ETRI 연구진이 차세대 디지털 산업의 핵심기술로 주목받는 ‘에지 컴퓨팅(Edge Computing)’ 분야에서 세계 최초로 서비스 기능 기준을 담은 국제표준을 제정하는 데 성공했다. ETRI는 지난 2월 말 제네바에서 열린 국제전기통신연합 전기통신표준화부문(ITU-T) 산하 연구반 13 회의에서 에지 컴퓨팅 서비스의 기능 요구사항을 정의한 국제표준 「ITU-T Y.3541」이 최종 승인됐다고 밝혔다.

에지 컴퓨팅은 데이터를 먼 곳에 있는 중앙 서버로 보내지 않고, 데이터가 만들어지는 가까운 곳에서 바로 처리하는 기술이다. 예를 들어 공장, 병원, 자동차 인근에서 바로 데이터를 처리하는 방식이다. 이 기술을 사용하면 데이터 처리 지연시간을 획기적으로 줄일 수 있어 자율주행, 스마트공장, 실시간 영상 분석, 원격의료, 인공지능(AI) 서비스 등 다양한 분야에서 핵심 기반 기술로 활용할 수 있다.

이번에 승인된 「ITU-T Y.3541」은 에지 컴퓨팅 서비스를 만들 때 필요한 기능 요구사항을 세계 최초로 체계화해 정리한 국제 기준이다. 다양한 기업과 기관이 공통된 기준 아래 에지 컴퓨팅 서비스를 개발하고 상호 연동할 수 있는 ‘표준 설계도’가 마련된 셈이다.

대표적인 적용 분야가 자율주행이다. 차량 내에서 방대한 센서 데이터를 모두 연산하면 전력 소모와 비용이 급증한다. 하지만 이번 표준을 적용하면 인근 에지 서버가 복잡한 연산을 대신 수행하고 그 결과를 즉각 차량에 전달하게 된다. 자율주행차가 지연 없이 고성능 AI 서비스를 효율적으로 활용할 수 있는 구조가 마련된 것이다. 이번 표준 개발에는 ETRI 김대원 박사와 호남대학교 컴퓨터공학과 오명훈 교수가 핵심적으로 참여했다.

ETRI 연구진이 ‘AI로 미디어를 이해하는 디지털 미디어 이노베이션’ 핵심기술을 세계 최대 방송·미디어 전시회에서 공개했다. 특수효과(VFX) 자동 제작과 3D 에셋 변환 등 미디어 제작 공정의 지능화를 통해 K-콘텐츠 제작 효율을 높이고 글로벌 경쟁력 강화를 뒷받침할 것으로 기대된다.

ETRI는 지난 4월 17일 미국 라스베이거스 컨벤션센터에서 열린 국제 방송 장비 전시회 ‘NAB 2026’에 참가해 연구진이 개발한 최신 미디어 지능화 기술들을 공개했다고 밝혔다. ETRI가 이번에 공개한 핵심기술은 ▲USD 기반 미디어 트랜스포메이션 ▲생성형 AI 기반 VFX 자동 생성 및 합성·편집 ▲AI 기반 UI/UX 접근성 분석 및 대화형 문제 해설 에이전트 등 3종이다.

USD 기반 미디어 트랜스포메이션 기술은 기존의 2D 미디어를 분석하여 객체와 배경을 분리하고, 이를 기계가 재현하기 쉬운 생성형 미디어 형식인 USD 기반 3D 에셋으로 자동 변환하는 기술이다. 멀티모달 AI를 통해 미디어 구성요소를 인식하고 2D 좌표를 3D로 변환해 메타버스 환경에서 실제처럼 재현할 수 있다.

생성형 AI 기반 VFX 자동 생성 및 합성·편집 기술은 사용자가 텍스트, 이미지 등 멀티모달 프롬프트로 의도를 입력하면 AI가 시공간 구성요소를 분석해 고품질의 특수효과(VFX)를 자동 생성하고 편집하는 기술이다. 영화·드라마 제작에서 시간과 비용이 크게 소요되던 VFX 공정의 효율성을 높일 수 있도록 플러그인 형태로 제공된다.

AI 기반 UI/UX 접근성 분석 및 대화형 문제 해설 에이전트 기술은 모바일 앱의 접근성 데이터를 AI가 자동으로 수집·분석해 장애인이나 노약자가 사용하기 불편한 지점을 찾아내고, 대화형 에이전트가 개발자에게 개선 방안을 제시하는 기술이다.

ETRI 연구진이 차세대 인공지능(AI) 시대에 필요한 저전력·고집적 메모리 기술의 새로운 가능성과 한계를 초월하는 성과를 입증했다. 복잡한 구조를 가진 기존 메모리의 한계를 극복하고, 별도의 캐패시터(Capacitor) 없이도 데이터를 안정적으로 저장할 수 있는 혁신적인 차세대 메모리(DRAM) 구조를 구현한 것이다.

ETRI는 디스플레이 산업에서 활용되는 산화물 반도체 트랜지스터(TFT)를 적용해 캐패시터 없이 데이터를 저장하는 ‘2T0C(2-Transistor-0-Capacitor)’ DRAM 구조를 개발했다고 밝혔다.

이번 연구 성과는 세계적인 학술지 어드벤스드 사이언스(Advanced Science) 3월 3일 자 온라인판에 게재됐다. 이번 기술은 ‘캐패시터리스 DRAM’이라 불리는 차세대 메모리 방식으로, AI와 데이터 중심 컴퓨팅 시대가 본격화되면서 더욱 중요해지고 있는 메모리 기술의 새로운 방향을 제시한 것으로 평가된다. 기존 실리콘 기반 DRAM이 갖고 있던 구조적 한계를 극복할 수 있는 대안이 될 수 있기 때문이다.

연구진은 이러한 문제를 해결하기 위해 ‘산화물 반도체’라는 소재에 주목했다. 산화물 반도체는 전기가 새어 나가는 양인 누설 전류가 적고, 전하를 안정적으로 유지할 수 있어 메모리 소자에 적합한 특징을 가진다. ETRI는 알루미늄이 첨가된 인듐-주석-아연 산화물(ITZO) 소재를 사용해 트랜지스터를 만들고, 아산화질소(N₂O) 플라스마 공정을 통해 내부 결함을 정밀하게 조절했다. 이를 통해 소자 내부 결함을 줄이고 누설 전류를 효과적으로 억제하는 데 성공했다.

ETRI 연구진이 생성형 인공지능(AI) 기술을 활용해 영화의 탄생 과정을 3차원(3D) 입체영상으로 재현하는 데 성공했다. <시네마 제네시스(Cinema Genesis)>라는 제목의 이번 작품은 기존 2차원(2D) 영상을 3D로 구현해 AI 영상 기술의 새로운 가능성을 보여줬다는 평가를 받고 있다.

이번 작품은 부산국제단편영화제(BISFF)와 콘텐츠 제작사 ㈜비주얼센터와의 협력을 통해 제작됐으며, 2026년 제43회 부산국제단편영화제에서 공식 상영될 예정이다. 이후 프랑스 파리에서 열리는 ‘BISFF in Paris’에서도 선보이며 글로벌 관객과의 접점을 확대하고, 프랑스와의 문화기술 교류도 더 강화할 계획이다.

<시네마 제네시스>는 머이브리지(Eadweard Muybridge), 쥘 마레(Étienne-Jules Marey), 에디슨(Thomas Edison), 뤼미에르 형제 (Lumière brothers), 조르주 멜리에스(Georges Méliès) 등 영화 발전에 기여한 인물들의 발명과 창작 과정을 AI 기술로 재해석한 약 4분 분량의 입체영상 콘텐츠다. 역사적 자료를 바탕으로 영화의 기원을 현대 기술로 복원했다는 점에서 의미가 있다.

ETRI는 자체 개발한 ‘AI 기반 2D-to-3D 입체영상 변환 기술’과 ‘깊이(Depth) 추정 기술’을 적용했다. AI 기반 <시네마 제네시스>로 과거 인물인 머이브리지의 이미지를 복원하는 과정은 다음과 같이 이루어진다. 먼저 생성적 적대 신경망(GAN) 기술을 활용해 손상되거나 해상도가 낮은 이미지를 고화질로 복원한다. 이후 색상을 복원하고, 턴테이블 기반 다면 형체 구축 기술을 통해 한 장의 이미지에서 인물의 입체적인 형태와 깊이 정보를 추출한다. 마지막으로 애니메이션 처리를 통해 좌우 시차를 구현해 3D 입체영상으로 변환함으로써 실제처럼 보이는 실감형 콘텐츠로 완성된다.

ETRI 연구진이 인공지능(AI), 차세대 이동통신(6G), 실감미디어 등 미래 디지털 산업의 핵심 기술 분야에서 국제표준 성과를 확대하며 글로벌 기술 규칙 경쟁에서 영향력을 높이고 있다.

ETRI는 지난 2025년 한 해 동안 국제표준 제·개정 42건과 특허가 반영된 국제표준 기고서 50건 등 총 92건의 국제표준 성과를 창출했으며, 국제표준특허 확대와 국제표준화기구 의장단 확보를 통해 글로벌 표준 경쟁력을 강화했다.

최근 들어 국제표준 경쟁의 성격이 빠르게 변화하고 있다. 과거에는 기술의 성능을 규정하는 데 초점이 맞춰졌다면, 이제는 인공지능(AI)과 디지털 기술을 어떻게 신뢰할 수 있게 만들고 서로 연결하며 시장 질서를 설계할 것인가를 둘러싼 규칙 경쟁으로 확대되고 있다. 따라서, 국제표준은 더 이상 기술 개발의 결과물이 아니라, 미래 산업 구조와 글로벌 경쟁 구도를 좌우하는 전략적 수단으로 자리 잡고 있다.

이러한 변화 속에서 ETRI는 핵심 ICT 분야에서 균형 잡힌 국제표준 경쟁력을 확보하고 있다. 특히 국제표준 성과는 기술료 수입으로도 이어져 지난 2023년 367억, 2024년 444억, 지난해 502억 원 등 총 3년간 1,313억 원의 표준특허 수입으로 실적을 올렸다.

주된 수입의 기술 분야로는 차세대 통신기술 및 실감미디어 분야에서 발생했다. 특히 AI 분야에서는 기술 자체의 성능뿐 아니라, AI를 안전하고 신뢰할 수 있게 활용하기 위한 국제표준 확보에 주력했다.

ETRI 연구진이 제조 현장의 에너지 소비를 효율적으로 관리하고 최적 운전을 지원하는 인공지능(AI) 기반 에너지최적화시스템(EOS)과 공장 에너지 운영 정보를 통합 관리하는 에너지정보시스템(EIS)을 결합한 패키지형 공장에너지관리시스템(FEMS) 플랫폼을 개발했다. 본 기술은 AI 기반 공장에너지관리시스템으로 제조 공정 과정에서 에너지 효율의 혁신이 크게 기대된다.

본 기술은 ▲바이오·의약 ▲식품 ▲금속·유리 용해 ▲제지 등 에너지 사용량이 많은 제조업 공정을 대상으로 에너지 소비를 최적화할 수 있는 핵심기술이다. 이번 기술은 제조 공정의 특성을 반영한 에너지 효율화 기술로, 정부가 추진 중인 2035년 온실가스 50~60% 감축 목표 달성에도 실질적 기여가 가능할 것으로 기대된다.

공장에너지관리시스템(FEMS)은 정보통신기술(ICT)을 활용해 공장의 에너지 사용 데이터를 수집·분석하고, 생산 공정과 설비 운영을 최적화함으로써 에너지 절감과 효율 향상을 동시에 달성하는 기술이다. 최근 글로벌 탄소 규제 강화와 에너지 비용 상승에 따라 제조 산업의 지속 가능한 경쟁력을 확보하기 위한 핵심기술로 중요성이 크게 부각되고 있다. 그러나 바이오·의약, 식품, 금속·유리 용해, 제지와 같은 에너지다소비 산업은 의약품 제조 관리 기준(GMP)이나 식품안전관리 기준(HACCP)과 같은 엄격한 제조환경 규제를 적용받고 있다.

ETRI 연구진이 멀티모달 인공지능(AI)이 새로운 지식을 반복적으로 학습하더라도 기존 지식을 잃지 않고 안정적으로 유지할 수 있도록 하는 핵심 원천기술을 개발해 세계 무대에서 주목받고 있다.

ETRI는 언어지능연구실 임수종 실장 연구팀이 포항공과대학교, 성균관대학교와 공동으로 개발한 ‘연속·복합 지식 편집 기술(MemEIC)’이 세계 최고 권위의 인공지능 학술대회인 NeurIPS 2025에 채택돼 지난해 말 미국 샌디에이고에서 발표됐다고 밝혔다.

최근 챗GPT, 제미나이(Gemini), 클로드(Claude)처럼 이미지와 텍스트를 동시에 이해하는 멀티모달 AI가 빠르게 확산되고 있다. 예를 들어 사진을 보고 설명을 하거나 그림 속 내용을 글로 질문하면 답할 수 있는 AI다. 하지만 이러한 AI에는 한 가지 큰 문제가 있었다. AI가 새로운 정보를 배우거나 기존 정보를 수정하면, 예전에 배운 지식까지 함께 잊어버리는 ‘치명적 망각(Catastrophic Forgetting)’ 현상이 발생하는 것이다.

ETRI 연구진은 이러한 문제를 해결하기 위해 복합적인 질문에도 정확하게 답할 수 있는 지식 편집 AI 기술을 새롭게 개발했다. 기존 방식에서는 AI 내부의 핵심 파라미터를 직접 수정해 지식을 바꾸는 방식이 주로 사용됐다. 이는 기존 모델의 구조를 근본적으로 변경하는 일종의 ‘뇌 수술식 접근법’으로, 지식을 수정하는 과정에서 기존에 저장된 정보까지 영향받을 수 있다는 한계가 있었다. 연구진은 대신 새로운 정보를 AI 내부가 아닌 외부 메모리에 저장하는 방식을 제안했다. 이러한 보조기억장치를 추가하는 방식은 필요할 때만 정보를 불러와 사용하는 구조로, 기존 모델의 안정성을 유지하면서 새로운 정보를 유연하게 추가할 수 있어 확장성도 확보한 것이 특징이다.