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'AI 연구소'통합검색 결과 입니다. (68건)

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[AI는 지금] AI 인력 부족, '미스매치'가 원인…"개발자 중심 직무 체계 벗어나야"

인공지능(AI) 인력 부족 문제가 심화되고 있는 가운데 단순한 인력 수 부족이 아니라 산업 구조 변화에 따른 '미스매치'가 핵심 원인이라는 분석이 나왔다. 기존처럼 개발자 중심으로 인력을 늘리는 방식만으로는 한계가 있다는 지적이다. 29일 소프트웨어정책연구소(SPRi)가 발표한 보고서에 따르면 AI 기술이 산업 전반으로 확산되면서 인력 수요는 모델 개발에서 검증·운영·서비스 적용 등으로 빠르게 이동하고 있다. 생성형 AI와 대규모 언어모델(LLM) 확산으로 AI가 기업 업무 전반에 내재화되면서 요구되는 역할 역시 세분화되는 흐름이다. 하지만 현행 인력 분류체계는 이러한 변화를 반영하지 못하고 있다. 직무 중심 체계는 AI 인력을 '개발자' 중심으로 포괄적으로 묶어 집계하는 구조다. 이로 인해 실제 현장에서 수요가 증가하고 있는 검증·평가, 운영(MLOps), 데이터 관리, 산업 적용 인력은 정책과 통계에서 상대적으로 가려지고 있다. 이 탓에 AI 인력 부족 문제는 결국 총량 부족으로 단순화되고 있다. 산업 현장에서 발생하는 병목은 특정 역할과 단계에 집중돼 있음에도 정책 대응은 이를 정밀하게 반영하지 못하는 상황이다. 보고서는 "AI 인력 수요가 가치사슬 전반으로 확산되고 있다"며 "이젠 데이터 수집과 관리, 인프라 구축, 모델 개발, 검증과 신뢰 확보, 서비스 구현, 운영과 모니터링, 산업 적용까지 전 과정에서 인력이 필요하다"고 진단했다. 이어 "특히 운영과 검증 영역의 역량 부족은 AI 도입 성과를 제한하는 주요 요인"이라고 지목했다. 이에 따라 연구진은 '가치사슬 기반 AI 인력 분류체계' 도입을 제안했다. 직무가 아닌 역할 중심으로 인력을 재구성해 AI 전 주기에서 필요한 기능을 기준으로 인력 수요를 분석하는 방식이다. 이를 통해 어느 단계에서 인력 부족이 발생하는지 구조적으로 진단할 수 있다고 강조했다. AI 인력의 범위도 확대된다. 모델을 개발하는 코어 인력뿐 아니라 이를 서비스로 구현하는 응용 인력, 산업 문제에 적용하는 융합 인력, 업무에 AI를 활용하는 일반 인력까지 포함하는 구조다. AI 인력이 특정 직군이 아닌 조직 전반으로 확산되고 있다는 현실을 반영한 것이다. 정책 방향 역시 전환이 필요하다고 제언했다. 보고서는 개발자 양성 중심에서 벗어나 산업 전환을 지원하는 인력 구조로 정책을 재설계해야 한다고 주장했다. 또 공통 AI 역량과 산업별 특화 역량을 구분해 체계적으로 육성하는 전략이 필요하다고 짚었다. 보고서는 "AI 인력 부족 문제는 단순한 총량 부족이 아니라 가치사슬 단계별·역할별 수급 불균형이라는 구조적 문제"라며 “가치사슬 기반 인력 분류체계로의 전환은 향후 AI 인력 수급 전망과 교육·훈련 정책 설계의 핵심 인프라로 활용될 수 있다"고 밝혔다.

2026.03.29 08:00장유미 기자

IBM, 연세대·후가쿠와 양자 슈퍼컴퓨팅 구축…난치병 정복 도전

연세대학교가 일본 이화학연구소(RIKEN), IBM과 손잡고 양자컴퓨터와 슈퍼컴퓨터를 결합한 초대형 연구 프로젝트에 착수하며 난치병 정복에 나섰다. 연세대학교는 슈퍼컴퓨터 '후가쿠(Fugaku)'와 자교의 'IBM 퀀텀 시스템 원'을 연결해 기존 계산 방식으로는 접근이 어려웠던 생명 현상의 원인을 규명하는 연구를 시작했다고 20일 밝혔다. 이번 프로젝트는 양자컴퓨팅과 초고성능 컴퓨팅(HPC)을 결합한 '양자 중심 슈퍼컴퓨팅' 구조를 기반으로 한다. 이번 연구의 핵심 과제는 대표적인 난치 질환인 '리 증후군(Leigh Syndrome)'의 발병 메커니즘 규명이다. 해당 질환은 미토콘드리아가 정상적으로 에너지를 생성하지 못하면서 신생아에게 치명적인 영향을 미치는 질병이다. 세포 내 미토콘드리아는 음식에서 얻은 에너지를 전자 전달 과정을 통해 변환하는 역할을 하지만, 유전자 변이로 이 과정에 문제가 생기면 질환으로 이어진다. 문제는 이 과정을 정확히 분석하기 위해 필요한 계산 규모다. 연구진에 따르면 약 10억×10억 규모의 행렬 연산이 요구되며, 이는 기존 슈퍼컴퓨터로도 수십 년이 걸릴 수 있는 수준이다. 실제로 초당 100경 번 연산이 가능한 최고 성능 시스템을 활용하더라도 수십 년 이상이 소요될 것으로 추정된다. 이러한 한계를 극복하기 위해 연세대와 IBM, RIKEN은 슈퍼컴퓨터와 양자컴퓨터를 결합한 새로운 계산 구조를 도입했다. 대규모 연산은 슈퍼컴퓨터가 담당하고, 복잡한 양자 상태 계산은 양자컴퓨터가 처리하는 방식이다. 이를 통해 기존 대비 훨씬 빠르고 정밀한 분석이 가능할 것으로 기대된다. 이번 프로젝트는 단순한 공동 연구를 넘어 국가와 기관 간 초연결 인프라 구축이라는 점에서도 의미가 크다. RIKEN은 이미 IBM 양자 시스템과 후가쿠를 연결한 경험을 갖고 있으며, 연세대는 이를 기반으로 국제 공동 연구 체계를 확장했다. 다국적 연구진이 참여하는 초학제 협력 구조도 함께 구축됐다. 연세대는 이번 인프라를 기반으로 '양자-AI 알고리즘 센터'를 본격 가동할 계획이다. 향후 난치암, 노화 등 생명과학 전반의 난제를 해결하는 연구로 확대하고, 인천시와 협력해 국가 차원의 양자 클러스터로 발전시키겠다는 구상이다. 정재호 연세대 양자사업단장은 "계산 능력의 한계가 과학 연구의 경계를 제한해 왔다"며 "양자컴퓨터와 슈퍼컴퓨터의 결합을 통해 인류가 풀지 못했던 문제에 도전할 수 있는 기반을 마련했다"고 밝혔다.

2026.03.23 16:52남혁우 기자

엔비디아의 인재 영입에서 배우는 채용 전략

'2026년 빅테크에서 찾아낸 HR 트렌드'는 요즘 빅테크에서 일과 사람의 현상을 탐구하는 연재 코너입니다. '채용트렌드' 저자인 윤영돈 윤코치연구소 소장은 이번 칼럼을 통해 세계적인 기업의 인재 경영에서 발견한 '새로운 채용 전략'의 방향을 전합니다. 최근 빅테크 기업들은 채용 방식에서도 큰 전환을 보이고 있다. 과거에는 학벌, 스펙, 인터뷰 퍼포먼스 중심으로 인재를 평가했다면, 이제는 '이미 함께 일해본 사람의 증언'을 더 신뢰하는 흐름으로 바뀌고 있다. 지금의 채용 변화는 단순한 '전공의 위기'가 아니라 '역할의 재정의'다. 과거에는 '어디를 나왔는가?'가 경쟁력이었다면, 이제는 '무엇을 만들어낼 수 있는가', 그리고 'AI를 활용해 이를 구현할 수 있는가'가 더 중요해졌다. 신조어 '컴송'·'법송'·'의송'은 특정 전공의 문제가 아니라 'AI 리터러시를 갖춘 사람'과 'AI를 활용하지 못하는 사람' 사이의 격차를 상징하는 신호다. AI 리터러시(AI Literacy)는 단순히 AI를 사용할 줄 아는 수준을 넘어, AI의 작동 원리를 이해하고 적절한 질문과 명령으로 결과를 설계하며, 이를 비판적으로 해석하고 윤리적 책임까지 고려하는 능력을 의미한다. 이제 기업이 원하는 인재는 '코드를 많이 작성하는 사람'이 아니라, 'AI를 활용해 문제를 해결하고 가치를 만들어내는 사람'이다. 따라서 앞으로의 경쟁력은 전공이 아니라 다음 질문에 달려 있다. 특히 엔비디아는 이러한 변화의 중심에 있는 기업이다. 구성원보다 뛰어난 사람을 뽑는다 “우리가 할 수 없는 일을 할 수 있는 사람을 뽑는다(We hire people who can do things we cannot).” 엔비디아의 CEO 젠슨 황은 인재를 채용할 때 단순한 이력서나 인터뷰보다 '레퍼런스 체크'를 매우 중요하게 본다. 기존 구성원보다 더 뛰어난 사람을 뽑는 것이 성장의 핵심이다. 엔비디아는 핵심 인재를 영입할 때 단순히 HR에 맡기지 않는다. 젠슨 황은 필요하다고 판단하면 직접 후보자에게 연락하고, 여러 차례 대화를 이어간다. 한 번의 제안으로 끝나지 않는다. 상대가 망설이면 다시 연락하고, 관심이 없다고 하면 시간을 두고 다시 연결한다. 중요한 것은 '지금 채용하느냐'가 아니라 '언젠가 함께 일할 수 있는 관계를 만드는 것'이기 때문이다. 강력한 보상, 낮아진 이직률 엔비디아의 이직률은 최근 5년 사이 급격히 낮아졌다. 2022년 약 4.9%, 2023년 약 5.3%, 2024년 약 2.7%, 2025년 약 2.5%로, 반도체 업계 평균인 약 16~18% 대비 약 1/6 수준이다. 특히 시가총액이 급등한 이후 이직률이 5.3%에서 2.7%로 급감했다는 점은 매우 중요한 변화다. 엔비디아의 보상 전략은 단순한 고연봉이 아니라 '떠나기 어렵게 만드는 구조'에 가깝다. 기본급과 성과급 위에 RSU(주식 보상)를 3~4년에 걸쳐 나눠 지급하고, 매년 새로운 보상을 추가하는 방식이다. 이 구조에서는 항상 미래에 받을 보상이 남아 있고, 주가 상승까지 더해지면서 그 가치는 시간이 지날수록 커진다. 결국 퇴사는 단순한 이직이 아니라 '확정된 미래 자산을 포기하는 결정'이 된다. “떠나는 것이 비합리적인 구조를 만든다(Leaving is irrational).” 엔비디아는 사람을 설득해 붙잡는 대신, 떠나는 것이 비합리적인 선택이 되도록 설계한다. '황금 족쇄(Golden Handcuffs)' 보상은 비용이 아니라 가장 강력한 인재 유지 전략이다. ① 단기 연봉이 아니라 장기 자산을 제공한다. ② 인재 유지를 위해 보상을 시간에 묶는다. ③ 떠나는 순간 손해가 발생하도록 설계한다. '스펙 중심 채용'에서 '팀핏 기반 채용'으로 채용에서 영입(Talent Acquisition)이 중요해지고 있다. 좋은 인재일수록 이력서에 적힌 내용보다 함께 일했던 사람들의 기억 속에 더 강하게 남아 있다. 문제를 해결하는 방식, 갈등을 조율하는 태도, 어려운 상황에서 보여준 책임감은 인터뷰로는 확인하기 어렵지만 레퍼런스를 통해서는 명확하게 드러난다. 결국 채용은 '정보의 비대칭'을 줄이는 과정이다. 엔비디아는 이를 줄이기 위해 가장 신뢰할 수 있는 데이터인 '사람의 경험'을 활용한다. 이제는 평가보다 평판이 중요해진다. 단순한 평판 조회를 넘어 실제로 함께 일했던 동료, 상사, 협업 파트너에게 팀핏(Team Fit)의 질문을 던진다. “이 사람과 다시 일하고 싶은가?” “이 사람이 팀의 기준을 끌어올리는가, 아니면 평균에 머무는가?” 이 질문은 단순하지만 강력하다. 기업은 더이상 '말을 잘하는 사람'을 원하지 않는다. 실제 현장에서 '함께 일해본 결과'로 검증된 사람을 원한다. “우리는 열정과 회복탄력성, 그리고 팀워크를 갖춘 사람을 찾는다(We look for people who are passionate, resilient, and team-oriented).” 엔비디아의 채용 방식은 '스펙 중심 채용'에서 '팀핏 기반 채용'으로 이동하고 있음을 보여준다. 겉으로 드러난 스펙보다 '일하는 방식'을 본다. 비슷한 기술력을 가진 두 사람이 있다면 협업 방식이 더 건강한 사람을 선택한다. 이는 단기 성과보다 장기적인 팀 생산성을 고려하기 때문이다. 이러한 기준은 결국 '인재 밀도'로 이어진다. 신뢰가 높은 팀은 의사결정이 빠르고 실행이 단순하다. 결국 채용은 개인의 능력을 평가하는 것이 아니라, '팀의 속도를 얼마나 높일 수 있는가'를 판단하는 일이다. 뛰어난 한 명보다 서로를 끌어올리는 팀이 더 강력하다. “이 사람과 함께 일하면, 우리 팀은 더 나아지는가?” 엔비디아의 채용 전략은 이 질문의 변화를 명확하게 보여준다. 기술보다 사람, 스펙보다 신뢰, 그리고 '이미 증명된 성과'가 중요해지고 있다. 이제 인재의 기준은 지행합일(知行合一)이다. 아는 것을 실행으로 연결하고, 실행을 성과로 증명하는 사람이 선택받는다. 앞으로 기업이 던져야 할 질문도 같다. '누구를 뽑을 것인가?'가 아니라 '누구와 함께 일할 것인가?'다.

2026.03.19 17:38윤영돈 컬럼니스트

[현장] "능동적 방어로 北 사이버 범죄 막아야…韓·英, 기술 협력 필수"

한국 정부가 북한 사이버 공격에 능동적으로 대처하기 위해 국가 협력을 확대해야 한다는 주장이 나왔다. 배선하 국가보안기술연구소(NSR) 미래전략센터 선임기술원과 권헌영 고려대 정보보호대학원 교수는 4일 서울 롯데호텔서 열린 '한-영 사이버 안보 협력 강화 보고서 발표회' 토론 세션에서 이같이 강조했다. 이번 행사는 영국 왕립합동군사연구소(RUSI)가 주최하고 NSR와 주한영국대사관이 협력 기관으로 참여한다. 배선하 기술원은 한국과 영국 사이버 협력이 보다 실질적인 대응 단계로 발전해야 한다고 밝혔다. 그는 "두 국가는 사이버 위협에 대한 인식과 정책 우선순위가 유사하다"며 "공동 대응 체계를 구축하면 협력 효과가 클 것"이라고 설명했다. 그는 양국 협력이 북한 사이버 범죄 대응에 효과적일 것이라고 내다봤다. 그는 "북한 암호화폐 탈취와 사이버 공격은 핵·미사일 개발 자금으로 이어진다"며 "양국 사이버 범죄 대응은 단순 보안 문제가 아니라 국가 안보 문제와 직결된다"고 말했다. 이어 "우리는 영국과 능동적 사이버 방어를 위한 협력에 서둘러야 한다"고 말했다. 그는 "한국은 최근 적극적인 사이버 방어 전략을 강화하고 있다"며 "능동적인 영국 사이버 방어 정책과 경험은 우리에게 큰 도움이 될 것"이라고 덧붙였다. 권헌영 교수는 사이버 공격 대응 방식 자체에 변화가 필요하다고 지적했다. 그는 "공격자를 규명하는 것만으로는 충분한 억지 효과를 기대하기 어렵다"고 주장했다. 권 교수는 선제적 대응 전략 중요성을 재차 강조했다. 그는 "사이버 공격이 발생한 뒤 대응하는 방식에서 벗어나 공격 인프라를 사전에 무력화하는 '전방 방어(forward defense)' 개념을 정책에 적용해야 할 것"이라고 설명했다. 이어 "사이버 대응은 단일 수단이 아닌 복합 전략이 필요하다"며 "책임 규명과 제재, 기술적 대응 등을 결합해야 사이버 공격에 대한 실질적인 억지력이 생긴다"고 덧붙였다. "AI 등 신기술 개발 협력 강화해야" 이날 공개된 보고서는 한국과 영국이 사이버 안보 협력을 넘어 인공지능(AI) 등 신기술 분야에서도 협력을 확대해야 한다고 제언했다. 보고서는 최근 증가한 사이버 공격이 양국 협력 강화 이유라고 설명했다. 한국서 발생한 통신사 해킹 사건, 데이터센터 사고와 영국서 일어난 랜섬웨어 공격 사건이 사례로 제시됐다. 북한 사이버 활동도 주요 협력 요인으로 지목됐다. 보고서는 "북한은 랜섬웨어 공격과 가상자산 탈취 등 사이버 활동을 이어가고 있다"며 "이런 위협이 양국 모두에 영향을 줄 수 있다"고 분석했다. 보고서는 그동안 양국이 추진해 온 협력을 긍정적으로 봤다. 앞서 한국과 영국은 북한 관련 사이버 위협에 대한 공동 권고문을 발표했다. 공동 사이버 훈련과 기관 간 협의도 이어가고 있다. 학계와 산업 협력도 확대됐다. 대학 간 사이버 보안 교육 프로그램이 운영되고 있으며, 관련 연구와 기술 협력도 점차 늘어나는 추세다. 보고서는 앞으로 사이버 안보 정보 공유를 비롯한 정책 협력, 연구 협력, 산업 파트너십을 강화해야 한다고 강조했다. 국제 사이버 거버넌스에서도 공동 역할을 강화할 필요가 있다는 점도 짚었다. 특히 AI와 양자 등 신기술 분야가 향후 새로운 협력 기반이 될 수 있다고 전망했다. 콜린 크록스 주한영국대사는 "두 국가는 사이버 안보 분야에서 협력을 확대할 확실한 동기를 보유하고 있다"며 "협력 활동을 확대해 사이버 안보 가치를 높일 수 있을 것"이라고 강조했다. 윤종권 외교부 국제사이버협력대사 겸 장관특별보좌관은 "해당 보고서는 양국이 국가 사이버 전략을 새로 정비하는 시점에 매우 중요한 참고 자료"라며 "우리는 영국과 다양한 분야에서 더 긴밀히 협력할 수 있을 것"이라고 밝혔다.

2026.03.05 08:28김미정 기자

韓·英, 사이버 안보 협력 강화…"신기술 공동 개발 논의"

한국 정부와 영국이 전략적 사이버 안보 협력을 한 단계 끌어올리기 위한 장을 연다. 영국 왕립합동군사연구소(RUSI)는 오는 4일 서울 롯데호텔에서 '한영 사이버 안보 협력 강화(Strengthening UK-South Korea Cyber Security Cooperation)' 보고서 출범 행사를 개최한다고 1일 밝혔다. 행사는 RUSI가 주최하고 국가보안기술연구소(NSR)와 주한영국대사관이 협력 기관으로 참여한다. 이번 보고서는 2023년 두 국가가 합의한 '한영 전략적 사이버 파트너십' 이행 현황을 점검하고, 공동 위협 대응과 상호 이익 증진을 위한 실행 과제를 제시한 것이 핵심이다. 양국 협력 필요성을 재확인하는 데서 나아가 구체적 실천 방향까지 짚었다. 보고서는 사이버 협력 강화와 정보 공유 체계 고도화를 주요 과제로 제시했다. 또 사이버 위험 억제와 선제적 방어 협력 강화 필요성도 강조했다. 인공지능(AI) 등 신기술 분야 공동 개발 필요성도 담았다. 행사는 오후 6시 네트워킹으로 시작해 6시 30분부터 기조연설이 진행된다. 콜린 크룩스 주한영국대사와 윤종권 외교부 국제사이버협력대사가 발표를 진행한다. 이후 제임스 설리번 RUSI 사이버 테크팀 디렉터와 배선하 NSR 선임연구원, 권헌영 고려대 정보보호대학원 교수가 패널로 참여해 보고서 주요 내용과 향후 협력 우선순위를 논의한다. RUSI는 "이번 행사를 통해 양국 협력이 의지 표명에 머물지 말고 구체적 실행으로 이뤄질 것"이라고 밝혔다.

2026.03.01 10:10김미정 기자

[현장] "AI 보안이 혁신이자 안보"…AI안전연구소, 미국 랜드·마이터와 전략 공조

한국전자통신연구원(ETRI) 산하 인공지능(AI)안전연구소가 미국 글로벌 정책 싱크탱크 및 연구기관과 손잡고 AI 시스템의 안전성과 신뢰성을 확보하기 위한 방법론을 제시했다. AI안전연구소는 25일 서울 강남구 AC 호텔 바이 메리어트에서 미국 랜드 연구소(RAND), 마이터(MITRE)와 'AI 보안 워크숍'을 공동 개최했다. 이날부터 3일간 열리는 행사는 AI 시스템의 안전 확보를 중심으로 보안과 국가안보를 아우르는 위험 관리 체계를 공유하고, 적용 방안을 논의하기 위해 마련됐다. 현장엔 국내외 17개 기업과 외교부 등 4개 기관 소속 60여명이 참석했다. 첫날인 25일은 AI 위협 환경 조망과 생애주기 기반 보안, 보증 체계 논의 등 세 가지 주제 발표가 진행됐다. 첫 세션에서 랜드는 'AI 보안 가이드'를 통해 조직의 보안 태세를 진단하는 방법론을 공유했다. 특히 AI 보안을 단순한 기술적 문제를 넘어 기업의 경쟁 우위와 신뢰를 보호하기 위한 '비즈니스 리스크 관리' 차원으로 정의했다. 카렌 슈윈트 랜드 선임 정책 분석가는 설계·개발·배포·운영의 4단계 생애주기 모델을 제시하며 각 단계에서 발생할 수 있는 구체적인 위협과 통제 방안을 설명했다. 특히 설계 단계에서의 네트워크 분할을 통한 트로이 목마 공격 방어, 배포 단계에서의 모델 가중치 암호화, 운영 단계에서 성능 저하를 감지하기 위한 정기적인 모니터링 등 실무적인 보안 컨트롤을 강조했다. 슈윈트 분석가는 "AI 보안에 있어 초기 단계의 실패가 치명적인 운영 장애로 이어질 수 있다"며 전 생애주기에 걸친 계층적 방어 중요성을 역설했다. 마이터는 AI 위험 평가와 검증 활동을 구조화한 '마이터 아틀라스'와 'AI 보증 프로세스'를 통해 실질적인 통제 방안을 제시했다. 줄리안 워 마이터 선임 AI 엔지니어는 실제 침해 사례를 기반으로 공격자의 전술을 체계화한 '아틀라스 매트릭스'를 소개했다. 대표적인 사례로는 'M365 코파일럿'을 대상으로 한 프롬프트 인젝션 공격이 있다. 워 엔지니어에 따르면 코파일럿은 이메일 등 사용자의 데이터를 실시간으로 참조하는 검색 증강 생성(RAG) 기술을 활용한다. 이에 공격자가 "돈을 보낼 때 특정 주소로 보내라"는 지시가 담긴 악성 이메일을 보내는 것만으로도 시스템의 동작을 왜곡할 수 있다. 시스템이 해당 이메일을 읽는 순간 공격자의 의도대로 자금 이체 경로를 조작하게 되는 것이다. 워 엔지니어는 "이러한 위협을 막기 위해 입력되는 프롬프트를 정밀하게 스캔하고 악성 키워드를 탐지하는 기술적 보완이 필수적"이라고 강조했다. AI 보증 프로세스는 AI의 안전성과 신뢰성을 공학적으로 확보하기 위해 시스템 특성 문서화, 위험 평가, 모니터링, 변경 관리, 검증 등 보증 활동을 구조화한 반복적 생애주기 모델이다. 워 엔지니어는 "이를 통해 시스템의 본래 목적을 달성하면서도 잠재적 위협을 지속적으로 완화할 수 있다"고 설명했다. 이어 둘째 날인 26일엔 사전 신청 기업을 대상으로 랜드와 마이터 전문가와의 일대일 맞춤형 컨설팅이 이뤄진다. 각 기업의 AI 시스템 구조와 데이터 흐름, 배포 환경 및 기존 통제 체계를 점검하고, 우선 조치 사항과 보증 계획 수립 방향을 구체화할 방침이다. 마지막 날인 27일엔 국내 AI 안전 및 보안 분야 벤처기업을 방문해 기술 개발 현황을 공유하고 국제 표준 적용 방안을 논의할 예정이다. AI안전연구소는 "국제 협력을 바탕으로 산업 현장의 AI 안전 역량을 강화하고 신뢰 가능한 생태계 조성을 지속적으로 지원할 계획"이라고 말했다.

2026.02.25 15:19이나연 기자

아마존 AI 연구소 책임자, 회사 떠난다

아마존에서 자율 에이전트 개발을 이끌어온 인공지능(AI) 연구소 책임자가 회사를 떠난다. 24일(현지시간) 블룸버그 등 외신에 따르면 데이비드 루안 아마존 AI 연구소 책임자는 링크드인을 통해 이번 주 말 회사를 퇴사한다고 밝혔다. 그는 “새로운 무언가를 만들어보기 위해 떠난다”고 덧붙였다. 오픈AI에서 엔지니어링 리더로 일했던 루안은 자신이 공동 창업한 스타트업 어댑트 AI 랩스의 주요 임원들이 아마존에 들어간 2024년 회사에 합류했다. 그는 아마존의 거대한 엔지니어링 조직과 분리된 작고 민첩한 조직을 꾸려 최고 수준의 엔지니어를 채용하고 프로젝트를 추진하라는 임무를 부여받았다. 해당 조직은 지난해 말 기준 약 100명 규모였으며, 웹 브라우저 내에서 자율적으로 작업을 수행하도록 설계된 AI 모델 '노바 액트' 개발을 주도해왔다. 루안은 링크드인을 통해 “아마존에는 여전히 할 일이 많고, 더 많은 영역을 맡을 기회도 있었다”며 “범용인공지능(AGI)이 매우 가까워진 상황에서 AI 시스템에 새로운 역량을 가르치는 데 내 시간 전부를 쓰기로 결정했다”고 설명했다. 루안의 전 상사이자 아마존 AGI 총괄이었던 로히트 프라사드도 지난해 말 회사를 떠났으며, 이후 아마존웹서비스 클라우드 부문 임원인 피터 드산티스가 오픈AI, 앤트로픽, 알파벳 산하 구글과 경쟁할 최첨단 AI 모델 개발을 총괄하게 됐다.

2026.02.25 09:30박서린 기자

기업 10곳 중 7곳 AI 도입했지만…90% "생산성 체감 못해"

미국과 영국, 독일, 호주 4개국 주요 기업 10곳 중 7곳에서 인공지능(AI)을 도입했지만 약 90%에 달하는 기업이 아직 생산성 향상을 체감하지 못하고 있는 것으로 나타났다. 20일 미국 국립경제연구소(NBER)는 미국, 영국, 독일, 호주 4개국 최고경영자(CEO), 최고재무책임자(CFO) 등 기업 임원 약 6천 명을 대상으로 한 설문조사 리포트 '기업 AI 활용 실태 분석(Firm Data on AI)'을 공개했다. 조사에 따르면, 응답 기업 중 69%가 AI를 도입했 이들 중 89%는 지난 3년간 AI로 인한 생산성 변화를 전혀 체감하지 못했다고 답했다. 직원 1인당 매출 기준으로 측정한 평균 생산성 상승 폭은 0.29% 수준에 그쳤다. 대규모 투자와 시장 기대에 비해 체감 효과는 미미한 셈이다. 흥미로운 점은 직원과 경영진 간 인식 차이다. 미국 근로자 대상 별도 조사에서는 향후 3년간 고용이 0.5% 증가할 것으로 예상됐다. 반면 경영진은 감소를 전망했다. 생산성 기대치 역시 직원은 0.9%, 경영진은 1.4%로 차이를 보였다. 현장 체감과 경영 전략 간 간극이 존재하는 셈이다. 이번 연구는 AI 상업적 효과가 아직 기대에 미치지 못한다는 최근 조사 흐름과도 맞닿아 있다. PwC가 4500명 이상 기업 임원을 대상으로 실시한 조사에서는 절반 이상이 매출 증가나 비용 절감 효과를 보지 못했다고 답했다. 딜로이트 조사에서도 74% 조직이 AI로 매출 확대를 기대하지만 실제 성과를 확인한 비율은 20%에 불과했다. 마이크로소프트의 M365 코파일럿을 도입한 영국 정부 부처 시범 사업에서도 생산성 향상은 확인되지 않았다. 일부 업무는 빨라졌지만, 다른 업무는 오히려 지연되는 현상이 나타났다. 마이크로소프트의 'AI 앳 워크' 책임자인 재러드 스파타로 역시 지식 노동의 특성상 투자 대비 수익률을 명확히 수치화하기 어렵다고 인정한 바 있다. 리포트에 따르면 AI는 이미 광범위하게 도입됐지만 아직 거시적 생산성 향상으로 이어지지는 않았음을 보여준다. 기업 현장에서 활용은 늘고 있으나 수치로 확인되는 성과는 제한적이라는 의미다. 반면 향후 효과에 대한 기대는 여전히 크다. 설문조사에 참여한 경영진은 향후 3년간 AI 도입으로 생산성이 평균 1.4% 증가하고 고용은 0.7% 감소할 것으로 예상했다. 연구진은 이를 단순 환산할 경우 2028년까지 미국·영국·독일·호주 4개국 기존 기업 기준 약 175만 개 일자리가 줄어들 수 있다고 추산했다. 다만 이는 기존 기업을 기준으로 한 수치이며 고용 감소는 대규모 해고보다는 신규 채용 축소를 통해 점진적으로 이뤄질 가능성이 높다고 분석했다. AI 열풍에 따른 시장 압박 역시 도입을 가속하는 요인으로 지목된다. 가트너 조사에 따르면 고객 서비스 부문 임원의 91%가 경영진으로부터 인공지능 도입 압박을 받고 있다고 응답했다. 약 80% 기업은 반복 업무 자동화에 따라 일부 상담 인력을 새로운 역할로 재배치할 계획이라고 밝혔다. 동시에 84%는 상담원 직무에 새로운 역량을 추가할 예정이라고 답했다. 자동화로 단순 업무는 줄이고, 인간은 복잡하거나 감정이 개입되는 영역에 집중하는 병행 모델이 현실적 해법으로 부상하는 분위기다. AI 열풍에 따른 시장 압박 역시 도입을 가속하는 요인으로 지목된다. 가트너 조사에 따르면 고객 서비스 부문 임원의 91%가 경영진으로부터 인공지능 도입 압박을 받고 있다고 응답했다. 약 80% 기업은 반복 업무 자동화에 따라 일부 상담 인력을 새로운 역할로 재배치할 계획이라고 밝혔다. 동시에 84%는 상담원 직무에 새로운 역량을 추가할 예정이라고 답했다. 자동화로 단순 업무는 줄이고, 인간은 복잡하거나 감정이 개입되는 영역에 집중하는 병행 모델이 현실적 해법으로 부상하는 분위기다. 무스타파 술레이만 마이크로소프트 AI부문 책임자는"회계, 법률, 마케팅, 프로젝트 관리 등 컴퓨터 앞에 앉아 수행하는 대부분의 업무는 1년에서 1년 반 안에 자동화될 것"이라며 "성과 체감 정체기'가 끝나는 순간, 사무직 노동 시장에 유례없는 변화가 있을 것"이라고 강조했다. NBER 연구진도 "현재 고요함은 폭풍 전야의 정적일 수 있다"고분석하며 "과거 전력이나 컴퓨터의 도입 사례처럼 AI 또한 생산성 수치로 증명되기까지는 기술적 성숙과 조직 개편이라는 '지연 시간'이 필요할 뿐, 그 변화의 폭은 이전의 어떤 기술보다도 파괴적일 것"이라고 제언했다.

2026.02.20 11:01남혁우 기자

[AI 리더스] 권태형 "감·촉만 믿던 채용 이제 끝…마이다스 AI로 진짜 인재 뽑는다"

"우리나라에서 오랫동안 이어져 온 스펙 중심 채용 관행으로 그동안 수많은 인재가 서류 단계에서 탈락했습니다. 면접에선 면접관의 '감'이나 '촉'에 의존하면서 특정 스타일의 사람만 선호하는 경향도 강했구요. 이번에 새롭게 내놓은 '에이치닷 채용 에이전트'로 인적자원(HR) 영역 내 인공지능 전환(AI Transformation·AX)을 추진함으로써 기업들이 '진짜 인재'를 선발할 수 있도록 적극 지원하겠습니다." 권태형 마이다스인 HR 솔루션 사업 총괄(CP)은 19일 지디넷코리아와의 인터뷰를 통해 최근 마이다스그룹이 선보인 '에이치닷 채용 에이전트'를 소개하며 이 같은 포부를 밝혔다. '에이치닷 채용 에이전트'는 원하는 인재 조건을 입력하면 채용 프로세스 설계부터 운영까지 전 과정을 자동으로 처리하는 AI 에이전트 기반 채용 자동화 솔루션이다. 마이다스그룹은 세계 1위 건설 엔지니어링 솔루션과 국내 1위 HR 솔루션을 개발하고 보급하는 글로벌 소프트웨어 그룹이다. 지난 2000년 마이다스아이티로 시작해 우리나라 최초로 소프트웨어를 수출하며 세계 시장 점유율 1위의 글로벌 기업으로 성장했고, 2015년 HR 솔루션 시장에도 진출했다. 이후 HR 솔루션 전문 기업인 마이다스인과 마이다스원을 설립했고, 2021년에는 자인연구소를 출범시켜 '사람 경영' 철학을 체계화해 왔다. "AX, 채용의 본질로 돌아가는 과정" 최근에는 HR 시장에서 AX가 핵심 키워드로 급부상함에 따라 '채용 AI 에이전트'를 개발해 시장의 높은 관심을 받고 있다. 특히 마이다스원이 개발하고 마이다스인이 보급하는 '에이치닷 채용 에이전트'를 지난 10~11일 'AX 데이'에서 첫 공개하자, 현대위아·LG CNS·HD한국조선해양·현대오토에버·삼성웰스토리·우리은행 등 주요 기업의 HR 실무자가 대거 참석해 눈길을 끌기도 했다.권 CP는 "HR에서의 AX는 본질로 회귀하는 과정이라고 생각한다"며 "디지털전환(DX)이 프로세스의 디지털화를 통해 HR 업무 효율을 높였다면, AX는 한 단계 더 나아가 HR 담당자가 '우리 조직에 적합한 인재를 정확히 선발하는 일'에 집중하도록 돕는 것이라고 본다"고 정의했다. 이어 "현실에서 HR 담당자들은 과도한 업무량과 반복 업무로 인해 정작 좋은 인재를 선발하는 채용의 본질에 집중하지 못하고 있는 듯 하다"며 "적합한 인재가 적합한 곳에서 일할 때 기업의 선순환이 가능하다고 보고 이를 돕기 위해 '에이치닷 채용 에이전트'를 선보이게 됐다"고 덧붙였다. 권 CP는 최근 HR 시장에서 AX가 주목받는 배경으로 채용 환경의 급격한 변화를 들었다. 공채 중심 구조가 빠르게 수시 채용 체제로 전환되면서 기업 인사 조직의 업무 방식도 크게 달라졌다고 분석했다. 또 채용이 연중 상시적으로 이뤄지다 보니 HR 담당자 한 명이 여러 포지션을 동시에 관리하는 일도 일상화됐다는 점도 주목했다. 그는 "공고 등록부터 지원자 응대, 면접 일정 조율, 결과 통보까지 같은 업무가 반복되면서 정작 인재를 깊이 있게 판단할 시간은 부족해졌다"며 "이 구조를 그대로 둔 채 '좋은 사람을 뽑자'고 말하는 것은 현실과 맞지 않는다"고 지적했다. 4가지 에이전트로 채용 전 과정 자동화…"최종 결정은 HR" 이 같은 환경에서 '에이치닷 채용 에이전트'는 채용 운영의 상당 부분을 자동화하고 지원자 데이터를 일관된 기준으로 분석하는 역할을 맡는다. 기업이 인재상과 직무 조건을 입력하면 AI가 이를 바탕으로 채용 절차를 구성하고 지원자의 역량도 체계적으로 분류·정리한다. 면접 단계에서는 역량 데이터를 토대로 질문 가이드를 제시해 평가 편차를 줄이고 업무 효율성을 더 높여준다. 권 CP는 "우리는 채용 업무를 ▲프로세스 설계 ▲채용 운영 ▲인재 선발 ▲성과 보고로 나누고, 각 단계별로 4가지 에이전트를 설계해 '에이치닷 채용 에이전트'로 선보였다"며 "'최종 의사결정은 반드시 HR 담당자가 한다'는 것을 핵심 원칙으로 삼고 개발에 나섰다"고 설명했다. 그러면서 "채용 에이전트는 더 나은 의사결정을 위한 보조 도구이지, 사람을 대체하는 존재가 아니다"며 "AI가 '사람을 대체한다'는 우려가 있지만, AI는 HR 담당자가 본질적 역할에 집중하도록 돕는 에이전트가 돼야 한다"고 덧붙였다. 또 그는 한국 HR 환경에서 AX가 특히 중요해지는 배경으로 ▲수시 채용 확산에 따른 HR 업무량 폭증 ▲채용 공정성과 투명성에 대한 높은 사회적 요구 ▲스펙 중심에서 역량 중심 사회로의 전환 필요성 등 세 가지를 꼽았다. 공채 중심 구조가 빠르게 수시 채용 체제로 전환되면서 채용은 상시 업무가 됐고, 이에 따라 HR 담당자들의 운영 부담은 이전보다 훨씬 커졌다고 봐서다. 여기에 채용 과정의 공정성과 평가 기준의 일관성에 대한 사회적 기대도 높아지면서 기존 방식만으로는 한계가 분명해졌다고 진단했다.권 CP는 "한국은 다른 나라보다 변화 속도가 빠르고 요구도 강하다"며 "AX는 이 간극을 메울 수 있는 해법"이라고 설명했다. 과학적 검증 거친 AI 채용…카이스트 연구로 입증 이에 맞춰 마이다스그룹은 AX를 통해 채용 구조 자체를 재설계하겠다는 방침이다. 단순히 업무를 줄이는 차원이 아니라 역량 중심 선발 체계를 실질적으로 구현하는 데 초점을 맞췄다. 그는 "AX 시대의 우리 역할은 역량 중심 사회를 만드는 것"이라며 "스펙 중심 구조에서 벗어나 실제 성과와 연결되는 역량을 기반으로 인재를 선발할 수 있도록 돕는 것이 목표"라고 밝혔다. 이를 위해 마이다스그룹은 뇌신경과학 기반 AI역량검사(역검)와 채용 관리 솔루션(ATS)을 결합해 '에이치닷 채용 에이전트'로 통합했다. 지원 초기 단계부터 역량을 과학적으로 측정하고, 채용 전 과정을 자동 운영함으로써 선발의 정확성과 운영 효율을 동시에 확보하겠다는 전략이다.또 권 CP는 데이터의 객관성을 입증하기 위해 구체적인 수치도 제시했다. 마이다스그룹의 분석에 따르면 AI역량검사의 성과 타당도는 0.51에 달한다. 이는 미국 고용노동부 기준 '매우 유용' 단계인 0.35를 크게 상회하는 수치다. 반면 기존 채용 지표인 학벌(0.01)이나 면접(-0.04)은 성과 예측과의 상관관계가 거의 없거나 오히려 마이너스인 것으로 나타났다. 그는 "카이스트가 세계적인 학술지 네이처 자매지(Scientific Reports)에 발표한 연구에서도 우리의 AI역량검사가 기존 방식 중 유일하게 입사 1년 후 성과를 예측한다는 점이 확인됐다"며 "에이치닷은 이러한 과학적 기반 위에 AI 에이전트의 효율성을 더한 결정체"라고 역설했다.이어 "그동안 기업들이 역검을 면접 이전 단계의 보조 도구로 인식하는 한계가 있었지만, AX 시대에는 통합 에이전트 형태로 제공하면서 효과성과 효율성을 함께 구현할 수 있게 됐다"며 "기업은 이를 통해 정확한 선발과 운영 효율을 동시에 얻을 수 있다"고 덧붙였다. 또 권 CP는 공정성과 일관성 확보도 AX의 중요한 과제라고 강조했다. 면접관마다 질문과 평가 기준이 달라 발생하는 편차를 줄이고 동일한 기준을 모든 지원자에게 적용하는 체계를 만드는 것도 필요하다고 주장했다. 권 CP는 "수천 명의 지원자를 사람의 직관만으로 평가하는 데는 한계가 있다"며 "AI는 같은 기준을 흔들림 없이 적용할 수 있다는 점에서 보완적 역할을 한다"고 밝혔다. 더불어 그는 채용 데이터가 축적되면 HR 조직의 역할도 한층 확대될 것으로 전망했다. 또 단순히 채용을 진행하는 부서를 넘어 어떤 역량을 가진 인재가 성과를 내는지 분석하고 이를 다음 채용 전략에 반영하는 체계도 가능할 것이라고 예상했다. 권 CP는 "성과 리포트와 분석을 통해 어떤 역량의 사람이 성과를 내는지, 어느 단계에서 좋은 인재를 놓치는지를 확인할 수 있다"며 "HR이 경영진에게 데이터 기반으로 채용 전략을 제안하는 구조로 바뀔 것"이라고 말했다. 이어 "AX 시대 핵심은 대체가 아니라 전환"이라며 "HR은 운영자에서 전략가로, 실무자에서 의사결정자로 진화해야 한다"고 강조했다. 그러면서 "채용은 비용이 아니라 투자"라며 "데이터 기반으로 인재 전략을 설계하는 조직으로 HR이 자리 잡을 때 기업 경쟁력도 함께 높아질 것"이라고 마무리했다.

2026.02.19 15:44장유미 기자

[AI는 지금] 오픈소스AI, 미·중 패권경쟁 흔든다…"韓, 전략적 활용 시급"

글로벌 인공지능(AI) 패권 경쟁의 무게추가 '폐쇄형 모델'에서 '오픈소스AI'로 빠르게 이동하고 있다. 미국과 중국 빅테크 기업들이 고성능 오픈소스 모델을 앞다퉈 공개하며 생태계 주도권 확보에 나선 가운데 한국 역시 AI 3대 강국 도약을 위해 오픈소스AI를 전략 자산으로 재정립해야 한다는 분석이 나왔다. 15일 소프트웨어정책연구소(SPRi)가 발간한 이슈리포트에 따르면 최근 오픈소스 생태계는 AI 기술 혁신과 확산의 핵심 기반으로 자리 잡았다. 주요 딥러닝 프레임워크 28개 중 25개가 오픈소스로 개발됐으며 트랜스포머(Transformer), 버트(BERT) 등 핵심 모델 구조 역시 공개를 통해 빠르게 확산됐다. 깃허브 432만개·허깅페이스 225만개…폭증하는 오픈소스 생태계 오픈소스AI의 확산은 플랫폼 지표에서도 뚜렷하다. 2024년 기준 깃허브 내 AI 프로젝트는 432만 개에 달한다. 지난해 12월 기준 허깅페이스에 공개된 오픈소스 모델 수는 225만 개를 넘어섰다. 이는 AI 모델 개발과 배포, 데이터 공유가 개방형 협업 구조를 중심으로 빠르게 재편되고 있음을 보여준다. 기업 현장에서도 오픈소스는 사실상 표준으로 자리 잡았다. 기업의 89%가 AI 개발 과정에서 오픈소스 기술을 활용하고 있으며, 63%는 오픈소스 모델을 실제로 도입하고 있다. 도입 이유로는 혁신 촉진(67%), 시장 표준 확보(67%), 생산성 향상(50%), 개발 비용 절감(49%) 등이 꼽혔다. 특히 종사자 10~249명 규모 중소기업의 오픈소스AI 활용률은 78%로, 대기업(67%)보다 높게 나타났다. 비용 부담 완화와 기술 자율성 확보 측면에서 오픈소스가 실질적인 경쟁력 수단으로 작용하고 있다는 분석이다. 성능 경쟁도 '개방'이 주도 플랫폼 확산을 넘어 모델 경쟁력 측면에서도 오픈소스의 영향력은 뚜렷하다. 실제 2018년 이후 발표된 대표적 AI 모델 가운데 47.3%는 오픈소스(완화된 오픈웨이트 기준 포함) 모델로 집계됐다. 이는 오픈소스 모델이 더 이상 '보조적 대안'이 아니라 주류 기술 흐름으로 자리 잡았다는 의미로 해석된다. 선정 사유를 보면 오픈소스 모델의 71% 이상은 '최고 성능 개선(SOTA)'을 근거로 주목받았다. 성능 경쟁에서 밀리지 않으면서도 비용 효율성을 갖춘 모델이 증가하고 있다는 점이 특징이다. 모델 유형별로는 언어 모델과 비전 모델이 중심을 이뤘다. 활용 분야는 언어 생성, 문제 응답, 이미지 분류, 번역, 코드 생성, 대화 등 실용 영역에 집중됐다. 특히 바이오·단백질 분야에서 오픈소스 모델 비중이 높게 나타나 과학 연구 영역에서의 개방형 협력이 두드러졌다. 미·중, 오픈소스로 생태계 주도권 경쟁 초기 오픈소스AI 생태계는 메타와 구글 등 미국 기업이 주도했다. 메타는 '라마' 시리즈를 공개하며 수만 개의 파생 모델을 확산시켰고, 이를 자사 SNS 및 광고·추천 서비스 고도화에 활용하고 있다. 구글 역시 '젬마'를 공개하고 클라우드·개발 플랫폼과 연계하는 전략을 펼치며 생태계 확장에 나섰다. 그러나 지난해부터 중국 기업의 부상도 뚜렷하다. 딥시크는 고성능·저비용 모델을 공개하며 기술력을 입증했고, 알리바바의 '큐원'은 상업적 활용 제약을 완화한 라이선스를 적용해 글로벌 확산 속도를 높였다. 일부 지표에서는 중국 오픈소스 모델의 누적 다운로드 수와 월간 도입 비중이 미국을 추월한 것으로 나타났다. SPRi는 "오픈소스 전략은 단순 공개를 넘어 ▲기술 공개 ▲개방형 검증 ▲신뢰성 확보 ▲생태계 확산으로 이어지는 구조를 형성한다"며 "성능이 입증된 모델은 글로벌 개발자 커뮤니티를 통해 빠르게 파생·응용되며 영향력을 확대한다"고 설명했다. "기술 내재화·생태계 구축이 승부처" 오픈소스AI는 미·중 경쟁이 격화되는 상황에서 최신 기술을 내재화할 수 있는 유리한 환경을 제공한다는 평가도 받고 있다. 모델 구조와 학습·추론 코드가 공개되는 만큼, 이를 단순 활용하는 수준을 넘어 기술 원리를 이해하고 재설계할 수 있는 역량도 더욱 중요해졌다. SPRi는 "오픈소스AI는 비용 절감과 기업 종속성 완화 측면에서 전략적 가치가 높다"며 "산업 특화 AI 모델 개발과 범국가적 AI 전환을 위한 핵심 도구로 활용될 수 있다"고 강조했다. 이어 "AI 3대 강국 도약을 위해서는 전략적 오픈소스AI 활용이 중요해지고 있다"며 "선진 오픈소스AI 기반 R&D 추진을 통해 원천 AI 기술 역량을 내재화하고, 오픈소스AI 활용 확산을 위한 기반(생태계) 조성과 전문 인력 양성이 필요하다"고 덧붙였다.

2026.02.15 09:20장유미 기자

"가장 맛있는 김치 2~3년내 나올 것"…발효 예측 AI기술 개발

인공지능(AI)을 이용한, 가장 맛있는 김치 개발이 2년 내 가능할 전망이다. 세계김치연구소(김치연)는 원태웅 지능형발효연구단장과 홍영식 전남대 교수 연구팀(제1저자 김유진 박사과정생)이 AI 머신러닝 기법을 활용해 김치 발효 단계를 9가지 핵심 성분을 중심으로 정밀하게 예측할 수 있는 기술을 개발했다고 2일 밝혔다. 원태웅 단장은 "무균김치 기반으로 발효 모델을 구축했다"며 "한국인에 가장 맛있는 김치 발효 상태를 파악하고, 이를 확산하는 것이 이번 연구의 궁극적 목표"라고 말했다. 원 단장은 "마중기술인 GPU를 이용해 딥러닝으로 시계열적 데이터까지 확보해야 연구가 정리될 것"이라며 "여기까지 오는데 3년이 걸렸고, 한국적인 최적의 맛을 찾는데는 2~3년이 더 걸릴 것"으로 내다봤다. 김치 발효는 유산균 활동에 따라 산, 당, 아미노산 조성이 복합적으로 변화하면서 맛과 향이 형성된다. 그러나 실제 제조 현장에서는 원재료 특성, 발효 온도, 미생물 구성 등이 매번 달라 발효 진행 정도를 주로 경험과 감각에 의존해 판단해 왔다. 이로 인해 외관상 큰 차이가 없어 보이더라도 특정 시점 이후 맛이 급격히 변하는 구간에서는 적정 숙성 시점을 놓치기 쉬웠고, 그 결과 신맛과 단맛 편차 등 품질 불균형이 발생하는 한계가 있었다. 이번에 연구팀이 구축한 모델은 유산균을 인위적으로 접종해 발효를 진행함으로써, 미생물 조성 변화와 발효 특성을 정밀하게 분석할 수 있다. 유산균 10종을 동일한 비율로 혼합하거나 단일 접종한 무균 김치를 6·10·15도조건에서 발효시키고, 온도와 유산균 종류에 따른 발효 특성을 체계적으로 비교·분석했다. 연구 결과, 사람의 감각만으로는 구분이 어려운 구간에서도 발효 단계를 명확히 구분해 주는 성분 조합이 존재한다는 사실이 확인됐다. 연구팀은 AI 분석을 통해 발효 단계 예측에 필요한 9가지 핵심 성분을 선별하고, 이를 기반으로 발효 단계를 예측하는 모델을 개발했다. 선별된 9가지 성분은 산류(젖산, 숙신산), 당류(자당, 과당, 포도당), 아미노산류(글라이신, 글루탐산, 트레오닌) 및 기타 성분(콜린)으로, 김치 신맛(산미)·단맛·감칠맛 형성과 밀접하게 연관된 물질들이다. 특히 '젖산, 자당, 과당'은 발효 단계 구분에 가장 크게 기여하는 핵심 지표로 나타났다고 연구팀은 설명했다. 이 예측 모델은 연구팀 내부 실험 데이터뿐 아니라 외부에 공개된 김치 발효 데이터에서도 동일한 분류 성능을 재현해(AUC > 0.8), 실제 제조 현장에서도 활용 가능성이 확인됐다. 유산균과 성분 간 관계를 네트워크 분석한 결과, 류코노스톡 메센테로이데스와 락토코커스 락티스가 발효 성분 변화를 주도하는 핵심 유산균으로 확인됐다. 이번 연구 성과는 제조 현장에서 김치 발효 정도의 불균형으로 인한 품질 변동을 최소화하고, 소비자에게는 선호하는 숙성도의 김치를 보다 안정적으로 제공하는 데 기여할 것으로 기대된다. 원태웅 단장은 “이번 성과는 김치 발효를 경험과 감각의 영역에서 측정과 AI 분석을 통한 예측의 영역으로 확장한 중요한 전환점”이라며, “앞으로도 발효식품의 품질을 일정하게 유지하고 공정을 정밀하게 관리할 수 있는 기술로 발전시켜, K-푸드의 신뢰성과 글로벌 경쟁력 강화에 기여할 것"이라고 밝혔다. 연구성과는 식품과학기술 분야 국제 학술지 '푸드 케미스트리'(Food Chemistry, IF 9.8)에 게재됐다.

2026.02.02 09:00박희범 기자

[현장] "美·中 AI 개발 자금, 韓보다 100배 커…국제 공동연구 필수"

"현재 미국과 중국은 한국보다 인공지능(AI) 연구개발(R&D)에 100배 더 많은 자금을 투자하고 있습니다. 단일 국가 중심 R&D 구축만으로는 지속 가능한 발전이 어렵다는 설명입니다. 우리는 AI 기술과 인프라 논의 출발점을 기술이 아닌 국제 협력 구조에서 찾아야 합니다." 안희철 법무법인 DLG 대표변호사 겸 인간:지능연구소(H:AI) 고문은 31일 서울 여의도 FKI 빌딩에서 열린 'AI 시대, 지속가능한 디지털 인프라 미래'에서 AI 기술 경쟁력 확보를 위해 국제 협력 구조가 절실하다며 이같이 밝혔다. 안 변호사는 국가 간 AI 산업 예산과 인력 격차가 극단적으로 벌어진 상태라고 지적했다. 그는 "미국이나 중국은 동시에 수십, 수백 개 연구 분야에 동시 투자가 가능하다"며 "반면 한국은 선택과 집중 외에는 현실적 대안이 제한적인 구조"라고 말했다. 그는 "AI 산업을 특정 분야 하나에 집중해 경쟁력 확보하기 어려운 특성을 지닌다"고 언급했다. 이어 "어떤 기술 영역이 핵심이 될지 사전 예측이 어렵다"며 "단일 분야 집중은 나머지 기술 가능성을 포기하는 결과로 이어질 수 있기 때문"이라고 설명했다. 안 변호사는 한국이 AI R&D 발전을 위해 국제협력을 적극 활용해야 한다고 주장했다. 한국을 비롯한 일본, 대만, 싱가포르 등이 연구를 공동 수행하고, 그 성과를 참여국 간 공유하는 식이다. 이를 위해 각국 정부는 개별적으로 배정한 R&D 예산을 함께 투입하고, 표준화된 절차에 따라 연구 과제를 공동 설계·수행하는 구조다. 그는 "국제 협력은 예산, 인력, 연구 성과를 공동으로 설계하고 활용하는 방식"이라며 "단순 교류를 넘어선 산업 인프라 구축까지 할 수 있다"고 강조했다. 안 변호사는 한국은 국제 공동 연구 성과가 상대적으로 낮다고 지적했다. 한 보고서에 따르면 지난해 기준 한국의 국제 공동 연구 성과는 국제협력개발기구(OECD) 주요국 가운데 20위권에 머무른 상태다. 그는 "절대적인 연구 성과는 상위권이지만 국제 협력을 통한 성과 창출은 부족한 실정"이라고 짚었다. 또 그는 는 국내 법·제도가 국제 공동 연구를 실질적으로 뒷받침하기에는 미흡한 상태라고 진단했다. 안 변호사는 "국내과학기술기본법과 국가연구개발혁신법에 관련 규정이 있지만 성과 귀속을 비롯한 지식재산권 처리, 안보 기술 보호, 예산 집행 구조 등 핵심 쟁점은 구체화되지 않았다"고 설명했다. "연구자가 국제 공동 연구 집중할 '표준 규칙' 시급" 안 변호사는 국제 공동 연구를 제도적으로 뒷받침하는 유럽연합(EU)의 '호라이즌 유럽'을 모범 사례로 꼽았다. 국제 협력을 선언에 그치지 않고, 연구 전 과정에 적용되는 표준 규칙으로 제도화했다는 점에서다. 호라이즌 유럽은 공동 연구 착수 단계부터 기술과 특허를 어느 범위까지 공개할지, 해당 기술을 어떻게 보호할지를 사전에 명확히 규정한다. 연구 결과가 도출된 이후에는 성과물의 소유권을 국가별로 개별 보유할지, 공동으로 소유할지까지 계약과 규칙으로 정리한다. 연구 성과를 상용화하거나 특허를 유동화할 경우의 수익 귀속 기준도 미리 정해진다. 공동 연구 과정에서 분쟁이 발생할 가능성을 고려해 분쟁 해결 절차와 관할 구조 역시 제도적으로 마련됐다. 안 변호사는 "현재 호라이즌 유럽에 참여하는 연구기관·기업들은 연구 자체에 집중할 수 있다"며 "한국 일부 연구기관과 기업도 해당 프로그램에 참여해 동일한 규칙 아래에서 국제 공동 연구를 수행하고 있다"고 설명했다. 그는 호라이즌 유럽 외 국제 공동 연구에서는 이런 통일된 기준이 거의 없는 상황이라고 지적했다. 연구 주제 설정부터 역할 분담, 성과 처리, 권리 배분까지 모든 과정을 개별 협의로 시작해야 해 연구 진입 장벽이 높다는 설명이다. 안 변호사는 "국내에선 국가 예산을 활용한 R&D가 국제 공동 연구에 적용되지 않거나 제한되는 사례가 적지 않다"며 "국가 핵심 기술과 첨단 기술을 안보로 분류해 국제 공동 연구를 제한하는 기준 역시 명확히 정립되지 않은 상태"라고 말했다. 이어 "AI처럼 국가 예산의 한계가 분명한 분야일수록 국제 공동 연구는 선택이 아니라 필수"라고 강조했다.

2026.01.31 18:01김미정 기자

국가AI연구소 6월 대전 개소…'AI 연구동료' 시범운영

과학기술정보통신부와 국가과학기술연구회(NST)가 추진중인 국가AI연구소가 오는 6월 대전에 개소한다. 12일 세종 국가과학기술연구회에서 열린 과기정통부 55개 소속·공공·유관기관 업무보고에서 김영식 국가과학기술연구회 이사장은 "오는 6월까지 청사와 AI인프라, 운영체계 등을 갖춘 국가AI연구소를 개소할 것"이라고 보고했다. 국가AI연구소 올해 예산 규모는 400억 원, 'AI 연구동료'를 출연연을 대상으로 시범 운영하게 된다. 'AI동료연구'는 AI가 과학자의 연구 파트너로서 실험 설계, 데이터 분석, 결과 해석 등 연구 전 과정에 적극적으로 참여하는 새로운 연구 협력 모델이다. 본원 위치는 대전이다. 당장은 청사 건립이 어려워 임대 방안을 검토 중이다. 분원은 어디에 둘 지 현재 협의 중이다. 김 이사장은 연구행정 전문화 체계 구축을 위해 상반기 내 공통행정 업무 표준화 및 NST 중심 전문화, 오는 10월까지는 전문 연구행정 직종(예, 스태프-사이언티스트) 칭호도 개발할 예정이다. 또 3월부터 국가포스닥 펠로우십 사업 운영과 블라인드 채용 제도 폐지 및 특별채용 대상을 확대한다. 최근 논란이 된 연구개발능률성과급 등은 통합평가 성과급 등으로 정리하고, 우수 연구자(팀) 상여금 신설·운영 방안 등을 제시했다. 이 방안은 7월부터 도입한다. 이외에 4극3특 지역주도 성장지원에도 적극 나설 방침이다. 우선 4월부터 출연연 지역조직 지·산·학·연 R&D 공동기획 및 수행 지원, 10월부터는 출연연 공동관리 아파트(SBM) 개발기획 용역 및 예타 신청을 진행할 계획이다.

2026.01.12 10:44박희범 기자

지미션, KISA 지능형 CCTV 인증 획득…공공안전 기술력 입증

지미션이 실시간으로 이상행동을 감지하는 CCTV 기술력을 입증했다. 지미션은 한국인터넷진흥원(KISA)으로부터 지능형 CCTV 성능 시험 인증 중 '배회' 분야 인증을 획득했다고 9일 밝혔다. 이 인증은 KISA가 주관하는 국내 유일 공인 인증 제도로, 침입·배회·유기 등 다양한 이상상황을 탐지하는 알고리즘 정확도를 평가해 인증한다. 이번 성과는 지미션에서 운영 중인 AX융합연구소 산하 AX랩팀에서 연구개발(R&D)을 진행한 결과다. 그간 AX랩팀은 오탐지율을 최소화하고 정밀 탐지 능력을 향상시키는 데 주력해 왔다. 인증받은 배회 탐지 기술은 지능형 CCTV의 핵심 기능 중 하나로, 특정 구역 내에서 비정상적으로 머무르거나 수상한 행동을 보이는 객체를 정확히 식별해내는 기술이다. 이는 스마트시티, 무인 매장, 산업 현장 등에서 보안 관제 및 위험 예방을 위한 필수 요소 중 하나로 평가된다. 지미션은 해당 알고리즘을 AI 영상 분석 플랫폼 '덱스마(DEXMA)'의 핵심 엔진으로 활용할 예정이다. 이 솔루션은 영상 수집부터 설정·인식·알림·분석까지 전 과정을 인공지능(AI) 기반으로 자동화하며 산업 현장 안전성과 운영 효율성을 동시에 높인다. 지미션은 이번 성과를 바탕으로 화재·낙상·침입 등 복합적인 이상행동 감지 분야까지 적용 범위를 확장하며 스마트시티·공공안전·제조 등 다양한 산업과 협력을 모색할 방침이다. 앞서 지미션은 생성형 AI 기술을 담당하는 AXIOM팀, 물리 기반 AI를 연구하는 AX랩팀, 실증·사업화를 담당하는 AXR&D팀으로 구성된 AX융합연구소를 출범했다. 이를 통해 R&D와 기술 사업화를 통합한 구조를 구축 중이며 B2B 특화 AI 솔루션 기업으로서 입지를 빠르게 확대해 나가고 있다. 한준섭 지미션 대표는 "이번 KISA 인증은 우리가 보유한 AI 영상 분석 기술의 신뢰성과 실효성을 국가 공인 기관으로부터 인정받은 중요한 사례"라며 "AX융합연구소를 중심으로 현실 세계와 연결되는 피지컬 AI 기술을 강화해 보다 안전하고 똑똑한 사회를 만드는 데 기여하겠다"고 말했다.

2026.01.09 16:02한정호 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

AI기본법 개정안 국회 통과...국가AI전략위·AI연구소 법적 근거 마련

과학기술정보통신부는 AI기본법 개정안이 30일 국회 본회의를 통과했다고 밝혔다. 개정안은 최민희, 이정헌, 장철민, 최보윤 의원이 대표 발의한 AI기본법 개정안 9건에 대해서 국회 심사 과정에서 여야 합의를 통해 하나의 법안으로 병합해 마련됐다. 내년 1월22일 시행을 앞두고 있는 상황에서 공공분야가 마중물이 되어 AI산업 혁신을 촉진하고 장애인 등 취약계층의 AI 접근성을 강화하는 내용 등이 핵심이다. 법안의 주요 내용은 ▲국가인공지능전략위원회 개편 사항의 법제화 ▲인공지능연구소 설립 운영 ▲공공분야 AI 수요 창출 ▲AI 분야 창업 활성화 지원 ▲AI 전문인력 지원 ▲공공데이터의 학습용데이터 제공 근거 마련 ▲AI기술 활용 교육 지원 ▲AI취약계층 접근성 보장 및 비용 지원 근거 마련 등이다. 먼저 AI기본법 제17조에 따라 대통령 소속으로 국가인공지능위원회의 설치 근거를 두고 있으나 지난 9월 국가인공지능위원회가 국가인공지능전략위원회로 개편됨에 따라 AI기본법이 시행되기 전 관련 규정의 정비가 필요했다. 이에 따라 국가인공지능위원회의 명칭을 국가인공지능전략위원회로 개편하고 위원회 심의 의결 기능을 강화해 위원회가 명실상부한 국가 AI정책 컨트롤타워 기능을 역할을 하도록 법률상 근거를 마련했다. 범용 인공지능(AGI) 등 AI 분야의 최첨단 기술을 확보를 위한 인공지능연구소의 설립 운영 근거를 법률에 신설했다. 인공지능연구소는 과기정통부 또는 대학과 기업 등이 설립할 수 있고, 정부와 지자체가 이를 지원할 수 있다. 공공분야의 AI 활용을 촉진하고 AI 수요를 창출하기 위하여 국가기관 등이 업무 수행에 필요한 제품·서비스를 구매하거나 용역 발주 시 AI제품과 서비스를 우선 고려하도록 하고, AI제품과 서비스를 도입한 기관에 손해 발생 시 해당 AI제품과 서비스의 구매 사용 업무 담당자는 고의 또는 중과실이 없는 경우 해당 기관에 대한 배상 책임을 면책하도록 법적 근거를 마련했다. 중앙행정기관의 장은 중소기업벤처부 장관과 협의해 벤처투자모태조합을 활용해 AI분야 창업을 지원할 수 있도록, AI창업 지원 펀드 조성 근거를 신설했다. 또한 해당 펀드에 국가·지자체 뿐만 아니라 일반 국민도 참여할 수 있는 AI창업 지원 국민 펀드도 조성할 수 있도록 했다. 개정안에서는 법 제6조에 따른 인공지능 기본계획 수립 시 공공데이터를 학습용 데이터로 제공하기 위한 기준·범위 등에 관한 사항을 포함하도록 해 공공데이터를 학습용 데이터로 적극 활용하기 위한 제도적 기반을 마련했다. 또한 인공지능 기본계획에 AI기술의 이해와 활용을 위한 교육의 지원 홍보에 관한 사항도 포함하도록 하여 대국민 AI기술 활용 교육을 적극 지원할 수 있는 근거도 포함됐다. 과기정통부 장관은 전문인력에 대한 ▲교육훈련 프로그램을 개발·활용하는 사업을 추진할 수 있도록 하고 ▲전문인력의 취업 지원, 공직 진출 기회 확대, 국제교류 활성화, 처우 증진 등 근로환경 개선을 위한 사업도 추진할 수 있는 근거를 확보했다. AI 취약계층에 대한 접근성을 보장하고 저소득층 비용지원을 위한 근거도 마련했다. AI제품과 서비스의 이용에 어려움을 겪는 AI취약계층의 의견을 국가AI 정책 개발과 수립 과정에 반영하도록 하고, 국가와 지자체가 경제적 여건으로 AI제품과 서비스를 이용하기 어려운 국민에 대하여 비용을 지원할 수 있도록 했다. 개정안은 국무회의, 대통령 재가를 거쳐 AI기본법이 시행되는 새해 1월22일에 맞춰 함께 시행될 예정이다. 단, AI기본법 시행령 개정이 필요한 ▲AI분야 창업 활성화 지원 ▲공공분야 AI 수요 창출 ▲AI 취약계층 비용지원 관련 사항은 개정안 공포 후 6개월 뒤에 시행될 예정이다. 배경훈 부총리은 “이번 AI기본법 개정안 국회 통과는 국내 AI 산업 발전을 위해 정부와 국회가 함께 협력한 의미있는 성과”라며 “AI기본법이 국내 AI산업발전을 돕는 든든한 파트너가 되도록 지원하겠다”고 말했다.

2025.12.30 20:22박수형 기자

KAIST·IBM, 차세대 AI 원리 제시…사람 뇌 메타학습 방법 첫 규명

KAIST와 IBM이 인간의 뇌가 생각하고 감정이나 행동을 조절하는 정보처리 방식을 처음 확인하고, 새로운 AI(인공지능) 강화학습 방향을 제시했다. KAIST는 뇌인지과학과 이상완 교수 연구팀이 IBM AI 연구소와 인간의 뇌가 목표 변화와 불확실한 상황을 처리하는 방식을 규명하고, 차세대 AI 강화학습이 나아가야 할 방향을 제시했다고 14일 밝혔다. 이상완 교수는 국내에서는 유일하게 인간의 지능을 AI의 틀 안에서 해석하는 새로운 패러다임의 연구를 진행 중이다. 최근 5년 간 이 분야에서 국내 및 해외 관련 특허를 50여 건 출원했다. 이 교수는 "사람은 갑작스러운 변화가 닥쳐도 금세 계획을 새로 세우고 목표를 조정하는 안정성과 유연성을 동시에 갖추고 있다. 그러나 이세돌 기사와 대국을 펼친 알파고를 비롯해 로봇 분야에 널리 사용되는 모델 프리 AI는 이러한 두 능력을 함께 구현하지 못한다"고 설명했다. 이 교수는 "그 이유가 전두엽의 독특한 정보 처리 방식에 있으며, 이 원리가 '뇌처럼 유연하고 안정적인 AI'를 만들 핵심 열쇠가 될 수 있음을 규명한 것"이라고 부연 설명했다. 연구팀은 기존 강화학습 모델들이 목표가 바뀌는 상황에서는 안정성이 떨어지고, 환경이 불확실하면 유연성이 부족해지는 한계가 있지만 인간은 두 요소를 동시에 달성한다는 점에 집중했다. 인간과 AI 차이가 전두엽이 정보를 표현하는 방식 자체에서 비롯된다고 본 것. 연구팀이 뇌 기능 MRI(fMRI) 실험, 강화학습 모델, AI 분석 기법을 활용한 결과, 인간 전두엽은 '목표 정보'와 '불확실성 정보'를 서로 간섭하지 않도록 분리해 저장하는 특별한 구조를 가지고 있음이 처음 밝혀졌다. 이런 구조가 뚜렷할수록 사람은 목표가 바뀌면 빠르게 전략을 바꾸고, 환경이 불확실해도 안정적인 판단을 유지했다. 연구팀은 이를 통신 기술의 멀티플렉싱(multiplexing)처럼 서로 다른 정보를 한 번에 처리하는 특징을 갖는다는 점도 확인했다. 이상완 교수는 "이렇게 인간의 전두엽은 목표가 바뀔 때마다 그 변화를 민감하게 추적해 의사결정의 유동성을 확보하는 '채널'이 있고, 동시에 또 다른 채널을 통해 환경의 불확실성을 분리해 안정적인 판단을 유지했다"고 말했다. 흥미로운 점은 전두엽이 첫 번째 채널을 통해 단순히 학습을 실행하는 수준을 넘어서, 두 번째 채널을 활용해 상황에 따라 어떤 학습 전략을 쓸지 스스로 고르는 역할까지 한다는 것이다. 연구팀은 전두엽이 단순히 학습을 실행하는 수준을 넘어, 상황에 따라 어떤 학습 전략을 사용할지 스스로 선택하는 '메타학습 능력'을 갖고 있다는 점을 보여줬다. 즉, 전두엽은 무엇을 배울지뿐 아니라 어떻게 배울지도 학습하는 구조를 가지고 있으며, 이것이 인간이 끊임없이 바뀌는 상황에서도 흔들리지 않는 이유다. 이 연구는 개인의 강화학습·메타학습 능력 분석, 맞춤형 교육 설계, 인지 능력 진단, 인간-컴퓨터 상호작용 등 다양한 분야에 활용될 수 있으며, 뇌 기반 표현 구조를 활용하면 '뇌처럼 생각하는 AI'기술로서 AI가 인간의 의도와 가치를 더 잘 이해해 위험한 판단을 줄이고 사람과 더 안전하게 협력하는 기술로 이어질 수 있다. 이상완 교수는 “이번 연구는 변화하는 목표를 유연하게 따라가면서도 안정적으로 계획을 세우는 뇌의 작동 원리를 AI 관점에서 규명한 성과이며, 이러한 원리가 앞으로 AI가 사람처럼 변화에 적응하고 더 안전하고 똑똑하게 학습하는 차세대 AI의 핵심 기반이 될 것”이라고 말했다. 연구는 성윤도 박사과정 학생이 1 저자, IBM AI 연구소 마티아 리고티(Mattia Rigotti) 박사가 2저자로 참여했다. 이상완 교수는 교신저자를 맡았다. 연구 결과는 국제 학술지 `네이처 커뮤니케이션스 (Nature Communications)'(11월 26일 자)에 게재됐다. 과학기술정보통신부 한계도전 R&D 프로젝트 사업 지원을 받아 수행됐다.

2025.12.14 12:00박희범 기자

엘리스그룹-현대차 남양연구소, 제조 현장 이미지 AI 솔루션 개발

엘리스그룹(대표 김재원)은 현대자동차 남양연구소와 함께 충돌 시험 이미지를 자동으로 분류하고 검색·관리하는 제조 현장 특화 이미지 AI 솔루션을 개발했다고 9일 밝혔다. 현대자동차 남양연구소가 주관한 이번 과제는 올해 3월 말부터 11월 말까지 약 8개월간 수행됐다. 현대자동차 남양연구소는 시험 사진이 무작위로 저장돼 분석을 위한 분류∙검색에 많은 인력과 시간이 소요되는 점을 해소하고자 이번 솔루션 개발 프로젝트를 추진했다. 엘리스그룹은 딥러닝 기반 이미지 분류·검색 모델을 개발하고, 이를 목적에 따라 조합해 하나의 통합 서비스로 제공하는 프로그램을 구축했다. 특히, 이 과정에서 엘리스의 모듈형 보안 체계를 적용한 프라이빗 클라우드 환경에서 모델을 학습해 데이터 유출 위험을 줄이고 보안을 강화했다. 상용 모델만으로 해결이 어려웠던 충돌 시험 이미지 분류는 공인 기관의 충돌 시험 데이터를 중심으로 다시 학습한 맞춤형 AI 모델을 적용해 해결했다. 이를 통해 60여 종류의 시험 이미지를 98% 이상 정확도로 분류할 수 있게 됐다. 또 기존에 학습된 AI에 공공 데이터를 다시 학습시켜 데이터가 많지 않은 상황에서도 남양연구소 시험 환경에 잘 맞는 모델을 완성했다. 이미지 검색 기능은 사용자가 사진에서 손상 부위나 특정 부품을 마우스로 선택하면 이를 기준으로 비슷한 이미지를 순서대로 보여준다. 이 기능은 기존 텍스트·이미지 검색 방식보다 비슷한 시험 사례를 더 정밀하게 찾아볼 수 있게 해준다. 엘리스그룹은 이미지 인덱싱, 자동 분류, 검색 기능을 하나의 데스크톱 프로그램에 담아, 시험 사진이 저장되는 순간부터 활용까지의 과정을 한 번에 자동 처리할 수 있도록 했다. 김재원 엘리스그룹 대표는 “이번 프로젝트를 진행한 현대자동차 남양연구소 측에서도 이미지 유사도 검색 기능과 프로그램 UI에 대해 기대 이상이라는 평가가 이어졌다”며 “이번 협업을 계기로, 제조∙모빌리티를 비롯한 다양한 산업 현장에 실제 업무에 바로 적용 가능한 AI 솔루션을 지속적으로 확대해 나갈 계획”이라고 말했다.

2025.12.09 10:08백봉삼 기자

AI 강국 조건은 '기업가형 인재'…"연구자 중심 정책 버려야"

한국이 인공지능(AI) 강국으로 성장하려면 기술 중심 전략을 넘어 '기업가형 AI 인재' 육성에 나서야 한다는 분석이 나왔다. 3일 소프트웨어정책연구소(SPRi)가 공개한 '기업가형 AI 인재 육성의 필요성: AI 강국 도약을 위한 한국형 전략의 출발점' 이슈 리포트에 따르면 AI 사업화를 이끄는 인재가 AI 강국 도약 핵심이라는 주장이 나왔다. 보고서는 AI가 증기기관·전기·인터넷과 같은 범용기술이지만 자체로는 경제적 가치를 만들지 못하며, 기술을 실제 제품과 서비스로 전환하는 기업가적 역량이 필수 요소로 봐야 한다고 주장했다. 이에 한국이 AI 기술 선도를 산업·경제 성과로 연결하지 못하는 구조적 문제를 해소해야 한다는 설명이다. 보고서는 특히 세계 유수의 AI 혁신 기업 상당수가 석·박사급 고급 인재가 기업가정신을 결합해 창업한 사례가 많다는 점에 주목했다. 단순 연구 인력을 넘어 기술 사업화 역량을 갖춘 인재가 AI 시대의 국가 경쟁력을 좌우한다는 것이다. 특히 기업가형 AI 인재가 기술 혁신, 사업화, 고용 창출로 이어지는 선순환을 만들 것이라는 전망도 이어졌다. AI 기반 혁신기업의 성장은 국가 경제 역동성을 회복시키고 미래 산업구조를 재편하는 핵심 기제로 작동한다는 설명이다. 보고서는 기술 중심 인재정책의 한계를 지적했다. 국가 전략의 초점을 '연구자·산업인력'에서 '창업·투자·사업화를 이끄는 기업가'까지 확장해야 한다고 조언한다. 이를 통해 AI 기술력과 산업 경쟁력 간의 '단절'을 해소해야 한다는 주장이다. 이에 한국도 '기업가형 AI 국가'라는 새로운 국가 모델을 구축해야 한다고 제안도 이어졌다. AI 기술 기반 창업 생태계를 전략적으로 육성하고, 고급 인재가 실제 시장 혁신을 주도하는 구조를 강화하는 방향이다. SPRi는 "AI 기술의 경제적 가치를 극대화하려면 기술 전문성과 기업가정신이 결합된 인재가 필요하다"며 "기업가형 AI 인재를 육성하는 것이 한국형 AI 전략의 출발점"이라고 밝혔다.

2025.12.03 15:00김미정 기자

생성형 AI는 이미 범용 기술…다음 패러다임은 '피지컬 AI·에이전트·양자'

국내 소프트웨어(SW) 산업이 인공지능(AI) 대전환 시대로 진입하면서 기술 패러다임 변화에 대응하기 위한 논의가 본격화됐다. 전문가들은 예측·정책·산업 전략 방식의 대대적 전환이 필요하다고 진단하고 있다. 김형철 소프트웨어정책연구소(SPRi) 소장은 2일 서울 코엑스에서 개최한 '2026 SW 산업 전망 컨퍼런스'에서 "미국과 중국의 기술 패권 경쟁이 심화되는 상황에서 AI 기술은 산업 경쟁력의 핵심이며 각 산업에서 실제 가치로 실현하는 과정이 무엇보다 중요하다"고 말했다. 김 소장은 특히 AI 기술 확보만으로는 경쟁우위를 보장할 수 없다며 산업 내 적용 전략과 소프트웨어적 기반을 강화해야 한다고 강조했다. 그는 "AI와 SW가 연결될 때 더 큰 가치가 창출된다"며 "기술 변화의 본질을 정확히 읽고 미래 대응력을 높여야 한다"고 덧붙였다. 이날 SPRi는 '미래 디지털 기술 전망'과 자체 기술 전망 프로젝트 '다트(DaRT) 2026'의 분석 결과를 공개했다. SPRi는 올해 약 20년간의 90만 건 학술 데이터 분석을 통해 기술 클러스터링·추세 추적을 진행했다. 연구에 따르면 최근 신기술 확산 패턴은 기존 S-커브에서 '샥스핀' 형태로 급변 중이다. SPRi 김성균 선임연구원은 "'약한 신호' 기술이 갑작스럽게 범용 기술로 성장하는 사례가 반복되고 있다"며 "최근 기술은 등장 속도와 정점 도달 속도가 매우 빨라졌고 전환점을 조기에 포착하는 능력이 국가·기업 경쟁력을 좌우한다"고 말했다. 특히 김 연구원은 뇌·컴퓨터 인터페이스, 분산 AI 얼라인먼트, 양자 감지 기술 등을 초고속 성장형 약신호 기술로 제시했다. 이에 따른 성장성 평가도 소개됐다. 김 연구원은 "뇌·컴퓨터 인터페이스는 의료·스마트홈·게이밍 등 인간·기계 상호작용 시장에서 급속 확장이 예상된다"고 말했다. 또 올해 핵심 기술 중 생성형 AI가 제외된 점도 주목해야 한다고 밝혔다. 그는 "생성형 AI는 이미 범용 기술 단계에 진입해 더 이상 신규성에서 높은 점수를 받기 어렵다"며 "오히려 생성형 AI 기반의 개발 보조 기술이 중기 활성화 기술로 부상했다"고 설명했다. 가장 큰 변화는 메타버스 기술군이 급격히 후퇴하고 AI·양자·피지컬AI 분야가 대거 부상한 점이다. 김 연구원은 "양자 인터넷·양자 감지·피지컬 AI가 장기 기술로 자리 잡았고 AI 간 통신·보안·운영체제 기술이 중기 축을 형성했다"며 폭넓은 기술 지형 변화를 공유했다. 아울러 IDC 이경민 이사는 '2025 ICT 시장 전망'을 통해 글로벌 기업들의 AI 경영 전략과 최고정보책임자(CIO)의 역할 변화를 소개했다. 그는 "CIO는 더 이상 단순 IT 운영자가 아니라 조직 전체를 재설계하는 '디지털 오케스트레이터'가 돼야 한다"고 강조했다. IDC는 AI 시대에 CIO의 역할을 '일 재설계자·복원력 설계자·가치 설계자'라는 3대 축으로 정의했다. 이 이사는 "AI는 속도가 아니라 가치의 문제"라며 "기업은 스스로 창출하려는 가치를 명확히 정의하고 이를 측정할 체계를 갖춰야 한다"고 짚었다. 특히 그는 AI 투자 대비 수익률(ROI) 개념이 기존 비용 대비 효율의 한계를 넘어 성장·혁신·직원 경험 등 9개 가치 지표를 기반으로 재정의되고 있다고 설명했다. 앞으로 기업이 AI를 통해 어떤 매출과 효율, 고객 경험을 목표로 할 것인지 스스로 설계해야 하고 이러한 가치 중심의 AI 경영이 표준이 될 것이라는 전망이다. 또 IDC는 AI 확산의 핵심 기술로 '복합 AI'와 'AI 에이전트 오케스트레이션'을 제시했다. 이 이사는 "2027년까지 AI 애플리케이션의 절반이 기술검증(PoC)을 넘지 못하고 실패할 것"이라며 "이를 극복하기 위해 기업들은 전사 AI 조직을 확대할 것"이라고 예측했다. 마지막으로 그는 AI 시대 인력 구조 변화도 강조하며 "AI가 일자리를 없애는 것이 아니라 일 자체를 재설계하는 단계로 진입했다"고 소개했다. 데이터 기반 업무, 예외 관리자, AI 윤리·거버넌스 전문가 등이 새로운 핵심 역할로 떠오를 것이라는 분석이다. 과학기술정보통신부 이상민 과장은 "AI 확산이 제조·금융·의료·공공 전 분야에서 새로운 산업 기회를 만들고 있다"며 "정부는 이를 뒷받침할 SW 정책 기반을 지속적으로 강화하겠다"고 밝혔다.

2025.12.02 17:59한정호 기자

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