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'AI파운데이션'통합검색 결과 입니다. (3건)

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독자 AI파운데이션 모델 'SKT 컨소시엄', 대학생 연구자들과 워크숍 열어

과학기술정보통신부 '독자 AI 파운데이션 모델' 프로젝트에 참여중인 SK텔레콤 정예팀이 대학생 AI 연구자들과 함께한 '2025 파운데이션 모델 테크 워크숍'을 성황리에 마쳤다. 워크숍은 크래프톤이 서울 성수동에 마련한 SK텔레콤 정예팀 전용 공간 '워룸'에서 진행됐다. 정예팀이 AI 연구자, 대학생 등 다양한 관계자들에 독자 파운데이션 모델 프로젝트 추진 방향을 소개하고, 국내 AI 기술 발전을 위한 상호 의견을 교류하기 위해 마련된 자리다. 이날 참여한 SK텔레콤, 크래프톤, 포티투닷(42dot), 리벨리온, 라이너, 셀렉트스타, 서울대학교, KAIST 등 8개 기관은 파운데이션 모델 연구의 최신 기술과 응용 사례를 공유하며 국내 AI 생태계의 협력 강화 방안을 모색했다. 발표 세션에서는 ▲대규모 모델 학습(SK텔레콤) ▲파운데이션 모델 선행 연구(서울대·KAIST) ▲AI 반도체(리벨리온) ▲현업 응용 사례(크래프톤) 등 다양한 주제가 다뤄졌다. 김태윤 SK텔레콤 파운데이션 모델 담당은 '대한민국 AI 국가대표, SKT 컨소시엄이 만드는 독자 파운데이션 모델'을 주제로 국내에서는 이례적으로 500B(5천억 개) 파라미터급 초대형 모델 개발에 도전하게 된 배경과 연구 방향을 공유했다. 김건희 서울대학교 교수와 이기민 KAIST 교수는 각각 멀티모달 학습 기반 오디오 생성과 대규모 언어모델을 확장한 액션 모델 연구 성과를 발표했으며, 김홍석 리벨리온 최고 소프트웨어 아키텍트는 국산 AI 반도체 기반 추론 최적화 기술을 공유했다. 크래프톤에서는 제갈윤 매니저가 사내 AI 에이전트인 'KRIS'를 소개했다. 이어서 김현승 팀장이 이용자와 함께 게임을 플레이하며 실시간으로 대화하고 소통하는 새로운 개념의 CPC '펍지 앨라이(PUBG Ally)'를 설명했다. 두 세션은 AI 기술이 연구를 넘어 실제 게임 플레이 경험을 혁신하는 사례들로 주목받았다. 김태윤 SK텔레콤 파운데이션 모델 담당은 “SKT 정예팀의 독자 AI 파운데이션 모델이 추구하는 개발 철학에 대해 워크숍 참가자들과 교감하고 사용자 시각에서 갖고 있는 궁금증도 풀어볼 수 있었던 소중한 시간”이라고 말했다. 이강욱 크래프톤 AI 본부장은 “이번 워크숍은 SK텔레콤 컨소시엄의 연구 성과를 공유하고, 국내 AI 연구자와 산업계가 함께 협력의 기반을 다진 뜻깊은 자리였다”며 “크래프톤은 앞으로도 국내 AI 생태계 발전에 기여할 수 있는 활동을 확대해 나갈 것”이라고 전했다.

2025.11.19 09:21박수형

KETI, 국내 대표 산학연과 '제조 특화 AI 파운데이션 모델' 공동개발 착수

한국전자기술연구원(KETI·원장 신희동)은 14일 경기도 성남 판교에서 서울대·KAIST·포스텍(포항공대)·원프레딕트·인이지와 '제조특화 AI 파운데이션 모델 공동 연구'를 위한 업무협약을 체결하rh 국내 제조업의 AI 전환을 선도하는 산학연 협력체계를 본격 가동한다고 밝혔다. 제조특화 AI 파운데이션 모델(MFM)은 제조 공정에서 발생하는 대규모 데이터를 사전 학습해 제조 도메인 지식을 내재화한 AI 모델로, 제조 현장에서 필요한 고신뢰 AI 기능을 구현하는 데 활용된다. MFM은 설비·센서에서 발생하는 시계열 데이터나 머신비전 기반 이미지 데이터 등 실제 제조 현장에서 생성되는 데이터를 중심으로 학습하기 때문에 대규모 텍스트를 학습하는 범용 언어모델(LLM)과는 본질적으로 다른 구조와 특성을 지닌다. KETI는 이번 협약으로 자율제조연구센터를 중심으로 산업AI 분야 선도 대학인 서울대(안성훈 교수)·KAIST트(이종석 교수)·포스텍(고영명 교수)과 AI 자율제조 전문기업인 원프레딕트(대표 윤병동)·인이지(대표 최재식)와 함께 약 100여 명 규모의 제조 AI 연구진을 구성했다. 연구진은 앞으로 ▲제조특화 AI 파운데이션 모델 공동개발 및 데이터·실증 인프라 공유 ▲기업 기술 고도화를 위한 제조 AI 파운데이션 모델 기술 지원 ▲공동랩 운영 등에서 협력할 계획이다. KETI 자율제조연구센터는 MFM을 바탕으로 제조 현장에서 손쉽게 AI를 사용하고, 이를 통해 공정 최적화를 지원하는 소프트웨어 기반 제조(SDM·Software Defined Manufacturing) 플랫폼 개발도 추진한다. SDM 운영 플랫폼은 AI 에이전트 플랫폼으로 소프트웨어로 제조 운영 기능을 유연하게 변경하고 대화형 인터페이스로 현장 맞춤형 AI 모델을 직접 생성·자동 실행할 수 있도록 지원한다. 플랫폼에는 디지털트윈 기반 공정 구성 및 최적화, 엣지 기반 설비 데이터 수집, 보안 사고 예방 등 다양한 핵심 기술이 포함된다. MFM 및 SDM 운영 플랫폼은 국내 대표 산업인 자동차, 정유·석유화학, 반도체 장비의 핵심 공정에 적용돼 현장 테스트베드에서 성능과 실효성을 검증할 계획이다. MFM은 산업부 AI 팩토리 선도 프로젝트에서 축적된 제조 데이터를 활용해 성능을 지속해서 고도화하며, 개발 완료 후에는 참여 기업에 제공된다. 한편, KETI는 지난 8월부터 대규모 제조 데이터의 AI 학습 및 제조 전용 AI 솔루션의 개발을 지원하는 '제조 AI 솔루션 개발지원센터'를 구축 중이다. 성남시 경기기업성장센터 안에 조성되는 센터는 전용 AI 인프라를 통해 제조특화 AI 모델 학습, AI 솔루션 검증, 기업 맞춤형 AI 도입 등을 상시 지원할 예정이다. 송병훈 KETI 자율제조연구센터장은 “국내 제조업의 위기를 극복하고 미래 경쟁력을 확보하기 위해서는 제조 AI 기술의 활용이 필수적”이라며 “센터는 제조특화 파운데이션 모델의 성공적 개발과 산업 확산을 통해 국내 제조업의 새로운 도약을 이끌어 가겠다”고 밝혔다.

2025.10.14 10:58주문정

산업부, 반도체 등 R&D에서 AI 활용 본격화

산업통상자원부는 올해 총 100개 이상의 산업·에너지 분야 인공지능(AI) 활용 기술개발 과제를 지원한다고 10일 밝혔다. 산업부의 이번 지원은 AI를 활용해 기술혁신 비용을 절감하고 성과를 극대화하기 위해 지난해 10월 산업부 장관 주재 민관합동 산업디지털전환위원회에서 발표한 'AI + R&DI 추진전략' 후속조치다. 산업 기술개발 현장에서도 AI 활용 수요가 높은 것으로 확인됐다. 그간 산업부는 두 차례에 걸쳐 6주간 통합수요조사를 실시, 로봇·반도체·디스플레이·신재생 등 총 13개 산업 분야에서 881건에 이르는 AI 활용 기술개발 수요가 접수됐다. 산업부는 전문가와 함께 수요조사 결과를 검토한 후, 현재까지 업종별 프로그램형 사업을 활용해 수요과제 74개를 1차 공고했다. 상반기 중 2차로 30개 이상의 수요과제를 추가 공고할 예정이다. 산업부는 특히 산업 파급효과가 크고 다양한 산업 기술개발에 적용할 수 있는 연구용 AI 파운데이션 모델은 내년도 신규사업 예산을 확보해 지원한다. 연구용 AI 파운데이션 모델은 다양한 산업 기술개발 분야에서 활용될 수 있도록 대량의 데이터를 사전에 학습함으로써 확장성과 범용성을 갖춘 AI 모델이다. 기업·연구소의 연구자들은 연구용 AI 파운데이션 모델을 활용해 연구 현장에서 필요한 AI 모델을 개발하는 데 드는 비용과 시간 등을 크게 줄일 수 있다. 산업부는 AI 활용 기술개발 수요가 높은 전략 분야를 선별하고, 연구용 AI 파운데이션 모델별로 신규사업을 기획해 추진할 계획이다. AI와 로봇 공학을 활용해 자동으로 실험을 수행하는 기업 공통활용 자율실험실도 올해부터 도입한다. 시범사업으로서 표면처리용 도금액을 자율실험으로 개발하는 산업혁신기반구축 신규 과제를 상반기 내에 공고하고 착수한다. 산업부는 AI 자율실험실을 산업혁신기반구축 로드맵에 반영하고 내년부터 자율실험실을 체계적으로 확대해 나갈 계획이다. 전 세계 기업·기술·인재를 AI로 탐색하고 연결하는 테크-GPT는 올해 4월부터 140여 개 산업현장 기업을 대상으로 베타 테스트를 진행해 수집된 현장 의견을 반영해 개선한다. 이후 미국·중국·일본·EU·한국 등 5개국에 등록된 1억1천만건의 특허와 최근 발표된 2억2천만건의 국내외 논문을 학습해 10월부터 기술정보 무료 분석 서비스를 제공한다. 정부 R&D 참여기업 편의성과 행정 효율성을 높이기 위한 R&D 전문기관의 연구행정 고도화도 차질없이 추진한다. 상반기 중 정보화전략계획(ISP)을 수립하고, 내년부터 본격적으로 시스템 개발을 시작해 2028년까지 구축을 완료할 예정이다. 오승철 산업부 산업기반실장은 “이제는 AI가 혁신 속도를 좌우하는 핵심 요소”라며 “정부는 AI를 활용한 기술혁신이 산업 전반에 빠르게 확산할 수 있도록 과감한 투자와 지원을 아끼지 않겠다”고 밝혔다.

2025.03.10 16:02주문정

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