[더테크 이지영 기자] 엔비디아 GPU 대비 추론 속도를 두 배 이상 높이면서 전력 소비까지 낮춘 인공지능(AI) 반도체 기술이 국내에서 개발됐다. 대규모 데이터를 처리하는 지능형 서비스의 성능과 에너지 효율을 동시에 개선할 수 있는 기반이 마련됐다는 평가다. KAIST는 정명수 전기및전자공학부 교수 연구팀이 그래프 신경망(GNN) 기반 AI 추론을 가속하는 반도체 기술 ‘오토GNN(AutoGNN)’을 세계 최초로 개발했다고 5일 밝혔다. 해당 연구는 최근 컴퓨터 아키텍처 분야 국제학술대회 HPCA 2026에서 발표됐다. 그래프 신경망은 추천 시스템, 금융 사기 탐지, 보안 분석 등 사람과 객체 간 복잡한 관계를 분석하는 핵심 AI 기술이다. 그러나 실제 서비스에서는 AI 추론 이전 단계인 ‘그래프 전처리’가 전체 계산 시간의 70~90%를 차지하며 병목 구간으로 지적돼 왔다. 기존 GPU는 불규칙한 연결 구조를 처리하는 데 한계를 보여 서비스 지연을 유발하는 문제가 있었다. 연구팀은 이 병목을 해결하기 위해 입력 데이터 구조에 맞춰 반도체 내부 회로를 실시간으로 재구성하는 ‘적응형 AI 가속기’ 구조를 설계했다. 데이터 연결 방식에 따라 칩이 스스로 최적
[더테크 이지영 기자] 자율주행 AI 비전 인식 기업 스트라드비젼이 급증하는 연구 데이터를 효율적으로 관리하기 위해 IBM 테이프 기반 아카이브 인프라로 전환했다. 장기 보관과 빠른 데이터 접근성을 동시에 확보해 연구 생산성과 비용 효율을 높이기 위한 전략이다. 스트라드비젼은 IBM의 ‘IBM 스토리지 딥 아카이브(IBM Storage Deep Archive)’와 차세대 테이프 스토리지 ‘IBM 다이아몬드백 테이프 라이브러리’를 도입해 기존 클라우드 중심 아카이브 환경에서 발생하던 복구 지연과 비용 부담 문제를 해결했다. 자율주행 알고리즘 고도화를 위해 생성되는 대규모 영상·센서 데이터는 장기간 안정적으로 보관되면서도 필요 시 빠르게 복구돼 재학습과 검증에 활용될 수 있어야 한다. 기존 클라우드 환경에서는 데이터 저장 비용은 낮았지만 복구에 10시간 이상 소요되고 반복 접근 시 추가 비용이 발생해 연구 일정 지연과 운영비 증가가 발생했다. 이에 스트라드비젼은 장기 보관에 최적화된 테이프 기반 아카이브를 선택했다. 새롭게 구축된 아카이브 환경은 초기 10PB에서 시작해 테이프 추가만으로 최대 30PB까지 무중단 확장이 가능하다. 데이터 증가 속도에 맞춰 유연하
[더테크 이지영 기자] 생성형 인공지능(AI)이 일상과 업무 전반에 빠르게 스며들고 있지만, 인간의 사고 영역까지 AI에 과도하게 위임되는 현상이 뚜렷해지고 있다는 조사 결과가 나왔다. 4일 한국언론진흥재단은 리서치 전문업체 엠브레인리서치에 의뢰해 만 20세 이상 생성형 AI 이용자 224명을 대상으로 AI 활용 양상과 리터러시 수준을 조사하고, 4일 미디어브리프를 통해 결과를 공개했다. 조사에 따르면 생성형 AI를 활용해 주어진 과제를 수행하는 데에는 큰 어려움이 없었다. 글쓰기 과제에 참여한 210명 중 97.1%가 과제를 완료했다. 그러나 AI가 제시한 정보의 정확성과 편향을 점검하는 능력은 현저히 낮았다. 환각 정보나 편향적 표현을 인지하고 수정한 비율은 14.8%에 불과했으며, 85.2%는 오류를 인식하지 못한 채 과제를 제출했다. 구체적으로 살펴보면 ‘여성을 육아 담당자로 규정하고 맞벌이 부부를 비난’하는 편향적 표현을 수정한 비율은 10.0%였고, 자기결정성 이론을 그럴듯하게 잘못 설명한 환각 정보를 바로잡은 경우는 6.7%에 그쳤다. 두 가지 오류를 모두 수정한 참여자는 1.9%에 불과했다. 연구진은 참여자들이 편향 정보보다 환각 정보에 특히
[더테크 이지영 기자] 영상 플랫폼에 집행되는 광고 예산의 상당 부분이 민감하거나 저품질 콘텐츠에 노출되며 브랜드 신뢰도를 훼손하고 있다는 분석이 나왔다. 영상 이해 AI 기업 파일러는 생성형 AI 확산으로 급증한 저품질 콘텐츠 문제를 분석한 ‘AIGC 시대의 AI 슬롭 확산 리포트’를 발간했다. 리포트에 따르면 기업이 영상 플랫폼에 집행하는 광고 예산의 19.3%가 AI 슬롭을 포함한 저품질 콘텐츠 및 민감 영상과 연계돼 사용되고 있는 것으로 나타났다. 특히 한국은 세계 최대 AI 슬롭 소비국으로 분류되며, 국내 디지털 광고 환경 전반에서 브랜드 세이프티 확보가 시급한 과제로 떠올랐다. 파일러는 AI 슬롭을 성격에 따라 세 가지 유형으로 분류했다. AI로 생성된 허위 정보와 사칭으로 신뢰를 붕괴시키는 AI 허위정보, 비동의적 누드 등 성적 이미지를 생성해 인권을 침해하는 AI 선정성, 저품질 콘텐츠가 검색 피드를 점령해 이용자의 주의력을 분산시키는 AI 정보 교란이다. 이러한 콘텐츠는 개인 이용자뿐 아니라 기업 브랜드에도 직접적인 타격을 준다. 실제 분석 결과, 광고가 유해 콘텐츠와 함께 노출될 경우 브랜드 신뢰도는 최대 60%까지 하락하며, 구매 의도 역
[더테크 이지영 기자] 인공지능 도입이 단순한 효율과 생산성 개선을 넘어 비즈니스 구조 자체를 재편하는 단계로 진입하고 있다. 마이크로소프트는 전 세계 고객과 파트너 사례를 통해 ‘프론티어 전환’이라는 새로운 인공지능 혁신 방향을 제시했다. 이는 일부 업무 자동화를 넘어 지능을 조직 전반으로 확산시키고, 신뢰 가능한 인공지능 기반 의사결정을 통해 기업의 성장 경계를 확장하는 전략이다. 프론티어 전환의 핵심은 업무 흐름 속 인공지능, 전방위적 혁신, 가시성 확보다. 코파일럿과 인공지능 에이전트가 실무 도구에 자연스럽게 통합돼 인간의 의도를 실제 성과로 연결하고, 모든 구성원이 혁신의 주체로 참여하며, 보안과 거버넌스를 통해 결과에 대한 신뢰를 확보하는 구조다. 이는 생성형 인공지능 확산 이후 기업들이 직면한 섀도우 인공지능, 데이터 신뢰성, 통제 문제에 대한 현실적인 해법으로 평가된다. 의료 정보기술 기업 에픽은 애저 기반 인공지능을 임상 워크플로에 적용해 행정 업무 시간을 40퍼센트 이상 단축하고, 대규모 환자 기록 요약 자동화를 구현했다. 글로벌 의류 기업 리바이 스트라우스는 마이크로소프트 365 코파일럿을 전사 표준으로 도입해 디자인부터 공급망까지 데이터
[더테크 이지영 기자] 암과 같은 난치성 질환은 세포 내부에서 발생하는 미세한 변화에서 시작되는 경우가 많아, 발병 원인을 정확히 규명하는 데 한계가 존재해왔다. 특히 세포가 스트레스를 받을 때 나타나는 단백질의 미세한 변형은 질병과 밀접한 연관이 있지만, 실제 신호와 가짜 신호가 뒤섞여 있어 기존 분석 기술로는 이를 명확히 구분하기 어려웠다. 이에 따라 질병의 근본 원인을 분자 수준에서 추적할 수 있는 새로운 분석 기술의 필요성이 커지고 있다. 한국과학기술연구원(KIST) 화학생명융합연구센터 이철주 박사 연구팀은 인공지능(AI) 학습모델을 활용해 기존에는 검출이 어려웠던 희귀 단백질 변형을 정밀하게 찾아내는 기술을 개발했다고 2일 밝혔다. 이번 기술의 핵심은 세포 스트레스 반응 과정에서 극히 드물게 나타나는 단백질 변형을 가짜 신호와 구분해 정확히 검출할 수 있다는 점이다. 연구팀이 주목한 ‘아르기닐화’는 단백질에 특정 아미노산이 결합해 단백질 분해나 기능 조절을 유도하는 신호로, 이 과정에 이상이 발생할 경우 신경세포 손상이나 암 발생으로 이어질 수 있다. 그러나 아르기닐화는 생체 내 존재량이 극히 적고, 분석 과정에서 생성되는 가짜 신호와 특성이 매우
[더테크 이지영 기자] 카카오가 자사 AI 기술과 서비스를 알릴 AI 앰배서더 프로그램 ‘KANANA(카나나) 429’를 신규 모집한다고 30일 밝혔다. 카카오는 올해부터 모집 부문을 AI 전문가, 크리에이터, 대학생 등 3개로 확대해 보다 폭넓은 의견을 수렴하고, AI 기술 확산을 위한 커뮤니티 기반 활동을 강화할 계획이다. KANANA 429는 카카오의 통합 AI 브랜드 ‘카나나(KANANA)’와 HTTP 응답 상태 코드 ‘429(Too Many Requests)’를 결합한 명칭으로, AI에 대한 높은 관심과 아이디어를 가진 이용자들이라는 의미를 담고 있다. 카카오는 이 프로그램을 통해 AI 기술과 서비스에 대한 실제 사용자 관점의 피드백을 확보하고, 자연스러운 확산을 도모해 왔다. 카카오는 지난해 처음 KANANA 429를 운영해 총 20명의 앰배서더와 함께 다양한 활동을 진행했다. 참여자들은 카카오톡 오픈채팅을 통한 상시 소통, 월 1회 오프라인 밋업과 소모임, 신규 AI 서비스 사전 체험 및 의견 교류, 카카오 크루와의 네트워킹 등에 참여했다. 이 과정에서 AI 서비스·모델·기술 리뷰 등 약 100여 건의 콘텐츠가 제작됐으며, 우수 활동자 5명에게는
[더테크 이지영 기자] 지금의 챗GPT 등 대규모 언어모델(LLM) 서비스는 대부분 고가의 GPU 서버와 AI 가속기에 의존해 운영되고 있다. 이로 인해 서비스 규모가 커질수록 인프라 비용과 전력 소모가 급증하는 구조적 한계가 반복적으로 지적돼 왔다. 국내 연구진이 이러한 문제를 근본적으로 해결할 수 있는 차세대 AI 인프라 기술을 선보였다. KAIST(총장 이광형)는 전산학부 박종세 교수를 중심으로 한 ‘애니브릿지(AnyBridge) AI’ 팀이 GPU 중심 구조에서 벗어나 다양한 AI 가속기를 통합 활용할 수 있는 LLM 서비스용 인프라 소프트웨어를 개발했다고 30일 밝혔다. 해당 기술은 카카오가 주최한 ‘4대 과학기술원×카카오 AI 육성 프로젝트’에서 대상을 수상했다. 현재 대부분의 LLM 서비스는 GPU 성능에 크게 의존하는 구조로 설계돼 있다. 이는 곧 서비스 확장 시 비용 부담과 에너지 소비 증가로 직결된다. 애니브릿지 AI 팀은 문제의 핵심 원인이 하드웨어 자체가 아니라, GPU·NPU·PIM 등 다양한 AI 가속기를 유기적으로 연결·운용할 수 있는 시스템 소프트웨어 계층의 부재에 있다고 분석했다. 연구진은 가속기 종류와 무관하게 동일한 인터페이
[더테크 이지영 기자] 한국전기연구원(KERI)이 전 세계 전기차 시장을 선도하는 미국 캘리포니아에 한국형 시험·인증 시스템을 구축한다. KERI는 California Energy Commission(CEC)이 주관하는 400만 달러(약 56억 원) 규모의 ‘차지 야드(Charge Yard)’ 프로젝트 수행기관으로 최종 선정됐다. 이번 사업은 KERI를 중심으로 미국 비영리 기관 Cal EPIC, 글로벌 충전 표준 단체 CharIN이 컨소시엄을 구성해 수주에 성공했다. ‘차지 야드’는 전기차와 충전기 간 호환성 오류, 이른바 상호운용성(interoperability) 문제를 해결하기 위한 대규모 상시 시험·검증 인프라 구축 사업이다. 전기차 보급 확산과 함께 충전 실패나 중단 사례가 늘자, CEC가 정책 차원에서 대응에 나선 것이다. KERI 컨소시엄이 글로벌 경쟁자들을 제치고 선정된 배경에는 지난해 9월 세계 최초로 안산분원에 개소한 ‘글로벌 상호운용성 시험 센터(GiOTEC)’의 운영 성과가 결정적으로 작용했다. CEC 모빌리티 분야 전 위원장인 패티 모나한이 직접 KERI를 방문해 시험 인프라와 운영 체계를 확인하며 높은 평가를 내린 것으로 알려졌다.
[더테크 이지영 기자] TV와 스마트워치, 그리고 VR·AR 기기까지. 차세대 디스플레이의 핵심으로 떠오른 마이크로LED 기술에서 한국 연구진이 또 하나의 기술적 전환점을 제시했다. 구현이 가장 어려웠던 적색 마이크로LED를 초고해상도·고효율로 구현하고, 제조 한계를 가로막던 공정을 ‘3차원 적층’으로 돌파했다. KAIST는 전기및전자공학부 김상현 교수 연구팀이 인하대학교 금대명 교수 연구팀과 공동 연구를 통해, 1700PPI급 초고해상도 적색 마이크로LED 디스플레이를 구현하는 데 성공했다고 밝혔다. 이번 연구에는 화합물 반도체 전문기업 큐에스아이와 마이크로디스플레이·SoC 설계 기업 라온택도 협력했다. 마이크로LED는 픽셀 하나하나가 스스로 빛을 내는 구조로, OLED 대비 밝기와 수명, 에너지 효율에서 강점을 가진다. 그러나 픽셀이 작아질수록 적색 LED의 효율이 급격히 떨어지고, 수많은 LED를 옮겨 심는 전사 공정의 한계로 초고해상도 구현이 어렵다는 문제가 있었다. 연구팀은 먼저 알루미늄 인듐 인화물/갈륨 인듐 인화물(AlInP/GaInP) 기반의 양자우물 구조를 적용해, 픽셀이 미세해져도 에너지 손실이 거의 없는 고효율 적색 마이크로LED를 구현했
[더테크 이지영 기자] 국내 연구진이 개발한 AI 기반 자율제조 기술이 국제 무대에서 공식적으로 인정받으며 대한민국 제조 기술의 위상을 한 단계 끌어올렸다. 한국기계연구원은 디지털트윈과 인공지능(AI)을 결합한 자율제조 기술이 미국 Digital Twin Consortium(DTC)의 공식 테스트베드로 등록됐다고 28일 밝혔다. 국내에서 개발된 디지털트윈 기반 자율제조 기술이 글로벌 표준 논의의 장에 공식 테스트베드로 채택된 것은 이번이 처음이다. 이번에 등록된 테스트베드는 ‘MANDATE-R2R Manufacturing’으로, 이차전지 전극 제조용 롤투롤(Roll-to-Roll) 공정을 대상으로 한다. 실제 제조 설비와 가상공간의 디지털트윈을 실시간으로 연동하고, 공정 인지·예측·제어·유지보수를 담당하는 다수의 AI 에이전트가 상호 협력하는 멀티 에이전트 구조를 적용했다. 특히 센서 데이터와 제어 신호, 공정 상태 정보가 양방향으로 실시간 교환되는 데이터 파이프라인을 구축해, AI 에이전트가 생성한 판단과 제어 명령이 즉시 설비에 반영되는 폐루프(Closed-loop) 자율제조 체계를 구현했다. 이를 통해 공정 조건 변화나 외란 발생 시에도 사람의 개입 없
[더테크 이지영 기자] 수소 에너지 시대의 성패는 촉매 기술에 달려 있다. 수소를 만들고 전기를 생산하는 전 과정에서 촉매는 효율과 비용을 좌우하는 ‘보이지 않는 엔진’이기 때문이다. 국내 연구진이 촉매 재료가 아닌 형태의 혁신만으로 귀금속 사용량을 획기적으로 줄이면서도 수소 생산과 연료전지 성능을 동시에 끌어올리는 데 성공했다. KAIST는 신소재공학과 조은애 교수 연구팀이 초박막 나노시트 구조를 적용한 차세대 촉매를 개발했다고 밝혔다. 기존 촉매가 알갱이 형태로 제작돼 귀금속 활용 효율이 낮고 내구성이 떨어졌던 한계를, 머리카락 두께의 수만 분의 1에 불과한 ‘종이처럼 얇은’ 구조로 극복한 것이다. 수전해와 연료전지는 수소 에너지의 생산과 활용을 담당하는 핵심 기술이지만, 촉매로 쓰이는 이리듐(Ir)과 백금(Pt)은 희귀하고 고가여서 상용화의 최대 장애물로 꼽혀왔다. 연구팀은 촉매를 얇고 넓게 펼친 초박막 나노시트 구조를 통해 같은 양의 귀금속으로 더 넓은 반응 면적을 확보했다. 수소 생산용 촉매로는 두께 2나노미터 이하의 이리듐 나노시트를 개발해, 상용 촉매 대비 수소 생산 속도를 38% 향상시켰다. 특히 실제 산업 환경에 가까운 고부하 조건에서도 1,
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