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나무기술, 글로벌 기업 ML 운영 환경 확장 사업 수주…"AI·ML 인프라 선도"

나무기술이 글로벌 대기업 S사의 기계학습(ML) 운영 환경 확장 사업을 수주하며 엔터프라이즈 인공지능(AI) 인프라 시장에서의 입지를 더욱 공고히 했다. 나무기술은 글로벌 S사의 기존 ML 운영 환경을 대폭 확장하고 고도화하는 사업을 수주했다고 30일 밝혔다. 앞서 진행된 초기 파일럿 운영을 통해 시스템의 안정성을 검증받은 후 급증하는 ML 워크로드에 유연하게 대응하기 위해 추진된 중대형 규모의 확장 프로젝트다. 이번 사업의 핵심은 쿠버네티스 기반의 기존 ML 운영 환경을 유지하면서도 물리적으로 확장된 환경을 안정적으로 관리하고 자원 활용의 효율성을 극대화하는 데 있다. 나무기술은 규모 확장 이후에도 일관된 성능과 운영 편의성을 보장하기 위해 기존 구성과 신규 확장 환경을 아우르는 통합 운영 체계를 정비했다. 특히 이번 확장 사업에는 나무기술의 주력 솔루션인 '칵테일클라우드'가 핵심적인 역할을 수행했다. 머신러닝 전용 노드와 클러스터에 칵테일클라우드 라이선스가 추가로 적용되었으며 이를 통해 기존 플랫폼과 유기적으로 연계된 통합 관리 환경이 구축됐다. 덕분에 고객사는 분산된 클러스터 환경을 단일 창에서 직관적으로 제어할 수 있게 되었다. 칵테일클라우드는 멀티·하이브리드 클러스터 환경에 대한 통합 모니터링 기능을 제공하여 운영 복잡성을 낮추고 효율성을 크게 높였다는 평가를 받는다. 또한 AI 모델의 개발부터 배포, 운영이 지속적으로 반복되는 ML 운영(MLOps) 환경에 최적화된 인프라 관리를 지원함으로써 고객사가 ML 서비스를 신속하게 확장할 수 있는 탄탄한 기반을 마련했다. 나무기술 관계자는 "이번 수주는 단순한 인프라 확장을 넘어 제조 현장의 까다로운 ML 운영 요구사항을 충족시키고 자원 최적화를 실현했다는 데 의의가 있다"며 "앞으로도 칵테일클라우드의 기술력을 바탕으로 기업들의 AI·ML 운영 환경 고도화 수요에 적극적으로 대응해 나갈 계획"이라고 밝혔다.

2025.12.30 17:00남혁우 기자

"AI 학습, 사진 2장이면 충분"…스누아이랩, 국제 권위 학회서 기술력 입증

단 2장의 사진으로 인공지능(AI)을 학습시킬 수 있는 방법을 제시한 국내 기업의 기술이 국제 권위 학회에서 인정받았다. 그동안 적게는 수천, 수만장의 데이터가 필요했던 AI 학습과정의 비용을 낮출 뿐 아니라 데이터가 부족한 분야도 보다 원할하게 AI를 도입할 수 있을 것으로 주목 받고 있다. 스누아이랩은 24일 이미지 노이즈 합성 모델 연구 논문이 '전미인공지능학회 2026(AAAI 2026)'에 채택됐다고 밝혔다. AAAI는 미국인공지능협회가 주관하는 학회 시리즈로, 전 세계 연구자와 기업이 최신 AI 연구 성과를 경쟁하는 대표 무대 중 하나로 꼽힌다. 이번 AAAI 2026에 2만3천680건의 논문이 제출됐고 4천167건이 채택돼 채택 비중이 약 18% 수준다. 단 2장의 이미지로 데이터 부족 해결…해법은 AI 합성 채택 논문 제목은 '가이드노이즈: 일반화된 노이즈 합성을 위한 단일 쌍 가이드 확산 모델(GuidNoise: Single-Pair Guided Diffusion for Generalized Noise Synthesis)'이다. 핵심은 원본이미지 한장과 노이즈가 발생한 사진 1장만 있으면 카메라와 촬영 환경에서 나타나는 불필요한 요소(노이즈)를 더한 학습용 데이터를 만들 수 있다는 점이다. 이를 통해 데이터가 부족해도 데이터를 만들어 학습을 진행할 수 있는 구조다. 현실 세계에서 발생하는 노이즈는 생각보다 복잡하다. 카메라 센서 특성, 이미지 신호 처리(ISP) 과정, ISO 감도, 조명, 촬영 온도 같은 조건이 겹치면서 노이즈의 형태가 달라진다. 같은 카메라라도 설정이 바뀌면 패턴이 바뀐다. 예를 들어 CCTV나 스마트폰 카메라로 촬영한 영상은 밤이 되거나 조명이 어두우면 충분한 빛을 확보하지 못해 화질 저하가 발생한다. 또한 태양광, LED 조명 등 광원의 종류나 피사체의 재질에 따라 카메라 센서가 받아들이는 노이즈의 패턴과 색감은 미세하게 달라진다. 스누아이랩이 제시한 기술은 원본 이미지의 반사광이나 명암을 인식해 그 환경에 맞는 현실적인 노이즈를 입혀줌으로써 AI가 다양한 조명 환경에 적응하도록 돕는다. 그동안 이를 해결위해 현장에서 수천 장의 사진을 일일이 찍어 데이터를 모아야 했다. 비용과 시간이 막대하게 드는 만큼 제조 라인, 보안 관제, 의료 영상처럼 촬영 조건이 다양하고 미세한 영역일수록 비용과 시간이 부담이 됐다. 스누아이랩은 논문을 통해 자체 개발한 가이드노이즈 기술을 이용해 원본사진과 노이즈가 있는 사진 한쌍으로 해당 환경의 노이즈 특성을 완벽하게 분석해낼 수 있음을 증명했다. 반면 가이드노이즈는 확산모델 기반 생성 방식을 활용해, 메타데이터 없이도 '가이드 이미지 1쌍'에서 노이즈의 질감과 분포를 읽어내고 이를 다른 이미지로 전이하는 방식을 제안했다. 이 기술을 적용하면 AI는 2장의 샘플을 가이드 삼아 특정 카메라로 찍은 것과 동일한 품질의 노이즈 이미지를 무한대로 합성해낼 수 있다는 구상이다. 논문은 이를 위해 두 가지 기술을 결합했다. 먼저 가이드 인식 변형 기술(GAFM)은 가이드 이미지에서 추출한 노이즈 특징을 신경망 내부의 특징 맵 수준에서 조정해 깨끗한 입력 이미지에 자연스럽게 반영한다. 노이즈 인식 정제 손실 기술은 합성 결과가 실제 노이즈의 분포와 더 가깝게 맞춰지도록 학습 목표를 추가한다. 연구지는 결과가 최종 이미지에 수렴하는 마지막 단계에서 정제를 집중해 미세한 차이를 줄이려 했다고 밝혔다. 진짜 같은 노이즈 생성…기존 모델 대비 15% 이상 우위 연구팀은 가이드노이즈의 성능을 검증하기 위해 세계적으로 통용되는 노이즈 데이터셋인 SIDD 등을 활용해 비교 실험을 진행했다. 논문에 따르면 노이즈의 실제 유사도를 나타내는 지표인 '평균 쿨백-라이블러 발산(AKLD)' 평가에서 가이드노이즈는 0.113을 기록했다. 이 평가는 수치가 낮을수록 생성된 노이즈가 실제와 유사함을 뜻한다. 가이드노이즈의 기록은 기존 최신 기술인 NA플로우가 기록한 0.131나 NeCA의 0.133 대비 오차를 약 15% 이상 줄인 수치로 현존하는 모델 중 가장 실제에 가까운 노이즈를 생성한 것이다. 특히 합성된 데이터의 실용성이 돋보였다. 연구팀이 합성 데이터만으로 학습시킨 AI 모델의 이미지 복원 성능(PSNR)은 37.07 데시벨(dB)**을 기록했다. 이는 실제 데이터를 사용해 학습했을 때의 성능인 37.16dB과 비교해 차이가 0.1dB 미만에 불과한 수준이다. 값비싼 실제 데이터 수집 없이 합성 데이터만으로도 상용화 수준의 고성능 AI를 개발할 수 있다는 가능성을 수치로 증명한 것이다. 스누아이랩 측은 이 기술이 데이터 확보가 어려운 산업 현장에서 빛을 발할 것으로 전망했다. 데이터 반출이 힘든 반도체 제조 공장이나 개인정보 문제로 데이터 수집이 까다로운 의료 영상 분야에서도 소량의 샘플만으로 고성능 AI 모델을 구축할 수 있을 것이란 예상이다. 더불어 비전 AI의 전처리, 복원 품질을 끌어올리는 기반 기술이 될 수 있다고 보고 있다. 노이즈가 줄면 객체 탐지, 결함 분류, 문자인식(OCR), 이상 징후 탐지 등 후속 모델의 정확도도 함께 개선될 여지가 크다는 분석이다. 유명호 스누아이랩 대표는 "이번 AAAI 논문 채택은 스누아이랩의 연구 성과가 글로벌 무대에서 경쟁력을 인정받은 결과"라며 "현실 제약이 큰 산업 현장에서 저비용, 고효율로 성능을 끌어올릴 수 있는 비전 AI 기술을 지속적으로 고도화하겠다"고 밝혔다.

2025.12.24 10:01남혁우 기자

앤트로픽, 구글 TPU 핵심 파트너와 AI 데이터센터 구축 '박차'

인공지능(AI) 인프라 경쟁이 본격화되는 가운데, 앤트로픽이 구글의 핵심 파트너로 떠오른 네오클라우드 기업 플루이드스택과 초대형 데이터센터 구축에 박차를 가한다. 18일 월스트리트저널(WSJ)에 따르면 플루이드스택은 미국 루이지애나주에 건설되는 대규모 AI 데이터센터에서 앤트로픽이 활용할 고성능 컴퓨팅 클러스터 운영을 맡게 됐다. 해당 프로젝트는 단계별로 확장되는 구조로, 초기에는 약 245메가와트(MW) 규모의 연산 용량이 제공될 예정이다. 이 인프라는 앤트로픽이 대규모 언어모델(LLM)을 학습·운영·확장하는 데 활용된다 . 이번 협력에서 플루이드스택은 단순 임대 사업자를 넘어 AI 연산 인프라 운영의 중심 역할을 맡는다. 회사는 구글 텐서처리장치(TPU) 생태계의 핵심 파트너로, 최근 '제미나이 3' 학습용 TPU 인프라를 공급하며 급부상했다. TPU 중심 전략을 앞세워 AI 모델 개발사들의 엔비디아 그래픽처리장치(GPU) 의존도를 낮추는 동시에 대형 데이터센터와 AI 슈퍼컴퓨팅 인프라 구축에 속도를 내고 있다 . 플루이드스택은 현재 약 7억 달러(약 1조345억원) 규모의 신규 투자 유치를 추진 중이며 투자 성사 시 기업가치는 70억 달러(약 10조원)에 이를 것으로 전망된다. 구글과 골드만삭스가 투자 논의에 참여한 것으로 알려졌고 프랑스에 100억 유로(약 17조원) 규모의 AI 슈퍼컴퓨팅 센터를 구축하는 계획도 공개했다. 이는 글로벌 AI 인프라 수요가 급증하는 가운데, 기술 기업과 금융권이 결합한 새로운 데이터센터 투자 모델을 대표하는 사례로 평가된다. 앤트로픽 역시 공격적인 인프라 투자에 나서고 있다. 회사는 총 500억 달러(약 73조원)를 투입해 미국 내 맞춤형 AI 데이터센터를 구축할 계획이며 텍사스와 뉴욕을 시작으로 내년부터 순차 가동한다. 이 과정에서 플루이드스택과의 협력은 앤트로픽이 안정적인 연산 자원과 전력을 확보하는 핵심 축으로 작동할 전망이다. 업계에서는 앤트로픽의 대규모 인프라 투자가 오픈AI, 메타 등 경쟁사들의 초대형 프로젝트에 대응하기 위한 전략적 선택으로 보고 있다. 생성형 AI 성능 경쟁이 연산 능력과 전력 확보 경쟁으로 확산되면서 클라우드 사업자의 위상도 빠르게 높아지고 있다는 분석이 나온다. 플루이드스택이 단기간에 구글과 앤트로픽을 지원하는 글로벌 AI 인프라 핵심 사업자로 부상한 배경도 이같은 흐름과 맞물려 있다 . 앤트로픽은 "이번 데이터센터 구축을 통해 보다 강력하고 안전한 AI 시스템을 개발하고 과학적 발견과 산업 전반의 혁신을 가속화할 수 있을 것으로 기대한다"고 밝혔다.

2025.12.18 13:31한정호 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

KOSA, 'AI 저작물 공정이용 토론회' 개최…산업·저작권자 조화 모색

한국인공지능·소프트웨어산업협회(KOSA)가 인공지능(AI) 시대 산업 발전과 저작권자 보호의 조화를 이루는 방안을 모색했다. KOSA는 지난 11일 타임스페이스 양재에서 'AI 공정이용 미래 전략 토론회'를 개최했다고 12일 밝혔다. 이번 토론회는 문화체육관광부와 한국저작권위원회가 지난 4일 공개한 생성형 AI의 저작물 학습에 대한 저작권법상 공정이용 안내서를 둘러싼 산업계·법조계의 다양한 우려사항을 논의하고자 마련됐다. 해당 안내서는 국내에서 생성형 AI 학습과 공정이용 관계를 제도적으로 해석한 첫 문서라는 의의가 있으나, 공개 직후 "불명확한 표현이 많아 AI 산업계가 스스로 활용하기에 한계가 있다"는 의견이 제기돼 왔다. 안내서가 법적 구속력은 없으나, 제한적 표현이 더욱 부각돼 사실상의 규제로 작동할 우려가 크다는 게 업계 시각이다. 이날 토론회에는 ▲한국교원대학교 정필운 교수 ▲코리아스타트업포럼 구태언 정책 부의장이 발제를 맡았으며 ▲한국저작권위원회 김찬동 법제연구팀장 ▲가천대학교 최경진 교수 ▲법무법인 광장 고환경 변호사 ▲SKT 이찬수 AI정책팀장 ▲플리토 김진구 CDO ▲KOSA 기도형 AI추진전략팀장이 패널로 참여해 토론을 진행했다. 첫 번째 발제자인 정필운 교수는 '공정이용 안내서의 주요 내용과 시사점'을 주제로 발표를 진행했다. 정 교수는 헌법상 저작권 보호와 이용의 체계, 저작권법의 보호 체계에서 공정이용 조항의 기능에 관해 설명하고 이를 비춰 안내서가 갖는 의의와 주요 내용, 한계에 대한 설명했다. 두 번째 발제를 맡은 구태언 부의장은 "정부가 규제 완화를 발표하는 데 안내서의 규제적 표현이 부각된다"며 "영리 목적 AI 개발을 불리하다고 표현해 민간 기업 AI 개발이 사실상 어려워질 수 있다"고 지적했다. 이어 "영리적 제한이 글로벌 동향과 부합되지 않으며 법적 불확실성 확대가 AI 스타트업 투자 감소와 공익적 AI 프로젝트 위축으로 이어질 수 있다"며 "현재 음악 스트리밍 산업은 저작권 관리신탁을 통해 선사용 후분배 제도를 활용하고 있는 만큼, 문체부가 AI 산업에도 유사한 제도 정착을 적극 검토해달라"고 요청했다. 이어진 패널토론에서는 안내서에 대한 취지와 법률 전문가 및 AI 산업계 관계자가 바라본 안내서의 우려 사항 등에 대한 의견을 나눴다. 최경진 교수는 "AI 혁신의 골든타임에 가장 절실한 데이터 활용의 물꼬를 트기 위한 저작권 생태계와 AI 혁신 생태계 사이의 상생 방안을 적극 마련해 실천해야 한다"고 말했다. 고환경 변호사는 "AI의 데이터 학습이 저작권 침해 저작물을 생성할 목적으로 이뤄지지 않는 한 일정한 기술적 보호조치를 통해 공정이용 조항이 적용될 수 있는 해석이 자리 잡는 계기가 될 수 있기를 바란다"며 "창조적 진보를 이루는 기술에 관해 공정이용 조항 적용을 적극적으로 할 것이라는 점을 표명함으로써 혁신 사회로 한걸음에 나가는 계기가 필요하다"고 강조했다. 또 이찬수 팀장은 기업의 예측 가능성 저하를 우려하며 안내서의 수정을 요청하며 "독자 AI 파운데이션 모델 사업은 모두의 AI를 위한 국가적 프로젝트인 만큼 공정이용이 인정되는 핵심 사례로 반영해야 한다"고 지적했다. 김진구 CDO는 "안내서가 모든 사례를 담을 수 없는 것은 이해하지만 사례에 해당하지 않는 모든 기업은 공정이용에 해당하지 않을 수 있는 위험 부담을 가지게 된다"며 "특히 중소기업은 분쟁이 발생하면 대응하기 어려운 게 현실이므로 분쟁이 발생하기 전에 저작권자와 AI 기업이 협력할 수 있는 모델을 구축해달라"고 요청했다. KOSA는 이번 토론회를 통해 도출된 의견들을 바탕으로 문체부에 안내서 개선을 건의하고 저작권자와 AI 산업이 상생할 수 있는 합리적 제도 마련을 위해 노력한다는 방침이다. KOSA 서성일 부회장은 이날 개회사를 통해 "불명확한 저작권 공정이용 기준이 확산하면 산업계 혼란은 심화하고 국내 AI 산업의 발전과 경쟁력을 약화할 수 있다"며 "공정이용에 해당하는 사례와 기준을 중심으로 산업계가 스스로 판단할 수 있는 기준을 제시해 AI 기업의 경쟁력을 강화하고 창작자의 권리 보호도 강화할 수 있는 안내서가 필요하다"고 밝혔다.

2025.12.12 10:08한정호 기자

비상교육 "AI로 한국어 실력 향상 입증"

비상교육은 자사 한국어 교육 플랫폼 '마스터케이(Master K)'와 AI 기반 대화 학습 솔루션 'AI SPEAK 2.0'의 학습 효과를 검증한 연구가 한국연구재단 KCI 등재 학술지 '한국콘텐츠학회 논문지' 2025년 11월호에 게재됐다고 1일 밝혔다. 이번 연구는 광주과학기술원(GIST) 최원일 교수와 비상교육 AI 연구진이 공동으로 수행한 것으로, 온라인 한국어 교육에 AI를 접목했을 때 실제 성적 향상 효과가 나타난다는 점을 과학적으로 입증했다. 연구진은 총 600여 명의 온라인 학습자 중 엄격한 분석 기준을 충족한 131명의 데이터를 활용해 사전·사후 테스트와 성취도 평가를 실시했다. 그 결과 AI SPEAK 2.0을 통해 발음과 표현을 직접 발화하며 학습한 학습자일수록 성취도 점수가 유의하게 높아졌다. 다중회귀분석에서 발음·대화 연습량은 성취도 향상에 통계적으로 유의한 영향을 미친 반면, 단순 동영상 강의 진도율은 유의한 영향을 보이지 않았다. 이는 AI 기반의 즉각적 피드백이 학습자의 자기주도 학습을 촉진해 실제 성과로 이어진다는 점을 시사한다. 또한 사전·사후 테스트 비교 결과, 학습자들의 평균 점수는 5.32점 증가했으며 이는 통계적으로 매우 유의미한 변화로 나타났다. 효과 크기를 나타내는 'Cohen's d 값(0.45)'은 중간 이상의 강한 효과로 평가되며, 온라인 환경에서도 구조화된 AI 학습 모델이 실질적인 언어 능력 향상에 기여할 수 있음을 보여주는 근거가 됐다. 회사는 이번 연구가 기존의 설문 중심 만족도 연구와 달리 동일 학습자의 객관적 시험 점수를 기반으로 AI 학습 효과를 검증했다는 점에서 학술적·산업적 의미가 크다고 봤다. 연구진은 AI SPEAK 2.0의 발화 피드백 기능이 학습자의 몰입도와 자기주도 학습을 강화하는 핵심 요소임을 설명하며, 향후 AI 기반 한국어 교육 콘텐츠가 글로벌 시장에서 교육 접근성과 학습 효과를 동시에 높일 수 있을 것으로 전망했다. 이번 연구 결과는 '인공지능 기반 온라인 한국어 교육 콘텐츠 학습자의 학습 효과성 연구'라는 제목으로 한국콘텐츠학회 논문지 제25권 11호에 게재됐다. 비상교육 노중일 글로벌 컴퍼니 대표는 이번 연구 결과가 “AI 기술이 한국어 학습 성과를 실질적으로 개선할 수 있음을 증명한 중요한 성과”라며, “앞으로도 AI 기반 학습 플랫폼의 효과성을 산학 연구를 통해 체계적으로 규명하고, 그 결과물을 한국어 교육뿐만 아니라 일반 교육 프로그램에도 적용해, 글로벌 교육플랫폼과 AI를 지속적으로 고도화시킬 계획”이라고 밝혔다.

2025.12.01 23:04안희정 기자

AWS, 기술 격차 해소 나선다…AI 학습 솔루션 4종 공개

AWS가 새로운 실습·협업 기반 학습 도구와 인공지능(AI) 전문성 검증 체계를 강화하며 인재 양성 시장 경쟁에 속도를 낸다. AWS는 AI 기술 격차 해소를 위한 네 가지 신규 학습 솔루션을 공개했다고 30일 밝혔다. 이번에 발표된 솔루션은 ▲AWS 스킬 빌더 미팅 시뮬레이터 ▲코호트 스튜디오 ▲AWS 마이크로크리덴셜 ▲AWS 서티파이드 생성형 AI 디벨로퍼–프로페셔널 등이다. 이들 솔루션은 학습자가 기술 개념 이해부터 실습, 능력 검증, 실무 적용까지 하나의 흐름으로 경험하도록 설계됐다. AWS는 세계경제포럼(WEF)이 전망한 '2030년 핵심 직무 기술의 40% 변화'와 스킬소프트 보고서에서 나타난 'AI 기술 보유 전문가의 47% 높은 보상' 등을 인용하며 AI 역량 격차가 빠르게 벌어지고 있다고 설명했다. 이에 모든 배경의 학습자가 유연하게 기술을 익히고 경력을 확장할 수 있도록 학습 리소스를 강화했다는 설명이다. AWS 스킬 빌더는 AI 입문자부터 숙련자까지 활용할 수 있는 1천개 이상의 무료 학습 리소스를 제공한다. 생성형 AI·에이전틱 AI 등 최근 주목받는 영역을 포함한 220개 이상의 AI 과정이 제공되며 시간·수준에 맞춰 자유롭게 학습할 수 있는 것이 특징이다. 이번 출시 솔루션 중 하나인 AWS 스킬 빌더 미팅 시뮬레이터는 실제 회의 환경을 재현한 AI 기반 대화형 학습 도구다. 임원, 기술 검토자 등 다양한 가상의 인물과 목소리·텍스트로 인터랙션을 하며 AI 활용 방안을 설명하는 연습을 할 수 있고 질문·반박 대응 방식에 대해 즉시 피드백을 제공한다. 기업의 실무 중심 커뮤니케이션 역량을 강화하는 데 초점이 맞춰져 있다. 또 다른 신규 기능 코호트 스튜디오는 팀 단위 협업 학습 플랫폼이다. 조직이 목표를 설정해 부트캠프나 스터디 그룹을 운영하고 게임형 학습 및 팀 대항전을 진행할 수 있다. 실시간 리더보드와 콘텐츠 추천 기능도 포함됐다. 이 기능은 AWS 스킬 빌더 팀 구독 고객에게 별도 비용 없이 제공된다. AWS는 실습 중심의 능력 검증을 위해 AWS 마이크로크리덴셜도 도입했다. 이는 실제 AWS 환경에서 특정 작업을 수행할 수 있는지 직접 평가하는 방식으로, 기존 시험이 주로 개념적 이해를 보는 구조였던 것과 차별화된다. 첫 제공 과목인 'AWS 서버리스 데몬스트레이티드'와 'AWS 에이전틱 AI 데몬스트레이티드'는 문제 해결 역량과 구현 수준을 함께 검증하도록 구성됐다. 생성형 AI 전문 자격 인증도 신설했다. AWS 서티파이드 생성형 AI 디벨로퍼–프로페셔널은 2년 이상의 클라우드 경험을 가진 개발자들이 프로덕션 환경에서 생성형 AI 솔루션을 구축하는 능력을 검증하는 자격증이다. 파운데이션 모델 활용, 검색증강생성(RAG) 아키텍처 설계, 책임 있는 AI 배포 등 실무 역량을 평가한다. 시험 준비 과정에는 연습 문제, AWS 시뮤런 기반 실습, 도메인 특화 강의 등이 포함된다. AWS는 이번 신규 솔루션들이 AWS 서티파이드 AI 프랙티셔너, 머신러닝 엔지니어–어소시에이트, 데이터 엔지니어–어소시에이트 등 기존 자격 체계와 함께 보다 촘촘한 AI 경력 개발 경로를 구성할 것이라고 강조했다.

2025.11.30 14:15한정호 기자

베일 벗은 카카오·오픈AI 첫 협업물…"추가 협업도 가능"

카카오가 오픈AI와의 첫 협업물로 카카오톡에 챗GPT를 탑재한 '챗GPT 포 카카오'를 출시한 가운데, 추가적인 협업 가능성을 내비쳤다. 챗GPT와 카나나의 카톡 채팅 학습 가능성에 대한 우려를 일축했을 뿐만 아니라 자사 서비스를 연동한 '카카오 툴즈'에 외부 대형 서비스 제휴 여지도 남겨뒀다. 유용하 카카오 AI에이전트플랫폼 성과리더는 28일 경기도 판교 카카오아지트에서 열린 기자간담회에서 “추후 더 추가적인 전용 API를 이용한 협업의 여지나 새로운 전용 서비스, 상품 출시도 충분히 가능할 것”이라며 “다만, 현재 서비스(챗GPT 포 카카오)가 어느 정도 안정화되고 방향성이 정해진 후 추진할 수 있을 것”이라고 이같이 말했다. 이날 카카오는 현장에서 카카오톡에 챗GPT를 적용한 '챗GPT 포 카카오'와 카톡 안 대화 맥락을 파악해 먼저 메시지를 보내주는 '카나나 인 카카오톡'을 소개했다. 챗GPT 포 카카오는 카톡 안에서 대화하면서 채팅탭 상단에 위치한 챗GPT 버튼을 클릭해 서비스를 사용할 수 있는 기능이다. 오픈AI의 최신 언어모델인 'GPT-5'를 적용해 검색, 이미지 업로드·생성과 같은 기능을 모두 제공한다. 챗GPT 포 카카오는 '카카오 툴즈'를 활용해 카카오의 다양한 서비스와 연동되는 것이 특징이다. 카카오 툴스 안에는 카카오맵, 카톡 예약하기, 카톡 선물하기, 멜론이 포함되며 이용자의 요청에 따라 해당 서비스들이 자동으로 연결되는 경험을 제공한다. 이 과정에서 발생할 수 있는 광고 상품 우선 노출 우려에 대해서는 선을 그었다. 강지훈 카카오 AI디스커버리 성과리더는 “선물하기 추천 기능은 사실 광고라고 보고 어렵고, 숨어 있는 선물을 추천하는 기능”이라며 “오히려 이용자 편의성 위주로 가게 되는 기능에 더 가깝다”고 언급했다. 카카오 내부 기능이 우선 탑재된 카카오 툴스와 외부 서비스와의 제휴 가능성도 열어뒀다. 유 성과리더는 “외부 파트너사의 경우 올해 프로젝트가 시작됐고 출시하기까지 굉장히 짧은 시간이었기 때문에 제휴까지 진행하기는 짧은 시간”이라면서도 “외부 서비스도 내년부터 순차적으로 적용할텐데 사용자들의 선택에 최대한 초점을 맞출 예정이고 새로운 패러다임으로 발전할 수 있는 대형 제휴사도 충분히 들어올 수 있을 것”이라고 답했다. 보안 관련해서 임원진들은 카톡에서 나눈 대화가 챗GPT 뿐만 아니라 자체 모델인 카나나의 학습에도 활용되지 않는다고 강조했다. 유 성과리더는 “챗GPT 포 카카오에서 사용되는 여러 내용은 자체 모델(카나나) 학습에 사용되지 않는다. 카톡에서의 대화와 챗GPT는 완전히 서비스적으로 분리돼 있기 때문에 대화가 임의로 넘어가는 경우는 절대 없다”며 걱정을 일축했다. 챗GPT 포 카카오는 이용자가 직접 대화 내용 저장 여부와 AI 학습 반영 여부를 자유롭게 선택할 수 있으며 모든 이용자 정보는 카카오와 챗GPT의 개인정보 보호 정책에 따라 보호된다는 설명이다. 챗GPT 포 카카오는 이날부터 출시되며, 현재 아이폰15 프로 이상의 모바일 기기를 지원하는 카나나 인 카카오톡은 베타테스트를 거쳐 내년 1분기 중 안드로이드로 서비스 확대 후 정식 서비스로 선보일 예정이다.

2025.10.28 16:01박서린 기자

AI 시대 '국가데이터처' 출범…업계 "정제·품질 관리가 관건"

통계청이 국무총리 산하 '국가데이터처'로 승격하며 범정부 데이터 컨트롤타워로 새출발한다. 인공지능(AI)·소프트웨어(SW) 산업계에서는 데이터 거버넌스 강화에 기대를 보이면서도 정제와 품질 관리가 뒷받침되지 않으면 실효성이 떨어질 수 있다는 지적이 나온다. 13일 업계에 따르면 국가데이터처 출범은 공공·민간에 흩어진 데이터를 통합 관리하고 활용 체계를 정비하려는 정책 방향을 구체화한 것으로 평가된다. 이번 승격으로 국가데이터처는 단순 통계 생산기관에서 벗어나 데이터 정책 전반을 총괄하는 기구로 확대된다. 이를 통해 정부는 부처 간 칸막이를 해소하고 국가 차원의 데이터 관리·연계·활용 기능을 강화한다는 구상이다. 그동안 공공데이터는 행정안전부, 개인정보는 개인정보보호위원회, 민간데이터는 과학기술정보통신부가 각각 관리하면서 효율성이 떨어진다는 지적이 이어져 왔다. 국가데이터처는 이런 구조를 조정할 실질적 권한을 확보해야 한다는 목소리가 나온다. SW 업계 관계자는 "그간 데이터 개방은 많았지만 정책적 체계가 미흡했다"며 "국가데이터처가 중심을 잡으면 민간의 데이터·AI 사업도 안정적으로 확장될 수 있을 것"이라고 말했다. 이와 관련해 AI 업계는 데이터 정제와 표준화 문제를 핵심 과제로 꼽는다. AI 학습용 데이터가 부정확하거나 형식이 제각각이라 품질이 낮다는 점이 반복적으로 지적돼 왔기 때문이다. 한 AI 스타트업 대표는 "AI 시대에는 데이터 양보다 질이 중요하다"며 "라벨링 오류와 형식 불일치 문제를 해결하지 않으면 AI 개발 효율이 떨어질 수 있다"고 지적했다. 공공데이터가 엑셀·PDF 등 비정형 형태로 제공돼 AI 학습에 직접 활용하기 어려운 현실도 문제점으로 제기되고 있다. 이에 국가데이터처가 표준화된 데이터 구조를 마련해 민간 활용도를 높여야 한다는 의견도 나온다. 정부는 국가데이터처를 중심으로 공공·민간 데이터를 아우르는 범정부 거버넌스를 구축하고 데이터 품질 관리와 연계 활성화를 동시에 추진한다는 방침이다. 이를 통해 데이터 경제의 경쟁력과 AI 산업 기반을 강화할 계획이다. 다만 업계에서는 실질적 권한과 예산이 보장되지 않으면 변화가 제한적일 수 있다는 우려도 있다. 한 관계자는 "간판만 바뀌면 또 다른 행정조직에 불과하다"며 "데이터 정책의 조정권과 실행력이 실제로 확보돼야 한다"고 말했다. 민관 협력을 통한 품질 검증 체계 마련도 필요하다는 목소리가 나온다. 데이터 정제와 품질 인증이 체계화돼야만 공공데이터가 산업 현장에서 바로 활용될 수 있다는 것이다. SW 업계 관계자는 "데이터 개방 정책은 AI 시대에 당연히 필요하지만 결국 산업에서 쓸 수 있는 형태로 정제되지 않으면 의미가 없다"며 "정부가 품질 검증과 표준화를 민간과 함께 추진해야 한다"고 제언했다. 국가데이터처는 향후 AI가 통계 데이터를 해석·추론할 수 있는 메타데이터 체계를 구축하고, 부처 간 데이터 연계 정책을 조정하는 역할을 맡게 될 전망이다. 정부는 공공·민간 데이터가 행정뿐 아니라 산업 전반에서도 활용될 수 있도록 지원한다는 방침이다. 업계 관계자는 "국가데이터처 출범이 국가 데이터 혁신의 출발점이 되길 기대한다"며 "정부가 민간과 협력해 신뢰할 수 있는 데이터 생태계를 만들어야 AI 시대 경쟁력을 확보할 수 있다"고 강조했다.

2025.10.13 17:20한정호 기자

스픽-포스코인터내셔널, 글로벌 인재 육성 '스픽 챌린지' 성료

스픽이지랩스코리아(대표 코너 니콜라이 즈윅)는 포스코인터내셔널 임직원 대상으로 기업용 AI 영어 학습 솔루션 '스픽 포 비즈니스'를 활용한 '스픽 챌린지'를 성료했다고 24일 밝혔다. 이번 스픽 챌린지는 8월1일부터 8월 31일까지 한 달간 진행됐다. 글로벌 종합상사의 업무 특성을 고려해 비디오 레슨을 통해 실용적인 표현을 배우고, AI 튜터를 통해 언제 어디서든 원하는 주제로 대화 연습을 할 수 있도록 지원했다. 스픽에 따르면, 임직원들은 적극적으로 챌린지에 참여하며 매일 정해진 목표를 달성했고, 스픽의 음성인식 정확도와 몰입감 있는 학습 방식에 대해 높은 만족도를 보였다. 스픽 포 비즈니스는 직장인의 바쁜 업무 환경을 고려해 분 단위 학습 콘텐츠를 제공한다. 학습 환경과 학습자의 수준과 직무별·산업별 상황에 최적화된 콘텐츠로 실질적인 영어 실력 향상을 지원한다. 포스코인터내셔널 관계자는 “이번 챌린지를 통해 어학 학습에 대한 임직원들의 열정과 관심도를 다시 한번 확인할 수 있었다”고 밝혔다. 스픽 박나은 B2B 마케팅 리드는 "이번 행사를 통해 글로벌 환경에서 업무를 수행하는 포스코인터내셔널 임직원들에게 어학 프로그램을 지원할 수 있어 의미가 있었다"며 "기업들의 실질적인 영어 학습에 대한 필요가 갈수록 커지고 있는 만큼, 앞으로도 업무 현장에서 바로 활용할 수 있는 영어 교육을 제공해 나가겠다”고 말했다.

2025.09.24 10:41백봉삼 기자

美 실리콘밸리, AI 에이전트 미래 가를 'RL 환경' 각축전

미국 실리콘밸리에서 인공지능(AI) 에이전트 훈련을 위한 새로운 핵심 기술로 '강화학습(RL) 환경'이 급부상하고 있다. 챗GPT 에이전트나 퍼플렉시티의 코멧 등 현재 소비자용 AI 에이전트는 아직 한계가 뚜렷하다는 평가가 나온다. 이를 뛰어넘기 위해서는 다단계 작업을 반복 훈련할 수 있는 정교한 시뮬레이션 공간이 필요하다는 분석이다. 22일 테크크런치 등 외신에 따르면 주요 AI 연구소와 빅테크 기업들은 RL 환경을 자체적으로 구축하는 동시에 이를 전문적으로 공급할 수 있는 외부 업체에도 눈을 돌리고 있다. RL 환경은 AI가 실제 소프트웨어(SW)를 사용하는 상황을 가상으로 재현해 에이전트가 여러 단계를 거쳐 목표를 달성하도록 훈련시키는 가상의 작업장이다. 현재 시장에는 신생 스타트업부터 기존 데이터 라벨링 대기업까지 다양한 업체가 뛰어들고 있다. 스케일AI· 머코·서지 등은 기존 정적 데이터셋에서 한 단계 나아가 상호작용형 시뮬레이션으로 사업을 확장 중이다. 앤트로픽은 RL 환경 구축에만 내년에 10억 달러(약 1조3천억원) 이상을 투자하는 방안을 검토하는 것으로 알려졌다. 새롭게 주목받는 기업도 속속 등장하고 있다. AI 코딩 에이전트 훈련 환경을 공략하는 스타트업 메커나이즈는 엔지니어들에게 최대 50만 달러(약 6억원)의 연봉을 제시하며 인재 확보에 나섰다. 또다른 신생업체 프라임 인텔렉트는 안드레 카파시 등 유명 연구자와 벤처캐피털 투자를 등에 업고 오픈소스 생태계를 겨냥한 RL 환경 허브를 구축하며 허깅페이스와 같은 플랫폼을 지향하고 있다. 다만 RL 환경이 진정한 돌파구가 될지는 아직 미지수다. 막대한 연산 비용과 환경 확장성 부족이 여전히 난제로 꼽힌다. 오픈AI의 셔윈 우 엔지니어링 총괄은 최근 한 팟캐스트에서 "RL 환경을 구축하는 스타트업들에 대해 다소 부정적"이라고 평가하기도 했다. 그럼에도 업계 일부는 RL 환경이 AI 발전을 견인할 중요한 기반이 될 것으로 기대하고 있다. 스케일AI의 체탄 라네 제품 총괄은 "자율주행과 챗봇 시대를 거쳐 이제 RL 환경과 에이전트 영역으로 진화하는 것"이라고 강조했다. 로스 테일러 전 메타 AI 리서치 리드는 "RL 환경이 AI 발전의 차세대 엔진이 될지, 아니면 한계에 부딪힐지는 앞으로 1~2년 안에 판가름날 것"이라며 "실리콘밸리가 이 분야를 두고 치열한 경쟁에 나선 만큼 그 성패가 조만간 가려질 것"이라고 전망했다.

2025.09.22 13:42한정호 기자

데이원컴퍼니 패스트캠퍼스, 몰입형 학습 콘텐츠 'AI 월드' 선봬

데이원컴퍼니는 자사 실무 교육 브랜드 패스트캠퍼스가 몰입형 인공지능(AI) 학습 콘텐츠 'AI 월드'를 출시하고 전 연령 대상의 AI 교육 콘텐츠를 확대한다고 17일 밝혔다. AI 월드는 AI에 대한 사전 지식이 없는 일반인도 기초 개념부터 실제 활용법까지 체계적으로 학습할 수 있도록 설계된 교육 콘텐츠다. 어린이부터 시니어까지 전 세대를 아우르며 누구나 AI를 부담 없이 접하고 이해할 수 있는 학습 환경을 제공하는 것이 특징이다. 이번 콘텐츠의 핵심은 기존 일방향 강의 방식을 넘어 실습과 퀴즈가 결합된 쌍방향 학습 모델을 도입했다는 점이다. 학습자는 AI 기능을 직접 활용해보고 그 결과에 대한 실시간 피드백을 통해 자신의 이해도를 점검하며 능동적으로 학습을 이어갈 수 있다. 또 강의 전반에 스토리텔링 기반의 게임 요소를 더했다. AI 월드는 세계 역사 속 인물들을 'AI 마스터'라는 캐릭터로 구현해 각 인물이 자신의 전문 분야에서 AI 활용법을 안내하는 학습 가이드 역할을 수행한다. 학습자는 AI 마스터와 함께 하나의 세계관 속 여정을 따라가며 AI의 개념과 활용법을 학습한다. 콘텐츠는 총 6개의 코스로 구성되며 ▲영상 ▲실습 ▲퀴즈의 3단계 학습 구조를 따른다. 각 코스는 최소 64개에서 최대 229개까지 세분화돼 있어 학습자는 개념을 익힌 뒤 실습을 수행하며 학습을 완성해 나간다. 퀴즈는 단답형이나 OX 문제 방식이 아닌 직접 프롬프트를 작성하거나 올바른 프롬프트를 비교·분석하는 실전 문제 해결 중심으로 구성돼 AI 활용 역량 강화에 초점을 맞췄다. 첫 번째 코스인 '소크라테스의 대화법'은 사고력을 자극하는 프롬프트 설계법을 다룬다. 단순 질의응답을 넘어 생성형 AI가 스스로 사고하도록 유도하는 고차원적인 질문 방식과 프롬프트 기획 역량 강화에 중점을 뒀다. 이외에도 ▲스티브의 설득 ▲셰익스피어의 펜 ▲장영실의 자동화 연구 ▲아인슈타인의 데이터 통찰 ▲다빈치의 캔버스 등 다양한 산업에서 AI 실전 활용법을 배울 수 있도록 구성됐다. 패스트캠퍼스는 누구나 AI 학습을 시작할 수 있도록 '소크라테스의 대화법' 전 과정을 무료로 제공하며 이 외 코스들은 파트1을 무료로 체험할 수 있다. 또한 각 코스의 학습을 완료할 때마다 각기 다른 디자인과 개성 있는 대사를 가진 'AI 마스터' 캐릭터를 수집 보상으로 제공한다. 이강민 데이원컴퍼니 대표는 “AI 월드는 누구나 재미있고 쉽게 AI를 배우고 활용할 수 있도록 기획된 새로운 교육 모델”이라며 “앞으로도 다양한 AI 마스터와 커리큘럼을 지속적으로 확장해 전 국민 대상 AI 교육의 문을 넓히고 AI 리터러시 확산을 견인하는 기업으로 자리매김할 것”이라고 말했다.

2025.09.17 11:20박서린 기자

"접속만 되면 어디든 교실”···DaaS로 교육 판이 바뀐다

교육의 디지털 전환을 뒷받침할 공공 서비스형 데스크톱(DaaS) 도입 전략이 국회에서 본격 논의됐다. 국회 교육위원회 김대식·박성준 의원은 12일 국회 의원회관에서 한국클라우드산업협회 DaaS지원분과위원회와 함께 DaaS 정책토론회를 개최했다. 정부·교육청·대학·산업계 관계자 150여 명이 참석해 이목이 집중됐다. DaaS는 언제 어디서나 동일한 환경에서 학습 자원과 소프트웨어(SW)를 활용할 수 있도록 클라우드 기반으로 제공되는 디지털 서비스 인프라로, 글로벌 교육 현장에서 지속적으로 주목받고 있다. 이번 토론회에서 참석자들은 교실의 벽을 넘어 누구나·언제든·어디서나 같은 수업에 접속하는 교육 실현이 가능하다는 점에 공감대를 모았다. 개회사를 맡은 김대식 의원은 "디지털 전환의 관건은 장비가 아니라 접속권"이라며 표준 마련, 현장 증명, 예산·운영 전환의 3단 로드맵을 제시했다. 박성준 의원도 "공동 가상실습랩과 그래픽처리장치(GPU) 자원 풀을 표준화해 인공지능(AI) 실습을 일상화해야 한다"고 강조했다. 발제에 나선 산업계 인사들은 DaaS가 교육의 공정성과 안전성을 동시에 보장하는 핵심 인프라임을 강조했다. 최백준 DaaS지원분과위원장 겸 틸론 대표는 "DaaS를 교육 현장에 적용하면 저사양 노트북으로도 고성능 GPU 연산을 활용할 수 있어 전국 어디서나 동일한 학습 환경을 제공할 수 있다"며 "수도권과 지방 간 IT 학습 격차를 해소하고 공정한 교육 기회를 보장하는 데 핵심 인프라가 될 것"이라고 말했다. KT클라우드 감철웅 상무는 클라우드 기반 교육시스템의 이점으로 "데이터센터 이중화, 표준화된 관리, 사용량 기반 비용 구조를 통해 전국 어디서나 평등한 교육 서비스를 보장할 수 있다"고 설명했다. 메가존클라우드 김영상 부사장은 "파편화된 대학 시스템을 통합 관리해야 한다"며 멀티·하이브리드 클라우드 전환 필요성을 짚었다. 대학 현장에서는 DaaS 도입이 가져올 변화를 기대하는 목소리가 이어졌다. 서강대 서영일 교수는 "과목별 표준 이미지를 전날 배포하고 수업 종료 즉시 회수하면 준비 시간이 줄고 품질은 일정해질 것"이라며 실습 환경의 안정성을 강조했다. 토론회 말미에는 수업 중단 50% 감소, 과제 대기시간 30% 단축, 가용성 99.5% 달성 등 성과 지표와 함께 전국 확산 로드맵이 제시됐다. 국회 교육위원회는 시범 사업 납기와 서비스수준협약(SLA)·핵심성과지표(KPI) 공개를 통해 정책에서 실행으로의 책임성을 강화하겠다고 밝혔다. 행사를 주관한 클라우드산업협회는 교육 특화 공공 DaaS 참조모델과 권역 공동 가상실습랩 시범을 추진할 계획이다. 최백준 위원장은 "표준 템플릿과 운영 가이드를 오픈 패키지로 제공해 도입 문턱을 낮추겠다"고 강조했다.

2025.09.12 16:28한정호 기자

엘릭서, 온라인 AI 전문가 교육 플랫폼 '액티배움' 오픈

클라우드 중심 하이테크 교육 기업 엘릭서(대표 강형주)가 온라인 교육 플랫폼 '액티배움'을 공식 오픈했다고 11일 밝혔다. 액티배움은 단순히 듣는 교육을 넘어, 학습자가 직접 행동하며 배우는 액티브 러닝을 지향하는 혁신적인 학습 플랫폼이다. 엘릭서는 오픈을 기념해 최신 생성형 AI를 활용해 업무 효율을 높이는 실무 중심 콘텐츠를 무료로 제공한다. 챗GPT, 코파일럿, 퍼플렉시티, 제미나이 등 다양한 생성형 AI를 실제 업무에 적용하는 방법을 실습 중심으로 배울 수 있다. 액티배움은 앞으로도 클라우드 기반의 AI·데이터·인프라·보안 분야 콘텐츠를 지속 선보일 예정이다. 특히 마이크로소프트 글로벌 공인 자격증 과정(AI900, AZ900, DP900, SC900)을 올인원 패키지로 제공해 ▲이론 학습 ▲기출문제 풀이 ▲모의고사 ▲실제 응시까지 지원하며, 취업과 진학에 필수적인 역량 강화를 돕는다. 또한 마이크로소프트 애저 클라우드의 AI 및 데이터 도구를 활용해 기업 맞춤형 앱이나 웹페이지를 직접 만들어보는 실습형 콘텐츠도 준비 중이다. 이 과정은 이론과 실습을 병행한 영상 강의와 실시간 액티브 러닝 세션으로 구성돼 학습자가 직접 클라우드 AI와 데이터를 체험할 수 있도록 한다. 더불어 클라우드 인프라의 비용 효율적 운영 방법과 보안 설계까지 포함해, 실무에 바로 적용할 수 있는 역량을 키울 수 있다. 엘릭서 측은 단순히 학습에서 끝나는 교육이 아니라, 배운 것을 곧바로 적용할 수 있는 교육이 중심이 돼 향후 구글 클라우드, 아마존 웹서비스(AWS) 등 다양한 클라우드 플랫폼으로 콘텐츠를 확장한다는 계획이다. 액티배움은 강의 제공을 넘어, 진학과 취업에 직접 연결될 수 있는 멘토링 강의도 출시한다. 실시간 온라인 강의를 통해 ▲서류 합격 전략 ▲면접 대비 노하우 등 실전 경험을 공유하며, 국내외 현업 전문가와의 1:1 멘토링을 통해 학습자 개개인의 진로와 목표에 맞춘 맞춤형 조언을 제공할 예정이다. 향후 액티배움은 매월 새로운 콘텐츠를 꾸준히 선보이며, 학습자가 빠르게 변화하는 기술 환경에 능동적으로 대응할 수 있도록 지원할 계획이다. 강형주 엘릭서 대표는 “액티배움은 단순한 온라인 강의 플랫폼이 아니라, 학습자가 직접 행동하며 성장할 수 있는 미래형 교육 생태계를 지향한다”며 “앞으로도 클라우드 AI 기반의 실습형 콘텐츠와 개인화된 멘토링을 통해 학습자들의 진학과 취업을 적극 지원하겠다”고 밝혔다.

2025.09.11 16:03백봉삼 기자

AI 연산 폭증에 반도체 새 판 짠다…삼성 'DTCO', SK '풀스택 메모리'

인공지능(AI)의 폭발적 성장이 반도체 산업의 판도를 흔들고 있다. 데이터센터부터 모바일 기기까지 AI 연산 수요가 기하급수적으로 늘어나면서, 반도체 업계는 설계 최적화와 메모리 혁신을 해법으로 제시하고 있다. 11일 업계에 따르면 삼성전자와 SK하이닉스는 최근 서울 롯데호텔월드에서 개최된 '케이던스라이브 코리아 2025(CadenceLIVE Korea 2025)'에서 AI 시대 대응 방안을 제시했다. 삼성전자, AI 시대의 한계를 뛰어넘기 위한 기술 'DTCO' 먼저 백상훈 삼성전자 부사장은 DTCO(Design-Technology Co-Optimization)를 AI 시대의 한계를 뛰어넘기 위한 기술 대안으로 발표했다. DTCO는 반도체 설계와 공정 기술을 동시에 최적화해 PPA(전력·성능·면적), 생산 수율, 제조 비용 등 반도체 칩의 성능을 극대화하는 기술이다. 단순 설계 개선을 넘어 설계와 공정 기술을 하나의 유기체처럼 함께 최적화하는 게 필수다. 설계 과정에서 발생하는 문제점을 공정 단계에서 예측하고, 공정 기술 발전을 고려해 설계를 개선하는 상호 협력 과정이 중요하다. 발표에 따르면 DTCO의 핵심은 하이퍼셀(Hyper cell), 퓨전셀(Fusion cell) 등 차세대 셀 구조다. 하이퍼셀은 인접 채널을 병합해 고밀도 셀에서 발생하는 속도 저하 문제를 해결한다. 물리적으로는 면적 효율성을 유지하면서도 전류 구동 능력(Ion)을 개선할 수 있다. 퓨전셀은 서로 다른 특성을 가진 셀 구조를 통합(Fusion)해 상황에 따라 성능과 전력을 동시에 최적화하는 방식이다. 설계자가 공정 노드 내에서 고성능(HP)셀과 저전력(ULP)셀을 별도 선택할 필요 없이, 융합된 셀 라이브러리를 통해 균형 잡힌 설계가 가능해진다. 백 부사장은 “설계와 공정을 유기적으로 결합하는 DTCO 방식이 전력·성능·면적(PPA) 문제를 동시에 풀어낼 수 있는 해법”이라고 강조했다. 그러면서 "케이던스와의 협업을 통해 이 기술이 실제 제품에서 성과를 내고 있다"고 전했다. SK하이닉스, 풀스택 메모리로 AI 미래 설계 오늘날 AI 산업은 훈련 단계에서 추론 단계로 빠르게 이동하고 있다. 이에 따라 메모리는 단순한 저장 수단을 넘어, 고성능과 전력 효율을 동시에 만족시켜야 하는 핵심 인프라로 자리매김했다. SK하이닉스는 풀스택 메모리 포트폴리오로 이 같은 AI 환경 전반에 대응한다는 전략이다. 발표자로 나선 김천성 SK하이닉스 사장은 HBM(고대역폭메모리), D램, SSD까지 아우르는 풀스택 메모리 포트폴리오를 공개하며, AI 학습뿐 아니라 추론 환경에서도 효율적이고 확장성 높은 솔루션을 제공하겠다고 밝혔다. 그는 “AI 산업이 AI 학습에서 추론으로 빠르게 전환됨에 따라 메모리 기술의 진화가 필수적”이라고 전하며 “SK하이닉스의 스토리지 솔루션은 AI 추론 시나리오에서 데이터 집약적인 워크로드에 빠르고 안정적으로 액세스할 수 있도록 설계되어 있다”고 자신했다. 특히 HBM과 스토리지 SSD의 역할에 대해 강조했다. HBM이 전력 효율과 데이터 처리 속도라는 구조적 장점을 통해 고객 요구를 충족할 수 있다는 주장이다. 스토리지 SSD 등 스토리지 기술은 AI 추론 워크로드에서 요구되는 데이터 집약적인 연산 처리를 가능한 빠르고 안정적으로 지원하는 역할을 담당할 것으로 기대했다. 한편 행사에는 삼성전자 파운드리(위탁생산) 관계사인 가온칩스, 세미파이브, 코아시아 등 디자인하우스들도 참가했다. 이들 업체는 부스를 통해 고객과 만났다. 특히 코아시아의 경우 연사로 참가해 칩렛, SiP(시스템인패키지) 등에 대한 회사의 기술력을 소개했다.

2025.09.11 15:16전화평 기자

AI가 엉뚱한 말을 하는 이유?…오픈AI가 찾은 '근본 원인'

챗GPT 개발사인 오픈AI가 대규모언어모델(LLM)의 '환각(할루시네이션)' 현상이 왜 발생하는지, 또 줄일 수 있는 방법은 무엇인지에 대해 새로운 연구 결과를 발표했다. 8일 테크크런치에 따르면 오픈AI는 블로그를 통해 발표한 논문에서 환각을 "그럴듯하지만 사실과 다른 문장을 생성하는 현상"이라고 정의했다. 또 모델 성능 개선에도 불구하고 "환각은 모든 LLM의 근본적 과제"라며 "완전히 사라지지 않을 것"이라고 밝혔다. 오픈AI 연구진은 예시로 논문 공저자인 애덤 타우만 칼라이의 사례를 들었다. 연구팀이 한 챗봇에 칼라이의 박사 학위 논문 제목을 물었을 때 세 번 모두 서로 다른 답을 내놨으나 모두 틀린 것으로 나타났다. 생일을 물었을 때도 세 번 모두 잘못된 날짜가 제시됐다. 오픈AI는 이런 현상이 언어모델의 학습 구조에서 비롯된다고 설명했다. 현재 AI 모델은 참·거짓 라벨 없이 방대한 텍스트를 기반으로 다음 단어를 예측하는 방식으로 학습한다. 맞춤법이나 문장 구조와 같은 패턴은 대규모 학습을 통해 개선되지만, 특정 인물의 생일 같은 저빈도 사실은 패턴만으로 정확히 예측하기 어렵다는 설명이다. 다만 연구진은 문제 해결의 열쇠가 학습 과정 자체보다는 평가 방식에 있다고 지적했다. 현재 널리 쓰이는 정확도 중심 평가가 모델이 정답을 모를 때도 추측하도록 유도한다는 설명이다. 객관식 시험에서 빈칸을 남기는 것보다 찍어서 맞힐 경우 점수를 얻을 가능성이 높기 때문에 학생들이 추측을 택하는 것과 유사하다는 비유도 제시됐다. 이에 연구진은 모델 평가 체계가 자신감 있게 틀린 답변에는 더 강한 불이익을 주고 '모르겠다'와 같은 불확실성 표현에는 부분 점수를 주는 방향으로 바뀌어야 한다고 제안했다. SAT처럼 오답에는 감점을, 무응답에는 부분 점수를 주는 제도와 비슷한 방식이다. 오픈AI는 불확실성을 반영하는 새로운 평가를 일부 추가하는 데 그칠 것이 아니라, 기존의 정확도 중심 평가 전반이 개편돼야 한다고 강조했다. 연구진은 "주요 평가 지표가 여전히 '운 좋은 추측'을 보상한다면 모델은 계속 추측할 것"이라고 결론지었다.

2025.09.08 14:33한정호 기자

앤트로픽, 사용자 대화로 AI 훈련…데이터 최대 5년 보관

앤트로픽이 자사 챗봇 서비스 '클로드' 이용자의 대화 데이터를 인공지능(AI) 학습에 활용하기로 하고, 다음 달 28일까지 '거부(옵트아웃)' 여부를 선택하는 정책을 도입한다. 29일 테크크런치 등 외신에 따르면 이번 정책 변경은 소비자용 서비스인 클로드 프리·프로·맥스·코드 이용자에게 적용된다. 그동안 클로드의 대화와 코드 입·출력은 30일 내 자동 삭제됐고 정책 위반이 의심되는 경우에만 최대 2년간 보관됐다. 그러나 이번 정책 변경으로 앞으로는 이용자가 옵트아웃하지 않을 경우 데이터가 최대 5년간 보관되며 모델 학습에도 활용된다. 앤트로픽은 공지를 통해 "이용자가 학습 참여를 허용하면 유해 콘텐츠 탐지 정확도와 코딩·분석·추론 성능이 개선된다"며 "미래 모델 발전에도 기여할 수 있다"고 설명했다. 업계는 이번 조치가 사실상 대규모 학습 데이터 확보 전략으로 보고 있다. 수백만 건에 달하는 사용자 대화를 학습에 반영해 오픈AI·구글 등 경쟁사 대비 우위를 확보하려는 의도로 풀이된다. 이번 변화는 업계 전반의 흐름과도 맞닿아 있다. 오픈AI는 최근 뉴욕타임스 등 언론사와의 소송과 관련해 법원으로부터 모든 소비자 대화 데이터를 무기한 보관하라는 명령을 받았다. 이에 따라 규제와 소송 환경 속에서 AI 기업들이 데이터 보관·활용 정책을 재정비할 수밖에 없다는 분석이 나온다. 다만 많은 이용자가 이러한 정책 변경을 제대로 인지하지 못한다는 점은 문제로 지적된다. 앤트로픽은 기존 이용자에게 '소비자 약관 및 정책 업데이트' 안내 팝업을 띄우는데 화면에는 '수락' 버튼이 크게 표시되는 반면, 데이터 학습 동의 여부를 설정하는 토글은 작게 배치돼 있으며 기본값이 '온(ON)'으로 설정돼 있다. 이 때문에 무심코 수락을 누르면 학습 동의까지 하게 되는 구조다. 미국 연방거래위원회(FTC)는 서비스 약관을 눈에 띄지 않게 바꾸거나 세부 조항을 하이퍼링크·법률 용어 속에 숨기는 행위에 대해 제재할 수 있다고 경고한 바 있다. 그러나 현재 FTC가 5명 중 3명 위원만 활동 중이라 이번 앤트로픽 조치에 실제로 개입할 가능성은 크지 않다는 전망이 나온다. 앤트로픽 측은 "이번 조치는 사용자들이 학습 참여 여부를 직접 선택할 수 있도록 한 것"이라며 "보다 안전하고 유용한 AI 모델을 만드는 데 기여할 것"이라고 밝혔다.

2025.08.29 10:28한정호 기자

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 기자

'소재 실험 데이터' 표준화된다…소재 기업 AI 활용 지원

소재 기업의 인공지능(AI) 활용 지원을 위해 '소재 실험 데이터' 양식을 표준화한다. 산업통상자원부 국가기술표준원은 소재 실험 시 생성되는 데이터(조성–공정–물성)의 공통 구조와 수집 양식에 대한 국가 표준(KS)을 제정했다고 24일 밝혔다. 이번 KS 제정은 산업부가 추진 중인 '가상공학플랫폼구축 사업(소재 데이터 사업)'의 하나로 AI 기반 소재 개발의 필수 요건인 '연구자 간 데이터 호환성'을 확보하기 위해 추진됐다. 소재 산업은 신제품을 개발할 때 장기간 반복 실험이 수반되면서 양질의 데이터가 축적되는 특성을 갖고 있다. 다만 데이터 표준이 업어 기관 간 데이터 공유와 AI를 활용한 협업 연구로 확장되기에는 현실적 제약이 있었다. 산업부는 선진국 보다 업력이 짧은 국내 소재 기업의 데이터·AI 기반 소재 개발을 촉진하기 위해 소재 데이터 국가 표준화를 추진했다. 국표원이 제정한 KS는 4개 소재 분야(화학·금속·세라믹·섬유) 개발 과정이 '조성–공정–물성' 3단계로 구분돼 있다. 원료명·투입량 등 총 60개의 데이터 구조·항목이 표준화됐다. 또, 각 단계별 필수 입력값과 단위·데이터 유형 등이 정의돼 실험 조건과 측정 결과를 체계적으로 기록할 수 있도록 구성됐다. 소재 기업은 이 표준을 활용해 고품질 데이터를 생성하고, 이를 AI 모델의 학습 데이터로 활용해 최적의 원료 조합과 공정 조건을 도출할 수 있다. 김대자 산업부 국가기술표준원장은 “이번 표준은 기업의 소재 개발 기간을 단축하고, 개발 효율성과 성공률을 높이는데 기여할 것으로 기대된다”면서 “앞으로도 다양한 산업에서 AI 활용이 확산할 수 있도록 필요한 표준화를 적극 추진해 나가겠다”고 밝혔다.

2025.07.24 09:32주문정 기자

"AI는 내 업무 파트너”...AI 교육 수강 확 늘었다

AI가 필수 학습 도구로 자리잡으며 AI 교육에 대한 인식과 학습 패턴이 근본적으로 변화한 것으로 나타났다. 성인 교육 콘텐츠 회사 데이원컴퍼니(대표 이강민)의 실무 교육 브랜드 패스트캠퍼스가 AI 교육 수강 데이터를 분석한 '2024 AI 학습 트렌드'를 23일 발표했다. 가장 두드러지는 변화는 AI 교육에 대한 학습 의욕이 높아지며 다수 강의 수강 패턴이 늘어난 점이다. 2024년 AI 교육 콘텐츠의 1인당 평균 구매 금액은 29만5천311원으로 2023년 23만5천334원 대비 25% 상승했다. 이는 개별 강의 가격 상승이 아닌 수강생 1인당 구매 강의 수가 늘어난 데 따른 결과다. 실제로 거래 건당 평균 수강료는 16만6천306원으로 전년 대비 5.3% 소폭 증가에 그쳤으나 전체 거래 건수는 111% 급증했다. 교육 콘텐츠 구매 및 학습 패턴에서도 변화가 감지됐다. AI 교육과 비AI 교육을 함께 수강하는 비율이 2023년 20.2%에서 2024년 37.7%로 증가하며 AI 기술이 전문 영역을 넘어 기존 업무 역량을 보완하고 확장하는 핵심 도구로 자리 잡았음을 보여줬다. 또 2023년 AI 교육 콘텐츠 수강생 4명 중 1명이 2024년에도 새로운 AI 교육 콘텐츠를 구매하며 지속적인 학습 수요를 나타냈다. AI 교육 콘텐츠는 학습 몰입도 측면에서도 긍정적인 성과를 보였다. 특히 1위를 차지한 ▲업스테이지와 함께 하는 글로벌 OpenLLM 리더보드 1위 모델 리뷰&LLM 모델 Fine-tuning 강의는 높은 완강률을 기록했다. 이어 ▲혁펜하임의 AI DEEP DIVE (Online.) ▲편집하는여자의 AI로 더 쉬워진 영상 편집! NEW 프리미어프로 마스터클래스가 각각 2, 3위를 차지했다. 이강민 데이원컴퍼니 대표는 "2024년을 기점으로 AI 학습에 대한 태도가 호기심에서 생존 전략으로 완전히 전환됐다"며 "AI 교육에 대한 기대 수준이 높아지는 만큼 콘텐츠 기획부터 출시까지 속도를 단축하고 실무형 커리큘럼 비중을 확대해 나가겠다"고 말했다.

2025.07.23 08:49백봉삼 기자

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