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AI 학과 늘리기만으론 부족…"모든 전공에 AI 역량 심어야"

인공지능(AI) 인재 양성 정책이 개발자와 연구자 숫자를 늘리는 데서 모든 전공에 AI 역량을 내재화하는 방향으로 바뀌어야 한다는 제언이 나왔다. 전공 지식과 AI 활용 역량을 함께 갖춘 융합인재 확보가 중요해졌다는 분석이다. 9일 소프트웨어정책연구소(SPRi)가 발간한 'AI 교육 혁신과 AI 융합인재 양성 전략: 해외 대학·교육기관 사례와 시사점'에 따르면 주요국 대학들은 AI 교육을 컴퓨터과학이나 AI 전공자를 위한 전문교육에서 전공 구분 없이 필요한 공통 역량 교육으로 확대하고 있다. 보고서는 미국 매사추세츠공과대(MIT)·카네기멜런대, 중국 푸단대·칭화대, 영국 서리대·사우샘프턴대, 캐나다 토론토대, 스위스 ETH 취리히 등 8개 대학·기관 사례 분석 결과를 내놨다. SPRi는 AI 인재상을 모델·알고리즘·시스템을 개발하는 '전문 AI 인재'에서 전공·산업 지식과 AI 역량을 결합하는 'AI 융합인재', 안전·윤리·편향 등을 판단하는 '책임 있는 AI 인재'까지 다층화해 봐야 한다고 분석했다. 생성형 AI 확산으로 AI가 일부 전문가만 사용하는 기술이 아니라 거의 모든 산업과 직무의 문제 해결 도구로 자리 잡았다는 이유에서다. 해외 주요 대학은 AI 학과를 늘리는 대신 기존 전공에 AI를 결합하는 데 초점을 맞추고 있는 것으로 나타났다. MIT는 생물학·경제학·건축·인문학 등 학생의 원전공에 컴퓨팅을 접목하는 '커먼 그라운드(Common Ground)' 교육체계를 운영하고 있다. AI 전문가만 키우는 대신 각 분야의 전문성과 AI·컴퓨팅 활용 능력을 함께 갖춘 인재를 양성하는 데 초점 맞췄다. 푸단대는 AI 기초부터 핵심기술, 학제 간 융합, 산업·연구 응용까지 단계적으로 배우는 'AI-BEST' 체계를 구축했다. 이와 함께 법학+AI, 철학+AI, 마케팅+AI 등 X+AI 복수학위와 AI+X 마이크로전공을 운영해 비AI 전공 학생의 AI 융합 역량을 제도적으로 인정하고 있다. 교육 방식도 강의 중심에서 실제 문제 해결 중심으로 이동하고 있다. 카네기멜런대는 AI·머신러닝(ML) 교육에 캡스톤과 산업체 인턴십을 결합했다. 토론토대는 8개월 교과과정과 8개월 응용연구 인턴십을 통합 석사과정으로 운영하고 있다. SPRi는 국내에서도 산업체와 공공기관이 제시한 문제를 학생들이 데이터 분석부터 모델 설계와 성능 검증, 결과 해석까지 수행하도록 정규 교육과정에 편입할 필요가 있다고 제안했다. 산업 현장 경험을 단기 체험이나 비교과 활동이 아닌 핵심 학습 과정으로 다뤄야 한다는 취지다. 대학, 학생 평가 바꿔야…결과보다 검증 과정·전공 연계 중시 생성형 AI 확산에 따라 대학이 학생 결과물을 평가하는 방식도 달라져야 한다는 지적도 나왔다. AI 활용 자체를 제한하기보다 학생이 결과를 어떻게 검증하고 수정했는지 평가해야 한다는 것이다. 영국 서리대는 AI가 만든 결과물 자체보다 학생이 이를 어떻게 검증하고 수정했는지에 초점을 맞춘 '과정 중심 평가'를 도입하고 있다. 학생이 어떤 오류를 발견했고 어떤 전공지식을 근거로 결과를 보완했는지 등 사고 과정과 판단력을 평가 대상으로 삼는다. 이들은 전공별 적용 방식도 구체화했다. 정치학에서는 생성형 AI로 분석한 선거 투표행동 결과를 정치행동 이론과 학술 데이터로 검증하고 있다. 토목공학에서는 AI가 만든 설계안을 수작업 계산과 유한요소 모델링으로 다시 확인한다. 경영학에서는 AI가 작성한 시장분석과 마케팅 계획 오류와 일반화 한계를 전공지식으로 비판하고 재구성하도록 한다. 책임 있는 AI 활용도 교육과정에 들어가고 있다. MIT는 사회·윤리적 책임과 관련된 내용을 기존 AI·컴퓨팅 교과에 접목하고 있다. 푸단대와 사우샘프턴대도 AI 안전과 윤리, 책임 있는 활용 등을 교육 내용에 포함했다. 보고서는 AI 활용 역량을 단순한 도구 사용 능력이 아니라 AI 결과의 한계와 오류를 판단하고 책임 있게 활용하는 능력까지 포함하는 개념으로 보고 있다. 학생 지도 방식도 단일 교수 중심에서 여러 분야 전문가가 참여하는 구조로 확대되고 있다. 칭화대는 박사과정 1년차 학생이 3~6개월 단위로 2명 이상의 교수 연구실을 경험하도록 하는 지도교수 그룹 순환제를 운영한다. ETH 취리히는 서로 다른 분야 연구책임자 2명이 박사과정생을 공동 지도하며 토론토대는 산업계와 대학 지도교수가 함께 학생을 맡는다. SPRi는 국내 대학도 단일 교수·연구실 중심 지도체계에서 벗어나 학제 간 협업을 제도화할 필요가 있다고 제언했다. 다만 공동지도가 책임 소재를 불분명하게 만들지 않도록 교수 간 역할 분담과 학생 지원·평가 책임을 함께 설계해야 한다고 봤다. 보고서는 해외 사례를 국내에 그대로 적용하는 방식은 경계했다. 대학 유형과 전공별 특성에 맞는 AI 인재 양성 모델을 마련하고 단순 수강자 수나 교과목·전공 신설 수보다 전공별 교육과정 개편 수준, 산업·공공문제 해결 경험, 책임 있는 AI 평가체계 도입 여부 등을 함께 평가해야 한다는 것이다. SPRi는 보고서에서 "AI 인재 양성을 단순한 인력 공급정책에서 대학 교육시스템 혁신정책으로 확장해야 한다"며 "전문 AI 인재의 양적 확대와 함께 전공별 AI 내재화, 경험 기반 학습, 책임 있는 AI 교육, 융합형 거버넌스를 포괄하는 방향으로 정책을 고도화해야 한다"고 강조했다.

2026.08.09 07:17김미정 기자

마이다스그룹 자인연구소, 8월 생각산책 개최..."AI 시대, 관계의 철학 조명"

마이다스그룹이 인공지능(AI) 시대 인간 존재와 철학의 역할을 짚는 자리를 마련했다. 마이다스그룹 자인연구소는 판교 본사에서 'AI 시대, 인간과 철학을 다시 생각하다'를 주제로 올해 네 번째 생각산책을 개최했다고 7일 밝혔다. 이번 행사에는 마이다스아이티, 마이다스인, 자인연구소 등 계열사 구성원과 외부 인사 등 100여 명이 참석했다. 1부 강연은 이중원 서울시립대학교 철학과 교수가, 2부는 최원호 자인연구소 대표와 이형우 마이다스그룹 회장이 맡았다. 생각산책은 자연과학, 심리학, 인문학, 철학 등 다양한 분야 전문가들이 참여해 사람과 사회의 본질을 성찰하는 마이다스그룹의 지식 나눔 프로그램이다. 2019년부터 총 30회 진행된 시즌1에 이어, 시즌2는 2025년 9월부터 격월로 운영되고 있다. 1부에서 이중원 교수는 '관계없이 존재하지 않는 세상: 철학, 지식에서 지혜로'를 주제로 강연했다. 이 교수는 양자이론을 바탕으로 존재의 본질을 관계로 설명하며, 미시 세계에서는 사물의 속성이 독립적으로 주어지는 것이 아니라 다른 존재와의 관계와 상호작용 속에서 드러난다고 말했다. 이를 설명하는 개념으로 불확정성 원리, 중첩, 얽힘 등을 제시했다. 이어 시간과 공간 역시 독립적 실체가 아니라 관계적으로 구성된다고 설명했다. 그는 시간은 사건의 순서이며, 물질과 공간 또한 상호작용 속에서 성립한다고 강조했다. 또 이러한 관점이 불교의 연기설과 공 사상, 주역의 대대 관계, 원효의 화쟁 사상과도 맞닿아 있다고 덧붙였다. 이 교수는 AI 시대의 인간 이해와 관련해 AI를 단순한 도구가 아닌 인간의 실존에 영향을 미치는 관계적 존재로 바라봐야 한다고 말했다. 아울러 철학이 인간의 정체성과 휴머니즘을 새롭게 정립하고, 인간의 인식적 주체성과 사회적 관계 역량을 강화하는 역할을 해야 한다고 밝혔다. 2부에서 최원호 대표는 '철학의 종말과 부활'을 주제로 발표했다. 최 대표는 철학이 과학과 기술, 산업과 실용의 기반이 돼 왔지만, AI가 지식과 이성의 영역을 넘어 감성과 관계의 영역까지 확장하면서 인간을 어떻게 정의할 것인가라는 질문이 다시 중요해졌다고 진단했다. 그는 동서양 철학의 흐름을 '철학 중력의 법칙'으로 설명했다. 철학이 하늘과 관념의 영역에서 출발해 자연, 이치, 실용의 방향으로 이동해 왔으며, 그 배경에는 인간의 고통과 사회적 갈등을 해결하려는 본성이 자리하고 있다는 설명이다. 최 대표는 이를 '에너지 구배 최소화 원리(EGM)'로 해석했다. 최 대표는 질서는 관계 속에서 형성되며, EGM은 관계와 상호작용의 기반 원리라고 설명했다. 이를 토대로 존재론, 인간론, 인식론, 실용론, 가치론을 관계 중심으로 재구성한 '관계론적 통합철학'을 제시했다. 또 AI 시대 새로운 철학의 조건으로 원리성, 과학적 정합성, 논리적 합리성, 보편적 적용성, 실용적 가치성을 꼽았다. 질의응답에서는 이형우 회장이 EGM을 20년 넘는 연구의 결론이라고 소개했다. 이 회장은 철학, 심리학, 신경과학, 생물학, 복잡계과학, 양자역학, 우주론 등을 연구한 끝에 물질과 생명, 인간과 사회의 관계와 상호작용을 설명하는 원리로 EGM에 도달했다고 밝혔다. 그는 자연현상은 물론 인간의 감정과 사회 제도 역시 불균형한 에너지를 줄이고 질서를 형성하는 같은 흐름 안에서 이해할 수 있다고 설명했다. 또 AI 인지혁명 시대에는 인간과 자연, 개인과 사회, 과학과 실용을 아우를 수 있는 새로운 철학적 기준이 필요하다고 강조했다. 이 회장은 관계론적 통합철학이 개인의 행복, 조직의 성장, 사회의 진보를 위한 하나의 기준이 될 수 있다고 말했다. 아울러 기술적 특이점을 앞둔 지금이야말로 본질을 묻는 철학이 다시 자리해야 할 시점이라고 덧붙였다. 최원호 대표는 "AI가 인간의 지식과 이성을 대체할수록 인간이 스스로에게 던져야 할 질문은 더 많아진다"며 "생각산책은 정답을 제시하는 자리가 아니라 생각의 합리적인 관을 세우도록 돕는 자리"라고 말했다.

2026.08.07 15:56남혁우 기자

정부, 독파모 2차 평가 돌입…"데이터·비용·활용성 검증 관건"

정부가 독자 인공지능(AI) 파운데이션 모델 프로젝트 2차 단계평가에 들어가면서 평가체계 전반을 정교화해야 한다는 목소리가 커지고 있다. 벤치마크 점수뿐 아니라 모델이 답하는 데 들어가는 토큰과 추론 시간·비용, 한국어 데이터 활용 능력, 산업 현장 적용 가능성까지 구체적으로 봐야 한다는 지적이다. 7일 IT 업계에 따르면 정부는 2차 평가에서도 벤치마크 평가와 전문가 평가, 사용자 평가 등 기존 단계평가 틀을 유지할 방침이다. 글로벌 주요 리더보드에 활용되는 벤치마크를 선정하고, 전문가 평가에서는 모델 독자성을 세분화해 검증하는 방안도 검토하고 있다. 업계에서는 초기 데이터와 학습 로그를 보유했는지, 개발 과정서 발생한 문제를 외부 기술에 의존하지 않고 자체적으로 해결할 수 있는지가 독자성 판단 핵심 기준이 될 것이란 분위기다. 이는 1차 평가 과정서 독자 모델 정의와 평가 기준을 둘러싼 논란을 줄이려는 조치다. 다만 2차 평가가 또다시 성능 점수 중심으로 흐를 경우 독파모 사업의 정책적 목표를 충분히 반영하기 어렵다고 보고 있다. 국가대표 AI 모델을 선정하는 사업인 만큼 한국어와 국내 제도·문화에 대한 이해도, 공공·산업 분야 활용 가능성까지 종합적으로 검증해야 한다는 주장이다. 익명을 요청한 AI 업계 관계자는 "벤치마크 평가도 단일 점수를 비교하는 기존 방식에서 벗어나야 한다"며 "최근 추론형 모델은 답을 생성하는 데 사용하는 토큰 수와 연산 시간, 비용에 따라 성능 차이가 벌어질 수 있다"고 설명했다. 이어 "같은 문제를 맞힌 모델이라도 한쪽이 수십 배 많은 토큰과 연산 자원을 사용했다면 실제 서비스 운영 비용은 달라질 수 있다"며 "최고 성능만 보면 앞선 모델이더라도 속도와 비용을 고려하면 산업 현장에서는 경쟁력이 낮을 수 있다"고 덧붙였다. 앞서 노엄 브라운 오픈AI 리서치 부문 부사장도 최근 열린 '글로벌 AI 프론티어 심포지엄 2026'에서 AI 모델 평가에 추론 자원을 별도로 반영해야 한다고 주장했다. 그는 "추론 자원은 안전성 평가와도 연결된다"며 "짧은 시간과 적은 비용으로 시험할 때 나타나지 않았던 도구 오용이나 공격적 행동이 모델에 더 많은 시간과 연산 자원을 제공했을 때 드러날 수 있다"고 지적했다. 업계에서는 국민이 모델을 직접 사용해 평가하는 사용자 평가의 취지에는 공감하면서도 세부 설계가 중요하다는 목소리가 나온다. 일반 이용자가 체감하는 품질을 반영할 수 있지만 평가단 구성과 질문 유형, 모델별 응답 조건이 통제되지 않으면 기술력보다 브랜드 인지도나 화면 구성 등이 결과에 영향을 줄 수 있다는 지적이다. 국민평가가 단순한 선호도 조사나 인기투표로 흐르지 않도록 해야 한다는 의견도 제기된다. 평가 참여자의 연령과 직업, AI 이용 경험을 고르게 구성하고 모델별로 동일한 질문과 응답 시간, 사용 환경을 적용해야 평가 결과의 대표성과 신뢰성을 확보할 수 있다는 설명이다. 사실 정확성과 환각 발생 여부, 유해 답변 차단, 보안성 등 일반 이용자가 판단하기 어려운 항목은 전문가 평가로 보완해야 한다는 목소리도 나온다. 국민평가는 편의성과 자연스러운 대화 능력, 한국어 표현력 등 체감 요소에 집중하고 안전성과 기술적 완성도는 별도로 검증해야 한다는 주장이다. "성능만큼 데이터 확보 중요…국민 평가에 전문가 의견 보완" 국내 데이터 확보·활용 역량도 독파모 2차 평가 핵심 과제로 떠오르고 있다. 국내 공공데이터를 얼마나 효과적으로 학습하고, 한국어 맥락에 맞는 답을 내놓는지도 관건이라는 설명이다. 실제 독파모 참여 기업들은 국가AI전략위원회와 간담회를 열고 데이터 확보 방안을 논의한 바 있다. LG AI연구원과 업스테이지는 국립중앙도서관 도서 데이터화와 학습 목적 저작물 활용을 위한 텍스트·데이터 마이닝(TDM) 면책 규정 마련을 요청했다. SK텔레콤은 정부 데이터 정제 체계 고도화와 한국어 평가 데이터셋 확대를 제안했다. 모티프테크놀로지스는 대규모 한국어 사전학습 데이터를 국가 차원에서 구축하고 정제·분류·후처리까지 지원해야 한다고 강조했다. 당시 임문영 전 국가AI전략위원회 부위원장은 "기업은 모델 개발에 그치지 않고 제조·금융·공공·의료 등 산업 현장에서 실제 서비스로 확장할 수 있는지도 함께 살펴야 한다"고 강조한 바 있다. 업계에서는 국민이 모델을 직접 사용해 평가하는 사용자 평가 취지엔 공감하면서도 세부 설계가 중요하다는 목소리가 나온다. 일반 이용자가 체감하는 품질을 반영할 수 있지만 평가단 구성과 질문 유형, 모델별 응답 조건이 통제되지 않으면 기술력보다 브랜드 인지도나 화면 구성 등이 결과에 영향을 줄 수 있다는 제언이다. 한 AI 업계 관계자는 "평가 참여자 연령과 직업, AI 이용 경험을 고르게 구성하고 모델별로 동일한 질문과 응답 시간, 사용 환경을 적용해야 평가 결과 대표성과 신뢰성을 확보할 수 있을 것"이라고 언급했다. 이어 "사실 정확성과 환각 발생 여부, 유해 답변 차단, 보안성 등 일반 이용자가 판단하기 어려운 항목은 전문가 평가로 보완해야 한다"며 "국민평가는 편의성과 자연스러운 대화 능력, 한국어 표현력 등 체감 요소에 집중하고 안전성과 기술적 완성도는 별도로 검증해야 할 것"이라고 덧붙였다.

2026.08.07 10:51김미정 기자

'산업 특화' LG 엑사원, 구글·알리바바 앞섰다

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

2026.08.07 10:15이나연 기자

[현장] 독자 AI 모델 갖춘 한국…코히어가 '소버린 AI'로 노리는 틈은

"우리 소버린 인공지능(AI) 사업 목표는 한국산 AI 모델·인프라와 경쟁하는 것이 아닙니다. 고객사가 업무에 맞는 모델을 자유롭게 골라 쓰는 환경을 조성하는 것입니다. 온프레미스·에어갭 구축과 기술 지원까지 앞세워 금융·공공·제조 같은 규제 산업까지 AI를 직접 통제하면서 사용할 수 있는 생태계도 만들 것입니다." 프랭크 오다우드 코히어 사업총괄책임(CRO)은 5일 서울 웨스틴조선호텔 기자간담회에서 국내 소버린 AI 시장 공략을 이같이 밝혔다. 코히어는 한국 독자 AI 모델이나 시스템을 대체하기보다 여러 모델을 기업 업무에 연결·운영하는 플랫폼 역할을 소버린 AI 사업 목표로 내세웠다. 실제 LG AI연구원을 비롯한 업스테이지, 네이버클라우드 등 국내 AI 기업들은 이미 자체 거대언어모델(LLM)과 온프레미스 기반 AI를 구축·운영하고 있다. 이에 데이터 반출과 보안 규제가 엄격한 국내 산업에서는 외산 서비스보다 국내 AI 모델과 인프라를 우선 선택할 가능성이 높다. 오다우드 CRO는 이런 시장 환경에서 한국 모델과 직접 경쟁하는 것보다 상호 연동에 초점을 맞췄다고 밝혔다. 에이전틱 AI 플랫폼 '노스'를 통해 코히어 모델뿐 아니라 국내 독자 AI 모델과 오픈소스 모델을 연결하고 기업이 업무별로 적합한 모델을 선택하도록 지원한다는 전략이다. 코히어 에이전틱 AI 플랫폼 노스는 기업이 업무 특성과 비용에 따라 여러 AI 모델을 선택해 사용할 수 있도록 지원한다. 코히어 자체 모델뿐 아니라 국내 독자 AI 모델과 외부 프런티어·오픈소스 모델을 연결할 수 있다. 고객사는 여기에 데이터와 업무 시스템을 연동해 검색과 분석 AI 에이전트 구축까지 수행하도록 설계됐다. 오다우드 CRO는 "소버린 AI 핵심은 고객이 데이터와 시스템 통제권을 유지할 수 있는 것"이라고 재차 강조했다. 코히어는 기업 자체 데이터센터와 온프레미스뿐 아니라 외부망이 차단된 에어갭 환경에서도 AI를 운영할 수 있도록 지원한다. 이를 통해 국내 모델만으로 해결하기 어려운 멀티모델 운영과 기업 시스템 연동 수요를 공략한다는 구상이다. 오다우드 CRO는 기업 내부 정보 검색과 AI 에이전트 구축 역량도 차별점으로 제시했다. 코히어는 임베드와 리랭크 기술을 적용해 검색 정확도를 높이고 필요한 정보만 모델에 전달해 토큰 사용량을 줄일 수 있다고 설명했다. 이날 장화진 코히어 아태지역 총괄 대표 사장은 특정 하드웨어(HW)나 클라우드 사업자에 종속되지 않는 운영 환경도 소버린 AI 시장 경쟁력으로 꼽았다. 현재 코히어는 엔비디아와 AMD 등 여러 HW에서 솔루션을 운영하고 있다. 장 사장은 "향후 고객 수요가 확보되면 구글 텐서처리장치(TPU)와 한국산 신경망처리장치(NPU) 지원 환경도 만들 것"이라고 강조했다. 장 사장은 기업 협력도 국내 소버린 AI 사업 확대 주요 축으로 꼽았다. 실제 코히어는 LG CNS를 첫 번째 주요 파트너로 두고 기업용 AI 도입과 구축 사업을 추진하고 있다. 국내 시스템통합(SI) 기업과 AI 모델 기업 공공기관 등으로 파트너 생태계를 넓힐 계획이다. 코히어는 국내에서 확보한 고객 사례와 구축 경험을 일본과 싱가포르 등 아태 시장으로 확산할 방침이다. 한국을 제품 판매 시장이 아니라 소버린 AI 구축과 기술 지원을 수행하는 아태 지역 사업 거점으로 키운다는 전략이다. "한국, 아태지역 기술 거점…일본·싱가포르에 확산" 코히어는 한국 법인과 현지 기술 조직을 구축해 서울을 아시아·태평양 지역 소버린 AI 사업 핵심 거점으로 키운다. 한국에서 확보한 고객과 구축 경험을 역내 시장으로 확대해 아태 지역 고객 기반을 현재보다 세 배 이상 늘린다는 목표다. 장 사장은 한국 법인 설립에 약 3개월이 걸릴 것으로 예상했다. 법인 설립과 함께 영업과 기술 지원을 아우르는 조직을 구축하고 국내 고객 AI 도입 전 과정을 지원할 방침이다. 실제 코히어는 지난달부터 한국과 일본 싱가포르에서 영업·기술 분야 11개 직무의 채용을 시작했다. 한국에서는 기업 영업 담당자와 머신러닝(ML) 엔지니어 AI 기술 프로그램 매니저 에이전트 플랫폼 엔지니어 등을 모집하고 있다. 기술 인력은 고객사 데이터와 기존 업무 시스템을 연결하고 기업에 필요한 AI 기능과 에이전트를 구현한다. 특히 ML 엔지니어와 기술 프로그램 매니저는 모델 적용과 성능 조정, 구축 일정, 운영 과정까지 지원한다. 코히어는 이를 통해 고객 발굴부터 AI 시스템 구축과 운영까지 현지에서 대응하는 체계를 갖출 계획이다. 그는 "한국 조직은 단순한 제품 판매와 고객 발굴에 머물지 않고 실제 AI 구축을 담당하는 기술 거점 역할을 맡을 것"이라며 "영업과 엔지니어링 인력을 포함한 두 자릿수 규모 현지 인력을 단계적으로 확보할 계획"이라고 설명했다. 코히어는 서울 조직을 국내 고객 지원 거점에서 아태 지역 기술 지원 허브로 확대한다. 한국의 금융과 의료, 제조, 에너지 공공 분야에서 확보한 구축 사례를 일본과 싱가포르 등 다른 국가에 적용한다는 구상이다. 아태 지역 기술·영업 조직은 내년 말까지 현재보다 두 배로 확대할 계획이다. 현지 고객과 접점을 넓히고 국가별 산업과 규제 환경에 맞춘 AI 구축 사업을 강화하기 위한 조치다. 장 사장은 "아태 지역 고객 수는 전년 대비 약 다섯 배 증가했다"며 "이 가운데 절반가량이 한국 고객이다"고 설명했다. 이어 "한국서 확보한 구축 경험을 일본과 싱가포르 등 아태 시장에 적용해 아태 지역 고객을 지금보다 세 배 이상 늘릴 계획"이라고 밝혔다.

2026.08.05 14:41김미정 기자

개방형 국산 AI 출격…국가대표 4사4색 전략은

국가대표 인공지능(AI) 개발사들이 차세대 오픈웨이트(가중치 개방형) 모델을 잇달아 공개하며 본격적인 확산 경쟁에 돌입했다. 4일 업계에 따르면 모티프테크놀로지스, 업스테이지, SK텔레콤, LG AI연구원은 과학기술정보통신부가 추진하는 '독자 AI 파운데이션 모델(독파모)' 사업 2차 평가용 모델을 세계 최대 AI 오픈소스 플랫폼 허깅페이스에 차례로 공개했다. 1차 평가 이후 합류해 최종 버전이 아닌 프리뷰(베타) 모델을 선공개한 모티프테크놀로지스를 제외하면 나머지 3개 팀 모두 올해 초 1차 평가 당시 공개했던 초기 모델보다 성능을 높인 버전들이다. 정부는 이렇게 개발된 모델을 전 국민의 AI 문해력을 키우고 국산 모델 사용 기반을 확대하는 '모두의 AI' 사업에 활용한다는 계획이다. 체급부터 효율까지…같은 목표, 다른 해법 이번 공개는 단순한 모델 업데이트를 넘어 각 기업이 내세우는 독자 AI 개발 방향을 구체화했다는 점에서 의미가 있다. 1차 평가를 통과한 LG AI연구원과 SK텔레콤, 업스테이지는 각각 체급 확대와 산업 적용, 효율성 강화에 초점을 맞췄다. 올해 새롭게 합류한 모티프테크놀로지스는 독자 설계 기반 모델을 앞세워 경쟁에 뛰어들었다. LG AI연구원은 직전 모델보다 3배 이상 몸집을 키워 4개 팀 가운데 가장 큰 규모를 갖췄다. 기존 K-엑사원 가중치를 재활용하는 업사이클링 방식으로 'K-엑사원 2.0'을 7500억 개(750B) 매개변수(파라미터) 규모까지 키우면서다. 학습 비용을 줄이면서도 성능을 끌어올렸고 라이선스도 아파치 2.0으로 전환해 상업적 활용 범위를 넓혔다. SK텔레콤은 6880억 개(688B) 매개변수 규모 '에이닷 엑스 케이투(A.X K2)'를 공개하며 장문 추론과 에이전트 성능을 강화했다. 향후 조(兆) 단위 모델과 비전·음성 모델까지 확장하는 로드맵도 함께 제시했다. 라이선스 역시 아파치 2.0을 적용해 누구나 수정과 상업적 활용이 가능하도록 개방했다. 올해 합류한 모티프테크놀로지스는 자체 개발한 3140억 개(314B) 매개변수 규모 전문가혼합(MoE) 모델 '모티프3'를 선보였다. 프리뷰 모델은 글로벌 AI 평가기관 아티피셜 애널리시스 인텔리전스 지수(AAII)에서 44점을 기록했다. 정식 버전에는 MIT 라이선스를 적용해 상업적 이용 제한 없이 공개할 예정이다. 업스테이지는 2500억 개(250B) 매개변수 규모 '솔라 오픈 2'를 통해 효율성을 앞세웠다. MoE 구조를 기반으로 에이전트 성능과 한국어 경쟁력을 높였고 최대 100만 토큰 문맥 처리 능력을 구현했다. 특히 기업이 자체 인프라에서도 비용 부담을 줄여 활용할 수 있도록 설계했다. '잘 만든 AI'보다 '많이 쓰는 AI'로 독파모 프로젝트도 모델 성능뿐 아니라 개방성과 실제 활용성을 함께 평가하는 단계에 접어들었다. 초기에는 독자 모델 개발과 성능 확보가 핵심이었다면 이제 산업 적용과 생태계 확산 역량의 비중이 커지고 있다. 이에 맞춰 기업들도 서로 다른 모델 확산 및 서비스 전략을 내놓고 있다. 업스테이지는 올 상반기 인수한 포털 다음과 AI 에이전트 플랫폼을 기반으로 서비스 적용을 확대하고 있다. LG AI연구원은 공공 서비스 적용 경험을 바탕으로 대국민 체험 서비스를 준비 중이다. SK텔레콤은 제조·국방·바이오 등 산업 현장 실증과 '모두의 AI' 참여를 추진하고 있으며 모티프테크놀로지스는 금융·회계 분야 협력사를 중심으로 초기 상용 레퍼런스를 확보하는 데 집중하고 있다. 글로벌 경쟁 역시 치열해지고 있다. 오픈웨이트 모델이 AI 산업의 새로운 축으로 자리 잡으면서 개발자 생태계 확보 경쟁도 본격화되는 모습이다. 중국에서는 딥시크와 알리바바, 문샷AI, Z.AI(옛 지푸) 등이 공격적으로 오픈웨이트 모델을 공개하며 생태계를 넓히고 있다. 미국도 메타를 비롯해 구글, 오픈AI 등이 오픈웨이트 모델을 확대하며 전략을 다변화하고 있다. 모델 경쟁력의 기준도 단순 벤치마크 점수보다 얼마나 많은 개발자와 기업이 실제 활용하느냐로 옮겨가는 분위기다. 업계 관계자는 "2차 평가는 모델 성능뿐 아니라 실제 활용성과 생태계 확장 가능성이 중요한 평가 요소"라며 "결국 산업 현장에서 선택받고 개발자들이 지속적으로 활용하는 모델이 경쟁력을 갖게 될 것"이라고 말했다.

2026.08.04 10:25이나연 기자

NST, 대덕특구 내 '과학AI 통합 플랫폼 구축' 방안 모색

14년째 방치된 대덕특구 내 노후 아파트 부지에 '과학AI 통합 플랫폼'을 구축하는 방안의 용역 중간 보고서가 처음 공개됐다. 국가과학기술연구회(NST)가 주관하고, 박범계 · 조승래 · 장철민 · 박용갑 · 황정아 의원과 대전시가 공동 주최한 '대덕특구 재도약, 국가전략기술 R&D 거점(SBM) 조성 전략: 출연연 공동관리아파트 노후부지 어떻게 활용할 것인가' 토론회에서 발제에 나선 최태진 로운 인사이트 연구소장은 '연구자+AI전문가+인프라가 어우러지는 'AI S&T 허브로 구축하는 방안'을 발표했다. 로운 인사이트는 NST로부터 공동관리 아파트 개발 기획 최종안을 연말까지 완성할 예정이다. 오늘 발표는 보고서 초안이다. 향후 각계의견을 수렴해 보강할 계획이다. NST와 과기정통붙는 이 보고서를 기반으로 내년 예비타당성조사를 신청할 계획이다. 공동관리아파트는 1979년 건립됐다. 부지는 한국원자력연구원 26.5%, 한국표준과학연구원 24%, 한국화학연구원 17.4%, 한국기계연구원 14.5%, 한국에너지기술연구원 10%, 한국해양과학기술원 부설 선박해양플랜트연구소 4.8%, 한국원자력안전기술원 2.8% 등이다. 안전 문제 및 노후화로 2012년 거주민이 모두 철거된 상태로 비어있다. 이를 개발하기 위해 NST는 지난 2022년 예타를 신청했으나, 떨어졌다. 2023년엔 대전시가 시비 3,000억원을 들여 부지개발 약속을 했다. 그러나, 대전시 재정 어려움으로 백지화됐다. 로운의 중간 보고서에 따르면 사업기간은 2027~2030년, 사업비 규모는 2,700억원이 필요할 것으로 분석됐다. 최 소장은 개발 전략 3개를 보고서에 담았다. 첫 번째 전략은 이곳을 과학AI 통합 플랫폼으로 구축하자는 것. 연구자와 AI전문가(AI 스타트업)가 함께 작업할 수 있는 공간 및 환경 조성, 그리고 AI기반 R&D 수행에 필요한 고성능 컴퓨팅 자원 구축을 핵심으로 하는 AI×S&T 허브 구축안을 제시했다. 또 AI-레디 연구데이터 자산화 및 큐레이션 체계 구축, 연구실 특화형 SFM 개발 및 보급, AI Co-사이언티스트 개발 및 실증체계를 구축할 것도 언급했다. 두 번째 전략으로는 연구협력 허브 및 사업화 확산체계 구축을 제시했다. AI기반 지능형 기술과 민간 수요를 자동 매칭하고, 기술 가치까지 평가하는 지능형 플랫폼 구축을 언급했다. 또 디지털트윈 기반 가상 실증 환경 구현도 제안했다. 이외에 기술사업화-실증-스케일업 컴플렉스 기능, 응용 연구를 위한 한국형 FRO(집중연구조직) 육성을 두 번째 전략에 담았다. 세 번째 전략에서는 청년·우수과학자 교류·정주를 위한 복합공간 구축안을 내놨다. 현안으로는 ▲7개기관 공동소유 및 국유지 포함으로 인한 해당기관 이해관계 ▲도시계획 규제 ▲주거부지-복합거점 전환을 위한 논리 정립 ▲사업추진-개발-운영주체 정리 ▲재원조달 ▲수요반영 등을 꼽았다. 이날 패널토론은 △김명수 전임출연연구기관장협의회장을 좌장으로, △김봉기 한국기계연구원 부원장 △이석락 한국에너지기술연구원 책임행정원(전 행정부장) △이준기 디지털타임스 ICT과학부장 △김태우 NST 경영지원본부장 △박충현 대전시 과학협력과장 △조종영 과기정통부 연구기관혁신정책과장이 나섰다. 황정아 의원은 “세계적으로 AI와 첨단과학기술을 둘러싼 주도권 경쟁이 하루가 다르게 치열해지는 상황에서, 대한민국 R&D 의 핵심 거점 한복판에 있는 공간을 더 이상 방치할 이유가 없다” 며 “해당 부지를 하루빨리 국가전략기술 R&D 혁신 거점으로 거듭나게 해야 한다”고 강조했다.

2026.08.03 22:00박희범 기자

디지털 기술로 폭염·침수 등 기후위기 복합 재난 예방한다

# 지난 2일 경상남도 양산시 최고기온이 42.5도까지 오르며 관측 사장 최고기온 기록을 갈아치웠다. 기록적인 폭염으로 전국적으로 온열질환 환자가 증가하고 사망사고로 이어지고 있다. # 태풍 '힌남노'가 한반도를 강타한 2022년. 서울 시내 반지하 거주자들과 포항 아파트 지하 주차장으로 차를 빼기 위해 내려간 주민들이 숨지는 사고가 있었다. 폭우에 따른 침수 예보를 30분 전에만 알았어도, 폭염 특보에 대비했다면 인명피해를 막을 수 있었다. 기후변화로 인해 복합적으로 발생하는 침수·폭염 등으로 인한 피해 예상 정보를 골든타임 안에 의사 결정자에게 전달할 수 있는지 여부가 중요하다. 과학기술정보통신부와 한국건설생활환경시험연구원(KCL)은 최근 수원컨벤션센터에서 열린 '제11회 대한환경공학회 전문가그룹 학술대회'에서 '디지털기반 기후변화 예측 및 피해 최소화' 기술개발 사업 연구성과를 공개 시연했다. 이번 사업은 폭염·침수·한파 등 복합 기후위기에 대응하기 위해 도시 기후위험을 미리 보고(예측)·실제로 줄이며(저감)·신뢰할 수 있게 검증(검증)하는 전 과정을 하나의 체계로 묶은 '도시형 기후적응 시스템' 개발을 목표로 진행됐다. 일감·저감·민감·체감·공감(5GAM) 기후기술 연구그룹이 과제를 수행하며, 한국토지주택공사(LH) 토지주택연구원·부산대학교·KCL이 각각 예측·저감·검증을 분담했다. LH 토지주택연구원은 ▲예측–도시를 '미리 보는' 디지털트윈 과제(주관1)에서 실증도시를 대상으로 현실모사 정밀도 95% 이상(공공측량성과심사·GNSS 기반 검증)의 디지털트윈을 구축하고, 미래 기후 시나리오를 반영한 미래예측 성능 80% 이상의 예측 알고리즘을 개발했다. 물리·가상 센싱 데이터를 결합한 데이터 플랫폼은 공인시험을 통해 데이터 생성 성능 1500 TPS(초당처리능력) 이상을 인증받아 도시 규모 실시간 기후위험 감시 기반을 마련했다. 부산대는 ▲저감–위험을 '실제로 줄이는' 기후적응 소재 과제((주관2)를 맡아 폭염·침수·한파 등 도시 피해 경로를 직접 겨냥한 소재·시스템을 개발했다. 도로 환경에서 표면온도 최대 약 15도 저감, 물 환경 미세플라스틱·오염물질 제거율 80~90% 이상, 대기 분야 특정 오염물질(VOC) 저감율100%·여과효율 99%, 결빙 방지 성능 100%에 가까운 정량 성과를 확보했. 블록·모듈·시스템 형태로 구성해 기존 도시 인프라와의 결합 가능성을 높였다. KCL은 ▲검증–'주장'이 아닌 '시험'으로 말하는 U-에코트론 과제(주관3)를 맡아 폭염·한파·강우 등 도시 기후환경을 통제해 기후 불확실성과 현장 변동성을 줄이는 시험 인프라 'U-에코트론(Ecotron)'을 구축했다. 동일 조건에서 반복·재현 가능한 시험으로 기후적응 소재·제품의 성능을 공정하게 분석하고, 디지털트윈 예측 결과와 실험 데이터를 비교해 예측–실험 간 정합성을 평가한다. 5GAM 기후기술 연구그룹은 실제 도시에서 검증하기 위해 지난 2024년 2월 과천시와 협력 양해각서(MOU)를 체결하고 폭염·홍수·한파를 주요 재난 요소로 설정해 디지털트윈 기반 기후위험 예측 기술을 현장 실증해 왔다. 최근에는 대전광역시와 업무협약을 체결, 서로 다른 도시 여건에서의 기술 적용성도 검증하고 있다. 시연은 ▲부산대의 소재별 실험·에코트론 실험영상 ▲KCL의 에코트론 제작 및 충북 진천 현장 중계·디지털트윈 에코트론 실시간 시뮬레이션 ▲LH 토지주택연구원의 과천 폭염·한파·침수 영상과 디지털트윈, 개발소재 적용 전후 효과 비교가 차례로 이어졌다. 홍석원 한국연구재단 환경에너지연구단장은 “도시 기후위기를 예측–저감–검증으로 잇는 전 주기 체계는 향후 다른 도시와 다양한 기후 조건에서도 적용·확장될 수 있는 도시 기후적응의 새로운 모델”이라며 “디지털트윈과 검증 인프라를 토대로 기후적응 기술이 '시범사업'을 넘어 도시 인프라의 일부로 자리 잡을 수 있도록 관련 연구개발을 지속적으로 지원해 나가겠다”고 밝혔다.

2026.08.03 11:28주문정 기자

[AI는 지금] LG, 더 크게 진화한 'K-엑사원'…확산 속도전

LG AI연구원이 국내 최대인 750B(7500억 개) 파라미터 규모 거대언어모델(LLM)을 오픈웨이트로 공개하며 소버린(주권) 인공지능(AI) 경쟁력 확보에 나섰다. 처음부터 다시 학습시키는 대신 전작의 가중치를 확장해 재사용하는 업사이클링 방식으로 몸집을 키웠다. LG AI연구원은 과학기술정보통신부 주관 '독자 AI 파운데이션 모델(독파모) 프로젝트' 2차수 모델인 'K-엑사원(K-EXAONE) 2.0'를 허깅페이스에 31일 공개했다. 라이선스는 상업적 이용까지 가능한 아파치 2.0으로 전환해 개방성을 높였다. 적은 자원으로 몸집 3배 불렸다…전작 대비 성능 10%↑ K-엑사원 2.0 테크 리포트에 따르면 이 모델은 처음부터 새로 학습시키지 않고 전작 K-엑사원의 가중치를 재사용해 구조를 확장하는 '업사이클링' 방식으로 개발됐다. LLM을 처음부터 학습시키면 이전 모델에 투입된 연산과 데이터, 학습 노하우를 모두 버리게 된다. LG AI연구원은 이를 그대로 이어받으면서 총 파라미터를 236B에서 750B로, 실제 작업 시 활성화되는 파라미터를 23B에서 37B로 늘렸다. 이 전략 덕분에 처음부터 다시 학습시키는 것보다 적은 자원으로 레이어를 48개에서 78개로, 레이어당 전문가 수를 128개에서 256개로 확장할 수 있었다는 설명이다. 종합 성능도 전작 대비 뚜렷한 향상을 보였다. LG AI연구원에 따르면 K-엑사원 2.0은 독파모 성능 평가 반영 항목을 포함한 9개 영역 24개 벤치마크에서 평균 70.1점을 기록해 전작(63.3점)보다 10% 이상 높은 성능을 냈다. 코딩·에이전틱 코딩 영역 주요 지표 3개 평균은 30% 상승했다. 장문 문맥 이해 평가(OpenAI-MRCR·Ko-LongBench)에서 GLM-5.1을 웃돌았고, 에이전틱 툴 사용 능력 평가(Tau3-Bench Banking)에서는 GLM-5.1과 큐원3.5를 모두 앞섰다. 지원 언어는 한국어·영어·스페인어·독일어·일어·베트남어 등 6개에 프랑스어·이탈리아어·포르투갈어·폴란드어를 더해 10개로 확장했다. LG AI연구원 관계자는 "국내 AI 파운데이션 모델 중 가장 많은 언어를 지원하는 것"이라며 "소버린 AI가 국내를 넘어 글로벌 시장까지 공략하는 발판을 마련했다"고 말했다. 엑사원, 정부 대국민 서비스 탑재…안전성 기준도 자체 확장 K-엑사원 2.0에 앞선 엑사원 계열 모델은 이미 정부기관의 대국민 서비스에 투입돼 가동 중이다. 비전언어모델(VLM) '엑사원 4.5'는 지난 4월 공개돼 행정안전부 'AI 안전신문고'의 분석 엔진으로 채택돼 하루 3만 9000건 이상의 안전 신고를 처리하고 있다. 식품의약품안전처의 '신약 심사 AI'에도 탑재돼 신약 허가 심사 기간 단축에 쓰이고 있다. LG AI연구원은 K-엑사원 2.0도 이 같은 실사용 궤도에 올리기 위한 준비를 진행하고 있다. 독파모 2차 심사 기간 실사용성 평가를 위한 대국민 평가 사이트 개발을 마무리하고 있다. 향후 전 국민이 K-엑사원 2.0을 직접 체험할 수 있는 서비스도 준비 중이다. 성능 못지않게 안전성 기준 자체를 확장하는 데도 공을 들였다. LG AI연구원은 유네스코 아시아태평양 국제이해교육원(APCEIU)과 협력해 세계시민교육 인증을 받은 교사 46명으로 구성된 자문위원회를 운영했다. 이들의 검토를 거쳐 기존 위험 영역 100여 개 판단 기준을 보완하고 70개를 새로 추가했다. 이에 따라 자체 안전성 분류체계인 'K-AUT'의 위험 영역은 226개에서 296개로 늘었다. 임우형 LG AI연구원 공동 연구원장은 "K-엑사원 2.0 성능은 완성된 결과가 아니라 글로벌 프런티어 스케일 모델의 잠재력을 본격적으로 끌어내기 위한 출발점"이라며 "데이터 품질 고도화와 후속 학습, 강화 학습, 추론 기술을 정교화해 K-엑사원 성능을 완성하겠다"고 강조했다.

2026.07.31 15:53이나연 기자

LG AI연구원, 국내 최대 AI 모델 'K-엑사원 2.0' 공개

LG AI연구원이 국내 최대 규모 인공지능(AI) 모델을 공개하며 독자 AI 생태계 확대에 속도를 낸다. LG AI연구원이 과학기술정보통신부 주관 '독자 AI 파운데이션 모델(독파모) 프로젝트' 2차수 모델인 'K-엑사원(K-EXAONE) 2.0'를 오픈소스 커뮤니티 허깅 페이스에 31일 공개했다. K-엑사원 2.0은 국내 최대인 750B(7500억 개) 파라미터 규모의 모델로 1차수 모델(236B) 대비 크기가 3배 이상 커졌다. 모델 라이선스 정책도 누구나 상업적 이용까지 가능한 아파치 2.0으로 전환하며 개방성을 높였다. LG AI연구원이 진행한 9개 영역 24개 벤치마크 평가에 따르면 K-엑사원 2.0은 평균 70.1점을 기록해 1차수 모델(63.3점)보다 10% 이상 높은 성능을 달성했다. 특히 코딩과 에이전틱 코딩 영역 주요 지표 3개의 평균 성능이 30% 상승했다. 장문 문맥 이해 평가, 에이전틱, 지시 이행 등 주요 영역에서 글로벌 선도 모델과 비교해 높거나 대등한 성능도 기록했다. K-엑사원 2.0은 장문 문맥 이해 영역에서 글로벌 장문 이해 능력 평가(OpenAI-MRCR)와 한국어 장문 이해 능력 평가(Ko-LongBench)에서 각각 94.4점과 89.6점을 달성했다. 이는 중국 지푸의 GLM-5.1(71.5점, 83.6점) 대비 높은 점수다. 주요 지표 3개(OpenAI-MRCR, AA-LCR, Ko-LongBench) 평균 점수 역시 10% 이상 앞섰다. 에이전틱 툴 사용 능력 평가(Tau3-Bench Banking)에서는 14.2점으로 GLM-5.1(11.5점), 큐원3.5(13.4점) 보다 우수한 결과를 냈다. 지시 이행 영역 평가(IFeval, IFBench)에서도 GLM-5.1, 딥시크 V4 프로 맥스, 큐원 3.5 등에 견주는 성능을 기록했다는 설명이다. K-엑사원 2.0은 직전 모델 대비 언어를 확장하며 국내 AI 파운데이션 모델 중 가장 많은 언어를 지원하게 됐다. 기존 한국어, 영어, 스페인어, 독일어, 일어, 베트남어에 프랑스어, 이탈리아어, 포르투갈어, 폴란드어를 추가한 총 10개 언어를 제공한다. 국내 특수성과 글로벌 윤리 기준을 준수하는 안정성을 높이는 데도 주력했다. K-엑사원 2.0은 한국의 특수성과 글로벌 윤리 기준 준수 평가(KGC-Safety), 지정학적 맥락 판단과 관련된 안정성 평가(ROK-Fortress)에서 평균 94.6점을 달성했다. GLM-5.1(71.3점), 딥시크 V4 프로 맥스(65.2점), 큐원3.5(89점)와 비교해 높은 안정성을 보였다. LG AI연구원은 다음 주 새로운 산업 특화 AI 파운데이션 모델을 추가로 공개하며 산업 현장과 일상을 혁신하는 '전문가 AI' 포트폴리오를 강화할 계획이다. 임우형 LG AI연구원 공동 연구원장은 "K-엑사원 2.0은 단순히 파라미터 수가 큰 모델이 아니라, 국내 연구진이 750B급 모델 설계부터 데이터 학습, 분산 학습, 추론 환경 구축까지 전 과정을 독자적으로 완수했다는 데 의미가 있다"며 "독자 AI 파운데이션 모델 프로젝트의 핵심 목표인 글로벌 프런티어 모델과 같은 체급에서 경쟁할 수 있는 역량을 확보한 것"이라고 말했다. 이어 "현재 성능은 완성된 결과가 아니라 글로벌 프런티어 스케일 모델의 잠재력을 본격적으로 끌어내기 위한 출발점"이라며 "데이터 품질 고도화와 후속 학습, 강화 학습, 추론 기술을 정교화해 K-엑사원 성능을 완성하겠다"고 부연했다.

2026.07.31 10:24이나연 기자

과기정통부, 국가 긴급현안 대응 R&D 4건 선정

과학기술정보통신부가 국가 긴급현안 신속 대응을 위한 범부처 R&D로 과제 4건을 선정하고, 연구에 착수했다. 30일 과기정통부에 따르면 선정과제는 ▲과기정통부(한국인터넷진흥원) ▲개인정보보호위원회(고려대학교) ▲과기정통부·질병관리청(한국바이러스기초연구소) ▲기후에너지환경부(한국화학융합시험연구원) 등이다.이 사업은 정규예산 절차로는 미리 대비하기 어려운 각 부처 긴급 연구개발 수요 등을 발굴, 연구과제를 발굴·선정하고, 예산을 즉시 지원하는 사업이다. 신속 대응 과제인 만큼 연구기간도 짧다. 6~12개월로 단기다. 성과를 평가해 부처단위로 계속 사업으로 진행할지를 결정한다. 예산지원 규모는 10억원 내외다. 선정된 과제는 ▲프론티어 AI 공격에 대응한 사이버 보안 취약점 검증·대응 및 패치 후보군 생성기술 ▲개인정보 유출 사고 초동 대응 기술 ▲AI 기반 백신·치료제 후보물질 발굴 및 신속 진단 기술 ▲센서 기반 화학사고 예측 기술 현장실증 등이다. 박인규 과기정통부 과학기술혁신본부장은 “예측하기 어려운 국가 현안은 무엇보다 신속한 기술 대응이 중요하다”며, “국민이 체감할 수 있는 연구개발 성과를 창출해 나갈 것"이라고 말했다.

2026.07.30 15:48박희범 기자

유용균 단장 "2035년되면 과학자가 곧 하나의 연구소"

"연구소는 더 이상 건물이 아니다. 모든 과학자가 곧 하나의 연구소다." 유용균 국가과학기술연구회 국가과학AI연구센터 단장이 지난 28일 한국과학기자협회(회장 이은정)가 주최한 '2026 과학기자대회'에서 AI의 미래를 이 같이 전망했다. 국가과학AI연구센터는 현재는 단 형태이지만, 오는 8월 1일부터는 정식 센터로 발족한다. 센터 운영도 유용균 단장이 그대로 이어갈 예정이다. 이날 'AI발전과 인간 과학자의 역할 변화' 주제 발표에서 유 단장은 전국의 과학자들 책상 위에 하나의 연구소가 놓여질 시기로는 2035년을 에상했다. 지금부터 9년 뒤다. 유 단장은 "대학생도 신임 연구자도, 배테랑도 모두가 자기만의 자율연구 공간에서 자유롭게 탐구하고 연결하고 성과를 만드는 각자의 책상위에 하나의 연구소를 두는 플랫폼이 생길 것"이라며 "나아가 인공지능끼리 알아서 연구하고 논문쓰고, 진화하는 시대가 곧 온다"고 전망했다. 유 단장은 또 "2022년 초등생보다 못하던 인공지능 수준이 2024년 9월, 처음으로 인간의 IQ를 초월했다"며 "2025년 7월엔 국제수학 올림피아드 금메달 수준, 8월엔 서울대학교 학생보다 알고리즘을 더 잘 짜는 수준에 이르렀다"고 생성형 AI의 진화속도에 대해 설명했다. 지난 6월에는 오픈AI가 화학실험을 자동으로 수행하는 시스템을 공개했다. 유 단장은 "누구나 에이전트 AI OS를 만들 수 있는 시대에 살고 있다"며 "국가과학AI연구센터는 올해 내 과학 AI운영체제 시제품 서비스를 일부 가동해보고, 내년 정식 서비스에 들어갈 계획"이라고 덧붙였다. 패널토론에서는 류준영 머니투데이 미래산업부장 사회로 △백준호 퓨리오사 AI 대표 △조승한 연합뉴스 테크부 기자 △최호 전자신문사 차장이 참석, 언론의 입장에서 본 AI와 시장 방향 등에 대해 논의했다. 이에 앞서 최리노 인하대 신소재공학과 교수는 'AI 시대, 반도체의 변화'를 주제로 발표를 진행했다. 최 교수는 "인간의 뇌는 1,000억 개가 넘는 신경세포(뉴런)가 100조 개 이상의 시냅스라는 연결 고리를 통해 다른 뉴런과 서로 신호를 주고 받으며 정보를 처리하고 저장한다. 약 20W 수준의 저전력으로도 기억 연산 추론 학습 등을 동시에 수행한다"며 "이를 모사하는 방향으로 AI 반도체가 진화할 것"으로 전망했다. 최 교수는 또 "하드웨어 모사는 초기 인공지능 신경망, 논리적 기능 모사가 디지털컴퓨터 토대가 됐다"며 "결국 가상의 신경망(LLM)은 최적화된 폰 노이만 하드웨어(PIM,3D SoC) 위에서 범용 AI로 진화 중이다. 또 하드웨어 신경망(뉴로모픽)은 로봇제어, 엣지 AI 등 특정 물리적 도메인을 장악하는 방향으로 가는 중"이라고 분석했다. 이어진 세션에서는 '비만치료제, 바이오 혁신과 언론의 역할'을 주제로 최인영 한미약품 미래성장부문장과 오상우 동국대 일산병원 가정의학과 교수가 마이크를 잡았다. 이날 행사에서는 상반기 과학취재상 시상식도 진행했다. 과학기사상은 ▲동아사이언스 데일리뉴스팀(조가현·이병구 기자) ▲뉴스1(황덕현 기자) ▲국민일보(김판·감자휸·이강민 기자)에게 돌아갔다. 또 머크 의학기사상은 ▲조선비즈(허지윤·박수현 기자) ▲아시아경제(박정연 기자)가 각각 수상됐다.

2026.07.29 18:22박희범 기자

'K-AI' 성능 국민이 평가…정부, 일반 심사단 200명 모집

정부가 국민이 직접 국산 인공지능(AI) 모델을 사용하고 성능을 평가하는 절차를 마련했다. 과학기술정보통신부는 정보통신산업진흥원(NIPA)과 내달 4일 오후 6시까지 '독자 AI 파운데이션 모델' 프로젝트 국민 평가단 200명을 모집한다고 28일 밝혔다. 평가단에는 일반 국민 누구나 지원할 수 있다. 선정된 평가단은 내달 8일부터 11일까지 LG AI연구원과 업스테이지, SK텔레콤, 모티프테크놀로지스 정예팀이 개발한 AI 모델을 직접 사용한다. 이후 각 모델을 절대평가 방식으로 평가한다. 국민 평가단 평가 결과는 오는 8월 진행되는 독자 AI 파운데이션 모델 프로젝트 2차 단계평가에 반영된다. 2차 평가에서는 벤치마크 평가와 전문가 평가도 진행된다. 과기정통부와 NIPA는 평가단 대표성을 높이기 위해 주민등록인구 통계 기준으로 성별과 연령별 인원을 배분할 계획이다. 평가단 선정 결과는 지원자에게 개별 통보한다. 참여 희망자는 NIPA 홈페이지 게시물에 포함된 QR코드를 통해 신청할 수 있다. 선정된 뒤 천재지변 등으로 평가에 참여하지 못하면 해당 평가 결과에는 반영되지 않는다. 독자 AI 파운데이션 모델 프로젝트는 민관이 협력해 글로벌 수준의 자체 AI 모델을 개발하는 사업이다. 세부 평가 기준과 2차 단계평가 결과는 8월 중 공개될 예정이다.

2026.07.28 09:41김미정 기자

중국 화장품업계, AI로 개발기간 단축…글로벌 브랜드 추격

중국 화장품업계가 인공지능(AI)을 활용해 신제품 개발 속도를 크게 높이고 있다. 성장세가 둔화한 중국 화장품 시장에서 현지 업체들이 AI와 바이오 기술을 앞세워 글로벌 브랜드와의 격차를 좁히려는 움직임이다. 27일(현지시간) 블룸버그통신 보도에 따르면 중국 화장품업체 야센홀딩은 지난해 PDRN 세럼을 출시하면서 통상 2년 이상 걸리는 개발 기간을 AI를 활용해 6개월로 단축했다. 50개가 넘는 원료 후보도 일주일 만에 3개로 줄였다. 외신은 중국 화장품업계에서 AI 활용 범위가 빠르게 넓어지고 있다고 설명했다. 수백만 건의 소셜미디어 게시물을 분석해 새로운 소비 트렌드를 찾거나 바이오기업과 함께 신규 화장품 원료를 개발하는 데 AI를 활용하는 방식이다. 원료 간 조합과 효능을 미리 예측해 실험 횟수를 줄이는 방식도 도입되고 있다. 중국향 화장품 사업을 지원하는 플랫폼 야소(YASO)의 애덤 나이트 공동창업자는 현재 원료 발굴과 검증 단계에서 AI 활용 능력은 서구 브랜드가 앞서 있지만, 중국 브랜드는 연구실에서 제품 출시까지 이어지는 속도가 더 빠르다고 평가했다. 중국의 높은 디지털 소비 비중도 AI 활용을 뒷받침하고 있다. 라이브커머스와 전자상거래, 소셜미디어에서 방대한 소비자 데이터가 실시간으로 쌓이기 때문이다. 중국 색조 화장품 브랜드 플로라시스는 라이브커머스가 끝날 때마다 고객 반응과 온라인 후기를 AI로 분석해 마케팅과 제품 개발에 반영하고 있다. 중국 업체들이 AI에 힘을 싣는 배경에는 화장품 시장의 성장 둔화가 있다. 중국향료향정화장품공업협회에 따르면 중국 본토 기업들은 자국 화장품 판매의 57%를 차지하고 있지만, 프리미엄 시장에서는 여전히 해외 브랜드에 뒤처져 있다. 중국 최대 화장품업체 프로야코스메틱은 지난해 2016년 이후 처음으로 연간 매출이 감소했다. 야센홀딩 역시 적자 폭을 줄였지만 아직 흑자 전환에는 성공하지 못했다. 중국 화장품 거래액은 지난해 2.8% 증가하는 데 그쳤다. 반면 알리바바의 티몰과 타오바오 등에서는 해외 브랜드가 프리미엄 시장 점유율을 다시 높이고 있다. 중국 대중 브랜드들은 점유율을 잃고 있어 제품 차별화가 더욱 중요해진 입장이라고 외신은 보도했다. 소비자들의 화장품 선택 기준도 달라지고 있다. 단순한 브랜드 인지도보다 실제 효능과 원료를 따지는 소비자가 늘고 있다. 시장조사업체 민텔에 따르면 중국 소비자의 약 35%가 화장품과 퍼스널케어 제품을 구매하기 전에 원료를 조사한다. 미국과 영국보다 높은 비율이다. 중국 정부의 규제 개편도 신원료 개발 속도를 높였다. 중국은 2021년 화장품 원료 승인 제도를 개편해 수년이 걸리던 심사를 며칠 만에 처리할 수 있는 신고 방식으로 전환했다. 이후 중국에서 신고된 신규 화장품 원료는 약 500개에 달하며 대부분 중국 기업이 개발했다. 지난 2004년부터 2021년까지 승인된 신규 원료가 14개에 불과했던 것과 비교하면 큰 폭으로 늘어난 것이다. 다만 중국 업체들이 AI로 빠르게 개발한 원료를 앞세워 세계 시장에서도 영향력을 확대할 수 있을지는 아직 불확실하다고 외신은 밝혔다. 한국과 일본 화장품은 특정 성분과 제품이 해외에서 유행하며 시장을 넓힌 사례가 있지만, 중국 화장품업계에서는 아직 세계적인 인지도를 확보한 원료나 트렌드가 나오지 않았다는 평가를 받고 있다. 글로벌 화장품업체들도 AI 투자를 확대하고 있다. 일례로 로레알은 IBM과 화장품 배합을 위한 AI 모델을 개발하고 엔비디아와 원료 효능을 시뮬레이션하고 있다. 에스티로더는 마이크로소프트와 마케팅 조사 및 트렌드 예측 분야에서 협력하고 있으며, 유니레버도 폰즈와 도브 등에 AI를 활용해 개발한 피부·헤어케어 제품을 선보였다.

2026.07.28 09:20류승현 기자

과기정통부, 국가연구시설·장비 AI검색 시범 도입

과학기술정보통신부는 27일부터 국가연구시설·장비 종합정보시스템(ZEUS) AI 검색서비스를 시범 운영한다. 과기정통부가 연구행정 혁신을 위해 꺼내든 네 번째 카드다. 이는 연구시설·장비 종합정보시스템은 국가 R&D 예산으로 구축한 국가 연구시설·장비 정보를 통합관리, 연구자 공동활용을 지원하는 범부처 통합 서비스다. 기존 단순 키워드 중심의 검색방식에서 벗어나 인공지능(AI)과 대화를 통해 장비를 맞춤 검색·예약까지 원스톱으로 서비스를 제공하는 것이 특징이다. 연구자가 필요로 하는 장비 명칭을 정확히 모르더라도, 연구목적만 입력하면 최적의 장비를 추천한다. 시범운영 기간 검색 정확도를 높인뒤 오는 12월 정식 서비스에 들어갈 게획이다. 시범 서비스는 KT 민간 클라우드 기반으로 안정성을 검증한 뒤, 정식 서비스 시점에는 고성능 GPU를 구축, 지원한다. 홍순정 성과평가정책국장은 “국가 연구시설·장비의 공동활용을 활성화, 연구자들이 오직 연구에만 전념할 수 있는 국가 R&D 환경을 구축하는 계기가 될 것”으로 기대했다.

2026.07.27 15:53박희범 기자

[AI인재강국] 인간을 이해하는 현실에 충실한 AI로

국가 AI 연구거점은 과학기술정보통신부와 정보통신기획평가원(IITP)의 지원을 받고 서울시와 서초구청이 뒷받침하는 AI 연구 컨소시엄으로, 카이스트·고려대·포스텍·연세대와 국내 기업들이 함께한다. 지디넷코리아는 격주마다 한국 AI 연구 생태계가 나아갈 방향을 국가 AI 연구거점의 생생한 이야기로 조망해 본다.[편집자주] 의료 영상 복원은 인공지능(AI)이 가장 먼저, 그리고 가장 깊이 들어온 분야 중 하나다. 딥러닝은 흐릿한 MRI와 CT 영상을 선명하게 되살리고, 적은 데이터로도 놀라운 복원을 해냈다. 그런데 성능이 좋아질수록 한 가지 질문이 따라왔다. 이 AI는 정말 인체를 이해하고 있는가, 아니면 그저 그럴듯한 그림을 그려내고 있는가. 이 질문은 생각보다 무겁다. 의료에서 '그럴듯함'은 위험하기 때문이다. 실제로는 없는 병변을 그럴듯하게 만들어내거나, 있는 병변을 매끄럽게 지워버리는 AI는 아무리 화질이 좋아도 쓸 수 없다. 필요한 것은 보기 좋은 영상이 아니라, 인체의 구조와 물리 법칙, 생물학적 원리에 충실한 영상이다. 이를 '충실한 AI'라 부를 수 있다. 통계적으로 그럴듯한 패턴을 넘어, 현실의 법칙을 따르는 지능이다. 이 문제의식은 의료를 넘어 확장된다. 영상뿐 아니라 시계열 신호, 분자 구조처럼 복잡한 고차원 데이터를 다룰 때도 똑같은 원리가 적용된다. 국가AI연구거점에서 연구하는 고차원 생성 파운데이션 모델이 바로 이 방향이다. 현실의 법칙을 반영하는 생성 AI는 의료 영상은 물론 소재 과학과 산업 검사까지, 정확성이 곧 안전과 직결되는 분야에서 폭넓게 쓰일 수 있다. 의료 AI 자체도 큰 전환기에 있다. 지금까지의 의료 AI가 영상 한 장에서 특정 질환을 찾아내는 도구였다면, 앞으로는 영상과 임상 기록, 유전체 정보를 종합해 환자의 미래를 내다보는 '의료 파운데이션 모델'로 나아간다. 진단을 넘어 예측과 예방, 맞춤형 치료로 향하는 것이다. 이미 대규모 의료 데이터로 수년 뒤의 질병 위험을 예측하는 연구들이 나오고 있다. 의사가 여러 정보를 종합해 판단하듯, AI도 그렇게 성장하고 있다. 이런 연구를 하다 보면 절실해지는 것들이 있다. 하나는 사람이다. 이 분야는 의학과 공학, 수학이 만나는 경계에 있어, 서로 다른 언어를 쓰는 연구자들이 한 팀에서 오래 호흡을 맞춰야 비로소 성과가 나온다. 그런 융합형 인재는 하루아침에 길러지지 않는다. 또 하나는 데이터다. 의료 데이터는 민감하고 흩어져 있어, 안전하게 활용할 제도적 기반이 없으면 뛰어난 모델도 배울 재료를 얻지 못한다. 그리고 무엇보다, 이 모든 것은 긴 시간을 필요로 한다. 파운데이션 모델 연구는 단기 성과로 환산되지 않으며, 안정적이고 지속적인 뒷받침 없이는 세계와 경쟁할 수 없다. 한국은 의료 영상과 신호 처리에서 이미 세계적 경쟁력을 갖고 있다. 이 강점을 다음 단계로 끌어올릴 토대가 지금 만들어지고 있다고 믿는다. 그럴듯한 AI를 넘어 현실에 충실한 AI로 가는 길, 그 길 위에 한국이 앞자리에 설 수 있기를 연구자의 한 사람으로서 바란다.

2026.07.24 10:05예종철 컬럼니스트

[AI는 지금] 모티프, 독파모 2차전 앞두고 '반전'…글로벌 경쟁력 입증

국가대표 인공지능(AI) 기업을 가리는 독자 AI 파운데이션 모델 개발 사업의 2차 평가를 앞두고 참여 기업 간 경쟁이 달아오르고 있다. 가장 늦게 합류한 모티프테크놀로지가 프리뷰 모델로 글로벌 오픈소스 최상위권 성능을 기록하면서 예상 선발 구도에 변화가 생길지 주목된다. 모티프는 독파모 사업을 통해 개발 중인 대규모언어모델(LLM) '모티프 3' 프리뷰 버전이 글로벌 AI 평가기관 아티피셜 애널리시스의 종합 성능 지표인 AAII에서 44점을 기록했다고 21일 밝혔다. 회사 측에 따르면 '모티프 3 프리뷰'는 딥시크 최신 모델과 같은 44점을 기록해 미국과 중국을 제외한 국가에서 개발된 모델 가운데 가장 높은 성적을 거뒀다. 글로벌 오픈소스 모델 순위에서도 문샷AI의 키미와 즈푸AI의 GLM에 이어 미니맥스, 딥시크 모델과 함께 3위권에 올랐다. 이번 결과는 모티프가 독파모 2차 평가용 최종 모델을 제출하기 전에 확보한 성적이라는 점에서 주목된다. 모티프는 이달 말 모델을 제출한 뒤 8월 초 성능을 높인 최종 버전을 공개할 예정이다. '모티프 3'는 전체 파라미터 3140억 개 규모의 전문가혼합(MoE) 모델이다. 추론 과정에선 전체의 약 4%인 130억 개 파라미터만 선택적으로 활성화하는 구조를 적용했다. 회사 측은 해외 오픈소스 모델을 개량하지 않고 아키텍처 설계부터 학습까지 자체 개발했다고 설명했다. 개발 규모도 경쟁사보다 작다. 모티프는 직원 약 30명이 정부가 제공한 그래픽처리장치(GPU) 700여 장을 활용해 선정 후 약 5개월 만에 프리뷰 모델을 완성했다. 이처럼 상대적으로 적은 인력과 연산 자원으로 글로벌 상위권 벤치마크 점수를 제시하면서 기술 효율성과 독자성을 드러낸 것으로 평가됐다. 독파모 2차 평가는 기존 4개 정예팀 가운데 1곳을 탈락시키는 방식으로 진행될 예정이다. SK텔레콤과 LG AI연구원, 업스테이지는 지난 6월 말 평가용 모델을 제출했으며 패자부활전을 통해 한 달 늦게 합류한 모티프는 이달 말까지 모델을 제출한다. 과학기술정보통신부는 8월 초부터 심사에 들어갈 계획이다. 이번 평가는 모델 성능뿐 아니라 산업 적용과 서비스 확산 가능성도 주요 평가 요소로 거론된다. 또 글로벌 벤치마크 반영 비중이 높아지는 동시에 실제 사업 적용 사례와 생태계 확장 능력도 함께 살피는 것으로 알려졌다. 업스테이지는 2차 평가에서 기존 1000억 개 규모 모델을 2000억 개 수준으로 확대할 예정이다. 이곳은 AAII에서 44.4점을 기록한 모델 성능과 국산 AI 모델·국산 신경망처리장치(NPU)를 결합한 풀스택 역량을 강점으로 내세우고 있다. 최근에는 검색 플랫폼 다음을 인수하고 AI 요약 서비스에 자체 거대언어모델(LLM) 기술을 적용하며 서비스 확장에도 나섰다. LG AI연구원은 그룹 계열사와 외부 산업 현장에서 축적한 적용 사례를 앞세우고 있다. 최근 코스콤과 협력해 국내 상장기업 약 2500개 종목의 주가 예측과 해설 서비스를 추진하고 있으며 LG유플러스와 함께 정부의 '모두의 AI' 사업 참여도 준비 중이다. SK텔레콤은 컨소시엄에 SK AX와 테크노매트릭스를 추가하며 산업 확산 역량을 강화했다. SK AX는 제조와 금융, 공공 분야의 AI 전환 사례를 발굴하고 테크노매트릭스는 독자 모델의 현장 운영과 고도화를 지원하는 역할을 맡는다. 모티프도 삼일회계법인과 딥서치 등 컨소시엄 참여 기업 및 협력사와 모델 공급을 논의하고 있다. 성능 중심의 개발 전략을 유지하면서 회계와 금융 데이터, 산업 현장 적용 사례를 확대해 상용화 평가에 대응할 계획이다. 업계에선 모티프가 공개한 AAII 성적이 2차 평가를 앞두고 선두권과 후발 주자의 격차가 예상보다 크지 않을 수 있다는 점을 드러냈다고 평가했다. 기존에는 자본력과 인력, 산업 적용 경험을 갖춘 대기업 계열 팀이 유리할 것이라는 관측이 많았지만, 이번에 모티프가 프리뷰 단계에서 성능 경쟁력을 입증하면서 평가 변수로 떠오른 분위기다. 다만 일각에선 기업별 AAII 점수가 모델 공개 시점과 평가 버전, 오픈소스 범위가 달라 단순 비교에는 한계가 있다고 지적했다. 모티프가 제시한 '글로벌 오픈소스 3위권'도 44점을 받은 여러 모델이 함께 포함된 순위인 만큼, 실제 경쟁력은 8월 독파모 평가에서 다른 정예팀과 동일한 기준으로 비교해야 확인할 수 있을 것으로 보인다. 업계 관계자는 "2차 평가부터는 벤치마크 점수만 높다고 통과할 수 있는 구조는 아닐 것"이라며 "독자 기술로 성능을 얼마나 끌어올렸는지와 실제 산업에서 활용할 수 있는지를 함께 증명하는 팀이 유리할 것"이라고 말했다.

2026.07.21 11:08장유미 기자

네이버클라우드, 고려대와 국방 AI 맞손…합참 AX 거점사업 착수

네이버클라우드가 고려대학교 C5ISRT융합연구센터와 손잡고 국방 인공지능(AI) 시장 공략에 박차를 가한다. AI·클라우드 기술과 국방 연구 역량을 결합해 차세대 지휘통제체계와 국방 AI 핵심 기술을 공동 개발하고 군·산·학 협력 생태계 구축에도 속도를 낸다는 목표다. 네이버클라우드는 고려대 기술경영전문대학원 국방기술경영학과 C5ISRT융합연구센터와 국방 C5ISRT(지휘·통제·통신·컴퓨터·사이버·정보·감시·정찰·표적처리) 분야 산학협력을 위한 업무협약(MOU)을 체결했다고 21일 밝혔다. 양측은 약 200억원 규모의 국방 AI 관련 핵심 사업을 공동 추진할 계획이다. 고려대 C5ISRT융합연구센터는 국방기술경영 분야에서 40년 가까이 연구를 이어온 강석중 교수가 이끄는 국방기술 전문 연구조직이다. 강 교수는 국방획득체계와 지휘통제체계, 방산안보 등 국방 기술과 정책 전반에 대한 연구와 자문을 수행해왔다. 이번 협약을 통해 네이버클라우드는 AI·클라우드 기술에 연구센터의 국방 전문성을 접목해 국방 환경에 특화된 AI 기술 확보와 차세대 지휘통제체계 개발에 필요한 연구개발을 추진할 계획이다. 특히 국방부가 추진하는 국방 AX 거점 중 '합참 군·산·학 협력센터'를 비롯해 초거대 AI 기반 지휘통제체계 기술 공동 연구와 2027년 합동지휘통제체계(KCCS) 사업 선행 연구개발에도 협력할 예정이다. 합참 군·산·학 협력센터는 국방 데이터를 활용한 민·군 AI 협력 거점으로 서울 용산(합참), 판교·대전(육군), 양재(공군), 부산(해군·해병대) 등 전국 5개 권역에 구축된다. 네이버클라우드는 고려대와 함께 합참 AX 거점 구축에 참여해 군과 공동 연구 체계를 마련하고 국방 특화 AI 기술 발굴과 실증을 추진할 계획이다. 아울러 국방 공용·표준 플랫폼 구축 연구와 방위산업 전문인력 양성 교육과정도 공동 운영할 예정이다. 연구개발부터 실증, 사업화, 전문인력 양성까지 아우르는 산학협력 체계를 구축해 국방 AI 생태계를 확대한다는 방침이다. 김유원 네이버클라우드 대표는 "국방 분야는 뛰어난 기술력뿐 아니라 연구기관과 산업계, 군이 긴밀하게 연결된 협력 생태계가 중요한 분야"라며 "국방 연구를 이끌어온 고려대 C5ISRT 연구센터와 협력해 국방 핵심사업 참여 기반을 확대하고 대한민국 국방 AI 경쟁력 강화에 기여하겠다"고 밝혔다. 강석중 고려대 기술경영전문대학원 교수는 "최근 전장 환경은 AI와 데이터 기반의 지능형 C5ISRT체계 중심으로 빠르게 변화하고 있다"며 "우리 군도 이러한 추세에 대응하기 위해선 첨단 AI 기술과 한반도 군사안보 환경에 대한 전문성이 융합된 사업 추진이 이뤄져야 한다"고 말했다. 이어 "네이버클라우드와의 협력은 대한민국 국방 AX 생태계를 구축하는 중요한 출발점"이라며 "연구개발·실증·사업화·전문인력 양성을 아우르는 국방 대표 산학협력 모델을 만들어 나가겠다"고 덧붙였다.

2026.07.21 09:36한정호 기자

이승렬 KTR 원장 "국내 최고 시험·인증기관 넘어 AI시대 글로벌 서비스 기관 도약”

“KTR이 축적한 데이터와 진문지식이 새로운 가치를 창출하고 여러분의 전문성과 인공지능(AI) 역량이 조화를 이루는 미래형 시험·인증 체계를 함께 만들어 나가겠습니다.” 이승렬 KTR(한국화학융합시험연구원) 신임 원장이 20일 과천 본원에서 열린 취임식에서 밝힌 취임 일성이다. 이 원장은 취임사에서 “여러분과 함께 KTR을 국내 최고의 시험·인증 기관을 넘어 AI 시대를 선도하는 글로벌 기술서비스 전문기관으로 발전시켜 나가겠다”고 밝혔다. 이 원장은 “각국은 기술규제와 인증제도를 산업과 통상 경쟁의 주요한 수단으로 활용하고 있고 시험·인증은 이제 기업의 시장 진입을 좌우하고 산업경쟁력과 기술주권을 뒷받침하는 핵심 인프라가 됐다”며 “이러한 변화 속에서 KTR도 한 단계 더 도약해야 한다”고 강조했다. 이 원장은 이어 “축적된 시험·인증 역량에 AI와 디지털 기술을 결합하고 기업의 기술개발 단계에서부터 표준, 시험·인증, 사업화와 해외시장 진출까지 종합적으로 지원하는 기관으로 발전해야 한다”고 말했다. AI와 디지털 전환을 새로운 도약의 계기로 삼아 KTR 전문성을 더욱 고도화한다는 포부다. 이 원장은 “AI를 단순히 업무 효율을 높이는 수단에 머물게 하지 않고 시험·인증 품질과 속도, 서비스 수준을 높이는 데 활용하겠다”고 강조했다. 미래산업에 대응하는 새로운 성장 기반 마련에도 나선다. 이 원장은 “AI·반도체·에너지 등 세계 경제와 무역질서를 바꾸는 핵심 산업에서 KTR이 담당할 역할을 함께 찾아 나가겠다”고 밝혔다. 이어 “기존 시험·인증 역량과 새로운 기술을 결합해 차별화된 서비스를 개발하고 기업의 연구개발과 사업화를 지원하는 기술 파트너로 발전해 나가야 한다”고 덧붙였다. 국내외 협력과 글로벌 역량도 확대한다. 이 원장은 “오늘날 기술과 산업은 어느 한 기관의 역량만으로 발전하기 어렵다”며 “정부와 기업, 대학과 연구기관, 산업별 협회와 시험·인증기관이 서로의 전문성과 자원을 연결할 때 더욱 큰 성과를 만들어 낼 수 있다”고 말했다. 글로벌 네트워크도 더욱 확대한다는 계획이다. 이 원장은 “해이 시험·인증기관, 규제기관, 국제표준화기구와의 협력을 강화해 KTR의 시험결과와 기술역량이 세계시장에서 널리 인정받도록 하겠다”고 밝혔다. 이어 “KTR이 보유한 해외 거점과 글로벌 네트워크를 우리 기업의 해외 진출과 수출 지원 교두보로 활용할 것”이라고 덧붙였다. 소통과 신뢰를 바탕으로 협력하는 조직문화도 강조했다. 이 원장은 “기관의 경쟁력은 결국 사람에게서 나온다”며 “KTR의 소중한 자산인 임직원의 오랜 경험과 전문성이 더욱 빛날 수 있도록 하겠다”고 밝혔다. 이어 부서와 직급, 세대 차이를 넘어 자유롭게 의견을 나누고 성과와 책임을 함께 나누는 상생 조직문화를 발전시켜 나가겠다”고 강조했다. 한편, 이 원장은 대원외고와 서울대 국제경제학과를 졸업한 후 행정고시 40회에 합격해 통상산업부로 공직에 입문했다. 30년에 걸친 공직 생활을 산업통상부(옛 통상산업부·산업자원부·지식경제부·산업통상자원부)에서 산업정책·통상정책·에너지정책 등 핵심 분야 주요 보직을 거쳤다. 특히 산업기술개발과·산업혁신과·아주협력과·에너지절약협력과·구주통상과·자원개발전략과 등에서 사무관·과장으로 현장 중심 정책 경험을 쌓았다. 이어 신통상질서정책관·정책기획관·원전산업정책국장을 거쳐 산업정책실장으로 산업정책을 이끌어 왔다.

2026.07.20 16:15주문정 기자

LG-유네스코, 전 세계 무료 AI 윤리 강좌 선보인다

LG AI연구원과 유네스코가 전 세계 누구나 무료로 수강할 수 있는 인공지능(AI) 윤리 교육 과정을 선보인다. LG AI연구원은 서울 명동 유네스코 한국위원회에서 'AI 윤리 MOOC(Massive Open Online Course) 프로젝트' 글로벌 가동 행사를 열고 이같은 내용을 공개했다고 20일 밝혔다. 이날 행사에는 방한 중인 칼레드 엘에나니 유네스코 사무총장과 배경훈 부총리 겸 과학기술정보통신부 장관, 홍현익 유네스코 한국위원회 사무총장, 임우형 LG AI연구원 공동 연구원장 등이 참석했다. AI 윤리 MOOC 프로젝트는 LG AI연구원과 유네스코가 2024년 AI 서울 정상회의를 계기로 협약을 체결한 지 2년 만의 결실이다. 한국의 민간 AI 연구 기관이 유엔 전문기구와 공동으로 기획 단계부터 콘텐츠 개발까지 모든 과정을 주도해 전 세계 대상 교육 프로그램을 개발한 것은 이번이 처음이다. 이번 프로젝트는 2021년 유네스코 193개 회원국이 만장일치로 채택한 글로벌 AI 규범인 'AI 윤리 권고'를 바탕으로 한다. 특히 개발자·연구자·정책입안자가 현장에서 활용할 수 있도록 실무 역량 강화 교육에 초점을 맞췄다. 프로젝트를 통해 제작된 교육 프로그램은 AI 석학 앤드루 응이 설립한 온라인 공개강좌 플랫폼인 코세라에서 제공되며 전 세계 어디서나 접근이 가능하다. 교육 과정은 10개 모듈로 구성됐다. 카네기멜런대, 스탠퍼드대 메코이 윤리센터, 옥스퍼드대 인터넷 연구소, 뮌헨공대 사회과학기술대학, 앨런 튜링 연구소 등 글로벌 AI 윤리 연구기관 석학들과 프랑코폰 인공지능 기구(AFRIA), 아시아인터넷연합(AIC) 등 각 대륙 전문가들이 강의 개발과 콘텐츠 제작에 참여했다. 프로그램 국제 자문그룹에는 하버드대, 뉴욕대, 토론토대, 노트르담대, 유네스코 세계과학윤리위원회(COMEST), 유엔대, 샤이크 하미두 칸 디지털대학(UN-CHK), 모질라 재단, 몬테레이공대, 프리토리아대 등 15개 기관 전문가들이 참여했다. LG AI연구원과 유네스코 한국위원회는 AI 윤리 MOOC 프로젝트를 사례 기반 학습과 실습 과제를 통해 AI 윤리 역량을 함양할 수 있는 연수 프로그램으로 확대할 계획이다. 우선 올해 하반기 AI 개발자 및 연구자를 대상으로 AI 윤리 연수를 시범으로 운영한다. 올해 시범 사업 결과를 기반으로 내년에 전국 5~10개 거점대학 AI 윤리 연수 교육 과정으로 확장할 계획이다. 임우형 LG AI연구원 공동 연구원장은 "AI 윤리에 대한 글로벌 합의를 넘어 이를 제품 개발과 서비스 운영까지 전주기에 적용하는 실천적 전환이 시급한 시점"이라며 "글로벌 MOOC 과정이 현업 개발자와 연구자에게 신뢰할 수 있는 AI 생태계를 구축하는 실질적 기반이 되고, 산업계 전반에 책임 있는 혁신을 가속하는 계기가 되기를 기대한다"고 말했다.

2026.07.20 15:30이나연 기자

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