2026.10.17 토요일
검색
'논문' 검색결과
기간검색
-
~
검색영역
검색어
-
김명식 교수, 빛의 양자성을 계산·통신 자원으로…英 톰슨 메달 [경제일보] 빛과 물질의 독특한 양자적 성질을 계산과 통신에 활용할 수 있는 자원으로 설명해온 김명식 임페리얼칼리지 런던 물리학과 교수가 영국물리학회(IOP)의 ‘2026 조지프 톰슨 메달·상’ 수상자로 선정됐다. 양자 현상을 이해하는 기초연구와 이를 기술로 구현하는 방법 사이에 다리를 놓았다는 평가다. 16일 IOP와 임페리얼칼리지에 따르면 김 교수는 현대 양자광학의 연구 범위를 넓히고 양자정보과학과 연결한 공로를 인정받았다. 임페리얼칼리지는 지난 12일 수상 소식을 발표했다. 조지프 톰슨 메달은 전자를 발견한 영국 물리학자 조지프 존 톰슨을 기리는 상이다. IOP가 원자·분자물리학 분야에 뛰어난 공헌을 한 연구자에게 짝수 해마다 수여하는 분야별 메달로, 상금은 1000파운드다. 이번 수상의 핵심은 ‘양자적 성질이 얼마나 유용한가’를 다룬 연구다. 양자광학은 빛과 물질이 미시적 규모에서 어떻게 상호작용하는지 탐구한다. 여기서 얻은 지식은 빛을 이용한 양자컴퓨팅과 통신, 정밀 측정 기술의 기반이 된다. 김 교수가 연구해온 ‘비고전성’은 고전적인 빛의 이론으로 설명할 수 없는 성질을 뜻한다. ‘얽힘’은 여러 입자나 광학계의 상태를 각각 독립적으로 설명할 수 없는 양자적 연결이다. 두 성질은 관련돼 있지만 같은 개념은 아니다. 어떤 조건에서 하나를 다른 형태의 자원으로 바꿀 수 있는지, 그 크기를 어떻게 비교할지가 기술 설계의 중요한 문제가 된다. 대표 사례는 2002년 국제학술지 ‘피지컬 리뷰 A’에 발표한 공동연구다. 연구진은 빛을 나누거나 합치는 광학 소자인 빔스플리터에 어떤 상태의 빛을 넣어야 출력에서 얽힘이 생기는지 분석했다. 입력한 빛의 비고전성과 출력의 얽힘 사이에 필요한 조건을 밝혀, 두 양자적 성질의 관계를 구체화했다. 이런 접근은 2018년 ‘피지컬 리뷰 X’ 공동논문으로도 이어졌다. 연구진은 광학 소자와 측정으로 비고전성을 조작하는 과정을 분석하고 이를 비교할 수 있는 정량적 척도를 제시했다. 양자적 성질의 존재를 확인하는 데서 나아가, 주어진 장치와 조작으로 무엇을 할 수 있고 무엇은 어려운지를 따지는 이론적 틀이다. IOP는 김 교수가 양자적 상관관계를 실제 계산할 수 있는 척도를 제안한 점도 평가했다. 추상적인 개념을 실험에서 확인하고 기술적으로 활용할 수 있는 형태로 바꾼 것이 연구 전반의 특징이라는 설명이다. 양자컴퓨팅 분야에서는 빛의 연속적인 물리량과 결맞음 상태를 활용하는 계산 구조를 연구했다. IOP는 이 연구가 오늘날 학계와 산업계에서 개발 중인 보손 부호 양자컴퓨팅의 개념적 기반을 마련했다고 평가했다. 보손 부호는 빛이나 진동처럼 여러 상태를 가질 수 있는 물리계에 양자정보를 담고 오류로부터 보호하는 접근이다. 김 교수의 현재 연구도 양자 시뮬레이션과 컴퓨팅, 양자프로세서 오류 분석·억제, 양자 장치를 활용한 기초물리 검증으로 이어지고 있다. 최근에는 실제 물리계에서 구현 가능한 방식으로 양자광학 개념을 머신러닝에 적용하는 연구를 진행하고 있다. 김 교수는 대학을 통해 “뛰어난 학생들과 훌륭한 동료들과 함께 양자역학에 대한 이해를 넓힐 수 있었던 것은 큰 기쁨”이라며 “이번 상은 그들과 함께 이뤄낸 연구의 결실을 인정받는 것”이라고 밝혔다.2026-10-16 09:01:51
-
구글 '제미나이 4 아르곤' 일반 공개…코딩 넘어 신약 연구·로봇 개발로 [경제일보] 구글이 복잡한 코드 수정과 신약 연구 자료 분석, 로봇 동작 구현을 지원하는 AI 모델 ‘제미나이 4 아르곤’을 일반 공개했다. 여러 자료를 읽고 단계별 작업을 이어가는 능력을 앞세워 개발·연구 현장에서 AI의 역할을 확대한다는 구상이다. 구글은 13일(현지시간) 아르곤을 전 세계 개발자·기업·일반 이용자에게 제공한다고 밝혔다. 지난달 30일 보안 전문가 등에게 제한 공개한 뒤 접근 범위를 넓힌 것이다. 개발자와 기업은 유료 제미나이 API 등으로, 구글 AI 프로·울트라 구독자는 제미나이 앱과 검색 AI 모드에서 이용할 수 있다. 안티그래비티와 AI 스튜디오의 구독자 접근은 울트라를 대상으로 한다. API의 통합 문맥 한도는 약 100만 토큰이다. 토큰은 AI가 문장을 처리하는 단위로, 입력 자료와 내부 추론, 출력이 하나의 한도를 공유한다. 모델 문서에는 텍스트·이미지·음성·영상·PDF 입력을 지원하고 결과는 텍스트로 내보내는 것으로 명시됐다. 출시 요금은 100만 토큰당 입력 2달러, 출력 10달러다. 내부 추론에 사용한 토큰도 출력 요금에 포함된다. 이 요금은 11월 30일까지 적용되며, 12월 1일부터는 입력 4달러·출력 20달러로 오른다. 구글은 내부 개발 성과를 주요 근거로 제시했다. AI 개발 도구 안티그래비티에서 아르곤을 사용한 결과 에이전트의 코드 제출이 35% 이상 늘고, 코드 변경을 되돌리는 사례는 약 3분의 1 줄었다고 밝혔다. 크롬 팀의 수백 개 파일에 걸친 코드 구조 개편도 수개월 분량의 작업을 수주 만에 마쳤다는 설명이다. 과학 분야에서는 연구자가 자료를 검토하고 실험을 준비하는 과정에 활용됐다. 신약 개발 기업 아이소모픽랩스는 복잡한 논문·특허에서 필요한 정보를 추출하는 작업을 통상 수주에서 수시간으로 줄였다고 구글은 소개했다. 양자화학 소프트웨어 ‘xTB’의 분자 구조 예측 속도를 최대 2.3배 높이는 코드 최적화에도 쓰였다. 효소 설계는 실제 실험으로 이어졌다. 구글 연구진은 아르곤을 활용해 수시간 만에 효소 후보 5개를 설계했고, 후속 실험에서 촉매 활성을 확인했다고 밝혔다. 자료 분석과 코드 작성에서 출발해 실험 후보를 만드는 연구 보조로 활용한 사례다. 로봇 분야에서는 사람의 동작 영상에서 공간 좌표와 관절 움직임을 계산하고 시뮬레이션 코드를 생성했다. 구글은 주머니를 보드 구멍에 던지는 ‘콘홀’ 영상을 바탕으로 만든 동작을 앱트로닉의 휴머노이드 ‘아폴로’에 적용해 실제 시험에서 7차례 연속 투척에 성공했다고 설명했다. 개발자 블로그에는 보스턴다이내믹스의 사족보행 로봇 ‘스팟’이 가상환경에서 동작을 연습한 뒤 실제 페달식 쓰레기통에 캔을 버리는 사례도 제시됐다. 영상 해석과 물리 시뮬레이션, 동작 코드를 연결하는 방식이다. 여러 단계를 실행하는 에이전트의 권한 통제도 강화했다. 구글은 시스템 경계를 지키고 되돌릴 수 없는 조치 전에 사람의 확인을 받도록 모델을 학습했으며, 추론과 행동을 점검해 의도하지 않은 우회 동작을 차단하는 자동 감시 체계를 적용했다고 밝혔다. 한편 구글은 과학자 1만명에게 안티그래비티 최상위 이용 등급을 6개월간 무료 제공한다. 자격과 수용 여력 등을 고려해 순차 선발하며, 앞으로 제미나이 4 제품군을 추가로 공개할 예정이다.2026-10-14 10:03:53
-
손가락으로 조종하는 딱정벌레 로봇…걷고 집고 접촉까지 감지 [경제일보] 손가락을 굽혀 작은 로봇을 움직이고, 로봇이 보내오는 영상과 접촉 정보를 보며 물건을 집어 옮기는 기술이 나왔다. 딱정벌레의 움직임을 본뜬 인공근육에 카메라와 압력센서를 결합한 ‘비틀봇(BeetleBot)’이다. 걷기와 물체 집기, 감지, 사용자 제어를 한 시스템으로 연결해 소형 소프트로봇의 원격 작업 가능성을 보여줬다. KAIST는 신소재공학과 김상욱 교수 연구팀이 미국 캘리포니아공과대학교(칼텍) 웨이 가오 교수팀, 싱가포르 난양공과대학교(NTU) 히로타카 사토 교수팀과 공동으로 비틀봇을 개발했다고 13일 밝혔다. 연구진은 사용자가 로봇의 카메라 영상과 센서 정보를 확인하며 장애물을 피해 목표 물체에 접근하고, 이를 집어 운반하는 작업을 시연했다. 소프트로봇은 부드럽고 변형 가능한 소재를 이용해 움직이는 로봇이다. 주변 물체와 유연하게 상호작용할 수 있지만, 움직이는 장치와 센서·제어계를 작은 몸체에 함께 넣는 데 어려움이 있다. 이번 연구는 생물의 근육과 감각, 신경계처럼 여러 기능이 맞물려 작동하는 구조를 구현하는 데 초점을 맞췄다. 출발점은 실제 딱정벌레의 다리였다. 연구팀은 근육의 배치와 관절 움직임을 분석해 로봇의 다리 구조에 반영했다. 3D 프린팅한 골격에 열을 받으면 수축하는 고분자 소재 ‘액정탄성체(LCE)’로 만든 인공근육을 결합했다. 전기로 열을 발생시키면 인공근육이 수축하며 다리를 움직인다. 어느 부위에 전기를 공급할지와 작동 순서를 조절해 전진과 방향 전환을 구현했다. 모터와 기계식 연결장치의 역할을 소재의 변형으로 수행하고, 인쇄한 유연한 회로로 각 근육을 독립적으로 제어하는 방식이다. 물체를 잡는 집게는 딱정벌레가 먹이를 붙잡는 큰턱에서 착안했다. 부드러운 집게인 ‘소프트 그리퍼’에 인공근육과 압력센서를 함께 넣어 물건을 잡는 동작과 접촉 상태 확인을 연결했다. 압력이 가해지면 센서 내부 전극 사이의 간격과 전기적 특성이 달라져 접촉 정보를 얻는다. 조종 장치는 손가락에 붙이는 신축성 센서 패치다. 손가락을 굽혀 패치가 늘어나면 내부 탄소나노튜브(CNT)의 전도 경로가 변하며 전기저항이 달라진다. 연구팀은 이 신호를 전진·좌회전·우회전·물체 집기 등 네 가지 명령으로 구분해 블루투스로 로봇에 전달했다. 사용자는 소형 카메라의 영상으로 주변을 살피고 집게의 압력 정보로 물체와의 접촉 상태를 확인한다. 그 결과를 보고 손가락으로 다음 명령을 보내는 구조다. 로봇에 명령을 보내는 과정과 로봇이 감지한 정보를 받아 판단하는 과정이 이어지는 ‘양방향 피드백’을 구현했다. 이러한 구성은 로봇이 보내는 정보를 이용해 사람이 작업을 조정하는 원격 조종에 활용될 수 있다. 연구진은 사람이 접근하기 어려운 좁은 공간 탐사와 작은 물체 회수, 산업 설비 점검 등을 향후 적용 분야로 제시했다. 실험 구성에는 실제 현장으로 옮기기 위해 개선할 요소도 드러난다. 논문에 따르면 로봇은 외부 전원공급장치에 연결해 구동했으며, 활성화된 인공근육 영역의 국소 표면온도는 100도를 넘었다. 연구진은 더 낮은 온도에서 움직이는 소재나 다른 구동 방식을 도입해 응답 속도를 높이고 열 요구량을 줄이는 방향을 후속 연구로 제시했다. 연구 결과는 지난 8월 19일 국제 학술지 ‘사이언스 어드밴시스’에 게재됐다. KAIST에서 박사학위를 받고 연구 당시 칼텍 박사후연구원으로 재직한 김인호 성균관대 화학과 교수가 제1저자로 참여했다. 김상욱 교수와 웨이 가오 교수는 공동 교신저자를 맡았다. 김상욱 교수는 “이번 연구는 인공근육의 움직임과 감각, 사용자 제어를 하나의 시스템으로 연결해 소프트로봇의 활용 가능성을 넓힌 성과”라고 말했다. 연구진은 구동 속도와 에너지 효율, 전원 공급 방식을 개선하고 실제 작업 환경에서 성능을 검증할 계획이다. 피지컬 AI와 접목해 주변 환경과 물체의 특성에 맞춰 움직이는 로봇으로 발전시키는 연구도 추진한다.2026-10-13 11:05:40
-
10조 토큰 학습에 비용 최적화…카카오, '효율형 AI' 기술 공개 [경제일보] 대규모 언어모델(LLM) 학습에 필요한 GPU와 전력 비용이 커지면서 학습 과정의 시행착오를 줄이고 모델 자체의 크기를 줄이는 기술이 인공지능(AI) 개발 경쟁력으로 떠오르고 있다. 카카오는 대규모 모델의 학습 비용을 줄이는 동시에 모델 경량화를 통해 운영 효율까지 높이는 연구 성과를 공개하며 자체 AI 경쟁력 강화에 나섰다. 8일 카카오는 언어모델링 국제 학회 'COLM(컨퍼런스 온 랭귀지 모델링) 2026'에서 대규모 전문가 혼합(MoE) 모델의 학습 효율을 높이는 기술과 모델 크기를 줄이면서 성능을 개선하는 경량화 기술을 각각 공개했다. 두 연구 모두 AI 모델의 성능을 유지·향상하면서 학습과 운영에 필요한 컴퓨팅 자원을 줄이는 데 초점을 맞췄다. 카카오가 메인 컨퍼런스에서 발표한 논문 'Let's Scale Step by Step: Compute-Efficient Hyperparameter Transfer for Large-Scale Mixture-of-Experts'는 대규모 MoE 모델을 학습할 때 최적의 학습 설정을 찾는 데 필요한 비용을 줄이는 방법론을 담았다. LLM 학습에서는 학습률과 같은 하이퍼파라미터를 어떻게 설정하느냐가 모델 성능과 학습 안정성에 영향을 미치는 것으로 꼽힌다. 학습률이 지나치게 높으면 학습이 불안정해지고 반대로 너무 낮으면 학습 속도가 떨어질 수 있다. 문제는 모델 규모가 커질수록 최적의 설정값을 찾기 위한 실험 자체에도 상당한 컴퓨팅 자원이 필요하다는 것이다. 카카오는 이를 해결하기 위해 소규모 모델에서 찾은 최적의 학습 설정을 대규모 모델로 확장하는 '뮤-매개변수화' 기법을 MoE 구조에 맞게 적용했다고 설명했다. 모델 크기와 학습 토큰량을 단계적으로 늘리면서 최적의 학습률을 탐색하고, 짧은 학습 구간에서 찾은 설정이 대규모 학습에서도 유효한지 검증하는 방식이다. 카카오에 따르면 해당 방법을 활용하면 대규모 MoE 모델의 사전학습에 필요한 최적 학습률을 전체 학습 비용의 약 1% 수준에서 예측할 수 있다. 대규모 모델을 본격적으로 학습하기 전에 상대적으로 적은 비용으로 설정값을 찾아 시행착오를 줄이는 구조다. 특히 이번 연구는 카카오의 자체 AI 모델 개발에도 실제 적용됐다. 카카오는 해당 방법론을 'Kanana-2.6-155b-a17b'의 사전학습에 적용했으며, 최대 10조(10T) 토큰 규모까지 안정적으로 학습하는 데 활용했다고 설명했다. 단순히 학술적 실험에 그치지 않고 자체 파운데이션 모델을 개발하는 과정에서 학습 효율화 기술을 적용했다는 점이 특징이다. AI 모델의 비용 문제는 학습 과정에만 국한되지 않는다. 모델이 커질수록 서비스 단계에서 필요한 메모리와 연산량도 늘어나기 때문에 실제 서비스에 투입할 때도 비용 부담이 커진다. 카카오는 이번 COLM에서 모델 자체의 크기를 줄이는 연구도 함께 공개했다. 토크나이제이션 워크숍 '톡샵'에서 발표한 'BBT: BPE-Guided Byte Transformer'는 기존 BPE(바이트 페어 인코딩) 기반 모델의 구조에 바이트 단위 처리 방식을 결합한 모델이다. 기존 방식이 단어와 단어 조각에 해당하는 정보를 토큰으로 만들어 처리하는 것과 달리 BBT는 더 작은 기본 단위인 바이트를 활용하면서 여러 문자를 효율적으로 압축 처리하는 장점을 유지하도록 설계됐다. 비교 실험에서는 모델의 파라미터 수를 20.2~40.4% 줄이면서도 테스트 성능은 2.7~6.6% 개선됐다. 모델을 단순히 축소하는 데 그치지 않고 크기를 줄이면서 성능까지 높였다는 것으로 나타났다. BBT는 오탈자나 문자 교란에 대한 강건성과 학습하지 않은 언어로의 전이 성능도 높였다. 이는 여러 언어가 섞이거나 입력 오류가 발생하기 쉬운 실제 대화 환경에서 활용 가능성을 높이는 요소다. 특히 모델의 메모리 부담을 줄일 수 있다는 점에서 스마트폰이나 PC 등 기기에서 AI를 직접 구동하는 온디바이스 AI에도 활용 가능성이 거론된다. 이 같은 효율화 기술의 중요성은 AI 모델이 대형화될수록 커질 전망이다. 고성능 LLM을 개발하기 위해서는 대규모 GPU 인프라와 전력, 데이터센터 등 막대한 자원이 필요하다. 모델 개발사가 확보한 컴퓨팅 자원을 얼마나 효율적으로 활용하느냐가 모델 개발 속도와 비용에 직접적인 영향을 미칠 수밖에 없다. 특히 국내 AI 기업 입장에서는 글로벌 빅테크와 비교해 무한정 컴퓨팅 자원을 투입하기 어려운 만큼 모델 구조와 학습 방식 자체를 최적화하는 기술이 경쟁력의 한 축이 될 전망이다. 카카오가 자체 모델인 카나나 개발 과정에서 학습 최적화 기술을 실제 적용한 것도 이러한 비용 효율화 전략과 연결된다. 카카오는 앞으로 다양한 모델 구조로 연구 적용 범위를 확대하고 멀티모달과 다국어 환경으로 연구를 확장할 계획이다. 이를 통해 대규모 LLM의 학습 비용을 줄이는 동시에 실제 서비스 환경에서 효율적으로 구동할 수 있는 AI 모델 개발 역량을 강화한다는 방침이다. 카카오 관계자는 "이번 연구들은 AI 모델의 성능을 유지하거나 향상시키면서도 학습 및 운영 비용을 낮출 수 있는 실용적인 해법을 제시했다는 데 의의가 있다"며 "앞으로 다양한 모델 구조와 멀티모달 및 다국어 환경으로 연구를 확장해 실제 서비스 활용 가능성을 높이며 글로벌 경쟁력 강화를 이어가겠다"고 말했다.2026-10-08 12:18:39
-
한-베, AI·반도체·양자 공동연구 확대…R&D 협력 강화 1일 서울에서 열린 한-베 과학기술 협력 논의에서 부 하이 꾸언(Vũ Hải Quân) 베트남 과학기술부 장관은 배경훈 부총리 겸 과학기술정보통신부 장관을 만나 양국이 지난 4월 체결한 ‘과학기술혁신 협력 마스터플랜 프레임워크’의 구체적인 이행 방안을 논의했다. 부 하이 꾸언 장관은 2026년 4월부터 베트남 과학기술부 장관을 맡고 있다. 양국은 각국의 언어와 문화, 산업적 수요에 맞는 ‘소버린 AI(Sovereign AI)’ 개발을 비롯해 데이터, 컴퓨팅 인프라, 기반 AI 모델, 전문인력 양성 등을 아우르는 AI 생태계 구축 방안을 논의했다. 차세대 반도체, 로봇, 스마트팩토리, 피지컬 AI 등 첨단 산업기술 분야에서도 연구기관과 대학, 기업 간 연계를 강화하고 기술이전과 전문가 교류를 확대하는 방안이 거론됐다. 이에 앞서 부 하이 꾸언 장관은 9월 30일 한국과학기술연구원(KIST)을 방문해 오상록 KIST 원장과 면담했다. 설립 60주년을 맞은 KIST는 그동안 베트남 과학기술부와 협력해 한-베트남 과학기술연구원(VKIST) 설립을 지원해 왔다. VKIST는 지금까지 64편의 논문을 발표하고 15건의 특허를 출원했으며 해수 담수화와 천연 화장품 관련 기술을 적용하는 등의 성과를 거둔 것으로 알려졌다. 이번 면담에서 베트남 측은 KIST의 연구역량과 베트남의 기술 수요를 연계해 차세대 반도체, 양자기술, AI, 로봇 분야로 공동연구를 확대해 줄 것을 요청했다. 특히 기초·응용연구에 그치지 않고 기술 개발부터 실증, 기술이전, 상용화까지 이어지는 실질적인 성과를 창출하는 것이 중요하다는 입장을 전달하고 첨단 연구시설과 공동 실험실을 활용한 협력 방안을 제안했다. 연구인력 양성도 주요 협력 분야로 논의됐다. 양국은 베트남 연구자들이 KIST의 연구에 참여할 수 있는 기회를 확대하고 석·박사 및 박사후연구원(Post-Doc) 과정 등 장기 연구·학위 프로그램을 활성화하는 방안을 검토했다. KIST와 과학기술연합대학원대학교(UST), 베트남 주요 대학 간 복수학위(Dual Degree) 프로그램과 우수 학생을 선발하기 위한 추천 방식도 논의됐다. 오상록 KIST 원장은 KIST가 60년간 축적한 연구 및 연구기관 운영 경험을 공유하고 VKIST의 역량 강화를 지원하겠다는 뜻을 밝혔다. 양측은 VKIST를 양국 연구기관과 대학, 기업을 연결하고 기술이전과 혁신을 촉진하는 협력 거점으로 발전시키는 방안도 모색했다. 양국의 협력 범위는 수도 하노이(Hà Nội)를 넘어 하이퐁(Hải Phòng)과 호치민(Hồ Chí Minh) 등 베트남 주요 도시로 확대될 전망이다. R&D센터 설립을 지원하고 현지 대학 및 지방정부와 연구·인력 양성 협력을 연계하는 방안 등이 제안됐다. 오상록 KIST 원장은 오는 11월 하노이(Hà Nội)와 하이퐁(Hải Phòng), 호치민(Hồ Chí Minh)을 방문해 양국 간 협력 방안을 구체화할 예정이다.2026-10-01 16:10:14
-
롯데이노베이트, AI 회의록 전문용어 오류 잡는다…EMNLP서 논문 채택 [경제일보] 롯데이노베이트가 기업 회의에서 음성인식 오류로 잘못 기록된 전문용어를 인공지능(AI) 요약 단계에서 복원하는 기술 연구를 공개했다. 음성인식 모델을 다시 학습하는 대신 회의 맥락에 맞는 용어집을 활용해 오류를 보완하는 방식으로, 기업별 업무 용어와 고유명사가 정확하게 기록돼야 하는 AI 회의록 서비스의 품질을 높이는 데 활용할 수 있을지 주목된다. 29일 롯데이노베이트는 자사의 AI 기술팀이 수행한 관련 연구 논문이 자연어처리 분야 국제학술대회인 'EMNLP 2026' 인더스트리 트랙에 채택됐다고 밝혔다. 해당 논문 제목은 '회의 요약 과정에서 사용자 맞춤형 용어집을 활용해 음성인식 오류 전문용어를 복원하는 조건과 요약 품질 평가 연구'로 김기환 담당자를 비롯해 임형준, 정윤서, 박희용, 정창현, 마승희, 박주혜, 김정환 등 롯데이노베이트 AI 기술팀 담당자들이 참여했다. EMNLP는 ACL, NAACL과 함께 자연어처리 분야의 주요 국제학술대회로 꼽히며, EMNLP의 인더스트리 트랙은 산업 현장에서 활용되는 자연어처리·음성 기술의 개발과 적용 과정에서 발생하는 문제, 해결 방안 등을 평가한다. 이번 논문은 기업 회의에서 발생하는 음성인식 오류를 실제 업무 맥락에 맞춰 보완하는 방법을 연구했다는 점에서 산업 현장 적용 가능성을 다뤘다. 기업 회의에는 산업·직무별 전문용어뿐 아니라 프로젝트명, 제품명, 조직명, 시스템명 등 고유명사가 자주 등장하는 것으로 꼽힌다. 음성인식(STT) 과정에서 이들 용어가 잘못 기록되면 회의록과 요약문에서 핵심 정보가 왜곡되거나 누락될 수 있다. 특히 회의 결과를 바탕으로 업무를 배분하거나 후속 조치를 진행하는 기업 환경에서는 용어 오류가 정보 전달의 정확도에 영향을 줄 수 있는 것이다. 롯데이노베이트 연구진은 해당 문제를 해결하기 위해 STT 모델을 별도로 재학습하는 대신, 회의와 업무 맥락에 맞춘 용어집을 요약 프롬프트에 제공하는 방법을 연구했다. 음성인식 결과에 오류가 있더라도 요약 단계에서 관련 용어 정보를 참고해 전문용어를 복원하도록 유도하는 방식이다. 롯데이노베이트에 따르면 연구진이 회의별 전문용어 주석을 활용해 실험한 결과, 회의 맥락에 맞춘 용어집이 광범위한 도메인·통합 용어집보다 전문용어 복원에 효과적인 것으로 나타났다. 관련성이 낮은 용어를 많이 포함할수록 성능이 떨어지는 경향도 확인했다. 용어 정보를 무조건 많이 제공하기보다 해당 회의에서 실제로 사용될 가능성이 높은 용어를 선별하는 것이 중요하다는 의미로 풀이된다. 이번 연구에서 주목할 부분은 전문용어 복원과 요약 결과의 전반적인 품질을 구분해 평가했다는 점이다. 잘못 인식된 단어를 정확한 표기로 바꾸는 것과 회의의 핵심 내용을 유용하게 요약하는 것은 서로 다른 문제이기 때문이다. 전문용어가 복원되더라도 요약문 전체의 정확성이나 활용도가 반드시 함께 높아지는 것은 아닌 만큼, 두 요소를 나눠 평가하는 접근이 필요한 것으로 알려졌다. 롯데이노베이트는 이번 연구 결과가 롯데이노베이트의 AI 플랫폼 '아이멤버 워크'의 AI 회의록 기능을 개선하는 데 활용될 수 있을 것으로 보고 있다. 회의 범위로 좁힌 용어집을 이용해 음성인식 과정에서 훼손된 전문용어를 요약문의 키워드 항목 등에 정확한 표기로 반영하면 기업 업무에 필요한 정보의 정확도를 높일 수 있을 전망이다. 롯데이노베이트는 이번 연구를 통해 기업 환경에서 발생하는 구체적인 AI 품질 문제를 분석하고, 기존 음성인식 모델을 유지하면서 요약 단계에서 오류를 보완하는 방안을 제시했다. 향후 연구 결과가 실제 서비스에 적용돼 전문용어 오류를 얼마나 줄이고 요약 품질을 개선할 수 있을지가 기술의 실효성을 가늠할 기준이 될 전망이다. 논문 제1저자인 김기환 롯데이노베이트 AI 기술팀 담당자는 "기업 회의에서는 전문용어와 고유명사가 의사결정 및 업무 실행의 핵심 정보로 작용하는 만큼, 이를 정확히 기록하는 것이 중요하다"며 "이번 연구는 회의별 맥락을 반영한 용어 정보가 음성인식 오류로 인한 전문용어 훼손을 보완하는 데 어떤 역할을 할 수 있는지 살펴본 것"이라고 말했다.2026-09-29 17:29:06
-
마라톤 완주한 사족보행 로봇 '라이보2'…장거리 주행 기술 네이처 게재 [경제일보] 배터리 한 번으로 마라톤 풀코스를 완주한 국산 사족보행 로봇 ‘라이보2’의 장거리 주행 기술이 국제학술지 네이처에 실렸다. 2024년 실제 마라톤 대회에서 세운 기록을 토대로, 네 발로 걷는 로봇의 이동 거리를 어떻게 늘릴 수 있는지 기계 구조와 전기회로, 보행 제어를 함께 분석한 연구다. 한국과학기술원(KAIST)은 황보제민 기계공학과 교수 연구팀의 논문이 23일(현지시간) 네이처에 게재됐다고 24일 밝혔다. 라이보2는 2024년 11월 경북 상주 곶감 마라톤 대회에서 배터리를 충전하거나 교체하지 않고 42.195㎞를 4시간 19분 52초 만에 완주했다. KAIST에 따르면 일반 마라톤 대회에서 사족보행 로봇이 풀코스를 완주한 첫 사례다. 당시 코스에는 약 50ｍ 높이의 언덕이 14㎞와 28㎞ 지점에 각각 포함됐다. 평탄한 실험실 바닥에서 산출한 최대 주행거리가 아니라, 경사와 사람들의 움직임 등 변수가 있는 도로에서 장거리 이동을 실증했다는 점에서 연구 가치가 있다. 사족보행 로봇은 바퀴 달린 로봇과 달리 서 있는 동안에도 관절을 움직여 몸을 지탱해야 한다. 걸을 때 발이 땅에 닿고 떨어지는 과정에서도 에너지가 소모된다. 로봇을 오래 움직이게 하려면 배터리 용량뿐 아니라 관절의 마찰, 모터 구동 손실, 보행 자세 등을 함께 다뤄야 하는 이유다. 연구팀은 힘을 효율적으로 전달하는 가벼운 관절 구조와 저항이 낮은 모터 구동회로를 설계했다. 보행 제어 소프트웨어도 에너지를 덜 쓰도록 조정했다. KAIST는 자체 시뮬레이션 환경에서 경사로·계단·빙판길 등을 구현하고 강화학습으로 보행 제어기를 훈련했다고 설명했다. 내리막에서는 관절이 움직이며 발생하는 에너지를 일부 회수해 다시 사용할 수 있도록 했다. 논문은 라이보2가 기존 사족보행 로봇과 비교해 배터리 용량당 3배 넘는 거리를 이동할 수 있다고 제시했다. 이동에 드는 에너지의 효율을 나타내는 수송비용 지표는 0.25로 산출됐다. 연구팀은 개별 부품의 성능 개선에 그치지 않고 로봇 전체에서 에너지가 어디로 새는지 추적해 설계를 맞춘 결과라고 설명했다. 마라톤 이전에도 연구팀은 교내 운동장에서 저장된 위성항법장치(GPS) 경로를 따라 43㎞를 한 번 충전으로 이동하는 시험을 진행했다. 상주 대회는 정해진 경로만 반복하는 시험을 넘어 일반 참가자와 함께 달리며 로봇의 움직임을 확인하는 단계였다. 다만 마라톤 완주가 곧바로 장애물 인식과 경로 판단까지 독립적으로 수행하는 자율주행 능력을 입증하는 것은 아니다. 당시 연구팀은 자율주행 기능을 후속 개발 목표로 제시했다. 이번 논문의 공동 제1저자는 KAIST의 이충인·염동훈·박정수 연구원이다. 황 교수 연구실에서 창업한 라이온로보틱스도 라이보2 제작에 참여했다. 실제 도로에서 4시간 넘게 움직이려면 효율과 함께 반복되는 충격을 견디는 내구성과 보행 안정성도 확보해야 한다. 황 교수는 “연구실에서 구현한 세계 최고 수준의 성능을 산업 현장에서 누구나 안정적으로 사용할 수 있는 제품으로 연결하겠다”고 말했다. 현장에서는 이동 거리 외에 카메라·통신장비의 무게도 변수다. 장비를 싣고 계단이나 비포장 구간을 오갈 때도 성능을 유지할 수 있는지 확인하는 것이 다음 과제다.2026-09-24 10:39:12
-
![[데일리 제약·바이오 브리프] 셀트리온 램시마, 일본서 점유율 1위…출시 11년 만에 오리지널 제쳐 外](https://image.ajunews.com//content/image/2026/09/17/20260917083911528574.jpg)
셀트리온 램시마, 일본서 점유율 1위…출시 11년 만에 오리지널 제쳐 外 [경제일보] 셀트리온의 자가면역질환 치료제 ‘램시마’(성분명 인플릭시맙)가 일본 인플릭시맙 시장에서 점유율 1위에 올랐다. 17일 의약품 시장조사기관 아이큐비아(IQVIA)와 현지 데이터에 따르면 램시마는 올해 7월 일본에서 48%의 점유율을 기록했다. 2015년 4월 출시 이후 약 11년 만에 오리지널 의약품을 제치고 인플릭시맙 처방 1위에 오른 것이다. 일본은 오리지널 의약품과 바이오시밀러의 환자 본인부담금 차이가 크지 않아 가격만으로 시장을 공략하기 어려운 것으로 알려졌다. 임상 및 처방 데이터와 제품 인지도, 영업·마케팅 역량 등이 처방에 영향을 미치는 시장이다. 셀트리온은 현지 유통 파트너인 니폰 카야쿠와 협력해 램시마의 시장 안착을 추진했다. 2017년 말부터는 일본 법인도 판매에 참여해 현지 파트너사와 함께 제품 공급과 영업을 확대했다. 일본에서 판매 중인 자가면역질환 제품군도 확대됐다. 셀트리온은 램시마 외에 ‘유플라이마’(아달리무맙), ‘앱토즈마’(토실리주맙), ‘스테키마’(우스테키누맙) 등을 판매하고 있다. 유플라이마는 21%의 점유율로 바이오시밀러 처방 1위를 유지하고 있으며 앱토즈마는 정맥주사(IV) 제형 기준 약 10%의 점유율을 기록하고 있다. 셀트리온은 자가면역질환 제품군을 활용해 일본 의료진과의 접점을 넓히고 제품 간 영업 시너지를 강화한다는 계획이다. 램시마의 피하주사(SC) 제형인 램시마SC도 새로운 성장 동력으로 꼽힌다. 셀트리온 일본 법인은 2027년 일본 출시를 목표로 준비하고 있다. 유럽에서 램시마SC가 환자 편의성을 앞세워 처방을 확대하고 있는 만큼 일본에서도 정맥주사와 피하주사 제품을 함께 공급할 수 있게 되면 인플릭시맙 시장 공략 방식이 달라질 수 있다는 기대가 나온다. 램시마를 포함해 일본에서 처방 선두를 기록한 셀트리온 제품은 3종으로 늘었다. 유방암·위암 치료제 ‘허쥬마’(트라스투주맙)는 78%, ‘베그젤마’(베바시주맙)는 64%의 점유율을 기록했다. 김호웅 셀트리온 글로벌판매사업부 부사장은 “램시마의 일본 점유율 1위 달성은 현지 시장에 맞춘 판매 전략과 현지 인력의 경험이 뒷받침된 결과”라며 “램시마SC 출시를 통해 일본에서 램시마 제품군의 성장을 이어가겠다”고 말했다. ◆대웅제약 펙수클루, 헬리코박터 제균율 92% 확인 대웅제약의 위식도역류질환 치료제 ‘펙수클루’(성분명 펙수프라잔염산염)를 활용한 헬리코박터 파일로리 제균 치료 연구에서 치료 완료 환자 기준 92.0%의 제균율이 확인됐다. 대웅제약은 헬리코박터 파일로리 제균 치료 경험이 없는 환자 93명을 대상으로 펙수클루와 클래리트로마이신·아목시실린·메트로니다졸 등 항생제 3종을 10일간 병용하는 동시요법을 평가한 결과 이 같은 결과를 확인했다고 17일 밝혔다. 전체 등록 환자를 기준으로 한 제균율은 90.3%였으며 치료를 완료한 88명에서는 92.0%로 나타났다. 치료 완료 환자 분석은 투약 전 철회나 추적 관찰 실패, 복약 순응도 부족 등으로 최종 평가가 어려운 환자를 제외한 결과다. 이번 연구는 인제대학교 일산백병원 소화기내과 김남훈·강석인 교수 연구진이 진행했다. 결과는 지난 7월 제32회 일본 헬리코박터학회 학술대회(JSHR 2026)에서 발표됐으며 논문은 8월 26일 일본소화관학회 공식 학술지 ‘Digestion’에 온라인 게재됐다. 헬리코박터 파일로리 제균 치료는 위산분비 억제제와 항생제를 함께 사용하는 방식이다. 기존에는 PPI 계열 위산분비 억제제와 항생제 2종을 14일간 사용하는 3제요법이 활용돼 왔지만 클래리트로마이신 등 항생제 내성 증가로 제균율을 높이기 위한 치료법 개선 필요성이 제기되고 있다. 이번 연구에서는 클래리트로마이신 내성 관련 변이가 확인된 환자에서도 80.0%의 제균 성공률이 나타났다. 연구 기간 중 중증 이상반응이나 간기능 이상은 확인되지 않았다. 연구진은 펙수클루와 항생제 3종을 병용하는 10일 동시요법이 헬리코박터 파일로리 1차 제균 치료에서 유효성과 내약성을 보였다고 평가했다. 김남훈 인제대학교 일산백병원 소화기내과 교수는 “펙수클루 기반 치료법이 1차 제균 치료에서 높은 제균율을 보였다”며 “클래리트로마이신 내성 관련 변이가 확인된 환자에서도 제균에 성공해 임상 근거를 추가했다”고 설명했다. 박형철 대웅제약 ETC마케팅본부장은 “펙수클루 기반 병용요법의 헬리코박터 파일로리 1차 제균 치료 가능성을 추가로 확인했다”며 “임상 근거를 지속적으로 확보하겠다”고 말했다. ◆알테오젠, 장기지속형 접합체 플랫폼 확보…비만치료제 적용 알테오젠이 복수의 활성분자를 결합해 약효 지속기간을 늘리는 신규 플랫폼 기술에 대한 국제특허출원(PCT)을 마쳤다. 알테오젠은 기존 항체에 약물을 선택적으로 접합하는 플랫폼 기술을 확장해 복수의 활성분자를 하나의 접합체로 구현하는 ‘장기지속형 접합체(Long-Acting Conjugate)’ 기술을 개발했다고 17일 밝혔다. 이 기술은 약물의 반감기를 늘려 약효가 오래 지속되도록 설계됐다. 이를 활용하면 기존 치료 효과를 유지하면서 투여 횟수를 줄이거나 투여 간격을 늘리는 장기지속형 치료제 개발이 가능할 것으로 회사 측은 기대하고 있다. 알테오젠은 해당 플랫폼을 적용한 월 1회 투여 비만치료제 후보물질 ‘ALT-M5’를 개발 중이다. 회사는 동물실험에서 ALT-M5의 월 1회 투여 가능성과 투약 중단 이후 체중이 다시 증가하는 리바운드 억제 가능성을 확인했다. 구체적인 동물실험 결과는 오는 11월 미국 워싱턴 D.C.에서 열리는 미국비만학회(The Obesity Society) 연례학술대회 ‘ObesityWeek 2026’에서 공개할 예정이다. 알테오젠은 월 1회 투여가 가능한 인크레틴 융합 단백질의 체중 재증가 억제 효과에 관한 연구 결과를 발표할 계획이다. 전태연 알테오젠 대표는 “이번 특허 기술은 다양한 바이오의약품에 적용해 월 1회 투여가 가능한 장기지속형 제품을 개발할 수 있는 플랫폼”이라며 “ALT-M5를 차별화된 비만치료제로 개발해 나가겠다”고 말했다.2026-09-17 08:48:04
-
통화 소음에도 가짜 목소리 잡는다…한컴위드, 음성 딥페이크 기술 경쟁력 입증 [경제일보] 생성형 인공지능(AI)이 사람의 목소리를 실제와 구분하기 어려울 정도로 복제하면서 음성 인증 기술의 경쟁 기준도 달라지고 있다. 단순히 등록된 사용자의 목소리와 일치하는지를 확인하는 것을 넘어 해당 음성이 실제 사람이 낸 목소리인지, AI가 만들어낸 합성음성인지를 판별하는 기술이 실제 통화 환경에서도 딥페이크 음성을 걸러낼 수 있는지가 핵심 과제로 떠오르고 있다. 11일 한컴위드는 숭실대학교 AI보안연구센터(AISRC)와 함께 개발하고 있는 음성 인증·딥페이크 탐지 솔루션 '한컴 AISRC 스피키(이하 스피키)'가 올해 음성·신호처리 분야 세계 최고 권위 학회인 인터스피치와 ICASSP에서 잇따라 연구 성과를 내며 스피키의 기반이 되는 음성인식·화자검증·합성음성 탐지 기술의 경쟁력을 입증했다고 밝혔다. 스피키는 올해 인터스피치에 총 7건의 논문을 채택시켰다. 음성 분야에서 단일 연구기관이 한 해 동안 여러 논문을 채택시키는 것은 연구 역량을 보여주는 지표 가운데 하나로, 특히 특정 기술에만 집중한 것이 아니라 음성인식과 화자검증, 합성음성 탐지 등 음성 보안과 관련된 여러 영역에서 연구 성과를 냈다는 점이 특징이다. ICASSP에서는 실제 생활 환경에서 발생하는 음성 딥페이크를 대상으로 기술력을 겨뤘다. 스피키는 ICASSP의 'WildSpoof 챌린지'에서 세계 2위를 기록했다. WildSpoof는 스튜디오에서 깨끗하게 녹음된 음성만을 대상으로 하는 기존 평가 방식에서 벗어나 실제 일상 환경에서 수집되는 음성을 기반으로 합성음성 생성과 탐지 기술을 평가하는 글로벌 경진대회다. 음성 딥페이크 탐지에서 실제 환경 대응력이 중요한 이유는 음성이 전달되는 과정에서 다양한 변수가 발생하기 때문이다. 실제 전화 통화에서는 주변 소음이 섞이거나 음성이 압축될 수 있고, 녹음 장비와 네트워크 환경에 따라서도 음질이 달라진다. AI가 만든 음성에 특정한 흔적이 있더라도 이런 변수가 더해지면 이를 찾아내기가 어려워지는 것으로 평가된다. 연구실에서 확보한 높은 탐지 성능을 실제 금융·콜센터 등의 환경으로 가져가기 위해서는 이 같은 변수를 견디는 기술이 필요하다. 스피키는 이번 WildSpoof에서 실제 일상 소음과 다양한 녹음 환경을 반영한 'SpoofCeleb' 평가 항목에서 종합 1위 팀을 넘어서는 최고 성능을 기록했다. 한컴위드는 전체 순위에서는 2위를 차지했지만 실제 환경을 가정한 평가에서 높은 성능을 기록했다는 점에서 실전 환경에 대응하는 음성 딥페이크 탐지 기술의 가능성을 보여줬다고 설명했다. 최근 생성 AI 확산으로 음성 인증 기술의 중요도가 점차 높아지고 있다. 기존 음성 인증은 사용자의 목소리를 분석해 등록된 화자와 일치하는지를 확인하는 방식이 중심이었다. 다만 생성 AI를 이용하면 특정인의 목소리 특징을 모방한 음성을 만들어낼 수 있어 단순한 화자 일치 여부만으로는 공격을 완전히 차단하기 어려워졌다. 결국 음성 보안 기술에서도 '누구의 목소리인가'와 함께 '실제 사람이 낸 목소리인가'를 구분하는 과정이 중요해지고 있다. 화자 인증과 합성음성 탐지를 결합하는 방식이 필요한 이유다. 스피키 역시 사용자의 음성을 인증하는 기능에 AI가 생성한 가짜 음성을 탐지하는 기술을 더해 음성 기반 인증 과정에서 발생할 수 있는 딥페이크 공격에 대응하는 구조를 갖추고 있다. 한컴위드는 연구기관의 원천기술을 상용 서비스로 연결하는 데 초점을 맞추고 있다. 지난해 스피키를 선보인 데 이어 이번 글로벌 연구 성과를 기반으로 AI 합성 음성 탐지 정확도를 높이고 금융권 음성 인증과 콜센터 보이스피싱 탐지 등 보안성이 요구되는 분야로 사업을 확대한다는 계획이다. 송상엽 한컴위드 대표는 "이번 성과는 스피키가 지닌 기술적 신뢰도와 차별성이 글로벌 수준임을 보여준 결과"라며 "검증된 기술력을 바탕으로 스피키의 경쟁력을 지속해서 강화하고, 생성형 AI를 악용한 사이버 범죄로부터 고객을 안전하게 지키는 차세대 보안 시장의 선도 기업으로 자리매김하겠다"고 말했다.2026-09-11 09:23:20
-
고화질 영상 AI의 숙제 '연산량'…카카오, 토큰부터 줄인다 [경제일보] 인공지능(AI) 영상 생성 기술이 고해상도·장시간 영상으로 발전하면서 막대한 연산량과 비용을 줄이는 기술이 새로운 경쟁 요소로 떠오르고 있다. 영상은 이미지보다 처리해야 할 데이터가 훨씬 많은 만큼 생성 과정에서 필요한 컴퓨팅 자원도 급증하기 때문이다. 이에 카카오는 영상의 복잡도에 따라 인공지능(AI)이 처리할 정보량을 스스로 조절하는 적응형 토큰화 기술을 공개하며 영상 생성 과정의 연산 효율화에 나선다. 9일 카카오는 스웨덴에서 열리고 있는 컴퓨터 비전 분야 국제학회 'ECCV 2026'에서 영상 생성 AI의 연산량을 줄이는 기술 'KATok(Keep-or-Drop? Adaptive Tokenizer for Compact Video Representation)'을 발표한다고 밝혔다. 이번 연구는 카카오 연구진이 주도했으며 이연경 카카오 리서치 엔지니어가 10일(현지시간) 포스터 세션에서 직접 논문을 발표할 계획이다. 최근 AI 영상 생성 분야에서는 단순히 더 높은 해상도와 긴 영상을 만들어내는 것을 넘어 이를 얼마나 효율적으로 처리할 수 있는지가 주요 과제로 부상하고 있다. 영상의 해상도가 높아지고 길이가 길어질수록 AI가 처리해야 하는 데이터가 기하급수적으로 늘어나면서 모델 학습과 영상 생성에 필요한 GPU 등 컴퓨팅 자원도 함께 증가하고 있다. 특히 AI가 영상을 처리하기 위해 사용하는 '토큰'의 효율성이 중요한 것으로 꼽힌다. 생성형 AI는 영상을 그대로 처리하는 대신 영상의 정보를 작은 단위인 토큰으로 변환해 처리한다. 기존의 밀집형 토큰화 방식은 영상의 내용과 관계없이 일정한 비율로 데이터를 압축하기 때문에 움직임이 거의 없는 배경이나 반복되는 장면에서도 일정 수준의 토큰을 생성해야 한다. 영상 전체에 동일한 기준을 적용하면 불필요한 연산이 발생할 수밖에 없는 것으로 알려졌다. 움직임이 많은 사람이나 사물에는 많은 정보가 필요하지만 하늘이나 벽처럼 변화가 적은 배경까지 동일한 수준으로 처리할 필요는 없기 때문이다. 영상이 고해상도·장시간화될수록 이런 차이가 전체 연산량과 비용에 미치는 영향도 커지는 것이다. 카카오가 연구한 KATok은 이 같은 문제를 영상의 '시공간적 복잡도'에 따라 토큰 수를 조절하는 방식으로 접근했다. 움직임이 크거나 정보량이 많은 영역에는 상대적으로 많은 토큰을 배분하고, 정적인 장면이나 중복 정보가 많은 영역에서는 토큰을 줄인다. 사람이 영상마다 압축률이나 토큰 수를 일일이 설정하지 않아도 AI가 영상의 내용을 분석해 필요한 정보량을 판단하도록 한 것이다. 특히 단순히 영상 파일의 크기를 줄이는 데 그치지 않는다는 것이 이번 카카오 연구의 특징이다. KATok은 압축 단계에서 생성한 토큰 표현을 실제 영상 생성 모델과 연결해 생성 과정에서 처리해야 하는 데이터 자체를 줄이는 데 중점을 두고 설계됐다. 영상의 복잡도가 낮은 부분에서 불필요한 토큰을 줄이면 생성 모델이 수행해야 할 연산도 함께 감소하는 구조다. 카카오가 공개한 실험 결과에 따르면 KATok은 기존 밀집형 토큰화 방식보다 적은 토큰으로도 고품질 영상을 재구성했으며, 이를 비디오 생성 파이프라인 전체에 적용했을 때 기존 방식 대비 학습 속도가 약 6.9배, 영상 생성 처리량은 약 3.2배 향상됐다. 같은 수준의 영상 품질을 유지하면서 처리해야 할 정보와 연산을 줄이면 동일한 컴퓨팅 자원으로 더 많은 영상을 생성하거나 학습 시간을 단축할 수 있는 것이다. 카카오는 향후 KATok을 고도화하고 다양한 AI 비디오 생성 모델을 대상으로 범용성을 검증해 더 높은 해상도와 장시간 영상 생성 환경으로 적용 범위를 확대할 계획이다. 영상 생성 서비스를 단순히 확대하는 차원을 넘어 AI 모델의 연산 효율을 높이는 기반 기술을 확보한다는 것으로 풀이된다. 최동진 카카오 어플라이드 AI 모델 성과리더는 "고해상·장시간 영상처럼 연산량이 급증하는 환경일수록 KATok의 적응형 토큰화 기술이 발휘하는 연산 절감 효과는 더욱 커질 것"이라며 "향후 다양한 AI 비디오 생성 모델과의 범용성을 검증해 연산량은 줄이면서도 뛰어난 화질을 유지하는 대규모 비디오 생성의 핵심 기반 기술로 발전시켜 나가겠다"고 말했다.2026-09-09 17:37:58
-
![[사설] 인사 참사가 경제를 망친다, 검증 시스템부터 뜯어고쳐라](https://image.ajunews.com//content/image/2026/09/09/20260909110017813960.jpg)
인사 참사가 경제를 망친다, 검증 시스템부터 뜯어고쳐라 [경제일보] 또 인사 참사다. 정권이 바뀔 때마다 “인사가 만사”라고 외치지만 돌아오는 것은 “인사가 망사”라는 국민의 냉소다. 장관 후보자들을 둘러싸고 부동산 투기, 편법 절세, 세금 문제, 도덕성 논란이 꼬리를 물고 있다. 대통령이 지명하기 전에 충분히 확인할 수 있었던 사안들이다. 그런데도 걸러내지 못했다면 대통령실 인사 검증 시스템이 제대로 작동하고 있는지부터 묻지 않을 수 없다. 더 심각한 것은 이런 일이 반복된다는 점이다. 정권이 바뀔 때마다 검증 시스템을 강화하겠다고 약속하지만 얼마 지나지 않아 똑같은 논란이 재연된다. 후보자의 결격 사유를 사전에 걸러내기보다 언론 보도와 야당의 문제 제기로 드러난 뒤 해명하고 방어하기에 급급하다. 이것은 검증이 아니라 사후 수습이다. 그런데도 여권은 “인사청문회를 지켜보자”는 말만 되풀이한다. 청문회가 대통령실의 부실 검증을 대신하는 장치인가. 국민이 묻는 것은 청문회에서 무엇이 밝혀질지가 아니라 왜 이런 사람이 애초에 후보자 명단에 올랐느냐는 것이다. 특히 법무부 장관처럼 법치와 사법 질서를 책임지는 자리는 더욱 엄격해야 한다. 국민에게 법과 원칙을 요구하는 사람이 자신을 둘러싼 준법·도덕성 논란조차 명확하게 해소하지 못한다면 정부가 어떻게 공정과 법치를 말할 수 있겠는가. 고위공직자에게 높은 도덕성을 요구하는 것은 흠잡기가 아니라 국가 운영의 최소한의 안전장치다. 인사 실패는 정치 문제로 끝나지 않는다. 경제와 시장의 문제이기도 하다. 정부 정책은 결국 사람이 집행한다. 장관의 전문성과 리더십에 따라 정책의 방향과 속도가 달라지고 기업의 투자와 고용 판단에도 영향을 미친다. 인사가 흔들리면 정책의 예측 가능성이 떨어지고 기업은 투자를 늦출 수밖에 없다. 한국 경제가 글로벌 공급망 재편과 통상 압력, 인공지능(AI) 패권 경쟁, 저성장 등 복합 위기에 놓인 상황에서 정부가 인사 논란으로 국정 역량을 소진해서는 안 된다. 시장에 치명적인 것은 잘못된 정책만이 아니라 예측하기 어려운 정책이다. 장관이 바뀌고 정책이 흔들리며 대통령실이 해명에 매달리는 일이 반복되면 기업은 정부를 신뢰하기 어렵다. 외국인 투자자 역시 정책의 지속성과 행정 능력을 따질 수밖에 없다. 관료사회도 위축된다. 책임 있는 결정을 내리기보다 정치권과 대통령실의 눈치를 보게 된다. 경제가 속도전을 벌여야 할 때 정부 조직이 인사 논란에 발목 잡히면 그 비용은 결국 기업과 국민에게 돌아간다. 따라서 후보자 몇 명을 교체하는 땜질식 처방으로 끝내서는 안 된다. 인사 검증 시스템을 처음부터 다시 뜯어고쳐야 한다. 부동산·세금·병역·논문뿐 아니라 이해충돌, 직무 전문성, 정책 역량, 공직 수행 능력까지 종합적으로 검증해야 한다. 검증 과정에서 결격 사유를 발견하고도 묵인하거나 축소했다면 반드시 책임을 물어야 한다. 무엇보다 코드 인사를 버려야 한다. 대통령과 가까운 사람, 정치적으로 충성하는 사람이 아니라 능력과 전문성, 도덕성을 갖춘 인물을 찾아야 한다. 대통령에게 듣기 좋은 말을 하는 참모가 아니라 “이 사람은 안 됩니다”라고 말할 수 있는 참모가 필요하다. 그것이 대통령과 국정을 지키는 길이다. 대통령도 결단해야 한다. 한번 지명한 사람을 끝까지 감싸는 것이 대통령의 권위는 아니다. 잘못된 인사를 인정하고 철회하는 것이 오히려 강한 리더십이다. 반복되는 검증 실패라면 최종 인사권자에게도 책임이 있다. 기업은 정부에 특혜를 요구하는 것이 아니다. 일관된 정책과 예측 가능한 행정을 요구한다. 시장도 마찬가지다. 인사의 실패가 정책의 실패로 이어지고 정책의 실패가 시장의 신뢰를 무너뜨리는 악순환을 끊어야 한다. 이번 인사 논란을 또 하나의 정치적 소란으로 넘긴다면 같은 문제가 반복될 수밖에 없다. 사람만 바꿔서는 달라지는 것이 없다. 시스템과 책임 구조, 인사의 기준을 함께 바꿔야 한다. 대통령실은 더 이상 변명과 방어에 매달려서는 안 된다. 부실 검증의 책임을 인정하고 인사 시스템을 전면 개편해야 한다. 흠결 있는 후보자는 과감히 철회하고 검증 책임자에게 책임을 묻는 한편, 인재 풀도 백지에서 다시 짜야 한다. 경제는 기다려주지 않는다. 시장의 신뢰도 무한정 용서하지 않는다. 인사에서 무너지면 정책이 흔들리고 정책이 흔들리면 시장의 신뢰도 무너진다. 지금이 인사 시스템을 환골탈태시킬 마지막 기회다.2026-09-09 11:01:08
-
![[2027년 예산안] 5년간 R&D 200조 투입…AI 3강·기술 자립 승부수 띄운 정부](https://image.ajunews.com//content/image/2026/09/01/20260901141845806953.jpg)
5년간 R&D 200조 투입…'AI 3강·기술 자립' 승부수 띄운 정부 [경제일보] 정부가 향후 5년간 국가 연구개발(R&D)에 200조원 이상을 투입해 인공지능(AI)과 반도체를 중심으로 기술 주도 성장에 나선다. 단순히 연구비를 늘리는 데 그치지 않고 AI·로봇·양자·바이오·우주 등 국가 경쟁력을 좌우할 분야를 선별해 집중 투자하고, 연구성과를 산업과 시장으로 연결하는 데 방점을 찍었다. 과학기술정보통신부는 국가과학기술자문회의 심의를 거쳐 ‘제2차 국가연구개발 중장기 투자전략(2026~2030)’을 확정했다고 1일 밝혔다. 이 전략은 과학기술기본법에 따른 5년 단위 법정계획으로, 향후 정부 R&D의 투자 방향과 예산 배분·조정을 결정하는 상위 지침 역할을 한다. 가장 큰 목표는 AI다. 정부는 2030년까지 AI 경쟁력을 세계 5위권에서 3위로 끌어올리고 피지컬 AI 분야에서는 글로벌 1강을 달성한다는 목표를 세웠다. AI 모델 자체뿐 아니라 AI 데이터센터와 로봇을 하나의 생태계로 묶어 산업 전반의 AI 전환을 가속한다는 구상이다. 반도체도 기술 자립에 초점을 맞춘다. 차세대 HBM과 극미세·적층형 반도체, 국산 AI 모델에 특화된 반도체 개발을 추진하고 AI 반도체부터 서비스까지 이어지는 풀스택 생태계를 구축한다. 특히 반도체 소재·부품·장비 자립화율을 현재 30% 수준에서 2030년 50%까지 높인다. 로봇 핵심부품 국산화율도 41%에서 80%로 끌어올릴 계획이다. ◆ ‘AI 이후’를 겨냥한 7대 SEED AI만 바라보지 않는 것도 이번 전략의 특징이다. 정부는 차세대 성장동력이 될 7대 SEED 프로젝트를 통해 첨단바이오, 양자, 우주, 미래에너지 등 기술 선점에 나선다. 바이오 분야에서는 AI와 바이오파운드리를 결합해 2030년까지 글로벌 블록버스터 신약 3개 창출을 목표로 한다. 양자 분야에서는 국산 풀스택 양자컴퓨터 완제품 2종을 확보하고 100㎞급 양자 네트워크 실증을 추진한다. 우주 분야에서는 2030년 민간 주도의 달 착륙에 도전한다. 미래에너지에서는 SMR과 핵융합, 차세대 태양전지 등의 기술개발이 추진된다. 국방 분야에는 AI 기반 지휘·의사결정 체계를 구축해 이른바 ‘K-팔란티어’ 생태계를 키운다. 국방과학기술 경쟁력을 현재 8위에서 7위로 끌어올리는 것도 목표에 포함됐다. 연구 생태계 개편도 병행한다. 정부출연연구기관의 세계 100대 연구기관을 현재 2곳에서 5곳으로 늘리고, 기초연구 투자를 정부 R&D의 10% 수준으로 정착시킨다. 신진연구자의 기초연구 수혜율은 70%까지 높이고 지역 자율형 R&D 비중도 전체 R&D의 15%까지 확대한다. 공공기술을 사업화해 K-유니콘 50개를 육성하는 방안도 추진한다. 이번 전략의 성패는 결국 ‘얼마를 쓰느냐’보다 ‘무엇을 만들어내느냐’에 달렸다. AI 3강이나 반도체 자립화율 같은 목표는 명확하지만 기술개발은 실패 가능성과 시간이 함께 따르는 영역이다. 특히 정부 주도 R&D가 실제 기업 투자와 연결되지 않으면 막대한 연구비가 논문과 특허에 머물 가능성도 있다. 한편 과기정통부는 분야별 목표와 성과지표를 함께 제시하고 매년 투자 방향과 예산 배분에 반영할 계획이다. 박인규 과기정통부 과학기술혁신본부장은 “지난 1년이 흔들렸던 연구 생태계를 복원하는 시간이었다면 앞으로 4년은 그 위에서 ‘진짜 성장’의 결과를 만들어내야 하는 시간”이라고 밝혔다.2026-09-01 14:24:19
-
'자큐보' 위식도역류질환 치료 효과, 실제 진료 현장서 재확인 [경제일보] 온코닉테라퓨틱스의 위식도역류질환 치료제 ‘자큐보’가 실제 진료 현장에서도 증상 개선 효과와 안전성을 확인했다. 기존 양성자펌프억제제(PPI)나 P-CAB 계열 치료제를 사용하다 자큐보로 전환한 환자에서도 유의한 증상 개선이 나타났다. 온코닉테라퓨틱스는 자큐보의 대규모 실사용 데이터(RWD) 연구 결과를 담은 논문이 소화기 분야 국제 학술지 ‘Journal of Neurogastroenterology and Motility(JNM)’에 게재됐다고 1일 밝혔다. 이번 연구는 2024년 10월부터 2025년 4월까지 국내 382개 1차 의료기관에서 진행된 다기관 전향적 관찰연구다. 성인 위식도역류질환(GERD) 환자 5514명이 참여했으며 자큐보정 20mg을 하루 한 차례 4주간 복용한 뒤 증상 개선 정도와 환자 만족도, 복약 순응도, 안전성 등을 평가했다. 연구 결과 자큐보의 치료 효과는 실제 처방 환경에서도 뚜렷하게 나타났다. 가슴쓰림과 산 역류 증상을 평가하는 역류 질환 설문지(RDQ) 점수는 복용 전 평균 2.07점에서 4주 후 0.44점으로 낮아졌다. 평균 1.63점 감소한 것으로 통계적으로 유의한 개선이었다. 기존 치료제를 사용했던 환자에서도 효과는 비슷했다. 이전에 치료제를 사용하지 않은 환자군의 RDQ GERD 점수는 평균 1.64점 감소했고 기존 치료제를 복용하다 자큐보로 전환한 환자군에서도 1.60점 줄었다. 두 환자군 모두 통계적으로 유의한 증상 개선이 확인됐다. 특히 기존 치료제에는 H2RA와 PPI뿐 아니라 P-CAB 계열 약제도 포함됐다. 기존 치료 경험과 관계없이 자큐보가 실제 진료 환경에서 일관된 증상 개선 효과를 보였다는 의미다. 환자 만족도도 높았다. 자큐보의 효능에 만족한다고 답한 환자는 93.4%, 복용 편의성은 92.7%, 부작용 관리에 대한 만족도는 92.1%로 나타났다. 응답 환자 5496명의 평균 복약 순응도 역시 93%에 달했다. 안전성 측면에서도 양호한 결과가 확인됐다. 전체 연구 대상자 가운데 약물이상반응이 나타난 환자는 3명으로 0.05%에 그쳤다. 이들 모두 경증이었으며 중등도 이상의 약물이상반응이나 중대한 이상반응은 보고되지 않았다. 이번 연구는 임상시험이 아닌 실제 1차 의료기관에서 다양한 환자를 대상으로 진행됐다는 점에서 의미가 있다. 통제된 임상시험 환경에서 벗어나 실제 처방 과정에서 확보된 데이터인 만큼 자큐보의 치료 효과와 안전성을 뒷받침하는 근거가 한층 확대됐다는 평가다. 연구 총괄책임자인 김용성 원광대학교 의과대학 소화기질환연구소 겸임교수는 실제 진료 현장에서 다양한 환자군을 대상으로 얻은 결과라는 점을 연구의 주요 의미로 꼽았다. 특히 기존 PPI와 P-CAB 치료에서 자큐보로 전환한 환자에서도 증상 개선이 확인된 만큼 기존 치료에 만족하지 못한 환자들에게 새로운 치료 대안이 될 가능성을 제시했다고 평가했다. 이번 연구 결과는 미국 소화기질환 주간(DDW 2026)에서 발표된 데 이어 국제 학술지에 정식 게재됐다. JNM은 2025년 Journal Citation Reports 기준 영향력지수(IF) 3.7을 기록한 SCI(E)급 학술지다. 온코닉테라퓨틱스는 이번 실사용 데이터 확보를 계기로 자큐보의 임상적 근거를 지속적으로 확대한다는 계획이다. 임상시험에서 확인된 효능을 넘어 실제 의료 현장에서의 치료 효과와 환자 만족도, 복약 편의성 등을 보여주는 데이터가 축적되면서 자큐보의 처방 근거도 한층 강화될 것으로 전망된다.2026-09-01 09:39:13
-
출연연, 美 보스턴서 글로벌 사업화 승부…KIST 'G-KIC-NST 미주' 출범 [경제일보] 정부출연연구기관이 연구실에서 개발한 원천기술을 미국 시장에서 직접 검증하고 사업화하는 전진기지가 문을 열었다. 연구성과의 기술이전에서 멈추지 않고 제품화와 임상, 투자유치까지 연결해 출연연 기술의 글로벌 사업화 속도를 높이겠다는 구상이다. 국가과학기술연구회(NST)와 한국과학기술연구원(KIST)은 지난 28일(현지시간) 미국 매사추세츠주 케임브리지에서 ‘G-KIC-NST 미주’ 개소식을 열고 운영을 시작했다고 31일 밝혔다. 과학기술정보통신부가 지정한 미주 권역 전략 거점으로, 정부 차원의 첫 보스턴 과학기술 거점이다. 거점이 자리 잡은 곳은 케임브리지 혁신센터(CIC)다. 지난 7월 8일 매사추세츠주 비영리법인 등록을 마쳤으며 센터장을 포함해 국내 파견과 현지 채용 등 6명 안팎으로 운영할 예정이다. 현지 규제·시장·투자 전문가로 구성된 자문단도 꾸린다. 출연연 기술사업화의 가장 큰 약점으로 꼽히는 것은 기술이전 이후 단계다. 특허나 원천기술이 기업에 넘어가더라도 실제 제품화 과정에서는 현지 규제와 임상, 추가 연구, 자금 조달 등 새로운 장벽을 넘어야 한다. G-KIC-NST 미주는 이 공백을 직접 메우는 역할을 맡는다. 현지 수요가 확인된 출연연 기술을 병원·기업·벤처캐피털(VC)과 연결해 기술검증(PoC)과 후속 연구를 지원하고, 1대1 기술 파트너링과 국제 컨퍼런스 등을 통해 기술이전·현지 창업·투자유치까지 이어지도록 지원할 계획이다. 특히 보스턴을 거점으로 정한 것은 바이오 사업화에 필요한 생태계가 한곳에 모여 있기 때문이다. 하버드와 MIT를 비롯한 대학, 대형병원, 글로벌 제약사, 바이오 벤처와 투자기관이 밀집해 있어 출연연 기술의 현지 검증과 사업 파트너 발굴에 유리하다. 실제 개소식과 함께 열린 협력성과 발표 세미나에서는 KIST와 휴온스바이오파마, 휴온스USA가 첨단바이오 분야 협력을 위한 의향서(LOI)를 체결했다. 해외 거점을 개설하는 데 그치지 않고 실제 기술 협력으로 이어질 가능성을 보여준 사례다. 이번 거점의 또 다른 특징은 특정 연구기관의 해외사무소가 아니라 출연연 공동 활용 플랫폼이라는 점이다. 과기정통부가 정책과 제도적 지원을 맡고 NST가 출연연 기술과 해외거점을 연결한다. KIST는 주관기관으로 운영과 성과관리를 담당하며 한국생명공학연구원과 한국화학연구원 등이 전문성과 인력을 지원한다. 이는 독일 자를란트에 위치한 KIST 유럽연구소와도 역할이 구분된다. KIST 유럽연구소가 한·EU 공동연구와 유럽 기술협력의 가교 역할을 강화해왔다면, G-KIC-NST 미주는 미국 특히 보스턴의 바이오 산업 생태계와 출연연 기술을 연결해 사업화와 시장 진출에 무게를 둔 거점이다. KIST 유럽연구소 역시 최근 기술사업화와 기업의 유럽 진출 지원까지 역할을 넓히고 있다. 오상록 KIST 원장은 이번 거점을 “바이오 연구의 성과를 논문과 특허에 머무르지 않고 글로벌 시장 개척으로 확장하는 임무중심연구의 새로운 출발점”이라고 설명했다. 한편 성패는 사무실을 열었느냐가 아니다. 출연연 기술 몇 건을 미국 기업과 실제 공동개발로 연결하고, 그중 몇 건을 임상·투자·제품화까지 끌고 가느냐가 성과의 기준이 될 전망이다. 정부가 출연연 연구성과의 글로벌 사업화를 강조하는 만큼 향후에는 논문과 특허뿐 아니라 해외 기술이전과 투자유치, 글로벌 매출 등 사업화 성과가 새로운 평가 지표로 부상할 가능성도 크다.2026-08-31 10:39:02
-
KT, 서울대·KAIST와 AI 연구 결실…사업화로 경쟁력 키운다 [경제일보] KT가 서울대학교와 한국과학기술원(KAIST)과 진행한 인공지능(AI) 공동연구를 마무리하고 연구 성과의 사업화에 속도를 낸다. 단순 기술 교류를 넘어 대학의 연구 역량과 KT의 데이터·AI 모델·서비스 역량을 결합해 실제 사업에 적용할 수 있는 기술을 확보하는 것이 목표다. KT는 30일 서울 서초구 KT우면연구센터에서 서울대·KAIST 연구진과 ‘산학 공동연구 최종 성과 워크숍’을 열었다고 밝혔다. 이날 워크숍에는 3개 기관 연구진 50여명이 참석해 지난 1년간 수행한 연구 결과를 공유하고 후속 연구 및 사업 활용 방안을 논의했다. 이번 협력은 지난해 9월 시작됐다. KT는 당시 산학 협력을 장기 연구에 그치지 않고 실제 AICT 사업과 연결하기 위해 서울대·KAIST와 공동 연구를 추진했다. 자율형 에이전트, Responsible AI, 피지컬 AI, 인간 피드백 기반 강화학습, 추론 효율화 등을 핵심 연구 분야로 설정했다. KT는 연구에 필요한 GPU와 AI 모델, 데이터를 제공하고 대학의 전문 연구역량을 접목하는 Open R&D 방식으로 협력을 진행했다. 서울대와는 자율형 에이전트가 상황과 맥락을 이해하고 판단할 수 있도록 하는 기술을 집중 연구했다. 추론형 AI의 평가 기준과 신뢰성 개선, 한국적 데이터셋 확보, 사용자 행동 예측 모델, 사용자 피드백을 활용한 강화학습 프레임워크 등이 주요 과제다. KAIST와는 대규모언어모델(LLM)의 프롬프트 압축 및 최적화 기술을 연구했다. AI가 처리해야 하는 입력을 효율적으로 줄여 모델의 추론 부담을 낮추고, 에이전트 서비스의 응답 효율을 높이는 기반 기술을 확보하는 데 초점을 맞췄다. KT가 특히 주목하는 부분은 연구 결과의 ‘내재화’다. 확보한 기술을 논문이나 연구 성과로 끝내지 않고 모델·플랫폼·서비스 경쟁력으로 연결한다는 구상이다. KT는 최근 공동연구 성과를 자사 파운데이션 모델 ‘믿:음 K’와 자율형 에이전트 관련 서비스 등에 활용하는 방향을 추진해왔다. 후속 연구 범위도 넓힌다. KT는 기술 수요를 반영한 신규 과제를 발굴해 에이전틱 AI와 피지컬 AI, 토큰 효율화 등을 중심으로 산학 연구를 확대할 계획이다. AI가 질문에 답하는 수준을 넘어 스스로 상황을 판단하고 행동하는 에이전틱 AI가 확산되면서 추론 효율과 신뢰성, 실제 환경에서의 행동 예측 기술이 중요해진 데 따른 행보다. 산학협력 방식 자체도 고도화할 전망이다. KT는 올해 들어 서울대와 KAIST뿐 아니라 고려대 등 주요 대학과 공동연구를 확대하고 있으며, 글로벌 연구기관과의 협력도 병행하고 있다. 연구 기획 단계에서부터 성과 검증과 사업 적용 가능성을 함께 고려해 ‘기술 확보→검증→서비스 적용’으로 이어지는 구조를 정착시키겠다는 전략이다. KT는 이번 연구 성과를 계기로 대학과의 협력을 일회성 프로젝트가 아닌 지속적인 AI 기술 확보 채널로 확대한다는 방침이다. 박재형 KT AX미래기술원장 상무는 “이번 성과를 기반으로 대학과 함께 성장하는 연구개발 협력 모델을 확대하고 연구 결과가 KT의 AI 경쟁력으로 이어지도록 지속 발전시키겠다”고 말했다. 한편 이번 KT가 산학협력에서 확보한 기술을 실제 서비스에 얼마나 빠르게 적용하느냐가 향후 경쟁력의 핵심 변수가 될 전망이다. 특히 에이전틱 AI와 피지컬 AI 시장이 확대되는 가운데 모델 성능뿐 아니라 추론 비용과 토큰 사용량, 신뢰성까지 함께 개선할 수 있는 기술을 확보할 경우 AI 사업의 운영 효율과 서비스 경쟁력을 동시에 높일 수 있다는 평가다.2026-08-30 13:32:19
많이 본 뉴스
영상
Youtube 바로가기
![[데스크칼럼] AI가 내 돈을 쓰는 시대, 책임은 누가 지나](https://image.ajunews.com/content/image/2026/10/16/20261016135030302549_518_323.jpeg)