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'한국 AI'통합검색 결과 입니다. (352건)

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디경연-민주당 선대위 정보통신위, 정책협약 체결

디지털경제연합(이하 디경연)은 12일 오전 더불어민주당 선대위 정보통신위원회(위원장 이정헌)와 '2025 디지털경제 정책협약'을 체결했다. 이날 정책협약식에는 더불어민주당 이정헌 의원, 한국게임산업협회 조영기 회장, 한국디지털광고협회 윤미경 회장, 한국온라인쇼핑협회 조성현 회장, 한국인터넷기업협회 박성호 회장, 한국핀테크산업협회 이근주 회장을 비롯해 정보통신위원회 부위원장들과 고문들도 함께 참석했다. 디경연은 AI, 플랫폼, 게임, 광고, 핀테크 등 디지털 신산업의 글로벌 경쟁력 확보와 산업 혁신을 위해 7개 분야에 걸친 74개의 세부과제를 포함한 정책과제를, 12개 핵심과제를 중심으로 정리해 이번 협약을 통해 더불어민주당 선대위 정보통신위원회와 공유했다. 주요 핵심과제로는 ▲국가전략기술인 AI 가치사슬 전반의 국가 경쟁력 강화 ▲온라인 플랫폼 규제 혁신 ▲게임이용장애 질병코드 등재 문제 신중 검토 ▲이용자의 권리보장을 위한 게임시간선택제 폐지 ▲광고산업 진흥을 위한 광고산업진흥법 제정 ▲광고산업 디지털 트랜스포메이션을 위한 인력 양성 확대 ▲유통환경 변화에 따른 대규모유통업법 법체계 재검토 ▲중소상공인 해외 진출 지원을 위한 직매입 거래구조 지원 강화 ▲부동산 중개업 혁신을 위한 건전한 거래 환경 조성 ▲법률서비스 분야 혁신을 위한 변호사 광고 규제 합리화 ▲디지털 산업 특성을 고려한 노동 유연성 확보 ▲민간 벤처투자 활성화 등이 포함됐다. 디경연의 사무국을 맡고 있는 한국인터넷기업협회 박성호 회장은 "2023년 인터넷 산업 매출은 전년 대비 7.2% 성장한 635조원에 달한다"며 "이제 AI, 데이터, 플랫폼, 콘텐츠 등 디지털 신산업이 국가 경쟁력의 핵심이 되는 시대이므로 산업 현장의 목소리가 정책에 반영돼야 한다"고 말했다. 이어 "정책협약을 통해 디지털 산업 발전에 필요한 공감대와 연대가 형성된 만큼, 국회와 정부가 혁신과 성장, 공정과 신뢰가 조화를 이루는 디지털 대한민국 실현에 함께해 주시길 바란다"고 밝혔다. 이에 이정헌 위원장은 "규제 개선, 신산업 육성, 인공지능 경쟁력 강화와 같은 분야는 저희 선대위가 이미 심도 있게 고민해온 핵심 과제들"이라며 "디지털 전환은 단순한 기술 변화의 차원을 넘어 사회 구조, 경제 패러다임, 국민의 생활 방식 전반을 혁신적으로 바꾸는 거대한 흐름인 만큼 정책 또한 현장의 목소리를 바탕으로 정교하게 마련돼야 한다"고 답했다. 디경연은 앞으로도 산업계와 국회, 정부 간의 긴밀한 협력을 바탕으로, 대한민국이 글로벌 디지털 경제를 선도할 수 있도록 정책 제안과 현장 중심의 소통을 이어갈 방침이다. 디경연은 2만여 개 기업, 166만 종사자가 함께하는 대한민국 디지털 경제의 대표 연합체다. 디지털 산업 발전에 필요한 정책 변화를 모색하기 위해 ▲한국인터넷기업협회(사무국) ▲한국게임산업협회 ▲한국디지털광고협회 ▲한국온라인쇼핑협회 ▲한국핀테크산업협회 ▲벤처기업협회 ▲코리아스타트업포럼 등 7곳이 모여 2021년에 설립했다.

2025.05.12 18:03백봉삼

KOSA-더불어민주당, 생태계·저작권·규제 등 AI업계 목소리 수렴

한국소프트웨어산업협회(KOSA)가 인공지능(AI)산업 육성을 위한 업계 의견을 더불어민주당에 전달했다. KOSA는 국회 의원회관 제7간담회의실에서 더불어민주당 선거대책위원회와 'AI 혁신의 시대, 아시아 AI 허브 도약을 위한 AI 산업계 간담회'를 개최했다고 8일 밝혔다. 이번 간담회는 AI 기술이 산업·경제·문화 등 전 산업분야 혁신의 핵심 동력으로 부상함에 따라 AI 산업 육성을 위한 종합적 투자와 범국가적 지원 필요성이 대두됨에 따라 더불어민주당 조인철 의원과 박민규 의원이 주최하고 KOSA와 KOSA 산하 AI정책협력위원회가 주관하여 개최했다. AI정책협력위원회는 지난 3월 KOSA가 신설한 위원회다. AI 법제도, 산업이슈, 안전윤리 등 AI 산업 핵심안건을 집중 논의하고 구체적 추진 과제를 도출하는 역할을 담당하고 있다. 간담회에는 더불어민주당 정동영 공동선거대책위원장, 조인철 국회의원, 박민규 국회의원을 비롯해 국내 주요 10개 AI기업 관계자 20여 명이 참석했다. 참석자들은 국내 AI 산업의 현황과 과제를 심도 있게 논의하고, 한국이 아시아 AI 허브로 도약하기 위한 혁신적·종합적인 AI 국가 정책 마련을 위한 방안을 모색했다. 참석 기업은 LG AI연구원, KT, SK C&C, SK텔레콤, 구루미, 네이버클라우드, 와이즈넛, 이스트소프트, 포티투마루, 하이퍼엑셀 등이다. 참석자들은 AI 산업 전반에 걸친 균형 있는 정책 지원을 촉구하며, 각 기업의 현장 경험과 정책 제언을 공유했다. 구체적으로는 ▲민간 AI 데이터센터 활성화, ▲AI 생태계 확산을 위한 추론비용 지원, ▲AI 생성 결과물 중심의 저작권 체계 정비, ▲글로벌 AI 규제 선제 대응 등이 강조됐다. 더불어민주당 조인철 의원은 "현재 우리의 AI 기술과 투자 수준이 해외 주요국에 비해 많이 떨어지는 만큼 이제라도 선제적 투자 전략으로 능동적, 적극적 AI 육성책을 펼쳐야 한다"며 "민간 자본이 대규모로 유입될 수 있는 플랫폼을 만들고 정부와 민간이 공동으로 AI 빅펀드를 조성하면서 튼튼한 AI 생태계 구축에 나설 수 있도록 입법적 지원을 아끼지 않겠다"고 말했다. 또한 행사에 참석한 서성일 상근부회장은 "AI는 인프라, 데이터, 모델, 서비스, 인재, 윤리까지 긴 가치사슬을 형성하고 있어 가치사슬 전 분야에 걸친 균형 있는 투자와 제도적 기반 마련이 필요하다"며 "이번 간담회를 통해 국회가 AI 산업 육성을 위한 법적·제도적 기반을 신속히 마련해 주시기를 바란다"고 전했다. KOSA는 앞으로도 AI정책협력위원회를 중심으로 AI 산업계의 목소리를 정책에 반영하고, 민관이 함께 만드는 AI 국가전략 수립을 위한 논의를 지속할 계획이다. 이를 위해 AI 정책 제언 보고서 발간 등 다양한 후속 활동도 추진할 예정이다.

2025.05.08 13:53남혁우

"AI 고도화, 안전한 데이터 필수"…정부, 데이터안심구역 4곳 추가 지정

정부가 인공지능(AI) 개발 활성화를 위해 민감 데이터 활용이 가능한 '데이터안심구역'을 전국적으로 확대 지정했다. 과학기술정보통신부(과기정통부)는 건양대학교병원, 경북대학교 첨단정보통신융합산업기술원, 기술보증기금, 한국도로공사 온라인센터 등 4곳을 데이터산업법 제11조에 따라 데이터안심구역으로 새롭게 지정했다고 8일 밝혔다. 이에 따라 국내 데이터안심구역은 기존 10곳에서 총 14곳으로 늘어났다. 데이터안심구역은 고위험성 데이터를 기술적·관리적으로 보호한 상태에서 AI 개발 등에 활용할 수 있는 물리적 또는 가상 환경이다. '데이터안심구역 지정 및 운영 지침'과 '보안대책 기준'을 충족한 기관에 한해 지정되며 공공과 민간의 협력을 통해 미개방 데이터를 안전하게 분석할 수 있도록 지원한다. 이번에 지정된 건양대병원은 대전 서구에 의료 데이터 분석을 위한 공간을 구축해 질병 정보 등의 분석을 가능하게 한다. 경북대 첨단기술원은 대구 수성구 스마트시티센터에 위치한 안심구역을 통해 교통 및 에너지 데이터를 안전하게 다룰 수 있는 기반을 마련했다. 기술보증기금은 부산 본사에 안심구역을 조성해 기업 재무 데이터의 보호된 분석 환경을 제공한다. 기업의 기술사업화 동향이나 기술금융 관련 데이터 분석 수요에 대응할 수 있을 것으로 보인다. 한국도로공사는 기존 성남 오프라인 센터에 이어 이번에 온라인 기반의 안심구역을 추가 확보했다. 이는 물리적 공간 없이도 보안 기준을 충족하는 환경에서 민감 데이터를 다룰 수 있게 한 첫 사례다. 기존에는 한국지능정보사회진흥원(NIA), 한국전력공사, 국민연금공단, 강원도 등 기관이 지정돼 의료, 금융, 전력, 농식품, 공간정보 등을 다루는 안심구역을 운영해 왔다. 이번 신규 지정으로 데이터 유형이 의료·교통·에너지·재무 등으로 보다 다변화됐다. 과기정통부는 산업부 및 국토부와의 협약을 통해 화학·금속 등 소재 데이터와 고정밀 공간정보를 AI 학습에 활용할 수 있도록 협업 중이다. 규제샌드박스와 연계해 제도적 유연성을 확보하고 기관 간 연동성도 점차 확대할 계획이다. 과기정통부 김경만 인공지능기반정책관은 "생성형 AI 확산 속에 원천 데이터 확보와 보안이 핵심 과제로 떠오르고 있다"며 "데이터안심구역을 중심으로 신뢰 기반 데이터 생태계를 조성해 나가겠다"고 밝혔다.

2025.05.08 12:02조이환

오픈AI, 챗GPT 데이터 '국내 저장' 지원…韓 기업 활용성 높인다

오픈AI가 '챗GPT' 플랫폼 전반에 데이터 레지던시 기능을 도입했다. 기업들이 데이터 저장 위치를 자국 내에 직접 지정할 수 있도록 해 한국 등 아시아 시장의 컴플라이언스 수요를 충족하려는 전략이다. 오픈AI는 한국, 일본, 인도, 싱가포르 등 4개국에 대해 데이터 레지던시 기능을 공식 적용했다고 8일 밝혔다. 이 기능은 새로운 워크스페이스나 프로젝트 생성 시 콘텐츠 저장 위치를 각국 중 하나로 명시해 설정할 수 있도록 설계됐다. 오픈AI는 이번 기능을 통해 응용 프로그램 인터페이스(API) 고객이 대시보드에서 새 프로젝트를 만들며 데이터 저장 위치를 선택할 수 있도록 했다. '챗GPT' 엔터프라이즈 및 에듀 이용자 역시 워크스페이스 설정 단계에서 국가별 저장소를 지정할 수 있게 했다. 저장 대상에는 텍스트·비전·이미지 등 '챗GPT'와의 대화 내용뿐 아니라 사용자 프롬프트, 업로드 파일, 커스텀 GPT 사용 이력 등도 포함된다. 이번 기능은 기존의 엔터프라이즈급 데이터 보안 프레임워크를 기반으로 구축됐다. 저장 데이터에는 고급 암호화 표준 256비트(AES-256) 방식 암호화가 적용되며 네트워크 전송 데이터에는 전송 계층 보안 프로토콜 1.2 버전(TLS 1.2) 이상 방식이 활용된다. 또 '챗GPT' 비즈니스 요금제와 API에서는 사용자가 명시적으로 동의하지 않는 한 모델 학습에 고객 데이터가 쓰이지 않는다. 이 외에도 유럽 일반 개인정보 보호법(GDPR)과 캘리포니아 소비자 개인정보 보호법(CCPA), 클라우드 보안 얼라이언스 인증(CSA STAR)과 시스템 및 조직 통제 유형 2 보고서(SOC 2 Type 2) 등 주요 컴플라이언스 기준을 만족하는 보호 체계를 갖췄다. 더불어 이번에는 국내외 기업의 법적·기술적 요구에 대응할 수 있도록 설계된 데이터 처리 부속합의서(DPA)도 함께 제공된다. 해당 문서를 통해 고객과의 데이터 책임과 역할을 명확히 정의하고 있다는 설명이다. 현재 오픈AI는 카카오, 소프트뱅크, 그랩, 싱가포르 항공 등 아시아 지역의 수백여 개 기관과 협력 중이며 이들 기관 역시 해당 보안 기능을 활용하고 있다. 오픈AI는 공식 블로그를 통해 "데이터 레지던시 기능은 한국, 일본, 인도, 싱가포르 등에서 운영되는 조직의 데이터 통제력을 더욱 강화할 것"이라며 "'챗GPT' 프로덕트 및 API에서 처리되는 데이터는 전적으로 고객 소유하에 기밀성과 보안이 보장된다"고 밝혔다.

2025.05.08 10:49조이환

MIT에 앞선 KAIST...세계 최대 분석학회서 '혁신사례' 2위상 수상

KAIST는 산업및시스템공학과 장영재 교수 연구팀이 교내 창업기업 '다임리서치'와 함께 세계 최대 규모의 산업공학 및 경영과학 학회(INFORMS)가 주최한 인폼스 애널리틱스 컨퍼런스에서 우수 혁신사례상(IAAA)을 수상했다고 2일 밝혔다. 우수 혁신상은 1위에서 6위까지 순위를 매겨 시상한다. KAIST는 2위를 차지했다. 1위는 포드그룹, 3위는 MIT-암스텔담 대학 연합팀이 받았다. 아마존, 카이저 퍼머넌트, 스코티아 은행 등 전세계에서 40여 개 팀이 경합했다. 인폼스는 산업공학 및 경영과학 분야 세계 최대 학술 조직이다. 매년 실제 산업 현장에서 성공적으로 적용된 분석 및 혁신 기술을 조명하는 인폼스 애널리틱스 컨퍼런스를 개최 중이다. 이 컨퍼런스에 장영재 교수-다임리서치 팀이 출품한 기술은 'AI 자율제조'다. 강화학습 기반 시뮬레이션 엔진과 로봇 통합 운영 플랫폼(xMS) 솔루션을 통해 대규모 공장 및 물류창고 로봇을 최적화해 제어하는 기술이다. 로봇 오케스트레이션 플랫폼을 통해 공장 자동화 설계부터 시뮬레이션, 구축까지의 전 엔지니어링 과정을 지원한다. 기존에 수 주일에서 수 개월이 소요되던 자동화 설계 작업을 수 시간 내에 완료할 수 있다. 한편 이번에 KAIST와 함께 혁신상을 받은 (주)다임리서치는 지난 2020년 장영재 교수가 제자들과 공동 창업한 딥테크 스타트업이다. AI 자율 제조 기술을 전문 개발한다.

2025.05.02 09:34박희범

"AI 전문가 키운다"…LG CNS, AX 인재 양성 프로 마련

LG CNS가 카이스트와 손잡고 인공지능 전환(AX) 인재 양성 프로그램을 마련해 AI 인재 확보에 나선다. LG CNS는 지난 달 29일 카이스트 산업·시스템공학과(산업공학과)와 산학협력 협약을 체결했다고 1일 밝혔다. 협약식에는 LG CNS 최고인사책임자(CHO) 고영목 상무, AI센터장 진요한 상무, 카이스트 이태식 산업공학과장 등이 참석했다. 이번 협약을 통해 카이스트 산업공학과에 우수 학생을 선발·지원하는 'AX 인재양성트랙'을 신설한다. 선발된 학생은 2년간 석사 과정 학비 전액과 매달 생활 보조금을 받는다. LG CNS는 학생들의 원활한 연구 지원을 위해 해당 학과에 연구 보조비를 지급한다. 향후 석사 학위를 취득한 학생들은 LG CNS 입사가 보장된다. LG CNS는 올 하반기부터 지원자를 모집할 예정이다. 학사 전공에 관계없이 누구나 지원할 수 있다. AI, 데이터분석, 수학적최적화 등 관련 전공자나 실무 경험자는 우대한다. LG CNS 관계자는 "카이스트와의 협력을 통해 AX 핵심 기술 역량을 갖춘 인재들을 육성할 것"이라며 "미래 AX 사업을 한층 더 발전시켜 나갈 계획"이라고 밝혔다.

2025.05.01 14:55김미정

AI 인재 키울 대학들, 어디?…차세대 연구 허브로 '4곳' 낙점

국내 주요 대학 4곳이 인공지능(AI) 분야에서 정부 최고급 인재 양성 프로젝트를 따냈다. 정부가 연구 생애 초기 신진연구자에게 막대한 자금을 집중 투입하며 이들 대학이 사실상 'AI 인재 육성 허브'로 낙점된 셈이다. 과학기술정보통신부는 고려대, 국민대, 대구경북과학기술원, 카이스트 등 4개 대학이 'AI 최고급 신진연구자 지원' 사업 첫 연도 컨소시엄에 선정됐다고 30일 밝혔다. 각 컨소시엄에는 최대 6년간 약 115억원, 총 460억원의 예산이 투입된다. 1차 연도는 과제당 15억원, 이후 연간 20억원이 지원된다. 이번 사업은 AI 융합 산학협력 연구 기반에서 차세대 기술과 인재를 동시에 확보하려는 정부 전략의 일환이다. 특히 박사후연구자 및 임용 7년 이내 신진교원이 연구 책임자로 직접 프로젝트를 기획하고 이끄는 방식이다. 참여 연구자 중 절반 이상은 반드시 신진연구자로 구성돼야 하며 연구 성과에 따른 인센티브와 환경 지원이 함께 제공된다. 고려대는 '사회적 가치 정렬을 내재한 차세대 에이전트 기술'을 주제로 AI 에이전트, 도심 자율주행, 온디바이스AI, 분자 모델링 등 고난도 과제를 다룬다. 산업계 파트너로는 현대자동차, 삼성전자, LG AI연구원이 참여한다. 카이스트는 지식 체계 확장 기반 추론 모델과 바이오의료 응용을 주제로 선정됐다. 소형 언어모델(SLM), 바이오 온톨로지 기반 추론AI 개발을 통해 의료-데이터 융합 전문가를 양성한다. 삼성서울병원, 네이버클라우드, 히츠가 협력사로 이름을 올렸다. 대구경북과학기술원은 인간 중심 공생형 내장 AI 플랫폼 구축에 초점을 맞췄다. 인간-피지컬AI 상호작용, 신호처리용 AI칩인(NPU), 실시간 임베디드 AI 기술 등이 주요 연구 과제다. 협력기업은 LG전자, 코카로보틱스, 퓨리오사AI다. 국민대는 멀티모달 기반 로봇 특화 체화형 AI 개발을 맡는다. 가상현실과 로봇을 통합한 생성AI 연구에 집중하며 바이브컴퍼니, 레인보우로보틱스, 케이알엠이 함께한다. 로봇공학과 실감형AI 분야를 이끌 차세대 연구자 양성이 목표다. 이번 사업은 비학위 과정으로 자유 공모 방식이며 한 대학당 한 개 과제만 참여할 수 있다. 수요기업도 과제별로 하나로 제한해 불필요한 행정 부담을 줄이는 동시에 실질적인 산학협력 실현을 유도한다. 두 개 이상 대학 연구실의 협력은 필수 조건이다. 송상훈 과학기술정보통신부 정보통신정책실장은 "이 사업은 신진연구자들이 AI 분야에서 글로벌 탑티어 인재로 성장할 수 있도록 구조화된 지원을 제공하는 데 목적이 있다"며 "기업과 대학의 협력을 바탕으로 과감한 연구개발이 이어지도록 하겠다"고 밝혔다.

2025.04.30 15:35조이환

AI 생태계 전환, 토론에서 길을 찾다…버티컬·데이터 전략 '부상'

국가 차원의 인공지능(AI) 전략 방향을 점검하고 기술 G3 선도국 진입을 위한 실질적 방안을 모색하기 위한 심도 깊은 토론의 장이 마련됐다. 한국과학기술한림원은 29일 서울 서초구 한림원회관에서 'AI 3대 강국 향한 우리의 전략'을 주제로 토론회를 개최했다. 단순한 정책 설명을 넘어 국가 AI 경쟁력 강화를 위한 실행 전략과 현장 중심 해법을 공유하는 데 초점을 맞췄다. 이날 토론회에서는 조성배 연세대학교 컴퓨터과학과 교수가 좌장을 맡았으며 방은주 지디넷코리아 부장, 김동환 포티투마루 대표, 주영섭 서울대학교 공학전문대학원 특임교수, 김유철 LG AI연구원 전략부문장, 이제현 한국에너지기술연구원 에너지AI·계산과학실장이 토론자로 참여해 다양한 시각에서 AI 정책과 생태계의 과제를 짚었다. 앞서 발제를 맡은 이경우 국가인공지능위원회 지원단장과 김진형 카이스트 전산학부 명예교수도 함께 토론에 나섰다. "AI를 지렛대 삼아야…데이터 중심 경쟁력 전략 필요" 첫 발언자로 나선 방은주 지디넷코리아 부장은 AI를 국가 성장의 '지렛대'로 삼아야 한다는 점을 강조하며 토론의 문을 열었다. 그는 "AI는 때로 핵무기로, 때로 아기 호랑이로 묘사되지만 무엇보다 중요한 정체성은 경쟁력 향상 도구"라는 점을 짚으며 현재의 생산성과 국가 목표를 현실화할 수 있는 실질적 수단임을 강조했다. 방 부장은 최근 국제통화기금(IMF)의 발표를 인용하며 "우리나라의 소득 4만 달러(한화 약 5천600만원) 시대 진입이 오는 2027년에서 2029년으로 2년 미뤄졌다"며 "그렇기 때문에 AI를 활용한 경쟁력 도약은 선택이 아닌 필수"라고 지적했다. AI의 세 가지 핵심 요소인 알고리즘, 컴퓨팅 파워, 데이터에 대한 진단도 이어졌다. 지난 2017년 구글이 내놓은 트랜스포머 같은 혁신 알고리즘을 한국이 만들어낼 수 있을지에 대해선 회의적일 수밖에 없기 때문에 우리나라의 알고리즘 개발 역량에는 아직 한계가 있다는 평가다. 컴퓨팅 인프라 측면에서도 격차는 명확하다. 구글은 AI 인프라에만 연간 100조원을 쏟아붓는데 한국은 그 10분의 1도 채 되지 않기 때문이다. 다만 데이터 측면에선 가능성을 높다. 이에 방 부장은 "자원이 한정된 상황에서 우리가 승부수를 던져야 할 곳은 데이터"라며 "국내 산업과 사회 현장에서 확보할 수 있는 데이터의 활용 잠재력에 주목해야 한다"고 강조했다. 이어 "우리나라가 비교우위를 가지는 산업 분야인 자동차, 반도체, 조선 등 우리가 제조 산업군에 AI를 정밀하게 투입해 잘하는 분야에 집중 투자를 해야 한다"고 주장했다. 이어 김동환 포티투마루 대표는 스타트업 관점에서 국내 AI 산업의 현주소를 진단하며 지나친 낙관론보다는 냉정한 현실 인식이 필요하다고 강조했다. 특히 최근 글로벌 평가에서 한국이 AI 성숙도 '2군'에 머물러 있다는 BCG 보고서를 언급하며 국내 인식과 외부 시선 사이의 간극을 지적했다. 핵심 인프라에 대한 실태 분석도 이어졌다. 김 대표는 "초거대 AI 모델 개발에 필요한 데이터는 8조 개 수준인데 우리는 정부와 민간을 모두 합쳐도 여기에 턱없이 못 미친다"며 "고도화된 추론용 데이터의 산업적 활용 기반 역시 사실상 전무하다"고 덧붙였다. 컴퓨팅 파워 부족과 AI 전문 인력의 해외 유출도 심각한 문제로 꼽았다. 특히 석·박사급 인재 40%가 해외에 머무르고 있다는 점은 AI 생태계의 기반 자체를 흔들 수 있는 상황이다. 스타트업 생태계 측면에서는 산업 특화형 솔루션을 조용히 만들어내는 스타트업들이 있지만 대기업 중심 도입 구조 속에 가려져 있다는 점이 지적됐다. 이 때문에 중소·중견 기업과 스타트업이 실질적으로 AI를 도입하고 확산할 수 있도록 정부가 제도적으로 틀을 짜야 하는 상황이다. 김동환 대표는 "AI는 결국 공기처럼 모든 산업과 일상에 스며드는 기술"이라며 "이 확산의 가장 중요한 추진 세력은 민첩성과 문제 해결 능력을 갖춘 스타트업이 될 것"이라고 강조했다. 이어 "산·학·연정이 이상이 아닌 현실에 기초해 전략을 세우고 실행력 있게 움직여야 한다"고 말했다. AI는 도구다…'버티컬 전략'과 생태계 선순환의 조건은? AI 생태계의 지속 가능성과 실행력을 높이기 위한 논의는 토론 후반부에서 구체화됐다. 주영섭 서울대학교 공학전문대학원 특임교수는 AI의 본질을 '수단'으로 규정하며 기술 자체보다 이를 어디에 어떻게 적용하느냐가 진정한 경쟁력을 좌우한다고 강조했다. 주 교수는 현재의 AI 논의가 기술자 중심에 머물러 있는 점을 비판하며 궁극적으로 돈을 벌고 성과를 창출할 수 있는 분야에 전략적으로 집중해야 한다고 밝혔다. 특히 반도체와 같은 인프라 층, 그리고 AI를 서비스화하는 애플리케이션 영역이 한국이 집중해야 할 축이라고 짚었다. 그는 "AI 3위를 목표로 삼는 것 자체가 무의미하다"며 "퍼스트 무버가 어렵다면 현실적인 목표인 패스트 팔로워 전략에 집중해야 한다"고 강조했다. 이와 함께 산업별로 특화된 AI, 즉 버티컬 AI의 필요성을 제기했다. 제조업, 방위산업, 자율주행 등 우리 산업 기반과의 연계성이 높은 영역부터 AI를 적용해 구체적 성과를 만들어내야 한다는 설명이다. AI는 산업의 두뇌 역할을, 초전력 반도체는 신체 기능을 담당하게 되는 구조가 가장 현실적인 접근이라고 제안했다. 이후 토론을 이은 김유철 LG AI연구원 전략부문장은 생태계 발전의 균형 구조를 제시했다. 그는 반도체, 데이터센터, 파운데이션 모델, 그리고 이를 활용한 AI 서비스라는 네 가지 축이 서로 조화를 이뤄야 진정한 AI 산업 생태계가 완성된다고 강조했다. 이 중 하나라도 결핍되면 전체 밸류체인이 작동하지 않는다는 것이 그의 주장이다. 김 본부장은 특히 AI 데이터센터의 제도적 병목을 짚으며 수도권 내 설립 제한과 전력 계통 영향 평가 등의 규제가 민간 투자를 위축시키고 있다고 설명했다. 국가 차원의 데이터센터 확충도 중요하지만 민간이 주도적으로 참여할 수 있는 환경이 병행돼야 생태계가 살아난다는 것이다. 또 정부가 주도하는 '월드 베스트 LLM' 프로젝트와 관련해 단순한 '한국형 모델' 개발이 아닌 글로벌 수준의 파운데이션 모델 확보가 우선이라고 강조했다. 이는 산업별 AI 활용을 가속화하고 나아가 추론(inference) 중심의 저비용 고효율 전략과도 맞닿아 있다는 평가다. 김유철 부문장은 "AI 반도체 역시 인퍼런스 중심으로 기술적 초점을 맞춰야 한다"고 덧붙였다. 마지막으로 토론에 참가한 이제현 한국에너지기술연구원 실장은 산업 현장의 실제 수요에 초점을 맞췄다. 그는 LLM과 같은 초거대 언어모델이 아닌 경량화된 소형언어모델(SLM)이 현장에서 보다 요구된다고 진단했다. 많은 경우 그래픽처리장치(GPU) 없이도 동작이 가능한 소규모 맞춤형 모델들이 더 적합하며 실제 적용도 그렇게 이뤄지고 있다는 설명이다. 현장 적용의 가장 큰 걸림돌은 AI 전문가와 도메인 실무자 간의 '언어 장벽'이라고 지적했다. 기술자들은 SQL 기반의 데이터베이스를 전제로 작업을 설계하지만 산업 현장에서는 엑셀 파일과 PDF가 정리된 폴더 구조가 곧 데이터베이스로 인식된다. 이 간극을 메우기 위해선 도메인을 이해하면서 동시에 AI 기술을 해석할 수 있는 '이중언어 인재'가 반드시 필요하다고 강조했다. 끝으로 이제현 실장은 인재 양성의 양적 목표보다 질적 정착을 중시해야 한다고 강조했다. 그는 "100만 명 양성이라는 구호보다 현장에 뿌리내릴 수 있는 1천 명을 제대로 키우는 게 더 중요하다"며 "실효성 있는 인재 정착 생태계 조성이 우선"이라고 밝혔다.

2025.04.29 18:16조이환

"韓, 시스템반도체 점유율 오히려 뒷걸음…AI 등 적극 육성해야"

국내 시스템반도체 경쟁력 강화를 위해 AI 반도체의 전략적 육성이 필요하다는 제언이 나오고 있다. 이에 국내 정부 부처 및 주요 기관은 올해 온디바이스 AI, 초미세 공정 등에 대한 지원책을 적극 펼칠 계획이다. 29일 성남 판교 그래비티호텔에서 '2025 시스템반도체 얼라이언스 테크포럼'이 개최됐다. 올해로 4회째 이어진 이번 포럼은 시스템반도체 및 온디바이스 AI 산업을 둘러싼 최신 시장·정책 동향과 기술 전략을 공유하고, 수요-공급 기업 간 협력 기회를 확대하기 위해 마련됐다. 산·학·연 관계자 약 80여 명이 참석해 높은 관심을 보였다. 김형준 차세대지능형반도체사업단장은 축사를 통해 "한국이 시장을 지배하고 있는 메모리반도체에 비해 시스템반도체 시장이 3배나 크지만, 국내의 매출 비중은 10년전 대비 오히려 줄어든 상황"이라며 "국내 시스템반도체 시장이 활성화되려면 AI 반도체 등 유망 사업을 빠르게 지원해야 한다"고 밝혔다. 김 단장은 이어 "이에 산업통상자원부에서는 온디바이스 AI 관련, 과학기술정보통신부에서는 옹스트롬(0.1나노)급 반도체 기술 개발 예비타당성 조사를 준비 중"이라며 "향후 정부에서도 많은 투자가 있지 않을까 생각된다"고 덧붙였다. 주제 발표 세션에서는 딥엑스, 가온칩스, 마음AI, 대한상공회의소가 각각 온디바이스 AI 반도체 경쟁력, AI/HPC 및 ASIC 기술 동향, 물리적 AI 기술의 미래, 해외 전문 인력 활용 전략에 대해 심도 있는 논의를 이어갔다. 한국팹리스산업협회 관계자는 "이번 포럼을 통해 시스템반도체 산업의 혁신 방향성을 모색함과 동시에, AI반도체 산업 생태계 조성에 대한 공감대와 협력 기반을 더욱 강화할 수 있었다"며 "앞으로도 국산 AI반도체 산업 활성화와 글로벌 경쟁력 확보를 위해 지속적으로 힘쓰겠다"고 밝혔다.

2025.04.29 17:18장경윤

"AI 3대 강국 향한 우리의 전략"…산·학·연, 한림원서 미래 비전 공유

국가 차원의 인공지능(AI) 전략 방향을 점검하고 기술 G3 선도국 진입 방안을 모색하기 위한 자리가 마련됐다. 정부·학계·산업계 전문가들이 총출동해 AI 산업 패권을 둘러싼 격변기 속 국가 경쟁력 확보 방안을 집중 논의했다. 한국과학기술한림원은 29일 서울 서초구 한림원 회관에서 'AI 3대 강국 향한 우리의 전략' 행사를 개최했다. 이번 행사는 우리나라의 AI 정책과 기술 활용 전략을 점검하고 미래 비전을 공유하기 위해 마련됐다. 행사에는 정부 측에서 국가인공지능위원회 지원단을 비롯해 국내 주요 대학과 연구기관, 민간기업 AI 연구조직이 대거 참여했다. 연세대, 서울대, 카이스트 등 학계는 물론 한국에너지기술연구원, LG AI연구원, 포티투마루 등 산업계 인사들이 함께 자리해 분야별 현안을 공유하고 정책적 연계를 논의했다. 첫 세션에서는 이경우 국가인공지능위원회 지원단장이 정부의 인공지능 정책 및 향후 발전 방향을 발표했다. 이어 김진형 카이스트 전산학부 명예교수가 'AI 강국의 조건'을 주제로 기술과 사회를 아우르는 전략적 접근의 필요성을 강조했다. 이경우 AI위 지원단장 "산학연 '원팀' 체제로 반도체·모델·인재 전방위 개편" 첫 번째 발표자로 나선 이경우 국가인공지능위원회 지원단장은 'AI 3대 강국 도약을 위한 우리나라 AI 정책 방향'을 주제로, 정부가 마련한 AI 전략과 그 배경, 그리고 이를 뒷받침할 정책 거버넌스를 총체적으로 공개했다. 급변하는 글로벌 AI 기술 경쟁 속에서 한국이 실질적 G3로 도약하기 위해 갖춰야 할 자산과 한계를 냉정히 짚고 실행력 중심의 로드맵을 제시했다. 이 단장은 발표 서두에서 "생성형 AI는 역사상 가장 빠르고 광범위한 혁신을 유발하고 있다"며 "모든 산업과 사회를 바꾸는 대전환이 현실화되고 있다"고 강조했다. 이어 "AI는 단순한 기술이 아니라 산업 경쟁력과 국가 전략 전체를 아우르는 축"이라고 덧붙였다. 세계 주요국들이 AI 주도권 확보에 나선 흐름도 짚었다. 미국의 스타게이트 프로젝트, 유럽의 AI 기가팩토리, 프랑스의 AI 데이터센터 투자 등은 수백조원 단위로 진행 중이며 중국 역시 지난 1월 딥시크를 통해 효율성과 성능을 동시에 겨냥한 새로운 기술 흐름을 보여줬다고 설명했다. 이 단장은 "딥시크 같은 효율적 알고리즘은 단순 스케일 경쟁을 넘어선 혁신 가능성을 시사한다"며 "우리에게도 새로운 기회가 열릴 수 있다"고 말했다. 한국의 현재 위치에 대해선 고도화된 ICT 인프라, 높은 기술 수용성, 메모리 반도체 세계 1위, AI 특허 세계 3위권이라는 지표를 기반으로 잠재력을 높게 평가했다. 다만 유니콘 AI 기업 수, 인프라 투자 여력, AI 활용의 저변성 등에서는 뚜렷한 한계가 존재한다고 진단했다. 이 단장은 "스마트폰 보급률, 5G 인프라, 제조업 경쟁력 등은 여전히 강점"이라며 "이런 자산들이 AI 기술과 융합될 때 진정한 도약이 가능하다"고 밝혔다. 핵심 정책 비전으로는 AI 반도체 이니셔티브와 국가인공지능위원회 출범이 중심에 놓였다. AI 모델과 반도체 기술을 국가 경쟁력의 양축으로 삼고 이를 소프트웨어·응용까지 확장해 총체적 생태계를 구축하겠다는 전략이다. AI 반도체 이니셔티브는 총 아홉 개의 프로젝트로 구성된다. ▲차세대 AI 모델 개발 ▲경량·저전력 소형언어모델(SLM) 개발 ▲AI 안전성 확보 ▲메모리 및 시스템 반도체 기술 고도화 ▲온디바이스 AI 적용 ▲AI 슈퍼컴퓨팅 클러스터 구축 ▲개방형 AI 아키텍처 구축 ▲AI 소프트웨어 플랫폼 및 통합 프레임워크 개발 ▲AI 응용서비스 확산 기반 조성 등이 주요 내용이다. 이외에도 소프트웨어와 하드웨어 전반을 연결하는 통합 전략, 산업별 맞춤형 AI 시스템 설계 방안 등이 병행 추진된다. 이 단장은 "온디바이스 AI는 자동차, 로봇, 가전, 국방 등에서 핵심 동력이 될 것"이라며 "이러한 전방위 기술 전개는 결국 고성능 국산 AI 반도체와 소프트웨어 플랫폼이 뒷받침해야 한다"고 설명했다. 이어 "AI의 부작용이나 안전성 문제에 대한 국민의 우려가 크므로 정부는 이를 해소하기 위해 지난해 'AI 안전연구소'를 출범시켰고 신뢰 확보에도 정책적 무게를 두고 있다"고 덧붙였다. 이러한 정책 전반을 총괄하는 기구로 국가인공지능위원회의 역할도 상세히 소개했다. 지난해 9월 출범한 위원회는 대통령을 위원장으로 하고 10개 부처 장관과 30여 명의 민간 전문가가 함께 참여하는 국가 최상위 AI 심의기구다. AI 기본법에 근거해 법적 기반을 확보했다. 위원회는 다섯 개의 분과위원회와 네 개의 특별위원회를 통해 세부 의제를 다룬다. ▲기술·혁신 ▲산업·공공 ▲인재·인프라 ▲법·제도 ▲안전·신뢰 분야로 구성된 분과위원회는 월 1~2회 정례 회의를 운영하며 ▲AI 반도체 ▲AI 바이오 ▲AI 안보 ▲AI 컴퓨팅 등 특별위원회는 분야별 집중 전략과제 발굴에 초점을 맞춘다. 또 세계적인 전문가들과의 연계를 위해 '글로벌 AI 전략그룹'을 운영하고 있다. 얀 르쿤, 앤드류 응 등 글로벌 석학들이 참여해 국내 정책 결정 과정에 자문을 제공하고 있다는 설명이다. 이 단장은 "세계 기술 흐름과의 간극을 줄이기 위해 위원회 차원의 글로벌 연계 네트워크도 적극 활용하고 있다"고 밝혔다. 이어 "지원단은 정부·산업·학계 누구든 좋은 아이디어가 있다면 언제든 문을 두드릴 수 있는 구조로 설계돼 있으므로 열린 거버넌스로 민간의 참여와 피드백을 적극 반영하겠다"고 강조했다. 정책 방향은 총 다섯 가지로 요약된다. 가장 먼저 강조된 것은 국가 AI 컴퓨팅 인프라의 대폭 확충이다. 이 단장은 "올해 말까지 GPU 1만 장을 추가 도입하고, 2조원 규모의 국가 컴퓨팅 센터를 설립할 계획"이라며 "스타트업과 연구자 지원을 중심으로 즉시성과 지속 가능성을 함께 고려한 인프라 전략"이라고 설명했다. 이어 세계 최고 수준의 AI 모델 개발 전략이 소개됐다. '월드 베스트 LLM' 프로젝트를 중심으로, 바이오·제조 등 수직 산업 특화 모델까지 포함하는 대형 모델 개발 계획이 추진된다. 컴퓨팅, 데이터, 인재라는 세 가지 기반 요소에 예산을 집중 투입해 기술력과 자립도를 동시에 끌어올린다는 구상이다. 민간 투자 확대 방안도 병행된다. 정부는 조세특례제한법을 개정해 AI 분야에 투자하는 기업에 세제 혜택을 제공하고 6조원 이상을 AI 및 반도체 분야에 집중 투입할 계획이다. 이어 공공과 민간 전반에 걸쳐 AI를 확산하는 국가 차원의 전환도 추진된다. 주요 분야에 선도 프로젝트를 도입해 AI의 효과를 실증하고 이를 기반으로 신산업을 발굴하는 동시에 정책 전환의 계기로 삼겠다는 방침이다. 마지막으로 데이터와 인재 확보 전략이 제시됐다. 고품질 데이터의 개방과 저작권 조율, 현장 중심 AI 재교육, 고급 인재 유치 등 다방면의 인재 양성 방안이 동시에 추진되며 이를 통해 지속가능한 기술 기반을 강화할 계획이다. 이경우 국가인공지능위원회 지원단장은 "정부, 기업, 학계가 원팀이 돼야 위기이자 기회인 지금의 AI 전환 시기를 성공적으로 이끌 수 있다"며 "우리의 AI 미래는 실행력에 달려 있다"고 강조했다. 김진형 카이스트 교수 "AI는 기술보다 활용…잘 쓰는 나라가 진짜 강국" 이어 김진형 카이스트 전산학부 명예교수는 'AI를 잘 쓰는 나라가 진정한 AI 강국이다'를 주제로 발표에 나섰다. 김 교수는 AI 기술의 발전보다 이를 실제로 활용해 성과를 만들어내는 전략이 무엇보다 중요하다고 강조하며 기술 보유보다 활용에 기반한 경쟁력 확보로 방향을 전환해야 한다고 진단했다. 김 교수는 '챗GPT'와 같은 기술이 이미 전 세계 수십억 명에게 일상적으로 쓰이고 있다는 점을 들었다. 그는 "인터넷 초창기와 맞먹는 변화가 현실이 됐다"며 "AI 기술은 이제 누구나 쉽게 활용할 수 있을 정도로 효율적이고 경제적인 방향으로 발전하고 있다"고 말했다. 다만 한국은 여전히 '논문 몇 편' 중심의 평가 체계에 머물러 있으며 이는 글로벌 AI 경쟁에서 실질적 경쟁력과는 거리가 멀다는 지적이다. 그는 "AI는 도구인 만큼 그것으로 어떤 문제를 해결하고 어떤 수익을 창출했는지가 핵심"이라며 "논문보다는 현장 적용과 성과로 평가받는 구조로 바뀌어야 한다"고 말했다. 특히 김 교수는 AI 인재 유출 문제를 가장 우려되는 요소로 꼽았다. 국내에서 길러낸 인재들이 해외 빅테크 기업에 진출하는 것을 당연시하는 분위기 자체가 산업 생태계를 약화시키고 있다는 비판으로, AI를 키워도 국내에 뿌리내릴 수 없는 구조라는 것이다. 더불어 김 교수는 한국이 집중해야 할 전략으로 'AI 응용 산업' 강화를 제시했다. 제조업, 방위산업, 의료 및 바이오헬스, 콘텐츠, 교육, 금융, 공공행정, 스마트시티 등 다양한 분야에서 AI 활용 잠재력이 크며 특히 의료 분야에 대해선 중국 같은 거대한 시장도 겨냥할 수 있는 수준이기 때문이다. 산업 현장에서 AI를 적용할 수 있도록 돕는 시스템 통합(SI) 전문기업의 필요성도 짚었다. 그는 "정보화 시대에도 전사적자원관리(ERP), 공급망관리(SCM) 같은 시스템을 만들어준 기업이 있었던 것처럼 AI 시대에도 기업 현장을 위한 맞춤형 시스템을 제공하는 산업이 성장해야 한다"고 강조했다. 정부의 역할에 대해서는 보다 적극적인 방향 전환이 필요하다는 입장을 밝혔다. 김 교수는 "연구비 분배 중심의 정책은 이제 한계에 이르렀다"며 "AI 서비스를 만드는 작은 기업들이 버티기 힘든 상황에서 정부가 최초 고객이 돼 시장을 창출해야 한다"고 말했다. 스타트업 생태계의 중요성도 강조됐다. AI의 빠른 기술 진화에 유연하게 대응하기 위해서는 대기업보다 민첩한 스타트업이 핵심 추진체가 될 수밖에 없다는 분석이다. 김 교수는 특히 연구 단계에서 시장 기술로 이어지는 전환 과정에서 정부의 실질적인 지원이 필요하다고 지적했다. 그는 대학원 졸업생들이 팀을 구성하고 시제품을 개발하며 창업을 준비할 수 있도록 'AI 공방' 같은 창의적 실험 공간이 마련돼야 한다는 점도 제안했다. 정부의 인프라 투자 확대 계획에 대해서는 긍정적인 평가를 내놓았다. 그는 "대학이나 연구소가 고성능 GPU에 접근할 수 있도록 데이터센터를 구축하는 것은 매우 중요하다"며 "AI는 IT 인프라 위에 피는 기술이기 때문에 기반이 약하면 산업도 자라지 못한다"고 설명했다. AI 시대의 부작용에 대해서도 정부가 선제적으로 대응할 것을 주문했다. 일자리 감소, 정보 왜곡, 불평등 심화 같은 문제들이 가시화되고 있으며 이는 단순한 정책 과제를 넘어 새로운 산업 기회로 삼아야 한다는 시각이다. 김진형 카이스트 교수는 "AI로 인한 문제를 해결하는 것 자체가 새로운 산업이 될 수 있다"며 "이제는 AI를 연구 주제가 아니라 현실의 가치로 전환할 때"라고 말했다.

2025.04.29 16:50조이환

외국인·장애인·고령농가 돕는 AI…지자체 맞춤형 '디지털 해법' 나온다

행정안전부가 데이터와 디지털 기술을 활용해 지역 현장의 고민 해결에 앞장선다. 행안부와 한국지역정보개발원은 '데이터 기반 지역문제 해결 사업(공감e가득사업)'을 공모해 지역 현장의 문제를 해결하기 위한 5개의 과제를 최종 선정하고 다음 달부터 본격 추진한다고 29일 밝혔다. 공감e가득사업은 2018년부터 지역 현장의 문제를 데이터와 디지털 기술로 해결하기 위해 시작됐다. 올해는 지자체를 대상으로 공모를 진행한 결과 총 39건이 접수돼 7.8대 1의 경쟁률을 기록했다. 지원한 과제 중 지역 현안의 시급성, 주민 참여도 및 서비스의 지속 가능성 등을 종합 고려해 최종 5개 과제가 선정됐다. 서울특별시 은평구는 교통약자의 이동권을 개선하는 '인공지능-사물인터넷(AI-IoT) 기반 전동보장구 이동안전 플랫폼' 구축 사업을 추진한다. 전동휠체어 등 전동보장구 사용이 증가함에 따라 관련 사고도 늘고 있으나, 안전사고 관련 데이터가 부족해 신속한 대응이나 선제적 예방·재발 방지에 한계가 있었다. 이에 은평구는 이번 사업을 통해 AI-IoT 기반 전동보장구 이동 안전 플랫폼을 구축할 계획이며 고령자·장애인 등 교통약자의 이동권 개선을 기대하고 있다. 울산광역시는 외국인 정착 지원을 위한 'AI 기반 온라인 플랫폼'을 구축한다. 울산에 거주하는 외국인 수가 꾸준히 증가함에 따라 언어장벽과 필수 정보 부족으로 정착에 어려움을 겪고 있는 사례가 늘고 있다. 이에 울산시는 언제 어디서나 이용할 수 있는 AI 기반 맞춤형 정보 제공 온라인 플랫폼을 구축해 외국인 근로자와 다문화 가정의 지역사회 적응을 지원할 예정이다. 경기도 하남시는 보행자 안전을 위한 'AI 기반 불법 통행 오토바이 단속 관리 서비스'를 도입한다. 하남시 공원 내 오토바이의 불법 통행이 보행자의 안전을 위협하고 소음과 환경 훼손 문제를 유발해 지속적인 민원이 제기돼 왔다. 이에 하남시는 AI를 기반으로 불법 통행 오토바이를 효율적으로 단속·관리 할 수 있는 서비스를 도입해 공원 이용자의 안전을 확보하고 쾌적한 이용 환경을 조성할 예정이다. 전라남도 강진군은 지역경제 활성화를 위한 '스마트 낚시 관광 플랫폼'을 마련한다. 인구 감소 지역인 강진군은 지역 특성을 반영해 바다낚시 관광사업과 지역 경제 활성화를 연계하고자 스마트 해양 안전 시스템과 데이터 기반 고객관리‧예약 기능을 통합한 플랫폼을 구축할 계획이다. 해당 플랫폼을 통해 안전한 바다낚시 환경을 조성하고 강진군의 생활 인구 증가 기반을 마련할 방침이다. 제주특별자치도는 제주형 스마트 농업 환경을 조성하는 '스마트 드론 방제 시스템'을 구축한다. 제주도는 농가 인구의 고령화, 밭농사 중심의 소규모 경작지 등으로 인해 농업 생산성과 효율성 저하로 농업 경영환경 개선이 필요한 상황이다. 이에 농민이 체감할 수 있는 스마트 드론 방제 시스템을 구축해 제주 지역 농업의 디지털 전환에 속도를 높일 예정이다. 행안부는 기존 1억원에서 2배 상향한 2억원을 각 과제에 지원하고 과제별 맞춤형 현장 컨설팅도 제공할 계획이다. 또 성과 공유회 개최와 우수사례 선정 등을 통해 향후 다른 지자체로의 확산도 적극적으로 지원할 예정이다. 박덕수 한국지역정보개발원장은 "개발원은 지역정보화 전문기관으로서 첨단 디지털 기술을 통해 지역의 문제를 해결할 수 있도록 최선의 지원을 다 할 것"이라며 "사업을 통해 주민이 체감하는 모범사례를 창출하고 다른 지역으로 확산해 지역의 균형 발전에 일조할 것"이라고 밝혔다. 김민재 행안부 차관보는 "공감e가득사업이 AI·IoT 등 첨단기술을 활용해 지역문제를 해결하고 주민의 생활을 보다 편리하게 만드는 계기가 되도록 하겠다"며 "앞으로도 지속적인 지원을 아끼지 않겠다"고 말했다.

2025.04.29 16:00한정호

"AI 에이전트로 수출 경쟁력 높인다"…중소기업 디지털 전환 '본격화'

국내 중소기업들의 디지털 전환을 가속할 인공지능(AI) 에이전트 활용 기회가 열리고 있다. AI의 반복적 업무 자동화와 의사결정 지원을 통해 수출 생산성을 제고하려는 움직임이다. 한국정보산업연합회와 한국무역협회는 지난 28일 서울 강남구 트레이드타워에서 'AI 에이전트 : 디지털 혁신의 새로운 패러다임' 세미나를 공동 개최했다고 29일 밝혔다. 행사에는 AI 전환에 관심을 가진 국내 기업 임직원 약 200명이 참석했다. 이번 세미나는 기업 현장에서 적용 가능한 AI 에이전트 기술을 소개하고 미래 활용 전략을 제시하는 데 초점을 맞췄다. 실시간 데이터 분석, 자동 소통, 의사결정 지원 등 다양한 방향에서 AI의 실질적 역할이 논의됐다. 권오형 건국대학교 겸임교수는 기업 맞춤형 AI 에이전트 설계의 중요성을 강조하며 비즈니스 모델에 최적화된 데이터 연동과 전략 수립 방안을 제시했다. 그는 AI 도구를 통한 운영 효율화와 핵심 경쟁력 확보 필요성을 짚었다. 이어 한국생산성본부 최성현 팀장은 중소기업들의 AI 도입 사례를 공유하며 기술 도입이 생산성 향상과 비용 절감에 직접 연결될 수 있음을 설명했다. 실제 현장에서 얻은 경험을 토대로 구체적인 시사점을 제시했다. 다음으로 발표를 맡은 김민수 CJ대한통운 경영리더는 AI 에이전트를 통한 반복 업무 자동화 사례를 소개했다. 그는 숙련 작업자의 업무 부담을 덜고 전체적인 작업 효율성을 높인 실제 경험을 바탕으로 AI 도입의 필요성을 강조했다. 이 외에도 행사에서는 이해수 소프트웨어정책연구소 연구원이 'AI 에이전트 기술 최신 동향'을, 조원영 삼성SDS 그룹장이 '기업 업무의 스마트한 변화'를, 손병희 마음AI 소장이 'AI의 미래는 피지컬 AI'를 주제로 발표하며 산업 전반의 흐름을 짚었다. 정희철 한국무역협회 무역진흥본부장은 "시장 데이터의 실시간 포착과 해외 바이어와의 24시간 자동 소통을 가능하게 하는 AI 에이전트는 중소 수출기업의 생산성을 높이고 비용을 절감할 수 있는 실용적인 도구"라며 "AI 내재화 컨설팅과 성공사례 확산을 통해 기업들의 전환을 지원하겠다"고 밝혔다.

2025.04.29 10:08조이환

GIST, "사람 마음 읽는" 세계 최고 AI 로봇 파지 모델 개발

사람과 협업이 가능한 세계 최고 성능의 AI로봇 파지 모델이 개발됐다. 광주과학기술원(GIST, 총장 임기철)은 AI융합학과 이규빈 교수 연구팀이 단순한 자동화를 넘어, 작업자와의 협업을 고려한 세계 최고 성능의 혁신적인 로봇 파지 모델(GraspSAM)을 개발했다고 29일 밝혔다. 이 모델은 점, 박스, 텍스트 등 다양한 형태의 프롬프트 입력을 지원한다. 한 번의 추론만으로 물체의 파지점을 정확히 예측할 수 있다. 기존 딥러닝 기반 파지 모델들은 환경과 상황에 따라 별도의 AI모델을 학습해야 하는 한계가 있었다. 연구팀은 이를 해결하기 위해 페이스북 모회사 메타(Meta)가 개발한 범용 이미지 분할 모델인 'SAM(Segment Anything Model)'을 최초로 로봇 파지 출력이 가능하도록 도입했다. 최소한의 미세 조정만으로 물체의 파지점을 예측하기 위해 어댑터(Adapter) 기법과 학습 가능한 토큰 기법을 적용했다. 'SAM'은 Meta AI(구 페이스북)에서 개발한 범용 이미지 분할 모델이다. 이름 그대로 어떤 것이라도 분할할 수 있다. 연구진은 "산업 현장에서의 적용 범위를 획기적으로 확장했다"며 "파지 벤치마크 데이터세트(Grasp-anything, Jacquard)에서 최고 수준(SOTA) 성능을 달성했다"고 말했다. 'SOTA'는 벤치마크 데이터셋에서 최고 성능을 기록하거나 특정 과제에서 가장 효율적이고 정확한 결과를 제공하는 모델을 의미한다. 연구진은 "실험 결과 복잡한 실제 환경에서도 로봇이 안정적으로 파지 작업을 수행할 수 있다는 것을 확인했다"고 부연설명했다. 연구진은 또 "눈동자 추적 기술과 결합해 작업자의 시선에 맞춰 파지 작업을 수행하는 기능까지 성공적으로 구현, 산업 현장은 물론 다양한 분야에서 폭넓은 활용 가능할 것"으로 내다봤다. 이규빈 교수는 “로봇과 사용자의 직관적인 상호작용이 가능하다"며 "산업 현장뿐만 아니라 가정용 로봇, 서비스 로봇 등 다양한 분야에 폭넓게 활용될 것으로 기대한다”고 밝혔다. 연구는 AI 융합학과 이규빈 교수가 지도하고, 노상준 연구생(박사과정)이 제1논문 저자로 진행했다. 산업통상자원부와 과학기술정보통신부의 지원을 받았다. 연구 결과는 로봇 분야 국제 학회인 IEEE ICRA(International Conference on Robotics and Automation)에서 다음 달 발표 예정이다.

2025.04.29 08:56박희범

"韓, AI 골든타임 놓치면 끝"…KOSA, 1조5천억원 긴급 수혈 '촉구'

한국소프트웨어산업협회(KOSA)가 국가 인공지능(AI) 산업 발전을 위한 대규모 추가 투자를 정부에 요청했다. 기술 자립과 산업 혁신을 가속하지 않으면 글로벌 경쟁에서 밀릴 수 있다는 위기감이 반영된 제언이다. KOSA는 AI 가치사슬 혁신과 전국민 AI 일상화를 위한 1조5천억원 예산 확대안을 28일 공개했다. 예산안은 협회 산하 초거대AI추진협의회 등 산업계 의견을 반영해 마련됐으며 최근 국회에 제출된 1조8천억원 규모 추경안에도 추가 투자가 필요하다고 강조했다. 협회는 인프라부터 모델, 데이터, 서비스, 인재 양성까지 전 가치사슬을 아우르는 균형 투자가 시급하다고 분석했다. 미국, 유럽, 중국 등 주요국이 AI 산업에 대규모 투자를 집중하는 상황에서 한국이 2년 내 아시아 AI 허브로 도약하기 위해서는 구체적 로드맵이 필요하다는 입장이다. 이번 예산안은 ▲AI 인프라 ▲AI 데이터 ▲AI 모델 ▲AI 서비스·응용 ▲AI 윤리·신뢰성·거버넌스 ▲AI 인력 양성 및 기업 지원 등 여섯 분야를 골자로 삼았다. 협회는 분야별 투자 규모와 주요 사업 방향을 함께 제시했다. 협회는 AI 인프라 분야에 1천500억원이 필요하다고 제안했다. 자체 AI 시스템 소프트웨어 생태계 구축, 지속가능한 AI 데이터센터 운영 모델 개발, 양자컴퓨팅 기반 AI 융합 실증 등을 위한 기반 조성이 목표다. AI 데이터 분야에는 4천900억원 투입이 요구됐다. 고품질 AI 데이터 구축과 관리 플랫폼 마련, 산업별 학습 데이터 구축, 공공데이터 활용 촉진, 전략 산업용 데이터 확장 기술 개발 등이 포함됐다. AI 모델 분야는 4천억원 투자가 필요하다고 밝혔다. 온디바이스 경량 언어모델 생태계 조성, 멀티모달 AI 국가 선도 프로젝트 추진, AI 모델 윤리성과 보안성 검증을 위한 테스트베드 구축이 주요 과제로 설정됐다. AI 서비스 및 응용 분야에는 1천700억원 규모 투자를 요청했다. AI 에이전트 기반 공공 및 민간 서비스 혁신, 산업 맞춤형 생성형 AI 확산, 엣지 AI 기반 실시간 응용서비스 확산 등을 추진할 수 있도록 뒷받침해야 한다고 강조했다. AI 윤리·신뢰성·거버넌스 분야에도 1천100억원 예산이 필요하다고 제시했다. 글로벌 AI 규제 대응과 국제협력 강화, K-AI 윤리·신뢰성 인증제도 구축, AI 윤리 거버넌스 지원 플랫폼 마련, 생성형 AI 윤리 대응 체계 구축 등이 주요 내용이다. AI 인력 양성 및 기업 지원 분야에는 1천800억원 규모 지원이 필요하다고 밝혔다. 산업 맞춤형 AI 실무 인재 양성, 스타트업 글로벌 스케일업 지원, 국제 AI 협력 플랫폼 구축을 통해 인재와 기업의 글로벌 경쟁력을 강화하겠다는 계획이다. 협회는 이번 예산안을 국회와 관계 부처에 전달하고 AI 산업 경쟁력 강화를 위한 추가 예산 투입 필요성을 지속적으로 알릴 계획이다. 조준희 KOSA 회장은 "AI 산업 성장의 핵심은 단일 기술이 아닌 가치사슬 전반의 균형 있는 발전에 있다"며 "이번 예산 제안은 AI·소프트웨어 기업 및 스타트업 육성을 통해 국가 경제 전반의 AI 혁신을 이끌어내는 전환점이 될 것"이라고 밝혔다. 이어 "지금은 AI 기술 자립의 골든타임으로, 예산 확대를 통해 우리나라가 아시아 AI 허브로 도약할 수 있는 기반을 마련해야 한다"고 강조했다.

2025.04.28 09:48조이환

산사태 매몰사고, AI 드론·이통망으로 실시간 구조 가능해진다

인공지능(AI) 기술을 활용한 산사태 피해 저감 연구가 시작됐다. 매몰 사고자가 있다면 실시간 구조에 나설 수 있을 전망이다. 27일 산림청 등에 따르면 AI 전문 기업 ㈜투비유니콘(대표 윤진욱)은 최근 한국임업진흥원과 산사태 현장대응 기술 개발 사업 계약을 체결했다. 계약 핵심은 멀티 AI 드론과 이동 중계기 기반 산사태 현장 긴급통신망 구축 및 매몰자 탐지 시스템 개발이다. 사업예산으로 오는 2029년까지 5년간 50억 6천여만원이 투입된다. 최근 대형 산불이 연이어 발생한 가운데, 산불 피해 지역에서 산사태 발생 위험이 최대 200배 높아질 수 있다는 연구 결과가 보고 됐다. 국내 산사태 발생 건수는 지난 2021년 54건에서 2022년 327건, 2023년 459건으로 급증했다. 2년 새 약 8.5배나 늘어난 셈이다. 특히 기후변화로 인한 국지성 집중호우가 잦아지며, 산불이 발생한 지역을 중심으로 대규모 산사태 위험성이 커지고 있다는 것이 전문가 진단이다. 산불에 따른 2차 피해를 줄이기 위한 첨단기술 기반 대응 시스템의 필요성이 제기되는 이유다. 이번 기술개발에는 (주)투비유니콘을 주관기관으로, 충남대학교 산학협력단이 컨소시엄으로 참여했다. 이들은 인공지능(AI) 기술을 활용한 산사태 대응 시스템을 개발할 계획이다. 산사태 발생 시 긴급 통신망을 신속하게 구성하고, 현장 상황을 실시간 모니터링할 수 있는 엣지-클라우드 기반 AI 플랫폼을 구축할 계획이다. 온디바이스 AI와 클라우드 AI를 결합한 '엣지-클라우드 협업 시스템'을 적용해 산사태 탐지와 정보 공유의 정밀도 및 속도를 끌어올린다는 구상이다. 윤진욱 대표는 “충남대학교 산학협력단과의 이번 컨소시엄 구성은 AI 기술로 국민의 안전을 지키는 중요한 계기가 될 것"이라며, “양 기관의 기술력과 연구 역량을 바탕으로 혁신적인 재난 대응 솔루션을 개발할 것"이라고 언급했다. 이번 연구개발은 향후 산림청이 AI 기술을 재난 대응 시스템에 선제적으로 도입, 한층 더 지능화된 재난 컨트롤타워를 구축하는 핵심 기반이 될 것으로 전망됐다. 특히, '엣지-클라우드 협업 AI 시스템 기반 산사태 현장 모니터링 플랫폼'은 산사태 등의 재난 발생 시 현장 상황을 실시간 정확하게 파악하고 관련 기관과 실시간 공유, 의사 결정 속도와 자원배분의 효율성을 크게 높일 것으로 기대됐다.

2025.04.27 12:00박희범

[현장] "AI 시대, 프로젝트 관리가 성패 가른다"…한국PMO협회, '2.0 전환' 선언

인공지능(AI)과 IT 신기술을 필두로 민간 산업과 공공의 정보화 사업이 발 빠르게 변화하고 있다. 이와 함께 새로운 기술 전환을 성공적으로 구현하는 핵심 기반 체계인 '프로젝트 관리 사무국(PMO)'의 중요성도 높아지고 있다. 김인현 한국PMO협회장은 25일 'PMO 창립 10주년 행사'에서 "PMO는 변화하는 시대에 발맞춰 새로운 IT 솔루션을 개발하고 고객의 만족도를 높일 수 있는 핵심 역량"이라고 강조했다. 서울 금천구 파티하우스 더엘에서 개최된 이날 행사에는 한국PMO협회·한국PMO사회적협동조합·정부정보화협의회·공공부문발주자협의회를 비롯한 국내 주요 IT 실무진들이 참석했다. PMO는 기업이 진행하는 프로젝트 전반을 일관성 있게 기획·관리하는 조직으로, 기업 내·외부에 구성하는 사무국으로 정의된다. PMO는 정보화 차세대 사업을 포함한 다양한 기업·기관 프로젝트가 성공할 수 있도록 돕는 역할을 담당한다. 프로젝트 추진하에 IT 발주자와 수행사의 이해 상충을 해소하고 유기적인 의사소통을 가능케 하는 중요 직책을 수행한다. 특히 한국PMO협회가 인용한 국내외 시장조사기관들의 리포트에 따르면 1990년도부터 현재까지 프로젝트 실패율은 80%에 달하는 것으로 나타났다. 이에 신기술이 확산되는 최근 PMO의 중요성은 더욱 커지고 있다. 올해 10주년을 맞은 한국PMO협회는 창립 후 ▲PMO 실태 조사 ▲PMO 정책·제도 연구 ▲소프트웨어(SW) 생태계 발전 정책 건의 ▲PMO 전문가 양성 ▲PMO 회원사 정보 교류 및 지원 등에 앞장서 왔다. 이번 행사에서 한국PMO협회는 'PMO 2.0' 시대로의 도약을 선언했다. 클라우드·AI·테스트 등 IT 기술이 급속도로 변화하는 시기를 맞아 PMO의 역할과 방식 역시 강화한다는 목표다. 장태우 한국PMO사회적협동조합 이시장은 "PMO는 IT 프로젝트 관리의 핵심 동력으로 자리 잡아왔다"며 "신기술의 급격한 발전으로 국가 지능정보화 사업도 기술적으로 고도화되고 있어 이제 PMO 2.0 시대로 도약해야하는 중요한 기점에 서 있다"고 말했다. 손경자 정부정보화협의회장은 "PMO의 미래 경쟁력은 프로젝트 관리 차원을 넘어 공공 서비스의 질을 획기적으로 높이는 데에 있다"며 "AI 등 신기술 도입 프로젝트가 더욱 확대될 것으로 전망되는 가운데 PMO도 이에 발맞춰 프로젝트 조력자로서의 역할을 다해야 할 것"이라고 강조했다. 그간 PMO는 통상적으로 사업 수행사와 별도 조직으로 구성돼 프로젝트 관리만을 위탁받아 왔다. 위탁 계약으로 PMO 업무가 진행되다 보니 한정된 예산 내에서 업무 범위가 과다해지고 또 단가가 낮아져 결국 서비스 수요자의 만족도 하락으로 이어지는 문제가 있어 왔다. 김인현 한국PMO협회장은 PMO가 단순 위탁을 넘어 기업 내재화 및 상설 조직화되고 성과 기반의 계약 방식이 이뤄지는 PMO 2.0으로 변화해야 한다고 역설했다. 또 내부 전문인력 양성을 통해 PMO 역량 향상과 자동화된 도구 활용도 강조했다. 김 협회장은 "PMO 2.0은 PMO를 아웃소싱하는 게 아니라 IT 발주자 조직 안에 PMO를 내재화하는 것"이라며 "프로젝트가 끝나더라도 해체하는 것이 아니라 상설화해서 운영해야 한다"고 설명했다. 이어 "프로젝트의 일정과 예산보다는 비즈니스 가치 실현에 중점을 두고 PMO를 운영해야 한다"며 "나아가 단일 프로젝트를 넘어 PMO를 전사 비즈니스 전환 관점에서 고려해야 할 것"이라고 덧붙였다. 마지막으로 김 협회장은 "PMO 2.0 전환은 프로젝트 과제를 해결하고 조직의 전략 실행력을 높여가는 여정"이라며 "변화의 시대에선 PMO 역량이 조직의 혁신과 디지털 전환 수준을 결정한다"고 강조했다.

2025.04.25 17:41한정호

LG전자, 한전·한화와 '전력소비 절감형 데이터센터' 개발 맞손

LG전자는 24일 서울시 중구 한화빌딩에서 한국전력, ㈜한화 건설부문과 '직류 기반 데이터센터 구축 및 생태계 조성을 위한 업무협약(MOU)'을 체결했다고 25일 밝혔다. 협약식에는 LG전자 ES사업본부장 이재성 부사장, 한국전력 김동철 사장, ㈜한화 건설부문 김승모 대표이사 등이 참석했다. 이번 기술협약을 통해 3사는 총 10MW 규모의 데이터센터 서버 및 냉각설비 중 1MW를 직류로 공급하는 '전력소비 절감형 데이터센터'를 구축한다. AI 데이터센터 수요가 늘면서 신재생에너지를 활용해 데이터센터의 전력 소비와 발열을 줄이기 위한 솔루션을 개발하기 위한 것이다. 대부분의 발전소는 교류(AC) 전력을 만들어 공급한다. 이로 인해 대부분의 공조 설비가 교류 방식으로 설계됐다. 빠르게 늘어나는 신재생에너지(태양광, 풍력 등)는 직류(DC) 전력을 출력하기 때문에 교류 전력으로 변환하는 과정이 필요하다. LG전자는 이 과정에서 발생하는 10% 정도의 에너지 손실을 줄이기 위해 국내 기업 최초로 초대형 냉방기인 칠러를 직류 방식으로 개발해 공급할 계획이다. 데이터센터의 전력 소비와 발열을 줄이기 위한 획기적인 솔루션을 개발하고 있는 점을 높이 평가 받아 이번 협력사업에 참가했다. 한국전력은 저전압 직류 송전기술(LVDC) 기반의 안정적인 직류 전력 공급과 기술 검증 등을 담당하고, ㈜한화 건설부문은 직류형 데이터센터를 설계·시공한다. LG전자는 고효율 HVAC(냉난방공조) 기술력을 앞세워 다양한 냉각 솔루션을 개발, 국내외 데이터센터에 공급하고 있다. 데이터센터의 열 관리 수요 증가에 따라 ▲CDU(냉각수 분배 장치)를 활용해 칩을 직접 냉각하는 액체냉각 솔루션 ▲칠러를 이용해 데이터센터 룸 내부 온도를 낮추는 공기냉각 솔루션 ▲직류 전력에 대응하는 공조 솔루션 등 다양한 고객 맞춤형 냉각 솔루션을 통해 B2B 성장을 가속화할 계획이다. LG전자는 AI 데이터센터의 다양한 환경 조건을 구현해 고객에게 최적의 솔루션을 제공하기 위해 최근 평택 칠러공장에 AI 데이터센터 전용 테스트베드(LG AI Data Center HVAC Solution Lab)도 구축했다. LG전자 공조 시스템의 고효율 비결은 핵심 부품 기술력인 '코어테크'에 있다. 압축기와 모터 등 필수 부품을 자체 개발함으로써 최고 수준의 신뢰성과 효율을 자랑한다. 특히 인버터 기술은 모터와 컴프레서의 운동 속도를 변환해 상황에 따라 필요한 만큼만 작동시켜 제품의 성능과 에너지 효율을 높인다. LG전자는 지난해 말 HVAC 사업 성장을 가속화하기 위해 ES(Eco Solution)사업본부를 신설했다. ES사업본부는 클린테크 분야에서 시장보다 2배 빠른 압축 성장을 이뤄낸다는 목표 하에 AI 기술을 활용한 공조 산업의 디지털화를 선도하고 있다. 특히 수요가 증가하고 있는 AI 데이터센터 냉각 시스템을 비롯해 원전, 메가팩토리 등 신성장 사업 기회에 적극 대응하고 있다. 이재성 LG전자 ES사업본부장 부사장은 “국내외 다양한 데이터센터에 냉각 솔루션을 공급하며 축적한 차별화된 기술력을 기반으로 전력 사용을 줄이기 위한 냉각 솔루션 개발에도 앞서 나갈 것”이라고 말했다.

2025.04.25 10:51장경윤

우크라이나 전쟁을 바꾼 민간 기술…"한국은 아직"

"우크라이나 전쟁에서 가장 강력한 무기는 위성과 드론이었습니다. 그리고 그건 민간기업이 제공한 기술이었습니다." 23일 서울 강남 모두의연구소에서 열린 '25-4차 국방 AI 혁신 네트워크' 현장에서 SI애널리틱스(SIA)의 전태균 대표는 위성이 국가 전략의 전면에 있는 핵심 수단이라고 설명하며 우리나라 국방에도 민간 기술 도입을 본격화해야 한다고 강조했다. 국방 AI 혁신 네트워크는 국방 데이터 혁신과 AI·디지털 전환(AX/DX)의 실현을 위한 방안을 논의하기 위해 한국국방연구원(KIDA) 군사발전연구센터에서 주최하는 행사다. 이번 행사는 'AI 위성영상 분석'을 주제로 AI와 위성기술 융합한 '차세대 국방 전략'에 대한 논의가 이어졌다. 첫 번째 발표자로 나선 전태균 대표는 'AI와 위성 기술의 융합: 차세대 국방 전략'이라는 주제로 영상 기술의 전략적 가치를 역설했다. 그는 2023년 북한 미사일 발사 사례를 예로 들며 발사 수개월 전부터 상용 위성 영상으로 건물 신축, 도로 공사 등 발사 준비 징후를 파악할 수 있었다고 설명했다. 전 대표는 "위성은 볼 수 없는 것을 보고 대응할 수 있는 환경을 제공하는 전략 그 자체"라며 " 국가가 어디를 보고, 무엇을 감지하느냐에 따라 모든 대응이 달라진다"고 조기경보 체계의 핵심 요소로 기능할 수 있다고 강조했다. 특히 그는 위성의 전략적 가치에 주목했다. 미국이 우크라이나를 지원하거나 철회할 때 가장 먼저 실시한 조치가 상용 위성 접근 차단이라는 것을 언급하며 현 시대 가장 강력한 외교 카드로 활용될 수 있다고 설명했다. 전태균 대표는 이러한 미국의 위성 기술이 상당수 민간기술이라는 것을 지적하며 우리나라도 국방에 국내 민간 기업이 보다 적극적으로 참가할 수 있는 기반이 마련돼야 한다고 말했다. 그는 "미국은 이미 국가정찰국(NGA)을 통해 수백 대의 상용 위성을 활용 중으로 하루 5만 장 이상의 위성 영상을 분석해 500만 개 이상 구조물을 추적하고 있다"며 "우리나라도 민간 기술을 도입해 우리나라의 역량을 갖추고 경쟁력을 확보해야 한다"고 설명했다. 이어 김동영 메이사 대표는 AI 분석 기술의 현주소를 구체적으로 제시했다. 위성 영상은 도메인이 특수해 지상에서 학습된 AI를 그대로 적용할 수 없으며, 도메인 전환 학습과 초해상도 기술, 이상 탐지 모델을 모두 조합해 실질적인 분석력을 확보하고 있다고 설명했다. 메이사는 드론 영상 수백만 장을 AI 학습에 활용해 데이터 문제를 해결하고 있으며, 위성 영상 분석 기반으로 선박 감시, 유류 저장고 증감 파악, 인프라 이상 징후 탐지 등의 기능을 실제 민간과 공공 부문에 제공하고 있다. 이날 행사에서는 주요 발표와 이어진 패널 토론에서 꾸준히 민간기업의 기술이 군이 쓰지 못해 국가 경쟁에서 뒤처질 우려가 있다는 점이었다. 국방정보본부 관계자는 아직 표준화된 디지털 체계가 마련되지 않아 수십 년간 축적된 위성 영상 데이터에 AI를 적용하기 어려운 수준이라고 비판했다. 성균관대학교 김병규 교수는 군이 민간 기술을 도입하지 못하는 가장 큰 원인으로 '기회의 부재'를 꼽았다. 그는 "민간 기업은 기술이 있지만 군에서 한 번도 써본 적이 없다는 이유로 밀려난다"며 "또한 군은 해외 레퍼런스가 없는 경우 도입을 꺼리는 경향이 있다"고 지적했다. 이러한 악순환을 끊기 위해서는 군이 테스트베드를 제공하고, 기술 실험을 제도화해야 한다고 제안했다. 한화시스템 하윤철 상무는 이 문제를 보다 구조적으로 풀어냈다. 그는 "민간기업에 기술은 있지만 시험 평가 이후 민간 기술자가 전산망에서 퇴출되며 유지보수도 개입할 수 없다"고 현상황을 설명하며 이런 제도에서는 기술의 축적이나 고도화가 불가능하다고 강조했다. 현장에서 이러한 해결 사례로 미국의 팔란티어가 언급됐다. 팔란티어는 미국 정부와의 밀접한 연계를 통해 단기간 내 방산 시스템을 고도화했고, 최근 나토(NATO)가 팔란티어 기술을 군사작전에 공식 채택하며 실전성을 입증했다. 한국도 이를 모델로 삼아 민간과 군이 기술을 공동 실험하고, 운영·평가·유지보수까지 함께하는 체계를 마련할 필요가 있다는 주장이다. 전태균 대표는 "국내에도 팔란티어 같은 기업이 나올 수 있는 기술 기반이 있지만 기술을 쓰고 검증해줄 나라가 없다"며 "북한을 비롯해 전 세계적으로 긴장이 높아지는 현 상황에 따라 민간 기술 도입을 확대할 필요가 있다"고 강조했다.

2025.04.23 18:08남혁우

[현장] "HBM, AI 시대의 우라늄"…국회, 초당적 포럼서 반도체 전략 수립 '본격화'

"인공지능(AI) 시대의 진짜 병목은 연산이 아니라 메모리입니다. 그래픽처리장치(GPU)만큼 중요한 건 고대역폭메모리(HBM)이고 이를 못 잡으면 우리는 기술 식민지가 됩니다. HBM은 단순한 메모리가 아니라 설계, 냉각, 패키징, 파운드리까지 연결된 AI 시대의 '고농축 우라늄'입니다. 지금 투자하지 않으면 10년 뒤엔 우리의 미래를 장담할 수 없습니다." 김정호 카이스트 교수는 지난 22일 국회 의원회관에서 열린 'AI G3 강국 신기술 전략 조찬 포럼' 발제에서 이같이 말했다. 이날 김 교수는 'HBM이 대한민국을 살린다'는 제목으로 발표에 나서 반도체 설계 주도권 확보와 생태계 재편의 필요성을 강도 높게 강조했다. 이번 행사는 정동영 더불어민주당 의원과 최형두 국민의힘 의원이 공동 주최하고 산업계·학계·정계 주요 인사들이 대거 참석해 토론을 벌였다. SK하이닉스, 삼성전자, 서울대, 스타트업, 과기부 등 다양한 주체가 모인 현장에서는 AI 반도체 생태계 조성을 위한 현실적 방안들이 논의됐다. 김정호 교수 "HBM은 단순한 메모리가 아니다…AI 패권의 핵심 기술" 김정호 카이스트 교수는 이날 발제에서 HBM을 AI 시대의 '순수 우라늄'으로 간주하며 대한민국 반도체 산업이 생존하기 위해 반드시 확보해야 할 전략 자산이라고 강조했다. 그는 HBM이 단순한 메모리 기술을 넘어 컴퓨팅처리장치(CPU)와 GPU 기능까지 통합하게 될 미래를 예견하며 이를 통해서만 한국이 엔비디아와 같은 글로벌 기업과 대등한 협상력을 가질 수 있다고 주장했다. HBM은 기존 디램(DRAM) 대비 훨씬 빠른 속도로 데이터를 주고받을 수 있는 차세대 메모리 기술이다. 수직으로 여러 층의 메모리를 쌓은 구조 덕분에 같은 면적 안에서 더 많은 데이터를 병렬로 처리할 수 있어 대용량 연산이 요구되는 AI 학습과 추론에 최적화돼 있다. 더불어 HBM은 DRAM, 인터포저, 신호무결성(SIPI), 냉각, 재료, 패키징, 파운드리, GPU 설계, 시스템 아키텍처 등 다양한 기술이 융합돼야 구현 가능한 복합 기술 집합체다. 하나의 부품이 아니라 반도체 시스템 전체를 아우르는 '기술의 총합'인 것이다. 김 교수는 한국이 '챗GPT'와 같은 파운데이션 모델 없이도 AI 경쟁력을 확보하려면 엔비디아의 최신 GPU가 최소 수십만 대 필요하다고 말했다. 다만 현실적으로 현재 한국이 보유한 최신 엔비디아 'H100'은 몇천대 수준으로, 예산을 투입해도 엔비디아가 GPU를 이를 공급할 이유가 부족한 상황이다. 이에 제시할 수 있는 유일한 협상 카드가 HBM으로, 이를 기반으로 기술 주권을 확보해 반도체 글로벌 공급망에서 우위를 점해야 한다는 것이 김 교수의 주장이다. AI 기술이 빠르게 고도화되면서 주목받을 연산 병목의 핵심은 GPU가 아니라 HBM이라는 분석 역시 나왔다. 김 교수는 "'챗GPT'를 구동하는 동안 실제로 열을 받아 녹는 것은 GPU가 아니라 HBM"이라며 "토큰 생성 속도 저하의 주요 원인은 메모리 대역폭의 부족에 있다"고 설명했다. 이어 "기존 컴퓨터 구조에서는 저장은 메모리, 계산은 GPU가 맡았지만 AI 시대에는 이 둘 사이의 데이터 전달 속도에서 한계가 발생한다"고 말했다. 이 같은 구조적 병목은 HBM의 역할을 단순한 '빠른 메모리'를 넘어서는 요소로 만든다. 김 교수는 HBM의 기술적 본질을 '데이터를 얼마나 빠르게 GPU로 보내고 다시 받아올 수 있느냐의 싸움'이라고 정의했다. 그는 이를 100층짜리 고층 건물에 비유하며 층을 높이 쌓을수록 내부에서 데이터를 오가는 '고속 엘리베이터' 같은 통로가 필수라고 설명했다. 현재 개발 중인 'HBM4'까지는 이러한 구조를 일정 수준 유지할 수 있지만 몇년 후 등장할 'HBM7'과 같은 차세대 모델로 갈수록 기술적 부담은 폭발적으로 늘어난다. 특히 기존 본딩 공정에서 사용하는 납이 고온에서 열화되는 문제가 있어 더 높은 집적도와 연산량을 감당하려면 냉각 솔루션과 소재 자체의 혁신이 필수적이다. 이러한 배경에서 전체 시스템을 액체에 담가 냉각하는 '침지 냉각(immersion cooling)'이 유력한 차세대 해법으로 주목받고 있다. 단순히 칩을 잘 만드는 것만으로는 한계가 있는 만큼 냉각 설계, 패키징, 파운드리 공정, 시스템 아키텍처 설계까지 아우르는 통합적 기술 전략이 필요한 단계다. 이같은 급박한 상황 속에서 한국은 반도체 산업의 핵심 가치사슬인 설계와 파운드리에서 모두 취약한 위치에 놓여 있는 상황이라는 것이 김 교수의 설명이다. 일례로 'HBM4'부터는 연산 기능이 메모리 내부, 이른바 '베이스 다이(Base Die)'에서 처리되는 구조로 전환되고 있다. 다만 해당 기술의 설계는 엔비디아가, 제조 공정은 대만 TSMC가 주도하고 있어 국내 기업의 입지는 좁아지고 있는 것이다. 김 교수는 이 같은 글로벌 기술 분업 구조 속에서 한국이 기술 주도권을 잃을 가능성을 경고했다. 특히 SK하이닉스는 '베이스 다이' 설계 경험이 부족하고 삼성전자는 생태계에서 실질적 중심을 잃고 있다고 지적했다. 이에 설계와 파운드리 양쪽 모두에 대한 국가 차원의 역량 집중이 필요하다고 강조했다. 그 역시 자신의 연구실에서 HBM의 병목 문제를 해결하기 위한 다양한 실험을 진행 중이다. 여러 층을 쌓아올리는 '멀티타워 아키텍처'와 연산 기능을 메모리 내부에 넣는 'CPU 내장형 메모리' 구조가 대표적이다. 기존 디램을 보조 메모리로 붙이거나 CPU를 직접 설계하는 방식도 병행하고 있으며 이는 최근 엔비디아가 공개한 '블랙웰 시스템'과 유사한 구조다. 또 김 교수는 AI 기술을 활용한 자동 설계 실험도 병행하고 있다. 자연어로 회로를 설계하는 '바이브 코딩'을 통해 학생이 설계한 HBM과 '챗GPT'가 설계한 결과의 성능이 거의 유사했다는 점을 소개하며 인력 부족 문제를 AI가 보완할 수 있다고 강조했다. 김 교수는 "AI는 죽지도 자지도 않지만 사람은 인건비가 든다"며 "AI 기반의 자동화 기술이 앞으로 산업 경쟁력을 좌우할 핵심 수단이 될 것"이라고 주장했다. 발표를 마치며 김 교수는 AI 생태계의 패권 경쟁이 결국 'HBM 기술력'에 수렴된다고 강조했다. AI가 핵무기, 반도체가 우라늄이라면 HBM은 '순수 우라늄'으로, 한국이 이 기술을 확보하지 못하면 글로벌 기술 질서에서 도태될 수밖에 없다는 것이다. 김정호 카이스트 교수는 "이제는 정부가 나서서 HBM 주도권을 위해 전략적으로 투자해야 한다"며 "기업과 학계도 반도체 전문대학원을 신설하고 고급 인재를 체계적으로 길러낼 수 있는 구조로 과감히 개편해야 한다"고 강조했다. 이어 "과거 박정희 대통령이 고속도로를 깔아 자동차 산업을 열고 김대중 대통령이 인터넷망으로 IT 강국의 기반을 만들었듯 이 위기를 기회로 만들 어야 한다"고 말했다. "HBM만으론 부족하다"…산학연이 말한 'AI 반도체 생태계의 조건은? 이날 김 교수의 발표 이후에는 기술 인프라와 생태계 확장을 놓고 산업계·학계·정부 인사 간에 치열한 논의가 벌어졌다. 이날 토론에서는 'HBM 중심 전략'을 넘어서 설계·파운드리·모델·SW까지 포괄하는 통합 생태계 필요성이 제기됐다. HBM에 대한 전략적 인프라 확충은 대체로 공감대가 형성됐다. 다만 실제 현장에선 정부 지원이 한정돼 있어 기술 주도권 확보엔 한계가 있다는 우려가 나왔다. 정상록 SK하이닉스 부사장은 "지난 2023년 삼성과 각각 500억 원씩 지원받았지만 기술 성장성을 반영할 때 보다 세심한 고려가 필요하다"며 "개인적으로 볼때 정부가 HBM이라는 신기술을 보다 감안해서 장기적인 전략을 짜는 것이 좋은 전략일 것으로 생각한다"고 말했다. 정부 역시 이를 인지하고 전략적 대응에 나섰다는 입장이다. 박윤규 정보통신산업진흥원장은 "향후 정부의 전략 투자 중심축 중 하나가 HBM이 될 것"이라며 "우리는 기업의 고충을 실제로 듣고 지원하는 입장에서 인프라와 설계 R&D를 함께 지원하는 방향으로 갈 것"이라고 밝혔다. 스타트업들은 기술 상용화의 '속도'와 '현실'을 문제 삼았다. HBM을 실제 적용하고 있는 기업들 자본, 인재, 시간 모두에서 한계에 부딪히고 있다는 설명이다. 정영범 퓨리오사AI 상무는 "3년 전 'GPT-3'가 나올 당시 HBM3를 선택했는데 다들 만류했다"며 "그럼에도 우리는 한국도 가능하다는 믿음으로 다소 무리하며 밀어붙였고 결과적으로 현명한 선택이 됐다"고 말했다. 칩 하나를 개발하는 데만 수백억 원이 들어가는 현실에서 스타트업은 생존을 위해 정부의 중장기 지원이 절실하다는 호소도 나왔다. 배유미 리벨리온 이사는 "인재, 자본, 시간을 꾸준히 투입해야 하는데 정부가 이 흐름을 끊지 않도록 지원책을 이어가줬으면 한다"고 말했다. 기술 못지않게 인재 확보도 현장의 핵심 과제로 떠올랐다. 고급 설계인력 수요는 폭증하고 있지만 국내 교육·보상 시스템이 이를 받쳐주지 못한다는 지적이다. 이공계 고급 인력의 산업계 유입을 위한 구체적 유인책도 필요하다는 설명 역시 이어졌다. 김영오 서울대 공대 학장은 "AI와 반도체를 동시에 전공할 수 있는 학생들이 필요하다"며 "상위 10~20% 천재 학생들에게는 파격적 보상과 국가 주도 연구기관이 필요하다"고 제안했다. 이어 현대 조현철 상무는 "카이스트 출신들도 산업계보다 학계나 해외로 빠져나간다"며 "산업계로의 유입을 위한 정부 차원의 가이드라인이 필요하다"고 말했다. AI 생태계의 핵심은 '풀스택 경쟁력'이라는 점도 강조됐다. 송대원 LG 상무는 "구글은 이번 '넥스트' 행사에서 GPU부터 모델, 솔루션까지 전방위 생태계를 발표했다"며 "국내도 인프라만 볼 게 아니라 전체 AI 흐름을 같이 키워야 한다"고 말했다. 정부도 이런 문제의식을 반영해 추경 예산을 마련하고 제도 개선을 시도 중이다. 특히 글로벌 수준 인재 유치를 위한 예산이 신설됐다는 점이 눈에 띈다. 송상훈 과기부 실장은 "최대 40억원까지 매칭 지원이 가능한 고급 인재 유치 프로그램을 새로 만들었다"며 "퓨리오사, 리벨리온 같은 기업들이 공학도들의 꿈이 되도록 하겠다"고 말했다. 정동영 더불어민주당 의원은 "HBM 3층 적층 구조를 처음 제안했던 김정호 교수의 주장을 우리 기업들이 진작 받아들였더라면 지금쯤 이들의 국제적 위상이 보다 커졌을 것"이라며 "오늘 산업계, 학계, 정부, 여야가 오늘처럼 한자리에 모인 것 자체가 의미 있고 이 논의가 구체적 실행으로 이어져야 한다"고 말했다. 최형두 국민의힘 의원은 "매주 격주 아침마다 토론을 이어온 것은 각계 리더들이 진심으로 이 문제를 국가 전략으로 보고 있다는 방증"이라며 "AI 추경 예산 반영 여부가 이제 과방위와 예결위 논의에 달려 있는 상황에서 국회 특위 위원으로서 마지막 소위 심사까지 책임지고 반영될 수 있도록 최선을 다하겠다"고 강조했다.

2025.04.23 11:28조이환

[AI 리더스] "AI는 새로운 전기"…에너지연 이제현, '레고형 자동화'로 연구 시스템 재편

"인공지능(AI)은 단순한 도구를 넘어 연구와 조직 운영 전반을 재설계하는 실천적 수단입니다. 기계학습(ML) 자체만큼 중요한 것은 그것을 사람과 문제에 어떻게 연결하고 조합하느냐입니다. 오늘날의 연구자는 데이터를 다루는 기술자이자 AI에게 가치와 맥락을 설계해 주는 해석자여야 합니다." 이제현 한국에너지기술연구원 에너지AI·계산과학실장은 최근 기자와 인터뷰에서 이같이 말했다. 그는 에너지와 AI라는 두 축을 접목한 '실천가형 연구자'로, 기술 자체만큼이나 "기술이 어떻게 조직 안에 어떻게 퍼질 수 있는가"에 집중하는 전략가다. 현장 연구자와 행정 실무자 모두가 AI를 손에 쥐게 하려면 결국 언어와 문화가 먼저라는 것이 그의 신념이다. 23일 업계에 따르면 최근 공공, 산업계 전반에서 AI 실용화를 이끄는 'AI 에반젤리스트'에 대한 요구가 높아지고 있다. 특히 연구 생산성과 행정 자동화를 아우르는 현장형 사례가 주목받는 가운데 이제현 에너지연구원 실장은 대표적 실천가로 관심을 모으고 있다. 이 실장은 서울대학교에서 재료공학 박사, 비엔나공과대학교에서 고체물리학 박사 학위를 취득한 이중 박사 출신이다. 삼성전자 반도체연구소에서 3D 모델링과 AI 응용을 이끄는 실무 책임자로 근무하며 연례기술상과 미래창조상을 수상했고 이후 서울대 재료공학부 연구교수를 거쳐 한국에너지기술연구원으로 자리를 옮겼다. 지난해부터는 대통령 직속 국가인공지능위원회 산업·공공분과 위원으로도 활동하고 있다. "AI 전환 활동, 창피함에서 시작됐다"…'AI-에너지 실천가'가 된 여정은 이 실장이 정부출연 연구기관(출연연)의 'AI 에반젤리스트'를 넘어 AI 없이는 설명할 수 없는 '필수불가결의 실천가'로 정체성을 확립하기까지는 예상 밖의 출발점이 있었다. 그것은 바로 '부끄러움'이었다. 그는 지난 2018년 출연연에 입사했을 당시를 떠올리며 태양광·풍력·수소·배터리 등 에너지 공학 전반에 대한 이해가 거의 없었다고 밝혔다. 데이터 분석과 AI 개발에는 자신 있었지만 실제 에너지 기술 논문을 해석하는 데 큰 어려움을 겪었다는 설명이다. 이 실장은 "그 당시에는 하루 세 편 이상의 논문을 읽는 것조차 버거웠고 에너지 전문 연구자들 사이에선 스스로가 '바보가 된 느낌'이었다"며 "이에 더더욱 살아남아야겠다고 마음먹었다"고 말했다. 이어 "여기서 AI를 단순한 연구 주제가 아니라 나를 구하는 실전 무기로 써야겠다는 각성이 생겼다"고 말했다. 실제 전환점은 지난 2020년 초 한 랩 세미나 발표 일정에서 찾아왔다. 5일 안에 최신 태양광 논문 20편을 읽고 리뷰를 정리해 발표해야 했던 그는 시간 부족과 전문성 한계를 동시에 마주하며 해결책을 고민했다. 이에 논문 PDF를 자동 수집하고 형태소 분석과 동사 추출을 통해 주요 키워드와 연구 동향을 집계하는 텍스트 마이닝 기법을 고안했다. 단순 요약이 아닌 논문 간 흐름을 데이터 기반으로 구조화하는 전략이었다. 결과는 예상과 달리 압도적이었다. 5일 만에 8천여 편의 논문을 자동으로 요약·분류했고 세미나 당일에는 정제된 연구 분야 지도와 핵심 트렌드를 제시해 긍정적 평가를 받았다. 이 실장은 "호통을 기대했는데 대신 칭찬이 돌아왔다"며 "AI를 단순한 분석 도구가 아닌 생존을 가능케 하는 실전형 활용법으로 처음 체감한 순간이었다"고 회상했다. 다만 이를 본격적으로 활용하려 파고들자 이 실장은 곧 기술적 한계에 직면했다. 당시 사용한 초창기 언어모델인 'BERT' 기반 딥러닝 요약 애플리케이션 프로그램 인터페이스(API)가 논문 초록의 앞부분만 뽑는 '두괄식 요약'에 그쳐 실제 연구의 고유한 기여 내용은 제대로 반영되지 않았던 것이다. 이에 그는 자신이 과거에 작성한 논문 40여 편을 직접 분석하며 연구자가 '고유 기여'를 선언할 때 반복적으로 사용하는 표현들을 선별해 나갔다. 일례로 "이 논문에서 우리는…", "본 연구는 다음을 제시한다…", "이 연구에서는 처음으로…"와 같은 문장들이 대표적이다. 이 실장은 이러한 문장 패턴을 정규표현식으로 구현해 논문 핵심 기여만을 자동으로 추출하는 20개의 규칙 세트를 설계했다. 이 세트는 실제 태양광, 수소, 배터리 등 다양한 에너지 기술 논문에 적용한 결과 매우 높은 정확도로 고유 기여 문장을 뽑아내는 성과를 거뒀다. 이에 당시에는 "이 정도 수준이면 사업화해도 되지 않겠느냐"는 제안까지 이어졌다. 이 실장의 실천가적 성향은 기술의 실용성과 시장성에 대한 감각에서도 드러난다. 그는 박사 시절 스핀트로닉스라는 첨단 주제를 연구했지만 산업계가 해당 기술을 외면하면서 좌절을 겪은 경험이 있다. 실용적이고 경쟁력 있는 연구 주제가 결국 살아남는다는 깨달음은 이후 그가 다양한 에너지 기술을 '같은 거리'에서 관찰하고 AI와 데이터로 조망하는 전략으로 전환하는 계기가 됐다. "레고처럼 조합한 AI"…에너지연을 AI 조직으로 바꾼 실천형 전략 이제현 연구실장은 "기술을 직접 개발하지 않아도 잘 조합하면 된다"는 철학 아래 다양한 API를 연결해 활용하는 전략을 구사하고 있다. 초창기에는 BERT 기반 요약 API와 구글 번역 API를 결합해 한글·영문 동시 요약 파이프라인을 구성하고 논문 데이터의 전처리와 후처리는 파이썬 스크립트로 처리하는 방식으로 자동화 체계를 구축했다. 그는 "우리가 AI를 직접 구축하지 않는다고 해도 이를 레고 블록처럼 조립해서 붙일 수 있다"며 "이를 통해 지금까지 상상되지 않은 생산적인 사용 사례를 창출할 수 있다"고 설명했다. 이 실장이 설계한 조립형 전략은 이후 생성형 AI 확산과 맞물리며 보다 강력한 효과를 냈다. 특히 지난 2023년 '챗GPT' API가 공개됐을 당시 기존에 구축해 둔 다양한 입출력 파이프라인 덕분에 새로운 모델을 별도 수정 없이 그대로 끼워 넣는 방식으로 즉시 적용할 수 있었다. 연구 생산 흐름에 AI를 유기적으로 결합하는 구조 중심의 접근이 자체 개발보다 현실적이고 효율적인 전략으로 작동한 셈이다. AI를 레고 블록처럼 조립한 실험 중 하나는 'GPT-4' 기반 '딴지봇'이다. 챗GPT의 'GPT스토어'에서 찾아서 쓸 수 있는 이 봇은 단순한 챗봇이 아니다. 숫자 계산·단어 수 비교 등 논리 판단이 필요한 질문에는 파이썬 코드로 정확한 값을 먼저 구한 뒤 GPT가 해당 결과를 기억해 끝까지 유지하도록 설계됐다. "생각이라는 걸 할 줄 아는거죠?" 같은 태클형 멘트도 함께 삽입해 독특한 캐릭터를 갖췄다. '딴지봇'은 기존 챗GPT와 달리 유저가 자기 생각 속에 잠기게 되는 편향을 줄이고 논리적 사고를 유도하는 데도 효과적이다. 끊임없이 반박하는 구조 덕분에 사용자가 스스로 논리를 점검하게 된다. 이 실장의 소개 후 기자 역시 이 챗봇을 사용하며 비용 편익 분석과 판단에 있어 도움을 받고 있다. 또 다른 실험으로는 '플랏봇'과 '싹둑봇'이 있다. 플랏봇은 '챗GPT'가 한글·한자 폰트를 직접 불러와 디자인 과정에서 발생하는 글자 뭉침 현상을 자동으로 해결한다. 싹둑봇은 복수의 아이콘이 담긴 PNG 이미지를 자동으로 분리해 저장하며 사용자 요청에 따라 반복 편집도 가능하다. 이 실장은 "AI를 직접 구축하지 않아도 잘 조립하면 된다"며 "이런 도구들을 AI가 직접 짜준 코드 한 줄로 연결하면 연구자들의 일상적인 작업도 단숨에 자동화할 수 있다"고 설명했다. 다만 아무리 강력한 도구라도 '공감할 언어' 없이 전파되긴 어렵다. 이 실장이 연구원에 부임한 이후 택한 전략은 단순한 기술 전파가 아닌 '문화 설계'에 가까웠다. 그는 처음 부임했을 때부터 내부 게시판에 AI 관련 사용기를 꾸준히 게시하며 일상 언어로 기술을 설명하고 사례를 공유했다. 주 독자인 태양광·수소 분야 연구자들이 공감할 수 있도록 콘텐츠는 절반은 익숙한 개념, 나머지 절반은 새로운 시사점으로 구성해 진입 장벽을 낮췄다. "기술은 낯설어도 맥락은 익숙해야 따라올 수 있다"는 것이 전략이었다. 그렇게 쌓아올린 AI 관련 사용기와 활용 노트는 어느덧 5년간 누적 52페이지에 달했다. 이같은 접근은 단순한 기술 놀이가 아니라 연구원 조직 전체에 AI 문화를 확산시키는 촉매로 작용했다. 이후 전산실과 지식정보실, 행정부서 등이 서로 협력해 '논문 요약 자동화', '회의록 정리', '보고서 DOCX 변환' 등 실제 행정에 적용 가능한 AI 툴 실험이 이어졌다. 업무 질 제고를 위해 작은 단위의 자동화부터 전체 문서 파이프라인 개편까지 범위도 넓었다. 대표적인 예는 'GPT-4'를 활용한 보고서 자동 출력 기능이다. 과거에는 보고서를 문서로 만들기 위해 파이썬 코드나 API를 직접 다뤄야 했지만 지금은 "이 내용 워드로 정리해줘" 한 줄만 입력하면 AI가 알아서 워드 파일을 만들어준다. 표나 숫자가 포함된 내용은 엑셀 파일까지 자동으로 생성된다. 이처럼 여러 AI 도구가 서로 연결돼 자연스럽게 이어지는 작업 흐름이 실제 연구원 내부에 자리잡고 있다. 연구원 수뇌부의 지원도 강력했다. 전임 원장은 표창과 강연 기회를 통해 AI 실험가들을 공개적으로 격려했고 공공기관 속 숨은 고수들이 전면에 나설 수 있도록 환경을 조성했다. 현 경영진 역시 R&D 예산삭감 와중에도 출연연 최초 DGX GPU 도입 등 지원을 아끼지 않았다. 전파 속도도 가팔랐다. 다른 출연연에서 AI 태스크포스가 직접 방문해 벤치마킹할 정도로 한국에너지기술연구원은 행정과 연구 전반에 AI를 접목한 선도 기관으로 주목받고 있다. 정보 요약부터 가설·실험까지…AI가 만드는 미래의 연구 루프 이제현 실장은 AI가 전기나 원유처럼 '사회의 기반'으로 받아들이는 시대가 머지않았다고 보고 있다. 모든 산업과 학문이 전기를 쓰듯 이제는 AI를 자연스럽게 흡수하게 될 것이며 연구기관도 예외가 아니라는 것이다. 이 실장이 구상하는 연구기관 내 AI 활용의 미래는 세 가지 축으로 정리된다. 이 중 핵심은 정보 습득의 가속이다. 그는 방대한 논문, 보고서, 뉴스 등 텍스트 기반 데이터를 빠르게 흡수하기 위해 요약 파이프라인을 구축해 왔다. 끊임없이 쌓이는 '과잉 정보'에 대응하기 위해 BERT, GPT, 딥엘 등 언어 모델을 조합하고 이를 노트북LM, 마누스 등 도구와 연계해 핵심 문장만 추출하고 시각자료와 자동 연결하는 구조를 실험하고 있다. 정보 판단을 기계에 맡겨도 되는가라는 기자의 질문에는 "인간이 조직과 컨설팅 서비스를 만든 이유도 결국 판단의 효율을 높이기 위한 것이었다"며 "지금처럼 정보가 넘쳐나는 시대에 일부 판단을 기술에 위임하는 현상이 자연스럽게 발생하는 것"이라고 말했다. 또 다른 핵심 축은 추론과 가설 생성의 자동화다. 이 실장은 AI가 단순한 보조 도구를 넘어 연구자의 사고 방식과 문제 접근법까지 학습하는 수준으로 진화할 것으로 예측한다. 이미 그는 자신이 설계한 '딴지봇'에 '연구자 성향'과 '판단 기준' 같은 논리적 편향을 의도적으로 주입해 AI가 스스로 문제를 정의하고 가설을 제안할 수 있는 구조를 실험 중이다. 연구 자동화의 마지막 축으로 이 실장은 실험과 검증의 기계화를 제시했다. 장기적으로 AI가 실험 설계까지 최적화할 수 있을 것이라는 예측이다. 로봇과 랩 오토메이션을 연계하면 사람이 손을 대지 않아도 전체 연구 과정을 하나의 사이클로 자동 수행하는 구조가 가능하다는 구상이다. 다만 그는 실험의 실행은 자동화하더라도 그 방향을 설정하는 가치 판단과 최종 결정은 인간의 몫이어야 한다는 점을 강조했다. 그는 AI가 절대 넘볼 수 없는 분야로 '철학·역사·문화적 맥락'을 꼽았다. 독일의 인종주의 트라우마나 한국의 민주화 경험 같은 집단 기억과 감정은 기존의 데이터만으로 온전히 담아내기 어렵다는 이유에서다. '챗GPT' 지브리풍 그림이 빠르게 식상해지는 현상을 예로 들며 "새로움과 차별점을 설계하는 능력이야말로 인간 고유의 가치"라고 설명했다. 이 실장과 에너지연구원은 '연구 자동화'라는 미래를 향해 실질적으로 가능한 실험들을 하나씩 진행 중이다. 미국의 프론티어 AI랩들에게만 가능한 자체 LLM을 구축할 역량이 없다고 해도 외부 AI 모델을 최대한 잘 활용해 레고와 같이 데이터 파이프라인을 최고 수준으로 설계하는 것은 가능하기 때문이다. 이미 연구원 내부에서는 보고서, 뉴스, 논문 같은 데이터를 자동으로 수집·정리한 뒤 이를 기반으로 표, 그래프, 설명형 문서까지 자동으로 생성하는 시스템이 실험되고 있다. 향후에는 이를 보다 고도화해 '딥 리서치 에이전트'를 구축할 계획이다. 이는 에너지·기후 관련 논문, 특허, 정책 자료 등을 AI가 메타리뷰하고 위험 요소를 정리한 리스크 맵이나 요약 보고서까지 자동 생성하게 만든다는 구상이다. 사용자가 직접 입력하는 프롬프트와 부서별 서식도 미리 정해 둬 결과물이 자동으로 워드 문서로 출력되고 원문 링크도 함께 붙는 구조다. 이에 더해 AI가 실험 설계 단계까지 관여할 수 있도록 윤리 기준이나 연구자의 판단 기준을 변수로 설정하는 시도도 추진 중이다. 장기적으로는 실험 로봇, 디지털 트윈과 연계해 아이디어가 뜨자마자 실험되고 결과까지 해석되는 '완전 자동화 루프'를 구현하겠다는 계획이다. 이제현 한국에너지기술연구원 실장은 "AI가 논문을 읽고 가설을 세우고 실험을 설계하는 시대는 언젠가 오게 될 것"이라며 "이러한 시대에 대비해 우리는 AI에게 어떤 맥락을 학습시킬 것인가를 물어야 한다"고 강조했다.

2025.04.23 10:07조이환

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