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KAIST 총장 선임, 1년 멈춘 시계...26일 다시 도나…수장 공백 언제까지 [이코노믹데일리] 대한민국 과학기술의 심장인 KAIST(한국과학기술원)가 1년 가까이 이어진 리더십 공백 사태의 분수령을 맞는다. 2024년 말 비상계엄 사태와 조기 대선이라는 정치적 격랑 속에 표류하던 총장 선임 절차가 오는 26일 임시이사회를 통해 재개된다. 하지만 청와대 일각에서 기존 후보군에 대한 부정적 기류가 감지되면서 '원점 재검토' 가능성까지 거론돼 과학계의 긴장감이 고조되고 있다. 3일 과학기술계에 따르면 KAIST는 오는 26일 오후 5시 서울 양재동 김재철AI대학원에서 임시이사회를 개최한다. 이번 이사회의 최대 안건은 제18대 신임 총장 선임이다. KAIST 총장후보선임위원회는 이미 지난해 3월 이광형 현 총장, 김정호 전기및전자공학부 교수, 이용훈 전 UNIST(울산과학기술원) 총장 등 3인을 최종 후보로 확정한 바 있다. 그러나 1년이 지난 현재까지 차기 총장은 안개 속이다. 이광형 총장의 임기가 지난해 2월22일 만료됐음에도, 비상계엄 사태와 대통령 파면, 5월 조기 대선으로 이어지는 국가적 혼란 탓에 의사결정이 올스톱됐기 때문이다. 이번 이사회의 핵심 쟁점은 기존 3배수 후보 중에서 최종 낙점할 것인지, 아니면 판을 엎고 재공모에 나설지 여부다. 표면적으로는 1년이라는 시간 경과가 재논의의 명분이지만, 실질적으로는 이재명 정부 출범 이후 달라진 정치 지형이 작용하고 있다는 분석이 지배적이다. ◆ "과학의 정치화 멈춰라" 내부 반발 확산 복수의 과학계 소식통에 따르면 청와대 AI미래기획수석실은 최근 사석에서 3명의 후보 전원에 대해 '부적격' 의사를 내비친 것으로 알려졌다. 특정 후보의 과거 보수 정당 특위 활동 이력이나, 현 정부의 국정 철학과의 결을 문제 삼는 분위기다. 이에 대해 청와대 측은 "이사회가 결정할 일"이라며 선을 그었지만, 이사회가 정부의 입김에서 자유롭지 못한 구조적 한계를 고려할 때 재공모 가능성을 배제할 수 없다. 만약 이사회가 재공모를 결정할 경우, 후보자 검증부터 다시 시작해야 하므로 최소 수개월 이상의 추가적인 리더십 공백이 불가피하다. 현장 연구자들의 피로감은 극에 달했다. KAIST 교수협의회가 최근 실시한 투표에서 참여 교수의 99.1%인 428명이 "조속한 신임 총장 선임이 필요하다"고 답했다. 이는 단순한 행정 공백 우려를 넘어, 정권 교체기마다 반복되는 '낙하산 논란'과 '코드 인사'에 대한 거부감으로 해석된다. 익명을 요구한 KAIST 교수는 "이미 검증된 석학들을 정치적 잣대로 재단해 탈락시킨다면 이사회는 거수기로 전락하는 것"이라며 "1년간의 식물 총장 체제가 더 길어진다면 글로벌 기술 패권 경쟁에서 KAIST의 도태는 불 보듯 뻔하다"고 비판했다. ◆ IBS도 1년째 공석…흔들리는 기초과학 리더십 수장 공백 사태는 KAIST만의 문제가 아니다. 연간 수조원의 예산을 집행하는 기초과학연구원(IBS) 역시 전임 노도영 원장 퇴임 후 1년 넘게 후임자를 찾지 못하고 있다. IBS는 결국 지난달 20일 원장 재공모 공고를 내고 이달 23일까지 후보자를 다시 모집 중이다. IBS 원추위가 지난해 3배수 후보를 추리지 못한 채 멈춰 선 사이, 유력 후보들이 출마를 철회하는 등 인재 이탈 조짐마저 보이고 있다. 과학기술정보통신부 산하 핵심 연구기관들의 리더십이 동시에 표류하면서 국가 R&D(연구개발) 전략의 컨트롤타워 부재를 우려하는 목소리가 높다. 과학계는 26일 KAIST 이사회의 선택이 향후 공공기관장 인선의 가늠자가 될 것으로 보고 있다. 배경훈 과기정통부 장관(부총리) 체제 하에서 치러지는 첫 대형 기관장 선임인 만큼, 현 정부의 과학기술계 장악력을 확인하는 계기가 될 전망이다. 전문가들은 재공모가 현실화될 경우, 과학계의 거센 역풍을 맞을 수 있다고 경고한다. 정권의 입맛에 맞는 인사를 앉히기 위해 절차적 정당성을 훼손했다는 비판을 피하기 어렵기 때문이다. 반면, 기존 후보 중 선임이 강행된다면 정부와 KAIST 간의 불편한 동거가 시작될 수도 있다. 결국 이사회가 정치적 외풍을 차단하고 대학의 자율성과 미래 경쟁력을 최우선 가치로 둔 결단을 내릴 수 있을지가 관건이다. 1년 넘게 멈춰 선 KAIST와 IBS의 시계가 다시 정상적으로 돌아갈지, 아니면 또 다른 정치의 소용돌이 속으로 빠져들지 과학계의 이목이 26일 양재동으로 쏠리고 있다.2026-02-03 16:19:39
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일론 머스크, AI '그록5'로 LoL 최강팀에 도전장…T1 "우린 준비됐다" [이코노믹데일리] '세기의 대결' 2라운드가 e스포츠 무대에서 펼쳐질 전망이다. 일론 머스크 테슬라 최고경영자(CEO)가 자신이 이끄는 xAI의 차세대 인공지능(AI) 모델로 인간계 최강 '리그 오브 레전드(LoL)' 프로팀에게 도전장을 내밀었다. 이에 최근 월즈 3연패의 위업을 달성한 T1이 즉각 화답하며 전 세계 게이머들의 이목이 집중되고 있다. 머스크는 25일(현지시간) 자신의 소셜미디어 엑스(X)를 통해 "xAI가 개발 중인 차세대 모델 '그록5(Grok 5)'가 2026년 최고의 LoL 인간 팀을 이길 수 있을지 시험해보고 싶다"고 밝혔다. 그록5는 내년 1분기 공개 예정인 최신 AI 모델이다. 이번 도전이 기존과 차별화되는 지점은 '범용성'과 '공정성'이다. 머스크는 "그록5는 게임 설명서만 읽고 스스로 실험하며 게임을 배울 수 있도록 설계됐다"고 설명했다. 이는 2016년 바둑에 특화됐던 구글의 '알파고'나, 2019년 도타2만을 학습해 인간 챔피언을 꺾었던 '오픈AI 파이브'와는 궤를 달리한다. 특정 게임의 데이터만 집중 학습한 '전문형 AI'가 아닌 인간처럼 규칙을 이해하고 전략을 수립하는 '범용 AI(AGI)'의 능력을 검증하겠다는 의도다. 대결 조건 역시 인간의 신체적 한계에 맞췄다. 머스크는 "그록5는 모니터 화면만 볼 수 있으며 인간의 정상 시력 수준(20/20, 한국 기준 1.0)으로 인식하게 할 것"이라고 못 박았다. 또한 "반응 지연 시간과 클릭 속도 역시 인간 수준으로 제한하겠다"고 덧붙였다. 이는 AI가 시스템 데이터에 직접 접속하거나(API), 인간이 불가능한 초인적인 반응 속도(피지컬)로 승부를 보는 방식이 아님을 의미한다. 오로지 전략적 판단과 상황 인지 능력만으로 인간 최고수와 겨루겠다는 자신감의 표현이다. 머스크의 도발에 'T1'은 즉각 응답했다. T1은 공식 SNS에 간판스타 '페이커' 이상혁의 시그니처 포즈인 '쉿' 제스처 영상을 게재하며 "우린 준비됐다(We’re ready)"고 짧고 굵게 답했다. 조 마쉬 T1 CEO 역시 해당 게시물을 공유하며 대결 성사에 대한 기대감을 높였다. 업계에서는 이번 대결이 성사될 경우 AI 기술의 발전 단계를 가늠하는 중요한 이정표가 될 것으로 보고 있다. LoL은 바둑이나 체스와 달리 실시간으로 변하는 전황, 불완전한 정보(전장의 안개), 팀원 간의 호흡 등 복합적인 요소가 작용하기 때문에 AI가 정복하기 가장 어려운 영역 중 하나로 꼽혀왔다. 만약 그록5가 인간과 대등한 조건에서 T1과 같은 최정상 팀을 꺾는다면, 이는 AI가 시각 정보를 실시간으로 처리하고 복잡한 전략적 의사결정을 내리는 능력에서 인간을 넘어섰음을 증명하는 사건이 될 것이다. 과거 알파고가 이세돌 9단을 꺾으며 AI 시대를 열어젖혔듯 머스크의 그록5와 '불사대마왕' 페이커가 이끄는 T1의 대결이 또 한 번 인류에게 기술적 충격과 영감을 줄 수 있을지 귀추가 주목된다.2025-11-27 14:49:57
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![[현장] LG CNS·HD현대 아비커스, 미래물류기술포럼서 현장 데이터 기반 자율화 기술 뽐내](https://image.ajunews.com//content/image/2025/11/21/20251121164206950116.jpg)
LG CNS·HD현대 아비커스, 미래물류기술포럼서 '현장 데이터 기반 자율화 기술' 뽐내 [이코노믹데일리] AI(인공지능)와 로봇이 물류센터·제조 라인·해상 운항까지 산업 전반으로 확산되며, 국내 기업들이 현장 데이터를 기반으로 한 피지컬 AI(로봇이 외부 환경을 실시간 인지·판단하도록 만드는 AI)와 자율운항 기술을 새로운 경쟁 축으로 삼고 있다. 물류·제조 자동화, '오토노머스→인텔리전트'로 진화 21일 양재 엘타워에서 열린 '2025 미래물류기술포럼'에서는 LG CNS와 HD현대 아비커스 등 주요 기술 기업 실무진이 산업 운영을 재정의하게 될 기술 변화 흐름을 공유하며 AI가 물리적 공간을 직접 움직이는 시대가 본격화됐다고 진단했다. 이준호 LG CNS 사업부장은 " Physical AI가 바꾸는 물류·제조 현장의 모든 것'을 주제로 발표하며 "피지컬 AI는 로봇이 외부 환경을 인식하고 스스로 판단·행동하는 지능을 갖게 하면서 자동화가 2세대 '오토매틱(automatic)'에서 3세대 '오토노머스(autonomous)'를 넘어 4세대 '인텔리전트(intelligent)' 단계로 넘어가는 분기점이 되고 있다"고 말했다. 그는 기존 로봇이 정해진 경로·정해진 동작만 수행했다면, 피지컬 AI가 결합된 4세대 로봇은 물류센터와 제조 현장에서 다양한 상황을 스스로 학습·판단해 처리하는 범용성을 확보했다고 설명했다. 대형 물류센터에서는 이미 ▲택배 허브의 비규격 화물 분류 ▲30kg 이상 고중량 팔레트 하역 ▲수만 개 SKU(상품코드) 피킹 작업 등 고강도·반복 작업에 딥러닝·비전 AI 기반 자동화가 확산되고 있다. 다만 그는 "비규격 화물 상하차, 예외 상황 처리, 고중량 작업 등은 여전히 휴머노이드 로봇과 피지컬 AI가 풀어야 할 과제"라고 지적했다. 한국, 로봇·AI 경쟁의 핵심은 '현장 데이터' 이 부장은 한국의 경쟁력을 '현장 데이터'로 규정했다. 그는 "미국은 로봇 두뇌(로봇 파운데이션 모델), 중국은 로봇 하드웨어가 강하지만 한국은 제조·물류 현장에서 쌓이는 실제 데이터를 확보할 수 있는 나라"라며 "이 데이터를 기반으로 로봇을 학습시키고 다양한 로봇을 통합 운영하는 인테그레이션(각기 다른 로봇·시스템을 하나로 묶어 운영하는 기술) 역량이 한국의 승부처가 될 것"이라고 강조했다. 특히 그는 로봇의 지능·운영 플랫폼·다품종 로봇 오케스트레이션(여러 로봇이 각자 맡은 작업을 충돌 없이 효율적으로 수행하도록 조율하는 기술) 등 '워크포스 매니지먼트(여러 로봇·설비를 통합해 하나의 작업 조직처럼 배치·관리하는 운영 기술)' 기술이 향후 산업 경쟁력의 핵심 축이 될 것으로 내다봤다. AI가 산업 곳곳에서 물리적 의사결정을 수행하는 만큼 운영 기반 지능(Ops Tech)이 산업 경쟁력 자체로 굳어지는 흐름이라는 설명이다. 자율운항 선박 확산…해운업 '운영지능' 전환 가속 해상 분야에서는 자율운항 상용화가 가장 빠르게 진전되고 있다. '자율운항 선박이 그리는 해상 물류혁명'을 주제로 발표에 나선 임도형 HD현대 아비커스 대표는 "해운업 특유의 인력난·안전사고·탄소 규제 압력을 자율운항 기술이 해결할 수 있다"고 강조했다. 임 대표는 "해상 사고의 99%가 인적 과실에서 발생한다"며 "자율운항 보조 기술이 선박의 위험 탐지·경로 회피를 자동화하면 안전성을 획기적으로 높일 수 있다"고 말했다. 아비커스가 개발한 자율운항 보조 시스템 '하이나스(HyNAS)'를 소개하며 "하이나스는 카메라·레이더·IR센서(열 영상으로 밤·안개 등 저시야 상황에서도 물체를 감지하는 센서)·AIS(선박 식별·위치 정보를 교환하는 자동식별시스템) 등 5개 센서를 통합 분석해 충돌 위험을 식별하고 회피 경로까지 제시한다. 그는 최근 영국 해역 충돌 사고를 예로 들며 "AI 기반 인지·판단 시스템이 있었다면 사고를 막을 수 있었다는 검증 결과를 확보했다"고 설명했다. 이어 "자율운항의 가장 큰 효과는 연료 절감"이라며 "20만 마일(약 32만km) 실증 결과, RPM(분당 회전수·엔진 출력 기준) 최적화만으로 4~6%, 여기에 경로 최적화를 더하면 최대 8%까지 연료 절감 효과가 확인됐다"고 밝혔다. 탄소 규제가 강화되는 상황에서 연료 비용이 선박 생애 비용의 절반 이상을 차지하는 만큼, 임 대표는 "AI 기반 선단 운영은 필수 도입 기술"이라고 강조했다. 국제해사기구(IMO)는 오는 2026년 자율운항 가이드라인 '마스터코드' 초안을 공개하고 2032년부터는 자율운항 시스템 개발·설치 기준을 공식화할 예정이다. 임 대표는 "완전 무인선은 시간이 더 필요하지만 레벨2 자율항해 보조 시스템은 빠르게 확산될 것"이라며 "선원의 역할도 실제 노동 중심에서 AI 기반 감독형 운영으로 전환될 것"이라고 말했다. 이번 포럼의 핵심 메시지는 물류센터·제조·해상운송을 '단절된 산업'이 아니라 하나의 '운영 네트워크'로 보는 관점 전환이었다. AI가 물리적 공간에서 실시간 데이터 기반 의사결정을 수행하는 구조가 산업 전반으로 확산되면서, 물류는 더 이상 단순 비용 관리가 아니라 '제조–운송–해운'을 잇는 '운영 기술(Ops Tech)'로 재정의되고 있다는 분석이 나온다.2025-11-21 17:36:19
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티몬 품은 오아시스, 성장세 속 수익성 둔화…IPO 재추진 향방은 [이코노믹데일리] 오아시스가 올해 3분기까지 매출 성장세를 유지했지만 영업이익이 크게 줄며 수익성 부담이 확대됐다. 자동화 매장 구축과 마케팅 강화에 더해 티몬 인수 후 통합이 지연되면서 비용 압력이 커진 영향으로 분석된다. 한 차례 상장을 접고 재정비 중인 상황에서 이익 축소 흐름은 IPO(기업공개) 기업가치 산정의 주요 변수로 떠오르고 있다. 14일 업계에 따르면 오아시스의 올해 3분기 연결 기준 매출은 1453억원으로 전년 동기 대비 13% 증가했으나, 영업이익은 26억7000만원으로 47% 감소했다. 온라인 매출이 18% 늘고 충성 고객 비중이 확대됐으나 단일 분기 기준 비용 증가가 수익성에 영향을 미쳤다. 자동화 매장 ‘루트100’ 도입비와 매장 운영·마케팅 강화가 단기 비용을 끌어올린 것으로 나타났다. 누적 실적도 비슷한 흐름을 보였다. 1~3분기 누적 매출은 4292억원으로 전년 대비 10% 증가했지만, 누적 영업이익은 124억7000만원으로 33% 감소했다. 1분기까지 유지됐던 안정적 이익 흐름이 2~3분기 들어 뚜렷하게 둔화됐다. 이는 오아시스가 과거 구축해온 실적과 대비된다. 2021~2024년 동안 매출을 3000억원대에서 5000억원대까지 키웠고, 영업이익도 지속적으로 증가하며 새벽배송 업계에서 보기 드문 장기간 흑자를 유지해 왔다. 이러한 재무 안정성은 IPO 추진의 주요 명분이었지만, 올해 수익성 둔화는 이 기반을 흔드는 요인으로 떠올랐다. 오아시스는 2023년 코스닥 상장을 시도했지만 기관 수요예측에서 기대에 못 미치는 몸값이 형성돼 상장을 철회했다. 이후 기업가치 보강을 위해 외형 확대와 플랫폼 다각화 전략을 추진했고, 이 과정에서 티몬 인수를 단행했다. 거래액 기반을 확보하고 상장 명분을 강화하는 목적이었다. 그러나 티몬 인수 효과는 당분간 비용 중심으로 나타나고 있다. 오아시스는 약 180억원을 투입해 티몬을 인수했지만 재가동 시점이 여전히 불투명하다. 대규모 미정산 사태 이후 회생을 거친 티몬은 신뢰 회복, 셀러 재유치, 카드사 결제 연동 등 해결해야 할 과제가 많고 유상증자 가능성까지 거론되면서 추가 자금 소요 우려도 존재한다. 이런 가운데 오아시스의 IPO 재추진 시점도 안개가 짙어졌다. 분기 단위 영업이익 회복, 투자비의 효율 전환, 티몬의 실질적 기여 등 핵심 지표 개선 없이는 기업가치를 높이기 어렵다는 지적이다. 다만 시장에서는 중장기 전망에 여지는 있다고 본다. 자동화 매장 투자와 오프라인 확장은 일정 시점 이후 물류 효율 개선으로 연결될 수 있고, 티몬 역시 정상화 후 거래액을 회복하면 외형 성장의 추가 동력이 될 여지가 있다. 오아시스가 비용 구조를 안정화하고 플랫폼 확장의 실질적 성과를 확인시킬 경우 IPO 재추진은 다시 속도를 낼 수 있다는 평가다.2025-11-14 16:56:02
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절반의 성공, 뚜렷해진 명암…'AI 공장장' 청사진 얻었지만 'HBM 구조'는 놓쳤다 [이코노믹데일리] 지난 31일 대한민국 AI 산업의 미래를 건 중대 발표가 나왔다. 세간의 이목이 집중됐던 '깐부치킨' 회동의 결과물은 삼성전자나 SK하이닉스가 아닌 네이버의 차지였다. 이해진 네이버 GIO(글로벌투자책임자)는 젠슨 황 엔비디아 CEO와 함께 '피지컬 AI 플랫폼' 공동 개발을 위한 업무협약(MOU)을 전격 체결했다. 이는 단순 부품 공급을 넘어 국가 기간 산업의 미래를 함께 설계하는 전략적 동맹의 탄생이라는 점에서 큰 의미를 지닌다. 이번 협력의 핵심은 네이버가 축적한 로보틱스와 디지털 트윈 기술을 엔비디아의 3D 협업 플랫폼 '옴니버스(Omniverse)'와 결합하는 것이다. 현실 세계를 가상 공간에 복제해 AI 시뮬레이션으로 최적의 해법을 찾고 이를 로봇과 설비 제어에 적용하는 'AI 공장장' 시대를 열겠다는 거대한 구상이다. 이해진 GIO는 “AI가 실제 산업 현장과 시스템 속에서 작동하는 ‘피지컬 AI’의 시대가 열리고 있다”며 “산업이 한 단계 더 도약할 수 있도록 지원하겠다”고 밝혔다. 네이버가 AI 시대의 단순 기술 소비국을 넘어 플랫폼 파트너로 도약할 가능성을 보여준 값진 성과다. 하지만 화려한 발표 뒤에는 풀어야 할 숙제가 더 선명해졌다. 가장 강력한 협상 카드였던 HBM(고대역폭메모리) 문제에 대한 안개가 걷히지 않았기 때문이다. AI의 두뇌인 GPU를 ‘슈퍼카’에 비유한다면 HBM은 그 심장인 ‘특수 초고성능 엔진’에 해당한다. 이 엔진은 데이터를 상상 이상의 속도로 처리해 AI의 학습과 추론을 가능케 한다. 현재 이 특수 엔진을 세계 최고 수준으로 만들 수 있는 곳은 사실상 한국의 삼성전자와 SK하이닉스 두 곳뿐이다. HBM이 엔비디아를 상대로 내밀 수 있는 가장 강력한 카드인 이유다. 하지만 슈퍼카 제조사 CEO인 젠슨 황은 한국에 와서 이 엔진 문제에 대해 명확한 답을 내놓지 않았다. 그는 30일 행사에서 "한국에 대한 아주 좋은 소식을 갖고 있고 힌트를 드리자면 그 소식은 인공지능(AI) 그리고 로보틱스와 관련된 것일 것"이라며 기대감만 높였다. 정작 나온 결과는 ‘엔진을 계속 구매하겠다’는 기존 거래의 연장선에 그쳤다. 한국이 원했던 것은 단순한 ‘거래’를 넘어 다음 세대 슈퍼카를 함께 설계하는 ‘동업’ 관계로의 발전이었다. AI 시대의 주도권을 잡기 위한 ‘AI 주권’ 확보, 즉 구조적 합의는 없었다. 문제의 핵심은 ‘한 명의 구매자와 두 명의 판매자’라는 불리한 구도다. 특수 엔진을 살 사람은 엔비디아 한 곳인데 팔 사람은 삼성전자와 SK하이닉스 두 곳이다. 구매자는 아주 유리한 위치에 선다. 젠슨 황 CEO는 두 회사를 모두 방문하며 친밀감을 과시하고 은근히 두 회사의 경쟁을 유도하는 영리한 전략을 구사했다. 결국 ‘부품을 묶어 완제품을 비싸게 파는 엔비디아’와 ‘경쟁하느라 부품을 싸게 팔아야 하는 한국’의 구도는 전혀 바뀌지 않았다. 이 지점에서 ‘18개월 시한폭탄’의 초침 소리가 유독 크게 들린다. 반도체 업계에서 18개월은 기술 세대가 바뀌는 시간이다. 지금은 한국만 만들 수 있는 특수 엔진이지만 18개월쯤 뒤에는 미국의 마이크론 같은 경쟁사도 비슷한 성능의 엔진을 만들어낼 것이다. 이 18개월이 바로 한국에 주어진 ‘골든타임’이다. 엔비디아가 우리 엔진 없이는 슈퍼카를 못 만드는 바로 지금 말이다. 이 시한폭탄이 무서운 이유는 18개월 뒤 독점적 지위가 사라지기 때문이다. 그때가 되면 HBM은 더 이상 특별한 부품이 아니라 여러 곳에서 살 수 있는 평범한 부품이 된다. 협상력은 완전히 구매자인 엔비디아에게 넘어가고 우리는 가격 경쟁만 남는 ‘치킨게임’에 내몰릴 수밖에 없다. 따라서 이번 골든타임에 했어야 할 일은 눈앞의 판매 계약이 아니었다. 이 독점적 지위를 이용해 ‘앞으로 나올 모든 슈퍼카는 우리와 함께 설계한다’와 같은 미래를 보장하는 ‘안전장치’를 마련하는 것이었다. 한번 터지면 되돌릴 수 없는 시한폭탄의 신관을 제거하는 일이었지만 아쉽게도 그 기회를 잡지 못했다. 결론적으로 이번 ‘깐부치킨’ 회동은 절반의 성공이자 절반의 실패다. 네이버와의 '피지컬 AI' 동맹은 대한민국 산업의 미래에 새로운 길을 제시했다. 하지만 가장 강력한 무기였던 HBM을 활용해 다가올 미래의 종속을 피하고 주도권을 확보하는 데는 또다시 물음표를 남겼다. 화려한 잔치는 끝났지만 째깍거리는 시계 소리는 멈추지 않았다. 18개월 뒤 우리가 지금의 선택을 어떻게 평가하게 될지 그 누구도 장담할 수 없다.2025-11-01 15:35:27
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KAIST, 안갯속도 꿰뚫어 본다…'시간' 개념 도입한 AI 영상 복원 기술 개발 [이코노믹데일리] 한국과학기술원(KAIST) 연구팀이 안개나 연기처럼 빛이 흐트러지는 환경에서 촬영된 흐릿한 영상을 선명하게 되살리는 인공지능(AI) 기술을 세계 최초로 개발했다. KAIST는 바이오및뇌공학과 장무석 교수와 김재철AI대학원 예종철 교수 공동 연구팀이 ‘비디오 디퓨전 기반 영상 복원 기술’을 개발했다고 31일 밝혔다. 이 기술은 시간에 따라 변화하는 연속된 영상 정보(비디오)를 분석해 왜곡된 이미지를 원본에 가깝게 복원하는 것이 특징이다. 기존 AI 복원 기술은 학습된 특정 데이터 범위 내에서만 성능을 내는 한계가 있었다. 하지만 연구팀은 광학 모델에 비디오 디퓨전 모델을 결합, 영상의 ‘시간적 상관관계’를 학습시켜 이러한 한계를 극복했다. 그 결과 시간에 따라 안개의 농도가 변하거나 불투명한 매질이 움직이는 역동적인 상황에서도 안정적으로 선명한 영상을 복원하는 데 성공했다. 연구팀은 이 기술을 활용해 움직이는 산란 매질 너머에서 정자의 움직임 패턴을 관찰하는 데 성공하며 기술의 우수성을 입증했다. 또한 별도의 추가 학습 없이도 안개 제거, 화질 개선, 흐린 영상 선명화 등 다양한 영상 복원 작업에 범용적으로 적용할 수 있는 가능성도 확인했다. 이번 연구 성과는 혈액이나 피부 속을 들여다보는 비침습적 의료 진단, 화재 현장 연기 속 인명 구조, 자율주행차의 시야 확보 등 다양한 산업 분야에 폭넓게 활용될 수 있을 것으로 기대된다. 권태성 KAIST 박사과정은 "시간 상관관계를 학습한 디퓨전 모델이 '움직이는 산란 매질 너머의 보이지 않는 데이터'를 복원하는 광학 역문제를 해결하는 데 효과적이라는 것이 이번 연구를 통해 확인됐다”며 “빛의 시간적 변화를 역추적해야 하는 각종 광학 역문제로 연구 영역을 확장할 계획"이라고 말했다. 이번 연구 결과는 AI 분야 국제 학술지 ‘IEEE TPAMI(국제전기전자공학회 패턴분석 및 기계지능)’에 게재됐다.2025-08-31 13:39:15
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![[視線] 6,000억 원의 독배가 된 올림픽 중계권, 승자의 저주인가](https://image.ajunews.com/content/image/2026/02/14/20260214081513276488_518_323.png)