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[IT뉴스]안성원 AI연구실장 "제조·금융 뛰어난 한국...분야 특화형 AI 모델 필요"

온카뱅크관리자

2026-03-10 07:27:31

<div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div> [다가올 K로봇 시대] 안성원 소프트웨어정책연구소 AI연구실장 제조·금융 등 특화형 모델로 틈새시장 공략 데이터 표준화 시행착오 ↓…정부 지원해야 AI 활용능력·전문지식 결합 인재 수요 증가 
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 "로봇, 자율주행 기술로 대표되는 피지컬 AI가 국내 산업 전반에 자리 잡기 위해서는 소프트웨어 측면에서 '분야 특화형 고성능 AI 모델'이 요구된다."
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 <img alt="안성원 소프트웨어정책연구소 실장이 아시아경제와 인터뷰를 하고 있다. 윤동주 기자" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202603/10/akn/20260310072240250iwtx.jpg" data-org-width="745" dmcf-mid="7KrHoiOcA2" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img1.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202603/10/akn/20260310072240250iwtx.jpg" width="658">
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 안성원 소프트웨어정책연구소 실장이 아시아경제와 인터뷰를 하고 있다. 윤동주 기자
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 안성원 소프트웨어정책연구소 AI연구실장은 최근 아시아경제와 인터뷰에서 "우리가 잘하고, 데이터를 많이 가진 제조·금융·의료 분야 특화형 모델을 만들어 중동 등 틈새시장을 공략해야 한다"며 이같이 밝혔다.
 분야 특화형 고성능 AI 모델은 특정 산업 현장 데이터를 학습하고 '인지-추론-실행 '과정을 실시간으로 동기화해 상황에 따라 대처 방안을 수정·보완하는 모델을 말한다. 피지컬 AI의 경쟁력을 좌우하는 요소는 양질의 정제된 데이터 확보인 만큼 기술·자본력에서 앞선 미국·중국 빅테크들과 직접 붙기보다 한국의 강점을 살릴 필요가 있다는 취지다.
 그러면서 "업체별로 데이터 수집 방식이나 보유량이 달라 데이터 표준화(통합)는 현실적으로 쉽지 않다"며 "정부 차원에서 표준 마련에 적극 나서야 한다"고 짚었다.
 안 실장은 과거 분당서울대병원과 아주대병원에서 데이터 표준화를 시도한 사례를 들어 "각 병원이 취급하는 데이터 양식이 다르고 이해관계가 얽혀 공유가 어려웠다"고 전했다. 어떤 질병을 가진 환자를 얼마나 많이 수술했고 성공률은 얼마인지 등 환자 개인정보부터 병원 영업비밀까지 노출되기 때문이다.
 하지만 데이터 표준화의 긍정적인 효과가 커 손을 놓을 수는 없다는 입장이다. 그는 "축적한 데이터를 팔든 무료로 유통하든 공유할 수 있다면 그동안 겪었던 시행착오를 줄일 수 있다"며 "이는 국내 산업 전반의 발전에 도움이 되는 일"이라고 강조했다. 특히 "데이터를 구하기 쉽지 않은 중소기업이나 스타트업에 도움이 된다"며 "로봇의 관절 개수가 달라도 프로그램 하나로 움직임을 다 컨트롤할 수 있게 하는 표준화 논의가 현장에서 이뤄지고 있다"고 전했다.
 나아가 풀스택을 위한 네트워크 기술의 중요성도 언급했다. 안 실장은 "엔비디아가 그래픽처리장치(GPU) 설계를 넘어 데이터센터 내부 네트워크 구축까지 직접적인 영향력을 확대하고 있다"며 "네트워크는 GPU 성능을 극대화하기 위한 소프트웨어(CUDA 라이브러리)의 병목을 줄여주는 신호등 역할을 한다. AI 모델이 복잡해질수록 엔비디아 생태계 의존도가 높아질 가능성이 커 이에 대한 전략적 접근이 필요하다"고 조언했다.
 아울러 엔지니어 역량과 관련해선 창의력과 시스템 전체를 설계·조망할 수 있는 아키텍트여야 한다고 했다. 초·중급 기술자에 대한 수요가 줄어드는 상황에서 AI 결과물에 대한 품질 판단 능력, 데이터와 공정의 이해력, 다학제적인 융합지식 등을 갖춰야 한다는 것이다.
 안 실장은 "현장의 목소리를 반영한 '도메인 융합 인재' 수요가 늘고 있다"며 "예를 들어 화학 공정 회사에서는 AI 기술만 다룰 줄 아는 게 아니라 화학 물질의 위험 성분, 적정 온도 등의 기본 지식이 있어 어떤 데이터를 수집하면 될지 아는 인재를 말한다"고 설명했다. 이어 "아직은 로봇이 20~30년 숙련된 현장 작업자들의 감각을 따라가지 못하고, 의료 등의 서비스도 사람들은 대면을 선호한다"며 "노하우 전수 등을 위해 인력이 계속 유입되도록 해야 한다"고 덧붙였다.
 노경조 기자 felizkj@asiae.co.kr
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