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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
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'52시간'이라는 낡은 틀에 미래를 가둘 것인가
세계 산업지도가 다시 그려지고 있다. 인공지능(AI), 반도체, 로봇, 바이오, 양자기술 등 첨단산업의 경쟁은 이제 기술 하나의 우열을 넘어 누가 더 빨리 연구하고, 제품화하고, 시장을 선점하느냐의 싸움으로 바뀌었다. 기술 패권 경쟁에서 1년은 길고 하루는 짧다. 그런데 대한민국의 노동시장 제도는 과연 이런 속도전에 맞춰져 있는가. 최근 일본의 노동시간 제도와 연구개발 분야의 규제 완화 움직임은 우리에게 적지 않은 질문을 던진다. 일본 역시 전체 노동자에게 월 100시간의 초과근무를 허용하는 것은 아니다. 원칙적으로 월 45시간·연 360시간의 상한을 두고, 특별한 사정이 있는 경우에도 월 100시간 미만, 연 720시간 등의 제한을 둔다. 다만 신기술·신상품·신서비스의 연구개발 업무에 대해서는 일반적인 시간외근로 상한 규정의 적용을 제외하는 제도를 운용하고 있다. 핵심은 숫자가 아니다. 모든 노동을 똑같은 잣대로 재단하지 않는다는 발상의 차이다. 연구개발 현장은 일반적인 생산라인과 다르다. 반도체 설계자가 정해진 시간표에 따라 창의성을 발휘할 수 있는 것도 아니다. 중요한 실험 결과가 나오는 순간이 따로 있고, 새로운 알고리즘을 완성하기 위해 집중력이 최고조에 달하는 시간이 따로 있다. 경쟁사의 신제품이 발표되거나 기술적 돌파구가 눈앞에 나타났을 때 연구개발팀이 일정 기간 집중적으로 일해야 하는 경우도 있다. 물론 이를 장시간 노동의 미화로 오해해서는 안 된다. 과로는 생산성을 떨어뜨리고 창의성을 훼손한다. 건강을 잃은 근로자에게 혁신을 요구할 수도 없다. 노동시간 규제가 존재하는 이유는 분명하다. 근로자의 건강과 휴식권을 보호하고 기업이 무분별한 장시간 노동에 의존하지 못하도록 하기 위해서다. 그러나 보호와 경직성은 같은 말이 아니다. 문제는 우리 노동시장 제도가 근로자의 건강을 보호한다는 명분 아래 산업별·직무별 특성을 충분히 반영하지 못하고 있다는 데 있다. 특히 AI와 반도체처럼 연구개발의 속도가 국가 경쟁력을 좌우하는 분야에서 획일적인 시간 규제는 기업과 연구자 모두에게 제약이 될 수 있다. 한국의 주 52시간제는 장시간 노동을 줄이는 데 일정한 역할을 했다. 이제 필요한 것은 그 성과를 부정하는 것이 아니라 다음 단계의 제도로 진화시키는 일이다. 정부도 AI 연구개발 현장의 특성을 고려해 특별연장근로 확대 등을 검토하고 있다. 현장의 현실과 제도 사이에 간극이 있다는 점을 정부 역시 인식하기 시작했다는 의미다. 이제 논의의 방향을 바꿀 필요가 있다. 연구개발과 일반 생산업무를 구분하고 업무의 성격과 위험, 전문성, 자율성에 따라 합리적으로 제도를 차등화해야 한다. 모든 근로자를 동일한 시간표로 묶어 놓는 것이 반드시 공정한 것은 아니다. 고도의 전문성을 가진 연구자와 반복 업무 종사자에게 똑같은 기준을 적용하는 것은 노동 보호라기보다 규제의 획일화가 될 수 있다. 노사 자율성도 확대해야 한다. 정부가 일률적으로 근무 형태를 정하기보다 기업과 근로자가 업종과 업무 특성에 맞춰 근로시간을 설계할 수 있도록 해야 한다. 다만 자율에는 반드시 책임이 따라야 한다. 근로자의 명시적 동의와 적절한 보상, 건강 보호, 휴식권 보장, 근로시간 기록과 사후 점검 등을 전제로 해야 한다. 노동정책의 기준도 ‘얼마나 오래 일했느냐’에만 머물러서는 안 된다. 어떤 방식으로 일하고 어떤 성과를 냈는지도 함께 봐야 한다. AI 시대의 연구개발은 장소와 시간의 경계가 빠르게 무너지고 있다. 출근해 앉아 있는 시간이 길다고 생산성이 높은 것도 아니고, 정시에 퇴근한다고 혁신적인 것도 아니다. 노동의 질과 생산성을 높이는 방향으로 제도를 바꿔야 한다. 기업의 책임 역시 분명해야 한다. 규제 완화가 무제한 노동을 허용하는 면허증이 돼서는 안 된다. 전문 연구인력에게 예외를 인정한다면 그만큼 높은 수준의 임금 보상과 건강관리, 충분한 휴식, 근로시간 기록과 사후 점검이 뒤따라야 한다. 규제 완화와 노동자 보호는 양자택일의 문제가 아니다. 제대로 설계하면 두 가지를 동시에 달성할 수 있다. 무엇보다 정치권의 고정관념을 버려야 한다. 노동시간을 줄이는 것만이 선이고 더 유연하게 일하는 것은 곧 노동권 후퇴라는 이분법으로는 미래를 준비할 수 없다. 반대로 기업의 경쟁력을 위해 노동자의 희생을 감수해야 한다는 낡은 사고 역시 받아들일 수 없다. 세계는 이미 ‘더 오래 일하는 나라’와 ‘덜 일하는 나라’의 경쟁으로 움직이지 않는다. 더 효율적으로 일하면서 필요한 순간에는 신속하게 집중할 수 있는 나라가 경쟁에서 앞서간다. 한국은 세계 최고 수준의 반도체 기업을 보유하고 있고 AI와 첨단 제조업에서도 상당한 경쟁력을 갖추고 있다. 그러나 세계 최고 기업을 갖고 있다고 해서 세계 최고의 노동제도를 갖고 있는 것은 아니다. 기술과 산업의 변화 속도가 빠를수록 법과 제도 역시 그 속도에 맞춰 진화해야 한다. 일본의 사례에서 우리가 배워야 할 것은 ‘월 100시간’이라는 숫자가 아니다. 연구개발이라는 특수한 영역에 획일적인 규제를 그대로 적용하지 않고 예외와 자율성을 제도 안에 설계한 유연성의 철학이다. 우리도 이제 주 52시간제의 성역을 허물자는 논쟁을 넘어야 한다. 지켜야 할 것은 ‘52시간’이라는 숫자 자체가 아니라 근로자의 건강과 휴식이라는 본질이다. 그 본질을 훼손하지 않는 범위에서 연구개발, 스타트업, 첨단 제조업 등 미래산업의 특성에 맞는 유연한 노동시간 제도를 만들어야 한다. AI 시대에는 기술이 사람을 기다려주지 않는다. 경쟁국의 기업도 우리 기업을 기다려주지 않는다. 세계 시장의 투자자 역시 한국의 복잡한 규제체계를 이해해 줄 의무가 없다. 지금 우리에게 필요한 것은 노동권의 후퇴가 아니라 노동제도의 선진화다. 보호할 것은 확실히 보호하되 기업과 연구자가 필요한 순간 집중할 수 있도록 제도를 유연하게 만들어야 한다. 대한민국이 기술 패권 경쟁에서 살아남으려면 연구개발의 속도를 높여야 한다. 연구개발의 속도를 높이려면 사람의 창의성을 가두는 낡은 규제부터 다시 살펴봐야 한다. 이제 질문을 바꿀 때다. ‘몇 시간 일하게 할 것인가’가 아니라 ‘어떻게 일해야 대한민국의 생산성과 혁신을 가장 높일 수 있는가’를 물어야 한다. 그것이 AI 시대에 맞는 노동개혁의 출발점이다.
2026-08-30 13:13:29
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"냉각장치부터 자동차 두뇌까지"…삼성·LG, '가전 밖'에서 다시 붙었다
[경제일보] 국내 가전 시장에서 오랜 경쟁을 이어온 삼성전자와 LG전자의 전선이 ‘가전 밖’으로 넓어지고 있다. 냉장고와 세탁기, TV를 넘어 인공지능(AI) 데이터센터를 식히는 냉난방공조(HVAC)와 자동차 전장으로 무게중심을 옮기면서다. 소비자를 상대로 제품을 판매하는 B2C에서 기업 고객과 장기간 수주·납품 관계를 맺는 B2B로 새로운 수익원을 확보하려는 경쟁이 본격화하고 있다. 28일 업계에 따르면 삼성전자와 LG전자는 최근 HVAC와 전장 사업 확대에 속도를 내고 있다. 지난 19일 삼성전자는 광주사업장에 약 2400억원을 투자해 플랙트그룹의 HVAC 생산라인을 구축한다고 밝혔고, LG전자는 차세대 5G 텔레매틱스 솔루션을 유럽 프리미엄 완성차 양산 모델에 공급하기 시작했다. AI 냉각 격돌 가장 뜨거운 경쟁 분야는 데이터센터 냉각이다. 생성형 AI 확산으로 고성능 그래픽처리장치(GPU) 사용이 늘면서 데이터센터의 전력 소비와 발열량이 급증하자 HVAC가 새로운 성장시장으로 떠올랐다. 삼성전자는 지난해 11월 유럽 HVAC 업체 플랙트그룹을 15억유로에 인수하며 승부수를 던졌다. 기존 가정용·시스템에어컨 등 개별공조에 플랙트가 보유한 칠러와 공기조화기(AHU), 컴퓨터룸 공기처리장치(CRAH), 냉각수분배장치(CDU) 등 중앙공조 기술을 더해 소형 주거시설부터 초대형 AI 데이터센터까지 아우르는 제품군을 갖췄다. 생산능력 확대에도 나섰다. 삼성전자는 광주사업장 제3캠퍼스에 약 2400억원을 투자해 2만1800㎡ 규모의 HVAC 생산라인을 구축하고 2028년 초 가동할 예정이다. 광주사업장은 플랙트의 글로벌 생산거점이자 아시아 핵심기지 역할을 맡는다. 삼성전자 DA부문 관계자는 “글로벌 시장에서 B2B 에어컨 수주를 이어가고 AI 데이터센터 분야로 사업을 확대해 HVAC를 미래 성장동력으로 적극 육성하고 있다”며 “플랙트의 고정밀 공조 기술과 삼성전자의 AI 기반 빌딩 통합 제어 플랫폼인 스마트싱스 프로와 b.IoT를 결합해 대형 상업·산업시설 등 고부가가치 HVAC 시장에 대응할 계획”이라고 했다. 국내 생산을 통해 데이터센터 프로젝트의 맞춤형 납품과 협력사 밸류체인 구축에도 속도를 낸다는 방침이다. LG전자 역시 실제 수주를 빠르게 늘리고 있다. LG전자 ES사업본부에 따르면 AI 데이터센터향 냉난방공조 솔루션 수주액은 이미 6000억원을 넘어섰으며 연말까지 수조원 수준의 수주 확보를 목표로 하고 있다. LG전자의 강점은 칠러와 팬월유닛(FWU) 등 공랭식 냉각부터 CDU 등 액체냉각까지 아우르는 제품군이다. LG전자 ES부문 관계자는 “제품을 안정적으로 운영할 수 있는 부품 경쟁력인 ‘코어테크’가 강점”이라며 “공랭식과 액체냉각뿐 아니라 소프트웨어와 전력 인프라까지 토털 솔루션을 제공할 수 있다”고 했다. LG전자는 AI 데이터센터와 글로벌 사우스 등 신흥시장을 공략해 2030년 HVAC 매출 20조원을 달성한다는 목표다. 車 두뇌 경쟁 두 번째 전선은 자동차다. 차량이 소프트웨어와 AI 중심으로 진화하면서 전장 역시 양사의 핵심 B2B 사업으로 자리 잡고 있다. 삼성의 중심에는 하만이 있다. 2017년 삼성전자가 인수한 하만은 디지털 콕핏과 텔레매틱스, 카오디오 등을 중심으로 사업을 확대하고 있다. 올해 2분기 하만은 매출 4조6000억원, 영업이익 4000억원을 기록했다. 삼성전기는 차량용 적층세라믹커패시터(MLCC)와 카메라모듈, 삼성디스플레이는 차량용 OLED 등으로 전장 사업을 뒷받침하고 있다. LG는 VS사업본부를 중심으로 소프트웨어중심차량(SDV) 시장을 공략한다. 최근 유럽 완성차에 공급을 시작한 5G R16 기반 텔레매틱스는 무선 소프트웨어 업데이트(OTA), 차량·사물통신(V2X), 자율주행 등에 필요한 연결성을 제공한다. LG전자 VS부문 관계자는 “이번 공급은 차량용 통신 분야에서 축적한 기술력과 글로벌 사업 경쟁력을 입증했다는 데 의미가 있다”며 “텔레매틱스를 인포테인먼트와 차량용 소프트웨어 등과 연계해 경쟁력을 강화할 계획”이라고 했다. LG전자는 앞으로 SDV와 AIDV를 중심으로 차량용 소프트웨어와 AI 역량도 키운다. 인포테인먼트와 텔레매틱스를 고도화하면서 AI 기반 인캐빈 센싱과 개인화 기능 등을 확대해 하드웨어와 소프트웨어, AI를 아우르는 통합 솔루션으로 사업 영역을 넓힌다는 구상이다. 승부는 수익성 양사의 B2B 사업은 이제 외형 확대에서 수익성을 입증하는 단계로 넘어가고 있다. 지난해 LG전자 B2B 매출은 24조1000억원을 기록했고 VS와 ES사업본부 합산 영업이익은 처음 1조원을 넘어섰다. 올해 2분기 VS사업본부는 매출 3조259억원, 영업이익 1912억원, ES사업본부는 매출 2조7261억원, 영업이익 2358억원을 기록했다. 삼성도 하만을 안정적인 수익원으로 키운 데 이어 대형 인수합병(M&A)을 활용해 HVAC 사업 기반을 빠르게 넓히고 있다. 플랙트 인수로 중앙공조 기술과 글로벌 고객 기반을 확보한 데 이어 광주 생산라인을 통해 국내외 공급망까지 강화하는 수순이다. 결국 다음 승부는 누가 B2B 수주를 장기간 안정적인 이익으로 연결하느냐에서 갈릴 전망이다. LG가 먼저 확보한 데이터센터·완성차 고객과 수주를 토대로 수익성을 높이는 전략이라면 삼성은 플랙트와 하만에 기존 AI·플랫폼 기술을 접목해 사업 외연을 빠르게 넓히고 있다. 냉장고와 TV에서 맞붙었던 두 회사의 경쟁이 이제 데이터센터 냉각장치와 자동차의 두뇌로 옮겨가고 있다.
2026-08-28 17:22:03
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팀네이버, ECCV에 논문 23편 채택…3D·로봇 공간지능 경쟁력 고도화
[경제일보] 네이버가 인공지능(AI)의 시선을 현실 공간으로 넓히고 있다. 생성형 AI 경쟁이 텍스트와 이미지 생성을 넘어 실제 공간을 인식하고 이해하는 공간지능으로 확대되는 가운데 네이버랩스와 네이버랩스 유럽 등이 3차원(3D) 공간 재구성, 자율주행 지도, 로봇 시뮬레이션 기술 개발을 고도화하고 있다. 논문 성과를 넘어 네이버의 로봇·자율주행 사업과 연결될 수 있는 원천기술 확보에 속도를 내는 것으로 분석된다. 28일 네이버는 팀네이버가 발표한 연구 논문 23편이 컴퓨터비전 분야 세계 최고 권위 학회 중 하나인 'ECCV 2026' 정규 논문으로 채택됐다고 밝혔다. 네이버랩스, 네이버랩스 유럽, 네이버 AI Lab, 네이버클라우드 등 여러 기술 조직이 3D 공간 인식과 재구성, 이미지·영상 학습 모델, 로봇 주행 시뮬레이션 등 다양한 분야에서 연구 성과를 낸 것으로 알려졌다. 특히 네이버랩스와 네이버랩스 유럽은 로봇과 자율주행 기술에 활용할 수 있는 공간지능 연구를 대거 선보였다. 공간지능은 AI가 주변 환경의 형태와 구조, 위치 관계 등을 이해하고 이를 바탕으로 현실 세계에서 움직이거나 판단하는 능력을 의미한다. 로봇이 사람처럼 주변 공간을 인식하고 경로를 계획하기 위해서는 이런 기술이 필수적으로 평가된다. 네이버랩스 유럽은 지난 2023년 공개한 3D 재구성 기술 '더스터(DUSt3R)'의 후속 연구인 '블래스터(BLASt3R)'를 공개했다. 블래스터는 여러 이미지를 분석해 3D 공간을 재구성하는 동시에 로봇의 위치를 파악하고 지도를 만드는 SLAM 기술을 결합한 것이 특징이다. 이를 통해 로봇이 주행하면서 주변 환경을 실시간으로 지도화하고, 별도의 고성능 장비에 의존하지 않고 온디바이스 환경에서도 3D 재구성을 수행할 수 있도록 기술을 개선했다. 기존보다 속도와 정확도를 높여 로봇이 실제 환경을 인식하는 데 필요한 연산 부담을 낮추는 데 초점을 맞춘 것이다. 네이버랩스는 360도 파노라마 이미지 한 장만으로 실내 공간을 3D로 생성하는 연구도 선보였다. '인스페이스(InSpace)' 기술은 이미지 속 방의 구조와 사물 배치를 분석해 공간을 입체적으로 재구성하는 방식이다. 자율주행과 연결되는 공간 인식 기술도 개발했다. 네이버랩스는 비전언어모델(VLM)을 활용해 학습하지 않은 물체까지 인식하고 이를 실시간으로 조감도 형태의 BEV 지도에 반영하는 기술을 공개했다. 자율주행 차량이나 로봇이 기존에 학습하지 않은 환경에서도 주변 정보를 파악할 수 있도록 하는 것이 핵심이다. 네이버 AI Lab과 KAIST가 공동 연구한 '서울월드모델'은 이런 네이버의 공간지능 기술의 연장선에 있는 것으로 평가된다. 서울의 파노라마 이미지 등 방대한 공간 데이터를 활용해 실제 도시를 반영한 장거리 영상을 생성하고, 이를 지도 기반 가상 탐색과 디지털트윈, 자율주행·로보틱스 시뮬레이션 등에 활용할 수 있도록 하는 기술이다. 서울월드모델과 3D 공간 재구성 기술을 결합하면 현실 공간을 AI가 이해하고 이를 가상환경으로 재현해 다양한 상황을 시뮬레이션하는 방식으로 확장할 수 있다. 실제 도로나 건물에서 모든 상황을 반복적으로 테스트하기 어려운 자율주행이나 로봇 분야에서 가상환경을 활용한 학습과 검증의 중요성이 커지고 있다. 네이버클라우드 역시 이미지와 영상에 대한 AI의 이해도를 높이는 연구를 진행했다. 영상 속 사물의 움직임을 인식하는 기술과 이미지 공간에 텍스트 기반 추론을 결합해 입체적 정보를 더 정밀하게 파악하는 연구가 이번 학회에서 채택됐다. 네이버는 이를 통해 컴퓨터비전 분야의 기초 기술 경쟁력을 확대한다는 계획이다. 이번 학회에서는 전체 제출 논문 가운데 약 1~2%에 해당하는 'ECCV Spotlight'에도 관련 논문 4편이 선정됐다. 360도 이미지를 활용한 3D 공간 생성 연구와 서울월드모델 등이 포함됐다. 네이버가 공간지능을 강조하는 배경에는 AI 기술의 활용 범위가 디지털 공간에서 현실 세계로 확대되고 있기 때문이다. 생성형 AI가 텍스트와 이미지, 영상을 만들어내는 것을 넘어 로봇이 실제 환경에서 이동하고 작업하도록 하기 위해서는 공간을 이해하고 물리적 세계의 변화를 예측하는 능력이 필요하다. 특히 로봇 산업에서는 카메라로 주변을 보는 것만으로는 충분하지 않다. 사물의 위치와 거리, 공간의 구조를 파악하고 자신의 위치를 지속적으로 추정하면서 장애물을 피해 움직여야 한다. 네이버랩스가 3D 재구성과 SLAM, 자율주행 지도 기술을 동시에 고도화하는 것도 이런 현실 세계의 요구에 대응하기 위한 것으로 풀이된다. 네이버 관계자는 "팀네이버는 3대 비전 학회로 불리는 ECCV, ICCV, CVPR에서 매년 두 자릿수 논문이 채택되는 등 글로벌 기술력을 입증해왔다"며 "팀네이버는 앞으로도 적극적인 연구개발을 이어가며 차세대 AI·공간지능 기술을 확보하고, 이를 다양한 서비스에 접목해 사용자가 일상에서 쉽게 체감할 수 있는 기술 경험을 제공해 나갈 계획"이라고 말했다.
2026-08-28 17:06:10
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"드론이 날고 로봇이 현관까지"…우주항공청, 40kg급 도심 배송 실증
[경제일보] 국내에서 드론이 운반한 화물을 로봇이 넘겨받아 아파트 현관 앞까지 배송하는 도심형 비대면 물류 기술이 실제 생활공간에서 검증된다. 우주항공청이 드론과 로봇을 연계한 최대 40kg급 고중량 화물 배송체계를 개발하고 도서·공공시설 중심의 실증을 넘어 인구 밀집지역인 아파트 단지로 적용 범위를 넓히면서 상용화에 속도를 내고 있다. 28일 우주항공청은 한국전자통신연구원(ETRI)과 함께 지난 24일부터 오는 29일까지 경남 진주시 혁신도시 아파트 단지에서 드론-로봇 연계 배송 운용체계의 현장 검증을 진행하고 있다고 밝혔다. 이번 실증은 진주시 은하수동산 장난감은행 인근 남강변에서 출발한 드론이 센텀리버파크 인근 공터까지 화물을 운송한 뒤 드론·로봇 연계 도킹스테이션에서 배송 로봇에게 화물을 전달하고 아파트까지 배송하는 방식으로 진행된다. 장난감과 도서 등 최대 40kg급 화물을 대상으로 총 50회 실증을 실시한다. 이번 사업은 드론과 로봇의 역할을 나누는 것부터 시작된다. 드론은 차량이나 사람이 접근하기 어려운 구간을 공중으로 이동하고, 배송 거점에 도착한 이후에는 로봇이 화물을 넘겨받아 지상에서 최종 배송을 담당한다. 드론이 아파트 단지 내부까지 직접 접근하기 어려운 문제를 로봇이 보완하는 구조다. 특히 이번 진주 실증에서는 실제 주거공간에서 로봇의 자율주행 성능을 집중 검증한다. 좁은 길목과 횡단보도, 아파트 단지 내부 등 다양한 장애물이 존재하는 환경에서 로봇이 주변 상황을 인식하고 고객 거주지 앞까지 화물을 운반할 수 있는지를 확인한다. 최대 40kg급 화물을 대상으로 한다는 점도 이번 사업의 특징이다. 현재 상용화된 일부 드론 배송이 소형·경량 화물 중심으로 활용되는 것과 달리 고중량 화물을 드론과 로봇이 나눠 운송할 수 있는 체계를 구축하면 생활물류뿐 아니라 공공물자나 산업용 물품 등으로 활용 범위를 넓힐 수 있다. 우주항공청은 드론-로봇 연계 배송 기술을 다양한 환경에서 단계적으로 검증하고 있다. 지난해 12월 충남 내포신도시에서는 충남도서관에서 드론으로 배송한 도서를 스테이션과 로봇이 넘겨받아 내포중학교까지 운송하는 방식으로 40회 실증했다. 지난 3~4월에는 제주 비양도에서 도서지역 배송을 검증했다. 금능포구 드론배송센터에서 비양도 도킹스테이션까지 드론으로 화물을 운반한 뒤 로봇이 56개 배달지로 생활용품을 배송하는 방식으로 89회 실증했다. 이달에는 사천에서도 민간 물류센터에서 드론으로 운송한 택배를 사천시청 주차장의 스테이션과 로봇이 넘겨받아 택배 보관소와 민원실 등 3개 지점으로 배송하는 실증을 48회 진행했다. 내포신도시와 제주, 사천에 이어 이번에는 아파트 단지로 실증 공간을 확대하면서 기술 검증의 단계도 달라지고 있다. 기존에는 공공시설이나 도서지역 등 비교적 통제된 환경에서 드론과 로봇의 연계 운용 가능성을 확인했다면, 이번에는 불특정 다수가 생활하는 도심 주거공간에서 실제 배송체계를 운영하는 것이 목표다. 사업은 지난 2023년 4월부터 올해 12월까지 총 149억1300만원을 투입해 추진된다. 최대 40kg의 화물을 운반할 수 있는 드론과 실내외 겸용 배송 로봇을 각각 7대 개발하고 드론-로봇 연계 도킹스테이션 5대를 구축하는 것이 주요 내용이다. 전국 6곳 이상의 실증 테스트베드를 구축하고 지자체와 협력해 300회 이상의 현장 실증을 진행하는 것을 목표로 한다. 기술 개발 범위도 배송 체계 전반을 포함했다. 드론에는 다중센서 기반 정밀 착륙과 주요 부품 고장 예지 기술 등을 적용하고, 배송 로봇에는 기상과 노면 상태, 주변 장애물에 대응할 수 있는 자율주행 기술을 적용한다. 국산 비행제어컴퓨터와 통신보안 시스템, 드론 관제 시스템, 통합 운용 시스템 등도 함께 개발한다. 우주항공청은 이번 실증을 통해 인구 밀집지역에서의 운용 데이터를 확보하고 기술 신뢰도를 높여 상용화 기반을 마련한다는 계획이다. 도서지역과 공공시설, 물류시설을 거쳐 실제 주거공간까지 실증 범위를 넓히면서 다양한 환경에서 발생할 수 있는 기술적·운영상의 문제를 사전에 확인한다는 구상이다. 오태석 우주항공청장은 "드론과 로봇이 협업하는 배송 서비스가 국민 생활 속에서 활용되기 위해서 실제 주거환경에서의 사회적 수용성 확보가 중요하다"며 "이번 실증을 최대한 활용하여 기술 완성도를 높이고 서비스 상용화를 위한 기반을 마련하는 데 최선을 다하겠다"고 말했다.
2026-08-28 15:51:44
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신협재단, 소외계층 대학생 116명에 장학금 9700만원 지원 外
[경제일보] 신협사회공헌재단이 올해 소외계층 대학생 116명을 장학생으로 선발해 총 9700만원의 생활비 장학금을 지원했다고 28일 밝혔다. 신협재단이 지난 2019년부터 8년간 지원한 장학생은 총 1457명으로 누적 장학금은 13억2000만원이다. '신협 소외계층 장학금 지원사업'은 경제적 어려움을 겪는 대학생의 생활비 부담을 덜고 학업을 이어갈 수 있도록 지원하는 사업이다. 대학교 연계 직장신협과 총자산 350억원 미만 지역신협, 종교단체신협 등이 참여해 지원이 필요한 학생을 발굴·추천하면 신협재단이 장학금을 지급한다. 신협재단은 지난 2019년 군산·거제 등 고용·산업 위기 지역 거주 학생을 대상으로 지원을 시작했다. 이후 저소득가정 대학생을 비롯해 자립준비청년과 가족돌봄청년 등으로 지원 대상을 넓혔다. 고영철 신협재단 이사장은 "경제적 어려움으로 학업에 대한 꿈을 포기하는 청년이 없도록 지원을 이어가는 것이 중요하다"며 "앞으로도 전국 신협과 함께 지역사회에서 도움이 필요한 청년을 발굴하고 지속적으로 지원하겠다"고 말했다. ◆ 하나은행·현대모비스·기보, 협력 중소기업에 최대 5000억원 금융지원 하나은행이 현대모비스, 기술보증기금과 '대·중소 상생 동반성장 지원을 위한 포괄 업무협약'을 체결하고 현대모비스 협력 중소기업에 최대 5000억원 규모의 금융지원을 실시한다고 28일 밝혔다. 이번 협약은 신용과 담보력이 부족해 자금 조달에 어려움을 겪는 현대모비스 협력 중소기업의 금융비용을 낮추고 연구개발과 시설투자 등을 지원하기 위해 마련됐다. 하나은행이 240억원, 현대모비스가 60억원 등 총 300억원을 기술보증기금에 공동 출연해 최대 5000억원 규모의 협약보증을 공급한다. 지원 대상은 현대모비스가 추천하는 협력 중소기업으로 연구개발과 시설투자, 운영자금 등에 활용할 수 있다. 협약보증에는 △3년간 보증비율 100% 적용 △3년간 보증료율 0.4% 감면 △첫해 보증료 전액 지원 등의 우대 혜택이 적용된다. 하나은행은 금융지원과 함께 로봇과 자율주행 등 피지컬AI 기술을 보유한 중소기업의 기술혁신을 지원하는 방안도 확대할 계획이다. 이호성 하나은행장은 "기술력과 가능성을 가진 중소기업들이 성장의 기회를 잃지 않도록 긴밀히 협력해 나가겠다"며 "앞으로도 생산적 금융 확대를 통한 자금 선순환 체계 구축과 함께 실물경제 회복 및 중소기업의 성장 지원을 위해 지속적으로 노력하겠다"고 말했다. ◆ 새마을금고, 사회연대경제조직에 375억원 금융지원 새마을금고중앙회가 행정안전부, 신용보증재단중앙회, 한국사회가치연대기금과 'MG동행 사회연대경제조직 특례보증' 업무협약을 체결하고 총 375억원 규모의 금융지원에 나선다고 28일 밝혔다. 이번 협약은 사회적기업과 협동조합, 자활기업, 마을기업 등 사회연대경제조직의 금융 접근성을 높이고 자금 조달 부담을 낮추기 위해 마련됐다. 새마을금고중앙회는 30억원을 특별출연하고 신용보증재단중앙회는 전국 17개 지역신용보증재단을 통해 사회연대경제조직 전용 특례보증을 공급한다. 새마을금고는 보증서를 발급받은 사회연대경제조직을 대상으로 총 375억원 규모의 금융지원을 실시한다. 정부와 한국사회가치연대기금의 이차보전도 연계해 지원 대상 조직의 금융비용 부담을 낮출 예정이다. 김인 새마을금고중앙회장은 "사회연대경제 조직의 안정적인 성장, 지역경제 활성화 지원은 지역사회와 함께 성장해 온 새마을금고의 중요한 역할"이라며 "앞으로도 행정안전부 등 유관기관과 협력해 지역 상생 금융을 지속적으로 확대하겠다"고 말했다.
2026-08-28 10:20:11
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통신망 투자 다시 불붙인다…정부·통신3사 'AI 고속도로' 차세대망 승부
[경제일보] 인공지능(AI) 확산으로 한동안 줄어들던 통신망 투자가 다시 시험대에 올랐다. 5G 전국망 구축이 마무리되면서 감소세를 이어온 통신 3사의 설비투자(CAPEX)를 AI 시대에 맞는 차세대 네트워크 투자로 돌리기 위해 정부가 직접 나섰다. 핵심은 AI-RAN과 6G, 5G 단독모드(SA) 등 차세대 기술에 대한 투자 유인을 만드는 것이다. 과학기술정보통신부는 27일 SK텔레콤·KT·LG유플러스와 ‘AI 시대 통신망 투자 촉진을 위한 민·관 협의체’ 발족 회의를 열었다고 밝혔다. 지난달 배경훈 부총리 겸 과기정통부 장관과 통신 3사 최고경영자(CEO) 간담회의 후속 조치다. 정부와 통신 3사는 연내 ‘차세대 통신망 투자 및 규제 개선 종합대책’을 마련할 예정이다. ◆ 5G 끝나자 줄어든 투자…AI가 새로운 명분 통신 3사의 CAPEX는 2019년 9조6000억원에서 2021년 8조2000억원, 2023년 7조6000억원, 2025년 6조200억원까지 감소했다. 5G 초기 투자와 전국망 구축이 상당 부분 마무리된 데다 통신시장이 포화하면서 기존 이동통신망에 대한 투자 유인이 약해진 영향이다. 문제는 AI 시대가 되면서 네트워크의 역할 자체가 달라지고 있다는 점이다. 기존 통신망이 사람과 사람, 사람과 서버를 연결하는 역할에 집중했다면 AI 시대에는 데이터센터·AI 단말·로봇·자율주행차 등 수많은 기기와 시스템이 실시간으로 데이터를 주고받아야 한다. 정부가 통신사를 단순 통신사업자가 아닌 ‘AI 인프라·플랫폼 기업’으로 규정하고 차세대망 투자를 요구하는 이유다. 특히 AI 데이터센터가 늘어날수록 데이터센터와 지역 거점, 기업·산업 현장을 연결하는 고속·저지연 네트워크의 중요성도 커진다. 통신 3사의 데이터센터 관련 매출이 올해 2분기 모두 두 자릿수 성장한 것도 통신업계가 네트워크 자체보다는 AI 데이터센터와 AI 인프라로 투자 중심축을 옮기고 있는 흐름을 보여준다. ◆ AI-RAN·6G로 ‘통신망 2.0’ 이번 협의체에서 논의된 AI-RAN은 통신망에 AI 연산과 자동화 기술을 결합하는 차세대 네트워크다. 네트워크 운영을 AI가 최적화하고 트래픽과 자원을 실시간으로 배분해 AI 서비스에 필요한 지연시간과 품질을 맞추는 방향이다. 6G 역시 단순히 5G보다 빠른 통신망을 만드는 데 그치지 않는다. 정부는 AI와 결합된 네트워크를 국가 AI 인프라의 핵심으로 보고 관련 연구개발 투자를 확대하고 있다. 과기정통부는 2026년 신규 사업으로 AI-RAN, 초고속·초저지연 네트워크, AI 데이터센터 간 연결망 등에 예산을 배정했다. 통신사 입장에서도 투자 확대의 실마리가 생겼다. 증권업계는 올해 통신 3사의 CAPEX를 6조6000억원에서 약 8조원 수준으로 전망하고 있다. 5G SA와 AI 데이터센터 관련 투자가 기존 통신망 투자 감소분을 일부 메울 것이라는 분석이다. 5G SA 전국 서비스는 올해 말 차세대 네트워크 투자의 첫 시험대가 될 전망이다. SA는 LTE 코어망을 함께 사용하는 기존 비단독모드(NSA)와 달리 5G 코어망을 독립적으로 사용하는 방식이다. SA의 의미는 속도보다 서비스의 다양성에 있다. 네트워크 슬라이싱을 이용하면 하나의 물리적 망에서 서비스별로 별도의 네트워크 자원을 배정할 수 있다. 정부와 통신 3사는 긴급구조 통신 우선 전송, 초저지연 현장 생중계, 기업용 특화 서비스 등을 발굴하고 실증할 계획이다. 통신 품질 평가 기준도 바뀐다. 지금까지 다운로드 속도가 핵심 지표였다면 앞으로는 업로드 속도와 전송 지연시간, 네트워크 슬라이싱 품질, 이용자 체감품질(QoE)까지 종합적으로 평가한다. 네트워크가 ‘얼마나 빠른가’에서 ‘서비스에 얼마나 적합한가’로 평가 기준이 이동하는 셈이다. 정부는 3G 등 레거시망의 단계적 전환과 규제 합리화, 예산·세제 지원도 함께 검토한다. 통신사들이 기존 네트워크를 효율화하면서 확보한 자원을 AI-RAN과 6G 같은 미래망으로 이동시킬 수 있도록 제도적 불확실성을 줄이겠다는 것이다. 한편 이번 민·관 협의체의 핵심은 통신 3사에 단순히 투자를 늘리라고 요구하는 데 있지 않다. 통신사가 투자할 만한 새로운 수요와 수익모델을 AI에서 만들어내고, 정부가 규제와 제도를 뒷받침하는 구조를 만드는 것이 더 중요하다. AI 데이터센터와 피지컬 AI, 자율주행, 로봇이 확대될수록 통신망은 단순한 연결 인프라가 아니라 AI를 실제 산업과 일상에 전달하는 기반시설이 된다. 5G 투자 이후 성장동력을 찾지 못했던 통신망 시장이 AI를 계기로 다시 투자 사이클에 들어설 수 있을지가 관건이다. 또한 연내 발표될 정부의 종합대책이 단순한 규제 완화책에 그치지 않고 통신사의 실제 CAPEX 확대와 차세대 서비스 매출로 연결되는지가 향후 통신산업의 가장 중요한 관전 포인트다.
2026-08-27 16:43:57
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KT, AI·AX 협력사 12곳과 동남아 공략…현지 기업·VC까지 연결
[경제일보] KT가 협력 중소벤처 12개사와 함께 동남아시아 시장 공략에 나선다. 단순히 해외 전시회 참가 기회를 제공하는 데 그치지 않고 현지 기업과의 사업 미팅과 글로벌 투자자 상담까지 연계해 협력사의 실제 해외 진출을 지원한다. 자체 인공지능(AI)·AX 사업을 확대하는 동시에 협력사 기술을 묶어 하나의 생태계로 해외 시장에 선보이겠다는 전략으로 풀이된다. 27일 KT는 지난 26일부터 28일까지 태국 방콕 퀸 시리킷 국립 컨벤션 센터에서 열리는 '테크소스 글로벌 서밋 2026'에 협력 중소벤처 12개사와 함께 참가했다고 밝혔다. 테크소스 글로벌 서밋은 AX 전환, 핀테크, 푸드테크 등을 주제로 열리는 동남아시아 대표 기술 행사로 올해 약 300개 기업이 전시 및 행사에 참여한다. 이번에 KT와 함께 태국을 찾은 기업은 마르시스, 더핑크퐁컴퍼니, 모꼬지, 비프로컴퍼니, 다임테크놀로지, 올거나이즈코리아, 딥핑소스, 엑스엘에이트에이아이, 트래쉬버스터즈, 피치에이아이, 페보, 그레이랩 등이다. 참여 기업의 기술 분야도 AI와 AX를 중심으로 다양하다. 다임테크놀로지는 피지컬 AI 기반 자율제조 솔루션을, 올거나이즈코리아는 대규모언어모델(LLM) 기반 솔루션을 선보인다. 딥핑소스는 AI 기반 공간 운영 최적화 기술을, 그레이랩은 AI 보안 에이전트 기술을 보유하고 있다. 엑스엘에이트에이아이는 AI 자동 통번역 솔루션을 앞세워 동남아 시장 진출을 추진하고 있으며, 페보는 보이스 AX 솔루션을 개발한다. 더핑크퐁컴퍼니와 모꼬지 등 콘텐츠 기업과 비프로컴퍼니의 축구 영상 분석 기술 등도 이번 행사에 함께 소개된다. KT는 이번 참가를 단순한 공동 전시 형태로 운영하지 않고, 현지 기업과의 사업 기회를 발굴하는 데 초점을 맞춰 진행한다고 설명했다. KT는 행사에 참가하는 300여개 기업을 사전에 검토하고, 각 협력사의 기술과 사업 분야에 맞춰 협업 가능성이 높은 기업을 선별해 맞춤형 밋업을 주선한다. 해외 시장에 처음 진출하거나 현지 네트워크가 부족한 중소벤처 입장에서는 대기업이 보유한 현지 네트워크를 활용할 수 있다는 점은 매력적인 요인으로 다가올 것으로 분석된다. 기술을 전시하는 것에서 끝나는 것이 아니라 잠재 고객과 직접 만나 사업 협력을 논의할 수 있는 기회를 마련하는 방식이다. 글로벌 투자 유치도 지원한다. KT는 현지 글로벌 벤처캐피털(VC)을 초청해 참가 기업과 1대 1 상담회를 마련했다. 협력사들은 현지 기업과의 사업 협력뿐 아니라 투자 유치 가능성도 타진할 수 있다. 실제 일부 기업은 이번 행사를 동남아 시장 진출의 교두보로 활용하고 있다. 올거나이즈코리아는 KT와 글로벌 시장 공동 진출을 위한 협력을 검토하고 있으며, 엑스엘에이트에이아이도 자체 AI 번역 기술을 기반으로 동남아 시장 진출을 추진하고 있다. 행사 기간 현지 기업과 구체적인 사업 협력 방안을 논의할 예정이다. KT가 협력사의 해외 진출 지원에 나서는 것은 국내 시장만으로는 성장에 한계가 있는 중소벤처의 새로운 판로를 확보하는 동시에 자사의 AX 사업 생태계도 확대할 수 있기 때문이다. 특히 동남아시아는 기업의 디지털 전환과 AI 도입이 확대되면서 국내 AI·AX 기업들이 새로운 시장으로 주목하는 지역으로, KT에는 자체적으로 확보한 AI·AX 기술뿐 아니라 협력사들의 산업별 솔루션을 함께 묶어 현지 기업에 제안할 수 있다는 장점이 있다. 이번 사업은 KT가 추진하는 협력사 동반성장 프로그램 'BLOOM, Together'의 일환으로 진행된다. KT는 그동안 협력사의 경영 안정성을 높이기 위한 상생펀드와 현금 결제 등을 지원하는 한편, 민관 공동 기술사업화와 AX 사업화, 공동 기술개발 등도 추진해왔다. KT는 이번 행사를 시작으로 협력 중소벤처의 해외 시장 진출을 지속적으로 지원한다는 계획이다. 권혜진 KT SCM실장 전무는 "협력 중소벤처가 동남아 시장에서 새로운 사업 기회를 발굴하고 글로벌 경쟁력을 높일 수 있도록 전시 참가와 IR 피칭을 지원하고 있다"며 "앞으로도 유망 중소벤처 기업의 해외 시장 진출과 성장을 적극 지원해 지속 가능한 상생성장 생태계를 만들어 가겠다"고 말했다.
2026-08-27 10:29:32
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자율주행 패권 경쟁 해법은 'AI 고도화'…"데이터·피지컬 AI가 좌우한다"
[경제일보] 자율주행 경쟁에서 앞서기 위해서는 데이터를 많이 확보하는 데 그치지 않고, AI 모델의 지속적인 개선으로 연결하는 기술력이 필요하다는 진단이 나왔다. 경험하지 못한 주행 상황까지 예측하고 대응하는 피지컬 AI와 파운데이션 모델 개발이 자율주행 기술 경쟁의 핵심 과제로 떠올랐다는 설명이다. 26일 서울 강남구 코엑스에서 열린 ‘2026 자율주행 산업 컨퍼런스’에서는 현대자동차 이경민 상무, 한국자동차연구원 전병욱 소장, 서울대학교 최준원 교수가 차례로 강연에 나서 자율주행 AI의 발전 방향을 제시했다. 이 상무는 ‘데이터 플라이휠을 통한 자율주행 모델의 지속 개선’, 전 소장은 ‘피지컬 AI 시대, 자율주행 패권 경쟁과 K-모빌리티 전략’, 최 교수는 ‘자율주행 파운데이션 모델의 핵심 설계 쟁점과 발전 방향’을 주제로 발표했다. 이경민 상무는 자율주행 모델을 지속적으로 개선하려면 데이터를 확보하는 데 그치지 않고, 학습과 검증까지 연결하는 구조를 만들어야 한다고 설명했다. 수집한 데이터를 분석·선별해 모델을 학습하고 검증한 뒤 차량에 적용하고, 다시 새로운 데이터를 확보하는 순환 구조가 핵심이라는 설명이다. 이 상무는 “데이터가 핵심이라기보다 데이터를 돌릴 수 있는 프레임이 핵심”이라며 “데이터 플라이휠은 기본적으로 데이터 수집, 데이터 학습, 학습된 모델이나 룰을 다시 데이터로 연결하는 구조”라고 말했다. 실제 주행에서 확보되는 데이터 가운데 모델 성능을 높이는 데 필요한 데이터는 일부에 불과하다는 점도 짚었다. 일반적인 직진 주행보다 차선 변경이나 돌발 상황처럼 모델이 취약한 상황을 골라내고 이를 학습에 활용해야 한다는 것이다. 이 상무는 “실제 데이터를 취득하고 나서 그걸로 학습하면서 끝나는 게 아니라 3D로 구성하고 다양한 상황을 만들어서 시뮬레이션을 통해 검증할 수 있어야 한다”고 말했다. 데이터의 양을 늘리는 것만큼 모델 성능을 떨어뜨리는 문제 상황을 빠르게 찾아내는 과정도 중요하다고 봤다. 문제의 원인을 분석해 다시 학습에 반영하고, 시뮬레이션과 실제 차량 테스트를 통해 안전성을 확인해야 한다는 설명이다. 이어 전병욱 소장은 대규모 데이터를 학습하는 AI를 넘어 물리 세계를 이해하고 예측하는 피지컬 AI가 자율주행의 다음 경쟁 영역이 될 것으로 내다봤다. 전 소장은 “AI 모델은 확보한 데이터에 대해서는 굉장히 잘하지만 예측 불가능한 데이터에 대해서는 상당히 취약하다”며 “데이터 규모는 필요조건일 뿐이고, 결국 자율주행을 하려면 물리 세계를 이해하고 예측하는 일반 지능이 필요하다”고 말했다. 야간이나 폭설, 동물 출현처럼 실제 도로에서 발생 빈도가 낮은 상황은 아무리 많은 데이터를 확보하더라도 충분히 학습하기 어렵다고 설명했다. 이런 상황에 대응하려면 과거 사례를 암기하는 방식에서 벗어나 물리 법칙과 인과관계를 이해하는 AI가 필요하다는 것이다. 전 소장은 월드 모델을 대표적인 기술로 꼽았다. 월드 모델은 물리 법칙과 인과관계를 학습해 특정 행동 이후 발생할 상황을 예측하는 모델이다. 국내 자율주행 산업에는 현재 기술을 빠르게 확보하면서 차세대 기술 개발을 병행하는 투트랙 전략을 제시했다. 전 소장은 “2세대 자율주행을 최대한 빠르게 추격하면서 3세대 자율주행을 선점하는 전략으로 가야 한다”며 “AI 모델 경량화와 차량용 추론 반도체 개발도 함께 이뤄져야 한다”고 강조했다. 마지막으로 최준원 교수는 자율주행 파운데이션 모델의 핵심 과제로 엣지 케이스 대응과 모델 구조, 연산 효율, 시뮬레이션 검증을 제시했다. 갑자기 차량이 끼어들거나 동물이 도로에 나타나는 등 규칙을 일일이 설정하기 어려운 상황에 대응하는 능력이 중요하다는 설명이다. E2E 방식은 인지부터 계획까지 하나의 AI 모델로 연결해 전체 과정을 하나의 목적에 맞춰 최적화할 수 있다는 점에서 기존 모듈러 방식과 차이가 있다고 설명했다. 최 교수는 파운데이션 모델을 주변 환경을 이해하는 ‘씬 인코더’와 차량의 행동을 생성하는 ‘액션 디코더’로 구성하는 방식도 소개했다. 센서에서 들어오는 정보를 3차원 공간으로 변환하고 이를 토큰화해 시공간 정보를 압축하는 구조다. 최 교수는 “주변 씬에 대한 시공간 정보를 잘 압축해서 표현하는 게 굉장히 중요하다”며 “엣지 케이스 대응을 위해 차량과 주변 객체의 속도, 가속도, 위치 등 다양한 정보를 학습하는 과정이 필요하다”고 말했다. 연산 효율 역시 실제 차량 적용을 위한 주요 과제로 꼽았다. 차량 주변의 넓은 영역을 높은 해상도로 처리하면 연산량이 크게 늘어나는 만큼 시공간 정보를 압축하고 과거 정보를 활용해 필요한 정보만 처리하는 방식이 필요하다는 설명이다. 실제 도로에서 확보하기 어려운 엣지 케이스를 다루기 위해서는 시뮬레이션도 필요하다. 최 교수는 “도로에 나가면 엣지 케이스도 별로 없고 AI 모델을 바로 도로에 나가서 하기에는 위험하기도 하다”며 시뮬레이션을 통한 안전성 검증의 필요성을 강조했다. 향후에는 실제 주행 데이터를 증강해 엣지 케이스를 확보하고 시뮬레이터에서 모델의 안전성과 성능을 검증하는 연구가 중요하다고 설명했다. 강화학습을 활용한 모델 안정성 향상과 실제 차량에서 구동할 수 있도록 모델을 경량화하는 작업도 주요 과제로 꼽았다.
2026-08-26 16:58:23