【드래곤 스포츠】 보증업체놀이터추천홍보 : 프로그램제작판매제작의뢰 : 스포츠분석 : 무료스포츠중계tv : 섹시bj움짤 : 뉴스 : 안구정화

로그인

글쓰기

[IT뉴스]SKT, 수학 난제 연구로 AI 추론 성능 높인다

온카뱅크관리자

2026-10-22 16:47:25

<div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div>  <strong class="summary_view" data-translation="true">수학·AI 전문가와 ‘A.X K2’ 고도화 추진<br>스스로 발전하는 AI 에이전트 구현 목표</strong> 
        <div class="article_view" data-translation-body="true" data-tiara-layer="article_body" data-tiara-action-name="본문이미지확대_클릭"> 
         <section dmcf-sid="pgEKFJZvWa">
          <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="bc2fdf36a7223b3c2bd51ed21a1b15da92eb06bcbb5ed6fb9084158756c76201" dmcf-pid="UaD93i5TTg" dmcf-ptype="figure">
           <p class="link_figure"><img alt="서인석 서울대 수리과학부 교수가 22일 오전 서울 을지로 SKT 본사에서 열린 기술 교류회에서 발표하고 있다. SKT 제공" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202610/22/dt/20261022164641805curm.jpg" data-org-width="640" dmcf-mid="0W1NMl6bhN" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img2.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202610/22/dt/20261022164641805curm.jpg" width="658"></p>
           <figcaption class="txt_caption default_figure">
            서인석 서울대 수리과학부 교수가 22일 오전 서울 을지로 SKT 본사에서 열린 기술 교류회에서 발표하고 있다. SKT 제공
           </figcaption>
          </figure>
          <p contents-hash="fa524ad5bda957d8e55bb2425fe9a6c8e6196135cbfc6998e56090c778fc17c5" dmcf-pid="uNw20n1yTo" dmcf-ptype="general"><br> SK텔레콤은 국내 수학·인공지능(AI) 연구자들과 협력해 독자 AI 파운데이션 모델 ‘A.X K2’(에이닷엑스 케이투)의 수학 추론 역량을 높이고, 이를 활용한 수학 난제 연구와 해결에 도전한다고 22일 밝혔다.</p>
          <p contents-hash="fbffa41fddcb4a07ca1e2a834c757590355c7bbab3546cfa0c38d3f037a74e08" dmcf-pid="7jrVpLtWSL" dmcf-ptype="general">SKT는 이날 서울 을지로 본사에서 서울대·KAIST 교수진 및 연구자들과 기술 교류회를 열고, A.X K2를 활용한 수학 난제 연구와 모델 고도화 방안을 논의했다. 교류회에는 서인석·변성수·홍영준 서울대 수리과학부 교수, 박노성 KAIST 전산학부 교수와 학생 연구원들이 참석했다.</p>
          <p contents-hash="7aadbd489f426403cce135dbf71d4ef64bbf03fe0429a54a5f3945990220f562" dmcf-pid="zAmfUoFYln" dmcf-ptype="general">이번 프로젝트에는 교류회 참석자를 포함해 국내 수학·AI 분야 연구진이 참여한다. 수학 분야에서는 확률론·통계물리를 연구하는 서 교수 외에 이산수학·그래프 이론을 연구하는 이준경 고등과학원 계산과학부 교수, 저차원 위상수학·기하적 군론을 연구하는 김상현 고등과학원 수학부 교수 등이 각 전공 분야의 연구 역량을 보탠다.</p>
          <p contents-hash="9106f3319c2d6d22849036cc4b84fe113d3e14c00cac0af75d0770ba710f3dd8" dmcf-pid="qcs4ug3Ghi" dmcf-ptype="general">대형언어모델(LLM)과 이를 활용한 수학 연구 방법론 분야에서는 홍영준 서울대 수리과학부 및 협동과정 인공지능 전공 교수, 이다빈·오병권·변성수 서울대 수리과학부 교수, 박노성 KAIST 전산학부 교수가 협력한다. 이들은 수학자의 전문지식을 모델 학습에 반영하고, LLM을 실제 수학 연구에 활용하기 위한 방법론을 함께 연구할 계획이다.</p>
          <p contents-hash="46d7770fa66ad41ac0692f6d3f7599ca3343d4413c127616a1867dec49f96847" dmcf-pid="BkO87a0HvJ" dmcf-ptype="general">연구진은 A.X K2가 수학의 각 세부 분야를 깊이 있게 학습하도록 협력한다. 기존 모델이 충분히 다루지 못했던 전문지식과 추론 능력을 보완하고, 고도화한 모델을 활용해 각 분야의 수학 난제 해결에 도전할 계획이다.</p>
          <p contents-hash="61b2b8926f490dbec18dbdd33cf598459a71b726f9ae4d5c5888927701d3ab1c" dmcf-pid="bnAq5RGhvd" dmcf-ptype="general">SKT는 이번 산학협력으로 강화한 수학 추론 역량을 에이전틱 AI 고도화에 활용한다. AI가 복잡한 문제의 해결 계획을 세우고 여러 단계의 작업을 수행할 때 판단 과정과 결과가 타당한지 점검하는 능력을 높인다는 구상이다.</p>
          <p contents-hash="820bae98fb11af08fcbad3fba1e0c7a8eea1fe44dd1bff18b16ab4a0edf0e43f" dmcf-pid="KLcB1eHlle" dmcf-ptype="general">추론·검증 능력은 AI의 자기개선 연구와도 연결된다. 최근 AI 분야에서는 스스로 능력을 개선하고, 향상된 능력을 다음 단계의 개선에 활용하는 ‘재귀적 자기개선’(RSI)이 연구되고 있다. 이를 위해서는 AI가 내놓은 결과와 스스로 설계한 실험·검증 방법이 수학적으로 타당한지 판단할 수 있어야 한다.</p>
          <p contents-hash="2008a005e3c2dfd1548d185f1547009af9c700f2bad5fb311a831e22647b7aa0" dmcf-pid="9okbtdXSlR" dmcf-ptype="general">SKT는 장기적으로 글로벌 최상위 AI 모델과 견줄 수학 역량을 확보하고, 필요한 지식을 학습하며 스스로 발전하는 AI 에이전트를 구현한다는 계획이다.</p>
          <p contents-hash="94d6b0a38f92eae8898b8dc9c69ebb71209a9ecc834e42397aff033064c04adc" dmcf-pid="2gEKFJZvTM" dmcf-ptype="general">김태윤 SKT 파운데이션 모델 담당은 “독자 파운데이션 모델의 실제 문제 해결 능력을 높이기 위해 수학 분야 산학협력을 활발하게 추진하고 있다”며 “전문 연구자들과의 공동 연구를 통해 에이전틱 AI 역량을 고도화해 나가겠다”고 말했다.</p>
          <p contents-hash="17a21c21078bec8ced4a29039cdcbf2aaea92c6996f20c694b891f5b8288b04f" dmcf-pid="VaD93i5TTx" dmcf-ptype="general">이혜선 기자 hslee@dt.co.kr</p>
         </section> 
        </div> 
        <p class="" data-translation="true">Copyright © 디지털타임스. 무단전재 및 재배포 금지.</p>

댓글 총 0개

이번주 포인트랭킹

매주 일요일 밤 0시에 랭킹을 초기화합니다.

14,000상품권
23,000상품권
32,000상품권

업체홍보/구인 더보기

지식/노하우 더보기

판매의뢰 더보기

포토 더보기