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'AI 국가대표' 5개 정예팀, 첫 성적표 공개…"초거대·멀티모달 승부수"

정부가 추진 중인 '독자 인공지능(AI) 파운데이션 모델' 프로젝트 1차 성과가 공개되면서 정예팀 AI 전략 윤곽이 드러났다. 각 팀은 초거대·멀티모달·산업 특화 모델을 앞세워 AI 기술 경쟁력을 제시했다. 과학기술정보통신부와 정보통신산업진흥원(NIPA)은 30일 서울 코엑스 오디토리움에서 '독자 AI 파운데이션 모델' 프로젝트 1차 발표회를 열었다. 이날 네이버클라우드를 비롯한 NC AI, 업스테이지, SK텔레콤, LG AI연구원 등 5개 정예팀이 1차 성과를 공유했다. 행사에는 전문가, 기업 관계자, 시민 등 1천여 명이 참석했다. 정재헌 SK텔레콤 최고경영자(CEO)와 임우형·이홍락 LG AI연구원 공동원장, 김유원 네이버클라우드 대표, 김성훈 업스테이지 대표, 이연수 NC AI 대표 등 주요 기업 관계자들이 참석했다. 정부 측에서는 배경훈 과기정통부 부총리, 하정우 대통령실 AI미래기획수석, 임문영 국가AI전략위원회 상근 부위원장이 자리를 함께했다. 정부는 이번 1차 발표 이후 내년 1월 중 단계 평가를 진행할 예정이다. 정예팀들의 주요 성과와 향후 계획을 종합적으로 점검한 뒤 평가 결과를 공개하고, 이를 토대로 5개 팀 가운데 4개 팀을 최종 선별할 방침이다. 네이버클라우드, '옴니'모델 공개…NC AI, '배키'로 승부수 네이버클라우드는 독자 AI 파운데이션 모델 전략 핵심으로 텍스트·이미지·음성을 통합한 '옴니(Omni) 모델'을 제시했다. 기존 텍스트 중심 AI의 한계를 넘어 현실 세계를 보다 입체적으로 이해하는 것이 목표다. 옴니 모델은 텍스트, 이미지, 오디오, 비디오 등 다양한 데이터 형태를 하나의 모델에서 동시에 학습하고 추론하는 구조다. 사후적으로 기능을 결합하는 방식이 아니라, 처음부터 모든 감각을 하나의 모델로 공동 학습시키는 점이 기존 모델과의 차별점이다. 네이버클라우드 성낙호 기술총괄은 "옴니 모델 기반 구조는 그래프·차트·이미지 등 시각 정보 해석에서 별도의 광학문자인식(OCR)이나 복수 모델 호출이 필요 없다"며 "개발과 운영 구조가 단순해지면서 구축 비용과 서비스 확장 부담도 크게 낮출 수 있다"고 강조했다. 앞으로 네이버클라우드는 옴니 모델를 에이전트 AI와 버티컬 서비스 기반 기술로 활용할 계획이다. 이를 통해 소버린 AI 경쟁력을 강화하고 향후 월드 모델과 로보틱스, 자율주행 등 물리 세계 AI로의 확장도 추진할 방침이다. NC AI는 파운데이션 모델 '배키' 중심으로 산업 특화 AI 기술과 사업 성과를 이뤘다고 강조했다. 1단계 추진 과정에서 고품질 한국어·산업 특화 데이터를 확보하고, 100B급 LLM 개발을 마쳤다는 설명이다. 이연수 NC AI 대표는 배키가 제조·물류·공공·국방·콘텐츠 등 28개 이상 산업 현장에 적용됐다고 말했다. 그는 "현대오토에버와 손잡고 산업 AX 목표로 기술 적용을 추진했다"며 "제조·운영 데이터 기반의 AI 활용 가능성을 현장에서 검증하고 있다"고 설명했다. NC AI는 다중 전문가 구조(MoU)와 메모리 최적화 기반 MLA 아키텍처를 고도화해 기존 대비 그래픽처리장치(GPU) 사용량을 최대 83%까지 줄이고 연산 처리 시간도 약 15% 단축했다고 밝혔다. 또 데이터 부문에서는 20조 토큰 규모 다국어 사전 학습 데이터와 제조·공공·AI 안전성 등 14종의 전략적 멀티모달 데이터를 구축한 성과도 공유했다. 업스테이지, '솔라'로 한국어 추론 경쟁력 강조 업스테이지는 파운데이션 오픈 모델 '솔라 100B'를 공개하며 고성능과 효율성을 동시에 확보했다고 밝혔다. 솔라 100B는 LLM 성능을 유지하면서도 실제 활용을 염두에 둔 구조로 설계된 것이 특징이다. 전체 파라미터 규모는 1천억 개로 구성됐지만 실제 추론 과정에서는 약 120억 개 수준 파라미터만 활성화되는 구조로 작동한다. 김성훈 업스테이지 대표는 "이 모델은 대형 모델 수준 추론 능력을 유지하면서도 응답 속도와 자원 효율성을 크게 높였다"고 강조했다. 업스테이지는 해당 모델 학습 과정에서도 효율성을 강조했다. 대규모 GPU 환경에서 발생하는 장애를 자동 감지하고 즉시 대체하는 학습 시스템을 구축해 학습 중단 시간을 절반 이상 줄였다. 김 대표는 "우리는 제한된 기간과 자원 속에서도 약 20조 토큰에 달하는 대규모 데이터를 안정적으로 학습할 수 있었다"고 설명했다. 김 대표는 솔라 100B 특장점으로 우수한 한국어 이해와 추론 능력을 꼽았다. 그는 "해당 모델은 단순 암기가 아닌 단계적 추론과 맥락 이해에 초점을 맞춰 설계됐다"며 "한국어 뉘앙스와 복합 질문에서도 자연스러운 응답을 제공할 수 있다"고 말했다. 업스테이지는 솔라 100B가 산업 현장에서 실질적 생산성 향상을 이끄는 기반 모델로 자리 잡을 것으로 기대하고 있다. 김 대표는 "검색·요약·팩트체크·슬라이드 생성·심층 리포트 작성 등 복합 업무를 에이전트 방식으로 처리할 수 있다"며 "오픈 모델로 공개돼 기업과 연구기관이 커스터마이징할 수 있다"고 강조했다. SK텔레콤, '에이닷 엑스 K1' 공개…"국내 첫 5천억 파라미터" SK텔레콤은 AI 모델 '에이닷 엑스 K1(A.X K1)'을 공개했다. 에이닷 엑스 K1은 5천억 개의 파라미터를 보유한 국내 첫 LLM이다. 한국형 소버린 AI 경쟁력 확보를 목표로 개발됐다. SK텔레콤 정석근 AI CIC장은 "해당 모델은 한국어와 국내 산업 환경을 집중적으로 학습해 높은 언어 이해도와 복합 추론 능력을 갖췄다"고 설명했다. 해당 모델은 웹 탐색과 정보 분석, 요약, 이메일 발송 등 여러 단계를 거치는 복합 업무를 자율적으로 수행할 수 있다. 여행 일정 수립, 요금 조회, 예약 처리 같은 일상 업무뿐 아니라, 제조 현장 데이터와 작업 패턴을 학습해 업무 효율을 높이는 데도 활용되고 있다. 에이닷 엑스 K1은 이미 1천만 명 이상이 사용하는 '에이닷' 서비스에 적용됐다. 향후 앱을 비롯한 전화, 문자 등 여러 채널을 통해 제공될 예정이다. 정 CIC장은 "우리는 국민 누구나 일상에서 초거대 AI를 직접 활용할 수 있는 환경을 구축할 계획"이라고 강조했다. 이날 최태원 SK그룹 회장도 에이닷 엑스 K1 경쟁력을 영상을 통해 강조했다. 최 회장은 "우리는 AI를 반도체와 에너지, 배터리 등 핵심 산업에 빠르게 확산해 산업 경쟁력을 강화할 것"이라며 "대한민국 독자 AI 생태계를 주도할 것"이라고 밝혔다. LG AI연구원, 'K-엑사원' 5개월만 출시…"AI 3강 국가 발판" 이날 LG AI연구원도 'K-엑사원' 모델 성능을 처음 소개했다. 이번 모델은 매개변수 2천360억 개 규모의 프런티어급으로 설계됐다. K-엑사원은 전문가 혼합 모델 구조를 통해 성능과 효율성을 동시 확보한 것이 특징이다. 하이브리드 어텐션 기술을 적용해 기존 모델 대비 메모리 요구량과 연산량을 70% 줄였다. 성능 평가 결과 K-엑사원은 벤치마크 13종 평균에서 72.03점을 기록했다. 이는 알리바바클라우드의 '큐웬3 235B' 대비 104% 높은 성능이다. 또 오픈AI의 최신 오픈 웨이트 모델인 'GPT-OSS 120B'와 비교해도 103% 높은 수치다. 이 모델은 고가의 인프라 대신 A100급 그래픽처리장치(GPU) 환경에서도 구동이 가능하다. 이에 자금력 부족한 스타트업이나 중소기업도 프런티어급 AI 모델을 도입할 수 있는 길을 열었다는 설명이다. LG AI연구원 최정규 AI에이전트 그룹장 "우리는 향후 조 단위 파라미터 규모를 가진 글로벌 빅테크 모델과 경쟁할 것"이라며 "대한민국을 AI 3강 국가로 이끄는 게임 체인저 될 것"이라고 강조했다. 정부 관계자 '한자리'…"정예팀 모두 승자" 이날 정부 관계자도 한자리에 모여 독자 AI 파운데이션 모델 프로젝트에 참여한 정예팀을 격려했다. 배경훈 부총리 겸 과기정통부 장관은 축사를 통해 "AI 모델 개발에 매진해 온 정예팀 모두가 승자"라며 "이번 도전이 대한민국을 AI 강국으로 도약시키고, 경제·사회 전반의 AX 전환을 가속하는 결정적 동력이 될 것"이라고 밝혔다. 하정우 대통령실 AI미래기획수석은 "독자 AI 모델 개발을 통한 산업 생태계 조성을 적극 지원하겠다"며 "이번 프로젝트를 통해 국내 AI 기업들의 경쟁력이 글로벌 수준으로 빠르게 향상되고 있음을 확인했다"고 평가했다. 임문영 국가AI전략위원회 상근 부위원장은 "다섯 정예팀 모두가 대한민국 AI 생태계의 소중한 자산"이라며 "이번 1차 발표는 도전의 끝이 아니라 본격적인 출발점"이라고 강조했다.

2025.12.30 18:45김미정 기자

독자 AI 파운데이션 모델 1차 성과 공개…"글로벌 경쟁력 확인

정부가 글로벌 인공지능(AI) 패권 경쟁을 위해 진행 중인 '독자 AI 파운데이션 모델' 프로젝트의 첫 번째 결과물이 공개됐다. 과학기술정보통신부(이하 과기정통부)와 정보통신산업진흥원(NIPA)은 서울 코엑스 오디토리움에서 '독자 AI 파운데이션 모델 프로젝트 1차 발표회'를 개최했다고 30일 밝혔다. 행사에는 네이버클라우드, 업스테이지, SKT, NC AI, LG AI연구원 등 국내 AI 산업을 이끄는 5개 정예팀이 참석해 그동안의 개발 성과를 공유했다. 현장에는 산·학·연 관계자와 일반 시민 등 1천여 명이 몰렸다. 이번 프로젝트는 글로벌 빅테크에 종속되지 않는 독자적인 AI 기술력을 확보하고 'AI 강국'으로 도약하기 위한 범국가적 도전의 일환이다. 배경훈 과기정통부 부총리, 하정우 대통령실 AI미래기획수석, 임문영 국가AI전략위원회 상근 부위원장 등 정부 핵심 인사들이 총출동해 민간의 도전에 힘을 실었다. 배경훈 부총리는 축사를 통해 "AI 모델 개발에 매진해 온 정예팀 모두가 승자"라며 "이번 도전은 대한민국 경제·사회 전반의 AX(AI 대전환)를 완성하는 결정적 동력이 될 것"이라고 강조했다. 발표회에서는 5개 정예팀이 개발한 1차 AI 모델이 공개됐다. 각 팀은 최신 글로벌 모델과 견주어도 손색없는 성능 지표를 제시해 이목을 끌었다. 네이버클라우드, 업스테이지, SKT, NC AI, LG AI연구원은 단순한 모델 개발을 넘어 전 산업 분야에 AI를 접목하는 구체적인 확산 전략도 함께 발표하며, 실질적인 AI 생태계 조성에 대한 의지를 다졌다. 행사장 로비에 마련된 체험 부스 열기도 뜨거웠다. 관람객들은 정예팀들이 개발한 AI 모델을 직접 시연해보고 피드백을 주고받았으며, 함께 전시된 파트너사들의 연계 서비스를 통해 확장된 AI 생태계를 직접 체험했다. 과기정통부는 이번 발표회 내용을 바탕으로 내년 1월 중 1차 단계평가를 진행해 정예팀들의 성과를 점검하고 향후 지원 방향을 구체화할 계획이다. 하정우 AI수석은 "국내 AI 기업들의 경쟁력이 글로벌 수준으로 빠르게 향상되고 있음을 확인했다"며 아시아의 AI 수도로 도약하기 위한 전폭적인 지원을 약속했다.

2025.12.30 17:39남혁우 기자

"美·中 모델 능가"…LG AI연구원, 'K-엑사원' 성능 공개

LG AI연구원이 독자 기술력을 집약한 파운데이션 모델을 공개해 인공지능(AI) 기술력 강화에 나섰다. LG AI연구원은 서울 강남 코엑스에서 열린 과학기술정보통신부 주관 '독자 AI 파운데이션 모델 1차 발표회'서 'K-엑사원' 모델 성능을 처음 소개했다. 이번 모델은 매개변수 2천360억 개 규모의 프런티어급으로 설계됐다. K-엑사원은 전문가 혼합 모델 구조를 통해 성능과 효율성을 동시 확보한 것이 특징이다. 하이브리드 어텐션 기술을 적용해 기존 모델 대비 메모리 요구량과 연산량을 70% 줄였다. 성능 평가 결과 K-엑사원은 벤치마크 13종 평균에서 72.03점을 기록했다. 이는 알리바바클라우드의 '큐웬3 235B' 대비 104% 높은 성능이다. 또 오픈AI의 최신 오픈 웨이트 모델인 'GPT-OSS 120B'와 비교해도 103% 높은 수치다. 이 모델은 고가의 인프라 대신 A100급 그래픽처리장치(GPU) 환경에서도 구동이 가능하다. 이에 자금력 부족한 스타트업이나 중소기업도 프런티어급 AI 모델을 도입할 수 있는 길을 열었다는 설명이다. LG AI연구원은 향후 조 단위 파라미터 규모를 가진 글로벌 빅테크 모델과 경쟁할 계획이다. 이를 통해 대한민국을 AI 3강 국가로 이끄는 게임 체인저가 되겠다는 포부다. 이날 LG AI연구원은 부스를 마련해 K-엑사원 데모를 시연했다. 데모는 문서 분석과 전문 지식 질의, 복합 추론, 코드 작성 등 기업 업무 시나리오 중심으로 구성됐다. LG AI연구원 관계자는 K-엑사원 경쟁력으로 업무 친화적 설계·운영 효율성을 꼽았다. 복잡한 법·정책 분석이나 수치 계산처럼 사람이 처리하기 어려운 질문에도 단계적으로 분석해 결과를 도출할 수 있다는 이유에서다. 관계자는 "모델을 직접 구축·운영할 수 있는 오픈웨이트 구조를 통해 챗GPT나 제미나이와 달리 과금 부담 없이 기업 내부 시스템에 적용 가능하다는 점도 차별화 요소"라며 "모델 크기는 커졌지만 처리 속도는 유지돼 실무 투입 효율성이 높다"고 강조했다.

2025.12.30 16:02김미정 기자

"실무에 강해"…업스테이지, '다큐먼트 AI' 문서 인식 시연

업스테이지가 자체 인공지능(AI) 모델 '솔라'를 앞세워 문서 인식 경쟁력을 한층 강화했다. 업스테이지는 30일 서울 강남 코엑스에서 열린 과학기술정보통신부 주관 '독자 AI 파운데이션 모델 1차 발표회'서 부스를 꾸리고 '다큐먼트 AI' 데모를 시연했다. 다큐먼트 AI는 문서를 구조화된 정보 단위로 인식할 수 있는 AI 기술이다. PDF 스캔본부터 표, 도표, 계약서 등 여러 문서 형식과 의미를 동시에 해석할 수 있다. 이날 부스를 지키고 있던 업스테이지 관계자는 다큐먼트 AI 특장점으로 정교한 레이아웃 분석 기술을 꼽았다. 관계자는 "다큐먼트 AI는 문서 레이아웃과 항목 구조를 먼저 파악한 뒤 텍스트를 추출한다"며 "문서 제목부터 본문, 표, 각주 등 각 요소를 명확히 구분해 인식할 수 있어 전체 맥락을 유지할 수 있다"고 강조했다. 이어 "이 기술은 철저히 사용자가 입력한 문서 범위 내에서만 답변을 생성하도록 설계됐다"며 "근거 없는 정보가 섞일 가능성을 원천차단했다"고 덧붙였다. 이날 업스테이지는 다큐먼트 AI가 문서 처리하는 기능을 시연했다. AI가 수출입 신고서나 인보이스 등 여러 서류를 동시에 비교해 항목별 일치 여부를 자동으로 검증할 수 있었다. 이를 통해 오류 지점까지 정확히 찾아냈다. 여기에 이미지 이해 기능을 결합해 도면이나 그래프 속 문자까지 인식했으며, 그 수치가 갖는 의미까지 제시했다. 업스테이지는 다큐먼트 AI로 기업뿐 아니라 공공 시장까지 적용 범위를 확장하고 있다. 이 기술은 현재 조달청 디지털서비스몰에 등록돼 관세청 등에서 실무에 활용되고 있다. 특히 통계청 보고서와 데이터를 요약해 문서를 생성하는 등 데이터 무결성 보장이 필요한 고난도 작업에 투입되고 있다. 업스테이지는 PDF나 PPT뿐 아니라 HWP, DOC 등 국내 업무 환경에 필수적인 문서 규격 지원도 다큐먼트 AI에 추가했다. 보안이 최우선인 기관을 위해 폐쇄망에서도 구동 가능한 온프레미스 형태로 서비스를 제공하며 기술 도입 장벽을 낮췄다. 업스테이지는 "우리는 문서 구조 해석과 언어 모델 결합이라는 독자적인 기술 노선을 구축했다"며 "실무 효율을 중시하는 엔터프라이즈 AI 시장에서 한국형 AI의 강력한 경쟁 우위를 증명할 것"이라고 강조했다.

2025.12.30 14:38김미정 기자

정부, '국가 AI 프로젝트' 1차 성과 공개…"AX 핵심 동력"

정부가 독자 인공지능(AI) 파운데이션 모델 확보를 위한 국가 프로젝트 1차 성과를 내놨다. 과학기술정보통신부와 정보통신산업진흥원(NIPA)은 30일 서울 코엑스 오디토리움에서 '독자 AI 파운데이션 모델' 프로젝트 1차 발표회를 열고 5개 정예팀 개발 현황을 공유했다. 행사에는 전문가, 기업 관계자, 시민 등 1천여 명이 참석했다. 이번 프로젝트에는 네이버클라우드, 업스테이지, SK텔레콤, NC AI, LG AI연구원 등 5개 정예팀이 참여했다. 각 팀은 독자 AI 모델 개발을 목표로 1단계 연구·개발 성과를 공유했다. 행사에는 정재헌 SK텔레콤 최고경영자(CEO)와 임우형·이홍락 LG AI연구원 공동원장, 김유원 네이버클라우드 대표, 김성훈 업스테이지 대표, 이연수 NC AI 대표 등 주요 기업 관계자들이 참석했다. 정부 측에서는 배경훈 과기정통부 부총리, 하정우 대통령실 AI미래기획수석, 임문영 국가AI전략위원회 상근 부위원장이 자리를 함께했다. 현장에서는 정예팀들이 개발한 AI 모델을 직접 체험할 수 있는 전시 부스도 운영됐다. 학생, 연구자, 기업 관계자뿐 아니라 일반 국민까지 참여해 모델 시연과 피드백이 이어졌다. 특히 체험 부스에는 정예팀과 협력하는 다양한 파트너사의 연계 서비스도 함께 전시됐다. 이를 통해 국내 AI 기술이 개별 기업을 넘어 생태계 전반으로 확산되고 있음을 보여줬다. 발표회에서는 각 정예팀이 최신 글로벌 AI 모델과 견줄 수 있는 수준의 성능을 구현한 1차 결과물을 공개했다. 기술 성과와 함께 향후 모델 고도화 방향과 적용 전략도 제시됐다. 정예팀들은 파운데이션 모델 개발에 그치지 않고, 산업 전반에 AI를 확산시키는 'AX(AI 전환)' 실행 계획을 강조했다. 제조, 서비스, 공공 등 다양한 영역으로 AI 적용을 넓히겠다는 구상이다. 과기정통부는 이번 1차 발표 이후 1월 중 단계 평가를 진행할 예정이다. 평가를 통해 정예팀의 성과와 향후 계획을 종합 점검하고 결과를 공개할 방침이다. 배경훈 과기정통부 부총리는 축사에서 "AI 모델 개발에 매진해 온 정예팀 모두가 승자"라며 "이번 도전이 대한민국을 AI 강국으로 도약시키고 경제·사회 AX를 완성하는 데 결정적 동력이 될 것"이라고 밝혔다. 하정우 대통령실 AI미래기획수석은 "글로벌 수준의 독자 AI 모델 개발·확보를 통한 AI 산업 생태계 조성을 적극 지원하겠다"며 "이번 프로젝트를 통해 국내 AI 기업들의 경쟁력이 글로벌 수준으로 빠르게 향상되고 있음을 결과로 확인할 수 있었다"고 말했다. 임문영 국가AI전략위원회 상근 부위원장은 "어려운 여건 속에서도 1단계 목표를 성실히 수행해준 다섯 팀 모두가 대한민국 AI 생태계의 소중한 자산"이라며 "이번 1차 발표는 담대한 도전의 마침표가 아니라 본격적인 대장정의 출발점"이라고 강조했다.

2025.12.30 14:30김미정 기자

"AI도 팀코리아"…'K-AI' 풀스택으로 뭉친 韓 AI, 글로벌 본격 공략

글로벌 인공지능(AI) 인프라·플랫폼 발주 경쟁이 국가 단위로 확대되고 있는 가운데 우리나라 AI 산업을 대표하는 기업들이 기술 역량을 하나의 '국가 브랜드(K-AI)'로 묶어 해외 시장 공략에 함께 나선다. 한국인공지능·소프트웨어산업협회(KOSA)는 ▲메가존클라우드 ▲LG AI연구원 ▲NC AI ▲업스테이지 ▲유라클 ▲퓨리오사AI ▲리벨리온 등 국내 AI 핵심 기업들과 함께 'K-AI 풀스택(Full-Stack) 모델' 컨소시엄을 구성하고 글로벌 시장 공동 진출 프로젝트를 본격 추진한다고 30일 밝혔다. 초기 컨소시엄은 속도와 실행력을 중시한 소수정예 체계로 운영된다. 해외 대형 프로젝트 수행 경험을 보유한 메가존클라우드가 주 계약 대상사를 맡고, 나머지 참여 기업들이 공동으로 참여하는 방식으로 추진된다. 추후 산업용 파운데이션 모델, AI 에이전트 서비스, 피지컬 AI 및 보안 관련 기업들도 지속적으로 추가하며 참여 기업과 산업 영역을 동시에 확장해 나갈 계획이다. 이번 컨소시엄 구성은 개별 기업의 해외 진출을 넘어 한국 AI 산업 전체의 신뢰도와 확장성을 높이기 위한 전략적 시도로 평가된다. 프로젝트는 개별 기업 중심의 해외 진출을 넘어 한국 AI 산업의 기술 역량을 하나의 '국가 브랜드(K-AI)'로 묶어 제시하는 것이 핵심이다. 참여 기업들은 AI 풀스택 연합 모델을 통해 한국 AI가 실제 산업 현장에서 작동하는 완성형 모델을 해외 시장에 제안할 계획이다. K-AI 풀스택 모델은 5단계 구조로 구성된다. ▲AI 반도체(AI Semiconductor) ▲클라우드 인프라(Cloud Infrastructure) ▲파운데이션 모델(Foundation Models) ▲AI·NPU 운영·관리(AI·NPU Management) ▲AI 애플리케이션(AI applications)이 이에 해당한다. 각 단계에는 참여 기업들의 검증된 기술과 실제 산업 적용 사례가 결합된다. 프로젝트는 단순 기술 소개나 기업 나열 방식이 아닌, 한국 AI 풀스택이 실제로 연결·운영·확장되는 모습을 패키지 형태로 보여주는 글로벌 브랜딩 프로젝트라는 점에서 차별화된다. 참여 기업들의 AI 애플리케이션과 플랫폼, 모델, 인프라가 하나의 체계로 연동되는 구조를 실증함으로써 해외 발주처가 국가·산업 단위 프로젝트를 직접 선택할 수 있도록 설계됐다. K-AI 풀스택 모델은 에너지·제조 등 다양한 산업을 타겟으로 하며 도시·국가 운영 영역까지 확장 가능한 글로벌 레퍼런스 모델을 구축한다는 전략이다. KOSA는 이를 통해 '국가 차원에서 검증된 산업용 AI 풀스택'이라는 브랜드 이미지를 글로벌 시장에 각인시킬 계획이다. 조준희 KOSA 회장은 "이번 프로젝트는 한국 AI 기업들이 경쟁자가 아닌 K-AI 풀스택 모델 아래 팀코리아 정신으로 글로벌 시장에 나서고자 하는 시도"라며 "한국형 AI 풀스택을 통해 해외 시장에서 신뢰할 수 있는 국가 단위 AI 파트너로 자리매김하는 것이 목표"라고 밝혔다.

2025.12.30 09:34장유미 기자

정부, 'AI 국가대표' 기술력 가른다…전문 심사 시작

정부가 독자 인공지능(AI) 파운데이션 모델 개발 사업에 참여하는 5개 정예팀 심사를 시작한다. 과학기술정보통신부와 정보통신산업진흥원(NIPA)은 오는 30일 오후 서울 강남 코엑스 오디토리움에서 독자 AI 파운데이션 모델 프로젝트 1차 대국민 발표회를 진행한다. 지난 8월 선정된 네이버클라우드와 업스테이지, SK텔레콤, NC AI, LG AI연구원 등 5개 정예팀이 무대 발표와 체험 부스를 운영할 예정이다. 이번 발표회는 각 팀이 약 4개월간 개발한 AI 모델과 서비스를 처음 공개하는 자리다. 평가에는 직접 반영되지 않지만, 각 컨소시엄 기술 방향과 완성도를 가늠할 수 있는 첫 공개 무대다. 정부는 이번 행사를 평가와 별도로 운영할 방침이다. 당초 현장 반응을 점수에 반영하는 대국민 콘테스트 방식이 검토됐으나, 기업 규모나 브랜드 인지도에 따른 결과 왜곡 우려로 이번 단계에서는 제외됐다. 이에 따라 1차 단계 평가는 전문가 중심으로 진행된다. 모델 성능과 기술 완성도, 향후 확장성, 상용화 계획 등을 종합 점검해 5개 팀 가운데 4개 팀만 다음 단계로 압축한다. 특히 성능 목표는 고정 기준이 아닌 '무빙 타깃' 방식이 적용된다. 각 팀은 평가 시점 기준 최근 6개월 내 공개된 글로벌 AI 모델 대비 95% 이상 성능을 달성해야 한다고 알려졌다. 업계에서는 단순 성능 수치보다 목표를 달성하기 위한 기술 구조와 로드맵이 평가 핵심이 될 것으로 보고 있다. 단기 성과뿐 아니라 중장기 경쟁력까지 검증하는 구조라는 분석이다. 정부는 발표회 직후 평가 절차에 착수해 15일 이내 1차 단계 평가를 마무리할 계획이다. 내부 종합 과정을 거쳐 이르면 새해 1월 19일께 결과를 발표하는 것을 목표로 하고 있다. 현재 각 팀은 서로 다른 전략을 제시하고 있다. 네이버클라우드는 옴니 파운데이션 모델 기반 텍스트, 코딩, 검색 기능과 포털, 쇼핑, 지도 연계 에이전트를 내세웠다. 업스테이지는 문서 요약, 계약서 리뷰 등 서비스형 소프트웨어(Saa)로 글로벌 확장성을 강조했다. 향후 3년간 1천만 명 사용자 확보가 목표다. SK텔레콤은 500B급 초거대 모델 로드맵과 한국어 특화 대화, 콘텐츠 생성 역량을 앞세웠다. 정확성, 신뢰성, 확장성, 범용성, 효율성 등 5대 경쟁력을 강조한다. NC AI는 54개 산학연 컨소시엄 기반으로 3D, 애니메이션 생성, 방송 콘텐츠 제작, 제조, 물류 최적화 등 산업 AX 특화 전략을 제시했다. LG AI연구원은 차세대 엑사원 기반 복합 추론과 생성 능력을 시연한다. 프론티어급 기술력과 기업 간 거래 활용 가능성에 초점을 맞췄다.

2025.12.28 09:05김미정 기자

"제조 특화 피지컬AI 우선 집중…'로봇 데이터센터' 구축 필수"

"글로벌 인공지능(AI) 경쟁이 피지컬AI로 집중될 전망입니다. 한국은 제조업에 강한 만큼 제조 특화 피지컬AI 구축을 우선 과제로 삼아야 합니다. 중장기적으로는 로봇 행동 데이터를 수집·활용할 수 있는 '로봇 데이터센터'를 국가 차원에서 마련해야 합니다." LG AI연구원 김승환 상무는 최근 지디넷코리아 인터뷰에서 한국형 피지컬AI 글로벌 경쟁력 확보를 위한 전략을 이같이 제시했다. 김 상무는 지난 9월 출범한 '피지컬AI 글로벌 얼라이언스'에서 기술분과장을 맡고 있다. 피지컬AI 글로벌 얼라이언스는 제조·로봇·AI·데이터·클라우드 등 다양한 분야의 기업과 연구기관, 대학이 참여하는 협의체다. 피지컬 AI 기술의 정의와 방향성을 정리하고, 산업 현장에서 실제로 작동하는 기술과 정책 과제를 도출하는 것을 목표로 한다. 단순한 기술 논의에 그치지 않고, 중장기 국가 전략과 연계된 실행 과제 발굴을 지향한다는 점이 특징이다. 총 10개 분과로 이뤄진 이 얼라이언스는 기술을 비롯한 솔루션, 거버넌스, 인재, 글로벌 협력 등 5개 생태계 분과와 AI정의차량(ADV), 완전자율로봇, 주력산업, 웰니스테크, AI컴퓨팅자원(ACR) 등 5개 도메인 분과로 구성됐다. 또 얼라이언스 공동의장은 과학기술정보통신부를 비롯한 산업통상자원부, 중소벤처기업부 등 각 부처별 장관과 더불어민주당 정동영 의원, 국민의힘 최형두 의원, 한국인공지능소프트웨어산업협회장(KOSA), 한국자동차모빌리티산업협회장 7인이 맡았다. 韓 피지컬 AI, 이제 막 태동…"방향·정의 설정 우선" 김 상무는 글로벌 AI 경쟁이 생성형 AI에서 물리 세계로 확장하는 피지컬AI 주도권 싸움이 될 것이라고 내다봤다. 그는 "세계 각국이 이를 차세대 산업 핵심 전략으로 점찍고 속도전에 나서고 있다"고 설명했다. 김 상무는 한국도 국가 차원 대응에 나서고 있지만 당장은 피지컬AI 개발 인프라가 부족하다는 점을 한계로 짚었다. 그는 "미국 등 해외 기업들은 피지컬AI 연구개발(R&D)에 투입할 수 있는 자본 여력이 커 선제적으로 움직일 수 있었다"며 "특히 구글 딥마인드는 수년간 축적한 로보틱스 데이터와 AI 모델링 기술을 결합해 '제미나이 로보틱스' 연구를 선도하고 있다"고 말했다. 김 상무는 현재 국내 산업계가 피지컬AI 경쟁력 확보를 전적으로 맡는 것도 무리라고 진단했다. 그는 "한국은 피지컬AI 기술과 데이터, 산업 적용까지 전 주기에 걸쳐 공통된 합의와 방향 설정을 하는 것이 급선무"라며 "이 과정이 정리되지 않으면 개별 기술 논의는 쉽게 흩어질 수 있다"고 당부했다. 김 상무는 우선적인 과제로 피지컬AI 용어 정의도 정리해야 한다고 봤다. 피지컬AI가 단순히 로봇에 국한된 개념이 아니라는 이유에서다. 그는 "피지컬AI는 우주, 해양, 의료 등 물리 세계 전반을 아우르는 매우 넓은 개념"이라며 "얼라이언스 역시 특정 영역에 국한하지 않는 방향으로 논의를 막 시작했다"고 말했다. 김 상무는 지식과 실제 행동을 결합한 형태를 피지컬AI라고 정의했다. 그는 "피지컬AI는 반드시 데이터 기반이어야 하며, 판단에 그치지 않고 실제 행동까지 이어져야 한다"며 "과제 이해부터 계획, 인식, 의사결정, 실행까지 전 과정이 작동할 때 비로소 피지컬 AI"라고 설명했다. "제조 특화 피지컬AI 공략…로봇 행동 데이터 확보 관건" 김 상무는 한국이 글로벌 피지컬AI 경쟁력 확보를 위한 전략을 제시했다. 단기적으로는 제조 특화 피지컬AI 개발에 우선 집중하고, 장기적으론 피지컬AI 전 주기 개발을 위한 로봇 데이터센터를 건설하는 것이다. 또 그는 한국 제조 현장에서 실제 효과가 검증되는 피지컬AI 사례부터 신속히 마련해야 한다고 주장했다. 김 상무는 "국가 경쟁력 관점에서 제조 분야는 한국이 가장 강점을 가질 수 있는 영역"이라며 "피지컬AI로 효과 볼 수 있는 첫 산업이라 판단했다"고 밝혔다. 제조 특화 피지컬AI 구현에 대해선 얼라이언스 참여 기업들이 제조 현장에서 쌓아온 경험을 기반으로 해야 한다고 강조했다. 실제 LG그룹 내부에서도 이미 비전 검사 자동화, 공정 최적화, 화학 공정 스케줄링 최적화 등 제조형 AI 개발 경험을 축적했다. 그는 "제조 AI 에이전트를 유기적으로 연결해 엔드 투 엔드로 구현하는 것이 진정한 제조 특화 피지컬AI 확보 시작점"이라고 강조했다. 김 상무는 중장기적으로 국가 차원 로봇 데이터센터 구축이 필요하다고 주장했다. 해당 센터는 로봇이 직접 움직이며 학습용 데이터를 생산하는 물리적 인프라를 의미한다. 이를 통해 피지컬AI의 가장 고질적 문제인 데이터 부족을 해결할 수 있다는 이유에서다. 그는 "한국은 피지컬AI 행동 데이터를 거의 축적하지 못한 상태"라며 "이를 로봇 데이터센터를 통해 해결할 수 있다"고 강조했다. 이와 함께 김 상무는 중국 피지컬AI 육성 방안을 예시로 들었다. 현재 중국 기업은 정부 지원을 통해 대규모 로봇 데이터 취득 시설을 운영하고 있다. 여기서 텔레오퍼레이션 방식으로 로봇 행동 데이터를 수집하고 있다. 사람이 원격으로 로봇을 조작하면서 움직임 전체를 학습용 데이터로 기록하는 식이다. 김 상무는 한국도 국가 차원에서 로봇 데이터 생산 센터를 구축하는 것이 매우 중요하다고 강조했다. 이를 통해 도메인 특화 로봇 파운데이션 모델을 구축하고, 중·장기적으로는 범용 로봇 파운데이션 모델을 지향하는 투트랙 전략을 추진해야 한다는 설명이다. 그는 "로봇 데이터센터에서는 로봇의 이동부터 물체 조작, 접촉 과정에서 발생하는 힘, 실패 사례까지 모두 데이터로 수집된다"며 "이는 텍스트·이미지 중심의 생성형 AI와 달리 물리 세계에서 작동하는 피지컬AI에 필수적인 학습 자산"이라고 설명했다. 이어 "로봇 데이터센터는 국내 기업과 연구기관이 함께 활용할 수 있는 기반이 될 것"이라며 "피지컬 AI 경쟁력은 결국 누가 더 빨리, 더 많은 현실 데이터를 확보하느냐에 달려 있다"고 강조했다.

2025.12.26 09:00김미정 기자

[유미's 픽] "韓 SW·AI 미래, 우리가 키운다"…이재용·구광모·조준희, 인재 육성 총출동

"국민들에게 조금이라도 더 신뢰받고 더 사랑받는 기업을 만들어보겠습니다." 지난 2022년 10월 27일 부회장에서 회장으로 승진하며 이처럼 다짐했던 이재용 삼성전자 회장이 기업의 사회적 책임(CSR) 차원에서 꾸준히 소프트웨어(SW)·인공지능(AI) 인재 육성에 나서 주목 받고 있다. 급변하는 AI 기술 발전으로 인재 확보가 어려워진 분위기 속에 이 회장이 이처럼 앞장서자 다른 오너들도 인재 육성 움직임에 하나, 둘 동참하고 있다. 23일 업계에 따르면 삼성은 지난 2018년부터 SW·AI 인재 육성 프로그램인 '삼성청년SW·AI아카데미(SSAFY)'를 운영해 12기까지 1만125명의 수료생을 배출했다. 이 중 8천566명은 삼성전자를 비롯해 KT DS, 현대모비스, LG유플러스 등 다양한 업종의 기업에 취업해 곳곳에서 활약하고 있다. 삼성은 SSAFY 교육생들의 취업에 실질적 도움을 주기 위해 진로 상담, 면접 컨설팅, 채용 정보 제공 등도 지원한다. 수료생이 기업 현장에서 '실전형 인재'로 인정받으면서 채용 시 서류전형 면제와 가점 부여 등 SSAFY 수료생을 우대하는 기업도 170여 개에 달한다. 올해부터는 국가 차원의 AI 인재 육성에 기여하기 위해 커리큘럼을 AI 중심으로 전면 개편해 정부의 AI 인재 부족에 대한 고민을 함께 해결하고자 나섰다. 현 정부는 AI를 미래 국가경쟁력의 핵심으로 보고 교육·고용·산업정책 전반에 걸쳐 AI 인재 양성을 핵심 과제로 추진하고 있다. 이에 SSAFY는 교육생이 직접 AI 모델을 개발하도록 지원하는 등 실무형 AI 인재를 육성하고 있다. AI 관련 실험을 마음껏 할 수 있도록 그래픽처리장치(GPU)도 제공한다. 이 같은 노력 덕분에 SSAFY를 통한 수료생들의 취업률은 약 85%에 달한다. 비전공자여도 SSAFY만 거치면 SW와 AI 전문가로 성장할 수 있다는 점에서 젊은층들의 관심도 상당히 높다.이재명 대통령도 더불어민주당 대선후보였던 지난 3월 SAFFY에 직접 방문해 이를 운영하는 삼성전자와 이재용 회장을 격려했다. 당시 이 대통령은 "기업이 잘 돼야 나라가 잘 된다"며 "글로벌 경쟁이 격화되는 세상이라 대기업들의 국제 경쟁력을 키우는 게 정말 중요하다"고 말했다. 이어 "삼성이 현재 어려움을 이겨내는 과정에서 훌륭한 생태계가 만들어질 것"이라며 "많은 사람들이 함께 과실을 누리면서 새로운 세상을 열어주길 기대한다"고 덧붙였다.이에 이재용 회장은 "SSAFY는 사회와의 동행이란 이름으로 대한민국 미래와 청년들을 위해서 투자한다는 생각으로 지금까지 끌고 왔다"며 "대한민국 미래와 AI 미래를 짊어지고 나갈 청년들도 이 대통령의 방문에 대해 감사하게 느끼고 있다"고 밝혔다. 구광모 LG그룹 회장도 AI 산업을 미래 먹거리로 점찍고 대내외적으로 관련 인재 양성에 매진하고 있다. 실제 LG는 2020년 12월 설립한 그룹 내 AI 싱크탱크 'LG AI연구원'을 중심으로 AI 리터러시부터 석·박사 과정까지 전주기 교육 체계를 구축하며 임직원들의 AI 역량 강화를 위해 노력해 왔다. LG AI연구원은 그룹 내 임직원을 대상으로 한 맞춤형 AI 인재 양성 프로그램인 'LG AI 아카데미'도 운영하고 있다. LG AI 아카데미는 임직원들이 기초 지식부터 툴 사용 방법까지 AI를 실제로 활용할 수 있는 역량을 높일 수 있는 AI 리터러시 교육뿐만 아니라 실제 산업 현장에서 AI 프로젝트를 이끌어 갈 수 있도록 하는 문제 해결 능력 강화 교육도 진행한다. 사내 석사·박사 학위 과정까지 체계적인 전주기 교육 프로그램이다. 지금까지 임직원 1만5천 명 이상이 교육을 받았고 160개 이상의 연구 과제를 해결했다.또 LG는 석·박사급 인재를 발굴하기 위해 'LG AI 대학원'도 지난 9월 30일 개원했다. 국내 1호 교육부 공식 인가 사내 대학원으로, 사내에서 인공지능학과 석사학위 과정 입학생 30명을 모집해 내년 3월 입학식을 진행하고 본격적으로 교육과정을 운영한다. 중장기적으로는 외부 신입생 모집도 고려 중이다. LG는 소년부터 청년까지 AI 인재를 조기 발굴하고 육성하는 등 우리나라 AI 교육의 저변 확대와 디지털 교육 격차 해소에 기여하기 위한 실질적 지원도 이어오고 있다. 특히 국내 최초 체험형 AI 교육 기관인 'LG디스커버리랩'을 서울, 부산에서 운영 중으로, 매년 3만3천 명 이상의 청소년들에게 양질의 AI 교육을 무상으로 제공하고 있다.또 지난해부터는 서울대학교와 손잡고 교육 사회공헌사업인 'LG AI 청소년 캠프'를 새롭게 시작했다. 국내 교육 과정 우수 참가자를 대상으로 여름 방학 기간 중 2주간 미국 스탠드대학교와 실리콘밸리에서 진행하는 교육 과정 참가 기회도 제공한다.더불어 실전에 강한 '청년 AI 전문가' 교육 프로그램으로 알려진 'LG 에이머스(Aimers)'도 운영하고 있다. 참가자들은 LG가 국내 최고 AI 전문가들과 함께 만든 핵심 이론 강의를 무료로 수강할 수 있다. 또 LG 계열사가 보유한 산업 현장 실데이터를 제공해 실전 경험을 쌓을 수 있는 'LG 에이머스 해커톤'에도 참가할 수 있다.한국인공지능·소프트웨어산업협회(KOSA)를 이끌고 있는 조준희 회장도 미래 SW·AI 인재 육성을 위해 앞장서고 있다. 특히 지난 2022년부터는 이랜드복지재단과 협력해 '미래 SW 인재 육성 기부 캠페인'을 펼쳐 주목 받고 있다. '미래 SW 인재 육성 기부 캠페인'은 소프트웨어 개발, 코딩, 데이터·인공지능(AI) 등 디지털 기술 분야 진로를 희망하는 저소득 취약계층 청소년들을 지원하기 위해 만들어졌다. 또 디지털·소프트웨어 교육 기회의 격차를 해소하고, 산업 현장이 요구하는 인재를 장기적으로 육성하는 것을 목표로 한다. 올해는 지난 9월 중순부터 11월 말까지 KOSA와 두루이디에스, 아스크스토리, 지란지교소프트 등 총 18개 KOSA 회원사들이 자발적으로 참여해 기부금이 조성됐다. 올해 캠페인을 통해 약 580만 원의 기부금이 마련돼 지난 17일 이랜드복지재단에 전달됐다. 이 자리에선 조 회장이 사비 1천만원을 기부금에 보태 업계 리더로서 모범을 보이기도 했다. 캠페인 시작 이후 현재까지 누적 기부금은 조 회장의 기부금까지 합해 약 4천600여만원에 달한다.이 기부금은 복지 사각지대에 놓인 청소년 가운데 디지털·소프트웨어 분야 진로를 희망하지만 경제적인 어려움을 겪고 있는 이들을 위해 활용된다. 이를 통해 올해까지 총 33명의 저소득 취약계층 청소년이 지원받았다.조 회장은 "SW 산업은 인재가 곧 경쟁력인 분야로, 산업계가 직접 참여해 교육의 기회에서 소외된 미래 인재를 육성하는 것은 사회적 책임이자 지속가능한 성장 전략"이라며 "앞으로도 협회는 회원사들과 함께 디지털 인재 양성을 위한 협력과 지원을 지속해 나갈 계획"이라고 밝혔다.

2025.12.23 15:27장유미 기자

커넥셔너리 "리서치 전용 AI 개발...연구원 등 직군에 유용"

"신뢰성을 기반으로 좋은 의사결정을 도와주는 인공지능(AI) 입니다." 이지원 커넥셔너리(Connectionary) 대표는 22일 지디넷코리아와 인터뷰에서 커넥셔너리의 리서치 전용 AI 'AID'를 이같이 소개했다. 커넥셔너리는 올해 6월 설립된 'AI 리서치 플랫폼' 전문 스타트업이다. 일반적으로 생성형 AI가 어떤 답변이나 데이터를 생성했다고 했을 때, 사용자는 AI가 생성한 값을 재차 검증하는 절차를 거친다. AI가 생성한 답변이 정확하지 않을 수 있기 때문이다. 이처럼 사실이 아닌 내용을 AI가 그럴듯하게 표시하는 현상을 '환각(Hallucination)' 현상이라고 한다. 번거로운 요청도 수분 내로 값을 생성해내기 때문에 생성형 AI는 업무 효율성을 크게 높인 것이 사실이다. 하지만 환각 현상 때문에 사용자는 올바른 값을 생성했는지 검증하는 시간을 추가로 써야 한다. 특히 인용, 통계, 논문명 등에서 환각 현상이 심하게 일어나는 것으로 알려져 있다. 이에 리서처, 분석가, 연구원 등 사실에 기반한 검증된 데이터가 필요한 사용자들은 AI로 데이터를 생성한다고 하더라도 추가적으로 검증하는 과정이 필요하다. AID는 신뢰성 있는 출처만 활용해 답변을 내놓기 때문에 이런 검증 과정을 대폭 줄여준다. 원본 문서에 기반한 추출·정렬 엔진이 탑재돼 사실과 다른 내용을 표시할 수 없도록 환각 현상을 구조적으로 차단한다는 장점이 있다. 정책 모니터링이나, 중요한 의사결정, 시장조사 등에서 정확한 데이터를 기반으로 AI를 통한 효율적인 자료 검색이 가능한 것이다. 이 대표는 "거대 언어 모델(LLM) 기반의 생성형 AI는 사용자가 요청한 내용을 '사람처럼 말하고 정리하는 것'에 특화돼 있기 때문에 환각 현상에 따른 불편함이 있다"며 "AID는 검색하고 싶은 키워드를 입력하면 언론, 논문, 연구 보고서 등 실제 등재된 내용만 표시하기 때문에 환각 현상이 거의 없다"고 설명했다. 이어 "특히 검색 기간을 설정하고, 생성한 값을 사용자가 직접 스크리닝하는 것도 가능하다"며 "기자, 연구원, 애널리스트 등 정확한 수치를 기반으로 분석을 진행해야 하는 직군에 효율적인 AI 도구로 자리잡을 것"이라고 강조했다. 키워드만 검색했는데 출처부터 통계까지 '한 눈' 기자가 직접 AID를 사용해봤다. 최근 치명적인 취약점으로 부상한 React2shell(리액트투쉘, CVE-2025-55182) 취약점을 키워드로 입력하자, 핵심 키워드별로 확실한 출처의 여러 문서들이 눈에 띄었다. 또 어떤 주제와 관련이 깊은지, 키워드와 관련해 직접 언급했던 사람은 누구인지 통계화한 그래프가 표시됐다. 아래에는 전체 검색 결과가 표시되는데, 모두 외신, 국내 언론, 논문, 보고서 등 믿을 만한 출처가 함께 표시됐다. 각 결과값마다 AI가 요약한 내용도 알아보기 쉽게 제공됐으며, '상세 정보'를 클릭하면 발언인 정보와 요약 및 키워드가 입력된 인용문 전체를 확인할 수 있다. 원본으로 연결되는 링크도 함께 기재돼 있다. 포털 사이트에서 검색한 자료를 사람이 일일이 걸러내고 신뢰할 만한 출처의 정보를 요약하는 일련의 과정을 AID가 한 번에 해결한 것이다. 또 검색한 키워드에 특수 문자 '골뱅이(@)'를 붙이면, 키워드와 관련한 모든 수치 정보가 표시된다. 이 대표에 따르면 아직은 제대로 구현되지 않은 기능이지만 향후 업데이트될 예정이다. 검색 결과만 일방적으로 표시되는 것이 아니라 'AI 분석' 탭으로 이동하면 검색 결과를 AI가 자동으로 요약해 표시하며, 여러 검색 결과 값과 비교하는 것도 가능하다. "AID 기능 고도화해 리서치 기관 의사결정 돕는 도구로 자리매김" AID는 현재 알파테스트가 진행 중이다. 내년 1월 중으로 베타테스트를 거쳐 제품을 고도화해 향후 상품화할 예정이다. 구체적으로 커넥셔너리는 AID를 올해 1분기까지 주요 정책기관 발표 원문, 기업 재무 정보 검색 등도 가능하도록 기능을 고도화할 계획이다. 이 대표 설명에 따르면 현재 베타테스트 버전을 리서치, 공공 등 분야에 배포해 놓은 상태이며, 고객 만족도를 수집하고 있다. 향후 1년 내로 솔루션을 출시하고 국내 시장에서 확실한 레퍼런스를 확보한다는 것이 단기 목표다. AID가 기업 및 리서치 기관의 정책, 의사결정에 효율적인 도구로 자리잡는 것을 목표로 하고 있는 만큼 정책 분야에 자문을 줄 수 있는 전문가도 함께하고 있다. 현재 국가정보원 3차장을 지낸 김선희 가천대 초빙교수가 보안 자문위원으로 합류했으며, 향후 정책·기술 등 분야에서도 전문가와 함께해 신뢰도를 높일 계획이다. 이 대표는 "신뢰성 있는 AI를 만드는 일이 즐거워서 평생 계속하고 싶다"며 "고객사에도 신뢰성을 높이는 모든 과정들이 진실성 있는 회사로 인식되게 하고, 이런 진실성을 기반으로 열심히 성장하는 회사가 되고 싶다"고 포부를 남겼다. ◆ 이지원 커넥셔너리 대표는..... - 1981년생 - 2025.06~현재 ㈜커넥셔너리 CEO(최고경영자) - 2024.04~2025.03 ㈜디노티시아 CSO (최고전략책임자, 부사장) - 2019.09~2024.02 ㈜에스투더블유 CSO (최고전략책임자, 부대표) - 2021.08~2022.06 법무부 디지털성범죄 등 TF 전문가 위원 - 2020.03~2024.12 경찰청 사이버테러대응 전문가 위원 - 2016.01~2019.07 롯데미략전략센터 산업전략 수석연구원 - 2014.03~2015.12 ㈜오비맥주 전략기획팀 부장 - 2010.10~2014.02 아서디리틀 컨설턴트 - 2006.03~2010.09 ㈜KT 전임연구원

2025.12.22 19:59김기찬 기자

오케스트로 AGI, 연세대 AI혁신연구원과 연구·인재 양성 '맞손'

오케스트로가 대학 인공지능(AI) 연구 확산과 인재 양성을 통한 국내 AI 생태계 경쟁력 향상에 나선다. 오케스트로는 연세대학교 AI혁신연구원과 AI 기술 공동 연구를 위한 업무협약(MOU)을 체결했다고 22일 밝혔다. 지난 18일 서울 서대문구 연세대 AI혁신연구원 회의실에서 열린 이 협약식에는 양측 주요 관계자들이 참석했다. 이번 협약은 오케스트로의 AI 전문 계열사인 오케스트로 AGI를 중심으로 AI 공동 연구와 데이터 협력을 체계적으로 추진하기 위해 마련됐다. 오케스트로 AGI의 AI 개발·운영 경험과 연세대 AI혁신연구원의 연구 인프라를 결합해 AI 핵심 기술 공동 연구를 추진하고 산학 협력 기반을 단계적으로 강화할 계획이다. 이 가운데 AI 공동 연구 과제 발굴과 추진은 오케스트로 AGI가 맡는다. 오케스트로 AGI는 온톨로지 기반 AI 기술과 산업별 프로젝트 수행 경험을 바탕으로 공동 연구를 기획하며 연세대 AI혁신연구원과의 AI 공동 연구 전반을 총괄할 예정이다. 양측은 이번 협력을 통해 ▲AI 기술 공동 연구 ▲데이터 공유 및 분석 ▲공동 학술대회 개최 ▲연구 인력 교류 ▲공동 연구 성과 활용·확산 등 다양한 분야에서 협력한다. 공동 연구와 데이터 협력 과정에서 축적되는 연구 성과와 노하우는 학술행사와 세미나를 통해 공유된다. 아울러 연구 인력 교류와 교육·연구 프로그램 연계를 통해 AI 인재 양성도 함께 추진한다. 산학 협력 범위를 확대해 공동 연구 성과의 활용을 산업과 학계 전반으로 넓혀 나갈 계획이다. 오케스트로 AGI와 연세대 AI혁신연구원은 이번 협약을 계기로 연구 현장과 산업 현장을 잇는 AI 협력을 이어가며 국내 AI 기술 경쟁력 제고와 인재 양성에 기여할 방침이다. 김영광 오케스트로 대표 겸 최고기술책임자(CTO)는 "이번 협약을 통해 연세대 AI혁신연구원의 연구 역량과 우리 AI 기술력을 결합해 공동 연구를 본격적으로 추진할 수 있게 됐다"며 "온톨로지 기반 AI 기술 역량을 바탕으로 연구를 확대해 국내 AI 기술 경쟁력을 높이고 산업 현장에서 바로 활용할 수 있는 인재를 함께 키워 가겠다"고 말했다.

2025.12.22 16:10한정호 기자

지미션, 'AX융합연구소' 공식 출범…"미래 성장 이끌 핵심 조직"

지미션이 차세대 인공지능 전환(AX) 기술 연구와 실증·사업화를 전담하는 조직을 구축해 미래 성장 동력 확보에 나선다. 지미션은 지난 15일 'AX융합연구소'의 개소식을 개최하고 본격적인 운영에 들어갔다고 18일 밝혔다. 이번에 신설된 AX융합연구소는 ▲젠.AI(Axiom팀) ▲피지컬.AI(AXLab팀) ▲포지.AI(AXR&D팀) 등 3개의 핵심 부서로 구성더ㅐㅆ다. 이들은 기술 개발부터 실증, 시장 적용과 제안까지 아우르는 융합형 AI 연구 조직이다. 각 팀은 AI 기술 고도화, 산업 적용 확대, 사업 전략 수립 등 역할을 분담해 지미션의 기술 자산을 시장성과 연결하는 전담 체계로 운영된다. 젠.AI를 담당하는 Axiom팀은 거대언어모델(LLM) 엔지니어링, 비전언어모델(VLM) 기반 광학문자인식(OCR), 검색증강생성(RAG) 프레임워크 개발, 비정형 문서 구조화 등 AX 기반 핵심 기술의 연구 개발을 선도한다. 특히 생성형 AI 기술을 문서 처리 및 데이터 분석에 적용해 자동화 수준을 한층 끌어올리는 데 집중하고 있다. 피지컬.AI를 맡은 AXLab팀은 머신러닝(ML) 모델 개발, AI 비전, IoT 센서 등 물리 기반의 감각·인지·행동·자율 기술을 연구하는 역할을 수행한다. 실제 환경에서의 AI 적용성과 데이터 수집·처리 체계 고도화를 통해 제조·보안 등 다양한 분야로의 기술 확장을 도모할 계획이다. 포지.AI를 담당하는 AXR&D팀은 지미션의 연구개발(R&D) 과제를 총괄하고 신규 사업 기회를 발굴한다. 이 팀은 기술 전략과 사업 기획을 연결하는 중추 역할을 수행하며 정부과제 제안, 실증 기획, AX 솔루션 사업화 전략 수립 등 실행 중심의 조직으로 자리잡는다. 지미션은 이번 AX융합연구소 출범을 통해 기술 고도화와 사업 확산을 동시에 추진할 수 있는 기반을 마련했다. 특히 문서·데이터 자동화 솔루션 분야에서 축적된 기술력을 바탕으로 공공·금융·제조 등 산업 전반에 걸쳐 AI 기반 전환 솔루션을 공동 개발하고 상용화하는 체계적 프로세스를 구축할 계획이다. 지미션은 향후 이 조직을 중심으로 국내외 AI R&D 협력, 정부 지원 사업 참여, 글로벌 전시 참가, 산업 파트너십 확대 등 다양한 활동을 전개하며 B2B 특화 AX 전문기업으로서의 입지를 공고히 해 나갈 방침이다. 한준섭 지미션 대표는 "AI 기술은 이제 연구 단계를 넘어 실제로 무엇을 바꾸고 어떤 효율을 만들어내는지가 중요한 시대"라며 "AX융합연구소는 기술과 산업, 사업화 전략을 연결하는 실질적 허브로써 미래 성장을 이끌 핵심 조직이 될 것"이라고 말했다.

2025.12.18 14:22한정호 기자

LG AI연구원 "AI 모델 개발보다 확산 속도 중요…국산 NPU 사용 늘려야"

"인공지능(AI) 모델 개발보다 산업에 기술 확산하는 속도가 더 중요해졌습니다. 자국 모델 기반으로 제조·물류·금융·공공에 활용 사례를 얼마나 빠르게 만들어내느냐가 국가 AI 경쟁력을 좌우할 것입니다." 김유철 LG AI연구원 전략부문장은 17일 서울 여의도 국회 의원회관에서 열린 'AI G3 강국 신기술 전략 조찬 포럼'에서 이같이 밝혔다. 해당 포럼은 더불어민주당 정동영 의원과 국민의힘 최형두 의원이 공동 추최한다. 김 부문장은 글로벌 파운데이션 모델 경쟁이 대규모 인프라 경쟁으로 전환됐다고 말했다. 그는 "모델 성능은 개별 기업 노력만으로 확보하기 어렵다"며 "연산 자원과 데이터, 이를 장기간 투입할 수 있는 인프라가 필수 조건일 것"이라고 판단했다. 김 부문장은 이같은 환경에서는 기업 규모 기준으로 경쟁 구도를 나누는 접근 자체가 의미 없을 것이라고 지적했다. 그는 "초거대 모델 경쟁에서는 기업의 크기보다 국가 차원의 자원 집중과 전략적 선택이 성패를 좌우하게 될 것"이라고 전망했다. 김 부문장은 파운데이션 모델 개발 자체보다 산업 전반으로의 확산 속도가 향후 국가 경쟁력을 좌우할 것이라고 강조했다. 자국 AI 모델을 기반으로 제조·물류·금융·공공 등 각 분야에서 실제 활용 사례를 얼마나 빠르게 만들어내느냐가 관건이라는 설명이다. 이를 위해 국내 기업들이 자국 파운데이션 모델을 자연스럽게 선택해 사용할 수 있는 환경을 조성해야 한다고 지적했다. 동시에 해외 시장에서도 한국의 AI 모델과 서비스를 찾아 활용하는 구조를 만들어야 글로벌 경쟁력을 확보할 수 있다고 강조했다. 김 부문장은 "모델 개발을 시작으로 산업 적용, 성과 축적, 글로벌 확산으로 이어지는 국가 파운데이션 모델 산업 경쟁력의 선순환 구조가 필요하다"며 "이를 정책적으로 설계하고 지속적으로 뒷받침해야 한다"고 말했다. 그는 인프라 측면에서 파운데이션 모델 API 비용 지원이 필요하다고 강조했다. 그는 "현재 미국과 유럽, 중국은 해당 비용을 기업에 확대 지원하고 있다"며 "우리 정부도 지원을 통해 국내 기업 부담을 덜어야 한다"고 말했다. 또 국산 신경처리장치(NPU) 활용을 확대해야 한다고 강조했다. 그는 "엔비디아 그래픽처리장치(GPU) 등 해외 기술 의존도를 낮춰야 한다"며 "모델뿐 아니라 인프라 전반에서 자립도 높이는 전략이 필요하다"고 덧붙였다.

2025.12.17 10:00김미정 기자

한국기계연구원 올해 최고 연구는 'AI 자율제조'

한국기계연구원은 17일 창립 제49주년 기념식에서 2025년 최우수연구상 수상자로 멀티 AI 에이전트 디지털트윈 기반 자율 제조 기술을 개발한 나노융합연구본부 이차전지장비연구실 이택민 책임연구원을 선정했다. 이 기술은 롤투롤 기반 이차전지 전극 제조 공정에 AI·디지털트윈을 적용, 장비가 실시간으로 상태를 예측·진단하고 스스로 운전 및 제어 조건을 최적화하는 자율 제조 기술이다. 데이터 취득 AI 에이전트, 데이터 전처리 AI 에이전트, 모델링 AI 에이전트, 서비스 AI 에이전트, 오케스트레이션 AI 에이전트가 상호 연동해 실시간 공정·장비의 운전 상태를 스스로 분석하고 제어를 자동 보정하는 지능형 제어 체계를 구현했다. 이택민 책임연구원은 “제조 분야에서 AI 에이전트가 사람 전문가의 판단과 제어 역할을 대체하는 체제가 빠르게 현실화되고 있다”며 “이번 기술이 이차전지 뿐만 아니라 다양한 국가 전략 제조 산업 전반에서 자율제조 전환을 앞당기는 중요한 기반이 되길 기대한다”고 밝혔다. 최우수행정상은 정가섭 책임행정원, KIMM 홍보상 대상은 이대훈 책임연구원, 창업경진대회 대상은 박승철 선임연구원, 기본사업 우수연구상은 정영도 책임연구원이 각각 받았다. 이외에 개척형 연구 분야에서는 김수철 책임연구원과 윤홍식, 전수완 선임연구원 등이 수상했다. 기계연 류석현 원장은 “올해는 AI/DX 혁신과 기술사업화, 연구성과 확산을 중심으로 조직의 경쟁력을 강화해온 한 해였다”며, “49년 동안 축적한 기술역량과 전통을 바탕으로 다가올 50주년을 도약의 전환점으로 삼아 글로벌 연구기관으로 성장하기 위한 새로운 변화와 기회를 적극적으로 만들어가야 할 때”라고 말했다.

2025.12.17 09:34박희범 기자

"종이 연구노트 시대 끝"...다쏘시스템-PI첨단소재, '바이오비아' 구축

다쏘시스템이 PI첨단소재의 연구개발(R&D) 환경을 디지털 전환한다. 다쏘시스템은 PI첨단소재와 협력해 전자연구노트 솔루션 '바이오비아 노트북' 시스템을 구축한다고 16일 밝혔다. 이번 협력은 PI첨단소재의 연구 자산을 디지털화해 데이터 활용도를 높이고 고부가가치 산업 전환을 앞당기기 위해 추진됐다. 이번에 도입되는 바이오비아 노트북은 실험 데이터를 디지털로 기록하고 관리하는 솔루션이다. 전자 서명과 지식재산권(IP) 보호 기능을 통합해 기업 자산 보안을 강화하고 수기 작성에 따른 검색 비효율과 오류를 없앴다. PI첨단소재는 연구 정보를 중앙에 집중해 데이터 연결성과 추적성을 확보할 수 있따. 이는 신제품 개발 속도를 높이고 AI 활용에 필수적인 고품질 데이터셋을 확보해 디지털 인프라를 다지는 과정이다. PI첨단소재는 IT 기기와 전기차, 반도체 등에 쓰이는 폴리이미드 필름 시장 점유율 1위 기업으로 알려졌다. 2014년부터 선두 자리를 지켜오며 축적한 기술력과 노하우를 이번 시스템 구축으로 더욱 고도화할 계획이다. 양사는 이번 프로젝트를 통해 중복 실험을 줄이고 연구원 역량을 강화하는 등 시너지를 낼 것으로 기대하고 있다. PI첨단소재는 화학 산업 분야 프로젝트 경험이 풍부한 다쏘시스템을 기술 협력사로 선정해 엔터프라이즈 비즈니스 역량을 결합했다. 송금수 PI첨단소재 대표이사는 "다쏘시스템과 구축하는 연구개발 데이터 시스템은 우리 연구 자산을 체계적으로 디지털화하고 생산성과 혁신성을 극대화할 수 있는 중요한 발판이 될 것"이라고 말했다. 정운성 다쏘시스템코리아 대표이사는 "우리는 디지털 전환 분야 강자로서 혁신적인 기술을 통해 화학·소재 산업의 디지털 전환과 글로벌 경쟁력 강화에 지속적으로 기여할 것"이라고 밝혔다.

2025.12.16 10:05김미정 기자

정부, 'AI 액션플랜' 세부안 공개…"GPU·데이터·인재 우선 혁신"

정부가 선언에 그쳤던 국가 인공지능(AI) 전략을 구체화한 'AI 액션플랜'을 내놨다. 그래픽처리장치(GPU) 기반 인프라 확충과 AI 인재 양성, 사전 예방 중심의 보안·복지 모델을 통해 범국가 AI 전환 속도를 끌어올리겠다는 구상이다. 국가AI전략위원회는 15일 출범 100일을 맞아 서울스퀘어에서 기자간담회를 열고 주요 성과와 AI 액션플랜인 '대한민국 인공지능행동계획(안)'을 설명했다. 이날 임문영 상근 부위원장을 비롯한 8명의 분과위원장과 5명의 태스크포스(TF) 리더가 참석했다. 위원회는 AI 혁신 생태계 조성을 위해 최신 GPU와 국산 AI반도체를 토대로 대규모·강소형 데이터센터를 균형 있게 확충할 방침이다. 화이트해커를 활용한 전제적·상시 보안점검체계를 구축한다. AI대전환 시대를 뒷받침할 AI·데이터 거버넌스를 정립해 컴퓨팅과 데이터·보안을 완비한 AI 고속도로를 구축할 계획이다. 차세대 AI 기술을 선점하기 위해 2030년 피지컬AI 1위 달성 목표로 핵심기술과 데이터 확보를 위한 과정에도 착수한다. 이를 통해 AI가 과학적 발견을 가속하는 선순환 체계를 갖출 목표다. 위원회는 AI 핵심 인재 확보를 전략적으로 추진할 방침이다. 초·중·고 연속적인 AI 필수 교육체계도 구축한다. 여러 부처에 걸친 AI 인재 양성 사업을 상호 연계·효율화할 수 있는 방안도 마련한다. 이 외에도 AI 학습에 필요한 원본 개인정보와 저작물 활용이 권리 침해나 이용자의 법적 불확실성 없이 안전하고 자유롭게 이뤄질 수 있도록 관련 법체를 정비할 목표다. 위원회는 범국가 AI 기반 대전환을 위해 2030년 제조업 세계 1위 달성을 목표로 전략 수립을 추진한다. 한국이 강점을 가진 분야의 AI전환(AX)을 가속하고, 이를 기반으로 AI 전주기 역량을 강화해 AI 풀스택 수출을 확대한다. 또 AI 기반의 K-문화콘텐츠 창작과 제작 생태계를 활성화해 AI 기반 문화강국을 목표로 뒀다. 국방 AI 데이터센터 구축 등 국방 AX를 가속화해 장병과 AI가 협업하는 AI 기반 국방강국을 구현한다. 또 AI-네이티브 정부 업무관리 플랫폼을 통해 칸막이 행정도 해소한다. 판결문 데이터 같은 유용한 데이터 개방 방안도 마련한다. 민간플랫폼과 연계한 AI기반 통합 민원플랫폼을 통해 대국민 서비스를 구축할 방침이다. 민간 역량을 활용해 공공시스템을 효율적이고 복원력 있게 재설계하고, 이를 운영할 통합적이며 전문성 갖춘 거버넌스 구축 방향을 마련한다. K-AI 특화 시범도시를 단계적으로 조성하고 AI 활용을 매개로 5극 3특 지역별 성장엔진 혁신도 강화한다. 위원회는 글로벌 AI 기본시회 기여를 위해 노동·복지·교육·기본의료 등을 포함한 'AI 기본사회 추진계획'을 수립한다. 지난 11월 아시아태평양경제협력체(APEC) AI 이니셔티브를 필두로 AI 기본사회를 전략적으로 세계에 확산하며, AI 정세 인전 생태계를 선도하는 국가로 발돋움하기 위한 계획을 수립할 계획이다. 이번 행동계획안에는 신청주의를 벗어나 AI를 활용한 예방형 정밀복지 모델 구축 등 기존 국정과제를 한 단계 더 구체화한 과제가 담겼다. 국정과제 수립 이후 새롭게 발굴한 신규 과제들도 함께 포함됐다. 대표적으로 민간 화이트해커를 활용한 선제적·상시 보안 점검 체계 도입이다. 이를 통해 보안 패러다임을 사후 대응에서 사전 예방 중심으로 전환하는 과제가 제시됐다. 또 국가정보자원관리원 화재에 즉각 대응해 민간 역량을 활용한 공공시스템 재설계와 이를 안정적으로 운영할 통합적이고 전문성을 갖춘 거버넌스 구축 방안도 포함됐다. 임문영 국가AI전략위원회 부위원장은 "현재 마련된 행동계획은 최종본이 아니다"며 "각계 의견을 청취해 수정·보완을 거친 뒤 최종 확정 발표할 예정"이라고 밝혔다. 이어 "정책은 시기에 따라 강조점이 달라질 수 있으므로 여러 차례 후속 계획이 나올 수 있을 것"이라고 덧붙였다. "100일간 '실행 체계' 다졌다"…내달 4일까지 의견 수렴 위원회는 출범 이후 8개 분과위원회와 3개 TF 구성을 완료해 각계 전문가 중심 정책 심의 체계를 정비했다. 이후 AI미래기획수석이 의장인 AI책임관련협의회를 두 차례 개최하며 부처 간 AI예산과 정책을 둘러싼 쟁점을 실질적으로 논의·조정했다. 최근 정책적 중요성에 따라 기본의료, 제조 등 2개 TF를 새롭게 구성하기도 했다. 위원회는 AI 관련 국가적 현안 대응도 총괄해 왔다. 국가정보자원관리원 화재에 즉각 대응해 대통령 지시에 따라 AI정부 인프라 거버넌스·혁신 TF를 구성했으며, 긴급히 화재 복구 예비비 1천782억원과 내년 예산 3천434억원에 대한 적정성 검토를 지원해 134개 재해복구시스템 구축비가 반영되도록 지원했다. 또 디브레인, 우편정보시스템, 안전디딤돌 서비스에 대해서는 내년부터 민간 클라우드 전환과 재해복구(DR) 구축 선도프로젝트를 추진한다. 또 AI정부 인프라 거버넌스·혁신 TF에선 공공시스템 재설계와 거버넌스 개편을 포괄하는 AI정부 인프라 거버넌스 혁신 추진방향도 수립 중이다. 또 AI 국제협력 외연 확장을 위해 세계 석학으로 알려진 요슈아 벤지오 교수를 비롯해 오픈AI, 앤트로픽, 아마존, Arm, 마이크로소프트, 구글클라우드 등 국내외 AI와 AI인프라, 로보틱스, 공공·산업 AX 등 여러 분야에서 정책을 공유했다. 지난 11월에는 한-아랍에미리트 국빈 순방 계기 아랍에미리트 AI·첨단기술위원회(AIATC)와 전략적 AI협력 프레임워크를 체결했다. 현재 실질적 협력 성과 도출을 위해 민관 합동 TF와 5개 워킹그룹을 운영하고 있다. 위원회는 오는 16일부터 내달 4일까지 20일간 홈페이지에 대한민국AI행동계획안을 공개해 의견을 수렴할 예정이다. 산학연·시민 사회와 주요 기관·단체 의견 청취도 병행한다. 이를 통해 행동계획을 지속 보완해 제2차 전체회의에서 최종 확정할 계획이다. 임문영 부위원장은 "우리는 AI 시대를 준비하는 조직으로서 새로운 방식으로 일하고자 노력했다"며 "앞으로 AI 행동계획에 대한 각 부처의 실천 여부를 세밀하게 지켜보고 조정하면서, 성과를 낼 수 있도록 더욱 열심히 돕겠다"고 밝혔다.

2025.12.15 16:00김미정 기자

KAIST·IBM, 차세대 AI 원리 제시…사람 뇌 메타학습 방법 첫 규명

KAIST와 IBM이 인간의 뇌가 생각하고 감정이나 행동을 조절하는 정보처리 방식을 처음 확인하고, 새로운 AI(인공지능) 강화학습 방향을 제시했다. KAIST는 뇌인지과학과 이상완 교수 연구팀이 IBM AI 연구소와 인간의 뇌가 목표 변화와 불확실한 상황을 처리하는 방식을 규명하고, 차세대 AI 강화학습이 나아가야 할 방향을 제시했다고 14일 밝혔다. 이상완 교수는 국내에서는 유일하게 인간의 지능을 AI의 틀 안에서 해석하는 새로운 패러다임의 연구를 진행 중이다. 최근 5년 간 이 분야에서 국내 및 해외 관련 특허를 50여 건 출원했다. 이 교수는 "사람은 갑작스러운 변화가 닥쳐도 금세 계획을 새로 세우고 목표를 조정하는 안정성과 유연성을 동시에 갖추고 있다. 그러나 이세돌 기사와 대국을 펼친 알파고를 비롯해 로봇 분야에 널리 사용되는 모델 프리 AI는 이러한 두 능력을 함께 구현하지 못한다"고 설명했다. 이 교수는 "그 이유가 전두엽의 독특한 정보 처리 방식에 있으며, 이 원리가 '뇌처럼 유연하고 안정적인 AI'를 만들 핵심 열쇠가 될 수 있음을 규명한 것"이라고 부연 설명했다. 연구팀은 기존 강화학습 모델들이 목표가 바뀌는 상황에서는 안정성이 떨어지고, 환경이 불확실하면 유연성이 부족해지는 한계가 있지만 인간은 두 요소를 동시에 달성한다는 점에 집중했다. 인간과 AI 차이가 전두엽이 정보를 표현하는 방식 자체에서 비롯된다고 본 것. 연구팀이 뇌 기능 MRI(fMRI) 실험, 강화학습 모델, AI 분석 기법을 활용한 결과, 인간 전두엽은 '목표 정보'와 '불확실성 정보'를 서로 간섭하지 않도록 분리해 저장하는 특별한 구조를 가지고 있음이 처음 밝혀졌다. 이런 구조가 뚜렷할수록 사람은 목표가 바뀌면 빠르게 전략을 바꾸고, 환경이 불확실해도 안정적인 판단을 유지했다. 연구팀은 이를 통신 기술의 멀티플렉싱(multiplexing)처럼 서로 다른 정보를 한 번에 처리하는 특징을 갖는다는 점도 확인했다. 이상완 교수는 "이렇게 인간의 전두엽은 목표가 바뀔 때마다 그 변화를 민감하게 추적해 의사결정의 유동성을 확보하는 '채널'이 있고, 동시에 또 다른 채널을 통해 환경의 불확실성을 분리해 안정적인 판단을 유지했다"고 말했다. 흥미로운 점은 전두엽이 첫 번째 채널을 통해 단순히 학습을 실행하는 수준을 넘어서, 두 번째 채널을 활용해 상황에 따라 어떤 학습 전략을 쓸지 스스로 고르는 역할까지 한다는 것이다. 연구팀은 전두엽이 단순히 학습을 실행하는 수준을 넘어, 상황에 따라 어떤 학습 전략을 사용할지 스스로 선택하는 '메타학습 능력'을 갖고 있다는 점을 보여줬다. 즉, 전두엽은 무엇을 배울지뿐 아니라 어떻게 배울지도 학습하는 구조를 가지고 있으며, 이것이 인간이 끊임없이 바뀌는 상황에서도 흔들리지 않는 이유다. 이 연구는 개인의 강화학습·메타학습 능력 분석, 맞춤형 교육 설계, 인지 능력 진단, 인간-컴퓨터 상호작용 등 다양한 분야에 활용될 수 있으며, 뇌 기반 표현 구조를 활용하면 '뇌처럼 생각하는 AI'기술로서 AI가 인간의 의도와 가치를 더 잘 이해해 위험한 판단을 줄이고 사람과 더 안전하게 협력하는 기술로 이어질 수 있다. 이상완 교수는 “이번 연구는 변화하는 목표를 유연하게 따라가면서도 안정적으로 계획을 세우는 뇌의 작동 원리를 AI 관점에서 규명한 성과이며, 이러한 원리가 앞으로 AI가 사람처럼 변화에 적응하고 더 안전하고 똑똑하게 학습하는 차세대 AI의 핵심 기반이 될 것”이라고 말했다. 연구는 성윤도 박사과정 학생이 1 저자, IBM AI 연구소 마티아 리고티(Mattia Rigotti) 박사가 2저자로 참여했다. 이상완 교수는 교신저자를 맡았다. 연구 결과는 국제 학술지 `네이처 커뮤니케이션스 (Nature Communications)'(11월 26일 자)에 게재됐다. 과학기술정보통신부 한계도전 R&D 프로젝트 사업 지원을 받아 수행됐다.

2025.12.14 12:00박희범 기자

메가존클라우드, 동아대 지-램프 사업단과 양자·원자 연구 '맞손'

메가존클라우드가 학계와 함께 양자·원자 과학 기반 연구를 위한 클라우드·인공지능(AI) 인프라 협력에 나선다. 메가존클라우드는 동아대학교 지-램프(G-LAMP) 사업단과 산학연협력 양해각서(MOU)를 체결했다고 11일 밝혔다. 이번 협약을 통해 양측은 ▲원자·양자 과학 분야 기초·응용 기술 연구개발(R&D) 및 고급 연구 인력 양성 ▲기술 이전 및 사업화 추진 협력 ▲장비·시설 등 연구 인프라 공동 활용 ▲세미나·워크숍·학술교류 등 공동 학술행사 기획·운영 ▲기타 상호 발전을 위한 산학연 협력 등을 함께 추진할 계획이다. 특히 메가존클라우드는 자사 클라우드·AI 역량을 바탕으로 양자·원자 과학 연구에 필요한 클라우드·AI 인프라를 지원해 연구자들의 대용량 데이터 분석과 시뮬레이션, 협업 환경을 고도화할 방침이다. 메가존클라우드 김동호 최고양자책임자(CQO)는 "동아대 지-램프 사업단과의 협력은 클라우드 기술을 양자·원자 과학 연구 현장에 적극 적용해 연구 효율성과 확장성을 높이는 중요한 출발점"이라며 "공동 연구와 기술 협력을 통해 기초과학과 산업 기술이 연결되는 실질적 성과를 만들고 지속가능한 산학 협력 모델을 구축해 나가겠다"고 말했다. 정진웅 동아대 지-램프 사업단장은 "메가존클라우드와의 협력은 기초과학 연구의 디지털 전환과 융합 연구 강화에 큰 도움이 될 것"이라며 "양자·원자 과학 기반 R&D와 기술 사업화를 위해 협력을 확대해 나가겠다"고 밝혔다.

2025.12.11 17:45한정호 기자

노타-LG AI연구원, '엑사원' 사업화 위해 맞손

노타가 LG AI연구원과 함께 거대 언어 모델(LLM, Large Language Model) '엑사원(EXAONE)' 사업화를 위해 함께 나선다. 노타는 LG AI연구원과 파트너십 계약을 체결했다고 10일 밝혔다. 양 사가 체결한 파트너십 계약은 ▲노타 기술을 엑사원에 적용해 시너지 창출 ▲노타 솔루션을 통한 공동 사업 협력 추진 등을 포함한다. 이번 파트너십 계약을 통해 두 기업은 인공지능(AI) 시장 확대를 목표로 긴밀한 협력을 지속해 나갈 계획이다. 이로써 양 사는 엑사원을 기반으로 AI 시장에서 경쟁력을 확보할 수 있는 구체적인 협력 구조를 마련했다. LG AI연구원은 노타의 솔루션을 통해 폭넓은 산업 현장에서 엑사원을 활용할 수 있도록 기술 지원 효율성을 높인다. 노타는 다수의 디바이스에 엑사원을 지원하고 자사의 솔루션 공급에 이를 활용하는 새로운 비즈니스 기회를 확보했다. 엑사원은 LG AI연구원이 개발한 거대 언어 모델로, 자연어와 이미지 등 다양한 형태의 데이터를 동시에 처리할 수 있다. 고성능 추론 능력과 언어 이해·생성 기능을 갖췄으며, 서버부터 온디바이스 환경까지 폭넓게 활용할 수 있는 LG의 차세대 AI 모델이다. 노타의 AI 경량화 기술은 엑사원과 같은 AI 모델의 연산량과 메모리 사용을 줄여 다양한 반도체 환경에서 효율적으로 구동되도록 만드는 기술로, 불필요한 연산을 제거하는 프루닝과 가중치 비트 수를 줄이는 양자화 등이 핵심 기법이다. 노타는 AI 경량화 기술을 활용해 엑사원이 다양한 디바이스와 산업 환경에서 효율적으로 구동될 수 있도록 지원하고, 교통·산업안전 등 노타 솔루션 고객군의 엑사원 활용에 힘을 합친다. 양 사는 앞으로 산업 인공지능에 특화된 엑사원 확산을 위해 연구개발과 비즈니스 확장을 지속적으로 협력해 나갈 계획이다. 채명수 노타 대표는 "이번 파트너십은 양 사가 AI 솔루션 시장 경쟁력을 강화하고 함께 성장할 수 있는 '윈윈(win-win)' 구조라는 점에서 큰 의미가 있다"며 "LG AI연구원의 고성능 엑사원 모델이 다양한 산업에 적용될 수 있도록 지원할 것"이라고 밝혔다. LG AI연구원 AI사업개발을 이끄는 이화영 상무는 "노타와의 파트너십은 엑사원의 혁신을 더욱 다양한 산업 현장으로 확장하는 중요한 기회"라며 "실질적인 비즈니스 가치 창출에 크게 기여할 것으로 기대한다"고 말했다.

2025.12.10 09:55장유미 기자

엘리스그룹-현대차 남양연구소, 제조 현장 이미지 AI 솔루션 개발

엘리스그룹(대표 김재원)은 현대자동차 남양연구소와 함께 충돌 시험 이미지를 자동으로 분류하고 검색·관리하는 제조 현장 특화 이미지 AI 솔루션을 개발했다고 9일 밝혔다. 현대자동차 남양연구소가 주관한 이번 과제는 올해 3월 말부터 11월 말까지 약 8개월간 수행됐다. 현대자동차 남양연구소는 시험 사진이 무작위로 저장돼 분석을 위한 분류∙검색에 많은 인력과 시간이 소요되는 점을 해소하고자 이번 솔루션 개발 프로젝트를 추진했다. 엘리스그룹은 딥러닝 기반 이미지 분류·검색 모델을 개발하고, 이를 목적에 따라 조합해 하나의 통합 서비스로 제공하는 프로그램을 구축했다. 특히, 이 과정에서 엘리스의 모듈형 보안 체계를 적용한 프라이빗 클라우드 환경에서 모델을 학습해 데이터 유출 위험을 줄이고 보안을 강화했다. 상용 모델만으로 해결이 어려웠던 충돌 시험 이미지 분류는 공인 기관의 충돌 시험 데이터를 중심으로 다시 학습한 맞춤형 AI 모델을 적용해 해결했다. 이를 통해 60여 종류의 시험 이미지를 98% 이상 정확도로 분류할 수 있게 됐다. 또 기존에 학습된 AI에 공공 데이터를 다시 학습시켜 데이터가 많지 않은 상황에서도 남양연구소 시험 환경에 잘 맞는 모델을 완성했다. 이미지 검색 기능은 사용자가 사진에서 손상 부위나 특정 부품을 마우스로 선택하면 이를 기준으로 비슷한 이미지를 순서대로 보여준다. 이 기능은 기존 텍스트·이미지 검색 방식보다 비슷한 시험 사례를 더 정밀하게 찾아볼 수 있게 해준다. 엘리스그룹은 이미지 인덱싱, 자동 분류, 검색 기능을 하나의 데스크톱 프로그램에 담아, 시험 사진이 저장되는 순간부터 활용까지의 과정을 한 번에 자동 처리할 수 있도록 했다. 김재원 엘리스그룹 대표는 “이번 프로젝트를 진행한 현대자동차 남양연구소 측에서도 이미지 유사도 검색 기능과 프로그램 UI에 대해 기대 이상이라는 평가가 이어졌다”며 “이번 협업을 계기로, 제조∙모빌리티를 비롯한 다양한 산업 현장에 실제 업무에 바로 적용 가능한 AI 솔루션을 지속적으로 확대해 나갈 계획”이라고 말했다.

2025.12.09 10:08백봉삼 기자

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