2025.10.05 일요일
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카카오, 'AI 인재·스타트업' 이제 지역에서 키운다…5년간 500억 투입해 지역 AI 거점 육성 [이코노믹데일리] 카카오가 대한민국 인공지능(AI) 기술의 미래를 이끌어갈 지역 거점 육성을 위해 국내 4대 과학기술원과 손을 잡았다. 향후 5년간 500억원 규모의 기금을 조성해 수도권에 집중된 AI 인재와 자원을 지역으로 확산시키고 국가 균형 성장에 기여하겠다는 담대한 청사진이다. 카카오는 18일 한국과학기술원(KAIST), 광주과학기술원(GIST), 대구경북과학기술원(DGIST), 울산과학기술원(UNIST) 등 4대 과기원과 산학협력 모델을 구축하고 지역 AI 생태계 조성을 위한 거점 양성에 나선다고 밝혔다. 이번 협력은 카카오가 그동안 축적해 온 AI 기술력과 생태계 육성 경험을 바탕으로 지역의 우수한 인재와 스타트업이 글로벌 경쟁력을 갖출 수 있도록 체계적으로 지원하기 위해 마련됐다. 이를 위해 카카오는 향후 5년간 500억원 규모의 기금을 조성해 △AI 스타트업 투자 지원 △AI 미래 인재 양성 △지역 특화 산업 AI 전환(AX) 연구 지원 △AI 리터러시(이해력) 증진 등 4대 핵심 사업을 추진한다. 사업의 첫 단추는 카카오의 투자 전문 자회사 카카오인베스트먼트가 꿰었다. 카카오인베스트먼트는 4대 과기원과 ‘지역 AI 육성 프로젝트’ 업무협약을 체결하고 각 과기원 내 유망한 예비 창업가와 초기 스타트업을 발굴해 시드 투자를 집행한다. 단순한 자금 지원을 넘어 카카오, 카카오모빌리티, 카카오뱅크, 카카오페이 등 그룹 주요 계열사 전문가들의 1:1 멘토링까지 제공해 사업 성장을 전방위적으로 돕는다. 이번 협력은 카카오가 꾸준히 이어온 상생 및 인재 양성 활동의 연장선에 있다. 카카오는 그동안 지역 거점 국립대와 협력하는 ‘카카오테크 캠퍼스’, 대학생들이 기술로 사회문제를 해결하는 ‘테크포임팩트 캠퍼스’ 등을 통해 AI 인재 양성에 힘써왔다. 또한 2021년부터 5년간 3000억원 규모의 상생 기금을 조성해 소상공인을 지원하는 등 파트너 생태계 육성에도 적극적으로 나서고 있다. 정신아 카카오 CA협의체 의장은 “카카오는 그간 쌓아온 AI 기술력과 생태계 육성 경험을 바탕으로 유망한 지역 AI 인재와 스타트업의 성장 및 글로벌 진출을 지원하고자 한다”며 “4대 과기원과 손잡고 조성할 AI 거점이 세계로 뻗어 나가는 성장 허브가 될 수 있도록 기여할 것”이라고 말했다. 수도권에 편중된 AI 인프라와 기회의 불균형이 국가적 과제로 떠오른 가운데 대한민국 대표 IT 기업인 카카오와 최고 수준의 과학기술 연구기관인 4대 과기원의 이번 ‘AI 동맹’이 지역 AI 생태계에 새로운 활력을 불어넣고 교육-연구-창업으로 이어지는 선순환 구조를 만들어낼 수 있을지 귀추가 주목된다.2025-09-18 11:18:19
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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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KAIST, 기존 AI가 풀지 못한 '초대형 미로' 100% 해결…AI 추론 패러다임 바꿨다 [이코노믹데일리] 국내 연구진이 세계적인 딥러닝 석학과의 공동 연구를 통해 인공지능(AI)의 추론 속도를 최대 100배까지 끌어올리는 혁신 기술을 개발했다. 특히 기존 AI가 단 한 번도 성공하지 못한 고난도 문제 해결에 100% 성공하며 기술의 우수성을 입증, 향후 지능형 로봇이나 실시간 생성형 AI 개발의 핵심 동력이 될 것으로 기대된다. KAIST는 전산학부 안성진 교수 연구팀이 딥러닝의 아버지로 불리는 몬트리올대학교 요수아 벤지오 교수팀과 공동으로 AI 확산 모델의 ‘추론-시간 확장성’을 획기적으로 개선한 신기술을 개발했다고 20일 밝혔다. 이번 연구 성과는 세계 최고 권위의 국제기계학습학회(ICML 2025)에서 상위 2.6% 논문에만 주어지는 '스포트라이트' 발표로 선정되며 학계의 큰 주목을 받았다. 확산 모델은 현재 이미지 생성 등 다양한 분야에서 탁월한 성능을 보이며 생성형 AI의 주류 기술로 자리 잡았다. 하지만 치명적인 단점이 존재했는데 바로 추론 과정의 비효율성이다. AI가 주어진 계산 자원의 양에 따라 성능을 유연하게 조절하는 ‘추론-시간 확장성’이 부족해 실시간 응답이나 복잡한 문제 해결에 활용하기 어려웠다. 단순히 데이터나 모델 크기를 키우는 것만으로는 풀 수 없는 근본적인 한계였다. 연구팀은 이 한계를 극복하기 위해 바둑 AI 알파고의 핵심 기술로 잘 알려진 ‘몬테카를로 트리 탐색(MCTS)’ 기법을 확산 모델에 접목했다. 몬테카를로 트리 탐색은 수많은 선택지를 트리 구조로 구성한 뒤 시뮬레이션을 통해 최적의 경로를 찾아내는 알고리즘이다. 연구팀은 확산 모델이 결과물을 생성하는 과정에서 발생 가능한 다양한 경로를 트리 구조로 탐색하게 함으로써 제한된 계산 자원 내에서도 가장 효율적으로 고품질의 결과물을 도출하는 새로운 추론 방법을 고안했다. 이 기술의 성능은 ‘초대형 미로 찾기’라는 고난도 과제에서 극명하게 증명됐다. 수천 개의 갈림길로 구성된 복잡한 미로의 출구를 찾는 이 문제에서 기존 확산 모델의 성공률은 0%였다. 하지만 연구팀이 개발한 신기술은 100%의 완벽한 성공률을 기록하며 문제 해결 능력의 차원이 다름을 보여주었다. 나아가 연구팀은 후속 연구를 통해 MCTS의 단점으로 지적되던 느린 속도 문제까지 해결했다. 트리 탐색 구조를 효율적으로 병렬화하는 최적화 기법을 개발, 기존 방식보다 최대 100배 빠른 속도를 달성하면서도 결과물의 품질은 동등하거나 더 높게 유지하는 데 성공했다. 이는 기술이 고성능을 요구하는 특정 환경뿐만 아니라 실시간성이 중요한 다양한 상용 서비스에도 적용될 수 있음을 의미한다. 안성진 교수는 "이번 연구는 고비용 계산이 요구되던 기존 확산 모델의 한계를 근본적으로 극복한 기술”이라며 “지능형 로봇, 시뮬레이션 기반 의사결정, 실시간 생성 AI 등 다양한 분야에서 핵심 기술로 활용될 수 있을 것”이라고 밝혔다.2025-07-20 12:44:35
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