▲ LX공간정보아카데미에서 교육생들이 실습하고 있는 모습 [출처=LX공사]한국국토정보공사(사장 어명소)에 따르면 2026년 9월4일 국토정보교육원(원장 김진성) 산하 LX공간정보아카데미가 ‘2026년 국가인적자원개발컨소시엄 베스트 오브 챔프(Best of CHAMP) 시상식’에서 최우수(S등급) 공동훈련센터로 8년 연속 선정됐다.고용노동부와 한국산업인력공단이 지정한 국가인적자원개발컨소시엄 공동훈련센터인 LX공간정보아카데미는 국토교통부의 공간정보 인재 양성 계획에 발맞춰 산업계가 필요로 하는 맞춤형 실무 인재를 배출한다.​현재 LX공간정보아카데미는 산업 현장의 수요를 적극 반영해 ‘재직자 역량 향상 과정’과 ‘채용예정자 양성 과정’을 투트랙(Two-track)으로 운영 중이다.2026년 재직자 대상 교육은 오픈소스 GIS는 물론 인공지능(AI), 빅데이터, 위성 및 드론 영상 처리 등 최신 IT 기술 동향을 융합한 28개의 맞춤형 과정을 수준별로 제공한다.​또한, 대학 졸업(예정)자를 대상으로 하는 ‘공간정보 응용소프트웨어 전문가 양성 과정(채용 예정자 과정)’은 실무 중심의 공간정보 및 프로그래밍 교육을 6개월간 집중적으로 실시한 후 취업 연계까지 원스톱으로 지원한다.LX공간정보아카데미는 최근 5년간 해당 과정 수료생의 평균 97%가 공간정보 관련 우수 기업에 취업하는 등 뚜렷한 성과를 내고 있다.

▲ 2026서울커리업 일자리페어 포스터 [출처=서울특별시여성능력개발원]서울시여성능력개발원(원장 서민순)에 따르면 2026년  8월27일(목)부터 9월17일(목)까지 서울특별시 5개 권역에서 ‘2026 서울커리업 페어’를 개최한다. 서울시 23개 여성인력개발기관과 함께 한다.서울시 여성인력개발기관 통합 브랜드인 ‘서울우먼업’은 2026년 9월부터 ‘서울커리업(Seoul Career Up)’으로 새롭게 변경된다.‘서울커리업’에는 서울 시민의 도전과 배움, 성장을 지원하고 커리어의 다음 단계로 함께 나아간다는 의미를 담았다. 서울시여성능력개발원과 여성발전센터, 여성인력개발센터가 새로운 통합 브랜드 아래 서울 시민의 커리어 성장을 함께 지원할 예정이다.‘커리어를 잇다. 내일(Job)을 만나다’를 슬로건으로 열리는 이번 행사는 서울 전역의 여성인력개발기관이 △중부 △북부 △서부 △동부 △남부 등 5개 권역으로 나눠 참여한다. 지역 기업과 구직자를 연결하는 현장 채용을 중심으로 취업 상담과 직무 체험, 취·창업 정보 등을 함께 제공한다.구직자는 관심 있는 기업의 채용 정보를 확인하고 현장에서 기업 담당자를 직접 만나 면접을 볼 수 있다. 자신의 경력과 강점에 맞는 일자리를 상담받고 이력서와 면접 준비를 점검하거나 AI·이커머스 등 변화하는 일자리 환경에 맞는 새로운 직무도 경험해 볼 수 있다.◇ 2026년 8월27일 중부권역서 첫 시작… 현장 면접부터 AI·직업 체험까지▲ 2025년 커리업페어 동부권역 현장 [출처=서울특별시여성능력개발원]첫 행사는 8월27일(목) 서울여성플라자에서 열리는 중부권역 페어다. 중부여성발전센터와 서대문·용산·은평·종로여성인력개발센터 등 5개 기관이 함께한다.채용관에서는 30~50대 여성이 선호하는 직종의 기업이 현장 면접을 진행한다. 그 외 다른 기업의 채용정보도 확인할 수 있다. 현장 면접 사전 신청자는 시간대별로 면접을 배정받을 수 있다.△취업특강 ‘AI 시대 난 무엇을 해야 하는가?’ △퍼스널컬러 찾기 △이력서 사진 무료 촬영 △디퓨저 향기 조향사 체험 등 다양한 프로그램이 마련돼 있다. △일자리 정책 및 기관별 사업 안내와 노무 상담도 받을 수 있다.◇ 8월 28일 북부·서부 동시 개최… 취업 준비부터 AI 활용 직무 체험까지8월 28일(금)에는 북부와 서부 두 권역에서 동시에 페어가 열린다.북부권역은 한국성서대에서 북부여성발전센터와 강북·노원·동대문·중랑여성인력개발센터 등 5개 기관이 함께한다. 채용관에서는 의료·보건·복지서비스를 비롯해 디지털·이커머스·사무직 등의 일자리를 만나볼 수 있다.구직자는 이력서·자기소개서 집중 클리닉과 구직 상담을 받을 수 있으며 ‘폰하나로 열리는 새로운 일터’ 이커머스 취업 특강과 보건·의료 분야 간호조무사 직종 설명회도 진행한다.△퍼스널컬러 자가 진단 및 면접 이미지 메이킹 △뇌파 분석을 활용한 1:1 심리 코칭 △직장인 스트레스 해소 키캡 만들기 △AI 코딩 메이커 체험 △자개 그립톡 만들기 등도 운영한다. 창업 과정 수료자와 여성 창업자들이 참여하는 8개 플리마켓에서는 제품 전시·판매와 시제품 소개가 이뤄진다.같은 날 양천구 해누리타운에서 열리는 서부권역 페어에는 서부여성발전센터와 강서·영등포·장애여성인력개발센터가 참여한다.36개 기업의 현장 채용 면접과 함께 △‘AI가 바꾼 채용시장, 3050 여성은 무엇을 준비해야 할까?’ 특별 강연을 진행한다. 구직자는 교육·취업 상담과 정부 정책 안내 등 취·창업 상담도 받을 수 있다.AI를 취업 준비에 직접 활용하는 △‘바이브코딩으로 나만의 취업 프로필 페이지 만들기’를 비롯해 △이커머스 플리마켓과 △카페 창업을 위한 바리스타·매장 운영 실무 체험도 마련한다.△퍼스널컬러를 활용한 면접·직장 생활 이미지 메이킹 △전문 이력서 사진 촬영 △감정 오일 테라피 △캘리그라피 엽서 만들기 △직업 성향 분석 컨설팅(지문적성검사) 등 취업 준비 과정에서 활용할 수 있는 프로그램도 운영한다.◇ 2026년 9월 동부·남부로… AI·창업부터 드론 직무 체험까지9월 8일(화)에는 한국광고문화회관에서 동부여성발전센터와 강동·성동·송파여성인력개발센터가 함께하는 동부권역 페어가 열린다.△취업·창업·노무 분야 전문가 상담과 함께 △‘AI 시대, 나답게 일하고 살아가는 법’ 토크콘서트와 △생성형 AI 활용 특강을 진행한다.여성 창업 컨설팅과 편의점 창업 상담, 아이돌보미 직무 설명회, 국민연금공단 노후 재무 특강 등 취업과 창업, 생애 설계에 필요한 정보도 제공한다. 퍼스널컬러 이미지 코칭 등 가족이 함께할 수 있는 직업 체험과 여성 창업 기업 제품 판매 부스도 운영한다마지막 남부권역 페어는 9월 17일(목) 서울여성플라자에서 열린다. 남부여성발전센터와 관악·구로·동작·서초여성인력개발센터 등 5개 기관이 함께한다.채용관에서는 현장 면접과 취업 상담, 직업선호도 검사, 이력서 사진 촬영 및 퍼스널컬러 체험 등 취업 준비에 필요한 서비스를 받을 수 있다.새로운 직업을 경험할 수 있는 드론 직무 체험과 시민 앙케이트 등 가족 참여 프로그램을 마련하고, 직장맘센터·근로자건강지원센터 등 유관기관과 연계한 정책 정보도 제공한다.◇ 2025년 5개 권역서 291명 취업… 행사 이후에도 일자리 연결서울커리업 페어는 행사 당일 참여로 끝나지 않는다. 지난해 권역별 매칭데이에서는 현장 면접과 취업 상담, 이후 취업 알선 등을 통해 5개 권역에서 총 291명이 취업으로 연결됐다.올해도 현장에서 바로 취업으로 연결되지 않은 구직자는 가까운 여성인력개발기관을 통해 취업 상담과 구인 정보 제공, 직업 교육 훈련 안내, 취업 알선 등 후속 지원을 받을 수 있다.◇ 서울 전역 여성인력개발기관이 함께… 가까운 곳에서 취업까지이번 페어는 서울 전역 23개 여성인력개발기관이 5개 권역으로 나눠 함께 진행한다. 각 기관이 보유한 지역 기업과 구직자 네트워크를 활용해 기업 발굴→구직자 상담·매칭→현장 면접→사후 취업 연계로 이어지는 방식이다.권역별 지역 산업과 구직자의 특성을 반영해 참여 기업과 프로그램을 구성하고, AI·이커머스 등 변화하는 일자리 환경을 경험할 수 있는 프로그램을 함께 마련해 재취업뿐 아니라 새로운 분야로의 경력 전환과 창업 가능성도 탐색할 수 있도록 했다.‘2026 서울커리업 페어’의 권역별 참여 기업과 세부 프로그램, 사전 신청 방법 등 자세한 사항은 서울커리업 누리집에서 확인할 수 있다.서울시여성능력개발원 서민순 원장은 “여성들이 가까운 지역에서 기업을 직접 만나고 자신의 경력에 맞는 일자리를 찾을 수 있도록 현장 중심의 취업 지원 기회를 마련했다”며 “행사 이후에도 상담과 교육, 취업 알선 등을 연계해 구직자의 재취업과 경력 전환이 실제 일자리로 이어질 수 있도록 지원하겠다”고 말했다.

▲ 멀티모달 문헌 마이닝으로 구축한 데이터와 물리 지식을 학습한 머신러닝 모델이 방대한 무연 유전체 조성 공간을 탐색하고, 후보 소재를 실험으로 검증하는 과정을 형상화한 이미지 [출처=서울대학교 공과대학]서울대(총장 유홍림)는 2026년 8월18일 공과대학 재료공학부 장호원 교수 연구팀이 논문 속 데이터와 물리 기반 머신러닝을 결합해 무연 유전체를 설계하는 기술을 개발했다고 밝혔다.이번 연구는 송관우 석박사통합과정생이 제1저자로 연구 전반을 주도했다. 김영민 석박사통합과정생과 김재현 박사후연구원이 공동 연구에 참여했다.유전체는 전기가 바로 흐르지 않도록 막으면서 전하를 저장하는 절연 소재로 스마트폰과 전기차 등에 사용되는 적층세라믹콘덴서(MLCC)의 핵심 재료다.유전율이 높을수록 같은 크기의 부품으로 더 많은 전기를 저장할 수 있다. 높은 온도에서도 성능이 안정적으로 유지돼야 실제 전자기기에 적용할 수 있다.연구팀은 논문 본문·표·그래프에 분산된 정보를 자동으로 추출하는 ‘멀티모달 문헌 마이닝’과 물리 기반 머신러닝을 결합해 목표 성능을 만족할 가능성이 높은 조성을 먼저 찾아내는 역설계 기술을 구현했다.448편의 논문에서 1202건의 유전 특성 데이터를 구축한 뒤 약 1억5000만 개의 가상 조성 공간을 탐색해 37개 후보를 선별했고, 이 가운데 두 조성을 실제 합성해 높은 유전율과 우수한 고온 안정성을 확인했다.이번 연구 결과는 세계적 권위의 국제학술지 ‘Nature Communications’에 게재됐다.전기차와 전력전자, 항공우주 장비처럼 높은 온도에서 작동하는 전자기기가 늘면서 온도 변화에도 성능이 안정적인 유전체 소재의 중요성이 커지고 있다.특히 온도에 따른 전기적 반응이 비교적 완만하게 변하는 완화형 강유전체(relaxor)는 높은 유전율과 넓은 온도 범위의 안정성을 함께 구현할 가능성이 있다.하지만 납을 사용하지 않는 조성만 놓고도 원소의 종류와 혼합비에 따라 후보가 사실상 무한대에 가까워 시행착오 방식으로는 탐색에 많은 시간과 비용이 필요하다.또한 관련 데이터는 논문마다 본문·표·그래프에 흩어져 있고, 온도·주파수·시료 등 측정 조건도 달라 머신러닝 학습에 바로 활용하기 어렵다.이에 연구팀은 여러 논문에 분산된 정보를 하나의 형식으로 통합하고, 실제 존재 가능한 소재만 선별하도록 물리 법칙을 함께 반영한 머신러닝 체계를 구축했다.연구팀은 대규모 언어모델을 활용해 논문 본문과 표에서 조성과 공정 조건을 정리하고, 그래프를 수치 데이터로 변환해 온도별 유전 특성을 읽어냈다.이를 통해 448편의 논문에서 1202건의 조성·공정·유전 특성 데이터를 구축했다. 여기에 원소 조성과 미세구조 등 22개의 물리 지표를 함께 반영해 서로 다른 문헌에 흩어진 정보를 하나의 학습 데이터로 통합했다.이어 서로 다르게 학습된 30개 머신러닝 모델을 결합해 유전율과 온도 안정성에 관한 세 가지 핵심 지표를 동시에 예측했다. 또한 모델 간 예측의 일치도를 평가해 예측 신뢰도가 높은 후보를 우선 선별하도록 설계했다.약 1억5000만 개의 가상 조성 공간에 사전에 설정한 성능 목표와 물리·화학 조건을 차례로 적용한 결과, 연구팀은 37개 후보군으로 탐색 범위를 좁혔다. 이후 후보가 가장 많이 남은 조성 계열에서 성분 비율을 정밀하게 조정해 실험 대상 두 조성을 선정했다.실험 결과, 주석(Sn)을 1mol%와 2mol% 치환한 두 시료는 상온에서 각각 3422와 3307의 높은 유전율을 나타냈다. 소량의 Sn 치환은 유전율을 크게 낮추지 않으면서 온도 안정성을 높이는 절충점을 형성했다.또한 현재 적층세라믹콘덴서에 널리 사용되는 티탄산바륨(BaTiO₃)과 비교했을 때 더 넓은 온도 범위에서 높은 유전율을 안정적으로 유지하는 것으로 확인됐다.2개 시료는 적층세라믹콘덴서 국제 규격(X5R·X6R·X7R)의 고온 안정성 기준을 모두 만족했으며, 같은 계열의 기존 문헌 데이터와 비교해도 가장 높은 수준의 유전율을 기록했다.* X5R·X6R·X7R: 적층세라믹콘덴서용 유전체가 통상 영하 55℃부터 각각 85℃·105℃·125℃까지 25℃ 기준 유전율 변화율을 ±15% 이내로 유지하는지를 나타내는 온도 안정성 등급연구팀은 머신러닝의 판단 근거와 압전반응힘 현미경, 라만분광법, 원자분해능 전자현미경 분석 결과를 종합했다. 그 결과, 소량의 Sn 첨가가 결정 골격을 넓히고 원자 규모의 전기적 불균일성을 증가시켜 온도 안정성을 높인다는 작동 원리를 규명했다.이번 연구는 논문 곳곳에 흩어진 데이터를 AI로 통합·분석해 새로운 소재를 설계하는 연구 방법을 실증했다는 점에서 의미가 있다.연구팀은 이 방법이 기능성 산화물과 박막처럼 데이터가 여러 문헌에 분산된 다양한 소재 개발에도 활용될 수 있을 것으로 보고 있다.이번에 검증한 무연 유전체는 고온용 적층세라믹콘덴서를 비롯해 전기차, 전력전자, 항공우주용 전자부품 개발에 활용될 것으로 기대된다.장호원 교수는 “이번 연구는 머신러닝으로 성능을 예측하는 데 그치지 않고, 여러 논문에 흩어진 정보를 학습 데이터로 통합한 뒤 물리 법칙과 모델 간 예측의 일관성을 함께 따져 실제 합성 후보까지 좁혔다는 점에서 의미가 있다”고 밝혔다.이어 “이번에 제시한 멀티모달 문헌 마이닝과 물리 기반 머신러닝의 결합 전략이 유전체에 그치지 않고, 데이터가 여러 논문과 형식에 흩어져 있어 체계적인 통합이 필요한 다른 기능성 산화물과 박막 소재의 후보 탐색에도 확장되기를 기대한다”고 말했다.이번 연구의 제1저자인 송관우 석박사통합과정생은 문헌 데이터 구축부터 머신러닝 모델 개발, 후보 소재 선별, 실험 검증까지 연구 전 과정을 주도했다.현재 머신러닝 기반 신소재 탐색 연구를 수행하며 무연 유전체와 적층세라믹콘덴서용 신규 조성, 반도체 트랜지스터용 산화물 채널 소재 등 다양한 전자재료 분야로 연구를 확장하고 있다. 향후 이러한 연구 경험을 바탕으로 고성능 전자재료와 유전체 연구개발을 이어갈 계획이다.한편 장호원 교수 연구팀은 김재현 박사후연구원이 제1저자로 참여한 연구에서 AI를 활용해 그린수소 생산을 위한 텅스텐 단일원자 기반 비귀금속 수전해 촉매를 발굴하고 실험적으로 검증한 바 있다. 해당 연구 역시 국제학술지 ‘Nature Communications’에 게재됐다.이번 연구는 국가과학기술연구회(NST)·과학기술정보통신부(MSIT)(GTL25021-230), 한국연구재단(NRF)·과학기술정보통신부(MSIT)(RS-2024-00421181), 과학기술정보통신부(MSIT) InnoCORE 사업(1.250021.01), 나노 및 소재기술개발사업(NRF·MSIT)(RS-2024-00405016)의 지원을 받아 수행됐다.※ 참고 자료- 논문명/저널: Machine-learning-guided inverse design of lead-free relaxors enabled by multimodal literature mining- DOI: 10.1038/s41467-026-74376-3

▲ 2026년 KOICA 코디네이터, 영프로페셔널 설명회 [출처=코이카]대한민국 개발협력 대표기관 한국국제협력단(KOICA, 이사장 직무대행 김동호)에 따르면 2026년 KOICA 해외사무소 및 재외공관 영프로페셔널(YP)’을 공개 모집한다.청년 인재들에게 국제개발협력(ODA) 사업 참여 기회를 제공하고 글로벌 경쟁력을 갖춘 초급인력을 양성하기 위한 목적이다. 총 모집 인원은 51명으로 KOICA 해외사무소에 46명, 해당 국가 재외공관에 5명이 각각 배치된다. 파견 국가는 아시아(네팔, 라오스 등 13개국), 아프리카(르완다, 케냐 등 13개국), 중남미(과테말라, 페루 등 8개국), 동구·CIS(우즈베키스탄 등 3개국)를 포함해 전 세계 총 37개국에 달한다.선발된 인원은 2026년 12월7일부터 순차적으로 파견돼 기본 6개월간 근무한다. 활동 성과 평가에 따라 최대 6개월까지 기간을 연장할 수 있다.지원 자격은 만 19세 이상 만 34세 이하(1991년 8월 22일~2007년 8월 21일 출생자)의 대한민국 국적자로, 남성의 경우 최종 합격일까지 군 복무를 마쳤거나 면제된 자여야 한다.또한 글로벌 업무 수행을 위해 일정 수준 이상의 공인영어성적(TOEIC 기준 730점 이상 등)이 필수적으로 요구된다. 지원 시 유의해야 할 점은 국가별 체류 자격 요건에 따른 ‘학력 제한’이다.인도네시아, 르완다, 탄자니아, 페루 4개국은 반드시 ‘학사 이상(졸업자)’만 지원 가능하다. 케냐는 ‘학사 재학 이상’의 자격을 요구하므로 희망 근무지 선택 시 각별한 주의가 필요하다.채용 전 과정은 편견이 개입될 수 있는 출신 지역, 가족 관계, 학교명, 연령 등의 인적 사항을 배제하는 ‘블라인드 채용’으로 투명하고 공정하게 진행된다.전형 절차는 △서류전형 △온라인 적합도 검사 △면접전형(일반면접 및 영어면접) △신체검사 및 증빙서류 확인 순으로 이어지며, 11월10일 최종 합격자를 발표할 예정이다. 최종 선발된 인원은 11월 17일부터 진행되는 국내 교육을 수료한 뒤 현지로 향하게 된다.합격자에게는 파견 기간 매월 240만7000원(최저임금 및 청년도약수당 포함, 제세공제 전)의 급여가 국내 계좌와 현지 달러로 나뉘어 지급된다.이 밖에도 왕복 항공권, 현지 주거비, 해외여행자 보험, 현지 교육 훈련비 등 파견 및 체류에 필요한 제반 경비가 지원된다.지원서 접수는 8월 6일(목)부터 21일(금) 오후 6시까지 KOICA 온라인 채용 홈페이지(https://koica-yp.hrsystem.co.kr)를 통해서만 진행된다.자세한 사항은 KOICA 채용 홈페이지 또는 채용 사무국을 통해 확인할 수 있다.KOICA는 "이번 영프로페셔널 제도가 청년들의 고용 절벽을 해소하고 정부 정책에 부응하는 핵심 창구가 될 것이다. 국제 사회에서 활약하며 글로벌 스펙을 쌓고자 하는 유능한 청년들의 많은 지원을 바란다"고 밝혔다.

▲ 아모레퍼시픽 R&I센터 미지움 [출처=아모레퍼시픽]아모레퍼시픽(회장 서경배)은 2026년 7월28일 연구 특화 생성형 AI 서비스인 ‘AI Assistant LEMON(Lab Efficiency Mode ON)’을 개발했다고 밝혔다.70여 년간 축적해 온 연구개발 자산을 기반으로 연구 특화 생성형 AI 플랫폼을 구축했다. KT와 협력한 ‘데이터 하이웨이(Data Highway)’ 프로젝트를 통해 연구 자산을 AI가 이해하고 활용할 수 있는 형태로 재설계했다.  1954년 국내 최초로 화장품 연구실을 설립한 이후 원료 정보, 처방 데이터, 연구 보고서, 특허, 논문 등 방대한 연구개발 자산을 축적해 왔다.그러나 이들 데이터가 여러 시스템에 분산돼 있어 필요한 정보를 찾고 활용하는 데 어려움이 있었으며 AI 활용 측면에서도 한계가 존재했다.이에 아모레퍼시픽은 사내 AX 조직을 중심으로 KT와 함께 ‘데이터 하이웨이’ 프로젝트를 추진했다. 양사는 공동으로 AI 활용에 최적화된 ‘AI 레디 데이터(AI Ready Data)’ 기반 플랫폼과 AI 서비스를 설계·개발했다.수백만 건에 달하는 원료 데이터, 처방 데이터, 연구 보고서 등 정형·비정형 데이터를 통합·표준화한 ‘AI 데이터 허브(AI Data Hub)’를 구축했다.이를 기반으로 아모레퍼시픽은 연구 특화 대규모 언어모델(LLM) 서비스인 ‘AI 어시스턴트 레몬(AI Assistant LEMON)’을 개발했다.연구원들은 LEMON을 활용해 연구개발은 물론 생산, 품질, 규제 대응 등 다양한 업무에서 방대한 연구 데이터를 쉽고 빠르게 검색·분석·활용할 수 있게 됐다. 더불어 AI 시스템을 통한 연구 과정에서의 다양한 탐색이나 발굴, 제안도 가능해졌다.아모레퍼시픽 R&I센터 연구원을 대상으로 진행한 ‘AI Assistant LEMON’ 베타 테스트 결과, 기존 약 12일이 소요되던 제품 기획 단계의 연구 자료 및 규제 검토 업무가 약 5분으로 단축된 것으로 나타났다.또한 특정 원료의 연구 이력과 제품 적용 가능성을 검토하는 데 걸리던 시간도 약 6일에서 5분 수준으로 줄어들었다.아모레퍼시픽은 이번 프로젝트를 통해 단순히 AI 서비스를 도입하는 것을 넘어 연구 환경 전반의 혁신을 추진한다. 향후 ‘AI 에이전트’ 도입 등 디지털 전환 과제를 확대해 연구원들이 반복적인 정보 탐색 업무를 줄이고 새로운 가설 수립과 기술 혁신 등 보다 창의적인 연구 활동에 집중할 수 있도록 지원할 예정이다.아모레퍼시픽 R&I센터장 서병휘 CTO는 “좋은 AI는 좋은 데이터를 만났을 때 비로소 연구의 동반자가 될 수 있다. 이번 프로젝트는 아모레퍼시픽이 AI 시대에 맞는 연구 환경 전환을 선도하고 있다는 점에서 의미가 크다”며 “앞으로 AI 플랫폼은 반복적인 탐색과 분석을 담당하고 연구자는 창의적인 질문과 혁신에 집중하게 될 것이다. 데이터 하이웨이와 LEMON은 새로운 연구 환경을 만들어가는 출발점이 될 것이다”고 말했다.

▲ BC카드 본사 전경 [출처=BC카드]BC카드(대표이사 사장 김영우)에 따르면 2026년 7월28일 자체 개발한 AI 플랫폼 ‘BCGPT WebUI’ 오픈소스를 공개했다. 금융권에서 핵심 AI 플랫폼을 오픈소스로 공개한 것은 이번이 처음이다.정부가 추진하는 ‘소버린 AI(Sovereign AI)’ 정책에 발맞춰 국내 금융 AI 기술 자립과 AI 생태계 활성화에 기여하기 위한 취지다.‘BCGPT WebUI’는 문서 검색, 질의응답, 콘텐츠 생성, 다중 AI 협업 등을 하나의 환경에서 제공하는 Agentic AI 기반 통합 플랫폼이다.BC카드는 핵심 AI 자산을 무상으로 공개해 글로벌 개발자 커뮤니티와 기술을 공유하고 검증받을 계획이다. 이를 통해 해외 플랫폼 의존도를 낮추고 국내 금융 AI 핵심 기술 경쟁력을 높인다는 전략이다.이 플랫폼은 설계 단계부터 국내 AI 법규와 금융권 가이드라인을 반영했다. AI 생성물 표시, 답변 사실 검증, 위험 관리 체계 등을 기본 기능을 내장했다.AI법규는 AI 생성물 표시 배너(제31조), AI 오류 시 상담사 자동 연결(제34조), 답변 사실검증 자동화(제33~35조)를 포함한다.금융 가이드라인은 금융 AI 7대 원칙에 따른 위험단계별 통제 및 긴급정지 기능, 금융권 AI 위험관리기준 기반의 보안검사·품질측정·감사기록 시스템이다. 기존처럼 서비스를 출시한 뒤 규제를 보완하는 방식이 아닌 개발 단계부터 규제 준수를 반영한 ‘규제 준수형 AI 플랫폼’으로 구현한 것이 특징이다.플랫폼 성능도 국내 기업 환경에 맞춰 △다중 AI 협업 기술(다중 AI 교차·검증 통해 답변 정확도 극대화) △자동 품질 검증(환각 현상 차단) △다중 보안(해킹 및 개인정보 유출 7단계로 차단) △국내 검색 최적화(네이버 등 국내·외 18개 검색 엔진과 연동) 등을 적용해 고도화했다.보안성과 규제 준수를 위해 사내 업무망과 분리된 외부 개발망에서 오픈소스를 개발하고 외부 공개 자산을 별도로 관리하는 등 금융당국의 망분리 규정도 철저히 준수했다.또한 글로벌 커뮤니티에서 검증된 우수한 개발 코드는 별도 검증 절차를 거쳐 기업용 AI 플랫폼인 MoAI솔루션에 재구성해 적용 가능하다. 외부 코드가 사내 시스템으로 직접 유입되지 않도록 물리적으로 분리된 운영 체계도 구축했다.BC카드는 오픈소스 공개를 통해 글로벌 개발자들의 피드백을 확보하고 AI 서비스 품질을 지속적으로 고도화할 계획이다. 아울러 기업용 AI 플랫폼인 MoAI솔루션을 중심으로 고급 기능, 기술지원, 컨설팅 등을 기업 대상 AI 사업도 확대한다.특히 AI 규제 대응 역량이 부족한 핀테크, 일반 기업 등을 대상으로 AI 플랫폼 구축과 운영 사업을 적극 발굴할 예정이다. 나아가 KT그룹사와의 AI협업도 지속 확대해 나간다.오성수 BC카드 상무(AI데이터본부장)은 “금융권 최초로 규제 준수형 AI 플랫폼을 공개해 국내 금융 AI 기술 자립과 오픈소스 생태계 활성화에 기여하고자 한다”며 “앞으로 글로벌 개발자들과 협력해 플랫폼을 고도화하고, AI 도입이 필요한 기업들을 대상으로 MoAI 솔루션 사업을 적극 확대할 계획이다”고 밝혔다.

▲ 기아 본사 전경 [출처=기아]기아(회장 송호성)에 따르면 2026년 7월16일 카카오모빌리티와 ‘자율주행 서비스 전용 PBV 개발을 위한 업무협약(MOU)’을 체결했다. 자율주행에 최적화된 PBV를 개발하기 위한 목적이다.해당 행사에는 기아 PBV비즈니스사업부장 김상대 부사장, SDV플랫폼담당 유지한 부사장, 카카오모빌리티 피지컬 AI 부문장 김진규 부사장, 사업부문총괄 안규진 부사장 등 주요 관계자들이 참석했다. 이번 업무협약은 기아의 PBV 개발 역량과 카카오모빌리티의 자율주행 기술 경쟁력을 결합해 PBV 기반 자율주행 생태계를 보다 확대하는 것으로 목표로 마련됐다.양사는 △자율주행 서비스 전용 PBV 개발 및 공급 △서비스 운영 기술 공동 개발 및 실증 등의 분야에서 협력할 계획이다.구체적으로 기아는 2026년 카카오모빌리티의 자율주행 시범사업 운영을 위해 데브키트(DevKit)가 탑재된 PV5를 우선 공급한다.데브키트는 외부 차량 제어 소프트웨어와 차량 간 인터페이스 연동을 지원하는 장치로 자율주행 및 원격 운전 서비스 업체가 차량을 보다 안전하게 제어할 수 있도록 지원한다.기아는 시범사업 운영 결과와 사업 계획을 바탕으로 PBV 양산 차량을 단계적으로 추가 공급할 예정이다. 양사는 시범사업을 통해 축적된 차량 운행 데이터를 바탕으로 상용 서비스에 최적화된 자율주행 전용 PBV를 공동 개발할 계획이다.이와 함께 양사는 자율주행 서비스의 안정성과 운영 효율성을 높이기 위해 차고지 내 원격 운전(RVA, Remote Vehicle Assistant), 무선 충전, 무인 커뮤니케이션을 위한 차량 내·외부 디스플레이 등 다양한 운영 기술을 공동 개발하고 검증할 예정이다.기아는 이번 카카오모빌리티와의 협약으로 차량 개발부터 서비스 운영까지 아우르는 협력 체계를 구축하고 자율주행 서비스 경쟁력을 지속 강화해 나갈 수 있을 것으로 기대하고 있다.기아 PBV비즈니스사업부장 김상대 부사장은 “카카오모빌리티와의 협력을 통해 기아 PBV가 자율주행 시장의 활성화와 새로운 고객 가치 창출에 기여할 수 있기를 기대한다”며 “앞으로도 다양한 파트너사와 협업해 맞춤형 모빌리티 솔루션 프로바이더로서 미래 모빌리티 시장을 선도해 나가겠다”고 말했다.

□ 신간 소개○ 2026 대통령경호처 8·9급 프로그램 개발·관리 면접 합격가이드북□ 서지 정보○ 저자 : 민진규○ 판매가격 : 4,900원○ 출간일 : 2027년 07월 출간▲ [신간 안내] '2026 대통령경호처 8·9급 프로그램 개발·관리 면접 합격가이드북 -대통령경호처 면접 완벽 대비' 책 표지 안내 [출처=iNIS]◇ 2026 대통령경호처 면접 관련 출간 서적 목록 안내2026 대통령경호처 안전관리 면접 합격가이드북2026 대통령경호처 5·6급 법규 면접 합격가이드북2026 대통령경호처 5급 사이버위협연구 면접 합격가이드북2026 대통령경호처 5급 지능경비연구 면접 합격가이드북2026 대통령경호처 6·7급 사이버보안 면접 합격가이드북2026 대통령경호처 7급 경호 면접 합격가이드북2026 대통령경호처 7급 방호직 면접 합격가이드북2026 대통령경호처 7급 사격교관 면접 합격가이드북2026 대통령경호처 7급 정보통신 면접 합격가이드북2026 대통령경호처 8·9급 전기설비 면접 합격가이드북2026 대통령경호처 8·9급 전파탐지·분석 면접 합격가이드북2026 대통령경호처 8·9급 통신 면접 합격가이드북2026 대통령경호처 8·9급 프로그램 개발·관리 면접 합격가이드북2026 대통령경호처 8·9급 화생방대책 면접 합격가이드북2026 대통령경호처 8급 경호 면접 합격가이드북2026 대통령경호처 9급 경호 면접 합격가이드북2026 대통령경호처 9급 방호직 면접 합격가이드북2026 대통령경호처 9급 일반기계 면접 합격가이드북2026 대통령경호처 9급 전기 면접 합격가이드북2026 대통령경호처 비서·사무보조 면접 합격가이드북2026 대통령경호처 시설관리 면접 합격가이드북2026 대통령경호처 연구직 면접 합격가이드북2026 대통령경호처 운전 면접 합격가이드북2026 대통령경호처 전산유지보수 면접 합격가이드북2026 대통령경호처 조리 면접 합격가이드북2026 대통령경호처 환경미화 면접 합격가이드북

▲ 이경한 서울대학교 전기정보공학부 교수(왼쪽), 박찬정 서울대학교 전기정보공학부 연구원(오른쪽) [출처=서울대학교 공과대학]서울대(총장 유홍림)에 따르면 공과대 전기정보공학부 이경한 교수 연구팀이 엣지 디바이스(Edge Device)에서 비전 트랜스포머(Vision Transformer) 기반 비디오 분석을 기존 대비 2.61배 빠르게 수행하는 인공지능 시스템 ‘우로보로스(Ouroboros)’를 개발했다.이 시스템은 연속된 영상 프레임에서 반복적으로 나타나는 시각 정보를 다시 계산하지 않고 재사용하는 방식으로 비전 트랜스포머의 중복 연산을 줄인 혁신적 기술이다.특히 영상 속 물체와 배경이 움직이더라도 이를 추적해 동일한 시각 정보를 찾아내고 실제로 변화가 큰 부분만 선택적으로 계산한다.연구팀은 고성능 영상 AI 모델의 정확도를 유지하면서도 연산량, 지연 시간, 에너지 소모를 크게 줄일 수 있는 기술을 제시했다는 평가를 받고 있다.따라서 Ouroboros는 전력과 연산 자원이 제한된 환경에서 주로 동작하는 피지컬 AI(Physical AI), 증강현실(AR) 분야에서 실시간 영상 AI의 상용화를 앞당기는 데 결정적으로 기여할 전망이다.이번 연구 성과는 2026년 6월22일부터 사흘간 영국 케임브리지에서 열린 모바일 시스템 분야 최고 권위 국제 학술대회 ‘ACM 모비시스(ACM MobiSys) 2026’에서 23일 구두 발표됐다.◇ 연구 배경최근 비전 트랜스포머*는 객체 탐지, 영상 분할, 자율주행 인식 등 다양한 시각 인공지능 분야에서 높은 성능을 보이고 있다.그러나 입력된 영상을 여러 패치로 나누고 모든 패치 간 관계를 계산하는 구조적 특성 때문에 연산량과 메모리 사용량이 크다.때문에 스마트폰·로봇·드론과 같이 연산 자원과 전력이 제한된 엣지 디바이스*에서 실시간으로 활용하기 어렵다는 한계가 있었다.* 비전 트랜스포머 : 이미지를 여러 개의 작은 조각으로 나눈 뒤, 각 조각 사이의 관계를 분석해 사물과 장면을 인식하는 영상 AI 모델* 엣지 디바이스 : AI 모델을 서버가 아닌 기기 자체에서 실행하는 장치한편 비디오는 연속된 프레임으로 구성되며, 인접한 프레임끼리는 서로 매우 비슷한 특징을 갖는다. 도로 위 차량이나 보행자처럼 이전 프레임에 있던 대상이 다음 프레임에서 조금 이동해 나타나는 경우가 많기 때문이다.따라서 이전 프레임에서 계산한 정보를 재사용할 수 있다면 불필요한 반복 연산을 크게 줄일 수 있다. 기존에는 프레임 간 중복 정보를 재사용하는 다양한 비디오 AI 경량화 기법이 개발돼 왔다.그러나 이러한 기법은 주로 같은 위치의 픽셀이나 프레임 간 차이를 기준으로 중복성을 판단했기 때문에, 카메라가 흔들리거나 물체가 움직이면 실제로는 같은 내용인 영역도 새롭게 계산해야 하는 한계가 있었다.◇ 연구 성과이 문제의 해결에 나선 이경한 교수팀은 영상 속 물체와 배경의 움직임을 반영해 중복 계산을 줄이는 새로운 비디오 AI 기술 Ouroboros를 제안했다.Ouroboros는 하드웨어 비디오 인코더가 제공하는 움직임 정보(Motion Vector)를 활용해 연속된 프레임이 공유하는 같은 시각 정보를 찾아낸다.이를 통해 같은 물체나 배경이 화면 안에서 위치를 옮기더라도 동일한 대상으로 인식하고, 이전 프레임에서 계산한 결과를 다시 활용할 수 있도록 했다.또한 프레임이 이동하면서 일부 영상 정보가 입력 영역 밖으로 벗어나는 문제를 해결하기 위해, 화면의 좌우·상하 경계를 이어 붙인 순환형 입력 공간을 도입했다. 여기에 위치 인코딩 재배치 기술을 결합해, 경계를 넘어 이동한 물체도 하나의 연속된 대상으로 인식할 수 있도록 했다.또한 물체가 화면 가장자리를 넘어 이동할 때 정보가 끊어지는 문제를 해결하기 위해 화면의 좌우와 상하가 이어진 것처럼 처리하는 순환형 입력 공간을 도입했다.여기에 물체의 위치 정보를 새 위치에 맞게 재배치하는 기술을 결합해, 화면 경계를 넘어 이동한 물체도 하나의 연속된 대상으로 정확히 인식할 수 있도록 했다.아울러 연구팀은 화면의 모든 영역을 매번 다시 계산하는 대신, 변화가 큰 부분만 새롭게 계산하고 나머지는 이전 프레임의 계산 결과를 재사용하는 방식을 적용했다.메모리 접근 비용을 최소화하는 계산 구조를 함께 설계해, 연산량 감소가 실제 처리 속도 향상과 에너지 절감으로 이어지도록 했다.실험 결과, Ouroboros는 엔비디아 젯슨 오린(NVIDIA Jetson Orin) 계열 엣지 디바이스에서 최대 87.0%의 연산량 절감, 2.61배의 추론 속도 향상, 64.5%의 에너지 절감을 달성했다.객체 탐지와 인스턴스 분할(Instance Segmentation)* 작업에서는 정확도 저하를 1% 미만으로 유지했으며, 영상 데이터를 서버로 전송해 처리하는 환경에서도 기존 기술보다 더 적은 네트워크 대역폭으로 높은 정확도를 유지했다.* 인스턴스 분할 : 물체의 존재와 위치만 찾는 객체 탐지보다 한 단계 더 나아가, 각각의 물체가 차지하는 영역과 경계를 픽셀 단위로 구분하는 AI 영상 분석 기술◇ 기대 효과이번에 개발된 Ouroboros는 비전 트랜스포머 모델 자체를 새롭게 설계한 게 아니라, 연속된 영상의 처리 과정에서 중복 계산을 줄이는 시스템 기술이다.따라서 기존의 다양한 비전 트랜스포머 기반 영상 AI 모델에 쉽게 적용할 수 있다. 나아가, 향후 더욱 큰 규모의 영상 AI 모델이나 엣지 디바이스와 서버가 함께 연산을 수행하는 AI 시스템으로도 적용 범위가 확장될 수 있다.특히 전력과 연산 자원이 제한된 엣지 디바이스에서도 고성능 영상 AI를 빠르게 실행할 수 있는 기반 기술로 활용될 것으로 기대된다.이에 따라 자율주행, 지능형 CCTV, 드론, 로봇, 모바일 증강현실(AR), 스마트팩토리 등 실시간 영상 분석이 필요한 다양한 분야에서 폭넓게 활용될 전망이다.또한 영상 전체를 서버로 전송하는 대신, AI 추론에 필요한 정보만 선별해 처리할 수 있어 네트워크 사용량을 크게 줄일 수 있다.따라서 영상을 서버로 전송해 분석하는 환경에서도 제한된 네트워크 대역폭에서 안정적이고 정확한 영상 분석 서비스를 제공하는 데 기여할 것으로 기대된다.◇ 연구책임자 의견연구를 지도한 이경한 교수는 “이번 연구는 휴머노이드와 같은 피지컬 AI를 구현하는 데 걸림돌이었던 연산 병목과 네트워크 병목의 문제를 동시에 해결할 수 있는 원천 기술을 확보했다는 점에서 의미가 크다”며 “앞으로 피지컬 AI 및 AI 반도체 기업들과 협력해 Ouroboros 기술의 상용화와 사업화를 적극 추진할 계획”이라고 밝혔다.◇ 연구진 진로이경한 교수 연구팀은 해당 성과를 바탕으로 비디오뿐 아니라 단일 이미지의 입력에 대해서도 엣지-클라우드 협업 추론을 가속하는 후속 연구를 진행할 예정이다.이번 논문의 주저자인 박찬정 연구원은 현재 서울대학교 전기정보공학부 박사과정에 재학 중이며, 엣지 디바이스와 클라우드가 협력해 고성능 인공지능 추론을 효율적으로 수행하는 시스템에 관한 연구를 이어가고 있다.향후 학위 취득 후에는 박사후연구원으로 관련 연구를 지속적으로 수행하며, 제한된 연산·통신 자원 환경에서도 대규모 인공지능 모델을 실시간으로 활용할 수 있는 시스템 기술을 발전시켜 나갈 계획이다.한편, 이번 연구는 서울대학교와 미국 카네기멜론대학교(Carnegie Mellon University)의 공동 연구로 수행됐다. 본 연구는 과학기술정보통신부 재원으로 정보통신기획평가원(IITP)과 한국연구재단(NRF)의 지원을 받아 이뤄졌다. 서울대학교 공학연구원 및 뉴미디어통신공동연구소의 지원도 함께 받았다.

▲ 충남대 김천규 교수 연구팀이 신약 가치를 더 정확히 계산하기 위해 개발한 ‘mrNPV 모형’ [출처=충남대]충남대(총장 김정겸)에 따르면 2026년 6월 신약전문대학원·기술실용화융합대학원 김천규 교수 연구진이 개발한 평가 모형인 'mrNPV(Modified risk-adjusted Net Present Value)'가 'Drug Discovery Today'(Elsevier, JCR Q1)에 게재됐다.'Drug Discovery Today'는 신약개발 분야 국제적으로 권위가 있는 학술지이며 개발된 모형인 mrNPV는 신약·바이오 기술의 경제적 가치를 더 정확하게 산정하는 새로운 모델이다.Drug Discovery Today 리뷰어는 본 연구가 생명공학·제약 분야에서 신약 후보 물질의 가치평가 방법의 개선이라는 중요한 연구 공백을 적절히 다루고 있다고 평가했다.또한 논문의 이론적 근거와 논리 전개가 명확하며 기존 rNPV 방식이 상업적 가치를 반영하지 못하는 한계를 보완할 수 있는 새로운 평가 방법론을 설득력 있게 제시했다고 밝혔다.이번 연구는 미국 스탠포드대의 대표적 바이오 혁신 플랫폼인 ‘SPARK at stanford’와 국제 공동연구로 수행됐다. SPARK는 실험실 기초 연구를 실제 의료 현장과 산업으로 연결하는 세계적인 기술사업화 프로그램으로 다양한 바이오·의료 기술의 상용화를 지원해오고 있다. ◇ 신약 기술,얼마의 가치가 있을까?신약 개발은 각 단계마다 성공과 실패의 갈림길을 지나기 때문에 해당 기술의 현재 가치를 평가하기 매우 어려운 문제가 있다. 현재 기술가치평가 실무에서는 개발 단계별 성공 확률을 반영하는 위험조정순현재가치(rNPV) 모형이 널리 쓰이고 있다.그러나 당 연구진은 rNPV가 애초 '이 단계에서 프로젝트를 계속할 것인가, 멈출 것인가'를 판단하기 위해 만들어진 의사결정 도구로서 rNPV 모형의 한계를 파악했다.즉 “이 기술이 자산으로서 얼마의 가치가 있는가”를 따지는 가치 평가에 적용할 경우, 가치가 비정상적으로 낮게(때로는 마이너스로) 계산되어 치명적 오류가 발생한다.이런 오류를 바로 잡아 위험을 충분히 반영하면서도 자산의 경제적 가치를 현실적으로 산정할 수 있도록 설계한 모형이 mrNPV 모형이다. ◇ 같은 기술·모형에 따라 가치가 천차만별로 달라져게재한 논문은 미래 가치가 존재하는 차세대 당뇨 치료제를 실증 예로 들어 모형별 다른 기술가치 산출로 모형별 유의미성을 입증했다.논문에서 위험을 고려하지 않은 NPV를 기준으로 할 때, 세계적으로 통용되는 rNPV는 같은 기술을 극도로 저평가해 자산 가치 산정 도구로서 한계를 드러낸다는 점을 지적했다.즉 미래 잠재적 가치가 존재하는 기술을 rNPV 모형으로 평가한다면 신약은 세상에 나오지 못한다는 것을 의미한다. 반면 mrNPV는 위험을 반영하면서도 경제적으로 타당한 값을 제시했다.김천규 교수는 “mrNPV는 기존 모형을 부정하는 것이 아니라 각 모형을 본래 적합한 용도에 정확히 배치하려는 시도다”며 “단계별 의사결정에 rNPV가 자산의 경제적 가치 산정에는 정합성을 갖춘 합리적 모형이 쓰여야 한다는 점을 이론적으로 정리한 것이 mrNPV다”고 밝혔다. ◇ 기술가치 평가의 학문적 기반과 인재 양성으로 연구와 산업의 연계 선도이번 연구는 기술 이전, 기술 금융, 현물 출자 등 기술의 경제적 가치 산정이 필요한 다양한 실무 영역에서 평가의 정확성과 신뢰성을 높일 것으로 기대된다.특히 신약·바이오 분야는 개발 위험이 크고 가치 산정의 불확실성이 높아 정합적 평가모형의 필요성이 꾸준히 제기돼 온 영역이다.이번 성과는 과학기술정보통신부가 추진하는 ‘STAR-Academy’ 사업의 토대 위에서 도출됐다. 충남대 기술실용화융합학과는 STAR-Academy 사업의 수행 학과로서 바이오를 포함한 첨단 기술의 실용화 전문 인재를 양성하고 연구와 산업의 연계를 선도하고 있다.첨단기술의 경제적 가치를 정확히 산정해 실제 사업화로 연결한다는 사업의 취지가 신약·바이오 기술의 가치를 현실적으로 평가하는 mrNPV 모형의 문제 의식과 그대로 맞닿아 있는 셈이다.이번 연구는 세계적 연구기관과 협력과 전문 인재 양성·산학협력의 기반 위에서 국내 기술가치 평가 연구의 국제 경쟁력을 끌어올린 결실로 평가된다.특히 이번 성과는 우리나라가 학문적으로 가치 평가 분야에서 세계적 선진국임을 증명하는 쾌거로 주목을 받고 있다.당 연구진은 앞으로 실제 기술거래 사례를 바탕으로 한 후속 검증과 실무 적용 연구를 이어갈 계획이다. 또한 기술가치 평가를 확고한 학문적 영역으로 구축하기 위한 이론적 연구를 STAR-Academy 사업과 연계해 계속 진행하고 있다.◇ 기초 연구가 일천해 기술 가치를 평가할 근거 자료 부족... 기술 가치 평가 제도의 개선은 종합·복합적이어야국무총리 직속 의료산업선진화위원회, 보건복지부, 한국보건산업진흥원 등에서 다년간 보건의료 R&D를 담당한 이상구 박사는 기존 기술 가치 평가 제도와 기술 금융의 문제점과 개선 방안을 다음과 같이 제시한다.첫째, 한국은 기초 연구가 일천해 기술 가치를 평가할 근거 자료가 부족한 상황을 극복해야 한다. 그동안 외국의 기술을 가져오는 것에만 집중하다 보니 기초 연구 단계에서 실용화 단계로 진입하는 연구의 비율이 너무 낮아 가치 평가를 할 레퍼런스(reference)가 취약하다.신약 등 의학 분야의 연구는 실용화 및 제품화 연구 단계에서 산업화가 되지 않고 그 단계를 넘어 임상 연구까지 도달해서 결과가 나와야 실질적인 가치를 평가할 수 있다.하지만 2007년 국가지정 임상시험센터 제도를 시작한 이후 20년밖에 지나지 않아 한국의 의·약학 제품 중 국내에서 사용되어 검증을 받은 제품이 적다.대부분은 임상 2상 Ⅱa나 Ⅱb 단계에서 외국으로 라이선싱(licencing)이 되므로 국내에서 기술 가치를 제대로 평가할 수 있는 경험도 부족한 실정이다.둘째, 기술 가치 평가에 근거한 단계별 출구(exit) 시스템이 미흡해 이를 보완해야 한다. 기술 가치 평가의 핵심은 각 단계별로 자금이 들어와 연구개발이 진행 된 뒤 그 다음 단계로 넘어갈 때 목표 투자 수익을 실현하고 엑시트한다.단계별로 출구 시스템이 갖춰져야 하지만 금융 분야의 평가 전문성 부족, 단계별 투자 시스템의 부실로 이 과정이 원활하지 못한 것이 현실이다.특히 대기업의 기술 탈취로 연구개발 단계에서 선량한 투자자의 노력이 보상받지 못하는 구조적인 문제가 존재한다.우리나라의 기초 연구, 실용화 연구, 제품화 연구 등에 관련된 기술금융의 경우, 약 400조 원이 투자되어 있다고 평가되지만 투자 금액 대비 지원 성과는 효율성이 낮다. 동일 분야의 외국 사례와 비교해도 낮은 것으로 평가된다.셋째, 한국은 연구비의 지원이 '보여주기 식'과 '단기 성과 중심'으로 이뤄지는 구조적인 문제가 있어 사회적으로 유용하할 뿐 아니라 시장에서 인정받을 수 있는 연구는 지원에서 소외되는 편이다.연구비 지원을 결정할 때에 논문 실적 등에 가산점을 부여하는 방식을 적용하다 보니 대부분의 연구비는 연구 실적이 좋은 연구자에 집중되는 부작용이 생긴다.연구자의 경우에 실질적으로 유용한 연구보다 SCI 저녈에서 잘 실어주는 연구를 중심으로 연구비를 신청한다. 따라서 연구비 지원 자체가 실용화를 목적으로 투입되지 못하는 한계가 있다.연구비를 지원한 성과를 평가하는 기준도 논문 게제 건수와 게제된 논문의 임팩트 팩터(impact factor)를 중심으로 가중치를 부여하는 등 이른바 '연구를 위한 연구'에 연구비가 지원되는 문제가 있다. 마지막으로 바람직한 기술 가치 평가 제도의 개선은 종합적이며 복합적이어야 한다는 점을 강조한다. 기존의 rNPV 방식에서 mrNPV 방식으로 바꾸는 것이 의미가 없는 것은 아니지만 충분하지 않다.제대로 된 지원 과제 평가, 연구를 통한 기술 혁신과 신재품 개발 등 선순환 구조의 확립까지 연구비 지원 확대, 연구 성과의 평가, 연구 성과의 활용, 각 연구 단계별 금융 지원 정책, 출구 전략 수립 등 다각도의 개선 노력이 필요하다.◇ 논문 정보Yeon J, Kim C, Kang H-S, Bae J, Kim JS. Revisiting risk-adjusted Net Present Value: a practical framework for biotechnology valuation. Drug Discovery Today. 2026;31(4):104717. DOI: doi.org/10.1016/j.drudis.2026.104717문의 : 충남대 기술실용화융합대학원 행정실(042-605-3687)