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'독파모' 학습데이터 29종 푼다…1.56조 토큰 'AI허브' 개방

정부가 '독자 인공지능(AI) 파운데이션 모델' 개발 과정에서 확보한 학습용 데이터를 민간에 개방했다. 국내 기업과 연구자가 대형 AI 모델과 멀티모달·안전성 기술을 개발할 수 있는 기반을 넓히기 위한 전략이다. 과학기술정보통신부는 독파모 5개 정예팀이 1차 단계평가 과정에서 확보한 데이터 29종을 한국지능정보사회진흥원(NIA)의 AI허브에 공개했다고 27일 밝혔다. 개방 규모는 약 3544만건으로 토큰으로 환산하면 약 1조 5600억개다. 이번 데이터는 정예팀들이 각자 AI 모델 개발 전략에 맞춰 2025년 데이터 구축·가공 예산 150억원으로 확보했다. 대규모 사전학습 데이터부터 영상·음성 기반 멀티모달 데이터와 AI 안전성 확보를 위한 레드티밍 데이터까지 포함됐다. 전체 데이터는 이론적으로 약 700~800억개 매개변수 수준의 대형 AI 모델을 학습하는 데 사용할 수 있는 규모다. 독자 AI 모델 개발에 참여한 정예팀들의 학습 전략과 데이터 구축 경험도 담겼다. 네이버클라우드는 공개 영상 234만건과 방송 영상 52만건을 비롯해 영상 클립을 기반으로 만든 텍스트 1550만건과 음성 질의응답 1200만건을 구축했다. 장면을 문장 단위로 설명한 캡션 등이 포함돼 AI의 영상 이해 능력과 이미지 생성 모델 학습에 활용할 수 있다. 업스테이지는 1조 토큰 규모의 사전학습 데이터와 50만건의 사후학습 데이터를 공개했다. 사전학습 데이터는 대형 AI 모델을 처음부터 학습하는 데 쓸 수 있으며 사후학습 데이터는 추론과 판단·실행 능력을 갖춘 AI 에이전트 개발에 활용할 수 있다. SK텔레콤은 수학·과학·법률 분야의 고난도 다단계 추론 데이터와 음성·이미지 기반 사후학습 데이터를 구축했다. 국내 법령과 한국 사회의 보편적 가치관을 반영한 한국형 레드티밍 데이터 약 1만건도 포함했다. NC AI는 제조 분야 기술문서와 민원 상담 음성 등 산업 현장에서 확보한 실제 데이터 기반으로 7종의 학습 데이터를 마련했다. 긴 문맥 이해와 단계별 추론·멀티턴 대화·질의응답·멀티모달 학습 등에 활용할 수 있다. LG AI연구원은 국내 50개 실제 가정환경에서 50종 넘는 가사 활동을 촬영해 한국 가정환경에 특화된 피지컬 AI 멀티모달 데이터를 구축했다. 17만개 이상의 영상 클립에 객체와 분할·자세·맥락 정보를 다층으로 표시해 비전 언어 모델 학습과 상용 서비스 개발 등에 이용할 수 있도록 했다. NIA와 한국정보통신기술협회(TTA)는 정예팀들로부터 데이터를 제공받아 품질과 개인정보·유해성을 검증했다. 라이선스 제약이 있는 데이터는 개방 대상에서 제외했다. 사업 참여 조건에 따라 데이터 구축·가공 예산으로 확보한 데이터 가운데 50% 이상을 공개해야 한다. 네이버클라우드와 업스테이지·SK텔레콤·NC AI는 검증을 마친 데이터를 모두 개방하고 LG AI연구원은 의무 개방량을 충족하도록 세부 데이터셋을 통계적으로 선별해 공개했다. 국내 기업과 연구자·학생 등 대한민국 국민은 누구나 AI허브 '독자AI모델 데이터' 항목에서 데이터를 무료로 내려받아 활용할 수 있다. 일부 데이터는 보안이 보장된 온라인 AI 모델 개발 공간인 '안심존' 이용을 별도로 신청해야 한다. 과기정통부는 독파모 고도화 지원을 이어갈 방침이다. 향후 2차 단계평가 과정에서 데이터 구축·가공 예산으로 확보한 데이터도 품질검증을 거쳐 추가로 개방할 예정이다. 김경만 과기정통부 AI정책실장은 "독파모 프로젝트는 단순히 AI모델 개발을 넘어 개발과정에서 축적된 경험과 노하우를 통해 AI생태계 전반의 질적 성장에 기여한다는 점에서 큰 의미"라면서 "오늘 개방된 데이터는 정예팀의 AI학습 전략이 담긴 귀중한 자산인 만큼 AI생태계의 성장과 자생력 강화를 이끄는 밑거름이 될 것"이라고 밝혔다.

2026.08.27 14:00김미정 기자

35살 KETI, 인류의 내일 설계하는 글로벌 기술 허브 도약

한국전자기술연구원(KETI·원장 노건기)은 창립 35주년을 맞아 '인류의 내일을 설계하는 글로벌 기술 허브(Design Tomorrow, Lead Technology)'를 새로운 비전을 선포했다. KETI는 지난 21일 수원컨벤션센터 컨벤션홀에서 연구원 창립 35주년을 기념하는 행사를 개최하고, 지난 35년간 축적해 온 전자·정보기술(IT) 분야 기술 역량을 바탕으로 미래 산업과 사회의 변화를 선도하는 글로벌 연구기관으로 도약하겠다고 다짐했다. KETI의 새 비전은 연구개발(R&D) 혁신을 통해 국가·사회의 지속가능한 성장에 기여하고, 세계 각국 선도 기관과 어깨를 나란히 하겠다는 의지를 담았다. KETI는 인공지능(AI) 주도권을 둘러싼 기술 패권 경쟁이 심화하고 산업 생태계가 급격하게 변화하는 대외 환경에 선제적으로 대응하기 위해 기관이 나아가야 할 방향성과 새로운 지향점을 정립해야 할 필요성을 인식함에 따라 비전을 개편했다. 새 비전은 전 직원을 대상으로 설문조사를 실시해 선정했다. KETI가 나아갈 방향에 대한 구성원의 높은 공감대를 형성하고 전 직원의 역량을 결집했다. 창립 기념 행사에서 문신학 산업통상부 차관은 “AI 시대에 새로운 도약을 준비하고 지역을 중심으로 제조 인공지능전환(M.AX) 생태계를 산업 전반으로 확산시켜 나가는 데 KETI의 역할이 그 어느 때보다 중요하다”고 강조했다. KETI는 새 비전 선포를 계기로 R&D 활동 전반에 미래지향적 가치와 방향을 반영하고, 국내외 산학연 기관과 협력을 확대해 글로벌 기술 협력과 공동연구를 강화할 계획이다. 노건기 KETI 원장은 “새 비전은 혁신적인 기술을 바탕으로 인류의 바람직한 미래를 설계하고 실현해 나가겠다는 모든 구성원의 다짐”이라며 “임직원이 새 비전과 핵심 가치를 공유하고, 산업과 지역과 사회의 변화를 선도하는 연구기관으로 거듭날 수 있도록 최선을 다하겠다”고 말했다.

2026.08.24 09:29주문정 기자

NST, 대덕특구 내 '과학AI 통합 플랫폼 구축' 방안 모색

14년째 방치된 대덕특구 내 노후 아파트 부지에 '과학AI 통합 플랫폼'을 구축하는 방안의 용역 중간 보고서가 처음 공개됐다. 국가과학기술연구회(NST)가 주관하고, 박범계 · 조승래 · 장철민 · 박용갑 · 황정아 의원과 대전시가 공동 주최한 '대덕특구 재도약, 국가전략기술 R&D 거점(SBM) 조성 전략: 출연연 공동관리아파트 노후부지 어떻게 활용할 것인가' 토론회에서 발제에 나선 최태진 로운 인사이트 연구소장은 '연구자+AI전문가+인프라가 어우러지는 'AI S&T 허브로 구축하는 방안'을 발표했다. 로운 인사이트는 NST로부터 공동관리 아파트 개발 기획 최종안을 연말까지 완성할 예정이다. 오늘 발표는 보고서 초안이다. 향후 각계의견을 수렴해 보강할 계획이다. NST와 과기정통붙는 이 보고서를 기반으로 내년 예비타당성조사를 신청할 계획이다. 공동관리아파트는 1979년 건립됐다. 부지는 한국원자력연구원 26.5%, 한국표준과학연구원 24%, 한국화학연구원 17.4%, 한국기계연구원 14.5%, 한국에너지기술연구원 10%, 한국해양과학기술원 부설 선박해양플랜트연구소 4.8%, 한국원자력안전기술원 2.8% 등이다. 안전 문제 및 노후화로 2012년 거주민이 모두 철거된 상태로 비어있다. 이를 개발하기 위해 NST는 지난 2022년 예타를 신청했으나, 떨어졌다. 2023년엔 대전시가 시비 3,000억원을 들여 부지개발 약속을 했다. 그러나, 대전시 재정 어려움으로 백지화됐다. 로운의 중간 보고서에 따르면 사업기간은 2027~2030년, 사업비 규모는 2,700억원이 필요할 것으로 분석됐다. 최 소장은 개발 전략 3개를 보고서에 담았다. 첫 번째 전략은 이곳을 과학AI 통합 플랫폼으로 구축하자는 것. 연구자와 AI전문가(AI 스타트업)가 함께 작업할 수 있는 공간 및 환경 조성, 그리고 AI기반 R&D 수행에 필요한 고성능 컴퓨팅 자원 구축을 핵심으로 하는 AI×S&T 허브 구축안을 제시했다. 또 AI-레디 연구데이터 자산화 및 큐레이션 체계 구축, 연구실 특화형 SFM 개발 및 보급, AI Co-사이언티스트 개발 및 실증체계를 구축할 것도 언급했다. 두 번째 전략으로는 연구협력 허브 및 사업화 확산체계 구축을 제시했다. AI기반 지능형 기술과 민간 수요를 자동 매칭하고, 기술 가치까지 평가하는 지능형 플랫폼 구축을 언급했다. 또 디지털트윈 기반 가상 실증 환경 구현도 제안했다. 이외에 기술사업화-실증-스케일업 컴플렉스 기능, 응용 연구를 위한 한국형 FRO(집중연구조직) 육성을 두 번째 전략에 담았다. 세 번째 전략에서는 청년·우수과학자 교류·정주를 위한 복합공간 구축안을 내놨다. 현안으로는 ▲7개기관 공동소유 및 국유지 포함으로 인한 해당기관 이해관계 ▲도시계획 규제 ▲주거부지-복합거점 전환을 위한 논리 정립 ▲사업추진-개발-운영주체 정리 ▲재원조달 ▲수요반영 등을 꼽았다. 이날 패널토론은 △김명수 전임출연연구기관장협의회장을 좌장으로, △김봉기 한국기계연구원 부원장 △이석락 한국에너지기술연구원 책임행정원(전 행정부장) △이준기 디지털타임스 ICT과학부장 △김태우 NST 경영지원본부장 △박충현 대전시 과학협력과장 △조종영 과기정통부 연구기관혁신정책과장이 나섰다. 황정아 의원은 “세계적으로 AI와 첨단과학기술을 둘러싼 주도권 경쟁이 하루가 다르게 치열해지는 상황에서, 대한민국 R&D 의 핵심 거점 한복판에 있는 공간을 더 이상 방치할 이유가 없다” 며 “해당 부지를 하루빨리 국가전략기술 R&D 혁신 거점으로 거듭나게 해야 한다”고 강조했다.

2026.08.03 22:00박희범 기자

산업부, 산업혁신기반구축사업에 2685억원 지원…AI 기반 제조 혁신 가속

산업통상부는 시설·장비 구축을 통해 초격차 기술개발과 신속한 사업화를 지원하는 산업혁신기반구축사업에 올해 총 2천685억원을 지원한다고 26일 밝혔다. 산업부는 지난해보다 11.5% 증가한 역대 최대 예산 규모로 급변하는 글로벌 기술 경쟁 속에서 국내 산업 기술 자립과 경쟁력 강화를 적극 뒷받침한다는 계획이다. 산업부는 올해 지난해보다 12개 늘어난 28개 신규과제(280억원)를 선정할 예정이다. 신규예산 가운데 약 40%를 AI 기반구축에 집중 투입한다. AI 자율실험실·제조 AI 전환(M.AX) 등 제조 현장에서 즉시 활용할 수 있는 AI 시설·장비 인프라를 확충함으로써, AI 강국 도약을 위한 산업 저변 확보에 견인차 역할을 할 것으로 기대했다. 올해 신규과제부터는 AI·반도체·이차전지 등 첨단 기술분야에서 산학연 협력을 촉진하는 공유형 연구공간을 전국 각지의 연구기반센터에 구축하는 것을 의무화한다. 이를 통해 앵커기업-제품을 공급하는 중소·중견기업-대학·연구기관 협력을 도모하고 기술 혁신과 사업화 가속 등 실질적 혁신지원으로 '산업기술 허브'로 기능을 할 계획이다. 한편, 현장 수요 중심 맞춤형 기반구축 지원을 위해 ▲연구장비 공동활용 실적이 우수한 자립화 센터의 노후장비 업그레이드· 유지보수 등을 지원하는 '연구기반고도화형 기반구축' ▲가상 실험으로 결과를 예측하고, 실험계획에서 결과 도출까지 자율실험을 지원하는 'AI자율실험실형 기반구축' 등도 추진한다. 올해 산업혁신기반구축사업 공고는 총 3회로 나눠 진행된다. 27일 1차 공고를 통해 9개 과제를 우선 선정한다. 자세한 내용은 산업부 홈페이지나 한국산업기술진흥원 홈페이지에서 확인할 수 있다. 최연우 산업부 산업기술융합정책관은 “AI 대전환 등 급격하게 변화하는 첨단기술 경쟁에서 우위를 점하기 위해서는 연구시설·장비의 선제적 확보가 무엇보다 중요하다”며 “중소·중견기업이 직접 구축하기 어려우나 산업기술 개발에 필수적인 공동활용 인프라를 구축하고 활용을 지원하는 산업혁신기반구축사업으로 국내 기업 현장의 신기술 대응을 적극 지원해 나가겠다”고 밝혔다.

2026.01.26 15:28주문정 기자

[현장] 국가 AI 연구거점, '스케일링 이후' 기술 해법 제시…학계 성과 첫 공개

국가 인공지능(AI) 연구거점이 차세대 AI 모델 구현을 위한 핵심 연구 성과를 공개해 기술 확장성과 실용 가능성을 입증했다. 국가 AI 연구거점은 19일 서울 양재동 서울AI허브에서 상반기 연구성과 공유 행사 'AI 이노베이션 쇼케이스'를 개최하고 연구진의 최신 기술 성과를 발표했다. 거대 모델의 구조적 한계, 로봇의 행동지능, 초고차원 멀티모달 데이터 처리 등 각 분야에서 현실 적용을 겨냥한 기술들이 대거 제시됐다. 이번 행사에는 한국과학기술원(카이스트), 고려대학교, 포항공과대학교, 연세대학교 등 연구에 참여한 대학들이 참석했다. 기업 차원에서는 네이버클라우드, LG전자, HD현대 등 12개 파트너사가 참여해 산업 연계 가능성도 함께 논의했다. '뉴럴 스케일링' 성능 둔화…거대 AI, 정체 돌파구는? 국가 AI 연구거점은 정부 주도의 AI 기술 주권 확보를 목표로 지난해 10월 출범한 대형 연구거점 사업이다. 카이스트, 고려대, 연세대, 포항공대 등 국내 주요 대학들이 공동으로 참여하고 있으며 현재는 김기응 카이스트 교수가 센터장을 맡아 연구단을 이끌고 있다. 이날 진행된 1세부 학술 발표는 거대 AI 모델이 안고 있는 구조적 한계를 어떻게 극복할 것인가에 방점이 찍혔다. 고비용·고자원 구조로 대표되는 '뉴럴 스케일링 법칙'을 넘어 효율성과 실용성을 동시에 잡으려는 기술들이 집중 소개됐다. 첫 발표를 맡은 양은호 카이스트 교수는 '오토리그레시브(Auto-Regressive)' 기반 이미지 생성의 속도 병목을 정면으로 겨냥했다. 기존에는 고해상도 이미지 생성에 시간과 자원이 과도하게 소모됐지만 이번 연구에서는 새로운 생성 방식으로 속도를 대폭 개선했다는 것이다. 고속 생성이 가능해지며 멀티모달 모델의 응용 범위도 넓어질 전망이다. 이어 조성현 포항공대 교수는 생성형 AI를 활용해 3D 모델의 품질을 자동으로 높이는 기술을 선보였다. 텍스처가 깨지거나 기하 구조에 오류가 있는 저품질 3D 모델을 AI가 직접 감지하고 수정하는 방식이다. 산업용 시뮬레이션이나 디지털 트윈 환경에서 바로 활용할 수 있을 만큼 실용성이 강조됐다. 이병준 고려대 교수는 학습 효율성에 주목했다. 그는 강화학습 기반의 실시간 최적화 전략을 모델 학습 과정에 적용해 자원 소모를 크게 줄였다고 밝혔다. 계산 자원이 자동으로 조정되는 구조를 통해 학습 비용을 줄이고 에너지 사용량까지 낮춘 것이 핵심이다. 마지막으로 발표를 진행한 노알버트 연세대 교수는 생성형 AI의 맹점인 과적합 문제를 다뤘다. 디퓨전 모델이 가진 기하학적 특성을 활용해 메모라이제이션 현상을 분석하고 이를 조기에 감지할 수 있는 새로운 평가 지표를 제안했다. 생성 결과물의 신뢰도와 안정성을 확보하는 데 기여할 수 있을 것으로 기대된다. "말 알아듣는 로봇"…언어·비전 기반 행동지능 실험 '본격화' 이어진 2세부에서는 언어·비전 기반 파운데이션 모델을 실제 로봇 시스템에 적용하는 연구 성과들이 발표됐다. 기존 로봇 제어 방식이 가진 한계를 넘어 개방형 환경에서 자연어 명령을 이해하고 자율적으로 행동할 수 있는 '지능형 로봇' 구현 가능성이 제시됐다. 조민수 포항공대 교수는 좌장으로서 세션을 열며 오픈셋 환경에서도 일반적인 인지 작업을 수행할 수 있는 기술의 필요성을 강조했다. 그는 '객체 인식'과 '행동 유도성 추론'을 결합한 학계의 최신 접근들을 소개하며 언어-비전-행동이 통합된 로봇 에이전트가 현실에 등장할 준비가 되고 있다는 점을 강조했다. 윤국진 카이스트 교수는 '애니 6D(Any 6D)' 프레임워크를 통해 외부 3D 모델 없이 낯선 물체의 위치와 회전을 실시간으로 예측하는 기술을 시연했다. 시연 영상에서는 이전에 본 적 없는 컵을 로봇이 잡고 회전시키는 장면이 소개돼 눈길을 끌었다. 그는 "영상만으로 자세를 추정해 로봇이 즉석에서 물체를 인식하고 조작할 수 있다"며 "복잡한 사전 모델링 없이도 동작이 가능하다"고 강조했다. 뒤이어 발표에 나선 임재환 카이스트 교수는 로봇이 혼자서 시도하고 실패하면서 배우는 환경이 필요하다며 행동지능 강화를 위한 시뮬레이션 기반 학습 시스템을 소개했다. 해당 시스템은 언어와 시각 정보를 동시에 받아들이고 물리적 제약까지 고려해 스스로 계획을 세우고 실행하는 구조다. 최성준 고려대 교수는 실패한 행동 시연 데이터를 의도적으로 학습에 활용하는 접근을 제시했다. 그는 "실패는 무시하는 게 아니라 전략적으로 학습에 써야 한다"며 "실제로 실패 데이터를 반영했을 때 로봇이 예외 상황에서 훨씬 높은 복원력을 보였다"고 설명했다. 현실을 예측하는 AI…초고차원 생성 모델 '실험 가속' 마지막 학술 발표인 제3세부 세션은 초고차원 멀티모달 데이터를 통합해 현실 세계의 물리적 제약을 반영하는 생성형 AI 모델을 개발하는 연구 성과에 초점이 맞춰졌다. 좌장을 맡은 예종철 카이스트 교수는 "현실 세계를 시뮬레이션 가능한 수준으로 이해하고 재현할 수 있는 고차원 파운데이션 모델 구축이 목표"라며 "다양한 데이터 형태에 대응하는 생성·예측 모델의 잠재적 파급력에 주목해야 한다"고 강조했다. 이어 발제한 김승룡 카이스트 교수는 비디오 생성과 이해에서 핵심 요소로 '모션' 기술을 지목하며 개별 프레임 속 포인트의 시공간적 움직임을 정밀하게 추적하는 모델을 제안했다. 이 모델은 시각적 모션의 단기·장기적인 연속성을 학습하며 사람의 개입 없이도 임의 지점의 움직임을 예측하고 생성할 수 있다. 특히 비디오 생성 모델 내부의 '어텐션' 패턴을 분석해 특정 레이어가 모션 정보를 인코딩하고 있다는 점을 밝혀내기도 했다. 이창희 고려대 교수는 시계열 데이터를 위한 파운데이션 모델 구축 방향을 공유했다. 그는 도메인 특성에 맞는 다변량 시계열 구조를 반영하지 않으면 생성형 AI가 실제 데이터를 제대로 대체할 수 없다고 진단했다. 이에 그는 시계열용 그래프 기반 토큰 인베딩 구조와 이벤트 기반 성능 평가 지표 등을 도입해 정확도와 실용성을 모두 확보하는 모델을 제안했다. 이창희 교수는 "단순히 텍스트 형태로 수치를 나열하는 방식으로는 시계열 데이터의 특성을 반영할 수 없다"며 "시계열 데이터는 이벤트 기반의 비선형적, 인과적 구조를 띠기 때문에 이를 제대로 포착하지 않으면 파운데이션 모델이라고 해도 실제 활용에는 한계가 있다"고 말했다.

2025.06.19 16:30조이환 기자

[현장] "기초연구에서 산업혁신으로"…국가 AI 연구거점, 첫 오픈랩 개최

국가 인공지능(AI) 연구거점이 기초연구 기반의 AI 혁신 생태계 구축을 강조하며 산학연 협력의 의미를 되짚는다. 김기응 국가 AI 연구거점 센터장은 19일 서울 AI 허브에서 열린 'AI 이노베이션 쇼케이스 @ NAIRL 2025' 개회식 환영사에서 국가 AI 연구거점의 설립 배경과 운영 목표를 설명하고 산업계와의 공동 성장 필요성을 강조했다. 이 행사는 국가 AI 연구거점이 개소 이후 처음으로 여는 오픈랩 형식의 공개 행사다. 김기응 센터장은 "이번 행사는 단순한 연구성과 발표를 넘어 대한민국의 미래를 함께 설계하는 자리"라며 "기초연구와 산업의 융합을 통해 새로운 혁신의 씨앗을 심는 플랫폼이 되길 기대한다"고 밝혔다. 그는 국가 AI 연구거점의 전략적 방향성을 세 가지로 요약했다. 공공이 주도하는 고위험·고난도 AI 연구, 세계적 수준의 이론 기반 프로그램 구축, 차세대 AI 모델을 위한 기술 제안이다. 이를 통해 국내외 최고 연구진이 협력하는 구심점으로서 대한민국 AI 기술의 세계 위상 제고에 기여하겠다는 포부다. 김 센터장은 "오는 2027년까지 대한민국을 AI 3대 강국으로 도약시키는 국가 전략에 핵심적으로 기여하겠다"며 "이를 위해 우리는 민간이 감당하기 어려운 기초기반 기술을 맡고 기업들은 이를 실증과 제품화로 연결하는 체계를 강화해야 한다"고 밝혔다. 협력 기업들과의 관계도 주요 메시지 중 하나였다. 김 센터장은 "참여 기업들은 단순한 청중이 아니라 연구성과의 실제 수요자이며 기술사업화의 주체"라며 "거점 성과가 산업 현장에서 실질적 기술 이전과 공동개발로 이어지고 있고 이는 진정한 의미의 산학협력 모델"이라고 평가했다. 이어 장은정 정보통신기획평가원 AI디지털융합단장이 축사에 나서 이번 오픈랩 행사가 국가 AI 연구거점의 본격적인 출발을 알리는 의미 있는 전환점이라고 평가했다. 지난해 10월 개소 이후 약 8개월 만에 국내외 연구성과를 공유할 수 있는 장이 마련됐다는 점에서 상징성이 크다는 분석이다. 장 단장은 산학연 협력을 통한 AI 생태계 강화와 글로벌 공동연구 확대를 거점 운영의 핵심 방향으로 제시했다. 그는 "5차 산업혁명은 더 이상 선언이 아니라 현실이며 그 중심에 AI가 있다"며 "AI는 기술 혁신을 넘어 사회, 문화 전반의 변화를 이끄는 힘이고 오늘 이 자리가 그 변화의 역사적 출발점이 되길 바란다"고 말했다. 이번 행사는 국가 AI 연구거점이 수행 중인 세 가지 핵심 연구 분야의 성과를 공개하고 연구자·산업계 간 협업 가능성을 타진하는 자리로 마련됐다. 세부 발표 주제는 ▲뉴럴 스케일링 기반 차세대 모델 효율화 ▲로봇 파운데이션 모델 개발 ▲초고차원 멀티모달 생성형 AI 연구 등이다. 김기응 국가 AI 연구거점 센터장은 "오늘 이 자리가 단순한 네트워킹이 아니라 깊이 있는 협력의 출발점이 되길 바란다"고 말했다.

2025.06.19 11:05조이환 기자