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2025년 대한민국 AI 혁신 현황: 학계부터 산업·공공까지

일반 리포트 2025년 06월 24일
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목차

  1. AI 학계와 연구혁신 선도
  2. 산업별 AI 혁신 적용 사례
  3. 기업 연구 성과: 현대모비스 생성형 AI
  4. AI 확산과 사회·공공 영향
  5. 글로벌 AI 동향 및 미래 전망
  6. 결론

1. 요약

  • 2025년 6월 현재, 대한민국은 AI 분야에서의 효율적인 연구·개발, 산업적 응용, 공공 서비스 및 국제 협력의 면에서 다각적인 진전을 이루고 있다. KAIST와 UNIST는 AI 중심의 인재 양성과 혁신적인 연구 개발에 박차를 가하고 있으며, 이는 한국의 제조업 경쟁력 회복에 크게 기여하고 있다. 특히, 현대자동차그룹과 현대모비스는 E-GMP 전기차 플랫폼과 생성형 AI 연구 성과를 글로벌 학회에 출품하여 세계적인 주목을 받고 있다. 페르소나AI는 6개월간 중단 없는 24시간 뉴스 방송을 시행하며, 생성형 AI 기술의 가능성을 세계에 알리는 기회를 창출했다. 또한 한국관광공사는 하이퍼클로바X를 활용한 이미지 보정 프로젝트를 실행하며 한국 문화를 정확하게 전달하기 위한 노력을 기울이고 있다. 생명과학, 기업 자동화, 반도체, 우주 분야 등 다양한 산업에서 AI는 상용화 단계로 접어들면서 글로벌 시장에서는 예측형, 생성형, 에이전트형 AI 간의 경쟁이 심화되고 있다. 이러한 흐름은 대한민국이 AI 혁신에서 선도적인 역할을 지속적으로 수행할 수 있는 기반이 되고 있다.

  • 2025년의 AI 혁신은 단순한 기술 발전을 넘어서, 사람 중심의 접근 방식의 중요성을 부각시키고 있다. AI가 비즈니스 문제를 해결하고, 사람의 언어와 의도를 이해하는 과정은 점차 필수적인 요소로 자리 잡고 있다. 이러한 점에서, 사람 중심의 AI 전략이 디지털 전환의 성공을 이끌 수 있는 핵심으로 주목받고 있으며, 업계 전반에서 AI를 통한 자동화 및 효율 개선이 점차 현실화되고 있다. 결국, AI 기술의 발전은 각 산업의 미래를_decision-making 및 고객 맞춤화 솔루션에 크게 영향을 미치게 될 것이다.

2. AI 학계와 연구혁신 선도

  • 2-1. KAIST의 AI 특성화대학 전환 계획

  • 2025년 6월 기준, KAIST는 AI 중심의 '가치 창출형 과학기술특성화대학'으로의 전환을 추진하고 있다. 이 과정에서 KAIST는 G3 AI 강국으로 도약하기 위한 인재 양성을 우선시하며, 숙련된 기술과 혁신적인 연구를 통해 한국 제조업의 경쟁력 회복에 기여할 계획이다. 이광형 총장은 KAIST가 단순한 교육 기관을 넘어, 글로벌 혁신 허브로 자리매김할 것이라고 강조하며, AI 기술이 사람들에게 실질적인 가치를 제공하는 사회를 구현할 것이라고 밝혔다. KAIST의 연구 성과는 세계적인 수준으로, 최근 5년간 머신러닝 분야의 주요 학회에서 5위를 기록하며 아시아에서 1위의 성과를 거둔 바 있다.

  • 2-2. UNIST의 BF-STVSR 영상 복원 모델

  • UNIST의 유재준 교수팀은 'BF-STVSR(Bidirectional Flow-based Spatio-Temporal Video Super-Resolution)'이라는 혁신적인 AI 모델을 개발하였다. 이 모델은 저해상도 및 저프레임 속의 영상을 고해상도 및 고프레임으로 복원하는 데 중점을 두고 있다. 기존의 영상 복원 기술은 해상도와 프레임 수를 별도로 처리하여 한계가 있었으나, BF-STVSR은 양방향 움직임을 스스로 학습하여 두 요소를 동시에 개선할 수 있는 능력을 보인다. 이 연구 결과는 2025 CVPR에서 채택되어, AI 및 영상 처리 분야의 최신 기술 개발에 기여할 것으로 기대된다.

  • 2-3. 사람 중심 AI 전략 칼럼

  • AI 기술 혁신의 핵심이 단순한 기술적 발전이 아니라, 사람 중심의 접근에 있다는 주장이 제기되고 있다. AI를 도입할 때, 기술보다는 사람과 프로세스를 중심에 두어야 효과적인 디지털 전환을 이끌 수 있다는 것이다. 이는 생성형 AI와 같은 기술들이 실제 비즈니스 문제를 해결하는 데 유용성을 보여주면서 갈수록 중요해지고 있다. 즉, AI가 사람의 언어와 의도를 이해함으로써 프로세스를 자연스럽게 지원할 수 있다. 이는 디지털 전환의 성공을 위한 필수 요소가 되었다.

  • 2-4. Re-ID(person re-identification) 기술 동향

  • 사람 재식별(Person Re-Identification, ReID) 기술은 보안 분야에서 중요한 역할을 하고 있으며, CCTV와 같은 다양한 카메라 환경에서 동일 인물을 인식하기 위해 사용된다. 최근 특징 중앙화(Feature Centralization) 기술이 제안되어, 학습 없이도 기존 모델의 재식별 성능을 향상시킬 수 있게 되었다. 이 방법은 ID 정보가 일정하게 유지되도록 특징 벡터를 재구성하여 정확도를 높인다. 이는 다양한 촬영 각도와 조명 변화에도 불구하고 보다 일관된 인식 성과를 가능하게 하여, 보안 산업에서의 사용 확장을 예고하고 있다.

3. 산업별 AI 혁신 적용 사례

  • 3-1. 현대차 E-GMP 전기차 플랫폼 혁신

  • 현대차는 E-GMP 플랫폼을 통해 전기차 산업을 혁신적으로 변화시키고 있으며, 이는 높은 기술력과 빠른 생산 속도로 주목받고 있다. E-GMP 플랫폼은 800V 고전압 시스템을 적용하여 초고속 충전이 가능하며, 이는 단 18분 만에 배터리의 10%에서 80%까지 충전할 수 있도록 설계되었다. 또한, V2L(vehicle to load) 기능을 통해 차량의 배터리를 외부 기기에 공급하는 양방향 충전 기술을 탑재하였다. 이러한 혁신은 현대차가 글로벌 전기차 시장에서 선두 주자로 자리잡는 데 기여하며, 고객들에게 더 나은 주행 경험을 제공하는 데 필수적이다. 이와 같은 플랫폼은 자동차 디자인의 자유도를 높이고 생산 효율성을 극대화하며, 기술 발전에 따라 새로운 차세대 플랫폼 eM이 2026년 출시될 예정이다. 이 플랫폼은 주행 가능 거리와 배터리 용량을 늘리고, 충전 시간을 줄여 더욱 혁신적인 전기차를 선보일 계획이다.

  • 3-2. 미래 반도체 성장 동력(자율주행·AI)

  • AI와 자율주행차의 발전은 반도체 산업에서 큰 성장 동력을 제공하고 있다. 2025년에는 AI 반도체 시장 규모가 1500억 달러를 넘어설 것으로 전망되며, 이는 전체 반도체 시장에서 20%를 차지하게 된다. 엔비디아 및 TSMC와 같은 글로벌 기업들은 AI 특화 반도체 시장을 주도하고 있으며, 자율주행차의 확산은 반도체 수요를 추가로 증가시키고 있다. 자율주행차의 예측에 따르면, 2030년까지 자율주행차 반도체 시장은 1114억 달러에 이를 것으로 기대된다. 이러한 경향은 자동차 전자 장치에 필요한 고성능 및 저전력 특성을 갖춘 차세대 반도체 기술 개발을 요구하며, AI 시대의 범용 칩보다 특정 용도에 최적화된 도메인 특화 반도체의 필요성이 커지고 있다.

  • 3-3. 달탐사용 하이브리드 차량 특허

  • 현대차는 달 탐사용 하이브리드 차량에 대한 특허를 출원하였으며, 이는 지형에 따라 이동 형태를 유연하게 조절할 수 있도록 설계되었다. 해당 차량은 바퀴에 다리를 장착하여 극복할 수 없는 지형에서도 효과적으로 이동할 수 있으며, 이는 겨냥한 우주 분야의 기술 개발에 본격적으로 착수한 것으로 해석할 수 있다. 달 탐사에서의 효율적인 이동은 새로운 기회를 제공할 것이며, 야외 군사 작전 등 다양한 분야로 응용할 가능성도 엿보인다. 이는 식별된 기술 혁신이 자동차 산업의 경계를 초월하고 있다는 점에서 의미가 깊다.

  • 3-4. 페르소나AI 24시간 뉴스 방송 세계 기록

  • 페르소나AI는 2025년 1월부터 6개월 동안 단 한 번도 멈추지 않고 24시간 실시간 뉴스 방송을 송출하며, 생성형 AI 최장 시간 뉴스 방송 세계 기록을 세우는 성과를 거두었다. 이 시스템은 텍스트로 된 뉴스 기사를 받아 당일의 뉴스 영상, 음성, 자막을 생성 후 송출하며, 인간의 개입 없이 자체적으로 모든 과정을 실시간으로 수행한다. 이러한 프로젝트는 AI가 얼마나 포괄적으로 콘텐츠 제작에 기여할 수 있는지를 보여주며, AI 기술의 가능성을 세계에 알리는 계기가 되었다. 페르소나AI는 이러한 기술로 CES 2025에서 혁신상을 수상하며 경쟁력을 증명하였다.

4. 기업 연구 성과: 현대모비스 생성형 AI

  • 4-1. CVPR 우수 논문 채택 사례

  • 현대모비스가 개발한 생성형 AI 기술이 세계적인 권위를 자랑하는 ‘컴퓨터 비전 및 패턴 인식 학회(CVPR)’에서 우수 논문으로 채택되었다는 사실은, 이 기술이 화상 처리 및 딥러닝 분야에서 얼마나 혁신적인지를 보여준다. 이 논문은 가상의 주행 환경을 구현하는 생성형 AI 모델에 대한 내용을 담고 있으며, 이 모델은 텍스트와 이미지 정보를 통합 분석하여, 특정 조건을 바탕으로 이미지를 정밀하게 변환할 수 있는 능력을 갖추고 있다. 예를 들어, 낮에 촬영된 도로 영상을 바탕으로 특정 시간대나 날씨를 변경하는 것이 가능하다. 이는 현대모비스의 AI 기술이 단순히 이론적 연구를 넘어 실제 적용 가능한 성과로 이어졌음을 의미한다.

  • 4-2. 전사적 AI 모델 활용 계획

  • 현대모비스는 생성형 AI를 통해 전사적인 정보 제공 서비스 플랫폼을 개발 중이다. 이 플랫폼은 문서 텍스트와 이미지 정보를 통합 분석하여, 경영 전반의 효율성을 높이기 위한 핵심 도구로 사용될 예정이다. 오는 8월부터는 R&D, 생산 기술, IT 시스템 등 다양한 업무 영역에 AI를 적용하여 업무 자동화와 지식 검색 강화에 나설 방침이다. 이러한 계획은 경영 혁신을 가속화하고, 경쟁력을 높이기 위한 현대모비스의 전략적 접근을 상징한다.

  • 4-3. 국제 학회 수상 현황

  • 현대모비스의 생성형 AI 기술은 단순히 CVPR에서 우수 논문으로 채택된 것에 그치지 않는다. 포항공대와 협업하여 개발한 자연어 처리 AI 기술 또한 ‘자연어 처리 및 컴퓨터 언어 처리 학술대회(ACL)’에서 핵심 논문으로 선정되었다. 이 AI 기술은 제조 현장에서 복잡한 설비 제어를 단순화하여, 작업자가 최소한의 명령만으로도 효과적으로 설비를 운영할 수 있게 한다. 이러한 성과는 현대모비스의 AI 기술이 제조업에 미치는 긍정적인 영향을 입증하는 사례로 볼 수 있다.

  • 4-4. R&D·경영 혁신 전략

  • 현대모비스는 생성형 AI 기술을 통해 R&D 및 경영 혁신을 달성하고자 하는 명확한 비전을 가지고 있다. AI를 활용한 데이터 관리와 프로세스 개선 전략을 통해 제조 현장의 효율을 극대화하고, 제품 품질 향상에도 기여할 것으로 기대하고 있다. 이와 함께, 최신 AI 기술을 국내외 연구개발(R&D) 거점에 확대 적용하여, 글로벌 경쟁력을 강화하고 지속 가능한 성장을 도모할 예정이다. 이러한 전략은 현대모비스를 차세대 산업 혁신의 선두주자로 자리매김하게 할 중요한 요소로 작용할 것이다.

5. AI 확산과 사회·공공 영향

  • 5-1. 생명과학 분야 AI 도입 현황

  • 2025년 6월 21일자로 발표된 설문조사 결과에 따르면, 생명과학 분야에서 AI 도입이 급증하고 있는 것으로 나타났습니다. 바이오인포매틱스가 실시한 글로벌 조사에서는 응답자의 87%가 연구 작업에 AI를 사용하고 있다고 응답했으며, 이는 2023년의 75%에서 큰 폭으로 증가한 것입니다. 그러나 AI 기술에 대한 신뢰 문제와 교육 부족 등 여러 장벽이 여전히 존재하고 있습니다. 조사에 따르면, AI의 도입은 그렇지만 실제로 높은 가치를 제공한다고 응답한 비율은 단 27%에 불과했습니다. 이는 AI 기술의 효용성 및 효과적 임무 수행과 관련된 도전 과제들이 여전히 해결되어야 함을 의미합니다. 특히 연구자들은 데이터의 신뢰성 및 사이버 보안 위험 등을 심각하게 우려하고 있으며, 생명과학 분야의 AI 기술이 복잡한 환경에 안전하게 통합되기 위해서는 추가적인 연구 및 사회적 대응이 필요합니다.

  • 5-2. 산업 전반의 AI 활용 분위기

  • 2025년 현재, AI는 다양한 산업에서 핵심적인 역할을 담당하고 있으며 산업의 전반적인 혁신을 이끄는 주춧돌 역할을 합니다. 예를 들어, AI 자동화 기술 및 AI 에이전트의 발전은 기업들이 효율성을 높이는 데 기여하고 있습니다. 많은 기업들은 고객 응대, 데이터 분석과 같은 반복적인 작업을 AI 기술로 자동화함으로써 인적 자원은 더 전략적인 업무에 집중할 수 있게 되었습니다. 이 과정에서 AI는 업무의 생산성을 크게 향상시키고, 신속한 의사결정을 가능하게 하는 중요한 도구로 자리 잡고 있습니다. 특히 금융 분야에서는 AI를 활용한 실시간 거래 모니터링과 고객 서비스 개선에 대한 수요가 크게 증가하고 있으며, 이러한 AI 활용은 기업의 경쟁력을 높이는 데 중요한 요인으로 작용하고 있습니다.

  • 5-3. 한국관광공사의 생성형 AI 협업

  • 2025년 6월 24일, 한국관광공사는 자사의 고화질 관광 사진 7만 건을 네이버의 생성형 AI인 '하이퍼클로바X'의 학습용 데이터셋으로 제공한다고 발표했습니다. 이 협업의 목적은 AI가 생성하는 이미지에서 나타나는 한국 문화에 대한 왜곡을 방지하고, 보다 정교하게 한국을 표현하기 위한 것입니다. 이를 통해 관광공사는 한국의 문화가 외국인에게 올바르게 전달될 수 있도록 하고 있습니다. 한국관광공사의 이러한 노력은 국내 토종 기업인 네이버의 AI 기술역량을 활용하여 한국 관광 이미지를 국제적으로 개선하는 데 기여하고 있습니다.

  • 5-4. 기업용 AI 챗봇 도입 이득

  • 2025년 현재 기업들 사이에서 AI 챗봇의 도입이 점점 더 증가하고 있습니다. AI 챗봇은 반복적인 업무를 자동화하고 고객 문의에 24시간 응대하는 등 다양한 역할을 수행합니다. 특히 데이터 분석을 통한 인사이트 제공과 사내 정보 검색 기능 강화 등으로 기업 내부의 업무 효율성을 높이고 있습니다. 기업들은 이러한 챗봇의 도입을 통해 인건비와 외부 컨설팅 비용을 절감하고 있으며, 업무 효율성과 생산성 또한 크게 향상되고 있는 실정입니다. AI 기술의 발전에 따라 대기업뿐 아니라 중소기업에서도 AI 챗봇을 활용하여 비즈니스 프로세스를 혁신하고, 경쟁력을 한층 강화할 수 있도록 노력하고 있습니다.

  • 5-5. 2025 AI 트렌드와 활용 사례

  • 2025년 현재 AI 기술은 단순한 자동화를 넘어 다양한 산업과 분야에서 활발하게 활용되고 있습니다. AI의 주요 트렌드 중 하나는 고객 맞춤형 솔루션 제공을 위한 초개인화 전략입니다. 예를들어 이커머스 플랫폼에서는 AI가 고객의 구매 이력과 행동 패턴을 분석하여 개인 맞춤 상품을 실시간으로 추천하고 있습니다. 또한, 생성형 AI는 마케팅 콘텐츠 생성 및 고객 상호작용에서도 중요성이 증가하고 있으며, 이러한 발전은 기업의 매출 성장에 직접적으로 긍정적인 영향을 미치고 있습니다. AI는 의료, 금융, 제조, 유통 등 다양한 분야에서 신속하고 정확한 데이터 분석을 통해 경쟁력을 강화하고 있으며, 이는 향후 사회 전반의 변화를 이끄는 핵심 요소 역할을 하고 있습니다.

6. 글로벌 AI 동향 및 미래 전망

  • 6-1. 국가 경쟁력 관점의 AI 순위

  • 2025년 6월 기준으로, 한국의 AI 기술은 세계 9위에 위치하고 있으며, 이는 그간의 연구 개발 및 산업적 응용에서의 성과를 나타내고 있다. 하지만, 하버드 케네디스쿨 벨퍼 센터의 보고서에 따르면, 미국과 중국에 비해 한국과 일본의 AI 발전 속도는 느리다는 지적이 지속적으로 제기되고 있다. 실제로, 한국에서는 유니콘 기업이 부재한 데 비해, 러시아 및 멕시코는 여러 유니콘 기업을 배출하고 있는 상황이다. 이러한 경쟁력 저하는 기술 성장과 관련 인프라 부족으로 해석된다. 그렇지만, AI 헬스케어 분야에서는 루닛, 뷰노 등 글로벌 경쟁력을 갖춘 기업들이 부상하고 있으며, 이는 한국이 AI 의료 분야에서 적어도 부분적으로는 혁신적인 경쟁력을 보이고 있음을 시사한다.

  • 6-2. 제미니 2.5 발표와 범용 AI

  • 2025년 6월, 구글은 제미니 2.5 모델을 출시하였으며, 이는 범용 AI의 기능을 강조하고 있다. 이 모델은 다양한 작업을 수행할 수 있는 멀티모달 인공지능으로, 텍스트, 이미지, 그리고 비디오를 처리할 수 있는 능력을 갖추고 있다. 이러한 멀티모달 접근법은 다양한 산업에서 AI 어플리케이션을 더욱 유연하고 포괄적으로 활용할 수 있도록 해준다. 특히, 제미니 2.5는 자연어 처리와 이미지 분석을 결합하여 보다 복잡한 문제 해결을 지원하며, 이는 사용자 경험을 크게 향상시킨다. 하지만 이런 기술의 출시가 결국 어떤 형태로 시장에 자리 잡을지는 지속적인 관찰이 필요하다.

  • 6-3. 모델별 ChatGPT 프롬프트 전략

  • AI 대화형 모델, 특히 ChatGPT는 2025년의 다양한 요구에 적합한 프롬프트 전략이 요구된다. 예를 들어, 일반적인 질문 답변에서 벗어나서 사용자의 목표와 맥락을 명확히 이해하고 이에 대한 정확한 대응을 제공하는 것이 중요하다. 모델에 따라 각기 다른 전략이 필요하며, GPT-4o와 같은 고급 모델은 사용자에게 맞춤형 정보를 제공하기 위해 세심하게 구성된 프롬프트가 필요하다. 이는 기술 개발자들이 AI의 가능성을 극대화하는 데 적극적으로 활용할 수 있게 한다.

  • 6-4. Generative vs Predictive AI 구분

  • Generative AI는 텍스트, 이미지 등 새로운 콘텐츠를 생성하는 기술이며, Predictive AI는 과거 데이터를 바탕으로 미래의 결과를 예측하는 기술이다. 두 시스템은 본질적으로 서로 다른 목적으로 설계되었고, 각각의 장단점이 있다. 예를 들어, Generative AI는 창의적인 작업에 주로 사용되며, Predictive AI는 데이터를 분석하고 예측하는 데 강점을 보인다. 이러한 구분은 AI 기술이 시장에서 어떤 역할을 담당할 수 있는지에 대한 명확한 이해를 제공하며, 기업들이 최적의 솔루션을 선택하는 데 도움을 준다.

  • 6-5. 에이전트 AI 핵심 특성

  • 에이전트 AI는 독립적인 의사 결정을 통해 다양한 작업을 수행할 수 있는 능력을 갖추고 있다. 이는 단순한 규칙 기반 시스템과의 가장 큰 차별점으로, 에이전트 AI는 자신이 처한 상황에 따라 행동을 조정할 수 있는 능력을 가지고 있다. 현재 에이전트 AI는 소프트웨어 개발자 지원, 고객 서비스 자동화 등에서 활용되고 있으며, 이 기술의 발전은 미래의 작업 방식에 큰 변화를 가져올 것으로 예상된다. 하지만, 이 역시 신뢰성과 안전성 등의 도전 과제를 안고 있으며, 이를 해결하지 못할 경우 광범위한 도입에 어려움이 클 것이다.

결론

  • 2025년 상반기 대한민국의 AI 혁신은 학계, 산업 및 공공 부문 등 다양한 분야에서 두드러진 성과를 거두었다. KAIST와 UNIST의 연구 주도, 현대자동차그룹과 현대모비스의 글로벌 학회 성과, 페르소나AI의 기록 세우기, 한국관광공사의 이미지 보정 협업 등은 국가 경쟁력 강화를 상징하는 이정표가 되었다. 이러한 성과들은 대한민국이 AI 분야에서의 경쟁력을 지속적으로 높이기 위한 근본적인 요소가 되고 있다.

  • 앞으로 나아가면서 대한민국은 인재 양성, 인프라 확대, 윤리 및 신뢰 확보 등의 과제를 해결해야 할 필요성이 더욱 커지고 있다. 특히, AI 교육 체계의 고도화, 공공 데이터의 개방 확대, 국제 표준 선점, 윤리적 AI 거버넌스 구축, 글로벌 협력 네트워크 강화 등이 향후의 주요 과제가 될 것이다. 이러한 제언들은 대한민국이 AI 선도국가로 자리 잡기 위한 로드맵 제시에 중요한 역할을 할 것으로 기대된다. AI 기술 발전과 응용의 지속적인 혁신은 한국 사회 전반에 긍정적인 변화를 가져오고, 글로벌 시장에서 대한민국의 위상을 더욱 높이는 데 기여할 것이다.

용어집

  • AI: 인공지능(Artificial Intelligence)의 약자로, 인간의 지능을 모방하여 학습, 추론, 문제 해결 등의 기능을 수행하는 기술. 2025년 대한민국에서 AI는 다양한 산업과 학계에서 혁신을 주도하고 있으며, 그 활용 범위가 계속 확장되고 있다.
  • 생성형 AI: 주어진 데이터나 패턴을 기반으로 새로운 콘텐츠(텍스트, 이미지, 비디오 등)를 생성하는 인공지능의 한 유형. 2025년에는 기업들이 생성형 AI를 통해 고객 맞춤형 솔루션과 효율성을 극대화하는 데 기여하고 있다.
  • KAIST: 한국과학기술원(Korea Advanced Institute of Science and Technology)의 약자로, AI 연구 및 교육에 주력하여 국내 AI 인재 양성에 기여하고 있으며, 2025년 현재 AI 중심의 특성화 대학으로 전환 계획을 추진 중이다.
  • UNIST: 울산과학기술원(Ulsan National Institute of Science and Technology)의 약자로, AI 및 영상 처리 분야에서 혁신적인 연구를 수행하고 있으며, 그 연구 성과는 2025년 CVPR에서 채택되어 주목받고 있다.
  • E-GMP: 전기차 플랫폼으로 현대차가 개발한 E-GMP(Electric-Global Modular Platform)는 전기차의 효율적 생산과 빠른 충전을 가능하게 하는 혁신적인 기술로, 현대차는 이를 통해 글로벌 전기차 시장에서 경쟁력을 강화하고 있다.
  • BF-STVSR: Bidirectional Flow-based Spatio-Temporal Video Super-Resolution의 약자로, UNIST에서 개발된 AI 모델로 저해상도 영상의 해상도와 프레임 수를 동시에 향상시키는 데 중점을 두고 있다. 2025년 이 모델은 기술 발전에 기여할 것으로 기대된다.
  • CVPR: Computer Vision and Pattern Recognition의 약자로, 컴퓨터 비전과 패턴 인식 분야의 세계적인 권위 있는 학회. 2025년 현대모비스의 생성형 AI 기술이 우수 논문으로 채택되었다.
  • AI 에이전트: 독립적으로 의사 결정을 내리고 작업을 수행할 수 있는 인공지능 프로그램을 의미한다. 이들은 주로 고객 서비스 자동화와 같은 업무에 활용되며, 신뢰성과 안전성 문제를 극복해야 하는 과제를 안고 있다.
  • 하이퍼클로바X: 네이버의 생성형 AI로, 한국관광공사와 협업하여 고화질 관광 사진 7만 건을 학습 데이터셋으로 사용하여 한국 문화를 왜곡 없이 표현하기 위한 프로젝트에 활용되고 있다.
  • 페르소나AI: AI가 실시간으로 뉴스 콘텐츠를 생성 및 방송하는 시스템으로, 2025년 생성형 AI 최장 시간 뉴스 방송 세계 기록을 세웠다. 이 시스템은 AI 기술의 가능성을 세계에 알리는 계기가 되었다.
  • 자율주행: AI 및 센서 기술을 활용하여 차량이 사람의 조작 없이 스스로 주행하는 기술. 이 분야의 발전이 반도체 시장 확대에 기여하고 있으며, 2030년까지 시장 성장에 큰 기여를 할 것으로 전망된다.
  • Generative AI: 새로운 콘텐츠를 생성하는 AI 기술로, 사용자 요구에 맞춘 창의적인 솔루션을 제공하기 위해 주로 사용된다. 이는 AI 기술이 더욱 다양화되고 있음을 나타내며, 기업의 혁신에 중요한 역할을 하고 있다.

출처 문서