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[IT뉴스]출연연 연구자 90% AI 쓰지만 과학 특화 활용은 3.9%

온카뱅크관리자

2026-11-12 17:17:25

<div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div> 2026년 서울 S&amp;T 포럼…유용군 NST 국가과학AI연구센터장 "보안·인프라 분산이 발목" 
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 <img alt="유용균 국가과학기술연구회(NST) 국가과학AI연구센터장이 12일 서울 한국과학기술회관에서 열린 '2026년 서울 S&amp;T 포럼'에서 발표하고 있다. KIST 제공" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202611/12/dongascience/20261112171324517zkza.jpg" data-org-width="680" dmcf-mid="BNxO12Rfde" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img4.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202611/12/dongascience/20261112171324517zkza.jpg" width="658">
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 유용균 국가과학기술연구회(NST) 국가과학AI연구센터장이 12일 서울 한국과학기술회관에서 열린 '2026년 서울 S&amp;T 포럼'에서 발표하고 있다. KIST 제공
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 "연구소에서는 행정 일만 하고 연구는 퇴근해서 한다는 농담이 있습니다. 보안 문제 때문에 연구소 안에서는 인공지능(AI)을 활용하기가 상당히 어렵기 때문입니다."
 유용균 국가과학기술연구회(NST) 국가과학AI연구센터장은 12일 서울 한국과학기술회관에서 열린 '2026년 서울 S&amp;T 포럼'에서 국내 과학계의 AI 활용 환경을 이같이 진단했다. AI가 연구 과정의 상당 부분을 자동화하는 시대가 열렸지만 국내 정부출연연구기관(출연연)은 보안 규제와 컴퓨팅 자원 부족, 전문인력 분산 등으로 기술 활용에 제약을 받고 있다는 지적이다.
 유 센터장은 "그동안 국내에는 과학 연구를 위한 AI의 구심점이 없었고 출연연에서도 AI를 연구 효율성을 높이기 위한 핵심 시스템이 아닌 보조적인 수단으로 활용해 왔다"고 말했다.
 NST가 출연연 연구자를 대상으로 실시한 설문조사에서 응답자의 약 90%가 매주 연구에 AI를 활용한다고 답했지만 과학 연구에 특화된 AI 도구를 사용하는 비율은 3.9%에 그쳤다. AI를 실험 설계에 활용한다는 응답은 약 48%였다. 연구자 약 58%는 보안 문제를 AI 활용의 어려움으로 꼽았다.
 유 센터장은 "연구자들이 AI를 사용한다고 하지만 대부분 챗GPT나 클로드 같은 범용 AI를 단순하게 사용하는 수준"이라며 "연구소에서는 AI 사용 자체가 제한되거나 연구 파일을 업로드하기 어렵고 AI 코딩 도구도 제대로 작동하지 않는 경우가 많다"고 설명했다.
 연구기관마다 분산된 GPU와 전문인력도 AI 기반 연구를 확산하는 데 걸림돌로 꼽혔다. 개별 출연연이 자체적으로 AI 시스템을 구축하려면 대규모 컴퓨팅 자원뿐 아니라 이를 운영할 전문인력과 보안 인프라까지 확보해야 하기 때문이다.
 특히 국가정보원의 국가망보안체계(N2SF)에 따라 연구데이터의 보안 등급별로 서로 다른 보호 조치를 적용해야 해 기관별로 시스템을 구축하기에는 비용이 많이 들고 기술적 부담이 크다는 분석이다.
 유 센터장은 "안 그래도 국내 과학계는 자원이 부족한데 각 기관이 파편적으로 AI를 개발해서는 안 된다"며 "분산된 자원을 통합하고 보안 걱정 없이 AI를 활용할 수 있는 공통 시스템을 만들어야 한다"고 강조했다.
 국가과학AI연구센터는 문제를 해결하기 위해 출연연의 컴퓨팅 자원을 통합 운영하고 연구자들이 손쉽게 AI 과학자를 개발할 수 있는 플랫폼을 구축할 계획이다. 국가 슈퍼컴퓨터 6호기 '한강'의 GPU 약 8500장 가운데 2500장을 과학 연구용 AI에 할당받았다.
 센터 자체 GPU와 기관별 데이터센터도 연계한다. 연산량이 적은 작업은 국산 신경망처리장치(NPU)로, 대규모언어모델(LLM) 구동처럼 많은 자원이 필요한 작업은 슈퍼컴퓨터로 자동 배분하는 방식이다.
 서로 다른 AI 에이전트를 연결하는 표준과 AI 운영체제(AI OS)를 개발하고 다양한 AI 모델을 효율적으로 구동하는 '토큰 팩토리'도 구축한다. 한국과학기술정보연구원(KISTI), 한국전자통신연구원(ETRI), 한국기초과학지원연구원(KBSI) 등과 협력해 자율실험실까지 연계하는 것이 목표다.
 국산 AI 모델의 성능과 AI가 생성한 연구 결과의 검증도 해결 과제다. 유 센터장은 "국내 독자 파운데이션 모델이 미국이나 중국의 최첨단 모델보다 성능이 부족한 것은 사실"이라면서도 "특정 분야의 지식을 학습시키고 개별 연구 과제에 맞춰 미세조정하면 경쟁력을 확보할 수 있다"고 말했다. 해외 오픈소스 모델과 외부 응용프로그램 인터페이스(API) 등을 함께 활용해야 한다는 설명이다.
 현재 AI가 새로운 가설이나 연구 결과를 만들어내는 속도에 비해 검증하는 과정이 더딘 상황이다. 유 센터장은 "새로운 아이디어는 많이 쏟아지지만 현재 병목은 이를 어떻게 검증하느냐에 있다"며 "현재 AI 과학자는 인간이 컴퓨터로 하던 일을 자동화하는 수준에 그치지만 앞으로는 새로운 발견과 발명까지 수행하는 존재로 발전해야 한다"고 밝혔다.
 유 센터장은 한국형 AI 과학자 플랫폼의 궁극적인 목표가 연구자 개인의 역량을 극대화하는 것이라고 강조했다.
 그는 "지금은 유튜브를 통해 누구나 스타가 될 수 있는 시대"라며 "AI 과학자 시스템도 유튜브 같은 플랫폼이라고 생각한다"고 말했다. 이어 "모든 개별 연구자가 능력만 있으면 연구소급의 연구 성과를 낼 수 있도록 지원하는 시스템을 만들겠다"고 말했다.
 [이병구 기자 2bottle9@donga.com]
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