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배충식 KAIST 총장 "승부수는 피지컬 AI"…전 교과목 AI 체계로 바꾼다
배충식 KAIST 총장이 인공지능(AI) 시대의 승부처로 ‘피지컬 AI’를 지목하고 교육·연구·산학협력 전반의 체질을 바꾸겠다는 구상을 내놨다. 범용 AI 모델 자체에서 미국·중국과 규모 경쟁을 벌이기보다 한국이 강점을 가진 제조·로봇·자동차 산업에 AI를 결합해 현실 세계에서 작동하는 기술로 경쟁력을 만들겠다는 전략이다. 배 총장은 지난 24일 서울에서 출입기자 간담회를 열고 “승부수는 피지컬 AI”라며 “제조업의 역량을 고도화하면서 AI를 적용해 피지컬 AI로 국부를 창출하고 우리나라를 강국으로 만드는 게 KAIST의 역할”이라고 밝혔다. KAIST는 자율주행, 스마트팩토리, 로보틱스, 디지털트윈 등 현실 세계와 연결되는 AI 연구를 집중 확대할 계획이다. ◆ 중국과 ‘규모’ 대신 연구 밀도로 승부 배 총장이 피지컬 AI를 선택한 배경에는 한국 산업의 구조적 강점이 있다. 한국은 반도체·자동차·조선·전자·제조업 등 AI가 실제 적용될 산업 기반을 갖추고 있어 소프트웨어와 물리적 시스템을 결합하면 차별화된 경쟁력을 만들 수 있다는 판단이다. 배 총장은 “규모 면에서는 중국이 더 크기 때문에 우리는 밀도 있고 고급화된 연구를 해야 한다”며 대덕연구단지의 정부출연연구기관과 KAIST의 연구역량을 전략기술별로 연결하겠다는 구상도 제시했다. 대학 단독 연구에 머물지 않고 출연연과 공동연구를 확대해 제한된 자원을 집중시키겠다는 것이다. 산업계와의 접점도 강화한다. 기업 수요를 연구 초기부터 반영하는 ‘AI 자율랩’을 구축해 AI가 실험 설계와 수행, 데이터 분석 등을 지원하고 연구 결과를 산업 현장에 보다 빠르게 적용하는 체계를 만든다. KAIST는 산업체 위성연구실과 공동연구센터 유치도 확대할 계획이다. ◆ AI를 잘 쓰는 학생 아닌 ‘AI를 통제하는 인재’ 교육 개편은 더 파격적이다. KAIST는 내년 3월부터 학부 전 학년과 대학원 전 과정의 모든 교과목에 AI 활용 수준을 적용한다. 수업은 AI에 의존하지 않고 인간의 기초 역량을 키우는 단계, AI를 활용해 학습 범위를 확장하는 단계, AI를 직접 설계하고 주도하는 단계로 구분한다. 인문·사회와 기초과학에서는 ‘AI 프리’ 교육을 강화한다. 읽기와 쓰기, 발표, 문제를 스스로 정의하는 능력을 먼저 키우고 이후 AI를 활용해 결과물을 만드는 방식이다. 반면 전공·융합 영역에서는 AI를 적극 활용하고, AI 관련 핵심 과목에서는 학생이 직접 AI를 설계하고 검증하도록 한다. 배 총장은 “교수들이 아는 것만 교육하면 학생들이 교육을 버리게 된다”며 “AI를 활용해 실습하고 터득하게 하는 등 AI 시대에 맞게 교육을 재설계해야 한다”고 말했다. 이는 AI를 특정 전공의 도구가 아니라 모든 학문의 공통 역량으로 끌어올리겠다는 의미다. 다만 모든 수업에서 AI 사용을 허용하는 것이 아니라 AI를 사용하지 않아야 하는 영역과 적극 활용해야 하는 영역을 구분한다는 점이 이번 개편의 핵심이다. ◆ 교육 넘어 연구·창업·행정까지 ‘AI 네이티브’ 이번 구상은 배 총장이 취임 당시 제시한 ‘Beyond Series’의 구체화다. KAIST는 ‘Beyond AI’를 비롯해 혁신적 연구·창업, 효율적이고 열린 대학, 탄소중립, 글로벌화를 5대 발전 전략으로 제시했다. AI를 교육뿐 아니라 연구·창업·행정까지 대학 운영 전반에 적용한다는 계획이다. 특히 창업교육도 신입생부터 강화한다. 연구성과가 기술사업화와 창업으로 이어질 수 있도록 학부·대학원 과정에서 창업을 하나의 진로로 인식하도록 하고, 창업 동문과 현장 전문가를 활용한 교육도 추진한다. 행정 분야에서는 AI 기반 디지털 원스톱 시스템 구축과 인사 절차 간소화도 추진한다. 한편 배충식호 KAIST의 핵심은 AI 전공자를 더 많이 만드는 데 있지 않다. 모든 전공자가 AI를 이해하고 활용하되, AI에 의존하지 않고 문제를 정의할 수 있는 인재를 만드는 것에 가깝다. 동시에 연구에서는 피지컬 AI에 자원을 집중하고 출연연·기업과 공동 연구를 확대해 기술사업화까지 연결한다는 그림이다. 배 총장은 “KAIST가 세계 최고 대학을 따라가는 것이 아니라 새로운 대학의 기준을 만드는 것이 목표”라며 “KAIST를 대한민국 과학기술의 미래를 만드는 국가혁신 플랫폼으로 발전시키겠다”고 강조했다.
2026-08-25 15:29:55
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인천 노후계획도시 정비 첫발…6개 구역 1만6267가구 선정
인천 연수·구월·부평 등 노후계획도시 5개 지구의 25개 아파트 단지가 선도지구로 선정돼 정비사업에 본격적으로 들어간다. 분당·일산 등 수도권 1기 신도시에서 시작된 노후계획도시 정비가 부산과 대전을 거쳐 인천까지 확대되면서 광역시 정비사업도 속도를 내게 됐다. 국토교통부는 인천시와 인천 노후계획도시 정비 선도지구로 5개 지구 6개 구역, 25개 단지 총 1만6267가구가 선정됐다고 25일 밝혔다. 이번 선도지구 선정은 지난해 12월 공모에 착수한 이후 신청서 접수와 서류 검증, 심사·평가 등 약 8개월간의 절차를 거쳐 확정됐다. 가장 규모가 큰 곳은 연수·선학지구 A7구역이다. 현대1차와 연수풍림2차, 무지개마을, 한양2차 등 4개 단지 4748가구가 포함됐다. 같은 연수·선학지구에서는 연수풍림3차와 조흥, 롯데 등 857가구 규모의 A12구역도 선도지구로 선정됐다. 구월지구에서는 동아·삼환1차·관교쌍용·풍림·성지·삼환관교2단지·동부 등 7개 단지 2756가구가 B1구역으로 묶였다. 갈산·부평·부개지구 A3구역에는 욱일·대동·대진·뉴서울·동아 등 5개 단지 2958가구가 포함됐다. 계산지구 A5구역은 까치마을태화·한진과 작전현대2-1·2-2차 등 3418가구 규모다. 만수1·2·3지구에서는 삼익·만수현대·금호타운·진흥 등 4개 단지 1530가구가 A4구역으로 선정됐다. 인천 선도지구 물량은 기존 1기 신도시보다도 많다. 앞서 선정된 선도지구는 분당 1만2055가구, 일산 9174가구, 중동 5957가구, 평촌 5460가구, 산본 4620가구 규모다. 지방에서는 부산 7318가구와 대전 7797가구가 먼저 선정됐다. 인천은 1만6267가구로 이들 지역을 모두 웃돌면서 단일 지자체 기준 최대 규모를 기록했다. 공모 과정에서도 경쟁이 치열했다. 총 21개 구역에서 4만6105가구가 선도지구 지정을 신청해 최종 선정 물량의 약 2.8배에 달했다. 인천시는 주민동의율을 비롯해 건축물 노후도와 주차 불편 등 정주환경 개선 필요성, 도시기능 활성화 필요성 등을 종합해 대상지를 가렸다. 선도지구로 선정된 구역은 특별정비계획 수립 등 후속 절차에 들어간다. 국토부는 국토연구원과 한국교통연구원, 한국토지주택공사(LH), 한국부동산원 등 지원기구를 통해 특별정비계획 수립부터 사업 시행까지 전 과정을 지원할 계획이다. 주민 대상 지원도 병행한다. ‘찾아가는 미래도시지원센터’를 통해 사업 시행 절차와 방식, 추정분담금 산정, 공사비 계약 등 주민 관심이 높은 내용을 일대일로 상담한다. 지방정부 협의체를 통해 각 선도지구의 사업 진행 상황을 점검하고 이주대책 등 관계기관 협의가 필요한 사안도 조정할 예정이다. 대규모 정비사업이 동시에 진행되는 만큼 주택시장에 미칠 영향도 관리 대상이다. 국토부와 인천시는 선도지구 주변의 주택가격과 거래량 등을 지속적으로 살피면서 사업 추진 과정에서 발생할 수 있는 시장 불안을 함께 점검한다는 방침이다. 인천 선도지구 선정으로 정비사업은 대상지 확정 단계에서 실제 계획 수립 단계로 넘어가게 됐다. 앞으로는 특별정비계획을 얼마나 빠르게 마련하고 주민 간 이해관계를 조율하느냐가 사업 속도를 좌우할 전망이다. 국토교통부 윤영중 주택정비정책관은 “인천 선도지구 선정을 계기로 노후계획도시 정비가 부산·대전에 이어 전국 주요 광역시로 본격 확산되고 있다”며 “정부는 선정된 선도지구가 인천 노후계획도시 정비를 선도하는 성공모델로 자리매김할 수 있도록 사업 진행 전 과정을 밀착 지원하여 속도감 있는 정비사업이 추진되도록 하겠다”고 말했다.
2026-08-25 14:01:55
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델 "韓 기업 72% AI 인프라 부족"…에이전트 시대 'AI 운영력'이 승부처
인공지능(AI)이 기업의 업무에 본격적으로 들어오면서 국내 기업의 고민도 ‘AI를 도입할 것인가’에서 ‘AI를 얼마나 안정적이고 효율적으로 운영할 것인가’로 이동하고 있다. 특히 AI 에이전트가 단순 질의응답을 넘어 실제 업무를 수행하는 단계로 발전하면서 기존 데이터센터와 업무 시스템만으로는 늘어나는 AI 워크로드를 감당하기 어렵다는 지적이 나온다. 델 테크놀로지스는 25일 서울 코엑스에서 ‘델 테크놀로지스 포럼 2026’을 열고 AI 전환을 위한 인프라 현대화와 데이터·보안·거버넌스 전략을 제시했다. 델의 ‘2026 모던 엔터프라이즈 레디니스 조사’에 따르면 한국 응답 기업의 72%가 현재 데이터센터 환경이 대규모 AI 워크로드를 지원하기에 충분하지 않다고 답했다. 반면 84%는 데이터센터 현대화 계획을 갖고 있는 것으로 나타났다. 현장에서 가장 강조된 변화는 AI 에이전트다. 맷 던피 델 테크놀로지스 본사 수석부사장은 AI가 기존 업무에 단순히 추가되는 도구가 아니라 업무 프로세스 자체를 재설계하는 계기가 될 것으로 전망했다. 그는 “AI가 일자리를 대체하는 것이 아니라 직원들이 본래 채용된 목적에 맞는 업무를 수행하도록 역량을 강화할 것”이라며 반복 업무는 AI에 맡기고 사람은 판단과 창의성이 필요한 업무에 집중하는 구조로 전환해야 한다고 강조했다. 특히 앞으로 한 명의 직원이 수십개에서 수백, 나아가 수천개의 AI 에이전트를 관리하는 환경이 올 수 있다고 봤다. 이를 위해서는 모델 도입뿐 아니라 데이터 정비와 기존 시스템 통합, 온톨로지 구축, 에이전트가 사용할 수 있는 도구와 보안체계까지 함께 설계해야 한다는 설명이다. 문제는 비용이다. AI 모델의 토큰당 가격이 떨어지고 있지만 실제 사용량이 더 빠르게 늘면서 기업 전체의 AI 비용은 오히려 증가할 수 있다. 유상모 한국 델 테크놀로지스 사장은 “AI 모델 비용은 크게 낮아졌지만 사용량은 폭발적으로 증가하면서 ‘토큰 이코노미’라는 단어가 일상화됐다”고 말했다. AI 사용량 증가는 컴퓨팅뿐 아니라 스토리지와 네트워크, 전력·냉각 수요까지 끌어올린다. 김경진 한국 델 테크놀로지스 회장은 “더 큰 고민은 어떻게 하면 AI 투자 비용과 전력을 낮추면서 업무에 더 효과적으로 쓸 수 있느냐는 것”이라며 AI 투자 효율성을 강조했다. 델은 이날 AI 시대 스토리지 신제품 ‘파워스토어 엘리트’도 소개했다. 회사에 따르면 이전 세대 대비 성능과 집적도를 최대 3배 높였으며, 하나의 3U 시스템에서 최대 5.8PB의 유효 용량을 제공한다. AI 기반 자동화를 통해 수작업을 최대 95% 줄일 수 있다는 설명이다. () 보안 역시 AI 도입 초기부터 설계해야 할 영역으로 제시됐다. 델의 조사에서 전체 응답 기업의 65%는 보안과 컴플라이언스가 AI 도입을 지연시키거나 중단시키는 요인이라고 답했다. AI가 기업 데이터와 업무 시스템에 직접 접근하는 만큼 개인정보와 사이버 위협, 규제 대응을 사후적으로 추가하는 방식으로는 한계가 있다는 것이다. 한편 이날 포럼에서 델이 던진 메시지는 AI 모델 경쟁을 넘어 ‘AI를 실제 기업의 일로 만드는 인프라 경쟁’으로 시장의 중심축이 이동하고 있다는 것이다. 유 사장은 “전력과 냉각은 더 이상 IT 이슈가 아니라 회사 경영과 국가 차원의 전략적 과제가 되고 있다”고 지적했다. AI 에이전트가 기업 곳곳으로 확산될수록 컴퓨팅 자원뿐 아니라 데이터 저장·처리, 네트워크, 보안, 전력까지 함께 최적화해야 한다. 국내 기업의 AI 전환도 모델 도입 규모보다 업무 생산성으로 이어지는지, 그 과정에서 발생하는 비용을 얼마나 통제할 수 있는지가 다음 경쟁의 기준이 될 전망이다.
2026-08-25 13:20:29