[더테크 이지영 기자] 고가의 데이터센터 GPU에 의존해온 대규모 언어모델(LLM) 서비스 구조에 변화의 조짐이 나타났다. KAIST 연구진이 주변에 널리 보급된 소비자급 GPU를 활용해 AI 서비스 비용을 대폭 낮출 수 있는 분산형 LLM 인프라 기술을 개발했다. KAIST는 전기및전자공학부 한동수 교수 연구팀이 데이터센터 외부의 저렴한 소비자급 GPU를 활용해 LLM 추론 비용을 크게 낮출 수 있는 기술 ‘스펙엣지(SpecEdge)’를 개발했다고 29일 밝혔다. 현재 대부분의 LLM 기반 AI 서비스는 고성능 데이터센터 GPU에 의존하고 있다. 이로 인해 인프라 구축과 운영 비용이 높고, AI 기술 활용의 진입장벽도 높은 것이 현실이다. SpecEdge는 이러한 구조적 한계를 해결하기 위해 데이터센터 GPU와 개인 PC, 소형 서버 등에 탑재된 ‘엣지 GPU’가 역할을 분담해 LLM 추론을 수행하는 방식을 제안한다. 연구팀에 따르면 SpecEdge를 적용할 경우 기존 데이터센터 GPU만 활용한 방식 대비 토큰당 비용을 약 67.6% 절감할 수 있었다. 비용 효율성은 1.91배, 서버 처리량은 2.22배 향상된 것으로 나타났다. 이 기술의 핵심은 ‘추측적
[더테크 이지영 기자] 네이버가 오픈톡과 연계한 신규 오픈 커뮤니티 서비스 ‘라운지’를 선보인다. 검색과 피드, 지식iN까지 연결되는 통합 커뮤니티 구조를 앞세워 이용자 간 실시간 소통과 주제별 콘텐츠 소비를 한층 강화한다는 전략이다. 네이버가 신규 오픈 커뮤니티 서비스 ‘라운지(Lounge)’를 출시하고, 서비스 론칭에 앞서 공식 서포터즈 ‘라운지 메이트’를 모집한다고 밝혔다. 라운지는 게시판과 댓글, 오픈톡 기능을 결합한 커뮤니티로, 실시간 이슈부터 트렌드, 전문 지식, 관심사 전반에 대해 보다 쉽고 편하게 소통할 수 있도록 설계됐다. 특히 주제별 대화가 가능한 오픈톡과의 연계를 통해 즉각적인 의견 교환과 참여형 커뮤니케이션을 강화한 것이 특징이다. 네이버는 라운지를 최신 트렌드와 관심 콘텐츠를 빠르게 탐색할 수 있는 허브로 육성한다는 계획이다. 이를 위해 오픈톡뿐 아니라 통합검색, 홈피드·주제피드, 지식iN 등 기존 네이버 주요 서비스와의 연계를 단계적으로 확대해 나갈 방침이다. 예를 들어 이용자가 검색을 통해 특정 주제의 정보를 탐색하다가 자연스럽게 라운지로 이동해 관련 이슈에 대한 의견을 남기고, 다른 이용자들과 실시간으로 대화를 나누는 흐름이 가능
[더테크 이지영 기자] 구글 Gemini를 비롯한 다수의 상용 거대언어모델은 효율성과 성능을 높이기 위해 여러 개의 소형 AI 모델을 상황에 따라 선택적으로 활용하는 전문가 혼합(Mixture-of-Experts, MoE) 구조를 사용하고 있다. 하지만 이 구조가 새로운 형태의 보안 취약점으로 작용할 수 있다는 연구 결과가 나왔다. KAIST는 전기및전자공학부 신승원 교수와 전산학부 손수엘 교수 공동연구팀이 전문가 혼합 구조를 악용해 거대언어모델의 안전성을 심각하게 훼손할 수 있는 공격 기법을 세계 최초로 규명했다고 26일 밝혔다. 해당 연구는 정보보안 분야 최고 권위 국제 학회인 ACSAC 2025에서 최우수논문상(Distinguished Paper Award)을 수상했다. ACSAC는 매년 전 세계 보안 연구자들이 참여하는 대표적인 국제 학술대회로, 올해 전체 논문 중 단 2편만이 최우수논문으로 선정됐다. 국내 연구진이 인공지능 보안 분야에서 이 같은 성과를 거둔 것은 매우 이례적인 사례로 평가된다. 연구팀은 MoE 구조의 근본적인 보안 취약성을 체계적으로 분석했다. 특히 공격자가 상용 거대언어모델의 내부 구조를 직접 제어하지 않더라도, 악의적으로 조작된
[더테크 이지영 기자] 국내 연구진이 식품 속 주요 식중독균 16종을 1시간 이내에 동시에 검출할 수 있는 현장형 전자동 진단 시스템을 개발했다. 복잡한 실험 과정 없이 버튼 한 번으로 모든 진단 절차가 자동 수행돼, 식품 안전관리의 신속성과 정확성을 획기적으로 높일 것으로 기대된다. 기존 식중독균 검사는 식품 시료를 배양해 균을 확인하는 방식이 표준으로 활용돼 왔다. 이 과정은 최소 2일에서 길게는 일주일 이상이 소요돼 신속한 대응에 한계가 있었다. 일부 분자진단 기술이 도입되긴 했지만, 고가의 전문 장비와 숙련된 분석 인력이 필요해 현장 활용성은 낮은 수준에 머물러 있었다. 이 같은 한계를 극복하기 위해 국가과학기술연구회 산하 한국기계연구원은 식품 탈리부터 핵산 전처리, 분자진단까지 전 과정을 하나의 장비에 통합한 ‘식중독 진단용 현장형 고속 전자동 통합 시스템’을 국내 최초로 개발했다. 기계연 대경권융합연구본부 진단센서연구실 박찬용 선임연구원, 이동규 책임연구원, 우창하 박사후연구원이 연구를 주도했다. 이번에 개발된 시스템은 식품 속 식중독균을 분리·정제·증폭·검출하는 전 과정을 완전 자동화한 것이 핵심이다. 고속 프로펠러 회전에 의해 발생하는 유체역학
[더테크 이지영 기자] 플라스틱 제품 생산의 핵심인 사출성형 공정이 인공지능을 통해 스스로 최적화되는 단계로 진화하고 있다. KAIST 연구진이 숙련자의 경험에 의존해온 제조 공정을 AI로 자동 추론하고, 현장 지식을 누구나 활용할 수 있도록 전수하는 기술을 세계 최초로 제시했다. KAIST는 기계공학과 유승화 교수 연구팀이 사출 공정을 자율적으로 최적화하는 생성형 AI 기술과 거대언어모델(LLM) 기반 지식 전이 시스템을 개발하고, 관련 성과를 국제 최고 수준의 학술지에 연속 게재했다고 22일 밝혔다. 고숙련자 은퇴와 외국인 인력 증가로 인한 제조 지식 단절 문제를 AI로 해결한 것이 핵심이다. 연구팀의 첫 번째 성과는 환경 변화와 목표 품질에 따라 최적 공정 조건을 자동으로 추론하는 생성형 AI 기반 공정추론 기술이다. 실제 사출 공장에서 수개월간 수집한 환경 데이터와 공정 파라미터를 활용해 확산 모델 기반으로 목표 품질을 만족하는 조건을 역설계했다. 여기에 실제 생산을 대체하는 대리모델을 결합해, 공정을 실행하지 않고도 품질을 사전에 예측할 수 있도록 했다. 그 결과 기존 GAN·VAE 기반 공정 예측 모델의 오류율(23~44%)을 크게 낮춘 1.63%
[더테크 이지영 기자] 네이버는 한 해 동안 블로그에 축적된 데이터를 총정리한 ‘2025 블로그 리포트’를 22일 공개했다. 2020년부터 매년 공개해온 블로그 리포트는 올해 플랫폼 전반의 기록과 트렌드를 분석한 ‘네이버 블로그 리포트’와 개인 이용 데이터를 기반으로 한 ‘마이 블로그 리포트’로 구성됐다. 리포트에 따르면, 네이버 블로그는 올해도 견조한 성장세를 이어가며 대세 소셜미디어로서 입지를 강화했다. 연간 발행된 블로그 글 수는 역대 최대인 3억3천만 건에 달했으며, 순방문자 수는 4,500만 명을 돌파했다. 1분마다 600개의 새로운 기록이 생성되고, 연간 이웃 맺기 수는 1억4천만 건으로 하루 평균 40만 건의 신규 연결이 이뤄졌다. 네이버는 ‘기록의 발견, 즐거운 연결’을 슬로건으로 이용자 취향 기록과 발견성을 강화했다. 7월에는 영화·책·음악 등 동일한 글감을 연속 탐색할 수 있는 ‘글감 피드’를 도입했고, 9월에는 AI 기반 개인화 추천을 강화한 새로운 ‘블로그 홈’을 선보였다. 특히 ‘왓츠인마이블로그’ 챌린지는 MZ세대의 호응을 얻었다. 참여자의 80%가 10·20·30대였으며, 글감이 첨부된 게시글 수는 전년 대비 77% 증가한 약 7천만
[더테크 이지영 기자] 카카오가 자체 개발한 차세대 언어모델 ‘Kanana-2’를 오픈소스로 공개하며, 에이전틱 AI 구현에 최적화된 고성능·고효율 기술 경쟁력을 본격적으로 선보였다. 카카오는 19일 허깅페이스를 통해 차세대 대규모 언어모델 ‘Kanana-2’를 오픈소스로 공개했다고 밝혔다. 이번 공개는 사용자 지시를 이해하고 능동적으로 실행하는 에이전틱 AI 구현을 목표로 한 최신 연구 성과로, 카카오의 AI 기술 역량을 집약한 결과물이다. 카카오는 지난해 자체 AI 모델 ‘카나나’ 라인업을 공개한 이후 경량 모델부터 고난이도 문제 해결에 특화된 ‘Kanana-1.5’까지 지속적으로 오픈소스 모델을 선보여왔다. 이번 ‘Kanana-2’는 기존 모델 대비 성능과 효율을 동시에 개선해, 실제 서비스 환경에서 활용 가능한 실용성을 강화한 것이 특징이다. Kanana-2는 총 세 가지 모델로 구성된다. 기본 성능에 초점을 둔 베이스 모델, 사후 학습을 통해 지시 이행 능력을 강화한 인스트럭트 모델, 그리고 이번에 새롭게 추가된 추론 특화 모델이다. 특히 개발자들이 자체 데이터로 자유롭게 파인튜닝할 수 있도록 학습 웨이트를 전면 공개해 활용성과 확장성을 높였다. 기
[더테크 이지영 기자] 아무리 많은 데이터를 학습해도 인공지능(AI)이 사람의 의도를 정확히 이해하지 못하는 이유는 무엇일까. 선호를 비교하는 기존 학습 방식은 데이터가 부족하거나 판단이 모호할 경우 오히려 AI를 혼란에 빠뜨리는 한계를 안고 있었다. KAIST 연구진이 AI에게 ‘가정교사’를 붙이는 방식으로, 적은 데이터에서도 사람의 선호를 안정적으로 학습시키는 새로운 강화학습 해법을 제시했다. KAIST는 전기및전자공학부 김준모 교수 연구팀이 인간의 선호를 효과적으로 반영하면서 데이터 효율성과 학습 안정성을 크게 향상시킨 강화학습 프레임워크 ‘TVKD(Teacher Value-based Knowledge Distillation)’를 개발했다고 17일 밝혔다. 기존 인공지능 선호 학습은 “A가 B보다 낫다”는 식의 단순 비교 데이터에 의존해 왔다. 이 방식은 대규모 데이터 수집이 필요할 뿐 아니라, 판단 기준이 애매한 상황에서는 AI의 학습 방향이 흔들리는 문제가 있었다. 연구팀은 이를 해결하기 위해 사람의 선호를 먼저 깊이 학습한 ‘교사 모델’이 핵심 정보만을 정제해 ‘학생 모델’에게 전달하는 방식을 도입했다. 복잡한 내용을 정리해 가르치는 가정교사와 같
[더테크 이지영 기자] AI 에이전트가 탐색과 추천을 넘어 실제 결제까지 수행하는 ‘에이전틱 커머스’가 본격적인 산업 단계로 진입했다. 아마존웹서비스는 15일 비자와 손잡고 개발자와 기업을 위한 차세대 에이전틱 커머스 인프라를 공개하며, 디지털 상거래의 구조적 변화를 예고했다. 아마존웹서비스(AWS)는 ‘AWS 리인벤트 2025(AWS re:Invent 2025)’에서 글로벌 결제 기업 비자와 협력해 에이전틱 커머스를 구축하는 개발자와 기업을 지원한다고 발표했다. 이번 협력을 통해 비자는 ‘비자 인텔리전트 커머스' 플랫폼을 AWS 마켓플레이스에 등록하고, AWS는 아마존 베드록 에이전트코어를 중심으로 에이전틱 워크로드와 커머스 역량을 강화한다. AWS 마켓플레이스에 등록된 비자 인텔리전트 커머스는 인증, 에이전틱 토큰화, 데이터 개인화, 사용자 의도 파악 등 에이전틱 결제에 필요한 핵심 기능을 제공한다. 이를 통해 기업과 개발자는 AI 에이전트 기반 서비스에 안전하고 신뢰할 수 있는 결제 경험을 보다 손쉽게 통합할 수 있다. 양사는 에이전틱 커머스 확산의 핵심 요소로 ‘신뢰 인프라’를 강조했다. AI 에이전트가 사용자를 대신해 자율적으로 거래를 수행하는 환경
[더테크 이지영 기자] KAIST와 KAIST 홀딩스가 로봇밸리사업을 기반으로 한국형 로봇·AI 창업 생태계 조성에 속도를 내고 있다. 로봇 기술 플랫폼을 개방해 초기 창업팀의 성장 장벽을 낮추고, 로봇 스타트업 스케일업 모델 사업에 나선다. KAIST는 기술사업화 전문 투자기관인 KAIST 홀딩스(대표 배현민)가 9일 대전스타트업파크에서 ‘2025 KAIST 휴로보틱스 스타트업컵(Hu-Robotics Startup Cup)’을 성공적으로 개최했다고 10일 밝혔다. 이번 행사는 로봇밸리사업의 핵심 프로그램으로, 유망 로봇 창업팀의 발굴·육성과 기술 플랫폼 기반 스케일업 생태계 조성을 목표로 진행됐다. 올해 경진대회는 과학기술정보통신부가 추진하고 대전시가 지원하는 로봇밸리사업(딥테크 스케일업 밸리 육성사업)의 일환이다. KAIST 기계공학과 연구진, 엔젤로보틱스·트위니 등 로봇 기업, 블루포인트 등 창업 전문가들과의 밋업 과정을 거쳐 본선까지 이어졌다. 이 과정에서 기술 검증–창업 역량 강화–투자 연계가 이어지는 로봇 스타트업 스케일업 체계가 실제로 구축됐다. KAIST 홀딩스와 딥테크 밸리 사업단은 이번 대회를 “한국형 로봇·AI 창업 생태계의 출발점”이라고
[더테크 이지영 기자] KAIST가 개인의 나이·역할 등 속성이 집단 관계 형성에 미치는 영향을 정밀하게 분석해, 복잡한 사회 집단 행동을 사실적으로 예측하는 새로운 AI 기술을 개발했다. 해당 연구는 IEEE ICDM에서 23년 만에 한국 대학 연구팀이 최우수 논문상을 받으며 기술적 혁신성을 입증했다. KAIST(총장 이광형)는 9일, 김재철AI대학원 신기정 교수 연구팀이 복잡한 집단 상호작용을 예측하는 AI 모델 ‘NoAH(Node Attribute-based Hypergraph Generator)’를 개발했다고 발표했다. 이 기술은 개인의 특성과 집단 구조를 동시에 반영해 실제와 유사한 집단 행동을 생성할 수 있는 것이 특징이다. 연구팀은 이번 성과로 미국전기전자학회(IEEE)가 주관하는 세계적 데이터마이닝 학술대회 ‘IEEE ICDM’에서 최우수 논문상(Best Paper Award) 을 수상했다. 전 세계 785편의 논문 중 단 1편에만 주어지는 상으로, 한국 대학 연구팀이 동일 상을 받은 것은 무려 23년 만이다. 오늘날 온라인 커뮤니티, 단체 채팅, 공동 연구 등 다수가 동시에 참여하는 집단 상호작용이 폭발적으로 증가하고 있다. 그러나 개인의 속
[더테크 이지영 기자] KAIST 연구진이 나노 물방울을 이용해 필터 없이도 미세먼지를 제거하고, 스스로 물을 끌어올려 지속적으로 작동하는 새로운 개념의 물 기반 공기청정기 기술을 공개했다. 이 기술은 소음과 오존을 없애고 필터 교체 비용까지 제거한 차세대 친환경 공기정화 방식으로 주목받고 있다. KAIST 신소재공학과 김일두 교수와 기계공학과 이승섭 교수 공동 연구팀은 초미세먼지를 빠르게 제거하면서도 오존이 발생하지 않고, 스마트폰 충전기보다 낮은 전력으로 구동되는 ‘물 정전 분무 기반 공기정화 장치’를 개발했다고 8일 밝혔다. 연구팀은 나노 물방울이 공기 중 먼지를 강하게 포획하는 원리와, 물을 스스로 끌어올리는 나노 스펀지 구조를 결합해 기존 공기청정기의 구조적 한계를 넘는 새로운 방식을 구현했다. 이번 장치의 핵심은 오존 없는 물 정전분무 기술과 고흡습 나노섬유 기술의 융합이다. 장치 내부는 고전압 전극, 나노섬유 흡수체, 모세관 현상을 이용한 폴리머 미세채널로 구성돼 별도의 펌프 없이 물이 자동 순환되는 자기펌핑 구조를 갖는다. 이를 통해 장시간 안정적인 물 분무가 유지되며 장치 성능 저하도 없다. 연구팀의 실험에 따르면, 0.1m³ 실험 챔버 환경
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