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'연구 AI'통합검색 결과 입니다. (337건)

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목암생명과학연구소, K-AI 신약개발 연구기관 선정

목암생명과학연구소(이하 목암연구소)는 지난 5일 보건복지부가 주관하는 'K-AI 신약개발 전임상-임상 모델 개발 사업'에 과제에 참여하는 연구기관으로 선정됐다고 밝혔다. 이번 'K-AI 신약개발 전임상-임상 모델 개발 사업'은 복지부가 주관하는 사업으로 혁신적 인공지능 기술을 활용한 AI 기반 신약개발 임상시험 설계·지원 플랫폼을 구축, 개발하고, 이를 기반으로 전임상-임상 단계 연계 및 진입 가속화를 통한 국내 AI 전주기 신약개발 생태계 조성을 목표로 한다. 목암연구소는 이번 과제에서 '중개연구(Translational Research) AI 소프트웨어 개발'을 주도한다. 본 연구는 전임상 단계에서 생성된 다양한 실험 데이터와 초기 임상 데이터를 연결해, 신약개발의 임상단계 전환을 지원하는 AI 기술을 개발하는 것으로 ▲전임상-임상 데이터 연계 약물 반응성·독성·용량 예측 AI 모델 개발 ▲약물 예측 모델 기반 임상 전환 성공률 예측하는 AI 추론 에이전트 개발 ▲연합학습을 통한 실증 기반 성능 고도화 등을 담당한다. 이번 과제를 통해 목암연구소는 AI 기술이 단순한 분석 도구를 넘어 임상 단계로의 이행을 촉진하는 실질적 AI 조력자로 기능할 수 있도록 중개연구 소프트웨어로써 구체적인 모델을 보여줄 예정이다. 신현진 목암연구소 소장은 “목암생명과학연구소는 중개연구 AI 소프트웨어를 통해 전임상과 임상 간의 데이터 간극을 줄이고, AI가 임상 전환 가능성을 스스로 판단할 수 있는 기반 기술을 개발하고 있다”며 “이번 연구는 AI 신약개발의 실질적 전환점이 될 것이며, 목암연구소는 앞으로도 국내 제약·바이오 산업의 혁신 경쟁력을 높이는 데 기여하겠다”고 전했다.

2025.11.06 14:51조민규

함정 유류 화재, AI로 감지하고 자동 소화까지…"해외 공급 협의중"

함정 내 유류화재를 정확히 조준해 진압할 수 있는 차세대 인공지능(AI) 소화체계가 처음 개발됐다. 화재 진위 여부를 AI가 스스로 판단하고, 불 난 곳에만 집중적으로 소화액 분사가 가능하다. 한국기계연구원은 가상공학플랫폼연구본부 AX융합연구센터 이혁 선임연구원 연구팀이 함정 유류화재에 특화된 자율형 초동진압 소화체계를 개발하고 실제 함정에서의 실선 시험을 성공했다고 6일 밝혔다. 연구는 국방과학연구소 '민·군 실용화연계사업'으로 진행됐다. 한국건설기술연구원 화재안전연구소, 충남대학교, 수퍼센츄리, 육군사관학교가 참여했다. 이번에 개발한 소화체계 특징은 함정에서 자주 발생하는 유류화재에 특화된 점이다. 기관실, 격납고, 갑판 등에서 발생하는 장비 또는 함재기의 누유로 인한 유류화재를 스스로 탐지한다. 또 파도와 선체 운동으로 인한 흔들림 등의 환경에서도 소화수를 실시간 정밀 제어, 정확히 조준이 가능하다. 소화체계는 화재탐지센서, 소화모니터, 그리고 인공지능 기반의 화재 진위 판단 및 위치 추정 기능을 갖춘 분석 및 제어장치로 이루어져있다. 이혁 선임연구원은 "시스템은 화재감지 정확도가 98% 이상"이라며 "폼 소화수 분사 거리는 약 24m"라고 설명했다. 연구팀은 실제 함정 시험 시 해상상태 3에서도 안정적으로 작동하는 것을 입증했다. 대규모 육상 모사설비(25m×5m×5m)를 한국건설기술연구원 화재안전연구소에 구축, 체계적인 성능 검증을 실시했다. 함정 내 격실의 색깔과 조도를 실제와 동일하게 구현한 모사설비에서 다양한 유류화재 조건(위치, 크기 등 변경)과 화재로 오인될 수 있는 비화재 상황(라이터, 용접, 전기 히터 등)을 재현해 인공지능 시스템의 사전 학습과 정확도 시험을 수행했다. 연구팀은 개활지 유류화재(4.5㎡ 유류 트레이)와 함재기 등에서 누유로 발생할 수 있는 차폐 화재(3.0㎡ 유류 트레이 상단 50cm에 헬기 크기 차폐물 설치) 진압 시험도 성공적으로 수행했다고 부연 설명했다. 이혁 선임은 "LST-II급 강습상륙함(일출봉함)에서 실제 함정 운용 시험을 실시해 파고 1m의 해상 환경에서 18m 떨어진 가상 화원에 소화수를 정확히 조준하는 데도 성공했다"고 말했다. 연구팀은 이를 위해 6자유도 가속도 정보만을 활용, 조준각을 실시간 재계산하는 강화학습 기반 알고리즘을 개발, 적용했다. 이혁 선임은 상용화 관련 "국내 함정 보급은 여러 규정들이 있어, 이들 공급하는데는 아직 허들이 남아 있다"며 "그러나 해외는 함정 배치나 성능 규정이 다소 유연해, 현재 공급을 협의 중"이라고 말했다.

2025.11.06 09:26박희범

"AI 시대, 인사청문회도 바뀌어야"

국가인재경영연구원이 인공지능(AI) 시대에 맞는 인사청문회 개혁 방향을 제시했다. 청문 절차를 이원화하고 전문가와 국민이 함께 참여하는 객관적 검증 모델을 도입해 공직 후보자의 역량과 도덕성을 표준화된 방식으로 평가하자는 제안이다. 국가인재경영연구원(이사장 민경찬)은 서울 여의도 전경련회관에서 '무용론 인사청문회, 어떻게 바꿔야 하는가?'를 주제로 정책포럼을 개최했다고 3일 밝혔다. 이번 포럼은 한국인사행정학회, 한국정당학회와 공동으로 열렸으며 인사검증 전문가와 학계, 언론계 인사들이 참석해 실효성 있는 청문회 제도의 방향을 논의했다. 민경찬 이사장은 개회사에서 "세계는 대전환기를 맞아 각자도생의 시대에 들어섰고, 이에 따라 지도자의 역할이 어느 때보다 중요해졌다"며 "그러나 현재 국회 인사청문회는 미래 대비보다 과거 중심의 정쟁으로 퇴행하고 있다"고 비판했다. 이어 "청문회를 국가 경영의 핵심 리더를 발굴하는 제도로 재설계해야 한다"고 강조했다. 주제 발표를 맡은 허원순 고려대 특임교수는 "도덕성 검증은 비공개 '심사·청문 소위원회'에서 정책·역량 검증은 공개 청문회에서 진행하는 이원화 모델을 도입해야 한다"고 제안했다. 그는 "청문 절차를 세밀히 설계하고 객관적 평가 지표를 마련해야 실효성을 높일 수 있다"고 덧붙였다. 토론자로 나선 임성호 경희대 명예교수는 언론의 공적 역할을 강조하며 "제도 개혁과 함께 정치인과 공직 후보자의 리더십, 책임의식에 대한 사회적 기준도 함께 변해야 한다"고 말했다. 황성원 군산대 교수는 "국회는 국민의 대리인으로서 공개 질문과 후보자 정보 공유를 강화해 국민 참여를 확대해야 한다"고 주장했다. 이근면 초대 인사혁신처장은 "도덕성은 국회 윤리위원회가 정책 역량은 전문가 위원회가 맡는 구조로 나누고 제3섹터가 참여해 실질적인 정책 검증과 국민 질의 감시제도를 병행해야 한다"고 제안했다. 좌장을 맡은 서원석 국가인재경영연구원 공공개혁센터장은 "'한국판 플럼북'과 '고위공직자 직무역량 모델'을 도입해 공직자의 역량을 구체적으로 제시할 필요가 있다"고 말했다. 이날 포럼에서는 인사청문회의 '객관화'와 '전문화'를 위한 제도적 개편 방향으로 이원화, 전문가 참여, 역량 기반 평가모델 도입이 핵심 대안으로 제시됐다. 국가인재경영연구원은 포럼 결과를 토대로 공직자 역량 평가 모델을 구체화해 청문 검증 표준화 방안을 마련할 계획이다. 이 모델은 후보자의 식견과 전문성, 협업 능력, 정직함, 도덕성 등 태도·가치를 수치화해 검증하는 것이 특징이다. 전문가와 국민이 함께 참여하는 검증 문화를 정착시켜 우수 인재가 적합한 공직에 진출할 수 있도록 하겠다는 취지다. 민경찬 이사장은 "AI 기술 발전으로 국가 간 양극화가 급속히 심화되는 등 인류는 문명사적 전환기에 있다"며 "이런 시대일수록 지도층의 국가 경영 역량이 국민의 미래를 좌우한다"고 말했다. 그는 "이번 포럼이 공직 신뢰 회복과 함께 경쟁력 있는 대한민국의 미래를 여는 계기가 되길 바란다"고 밝혔다.

2025.11.03 15:38남혁우

"세계 로봇 허브 된 중국…K-로봇 전략 시급"

중국이 피지컬 AI 시대를 맞아 로봇산업을 국가 제조 경쟁력의 핵심 인프라로 육성하고 있다. 단순한 생산량 확대를 넘어 기술혁신, 독자적 생태계 구축, 글로벌화 전략을 통해 세계 로봇 시장 중심으로 부상했다. 산업연구원은 2일 '피지컬 AI시대, 중국 로봇산업의 성장과 시사점' 보고서에서 "중국은 세계 최대 로봇 생산국이자 소비국"이라며 "로봇산업을 전기·전자·자동차 등 주요 제조업 자동화 핵심축으로 활용하며 글로벌 경쟁력을 강화하고 있다"고 분석했다. 보고서에 따르면 작년 중국 산업용 로봇 신규 설치대수는 29만5천 대로 전년 대비 7% 증가했으며, 전 세계 설치량의 54%를 차지했다. 특히 유니트리와 유비테크 등 스타트업이 주도하는 휴머노이드 로봇 상용화 속도가 세계에서 가장 빠르다. 서비스 로봇 분야 역시 가격 경쟁력과 기술력을 기반으로 글로벌 시장을 장악 중이다. 산업연구원은 중국 로봇산업의 급성장을 견인한 요인으로 ▲시장 수요 중심의 응용 확산 ▲정부의 강력한 정책 지원 ▲핵심 부품 자급을 통한 독자 공급망 구축을 꼽았다. 중국은 보조금 정책을 조기 도입한 도시를 중심으로 로봇 특허 출원과 기업 수가 급증했다. 장쑤·저장·선전 등 주요 권역에는 감속기·서보모터·제어기 등 부품과 시스템 통합이 한 지역에서 가능한 '메가클러스터'를 형성했다. 연구원은 중국의 독자 공급망 체계가 글로벌 로봇 공급망 재편을 주도할 가능성이 크다며, 한국 로봇산업에도 중대한 도전이 될 것이라고 지적했다. 보고서는 한국이 대응하기 위한 3대 전략축으로 ▲로봇 수요창출 ▲산업 간 융합 강화 ▲글로벌 협력 확대를 제시했다. 제조·물류·의료·돌봄 등 다양한 분야에서 실증 환경을 조성해 수요를 확대하고, 반도체·정밀장비 등 기존 제조 강점을 로봇산업 생태계와 결합해야 한다는 것이다. 또한 미·중 블록화 속에서 미국과는 제조 협력, 중국과는 고령화 대응 로봇서비스 분야 협력을 모색하는 등 글로벌 균형 전략이 필요하다고 강조했다.

2025.11.02 15:36신영빈

이홍락 "LG, 'AI 오퍼레이팅 컴퍼니' 전환 목표…범용 아닌 전문가 수준 AI 개발 주력"

'국가대표 인공지능(AI)'으로 선정된 LG AI연구원의 수장인 이홍락 원장이 앞으로 LG를 AI로 운영되는 기업으로 전환시키겠다는 목표를 밝혔다. 또 범용 AI가 아닌, 각 산업에 특화된 전문가 수준의 AI를 개발하는 데 더 힘을 쏟을 것이란 의지도 드러냈다.이 원장은 30일 경북 경주 예술의전당에서 열린 '아시아태평양경제협력체(APEC) 최고경영자(CEO) 서밋' 무대에 올라 '지속 가능한 혁신을 위한 차세대 AI로드맵' 세션의 토론자로 참석해 이처럼 밝혔다. 이 원장은 "LG에선 단순히 AI를 활용하는 수준으로 보고 있지 않다"며 "AI를 회사의 핵심 운영 구조로 통합하는 'AI 오퍼레이팅 컴퍼니'로 전환하는 것이 목표"라고 소개했다. 그러면서 "대규모언어모델(LLM), 멀티모달 AI, AI 에이전트 등을 자체적으로 개발하고 있고, 이러한 범용 모델을 전자, 화학, 소재 등 LG의 다양한 비즈니스 영역에 깊이 통합해 전문가 수준의 AI를 구축하는 것이 목표"라며 "이를 위해 내부적으로 제조, R&D, 화학 및 소재 연구 부문과 긴밀히 협력하고 있고 때로는 구글과 같은 글로벌 기술 기업들과도 필수적으로 협력한다"고 덧붙였다. 이 원장은 우리나라 정부가 추진하는 '독자 AI 파운데이션 모델(K-AI) 개발 프로젝트'를 통해 한국이 세계적인 AI 허브로 성장할 수 있는 기반을 마련할 것이라는 목표도 밝혔다. 앞서 정부는 지난 8월 LG AI 연구원이 참여하는 LG 컨소시엄을 포함해 네이버클라우드, NC AI, SK텔레콤, 업스테이지 등 5곳을 최종 사업자로 선정한 바 있다. 이 프로젝트는 우리 독자 AI 모델(소버린 AI·외국 기술에 의존하지 않고 개별 국가 차원에서 개발한 AI) 확보가 목표로, 이재명 정부의 1호 국정 과제인 'AI 3대 강국' 실현을 위한 핵심 사업이다. 이 원장은 "LG AI연구원은 'K-AI 프로젝트'에 선정돼 글로벌 경쟁력을 갖춘 기초 AI 모델을 구축하는 대형 컨소시엄에 참여하고 있다"며 "이는 글로벌 경쟁력을 갖춘 기초 AI 모델을 개발하는 프로젝트로, 해당 모델은 오픈소스로 전 세계에 제공될 예정"이라고 설명했다. 이어 "파운데이션 AI 모델을 만드는 것은 '기초 체력을 단련한 운동선수'를 키우는 것과 같다"며 "새로운 종목을 빠르게 배워야 최고의 성과를 낼 수 있기 때문"이라고 부연했다. 이와 함께 이 원장은 데이터를 잘 활용할 수 있는 자동 데이터 생성 플랫폼도 함께 구축하고 있다는 계획도 공개했다. 단순히 오픈소스 모델을 파인-튜닝하는 것만으로는 AI를 제대로 활용하는 데 한계가 있다고 판단해서다. 그는 "데이터의 출처나 품질을 모르면 성능 저하나 편향 문제가 발생한다"며 "우리가 개발하는 데이터 생성·학습 자동화 도구를 통해 협력사와 고객들이 자신만의 전문 AI 모델을 만들 수 있도록 지원할 것"이라고 밝혔다. 그러면서 "데이터 수집·생성·학습·최적화 전 과정의 전문성을 축적함으로써 LG뿐 아니라 한국 전체, 나아가 글로벌 시장에서도 활용될 수 있는 AI 인프라를 구축하고 있다"고 덧붙였다. 또 이 원장은 우리나라가 우수 인재와 인프라 등을 보유하고 있는 만큼 앞으로 AI 산업군에서 대폭 성장할 역량이 충분하다고 봤다. 이를 기반으로 LG AI 연구원에서도 에이전틱AI 등 첨단 모델을 적극 도입하고 자사 모델을 오픈소스로 제공해 글로벌 커뮤니티에 다각적으로 기여할 것이란 의지를 드러냈다. 그는 "AI는 더 이상 단순한 도구가 아니라 기업의 두뇌가 될 것"이라며 "우리가 만드는 파운데이션 모델과 데이터 인프라는 LG그룹을 넘어 산업 전반의 혁신을 이끄는 핵심 동력이 될 것"이라고 말했다.

2025.10.30 15:28장유미

[컨콜] LG CNS, 정부 AI 프로젝트 동참…국내 AI 생태계 강화 박차

LG CNS가 정부의 독자 AI 파운데이션 모델 프로젝트 참여를 계기로 국내 AI 생태계 강화에 나섰다. 동시에 자체 AI 플랫폼 '에이전틱 웍스'를 앞세워 산업별 AI 확산에 박차를 가하고 있다. LG CNS 김태훈 AI클라우드사업부장은 30일 3분기 실적 발표 컨퍼런스콜에서 "LG CNS가 참여한 AI 컨소시엄은 LG AI연구원이 주도하며 선도적 AI 기술력과 LG CNS의 프로젝트 추진 역량을 결합한 준비된 컨소시엄"이라고 밝혔다. 그는 "컨소시엄은 선행 기술 검증과 데이터 확보를 이미 완료해 착수 기간을 단축할 수 있는 준비된 조직"이라며 "엑사원(Exaone)은 영어권에서도 우수한 성능을 보여 글로벌 경쟁력도 확보했다"고 설명했다. 김 부장은 "스타트업부터 대기업까지 다양한 산업 주체가 AI를 활용할 수 있도록 생태계를 조성하고, 국가 AI 경쟁력 강화와 산업 혁신 가속화에 기여할 계획"이라고 덧붙였다. 이어 "에이전틱 웍스는 구축형 매출과 구독형 매출을 병행하는 모델로, 사용량 기반이 아닌 하드웨어 단위 라이선스 형태로 운영돼 안정적인 수익 구조를 갖추고 있다"고 설명했다. 김태훈 부장은 "플랫폼은 고객 환경에 맞춰 연간 또는 영구 라이선스로 제공되며, 금융·공공·제조·유통 등 다양한 산업군에서 실제 도입 논의가 활발하다"며 "특히 하반기 간담회 이후 신규 고객 문의가 급증했고 산업별 특화 프로젝트를 통해 적용 범위를 넓혀가고 있다"고 덧붙였다.

2025.10.30 11:33남혁우

글로벌 AI 안전 협력, 서울서 현실화…"책임 확장에서 실행으로"

인공지능(AI) 안전을 둘러싼 글로벌 협력이 서울에서 본격화됐다. 세계 주요 연구기관과 기업들은 한자리에 모여 AI의 잠재적 위험을 평가하고 안전성을 강화하기 위한 공동 전략을 논의했다. 한국 AI안전연구소는 29일 호텔 나루 서울 엠갤러리 앰배서더에서 '2025 인공지능 안전 서울 포럼' 행사를 열고 AI 평가, 벤치마킹, 레드티밍(취약성 검증) 세션을 진행했다. 과학기술정보통신부가 주최하고 한국전자통신연구원(ETRI)이 공동 주관한 이번 포럼에는 ML커먼스, METR, 에포크AI, 퓨처오브라이프연구소(FLI), 옥스퍼드대 등 세계 주요 평가기관과 연구진이 참석했다. 특히 이날 포럼에서는 한국 AI안전연구소와 미국 AI 전문기업 스케일AI 간의 업무협약(MOU) 체결식이 진행됐다. 양 기관은 AI 평가, 레드티밍, 안전 연구 고도화를 위한 공동 협력 체계를 구축키로 했다. 이번 협약을 통해 양측은 실험적 안전 테스트를 비롯해 글로벌 평가 표준 수립에도 협력할 계획이다. 포럼 세션 발표에서는 AI 시스템의 실무 평가와 벤치마킹 전략이 논의됐다. ML커먼스의 숀 맥그리거 에이전틱 리드는 "모든 AI 모델들은 안정성을 갖추기 위해 독립적 감사와 공공 검증 절차를 거쳐야 한다"며 "AI 안전 생태계의 인재 부족도 시급히 해결해야 할 과제"라고 강조했다. 이어 METR의 사미 자와르 엔지니어링 총괄은 제3자 위험 평가(3PRA) 이니셔티브를 소개하며 AI 모델이 배포되기 전에 위험 신호를 감지하고 대응할 수 있는 프로세스가 필요하다고 제언했다. 또 AI 개발사뿐만 아니라 평가기관 간의 신뢰 협력도 강화돼야 한다고 주장했다. 이번 포럼에서는 실습 기반의 프론티어 AI 레드티밍 세션도 진행됐다. 참가자들은 최신 대규모 언어모델(LLM)을 대상으로 공격·방어 시나리오를 시뮬레이션하며 모델 취약성을 검증했다. 한국 AI안전연구소와 스케일AI가 공동으로 준비한 이 세션은 국제 협력 기반의 평가 훈련 프로그램으로 주목받았다. 아울러 이날 행사에는 앤트로픽도 참석해 '책임 있는 확장 정책'을 중심으로 한 AI 안전 프레임워크를 공개했다. 앤트로픽 니타르샨 라즈쿠마르 국제정책 리드는 "AI 기술의 잠재력이 커질수록 그만큼 재난적 위험에 대한 대비가 중요하다"며 "우리의 원칙은 적절한 안전 조치 없이 위험한 수준의 AI 모델을 훈련하거나 배포하지 않는 것"이라고 말했다. 앤트로픽은 모델의 역량이 높아질수록 보안과 검증 수준을 단계적으로 강화하는 계층형 안전 관리 체계를 운영 중이다. 이 체계는 생물학 분야의 바이오시큐리티 등급 시스템을 참고해 위험도가 높은 모델일수록 더 엄격한 보호조치를 적용하는 방식이다. 라즈쿠마르 리드는 "우리는 내부 레드팀을 운영하며 미국과 영국의 AI안전연구소, 제3의 독립 기관과 협력해 위험 평가를 진행하고 있다"며 "최근 유럽연합(EU)과 미국, 한국 등의 국가들도 자율적 안전 약속에서 법적 의무로 전환하며 AI 안전 프레임워크 공개와 검증을 요구하는 법제화를 추진 중"이라고 말했다. 이어 "외부 검증은 개발 속도를 늦추는 것이 아니라 오히려 안전한 배포를 가속화하는 과정"이라고 강조했다.

2025.10.29 14:02한정호

앤트로픽·구글 "AI 안전은 핵심 경쟁력"…네이버·LG도 '책임 확장' 가속

인공지능(AI)이 고도화될수록 안전은 더 이상 부가 요소가 아니라 기업 경쟁력의 핵심으로 떠오르고 있다. AI 선도 기업들은 모델 확장 속도만큼 안전 검증을 정교하게 설계하며 책임 있는 기술 개발을 위한 내부 체계를 강화하고 있다. 앤트로픽·구글 딥마인드·네이버클라우드·LG AI연구원 등 주요 기업들은 28일 호텔 나루 서울 엠갤러리 앰배서더에서 열린 '2025 인공지능 안전 서울 포럼'에서 기술적·제도적 접근을 결합한 AI 안전 프레임워크와 검증 체계를 공개했다. 첫 발표를 맡은 앤트로픽 마이클 셀리토 글로벌정책총괄은 "강력한 AI 시스템이 물리적 세계와 연결되기 시작한 만큼 안전장치도 정교해져야 한다"며 "AI가 스스로 실행하는 시대에는 기술적 제어만으로는 충분하지 않다"고 말했다. 셀리토 총괄은 앤트로픽이 추진 중인 '책임 있는 확장 정책'을 공개하며 AI 모델의 성능이 높아질수록 보안·평가·통제 수준을 단계적으로 강화하는 구조를 소개했다. 그는 "우리는 위험한 AI 모델을 배포하지 않겠다는 원칙을 명문화했고 외부 AI 안전 연구기관과 협력해 제3자 검증을 받는다"며 "이런 방식이 개발 속도를 늦추는 것이 아니라 오히려 더 빠르고 안전한 배포를 가능하게 한다"고 강조했다. 이어 "AI 안전 평가가 이제는 자율적 약속이 아니라 법적 의무로 전환되는 시점에 와 있다"며 "유럽연합(EU)·미국·한국 모두 안전 프레임워크 공개와 검증을 요구하는 규제 체계를 준비하고 있다"고 덧붙였다. 기술을 얼마나 빨리 확장하느냐보다 얼마나 책임 있게 확장하느냐가 향후 AI 기업의 신뢰를 좌우할 것이라는 설명이다. 이어진 영상 발표에서 구글 딥마인드의 루이스 호, 메리 퐁 연구원은 '프론티어 세이프티' 프레임워크를 중심으로 AI의 위험 역량을 조기 탐지하고 정기적으로 평가하는 체계를 설명했다. 두 연구원은 자율성, 생물, 사이버 위험, 기계학습 연구 역량 등 네 가지 핵심 위험 영역을 지정하고 모델이 위험 임계치를 넘어서기 전 단계에서 위험 역량 평가를 수행한다고 발표했다. 메리 퐁 연구원은 "현재의 AI 모델들은 아직 위험 임계치에는 도달하지 않았지만 세대가 바뀔 때마다 일부 고위험 작업 수행 능력이 비약적으로 향상되고 있다"며 "이를 놓치지 않으려면 정기적이고 반복적인 검증이 필요하다"고 말했다. 이어 "AI 안전은 단발성 평가로 끝나선 안 되며 모델의 변화 주기마다 업데이트되는 동적 평가가 핵심"이라고 덧붙였다. 국내 기업들도 AI 안전을 독립된 경쟁력의 축으로 다루고 있다는 점을 강조했다. 네이버클라우드 윤상두 AI랩 연구소장은 "네이버는 2021년 '사람을 위한 AI'라는 윤리 준칙을 제정하고 초거대언어모델(LLM) '하이퍼클로바X' 개발 전 과정에 안전성 검증을 내재화했다"고 소개했다. 그러면서 "한국어 기반 안전 데이터셋이 부족한 현실을 보완하기 위해 자체 구축한 평가 데이터셋을 오픈소스로 공개했다"며 "모델 개발·배포·운영 전 단계를 관리하는 3선 방어 체계를 도입해 독립된 AI 세이프티 오피스가 사내외 모델의 안전성을 주기적으로 점검하고 있다"고 설명했다. 이어 "AI 안전을 단순한 법적 요구가 아니라 기업의 생존 전략으로 접근해야 한다"며 "모든 개발 과정에 리스크 관리 절차를 자동화해 AI 서비스의 신뢰를 확보하는 것이 목표"라고 강조했다. LG AI연구원 김유철 전략부문장은 AI 안전이 모델 개발의 마지막 단계에서 덧붙이는 절차가 아니라 설계 초기부터 내재화해야 하는 원칙이라고 짚었다. 이에 LG AI연구원은 설립 직후 윤리 원칙과 거버넌스 체계를 수립하고 모든 연구 과제에 윤리 영향 평가를 의무화했다. 또 데이터 컴플라이언스 체계를 통해 학습 데이터의 저작권과 개인정보 위험을 점검하고 AI 에이전트를 활용해 이를 자동화하고 있다. 김 부문장은 "AI의 가장 큰 위험은 기술 자체보다 소수 국가나 대기업만 혜택을 누리며 사회적 격차가 심화되는 것"이라며 "AI를 만드는 기술자뿐 아니라 AI를 사용하는 사회가 얼마나 선한가 역시 AI 세이프티의 핵심 가치로 봐야 한다"고 말했다. 끝으로 발표자들은 "AI의 위험은 국경을 넘어 확산되며 대응 역시 글로벌 협력이 필수적"이라며 "기업이 먼저 안전의 원칙을 실천할 때 비로소 신뢰할 수 있는 AI 생태계가 완성된다"고 입을 모았다.

2025.10.28 17:26한정호

글로벌 AI안전 전문가들 "AI 규제와 혁신, 함께 가야 한다"

"인공지능(AI) 안전이 혁신을 가로막아선 안 됩니다. 신뢰를 기반으로 한 책임 있는 생태계가 중요합니다." 바네사 윌프레드 싱가포르 정보통신미디어개발청(IMDA) 부국장은 28일 호텔 나루 서울 엠갤러리 앰배서더에서 열린 '2025 인공지능 안전 서울 포럼' 라운드테이블에서 이같이 말했다. 그는 AI 안전을 단순히 규제의 영역으로만 보지 말아야 한다고 지적하며 AI 기술의 혁신과 안전이 균형을 이루는 선순환 구조를 만드는 것이 목표라고 강조했다. 이날 라운드테이블은 'AI 안전 거버넌스의 실행'을 주제로 각국 정부·연구기관·산업계 관계자들이 한자리에 모여 현실적인 협력 방안을 논의했다. 좌장은 박세아 국가AI전략위원회 안전신뢰팀장이 맡았고 유럽연합(EU)·일본·싱가포르·한국 등 주요국의 AI 안전 기관 관계자들이 패널로 참여했다. 라운드테이블의 첫 화두는 규제와 혁신의 균형이었다. 먼저 윌프레드 부국장은 "싱가포르는 AI 전담 법률을 제정하기보다 기존 산업 규제를 보완해 AI 시대에 맞게 확장 적용하는 방식을 취하고 있다"고 밝혔다. EU는 보다 체계적인 규제 접근법을 소개했다. 라이너 베셀리 주한 유럽연합대표부 디지털·리서치 담당 참사관은 "AI 모델이 제어 불가능한 형태로 발전한다면 그것은 기술 문제가 아니라 사회 전체의 리스크"라고 경고했다. 그는 "EU AI법은 기본권을 침해하거나 사이버 공격에 악용될 수 있는 모델을 금지하는 것이 핵심"이라며 위험 수준에 따라 AI 시스템을 단계적으로 관리하는 프레임워크를 설명했다. 이어 "AI가 노동시장에 미치는 영향도 새로운 정책 변수로 보고 있다"며 "규제의 목적은 혁신을 막는 것이 아니라 사회적 효용과 위험을 함께 관리하는 것"이라고 덧붙였다. 아키코 무라카미 일본 AI안전연구소장은 사회적 책임의 관점에서 접근했다. 그는 "AI 안전은 기술적 문제가 아니라 사회가 어떻게 책임 있게 기술을 수용하느냐의 문제"라며 "일본은 AI법 제정을 계기로 공공과 민간이 공동으로 안전 기준을 마련하고 있다"고 말했다. 김명주 한국 AI안전연구소장은 정부가 추진 중인 실증 중심 평가를 소개했다. 그는 "우리 정부는 AI 모델 평가 대회를 통해 실제 시스템의 안전성과 신뢰도를 검증하고 있다"며 "프라이버시 보호와 신뢰 확보를 중심으로 평가체계를 준비 중"이라고 밝혔다. 그러면서 "AI 사회로 전환하는 지금, 사회적 약자의 접근성을 높이는 것도 AI 안전의 한 축"이라며 "디지털 격차 해소 경험을 바탕으로 AI 포용성을 정책의 핵심 가치로 삼고 있다"고 강조했다. 좌장을 맡은 박세아 팀장은 AI 안전이 정부나 연구소만의 일이 아니라고 짚으며 산업계와 다양한 이해관계자의 참여를 촉구했다. 이에 윌프레드 부국장은 싱가포르의 민관 협력 사례를 소개했다. 그는 "각 기업이 스스로 테스트하고 검증할 수 있도록 샌드박스 환경을 운영 중"이라며 기업 책임성과 자율 규제를 병행하는 모델을 설명했다. 아울러 무라카미 소장은 기업 역할의 중요성을 강조했다. AI 안전에 대한 투자가 단순한 비용이 아니라 기업의 지속 가능성을 높이는 투자라는 설명이다. 특히 모든 기업이 지속가능발전목표(SDG)의 관점에서 AI 안전을 전략적으로 접근해야 한다고 제언했다. 글로벌 협력 방안에 대한 논의도 이어졌다. 베셀리 참사관은 "국제 협력의 핵심은 상호운용성과 공동 리스크 평가 체계"라며 "EU는 표준화 요청을 통해 AI 평가 도구를 공동 개발 중"이라고 설명했다. 이어 "각국이 같은 기준으로 위험을 평가할 수 있어야 진정한 글로벌 협력이 가능하다"고 덧붙였다. 이와 관련해 김명주 소장은 "국제 네트워크를 통해 공동 연구와 표준화를 강화해 나가겠다"고 밝혔다. 끝으로 "AI 안전은 특정 국가나 기업의 책임이 아니라 인류가 함께 구축해야 할 글로벌 과제"라며 "규제와 혁신이 조화를 이룰 때 비로소 지속가능한 AI 생태계가 완성될 것"이라고 강조했다.

2025.10.28 14:33한정호

"AI 안전, 선택 아닌 필수"…서울서 글로벌 거버넌스 협력 '한목소리'

"인공지능(AI)은 인류가 만든 가장 강력한 발명이지만 그만큼 안전에도 두 배의 노력이 필요합니다." 김명주 한국 인공지능안전연구소장은 28일 호텔 나루 서울 엠갤러리 앰배서더에서 열린 '2025 인공지능 안전 서울 포럼'에서 이같이 강조했다. 이번 포럼은 과학기술정보통신부가 주최하고 한국전자통신연구원·한국 AI안전연구소가 주관한 첫 글로벌 AI 안전 행사로, 세계 각국의 연구기관·정부·산업계 관계자 약 150명이 참석했다. 행사에서는 '보다 안전한 AI 세상을 향한 글로벌 협력'을 주제로 AI 안전 거버넌스·평가·레드티밍 등 국제적 협력 방향이 논의됐다. 개회식에서 송상훈 국가AI전략위원회 지원단장은 "AI 기술의 발전은 인류의 삶을 바꾸는 동시에 새로운 위험을 수반해왔다"며 "신뢰할 수 있고 안전한 AI를 확보하는 것은 앞으로 풀어나가야 할 시급한 과제"라고 말했다. 또 다음 달 공개 예정인 정부의 'AI 액션플랜'을 언급하며 "안전과 신뢰를 핵심 가치로 삼아 대한민국이 국제 AI 안전 네트워크의 일원으로서 책임을 다하겠다"고 강조했다. 행사 첫 번째 세션에서는 일본·싱가포르·유럽연합(EU)·한국 등 주요 국가의 AI 안전 기관 관계자들이 발표자로 참여해 각국의 정책과 연구 성과를 공유했다. 아키코 무라카미 일본 AI안전연구소장은 "2023년 G7 히로시마 정상회의 이후 각국이 AI 안전 프로세스 구축에 속도를 내고 있다"며 "일본 역시 AI 안전 표준 수립과 산업 간 협력 허브로서 역할을 강화하고 있다"고 설명했다. 이어 "AI 안전은 기술 자체뿐 아니라 활용 혁신과 균형을 맞춰야 한다"며 "데이터 품질 관리, 산업별 안전 가이드라인 제정 등 실질적 조치가 병행돼야 한다"고 덧붙였다. 두 번째 발표에서 바네사 윌프레드 싱가포르 정보통신미디어개발청(IMDA) 부국장은 "AI 안전이 혁신을 가로막아선 안 된다"며 "싱가포르는 신뢰를 기반으로 한 책임 있는 AI 생태계를 만드는 것이 목표"라고 밝혔다. 현재 싱가포르는 AI 기업이 자율적으로 안전 기준선을 설정하고 테스트할 수 있도록 'AI 그래파이트 파운데이션'을 운영 중이며 금융·헬스케어 분야에서 샌드박스를 통해 안전성 평가를 수행하고 있다. 윌프레드 부국장은 "에이전틱 AI 시대에는 자동화로 인한 편향이 심화될 수 있어 인간의 개입과 검토가 필수적"이라며 인간 중심의 AI 거버넌스 필요성을 강조했다. 영상으로 참여한 루실라 시올리 EU AI국장은 올해 8월부터 본격 적용된 'EU AI법'의 핵심 내용을 설명했다. 그는 "고위험 AI 시스템과 범용 AI 모델에 대한 규정을 통해 투명성과 안전을 확보할 것"이라며 "25개 이상 기업이 자발적으로 참여한 'AI 실천 강령'이 핵심 역할을 할 것"이라고 말했다. 시올리 국장은 "한국·싱가포르·미국 등과 AI안전연구소 네트워크를 통해 평가 방법론과 표준을 공유하겠다"며 국제 협력 의지도 드러냈다. 마지막 발표자로 나선 김명주 소장은 한국 AI안전연구소의 활동과 성과를 소개했다. 그는 우리나라의 AI 기본법 제12조를 언급하며 "우리 연구소는 법적 기반 위에서 AI 세이프티를 기술·정책·윤리 세 축으로 다루고 있다"고 설명했다. 또 "MIT의 AI 리스크 레퍼지토리를 바탕으로 리스크 맵핑 프로젝트를 진행 중이며 원인·결과·대응 주체를 3D 형태로 시각화해 잠재 리스크를 조기 식별 중이라"고 발표했다. 그러면서 "평가·정책·기술 검증을 통해 국내 기업 경쟁력을 높이는 동시에 글로벌 생태계의 안전 수준을 함께 높여나갈 것"이라고 말했다. 이번 포럼에는 ▲LG AI연구원 ▲네이버클라우드 ▲구글 딥마인드 ▲앤트로픽 ▲세이퍼 AI ▲스케일 AI ▲카르마 등 주요 기업·기관이 참여했다. 특히 한국 AI안전연구소와 스케일 AI는 업무협약을 체결해 레드티밍 협력을 본격화했다. 포럼 둘째 날인 오는 29일에는 프론티어 AI 모델을 대상으로 한 실습형 레드티밍 워크숍이 진행된다. 김 소장은 "안전하고 신뢰할 수 있는 AI를 만드는 것은 선택이 아니라 필수"라며 "AI 안전은 어느 한 나라나 기업의 몫이 아닌, 인류가 함께 만들어가야 할 글로벌 생태계의 과제"라고 강조했다.

2025.10.28 13:17한정호

"韓 의료 소버린 AI, 국가 경쟁력 문제…원주에 특화 데이터센터 마련돼야"

"의료 분야는 인공지능(AI) 도입에 따른 혜택을 국민들이 빠르게 체감할 수 있는 분야인 만큼 의료 인공지능 전환(AX)이 조속히 진행돼야 합니다. 정부와 업계, 지역사회의 관심과 노력이 필요한 상황으로, 앞으로 AI가 의료 현장에서 의료인과 환자들의 편의를 증진할 수 있도록 정부에서도 지속 노력하겠습니다." 류제명 과학기술정보통신부 2차관은 27일 서울 관악구 서울대학교에서 진행된 '의료 AI 데이터센터 구축의 경제적 효과 평가' 세미나에서 영상을 통해 이처럼 축사를 전했다. 과기정통부는 지난 2017년부터 암, 치매 등 다양한 질환에 특화된 AI 진단 솔루션 개발, AI 앰뷸런스 등 다양한 의료 혁신을 지원해오고 있다. 하지만 지난 2022년 말 '챗GPT' 등장 후 생성형 AI 시장이 빠르게 확산되면서 의료 AI 시장도 변화를 맞고 있다. 특히 구글 딥마인드는 단백질 분자 구조를 분석하는 AI 모델 '알파폴드'를 통해 신약 개발의 새로운 가능성을 열었다. 템퍼스AI는 임상·분자 데이터와 AI를 결합해 암을 비롯한 다양한 질환의 맞춤치료와 임상시험 설계를 지원하는 정밀 의료 플랫폼을 개발해 시장의 주목을 받았다. 국내에서도 루닛이 의료영상 판독 및 AI 바이오마커를 통해 조기 암 검진을 지원하는 기술을 보유한 것으로 알려져 관심이 집중됐다. 뷰노 역시 의료 영상·생체신호 데이터를 AI로 분석해 진단 및 예후 리스크를 조기에 탐지하는 솔루션을 앞세워 시장 공략에 본격 나섰다. 이날 세미나에서 발표를 맡은 유병준 서울대 교수는 "의료 데이터는 인간이 처리하기엔 방대하고, 인간의 분석 능력만으로는 진단·예후 예측·치료 의사결정에 필요한 패턴을 탐지할 수 없기 때문에 AI가 필수적"이라며 "AI는 복합적 변수를 동시에 고려하는 데 특화돼 있다"고 설명했다. 그러면서 "특히 글로벌 AI 시대를 맞아 한국형 의료 소버린 AI는 국가 경쟁력의 문제"라며 "자국 AI 인프라 구축으로 정보 주권을 확보하는 동시에 한국 환자군 특성·진료 데이터에 최적화된 서비스를 제공할 수 있는 국내 맞춤형 의료 AI를 개발해 나갈 필요가 있다"고 덧붙였다. 이를 위해 유 교수는 '의료 AI 데이터센터' 구축이 선제적으로 이뤄져야 한다고 강조했다. 의료 소버린 AI 클러스터 구축을 위한 필수적 기반이 마련돼야 이를 중심으로 첨단의료기기 기업, 제약 연구소들이 활발히 기술력을 끌어올리고 빠르게 성장할 수 있다고 진단했다. 또 그는 의료 AI 데이터센터를 구축하면 의료 서비스 효율화와 진료비 진감, 연구개발 생산성 향상, AI 산업의 민간 투자 확대 등 다양한 편익이 발생할 것이라고 봤다. 이를 금액으로 환산 시 연평균 1조6천억원의 사회적 편익과 2조5천억원의 산업 파급효과가 있을 것으로 예상했다. 유 교수는 "인프라 확충에 따라 공공 데이터 활용률도 높아질 것"이라며 "의료 AI 기업의 진입장벽이 완화되며 지역별 의료 접근성 개선으로 환자 후생이 증대될 것"이라고 전망했다. 이어 "신경망처리장치(NPU) 등 국산 반도체의 성능을 실시간으로 평가, 튜닝할 수 있는 현실적인 테스트 베드로서도 의료 AI 데이터센터가 역할을 할 수 있을 것"이라며 "국가 의료 AI 생태계의 확장과 글로벌 경쟁력 확보를 위한 전략적 실물옵션으로서 중요한 역할을 할 것"이라고 부연했다. 이처럼 최근 '의료 AI 데이터센터' 구축에 대한 필요성이 높아지고 있는 가운데 유 교수는 이날 세미나에서 강원도 원주시가 생태계를 마련하는데 최적지라고 평가했다. 서울 접근성이 높은데다 교통 환경이 잘 갖춰져 있어서다. 데이터센터 부지로 고려되고 있는 곳에 SK, KT, LG 등 정보통신망 인프라까지 잘 갖춰져 있다는 점도 유리한 요소로 꼽았다. 유 교수는 "원주는 홍수발생이 가능한 극한 상황에서도 침수 가능성이 없는 지리적 입지와 국민건강보험공단, 건강보험심사평가원, 대한적십자사, 연세대 원주세브란스 병원 등이 위치해 있어 의료 생태계가 이미 어느 정도 구축돼 있다는 것도 강점"이라며 "에너지 발전 등 친환경 에너지를 활용하기에도 적합한 지역이어서 데이터센터의 수도권 집중 완화를 해소할 수 있고 전력 공급 문제도 해소할 수 있는 대안이 될 것"이라고 강조했다. 원주시도 지난해 12월부터 '의료 AI 데이터센터' 유치를 위해 힘을 쏟고 있다. 현재 원주시 단구동에 9만9천386㎡(약 3만64평) 부지를 확보하고 40MW(메가와트) 3개동으로 구성된 총 120MW 데이터센터 건립 계획을 추진 중이다. 이에 이날 세미나에 참석한 이들은 한 목소리로 원주에 '의료 AI 데이터센터'를 구축할 수 있도록 정부에서 적극 지원해줘야 한다고 강조했다. 해외 거대언어모델(LLM) 기반 서비스가 민감한 환자 정보 유출 위험이 큰 만큼 자국 AI 인프라 구축으로 정보 주권을 확보해 국내 맞춤형 의료 AI를 개발할 수 있는 환경을 빠르게 마련해야 한다고 목소리를 높였다. 유 교수는 "인프라가 확충되면 공공 데이터 활용률도 높아질 것"이라며 "의료 AI 기업의 진입장벽이 완화되며 지역별 의료 접근성 개선으로 환자 후생이 증대될 것"이라고 강조했다. 장병탁 서울대 헬스케어AI연구원장이 좌장으로 진행된 종합 토론에서도 비슷한 의견들이 제기됐다. 특히 전성민 가천대 교수는 '원주 의료 AI 데이터센터 구축 프로젝트'가 NPU 기반 효율성을 통해 비용 대비 높은 경제적 타당성을 확보하는 동시에 의료 소버린 AI와 국산 NPU 테스트베드라는 국가 전략적 목표를 달성한다는 점에서 하루 빨리 추진돼야 한다고 강조했다.전 교수는 "궁극적으로 이 인프라가 우리나라 '탑 탤런트의 창업 플랫폼으로 기능하고 의료 AI 분야에서 글로벌 경쟁력을 확보하기 위해서는 벤처캐피탈의 적극적 투자 유도와 데이터 활용 및 인허가 관련 규제 혁신이 반드시 수반돼야 한다"며 "의료 AI 데이터센터는 단순 인프라를 넘어 국가 산업 발전, 지역 균형 발전, 보건 혁신에 기여하는 국가 전략적 가치를 제공할 것"이라고 밝혔다. 법무법인 대율 백주선 변호사도 의료 AI 데이터센터 구축을 위해 기술적·경제적 타당성뿐 아니라 관계 법령 정비와 법률적 지원이 함께 추진돼야 한다고 강조했다. 또 의료 데이터 산업의 발전을 위해선 법적 안정성과 데이터 주권 확보가 필수적이라고 주장했다. 백 변호사는 "병원 임상데이터는 반드시 비식별화·IRB 승인·연구동의 절차를 거쳐야 하며 공공 의료 데이터는 국내 인프라에서 관리해 해외 규제·유출 위험을 차단해야 한다"며 "데이터센터 구축을 통해 검증체계를 마련하면 기업의 임상시험·인증비용을 줄이고 국제 기준 대응력을 높일 수 있다"고 밝혔다. 이 외에도 정구민 국민대 교수는 원주시가 우리나라 의료 AI 데이터를 효과적으로 관리할 수 있는 최적지라고 기대했다. 소윤창 IBM 킨드릴코리아 본부장은 정부가 의료 소버린 AI 데이터센터에 엔드유저로 참여해 '알파 커스터머' 역할을 이행하며 국산 NPU의 실증 및 검증의 기회를 제공하고 이를 통해 글로벌 시장으로 진출할 수 있는 계기를 만들어야 한다고 주장했다. 장병탁 서울대 헬스케어AI연구원장은 "의료 AI 데이터센터는 단순히 데이터를 모으는 시설이 아니라 국산 AI 반도체의 실증 무대이자, 대한민국의 우수 인재들이 미래 산업을 개척할 수 있는 창업의 요람"이라며 "정부와 민간의 협력, 과감한 규제 혁신을 통해 이 전략적 인프라가 성공적으로 구축되기를 기대한다"고 말했다. 이재욱 서울대 AI연구원장은 "현재 원주시가 추진 중인 의료 AI 데이터센터 구축은 단순한 인프라 확충을 넘어 의료 데이터의 안전한 활용과 AI 기반 의료 서비스의 혁신을 가능하게 하는 핵심 전략 사업"이라며 "지역의 균형 발전과 더불어 국내 의료 산업 전반의 경쟁력 제고에 중대한 기여를 할 것으로 기대하고 있다"고 밝혔다. 이어 "서울대 AI연구원에서도 앞으로 AI 기술이 산업, 의료, 사회 전반에 긍정적인 변화를 이끌어 낼 수 있도록 플랫폼으로서의 역할을 다 할 것"이라며 "이번 세미나가 새로운 협력과 (의료 AI) 혁신의 출발점이 되기를 바란다"고 마무리했다.

2025.10.27 15:59장유미

AI로 김창철 불량 고춧가루 3초면 찾는다

인공지능(AI)로 상태가 불량한 고춧가루를 98%의 정확도로 짧으면 3초 내에 찾아내는 기술이 개발됐다. 세계김치연구소는 스마트공정연구단 최지영 박사 연구팀이 하이퍼스펙트럴 영상(HSI, Hyperspectral Imaging)과 AI 기반 머신러닝 기술을 융합해, 고춧가루의 불량 원료 혼입 여부를 비파괴·비접촉 방식으로 신속하고 정밀하게 판별할 수 있는 기술을 개발했다고 27일 밝혔다. 최지영 박사는 "고추는 국내 연간 소비량이 약 20만 톤에 이른다"며 "건조나 저장 과정에서 곰팡이 감염, 변색, 부패되거나 이물질이 섞인 고춧가루를 모두 찾아낼 수 있다"고 말했다. 최 박사는 "현재 특허 출원했고, 상용화 계획도 있으나 다만 장비가 2~3억 원 정도의 고가라서 이 문제에 대해 추가 연구를 진행할 계획"이라고 덧붙였다. 기존의 불량 고춧가루 검사법(HPLC, GC-MS, PCR 등)은 높은 정확도를 확보할 수 있으나, 시료를 파괴해야 하고 분석에 1~2일 이상이 소요된다. 연구팀은 단파적외선(SWIR, 900–1700 nm) 영역의 하이퍼스펙트럴 영상기술을 활용, 고춧가루의 표면 반사 스펙트럼만으로 불량 원료 혼입 여부를 정밀 예측할 수 있는 AI 기반 분석 모델을 구축했다. 112개 파장 정보를 분석, 품질 변화를 가장 민감하게 반영하는 15개 주요 파장대를 자동 추출하고, 이를 서포트 벡터 회귀(SVR) 및 순환신경망(RNN) 모델에 적용해 정확도 98%, 예측 오차 5% 미만의 성능을 달성했다. 최지영 박사는 "불량 원료의 혼입 비율을 정량적으로 예측할 수 있을 뿐만 아니라, 시료를 손상시키지 않으면서 3~4초에서 수분 내에 판별이 가능하다"며 "김치 원재료 품질관리, 수입 고추의 위조 판별, 식품 원료 표준화 등 산업 현장에서 폭넓게 활용될 것"으로 기대했다. 연구결과는 식품과학 분야 국제학술지 '인터내셔널 저널 오브 푸드 프로퍼티즈(International Journal of Food Properties)(IF 3.9)' 10월호에 게재됐다.

2025.10.27 14:54박희범

[AI 리더스] 韓 AI 전략 맡은 심승배 "판교 민간 기술, 군에 심어야…국방 AX 거점 필요"

"미국은 팔란티어, 안두릴 등 민간 기업과 협력해 국방력이 한층 더 강화됐습니다. 우리나라도 데이터 중심의 인공지능(AI) 국방으로 전환하지 않으면 10년 뒤 전장에서 뒤처질 수 있습니다." 심승배 국가AI전략위원회 국방·안보분과장은 최근 지디넷코리아와의 인터뷰에서 민간 기업과의 협업을 통한 국방 AI 생태계 전환의 필요성을 강조하며 이처럼 밝혔다. 또 국방력 향상을 위해 연간 최소 1조원 규모의 국방 AI 예산이 투입돼야 한다는 점을 지적하며 국방 AX 거점도 하루 속히 만들어야 한다고 주장했다. 27일 국방기술진흥연구소가 발간한 '2024 국가별 국방과학기술 수준 조사서'에 따르면 우리나라 순위는 12개 국방 선진국 중 8위로, 대한민국 연구개발(R&D) 예산의 18%에 불과한 이스라엘(7위)보다도 낮은 수준이다. 1위는 미국(100%)이 차지했고 프랑스(89%·이하 미국 대비 수준), 러시아(89%), 독일(88%), 영국(87%), 중국(86%), 이스라엘(84%), 한국·일본(82%), 이탈리아(79%), 인도(73%), 스페인(70%) 등이 뒤를 이었다. 이처럼 미국이 국방과학기술을 주도하고 있는 이유는 무기체계의 주요 기능을 인공지능(AI) 기반 자율화 소프트웨어(SW)로 구현하고 있어서다. 또 JWCC(Joint Warfighting Cloud Capability) 등 대규모 생성형 AI를 국방에 활용하는 등 다양한 프로그램을 통해 민간의 첨단 AI 기술을 국방 영역에 적극 도입하고 있는 것도 주효했다. 심 분과장은 "우리나라에서 민간 협업은 정부에서 개별 사업을 발주하면 기업이 들어와서 수행하는 수준"이라며 "민간과 군이 협력할 수 있는 채널이 현저히 부족하다"고 짚었다. 그러면서 "미국은 민간 AI 기술을 국방에 선도적으로 적용하도록 빅테크 기업이 몰린 실리콘밸리에 '국방혁신단(DIU)'을 마련해 전문가들과 소통하면서 '소프트웨어 팩토리'라는 콘셉트로 스타트업까지 양성하고 있다"며 "우리나라도 이런 식으로 접근해 판교의 기술을 군에 적극 도입할 수 있는 체계가 갖춰져야 한다"고 덧붙였다. 이를 위해 심 분과장은 우리 군과 민간 기업이 상시 협력할 수 있는 '국방 AX 거점' 같은 채널을 여러 개 만들 필요가 있다고 강조했다. 이곳에서 파일럿 연구개발(실증 연구개발)도 가능하도록 실증 인프라를 제공해 방산기업과 민간 AI 스타트업에 개방하는 방안도 마련해야 한다고 주장했다. 또 그는 기술력을 높이기 위해 군의 클라우드 전환과 국방 AX를 빠르게 병행하는 것도 시급하다고 진단했다. 하지만 군을 포함한 공공부문의 클라우드 전환율은 약 10% 수준으로 현저히 낮다. 여기에 SaaS(서비스형 소프트웨어) 기반이 미비해 AI 등 첨단 기술의 고도화를 추진하기도 쉽지 않다. 심 분과장은 "현재 공무원 내부 시스템인 '온나라시스템', 메신저 외에 클라우드 기반으로 구동되는 군용 SW는 거의 없다"며 "클라우드가 100% 전환될 때까지 기다리기에는 너무 늦다"고 지적했다. 이어 "국방 특화 AI 데이터센터를 따로 짓는 게 지금으로선 굉장히 필요하지만, 당장 쓸 수 있는 옵션은 민간 클라우드를 활용하는 것이 좀 더 효율적"이라면서도 "이를 위해 데이터 보안등급을 비밀·민감·일반(공개) 등으로 분류하는 것이 필수적인데, 현재 국방 데이터로는 쉽지 않다"고 덧붙였다. 그러면서 "국방 데이터 분류도 민간의 힘을 빌려 카탈로그화 해 신뢰할 수 있는 방산 기업들에게 공개할 수 있어야 한다"며 "이를 위해 국방 데이터 마트 같은 느낌의 '국방 데이터 허브'를 만들어 양질의 데이터를 제공하는 한편, 군 차원의 데이터 전문가도 양성해야 한다"고 강조했다. 심 분과장은 우리나라가 AI 기반 국방력을 강화하기 위해 선진국과의 협력도 지금보다 더 활발히 진행될 필요가 있다고 봤다. 특히 민간 기업들은 미국 쉴드AI, 팔란티어 등 업계를 이끌고 있는 곳들과 기술 협력이나 공동 개발을 활성화해야 한다고 밝혔다. 국가·국방 차원에서도 한미 연합작전 수행을 위한 AI 분야 협력의 경우 현재처럼 유사한 수준으로 미국과 관계를 가져가야 한다고 주장했다. 또 그는 국방·안보 AI 인재를 양성하는 데도 정부의 관심이 필요하다고 강조했다. 특히 군에서 양성된 AI 분야 인재가 외부로 조기에 유출되지 않도록 하기 위해서는 군의 AI 분야 조직이 마치 실리콘밸리나 판교의 스타트업 조직처럼 활성화돼야 한다고 피력했다. 심 분과장은 "군인으로서 사명감으로 AI를 추진하면서 전문가·활용가로서 AI를 구현해 성과를 경험해 볼 필요가 있다"며 "전역 후에도 민간 ai 전문가로서 또는 기업 입장에서 군에 기여하는 선순환 생태계가 구축되는 것이 지금으로선 중요하다"고 밝혔다. 더불어 그는 AI 규범과 군사적 활용 문제도 고민해야 할 부분으로 짚었다. AI가 살상무기로 활용될 수 있는 가능성이 점차 높아지고 있는 만큼, 선제적으로 이에 대한 균형점을 찾아볼 필요가 있다는 지적이다. 앞서 일본에선 지난 6월 AI를 활용한 무기의 연구·개발 관련 지침을 처음 내놔 눈길을 끌었다. 반면 우리나라에선 올해 3월 'AI 기본법'이 통과됐으나, 국방·안보 목적의 AI에 대해서는 적용범위에서 제외돼 있는 등 아직 구체화 된 관련 지침이 마련돼 있지 않다. 심 분과장은 "지금은 AI 기술의 활용 수준이 미래 안보를 좌우할 수 있는 시대"라며 "첨단 무기에서도 AI 기반 무기의 속도나 파괴력이 중요하고, 사이버 분야에서는 AI로 공격하거나 방어할 수 있는 역량이 핵심인 만큼 우리나라도 이에 맞춰 기술력을 키워가야 할 것"이라고 밝혔다.그러면서도 "AI의 군사적 활용 문제는 AI 개발 과정에서 신뢰성, 안전성 등의 품질보증 활동을 기본적으로 강화해 준비해야 한다고 본다"며 "자율주행 자동차가 아직 완전 자율주행에 이르지 못한 것처럼 군사 분야 AI도 유사한 상황으로, 앞으로 책임있는 AI의 구현에 노력을 다하면서 기술 진화·발전에 따라 균형점을 찾아야 한다"고 주장했다. 이처럼 심 분과장이 우리나라 국방 AX 문제에 대해 세밀히 진단할 수 있는 이유는 지난 2002년 한국국방연구원에 합류한 후 국방정보화 정책 연구와 데이터·AI 분야를 중점 연구해왔던 덕분이다. 지난해 말부터 AI·정보화연구실장을 맡고 있는 상태로, 올해 9월 출범한 국가AI전략위원회에선 국방·안보분과장으로도 위촉됐다. 이는 최근 5년간 AI 분야에서의 정책연구 경험과 20년 이상 쌓은 국방 도메인에 대한 지식과 경험이 도움이 됐다. 심 분과장은 "국방·안보분과는 국방부의 AI 도입과 활용에 대한 촉진뿐 아니라 국가의 안전을 보장하기 위한 안보 목적에서도 중요하다"며 "우크라이나-러시아 전쟁에서 볼 수 있듯 현대전의 양상은 이미 AI 중심의 속도 경쟁에 돌입한 상태로, 민간의 상용 AI 기술을 군에 빠르게 도입해 전력화·운용하는 것이 현재 매우 중요하다"고 강조했다. 이어 "앞으로 국방 분야 AI의 수요자인 군 장병의 관점에서 그들의 임무에 AI 도입을 가속화 하는 것, 즉 국방 AX를 통해 장병의 임무 달성을 지원함으로써 국가 안보에 기여하는 것이 우리 분과의 핵심 목표"라며 "우리 군이 AI를 활용해 인구절벽, 병력 감소 시대에 효율적으로 대응할 수 있도록 하는 것도 분과에서 적극 도울 것"이라고 덧붙였다. 또 그는 국방·안보분과를 통해 '국방 AI 생태계'를 조성해 나감으로써 우리나라가 방산 AI 분야에서 4대 강국의 반열에 오를 수 있도록 나설 것이란 각오도 드러냈다. 또 K-팝 문화처럼 우리나라 국방 AI 역량이 전 세계로 수출될 수 있도록 노력할 것이라고도 강조했다.심 분과장은 "앞으로 국방 AI 스타트업이 지속 창업 및 발전할 수 있는 '국방 AI 생태계 조성'을 목표로 분과를 이끌어 나가려고 한다"며 "국방에서 해결해야 할 문제를 정의하면, 민간기업이 이를 기술적으로 해결하고 서비스로 구현하는 형태의 생태계가 우리 국방에도 활성화 될 수 있도록 노력할 것"이라고 밝혔다.

2025.10.27 09:28장유미

'국가대표 AI' 첫 탈락자, 국민 500명 손에 달렸다…정부, 국민평가단 선발 돌입

정부가 국가대표 인공지능(AI) 모델 개발 기업 5곳의 기술을 평가할 국민 500명을 선발한다. 26일 업계에 따르면 과학기술정보통신부는 최근 '독자 AI 파운데이션 모델 프로젝트'의 국민평가단을 모집하는 방안을 내부적으로 검토하고 있다. 선발 인원은 500명으로, 이들은 LG AI연구원, 업스테이지, 네이버클라우드, SK텔레콤, NC AI 등을 주축으로 한 5개 컨소시엄이 개발한 모델을 직접 써보고 평가하게 된다. 앞서 지난 8월 '독자 AI 파운데이션 모델(K-AI)' 사업자로 최종 선정된 5개 컨소시엄들은 오는 12월 말 1차 평가를 앞두고 있다. 정부는 총 2천136억원을 투입하는 이 프로젝트에서 6개월 단위 평가를 거쳐 오는 2027년 상반기까지 최종 2개 팀만 추려낸다는 방침이다. 각 컨소시엄들은 국민·전문가 평가, 벤치마크 등 기반 검증평가(AI안전성 연계), 파생 AI 모델 수 평가 등 입체적인 단계 평가를 거치게 된다. 국민평가단은 정예팀의 첫 탈락 팀을 가르는 1차 평가에 참여한다. 정부는 성별·지역·연령·AI 활용도 등 4가지 기준을 바탕으로 대표성과 다양성을 확보한 평가단을 구성할 계획이다. 성별은 남·녀 250명씩, 지역은 수도권·비수도권 250명씩 절반 비율로 구성할 예정이다. 연령은 20·30·40·50대 및 60대 이상 등 5개 연령층으로 나눠 100명씩 배분한다. AI 활용도별로는 ▲전문직·개발자 등 고도 사용자 100명 ▲사무·교육·콘텐츠 분야 종사자 등 중간 사용자 250명 ▲AI 경험이 적은 초급·관심층 150명으로 구성된다. 정부는 5개 컨소시엄과의 협의를 통해 국민평가단의 구성 기준을 구체화 할 예정이다. 평가단 모집은 다음 달 중 무작위 추첨 방식으로 진행된다. 현장 평가는 오는 12월 30일 서울 강남구 코엑스에서 열리는 '독자 AI 파운데이션 모델 프로젝트 대국민 콘테스트'에서 진행된다. 평가단은 이날 5개 정예팀의 모델 개발 성과 발표를 직접 확인하고 평가한다. 이후 10일간은 각 팀이 개발한 모델을 웹사이트를 통해 직접 사용해보며 사용성 평가를 진행한다. 배경훈 과학기술정보통신부 부총리 겸 장관은 "(5개 컨소시엄들이) 우리 독자 파운데이션 모델을 글로벌 수준으로 만들 수 있다고 생각한다"며 "글로벌 톱10이 아니라 톱2·3 수준까지 도약할 수 있을 것으로 믿는다"고 강조했다.

2025.10.26 18:05장유미

메타, AI 인력 600명 전격 감축…'효율성의 해' 조직 개편 단행

메타가 인공지능(AI) 인력을 감축하며 조직 효율화 작업에 다시 속도를 낸다. 23일 테크크런치 등 외신에 따르면 메타는 지난 22일 슈퍼인텔리전스 연구소 소속 직원 600여 명을 감원한다고 밝혔다. 메타는 해당 보도 내용이 사실이라고 확인했다. 이번 조치는 메타가 AI 패권 경쟁을 벌이며 공격적 인재 영입에 나선 직후 이뤄졌다. 메타는 오픈AI, 구글, 앤트로픽 등과 경쟁하며 AI 시스템 개발에 나서고 있다. 특히 지난 여름 메타는 수백만 달러 연봉을 제시하며 경쟁사에서 50명 넘는 연구원을 영입했다. 다만 샘 알트먼 오픈AI 최고경영자(CEO)는 당시 "오픈AI의 최고 인재 중 누구도 그 제안을 받지 않았다"고 말한 바 있다. 이번 감축은 메타가 추진해 온 '효율성의 해' 기조와 맞닿아 있다. 마크 저커버그 메타 CEO는 앞서 "더 날씬한(leaner) 조직이 더 낫다"고 강조하며 대규모 감원을 단행했다. 메타는 이번 조치가 전체 인원 감축보다 조직 개편의 일환이라고 설명했다. 영향을 받는 인력 대부분이 사내 다른 직무를 찾을 수 있을 것이라는 주장이다. 알렉산더 왕 메타 최고 AI 책임자는 직원 메모에서 "팀 규모를 줄이면 의사 결정을 위한 대화가 줄어들 것"이라며 "각자 더 많은 책임을 지고 더 큰 영향력과 임팩트를 갖게 될 것"이라고 밝혔다.

2025.10.23 09:22조이환

"전문가는 더 전문가답게…산업 맞춤형 AI 시대 연다"

“데이터를 잘 정리해서 인공지능(AI) 모델을 학습시켜야 쓸 만한 AI 모델로 변환됩니다. 일반적인 제너럴 모델로는 전문 업무를 수행하기 어렵습니다.” 임우형 LG AI연구원장이 21일 서울 코엑스에서 열린 'KES 2025' 오프닝 키노트에서 LG그룹의 AI 전략과 실제 산업 적용 사례를 공개했다. 임 원장은 "AI가 연구실을 넘어 산업 현장과 일상 속으로 깊이 들어오고 있다"며 "전문가는 더 전문가답게, 일반인은 전문가처럼 만드는 것이 LG AI연구원의 목표"라고 밝혔다. 임 원장은 "AI 모델을 잘 만들기 위해서는 데이터를 잘 정리해야 한다"며 "이 과정을 자동으로 수행하는 '데이터 파운드리' 서비스를 개발했다"고 소개했다. 그는 "AI가 문헌이나 원천 데이터를 스스로 정리하고 학습 가능한 형태로 추출해준다"며 "이를 통해 업무별 특화 모델을 훨씬 효율적으로 만들 수 있다"고 설명했다. LG AI연구원이 개발한 모델은 국내에서 가장 많은 다운로드(800만 건 이상)를 기록했으며, 300개 이상 파생 모델이 공개돼 커뮤니티 중심 생태계가 활성화됐다. 임 원장은 "이런 성과들이 FDI 인텔리전스의 글로벌 AI 경쟁력 평가에서 대한민국이 3위를 차지하는 데 기여했다"고 밝혔다. 그는 "AI는 더 이상 연구 논문 속 기술이 아니라 실제 업무를 수행하는 에이전트로 진화하고 있다"며 LG그룹 내 적용 사례를 구체적으로 소개했다. 임 원장은 "제조 현장에서는 품질 검사, 수요 예측, 생산 최적화 등에서 AI가 활동 중"이라며 "또 R&D 분야에서는 신소재와 신약 개발 과정에서 AI가 가설 설정과 실험 설계에 큰 도움을 주고 있다"고 전했다. LG화학에서는 AI가 석유 납사 원료의 배합과 공정 스케줄을 자동으로 최적화해 수익률을 높였고, LG생활건강은 '엑사원 디스커버리'를 통해 새로운 화장품 소재 발굴을 가속화하고 있다. 그는 "AI가 시간과 비용을 크게 절약해주고 있으며, 실제 현장에서 성과를 내고 있다"고 강조했다. LG AI연구원은 자체 개발한 대형언어모델(LLM)을 기반으로 공공, 교육, 국방 등 소버린 AI 사업을 확대 중이다. 임 원장은 "공공 영역에서는 해외 모델보다 국내 기술을 선호하는 경우가 많다"며 "저희는 데이터 구축부터 모델 설계, 학습까지 직접 수행해 이런 수요에 대응하고 있다"고 밝혔다. 금융 분야에서는 뉴욕증시 상장 ETF LQAI의 포트폴리오 운영에 AI 예측 모델을 적용해 S&P500 대비 높은 수익률을 기록했다. 그는 "런던증권거래소와 협업해 기업의 전망을 예측하는 서비스도 시작했다"며 "AI가 전문가와 동등 이상의 판단력을 보여주고 있다"고 설명했다. AI 학습 과정에서 발생할 수 있는 저작권 문제에 대해서도 경고했다. 그는 "웹에서 다운로드한 데이터라 해도 라이선스가 특정 기관에 속해 있을 수 있다"며 "이를 무단으로 사용하면 법적 리스크가 크다"고 말했다. 이를 해결하기 위해 LG AI연구원은 학습 데이터의 법적 위험을 점검하는 AI 에이전트 '엑사원 넥서스'를 개발했다. AI가 스스로 데이터의 사용 가능 여부를 판단하고 가이드를 제공한다. LG화학 생명과학사업본부와 미국 잭슨랩과의 공동연구를 통해 AI는 바이오 연구에도 활용되고 있다. 그는 "병리 이미지를 기반으로 암의 발병 가능성을 예측하거나, 알츠하이머의 원인 인자를 분석해 치료제 후보를 제안하는 연구를 하고 있다"고 소개했다. LG AI연구원은 정부가 추진하는 'K-엑사원' 파운데이션 AI 개발 과제의 5개 컨소시엄 중 하나로 선정됐다. 슈퍼브AI, 한컴, 이스트소프트 등과 협업해 "국내를 넘어 글로벌 최고 수준의 AI 모델을 개발 중"이라고 강조했다. 임 원장은 "이 모델은 LG그룹과 협력사뿐 아니라 연구자들이 자유롭게 활용할 수 있도록 오픈할 계획"이라고 전했다. 발표를 마치며 임 원장은 "AI 기술은 우리의 일상과 업무 전반에 깊이 들어올 것"이라며 "우리가 하는 모든 일들에 AI가 존재해 도움을 주는 시대가 곧 올 것"이라고 말했다.

2025.10.22 08:32신영빈

티맵 "AI·빅데이터로 모빌리티 산업 성장 주도"

티맵모빌리티가 인공지능(AI)과 빅데이터를 기반으로 한 '지능형 교통체계'(ITS) 사업 방향성을 알리며 산업 성장을 선도하겠다는 포부를 밝혔다. 티맵은 지난 20일 서울연구원과 함께 서울 서초구에 위치한 서울연구원 대회의실에서 '모빌리티 빅데이터로 열어가는 새로운 시대' 주제로 토론회를 개최했다. 이번 토론회는 티맵과 서울연구원 주최로 학계·연구기관 등의 교통 전문가들이 참석해, 도시공간 개선과 교통정책 혁신을 위한 데이터 활용 방안을 논의하기 위해 마련됐다. 이날 김석환 티맵 데이터비즈 파트장은 서울역 주요도로 대상 교통분석 결과와 티맵 데이터 기반의 지능형 교통체계(ITS) 사업의 방향을 소개했다. 김 파트장은 서울역 주요 간선도로에서 확보한 '데이터 종합 분석'과 '교차로 서비스 수준' 평가로 교통 기초자료를 구축한 사례를 언급했다. 이를 통해 데이터 기반 시뮬레이션이 '교통 체계 변경' 및 '주변 교통 영향 분석'의 신뢰성을 높이고 정책 의사결정의 객관성도 강화할 수 있음을 입증했다. 이날 티맵은 AI와 빅데이터 기반 교통분석 기술이 ITS 산업으로 확장해 교통 데이터가 산업 성장의 핵심 인프라로 작동할 수 있음을 강조했다. 이에 회사는 ITS 플랫폼을 고도화하고, 공공 협력 모델을 중심으로 도시 교통정책과 인프라 효율화를 위한 데이터 생태계를 확대해 나갈 계획이다. 아울러 티맵은 공공·연구기관을 대상으로 한 오프라인 ITS 교통분석 리포트 서비스와 실시간 교통량·속도·대기행렬 길이 등의 데이터를 제공하는 API형 ITS 정보 플랫폼을 운영할 예정이다. 박서하 티맵 부사장은 “티맵의 빅데이터는 교통 현상을 정밀하게 해석하고, 도시와 시민의 이동을 연결하는 기반이 되고 있다”며 “AI·데이터 기반 교통분석 체계를 공공과 공유해 교통 문제를 해결하면서 지속가능한 모빌리티 산업 성장을 이끌어 나가겠다”고 말했다.

2025.10.21 13:57진성우

KISDI, AI·디지털 국정과제 추진 특집보고서 발간

정보통신정책연구원(KISDI)은 이재명 정부가 발표한 AI 디지털 분야 국정과제의 성공적 추진을 위한 주요 이슈를 분석하고, 정책적 시사점을 도출, 제시하기 위해 특집 보고서를 발간한다고 20일 밝혔다. 특집호는 AI경제 산업, AI사회 제도, 통신전파, 방송미디어, 국제협력 등 5개 분야에서 6개 연구주제에 대한 심층 분석을 통해 정책적 함의를 도출한다. 보고서는 ▲글로벌 AI 경쟁 전략 및 대응방안(풀스택 관점) ▲AI·디지털 생태계 공정경쟁 및 이용자 정책방향 ▲포용적 AI 기본사회 구현을 위한 정책방향 ▲AI 이동통신 인프라 고도화 주요 쟁점 ▲AI 대전환 시대, 시청각미디어 산업 진흥 전략과 정책과제 ▲글로벌 AI 가버넌스 논의 동향과 한국의 AI 국제협력 전략 등 총 6편으로 구성됐으며 이달 중 순차적으로 발간될 예정이다. 이상규 KSDI 원장은 “신정부가 추진하는 AI·디지털 분야 국정과제 실현을 통해 실질적인 성과를 창출하기 위해서는 핵심적인 세부 정책과제들을 발굴하고 추진해 나가는 것이 중요하다”며 “KISDI는 6개 특집호의 연구결과를 바탕으로 'AI·디지털 국정과제의 성공적 추진을 위해 정부 차원에서 추진해야 할 핵심 과제'를 도출해 연말에 발표할 계획”이라고 말했다.

2025.10.20 14:09박수형

KETI, 국내 대표 산학연과 '제조 특화 AI 파운데이션 모델' 공동개발 착수

한국전자기술연구원(KETI·원장 신희동)은 14일 경기도 성남 판교에서 서울대·KAIST·포스텍(포항공대)·원프레딕트·인이지와 '제조특화 AI 파운데이션 모델 공동 연구'를 위한 업무협약을 체결하rh 국내 제조업의 AI 전환을 선도하는 산학연 협력체계를 본격 가동한다고 밝혔다. 제조특화 AI 파운데이션 모델(MFM)은 제조 공정에서 발생하는 대규모 데이터를 사전 학습해 제조 도메인 지식을 내재화한 AI 모델로, 제조 현장에서 필요한 고신뢰 AI 기능을 구현하는 데 활용된다. MFM은 설비·센서에서 발생하는 시계열 데이터나 머신비전 기반 이미지 데이터 등 실제 제조 현장에서 생성되는 데이터를 중심으로 학습하기 때문에 대규모 텍스트를 학습하는 범용 언어모델(LLM)과는 본질적으로 다른 구조와 특성을 지닌다. KETI는 이번 협약으로 자율제조연구센터를 중심으로 산업AI 분야 선도 대학인 서울대(안성훈 교수)·KAIST트(이종석 교수)·포스텍(고영명 교수)과 AI 자율제조 전문기업인 원프레딕트(대표 윤병동)·인이지(대표 최재식)와 함께 약 100여 명 규모의 제조 AI 연구진을 구성했다. 연구진은 앞으로 ▲제조특화 AI 파운데이션 모델 공동개발 및 데이터·실증 인프라 공유 ▲기업 기술 고도화를 위한 제조 AI 파운데이션 모델 기술 지원 ▲공동랩 운영 등에서 협력할 계획이다. KETI 자율제조연구센터는 MFM을 바탕으로 제조 현장에서 손쉽게 AI를 사용하고, 이를 통해 공정 최적화를 지원하는 소프트웨어 기반 제조(SDM·Software Defined Manufacturing) 플랫폼 개발도 추진한다. SDM 운영 플랫폼은 AI 에이전트 플랫폼으로 소프트웨어로 제조 운영 기능을 유연하게 변경하고 대화형 인터페이스로 현장 맞춤형 AI 모델을 직접 생성·자동 실행할 수 있도록 지원한다. 플랫폼에는 디지털트윈 기반 공정 구성 및 최적화, 엣지 기반 설비 데이터 수집, 보안 사고 예방 등 다양한 핵심 기술이 포함된다. MFM 및 SDM 운영 플랫폼은 국내 대표 산업인 자동차, 정유·석유화학, 반도체 장비의 핵심 공정에 적용돼 현장 테스트베드에서 성능과 실효성을 검증할 계획이다. MFM은 산업부 AI 팩토리 선도 프로젝트에서 축적된 제조 데이터를 활용해 성능을 지속해서 고도화하며, 개발 완료 후에는 참여 기업에 제공된다. 한편, KETI는 지난 8월부터 대규모 제조 데이터의 AI 학습 및 제조 전용 AI 솔루션의 개발을 지원하는 '제조 AI 솔루션 개발지원센터'를 구축 중이다. 성남시 경기기업성장센터 안에 조성되는 센터는 전용 AI 인프라를 통해 제조특화 AI 모델 학습, AI 솔루션 검증, 기업 맞춤형 AI 도입 등을 상시 지원할 예정이다. 송병훈 KETI 자율제조연구센터장은 “국내 제조업의 위기를 극복하고 미래 경쟁력을 확보하기 위해서는 제조 AI 기술의 활용이 필수적”이라며 “센터는 제조특화 파운데이션 모델의 성공적 개발과 산업 확산을 통해 국내 제조업의 새로운 도약을 이끌어 가겠다”고 밝혔다.

2025.10.14 10:58주문정

"홀로그램으로 엘리베이터 버튼을 만든다고?"

“어? 저 홀로그램을 누르면 기기가 작동합니까?” 지난달 30일부터 사흘 일정으로 서울 삼성동 코엑스에서 열리고 있는 'AI WeeK 2025-AI Festa' 한국전자통신연구원(ETRI) 부스를 둘러보던 한 관람객이 “어떻게 허공에 떠 있는 이미지로 스위치를 구현하는지 궁금하다”며 던진 질문이다. 이 기술은 ETRI 지역IC융햡본부가 '내부연구개발사업 창업일체 R&D사업'으로 개발한 '비접촉 센서기반 눈에 보이는 공간홀로그램 구현모듈 상용화 기술이다. 다양한 비접촉 센서를 기반으로 공간홀로그램 인터페이스를 구현해 눈에 보이는 3D 홀로그램을 통한 직관적 조작환경을 제공한다. 물리적으로 접촉하지 않아도 되기 때문에 코로나19 이후 요구된 비접촉·위생친화적 인터페이스가 가능하다. 더욱이 모듈화 기술로 기존 시스템에 손쉽게 통합할 수 있다. 이 기술은 병원·수술실·감영병 연구소 등 스마트 헬스케어 분야와 엘리베이터·무인 키오스크 등 스마트빌딩·공공시설 등에 다양하게 활용할 수 있다. 또 ETRI가 개발한 기술을 이전하기 전에 기업 등 수요자가 실제로 체험할 수 있는 'ETRI 기술체험 플랫폼'인 'epretx'도 선보였다. 이 서비스는 클라우드 기반 가상화 환경에서 복잡한 준비 과정 없이 다양한 신기술을 체험할 수 있고 개발자는 기술을 쉽게 배포하고 피드백을 얻을 수 있는 선순환 기술체험 플랫폼이다. 'ETRI 기술체험 플랫폼'에 올리지 않았찌만 본원에서 개발한 기술도 선보였다. CCTV 등에 촬영된 얼굴을 변형해 다른 얼굴로 저장하는 기술이다. 얼굴을 블라인드 처리하거나 표정 등을 없애지 않으면서 얼굴만 바꾸기 때문에 개인정보를 침해할 우려가 없다. ETRI 관계자는 “이렇게 처리하면 CCTV로 수집하는 데이터 기록을 유지하고 나중에 필요한 학습에 초상권 침해 없이 활용할 수 있다”고 설명했다.

2025.10.02 16:38주문정

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