[파이낸셜뉴스] 글로벌 초개인화 장기재생 전문기업 로킷헬스케어가 자체 개발한 ‘AI와 3D바이오프린팅 융합 재생치료 기술’ 논문이 CVPR(국제 컴퓨터 비전 및 패턴인식 학술대회)에 채택돼 학술지 게재가 확정됐다고 7일 밝혔다. CVPR은 전기전자공학회(IEEE)와 국제컴퓨터비전재단(CVF)이 지난 1983년부터 공동 주최하는 국제 학술대회로 유럽컴퓨터비전학술대회(ECCV), 국제컴퓨터비전학술대회(ICCV)와 더불어 컴퓨터비전 분야 3대 학술대회로 꼽힌다. 해당 학술지는 영향력점수(Impact score) 45.17 수준으로 구글 스칼라(Google Scholar) 최상위 저작물 순위에서 Nature, NEJM, Science지에 이어 4위를 기록하는 등 분야 최고 권위를 가진 학술지로 알려져 있다. 이번에 채택된 논문은 ‘Generating 3D Bio-Printable Patches Using Wound Segmentation and Reconstruction to Treat Diabetic Foot Ulcers’다. 딥러닝 기술을 활용해 사진 한 장으로 상처 재생 3D 모델 패치를 원격으로 만들어 내는 기술 내용을 담았다. AI 총책임자인 채한주 부사장은 “만성×난치성 상처 재생에 있어 로킷헬스케어의 융합기술이 세계적으로 인정을 받았다”며 “한 장의 사진 촬영과 간단한 터치 조작만으로 전세계 어디서나 일관된 고품질 치료를 받을 수 있는 자사만의 핵심 융합기술이 세계적으로 인정을 받은 것”이라고 말했다. 로킷헬스케어는 최근 하버드 의과대학과 진행한 연골전임상 결과논문이 SCI급 저널 International Journal of Mocular Science (IF: 5.9)에 게재되는 등 글로벌 시장에서 본격적인 연구 성과를 인정받고 있다. taeil0808@fnnews.com 김태일 기자

네이버와 네이버랩스가 컴퓨터 비전(Vision) 딥러닝 분야 최고 수준 학회 'CVPR 2020'에서 총 7편의 논문을 발표하고 워크숍 7개를 진행한다고 16일 밝혔다. CVPR은 세계 최대 기술 전문 단체인 IEEE와 CVF가 지난 1983년부터 공동 주최하는 컨퍼런스다.  CVPR 2020에 채택된 네이버와 네이버랩스 연구원 논문은 모두 컴퓨터 비전(Vision) 기술 연구 결과에 대한 것이다. 비전 기술은 △번역 △이미지 분류 △자율주행 △동영상 등 다양한 영역에서 널리 활용된다.  특히 네이버 비전팀 연구원 논문인 '임베딩 확장: 심층 지표학습을 위한 임베딩 공간에서 증강기법(고병수, 구건모)'에 포함된 효과적인 이미지 검색 시스템을 위해 간단한 선형 연산으로 가상 정보를 생성해 딥러닝 기반의 이미지 검색 정확도를 향상 시킨 연구 기술은 네이버 이미지검색 품질 고도화에 크게 기여할 것으로 기대된다. 또 '다중 도메인을 위한 다양한 이미지 합성(최윤제, 어영정, 유재준, 하정우)'은 이미지 변환에 있어서 머리색, 머리모양, 수염 등 다양한 요소를 반영하면서도 사실같은 이미지를 생성할 수 있는 기술 연구 과정을 담았다.  네이버랩스 유럽은 이번 CVPR 2020의 '변화하는 환경에서의 장기간 이미지 기반 측위' 워크숍에서 진행된 세 가지 챌린지에서 각각 1위, 2위, 4위를 기록했다.    gogosing@fnnews.com 박소현 기자

네이버는 오는 22일까지 미국 솔트레이크시티에서 열리는 국제 인공지능(AI) 콘퍼런스인 'CVPR 2018'에 참가한다고 18일 밝혔다. CVPR은 세계 최대 기술 전문 단체인 IEEE와 CVF가 1983년부터 공동 주최하는 행사로, 세계적인 연구기관들이 참석해 컴퓨터 비전(영상처리)·딥러닝 등 AI 기술을 공유하는 장이다. 네이버는 이번 행사에 총 5편의 논문을 제출했고, 국내 산학기관 중 유일하게 구두 발표 기회도 얻었다고 소개했다. 구두발표는 이번 행사에 채택된 논문 979평 중 2%(70편)만 할 수 있는 기회다.  지난해 네이버 클로바 AI 리서치 인턴십 프로그램에 참여한 최윤제씨 등이 쓴 '머리색·성별·나이·감정 등 여러 개의 특징을 한꺼번에 변화시킬 수 있는 새로운 이미지 변환'에 관한 논문이 구두 발표된다.  네이버는 또 이번 행사에서 AI 분야 인재 영입을 위해 참가자를 대상으로 기업 기술을 소개하는 'CVPR 인더스트리 엑스포' 프로그램에도 참가하며 AI 분야 인재 영입도 적극적으로 나설 예정이다.  gogosing@fnnews.com 박소현 기자

[파이낸셜뉴스]  네이버랩스가 연구해 온 ‘공간지능' 기술이 ‘2024 유럽컴퓨터비전학회'(ECCV)의 두 부문에서 1위를 차지, 팀네이버의 세계적인 기술 경쟁력을 다시 한 번 증명했다. 8일 네이버랩스에 따르면 ECCV는 이미지 및 영상 등 컴퓨터 비전 분야에 특화된 최신 AI 연구 성과를 발표하고 새로운 기술 화두를 제시하는 세계 최고 권위의 학회다. 네이버랩스는 이번 ECCV 2024에서 △Map-free visual re-localization △BOP 챌린지 두 부문에 도전했고 모두 1위를 차지했다. Map-free visual re-localization 챌린지는 정밀지도 등이 없는 상황에서도 얼마나 정확하게 측위(localization)가 가능한지를 겨룬다. 재난 또는 공사 현장 등 지도를 생성하거나 미리 준비할 수 없는 상황도 있어 ‘지도 없이 측위’하는 기술은 점차 중요성이 높아지고 있다. 네이버랩스는 이 챌린지에 이미지를 3D로 재구성하는 AI 기술 도구 ‘마스터(MASt3R)’를 선보였다. 마스터는 정밀지도가 없는 상황에서도 충분히 정확한 측위가 가능하다는 점을 인정받아 구글, 애플, 메타 등 12개 참가팀 중 압도적인 1위를 차지했다. 마스터는 네이버랩스유럽이 개발한 3D 비전 파운데이션 모델(VFM) ‘크로코(CroCo)’를 기반으로 만든 '더스터(DUSt3R)'의 업그레이드 버전이다. 네이버랩스는 BOP(Benchmark for 6D Object Pose Estimation) 챌린지에서도 1위를 차지했다. BOP 챌린지에서는 이미지 내에 있는 물체들의 3차원 회전과 위치를 얼마나 정확히 추정하는지 겨룬다.  지난 2017년 별도 법인으로 출범한 네이버랩스는 꾸준한 기술 연구를 바탕으로 공간지능 분야에서 기술 화두를 제시해왔다. 2019년 인수한 세계 최대 AI 연구소 네이버랩스유럽을 통해 비전 기술을 축적하면서 2019년 CVPR에서 VL(Visual Localization) 요소 기술 ‘R2D2’로 글로벌 IT기업들을 제치고 1위를 차지한 바 있다. 석상옥 네이버랩스 대표는 “인공지능에 이어 새로운 미래 변화를 만들어 낼 공간지능은 네이버랩스 출범 이후 로봇과 자율주행 기술을 발전시켜 오며 꾸준히 준비해 온 분야이자 핵심 경쟁력 그 자체”라며 “로봇, 자율주행, 디지털 트윈은 물론 이를 지원하는 클라우드 인프라, 1784와 같은 핵심 테스트베드, 나아가 중동 등 새로운 글로벌 이정표로도 확장할 수 있도록 R&D에 더욱 매진하겠다”고 말했다. 한편, 네이버클라우드 역시 이번 ECCV 2024에서 11편의 AI 연구 논문이 게재 승인되는 성과를 거뒀다. 최근 ‘멀티모달 AI’의 부상으로 더욱 주목받고 있는 컴퓨터 비전 분야 기술력을 선보인 셈이다. 네이버는 이같은 비전 AI 기술을 바탕으로 생성형 AI 서비스를 고도화하는 데에도 속도를 낸다. 지난 8월에는 자체 초대규모 생성형 AI ‘하이퍼클로바X’ 기반의 시각 정보 처리 기술을 공개했고 이를 대화형 AI 서비스 ‘클로바X’에 탑재했다. 네이버에 따르면, 하이퍼클로바X의 이미지 이해 능력은 글로벌 최고 수준 모델의 99.94%에 이르며, 지속적으로 성능을 향상시켜 나갈 계획이다. yjjoe@fnnews.com 조윤주 기자

[파이낸셜뉴스] 숭실대학교는 IT대학 글로벌미디어학부 김희원 교수 연구팀(석사과정 이상민, 박성용)이 지난 18일 미국 시애틀에서 열린 ‘인공지능 로봇 조작 챌린지 세계대회(ARNOLD Challenge)'에서 ‘상태 보간을 이용한 단계-특화 에이전트’ 알고리즘으로 3위를 차지했다고 4일 밝혔다. 이 대회는 인공지능을 이용해 시뮬레이션 상의 로봇이 다양한 작업을 수행하도록 학습시키는 챌린지로, 컴퓨터 비전 및 머신 러닝 분야의 세계 최대 학회인 'CVPR 2024’의 임바디드 AI(Embodied AI) 워크샵의 일환으로 개최됐다. 임바디드 AI는 환경 내에서 인식, 상호작용 및 추론이 가능한 AI 에이전트을 개발하는 기술이다. 이는 휴머노이드를 포함한 가사 로봇, 산업 로봇, 자율주행, 헬스케어, 재난 대응 등 다양한 분야에서 차세대 인공지능의 핵심 기술로 여겨지고 있다. 올해 챌린지의 주제는 ‘Open World Embodied AI’로, 미지의 사물과 상황을 다루는 AI 에이전트를 개발하는 데 중점을 뒀다. 참가 팀들은 '컵에 물을 반만 부어라'와 같은 연속적인 상태가 포함된 8개의 고난도 작업을 수행하도록 지시받았다. 챌린지 환경에는 학습 데이터에 존재하지 않는 새로운 물체와 새로운 환경, 새로운 목표 상태를 포함한 도전적인 상황들이 추가됐다. 이는 로봇의 인공지능이 사람처럼 상황을 이해하고 다양한 실생활의 작업을 해낼 능력을 평가하는 중요한 요소이다. 처음으로 인공지능 로봇 조작 대회에 참가한 숭실대 연구팀은 연속적인 상태 변화와 고난도 작업에 최적화된 딥러닝 모델을 개발하여 획기적인 성능 향상을 이뤄내 3위를 기록했다. 이상민 학생은 “Embodied AI에 대해 접하고 처음 참여한 대회에서 좋은 성적을 거두어 기쁘다”며 “앞으로도 비전과 로봇을 엮는 프로젝트에서 좋은 성과를 내도록 하겠다”는 포부를 밝혔다. 박성용 학생은 “챌린지 과정에서 많은 조언과 지도를 해주신 김희원 교수님께 감사의 말씀을 전하고 싶다”며 “앞으로도 계속 성장해 더 큰 성과를 이루도록 노력하겠다”고 소감을 전했다. 김희원 교수는 “새롭게 제안된 딥러닝 기반 로봇 조작 알고리즘을 통해 로봇이 처음 접하는 낯선 환경에서도 언어만으로 복잡한 작업을 수행할 수 있게 됐다. 이를 이용하면 로봇에게 가사 노동도 시킬 수 있게 되는 등 로봇의 활용 범위가 넓어질 것이다”며 “석사과정 1학기 학생들이 세계 대회에서 큰 성과를 거둬 기쁘고, 앞으로의 발전이 기대된다”고 말했다.   banaffle@fnnews.com 윤홍집 기자

엔비디아가 올해 말 출시 예정인 '엔비디아 옴니버스 클라우드 센서 RTX'를 2일 공개했다. 옴니버스 클라우드 센서 RTX는 물리적으로 정확한 센서 시뮬레이션을 통해 모든 종류의 완전 자율 머신 개발을 가속화할 수 있는 마이크로서비스 세트다. 엔비디아 옴니버스 클라우드 센서 RTX는 개발자가 실제 배포 전 물리적으로 정확하고 사실적인 가상 환경에서 센서 인식과 관련된 AI 소프트웨어를 대규모로 테스트할 수 있도록 지원한다. 이를 통해 개발자는 시간과 비용을 절약하고 안전성을 향상시킬 수 있다는 것이 회사 측 설명이다.  엔비디아 옴니버스 및 시뮬레이션 기술 담당 부사장인 레브 레바레디언은 "생성형 물리 AI로 구동되는 안전하고 신뢰할 수 있는 자율 머신을 개발하려면 물리 기반 가상 세계에서 훈련과 테스트가 필요하다"며 "엔비디아 옴니버스 클라우드 센서 RTX 마이크로서비스를 통해 개발자는 공장, 도시, 심지어 지구의 대규모 디지털 트윈을 쉽게 구축할 수 있으며, 이를 통해 차세대 AI의 물결을 가속화할 수 있다"고 말했다. 엔비디아 옴니버스 클라우드 센서 RTX는 오픈USD 프레임워크에 기반하고 엔비디아 RTX 레이 트레이싱과 뉴럴 렌더링 기술로 구동된다. 이를 통해 비디오, 카메라, 레이더, 라이더의 실제 데이터를 합성 데이터와 결합해 시뮬레이션 환경을 빠르게 생성할 수 있다. 마이크로서비스를 활용하면 실제 데이터가 제한적인 시나리오에서도 광범위한 활동의 시뮬레이션을 수행할 수 있다. 예를 들어 로봇 팔이 올바르게 작동하는지, 공항 수하물 컨베이어 벨트가 작동하는지, 나뭇가지가 도로를 막고 있는지, 공장 컨베이어 벨트가 움직이고 있는지, 로봇이나 사람이 근처에 있는지 등의 시뮬레이션이 가능하다. 옴니버스 클라우드 센서 RTX는 엔비디아가 컴퓨터 비전과 패턴 인식(Computer Vision and Pattern Recognition, CVPR) 콘퍼런스의 대규모 엔드투엔드 주행을 위한 오토노머스 그랜드 챌린지에서 1위를 차지한 것과 동시에 발표됐다. 옴니버스 클라우드 센서 RTX는 자율주행 차량(AV) 시뮬레이션 개발자가 실제 환경에 AV를 도입하기 전에 물리적으로 정확한 환경에서 자율주행 시나리오를 테스트할 수 있도록 지원한다. 이를 통해 엔비디아 연구진의 성공적인 워크플로우를 고충실도 시뮬레이션 환경에서 구현할 수 있다. 포어텔릭스(Foretellix)와 매스웍스(MathWorks)는 엔비디아가 AV 개발을 위해 옴니버스 클라우드 센서 RTX 액세스를 제공하는 최초의 소프트웨어 개발사 중 하나다. 또한 옴니버스 클라우드 센서 RTX를 사용하면 센서 제조업체가 가상 환경에서 센서의 디지털 트윈을 검증하고 통합해 물리적 프로토타이핑에 필요한 시간을 단축할 수 있다. solidkjy@fnnews.com 구자윤 기자

[파이낸셜뉴스] 광주과학기술원(GIST) AI대학원 전해곤 교수팀이 거대언어모델(LLM) 기술을 활용해 인간의 사고를 모방한 프로세스로 보행자 경로를 예측하는 인공지능(AI) 알고리즘을 개발했다. 이는 보행자의 안전을 확보해야 하는 자율주행 시스템의 보행자 회피 기술과 서비스 로봇 분야에 활용될 수 있다. 전해곤 교수는 "이번 연구 성과는 거대언어모델이 인간의 사고방식을 모사해 사회적 관계성을 추론하며, 인간의 행동 역학을 배워 미래 동작을 예측했다는 데 학술적 의의가 크다"며, "거대언어모델이 문자에서 더 나아가 물리 역학적 추론까지 가능하게 되면 인공 일반 지능(AGI)으로의 기술 확장과 실용화를 앞당길 것으로 기대된다"고 말했다. 지금까지 AI로 보행자의 미래 경로를 예측하는 방법론에서는 인간의 행동 역학을 수학적·통계적 방법으로 보행자의 위치를 모델링해 보행 가능 경로와 최종 도착지를 예측했다. 이 방식은 숫자만을 이용해 가장 가능성 있는 위치를 예측하므로 인간의 사고를 대변하기에는 한계가 있다. 연구진은 이보다 훨씬 더 인간의 사고와 유사하게 미래 보행 계획을 예측하는 기술을 개발했다. LLM이 가진 방대한 양의 지식을 접목해 보행자의 현재 상태와 주변 사람과의 사회적 관계를 인간처럼 분석한 것이다. 챗 GPT로 잘 알려진 LLM은 AI의 한 종류로, 방대한 양의 텍스트 데이터를 학습해 인간의 언어를 이해하고 생성할 수 있는 능력을 갖춘 딥러닝 기반의 모델이다. 연구진은 이번 연구에서 LLM이 갖는 높은 수준의 언어 이해와 생성 능력을 활용했다. 이를통해 AI가 보행 방향 및 도착지 예상, 보행자들의 집단 형성, 충돌 가능성 회피, 선행-후행 정리 등 인간의 인지와 사회적 추론을 할 수 있게끔 개발했다. 특히, 숫자만으로 AI가 어떠한 사유로 행동을 예측했는지 판단하는 기존 방법론과 달리 언어모델이 직접적으로 사회적 추론 결과를 대화로 알려줄 수 있다는 점이 이번 연구의 가장 큰 장점이다. 또한 이번 연구 성과로 거대언어모델이 문자라는 한계에서 벗어나 인간의 물리적인 행동 역학을 직접적으로 예측할 수 있게 되었는데 글의 문법과 흐름을 패턴으로 인식하는 언어모델은 보행자의 한 걸음 한 걸음을 일종의 패턴으로 인지하여 다음에 발 디딜 위치를 예측한다. 이번 연구 성과로 인해 동역학에 대한 인공지능의 이해 능력은 인간이 마주하는 매 상황에서의 순간적인 사회적 추론과 결합하여 보다 더 인간처럼 사고해 인간의 결정과 유사하게 미래를 예측할 수 있을 것으로 기대된다. 한편, GIST AI대학원 전해곤 교수가 지도하고 배인환 박사과정생이 수행한 이번 연구는 AI 분야 세계 최고권위의 국제 학술대회인 'CVPR'에서 19일 발표될 예정이다.   monarch@fnnews.com 김만기 기자

【파이낸셜뉴스 인천=한갑수 기자】 인하대학교는 최근 이상철 전기컴퓨터공학과 교수가 이끄는 시각인공지능 연구실이 의료 영상에서 암·세포 등을 픽셀 단위로 정밀하게 예측할 수 있는 기술을 개발했다고 30일 밝혔다. 인하대 시각인공지능 연구실 소속 남주현 박사과정 학생은 ‘다중 스케일-주파수 주의 메커니즘을 이용한 모달리티 및 도메인 일반화 가능한 의료 영상 분할’(Modality-agnostic domain generalizable medical image segmentation by multi-frequency in multi-scale attention)’ 주제의 논문을 통해 의료 영상 분할 인공지능 모델인 ‘MADGNet’을 개발했다. MADGNet은 의료 영상 분야의 피부경, 현미경, 초음파, 내시경, CT 등 다양한 모달리티에 대한 병변 분석 기술로 암·세포 등을 픽셀 단위로 정밀하게 예측할 수 있다. 각 모달리티는 서로 다른 특성을 가지고 있다. MADGNet은 모달리티 간 도메인 차이가 큰 데이터셋에서의 병변 분할 문제에 있어 세계 동종 경쟁연구팀의 기술보다 큰 성능 향상을 보였다는 게 남주현 학생의 설명이다. 도메인 차이는 기존에 보유한 데이터와 새롭게 취득한 데이터의 분포에서 발생할 수 있는 간극을 말한다. 이 같은 연구 결과는 지금까지 심층신경망 모델이 다양한 병변 크기 정보에만 관심을 가지던 것과 다르게 모달리티 간 주파수 분포가 더 크다는 점에서 착안해 얻은 성과다. 연구 결과가 담긴 논문에는 남주현 학생을 포함해 누르 수리자 샤즈와니(Nur Suriza Syazwany) 박사과정 학생, 김수정 박사과정 학생, 이상철 교수가 저자로 참여했다. 논문은 컴퓨터 비전 분야의 세계 최고 수준 학술대회인 CVPR(Computer Vision and Pattern Recognition)에 게재됐다. CVPR은 세계적인 컴퓨터 비전 연구자들이 모이는 주요 행사로 높은 수준의 연구 성과를 보고하는 장으로 손꼽힌다. 남주현 학생은 오는 6월 미국 시애틀에서 열리는 ‘CVPR 2024(IEEE/CVF Computer Vision and Pattern Recognition Conference)’에서 해당 논문을 발표할 예정이다. 한편 시각인공지능 연구실은 최근 의료 영상과 생체 신호 등 미래 헬스케어 전반에 관련된 핵심 연구를 수행하고 있다. 인공지능 분야에서 세계 수준의 학술대회(BMVC·ICIP)와 저널(Elsevier CVIU·Elsevier PR)에 다양한 분야의 논문을 발표하는 등 주목할 만한 성과를 내고 있다. 지도교수인 이상철 인하대 전기컴퓨터공학과 교수는 “이번에 개발한 기술은 기존 의료 영상의 병변 분할 기술에 있어 벤치마크될 가능성이 클 것으로 전망된다”고 말했다. kapsoo@fnnews.com 한갑수 기자

[파이낸셜뉴스] 울산과학기술원(UNIST) 인공지능(AI) 대학원 심재영·주경돈·한승열·김지수 교수팀의 연구성과 4건이 AI 분야 글로벌 권위 학회인 AAAI(Association for Advancement of AI)에 채택됐다. 19일 UNIST에 따르면, AAAI에 채택된 연구성과는 20일부터 캐나다 밴쿠버에서 8일간 열리는 38회 연례 정기학회에서 공개된다. 이번 정기학회에서는 사상 최대 규모인 1만2000편 이상의 논문이 전 세계에서 제출됐으며, 이 중 약 23%인 2342편만이 채택됐다. 우선 심재영 교수팀은 가상 데이터를 AI 학습에 활용하는 컴퓨터 비전 기술을 개발했다. AI가 CCTV 등 영상을 분석해 범죄자, 실종자 등 특정 인물을 자동으로 찾아내기 위해서는 방대한 영상 데이터 학습이 필요한데, 가상 데이터를 사용함으로써 데이터 라벨링 비용과 초상권 침해 문제를 획기적으로 줄일 수 있다. 또, 가상현실, 게임 등을 더 생생하게 즐길 수 있는 AI 기술도 채택됐다. 주경돈 교수팀은 가상현실에서 사람 간의 3차원 상호작용을 정밀하게 만드는 AI 기술을 소개한다. 포옹, 악수 등의 상황에서 상대방의 동작에 알맞게 가상 인간을 저절로 생성해, 가상 인간 간의 상호작용을 입체 화면에 자연스럽게 구성해낼 수 있다. 한승열 교수팀은 다중 에이전트 강화학습 기술을 선보인다. 다중 에이전트 강화학습은 게임뿐만 아니라 기계들의 협업이 필요한 자율주행, 로봇 군집 작동 등에서 필수적인 AI 원천 기술이다. 한 교수팀은 기존 다중 에이전트 강화학습에서 탐색해야만 하는 경우의 수를 대폭 줄일 수 있는 고효율 알고리즘을 제안해 채택됐다. 김지수 교수팀은 온라인 추천을 위한 '밴딧 알고리즘'을 개발했다. 뉴스나 영상시청, 쇼핑 등에서 사용자의 기호를 고려해 유사한 아이템을 추천해 주는 알고리즘이다. 사용자의 다양하고 복합적인 기호를 파악해 낼 수 있는 특징이 있다. 한편, 지난 2020년 설립된 UNIST AI대학원은 젊고 잠재력 있는 교원 등을 대폭 영입해 짧은 역사에도 불구하고 지난해 NeurIPS, CVPR 등 저명한 AI 및 컴퓨터 비전 학회에서 총 31편의 논문이 채택되는 등 빠른 성장세를 보이고 있다.  monarch@fnnews.com 김만기 기자

삼성전자가 생성형 인공지능(AI) 등 첨단기술 상용화에 발맞춰 사이버보안 전문가를 영입하는 등 AI 보안 강화에 속도를 내고 있다. 삼성뿐 아니라 전자, 자동차, 통신, 조선 등 업종을 가리지 않고 미래 먹거리로 점찍은 AI 사업 경쟁력 강화에 기여할 인재 확보에 총력을 쏟는 모양새다. ■삼성전자, 보안전문가 영입28일 관련업계에 따르면 삼성전자는 최근 사이버보안 전문가인 김유승 박사(사진)를 디바이스경험(DX) 부문 네트워크사업부 개발팀 산하 시큐리티랩장(상무)으로 영입했다. 김 상무는 차세대 셀룰러 시스템 보안 개발 프로세스를 구축하는 업무를 맡는다. 김 상무는 미국 자동차 회사 포드에서 자율주행차 및 커넥티드카 등 차량의 보안 설계 등을 담당했다. 네트워크를 기반으로 사용자 개인정보로 연결된 첨단화된 차량에서 발생 가능성이 있는 보안 문제를 사전에 파악한 후 방어기술 등을 개발하는 업무다. 최근에는 미국 의료기기 기업 인튜이티브에서 수술용 로봇 등 의료기기 보안체계를 설계했다. 지난 2002~2010년 삼성전자에서 통신시스템 소프트웨어 엔지니어로도 활동한 바 있다. 삼성전자가 보안전문가를 임원으로 영입한 건 AI, 6세대(G) 이동통신 등 본격적인 상용화를 앞둔 미래 먹거리 경쟁력과 무관하지 않다. 삼성전자는 올 초 출시한 플래그십(최상급) 스마트폰 '갤럭시S24' 시리즈에 사상 첫 온디바이스 AI 기능을 탑재하는 등 첨단 기술 상용화에 속도를 내고 있다. 기술 발전과 비례해 해킹 위협이 고도화되고 있는 만큼 보안기술을 대폭 강화할 계획이다. 보안 문제가 현실화될 경우 AI 산업에 대한 신뢰도 하락 및 사업차질로 직결될 수 있다는 위기감이 반영됐다는 분석이다. ■AI 급성장에 재계 인재영입 경쟁AI 시장 급성장으로 재계의 AI 인재 확보전도 가열되고 있다. 현대차그룹은 글로벌 소프트웨어센터인 포티투닷 AI 딥러닝 엔지니어를 중심으로 AI 인재 모집을 진행 중이다. 현대차 선행기술원과 현대오토에버도 AI 모델 개발 경력직을 채용하고 있다. 최근 포티투닷은 빅테크에 뒤지지 않는 수준의 거대언어모델(LLM)을 자체 개발한 것으로 전해졌다. 현대차 사내 AI 기술 전담조직(독립기업·CIC)인 에어스(AIRS)컴퍼니의 일부 기능을 포티투닷에 통합시키면서 시너지가 난 것으로 풀이된다. 최근 에어스컴퍼니를 이끌던 김정희 대표가 LG전자 인공지능연구소 소장으로 이동해 화제가 되기도 했다. 현대차는 지난해 처음으로 세계 최대 인공지능학회로 불리는 캐나다 '국제컴퓨터비전·패턴인식 학술대회(CVPR)에 부스를 꾸려 인재 유치에 나서기도 했다. LG에너지솔루션도 지난 2022년 미국 엔비디아 출신 변경석씨를 최고디지털책임자(CDO)로 영입했다. 변 전무는 머신러닝 분야 세계적 석학으로 스마트팩토리를 비롯, LG에너지솔루션 AI 분야를 총괄하고 있다. 엔비디아에서는 자율주행자동차, 산업용 AI, 클라우드 AI 등을 개발했다. 포스코홀딩스는 오는 2025년 AI 연구소 인원 100명을 목표로 인력을 확보하고 있다. 지난해 8월에는 애플 등에서 근무한 경험이 있는 임우상 박사를 AI 연구소 최연소 상무로 영입했다. HD현대는 현대차그룹 최고인공지능책임자(CAIO)를 지낸 김영옥 상무를 영입, AI 전략담당을 맡기고 있다. 재계 관계자는 "AI 우수인력을 구하기가 만만치 않다"며 "기업들이 AI 사업 경쟁력 강화를 위해 내부 인력 교육, 해외인재 채용 등 국내외를 가리지 않고 인력난 해법 마련을 위해 골몰하고 있다"고 말했다. mkchang@fnnews.com 장민권 조은효 권준호 기자