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에이피알, 병역지정업체로 선정

글로벌 뷰티 기업 에이피알(대표 김병훈)이 병무청으로부터 2026년 병역지정업체로 신규 선정되며, 중장기 연구개발 인력 확보와 기술 경쟁력 강화를 위한 기반을 마련했다. 에이피알은 최근 서울지방병무청으로부터 2026년 병역지정업체로 선정됐다고 8일 밝혔다. 병역지정업체는 병역법에 근거해 산업 육성과 경쟁력 강화를 목적으로 운영되는 제도로, 병역의무자가 군 복무 대신 지정업체에서 연구 인력으로 복무할 수 있도록 지원한다. 에이피알에 따르면 해당 제도는 연구개발 역량과 연구 환경, 전문연구요원 관리 능력 등을 종합적으로 심사해 지정되며, 선정된 기업은 전문연구요원을 연구 인력으로 편입해 운영할 수 있다. 이번 선정을 통해 에이피알은 2026년부터 중장기 연구개발 인력 운영에 있어 보다 안정적인 기반을 확보하게 됐다. 에이피알은 그동안 화장품과 홈 뷰티 디바이스를 아우르는 연구개발 역량 강화를 위해 지속적인 투자를 이어왔다. 2020년 설립한 기업부설연구소 '글로벌피부과학연구원'을 중심으로 인체적용시험을 통한 효능과 안전성 검증 체계를 구축했고, 2025년 하반기에는 '인비트로(in vitro)' 기반 효력시험 인프라를 확장해 비임상 연구 단계에서의 효능 평가 체계를 내재화했다. 이를 통해 제품 개발 초기 단계부터 과학적 근거를 확보할 수 있는 연구 환경을 강화했다. 또한 뷰티 디바이스 전문 연구조직인 '에이디씨(ADC)'를 통해 의료공학 및 전자공학 기반의 기술 연구를 강화하고 있으며, 국내외 특허 출원 및 등록을 지속 확대 중이다. 2025년 3분기를 기준으로 에이피알의 국내외 특허 출원 및 등록은 300여 건을 넘어섰다. 이러한 연구 조직과 인프라는 제품 기획부터 개발, 생산, 인증에 이르는 '뷰티 R&D 밸류체인' 내재화 전략의 핵심 축으로 작동하고 있다. 이번 병역지정업체 선정은 연구 인프라와 연구 인력 운영 체계가 공공기관으로부터 공식적으로 인정받았다는 점에서 의미가 크다. 에이피알은 향후 전문연구요원 제도를 활용해 피부과학, 향장학, 의료공학 등 핵심 분야의 연구 인재를 안정적으로 확보하고, 장기적인 연구개발 프로젝트의 연속성과 완성도를 높여 나갈 계획이다. 에이피알 관계자는 “이번 병역지정업체 선정은 에이피알이 구축해온 연구개발 인프라와 연구 환경의 경쟁력을 대외적으로 인정받은 결과”라며 “전문연구요원 제도를 통해 우수한 연구 인재들이 안정적으로 역량을 발휘할 수 있는 환경을 조성하고, 과학적 근거에 기반한 뷰티 제품 개발을 지속해 나갈 예정”이라고 밝혔다.

2026.01.08 15:09안희정 기자

혈압측정용 비침습 초음파 센서 '세계 최고 수준' 개발

혈압 측정 밴드(커프)없이 초음파로 혈관 직경을 실시간 연속 측정할 수 있는 기술이 처음 개발됐다. 웨어러블 헬스케어 기기나 스마트 의료 모니터링 플랫폼 핵심 기술로 활용 가능한 수준이다. 한국기계연구원은 AI로봇연구소 바이오기계연구실 허신 책임연구원과 터랍 UST-KIMM스쿨 박사과정 학생연구원 연구팀이한국과학기술연구원(KIST) 바이오닉스연구센터 이병철 박사팀과 함께 세계 처음 저온 솔더 공정을 적용한 PMN-PT 단결정 압전 복합소자 기반의 피부 부착형 비침습 혈압센서를 개발했다고 8일 밝혔다. PMN-PT는 납 마그네슘 니오베이트-납 티타네이트의 줄임말로, 높은 압전 특성을 가진 단결정 재료다. 이번에 개발한 비침습 초음파 혈압센서는 기존 커프 방식을 쓰지 않는 차세대 생체신호 측정 기술이다. 저온 공정이 가능한 듀얼 사이드 SnBi(주석-비스무트) 솔더 접합 기술을 적용해 고성능 압전소자를 분극 손실 없이 유연 기판 위에 안정적으로 집적했다. 이 과정에서 개발된 센서는 피부에 직접 부착해도 안정적으로 작동한다. 곡면 부위에서도 균일한 음향 신호를 유지할 수 있다. 중심 주파수 6MHz, 수신각 45°의 특성을 지닌다. 심장 수축기·이완기 혈압에 따라 변하는 혈관 직경을 실시간 측정하고, 이를 혈압값으로 계산한다. 이 때문에 간헐적 측정이 아닌 연속적·비침습 혈압 모니터링이 가능하다. 또한 유연한 폴리이미드(PI) 기판과 파릴렌C 봉지층을 적용해 인체 피부에도 안정적으로 부착 가능하다. 전체 두께 0.5mm 이하, 무게 1g 미만으로 장시간 착용할 수 있다. 연구팀은 "PMN-PT 소재의 높은 전기기계 결합계수와 낮은 손실률 덕분에 작은 구동전압에서도 높은 감도를 확보했다"며 "±4 mmHg(수축기) 및 ±2.3 mmHg(이완기)의 오차 범위 내에서 상용 혈압계와 유사한 정확도를 보였다"고 말했다. 임상 허용기준(AAMI)은 ±5 mmHg다. 이는 비침습 초음파 혈압센서 중 세계 최고 수준의 정확도다. 실험 검증은 가상혈관 모사체(vascular phantom) 기반으로 이루어졌다. 펌프를 이용해 사람 맥박 주기와 유사한 압력 변동(약 80 bpm)을 재현하고, 센서가 이를 초음파 신호로 감지해 혈압 파형을 복원했다. 복합 물리 현상의 상호작용을 정밀하게 모델링·해석할 수 있는 대표적인 멀티피직스 시뮬레이션 플랫폼으 연구팀은 센서 소자 설계를 위해 대표적인 멀티피직스 시뮬레이션 플랫폼(COMSOL)을 이용해 초음파 빔의 투과 및 반사 성능을 최적화했다. 또 듀얼 사이드 저온 솔더링 기법으로 150°C 이하에서 전극 접합을 구현했다. 이를 통해 기존 납계 압전소자에서 발생하던 열 분극 손실 문제를 해결했다. 연구팀은 "고온 공정이 필요하지 않으면서도 높은 신호 대 잡음비(SNR)와 우수한 전기적 접합 신뢰성을 확보했다"고 설명했다. 기존 광학식 커프리스 혈압 측정 기술은 피부색·움직임·조명 등 외부 환경 요인에 영향을 받고, 피부에 근접한 혈관만 측정할 수 있는 한계로 인해 심부 혈관 혈압을 측정할 수 없었다. 허 신 책임연구원은 “인체 부착형 초음파 센서를 통해 커프 없이도 연속 혈압 측정이 가능함을 세계 최초로 입증했다”며, “향후 AI 기반 혈압 분석 기술과 결합해 개인 맞춤형 심혈관 질환 예측 및 스마트 헬스케어 플랫폼의 핵심 기술로 발전시킬 것”이라고 말했다. 산업통상부 소재부품기술개발사업(서비스로봇용 다중감각 센서 개발) 과제 일환으로 올해 3년차 연구를 수행 중이다. 연구결과는 기기분야 국제 저널인 '마이크로시스템 앤 나노엔지니어링'(JCR 0.6%, I.F. 9.9, 2024년 기준)에 게재됐다.

2026.01.08 14:56박희범 기자

"해외도 놀랐다"...허깅페이스 CEO가 주목한 'K-AI' 3곳 어디?

국내 기업들이 개발한 인공지능(AI) 모델이 글로벌 오픈소스 생태계에서 경쟁력을 입증했다. 8일 클렘 들랑그 허깅페이스 공동창업자 겸 최고경영자(CEO)는 "한국 모델 3개가 허깅페이스에서 트렌딩 모델로 올랐다"며 링크드인 게시글을 통해 밝혔다. 허깅페이스 트렌딩 모델은 최근 일정 기간 동안 조회수와 다운로드, 커뮤니티 반응이 증가한 모델이다. 실제 사용과 관심도를 반영한 지표로, 개발자 커뮤니티 주목도를 보여준다. 들랑그 CEO가 공개한 화면에는 LG AI연구원 'K-엑사원 236B-A23B' 모델이 국내 모델 중 가장 높은 순위에 올랐다. SK텔레콤 '에이닷엑스(A.X.) K1'과 업스테이지 '솔라 오픈 160B'이 뒤를 이었다. NC AI '배키'도 다음 페이지에 이름을 올렸다. 특히 LG AI연구원의 K-엑사원은 글로벌 오픈소스 모델과 동일한 인기 지표 선상에서 상위권을 차지하며 존재감을 드러냈다. 한국 AI 모델이 단순 참여 수준을 넘어 실질적인 경쟁 모델로 평가받고 있다는 의미로 해석된다. 들랑그 CEO는 해당 게시물에 글로벌 인기 모델 목록 화면을 캡처해 공유하며 태극기 이미지도 게시했다. 이 같은 성과는 정부가 추진 중인 '모두를 위한 AI' 기조와도 맞닿았다. 정부는 AI 모델을 오픈소스로 개발해 국내외에서 활용할 수 있도록 하는 '독자 AI 파운데이션 모델' 프로젝트를 진행 중이며, 들랑그 CEO가 언급한 세 모델 모두 이 프로젝트에 참여하고 있어서다. 배경훈 부총리 겸 과학기술정보통신부 장관은 "최근 독파모가 프롬스크래치 여부 이슈 등 논쟁이 있지만 글로벌 AI 모델 도전은 진행 중"이라며 "각종 지표 반응도 긍정적"이라고 평했다. 이어 "윤리적 부분에 있어서도 모두 공감할 수 있는 수준이어야 비로소 K-AI 타이틀을 유지할 수 있을 것"이라고 페이스북을 통해 강조했다. 김성훈 업스테이지 대표는 "우리 모델이 허깅페이스에서 상위 트렌딩 모델 중 하나로 선정돼 매우 기쁘다"고 링크드인에서 밝혔다. 들랑그 CEO는 "우리가 AI 분야에서 미국과 중국에 대해서만 주로 논의했다"며 "오픈소스 덕분에 모든 국가가 AI 생태계 빌더가 될 수 있으며 그렇게 돼야 한다"고 설명했다.

2026.01.08 11:57김미정 기자

정부, AI 인프라 지원 체계화한다…'고성능컴퓨팅' 운영기관 공모

정부가 국내 인공지능(AI) 기업과 연구기관을 대상으로 체계적인 고성능컴퓨팅 인프라 지원에 나선다. 8일 정보통신산업진흥원(NIPA)에 따르면 최근 과학기술정보통신부와 NIPA는 올해 '고성능컴퓨팅지원 사업'을 총괄 운영할 전문 운영기관을 공개 모집하며 본격적인 사업 준비에 착수했다. 이 사업은 민간이 보유한 최신 그래픽처리장치(GPU) 자원과 국산 AI 반도체(NPU) 활용을 지원해 국내 AI 기업 및 기관의 경쟁력과 사업화 역량을 강화하는 것이 목적이다. 지난해 정부는 AI 연구·개발 연산 인프라를 확대하기 위해 정부 추경 예산을 바탕으로 이 사업을 추진해왔다. 공급사로는 삼성SDS·KT클라우드·엘리스클라우드 등 3개사를 선정했다. 올해도 추진되는 사업 총 예산 규모는 174억원이 책정됐다. 이 중 167억원은 GPU·NPU 등 연산자원 공급 비용으로, 7억원은 운영기관의 사업 운영비로 편성됐다. 사업 기간은 운영기관과의 협약 체결일부터 올해 12월 31일까지다. 특히 이번 공모를 통해 선정되는 전문 운영기관은 사업 전반을 총괄하게 된다. 공급사와 사용자 모집·선정, 자원 배분 및 사용 관리, 성과 조사와 우수 사례 발굴, 사업 정산 등 사업 운영 전 과정을 맡는다. 이번 사업을 통해 총 1천 개 내외의 국내 중소·벤처기업과 대학·병원·연구기관 등이 지원 대상이 될 예정이다. AI 모델 학습을 위한 GPU 자원뿐 아니라 국산 AI 반도체를 활용한 추론 서비스까지 포함해 기술 검증과 상용화 연계를 동시에 수행할 방침이다. 운영기관 신청 자격은 비영리기관·협단체 또는 중소기업이며 컨소시엄 구성도 가능하다. 단독 신청의 경우에도 적격 평가를 통해 운영기관으로 선정될 수 있다. 선정 평가는 사업 이해도, 고성능컴퓨팅 자원 운영 역량, 국산 AI 반도체 활용 관리 방안, 성과 관리 체계 등을 종합적으로 고려해 진행된다. 사업 추진 과정에서는 사용자와 공급사에 대한 체계적인 관리가 강조된다. 운영기관은 사용자 선정 이후 중간 점검과 결과 평가를 수행하고 GPU 사용률 관리, NPU 기반 추론 단계별 검증, 기술 지원 체계 구축 등을 통해 자원의 효율적 활용을 도모해야 한다. 아울러 정부는 사업 성과를 정량·정성적으로 평가하기 위해 설문조사와 성과 조사도 병행한다. AI 제품·서비스 개발 성과, 매출 창출, 특허·논문 실적, 투자 유치 등 사업화 지표를 중심으로 우수 성과 기업·기관을 선정해 사례집 제작과 성과 보고회도 추진할 계획이다. 운영기관 모집 공고의 사업계획서 접수는 이달 21일부터 다음 달 2일까지 진행된다. 이후 사전검토와 선정평가, 협약 체결 절차를 거쳐 다음 달 말 최종 운영기관이 확정된다. NIPA 측은 "고성능컴퓨팅 자원과 국산 AI 반도체 활용 지원을 통해 기업·연구기관이 기술 개발과 사업화에 집중할 수 있는 환경을 조성하는 것이 목표"라며 "전문 운영기관 운영을 통해 지원 전 과정을 체계적으로 관리하고 수요 기업의 실제 활용 성과가 산업 경쟁력 강화로 이어질 수 있도록 사업을 운영할 계획"이라고 밝혔다.

2026.01.08 10:49한정호 기자

카스퍼스키 "'가짜 보고서' 위장한 연구 기관 대상 피싱 공격 탐지"

카스퍼스키(한국지사장 이효은)는 자사 GReAT(글로벌 연구 분석팀)이 가짜 표절 보고서를 미끼로 러시아 주요 대학 및 연구기관에 소속된 정치학자와 기타 연구자를 대상으로 한 표적형 피싱 공격인 'ForumTroll' APT(지능형 지속 공격)를 탐지했다고 7일 밝혔다. 이번에 발견된 캠페인은 기존의 조직 중심 공격에서 벗어나, 러시아 주요 학술 및 연구기관에 소속된 정치학자, 국제관계 전문가, 경제학자 등 개인 연구자를 직접 표적으로 삼는 방향으로 초점이 이동한 것이 특징이다. 이탈리아 스파이웨어 업체가 과거 해킹팀의 후속 조직인 Memento Labs와 연관된 것으로 분석된다. 공격 경위는 이렇다. 2025년 10월에 공격자들은 'support@e-library.wiki' 주소를 발신자로 사용하는 피싱 이메일을 유포했다. 이 주소는 러시아의 공식 학술 포털인 elibrary.ru를 모방해 제작된 가짜 웹사이트였다. 이메일에는 수신자가 링크를 클릭해 표절 검사 보고서를 다운로드하도록 유도하는 내용이 포함돼 있었다. 해당 링크를 통해 전달된 파일은 공격 대상 학자의 이름을 파일명으로 사용한 ZIP 압축 파일이었다. 내부에는 악성코드 설치를 목적으로 한 바로가기 파일과 함께, 아카이브를 무해하게 보이기 위한 일반 이미지 파일 폴더가 포함돼 있었다. 사용자가 해당 바로가기 파일을 실행하면, 공격자의 서버와 통신하는 코드가 은밀히 실행되고, 악성코드가 다운로드돼 피해자의 컴퓨터에 설치되는 식이다. 이 악성코드는 재부팅 이후에도 지속 실행되도록 구성됐다. 동시에 흐릿하게 처리된 PDF 파일이 열리는데, 이는 표절 검사 보고서처럼 보이도록 설계돼 공격을 일상적인 학술 절차로 인식하게 만들어 의심을 최소화했다. 최종적으로 설치되는 악성코드는 'Tuoni'로, 보안 테스트에 자주 사용되는 상용 해킹 도구다. ForumTroll의 손에 들어간 Tuoni는 공격자에게 피해자 디바이스에 대한 원격 접근 권한을 제공하며, 네트워크 내부에서 추가적인 악성 행위를 수행할 수 있게 한다. 카스퍼스키는 이처럼 공격자들이 온라인 인프라를 매우 치밀하게 구성한 점을 확인했다. 이들은 패스트리의 클라우드 네트워크에 명령·제어 서버를 호스팅했으며, 방문자의 운영체제에 따라 서로 다른 메시지를 표시하고 반복 다운로드를 제한해 분석을 어렵게 했다. 뿐만 아니라 가짜 e-library.wiki 웹사이트는 실제 eLibrary 홈페이지를 그대로 복제한 형태였으며, 2024년 12월로 거슬러 올라가는 작업 흔적이 발견돼 수개월에 걸친 사전 준비가 있었던 것으로 조사됐다. 카스퍼스키 게오르기 쿠체린 GReAT 선임 보안 연구원은 “연구자들은 특히 공개된 연락처 정보가 포함된 학술 프로필을 보유한 경우, 고도화된 위협 행위자들의 주요 표적이 된다. 표절 주장과 같이 불안감을 유발하는 피싱 이메일은 신속한 클릭을 유도하는 데 특히 효과적일 수 있다. 개인 기기에 보안 소프트웨어를 유지하고 원치 않는 첨부 파일을 주의 깊게 다루는 것은 이러한 공격에 대한 노출을 줄이는 데 중요한 조치다”라고 말했다. 카스퍼스키 이효은 한국지사장은 “디지털 시대에 접어들며 학계 역시 새로운 사이버 공격의 표적이 되고 있다. ForumTroll과 같은 APT 조직의 활동은 매우 우려스러운 수준이며, 한국의 학술 커뮤니티 또한 높은 경각심을 유지해야 한다. 카스퍼스키는 지속적인 연구개발 투자와 첨단 기술, 전문 인력을 바탕으로 한국 사용자들이 다양한 사이버 위협에 효과적으로 대응하고 학술 연구 환경의 보안을 지킬 수 있도록 적극 지원할 것이다”라고 말했다.

2026.01.07 20:07김기찬 기자

건국대, 광학기반 진단·치료 연구서 '성과 인정'

건국대학교는 전봉현 교수(시스템생명공학과)가 참여한 국제 공동연구 논문이 광학·포토닉스 분야 최상위 국제 학술지인 'Light: Science & applications' 상위 1% 이내 인용 성과를 기록한 논문에 부여하는 상을 받으며 세계적 연구 영향력을 공식적으로 인정받았다고 7일 밝혔다. 수상 논문은 'In vivo surface-enhanced Raman scattering techniques: nanoprobes, instrumentation, and applications'라는 주제로 'Light: Science & applications(JCR 2024 기준 IF=23.4, 광학(Optics) 분야 상위 3% 이내)'에 출판한 논문으로, 생체 내 표면증강 라만산란(SERS) 기술을 중심으로 나노프로브 설계, 광학 계측 시스템, 진단·치료 응용까지 전반을 체계적으로 정리해 높은 학술적 완성도를 인정받았다. 논문은 출판 이후 전 세계 연구자들로부터 높은 인용도를 기록하며, 'ESI(Essential Science Indicators) Highly Cited Paper'로 선정됐다. 이는 상위 1% 이내 피인용 성과를 기록한 연구에만 부여되는 지표로, 연구의 학문적 영향력이 국제적으로 높게 평가됐음을 의미한다. 이번 연구는 하버드 의과대학 강호만 교수팀, 강원대학교 장혜진 교수, 건국대 전봉현 교수가 공동으로 참여한 국제 공동연구로 수행됐다. 전 교수는 그간 축적해 온 국제 연구 교류를 바탕으로 하버드대 연구진과 지속적인 학술 협력을 이어왔으며, 이번 성과 역시 이러한 협력의 연장선에서 도출됐다. 전봉현 교수는 “이번 수상은 국제 공동연구를 통해 축적된 학문적 성과가 세계적으로 인정받은 결과”라며 “앞으로도 국내외 연구진과의 협력을 통해 광학 기반 바이오 진단·치료 연구를 지속해서 발전시켜 나가겠다”고 밝혔다. 한편, 전 교수는 2025년 미국 스탠퍼드대학교와 엘스비어가 공동 발표한 '생애 기준 세계 상위 2% 과학자(World's Top 2% Scientists)' 명단에도 이름을 올리며, 국제적인 연구 영향력을 지속적으로 인정받고 있다.

2026.01.07 18:27주문정 기자

보건의료연구원, 의료 현장 생성형 AI 활용 원칙 제시

한국보건의료연구원(이하 NECA)은 의료현장에서 빠르게 확산되고 있는 생성형 인공지능(AI)에 대해 'AI를 잘 만드는 것이 아니라, 잘 사용하는 것'을 목표로 '의료 분야 생성형 인공지능 적정 활용 원칙'을 발표했다. 최근 대규모 언어모델(LLM)과 다중모달모델(LMM)을 기반의 생성형 AI는 의료 현장에서 폭넓게 활용되고 있다. 그러나 기술 활용이 확대될수록 환자 안전, 개인정보 보호, 의료 판단에 대한 과신, 책임 소재와 같은 쟁점도 함께 제기되고 있으며, 제도적 규제만으로는 실제 이용 행태와 다양한 적용 환경을 충분히 포괄하기 어렵다는 한계도 지적되고 있다. 이에 NECA는 2025년 원탁회의 주제를 '의료 AI'로 선정하고, 두 차례에 걸쳐 의료인·연구자·산업계·법·정책 전문가 및 국민참여단과 함께 의료 AI 적정 활용 원칙에 대해 논의했다. 원칙은 ▲개발자·서비스 제공자 ▲의료인 ▲국민(이용자) 등 세 주체별 핵심 역할과 실천 원칙으로 구성되며, 기술 규제나 세부 가이드라인을 제시하기보다, 의료 AI를 사용하는 모든 주체가 공유해야 할 '사회적 약속(Social Compact)'에 초점을 두고 있다. 개발자·서비스 제공자는 의료 AI를 신뢰할 수 있는 기술과 서비스를 설계·제공하는 주체로서, 환자 안전과 투명성 확보, 공정성·설명가능성의 강화, 인간 감독의 내재화(Human-in-the-loop) 등을 핵심 원칙으로 제시했다. 오류 발생 시 신속한 개선과 정보 공개, AI 생성 결과의 명확한 표시, 정보취약층을 고려한 쉬운 말 모드와 필수 정보 자동 확인(slot filling) 등 접근성 강화 책임도 포함됐다. 의료인은 AI를 임상 판단을 돕는 참고 도구로 활용하되, 최종 의사결정의 책임은 의료인에게 있음을 분명히 했다. 이를 위해 보조적 활용 원칙, 근거 기반 검증, 환자 중심 설명과 동의, 오류 예방과 학습, 지속적인 디지털 역량 강화를 핵심 실천 원칙으로 제시했다. 국민(이용자)은 AI를 자신을 보호하고 판단하는 보조 도구로 인식하고, 자율과 책임, 안전한 사용, 개인정보 보호, 비판적 이해를 핵심 원칙으로 제시했다. 특히 응급·고위험 상황에서는 AI의 답변만으로 판단하지 말고 즉시 의료기관을 이용하도록 했으며, AI가 이상하거나 불편한 답변을 할 경우 즉시 사용을 중단하는 등 생활 속 실천 수칙을 함께 제시했다. 이재태 NECA 원장은 “의료 AI는 국민 건강 증진을 위한 중요한 기회인 동시에, 잘못 활용될 경우 의료 신뢰를 훼손할 수 있는 위험도 함께 가지고 있다”며 “이번 원칙은 규제를 넘어 의료 현장에서 실제로 참고할 수 있는 공공적 기준점으로서 의미가 있다”고 밝혔다. 한편 NECA 원탁회의는 보건의료 현안에 대해 다양한 이해관계자가 참여해 논의하는 공론의 장이다. '의료 분야 생성형 인공지능 적정 활용 원칙'은 이러한 원탁회의 논의를 종합해 도출된 결과로, 향후 의료 현장과 정책 논의에서 참고자료로 활용될 예정이다.

2026.01.07 14:22조민규 기자

국가유산청, '대형불화 과학적 조사 핸드북' 발간…10년 성과 집대성

국가유산청 국립문화유산연구원 문화유산보존과학센터는 2015년부터 2024년까지 10년간 진행한 대형불화 정밀조사 성과를 바탕으로 '대형불화 과학적 조사 핸드북'을 발간했다고 7일 밝혔다. 이번 책자는 ▲천은사 괘불탱 ▲해남 대흥사 영산회 괘불탱 ▲선암사 석가모니불 괘불탱 ▲영주 부석사 오불회 괘불탱 ▲문경 김룡사 영산회 괘불도 등 총 64점의 대형불화를 대상으로 축적한 조사 방법과 분석 노하우를 정리한 실무형 자료집이다. 책자에는 대형불화의 손상 상태 조사 방법과 양상을 비롯하여 육안으로 확인되지 않는 밑그림을 파악하는 적외선 조사 방법이 수록됐다. 또한 대형불화 제작에 사용된 직물, 안료, 목재, 배접지 등 재료 분석과 미생물 분석 방법도 상세히 실렸다. 이는 국립기관과 지자체의 문화유산 담당자, 보존처리 전문가, 연구자들이 현장 조사와 보존 연구에 참고할 수 있도록 구성된 것이 특징이다. 부록에는 지난 10년간 조사한 64점 대형불화 제원과 상·하축 목재 수종, 채색 재료의 성분 및 현미경 사진 자료가 포함됐다. 이용자는 책자에 수록된 정보 무늬(QR코드)를 통해 조사 보고서 전문을 바로 확인할 수 있어 자료 활용의 편의성이 높다. 이번 발간물은 대형불화 조사와 보존 연구의 표준화된 절차를 제시해 향후 문화유산 과학 조사의 기초 자료로 활용될 것으로 기대된다. 복권기금을 활용해 제작된 이번 핸드북은 국립문화유산연구원 문화유산 지식이음 누리집에서 국민 누구나 열람할 수 있다. 문화유산보존과학센터는 앞으로도 문화유산의 과학적 조사와 보존처리 기술 연구를 지속하고, 그 결과를 알기 쉽게 소개하는 자료를 발간해 문화유산 보존과학에 대한 국민적 관심을 높여 나갈 계획이다.

2026.01.07 10:37정진성 기자

[신년 인터뷰] 임우형 LG AI 연구원장 "AI, 이제 실행의 시대…신뢰가 성패 가른다"

글로벌 경제 위기 속에서 올해 인공지능(AI) 산업은 다시 한 번 중대한 분기점에 섰다. 생성형 AI의 급격한 확산 후 이어진 성능 경쟁과 투자 열풍은 이제 '얼마나 더 큰 모델을 만들 수 있는가'라는 질문을 넘어 'AI가 실제 무엇을 할 수 있는가'라는 보다 본질적인 문제로 이동하고 있다. 지디넷코리아는 릴레이 인터뷰를 통해 각기 다른 위치에서 AI 산업을 바라보는 리더들의 시선을 종합해 올해 AI 산업이 어디로 향하고 있는지, 무엇을 준비해야 하는지를 짚어본다. 기술 낙관과 과도한 불안 사이에서 AI의 현실적인 진화 경로와 산업적 의미도 살펴본다. [편집자주] "현시점 AI 산업은 모델 규모 경쟁을 넘어 실질적인 문제 해결 능력을 증명하고 비즈니스 가치를 창출하는 실행의 시대로 완전히 진입했습니다. 거품 논쟁이 있지만 AI 기술이 전 산업을 크게 변화시킬 것이라는 잠재력 만큼은 거품이 아니라고 판단됩니다." 임우형 LG AI 연구원장은 7일 신년을 맞아 진행된 지디넷코리아와의 인터뷰를 통해 AI 산업 현황 분석과 올해 전망에 대해 이처럼 말했다. 임 원장은 지난해 7월 이홍락 부사장(CSAI, 최고AI과학자)과 함께 LG AI 연구원장에 선임된 인물로, 국내에서 연구원 운영 전반을 맡으며 자사 AI 모델인 '엑사원' 기반의 AI 서비스를 확대하는 역할을 맡고 있다. "AI, 모델 경쟁 넘어 '실행의 시대'로" 업계에선 현재 AI 거품이 붕괴될지 아니면 미래 신기술로 올해도 시장의 중심에 설지를 두고 의견이 분분하다. 또 AI 과잉 투자 우려 속에서 올해는 실행력을 갖춘 기업을 중심으로 '옥석 가리기'가 본격화될 것이란 전망도 나온다. 임 원장도 올해 '에이전틱 AI', '피지컬 AI' 등 두 가지 축을 중심으로 AI 실행력이 높아질 것으로 봤다. 또 AI가 소프트웨어 산업의 경계를 넘어 제조와 물류 등 산업 전반의 패러다임을 근본적으로 재편하는 거대한 전환기에 들어섰다고 진단했다. 그는 "과거의 AI가 사용자의 질문에 답하거나 콘텐츠를 생성하는 보조적 역할에 머물렀다면, 이제는 스스로 목표를 설정하고 적절한 도구를 선택해 과업을 완수하는 자율적 주체로 발전했다"며 "이는 단순한 정보 제공을 넘어 제한된 범위에 대해서는 스스로 실질적인 업무를 수행하는 수준으로 도약했음을 의미한다"고 설명했다.이어 "AI의 영향력이 모니터 속 세계를 넘어 로봇, 자율주행, 스마트 제조 등 하드웨어와 결합하며 현실 세계로 투사되고 있다는 점도 앞으로 주목해야 한다"고 덧붙였다. 하지만 국내외 기업들은 AI의 중요성을 인지하면서도 실행력을 키우는데 많은 어려움을 겪어왔다. 특히 기술적 한계보다 조직·프로세스 문제로 좌초되는 경우도 많아 AI 시장의 빠른 변화에 민첩하게 대응하지 못한다는 지적도 받고 있다. 이에 임 원장은 기술 중심의 접근에서 벗어나 AI를 통해 해결하고자 하는 '페인 포인트(Pain Point)'를 명확히 정의하는 것이 선행돼야 AI 도입에 성공할 수 있다고 조언했다. 또 단순히 새로운 설루션을 도입하는 차원을 넘어 '일하는 방식의 근본적인 변화'를 통해 현장의 난제를 해결하겠다는 합의도 필수적이라고 강조했다. 여기에 AI 성능을 좌우하는 핵심 동력인 '학습 가능한 고품질 데이터'를 확보하는 것도 중요하다고 밝혔다. 그는 "도메인 전문가와의 긴밀한 협업을 통해 부족한 데이터를 확보하는 것이 반드시 필요하다"며 "비즈니스 난제를 정교하게 정의하는 것부터 데이터 수집, 정제에 이르는 전 과정을 표준화함을써 일회성 프로젝트가 아닌 지속 가능한 AI 도입 프로세스를 정립해야 할 것"이라고 강조했다. 임 원장이 이끌고 있는 LG AI 연구원은 지난 2020년 설립 이후 '엑사원 1.0'을 시작으로 꾸준히 모델을 발전시켜왔다. 특히 지난해에는 최고 수준 추론 모델 '엑사원 딥'과 국내 최초 하이브리드 모델 '엑사원 4.0'을 선보여 업계의 주목을 받았다. 또 정부 주도로 추진 중인 '독자 AI 파운데이션 모델 개발 프로젝트'에서도 'K-엑사원'을 공개해 호응을 얻었다. 'K-엑사원'은 236B 규모의 프런티어급 모델로, 개발 착수 5개월 만에 알리바바의 '큐웬3 235B', 오픈AI 'GPT-4o-미니' 등 글로벌 빅테크 최신 모델의 성능을 앞선 것으로 분석됐다. 임 원장은 "독자 AI 파운데이션 모델 개발 사업을 통해 단순히 기술적 성취를 넘어 대한민국 AI 산업의 자생력을 확보하고 글로벌 지형에서 독자적인 경쟁력을 구축하는 것에 기여하고자 한다"며 "글로벌 AI 시장이 소수 빅테크 기업에 의한 기술 종속 우려가 커지는 상황 속에 'K-엑사원'을 통해 국가 차원의 기술 주권을 실현해나갈 것"이라고 강조했다.이처럼 LG AI 연구원이 지금까지 우수한 모델을 선보일 수 있었던 것은 시계열 예측이나 스케줄링 최적화와 같은 전문 영역에서의 AI 기술을 글로벌 최고 수준으로 연구한 덕분이다. 이곳은 전문가 AI 도구를 '엑사원'과 결합해 다양한 난제 해결을 할 수 있는 에이전트도 개발 중으로, 단순 반복 업무 자동화뿐 아니라 복잡한 문제 해결도 스스로 할 수 있도록 발전시킬 계획이다. 임 원장은 "'엑사원'을 기반으로 한 에이전트로 특정 범위 업무에 한정된 것이 아닌, 연구개발과 제조, 물류 등 다양한 영역에 걸쳐 AX(AI 전환)를 가속화 할 수 있을 것으로 기대하고 있다"며 "이러한 실행 체계를 통해 그룹 내 AX를 가속화하고 실제 비즈니스 가치를 창출하는 글로벌 표준을 제시해 나갈 것"이라고 말했다. 그러면서 "'엑사원'은 에이전트 실행 구조를 지속적으로 고도화해 AI가 단순히 질의응답을 하는 단계를 넘어 스스로 문제를 해결하는 것을 목표로 하고 있다"며 "올해는 LG그룹이 독보적인 경쟁력을 보유한 제조 및 R&D 분야에서 기술적 난도가 높은 업무들의 자동화 범위를 획기적으로 확장하는 데 도움을 줄 것으로 기대된다"고 덧붙였다. "에이전트 확산의 그늘…신뢰성·제어는 과제" 하지만 AI 에이전트가 업무를 수행하는 데 있어 신뢰성과 제어 문제가 중요해졌다는 지적이 나오면서 업계의 고민도 많아졌다. AI 에이전트는 여러 도구와 시스템을 연속적으로 호출하며 의사결정을 수행하는 구조로, 한 번의 판단 오류가 실제 업무 리스크로 직결될 수 있다는 우려가 제기된다. 생성형 AI 초기의 환각(hallucination) 논란이 에이전트 단계에서는 잘못된 실행과 통제 불가능한 자동화 문제로 옮겨가고 있다는 분석도 나온다. 이에 따라 업계에서는 모델 성능 경쟁을 넘어 판단 과정의 투명성과 제어 체계, 인간 개입 구조를 포함한 거버넌스 설계를 AI 도입의 핵심 과제로 보고 있다.임 원장은 "AI 에이전트가 맡게 되는 업무 범위가 점점 더 넓어지고 있는 만큼 에이전트의 신뢰성 확보가 최우선 과제로 부상하고 있다"며 "에이전트가 실행하는 결과에 대해 검증을 해 주는 에이전트뿐 아니라 에이전트의 판단 중간 과정을 투명하게 리뷰를 하고 제어할 수 있도록 하는 기술이 앞으로 산업 현장에서 AI의 안정성을 보장하는 핵심 장치가 될 것"이라고 전망했다. 업계에선 장문 컨텍스트·멀티모달·에이전트 기능이 확장되면서 AI 모델을 키우는 것보다 제어·검증·운영 문제가 더 어려워지고 있다는 의견도 나오고 있다. 그러나 LG AI 연구원은 자체 AI 윤리원칙에 기반한 모델 개발·검증·운영 체계를 통해 리스크를 관리하고 있다는 입장이다. 임 원장은 "데이터 수집과 활용, 모델 학습, 성능 검증 등 전 과정에 걸쳐 사회적인 이슈가 될 부분이 있을지 꼼꼼하게 점검하면서 AI 모델을 개발하고 있다"며 "데이터 관리 체계, 모델 버전 관리 체계, 운영 체계 등은 새로운 AI 기술의 등장에도 안정적으로 운영하고 배포할 수 있도록 기존 노하우를 바탕으로 프로세스를 연속성있게 운영하고 있다"고 설명했다.그러면서 "AI 기술은 양이 너무 많아 사람이 하기 어려운 일, 너무 난이도가 높아 전문가도 쉽게 해결하기 어려운 일 등을 중심으로 AI가 많은 도움을 줄 것으로 기대하며 발전하고 있다"며 "기술 본질은 인간의 대체가 아닌 협력을 통한 가치의 극대화에 있고, 이 지점에서 AI 산업의 지속 가능한 미래가 결정될 것"이라고 덧붙였다. "벤치마크 한계 드러나…국가 AI, '실증 기준'이 관건" 업계에선 AI 에이전트 확산과 함께 모델 성능을 어떻게 평가할 것인지에 대한 논쟁도 다시 불 붙고 있다. 장문 컨텍스트, 멀티모달, 에이전트 기능이 결합되면서 기존 벤치마크 점수가 실제 활용 가치를 제대로 반영하지 못한다는 지적이 잇따르고 있기 때문이다. 이에 단순 질의응답이나 추론 능력을 평가하던 기존 지표만으로는 복잡한 업무를 수행하는 AI의 실행력과 신뢰성을 가늠하기 어렵다는 목소리도 나온다. 임 원장 역시 벤치마크의 한계를 분명히 짚었다. 그는 "벤치마크 점수가 높다고 해서 현장의 난제를 모두 해결할 수 있다고 보기는 어렵다"면서도 "그렇다고 벤치마크의 효용성을 부정할 수는 없다"고 말했다. 그러면서 "각 지표는 설계된 기준에 따라 모델의 기초 체력을 검증하는 객관적 가늠자 역할을 한다"며 "결국 중요한 것은 '시험 성적'이 아니라 실제 현장에서의 '실무 적용성'을 어떻게 입증하느냐에 있다"고 덧붙였다. 이에 맞춰 LG AI 연구원은 공개 벤치마크를 폭넓게 참고하는 한편, 그룹의 AX에 필요한 영역에 대해서는 별도의 내부 테스트 세트를 구성해 성능을 검증하고 있다. 범용 지능을 넘어 산업별 특화 지능의 완성도를 극대화하기 위해서다. 또 단일 지표 경쟁이 아닌 실제 문제 해결 능력을 중심에 둔 평가 체계가 필요하다고도 강조했다. 이 같은 문제 의식은 정부 주도의 독자 AI 파운데이션 모델 개발 사업에서 중요한 기준으로 작용하고 있다. LG AI 연구원은 이 사업을 통해 공개한 'K-엑사원' 기술을 단순한 기술 성과가 아닌, 국가 차원의 AI 자생력 확보를 위한 실험으로 보고 있다. 임 원장은 "AI 경쟁력은 곧 기업의 경쟁력이자 국가의 경쟁력"이라며 "글로벌 기술 환경 변화나 외부 공급망 리스크에 흔들리지 않는 견고한 AI 생태계를 만드는 것이 중요하다"고 밝혔다. 또 그는 국가 AI 사업의 성과를 단기간 수치로만 평가하는 접근에도 선을 그었다. 독자 AI 파운데이션 모델이 특정 분야에만 활용되는 것이 아닌, 이 모델을 기반으로 다양한 서비스가 개발된다는 점에서다. 임 원장은 "난이도 높은 글로벌 벤치마크에서 경쟁력을 확보하는 것은 기본 조건"이라며 "실제로 다양한 서비스를 개발했을 때 글로벌 톱 수준 모델과 비교해 뒤처지지 않는 품질을 구현할 수 있어야 실증에 성공했다고 볼 수 있다"고 말했다. 그러면서도 "공공 성격의 AI 사업일수록 적용 분야에 맞춘 맞춤형 벤치마크 기준은 필요하다"고 말했다. 모델부터 인재까지…AI 풀스택 주도권 확보 '관건' 임 원장은 국내 AI 경쟁력이 발전하기 위해선 점차 수요가 높아지고 있는 모델, 데이터, 컴퓨팅, 운영도 모두 독자적으로 확보해 나갈 필요가 있다고 강조했다. 특히 모델과 이를 개발할 기술력, 관련 데이터, 실행할 수 있는 반도체(NPU, 신경망처리장치)를 빠르게 준비해 'AI 풀스택'에 대한 주도권을 확보해야 한다고 봤다. AI 경쟁력의 또 다른 축으로 인재도 꼽았다. 수백억원을 쏟아부어 인프라를 마련해도 정작 이 장비로 거대언어모델(LLM)을 고도화 할 고급 기술 인재를 구하지 못하면 아무 소용이 없기 때문이다.그러나 우리나라는 'AI 인재 순유출국'이라는 불명예를 안고 있다. 대한상공회의소 SGI 분석에 따르면 한국의 인구 1만 명당 AI 인재 순유출입 지표는 마이너스(-) 0.36명으로, OECD 38개국 중 하위권인 35위에 머물렀다.임 원장은 "한국의 가장 큰 장점은 인재이지만, 우수 인재들이 학교에서 많이 배출되고 있음에도 해외로 많이 유출되는 현재의 구조가 가장 안타깝다"며 "인재를 수용하려면 기업이 성장하거나 스타트업들이 많이 생겨나야 하고, 기업에선 과감하게 AI 인재에 대한 투자들을 진행할 필요가 있다"고 지적했다. 이어 "좋은 아이디어를 가진 다양한 스타트업들이 생겨나고 글로벌 유니콘으로 성장할 수 있는 지원도 필요하다"며 "실패를 교훈삼아 새로운 도전을 할 수 있는 사회적 안전망 등 제도, 문화 등도 갖추는 것도 인재 확보 차원에서 중요하다"고 부연했다.업계에선 최근 AI 인재 확보 경쟁이 연봉이나 처우를 넘어 어떤 문제를 풀 수 있는지와 그 문제의 난이도·임팩트로 이동하고 있다고 분석했다. 이에 임 원장은 최상위 AI 인재들이 어떤 성향을 가지고 있는지 면밀히 살펴보고, 이들의 수요에 맞춘 환경을 조성하면 자연스럽게 유입될 것이라고 조언했다. 그는 "미래 인재들이 실제 산업 현장의 생생한 데이터와 도전적인 과제를 직접 경험할 수 있는 기회를 제공하는 데에 깊은 관심을 기울이고 있다"며 "최상위 AI 인재들은 자신이 얼마나 의미 있는 문제를 해결했고, 그 결과가 실제 현장에서 어떤 가치를 만들었는지를 중요하게 본다"고 설명했다. 이어 "우리는 LG 계열사와 함께 글로벌 최고 난도의 문제를 풀 수 있는 환경을 제공하는 동시에 실전형 인턴십 프로그램을 통해 미래 인재들이 산업 현장의 데이터를 직접 다뤄볼 수 있도록 하고 있다"며 "단순 보조 역할이 아닌, 주도적으로 문제 해결에 참여하도록 설계해 검증된 인재가 연구원의 정식 구성원으로 합류하는 선순환 채용 구조를 구축해 우수 인재를 끌어들이고 있다"고 덧붙였다. 최근 우리나라가 정부 차원에서 공들이고 있는 피지컬 AI에 대해선 실제 잘 활용할 수 있는 수준으로 발전되지는 못했다고 진단했다. 또 섬세한 동작을 만들어내고 환경 변화가 다양한 상황에서도 중요 업무들을 스스로 안정적으로 완수할 수 있도록 하는 기술 발전이 필요하다고 강조했다. 더불어 해외에서 주목하고 있는 초지능(ASI)에 대해선 기술 활용 여부에 따른 기업 간 극심한 양극화를 초래할 수 있는 만큼, 정부 차원에서 고려해봐야 한다고 조언했다. 이에 대응해 개인, 기업, 사회 전반적으로 AI를 선제적으로 내재화하고 적극 활용함으로써 ASI 시대의 구조적 격차를 해소하는 준비가 필요하다고 피력했다. 임 원장은 "ASI를 통한 바이오 혁신으로 난치병 치료와 정밀 의료 시대가 열릴 것"이라며 "경제·산업 분야에선 새로운 물질 발견과 최적 공정 설계 등 창조적 가치를 생산하며 경제 성장의 핵심 동력이 될 것"이라고 긍정적으로 봤다. 그러면서도 "ASI 시대엔 AI에 전적으로 의존하기보다 인간의 판단력과 창의성이 뒷받침돼야 한다"며 "이를 바탕으로 AI를 효과적으로 활용하는 역량을 키워가는 것이 미래 경쟁력의 본질이 될 것"이라고 덧붙였다.

2026.01.07 09:24장유미 기자

AWS, AI 항체 어시스턴트 개발 지원…생명과학 혁신 주도

아마존웹서비스(AWS)가 생명과학 연구를 가속화하는 업계 최초 인공지능(AI) 항체 어시스턴트 개발을 지원했다. AWS는 프로틴테크가 자사를 우선 클라우드 제공업체로 선정했다고 6일 밝혔다. 프로틴테크는 AWS의 컴퓨팅·컨테이너·데이터베이스(DB)·분석 서비스를 활용해 6개월 만에 AI 항체 어시스턴트 '에이블'을 구축했다. 프로틴테크는 항체·나노바디·단백질·키트 등 다양한 생명과학 시약을 생산·판매하며 전 세계 학술기관과 제약사를 대상으로 프로테오믹스, 세포 배양, cGMP 기반 바이오 제조 솔루션을 제공 중이다. 현재 전체 워크로드의 약 85%를 AWS로 이전했으며 이를 통해 본사와 글로벌 자회사 간 통합 운영 환경을 구축하고 글로벌 비즈니스 확장 속도를 높였다. 에이블은 프로틴테크의 제품 데이터와 실험 데이터, 과학 지식을 기반으로 연구자에게 제품 추천과 실험 설계 지원을 제공하는 AI 실험 어시스턴트다. 연구자는 대화형 인터페이스를 통해 보다 정확한 기술 지원을 받고 연구 효율성과 과학적 발견 속도를 동시에 높일 수 있다. AWS의 클라우드 인프라를 활용해 에이블의 출시 주기는 기존 대비 50% 단축됐다. 운영 측면에서도 AWS는 안정성과 비용 효율성을 동시에 확보하는 기반이 됐다. 에이블은 아마존 EC2 기반으로 구축돼 수요에 따라 유연한 확장·축소를 지원하며 아마존 ECS를 통해 추론, 웹 게이트웨이, 벡터 검색 등 주요 마이크로서비스를 통합 관리한다. 이를 토대로 무중단 업데이트와 안정적인 서비스 운영이 가능해졌다. 데이터 처리 영역에서는 아마존 RDS와 아마존 레드시프트를 활용해 대규모 연구 데이터를 효율적으로 분석한다. 구조화된 비즈니스 데이터는 RDS 다중 가용 영역 환경에서 안정적으로 관리되며 레드시프트 기반 데이터 웨어하우스를 통해 연구 행동 데이터와 실험 결과를 빠르게 교차 분석할 수 있도록 했다. 프로틴테크 그룹 마 리 IT 부사장은 "AWS를 기반으로 업계 최초의 AI 항체 어시스턴트 에이블을 성공적으로 구축해 지능적이면서도 정확한 과학 질의응답 서비스를 제공하고 연구 효율성을 가속화했다"며 "앞으로도 AWS와 함께 더 많은 혁신적인 애플리케이션 시나리오를 지속적으로 탐색할 것"이라고 밝혔다. AWS 자레드 사울 상업용 헬스케어·생명과학 부문 최고의료책임자는 "우리는 생명과학 분야를 위한 가장 안전하고 규정을 준수하며 복원력 있는 클라우드"라며 "프로틴테크가 선도적인 클라우드 서비스와 생성형 AI 기술을 활용해 과학자들의 바이오마커 발견 가속화, 연구 효율성 향상, 획기적인 과학적 발견 추진을 지원할 수 있게 돼 기쁘다"고 말했다.

2026.01.06 18:04한정호 기자

메타 떠난 얀 르쿤, 알렉산더 왕 공개 비판…"젊고 경험 부족"

인공지능(AI) 분야 대부로 불리는 얀 르쿤 전 메타 수석 AI 과학자가 메타의 새 AI 리더십을 공개적으로 비판하며 연구 문화 붕괴와 인재 이탈 가능성을 경고했다. 6일 파이낸셜타임즈(FT)에 따르면 얀 르쿤 어드밴스드 머신 인텔리전스 랩스(AMI 랩스) 창립자는 최근 인터뷰에서 메타가 영입한 알렉산더 왕 최고AI책임자(CAIO)에 대해 "젊고 경험이 부족하다"고 평가했다. 그는 왕 CAIO가 "학습 속도는 빠르지만 연구를 실제로 어떻게 수행하는지, 연구자에게 무엇이 매력적이고 무엇이 반감을 사는지에 대한 경험이 전혀 없다"고 지적했다 . 르쿤은 이러한 리더십 변화가 메타 내부 연구 문화에 부정적인 영향을 미치고 있다고 주장했다. 메타가 차세대 AI 전략에서 대규모언어모델(LLM)에만 과도하게 집중하고 있으며 '월드 모델'과 같은 대안적 연구 방향은 사실상 배제되고 있다는 설명이다. 이 과정에서 마크 저커버그 메타 최고경영자(CEO)가 기존 생성형 AI 조직 전반에 대한 신뢰를 잃었고 그 결과 조직 영향력이 축소됐다고도 밝혔다. 특히 그는 "이미 많은 사람들이 회사를 떠났고 아직 남아 있는 사람들 중에서도 앞으로 떠날 이들이 더 나올 것"이라며 메타에서의 추가 인재 이탈 가능성을 언급했다. 안전하고 검증된 접근만을 고수하는 전략이 장기적으로는 경쟁력 약화로 이어질 수 있다는 경고도 덧붙였다. 르쿤은 메타를 떠난 배경에 대해서도 "남아 있는 것이 정치적으로 어려워졌다"며 "내부적으로 연구 철학과 회사의 전략 방향 간 괴리가 컸다"고 설명했다. 이어 "연구는 명령으로 굴러가는 것이 아니며 안전한 선택만 반복하면 결국 뒤처지게 된다"며 메타를 비판했다. 르쿤은 현재 프랑스 파리에 기반을 둔 AMI 랩스를 통해 언어 중심 LLM이 아닌, 물리적 세계를 이해하는 월드 모델 연구에 집중하고 있다. 기업가치는 30억 유로(약 5억868억원)를 인정받을 것으로 예상된다.

2026.01.06 10:43한정호 기자

포스트 PBS 대응한 조직·체제 정비 주력…누리호 5차 발사도

정부 R&D 예산 5.2조원을 쓰는 정부출연연구기관 새해 R&D는 과학기술정보통신부가 주도하는 AI+AX기조아래 포스트 PBS(연구과제중심운영제도) 대응 등 경영적인 측면이 강조됐다. 5일 각 기관별 갑오년 신년사에 따르면 창립 60주년을 맞은 한국과학기술연구원(KIST)과 50주년인 한국기계연구원(KIMM) 등과 임기가 만료된 기관 간 신년사도 차이를 나타냈다. 기관장 임기가 만료된 기관일수록 신년사가 두루뭉실하거나 맥이 빠졌다. 특히, 올해 50주년을 맞은 한국전자통신연구원(ETRI)은 상대적으로 R&D 목표 제시의 불확실성이 컸다. 출연연구기관 23개를 총괄하는 국가과학기술연구회(NST)는 새해 혁신적 연구생태계 현장 정착과 실질적 성과 창출에 올인한다. NST는 능동적인 역할도 강조했다. 국가 R&D 추진 과정에서 필요한 역할을 적극 수행해 과학기술 주권 확립에 기여하자는 취지다. 지난해 논란을 일으켰던 행정업무 전문화(행정통합)와 현재도 논란이 진행형인 연구개발능률성과급 배분 등에서도 해결방안을 적극 모색하겠다는 취지로 읽혔다. 김 이사장은 "조직·인력·제도를 체계적으로 정비해 연구현장 역량이 정책으로 연결되고, 정책이 다시 현장에서 작동하는 구조를 책임있게 만들어 갈 것”이라며 "AI 3대 강국으로 도약하는 주도적 역할을 수행할 수 있도록 체계적으로 지원하고 뒷받침하겠다”고 말했다. KIST는 60주년을 맞아 새해를 "다가올 새로운 60년을 향한 도약을 준비하는 원년"으로 선언하며 '일마당선(一馬當先)'이라는 화두를 제시했다. 가장 앞선 말이 무리를 이끌고 길을 연다는 의미대로 KIST가 출연연을 이끌겠다는 뜻이 담겼다. 구체적인 R&D 목표는 언급하지 않았지만, 임무중심 연구가 '손에 잡히는 성과'로 완결되도록 정진하겠다는 것이 오상록 KIST 원장 시무식 골자다. 오상록 원장은 "대한민국을 넘어 인류 난제를 해결하고, 지속 가능한 미래를 여는 글로벌 리더로 나아가겠다"고 선언했다. ETRI는 신년사에 포스트-PBS 체계 전환을 통해 국가적 임무 중심의 전략적 연구기획과 몰입도 높은 연구 수행체계로의 전환에 방점을 찍어놨다. 지역 기반 AI 통합 디지털 변환(ADX) 확산도 선도한다는 계획이다. 다만, 기관장 임기가 지난 해 12월 13일 만료된 때문인지, R&D 목표는 빠졌다. 연구자와 연구지원 인력간 갈등의 골만 키운 연구개발능률성과급 등이 잘 정리될지 우려됐다. 새해 경영 중점 과제로 ETRI는 ▲PBS 단계적 폐지에 따른 국가 임무 중심 R&D 역량 강화 ▲연구성과의 사회·산업적 활용 극대화 ▲지역 연계 강화와 국민 공감대 형성을 제시했다. ETRI는 지난 1976년 KIST 부설 한국전자통신연구소로 출발한지 만 50년됐다. 과거엔 전자교환기(TDX)나 초고집적반도체(D램), 부호분할다중접속(CDMA) 개발 등 괄목할 만한 성과를 많이 냈다. 방승찬 ETRI 원장은 "ETRI가 국가적 난제 해결과 AI·ICT 대전환을 선도하는 국가 연구기관으로서 미래 50년 방향을 분명히 설정해야 할 중요한 시점에 서 있다"고 강조했다. 한국기계연구원은 50주년을 맞은 올해를 아예 'AX/DX 본격 추진의 해'로 정했다. 'KIMM-NEXT 50, 새로운 50년의 출발'이 새해 케치프레이즈다. AX/DX 3축 체계인 디지털트윈, 기계데이터플랫폼, 가상공학플랫폼 성과를 고객가치로 연결할 계획이다. 국내 최초로 AX/DX 테스트베드 역할을 담당할 'DX 허브' 건설 사업도 착수한다. 킴사이버랩을 포함한 5개 대표브랜드 활동도 본격 추진한다. 실행 과제로는 ▲50주년 준비와 실행(역사관 개관, KIMM-FBO(최초·최고·유일) 명예의 전당 헌액 등) ▲AX/DX 본격 추진과 대표 브랜드 육성 ▲픽처경영(B), 본질경영(E), 속도경영(S), 인재경영(T) 등 B·E·S·T 경영전략' 실천 등으로 정했다. 류석현 원장은 "휴머노이드 로봇, 바이오 자율랩, 차세대 반도체 장비, 탄소중립기술, 무탄소에너지 기술, 나노기술, 가상공학기술 등 KIMM-NEXT 50을 견인하는 혁신원천기술에서 국민체감 성과를 창출할 것"이라며 "서로를 격려하며 같은 방향을 바라보고 대한민국 기계 기술 미래를 함께 열어갈 것"이라고 말했다. 표준연 지난해 양자 분야서 줄줄이 성과…"글로벌 기관으로 나아갈 것" 한국표준과학연구원은 지난해 양자과학기술 분야에서 일군 독보적인 성과를 바탕으로 내실과 대한민국 기술 주권에 방점을 찍어놨다. 이를 바탕으로 비전과 계획을 풀어나간다는 복안이다. 이호성 한국표준과학연구원장은 "100년 역사를 시작하는 중요한 시점에 와 있다"며 "과거의 성과를 넘어, 세상 기준을 만드는 글로벌 표준연구기관으로 나아가야 한다"고 당부했다. 지난 해 40년을 맞았던 한국생명공학연구원은 "글로벌 퍼스트 무버'를 강조했다. 또 부서 칸막이 해소와 글로벌 연구 거점으로의 도약 시동, 행정부문 AI 전환(AX) 본격 실행 등을 올해 화두로 제시했다. 생명연은 또 연구몰입 환경 조성과 국가바이오파운드리 구축, 자원동 리모델링 등을 추진한다. 권석윤 한국생명공학연구원장은 포스트 PBS로 올해 신설하는 전략연구사업에 대해 "국가적 난제를 해결하는 중장기 대형 성과 창출로 우리의 체질을 완전히 바꾸어야 한다는 시대적 명령"이라고 언급했다. 이외에 생명연은 연구몰입 환경 조성과 국가바이오파운드리 구축, 자원동 리모델링 등을 차질없이 추진하겠다고 덧붙였다. 항우연 "항공우주 선도기술 저장고 역할 선언" 지난해 10월 국정감사에서의 어려웠던 분위기를 11월 누리호 4차 발사 성공으로 반전시키는데 성공한 한국항공우주연구원은 새해 국가 항공우주 선도기술 저장고 역할을 선언했다. R&D 목표를 분명하게 언급한 것이 특징이다. 주요 목표로는 ▲다목적실용위성 6호 발사 ▲다목적실용위성 7호 하반기 임무 수행 ▲다목적실용위성 7A호 발사 준비 ▲누리호 5차 발사(차세대 중형위성 2,4호 포함) ▲초소형군집위성 2~6호 발사 ▲하반기 차사대발사체 엔진 예비설계검토회의 등을 꼽았다. 이외에 ▲30일 성층권 장기체공 비행 재도전 ▲4D 궤적 기반의 항공교통 흐름 관리 시스템 검증 시험 ▲다수·이종 무인이동체 육해공 통합 운용 시험 ▲대기환경 무인기 ONe-Stop 플랫폼 설계 ▲항공 AI 안전성 확보를 위한 자율임무 신뢰성 기술 개발 ▲준도심 지역 UAM 검증 인프라 구축 ▲UAM 가상 물리 환경 개발 ▲민간 소형발사체 발사장 공사 완료 ▲KPS(한국형위성항법시스템) 상세설계 완료 등을 제시했다. 이상철 한국항공우주연구원장은 "향후 수십 기 위성 운영에 대비한 AI 기반 자동화·지능화 등 지상 시스템 고도화 사전 연구를 진행한다"며 "위성정보 부가가치를 높이는 핵심기술을 확보하고, 위성영상 AI 학습 데이터 셋을 지속 공개할 것"이라고 말했다. 한편 ETRI를 포함해 KAIST와 한국한의학연구원, 국가녹색기술연구소, 한국뇌연구원, 기초과학연구원, 한국원자력연구원은 기관장 임기가 지난해 모두 만료됐다. 한국전기연구원과 한국화학연구원도 조만간 기관장 임기가 만료된다.

2026.01.05 17:15박희범 기자

[인사] 산업연구원

◇부원장 ▲경영부원장 이동희 선임연구위원 ◇센터장 ▲전략산업연구센터장 이준 ▲산업미래정책센터장 조재한 ▲지역균형발전연구센터장 이상호 ◇실장 ▲산업혁신정책연구실장 송단비 ▲신산업전략연구실장 구진경 ▲산업탄소중립연구실장 이재윤 ▲AI디지털전환연구실장 이상현 ▲인구전략연구실장 길은선 ▲경제안보·통상연구실장 양주영 ▲글로벌산업협력연구실장 임소영 ▲지역성장연구실장 유이선 ▲지역산업입지연구실장 김송년 ▲산업경제데이터분석실장 홍성욱 ▲경영지원실장 권민순 ◇팀장 ▲산업기술정책팀장 최민철 ▲통상정책분석팀장 김현석 ▲중국산업분석팀장 조은교 ▲북한·동북아팀장 김수정 ▲방위산업연구TF팀장 심순형 ▲기획팀장 황중훈 ▲전산팀장 구한모 ▲총무팀장 신지혜 ▲연구행정지원팀장 이현

2026.01.03 07:53주문정 기자

AI 패권 경쟁, '소프트웨어'에서 갈린다…"SW 생태계 경쟁력이 곧 AI 경쟁력"

전 세계적으로 인공지능(AI) 열풍이 거세다. 빅테크 기업은 그래픽처리장치(GPU)를 확보하고 거대한 데이터센터를 짓는 데 천문학적인 자금을 쏟아붓고 있다. 하지만 화려한 하드웨어 경쟁 이면에서 AI 혁신을 가능케 하는 핵심 동력인 '소프트웨어(SW)'의 중요성은 간과되고 있다는 지적이 제기됐다. 소프트웨어정책연구소(SPRi)는 1일 발간한 이슈리포트 '인공지능 혁명의 숨은 동력, 소프트웨어의 역할과 함의'를 통해 AI 시대를 이끄는 실질적인 힘은 소프트웨어에 있으며 SW 생태계 강화 없이는 AI 경쟁력을 확보할 수 없다고 분석했다. 보고서는 AI 개발 생애주기 전반에 걸쳐 소프트웨어가 수행하는 결정적인 역할에 주목했다. 흔히 AI라고 하면 복잡한 알고리즘이나 고성능 칩(Chip)을 떠올리지만, 이를 실제 작동 가능한 서비스로 만드는 것은 정교한 SW 기술이다. 연구진은 AI 개발 과정을 ▲데이터 수집 ▲전처리 ▲모델 개발 및 학습 ▲최적화 ▲추론 ▲운영 및 배포(MLOps) ▲애플리케이션 개발 등 7단계로 구분하고, 각 단계마다 핵심적인 SW 기술이 어떻게 적용되는지 분석했다. 예를 들어 데이터 전처리 단계에서는 팬더스나 아파치 에어플로 같은 도구가 방대한 데이터를 AI가 학습하기 좋은 형태로 가공한다. 모델 학습 단계에서는 파이토치, 텐서플로' 같은 딥러닝 프레임워크가 복잡한 신경망 설계를 돕고, 쿠다(CUDA) 같은 기술이 하드웨어 가속을 이끌어낸다. 특히 최근 중요성이 커진 '모델 경량화 및 최적화' 단계에서는 거대언어모델(LLM)을 모바일 기기에서도 구동할 수 있도록 돕는 ONNX, 텐서플로 라이트등 SW 기술이 필수적이다. 보고서는 특히 "SW 발전이 하드웨어 비용 절감을 이끄는 핵심 요인"이라고 강조했다. 무어의 법칙보다 더 빠른 속도로 AI 모델 운용 비용이 감소하고 있는데, 이는 하드웨어 자체 성능 향상뿐만 아니라 SW 기반 최적화 기술 덕분이다. 실제로 최근 중국 딥시크(DeepSeek) 등이 선보인 모델은 하드웨어 자원을 극한으로 효율화하는 SW 기술을 통해 경쟁사 대비 훨씬 저렴한 비용으로 고성능을 구현해내며 시장에 충격을 주기도 했다. 보고서는 현재 AI 혁신 상당 부분이 '오픈소스 SW' 진영에서 일어나고 있다는 점도 강조했다. 메타의 라마(LLaMA) 시리즈 등 오픈소스 모델이 빠르게 확산되면서, 전 세계 개발자 협업해 기술을 발전시키는 '개방형 혁신'이 대세가 되었다는 분석이다. 이에 따라 우리나라도 폐쇄적인 기술 개발보다는 오픈소스 생태계에 적극 참여하고, 국가 R&D 성과를 개방형으로 공개해 기술 축적 선순환을 만들어야 한다고 제언했다. 보고서를 작성한 SPRi 유재흥 책임연구원 등 연구진은 "AI는 더 이상 개별 기술이 아닌 '소프트웨어 생태계 전체 산물'로 인식해야 한다"고 보고서를 통해 주장했다. 이를 위해 정부와 기업은 ▲AI 개발 전 주기를 아우르는 SW 툴체인 강화 ▲개방형 오픈소스 생태계 전략적 활용 ▲AI와 SW를 통합한 'AI 시스템 엔지니어링' 인재 양성 ▲SW 안전 및 신뢰성 확보 체계 구축 등에 나서야 한다고 제언했다. 유 책임연구원은 "결국 SW 생태계 경쟁력이 곧 AI 경쟁력"이라며 "AI 강국 도약을 위해서는 견실한 SW 생태계 조성을 위한 지속적인 정책 지원이 필수적"이라고 밝혔다.

2026.01.02 07:03남혁우 기자

지구에서 1만광년 떨어진 '나홀로 행성' 발견…지구보다 95배 더 무거워

태양계 밖 우리은하에서 지구보다 대략 95배 더 무거운 토성급 '나홀로 행성'이 발견됐다. 미시중력렌즈 현상으로 발견한 것은 9번째, 아인슈타인 반경 밖에서 발견되기는 처음이다. 이 발견 내용은 국제학술지 사이언스에 2일(한국시간) 발표됐다. 우주항공청(우주청)은 한국천문연구원이 참여한 국제 공동 연구진이 우리나라 외계행성탐색시스템(KMTNet)과 유럽우주국 가이아(GAIA) 우주망원경으로 토성급 질량을 보유한 '나홀로 행성'을 발견했다고 밝혔다. 나홀로 행성은 우주 공간을 홀로 떠도는 행성으로 행성계 형성과 진화를 이해하는 중요한 단서를 제공한다. 이번에 발견된 '나홀로 행성'은 국제천문연맹(IAU)가 'KMT-2024-BLG-0792'로 명명했다. KMT는 한국중력렌즈망원경(KMTNet)을 의미하고, 나머지 숫자는 2024년 우리은하 중심부 방향에서 발견한 792번째 중력미소렌즈 관측을 뜻한다. 이 행성은 토성 질량 대비 약 0.7배에 해당한다. 지구로부터 1만 광년 가량 떨어져 있다. 이 행성은 기존과 달리 지상망원경과 우주망원경을 동시에 활용해 지구로부터 떨어진 거리를 측정했다. 이 같은 방법으로 거리를 측정한 경우는 처음이다. 현재 나홀로 행성을 발견할 수 있는 유일한 방법은 미시중력렌즈 현상을 이용하는 것이다. 천문연 KMTNet 연구진은 미시중력렌즈 현상으로 이번 나홀로 행성을 발견했다. 이 현상이 일어날 당시 가이아 우주망원경이 동일 영역을 16시간 동안 6차례 관측한 자료를 바탕으로 행성 거리와 질량을 정확하게 측정했다. KMTNet은 칠레, 호주, 남아프리카공화국에 각각 설치된 망원경을 통해 24시간 연속 관측이 가능하다. 이로인해 미시중력렌즈 현상이 짧게 발생하는 '나홀로 행성'도 놓치지 않고 발견할 수 있다. 미시중력렌즈 현상은 렌즈 역할을 하는 별이 배경 천체(관측 대상 배경) 앞을 지날 때 밝기가 급상승했다가 감소하는 현상이다. 한국천문연구원 이충욱 책임연구원은 "이번 발견은 중요한 학문적 의미를 갖는다"며 "지금까지 미시중력렌즈를 통해 발견된 나홀로 행성 9개는 모두 '아인슈타인 데저트'라고 불리는 특정 범위 아인슈타인 반경 밖에서 발견되었으나, 이번 행성은 아인슈타인 데저트 내에서 발견된 첫 번째 사례"라고 말했다. 아인슈타인 반경은 미시중력렌즈 현상을 일으키는 물체 중력장이 빛을 휘게 하는 정도를 정의하는 물리적인 반경을 말한다. 아인슈타인 데저트는 약 9~25마이크로초각(µas))에 해당하는 천체가 거의 관측되지 않는 현상을 말한다. 이 범위에 속하는 질량대 천체가 드물거나, 형성 메커니즘이 다르기 때문일 수 있다는 가설이 있다. 각반경 크기는 천체 질량이 클수록 커지며, 아인슈타인 테저트 왼쪽(≤9µas)은 질량이 작은 행성, 오른쪽(≥25µas)은 갈색왜성과 별들로 보인다. 연구팀은 수보(Subo Dong, 1저자 및 교신저자, 베이징대), 젝수안 우(Zexuan Wu, 2저자, 베이징대), 류윤현 연구원(3저자, 천문연), 이충욱 연구원(교신저자, 천문연) 등이 참여했다. 우주청 강경인 우주과학탐사부문장은 “천문연에서 구축한 KMTNet 덕분에 미시중력렌즈 현상을 이용한 행성 발견에 우리나라가 기여하고 있다"며 "향후에도 지상망원경과 국제 우주망원경들 간 동시관측 등을 통해 새로운 발견을 지속 지원할 것"이라고 말했다.

2026.01.02 04:00박희범 기자

AX엔진 강화 AI 3강 도약 "시동"...과기정통부, 기초·전략기술 등 포함 8.1조원 투입

과학기술정보통신부 새해 총 8조 1,188억원을 투자하는 연구개발사업 종합시행계획을 확정하고, 본격적으로 사업을 추진한다고 1일 밝혔다. 과학기술 분야에는 6조 4,402억원, 정보통신‧방송(ICT) 분야는 1조 6,786억원을 지원한다. 전년대비 약 25.4% 증가한 예산이다. 이 예산에는 국가과학기술연구회, 직할출연기관, 과학기술단체지원사업 등은 제외됐다. 목표는 과학기술 기반 혁신성장 추진 및 AI 3강 도약 본격 시동이다. 과학기술 기반 혁신성장에 6.4조원 투입…기초·전략기술 육성이 핵심 과학기술분야는 도전적·혁신적 연구개발을 기반으로 미래 전략기술 육성에 전력 투구한다. 바이오, 양자 등 미래 유망기술 투자를 확대하고, 반도체·디스플레이·이차전지 등 초격차 실현을 위한 원천기술개발에 집중한다. 세부적으로 ▲AI-네이티브 첨단바이오 자율실험실('26 신규, 135억원), ▲양자과학기술 플래그십 프로젝트('26, 500억원) ▲차세대 광기반 연산반도체 핵심기술개발('26 신규, 46.3억원), ▲차세대 융복합 프리폼 디스플레이 핵심기술개발('26 신규, 47억원), ▲미래혁신선도형 이차전지 원천기술개발('26 신규, 50억원) 등이다. 글로벌 공급망에 대응할 나노·소재, 에너지 수요 및 기후변화 대응을 위한 미래에너지 투자도 강화하고, 변혁적 기술 선점을 위한 한계도전 R&D와 융합연구 지원도 지속한다. 특히, 과학기술에 인공지능(AI) 접목을 통해 강점 분야 연구개발 및 과학적 난제 해결 등 인공지능 모델을 활용한 기술혁신도 가속화한다. 예산은 ▲국가전략기술미래소재개발('26, 935.7억원) ▲가동원전 안전성 향상 핵심기술 개발('26, 383.2억원) ▲AI+S&T 혁신기술개발('26 신규, 45억원) 등이다. R&D 기초체력도 강화한다. 예측 가능하고 지속성 있는 기초연구 생태계 조성을 위해, 기본연구 복원과 함께 연구기간 확대, 우수성과 과제에 대한 후속연구 확대 등 연구자 성장 지원을 확대한다. 기초연구사업(개인연구+집단연구)이 지난해 2.3조원, 1.2만여개 과제에서 새해엔 2.7조원, 1.5만여개 과제로 늘었다. 우수 과학기술 인재 확보를 위해선 미래 첨단기술 분야 석·박사급 인재양성 지원과 이공계 연구생활장려금 참여대학을 확대('25, 600억, 35개교 → '26, 830억, 50개교 이상)한다. 또 국가과학자제도를 도입해 우수과학자·공학자가 국가와 공동체를 위한 연구에 몰입하도록 하고, 해외 우수인재 확보를 위한 홍보 활동 및 유치사업도 확대한다. 과학기술혁신인재양성 사업에는 769억원), 국가과학자 지원에는 25억원을 책정했다. 이외에 ▲다목적 방사광가속기 구축('26, 1,188억원) ▲국가 플래그십 초고성능 컴퓨팅 인프라 고도화 사업('26, 684.4억원) ▲4극 3특별 과학기술혁신지원('26, 789억원) ▲공공연구성과 사업화·창업지원('26, 930.5억원) ▲공공행정서비스 혁신기술개발('26, 98억원) ▲유럽연합 다자연구혁신 프로그램 참여지원('26, 125.1억원) ▲해외 우수연구기관 협력허브 구축('26, 301억원) 등을 적극 추진한다. AI대전환 가속…반도체·양자·보안·인재 양성에 과감한 투자 ICT 분야에서는 국가 AI 대전환 가속화를 위한 AX 엔진(AI, AI반도체, 양자 등) 및 첨단 인프라(차세대통신, 사이버보안 등) 핵심기술 확보와 AI 고급인재 양성에 집중 투자하고, 피지컬AI 등 지역 AX 혁심거점 조성도 본격 착수한다. 우선 AI, AI반도체, 양자 등 AX 엔진 분야 핵심기술 투자를 강화한다. 기존 AI의 한계를 극복하는 차세대 AI 원천기술 개발을 확대하고, 피지컬AI 선도기술 확보에 착수한다. 저전력 AI반도체 고도화와 함께 국산 NPU 기반의 AI컴퓨팅 기술 자립화를 추진하는 한편, 양자통신·센서 상용화, 양자 공정 기술 국산화 등 양자분야 R&D도 적극 지원한다. 세부 예산은 ▲경량·저전력AI한계극복('26 신규, 90억원), ▲인간인지기반AI핵심원천('26 신규, 100억원), ▲피지컬AI선도기술개발('26 신규, 150억원), ▲자율행동체온디바이스응용지원('26 신규, 60억원), ▲차세대지능형반도체기술개발(설계)('26, 189억원), ▲K-클라우드기술개발('26, 608억원), ▲양자플래그십프로젝트(통신‧센서)('26, 302억원), ▲국가양자팹혁신생태계조성('26 신규, 50억원) 등이다. 디지털 첨단 인프라 확보를 위해 AI 기반 네트워크, 6G, 저궤도 위성통신 등 차세대통신 분야 기술 주도권을 확보하고 AI 보안 내재화, 양자내성암호 체계 전환 등 사이버보안 강화를 위한 투자도 강화한다. 주요 예산을 보면 ▲AI-RAN선도프로젝트('26 신규, 90억원), ▲차세대네트워크(6G)산업기술개발('26, 1,068억원), ▲AI생태계보안내재화('26 신규, 36억원), ▲정보보호핵심원천기술개발('26, 1,074억원) 등이다. AI·디지털 전환을 선도하는 고급인재 양성도 강화한다. AX대학원 신설 등 전략분야 특화대학원 지원을 확대하고 신진연구자 중심 R&D 연계, 기업‧대학 공동연구, 해외 AI 연구자 유치 등을 통한 인재양성도 대폭 강화한다. 예산과 사업은 ▲AI대학원('26, 400억원, 10개), ▲AX대학원('26 신규, 150억원, 10개), ▲AI융합대학원('26, 60억원, 4개), ▲AI반도체대학원('26, 90억원, 3개), ▲융합보안대학원('26, 55억원, 7개), ▲AI최고급신진연구자('26, 340억원), ▲생성AI선도인재('26, 270억원), ▲최고급AI해외인재('26, 100억원) 등이다. 4개 권역(호남권, 대경권, 동남권, 전북) AX 혁신거점 조성을 위한 대형 R&D에 착수한다. 광주‧대구 지역에 AX R&D‧실증 허브를 조성*하고, 경남‧전북 지역에서는 제조분야 피지컬AI** 특화 핵심기술 확보를 추진한다. 예산은 ▲AX실증밸리조성('26 신규, 226억원), ▲지역거점AX혁신기술개발('26 신규, 110억원), ▲인간-AI협업형LAM('26 신규, 667억원), ▲협업지능피지컬AI기반SW플랫폼('26 신규, 767억원) 등이다. 과기정통부는이와함께 데이터 기반 R&D 관리도 본격 추진한다. 또 불필요한 연구행정 절차를 간소화하고, 해외에서 복귀한 연구자들이나 국내에서 활동하는 해외 연구자들도 R&D에 참여할 수 있도록 영문 공고 사업도 확대한다. 이와 함께, 대국민 공모전, 경진대회 등 R&D 기획 단계부터 국민 참여를 제고할 계획이다. ICT 분야는 연구자 도전·창의적 연구몰입을 위해 과제신청 및 수행 시 불필요한 제출 서류를 축소(13종→10종)하고, 제출 분량을 제한하는 등 연구자의 행정 부담을 최소화한다. 또한 도전적인 연구목표 달성 실패를 용인하고, 연구자가 도전적인 목표를 설정하여 연구를 수행하도록 평가등급을 폐지한다. 한편, 과기정통부는 이번에 확정된 종합시행계획에 따라 신규사업·과제별 추진 일정을 1월 2일자로 공고한다. 1월 중 진행되는 정부 연구개발사업 부처합동 설명회를 통해 구체적인 내용, 과제 공모 시기, 절차 등을 설명할 예정이다.

2026.01.01 20:45박희범 기자

대졸-비대졸, 수명 격차 더 커졌다...왜

미국에서 대학 학위를 가진 사람과 그렇지 않은 사람 사이의 사망률 격차가 지난 30여 년간 빠르게 확대된 것으로 나타났다. 단순한 학력 차이를 넘어, 거주 지역(특히 도시와 농촌 간 격차)이 사망률 불평등을 고착화하고 있다는 분석이다. IT 전문 외신 기가진에 따르면, 보스턴 연방준비은행의 크리스토퍼 L. 푸트 연구원과 하버드대 공중보건대학원의 엘렌 미아라 교수 등이 참여한 연구팀은 최근 전미경제연구소(NBER) 워킹페이퍼를 통해 미국 중년층(25~64세) 사망률의 장기 변화를 분석했다. 연구에 따르면, 대학 졸업자와 비대학 졸업자 간 평균 수명 차이는 1992년 2.6년에서 2019년 6.3년으로 두 배 이상 벌어졌다. 중년기 사망률 역시 대졸자 집단에서는 꾸준히 개선된 반면, 비대졸자 집단에서는 개선 속도가 현저히 더뎌 결과적으로 격차가 확대됐다. '절망사'만으로는 설명되지 않는 사망률 격차 그동안 이 같은 사망률 격차는 약물 과다복용, 알코올 관련 질환, 자살 등 이른바 '절망사(deaths of despair)'로 설명돼 왔다. 하지만 연구팀은 연령별·사인별 분석 결과, 비대졸자 집단에서는 절망사 외의 다양한 원인 사망도 크게 늘어나 단일 요인으로 격차를 설명하기 어렵다고 지적했다. 연구진이 특히 주목한 것은 같은 비대졸자 집단 내에서도 '어디에 사느냐'에 따라 사망률 개선 정도가 크게 달랐다는 점이다. 시간이 흐를수록 군(郡) 단위 사망률 편차가 확대되면서, 평균치 차이뿐 아니라 지역 간 불균형 자체가 커지고 있는 것으로 나타났다. 도시는 '개선', 농촌은 '정체'…학력 격차에 지역 격차가 겹쳐 사망률 불평등↑ 이러한 지역 격차는 도시와 농촌의 대비에서 뚜렷하게 드러난다. 도시 지역에서는 사망률이 전반적으로 개선된 반면, 농촌 지역에서는 개선이 정체되거나 매우 더딘 흐름을 보였다. 그 결과 비대졸자일수록, 또 농촌에 거주할수록 건강 위험에 더 크게 노출되는 구조가 형성되고 있다는 것이다. 연구팀은 학력 격차 위에 지역 요인이 더해지면서 사망률 불평등이 '이중으로 고착화'되고 있다고 분석했다. 핵심 변수로 떠오른 '흡연'…비대졸·농촌에서 격차 확대 연구진이 여러 요인을 비교 분석한 결과, 사망률의 지역 격차와 가장 강하게 맞물린 변수는 '흡연율'이었다. 흡연율 변화를 학력과 도시·농촌 기준으로 나눠 살펴보면, 대학 졸업자의 경우 도시와 농촌 모두에서 흡연율이 꾸준히 감소했다. 반면 비대학 졸업자 집단에서는 양상이 달랐다. 특히 농촌 지역에서 흡연율이 높게 유지되거나 감소 속도가 매우 느려, 도시와 농촌 간 격차가 쉽게 해소되지 않았다. 흡연율이 높은 지역일수록 이후 사망률이 악화되거나 개선이 어려운 경향도 비대졸자 집단에서 더욱 뚜렷하게 나타났다. 연구팀은 “흡연은 대졸자에게도 분명한 건강 위험이지만, 지리적 격차와 강하게 연결되는 현상은 비대졸자 집단에서 훨씬 두드러진다”며 “흡연이 '비대졸자 지역 격차 확대'와 겹쳐 작동하고 있을 가능성이 크다”고 설명했다. 비만·기타 요인도 검토했지만…흡연만큼 명확하지는 않아 연구진은 흡연 외에도 비만 등 다른 건강 위험 요인들을 동일한 분석 틀로 검토했다. 비만율과 사망률 사이에도 일정한 상관관계는 관찰됐지만, 지역별 사망률 변화와 가장 일관되게 맞물린 요인은 '흡연'이었다는 게 연구팀의 판단이다. 다만 연구진은 흡연만으로 사망률 격차 확대의 모든 원인을 설명할 수는 없다고 선을 그었다. 사망 원인이 매우 다양하고 격차 규모도 큰 만큼, 흡연이 다른 위험 요인의 영향을 증폭시키는 '매개 변수' 역할을 하고 있을 가능성이 있다는 설명이다. 실제로 순환기 질환, 뇌혈관 질환, 당뇨병 등 주요 만성질환 영역에서도 비대졸자 집단에서는 흡연율 변화와 사망률 변화가 같은 방향으로 움직이는 경향이 나타났다. 이는 흡연의 영향이 폐암 같은 특정 질환에만 국한되지 않을 수 있음을 시사한다. “왜 비대졸자에게서만 '장소 효과'가 이렇게 강할까” 이 연구는 소셜 뉴스 사이트 '해커뉴스'에서도 활발한 논쟁을 불러일으켰다. “대학 진학률이 높아지면서 비대졸자 집단에 상대적으로 고위험 인구가 남은 것 아니냐”, “흡연만으로 중년 사망률을 설명할 수 있느냐”, “비만이나 펜타닐 등 마약 문제가 더 큰 원인일 수 있다”, “의료 접근성이나 성별 구성 변화도 고려해야 한다”는 지적이 이어졌다. 연구팀 역시 흡연을 강력한 예측 요인으로 제시하면서도, 왜 이러한 '장소의 영향'이 비대졸자 집단에서만 유독 강하게 나타나는지에 대해서는 아직 명확한 해답을 찾지 못했다고 밝혔다. 이에 학력·지역·건강 행동이 얽힌 사망률 격차의 구조적 원인을 둘러싼 논쟁은 당분간 계속될 전망이다.

2026.01.01 09:09백봉삼 기자

김정진 신약개발연구조합 이사장 "새해 R&D 지원 확대”

김정진 한국신약개발연구조합 이사장이 병오년 새해를 맞아 국내 신약 R&D 지원 의지를 밝혔다. 김 이사장은 1일 신년사를 통해 공개한 조합의 새해 과제는 '혁신 신약 개발을 통한 대한민국 바이오헬스 산업 발전'이다. 이를 위해 김 이사장은 ▲국내외 오픈이노베이션을 통한 연구개발 생태계 조성 ▲신약 개발 전 주기 지원을 위한 분야별 플랫폼·인프라 구축 ▲신약 개발의 합리적인 정책 지원 환경 조성 ▲전문인력 양성 등을 추진하겠다고 전했다. 그는 “시장이 요구하는 제약바이오 혁신 성과를 창출하려면 자체 연구개발 역량을 강화하고 국내외 오픈이노베이션을 통한 유망 기술과 파이프라인 확보 등 혁신 가속화를 위한 연구개발 투자가 필요하다”라고 강조했다. 또 “연구개발 생산성 제고를 위한 AI 접목, 빅데이터 연계 및 디지털 기업과의 협업 체계 구축 등과 이를 위한 내부 인프라 구축 등을 위한 투자가 이뤄져야 한다”라며 “혁신 생산성을 높이고 글로벌 시장에 보다 신속히 진출하기 위한 새로운 모달리티에 대한 접근 확대도 필요하다”라고 설명했다. 아울러 “제약바이오헬스 산업은 국가 보건 안보와 직결된 필수 산업이자 첨단전략산업”이라며 “국내 제약바이오기업의 글로벌 도약과 우리나라 바이오헬스 산업의 경쟁력 강화를 뒷받침하는 소임을 수행하겠다”라고 덧붙였다.

2025.12.31 23:59김양균 기자

[유미's 픽] "주사위는 던져졌다"…국대 AI 첫 탈락자, 1차 발표회서 판가름?

우리나라를 대표할 인공지능(AI) 모델을 선발하는 정부 사업 '독자 AI 파운데이션 모델 프로젝트'의 첫 결과물이 공개된 가운데 어떤 기업이 이번 심사에서 살아남을지 관심이 집중된다. 각 사업자들이 내세운 모델의 성과가 달라 정부가 심사기준을 어떻게 세웠을지도 관심사다. 31일 업계에 따르면 네이버, LG AI연구원, SK텔레콤은 AI 임원, NC AI와 업스테이지는 대표가 지난 30일 오후 2시부터 서울 강남구 코엑스에서 개최된 독자 AI 파운데이션 모델 프로젝트 1차 발표회에 참여했다. 발표는 네이버를 시작으로 NC AI, 업스테이지, SK텔레콤, LG AI연구원 순서로 진행됐다. 독자 AI 파운데이션 모델 프로젝트는 그래픽처리장치(GPU)와 데이터 등 자원을 집중 지원해 국가 대표 AI 모델을 확보하는 정부 사업이다. 과학기술정보통신부는 이번 발표를 기반으로 심사를 통해 내년 1월 15일 1개 팀을 탈락시키고, 이후에도 6개월마다 평가를 거쳐 2027년에 최종 2개 팀을 선정한다. 모델 성과 제각각…정부 심사 기준이 관건 이번 심사에선 각 팀이 주어진 공통 과제를 얼마나 잘 수행했는지, 각자 제시한 목표대로 성과를 냈는지가 관건이다. 모든 팀은 최근 6개월 내 공개된 글로벌 최고 모델 대비 95% 이상의 성능을 달성해야 하는 과제가 주어진 상태다.지난 8월 정예팀으로 선정된 지 4개월만에 첫 성과를 공개해야 하는 만큼, 개발 시간이 부족한 상황에서 각자 기술력을 얼마나 끌어올렸을지도 관심사다. 각 팀의 GPU 지원 여부, 지원 받은 시기 등이 각각 달랐다는 점에서 정부가 이를 심사 시 고려할 지도 주목된다. 이번 프로젝트를 위해 SK텔레콤과 네이버클라우드는 정부에게 GPU를 임대해주고 있다. 이 탓에 두 업체는 올해 '독자 AI 파운데이션 모델 프로젝트' 진행 시 정부로부터 GPU를 지원 받지 못했다. SK텔레콤은 엔비디아의 B200 칩 1천24장을 업스테이지와 LG AI연구원에, 네이버클라우드는 H200 칩 1천24장을 NC AI에 지원하고 있다. 이 탓에 GPU가 각 업체에 지원된 시기는 다 달랐다. 업계에선 정부가 어떤 기준을 세울지에 따라 각 팀의 승패가 갈릴 것으로 봤다. 정부는 그간 5개팀과 여러 차례 만나 평가 기준에 대해 논의 후 이달 중순께 합의를 보고 공지했으나, 어떤 팀이 탈락할 지에 따라 여전히 논란의 불씨가 많은 것으로 알려졌다. 업계 관계자는 "당초 5개 팀이 선정될 당시 정부에 제시했던 목표치를 달성했는지가 가장 중요할 것"이라며 "각 팀이 목표로 하고 있는 모델의 크기, 성능, 활용성이 제각각인 만큼 목표 달성률을 가장 중요한 기준치로 삼아야 할 것"이라고 강조했다. 이어 "벤치마크를 활용한다는 얘기가 있지만 모델 크기가 클수록 다운로드 수 측면에서 불리할 수 있어 이를 객관적 기준으로 삼기에는 다소 무리가 있을 수 있다"며 "5개 팀과 정부가 어떤 기준에 대해 합의를 했는지, 어떤 전문가를 앞세워 심사에 나설지도 주목해야 할 부분"이라고 덧붙였다. 5개 팀 첫 성과 공개…프롬 스크래치·모델 크기·활용성 주목 이번 1차 결과 공개에서 가장 주목 받는 곳은 업스테이지다. 대기업 경쟁자들 사이에서 짧은 시간 내 '프롬 스크래치(From Scratch)'를 기반으로 가성비 최고 수준인 모델을 완성도 높게 공개했다는 점에서 많은 이들의 호응을 얻었다. 프롬 스크래치는 AI 모델을 처음부터 직접 개발한다는 뜻으로, 데이터 수집과 모델 아키텍처 설계, 학습, 튜닝까지 모든 것을 자체적으로 수행하는 방식이다. 이 개념은 거대언어모델(LLM) 개발 때 많이 언급되며 아무 것도 없는 상태에서 모델을 직접 설계하고 데이터를 수집 및 전처리해 학습시킨다는 점에서 이를 통해 AI 모델을 선보일 경우 기술력이 상당히 높다고 평가를 받는다. 오픈AI의 'GPT-4'나 구글 '제미나이', 메타 '라마', 앤트로픽 '클로드' 등이 여기에 속한다. 업스테이지는 이날 독자 파운데이션 모델 '솔라 오픈 100B'를 LM 아레나 방식으로 해외 유명 모델들과 비교해 공개하며 자신감을 표출했다. 특히 발표에 직접 나선 김성훈 대표가 '솔라 오픈 100B'를 개발하게 된 과정을 스토리텔링 형식으로 발표해 호응을 얻기도 했다. 김 대표는 향후 200B, 300B 모델과 함께 멀티모달 모델도 선보일 예정이다.업계 관계자는 "김 대표가 발표 때 딥 리서치나 슬라이드 제작 등 코딩 외에 실제로 현장에서 많이 써봤을 것 같은 서비스를 직접 라이브 데모로 보여준 부분이 인상적이었다"며 "504장의 B200 GPU로 두 달 남짓 훈련한 것을 고려하면 모델 크기나 사용된 토큰수(추정)를 정말 빡빡하게 잘 쓴 게 아닌가 싶다"고 평가했다. 이승현 포티투마루 부사장은 "(업스테이지 발표 때) 솔라 프로가 'GPT-4o-미니'나 '파이-3 미디엄'보다 벤치마크가 높아 동급 사이즈에선 가장 우수하다고 했는데, 실제 가성비가 최고 수준인 것으로 보인다"며 "당장 기업들이 가져다 쓰기에도 좋을 것 같다"고 말했다. 이어 "그동안 업스테이지의 상징과도 같았던 DUS(구조 일부를 변경해 자체화한 AI 모델 개발 방식)를 넘어 프롬 스크래치로 모델을 개발했다는 점이 인상적"이라며 "기술 리포트가 없는 게 아쉽지만, 모델 카드에 프롬 스크래치를 기재한 것과 함께 API도 공개해 자신감을 드러낸 것이 국가대표로 내세우기 적합해 보였다"고 덧붙였다. 배경훈 과학기술정보통신부 부총리 겸 장관을 배출한 LG AI연구원도 이번 발표가 끝난 후 개발 중인 모델이 국가대표로 인정받기에 손색이 없다는 평가를 받았다. 이곳은 '엑사원 4.0' 아키텍처를 기반으로 파라미터 크기를 약 7배 키워 초기화한 상태에서 새로 학습시킨 'K-엑사원'을 이번에 공개했다. 'K-엑사원'은 매개변수 236B 규모의 프런티어급 모델이다. LG AI연구원에 따르면 'K-엑사원'은 개발 착수 5개월 만에 알리바바의 '큐웬3 235B'를 뛰어 넘고 오픈AI의 최신 오픈 웨이트 모델을 앞서 글로벌 빅테크 최신 모델과 경쟁할 수 있는 가능성을 입증했다. 글로벌 13개 공통 벤치마크 평균 성능 대비 104%를 확보했다는 점도 눈에 띄는 요소다. LG AI연구원은 "기존 엑사원 4.0 대비 효율성을 높이면서도 메모리 요구량과 연산량을 줄여 성능과 경제성을 동시에 확보했다"며 "특히 전문가 혼합 모델 구조(MoE)에 하이브리드 어텐션 기술을 더해 메모리 및 연산 부담을 70% 줄이고, 고가의 최신 인프라가 아닌 A100급 GPU 환경에서 구동할 수 있도록 했다"고 설명했다. 이곳은 향후 조 단위 파라미터 규모 글로벌 최상위 모델과 경쟁할 수 있도록 성능을 고도화한다는 계획이다. 또 글로벌 프론티어 AI 모델을 뛰어넘는 경쟁력을 확보해 한국을 AI 3강으로 이끌 것이란 포부도 드러냈다. 이번 발표를 두고 업계에선 LG AI연구원이 5개 팀 중 기술적인 내용이 가장 많이 들어있어 신뢰도가 높았다고 평가했다. 또 추론 강화를 위해 아키텍처를 변형하고 커리큘럼 러닝을 적용했다는 점에서 모델이 '프롬 스크래치'임을 명백히 보여줬다고 평가했다. 다만 동일 아키텍처인 32B 모델의 리포트와 가중치만 공개돼 있고, 이번 모델인 236B는 공개하지 않았다는 점은 아쉬운 대목으로 지적됐다. 업계 관계자는 "'K-엑사원'은 구조, 가중치가 완전 국산이란 점에서 통제권과 설명 가능성이 충분히 확보돼 있다고 보인다"며 "국방, 외교, 행정망 등 국가 핵심 인프라에 충분히 쓰일 수 있을 듯 하다"고 말했다. 그러면서도 "이번 발표에서 자체 MoE나 하이브리드 어텐션(hybrid attention, 효율·성능을 위해 다양한 어텐션 방식을 상황별로 혼합한 구조), 아가포(AGAPO, 어텐션·파라미터 사용을 입력에 따라 동적으로 조절하는 내부 최적화 기법) 같은 기술들에서 인상 깊은 것이 없다는 것은 아쉽다"며 "다음에는 실질적 효과에 대한 정량적 수치가 잘 기술되면 좋을 듯 하다"고 덧붙였다.이에 대해 LG AI연구원 관계자는 "모델 제출 마감이 이번 주까지여서 제출 시점에 236B 모델을 공개할 것"이라며 "이 때 테크 리포트로 세부 사항도 담을 예정"이라고 설명했다. SK텔레콤도 이번 발표에서 많은 이들의 주목을 받았다. 짧은 시간 안에 국내 최초로 매개변수 5천억 개(500B) 규모를 자랑하는 초거대 AI 모델 'A.X K1'을 공개했기 때문이다. 특히 모델 크기가 경쟁사보다 상당히 크다는 점에서 AI 에이전트 구동 등에서 유리한 고지에 있다는 일부 평가도 나오고 있다. SK텔레콤은 모델 크기가 성능과 비례하는 AI 분야에서 한국이 AI 3강에 진출하려면 500B 규모의 AI 모델이 필수적이란 점을 강조하며 톱2까지 오를 것이란 야심을 드러내고 있다. 또 SK텔레콤은 모두의 AI를 목표로 기업과 소비자간 거래(B2C)와 기업간거래(B2B)를 아우르는 AI 확산 역량도 강조했다. 여기에 SK하이닉스, SK이노베이션, SK AX 등 관계사와 협업으로 한국의 AI 전환에 이바지하겠다는 포부도 밝혔다. 다만 일각에선 프롬 스크래치로 모델을 개발했는지에 대한 의구심을 드러내고 있어 심사 시 이를 제대로 입증해야 할 것으로 보인다. SK텔레콤은 MoE 구조라고 강조했으나, 각 전문가 모델들이 자체 개발인지, 오픈소스 튜닝인지 밝히지 않아 궁금증을 더했다. 또 모델카드는 공개했으나, 테크니컬 리포트를 공개하지 않았다는 점도 의구심을 더했다. 이승현 포티투마루 부사장은 "MoE 구조를 독자 개발했다면 보통 자랑스럽게 논문을 내는 것이 일반적"이라며 "SKT가 'A.X 3.1(34B)'라는 준수한 프롬 스크래치 모델이 있으나, 이를 15개 정도 복제해 MoE 기술로 묶은 것을 이번에 'A.X K1'으로 내놓은 것이라면 혁신은 아니라고 보여진다"고 평가했다. 이어 "정량적 벤치마크보다 서비스 적용 사례 위주로 발표가 돼 기술적 성취보다 '서비스 운영 효율'에 방점이 찍힌 듯 했다"며 "SKT가 'A.X 3.1' 모델 카드에 프롬 스크래치를 분명히 명시했지만, 이번에는 명시하지 않아 소버린 모델로 활용할 수 있을지에 대해선 아직 판단이 이르다"고 덧붙였다. 이에 대해 SKT는 다소 억울해하는 눈치다. 프롬 스크래치로 개발을 한 사실이 명백한 만큼, 조만간 발표될 테크니컬 리포트를 통해 일각의 우려를 해소시킬 것이란 입장이다. SKT 관계자는 "모델 카드에 밝혔듯 A.X K1은 192개의 소형 전문가(expert)를 가지는 MoE 구조로, A.X 3.1 모델을 단순히 이어 붙여서 만들 수 없는 복잡한 구조인 만큼 처음부터 프롬 스크래치로 학습됐다"며 "관련 세부 내용은 이달 5일 전후 테크니컬 리포트를 통해서 공개할 예정"이라고 밝혔다. 업계 관계자는 "SKT가 500B 모델을 만든다는 것을 사전에 알고 우려가 많았지만, 다른 팀에 비해 성공적으로 압도적으로 큰 모델을 공개했다는 것 자체는 굉장히 인상적"이라며 "내년 상반기까지 정부에서 지원하는 GPU를 쓰지 않기 때문에 SKT가 얼마나 많은 GPU를 투입했는지 알 수는 없지만, 500B를 충분히 학습하기에는 (성능을 끌어 올리기에) 시간이 부족했을 것 같다"고 말했다. 그러면서도 "2T까지 만들겠다는 포부는 높이 평가한다"며 "성공적인 2T 모델이 나오기를 기대한다"고 부연했다. 네이버클라우드는 국내 최초 네이티브 옴니모달 구조를 적용한 파운데이션 모델 '하이퍼클로바 X 시드 8B 옴니'를 오픈소스로 공개하며 자신감을 드러냈다.이곳은 독자 AI 파운데이션 모델 전략 핵심으로 텍스트·이미지·음성을 통합한 '옴니 모델'을 제시했다. 옴니 모델은 텍스트, 이미지, 오디오, 비디오 등 다양한 데이터 형태를 하나의 모델에서 동시에 학습하고 추론하는 구조다. 사후적으로 기능을 결합하는 방식이 아닌, 처음부터 모든 감각을 하나의 모델로 공동 학습시키는 점이 기존 모델과의 차별점이다. 또 네이버클라우드는 기존 추론형 AI에 시각·음성·도구 활용 역량을 더한 고성능 추론모델 '하이퍼클로바 X 시드 32B 씽크'도 오픈소스로 공개했다. 이 모델은 올해 대학수학능력시험(수능) 문제를 풀이한 결과 국어·수학·영어·한국사 등 주요 과목에서 모두 1등급에 해당하는 성과를 거뒀다. 영어와 한국사에서는 만점을 기록했다. 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. 업계에선 네이버클라우드의 발표를 두고 실제 '애니-투-애니(Any-to-Any) 모델'을 작은 사이즈로 공개한 부분에 대해 인상적이라고 평가했다. '애니-투-애니 모델'은 입력과 출력의 모달리티(형식)를 가리지 않고 어떤 조합이든 처리할 수 있는 멀티·옴니모달 모델이다. 또 유일하게 '덴스(Dense) 모델'을 썼다는 점도 주목을 받았다. '덴스 모델'은 모든 파라미터가 매번 계산에 참여하는 전통적인 모델 구조로, 어떤 것을 입력하든지 항상 같은 경로로 계산이 돼 지연 시간과 비용이 MoE에 비해 안정적이라고 평가된다. 이로 인해 네이버클라우드는 경쟁사들에 비해 전체 파라미터 수는 굉장히 작아 평가 시 다소 불리한 위치에 놓여 있다는 의견도 있다. 당초 1차 심사 때 14B를 선보일 것이라고 목표했던 것과 달리 모델 크기가 8B에 그쳤다는 점도 아쉬운 점으로 지목됐다. 업계 관계자는 "네이버가 태생부터 멀티모달인 '네이티브 옴니' 아키텍처를 설계했다는 점에서 방향성이 완벽하고 독자모델로도 입증을 했지만, 경량 모델을 공개했다는 점이 아쉽다"며 "거대 모델로 스케일업 했을 때의 추론 능력과 비용 효율성이 아직 검증되지 않았다는 것이 우려된다"고 짚었다. 이어 "옴니모달은 구글, 오픈AI도 지향하는 최신 아키텍처"라며 "네이버가 이를 '패치워크(여러 모델 붙이기)'가 아닌 '네이티브'로 구현했다고 강조했다는 점에서 소버린 모델로는 충분한 가치가 있다"고 덧붙였다. NC AI는 이연수 대표가 직접 발표에 나서 산업 특화 AI를 위한 파운데이션 모델 '베키(VAETKI)'를 소개했다. 또 1단계 추진 과정에서 고품질 한국어·산업 특화 데이터를 확보하고 100B급 LLM 개발도 마쳤다고 공개했다. NC AI에 따르면 현재 베키는 제조·물류·공공·국방·콘텐츠 등 28개 이상 산업 현장에 적용돼 실질적인 성과를 창출하고 있다. NC AI는 AI 모델 바로크에 3차원(3D) 생성 기술이 결합된 바로크 3D를 활용해 전 산업군에 최적화된 버티컬 AI 설루션을 제공한다는 계획이다. 이 대표는 "우리는 1차로 100B(1천억 개)급 파운데이션 모델의 틀을 마련했다"며 "2차에서 200B, 3차에서 300B급으로 글로벌 모델급 성능을 달성하려고 한다"고 강조했다. 업계에선 NC AI의 이번 발표를 두고 경쟁력 있는 모델을 다수 보유하고 있는 것에 비해 전달력이 미흡했다고 평가했다. 100B 모델과 함께 서비스에 특화된 7B, 20B, VLM 7B까지 다양한 모델을 준비했으나, 발표 구성이 미흡해 강점이 충분히 전달되지 못했다는 의견도 나왔다. 업계 관계자는 "NC AI의 텍스트로 3D 에셋을 만드는 성능은 확실한 산업적 가치를 보여주지만, 그 이상의 것은 없어 아쉽다"며 "100B 모델을 기반으로 게임에 특화된 AI 활용을 좀 더 많이 보여줬다면 훨씬 좋았을 것 같다"고 말했다. 성과 확인 '끝'…1차 발표회 호평 속 투명한 검증 '과제' 업계에선 이번 1차 발표회의 전반적인 진행에 대해 긍정적인 평가와 함께 정부가 앞으로 조금 더 구체적인 국가대표 AI 육성 평가를 내놓을 필요가 있다고 지적했다. 이번 발표회에서 소버린 AI를 강조하는 곳은 많지만, 그 실체를 증명하는 기준이 조금 느슨해보였다는 평가도 나왔다. 업계 관계자는 "이번 발표회에서 각 팀들이 얼마나, 어떻게 혁신적인 모델을 개발해 공개했는지에 대한 구체적인 설명이 없어 아쉬움이 컸다"며 "단순한 제품 홍보 발표회 느낌을 많이 받았지만, 단기간에 모든 팀이 굉장한 일을 정부 지원을 토대로 해냈다는 것에 대해선 기대감을 가지게 했다"고 밝혔다. 이어 "최소 100B급 이상의 모델을 학습시킬만한 인프라 운용과 더불어 학습 노하우를 갖추고 있어 보여 좋았다"며 "단기간 내 실험 시간의 물리적 제한이 있었음에도 기본적으로 초거대 AI 모델을 학습시킬 기본 역량은 대부분 갖췄다고 보여져 놀라웠다"고 덧붙였다. 그러면서도 "2차 발표에선 오거나이징 하는 측에서 명확한 발표 가이드를 제시해주면 더 좋을 것 같다"며 "김성훈 업스테이지 대표의 말처럼 국민 세금이 많이 투입되고 있기 때문에 짧지만 굉장히 효과적인 발표회가 앞으로도 진행될 수 있길 바란다"고 언급했다. 또 다른 관계자는 "독자 AI 파운데이션 모델의 핵심은 어떤 데이터로, 어떤 아키텍처를 써서 어떤 방식으로 학습했는지가 투명해야 한다"며 "그 결과물은 글로벌 시장에서 통할 수 있는 객관적 수치로 증명돼야 하고, 각 팀들은 기술 리포트와 모델 카드를 의무적으로 공개해야 제대로 프롬 스크래치로 개발했는지 검증할 수 있다"고 강조했다. 그러면서 "프롬 스크래치가 만능은 아니지만 투명성은 필수"라며 "무늬만 국가대표가 아닌 실력 있는 국가대표를 가려내기 위해선 마케팅의 거품을 걷어내고 기술의 족보를 따지는 엄격한 검증 시스템이 필요하다고 본다"고 덧붙였다.

2025.12.31 17:59장유미 기자

[인사] 산업연구원

◇연구부서 센터장 ▲전략산업연구센터장 이준 ▲산업미래정책센터장 조재한 ▲지역균형발전연구센터장 이상호 ◇연구부서 실장 ▲산업혁신정책연구실장 송단비 ▲신산업전략연구실장 구진경 ▲산업탄소중립연구실장 이재윤 ▲AI디지털전환연구실장 이상현 ▲인구전략연구실장 길은선 ▲경제안보·통상연구실장 양주영 ▲글로벌산업협력연구실장 임소영 ▲지역성장연구실장 유이선 ▲지역산업입지연구실장 김송년 ▲산업경제데이터분석실장 홍성욱 ◇연구부서 팀장 ▲산업기술정책팀장 최민철 ▲통상정책분석팀장 김현석 ▲중국산업분석팀장 조은교 ▲북한·동북아팀장 김수정 ▲방위산업연구TF팀장 심순형 ◇경영부서 부원장 ▲경영부원장 이동희 ◇경영부서 실장 ▲경영지원실장 권민순 ◇경영부서 팀장 ▲기획팀장 황중훈 ▲전산팀장 구한모 ▲총무팀장 신지혜 ▲연구행정지원팀장 이현

2025.12.31 17:28신영빈 기자

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