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KAIST에 엔비디아 AI 연구거점 들어선다…5년간 3억달러 협력 [경제일보] KAIST와 엔비디아가 5년간 3억달러 규모의 인공지능(AI) 공동 연구에 나선다. 단순한 산학협력이나 장비 지원을 넘어 한국어와 국내 산업 환경에 특화된 AI 모델을 개발하고, 연구인력을 엔비디아 글로벌 조직과 연결하는 장기 연구 체계를 구축한다. KAIST는 엔비디아와 김재철AI대학원 서울캠퍼스에 ‘엔비디아-KAIST AI 공동연구소’를 설립한다고 24일 밝혔다. 공동연구소는 차세대 AI 원천기술 확보와 연구인력 양성, 연구 결과의 산업·공공 분야 확산을 함께 추진한다. 초기 협력 기간은 5년이며 전체 사업 규모는 3억달러, 약 4200억원이다. 다만 3억달러 전액이 KAIST에 현금으로 투자되는 구조는 아니다. 엔비디아가 매년 제공하는 5000만달러 상당의 AI 컴퓨팅 자원과 기술·연구 지원 등을 포함한 협력 규모로 보는 것이 정확하다. 공동연구의 중심에는 ‘에이전틱 AI’가 놓인다. 이용자의 질문에 답하는 데 그치지 않고 목표를 이해한 뒤 계획을 세우고 여러 도구를 호출해 업무를 수행하는 AI 모델과 에이전트 시스템을 개발한다. 한국어 이해 능력과 국내 기업의 업무 방식, 산업별 전문지식을 반영하는 연구도 병행한다. 연구에는 엔비디아의 GPU와 소프트웨어, 네트워크를 결합한 풀스택 AI 기술과 개방형 AI 모델 ‘네모트론’이 활용된다. 국내 엔비디아 클라우드 파트너가 제공하는 최신 컴퓨팅 인프라에 KAIST 연구진의 모델 설계와 학습, 추론 기술을 결합한다. 주요 연구 분야는 △에이전틱 AI 모델과 에이전트 시스템 △한국어 최적화 대규모 AI 모델 △국내 산업별 특화 모델 △추론·계획 능력을 갖춘 차세대 AI △다중 에이전트 협력과 결과 검증 △연구 성과의 기업·공공·국가 AI 시스템 적용 등이다. 인재 양성 프로그램도 함께 운영한다. 공동연구소는 매년 KAIST 연구자 최소 10명을 선발해 연구를 지원하고, 지원 대상자에게 엔비디아 인턴십 기회를 제공할 예정이다. 엔비디아는 연구 성과와 역량이 우수한 국내 AI 연구자를 정규 연구직으로 채용하는 방안도 추진한다. 공동연구소장은 KAIST 김재철AI대학원에 부임하는 김현우 엔비디아 박사가 맡는다. 김 교수는 연구 주제를 설정하고 KAIST 연구진과 엔비디아 글로벌 연구조직 사이의 공동 프로젝트를 총괄한다. 연구소가 국내에 머무르지 않고 엔비디아의 해외 연구망과 연결되는 창구 역할을 맡는 셈이다. 이번 협력은 국내 AI 연구가 겪어온 컴퓨팅 자원 부족을 완화할 수 있다는 점에서 주목된다. 대규모 AI 모델은 아이디어와 데이터가 있어도 막대한 GPU 자원이 뒷받침되지 않으면 학습과 검증이 어렵다. 안정적인 컴퓨팅 자원을 장기간 확보하면 단기 과제 중심에서 벗어나 실패 가능성이 높은 원천기술 연구에도 도전할 수 있다. 엔비디아에도 한국은 반도체와 제조, 통신, 로봇, 모빌리티 산업을 갖춘 AI 실증 시장이다. 공동연구소에서 개발한 모델을 국내 산업 현장에 적용하면 GPU 판매를 넘어 AI 소프트웨어와 플랫폼 생태계까지 영향력을 넓힐 수 있다. KAIST는 컴퓨팅 인프라와 글로벌 연구망을 확보하고, 엔비디아는 한국어·산업 특화 AI 기술과 인재를 확보하는 구조다. 배충식 KAIST 총장은 “세계 최고 수준의 AI 연구 역량과 최첨단 인프라를 결합하는 전략적 파트너십의 출발점”이라며 차세대 원천기술 확보와 글로벌 인재 양성을 강조했다. 빌 달리 엔비디아 수석과학자 겸 연구부문 수석부사장은 한국의 산업과 언어에 맞는 AI 모델 및 에이전트 시스템 개발을 가속하겠다고 밝혔다.2026-07-24 09:40:40
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KAIST, AI대학 학사제도 대개편…학생이 AI 전공 직접 설계 [경제일보] KAIST AI대학이 인공지능(AI) 시대에 맞춰 학제 간 경계를 허문 교육 혁신에 나선다. 학생이 AI를 활용해 자신의 전공을 직접 설계하고 산업 현장의 실제 문제를 해결하는 인재로 성장할 수 있도록 학사제도 개편을 추진한다. 과학기술정보통신부와 KAIST는 1일 KAIST 학술문화관에서 ‘KAIST AI대학 비전 선포식’을 열고 AI 핵심인재 교육 혁신 방향을 논의했다. 행사에는 배경훈 부총리 겸 과기정통부 장관, KAIST 관계자, 산학연 전문가, 학생 등이 참석했다. KAIST AI대학은 올해 봄학기부터 학부 과정을 운영하고 있다. AI를 단순한 교육 도구로 활용하는 수준을 넘어 학생이 독창적인 질문을 바탕으로 지식을 확장하고 미래를 설계하는 교육 체계를 지향한다. 이를 위해 AI 원천기술, AI 시스템과 인프라, AI+X 융합, AI 미래 설계를 결합한 전주기 융합형 AI 교육·연구 체계를 구축한다는 방침이다. 배경훈 부총리 겸 과기정통부 장관은 ‘대한민국의 미래: AI를 바꾸는 사람들’을 주제로 한 기조강연에서 AI 핵심인재 양성을 위한 교육 혁신 요소로 유연성, 개방성, 공존을 제시했다. 학제 간 경계를 넘어 자신만의 AI 전공을 설계하는 유연성, 산업현장의 난제를 해결하고 글로벌 생태계와 연결되는 개방성, 인간다움을 지향하는 AI를 만드는 공존의 가치가 중요하다는 설명이다. 이날 행사에서는 KAIST AI대학 자문단 위촉식도 열렸다. 해외 자문위원으로는 AI 석학인 요슈아 벤지오 몬트리올대 교수와 조경현 뉴욕대 교수가 참여했다. 국내에서는 KIST를 비롯해 네이버클라우드, 루닛, 리벨리온, 삼성전자, SK텔레콤, 업스테이지, NC AI, 크래프톤, 현대자동차·포티투닷 등 주요 기업과 연구기관이 이름을 올렸다. KAIST AI대학은 지난해 12월 설립 이후 21명의 전임교원을 임명했고 AI+X 융합교육을 위해 218명의 겸임교원 임용을 추진하고 있다. 지난 3월 말부터 진행된 2026학년도 대학원 과정 가을학기 신입생 모집에는 총 187명이 지원했으며 최종 합격자는 오는 25일 발표된다. 향후 KAIST AI대학은 AI 교육 수요를 반영해 50개 이상의 특화 교과목을 개설할 계획이다. 산업 현장의 실제 데이터를 바탕으로 문제 정의, 데이터 분석, AI 모델링, 시스템 구현, 검증과 배포까지 경험하는 캡스톤 디자인과 AX 리빙랩 등 산업 밀착형 교육과정도 강화한다. 이번 개편은 AI 인재 양성이 이론 중심 교육에서 현장 문제 해결형 교육으로 이동하고 있다는 점에서 의미가 있다. AI가 생성 단계를 넘어 실행 단계로 확장되는 만큼 전공 간 융합과 산업 데이터 활용 능력이 핵심 경쟁력이 될 전망이다. 배경훈 부총리 겸 과기정통부 장관은 “AI가 생성의 단계를 넘어 실행의 단계로 넘어가는 대전환의 시기에 선제적으로 대응하기 위해서는 AI 인재에 대한 투자가 가장 시급하다”며 “교육 수요자인 학생들과의 활발한 소통을 통해 대한민국의 차별화된 AI 교육 시스템을 구축해 나가겠다”고 말했다.2026-06-01 10:38:27
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"AI로 해킹 잡는다"…SK쉴더스, ICML서 보안 AI 기술 공개 [경제일보] SK쉴더스가 글로벌 3대 인공지능(AI) 학회로 꼽히는 ICML 2026에 연구 논문을 올리며 AI 기반 사이버보안 기술 경쟁력 강화에 나섰다. 생성형 AI 확산 이후 사이버 공격 방식이 복잡해지면서 보안업계 역시 단순 관제 중심을 넘어 AI 원천기술 확보 경쟁에 뛰어드는 것으로 풀이된다. 22일 SK쉴더스는 자사 사이버보안 AI 연구 조직 '사이버보안AI랩스' 소속 임정훈 선임의 연구 논문이 글로벌 AI 학회 'ICML 2026'에 채택됐다고 밝혔다. ICML은 'NeurIPS', 'ICLR'과 함께 세계 3대 AI 학회로 꼽히는 대표적인 AI 학술 행사로 오는 7월 6일부터 서울 코엑스에서 열리는 'ICML 2026'에서 전 세계 AI 연구자들을 대상으로 발표될 예정이다. 이번 연구는 실제 사이버 공격 환경에서 발생하는 '불규칙 시계열 데이터' 문제를 새로운 방식으로 분석한 것으로 알려졌다. 기존 보안 탐지 시스템은 공격이 일정한 흐름과 패턴으로 이어진다는 가정 아래 데이터를 분석하는 방식이 일반적이었다. 다만 실제 해킹과 침투 공격은 발생 시점과 간격이 일정하지 않고 단시간 집중 공격이나 장기 잠복형 공격 등 다양한 형태로 나타나는 경우가 많은 것으로 나타났다. 이에 기존 방식으로는 불규칙하게 이어지는 공격 흐름을 충분히 반영하지 못해 이상 징후를 놓치거나 탐지 정확도가 떨어지는 한계가 있다는 지적이 이어져왔다. 최근 생성형 AI 기반 공격과 자동화된 해킹 기법이 확산되면서 기존 보안 체계의 대응 한계 역시 업계 주요 과제로 떠오르고 있다. SK쉴더스는 이번 연구를 통해 불규칙한 공격 흐름 자체를 AI가 학습할 수 있도록 설계한 기술 'QuITE(쿼리 기반 불규칙 시계열 임베딩)'를 제시했다. 시간 간격이 서로 다른 데이터를 효과적으로 분석해 실제 공격 흐름을 보다 자연스럽게 반영할 수 있도록 설계된 것이 특징이다. 특히 해당 기술은 기존 AI 모델과 유연하게 결합할 수 있도록 다양한 보안 탐지 시스템에 적용 가능한 확장성을 가진 것으로 평가된다. 글로벌 공개 벤치마크 데이터셋 기반 성능 검증에서는 기존 시계열 분석 방식 대비 최대 45.9% 수준의 성능 개선 효과를 기록했다. AI 기반 사이버보안 경쟁이 단순 탐지 자동화를 넘어 실제 공격 패턴을 얼마나 정밀하게 분석하고 대응할 수 있는지로 빠르게 이동하고 있는 것으로 분석된다. 글로벌 보안기업들 역시 AI 기반 자율형 보안운영센터(SOC)와 실시간 위협 탐지 기술 개발에 투자를 확대하고 있다. SK쉴더스 역시 이번 연구 성과를 실제 보안 서비스에 적용하는 방안을 검토 중이다. 회사는 자사 보안 관제센터 '시큐디움'과 MDR(관리형 탐색 & 응답) 서비스 등에 해당 기술을 연계해 위협 탐지와 분석·대응 정밀도를 높인다는 계획이다. 기존 방식으로 탐지하기 어려웠던 이상 징후 식별 역량 역시 강화될 것으로 전망된다. 또한 SK쉴더스는 사이버보안 특화 소형언어모델(sLLM)과 자율형 보안운영센터 등 차세대 AI 보안 기술 연구도 확대하고 있다. AI와 자동화 기반 실시간 탐지·대응 체계를 강화해 신·변종 사이버 공격 대응 역량을 끌어올린다는 전략이다. 김병무 SK쉴더스 사이버보안부문 부사장은 "이번 ICML 논문 채택으로 SK쉴더스의 AI 연구 역량이 글로벌 학계에서도 경쟁력을 인정받았다"며 "연구 성과를 자사 서비스에 연계해 탐지·분석 역량을 한 단계 끌어올리고, 사이버보안 특화 AI 기술에 대한 투자와 연구를 지속 확대해 나가겠다"고 말했다.2026-05-22 15:46:25
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