
시사위크=박설민 기자 한국과학기술원(KAIST)는 과학기술정보통신부 주관 생성AI 국가R&D 사업에서 AI 핵심기술 개발에 나선다고 13일 밝혔다.
KAIST는 이번 ‘생성AI 선도인재양성사업’에서 산업체 주관 2개 과제와 기관 주관 1개 과제 등 총 3개 과제 모두의 공동연구기관으로 선정됐다. 생성형 AI의 핵심 기술 개발과 산학협력 기반 실무형 핵심 인재 양성이라는 이중 과제를 함께 수행하게 됐다.
생성AI 선도인재양성사업에서 각 과제당 67억원, 독자 AI 파운데이션 모델 개발 사업에서 각 컨소시엄은 GPU 인프라 등 총 2,000억원 규모의 정부 지원을 받는다. 또한 ‘독자 AI 파운데이션 모델 개발’사업에서는 총 5개 컨소시엄 중 4개에 KAIST 교수진이 핵심 연구진으로 참여한다.
이번 사업은 2028년 말까지 진행되는‘생성AI 선도인재양성사업’의 일환이다. KAIST는 LG AI연구원과 협력, 전산학부 박노성 교수가 KAIST 책임연구자로 참여해 피지컬(Physical) AI 분야 연구를 수행한다. 이 사업은 물리 법칙에 기반한 이미지·비디오 생성 기술과 세계 모델(World Model) 개발에 집중한다.
특히 AI가 물리 세계의 실제 규칙을 더 정밀하게 학습하도록 설계된 모델 구조를 제안한 연구를 박노성 교수팀과 윤성의 교수팀이 진행하고 있다. 이는 물리 기반 생성형 AI(피지컬 AI)의 핵심 기술로 평가받고 있다. 이 과제에는 전산학부 박노성, 이재길, 황지영, 윤성의, 김현우 교수가 공동 참여한다.
NC AI와의 협력 사업에서는 전산학부 김태균 교수가 책임연구자로 참여해 멀티모달 AI 에이전트 기술을 개발한다. 3D 모델링, 애니메이션, 아바타 표정 생성, 캐릭터 AI 등 게임 산업 전반에 적용 가능한 기술을 연구한다.
해당 협력 사업은 게임 제작 파이프라인을 효율화하여 산업 현장을 경험함으로써 실무형 AI 인재를 육성하는 데 기여할 전망이다. NC와의 사업에는 전산학부 김태균, 성민혁, 오태현 교수와 문화기술대학원 이성희, 우운택, 노준용, 임경태 교수가 참여한다.
한국전자기술연구원(KETI) 주관 사업에는 김재철AI대학원 김승룡 교수가 생성AI 기술 개발 등에 참여한다. 김 교수팀은 최근에 어도비 리서치(Adobe Research), 구글 딥마인드(Google DeepMind) 등과 함께 비디오 데이터에서 강인한 점추적 정보를 추출하는 기술을 개발하여 비디오를 명확히 이해하고 생성하는 핵심 기술을 제시했다.
각 산업체 파트너는 KAIST와 공동 강의를 개설하고 보유한 생성AI 파운데이션 모델을 교육·연구용으로 제공한다. 선발된 우수 학생들은 산업체에 파견되어 실무 중심의 연구를 수행하며, KAIST 교수진은 LG AI연구원이 설립한 자체 AI 대학원에서 겸임교수로도 활동할 예정이다.
NC AI 컨소시엄에서는 전산학부 김태균, 윤성의, 박노성, 황지영, 성민혁 교수가 참여한다. 멀티모달 파운데이션 모델(LMM) 및 로봇 기반 모델 개발에 집중한다. 특히 공간·물리·시간 상식을 학습하는 방식의 LMM 개발에 주력한다.
업스테이지 컨소시엄에는 데이터 AI, NLP(자연언어) 각 분야 석학인 전산학부 이재길, 오혜연 교수와 LLM 전문가인 문화기술대학원 임경태 교수가 참여한다. 금융, 법률, 제조 등 산업별 버티컬 모델 개발을 담당한다. KAIST 연구진은 산업 현장에서 바로 적용 가능하고 각 산업에 맞는 실용적 AI 모델 개발에 집중한다.
네이버 컨소시엄에는 멀티모달 학습, 조합적 언어시각 모델에 핵심기술을 가진 전산학부 오태현 교수, 언어 모델을 사용하여 비디오 추론, 생성 방법론을 제시한 김현우 교수와, 김재철AI대학원 및 전자과 교수진이 공동 참여한다.
SKT 컨소시엄에는 텍스트-이미지 생성, 인간 선호도 모델링, 시각적 로봇 조작 기술 개발에서 탁월한 성과를 보이는 김재철AI대학원 이기민 교수가 참여한다. 이 기술은 통신사의 개인화 서비스와 맞춤형 AI 솔루션 개발에 핵심적 역할을 할 것으로 전망된다.
이광형 KAIST 총장은 “AI 기술이 학문적 성과를 넘어 산업과 연결되고 실용화되기 위해서는 정부의 지속적 지원과 산학협력 중심의 연구·교육이 핵심”이라며 “KAIST는 앞으로도 산업 현장의 문제를 해결하고 AI 생태계 경쟁력을 높이는 실질적 기여에 힘쓸 것”이라고 밝혔다.
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