AI 기술 발전과 기업 적용 현황 분석 리포트
목차
- 요약
- AI 기술 발전 현황
- AI의 기업 적용 사례
- 공공부문 AI 서비스 개발
- 직업계 교육과 AI
- 산학협력 및 기술사업화
- 결론
1. 요약
이 리포트는 AI 기술의 발전과 그 기업 적용 현황을 분석하여, 다양한 산업에서의 AI 활용 사례와 공공부문 AI 서비스 개발을 중심으로 다룹니다. 주요 내용은 AI 검색 엔진 '구버'와 초거대 AI 언어모델 '루시아GPT'의 개발 및 활용, 삼성전자의 반도체 공정 AI 도입, AI 의료기기 인증 지원, 과기정통부와 디플정위의 초거대 AI 공공 서비스 개발 사업 등이 포함됩니다. 또한 직업계 교육 개편과 인천시의 반도체 및 AI 인재 양성, 충남대학교와 삼성서울병원의 바이오헬스 기술사업화 세미나, 충북대학교의 산학연 협력 생태계 플랫폼 구축 등의 내용을 통해 AI 기술의 경제적, 사회적 영향을 종합적으로 분석합니다.
2. AI 기술 발전 현황
2-1. AI 검색 엔진 '구버'
솔트룩스의 AI 검색 엔진 '구버(Goover)'는 자체 AI 모델 '루시아2'를 기반으로 하여 개발되었습니다. '구버'는 구글에 도전장을 내밈과 동시에 사용자 맞춤형 비서 역할을 수행합니다. 이는 정보 검색, 요약, 문서 작성 등을 자동화하며, 미국과 한국에서 출시될 예정입니다. 솔트룩스는 지난 3년간 약 400억원을 투자하여 미국 실리콘밸리에 자회사를 설립하였고, 이를 통해 서비스 개발에 집중하였습니다. 결과적으로 지난해 역대 최대 매출 307억원을 기록했습니다. '구버'는 검색 키워드와 업로드 문서를 통해 사용자 관심사를 학습한 후 최적화된 정보를 제공하며, 다양한 분야에서 활용될 수 있습니다. '구버'는 금융 투자, 벤처캐피탈, 마케팅, 전략 기획, 리서치, 방송 미디어 등에서 폭넓게 사용될 것으로 예상됩니다.
2-2. 초거대 AI 언어모델 '루시아GPT'
솔트룩스의 '루시아GPT'는 2023년 SAC 컨퍼런스에서 공개된 초거대 AI 언어모델입니다. '루시아GPT'는 챗GPT의 문제점으로 지적된 할루시네이션(환각 현상)을 줄이고, 사용자 내부 데이터 보안 이슈를 차단하여 신뢰성을 높였습니다. 이 모델은 금융, 법률, 특허 등 다양한 분야에 적용 가능하며, 기업의 그룹웨어 및 ERP와 API로 연동될 수 있습니다. 이를 통해 국내 최초로 LLM 사업을 수주하고 서울교통공사에 LLM 기반 QA 서비스를 제공하였습니다. SAC 2023 컨퍼런스에서 루시아GPT를 통해 기업들이 디지털 혁신을 이루는 방법이 여러 세션을 통해 소개되었습니다.
2-3. AI 클라우드 솔루션
솔트룩스의 AI 클라우드는 쿠버네티스와 콘테이너(도커) 기반의 AI 서비스를 제공하며, 커스텀 모델 배포와 관리 체계를 지원합니다. 이를 통해 무료 Open APIs 서비스 또한 제공하여 다양한 AI 애플리케이션을 쉽게 통합할 수 있는 환경을 조성하고 있습니다. 또한, 솔트룩스는 사이버다임과 협력하여 LLM 기반 문서중앙화 솔루션을 개발하고 있으며, 이는 문서의 중앙집중식 관리와 효율적 검색을 가능하게 합니다. AI 클라우드 솔루션은 문서 요약 및 지식 검색 기능을 포함하고 있어 방대한 양의 데이터를 효율적으로 관리할 수 있도록 도와줍니다.
2-4. AI 로봇 자동화
현재 삼성전자는 네이버의 생성 인공지능(AI)인 하이퍼클로바X를 반도체 개발 및 생산 공정에 도입하기로 합의했습니다. 이를 통해 삼성전자는 생산성을 높이려 하고 있으며, 2030년까지 모든 반도체 공정을 자동화하는 계획을 세우고 있습니다. 삼성전자는 휴림로봇과 협력하여 유독화학물질 노출 위험이 높은 공정에 로봇을 투입하며, 무인공장을 구축하고 있습니다. 또한, 두산로보틱스와 함께 로봇 산업 참여를 확장하고 있으며, 정부의 '지능형 로봇 개발 및 보급 촉진법' 개정으로 실외이동로봇의 통행을 허용하는 등의 정책 지원이 이어지고 있습니다.
3. AI의 기업 적용 사례
3-1. 삼성전자 반도체 공정 AI 도입
삼성전자는 현재 반도체 생산 공정에 AI와 로봇 기술을 도입하고 있습니다. 네이버의 생성 인공지능(AI)인 하이퍼클로바X를 반도체 개발 및 생산 공정에 적용하여 생산성을 높이고자 하며, DS부문에서는 12월에 하이퍼클로바X의 사내 출시를 공지한 바 있습니다. 또한, 삼성전자는 휴림로봇과 협력하여 반도체 공정 자동화를 추진하고 있으며, 2030년까지 모든 반도체 공정을 자동화하는 목표를 가지고 있습니다. 이번 프로젝트에는 유독화학물질 노출 위험이 높은 공정부터 로봇을 투입할 계획이며, 이는 인력의 피로나 부주의로 인한 실수를 줄이고 안전사고를 방지하는 데 큰 도움이 됩니다.
3-2. AI 의료기기 인증 및 기술 지원
중소벤처기업부는 독일 CE 인증기관인 TV 라인란드와 함께 국내 AI 의료기기의 유럽 시장 진출을 위한 업무협약을 체결하였습니다. AI 의료기기는 방대한 의료데이터를 스스로 학습하여 헬스케어 서비스에 활용하는 혁신적인 제품으로, 질병 예측과 맞춤형 치료가 가능합니다. 하지만 AI 기반 제품의 기술 변화 속도가 빠르고 인증 절차가 복잡하여 중소기업이 인증을 획득하기 어려운 문제가 있습니다. 이를 해결하기 위해 TV 라인란드는 AI 의료기기 인증 역량을 강화하고 있으며, 유럽의 AI 의료기기 표준 개발에도 주도적인 역할을 하고 있습니다. 중기부와 TV 라인란드는 국내 중소벤처기업의 AI 의료기기 제품 개발 단계부터 성능 검증, 시험 검사 전반에 걸친 기술 자문과 신속인증을 지원하고 있습니다. 또한, AI 의료기기의 신뢰성 확보와 EU 규제 대응을 위해 국내 중소·벤처기업과 독일 현지 대학 등의 산학협력 기반으로 공동 실증을 추진하고 있습니다.
4. 공공부문 AI 서비스 개발
4-1. 과기정통부-디플정위의 초거대 AI 공공 서비스 개발 사업
2024년 7월 15일, 대통령 직속 디지털플랫폼정부위원회(디플정위)와 과학기술정보통신부(과기정통부)는 한국지능정보사회진흥원(NIA)과 함께 '초거대 AI 공공 서비스 개발 사업'을 추진한다고 발표했습니다. 이 사업은 공공부문에서 AI를 활용하고 디지털플랫폼정부를 실현하기 위한 것으로, 지난해 4억원의 예산이 올해 77억원으로 대폭 확대되었습니다. 총 8개 과제가 선정되었으며, 크게 공공 범용, 공공 특화, 현안 해결의 3개 분야로 구분됩니다. 각 분야의 과제들은 다음과 같습니다: 1. 공공 범용 분야: 통합 연구개발 지원 서비스, 스마트 소방 안전 서비스, 생성형 AI기반 국방시설 건축 행정 지원 서비스. 2. 공공 특화 분야: AI 근로감독관 지원 서비스, 청년 농업인 특화 서비스, 초거대 AI 기반 특허심사 지원 서비스. 3. 현안 해결 분야: 장애인 소통지원 초거대AI 멀티모달 서비스, 느린학습자 조기발견 지원 서비스. 디플정위와 과기정통부는 서울소방재난본부, 고용노동부, 특허청, 농촌진흥청, 국방부, 경제인문사회연구회 등과 AI 공급 기업들이 참여한 통합 협약식을 개최해 각 과제별 구체적인 목표와 수행 방안을 점검했습니다. 고진 디플정위 위원장은 '국가 간 총성 없는 AI 전쟁에서 우리는 세계 최초의 정부 전용 초거대 AI 모델을 구현하고 이에 성공 모델을 수출하는 승부수를 띄워야 한다'며, '각 과제가 공공부문 AI의 모범 사례가 되도록 최선을 다해달라'고 밝혔습니다. 이종호 과기정통부 장관은 '이번 사업으로 공공영역에 초거대 AI를 적극 도입하고, 국산 초거대 AI 모델의 활용 역량을 강화하여 우리 나라가 AI G3 수준으로 도약하는 계기가 되길 바란다'며, '우리 국민들이 공공 영역을 포함한 일상에서 초거대 AI 기반의 혁신 서비스를 누릴 기회가 더 많이 주어지기를 바란다'고 말했습니다.
4-2. 한국지능정보사회진흥원의 초거대 AI 서비스 추진
한국지능정보사회진흥원(NIA)이 과기정통부와 디플정위와 함께 추진 중인 초거대 AI 공공 서비스 개발 사업의 8대 과제를 소개합니다. 각 과제는 공공범용, 공공특화, 현안해결의 세 분야로 나뉘어 진행됩니다. 1. 공공범용 분야: - 통합 연구개발 지원 서비스: 안랩클라우드메이크 컨소시엄이 공급기업으로 참가. - 스마트 소방 안전 서비스: 아일리스프런티어 컨소시엄이 공급기업으로 참가. - 생성형 AI기반 국방시설 건축 행정 지원 서비스: 에스큐아이소프트 컨소시엄이 공급기업으로 참가. 2. 공공특화 분야: - AI 근로감독관 지원 서비스: 마음에이아이가 공급기업으로 참가. - 청년 농업인 특화 서비스: 네이버클라우드 컨소시엄이 공급기업으로 참가. - 초거대 AI 기반 특허심사 지원 서비스: 솔트룩스 컨소시엄이 공급기업으로 참가. 3. 현안해결 분야: - 장애인 소통지원 초거대AI 멀티모달 서비스: 에어패스 컨소시엄이 공급기업으로 참가. - 느린학습자 조기발견 지원 서비스: 자란다 컨소시엄이 공급기업으로 참가. 이 과제들은 모두 공공부문에서 초거대 AI를 효과적으로 활용하는 성공사례가 될 수 있도록 회의를 통해 구체적인 목표와 방안을 마련해 추진되고 있습니다. 이러한 사업을 통해 국민들이 다양한 AI 기반의 혁신 서비스를 경험할 수 있기를 기대하고 있습니다.
5. 직업계 교육과 AI
5-1. 직업계고 AI 분야 개편
교육부는 직업계고 학과를 반도체·인공지능(AI)·소프트웨어(SW) 등 신산업·신기술 분야로 개편하기 위해 총 561억 원을 투입할 예정입니다. 2024년 직업계고 재구조화 지원 사업을 통해 60개 학교의 86개 학과가 선정되었으며, 그 중 42개의 학과는 신산업·신기술 분야 교육을 집중적으로 실시할 계획입니다. 이러한 학과 개편은 산업 구조 변화에 대응하며, 직업계고 학생들이 최신 산업 기술을 습득할 수 있도록 지원하기 위한 것입니다. 학과 개편을 완료한 학교는 2026년부터 새로운 교육 과정을 운영할 예정입니다.
5-2. 인천시 반도체 및 AI 인재 양성
인천시는 반도체 인재 양성을 위한 다수의 교육부 공모사업에 선정되었습니다. 인하대학교와 연세대학교가 반도체 특성화대학 지원사업에 선정되었으며, 인하공업전문대학교는 반도체 인재양성 부트캠프 사업에 참여하게 되었습니다. 인천시는 2029년까지 총 3100명의 반도체 전문 인력을 양성할 계획입니다. 이를 위해 총 410억 원의 국비를 확보하였으며, 교육 기반시설과 교육과정 운영에 집중적인 지원을 제공할 예정입니다. 이러한 인재 양성 프로그램을 통해 인천시는 반도체 및 AI 분야에서의 경쟁력을 높이고, 산업계의 인력난 해소를 목표로 하고 있습니다.
6. 산학협력 및 기술사업화
6-1. 충남대-삼성서울병원 바이오헬스 기술사업화 세미나
충남대학교와 삼성서울병원은 바이오 기술의 다각적 마케팅을 통한 수요기업 발굴 및 연구자 매칭을 위해 '바이오헬스 기술사업화 세미나'를 개최했습니다. 이 세미나는 충남대와 삼성서울병원이 컨소시엄으로 수행하고, 한국보건산업진흥원이 지원하는 '2024년 바이오헬스 임상 현장 연계 기술사업화 플랫폼 지원 사업'의 일환으로 진행되었습니다. 이 행사는 휘닉스 제주 아일랜드에서 진행되었으며, 충남대 산학협력단의 임남형 단장과 한국보건산업진흥원의 이철행 단장을 비롯해 바이오헬스 분야 기업 관계자 등 30여 명이 참석했습니다. 세미나는 기술발표와 기술상담회로 구성되었으며, 참여 기업 관계자들에게 다각적인 마케팅을 제공했습니다. 각 연구자의 우수 기술발표 이후 진행된 기술상담회에서는 관심 기업과 연구자를 매칭하여 기술의 적용 방향과 상용화 및 사업화 방안을 모색했습니다. 충남대 임남형 산학협력단장은 이번 세미나를 통해 충남대와 삼성서울병원의 소중한 인연을 이어나갈 수 있었다고 밝혔으며, 앞으로도 초월적인 협력을 통해 양 기관이 보유한 기술의 경제적 가치를 제고하고, 성공적인 기술사업화의 초석을 다질 것을 다짐했습니다.
6-2. 충북대 산학연 협력 생태계 플랫폼 구축
본 섹션에서는 충북대학교의 산학연 협력 생태계 플랫폼 구축 사례를 다룹니다. 본 사례에 대한 세부 정보는 제공되지 않았으나, 예상되는 주요 내용은 충북대학교와 산업계 및 연구기관이 협력하여 기술사업화를 촉진하고, 인재 양성을 목적으로 하는 다양한 프로그램을 운영하는 것입니다.
7. 결론
보고서는 AI 기술 발전과 다양한 분야에서의 활용 사례를 통해 그 잠재력을 강조합니다. AI 검색 엔진 '구버'와 초거대 AI 언어모델 '루시아GPT'는 정보 처리의 효율성을 높였고, 삼성전자의 반도체 공정에서 하이퍼클로바X 도입은 생산성 향상을 보여줍니다. '한국지능정보사회진흥원'이 주도한 초거대 AI 공공 서비스 개발 사업은 공공부문 디지털 혁신을 촉진하며, 직업계 교육 개편 및 인천시의 인재 양성 프로그램은 미래 AI 산업의 인재 양성에 기여합니다. 그러나 기술 도입 초기의 한계와 빠르게 변화하는 인증 절차 등은 지속적인 개선과 새로운 해결책 제시가 필요합니다. AI 기술은 앞으로 더욱 발전하며, 다양한 산업과 공공 분야에서 더욱 큰 영향력을 발휘할 것으로 예상됩니다. 실질적으로, 기업들은 AI를 통해 효율성을 극대화하고 새로운 비즈니스 모델을 창출할 기회를 가지게 되어, 이러한 씨앗들이 우리 사회와 경제에 긍정적인 변화를 가져올 것임을 기대합니다.