1. 현재 몸담고 계신 회사(기관)와 부서에 대한 간단한 소개를 부탁드립니다.

- 차세대융합기술연구원은 경기도와 서울대학교가 공동으로 설립한 국내 최초의 관·학 공동 출연 연구기관으로, 반도체, 인공지능(AI), 첨단모빌리티, 환경·안전 등 미래 전략산업 분야의 연구개발을 수행하고 있습니다. 연구개발에 그치지 않고 기술사업화, 기업 지원, 산학연 협력, 전문인력 양성까지 연계하며 지역과 국가의 과학기술 경쟁력 강화에 기여하고 있습니다.

그림 1. 차세대융합기술연구원 전경

특히 AI융합연구센터는 인공지능 기술을 다양한 산업 분야와 융합하여 실제 현장에서 활용할 수 있는 솔루션을 개발하는 역할을 수행하고 있습니다. 최근에는 생성형 AI, 산업 AI, 데이터 플랫폼, AI 기반 의사결정 지원 기술 등 다양한 분야에서 연구를 진행하고 있으며, 기업과 공공기관이 AI를 효과적으로 활용할 수 있도록 기술 지원과 실증 사업도 함께 추진하고 있습니다. 특히 AI 기술이 산업 전반의 혁신을 이끄는 핵심 인프라로 자리 잡고 있는 만큼, 기술 개발뿐 아니라 책임 있는 AI 활용과 AI 생태계 조성에도 많은 노력을 기울이고 있습니다.

2. 현재 맡고 계신 직무의 주요 역할과 업무 흐름을 소개해 주십시오. 더불어 이 직무를 맡게 되신 계기나 동기도 들려주시면 감사하겠습니다.

- AI융합연구센터장으로서 저의 가장 중요한 역할은 인공지능 기술이 실제 산업과 사회에 가치를 창출할 수 있도록 연구 방향을 설정하고 연구 조직을 이끄는 것입니다. 연구자들과 함께 미래 기술 트렌드를 분석하고 연구 과제를 기획하며, 기업과 공공기관의 수요를 반영한 연구개발을 추진하고 있습니다. 또한 연구 성과가 논문이나 특허에 머무르지 않고 현장에 적용될 수 있도록 기술 실증과 사업화 과정도 지원하고 있습니다.

- 업무는 크게 연구 전략 수립, 연구과제 기획 및 수행, 산학연 협력, 인재 양성으로 구성됩니다. 기업 현장에서 해결이 필요한 문제를 발굴하고 이를 AI 기술로 해결할 수 있는 방안을 설계한 뒤, 연구진과 함께 데이터 확보, 모델 개발, 검증 및 실증을 진행합니다. 이후 연구 결과를 기업이나 공공기관에 적용하여 실제 성과로 연결하는 과정까지 관리합니다.

그림 2. 디지털사회혁신사업의 일환으로 개발한 '미소만 피워주세요'

제가 AI 분야에 관심을 갖게 된 계기는 데이터와 알고리즘이 사회 문제와 산업 현장의 문제를 해결하는 모습을 직접 경험했기 때문입니다. 특히 AI는 단순한 자동화 기술을 넘어 인간의 의사결정을 지원하고 새로운 가치를 창출할 수 있는 기술이라는 점에서 큰 가능성을 느꼈습니다. 현재는 연구자로서의 경험을 바탕으로 기술과 산업, 그리고 사람을 연결하는 역할을 수행하고 있다는 점에서 큰 보람을 느끼고 있습니다.

3. 회사(기관) 입사 전후(대학·대학원 포함), 해당 직무와 관련하여 직·간접적으로 어떠한 경험이나 노력을 해오셨는지요?

- 저는 컴퓨터공학을 전공하면서 컴퓨팅 기술 전반에 대한 연구를 수행해 왔습니다. 지금은 인공지능이 우리 일상과 산업 전반에 깊숙이 들어와 있지만, 제가 학교에서 공부하던 시기만 해도 인공지능은 현재와 같은 모습과는 거리가 먼 기술이었습니다. 당시에는 제한된 데이터와 컴퓨팅 자원으로 인해 AI가 실제 산업 현장에서 폭넓게 활용되는 모습을 상상하기 어려웠고, 오히려 먼 미래의 기술처럼 느껴졌습니다.

그러나 최근 몇 년 동안 상황은 급격하게 변화했습니다. 딥러닝 기술의 발전과 데이터 환경의 변화, 그리고 최근 생성형 AI의 등장은 인공지능이 연구실을 넘어 사회와 산업을 변화시키는 핵심 기술로 자리 잡게 만들었습니다. 연구자로서 이러한 변화의 과정을 직접 경험할 수 있었다는 점은 매우 뜻깊은 일이라고 생각합니다.

그림 3. 데이터 기반 장애인 데이터 탐색/활용 해결기술 개발(과기부, IITP)

그림 4. 모빌리티 내 탑승자 문화콘텐츠 향유를 위한 신기술 융합 콘텐츠 기반 UX서비스 기술 개발(문체부, KOCCA)

그림 5. 창작 히스토리 자동 추적 및 자가 창작 증명 기술 개념도[G2.1]

연구원에서는 단순히 AI 알고리즘을 개발하는 것에 머무르지 않고 다양한 사회·산업 문제 해결에 AI를 적용하는 연구를 수행해 왔습니다. 고령화 사회에 대응하기 위한 스마트 에이징 기술, 장애인의 자립생활을 지원하는 데이터 플랫폼, 생성형 AI 시대의 디지털 콘텐츠 저작권 보호 기술, 지자체 맞춤형 AI 행정 서비스, 미래 모빌리티 환경에서의 AI 기반 콘텐츠 서비스 등 다양한 분야의 연구를 추진해 왔습니다. 또한 공공안전, 환경, XR, 스마트시티 분야에서도 AI와 데이터 기술을 활용한 융합 연구를 수행하며 AI 기술이 실제 사회적 가치를 창출할 수 있는 방법을 지속적으로 고민해 왔습니다.

결국 연구자로서 가장 중요한 것은 특정 기술에 머무르지 않고 변화하는 기술 환경 속에서 새로운 가능성을 발견하고 이를 사회에 긍정적으로 활용할 수 있는 방법을 찾는 것이라고 생각합니다.

4. 해당 직무와 관련하여 ‘이런 경험이나 역량을 미리 갖추었으면 더 좋았겠다’고 느끼는 부분이 있을까요?

- 학생 시절에는 기술 역량이 가장 중요하다고 생각했지만, 실제 업무를 수행하면서는 협업과 커뮤니케이션 역량의 중요성을 더욱 크게 느끼고 있습니다. 연구개발은 다양한 전공과 배경을 가진 전문가들이 함께 수행하는 작업이기 때문에 자신의 생각을 명확하게 전달하고 타인의 의견을 조율하는 능력이 필수적입니다.

또한 연구 성과를 실제 사업이나 정책으로 연결하는 경험을 조금 더 일찍 접했더라면 좋았겠다는 생각도 합니다. 연구실에서는 기술 자체에 집중하는 경우가 많지만, 현장에서는 기술의 경제성, 사용자 편의성, 제도적 환경 등 다양한 요소를 함께 고려해야 합니다. 따라서 학생 시절부터 기업 프로젝트, 창업 활동, 산학협력 프로그램 등에 참여해 보는 것이 큰 도움이 될 수 있습니다.

무엇보다도 특정 기술만 깊게 파는 것보다 문제를 정의하고 해결하는 사고방식을 기르는 것이 중요합니다. 기술은 계속 변화하지만 문제 해결 능력은 어떤 환경에서도 경쟁력이 될 수 있기 때문입니다.

5. 앞으로 회사 또는 산업 전반에서 중요성이 더욱 커질 것으로 예상하시는 역할이나 역량은 무엇인가요?

- 최근 몇 년 동안 생성형 AI와 에이전틱 AI(Agentic AI)가 큰 주목을 받아 왔습니다. 앞으로는 이러한 흐름을 넘어 물리적 세계와 직접 상호작용하는 피지컬 AI(Physical AI) 시대로 발전할 것으로 전망됩니다. 자율주행차, 로봇, 스마트팩토리, 디지털트윈, 지능형 모빌리티 등 다양한 시스템이 AI와 결합하면서 AI는 단순히 정보를 생성하거나 의사결정을 지원하는 수준을 넘어 실제 환경에서 행동하고 작업을 수행하는 존재로 진화할 것입니다.

이러한 변화는 인간의 역할 자체를 재정립하는 계기가 될 수 있습니다. 반복적인 업무나 단순 의사결정은 AI가 담당하게 될 가능성이 높아지고, 인간은 보다 창의적인 문제 정의, 윤리적 판단, 사회적 합의 형성, 복합적 의사결정과 같은 영역에 집중하게 될 것입니다.

따라서 미래에는 AI를 개발하는 능력만큼이나 AI와 협업하는 능력이 중요해질 것입니다. 또한 기술적 역량뿐 아니라 인문학적 소양, 윤리 의식, 도메인 전문성, 그리고 다양한 분야를 연결할 수 있는 융합적 사고가 더욱 중요해질 것으로 생각합니다. 결국 미래 사회에서 경쟁력을 갖춘 인재는 AI를 대체하려는 사람이 아니라 AI를 효과적으로 활용하여 새로운 가치를 창출할 수 있는 사람일 것입니다.

6. 현재 직무에 관심 있는 학생 또는 후배들에게 조언을 해주신다면 무엇이 있을까요?

- 무엇보다도 실제 문제를 해결해 보는 경험을 많이 쌓기를 권하고 싶습니다. 강의나 교재를 통해 배우는 이론도 중요하지만, 실제 프로젝트를 수행하면서 부딪히는 문제를 해결하는 과정에서 훨씬 많은 것을 배우게 됩니다. 연구 프로젝트, 공모전, 인턴십, 학부 연구생 활동 등 다양한 경험을 통해 데이터를 직접 다루고 결과를 만들어 보는 것이 중요합니다.

또한 AI 분야는 변화 속도가 매우 빠르기 때문에 끊임없이 학습하는 자세가 필요합니다. 특정 기술이나 도구에만 의존하기보다 새로운 기술을 이해하고 활용할 수 있는 기본기를 탄탄히 다지는 것이 중요합니다. 수학, 통계, 프로그래밍, 데이터 분석 역량은 여전히 AI 분야의 핵심 기반입니다.

무엇보다도 기술 자체보다 문제를 바라보는 시야를 넓히길 바랍니다. 좋은 연구자와 개발자는 새로운 기술을 만드는 사람인 동시에, 사회와 산업이 필요로 하는 문제를 발견하고 해결하는 사람이라고 생각합니다.

7. 마지막으로, 독자들에게 전하고 싶은 메시지가 있다면 자유롭게 부탁드립니다.

- 인공지능 기술은 앞으로도 매우 빠른 속도로 발전할 것입니다. 그러나 우리가 주목해야 할 것은 기술 발전 자체만이 아니라 그 혜택이 누구에게, 어떻게 제공되는가에 대한 문제입니다.

최근 생성형 AI와 대규모 언어모델의 발전을 보면서 한 가지 우려되는 점은 AI 활용 능력의 격차가 새로운 사회적 격차로 이어질 수 있다는 것입니다. 이미 고성능 AI 모델과 서비스를 활용할 수 있는 개인이나 기업은 생산성과 경쟁력 측면에서 큰 이점을 얻고 있습니다. 반면 비용이나 접근성의 문제로 이러한 기술을 충분히 활용하지 못하는 사람들은 경쟁에서 뒤처질 가능성이 높아지고 있습니다. 과거 정보격차(Digital Divide)가 사회 문제로 등장했던 것처럼 앞으로는 AI 격차(AI Divide)가 더욱 중요한 이슈가 될 수 있습니다.

따라서 우리는 더 좋은 AI를 만드는 것뿐 아니라 누구나 AI의 혜택을 누릴 수 있는 포용적인 환경을 만드는 데에도 관심을 가져야 합니다. 연구기관과 대학, 기업, 정부 모두가 함께 고민해야 할 과제라고 생각합니다.

기술은 결국 사람을 위한 수단이어야 합니다. 앞으로의 AI 시대는 기술의 성능 경쟁만이 아니라 사회적 포용성과 공정성을 함께 고민하는 시대가 되어야 합니다. 미래를 만들어 갈 학생들과 청년들 역시 기술 역량뿐 아니라 공동체에 대한 책임감과 사회적 가치에 대한 고민을 함께 가져주길 기대합니다.

마지막으로, 현재 CDE학회의 협력이사로 활동하면서 다양한 분야의 연구자, 산업계 전문가들과 교류할 수 있는 기회를 얻고 있습니다. CDE학회는 다양한 첨단 기술 분야의 융합을 선도하는 학술 플랫폼으로 성장해 왔습니다. 개인적으로도 학회를 통해 새로운 연구 아이디어를 얻고 다양한 공동연구 네트워크를 구축할 수 있었던 점에 깊이 감사드리고 있습니다.

앞으로도 CDE학회가 학문 간 경계를 넘어 연구자와 산업계가 함께 미래 기술을 논의하고 협력하는 장으로 더욱 발전하길 기대합니다. 저 역시 AI와 디지털 기술을 기반으로 다양한 분야의 연구자들과 융합연구를 적극 추진하여 산업과 사회가 직면한 문제를 해결하는 데 기여하고 싶습니다.

[저자 약력]