▲ 서울대학교 컴퓨터공학부 강유 교수[출처=서울대학교 컴퓨터공학부]서울대학교(총장 유홍림) 공과대학(학장 김영오)에 따르면 컴퓨터공학부 강유 교수팀이 개인정보 보호나 보안 등의 이유로 학습 데이터 사용이 어려운 상황에서도 딥러닝 모델의 성능 저하를 최소화하며 경량화할 수 있는 혁신적인 인공지능(AI) 기술을 개발했다.이번 연구 논문은 2025년 4월24일부터 닷새간 싱가포르에서 열리는 세계적 AI 학술대회 ‘ICLR 2025’에 채택된 바 있다.올해로 13회를 맞는 ‘ICLR (International Conference on Learning Representations)’은 기계 학습 및 딥러닝 분야에서 세계 최고 권위를 자랑하는 학회다.프라이버시 보호나 보안 문제로 학습 데이터 접근이 어려운 상황은 현실에서 딥러닝 모델을 훈련시킬 때 겪는 큰 어려움 중 하나다.이를 해결하기 위해 개발된 ‘제로샷 양자화(Zero-shot Quantization, 이하 ZSQ)’는 훈련 데이터 없이 모델을 양자화할 수 있는 기술이다.그러나 기존의 ZSQ 기술은 합성 데이터의 노이즈, 부정확한 특징에 기반한 예측, 어려운 데이터의 잘못된 하드 레이블(Hard Lavel, 1가지 정답만 있는 레이블)이 야기하는 오차 발생 등으로 모델 성능 저하를 불러오는 치명적 한계를 보였다.이에 강 교수팀은 훈련 데이터를 사용하지 않고도 딥러닝 모델의 성능을 유지하며 효과적으로 경량화시킬 수 있는 ZSQ 기술인 ‘SynQ (Synthesis-aware Fine-tuning for Zero-shot Quantization)’ 기법을 제안했다.이는 실제 학습 데이터셋이 없는 환경에서도 종전의 ZSQ 기술에 쉽게 적용할 수 있는 중요한 기법으로 평가받고 있다.연구진은 SynQ의 3가지 핵심 기술로 딥러닝 모델의 성능을 향상시켜 기존 ZSQ의 약점을 극복하는 성과를 거뒀다.먼저 저역 통과 필터(low-pass filter)를 적용해 데이터의 고주파 노이즈를 제거했다. 그리고 사전 학습된 모델과 양자화된 모델 사이의 클래스 활성화 맵(Class Activation Map, 이하 CAM)을 정렬해 딥러닝 모델의 예측 정확도를 높였다.아울러 사전 학습된 모델이 어려운 샘플에 대해 오류를 일으킬 수 있는 점을 고려해 이러한 샘플에는 하드 레이블 대신 소프트 레이블(Soft Rabel, 확률로 표현된 정답)만을 사용함으로써 잘못된 학습을 방지했다.즉 SynQ는 사전 학습된 모델이 생성한 합성 데이터를 저역 통과 필터로 정제한 뒤 CAM 정렬과 난이도 기반 손실 함수 적용을 통해 양자화된 모델을 미세 조정함으로써 실제 데이터 없이도 모델 성능을 유지하며 경량화를 달성하는 원리를 지닌다.향후 SynQ 기법은 고성능의 경량 딥러닝 모델을 구현할 수 있는 AI 산업의 핵심 기술로 자리 잡을 전망이다. 특히 학습 데이터 없이도 모델의 정확도를 유지한 채 압축할 수 있는 SynQ를 활용하면 스마트폰, IoT(사물인터넷) 기기, 자율주행 센서 등 자원이 제한된 엣지 디바이스 환경에서도 고성능 AI를 안정적으로 운용할 수 있을 것으로 예상된다.연구 책임자인 강유 교수는 “SynQ 기술은 개인 데이터 유출 없이 모델을 경량화할 수 있는 강점 덕분에 보안 및 프라이버시 침해 문제를 줄이는 데 기여할 수 있다”고 강조하며 “나아가 이 기법을 적용하면 그간 대량의 학습 데이터에 접근하기 어려웠던 소규모 기업 및 기관도 고성능 AI를 손쉽게 활용할 수 있기 때문에 다양한 분야에서 AI 기술 확산 및 대중화가 가속할 것으로 기대된다”고 밝혔다.

▲ HD현대 로고[출처=HD현대]HD현대(대표이사 회장 권오갑, 대표이사 수석부회장 정기선)에 따르면 최근 안두릴과 서울 계동 현대빌딩에서 ‘무인수상정 개발 및 시장 진출을 위한 양해각서(MOU)’를 체결했다.이날 체결식에는 HD현대중공업 주원호 특수선사업대표, 안두릴 브라이언 쉼프(Brian Schimpf) 공동설립자(Co-Founder) 겸 최고경영자(CEO)가 참석했다.HD현대는 미국 인공지능(AI) 방산기업 안두릴 인더스트리(Anduril Industries, 이하 안두릴)와 손잡고 무인수상정(USV) 개발에 나선다.안두릴은 방산을 전문 영역으로 하는 미국의 AI 테크 기업이다. 첨단 AI 기술을 기반으로 한 임무 통제 체계, 감시 정찰 체계, 무인잠수정, 드론 등 다양한 제품을 미 해군과 국방부, 오스트레일리아 국방부 등에 납품하고 있다.이번 협약을 통해 양사는 HD현대가 보유하고 있는 자율운항 기술과 안두릴의 자율 임무 수행 솔루션을 결합해 무인수상정(USV)을 개발하는 한편 글로벌 시장 진출에 협력해 나가기로 했다.이를 위해 HD현대는 항해자동화, 기관자동화, 통합안전관제 등 그동안 개발, 상용화해온 AI 자율운항 선박 핵심 기술에 함정에 특화한 기능들을 결합해 AI 함정 자율화 기술(Vessel Autonomy)을 개발한다.안두릴은 전장(戰場)에서 무인수상정들의 군집제어 및 임무수행을 자동화할 수 있는 자율 임무 수행 체계(Mission Autonomy) 개발을 담당한다.함정 자율화 기술과 자율 임무 수행 체계의 결합은 무인수상정의 컨트롤 타워로 기능하며 원활한 작전 수행과 함께 안전한 운항까지 담보하게 된다.HD현대는 무인수상정 개발과 더불어 국내 및 수출 시장의 유인함정을 단계적으로 무인화하기 위해 AI 함정 자율화 기술을 고도화하고 있다. 이를 통해 인구 절벽에 따른 병역자원 감소와 승조원 부족 문제를 해결해 나갈 수 있을 것으로 기대하고 있다.한편 HD현대중공업은 함정 분야 첨단기술을 기반으로 해외거점별 파트너십 체결, 현지 건조 체계 구축, 기술이전 패키지 표준화 등을 통해 K-해양방산 경쟁력 제고에 앞장서고 있다.HD현대중공업 주원호 특수선사업대표는 “차세대 함정 시장의 핵심인 무인 함정 개발을 AI 방산 분야 혁신 기업 안두릴과 함께 할 수 있어 뜻깊게 생각한다”며 “첨단 AI기술로 승조원 절감형 함정과 무인함정 개발을 조속히 현실화해 해군의 유무인 복합전력 획득과 함정 수출의 원동력이 될 수 있도록 할 것이다”고 밝혔다.안두릴 브라이언 쉼프 공동설립자 겸 최고경영자는 “세계 1위의 조선 해양 기업과 협력해 무인함정 기술을 개발할 수 있어 매우 기쁘다”며 “미국 뿐만 아니라 전세계 무인함정 시장 진출에 HD현대와 협력이 큰 도움이 될 것으로 기대한다”고 강조했다.

▲ LG이노텍, KAIST 대전 본원에서 KAIST와 산학협력을 위한 업무 협약 체결(좌측부터 이광형 KAIST 총장, 문혁수 LG이노텍 대표)[출처=LG이노텍]LG이노텍(대표 문혁수)에 따르면 2025년 4월2일(수) KAIST(카이스트, 총장 이광형)와 신사업 분야 기술 공동 개발 및 우수 인재 확보를 위한 업무협약(MOU)을 체결했다.KAIST 대전 본원에서 열린 협약식에는 문혁수 대표, 노승원 CTO(전무), 이동훈 CHO(상무) 등 LG이노텍의 주요 경영진과 이광형 KAIST 총장, 이상엽 연구부총장 등 KAIST 관계자들이 참석했다.이번 산학협력을 통해 LG이노텍과 KAIST는 향후 3년간 광학, 반도체, 모빌리티, 로봇 등 분야에서 미래 기술을 공동 개발하게 된다. LG이노텍이 미래 신사업을 위한 기술 선점에 나선다.주요 협력 아이템으로는 △차세대 이미징 소자 개발 △기판 미세 결함 검출 △자율주행 센서 개발 △로봇용 부품 제어 기술 개발 등이 있다.LG이노텍은 센싱, 기판, 제어 등 분야에서 독보적인 원천 기술력과 글로벌 1위의 광학, 기판 사업 경험을 보유하고 있다.KAIST는 센싱, 소재, AI 등 분야의 전문성과 연구 성과를 세계적으로 인정받고 있어, 양측은 시너지를 통해 미래 기술 개발에 속도를 낼 것으로 기대된다.향후 양측은 추가적인 협력 과제를 지속 발굴할 예정이며 차세대 바이오헬스 영역으로도 협력을 확대한다는 계획이다.이뿐 아니라 LG이노텍은 산학 과제에 참여한 KAIST 학생을 산학 장학생으로 선발해 장학금을 지원하고, 채용 연계를 통해 우수 인재를 적극 확보한다는 방침이다.▲ LG이노텍, KAIST 대전 본원에서 KAIST와 산학협력을 위한 업무 협약 체결( 좌측부터 KAIST 김상욱 책임교수, 이상엽 부총장, 이광형 총장, LG이노텍 문혁수 대표, 노승원 CTO(전무), 이동훈 CHO(상무))[출처=LG이노텍]한편 문 대표는 3월 주주총회 인사말을 통해 반도체용 부품과 전장부품 사업을 2030년까지 각각 연매출 3조 원, 5조 원 이상 규모로 육성하겠다고 밝힌 바 있다. 또한 로봇 부품 분야에서는 글로벌 리딩 기업들과 활발히 협력하며 시장 선점에 속도를 내고 있다.이광형 KAIST 총장은 “LG이노텍과의 협력은 광학, 반도체 분야 등에서 미래 핵심 기술을 개발하는 중요한 발판이 될 것이다”며 “LG이노텍의 풍부한 글로벌 사업 경험과 KAIST의 세계적인 연구 역량이 결합하여, 미래 산업을 선도할 실질적이고 획기적인 연구 성과를 만들 수 있을 것으로 기대한다”고 말했다.문혁수 LG이노텍 대표는 “이번 협력은 LG이노텍이 모바일에서 반도체, 모빌리티, 로봇 분야로 사업 포트폴리오를 확대해 나가는 데 중요한 원동력이 될 것이다”며 “글로벌 최고 수준의 연구 기관인 KAIST와 함께 차별적 고객 가치를 제공할 수 있는 미래 기술을 선보이겠다”고 강조했다.

▲ 컴투스플랫폼과 전략적 업무협약을 체결한 NEXUS[출처=컴투스홀딩스]컴투스홀딩스(대표 정철호)에 따르면 자회사 컴투스플랫폼(대표 최석원)과 NEXUS(대표 김연준, 장현국)가 공동 사업 추진 및 자원 공유에 대한 업무협약을 체결했다.공동 사업은 컴투스플랫폼의 게임 백엔드 서비스 ‘하이브(HIVE)’ 및 컴투스플랫폼이 참여하는 메인넷 XPLA와 NEXUS(넥써쓰)의 웹3 프로토콜인 ‘CROSS(크로쓰)’를 중심으로 추진한다.이에 따라 하이브의 고객사와 CROSS 생태계에 참여하는 개발사 간 협업 및 마케팅, 파트너십 확대가 기대된다. CROSS는 안전하고 투명한 게임 생태계를 구현하는 웹3 프로토콜이다.하이브는 인증, 결제, 서비스 지표 분석, 웹3 연동 등 게임 외적인 요소를 한 번에 해결해 주는 게임 백엔드 서비스(GBaaS)로 게임 개발사로 하여금 콘텐츠 개발에만 집중할 수 있도록 지원한다. NEXUS는 혁신적인 개발력과 블록체인(Blockchain) 기술을 결합해 새로운 시대의 게임 생태계를 선도하는 글로벌 게임 개발 및 블록체인 게임 플랫폼 회사다.기존의 게임 개발과 블록체인 게임 플랫폼을 고도화해 지배적인 오픈 블록체인 게임 플랫폼으로의 도약을 목표로 한다.컴투스플랫폼은 미래 콘텐츠 산업의 패러다임을 선도하는 IT 기업이다. 글로벌 게임 서비스에 특화된 게임 백엔드 서비스 플랫폼(GBaaS) ‘하이브(Hive)’, 웹3 마켓플레이스 ‘X-PLANET’ 등 세계 시장을 겨냥한 첨단 인프라를 구축하고 서비스하고 있다.컴투스플랫폼의 최석원 대표는 “컴투스플랫폼의 다양한 프로젝트와 웹3 프로토콜 CROSS는 높은 시너지를 창출할 수 있다고 생각한다. 전문 지식과 자원을 적극적으로 공유해 성과를 이끌어 내겠다”고 강조했다.NEXUS의 장현국 대표는 “컴투스플랫폼의 하이브는 독보적인 게임 백엔드 서비스로서 기술과 노하우가 응축되어 있다. NEXUS가 지향하는 안전하고 투명한 블록체인 생태계에 크게 기여할 것으로 기대한다”고 포부를 밝혔다.

▲ ‘코이카-UNFCCC 기후 미래 파트너십’을 위한 업무협약(MOU)을 체결 및 기념사진 촬영(장원삼 코이카 이사장(오른쪽)과 사이먼 스티엘 유엔기후변화협약(UNFCCC) 사무총장(왼쪽))[출처=한국국제협력단]코이카(KOICA·한국국제협력단, 이사장 장원삼)에 따르면 2024년 11월19일(현지 시각) 오후 UNFCCC 사무국과 기후 미래 파트너십을 위한 업무협약(MOU)을 체결했다.협약식은 제29차 유엔기후변화협약 당사국총회(COP29)가 열리고 있는 아제르바이잔 수도 바쿠 올림픽 스타디움에서 개최됐다.체결식에는 장원삼 코이카 이사장과 사이먼 스티엘(Simon Stiell) UNFCCC 사무총장이 양 기관을 대표해 업무협약서에 서명했다.코이카는 2024~2027년 UNFCCC 기후 미래 파트너십(Climate Future Partnership for Means of Implementation)에 US$ 400만 달러를 지원하기로 했다.이번 협약으로 양 기관은 2027년까지 인공지능(AI) 기술을 기후변화 대응에 적용하는 ‘기후행동을 위한 인공지능 협력사업(이하 인공지능 협력사업)’과 ‘분쟁 및 취약국의 기후재원 수요 지원을 위한 협력사업(이하 기후재원 협력사업)’을 함께 추진한다.코이카가 리우협약, 파리협정 등의 합의를 이뤄낸 국제사회에서 가장 권위 있는 기후변화 대응 협의체, ‘유엔기후변화협약(UNFCCC)’과 손을 맞잡고 AI 기술을 활용한 개발도상국의 기후변화 대응 지원에 앞장서기로 했다.AI 협력사업을 통해서는 기후변화 완화 및 적응을 위한 AI 솔루션 개발 지원, 솔루션 활용을 위한 역량 강화, 지식 생산·확산 활동이 전개될 예정이다.이 사업은 2023년 UNFCCC에서 AI를 기반으로 개발도상국, 특히 최빈국(LDCs)과 군소도서국(SIDS)의 기후변화 대응 지원을 위해 발족한 이니셔티브, ‘#AI4ClimateAction’의 일환이다.해당 이니셔티브와 관련해 UNFCCC가 특정 국가의 개발협력 기관과 단독으로 MOU를 체결한 것은 처음 있는 일이다. 코이카는 디지털 강국으로서 우리나라가 가진 경험과 기술을 바탕으로 AI 기반 기후변화 대응에 관한 콘테스트, 행사, 정책 보고서 발간 등을 통해 국제사회에서 기후 분야 어젠다를 선도하고 선진국과 개발도상국의 AI 격차 해소를 위한 역할을 적극 추진해 나갈 계획이다.그 첫 시작으로 2024년 12월 초 국내 기업과 유관 전문가를 대상으로 ‘코이카 기후AI 포럼’을 개최해 사업을 홍보하고 향후 우리 기업이 참여할 수 있는 방안을 협의해 나갈 예정이다.기후재원 협력사업을 통해서는 태평양 도서국 및 저소득 국가의 기후재원 접근성 제고를 위한 기술 지원, 사업 발굴, 역량 강화 등이 추진된다.UNFCCC는 녹색기후기금(GCF), 적응기금(AF), 지구환경기금(GEF) 등을 통해 개발도상국의 기후변화 대응을 위한 재원을 운용하고 있으나 개발도상국이 기금 지원을 받기 위해서는 사업 제안 및 기술에 대한 평가를 통과해야 한다.코이카는 국제사회로부터 기후변화 기금 관리와 사업 수행 능력을 공식 인정받은 국내 GCF 인증기관 3곳 중 하나로 전문성을 바탕으로 개발도상국의 기후재원 유치를 돕는 활동을 펼칠 계획이다. 국내 GCF 인증기관은 코이카, 산업은행(KDB), SK증권 등이다.구체적으로 기후재원 접근 전략 수립, UNFCCC의 데이터에 기반한 우수 GCF 사업 발굴, ODA 기관 대상 컨설팅, 워크숍 등이 추진될 예정이다.장원삼 코이카 이사장은 체결식에서 “이번 협력 사업이 우리 정부가 글로벌 중추국가 비전 실현을 위해 추진 중인 기후격차 해소, 혁신적이고 포용적인 AI 활용 목표와도 맞닿아 있다. 파트너십을 통해 기후취약국의 기후위기 회복력 제고와 탄소중립 목표 달성에 유의미한 결실을 만들어 나가자”고 말했다.사이먼 스티엘 UNFCCC 사무총장은 “지난해 COP28에서 당사국들에 의해 정식 채택된 기후를 위한 인공 지능에 관한 기술 메커니즘 이니셔티브의 2024-2027년 업무 계획이 이번 코이카의 지원 덕분에 본격적으로 착수될 것이다. 디지털 강국인 한국이 선진국과 개도국 간 AI 격차를 해소하기 위한 역할을 적극적으로 추진해 주길 기대한다”고 밝혔다.

▲ 좌측부터 김지환 연구원(협동과정 인공지능전공 석사과정), 강준오 연구원(전기정보공학부 박사과정), 한보형 교수(전기정보공학부, 협동과정 인공지능전공)[출처=서울대학교 공과대학]서울대학교(총장 유홍림) 공과대학(학장 김영오)에 따르면 전기정보공학부 한보형 교수가 지도하는 컴퓨터비전 연구팀(CVLAB)이 혁신적인 인공지능(AI) 기술 ‘피포 디퓨전(이하 FIFO-Diffusion)’을 개발했다.‘피포 디퓨전(이하 FIFO-Diffusion)’은 별도의 학습 없이 무한한 길이의 비디오를 생성할 수 있는 인공지능(AI) 기술이다. 기존 영상 생성 모델의 한계를 극복해 디퓨전 모델에 기반한 비디오 생성기술의 새로운 방법론을 제시했다는 평가를 받고 있다.이 기술을 제안한 논문 ‘FIFO-Diffusion: Generating Infinite Videos from Text without Training’은 2024년 10월 인공지능 및 기계학습 분야의 최고 권위 국제학술대회 ‘NeurIPS 2024 (Neural Information Processing Systems, 신경정보처리시스템학회)’의 발표 논문으로 채택돼 학계와 산업계의 주목을 받은 바 있다.NeurIPS는 인공지능 및 딥러닝 분야의 최신 연구 성과와 혁신적 기술이 발표되는 자리로 매년 엄격한 심사를 통과한 우수한 논문이 발표 논문으로 선정된다.기존의 비디오 생성 모델은 영상 길이가 길어질수록 메모리 소모가 급격히 증가해 대규모 하드웨어 자원이 필요했을 뿐 아니라 프레임 간 일관성 유지에 어려움이 있어 부자연스러운 영상을 생성하는 한계가 있었다.이에 연구팀은 메모리 사용량을 일정하게 유지하면서도 각 프레임이 자연스럽게 연결되는 영상을 생성하는 FIFO-Diffusion을 개발했다.개발된 기술은 사전에 짧은 클립을 통해 훈련된 디퓨전 모델이 추가 학습 없이 텍스트 조건에 맞춰 무한한 길이의 비디오를 생성하도록 설계됐기 때문에 고화질의 비디오를 장시간 생성할 수 있다.특히 이번 연구에서는 비디오 품질 개선을 위해 세 가지의 혁신적 기법이 활용돼 관심을 끌었다. 먼저 각기 다른 노이즈 레벨의 비디오 프레임을 일련의 큐(queue) 형태로 동시에 처리하는 ‘대각선 디노이징(diagonal denoising)’ 기법을 통해 디퓨전 모델이 품질 저하 없이 무한히 긴 비디오를 생성하는 것을 가능케 했다.이어서 프레임을 여러 블록으로 나눠 병렬 처리하는 ‘잠재 파티셔닝(latent partitioning)’ 기법으로 프레임 간 노이즈 레벨 차이를 줄였다.그리고 새로 생성될 프레임들이 이전에 생성된 더 깨끗한 프레임을 참조하도록 하는 ‘앞서보기 디노이징(lookhead denoising)’ 기술을 도입해 후반 프레임의 손실을 감소시켜 더욱 선명한 비디오 출력을 구현할 수 있었다.마지막으로 연구진은 비디오 생성 속도와 품질을 한결 높인 이 기법들을 다중 GPU에 병렬로 적용해 효율성을 극대화함으로써 무한히 긴 영상을 생성하는 비디오의 실현 가능성을 입증했다.FIFO-Diffusion 기술은 향후 영화, 광고, 게임, 교육 등 다양한 콘텐츠 산업에서 널리 활용될 것으로 기대된다. 기존의 텍스트 기반 비디오 생성 모델들은 3초 이내의 짧은 클립만 생성할 수 있어 실제 콘텐츠 제작에 이용되기 어려웠다.하지만 이러한 제약을 뛰어넘은 FIFO-Diffusion 기술이 상용화되면 길이에 대한 제한없이 더 자연스러운 비디오를 생성할 수 있다.또한 학습을 위한 대규모 하드웨어 자원이나 방대한 데이터를 필요로 하지 않는 강점 덕분에 FIFO-Diffusion이 AI에 기반한 영상 콘텐츠 제작을 한층 활성화될 전망이다.연구를 지도한 한보형 교수는 “기존 비디오 생성 모델의 한계를 깬 FIFO-Diffusion은 별도의 학습 없이 무한한 길이의 비디오를 생성한다는 새로운 개념을 수립했다는 점에서 의미가 남다르다. 향후 이 기술을 바탕으로 다양한 후속 연구를 이어 나갈 계획이다”고 밝혔다.논문의 주 저자인 김지환 연구원은 “이번 개발로 비디오 생성 기술이 영상 콘텐츠 분야에서 폭넓게 사용될 수 있는 토대가 마련됐다”고 연구의 의미를 설명했다.한편 연구 논문의 공동 제1저자인 김지환, 강준오 연구원은 현재 서울대 컴퓨터비전 연구실에서 비디오 생성 분야의 후속 연구를 심도 깊게 수행하고 있다.

▲ 하나은행 이승열회장[출처=하나은행 홈페이지]하나은행(은행장 이승열)에 따르면 하나금융융합기술원 ‘Data Modelling Cell’과 함께 ‘기술력 기반 ML(Machine Learning) 모형’을 개발해 기업평가를 실시했다. 기술력 기반 ML(Machine Learning)은 은행권 최초로 인공지능(AI) 기술을 활용한 모형이다. 기술력 기반 ML 모형은 기존 신용평가에서 적용되지 않았던 기술력에 대한 평가기준을 제시한 것이다.2014년부터 기술신용평가(TCB)에 축적된 정보를 활용했다. 또한 변별력 높은 항목을 분석·적용함으로써 금융위(금융위원회)가 제시한 ‘단계적 통합여신모형 도입 로드맵 1단계’를 충족할 수 있는 기틀을 마련했다.해당 모형은 AI 학습데이터로 기업이 보유한 특허 및 기술 인증, 기술 인력, 기술개발 현황, 기술 사업화 역량 등 기술 관련 정보를 주로 활용한다. 기존 재무제표 기반의 신용평가에서 벗어나 기업의 현재 보유 기술을 기반으로 미래성장 가능성을 평가한다.기술평가 데이터를 신속하게 분석해 리스크 측면에서 설명 가능한 항목을 자동으로 판별하며 평가결과의 안정성을 확보하기 위해 변동성이 낮은 항목을 학습하도록 설계해 기술력 지표의 변별력을 제고했다.이를 통해 기업의 신용도에 긍정 및 부정 영향을 미치는 요인을 맞춤형으로 제공할 수 있어 평가의 투명성 및 신뢰성을 확보했다.한편 하나은행은 기술력 기반 ML 모형의 평가지표 중 안정성이 높은 지표를 신용평가 비재무항목에 적용한 통합여신모형(1단계)을 개발해 금융감독원으로부터 승인을 준비 중이다.승인이 완료되는 2025년 상반기부터 정상적인 통합여신모형을 운영할 방침이다. 하나은행은 AI 등 신기술을 저극 활용해 경쟁력을 제고하기 위해 노력하고 있다.

▲ 송리나 두구다 대표[출처=두구다]두구다(대표이사 송리나)에 따르면 중소벤처기업부 주관 ‘팁스(TIPS)’ 프로그램에 최종 선정됐다. 이번 선정으로 향후 2년간 최대 7억 원의 연구개발(R&D) 자금을 지원받는다.팁스(TIPS) 프로그램이란 민간과 정부가 함께 투자 및 지원을 통해 우수한 기술 아이템을 가진 초기 기술기업(창업팀)이 사업을 성장시킬 수 있도록 하는 프로그램이다.두구다가 개발하고 있는 ‘메디버니(Medibunny)’는 인공지능(AI)과 빅데이터(Bigdata) 기술을 활용해 병·의원의 경영을 최적화할 수 있는 솔루션이다.또한 메디버니는 병원의 운영 데이터를 분석해 질병 예측, 환자 수요 분석, 자원 최적화 등의 정보를 제공함으로써 의료기관의 경영 효율성을 극대화하는 AI 기반 플랫폼이다.이번 프로그램 선정으로 메디버니 솔루션의 고도화를 추진할 계획으로 베타 서비스 론칭을 준비 중이다. 이를 통해 병원 내부 데이터를 통합 분석해 맞춤형 경영 솔루션을 제공하고 병원 관리자와 의사결정자가 환자 수요 예측에 따른 최적의 경영 전략을 수립할 수 있도록 돕는다.메디버니를 통해 병·의원 경영의 복잡한 문제들을 AI 기반으로 해결함으로써 국내 의료산업의 경쟁력을 강화하고 지속 가능한 의료 경영을 지원할 계획이다.메디버니 솔루션을 발전시키는 동시에, AI와 빅데이터 분석 기술을 인구 문제 예측에도 적용해 경기도, 강원특별자치도와 같은 지역의 인구 변화와 사회적 문제를 예측하고 대응하는 솔루션으로 확장할 예정이다. 송리나 두구다 대표는 “팁스 프로그램에 선정된 것을 매우 기쁘게 생각하며, 이번 기회를 통해 우리의 기술을 더욱 발전시켜 의료 기관의 경영 효율성을 높이고, 환자들의 의료 서비스 경험을 향상시키는 데 기여하겠다”고 밝혔다.

▲ 이노룰스(INNORULES) 로고[출처=이노룰스]디지털 전환(DX) 자동화 솔루션 및 로우코드 전문기업 이노룰스(INNORULES, 대표이사 김길곤))에 따르면 인공지능(AI)에 대한 연구개발(R&D) 역량을 높이기 위해 AI 전담 조직을 대폭 확대하기로 했다.확대된 AI 전담 조직은 첨단 기술 개발 및 혁신적인 AI 기술을 활용한 솔루션을 시장에 제공하는 데 주력할 계획이다. AI 알고리즘, 머신러닝(ML), 딥러닝(DL) 등 핵심 기술을 활용한 연구개발 역량을 강화해 나갈 예정이다.또한 AI 비즈니스 의사결정 자동화를 위한 SW 플랫폼 개발에 박차를 가하고 SW 플랫폼 개발은 자사 DX 자동화 솔루션과 AI 혁신 기술을 접목하기로 했다. 디지털 전환 시장에서 비교우위 경쟁력을 획기적으로 강화해 나간다.AI 전담 조직은 2023년 AI 연구개발, AI 기반 신규 비즈니스 개발, 기존 제품의 AI 기능 고도화 등 AI 역량 강화에 집중하기 위해 신설했다.이노룰스는 연구개발 인프라와 파트너십 등 협력 네트워크를 강화해 AI 적용 기술 개발에 필요한 모든 자원을 총동원할 계획이다.이를 통해 AI 기술 활용에 새로운 패러다임 도입을 선도함으로써 AI 기술 기업으로서의 입지를 확고히 다지고 지속 가능한 성장을 이루는 것을 목표로 사업을 진행하고 있다.한편 이노룰스는 독자 개발한 솔루션을 기반으로 다양한 산업에서 DX 자동화를 선도하고 있다. 비즈니스 로직 구현을 위한 코딩 과정을 최소화하는 로우코드(Low Code) 소프트웨어인 이노룰스의 제품군은 사용자 친화적인 UI/UX를 제공함으로써 개발자뿐 아니라 현업도 DX 업무에 빠르게 적용할 수 있다.이노룰스 제품은 시스템 구축 과정에서 리소스를 줄여 효율성에 집중할 수 있기에 고객의 개발 및 유지 보수 생산성을 높이고 소프트웨어 품질을 향상하는 데 효과적이다.국내 유수 기업의 경영 혁신 파트너로 DX 솔루션 부문을 대표하는 이노룰스는 대한민국을 넘어 글로벌 DX를 리드하는 소프트웨어 기업으로 성장하고 있다.김길곤 이노룰스 대표는 “AI 기술은 미래 산업의 핵심 동력인 만큼 당사는 AI 전담 조직 확대를 통해 AI의 단점을 극복할 수 있는 더욱 혁신적이고 경쟁력 있는 AI 솔루션을 개발해 고객의 비즈니스 성공에 이바지할 것다. 새로운 개념의 AI 적용 기술을 활용해 가치를 창출하고 글로벌 시장에서도 경쟁력을 강화할 것이다”고 강조했다.

▲ 아이젠사이언스 로고[출처=아이젠사이언스 공식 홈페이지]인공지능(AI) 기반 신약개발 선도 기업 아이젠사이언스(대표 강재우)는 국가 차원 ‘연합학습 기반 신약개발 가속화 프로젝트’의 AI 솔루션 개발 주관 연구기관으로 선정됐다고 밝혔다.향후 5년간 총 348억 원의 예산이 투입될 예정인 프로젝트는 보건복지부와 과학기술정보통신부가 공동으로 추진하는 대규모 국책 사업이다.연합학습(Federated Learning) 플랫폼 구축 및 개발, 신약개발 데이터 활용 및 품질관리, 연합학습 플랫폼 활용 AI 솔루션 개발 등 총 3개의 과제로 구성돼 있다.신약개발 분야에서 AI 기술 적용의 가장 큰 난관은 양질의 데이터가 부족하다는 점이다. 이를 해결하기 위해 본 프로젝트는 연합학습 기술을 활용한 ADMET()흡분대배) 예측 모델 개발에 초점을 맞추고 있다.연합학습은 각 참여 기관의 민감한 데이터를 외부와 공유하지 않으면서도 다양한 기관의 풍부한 데이터를 AI 학습에 활용할 수 있게 하는 혁신적인 기술이다.기술의 핵심 원리는 데이터를 중앙 서버에 모으지 않고 AI 모델이 각 참여 기관의 로컬 환경에서 학습을 수행하는 것이다.학습 과정에서 각 기관에서 훈련된 모델은 중앙 서버로 전송돼 통합되고 이후 다시 각 기관에 배포되는 방식으로 모델이 개선된다.이를 통해 정보 유출의 위험을 최소화하면서도 다양한 데이터로부터 학습이 가능해진다. 결과적으로 개별 기관이 보유한 제한적인 데이터만으로는 불가능했던 고성능 AI 모델 개발이 가능해질 전망이다.아이젠사이언스는 최신 LLM(Large Language Model) 기술을 이용해 방대한 과학 문헌 데이터에서 ADMET 관련 정보를 자동으로 추출하는 방법을 통해 학습에 활용할 수 있는 데이터를 추가로 확보하는 방법을 제안했다.LLM 기술을 이용해 예측 결과를 단순히 수치로 제시하는 것을 넘어 그 결과의 해석과 근거를 설명하도록 개발할 계획이다.예를 들어 ‘이 화합물은 CYP3A4 억제제일 가능성이 높으며 A 작용기와 연관이 있다’와 같은 설명을 제공할 수 있어 신약개발 연구자들의 의사결정에 유용한 정보를 제공할 수 있다.아이젠사이언스의 의생명 분야 특화 LLM 기술력은 이미 세계 선도 수준에 있다. 최근 고려대, 영국의 명문 임페리얼 칼리지 런던과 공동으로 ‘Meerkat’ LLM을 개발했다.‘Meerkat’ LLM은 오픈AI(OpenAI)의 GPT-4를 능가하는 놀라운 성능으로 미국 의사면허시험(USMLE)에서 85.8점을 기록하며 AI 커뮤니티에 큰 화제를 불러일으켰다. 평균 합격선인 60점을 월등히 뛰어넘는 점수다.참고로 아이젠사이언스 외 광주과학기술원, 목암생명과학연구소, 전북대산학협력단, 한국과학기술원 등 총 5개 기관이 이 연구를 주관한다.강재우 아이젠사이언스 대표는 “아이젠사이언스가 보유한 세계 최고 수준의 AI 기술력과 실제 신약개발 경험이 시너지를 일으켜 이 프로젝트의 성공을 이끌어낼 것이다. 이번 프로젝트를 통해 한국의 AI 기반 신약개발 기술을 세계 최고 수준으로 끌어올리겠다”고 포부를 밝혔다.