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Vol.258 December
ETRI는 11월 5일 서울 양재 엘타워에서 ‘AI 메모리 분야 국가전략프로젝트 기술·정책 토론회’를 개최하고, AI 시대 메모리 반도체 초격차 유지를 위한 새로운 국가 R&D 전략 방향을 제시했다.
이번 토론회에서는 초거대 AI 모델 확산으로 급증하는 메모리 수요와 글로벌 기술 패권 경쟁 속에서, 정부·산업계·학계가 함께 대응 방안을 논의하기 위해 마련됐다.
행사에는 ETRI 방승찬 원장을 비롯해 한성수 ICT전략연구소장, SK하이닉스·삼성전자·파네시아 등 산업계, 고려대학교 등 학계, 국회예산처·한국연구재단 등 주요 기관 관계자들이 참석했다.
최근 글로벌 반도체 시장은 막대한 보조금을 앞세운 국가 간 경쟁이 격화되면서, 오랜 기간 세계 1위를 지켜온 우리나라의 메모리 산업이 ‘초격차 유지의 기로’에 서 있다는 위기감이 고조되고 있다. 특히 민간 투자 의존도가 높은 국내 현실상, 정부의 전략적 지원과 산학연의 유기적인 협력체계 구축이 시급하다는 지적이 제기돼 왔다.
ETRI는 이날 AI 메모리 분야 국가전략프로젝트 투자 타당성 분석 결과를 공개하고, 민간 중심의 투자 구조를 보완할 정부 R&D 지원 방향과 산학연 협력체계 구축의 필요성을 강조했다.
ETRI는 11월 3일 서울 양재동 엘타워에서 개최된 ‘글로벌 ICT 표준 콘퍼런스(GISC)’에서 ‘2025 표준특허 창출 우수기관’으로 선정됐다. GISC는 글로벌 기업과 국제표준화기구, 정책기관 등이 참여해 차세대 ICT 기술과 표준의 미래를 논의하는 국내 최대 규모의 표준특허 관련 국제 행사다. 이번 수상은 ETRI가 체계적인 특허경영과 적극적인 표준특허 창출 및 활용을 통해 우수한 성과를 거둔 점을 높이 평가받은 결과다.
ETRI는 현재까지 1,250건이 넘는 국제표준특허를 확보하고 있으며, 확보한 특허를 기반으로 16개의 특허풀에 가입해 활발한 기술이전과 라이선싱 활동을 전개하고 있다. 이는 전 세계 대학 및 공공연구기관 가운데 가장 많은 특허풀 가입 사례로, ETRI의 글로벌 지식재산 경쟁력을 보여준다.
이와 같은 지속적인 노력의 결과로 최근 3년간 ETRI가 확보한 표준특허 기반 기술료 수익은 약 천억 원에 달한다. 또한, 지식재산처 및 한국특허전략개발원(KISTA)과의 긴밀한 협력을 통해 최근 3년간 ‘표준특허전략수립지원사업’ 총 46개 과제를 수행하고, ‘표준특허활용지원사업’을 통해 ▲비디오·오디오 코덱 ▲이동통신 등 주요 표준기술의 필수특허 검증을 추진, 특허풀 내 지분을 확대했다.
이러한 전방위적인 노력을 통해 차세대 비디오 코덱을 라이센싱하는 VVC 특허풀에서는 등재특허 점유율이 전체 47개 기관 중 3위를 차지했으며, AI 분야 국제표준특허에서 세계 1위를 달성했다.
ETRI 연구진이 6G 시대를 앞당길 핵심기술을 개발하며 차세대 이동통신 기술 확보에 청신호를 밝혔다. 연구진은 AI가 통신망을 스스로 제어하고 최적화할 수 있는 AI-Native 이동통신의 기반을 마련해 5G보다 최대 10배 높은 전송 효율을 달성할 것으로 기대한다.
ETRI는 6G 시대의 핵심 기반 기술인 지능형 무선 액세스 기술(AI-RAN) 개발을 완료하고, AI 기반 차세대 이동통신 시대를 여는 중요한 성과를 달성했다. 이번 기술의 가장 큰 특징은 초밀집 네트워크 환경에서도 대용량 데이터를 안정적으로 처리하기 위해 AI를 무선 전송, 네트워크 제어, 엣지 컴퓨팅 전반에 적용했다는 점이다.
이를 통해 5G 대비 최대 10배 향상된 전송 효율을 목표로 하고 있으며, 향후 AI-Native 6G 네트워크 구현의 핵심 기반 기술로 평가되고 있다. ETRI 연구진은 AI가 무선망의 상태를 학습하고, 최적의 연결 환경을 스스로 조정하는 AI-RAN 구조를 구현하는 데 성공했다.
AI-RAN 기술은 ▲채널 상태 분석을 통한 빔포밍 및 전력 제어 ▲기지국 간 협력 및 간섭 관리 ▲엣지 단 트래픽 예측 및 분산 ▲지연 최소화 등을 수행해 초고밀도 환경에서도 안정적인 통신 품질을 유지한다. 이를 통해 다양한 사용자 환경에서 끊김없는 초고속 서비스 제공이 가능해졌다. 특히 이번 연구의 대표 성과 중 하나인 뉴럴 리시버(Neural Receiver) 기술은 AI가 직접 무선 신호를 복원하고 오류를 바로잡는 차세대 수신 기술이다.
ETRI 연구진이 그동안 주로 하던 지상 무선통신에서 벗어나 지중에서도 무선통신이 가능함을 확인했다. 이로써 광산 등 지하 매설물 붕괴 등 사고로 인한 구조작업 시 매몰된 사람의 생존 여부 및 지중 작업, 지중 군사 작전 등에도 새로운 무선 채널의 길이 생겼다.
ETRI는 1m 직경의 송신 안테나와 수 cm급 수신 안테나를 이용해 광산 지중 100m 거리에서 음성신호를 송·수신할 수 있는 ‘자기장 지중 통신 원천기술’ 개발에 세계 최초로 성공했다. 기존 무선이 닿지 않던 지하 공간에서 음성 송수신이 가능함을 확인한 셈이다. 이에 따라 본 기술은 향후 구조·군사 작전·지하공동구 안전관리 등에 적용이 기대된다.
특히 연구진은 지중 통신이 사실상 불가능하다고 알려진 석회암 암반 환경에서 이루어진 시험 결과로, 재난 구조 및 군 작전 등 지하 공간 통신기술의 새로운 영역을 개척한 성과로 평가된다. 지하 광산은 신호 감쇠가 매우 심해 기존 무선통신 기술로는 연결되지 않는다.
ETRI는 지중 매질에서 자기장이 안정적으로 전달되는 특성에 주목해 저주파 자기장 기반 통신 시스템을 개발했다. 연구진은 직경 1m의 송신 안테나와 수 cm급 소형 자기장 센서의 수신 센서, 약 15kHz의 주파수, 그리고 음성 통신이 가능한 수준인 2~4kbps의 데이터 속도로 통신을 구현해 냈다.
ETRI 연구진이 인공지능(AI)이 소스코드를 자동으로 생성할 때, 기능과 품질을 함께 보장하는 핵심기술을 새롭게 선보였다. 단순히 코드를 빠르게 만드는 수준을 넘어, 개발자의 의도와 함께 안정성·보안성 등 품질 요소까지 반영한 고품질 코드 생성이 가능하다는 점에서 주목받고 있다.
최근 AI는 ‘로그인 기능을 만들어줘’ 같은 자연어 명령만으로 실제 실행 가능한 코드를 자동으로 생성할 정도로 발전했지만, 종종 보안 취약점, 논리 오류, 유지보수 어려움, 확장성 부족 등의 문제를 드러내곤 했다.
ETRI는 대규모 언어모델(LLM)을 활용해 소스코드를 보다 정확하고 안전하게 생성할 수 있는 핵심기술을 개발했다. 이번 기술은 AI·소프트웨어 엔지니어링(SE)·프로그래밍 언어(PL) 분야의 융합을 통해 개발된 것으로, AI의 코드 생성 능력을 한층 고도화했다. 단순히 코드를 빠르게 만드는 수준을 넘어, 소프트웨어가 반드시 갖추어야 할 품질과 신뢰성까지 보장한다는 점에서 의미가 크다.
해당 기술은 기존 코드 생성기술이 기능 구현에만 집중했던 한계를 넘어, 시스템의 품질과 신뢰성 등 비기능 요구사항까지 반영할 수 있는 구조적 코드 생성 기술이다. 이 연구에는 서울대학교 연구진도 함께 참여했다. ETRI는 이번 기술 개발과 함께 C/C++ 언어에 특화된 대규모 학습 데이터셋을 자체 구축했다.
대한민국 대표 정부출연연구기관이 대한민국의 인공지능 주권 확보를 위한 핵심 연구 주체로 자리매김하고 있다. ETRI는 과기정통부가 추진하는 독자 AI 파운데이션 모델 개발 사업에서 엔씨(NC) AI 컨소시엄으로 국가대표 5개 연구팀에 선정돼 지난 8월부터 본격적인 AI 연구에 착수했다. 특히 정부출연연구기관으로는 유일하게 선정돼 국가 연구기관으로서의 위상을 공고히 하고 연구계의 대표성을 확보했다는 점에서 큰 의미가 있다.
ETRI는 엔씨(NC) AI가 주관하는 컨소시엄에 참여해 ‘산업 AI 전환을 위한 확장 가능한 멀티모달 생성형 파운데이션 모델 개발’ 과제를 수행하고 있다. 이 과제는 산업 현장에서 활용 가능한 대규모 인공지능 모델을 자체 기술로 구현하기 위한 핵심 프로젝트로, 언어·음성·영상 등 다양한 데이터를 통합 처리할 수 있는 멀티모달 AI 기술 확보를 목표로 한다. 산업 현장 중심의 적용성을 확보함으로써 향후 제조·의료·교육·문화 등 주요 산업 전반의 AI 혁신을 가속할 것으로 기대된다.
현재 ETRI는 한국지능정보사회진흥원(NIA)의 데이터 지원과 정보통신산업진흥원(NIPA)의 GPU 자원 지원을 기반으로 대규모 모델 개발에 필요한 안정적 연구 인프라를 구축했다. 이를 통해 100B(1,000억 매개변수) 급 모델의 사전학습을 순조롭게 진행하고 있으며, 향후 독자 기술 기반 초거대 AI 모델 개발의 국내 기술 자립화를 견인할 것으로 기대된다.
ETRI 연구진이 지난 2021년부터 4년째 공장, 의료, 조선 등 산업 분야에서 비교적 인공지능 전문 지식이 부족한 사용자들에게 손쉬운 SW 개발 프레임워크를 제공해 큰 힘이 되고 있다.
ETRI는 노코드 기반으로 신경망을 자동 생성하고 배포 과정까지 자동화하는 기계학습 개발도구(MLOps)의 핵심기술을 오픈소스로 깃허브에 공개했다. 연구진은 개발한 프레임워크인 탱고(TANGO)를 지난 11월 6일, 서울 강남구 과학기술회관에서 깃허브 커뮤니티 확산을 위한 제4회 공개 세미나를 개최했다.
탱고 프레임워크란 인공지능이 적용된 응용SW를 자동으로 개발하고, 클라우드, 쿠버네티스 온프레미스 환경, 온디바이스 등 다양한 디바이스 HW 환경에 맞게 최적화해 배포해 주는 기술이다.
ETRI가 만든 탱고 프레임워크는 이처럼 관련분야 전문지식은 있지만 데이터만 입력하면 자동으로 실행해 주는 신경망 처리 분야에 적합하다. 이용도 쉬워 깃허브에 있는 설치 방법을 통해 간단한 명령으로 자동으로 설치되며, 웹 접속을 통해 바로 실행된다. 탱고 개발 과정에서 24개의 국내외 특허, NeurIPS 논문 3편 발표 및 SCI 논문 13편, 기술이전 4건 및 100억 원 사업화 매출을 달성했다.
ETRI 연구진이 교차로에서 보행자 안전을 지킬 수 있는 핵심기술을 개발하며, 교통안전의 패러다임을 바꿀 기반을 마련했다. 해당 기술이 향후 지방자치단체 실증을 거쳐 상용화되면 보행자 사고를 획기적으로 줄일 것으로 기대된다.
ETRI는 지난 8월부터 천안시 주요 교차로 4곳에서 국내 최초로 보행자의 미래 이동 경로를 예측해 교통사고를 예방할 수 있는 ‘예지(豫知)형 보행자 안전 인공지능(AI) 서비스’를 실증 운용 중이다.
지자체에 보급된 기존 보행자 알림 시스템은 사람이 수동으로 특정 ‘검지(檢知) 영역’을 설정하는 방식이었다. 이 때문에 근처를 지나가는 보행자도 위험으로 인식해 불필요한 경보가 울렸고, 카메라가 새로 설치되거나 방향이 변경될 때마다 검지 영역을 다시 설정해야 하는 불편함이 있었다. 무엇보다 보행자가 이미 도로에 진입한 후에야 경고가 울려 운전자의 대응 시간이 부족했고, 설정된 검지 영역 밖 차도 구간은 안전하다고 인식하는 오류도 있었다.
ETRI가 개발한 ‘예지형 보행자 안전 서비스’ 기술은 단순히 보행자를 탐지하는 기존 안전 시스템을 넘어, 운전자가 미처 보지 못하는 횡단 예정 보행자까지 사전에 인지하도록 지원함으로써 차세대 교통안전의 패러다임을 여는 핵심기술로 평가받고 있다.
