체계에서 어디가 비어 있는지, 어느 고리가 가장 취약한지를 진단하는 것이 중요하다. 제 생각에는 R&D가 진행되는 과정에서 수요와 공급을 정렬하는 작업이 바로 그 빈 고리를 채우는 핵심 방법이라고 본다. 이 빈 고리를 보완한 사례로 NST 융합연구단사업을 말씀드리고 싶다. 융합연구단사업은 10년 남짓 운영됐는데, 모든 과제에 대해 연구기간 동안 권리화와 사업화 지원이 제도적으로 이루어졌다. 그 결과 투입 예산 대비 기술료 성과가 30%에 육박했다. 일반 국가연구개발사업의 기술료 수입이 투입 예산 대비 약 2% 수준이라는 점을 고려하면 상당히 의미 있는 성과라고 볼 수 있다. ▲사회=러닝 로열티에 대해 말도 많은데. -홍성관=기술이전 계약 이후의 러닝 로열티 징수는 대표적인 약한 고리다. 현장에서 이 부분에 많은 어려움이 있었다. 지난 1월 29일 한국형 디스커버리 제도, 즉 증거개시제도가 도입되었지만, 출연연은 그 적용 대상에서 제외되어 있다. 중소기업이 아니라는 이유로 제도적 사각지대에 놓인 셈이다. 이 부분은 향후 제도적으로 보완될 필요가 있다. 또 다른 약한 고리는 글로벌 시장에 진출하거나 국내에서 일정 규모 이상의 수익을 창출하는 기업에 대해 특허 등 지식재산권 침해 대응이 충분히 이루어지지 못하고 있다는 점이다. 이는 연구자에게 실질적인 동기를 부여하기 위해서도 중요한 과제다. 정책적으로 직접 대응하기 어려운 부분이 있다면, 정부가 주도하거나 지원하는 기술사업화 전문기관과 연계해 해결 방안을 모색할 필요가 있다. 그동안 정부가 기술사업화의 여러 고리를 갖추는 데 집중해 왔다면, 이제는 그 고리들이 실제로 제 기능을 할 수 있도록 더 강한 연결 구조를 만들어야 할 시점이라고 생각한다. ETRI 지난해 출연연 가운데 최다 연구소 기업 창업 ▲사회=PBS(연구성과중심제) 단계적 폐지이후 전략적 연구사업이 시작됨에 따라 연구과제의 변화에 대한 대응과 보수체계를 지적하는 목소리도 있었다. 각 50년된 기관 성과도 소개해달라. -심용호(한국전자통신연구원(ETRI) 사업화전략실장)=50년된 ETRI 성과로 인한 경제적 파급 효과가 494조원에 이른다. TDX(전전자교환기)와 CDMA(코드분할다중접속) 등 대표 성과 기술만 316조원이다. ETRI는 지난해 기술료 수입이 652억원이다. 역대 최고 기술료 수입을 창출했다. 그중 특허 기술료 비중이 82% 이상이다. 이는 기술료 수익 구조가 다각화됐다는 것을 의미한다. 그동안은 일반 기술 이전을 통해서만 기술료 수익을 창출했다. 이를 풀어보면, IP(지적재산권) 경영 전략이나 창업 전략 등에 관해 몇 년 전부터 기획해서 기술 이전뿐만 아니라 특허, 그다음에 기술 출자나 IPO를 통해 수익도 내고 이런 실적들이 연구 생산성 증가에도 이바지했다. 그동안은 다른 기관에서 안 하는 표준 특허풀에 대한 수익도 많이 창출했다. 또 외국계 대기업이나 스타기업을 상대로 특허 소송도 제기, 기술적 수익을 창출했다. 기술창업과 관련해서 ETRI는 지난해 말 기준 누적 연구원 창업 기업 139개, 연구소기업 109개를 설립했다. 이는 출연연 전체 연구원 창업기업 및 연구소기업의 36.3%를 차지한다. 지난해는 ETRI 자체 유니콘 후보기업으로 선정된 시스테크에 대해 자회사인 에트리홀딩스와 협력해 기술(3건) 및 현금 등 총 10억원을 출자, 적극적인 기업 성장을 지원하고 있다. ▲사회=기술사업화 체계 변화는. -심용호=기존 ETRI TLO는 연구자가 개발한 기술을 단순히 기업에 연결해주는 전달자로의 활동 위주였다. 그러나 이제는 단순 기업 매칭으로 끝나는 것이 아니라, 개발된 기술이 시장에서 잘 활용돼 사업화에 성공할 수 있는 방향을 고민하는 기획형 사업화 활동을 확대하고 있다. "출연연 기술사업화 인력 전문성 따져 선발해야" 이와 같이 ETRI TLO는 기술의 전달자에서 사업화 기획자로 바뀌고 있는 것이 큰 변화 중 하나이다. ▲사회=기술사업화 현안에 대해 말해달라. -심용호=사업화 인력의 전문성이 필요함을 강조하고 싶다. 현재 출연연 인력채용 체계는 연구직과 행정직 중심으로 설계되어 있어, 사업화 전문인력을 체계적으로 확보하고 육성하기 어려운 구조적 한계가 있다. 인력구조 개선 없이 성과 확산만 기대하는 것은 한계가 있으며, 사업화 전문직군 신설 등 인력 운영체계의 개편이 필요하다. 또 다른 문제는 기술사업화 성공은 TLO뿐만 아니라 연구자의 지속적인 지원과 현장대응이 수반되어야 가능하지만, 현실적으로 연구자가 사업화 활동에 적극 나설 수 있나? 사업화 지원에 따른 인센티브 자체도 없을 뿐더러 연구자는 과제가 끝나고 나면 새로운 과제를 해야 한다. 과제가 끝나면, 기업에 기술 이전을 하더라도 후속 지원할 자금도, 여력도 없다. 연구자 사업화 참여 유인책이 현실적으로 없다. 이 문제를 풀어야 한다. ▲사회=ETRI는 연간 출원 특허수 1,600개를 고부가가치화하는 작업을 진행 중인 것으로 안다. -심용호=PBS 특성상 논문 및 특허 성과는 불가피하게 창출되는 경우가 많다. 지난해 기준 ETRI는 기술료 수입의 82% 이상을 특허에서 창출했고, 상당액이 해외에서 발생했다. 이러한 변화에 따라 일반특허 유지비용을 절감하고, 해외 표준특허 풀이나 해외 출원 및 등록으로 집중해 `특허의 고부가가치화`를 추진 할 계획이다. ▲사회=정부 입장에서 보탤 말 있나. -지영종=사업화는 크게 창업과 기술이전으로 나눠 볼 수 있다. 창업은 특허와 권리로 되어 있든 기존 R&D 기반으로 성과를 내든, 그동안 개인이 축적해온 역량을 갖고 도전할 수 있는 분야로 본다. 기술 이전은 일반적으로 권리화 되어있는 특허 등을 기업에서 활용하고자 할 때 발생한다. 최근엔 기술료 수익이 1억원 이상인 중대형 기술 이전 건수가 늘고 있다. 1억원 이상은 기업에서 적극적으로 활용하려는 기술의 이전 사례를 판단하는 질적 지표 중 하나이다. 사업화를 평가할 때 분모에는 35조 5,000억원이라는 R&D예산을 넣고 분자에는 창업건수, 기술 이전건수, 기술료 이 것만 넣는 것이 일반적이지만 이러한 것들은 양적 지표이다. 간접적인 효과들도 정말 많다. 그런 측면서 평가를 질적 지표화하는 것들이 실무자 입장에서 목표다. 예를 들어 기술이전이라고 하더라도 전체 기술이전 중 중대형 기술 이전은 몇 건인지, 이전 후 실제 상용화 된 기술들은 무엇인지 한번 들여다보기 위해 노력하고 있다. 전국 창업 건수 감소세…대안으로 기술지주 힘실어 ▲사회=기술사업화 방향성은 어떤가. -지영종=일반 통계를 보면, 지난 2022년 창업이 130만 건 넘던 것이 2025년에는 110만 건 초반으로 줄었다. 물론 인구 감소나 다양한 요인들이 있을 것이다. 기술이전 실태조사를 보면, 출연연구기관이나 과학기술원 창업건수가 연 400건 나오고 전체 창업 통계와 비슷한 추이다. 이런 상황에 단순 창업 건수가 사업화 평가 지표가 될 수 있는건가 하는 고민이 생긴다. 그래서 과기정통부는 창업이 몇 건이든 간에, 투자 시장에서 각광받는 KST한테 투자를 받거나, 민간 AC에 투자받아 IPO까지 가는 기업들이 몇 건 나오는지 좀 깊이있게 챙겨보려 노력한다. 그런 의미에서 올해부터는 신규로 민간 쪽으로 나아가 기술지주회사를 지원하는 섹터를 많이 늘렸다. KST나 에트리홀딩스, 키스트 이노베이션, 그리고 연세대나 이런 대학 기술 지주, 나아가 민간 AC까지 포함시켜 13개 기관을 선정해서 종합 전문회사와 컴퍼니 빌더로 육성하려 한다. 이제는 단순 창업이 아니라 창업한 이후에 적기에 투자받아 성장할 수 있게 옆에서 육성하면서 한번 지원해보자라는 질적인 성과 창출을 위해 많은 노력을 기울이고 있는 상황이다. ▲사회=특허 얘기가 나와서 말인데, 스페이스엑스는 특허출원이 없다고 한다. 그런 측면서 평가 성과지표가 달라질 필요가 있지 않나. -최치호(한국과학기술지주대표)=출연연은 개인 연구하는 기관이라기보다, 미션에 오리엔트된 기관이다. 국가 전략 기술 확보나 경제성장이나 지역혁신 성장, 사회문제 해결 등에 관한 미션을 부여받은 곳이어서 논문이나 특허가 상대적으로 그리 중요한 데는 아니다. 출연연 미션대로 산업이나 사회문제 해결을 위한 기술 확보를 했는지가 더 중요한 평가 지표여야 한다. 그걸 달성하냐 못하냐가 중요하다. 특허나 논문은 대학에서 해야될 역할이다. 그런데, 현재 출연연 연구중심 체계에서는 이 같은 평가 시스템을 해결할 수 없다고 본다. 출연연 R&D, 산업과 함께 가는 R&I로 구조 개편돼야 결국 출연연은 R&D 구조에서 R&I(연구혁신) 구조로 가야한다. 최근 OECD가 회원국들에 혁신정책 3.0을 권고하고 있다. 연구혁신 체계 전환이 주 내용이다. 출연연도 이를 받아 들여야 한다. 유럽 RTO(비영리 유럽 연구기술조직)들은 TRL(기술성숙도) 4단계에서 7단계까지가 본인 핵심 활동 영역이라고 생각한다. 이들은 대학 기초 연구 성과나 국가전략기술 등이 RTO로 넘어와 산업과 협업하는 투자나 민간자본 등과 협업하면서 7단계까지 만들어낸다. 거기는 기술을 얼마나 많이 만들어내느냐보다, 만들어진 기술이 얼마나 시장에 많이 들어갔는지, 시장을 얼마나 창출했는지가 중심 미션이다. 우리도 그런 체계로 바뀌어야 한다. 우리가 현재 PBS 체계에서 포스트 PBS 체계로 전환되려면 결국 과학기술계와 산업이 함께 가는 구조를 만들어야 한다. 출연연이 처음 만들어졌을 때는 하는 일이 산업과 기업에 가까웠다.1980년대 들어와 전문연구소 체제로 가면서 따라잡기 전략을 폈고, 이제는 속도 경쟁 시대에 진입해 신속 사업화 총력지원체계로 나아가게 됐다. 그런데 이는 주체 한 곳이 감당할 수 없다. 결국 출연연과 산업 등이 원팀이 되어 혁신을, R&I를 해나가야 한다. 이 구조는 이제 출연연만의 고유 영역도 아니고, 산업 영역도 포함되기 때문에, 함께 달려가는 구조로 만들어주는게 굉장히 중요하다. 이 구조를 만들려면, 결국 출연연 R&R 재정립이 필요하다. ▲사회=그럼 어떻게 해야 하나. -최치호=2019년도인가 출연연 R&R을 재정립했다. 그때 기관별로 다소 다르긴 하지만, KIST의 경우 기초·원천 연구를 중심(50~60%)으로 유지하면서, 산업화 연구는 약 20%, 사회문제 해결 연구는 10~20% 수준으로 역할을 배분하겠다는 정책 방향을 제시한 적이 있다. 이제 포스트 PBS가 되면서 R&D 구조 개편이 필요하게 됐다. 그래서 출연연마다 R&R에 대한 재정립이 굉장히 필요한 것이다. 출연연이 R&D에서 R&I로 가게 되면, 결국 기술 사업화 부분이 중요하게 된다. 성과 평가 체계도 고쳐야하지만, 연구가 R과 D에서 I(혁신)까지 가려면, TRL 4단계에서 7단계까지 갈 수 있는 구조가 만들어져야 한다. 출연연 기술이전 관련 예산을 보면, 600억원에서 750억원까지 올라갔다가 다시 2020년 수준으로 떨어졌다. R&D가 시장 기술로 전환하기 위해서는 전환자본이 반드시 있어야 한다. 기초, 원천기술 R&D가 상용화까지 가기 위해서는 중계 연구 과정이 있어야 하고, 이를 위한 예산이 반드시 확보돼애 한다. 그렇지 않으면, 현재 체제대로 다시 갈 것 연구성과로 창업하면, TRL를 지속 높여야 하기 때문에 성공까지 시간이 오래 걸리고, 성공률도 낮다. 출연연 안에서 많은 애로를 해결하고, 기술이 검증된 상태에서 기술 이전이 적당한지, 스핀오프가 맞는지, 조인트 벤처가 맞는지를 TLO단에서 확인하고, 그 다음에 VC 등 민간 자본이 붙어 기업을 키워나가는 구조여야 한다. 이 구조가 안되면, 출연연 기술로 창업해 성공하기 까지 족히 7~15년 걸린다. 이를 극복하기 위해선 R&D 체계 혁신이 필요하다. 프로세스 혁신이라고 부른다. 미국 제네시스 미션이나 미국 상하원이 공통으로 제시한 ASAP(아메리칸 사이언스 엑셀레이션 프로젝트)는 '가능한 빨리'와 같은 개념으로 추진되는 사업이다. AI 프로젝트 등이 그런 사업이다. 여기에는 맨 뒷단에 프로세스 혁신이 붙는다. R&D 구조를 완전히 혁신하지 않으면, 현재의 속도로 경쟁하는 구조에서 '최대한 빨리'라는 부분을 달성할수 없다. 과학기술에서 상용화까지 속도를 10배 가속화시켜, 시간을 10분의 1로 줄이기 위해서는 출연연 R&D를 원점에서 재검토해야 한다. 그래야 기술 이전 사업화나 창업 사업화가 원활하게 될 것이다. -홍성관=매우 중요한 지적이라고 생각한다. 개인적으로는 정부도 이 문제를 충분히 인식하고 있다고 본다. PBS 폐지 이후 후속으로 추진되는 전략연구사업을 보면, 기획 단계에서 정부 수요뿐만 아니라 민간 수요를 반영하는 트랙도 포함되어 있기 때문이다. 산업계 수요를 전략연구사업 초기 단계부터 반영하려는 제도적 틀은 이미 마련되고 있다고 본다. 또한 기술사업화를 촉진하기 위한 다양한 사업과 정책도 운영되고 있다. 특히 기관 평가뿐 아니라 개인 평가에서도 사업화 실적을 반영하겠다는 정부 계획이 제시된 점은 의미 있는 변화라고 생각한다. NST 역시 이에 대한 대응 작업을 진행하고 있다. 다만 프로세스 혁신이 정부 차원에서 보다 체계적으로 작동하고 있는지에 대해서는 아직 아쉬움이 있다. R&D 단계서 실증 등으로 가는 데는 예산 등 현실문제도 R&D 기획 단계, 수행 단계, 평가 단계에서 시장 수요 지향성을 강화하려는 제도화는 이루어지고 있다. 그러나 이러한 제도가 실제 현장에서 작동하기 위해서는 결국 예산이 함께 뒷받침되어야 한다는 현실적인 과제가 남아 있다. 현재 가장 아쉬운 부분은 두 가지 자본에 대한 지원 체계다. 하나는 R&D 성과가 사업화 단계로 넘어가는 데 필요한 전환자본이고, 다른 하나는 사업화 이후 성과가 나타날 때까지 장기적으로 버텨 줄 인내자본이다. 이 두 영역에 대한 정부 지원이 보다 명확하고 체계적으로 설계되어야 기술사업화 정책이 현장에서 실질적으로 작동할 수 있다고 본다. ▲사회=해외사례도 설명해달라. -최치호=산업 수요를 반영해서 R&D하는 일은 거의 작동하지 않는다. 일본이 과학기술기본계획이 과학기술 혁신 기본 계획 체계로 넘어가면서 산업계 수요를 반영하기 위해 캠퍼스 내에 학연산 구조로 R&D를 수행하고 있다. 리켄 연구소도 일본에서 내로라하는 큰 기업이 15개나 들어와 연구 앞단은 연구소가 하고, 뒷단은 기업이 수행하며 협력하는 구조로 바뀌었다. 리켄에는 혁신 시드들이 즐비한데, 이를 산업체에서 채택하면, 그 다음에 융합연구센터가 만들어진다. 연구 책임자는 기업에서 온다. 연구소에 있던 사람은 부책임자가 돼, 3년간 기업이 가져가서 할 수 있는 데까지 인큐베이션을 한다. 리켄이 투자했던 것도 기업이 붙게 되면 모두 멈추고, 연구개발이 응용까지 고려한 제품화로 전환된다. 리켄도 기초 연구를 주로 하며, 그렇게 하는데도 정부나 국민 질타를 받는다. 그런데 우리 출연연은 어떤가. 우리도 대형 파일럿이나 파운드리 같은 것을 공동 인프라로 활용할 수 있도록 지원하고, 이곳에서 기술 병목과 산업화 병목을 해결할 수 있는 체계로의 전환이 이루어져야 할 것이다. 미국도 국가 연구소가 그런 인프라를 제공하면서, 그 인프라 안에서 기술 실증과 제조는 물론, 투자사까지 들어와 있다. 출연연에 스타트업도 들어오는 등 출연연이 혁신 엔진이 될 구조로 바뀌어야할 것이다. 예시로 한국화학연구원 상생협력기술센터를 들 수 있다. 이곳에는 기술 이전한 기업이 최종 수요기업과 같이 들어와, 스케일업도 이루어진다. 기술을 이전한 연구자들도 짬나는대로 들락거리며, 지원을 한다. 기술 이전한 스타트업도 같이 들어와 있다. 이런 케이스가 굉장히 많아져야 한다. 정리하면, 출연연이 R&D중심구조에서 R&I로 넘어가게되면, 현재는 리서치 인프라가 많은데, R&I에서는 테크놀로지 인프라가 굉장히 많아져야 되고, 나아가 파일럿, 팹 등이 많아져야 한다. 재료 연구시 극한 환경에서 소재 신뢰성 검증은 물론, 초도 생산까지 출연연이 맡아 해줘야 한다고 생각한다. 기술사업화 전략 체계화 위해 개방형 플랫폼 전략 수립 -이영석=화학연구원은 기술 사업화 전략을 체계화하기 위해 K-LMBI(KRICT Lab Market Bridging Initiative, 화학연 기술사업화 기본계획) 전략을 세워 우리 색깔에 맞는 기술 사업화를 어떻게 할 것인지 검토한다.지난 2020년부터 시작했다. 현재 3차 계획을 수립중이다. 이걸 하면서 느낀 것은 기술 사업화의 패러다임이 변하고 있는 것 같다. 기술 사업화는 2단계로 나뉜다. 하나가 기술 이전이고 다른 하나가 기술 이전 이후 사업화다. 기술이전 촉진법에서도 기술이전과 기술 사업화를 별도로 정의해 놨다. 그런데 기존 출연연은 기술이전에 초점을 맞췄던 것 같다. 좋은 특허를 고르고, 이 특허를 사업화할 좋은 기업을 골라, 기술을 이전하고 기술료를 받는 것이 기술 사업화 성과이자 구조였다. 이 구조에서의 이슈가 특허 활용률과 기술료였다. 이것이 핵심 평가 지표였다. 최근엔 기업도 그렇고, 정부 정책 움직임도 그렇고, 이전한 기술이 실제 매출로 이어지지 않는다는 목소리가 크다. (*전문가 초청 기술사업화 심층 좌담회-중편으로 이어집니다.)

2026.07.13 08:00박희범 기자

GIST, 아시아 7개국 대상 '레이저·광기술' 교육

광주과학기술원(GIST) 고등광기술연구원(APRI, 원장 이영락)은 지난 6일부터 10일까지 레이저와 광기술 분야를 연구하는 해외 학생 및 연구원을 대상으로 '제16회 레이저·광기술 여름학교(SSOLLA) 2026'을 개최했다. '레이저·광기술 여름학교'는 2010년부터 매년 운영해 온 국제 교육·연구 교류 프로그램이다. 올해는 대만 국립과학기술대학교(NTUST), 캄보디아 프놈펜왕립대학교, 말레이시아 방글라데시 쿨나대학교 등 아시아 7개국에서 학생과 연구원 13명이 참가했다. 이들은 ▲고출력 레이저 및 광섬유 레이저의 기초 및 응용 ▲비선형 광학 ▲나노 광학 ▲바이오 메디컬 광학 ▲양자광학 ▲레이저 안전 등에 관한 이론 교육과 실습을 진행했다. 또 극초단 광양자빔 특수연구동과 실험실을 견학했다. 한편 올해 개원 25주년을 맞은 GIST 고등광기술연구원은 국내 유일 레이저·광기술 전문 연구기관이다. 50조분의 1초 정도인 20펨토초에 4.2페타와트(1페타와트=1,000테라와트)급 순간 출력을 구현하는 초강력 레이저를 개발했다.

2026.07.12 12:08박희범 기자

박사후연구원 산학 프로젝트에 13개 컨소 선정

과학기술정보통신부가 올해 처음 시행한 전략기술 박사후연구원 산학 프로젝트에 13개 컨소시엄을 선정했다. 경쟁률은 분야별 편차가 다소 있지만, 평균 5대1을 기록했다. 선정된 컨소시엄 분야 주관 및 공동기관(기업)은 ▲반도체‧디스플레이-경북대, 옵티시스 ▲인공지능-경희대, 가온그룹 ▲이차전지-국립한국교통대, 씨엔티솔루션 ▲우주항공‧해양-경상국립대, 메카티엔에스 ▲수소-건국대, 코렌스알티엑스 ▲차세대통신-광운대, 삼정솔루션 등이 각각 분야별로 1개씩 선정됐다. 또 첨단바이오에서는 ▲서울대, 디티앤씨알오 ▲강원대, 청도제약 ▲성균관대, 듀셀 ▲이화여대, 차바이오텍 ▲중양대, 젠퓨어 ▲충남대,지에이치바이오 ▲성균관대, 티앤엘 등 모두 6개 컨소가 선정됐다. 이 프로젝트는 기업이 정부가 정한 12대 전략기술 수요를 바탕으로 대학·출연연과 컨소시엄을 구성해 공동으로 연구과제를 수행하는 사업이다. 연구는 박사후연구원이 대학‧출연연 소속으로 핵심 역할을 수행하도록 했다. 응모한 컨소시엄 갯수는 △전기전자 9개 △정보통신 11개 △기계 소재 13개 △화학생명29개 △건설 환경 3 등 총 65개였다. 이를 바탕으로 분야별 경쟁률을 따져보면, 첨단바이오는 4대 1이 조금 넘고, 기계소재 등은 13대 1로 경쟁이 치열했다. 기업 수요 조사에서는 △반도체 디스플레이 8건 △2차 전지 4건 △첨단 모빌리티 1건 △차세대 원자력 1건 △첨단 바이오 27건 △우주항공 해양 1건 △수소 8건 △ 인공지능 11건 △차세대 통신 1건 △첨단 로봇 제조 3건이 나왔다. 사이버보안과 양자 기업 수요는 없었다. 한편 정부가 정한 12대 전략기술은 △인공지능(AI) △반도체·디스플레이 △첨단 바이오 △양자 △첨단로봇·제조 △이차전지 △우주항공·해양 △첨단 이동수단(모빌리티) △ 차세대 통신 △사이버보안 △수소 △차세대 원자력 등이다.

2026.07.12 12:00박희범 기자

NST 이사회, 원자력연· 전기연 원장 재공모 결정

국가과학기술연구회(NST)가 한국원자력연구원장과 한국전기연구원장 후보를 재공모하기로 했다. NST는 10일 임시이사회를 열고, 원자력연 원장과 전기연 원장 선임안을 각각 상정한 결과, 양쪽 모두 선임요건인 재적이사 과반수 득표에 미달돼 최종 선임하지 않기로 결정했다. NST는 이에 따라 추후 절차를 거쳐 재공모를 진행할 계획이다. 재공모에는 공고결정과 모집기간, 선발과정, 인사검증 등을 포함해 통상 3개월 전후가 걸린다. 주한규 현 한국원자력연구원 원장 임기는 지난해 12월 13일, 김남균 현 한국전기연구원 원장 임기는 올해 1월 12일 만료됐다.

2026.07.10 19:06박희범 기자

KTC 베트남사무소, 'TECHFEST VIETNAM 2026' 공식 파트너·공동 운영 기관 선정

한국기계전기전자시험연구원(KTC·원장 안성일)은 베트남사무소가 베트남 과학기술부(MOST) 산하 국가창업지원센터(NSSC)로부터 베트남 최대 규모 혁신·스타트업 행사인 'TECHFEST VIETNAM 2026'의 공식 지정 파트너이자 공동 운영 기관으로 선정됐다고 밝혔다. KTC 베트남사무소는 NSSC로부터 국제협력 프로그램, 전시 및 프로그램 운영, 참가기업 지원 등 행사 주요 분야에 대한 공식 운영 권한을 위임받았다. 한국 기업의 행사 참가를 총괄 지원하며, 참가 등록부터 전시 부스 운영, 투자자 매칭, 기술 발표, 현지 네트워킹까지 전 과정을 체계적으로 지원할 예정이다. TECHFEST VIETNAM은 글로벌 스타트업과 투자기관, 정부 관계자, 산업 전문가 등이 참여하는 대표적인 기술혁신 플랫폼으로 2015년 처음 개최했다. 올해 행사는 'Connect the Dots, Build the Future'를 주제로 개최되며 글로벌 기술 협력과 혁신 생태계 확대에 중점을 둘 예정이다. KTC는 NSSC와 함께 베트남 우수 혁신기업 인증(VEIE) 제도를 공동 개발·운영하고 있다. 글로벌 기업 분야 단독 운영 기관으로 지정됐다. KTC 베트남사무소는 인증 심사와 평가에 직접 참여하고, KTC Q-Mark 시험성적서를 보유한 기업에는 인증 평가 시 우대 혜택을 제공한다. VEIE 인증을 획득한 기업에는 ▲베트남 조달시장 등록 지원 ▲정부기관 및 산업 네트워크 연계 ▲B2B·B2G 비즈니스 매칭 ▲현지 법인 설립 지원 ▲시험·인증 및 인허가 컨설팅 ▲TECHFEST 우선 초청 ▲하노이 업무공간 지원 등 다양한 지원을 제공한다. 또 TECHFEST 참가와 VEIE 인증을 연계함으로써 한국 기업이 베트남 시장 진출 기반을 더욱 효과적으로 마련할 수 있도록 지원할 계획이다. KTC 베트남사무소는 2024년 개소 이후 베트남 정부 및 유관기관과의 협력 네트워크를 확대하고 시험·인증, 기술지원 서비스를 강화해 왔다. 앞으로도 TECHFEST VIETNAM 2026 공동 운영 기관으로서 시험·인증, 기술 컨설팅, 현지 네트워킹, VEIE 인증을 연계한 원스톱 지원체계를 구축해 국내 기업의 베트남·동남아 시장 진출을 지원할 방침이다. 박무원 KTC 베트남사무소장은 “KTC가 한국 기관 중 유일하게 TECHFEST VIETNAM 2026 공동 운영 기관으로 선정된 것은 국내 기업의 베트남 시장 진출을 지원하는 공식 플랫폼을 확보했다는 점에서 의미가 크다”며 “행사 참가부터 시험·인증, VEIE 인증, 현지 네트워킹까지 기업이 실질적인 성과를 창출할 수 있도록 적극 지원하겠다”고 말했다.

2026.07.10 13:24주문정 기자

이창윤 교수 "PBS 폐지로 연구생태계 재설계 불가피"

"연구과제중심제(PBS) 단계적 폐지는 단순한 R&예산 배분 방식 변경이 아니라 출연연구기관 재정구조·임무체계·거버넌스를 아우르는 연구생태계 전반 재설계가 불가피한 '패러다임의 변화'로 봐야한다." 지난 9~10일 이틀간 국립부경대학교 인문사회경영관에서 열린 한국기술혁신학회(학회장 권기석) 주최 '2026 하계학술대회'에서 첫 번째 기조 강연자로 나선 이창윤 건국대 교수(전 과기정통부 1차관)는 "포스트 PBS는 안정적 출연금 확보를 통한 재정 기반 강화와 임무중심 연구체계로의 전환이 함께 추진돼야 할 것"이라고 강조했다. 이창윤 교수는 나아가 정부 차원의 제도 개편과 별개로 출연연 스스로 지금 시작할 수 있는 과제로 ▲수입구조 포트폴리오 설계 ▲기관임무 정의 ▲임무설계 기획역량 강화 등을 제시했다. 질의 응답에서는 전략연구사업 출발점이 정부 수요 제기서 비롯됐다는 점과 구조 자체가 연구 자율성을 제약할 수 있다는 우려 등이 제기됐다. 또 PBS가 연구개발 투자 대비 성과가 못따라가는 코리아 패러독스의 원인이라는 지적과 함께 연구기획 자체 역량이 부실하다는 지적도 연급됐다. 두 번째 기조강연은 부산대학교 교수가 '인공지능 사회적 수용과 통제'를 주제로 진행했다. 송 교수는 알파고에서 챗GPT, 딥시크로 이어진 인공지능 발전의 결정적 계기들을 언급하며, 지금의 AI가 과열된 경쟁과 기대 속에서 사회 전반으로 확산되는 기술로 진단했다. 송 교수는 "기술개발 못지않게 이를 사회적으로 수용하고 통제하는 방법과 절차를 마련하는 일이 중요하다"며 유럽연합(EU) AI Act와 국내 AI 기본법을 견주어 거버넌스 방향을 제시해 눈길을 끌었다. 이번 학술대회는 국립부경대학교, 한국기업·기술가치평가협회(KVA), 국립한밭대학교, 한국과학기술연구원(KIST), 한국과학기술정책연구원(STEPI), 한국전자통신연구원(ETRI), 경상국립대학교 과학기술정책학과가 후원했다. 학술대회는 'AI 전환기 국가혁신주체 역할 재정립과 전략적 미션'을 주제로, 급격한 AI 확산 속에서 출연연·대학·정부 등 국가혁신주체가 나아갈 방향을 모색하기 위해 마련했다. 세션은 일반세션 8개와 한국전자통신연구원, 과학기술정책연구원, 한국과학기술연구원, 국립한밭대학교 특별세션으로 구성됐다. 한편 내년 창립 30주년을 맞는 한국기술혁신학회는 올해 '전환기 국가혁신시스템'을 대주제로 논의를 이어가고 있다. 오는 11월에는 제주에서 추계학술대회을 열고, 국가혁신시스템 통합적 정책 방향을 제시할 계획이다.

2026.07.10 13:23박희범 기자

석유공사, 지자연·대학 등과 손잡고 미래 자원개발 인재 양성

한국석유공사(사장 손주석)는 한국지질자원연구원, 11개 대학과 공동으로 '2026 산학연 자원개발 아카데미'를 지난 6일부터 10일까지 개최했다고 밝혔다. 올해로 3회차를 맞은 아카데미는 국내 자원개발 생태계 활성화와 차세대 전문인력 육성을 위해 마련됐다. 올해에는 석유공사·지질자원연구원 등과 업무협약을 체결한 11개 대학 소속 학부생과 대학원생 30여 명이 참여했다. 올해 아카데미에서는 석유공사와 지질자원연구원, 대학 교수진으로 구성된 자원개발 분야 현직 전문가들이 진행하는 실무 중심 강좌를 총 12개로 대폭 확대해 눈길을 끌었다. 자원개발 분야 미래 인재들에게 석유 탐사와 개발 분야 기초 이론부터 생생한 실무 경험과 현장 데이터 등을 공유했다. 대표적으로 '석유의 제국' '에너지 제국의 미래' 등의 저서를 집필한 최지웅 석유공사 차장은 글로벌 석유산업 현황과 향후 전망을 강의했다. 또 석유공사 전문 기술진의 석유공학 기초·시추 기초·물리검층 기초·석유탐사 실무 강의가 이어졌다. 여러 대중매체와 유튜브 채널을 통해 자원개발의 중요성을 강조해 온 김기범 부산대 지질환경과학과 교수는 국내 대륙붕 퇴적분지를 주제로 깊이 있는 강의를 펼쳤다. 이 밖에도 현직 선배들과의 진로 소통·네트워킹 세션이 펼쳐졌다. 수강생들은 석유공사와 지질자원연구원에 재직 중인 선배들과 자유롭게 대화하며 자원개발 분야 실무에 대한 궁금증을 해소하고 미래 설계와 관련해 실질적인 조언을 얻었다. 김기범 부산대 교수는 “이번 호르무즈 해협 봉쇄 사태에서 경험했듯 석유·가스 자원의 안정적인 확보는 한국의 생존을 위해 필수적”이라며 “이번 아카데미에 참여한 자원개발 분야 예비 전문가들이 미래 대한민국의 에너지 안보 수호에 대해 깊이 고민해 기여할 수 있기를 바란다”고 밝혔다. 손주석 석유공사 사장은 “올해 3회째로 내실을 다진 이번 아카데미가 대한민국 자원안보를 책임질 미래 인재들의 튼튼한 성장 기반이 될 것”이라며 “앞으로도 산학연 협력을 기반으로 한 실무 중심 교육을 확대해 국내 자원개발 생태계 성장을 이끌겠다”고 밝혔다.

2026.07.10 12:04주문정 기자

천문연-연세대 ASTI "우주탐사·우주과학 공동연구"

한국천문연구원(KASI)과 연세대학교 항공우주전략연구원(ASTI)이 우주탐사와 우주과학 공동연구를 위해 손을 잡았다. 이들은 10일 연세대학교에서 업무협약을 체결했다. 양 기관은 ▲우주감시, 우주상황인식 및 우주안보 분야의 연구·기술·정보 교류 ▲우주감시 및 우주안보 분야 협력 네트워크 구축 ▲인력 교류 및 전문인력 양성 등에 손발을 맞출 계획이다. 천문연은 지난 2015년 1월 우주환경감시기관으로 지정된 이래 우주물체 추락, 충돌과 같은 우주위험을 감시하고, 국가 차원의 종합 대응체계 구축과 운영을 지원해왔다. ASTI는 항공우주분야 정책 및 전략 수립, 핵심기술 개발을 위한 연구와 전문인력 양성을 위해 2011년 연세대학교 교책연구원으로 설립됐다. 박장현 원장은 “천문우주과학 전공 분야 대학들과 학-연 협력을 강화해나갈 예정"이라고 말했다.

2026.07.10 10:32박희범 기자

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