SK텔레콤이 독립기념관과 함께 광복 80주년을 맞아 인공지능(AI) 기술로 복원한 독립운동가들의 생생한 모습과 목소리를 담은 특별 영상을 공개한다고 14일 밝혔다. 양 기관은 2020년부터 이어 온 상호협력 양해각서(MOU)를 1년 연장하고, 정보통신기술(ICT)을 활용한 독립문화유산 전시 콘텐츠 개발을 지속 추진하기로 했다. 이번에 공개된 ‘광복의 기쁨, 27년 만의 환국’ 영상엔 독립운동가 김구, 김규식, 신익희, 이시영, 조소앙 선생 등 5인의 목소리와 모습이 담겼다. SK텔레콤은 독립기념관이 소장한 ‘대한민국 임시정부 요인 환국 기념 서명포’를 바탕으로 서명포에 글귀를 남긴 독립운동가 중 ‘건국훈장 대한민국장’을 받은 이들을 AI 기술을 활용해 복원했다. SK텔레콤은 그동안 자사의 AI 미디어 개선·복원 솔루션인 ‘슈퍼노바’를 활용해 독립기념관이 소장 중인 자료를 복원하고 콘텐츠를 개발해 왔다. 이번엔 생성형 AI 기술을 접목해 독립운동가들의 오래된 흑백사진의 손상과 왜곡을 제거하고, 자연스럽게 색을 입혀 생동감을 더했다. AI 딥러닝 기반의 ‘음원분리·생성’ 기술을 활용해 아날로그 매체의 노이즈와 에코 현상을 제거하고 독립운동가들의 육성도 되살렸다. 육성 자료가 없는 김규식·이시영 선생은 직계 손자의 음성을 활용하고 환국 당시 나이를 고려해 목소리를 복원했다. 김경덕 SK텔레콤 엔터프라이즈사업부장은 “광복 80주년을 맞이해 나라의 독립과 주권뿐 아니라 글로벌 AI 분야에서도 독창적인 기술 우위로 AI 주권을 이어 갈 수 있도록 노력하겠다”고 말했다.

- 지면기사 요약, 키워드 추출, 감성 분석 등 자동화…홍보 업무 효율성 향상- 기사 모니터링의 정확도·속도·활용도 크게 향상 다하미커뮤니케이션즈(이하 다하미)는 12일, 인공지능(AI) 기반의 기사분석 기능을 새로 탑재한 미디어 통합관리 솔루션 ‘스크랩마스터5’를 새로 선보인다고 밝혔다. 이번 기능 확대를 통해 ‘스크랩마스터5’는 보다 정교하고 효율적인 미디어 모니터링 및 분석이 가능한 차세대 플랫폼으로 한층 더 진화하게 됐다. 이번에 적용된 기능은 자연어 처리(NLP) 기술을 기반으로 한 AI 기사 요약, 핵심 키워드 자동 추출, 감성 분석 등으로 구성되어 있고, 딥러닝 기반 언어모델을 활용해 뉴스기사의 비정형 텍스트 데이터를 자동으로 구조화하고 분석함으로써, 사용자에게 문서 전체를 읽지 않고도 핵심 정보와 주요 맥락을 빠르게 파악할 수 있도록 지원한다. 이 AI 기능을 통해 사용자는 개별 기사를 일일이 정독하지 않아도 방대한 기사 내용을 빠르게 요약해 파악할 수 있어, 미디어 분석의 정확성과 속도를 동시에 향상시킬 수 있게 됐다. 따라서 보다 빠르고 정밀한 정보 해석과 전략적 의사결정이 가능해진다. 기존 ‘스크랩마스터5’도 기사 스크랩, 검색, 스크랩 편집, 프리미엄 통계 및 뷰어 등 다양한 미디어 관리 기능을 제공해왔으며, 여기에 AI 기사분석 기능이 더해지면서 홍보 및 커뮤니케이션 업무의 효율성과 정확도를 한층 끌어올릴 것으로 기대된다. 다하미는 앞으로도 최신 인공지능(AI) 기술을 지속적으로 도입·적용함으로써, ‘스크랩마스터5’를 단순한 미디어 수집 도구를 넘어 보다 고도화된 지능형 미디어 분석 플랫폼으로 지속적으로 발전시켜 나갈 계획이다. 이를 통해 방대한 미디어 데이터를 보다 정교하게 분석하고, 고객에게 더욱 가치 있는 인사이트를 제공할 수 있도록 할 방침이다. 다하미는 2008년부터 한국언론진흥재단의 공식 뉴스 유통사로 지정되어 뉴스 콘텐츠 서비스를 제공해온 미디어 콘텐츠 전문기업으로 자체 개발한 AI 기반 뉴스 분석 기술과 빅데이터 기술 등을 활용해 뉴스 유통 및 분석 서비스를 고도화하고 있으며, 사용자 맞춤형 뉴스 제공부터 실시간 모니터링까지 다양한 기술 서비스를 제공한다. 대표 서비스로는 ‘스크랩마스터 모바일 플러스’ (모바일 기반 뉴스 스크랩 서비스), ‘클리핑온 플러스’ (방송 뉴스 실시간 모니터링), ‘뉴스콕’ (관심 뉴스 알림 서비스), ‘T-PAPER’ (도서관 전용 디지털 신문 서비스), ‘뉴스뱅크’ (보도사진 통합 라이브러리) 등이 있으며, 다양한 고객 니즈에 부합하는 뉴스 활용 솔루션을 지속적으로 개발하고 있다.

국내 연구진이 딥러닝 인공지능(AI) 모델을 실행 가능한 프로그램으로 바꾸는 데 걸리는 시간을 절반 이상 줄인 기술을 개발했다. 12일 울산과학기술원(UNIST)에 따르면 이슬기 컴퓨터공학과 교수팀은 ‘오토튜닝’ 과정을 최대 2.5배 빠르게 할 수 있는 기법을 개발했다. AI 모델이 실제로 작동하려면 컴퓨터 연산 장치가 이해할 수 있는 형태로 다시 바꾸는 ‘컴파일’ 과정이 필요하다. 오토튜닝은 이 과정에서 가능한 수십만 개의 코드 조합 중 연산 장치에서 가장 빠르고 효율적인 구성을 자동으로 찾아주는 기술이다. 그러나 사례에 따라 튜닝 시간이 수십 분에서 수 시간까지 걸릴 정도로 연산 부담이 크고, 전력 소모가 많다는 문제가 있었다. 이에 이 교수팀은 딥러닝 모델 안에서 반복되는 계산 구조가 많다는 점에 주목해 유사한 연산자끼리 정보를 공유하는 방식으로 탐색 범위를 줄였다. 코드 조합을 일일이 새로 찾는 대신 기존 결과를 재활용해 오토튜닝 속도를 높인 것이다. 이 방식을 오토튜닝 프레임워크에 적용한 결과, 같은 성능의 실행 코드를 생성하는 데 걸리는 속도가 중앙처리장치(CPU) 기준 평균 2.5배, 그래픽처리장치(GPU) 기준 평균 2배 빨라졌다. 이슬기 교수는 “컴파일 시간을 줄이면서도 GPU나 CPU를 직접 실험에 쓰는 횟수가 줄어 제한된 연산 자원을 효율적으로 쓸 수 있을 뿐 아니라 전력 소모도 줄일 수 있다”고 말했다. 이 연구 결과는 지난달 7일부터 사흘간 미국 보스턴에서 열린 컴퓨터 시스템 분야 학회인 OSDI(Operating Systems Design and Implementation)에서 발표됐다.

현대자동차그룹 계열사들이 내년 초 미국 라스베이거스에서 열리는 세계 최대 정보기술(IT)·전자 전시회 ‘CES 2026’에 참가해 미래 모빌리티 기술을 대거 공개한다. 미국의 자동차 관세에도 휴머노이드 로봇과 통합 열관리 등 차세대 기술을 과시해 신성장 동력 주도권을 확보하고 시장점유율을 지키겠다는 의지로 풀이된다. 6일 업계에 따르면 현대차는 물론 부품 계열사인 현대모비스, 현대위아도 내년 1월 미국 CES 2026에 참가하기로 가닥을 잡았다. 올해 1월 CES에는 현대모비스만 참가했다. 현대차는 휴머노이드 로봇 ‘아틀라스’를 처음 전시하며 로봇 중심의 미래 모빌리티 기술에 방점을 찍을 것으로 전망된다. 현대차그룹 로봇 계열사 보스턴다이내믹스가 개발한 아틀라스는 딥러닝 기반 인공지능(AI)을 통해 작업 순서를 학습하고 센서 데이터를 활용해 최적의 동작을 수행한다. 현대차는 제조공정에 아틀라스를 적용하는 로보틱스 상용화 구상도 공유한다. 현대모비스는 올해에 이어 내년에도 사람 중심의 휴먼테크 기술을 전시한다. 현대모비스는 올해 CES에서 독일의 세계적인 광학기업 자이스와 공동 개발하는 홀로그래픽 윈드실드 디스플레이를 처음 대중에 공개했다. CES에 처음 참가하는 현대위아는 공조 시스템을 포함한 통합 열관리 시스템을 전시한다. 현대위아는 지난달 자동차 실내 에어컨과 히터 등 공조 시스템을 양산하고 통합 열관리 시스템 시장에 처음으로 진출했다. 통합 열관리 시스템을 미래 사업으로 낙점해 집중적으로 육성하는 만큼 내년 CES에서도 이 기술력을 공개한다. 현대위아는 공조 시스템을 기아의 목적기반차량(PBV) PV5에 공급하고 있다.

현대자동차그룹 계열사들이 내년 초 미국 라스베이거스에서 열리는 세계 최대 정보통신(IT)·전자 전시회 ‘CES 2026’에 참가해 미래 모빌리티 기술을 대거 공개한다. 미국의 자동차 관세에도 휴머노이드 로봇과 통합 열관리 등 차세대 기술을 과시해 신성장 동력 주도권을 확보하고 시장 점유율을 지키겠다는 의지로 풀이된다. 6일 업계에 따르면 현대차는 물론 부품 계열사인 현대모비스, 현대위아는 내년 1월 미국 CES 2026에 참가하기로 가닥을 잡았다. 올해 1월 CES에는 현대모비스만 참여했다. 현대차는 로봇 중심의 미래 모빌리티 기술에 방점을 찍을 예정으로 휴머노이드 로봇 ‘아틀라스’를 처음 전시할 것으로 알려졌다. 현대차그룹 로봇계열사 보스턴다이내믹스가 개발한 아틀라스는 딥러닝 기반 인공지능(AI)을 통해 작업 순서를 학습하고 센서 데이터를 활용해 최적의 동작을 수행한다. 현대차는 제조공정에 아틀라스를 적용하는 로보틱스 상용화 구상도 공유한다. 현대모비스는 올해에 이어 내년에도 사람 중심의 휴먼테크 기술을 전시한다. 현대모비스는 올해 CES에서 세계적인 광학기업 독일 ZEISS와 공동 개발하는 홀로그래픽 윈드쉴드 디스플레이를 처음 대중에 공개했다. CES에 처음 참가하는 현대위아는 공조 시스템을 포함한 통합 열관리 시스템을 전시한다. 현대위아는 지난달 자동차 실내 에어컨과 히터 등 공조 시스템을 양산하고 통합 열관리 시스템 시장에 처음으로 진출했다. 통합 열관리 시스템을 미래 사업으로 낙점해 집중적으로 육성하는 만큼, 내년 CES에서도 이 기술력을 공개한다. 현대위아는 공조 시스템을 기아의 목적기반차량(PBV) PV5에 공급하고 있다.

호주는 지난해 11월 16세 미만 청소년의 소셜 미디어(SNS) 계정 생성과 이용을 전면 금지하는 법안을 통과시켰다. 얼마 전에는 오는 12월부터 청소년의 유튜브 계정 생성과 이용도 금지하는 규정을 발표했다. 사실 SNS나 쇼츠가 가짜 뉴스와 정보의 창구로 쓰이기도 하면서 청소년뿐만 아니라 성인들도 그에 대한 피해가 속출하고 있다. 이런 가운데, 튀르키예 이스탄불 메디폴대 컴퓨터공학과, 캐나다 캘거리대 컴퓨터과학과, 덴마크 서던 덴마크대 보건 정보학과 공동 연구팀은 인스타그램에 올라온 사진이 특정 사건에 대한 대중의 여론에 영향을 미칠 수 있다는 것을 확인했다고 2일 밝혔다. 이 연구 결과는 미국 공공과학도서관에서 발행하는 국제 학술지 ‘플로스 원’ 7월 31일 자에 실렸다. 앞선 연구들에서는 SNS의 이미지와 동영상은 특정 사회·정치적 주제에 대한 사용자의 감정에 상당한 영향을 미칠 수 있는 것으로 확인했다. 그렇지만, 사용자가 일반적으로 자기가 믿고 있는 바와 일치하는 정보만을 받아들이기 때문에 이런 영향이 제한적이라는 연구 결과도 적지 않다. 또 사회·정치적 감정에 관한 대부분의 연구에서 텍스트 데이터와 이미지 기반 데이터를 각각 연구했을 뿐, 두 유형을 결합한 연구는 거의 없었다. 이에 연구팀은 인스타그램 게시물의 사진 이미지에서 나타나는 감정과 해당 게시물에 댓글을 단 사용자가 표현한 감정 간 잠재적 연관성을 분석했다. 이를 위해 연구팀은 ‘흑인의 생명도 소중하다’(Black Lives Matter), 2017년 도널드 트럼프 대통령 당선 직후 이뤄진 ‘여성 행진’(Women’s March), 기후변화 시위, 반전 시위 등 4가지 사회·정치적 운동과 관련된 인스타그램 게시물 100개를 무작위로 선정했다. 각 이미지의 감정을 긍정, 부정으로 구분했고, 인공지능(AI) 딥러닝 기술을 활용해 댓글을 분석하고, 긍정적, 부정적 감정을 표현하는 댓글의 비율을 분석했다. 연구 결과, 이미지의 감정 점수와 댓글의 감정 간에는 강한 일치가 나타났다. 이는 SNS 이미지가 특정 사건에 대한 대중의 감정에 상당한 영향을 미칠 수 있다는 것을 보여주는 증거라고 연구팀은 설명했다. 특히 반전 시위와 관련된 이미지는 시각적 감정과 댓글 작성자 감정 간에 가장 높은 상관관계를 보였다. 반면, 흑인 인권 운동과 여성 행진 운동과 관련된 이미지는 중간 정도 상관관계를, 기후변화 시위와 관련된 이미지는 약한 상관관계를 나타냈다. 이에 대해, 연구팀은 이미지 자료의 유형과 사용자의 개인적 배경이 다르거나 이미지의 맥락에 대한 정보량의 차이 때문으로 분석했다. 연구를 이끈 레다 알하지 캐나다 캘거리대 교수(데이터 과학)는 “이번 연구 결과는 SNS 이미지가 대중의 여론 형성에 중요한 역할을 할 수 있으며, 주목할만한 사건에 대한 사회적, 정치적 영향을 미칠 수 있다는 강한 통계적 상관관계를 보여준다”며 “다른 한편 인공지능이 생성하거나 합성한 이미지로 여론이 조작될 수 있음을 보여주는 것이기 때문에, 이번 연구를 근거로 가짜 뉴스에 대항하는 새로운 전략을 세울 필요가 있을 것”이라고 말했다.

SK텔레콤이 게임사 크래프톤과 공동으로 추론 특화 언어 모델 3종을 개발했다고 28일 밝혔다. 국가 주도형 인공지능(AI)인 ‘소버린 AI’ 선발을 앞두고 참여사들의 경쟁이 치열해지는 분위기다. 이번에 SK텔레콤과 크래프톤이 공동으로 공개한 언어모델은 수학 문제 해결과 코드 개발에 특화된 소형언어모델로, 모델 답변의 정확도를 가늠할 수 있는 매개변수(파라미터)는 70억개 규모다. SK텔레콤은 데이터 검증과 모델 학습의 인프라 구축을 담당했다. 기존에 오픈소스로 공개했던 ‘오픈싱커2’, ‘오픈싱커3’ 모델을 파인 튜닝(미세 조정)한 것으로, 기존 모델의 취약점을 분석하고 개선하는 ‘오답 복기식’ 학습 기법을 자체 개발해 적용했다. 해당 기법은 정답과 오답을 비교해 추론의 정확도와 효율성을 높일 수 있다는 장점이 있다. 이번 모델은 미국 상위권 학생 대상의 수학 추론 경시대회 ‘AIME 25’에서 향상된 성능을 보였다. 수학은 공간 지각과 논리 추론 역량이 요구되는 영역으로, 게임 등 고난도의 추론 분야와 기술적으로 밀접한 연관성을 갖는다. 크래프톤은 해당 모델을 기반으로 한 게임 중심의 AI 기술 확장을 기대하고 있다. 이번 모델에 적용한 학습 기법을 게임 플레이 분석, 전략 판단 등 게임에 특화된 AI 응용 기술을 고도화하는 데 활용할 계획이다. 김지원 SK텔레콤 AI모델랩장은 “양사의 기술로 고성능 언어 모델을 개발해 소버린AI 전략 실현의 초석을 마련했다”며 “긴밀한 협력을 통해 AI 기술 주권을 확보하는 데 지속적으로 기여할 것”이라고 밝혔다. 이강욱 크래프톤 딥러닝 본부장은 “이번 협업을 통해 글로벌 수준의 대형언어 모델(LLM) 개발 역량을 확인할 수 있었다”고 말했다.

세계에서 가장 가치 있는 기업이 된 엔비디아의 젠슨 황 최고경영자(CEO)는 스무살 젊은 시절로 돌아간다면 물상과학(physical sciences)을 집중해서 공부할 것이라고 말했다. 17일(현지시간) 미국 CNBC 방송에 따르면 중국 베이징을 방문 중인 황 CEO는 이날 한 기자로부터 “만약 올해 대학을 막 졸업했고, (지금과) 같은 야망을 가진 젊은이라면 어떤 분야에 집중하겠느냐”는 질문에 “젊은 20세의 젠슨이라면 아마도 소프트웨어 과학보다 물리 과학에 더 집중했을 것”이라고 답했다. 또 실제로 20세에 대학을 2년 일찍 졸업했다고 덧붙였다. 황 CEO가 말한 물상과학은 생명과학(life science)과 달리 비생물학적 시스템을 연구하는 광범위한 분야로, 물리학, 화학, 천문학, 지구과학 등이 포함된다고 CNBC는 설명했다. 링크드인 프로필에 따르면 황 CEO는 1984년 오리건주립대에서 전기공학을 공부하고 1992년 스탠퍼드대에서 전기공학 석사 학위를 받았다. 약 1년 후인 1993년 4월 동료 엔지니어 크리스 말라초스키, 커티스 프리엠과 함께 캘리포니아 새너제이에 있는 데니스 레스토랑에서 식사를 하며 엔비디아를 공동 창업했다. 이 반도체 설계 기업은 지난주 시가총액 4000억 달러를 돌파하며 현재 세계에서 가장 가치 있는 기업으로 성장했다. 황 CEO는 젊은 날로 돌아간다면 왜 물상과학을 공부할 것인지 설명하지는 않았지만 인공지능(AI)의 다음 단계로 불리는 ‘물리적 AI’에 대해 낙관적 견해를 갖고 있다. 앞서 지난 4월 워싱턴DC에서 열린 ‘힐＆밸리 포럼’에서는 AI 발전 단계에 관해 설명하기도 했다. 2012년 딥러닝 모델 알렉스넷(AlexNet)이 이미지 인식 대회(ILSVRC)에서 압도적 성능을 보여주며 대중의 인식을 바꾼 것이 ‘퍼셉션(지각) AI’ 단계이며, 두 번째 단계인 ‘제너레이티브(생성형) AI’는 AI 모델이 정보의 의미를 이해할 뿐만 아니라 이를 다른 언어, 이미지, 코드 등으로 바꿀 수 있게 됐다는 것이다. 이어 현재 단계인 ‘추론 AI’를 거쳐 ‘물리적 AI’ 시대가 올 것이라면서 “물리 법칙과 마찰, 관성, 인과관계 등을 이해해야 한다”고 황 CEO는 당시 포럼에서 설명했다. 황 CEO는 물리적 추론의 응용 사례에는 공이 어디로 굴러갈지 예측하는 것, 물체를 손상하지 않고 잡기 위해 필요한 힘의 양을 이해하는 것, 차량 뒤에 보행자가 있는지 추론하는 것이 포함된다면서 “물리적 AI를 로봇이라는 물리적 물체에 적용하면 로봇공학이 되는데 이는 우리에게 정말 정말 중요하다. 우리는 미국 전역에 공장들을 건설하고 있기 때문”이라고 덧붙였다.

한국기술교육대학교는 화학생명공학과 박수민·김태용 교수 연구팀이 구리 기반 광촉매를 활용한 고성능 항바이러스 고분자 소재를 개발했다고 밝혔다. 중앙대 남인호·서울대 한정우 교수팀과 공동 연구로 진행된 이번 연구는 빛만 있으면 바이러스를 없애는 고기능성 소재 개발 상용화 가능성을 제시했다. 코로나19 팬데믹으로 바이러스 전파 주요 경로는 손잡이·책상·문고리 등 다양한 표면을 통한 간접 접촉으로 밝혀져 구리 분말을 이용한 항바이러스 필름 제품들이 주목받았다. 하지만 기존 제품은 시간이 지나면서 성능이 급격히 떨어지거나, 실제 항바이러스 효과에 의문이 제기되는 등 한계가 있었다. 연구팀은 항바이러스 효과를 극대화할 수 있는 구리 산화물 화학적 상태와 원자 구조에 주목했다. 그 결과, 원자 수준에서 구조를 정밀 제어한 구리 산화물 광촉매를 개발했다. 이 소재는 가시광선(태양광, 실내 조명)에서도 스스로 항바이러스 성능을 재생할 수 있는 특징을 지녔다. 연구진은 이 광촉매를 실리콘, 폴리프로필렌(PP), 에어필터 등 다양한 고분자 소재에 안정적으로 분산으로 1시간 이내 99.9% 이상의 바이러스 비활성화 성능을 입증했다. 3주 이상 사용 후에도 성능 저하 없이 유지되는 장기 안정성도 확인했다. 박수민 교수는 “딥러닝 기반 시뮬레이션과 실험을 결합한 융합 연구를 통해 고기능성 항바이러스 소재를 개발했고, 이를 실생활 제품에 성공적으로 적용했다는 점에서 학술적·공학적으로 모두 의미가 있다”고 설명했다. 이번 연구 결과는 재료과학 분야 국제 학술지 ‘Advanced Composites and Hybrid Materials’ 온라인판에 7월 14일 게재됐다. 한국연구재단 개인기초연구(우수신진연구) 사업 지원을 통해 이루어졌다.

세탁기와 건조기를 타워형으로 결합한 LG전자 ‘워시타워’는 높은 공간 효율성과 깔끔하고 세련된 디자인으로 출시 후 지난해까지 연평균 25%가 넘는 매출 성장률을 기록했고, 올해 국내 누적 판매량 100만대를 돌파했다. 워시타워에 탑재된 ‘AI DD모터’는 딥러닝 AI 기술을 통해 옷감의 재질, 무게, 오염도에 따라 옷감 손상을 줄여주는 6모션으로 맞춤 세탁·건조한다. 탈수 코스에서도 진동을 줄이는 동시에 세탁물이 뭉치는 현상을 줄여주는 역할을 한다. 올해 신제품인 ‘AI 워시타워’는 AI 기능이 더욱 강화됐다. 전원 연결 상태에서 세탁물 투입 후 약 3초 만에 세탁량을 파악하고 코스별 예상 세탁∙건조 시간을 바로 안내한다. 사용 패턴을 학습해 쓸수록 더 정확하게 예상 소요 시간을 안내하는 ‘AI 시간안내’ 기능도 갖췄다. 세탁량을 파악해 세제와 유연제를 자동 투입할 뿐만 아니라 세탁 과정에서 세탁수의 탁도를 기반으로 오염 정도를 실시간으로 분석해 필요시 세제를 추가 투입하기도 한다. AI 워시타워는 사용자가 자주 사용하는 세탁∙건조 코스와 옵션을 학습해 ‘My 코스’를 자동 생성한다. 또 더욱 섬세한 건조 성능을 구현해 기존 대비 ‘수축완화 코스’에서 수축 정도를 최대 20%, ‘타월 코스’에서 마모도를 최대 35% 각각 개선했다. 한편, LG전자는 AI DD모터, 컴프레서 등 핵심 부품 기술력을 바탕으로 제품의 본원 성능을 강화하면서 글로벌 시장에서도 ‘가장 믿을 수 있는 가전’으로 인정받고 있다. 올해 초 미국의 유력 소비자매체 컨슈머리포트(Consumer Reports)가 발표한 ‘가장 신뢰할 수 있는 가전제품 브랜드’ 조사에서 주요 8개 분야 가전을 모두 제조하는 종합가전회사로는 6년 연속 최고 순위를 기록했다. 또한 북미와 유럽을 포함한 세계 각국 소비자 매체들이 발표한 가전 제품 평가에서도 지난달 기준 LG전자의 세탁기가 6개국 8개 평가에서 1위를 차지했다.

국무회의 의결 이공계 지원법 설명과학기술 인재 전 생애주기 지원“수석 고민했지만 국가 위해 합류” 네이버의 인공지능(AI) 기술을 총괄한 딥러닝 전문가로 40대에 대통령실 수석비서관으로 전격 발탁된 하정우 AI미래기획수석이 19일 “AI 시대 골든타임에 제가 가진 경험들, 역량들을 충분히 최선을 다해 활용하겠다”고 밝혔다. 지난 15일 임명 후 처음 언론 브리핑을 진행한 하 수석은 ‘대통령실 합류 이유’에 대해 “향후 3년, 길면 5년 동안이 AI 시대의 골든타임이 될 수 있다”며 이같이 말했다. 하 수석은 자신의 임명에 대해 “저조차도 요청받았을 때 상당히 많은 고민을 했다”고 털어놨다. 하 수석은 “지금은 AI가 전 세계 국가경쟁력을 좌우하고 국가 미래의 존망을 좌우하는 시기”라며 “AI 생태계를 탄탄하게 만드는 역량이 국가의 미래를 결정한다”고 설명했다. 그러면서 “이런 부분을 고려했을 때 제가 부족하지만 기여할 수 있는 바가 있다고 생각했다”고 했다. 브리핑에서 하 수석은 이날 국무회의에서 의결된 이공계 지원 특별법 시행령을 설명했다. 이재명 정부의 이공계 인재 육성 방향을 담은 시행령에는 초등생부터 대학, 대학원생, 신진, 중견, 고경력으로 이어지는 이공계 전 주기 인재에 대해 지원할 수 있는 근거가 담겼다. 하 수석은 “정부는 과학기술 인재 육성이 가장 중요한 성장 기반이라는 인식을 가지고 과기 인재 육성 지원 예산을 대폭 늘리겠다”며 “과학기술 인재 육성 지원 기본계획을 수립하는 등 과학기술 강국 실현에 박차를 가하겠다”고 밝혔다. 1977년생인 하 수석은 네이버의 거대언어모델(LLM) ‘하이퍼클로바X’를 총괄한 인물로 직전에 네이버클라우드 AI이노베이션 센터장을 맡았다. 하 수석은 일찍이 소버린 AI(국가주권형 AI)의 필요성을 주장했는데, 이 대통령도 대선 과정에서 소버린 AI 개발을 강조했다. 하 수석은 이 대통령이 더불어민주당 대표이던 시절 AI 강국위원회 토론회와 민주연구원 유튜브 채널에 출연해 정책 비전을 공유했다. 당시 이 대통령은 하 수석을 향해 “하정우 선생님, 저번에 잡았어야 되는데, 언젠가 다시 같이 가야 되겠죠”라 말하기도 했다. 대통령실 관계자는 “(내부에서) 하 수석에 대해 다들 평가가 좋다”며 “어떤 사람은 ‘대박’이라고 평가하기도 했다”고 말했다. 여권에 따르면 하 수석은 지난 21대 총선 당시 황정아 민주당 의원과 함께 AI 관련 영입인재 대상으로 거명됐다고 한다.

울산시가 인공지능(AI)을 활용해 번역하기 어려운 옛 토지대장을 한글화한다. 울산시는 18일 시청에서 ‘2025년도 AI 기반 옛 토지대장 한글화 변환사업 착수 보고회’를 개최했다. 회의에서는 전문가 등 10여명이 참석해 AI 기술을 활용한 한글화 변환 시연 등을 했다. 옛 토지대장은 대부분 1910년대부터 1975년까지 한자와 일본식 연호로 수기 작성돼 번역에 상당한 어려움이 있었다. 이에 시는 AI 딥러닝 기술을 통해 대장을 한글로 정확하게 바꾸고, 디지털 데이터베이스로 구축하는 작업을 추진한다. 시는 내년까지 울산 전역의 옛 토지대장 38만 9000면을 대상으로 디지털 전환을 진행한다. 앞서 시는 지난해 시범 사업을 거쳐 연말까지 27만 924면의 토지대장을 한글로 변환한다. 울산시 관계자는 “옛 토지대장은 우리 국토의 역사이자 시민들의 재산권과 직결된 기록물”이라며 “인공지능 기반 한글화·디지털 구축을 통해 민원 서비스의 접근성을 획기적으로 높이고, 토지 관련 행정 업무의 효율성도 향상될 것으로 기대한다”고 말했다.

K이슈플랫폼은 사단법인 싱크탱크인 K정책플랫폼(이사장 전광우, 공동원장 정태용·박진)이 개최하는 월례 토론회다. 다툼만 있고 해결이 없는 우리 사회에 합의를 통한 정책 방향을 제시하는 것을 목표로 기획됐다. 의제: AI 관련 정부의 역할은 무엇인가?토론자: 김진형 KAIST 명예교수, 전 인공지능연구원 초대 원장 (신중한 투자)하정우 네이버 AI센터장, 과실연 공동대표 (과감한 투자)사회: 이경전 경희대 경영학과·빅데이터응용학과 교수원고: 박진(K정책플랫폼 공동원장, KDI대학원 교수) 인공지능(AI)이 대선의 인기 메뉴로 떠올랐다. 이재명 더불어민주당 후보는 1호 공약으로 AI 투자 100조원, 고성능 그래픽처리장치(GPU) 5만개 확보를 내걸었다. 김문수 국민의힘 후보는 AI·에너지 3대 강국 도약을 위한 100조원 규모의 민관합동펀드 조성을 내세웠다. 반면 이준석 개혁신당 후보는 정부 주도 AI 투자를 비판하면서 AI 산업 육성을 강조하고 있다. 영국 토터스미디어의 국가별 AI 역량 순위(2024년)에서 한국은 미국, 중국에 한참 처진 6위로 장차 세계 3위권을 목표로 하고 있다. 이를 위한 정부의 역할은 어떻게 정리돼야 하는가. 1. AI 투자 관련 정부의 역할 [사회] AI 생태계는 AI 인프라, 기업 및 규제, 인재 확보 및 기술 개발, 수요 등으로 구성된다. 정부는 어떤 역할을 해야 하는가. [하정우] 정부는 그 모든 분야에서 역할을 해야 한다. 그러나 정부가 직접 선수로 뛰기보다는 기업과 연구계를 위한 운동장 구축에 집중해야 한다. [김진형] 정부가 직접 AI 산업을 주도하기보다는 민간 혁신의 촉진자 역할을 해야 한다는 점에 공감한다. 무료 챗GPT 보급 등 정부가 직접 AI 서비스를 만들어 운영하는 것은 적절하지 않다. 공공배달앱의 실패를 거울삼아야 한다. 수요 확대를 위해서는 바우처를 활용하는 것이 맞다. 정부의 역할 중 대규모 AI 인프라 투자에는 적절한 선이 있어야 하며 정부는 AI의 활용을 지원하는 역할에 치중해야 한다. [사회] 인프라 투자 규모를 논의해 보자. 대규모 딥러닝 신경망을 의미하는 파운데이션 모델(FM)이 있어야 챗GPT 같은 생성형 AI 애플리케이션을 만들 수 있다. AI 주권은 FM 확보에 달려 있으며 향후 5년간 100조원의 인프라 투자가 필요하다는 주장이 맞다고 인정한다면 민관이 반씩 부담할 때 정부의 연간 투자액은 10조원이다. 정부가 FM 확보를 위해 GPU 등 컴퓨팅 인프라에 대규모 투자를 해야 하는가. 하정우 네이버 AI 센터장독자 FM 없인 기술 종속 피할 수 없어정부, 기업·연구계 위한 운동장 구축AI 인재 양성보다 확보·유치가 우선김진형 KAIST 명예 교수글로벌 경쟁력·시장 수요부터 고민AI 학습 효율화·국산 GPU 개발 집중오픈소스 등 활용 후 인프라 투자를 [하정우] 인프라 투자를 민간이 대부분 감당하는 나라는 미국밖에 없다. AI 경쟁은 기업 간 경쟁을 넘어 정부, 기업, 학계가 팀을 이룬 국가 대항전이다. 독자 FM이 없으면 글로벌 빅테크 기업에 의존하게 된다. [김진형] 인프라 투자에는 전략적 사고가 필요하다. AI는 아직 연구주제이고 범용 AI를 거쳐 초지능으로 발전할 텐데 이의 산업화에는 막대한 투자가 지속적으로 필요하다. 우리가 뛰어들 만한 분야인지, 시점은 언제인지 등 심사숙고가 필요하다. AI가 유행을 타고 과열된 지금 정부는 AI 주권을 명분으로 글로벌 경쟁력과 시장 수요를 고민하지 않은 채 대규모 GPU를 구매하기보다는 AI 학습의 효율화, 국산 GPU 개발 등 연구용 투자에 치중해야 한다. [하정우] 연구용 투자도 중요하지만 영국, 프랑스, 독일과의 경쟁에서 이기려면 인프라 투자가 반드시 필요하다. 투자에는 기업도 참여하므로 수요 부족 문제는 기업이 판단할 것이며 확보한 GPU 운영을 민간에 위탁하면 정부 부문이 갖는 비효율을 극복할 수 있다. [김진형] 우리의 독자 FM 확보 자체를 반대하는 것은 아니다. 그러나 이를 위한 인프라 구축 비용이 계속 낮아지고 있어 굳이 지금 대규모 투자를 시작할 필요는 없다. 당분간 실리콘밸리 기업이 개발한 AI를 유료 활용하거나 공개된 오픈소스 AI를 무료 활용하면 된다. 이렇게 활용에 집중하다가 추후에 가격, 기술 발전 등을 고려하며 인프라 투자를 시작하는 것이 바람직하다. [하정우] 그렇게 되면 우리의 FM 확보가 늦어지게 된다. 미국 등이 라이선스 정책 등을 통해 그 사용을 제한할 수 있고 중국의 딥시크 등 오픈소스 AI는 향후 비용이 부과될 수도 있다. 국방 등 민감 분야에서는 사용이 제한될 수도 있다. 결국 미중에 대한 기술 종속을 피할 수 없다. [김진형] 올해 정부의 연구개발 예산이 30조원인데 10조원을 AI에 쓰게 되면 다른 부문 투자가 위축된다. AI·반도체와 함께 3대 게임체인저 기술로 꼽히는 첨단바이오, 양자컴퓨팅도 중요하며 그 외 로봇, 항공우주 등도 무시할 수 없다. AI 투자가 효과를 내려면 준비가 필요하다. 공교육에서 컴퓨팅·AI 시수를 늘리기 위한 교사 양성 등 바탕을 충실하게 하는 투자가 먼저 필요하다. [하정우] 정부 예산이 670조원인데 AI 3대 강국을 목표로 한다면 향후 5년간 연간 10조원 정도는 투자할 의지가 있어야 한다. [사회] 두 토론자가 AI 인프라(하정우)와 응용·활용(김진형)을 각각 중시하고 있는데 이 두 분야에서 적절한 균형을 이뤄야 하지 않겠나. 인프라 투자 규모의 선정 기준은 무엇인가. [김진형] 구축 비용 등 기술 동향을 고려하면서 다른 분야 투자와의 우선순위를 고려해야 한다. [하정우] AI 3대 강국을 놓고 다투는 경쟁국도 인프라 투자를 하고 있다. 이 점을 최우선으로 고려해야 한다. [사회] 모두 중요한 고려 사항이다. 향후 범용형 AI와 특화형 AI 중 어느 쪽에 집중해야 할까. [하정우] 인프라 투자의 명분으로 특화형 AI를 내세우는 것에 동의한다. [사회] 그렇다면 어떤 분야를 중시해야 할까. [김진형] 보건의료 분야에 특화된 AI 인프라 투자를 우선 제안한다. 해외시장까지도 겨냥할 수 있다는 장점이 있다. 그다음으론 우리의 문제를 해결하는 교육 분야를 꼽고 싶다. [하정우] 안보 분야를 제안한다. 2. 기타 의제[사회] AI 인재 양성을 중시하는 목소리가 높은데 이에 대한 정부의 역할은 무엇인가. [하정우] 인재는 양성보다는 확보가 더 중요하다. 즉, 양성된 인재가 한국을 떠나지 않아야 하고 해외 인재를 유치할 수 있어야 한다. 기업에도 연구소가 있으나 단기적으론 사업성이 낮은 원천기술 연구에 몰두하려면 정부의 재정 지원을 받는 초지능(ASI)연구소가 있어야 한다. 이 연구소는 기존의 정부출연연구소(정출연)와는 다른 운영체계를 갖춰야 한다. 대학교수들이 휴직하고 참여하는 형태가 어떨까 한다. [김진형] 정부 재정으로 초지능연구소를 만들면서 기존의 정출연과 다른 운영체계를 갖출 수 있을지 의문이다. 초기에 그렇게 모양을 갖춘다 해도 노동 경직성으로 곧 다른 정출연과 비슷해질 것이다. AI 연구는 대학이 중심이 돼야 한다. 새로운 인력 양성과 병행되기 때문이다. 단, 소규모 단기 과제가 남발되고 있는 점이 문제이긴 하다. [사회] 연구수행 주체가 대학교수여야 한다는 점은 공통점이다. 연구개발 배분 방식을 대규모화·장기화하는 것을 전제로 학계 연구자에게 전권을 맡기는 형태로 지원하고 그 성과를 봐 가며 별도의 공공연구소가 필요한지를 판단하는 것으로 합의하면 어떨까. [모두] 좋다. [사회] 정부의 역할 중 하나는 수요 창출인데 바우처로 구매할 수 있는 AI 도구 및 서비스를 국내산으로 국한해야 하는지도 논쟁거리다. [김진형] 성능이 더 좋은 AI 도구를 해외산이라고 배제하는 것은 바람직하지 않다. 바우처 사업의 주된 목표는 AI를 활용한 기업의 생산성 제고이므로 기업이 성능 좋은 해외 AI를 쓸 수 있어야 한다. [하정우] 바우처 제도가 경쟁을 제한해서는 안 된다는 취지에 공감한다. 그러나 국내 AI 기업의 성장을 지원한다는 취지도 존중돼야 하므로 초기에는 국내 기업의 도구 및 서비스에 국한하되 이를 점차 외국 기업으로 확장하면 어떨까. [김진형] 수용할 수 있다. [사회] 정부부처 조직과 규제정책에 대한 의견은. [하정우] 1994~2008년 존속했던 정보통신부가 정보기술(IT) 강국 대한민국에 크게 기여한 것처럼 AI디지털혁신부를 신설해 미래에 대비하도록 해야 한다. AI 정책 연구기능도 강화돼야 한다. AI 시대의 급격한 사회 변화에 대한 체계적 연구가 현재의 국책연구기관에서는 약하다고 생각된다. [김진형] 부처 이름을 무엇으로 하든 공무원, 정치권, 대통령 등 사회 지도층의 과학기술 마인드를 신장하지 않는 한 정부조직 개편만으론 별 의미가 없을 것이다. [사회] 합의를 정리해 보자. ①정부의 AI 서비스 직접 공급은 부적절하다. ②AI 인프라 투자와 응용·활용 투자 간 균형이 필요한데 구체적 비율은 구축 비용 등 기술 동향, 타 분야와의 우선순위, 경쟁국 동향을 감안해 결정한다. ③의료, 교육, 안보 등 특화형 AI 개발을 위한 투자를 우선한다. ④정부의 연구개발 투자는 대규모화, 장기화를 전제로 대학에 집중한다. ⑤바우처 활용처는 초기엔 국내산으로 제한하되 중기적으로 외국의 AI 서비스에도 개방한다. ⑥AI 정책에 대한 정부 내 총괄기능 강화, 정부의 규제 완화, AI 정책 연구가 필요하다. 합리적 토론을 보인 두 토론자에게 감사를 표한다.

이중마스킹전략과 푸리에 기반 스펙트럼 위치 인코딩 기술 전략 적용 초분광, AI 전문 기업 (주)지뉴소프트(대표이사 김동일)가 SOTA(State-of-the-Art)에서 Indian Pines 데이터셋 대상 초분광 이미지 분류(Hyperspectral Image Classification) 부문 전 세계 1위를 달성했다고 밝혔다. SOTA는 전 세계 분야별 인공지능 모델의 연구 성과를 제시하고 평가하는 플랫폼이다. 대표적으로 자연어 처리(NLP) 부문에서는 OpenAI의 GPT-4가 1위에 올랐다. 지뉴소프트가 1위를 한 분야는 Indian Pines 데이터셋을 대상으로 한 초분광 이미지 분류 부문이다. Indian Pines는 16개 클래스로 구성된 농업 및 토지 관련 초분광 이미지로, 현존하는 머신러닝과 딥러닝 모델의 성능 검증에 활용하는 난이도 높은 벤치마크 데이터셋이다. 지뉴소프트가 개발한 초분광 이미지 분석 모델인 HyperspectralMAE 모델은 소량의 초분광 이미지만으로 92.37%의 정확도를 보여 1위에 오르게 되었다. 이는 2023년 발표한 RPNet_RF 모델의 정확도인 90.23%를 넘어선 수치다. HyperspectralMAE 모델은 이중마스킹전략(Dual-Masking Strategy)을 통해 공간 패치와 스펙트럼 밴드 일부를 가리고 복원하는 과정에서 공간과 스펙트럼 차원의 관계를 정확하게 파악할 수 있다. 또한, 푸리에 기반 스펙트럼 위치 인코딩(Fourier-Encoded Dual-Branch Masked Autoencoder) 기술로 스펙트럼의 순서와 간격 인식도를 높여 보다 정밀한 초분광 이미지 분석을 돕는다. 따라서 기존의 초분광 이미지 분석 모델에 비해 높은 분석 정확도와 연산 효율성을 보여준다. 특히 사전·전이 학습을 수행하는 구조를 통한 실시간 처리와 빠른 응답 속도를 제공해 다양한 산업에서 활용될 것으로 전망된다. 초분광 이미지 분석을 위한 파운데이션모델 개발의 총괄 리딩을 담당하는 임태훈 연구소장은 “SOTA의 특정 분야에서 1위를 한 것은 업계의 표준이 될 정도의 혁신적인 접근법과 기술성을 갖췄다는 의미다”라며 “HyperspectralMAE 모델이 환경 모니터링이나 재난 대응, 농업, 식품 등 각종 산업의 변화를 이끌 기술적 기반이 될 것으로 기대한다”라고 전했다. 한편, 산업난제 해결 전문 AI 솔루션 전문 기업인 지뉴소프트는 2024년 과학기술정보통신부와 정보통신기획평가원(IITP)의 핵심원천기술개발 R&D 사업에 선정되었다. 이에 첨단유망원천기술개발사업의 ‘AI기반산업난제 해결과제’와 ‘SW딥테크 기술 글로벌 경쟁력 강화사업’을 진행하며 초분광 이미지 분석 기술을 개발 중이다. 자체 구축한 데이터셋과 도메인 특화 학습을 통해 모델 성능을 강화하고, 초분광 데이터 분석 시 요구되던 인력과 분석 시간에 대한 부담을 줄이고자 실시간 분석이 가능한 수준으로 수준을 업그레이드하고 있다. 또한 다양한 데이터셋에 대한 기술 성능 검증을 진행하여 올 하반기 수요기관 대상 기술 검증(PoC)과 본격적인 산업 적용을 추진할 예정이다.

일정 시기마다 시대의 화두가 되는 과학기술이 있다. 자세한 내용은 모를지언정 누구라도 그 과학기술의 이름과 중요성을 알게 된다. 그런 예로 2000년대 이후 나노기술, 스마트 기술, 빅데이터가 있었고, 지금은 인공지능(AI)이다. 모든 대선 후보가 AI 정책을 강조하고 관련한 대규모 투자와 규제 혁신을 전체 공약의 중심에 둔 것만 보아도 이를 알 수 있다. 1997년 5월 11일에 IBM의 슈퍼컴퓨터 ‘딥블루’가 당대 최고의 체스 챔피언과 겨루어 이겼을 때 사람들은 ‘컴퓨터가 이렇게까지 발전’했다는 점에 놀랐다. 딥블루는 초당 2억 회라는 엄청난 속도의 연산 처리 능력을 활용해 가능한 모든 경우의 수를 따져 가면서 체스 말을 두었다. 딥블루의 성능은 대단하지만 동시에 연산 처리 속도 증가라는 이전 발전 방향의 연장선 위에 놓일 수 있었다. 2016년 구글 딥마인드가 개발한 알파고와 이세돌의 바둑 대결은 특히 한국인들에게 AI에 관한 강한 인상을 남겼다. 바둑 애호가도 많고 한국인이 인간 대표로 참여했기 때문일 것이다. 바둑에서는 가능한 경우의 수가 체스와 비교도 할 수 없을 만큼 많은 등 바둑의 특징을 들어 컴퓨터가 고전할 것이라고들 전망했다. 그러나 사람이 바둑을 배울 때와 같은, 딥러닝 방식으로 학습한 알파고에게 이세돌은 1승밖에 거두지 못했다. 알파고는 바둑기사로서 능력이 뛰어났고 대국 동안 체력이나 스트레스에 방해받지도 않았다. 알파고 이후 AI는 전과 완전히 다른 방식으로 학습하면서 이미지, 언어 학습 등 여러 영역에서 빠르게 진화했다. 그 변화를 대중이 실감한 것은 불과 6년 뒤인 2022년 11월, 오픈AI의 챗GPT가 공개됐을 때다. ‘바이센테니얼맨’, ‘매트릭스’, ‘그녀’ 등 여러 영화의 주인공처럼 슈퍼 인지능력과 데이터 저장 및 처리 능력, 그리고 커뮤니케이션과 판단 능력까지 갖춘 AI를 경험하게 된 것이다. 그 뒤 3년이 지난 지금 오픈AI 외에도 글로벌 빅테크를 비롯한 여러 기업이 제공하는 AI 서비스를 일상에서 경험할 수 있게 됐다. 스마트폰과 플랫폼 기술이 가져온 사회변화를 겪은 터라 AI가 산업과 사업 영역은 물론 사람들의 일상까지도 크게, 빠르게 바꿔 놓을 것이라 쉽게 예측할 수 있다. 다만 적절한 교육과정과 인프라 없이 기술 소비자들이 이 빠른 변화에 적응하기 어렵다는 것이 문제다. 필자는 나름 적극성을 발휘해 챗GPT 등장 초기에 사용 기법을 따로 학습했고 그것을 바탕으로 교육, 연구와 일상에 도움을 받고 있다. 그러나 더 잘 활용하기 위해서는 지속적인 업데이트와 학습이 필요함을 절실히 느끼고 있다. 대학생들 사정도 비슷하다. 무료 서비스의 제한된 기능을 써서 기말보고서를 써 달라고 하거나 지브리풍 프로필 이미지를 만드는 것 이상으로 AI 활용 능력을 키우기 위해서는 유료 서비스가 제공하는 기능에 대한 학습이 필요하다. AI가 과거의 ‘읽고 쓰기’처럼 미래 업무능력의 필수라면, 학습 기회와 서비스 접근이 적어도 학교에서는 상시적이고 공적으로 제공되는 방안이 필요하다. 이은경 전북대 과학학과 교수

99.5% 정확도로 다종 가스 분류“유해가스부터 질병 조기 진단까지” 한국기술교육대학교(총장 유길상)는 에너지신소재화학공학부 심영석 교수 연구팀이 고신뢰성 나노가스센서와 딥러닝 기술을 결합한 인공 후각 시스템을 개발했다고 8일 밝혔다. 이번 개발은 극한의 고습도 환경에서도 99.5% 이상 정확도로 다종 가스를 분류가 가능하다. 연구팀은 산화주석(SnO2) 기반 1차원 나노구조체에 금(Au)과 팔라듐(Pd) 나노촉매를 정밀 코팅하고, 표면 기능화 및 열 노화(Aging) 공정을 적용해 센서 신호 변동 계수를 평균 3% 이하로 낮췄다. 이 같은 성과는 기존 상용 금속산화물 센서 대비 재현성과 데이터 일관성이 크게 향상했다. 개발된 인공 후각 시스템은 딥러닝 알고리즘(ResNet)과 데이터 증강 기법을 활용해 산업안전 및 바이오 헬스케어 분야에서 중요한 7종 가스(아세톤·에탄올·수소·일산화탄소·프로판·이소프렌·톨루엔)를 상대습도 80% 이상의 고습도 환경에서도 99.5% 이상의 정확도로 분류했다. 감지 농도는 ppt(조 단위) 수준까지 구현돼, 고감도·고정확도 센서 플랫 기술력을 입증했다. 심영석 교수는 “이번 연구는 다종 가스를 높은 신뢰도로 감지하고 구별할 수 있는 인공 후각 플랫폼을 제시했다”며 “산업 현장 유해가스 감지뿐 아니라 폐 질환, 당뇨병 등 날숨 기반 질병 조기진단 분야로도 확장 가능성이 크다”고 설명했다. 이번 연구는 한국연구재단(미래유망융합기술파이오니어, 나노·기술개발사업) 지원을 통해 이뤄졌다. 연구 성과는 독일 Wiley-VCH에서 발간하는 세계적 권위의 학술지 ‘어드밴스드 사이언스(Advanced Science)’ 5월 온라인판에 게재됐다. 논문 제목은 “Artificial Olfactory System Enabled by Ultralow Chemical Sensing Variations of 1D SnO2 Nanoarchitectures”다.

일본 기업들 사이에서 인공지능(AI)활용 능력을 강조하는 분위기가 퍼지고 있다. 일본 최대 종합상사인 미쓰비시상사는 2027년도부터 인공지능(AI) 자격 취득을 승진 필수 요건으로 두기로 했다. 닛케이신문(닛케이)은 29일 미쓰비시상사가 입사 8~10년째인 과장급 진급 시기에 일본 딥러닝협회가 운영하는 AI 관련 자격의 ‘G검정’ 취득을 의무화하기로 했다고 전했다. G검정은 프로그래밍이나 모델링 실습은 요구하지 않지만 딥러닝 기본 이론, 확률·통계 미적분 등 기본 수학과 AI관련 윤리·사회적 이슈에 대한 이해를 증명하는 시험이다. 이 밖에도 미쓰비시상사는 수년에 걸쳐 5400여명 규모의 전 직원에게 AI 자격 검정 취득을 필수로 하겠다는 방침을 정했다. 직원들을 위한 AI관련 연수를 마련하는 기업도 눈에 띈다. 일본의 주류·부동산 복합기업인 삿포로홀딩스는 지난 2월부터 전 사원 6000여명을 대상으로 ‘프롬프트 엔지니어링’ 기초연수를 제공하고 있다. 프롬프트 엔지니어링은 AI가 원하는 답을 내도록 질문이나 지시를 정교하게 설계하는 기술을 말한다. 다만 닛케이 일본 기업의 AI활용도가 아직 높지 않다고 짚었다. 실제 지난해 보스턴컨설팅그룹 조사를 보면 일본 회사에서 AI를 사용하는 일반 직원은 전체 16%, 관리직은 31%로 주요국·지역에서 모두 최저를 기록했다.

보청기 브랜드 시그니아(Signia)가 17일, 프리미엄 보청기 ‘퓨어 C&G BCT IX’와 웨어러블 청력 케어 디바이스 ‘액티브 IX’**를 국내에 공식 출시했다. 이번 신제품은 시그니아의 첨단 기술력을 집약한 대표 제품으로, 청각 장애가 있는 소비자들에게 향상된 청취 경험을 제공할 것으로 기대된다. ‘퓨어 C&G BCT IX’는 시그니아의 핵심 기술이 적용된 보청기로, 효도폰을 비롯한 거의 모든 갤럭시 스마트폰과 아이폰과의 블루투스 연결을 완벽히 지원한다. 특히, 업계 최고 수준의 호환성을 자랑하며, 블루투스 클래식이 탑재된 오픈형 보청기 중에서는 최장 54시간 사용 가능한 배터리 성능을 제공, 사용자 편의성을 극대화했다. 시그니아의 독자 기술인 실시간 대화 강화(RTCE) 기술은 다양한 대화 상황에서 주변 소리를 실시간으로 분석하고 처리해, 특히 소음이 많은 환경에서도 또렷하고 자연스러운 다자 대화를 가능하게 한다. 또한, 신호 대 잡음비(SNR)가 타사 대비 2배 향상되어, 소리의 명료도가 더욱 높아졌다. ‘액티브 IX’는 보청기 착용이 처음인 소비자도 부담 없이 사용할 수 있도록 설계된 청력 케어 웨어러블 디바이스로, 이어버즈 형태의 트렌디한 디자인을 채택했다. 장시간 착용에도 편안한 착용감을 제공하며, 실시간 대화 강화 기술이 탑재되어 시끄러운 환경에서도 선명한 대화가 가능하다. 또한, 한 번의 충전으로 최대 34시간 사용 가능하며, IP68 등급의 방수·방진 기능을 갖춰 일상 속 다양한 상황에서 적합하다. 두 제품은 모두 시그니아의 AI 도우미 앱, ‘시그니아 어시스턴트’와 연동되어, 딥러닝 기반의 실시간 맞춤형 피팅을 제공한다. 사용자의 환경과 선호를 분석하여 최적의 청취 환경을 자동으로 조정, 보다 정밀하고 개인화된 청취 경험을 완성한다. 시그니아는 이번 출시를 통해 IX 플랫폼 포트폴리오의 강력한 확장을 목표로, 더 많은 소비자에게 다가갈 계획이라고 밝혔다. 또한, 지속적인 기술 혁신을 통해 청취 경험의 새로운 기준을 제시할 것이라고 덧붙였다.

인공지능(AI)은 우리 삶에 많은 도움을 주고 있지만 부작용도 만만치 않다. 가장 큰 부작용이 ‘딥페이크’(deepfake)다. AI 심층학습을 뜻하는 딥러닝(deep learning)과 가짜를 의미하는 페이크(fake)의 합성어. AI 기술로 얼굴 등 이미지를 합성해 실제처럼 보이도록 조작한 허위 사진·영상 편집물이다. ‘챗GPT’ 열풍과 함께 누가 언제 어디서 누구의 얼굴을 합성해 조작하고 있을지 모를 일이다. 딥페이크가 기승을 부리면서 피해도 확산하고 있다. 방송통신심의위원회의 딥페이크 관련 심의 건수는 지난해 9월 기준 1만 305건. 2021년(1913건)에 비해 5배 이상 늘었다. 법원은 최근 텔레그램에서 딥페이크 영상물 1275개를 유포한 ‘지인 능욕방’ 운영자에게 징역 2년 6개월을 선고했다. 2019년 아동·청소년 성착취 범죄인 ‘N번방’ 사건을 계기로 성폭력처벌법에 ‘허위 영상물 등의 반포’ 처벌 조항이 신설됐다. 성적 딥페이크도 디지털 성범죄에 포함됐다. 5년 이하의 징역 또는 5000만원 이하의 벌금이 내려질 수 있다. 6·3 대선에도 ‘딥페이크 주의보’가 내려졌다. 일상화한 AI 기술로 정치공작, 가짜뉴스 유포 등에 활용될 가능성이 어느 때보다 커졌다. 이미 피해 사례도 심각한 수준이다. 대선주자들을 희화화하거나 경쟁 후보를 비방하는 동영상, 죄수복을 입은 후보 사진 등이 등장했다. 이재명 더불어민주당 예비후보도 비상이 걸렸다. 이 후보가 부인에게 욕설하는 딥페이크 영상이 유포될 수 있다는 제보가 접수됐다. 이 후보 측은 “유포 시 모든 수단을 동원해 법적 책임을 묻겠다”는 경고로 제동을 건 상태다. 중앙선거관리위원회는 ‘딥페이크 기술로 만든 선거 관련 영상이 조금이라도 오인 가능성이 있다면 법 위반’이라고 경고했다. 유권자들의 할 일이 후보자들 검증에만 머물 수 없는 세상이다. 답페이크에 속지 않고 무사히 한 표를 행사하는 것. 딥페이크 시대의 유권자들은 시력도 두 배로 좋아져야 한다.

한국이 AI 강국 거듭나려면데이터세트·노하우는 글로벌 수준GPU 등 대규모 인프라 부족 ‘한계’AI 기업 각자 강점 살려 역할 분담다양한 분야로 AI 가치 확장LG ‘엑사원 딥’ 추론 성능 뛰어나잭슨랩과 알츠하이머 백신 협력비즈니스 가치 만드는 것에 집중보여주기식 단발성 투자 그만AI는 인재 키우듯 길게 지원해야추경 시작으로 국가적 관심·투자기업에 안정적 판 깔아줘야 성공 인공지능(AI)의 시대다. 글로벌 AI 시장은 1조 달러(약 1437조 5000억원)를 넘었고 대표 생성형 AI인 오픈AI의 챗GPT 가입자는 지난달 말 기준 5억명을 돌파했다. 미국과 중국이 시장의 70%를 장악하며 치열한 패권 다툼을 벌이는 가운데 한국은 정보기술통신(ICT) 강국이라는 기반 위에 서 있다는 장점이 있는 반면 컴퓨팅 인프라 부족과 미중과의 자본 격차로 한계를 경험하고 있다. LG AI연구원 수장으로 6년째 있으면서 그룹의 AI 모델 ‘엑사원’(EXAONE)을 글로벌 모델로 키워낸 주인공인 배경훈(49) 원장은 지난 8일 서울신문과의 인터뷰에서 “협력으로 생태계를 키워야 한국 AI가 세계 무대에서 주도권을 잡는다”고 밝혔다. 배 원장은 “인구와 자본에서 미중에 비해 불리한 한국이 혼자 달리기 경쟁을 해선 한계가 있다”며 “파운데이션 모델(생성형 AI 기술 기반 자체 모델)을 개발하는 기업, 이를 파인튜닝(미세 조정) 하는 기업, 칩을 만드는 기업이 각각 강점을 살려 생태계를 구축해야 한다”고 했다. 2023년 초거대AI추진협의회 회장을 시작으로 2024년 국가인공지능위원회 위원, 2025년 국가과학기술자문회의 위원으로 활동하며 한국 AI의 방향성을 제시한 그는 대통령 선거를 앞둔 정치권을 향해 이렇게 말했다. “단발성 투자로 보여 주기식 AI를 만들 게 아니라 장기적이고 안정적인 지원으로 단단한 생태계를 키워야 한다.” -글로벌 AI 경쟁 속 한국은 어느 위치에 있다고 보나. “미중은 워낙 큰 시장이라 대규모 모델을 키우기 유리하다. 2~3년 전만 해도 미국이 압도적이었지만 지금은 중국이 거의 대등하거나 앞설 때도 있다. 딥시크는 물론 알리바바의 큐원(Qwen) 모델만 봐도 성능과 사용자 규모가 상당하다. 한국이 1, 2등 하겠다고 달릴 필요는 없다. 프랑스, 이스라엘, 캐나다처럼 우리도 나름의 강점이 있다. ICT 기반은 세계적이고, LG 같은 기업이 엑사원 같은 모델로 인정받고 있다. 스탠퍼드대 AI 리포트에 한국 모델로는 유일하게 등재된 게 엑사원이다. 중요한 건 순위보다 기업들이 AI를 얼마나 잘 도입해 비즈니스 가치를 뽑아내느냐다. 지난해 국내 기업의 AI 도입률이 55%에서 78%로 뛴 걸 보면 한국도 변곡점에 서 있다고 본다.” -한국 AI의 강점과 한계는 무엇인가. “강점은 단연 기술 인프라와 인재다. 한국은 AI 관련 대학원만 10개나 되고 졸업생들도 글로벌 수준의 역량을 갖추고 있다. 문제는 기업 환경이다. 좋은 인재를 수용할 만한 일자리가 부족하다 보니 졸업생들이 해외로 가거나 교수 되는 걸 선택하는 경우가 많다. 저출생 문제도 심각하지만 단기적으로 인구 감소 자체보다 AI를 활용해 생산성을 높이는 게 더 급하다고 본다. 인구가 줄면 노동력이 부족해지는데, 엑사원 딥 같은 AI가 이미 수학, 과학 문제를 1등급 수준으로 풀며 효율성을 극대화하고 있다. 예를 들어 제조 공정에서 AI가 설계를 최적화하면 한 명이 100명 몫을 할 수 있다. 장기적으론 저출생이 경제와 복지에 미치는 영향이 크겠지만, 지금은 AI로 당장 산업 경쟁력을 키우는 게 우선이다. 한계라면 컴퓨팅 인프라다. 데이터세트와 노하우는 글로벌 빅테크와 경쟁할 수준인데, GPU 같은 대규모 인프라가 부족하다. 여기서 정부의 지속적인 투자가 필요하다.” -한국 AI 생태계를 위해 어떤 협력이 필요한가. “지금 한국 기업들이 다들 파운데이션 모델을 만들려고 한다. 그럴 필요 없다. 하나둘 좋은 파운데이션 모델만 있으면 된다. 엑사원 같은 모델을 오픈하면 다른 기업이 파인튜닝 해서 새로운 서비스를 뽑아낼 수 있다. 리벨리온이나 퓨리오사AI 같은 기업이 NPU 같은 AI 전용 칩을 만들고, 한컴 같은 데가 API(응용프로그램 인터페이스)로 서비스를 묶으면 생태계가 완성된다. 미국은 구글, MS가 엔드 투 엔드(처음부터 끝까지)로 다 하지만 한국은 규모가 다르니까 역할 분담이 필수다. 정부는 이런 협력을 펌핑해야 한다. 단발성 예산 말고 장기적으로 기업들이 투자 대비 수익률(ROI) 걱정 없이 뛰어들 수 있게 지원해야 한다.” -데이터가 AI의 핵심인데, 어떻게 확보하고 있나. “데이터는 AI의 연료다. 특히 특화된 데이터가 중요하다. LG는 계열사 데이터로 엑사원을 키우고, 외부 파트너십을 통해 추가로 확보하고 있다. 미국 피츠버그 대학병원에서 병리 이미지를 가져와 신약 임상 시험자를 찾는 프로젝트도 하고 있고, 세계적인 유전체 비영리 연구기관인 미국의 잭슨랩과는 알츠하이머 백신을 목표로 데이터를 공유하고 있다. 문제는 의료, 제약 같은 분야가 데이터를 꽉 쥐고 있다는 점이다. 2028년쯤이면 공개 데이터는 다 학습할 테지만, 특화 데이터는 여전히 특정 기업이 쥐고 있을 가능성이 높다. 그래서 협력이 중요하다는 거다. 데이터를 가진 기업과 AI 기업이 손을 잡아야 혁신이 빨라진다.” -LG의 엑사원은 어떤 역할을 하고 있나. “엑사원은 말 그대로 LG 계열사의 ‘두뇌’다. 내부 데이터와 연결해 업무를 처음부터 끝까지 다 바꾼다. 국가보호산업 데이터나 오랜 노하우 같은 걸 외부 AI에 맡길 순 없다. 엑사원은 이런 데이터를 학습해 전문가 수준의 인사이트를 뽑아낸다. 연구자뿐 아니라 사무직도 AI와 앉아서 가설을 세우고, 예측하고, 의사결정까지 할 수 있게 만드는 게 목표다. 지금은 LG 안에서 실험 중이고, 점차 B2B(기업 대 기업)로 확산시킬 계획이다. B2C(기업 대 소비자)로 바로 뛸 수도 있지만, 제조 기업의 특성을 살려 생산성을 극대화하는 데 집중하고 있다.” -최근 공개된 ‘엑사원 딥’의 추론 성능은 어떤가. “추론은 AI가 사람처럼 논리적으로 생각하는 능력이다. 택시 안에 테니스공 몇 개가 들어가냐는 질문이 있으면 차 크기를 추정하고, 의자나 손잡이 부피를 빼고, 공 배치까지 계산한다. 엑사원 딥은 수능 수학 1등급, 과학 고난도 문제를 풀 정도로 추론 성능이 뛰어나다. 이걸 신약 개발에 적용하면 놀라운 결과가 나온다. 미국 잭슨랩이 우리를 찾아온 것도 그래서다. 그들은 전 세계 임상 데이터를 갖고 있는데, 우리 추론 모델로 알츠하이머 백신 같은 걸 개발하려고 협력 중이다. 구글, MS가 전 세계 고객을 목표로 범용 AI를 만들 때 우리는 특정 도메인에서 특화된 AI로 승부한다. 거기다 AI는 이제 인간의 행동 패턴을 학습해 모방하는 수준으로 발전하고 있다. 예를 들어 공기청정기를 살 때 사람이 검색하고, 유튜브 후기를 보고, 가격을 비교해 구매까지 하는 과정을 AI가 대신할 수 있다. 이런 기술은 라지액션모델(LAM)로 발전하는데, AI가 단순히 답변을 주는 생성형 AI를 넘어 스스로 의사결정을 내리는 에이전틱 AI로 진화하고 있음을 보여 준다. 이는 우주 탐사와도 같은 일이다. 우리가 달의 진실을 아직 모르듯, AI는 인류가 쌓아온 문명의 한계를 넘어 더 나은 해결책을 탐구하는 도구가 될 수 있다.” -추론 모델이 발전함에 따라 초지능(AGI)에 대한 우려도 있다. “초지능은 아직 먼 이야기다. 지금 추론 모델은 인류가 쌓은 지식을 바탕으로 가설을 세우고 문제를 푸는 수준이다. 감기약의 효용성이 떨어지면 더 나은 약을 찾는 식이다. 2028년쯤 공개 데이터는 다 학습한다고 했는데, 그 이후엔 AI가 스스로 데이터를 만들고, 논리적으로 성능을 높이는 단계로 갈 가능성이 있다. 하지만 AI가 갑자기 자아를 갖거나 영화처럼 도망가진 않는다. 플러그를 뽑으면 그만이다. 중요한 건 초지능에 대한 막연한 두려움을 갖기보다 비즈니스 현장에서 AI로 가치를 만드는 것이다. 알츠하이머 백신, 배터리 소재 같은 문제를 푸는 게 더 급하다.” -양자컴퓨터에 대한 기대감도 있는데. “양자컴퓨터는 기대만큼 가까운 미래는 아니다. 10년 전에도 AI가 지금처럼 급성장할 거라 했지만 자본과 실험이 뒷받침되면서 빨라진 거다. 양자컴퓨터도 비슷하다. 지금은 자본이 몰리고 있지만, 기술의 진보는 시간이 걸린다. 딥러닝 같은 기존 AI도 결국 데이터와 연산의 싸움이었듯, 양자컴퓨터도 새로운 패러다임보다 연산 효율의 문제로 본다. AI와 결합하면 계산 속도가 빨라질 순 있지만 당장 혁명을 일으킬 단계는 아니다. 30년 뒤를 장담할 순 없지만, 지금은 데이터와 추론 기술에 집중하는 게 더 현실적이다.” -오는 6월 대선을 통해 들어설 새 정부에 바라는 점은. “AI를 정치적으로 보지 말고 인재를 키우듯 길게 봐야 한다. 딥러닝이 나온 2010년대부터 AI 투자 얘기는 계속 나왔지만 지속된 적이 거의 없다. LG가 엑사원을 글로벌 수준으로 키운 것도 끈질긴 투자 덕분이다. 초기엔 잠도 제대로 못 자고 고생했지만 그룹이 믿어 줬기 때문에 이러한 성과를 낼 수 있었다. 정부도 그래야 한다. 추가경정예산을 시작으로 국가적 관심과 투자로 기업에 안정적인 판을 깔아 줘야 한다. 파운데이션 모델, 칩, 서비스 기업이 각자 강점을 살려 협력하도록 펌핑하는 것이다. 그게 한국이 AI 강국으로 가는 길이다.” ■ 배경훈 LG AI연구원장은 -1976년 서울 출생 -광운대 전자공학(학사·석사·박사) -LG AI연구원 원장(2020~) -한국공학학림원 정회원(2022~) -초거대AI추진협의회 회장(2023~) -국가인공지능위원회 위원(2024~) -국가과학기술자문회의 위원(2025~) -은탑산업훈장-소프트웨어산업 발전 유공(2023)