두 이미지 비교해 달라진 점 측정사람 정답률 93%인데 AI는 61%설명은 잘하지만 차이 못 알아봐 국내 연구진이 인공지능(AI)에게 달라진 그림 찾기를 시킨 결과 여전히 인간을 뛰어넘지 못한다는 결과를 얻었다. 광주과학기술원(GIST) AI학과 김의환(36) 교수팀은 두 장의 이미지를 비교해 AI가 주어진 상황에 맞는 중요한 변화를 찾아 정확히 설명하는지 채점하는 일종의 ‘AI 변화 이해력 채점표’인 ‘C3-벤치’를 개발했다고 14일 밝혔다. 이 연구 결과는 지난 8~12일 스웨덴 말뫼에서 열린 컴퓨터 비전 및 머신러닝 분야 국제 학술대회 ‘ECCV 2026’에서 발표됐다. 연구팀은 거리, 건설 현장 등을 찍은 자연 장면, 위성·항공 사진, 이미지 편집, 제품 결함과 이상 등을 파악하는 이상 탐지 4개 분야에서 51가지 변화 상황을 추렸다. 또 각 상황마다 이미지 두 장씩 모두 4996쌍을 모아 사람이 직접 정답과 찾아야 할 변화, 무시해도 되는 차이에 관한 설명을 달았다. 이후 AI 32종을 대상으로 정확성, 구체성, 유창성, 관련성, 변화 방향성 5가지 항목을 평가했다. 측정에 사용한 AI는 두 이미지를 비교해 달라진 점을 문장으로 설명해 주는 변화 캡셔닝 전용 모델 6종, 챗GPT-5.2, 제미나이 3 등 상용 모델 9종, 매개변수 20억~900억 규모의 오픈소스 모델 17종이다. 연구팀이 400개 이미지 쌍을 골라 사람과 챗GPT-5.2에게 문제를 풀도록 한 결과 정확성, 구체성, 유창성, 관련성 네 항목 종합 점수는 10점 만점에 사람이 7.45점, GPT-5.2는 5.72점으로 큰 차이를 보였다. 사진 순서를 뒤집은 뒤 답하도록 한 가역성 점수에선 격차가 더 크게 벌어졌다. 사람은 93%의 정답률을 보였지만 AI는 61%에 그쳤다. AI의 오류 유형을 분석했더니 전체 63.3%가 사진 속 물체를 못 알아보거나 종류를 잘못 파악하는 시각적 인식 오류로 나타났다. 반면 문장의 자연스러움만 떼서 보면 GPT-5.2가 8.53점으로 사람의 8.32점을 앞섰다. 말은 유창한데 정작 무엇이 달라졌는지 사람만큼 보지 못한다는 말이다. 연구를 이끈 김의환 교수는 “이번 연구는 AI가 자연스럽게 설명하는 능력과 상황에 맞는 변화를 정확히 이해하는 능력이 반드시 같지는 않다는 점을 보여 준다”고 설명했다.

내 자리인 이곳, 그 흙으로 내가 빚어졌고 또 짊어져야 하는 이곳에 늙은 나무 한 그루 자라고 있다 자신을 경이롭게 치유하는 거대한 시카모어 한 그루. 울타리가 그 나무 에 묶이고, 못이 박히고 도끼질과 칼자국으로 깎여나가고 벼락까지 맞았다. 무성히 자란 어느 한 해도 나무를 해치지 않은 해는 없다. 그 몸에는 속이 빈 곳이 있다. 그건 나무의 죽음이다. 하지만 살아 있는 부분은 그 어둠의 가장자리에서 희게 넘쳐 밖으로 흘러나온다. 그 모든 상처 위로 이음새 없는 흰 나무껍질이 돋아났다. ―웬델 베리, ‘시카모어’ 중에서 늙은 나무 앞에 서 본 적이 있는지? 나무의 푸른 이파리보다 그 몸에 난 상처를 응시한 적이 있는지? 지난달 31일 별세하신 웬델 베리의 시 ‘시카모어’, 흔히 플라타너스라 부르는 나무다. 1934년 켄터키에서 태어난 베리는 젊은 날엔 도시로 가 대학에서 강의도 했지만 다시 고향으로 돌아와 컴퓨터도 텔레비전도 없이 살았다. 환경 위기, 산업화된 농업, 대량소비 문화를 비판한 베리는 인간이 땅과의 관계를 잃어버릴 때 자기 자신을 잃는다고 했다. 여기 나무가 있다. 아름답고 온전한 나무가 아니라 상처 입어 상한 나무다. 그런데 시인은 시의 시작을 조금 달리한다. 땅에 대한 질문으로. 대개 땅은, 누구의 땅인지 소유의 언어로 말해지지만 시인의 질문은 이 땅에서 살아가는 것이 곧 짊어지는 것임을 향한다. 그 땅을 딛고 선 늙은 나무는 도끼와 칼은 물론, 벼락도 맞았다. “무성히 자란 어느 한 해도 / 나무를 해치지 않은 해는 없다”니, 잘 자랐다는 것과 다쳤다는 것이 한 문장에 함께 있다. 삶은 곧 상처라서. 오래 살아온 존재일수록 그 몸에는 시간이 남긴 상처가 많다. 돌아보면 상처 없이 지나온 시간이 있던가? 무성하게 뻗어가는 시간에 어쩌면 가장 큰 상처가 있었으리라. 그래서 나무속에는 빈 구멍이 있다. 나무의 “죽음”이다. 죽음이 살아 있는 몸 한가운데 들어와 있다. 어둠의 가장자리에서 살아 있는 부분이 희게 차올라 바깥으로 뻗는다. 상처를 덮으며 새 껍질이 생기는 것이다. 여기서 베리가 말하는 치유는 상처가 없던 때로 돌아가는 게 아니다. 나무는 못 자국도, 벼락 자국도, 잘려나간 자리도 지우지 않는다. 이어지는 구절에서 시인은 “제 역사의 옹이들”을 몸에 그대로 지닌 채 나무가 자란다고 한다. 오랜 세월 구부러지고 뒤틀리면서 나무는 오히려 “기묘한 완전함”에 이른다. 이 표현 앞에 나는 오래 머문다. 완전함은 흠이 없는 상태라고 생각하기 쉽지만 베리의 나무는 정반대다. 그 모든 상처와 우연을 제 삶의 형태 속으로 받아들이면서 나무는 전에 없던 형상이 된다. 이 시는 고통을 쉽게 정당화하지 않는다. 고통에는 이유가 있다거나 상처가 우리를 더 나은 존재로 만든다는 말은, 가끔, 좀 잔인하게 들린다. 나무에 박힌 못은 여전히 못이고 칼자국은 여전히 폭력의 흔적이다. 상처받은 존재가 살아남았다는 사실이 상처 준 행위를 정당화하진 않는다. 이런 시선의 차이는 기후 위기의 시대에 더 중요하다. 우리는 자연의 ‘회복력’에 자주 기대지만, 나무가 스스로 상처를 아물릴 수 있다는 사실이 나무에 계속 못을 박아도 된다는 뜻은 아니다. 얼마 전 히말라야 일대에서 일어난 참사 앞에서도 그 생각을 한다. 그걸 다만 ‘자연재해’라 부를 수 있을까. 기후변화에 큰 책임이 없는 이들이 기후 위기의 결과를 먼저 감당하는 현실, 그 무수한 죽음 앞에서 물어본다. 땅이 얼마나 견딜 수 있는지 묻지 않고 개발과 착취를 계속하는 문명, 땅을 살아 있는 관계의 장소가 아니라 끝없이 꺼내 쓸 수 있는 자원으로 보는 문명이 계속될 수 있는지? 시 마지막에 나무는 “제자리에 서서 그곳을 먹고, 또 먹히며” 살아간다. 이 구절이 참 좋다. 이 세계에 살아 있다는 건 먹고 먹히는 두 동사를 함께 받아들이는 일. 받으면서 내어주는 일. 상처 난 자리에 다시 껍질을 만들고 새 잎을 내는 나무를 보며 되물어 본다. 훼절의 역사 속에서 우리는 지금 이 땅을 어떤 곳으로 만들고 있는지. 정은귀 한국외대 영미문학문화학과 교수

이화여자대학교 의료원이 질환별로 특성화한 전문병원 체제를 구축하고 인공지능(AI)을 접목해 진료를 혁신한 성과를 인정받아 ‘제1회 서울바이오헬스대상’ 종합병원 부문에서 보건복지부장관상을 수상했다. 이화의료원은 이대서울병원과 이대목동병원을 중심으로 중증·고난도 질환의 진료 역량을 강화해 왔다. 이대서울병원은 이대대동맥혈관병원과 이대뇌혈과병원을 별도로 운영하며 응급수술과 시술의 전문성을 높였다. 지난해 대동맥 수술 3000례와 뇌혈관 수술·시술 2000례를 넘어섰다. 올해는 갑상선암 로봇수술 1300례를 달성했고, 이대엄마아기병원의 누적 분만도 7000건을 기록했다. 이대목동병원은 혈액암과 여성암, 비뇨기질환을 중심으로 특성화 진료체계를 구축했다. 지난해 이대혈액암병원과 세포·유전자 처리센터를 열어 혈액암 정밀치료 기반을 마련했다. 이대여성암병원은 다학제 진료를 운영하고 있으며, 이대비뇨기병원은 로봇 부신 절제술 200차례를 달성했다. 첨단 진단장비도 잇달아 도입했다. 이대서울병원은 동북아시아 최초로 양전자방출·컴퓨터단층촬영(PET-CT) 장비 ‘바이오그래프 비전 쿼드라’를 들여왔고 국내 최초의 광자계수 컴퓨터단층촬영(CT) 장비 ‘네오톰 알파’도 구축했다. 이대목동병원에는 최첨단 자기공명영상(MRI) 장비 ‘마그네톰 시마 엑스’를 국내에서 처음 도입했다. AI를 활용해 의료진의 업무 부담을 줄이고 환자 진료에 더 집중할 수 있는 환경도 만들었다. 자체 개발한 생성형 AI 기반 진단서 작성 시스템을 모든 진료과에 적용하고 AI 기반 간호 인수인계, 동의서, 퇴원요약지 작성 시스템도 단계적으로 도입했다. 올해는 AI 기반 심방세동 예측 모델의 임상적 유효성을 입증, 지능형 고객센터(AICC)와 음성인식(STT) 기반 상담 시스템도 가동했다. 지난해에는 개방형실험실 운영사업 주관기관 선정과 1기 연구중심병원 지정을 계기로 바이오·의료기기 기업과의 공동연구 기반을 넓혔다. 이대서울병원은 2026~2029년 권역응급의료센터로 선정돼 지역 중증·응급환자의 최종 치료를 맡는다.

생성형 인공지능(AI)이 다양한 분야에서 사용되다 보니 AI 없는 세상은 상상하기 어려울 정도가 됐다. 생성형 AI가 사용자 수준에 맞춘 답변을 내놓기 위해서는 사용자가 설정한 프로필, 과거 대화 등 고정된 사용자 정보를 활용한다. 그렇지만 이런 방식은 전문 분야가 아닌 다른 분야나 같은 분야에서도 질문 주제에 따라 지식 수준이 다르다는 점은 고려되지 않는 경우가 많다. 이에 울산과학기술원(UNIST) 컴퓨터공학과 연구팀은 질문 의미뿐만 아니라 질문 속 전문 용어를 얼마나 빠르고 일정한 리듬으로 타이핑하는지에 따라 사용자의 전문 지식 수준을 가늠해 맞춤형 답변을 내놓는 개인화 AI 기술인 ‘엑스퍼트’(ExPerT)를 개발했다고 30일 밝혔다. 이 연구 결과는 자연어 처리 분야 국제 학술대회 ‘ACL 2026’에서 발표됐다. 연구팀은 이번 연구의 데이터 세트와 코드를 오픈 소스 공유 사이트인 ‘깃허브’(https://github.com/UbiquitousAILab/ExPerT)에 공개하기도 했다. 연구팀은 똑같은 전문 용어를 쓰더라도 키를 누르고 떼기까지 걸린 시간, 다음 키로 넘어가는 간격, 백스페이스 사용 횟수 등은 전문가와 비전문가 간에 차이가 있다는 사실에 주목했다. 연구팀은 개별 질문에 쓰인 표현과 전문 용어 등의 의미 정보와 타이핑 행동 정보를 챗GPT 같은 생성형 AI 모델에 입력해 사용자 전문성을 5단계로 추정하게 한 뒤 추정 결과와 원래 질문을 생성형 AI 모델에 다시 전달해 답변의 눈높이를 조절하도록 했다. 실제로 화학, 컴퓨터과학, 경영 분야 참가자 40명이 입력한 질문 1270개를 이용해 엑스퍼트의 성능을 검증한 결과 의미 정보만 분석했을 때는 AI가 추정한 전문성 수준이 참가자가 직접 평가한 수준과 평균 0.488단계 차이가 났지만 타이핑 정보까지 함께 분석하자 그 차이가 0.398단계로 줄었다. 타이핑 정보를 더할 경우 전문성 추정 오차가 18.4% 줄어든 것이다. 또 지금까지 나눈 대화에서 사용자의 성향과 배경을 추출하는 기존 방식의 경우 사용자가 직접 평가한 전문성 수준과 평균 1.162단계 차이가 났지만, 질문마다 전문성을 새로 파악하는 엑스퍼트 방식은 차이를 0.488단계로 줄였다. 연구를 이끈 공태식 교수는 “이번 기술은 기존 개인화 AI가 고정된 프로필이나 이전 대화 기록에만 의존해 실시간 맥락을 반영하지 못했던 한계를 극복하기 위한 것”이라며 “의료·법률·금융처럼 전문 지식 격차가 큰 분야의 전문 챗봇은 물론 사용자별 이해도 파악이 중요한 에듀테크나 B2B 고객 지원 시스템 등 다양한 영역에서 사용자의 실시간 눈높이에 최적화된 개인화 AI 인터페이스를 제공할 수 있을 것으로 기대된다”고 말했다.

- UV·DTG·DTF·UV DTF 기술 단일 기기 통합… KINTEX ‘K-PRINT 2026’서 국내 첫 공개- 듀얼 헤드·Pixel-Scan™ 비전 시스템 탑재… 하드웨어·소프트웨어 통합 생산 생태계 구축 디지털 패브리케이션 기업 xTool이 UV, DTG(Direct-to-Garment), DTF(Direct-to-Film), UV DTF 등 4가지 인쇄 방식을 하나의 장비에 통합한 데스크톱 프린터 ‘O1 Omni Printer’를 출시했다고 밝혔다. xTool은 8월 19일부터 22일까지 경기 고양시 킨텍스(KINTEX) 제2전시관에서 열린 인쇄산업 전시회 ‘K-PRINT 2026’에 참가해 O1을 국내에 처음 공개했다. xTool 측은 O1이 출시 첫날 1,400만 달러 이상의 매출을 기록했다고 밝히며, 이는 자사가 집계한 신제품 매출 기록 가운데 가장 빠른 속도라고 설명했다. 회사는 이번 성과를 레이저 가공 중심의 단일 카테고리에서 다양한 소재·생산 기술을 아우르는 크리에이티브 도구 플랫폼으로 사업을 확장해 온 흐름의 연장선으로 해석했다. xTool에 따르면 O1은 하나의 장비에서 4가지 인쇄 방식을 구현하는 데스크톱 통합 인쇄 시스템으로, 회사 측은 이를 ‘옴니 프린터(Omni Printer)’로 명명했다. 목재·금속·아크릴·유리·석재 등 경질 소재는 물론 섬유·가죽까지 인쇄가 가능해 퍼스널라이즈드 선물, 어패럴, 사인, 홈 데코, 소규모 상업 생산 등 다양한 분야에 활용할 수 있다는 게 회사 측 설명이다. 전시 부스에서는 어패럴, 아크릴, 유리, 금속, 가죽 등 다양한 소재에 O1을 적용한 시연이 진행됐다. AI 보조 디자인과 ‘픽셀-스캔(Pixel-Scan™)’ 비전 포지셔닝 기술을 거쳐 최종 결과물을 완성하는 전체 워크플로우를 관람객이 직접 체험할 수 있도록 구성했다. O1의 핵심 구조는 업그레이드가 가능한 듀얼 프린트헤드다. ‘듀얼-UV(Dual-UV)’ 모드에서는 다층 효과와 더 빠른 생산 속도를 구현하고, ‘하이브리드 UV+패브릭(Hybrid UV+Fabric)’ 모드에서는 경질 소재 인쇄와 어패럴 인쇄, UV DTF 전사 데칼 작업을 하나의 워크스페이스에서 처리할 수 있다. 정밀도 확보를 위해서는 라인 레이저 고도 측정(Line Laser Altimetry)과 왜곡 없는 CIS 스캐닝을 결합한 ‘픽셀-스캔 비전 시스템(Pixel-Scan™ Vision System)’을 적용했다. 레이저 기반 오토포커스가 대상물의 최대 높이를 자동 감지해 인쇄 높이를 조절하고 프린트헤드 충돌을 방지하며, 별도 지그(jig) 없이도 사각지대 없는 인쇄 작업이 가능하다고 회사는 밝혔다. 로터리 어태치먼트를 함께 사용하면 주요 텀블러 제품군의 약 90%에 대해 3D 모델과 1:1 디자인 프리뷰를 생성할 수 있다. 상업적 활용성을 높이기 위해 O1은 G7® 등급의 컬러 정확도 기준을 충족하며, GREENGUARD® Gold 인증을 받은 UV 잉크와 OEKO-TEX® 인증 섬유 잉크를 사용한다. 유지보수 편의를 위한 ‘SmartCycle™ 2.0’ 시스템은 노즐 관리를 자동화하며, 최대 2주간 장비를 사용하지 않아도 즉시 재가동할 수 있는 ‘클로그-프리 베케이션 모드(Clog-Free Vacation Mode)’를 지원한다. 소프트웨어 측면에서는 xTool 레이저 각인기에서 작업한 결과물을 별도 재조정 없이 O1로 옮겨 인쇄까지 이어가는 ‘레이저+UV 통합 워크플로우’를 지원한다. AI 윤곽 인식 기능은 비정형 형상에 디자인을 맞춰 채우는 동시에 컷아웃 영역을 자동으로 피하며, 텍스트 프롬프트로 인쇄 가능한 아트워크를 만드는 ‘원클릭 AI 생성기’ 기능도 탑재됐다. 이 밖에 최대 높이 7mm의 릴리프 인쇄가 가능한 2,000여 종 텍스처 라이브러리와 입체 모션 효과를 구현하는 ‘렌티큘러 3D 제너레이터(Lenticular 3D Generator)’, DTG 인쇄와 텍스처 자수 효과를 결합한 ‘데스크톱 3D 자수 워크플로우’도 함께 제공된다. 선전(Shenzhen)에 본사를 둔 xTool은 2021년 첫 다이오드 레이저 각인·절단기를 출시한 이후 하드웨어·소프트웨어·컴퓨터 비전·지능형 제어 기술을 아우르는 통합 플랫폼을 구축해 왔다. 2025년에는 어패럴 전용 인쇄 시스템 ‘xTool Apparel Printer’를 선보이며 디지털 섬유 인쇄 시장에 진출했으며, 회사 측이 인용한 업계 자료에 따르면 2026년 상반기 글로벌 어패럴 인쇄 시장에서 상위권 점유율을 기록한 것으로 알려졌다. 한편 K-PRINT 2026은 인쇄 장비, 라벨, 패키징, 골판지·종이 제품, 디지털 인쇄, 섬유 인쇄, 사인·광고 등 다양한 산업군을 아우르는 국내 대표 인쇄·후가공 전시회다. xTool은 이번 전시를 통해 자사 인쇄 사업 성과를 알렸다.

글로벌 패션·테크 전문가들이 서울에서 모여 인공지능(AI)을 통한 패션 산업의 창작과 생산, 고객 경험의 방식에 대해 논의한다. 성주재단은 MCM과 주한독일문화원, 독일패션협회와 함께 다음 달 3일 오후 2시부터 서울 남산에 있는 주한독일문화원에서 국제 패션테크포럼 ‘KIFT 2026 포럼’을 개최한다고 27일 밝혔다. 올해로 3회째를 맞는 KIFT는 글로벌 패션·테크 투자자들이 한자리에 모여 AI 등 최신 기술이 만들어갈 패션 산업의 미래를 논의하는 국제 교류의 장으로 자리 잡고 있다. 올해 창립 50주년을 맞은 독일 럭셔리 브랜드 MCM과 성주재단이 미래 세대의 역량 강화와 문화·예술 활동 지원이라는 공동 비전을 바탕으로 이번 행사를 함께 기획했다. 올해 KIFT 2026은 ‘AI가 바꿀 패션의 미래’를 대주제로 두고 디자인과 생산 및 운영, 고객 관리와 순환 경제에 이르기까지 명품 패션의 밸류체인(가치사슬) 전반에서 일어나고 있는 패러다임의 전환을 세 개의 세션에 걸쳐 심도 있게 다룬다. 첫 번째 세션은 ‘디자인 파트너로서의 AI’를 주제로 브랜드 고유의 DNA와 창의성을 보존하면서 생성형 AI와 3D 가상 착장 기술 등을 디자인에 접목하는 혁신 사례를 살펴본다. AI를 단순한 생산성 향상 도구가 아닌 디자이너의 창의적 사고를 확장하고 새로운 표현의 가능성을 열어주는 ‘창작의 파트너’로 활용하는 사례가 주로 다뤄질 예정이다. 더크 쇤베르거 MCM 글로벌 브랜드 총괄 임원과 박규열 리빌더 AI 공동 창업자 겸 최고기술책임자(CTO), 주은정 CLO AI 연구 총괄 임원, 권유미 AI 네이티브 뷰티 기업 비팩토리 부대표, 유훈식 서울미디어대학원대학교 교수가 패널로 참석한다. 두 번째 세션에서는 ‘패션 산업에서의 에이전틱 AI와 피지컬 AI의 미래’를 주제로 고급 소재 가공과 맞춤 테일러링 생산 공정부터 마케팅과 고객 접점 관리까지 패션 산업 현장에 적용되고 있는 협동 로봇(피지컬 AI)과 자율형 AI 에이전트 등 패션 산업 내 AI의 현주소와 미래 가능성에 대해 논의한다. 스콧 W. J. 립핀스키 독일패션협회 최고경영자(CEO), 오드리 한센 사이렌(Siren) CEO, 스테판 헬러 알파큐(AlphaQ) VC 창립 대표, 강성훈 스튜디오랩 공동창업자 겸 CEO, 이상구 서울대학교 교수 겸 인텔리시스 창업자가 패널로 참여한다. 세 번째 세션에서는 ‘AI 기반 순환 경제와 고객 생애주기 관리’에 대해 논의한다. 컴퓨터 비전 기반의 정품 인증, AI 기반 고객 데이터 분석 기술 등을 활용해 1차 시장과 재판매를 포함한 2차 시장을 유기적으로 연결하고 제품의 생애주기와 브랜드와 고객 간 장기적인 관계를 관리하는 새로운 럭셔리 비즈니스 모델을 모색한다. 크리스찬 알프 전 독일판 보그 편집장 겸 독일패션협회 이사장, 신한나 테크 쿠튀르 패션 디자이너, 마이사 베나티 AIUTA CEO, 이인섭 마크비전 창업자 겸 CEO, 양은경 연세대학교 교수가 패널로 참여해 지속가능성과 고객 생애가치를 극대화하는 AI 기반 패션 산업의 미래에 대해 이야기를 나눈다. 성주재단 관계자는 “KIFT 2026은 AI 시대를 맞아 패션 산업의 미래를 이끌어갈 인재들이 글로벌 리더들과 직접 인사이트를 교류하고 새로운 협력의 가능성을 모색하는 실질적인 네트워크의 장이 될 것”이라며 “한국과 독일 양국의 문화적 창의성과 기술적 혁신을 연결해 보다 지속 가능하고 창의적인 패션 산업의 청사진을 제시하겠다”고 밝혔다.

광운대학교는 지난 22일 광운대 판교캠퍼스에서 ‘2026년 광운대학교 AI·로봇 드림업 캠프’를 개최했다고 27일 밝혔다. 이날 캠프에는 광운학원 산하 광운초·광운중·남대문중·광운인공지능고와 성남 지역 초중고 학생 45명이 참여했다. 광운대 소프트웨어(SW) 봉사동아리 ‘소원’ 학생들은 강사와 멘토로 나서 AI 프로그래밍, 피지컬 컴퓨팅, 로봇 제어 등을 교육했다. 학생들은 AI 로봇, 아두이노 자율주행 자동차, 4축 로봇암, 드론 AI·컴퓨터비전 등 다양한 프로그램을 직접 실습하며 코딩한 명령이 실제 장치의 움직임으로 구현되는 과정을 경험했다. 이번 캠프는 광운대의 지역사회 연계 프로그램인 ‘Seamless KW’의 일환으로 마련됐다. 광운대는 교내 교육 역량과 판교캠퍼스 인프라를 지역 청소년과 공유하며 미래기술 체험과 진로 탐색 기회를 확대한다는 계획이다. 행사는 광운대 대학혁신사업단과 카카오페이의 공동 후원으로 진행됐다.

삼성전자 반도체(DS)부문이 인공지능(AI) 분야 핵심 전문가를 잇달아 영입하며 전사적인 AX(인공지능 전환) 역량 강화에 속도를 낸다. 14일 업계에 따르면 삼성전자 DS부문은 최근 딥러닝·비전 AI 분야 권위자인 한보형 펠로우와 데이터 엔지니어링 전문가 한태린 상무를 새로 영입했다. 서울대 전기·정보공학부 교수인 한 펠로우는 반도체 연구개발(R＆D)에 특화된 AI 모델 개발을 이끌 예정이다. 서울대 컴퓨터공학과에서 학·석사를 마친 뒤 미국 메릴랜드대에서 컴퓨터과학 박사 학위를 받았으며, 포항공대 컴퓨터공학과 조교수를 지냈다. 한 상무는 미국 메타에서 엔지니어링 매니저를, AI 스타트업 페르소나(Persona)에서 시니어 개발자를 역임한 데이터 엔지니어링 전문가다. 서울대 기계항공우주공학과를 졸업하고 미국 매사추세츠공과대(MIT)에서 기계공학 석사 학위를 받았다. 삼성전자에서는 AI가 즉시 활용할 수 있는 기반 데이터인 ‘AI 레디 데이터(AI Ready Data)’ 구축을 담당한다. 삼성전자는 AI·데이터 분야 핵심 인재를 지속적으로 확보하는 동시에 이들의 전문성을 조직 전반으로 확산해 AX 경쟁력을 강화한다는 방침이다. 아울러 반도체 설계와 공정, 제조 등 핵심 업무 전반에 AI 적용을 확대해 개발 효율성과 생산성을 높여 나갈 계획이다.

세계 최고 권위의 데이터마이닝·인공지능(AI) 국제학술대회인 ACM SIGKDD 2026이 오는 9일부터 13일까지 닷새간 제주에서 열린다. 1998년 대회 출범 이후 한국에서 개최되는 것은 처음으로, 세계 빅테크 기업과 연구기관 관계자 3500여명이 제주를 찾는다. 제주도는 국제컴퓨터학회(ACM)가 주관하는 ‘제32회 ACM SIGKDD 2026(지식발견·데이터마이닝 국제학술대회)’가 9일부터 13일까지 제주국제컨벤션센터에서 열린다고 5일 밝혔다. ACM SIGKDD는 데이터마이닝과 지식발견, 인공지능, 빅데이터 분야에서 가장 영향력 있는 국제학술대회 가운데 하나로 꼽힌다. 1947년 설립된 세계 최대 컴퓨터과학 학술단체인 국제컴퓨터학회가 1998년부터 개최해 온 행사로, 최신 연구 성과와 산업 적용 사례를 공유하는 세계적인 학술행사다. 올해 대회에는 구글, 알리바바, 아마존, 에어비앤비, 마이크로소프트, 애플 등 글로벌 기업과 세계 각국 대학·연구기관 관계자들이 참석한다. 전체 참가자는 약 3500명으로, 이 가운데 외국인 참가자만 50여 개국 2800여명에 달한다. 이번 제주 개최는 2024년 국제 유치 경쟁을 거쳐 확정됐다. 도는 한국 최초 개최를 계기로 국제회의도시로서의 위상과 마이스(MICE) 산업 경쟁력을 세계에 알리는 계기가 될 것으로 기대하고 있다. 대회에서는 세계 AI 분야를 이끄는 석학들의 기조연설도 이어진다. 11일에는 구글의 제프 딘 수석 엔지니어가 ‘AI의 주요 트렌드’를 주제로 강연하고, 12일에는 알리바바 AI 최고책임자인 저우징런 수석부사장이 ‘에이전틱 데이터 스택: 대규모 언어모델’을 주제로 발표한다. 마지막 날인 13일에는 미국 매사추세츠공과대학(MIT)의 레지나 바질레이 교수가 ‘AI를 통한 질병 진단 및 치료의 재정의’를 주제로 강연한다. 11일 열리는 특별 프로그램 ‘코리아데이’에서는 국내 AI 산업 경쟁력을 소개하는 자리도 마련된다. 네이버·LG AI연구원·SK하이닉스·HD현대·삼성전자·크래프톤·아모레퍼시픽 등 국내 대표 기업이 참여해 인공지능 전환(AX) 비전과 반도체·제조·게임·화장품 등 분야별 AI 기술 사례를 선보일 예정이다. 도는 대규모 해외 참가자 유입으로 국제회의 산업뿐 아니라 숙박과 관광, 외식 등 지역경제 전반에도 긍정적인 파급효과가 있을 것으로 전망했다. 김양보 도 관광교류국장은 “AI 최고 권위 국제학술대회 개최를 통해 제주가 국제회의도시로서 위상을 한층 높이는 계기가 될 것”이라며 “행사 기간 제주를 찾는 세계 연구자와 기업 관계자들에게 제주의 경쟁력과 매력을 알리는 기회가 될 것으로 기대한다”고 말했다.

현대자동차그룹은 미래 모빌리티의 핵심인 자율주행 분야 경쟁력을 강화하기 위해 삼성전자 출신의 권정현(46) 부사장을 영입했다고 30일 밝혔다. 권 부사장은 현대차그룹 첨단차플랫폼(AVP) 본부에서 자율주행개발센터장을 맡아 자율주행차량의 인식 소프트웨어를 비롯해 딥러닝, 머신러닝, 컴퓨터 비전 등 자율주행에 쓰이는 인공지능(AI) 기술 전반의 개발·상용화 경험을 바탕으로 그룹 내 자율주행 핵심 기술의 개발부터 제품화까지 총괄한다. 권 부사장은 최근까지 삼성전자에서 지능형 로봇 개발을 주도했고 그 이전에는 엔비디아에서 자율주행 소프트웨어 개발과 제품화를 담당한 자율주행 AI 분야 전문가다. 현대차그룹은 최근 소프트웨어중심차(SDV)와 자율주행 분야 핵심 인재를 잇달아 영입하며 피지컬 AI 실현에 속도를 내고 있다.

중부대학교가 생성형 인공지능(AI)을 넘어 AI 에이전트와 피지컬 AI 시대를 이끌 미래 인재 양성에 속도를 내고 있다. AI가 산업 전반의 핵심 기술로 자리 잡으면서 교육과정을 산업 변화에 맞춰 개편하고, 현장에서 즉시 활용할 수 있는 실무형 AI 인재 양성에 교육 역량을 집중하고 있다. 이를 위해 중부대는 AI 전공을 중심으로 데이터 분석, 머신러닝, 딥러닝, 빅데이터, 사물인터넷(IoT) 등 AI 기초부터 응용 기술까지 체계적으로 교육한다. 특히 이론 중심 교육에서 벗어나 실제 산업 현장의 문제를 해결하는 프로젝트 수업을 확대해 학생들이 데이터 수집과 분석, AI 모델 설계, 서비스 구현까지 전 과정을 경험하도록 하고 있다. 교육과정도 생성형 AI 시대에 맞춰 빠르게 고도화하고 있다. 학생들은 대규모 언어모델(LLM)과 프롬프트 설계, 멀티모달 AI를 비롯해 검색증강생성(RAG), 파인튜닝, 데이터베이스 연계, 생성형 AI 서비스 개발을 실습하며 기업과 공공기관이 요구하는 실무 역량을 쌓는다. 최근에는 AI 에이전트와 피지컬 AI 교육도 강화했다. 생성형 AI와 업무 자동화 기술을 활용한 AI 에이전트 개발은 물론 머신러닝, 컴퓨터 비전, IoT, 엣지 AI, 로봇 제어를 융합해 현실 환경을 인식하고 스스로 판단·행동하는 지능형 시스템 구현 능력을 키우고 있다. 이를 통해 스마트 제조와 물류, 모빌리티, 돌봄, 안전관리 등 다양한 산업 분야에서 활용할 수 있는 융합형 인재를 양성하고 있다. 산업계가 요구하는 인재상도 단순한 코딩 개발자에서 AI 기술을 실제 서비스로 구현하는 실무형 인재로 바뀌고 있다. 이에 맞춰 중부대는 현장실습과 캡스톤 디자인, 산학협력 프로젝트, 기업 연계 교육을 확대하고 있다.

만호제강㈜과 글로벌 산업용 인공지능(AI) 기업 어드밴텍의 한국법인 어드밴텍케이알㈜이 휴머노이드 로봇과 피지컬 AI 플랫폼 공동 개발에 나선다. 만호제강은 13일 창원공장에서 어드밴텍케이알, 자회사 MH시스템즈와 함께 ‘휴머노이드·피지컬 AI 플랫폼 공동 개발’을 위한 전략적 업무협약(MOU)을 체결했다고 밝혔다. 협약은 인공지능과 산업용 로봇, 첨단 제어기술을 융합해 차세대 휴머노이드·피지컬 AI 플랫폼을 공동 개발하고 사업화하는 게 핵심이다. 1983년 대만에서 설립된 어드밴텍은 산업용 컴퓨터(IPC)와 산업용 AI 분야의 글로벌 기업으로, 전 세계 30여 개국 90여 개 도시에 네트워크를 구축하고 있다. 산업용 정보통신기술(IoT)과 엣지 컴퓨팅, 임베디드 시스템, AI 플랫폼 분야에서 경쟁력을 갖추고 있으며 제조·반도체·에너지·물류 등 다양한 산업의 디지털 전환을 지원하고 있다. 최근에는 휴머노이드 로봇과 자율이동로봇(AMR) 시장을 겨냥한 AI 컨트롤러와 엣지 컴퓨팅 플랫폼 사업을 확대하고 있다. 협약에 따라 각 사는 휴머노이드·사족보행 로봇 제어 기술을 비롯해 고정밀 액추에이터와 감속기, 컴퓨터 비전, 센서 융합 기술, 로봇 운영 소프트웨어 등 차세대 로봇 플랫폼 기술 개발에 힘을 모은다. 만호제강은 특수합금강선과 액추에이터 핵심 소재 기술을 담당하고, MH시스템즈는 로봇 컨트롤러와 에너지저장장치(ESS) 제어시스템 개발을 맡는다. 어드밴텍케이알은 산업용 AI와 엣지 컴퓨팅 플랫폼 기술을 제공해 소재와 구동장치, 지능형 제어를 아우르는 통합 플랫폼 구축에 참여한다. 공동 개발 플랫폼은 휴머노이드 로봇뿐 아니라 방위산업, 미래 모빌리티, 스마트 물류, AI 데이터센터 등 다양한 첨단 산업 분야에 적용될 전망이다. 정준교 어드밴텍케이알 대표는 “AI와 로봇, 산업 데이터를 연결하는 피지컬 AI 플랫폼이 미래 산업 경쟁력의 핵심이 될 것”이라며 “국내 기업들의 AI 전환과 글로벌 로봇 시장 진출을 적극 지원하겠다”고 밝혔다. 임관헌 만호제강 대표이사는 “피지컬 AI 기반 자율제조 플랫폼과 휴머노이드 핵심 기술 개발을 통해 제조업의 AI 전환과 글로벌 경쟁력 강화에 기여하겠다”고 강조했다.

반려견이나 반려묘를 키우는 사람이 많다. 특히 반려동물을 처음 키우는 이들은 동물이 무슨 말을 하고 싶어 하는지 궁금할 때가 많다. 국내 연구진이 동물의 몸짓을 단어처럼 읽고 이해하는 인공지능(AI)을 개발해 눈길을 끈다. 카이스트 뇌인지과학과 연구팀은 동물의 행동 데이터를 언어처럼 학습해 자폐를 일으킨 생쥐의 사회적 행동 결함을 스스로 찾아낼 수 있는 AI 모델 ‘비헤이버트’(BehaVERT)를 개발했다고 1일 밝혔다. 이번 연구 결과는 컴퓨터 비전 분야 국제 학술지 ‘인터내셔널 저널 오브 컴퓨터 비전’(IJCV)에 실렸다. 연구팀은 생쥐의 코, 귀, 척추, 사지, 꼬리 등 신체 부위의 골격 좌표를 자연어 단어에 해당하는 ‘토큰’으로 변환한 다음 자연어 처리에 널리 사용되는 BERT 기반 트랜스포머 모델에 입력해 학습시켜 행동의 의미를 이해하는 ‘비헤이버트’를 구현했다. 연구팀은 모두 생명과학 전공자로 인공지능을 직접 익혀 행동 분석에 특화된 모델과 학습 전략을 설계했다는 점도 눈길을 끈다. 그 결과, 비헤이버트는 단순히 동물의 행동을 분류하는 것을 넘어 시간의 흐름 속에서 행동의 의미를 스스로 학습하는 것으로 나타났다. 특히 사회적 상호작용, 다개체 행동, 3차원 움직임 분석, 자폐 행동 분석 등 다양한 분야의 국제 표준 벤치마크 5종에서 기존 최고 수준의 성능을 넘어선 것으로 확인됐다. 또 비헤이버트는 다른 인공지능과 달리 자신이 어떤 행동에 주목해 판단을 내렸는지 연구자에게 알려주는 ‘해석 가능성’까지 갖췄다. 실제로 Shank3B 유전자를 제거해 자폐를 유발한 생쥐와 정상 생쥐를 구분하는 과정에서 비헤이버트는 입과 입을 맞대는 접촉에 집중한 것으로 나타났다. 이는 자폐 생쥐가 접근 행동은 정상적으로 수행하지만 실제 사회적 상호작용에는 결함을 보인다는 기존 연구 결과와 정확히 일치하는 부분이다. AI가 사전에 생물학적 지식을 학습하지 않았더라도 행동 관찰만으로 자폐 행동의 핵심 특징을 스스로 발견한 것이라고 연구팀은 설명했다. 이번 연구는 동물 행동을 언어처럼 분석하는 새로운 AI 접근법을 제시한 것으로 평가된다. 특히 AI가 단순한 행동 분류를 넘어 행동의 의미를 이해하고 생물학적으로 중요한 단서를 찾아낼 수 있음을 보여줌으로써 신약 개발, 정신질환 연구, 행동유전학 분야를 위한 차세대 ’행동 파운데이션 모델‘의 가능성을 열었다. 연구를 이끈 김대수 교수는 “동물의 움직임에도 언어와 같은 구조가 존재할 수 있다는 질문에서 연구가 시작됐다”며 “비헤이버트는 단순히 행동을 분류하는 것을 넘어 행동의 의미까지 이해할 수 있는 새로운 AI 모델로 다양한 생명과학 분야에서 새로운 발견을 이끄는 핵심 연구 도구가 될 것으로 기대한다”고 밝혔다.

“우리 아들 박사인데…집에서 쉬어요.” 박사 학위까지 취득하고도 일자리를 구하지 못하는 이른바 ‘백수 박사’가 역대 최대 수준으로 늘어난 것으로 나타났다. 특히 청년 신규 박사 두 명 중 한 명은 취업하지 못한 것으로 조사됐다. 29일 국가통계포털(KOSIS)의 ‘2025년 국내 신규 박사 학위 취득자 조사’에 따르면 지난해 신규 박사 학위 취득자 1만 498명 가운데 취업했거나 취업이 확정된 비율은 66.7%였다. 반면 실업자(27.7%)와 비경제활동인구(5.6%)를 합친 무직자 비율은 33.3%를 기록했다. 신규 박사 3명 가운데 1명은 일자리가 없는 셈으로, 관련 조사가 시작된 2014년 이후 처음으로 30%를 넘어섰다. 특히 눈에 띄는 변화는 구직 자체를 포기하는 사례가 크게 늘었다는 점이다. 비경제활동인구 비율은 2024년 3.0%에서 지난해 5.6%로 거의 두 배 가까이 증가했다. 일자리를 찾지 못해 노동시장 밖으로 밀려나는 박사가 늘고 있다는 의미다. 청년층의 상황은 더욱 심각했다. 30세 미만 신규 박사의 무직 비율은 51.1%로 조사 이래 처음으로 절반을 넘어섰다. 30~34세 역시 무직 비율이 44.2%에 달했다. 경력 없이 노동시장에 뛰어드는 젊은 박사들이 가장 큰 취업난을 겪는 것으로 분석된다. 전문가들은 박사급 인재를 흡수할 양질의 일자리가 부족한 점을 주요 원인으로 꼽는다. 박사의 주요 진출 분야인 대학은 학령인구 감소 영향으로 전임교원은 줄이고 비전임교원을 늘리는 추세다. 정부출연연구기관이나 대기업 연구개발(R＆D) 분야 역시 신규 채용 증가 속도가 박사 배출 규모를 따라가지 못하고 있다. 최근 확산되는 인공지능(AI) 역시 청년 고용시장에 영향을 미쳤다는 분석도 나온다. 한국은행은 지난해 보고서에서 챗GPT 등장 이후 컴퓨터 프로그래밍, 정보서비스업, 출판업 등 주요 업종에서 청년 고용이 감소했다고 분석했다. 취업에 성공하더라도 전공별 격차는 컸다. 연봉 1억원 이상 비율은 경영·행정·법(29.8%), 보건·복지(26.5%), 정보통신기술(ICT)(24.1%) 분야에서 높았다. 반면 예술·인문학은 3.7%에 그쳤다. 연봉 2000만원 미만 비율 역시 예술·인문학(26.8%), 교육(19.0%), 사회과학·언론정보학(14.9%)에서 상대적으로 높게 나타났다. 성별 차이도 뚜렷했다. 여성 신규 박사의 무직 비율은 38.4%로 남성(29.6%)보다 8.8%포인트 높았다. 연봉 1억원 이상 비율 역시 남성은 20.6%였지만 여성은 8.3%에 머물렀다. 박사 학위 취득자는 해마다 늘고 있지만, 이를 뒷받침할 연구직과 교수직, 고급 전문인력 일자리는 충분히 확대되지 못하고 있다. 고학력 인재가 노동시장 밖으로 밀려나는 현상이 심화되면서 ‘박사도 취업난을 피하지 못하는 시대’라는 우려가 커지고 있다.

인천 영종도 BMW 드라이빙 센터에서 지난 18일 전기 스포츠유틸리티차(SUV) ‘더 뉴 BMW iX3’(신형 iX3) 운전석에 앉았지만 시동 버튼을 찾을 수 없었다. 심지어 운전대 너머 계기판도 안 보였다. 이어 브레이크 페달을 지그시 밟자 앞유리 하단 전체를 가로지르는 ‘파노라믹 비전’과 중앙 디스플레이가 일제히 깨어나며 주행 가능 상태를 알렸다. 파노라믹 비전에는 속도와 주행가능 거리, 온도 등의 정보가 표시됐다. BMW의 미래 전략 ‘노이어 클라쎄’의 첫 번째 양산형 모델답게 자동차가 거대한 지능형 스마트 기기로 작동했다. ●시동 버튼·계기판 없앤 전기 SUV 총길이 2.6㎞의 메인 트랙으로 진입해 주행 모드를 ‘스포츠’로 바꿨다. 최고 출력 469마력이 느껴졌고 시트 좌우가 부풀어 옆구리를 감쌌다. 직선 주로에서 시속 170㎞까지 순식간에 달려도 차량은 지치지 않았다. 주행거리는 국내 인증 최대 611㎞다. 지난해 헝가리에서 독일까지 1007.7㎞를 무충전 완주하기도 했다. 제동감도 부드러웠다. 뒷좌석에 탑승해 안대를 쓰고 귀마개까지 한 채 몸의 감각만으로 차가 완전히 정차하는 시점을 맞히는 블라인드 테스트를 진행했다. 정차하는 순간 충격을 상쇄하는 ‘소프트 스톱’ 기능으로 몸이 앞으로 쏠리는 이질감은 없었다. 정차 타이밍도 맞히지 못했다. ●핸들 거칠게 돌려도 물컵은 잔잔 다시 운전대를 잡은 뒤 차량 지붕 위에 파란색 워셔액이 든 물컵을 고정한 채 콘(고깔) 사이를 지그재그로 통과하는 시연을 했다. 출발 전 확인한 컵의 워셔액 수위는 510㎖였다. 코스에 진입하자마자 운전대를 좌우로 거칠게 잡아돌렸고 코스를 돈 뒤 컵의 수위는 여전히 500㎖ 언저리였다. 현장 관계자는 “줄어든 몇 방울은 차체가 기울어서가 아닌 지붕 위로 세차게 들이친 주행풍에 날아간 것”이라고 했다. 슈퍼컴퓨터 ‘하트 오브 조이’ 시스템이 통합 제어해 흔들림을 억제한 결과였다. 이어 영종도 해안도로 40㎞ 일주에 나섰다. 중간 경유지인 한 카페 주차장에 들어서며 자동 주차 모드를 활성화했다. 운전대가 스스로 좌우로 회전하며 주차장 빈 공간으로 후진 진입했다. 서라운드 뷰 화면이 실시간으로 송출됐고, 차량은 주차선 안에 안착했다. ●통풍시트·핸즈오프 제외 아쉬움 다만 한국인이 선호하는 편의 사양 ‘통풍 시트’가 빠진 점은 아쉽다. 또 유럽 시장에서 지원되는 레벨 2+ 수준의 핸즈오프 주행 기능이 국내 법규와 제도적 제한으로 제외된 채 출시됐다. 7990만~9190만원이라는 다소 높은 가격도 걸림돌이다.

인천 영종도 BMW 드라이빙 센터에서 지난 18일 전기 스포츠유틸리티차(SUV) ‘더 뉴 BMW iX3’(신형 iX3) 운전석에 앉았지만 시동 버튼을 찾을 수 없었다. 심지어 운전대 너머 계기판도 안 보였다. 이어 브레이크 페달을 지그시 밟자 앞유리 하단 전체를 가로지르는 ‘파노라믹 비전’과 중앙 디스플레이가 일제히 깨어나며 주행 가능 상태를 알렸다. 파노라믹 비전에는 속도와 주행가능 거리, 온도 등의 정보가 표시됐다. BMW의 미래 전략 ‘노이어 클라쎄’의 첫 번째 양산형 모델답게 자동차가 거대한 지능형 스마트 기기로 작동했다. 시동 버튼·계기판 없앤 전기 SUV총길이 2.6㎞의 메인 트랙으로 진입해 주행 모드를 ‘스포츠’로 바꿨다. 최고 출력 469마력이 느껴졌고 시트 좌우가 부풀어 옆구리를 감쌌다. 직선 주로에서 시속 170㎞까지 순식간에 달려도 차량은 지치지 않았다. 주행거리는 국내 인증 최대 611㎞다. 지난해 헝가리에서 독일까지 1007.7㎞를 무충전 완주하기도 했다. 제동감도 부드러웠다. 뒷좌석에 탑승해 안대를 쓰고 귀마개까지 한 채 몸의 감각만으로 차가 완전히 정차하는 시점을 맞히는 블라인드 테스트를 진행했다. 정차하는 순간 충격을 상쇄하는 ‘소프트 스톱’ 기능으로 몸이 앞으로 쏠리는 이질감은 없었다. 정차 타이밍도 맞히지 못했다. 핸들 거칠게 돌려도 물컵은 잔잔다시 운전대를 잡은 뒤 차량 지붕 위에 파란색 워셔액이 든 물컵을 고정한 채 콘(고깔) 사이를 지그재그로 통과하는 시연을 했다. 출발 전 확인한 컵의 워셔액 수위는 510㎖였다. 코스에 진입하자마자 운전대를 좌우로 거칠게 잡아돌렸고 코스를 돈 뒤 컵의 수위는 여전히 500㎖ 언저리였다. 현장 관계자는 “줄어든 몇 방울은 차체가 기울어서가 아닌 지붕 위로 세차게 들이친 주행풍에 날아간 것”이라고 했다. 슈퍼컴퓨터 ‘하트 오브 조이’ 시스템이 통합 제어해 흔들림을 억제한 결과였다. 이어 영종도 해안도로 40㎞ 일주에 나섰다. 중간 경유지인 한 카페 주차장에 들어서며 자동 주차 모드를 활성화했다. 운전대가 스스로 좌우로 회전하며 주차장 빈 공간으로 후진 진입했다. 서라운드 뷰 화면이 실시간으로 송출됐고, 차량은 주차선 안에 안착했다. 통풍시트·핸즈오프 제외 아쉬움다만 한국인이 선호하는 편의 사양 ‘통풍 시트’가 빠진 점은 아쉽다. 또 유럽 시장에서 지원되는 레벨 2+ 수준의 핸즈오프 주행 기능이 국내 법규와 제도적 제한으로 제외된 채 출시됐다. 7990만~9190만원이라는 다소 높은 가격도 걸림돌이다.

부산시교육청은 학생들이 미래 역량을 키울 수 있도록 오는 12월까지 초등학교 5학년부터 고등학교 2학년을 대상으로 ‘AI·코딩(로봇) 교육 프로그램’을 운영한다고 22일 밝혔다. 이 프로그램은 강사가 학교에 찾아가는 기초 교육과 학생들이 부산지역 대학 실습실(부산교대, 동서대)로 찾아가는 심화 교육으로 나눠 운영한다. 기초 교육은 오는 24일부터 정규 수업과 동아리 활동, 방과 후 보충 수업 등을 통해 실시한다. 학생들은 블록 코딩 로봇 제어, 텍스트 코딩 전환, 머신러닝·딥러닝 기초 등을 배운다. 심화 교육은 다음 달 4일부터 매주 토요일 또는 여름 방학 동안 총 45시간 집중 교육하는 방식으로 운영한다. 학교급별, 수준별 15개 강좌를 개설하며 학생들은 대학의 첨단 기반 시설을 활용해 자율주행 로봇 프로그래밍 센서를 활용하는 미션 수행, 데이터 기반 AI 모델링 IoT 로봇 제작, 컴퓨터 비전 기반 로봇 제어 등을 배운다. 모든 교육과정은 1999년 미국 로렌스 공과대학교에서 시작된 로봇 경진대회인 ‘ROBOFEST’ 종목과 연계돼 있다. 심화 교육을 이수한 학생은 오는 11월 부산에서 열리는 국내 예선 대회에 참가할 수 있다. 시교육청 관계자는 “이번 ‘AI·로봇 교육 프로그램’은 단순히 기술을 가르치는 것을 넘어, AI 시대를 따뜻하게 이끌어갈 ‘인간 중심 미래 교육’을 앞당기는 마중물이 될 것”이라며 “아이들이 창의적인 사고력 협업 능력을 지닌 인재로 자라 부산이 AI 교육 도시로 도약하도록 아낌없이 지원하겠다”고 밝혔다.

인공지능(AI)을 활용해 달 표면의 3차원 지도를 그리는 기술이 개발됐다. 한국에너지공과대학교(켄텍)는 이석주 교수 연구팀이 한국항공우주연구원(KARI), 한국천문연구원(KASI)과 공동연구를 통해 인공지능 기반 월면 3차원 지도 생성 기술인 LNEM을 개발했다고 20일 밝혔다. 이 연구성과는 컴퓨터 비전 분야 세계 최고 권위 학술대회인 CVPR 2026에 정규 논문으로 채택됐다. 켄텍에 따르면, 최근 미국과 중국·유럽 등 세계 주요 우주 강국들이 달 착륙과 자원 탐사를 위한 경쟁을 본격화하면서 달 표면의 지형을 정밀하게 파악하는 기술의 중요성이 커지고 있다. 특히 달 착륙선의 안전한 착륙지 선정, 탐사 로버의 자율주행, 자원 탐사 및 임무 계획 수립을 위해서는 고정밀 3차원 지형정보 확보가 필수적이다. 켄텍 연구팀이 개발한 LNEM은 실제 달 궤도에서 촬영된 영상을 활용, 월면의 3차원 지형을 복원하는 AI 기반 기술이다. 기존에는 달 표면을 입체적으로 복원하기 위해 여러 장의 영상을 비교하는 스테레오 정합(stereo matching) 기법이 주로 활용됐으나, 그림자가 많거나 표면 특징이 부족한 지역에서는 정확도가 떨어지는 한계가 있었다. LNEM은 실제 달 궤도선 영상을 활용해 달 표면의 높이와 지형을 3차원으로 복원하는 AI 기반 월면 지도 생성 기술로, 뉴럴 렌더링과 엄밀 센서 모델을 결합해 고정밀 수치표고모델(DEM)을 생성한다. 이번 연구의 가장 큰 특징은 뉴럴 렌더링(Neural Rendering) 기반의 최신 AI 기술을 NASA의 달 정찰 궤도선 LRO과 대한민국 최초의 달 궤도선 ‘다누리’가 촬영한 실제 달 영상을 세계 최초로 적용했다는 점이다. 연구팀은 달 탐사선의 복잡한 촬영 기하학을 반영하는 엄밀 센서 모델을 AI 모델에 직접 결합함으로써 실제 달 탐사 환경에서도 높은 정확도의 지형 복원이 가능하도록 구현했다. 연구 결과, LNEM은 기존 달 지형 복원 방식에 비해 최대 5~10배 이상 높은 공간 해상도의 월면 지형을 안정적으로 재구성할 수 있음이 확인됐다. 연구팀은 또, NASA 달착륙 궤도선과 다누리가 촬영한 영상을 통합·활용할 수 있는 데이터 처리 플랫폼인 루나 스튜디오(Lunar Studio)를 함께 구축했다. 루나 스튜디오는 기존에 전문가 중심으로 활용되던 달 탐사 데이터를 AI 연구자들이 보다 쉽게 활용할 수 있도록 설계된 플랫폼이다. 여러 달 탐사선의 관측 영상을 통합, 관심 지역에 대한 데이터 정보를 효율적으로 구축할 수 있게 해준다. 이번 연구는 월면의 고정밀 3차원 지형정보를 구축하는 데 그치지 않고, 미래 달 탐사 임무의 핵심 기반 기술로 활용될 수 있다는 점에서 의미가 크다는 평가다. 생성된 고정밀 월면 3차원 지도는 달 착륙선의 위험 지형 분석, 착륙지 후보 평가, 탐사 로버의 자율주행 경로 계획, 지형기반항법 알고리즘 개발 등에 활용될 수 있다. 또 앞으로 대한민국의 후속 달 탐사 임무와 국제 공동 달 탐사 프로젝트에서도 중요한 역할을 수행할 것으로 기대된다. 전 세계 연구자와 글로벌 기업들이 최신 인공지능 및 컴퓨터 비전 기술을 발표하는 최고 권위의 국제학술대회인 CVPR에는 세계적으로 우수한 연구 성과들만이 정규 논문으로 선정된다. 이번 논문 채택은 국내 연구진이 우주탐사와 인공지능을 융합한 연구 분야에서 국제적인 경쟁력을 확보했음을 보여주는 사례로 평가된다. 이석주 교수는 “이번 연구는 실제 달 탐사선이 획득한 영상을 활용해 AI 기반으로 월면의 정밀 3차원 지형을 복원한 선도적인 방식”이라며 “앞으로 대한민국의 달 탐사와 우주 임무 수행에 필요한 핵심 지형정보 생성 기술로 발전시켜 자율 착륙, 로버 주행, 우주자원 탐사 등 다양한 분야에 기여할 수 있도록 연구를 지속해 나가겠다”고 말했다. 이번 연구는 한국천문연구원과 한국연구재단의 지원을 받아 수행됐으며, 컴퓨터 비전 분야의 최고 권위 국제학술대회 CVPR 2026에서 지난 6월 5일 발표됐다.

한국과학기술원(카이스트) 연구팀이 세계 최고 권위의 로보틱스와 컴퓨터비전 학술대회에서 정상에 올랐다. 카이스트는 19일 전기 및 전자공학부 명현 교수 연구실 소속 ACDC-K팀과 Curaytor팀이 세계 최고 권위의 국제 로봇 및 자동화 학술대회(ICRA 2026)와 컴퓨터비전 및 패턴 인식 학술대회(CVPR 2026) 국제 챌린지에서 각각 1위를 차지했다고 밝혔다. 같은 연구실 소속 두 팀이 국제 챌린지에서 우승하며 카이스트의 공간인지 기술 경쟁력을 입증했다. ACDC-K팀은 6월 1~5일 오스트리아 빈에서 열린 ICRA 2026의 동시 위치추정 및 지도작성 부문에서 60여 개 출전팀 가운데 1위를 차지했다. 힐티·트림블·영국 옥스퍼드대가 공동 주관한 챌린지는 건설 현장에서 수집된 센서 데이터를 활용해 로봇의 위치를 추정하고 주변 환경 지도를 생성하는 성능을 평가하는 국제 대회다. 건설 현장은 실내외 공간이 복잡하게 연결되고 흰 벽과 같이 특징을 찾기 어려운 환경, 반복적인 구조물 등으로 로봇이 운용되기 어려운 장소로 평가된다. ACDC-K팀은 전방·후방 카메라와 관성 센서(IMU) 데이터를 융합하고, 영상 속 특징점과 특징선 정보를 활용한 위치추정 기술을 개발해 안정적인 위치 추정과 지도 작성을 구현했다. Curaytor팀은 6월 3~7일 미국 덴버에서 열린 CVPR 2026 CV4AEC 워크숍에서 8개 팀이 참여한 ‘NSS 챌린지 2026’에서 정상에 올랐다. 미국 스탠퍼드대와 오리건주립대, 스위스 취리히 연방 공과대가 공동 주관한 NSS 챌린지는 시간에 따라 변화하는 건설·산업 환경에서의 3차원 포인트 클라우드 기술을 평가한다. Curaytor팀은 서로 다른 시간과 공간에서 라이다로 수집한 데이터를 정합하는 독자 다중 정합 기술로 최고 성능을 인정받았다. 명 교수 연구실은 지난해에 이어 2년 연속 NSS 챌린지에서 정상을 차지했다. 명현 교수는 “건설·산업 환경과 같이 복잡하고 변화가 많은 현장에서 활용할 수 있는 기술의 우수성과 학생들이 세계적 연구진과 경쟁을 통해 역량을 인정받게 됐다”고 밝혔다.

BMW가 차세대 프리미엄 순수 전기 스포츠유틸리티차량(SUV) ‘더 뉴 BMW iX3’를 국내 시장에 공식 출시한다고 18일 밝혔다. 더 뉴 BMW iX3는 BMW 미래 전략 ‘노이어 클라쎄’의 첫 번째 양산형 모델로, 1960년대 디자인을 현대적으로 계승하면서도 전기차 성능을 강화한 것이 특징이다. 우선 전면부의 BMW 키드니 그릴은 1960년대 BMW 노이어 클라쎄의 디자인을 현대적으로 계승했다. 여기에 기존의 크롬 장식을 정교한 조명으로 대체하며 BMW의 새로운 얼굴을 완성했다. 차량 내부의 ‘파노라믹 비전’은 전면 유리 하단의 좌측 필러부터 우측 필러까지 전체 영역에 걸쳐 선명하게 정보를 투사해 최소한의 시선 이동으로 주행에 필요한 핵심 정보를 쉽게 인지할 수 있게 한다. 완전히 새롭게 개발된 차량 제어 시스템은 기존에 비해 최대 20배 강력한 데이터 처리 능력을 자랑하는 4개의 ‘슈퍼브레인’으로 구성됐다. 이 슈퍼컴퓨터들은 주행 역동성, 주행 보조, 인포테인먼트, 차량 내 기본 기능이라는 핵심 영역을 독립적이면서도 상호 유기적으로 완벽하게 제어해 차량의 전체적인 반응 속도와 정밀도를 높였다. 주행 역동성을 제어하는 슈퍼컴퓨터 ‘하트 오브 조이’를 통해 가속 페달 조작부터 조향, 제동력 등 주행과 관련된 핵심 요소를 하나의 시스템으로 실시간 통합 제어한다. 주행거리와 충전 효율, 충전 속도 역시 개선됐다. 더 뉴 BMW iX3는 동급 모델 최고 수준의 1회 충전 주행 가능 거리인 최대 611㎞(국내 인증 기준, WLTP 기준 805㎞)를 달성했다. 초급속 충전기 이용 시 단 10분만 충전해도 약 250㎞(국내 인증 기준, WLTP 기준 372㎞)에 이르는 주행거리를 확보했다. 배터리 잔량 10%에서 80%까지 충전하는 데 걸리는 시간은 약 21분에 불과하다. 국내 판매 가격은 더 뉴 BMW iX3 50 xDrive SE가 7990만원, 더 뉴 BMW iX3 50 xDrive M 스포츠가 8690만~8710만원, 더 뉴 BMW iX3 50 xDrive M 스포츠 프로가 9190만원(부가세 포함, 개별소비세 3.5% 적용 기준)이다.