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'AI 학습'통합검색 결과 입니다. (45건)

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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

AI 논문 한편에 저자 3천300명…초거대 AI시대, 인력 경쟁 전환

최근 구글이 발표한 인공지능(AI) 논문 한 편에 3천295명의 저자가 이름을 올렸다. 이는 AI 개발이 소수의 천재가 아닌 수천 명의 전문가가 협업하는 산업 규모의 프로젝트로 전환되고 있음을 보여주는 사례라는 평가다. 20일 구글의 기계학습 연구원 데이비드 하(David Ha)는 최근 구글에서 발표한 논문 하나를 X를 통해 게시했다. 그가 공개한 논문은 구글이 개발한 초거대 AI 모델 '제미나이 2.5'의 기술적 핵심을 설명하는 내용이다. 게시한 내용에서 특히 눈에 띄는 것은 함께 첨부한 공동 저자 명단이다. 3장의 이미지로 공개된 해당 명단에는 총 3천295명의 이름이 빼곡히 적혀 있었다. 이는 2023년 12월 발표된 제미나이 1.0의 약 900명에서 266% 이상 증가한 수치다. 이처럼 저자 수가 급증한 것은 초거대 AI 개발이 단일 연구자의 역량만으로는 불가능한 프로젝트가 되었음을 의미한다. 모델이 정교해질수록 그 뒤에는 연구·개발·인프라·윤리 등 수많은 분야의 전문가들이 유기적으로 협력하는 복합적 기술 체계가 작동하고 있다. AI 모델을 구현하기 위해서는 구조를 설계하는 연구 과학자, 모델을 구현하고 성능을 최적화하는 머신러닝 엔지니어, 학습 데이터를 가공하는 데이터 엔지니어, 연산 인프라를 운영하는 인프라 엔지니어는 물론, 완성된 모델을 실제 서비스에 연동하는 소프트웨어 엔지니어, AI가 만들어낼 수 있는 편향성과 유해성을 검증하는 윤리 전문가, 그리고 법률 및 정책 대응을 맡는 기획자까지 다양한 역할이 필요하다. 실제로 이번 논문에는 연구원뿐 아니라 데이터 큐레이터, 시스템 운영자, QA팀, AI 윤리 담당자, 보안팀, 제품화 전략가 등 AI 개발 전 과정을 담당하는 다양한 직무의 이름이 포함됐다. 이로 인해 오픈AI, 메타, 애플, 앤스로픽 등 글로벌 빅테크 기업들은 인재 영입을 위한 경쟁을 본격화하고 있다. 메타는 일부 핵심 인재에게 최대 연봉 1억 달러(약 1천400억 원)를 제시했다는 사실이 알려지며 업계의 이목을 끌었다. 하지만 AI 인재의 몸값이 천정부지로 치솟는 현상은 또 다른 문제를 낳고 있다. 연봉 수백억 원에서 1천억 원을 넘는 사례가 나타나며, 실리콘밸리를 중심으로 핵심 인재가 소수 기업에 과도하게 집중되는 '인재 블랙홀' 현상이 심화되고 있다는 지적이다. 국내 역시 예외는 아니다. 한국의 주요 AI 기업과 연구기관들도 우수 인재 확보는 물론, 기존 인력의 이탈 문제까지 겪고 있다. 실제로 국내 AI 스타트업 상당수가 글로벌 빅테크의 스카우트 제안으로 핵심 개발자 유출을 경험하고 있으며, 대학·공공기관 출신 석·박사급 연구자의 해외 이동도 점차 늘고 있다. AI 경쟁이 인프라와 자본을 넘어 인력 중심으로 재편되는 상황에서, 국내 AI 생태계의 기반이 약화되고 글로벌 경쟁력에서도 뒤처질 수 있다는 우려가 커지고 있다. 한 업계 관계자는 "AI는 더 이상 단일 기업의 문제가 아니라 국가 전략 산업이며, 기술 주권의 핵심"이라며 "정부가 이런 흐름을 조기에 인식하고, 인재 육성과 더불어 대규모 AI 생태계 조성을 위한 지속가능한 국가 전략을 마련해야 한다"고 강조했다.

2025.07.19 09:39남혁우 기자

KT, 한국적 AI 위한 'K 데이터 얼라이언스' 출범

KT는 16일 서울 송파구 소피텔 앰배서더 서울에서 'K 데이터 얼라이언스' 협약식을 개최했다고 밝혔다. 이는 한국적 AI 경쟁력의 핵심인 고품질 데이터를 신뢰성 있게 교류하고자 한국 대표 기업, 공공기관, 학계 간 협력을 본격화하는 취지다. 이날 협약에는 KT를 비롯해 고려대 민족문화연구원, 두산디지털이노베이션, 아이스크림에듀, 중앙일보, EBS, 한글학회 등 7개 기관이 참여해 'K 데이터 얼라이언스' 출범을 공식화했다. 이어 AI 데이터 생태계 구축에 대한 논의도 진행됐다. KT는 주관사로서, 한국어 고유 표현과 사회·문화적 맥락, 사용자 목적을 반영한 고품질 데이터의 중요성을 강조했다. 또한, 각 기관이 보유한 한국적 데이터 공유의 의미와 가치를 역설했다. 이번 얼라이언스 결성은 한국적 AI의 구현과 활용을 넘어, 협력과 개방을 통한 생태계 확산과 글로벌 경쟁력 확보를 위한 공감대에서 출발했다. 참여 기관들은 앞으로 ▲한국적 AI를 위한 데이터 구축 ▲도메인별 선도 사례 창출 ▲성과 홍보 및 대외 확산 ▲인문·사회 분야 연구를 위한 협력 등을 추진할 계획이다. KT는 한국의 언어, 문화, 지식 등 정체성을 담은 AI 개발을 위해 교육, 인문, 역사, 언론 등 각 분야 대표 콘텐츠를 보유한 기관들과의 연합을 주도해 왔다. 각 기관의 콘텐츠는 고품질 데이터로 가공·구조화돼, KT의 독자 모델 '믿:음 2.0', 마이크로소프트 협력 기반 GPT, 오픈소스 모델 등 다양한 한국형 AI 학습에 활용된다. 특히, EBS의 질문-답변형 학습 콘텐츠는 AI의 추론 능력을 높이는 핵심 자원이며, 중앙일보의 뉴스 콘텐츠는 한국 사회와 문맥을 깊이 이해하는 데 유용한 학습 기반으로 평가된다. 앞으로 KT는 정기 협의체 운영, 성과 공유, 신규 과제 발굴 등을 통해 얼라이언스의 실행력을 강화하고, 참여 기관을 확대해 데이터·모델·서비스로 이어지는 정교한 한국형 AI 생태계를 구축할 방침이다. 이날 행사에 참여한 허은 고려대학교 민족문화연구원 원장은 “한국적 AI 발전을 위해 높은 수준의 한국학 전문 자료를 AI 학습용 데이터로 활용하는 것은 필수”라며 “K 데이터 얼라이언스는 이를 현실화하는 데 중요한 플랫폼이 될 것”이라고 강조했다. 유규오 EBS 디지털학교교육본부 본부장은 “EBS는 교육공영방송사로서 다양한 플랫폼을 통해 교육 격차를 줄이고 배움의 문턱을 낮추는 데 집중해왔다”며 “이러한 가치를 지닌 EBS 데이터가 KT의 신뢰성 높은 데이터 처리 기술과 연결될 때 학생 개개인의 학습 성장을 지원하는 새로운 길을 여는 계기가 될 것”이라고 전망했다. 남길임 한글학회 연구이사 교수는 “검색어를 입력하던 시대를 넘어 인공지능과 직접 문답하는 시대가 열린 지금 한국어와 한국인의 정서에 담긴 언어문화, 맥락, 공동체 윤리 등을 제대로 이해하고 책임있게 응답하는 인공지능이 필요하다”며 “한글학회가 쌓아 온 한국어 연구와 자원을 토대로 한국어의 사회·문화적 맥락과 윤리적 가치를 제대로 이해하고 생성하는 인공지능으로 나아가는데 협력할 것”이라고 전했다. 오승필 KT 기술혁신부문 부사장은 “한국적 AI는 국가의 AI 경쟁력을 높이는 동시에 기업의 AI 혁신을 촉진하고 국민이 일상 속에서 체감할 수 있는 실용적 가치로 이어져야 한다”며 “K 데이터 얼라이언스가 한국적 AI의 지속적인 고도화와 실용화에 있어 핵심 동력이 될 수 있도록 힘을 모아 협력해 나갈 것”이라고 밝혔다.

2025.07.16 10:35진성우 기자

"어디서부터 배우지?"...에이블런, 'AI 리터러시 역량평가도구' 개발

AI 교육 전문기업 에이블런(대표 박진아)이 AI 리터러시 역량평가도구를 공개했다고 14일 밝혔다. 생성형 AI가 빠르게 확산 중이지만, 지금까지는 사용자가 스스로 이해 수준을 확인하거나 학습 방향을 가늠할 수 있는 기준이 없었다. 에이블런은 이번 진단 방식을 통해 AI 학습의 출발점을 구체화하고, 개인과 조직이 필요한 질문을 점검할 수 있도록 했다. 평가 문항은 유네스코가 제시한 AI 역량 기준과 독일 본 대학교병원 의학교육연구소의 연구를 참고해 구성했다. 해당 연구는 AI 교육 분야의 글로벌 전문가 53명이 다단계 검토와 델파이 연구를 통해 문항을 체계화한 사례다. 에이블런은 실제 연구를 진행한 해외 박사 연구진의 자문을 바탕으로 국내 환경에 적합한 문항 구조와 해석 체계를 새롭게 설계했으며, 국내 대학 교수와 AI 교육 실무진이 개발 과정에 함께 참여했다. 문항 해석과 척도 조정은 에이블런 내부 교육 설계팀이 주도했으며, 최종 응답 결과는 항목별 분석과 시각화 자료로 제공할 예정이다. 사용자는 이를 통해 자신의 AI 활용 이해도 수준을 점검하고, 이후 학습을 설계할 수 있는 실질적인 기준을 확보할 수 있게 됐다. 특히, 이번 평가 방식은 기술적 숙련도보다 AI를 받아들이는 사용자의 태도와 활용 방식에 초점을 맞춘 것이 특징이다. 이를 위해 평가 문항은 일상이나 업무에서 AI를 어떻게 바라보고 판단하는지를 묻는 방식으로 구성됐으며, AI가 익숙하지 않은 사람도 무리 없이 참여할 수 있도록 실생활에 가까운 예시로 설계됐다. 이렇듯 이해 중심의 접근을 바탕으로 AI 활용에 막연했던 개인에게 구체적인 학습 동기를 제공하고자 했다. 에이블런은 해당 역량 평가를 통해 학습을 시작하려는 개인은 물론 조직 안에서 구성원의 이해 수준을 파악하려는 실무자에게도 새로운 기준을 제시하고자 했다. 현재는 에이블런 수강생을 대상으로 먼저 제공되고 있으며, 기업과 기관 요청에 따라 공동 활용도 가능하다. 박진아 에이블런 대표는 "AI는 이제 일상과 업무에서 누구나 이해하고 판단해야 할 주제가 됐다. 에이블런은 모두를 위한 AI 교육을 실현하기 위해, 각자의 이해 수준을 확인하고 학습을 설계할 수 있는 기준부터 만들고자 했다"며 "이번 평가 방식은 그 출발점이다. 앞으로도 일하는 현장에서 바로 쓰일 수 있는 교육을 설계하고, 실질적인 변화로 이어지는 학습 경험을 만들어가겠다"고 말했다.

2025.07.14 08:32백봉삼 기자

NHN클라우드, 日 교육 시장 공략…네트러닝과 교육 콘텐츠·인프라 협력

NHN클라우드가 일본 최대 이러닝 기업인 네트러닝의 통합 교육 플랫폼을 자사 클라우드로 이관해 글로벌 기술 협력을 확대한다. NHN클라우드는 일본 도쿄 미나토구 'NHN아틀리에' 사옥에서 네트러닝홀딩스와 업무협약을 체결했다고 9일 밝혔다. 네트러닝은 현재 1억1천만 명의 누적 학습자, 7천300개 기업 고객, 1만6천 개 교육 프로그램을 보유한 일본 대표 이러닝 기업이다. 이번 협약으로 네트러닝의 핵심 서비스 '멀티버스(Multiverse)'가 NHN클라우드로 완전 이전된다. 기존에는 자체 데이터센터 기반으로 운영돼 왔으나 향후 인프라 운영과 데이터 관리는 NHN클라우드가 맡는다. 네트러닝은 콘텐츠 품질과 솔루션 고도화에 집중할 수 있는 구조로 전환된다. 멀티버스는 교육, 훈련, 평가까지 가능한 통합 이러닝 플랫폼이다. 클라우드 이전으로 성수기 트래픽 대응 탄력성이 확보되고 유지보수 부담은 줄어들 전망이다. IT 인프라 확장이 용이해지면서 글로벌 서비스 안정성도 높아질 것으로 보인다. AI 기술 협력도 핵심 축이다. 회사는 NHN이 보유한 AI 기술과 네트러닝의 교육 데이터를 결합해 자동 콘텐츠 생성, 학습 분석, 추천 알고리즘 등 다양한 AI 프로젝트를 공동 개발한다. 콘텐츠 생산성과 개인 맞춤형 학습 경험을 동시에 확보하는 전략이다. 이 외에도 블록체인 기반 자격증 시스템 연동, 동남아 포함 글로벌 시장 진출 공동 추진, NHN그룹사 대상 교육 콘텐츠 유통 등 다방면 협력이 예정돼 있다. 특히 네트러닝의 국제표준 오픈배지 체계를 NHN클라우드 인증 자격증과 연동하는 방식도 추진된다. 이번 협약으로 NHN클라우드는 일본 최대 이러닝 기업을 고객사로 확보하며 현지 클라우드 시장에서 전략적 포트폴리오를 확보했다. 최근 NHN은 한국 대형 IT 3사와 함께 'AI전환(AX) 연합체'를 결성해 일본 디지털 생태계 확산에도 참여하고 있다. 김동훈 NHN클라우드 대표는 "네트러닝의 방대한 교육 콘텐츠를 클라우드로 전환하는 역할을 맡아 품질 높은 학습 경험을 제공하게 됐다"며 "이를 바탕으로 일본 내 교육을 포함한 다양한 산업 분야 디지털 혁신을 선도해 나갈 것"이라고 밝혔다.

2025.07.09 16:24조이환 기자

"책 대신 '아이패드'로 수업을"…디지털이 바꾼 교실 풍경은

지난 15일 아침, 서울 종로구에 위치한 덕성여자중학교. 이곳 학생들은 1교시 수업이 시작되자마자 책이 아닌 '아이패드'를 꺼내 들었다. 사회 수업을 맡은 윤혜경 교사도 칠판 대신 커다란 모니터에 수업 자료를 띄웠다. 아이패드 화면이 모니터에 무선으로 실시간 공유되기 때문에, 윤 교사는 교실을 자유롭게 이동하며 수업을 진행할 수 있었다. 이날 기자가 직접 찾아간 교육 현장은 생동감이 넘치는 분위기였다. 국제 분쟁지역을 알아보는 시간에는 화면 내의 세계지도를 이곳저곳 돌려가며 직접 지리를 익혔다. 난민들의 힘겨운 일상은 미리 준비한 영상 자료를 통해 실감할 수 있었다. 토론 시간에는 공유 자료에 각자의 생각을 적어 열띤 토론도 벌였다. 덕성여중은 코로나19가 유행하던 약 3년 전, 서울시교육청의 디지털 학습기기 보급을 위한 디벗(디지털+벗) 사업에 따라 전교생에 아이패드를 지급한 바 있다. 도입 초기에는 여러 시행착오도 있었지만, 지금은 교사와 학생 모두 아이패드를 능숙하게 다루는 모습이었다. 수업에 참여한 한 학생은 "예전에는 종이를 전부 들고 다녀야 해서 가방이 무거웠는데, 아이패드는 영상도 보고 필기도 할 수 있어서 훨씬 가볍고 편리했다"며 "특히 친구들과 자료를 공유할 수 있어 모둠 활동 때 정말 유용했다"고 말했다. 윤 교사는 "종이 교과서에서는 보통 학생들이 정답을 고르거나 내용을 받아적는 데 집중한다면, 아이패드 기반 수업은 아이들이 저마다 스스로 해답을 찾아가는 과정을 거치기 때문에 개별적인 성장을 지원할 수 있다"며 "수업 설계 측면에서도 애플의 넘버스·키노트·페이지스 등 여러 메뉴 구조가 거의 동일해, 학생들이 앱을 쉽게 사용할 수 있었다"고 강조했다. 학생들의 수업 집중도를 높이기 위한 장치들도 이미 마련돼 있다. 아이패드는 '애플 스쿨 매니저'와 같은 기기 관리 시스템과 교실 앱이라는 제어 도구를 제공한다. 이를 활용하면 교사가 학생의 기기를 실시간으로 확인하고, 앱을 제어하거나 기기를 잠글 수 있다. 덕성여중은 이 같은 성과를 바탕으로 지난해 애플로부터 'ADS(Apple Distinguished School) 프로그램'에 선정됐다. ADS는 애플이 아이패드·맥 등 자사 IT기기를 활용해 수업을 진행하는 학교를 대상으로 운영하는 프로그램이다. 교직원의 높은 애플 플랫폼 활용도 및 숙련도, 명확한 비전 수립 등 다방면에서 모범을 보인 학교만이 참여할 수 있다. 선정된 학교는 애플이 주관하는 리더십 이벤트나 네트워킹 활동 등 다양한 지원을 받게 된다. 아이패드를 통한 학습에 대해 학부모들의 의견도 긍정적인 것으로 알려졌다. 김지현 덕성여중 교감은 기자들과의 인터뷰에서 "아이패드 도입이 1년 지난 시점에서 실시한 만족도 조사에서 예상보다 훨씬 긍정적인 반응이 나왔다"며 "얼마 전에는 학부모 연수도 진행했는데, 아이패드를 직접 사용해보시면서 아이들의 실제 수업 방식을 느끼게 돼 더 만족해하셨다"고 말했다. 김 교감은 이어 "기기 활용을 위한 수업이 아니라, 수업 혁신을 위한 기기 활용이라는 철학으로 프로그램을 도입 중"이라며 "디지털 전환에 대한 두려움도 컸지만, 교직원들이 전체 연수를 통해 서로 부족한 부분을 채워주는 등 협업을 통해 지속적으로 변화에 대응하고 있다"고 덧붙였다. 앞으로도 덕성여중은 아이패드를 통한 교육 프로그램을 더욱 확장해나갈 계획이다. 특히 IT 기기와 AI가 높은 연관성을 지닌 만큼, 두 요소를 접목한 교육 방안을 적극 검토하고 있다. 주진완 교사는 "기존 활용해 오던 애플 기기와 생산성 앱들을 교육적으로 어떻게 더 잘 녹여낼 수 있을지 고민 중이고, 생성형 AI에 대해서도 고민을 하고 있다"며 "애플에서도 애플 인텔리전스라는 AI 기술을 탑재하고 있어, 변화 속도에 조심스럽게 접근하면서 활용 방안을 연구하고 있다"고 밝혔다.

2025.05.18 09:34장경윤 기자

[AI 리더스] "AI는 새로운 전기"…에너지연 이제현, '레고형 자동화'로 연구 시스템 재편

"인공지능(AI)은 단순한 도구를 넘어 연구와 조직 운영 전반을 재설계하는 실천적 수단입니다. 기계학습(ML) 자체만큼 중요한 것은 그것을 사람과 문제에 어떻게 연결하고 조합하느냐입니다. 오늘날의 연구자는 데이터를 다루는 기술자이자 AI에게 가치와 맥락을 설계해 주는 해석자여야 합니다." 이제현 한국에너지기술연구원 에너지AI·계산과학실장은 최근 기자와 인터뷰에서 이같이 말했다. 그는 에너지와 AI라는 두 축을 접목한 '실천가형 연구자'로, 기술 자체만큼이나 "기술이 어떻게 조직 안에 어떻게 퍼질 수 있는가"에 집중하는 전략가다. 현장 연구자와 행정 실무자 모두가 AI를 손에 쥐게 하려면 결국 언어와 문화가 먼저라는 것이 그의 신념이다. 23일 업계에 따르면 최근 공공, 산업계 전반에서 AI 실용화를 이끄는 'AI 에반젤리스트'에 대한 요구가 높아지고 있다. 특히 연구 생산성과 행정 자동화를 아우르는 현장형 사례가 주목받는 가운데 이제현 에너지연구원 실장은 대표적 실천가로 관심을 모으고 있다. 이 실장은 서울대학교에서 재료공학 박사, 비엔나공과대학교에서 고체물리학 박사 학위를 취득한 이중 박사 출신이다. 삼성전자 반도체연구소에서 3D 모델링과 AI 응용을 이끄는 실무 책임자로 근무하며 연례기술상과 미래창조상을 수상했고 이후 서울대 재료공학부 연구교수를 거쳐 한국에너지기술연구원으로 자리를 옮겼다. 지난해부터는 대통령 직속 국가인공지능위원회 산업·공공분과 위원으로도 활동하고 있다. "AI 전환 활동, 창피함에서 시작됐다"…'AI-에너지 실천가'가 된 여정은 이 실장이 정부출연 연구기관(출연연)의 'AI 에반젤리스트'를 넘어 AI 없이는 설명할 수 없는 '필수불가결의 실천가'로 정체성을 확립하기까지는 예상 밖의 출발점이 있었다. 그것은 바로 '부끄러움'이었다. 그는 지난 2018년 출연연에 입사했을 당시를 떠올리며 태양광·풍력·수소·배터리 등 에너지 공학 전반에 대한 이해가 거의 없었다고 밝혔다. 데이터 분석과 AI 개발에는 자신 있었지만 실제 에너지 기술 논문을 해석하는 데 큰 어려움을 겪었다는 설명이다. 이 실장은 "그 당시에는 하루 세 편 이상의 논문을 읽는 것조차 버거웠고 에너지 전문 연구자들 사이에선 스스로가 '바보가 된 느낌'이었다"며 "이에 더더욱 살아남아야겠다고 마음먹었다"고 말했다. 이어 "여기서 AI를 단순한 연구 주제가 아니라 나를 구하는 실전 무기로 써야겠다는 각성이 생겼다"고 말했다. 실제 전환점은 지난 2020년 초 한 랩 세미나 발표 일정에서 찾아왔다. 5일 안에 최신 태양광 논문 20편을 읽고 리뷰를 정리해 발표해야 했던 그는 시간 부족과 전문성 한계를 동시에 마주하며 해결책을 고민했다. 이에 논문 PDF를 자동 수집하고 형태소 분석과 동사 추출을 통해 주요 키워드와 연구 동향을 집계하는 텍스트 마이닝 기법을 고안했다. 단순 요약이 아닌 논문 간 흐름을 데이터 기반으로 구조화하는 전략이었다. 결과는 예상과 달리 압도적이었다. 5일 만에 8천여 편의 논문을 자동으로 요약·분류했고 세미나 당일에는 정제된 연구 분야 지도와 핵심 트렌드를 제시해 긍정적 평가를 받았다. 이 실장은 "호통을 기대했는데 대신 칭찬이 돌아왔다"며 "AI를 단순한 분석 도구가 아닌 생존을 가능케 하는 실전형 활용법으로 처음 체감한 순간이었다"고 회상했다. 다만 이를 본격적으로 활용하려 파고들자 이 실장은 곧 기술적 한계에 직면했다. 당시 사용한 초창기 언어모델인 'BERT' 기반 딥러닝 요약 애플리케이션 프로그램 인터페이스(API)가 논문 초록의 앞부분만 뽑는 '두괄식 요약'에 그쳐 실제 연구의 고유한 기여 내용은 제대로 반영되지 않았던 것이다. 이에 그는 자신이 과거에 작성한 논문 40여 편을 직접 분석하며 연구자가 '고유 기여'를 선언할 때 반복적으로 사용하는 표현들을 선별해 나갔다. 일례로 "이 논문에서 우리는…", "본 연구는 다음을 제시한다…", "이 연구에서는 처음으로…"와 같은 문장들이 대표적이다. 이 실장은 이러한 문장 패턴을 정규표현식으로 구현해 논문 핵심 기여만을 자동으로 추출하는 20개의 규칙 세트를 설계했다. 이 세트는 실제 태양광, 수소, 배터리 등 다양한 에너지 기술 논문에 적용한 결과 매우 높은 정확도로 고유 기여 문장을 뽑아내는 성과를 거뒀다. 이에 당시에는 "이 정도 수준이면 사업화해도 되지 않겠느냐"는 제안까지 이어졌다. 이 실장의 실천가적 성향은 기술의 실용성과 시장성에 대한 감각에서도 드러난다. 그는 박사 시절 스핀트로닉스라는 첨단 주제를 연구했지만 산업계가 해당 기술을 외면하면서 좌절을 겪은 경험이 있다. 실용적이고 경쟁력 있는 연구 주제가 결국 살아남는다는 깨달음은 이후 그가 다양한 에너지 기술을 '같은 거리'에서 관찰하고 AI와 데이터로 조망하는 전략으로 전환하는 계기가 됐다. "레고처럼 조합한 AI"…에너지연을 AI 조직으로 바꾼 실천형 전략 이제현 연구실장은 "기술을 직접 개발하지 않아도 잘 조합하면 된다"는 철학 아래 다양한 API를 연결해 활용하는 전략을 구사하고 있다. 초창기에는 BERT 기반 요약 API와 구글 번역 API를 결합해 한글·영문 동시 요약 파이프라인을 구성하고 논문 데이터의 전처리와 후처리는 파이썬 스크립트로 처리하는 방식으로 자동화 체계를 구축했다. 그는 "우리가 AI를 직접 구축하지 않는다고 해도 이를 레고 블록처럼 조립해서 붙일 수 있다"며 "이를 통해 지금까지 상상되지 않은 생산적인 사용 사례를 창출할 수 있다"고 설명했다. 이 실장이 설계한 조립형 전략은 이후 생성형 AI 확산과 맞물리며 보다 강력한 효과를 냈다. 특히 지난 2023년 '챗GPT' API가 공개됐을 당시 기존에 구축해 둔 다양한 입출력 파이프라인 덕분에 새로운 모델을 별도 수정 없이 그대로 끼워 넣는 방식으로 즉시 적용할 수 있었다. 연구 생산 흐름에 AI를 유기적으로 결합하는 구조 중심의 접근이 자체 개발보다 현실적이고 효율적인 전략으로 작동한 셈이다. AI를 레고 블록처럼 조립한 실험 중 하나는 'GPT-4' 기반 '딴지봇'이다. 챗GPT의 'GPT스토어'에서 찾아서 쓸 수 있는 이 봇은 단순한 챗봇이 아니다. 숫자 계산·단어 수 비교 등 논리 판단이 필요한 질문에는 파이썬 코드로 정확한 값을 먼저 구한 뒤 GPT가 해당 결과를 기억해 끝까지 유지하도록 설계됐다. "생각이라는 걸 할 줄 아는거죠?" 같은 태클형 멘트도 함께 삽입해 독특한 캐릭터를 갖췄다. '딴지봇'은 기존 챗GPT와 달리 유저가 자기 생각 속에 잠기게 되는 편향을 줄이고 논리적 사고를 유도하는 데도 효과적이다. 끊임없이 반박하는 구조 덕분에 사용자가 스스로 논리를 점검하게 된다. 이 실장의 소개 후 기자 역시 이 챗봇을 사용하며 비용 편익 분석과 판단에 있어 도움을 받고 있다. 또 다른 실험으로는 '플랏봇'과 '싹둑봇'이 있다. 플랏봇은 '챗GPT'가 한글·한자 폰트를 직접 불러와 디자인 과정에서 발생하는 글자 뭉침 현상을 자동으로 해결한다. 싹둑봇은 복수의 아이콘이 담긴 PNG 이미지를 자동으로 분리해 저장하며 사용자 요청에 따라 반복 편집도 가능하다. 이 실장은 "AI를 직접 구축하지 않아도 잘 조립하면 된다"며 "이런 도구들을 AI가 직접 짜준 코드 한 줄로 연결하면 연구자들의 일상적인 작업도 단숨에 자동화할 수 있다"고 설명했다. 다만 아무리 강력한 도구라도 '공감할 언어' 없이 전파되긴 어렵다. 이 실장이 연구원에 부임한 이후 택한 전략은 단순한 기술 전파가 아닌 '문화 설계'에 가까웠다. 그는 처음 부임했을 때부터 내부 게시판에 AI 관련 사용기를 꾸준히 게시하며 일상 언어로 기술을 설명하고 사례를 공유했다. 주 독자인 태양광·수소 분야 연구자들이 공감할 수 있도록 콘텐츠는 절반은 익숙한 개념, 나머지 절반은 새로운 시사점으로 구성해 진입 장벽을 낮췄다. "기술은 낯설어도 맥락은 익숙해야 따라올 수 있다"는 것이 전략이었다. 그렇게 쌓아올린 AI 관련 사용기와 활용 노트는 어느덧 5년간 누적 52페이지에 달했다. 이같은 접근은 단순한 기술 놀이가 아니라 연구원 조직 전체에 AI 문화를 확산시키는 촉매로 작용했다. 이후 전산실과 지식정보실, 행정부서 등이 서로 협력해 '논문 요약 자동화', '회의록 정리', '보고서 DOCX 변환' 등 실제 행정에 적용 가능한 AI 툴 실험이 이어졌다. 업무 질 제고를 위해 작은 단위의 자동화부터 전체 문서 파이프라인 개편까지 범위도 넓었다. 대표적인 예는 'GPT-4'를 활용한 보고서 자동 출력 기능이다. 과거에는 보고서를 문서로 만들기 위해 파이썬 코드나 API를 직접 다뤄야 했지만 지금은 "이 내용 워드로 정리해줘" 한 줄만 입력하면 AI가 알아서 워드 파일을 만들어준다. 표나 숫자가 포함된 내용은 엑셀 파일까지 자동으로 생성된다. 이처럼 여러 AI 도구가 서로 연결돼 자연스럽게 이어지는 작업 흐름이 실제 연구원 내부에 자리잡고 있다. 연구원 수뇌부의 지원도 강력했다. 전임 원장은 표창과 강연 기회를 통해 AI 실험가들을 공개적으로 격려했고 공공기관 속 숨은 고수들이 전면에 나설 수 있도록 환경을 조성했다. 현 경영진 역시 R&D 예산삭감 와중에도 출연연 최초 DGX GPU 도입 등 지원을 아끼지 않았다. 전파 속도도 가팔랐다. 다른 출연연에서 AI 태스크포스가 직접 방문해 벤치마킹할 정도로 한국에너지기술연구원은 행정과 연구 전반에 AI를 접목한 선도 기관으로 주목받고 있다. 정보 요약부터 가설·실험까지…AI가 만드는 미래의 연구 루프 이제현 실장은 AI가 전기나 원유처럼 '사회의 기반'으로 받아들이는 시대가 머지않았다고 보고 있다. 모든 산업과 학문이 전기를 쓰듯 이제는 AI를 자연스럽게 흡수하게 될 것이며 연구기관도 예외가 아니라는 것이다. 이 실장이 구상하는 연구기관 내 AI 활용의 미래는 세 가지 축으로 정리된다. 이 중 핵심은 정보 습득의 가속이다. 그는 방대한 논문, 보고서, 뉴스 등 텍스트 기반 데이터를 빠르게 흡수하기 위해 요약 파이프라인을 구축해 왔다. 끊임없이 쌓이는 '과잉 정보'에 대응하기 위해 BERT, GPT, 딥엘 등 언어 모델을 조합하고 이를 노트북LM, 마누스 등 도구와 연계해 핵심 문장만 추출하고 시각자료와 자동 연결하는 구조를 실험하고 있다. 정보 판단을 기계에 맡겨도 되는가라는 기자의 질문에는 "인간이 조직과 컨설팅 서비스를 만든 이유도 결국 판단의 효율을 높이기 위한 것이었다"며 "지금처럼 정보가 넘쳐나는 시대에 일부 판단을 기술에 위임하는 현상이 자연스럽게 발생하는 것"이라고 말했다. 또 다른 핵심 축은 추론과 가설 생성의 자동화다. 이 실장은 AI가 단순한 보조 도구를 넘어 연구자의 사고 방식과 문제 접근법까지 학습하는 수준으로 진화할 것으로 예측한다. 이미 그는 자신이 설계한 '딴지봇'에 '연구자 성향'과 '판단 기준' 같은 논리적 편향을 의도적으로 주입해 AI가 스스로 문제를 정의하고 가설을 제안할 수 있는 구조를 실험 중이다. 연구 자동화의 마지막 축으로 이 실장은 실험과 검증의 기계화를 제시했다. 장기적으로 AI가 실험 설계까지 최적화할 수 있을 것이라는 예측이다. 로봇과 랩 오토메이션을 연계하면 사람이 손을 대지 않아도 전체 연구 과정을 하나의 사이클로 자동 수행하는 구조가 가능하다는 구상이다. 다만 그는 실험의 실행은 자동화하더라도 그 방향을 설정하는 가치 판단과 최종 결정은 인간의 몫이어야 한다는 점을 강조했다. 그는 AI가 절대 넘볼 수 없는 분야로 '철학·역사·문화적 맥락'을 꼽았다. 독일의 인종주의 트라우마나 한국의 민주화 경험 같은 집단 기억과 감정은 기존의 데이터만으로 온전히 담아내기 어렵다는 이유에서다. '챗GPT' 지브리풍 그림이 빠르게 식상해지는 현상을 예로 들며 "새로움과 차별점을 설계하는 능력이야말로 인간 고유의 가치"라고 설명했다. 이 실장과 에너지연구원은 '연구 자동화'라는 미래를 향해 실질적으로 가능한 실험들을 하나씩 진행 중이다. 미국의 프론티어 AI랩들에게만 가능한 자체 LLM을 구축할 역량이 없다고 해도 외부 AI 모델을 최대한 잘 활용해 레고와 같이 데이터 파이프라인을 최고 수준으로 설계하는 것은 가능하기 때문이다. 이미 연구원 내부에서는 보고서, 뉴스, 논문 같은 데이터를 자동으로 수집·정리한 뒤 이를 기반으로 표, 그래프, 설명형 문서까지 자동으로 생성하는 시스템이 실험되고 있다. 향후에는 이를 보다 고도화해 '딥 리서치 에이전트'를 구축할 계획이다. 이는 에너지·기후 관련 논문, 특허, 정책 자료 등을 AI가 메타리뷰하고 위험 요소를 정리한 리스크 맵이나 요약 보고서까지 자동 생성하게 만든다는 구상이다. 사용자가 직접 입력하는 프롬프트와 부서별 서식도 미리 정해 둬 결과물이 자동으로 워드 문서로 출력되고 원문 링크도 함께 붙는 구조다. 이에 더해 AI가 실험 설계 단계까지 관여할 수 있도록 윤리 기준이나 연구자의 판단 기준을 변수로 설정하는 시도도 추진 중이다. 장기적으로는 실험 로봇, 디지털 트윈과 연계해 아이디어가 뜨자마자 실험되고 결과까지 해석되는 '완전 자동화 루프'를 구현하겠다는 계획이다. 이제현 한국에너지기술연구원 실장은 "AI가 논문을 읽고 가설을 세우고 실험을 설계하는 시대는 언젠가 오게 될 것"이라며 "이러한 시대에 대비해 우리는 AI에게 어떤 맥락을 학습시킬 것인가를 물어야 한다"고 강조했다.

2025.04.23 10:07조이환 기자

섬재, '퍼스트해빗'으로 사명 변경…”글로벌 AI 교육 기업으로”

섬재가 사명을 퍼스트해빗으로 변경한다고 9일 밝혔다. '내 자녀에게 물려주고 싶은 첫 번째 습관'이라는 뜻을 가진 퍼스트해빗은 AI 교육 솔루션을 통해 더 나은 습관을 형성하고 이를 바탕으로 성장하는 미래를 만들어가는 의미를 담고 있다. 퍼스트해빗은 AI를 기반으로 한 초개인화 교육 솔루션을 목표로 AI 수학 학습 플랫폼 'CHALK 3.0'을 개발하고 있다. CHALK 3.0은 독자적으로 개발한 AI 모델 'CHALK AI' 기술을 활용해 만든 프로덕트로 개인 맞춤형 학습 콘텐츠를 제공한다. 솔루션은 국내를 비롯해 글로벌에서도 좋은 반응을 얻고 있다. 지난해 8, 9월 2개월 동안 미국 보스턴, 한국에서 베타 테스트를 진행했는데 완강률 76.4%를 달성하며 기존 한국 인터넷 강의 평균 완강률 15%를 뛰어넘었다. 고난도의 기술력을 인정받아 'CES 2025'에서 모바일 장치, 액세서리 및 앱 부문 혁신상도 수상한 바 있다. 퍼스트해빗 관계자는 “보유하고 있는 다량의 고품질 데이터와 차별화된 자체 기술력을 기반으로 학생 개개인 맞춤형 AI 학습 환경을 구축해 교육 시장을 선도하고자 한다”며 “연구개발에 지속적으로 투자해 K-교육의 혁신을 이끌고, 세계적인 교육 기업으로 자리매김하겠다”고 말했다.

2025.04.09 11:27백봉삼 기자

슬링, 구글 'AI 퍼스트' 지원 기업 선정

태블릿 학습 앱 '오르조'를 운영하는 슬링(대표 안강민)이 구글에서 운영하는 '구글 포 스타트업 액셀러레이터: AI 퍼스트(이하 AI 퍼스트)' 프로그램에 선정됐다고 1일 밝혔다. 올해로 두 번째를 맞는 AI 퍼스트는 구글이 시드부터 시리즈 A 투자를 받은 국내 스타트업 중 AI 기술을 선도하고 있는 유망 기업을 선정해 지원하는 액셀러레이터 프로그램이다. 슬링은 AI 퍼스트 프로그램에서 제공하는 ▲AI 기술 단계별 전담 멘토링 ▲제품, 비즈니스, 리더십 등 분야별 전문가 자문 ▲구글 클라우드 크레딧 등을 활용해 오르조의 AI 기술 고도화를 추진한다. 이를 통해 국내는 물론 글로벌 이용자까지 아우르는 AI 문제풀이 신기능을 개발하고 학습 경험 혁신에 나설 계획이다. 수험생들의 태블릿 학습 필수 앱인 오르조는 슬링에서 자체 개발한 AI 문제인식 엔진을 기반으로 디지털화된 문제풀이 학습 환경뿐 아니라 대화형 AI 튜터인 '오르조 AI 코치'로 맞춤형 문제풀이 접근법과 해설까지 실시간 제공하는 것이 특징이다. 이를 통해 오르조는 현재 누적 다운로드 수 80만건을 돌파했으며, 지난해에 이어 올해 3월에도 새학기를 맞아 중·고등학생들의 학습 수요가 몰리며 앱스토어 무료 교육 앱 1위를 달성 후 현재까지 최상위권을 유지 중에 있다. 안강민 슬링 대표는 "이번 AI 퍼스트 프로그램을 활용해 슬링이 보유한 AI 기술을 한층 고도화하고 이용자 경험에 최적화된 오르조를 구축할 것"이라며 "특히 구글 포 스타트업이 확보한 글로벌 공략 노하우에 집중해 슬링이 중점적으로 추진 중인 글로벌 진출에도 탄력을 더할 것"이라고 말했다.

2025.04.01 13:47백봉삼 기자

AI 개발 최대 장벽 GPU 인프라…KT클라우드가 내세우는 해결책은?

KT클라우드가 초거대 인공지능(AI) 구축에 드는 수천억원 이상의 초기 인프라 비용 문제를 해결하기 위해 '서비스형 GPU(GPUaaS)' 확산에 총력을 기울인다. 정미진 KT클라우드 AI사업팀장은 20일 'KT클라우드 AI 사업·GPUaaS 상품 라인업' 온라인 웨비나에서 "가장 효율적인 AI 인프라 도입·활용 서비스 GPUaaS로 고객의 AI 경쟁력 향상을 돕겠다"고 말했다. 최근 고성능 AI 모델의 등장과 AI 서비스 개발 수요가 증가함에 따라 AI 학습·추론을 지원하는 고성능 GPU 인프라 확보가 기업들의 필수 역량이 되고 있다. 이에 많은 기업들이 수천억원이 드는 높은 인프라 구축 비용과 자원 제약, 부족한 인력 등 다양한 어려움을 느끼는 실정이다. KT클라우드는 이러한 AI 개발 장벽을 해소하기 위해 자사 AI 데이터센터·클라우드 상에서 운용되는 GPUaaS 서비스를 확산하고 있다. KT클라우드가 제공하는 GPUaaS 상품은 'AI 트레인(TRAIN)'과 'AI 서브(SERV)' 등 2종이다. AI 트레인은 대규모 AI 학습을 빠르고 효율적으로 할 수 있도록 돕는 엔비디아 GPU 기반 자원 할당 서비스다. 특히 GPU 연산이 끝나면 수작업 없이도 자원을 자동 회수하고 순수 사용 시간만 과금하는 동적할당 기능을 제공해 우수한 경제성을 갖췄다. 또 수십장 규모의 GPU를 누구나 쉽게 셀프서비스로 사용할 수 있도록 지원한다. AI 서브는 모델 추론 특화 서비스로 GPU를 조각 단위로 활용할 수 있는 GPU 프래그멘테이션(Fragmentation)을 지원한다. 또 트래픽 변화에 맞춰 자동으로 GPU 자원을 확장·축소하는 오토스케일링 기능도 갖췄다. AI 트레인과 마찬가지로 AI 서브도 고성능의 엔비디아 GPU 자원을 제공한다. 더불어 KT클라우드는 긴밀한 협력을 이어오고 있는 AI 반도체 스타트업 리벨리온의 신경망처리장치(NPU) '아톰(ATOM)'을 기반으로 한 'AI 서브 NPU'도 서비스 중이다. 이에 대해 정 팀장은 "3년 전부터 리벨리온과의 사업 협력을 통해 GPU뿐만 아니라 NPU도 서비스로 제공하고 있다"며 "NPU 기술지원 조직도 함께 신설함으로써 AI 추론 영역에 집중해 사용자 편의성을 높일 계획"이라고 밝혔다. KT클라우드는 AI 트레인과 AI 서브 등 GPUaaS 서비스를 고도화하기 위한 AI 데이터센터 확충에도 나선다. 청주·용산에 GPU 특화 데이터센터를 구축했고 올 3분기에는 경북 데이터센터 운영을 앞두고 있다. 또 KT클라우드는 최근 확보한 엔비디아의 최신 GPU인 H200을 서비스에 추가 적용하고 성능을 높일 계획이다. 이에 더해 AI 서비스 개발을 위해 모델 학습과 추론보다 선행돼야 하는 데이터 가공 과정을 지원하는 신규 서비스도 선보일 예정이다. 다양한 외부 파트너십 체결도 준비하고 있다. 나아가 고객이 AI 모델 개발의 반복 작업을 간소화하고 운영 비용도 절감할 수 있도록 AI 운영관리(Ops) 서비스를 올 1분기 내 출시한다. 산업별 맞춤형 거대언어모델(LLM) 구축을 돕기 위한 검색 증강 생성(RAG) 서비스도 연이어 선보일 계획이다. 정 팀장은 "앞으로도 많은 기업이 인프라 걱정 없이 비용효율적으로 AI 서비스를 개발할 수 있도록 고객과 함께 고민하고 지원하겠다"고 강조했다.

2025.03.20 17:40한정호

성과 입증한 공공데이터 개방…행안부, AI 시대 맞춰 기업 지원 '강화'

행정·공공부문 데이터 개방이 기업들의 매출 성장과 인원 확충에 주효한 역할을 하고 있는 것으로 나타났다. 20일 행안부가 발표한 '2024년 공공데이터 활용기업 실태조사' 결과에 따르면 공공데이터를 활용한 기업의 제품·서비스 매출 비율은 지난 3년간(2022~2024년) 꾸준히 증가했다. 또 신규 채용인원 중 공공데이터 활용 관련 채용인원이 차지하는 비율도 전년도(26%) 대비 증가(32.4%)하는 등 공공데이터가 기업의 매출 증대와 고용 창출에 기여한 것으로 나타났다. 다만 '필요한 공공데이터의 미개방(33.7%)'과 '개방된 데이터 내 정보의 양 불충분(31.1%)', '공공데이터 간 결합·연계 활용이 원활하지 못함(15.8%)' 등은 문제점으로 지적됐다. 또 기업들은 공공데이터를 활용한 비즈니스 시 정부 지원이 가장 필요한 시기로 '제품·서비스 기획 단계(52.6%)'를 꼽았다. 특히 예비창업·초기창업 기업의 경우에는 '공공데이터포털 내 데이터 확보와 사업 활용 방법 지원(35.7%)'을, 성장기업의 경우 '데이터 결합 활용과 신규 서비스 창출 컨설팅(13.8%)'을 가장 필요한 정책 지원이라고 답했다. 행안부는 이번 실태조사를 통해 파악한 정책 수요를 토대로 국내 기업의 성장을 지원하는 공공데이터 개방 정책을 고도화해 추진할 방침이다. 먼저 기업들의 AI 사업을 뒷받침하기 위해 비정형데이터 중심의 AI 학습용 공공데이터와 핵심 고가치 데이터를 개방할 계획이다. 데이터의 표준화와 품질관리도 강화한다. 아울러 행안부는 공공데이터 활용기업이 제품·서비스 기획 단계부터 도움을 받을 수 있도록 사업 초기 단계 컨설팅 강화에 나선다. 또 기업 간 소통 체계를 마련하고 스타트업 멘토링 제공 등 맞춤형 기업 지원을 확대·체계화할 계획이다. 이용석 행안부 디지털정부혁신실장은 "실태조사 결과를 바탕으로 AI 시대에 맞는 공공데이터 개방 정책을 추진하겠다"고 말했다.

2025.03.20 16:09한정호

풀리스쿨, 2025년 서울특별시교육청 AI 교육서비스 선정

프리윌린(대표 권기성)은 AI 기반 맞춤형 수학 학습 서비스 '풀리스쿨'이 '2025년 서울특별시교육청 인공지능(AI) 교육서비스'에 선정돼 내년 2월까지 서울시 초·중·고에서 공식 활용된다고 18일 밝혔다. 서울특별시교육청은 AI 기반 학습 솔루션의 활용도 제고와 공교육 내 AI 적용 활성화를 위해 8종의 과목별 에듀테크 솔루션을 2025 서울특별시교육청 인공지능 교육서비스로 선정했다. 풀리스쿨은 수학 과목에서 유일하게 선정된 서비스로, 'AI 기반 수학 코스웨어' 부문에 선정됐다. 회사에 따르면, 교사가 직접 참여한 시범 운영 동안 교육적 효과와 현장 활용성이 뛰어나다는 평가를 받았다. 풀리스쿨은 초·중·고 학급 내 다양한 수준의 학생들이 맞춤형 학습을 편리하게 진행할 수 있도록 AI 기반 개별 맞춤형 학습 서비스를 지원한다. 자체 제작한 82만 개 이상의 콘텐츠와 시중 교과서, 문제집 1천800권을 연동해 수준별 맞춤 콘텐츠를 제공한다. 교사와 학생이 활용할 수 있는 개별 맞춤형 UI를 적용해 학습 지도와 자기주도 학습을 더욱 효율적으로 지원하며, 최신 웹 접근성 지침을 반영해 누구나 원활하게 학습할 수 있도록 설계됐다. 또 AI 기반 학습 최적화를 위해 ▲학교별·학생별 맞춤형 학습지 제작 ▲실시간 학습 데이터 반영 보충 학습지 제작 ▲스터디 플래너를 활용한 학습 진도율 관리 ▲학생별 강점·취약점 분석 등의 기능을 제공한다. 이를 통해 학생을 최적화된 학습 경로를 따라가며 학습 효과를 극대화할 수 있고, 교사는 학생별 맞춤형 지도를 더욱 효율적으로 수행할 수 있다. 서울시 초등학교 교사로 구성된 선도교사단은 시범 운영 동안 풀리스쿨을 활용해 맞춤형 문제집 생성, 개념 및 단원 정리, 데일리 테스트, 수준별 학습 캠프 등을 진행했다. 특히 AI가 학생별 강점과 취약점을 분석해 맞춤 학습지를 제공하면, 교사는 이를 바탕으로 개별 학습 계획을 수립해 실제 수업에서 긍정적인 학습 효과를 보였다. 일부 교사는 AI 학습 도우미 '풀링이'를 활용해 학생의 자기 문제 해결 능력을 키우고, 개별 학습 목표를 설정해 맞춤형 학습지로 복습 활동을 병행했다. 이 내용은 서울특별시교육청교육연구정보원의 '2025 인공지능 교육서비스 활용 수업자료집'에 수록됐다. 또 서울시교육청은 2025년 9월, 이번 인공지능 교육서비스와 AI 교육서비스를 한 곳에서 통합적으로 이용할 수 있도록 이번 인공지능 교육서비스와 '인공지능 맞춤형 교수학습 플랫폼'과 연계해, 공교육 현장에서 정교한 AI 기반 맞춤형 학습 환경을 조성해 나갈 계획이다. 권기성 프리윌린 대표는 "풀리스쿨이 서울특별시교육청의 인공지능 교육서비스로 선정된 것은 AI 기반 맞춤형 학습 시스템의 기술력과 교육적 가치를 인정받은 결과"라며 "이번 선정을 계기로 자기 주도 AI 학습 코스웨어 풀리스쿨과 교사 맞춤 서비스인 '스쿨플랫'을 통해 공교육 수학 시장의 디지털 혁신을 적극 추진하겠다"고 말했다.

2025.03.18 09:02백봉삼 기자

나무기술, AI 서버팜 구축 사업 수주…성능·안정성 극대화

나무기술이 글로벌 전자 부품 기업 S전기의 인공지능(AI) 서버팜 구축 프로젝트를 수주했다고 17일 밝혔다. 이번 사업은 기계학습 운영(MLOps)에 적합한 GPU 서버팜을 구축하고, 연산 환경을 고도화하는 데 중점을 둔다. 이번 프로젝트는 연산 성능뿐만 아니라 관리 편의성 향상에도 초점을 맞췄다. 프라이빗 클라우드 환경을 기반으로 리소스를 효과적으로 배치하고, AI 및 데이터 분석 워크로드를 유연하게 운영할 수 있도록 구성했다. 웹 기반 UI를 통해 실시간 모니터링이 가능하며, 시스템 오류를 줄여 안정성을 확보한다. 핵심 솔루션으로 나무기술의 클라우드 네이티브 플랫폼 '칵테일 클라우드(Cocktail Cloud)'가 적용된다. 멀티 쿠버네티스 클러스터를 단일 제어 화면에서 통합 관리할 수 있도록 지원하며 GPU, 노드, 네임스페이스, 워크로드 등 다양한 PaaS 구성 요소를 통합 운영할 수 있는 환경을 제공한다. 이를 통해 S사는 복잡한 클라우드 인프라를 보다 체계적으로 운영하고, GPU 사용성을 극대화할 전망이다. 최근 기업들의 AI 및 클라우드 인프라 투자가 확대되면서, 안정적인 운영과 환경에 맞는 운영 시스템 구축 기술이 더욱 중요해지고 있다. 나무기술은 다수의 프로젝트 수행 경험을 바탕으로, 기업들의 AI 및 클라우드 환경 전환을 적극 지원하며 국내외 시장에서 경쟁력을 한층 강화할 계획이다. 나무기술은 클라우드 솔루션 제공 및 관리 역량을 바탕으로 GPU 서버팜 운영 환경을 설계하고, 쿠버네티스를 적용한 최적화된 관리 체계를 구현한다. 엔비디아(NVIDIA)의 멀티인스턴스GPU(MIG) 기술을 활용해 단일 GPU 자원을 여러 워크로드에서 동시에 사용할 수 있도록 배분해 데이터 분석 성능을 높이는 동시에 GPU 자원을 효율적으로 운용할 수 있도록 한다. 나무기술 관계자는 "칵테일 클라우드는 AI 인프라의 안정적인 운영과 GPU자원의 활용을 지원하는 핵심 클라우드 관리 솔루션"이라며 "이번 프로젝트를 통해 기업들이 클라우드 네이티브 환경에서 AI 및 데이터 분석 워크로드를 효과적으로 운영할 수 있도록 지원할 것"이라고 밝혔다.

2025.03.17 16:55남혁우 기자

로크웰 "한국 최우선 시장"…AI 스마트 제조 혁신 본격화

로크웰오토메이션이 올해 한국을 포함한 아태지역을 핵심 공략 지역으로 삼고 인공지능(AI)과 기계학습(ML)을 활용한 스마트제조 혁신 가속을 돕는다. 로크웰오토메이션의 앤드류 엘리스 글로벌 포트폴리오 엔지니어링 부문 부사장은 12일 서울 강남구 코엑스에서 열린 '2025 스마트공장·자동화산업전(AW2025)'에서 AI 기반 스마트 제조 혁신 전략과 함께 한국 시장에 대한 평가 및 공략 방안을 발표했다. 앤드류 부사장은 "아태지역은 AI 및 스마트 공장 기술 도입이 가장 빠르게 이루어지는 지역이며 로크웰 오토메이션의 핵심 시장으로 자리 잡고 있다"며 "특히 한국은 고도화된 제조업을 중심으로 디지털(DX)전환에 대한 강한 의지를 보이는 중요한 거점으로 AI와 자동화 솔루션을 활용해 생산성과 지속 가능성을 동시에 확보할 수 있도록 적극 지원할 것"이라고 밝혔다. 로크웰 오토메이션은 AW2025에서 '산업 운영의 미래 창출'을 주제로 제조 현장에서의 복잡한 생산 공정을 단순화하고 효율성을 극대화할 수 있는 인공지능(AI) 및 클라우드 기반의 자율 제조 기술과 DX 솔루션을 선보인다. 엘리스 부사장은 "아태지역의 제조업체들은 단순한 자동화가 아닌 자율 운영 공장으로의 전환을 원하고 있다"며 "우리는 AI와 ML을 기반으로 한 자율 운영 기술을 통해 생산 최적화, 품질 개선, 에너지 절감 등을 실현할 수 있도록 지원할 것"이라고 강조했다. 로크웰오토메이션은 아태지역에서 DX가속을 위한 다양한 솔루션을 소개했다. 제조 공정을 시뮬레이션하고 최적화하는 디지털 트윈 서비스인 에뮬레이트3D(Emulate3D)와 함께 AI 기반 품질 검사 솔루션인 '가디언AI(Guardian AI)'를 활용해 생산 공정에서 발생할 수 있는 오류를 사전에 감지하고 예방할 수 있는 환경을 구축할 수 있도록 돕는다. 또한 예측 유지보수를 통해 장비의 고장을 사전에 예측하여 가동 중단을 최소화할 수 있도록 돕는다. 엘리스 부사장은 "우리의 AI 기반 솔루션은 단순한 자동화를 넘어 예측하고 최적화하는 자율 운영 환경을 제공하며, 이를 통해 제조업체들은 생산성과 지속 가능성을 동시에 확보할 수 있다"고 설명했다. 향후 로크웰오토메이션은 아태지역의 파트너사 및 고객사들과 협력을 강화하고, AI 기반 솔루션 포트폴리오를 지속 확대할 계획이다. 엘리스 부사장은 "한국은 반도체, 자동차, 전자 등 첨단 제조업이 밀집한 국가로 AI와 머신러닝을 활용한 제조 혁신의 최적지"라며 "우리는 한국 기업들과 긴밀히 협력해 맞춤형 자동화 솔루션을 제공하고, 디지털 전환을 가속화할 수 있도록 지원할 것"이라고 말했다.

2025.03.12 17:04남혁우 기자

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