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4차산업혁명연구소 뉴스레터 (2025-06-21)

최종 수정일: 6월 21일

오늘 뉴스레터의 목차


  1. 이재명 정부, 100조원 AI 투자 본격화… 하정우 수석 임명

  2. 한국형 ‘소버린 AI’ 개발 본격화… 언어·비전 중심 전략

  3. 엔비디아, 피지컬 AI 시장 50조 달러 잠재력 주목

  4. 피지컬 AI 시대의 핵심 기술, 비전 파운데이션 모델(VFM)이 여는 제조·물류·로봇 등에서의 비전 AI 활용 기회


주요 뉴스 요약

1. 이재명 정부, 100조원 AI 투자 본격화… 하정우 수석 임명

이재명 대통령은 네이버클라우드 AI 혁신센터장 하정우를 AI미래기획수석에 임명. 향후 5년간 100조 규모의 AI 투자를 총괄하는 컨트롤타워 역할을 맡게 됨.


2. 한국형 ‘소버린 AI’ 개발 본격화… 언어·비전 중심 전략

AI 3대 강국 진입을 목표로 한국 고유의 언어 및 산업 데이터 기반의 ‘소버린 AI’ 개발 추진.


3. 엔비디아, 피지컬 AI 시장 50조 달러 잠재력 주목

젠슨 황 CEO는 제조·물류·로봇 등 피지컬 AI가 50조 달러 규모의 시장 기회를 창출할 것이라 전망.


4. 피지컬 AI 시대의 핵심 기술, 비전 파운데이션 모델(VFM)이 만드는 제조·물류·로봇 등에서의 비전 AI 활용 기회

텍스트, 이미지, 행동을 모두 이해하고 실행하는 AI 기술로, 제조·로봇 등 물리적 환경과의 상호작용이 가능한 핵심 기술로 부상.

기존 AI의 한계를 극복하고 새로운 시각적 이해와 행동 실행 능력으로 피지컬 AI 시대의 핵심이 될 것.

비전 AI는 피지컬 AI의 핵심으로, 다양한 산업 현장에서 자동화 및 품질 향상을 이끌 수 있는 기반 기술로 주목.


Deep Dive -

비전 파운데이션 모델의 개요


비전 파운데이션 모델(Vision Foundation Model, VFM)의 개요


비전 파운데이션 모델(VFM)은 컴퓨터 비전 분야에서 다양한 작업을 통합적으로 처리할 수 있도록 설계된 대규모 사전 학습 AI 모델입니다. 이 모델은 이미지 분류, 객체 탐지, 세그멘테이션, 시각적 질의응답 등 여러 시각적 작업을 하나의 통합된 프레임워크에서 수행할 수 있습니다. 아래는 VFM의 주요 개념과 특징을 정리한 내용입니다.


1. 주요 개념

  • 파운데이션 모델의 개념

    • 파운데이션 모델은 2021년 스탠퍼드 연구진이 처음 정의한 개념으로, 대규모 데이터셋을 기반으로 사전 학습된 범용 AI 모델을 의미합니다. 이 모델은 다양한 작업과 도메인에 적용 가능하며, 전이 학습과 대규모 데이터 활용을 통해 높은 성능을 발휘합니다7 8 .

    • 초기 연구와 발전 -초기에는 자연어 처리(NLP) 분야에서 GPT-3, BERT와 같은 언어 모델이 파운데이션 모델의 대표 사례로 주목받았습니다. 이후 컴퓨터 비전 분야로 확장되며, CLIP과 같은 모델이 등장해 텍스트와 이미지를 동시에 학습하는 새로운 가능성을 열었습니다1 10 .

    • 컴퓨터 비전의 한계 극복 -기존 컴퓨터 비전 모델은 특정 작업에 특화된 방식으로 설계되어, 작업별로 별도의 모델을 훈련해야 했습니다. 이는 비용과 시간 소모가 크고, 새로운 작업에 대한 확장성이 부족하다는 한계를 가졌습니다2 

    • 통합적 접근의 필요성 -다양한 시각적 작업(예: 이미지 분류, 객체 탐지, 세그멘테이션)을 하나의 모델에서 처리할 수 있는 통합적 접근이 필요해졌습니다. 이는 모델 간의 학습 결과를 공유하고, 효율성을 극대화하기 위한 방향으로 발전했습니다2 6 .

    • 제로샷 학습과 전이 학습 활용 -비전 파운데이션 모델은 제로샷 학습(Zero-Shot Learning)을 통해 학습하지 않은 새로운 작업에도 즉시 대응할 수 있는 능력을 갖추고, 전이 학습을 통해 적은 데이터로도 높은 성능을 달성할 수 있도록 설계되었습니다1 2 .

    • 트랜스포머 아키텍처: NLP에서 성공을 거둔 트랜스포머 아키텍처가 컴퓨터 비전 분야로 도입되며, 비전 트랜스포머(ViT)와 같은 모델이 개발되었습니다. 이는 이미지 데이터를 벡터화하고, 이미지 내의 관계를 이해하는 데 중요한 역할을 했습니다6 .

    • 대규모데이터와 자기지도 학습: 비전 파운데이션 모델은 대규모 비지도 학습 데이터를 활용하여 일반적인 시각적 패턴과 구조를 학습합니다. 이를 통해 다양한 도메인에서 높은 일반화 성능을 발휘할 수 있습니다6 8 .

    • CLIP: OpenAI의 CLIP은 텍스트와 이미지를 동시에 학습하여 이미지 분류, 검색, 생성 등 다양한 작업을 수행할 수 있는 초기 비전 파운데이션 모델 중 하나입니다10 .

    • SAM (Segment Anything Model): Meta AI의 SAM은 이미지와 비디오에서 객체를 분할하는 작업을 수행하며, 제로샷 학습을 통해 새로운 객체와 이미지에도 일반화할 수 있는 능력을 보여주었습니다5 .범용성: VFM은 특정 작업에 국한되지 않고, 다양한 시각적 작업을 처리할 수 있는 범용 AI 에이전트를 목표로 합니다. 이는 기존의 작업별 전문화된 모델과 달리, 하나의 모델로 여러 작업을 수행할 수 있도록 설계되었습니다1 7.

  • 사전 학습과 전이 학습: 대규모 데이터셋으로 사전 학습된 후, 특정 작업에 맞게 미세 조정(Fine-Tuning)되거나 제로샷(Zero-Shot) 학습을 통해 새로운 작업에 적용됩니다. 이를 통해 적은 데이터로도 높은 성능을 달성할 수 있습니다1 2 .

  • 프롬프트기반 상호작용: 자연어 프롬프트를 통해 모델과 상호작용하며, 새로운 개념이나 작업을 학습하지 않아도 즉시 대응할 수 있는 능력을 제공합니다1 4 .


2. 특징

  • 다양한 작업 통합:

    • VFM은 이미지 입력을 구조화된 출력으로 변환하는 공통 패턴을 사용하여 분류, 탐지, 세그멘테이션 등 다양한 작업을 하나의 아키텍처에서 처리합니다4 .

    • 예를 들어, CLIP과 같은 모델은 텍스트와 이미지를 동시에 학습하여 이미지 분류 및 검색 작업을 수행할 수 있습니다5.

  • 스케일링과 창발적 능력:

    • 모델의 크기와 데이터 규모가 증가함에 따라 성능이 비선형적으로 향상되며, 새로운 능력이 창발적으로 나타납니다. 예를 들어, 제로샷 학습이나 생각의 사슬 기법(chain-of-thought reasoning)이 이러한 창발적 능력의 사례입니다1 2 .

  • 다중 모달리티:

    • VFM은 텍스트, 이미지, 비디오, 오디오 등 다양한 데이터 유형을 통합적으로 학습하여 멀티모달 이해와 생성 작업을 수행할 수 있습니다. 이는 시각적 신호와 언어적 신호 간의 상호작용을 강화합니다4 7

  • 효율성과 확장성:

    • 기존의 작업별 모델 대비 학습 시간과 비용을 절감하며, 적은 데이터로도 높은 성능을 발휘합니다. 또한, 여러 모델의 기능을 통합하여 효율성을 극대화하는 연구도 진행되고 있습니다5


3. 기술적 도전 과제

  • 스케일링의 한계

    • 비전 데이터의 고차원성과 복잡성으로 인해 모델 크기를 단순히 키우는 것만으로는 성능 향상이 제한적입니다. 효율적인 아키텍처 설계와 학습 방법의 혁신이 필요합니다4 .

  • 데이터의 이질성

    • 의료 영상, 위성 사진, 일상 사진 등 다양한 데이터의 특성을 효과적으로 처리하기 위한 기술적 접근이 요구됩니다4 .

  • 윤리적 문제

    • 데이터 편향성과 모델의 해석 가능성 부족은 여전히 해결해야 할 과제입니다2 4 .

  • 산업 응용

    • 제조, 물류, 안전 관제 등 다양한 산업 분야에서 VFM은 비용 절감과 효율성 향상을 실현하고 있습니다4 .

  • 멀티모달 AI 에이전트

    • VFM은 로봇 공학 및 가상 환경에서 시각적 이해와 행동을 결합한 멀티모달 AI 에이전트 개발에 활용됩니다3 7


  1. 결론

비전 파운데이션 모델은 "모든 것을 보고 이해하는 AI"라는 목표를 향해 빠르게 발전하고 있습니다. 이는 단순히 시각적 데이터를 처리하는 것을 넘어, 인간과의 상호작용 및 복잡한 문제 해결 능력을 갖춘 범용 AI로 진화하고 있습니다. 앞으로도 기술적 도전 과제를 극복하며 다양한 산업과 일상에서 혁신을 이끌어갈 것으로 기대됩니다. 참고 자료




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[기초 과정 ] 생성형 AI 응용 '스마트공장 사업 계획서 작성 워크샵'- 5명 참가 신청 선착순 접수 안내(제조기업, 기술공급기업, 컨설턴트 대상)


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스마트공장, DX 전문가, ESG전문가들이 주로 참여하는 생성형 AI를 응용한 스마트공장 사업 계획서 작성 워크샵 [기초 과정]을 다음과 같이 개최합니다. 중소 제조 기업의 관계자, 기술 공급 기업의 관계자, 제조 기업을 대상으로 컨설팅 활동을 하는 전문가 등이 참여할 수 있는 과정입니다.

선착순 각 과정 최대 10명으로 입금 기준으로 신청을 마감합니다.


 이번 워크샵의 제목: "하이브리드 체이닝 기법을 활용한 생성형 AI 응용 스마트공장 사업 계획서 작성 워크샵"


일시

-기초 1차 : 2025년 6월 20일 금요일 오후 2시-5시(3시간)  - 소수 정예 실습 중심(5인-10인)

-기초 2차 : 2025년 7월   4일 금요일 오후 2시-5시(3시간)  - 소수 정예 실습 중심(5인-10인)


신청방법 : https://forms.gle/CEoTNErKdxY9Vpzv6 (여기를 클릭하세요)


장소: 서울창업허브 스케일업센터(강남역 부근) (아래 지도 참고)



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참가 희망자는 아래의 버튼을 눌러 신청해 주세요.



그룹의 게시 내용 참고


-끝-

 
 

프롬프트, 과연 돈을 주고 배워야 할 기술일까?

생성형 AI를 활용하는 데에는 적지 않은 돈이 든다. 처음에는 무료로 사용해 볼 수 있도록 하는 AI 서비스는 대부분 유료로 전환할 것을 요구하기에 그렇다. 이런 상황에서 AI를 좀 더 잘 사용하기 위해서는 프롬프트를 배워야 한다고 주장하거나 유혹하는 사람들도 있다. 프롬프트 사용법을 배우기 위해 정말 돈을 내야 할까? (편집자 주)


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생성형 AI가 세상에 등장하며 가장 주목받은 단어가 바로 '프롬프트(Prompt)'였다. 마치 아라비아 신화 속 요술장이에서 지니를 깨우는 마법의 주문처럼, 프롬프트는 AI라는 거대한 지성체를 현실로 불러내는 열쇠 역할을 한다.

일단 생성형 AI라는 지니가 깨어나면, 그 능력은 우리의 예상을 훨씬 뛰어넘는다. 수백 명의 전문가가 몇 달간 작업해야 할 영화도 순식간에 만들어낼 수 있다. 물론 이 모든 것은 프롬프트라는 주문을 얼마나 정교하게 구사하느냐에 달려 있다.

흥미롭게도 이 비밀 주문은 우리가 일상에서 사용하는 평범한 언어로 구성된다. 언어는 인간 사유의 근본 도구였지만, 이제는 기계에게도 사고의 능력을 부여하는 매개체가 되었다. 인공지능이 세상을 해석하는 창이 되면서, 우리는 비로소 '어떻게 질문할 것인가'라는 근본적인 문제와 마주하게 되었다.


공학과 언어 예술이 만나는 지점

이런 배경에서 등장한 '프롬프트 엔지니어링(Prompt Engineering)'은 단순한 명령어 작성 기법이 아니다. 이는 인간과 기계 사이의 문명적 대화를 조율하는 새로운 문법이자, 정교한 명령어 설계 방법론이다.

본질적으로 프롬프트 엔지니어링은 인공지능에게 명확하고 정교한 요청을 전달하기 위해 질문을 '공학적으로' 설계하는 행위다. 마치 고대 수메르 문명의 서기관이 점토판에 상형문자를 새기며 신들에게 바치는 언어를 정성스럽게 다듬었듯, 현대의 우리는 기계에게 인간의 의도를 정확히 전달할 언어를 조각하고 있다.

이 기술이 필요한 이유는 명확하다. 언어 모델은 아직 인간의 직관이나 맥락을 완벽하게 이해하지 못한다. 따라서 우리가 던지는 프롬프트의 품질이 곧 AI의 인식 수준과 응답의 질을 결정하는 결정적 요소가 된다.


AI의 한계와 인간의 역할

현재까지 우리가 알고 있는 바로는, AI 모델은 진정한 의미에서 스스로 사고하지 않는다. 대신 학습된 확률과 연관성에 따라 출력을 생성한다. 그렇기 때문에 모호한 질문을 던지면 흐릿한 답변을 받게 되고, 반대로 정제된 프롬프트는 AI 내부의 방대한 지식 창고에서 정확한 정보를 추출해낸다.

이는 단순히 '정확한 답'을 얻는 차원을 넘어선다. 잘 설계된 프롬프트는 AI로 하여금 마치 인간과 같은 자연스러운 응답을 하도록 유도할 수 있다. 복잡한 상황 분석, 전문적인 맥락 이해, 미묘한 뉘앙스 표현이 필요할 때 이 기술의 진가가 발휘된다.

프롬프트 엔지니어링은 순수한 기술 영역을 넘어 경험의 예술이기도 하다. 사용자가 AI와 상호작용할 때 느끼는 만족도는 응답 내용 자체보다도 '소통의 감각'에서 나온다. 고객센터 챗봇이 기계적인 단답형 응답이 아닌 인간다운 반응을 보인다면, 그 배후에는 프롬프트 설계자의 세심한 언어 조율이 있다.


선순환의 메커니즘

프롬프트를 효과적으로 활용할수록 긍정적인 선순환 구조가 만들어진다. 이것이 프롬프트 엔지니어링의 핵심 가치다. 구체적으로는 AI 모델 성능 향상, 사용자 경험 개선, 다양한 응용 분야로의 확장, 그리고 AI 한계 극복이라는 네 가지 측면에서 그 효과가 나타난다.

잘 설계된 프롬프트는 AI 모델이 더욱 정확하고 관련성 높은 응답을 생성하도록 이끈다. 특히 복잡한 질문이나 특별한 요구사항이 있는 경우에 이런 효과가 두드러진다. 사용자 경험 측면에서는 인간과 AI 간의 원활한 소통을 가능하게 하며, 사용자가 원하는 정보를 보다 쉽게 얻을 수 있게 한다.

교육, 법률, 의료, 콘텐츠 제작 등 다양한 산업 분야에서 AI 활용이 확산되는 현재, 프롬프트 엔지니어링은 모든 접점에서 사용성과 신뢰도를 결정짓는 핵심 열쇠로 자리잡고 있다.


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한계 속에서 발견하는 가치

프롬프트 엔지니어링은 단순한 도구가 아니다. 이는 AI의 한계를 명확히 인식하는 지점에서 출발한다. 아무리 정교한 AI 모델이라도 맥락을 벗어난 질문 앞에서는 AI는 방향을 잃는다. 대표적인 현상이 바로 환각 증세, 즉 할루시네이션이다. AI는 반드시 답을 내놓으려는 속성 때문에 때로는 전혀 엉뚱한 응답을 생성한다.

따라서 인간은 단순한 사용자 역할에서 벗어나, '기계의 언어를 해독하고 다시 설계하는' 지휘자로 거듭나야 한다. 이는 기술 발전이 인간의 존재 가치를 약화시키는 것이 아니라, 오히려 인간 고유의 본질적 역할을 더욱 부각시킨다는 증거이기도 하다.


학습의 가치와 현실적 고려사항

이러한 관점에서 볼 때, 프롬프트 엔지니어링은 충분히 배울 만한 가치가 있다. 하지만 과연 돈을 지불하면서까지 배워야 할까? 이에 대한 답은 생각처럼 간단하지 않을 수 있다. 그리고 그 답은 각자가 스스로 찾아야 한다.

기초를 탄탄히 다지고 전문가로 성장하려는 명확한 목표가 있다면, 전문 교육에 투자하는 것은 어려운 선택이 아닐 것이다. 하지만 명확한 목적이나 기술 응용에 대한 비전 없이 단순히 유행을 따라 돈을 들여 배우는 것은 재고해볼 필요가 있다.

더욱이 1-2년 후에는 기술 발전으로 인해 프롬프트 사용이 훨씬 쉬워져, 전문적인 학습 없이도 적절한 수준의 활용이 가능해질 가능성이 높다. 스마트폰이 등장한 이루 함께 나타난 수 많은 앱의 사례를 보면 이것이 무슨 뜻인지 알 것이다. 일일이 배우고 익히지 않아도 앱을 다운로드 받으면 스마트폰 위에서 잘 돌아가는 모습을 이미 경험한 바 있지 않은가? 프롬프트를 몰라도 AI를 어느정도는 잘 사용할 수 있는 세상이 멀지 않을 것이란 뜻이다. 이 또한 유료 교육을 망설이게 하는 요소 중 하나다.

여기서 무엇보다 중요한 현실적으로 중요한 고려사항이 있다. 생성형 AI의 사용 비용이 결코 만만하지 않다는 점이다. 제대로 된 활용을 위해서는 월 10만원 이상의 비용이 드는 경우가 빈번하다. 이미 인터넷 사용료를 세상을 살아가는데 필요한 필수비용으로 지불하는 마당에, AI 사용료까지 추가로 부담해야 한다면 과연 얼마나 많은 사람이 이를 받아들일 수 있을지에 대한 각자의 답이 필요하다.


보이는 것 너머의 미래

우리는 AI와 소통하는 시대를 살아가고 있다. 하지만 그 소통이 진정으로 의미 있으려면, AI에게 던지는 질문의 기술이 계속 진화해야 한다. 프롬프트 엔지니어링은 그 첫 번째 관문이다.

기계에게 효과적으로 말을 걸고, 그것이 인간의 지성과 만날 때, 비로소 AI는 단순한 도구를 넘어 진정한 파트너가 된다. 이 숨겨진 언어의 공학이야말로 21세기 지성의 새로운 장을 여는 열쇠가 될 것이다.

다만 이 모든 가능성을 현실화하기 위해서는 비용 부담이라는 현실적 과제를 해결해야 한다는 점을 잊어서는 안 될 것이다.

-끝-


 
 
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