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'2025 AI 대전환: 주도권을 선점하라'통합검색 결과 입니다. (10377건)

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AI·빅데이터 입은 '차세대 공시시스템' 뜬다…한국거래소, 154억원 투입

한국거래소가 154억원 규모의 '차세대 상장공시시스템' 구축 사업을 발주하며 자본시장 공시 인프라의 대대적 개편에 착수했다. 거래소는 노후화된 기존 시스템을 대체하고 인공지능(AI)·빅데이터 등 신기술을 접목한 공시 서비스 혁신을 추진할 계획이다. 10일 조달청 나라장터에 따르면 한국거래소는 총사업 예산 154억2천만원 규모의 '차세대 상장공시시스템 구축을 위한 개발 용역 및 소프트웨어(SW) 도입' 입찰공고를 게재했다. 입찰은 일반경쟁에 협상 방식을 적용해 진행되며 입찰서 접수 마감일은 다음 달 17일까지다. 이후 가격 입찰이 실시되며 기술평가를 위한 제안 설명회가 다음 달 24일 한국거래소 서울사옥에서 진행된다. 이번 사업은 계약 체결일로부터 22개월간 진행되며 상장기업의 공시 업무 효율성을 높이고 투자자 정보 접근성을 강화하는 것을 목표로 한다. 차세대 시스템은 HTML5 기반 UI·UX를 적용하고 모놀리식 구조를 업무 기능별로 분리한 표준 애플리케이션 아키텍처를 새로 설계하는 것이 핵심이다. 단일 아키텍처 위에서 제출·처리·조회·서식관리·운영자관리·표준코드 발급·API 연계 등 8개 단위 시스템을 통합 구축하며 계정·권한 통합관리, 배치 스케줄러, 전자서식화, 온라인 제증명 발급, 전자서명 기능 등이 포함된다. 데이터 접근성과 분석 기능 강화를 위해 고성능 검색엔진과 차트 시각화 솔루션도 도입된다. 공시 본문 및 첨부파일까지 색인·검색할 수 있고 첨부파일 미리보기, 검색어 자동완성, 재검색 기능, 데이터 대시보드, 투자지표 시각화 등이 제공된다. 공시 데이터는 국제표준 XBRL 2.1 기반으로 표준화하며 택사노미 관리, 서식 표준화, 과거 공시 연계 기능이 구현된다. 외부 연계도 대폭 확장된다. 예탁원, 한국은행, 금융감독원 DART 등 대외기관과 API 게이트웨이를 통해 실시간 데이터 송수신이 가능하도록 하며 대내적으로는 경영정보시스템, 시장정보시스템, 결제·청산 등 핵심 업무시스템과의 연계를 표준화한다. API 게이트웨이에는 인증·라우팅·로깅·요청제어·보안정책·대시보드 기능이 포함된다. 보안 요건도 강화된다. 개인정보 암호화, 다중 인증, SQL 인젝션·xss 차단, 악성 봇 및 매크로 탐지·차단, PC 가상키패드, 접근권한 세분화, 사용자 인증 시도 이력관리 등이 필수다. AI 광학문자인식(OCR)을 적용해 공시 첨부파일에서 문자를 추출하고 본문과 대조해 오류를 최소화하는 기능도 도입된다. 성능 요건에서는 단위 시스템별 주요 거래 유형별 TPS·응답시간 목표를 제시하고 대량 데이터 처리 시 사용자 인터페이스에서 진행 상태를 직관적으로 제공해야 한다. 모든 시스템은 이중화·재해복구(DR) 구성을 갖추고 DR센터와 실시간 동기화를 수행하며 장애 시 복구시간 목표(RTO) 기준을 충족해야 한다. 테스트 자동화 도구, 성능 테스트 솔루션, 데이터 변환·마스킹 솔루션 등 개발·품질관리 툴도 필수다. 입찰 참가 자격은 국가계약법과 SW진흥법상 자격을 갖추고 국가종합전자조달시스템에 등록된 업체여야 하며 하도급과 공동계약이 가능하다. 산업안전보건법·중대재해처벌법 준수, 청렴계약 서약서 제출 등 안전·윤리 규정 준수도 필수다. 업계에서는 이번 프로젝트가 국내 자본시장 IT 인프라 교체·고도화의 분수령이 될 것으로 보고 있다. 특히 광범위한 연계 범위와 복합적 보안·성능 요구사항, 장기 개발기간 등을 감안할 때 대형 시스템 통합(SI) 업체와 전문 솔루션 기업이 연합한 컨소시엄 중심의 치열한 경쟁이 예상된다. 증권 IT 업계 관계자는 "공시시스템은 시장 신뢰성과 직결되는 만큼 안정성과 보안성이 핵심"이라며 "아키텍처 설계 역량과 금융권 특화 AI 솔루션 포트폴리오를 얼마나 설득력 있게 제시하느냐가 수주 경쟁의 관건"이라고 설명했다.

2025.08.10 13:30한정호

"데이터 드립니다, 자율주행 AI 모델 만들어보세요"

과학기술정보통신부는 자율주행 생태계를 육성하기 위한 '2025 자율주행 AI 챌린지' 참가자를 오는 9월12일까지 모집한다. 과기정통부와 자율주행 관련 연구기관, 기업 등이 2021년부터 추진해 온 자율주행기술개발혁신사업의 연구 결과물인 실도로 환경 기반 학습데이터 셋과 자체 개발 자율주행 AI 모델을 참여자에게 제공해 참신하고 혁신적인 자율주행 인공지능 소프트웨어를 발굴하기 위한 대회다. 지난해 처음 열린 대회에는 대학, 스타트업 등 총 146개 팀이 참가해 객체 인식 중심의 4개 주제를 대상으로 치열하게 경쟁했으며, 초기 연구자들에게 자율주행 AI 개발의 기초가 되는 학습데이터의 활용 기회를 제공하고 우수한 개발팀을 선발했다. 올해 챌린지 주제는 ▲라이다 기반 3D 객체 검출 ▲카메라 기반 자율주행 환경과 객체의 픽셀 단위 구분 ▲자율주행 주변 차량 미래궤적 예측으로, 전년보다 고도화된 인지 능력과 예측 능력을 요구하는 3개 분야로 선정했다. 자율주행 AI 개발에 관심 있는 누구나 팀 단위로 참여가 가능하며, 자율주행기술개발혁신사업단과 테슬라시스템 홈페이지에 신청서를 접수하고, 10월17일까지 이어지는 대회 기간 동안 결과물을 제출하면 이후 전문가 평가를 거쳐 수상팀을 선정해 11월 중에 시상식을 진행할 예정이다. 시상식에서는 챌린지 결과에 따라 각 분야 별로 성적이 우수한 3개 팀을 선발해 1등에게는 과기정통부 장관상, 2등에게는 정보통신기획평가원장상, 3등에게는 한국전자통신연구원장상을 수여할 예정이다. 수상한 총 9개 팀에 대해서는 총 2천250만원의 상금도 함께 제공된다. 박태완 과기정통부 정보통신산업정책관은 “자율주행 AI 챌린지는 자율주행 AI 개발의 핵심인 학습데이터를 기반으로 정부와 국민이 함께 힘을 합쳐 국내 자율주행 산업을 발전시키는 초석이 될 수 있는 대회”라며 “향후 앤드투앤드 등 자율주행 AI 고도화에 필요한 양질의 학습데이터를 구축하고 제공하여 국민과 함께 글로벌 자율주행 경쟁에서 우리나라가 기술 주도권을 확보할 수 있도록 최선을 다하겠다”고 말했다.

2025.08.10 12:00박수형

질병에 맞춰 신약 후보 자동 설계하는 AI모델 나왔다

암 등 치료에 쓰이는 신약 후보를 자동으로 설계하는 인공지능(AI) 모델이 개발됐다. KAIST는 화학과 김우연 교수 연구팀이 단백질 구조만으로 원하는 약물 후보 분자와 결합 방식(비공유 결합성 상호작용)까지 함께 설계하고 최적화가 가능한 인공지능 모델 '바인드(BInD)'를 개발했다고 10일 밝혔다. 기존 약물 개발 방식은 질병을 일으키는 표적 단백질(암세포 수용체 등)을 정하고, 그 단백질에 잘 달라붙어 작용하는 분자(약물 후보)를 찾는 방식으로 진행하다 보니, 시간과 비용이 많이 들고 성공 가능성도 낮다. 연구팀은 이를 위해 '동시 설계' 방안을 고민했다. 분자와 단백질 사이의 결합 방식까지 고려해 설계를 한 번에 하는 방법이다. 단백질의 표적 부위에 맞춰 원자 종류와 위치, 공유결합과 상호작용을 하나의 생성 과정에 넣어 동시에 만들어낸다. 연구팀은 "이 AI 모델이 무작위 상태에서 점점 더 정교한 구조를 그려 나가는 방식인 '확산 모델'을 기반으로 작동한다"고 설명했다. 확산 모델은 2024년 노벨 화학상을 받은 '알파폴드3'의 단백질-약물 구조 생성에서 활용돼 높은 효율성이 입증된 바 있다. 연구팀은 원자가 공간상 어디에 있어야 하는지 좌표를 찍어주는 알파폴드3와 달리 '결합 길이'나 '단백질-분자 간 거리'처럼 실제 화학 법칙에 맞는 기준들을 알려주는 지식 기반 가이드를 넣어 생성한 구조가 더 현실적인 결과를 낸다"고 부연 설명했다. 연구팀은 한 번 만든 결과 중에서 뛰어난 결합 패턴을 찾아 다시 활용하는 최적화 전략도 적용했다. 추가 학습 없이도 더 뛰어난 약물 후보를 만들어낸다는 것. 연구팀은 또 암 관련 표적 단백질(EGFR)의 돌연변이에 선택적으로 작용하는 분자도 생성하는 데도 성공했다. KAIST 화학과 김우연 교수는“이 AI 모델은 표적 단백질에 잘 결합하는 핵심 요소를 스스로 학습하고 이해해, 사전 정보 없이도 상호작용하는 최적의 약물 후보인 분자를 설계할 수 있다는 점에서 의미가 크다"며 "신약 개발의 패러다임을 크게 바꿀 것"으로 예상했다. 연구에는 KAIST 화학과 이중원, 정원호 박사과정 학생이 공동 제1 저자로 참여했다. 연구 결과는 국제학술지 '어드밴스드 사이언스(Advanced Science)'(IF=14.1) 7월 11일 자에 게재됐다.

2025.08.10 12:00박희범

메타, 설립 8개월 된 AI 음성 스타트업 '웨이브폼스' 전격 인수

메타가 인공지능(AI) 음성 스타트업 '웨이브폼스'를 인수했다. AI 초거대 모델 개발을 목표로 신설한 조직 '슈퍼인텔리전스 랩스'의 기술 경쟁력 강화를 위한 조치로 해석된다. 10일 디인포메이션에 따르면 웨이브폼스는 설립 8개월 만에 메타에 인수됐다. 메타의 이번 계약은 지난달 AI 오디오 스타트업 '플레이AI'를 인수한 데 이어 두 번째 대규모 AI 음성 분야 인수다. 웨이브폼스는 설립 초기 미국 실리콘밸리 유명 벤처캐피털 앤드리슨 호로비츠로부터 4천만 달러(약 540억원)를 투자받았다. 당시 기업 가치는 투자 전 기준 1억6천만 달러(약 2천160억원)로 평가됐다. 웨이브폼스는 인간 목소리와 구별이 불가능한 수준의 AI 음성을 구현하고 사람의 감정·자기 인식·자기 조절을 이해·반영하는 기술 개발을 목표로 해왔다. 최근 자체 웹사이트는 폐쇄됐지만 링크드인 페이지에는 'AI 음성의 투명성을 검증하는 음성 튜링 테스트'를 해결하는 것이 사명으로 소개돼 있다. 웨이브폼스 공동 창업자인 알렉시스 코노와 코랄리 르메트르는 각각 메타·오픈AI와 구글 광고 전략 부문 출신으로, 두 사람 모두 메타에 합류한 것으로 알려졌다. 코노는 오픈AI 재직 당시 GPT-4o의 고급 음성 모드 신경망 개발에 참여했다. 메타는 웨이브폼스의 최고기술책임자(CTO) 카르티카이 칸델왈과 나머지 약 14명의 직원들의 거취에 대해서는 구체적으로 밝히지 않았다. 이번 웨이브폼스 인수로 메타는 AI 음성 합성·이해 기술 라인업을 확대하며 생성형 AI 분야에서 오디오 인터페이스 경쟁력을 한층 강화할 것으로 전망된다. 이번 인수의 규모와 세부 조건은 공개되지 않았다. AI 업계 관계자는 "메타가 단기간에 AI 오디오 전문기업을 연속으로 인수한 것은 텍스트와 이미지 중심의 생성형 AI 경쟁에서 오디오·음성 영역까지 주도권을 확보하려는 의도"라며 "향후 AI 비서나 실시간 통역, 몰입형 메타버스 환경에서 음성 기술이 핵심 접점이 될 것"이라고 말했다.

2025.08.10 11:11한정호

[인터뷰]임기철 GIST총장 "AI 전진기지 만들어 갈 것"

임기철 GIST 총장이 지난 달 4년 임기 반환점을 돌았다. 그동안 광주 인공지능(AI) 집적단지를 기반으로 AI대학원 설립 등을 추진하는 등 남들보다 반걸음 앞서 나갔다. 그동안 30개 항목에 달하는 혁신도 밀어 붙였다. GIST가 세계적인 대학으로 나아가기 위해서는 '스케일-업'이 필수라는 화두도 던졌다. AI정책전략대학원 설치와 지스트홀딩스 설립, 발전기금 확보 등 지난 2년간 주위를 돌아볼 겨를 없이 '절치부심했던' 임 총장으로부터 GIST 후반기 경영 구상에 대해 들어봤다. ▲AI가 현안이다. AI 단과대 설립 등 임기 후반기 AI 육성책에 대해 말해달라. -지난 2년이 AI 인재 생태계 기초를 마련한 시기였다면, 앞으로 2년은 이를 실제로 작동시키고 대내외 확산시키는 '실행의 시기'가 될 것입니다. 정부도 4대 과학기술원을 대상으로 AI 단과대 신설을 고민 중인 것으로 압니다. 전국 3개 과학기술원과 지역 거점 국립대학들이 선제적으로 AI 단과대를 설립, 국가 AI인재 양성의 선도적 역할을 수행해 나가야 할 시점입니다. GIST는 이미 AI 대전환 시대를 선도할 전략적 학사조직 개편을 단행했습니다. 올해 2월 14개 학부·학과 체제를 4개 단과대학으로 개편하고, 정보컴퓨팅대학을 중심으로 AI 기반 교육 체계를 구축했습니다. 앞으로 AI 기반 3개 대학원, 즉, 기존의 AI정책전략대학원에 순환경제대학원과 기술경영전문대학원(MoT)을 보태, 조만간 출범시킬 계획입니다. 다양한 제조와 접목하는 'AI+X 전략' 실현 "박차" 올해 3월 환경부 특성화대학원 사업에 선정돼 순환경제대학원, 즉 'AI 기반 순환경제 클러스터링 학제전공'을 출범시켰습니다. AI 기술을 활용해 에너지와 자원을 유기적으로 순환시키고 이를 통합 분석·관리할 수 있는 인재를 양성해 기후 위기와 자원 고갈 등 환경 문제에 대응하고자 합니다. 또, 산업통상자원부와 한국산업기술진흥원이 주관하는 기술경영 인재양성 사업에 선정됐어요. 내년 3월 '기술경영전문대학원(MoT)' 개원을 준비 중입니다. ▲정부가 광주를 AI 집적 단지로 육성 중이다. GIST 역할과 기여는 무엇인가. -AI를 다양한 산업 분야와 접목하는 'AI+X 전략'을 실현 중입니다. 제조 AI 중요성은 더 언급이 필요없지요. GIST는 광주와 AI 기반 융합 산업의 혁신 허브로 도약하기 위해 최선을 다할 것입니다. 대표적인 성과로 총사업비 390억 원 규모의 'AI반도체 첨단공정 팹(FAB)' 구축 사업을 꼽을 수 있습니다. 오는 2026년 완공 예정인 이 팹은 첨단 반도체 공정이 가능합니다. AI집적단지의 디자인 단계부터 GIST 중앙기기연구소 실증까지 원스톱 공정 체계를 구축하게 될 것입니다, AI와 바이오 융합 연구에서도 두각을 나타내고 있습니다. AI 기반 신약 개발을 위한 'AI기반 중대분자 연구센터'가 과기부 글로벌 선도연구센터에 선정돼 500억 원 규모의 지원을 확보했습니다. 뇌질환 조기진단을 위한 'AI+나노융합 연구단'도 과기부 이노코어 사업에 선정됐습니다. 조만간 모든 일들이 꽃을 피울 것으로 확신합니다. ▲광주 AI 인프라에 대해 평가해 달라. -수도권에 비해 인프라 면에서는 다소 열세일 수 있지만, 오히려 유연한 규제와 실증이 가능하다는 장점이 있어요. 'AI 실증도시'로서의 잠재력이 어느 지역보다 큽니다. 현재 GIST를 중심으로 국가 AI데이터센터, ETRI, 한국자동차연구원, 한국전자기술연구원 등 주요 연구기관이 연구 클러스터를 형성하고 있어요. 전국적으로도 드문 경쟁력입니다. 정부에서 광주를 'AI+X 실증특구'로 지정, 규제 샌드박스형 지원을 확대한다면 GIST는 AI 기반 신약개발, 자율주행, 스마트팩토리, 스마트그리드 등 분야별 실증과 사업화를 가속화하고 비상할 완전 체계를 갖추게 될 것입니다. ▲주요한 연구성과 3가지만 말해달라. -문학과 물리학의 경계를 넘은 융합 연구를 첫 번째 성과로 꼽고 싶습니다. 인문사회과학부 이수정 교수와 학사과정 3학년 학생 두 명이 함께, 이상 시인의 '오감도 시제4호'를 물리학적 관점에서 재해석한 연구를 수행했습니다. 이상 시인 '오감도' 물리학적 관점으로 재해석…화제 전통적으로 해석이 어려웠던 숫자 배열을 도넛 형태의 수학적 구조, 즉 토러스(torus)로 바라보고 전자기학의 '스토크스 정리'와 벡터장의 '헬름홀츠 정리'를 적용해 시 전체의 구조와 의미를 새롭게 밝혀냈습니다. 문학 작품에 물리학 이론을 적용한 이례적인 시도지요. 관련 논문은 '한국시학연구'에 게재됐습니다. 학부생이 주도할 수 있도록 발판을 마련해 준 연구라는 점에서도 교육적·학문적으로 큰 의미가 있습니다. 두 번째는 단일 분자의 양자 상태를 실시간으로 제어한 첨단 나노과학 연구입니다. IBS 양자변환연구단장을 맡고 있는 화학과 김유수 교수 연구팀은 같은 화학과 이마다 히로시 교수 연구팀과 함께, 테라헤르츠(THz) 빛을 주사터널현미경(STM)에 결합한 '광학 STM' 기술을 개발했습니다. 단일 분자 내 전하 이동과 여기자(exciton)의 생성·소멸 과정을 피코초(1조 분의 1초) 단위로 실시간 관측하고 제어하는 데 성공했습니다. 이 기술은 기존보다 훨씬 빠르고 정밀하게 전자를 조작할 수 있어, OLED나 유기 태양전지처럼 여기자 제어가 성능을 좌우하는 소자의 효율 향상에 기여할 것입니다. 한·일 연구진이 긴밀히 협력해 'Science'에 성과를 발표한 점에서도 의미가 큽니다. 세 번째는 젊은 연구자의 창의력과 도전 정신이 돋보이는 신소재·로봇 융합 연구입니다. 신소재공학과 최영재 교수 연구팀이 광과 DNA 가교제를 활용해 빛으로 형태를 자유롭게 제어할 수 있는 '트랜스포머 마이크로 로봇' 기술을 개발했습니다. 광반응성 수화젤(hydrogel)에 자외선과 가시광선의 파장을 달리 비추면, 외부 전원 없이도 로봇의 구조를 정밀하게 변형·프로그래밍할 수 있는 기술입니다. 마이크로 퍼즐 조립이나 미세 물체를 잡는 동작 구현에 성공했습니다. 루메닉스·테디메디·엘브이비 등 연구소기업 3개 '대박' 기대 향후 의생명·반도체·환경 감시 분야의 초소형 로봇 기술로 확장 가능성이 높습니다. 최 교수는 성과 발표 당시 영화 '터미네이터'에서 영감을 받아 시작한 연구라며, 언젠가는 액체 로봇을 만드는 것이 목표이라고 밝혀 주위에 깊은 인상을 남겼습니다. ▲내년 주목할 만한 연구실이나 연구소기업이 있나. -최근 실험실 기반 창업이 활발히 이어지고 있고, 그중에는 기술 경쟁력과 사업화 가능성을 모두 갖춘 팀들이 성장 궤도에 진입하고 있습니다. 가장 먼저 소개해 드리고 싶은 곳은 '루메닉스(Lumenics)'입니다. 이 기업은 GIST 고등광기술연구원(APRI)의 신우진 수석연구원이 창업한 레이저·광학 전문 스타트업입니다. 드론 탐지나 조류 퇴치용 레이저, 해양 및 산업용 계측 장비 등 다양한 응용 분야에서 자체 레이저·광학 기술을 확보하고 있습니다. 내년에는 상용화 진입과 기술 고도화 면에서 의미 있는 성과가 기대됩니다. 바이오·의료 분야 스타트업으로는 '테디메디(TEDi MEDi)'도 주목할 만합니다. 의생명공학과 김재관 교수님이 이끄는 이 팀은 근적외선 기술을 활용해 비약물 기반 수면개선 웨어러블 기기를 개발해 현재 임상 시험을 진행 중입니다. 지난해엔 CES(국제전자제품박람회)에도 참가해 기술력을 인정받았습니다. 수면장애뿐 아니라 치매나 뇌질환 예방·개선 등으로 확장 가능성이 큰 디지털 치료제 플랫폼입니다. 마지막으로 소개할 기업은 올해 상반기 중 설립된 '㈜엘브이비(LVB)'입니다. 신소재공학과 엄광섭 교수 창업 기업입니다. 차세대 리튬금속배터리(LMB)의 고성능화를 위한 바나듐 산화물 기반 양극소재 기술을 개발하고 있습니다. 안정성을 겸비한 대면적 전극 제조와 대량 생산 공정에 강점을 갖고 있어, 고에너지·고출력 배터리 수요가 급증하는 시장에서 충분한 경쟁력을 보여줄 수 있을 것으로 기대됩니다. GIST 실전 창업 프로그램을 통해 발굴한 사례입니다. 연구 성과를 기반으로 한 딥테크 창업입니다. ▲사업단 유치 등 GIST 내실도 잘 키우고 있다는 평가를 받는다. 추가 계획있나. -총장으로 부임하고 기초과학 연구 역량 강화를 위해 IBS 연구단 유치에 특별한 노력을 기울여 왔습니다. 현재 화학과 물리 분야 두 연구단이 자리를 잡아 활발히 연구를 진행 중입니다. 화학 기반의 융합 연구 분야인 '양자변환연구단'은 화학과 김유수 교수께서 단장을 맡아 지난해 9월부터 본격 가동 중입니다. 물리 분야 '상대론적 레이저과학 연구단'은 물리·광과학과 김경택 교수께서 지난해 12월부터 이끌고 있습니다. 연구단 이름이 다소 생소하게 느껴질 수 있지만, 각각 최첨단 양자과학과 레이저 과학 분야에서 혁신적 성과 창출을 목표로 세계 최고 수준의 기초과학 연구를 수행하고 있습니다. IBS 2개 연구단 유치이어 하반기 추가 연구단 출범 준비도 세 번째로 유치가 예정된 연구단은 생명과학과 뇌과학, 생체 시스템 간의 상호작용에 관한 융합 연구를 주제로 할 예정입니다. 현재 연구단장 선임 절차가 마무리 단계에 있습니다. 올해 하반기 중 출범을 목표로 준비 중입니다.관련 세부 내용은 조만간 공식 발표할 예정입니다. IBS 캠퍼스 내 GIST 소속 연구단 3개가 모두 갖춰지면, 국내외 우수 연구자들이 활발히 협력하는 견고한 연구 생태계가 조성돼 GIST의 기초과학 연구 기반이 한층 더 탄탄해질 것입니다. 이같은 연구단 유치가 광주광역시를 중심으로 한 호남 지역 발전에도 긍정적인 파급 효과를 가져올 것으로 기대합니다. 현재 IBS 연구단 32개 중 호남권에는 GIST가 유치한 2개 연구단만 위치해 있어요. 이 외에는 수도권에 7개, 중부권(대전)에 16개, 영남권에 7개가 분포해 있습니다. GIST는 지속적인 연구단 유치 추진으로 지역 간 불균형을 깨고, 우수한 연구 인력과 첨단 연구 시설이 호남 지역에 뿌리내리도록 앞장 설 것입니다. 지역 과학기술 혁신과 산업 생태계 발전은 물론 지역 경제 활성화, 청년 인재의 지역 정착에도 실질적인 기여를 할 수 있을 것으로 기대합니다. ▲지스트홀딩스 투자 성과 등에 대해 말해달라. -지스트홀딩스는 'GIST 비전 2053'의 핵심 내용인 유니콘급 기업 30개 배출을 목표로 설립된 기술지주회사입니다. 올해는 죽상동맥경화증 치료제 개발 기업 '㈜파고젠'(생명과학과 박대호 교수)과 Web3 기반 AI 플랫폼 개발 기업 '리버밴스㈜'(전기전자컴퓨터공학과 이흥노 교수)에 각각 1억 원씩 직접 투자해 첫 기술지주 투자 성과를 만들어 냈습니다. 75억 원 규모 운용 자산 마련…"다양한 투자 기회 창출할 것" 지난해 4월 설립한 지스트홀딩스는 대학기술지주 중 최단 기간으로 한국모태펀드 중기부 소관 50억 원 규모의 창업초기 펀드 운용사로 선정됐어요. 6월에는 교육부 소관 25억 원 규모의 대학창업펀드 운용사로도 연달아 선정되며 총 75억 원 규모의 운용자산을 마련했습니다. 2025년 1·2차 정시 모태펀드에서 모두 운용사로 선정된 대학기술지주로는 지스트홀딩스가 유일해 업계의 주목을 받고 있습니다. 향후 공동운용사 방식의 모태펀드 조성과 4대 과기원 간 크로스 펀드 구성 등을 추진, 더 다양한 투자 기회를 창출할 계획입니다. ▲국방, 우주 등 현재 전략적으로 추진하는 사업이 있나. -GIST는 AI뿐만 아니라, 국방과 우주 분야에서도 미래 전략기술에 선제적으로 대응하고 있습니다. 지난 3월, 기존 고등광기술연구소를 '고등광기술연구원'으로 승격시켰어요. 산하에 '미래우주국방융합연구본부'를 신설해 정밀 레이저, 위성 광학, 국방 광센서 등 다양한 국방 광기술의 체계적 고도화를 추진 중입니다. 현재 GIST는 방위사업청 지정 전문연구기관으로 전자전, 고출력 레이저, 군 통신, 차세대 에너지 시스템 등 약 100억 원 규모의 국방 R&D를 수행하고 있습니다. 지난 2월에는 AI·빅데이터 기반으로 우주기술을 선도하기 위한 '미래우주항공 연구센터(G-STAR센터)'를 신설했습니다. 이 센터는 NASA 출신 최성임 교수가 이끌고 있습니다. AI기반 우주기술, 우주 로보틱스, 우주 바이오 등의 연구를 수행합니다. 전남 고흥 우주발사체 국가산단과 긴밀히 협력해 인재 양성과 기술 개발에도 앞장설 계획입니다. ▲지역에 기여하고, 협력하는 방안도 적극 모색중인 것으로 아는데. -AI, 모빌리티, 지능형 로봇, 에너지, 헬스케어 등 지역 전략 산업과 연계된 5대 게임체인저 기술 개발을 핵심 과제로 삼고 있습니다. 이를 위해 전남권 10개 시·군에 과학기술특임대사를 임명하고, 각 지자체 주력 산업에 특화된 교수 중심의 기술 지원 체계를 강화하고 있습니다. 글로컬대학30과 라이즈(RISE) 사업 등 지역 대학들과의 공동 연구와 인재 교류를 통해서도 지역 혁신경제 조성에 적극 참여하고 있습니다. ▲지역 특색이 강한 만큼 보이지 않는 텃새도 있을 듯한데, 경영 애로는 없나. -총장이라는 위치는 본래 매 순간 중요한 결정을 내려야 하는 자리입니다. 특히 변화의 속도가 빠른 지금과 같은 시기에는 더욱 어려운 자리입니다. 정권이 바뀌고, 교육·연구 환경이 요동치고 있습니다. 외부 변화에는 지금까지 잘 대응해왔습니다. GIST는 특히, 내부적으로 흔들릴 겨를이 없습니다. 지금 뒤떨어지면, 다시 일어서는데 더 많은 노력이 필요하게 됩니다. "지역에 뿌리 둔 국가과학기술 거점으로 성장해 나갈 것" 저는 GIST 구성원들의 저력을 믿습니다. 동시에 GIST를 설립부터 함께 만들어온 지역민들의 깊은 애정도 믿습니다. GIST는 지역사회의 오랜 염원 속에서 탄생한 기관이며, 앞으로도 지역에 뿌리를 둔 국가과학기술 거점으로 성장해 나가야 합니다. 구성원들과 함께, 그리고 지역사회와 함께, GIST의 미래를 향한 여정을 흔들림 없이 이어가겠습니다. ▲정부 과학기술계 거버넌스와 연구개발 방향 등에 대한 정책 전문가로서 조언 한마디 해달라. -오늘날은 과학기술이 국가의 생존 전략인 시대입니다. 미국과 중국의 기술 패권 경쟁이 심화되는 가운데 AI, 양자기술, 바이오, 우주와 같은 기술을 얼마나 빨리, 얼마나 깊이 있게 확보하느냐에 따라 앞으로의 국가 경쟁력이 결정될 것입니다. R&D는 이제 국가의 전략 자산이자 미래세대를 위한 투자로 인식되어야 하며, 지금처럼 단기성과 중심의 연구 지원으로는 세계적인 경쟁에서 살아남기 어렵습니다. 그런 맥락에서 최근 과학기술부총리제 논의와 R&D 예산 심사 권한의 과기정통부로 이관 등 국정기획위원회의 개편 고민은 'AI 3대 강국' 실현을 위한 매우 타당하고 전략적인 방향이라고 평가합니다. AI 컨트롤타워를 고민하고 예산 집행의 일관성을 확보한다는 점에서 시의적절할 뿐 아니라, 제가 그동안 강조해온 국가 과학기술 거버넌스 개편 방향과도 일맥상통합니다. 여기에 더해, 2~3조 원 규모의 R&D 예비비 제도를 도입해 글로벌 위기와 불확실성에 대응할 수 있는 유연한 재정 체계를 구축할 필요가 있습니다. 또한 정부출연연구기관의 보다 높은 자율성과 유연성을 부여하기 위한 PBS 제도 폐지 추진 등도 공감합니다. AI 개발은 대규모 인프라를 필요로 하며, 이는 어느 한 기관의 노력만으로는 감당하기 어렵습니다. 지방 대학이 그 전진기지로서 중요한 역할을 해야 하며, GIST는 그 대표 사례가 될 것입니다. 새 정부가 과학기술 중심의 국가 혁신을 힘차게 이끌어간다면, GIST도 광주에서 기술 주권 확보와 인재 양성에 적극적으로 동참하며 'AI 기반 초격차 혁신강국' 실현에 힘을 보태겠습니다.

2025.08.10 11:00박희범

장병태 UIPA 원장 "울산은 '제조업 수도'서 'AI 수도'로 탈바꿈 중"

울산광역시가 제조 인공지능(AI) 허브로 주목받고 있다. 울산에는 현대미포조선과 HD현대중공업을 필두로 대기업 10곳의 생산기지가 활발히 가동 중이다. 이의 뒤에는 12만 개의 중소· 중견 제조업체가 포진해 있다. 최근 AI가 국정 중심으로 부각되고 있는 가운데, 2년 전 제조 AI 사업화에 혜안을 가졌던 장병태 울산정보산업진흥원(UIPA) 원장을 만났다. 장 원장은 지난 2023년 10월 울산정보산업진흥원 제3대 원장에 취임하며, 조직 체계에 'AI 신산업 혁신본부'와 '제조AI산업진흥단'을 꾸릴 정도로 AI에 관한 관심이 각별했다. "울산이 세계의 제조 AI 선도 도시가 될 수 있도록, 세계 최고 제조 AI 및 디지털 산업 진흥 기관을 만들어갈 것입니다." 장 원장이 내세운 기관 비전이다. 장 원장은 "AI와 디지털 산업 진흥 및 육성 기관이라는 정체성을 바탕으로 울산 주력 산업인 자동차와 석유화학, 조선·해양 및 에너지 관련 산업군에 전력할 계획"이라고 밝혔다. 장 원장의 관심사는 크게 ▲지속 가능한 AI 공급 기업 육성 ▲미래 자동차인 UAM 및 스마트 선박 분야 지원 ▲AI 로봇 기반 제조 환경 전환 및 구축 등이다. 울산 12만 개 기업 가운데 ICT 관련 기업은 479개, 소프트웨어 기업은 145개다. 이는 전체 사업장의 0.5%에 해당한다. 특이하게도 비중이 적은 편이다. "이들이 수치상으로는 적어 보일지 몰라도 AI와 디지털 전환, 스마트 제조 등 첨단산업 기반이 되는 핵심기술을 보유하고 있습니다. 지역 산업 구조 고도화에서 매우 중요한 역할을 수행 중입니다." (사)지역SW산업발전협의회가 조사한 결과에 따르면 울산 지역 소프트웨어 기업은 ICT 관련 기업 평균 매출액 25.4억 원보다 더 많은 27.6억 원이다. 이는 다른 지역 매출 평균 대비 9배 정도 많다. 또 ICT 및 소프트웨어 기업 성장률은 24.8%나 된다. 이는 스마트 제조 및 AI 수요 증가에 따른 기업 진입이 활발하기 때문이다. UIPA 측은 지역 ICT 및 AI 선두 기업으로 (주)에이테크와 (주) 인사이트온, (주)노바테크를 추천했다. 에이테크는 지난 2018년 설립된 AI와 빅데이터 솔루션 전문 기업이다. AI와 빅데이터, 순환 경제, 스마트팩토리에 주력 중이다. 공공서비스 분야에서는 AI 빅데이터 기반 플랫폼 솔루션으로 두각을 드러냈다. 스마트시티 통합 플랫폼과 탄소배출 전과정평가(LCA) 이력 관리 플랫폼, 스마트 팩토리 DX 플랫폼, 도시 재난 대응 시스템(UDS) 등으로 지난해 42억 원의 매출을 올리는 등 고도성장 중이다. 인사이트온은 산업에 특화된 AI를 바탕으로 화학이나 에너지, 조선 등 제조 분야 기업용 시스템 컨설팅과 구축을 전문으로 한다. 지난 2015년 설립 이후 생산, 설비, 품질관리 스마트 공정 시스템을 SK와 롯데, 한화그룹에 제공했다. 올해 매출 목표는 180억 원이다. 또 노바테크는 로봇 기반 물류 자동화와 가상현실, 디지털 트윈 핵심기술로 지난해 매출 58억 원을 찍었다. 올해 매출 목표는 80억 원이다. 현대차 싱가포르 혁신공장의 로봇 기반 제조물류 통합 관제 시스템 'HACS' 구축을 시작으로, 중국 광저우와 미국 조지아주 메타 플랜트까지 현대차 글로벌 공장에 물류 혁신 프로젝트를 확장 중이다. 지난 2023년 210만 달러의 수출을 달성했다. 장 원장은 울산 지역 디지털 산업 생태계 구축을 위한 일단의 전략도 공개했다. 울산에 분원을 둔 ETRI와 생기연, 화학연, 에너지연 등과 긴밀한 협력을 모색할 계획이다. "울산 주력 산업 품목은 석유화학과 자동차, 조선·해양 및 에너지입니다. 중앙 정부 부처 및 울산시와 협력, 정책 발굴 및 예산 확보를 통해 울산소재 AI 및 디지털 전환 기업을 육성해 나갈 것입니다." 장 원장은 울산 지역 기업에 가장 필요한 것으로 기술 개발 예산 지원과 기업 간 협의체를 만들어, 공동 기술 개발 체계를 구축하는 일을 꼽았다. UIPA는 지역 청년 IT 교육으로 'ICT 이노베이션스퀘어 사업'과 '하이테크형 공동훈련센터 사업'을 내세웠다. 이노베이션스퀘어 사업은 AI나 블록체인, 데이터, IoT(사물인터넷), 네트워크 등 신기술 SW 분야 전문 인력 370명 육성이 목표다. 하이테크형 공동훈련센터 운영 사업은 신기술 분야 인력 200명 양성을 목표로 진행 중이다. 장 원장은 전통 제조업과 디지털 기술 융합을 위한 지원도 강조했다. 조선·해양과 자동차 분야에서는 산업부의 AI 기반 자율 제조 사업 수행, 울산 태화호를 활용한 레이다, 통합항통장비 등의 실증 및 소프트웨어 기반 선박 플랫폼 개발 지원, 석유화학단지 지하 배관 및 지상 화재 등의 AI 기반 사고 모니터링 및 예방 통합 관제 플랫폼 구축 등에서 관련 중소, 중견 기업을 지원 중이다. "울산 주력 산업은 주로 대기업이 이끌고 있어 기업 자체 투자 및 개발이 가능합니다. 그러나 협력 업체나 공급 기업 경쟁력은 다른 지역 대비 미흡합니다. 국비 확보를 통한 지원체계 고도화 등으로 제조 산업 수도의 디지털 AI 기반 산업 수도로의 전환에 드라이브를 걸고 나아갈 계획입니다." 장 원장은 "ETRI 등 출연연구기관이 확보한 원천기술을 울산 기업에 적극 전수할 방안이 필요하다"고 덧붙였다.

2025.08.10 11:00박희범

"AI 정치 편향 줄인다"…메타, 로비 스타벅과 명예훼손 소송 합의

페이스북의 모회사 메타가 보수 성향 활동가 로비 스타벅과의 명예훼손 소송을 합의로 마무리 지었다. 9일(현지시간) 월스트리트저널 등 외신에 따르면 합의 조건에 의해 메타는 인공지능(AI) 도구에서 정치적 편향을 줄이기 위한 노력과 관련해 스타벅의 자문을 받게 된다. 앞서 스타벅은 지난 4월 AI 챗봇이 자신이 2021년 1월 일어난 미국 의사당 폭동에 참여했다고 허위로 주장했다고 소송을 제기한 바 있다. 이 때 스타벅은 500만 달러(약 69억5천750만 원) 이상의 손해배상을 요구했다. 이들 합의의 구체적인 조건은 공개되지 않았으나 공동 성명에서 “이 문제에 대해 로비와 논의한 후 메타 AI의 정확성을 높이고 이념적, 정치적 편향을 완화하는 데 있어 큰 진전을 이뤘다”고 말했다. 특히, 스타벅은 정치 문제에서 중립적인 '윤리적 AI' 구축을 목표하고 있다. 그는 “정치 분야에서 AI가 저울의 한쪽에 손을 얹는 미래를 원하지 않는다”고 언급했다. 그간 스타벅은 대기업들에 다양성, 형평성, 포용성(DEI) 정책을 철회하라고 압박하는 활동으로 주목을 받아왔다. 지난해 여름 스타벅은 할리데이비슨의 DEI 정책 변경을 요구하던 중 버몬트 주의 한 할리데이비슨 딜러가 엑스(X)에 메타 AI가 자신이 의사당 폭동에 있었고 QAnon과 연계됐다고 답변한 것으로 보이는 스크린샷을 올린 것을 보고 해당 발언을 알게 됐다. 이같은 주장에 스타벅은 부인하면서 “메타는 내 변호사의 연락을 받게 될 것”이라고 SNS에 올렸다. 또 그는 메타 AI가 몇 달 간 자신에 대한 위와 같은 근거 없는 주장을 반복했다고 부연했다. 이후 그는 마크 저커버그 메타 최고경영자(CEO)를 포함한 경영진들에게 부정확한 정보를 삭제하라고 요구했으며 변호사를 통해 '중지 및 시정' 요청서를 보내다. 이와 관련해 메타는 블로그에 “우리의 목표는 AI 모델에서 편향을 제거하고, 라마가 논쟁적인 사안의 양측을 이해하고 설명할 수 있도록 하는 것”이라고 설명하기도 했다.

2025.08.10 09:55박서린

소프트뱅크, 폭스콘 오하이오 전기차 공장 인수…'스타게이트' AI 거점 확보

일본 소프트뱅크그룹이 미국 오하이오주에 위치한 폭스콘의 전기차 공장을 인수해 오픈AI, 오라클과 함께 추진 중인 5천억 달러(약 680조원) 규모 '스타게이트' 데이터센터 프로젝트에 속도를 낸다. 10일 블룸버그통신에 따르면 소프트뱅크는 해당 공장을 3억7천500만 달러(약 5천150억원)에 인수했다. 이번 거래는 소프트뱅크가 폭스콘을 미국 내 AI 데이터센터와 관련 인프라 구축 계획에 참여시키기 위해 진행해 온 협의의 결과로 알려졌다. 폭스콘 모회사인 훙하이정밀은 이번 매각을 크레센트 듄 LLC와 체결했다고만 밝혔지만, 당시 인수 주체를 공개하지 않았다. 블룸버그통신의 소식통에 따르면 인수자는 소프트뱅크로 알려졌다. 폭스콘은 인수 후에도 공장을 직접 운영하며 AI 서버 제조 거점으로 활용할 계획이며 향후 다른 용도로 전환할 가능성도 배제하지 않고 있다. 양사는 올해 초 각각 7억3천500만 달러(약 9천922억원)를 투자해 미국 내 데이터센터·제조 합작사를 설립했으며 이번 공장 인수가 이 투자에 포함되는지는 확인되지 않았다. 손정의 소프트뱅크 회장은 AI 인프라 시장 주도권 확보를 위해 글로벌 차원의 대형 데이터센터 프로젝트를 추진 중이다. 스타게이트 프로젝트를 위해 전력과 수자원, 통신망 접근성이 좋은 부지를 물색 중이지만 파트너사들과의 의견 조율 난항으로 속도가 예상보다 더디다고 회사 측은 전했다. 이 프로젝트는 올해 1월 도널드 트럼프 전 미국 대통령이 발표 당시 손 회장이 동석해 "즉시 1천억 달러를 투자하겠다"고 밝히면서 주목을 받았지만 이후 미국의 대중국 관세와 딥시크 같은 저가 AI 대안 부상 등으로 수익 모델 설계가 어려워져 착수가 지연됐다. 소프트뱅크는 외부 자금 조달에 난항이 있다는 지적을 부인하며 일본 메가뱅크와 해외 기관투자자들이 관심을 보이고 있다고 강조했다. 소프트뱅크 측은 "첫 스타게이트 부지에 대해서는 조만간 구체적인 논의를 시작할 계획"이라고 밝혔다.

2025.08.10 09:21한정호

서울대 AI연구원 찾은 국정기획위…"인재 유출 막고 글로벌 경쟁력 키운다"

국정기획위원회가 인공지능(AI) 분야의 연구 현황과 정책 과제를 점검하기 위해 서울대학교 AI연구원을 찾았다. 서울대학교 AI연구원은 국정기획위원회 경제1분과가 지난 7일 '기술과 아이디어로 혁신하는 우리 곁의 AI 클러스터'를 주제로 방문했다고 10일 밝혔다. 이번 방문은 국가 AI 정책 방향과 연구 현황을 공유하고 현장의 목소리를 정책에 반영하기 위해 마련됐다. 방문단에는 정태호 국정기획위원회 경제1분과장, 홍성국 기획위원, 김은경 기획위원, 이종욱 기획위원 등 총 20명의 주요 인사가 참석했다. 서울대에서는 김준기 기획부총장, 박원호 기획처장, 이준환 발전재단 상임이사, 장병탁 AI연구원장이 함께해 AI연구원의 비전과 성과를 소개했다. 김준기 부총장은 서울대가 추진하는 통합적 AI 교육·연구 체계와 국내외 기업과의 협력 사례를 공유했다. 김 부총장은 "서울대 AI연구원을 통해 대한민국이 글로벌 AI 선도국으로 도약하도록 기술 개발에 최선을 다할 것"이라며 "거점 국립대와의 연계를 강화해 모두의 AI 실현에 기여하겠다"고 밝혔다. 장병탁 원장은 AI 기초연구부터 응용기술까지 아우르는 연구 성과와 향후 발전 전략을 발표했다. 이어 장 원장 연구실 소속 연구원들이 원격조종 기반 데이터 수집, 모방학습 추론 시연을 진행하며 독창적인 AI 기술 역량을 선보였다. 이후 열린 연구원·대학원생과의 대담 세션에서 국정기획위원회와 서울대 협동과정 인공지능전공 및 인지과학전공 대학원생들이 AI 연구 환경 조성, 유연한 행정 체계, 해외 인재 유입 방안 등에 대해 심도 있는 의견을 교환했다. 학생들은 특히 인재 유출 방지와 글로벌 경쟁력 확보를 위한 제도적 지원의 필요성을 강조했다. 서울대 AI연구원은 이번 방문을 계기로 국가 AI 정책 논의와 현장 연구의 접점을 넓히고 국가적 AI 혁신 허브로서의 역할을 강화해 나갈 계획이다. 정태호 경제1분과장은 "AI 체제 전환은 지속가능한 성장 동력을 확보하는 길"이라며 "AI 대전환과 관련해 인재 육성·유치·유출 방지 등 정부가 해야 할 과제에 대해 현장의 의견을 적극 반영하겠다"고 밝혔다.

2025.08.10 09:17한정호

AI 개발 하루에 GPU 1억…SKT 김태윤 담당 "그룹 전폭 지원에 감사"

"고생 끝에 고생 시작이구나 싶습니다. 막상 만들어 보면 굉장한 압박감이 있거든요. 비용만 해도 GPU를 엄청나게 많이 사용하기 때문에 하루에만 1억원씩 투입됩니다. 그럼에도 전폭적으로 지원해주는 그룹에 정말 감사합니다." 지난 6일 서울 중구 페럼타워에서 만난 SKT 김태윤 파운데이션 모델 담당은 정부 주도 독자 AI 파운데이션 모델 개발 프로젝트에 선정된 소감을 이렇게 밝혔다. 그는 막대한 자원과 노력이 투입되는 현장에 상당한 압박감을 느낌과 동시에 SK 그룹의 전폭적인 지원에 깊은 감사를 표했다. 더불어 4개월이라는 짧은 기간 안에 초거대 AI를 구현해야 하는 도전적인 과제지만 SK그룹의 전폭적인 지원과 컨소시엄 역량을 기반으로 속도전과 품질을 동시에 잡겠다는 각오를 밝혔다. SKT, 4개월 내 AI 파운데이션 모델 구현 자신 독자 AI 파운데이션 프로젝트에 선정된 SKT 컨소시엄은 크래프톤, 포티투닷, 리벨리온, 라이너, 셀렉트스타 등 다양한 분야를 아우르는 선도기업들이 참여한 220여 명 규모로 이 중 석·박사급 연구원이 170명 이상(80% 이상)을 차지한다. 제안서에서 요구된 기술 혁신성과 구체적인 모델 구현 계획을 모두 갖춘 상태다. 이번 프로젝트에서 SK텔레콤은 기존 국내 대규모 언어모델(LLM)의 규모를 뛰어넘는 초거대 AI를 개발한다. 텍스트뿐만 아니라 이미지·음성·비디오를 아우르는 '옴니모달(Omni-Modal)' 기술을 적용해 다양한 형태의 데이터를 통합 처리할 수 있는 기반을 마련할 계획이다. 또한 최종 선정된 기업들은 향후 6개월 단위의 경쟁형 단계평가를 통해 오는 2027년까지 단 2개의 최종 팀으로 압축되는 서바이벌 경쟁을 다시 한번 치르게 된다. 그만큼 정부 과제 일정도 빡빡하다. 준비 과정 등을 제외한 약 4개월 안에 프롬 스크래치 설계, 대규모 학습, 초기 실증까지 마쳐야 하는 셈이다. 하지만 SKT는 이미 모델 크기·구조·학습 계획·데이터 활용 방안을 확정했고, 컨소시엄 참여사별 역할까지 세밀히 분담했다. 김태윤 담당은 "모델 개발 전 주어진 시간과 자원으로 만들 수 있는 모델의 규모와 성능을 미리 산정했고, 그 결과를 제안서에 반영했다"며 "제한된 조건에서도 계획대로 완성된다면 기존과는 다른 능력을 가진 모델로 더 큰 영향을 줄 것"이라고 말했다. 이어 "최종 2개사 안에 들고 그 안에서도 최고의 결과를 낼 수 있도록 주력하고 있다"라며 "평가 기간이 짧은 만큼 초반부터 전력 질주하겠다"고 각오를 밝혔다. SKT는 오픈소스 기반 모델과 완전 자체 설계·구현하는 프롬 스크래치 모델을 병행하는 '투트랙 전략'을 이어왔다. KoGPT, 에이닷 등 기존 AI서비스에 자체 개발 모델을 적용하며 축적한 경험이 이번 사업의 경쟁력으로 작용한다. 덕분에 구조 설계, 파라미터 설정, 학습 방식에 대한 독자 노하우를 보유하고 있으며 전문가 혼합(MoE) 등 최신 기법을 적용해 성능을 높이고 개발 속도를 단축할 수 있는 역량을 갖췄다. AI 개발에는 대규모 GPU 인프라가 필수지만 이번 사업은 초기 지원이 제한된다. SKT는 이를 자체 GPU 클러스터와 SK그룹 내 인프라로 보완한다. 슈퍼컴퓨터 '타이탄', 정부·민간 GPU, 리벨리온 NPU 등 하드웨어 자원과 함께 셀렉트스타·공공 데이터셋 등 정제된 대규모 한국어·멀티모달 데이터도 이미 확보한 상태다. 김태윤 담당은 "현재 가장 중점을 두는 부분은 데이터로 연말 정부 평가를 앞두고 컨소시엄 내 5개 기업과 함께 평가 기준에 맞는 고품질 데이터를 정제해 투입하는 데 집중하고 있다"며 "제한된 시간과 모델 크기 안에서 최대한 효율적으로 학습할 수 있도록 준비 중이며 학습 스케줄도 촉박한 만큼 이를 철저히 맞춰 성능 목표를 달성하려 한다"고 밝혔다. 국민이 체감하는 한국형 파운데이션 모델 구현 김태윤 담당은 "우리가 만드는 모델은 모든 국민이 실생활에서 더 편리하고 안전하게 AI를 쓰게 하는 것" 이라고 AI 개발 목포를 밝혔다. 특히 SKT는 글로벌 모델 대비 한국어 이해·표현 능력에서 월등한 AI를 목표로 한다. GPT-5 같은 글로벌 빅테크 모델이 영어 중심 데이터에 기반한 범용성을 지향한다면, SKT는 데이터 수집부터 전처리까지 국내 문화·관습·문맥에 맞춘 '한국형 학습 코퍼스'를 구축한다. 공공 데이터, 국내 산업 문서, 일상 대화 등 한국어 특화 데이터가 핵심이며, 이는 단순 번역이 아닌 실제 산업과 생활 현장에서 쓰이는 '한국화된 기술 용어'까지 반영한다. 김태윤 담당은 "산업 현장에 적용된 AI서비스를 보면 외국 대규모 언어모델(LLM)의 경우 한국화된 기술 용어를 제대로 인식하지 못하는 경우가 상당 수"라며 "제조를 비롯해 모든 산업 현장이나 일상에서 AI를 사용하는데 불편이 없도록 한국에 최적화된 AI파운데이션 모델을 제공하려 한다"고 밝혔다. 또한 이미지·음성·영상 등 다양한 데이터 형태를 처리하는 멀티모달 기능도 기본 탑재한다. 김 담당은 "산업 현장에서 발생하는 데이터는 텍스트만 있는 것이 아니라 설비 영상, 센서 이미지, 작업자의 음성 지시 등 다양한 형태로 존재한다"며 "멀티모달 AI는 이런 데이터를 한 번에 통합 분석해 더 정확한 의사결정을 가능하게 한다"고 설명했다. 멀티모달은 기업 현장뿐 아니라 국민 생활에서도 직접적인 혜택을 제공할 것으로 기대된다. 시각장애인은 영상 속 내용을 음성으로 안내받고, 청각장애인은 음성 안내를 문자·이미지로 변환해 볼 수 있다. 고령층이나 기술 접근성이 낮은 계층도 직관적인 대화·영상 기반 AI 서비스를 쉽게 활용할 수 있게 된다. 김태윤 담당은 "지금 당장 정부에서도 GPT-5와 경쟁할 수 있는 수준의 모델을 원하는 것은 아니라고 생각한다"라며 "국민들과 기업이 바로 쓸 수 있는 실용적인 모델을 만드는 게 목표"라고 강조했다. 이를 위해 기술 개발의 혜택이 모든 국민에게 고르게 돌아가길 바란다. 지역·연령·기술 수준에 관계없이 누구나 접근 가능한 AI 서비스를 제공해 디지털 격차 해소를 지원하고 멀티모달 기능은 장애인·고령층 등 정보 접근이 어려운 계층에도 직접적인 도움을 줄 수 있는 방안을 고려 중이다. 김 담당은 "특정 산업이나 고객 요구에 맞춰 구조와 파라미터를 유연하게 바꿀 수 있고, 데이터 보안도 훨씬 강하게 지킬 수 있다"고 설명했다. 더불어 이번 모델의 또 다른 차별점은 데이터 주권과 개인정보 보호다. 이번 SKT 독자 AI 파운데이션 모델은 개발 초기 설계 단계부터 '데이터 주권'과 '개인정보 보호'를 핵심 원칙으로 삼았다. 모든 데이터는 국내 인프라에서만 수집·저장·처리되며, 해외 서버를 거치지 않는다. 이로써 공공기관, 금융사, 의료기관 등 민감한 영역에서도 법적 규제와 보안 요건을 준수하며 안심하고 AI를 활용할 수 있다. 김태윤 담당은 "민감한 데이터가 국외로 반출되지 않는다는 점이 가장 큰 차별화 포인트"라며 "특정 산업이나 고객 요구에 맞춰 모델 구조와 파라미터를 유연하게 바꾸는 동시에, 데이터 보안을 글로벌 수준 이상으로 강화할 수 있다"고 강조했다. 또한 SKT는 산업별 특화 AI 서비스 구축 시, 해당 산업의 데이터 특성과 규제 환경을 반영한 '온프레미스 학습·운영 체계'를 제공한다. 이를 통해 기업 고객은 자체 데이터센터나 보안망 내부에서 AI를 운용하는 등 국가 안보와 산업 기밀 보호에 지원한다. SKT, 독자 AI 파운데이션 모델로 국내 넘어 글로벌 무대 겨냥 SKT는 이번 프로젝트에서 확보한 기술과 서비스 역량을 기반으로 글로벌 시장 진출까지 장기 목표로 설정했다. 제안서에도 글로벌 서비스 확장 계획이 명시됐으며 컨소시엄 내 주요 파트너사들은 이미 해외에서 검증된 경험과 네트워크를 갖추고 있다. SKT 역시 이미 글로벌 서비스에 대한 충분한 경험을 보유하고 있다. 에이닷은 국내외 1천만 명 이상의 사용자를 확보하고 있으며 라이너는 글로벌 생성형AI 최고 제품(Top Product)으로 선정되는 등 미국에서 더 인지도가 높다. 김태윤 담당은 "그룹사 안에서 통신, 미디어, 모빌리티, 보안 등 여러 분야에서 이미 다양한 서비스에 AI 모델을 적용해 운영하고 있다"며 "이런 경험을 바탕으로 글로벌 확대 계획까지 염두에 두고 있다"라고 밝혔다. 먼저 한국어 특화 AI에서 출발해, 아시아 주요 언어와 문화권 데이터셋을 확대 학습시켜 동아시아·동남아 시장을 우선 공략할 계획이다. 특히 제조, 모빌리티, 게임 등 산업별 특화형 모델을 통해 각 국가 산업 현장에 바로 투입할 수 있는 맞춤형 AI 솔루션을 선보일 방침이다. 또한 기존 글로벌 LLM들이 주로 영어·유럽권 언어에 최적화된 반면, SKT 모델은 다국어 지원을 강화해 현지 특화된 멀티모달 AI 경험을 제공한다. 예를 들어, 음성·이미지·영상 인식을 결합한 산업 안전 모니터링, 현지 언어 기반 고객 응대, 국가별 규제에 맞춘 데이터 보안 체계를 갖춘 서비스를 구상하고 있다. 김 담당은 "일부 서비스는 해외 법인에서 테스트를 진행했고 결과가 긍정적이었다"며 "에이닷이나 미디어 콘텐츠 추천, 고객 상담 자동화 같은 서비스는 현지 환경에 맞게 조금만 조정하면 바로 적용할 수 있는 준비가 됐다고 판단하고 있다"고 밝혔다. 이어 "AI는 앞으로 인터넷처럼 일상 필수 도구가 될 것"이라며 "SKT는 국민 누구나 손쉽게 접근하고 삶을 발전시킬 수 있는 AI를 제공하겠다"며 AI 비전을 제시했다. 이러한 글로벌 적용 가능성을 확인한 SKT는, 모델의 완성도를 높이고 확장 속도를 끌어올리기 위해 내부 역량을 총동원하고 있다. 특히 학습 데이터와 알고리즘 최적화를 가속화하기 위해 대규모 연산 인프라 투입에도 투자를 아끼고 있지 않다. 김태윤 담당은 "현재 모델 학습을 위해 GPU에만 하루 약 1억 원 규모의 비용을 투입하고 있다"며 "모두 그룹에서 AI에 대한 높은 관심과 전폭적인 지원이 있었기에 가능한 일이라 정말 감사하게 생각한다"고 말했다. 이어 "이 프로젝트는 엔지니어로서도 평생 한 번 오기 힘든 기회"라며 "그 기대에 부응해 국민들에게 실질적으로 도움이 되는 AI 파운데이션 모델을 개발할 수 있도록 최선을 다하겠습니다"라고 각오를 밝혔다.

2025.08.10 09:01남혁우

구글, AI 학습 데이터 '1만 분의 1'로 줄이는 방법 찾았다

구글이 대규모 언어모델(LLM) 학습에 필요한 데이터를 획기적으로 줄이는 '액티브 러닝(Active Learning)' 기반 데이터 선별 기법을 지난 7일(현지시간) 자사 블로그에 공개했다. 기존에는 수십만 건 이상이 필요한 학습 데이터를 단 수백 건으로 줄이면서도, 모델 성능을 유지하거나 오히려 개선하는 결과를 얻었다는 설명이다. 이번 연구는 온라인 광고에서 '정책 위반'이나 '유해 콘텐츠'를 판별하는 모델 고도화를 목표로 했다. 광고 안전성 판별은 단순 키워드 필터링을 넘어, 문화·맥락을 이해하는 고급 해석 능력이 필요하다. 이런 복잡한 작업에는 LLM이 유리하지만, 고품질 학습 데이터 확보가 어렵고 비용이 많이 든다는 한계가 있었다. 특히 광고 정책이 바뀌거나 새로운 유형의 유해 콘텐츠가 등장하면, 방대한 데이터를 다시 수집·학습해야 하는 문제도 있었다. 구글이 제안한 방식은 '적은 양의 고품질 데이터'로도 모델을 빠르게 재학습할 수 있게 하는 것이 핵심이다. 먼저, 예시 몇 개만 제공한 초기 모델(LLM-0)로 광고를 분류한 뒤, 분류 결과를 비슷한 특성끼리 묶어(클러스터링) 모델이 혼동하는 영역을 찾는다. 이후 서로 다른 판정을 받은 비슷한 사례 쌍을 전문가에게 보내 정확한 판정을 받는다. 이렇게 선별된 데이터는 다양성과 정보성을 동시에 확보하며, 다음 학습에 활용된다. 이 과정을 반복해 모델과 전문가의 의견 일치율을 높인다. 성능 평가는 '코헨 카파(Cohen's Kappa)'라는 지표를 활용했다. 이는 정답이 명확하지 않은 분류 작업에서 두 명의 판정자가 우연 이상의 수준으로 얼마나 일치하는지를 나타낸다. 카파 값이 1에 가까울수록 의견 일치도가 높다. 실험 결과, 구글은 10만 건의 대규모 데이터 대신 250~450건의 전문가 판정 데이터만으로도 기존과 같은 수준, 혹은 65% 향상된 모델 정합도를 달성했다. 특히 파라미터가 큰 모델일수록 데이터 절감 효과가 극대화돼, 실서비스에서는 최대 1만 배 적은 데이터로도 품질을 유지하거나 개선할 수 있었다고 밝혔다. 구글은 이번 방식이 광고 안전성뿐 아니라 정책이 자주 변하거나 위험 요소가 빠르게 진화하는 다른 분야에도 적용 가능하다고 보고 있다. 구글 측은 “LLM의 폭넓은 탐색 능력과 전문가의 정밀한 판별을 결합해 데이터 병목 현상을 해소할 수 있다”며 “앞으로도 데이터 품질과 효율성을 동시에 높이는 연구를 이어갈 것”이라고 말했다.

2025.08.10 08:58백봉삼

"中, 반도체에 65조 쏟아붓는데"…AI 전문가 6인, 韓 기업 생존 비책 담은 책 냈다

인공지능(AI) 분야 현장 전문가들이 기술 너머의 비즈니스 전략과 실행 방안을 집대성한 분석서를 내놨다. 반도체부터 데이터 인프라까지 AI 산업의 돈의 흐름을 해부하고 실제 성공 사례를 통해 기업들의 생존 전략을 제시했다. 9일 업계에 따르면 커뮤니케이션북스는 최근 조재홍 정보통신산업진흥원 팀장, 방은주 지디넷코리아 부장, 권오병 경희대 교수 등 6인의 전문가가 공동 집필한 'AI 시대에 돈 버는 사람'을 펴냈다. 이 책은 AI 산업을 ▲반도체 ▲데이터 ▲인프라 ▲스타트업 ▲AI 전환 등 다섯 축으로 나눠 글로벌 경쟁 구도와 국내 기업의 기회를 살핀다. 책은 AI 시대의 부는 기술이 아닌 전략과 실행에서 나온다고 단언한다. 넷플릭스, 테슬라, 제너럴 일렉트릭(GE) 같은 기업들이 데이터를 활용해 비즈니스를 혁신한 사례는 이를 방증한다. 저자들은 미래를 선점할 핵심 키워드로 '데이터 연금술'과 '온디바이스 AI'를 꼽으며 구체적인 인사이트를 제공한다. 특히 글로벌 시장의 AI 반도체 전쟁을 비중 있게 다룬다. 중국이 연 65조원 규모의 자금을 쏟아부으며 자국 팹리스의 판매 가격 절반까지 지원하는 현실을 지적한다. 이런 환경 속에서 한국 기업이 단순 가격 경쟁을 넘어설 전략이 시급하다고 경고한다. AI 인프라 최적화로 주목받는 국내 기업 래블업의 사례도 비중 있게 소개됐다. 래블업은 버그가 있는 엔비디아 초기 물량 칩의 문제를 해결해 대기업에 납품하며 높은 기술 장벽을 입증했다. 국내 2천여 곳의 AI 솔루션 기업 중 유일한 AI 인프라 전문 기업으로 불리는 이유다. 또 데이터 프로젝트 실패 원인의 70% 이상이 기술이 아닌 '사람과 프로세스' 문제라고 지적한다. 소수 전문가에게 데이터가 집중되는 '데이터 중력' 현상을 극복해야 한다는 것이다. 이를 위해 조직 DNA에 데이터 기반 사고를 심고 실패에서 배우는 실험 문화를 장려하며 정보의 벽을 허무는 데이터 민주화가 필요하다고 강조한다. 디지털 전환을 넘어선 AI 전환(AX) 패러다임의 중요성도 역설한다. 국내 중견기업 더존비즈온이 AI를 비즈니스에 통합한 통찰과 노하우를 상세히 분석했다. 이를 통해 리더십, 문화, 거버넌스가 AI 시대 성공의 필수 요소임을 재차 확인시켜준다. 저자로는 조재홍 팀장, 방은주 부장, 권오병 교수, 지용구 더존비즈온 부사장, 한명주 연세대 객원교수, 안성일 현대경제연구원 팀장이 참여했다. 각 저자는 카네기멜론대, 스탠퍼드대 선정 우수 학자, ICT 전략가 등 각 분야에서 전문성을 쌓아왔다. 커뮤니케이션북스 관계자는 "단순한 기술 소개를 넘어 AI를 통해 어떻게 부를 창출할 수 있는지 어떤 길을 설계해야 하는지에 대한 실전적 해답을 담았다"며 "변화하는 경쟁 환경 속에서 차별화와 가치 창출 원칙의 중요성을 재확인할 수 있을 것"이라고 밝혔다.

2025.08.10 07:10조이환

'행정실수'로 상장 엎어진 S2W, 절차 수습…IPO 한달 안에 재개될까

S2W가 상장 지연의 원인이었던 전자증권 전환 절차를 마치고 기업공개(IPO) 일정 재개에 돌입한다. 지연 사태를 수습하고 대표주관회사와 협의를 거쳐 향후 일정을 확정할 방침이다. S2W는 지난 8일 한국예탁결제원의 협조 아래 전자증권 전환 개시 절차를 완료했다고 10일 밝혔다. 이에 따라 다음달 9일부로 모든 주권이 전자증권으로 등록될 예정이다. 전자증권 제도가 시행되면 다음달 9일부터 기존 실물증권은 효력을 잃는다. 실물증권을 보유한 주주는 반드시 정해진 기간 내에 증권을 제출하고 증권사 계좌로 입고를 신청해야 권리를 보호받을 수 있다. 실물증권 제출 기한은 다음달 5일 오전 11시까지다. 회사는 전자등록일 직전 영업일인 9월 8일자 주주명부에 등재된 권리자를 기준으로 전자등록을 진행할 계획이다. S2W 관계자는 "향후 일정은 대표주관회사 및 유관기관과 협의해 확정되는 대로 즉시 공시하겠다"며 "현 상황을 수습하기 위한 후속 절차를 신속히 진행하기 위해 최선을 다하겠다"고 말했다.

2025.08.10 06:53조이환

"결승서 돌연 붕괴"…머스크 그록, 오픈AI에 무릎 꿇은 내막은?

오픈AI가 일론 머스크의 xAI를 꺾고 인공지능(AI) 체스 대회 최종 우승을 차지했다. 7일 테크크런치에 따르면 최근 글로벌 AI 체스 토너먼트가 구글 소유의 데이터 과학 플랫폼 캐글에서 사흘간 열렸다. 대회에는 오픈AI, xAI, 구글, 앤스로픽, 딥시크, 문샷AI 등 8개사의 대규모 언어 모델(LLM)이 참가했다. 오픈AI의 'o3' 모델은 토너먼트에서 무패 행진을 이어가며 최종 승자가 됐다. 반면 준결승까지 강력한 모습을 보였던 xAI의 '그록4'는 결승에서 퀸을 반복적으로 잃는 등 치명적인 실수를 연발하며 무너졌다. 일론 머스크는 결승전이 열리기 전 소셜미디어 엑스(X)를 통해 "체스에는 거의 노력을 기울이지 않았다"고 밝혔다. 그는 토너먼트에서의 선전이 '부수적인 효과'에 불과하다고 의미를 축소했다. AI 업계는 모델의 추론 및 코딩 능력을 검증하기 위해 벤치마크 테스트를 활용한다. 체스나 바둑처럼 복잡한 규칙 기반 전략 게임은 특정 목표를 달성하는 학습 능력을 평가하는 전통적인 잣대로 쓰여왔다. 과거 컴퓨터와 인간의 대결은 AI 기술 발전의 중요한 이정표가 돼왔다. 지난 1990년대 후반 IBM의 슈퍼컴퓨터 '딥블루'는 당시 체스 챔피언 게리 카스파로프에게 승리했다. 2010년대에는 구글 딥마인드의 '알파고'가 이세돌 9단을 꺾으며 충격을 줬다. 외신 체스닷컴의 페드로 핀하타는 "준결승까지 '그록4'의 우승을 막을 수 있는 것은 없어 보였지만 마지막 날 그 환상이 깨졌다"며 "그록의 알아볼 수 없을 정도의 실수투성이 플레이 덕분에 오픈AI가 설득력 있는 승리를 거뒀다"고 평가했다.

2025.08.10 06:03조이환

오픈AI, 'GPT-5' 성능 논란…"기술 결함, 곧 수정될 것"

오픈AI가 신규 모델 'GPT-5'의 성능 저하 논란에 대해 기술적 결함을 인정하고 사용자 달래기에 나섰다. 전작인 'GPT-4o'보다 못하다는 비판이 확산하자 최고경영자(CEO)가 직접 나서 후속 조치를 약속하며 신뢰 회복을 시도하는 모양새다. 9일 테크크런치에 따르면 샘 알트만 오픈AI CEO와 'GPT-5' 개발팀은 지난 8일(현지시간) 온라인 커뮤니티 레딧에서 '무엇이든 물어보세요(AMA)' 세션을 열고 사용자들의 질문에 답했다. 이 자리에서 신규 모델의 문제점과 향후 개선 방향에 대한 입장을 밝혔다. 이날 세션에서 사용자들은 'GPT-5'가 이전 모델인 'GPT-4o'보다 성능이 떨어진다고 집중적으로 문제를 제기했다. 이는 'GPT-5'의 핵심 기능인 '실시간 라우터'가 출시 초기 제대로 작동하지 않았기 때문으로 밝혀졌다. 이 라우터는 사용자 질문에 맞춰 최적의 모델을 자동 선택하는 역할을 한다. 알트만 CEO는 라우터 자동 전환기의 장애가 당일 해결돼 'GPT-5'의 성능이 정상화될 것이라고 설명했다. 그는 또 향후 어떤 모델이 답변을 생성했는지 사용자가 명확히 알 수 있도록 투명성을 강화하겠다고 덧붙였다. 오픈AI는 유료 구독 '플러스' 사용자를 위한 구제책도 내놨다. ▲'GPT-4o' 재사용 허용 검토 ▲사용량 제한 2배 확대 등이다. 사용자들의 강력한 요구에 따라 'GPT-4o'를 계속 쓸 수 있는 방안을 검토하고 월간 프롬프트 한도를 두 배로 늘려 신규 모델 적응을 돕겠다는 것이다. 이번 사태의 도화선이 된 '차트 범죄' 논란에 대한 해명도 있었다. 발표 당시 오픈AI는 낮은 벤치마크 점수를 더 높은 막대그래프로 표기하는 오류를 범해 조롱의 대상이 됐다. 알트만 CEO는 AMA에서는 관련 답변을 피했지만 소셜미디어 X를 통해 이를 "역대급 차트 대실수"라고 인정했다. 한편 'GPT-5'는 데이터 표 변환 작업에서도 실패 사례를 보인 것으로 나타났다. 초기 모델 리뷰어였던 사이먼 윌리슨은 이 문제를 "GPT-5 실패의 좋은 예"라고 평가하며 모델의 불안정성을 지적했다. 샘 알트만 오픈AI CEO는 "상황을 안정시키기 위해 계속 노력하고 피드백에 계속 귀를 기울이겠다"고 밝혔다.

2025.08.10 06:00조이환

빅파마 탐내는 中 AI 신약 기술 눈길

중국이 인공지능(AI) 신약 개발에서 괄목할 만한 성과를 내는 것으로 나타났다. 차이나 포스트 씨큐리티에 따르면, 중국 정부는 2025년 5개년 계획에서 AI 신약 개발을 우선순위로 지정했다. 현지 AI 기반 제약 회사인 XTalPi는 하버드대 기업가와 60억 달러 규모 라이선스 계약 체결한 것으로 알려졌다. XTalPi는 지난 5일 홍콩 증권거래소에 제출한 서류에서 하버드대 교수가 설립한 DoveTree와 6월 말 최종 협력 계약을 체결했다고 밝혔다. DoveTree는 XTalPi가 발견한 약물 후보를 개발 및 상용화할 수 있는 전 세계 독점권을 획득, 180일 이내에 XTalPi에 1억 달러를 지급하기로 합의했다. 이미 5천100만 달러가 지급된 상황. XTalPi는 후보물질이 규제 및 상업적 이정표를 충족할 시 연간 순 매출의 한 자릿수 비율에 따른 로열티 외에도 최대 58억9천만 달러를 받을 수 있다. 이에 대해 XTalPi는 “우리는 통합 AI + 로봇 공학 기술을 통해 엔드 투 엔드 AI 신약 발견 플랫폼을 사용해 주로 종양학, 면역 및 염증성 질환, 신경 장애 및 대사조절장애 분야에서 DoveTree가 선택한 여러 표적에 대한 저분자 및 항체 기반 약물 후보를 발견하고 개발할 것”이라고 밝혔다. 글로벌 빅파마도 중국 AI 신약 개발 회사와 AI 신약 개발 거래를 진행 중이다. 우선 지난 6월 아스트라제네카는 AI 플랫폼과 전임상 항암제 포트폴리오 확보를 위해 중국 CSPC 제약 그룹에 50억 달러 이상을 지불키로 합의했다. 화이자와 사노피도 중국 기업인 XtalPi와 AI 기반 신약 개발 협력을 진행 중이다. 특히 사노피는 중국 헬릭슨의 미국 자회사인 에렌딜 랩스와 독점 AI 플랫폼에서 발견한 자가면역 및 염증성 장 질환에 대한 두 가지 잠재적 항체 후보에 대한 라이선스를 부여하기 위해 17억 달러 규모의 계약을 체결했다. 글로벌 경영컨설팅기업 McKinsey & Company의 상하이 파트너인 Fangning Zhang은 “글로벌 제약사에게 있어 가장 큰 매력은 중국기업의 약물 라이선스 및 고급 AI 플랫폼 액세스에 대한 상대적으로 낮은 비용”이라며 “AI가 전 세계적으로 신약 개발을 위해 연간 150억 달러에서 280억 달러의 가치를 창출할 수 있을 것”이라고 전망했다.

2025.08.09 12:00김양균

디노티시아 대표·임직원 기술 유출 혐의 기소...향후 칩 양산 가능한가

산업기술 유출 의혹으로 기소된 디노티시아 정무경 대표와 직원 2명이 검찰의 강도 높은 수사를 받고 있다. 이들은 AI 반도체 회사인 전 직장 사피온에서 핵심 기술을 빼돌려 창업 초기부터 사업을 추진했다는 혐의를 받고 있다. 유출된 기술 가치는 280억원에 달하는 것으로 파악됐다. 혐의 사실에 대해 디노티시아는 “기술 유출을 인지하지 못했다”고 최근 입장을 밝혔다. 다만 투자사들은 투자 회수·비상 경영 체제 전환 등은 검토하고 있지 않는 것으로 알려졌다. 디노티시아의 칩 양산 역시 계획대로 진행될 예정이다. 디노티시아 정 대표 외 2인, 기술 유출 혐의로 압수수색·기소 9일 업계에 따르면 디노티시아 정 대표 외 2인은 산업기술보호법 위반, 부정경쟁방지법 위반, 업무상 배임 등 혐의로 검찰에 기소된 상태다. 정 대표는 불구속 기소, 직원 2명은 구속 기소됐다. 시작은 반도체 핵심 기술 유출 혐의였다. 국정원은 정 대표가 카타르 등 중동 지역으로 AI반도체 기술을 유출하고 있다는 제보를 받고 디노티시아를 주시하기 시작했다. 하지만 해당 혐의는 검찰에 의해 무혐의 종결된 것으로 전해진다. 디노티시아 관계자는 “중동 지역으로 기술을 유출한 혐의는 이미 무혐의 처리됐다”고 설명했다. 다른 쟁점은 전 직장인 사피온의 기술을 디노티시아에서 무단 활용했는 지 여부다. 사피온 최고기술책임자(CTO)였던 정 대표는 재직 당시 AI 반도체 아키텍처 관련 핵심 기술 자료를 외장하드로 무단 유출한 혐의를 받고 있다. 검찰은 정 대표가 사피온 퇴사 이전 자료를 빼돌린 뒤 디노티시아를 설립한 것으로 의심하고 있다. 정 대표는 지난 2023년 4월 사피온에서 퇴사한 후, 2개월 뒤인 6월 디노티시아를 창업했다. 10월부터는 인력을 뽑으며 본격적인 칩 개발에 들어갔다. 창업부터 사업 시작까지 불과 6개월밖에 걸리지 않은 셈이다. 검찰 혐의에 대한 의혹이 나오는 이유다. 함께 기소된 직원 2명의 경우 사피온 재직 당시 총 2~3회에 걸쳐 AI반도체 소스코드 등 기술 자료를 외장하드와 개인 클라우드에 무단 유출한 혐의를 받고 있다. 검찰은 이들이 유출한 기술 평가가치가 약 280억원에 달한다고 전했다. 디노티시아 측은 최근 입장문을 통해 “회사는 기술 유출을 인지하지 못하였으며, 구성원들의 개별 행위는 회사의 전략적 방향이나 기술 개발과는 무관하다”며, “회사는 설립 이후 일관되게 VDPU(Vector Data Processing Unit)개발 및 AI 솔루션 기술 개발에만 집중해왔다”고 강조했다. 문제는 사안이 길어질 것으로 예상된다는 점이다. 한 반도체 설계 업계 관계자는 “국정원이 검찰에 사안을 넘기고, 기소까지 이행한 것을 보면 혐의 입증에 자신이 있는 걸로 보인다”고 말했다. 펀딩, 칩 양산 등을 앞둔 디노티시아 입장에서는 악재다. 실제로 검찰은 디노티시아를 전방위로 압박하고 있다. 지난 4월에는 회사를 압수 수색했으며, 5월에는 혐의를 받고 있는 정 대표 외 2인의 가택까지 압수 수색했다. 사업에 당장 지장 없을 듯...투자사 “투자 회수 고려하지 않아” 이 같은 상황이지만 디노티시아는 문제없이 칩을 양산할 수 있을 것으로 관측된다. 현재 디노티시아는 TSMC 협력사인 에이직랜드와 손을 잡고 칩을 개발하고 있다. 해당 칩은 국가 과제로 진행 중이다. 정책상 책임 연구원인 정 대표가 구속되지 않는 이상 과제가 취소되지 않는다. 아울러 구속 기소가 될 경우에는 정 대표가 항소를 진행할 가능성도 높다. 디노티시아의 칩이 양산되기까지 충분한 시간이다. 투자사들 역시 경영진 해임, 투자 회수 등은 고려하지 않는 걸로 전해진다. 디노티시아는 KB인베스트먼트, SJ투자파트너스, HB인베스트먼트, 텔레칩스 등으로부터 총 350억원을 투자받았다. 텔레칩스 관계자는 “검찰에서 낸 자료와 정 대표가 투자사들에게 공유한 자료가 같다”며 “아직 투자자에 대한 신뢰를 완전히 저버렸다고 판단되지는 않는다”고 말했다. HB인베스트먼트 관계자는 “투자 회수는 당장 검토하고 있지 않다”며 “회사가 기술 회사다보니 투자금을 회수하면 존속하기 어렵다”고 말했다. 이어 “회사 IR자료와 실사했던 내용들도 보면 사피온의 AI반도체와 디노티시아의 VDPU는 다르다”며 “저희도 봤을 때 너무 유사한 업을 하고 있어서 문제가 되겠다고 생각한 적이 있었으나, 지금은 큰 틀에서 아예 다른 장르라고 생각한다”고 강조했다. 반도체 업계에서는 투자사들의 이 같은 반응에 “어쩔 수 없을 것”이라는 의견도 나온다. 현재 디노티시아의 현금 보유량은 많지 않은 상황이다. 인력 고용, 개발, 칩 양산 등에 사용했기 때문이다. 현재 투자금을 회수하려 해도, 원금도 찾기 어려운 상황이다. 반도체 업계 관계자는 “투자사들 입장에선 돈을 벌고 나와야 하는데, 투자를 철회하거나 비상경영 체제로 전환한다고 더 나아질 게 없다”며 “투자사들의 선택은 어떻게 보면 어쩔 수 없는 것”이라고 분석했다.

2025.08.09 11:13전화평

[크리스의 SW아키텍트⑨] AI네이티브, '데이터 메시'가 먼저다

지난 8편에 걸쳐 AI시대의 기술 변화가 결국 아키텍처의 구조적 혁신을 요구하고 있음을 제시했다. 과거의 시스템은 한마디로 기록을 위한 시스템 즉 SoR(system of Record)였다. 최근의 시스템은 거대언어모델(LLM)의 발전을 통해 새로운 인사이트를 찾는 SoI(system of Insight)라고 부른다. 결국 AI를 도입했음에도, 기존 비즈니스의 근간을 바꾸는 것이 아닌, 그저 기존 비즈니스에 도움을 주는 일종의 '괜찮은(Nice-to-have) 시스템' 역할만 하고 있다는 것으로 해석할 수 있다. 하지만 이제 우리는 모든 논의의 종착점이자 새로운 시작점인 'AI 네이티브 기업(AI Native Enterprise)' 이라는 단계로 발전해야 한다. 이 단계 시스템을 실행을 위한 시스템, 결과를 만들어 내는 시스템, 즉 실행하는 시스템(SoA: system of Action)라고 부른다. 단순히 AI를 부가 기능으로 사용하는 것을 넘어, 기업의 핵심 구조, 의사결정 체계, 운영 프로세스 전반에 AI가 처음부터 내재된 상태를 의미한다. 이제부터는 실행을 위한 AI를 구축하기 위해 필요한 몇 가지 중요한 요소를 살펴보려고 한다. 먼저 데이터를 이야기 해 보겠다. AI 네이티브 시스템, 즉 SoA 에서 데이터는 더 이상 과거를 기록하는 창고가 아니라, 미래를 예측하고 비즈니스를 실시간으로 움직이는 살아있는 혈액과 같다. 어떻게 이 혈액이 기업 전체에 막힘없이 흐르게 할 수 있을까? 지난 수십 년간 기업들은 모든 데이터를 중앙 데이터웨어하우스나 데이터 레이크로 모으는 데 집중했다. 이는 데이터 '통합'이라는 목표는 달성했지만, 중앙팀에 모든 데이터 처리 병목이 집중되고, 현업 부서의 실제 맥락과 데이터의 의미가 분리되는 거대한 '데이터 사일로'라는 또 다른 기술 부채를 낳았다. AI가 아무리 뛰어나도, 정제되지 않고 맥락이 거세된 데이터를 먹고는 제대로 된 통찰력을 내놓을 수 없다. 바로 이 지점에서 AI 네이티브 시대를 위한 새로운 해법, '데이터 메시(Data Mesh)' 아키텍처가 등장한다. '데이터 메시'는 중앙 집중식 데이터 관리의 한계를 극복하기 위한 근본적인 패러다임 전환이다. 이는 데이터를 생성하고 가장 잘 이해하는 각 비즈니스 도메인(예: 마케팅, 재고, 물류팀)이 직접 데이터의 주인이 되어, 자신의 데이터를 하나의 완결된 '데이터 상품(Data as a Product)'으로 만들어 제공하는 분산형 구조다. 이는 마치 거대한 중앙 도서관 하나에 모든 책을 모으는 대신, 각 분야의 전문 연구실이 자신들의 연구 자료를 직접 최고의 품질로 관리하며, 누구나 쉽게 찾아 쓸 수 있도록 공개하는 것과 같다. 각 '데이터 상품'은 단순한 데이터 덩어리가 아니라, 데이터의 의미, 품질 수준, 접근 정책까지 명확하게 정의된 채 제공된다. 이러한 데이터 메시 구조는 7편에서 설명한 AI 에이전트의 '지속적인 컨텍스트 계층(Contextual Persistency Layer)'을 구현하는 완벽한 기반이 된다. AI 에이전트가 고객의 숨은 의도를 파악하기 위해 '과거 구매 이력', '최근 앱 활동', '고객 서비스 문의 내역' 데이터가 필요할 때, 데이터 메시 환경에서는 각 도메인이 제공하는 신뢰할 수 있는 데이터 상품을 즉시 조합해 풍부한 컨텍스트를 실시간으로 구성할 수 있다. 데이터가 중앙 파이프라인을 거치며 지연되거나 왜곡될 위험이 없이, 가장 신선하고 정확한 상태로 AI에게 공급되는 것이다. 그렇다면 기술 부채로 가득한 기존 시스템을 어떻게 '데이터 메시' 구조로 전환할 수 있을까? 이는 전사적인 혁명이지만, 시작은 작고 구체적이어야 한다. 첫째, 가장 시급하고 파급력이 큰 도메인을 선택해 첫 번째 '데이터 상품'을 정의해야 한다. 예를 들어, 이커머스 기업이라면 '실시간 주문 데이터'를 첫 상품으로 선정할 수 있다. 주문팀이 직접 데이터의 주인이 되어, 이 데이터가 항상 정확하고, 어떤 시스템이든 10분 내에 접근 가능하며, 개인정보는 마스킹 처리된다는 명확한 서비스 수준 협약(SLA)을 걸고 상품으로 출시하는 것이다. 둘째, 데이터 상품을 쉽게 만들고 유통할 수 있는 '셀프서비스 데이터 플랫폼(Self-Serve Data Platform)'을 구축해야 한다. 이는 각 도메인팀이 데이터 엔지니어에게 의존하지 않고도 스스로 데이터 상품을 등록, 관리, 공유할 수 있도록 돕는 중앙 인프라다. 복잡한 기술은 플랫폼 뒤에 숨기고, 각 팀은 오직 자신의 데이터 가치를 높이는 데만 집중하게 만들어야 한다. 셋째, 모든 데이터 상품이 따라야 할 최소한의 '전사 거버넌스(Federated Governance)'를 수립해야 한다. 이는 데이터 상품의 주소(Addressability), 상호운용성(Interoperability), 보안 표준 등, 마치 모든 소포가 따라야 하는 우편 시스템의 공통 규격과 같다. 중앙팀은 엄격한 통제자가 아닌, 생태계의 규칙을 만드는 조력자 역할을 해야 한다. '데이터 메시'로의 전환은 단순한 기술 도입이 아니다. 데이터의 소유권을 현업으로 이전하고, 중앙 IT 조직의 역할을 바꾸며, 데이터 기반의 의사결정을 문화로 만드는 조직적, 문화적 혁신이다. 기술 부채라는 늪을 건너 AI 네이티브 기업이라는 새로운 대륙에 도달하기 위한 가장 현실적이고 강력한 나침반, 그것이 바로 데이터 메시 아키텍처의 본질이다. 다음 편에서는 AI가 고객의 의도를 파악하고 실행하게 만드는 핵심 기술, 즉 '컨텍스트 아키텍처'를 어떻게 현실의 레거시 시스템 위에 구축할 수 있는지 그 구체적인 전략을 이야기하려 한다. ◆ 나희동 크리스컴퍼니 대표는... -정보관리기술사 (54회), SW아키텍트(CPSA), 수석감리원 -전남대학교 산업공학과, 서울과학기술대학교 컴퓨터공학 석사 -CMU SEEK 1기 MSE, UTD SW MBA 수료 -전/투이컨설팅 SW아키텍처 담당 이사, 마르미III 개발참여 -전/싸이버로지텍 기술연구소 및 플랫폼사업본부 상무 -전/동양시스템즈 솔루션사업본부 본부장

2025.08.09 10:13나희동

"AI가 핵무기 통제하는 건 시간 문제"

핵 전문가들과 노벨상 수상자들이 모여 인공지능(AI)이 핵 무기를 통제하는 것이 시간 문제라는 의견을 내놨다고 와이어드, 퓨처리즘 등 외신들이 최근 보도했다. 아직까지는 핵무기 발사는 인간에 달려 있으나 향후 핵 무기 발사 시스템의 일부에 AI가 포함되는 것은 시간 문제라는 것이 전문가들의 주장이다. 보도에 따르면, 지난 달 중순 노벨상 수상자들은 시카고 대학에 모여 핵 전문가들과 만나 AI와 세계 종말에 대해 논의하는 자리를 가졌다. 이 행사는 노벨상 수상자들에게 핵무기에 대해 알리고, 이들이 핵 전쟁을 피할 수 있는 방법을 제시하도록 하는 게 목표였다. 이 자리에서 AI는 모두의 관심사였다. 핵·안보 분야 전문가로 유명한 스콧 세이건 스탠퍼드 대학 교수는 회담 종료 후 "우리는 AI와 신기술이 일상생활에 영향을 미치는 새로운 시대로 접어들고 있으며, 동시에 핵 세계에도 영향을 미치고 있다"고 밝혔다. 미 공군 소장 출신이자 미국 핵과학자회보 과학보안위원회 위원인 밥 라티프는 AI에 대해 “이것은 전기와 같다”며, “모든 것에 스며들 것”이라고 말했다. 이 회담에서 긍정적인 내용은 조만간 AI가 핵 코드를 획득할 것이라고 생각하는 사람은 아무도 없었다는 점이다. 미 과학자 연맹 글로벌 리스크 담당 이사이자 과거 오바마 대통령의 특별 보좌관이었던 핵 전문가 존 울프스탈은 핵 전문가들 사이에는 “그 부분에 대해서는 의견이 일치한다”고 말했다. 하지만, 그는 미 권력의 중심부에서 대규모 언어모델(LLM)이 또 다른 우려스러운 용도로 사용된다는 소식을 접했다고 밝혔다. 핵무기 개발을 총괄하는 미군 전략사령관 앤서니 J. 코튼은 작년 한 컨퍼런스에서 AI 도입의 중요성에 대해 연설했다. 그는 핵 전력(nuclear force)를 위해 “인공지능(AI)을 활용한 인간 주도형 의사결정 지원 도구를 개발 중이며, 이는 지도부가 복잡하고 시간에 민감한 시나리오에 잘 대응할 수 있도록 보장하기 위한 것”이라고 말했다. 울프스탈은 걱정되는 점은 AI가 핵전쟁을 일으키는 것이 아니라 "누군가 이 시스템과 그 일부에AI를 도입해 자동화해야 한다고 주장하는 것”이라고 밝혔다. 이렇게 되면 적이 악용할 수 있는 취약점이 생기거나 사람들이 이해할 수 없는 데이터 등이 생성돼 잘못된 결정으로 이어질 수 있다고 지적했다. 핵무기 발사는 한 지도자가 버튼 하나만 누르는 간단한 것이 아니다. 핵 지휘통제체계(NC2 : Nuclear command and control)는 조기 경보 레이더, 위성, 인간이 감시하는 기타 컴퓨터 시스템들이 복잡하게 얽혀 있는 시스템이다. 하지만, 이 과정 중 일부를 AI가 맡게 된다면 문제가 생긴다는 게 그의 설명이다. "핵 공격을 받고 있다는 것을 어떻게 확인할 수 있을까”라며, 핵 공격으로 진짜로 간주되려면 위성과 레이더 시스템 모두에서 확인돼야 하는데 이 중 일부를 AI가 맡게 된다면 안 된다는 게 그의 주장이다. 우리가 많은 AI 시스템이 어떻게 작동하는지 제대로 이해하지 못하고 있기 때문에 AI를 핵 의사결정 과정에 통합하는 것은 좋지 않은 생각이라는 게 전문가들의 주장이다. 밥 라티프는 AI 시스템이 확증 편향을 강화하는 점에 대해 우려를 표했다. "인간이 통제권을 유지한다고 해도, 그 통제가 얼마나 의미 있을지 걱정된다”고 밝혔다.

2025.08.09 08:07이정현

방송영상으로 2만1000시간 고품질 AI 학습용 데이터 구축

과학기술정보통신부와 한국전파진흥협회는 방송영상 AI 학습용 데이터 구축 사업 지원 대상에 MBC 컨소시엄, MBC충북 컨소시엄, KT ENA 컨소시엄, KBS 컨소시엄 등을 선정했다고 밝혔다. 영상을 생성하는 AI 모델 개발 지원을 위해 방송영상을 활용한 고품질 AI 학습용 데이터를 구축하는 사업으로, 2025년 1차 추경으로 반영되어 신규 추진된다. 지원 대상은 방송법에 따른 방송사업자와 AI, 데이터 기업, 기관 등으로 구성된 컨소시엄으로, 4개 컨소시엄 선정에 12개 컨소시엄이 지원해 3대 1 경쟁률을 보였다. AI, 데이터 등 전문가로 구성된 심사위원회 평가를 통해 우리나라 고유의 가치, 특성이 반영된 방송콘텐츠를 기반으로 한 AI 학습용 데이터 구축 및 활용 계획, AI 기술역량 등이 우수한 컨소시엄 4개를 최종 선정했다. 과기정통부는 선정된 4개 컨소시엄에 각각 48억3천만원을 지원하며, 4개 컨소시엄은 저작권 이슈가 해소된 국내 방송영상 원본 총 4만2천시간을 활용해 총 2만1천시간의 고품질 방송영상 AI 학습용 데이터를 구축한다. MBC 컨소시엄은 버추얼 스튜디오 등 다양한 방송콘텐츠 제작 환경에서 사용될 배경영상을 생성하는 AI의 학습용 데이터를 구축한다. 보도, 시사 교양, 예능, 드라마 등 1만시간의 원본 영상을 활용해 3천633시간의 영상데이터, 49만2천건의 이미지데이터 등 총 5천시간 분량의 AI 학습용 데이터를 구축한다. 지역MBC 15개사가 참여하는 MBC충북 컨소시엄은 우리나라 각 지역의 고유한 문화와 생활양식 등을 반영한 이미지와 영상을 생성하는 AI의 학습용 데이터를 구축한다. 보도, 시사 교양, 다큐 등에서 각 지역의 다양한 자연 풍경, 생활 문화, 역사 사회 등과 관련된 1만2천시간의 원본 영상을 활용해 3천600시간의 영상데이터, 84만2천00건의 이미지데이터 등 총 5천940시간 분량의 AI 학습용 데이터를 구축한다. KT ENA 컨소시엄은 감정이 표현되는 우리나라 인물, 우리나라 배경, 예능 자막 등을 생성하는 AI의 학습용 데이터를 구축한다. 예능, 시사 교양, 다큐 등 1만시간의 원본 영상을 활용해 3천600시간의 영상데이터, 50만4천건의 이미지데이터 등 총 5천시간 분량의 AI 학습용 데이터를 구축한다. KBS 컨소시엄은 촬영구도와 편집 자동화, 사극 시대극에서 활용되는 소품을 3D로 생성하는 등 방송콘텐츠 제작에 필요한 AI의 학습용 데이터를 구축한다. 보도, 예능, 다큐, 스포츠 등 1만 시간의 원본 영상을 활용해 4천500시간의 영상데이터, 1천500건의 3D데이터, 20만건의 이미지데이터 등 총 5천67시간 분량의 AI 학습용 데이터를 구축한다. 이 사업을 통해 구축된 데이터는 AI 모델 개발 등에 활용된다. 각 컨소시엄은 데이터를 활용해 방송제작 현장에 필요한 특화 AI 개발 및 적용을 지속 추진한다. 아울러, 구축된 데이터는 독자 AI 파운데이션 모델 프로젝트에 선정된 정예팀 요청 시 제공되고, AI 허브 내 안심존 등에 연구교육용 AI 개발을 위해 활용될 수 있도록 약 10~35% 이상 개방될 예정이다. 배경훈 과기정통부 장관은 “데이터는 GPU와 함께 AI 모델 개발의 핵심 연료로 그 중요성이 커지고 있다”며 “우리나라 인물, 사회, 역사, 자연 등이 풍부하게 담겨 있는 고품질 방송영상은 독자 AI 모델을 위한 최적의 데이터”라고 말했다. 이어, “방송영상이 AI 데이터로 적극 활용되어 방송사가 AI 기술을 다양하게 접목해 제작 효율성을 높임과 동시에 고품질 서비스를 제공하는 기반이 마련되기를 기대한다”고 밝혔다.

2025.08.09 07:40박수형

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