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국내 인공지능(AI) 기술은 딥러닝 기반 알고리즘의 고도화와 함께 생성형 AI의 상용화, 그리고 이를 뒷받침하는 플랫폼 기술로 빠르게 진화하고 있습니다. 최근 몇 년간 한국은 자체 기술 내재화에 집중하며 글로벌 기술 트렌드에 발맞춰 다양한 국산 AI 모델과 인프라를 구축하고 있습니다. 이 글에서는 한국의 AI 기술 동향을 딥러닝, 생성형 AI, AI 플랫폼 세 가지 관점에서 분석합니다.
딥러닝: 고도화된 모델과 산업 융합 적용
국내 딥러닝 기술은 2024년 현재 다양한 산업에 깊이 적용되고 있습니다. 초기에는 이미지 분류나 음성 인식, 자연어 처리에 국한되었지만, 최근에는 멀티모달 모델, 강화학습, Transformer 구조 등이 산업 응용 중심으로 진화하고 있습니다. 의료 분야에서는 의료영상 진단 AI(ex. 뷰노, 루닛)가 실제 병원에서 활용되며, 판독 정확도를 크게 개선하고 있습니다. 제조업에서는 불량 예측, 설비 이상 감지, 자동 제어 시스템에 딥러닝이 통합되어 품질 향상과 비용 절감에 기여하고 있습니다. 금융권도 이상 거래 탐지, 고객 행동 예측, 리스크 관리 등에 딥러닝 알고리즘을 적극 채택 중입니다. 기술적으로는 ResNet, EfficientNet, BERT, GPT, DALL-E 등 오픈소스 모델을 한국어 환경에 맞게 커스터마이징하는 작업이 활발히 이뤄지고 있으며, 대용량 데이터를 활용한 사전학습 모델을 기반으로 다양한 분야에서 파인튜닝이 진행되고 있습니다. 여기에 클라우드 GPU, MLOps 플랫폼 도입이 결합되며 학습 효율성도 향상되고 있습니다. 또한 KAIST, 서울대, 포스텍 등 주요 대학의 연구실과 ETRI, KISTI 같은 국책기관들도 딥러닝 연구를 바탕으로 다양한 국산 논문과 상용 기술을 발표하고 있어 한국은 딥러닝 R&D 생태계에서도 빠르게 발전하고 있는 국가로 평가받고 있습니다.
생성 AI: 국산 모델의 진화와 실용화
생성형 AI는 현재 국내에서 가장 활발하게 기술개발이 이뤄지는 분야입니다. 특히 챗GPT 등장 이후, 한국 기업들도 자체 언어모델과 생성형 AI 서비스를 잇따라 출시하며 본격적인 기술 경쟁에 뛰어들었습니다. 대표적으로 네이버의 HyperCLOVA X는 2040억 개의 파라미터를 가진 대규모 언어모델로 한국어에 최적화된 성능을 보이며, 쇼핑, 번역, 문서요약 등 다양한 영역에 적용되고 있습니다. 카카오브레인의 KoGPT, LG의 EXAONE, 삼성전자의 Gauss 등도 국내 생성형 AI 대표주자로 꼽히며 경쟁적으로 발전 중입니다. 기술적으로는 기존 GPT 기반의 구조를 유지하면서도, 지식탑재(Knowledge Injection), 안전성 강화, 프롬프트 최적화 등의 방향으로 진화하고 있습니다. 특히 한국어 특화 모델의 성능 개선, 프롬프트 엔지니어링 최적화, 실시간 응답 속도 향상 등 실사용을 고려한 기술개발이 중심이 되고 있습니다. 적용 사례로는 금융 상담 챗봇, 이커머스 제품 설명 자동 생성, 공공기관 민원 응대 시스템, 교육용 AI 튜터 등이 있으며, 기업 내부 시스템에 맞춘 도메인 특화형 생성 AI 솔루션도 활발히 개발 중입니다. 최근에는 멀티모달 생성AI(이미지+텍스트+음성)의 연구도 증가하며, 영상 콘텐츠 요약 및 생성 등 고도화된 기술로의 진입도 빠르게 이뤄지고 있습니다.
플랫폼: AI 인프라와 서비스 생태계의 진화
AI 기술이 확산되기 위해서는 이를 뒷받침할 플랫폼 인프라와 개발 생태계가 반드시 필요합니다. 국내에서는 최근 몇 년간 클라우드 기반 AI 플랫폼과 MLOps(머신러닝 운영 자동화) 솔루션이 빠르게 확산되며, 개발자 중심의 기술 환경이 고도화되고 있습니다. 대표적인 사례로는 KT의 AirMap, NHN의 TOAST AI, 네이버의 CLOVA Studio, 카카오 i 플랫폼 등이 있으며, 이들은 모델 학습, 추론, 배포, API 서비스까지 전 과정을 통합 지원하는 AIaaS(AI as a Service) 형태로 운영되고 있습니다. 스타트업이나 중소기업도 손쉽게 AI 기술을 접목할 수 있도록 인터페이스를 간소화하고, GPU 자원을 클라우드에서 유연하게 제공하는 방식이 보편화되었습니다. 또한 MLOps 분야에서는 모두의 연구소, 업스테이지, 마크비전, 파이온코퍼레이션 등 국내 전문 기업들이 데이터 파이프라인, 자동화된 학습 및 검증, 실시간 배포 관리 등을 위한 상용 솔루션을 제공 중입니다. 정부도 AI 클러스터 GPU 자원 공동활용 사업, 국가 슈퍼컴퓨터 연동 플랫폼 구축, 공공AI 개발 플랫폼 개방 등을 통해 공공과 민간의 기술 간극을 줄이고 있으며, 대학과 연구소, 기업이 함께 참여하는 AI 오픈랩도 전국적으로 확산되고 있습니다. 이처럼 국내 AI 플랫폼 생태계는 하드웨어 인프라, 소프트웨어 운영체계, 사용자 인터페이스, API 마켓플레이스 등 다층적으로 진화하며 기술 확산의 기반을 튼튼히 다지고 있습니다.
국내 AI 기술은 딥러닝 고도화, 생성형 AI 상용화, 플랫폼 기반 생태계 확산이라는 세 축을 중심으로 빠르게 진화하고 있습니다. 단순한 연구 중심을 넘어서 실제 서비스화가 활발하게 이뤄지는 것이 특징이며, 글로벌 경쟁력 확보를 위한 노력이 민관에서 동시에 전개되고 있습니다. 지금이야말로 기술을 이해하고, 각 기술 요소가 연결되는 흐름을 파악해 전략적 활용 방안을 모색해야 할 시점입니다.