[강연요약본] AI를 더 믿고 안전하게 쓸 수 있게, '설명 가능한 AI' AI를 산업에 적용하는데 있어 중요한 과제 중 하나는 AI 투명성 즉, AI 모델의 추론 프로세스를 이해하는 것이다. 이 개념은 복잡한 AI 시스템의 상호 호환성 강화에 초점을 두는 하위 분야인 설명 가능한 AI의 목적과 긴밀히 연관되어 있다.

오늘 발표 중 전반부에서는 우리 랩에서 진행 중인 다양한 연구 이니셔티브를 소개하겠다. 그러면서 설명 가능한 AI의 핵심 원칙과 테크닉 및 다양한 보건 산업 적용 현황을 중심으로 다루고자 한다. 후반부에서는 피부학 AI에 관한 우리의 최근 연구 사례를 통해 설명 가능한 AI가 임상학적 AI 모델에서 어떻게 신뢰성과 투명성을 강화하는지 말해 본다.

[강연요약본] AI 기반 소재 개발 가속화 연구 전자 및 반도체 산업에서 신규소재를 개발하고 기존 소재를 최적화하는 작업은 제품의 품질을 높이는 동시에 소비전력과 원가를 줄일 수 있는 잠재력을 가지고 있다. 예를 들어 스마트폰에 사용되는 OLED 기술과 TV에 활용되는 퀀텀닷 기술은 전기를 빛으로 변환하는 발광 소재의 혁신이 제품과 산업의 성패를 좌우한다. 반도체 공정에서도 미세공정의 한계를 극복하기 위해서는 소재의 혁신이 필요하다.

그러나 소재 개발은 오랜 시간과 많은 인력이 필요한 지난한 과정이다. 소재개발 분야에서는 연구자들의 경험, 물리·화학 이론의 연구와 더불어 물리적 현상을 표현하는 양자 화학 계산 등 컴퓨팅의 활용이 증가하고 있으며, 딥러닝 기술이 발전하면서 소재 개발 과정에 AI를 적용해 개발 기간을 단축하고 소재의 성능을 높이려는 노력 또한 세계적으로 진행되고 있다.

삼성전자 SAIT는 2012년부터 딥러닝 연구를 시작하여 음성인식, 기계번역, 얼굴인식 등 성능을 개선하여 스마트폰, TV 등에 성공적으로 적용해 왔다. 소비자 제품 분야에서 쌓아온 성공 경험과 역량을 바탕으로 지난 수년간은 반도체와 소재 등의 개발을 혁신할 수 있는 AI 기술에 집중하고 있다.

소비자 제품을 위한 AI 연구와 비교했을 때, 소재 개발을 위한 AI 연구는 데이터의 부족, 도메인 지식의 융합, 기술 검증의 어려움 등과 같은 추가적인 문제들을 해결해야 한다. SAIT는 AI 전문가와 소재개발 전문가가 한 팀 안에서 앞서 언급한 난제들을 함께 해결하며 퀀텀닷과 OLED 분야에 성공적으로 AI를 적용하고 있으며, 이를 바탕으로 반도체 소재 개발에도 AI 적용을 확산할 계획이다.

[강연요약본] 공감지능에 미래를 더한 AI홈 AI홈이란 인공지능(AI) 기술을 활용하여 댁 내 다양한 기기와 시스템, 서비스를 연결하고 제어할 수 있는 스마트홈 솔루션을 의미한다. LG전자가 지향하는 AI홈은 사람 중심의 배려 깊은 공감지능을 바탕으로 만들어가고자 한다. AI와 일상 언어로 편리하게 소통하고, 기존 가전을 AI가전으로 업그레이드하고, 가전 제어를 넘어 다양한 서비스까지 확장한 차별적인 경험이 가능하다.

LG AI홈에서는 상황의 맥락을 이해하는 생성형 AI로 가족과 대화하듯 일상어로 편리하게 경험할 수 있다. 두뇌 역할을 위해 LG전자의 AI 기술 플랫폼인 퓨론(FURON)을 탑재하여 편리/안전/보안/케어 등 실생활에서 혜택을 제공하는 Affectionate Intelligence(공감지능)을 실행하게 된다. 또한, 기존 가전도 AI가전으로 업그레이드가 가능하며, 가전 제품들은 AI 홈으로 가는 여정에서 단순한 연결을 넘어 새로운 고객 가치를 창출하기 위해 지속적으로 진화해 나간다.

마지막으로, 무한한 확장성을 기대할 수 있다. LG전자는 스마트홈 플랫폼 기업인 ‘앳홈’의 인수와 스마트홈 오픈 플랫폼인 Home Assistant의 ThinQ Connect API 지원을 통해 광범위한 개방형 생태계를 구축하고 연결성을 지속적으로 강화해갈 계획이다. LG전자는 AI홈으로 댁 내 고객 생활 전반에 대한 케어를 넘어 모빌리티 등 고객의 삶이 있는 다양한 공간에서 경험이 확장될 수 있는 '인텔리전트 스페이스 솔루션’을 지향하고 있으며, 그 시작을 알리는 ‘공감지능에 미래를 더한 AI홈’을 소개하고자 한다.

[강연요약본] 측정할 수 없다면, 관리할 수 없다 반도체와 디스플레이 제조와 같은 정밀 제조는 수백, 수천 개의 공정으로 이루어지며, 때로 전체 공정이 수 개월 걸리기도 한다. 따라서, 만일 최종 제품만을 검사할 경우, 공정의 이상과 문제를 발견하고 해결하기에 너무나 늦게 된다. 이를 해결하기 위해서 공정 중간 단계마다 결과를 계측하게 되는데, 계측에 필요한 비용과 시간, 공간의 제약으로 인해 이 또한 샘플링을 통해 이루어지게 되며, 공정에 대한 제한적인 정보만을 얻게 된다.

가우스랩스는 이러한 난제를 풀기 위하여 인공지능 기반의 계측 솔루션인 판옵테스(Panoptes)를 개발하였다. 그리스 신화에 등장하는 눈이 100개 달린 거인 이름을 따온 판옵테스는, 제조 공정 결과를 실시간으로 보여준다. 판옵테스는 다양한 제조 데이터를 혁신적인 인공지능 기술로 분석하여 모든 웨이퍼에 대한 중요한 정보를 끌어낸다. 이러한 정보와 이를 통해 얻어지는 통찰력은 공정 제어 및 모니터링, 샘플링 최적화, 장비 모니터링 및 정렬, 수율 분석 등 다양한 영역에 적용될 수 있으며, 궁극적으로 공정을 최적화하고, 생산성을 향상하며, 비용을 절감하고, 수율과 품질을 제고할 수 있게 된다.

[강연요약본] PBV, 공간과 이동성의 새로운 개념 기아는 PBV와 커넥티드 솔루션을 통해 더 밝은 미래를 창조하며 미래 모빌리티의 선두에 서고자 한다. 우리는 거실, 사무실, 작업장 등에서 원하는 장소와 작업 방식을 선택할 수 있는 새로운 개념의 공간을 제안하고자 한다. 삶의 질을 개선하는 데 도움이 되는 조형이 가능한 공간이다. 혁신적인 모듈화를 통해 뛰어난 유연성과 맞춤형 솔루션을 제공하여 고정된 곳에서든 이동 중이든 고객의 삶을 더욱 편리하고 풍요롭게 만드는 공간을 제공하고자 한다. 고정된 위치에 얽매이지 않고 기존의 공간적 제약을 뛰어넘는 기아의 PBV는 라이프스타일과 작업 방식을 새롭게 구상할 수 있는 빈 캔버스를 제공할 것이다. 공간을 이동하고 맞춤화하는 것은 자연스러운 삶의 방식이 되어 새로운 생활, 작업 및 모빌리티 문화를 창출할 것이다.

대대적인 변화와 초개인화 시대에 모빌리티는 어떻게 변화할까? 사람들의 삶은 어떻게 변할까? 미래의 모빌리티 또는 이동은 무엇을 의미할까? 이러한 질문을 통해 기아 PBV는 탁월한 유연성, 혁신적인 수준의 모듈화, 광범위한 소프트웨어 통합을 통해 지능적이고 사려 깊은 모빌리티를 추구했다. 하지만 PBV가 가져오는 진정한 가치는 공간과 시간에 대한 개념을 어떻게 재구성하고 일상 생활에 매끄럽고 자연스럽게 녹아 드는 지에 있다. 개인용, 비즈니스용 또는 가족용이든 PBV의 핵심은 서비스를 제공하는 사람과 커뮤니티에 있다. 끊임없이 변화하는 세상에서 우리는 모빌리티의 변화를 목격하고 있다. 자동차는 우리 삶에서의 역할을 확장하고 있다. 이동 수단에서 생활 수단으로, 자동차 내부는 생활 및 작업 공간으로 빠르게 발전하고 있다.

이러한 전환에서 자동차 디자이너의 역할과 범위도 진화함에 따라 디자인은 우리 삶에 새로운 가치와 경험을 가져올 수 있다. 기아 디자인은 스타일 측면뿐 만 아니라 비즈니스 목표 중심의 제품 개념, 기술 요소의 적용, UX/UI 디자인, 포괄적인 스토리텔링 및 시각화를 포함하여 이전보다 더 광범위한 문제를 연결하고 포괄하는 것을 목표로 한다. 이를 통해 우리는 변화와 함께 수반되는 다양한 요구를 충족하고 사용자의 삶을 보다 더 쉽고 더 풍요롭게 만드는 데 가치 있는 기여를 하는 것을 목표로 한다. 모빌리티의 세계가 우리의 일상 생활에 더욱 통합됨에 따라, 우리는 PBV가 모빌리티와 함께 새로운 삶의 개념을 가져올 것이라는 비전과 희망을 구축하고 있다. '사회를 위한 디자인'이라는 철학을 통해 우리는 미래 사회에 긍정적인 영향을 미칠 것이라고 믿는 솔루션을 제공하고 있다. 이것이 낙관적이고 긍정적인 미래에 대한 기아의 비전이다.

[강연요약본] 협동로봇의 현재와 다가올 미래 글로벌 로봇 시장 규모가 커짐에 따라 협동로봇 잠재 시장 또한 점점 커지고 있다. 두산로보틱스는 협동로봇의 현 시장 상황을 진단하고, 다음과 같은 세 가지 질문에 대한 답을 함으로써 기업의 전략이 앞으로 어떻게 전개되어야 하는지 제시하고자 한다. 첫째, 글로벌 로봇 시장 상황은 어떠한가? 둘째, 협동로봇 시장에서 캐즘 발생 이유와, 이에 대한 고객의 니즈/허들은 무엇인가? 셋째, 캐즘을 뛰어넘기 위해 어떤 전략이 필요하며, AI와 로봇의 결합이 어떤 시너지를 낼 수 있는가? 이밖에도 두산로보틱스는 본 포럼을 통해 제조를 넘어, 서비스 분야에 이르기까지 다양한 영역에서 협동로봇이 어떻게 활용되고 있으며, 나아가 협동로봇이 미래에 어떤 형태로 진화될지를 함께 소개한다.

[강연요약본] 자율주행 기술: 스마트하고 안전하며 지속 가능한 모빌리티 현대자동차그룹 합작회사이자 자율주행 기술의 글로벌 리더인 모셔널(Motional)의 최고전략책임자(CSO)인 박세혁은 자율주행차의 글로벌화를 위한 로드맵과 모셔널의 기술 및 제품 개발에 대한 접근법을 논의한다. 모셔널은 기술 전문성, 상업화 경험, 현대차와의 전략적 파트너십을 통해 자율주행차를 광범위하게 배치할 수 있는 독보적 위치를 확보했다. 자율주행차 도입으로 운송수단은 더 안전하고 지속가능하며 더 큰 접근성을 발휘할 잠재력을 갖는다.

[강연요약본] 글로벌 에너지 산업의 동향과 전망 인공지능(AI) 시대의 도래에 따라 데이터센터의 전력 수요는 2028년까지 현재의 두 배 이상으로 증가할 것으로 보이면서 보다 다양한 에너지원이 필요한 상황이다. 이와 관련해 글로벌 기후위기 대응과 탄소중립 전환을 고려하면 태양광 등 친환경 에너지의 중요성은 점차 커지고 있다.

블룸버그 조사에 따르면 글로벌 태양광 설치량은 2023년 대비 33% 성장한 592GW로 예상되고, 미국의 경우 2023년 대비 16% 성장한 43GW 규모로 중장기 지속 성장할 것으로 전망된다고 한다. 시장에서는 미국 태양광 산업의 높은 성장에 따라 비중국 폴리실리콘 수요 역시 크게 증가할 것으로 전망하고 있으며 글로벌 비중국 폴리실리콘의 생산량(연간 11만톤 규모)을 고려 시 수요 대비 공급 부족은 지속될 것으로 내다보고 있다. OCI홀딩스는 2008년 국내 최초로 폴리실리콘 개발에 성공한 이후 현재 말레이시아 자회사 OCIM을 통해 연간 3만 5,000톤의 태양광용 폴리실리콘을 생산하고 있다. 비중국산 폴리실리콘의 프리미엄을 등에 업고 미국 시장을 겨냥하는 글로벌 주요 고객사들에게 경쟁력을 인정받고 있다. 이번 기회를 통해 IRA(인플레이션감축법), 위구르 강제노동 방지법(UFLPA)과 같은 미국의 대중 제재는 물론 이미 글로벌 스탠다드로 깊숙히 자리잡은 RE100 (Renewable Electricity 100) 등 급변하는 대외 정책과 비전에 선제적으로 대응해 온 OCI홀딩스의 비즈니스 전략을 각계각층 전문가들과 공유하고자 한다.

1959년 동양화학공업(주)으로 창립한 OCI홀딩스는 오랜기간 국가기간사업인 화학산업으로 국내를 대표하는 종합화학그룹으로 자리매김한 이후, 이제는 신재생에너지 분야의 글로벌 리더로 탈바꿈하고 있다.

[강연요약본] 전기화 시대의 새로운 솔루션, 울트라캐패시터(ULTRACAPACITOR) 최근 생성형 A.I 기술의 발전으로 빅테크 기업들의 A.I 성능 향상을 위한 데이터센터 투자가 앞다투어 진행되고 있다. ‘24년 빅테크 4개사의 A.I 데이터센터 투자규모는 약 220조원으로 추산되며, ‘27년 약 300조의 투자가 이우어질 것으로 추정되어 연평균 15%의 성장률이 예상되고 있다.

이처럼 급격하게 증가하는 A.I 데이터센터(AIDC)는 기존 통신용 테이터센터(IDC)와는 전력 부하의 관점에서 큰 차이점이 있다. AIDC는 소모 전력 자체가 클 뿐만 아니라 출력변화가 굉장히 크고, 수 십초 단위로 부하 변동이 끊임없이 반복된다. 이처럼 A.I 데이터센터는 기존 IDC와는 완전히 다은 전력 특성을 가지고 있기 때문에 이에 대응할 수 있는 전력솔루션이 반드시 필요하다. AI의 성장으로 인한 급격한 전력 수요 증가와 탄소 배출 저감 요구에 따른 신재생 에너지의 확대로 전력 계통의 부족 및 불안정이 심해지고 있다. 신재생에너지는 ‘22년 대비 ‘30년 300% 이상 확대될 예정이다.

태양광, 풍력 등의 신재생에너지를 통한 발전은 발전량이 일정하지 않고, 주파수와 전압이 흔들리는 현상이 발생하게 된다. 규정 주파수를 초과하거나 미달하는 경우, 매우 짧은 시간 내에 순간적으로 제어, 보상하지 않으면 전력계통의 장애를 유발하게 되기 때문에, 이를 안정화할 수 있는 시스템이 필수적이다.

현재 글로벌 메가 트렌드인 A.I의 확대, 발전 및 신재생에너지의 폭발적인 증가를 위해 필수적인 전력 안정화시스템으로 울트라캐패시터(Ultracapacitor, UC)를 소개한다. UC는 빠른 충방전과 고출력의 특성으로 짧은 시간 내에 대전류 제어 및 보상이 가능하고, 10년 이상의 장수명으로 오랜 기간 운영할 수 있기 때문에 앞선 두 영역에 필수적인 역할을 수행하기에 최적화되어 있다.

[강연요약본] 전력 수요 증가의 해법이 될 첨단 원자력 워싱턴에 본사를 둔 원자력 혁신 기업인 테라파워(TerraPower)는 차세대 원자력 분야의 글로벌 리더이다. 테라파워는 현재 나트륨 원자로 실증 프로젝트(Natrium Demonstration project)를 진행 중이다. 해당 프로젝트는 미국 에너지부(United States Department of Energy) 민관 파트너십에 따라 와이오밍 주에서 단계적으로 폐지되는 석탄발전소 시설 부근에서 나트륨 고속로 기술과 내장 에너지 저장 시스템을 발전시키는데 큰 동력이 되고 있다. 나트륨 발전소는 미국의 차세대 원자력 발전소이자 미국 최초의 상업용 4세대 원자로가 될 것이다. 이 프로젝트를 통해 테라파워는 혁신 중심의 공공 민간 파트너십이 미래 에너지 전환 실현의 열쇠가 될 수 있음을 보여주고 있다.

AI 성장을 견인하는 운송, 산업 및 데이터 센터의 급격한 발전을 포함하여 더 많은 경제 분야에서 각 국가가 전동화를 모색함에 따라, 안정적인 기저 부하와 무탄소 기술에 대한 필요성이 대두되고 있다. 특히, 원자력은 확장 가능하고 비용이 낮은 유일한 해결방안 중 하나이다. 하지만, 상업 시장에 차세대 원자력을 도입하려면 시간과 자본 투자가 필요하다. 원자력 발전소 초기 단계에는 막대한 자본 투자가 필요하지만, 운영비용과 연료비용이 상대적으로 낮다. 원자력 발전의 높은 비용 효율성은 수십 년에 걸쳐 입증되었고, 원자력 에너지 투자 수익률(EROI)은 다른 에너지원을 훨씬 상회할 뿐 아니라, 기술 수명은 최대 80년까지 가능하다.

테라파워의 나트륨 기술은 본질적으로 안전 중심으로 설계되어 있기 때문에 현재 세대의 원자력에 비해 현저히 낮은 무게의 격납 및 중복 안전 시스템이 반드시 필요하다. 오늘날 전력망에서 간헐적 발전원 사용이 더욱 증가하고 에너지 수요는 급격히 치솟고 있다. 그러므로 완전한 무탄소 전력망의 균형을 맞추기 위해서는 급전 가능하고 깨끗한 전력과 유연한 부하를 제공하여 재생 에너지와 결합 가능한 나트륨 발전소(Natrium) 같은 발전소의 필요성이 커질 것이다.

[강연요약본] K-콘텐츠 업계의 AI 활용 사례 및 향후 미래 제1회 두바이 국제 AI 영화제 작품상/관객상 2관왕을 수상하고, AI필름이라는 장르의 탄생에 영향력을 준 AI 영상제작사 스튜디오 프리윌루전의 AI로 제작한 영상 콘텐츠들을 소개하며 현재 AI가 영상 콘텐츠 제작에 어떤 방식으로 활용 될 수 있는 지 알아본다. 국내 영상 업계 AI도입 실증 사례를 확인해보고 앞으로의 미래는 어떠할지, 우리는 어떠한 자세로 준비를 해야하는 지 고찰하며 AI 도입율 증대 필요성에 대해 생각해본다.

[강연요약본] ChatGPT는 베스트셀러 소설을 쓸 수 있을까? 방대한 양의 텍스트를 학습한 거대언어모델(LLM)기반의 AI에 대해 확률적 앵무새에 불과하다는 시각과 인간의 일자리를 뺏을 거라는 우려가 공존한다. 본 발표에서는 ChatGPT로 대표되는 LLM이 어떤 원리로 동작하는지, 현재 어떤 한계가 있고 앞으로 어떤 방향으로 발전할지 알아본다. LLM은 주어진 입력의 다음에 올 토큰을 하나씩 예측하여 입력에 다시 추가하는 “자기회기방식”으로 문장을 생성한다. LLM의 내부에는 복잡한 사고를 하기 위한 구조가 없지만 “사고의 흐름” (Chain of Thought)이라는 방식으로 문장을 생성하는 과정을 통해 다단계의 추론을 수행할 수 있다. 하지만 단지 확률이 높은 토큰을 샘플링하는 방식으로는 기존의 확률분포에서 벗어나면서도 최종적으로 목적에 부합하는 결과물을 만들어내기 어렵다.

아리스토텔레스는 스토리의 좋은 결말은 “예상할 수 없지만 필연적”이어야 한다고 말했다. 좋은 장편소설에 필요한 참신한 아이디어, 복잡한 구조와 복선, 반전은 자기회기방식의 언어생성모델로는 만들어낼 수 없다. 상위 수준의 설계와 복수의 시도, 검토와 개선을 할 수 있는 AI 에이전트 아키텍쳐가 필요하며, 클리셰에 빠지지 않는 창의적인 컨텐츠를 생성하기 위한 기법이 필요하다. 이러한 AI의 발전은 궁극적으로는 소설 창작뿐만 아니라 창의성과 복잡성을 필요로 하는 많은 업무에 도움이 될 것이며, 앞으로 한동안은 AI와 인간이 협업하는 다양한 형태가 시도될 것이다.