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[실시간뉴스]"범용 AI, 현장 문제 해결 한계"…LG '전문가 AI'로 "삶 바꾼다"(종합)

온카뱅크관리자

2026-09-14 15:17:35

<div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div>  <strong class="summary_view" data-translation="true">AI 토크 콘서트 2026 개최…제조·과학·금융 전문 AI 소개<br>'24시간 AI 자율실험실' 최초 공개…연내 가동 목표</strong> 
        <div class="article_view" data-translation-body="true" data-tiara-layer="article_body" data-tiara-action-name="본문이미지확대_클릭"> 
         <section dmcf-sid="9ikE0fztZy">
          <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="cdc33472abe3c25eda50e72b3f7ee8b20e6e7aac8c746af4a640a28aa391df49" dmcf-pid="2nEDp4qFYT" dmcf-ptype="figure">
           <p class="link_figure"><img alt="임우형 LG AI연구원 공동 연구원장이 14일 서울 강서구 마곡 LG사이언스파크에서 열린 'LG AI 토크 콘서트 2026'에서 발표하고 있다. (LG 제공. 재판매 및 DB 금지) 2026.9.14 ⓒ 뉴스1" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202609/14/NEWS1/20260914151451290dhjn.jpg" data-org-width="1400" dmcf-mid="bQ92DyOc5Y" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img2.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202609/14/NEWS1/20260914151451290dhjn.jpg" width="658"></p>
           <figcaption class="txt_caption default_figure">
            임우형 LG AI연구원 공동 연구원장이 14일 서울 강서구 마곡 LG사이언스파크에서 열린 'LG AI 토크 콘서트 2026'에서 발표하고 있다. (LG 제공. 재판매 및 DB 금지) 2026.9.14 ⓒ 뉴스1
           </figcaption>
          </figure>
          <p contents-hash="4b3f72d3dfdae1780ae8b46566cc75c30b15de738773629ae53ac907c3529e5e" dmcf-pid="VLDwU8B3tv" dmcf-ptype="general">(서울=뉴스1) 정윤미 김진희 기자</p>
          <blockquote class="quote_frm" contents-hash="20341e00a16e86972d0e9a4b88a25e5b872ab02dab964db88153a55718248791" dmcf-pid="frTy4Lx2XS" dmcf-ptype="blockquote1">
           더 깊이 이해하고 스스로 판단하며 현실과 연결되는 지능을 통해 사람의 일을 더 가치 있게 하고 가능성을 더 크게 열며 삶을 더 풍요롭게 만드는 인공지능(AI)을 지향한다
          </blockquote>
          <p contents-hash="1e03d079dc3fd5008dab9766262d019657c7bb61e2339d69f6b70e3ad0252c6b" dmcf-pid="4myW8oMVHl" dmcf-ptype="general">임우형 LG AI연구원 공동 연구원장이 내놓은 AI 비전이다. LG그룹의 경영이념인 '인간존중 경영'과 LG전자의 브랜드 슬로건인 '라이프스굿(Life's Good)과 맞닿아 있다. </p>
          <p contents-hash="e42b662699a155dc1f0aefb86fc24daf2f1ac1db69863ca940803ce80465b58d" dmcf-pid="8sWY6gRfGh" dmcf-ptype="general">임 공동 연구원장은 14일 서울 강서구 LG사이언스파크에서 열린 'LG AI 토크콘서트 2026'에서 모두발언을 통해 "누구나 전문가가 될 수 있고 전문가는 새로운 지평을 열 수 있도록 LG AI연구원은 앞으로도 AI의 가능성을 더 나은 삶을 위한 변화로 만들어 가겠다"며 이같이 밝혔다.</p>
          <p contents-hash="b0a325c4fad2746170cda9525804052de071d79ff199bbea98acf591d31f4557" dmcf-pid="6OYGPae41C" dmcf-ptype="general">임 공동 연구원장은 'LG AI 연구원의 목표'에 대해 "오랫동안 산업 현장에서 풀지 못했던 어려운 문제를 해결하는 데 집중하고 있다"며 "배터리 연구, 제조, 물류 관리, 신약 개발 등과 같이 실제 산업 현장에서 마주한 문제를 AI로 해결하고 이를 통해 고객에게 더 큰 가치를 제공하는 것"이라고 설명했다.</p>
          <p contents-hash="10ffa5076e47b34f765b55d9af9ea38c5f0b0d7caa38750da88c2df3f6e28197" dmcf-pid="PIGHQNd8XI" dmcf-ptype="general">LG가 각 산업 분야의 전문지식을 갖춘 AI, 즉 '전문가(Expert) AI' 개발에 집중하는 이유도 여기에 있다. 임 원장은 "세상에 수만은 범용 AI가 존재하고 이 모델은 사용자의 다양한 질문을 이해하고 뛰어난 답변을 생성하지만 실제 산업현장의 문제를 해결하는데 충분하지 않다"고 지적했다.</p>
          <p contents-hash="694ed9ac9325b45dae251f156c63e6c43ed5fe0b99ba98a55c63d3b35f283e31" dmcf-pid="QCHXxjJ6GO" dmcf-ptype="general">그는 "현장의 문제를 해결하기 위해서는 수많은 변수를 비롯해 1%의 특이 사항까지 이해해야 한다"며 "단순히 AI를 만들어 도입하는 것보다 중요한 것은 AI의 실제 업무 효율을 높이고 비용을 줄이며 생산성 품질을 개선해 궁극적으로 기업의 실질적인 성과로 이어지는 것(이 중요하다)"이라고 말했다.</p>
          <p contents-hash="aeb2fa9cd90344f88df30c0021f644729f06798b5eae93187eebbd156248f52f" dmcf-pid="xhXZMAiPYs" dmcf-ptype="general">그러면서 "이제 AI 경쟁은 단순히 모델의 성능을 비교하는 데 그치지 않고 '누가 AI를 통해 현실에서 더 큰 변화를 만들어 내는가'가 중요한 기준이 되고 있다"며 "LG AI연구원은 산업의 난제를 해결하는 데 집중해 왔고 실제 산업 현장에서 임팩트(Impact·효과)를 만들어가고 있다"고 강조했다.</p>
          <h3 contents-hash="fbcfc2c8a63ee1c801a5e7c53fe5040dc4b57b502df37762b6afc15e48c465bc" dmcf-pid="y4JiWUZvHm" dmcf-ptype="h3">제조 AI '엑사원 테뷸러-옴니 인스펙트'…재학습 시간 1/6 단축</h3>
          <p contents-hash="ce5ef38cb62133226a8e264a56bc20569492d8bdcdab2b1f12a7efed835c2523" dmcf-pid="W8inYu5T1r" dmcf-ptype="general">'AI+Life(삶)'를 테마로 한 올해 토크 콘서트에서는 제조·금융·과학 분야 각 산업 현장에서 활약하는 LG '전문가 AI'의 구체적인 사례와 비전을 선보였다.</p>
          <p contents-hash="1a67fc707635e648ab989146860e6e1e81df8353bbcf4ffc4ec047f1f37b5d01" dmcf-pid="Y9MRSFYCGw" dmcf-ptype="general">LG AI연구원은 제조 분야 특화 AI 파운데이션 모델로 △공정 조건과 품질 정보를 이해하고 예측하는 엑사원 태뷸러(EXAONE Tabular) △공정과 제품의 외관 이미지가 바뀌더라도 재학습 없이 검사하는 엑사원 옴니 인스펙트(EXAONE Omni-Inspect) 등을 소개했다.</p>
          <p contents-hash="dcb7d15aefcd25f65ee904b2755a8f3be3b41f3252be6b039921c1244413ad3e" dmcf-pid="G2Rev3GhZD" dmcf-ptype="general">엑사원 태뷸러는 행과 열로 구성된 표 데이터를 직접 분석하는 정형 데이터 파운데이션 모델로 제조 품질관리와 이상 탐지, 고객 이탈 예측, 금융 리스크 분석 등에 활용할 수 있다. 최근 글로벌 리더보드 탭아레나(TabArena)의 범주형 데이터 예측 부문에서 종합 1위를 달성했다.</p>
          <p contents-hash="14d7843a1eb76ba28c37c5b37e845f7210335e0d8f9f95262f9002546500f9ab" dmcf-pid="HVedT0HlHE" dmcf-ptype="general">엑사원 옴니 인스펙트는 검사 대상이 바뀌어도 별도 재학습 없이 이미지와 프롬프트만으로 즉시 적용 가능하다. 나아가 데이터 샘플링과 라벨링, 모델 학습까지 자율적으로 수행해 최적의 검사모델을 지속해서 업데이트한다. 다품종 소량 생산과 같이 라인 전환이 잦은 환경에서도 빠르게 대응할 수 있다. 연내 실제 검사 공정에 적용될 예정이다.</p>
          <p contents-hash="c836b397aa662a362d9afc4093998b29580a70e4ec8900b94d1a764fb904a1de" dmcf-pid="XfdJypXS1k" dmcf-ptype="general">LG이노텍은 제조 분야 AI를 실제 현장에 처음 도입했다. 유정선 LG이노텍 AX 담당은 이날 패널 토론에서 "기존 방식에서 모델을 재학습하는데 14일, 약 300시간 이상이 걸렸다"며 "재학습이 필요한 상황이 적고 문맥(context) 데이터로 학습하기에 최대 50시간 내 변화한 조건이 반영된 추론이 가능했다"고 설명했다.</p>
          <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="9aa1a0052988483f03ac0a0edce0833d79f83034e44b0fb6dc7e128ec88611a3" dmcf-pid="Z4JiWUZv5c" dmcf-ptype="figure">
           <p class="link_figure"><img alt="14일 서울 강서구 마곡 LG사이언스파크에서 열린 'LG AI 토크 콘서트 2026'에서 딥다이브 세션이 진행되고 있다. (LG 제공. 재판매 및 DB 금지) 2026.9.14 ⓒ 뉴스1" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202609/14/NEWS1/20260914151451562eszs.jpg" data-org-width="1400" dmcf-mid="KkK9ETsAXW" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img4.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202609/14/NEWS1/20260914151451562eszs.jpg" width="658"></p>
           <figcaption class="txt_caption default_figure">
            14일 서울 강서구 마곡 LG사이언스파크에서 열린 'LG AI 토크 콘서트 2026'에서 딥다이브 세션이 진행되고 있다. (LG 제공. 재판매 및 DB 금지) 2026.9.14 ⓒ 뉴스1
           </figcaption>
          </figure>
          <h3 contents-hash="594cc7a99fcac45040ec0f57833c761fb93261bff87af3df62a603a2ba107027" dmcf-pid="58inYu5TGA" dmcf-ptype="h3">과학 분야 '24시간 AI 자율실험실' 최초 공개…"연내 본격 가동"</h3>
          <p contents-hash="8c1cae59bcded4c0528fc94486234fd11a42b9fa02506f3fb65031c49f7614fc" dmcf-pid="16nLG71y1j" dmcf-ptype="general">과학 분야의 난제를 AI로 풀기 위한 도전도 소개됐다. LG는 AI를 이용해 연구 과정에서 시행착오를 줄이고 복잡한 탐색이나 검증 과정을 간소화, 그 성과가 인류의 건강한 삶으로 이어지기를 바라고 있다. </p>
          <p contents-hash="7205a420d2d44b91513fab4eed72804c18629d8cc149468ec80291e7ddd36786" dmcf-pid="tPLoHztWtN" dmcf-ptype="general">물질을 설계하고 합성 결과를 예측하는 '엑사원 디스커버리'(EXAONE Discovery)가 대표적이다. LG AI연구원은 이를 활용해 LG생활건강과 협업, 42만 개 후보 물질을 검토해 단 하루 만에 탈모 효과 물질인 '람시딜'을 발견했으며, 현재 제품화를 준비 중이다.</p>
          <p contents-hash="f671e1c2f81aeea903c426db04917d9fe425311d87569374b9df9034f27aa6a7" dmcf-pid="FQogXqFY1a" dmcf-ptype="general">LG AI연구원은 이날 '24시간 스스로 실험 학습하는 AI 자율실험실'도 처음 선보였다. 이는 AI가 스스로 실험을 설계하고 로봇이 화학반응과 결과를 분석해 자동 수행하는 구조다.</p>
          <p contents-hash="d8a183de29a95b9445f03d599aae37b849d73b94f5d5ac4f06a92defb3bd8374" dmcf-pid="3z86OXSr5g" dmcf-ptype="general">예컨대 AI 자율실험실이 도입되면 연구원은 직접 실험할 필요가 없다. AI 자율 실험 결과를 보고 본인이 생각했던 방향성과 맞는지 판단만 하면 된다. 연구자는 반복 실험에 매달지 않고 실험을 계획하고 분석하는데 더 많은 시간을 집중할 수 있다. 기존 대비 연구 개발 속도와 효율성도 늘어날 전망이다. 정대웅 LG AI연구원 연구원은 "올해 말 본격 가동할 예정"이라고 밝혔다.</p>
          <h3 contents-hash="bdbc8a6e749696d82581f1b53219e245886a599bd3a8e60365bd711603d2c2e2" dmcf-pid="0q6PIZvmXo" dmcf-ptype="h3">금융 AI '엑사원 BI' 국내외 확장…'로봇 파운데이션 모델' 개발</h3>
          <p contents-hash="b9917d46c4904e0b94a7111ec451a9dc0812063bb966f4ff246c7f5cfacc3111" dmcf-pid="pBPQC5TstL" dmcf-ptype="general">아울러 국내를 넘어 글로벌로 확장 중인 금융 분야의 설루션 성과도 공개했다. 금융 특화 AI 설루션인 엑사원 BI(EXAONE Business Intelligence)는 다수의 AI 에이전트가 협업해 데이터의 분석부터 추론, 예측, 설명까지 생성한다. 엑사원 BI에는 시간 흐름에 따라 변화하는 정보를 이해하는 AI 파운데이션 모델인 '엑사원 포어캐스트'(EXAONE Forecast)가 적용됐다.</p>
          <p contents-hash="5f1ee70dd0e30f08532c329398b56af14b512b812fbdbce64eb1f14a9b830a43" dmcf-pid="UbQxh1yOYn" dmcf-ptype="general">올해 초 정식 출시한 이후 런던증권거래소그룹(LSEG)과는 세계 시장, 코스콤과는 국내 시장을 대상으로 사업을 확장하고 있다. </p>
          <p contents-hash="e469cf022dbfd0b3470726a5861867dd6a9a36e571a4b19ddfb2188dcc7e3cc2" dmcf-pid="uKxMltWIYi" dmcf-ptype="general">최광일 국민연금공단 기금정보AI팀 전임운용역은 "현장 어려움은 방대한 데이터를 소화하는 시간과 인력이 한정적인데 있다"며 "AI가 뉴스, 공시, 리포트 등 방대한 데이터를 일차적으로 모으고 정리해 비교해 준다면 운용력은 투자 판단이란 본업에 집중하는 데 도움을 줘 실질적으로 판단에 도움을 줄 것"이라고 내다봤다.</p>
          <p contents-hash="80410c6b8a85aac87aa8d524d3db3b0c5e7f500ba447165da2dda164f63d6695" dmcf-pid="79MRSFYCYJ" dmcf-ptype="general">마지막으로 AI가 실제 세계에서 행동까지 수행할 수 있는 로봇의 뇌 역할을 할 로봇 파운데이션 모델(Robot Foundation Model)의 개발 상황을 소개했다. '안전'(Safety)을 최우선으로 로봇 작동으로 인한 사고를 사전에 차단할 수 있는 독자적인 원천 알고리즘 연구개발을 진행하고 있다.</p>
          <p contents-hash="223351a33babd115196c6ad399e554eacb4ed646009dc73907887c0e9c84a668" dmcf-pid="z2Rev3GhYd" dmcf-ptype="general">임 공동 연구원장은 "판단과 행동 사이의 시차를 줄여 더 정교하게 움직이고 위험을 미리 예측해 선제적으로 대응하고 적은 데이터로 새로운 공정과 업무를 빠르게 적용하는 AI를 만들고자 한다"며 "궁극적으로 사람이 가르치지 않고 실제 경험을 통해 물리 법칙과 행동을 학습하는 로봇 지능을 발전시켜 나갈 것"이라고 말했다.</p>
          <p contents-hash="a0c23d1e2d4000aafebc021c4400f35678bb1e7c325bc35f69eb53be271fde96" dmcf-pid="qVedT0HlHe" dmcf-ptype="general">그러면서 "로봇 파운데이션 모델을 기반으로 개별 로봇의 자동화를 넘어 공장 전체가 하나의 지능으로 움직이는 자율형 공장의 미래를 향해 나아가고 있다"고 덧붙였다.</p>
          <p contents-hash="4d28726a83a6a29720b48914941b0a68a14e472391e36e9392a34311e4f7e7aa" dmcf-pid="BfdJypXS1R" dmcf-ptype="general">younme@news1.kr </p>
         </section> 
        </div> 
        <p class="" data-translation="true">Copyright © 뉴스1. All rights reserved. 무단 전재 및 재배포, AI학습 이용 금지.</p>

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