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오픈AI, 연세대와 국회 감시 AI 만든다…'민주적 책무성' 평가

오픈AI가 연세대와 손잡고 인공지능(AI)으로 국회 정부 견제 기능을 분석한다. 오픈AI는 AI 경제적 기회와 사회적 회복력을 높이기 위한 14개 연구 과제를 지원한다고 18일 밝혔다. 한국에서는 연세대가 선정됐다. 연세대는 'AI를 활용한 민주적 책무성'을 주제로 국회 회의록 등을 AI로 분석해 국회가 정부를 얼마나 충실하게 견제·감독하는지 평가하는 연구를 수행한다. 국회 감시라는 민감한 영역을 다루는 만큼 분석 결과는 여러 연구자가 독립적으로 검증한다. 이번 사업에는 미국과 유럽연합(EU), 브라질, 싱가포르, 한국 등에서 진행되는 14개 과제가 포함됐다. 오픈AI는 이들 과제에 총 100만 달러(약 14억원) 연구비와 최대 100만 달러 규모 응용 프로그램 인터페이스(API) 크레딧을 제공한다. 각 과제는 대학과 연구·정책기관이 오픈AI와 별도로 독립적으로 주도한다. 과제들은 두 가지 질문을 다룬다. 하나는 AI가 경제적 기회를 어떻게 넓힐 수 있는가, 다른 하나는 AI가 발전하는 과정에서 사회가 어떻게 회복력을 갖출 수 있는가다. 경제적 기회 분야에서는 AI가 가져올 생산성 향상과 이익을 노동자와 기업, 지역이 폭넓게 나눌 방안을 연구한다. 사회적 회복력 분야에서는 AI 안전과 국가 간 정보 공유, 공공정책에서의 책임 있는 AI 활용 등을 살핀다. 연세대 과제는 이 가운데 사회적 회복력에 해당한다. 이번 지원 대상에는 연구 보고서와 정책 모델뿐 아니라 실제로 시험해볼 수 있는 시제품과 데이터셋, 평가 체계 개발도 포함된다. 공모에는 400명 이상 개인과 기관이 제안서를 냈다. 이번 사업은 오픈AI가 지난 6월 발표한 '인텔리전스 시대를 위한 산업 정책' 후속 조치다. 오픈AI는 당시 첨단 AI 혜택을 폭넓게 나누기 위해 자사와 별도로 운영되는 외부 기관 정책 연구를 지원하겠다고 밝힌 바 있다. 선정 과제는 6개월간 진행되며 연구 결과는 2027년 발표될 예정이다. 이상현 오픈AI 아시아태평양 지역 대외협력 총괄은 "이번 연구 결과가 각국 정부와 사회가 지역 여건에 맞는 정책을 설계하고, AI 시대 경제적 기회와 사회적 회복력에 관한 공론을 넓히는 데 활용되기를 기대한다"며 "연세대 연구가 국회와 한국 민주주의 발전에 기여하는 책임 있는 AI 활용 사례가 되기를 기대한다"고 했다.

2026.08.18 15:36김동원 기자

[독파모 2차 발표] SK텔레콤 3차 진출, 다음 행보는 "산업·생활 서비스 확산"

SK텔레콤이 독자 인공지능(AI) 모델 '에이닷엑스 케이투(A.X K2)' 지식·추론 능력과 산업 활용도를 동시에 높인다. 모델 성능을 실제 산업·서비스로 연결해 국내 AI 생태계가 활용할 수 있는 모델을 만든다는 구상이다. 18일 과학기술정보통신부에 따르면 SK텔레콤 정예팀은 '독자 AI 파운데이션 모델 프로젝트' 2차 단계평가를 통과해 3차 단계에 진출했다. SK텔레콤은 3차 단계에서 지식과 추론 중심으로 모델 역량을 확장한다고 밝혔다. 멀티모달 파생 모델과 산업별 서비스를 개발해 기업·기관이 실제 활용할 수 있는 형태로 모델 고도화에 나선다. 회사는 다음 단계에서 모델 산업 현장 적용도 확대한다고 강조했다. 특히 제조 분야에서는 KG스틸·코넥과 특화 AI 에이전트를 개발한다. 국방 분야에서는 국방부와 협력해 경량화 모델을 제공하고 바이오 분야에서는 SK바이오팜과 협업한다. 앞서 SK텔레콤은 2차 단계에서 비전언어모델 '에이닷엑스 케이투 브이엘 라이트 프리뷰(A.X K2 VL Light-Preview)'와 음성언어모델 '에이닷엑스 케이투 ALM(A.X K2 ALM)', '에이닷엑스 K2 라온-스피치(A.X K2 Raon-Speech)'를 공개했다. 이들 파생 모델을 활용한 데모까지 구현해 전문가·사용자 평가에서 실제 사용 가능성을 제시했다. A.X K2는 매개변수 6880억개 규모로 전작 A.X K1의 5190억개보다 커졌다. 국내외 14개 벤치마크 평균 성능은 전작보다 32.2%포인트 높아졌으며 장문 이해와 에이전트 관련 평가에서는 약 83.9%포인트 개선됐다. 모델 수리 추론 능력도 강화됐다. SK텔레콤에 따르면 A.X K2는 국제수학올림피아드 2026 금메달 수준의 성능을 기록했다. '매스아레나 에이미 2026'에서 공동 최고점을 받았다. 긴 문맥 처리에는 SK텔레콤이 자체 개발한 '희소 게이트 어텐션(SGA)' 구조가 적용됐다. 긴 내용 가운데 관련성 높은 정보만 선별해 참조하는 방식으로 정확성과 운영 효율을 높인다. SK텔레콤은 앞으로 모델 경량화와 추론 가속 기술도 지속해서 공개할 계획이다. 모델 파일을 개방하는 데 그치지 않고 기업과 기관이 운영 과정에서 겪는 메모리와 속도·장비 부담을 낮추기 위해서다. 정부는 다음 평가에서 현재 3개 정예팀을 2개팀으로 압축할 예정이다. 구체적인 평가 방식과 배점은 참여 기업과 협의를 거쳐 확정한다. 프론티어급 AI 모델과 관련한 내용은 별도로 발표할 계획이다. SK텔레콤 관계자는 "다음 단계에 참여하게 된 것을 뜻깊게 생각한다"며 "자체 AI 모델의 산업·실생활 확산 성과를 바탕으로 국내 AI 생태계가 함께 활용할 수 있는 결과물을 만드는 데 집중할 것"이라고 밝혔다.

2026.08.18 15:27김미정 기자

[독파모 2차 발표] LG 'K-엑사원' 3차 진출…"승부처는 활용성"

정부가 국가대표 AI 모델을 뽑는 '독자 AI 파운데이션 모델' 프로젝트에서 LG AI연구원의 'K-엑사원'이 3차 진출을 확정했다. LG는 이번 모델 차별점으로 파라미터 규모가 아니라, 실제 업무 현장에서 스스로 일을 처리하는 'AI 에이전트' 성능을 내세웠다. 18일 과학기술정보통신부 발표에 따르면 LG AI연구원 정예팀은 독파모 2차 단계평가를 통과해 3차 단계에 진출했다. 독파모는 과학기술정보통신부가 글로벌 수준의 국산 AI 파운데이션 모델을 키우기 위해 여러 팀을 선정한 뒤 단계별 평가를 거쳐 최종 후보를 추려 나가는 사업이다. 과기정통부는 이날 2차 단계 평가 결과를 발표했고, K-엑사원은 이전 모델보다 규모를 3배 이상 키우며 이 관문을 통과했다. LG가 규모를 키우면서도 방점을 찍은 지점은 실사용성이다. 아무리 성능이 좋아도 현장에서 쓰이지 않는 모델은 의미가 없다고 보고, 사람 대신 도구를 골라 쓰고 여러 단계의 작업을 직접 수행하는 에이전트 기능을 끌어올리는 데 집중했다. LG AI연구원 관계자는 "크기를 키우면서도 기존보다 성능이 뛰어나고, 실제 사용자가 더 효율적으로 쓸 수 있도록 에이전트 기능에 더 집중했다"고 밝혔다. LG가 모델 규모를 3배 키운 것도 글로벌 경쟁에 뛰어들기 위한 선택이다. 몸집을 충분히 키워야 세계 최고 수준의 이른바 '프런티어급' 모델 시장에 발을 들일 수 있다는 판단이다. 다만 여기서 '프런티어급'은 GPT나 제미나이 같은 범용 초대규모 모델과 정면으로 겨루겠다는 의미가 아니다. LG AI연구원 관계자는 "지금은 범용이라기보다 프런티어급 전문가 모델을 지향하고 있는 것이 맞다"면서 "특정 분야에서 최고 수준을 노리는 '전문가 AI' 노선을 그대로 이어가되, 그 안에서 글로벌급 규모를 갖추고자 한다"고 했다. 규모를 키우는 데 필요한 컴퓨팅 자원은 독파모 사업에서 지원받은 그래픽처리장치(GPU)로 확보했다. 실제로 쓰이는 AI에 무게를 싣는 전략은 최근 성과에서도 드러난다. 앞서 공개한 'K-엑사원 2.0'은 750B(7500억 개) 파라미터 규모로, 독파모 1차수 모델(236B)보다 크기가 3배 이상 커졌다. 24개 벤치마크 평균 70.1점을 기록해 1차수(63.3점)보다 10% 이상 높은 성능을 냈고, 코딩과 에이전틱 코딩 영역의 주요 지표 3개 평균 성능이 30% 올랐다. AI가 스스로 도구를 골라 쓰는 능력을 평가하는 항목(Tau3-Bench Banking)에서는 14.2점으로 중국 지푸의 GLM-5.1(11.5점), 큐원3.5(13.4점)를 앞섰다. 단순히 모델을 키우는 데 그치지 않고, 사용자가 실제 업무에서 더 효율적으로 쓸 수 있도록 에이전트 성능을 끌어올리는 데 초점을 맞췄다는 게 LG의 설명이다. LG AI연구원은 다음 달 초 산업 특화 AI 파운데이션 모델을 추가로 공개해 '전문가 AI' 포트폴리오를 넓힐 계획이다. 한 달 뒤에는 토크 콘서트를 열고 향후 기술 개발 방향을 상세히 설명한다. LG AI연구원 관계자는 "단순히 큰 모델을 만드는 것이 목표가 아니라, 사용자가 실제 업무에서 성과를 내도록 돕는 AI를 만드는 것이 핵심"이라며 "앞으로도 전문가 AI 영역에서 실질적인 활용 가치를 높여 나가겠다"고 말했다.

2026.08.18 14:33김동원 기자

[독파모 2차 발표] 예정대로 2곳 선정…AI 개발 지원책은 재검토

국가대표 인공지능(AI) 모델 2개가 이르면 연말 결정되는 가운데, 정부가 기존 '독자 AI 파운데이션 모델(독파모)' 사업과 범용인공지능(AGI) 프로젝트 등을 연계한 프론티어급(최첨단) AI 모델 개발 지원 사업 전반을 재검토한다. 독파모 사업의 3차수 평가는 당초 계획대로 진행해 3개 정예팀 중 최종 2곳을 선정한다는 입장이다. 정부는 독파모 4차수 지속 여부 등을 포함해 프론티어급 모델 개발 사업의 구체적인 방향을 조만간 발표할 계획이다. 류제명 과학기술정보통신부 제2차관은 18일 정부서울청사에서 독파모 프로젝트 2차 단계평가 결과 브리핑을 열고 업스테이지, SK텔레콤, LG AI연구원 등 3개 팀이 다음 단계에 진출했다고 밝혔다. 1차 평가 당시 모델 독자성 기준 등에 따른 2개 팀 탈락 후 추가 공모를 통해 합류했던 모티프테크놀로지스는 이번 관문에서 고배를 마셨다. 평가 항목 중 가장 높은 배점이 부여된 벤치마크 평가의 한 축인 글로벌 AI 평가기관 아티피셜 애널리시스의 인텔리전스 인덱스(AAII)에서는 모티프테크놀로지스의 '모티프 3'가 47점으로 4개 팀 중 최고 점수를 기록한 것과 대조된 결과다. 2차 평가 항목별 1위 비공개…모티프 '사용성·활용성'서 약세 이번 2차 단계평가는 벤치마크 평가(40점)·전문가 평가(35점)·사용자 평가(25점)로 구성됐다. 이중 벤치마크 평가는 글로벌 AI 평가기관 아티피셜 애널리시스의 인텔리전스 인덱스(AAII) 벤치마크 평가가 25점, 한국지능정보사회진흥원(NIA) 벤치마크 평가가 15점을 차지한다. 사용자 평가는 AI 스타트업 대표 등 49명 AI 전문 사용자진과 최종 선정된 200명 중 실제 평가에 참여한 일반 국민 185명이 참여했다. 과기정통부는 1차 평가 발표 때와 달리 이번에 세부 평가항목별 1위 기업을 공개하지 않았다. 항목별 4개 팀의 점수 차이가 크지 않은 상황에서 개별 순위를 공개할 실익이 크지 않은 데다 나머지 기업에 미칠 영향도 고려했다는 설명이다. 2차 평가 결과에 따르면 벤치마크 평가에서 4개 정예팀 전체 평균은 22.5점이며 1위와 4위 간 점수 격차는 4.0점이었다. 전문가 평가에서 4개 정예팀 전체 평균은 28.8점이며 1위와 4위 간 점수 격차는 2.4점으로 나타났다. 사용자 평가에서 4개 정예팀 전체 평균은 17.6점이며 1위와 4위 간 점수 격차는 5.0점이었다. 다만 모티프테크놀로지스는 AAII 기준 높은 벤치마크 성능에도 불구하고 사용성·활용성 측면이 약했던 것으로 알려졌다. 류 차관은 "모티프테크놀로지스 모델 기술력은 뛰어났지만 사용성과 활용성 부분에서는 다른 기업에 비해 낮은 평가를 받았다"며 "특정 한 항목이 (탈락에) 결정적이었다기보다는 각 평가 항목 결과가 종합적으로 반영된 것"이라고 역설했다. 벤치맥싱 논란, 점수 미반영…"AAII·전문가 검증서 문제 없어" 올해 초 발표된 1차 평가는 '프롬 스크래치' 등 모델 독자성이 주요 쟁점이었다면 2차 평가에서는 이른바 '벤치맥싱' 논란이 제기됐다. 벤치맥싱은 특정 벤치마크를 겨냥한 데이터와 사후학습으로 점수를 집중적으로 끌어올리는 전략을 말한다. 애프터쿼리, 스케일AI, 머코 등 미국 AI 학습 전문업체들이 한국 시장에 진출을 본격화한 가운데 일부 업체가 지난달 서울에서 열린 머신러닝 분야 학회 'ICML 2026'에서 독파모 팀들을 상대로 영업에 나선 것으로 전해지면서 논란이 점화됐다. 과기정통부는 이번 평가에서 벤치맥싱 의혹을 점수에 반영하지 않았다고 선을 그었다. 정부가 AAII 운영기관인 아티피셜 애널리시스에 관련 의혹에 대한 검토를 요청한 결과, 평가를 위한 체계적인 암기나 과적화 문제를 입증할 단서를 찾지 못한 것으로 확인됐다. 류 차관은 "벤치맥싱 관련된 이슈는 평가에 반영되지 않았다"며 "AAII의 공식적인 답변과 함께 전문가 평가를 통해 교차 검증한 결과 불공정한 기술 지원 등은 없었다는 결론을 내렸다"고 말했다. 과기정통부는 향후에도 외부 평가기관과의 협력 등을 통해 평가 신뢰성과 공정성을 높인다는 방침이다. 이번 2차 평가에서도 AAII가 직접 벤치마크 평가를 수행했으며 3차수 평가와 관련해서도 전문적인 의견 교환과 자문 등 협력 관계를 이어갈 계획이다. 3차 평가 진행…2027년 이후 지원 체계 등 4차수는 재검토 이르면 연말에서 내년 초 진행될 3차 평가는 이번 결과 이의제기 절차가 끝난 뒤 구체적인 평가방식을 확정해 추진한다. 다음 단계에 진출한 3개 팀에는 고성능 그래픽처리장치(GPU)인 B200 지원도 확대된다. 과기정통부는 올해 상반기 768장 수준이었던 지원 규모를 하반기 1000장 수준으로 늘릴 계획이다. 3차수 평가를 통해 최종 2개 팀을 선정한다는 계획은 그대로 유지한다. 하지만 2027년부터 이들 팀을 어떤 방식으로 지원할지는 개발 주관사를 주체로 한 기존 구도에서 벗어나 전면 재검토한다. 과기정통부는 프론티어급 AI 모델 개발을 검토하면서 기존 독파모 사업과 AGI 프로젝트 등 관련 사업 간 연계와 재편도 함께 살펴볼 예정이다. 기존 사업의 지원 규모를 조정하는 데 그치지 않고 사업 간 연계 여부와 지원 대상·방식, 경쟁 구조까지 다시 설계할 수 있다는 의미다. 류 차관은 "지금과 같은 경쟁 방식을 탈피해서 프런티어 기업들의 모델에 버금가는 모델 경쟁이 가능한 방식으로 재편하자는 공감대가 있다"며 "예산이 확정되는 대로 구체적인 사업 방향을 발표할 계획"이라고 강조했다.

2026.08.18 13:49이나연 기자

모티프, 독파모 벤치마크 1위에도 탈락…대기업과 경쟁서 존재감·차기 행보 주목

모티프테크놀로지스(이하 모티프)가 과학기술정보통신부의 '독자 AI 파운데이션 모델'(독파모) 2차 평가에서 벤치마크 1위를 기록하고도 최종 탈락했다. 다만 대기업과 대규모 투자를 받은 AI기업이 경쟁한 무대에서 후발주자인 신생 스타트업이 짧은 기간 안에 성능 경쟁력을 입증했다는 점에서 모티프의 차기 행보가 주목 받고 있다. 18일 과기정통부가 발표한 독파모 2차 평가 결과에 따르면 3차 단계 진출팀은 업스테이지, SK텔레콤, LG AI연구원 등 3곳이다. 모티프는 벤치마크 부문에서 두각을 나타냈지만 최종 명단에는 이름을 올리지 못했다. 이번 평가는 총 100점 만점 기준으로 벤치마크 40점, 전문가 평가 35점, 사용자 평가 25점을 합산하는 방식으로 진행됐다. 벤치마크 성적과 함께 개발 전략과 기술력, 향후 계획, 산업 파급효과, 실제 사용성 등을 아우른 종합 점수에 따라 결과가 갈릴 수 있는 구조다. 관련 업계에선 이번 독파모에서 모티프가 남긴 성과와 의미는 적지 않다는 평이다. 모티프는 사업 초기부터 참여한 팀이 아니라 중간에 합류한 후발주자다. 그럼에도 약 5개월 만에 사전학습부터 후처리까지 처음부터 개발한 모델을 선보이며 벤치마크 1위를 기록했다. 대기업 중심의 경쟁 구도 속에서 국내 스타트업도 짧은 기간 안에 프론티어급 AI 모델 경쟁력을 입증할 수 있다는 점을 보여준 사례라는 평가가 나온다. 대표적으로 모티프가 자체 개발한 인공지능(AI) 파운데이션 모델 '모티프 3'가 글로벌 AI 모델 평가기관 아티피셜 애널리시스의 종합 지능 지수(AAII)에서 47점을 받으며 한국 기업 1위, 글로벌 10위를 기록했다. 오픈웨이트 모델 기준으로는 글로벌 4위에 오르는 성과다. 단순히 프로젝트 참여에 의미를 두는 수준을 넘어 실제 수치와 평가 결과로 존재감을 증명했다는 점에서, 이번 독파모 결과와 별개로 시장의 관심을 끌기에 충분했다는 분석이다. 특히 이번 사례는 규모의 차이가 절대적인 장벽이 아니라는 점을 보여줬다는 데 의미가 있다. AI 파운데이션 모델 개발은 막대한 자본과 인프라, 연구 인력이 필요한 영역으로 여겨져 왔지만 모티프는 제한된 조건에서도 기술력으로 경쟁 구도 안에 들어설 수 있음을 입증했다. 중도 합류라는 불리한 조건 속에서도 단기간에 가시적 성과를 낸 만큼, 후속 모델 개발이나 사업 확장 가능성을 주목해야 한다는 목소리도 나온다. 임정환 모티프 대표는 이번 결과를 담담하게 받아들이면서도 프로젝트의 의미를 강조했다. 그는 "우리 정부가 자체적인 AI 파운데이션 모델 개발에 도전하기로 결정하지 않았다면 그리고 저희와 같은 작은 신생 스타트업에도 그 도전의 기회를 주지 않았다면 이런 성과도 만들어내지 못했을 것"이라며 "이 도전을 가능하게 해주신 모든 관계자분들께 감사드린다"고 말했다. 모티프는 이번 결과와 무관하게 기존 사업과 연구개발을 이어간다는 방침이다. 독파모 최종 선정에는 실패했지만 이번 프로젝트에서 확보한 경험과 기술 자산을 바탕으로 자체 모델 고도화와 글로벌 경쟁력 강화에 나설 전망이다. 대표적으로 같은 날 마감하는 모두의 AI사업에 KT 컨소시엄 파트너사로 참여한다. 임정환 대표는 "결과에 상관없이 이번 독파모 프로젝트를 통해 기술력만으로 한국에서도 글로벌 프론티어 수준의 AI 모델 개발이 가능하다는 것을 증명했다는 점에서 매우 뜻깊었다"고 밝혔다. 이어 "모티프는 앞으로도 지속적으로 글로벌 프론티어 모델 개발에 전력을 다하겠다"고 덧붙였다.

2026.08.18 12:12남혁우 기자

재활용 가능한 전기차 난연복합소재 개발…"상용화 협의 중"

전기차 등에 쓰이는 난연 복합소재를 재활용할 수 있는 길이 열렸다. 현재 상용화를 위한 업체 협의가 진행 중이다. 기술 개발은 한국화학연구원 정밀바이오화학연구본부 김진철 책임연구원과 정지은·진영재 선임연구원 연구팀이 진행했다. 논문 주저자는 도스톤베크 소디크 우글리 마블로노프 우즈베키스탄 학생연구원이다. 이들은 저가의 저분자량 폴리올레핀 첨가제(mPAO=메탈로센 폴리알파올레핀) 추가만으로 복합소재의 가공성과 난연성, 재활용성을 동시에 확보할 수 있는 '자기강화 복합소재' 제조 기술을 개발했다. 이 소재는 플라스틱 원료 등으로 쓰이는 고밀도 폴리에틸렌(HDPE) 재질의 섬유와 필름을 겹겹이 쌓아 만들었다. 핵심은 첨가제인 'mPAO' 개발에 있다. 난연제 상용화제인 이 첨가제가 ▲가공성 향상(접착력 40% 개선) ▲난연제 분산 ▲재활용 용이 등 3가지 역할을 하는 것. 특히, 'mPAO'는 저분자량 특성상 헥산 세척으로 쉽게 씻겨 재활용을 위한 고순도 HDPE(고밀도 폴리에틸렌) 회수가 가능하다. 정지은 선임연구원은 "'mPAO' 는 HDPE와 화학 조성이 유사하기 때문에 필름 내에서 균일하게 혼합된다. 저분자량 특성 때문에 용융 점도를 낮추고 세척을 통한 제거가 용이하다"고 설명했다. 기존 상용 첨가제(말레익안하이드라이드 그래프트 PE, PEgMA)는 난연제 분산 성능은 우수하나, 분자량이 높고 대부분의 용매에 용해되지 않아 세척으로 잘 제거되지 않는 단점이 있었다. 연구팀은 미국 안전규격 기관(UL)이 정한 소재 난연 성능 평가 표준 시험에서 최고 난연 등급인 'V-0 등급'을 확보했다. V-0등급은 불이 붙어도 바로 스스로 꺼지고 녹아 떨어지는 액적이 주변 가연물에 옮겨붙지 않는 수준이다. 진영재 선임연구원은 "기존 상용 첨가제가 들어간 소재는 재활용 시 첨가제가 40% 이상 남아 물성이 크게 떨어지지만, 연구팀 개발 첨가제는 90% 이상 제거된다"며 "색상과 강도 등이 모두 새 플라스틱 수준의 고순도 재생 원료를 얻을 수 있다"고 말했다. 진 선임연구원은 또 "현재 자기강화 복합소재 관련 연구는 전세계적으로 진행되고 있으나 기초 연구 및 초기 응용 확대 단계에 머무르고 있다"며 "추가 연구개발을 통해 10년 내 실용화가 가능할 것"으로 전망했다. 연구팀은 실용화를 위해 풀어야할 과제로 ▲중간제 필름-섬유 시트 적층 공정 자동화 ▲재활용 반복시 잔류 난연제 축적로 인한 HDPE 성능 저하 ▲산업 적용을 위한 추가 난연 테스트 필요 (한계산소지수 시험 등) ▲중간제 필름 제조 및 재활용 공정 양산 테스트 (양산화된 복합소재 최종 수요기업 평가) 등 4가지를 꼽았다. 연구 결과는 JCR(저널인용리포터) 상위 1%에 들어가는 국제학술지 '컴포지트 파트 비(Composites Part B, I.F.=14)'에 게재됐다. 연구책임자인 김진철 책임연구원은 "저렴한 첨가제 하나로 난연 복합소재의 고질적 난제였던 가공성과 재활용성을 동시에 풀어낸 결과"라며 "전기차와 도심항공모빌리티 등 차세대 모빌리티 부품의 경량화와 자원순환에 기여할 것"으로 기대했다. 연구는 과학기술정보통신부 전략연구사업, 한국화학연구원 기본사업, 산업통상자원부 소재부품기술개발사업의 지원을 받아 수행됐다.

2026.08.18 12:00박희범 기자

국가유산청 국립문화유산연구원, '글로벌 AI 문화유산 홍보대사 2기' 활동 성료

국가유산청 국립문화유산연구원과 사이버외교사절단 반크가 공동 추진한 '글로벌 인공지능(AI) 문화유산 홍보대사 2기' 활동이 성공적으로 끝마쳤다. 국가유산청 국립문화유산연구원(원장 임종덕)은 글로벌 AI 문화유산 홍보대사 2기 활동이 성황리에 마무리됐다고 18일 밝혔다. 이번 2기 홍보대사 76명은 지난 6월 29일부터 7월 26일까지 생성형 AI가 제공하는 정보 속 한국 문화유산 관련 오류와 왜곡 사례를 수집하고 올바른 가치를 알리는 디지털 콘텐츠를 제작했다. 특히 이번 2기 활동에서는 글로벌 AI 속 문화유산을 검색하는 과정에서 덕수궁 석조전 앞 분수가 창덕궁 후원의 부용지와 유사한 연못 형태로 생성되는 오류를 발견해 냈다. 이 외에도 '반구천의 암각화' 관련 쇼트폼 영상, 카드뉴스, 4개 국어(한국어, 영어, 중국어, 스페인어) 버전 무령왕릉 소개 팟캐스트 등을 직접 제작해 올바른 문화유산 정보 확산의 모델을 제시했다. 연구원과 반크는 이번 2기 활동우수자 19명을 선정했으며, 이들을 대상으로 오는 9월 중 문화유산 현장을 직접 살펴볼 수 있는 답사 기회와 성과 공유회를 마련할 예정이다. 국립문화유산연구원은 앞으로도 미래세대가 우리 문화유산의 가치를 바르게 지키고 전 세계에 알릴 수 있도록 다양한 지원을 지속할 방침이다.

2026.08.18 08:58정진성 기자

과기정통부, 스마트 워치·AI알림 시스템 개발 나서

올해 과학기술정보통신부와 행정안전부가 추진하는 '국민생활안전 긴급대응연구' 사업 11꼭지 가운데 '스마트워치 개발을 위한 연구개발 과제'가 올해 마지막 사업으로 시동이 걸린다. 재난안전통신망 전용 스마트워치 개발 사업에는 인공지능(AI) 무전요약·알림시스템 개발도 포함돼 있다. 선정을 위한 사업자 모집기간은 지난 7일부터 오는 9월 7일까지다. 선정되면 과기정통부와 행정안전부로부터 2년간 9억원 내외를 지원받는다. '국민생활안전 긴급대응연구' 사업은 국민의 안전한 일상과 관련이 있는 재난 안전 문제 해결을 위해 도입한 사업이다. 11개 사업자 선정을 목표로, 지금까지 5개 사업자가 선정됐고, 5개가 공고를 진행 중이다. 선정된 5개는 ▲우편물 내 은닉 마약류 대응 탐지기술 고도화, 장비 개발 및 현장 실증(한국원자력연구원) ▲승강기 AI 기반 비상 대피 및 자동복귀 시스템 개발(새한엘리베이터) ▲ASF 등 가축 전염병 비접촉 이상 징후 조기 탐지 시스템 구축(서울대) ▲2차 사고 예방이 가능한 교통사고 위험 알림 시스템 개발 및 리빙랩 실증(가천대) ▲추락/전도 사고현장 긴급 대응을 위한 IoT 기반 스마트 안전블록 기술 개발(엔엔에프텍) 등이다. 오는 10일까지 접수가 완료되는 5개 사업은 ▲산불 진화 다중 급수형 매니폴드와 이동식 살수 설비 개발 ▲SAR 위성 및 매설형 센서 지반침하 조기 탐지 및 통합관제 시스템 개발 ▲이동형 항로표지(MAtoN) 장치 개발 및 실증 ▲폭설 대응 반자율주행 보도 및 이면도로 제설 로봇 ▲하굿둑 동적 사전 방류 기반 의사결정 지원체계 개발 등이다. 김성수 과학기술정보통신부 연구개발정책실장은 “인공지능과 웨어러블 디바이스 기술을 재난 안전 분야에 적용, 현장에서 체감할 수 있는 안전 인프라를 구축할 계획"이라고 말했다.

2026.08.17 12:00박희범 기자

독파모 '벤치맥싱' 논란에 AAII 입장…"평가 방법론 지속 업데이트"

글로벌 인공지능(AI) 평가기관 아티피셜 애널리시스가 벤치마크 맞춤형 학습으로 실제 성능 개선 없이 점수만 높아질 수 있다는 우려를 인정했다. 현재 이같은 이슈를 최소화하기 위해 내부적으로 기술적 조치를 강화하고 있는 것으로 확인됐다. 14일 아티피셜 애널리시스는 지디넷코리아에 보낸 이메일에서 "벤치마크를 활용해 모델 약점을 보완하는 것은 통상적인 개발 과정"이라면서도 "특정 평가에 과도하게 최적화해 점수만 끌어올리는 방식은 경계해야 한다"고 밝혔다. 아티피셜 애널리시스는 글로벌 AI 모델 성능과 속도, 비용 등을 비교·분석하는 민간 평가기관이다. 해당 기관이 운영하는 '아티피셜 애널리시스 인텔리전스 지수(AAII)'가 독파모 2차 평가에서 전체 100점 중 25점을 차지한다. 아티피셜 애널리시스는 이같은 벤치마크 이슈를 최소화하기 위해 내부 분석과 검증, 자체 평가 데이터 활용, 지속적 평가 방법론 업데이트 등 세 가지 장치를 추진하고 있다고 말했다. 아티피셜 애널리시스 관계자는 "우리는 개별 평가와 전체 지수 차원에서 모델 답변과 추론 과정, 실행 로그, 점수 분포를 검토한다"며 "이를 통해 비정상적인 점수 변화나 특정 평가에만 특화된 최적화 흔적을 찾는다"고 말했다. 이어 자체적으로 개발·관리하는 평가와 외부 벤치마크도 활용한다고 밝혔다. 특정 공개 데이터나 하나의 평가 방식에 대한 의존도를 낮춰 일부 시험에 특화된 학습이 전체 점수 상승으로 이어지는 것을 막기 위해서다. 관계자는 평가 항목과 가중치, 채점 방식도 정기적으로 바꾸겠다고 밝혔다. 최신 AI 기술과 산업에서 중요해진 역량을 반영해 평가 체계를 지속적으로 개편함으로써 AAII가 개발사 공략 대상이 되지 않도록 한다는 취지다. 기관이 현재 사용 중인 'AAII 4.1.1' 버전은 에이전트 업무와 코딩, 과학적 추론, 장문 맥락 추론, 지식과 환각 등을 측정하는 9개 평가로 구성됐다. 아티피셜 애널리시스는 한 영역에서만 점수를 높이더라도 성능이 다른 과제로 확장되지 않으면 전체 지수에 미치는 영향은 제한적이라고 주장하고 있다. 그러나 아티피셜 애널리시스는 실제 벤치마크 과적합 징후를 발견한 사례가 있는지는 공개하지 않았다. 과적합 징후를 확인했을 때 해당 점수를 제외하거나 모델을 재평가하는지, 순위를 조정하거나 외부에 경고하는지 등 사후 조치 기준도 밝히지 않았다. 독파모 평가 25점 걸린 AAII...업계 "실제 성능 왜곡 우려" 최근 업계에선 일부 독파모 참여사 일부가 AAII 점수를 겨냥한 맞춤형 사후학습 데이터를 활용하고 있다는 의혹이 제기되고 있다. 이에 일각에선 일부 참여사가 모델이 낮은 점수를 받은 지식 영역과 문제 유형을 분석한 뒤 유사한 사후학습 데이터를 구매하거나 별도 구축하고 있다는 주장이 나온다. 벤치마크 문제와 정답을 그대로 학습하는 방식은 아니지만, 실제 사용 역량보다 특정 평가 점수만 높아진다면 모델 성능을 왜곡하는 벤치맥싱으로 이어질 수 있다는 우려다. AAII 순위가 독파모 2차 평가의 최종 결과를 의미하는 것은 아니다. NIA 벤치마크와 전문가·사용자 평가가 별도로 진행되는 데다 AAII 역시 버전과 평가 구성에 따라 점수가 달라질 수 있어서다. 과학기술정보통신부는 AAII만으로 모델 우열을 판단하지 않고 한국지능정보사회진흥원(NIA) 벤치마크와 전문가·사용자 평가를 종합한다는 입장이다. 그러나 AAII에 전체 점수의 4분의 1이 배정된 만큼 벤치마크 맞춤형 학습을 실제 성능 향상과 어떻게 구분할지가 평가 공정성을 가를 핵심 과제로 꼽힌다. 아티피셜 애널리시스는 "우리는 모델 답변과 추론 과정, 실행 로그, 점수 분포를 분석해 평가에만 특화된 최적화 방법론을 꾸준히 연구 중"이라고 밝혔다.

2026.08.14 15:40김미정 기자

"30초씩 6번 전력질주했더니"…몸속에서 벌어진 놀라운 변화

단 몇 분간의 고강도 운동도 대사질환 위험 감소 등 건강상 이점과 연관된 광범위한 분자 변화를 일으킬 수 있다는 연구 결과가 나왔다. 30초씩 6차례 전력질주한 직후 혈액에서 측정한 단백질 약 4분의 1이 변화했다. 다만 이는 운동 직후 나타나는 분자 수준의 반응을 비교한 것으로, 짧은 전력질주가 장시간의 중강도 운동보다 건강에 더 좋거나 이를 대체할 수 있다는 의미는 아니다. 13일(현지시간) 미국 록펠러대학에 따르면 폴 코언 분자대사연구소장이 이끄는 연구팀이 30초간 전력질주를 6차례 실시한 뒤 혈액을 분석한 결과, 측정한 단백질 가운데 약 4분의 1에서 변화가 나타났다. 반면 90분간 중강도로 사이클링한 직후에는 변화한 단백질이 0.25% 미만이었다. 연구 결과는 국제학술지 '셀 리포츠 메디슨'에 발표됐다. 연구진은 운동 강도와 지속시간에 따라 혈액 속에서 분비되는 단백질과 대사물질이 어떻게 달라지는지 살펴봤다. 운동에 반응해 혈액으로 분비되거나 농도가 변하면서 다른 조직에 신호를 전달하는 물질을 '엑서카인(exerkines)'이라고 한다. 분석 결과 가장 큰 즉각적인 변화는 고강도 전력질주에서 나타났다. 참가자들이 30초씩 6차례 전력질주한 직후에는 측정 대상 단백질의 약 4분의 1이 변화했다. 혈액 속 대사물질에서도 광범위한 반응이 나타나 200개 이상 대사물질 농도가 달라졌다. 특히 혈관 성장과 조직 재형성, 호르몬 신호 전달 등에 관여하는 단백질들이 운동 직후 빠르게 증가했다. 연구진은 이 가운데 일부가 운동 직후 새롭게 만들어진 단백질이 아니라 세포 표면에 존재하던 단백질 일부가 잘려 혈액으로 빠르게 방출된 것으로 분석했다. 이러한 현상을 '엑토도메인 셰딩(ectodomain shedding)'이라고 한다. 운동 직후 채취한 혈액이 다른 세포에 미치는 영향도 살펴봤다. 연구진이 운동 후 참가자의 혈액을 인간 지방세포에 노출하자 전력질주 직후 채취한 혈액에서는 지방세포의 유전자 활동에 광범위한 변화가 나타났다. 에너지원 처리부터 호르몬 반응, 영양소 가용성을 감지하는 과정과 관련된 유전자 등이 영향을 받았다. 중강도 사이클링 직후 채취한 혈액에서는 상대적으로 적은 변화가 관찰됐다. 다만 연구진은 이를 중강도 운동의 분자적 효과가 작다는 의미로 해석해서는 안 된다고 봤다. 운동 종류와 강도에 따라 반응이 나타나는 시점 자체가 달랐기 때문이다. 90분간 중강도 운동을 한 경우 운동을 마친 직후보다 약 3시간이 지난 뒤 지구력 운동에 따른 에너지 수요와 관련된 지방산과 간 유래 단백질 등이 혈액에서 의미 있게 증가했다. 연구진은 이번 실험에서 발견한 단백질 변화가 장기적인 건강 지표와 어떤 관계가 있는지도 추가로 분석했다. 이를 위해 영국 바이오뱅크(UK Biobank)에 등록된 5만3천명 이상의 데이터를 활용해 운동에 반응하는 단백질과 심혈관·대사질환 위험 사이의 연관성을 비교했다. 그 결과 운동에 따라 변화한 여러 단백질이 심혈관·대사질환 위험 감소와 연관성을 보였다. 특히 비만과 제2형 당뇨병 등 대사질환 관련 지표에서 두드러졌다. 질병 위험 감소와 연관된 단백질 33개 가운데 32개는 전력질주 후 농도가 변했다. 중강도 운동 직후 변화한 단백질은 3개였다. 이들 단백질 가운데 4분의 1 이상은 생물학적 노화 속도가 느린 것과도 연관성을 보였다. 다만 이는 해당 단백질의 변화가 실제로 질병 위험을 낮추거나 노화를 늦춘다는 것을 입증한 결과는 아니다. 영국 바이오뱅크 데이터를 이용해 단백질과 건강 지표 사이의 연관성을 분석한 결과다. 연구진은 고강도 운동에서 나타난 큰 분자 반응이 단순히 전력질주에 익숙하지 않은 참가자의 일시적인 스트레스 반응인지도 확인했다. 참가자들이 8주 동안 운동 훈련을 받은 뒤 다시 실험한 결과에서도 고강도 운동에 따른 특징적인 분자 반응은 유지됐다. 연구를 이끈 폴 코언 록펠러대 분자대사연구소장은 “8주간 훈련한 뒤에도 이러한 반응이 나타났다는 것은 신체가 익숙하지 않은 스트레스에 대응하기 위해 애쓰는 과정에서만 발생하는 현상이 아니라는 것을 보여준다”며 강도 높은 운동 자체의 특징적인 반응일 가능성을 제시했다. 연구진은 이번 결과가 운동 강도에 따라 인체에서 서로 다른 엑서카인이 분비되고, 이러한 물질이 신체 곳곳에 운동 신호를 전달할 가능성을 보여준다고 설명했다. 연구에 참여한 루크 올슨 박사는 “서로 다른 강도의 운동이 신체 전반에 각기 다른 적응을 일으킨다는 것은 잘 알려져 있지만 이를 연결하는 분자적 메커니즘은 충분히 밝혀지지 않았다”며 “이번 연구는 엑서카인이 운동 강도에 매우 민감하게 반응한다는 점을 보여준다”고 설명했다. 이번 연구만으로 3분의 전력질주가 90분의 중강도 운동보다 건강에 효과적이라고 결론 내릴 수는 없다. 연구진이 직접 비교한 것은 주로 운동 전후 혈액에서 나타나는 단백질과 대사물질의 변화이며, 체중 감소나 심혈관질환 발생률, 수명 등 장기적인 건강 효과를 비교한 연구가 아니기 때문이다.

2026.08.14 10:54안희정 기자

독파모 2차 결과 발표 임박…AI 업계 '초긴장', 관전 포인트는

독자 인공지능(AI) 파운데이션 모델 프로젝트(독파모) 2차 단계 평가 결과 발표가 임박하면서 국내 AI 업계 관심이 집중되고 있다. 단순한 모델 성능 경쟁을 넘어 결과에 따라 국내 AI 업계 관심 구도도 달라질 것으로 예상되기 때문이다. 14일 업계에 따르면 독파모 2차 단계 평가 결과는 이르면 다음 주 발표될 것으로 알려졌다. 독파모는 이번 2차 평가 결과 발표를 통해 3개 팀으로 압축된 뒤 추가 평가를 거쳐 올해 12월 최종 2개 팀을 선발한다. 최종 생존팀에는 엔비디아(NVIDIA) B200 그래픽처리장치(GPU)와 대규모 데이터 구축·가공비, 'K-AI 기업' 명칭 부여 등 국가 차원의 지원이 이어진다. 독파모에 참가한 LG AI연구원, SK텔레콤(SKT), 업스테이지, 모티프테크놀로지스 4개 팀은 모든 2차 과정을 마치고 결과를 기다리고 있는 중이다. 과기정통부는 기존 3개 팀의 모델 제출 기한인 6월 말과 추가 합류한 모티프테크놀로지스의 7월 말 제출 완료 이후, 8월 초부터 4개 팀을 대상으로 2차 단계 평가를 동시 진행해 왔다. 이번 발표로 한 팀이 탈락해 3파전으로 재편되는 만큼 업계 안팎의 촉각이 날카롭게 세워진 상태다. 이번 2차 평가에서 주목받는 변수는 평가 기준 변화다. 1차 평가가 기본 언어 이해·생성 능력과 모델 완성도에 초점을 맞췄다면, 2차에서는 외부 도구를 호출해 실제 업무를 자율 수행하는 에이전틱 AI 역량과 오케스트레이션 능력 검증 비중이 크게 높아진 것으로 알려졌다. 이에 따라 참여 기업도 수개월 동안 에이전트 성능 고도화에 집중해 왔다. LG AI연구원은 평가 제출 모델인 엑사원(EXAONE)의 에이전트 작업 수행 능력 강화에 주력한 것으로 알려졌다. 단순 질의응답을 넘어 실제 업무를 수행하는 오케스트레이션 역량을 높이는 데 개발 역량을 집중했으며 계열사와 파트너사를 통한 실사용 환경 적용도 병행해 왔다. 특히 1차 단계 평가에서 가장 높은 평가를 받은 만큼 업계에서는 이번 결과에서도 선두를 유지할 수 있을지 주목받고 있다. SK텔레콤은 지난달 신규 모델 'A.X K2'를 공개하며 에이전트 기능을 전면에 내세웠다. 서울대 황승원 교수 연구진의 에이전트 연구 성과를 반영해 다양한 환경에서 활용 가능한 AI 에이전트 역량 확보에 집중하고 있다는 설명이다. 독자 모델과 AI 인프라를 함께 제공할 수 있는 점도 차별화 요소로 꼽힌다. 업스테이지는 최근 공개한 '솔라 2'를 통해 에이전트 성능 향상을 강조하고 있다. 기존 모델 대비 도구 호출과 작업 수행 능력을 강화하며 기업 업무 환경에서 활용 가능한 AI 구현에 초점을 맞췄다. 회사 측은 최근 모델이 실제 에이전트 활용 환경에서도 충분한 경쟁력을 갖췄다고 평가하고 있다. 추가 공모를 통해 합류한 모티프테크놀로지스는 독자 설계 아키텍처를 강점으로 내세우고 있다. 해외 오픈소스 모델을 기반으로 하지 않은 자체 모델 개발 전략을 추진하며 독자성 확보에 집중해 왔다. 최근 관련 벤치마크에서 강한 성능을 내세우며 존재감을 키운 점도 업계가 주목하는 부분이다. 에이전틱 역량과 함께 '독자성' 판단 기준의 적용 강도도 주요 관전 포인트다. 독파모 사업이 목표로 하는 독자 파운데이션 모델은 해외 모델 파인튜닝이나 파생형이 아닌, 모델 설계부터 사전학습까지 전 과정을 자체 수행한 모델이다. 가중치를 초기화한 상태에서 독자적으로 학습·최적화하는 것이 최소 요건이다. 1차 평가에서 네이버클라우드가 독자성 기준 미달 판정을 받아 탈락한 전례가 있어, 이 잣대가 이번에도 결과를 가를 핵심 기준이 될 수 있다는 분석이 나온다. 실제 산업 현장 적용 가능성을 뜻하는 '확산성' 항목도 빼놓을 수 없는 평가 기준이다. LG AI연구원과 한컴의 공공 AI 오피스 협력, SKT의 자동차 부품업체 코넥스 현장 AI 에이전트 투입, 업스테이지의 공공기관 특화 검색증강생성(RAG) 서비스 구축 등 각사가 현장 확산 실적을 쌓아온 만큼, 이 항목이 최종 순위를 좌우하는 변수가 될 수 있다는 관측이 나온다. 독파모 사업의 의미가 산업 육성을 넘어 국가 경쟁력과 안보 영역으로 확대되고 있다는 점도 이번 발표의 무게감을 키우는 배경이다. 글로벌 AI 기반 사이버 위협이 현실화하면서 독자 AI 모델 확보가 국가 전략 자산이라는 인식이 확산되고 있기 때문이다. 국가AI전략위 보안특위를 중심으로 독파모를 안보 역량 강화 수단으로 격상해야 한다는 논의도 본격화한 상황이다. 한 업계 관계자는 "이번 2차 평가는 어느 기업의 모델이 더 뛰어난지를 가리는 차원을 넘어 국내 AI 산업의 방향성과 기술 자립 수준을 확인하는 과정"이라며 "결과 발표가 가까워질수록 업계의 관심도 더욱 높아지고 있다"고 말했다.

2026.08.14 08:14남혁우 기자

김재수 전 KISTI 원장, 연구자→기관장→교수→벤처 대표로 변신

"사업 현장에 직접 뛰어들어, R&D 사업화를 실천해보자는 간절한 바람이 내 마음속에 숨어 있는 줄 몰랐다. 인생 2막을 R&D 연구자에서 벤처 사업가로 여는 계기가 됐다." 13일 열린 미션크리티컬 AI 전문기업 투비유니콘 주주총회에서 각자대표이사로 선임된 김재수 전 한국과학기술정보연구원(KISTI) 원장이 벤처 대표 도전에 나서며 던진 각오다. 김 신임 대표와 전화통화로 인터뷰를 진행했다. 김 신임 대표는 지난 2024년, 34년간 재직했던 한국과학기술연구원(KISTI)에서 원장직을 마지막으로 퇴직한 뒤 그해 9월 1일부터는 모교인 홍익대 교단에 섰다. 이후 1년 반만인 올해 1월 다시, 모든 걸 내려놓고 벤처의 길을 선택했다. 투비유니콘은 이번 주주총회 결과에 따라 윤진욱·김재수 각자대표 체제로 전환했다. 윤진욱 대표는 사업총괄과 재난안전 분야 현장 네트워크를, 김재수 신임 대표는 회사의 핵심 기술인 시맨틱 AI 연구개발과 기술 사업화, 대외 정책 협력 분야를 전담한다. 투비유니콘은 초거대언어모델(TBU-LLM)과 영상·공간 데이터에서 의미 정보를 추출하는 시맨틱 AI 기술을 기반으로 재난 안전 분야의 미션크리티컬 AI 시장을 선도하고 있다. 김 신임 대표는 "지난해 11월 김찬호 KISTI 전문위원 등 3명과 함께 '바보야, 문제는 사업화야'라는 책을 펴냈다"며 "이 저술 이유가 제2의 삶으로 벤처를 선택한 것과 같은 맥락"이라고 설명했다. "국가 R&D 성과가 논문이나 특허내고 끝나선 안된다. 그런데 연구만 하다보니, 그래선 안된다는 걸 사실 잘 몰랐다. 연구소에만 있다, 사회에 나와 기업속에 들어가 깊숙히 겪어보니, 정말 필요한 기술인데 왜 이렇게 기술들이 사장되나 하는 생각을 갖게 됐다." 김 신임 대표는 "R&D도 물론 중요하다. 그런데 기업 현장에서 보니 사업화가 더 중요하다는 걸 알았다"며 저술 동기과 벤처 선택에 대한 깨달음에 대해서도 언급했다. 저서에서 김 신임 대표는 R&D로 나온 성과를 어떻게 하면 사업화에 성공할 것인가에 대한 철학과 방법론을 주로 다뤘다. 휴렛패커드의 리턴맵을 예시로 들며, 초기투자와 회수까지의 과정을 강조했다. 특히, 살아있는 기술 사업화 바이블로 남기기 위해 심혈을 기울였다. "R&D 성과를 사업화하는 방법 자체를 모르는 경우가 너무 많았다. 그래서 어떻게 하면 사업화에 성공할 것인가를 챕터별로 썼다. 사실 국가 R&D는 공공성도 있기에, 특히 원천 연구는 돈이 안돼도 해야한다는 학계 주장에 대해 좀더 생각해볼 여지가 있다고 본다. 궁극적으로는 경제적 효과를 봐야 한다." 김 신임 대표는 2021년~ 2024년 8월까지 한국과학기술정보연구원(KISTI) 원장을 역임했다. 1985년 홍익대 전자계산학과를 졸업한 뒤 1987년 한국외국어대에서 전자계산학 석사를 취득했다. 2009년 홍익대에서 전자전산공학 박사 학위를 취득했다. 1991년 KISTI 연구원으로 들어가, 국가과학기술데이터본부장, 융합기술연구본부장, 첨단정보융합본부장 등을 역임했다.

2026.08.13 22:25박희범 기자

무인이동체·국방 AI·안티드론·무인이동체 한자리에 모인다

'2026 무인이동체 X 민군협력 엑스포(UWC X CIMEX 2026)' 행사가 오는 25일부터 27일까지 서울 삼성동 코엑스 B홀에서 열린다. 첨단민군산업협회(회장 정종택), 코엑스(사장 조상현), 한국무인이동체연구조합(이사장 최명진, 이하 KRAUV)이 공동 주최한다. 올해는 기존 무인이동체 중심 전시에서 한발 나아가 드론과 대드론(C-UAS·안티드론), 지휘통제, AI 기반 전력지원 등 민군 겸용 기술 전반으로 전시 영역을 확대했다. 민간의 혁신 기술을 국방 수요와 연결하는 동시에 국방 분야에서 축적한 기술을 민간 산업 전반으로 확산하는 통합 전시로 운영한다. 무인이동체를 넘어 민군협력 기술 전반으로 전시 확대 무인이동체와 차세대 비행 플랫폼을 비롯해 안티드론 및 거점 방호 체계, 국방 AI·C4ISR 및 사이버 보안, 로보틱스·자율주행 및 스마트 군수 기술을 폭넓게 선보인다. 첨단 반도체·센서와 핵심 부품, 우주·해양·재난안보 분야 신기술도 만나볼 수 있다. 주요 소개 품목은 민군 겸용 첨단 개인용 항공기(PAV), 하이브리드 군수송 드론, 다목적 무인헬기를 비롯해 생체모방 비행체와 비행 상황에 따라 날개 형상을 바꾸는 모핑(Morphing) 기술, 경량 탄소복합재 기반 다기능 구조체 등이다. 화재 현장 실내 수색용 무인이동체, 다족보행로봇, 대드론 체계(C-UAS·안티드론), 자율운항 선박, 기체 내에서 실시간 인식·판단이 가능한 엣지 AI 기반 드론 기술과 국방 AI·C4ISR 솔루션 등 육·해·공 전 영역의 기술도 전시된다. 이번 행사는 민간 기업이 보유한 혁신 기술과 군의 실제 수요를 연결하는 데 초점을 맞춘다. 기술 실증과 사업화를 촉진하는 한편, 군 조달과 공공 분야 도입, 해외시장 진출로 이어질 수 있는 협력 기회를 발굴한다. 참가 기업이 국내외 산업·국방 관계자와 기술·사업 협력 네트워크를 구축할 수 있게 비즈니스 프로그램도 강화했다. 미래 무인항공·UAM 고도화를 위한 핵심 과제 성과 통합 공개 첨단민군산업협회는 세계적인 UAM 및 무인기 기술개발 추세에 발맞춰, 국내 무인항공 시스템의 기술 경쟁력을 한층 끌어올릴 두 가지 핵심 과제의 주요 성과를 이번 행사를 통해 공개한다. 우선, 협회가 주관하는 '다목적 탠덤 무인회전익기 플랫폼 기술개발' 과제의 핵심 성과를 공개한다. 이번 과제를 통해 개발한 중형급 탠덤형 무인 회전익기는 600km 이상 비행거리와 6시간 이상 비행시간, 450kg의 탑재 중량을 구현, 화물배송과 산불진화 등 광범위한 다목적 임무 수행 능력을 갖췄다. 협회는 기체의 뛰어난 비행 안정성과 실전 임무 서비스 수행 능력을 대외적으로 입증하며, 미래 무인항공 기술의 새로운 발전 방향을 제시할 방침이다. 또한 멀티콥터 핵심부품의 안전성과 신뢰성을 극대화하기 위한 'AI반도체 기반의 멀티콥터 건전성 검사 장비 및 이상 탐지용 탑재 부품 개발 과제'의 성과도 선보인다. 이를 통해 국산 AI 반도체 기반의 핵심부품 건전성관리 시스템을 구축해 딥러닝·머신러닝 기법을 활용한 부품 결함 진단 및 예지, 비전 알고리즘 기반의 외관검사 기술을 구현했다. 아울러 저전력·고효율 NPU에서 구동하는 경량 AI 추론 모델을 통해 이상탐지, 상태진단 및 잔존 수명예지 기술을 완성했으며, 데이터 공유를 위한 PHM 허브 구축·운영과 동력·전력계통 등 국산화 부품 적용 멀티콥터 개발 및 검증을 함께 추진하고 있다. 협회는 이를 통해 무인기 부품 국산화와 AI 접목 예지보전 체계를 확립할 방침이다. JDI 협력·K-드론 글로벌 특별관으로 글로벌 공급망 진출 지원 국내 기업의 해외 방산시장 진출을 위한 글로벌 프로그램도 마련했다. KRAUV는 미국 방산기업 JDI와 공동으로 '2026 제1차 JDI·KRAUV 국방혁신 협력 프로그램(Defense Innovation Partnership)'을 개최한다. 또한 미국과 우크라이나 방산시장 진출을 희망하는 국내 기업을 위한 'K-드론 글로벌 특별관'을 운영해 전시와 포럼, 비즈니스 상담회를 연계해 국내 기업의 글로벌 방산 공급망 진출을 지원한다. JDI가 개발 중인 항재밍 드론 플랫폼 'ECITION' 부품 공급을 희망하거나 중국산 대체 프로그램에 참여하려는 기업을 대상으로 기술 상담과 비즈니스 매칭도 진행된다. JDI UAS 담당 사장과 우크라이나 현지 연구개발(R&D) 총괄 책임자는 행사 기간 전시장에 상주하며 국내 기업에 일대일 기술 컨설팅을 제공한다. C-UAS·국방혁신 등 전문 컨퍼런스 개최 전시 기간에는 산업계 전문가와 정책 관계자가 참여하는 전문 컨퍼런스와 기술 교류 프로그램도 함께 열린다. 주요 프로그램은 ▲탠덤 무인헬기 과제 성과 세미나 ▲AI 시대 한국형 통합 C-UAS 기술포럼 ▲JDI·KRAUV 국방혁신 파트너십 포럼 ▲제10회 세계무인기 포럼 ▲육·해·공 무인이동체 혁신인재양성사업 산업현장인력 보수교육 ▲미래 모빌리티 기술 전략형 기술교류회(BDX) 등으로 무인이동체와 대드론 기술의 발전 방향을 살펴보고, 국방 AI 활용과 민군 기술 협력, 사업화 전략을 논의한다. 글로벌 공급망 구축과 미국 등 해외 방산시장 진출 방안도 주요 의제로 다뤄진다. 정종택 첨단민군산업협회 회장은 “급변하는 안보 환경에 효과적으로 대응하려면 민간이 보유한 우수한 혁신 기술을 국방 수요와 신속하게 연결하는 개방형 민군협력 생태계가 필요하다”며 “이번 엑스포가 산·학·연·관·군의 협력을 강화하고 국내 무인이동체와 방산 기술의 글로벌 경쟁력을 높이는 계기가 되기를 기대한다”고 밝혔다. 조상현 코엑스 사장은 “올해는 무인이동체 X 민군협력 엑스포, EV트렌드코리아, 자율주행모빌리티산업전이 '퓨처 모빌리티 위크'로 동시 개최, 국방과 AI 기술이 융합하는 새로운 비즈니스 시너지가 기대된다”며 “전시회 간 연계를 통해 참가 기업과 바이어가 다양한 산업의 혁신 기술을 한자리에서 살펴보고 새로운 협력 기회를 발굴할 수 있도록 지원하겠다”고 말했다. 최명진 한국무인이동체연구조합 이사장은 “국내 무인이동체 기업이 글로벌 방산시장에 진출하려면 실전 수준의 성능 검증과 글로벌 공급망 연계가 무엇보다 중요하다”며 “JDI 협력 프로그램과 K-드론 글로벌 특별관을 통해 국내 기업의 해외시장 진출을 지원하고 K-드론 산업 생태계의 지속 가능한 성장 기반하겠다”고 말했다.

2026.08.13 19:25방은주 기자

"좋아해서 계속 고르는 게 아니었네"…반복된 선택이 '취향' 바꾼다

'좋아해서 계속 고르는 것'이라는 보편적인 생각과는 달리, 계속 고르다 보니 더 좋아질 수도 있다는 연구 결과가 나왔다. 사람들은 과거에 반복적으로 선택한 대상을 새로운 상황에서도 선호했으며, 자주 선택했던 대상일수록 더 높은 가치를 부여하는 것으로 나타났다. 독일 드레스덴공대(TUD Dresden University of Technology) 연구진이 지난해 국제학술지 '커뮤니케이션스 사이콜로지(Communications Psychology)'에 발표한 연구에 따르면, 특정 상황에서 같은 선택을 반복한 사람은 이후 새로운 상황에서도 해당 선택지를 더 선호하는 경향을 보였다. 반복적으로 선택한 대상에는 주관적으로 더 높은 가치를 부여하고, 가치에 대한 불확실성은 낮게 평가하는 현상도 나타났다. 연구진은 인간이 때때로 객관적인 가치만으로 설명하기 어려운 선택을 내리는 이유에 주목했다. 예를 들어 사람은 A와 B, C와 D 가운데 각각 하나를 반복적으로 선택하며 각 선택지의 가치를 학습한다. 이후 이전에는 직접 비교한 적 없던 A와 C처럼 새로운 조합을 제시하면 객관적으로 비슷한 가치를 지닌 선택지 사이에서도 한쪽을 체계적으로 선호하는 현상이 나타날 수 있다. 기존에는 이러한 현상을 사람이 선택지의 가치를 주변 선택지와 비교해 상대적으로 학습하기 때문이라는 이론 등으로 설명해왔다. 연구진은 이와 달리 '과거에 했던 행동을 다시 하는 것' 자체가 이후 선택에 영향을 줄 수 있다는 가설을 세웠다. 이를 확인하기 위해 연구진은 남녀 351명이 참여한 9개의 가치 기반 의사결정 과제를 새롭게 실시했다. 여기에 기존에 발표된 6개 연구의 참가자 350명 데이터를 다시 분석했다. 총 15개 데이터셋, 701명의 선택 행동을 분석한 셈이다. 실험은 참가자가 여러 선택지에서 보상이나 손실 등을 경험하며 가치를 학습한 뒤, 이전과 다른 조합으로 선택지를 제시했을 때 무엇을 고르는지를 살펴보는 방식으로 진행됐다. 분석 결과 참가자들은 학습 과정에서 상대적으로 자주 선택했던 대상을 새로운 조합에서도 선호하는 경향을 보였다. 단순히 같은 것을 다시 고르는 데 그치지 않았다. 더 자주 선택했던 대상일수록 실험이 끝난 뒤 주관적인 가치도 더 높게 평가했다. 또 자주 선택했던 대상의 가치에 대해서는 더 높은 확신을 보였다. 보상의 영향을 통제한 뒤에도 선택 빈도와 이후의 선호·가치평가 사이의 연관성이 관찰됐다. 연구진은 보상을 통한 학습과 과거 행동의 반복이라는 두 가지 원리를 결합한 강화학습 모델을 만들어 15개 데이터셋에 적용했다. 그 결과 연구진이 제시한 '반복 모델'은 기존 가치 정규화 등을 기반으로 한 여러 모델보다 사람의 선택을 더 잘 설명했다. 15개 데이터셋 가운데 12개에서는 비교 모델 중 가장 좋은 성능을 보였으며 나머지 3개에서도 두 번째로 좋은 결과를 냈다. 이는 인간의 선호가 선택지에서 얻는 보상뿐 아니라 과거에 어떤 행동을 반복했는지에도 영향을 받을 가능성을 보여준다. 연구진은 복잡한 상황에서 과거 선택을 반복하는 것이 인지적 부담을 줄이는 전략일 가능성도 제시했다. 매번 모든 선택지를 처음부터 비교하는 대신 이전에 했던 행동을 활용하면 의사결정에 필요한 인지적 비용을 줄일 수 있다는 설명이다. 다만 이는 연구진이 제시한 가능한 해석으로, 이번 연구에서 뇌 활동을 직접 측정해 해당 메커니즘을 입증한 것은 아니다. 이번 결과는 쇼핑이나 일상적인 습관처럼 같은 선택을 반복하는 행동을 이해하는 데도 시사점을 준다. 소비자가 원래부터 좋아하는 상품을 반복 구매하는 것뿐 아니라, 과거의 반복된 선택 경험이 이후 해당 상품에 대한 선호를 강화하는 요인 중 하나가 될 가능성이 있기 때문이다. 다만 연구 결과를 실제 소비자의 브랜드 충성도나 구매 행동에 그대로 적용할 수는 없다. 연구진은 통제된 의사결정 과제를 통해 선택 반복과 선호의 관계를 분석했으며 특정 브랜드나 실제 구매 데이터를 조사한 것은 아니다. 또 이번 연구는 뇌영상 등을 이용해 신경학적 메커니즘을 직접 확인한 연구가 아니다. 연구진은 행동실험 데이터와 계층적 베이지안 강화학습 모델 등을 이용해 반복 행동이 인간의 의사결정 편향을 설명할 수 있는지를 분석했다. 이번 연구는 지난해 11월 26일 국제학술지에 발표됐다. 최근 해외 과학매체가 이를 다시 소개하면서 주목받았다.

2026.08.13 17:51안희정 기자

[현장] 서울대 AI연구원 "강원 의료 AX 성공, GPU 집중 배치 관건"

"정부가 강원 의료·웰니스 인공지능 전환(AX) 사업에 성공하려면 대규모 그래픽처리장치(GPU) 인프라를 집중 지원해야 합니다. 이는 분산된 의료 데이터와 연산 자원을 결합해 의료 특화 AI 모델을 개발하고, 강원도를 피지컬 AI 연구·실증 거점으로 육성하기 위한 해법입니다." 곽노준 서울대 AI연구원 연구부원장은 13일 서울 더 플라자 호텔에서 열린 '강원 AX 대전환 착수보고회'에서 이같이 밝혔다. 서울대 AI연구원은 올해 초부터 강원도·원주시와 사업 추진 방향을 공동으로 기획해 왔다. 곽 부원장은 대규모 GPU 인프라 확보를 사업 핵심 조건으로 꼽았다. 국내 우수한 의료 데이터와 연구인력이 갖춰져 있지만, GPU가 여러 지역에 소규모로 분산돼 있어 대규모 AI 모델을 처음부터 학습하기 어렵다는 이유에서다. 그는 "대규모 모델을 개발하려면 데이터를 한곳에 모으고 GPU 서버들이 서로 통신하며 동시에 학습해야 한다"며 "지금처럼 연구자가 여러 기관에서 GPU를 조금씩 지원받는 방식으로는 의료 분야에 특화된 독자 모델을 개발하는 데 한계가 있다"고 지적했다. 그러면서 "강원권에 데이터센터를 구축하고 충분한 GPU를 집중적으로 배치할 필요가 있다"며 "강원 의료 AX 사업만을 위한 연산 자원을 확보한다면 세계적인 연구·산업 성과를 낼 수 있을 것"이라고 제안했다. 서울대 AI연구원은 이렇게 구축된 인프라를 바탕으로 의료기기 제조와 환자 이송·간병·수술로봇 등에 적용할 피지컬 AI 기술을 개발할 계획이다. 로봇 하나가 여러 작업을 수행하도록 해 다품종 소량생산이 필요한 의료기기 제조공정을 자동화하는 방안도 연구할 방침이다. 연구원은 의료 AI 개발에 필요한 데이터 기반도 조성한다. 국민건강보험공단과 건강보험심사평가원 등 원주에 있는 공공기관 데이터와 병원 임상 데이터를 연계해 공공·임상 멀티모달 데이터 허브를 구축한다는 구상이다. 곽 부원장은 "확보하기 어려운 수술 데이터는 디지털 트윈을 이용해 보완할 것"이라며 "가상공간에서 수술 과정과 인체 반응을 시뮬레이션해 정밀 데이터를 생성하고, 이를 수술로봇과 의료기기 학습에 활용할 것"이라고 말했다. 연구원은 원천기술 개발에 그치지 않고 임상과 인허가, 보험 적용, 현장 실증으로 이어지는 전주기 사업화 체계 구축에도 참여한다. 규제 샌드박스를 활용해 의료 AI 기술 시장 진입 기간을 줄이는 한국형 패스트트랙을 마련하겠다는 목표다. 원주시 전체를 의료 AI 실증공간으로 활용하는 'AI 메디컬 시티' 조성도 추진한다. 가정 내 낙상을 감지해 구조를 요청하거나 의료·돌봄로봇이 시민을 지원하는 서비스를 실제 생활환경에서 검증할 예정이다. 현재 연구원은 약 300명의 겸무교수가 보유한 융합 연구역량을 사업에 투입한다. AI 알고리즘과 거대언어모델(LLM), 비전언어모델(VLM), 로보틱스를 비롯해 의료·보안·법률·윤리 분야 연구진을 연계할 계획이다. 곽 부원장은 "우리는 정부 손잡고 원주 의료기기 제조 기반과 병원 실증환경, 공공의료 데이터, 우리 연구역량을 결합해 강원도를 세계적인 의료 피지컬 AI 거점으로 만드는 것이 목표"라며 "강원도에서 개발한 기술은 향후 서울대 시흥캠퍼스 등 다른 의료 실증환경으로 확산할 수 있을 것"이라고 말했다.

2026.08.13 16:18김미정 기자

"게임과 AI, 미래 세대 성장 이끈다"…게임과학연구원, '2026 게임과학포럼' 9월4일 개최

게임과 인공지능(AI) 기술이 미래 세대의 성장에 미치는 영향과 가치를 심층적으로 논의하는 학술 포럼이 열린다. 게임과학연구원(원장 김경일)은 '2026 게임과학포럼'을 개최해 '플레이그라운드 효과 - AI와 게임이 만드는 미래 교육'을 주제로 논의한다고 13일 밝혔다. 포럼은 다음달 4일 오후 2시 국립중앙도서관 국제회의장에서 열린다. 이번 포럼은 급변하는 디지털 환경 속에서 게임과 AI가 청소년의 인지·정서적 발달과 교육에 미치는 영향을 학술적으로 조명하기 위해 마련됐다. 이날 현장에서는 뇌과학, 교육학, 컴퓨터공학 등 다양한 분야의 전문가들이 참여해 주제 발표와 종합 토론을 진행한다. 주요 발표 세션에서는 AI 기반 게임 학습의 가능성, 게임 이용이 뇌 발달에 미치는 긍정적 효과, 디지털 미디어 리터러시 교육 등 미래 세대를 위한 구체적인 활용 방안이 다뤄질 예정이다. 2026 게임과학포럼은 온·오프라인으로 동시 진행되며, 게임과학연구원 공식 홈페이지를 통해 사전 등록한 참가자라면 누구나 무료로 참관할 수 있다. 김경일 게임과학연구원장은 "게임과 AI 기술에 대한 무조건적인 '배제나 격리'에서 벗어나, '교육과 활용'이라는 건설적 시각을 확립하는 계기가 될 것"이라며 "혁신과 자율적 안전이 공존하는 균형 잡힌 게임 생태계 구축을 위한 실질적인 정책 이정표를 제시하겠다"고 밝혔다.

2026.08.13 14:50진성우 기자

공감제로 '사이코패스', 특이한 상관관계 찾았다

공감 능력 결여와 반사회적 충동, 이기주의 등으로 대표되는 사이코패스 성향이 단순한 뇌 구조 차이뿐만 아니라 체내 미생물 구성과도 밀접하게 관련돼 있다는 연구 결과가 나왔다. 그동안 학계에서는 사이코패스의 생물학적 원인으로 전두전야나 측두엽 변연계 등 뇌 구조의 특성을 집중 조명해 왔다. 그러나 옥스퍼드 대학교 카롤리나 코스타(Carolina Costa) 박사연구원팀은 뇌 구조만으로는 설명하기 힘든 사이코패스적 행동의 원인을 찾기 위해 '장내 및 구강 미생물총'에 주목했다. 체내 미생물이 공포 반응이나 여러 정신 질환에 영향을 미친다는 기존 연구에 착안, 사이코패스 성향과의 연관성을 검증한 것이다. 네이처·사이언스얼럿 등 외신에 따르면 연구팀은 건강한 성인 200명을 대상으로 사이코패스 특성을 측정하는 설문조사를 실시하고, 이들의 혈액·타액·분변 샘플을 분석했다. 분석 결과, 미생물총의 전체적인 다양성 자체는 사이코패스 성향과 직접적인 연관을 보이지 않았다. 하지만 특정 세균의 비중에서는 뚜렷한 상관관계가 확인됐다. 장내 세균 중 ▲알리소넬라(Allisonella) ▲프레보텔라(Prevotella) ▲클로아키바실루스 에브리엔시스(Cloacibacillus evryensis)의 개체수가 많을수록 사이코패스 특성이 강하게 나타나는 양의 상관관계가 검출됐다. 연구진은 이런 세균들이 인체 신경계와 감정 조절에 영향을 미쳤을 가능성을 제시했다. 알리소넬라는 불안이나 우울증과 관련된 염증 반응을 촉진하는 것으로 알려져 있으며, 프레보텔라는 감정 처리 과정에 관여하는 신경정신질환 관련 균주다. 또한 클로아키바실루스 에브리엔시스는 충동성 조절에 핵심적인 억제성 신경전달물질 '가바(GABA)'의 생성을 조절하는 균으로 추정된다. 반대로 구강 미생물 중 '트레포네마 빈센티(Treponema vincentii)'의 비중이 높을수록 사이코패스 성향이 낮아지는 연관성도 관찰됐다. 다만 해당 구강 세균이 사이코패스 성향을 낮추는 구체적인 메커니즘은 아직 밝혀지지 않았다. 이번 연구 결과는 국제 학술지 '트랜스레이셔널 사이키아트리(Translational Psychiatry)'에 게재됐다. 연구진은 "이번 연구는 장내 세균이 사이코패스를 직접 유발한다는 '인과관계'를 입증한 것은 아니다"라고 주의를 당부하며 "특정 체내 미생물과 사이코패스 경향 사이의 연결고리를 최초로 확인한 연구인 만큼, 향후 미생물이 인격과 행동 특성에 미치는 영향을 다각도로 규명하기 위한 후속 연구가 이어져야 한다"고 설명했다.

2026.08.13 09:18백봉삼 기자

LG 컨소시엄, '엑사원' 앞세워 보안 특화 AI 모델 개발 추진

LG CNS와 LG AI연구원, LG유플러스가 LG 컨소시엄을 꾸리고 대규모언어모델(LLM) '엑사원(EXAONE)' 기반 사이버보안 특화 AI 파운데이션 모델 개발에 나선다. 12일 업계에 따르면 LG CNS, LG AI연구원, LG유플러스 등은 과학기술정보통신부의 '특화 인공지능 파운데이션 모델 개발(사이버보안 분야) 사업' 참여를 준비하고 있다. 이번 사업은 국내 산업 현장에서 활용 가능한 특화 AI 모델을 육성하고 관련 생태계 조성 기반을 마련하는 데 초점이 맞춰져 있다. 업계에 따르면 SK텔레콤과 네이버클라우드도 이번 사업 참여를 준비 중인 것으로 알려졌다. 국내 주요 ICT 기업 간 사이버보안 특화 AI 파운데이션 모델 선점 경쟁이 본격화하는 양상이다. LG 컨소시엄은 LG AI연구원의 초거대 AI 모델 '엑사원'을 보안 데이터셋으로 파인튜닝해 사이버보안 특화 AI 모델을 공동 개발할 계획이다. LG AI연구원과 LG CNS가 모델 개발을 주도한다. 이 과정에서 LG CNS는 AI 학습용 보안 데이터의 정제, 라벨링, 표준화, 가공을 맡는다. 동시에 개발 모델의 보안 성능 검증도 수행할 예정이다. LG유플러스는 모델 학습에 필요한 보안 데이터를 제공하고, 개발된 모델의 실증 검증을 담당한다. LG CNS는 그룹 내 사이버보안 역량을 바탕으로 이번 사업 경쟁력을 확보한다는 전략이다. 실제 공격자 관점에서 시스템 취약점을 점검하는 '레드팀', 공격 탐지와 방어를 맡는 '블루팀', AI 모델과 데이터, 서비스 전반의 보안 위협에 대응하는 'AI보안팀' 등 전문 조직을 운영하고 있다. 여기에 공공, 금융, 제조, 물류 등 다양한 산업에서 AX 사업을 수행하며 축적한 현장 경험도 강점으로 꼽힌다. LG CNS는 산업별 디지털 전환과 AI 적용 경험을 기반으로 사이버보안 특화 AI 모델의 실효성을 높인다는 방침이다. LG 컨소시엄은 이번 사업을 통해 확보한 모델을 국내 보안 기업과 기관이 활용할 수 있도록 해 보안 서비스 개발 기반을 넓힌다는 계획이다. 단순한 모델 개발을 넘어 국내 AI 보안 산업 생태계 활성화로 연결하겠다는 의미다. LG CNS 측은 "이번 사업을 통해 사이버보안 특화 AI 파운데이션 모델을 확보하고, 국내 보안 기업과 기관이 이를 활용해 다양한 보안 서비스를 개발할 수 있는 기반을 마련함으로써 국내 AI 보안 산업 생태계 활성화에 기여할 계획"이라고 밝혔다.

2026.08.12 16:15남혁우 기자

"우리 주인님 웃는다~"…반려견도 사람 표정 읽는다

반려견이 사람 얼굴 표정만 보고도 웃는지 화났는지 구별할 수 있다는 연구 결과가 나왔다. 특히 웃는 얼굴을 볼 때는 반려견의 뇌에서 보상 처리와 관련된 영역까지 활성화되는 것으로 나타났다. 11일(현지시간) 오스트리아 빈대학교 연구진에 따르면 사람의 다양한 얼굴 표정을 보는 반려견의 뇌를 기능적 자기공명영상(fMRI)으로 촬영한 결과, 표정에 따라 서로 다른 뇌 활동 패턴이 나타났다. 연구 결과는 국제학술지 아이사이언스(iScience)에 게재됐다. 과학자들은 개가 사람의 웃음이나 찡그린 표정, 울음 등 사회적 신호를 잘 파악한다는 사실을 알고 있었지만, 사람의 서로 다른 감정 표현을 개의 뇌가 어떻게 처리하는지는 충분히 밝혀지지 않았다. 연구진은 먼저 반려견 8마리를 대상으로 낯선 사람의 행복한 표정과 무표정 사진을 보여주면서 뇌를 촬영했다. 그 결과 행복한 얼굴을 봤을 때 반려견의 측두피질에서 미상핵까지 이어지는 영역이 활성화됐다. 측두피질은 고차원적인 인지 처리에, 미상핵은 보상 처리 등에 관여하는 뇌 영역이다. 연구를 이끈 라우라 쿠아야 빈대 연구원은 “특히 미상핵의 활동이 흥미롭다”며 “사람의 행복한 얼굴이 개에게 정서적인 의미를 가질 가능성을 보여준다”고 설명했다. 연구진은 이어 실험 대상을 반려견 12마리로 확대하고 행복과 분노, 공포, 슬픔을 표현하는 사람의 얼굴 사진을 보여줬다. 이후 머신러닝을 활용해 각각의 표정을 볼 때 나타나는 뇌 활동을 분석했다. 분석 결과 앞서 발견한 측두피질-미상핵 네트워크는 행복한 표정에 특징적으로 반응했다. 이를 통해 사람의 웃는 얼굴과 분노·공포·슬픔 등 세 가지 부정적인 표정을 구별할 수 있었다. 더 흥미로운 결과는 부정적인 감정 사이에서도 나타났다. 뇌 전체의 활성 패턴을 분석한 결과 반려견이 공포와 분노, 슬픔을 표현하는 얼굴을 볼 때 서로 구별되는 뇌 활동 패턴이 나타났다. 개의 뇌가 사람의 표정을 단순히 '긍정적'과 '부정적'으로만 나누는 것이 아니라 서로 다른 부정적 표정도 구분해 처리할 가능성을 보여준 것이다. 연구 제1저자인 라울 에르난데스-페레스 빈대 연구원은 “사람은 얼굴의 작은 차이를 파악하는 데 매우 뛰어나며 개 역시 그렇다”며 “개의 뇌를 연구하면 인간을 이해하고 협력하는 능력을 뒷받침하기 위해 어떤 적응이 이뤄졌는지 이해할 수 있다”고 말했다. 연구진은 이러한 능력이 개와 인간이 오랜 기간 함께 살아온 가축화 과정과 관련 있을 가능성에 주목했다. 인간과 영장류가 비슷한 사회적 능력을 보인다면 공통 조상에서 물려받았을 가능성을 생각할 수 있지만, 개는 인간과 전혀 다른 진화 경로를 거쳤다. 그럼에도 인간과 함께 생활하고 협력하는 과정에서 사람의 사회적 신호를 읽는 능력이 발달했을 가능성이 있다는 설명이다. 다만 연구진은 이번 결과가 개가 인간과 똑같은 방식으로 감정을 경험하거나 사람의 마음을 완전히 이해한다는 의미는 아니라고 강조했다. 연구에 참여한 개가 모두 사람과 함께 생활하는 반려견이라는 점도 한계다. 길거리 등에서 자유롭게 생활하는 개는 사람과 맺는 관계가 다른 만큼 인간의 표정을 처리하는 방식에도 차이가 있을 수 있다. 또 실제 생활에서 개가 사람의 감정을 파악할 때는 얼굴만 보는 것이 아니다. 몸짓과 목소리의 높낮이, 냄새 등 다양한 정보를 동시에 이용한다. 연구진은 향후 개가 얼굴과 목소리, 냄새 등 여러 신호를 어떻게 통합해 사람의 감정을 파악하는지 연구할 계획이다. 사람과 개의 뇌가 동일한 감정 신호를 처리하는 방식도 비교할 예정이다.

2026.08.12 11:07안희정 기자

이용필 KEIT 원장 "제조AI전환과 미래 전략기술 혁신…제조업 새 도약 선도"

이용필 한국산업기술기획평가원(KEIT) 원장은 11일 “제조 인공지능전환(AX)과 미래 전략기술 혁신으로 대한민국 제조업의 새로운 도약을 이끌겠다”고 밝혔다. 이 원장은 이날 대구 본원에서 열린 취임식에서 “정부가 추진하는 맥스(M.AX)는 대한민국 제조업 경쟁력을 근본적으로 혁신하는 국가 프로젝트이며 이러한 국가 전략을 산업기술 연구개발(R&D)로 뒷받침하는 것이 바로 KEIT의 사명”이라며 이같이 말했다. 이 원장은 “KEIT는 제조 AX를 이끄는 핵심 R&D 전문기관으로서 산업별 AI모델과 제조데이터 기반 기술개발을 적극 지원하고 AI가 제조업 전반으로 확산하도록 해 우리 제조업의 생산성과 경쟁력을 획기적으로 높이겠다”고 강조했다. 이 원장은 이어 “핵심 소재와 부품, 장비와 자원의 안정적인 확보는 이제 산업의 지속가능성과 국가경쟁력을 좌우하는 필수조건이 됐다”며 “공급망 리스크를 단순히 대응하는 수준을 넘어 전략기술과 핵심품목을 선제적으로 발굴해 공급망 경쟁력을 근본적으로 강화하겠다”고 덧붙였다. 특히 R&D 성과가 과제 종료와 함께 사장되지 않도록 우수 성과를 발굴하고 경쟁력 있는 기술이 투자와 금융으로 이어지는 선순환 체계도 서둘러 마련하겠다고 밝혔다. 이 원장은 또 “KEIT는 산업기술 R&D 전문기관으로서 산업기술정책을 더욱 두텁게 뒷받침하는 역량을 갖춰야 한다”며 “산업별 기술전략과 미래 유망기술을 선제적으로 발굴하고 연구개발 전주기에서 축적되는 데이터와 성과를 체계적으로 분석해 정책으로 환류시키겠다”고 말했다. 이 원장은 업무 방식도 AI 시대에 맞게 혁신하기로 하고 기획과 평가, 성과관리 전반에 에이전틱 AI와 데이터를 활용해 업무 전문성과 효율성을 높이는 한편, 정보보안과 데이터 보호를 철저히 해 국민이 신뢰하는 기관으로 만들겠다고 밝혔다. 이 원장은 “평가와 관리는 공정하고 투명하게, 원칙은 엄정하게 지키되 연구자와 기업 입장에서 함께 고민하고 문제를 해결하는 책임있는 전문기관이 돼 고객에게 더욱 신뢰받는 R&D 전문기관으로 거듭나겠다”고 덧붙였다. 일하는 조직문화도 강조했다. 이 원장은 “기술정책부터 연구개발 평가·관리, 공급망과 글로벌 협력, 기관 운영 지원에 이르기까지 모든 부서가 하나의 목표를 향해 움직이는 '원팀 KEIT'를 만들겠다”고 밝혔다. 이어 “직급과 연차에 관계없이 자유롭게 의견을 제시하고 실력과 노력이 정당하게 인정받는 조직문화를 조성해 직원들이 업무에서 보람을 찾고 개인적인 역량도 키울 수 있게 하겠다”고 말했다. 한편, 이 원장은 수원 수성고와 서울대학교 농경제학과를 졸업하고 행정고시 41회로 공직에 입문했다. 산업통상부 소재융합산업정책관·첨단사업정책관·기획조정실장·대변인 등을 역임하며 산업·기술 정책 전반에서 풍부한 경험과 전문성을 갖췄다는 평이다.

2026.08.11 17:04주문정 기자

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