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'AI 학습'통합검색 결과 입니다. (58건)

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오케스트로 AGI, 경기도 AI 데이터 허브 구축한다

오케스트로 AGI가 데이터 통합 관리 역량을 기반으로 경기도가 추진하는 생성형 인공지능(AI) 행정서비스 고도화에 앞장선다. 오케스트로 AGI는 엑셈과 컨소시엄을 구성해 '경기 AI 학습데이터 통합 관리체계 구축사업'을 수주했다고 12일 밝혔다. 이번 사업은 경기도가 보유한 행정 데이터를 생성형 AI가 활용할 수 있는 고품질 학습데이터로 체계화하고 신뢰도 높은 AI 행정서비스 구현을 위한 데이터 기반을 구축하는 것이 목표다. 경기도 내 여러 부서와 시스템에 분산된 데이터 자산을 통합 관리하는 데 초점을 맞췄다. 경기도는 대규모 클라우드 시스템 구축을 추진해왔으며 최근 AI 전환(AX)을 위한 데이터 관리체계 구축에도 속도를 내고 있다. 오케스트로 그룹은 앞서 경기도 클라우드 시스템 구축사업을 수행한 데 이어 이번 사업까지 맡으며 경기도 AX 지원을 확대하게 됐다. 오케스트로 AGI는 경기도가 보유한 약 80종 정보시스템과 경기 생성형 AI 플랫폼 지식저장소에 축적된 비정형 학습데이터를 분석해 데이터 현황을 정비할 계획이다. 특히 글로벌 데이터 표준인 'DCAT 3.0' 기반 데이터 카탈로그를 구축하고 부서·시스템별로 분산된 데이터 구조와 관계를 체계화할 예정이다. 이를 통해 필요한 데이터를 보다 빠르게 탐색하고 연계할 수 있도록 지원한다. 또 데이터 생성부터 활용까지 전 과정을 추적할 수 있는 '데이터 리니지' 체계를 구축한다. 데이터 출처와 변경 이력을 관리하고 AI 기본법상 고영향 AI 관련 데이터를 식별·카탈로그화해 관련 가이드라인에 부합하는 안전성 확보를 지원할 방침이다. 아울러 기존 검색증강생성(RAG)에 데이터 카탈로그와 온톨로지를 연계한 검색 체계를 적용한다. 단순 유사도 기반 검색을 넘어 답변 근거 데이터를 사전에 선별·통제하고 데이터 간 관계를 반영해 검증 가능한 답변을 생성하는 것이 특징이다. 여기에 Q&A 검증·튜닝 기술도 적용해 근거 없는 답변 생성을 줄이고 AI 행정서비스의 정확성과 신뢰성을 높인다는 목표다. 오케스트로 AGI는 AI·데이터 플랫폼, 온톨로지 기반 지식관리체계 구축 사업을 수행하며 공공 AI 서비스 관련 역량을 확보해왔다. 한국교통안전공단·한국도로공사·국민건강보험공단 등 공공기관 AI 플랫폼 구축 경험을 바탕으로 공공 AI 데이터 관리 사업 확대에 박차를 가할 계획이다. 김영광 오케스트로 AGI 대표는 "공공부문에서 생성형 AI를 안정적으로 활용하려면 데이터의 양뿐 아니라 품질·구조·출처까지 체계적으로 관리할 수 있어야 한다"며 "이번 사업을 통해 경기도 AI 행정서비스 고도화를 지원하고 국가 데이터 스페이스 전략에 맞춰 신뢰도 높은 공공 AI 활용 대표 사례를 만들겠다"고 밝혔다.

2026.06.12 11:09한정호 기자

데이원컴퍼니 패스트캠퍼스, 군 장병 AI 교육 돕는다

데이원컴퍼니(대표 신해동·김동혁) 패스트캠퍼스가 한국과학기술원(KAIST)이 주관하는 '국방 AI 인재양성 사업' 컨소시엄에 참여한다. 이를 통해 회사는 군 장병 대상 AI 교육 생태계 구축을 지원한다. 4일 데이원컴퍼니에 따르면, 이번 사업은 국방부가 추진하는 '2026년 국방 AI 인재양성 사업'의 일환이다. 군 장병의 AI 역량 강화와 전 장병이 참여 가능한 AI 기반 온라인 학습환경 조성을 목표로 한다. 정부는 올해 50억원을 시작으로 향후 5년간 연간 35억원 등 총 225억원 규모의 예산을 투입해 군 특화 AI 교육 플랫폼을 구축할 계획이다. 패스트캠퍼스가 참여하는 이번 컨소시엄은 KAIST를 중심으로 AI 연구·군 특화 교육·온라인 학습 플랫폼 분야의 전문 기관들이 협력한다. 이들은 군 맞춤형 AI 교육 체계를 구축할 예정이다. 특히 초개인화 기반 학습과 프로젝트 기반 학습(PBL) 콘텐츠를 통해 장병들의 실질적인 AI 활용 역량 강화에 초점을 맞춘다. 패스트캠퍼스는 성인 대상 온라인 실무 교육 분야에서 축적해 온 콘텐츠 기획 역량을 기반으로 장병 맞춤형 AI 교육 콘텐츠 및 학습 경험 설계에 참여한다. AI·데이터·프로그래밍 분야에서 쌓아온 실무형 콘텐츠 경쟁력과 대규모 온라인 교육 운영 노하우를 바탕으로, 장병 누구나 수준과 목적에 맞춰 AI를 학습할 수 있는 환경 구축에 힘을 보탤 계획이다. 또 현업 중심 커리큘럼과 온라인 기반 학습 운영 경험을 바탕으로 장병들의 AI 실무 역량 강화와 자기주도형 학습 문화 조성에도 기여할 예정이다. 데이원컴퍼니 관계자는 “패스트캠퍼스는 성인 교육 분야에서 축적해 온 콘텐츠 기획 및 운영 역량을 바탕으로 장병들의 디지털 역량 강화와 지속 가능한 미래 인재 양성에 기여할 수 있도록 노력하겠다”고 말했다.

2026.06.04 09:02백봉삼 기자

[AI 고속도로] AI 열풍 탄 '네오클라우드'…인프라 새 전장으로

인공지능(AI) 시대 핵심 자원 그래픽처리장치(GPU)를 전문적으로 공급·운영하는 '네오클라우드'가 글로벌 인프라 시장의 새로운 강자로 떠오르고 있다. AI 경쟁 무게중심이 모델 개발에서 인프라 확보로 이동하는 가운데, 국내 기업들도 차세대 AI 클라우드 시장 선점에 나서는 모습이다. 네오클라우드는 AI 모델 학습과 추론에 필요한 GPU를 서비스형(GPUaaS)으로 제공하는 AI 특화 클라우드 사업자를 뜻한다. 웹서비스와 기업 업무를 폭넓게 처리하는 기존 범용 퍼블릭 클라우드와 달리 AI 연산에 최적화된 구조를 갖춘 것이 특징이다. 네오클라우드가 주목받는 배경에는 폭발적으로 증가한 AI 연산 수요가 있다. 빅테크 기업들의 AI 데이터센터 투자와 소버린 AI 프로젝트 확대로 GPU 수요가 급증했지만 공급은 이를 따라가지 못하고 있다. 동시에 확보한 GPU조차 효율적으로 활용하지 못하는 문제가 나타나면서 AI 전용 인프라 필요성이 커지고 있다. 가격 경쟁력도 강점으로 꼽힌다. 업타임 인스티튜트 분석에 따르면 북미 기준 엔비디아 H100 GPU 온디맨드 사용 비용은 네오클라우드가 시간당 약 34달러로, 하이퍼스케일러 평균인 98달러 대비 크게 저렴한 것으로 나타났다. AI 워크로드에 불필요한 요소를 줄여 비용 효율을 높인 결과다. 글로벌 시장에선 코어위브, 람다랩스, 네비우스 등이 대표 사업자로 부상했다. 특히 코어위브는 오픈AI와 앤트로픽, 구글, 메타, 퍼플렉시티 등 주요 AI 기업에 GPU 인프라를 제공하며 시장을 선도하고 있다. 최근에는 AI 개발 플랫폼 기업 위츠앤바이어스(W&B)를 인수한 데 이어 에이전트 AI 기능까지 출시하며 단순 GPU 임대를 넘어 풀스택 AI 클라우드 기업으로 진화하고 있다. 네비우스 역시 AI 특화 클라우드 기업으로 빠르게 성장 중이다. 러시아 최대 검색엔진 얀덱스에서 분사한 뒤 AI 클라우드 기업으로 전환한 네비우스는 마이크로소프트와 메타, 엔비디아 등과 대형 계약을 체결하며 시장 영향력을 확대하고 있다. 올해 들어 주가가 130% 이상 급등하는 등 투자자들의 관심도 집중되고 있다. 글로벌 자본도 네오클라우드에 몰리는 상황이다. 블랙스톤과 칼라일 등 미국 주요 투자기관들은 코어위브와 람다, 크루소 등 네오클라우드 기업이 보유한 GPU를 담보로 대규모 자금을 공급하고 있다. 시장에선 GPU 자체가 새로운 인프라 자산으로 평가받기 시작했다는 분석도 나온다. 통신사들도 경쟁에 뛰어들고 있다. 일본 소프트뱅크는 엔비디아 GB200 NVL72 기반 네오클라우드 서비스를 올해 정식 출시할 예정이다. 자체 AI 클라우드 운영체제(OS) '인프리니아'를 결합해 학습부터 추론까지 통합 지원하는 구조를 내세우고 있다. 글로벌 통신사들이 AI 인프라 사업자로 영역을 확장하는 흐름이 뚜렷해지는 양상이다. 국내에선 베슬AI와 몬드리안에이아이 등이 대표 주자로 꼽힌다. 베슬AI는 연내 최신 GPU 1만 장 규모 인프라 구축을 추진하며 글로벌 데이터센터 네트워크를 확대하고 있다. 몬드리안에이아이는 AI 플랫폼과 인프라를 결합한 네오클라우드 전략을 내세우며 교육·연구 시장을 공략 중이다. 엘리스그룹 역시 모듈형 데이터센터와 GPU 스팟 요금제를 앞세워 시장 진입에 속도를 내고 있다. 업계에선 네오클라우드가 기존 하이퍼스케일러를 대체하기보다 AI 특화 워크로드를 처리하는 새로운 인프라 축으로 자리 잡을 것으로 보고 있다. 시장조사기관 ABI리서치는 네오클라우드 GPUaaS 시장이 2030년 수백조원 규모로 성장할 것으로 전망했다. 코리 샌더스 코어위브 제품 관리 담당 수석부사장은 최근 미국 IT 전문매체 AI 비즈니스 인터뷰에서 "AI 클라우드는 더 이상 GPU 임대 사업이 아니다"라며 "학습과 추론, 운영을 아우르는 풀스택 플랫폼 경쟁이 시작됐으며 이것이 차세대 AI 인프라 시장의 핵심이 될 것"이라고 강조했다.

2026.05.31 11:00한정호 기자

"제조업 AX 성패, 암묵지 표준화에 달렸다"

국내 제조업의 인공지능 전환(AX)을 고도화하기 위해 이질적 데이터를 규격화하고, 사후학습을 지원하는 신경망처리장치(NPU) 개발이 시급하다는 지적이 나왔다. 단순한 디지털 전환(DX)을 넘어 인공지능(AI) 중심 완전 자동화를 구현하려면 현장 숙련공의 노하우인 '암묵지'를 데이터화하고, 이를 저비용·고효율로 학습할 수 있는 국산 반도체 생태계가 뒷받침돼야 한다는 내용이다. 차석근 첨단제조표준화포럼 위원장은 27일 서울 양재에서 개최된 '2026 시스템-반도체 포럼'에서 "이제는 DX를 넘어 AX로 나아가야 할 때"라며 "AX 성패는 결국 생산현장에서 다이내믹하게 움직이는 유효 데이터를 어떻게 수집하고 활용하느냐에 달려 있다"고 강조했다. 차 위원장은 "센싱 기술로 현장에 숨어 있는 암묵지 데이터를 끌어올려야 하고, 이를 위해 제각각인 생산현장 데이터를 표준화하는 작업이 선행돼야 한다"고 설명했다. 현재 제조현장의 실제 의사결정은 표준작업지침서(SOP) 같은 형식지보다 오랜 경험을 가진 숙련자 감에 크게 의존하고 있다. 차 위원장은 "베테랑 작업자들은 설비에서 발생하는 미세한 진동음, 제품의 색상 변화, 당일 습도 등 정형화되지 않은 조건을 종합 판단해 공정 변수를 미세 조정한다"고 말했다. 문제는 이러한 판단의 근거가 문서화되지 않아 데이터화하기 까다롭다는 점이다. 불량 예측, 수율 최적화, 이상 탐지 등 AI를 통해 달성하고자 하는 고부가가치 자동화 영역이 바로 이 암묵지에 집중돼 있다는 점이 제조업 AX의 가장 큰 난제다. 차 위원장은 발표자료에서 "기존 형식지만 AI에 학습시킬 경우 현장의 단편적 공정만 자동화될 뿐, 제조업의 핵심 가치를 AI 모델에 담기 어렵다"고 덧붙였다. 업계는 암묵지를 기계가 인식할 수 있는 구조화·표준화된 데이터 형태로 번역하고, 이를 기반으로 생산공정을 100% 자동화하는 데 역량을 집중하고 있다. 제조 데이터의 높은 이질성은 걸림돌이다. 공장 내부에는 여러 벤더의 설비와 서로 다른 세대 장비가 혼재돼 있다. 통신 프로토콜과 단위, 샘플링 주기, 태그 명명 규칙 등이 제각각 얽혀 있다. 이에 따라 일정한 규격에 맞춰 암묵지를 정제하는 표준화 프로세스가 필수다. "피지컬 AI 시대, 학습 가능한 NPU가 핵심" 포럼에서는 '학습 기능'을 내장한 NPU 개발 필요성도 논의됐다. 장성준 한국전자기술연구원(KETI) 센터장은 "현재 시장에 나와 있는 NPU가 주로 추론 기능에 초점이 맞춰져 있는 것은 사실이지만, 미래에는 NPU가 학습 기능까지 수행하는 방향으로 나아가지 않을까 한다"고 전망했다. 장 센터장은 "로봇 파운데이션 모델은 범용 작업에 특화돼 새로운 작업에 직면했을 때는 제대로 대응하지 못할 가능성이 크다"며 "생산현장에서 발생하는 소량 샘플 데이터만으로도 실시간 학습을 수행할 수 있는 능력이 필수이고, 이때 온디바이스 NPU나 그래픽처리장치(GPU)가 경량 학습을 지원할 수 있어야 한다"고 짚었다. 아울러 제조현장 내 온프레미스 환경에서 사후학습과 파인튜닝(미세조정) 역할이 커지고 있다고 덧붙였다. 그는 "중앙 GPU 데이터센터에서 1차로 학습된 거대 모델을 가져와 각 팩토리의 고유 데이터에 맞게 파인튜닝하는 과정이 핵심"이라며 "이 과정에서 NPU가 같이 학습을 담당할 수 있으면 총소유비용(TCO)이 절감될 것"이라고 설명했다. 다만 장 센터장은 "현재 국내 반도체 생태계에는 학습 기능을 지원하는 토종 NPU가 전무한 실정"이라며 "아마존웹서비스(AWS)의 트레이니움이나 구글의 텐서처리장치(TPU)처럼 국내에서도 학습을 지원하는 NPU가 나와야 한다"고 말했다.

2026.05.27 14:09진운용 기자

버즈니, 휴넷 MBA에 'AI 기반 케이스 스터디' 기능 구축

버즈니(공동대표 남상협·김성국)가 기업교육 전문기업 휴넷과 계약을 체결하고, 휴넷 MBA 과정 내 'AI 케이스 스터디' 기능 구축을 완료했다고 22일 밝혔다. 이번 프로젝트를 통해 휴넷 MBA 학습자들은 AI 기반 케이스 스터디 기능을 활용할 수 있게 됐다. 기존의 일방향적 교육 방식에서 벗어나 학습자의 직무 및 학습 맥락 기반의 탐구형 학습 경험을 제공하는 것이 특징이다. 또 교육 운영자를 위한 'AI 케이스 빌더'를 함께 구축해 케이스 생성 지원 기능과 템플릿 기반 운영 기능을 제공할 수 있도록 시스템을 고도화했다. 이번 휴넷과 계약 성과는 버즈니가 기존 이커머스 특화 영역을 넘어 교육 분야로 최초 진출했다는 점에서 큰 의미를 지닌다. 버즈니는 지난 18년간 쌓아온 커머스에 특화된 AI 기술력을 바탕으로 커머스AI 구독 서비스 에이플러스AI를 운영하고 있다. 검색AI, 추천AI, 리뷰 AI 등 다양한 기술을 국내 주요 커머스사에 공급 중이다. 남상협 버즈니 대표는 “이번 휴넷과의 프로젝트를 통해 버즈니는 커머스 영역에서 축적한 데이터 기반 AI 기술과 생성형 AI 활용 역량을 학습 경험 영역으로 확장할 수 있었다”며 “앞으로도 다양한 분야에서 AI 기반 사용자 경험 혁신을 지속해 나갈 계획”이라고 말했다.

2026.05.22 09:55백봉삼 기자

우주청, 위성영상 AI 학습자료 추가 공개

우주항공청은 15일 대전컨벤션센터(DCC)에서 국내 위성영상·인공지능 관련 기업들을 대상으로 '위성영상 빅데이터 AI 학습자료 활용 산업체 간담회'를 개최한다. 이날 간담회에서는 우주항공청과 한국항공우주연구원이 추진 중인 위성영상 AI 학습자료 공개 현황을 설명한다. 또 산업계 활용 수요, 애로사항, 정책 지원 필요 사항에 대해 의견을 교환한다. 우주청과 항우연은 지난 2023~2024년 객체 탐지, 건물 분할, 도로 추출, 구름 탐지, 토지피복 분류 등 데이터 63만 건을 공개했다. 2025년과 올해 초에는 30만건에 이르는 해양·빙하 모니터링 및 시계열 토지피복 변화 등의 자료를 공개했다. 노경원 우주항공청 차장은 “앞으로 우주항공청은 다목적실용위성과 차세대중형위성 위성데이터 개방을 적극 추진하고, 이번 간담회를 통해 수렴된 산업계의 수요와 현장 의견을 정책에 반영할 것"이라고 말했다.

2026.05.14 18:04박희범 기자

사람인, 인적성 검사 개편...상품 라인업·AI 분석 기능 강화

사람인(대표 황현순)이 자사 대표 상품인 '사람인 인적성검사'를 전면 개편했다고 14일 밝혔다. 구직자들이 인적성검사를 단순 평가가 아닌 '취업 준비 과정의 학습 도구'로 활용할 수 있도록 상품 라인업과 AI 분석 기능을 강화한 것이 핵심이다. 이번 개편을 통해 사람인은 기존 실전형 중심이었던 적성검사 서비스를 '연습형'과 '실전형'으로 확대 개편했다. 새롭게 추가된 '연습형 적성검사'는 실제 시험 전 문제 유형과 풀이 방식에 익숙해질 수 있도록 설계된 워밍업형 서비스다. 실전형 대비 난이도를 다소 낮추고, 90분 동안 80문항을 풀이할 수 있도록 구성해 충분한 학습 시간을 제공한다. 특히 연습형 결과지에서는 문항별 정확도와 영역별 강약점을 상세히 분석해 주며, 응시자의 문제 해결 방식과 직무 적합성을 종합적인 관점에서 제공한다. 충분한 연습 후에는 '실전형 적성검사'를 통해 최종 점검이 가능하다. 실제 채용 현장과 동일한 환경(30분 내 60문항)에서 시험을 보며, 실전 감각을 극대화할 수 있으며, 결과지는 이력서에 첨부해 자신의 직무 강점을 증빙하는 용도로 즉시 활용할 수 있다. AI 기반 분석 기능도 한층 고도화했다. 응시자는 AI 분석을 통해 동일 직무 지원자들 사이에서 자신의 객관적인 위치를 눈에 확인할 수 있다. 또 검사 결과를 바탕으로 개인의 강점이 보다 잘 발휘될 수 있는 최적의 직무를 추천해 줘 막막한 진로 선택에 명확한 가이드를 제공한다. 사람인 관계자는 “이번 개편은 구직자들이 인적성검사를 단순한 '평가'가 아닌, 취업 성공을 위한 '학습과 전략의 도구'로 활용할 수 있도록 기획했다”며 “확장된 라인업과 정교해진 AI 분석을 통해 구직자들이 더 자신 있게 취업 시장에 도전하기를 바란다”고 말했다.

2026.05.14 10:20백봉삼 기자

"AI 학습 멈추면 뒤처질까 두렵다"...직장인 고민 커져

국내 직장인들은 AI를 단순 생산성 향상 도구를 넘어 커리어 경쟁력과 성장의 핵심 요소로 인식하고 있는 것으로 나타났다. HR 플랫폼 딜이 명함 앱 '리멤버'와 협력해 지난 4월 15일부터 2주간 국내 직장인 1000명을 대상으로 실시한 'AI 사용 및 역량 개발 설문 조사' 결과를 11일 공개했다. 조사 대상은 사원부터 과장급 직장인이다. 이번 조사에서 전체 응답자의 82.4%는 국내 직장인들이 AI 역량을 커리어 성장을 위한 핵심 요소라고 평가했다. 또 응답자의 89.4%는 AI 역량 향상을 위해 노력하고 있다고 답했다. 가장 많이 활용되는 학습 방식은 실무 과정에서 AI를 직접 활용하는 방식(38.8%)이었다. 이어 온라인 강의 수강(19.8%), 회사 교육 프로그램(15.8%) 순으로 나타났다. 특히 AI 역량 강화는 기업 지원보다 개인의 자발적 투자로 이뤄지는 경향이 두드러졌다. 응답자의 53%는 유료 AI 서비스를 위해 직접 비용을 지출하고 있다고 답했다. AI 학습에 대한 압박감도 높게 나타났다. 응답자의 약 70%는 “AI 학습을 지속하지 않으면 뒤처질 것 같다”고 답했으며, 46.1%는 이미 AI 역량이 인사 평가나 보상에 영향을 미치고 있다고 응답했다. AI 활용 확산과 함께 새로운 형태의 업무 부담도 나타났다. 응답자의 92.6%가 AI가 업무 생산성을 높여준다고 답한 동시에, 64%는 AI 사용 과정에서 비효율이나 업무가 복잡해진 경험이 있다고 응답했다. 주요 원인으로는 반복적인 프롬프트 수정(28.5%), AI 결과물의 검토·수정(25.2%), 정확성 검증(22.9%) 등이 꼽혔다. AI 활용이 늘어나면서 검증·보완·관리 역할의 중요성이 커지고 있는 것으로 분석된다. 신뢰성과 보안, 과의존에 대한 우려도 커지고 있다. 직장인들이 꼽은 주요 우려는 정확성 부족(32.2%), 데이터 보안 및 유출 위험(23.5%), AI 도구 의존으로 인한 업무 능력 저하(20.0%) 순이었다. AI 과의존을 우려하고 있다는 응답은 44.5%를 차지했으며, 그 원인으로 학습 능력 저하(28.1%)와 글쓰기 능력 저하(24.5%)가 지목됐다. 직무 대체에 대한 불안도 적지 않다. 응답자의 62%는 “AI가 어느 정도 자신의 일을 대체할 수 있다”고 답했고, 그 이유는 AI 기술의 빠른 발전 속도(45.3%)와 AI의 정확성·효율성 향상(29.2%)로 나타났다. 반면 회사 차원의 인력 감축 시도에 대한 우려는 13.4%에 그쳤다. 불안감의 배경에는 구조조정보다 AI 기술 변화 속도에 대한 압박감이 더 크게 작용한 것으로 분석된다. 딜은 이런 변화가 기업 HR 시스템에도 반영되고 있다고 설명했다. 딜의 AI 기반 인재 관리 솔루션 '딜 인게이지'는 클로드, 커서, 깃허브 코파일럿 등과 연동해 직원들의 AI 활용량을 인사 및 성과 관리에 반영할 수 있도록 지원한다. 박준형 딜 코리아 영업총괄은 “AI 환경이 빠르게 변화하는 가운데, 국내 직장인들도 주도적인 역량 강화를 통해 적극적으로 적응해 나가고 있다”며 “앞으로 기업은 직원들이 AI와 경쟁하기보다 AI와 함께 성장할 수 있도록 지원하는 환경을 만드는 데 집중해야 한다”고 말했다.

2026.05.11 09:36백봉삼 기자

방미통위, 2만여 시간 방송영상 AI 학습용 데이터 확보

방송미디어통신위원회는 한국전파진흥협회(회장 홍범식)와 함께 7일 서울에서 '25년 방송영상 인공지능 학습용 데이터 구축 사업 성과공유회'를 열고 그간 구축한 인공지능 학습용 데이터를 공개했다. 방미통위는 방송미디어 산업 인공지능 혁신을 위해서는 고품질의 학습용 영상 데이터 확보가 무엇보다 중요하다는 판단에 따라 방송사가 보유하고 있는 뉴스, 다큐멘터리, 드라마 등 방대한 방송영상 자료의 가치에 주목하고 이를 인공지능 학습을 위한 데이터로 전환하는 사업을 지난해 추진했다. 이번 사업에는 총 200억 원의 예산이 투입됐으며, 200만 시간이 넘는 방대한 방송 원본 데이터 중 4만여 시간을 엄선해 정제 및 가공을 거쳤다. 이후 데이터 품질 검증을 통해 최종적으로 인공지능 학습을 위한 고품질 영상 2만 3113시간, 약 460만 개의 데이터 세트를 구축했다. 방송사가 보유하고 있는 방송영상 자료는 우리 사회 역사와 문화를 바탕으로 언어, 행동, 소리, 이미지 등 복합적 상황 정보를 풍부하게 담고 있어 인공지능 학습을 위한 최적의 원천데이터로 평가받는다. 이번에 구축된 방송영상 인공지능 학습용 데이터는 방송콘텐츠 제작 현장의 효율성을 높일 수 있는 인공지능 관련 서비스 개발부터 제조, 의료, 재난, 교통 등 타 산업 전반의 인공지능 개발에 활용돼 국가 인공지능 경쟁력 강화에 기여할 전망이다. 박동주 방미통위 사무처장은 “이번 사업이 방송미디어 산업의 인공지능 혁신을 위한 소중한 첫걸음이 될 것”이라며 “앞으로도 국내 방송미디어 산업이 인공지능을 발판 삼아 재도약할 수 있도록 관련 정책과 사업을 지속 추진해 나가겠다”고 말했다. 한편, 이날 성과공유회에는 KBS, MBC, MBC충북, KT ENA 등 4개 주관 방송사들과 네이버 클라우드, LG AI연구원 등 인공지능 전문기업 관계자를 비롯해 관련 분야 전문가, 일반 국민 등 100여 명이 참석했다.

2026.05.07 16:28박수형 기자

[AI는 지금] 구글, 학습·추론 모두 효율로 승부…AI 인프라 판 흔든다

구글이 여러 데이터센터에 나뉜 연산 자원으로 대규모 인공지능(AI) 모델을 학습시키는 기술을 공개했다. 통신량과 장애 영향을 줄인 구조로, 초거대 AI 인프라 경쟁에서도 성능 못지않게 효율이 핵심 변수로 떠오르고 있다. 구글 딥마인드는 23일(현지시간) 공식 블로그를 통해 '디커플드 디로코(Decoupled DiLoCo)'를 발표했다. 대규모 학습 작업을 여러 개의 독립된 연산 단위로 나누고, 이들 사이에 비동기식으로 데이터를 주고받는 구조다. 동일한 칩을 하나의 대형 클러스터로 묶어 동기 상태를 유지하는 기존 방식과 달리 떨어진 데이터센터의 연산 자원을 여러 학습 단위로 나눠 운영하는 것이 핵심이다. 디커플드 디로코는 여러 지역에 나뉜 연산 자원을 묶어 학습을 이어가는 분산 학습 구조다. 특정 구역에서 장애가 발생해도 전체 학습이 멈추지 않도록 설계했다. 구글은 이 구조를 적용해 미국 4개 지역에서 120억 개 매개변수(12B) 모델을 2~5기가비피에스(Gbps) 광역망으로 학습시켰고, 기존 동기화 방식 대비 20배 이상 빠른 결과를 냈다. 또 별도 전용망 없이도 광역 네트워크 수준에서 생산급 분산 사전학습이 가능하다는 점도 강조했다. 장애 상황을 가정한 실험도 진행했다. 카오스 엔지니어링(chaos engineering) 방식으로 하드웨어 장애를 넣은 환경에서 일부 학습 단위가 중단된 뒤에도 전체 학습을 이어갔다. 또 복구된 단위는 다시 체계에 편입됐다. 특정 장비나 특정 구역의 문제가 전체 학습 작업으로 번지는 영향을 줄이도록 설계한 구조란 점에서 주목된다. 디커플드 디로코는 기존 디로코(DiLoCo)를 확장한 기술이다. 구글 딥마인드는 지난 2023년 연결성이 낮은 여러 연산 구역에서도 언어모델을 학습할 수 있는 저통신 분산 학습 기술인 디로코를 공개했다. 당시 8개 작업 단위 기준 완전 동기식 최적화와 유사한 성능을 내면서도 통신량은 500배 줄였다고 밝힌 바 있다. 이번에는 여기에 비동기 데이터 흐름과 장애 격리 구조를 더했다. 이는 구글의 6세대 텐서처리장치(TPU)인 트릴리움 운용 전략과도 연결된다. 구글은 디커플드 디로코를 통해 'TPU v6e'와 'TPU v5p' 등 서로 다른 세대의 칩을 하나의 학습 작업에 함께 투입할 수 있다고 설명했다. 신형 칩이 모든 지역에 동시 배치되지 않는 만큼, 최신 칩 확보뿐 아니라 기존 설비 활용도도 AI 인프라 경쟁력을 가르는 요소로 부상하고 있다. 이와 별개로 구글은 추론 병목 완화에도 속도를 내고 있다. 특히 구글 리서치가 지난 3월 공개한 '터보퀀트(TurboQuant)'는 생성형 AI 운영의 최대 걸림돌로 꼽히는 메모리 병목을 압축 기술로 줄일 수 있다는 점에서 업계의 높은 관심을 받았다. 터보퀀트는 LLM의 임시 기억장치인 'KV 캐시'를 3비트 수준으로 압축해 정확도 손실 없이 메모리 사용량을 최소 6배 줄이는 기술이다. 이를 통해 구글은 디커플드 디로코로 학습 단계에서 네트워크와 장애 영향을 줄이고, 터보퀀트로 추론 단계에서 메모리 병목을 낮추는 방식으로 AI 인프라 전반의 효율 개선에 나선 것으로 보인다. 경쟁사들도 비슷한 방향으로 움직이고 있다. 엔비디아는 블랙웰 계열에서 추론 성능과 함께 토큰당 비용 절감, 전력 효율을 강조하고 있다. 마이크로소프트(MS)는 마이아 200(Maia 200)을 AI 토큰 생성의 경제성을 높이기 위한 추론 가속기로 소개했다. 메타는 MTIA 로드맵을 공개하며 맞춤형 반도체를 인공지능 인프라 전략의 중심에 두겠다고 밝혔다. 아마존웹서비스(AWS)도 트레이니엄3 울트라서버를 내놓으며 비용 효율과 에너지 효율을 전면에 내세웠다. 다만 구글은 칩 성능이나 서비스 단가에만 초점을 맞추지 않았다는 점에서 차별화된 모습을 보이고 있다. 학습 단계에선 데이터센터 간 분산 학습 구조를 손보고, 추론 단계에선 메모리 병목을 줄이는 방식으로 접근 범위를 넓혔다. 서로 다른 세대의 하드웨어를 함께 쓰는 구조까지 제시한 점도 특징이다. 업계 관계자는 "이제 AI 인프라 경쟁은 더 많은 칩 확보에서 끝나지 않는다"며 "분산된 자원을 얼마나 안정적으로 묶어 학습시키고, 추론 비용을 얼마나 낮추느냐가 핵심 경쟁력으로 떠오르고 있다"고 설명했다.

2026.04.24 16:43장유미 기자

UNIST 연구실 한곳서 세계 3대 AI학회 논문 3편 동시 발표

UNIST는 한승열 인공지능대학원 교수 연구팀 논문 3편이 오는 23일 브라질 리우데자네이루에서 열리는 표현학습국제학회(ICLR)에 채택됐다고 21일 밝혔다. ICLR은 신경정보처리시스템학회(NeurIPS), 국제머신러닝학회(ICML)와 함께 세계 3대 AI 학회로 꼽힌다. UNIST 측은 "심사 기준이 까다로워 단일 연구실에서 3편의 논문이 동시에 채택된 것은 드문 사례"라고 말했다. 실제 올해 ICLR에는 전 세계에서 1만 9000여 편의 논문이 제출됐다. 이 중 약 27%인 5,300여 편만이 심사를 통과했다. 특정 연구실에서 논문 3편이 채택될 수학적 확률은 2%정도다. 논문 3편은 ▲자기 개선 스킬 학습법(SISL) ▲엄격한 하위 목표 실행(SSE)' 학습기술▲연속적 하위 가치 Q-러닝(S2Q) 등 모두 인공지능 분야 강화학습과 관련있다. 이상현, 황재박, 조용현 연구원이 각 연구의 제1저자로 참여했다.

2026.04.21 08:45박희범 기자

공정위, 공정거래 AI·데이터 활용 아이디어 공모

공정거래위원회는 인공지능(AI) 기술을 활용해 공정거래 데이터를 국민 누구나 쉽게 활용할 수 있도록 '제2회 공정거래 AI·데이터 활용 공모전'을 개최한다고 9일 밝혔다. 이번 대회는 '의결서를 AI로 읽다'라는 주제로 공정위의 핵심 데이터인 의결서·사건정보 등을 활용해 혁신적인 서비스와 AI 모델을 발굴하는 데 목적을 뒀다. 지난해에 이어 두 번째 실시하는 공모전으로 대한민국 국민이면 누구나 단체(2인이상)로 공모전 누리집(공정위AI데이터공모전.kr)에서 참가할 수 있다. 공모 분야는 참가자 역량에 따라 ▲아이디어 기획 ▲AI 학습모델 개발 두 분야로 진행된다. 아이디어 기획은 공정거래 데이터를 활용한 창의적 서비스나 정책 아이디어를 제안하면 된다. 또 AI 학습모델 개발 분야는 공정거래 데이터를 활용한 AI 모델 개발·구현 방안을 제안하면 된다. 공모전은 9일부터 5월21일까지 진행되며 접수된 신청 내용에 대해 내·외부 전문가의 1차(서류)·2차(대면) 심사를 실시한다. 시상은 대상 총 2점(아이디어 기획 및 AI 학습모델 분야 각 1점), 우수상 총 5점(아이디어 3점, AI 학습모델 2점)에 대해 이뤄진다. 이번 공모전은 공정거래 데이터의 국민 활용 활성화, AI 기반 공공서비스 혁신 아이디어 발굴, 의결서 등 전문 데이터를 누구나 이해할 수 있도록 하는 AI 기술 확산, 스타트업 및 개발자의 AI 창업모델 창출 지원을 목표로 추진된다. 특히 기존에는 이해하기 어려웠던 법률·판례 중심의 의결서를 AI 기술을 통해 쉽게 검색하고 분석할 수 있는 환경을 조성하는 데 중점을 둔다. 공정위는 아이디어기획과 AI 학습모델 개발 각각의 수상자(단체)에 공정거래위원장상과 상금을 수여한다. 각 부분 최우수 수상작은 행정안전부에서 주관하는 '제14회 범정부 공공데이터 창업경진대회' 본선 진출권이 부여된다. 공정위는 이번 공모전을 계기로 공정거래 데이터의 AI 학습데이터 구축 및 개방을 확대해 국민체감형 AI 공공서비스를 지속적으로 추진해 나갈 예정이다.

2026.04.09 14:49주문정 기자

브레인크루-한빛앤, AI 교육 콘텐츠 확장 힘 모은다

브레인크루(대표 이경록)와 한빛미디어 그룹의 AI 교육 전문 기업 한빛앤이 AI 교육 콘텐츠 공동 개발 및 생태계 확장을 위한 전략적 업무협약(MOU)을 체결했다고 8일 밝혔다. 이번 협약은 빠르게 진화하는 생성형 AI 기술 환경 속에서, 실무에 바로 활용할 수 있는 교육 콘텐츠를 확대하고 국내 AI 학습 생태계를 고도화하기 위해 추진됐다. 브레인크루의 AI 기술 및 콘텐츠 기획 역량과 한빛앤의 콘텐츠 제작·유통 및 마케팅 역량을 결합해, 다양한 형태의 AI 학습 콘텐츠를 공동으로 기획·개발·확산해 나갈 계획이다. 양사는 이번 협약을 통해 ▲공동 브랜딩 및 마케팅 협력(보도자료, 크로스 마케팅 등) ▲DeepAgentBuilder(사용자가 자연어로 쉽게 에이전트 시스템을 구축할 수 있도록 지원하는 도구) 기반 AI 교육 콘텐츠 제공 및 상품화 ▲AI 텍스트 콘텐츠(아티클·도서) 기획, 편집 및 유통 협력 ▲AI 기술 기반 콘텐츠 제작 및 서비스 개발 ▲플랫폼 활용 및 오프라인 교육 공간 지원 ▲컨퍼런스 및 오프라인 행사 공동 기획·운영 및 콘텐츠화 ▲신규 AI 교육 콘텐츠 공동 기획 및 개발 등 다양한 영역에서 협력을 추진할 예정이다. 특히 이번 협약은 DeepAgentBuilder를 활용한 AI 에이전트 및 실무형 교육 콘텐츠를 중심으로, 영상·텍스트·도서 등 다양한 포맷으로 확장 가능한 콘텐츠 협력 모델을 구축한다는 점에서 의미가 크다. 이를 통해 학습자들이 실제 업무에 바로 적용할 수 있는 실용적인 AI 교육 경험을 제공할 것으로 기대된다. 이경록 브레인크루 대표는 “이번 협약은 AI 기술을 보다 쉽게 이해하고 활용할 수 있도록 돕는 콘텐츠를 확산하는 중요한 계기가 될 것”이라며 “한빛앤과의 협력을 통해 실무 중심의 AI 교육 콘텐츠를 지속적으로 선보이겠다”고 밝혔다. 임백준 한빛앤 대표는 “한빛앤은 IT·AI 교육 콘텐츠의 기획과 유통을 전문으로 하는 기업으로, 이번 협약을 통해 AI 콘텐츠 경쟁력을 한층 강화할 수 있을 것으로 기대한다”며 “브레인크루와 함께 현업에 바로 적용 가능한 AI 학습 콘텐츠를 지속적으로 확대해 나가겠다”고 말했다. 이번 협약은 4월부터 공동 브랜딩 및 마케팅 활동을 시작으로 단계적으로 확대되며, AI 기술과 콘텐츠가 결합된 실용 중심의 교육 생태계 구축을 목표로 다양한 협력 프로젝트를 이어갈 예정이다.

2026.04.08 11:28백봉삼 기자

'알파고 쇼크' 10년…이세돌, AI와 다시 맞붙는다

기술과 인간 대결로 전 세계를 놀라게 했던 이세돌 9단이 10년 만에 다시 인공지능(AI) 앞에 선다. AI 에이전트로 바둑 모델을 직접 구축하고 대결까지 추진할 방침이다. 이세돌 9단은 9일 서울 종로구 포시즌스호텔에서 AI 스타트업 인핸스가 주최하는 행사에 참여한다. 이번 시연에서 이세돌 9단은 인핸스 솔루션으로 음성 명령을 통해 바둑 모델을 직접 설계·실행한다. 모델 실력 수준을 설정하거나 대국 흐름을 실시간으로 구성하는 방식으로 바둑 AI를 구동할 방침이다. 10년 전 이세돌 9단과 알파고 대결을 앞두고 다수 전문가들은 이세돌 9단 승리를 예상했다. 바둑 경우의 수가 약 10의 170승에 이르는 만큼 컴퓨터가 이를 모두 계산하기 어렵다고 봤기 때문이다. 그러나 알파고는 정책망과 가치망을 결합한 알고리즘으로 탐색 범위를 줄였다. 그 결과 4대 1 승리를 거두며 AI 기술 가능성을 입증했다. 이세돌 9단은 2019년 현역 은퇴를 선언했으며, 알파고를 비롯한 AI 기술은 빠르게 발전했다. 이후 구글 딥마인드는 트랜스포머 논문으로 멀티모달 AI 생태계 확장을 시작했다. 이후 2022년 시각 언어 모델 '플라밍고'를 공개했다. 이 모델은 이미지 정보를 이해하고 이를 언어로 설명하는 기능을 갖췄다. 같은 해 나온 모델 '가토'는 단일 AI로 텍스트 작성과 게임 수행, 로봇 팔 제어 등 600개 넘는 작업을 수행할 수 있도록 설계됐다. 알파고 낳은 구글 딥마인드, 멀티모달 시대 열다 구글 딥마인드는 알파고를 넘어 AI 연구를 한층 더 확장했다. 특히 구글 브레인과 딥마인드를 구글 딥마인드에 통합해 멀티모달 개발에 속도를 냈다. 우선 2023년 '제미나이 1.0'가 출시됐다. 당시 초기 버전부터 텍스트와 이미지, 오디오, 비디오를 동시에 학습한 '네이티브 멀티모달' 모델로 평가받았다. 이후 구글 딥마인드는 더 나아가 '프로젝트 아스트라'에 착수해 실시간 멀티모달 비서 시대를 열겠다는 포부를 밝혔다. 사용자가 스마트폰 카메라로 주변을 비추면 AI 비서가 사물을 실시간 식별해 원하는 물건을 찾아주는 기술을 만드는 것이 핵심이었다. 또 고해상도 비디오 생성 모델인 '베오'와 음작 제작 모델인 '리리아'를 통해 멀티모달 기술로 창작 생태계 영역을 넓히기도 했다. 구글 딥마인드는 '제미나이 3.1' 시리즈 중심으로 AI 생태계를 주도한다는 평을 받고 있다. 지난 3일 속도·비용 효율을 개선한 '제미나이 3.1 플래시 라이트'를 공개하며 모델 라인업을 확장했다. 최상위 모델 '제미나이 3.1 프로'는 복잡한 논리 추론과 심층 코딩 작업에 최적화된 모델로 평가된다. 또 사용자를 대신해 업무를 수행하는 에이전틱 AI 기능을 강화한 것이 특징이다. 시각 콘텐츠 생성에 특화된 모델도 등장했다. '제미나이 3.1 플래시' 기반으로 한 '나노 바나나 2'는 이미지와 시각 콘텐츠를 빠르게 생성하는 모델로 실시간에 가까운 제작 속도를 목표로 한다. '제미나이 3 딥 싱크' 모델은 과학 연구나 고난도 엔지니어링 문제 해결을 겨냥한 모델이다. 복잡한 사고 과정을 확장해 AI의 논리적 추론 능력을 강화하는 데 초점을 맞췄다. 최근 가장 주목받는 제미나이 모델 변화는 '싱킹 레벨(Thinking Levels)' 기능이다. 사용자가 AI 추론 깊이를 직접 조절해 간단한 질문부터 복잡한 전략 수립까지 필요한 연산 수준을 선택할 수 있도록 설계됐다. AI 모델, 세상 밖 나와...피지컬AI 개발 '시동' 구글 딥마인드가 2016년 알파고를 앞세워 AI 가능성을 제시했다면 현재 텍스트와 이미지 등 다양한 정보를 동시에 이해하고 현실 세계와 상호작용 하는 피지컬AI 역량 개발에 집중하고 있다. 현재 구글은 AI에 물리적인 팔과 다리를 붙여 '피지컬 AI' 생태계 구축하는 데 힘쓰고 있다. 대표 사례가 로봇 기술과 AI 모델을 결합한 'RT-2(Robotic Transformer 2)'다. 이 기술을 통해 AI가 추상적 언어 명령을 실제 물리 행동으로 전환하도록 힘쓰고 있다. 시각과 언어, 행동을 한 모델로 연결한 형태다. 구글 딥마인드는 휴머노이드 개발도 진행하고 있다. 올해 보스턴다이내믹스 휴머노이드 로봇 '아틀라스'에 제미나이 모델을 결합했다. 이를 통해 산업 현장에서 인간과 소통하며 작업할 수 있는 로봇 개발을 추진했다. 알파고와 대국했던 이세돌 9단은 최근 AI 기술 발전 속도에 대해 직접적인 체감을 밝혔다. AI 기반 프로그램 개발 환경이 과거와 비교할 수 없을 만큼 빨라졌다고 평가했다. 그는 지난 5일 서울대 과학학과와 한국과학기술학회가 주최한 대담에서 "에이전틱 AI는 알파고 같은 프로그램을 2~30분이면 만들 수 있는 시대가 됐다는 점을 확실히 느꼈다"고 밝혔다.

2026.03.09 12:50김미정 기자

아키스케치-스튜디오랩, 로봇 AI 학습용 3D 공간 데이터 인프라 구축 협업

아키스케치(대표 이주성)는 AI 기반 커머스 자동화 솔루션 기업 스튜디오랩과 로봇 AI 학습용 3D 공간 데이터 인프라 구축을 위한 업무협약(MOU)을 체결했다고 4일 밝혔다. 협약은 3월 2일부터 5일까지 스페인 바르셀로나 피라 그란 비아에서 열리는 'MWC26' 현장에서 진행됐다. MWC는 GSMA가 주관하는 이동통신 전시회로, 2900개 이상의 기업이 참가해 모바일·통신·AI 기술을 선보이는 글로벌 행사다. 아키스케치는 전국 아파트 도면 12만 건 이상과 33만 개 이상의 의미론적 객체 데이터를 축적해 온 3D 공간 데이터 기업이다. 해당 자산은 로봇 시대를 위한 학습용 인프라로 전환되고 있다. 단순 형상 정보가 아닌 재질, 무게, 파손 위험 등 물리적 속성을 포함한 구조화된 데이터가 핵심 경쟁력이다. 최근 로보틱스 산업에서는 시각·언어를 동시에 이해하는 VLM(Visual Language Model)이 빠르게 발전하고 있다. 그러나 실제 공간 맥락과 물리적 구조를 반영한 정밀 3D 데이터는 여전히 부족하다는 지적이 나온다. 2D 이미지 기반 학습만으로는 로봇이 실제 환경에서 동작하기 어렵기 때문이다. 아키스케치는 CAD 기반 3D 기하 계산 기술과 자동 데이터 생성 엔진을 활용해 로봇이 학습할 수 있는 '공간 지능 데이터셋'을 구축한다는 전략이다. 이는 VLM이 공간을 추론하는 데 필요한 구조화된 정답 데이터로 활용될 수 있다. 가상 환경에서 반복 학습한 뒤 실제 환경에 적용하는 Sim-to-Real 구조로 확장 가능하다. 그동안 해당 기술은 인테리어·실내 설계 시뮬레이션에 활용돼 왔으나, 이번 협약을 계기로 로봇 AI 학습용 공간 데이터 인프라로 사업 영역을 확대한다. 이를 통해 설계 중심 3D 솔루션 기업을 넘어, 공간 데이터를 표준화·자동 생성하는 AI 인프라 기업으로 전환한다는 설명이다. 스튜디오랩은 로보틱스 기술과 생성형 AI를 결합한 커머스 콘텐츠 자동화 솔루션을 보유하고 있다. 사진 촬영 로봇 '젠시 PB'와 생성형 AI 기반 상세 페이지 제작 솔루션 '젠시'를 연계해 촬영부터 온라인 판매 콘텐츠 제작까지 자동화하는 구조를 구현했다. 해당 기술은 CES 2026에서 공간 컴퓨팅 분야 '최고 혁신상'을 수상했으며, 3년 연속 CES 혁신상을 받은 바 있다. 양사는 아키스케치의 3D 자동 생성 및 시뮬레이션 기술과 스튜디오랩의 피지컬 AI 기술을 결합해 실제 현장 적용성과 확장성을 갖춘 로봇 AI 학습 체계를 공동 구축할 계획이다. 산업 AX(AI Transformation) 와 휴머노이드 로봇 시장이 확대되는 가운데, 로봇 성능을 좌우하는 핵심 요소로 데이터 인프라의 중요성이 부각되고 있다. 이주성 아키스케치 대표는 “공간을 설계하는 AI 기술을 넘어, 공간을 이해하고 학습시키는 데이터 인프라 기업으로 확장하고 있다“며 “스튜디오랩과 함께 휴머노이드 로봇이 실제 환경에서 학습·검증할 수 있는 3D 공간 데이터 플랫폼을 구축해 나가겠다“고 밝혔다. 강성훈 스튜디오랩 대표는 “로봇 AI의 성능은 결국 얼마나 정밀하고 구조화된 공간 데이터를 확보하느냐에 달려 있다“면서 “아키스케치와의 협력을 통해 로봇 학습 효율을 획기적으로 높이고, 산업 현장에 바로 적용 가능한 AI 체계를 공동으로 고도화해 나갈 것“이라고 말했다.

2026.03.04 08:33백봉삼 기자

정부, AI 학습 '법적 족쇄' 푼다…형사면책·옵트아웃 실효성 거둘까

정부가 인공지능(AI) 학습 과정에서의 저작권 분쟁 위험을 해소하기 위해 형사면책과 선사용·후보상이란 제도적 해법을 내놨다. AI 기업들이 법적 불확실성에서 벗어나 고품질 데이터를 안정적으로 확보할 수 있도록 법적·심리적 안전장치를 마련한 셈이다. 이 제도가 현장에서 얼마나 실질적인 효력을 발휘할지가 AI 3대 강국(G3) 도약의 성패를 가를 전망이다. 27일 국가AI전략위원회에 따르면 전날 임문영 국가AI전략위원회 부위원장은 배경훈 부총리 겸 과학기술정보통신부 장관, 최휘영 문화체육관광부 장관과 긴급 회동을 다. 이는 지난 25일 국가AI전략위원회 제2차 전체회의에서 저작권 관련 과제를 포함한 '대한민국 AI 행동계획'이 의결된 데 따라 후속 조치다. 저작물 활용 촉진을 위한 4대 핵심 과제 등 실행 방향이 공개된 가운데, 업계 이목을 끈 건 '독자 AI 파운데이션 모델(독파모)' 개발사에 대한 형사책임 면제 검토다. 정부 주도의 국가대표 AI 프로젝트에 참여하는 기업들이 다양한 저작물을 학습하는 과정에서 발생할 수 있는 형사책임을 사전에 차단하겠다는 취지다. 실제 기업들은 저작권료 지불보다 저작권법상 '5년 이하의 징역'이란 형사처벌 위험을 더 큰 위협으로 느끼는 경우가 많다. 임 부위원장은 지난달 말 지디넷코리아와의 인터뷰에서 "기업이 AI 학습 단계에서 데이터를 자유롭게 활용할 수 있도록 길을 열어주되, 실제 수익이 발생하는 서비스 단계에서 창작자에게 공정한 대가를 지불하는 방식의 '전략적 딜'이 필요하다"고 밝혔다. 저작물 시장 성격에 따른 맞춤형 상생 모델이 실질적인 데이터 유통으로 이어질지도 관심이 모인다. 정부는 뉴스와 음악, 도서 등 이미 거래 질서가 확립된 분야는 기존 시장의 합리적 거래를 존중하되, 온라인 게시물처럼 거래 시장이 없는 영역엔 저작권자가 거부권을 행사하는 '옵트아웃(Opt-out)' 제도를 도입한다. 저작권자가 명시적으로 학습 거부 의사를 밝히지 않은 저작물은 적법한 접근하에 우선 활용(선사용)을 허용한다. 대신 추후 수익 발생 시 이를 공유(후보상)하는 방식을 취한다. 기업들을 위한 실질적인 인센티브도 강화된다. 정부는 학습용 데이터 구매 비용을 '연구개발(R&D) 세액공제 대상'에 포함해 기업들의 투자 부담을 낮추기로 했다. 공공기관이 보유한 고품질 데이터를 AI 학습에 안전하게 쓸 수 있도록 공공누리 '제0유형(조건 없는 이용)' 및 'AI유형'도 신설해 개방 범위를 확대했다. 저작권 권리 정보를 확인할 수 있는 통합 관리정보 데이터베이스(DB)도 구축한다. AI 사업자가 학습데이터의 권리자를 확인하는 데 드는 비용과 시간을 줄일 수 있도록 돕는다는 구상이다. 문체부가 발간한 '생성형 AI 저작물 학습에 대한 저작권법상 공정이용 안내서'는 위원회의 정책 방향을 법적으로 뒷받침하는 실무 지침서 역할을 한다. 안내서에 따르면 특정 저작물의 표현을 그대로 재현하는 것이 아니라, 범용적인 대화나 생성 능력을 구현하기 위한 학습은 '변형적 이용'으로서 공정이용에 해당할 가능성이 높다. 특히 AI가 특정 저작물 재현 요청을 시스템적으로 거절하는 기술적 조치를 취할 경우, 공정이용 인정에 유리하게 작용할 수 있다는 내용도 제시됐다. 이 같은 구체적인 기준은 기업들의 실무적 불확실성을 낮추는 데 기여할 것으로 보인다. 조준희 한국인공지능·소프트웨어산업협회(KOSA) 회장은 "옵트아웃 제도 도입은 글로벌 흐름에 발맞춘 것"이라며 "선사용·후보상 원칙과 함께 창작자 권리 보호와 AI 산업 발전이 상생할 수 있는 현실적인 균형점을 찾았다는 점에서 산업계에 실질적인 도움이 될 것"이라고 환영했다. 업계는 정부의 이런 행보를 반기는 분위기지만 제도의 정착을 위한 사회적 합의가 여전한 과제로 남아 있다. 임 부위원장은 지디넷코리아와의 인터뷰에서 "AI라는 거위가 황금알을 낳을 수 있을 만큼 먼저 성장해야 그 결실을 나눌 수 있다"며 "당장 수익 독촉보다 미래 가치를 함께 키우는 상생 모델을 통해 대한민국이 AI G3로 도약하는 발판을 마련해야 한다"고 강조했다.

2026.02.27 14:40이나연 기자

위버스마인드, 모바일 영어 학습앱 '브레인키'에 뇌새김 연동

뇌새김을 운영하는 AI 에듀테크 기업 위버스마인드가 모바일 영어 학습 앱 '브레인키'에 뇌새김 연동 기능을 추가하며 앱 경쟁력을 강화했다고 24일 밝혔다. 브레인키는 AI 기반 일대일 영어 회화를 중심으로, 단어, 듣기, 쓰기 학습을 함께 제공하는 올인원 영어 학습 앱이다. 이번 업데이트는 브레인키 이용자가 태블릿 기반의 뇌새김 학습과 연계해 보다 유연하게 학습을 이어갈 수 있도록 설계된 것이 특징이다. 태블릿 환경에서는 방해 요소를 최소화한 상태에서 집중 학습을 진행하고, 모바일 앱 브레인키에서는 이동 중이나 짧은 시간에도 학습을 이어가며 반복·보강 학습이 가능하도록 했다. 뇌새김 태블릿의 학습 데이터를 기반으로 학습자의 취약점을 알려주는 AI 리포트를 제공하고, 이에 따라 필요한 복습 콘텐츠를 제공한다. 태블릿 학습 과정에서 취약했던 내용이나, 따로 저장했던 내용을 월 단위로 빠르게 복습할 수 있는 기능도 추가돼 학습 효과를 더욱 높였다. 주 단위 학습 포인트 누적량을 기준으로 순위 경쟁하는 리그형 학습 구조를 도입해 동기부여를 강화하고, 스토리형 콘텐츠와 리스닝 세션 등 학습 콘텐츠 구성을 다양화한 것도 특징이다. 정성은 위버스마인드 대표는 “이번 브레인키 업데이트를 통해 학습자들은 태블릿과 모바일을 넘나들며 자신의 생활 패턴에 맞는 학습 흐름을 이어갈 수 있게 됐다”며 “앞으로도 AI 기술을 기반으로 동기부여를 강화하고, 학습 효과를 높이는 요소들을 지속적으로 강화해 나가겠다”고 밝혔다.

2026.02.24 11:02백봉삼 기자

팀네이버, 엔비디아 B200 4천장 클러스터 구축…AI 개발 속도 12배↑

팀네이버가 인공지능(AI) 기술을 서비스와 산업 전반에 유연하게 적용하기 위한 글로벌 수준 컴퓨팅 파워를 확보했다. 팀네이버는 차세대 엔비디아 그래픽처리장치(GPU) B200 4천 장 규모를 기반으로 국내 최대 규모 AI 컴퓨팅 클러스터 구축을 완료했다고 8일 밝혔다. 팀네이버는 단순 장비 도입을 넘어 대규모 GPU 자원을 하나로 연결해 최적의 성능을 끌어내는 클러스터링 분야에 중점을 뒀다. 지난 2019년 엔비디아 슈퍼컴퓨팅 인프라인 '슈퍼팟'을 빠르게 상용화한 데 이어 초고성능 GPU 클러스터를 직접 설계·운영한 실증 경험을 축적해왔다. 이번에 구축된 B200 4K 클러스터에는 이러한 경험을 바탕으로 한 냉각·전력·네트워크 최적화 기술이 집약됐다. 대규모 병렬 연산과 고속 통신을 전제로 설계된 이번 클러스터는 글로벌 톱500 상위권 슈퍼컴퓨터들과 비교 가능한 수준의 컴퓨팅 규모를 갖춘 것으로 평가된다. 이같은 인프라 성능은 AI 모델 개발 속도로 직결된다. 회사 측은 내부 시뮬레이션 결과, 720억 개(72B) 파라미터 규모 모델 학습 시 기존 A100 기반 주력 인프라로 약 18개월이 소요되던 학습 기간을 이번 B200 4K 클러스터에서는 약 1.5개월 수준으로 단축할 수 있는 효과를 확인했다. 해당 수치는 내부 시뮬레이션 결과로, 실제 학습 과제와 설정에 따라 소요 기간은 달라질 수 있다는 설명이다. 학습 효율이 12배 이상 향상됨에 따라 팀네이버는 더 많은 실험과 반복 학습을 통해 모델 완성도를 높이고 변화하는 기술 환경에 보다 기민하게 대응할 수 있는 개발·운영 체계를 갖추게 됐다고 설명했다. 대규모 학습을 빠르게 반복할 수 있는 인프라가 확보되면서 AI 모델 개발 전반의 속도와 유연성이 한층 강화됐다는 평가다. 팀네이버는 이러한 인프라를 바탕으로 현재 진행 중인 독자 파운데이션 모델 고도화에도 속도를 낼 계획이다. 텍스트를 넘어 이미지·비디오·음성을 동시에 처리하는 옴니 모델 학습을 대규모로 확장해 성능을 글로벌 수준으로 끌어올리고 이를 다양한 서비스와 산업 현장에 단계적으로 적용한다는 구상이다. 최수연 네이버 대표는 "이번 AI 인프라 구축은 단순한 기술 투자를 넘어 국가 차원의 AI 경쟁력 기반과 AI 자립·주권을 뒷받침하는 핵심 자산을 확보했다는 데 의미가 있다"며 "빠른 학습과 반복 실험이 가능한 인프라를 바탕으로 AI 기술을 서비스와 산업 현장에 보다 유연하게 적용해 실질적인 가치를 만들어 나갈 것"이라고 말했다.

2026.01.08 16:59한정호 기자

AI가 만든 교육콘텐츠, 믿을 수 있나…'휴먼 검증' 표준 요구↑

생성형 AI가 교육 산업 전반으로 빠르게 확산되고 있다. 교재·문항·학습자료가 자동으로 생성되면서 콘텐츠 생산 속도는 크게 높아졌지만, 그 이면에는 정확성 저하와 교육적 타당성 문제, 저작권 리스크가 동시에 제기되고 있다. 특히 교육 분야는 학생의 학습 결과와 직결되는 만큼, AI가 만든 콘텐츠의 신뢰성을 어떻게 확보할 것인지가 핵심 과제로 떠오르고 있다. 이 같은 문제의식 속에서 해외 주요 국가와 글로벌 교육기관들은 이미 생성형 AI 활용 방식에 대해 명확한 방향을 제시하고 있다. 핵심은 'Human-in-the-loop', 즉 AI가 생성한 결과물을 반드시 인간이 검증하고 책임지는 구조를 전제로 활용해야 한다는 원칙이다. 해외는 이미 'AI 단독 생성'에서 벗어났다 해외에서는 이미 제도 논의를 넘어, 콘텐츠 산업 전반에서 '휴먼-AI 협업'을 실무 표준으로 채택하는 움직임이 확산되고 있다. 언론 분야에서는 워싱턴포스트, 뉴욕타임스, AP통신 등 주요 매체들이 생성형 AI를 보조 도구로 활용하면서도, 기사에 대한 최종 판단과 책임은 기자에게 두는 편집 원칙을 유지하고 있다. 생성형 AI를 활용하더라도 최종 판단과 책임은 반드시 기자에게 귀속된다는 의미다. 에듀테크 분야 역시 생성형 AI를 전면 자동화 도구가 아닌 보조 수단으로 활용하려는 흐름을 보이고 있다. 글로벌 온라인 교육 플랫폼 코세라는 강의 콘텐츠의 최종 주체를 대학과 교수 등 교육기관에 두고 있으며, 생성형 AI는 강의 제작을 지원하는 도구로 활용하고 있다. 칸 아카데미 역시 AI를 학습 판단을 대신하는 수단이 아니라, 교사와 학습자를 보조하는 역할로 한정해 운영하고 있다. 세계적인 교육출판사 피어슨 등 주요 글로벌 교육 기업들은 AI를 생산성 향상이나 보조 편집 도구로 활용하면서도, 전통적으로 인간 전문가가 최종 편집과 승인 책임을 지는 구조를 유지하고 있다. 이처럼 해외 콘텐츠 산업에서는 이미 'AI가 만들고 사람이 책임지는 구조'가 예외가 아닌 기본값으로 자리 잡고 있으며, 교육 분야 역시 이러한 휴먼-AI 협업 모델을 중심으로 재편되고 있다는 평가가 나온다. 국내에서도 생성형 AI를 활용한 교육 콘텐츠가 빠르게 늘고 있지만, 다수의 서비스는 여전히 속도와 편의성 중심의 활용에 머물러 있다는 지적이 나온다. AI가 만든 콘텐츠의 출처와 저작권, 수정 이력, 교육적 적합성을 체계적으로 관리하는 구조를 갖춘 사례는 많지 않다. 이런 상황에서 북아이피스가 운영하는 교육콘텐츠 플랫폼 쏠북이 글로벌 흐름에 가장 근접한 구조를 국내에서 선제적으로 구현한 사례로 주목받고 있다. 북아이피스 쏠북, 휴먼-AI 협업 구조 실무로 구현 북아이피스는 3년 전부터 한국저작권위원회와 함께 교육콘텐츠의 식별·분류·추적·정산 체계를 국가콘텐츠식별체계 즉, 국가콘텐츠식별체계(UCI, Universal Content Identifier) 기반으로 구축해왔다. 이는 단순한 콘텐츠 관리 시스템이 아니라, 생성형 AI 시대를 전제로 한 책임 구조 설계에 가깝다. UCI란 콘텐츠에 부여하는 유일하고 영구한 국가 표준 식별체계다. 이를 활용하면 주민등록번호, 차량번호, 바코드처럼 콘텐츠에 UCI 식별자를 부여하여 데이터정보와 유통경로를 효과적으로 파악 할 수 있다. 쏠북의 콘텐츠 제작 과정에서 생성형 AI는 초안 작성 단계에 활용된다. 이후 모든 콘텐츠는 교육 전문가의 검수 과정을 거치며, 이 과정에서 교육적 적합성과 정확성이 검토되고 오류나 부적절한 표현은 수정된다. 콘텐츠의 생성 시점부터 수정 이력, 실제 활용 과정까지의 정보는 데이터로 기록돼 추적 가능하도록 관리되며, 이러한 검증 절차를 완료한 콘텐츠만이 교육기관과 학교 현장에서 활용된다. 이 같은 구조는 EU AI Act와 OECD·UNESCO가 제시한 책임 기반 AI 활용 원칙과 궤를 같이한다. 교육 분야를 고위험 영역으로 분류하고 인간의 감독과 책임 구조를 요구하는 글로벌 규제·가이드라인 흐름 속에서, 쏠북은 생성·검증·추적이 연결된 구조를 실무 수준까지 구현한 사례로 평가받고 있다. 회사는 "다수의 AI 교육 서비스가 생성형 AI를 활용해 콘텐츠를 빠르게 만들어 제공하는 데 초점을 맞추는 반면, 쏠북은 처음부터 저작권과 책임, 검증을 전제로 한 유통 구조를 설계했다는 점에서 차별화된다"고 밝혔다. UCI 기반 관리 체계는 콘텐츠의 생성과 수정, 활용 전 과정을 추적 가능하게 만들어 교육기관과 공공 영역이 요구하는 법적·제도적 안정성을 함께 확보했다. 이는 AI 활용 확산 과정에서 가장 취약한 지점으로 꼽히는 책임 소재 문제를 구조적으로 해결했다는 점에서 의미가 크다고 회사 측은 설명했다. 교육 콘텐츠 시장, 속도 경쟁에서 신뢰 경쟁으로 최근 교육기관과 지자체, 출판사는 AI 콘텐츠 활용을 확대하는 동시에 품질과 저작권, 책임 소재를 명확히 요구하는 방향으로 움직이고 있다. 단순히 빠르게 콘텐츠를 공급하는 방식만으로는 신뢰를 확보하기 어렵다는 인식이 확산되고 있는 것이다. 김관백 북아이피스 공동대표는 “생성형 AI 시대의 경쟁력은 얼마나 빨리 만드느냐가 아니라, 어떻게 책임을 증명하느냐에 있다”며 “AI가 생성하고 사람이 검증하며, 데이터가 그 책임을 기록하는 구조가 앞으로 교육콘텐츠의 기본 조건이 될 것”이라고 말했다.

2026.01.08 15:00백봉삼 기자

딥시크, 고효율 AI 학습 프레임워크 공개…차기 모델 'R2' 신호탄

중국 인공지능(AI) 스타트업 딥시크가 연산량과 에너지 소모를 크게 줄이면서도 대규모 확장이 가능한 새로운 AI 학습 방법을 공개하며 차세대 모델 출시 기대감을 키우고 있다. 미국의 첨단 반도체 수출 규제로 고성능 그래픽처리장치(GPU) 확보에 제약을 받는 상황에서도 기술 혁신으로 돌파구를 찾고 있다는 평가가 나온다. 3일 블룸버그통신에 따르면 딥시크는 최근 창업자 량원펑이 공동 저자로 참여한 논문을 통해 '매니폴드 제약 초연결'이라는 새로운 AI 학습 프레임워크를 공개했다. 이 방법은 AI 훈련 과정에서 발생하는 불안정성을 낮추고 인프라 최적화를 통해 연산량과 에너지 소비를 줄이면서도 확장성을 개선하는 데 초점을 맞췄다. 해당 논문은 사전 논문 공개 사이트 아카이브와 오픈소스 플랫폼 허깅페이스를 통해 공개됐으며 량원펑을 포함한 19명의 연구진이 저자로 이름을 올렸다. 실험은 30억~270억 개 매개변수 규모 모델을 대상으로 진행됐고 2024년 바이트댄스가 제안한 초연결 아키텍처 연구를 토대로 효율성과 안정성을 동시에 높인 것으로 평가된다. 딥시크는 과거에도 주요 AI 모델을 출시하기에 앞서 관련 연구 논문을 먼저 공개해왔다. 지난해 1월에는 저비용·고성능 추론 모델 'R1'을 선보이며 글로벌 AI 시장에 적잖은 충격을 안긴 바 있다. 이에 업계에서는 이번 논문 역시 차세대 플래그십 모델 'R2' 출시를 예고하는 신호로 해석하고 있다. R2 모델은 중국 춘제 연휴 전후인 내달 공개될 가능성이 거론된다. 미국의 수출 통제로 엔비디아의 첨단 AI 반도체 접근이 제한된 상황에서 딥시크를 비롯한 중국 AI 기업들은 소프트웨어 최적화와 새로운 학습 구조를 통해 성능을 끌어올리는 전략을 강화하고 있다. 이는 오픈AI, 구글 등 미국 빅테크와의 경쟁에서 비용 대비 효율을 무기로 삼겠다는 중국 AI 업계 전반의 흐름을 보여준다는 분석이다. 블룸버그 인텔리전스의 로버트 리 애널리스트는 "향후 수개월 내 출시될 딥시크의 차세대 모델 R2는 구글의 최근 약진에도 불구하고 글로벌 AI 시장을 다시 한 번 뒤흔들 잠재력이 있다"고 평가했다.

2026.01.03 22:30한정호 기자

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