Keynote Speech : 10:10-10:50
· 서울대학교 전기공학부 학사
· 서울대학교 전기컴퓨터공학부 석사/박사
· 前 SK 텔레콤 매니저 / 음성인식 리더
· 前 LG Sciencepark, 연구위원 / Data Intelligence Lab장
· 前 산업통상부 전략기획투자협의회 인공지능 분야 전문위원
· 前 대통령직속 디지털플랫폼정부위원회 초거대공공AI TF 위원
· 現 LG AI연구원 원장
최근 Agentic AI, Physical AI 등 AI의 기술이 크게 발전하면서, AI가 활용될 수 있는 범위도 매우 넓어졌고 더 큰 가치를 만들어낼 수 있게 되었습니다.
본 세미나에서는 AI의 발전 방향과 LG AI연구원에서 AI를 활용하여 세상을 바꾸는 시도를 하고 있는 여러가지 사례들에 대해 소개하고자 합니다.
대표적인 사례는 이상감지, 비전검사, 수요예측, PCB 자동설계, 납사스케줄링 최적화, 신약 개발, AI Contact Center 등이 있으며,
그 이외에도 다양한 분야에 AI가 의미있게 활용되고 있습니다.
또한 AI연구원이 진행하고 있는 EXAONE, 초거대 AI에 대해 소개하고자 합니다.
EXAONE은 기존의 AI를 뛰어넘어 지금까지 해내지 못했던 많은 일들을 이루어 낼 수 있는 가능성을 가지고 있다고 보여집니다.
본 강연을 통해 AI 기술이 가지고 있는 가능성과 나아가야 할 방향에 대해 함께 고민해볼 수 있는 시간을 만들어보고자 합니다.
Special Session 1-1 : 15:40-16:20
· KAIST 전산학과 석박사통합
· 삼성전자 책임
· (현)소프트웨어정책연구소 책임연구원
전세계적인 AI 확산으로 글로벌 기술경쟁이 각 산업에서 소프트웨어(SW) 중심으로 진행되면서 산업특화 소프트웨어(Vertical Software)의 중요성이 부각되고 있다. 산업특화SW는 산업 고유의 규제, 워크플로우, 도전과제 등에 대한 해결도구로 활용되면서 주력 산업의 핵심으로 자리매김하고 있다. 최근 AI의 확산은 산업현장의 혁신 촉매제로 작용하면서 산업특화SW에 새로운 요구사항을 제시하고 있다. 주요 국가들은 자국의 주력산업 육성을 위해 산업특화SW 육성을 적극적으로 지원하고 있으며, 해외 선도기업들은 각자의 산업특화SW 제품 경쟁력 확보를 통해 시장을 점유하고 있다. 국내 주력산업의 경쟁력 제고를 위해 산업특화SW 역량강화를 위한 지원이 필요한 시점이다.
Special Session 1-2 : 16:20-17:00
· 2024 ~ 현재 : Associative Editor for IEEE Trans. Mechatronics
· 2025 ~ 현재 : 대한전기자동차학회 편집부회장
· 2020 : ICROS 우광방 학술상 수상
· 2009 ~ 2014 : 건국대학교 전기공학과 부교수
· 1994 ~ 2003 : 서울대학교 전기공학부 학사, 석사, 박사
주로 인지와 판단 단계에 머물러 있던 Open-Loop AI 기술이 발전하면서, 이제는 외부 환경과의 물리적 상호작용을 통해 인지–판단–행동의 과정이 지속적으로 반복되는 Closed-Loop AI 시대가 도래하고 있다. 특히 매우 복잡한 물리 시스템을 정밀하게 제어하는 고난도 제어 기술과, 인지·판단·행동을 하나의 과정으로 통합해 학습하는 end-to-end 학습 기반의 Physical AI 기술은 Closed-Loop AI 구현에 있어 핵심적인 역할을 한다. 본 발표에서는 Physical AI를 활용한 다양한 로봇과 드론 응용 사례 및 데모를 소개하고, 실제 시스템 구현 과정에서 마주하는 주요 기술적 어려움들을 논의한다. 또한 시뮬레이션 환경과 실제 환경 사이의 차이를 줄이기 위한 방법과, 실제 적용을 위한 Physical AI 모델의 경량화 기술에 대해서도 함께 살펴본다.
Keynote Speech : 10:00-10:40
· (사) 한국정책학회 회장
· 국가과학기술자문회의 심의회의 전문위원
· 한국과학창의재단 비상임이사
· 한국공학한림원 정회원
· 미 카네기멜론대학교 하인즈정책대학원 정책학 박사
경제학의 아버지인 스미스(A. Smith)와 정보경제학의 창시자로 불리는 스티글러(G.J. Stigler)가 이야기한 경제의 핵심 원리인 “노동의 분업(division of labor)”과 솔로우(Solow)가 이야기한 경제성장의 핵심요소인 생산성 향상(Productivity Growth)가 인공지능의 발전과 활용으로 과연 어떻게 바뀌고 영향을 받는지 살펴보고, 이에 대한 정책적 시사점을 제시함
Special Session 2-1 : 13:40-14:20
· 서울대 전자공학과 학사, KAIST 전기및전자공학부 석사,박사
· 디지콤정보통신연구소 연구부장
· 현재 숭실대 전자정보공학부 교수
· 한국통신학회 회장(2021년)
· 과기정통부지정 클라우드분야 스타랩 책임교수(2020~현재)
SDN/NFV 개념이 처음 나온 이래로 4G/5G 네트워크로부터 6G 네트워크에 이르기까지 Cloud native한 모바일네트워크를 이야기해왔다. 본 발표에서는 클라우드 기술의 발전과 함께 후속으로 업데이트 되어온 Cloud Native란 개념을 살펴보고 이를 실제 적용한 ETSI의 NFV참조 모델의 변화를 살펴본다. 이어서 오픈소스 진영에서의 Nephio, Sylva 프로젝트를 통해 현실화된 Cloud Native Telco Infra를 다시 생각해본다.
한편 다시 같은 방식으로 이야기하고 있는 AI native 모바일 네트워크의 인프라 차원에서 전망과 AI/ML 워크로드를 위한 GPU 인프라의 Cloud Native 화의 방향을 같이 살펴본다.
Special Session 2-2 : 14:20-15:00
· 광주과학기술원(GIST) 정보통신공학과 박사
· 前 한국광기술원(KOPTI) 스마트광전연구센터 위촉연구원
· 前 한국광기술원(KOPTI) 광정밀계측연구센터 선임연구원
· 現 한국광기술원(KOPTI) 지능화기술연구센터 센터장
AIoT 시대에 광학 기술은 단순한 센싱을 넘어 지능화된 혁신의 핵심으로 부상하고 있습니다. 본 발표에서는 광섬유 기반 센서, 레이저 센서 등의 광학기반 센싱 기술이 AIoT 프레임워크와 융합되어 실시간 데이터 처리, 예측 분석, Edge 컴퓨팅을 통해 제조업 생산 최적화, 인프라 모니터링, 자율주행 지원 교통모니터링 등 다양한 응용 분야에서 어떻게 혁신을 이끌어내는지 탐구합니다. 기존 IoT의 한계를 넘어 AI 알고리즘을 광학 하드웨어에 통합함으로써 효율적이고 자율적인 지능 시스템을 구현하는 기술적 도전과 사례를 제시하며, AI·ICT 융합의 미래 방향성을 제시합니다.