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[AI는 지금] AI 인력 부족, '미스매치'가 원인…"개발자 중심 직무 체계 벗어나야"

인공지능(AI) 인력 부족 문제가 심화되고 있는 가운데 단순한 인력 수 부족이 아니라 산업 구조 변화에 따른 '미스매치'가 핵심 원인이라는 분석이 나왔다. 기존처럼 개발자 중심으로 인력을 늘리는 방식만으로는 한계가 있다는 지적이다. 29일 소프트웨어정책연구소(SPRi)가 발표한 보고서에 따르면 AI 기술이 산업 전반으로 확산되면서 인력 수요는 모델 개발에서 검증·운영·서비스 적용 등으로 빠르게 이동하고 있다. 생성형 AI와 대규모 언어모델(LLM) 확산으로 AI가 기업 업무 전반에 내재화되면서 요구되는 역할 역시 세분화되는 흐름이다. 하지만 현행 인력 분류체계는 이러한 변화를 반영하지 못하고 있다. 직무 중심 체계는 AI 인력을 '개발자' 중심으로 포괄적으로 묶어 집계하는 구조다. 이로 인해 실제 현장에서 수요가 증가하고 있는 검증·평가, 운영(MLOps), 데이터 관리, 산업 적용 인력은 정책과 통계에서 상대적으로 가려지고 있다. 이 탓에 AI 인력 부족 문제는 결국 총량 부족으로 단순화되고 있다. 산업 현장에서 발생하는 병목은 특정 역할과 단계에 집중돼 있음에도 정책 대응은 이를 정밀하게 반영하지 못하는 상황이다. 보고서는 "AI 인력 수요가 가치사슬 전반으로 확산되고 있다"며 "이젠 데이터 수집과 관리, 인프라 구축, 모델 개발, 검증과 신뢰 확보, 서비스 구현, 운영과 모니터링, 산업 적용까지 전 과정에서 인력이 필요하다"고 진단했다. 이어 "특히 운영과 검증 영역의 역량 부족은 AI 도입 성과를 제한하는 주요 요인"이라고 지목했다. 이에 따라 연구진은 '가치사슬 기반 AI 인력 분류체계' 도입을 제안했다. 직무가 아닌 역할 중심으로 인력을 재구성해 AI 전 주기에서 필요한 기능을 기준으로 인력 수요를 분석하는 방식이다. 이를 통해 어느 단계에서 인력 부족이 발생하는지 구조적으로 진단할 수 있다고 강조했다. AI 인력의 범위도 확대된다. 모델을 개발하는 코어 인력뿐 아니라 이를 서비스로 구현하는 응용 인력, 산업 문제에 적용하는 융합 인력, 업무에 AI를 활용하는 일반 인력까지 포함하는 구조다. AI 인력이 특정 직군이 아닌 조직 전반으로 확산되고 있다는 현실을 반영한 것이다. 정책 방향 역시 전환이 필요하다고 제언했다. 보고서는 개발자 양성 중심에서 벗어나 산업 전환을 지원하는 인력 구조로 정책을 재설계해야 한다고 주장했다. 또 공통 AI 역량과 산업별 특화 역량을 구분해 체계적으로 육성하는 전략이 필요하다고 짚었다. 보고서는 "AI 인력 부족 문제는 단순한 총량 부족이 아니라 가치사슬 단계별·역할별 수급 불균형이라는 구조적 문제"라며 “가치사슬 기반 인력 분류체계로의 전환은 향후 AI 인력 수급 전망과 교육·훈련 정책 설계의 핵심 인프라로 활용될 수 있다"고 밝혔다.

2026.03.29 08:00장유미 기자

시행 두 달만 재정비 나선 AI기본법…배포자·딥페이크·안전성 등 '수술대'

정부가 '인공지능(AI)기본법' 시행 두 달 만에 딥페이크·고영향AI 등 핵심 조항의 구체적 수정 방향을 내부적으로 제시하고 본격적인 제도 손질에 나섰다. 27일 정보기술(IT)업계에 따르면 과학기술정보통신부는 지난 25일 개최한 'AI기본법 제도개선 연구반' 착수회의에서 법률 개정이 필요한 사항으로 ▲'배포자(Deployer)' 정의 신설 ▲딥페이크 범위를 '사람에 대한 결과물'로 한정 ▲안전성 기준을 누적연산량에서 실제 위험성 기준으로 변경 ▲고영향AI 범위 축소 및 정부 관리 데이터베이스(DB) 등록제 도입 ▲공공분야 AI시스템 영향평가 결과 공개 의무화 등 5개 항목을 명시했다. 이들 쟁점은 확정된 의제가 아니라 AI기본법 하위법령 마련 과정에서 수렴된 의견 중 법률 개정이 필요하다고 판단한 사안을 예시로 든 것이다. 다만 업계는 추후 진행될 논의가 이 틀에서 크게 벗어나지 않을 것으로 내다본다. 5개 항목을 세부적으로 살펴보면 딥페이크 범위 축소와 고영향AI 범위 조정 등 산업계가 지속 요구해 온 사안이 다수 포함됐다. 배포자 정의는 현행법의 의무 주체 구분 방식에서 비롯된 문제다. AI기본법은 의무 대상을 AI를 직접 개발하거나 개량하는 '개발사업자'와 이미 만들어진 AI를 제품·서비스로 제공하는 '이용사업자'로 나누고 있다. 반면 AI기본법보다 먼저 제정된 유럽연합(EU)의 'AI 액트(Act)'는 모델을 개발하는 '제공자(Provider)'와 이를 실제 서비스에 적용하는 '배포자(Deployer)'를 별도로 구분해 각각 다른 의무를 부과한다. 국내법엔 배포자에 해당하는 개념 자체가 없어 책임 주체가 불분명하다는 지적이 제기돼 왔다. 다만 EU식 개념을 그대로 도입할 경우 서비스 이용자까지 규제 대상에 포함될 수 있어 수범자 범위가 크게 확대될 수 있다는 우려도 나온다. 딥페이크의 경우 현행 규정이 사람뿐 아니라 자연물·인공물로 만들어진 결과물까지 포함해 적용 범위가 지나치게 넓다는 논란이 있었다. AI가 생성한 가상의 풍경이나 사물 이미지에도 표시 의무가 생길 수 있는 만큼 해당 범위를 사람에 대한 결과물로 한정하는 방향이 제시됐다. 안전성 기준도 연산량 대신 실제 위험성을 기준으로 삼는 방향으로의 전환이 논의될 것으로 보인다. 현행법은 누적연산량 10의26승 플롭스(FLOPs) 이상인 AI를 규제 대상으로 삼고 있는데 이는 AI가 특정 작업을 완료하는 데 필요한 총 연산 횟수를 뜻한다. 연산 규모가 크고 사회에 광범위한 영향을 미치는 AI를 따로 관리하겠다는 취지지만, 과기정통부는 "그래픽처리장치(GPU) 수만 장을 수개월 돌려야 해당되는 수준으로 국내 기업 중 실질적 규제 대상은 없다"고 밝힌 바 있다. 이에 따라 실효성 있는 기준 재설계가 불가피하다는 공감대가 형성돼 왔다. 고영향AI는 '특정 영역에서 사용되는 AI'라는 현행 정의가 지나치게 넓다는 지적에 따라 '사용하도록 의도된'으로 좁히는 방향이 제안됐다. 정부 관리 DB 등록제 신설도 병행 검토된다. AI영향평가 결과 공개는 공공분야 도입 AI시스템에 한해 결과를 공개하도록 의무화하는 방향이 언급됐다. 다음 달부터 본격적인 활동에 나서는 연구반은 학술·법체계, 산업계, 시민사회 3개 분과별로 월 2~3회 회의를 열고 제도개선 필요 사항을 발굴한다. 과기정통부는 오는 6월 중으로 분과별 개선방향 초안을 마련한 후, 3분기 조정·통합을 거쳐 4분기에 국가AI전략위원회 안건 상정 및 실제 제도개선까지 추진한다는 구상이다. 이 과정에서 AI 에이전트, 성 편향성 등 현행 AI기본법 밖의 새로운 주제도 논의 대상에 포함된다. 익명을 요구한 업계 관계자는 "정부가 명확하지 않은 부분을 보완하겠다는 건 긍정적"이라면서도 "AI기본법이 시행된 지 얼마 안 된 상황에서 개정에 나선 것 자체가 법이 불안정하다는 의미"라고 평가했다. 이어 "보완이 아니라 규제 추가로 이어질 경우 생태계에 어떤 영향을 미칠지 우려된다"고 부연했다.

2026.03.27 14:37이나연 기자

[AI 리더스] "범용 AI 한계 넘는다"...월드모델 노린 이홍락, LG '엑사원'으로 산업 판 흔들까

국내 인공지능(AI) 경쟁이 모델 개발을 넘어 산업 적용과 생태계 구축 단계로 진입하고 있다. LG AI 연구원은 자체 파운데이션 모델과 사내 AI대학원을 통해 인재와 기술을 동시에 확보하며 기업 중심 AI 전략을 구체화하고 있다. 이에 지디넷코리아는 이홍락 LG AI연구원 공동원장 인터뷰를 통해 LG의 AI 인재 양성 모델과 기술 전략, 국내 AI 생태계에서의 역할을 짚어봤다. 1편에서는 LG AI 대학원의 설립 배경과 실전형 인재 양성 전략을, 2편에서는 AI 에이전트, 데이터, 인프라 등 산업형 AI로의 전환 흐름과 국가 AI 경쟁력 관점의 시사점을 다룬다. [편집자주] "파운데이션 모델만으로는 이제 사업적 성과를 내기 어렵습니다." 이홍락 LG AI연구원 공동원장은 26일 지디넷코리아와의 인터뷰에서 최근 인공지능(AI) 경쟁의 기준이 빠르게 바뀌고 있다고 진단했다. 단순한 모델 성능 경쟁을 넘어 산업 현장에서 실제 성과를 만들어내는 적용 역량이 핵심 변수로 부상하고 있다는 분석이다. 그는 "이젠 제조, 바이오, 신소재 등 각 산업 도메인에 맞는 전문성을 얼마나 잘 반영하느냐가 중요해졌다"며 "앞으로는 모델을 얼마나 효과적으로 커스터마이즈해 실제 문제를 해결할 수 있느냐가 결국 경쟁력을 가를 것"이라고 강조했다. 이에 이 원장은 '데이터'를 주축으로 도메인 특화 전략을 펼쳐야 한다고 주장했다. 산업별 특성을 반영한 고품질 데이터를 얼마나 확보하고 구조화하느냐에 따라 AI 성능과 활용도가 좌우되기 때문이다. 그는 "제조 데이터는 공개되지 않는 경우가 많고 내부에서도 체계적으로 정리되지 않은 경우가 많다"며 "단순히 데이터를 모으는 것이 아니라 인풋과 아웃풋을 연결하는 전체 흐름과 온톨로지까지 함께 구축돼야 한다"고 말했다. 그러면서 "도메인 지식과 현장 노하우가 결합된 데이터를 하나의 시스템으로 녹여내는 것이 쉽지 않다"면서도 "하지만 이를 잘하는 기업이 경쟁력을 갖게 될 것"이라고 덧붙였다. "독파모 없이 도메인 AI 한계"…'K-엑사원' 전략 강조 이 원장은 이 같은 전략의 기반으로 독자적인 AI 파운데이션 모델 확보의 필요성도 강조했다. 외부 모델 활용만으로는 기업 핵심 데이터를 충분히 반영하기 어렵고 장기적으로 경쟁력을 확보하는 데 한계가 있다는 판단에서다. 그는 "기업의 핵심 데이터를 외부 모델에 맡기는 것은 부담이 클 수밖에 없다"며 "결국 내부에서 통제 가능한 파운데이션 모델을 확보하는 것이 중요하다"고 말했다. 이어 "도메인 특화 AI를 제대로 구현하려면 독자 모델 기반 위에서 커스터마이즈가 이뤄져야 한다"고 덧붙였다. 이 같은 전략의 중심에는 LG AI 연구원이 개발 중인 독자 AI 파운데이션 모델 '엑사원'이 있다. 엑사원은 정부의 독자 AI 파운데이션 모델(독파모) 프로젝트에도 참여하고 있는 모델로, 글로벌 수준의 성능 확보와 산업 적용을 동시에 추진하고 있는 것이 특징이다.이 원장은 "엑사원은 단순히 모델 성능을 높이는 데 그치는 것이 아니라 실제 산업 현장에서 활용될 수 있도록 설계된 모델"이라며 "글로벌 수준의 경쟁력을 확보하면서도 국내 산업에 적용 가능한 AI를 만드는 것이 핵심 목표"라고 강조했다. 에이전트·월드모델로 확장…"AI, 문제 해결 구조로 진화" 이 원장은 산업 현장에서의 적용 역량을 강화하기 위한 방향으로 '에이전트 AI'를 꼽았다. 또 에이전트형 AI가 단순 질의응답을 넘어 목표를 이해하고 복잡한 작업을 단계적으로 수행하는 구조로 진화하고 있다는 점을 주목할 필요가 있다고 설명했다. 그는 "앞으로는 사용자가 목표만 제시하면 AI가 필요한 단계들을 스스로 설계하고 수행하는 방향으로 발전할 것"이라며 "이 과정에서 중요한 것은 단계별 과정을 데이터로 확보하는 것으로, 단순 질의응답이 아닌 실제 업무 흐름을 반영한 데이터가 필요하다"고 강조했다. 이 원장은 AI 에이전트의 고도화를 위해선 현실 세계를 반영한 예측 능력 확보도 중요하다고 진단했다. 이에 맞는 기술 방향으로는 '월드모델(World Model)'을 제시했다. 이는 현실 세계의 조건과 변화를 반영해 AI가 다음 상태를 예측할 수 있도록 하는 구조로, 복잡한 산업 환경에서의 의사결정을 지원하는 핵심 기술로 꼽힌다. 그는 "AI가 다음 상황을 예측할 수 있어야 실제 산업 환경에서 안정적인 의사결정이 가능하다"며 "범용 모델보다는 특정 도메인과 태스크에 최적화된 형태가 현실적인 방향"이라고 말했다. 인프라·협업·생태계까지…"AI 경쟁력, 구조서 결정" 이 원장은 AI 모델 경쟁의 기준 역시 변화하고 있다고 분석했다. 단순 성능 중심에서 벗어나 비용 효율성과 보안, 커스터마이제이션이 종합적으로 고려되는 방향으로 이동하고 있다고 봤다. 그는 "성능이 일정 수준을 넘어서면 비용과 보안, 맞춤화가 더 중요한 요소가 된다"며 "특히 기업 환경에서는 데이터 보호와 통제 가능성이 중요한 판단 기준이 될 수밖에 없다"고 말했다. 인프라 전략 역시 변화 흐름에 맞춰 재편되고 있다고 짚었다. 학습 중심의 GPU 구조에서 벗어나 추론 효율 중심 구조로 확장되고 있는 동시에 전력 효율과 비용 구조가 경쟁력의 핵심 변수로 떠오르고 있다고 분석했다. 이 원장은 "학습은 GPU가 강점을 가지고 있지만 추론은 NPU가 유리하다"며 "앞으로 추론 중심 구조로 전환되면서 인프라 경쟁력도 중요한 요소가 될 것"이라고 말했다. AI 확산에 따른 일자리 대체 논란에 대해서도 입장을 밝혔다. 이 원장은 AI가 사람의 역할을 완전히 대체하기보다는 생산성을 확장하는 방향으로 작용할 것이라고 봤다. 또 AI 확산이 산업 구조에 미치는 영향에 대해서는 '대체'보다 '확장' 관점을 강조했다. 반복적이거나 비효율적인 업무를 자동화함으로써 전체 생산성을 끌어올리는 방향으로 활용될 것이라고 예상했다. 그는 "AI는 사람을 대체하기보다 사람이 더 큰 성과를 낼 수 있도록 돕는 방향으로 발전하고 있다"며 "결국 사람과 AI의 협업 구조가 기업 경쟁력을 좌우하게 될 것"이라고 말했다. 국가 차원의 AI 경쟁력 확보를 위해서는 개방형 생태계 구축이 중요하다고 짚었다. 연구와 산업이 유기적으로 연결되는 기반이 마련돼야 지속적인 기술 발전이 가능하다는 점도 함께 강조했다. 이 원장은 "오픈 모델은 학계와 산업계가 협력할 수 있는 중요한 접점"이라며 "엑사원을 글로벌 수준의 오픈 모델로 발전시켜 생태계 확장에 기여해 나갈 것"이라고 밝혔다. 이어 "엑사원을 통해 산업 현장에서 실제 성과를 만들어내는 것이 가장 중요하다"며 "적용을 통해 가치가 증명되는 구조로 만들어 나갈 것"이라고 덧붙였다. LG AI 연구원, 공동원장 체제 운영…"연구·전략 역할 분담" 이 원장은 함께 LG AI 연구원을 이끌어나가고 있는 임우형 원장과도 협업과 철저한 역할 분담을 통해 '엑사원'으로 실제 성과를 내는데 매진하겠다는 각오도 드러냈다. 두 사람은 지난해 배경훈 전 LG AI 연구원장이 과학기술정보통신부 부총리 자리로 이동한 후 같은 해 7월 함께 LG AI 연구원을 이끌게 됐다.LG AI 연구원은 글로벌 연구 역량과 국내 사업 적용을 동시에 강화하기 위한 이원 체계로 운영되고 있으며 기술 개발과 현장 적용을 병행하는 데 초점을 맞추고 있다. 이 원장은 글로벌 AI 연구와 중장기 기술 전략을 맡고, 임 원장이 국내 연구 조직 운영과 엑사원 기반 사업 적용을 총괄하는 방식이다. 이 원장은 "현재 글로벌 연구 협력과 기술 방향성을 중심으로 역할을 맡고 있다"며 "임 원장은 연구 조직 운영과 프로젝트 전반을 총괄하며 계열사 현장에서의 AI 적용을 이끌고 있다"고 설명했다. 이어 "각자의 전문성을 기반으로 역할을 나누고 긴밀하게 협력하는 구조"라며 "연구 성과와 사업 적용을 동시에 끌어올리는 데 집중하고 있다"고 강조했다.

2026.03.26 09:50장유미 기자

과기정통부, AI 기본법 손본다…제도개선 연구반 출범

과학기술정보통신부가 '인공지능 발전과 신뢰 기반 조성 등에 관한 기본법(AI기본법)' 시행 이후 미반영 의견을 제도에 담기 위한 연구반 운영에 본격 착수했다. 과기정통부는 AI기본법 제도개선 연구반을 출범하고 착수회의를 25일 개최했다. AI 관련 학술단체와 산업계 협·단체, 시민단체 및 국가인공지능전략위원회가 추천한 전문가 40여명이 참여하는 연구반은 학술·법체계, 산업계, 시민사회 3개 분과로 운영된다. 분과별 논의 결과는 전체회의에서 조정·통합한다. 연구반은 AI기본법 하위법령 마련 과정에서 수렴된 의견 중 추가 논의가 필요한 사항을 유예기간 내에 검토하기 위해 출범했다. 과기정통부는 일부 의견을 시행령에 반영했으나, 다양한 이해관계자 합의가 필요하거나 법령 개정이 필요한 의견은 이번 연구반을 통해 논의하기로 했다. 연구반은 올 한 해 운영되며 상반기 제도개선 과제를 발굴하고 하반기엔 이를 구체화한 'AI기본법 제도개선 방안'을 마련할 계획이다. 과기정통부는 해당 방안을 토대로 관계 기관과 협의해 법령 개정을 추진한다. AI기본법은 4년 넘는 국회 논의 끝에 2024년 12월 여야 합의로 본회의를 통과해 이듬해 1월 21일 제정됐다. 이는 유럽연합(EU) 'AI 액트(AI Act)'에 이어 세계에서 두 번째다. 지난 1월 22일부터 시행됐으나 기업 혼란을 막기 위해 최소 1년 이상의 규제 유예를 적용하고 있다. 김경만 과기정통부 인공지능정책실장은 "AI기본법 제도개선 연구반을 통해 우리 사회의 다양한 목소리를 경청하고 이를 제도에 반영해 AI기본법이 국가 AI 경쟁력 강화를 위한 명실상부한 제도적 초석이 될 수 있도록 최선을 다하겠다"고 밝혔다.

2026.03.25 15:03이나연 기자

기계연구원, 연구데이터셋 189건 출연연 첫 공개

한국기계연구원이 25일 출연연구기관 처음으로 기계 연구데이터 셋 189건을 공개하고, 데이터 수요자와 공급자를 연결하는 '기계데이터 플랫폼' 가동에 들어갔다. DX전략연구단 데이터플랫폼연구팀(팀장 선경호)은 "플랫폼은 기계연이 보유한 연구데이터 메타정보를 중심으로 데이터 현황을 체계적으로 제공하는 시스템"이라며 "AI 기반 기계산업 혁신을 가속화하는 전환점이 될 것"으로 기대했다. 이 플랫폼은 산업계와 연구기관 등 데이터 수요자와 기계연 공급자를 연결하는 공공 데이터 허브 역할을 수행하게 된다. 어떤 기계 데이터가 존재하는지와 데이터 생성 조건, 데이터 생산자 정보 등을 확인하고 협업 가능성을 탐색할 수 있다. 연구팀은 데이터 취득 과정과 실험 조건, 활용 방법 등을 정리한 데이터 가이드북을 함께 제공, 실제 연구와 산업 현장에서 데이터 활용도를 높였다. 일부 분야에서는 베어링 열화 데이터, 실내 공기질 제어를 위한 실시간 측정 데이터 등 AI 학습에 활용 가능한 원시 데이터도 공개했다. 최근 주목받고 있는 피지컬 AI는 기계 설계와 제어, 진단·예측 등 기계공학 전반으로 확장 중이지만, 실제 산업과 연구 현장에서 활용 가능한 AI 학습용 기계데이터 확보와 접근성은 여전히 제한적인 상황이었다. 이번 데이터 공개는 기계연의 8대 중점육성 연구분야를 중심으로 추진됐다. 8대 분야는 ▲ 수소사회 ▲ AI로봇 ▲ 모빌리티 ▲ 바이오·의료 ▲ 첨단제조장비 ▲ 에너지 기술 ▲ 환경 및 자원순환 ▲ 국방기술 등이다. AI·DX, 가상공학플랫폼, 신뢰성평가, 나노융합 등 기반 기술과 연계해 활용도도 높였다. 선경호 팀장은 “연구데이터를 기반으로 한 데이터 중심 연구체계로 전환하는 중요한 이정표”라며, “앞으로 자동화된 데이터 파이프라인 구축을 통해 양질의 기계데이터를 지속적으로 생산·제공할 계획”이라고 말했다. 기계연은 앞으로도 AI 활용 가능성이 높은 데이터를 중심으로 공개 범위를 단계적으로 확대하고, AI-레디 기계데이터 생태계 구축을 통해 국가 차원의 피지컬 AI 산업 발전에도 기여할 계획이다. 한편 기계연은 오는 6월 25일 부산 웨스틴조선에서 한국PHM학회와 공동으로 기계데이터 플랫폼을 활용한 데이터 챌린지를 개최한다.

2026.03.25 14:47박희범 기자

멀티모달 AI '망각 현상' 외부저장법으로 해결했다…성능도 2배 개선

국내 연구진이 AI가 새로운 정보를 배우거나 기존 정보를 수정하면, 예전에 배운 지식까지 함께 잊어버리는 '치명적 망각' 문제를 원천적으로 해결했다. 지식 편집 성능도 2배이상 개선했다. 한국전자통신연구원(ETRI)은 임수종 언어지능연구실장 연구팀이 POSTECH(포항공대), 성균관대학교와 공동으로 '연속·복합 지식 편집 원천 기술(MemEIC)'을 개발했다고 24일 밝혔다. 이 기술은 지난해 미국 샌디에이고에서 열린 세계적인 인공지능 학술대회 '뉴립스(NeurIPS) 2025'에 채택, 공개됐다. 최근 챗GPT, 제미나이, 클로드 등 이미지와 텍스트를 동시에 이해하는 멀티모달 AI가 빠르게 확산되고 있다. 그러나 이들에는 맹점이 있다. AI가 새로운 정보를 배우거나 기존 정보를 수정하면, 예전에 배운 지식까지 함께 잊어버리는 '치명적 망각' 현상이 발생한다. 특히 시각 정보와 언어 정보를 동시에 수정해야 하는 경우 두 종류의 지식이 서로 섞이면서 AI가 제대로 이해하지 못해 복합적인 질문에 틀린 답을 내놓는 경우가 빈번하게 나타났다. 연구팀이 이 같은 문제를 해결할 지식 편집 AI 기술을 공개했다. 이 기술은 새로운 정보를 AI 내부가 아닌 외부 메모리(보조기억장치)에 저장한다. 필요할 때만 정보를 불러와 사용하기 때문에 기존 모델 안정성을 유지하면서도 새로운 정보를 유연하게 추가할 수 있다. 기존 방식에서는 AI 내부의 핵심 파라미터를 직접 수정해 지식을 바꾸는 방식이 주로 사용됐다. 이로 인해 지식을 수정하는 과정에서 기존에 저장된 정보까지 영향을 받을 수 있다는 한계가 있었다. 논문 주저자인 성진 언어지능연구실 연구원은 "사람의 뇌가 좌우로 나뉘어 서로 다른 역할을 하듯 AI도 지식을 나누어 저장하도록 만든 것"이라고 말했다. 성진 연구원은 상용화 관련 "메믹이 기존 기술 대비 우수한 성능을 나타내지만, 실사용을 위해선 정확도가 90% 정도는 되어야 한다고 본다"며 "올해 말 기술이전이 이루어질 것으로 예상한다"고 덧붙였다. 이미지 관련 시각 정보는 '시각 어댑터'에 저장하고, 텍스트 관련 언어 정보는 '언어 어댑터'에 각각 독립적으로 저장한다. AI가 이미지와 텍스트를 함께 이해해야 하는 복합적인 질문을 받으면 '지식 커넥터'가 두 정보를 문맥에 맞게 연결해 답을 만든다. 연구진은 기술 성능 확인을 위해 1,278개 항목으로 구성된 복합 지식 편집 벤치마크(CCKEB)를 구축하고, 수백 건의 지식을 순차적으로 편집하는 실험을 진행했다. 그 결과 이 기술은 복합 질문 정확도가 70% 수준으로 나타냈다. 이는 기존 기술들이 36~52% 수준이었던 것과 비교하면 두 배 이상 향상된 성능이다. 또한 새로운 지식을 추가한 뒤에도 기존 질문에 대한 답이 변하지 않아 응답 안정성이 유지되는 '지역성(Locality)' 보존 특성도 확인됐다. 임수종 언어지능연구실장은 “향후 산업 현장의 다양한 정보를 안정적으로 반영할 수 있도록 기술을 더욱 고도화할 것"이라고 덧붙였다.

2026.03.24 09:39박희범 기자

IBM, 연세대·후가쿠와 양자 슈퍼컴퓨팅 구축…난치병 정복 도전

연세대학교가 일본 이화학연구소(RIKEN), IBM과 손잡고 양자컴퓨터와 슈퍼컴퓨터를 결합한 초대형 연구 프로젝트에 착수하며 난치병 정복에 나섰다. 연세대학교는 슈퍼컴퓨터 '후가쿠(Fugaku)'와 자교의 'IBM 퀀텀 시스템 원'을 연결해 기존 계산 방식으로는 접근이 어려웠던 생명 현상의 원인을 규명하는 연구를 시작했다고 20일 밝혔다. 이번 프로젝트는 양자컴퓨팅과 초고성능 컴퓨팅(HPC)을 결합한 '양자 중심 슈퍼컴퓨팅' 구조를 기반으로 한다. 이번 연구의 핵심 과제는 대표적인 난치 질환인 '리 증후군(Leigh Syndrome)'의 발병 메커니즘 규명이다. 해당 질환은 미토콘드리아가 정상적으로 에너지를 생성하지 못하면서 신생아에게 치명적인 영향을 미치는 질병이다. 세포 내 미토콘드리아는 음식에서 얻은 에너지를 전자 전달 과정을 통해 변환하는 역할을 하지만, 유전자 변이로 이 과정에 문제가 생기면 질환으로 이어진다. 문제는 이 과정을 정확히 분석하기 위해 필요한 계산 규모다. 연구진에 따르면 약 10억×10억 규모의 행렬 연산이 요구되며, 이는 기존 슈퍼컴퓨터로도 수십 년이 걸릴 수 있는 수준이다. 실제로 초당 100경 번 연산이 가능한 최고 성능 시스템을 활용하더라도 수십 년 이상이 소요될 것으로 추정된다. 이러한 한계를 극복하기 위해 연세대와 IBM, RIKEN은 슈퍼컴퓨터와 양자컴퓨터를 결합한 새로운 계산 구조를 도입했다. 대규모 연산은 슈퍼컴퓨터가 담당하고, 복잡한 양자 상태 계산은 양자컴퓨터가 처리하는 방식이다. 이를 통해 기존 대비 훨씬 빠르고 정밀한 분석이 가능할 것으로 기대된다. 이번 프로젝트는 단순한 공동 연구를 넘어 국가와 기관 간 초연결 인프라 구축이라는 점에서도 의미가 크다. RIKEN은 이미 IBM 양자 시스템과 후가쿠를 연결한 경험을 갖고 있으며, 연세대는 이를 기반으로 국제 공동 연구 체계를 확장했다. 다국적 연구진이 참여하는 초학제 협력 구조도 함께 구축됐다. 연세대는 이번 인프라를 기반으로 '양자-AI 알고리즘 센터'를 본격 가동할 계획이다. 향후 난치암, 노화 등 생명과학 전반의 난제를 해결하는 연구로 확대하고, 인천시와 협력해 국가 차원의 양자 클러스터로 발전시키겠다는 구상이다. 정재호 연세대 양자사업단장은 "계산 능력의 한계가 과학 연구의 경계를 제한해 왔다"며 "양자컴퓨터와 슈퍼컴퓨터의 결합을 통해 인류가 풀지 못했던 문제에 도전할 수 있는 기반을 마련했다"고 밝혔다.

2026.03.23 16:52남혁우 기자

[AI 리더스] 구광모가 택한 이홍락…"LG AI 대학원서 실전형 인재 키울 것"

국내 인공지능(AI) 경쟁이 모델 개발을 넘어 산업 적용과 생태계 구축 단계로 진입하고 있다. LG AI 연구원은 자체 파운데이션 모델과 사내 AI대학원을 통해 인재와 기술을 동시에 확보하며 기업 중심 AI 전략을 구체화하고 있다. 이에 지디넷코리아는 이홍락 LG AI연구원 공동원장 인터뷰를 통해 LG의 AI 인재 양성 모델과 기술 전략, 국내 AI 생태계에서의 역할을 짚어봤다. 1편에서는 LG AI 대학원의 설립 배경과 실전형 인재 양성 전략을, 2편에서는 AI 에이전트, 데이터, 인프라 등 산업형 AI로의 전환 흐름과 국가 AI 경쟁력 관점의 시사점을 다룬다. [편집자주] "LG AI 대학원은 단순한 교육 기관이 아니라 현업 문제를 해결할 수 있는 실전형 AI 인재를 키우는 곳이 되어야 한다고 생각합니다. 교육의 질을 최고 수준으로 끌어올려 내부뿐 아니라 외부에서도 인정받는 인재를 배출하는 것이 목표입니다." 이홍락 LG AI 연구원 공동원장은 23일 지디넷코리아와의 인터뷰에서 LG그룹에서 최근 개원한 LG AI 대학원의 향후 운영 방안에 대해 이처럼 밝혔다. 국내 기업 중 최초로 교육부 인가를 받아 이달 4일 출범한 LG AI대학원은 구광모 LG그룹 회장의 'ABC(AI·바이오·클린테크) 전략' 일환으로 추진된 곳으로, 그룹 차원의 인공지능 전환(AX)을 이끌 핵심 인재를 본격 양성해나간다는 방침이다. 도메인·AI 융합 교육 체계 구축…실전형 인재 육성 본격화 LG AI 대학원은 단순한 사내 교육을 넘어 현업 인력이 연구에 몰입하며 학위와 실전 경험을 동시에 확보하는 기업형 AI 대학원 모델을 지향한다. 석·박사 학위 취득이 가능한 사내 대학원으로, 총 30명 정원이지만 코딩 테스트, AI 프로젝트 수행 이력, 심층면접 등의 선발 전형을 거쳐 석사 과정 11명, 박사 과정 6명의 신입생만 이번에 맞이했다. 이 원장은 "LG AI 대학원은 단순히 학위를 주는 곳이 아니다"며 "구성원 한 명이 여기서 1년, 2년을 집중적으로 보내는 것은 일반 현업에서는 불가능한 '퀀텀 점프'의 기회가 될 것"이라고 강조했다. LG AI 연구원은 그룹이 5년 전 설립한 LG AI 연구원 설립 초기부터 비공식 교육 과정을 운영해오며 'AI 엑스퍼트' 단기 과정을 통해 계열사 구성원들의 AI 역량을 키워온 것이 모태가 됐다. 단순 기술 교육이 아니라 각 계열사의 산업 도메인과 AI를 결합해 실제 문제를 해결할 수 있는 인재를 양성하는 데 초점을 맞춘 곳으로, 머신러닝, 딥러닝, 자연어처리, 컴퓨터비전 등 핵심 이론 교육과 함께 현업 데이터를 기반으로 한 프로젝트 수행을 병행한다. LG AI 대학원이 기존 사내 교육과 가장 크게 다른 것은 '연구 중심 구조'란 점이다. 단순 역량 향상 교육을 넘어 학위 취득과 논문 성과까지 연결되는 체계를 갖춰 임직원들의 관심은 개원 전부터 높았다. 특히 현업에서는 다양한 업무와 일정으로 인해 깊이 있는 연구를 지속하기 어렵지만, 대학원 과정에서는 일정 기간 동안 연구에 집중할 수 있다는 점이 매력 요소로 꼽혔다. 이 기간 동안 구성원은 기술적 깊이를 확보하고 새로운 문제를 정의하고 해결하는 경험을 축적하게 된다. 이 원장은 "석사나 박사 학위는 단순 교육 이수가 아니라 공식적으로 역량을 인정받는 과정이라는 점에서 의미가 있다"며 "현업에서는 확보하기 어려운 집중 연구 기간을 통해 개인 역량이 크게 도약할 수 있다"고 말했다. 이어 "기술적으로 새로운 기여가 있다면 논문 출판도 적극 지원해 외부에서 인정받는 성과로 이어지도록 할 것"이라고 덧붙였다. AI 윤리·국방 활용까지…책임 있는 AI 인재 강조 LG AI 대학원은 기술 교육과 함께 AI 윤리 교육도 정규 과정에 포함했다. 교육 과정에는 LG의 AI 윤리 원칙을 반영한 'AI 윤리' 과목이 편성됐으며 '책임 있는 AI'와 '포용적인 AI'를 중심으로 한 사람 중심 철학을 교육 전반에 반영했다. 교육 내용 역시 단순 이론을 넘어 편향성, 보안, 저작권 등 실제 발생 가능한 리스크를 사전에 인지하고 대응할 수 있는 실무 역량 확보에 초점을 맞췄다. 개발 단계에서부터 윤리적 기준을 내재화하는 것이 향후 AI 활용의 안정성과 직결된다는 판단에서다. 이 원장은 AI 기술이 사회 전반에 미치는 영향이 커지는 만큼 윤리 기준을 명확히 하는 것이 중요하다고 강조했다. 특히 최근 국제 정세 속에서 AI의 군사적 활용 가능성이 논의되는 상황과 관련해 인간 통제를 벗어난 자율 살상 무기 등은 명확히 배제해야 할 영역이라고 피력했다. 이 원장은 "AI는 사람의 삶에 긍정적인 영향을 주기 위해 개발되는 기술인 만큼 윤리적 책임은 필수"라며 "인간 통제를 벗어난 자율 살상 영역은 분명한 레드라인으로 보고 있다"고 말했다. 그러면서도 "다만 국가 차원에서는 자체적으로 통제 가능한 AI를 확보하려는 흐름이 존재하는 만큼 방어 목적의 활용은 별도의 관점에서 논의가 필요하다"고 덧붙였다. "내부 중심 운영…교육 품질·성과에 방점" LG AI 대학원은 당분간 내부 구성원 중심으로 운영된다. 초기 단계인 만큼 외연 확대보다 교육 품질과 실제 성과에 집중하겠다는 판단에서다. 향후 외부 개방 여부 역시 내부에서 충분한 성과와 임팩트가 검증된 이후에 검토한다는 입장이다. 교수진은 산업 현장과 학계를 아우르는 전문가들로 구성됐다. 총 25명의 교수진이 참여해 최신 AI 이론 교육과 함께 실제 산업 데이터 기반 문제 해결을 병행하는 방식으로 교육을 진행한다. 이론과 실전을 결합한 현장 중심 교육을 통해 즉시 활용 가능한 역량을 확보하도록 설계됐다. 또 재학생들은 LG 내부 산업 난제 해결 프로젝트, 산학 협력 등 다양한 실전 경험을 쌓게 된다. 단순 교육이 아닌 실제 문제 해결 과정에 참여하면서 연구와 현업을 동시에 경험하는 구조다. 교육 과정 역시 고밀도로 운영된다. 석사 과정은 3학기, 박사 과정은 약 2년 내외로 설계해 짧은 기간 안에 집중적으로 역량을 끌어올리는 것이 특징이다. 기업이 독자적으로 대학원 과정을 운영하고 학위를 부여하는 형태는 국내는 물론 글로벌에서도 사례가 드물다. LG는 이 같은 구조를 통해 그룹 내부 AI 역량을 끌어올리는 동시에 장기적으로는 글로벌 수준의 AI 인재를 배출하겠다는 목표다. 이 원장은 "저희가 처음부터 없는 조직에서 시작하는 것이 아니라 이미 풍부한 연구 경험과 현장 AI 적용 경험을 가진 인력들이 함께하고 있다"며 "겸임 교원과 전임 교원 모두 탑티어 논문 출판 경험을 갖고 있기 때문에 이런 역량들이 교육 과정에 잘 녹아들 것으로 보고 있다"고 말했다. '첨단인재법' 시행 후 첫 사례…기업형 대학원 첫 모델에 '관심' LG AI 대학원은 국내 최초의 사내 대학원 사례란 점에서 업계의 관심도 높다. 기존에는 기업이 전문대학 수준의 학력만 인정되는 사내대학 형태만 운영할 수 있었지만, 지난해 1월 '첨단산업 인재혁신 특별법' 시행으로 사내 대학원 설립이 가능해졌다. 해당 법은 AI, 반도체, 모빌리티 등 첨단 산업 분야에서 즉시 투입 가능한 인재를 양성하고, 기존 인력의 재교육을 지원하기 위해 마련됐다. 일정 경력 이상의 산업 전문가도 교수로 참여할 수 있도록 한 점이 특징으로, 기업은 자체 데이터와 설비, 현장 경험을 활용해 실무 중심 인재를 직접 육성할 수 있는 기반을 갖추게 됐다. 현재 대부분 기업 사내 교육 프로그램은 대학과의 산학 협력을 통해 학위를 부여하는 방식이 일반적이다. 삼성전자공과대학교(SSIT) 역시 대학은 자체 인가를 받았지만, 대학원 과정은 성균관대와의 협력을 통해 학위를 부여하는 구조다. 최근 현대차, SK 등 사내 대학원 도입을 검토하는 기업이 늘고 있는 가운데 이 원장은 단순한 제도 도입만으로는 성과를 내기 어렵다는 점도 함께 짚었다. 연구 인력, 프로젝트 경험, 교육 체계가 유기적으로 연결되는 구조가 갖춰져야 실질적인 효과를 낼 수 있다고 강조했다. 이 원장은 "사내 대학원은 형식적인 교육 조직이 아니라 실제 연구와 현업이 연결되는 구조가 갖춰져야 의미가 있다"며 "기업이 이미 가지고 있는 인적 자산과 연구 역량을 어떻게 활용할지에 대한 고민이 선행돼야 한다"고 말했다. 그러면서 "우리는 양적인 확대보다 교육의 완성도를 높이고 실제 현장에서 성과를 만들어내는 인재를 꾸준히 배출하는 방향으로 앞으로 대학원을 운영해 나갈 계획"이라고 마무리했다.

2026.03.23 16:34장유미 기자

엔비디아의 인재 영입에서 배우는 채용 전략

'2026년 빅테크에서 찾아낸 HR 트렌드'는 요즘 빅테크에서 일과 사람의 현상을 탐구하는 연재 코너입니다. '채용트렌드' 저자인 윤영돈 윤코치연구소 소장은 이번 칼럼을 통해 세계적인 기업의 인재 경영에서 발견한 '새로운 채용 전략'의 방향을 전합니다. 최근 빅테크 기업들은 채용 방식에서도 큰 전환을 보이고 있다. 과거에는 학벌, 스펙, 인터뷰 퍼포먼스 중심으로 인재를 평가했다면, 이제는 '이미 함께 일해본 사람의 증언'을 더 신뢰하는 흐름으로 바뀌고 있다. 지금의 채용 변화는 단순한 '전공의 위기'가 아니라 '역할의 재정의'다. 과거에는 '어디를 나왔는가?'가 경쟁력이었다면, 이제는 '무엇을 만들어낼 수 있는가', 그리고 'AI를 활용해 이를 구현할 수 있는가'가 더 중요해졌다. 신조어 '컴송'·'법송'·'의송'은 특정 전공의 문제가 아니라 'AI 리터러시를 갖춘 사람'과 'AI를 활용하지 못하는 사람' 사이의 격차를 상징하는 신호다. AI 리터러시(AI Literacy)는 단순히 AI를 사용할 줄 아는 수준을 넘어, AI의 작동 원리를 이해하고 적절한 질문과 명령으로 결과를 설계하며, 이를 비판적으로 해석하고 윤리적 책임까지 고려하는 능력을 의미한다. 이제 기업이 원하는 인재는 '코드를 많이 작성하는 사람'이 아니라, 'AI를 활용해 문제를 해결하고 가치를 만들어내는 사람'이다. 따라서 앞으로의 경쟁력은 전공이 아니라 다음 질문에 달려 있다. 특히 엔비디아는 이러한 변화의 중심에 있는 기업이다. 구성원보다 뛰어난 사람을 뽑는다 “우리가 할 수 없는 일을 할 수 있는 사람을 뽑는다(We hire people who can do things we cannot).” 엔비디아의 CEO 젠슨 황은 인재를 채용할 때 단순한 이력서나 인터뷰보다 '레퍼런스 체크'를 매우 중요하게 본다. 기존 구성원보다 더 뛰어난 사람을 뽑는 것이 성장의 핵심이다. 엔비디아는 핵심 인재를 영입할 때 단순히 HR에 맡기지 않는다. 젠슨 황은 필요하다고 판단하면 직접 후보자에게 연락하고, 여러 차례 대화를 이어간다. 한 번의 제안으로 끝나지 않는다. 상대가 망설이면 다시 연락하고, 관심이 없다고 하면 시간을 두고 다시 연결한다. 중요한 것은 '지금 채용하느냐'가 아니라 '언젠가 함께 일할 수 있는 관계를 만드는 것'이기 때문이다. 강력한 보상, 낮아진 이직률 엔비디아의 이직률은 최근 5년 사이 급격히 낮아졌다. 2022년 약 4.9%, 2023년 약 5.3%, 2024년 약 2.7%, 2025년 약 2.5%로, 반도체 업계 평균인 약 16~18% 대비 약 1/6 수준이다. 특히 시가총액이 급등한 이후 이직률이 5.3%에서 2.7%로 급감했다는 점은 매우 중요한 변화다. 엔비디아의 보상 전략은 단순한 고연봉이 아니라 '떠나기 어렵게 만드는 구조'에 가깝다. 기본급과 성과급 위에 RSU(주식 보상)를 3~4년에 걸쳐 나눠 지급하고, 매년 새로운 보상을 추가하는 방식이다. 이 구조에서는 항상 미래에 받을 보상이 남아 있고, 주가 상승까지 더해지면서 그 가치는 시간이 지날수록 커진다. 결국 퇴사는 단순한 이직이 아니라 '확정된 미래 자산을 포기하는 결정'이 된다. “떠나는 것이 비합리적인 구조를 만든다(Leaving is irrational).” 엔비디아는 사람을 설득해 붙잡는 대신, 떠나는 것이 비합리적인 선택이 되도록 설계한다. '황금 족쇄(Golden Handcuffs)' 보상은 비용이 아니라 가장 강력한 인재 유지 전략이다. ① 단기 연봉이 아니라 장기 자산을 제공한다. ② 인재 유지를 위해 보상을 시간에 묶는다. ③ 떠나는 순간 손해가 발생하도록 설계한다. '스펙 중심 채용'에서 '팀핏 기반 채용'으로 채용에서 영입(Talent Acquisition)이 중요해지고 있다. 좋은 인재일수록 이력서에 적힌 내용보다 함께 일했던 사람들의 기억 속에 더 강하게 남아 있다. 문제를 해결하는 방식, 갈등을 조율하는 태도, 어려운 상황에서 보여준 책임감은 인터뷰로는 확인하기 어렵지만 레퍼런스를 통해서는 명확하게 드러난다. 결국 채용은 '정보의 비대칭'을 줄이는 과정이다. 엔비디아는 이를 줄이기 위해 가장 신뢰할 수 있는 데이터인 '사람의 경험'을 활용한다. 이제는 평가보다 평판이 중요해진다. 단순한 평판 조회를 넘어 실제로 함께 일했던 동료, 상사, 협업 파트너에게 팀핏(Team Fit)의 질문을 던진다. “이 사람과 다시 일하고 싶은가?” “이 사람이 팀의 기준을 끌어올리는가, 아니면 평균에 머무는가?” 이 질문은 단순하지만 강력하다. 기업은 더이상 '말을 잘하는 사람'을 원하지 않는다. 실제 현장에서 '함께 일해본 결과'로 검증된 사람을 원한다. “우리는 열정과 회복탄력성, 그리고 팀워크를 갖춘 사람을 찾는다(We look for people who are passionate, resilient, and team-oriented).” 엔비디아의 채용 방식은 '스펙 중심 채용'에서 '팀핏 기반 채용'으로 이동하고 있음을 보여준다. 겉으로 드러난 스펙보다 '일하는 방식'을 본다. 비슷한 기술력을 가진 두 사람이 있다면 협업 방식이 더 건강한 사람을 선택한다. 이는 단기 성과보다 장기적인 팀 생산성을 고려하기 때문이다. 이러한 기준은 결국 '인재 밀도'로 이어진다. 신뢰가 높은 팀은 의사결정이 빠르고 실행이 단순하다. 결국 채용은 개인의 능력을 평가하는 것이 아니라, '팀의 속도를 얼마나 높일 수 있는가'를 판단하는 일이다. 뛰어난 한 명보다 서로를 끌어올리는 팀이 더 강력하다. “이 사람과 함께 일하면, 우리 팀은 더 나아지는가?” 엔비디아의 채용 전략은 이 질문의 변화를 명확하게 보여준다. 기술보다 사람, 스펙보다 신뢰, 그리고 '이미 증명된 성과'가 중요해지고 있다. 이제 인재의 기준은 지행합일(知行合一)이다. 아는 것을 실행으로 연결하고, 실행을 성과로 증명하는 사람이 선택받는다. 앞으로 기업이 던져야 할 질문도 같다. '누구를 뽑을 것인가?'가 아니라 '누구와 함께 일할 것인가?'다.

2026.03.19 17:38윤영돈 컬럼니스트

[현장] 정부 "글로벌급 AI 서비스 필요…멀티모달·피지컬 AI 논의할 것"

정부와 인공지능(AI) 기업이 글로벌 수준 AI 기술력 확보를 위한 논의에 나섰다. AI 서비스를 실제 산업과 국민 생활에 연결하는 단계로 확장하려는 전략에 시동 걸 방침이다. 배경훈 부총리 겸 과학기술정보통신부 장관은 18일 서울 광화문 교보빌딩에서 '독자 AI 관계 기업 간담회'를 열고 AI 서비스 개발을 위한 정책 방향을 공유했다. 이날 간담회에는 네이버, 카카오, LG AI연구원, SK텔레콤, 업스테이지 등 주요 AI 기업이 참석했다. 그동안 정부는 'AI 고속도로' 정책을 통한 인프라 확충과 '독자 AI 파운데이션 모델(독파모) 프로젝트'를 통한 모델 개발에 집중해 왔다. 이번 간담회는 이를 실제 산업과 국민 생활에 연결하는 AI 서비스 단계로 확장하려는 후속 전략을 논의하는 자리다. AI 생태계는 그래픽처리장치(GPU)·AI 데이터센터(AIDC) 중심 인프라와 데이터 학습 기반 모델, 실제 활용 서비스 등 3단계로 구성된다. 배 부총리는 "기존 정책으로 확보된 인프라와 모델을 실제 서비스까지 유기적으로 연결해야 한다"며 "이를 국가 단위 AI 전환(AX)을 통해 완성하겠다"고 구상을 밝혔다. 배 부총리는 최근 미국-이란 전쟁 등 불안정한 국제 정세로 인해 독자 AI 기술 확보 필요성이 커졌다고 말했다. 그는 "국방·안보 영역에서 자주적인 AI 경쟁력이 있어야 통제가 가능하다"며 "AI 주도권을 확보하지 못하면 근본적인 경쟁력을 잃을 수 있다"고 강조했다. 이날 정부와 기업 간 논의에서는 AI 서비스 상용화 과제로 '비용'과 '수익모델'이 꼽혔다. 참석 기업도 산업별 특화영역에서 AI 적용을 확대하는 전략을 검토한 것으로 전해졌다. 배 부총리는 글로벌 시장 수준의 AI 서비스 개발을 목표로 제시했다. 단순 국내 활용을 넘어 해외 기업도 선택할 수 있는 '글로벌 톱10 수준' 경쟁력을 확보해야 한다는 판단이다. 그는 "글로벌 톱 수준이 아니면 국내에서도 선택받기 어렵다"며 "한국에서도 구글딥마인드와 앤트로픽이 탄생할 수 있다"고 자신했다. 배 부총리는 AI 기업 지원 방식으로 프로젝트성 자금과 펀드형 투자가 검토되고 있다고 밝혔다. 그는 "대기업에는 사업 단위 지원을, 스타트업에는 '국민성장펀드' 같은 지분 투자 방식이 거론되고 있다"고 설명했다. 독파모서 불거진 '독자성' 논란…"기술력에 우선 초점" 배 부총리는 독파모 사업을 둘러싸고 제기된 독자성 논란에 대해 기술 자체 완성도와 경쟁력을 우선시해야 한다고 주장했다. 단순히 순수 독자 기술 여부에 집중하기보다 실제 시장에서 선택받을 수 있는 모델을 만드는 것이 핵심이라는 설명이다. 배 부총리는 "모델을 프롬스크래치로 개발했는지, 오픈소스를 일부 활용했는지는 본질이 아니다"며 "우리가 세계적인 수준의 모델을 만들 수 있느냐가 더 중요하다"고 강조했다. 이어 "독자성만 강조하다 아무도 쓰지 않는 모델을 만드는 것은 의미가 없다"고 덧붙였다. 정부는 향후 기업과 협의체를 구성해 관련 정책 논의를 정례화할 계획이다. 배 부총리는 "향후 2~3년이 AI 서비스 경쟁 분수령이 될 것"이라며 "올해 거대언어모델(LLM) 경쟁력 확보, 이후 멀티모달과 피지컬 AI로 확장해 생태계를 완성하겠다"고 강조했다.

2026.03.18 16:54김미정 기자

국방 AI 경쟁력, 반도체 주권에 달렸다…국산 NPU·생태계 구축 시급

국방 AI 반도체 경쟁력 확보를 위해 소버린 반도체 구축과 공급망 안정화가 핵심 과제로 제시됐다. 한국국방연구원(KIDA) 국방인공지능정책연구실과 과실연 AI미래포럼은 2026년 3월 18일 서울 강남구 모두의연구소 강남캠퍼스에서 산·학·연·군 관계자들이 참석한 가운데 '제26-3차 국방 인공지능 혁신 네트워크' 포럼을 공동 개최했다. '국방 AI 반도체'를 주제로 열린 이번 세미나에서는 무기체계 고도화와 국방 데이터센터 구축에 필수적인 AI 반도체 기술 동향을 점검하고, 군의 AI 도입 전략과 국내 반도체 생태계 협력 방안이 집중 논의됐다. 발제자로 나선 백준호 퓨리오사AI 대표는 '국방 AI 반도체: 현재와 미래'를 주제로 발표했다. 그는 "국방 AI의 핵심은 무기체계에 들어가는 엣지 디바이스뿐 아니라, 강력한 모델을 학습하고 전체 상황을 통제하는 데이터센터 인프라에 있다"고 강조했다. 이어 "AI 사용 확대로 추론 수요가 학습을 넘어서는 구조로 바뀌고 있다"고 진단했다. 국방 AI 역시 개별 무기체계보다 데이터센터 중심 구조가 중요하며, 이를 위한 인프라 투자가 필수라는 설명이다. 발제 이후에는 심승배 KIDA 책임연구위원의 사회로 패널 토의가 이어졌다. 토론에는 이형진 방위사업청 서기관, 신성규 리벨리온 부사장, 서영우 한화에어로스페이스 전무, 신동주 모빌린트 대표, 이승영 LIG넥스원 CTO, 이진원 하이퍼엑셀 CTO, 김중훈 네이버클라우드 리더가 참여했다. 이형진 방위사업청 서기관은 국방 반도체 정책 추진 상황을 소개하며 "2025년부터 국방 반도체 R&D를 본격 시작했고 전담 조직을 신설해 AI와 반도체를 통합적으로 추진하고 있다"고 밝혔다. 이어 "향후 예산 확대를 통해 AI 반도체 과제를 늘리고 관계 부처 협력을 통해 대형 과제도 추진할 계획"이라며 "수출 통제 환경을 고려하면 자체 반도체 확보는 필수"라고 강조했다. 신성규 리벨리온 부사장은 국방 AI 반도체의 핵심 과제로 공급망과 규제를 지목했다. 그는 "저지연 성능은 기본 전제"라며 "실제 사업에서는 전략물자 규제와 수출 통제 대응이 더 큰 장벽이 될 수 있다"고 말했다. 이어 "국내에서 설계, 제조, 패키징까지 이어지는 반도체 생태계를 구축하는 것이 공급망 관점에서 중요하다"고 밝혔다. 서영우 한화에어로스페이스 전무는 국산화 필요성을 강조했다. 그는 "국방은 국가 생존과 직결된 영역으로 외산 반도체와 AI에 의존하는 것은 리스크"라며 "국산 반도체와 국산 AI 모델을 함께 활용하는 구조가 필요하다"고 말했다. 이어 "민간 기업만으로는 한계가 있는 만큼 정부 차원의 적극적인 투자와 지원이 필요하다"고 덧붙였다. 신동주 모빌린트 대표는 엣지 AI 환경에서의 반도체 중요성을 강조했다. 그는 "드론과 로봇 등 차세대 무기체계에서는 온디바이스 AI 반도체가 핵심 역할을 한다"며 "국내 기술력은 이미 글로벌 수준에 올라와 있다"고 평가했다. 이어 "향후 2~3년이 산업 경쟁력을 좌우할 골든타임으로, 이 기간 내 협력을 통해 실질적인 성과를 만들어야 한다"고 말했다. 이승영 LIG넥스원 CTO는 실무 도입 관점에서의 과제를 짚었다. 그는 "무기체계는 높은 신뢰성과 검증이 요구된다"며 "NPU가 바뀌어도 기존 알고리즘이 동일하게 동작할 수 있는 소프트웨어 표준이 필요하다"고 설명했다. 이어 "시험·검증 인프라와 공통 소프트웨어 스택이 구축돼야 산업 확산이 가능하다"고 강조했다. 이진원 하이퍼엑셀 CTO는 AI 반도체의 방향성을 특화로 제시했다. 그는 "범용 칩보다는 사용 시나리오에 맞춘 특화 반도체가 중요해지고 있다"며 "국방도 요구사항을 명확히 제시하면 최적화된 칩을 빠르게 개발할 수 있다"고 밝혔다. 이어 "사용자 피드백 기반 생태계가 기술 발전을 가속화할 것"이라고 덧붙였다. 김중훈 네이버클라우드 리더는 실제 서비스 관점에서 접근해야 한다고 강조했다. 그는 "AI 반도체 평가는 결국 사용자 시나리오가 기준"이라며 "지연시간, 처리량, 동시 접속자 수 등 실제 운영 환경을 고려해야 한다"고 설명했다. 이어 "데이터센터와 엣지 사이 중간 영역까지 고려한 아키텍처 설계도 필요하다"고 말했다.

2026.03.18 13:06남혁우 기자

생명연, 퓨리오사AI와 NPU기반 AI 신약개발 나선다

한국생명공학연구원이 인공지능(AI) 신약 개발을 본격화한다. 13일 생명연은 국가전임상시험지원센터(센터장 고경철, KPEC)와 퓨리오사AI(대표 백준호) 간 신경망처리장치(NPU) 기반 AI 신약개발 연구협력 체제 구축을 위한 업무협약을 체결했다. 협약 핵심은 최근 양산을 시작한 퓨리오사AI의 2세대 NPU 레니게이드(RNGD)를 디지털 AI 세포(가상세포) 및 디지털바이오 플랫폼에 적극 활용하자는 것이다. 이번 협정은 생명연이 퓨리오사AI를 포함한 연세대학교 약학대학, 옴팔로스코리아, 인실리콕스 외에 고경철 센터장이 연구책임자를 맡은 '디지털 AI 세포 세종대왕 프로젝트 컨소시엄'을 중심으로 추진중인 산·학·연 AI 신약개발 연구 네트워크 구축 추진을 위해 이루어졌다. 이들은 향후 △AI 기반 신약개발 △디지털 AI 세포 및 디지털바이오 플랫폼 고도화 △바이오 특화 대형언어모델(LLM) 및 데이터 분석 플랫폼 △바이오 연구 환경에 최적화된 차세대 바이오 특화 로직 공동 연구 △데이터 분석 플랫폼과 컴퓨팅 팜 연계 활용 등 다양한 분야에서 협력을 강화, 확대할 예정이다. 고경철 센터장은 "AI 신약개발 연구는 대규모 바이오 데이터 분석과 AI 모델 학습·추론, 가상 스크리닝 등 막대한 연산 자원을 필요로 한다"며 "특히 추론에 강한 NPU 기반 고성능 AI 연산 인프라를 연구 환경에 도입, 신약 후보물질 발굴과 약물 반응 예측 등 디지털바이오 연구 역량을 강화할 계획"이라고 말했다. 백준호 퓨리오사AI 대표는 “AI 반도체와 바이오 연구 결합으로 신약개발 패러다임이 빠른 변화를 보이고 있다”며 “디지털바이오 시대에 필요한 차세대 AI 컴퓨팅 기반 구축에 기여할 것"으로 기대했다.

2026.03.13 18:19박희범 기자

"2030까지 연구생산성 2배로"…K-문샷 민관 원팀 본격 가동

민관이 손잡고, 오는 2030년까지 연구생산성을 2배로 올릴 K-문샷 프로젝트에 시동을 걸고 나섰다. 과학기술정보통신부는 11일 서울 더플라자 호텔에서 국내 AI·인프라 기업 18개와 첨단바이오·소재·미래에너지 등 미션 분야 기업 15개 등 모두 33개 기업과 'K-문샷 추진전략 협력기업 업무협약식'을 체결했다. 'K-문샷 추진전략'은 AI와 과학기술을 융합, 국가 핵심 미션을 해결하고 과학기술 혁신을 가속화하는 범국가 프로젝트다. 오는 2030년까지 연구생산성을 2배로 높이자는 것이 핵심 취지다. 2035년까지는 첨단바이오·소재·미래에너지·피지컬AI 등 8대 분야 12대 국가 미션 해결을 목표로 한다. 이번 협약식은 K-문샷을 구체적으로 이행하기 위한 첫 실행 조치다. 배경훈 부총리를 비롯한 AI·인프라 및 K-문샷 8대 미션 관련 기업 대표 등 50여 명이 참석했다. 참여기업은 ▲ AI 모델·에이전트 분야에서 LG AI 연구원, SKT, 업스테이지, 네이버클라우드, NC AI, 모티프테크놀로지, KT, 포티투마루, 노타, 라이너, 아스테로모프 ▲ 컴퓨팅 인프라 분야에서 LGU+, 엘리스그룹, 망고부스트(데이터 분야) 페르소나AI, 플리토, 메가존, 솔트룩스 등이다. 첨단바이오, 미래에너지, 피지컬AI, 우주, 소재, AI과학자, 반도체, 양자 등 8대 미션 분야에서는 와이브레인, 한국양자산업협회, 한국수력원자력, 심플랫폼, 삼성중공업, 리얼월드, 마음AI, 위로보틱스, 주성엔지니어링, 퓨리오사AI, 성림첨단산업 등 15개 기업이 참여한다. 과기정통부는 협력의사를 밝힌 161개 기업 가운데 AI 모델·컴퓨팅·데이터 등 88개 AI·인프라 기업을 중심으로 'K-문샷 기업 파트너십'을 구축할 계획이다. 파트너십에 참여하는 기업은 △AI 모델 △컴퓨팅·네트워크 △데이터 등 3개 분과로 나눠 AI 자원 제공 및 기술 협력, 공동 연구개발 및 실증, AI 기반 과학기술 생태계 조성 등을 추진한다. 또한, 협력기업을 대상으로 연구데이터·GPU 등 인프라와 후속 사업화 지원 등 다양한 인센티브를 제공할 계획이다. 이날 행사에서는 또 협력기업과 관련 출연연(KIST, ETRI, KISTI) 등이 K-문샷 협력 방안을 논의했다. 이와함께 이날 열린 관학기술관계장관회의에서도 세 번째 안건으로 K-문샷 추진현황이 보고됐다. 이 보고에서는 지난 회의에서 공개된 전략기술 8대 분야 12대 국가 미션 후보안에 대한 협의를 진행, 미션 확정과 함께 소관 부처 참여 및 협력 의사를 확인했다. 또 K-문샷 정책 실행을 위해 우선, 이를 책임질 PD(프로젝트 매니저)를 선임하기로 했다. PD는 미션 로드맵을 완성하고, 내년 신규 R&D 사업 기획 등 예산 작업에 참여한다. 이들은 오는 5월 출범할 범부처 'K-문샷 추진단'을 통해 미션 세부 추진계획을 발표할 예정이다. 배경훈 부총리는 “AI가 단순한 기술 발전을 넘어 과학기술 연구 방식 자체를 근본적으로 재설계하고 있는 지금이 국가 역량을 결집할 골든타임”이라며, “대한민국이 더 이상 기술을 따라가는 나라가 아니라 미래 기술을 선도하는 국가로 도약할 수 있도록, 미지의 우주를 향해 나아갔던 달 착륙선을 준비하는 사명감으로 'AI 아폴로 시대'를 향한 K-문샷을 추진해 나가겠다”고 밝혔다.

2026.03.11 16:00박희범 기자

KCL, 지난해 매출 3500억 달성…시험·인증기관 첫 3000억 돌파

KCL이 국내 시험·인증기관으로는 처음으로 매출 3000억원 시대를 열었다. KCL(한국건설생활환경시험연구원·원장 천영길)은 10일 서울 서초 행정동에서 2025년 경영성과를 공유하고 노사와 함께하는 지속성장을 선언했다. 이날 행사에는 천영길 원장과 김영준 노동조합 지부장을 비롯해 사업본부장과 노동조합 관계자들이 참석해 지난해 성과를 공유하고 서로를 격려하며, 노사 간 지속 가능한 성장과 협력을 다짐했다. KCL은 국내 시험인증기관으로는 처음으로 매출액 3000억원을 돌파한 데 이어, 2025년 경영목표로 설정한 3100억원을 초과해 3500억원 이상을 기록했다. KCL은 2024년 11월 천영길 원장 취임 이후 산업 환경 변화에 선제적으로 대응하고 미래 신산업 확대를 위해 신뢰경영·소통경영·성과중심경영·글로벌경영·고객만족경영 등 5대 경영지침을 수립하고, 조직과 시스템을 전면 재설계했다. 조직 혁신을 통해 에너지·방산·건설·생활환경 등 기존 주력사업 운영 내실화를 다지는 한편, 모빌리티·전기전자·우주항공·인공지능(AI)·해외사업 등 신산업 분야 매출 역량을 대폭 강화했다. KCL은 또 'with KCL'·챗봇·전문상담원 제도 등 고객 맞춤형 경영관리시스템 재구축과 노사 상생·'Innovation Day' 등 조직 내부 혁신문화를 확산해 지속가능한 성장 기반을 확대해 나가고 있다. 천영길 KCL 원장은 “매출 3500억원 달성은 단순한 실적을 넘어, 산업 환경 변화에 대응하며 KCL의 역할과 가치를 확장해 온 의미 있는 성과”라며 “앞으로도 노사가 공동수립한 '비전 3050(2030년까지 매출 5000억원)' 달성을 목표로 국내를 넘어 글로벌 시험·인증 기관으로 도약해 국내기업의 수출과 해외 진출을 적극 돕겠다”고 밝혔다.

2026.03.10 16:31주문정 기자

[현장] "능동적 방어로 北 사이버 범죄 막아야…韓·英, 기술 협력 필수"

한국 정부가 북한 사이버 공격에 능동적으로 대처하기 위해 국가 협력을 확대해야 한다는 주장이 나왔다. 배선하 국가보안기술연구소(NSR) 미래전략센터 선임기술원과 권헌영 고려대 정보보호대학원 교수는 4일 서울 롯데호텔서 열린 '한-영 사이버 안보 협력 강화 보고서 발표회' 토론 세션에서 이같이 강조했다. 이번 행사는 영국 왕립합동군사연구소(RUSI)가 주최하고 NSR와 주한영국대사관이 협력 기관으로 참여한다. 배선하 기술원은 한국과 영국 사이버 협력이 보다 실질적인 대응 단계로 발전해야 한다고 밝혔다. 그는 "두 국가는 사이버 위협에 대한 인식과 정책 우선순위가 유사하다"며 "공동 대응 체계를 구축하면 협력 효과가 클 것"이라고 설명했다. 그는 양국 협력이 북한 사이버 범죄 대응에 효과적일 것이라고 내다봤다. 그는 "북한 암호화폐 탈취와 사이버 공격은 핵·미사일 개발 자금으로 이어진다"며 "양국 사이버 범죄 대응은 단순 보안 문제가 아니라 국가 안보 문제와 직결된다"고 말했다. 이어 "우리는 영국과 능동적 사이버 방어를 위한 협력에 서둘러야 한다"고 말했다. 그는 "한국은 최근 적극적인 사이버 방어 전략을 강화하고 있다"며 "능동적인 영국 사이버 방어 정책과 경험은 우리에게 큰 도움이 될 것"이라고 덧붙였다. 권헌영 교수는 사이버 공격 대응 방식 자체에 변화가 필요하다고 지적했다. 그는 "공격자를 규명하는 것만으로는 충분한 억지 효과를 기대하기 어렵다"고 주장했다. 권 교수는 선제적 대응 전략 중요성을 재차 강조했다. 그는 "사이버 공격이 발생한 뒤 대응하는 방식에서 벗어나 공격 인프라를 사전에 무력화하는 '전방 방어(forward defense)' 개념을 정책에 적용해야 할 것"이라고 설명했다. 이어 "사이버 대응은 단일 수단이 아닌 복합 전략이 필요하다"며 "책임 규명과 제재, 기술적 대응 등을 결합해야 사이버 공격에 대한 실질적인 억지력이 생긴다"고 덧붙였다. "AI 등 신기술 개발 협력 강화해야" 이날 공개된 보고서는 한국과 영국이 사이버 안보 협력을 넘어 인공지능(AI) 등 신기술 분야에서도 협력을 확대해야 한다고 제언했다. 보고서는 최근 증가한 사이버 공격이 양국 협력 강화 이유라고 설명했다. 한국서 발생한 통신사 해킹 사건, 데이터센터 사고와 영국서 일어난 랜섬웨어 공격 사건이 사례로 제시됐다. 북한 사이버 활동도 주요 협력 요인으로 지목됐다. 보고서는 "북한은 랜섬웨어 공격과 가상자산 탈취 등 사이버 활동을 이어가고 있다"며 "이런 위협이 양국 모두에 영향을 줄 수 있다"고 분석했다. 보고서는 그동안 양국이 추진해 온 협력을 긍정적으로 봤다. 앞서 한국과 영국은 북한 관련 사이버 위협에 대한 공동 권고문을 발표했다. 공동 사이버 훈련과 기관 간 협의도 이어가고 있다. 학계와 산업 협력도 확대됐다. 대학 간 사이버 보안 교육 프로그램이 운영되고 있으며, 관련 연구와 기술 협력도 점차 늘어나는 추세다. 보고서는 앞으로 사이버 안보 정보 공유를 비롯한 정책 협력, 연구 협력, 산업 파트너십을 강화해야 한다고 강조했다. 국제 사이버 거버넌스에서도 공동 역할을 강화할 필요가 있다는 점도 짚었다. 특히 AI와 양자 등 신기술 분야가 향후 새로운 협력 기반이 될 수 있다고 전망했다. 콜린 크록스 주한영국대사는 "두 국가는 사이버 안보 분야에서 협력을 확대할 확실한 동기를 보유하고 있다"며 "협력 활동을 확대해 사이버 안보 가치를 높일 수 있을 것"이라고 강조했다. 윤종권 외교부 국제사이버협력대사 겸 장관특별보좌관은 "해당 보고서는 양국이 국가 사이버 전략을 새로 정비하는 시점에 매우 중요한 참고 자료"라며 "우리는 영국과 다양한 분야에서 더 긴밀히 협력할 수 있을 것"이라고 밝혔다.

2026.03.05 08:28김미정 기자

국내 최초 사내대학원, 'LG AI대학원' 출범

LG경영개발원 AI연구원이 설치한 국내 첫 사내대학원인 'LG AI 대학원'이 4일 개원식을 열고, 본격적인 석박사 학위과정 운영에 들어갔다. 사내대학원은 '첨단산업 인재혁신 특별법'에 따라 기업이 사내 근로자를 석박사급 전문 인력으로 양성하기 위해 교육부 인가를 받아 설치·운영하는 평생교육시설이다. 사내대학원을 졸업하면 대학원 졸업자와 동등한 학력과 학위를 인정받을 수 있다. 교육부는 한시조항인 '평생교육법'과 하위법령을 연내에 개정해 사내대학원 설치·운영 근거를 마련하고 제도를 지속적으로 이어갈 예정이다. LG AI 대학원은 지난해 1월 제도가 시행된 이후, 교육부 인가를 받아 설치된 국내 최초 사내대학원으로 인공지능학과 석사(입학정원 25명)와 박사(입학정원 5명) 학위과정을 운영한다. 교육 비전은 '도메인 지식과 AI 역량을 갖춘 최고의 AI 인재 양성'으로, ▲산업 밀착형 AI 실무 인재 ▲글로벌 기술혁신 선도 AI 연구 리더 ▲AI 연구와 사업화를 연결하는 인재를 체계적으로 육성함을 목표로 한다. 교수진은 산업계와 학계를 아우르는 융합형 체제로 구성했다. 전임교원은 AI 분야 연구 전문성을 갖춘 국내외 유수 연구기관 출신이나 산업 현장 경험을 가진 신진 연구자로 구성한다. 겸임교원은 LG경영개발원 AI연구원 소속 임직원을 중심으로 실습 중심 과목과 연구 과제 지도를 담당한다. 교육과정은 석사 학위과정의 경우 문제해결 중심의 실무형 인재 양성을 목표로 1년 파견(3학기) 교육과정으로 운영한다. 박사 학위과정은 산업 현장의 복잡한 문제를 새롭게 정의하고 이를 해결할 수 있는 독창적인 방법론을 개발하는 연구리더를 양성하는 것을 목표로 하며, 3년 이상의 파견 과정으로 운영한다. 박사 학위과정의 졸업요건으로는 SCI(E)급 논문 1편 이상을 게재하거나 세계 정상급 학술대회 발표가 필수로 포함하는 등 산업 현장과 학계에 모두 기여할 수 있는 인재를 배출하는 데 중점을 두고 있다. 이해숙 교육부 고등평생정책실장은 “LG AI대학원 출범을 기점으로 이론과 실무역량을 겸비한 첨단분야 고급 인재를 양성하는 성공적인 선례가 확산하기를 기대한다”며 “향후 지역대학 육성 등과 관련해 기업과 대학 간 교원 교류·공동연구 등 산학협력 활성화를 위해 기업·산업통상부 등과 적극 협력해 나갈 계획”이라고 밝혔다. 박동일 산업부 산업정책실장은 “제조업 등 우리 산업의 AI 전환, M.AX는 선택이 아닌 필수 과제가 되고 있는 만큼, LG AI대학원이 첨단산업의 제조 AI 전환(M.AX)를 선도할 핵심 인재 양성에 중추적 역할을 하길 기대한다”고 말했다.

2026.03.04 09:30주문정 기자

LG 멀티모달 '엑사원 4.5' 공개 초읽기...휴머노이드 두뇌 노린다

[바르셀로나(스페인)=박수형 기자] LG가 멀티모달을 갖춘 엑사원 4.5를 올해 상반기 내에 선보인다. 한국형 휴머노이드의 두뇌 역할을 맡는 게 목표다. 임우형 LG AI연구원 공동 연구원장은 1일(현지시간) 스페인 바르셀로나에서 MWC26 개막에 앞서 이상협 LG유플러스 CTO 주재 간담회에서 이같이 밝혔다. 임우형 원장은 “LG는 5년 전인 2021년에 이미 국내 최초로 멀티모달 AI 모델인 엑사원 1.0을 개발했다”며 “수년간 쌓아온 개발 노하우를 기반으로 차원이 다른 경험을 전할 수 있는 멀티모달 AI 모델을 개발할 것”이라고 말했다. 비전언어모델(VLM)로 개발중인 엑사원 4.5는 언어 지능과 시각 지능을 결합, 텍스트와 시각 정보를 인간처럼 복합적으로 이해하는 데 중점을 두고 있다. 이를 통해 엑사원 4.5를 시작으로 향후 고도화할 엑사원 VLM 기술이 한국형 휴머노이드인 '케이팩스(KAPEX)' 두뇌 역할을 수행하며 피지컬 AI 시대를 열 핵심 기술로 자리잡는 게 목표다. 엑사원 4.5는 현재 개발 마무리 단계로, 오픈 웨이트 모델로 공개 시점을 조율하고 있다. LG유플러스는 에이전틱 아키텍처 전략을 통해 스스로 진화하는 AI를 구현한다. LG AI연구원과 협력을 통해 실제 고객 문제를 해결하겠다는 뜻이다. 이상엽 LG유플러스 CTO는 “AI 파운데이션 모델 성능 개선과 함께, 실제 고객의 문제를 해결할 수 있는 시스템적인 진화 구조가 중요하며 이를 위한 '에이전틱 아키텍처'를 확보하는 것이 LG유플러스의 에이전틱 AI 전략의 핵심”이라고 설명했다. LG유플러스는 '계획-실행-평가-수정' 과정을 끊임없이 반복하는 과정에서 스스로 학습하며 진화하는 다단계 에이전틱 AI 구조를 구현해 기존 사용자의 질의에 응답하는 방식의 한계를 뛰어넘는다는 계획이다. 이상엽 CTO는 “단일 추론을 넘어 계획과 실행, 평가와 수정이 반복되는 순환 고리를 통해 스스로 진화하는 에이전틱 아키텍처를 얼마나 정교하게 설계하느냐가 승부처가 될 것”이라고 내다봤다. 이어, “LG유플러스는 LG AI연구원과 한 팀으로 움직이는 밀착 협업으로 시간이 지날수록 똑똑해지는, 고객이 안심할 수 있고, 개인 맞춤형으로 편리함을 제공하는 에이전틱 AI의 표준을 제시하겠다”며 “고객들이 'LG의 AI는 언제 어디서나 나를 정말 잘 이해하고 있구나'라고 체감할 수 있는 경험을 제공하며 시장의 판도를 바꾸겠다”고 강조했다.

2026.03.02 08:00박수형 기자

韓·英, 사이버 안보 협력 강화…"신기술 공동 개발 논의"

한국 정부와 영국이 전략적 사이버 안보 협력을 한 단계 끌어올리기 위한 장을 연다. 영국 왕립합동군사연구소(RUSI)는 오는 4일 서울 롯데호텔에서 '한영 사이버 안보 협력 강화(Strengthening UK-South Korea Cyber Security Cooperation)' 보고서 출범 행사를 개최한다고 1일 밝혔다. 행사는 RUSI가 주최하고 국가보안기술연구소(NSR)와 주한영국대사관이 협력 기관으로 참여한다. 이번 보고서는 2023년 두 국가가 합의한 '한영 전략적 사이버 파트너십' 이행 현황을 점검하고, 공동 위협 대응과 상호 이익 증진을 위한 실행 과제를 제시한 것이 핵심이다. 양국 협력 필요성을 재확인하는 데서 나아가 구체적 실천 방향까지 짚었다. 보고서는 사이버 협력 강화와 정보 공유 체계 고도화를 주요 과제로 제시했다. 또 사이버 위험 억제와 선제적 방어 협력 강화 필요성도 강조했다. 인공지능(AI) 등 신기술 분야 공동 개발 필요성도 담았다. 행사는 오후 6시 네트워킹으로 시작해 6시 30분부터 기조연설이 진행된다. 콜린 크룩스 주한영국대사와 윤종권 외교부 국제사이버협력대사가 발표를 진행한다. 이후 제임스 설리번 RUSI 사이버 테크팀 디렉터와 배선하 NSR 선임연구원, 권헌영 고려대 정보보호대학원 교수가 패널로 참여해 보고서 주요 내용과 향후 협력 우선순위를 논의한다. RUSI는 "이번 행사를 통해 양국 협력이 의지 표명에 머물지 말고 구체적 실행으로 이뤄질 것"이라고 밝혔다.

2026.03.01 10:10김미정 기자

[현장] "전차 이미지부터 총소리까지"…국방 데이터랩, AI 데이터 갈증 해소 나서

철저한 보안이 요구되는 국방 분야의 '인공지능(AI) 데이터 부족' 해소 방안이 공개됐다. 군 데이터를 보안 통제 하에 활용할 수 있도록 구축된 '국방 데이터랩'을 통해 군 보안 장벽을 유지하면서도 산, 학, 연 전문성을 결집해 지속 가능한 국방 AI 혁신 생태계를 구축하겠다는 구상이다. 성균관대학교는 27일 경기도 판교캠퍼스에서 국방 데이터랩 운용 및 발전 방안 세미나를 성황리에 개최했다고 밝혔다. 이번 세미나는 성균관대와 육군 교육사령부가 공동으로 운영 중인 국방 데이터랩 성과를 공유하고 데이터를 기반으로 한 국방 AI 및 무인 체계 미래 발전 방향을 논의하기 위해 마련됐다. 맹경무 성균관대 인공지능기업협력센터장은 "보안이 생명인 국방 분야는 AI 학습을 위한 '데이터 갈증'이 매우 심각한 영역"이라며,"이번에 마련된 데이터랩이 단순한 데이터 제공을 넘어 산·학·연·관·군이 아이디어를 공유하고 결실을 맺는 지속 가능한 '윈윈(Win-Win) 네트워크' 터전이 되기를 바란다"고 행사 포문을 열었다. "철저한 보안 속 군 데이터 개방"… 방산 AI 연구의 산실 된 '국방 데이터랩' 김병규 성균관대 미래국방융합연구센터장은 '국방 데이터랩 성과 및 발전 방안'을 발표했다. 2024년 4월 판교에 개소한 제2국방 데이터랩은 군사 보안이 강구된 영외 공간에서 민간 기업이 군 데이터를 활용해 AI 연구를 수행할 수 있는 인프라다. 현재 데이터랩은 방첩사령부의 철저한 보안 통제하에, 원본 데이터 반출 없이 학습된 산출물만 반출하는 형태로 운영된다. 내부에는 러시아 T80U 전차 이미지를 비롯한 군 장비 기동 영상, 밀리터리 이미지넷, 피아 소화기 음향 데이터 등 총 27종, 약 3테라바이트(TB) 분량 다급 보안 처리 데이터가 구비되어 있다. 현대로템, 한화에어로스페이스, 코난테크놀로지 등 주요 방산 기업들이 데이터랩을 활용해 화력 운영 시스템 등을 성공적으로 개발하는 성과를 거두었다. 현재 동시 수용 인원은 약 10명 규모로 향후 공간 확대 및 GPU 서버급 장비 확충도 추진될 예정이다. 김 센터장은 "디지털 전장에서 승리하기 위한 AI 기술 강건화의 처음과 끝은 양질의 데이터 확보"라며, "각 과제별로 데이터를 알아서 구하는 방식을 넘어 국방부 차원의 독립적인 데이터 확보 예산 편성 및 전군 데이터 통합 허브 구축이 시급하다"고 제언했다. 피지컬 AI 실증랩 구상도 공개됐다. 다음 달 중 공개 예정인 실증랩은 클라우드 기반 소프트웨어 정의 로봇(SDR) 플랫폼을 중심으로 다종 로봇을 통합 관리하는 구조다. OTA 기반 원격 업데이트, 군 표준 DDS 통신 지원, 센서 데이터 보안 전송, VLA 기반 명령 생성 기능 등을 갖춘 플랫폼을 통해 로봇을 데이터 중심으로 운영하겠다는 구상이다. 시뮬레이션 환경에서 생성된 명령과 실제 물리 환경에서의 동작 데이터를 비교 및 학습해 고도화하는 체계도 포함된다. 美 국방부 '데이터 전략 자산화'…"국내도 국방 데이터 팩토리 절실" 이준호 크라우드데이터 대표는 'AI 학습 데이터 구축' 관점에서 국방 AI의 미래를 조망했다. 이 대표는 "미국 국방부는 전통 방산 업체에서 최근 팔란티어, 스케일 AI 등 데이터 및 신생 기술 스타트업 중심으로 조달 체계를 전환하고 있다"며, "국가 안보와 전투력을 좌우하는 전략적 자산을 '데이터'로 보고 있는 것"이라고 설명했다. 또한 실제 K1, K2 전차 데이터를 수집하기 위해 주·야간으로 드론을 띄워 촬영하고, 기상 악화 시에는 디오라마와 3D 모델링을 활용해 데이터를 구축했던 실무 사례를 공유했다. 그는 "중국 등 해외에서는 원격조작을 통해 로봇 수천 대의 '피지컬 AI' 데이터를 쏟아내는 공장을 가동 중"이라며 "우리 군도 글로벌 경쟁력을 잃지 않기 위해 시뮬레이터와 실물 데이터를 결합한 군내 데이터 팩토리 인프라 구축과 전문 인력 양성이 필수적"이라고 강조했다. 김병규 센터장은 "이번 세미나는 국방 데이터랩의 1차적인 데이터 개방 성과를 넘어, 무인 체계와 피지컬 AI로 나아가는 국방 혁신의 청사진을 확인한 뜻깊은 자리"라며, "앞으로도 국방 데이터 생태계 확장을 위해 거점 대학으로서의 역할을 다하겠다"고 밝혔다.

2026.02.27 15:45남혁우 기자

[유미's 픽] "말하는 AI는 끝났다"…MWC 2026서 '에이전틱 AI' 주도권 경쟁 본격화

다음 달 스페인 바르셀로나에서 열리는 세계 최대 이동통신 전시회 '모바일월드콩그레스(MWC 2026)'가 인공지능(AI) 소프트웨어 경쟁의 분기점이 될 것으로 전망된다. 단순 생성형 응답을 넘어 스스로 판단하고 실행까지 수행하는 '에이전틱 AI(Agentic AI)'가 통신·커머스·엔터프라이즈 현장으로 빠르게 확산되면서 산업 지형을 바꾸고 있어서다. 26일 업계에 따르면 MWC 2026은 다음 달 2일(현지시간)부터 5일까지 세계이동통신사업자협회(GSMA) 주최로 스페인 바르셀로나 피라 그란 비아에서 열린다. 올해는 2006년 바르셀로나로 MWC 개최지를 옮긴 뒤 20주년이 되는 해로, 지난 20년간의 여정을 돌아보는 상징적인 행사가 될 전망이다.GSMA는 AI와 차세대 네트워크 기술이 결합하면서 산업과 사회 전반이 지능화되는 변곡점에 진입했다고 보고 올해 슬로건을 '지능화 시대(The IQ Era)'로 내세웠다. 업계에선 모델 성능 경쟁을 넘어 실제 업무 수행 능력과 신뢰성을 가르는 국면에 접어들었음을 이번 전시에서 확인할 수 있을 것으로 기대하고 있다. 글로벌 빅테크와 클라우드 기업, AI 스타트업, 컨설팅·보안 업체들은 자율형 소프트웨어를 앞세워 MWC 2026에서 새로운 비즈니스 모델을 제시할 예정이다. 각 기업들은 단순 기능 시연이 아닌 AI가 목표를 설정하고 데이터를 분석한 뒤 실행까지 이어가는 구조를 실제 서비스 형태로 구현하겠다는 전략을 앞세우고 있다.올해 전시의 핵심은 '보고 듣는 AI'에서 '행동하는 AI'로의 전환이다. 이에 맞춰 일정 관리와 고객 응대, 구매·결제 등 실제 업무를 단계적으로 수행하는 '에이전틱 AI'가 주요 데모로 등장한다. 사람의 승인 하에 실행까지 이어지는 구조로, AI가 보조 도구를 넘어 업무 대리인으로 확장되는 단계라는 분석이 나온다.구체적인 기업 전략도 이를 뒷받침한다. 유통·커머스 분야에서는 구글이 제미나이를 기반으로 음성 인터페이스와 결합한 실행형 AI 전략을 강조하며 사용자의 승인 하에 구매 단계까지 연결되는 구조를 제시한다. AWS는 '베드록(Bedrock)'을 통해 산업별 맞춤형 AI 에이전트 구축 사례를 소개하며 워크플로 자동화와 비용 절감 효과를 부각할 예정이다. 업계에선 이를 '에이전틱 커머스'의 초기 단계로 해석한다. 엔터프라이즈 영역에서는 마이크로소프트가 AI 보안·거버넌스를 강화한 플랫폼 전략을 앞세운다. 실행 로그 추적과 권한 통제 기능을 강화해 자율형 AI가 기업 시스템 안에서 안전하게 작동할 수 있는 환경을 구축하는 데 초점을 맞추고 있다. AWS와 구글 클라우드 역시 다중 에이전트 오케스트레이션 기능을 고도화해 기업 고객의 업무 자동화를 지원한다는 방침이다. AI 신뢰성 확보 움직임도 활발하다. 셀렉트스타는 '글로벌 AI 레드팀 챌린지'를 통해 SK텔레콤 'A.X K1', LG유플러스 '익시젠(ixi-GEN)', AT&T '애스크(Ask) AT&T' 등 통신 특화 대형언어모델(LLM)의 취약점을 점검한다. 또 자사 신뢰성 평가 플랫폼 '다투모(Datumo)'를 활용해 편향, 허위정보 유도, 유해성 등 다양한 기준에서 모델을 검증한다는 계획이다. 해외 전문 AI 기업들도 산업별 특화 솔루션을 선보인다. 음성 기반 AI 분야에서는 미국 사운드하운드 AI가 매장 현장에서 고객 응대를 지원하는 '세일즈 어시스트(Sales Assist)'를 선보인다. 중국 타임케틀은 40여 개 언어를 지원하는 실시간 통역 소프트웨어 X1을 통해 협업 환경에서의 활용 가능성을 강조한다. 모델 초경량화 기술을 보유한 유럽 스타트업 컴팩티파이AI 역시 클라우드 연결 없이 기기 내부에서 연산이 가능한 알고리즘을 공개할 계획이다.MWC와 함께 열리는 스타트업 행사 '4YFN(4 Years From Now)'에서도 실행형 AI 흐름이 감지된다. 올해 주제는 '인피니트 AI(Infinite AI)'로, 산업과 일상에 밀착된 지능형 애플리케이션이 소개된다. 이 자리에서 핀란드 스타트업 스카이포라는 AI 기반 기상 지능 소프트웨어를 통해 극단적 기상 변화를 예측하는 솔루션을 선보이고, 마이브로는 감성 지능(EQ)을 반영한 'AI 스포츠 코치'를 공개한다. 국내 기업들도 상용화 경쟁에 나선다. 래블업은 개인용 AI 플랫폼 '백엔드닷AI:고(Backend.AI:GO)'를 통해 오프라인 환경에서도 소형언어모델(SLM)을 구동할 수 있는 구조를 선보인다. 다수의 기기를 연결하는 '메시 모드(Mesh Mode)'와 외부 클라우드로 전환하는 '하이브리드 버스팅' 기능을 통해 확장성을 확보했다.이스트소프트는 실시간 대화형 AI 휴먼 서비스 '페르소 인터랙티브'를 공개하며 NTT·니혼교통과 협력한 일본 택시 도입 사례를 비롯해 리테일·라이브커머스 적용 시나리오를 소개한다. 전시장에서는 KT 부스와 삼성전자 부스에서 각각 연계 시연도 진행될 예정이다. 실행형 AI 확산에 맞춰 인프라 경쟁도 본격화되고 있다. LG그룹은 'AI 원팀'을 구성해 MWC 2026에 참가하고 LG유플러스를 중심으로 AI 데이터센터(AIDC) 기술 역량을 공개한다. 이 자리에서 전력·냉각·운영을 통합 설계한 AI 특화 데이터센터 구축 전략과 함께 LG AI연구원·퓨리오사AI와 협업한 '소버린 AI 어플라이언스'를 선보일 예정이다. 또 그룹 차원의 냉각·전력 관리 기술과 데이터센터 운영 역량을 앞세워 고성능 그래픽처리장치(GPU)를 안정적으로 운용하는 'AI 공장' 모델을 제시한다는 구상이다. 업계 관계자는 "이번 MWC는 AI 기술이 실험 단계를 넘어 실제 산업 운영 구조에 편입되는 과정을 확인하는 무대가 될 것"이라며 "실행력과 신뢰성을 갖춘 소프트웨어가 경쟁력을 좌우하는 시대가 본격화하고 있다는 신호"라고 말했다.

2026.02.26 13:50장유미 기자

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