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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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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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'K-보안 AI' 국가대표는 누구…SKT vs 네이버클라우드 정면승부 [경제일보] 국산 사이버보안 특화 인공지능(AI) 파운데이션 모델 개발을 놓고 SK텔레콤과 네이버클라우드가 정면으로 맞붙는다. 과학기술정보통신부가 추진하는 이번 사업에 두 회사가 각각 대규모 컨소시엄을 꾸려 제안서를 제출하면서 국내 AI와 보안 산업의 역량을 사실상 한 곳에 모으는 경쟁 구도가 형성됐다. 정부는 외부 전문가 평가 등을 거쳐 9월 초 최종 수행팀 한 곳을 선정할 예정이다. 과기정통부와 정보통신산업진흥원(NIPA)은 26일 공모 결과 SK텔레콤 컨소시엄과 네이버클라우드 컨소시엄 등 2곳이 참여했다고 밝혔다. 최종 선정팀에는 엔비디아 B200 GPU 256장(32노드)이 10개월간 지원된다. 사업기간은 2026년 9월부터 2027년 7월까지다. 개발 결과물은 오픈소스로 공개해 국내 보안산업 전반의 활용을 지원한다. SK텔레콤은 업스테이지와 SK쉴더스, 시큐아이, 안랩, 이글루코퍼레이션, 라온시큐어, 지니언스, 파이오링크 등 13개 기관과 컨소시엄을 구성했다. 고려대·숭실대 산학협력단도 참여한다. 컨소시엄은 ‘전방위 사이버 보안 특화 AI 파운데이션 모델군 개발 및 국내 사이버 위협 환경 기반 에이전틱 보안 서비스 실증’을 목표로 내걸었다. 핵심은 하나의 거대 모델보다 보안 업무별 특화 모델과 이를 실제 현장에 적용하는 에이전틱 AI다. 위협을 탐지·분석하고 대응까지 이어지는 보안 업무를 AI가 지원하거나 일부 자동 수행하도록 만들어 국내 사이버 환경에 맞는 실증 모델을 확보하겠다는 전략이다. 네이버클라우드는 32개 기업·기관을 묶어 맞불을 놨다. LG CNS·LG AI연구원·LG유플러스를 비롯해 이스트시큐리티, 티오리한국, 하이퍼엑셀 등이 참여했고 한국항공우주산업(KAI), 한국수력원자력, 금융보안원, 한국과학기술정보연구원과 서울대·KAIST·포항공대 등도 이름을 올렸다. 컨소시엄 주제도 ‘국가 사이버 안보 역량 내재화를 위한 AI 파운데이션 모델 개발’로 국가 기반시설과 연구기관까지 폭넓게 끌어들였다. SKT가 실제 보안 서비스 적용에 초점을 맞췄다면 네이버클라우드는 AI·보안 기업뿐 아니라 금융·에너지·항공·연구기관을 참여시켜 국가 중요 인프라에 적용할 수 있는 보안 AI 생태계 구축에 무게를 둔 것으로 볼 수 있다. 다만 최종 선정은 컨소시엄 규모가 아니라 모델 개발 역량과 실증 계획, 산업 확산 가능성 등을 종합적으로 평가해 결정된다. 정부가 이 사업을 추진하는 배경에는 AI의 사이버 공격 능력이 빠르게 높아지고 있다는 현실이 있다. 앤트로픽은 지난 4월 ‘Claude Mythos Preview’ 테스트 결과를 공개하며 주요 운영체제와 웹브라우저에서 제로데이 취약점을 찾아내고 이를 악용할 수 있는 수준에 도달했다고 밝혔다. 앤트로픽은 테스트 과정에서 OpenBSD의 27년 된 취약점도 발견했다고 설명했다. 앤트로픽은 이후 Mythos 계열 모델을 활용해 중요한 소프트웨어의 취약점을 찾는 ‘Project Glasswing’을 추진하고 있으며, 6월에는 Mythos 5를 제한된 파트너에게 제공하고 있다고 밝혔다. 공격자 측 AI 역량이 빠르게 고도화되는 만큼 방어 AI 역시 탐지에 그치지 않고 취약점 분석과 대응, 보안 운영 자동화까지 발전해야 한다는 논리가 힘을 얻는 이유다. 한편 이번 사업은 결국 ‘한국형 사이버보안 AI’를 누가 만들어낼 것인가를 가르는 시험대다. 정부가 GPU를 제공하는 것보다 중요한 것은 개발된 모델이 실제 국내 기업·기관의 보안 현장에서 얼마나 잘 작동하느냐다. 특히 오픈소스로 공개되는 만큼 최종 모델이 국내 보안업체의 제품과 서비스에 얼마나 빠르게 결합되는지가 사업 성패를 가를 전망이다.2026-08-26 21:59:25
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![[데일리 건설 브리프] GS건설, 고메드갤러리아와 프리미엄 주거 F&B 서비스 맞손 外](https://image.ajunews.com//content/image/2026/08/26/20260826153653323189.png)
GS건설, 고메드갤러리아와 '프리미엄 주거 F&B 서비스' 맞손 外 [경제일보] GS건설은 고메드갤러리아와 ‘주거단지 내 프리미엄 F&B 서비스 강화를 위한 업무협약(MOU)’를 체결했다고 26일 밝혔다. 이번 협약은 아파트 커뮤니티 내 식음시설 운영을 넘어 단지 특성과 입주민의 라이프스타일을 반영한 맞춤형 F&B서비스를 자이(Xi) 커뮤니티에 선보이기 위해 마련됐다. 고메드갤러리아는 주거 커뮤니티를 비롯해 급식·컨벤션 등 다양한 분야에서 맞춤형 식음 서비스를 제공하는 F&B 전문 브랜드다. 특히 주거 분야에서는 조식부터 석식, 카페, 베이커리, 간편식 등에 이르는 커뮤니티 특화 식음 서비스를 운영하고 있다. GS건설은 이번 협력을 바탕으로 서울 서남권 핵심 정비사업지인 ‘목동12단지 재건축정비사업’의 수주 경쟁력을 강화한다는 계획이다. 이와 함께 ‘안산성포동 주거복합사업’등 주요 프로젝트에 차별화된 주거 식음 서비스를 적용할 예정이다. 구체적으로 입주민의 라이프스타일을 고려해 △영양 밸런스를 고려한 프리미엄 올데이 다이닝 서비스 △베이커리·스페셜티 카페 등 다양한 브랜드와 연계한 팝업 라운지 △입주민 전용 케이터링 및 소모임·파티 서비스 등 맞춤형 다이닝 서비스를 제안한다. GS건설 관계자는 “자이(Xi) 커뮤니티는 단순히 시설을 제공하는 것을 넘어 입주민의 일상에 새로운 경험과 가치를 더하는 라이프스타일 플랫폼을 지향하고 있다”며 “고메드갤러리아와의 협업을 통해 목동12단지를 비롯한 주요 사업지에 입주민이 일상에서 직접 체감할 수 있는 주거 서비스를 지속적으로 제안할 것”이라고 말했다. 우미건설, 우미희망재단 기부장학생 대상 ‘인재육성 프로그램’ 개최 우미건설은 우미희망재단이 머큐어 서울 마곡에서 ‘2026년 우미희망재단 인재육성 프로그램’을 개최했다고 26일 밝혔다. 이번 프로그램은 우미희망재단이 한국장학재단과 함께 운영하는 ‘푸른등대 우미희망재단 기부장학사업(우미펠로우십)’의 일환으로 진행됐다. 올해 푸른등대 장학금으로 산업재해 피해가정과 1인가구 주거취약 대학생 50명에게 1인당 500만원을 지급했으며 이 중 44명이 이번 프로그램에 참여했다. ‘2026년 인재육성 프로그램’은 장학생들의 진로 탐색과 정서 회복을 위한 특강, 참가자 간 교류를 돕는 체험활동 및 주제발표 등으로 구성됐다. 특강에서는 뇌과학·인공지능 전문가인 김대식 KAIST 전기및전자공학부 교수가 ‘AI 시대의 공존’을 주제로 인공지능이 바꿀 사회와 진로 환경을 짚었다. 이헌주 연세대 미래융합연구원 연구교수는 자기효능감과 마음돌봄을 주제로 강연에 나섰다. 이어진 ‘꿈이룸 보고서 발표’에서는 우수 참여자 10명이 장학금을 발판 삼아 지난 1학기 동안 이뤄낸 성과와 앞으로의 계획을 공유했다. 장학생들은 봉사활동으로 타일벽화도 제작했다. 완성된 작품은 장애아어린이집에 시공될 예정이다. 이춘석 우미희망재단 사무국장은 “장학생 한 명 한 명이 자기 자리에서 꾸준히 성장하고 있음을 확인하는 자리였다”며 “장학금을 전달하는 것에서 멈추지 않고 이런 교류와 소통의 자리를 계속 만들어가겠다”고 말했다. LH, 의정부우정 A-2블록 공공분양 463호 공급 한국토지주택공사(LH)는 의정부우정 공공주택지구 A-2블록 463호 입주자모집공고를 시행한다고 26일 밝혔다. 의정부우정 A-2블록은 지난 2021년 10월에 사전청약을 실시한 단지다. 총 463호 모두 실수요자 선호도가 높은 전용면적 59㎡의 단일 면적, 2개 타입으로 공급된다. 이번 공급 물량은 전체 463호로 사전청약 당첨자 세대 278호를 제외한 185호가 특별공급 및 일반공급 대상이다. 평균 분양가는 전용면적 59㎡ 호당 약 4억300만원 수준으로 3년 전매제한이 있으나 실거주 의무는 없다. 의정부우정 A-2블록은 수도권 교통망의 지속적인 확충으로 서울 접근성이 더욱 향상될 것으로 기대를 모은다. 단지에서 약 1km 거리에 지하철 1호선 녹양역이 위치해 서울 도심 및 수도권 주요 지역으로 편리하게 이동할 수 있다. 인근 의정부역에는 GTX-C노선이 예정돼 있어 개통 시 삼성역까지 약 20분대로 이동 가능하다. 이와 함께 수도권제1순환고속도로와 국도 39호선 등 광역도로망 이용이 편리해 의정부는 물론 양주·고양·남양주 등 인접 도시까지 차량 이동이 수월하다. 단지 바로 옆에는 버들개초등학교, 녹양중학교가 위치해 있다. 청약 접수는 사전청약 당첨자를 대상으로 다음달 7일~8일 우선 진행된 뒤 14일~15일 특별공급, 16일~17일 일반 공급 순서로 진행된다. 오는 10월 당첨자를 발표한 뒤 12월 계약 체결을 진행하며 입주는 2029년 5월 예정이다. 주택전시관은 이달 29일부터 30일까지 사전청약자에게 우선 공개된 뒤 31일부터 9월 13일까지 일반 방문객에게 공개된다. 입주자 모집 공고 후 온라인 사이버모델하우스를 통해서도 견본주택을 확인할 수 있다.2026-08-26 15:46:38
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카카오, 지역 AI 생태계 키운다…첫 오프라인 캠프 '세일링 부산' 개최 [경제일보] 카카오가 지역 인공지능(AI) 창업가를 직접 연결하고 육성하는 방식으로 비수도권 AI 생태계 확장에 나선다. 단순 교육이나 자금 지원을 넘어 지역 창업가들이 투자자와 선배 창업가, 동료 기업가를 만나 사업 방향을 구체화할 수 있는 네트워크를 구축해 수도권에 집중된 AI 창업 생태계의 외연을 넓힌다는 전략이다. 26일 카카오는 지난 21일부터 22일까지 부산에서 지역 AI 창업가를 위한 네트워크 캠프 '세일링 부산 2026'을 개최했다고 밝혔다. 이번 행사에는 비수도권에서 활동하는 AI·데이터 분야 창업가 40명과 벤처투자자 및 선배 창업가로 구성된 멘토 10명 등 총 50명이 참여했다. 이번 행사는 카카오의 지역 AI 인재·기업 육성 추진 기구인 '카카오 AI 돛'이 마련한 첫 오프라인 프로그램이다. 카카오 AI 돛은 카카오그룹의 기술·사업 인프라와 한국과학기술원(KAIST), 광주과학기술원(GIST), 대구경북과학기술원(DGIST), 울산과학기술원(UNIST) 등 4대 과학기술원의 연구·기술 역량을 결합해 지역 AI 인재와 기업을 지원하는 민간 협력 기구다. 카카오는 500억원 규모의 AI 육성 기금을 기반으로 수도권에 비해 AI 교육과 창업 인프라가 상대적으로 부족한 비수도권의 창업 생태계를 지원한다는 계획이다. 특히 지역 창업가들이 사업을 확장하는 과정에서 필요한 투자와 네트워크를 연결해 지역 기업의 성장 기반을 마련하는 것을 목표로 진행되고 있다. 이번 행사는 기존 창업 지원 프로그램과 달리 교육이나 투자 유치에만 초점을 맞추지 않았다. 카카오 AI 돛은 사전 조사를 통해 지역 창업가들이 실제로 필요로 하는 지원 가운데 투자자와 선배 창업가, 동료 창업가 등과의 연결이 중요하다는 점을 확인하고 네트워크 캠프 형태로 첫 프로그램을 구성했다. 창업가의 '번아웃'과 재충전도 주요 주제로 삼았다. 창업 초기 기업은 인력과 자금이 제한된 상황에서 제품 개발과 투자 유치, 고객 확보 등을 동시에 진행해야 하는 만큼 사업 과정에서 침체기를 겪을 가능성이 높다. 수도권에 비해 관련 네트워크와 교류 기회가 적은 지역 창업가에게는 사업적 연결뿐 아니라 동료들과 경험을 공유할 수 있는 접점도 중요하다는 판단이다. 이에 카카오는 '세일링 부산 2026'을 '쉼·연결·영감'을 주제로 부산의 자연환경을 활용한 프로그램으로 구성했다. 참가자들은 부산의 바다와 자연을 배경으로 휴식하는 한편 커피챗과 '캔미팅' 등을 통해 멘토와 사업 고민을 나누고 동료 창업가들과 교류했다. 특히 캔미팅은 업무 공간을 벗어나 외부와 단절된 환경에서 특정 주제에 대해 자유롭게 의견을 나누는 방식으로 진행됐다. 창업가들이 공식적인 투자 설명회나 강의 형태에서 벗어나 자신의 사업 방향과 고민을 공유할 수 있도록 구성한 것이다. 카카오 AI 돛은 향후 지역별 창업가 네트워크를 확대한다는 계획이다. 부산을 시작으로 지역별 AI 창업가들과 접점을 만들고 현장에서 확인한 수요를 바탕으로 지원 프로그램을 고도화한다는 구상이다. 특히 지역 AI 기업이 각 지역에 머무르는 데 그치지 않고 외부 시장과 연결될 수 있는 기반을 마련하는 데 사업의 초점을 맞출 것으로 전망된다. 카카오그룹이 보유한 기술과 사업 인프라, 4대 과학기술원의 연구 역량 등을 지역 기업과 연결해 AI 인재 양성과 기업 성장으로 이어지는 구조를 구축한다는 것이다. 김영덕 카카오 AI 돛 센터장은 "'세일링 부산'이 지역 AI 창업가들에게 잠시 닻을 내리고, 같은 고민을 가진 동료들과 다시 항해할 힘을 얻는 계기가 되었기를 바란다"며 "앞으로도 창업가들의 목소리에서 출발해 지역의 인재와 기업이 더 큰 시장으로 나아갈 수 있도록 필요한 연결을 만들어 나가겠다"고 말했다.2026-08-26 09:47:01
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LG전자, 하반기 신입 채용…로봇·HVAC 등 미래사업 인재 확보 [경제일보] LG전자가 로봇과 냉난방공조(HVAC), 모빌리티 등 미래 성장 분야를 중심으로 하반기 신입사원 채용에 나선다. 사업본부별 수요에 맞춰 연구개발(R&D)과 영업·생산 등 다양한 직군에서 인재를 확보한다. 26일 LG전자에 따르면 회사는 다음 달 13일까지 LG그룹 채용 포털 ‘LG커리어스’를 통해 하반기 신입사원 채용을 진행한다. 채용은 HS(생활가전), MS(TV), VS(전장), ES(냉난방공조) 등 4개 사업본부를 비롯해 한국영업본부와 생산기술원 등 주요 조직에서 진행된다. 모집 분야는 로봇·생산기술·전기·전자·기계 등 R&D 직군을 포함해 영업·마케팅, 공급망관리(SCM), 구매, 생산, 품질, 재무, 인사, 사업·전략기획 등 12개 직군이다. 구체적인 채용 인원은 공개하지 않았다. 특히 로보틱스와 모빌리티, 스마트팩토리, 냉난방공조 등 LG전자가 미래 성장 영역으로 육성하는 분야를 중심으로 인재 확보가 이뤄진다. LG전자가 기존 생활가전과 TV, 전장 사업과 함께 신사업 분야의 인력 기반을 확대하는 방식이다. LG전자는 대학별 채용상담회도 진행한다. 오는 31일 한국과학기술원(KAIST)을 시작으로 서울대, 고려대, 성균관대, 서강대, 한양대 등 전국 12개 대학을 순차적으로 방문한다. 현직자와 인사담당자가 직접 참여해 지원자들에게 직무와 채용 관련 정보를 제공할 예정이다. 해외에서는 R&D 석·박사 인재 확보에 나선다. 다음 달 9일부터 매사추세츠공과대(MIT), 카네기멜런대, 미시간대, 퍼듀대, 일리노이대 어버너-샴페인캠퍼스, 위스콘신대 매디슨 등 북미 6개 대학에서 채용설명회를 개최한다.2026-08-26 09:35:28
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배충식 KAIST 총장 "승부수는 피지컬 AI"…전 교과목 AI 체계로 바꾼다 [경제일보] 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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KAIST, '결함'을 기술로 바꿨다…물방울 제어해 열전달 5.5배 향상 [경제일보] 물체 표면에 맺히는 물방울을 더 많이 만들면서도 빠르게 떨어뜨려 열전달 효율을 최대 5.5배 높이는 코팅 기술이 국내 연구진에 의해 개발됐다. 발전소와 산업용 열교환기뿐 아니라 담수화 설비와 전자기기 냉각 등 응축과 열교환이 필요한 다양한 산업에 적용될 가능성이 주목된다. KAIST는 남영석 기계공학과 교수와 임성갑 생명화학공학과 교수 공동연구팀이 표면의 초박막 고분자 코팅막 구조를 조절해 응축 과정에서 물방울의 생성과 제거를 동시에 촉진하는 기술을 개발했다고 23일 밝혔다. 연구 결과는 지난달 16일 국제학술지 ‘네이처 커뮤니케이션스’에 게재됐다. 이번 연구의 핵심은 그동안 고분자막의 ‘결함’으로 여겨졌던 나노미터 크기의 미세 구조를 오히려 물방울을 제어하는 요소로 활용했다는 데 있다. 응축은 발전소에서 터빈을 거친 증기를 다시 물로 되돌리거나 해수에서 물을 얻는 담수화 과정, 각종 열교환기와 냉각 시스템에서 활용되는 핵심 열전달 과정이다. 효율을 높이려면 표면에서 발생한 물이 가능한 빨리 제거돼야 한다. 물방울이 서로 합쳐져 표면을 덮는 물막을 형성하면 열의 이동을 방해하는 열저항이 커지기 때문이다. 문제는 물방울의 ‘생성’과 ‘제거’가 서로 상충한다는 점이다. 표면을 거칠게 만들어 물방울이 맺힐 자리를 늘리면 물방울이 표면에 걸려 떨어지지 않는다. 반대로 매끄럽게 만들면 물방울은 쉽게 떨어지지만 새로운 물방울이 생길 자리가 줄어든다. 연구팀은 이 딜레마를 고분자막 내부의 미세한 응집체를 활용해 해결했다. ‘개시제를 이용한 화학 기상 증착법(iCVD)’으로 표면에 초박막 고분자막을 형성하고 나노 크기의 구조를 물방울이 처음 생기는 일종의 ‘씨앗 자리’로 활용했다. 그 결과 두꺼운 고분자막보다 약 3배 많은 물방울이 표면에 형성됐다. 여기에 열처리 공정을 적용해 물방울이 표면에 달라붙는 힘까지 낮췄다. 물방울이 충분히 커질 때까지 표면에 머무르는 대신 작은 상태에서 빠르게 떨어지도록 한 것이다. ‘많이 만들고 빨리 제거하는’ 응축 구조를 구현한 셈이다. 실제 산업용 응축기에 널리 사용되는 구리관에 해당 코팅을 적용한 실험에서는 일반적인 구리 표면보다 응축 열전달계수가 최대 5.5배 향상됐다. 기존 발수 코팅과 비교해도 열전달 성능이 50% 이상 높았다. 산업적 의미도 적지 않다. 열교환기의 효율이 높아지면 같은 열처리 성능을 유지하면서 필요한 에너지 투입량을 줄일 수 있기 때문이다. 특히 발전소와 산업시설처럼 대규모 열교환 설비를 운용하는 분야에서는 열전달 효율 개선이 에너지 소비와 운영비 절감으로 이어질 가능성이 있다. 연구팀은 향후 발전소와 산업용 열교환기는 물론 담수화·수분 포집 장치, 전자기기 냉각 등으로 적용 범위를 넓힐 수 있을 것으로 기대하고 있다. 특히 iCVD 방식은 용매를 사용하지 않고 복잡한 곡면에도 균일한 박막을 형성할 수 있어 실제 산업용 부품에 적용할 수 있는 공정 측면의 장점도 갖췄다. 남 교수는 “기존에 결함으로 여겨졌던 나노 구조를 물방울 생성과 제거를 조절하는 요소로 활용했다”며 “열전달 효율을 높이는 새로운 방법을 제시했다는 점에서 의미가 있다”고 말했다.2026-08-23 15:24:26
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"암세포를 정상으로 되돌린다"…KAIST, 세포 운명 바꾸는 '잠금장치' 찾았다 [경제일보] 국내 연구진이 한 번 암세포처럼 비정상적인 상태로 굳어진 세포를 다시 정상 상태로 되돌릴 수 있는 새로운 원천기술을 제시했다. 세포가 특정 상태에 고착되는 원인을 단순히 개별 유전자에서 찾는 것이 아니라 수천 개의 분자 네트워크 가운데 실제로 ‘잠금장치’ 역할을 하는 핵심 회로를 찾아 제어하는 방식이다. KAIST는 바이오및뇌공학과 조광현 교수 연구팀이 세포 내 분자 네트워크에서 상태 변화를 되돌아가지 못하게 만드는 핵심 회로를 규명하고 이를 제어하는 ‘ROOT’ 기술을 개발했다고 21일 밝혔다. 연구 결과는 국제학술지 ‘미국국립과학원회보(PNAS)’에 게재됐다. ◆ 수천개 회로 중 세포를 붙잡는 ‘잠금장치’ 찾아 세포는 외부 자극에 반응해 성질과 기능을 바꾼다. 문제는 자극이 사라진 뒤에도 변화된 상태가 유지되는 경우다. 이를 ‘비가역성(Irreversibility)’이라고 한다. 세포 분화처럼 정상적인 생명현상에 필수적인 반면 암세포의 이동성과 침윤성을 높이는 상피-간엽 전이(EMT) 등 질병 과정에서도 나타난다. 연구팀은 세포 내부의 ‘양성 되먹임 회로’에 주목했다. 특정 분자가 다른 분자를 활성화하고, 활성화된 분자가 다시 처음 분자를 활성화하는 구조가 형성되면 외부 자극이 사라져도 세포는 변화된 상태를 유지할 수 있다. 문제는 이 같은 회로가 세포 안에 수천개 이상 존재한다는 점이다. 연구팀이 개발한 ROOT는 분자 간 상호작용을 컴퓨터 논리 모델로 구현한 뒤 외부 자극이 발생하고 사라지는 과정을 시뮬레이션해 세포를 특정 상태에 묶어두는 핵심 회로 집합인 ‘비가역성 커널’을 찾아낸다. 조광현 교수는 이를 복잡하게 얽힌 수천개의 전선 가운데 “실제로 문을 잠그고 있는 전선만 찾아내는 방식”이라고 설명했다. 세포의 상태를 바꾸는 수많은 요인 가운데 결정적인 원인 회로를 특정할 수 있다는 의미다. ◆ ‘리셋’과 ‘역전’으로 세포 상태 제어 연구팀은 찾아낸 핵심 회로를 바탕으로 두 가지 제어 전략도 제시했다. ‘리셋 제어(Resetting control)’는 세포의 비가역적인 특성 자체는 유지하면서 현재의 세포 상태를 이전 상태로 되돌리는 방식이다. 반면 ‘역전 제어(Reversing control)’는 세포를 특정 상태에 고착시키는 비가역성의 원인 자체를 제거한다. 이를 통해 세포가 서로 다른 상태 사이를 다시 이동할 수 있도록 만든다. 연구팀은 ROOT를 B세포 분화와 폐암의 상피-간엽 전이, 단일세포 전사체 데이터를 활용한 장세포·베타세포 분화 등 다양한 생물학적 모델에 적용했다. 기존 연구에서 세포 상태와 분화를 결정한다고 알려진 주요 인자와 일치하는 핵심 회로를 찾아냈으며 실제 실험 데이터 기반 분자 네트워크에서도 세포 상태를 되돌리는 제어 방법을 제시했다. 이번 연구가 주목받는 이유는 암 치료의 접근법을 한 단계 확장할 가능성이 있기 때문이다. 기존에는 비정상 세포를 제거하거나 증식을 억제하는 방식이 중심이었다면, 세포를 비정상 상태에 붙잡아두는 네트워크를 찾아 이를 해제함으로써 정상 상태로 되돌리는 전략이 가능해진다. 한편 이번 연구는 세포 운명을 제어할 수 있는 원천기술과 가능성을 제시한 단계로, 실제 암 환자 치료에 적용하려면 표적 회로의 안전성과 재현성, 정상세포에 미치는 영향 등을 검증하는 후속 연구가 필요하다. 연구팀은 향후 암과 노화 등에서 비정상적으로 고착된 세포 상태를 제어하는 치료전략으로 기술을 확장한다는 계획이다.2026-08-21 13:52:52
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KAIST, "방해꾼" 양성자를 에너지원으로…차세대 배터리 개발 [경제일보] 대규모 에너지저장장치(ESS)의 차세대 배터리 후보로 꼽히는 수계 아연이온전지에서 그동안 성능을 떨어뜨리는 요소로 여겨졌던 양성자를 오히려 에너지 저장에 활용하는 기술이 개발됐다. 아연 이온과 양성자가 전극에 저장되는 순서를 제어해 높은 에너지 저장량과 빠른 충·방전 속도를 동시에 확보할 수 있는 새로운 전극 설계법이 제시됐다. KAIST는 박선아 화학과 교수 연구팀이 2차원 전도성 금속-유기 구조체(MOF)를 활용해 아연 이온과 양성자를 차례로 저장하는 새로운 전극 소재를 개발했다고 19일 밝혔다. 연구 결과는 국제학술지 ‘켐(Chem)’에 지난달 7일 게재됐다. 수계 아연이온전지는 물을 기반으로 한 전해질을 사용하는 충전식 배터리다. 리튬이온전지에 비해 화재 위험이 낮고 원료 가격이 상대적으로 저렴해 대규모 ESS에 적용할 차세대 배터리로 주목받고 있다. 하지만 구조적인 한계가 있었다. 전기를 저장하는 아연 이온은 전하가 커 전극 내부에서 이동하는 속도가 느리다. 저장 용량을 높이면서 동시에 충·방전 속도를 끌어올리기가 쉽지 않은 이유다. 반대로 양성자는 크기가 작아 빠르게 움직일 수 있지만 예상치 못한 문제가 발생한다. 양성자가 너무 일찍 전극과 반응하면 부산물이 만들어지고, 이 부산물이 아연 이온의 이동을 방해해 오히려 배터리 성능을 떨어뜨릴 수 있다. 기존 연구에서는 양성자의 불필요한 반응을 억제하는 데 초점이 맞춰졌다. 박선아 교수팀은 여기서 발상을 전환했다. 양성자를 없애야 할 대상으로 보지 않고, 저장 순서만 제어하면 추가적인 에너지 저장에 활용할 수 있다는 점에 주목했다. 연구팀은 금속과 유기 분자를 연결해 미세한 구멍을 만든 2차원 금속-유기 구조체에 양성자를 붙잡을 수 있는 ‘아민 작용기’를 도입했다. 이 작용기가 특정 전압에서 양성자를 저장하도록 설계해 아연 이온과 양성자가 동시에 뒤섞여 반응하는 것을 막았다. 핵심은 ‘순서’다. 높은 전압 구간에서는 아연 이온이 먼저 전극에 저장되고, 전압이 낮아지면 양성자가 추가로 저장된다. 서로 다른 이온이 서로 다른 전압 영역에서 순차적으로 에너지 저장에 참여하도록 만든 것이다. 실험 결과도 주목할 만하다. 충·방전 속도를 기존보다 16배 높인 조건에서도 초기 저장 용량의 46.9%를 유지했다. 일반적으로 배터리는 충·방전 속도가 빨라질수록 저장할 수 있는 에너지양이 크게 감소하지만, 새 전극은 빠른 충·방전 환경에서도 상당한 저장 성능을 유지했다. 500회 이상의 빠른 충·방전을 반복한 뒤에도 안정적인 성능을 확인했다. 연구팀은 다양한 X선 분석을 통해 아연 이온이 먼저 저장된 뒤 양성자가 추가로 저장되는 과정을 확인했다. 특히 양성자를 저장했다가 다시 내보내는 과정이 반복될 수 있다는 점도 확인했다. 이번 연구의 의미는 단순히 새로운 배터리 소재를 개발했다는 데 있지 않다. 배터리 내부에서 불리하게 작용하던 화학 반응을 억제하는 대신, 반응의 발생 시점과 순서를 제어해 에너지 저장 과정으로 전환했다는 점이 핵심이다. 다만 상용화까지는 추가 검증이 필요하다. 이번 연구는 전극 소재 수준의 가능성을 확인한 단계인 만큼 실제 배터리 셀과 대형 ESS 환경에서도 동일한 성능이 구현되는지, 장기간 반복 충·방전 과정에서 소재의 안정성이 유지되는지 등을 확인해야 한다. 특히 ESS 시장에서는 단순히 높은 에너지 밀도뿐 아니라 수천~수만 회에 이르는 충·방전 수명, 소재 가격, 제조 공정의 경제성, 대형화 가능성 등이 함께 요구된다. 따라서 이번 연구가 실제 상용 배터리로 이어지려면 소재 성능을 시스템 수준으로 확장하는 후속 연구가 중요할 전망이다. 박선아 교수는 “기존에 배터리 성능을 떨어뜨릴 수 있는 ‘방해꾼’으로 여겼던 양성자를 오히려 에너지를 더 저장하는 데 활용할 수 있음을 보여줬다”며 “이번 원리를 다양한 전극 소재에 적용해 더 많은 에너지를 빠르게 저장할 수 있는 배터리를 개발할 수 있을 것으로 기대한다”고 말했다.2026-08-19 14:51:31
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KAIST 찾은 '구글의 전설' 제프 딘…"AI 경쟁, 결국 컴퓨팅 효율 싸움" [경제일보] 인공지능(AI) 산업의 경쟁 구도가 거대언어모델(LLM)의 성능 경쟁에서 컴퓨팅 자원을 얼마나 확보하고 효율적으로 활용하느냐의 경쟁으로 이동하고 있다. 구글에서 27년간 AI와 컴퓨팅 인프라의 발전을 이끌었던 제프 딘이 한국에서 던진 메시지도 여기에 집중됐다. 딘은 지난 13일 서울 AI 허브에서 열린 특별강연에서 “향후 몇 년간 AI 발전의 핵심은 하드웨어와 컴퓨팅 자원을 얼마나 확보하고 효율적으로 사용하는가에 달려 있다”고 강조했다. 단순히 더 큰 모델을 만드는 것만으로 AI 경쟁력을 확보하기 어려워지고 있다는 의미다. 이번 강연은 딘이 구글을 떠난 뒤 사실상 첫 공식 행보라는 점에서도 주목받았다. KAIST와 국가AI연구거점의 공동 초청으로 마련된 행사에는 KAIST를 비롯해 고려대·연세대·포스텍 등 컨소시엄 대학의 연구진과 학생, 기업 관계자 등 150여명이 참석했고 온라인으로도 220여명이 참여했다. 딘은 1999년 구글에 합류한 이후 검색 인프라를 비롯해 구글의 AI 연구 기반을 구축한 핵심 인물이다. 분산 시스템 연구를 기반으로 대규모 연산을 효율적으로 처리하는 기술을 발전시켰고, 텐서플로와 구글의 AI 전용 반도체인 TPU 개발에도 관여했다. 최근까지는 구글 수석과학자로 차세대 AI 모델 제미나이 개발을 이끌었다. 그런 그가 구글을 떠나 과학 연구를 위한 AI 스타트업 ‘디스커버리 루프’를 창업하면서 업계의 관심이 집중됐다. 구글과 같은 빅테크의 최고 수준 연구 환경을 떠나 새로운 회사를 선택한 만큼, 그의 이번 발언은 단순한 기술 전망 이상의 의미를 갖는다. ◆ AI의 다음 병목은 ‘모델’보다 ‘연산’ 딘이 강조한 것은 AI 발전을 바라보는 시각 자체의 변화다. 그는 학부 시절 신경망 학습을 연구했지만 당시 컴퓨팅 성능의 한계 때문에 연구 성과를 내기 어려웠고, 20여년이 지나 충분한 연산 자원이 확보되면서 당시 아이디어가 현실화됐다고 설명했다. 지난 15년간 AI의 발전 역시 특정한 알고리즘 하나가 등장했기 때문이라기보다 연산 능력·데이터·모델 규모가 함께 확대된 결과라는 것이 그의 설명이다. 이 발언은 현재 AI 산업의 경쟁 구도를 정확히 관통한다. 챗GPT를 비롯한 생성형 AI가 대중화된 이후 기업들은 더 많은 데이터를 학습시키고 더 큰 모델을 구축하는 방식으로 경쟁해왔다. 그러나 모델 규모가 커질수록 학습과 추론에 필요한 컴퓨팅 비용도 폭증한다. 결국 AI 모델을 얼마나 잘 만드는가와 동시에 필요한 연산량을 얼마나 적은 비용으로 처리할 수 있는가가 기업 경쟁력의 핵심이 된다. 엔비디아가 AI 가속기 시장을 장악한 것도 같은 맥락이다. 구글이 자체 TPU를 개발한 이유 역시 외부 반도체에만 의존하지 않고 AI 연산 구조에 맞는 하드웨어와 소프트웨어를 함께 최적화하기 위해서였다. 딘의 경력 자체가 이를 보여준다. 대규모 분산 시스템을 연구하던 컴퓨터과학자가 구글에서 TPU와 AI 시스템 개발에 참여한 것은 AI가 발전할수록 모델과 반도체, 데이터센터, 소프트웨어를 하나의 시스템으로 설계해야 한다는 흐름과 맞닿아 있다. ◆ 한국 AI도 ‘모델 개발’ 이후를 준비해야 이번 딘의 KAIST 방문은 국내 AI 산업에도 시사하는 바가 크다. 한국의 AI 전략은 그동안 자체 파운데이션 모델 확보와 GPU 확보에 상당한 무게가 실렸다. 하지만 모델을 하나 확보한다고 AI 경쟁력이 완성되는 것은 아니다. 대규모 모델을 학습시키고 실제 서비스에 적용하기 위해서는 GPU와 AI 반도체, 데이터센터, 네트워크, 저장장치, 소프트웨어 등 전체 시스템을 효율적으로 연결해야 한다. KAIST가 추진하는 ‘AI 시스템 이니셔티브’ 역시 이 지점에 초점을 맞추고 있다. AI 모델 자체뿐 아니라 하드웨어와 시스템 소프트웨어를 함께 최적화해 제한된 컴퓨팅 자원을 최대한 활용하는 것이 목표다. 최근 글로벌 빅테크와 KAIST의 협력이 이어지는 것도 주목할 부분이다. 엔비디아가 KAIST와 AI 공동연구소 및 피지컬AI센터 설립을 추진한 데 이어 구글의 핵심 AI 연구자가 직접 KAIST를 찾아 연구진과 분산 시스템과 AI 인프라를 논의했다. 이는 한국이 AI 모델 경쟁에서 단순히 해외 기술을 활용하는 수준을 넘어 AI 시스템 전체를 연구할 수 있는 기반을 확보해야 한다는 신호로 해석할 수 있다. 딘이 강연에서 “AI가 인간을 대체하느냐”는 질문에 인간과 AI가 각자의 강점을 활용하는 것이 중요하다고 답한 것도 같은 맥락이다. AI를 인간의 대체재로만 볼 것이 아니라 인간이 해결하지 못했던 문제를 풀기 위한 연구 도구로 활용해야 한다는 것이다. 그가 창업한 디스커버리 루프가 과학 연구를 AI의 주요 적용 분야로 삼은 것도 의미가 있다. AI가 검색과 문서 작성, 코딩을 넘어 신약과 소재, 물리학 등 과학적 발견의 속도를 높이는 방향으로 확장될 경우 필요한 컴퓨팅 규모는 지금보다 더욱 커질 수밖에 없다. 한편 딘이 한국에서 던진 메시지는 명확하다. AI 경쟁의 다음 승부처는 더 큰 모델을 만드는 데서 끝나지 않는다. 얼마나 많은 연산 자원을 확보하고, 이를 얼마나 효율적으로 연결하고 활용하느냐가 관건이다. 한국이 AI 강국을 목표로 한다면 GPU 확보량이나 국산 모델 개발 성과만을 경쟁력의 기준으로 삼아서는 안 된다. 반도체부터 데이터센터, 네트워크, 분산 시스템, 모델까지 이어지는 ‘AI 풀스택’ 경쟁력을 확보해야 한다. 27년간 구글의 AI 역사를 만들어온 연구자가 퇴사 직후 한국에서 가장 먼저 강조한 것도 결국 이 지점이었다. AI 시대의 진짜 경쟁은 모델의 크기가 아니라 그것을 움직이는 시스템의 경쟁으로 넘어가고 있다.2026-08-19 07:55:41
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SKT 'A.X K2' 3단계행…셀렉트스타, AI 데이터 품질 검증 고도화 나선다 [경제일보] 정부의 '독자 AI 파운데이션 모델' 프로젝트 2차 평가에서 SK텔레콤 컨소시엄이 3단계에 진출한 가운데 컨소시엄의 데이터 부문을 맡은 셀렉트스타의 역할도 확대되고 있다. 인공지능(AI) 모델의 성능 경쟁이 고도화하면서 학습 데이터의 품질과 안전성을 관리하는 역량이 독자 AI 모델 경쟁력의 주요 요소로 부상하고 있는 것으로 분석된다. 18일 셀렉트스타가 참여한 SK텔레콤 컨소시엄은 과학기술정보통신부가 추진하는 '독자 AI 파운데이션 모델' 프로젝트 2차 평가를 통과해 3개 정예팀 가운데 하나로 선정됐다. 이번 평가에서는 SK텔레콤의 'A.X K2'를 비롯해 업스테이지 '솔라 오픈 2', LG AI연구원 'K-엑사원 2.0'이 3단계 개발을 이어가게 됐다. 이번 프로젝트는 글로벌 AI 모델과 경쟁할 수 있는 국내 독자 AI 파운데이션 모델을 확보하기 위해 정부가 추진하는 국가 사업이다. 2차 평가는 벤치마크와 전문가 평가, 사용자 평가 등을 종합해 후속 개발팀을 가리는 방식으로 진행됐다. SK텔레콤 컨소시엄은 SK텔레콤을 중심으로 셀렉트스타, 크래프톤, 포티투닷, 리벨리온, 라이너, SK AX, 테크노매트릭스 등 기업과 서울대, KAIST 등 학계가 참여하고 있다. SK텔레콤 컨소시엄에서 셀렉트스타는 모델 개발에 필요한 학습 데이터의 품질 관리와 검수를 담당했다. 단순히 데이터를 구축해 공급하는 역할에서 나아가 여러 참여 기관에서 생성·구축한 데이터를 동일한 기준으로 검증하고 관리하는 역할을 맡았다. 셀렉트스타는 1차 단계에서 대규모 학습 데이터를 구축하고 품질을 검증해 SK텔레콤의 'A.X K1' 성능과 신뢰성 향상을 지원한 것에 이어 2차 단계에서는 컨소시엄 내 여러 기관이 생산한 데이터를 통합 관리하는 데 초점을 맞춰 품질을 검수했다. 최근 AI 모델의 성능이 학습 데이터의 양뿐 아니라 데이터의 정확성과 일관성에 영향을 받는 만큼 데이터 품질 관리의 중요성도 커지고 있다. 특히 여러 기관이 하나의 컨소시엄을 구성해 모델을 개발할 경우 기관마다 데이터 생성 방식이나 검수 기준이 달라질 수 있어 이를 통합하는 관리 체계가 필요한 것으로 꼽힌다. 셀렉트스타는 2차 단계에서 모델 개발 과정에 필요한 데이터 품질 기준을 별도로 수립하고 세부 항목을 검증했다. 질문과 답변이 적절하게 구성됐는지를 확인하는 '질의·응답 적정성', 이미지와 질문·답변의 내용이 일치하는지를 살펴보는 'VQA(시각 질의응답) 적정성', 문장의 형식과 구조 등을 확인하는 '구문 정확성' 등이 검수 대상에 포함됐다. 특히 2차 단계에서는 1차보다 강화된 데이터 품질 기준이 적용되면서 여러 참여 기관이 구축한 데이터를 일관된 기준으로 검증하는 작업의 중요성이 커졌다. 이에 셀렉트스타는 데이터 품질 관리 프로세스를 고도화해 기관별 데이터의 품질 편차를 줄이고 사후 학습에 활용되는 데이터의 완성도를 높이는 데 주력했다. AI 안전성 확보를 위한 데이터 검수도 진행했다. 모델이 실제 서비스에 활용되는 과정에서 유해하거나 편향된 결과를 내놓는 것을 줄이기 위해 레드티밍 학습용 데이터셋의 품질을 점검했다. 레드티밍은 AI 모델에 의도적으로 취약점을 공격하거나 문제가 발생할 수 있는 질문을 제시해 모델의 위험 요소를 확인하는 방식이다. 셀렉트스타는 자체 AI 신뢰성 평가 플랫폼인 '다투모 플랫폼'과 산업·공공 분야에서 축적한 레드티밍 경험 등을 활용해 데이터 품질과 안전성 검증을 진행했다고 설명했다. AI 모델의 파라미터 규모나 벤치마크 성능뿐 아니라 어떤 데이터를 어떤 기준으로 학습시킨 것인지를 검증해 실제 서비스 경쟁력을 향상시킨 것으로 평가된다. 특히 3단계에 진입한 모델들이 향후 산업과 실생활에서 활용될 수 있는 수준으로 고도화될 경우 데이터 품질 관리와 안전성 검증에 대한 요구도 더욱 커질 전망이다. 연구·개발 단계에서 확보한 모델 성능을 실제 서비스로 연결하기 위해서는 데이터의 정확성과 안정성, 개인정보 및 편향 문제 등을 지속적으로 관리해야 하기 때문이다. 김세엽 셀렉트스타 대표는 "이번 2차 평가 통과는 SKT 컨소시엄 참여기관들이 각자의 영역에서 역량을 모아온 결과"라며 "셀렉트스타도 데이터 총괄 파트너로서 축적해 온 데이터 구축·품질 관리 역량을 바탕으로 모델 고도화를 안정적으로 지원해 나가겠다"고 말했다. 이어 "이번 프로젝트의 기술과 데이터 성과가 특정 기업에 머무르지 않고 국내 AI 생태계가 폭넓게 활용할 수 있는 결과물로 이어질 수 있도록 데이터와 신뢰성 평가 기술을 지속적으로 고도화하겠다"고 강조했다.2026-08-18 14:08:11
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카카오 '카나나2', 허깅페이스 공개 두 모델, 안전성 평가 종합 1위 [경제일보] 카카오가 오픈소스로 공개한 경량언어모델(SLM) '카나나-2' 시리즈의 안전성 평가 결과를 18일 내놨다. 유사 규모 글로벌 모델과 비교해 종합 1위를 기록했다고 밝혔다. 평가 대상은 지난달 28일 허깅페이스에 공개한 4종 가운데 'Kanana-2-1.3B-Instruct'와 'Kanana-2-3B-Instruct'다. 카카오는 당시 4종을 상업적 활용까지 허용하는 '카나나 오픈 라이선스'로 배포했고, 자체 개발한 한국어 특화 토크나이저를 적용해 한국어 처리 효율을 30% 이상 높였다고 밝힌 바 있다. 현재 '카나나 인 카카오톡'과 카카오톡 대화·통화 요약, AI 국민비서 등에 카카오의 경량 모델이 쓰이고 있다. 이번 평가는 카카오가 자체 구축한 'AI 안전성 평가 플랫폼'으로 진행됐다. 지난해 11월 한국정보통신기술협회(TTA), KAIST, 카카오 등이 과학기술정보통신부 사업으로 공동 구축한 한국어 특화 벤치마크 'AssurAI'를 활용했다. AssurAI는 한국의 사회·문화적 맥락을 반영해 AI 위험 요소를 측정하며, 텍스트뿐 아니라 이미지·오디오 등 멀티모달 환경과 악의적 프롬프트 입력 상황까지 평가할 수 있다. 총 35개 위험 범주에 9560개 평가 항목으로 구성됐고, 카카오는 이를 △사회적 리스크 △성적 콘텐츠·아동보호 △범죄·불법 행위 △폭력 △권리 침해 등 5개 대분류로 재편해 집계했다. AI 모델이 사전 정의된 채점 기준에 따라 다른 모델의 응답을 평가하는 방식을 적용해, 대규모 평가에서도 주관적 편차를 줄이고 동일한 기준으로 비교할 수 있게 했다는 설명이다. 비교 대상은 유사 파라미터 규모의 구글 '젬마'와 알리바바 '큐웬'이었다. 결과는 카나나2 1.3B 모델이 종합점수 0.70으로 젬마(0.68), 큐웬(0.58)을 앞섰고, 3B 모델도 0.70으로 젬마(0.66), 큐웬(0.62)보다 높았다. 대분류별로는 1.3B 모델이 범죄·불법 행위 영역에서, 3B 모델이 성적 콘텐츠·아동보호와 권리 침해 영역에서 비교 모델을 크게 앞섰다. 카카오는 앞으로 자체 개발 모델에 상시적인 사전 안전성 평가를 확대 적용할 계획이다. 텍스트 언어모델을 넘어 멀티모달 모델과 스스로 작업을 수행하는 에이전틱 AI 리스크 평가로도 범위를 단계적으로 넓힌다는 방침이다. 카카오는 이에 앞서 AI 안전성 검증 도구 '카나나 세이프가드'도 오픈소스로 공개한 바 있다. 김경훈 카카오 AI 세이프티 리더는 "이번 평가는 자체 검증 체계를 통해 오픈소스 모델의 안전성을 사전에 점검하고, 그 결과를 공개하고자 한 사례"라며 "앞으로도 책임 있는 AI 개발 원칙 아래 안전성 검증을 모델 출시 프로세스의 핵심 단계로 정착시켜 나갈 것"이라고 말했다.2026-08-18 11:09:21
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항암제 넣기 전에 먼저 알았다…KAIST, 뇌종양 '환자 맞춤 칩' 개발 [경제일보] 환자에게 항암제를 직접 투여하기 전, 종양과 뇌혈관 환경을 재현한 작은 칩으로 약물 반응부터 살펴보는 기술이 나왔다. KAIST는 기계공학과 안송이 교수 연구팀이 성균관대 안중호 교수팀, 분당차병원 임재준 교수, 차의과학대 강윤정 교수팀과 환자 맞춤형 혈액-뇌종양 장벽 칩을 개발했다고 18일 밝혔다. 대상 질환은 악성 뇌종양인 교모세포종이다. 정상 뇌조직으로 빠르게 파고들고 환자별 특성도 제각각이어서, 수술로 종양을 제거해도 경계 부위에 남은 암세포가 재발의 원인이 된다. 전체 생존기간 중앙값이 약 15개월, 5년 생존율은 7% 안팎에 그치는 대표적인 난치암이다. 현재 표준치료는 수술 후 방사선치료와 테모졸로마이드 항암화학요법을 함께 쓰는 병용요법이지만, 같은 유전적 특징을 가진 환자라도 실제 반응은 제각각이다. 종양 경계 부위는 중심부와 달리 혈액-뇌 장벽이 비교적 온전하게 남아 있어 약물이 충분히 전달되지 않을 수 있다. MGMT 프로모터 메틸화 여부 같은 기존 유전자 검사만으로는 이런 혈관 환경과 실제 약물 반응까지 함께 판단하기 어려웠다. 연구팀은 환자의 교모세포종 세포와 사람 뇌혈관 내피세포, 정상 별아교세포를 미세유체 칩 안에서 함께 배양했다. 칩 위쪽에는 혈관 채널을, 아래쪽에는 뇌조직 환경을 만들고 두 공간 사이에 미세다공성 막을 뒀다. 여기에 혈관주위세포와 면역 기능을 담당하는 미세아교세포까지 더해 모두 5종의 세포가 함께 작용하도록 설계했다. 암세포만 따로 배양하던 기존 방식에서 벗어나, 종양과 정상 조직이 맞닿는 경계와 혈관장벽, 면역 반응까지 한 공간에 옮겨놓은 셈이다. 연구에는 교모세포종 환자 3명의 종양세포가 쓰였다. 세 환자는 MGMT 프로모터 메틸화라는 공통된 유전적 특징을 지녔지만 칩에서 측정한 혈관 투과도와 전기저항, 면역 신호는 서로 달랐다. 항암제 반응도 한 방향으로 나타나지 않았다. 연구팀이 암세포를 공격하는 테모졸로마이드와 종양의 혈관 생성을 억제하는 베바시주맙을 각각 적용한 결과, 혈관장벽이 많이 손상돼 약물이 쉽게 통과한다고 해서 반드시 치료 효과가 높아지지는 않았다. 장벽 상태뿐 아니라 암세포 자체가 약물에 얼마나 민감한지도 결과를 갈랐다. 칩에서 나타난 환자별 장벽 특성과 약물 반응은 실제 환자의 무진행생존기간, 질병 진행 이후 생존 경과와도 비슷한 흐름을 보였다. 속도도 차이가 난다. 연구팀에 따르면 종양 조직에서 세포를 확보하면 칩 제작과 약물 실험을 2주 안에 마칠 수 있다. 결과를 얻는 데 수개월이 걸리는 환자 유래 동물모델보다 훨씬 빠르고, 표준치료가 통상 수술 후 4~6주 안에 시작되는 점을 고려하면 치료 전 검토가 가능한 시간대다. 다만 이번 연구는 환자 3명을 대상으로 한 개념 입증 단계다. 검사로 정착하려면 다기관·다수 환자 대상의 전향적 임상연구와 기관별 재현성 확보, 표준작업지침 마련이 뒤따라야 한다. 평가 약물도 테모졸로마이드와 베바시주맙에 한정돼 있어 방사선 병용요법과 재발 치료제, 신약 후보물질로 넓혀야 한다. 뇌 국소 독성은 살펴볼 수 있지만 골수 억제나 간·신장 독성 등 전신 부작용을 판단하려면 간 칩, 신장 칩 등을 연결한 다중 장기칩 연구가 별도로 필요하다. 연구팀은 같은 원리를 폐암이나 유방암에서 시작된 뇌전이 암에도 적용할 수 있을 것으로 보고 있다. 다만 종양마다 배양 조건과 미세환경이 달라 별도의 최적화와 임상 검증을 거쳐야 한다. 안송이 교수는 "환자 유래 종양세포와 혈액-뇌종양 장벽을 함께 재현해 환자마다 다른 치료 반응을 실제와 가깝게 평가할 수 있는 플랫폼을 제시했다"며 "더 많은 환자를 대상으로 검증해 맞춤형 치료 전략과 신약 개발을 위한 평가 플랫폼으로 발전시키겠다"고 말했다. KAIST 류민수 박사과정과 성균관대 이가은 박사과정이 제1저자로 참여한 연구 결과는 국제학술지 '스몰(Small)'에 지난 6월 27일 게재됐으며 학술지 표지 논문으로도 선정됐다.2026-08-18 09:21:35
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장동혁 "선관위 소청 기각은 셀프 면죄…소송으로 다시 싸울 것" 장동혁 국민의힘 대표는 13일 중앙선거관리위원회가 자당이 제기한 6·3 서울시장 선거 소청 등을 기각한 것과 관련해 "선거 소송을 통해서 다시 싸우겠다. 제대로 된 특검을 임명해 모든 진실을 낱낱이 밝히겠다"고 밝혔다. 장 대표는 이날 국회에서 열린 최고위원회의에서 "선관위 자신도 규정 위반은 인정했다. 투표용지 부족 등이 선거 결과에 영향이 있었는지 없었는지 제대로 따져보잔 게 소청이었다"며 "오심은 인정하면서도 비디오판독(VAR)으로 확인하자니 그건 죽어도 보지 말자는 것과 뭐가 다른가"라고 비판했다. 이어 "중앙선관위가 시도 선관위에 소청 기각 의견을 내라는 공문을 보냈을 때부터 기각은 예견된 일"이라며 "투표용지 부족에 전산 조작까지 드러났는데도 선거 결과에 영향을 미쳤다는 것을 입증 못 했으니 기각하고 말겠다는 뻔뻔함이 셀프 면죄부를 내놓게 했다"고 지적했다. 장 대표는 또 "선관위 못지않게 민주주의를 위협하는 세력도 드러났다"며 "한국과학기술원(KAIST)과 독일 막스플랑크연구소 국제공동연구팀이 10년 치 네이버 댓글 1억1200만여 건을 전수 분석한 결과 외국 세력과 연계된 악성 계정이 약 2만4000개나 나왔다. 외국 세력이 여론 조작으로 우리 선거에 개입하고 있다는 명백한 증거"라고 밝혔다. 그러면서 "나는 이미 온라인 댓글 국적 표시제 도입을 제안했다. 더불어민주당은 나라를 특정한 것도 없는데 '혐중'이라고 펄펄 뛴다"며 "온라인 댓글 부대가 중국이라고 아예 공인하는 것이냐. 여론 조작 외국 세력의 공범임을 자백하는 꼴"이라고 말했다. 이어 중국인 간첩 사건 및 산업 스파이 활동 사례 등을 언급하면서 "민주당은 간첩죄 법안 처리를 지연시키고, 국정원 대공 수사권을 박탈하고, 국군방첩사령부도 해체했다. 대한민국을 간첩 천국으로 만들려 한다"며 "중국의 선거 개입, 간첩 활동이 확인되면 강력히 항의하고 국제 공조로 대응책을 마련해야 한다"고 촉구했다.2026-08-13 10:20:04
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