컴퓨팅인프라

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[과학다방] 하네스? 오마이클로드? AI, 어디까지 알고있니?│ 과학 기술, 다(多) 알게 되는 방, 과학다방 1편

인공지능(AI) 기술의 눈부신 발전 뒤에는 이를 가능하게 하는 거대한 컴퓨팅 인프라가 존재합니다. 한국전자통신연구원의 손석호 전문위원은 전 세계에 분산된 클라우드 자원을 효율적으로 활용하는 멀티클라우드 기술을 연구하며, 일반 사용자들이 더욱 저렴하고 빠르며 끊김 없는 인공지능(AI) 서비스를 이용할 수 있는 기반을 다지고 있습니다. 이는 인프라의 최적화를 통해 소비자 체감 가치를 높이는 핵심적인 과정이며, 복잡한 인프라를 효율적으로 관리하여 기술의 대중화를 이끄는 중요한 역할을 수행합니다. 국가 차원의 과학 기술 예산이 어디에 투자되어야 할지를 판단하는 일 역시 매우 중요합니다. 한국과학기술정보연구원의 김영진 박사는 방대한 논문과 특허 데이터를 분석하여 우리 기술의 경쟁력을 진단하고 미래 방향성을 제시합니다. 특히 한정된 예산을 공정하게 배분하기 위해 연구자의 역량을 평가하는 합리적인 기준과 방법론을 연구하며, 단순한 순위 매기기를 넘어 국가 연구개발(R&D) 생태계의 효율성을 극대화하기 위한 정책적 근거를 마련함으로써 세금이 가치 있게 쓰이도록 돕고 있습니다. 한국의 인공지능(AI) 경쟁력은 개별 연구자와 개발자들의 탁월한 역량에 기반하고 있습니다. 비록 거대 자본이 투입되는 규모의 경제 측면에서는 글로벌 대기업과 경쟁하기 쉽지 않지만, '오마이클로드'와 같은 오픈소스 프로젝트에서 알 수 있듯이 한국 전문가들이 만든 기술은 이미 전 세계적으로 널리 쓰이고 있습니다. 이는 한국이 인공지능(AI) 시대의 추격자를 넘어, 독창적인 기술력을 바탕으로 글로벌 생태계에서 중요한 위치를 차지하고 있으며 충분한 잠재력을 갖추고 있음을 시사합니다. 최근 인공지능(AI) 분야에서는 모델을 정교하게 제어하기 위한 '하네스(Harness)' 기술이 주목받고 있습니다. 본래 말의 안장이나 고삐를 뜻하는 이 용어는 자유분방한 인공지능(AI) 모델이 우리가 원하는 방향으로 정확하게 움직이도록 통제하는 수단을 의미합니다. 과거의 프롬프트 엔지니어링이 단순한 지침 전달에 머물렀다면, 이제는 컨텍스트와 메모리를 세밀하게 관리하는 규칙을 통해 인공지능(AI)이 더 똑똑하고 효율적으로 업무를 수행할 수 있도록 돕는 것이 핵심 기술로 자리 잡고 있습니다. 하지만 인공지능(AI)의 확산과 함께 오픈소스 저작권 및 윤리적 문제라는 과제도 부상하고 있습니다. 누구나 쉽게 코드를 생성하는 '바이브 코딩(Vibe Coding)' 시대가 열리면서 검증되지 않은 코드가 무분별하게 유통될 위험이 커졌기 때문입니다. 생성형 인공지능(AI)이 만든 결과물에 대한 저작권 판단과 법적 책임 소재는 앞으로 더욱 중요한 이슈가 될 전망입니다. 따라서 기술의 발전 속도에 맞춰 이를 올바르게 활용하고 관리할 수 있는 법적, 제도적 장치에 대한 깊이 있는 논의와 사회적 합의가 필요한 시점입니다.

국가과학기술연구회과학다방

융합
공학·기술

2023 ETRI Technology Report 1 Cloud Platform Technology Yunkon Kim, Senior Researcher

갤럭시와 아이폰의 사용감이 다르듯, 여러 클라우드 서비스를 동시에 사용하는 것도 사용자에게는 서로 다른 환경으로 인한 복잡함으로 다가옵니다. 한국전자통신연구원(ETRI) 클라우드 기반 소프트웨어 연구실은 이러한 기술적 장벽을 해소하고 디지털 전환을 가속화하기 위해 '클라우드 바리스타' 기술을 개발하고 있습니다. 이는 각기 다른 클라우드 인프라를 동일한 사용자 경험으로 통합하여 관리할 수 있도록 돕는 멀티클라우드 공통 플랫폼 기술입니다. 연구진은 멀티클라우드 및 분산 클라우드, 그리고 양자 소프트웨어 등 차세대 원천 기술 확보에 매진하며 산업계 전반의 기술 경쟁력을 높이는 데 주력하고 있습니다. 멀티클라우드 환경에서는 가상머신의 네트워크 정보가 유동적으로 변하거나 IP 대역이 중복되는 등 운영상의 다양한 기술적 난제가 발생합니다. 특히 글로벌 규모의 대규모 네트워크를 구성할 때 적절한 자원 규모를 신속하게 판단하고 적용하는 것은 매우 어려운 기술적 난제입니다. 연구진은 이러한 변동성과 확장성 문제를 해결하고자 '클라우드 적응형 네트워크' 기술을 제안했습니다. 이 시스템은 마이크로서비스 아키텍처를 기반으로 설계되어 변경 사항을 실시간으로 전파하며, 단일 장애 지점을 제거하기 위해 모든 컴포넌트를 병렬 구조로 구현하여 안정성과 효율성을 동시에 확보했습니다. 클라우드 적응형 네트워크는 복잡한 네트워크 운영 효율을 극대화하는 동시에 비용 절감이라는 실질적인 혜택을 제공합니다. 특히 캐싱 기술을 적용하여 불필요한 트래픽을 줄이고 자원 사용을 최적화함으로써 유의미한 운영 결과를 도출했습니다. 이는 전문가가 아니더라도 기존의 온프레미스 환경에서 운영하던 솔루션을 멀티클라우드 상에서 손쉽게 운영해 볼 수 있도록 지원합니다. 전문 인력 부족으로 클라우드 도입을 망설이는 기업들은 이 기술을 통해 실제 소요 비용과 요구 사항을 미리 타진해 봄으로써, 비즈니스 목적에 맞는 최적의 클라우드 도입 전략을 수립할 수 있습니다. 클라우드 바리스타 프로젝트는 기술의 투명성과 생태계 확산을 위해 공개 소프트웨어 방식으로 개발되고 있습니다. 멀티클라우드 공통 플랫폼이라는 목표 아래 다양한 세부 기술들이 각자의 공개 저장소에서 관리되며, 각 저장소의 메인테이너들은 기술적 방향성을 리딩하는 핵심 역할을 수행합니다. 예를 들어 'CB-Larva' 저장소는 멀티클라우드 네트워크 기술의 중심축으로서 실용적인 연구 성과를 도출하는 데 집중하고 있습니다. 이러한 개방형 협업 구조는 전 세계 개발자들과의 기술 교류를 촉진하며, 연구 결과가 국제 표준에 반영되는 등 글로벌 시장에서의 영향력을 확대하는 밑거름이 됩니다. 현재 클라우드 산업은 전례 없는 규모의 워크로드가 집중되는 시기를 맞이하고 있으며, 데이터 처리 형태 또한 매우 다양해지고 있습니다. 미래에는 더욱 광범위한 컴퓨팅 인프라를 유연하게 구축하고 제공하는 능력이 핵심적인 경쟁력이 될 것입니다. 연구진은 사회적 가치를 중시하는 IT 전문가로서 동료들과 협력하여 거대한 컴퓨팅 인프라를 구축하고, 그 위에서 서비스들이 원활하게 상호 운용될 수 있는 환경을 만들고자 합니다. 분산 클라우드 기술의 실용적 활용 방안을 끊임없이 탐구함으로써, 앞으로 더욱 다채로워질 소프트웨어 워크로드를 효율적으로 처리할 수 있는 지능형 클라우드 생태계를 조성할 계획입니다.

한국전자통신연구원ETRI 테크놀로지 리포트

공학·기술

EOST2022 거대 인공지능 모델을 위한 고효율 컴퓨팅 인프라

거대 인공지능 모델의 등장은 현대 기술 지형을 근본적으로 변화시키고 있습니다. GPT-3나 구글의 PaLM과 같은 모델들은 수천억 개의 파라미터를 활용하여 인간에 가까운 언어 능력과 논리적 추론을 보여주며 전 세계적인 주목을 받고 있습니다. 이러한 모델들은 방대한 양의 데이터를 학습하며 프로그래밍이나 다국어 번역, 복잡한 수학 문제 풀이까지 수행할 수 있는 범용 에이전트로 진화하고 있습니다. 특히 단순히 특정 분야에서만 뛰어난 성과를 내는 것을 넘어, 한 번의 사전 학습(Pre-training)을 거친 후 다양한 분야에 적용할 수 있는 인공일반지능(AGI)의 가능성을 제시하고 있다는 점에서 그 중요성이 더욱 커지고 있습니다. 하지만 이러한 비약적인 발전 뒤에는 거대한 컴퓨팅 인프라라는 장벽이 존재합니다. 인공지능의 성능이 모델의 크기와 데이터 양에 비례해 향상된다는 스케일링 법칙(Scaling Law)에 따라 모델은 기하급수적으로 거대화되고 있습니다. 반면 반도체 성능이 2년마다 두 배로 증가한다는 무어의 법칙은 이러한 발전 속도를 따라잡지 못하고 있습니다. 특히 트랜스포머 모델의 경우 발전 속도가 연산 능력의 성장세보다 수백 배나 빠르기에 성능 장벽과 함께 막대한 전력 소비를 동반하는 에너지 장벽에 직면하게 되었습니다. 이는 특정 거대 자본을 가진 기업만이 인공지능 연구에 참여할 수 있는 높은 진입 장벽을 형성하고 있습니다. 이러한 한계를 극복하기 위해 기술적 최적화 연구가 활발히 진행되고 있습니다. 최적화는 크게 모델의 구조를 변경하는 비시스템적 방식과 컴퓨팅 인프라를 효율적으로 관리하는 시스템적 방식 두 가지로 나뉩니다. 현재 ETRI가 집중하고 있는 시스템적 최적화는 하드웨어와 소프트웨어의 긴밀한 조화를 통해 학습 효율을 극대화하는 것을 목표로 합니다. 인공지능 학습 과정에서 발생하는 통신, 연산, 메모리 사용 특성을 시간축에 따라 정밀하게 분석하고 이를 시스템 자원과 정렬시킴으로써 동일한 자원으로 더 빠르고 저렴하게 모델을 학습시킬 수 있는 환경을 구축하는 것이 핵심적인 과제라고 할 수 있습니다. 성능 최적화와 더불어 해결해야 할 또 다른 중요한 문제는 특정 하드웨어에 대한 소프트웨어의 종속성입니다. 현재 대부분의 딥러닝 프레임워크와 모델들은 엔비디아의 하드웨어 생태계에 강하게 얽매여 있어 다양한 연산 장치를 유연하게 활용하기 어려운 실정입니다. ETRI는 인공지능 클라우드와 머신러닝 프레임워크, 컴파일러를 아우르는 소프트웨어 스택을 연구하여 이러한 하드웨어 종속성을 완화하고자 합니다. 이를 통해 모델과 프레임워크 간의 결합도를 낮추고 범용적인 클러스터 환경에서도 높은 성능을 발휘할 수 있는 기술을 개발함으로써 인공지능 인프라의 민주화와 유연성을 동시에 확보하고자 노력하고 있습니다. 연구의 실효성을 높이기 위해 ETRI는 학계, 대기업, 스타트업과 협력하는 생태계 중심의 연구개발을 추진하고 있습니다. 한양대학교는 선도적인 원천 기술을 연구하고 NHN은 실제 클라우드 서비스 환경에서 기술을 실증하며 튜닙과 같은 기술력 있는 스타트업은 국산 머신러닝 프레임워크인 '오슬로'를 통해 기술 자립에 기여하고 있습니다. 특히 오픈소스 생태계에 단순히 사용자로 머무는 것이 아니라 적극적인 기여자로 참여하여 글로벌 기술 패권 사이에서 한국만의 틈새시장을 개척하는 것이 궁극적인 목표입니다. 국산 기술로 개발된 프레임워크가 세계적인 인공지능 모델 학습에 널리 활용되는 미래를 그려봅니다.

한국전자통신연구원오픈소스 테크데이

융합
공학·기술

EOST2020

대한민국 ICT 산업은 2000년대 고속 성장을 견인하며 국내 GDP의 10% 이상을 차지해 왔으나, 2010년 이후 성장률 둔화라는 도전에 직면했습니다. 이를 타개하기 위해 우리나라는 2020년대의 새로운 성장 돌파구로 인공지능을 주목하고 있습니다. 2019년 발표된 '인공지능 국가 전략'은 세계를 선도하는 인공지능 생태계 구축, 인공지능 활용의 극대화, 그리고 사람 중심의 가치 구현을 핵심 목표로 삼고 있습니다. 이는 단순한 기술 발전을 넘어 사회 전반에 활력을 불어넣는 국가적 혁신 프로젝트라고 할 수 있습니다. 인공지능을 명확히 이해하기 위해서는 세 가지 핵심 관점이 필요합니다. 첫째는 음성이나 영상 인식과 같은 고유의 핵심 기술이며, 둘째는 이러한 기술이 고성능 컴퓨팅 및 초고속 네트워크 인프라와 결합하여 실질적인 가치를 창출하는 '인공지능 서비스' 관점입니다. 마지막은 인공지능이 우리 삶의 방식과 산업 구조, 정부 정책 등 모든 분야에서 근본적인 변화를 야기하는 거대한 사회적 '패러다임'이라는 점입니다. 이처럼 인공지능은 기술적 도구를 넘어 사회 시스템 전반을 재설계하는 포괄적인 개념으로 진화하고 있습니다. ETRI는 '국가 정보화'를 넘어 '국가 지능화'를 새로운 지향점으로 설정하고 세 가지 중점 실행 전략을 추진하고 있습니다. 한계를 극복하는 서비스 기술 혁신, 국민과 기업이 상생하는 생태계 마련, 그리고 신뢰할 수 있는 인공지능 활용 확산이 그 핵심입니다. 특히 인공지능 서비스가 원활히 작동하려면 고도화된 알고리즘뿐만 아니라 이를 뒷받침하는 강력한 인프라가 필수적입니다. 연구소는 원천 기술과 인프라를 유기적으로 융합하여 실질적인 산업적 변화를 이끌어낼 수 있는 완성도 높은 기술 모델을 제시하고자 역량을 집중하고 있습니다. 현재 딥러닝 기술이 가진 한계를 넘어서기 위한 '포스트 딥러닝' 연구도 중요한 비중을 차지합니다. 인간과 인공지능의 협업을 가능하게 하는 멀티모달 기술과 외부 공격에 강한 '신뢰할 수 있는 인공지능' 개발이 대표적인 과제입니다. 또한 데이터 없이 스스로 학습하며 성장하는 자율 성장 기술과 고성능 인공지능 반도체 연구는 미래 국가 경쟁력을 결정짓는 핵심 요소가 될 것입니다. 이러한 원천 기술은 자율주행 자동차나 로봇과 같은 차세대 모빌리티 산업의 근간이 되어 우리 삶의 편의성을 획기적으로 높여줄 것으로 기대됩니다. 인공지능 산업의 지속 가능한 성패는 결국 개방형 생태계의 활성화 여부에 달려 있습니다. 글로벌 선도 기업들이 기술 코드를 무료로 공개하며 협력망을 넓히는 것처럼, 국내 연구 성과를 공유하는 플랫폼 구축이 매우 중요합니다. ETRI는 언어, 음성, 시각 등 다양한 분야의 오픈 API를 공개하여 중소기업과 학계가 자유롭게 연구하고 사업화할 수 있는 환경을 조성하고 있습니다. 수천만 건의 이용 실적을 기록 중인 공유 플랫폼은 산·학·연이 함께 성장하며 기술 자립을 이루는 혁신의 토대가 되어 대한민국 인공지능의 밝은 미래를 열어갈 것입니다.

한국전자통신연구원

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