<div><figure><img src="https://pds.joongang.co.kr/news/component/htmlphoto_mmdata/202508/14/3adc6566-4cee-4ca3-9b27-89f76907a17f.jpg" /></figure>중국이 개발한 사족보행 로봇 '바이시(白犀)'가 지난 12일 100m 달리기에서 세계 기록을 경신했다.이날 저장(浙江)대학에 따르면 '바이시'는 100m 달리기를 16.33초에 완주하며 앞서 한국 로봇 '하운드(HOUND)'가 세운 19.87초를 깨트렸다. 이로써 사족보행 로봇 100m 달리기 부문에서 기네스 세계 기록을 세웠다.'바이시'는 저장대학의 X-역학센터, 항공항천학원, 항저우(杭州)국제과학기술혁신센터가 공동 개발했다."결코 쉽지 않은 목표였습니다." 연구팀 책임자인 왕훙타오(王宏濤) 교수는 100m 달리기를 위해 로봇의 폭발력과 속도는 물론 빠른 동작을 수행하는 데 있어 안정성과 정밀한 제어 능력까지 테스트했다고 설명했다.'바이시'의 핵심 기술로는 로봇 정방향 설계로 알려진 전 과정 최적화 방법이 꼽힌다.연구팀은 정밀한 동역학 모델을 구축하고 다목적 최적화 알고리즘을 사용해 로봇의 기하학적 비율, 모터 사양 및 감속 시스템을 적절하게 조절했다. 이러한 성능 중심 설계 덕분에 '바이시'의 하드웨어 기반이 견고하게 구축될 수 있었다는 평가다.이 밖에 동력 시스템과 관련해 X-역학센터는 고출력 밀도의 관절 구동 장치를 독자적으로 개발했다. 해당 구동 장치는 강력한 토크와 빠른 반응 속도를 자랑한다. '바이시'에게 '레이싱 등급'의 근육 시스템을 장착한 셈이다. 스마트 운동 능력의 경우, 알고리즘 강화 학습을 기반으로 한 동적 제어 전략으로 구현했다.청사오원(程紹文) 연구팀 팀원이자 박사는 "가장 주목할 점은 로봇의 최대 하중이 100㎏으로, 빠른 달리기가 가능하고 높은 하중을 견딜 수 있다는 점"이라고 피력했다. 그러면서 향후 '바이시'가 재난 구조부터 극한 지형 운송까지 다양한 분야에 응용될 것으로 내다봤다.출처 신화통신정리 차이나랩</div>

<div><figure><img src="https://pds.joongang.co.kr/news/component/htmlphoto_mmdata/202508/14/36c86068-376b-408d-bf41-ddaa8bbe0e91.jpg" /></figure>중국이 인공지능(AI) 서비스의 최대 병목인 ‘메모리 장벽’ 해결에 박차를 가하고 있다. AI 모델 자립, 반도체 자립으로 세계에 충격을 안긴 데 이은 ‘AI 메모리 자립’ 시도다.AI 훈련·서비스의 필수 부품인 고대역폭메모리(HBM)는 한국이 전 세계 시장의 80%를 차지하며 주도하지만, 최신 HBM이 없는 중국은 메모리 문제를 소프트웨어(SW)와 하드웨어(HW) 양쪽에서 맹렬하게 풀어가고 있다.<h2>SW·HW 똘똘 뭉쳐 ‘메모리 해결’ 나선 中 </h2>화웨이는 지난 12일 “HBM 의존도를 낮추는 혁신적 AI 추론 기술”이라며 ‘통합 캐시 매니저(UCM)’ 솔루션을 공개했다. 기존 AI 연산에서 HBM에 주로 저장하던 데이터를 HBM·D램·SSD 같은 다양한 메모리에 분산시키는 소프트웨어다. 화웨이는 “UCM이 추론 지연 시간을 최대 90%까지 줄였다”라고 주장하면서도 절대적 성능 수치는 밝히지 않았다. 화웨이는 UCM을 다음 달 오픈소스로 공개하겠다고 했다.<figure><img src="https://pds.joongang.co.kr/news/component/htmlphoto_mmdata/202508/14/57599464-3b24-4c84-a85f-c62ed8066428.jpg" /></figure>앞서 지난 6, 7월에는 딥시크 창업자 량원펑의 논문 2편이 세계 최고 수준 컴퓨터구조 학회 ‘ISCA’와 AI 학회 ‘ACL’에서 각각 채택됐다. ISCA에서는 딥시크 발표 세션이 열렸고, ACL에서는 최우수 논문상을 받았다. AI 모델을 개발하는 딥시크가 AI는 물론 HW 학회에서도 실력을 인정받은 것이다.량원펑의 두 논문은 공통적으로 ‘구형 그래픽처리장치(GPU)와 메모리반도체 부족 상황에서 어떻게 하면 최대 성능을 내는가’에 대한 고심과 해법을 담았다. 특히 ISCA에 발표한 논문은 딥시크가 ‘GPU 커널(내부) 수준의 코딩을 했다’고 밝히고 있다. 일반적 AI 모델 연구자들이 접근하지 않는, GPU·HBM 등 하드웨어 내부의 작동을 속속들이 살펴가며 이를 고려해 AI 알고리즘을 짰다는 거다.화웨이도 HBM을 덜 쓰면서 AI를 구동하는 데에 주력하고 있다. UCM은 자주 쓰는 중요한 값은 HBM처럼 비싸고 연산기와 가까이 위치한 메모리에 저장하고, 사용 빈도가 낮은 값은 보다 저렴하고 멀리 있는 메모리에 놓는 식이다. 안정호 서울대 융합과학기술대학원장은 “기존의 메모리 계층 개념과 최신 AI 분야 아이디어를 결합한 것”이라며 “미국의 제재로 HBM을 공급받지 못하는 중국 기업들이 이른바 영혼까지 쥐어 짜 메모리를 활용하는 셈”이라고 말했다.<h2>중국, ‘HBM 풀어줘, H20은 쓰지 마’ </h2>블룸버그 등 외신에 따르면, 중국 당국은 미국과 무역 협상에서 ‘HBM 제재 완화’를 요구하면서도 자국 공기업에는 ‘엔비디아 H20을 쓰지 말라’는 지침을 내렸다. 엔비디아가 트럼프 행정부에 ‘중국 매출의 15% 수수료’까지 약속해가며 저사양 GPU(H20)의 중국 수출을 허가받았는데, 정작 중국 당국은 H20을 달가워하지 않는 상황이다.중국이 최신 HBM을 수입해 화웨이 등 자국 기업의 GPU 자립을 추진하겠다는 의미로 풀이된다. 현재 화웨이는 구형 HBM을 활용해 어센드910 같은 AI 반도체를 개발하고 있는데, HBM 개발 수준은 아직 떨어지는 것으로 알려져 있다. 다만 반도체 분석 기관 세미애널리시스에 따르면, 중국 창신메모리(CXMT)와 우한신신(XMC)은 당국의 지원 하에 공격적으로 HBM을 개발하고 있다.화웨이와 무어쓰레드 등 중국 반도체 업체들은 칩 개발뿐 아니라 AI 소프트웨어 개발에도 뛰어 들어 이를 오픈소스로 공개하고 있다. 스타트업과 대기업, AI 기업과 반도체 기업이 긴밀히 협력해 ‘엔비디아로부터의 독립과 HBM 부족 해결’이라는 공동의 목표로 달려가는 모양새다.AI 연산에서 HBM은 계속 중요하지만, 한국이 현재 HBM 우위만으로 안심할 수 없다는 지적이 나온다. 안 교수는 “하드웨어를 이해하는 기업들이 소프트웨어를 만들고, 그 요구를 다시 하드웨어에 반영하는 선순환의 시너지 효과가 크다”라면서 “중국 기업들의 협력은 당국이 조율하는 것으로 안다”라고 전했다. 한국도 하드웨어-소프트웨어 통합 설계와 거시적인 로드맵이 필요하다는 지적이다.</div>

중국이 인공지능(AI) 서비스의 최대 병목인 ‘메모리 장벽’ 해결에 박차를 가하고 있다. AI 모델 자립, 반도체 자립으로 세계에 충격을 안긴 데 이은 ‘AI 메모리 자립’ 시도다.

HBM 자립하려 영혼 쥐어짠다…한국 위협하는 中 '혼종테크'

<div><figure><img src="https://newsimg.sedaily.com/2025/08/13/2GWLYFO9EQ_1.jpg" /></figure>삼성전자가 스마트폰 기술의 최대 난제인 카메라 돌출 현상을 해결할 수 있는 기술을 개발했다. 삼성전자는 포항공과대학교(포스텍)와 산학협력으로 진행한 '초소형 안구 카메라용 메타렌즈' 연구 논문이 국제 학술지 네이처 커뮤니케이션스에 게재됐다고 13일 밝혔다. 연구는 윤정근 삼성리서치 연구원과 노준석 포스텍 교수를 중심으로 이뤄졌고 강현정 포스텍 연구원이 공동 제1저자로 참여했다.메타렌즈는 기존 굴절렌즈와는 다른 방식으로 빛을 다루는 차세대 광학 기술이다. 평평한 표면에 나노미터 크기의 기둥 구조를 세워 빛이 통과할 때 나타나는 ‘회절’ 현상을 이용한다. 얇은 기판 위에 미세 구조를 새겨 렌즈 역할을 하기 때문에 훨씬 얇고 가벼운 광학 기기를 만드는 데 유리하다.메타렌즈가 선명한 상을 만들려면 빛의 파동 속도를 조절하는 '위상 지연'이 필요하다. 이를 위해선 폭이 매우 좁고 길이가 긴 수천 만 개의 나노 기둥을 세워야 하는데, 제작이 까다롭고 부러지기 쉬워 상용화에 걸림돌이 됐다. 연구팀은 최소 속도 제어량만을 이용해 정확히 빛을 제어하는 새로운 설계 규칙을 시도했다. 이를 통해 제작 난도와 불량률을 낮춰 수율 향상과 가격 경쟁력을 확보했다. 삼성전자는 이번 연구에 대해 확장현실(XR) 디바이스의 두께와 무게를 줄이고, 스마트폰 카메라 높이를 낮춰 이른바 '카툭튀'(스마트폰에서 카메라만 튀어나오는 현상)의 개선 가능성을 제시했다고 강조했다. 향후 가시광 영역으로 기술을 확장해 스마트폰 카메라 모듈의 돌출을 줄이고 다양한 이미징 센서를 더 작게 만들어 디바이스 차별화가 가능해질 것으로 전망된다.삼성전자 관계자는 "앞으로도 미래를 선도해 나갈 혁신 기술 확보를 위해 산학협력 등 다양한 연구를 지속할 계획"이라고 말했다.</div>

삼성전자가 스마트폰 기술의 최대 난제인 카메라 돌출 현상을 해결할 수 있는 기술을 개발했다. 삼성전자는 포항공과대학교(포스텍)와 산학협력으로 진행한 '초소형 안구 카메라용 메타렌즈' 연구 논문이 국제 학술지 네이처 커뮤니케이션스에 게재됐다고 13일 밝혔다. 연구는 윤정근 삼성리서치 연구원과 노준석 포스텍 교수를 중심으로 이뤄졌고 강현정 포스텍 연구원이 공동 제1저자로 참여했다.

'카툭튀' 해결 방안 찾았다…삼성·포스텍, 메타렌즈 상용화 ‘한걸음’

<div><div style="position:relative;width:100%; height:0; padding-bottom: 56.25%;"><iframe src="https://www.youtube.com/embed/3avQ0-k0nEQ?si=8YVVPyf0u6qeBaij&amp;controls=0" allowfullscreen="" frameborder="0" style="width:100%; height:100%;top:0; left:0; position:absolute"></iframe></div><figure><img src="https://www.hellot.net/data/photos/20250833/art_17551476147747_2f25a7.jpg?iqs=0.8016684581829742" /></figure>한국과학기술원(KAIST)은 전기·전자공학부 이가영 교수 연구팀이 외부 전원 없이 작동하는 무전력 광센서를 개발했다고 14일 밝혔다.기존 전원 공급 센서보다 응답도가 20배 높아 동급 기술 가운데 최고 성능을 자랑한다고 연구팀은 설명했다. 연구팀은 ‘반데르발스 전극’과 ‘부분 게이트’ 구조를 도입, 도핑(반도체에 불순물을 넣어 전기적 특성을 바꾸는 작업) 없이도 2차원 반도체에 전기적으로 PN 접합 구조(정공이 많은 P형과 전자가 많은 N형 재료를 접합한 반도체 구조)를 구현할 수 있는 기술을 개발했다.반데르발스 전극은 반데르발스 힘(분자 사이에 서로 끌어당기는 힘)을 이용해 전기 신호에 민감하게 만들면서도 반도체와 부드럽게 결합해 2차원 반도체의 손상을 막을 수 있다. 부분 게이트 구조는 2차원 반도체의 일부 영역에만 전기 신호를 걸어 한쪽은 P형, 다른 쪽은 N형처럼 작동하게 제어하는 구조로, 도핑 없이도 전기적으로 PN 접합처럼 작동하게 만들 수 있다.이를 통해 도핑 없이 고성능 PN 접합 구조를 구현, 외부 전원 없이도 빛을 받기만 하면 스스로 전기 신호를 만들어낼 수 있는 광센서를 개발했다. 연구팀이 개발한 광센서의 빛에 대한 민감도(응답도)는 기존 전원 공급 광센서의 20배 이상으로, 어두운 환경에서도 작동 가능한 고정밀 센서로 바로 응용할 수 있는 수준이다.이가영 교수는 “센서뿐만 아니라 스마트폰이나 전자기기 내부에서 전기를 조절하는 핵심 부품으로 활용할 수 있어, 미래형 전자기기의 소형화·무전력화에 기여할 것”이라고 기대했다. 한편 이번 연구 성과는 국제 학술지 ‘어드밴스드 펑셔널 머터리얼즈’(Advanced Functional Materials) 지난달 26일 자 온라인판에 실렸다.헬로티 이창현 기자 |</div>

한국과학기술원(KAIST)은 전기·전자공학부 이가영 교수 연구팀이 외부 전원 없이 작동하는 무전력 광센서를 개발했다고 14일 밝혔다. 기존 전원 공급 센서보다 응답도가 20배 높아 동급 기술 가운데 최고 성능을 자랑한다고 연구팀은 설명했다. 연구팀은 ‘반데르발스 전극’과 ‘부분 게이트’ 구조를 도입, 도핑(반도체에 불순물을 넣어 전기적 특성을 바꾸는 작업) 없이도 2차원 반도체에 전기적으로 PN 접합 구조(정공이 많은 P형과 전자가 많은 N형 재료를 접합한 반도체 구조)를 구현할 수 있는 기술을 개발했다.

KAIST, 전력 없이 작동하는 광센서 개발...민감도 20배 ↑

<div><img src="https://img.etnews.com/news/article/2025/08/13/news-p.v1.20250813.468754406377460eacbfbeecba469905_P1.jpg" />Arm이 모바일 그래픽처리장치(GPU) 연산량을 기존 대비 50% 절감, 인공지능(AI) 성능을 고도화할 수 있는 차세대 '신경망 기술'을 공개했다. GPU 엔지니어의 개발 환경을 지원하는 한편 생태계 구축을 강화하겠다는 의지도 내비쳤다.정춘상 Arm 코리아 이사는 전자신문 인터뷰에서 “차세대 신경망 기술을 적용하면 그래픽 해상도를 높일 수 있을뿐만 아니라, GPU 작업량이 50% 줄어들면 발열이 감소하고 배터리 사용 시간은 늘릴 수 있는 효과가 있다”며 “Arm 신경망 기술은 AI·그래픽스·게임이 교차하는 모든 지점의 로드맵이 될 것”이라고 밝혔다.Arm이 세계 최대 컴퓨터 그래픽 행사인 '시그래프 2025'에서 공개한 신경망 기술은 PC 수준의 그래픽을 모바일에서도 구현하는 게 핵심이다. 회사는 신경망 슈퍼 샘플링(NSS)·신경망 프레임 속도 업스케일링(NFRU)·신경망 슈퍼 샘플링 및 디노이징(NSSD) 등으로, AI 기반 그래픽 업스케일링이 가능하다고 전했다.540p 해상도를 1080p로 업스케일링(NSS)하거나, 랜더링 부하를 늘리지 않고 프레임 속도를 2배로 높이고(NFRU), 영상 선명도를 떨어뜨리는 요소인 노이즈를 제거(NSSD)하는 기술이 골자다.정 이사는 “해상도와 프레임이 높은 이미지를 제공하는 게 아니라 AI를 활용해 영상 품질을 높이는 업스케일링 기술이기 때문에 GPU 부하를 기존 대비 절반으로 낮출 수 있다”며 “절감되는 GPU 작업량은 프레임 속도나 시각 품질 향상 등에 배분, 성능 강화에 기여한다”고 설명했다. Arm은 엔지니어의 신경망 기술 개발을 뒷받침하기 위해 '불칸 애플리케이션 프로그래밍 인터페이스(API)' 확장 버전도 공개했다. API는 GPU 등 설계자산(IP)을 만들기 위한 소프트웨어 표준이다. Arm이 API 표준화 단체인 크로노스 그룹과 협업, 새로운 버전을 선보였다.회사는 엔지니어들이 자유롭게 쓸 수 있는 신경망 기술 그래픽 개발 키트도 출시했다. Arm GPU에 AI 가속기는 내년부터 탑재되지만, 엔지니어들이 이 키트를 활용하면 하드웨어 출시에 앞서 개발을 시작할 수 있다. 개발 키트는 완전 개방형으로 제공, Arm 생태계 확장에 기여할 것으로 예상된다.정 이사는 “Arm 목표는 하드웨어 다양성이 소프트웨어 단절로 이어지지 않고 모두가 활용할 수 있는 환경을 조성하는 것”이라며 “AI 기능이 탑재된 GPU를 모두가 만들 수 있고, 개발자 친화적인 AI 그래픽 미래를 열어가겠다”고 말했다.이호길 기자 eagles@etnews.com </div>

Arm이 모바일 그래픽처리장치(GPU) 연산량을 기존 대비 50% 절감, 인공지능(AI) 성능을 고도화할 수 있는 차세대 '신경망 기술'을 공개했다. GPU 엔지니어의 개발 환경을 지원하는 한편 생태계 구축을 강화하겠다는 의지도 내비쳤다.

Arm “차세대 신경망 기술로 GPU 연산량 50% ↓…생태계 구축 지원”

<div><figure><img src="https://pds.joongang.co.kr/news/component/htmlphoto_mmdata/202508/14/cddeb209-c218-4382-b9a0-a7b909a767ef.jpg" /></figure>중국의 기술에 대해 비교적 잘 알고 있다고 생각했다. 가끔 중국 학자들과 대화를 하는 편이기 때문이다. 대체로 우리 한국과 비슷하거나 약간 뒤처진 수준일 것이라 봤다. 그러나 한반도평화만들기의 ‘평화 오디세이 2025’에 참가해 상하이와 항저우 산업단지를 방문하면서 느낀 점은, 내가 몰라도 너무 모르고 있었다는 것이었다.중국의 인공지능(AI) 기술은 이미 한국을 앞섰고, 상업화에서는 훨씬 더 앞섰다는 것을 알게 되었다. 방문한 기업들이 보여준 기술들은 한국에서도 볼 수 있는 것들이었다. 그러나 한국에서는 연구실에서 보는 것이었고, 요소 기술들이 각 실험실마다 따로 개발되고 있다. 그런데 중국에서는 이 요소기술들이 통합돼 상업화되어 있었다. 정부와 기업이 합심해 상업화를 위한 모든 장애를 극복하고, 시판을 하기 시작해 매출을 올리고 있었다.상업화 단계에 이른 중국 AI 기술<figure><img src="https://pds.joongang.co.kr/news/component/htmlphoto_mmdata/202508/14/c3755f76-9b29-49b9-81c5-e3b9f06cd4e9.jpg" /></figure>첫 번째로 방문한 회사는 음성인식을 전문으로 하는 아이플라이텍(IFLYTEK)이었다. 이 회사는 1999년에 중국과기대 석사과정을 갓 졸업한 류칭펑이 대학 친구들과 함께 시작한 회사다. 이 회사는 음성인식된 내용을 여러 나라의 언어로 번역하기도 하고, 그 내용을 요약 정리하여 주기도 했다. 또한 자체적으로 개발한 거대언어모델(LLM)을 바탕으로 사람의 말귀를 알아듣는 로봇을 만들고, 국가의사시험에서도 고득점의 실력을 보여주었다.이러한 기초적인 기술은 교육 시스템 개발로 이어지고 있다. 학생의 수준에 맞추어 학습 내용을 제공한다. 우리 일행을 놀라게 한 것은 학생의 수준에 맞추어 시험문제를 출제하기도 한다. 그야말로 맞춤형 교육을 실현하고 있는 것이다. 그런데 더욱 놀라는 것은 이것들이 현재 잘 팔리고 있다는 것이다. 이런 상품이 나오려면 음성인식, 자연어 처리, 외국어 번역기, 맞춤형 AI 교과서, 맞춤형 AI 시험 출제 등의 기술이 통합돼야 한다. 우리 한국에서도 이런 각 요소기술이 발전해 있지만, 통합되지 못해 제대로 된 상품이 나오지 못하고 있다.안면인식 세계 최강 센스타임필자의 머릿속을 복잡하게 만들어준 회사는 안면 인식 분야의 센스타임(Sense Time)이었다. 이 회사는 2014년에 홍콩중문대 탕샤오어우 교수와 제자인 쉬리가 공동 창업한 회사다. 현재는 안면 인식 분야를 넘어서 헬스케어, 자율주행 등으로 분야를 확대하고 있다.사람의 안면 인식은 얼굴의 기본 형태는 물론 다양한 감정 표현에 따른 모습 변화와 조명의 변화를 고려해야 한다. 또한 여러 각도에서 보이는 얼굴 모습을 입체적으로 파악해야 한다. 그런데 그보다도 더욱 어려운 것은 많은 사람의 얼굴 데이터를 확보하고, 이를 AI 학습에 활용해야 한다. 그런데 자신의 얼굴 모습을 이용해 AI를 학습하도록 허용할 사람은 거의 없다. 개인정보 중에서도 가장 민감한 것이 얼굴 모습이다. 그렇기 때문에 전 세계 어느 회사도 안면 인식 시스템을 제대로 만들지 못하고 있다. 그런데 센스타임은 해낸 것이다. 이제 길거리 행인의 얼굴을 인식하여 그 사람의 이름을 알아내는 수준이 되었다. 센스타임의 기술을 적용하면, 모든 사람이 명찰을 붙이고 다니는 것처럼 항상 신분이 노출된다. 마치 자동차에 번호판을 붙이는 효과와 비슷하다.센스타임은 어떻게 얼굴 데이터와 개인 신상정보를 확보했을까? 중국 당국의 묵인 아래 길거리 사람들의 얼굴과 개인 정보를 수집했을 것이라는 추측이 가능하다. 그렇지 않고는 이 정도의 시스템을 구현하지 못했을 것으로 보이기 때문이다. 이에 대해 다른 나라에서는 인간의 기본권이 무시된다는 다소 경멸의 시선으로 바라보기도 했다. 그랬던 사람들이 이제 그렇게 만들어진 결과에 대해서는 탄성을 지르고 있다. 그리고 그 제품을 구매해 설치하고 있다. 경비 업무가 필요한 전 세계 곳곳에 팔리고 있다. 전 세계에 설치된 센스타임 제품은 이제 합법적으로 얼굴 데이터를 수집하고 있다. 이제 다른 회사가 따라가기 어려운 상태가 되어 버렸다. 인류 보편적인 가치를 경시하고 만든 제품에 열광하고 구매하는 이 현상을 어떻게 봐야 할지 머릿속이 정리가 안 된다.KAIST 출신 중국인이 세운 브레인코이번 방문 중 가장 반가운 회사는 브레인코(Brainco)였다. KAIST를 졸업한 중국인 한비청이 세운 회사였기 때문이다. 브레인코는 뇌와 기계를 연결하는 기술(BCI, Brain Computer Interface) 전문회사다. 뇌가 생각하는 것을 컴퓨터가 인식해 로봇이 작동하게 한다. 신체가 절단되었든지, 마비가 된 사람도 뇌의 생각만으로 로봇을 작동할 수 있다. 손목을 잃은 사람이 로봇 손(의수)을 끼고 붓글씨를 쓰기도 하고, 피아노 연주를 보여주기도 했다. 의수는 팔목이 절단된 사람이 긴 장갑을 끼듯이 간편하게 착용했다. 아울러 한쪽 다리가 없는 사람이 매우 자연스럽게 의족을 착용하고 걸어 보였다. 그런데 놀라운 것은 이 기술이 제품화되어 잘 팔리고 있다는 점이다. 한국에도 이와 비슷한 연구를 하는 곳이 여럿 있지만, 이처럼 완숙된 상태의 제품은 출시하지 못하고 있다.한비청은 2007년에 KAIST 학부 과정에 입학해 2011년에 졸업했다. 기계공학을 공부한 그는 인체 역학을 연구하는 신현정 교수의 지도를 받았다. 지도교수는 한비청 학생이 학업 성적만으론 다른 학생들과 경쟁하기 어렵다는 것을 알았다. 그래서 ‘대학 연구 프로그램’(URP, University Research Program)을 신청하게 했다. URP란 학부과정 학생들이 자율적으로 연구 주제를 정하고, 연구비를 받아 연구하는 프로그램이다. 역시 한비청 학생은 연구에서 능력을 보여 주었다. URP 결과를 겨루는 경진대회에서 1등을 한 것이다.이렇게 인체에 대한 관심을 가지게 된 한비청은 하버드대 뇌과학 박사과정에 입학했다. URP 1등이라는 실적과 지도교수의 열성적인 추천서가 큰 작용을 했음은 물론이다. 하버드대 박사과정 중 브레인코를 창업해 오늘날 최고 수준의 BCI 회사로 성장시켰다. 여기서 또다시 느끼는 점은 학교에서 학생 지도의 중요성이다. 교육자는 학생을 정성으로 지도하여 타고난 능력을 발휘하게 인도해야 한다. 지금도 한비청 CEO는 지도교수와 긴밀한 교류를 이어오고 있다. 또한 이번 방문에서 교수와 제자가 공동으로 창업한 회사를 여럿 볼 수 있었다.마지막으로 필자를 감동시킨 곳은 화웨이(Huawei)였다. 화웨이는 2017년 미국이 처음 제재를 시작한 회사다. 미국의 압박으로 한동안 주춤하던 화웨이는 이제 내성을 키워서 통신장비, 스마트폰, 반도체, AI 등 거침없는 성과를 보이고 있다. 특히 필자를 놀라게 한 것은 미국의 제재를 피하는 방식이었다. 고성능 반도체를 만들지 못하고, 엔비디아의 그래픽처리장치(GPU)도 사지 못하게 되자, 다른 방식으로 극복하고 있었다. 반도체 칩은 조금 낮은 사양을 사용해도, 이것들을 통합하는 패키징 기술을 고도화해 성능 향상을 달성하는 것이다. 화웨이 측은 미국의 제재를 거의 극복했다고 말했다.한국의 AI 전략, 중국 보완 분야 찾기필자는 중국 방문 기간에 한국에 있는 동료들에게 말했다. “한국은 큰일 났다. 우리가 자만하고 있는 사이에 중국이 멀찍하게 앞서가고 있다. 우선 AI 인력 양성을 두 배, 세 배로 확대하는 계획을 세우자. 기술사업화를 더욱 강조해야겠다.” 돌아오는 비행기 속에서 생각을 정리했다. 우리의 대응 전략을 생각했다.중국과 정면 대결보다 보완적인 분야를 찾아 집중해야 한다. 아직 그들이 아직 미진한 분야가 제조 AI이다. 제조 AI는 제조 현장의 데이터 확보가 필수적인데, 이를 위해서는 제조 현장의 데이터가 규격화돼 있어야 한다. 우리나라 제조 현장은 비교적 디지털 전환이 잘 되어서, 데이터 품질이 좋다. 또한 우리나라는 로봇을 가장 많이 사용하는 나라다. 로봇을 사용한다는 말은 데이터가 규격화 돼 있다는 말이다. 우리는 이 강점을 살려야 한다. 우리는 제조 AI에 집중해 한국의 제조업 경쟁력을 올리고, 제조 AI 기술 자체를 경쟁력 있는 상품으로 만들어야 하겠다. 마침 정부가 AI 강국을 주요 국정과제로 내세웠다. 물이 들어오는 느낌이다. AI 제조국가 대한민국의 그림이 보인다. 기업·대학·연구소가 힘을 합해 열심히 노력하면, AI 강국 실현은 어렵지 않을 것 같다.<figure><img src="https://pds.joongang.co.kr/news/component/htmlphoto_mmdata/202508/14/e639d36e-17ee-4ca4-9775-1f30186cf38d.jpg" /></figure>이광형 KAIST 총장</div>

중국의 기술에 대해 비교적 잘 알고 있다고 생각했다. 가끔 중국 학자들과 대화를 하는 편이기 때문이다. 대체로 우리 한국과 비슷하거나 약간 뒤처진 수준일 것이라 봤다. 그러나 한반도평화만들기의 ‘평화 오디세이 2025’에 참가해 상하이와 항저우 산업단지를 방문하면서 느낀 점은, 내가 몰라도 너무 모르고 있었다는 것이었다.

한국 실험실의 AI, 중국은 벌써 팔고있다…"제조 AI로 승부해야"[평화 오디세이-中 AI굴기 현장리포트⑩]

<div><img src="https://img.etnews.com/news/article/2025/08/13/news-p.v1.20250813.f9dab8677eb641999cb35cfa6acc807d_P1.png" />“다음 달 열릴 예정인 카카오 개발자 행사 '이프 카카오(if kakao)'에서 새로운 멀티모달 생성형 인공지능(AI) 모델인 '카나나-o(Kanana o)'를 공개할 예정입니다.”노병석 카카오 멀티모달 거대언어모델(LLM) 코어 리더는 전자신문과 인터뷰에서 다음 달 멀티모달 언어모델을 시연하겠다고 밝혔다. 카나나-o는 텍스트·음성·이미지를 동시에 이해하고 처리하는 멀티모달 언어모델로, 카카오는 지난 5월 성능평가 결과를 공개한 바 있다. 다음 달에는 실제 해당 모델이 어떻게 작동하며, 어떻게 활용될 수 있을지 등을 설명한다.노 리더는 “카나나-o는 이미지와 텍스트를 다양한 입력으로 동시에 인지하고 자연스러운 텍스트나 음성을 생성할 수 있다”면서 “구체적인 적용 시나리오나 활용 방식을 다음 달 공개할 예정이다”고 말했다.카나나-o는 카카오가 개발한 생성형 AI 중에서도 뛰어난 성능으로 주목받은 모델이다. 텍스트와 음성으로 출력할 수 있는 모델은 국내 기업이 공개한 모델 중 카나나-o가 최초다. 특히 한국어·영어 벤치마크에서 GPT-4o, 제미나이 1.5 프로 등 글로벌 최고 모델과 유사한 수준 성능을 기록했다.카카오는 카나나-o를 개발하기 위해 데이터 확보부터 모델 개발까지 다양한 단계를 거쳐야 했다. 우선 양질의 음성 데이터부터 확보하는 것이 관건이었다. 저작권을 피해 이용할 수 있는 음성 데이터가 거의 없었기 때문이다.노 리더는 “카카오도 과거 음성 합성 기술을 연구했지만 톤 변화가 거의 없는 모노톤 음성이었다”면서 “감정 표현이 풍부한 음성 데이터를 만들기 위해서 전문 성우나 배우를 직접 섭외해 녹음하는 방식으로 하나하나 확보했다”고 말했다.효율적으로 멀티모달 모델을 개발하는 것에도 집중했다. 이미지 처리에 특화된 모델 '카나나-v'와 오디오 이해·생성에 특화된 '카나나-a' 모델을 통합하는 '모델 병합' 기술을 활용해 단기간에 카나나-o를 개발할 수 있었다. 이렇게 개발된 카나나-o는 음성 감정 인식 기술로 사용자의 억양과 감정까지 분석해 자연스럽게 대화할 수 있는 모델로 탈바꿈했다. 노 리더는 카카오의 AI 연구 조직에서 멀티모달 언어모델 중 코어 부분을 총괄하고 있다. 2020년 카카오브레인에 입사했다. 2022년에는 카카오브레인이 신설한 멀티모달 연구팀에 합류했다. 이미지와 대규모 언어모델을 연결할 수 있는 멀티모달 언어모델 '허니비' 개발을 주도했다.최근 카카오의 멀티모달 기술력에 대한 업계의 주목도가 부쩍 높아졌다. 카카오는 지난달 경량 멀티모달 언어모델인 '카나나-1.5-v-3b'를 오픈소스로 공개하며 멀티모달 기술력을 뽐내면서다. 카나나-1.5-v-3b는 지난 5월 오픈소스로 공개한 카나나 1.5 모델을 기반으로 개발했다. 카나나 1.5는 모델 개발 처음부터 마지막 단계까지 카카오 자체 기술을 바탕으로 구축하는 '프롬 스크래치(From Scratch)' 방식으로 만들었는데, 이를 개방형 생태계에 공유한 것이다.노 리더는 “카나나-v를 오픈 소스로 공개한 것은 단순하게 코드 배포를 넘어 기술 생태계에 기여하고 다양한 연구자들과 협업을 촉진하기 위한 전략적 선택”이라면서 “카카오가 부족한 부분을 다 테스트할 수는 없으니 함께 발전시킬 수 있는 오픈소스가 필요하다고 판단했다”고 말했다.노 리더는 이어 “궁극적으로 카나나 모델은 텍스트 중심의 AI에서 벗어나 사람처럼 생각하고 표현하는 AI로 발전할 수 있을 것”이라고 덧붙였다.변상근 기자 sgbyun@etnews.com </div>

“다음 달 열릴 예정인 카카오 개발자 행사 '이프 카카오(if kakao)'에서 새로운 멀티모달 생성형 인공지능(AI) 모델인 '카나나-o(Kanana o)'를 공개할 예정입니다.”

카카오, 'GPT4-o' 맞먹는 멀티모달 모델 내달 공개…음성 데이터부터 직접 선별

<div><figure><img src="https://pds.joongang.co.kr/news/component/htmlphoto_mmdata/202508/14/87dbe9ba-582b-47c6-a7e7-2db0be5896fd.jpg" /></figure>한양대학교 정보시스템학과 오현옥 교수 연구팀과 국민대학교 전자공학부 김지혜 교수 연구팀이 공동 개발한 검증형 인공지능(Verifiable AI) 기술 ‘vCNN’이 국제 저널 『IEEE Transactions on Dependable and Secure Computing(이하 TDSC)』의 2024년 Best Paper Award (최우수논문상)을 수상했다. 이번 연구는 인공지능 추론 결과의 신뢰성을 입력 데이터나 모델을 공개하지 않고도 증명할 수 있다는 점에서 높은 평가를 받았다.최근 AI가 의료 진단·금융 사기 탐지·공공 서비스 등으로 확산됨에 따라 결과 계산의 정확성 보장이나 민감 데이터(의료 이미지·거래 내역) 보호, 기업 핵심 자산인 모델 가중치 비공개 등의 필요성이 커지고 있다. 그러나 기존 방식은 정확성 검증을 위해 개인정보나 영업 비밀을 노출하거나, 암호학적 기법 적용 시 과도한 계산 시간으로 대규모 서비스 활용에 어려움이 있었다.공동연구팀이 개발한 vCNN(Verifiable Convolutional Neural Network)은 이러한 핵심 병목을 해결했다. vCNN은 영지식증명(zk-SNARKs)을 활용해 입력과 모델을 공개하지 않은 채 ‘AI가 규정 절차대로 정확히 계산했다’는 사실만을 짧고 간결한 증명으로 제공한다. 특히 CNN의 핵심 연산인 합성곱(convolution) 증명 방식을 새롭게 설계해 기존 O(l·n)(커널 크기 l, 데이터 크기 n)이던 복잡도를 O(l + n)으로 줄였다. 그 결과 MNIST 모델에서 약 20배, VGG16 모델에서 약 1만8,000배의 증명 속도 향상을 달성했으며, 보안성 또한 수학적으로 입증했다.연구를 이끈 오현옥 한양대 교수는 “vCNN은 신뢰 가능한 AI 구현을 위한 포문을 연 연구”라며 “향후 의료·금융 등 실제 AI 적용 분야에서 신뢰성을 제공할 수 있도록 발전시켜 나가겠다”고 수상 소감을 밝혔다.TDSC는 IEEE Computer Society가 발행하는 보안·신뢰성(Dependability & Security) 분야의 권위 있는 최상위(Q1) 국제 저널로, 해당 연도 게재 논문 중 가장 독창적이고 영향력이 큰 단 한 편에만 Best Paper Award를 수여한다. 이번 수상은 단독 수상으로 공식 인정됐다.해당 연구는 과학기술정보통신부 및 정보통신기획평가원(IITP) 사업의 지원을 받아 수행됐으며, 논문 「vCNN: Verifiable Convolutional Neural Network Based on zk-SNARKs」에는 국민대 이승화 박사가 제1저자, 한양대 고한경 박사가 참여자, 한양대 오현옥 교수와 국민대 김지혜 교수가 공동 교신저자로 참여했다.</div>

한양대학교 정보시스템학과 오현옥 교수 연구팀과 국민대학교 전자공학부 김지혜 교수 연구팀이 공동 개발한 검증형 인공지능(Verifiable AI) 기술 ‘vCNN’이 국제 저널 『IEEE Transactions on Dependable and Secure Computing(이하 TDSC)』의 2024년 Best Paper Award (최우수논문상)을 수상했다. 이번 연구는 인공지능 추론 결과의 신뢰성을 입력 데이터나 모델을 공개하지 않고도 증명할 수 있다는 점에서 높은 평가를 받았다.

한양대·국민대 연구팀, 검증형 AI 기술 ‘vCNN’ IEEE TDSC 최우수논문상

<div><figure><img src="https://newsimg.sedaily.com/2025/08/13/2GWM05V9O5_1.png" /></figure>2022년 11월 오픈AI의 생성형 인공지능(AI) 서비스 ‘챗GPT’가 등장한 이후 기업 업무 환경의 디지털 및 AI 전환(AX)에도 속도가 붙고 있다. 기존과 비교할 수 없을 정도의 업무 효율 향상을 경험한 기업으로서는 AI 도입을 더이상 미룰 수 있다는 판단을 할 수 밖에 없기 때문이다. 보고서 작성 등 이전에는 수일씩 걸리던 업무가 이제는 생성형 AI 서비스에 프롬프트 몇 줄만 입력하면 불과 수 분 만에 초안이 완성되는 시대다. 또 생성형 AI는 기업의 생산성 향상에도 크게 기여한다. 단순 반복 작업은 AI가 대신하고, 임직원은 기획·전략·의사결정 등 고부가가치 업무에 더 많은 시간을 투입할 수 있다는 점에서다. 결국 AI 도입 속도와 활용 수준은 시장 점유율과 기업의 생존 여부를 좌우하는 핵심 변수로 부상했다.<figure><img src="https://newsimg.sedaily.com/2025/08/13/2GWM05V9O5_2.jpg" /></figure>이처럼 기업들이 앞다퉈 생성형 AI 서비스를 도입하고 있지만 여전히 해결하지 못한 과제도 있다. 바로 '환각(할루시네이션)' 문제다. 환각이란 때때로 생성형 AI가 사실과 다른 검색 결과를 제시하거나 존재하지 않는 정보를 그럴듯하게 만들어내는 현상이다. 생성형 AI의 환격 현상이 발생하는 이유는 AI의 자체적인 판단과 추론에 의지하는 경우가 많아서다. 이에 근거가 불충분하거나 존재하지 않는 정보라도 문맥상 자연스러우면 AI는 이를 사실이라고 판단해 그럴싸하게 답을 내놓는다.AI 데이터 구축 넘어 ‘환각’ 문제 해결 총력셀렉트스타는 생성형 AI의 환각 현상을 막고, 정확도를 측정해 주는 서비스를 제공하는 스타트업이다. 2018년 데이터 구축(정제·가공) 서비스 제공으로 시작해 최근에는 생성형 AI의 신뢰성을 검증해 주는 영역으로 사업을 확장했다. 김세엽(사진) 셀렉트스타 대표는 13일 서울시 강남구 역삼동 사무실에서 서울경제신문과 만나 "양질의 데이터를 제공하고, 서비스의 신뢰도를 검증해 주는 사업을 통해 글로벌 'AI 인프라 스트럭쳐'(기반 기술) 기업으로 도약하려 한다"며 "AI가 세상을 더욱 올바르게 변화시켜 줄 수 있도록 하는 것이 목표"라고 강조했다.김 대표는 2018년 카이스트(KAIST) 재학 시절 셀렉트스타를 설립했다. △AI 데이터 구축 및 제공 △거대언어모델(LLM) 신뢰성 검증 △AI 솔루션 개발을 주요 사업으로 두고 있다. 현재 주요 매출원은 AI 데이터 구축 및 제공 사업에서 발생하고 있지만 LLM 신뢰성 검증 사업을 강화하며 비중을 늘려나가고 있다. 이를 통해 지난해 매출액 84억 원을 달성했으며, 2026년에는 매출액 200억 원 고지를 넘겠다는 목표다.<figure><img src="https://newsimg.sedaily.com/2025/08/13/2GWM05V9O5_3.jpg" /></figure>셀렉트스타의 첫 시작은 데이터 구축 서비스다. 2019년 AI 데이터 정제·가공에 참여할 다수의 작업자를 모으는 플랫폼인 '캐시미션'을 출시하고 본격적으로 이 시장에 뛰어들었다. 캐시미션은 고객 요구사항에 부합한 고품질 데이터를 빠르게 구축해 주는 것이 강점이다. 또 셀렉트스타는 웹 상에 있는 데이터뿐 아니라 전문 서적에 있는 데이터를 수집·구축해 제공하고 있다. 대규모 서적 데이터를 협력사 통해 공급받고 있고, 수집 정확도가 99%에 달한다는 점이 다른 AI 데이터 기업들과의 차별점이다.김 대표는 "높은 신뢰도를 가진 생성형 AI 서비스가 탄생하기 위한 전제 조건은 양질의 데이터를 확보"라면서 "웹, 서적 데이터 구축을 넘어 향후 영상과 음성 데이터도 구축해 주는 멀티모달(텍스트·이미지·영상 등 복합 데이터 처리) 영역으로 확장해 나가겠다"라고 말했다.국내 최초 LLM 신뢰성 검증 자동화 솔루션 출시<figure><img src="https://newsimg.sedaily.com/2025/08/13/2GWM05V9O5_4.jpg" /></figure>AI 데이터 사업 외에 셀렉트스타가 요즘 가장 공을 들이고 있는 분야는 LLM 신뢰성 검증이다. 2023년부터 자체 인력을 중심으로 LLM 신뢰성을 검증해 주던 경험을 바탕으로 올해 2월 LLM 신뢰성 검증을 자동화 한 '다투모 이밸'을 전격 출시했다. 이는 국내에서는 최초 사례로, 글로벌 시장에서도 평가 데이터 생성 등 전 과정을 수행하는 서비스는 다투모 이밸이 유일하다. 또 이 시장에는 아직 뚜렷한 경쟁자가 없어 사실상 셀렉트스타가 국내 LLM 신뢰성 검증 시장을 개척하고 있다고 볼 수 있다.LLM 신뢰성 검증 분야에 뛰어든 이유에 대해 김 대표는 "AI 서비스 상용화가 가속화되기 위해 가장 중요한 것은 신뢰성 문제 해결이라고 생각했다"며 "기업이 AI 서비스를 더 정확하고 안전하게 운영할 수 있는 기반을 다투모 이밸이 마련해줄 수 있을 것"이라고 말했다.다투모 이밸은 기존 복잡했던 LLM 신뢰성 검증 과정을 자동화한 솔루션이다. 기존에는 사람이 직접 평가를 위한 수천가지 프롬프트를 작성하고, 생성형 AI 서비스가 내놓은 답이 정확한지를 분석해야 했다. 하지만 다투모 이밸을 도입하면 평가 기준과 데이터를 생성, 평가 수행 이후 레드팀(신뢰성 평가팀) 운영까지 사람의 관여를 최소화하고 자동으로 수행할 수 있다. 김 대표는 "평가의 기준이나 난이도에 따라 다르지만 기본적으로 LLM 신뢰성 검증을 사람이 했을 때는 2주 정도가 소요됐지만, 다투모 이밸을 활용하면 하루 혹은 이틀 만에 완료할 수 있다"고 설명했다. 이어 "자동화 방식이지만 사람이 직접 장시간 평가하는 것과 유사한 수준의 정확도를 보이고 있다"고 덧붙였다.셀렉트스타의 다투모 이밸은 지난 2월 출시 이후 금융권으로부터 높은 호응을 얻고 있다. 신한은행, NH농협은행, 우리은행 등이 다투모 이밸을 통해 LLM 신뢰성 검증을 진행하고 있다. 또 정부 기관과도 계약을 논의 중이다. 김 대표는 "현재 데이터 사업과 신뢰성 검증 사업의 매출 비중은 3대 1정도"라며 "향후 두 사업 모두 매출 성장을 통해 비슷한 비중이 될 것으로 예상한다"고 말했다."해외 진출은 숙명"…황민영 부대표 美 현지서 진두지휘<figure><img src="https://newsimg.sedaily.com/2025/08/13/2GWM05V9O5_5.png" /></figure>셀렉트스타는 다투모 이밸을 통한 글로벌 LLM 신뢰성 검증 시장 진출도 적극적으로 추진하고 있다. 셀렉트스타의 미국 법인 '다투모'에 황민영 부대표가 직접 나가 해외 사업을 지휘하고 있다.최근 셀렉트스타는 회사 설립 이후 처음으로 해외 투자 유치에도 성공했는데, 해당 투자자들이 글로벌 시장 진출 과정에서 전략적 파트너로서 역할을 할 것으로 기대된다. 특히 이번 투자에는 글로벌 빅테크인 세일즈포스가 참여해 큰 주목을 받았다. 앞으로 양사는 국내는 물론 글로벌 AI 시장에서도 긴밀한 협력을 통해 시너지를 창출할 계획이다.또 셀렉트스타는 국내 및 해외 사업 성과를 바탕으로 내년부터 상장 작업을 본격적으로 추진할 계획이다. 상장 주관사는 대신증권이다. 내년 하반기부터 상장 절차를 진행해 같은해 코스닥 시장에서 거래를 개시하는 게 목표다. 김 대표는 "글로벌 시장 진출은 AI 기업의 숙명이라고 생각한다"면서 "LLM 신뢰성 검증 분야에서 아직 뚜렷한 강자가 없는 만큼 빠르게 해외 시장에 진출해 영향력을 높여나가려고 한다"고 말했다.</div>

2022년 11월 오픈AI의 생성형 인공지능(AI) 서비스 ‘챗GPT’가 등장한 이후 기업 업무 환경의 디지털 및 AI 전환(AX)에도 속도가 붙고 있다. 기존과 비교할 수 없을 정도의 업무 효율 향상을 경험한 기업으로서는 AI 도입을 더이상 미룰 수 있다는 판단을 할 수 밖에 없기 때문이다. 보고서 작성 등 이전에는 수일씩 걸리던 업무가 이제는 생성형 AI 서비스에 프롬프트 몇 줄만 입력하면 불과 수 분 만에 초안이 완성되는 시대다. 또 생성형 AI는 기업의 생산성 향상에도 크게 기여한다. 단순 반복 작업은 AI가 대신하고, 임직원은 기획·전략·의사결정 등 고부가가치 업무에 더 많은 시간을 투입할 수 있다는 점에서다. 결국 AI 도입 속도와 활용 수준은 시장 점유율과 기업의 생존 여부를 좌우하는 핵심 변수로 부상했다.

"LLM 신뢰성 검증으로 美 개척…글로벌 AI 인프라 기업 도약" [스케일업 리포트]

중국이 개발한 사족보행 로봇 '바이시(白犀)'가 지난 12일 100m 달리기에서 세계 기록을 경신했다. 이날 저장(浙江)대학에 따르면 '바이시'는 100m 달리기를 16.33초에 완주하며 앞서 한국 로봇 '하운드(HOUND)'가 세운 19.87초를 깨트렸다. 이로써 사족보행 로봇 100m 달리기 부문에서 기네스 세계 기록을 세웠다.

[Biz-inside,China] 中 사족보행 로봇 '바이시', 100m 달리기 세계 1위...韓 기록 제쳤다

관련 뉴스