▲ 최태원 SK그룹 회장이 EBS ‘위대한 수업, 그레이트 마인즈’에서 청년들을 대상으로 강연하고 있다 [출처=EBS, SK그룹]SK그룹(회장 최태원)에 따르면 최태원 회장이 2026년 10월12일부터 16일까지 5일간 방송된 EBS ‘위대한 수업, 그레이트 마인즈’ 시즌6에 출연했다. ‘인공지능(AI)과 새로운 자본주의 그리고 청년’을 주제로 강연했다.한국 기업인으로는 처음으로 이 프로그램에 출연한 최 회장은 3차례 강연을 통해 대한민국이 직면한 경제·사회적 과제와 미래 성장 방안에 대한 생각을 공유했다. 이어 두 편에 걸쳐 청년들의 질문에 직접 답했다.특히 청년과의 대화에서는 취업과 창업, AI 시대의 일자리 변화, 미래 인재상과 교육 등 청년의 현실적인 고민을 놓고 자신의 경험과 생각을 진솔하게 풀어냈다.◇ “20대로 돌아가면 무조건 창업”… “가슴 속에 있는 문제부터 풀어보라”최 회장은 마지막 방송에서 ‘다시 20대로 돌아간다면 AI 시대에 어떤 일에 도전하고 싶은가’라는 청년의 질문에 “일단 저는 무조건 창업을 할 겁니다”라고 답했다.이어 “지금처럼 반도체를 하는 창업은 아닐 것”이라며 “대한민국이나 인류가 직면한 가장 어려운 문제, 혹은 고통받는 사람이 많은 문제를 해결하기 위해 모든 수단과 방법을 동원할 것”이라고 말했다.구체적으로 물 부족이나 탄소 배출 등 환경 문제와 식량 부족 문제를 예로 들었다. 최 회장은 “기존의 방식으로 해결하기 어렵다면 새로운 농사법을 만들거나 인공식품을 개발해서라도 식량을 공급하는 방법을 찾아볼 것”이라며 “아마 그런 문제에 도전하고 있지 않을까 생각한다”고 설명했다.청년이 어떤 가치를 만들어내는 사람으로 성장해야 하는지에 대한 질문에는 거창한 목표보다 자신이 관심을 가진 작은 문제부터 해결해보라고 조언했다.최 회장은 “환경, 돌봄, 저출산, 금융 약자 등 사회에는 수많은 문제가 있다”며 “처음부터 거대한 문제를 풀려고 할 필요는 없다. 내 손에 잡히는 작은 문제부터 해결하고 그 경험들이 쌓이면 점점 더 큰 해결책을 만들어갈 수 있다”고 말했다.이어 “어떤 문제를 풀어야 하느냐고 묻는다면 가슴 속에 있는 걸 그냥 하라고 말씀드리고 싶다”며 청년들 스스로 문제를 발견하고 도전하는 자세의 중요성을 강조했다.◇ “미래에는 각자 자신의 일을 설계”… AI 시대 달라질 일자리와 교육청년의 주요 관심사인 AI 시대의 일자리 변화에 대해서도 새로운 관점을 제시했다.최 회장은 AI가 인간의 노동을 대체하면 노동의 가치는 어떻게 달라질 것인지 묻는 취업준비생에게 “노동의 선택이 변할 것”이라며 “지금까지는 한 회사, 한 직종에서 정해진 시간 동안 일하는 것을 직업이라고 생각했지만 AI가 이러한 개념을 바꿀 수 있다”고 말했다.예를 들어 AI를 활용해 기존에 8시간 걸리던 일을 1~2시간 만에 끝낼 수 있다면 나머지 시간을 자유롭게 활용하거나 다른 일을 선택할 수 있다는 설명이다.미래 교육에 대한 질문에는 기존의 지식 전달과 시험 중심 교육에서 벗어나야 한다고 강조했다.최 회장은 “학교가 하나의 정형화된 방식으로 인재를 길러내던 시대는 달라져야 한다”며 “학교는 새로운 문제 해결 방법을 찾고 직접 도전하고 실험하는 장소로 바뀌어야 한다”고 말했다.또 “대학 졸업장 자체보다 중요한 것은 실제 문제를 해결해본 경험”이라며 “문제를 정의하고 질문을 던지는 능력, 생각하는 힘과 공감 능력, 실패를 두려워하지 않는 자세가 더욱 중요해질 것”이라고 설명했다.◇ “AI가 할 수 없는 일 찾아야”… 문제 해결 능력과 도전정신 강조AI 시대 리더의 역할과 개인의 경쟁력에 대한 질문도 이어졌다.최 회장은 “AI 시대의 리더는 AI가 할 수 없는 일을 해야 한다”며 “AI를 활용해 조직과 사회가 직면한 문제를 직접 정의하고 해결하는 것이 중요하다”고 말했다.특히 “AI는 지능을 높여주는 도구이지만 지능이 곧 지혜는 아니다”라며 “문제 해결을 위해서는 결국 사람을 이해하고 움직여야 한다”고 강조했다.이를 위해 청년들이 길러야 할 역량으로 ㅁ생각하는 힘 ㅁ공감 능력 ㅁ적응의 근육 ㅁ바디 스킬 등 네 가지를 제시했다. 정해진 답을 찾는 데 머무르지 않고 스스로 문제를 정의하며, 다른 사람을 이해하고 설득하는 능력이 중요하다는 설명이다.또 “실패하지 않으려고 안전장치를 모두 마련할 때까지 기다리다 보면 오히려 AI가 진화하는 속도에 뒤처질 수 있다”며 “실패 후 다시 일어나 도전하는 회복탄력성이 필요하다”고 당부했다.◇ 사회문제 해결·AI·한일경제연대… 대한민국 미래 위한 새로운 선택지 제안최 회장은 앞서 방송된 세 차례 강연에서 대한민국의 지속가능한 성장을 위한 새로운 접근법도 제시했다.첫 강연에서는 사회문제 해결 자체가 새로운 경제활동이 될 수 있다는 구상을 밝혔다. 최 회장은 사회문제 해결로 창출한 성과를 측정하고 그에 걸맞은 보상을 제공함으로써 민간과 기업, 사회적기업 등이 자발적으로 참여하는 경제 생태계를 제안했다.특히 SK가 10여 년간 추진해온 사회성과인센티브(SPC, Social Progress Credit) 실험을 소개하며 “인센티브를 지급한 기업들이 그렇지 않은 기업들보다 최소 3배 이상의 사회적 성과를 만들어냈다”고 설명했다.두 번째 강연에서는 AI 시대 국가 경쟁력의 핵심 요건으로 속도(Speed) · 규모(Scale) · 안전(Safety) 등 ‘3S’를 제시했다. 또한 AI 인프라와 모델 개발뿐 아니라 이를 실제 생활과 산업에 활용하는 애플리케이션의 중요성을 강조하며 “AI를 활용해 사회적 비용을 줄이고 개인의 행복을 높이며 우리 사회의 난제를 해결하는 것이 중요하다”고 말했다.또 국민이 AI 에이전트를 직접 만들고 활용하며 새로운 기술과 제도를 실험하는 ‘AI 네이티브 사회’로의 전환 필요성도 강조했다.세 번째 강연에서는 지정학적 환경, 저출생·고령화 등 대내외 환경 변화에 대응하기 위한 새로운 성장 방안으로 한일경제연대를 제안했다.최 회장은 “한국과 일본이 경제공동체로 발전한다면 약 6조 달러 규모의 시장을 형성할 수 있다”며 에너지, AI, 헬스케어, 관광, 벤처·창업 등 다양한 분야에서 협력 기회를 모색할 필요가 있다고 설명했다.특히 이러한 협력이 청년들에게 더 넓은 시장과 일자리, 새로운 창업 기회를 제공할 수 있다는 점을 강조했다.최 회장은 강연을 마무리하며 “결국 다시 성장하는 새로운 국가를 디자인하는 것이라고 생각한다”며 “젊은 여러분들도 새로운 아이디어를 내놓고 함께 고민한다면 대한민국의 앞날은 우리가 밝게 만들어갈 수 있다”고 말했다.‘위대한 수업’ 최태원 회장 편은 EBS 홈페이지(https://home.ebs.co.kr/greatminds)에서 다시 볼 수 있다.

2026년도 국가정보원 AI 전문경력직 1차 공고문1. 선발분야 및 지원자격■ 선발분야○ AI 비전 서비스 개발 : 특정 6급○ 에이전택 DevOps 설계·구축 : 특정 6급○ AI 모델 개발 : 특정 5급/6급/7급○ AI 인프라 구축·운영 : 특정 6급/7급○ AI 보안정책 : 특정 6급○ AI 안전성 기술 : 특정 7급○ AI 기반 취약점 점검 : 특정 5급/7급○ AI 보안 소프트웨어 개발 : 특정 5급/7급◇ AI 비전 서비스 개발 : 특정 6급▷ 필수요건• (정보통신, 정보보호 제외) 관련 전공 학사 학위 이상 소지자로• AI·컴퓨터비전 시스템 개발 관련 연구·실무 경력 4년 이상인 자(석사 학위 이상 소지자는 경력 무관)[주요 업무]※ Python OpenCV GDAL 등 컴퓨터비전 관련 S/W 개발※ 고해상도 영상 기반 AI 모델 개발·활용 업무※ Object Detection Segmentation Super Resolution 기술 활용 업무▷ 우대 사항• Vision Foundation Model (VFM) Vision Language Model (VLM) Multi Modal 학습 및파인튜닝 경험자• 내부자료 기반 DB 구축 및 RAG Model 개발 경험자• 도커·쿠버네티스 기반 인프라 구축 및 관리 경험자• 한국연구재단 발행 BK21 컴퓨터과학 분야 우수국제학술대회 논문 및 SCIE급 논문 작성자◇ 에이전택 DevOps 설계·구축 : 특정 6급▷ 필수요건• 전공 무관 학사 학위 이상 소지자로• AI 서비스 관련 연구·실무 경력 4년 이상인 자 (관련 전공 석사 학위 이상 소지자는 경력 무관)[주요 업무]※ Python Javascript Java Kotlin 등 활용 Al Agent 개발※ LangGraph Langchain MCP 등 에이전트 기반 기술 활용 업무※ AI 에이전트 간 협업을 위한 AI 오케스트레이션 설계·운영※ AI 에이전트 시스템 설계·운영※ Prompt 튜닝 또는 Context 엔지니어링 수행▷ 우대 사항• 빅테크 기업 또는 외국계 스타트업 2년 이상 근무 경력자• Vector DB 활용 RAG 시스템 구축· Retrieval 성능 최적화 경험자• LLMOps(LangSmith, Langfuse) 활용 경험자• 프로젝트 개발 과정 전 구간에 AI 기반 DevOps 환경 통합·운영 경험자• 퍼블릭 클라우드 환경 서비스 배포·운영 경험자• 대규모 분산 트래픽 환경 배포·운영 경험자• 관련 분야 논문·연구용역보고서 작성자 및 특허·수상 실적 보유자 ◇ AI 모델 개발 : 특정 5급/6급/7급○ 특정 5급▷ 필수요건• (정보통신, 정보보호 제외) 관련 전공 학사 학위 이상 소지자로• AI 모델 개발 관련 연구·실무 경력 8년 이상인 자(석사 학위 소지자는 4년 이상, 박사 학위 소지자는 경력 무관)[주요 업무]※ Python Pytorch 등 기반 대규모 모델 학습평가 프레임워크 설계※ MegatronLM FSDP Deep Speed 등 활용 멀티노드 분산학습 설계 및 성능 안정성 문제 해결▷ 우대 사항• 독파모 프로젝트 참여 또는 국내 대기업·빅테크 등에서 대규모 LLM 학습 프로젝트 리딩 경험·관련 조직 근무 경력자• 대규모 분산학습 성능 최적화 장애 해결 경험자• 이미지·음성·비디오 멀티모달 학습 경험자• 영어 의사소통 가능자(영어말하기 시험 성적 보유시 성적표 제출 요망)○ 특정6급▷ 필수요건• (정보통신, 정보보호 제외) 관련 전공 학사 학위 이상 소지자로• AI 모델 개발 관련 연구·실무 경력 8년 이상인 자(석사 학위 소지자는 4년 이상, 박사 학위 소지자는 경력 무관)[주요 업무]※ Python Pytorch 등 기반 대규모 모델 학습평가 프레임워크 설계※ MegatronLM FSDP Deep Speed 등 활용 멀티노드 분산학습 설계 및 성능 안정성 문제 해결▷ 우대 사항• 독파모 프로젝트 참여 또는 국내 대기업·빅테크 등에서 대규모 LLM 학습 프로젝트 리딩 경험·관련 조직 근무 경력자• 대규모 분산학습 성능 최적화 장애 해결 경험자• 이미지·음성·비디오 멀티모달 학습 경험자• 영어 의사소통 가능자(영어말하기 시험 성적 보유시 성적표 제출 요망)○ 특정 7급▷ 필수요건• 전공 무관 학사 학위 이상 소지자로• AI 모델 개발 관련 연구·실무 경력 2년 이상인 자(관련 전공 석사 학위 이상 소지자는 경력 무관)[주요 업무]※ Python Pytorch 등 기반 AI 개발 도구 활용 업무※ 데이터 전처리 및 AI 모델 학습 또는 파인튜닝▷ 우대 사항• 분산학습 관련 프레임워크 활용 경험자• 멀티모달 AI 프로젝트 경험자• 논문 구현, 오픈소스 개발·활용, 경진대회 참여 등을 통한 프로젝트 수행 경험자• 영어 의사소통 가능자(영어말하기 시험 성적 보유시 성적표 제출 요망)◇ AI 인프라 구축·운영 : 특정 6급/7급○ 특정6급▷ 필수요건• 전공 무관 학사 학위 이상 소지자로• AI 인프라 설계 구축 관련 연구·실무 경력 4년 이상인 자(관련 전공 석사 학위 소지자는 1년 이상, 박사 학위 소지자는 경력 무관)[주요 업무]※△GPU 클러스터 설계 구축 △고속 네트워크(InfiniBand, RoCE) 설계·구축 △고속 스토리지 설계·구축 △AI 플랫폼 설계 구축 △대용량 데이터베이스 설계·구축 등 업무※ AI 워크로드 자원 할당 및 스케줄링 최적화 등 AIOPS 기술 활용 업무▷ 우대 사항* 대규모 GPU 클러스터 클라우드 인프라 프로젝트 설계·구축 경험자* AIOps/MLOps 기반 인프라 자동화 솔루션(Kubeflow, Slurm 등) 설계구축 경험자* Kubernetes 기반 컨테이너 오케스트레이션 설계 구축 경험자* 데이터센터 초고속(400G 이상) 네트워크(Spine-Leaf) 설계 구축 경험자* 고성능 GPU 액체 냉각 및 고밀도 전력 기반 서버 인프라 설계구축 경험자* CDCP CDCS CDFOM, ATDATS AOS 등 국제 데이터센터 자격 보유자 ○ 특정 7급▷ 필수요건• 전공 무관 학사 학위 이상 소지자로• AI 인프라 구축·운영 관련 연구·실무 경력 2년 이상인 자(관련 전공 석사 학위 이상 소지자는 경력 무관)[주요 업무]※△GPU 클러스터 구축·운영 △고속 네트워크(InfiniBand, RoCE) 구축·운영 △고속 스토리지 구축·운영 △AI 플랫폼 구축·운영 △대용량 데이터베이스 구축· 운영 등 업무※ AI 워크로드 자원 할당 및 스케줄링 최적화 등 AIOPS 기술 활용 업무▷ 우대 사항* 대규모 GPU 클러스터 클라우드 인프라 구축·운영 프로젝트 참여 경험자* AIOps/MLOps 기반 인프라 자동화 솔루션(Kubeflow, Slurm 등) 구축·운영 경험자* Kubernetes 기반 컨테이너 오케스트레이션 구축·운영 경험자* 데이터센터 초고속(400G 이상) 네트워크(Spine-Leaf) 구축·운영 경험자* 서버 스토리지 네트워크· DBMS 관련 자격증 소지자 또는 기술교육 이수자◇ AI 보안정책 : 특정 6급▷ 필수요건• 관련 전공 학사 학위 이상 소지자로• AI·정보보호 등 관련 정책 연구·실무 경력 4년 이상인 자(석사 학위 이상 소지자는 경력 무관)[주요 업무]※ AI·ICT·데이터 분야 전문 지식을 활용한 관련 정책·기술 등 분석※ AI 보안 위협에 대비 대응할 수 있는 방향성 제시▷ 우대 사항* 국내 AI· 사이버 보안정책 관련 연구기관 근무 경력자* AI 보안 및 안전(CBRN 피지컬 AI 등 분야 위협) 정책·제도 관련 연구·실무 경험자* AI·정보보호 분야 기술 정책·제도 개선 등 관련 법률 제·개정 업무 참여 경험자* AI·정보보호 분야 관련 국내외 자격증 소지자* 관련 분야 SCIEKCI급 논문 연구용역보고서 작성자 및 특허·수상 실적 보유자◇ AI 안전성 기술 : 특정 7급 ▷ 필수요건• 관련 전공 학사 학위 이상 소지자로• AI·정보보호·IT 개발 등 관련 연구·실무 경력 2년 이상인 자(석사 학위 이상 소지자는 경력 무관)[주요 업무]※ LLM 기반 AI 시스템 대상 레드티밍 수행, 취약요소 점검 및 보안대책 컨설팅※ 프롬프트 인젝션, 가드레일 우회 등의 기법을 활용한 AI 레드티밍 도구 개발▷ 우대 사항* 최신 AI 안전성 평가 방법론 연구·활용 경험자* 자동화 파이프라인을 포함한 AI 안전성 평가체계 설계·구현 경험자* 웹·인프라 등 전통적 사이버 분야 및 AI 분야 보안 취약점 점검 도구 개발 경험자* 관련 분야 논문·특허·연구개발·수상 실적 보유자◇ AI 기반 취약점 점검 : 특정 5급/7급○ 특정 5급▷ 필수요건• (산업공학 제외) 관련 전공 학사 학위 이상 소지자로• AI·정보보호 관련 연구·실무 경력 8년 이상인 자(석사 학위 소지자는 4년 이상 또는 경력 3년 이상이면서 관련 분야 논문·특허·연구개발·수상 실적 보유, 박사 학위 소지자는 경력 무관)[주요 업무]※ 취약점 분석 및 보안 컨설팅 모의해킹 및 보안장비 구축·운영※ Exploit 개발 또는 리버스 엔지니어링▷ 우대 사항* AI·LLM 기반 코드 분석 및 취약점 탐지 실무연구 경험자* CVE 등록 또는 국내외 버그바운티 오픈소스 취약점 발굴 경험자* KISA 차세대 보안리더 양성과정 경험자(이수자)* 정보보안·디지털포렌식 AI 분야 관련 국내외 전문 자격증 소지자* 관련 분야 논문·특허·연구개발 수상 실적 보유자 ○ 특정 7급필수요건(산업공학 제외) 관련 전공 학사 학위 이상 소지자로AI·정보보호 관련 연구·실무 경력 8년 이상인 자(석사 학위 소지자는 4년 이상 또는 경력 3년 이상이면서 관련 분야 논문·특허·연구개발·수상 실적 보유, 박사 학위 소지자는 경력 무관)[주요 업무]※ 취약점 분석 및 보안 컨설팅 모의해킹 및 보안장비 구축·운영※ Exploit 개발 또는 리버스 엔지니어링우대 사항* AI·LLM 기반 코드 분석 및 취약점 탐지 실무연구 경험자* CVE 등록 또는 국내외 버그바운티 오픈소스 취약점 발굴 경험자* KISA 차세대 보안리더 양성과정 경험자(이수자)* 정보보안·디지털포렌식 AI 분야 관련 국내외 전문 자격증 소지자* 관련 분야 논문·특허·연구개발 수상 실적 보유자◇ AI 보안 소프트웨어 개발 : 특정 5급/7급○ 특정 5급▷ 필수요건• (통계, 정보통신, 산업공학 제외) 관련 전공 학사 학위 이상 소지자로• AI·정보보호 관련 연구·실무 경력 8년 이상인 자(석사 학위 소지자는 4년 이상 또는 경력 3년 이상이면서 관련 분야 논문·특허·연구개발· 수상 실적 보유, 박사 학위 소지자는 경력 무관)[주요 업무]※ AI 소프트웨어 또는 시스템 전체 파이프라인 기획·설계·구현※ AI 기술 활용 보안 관련 소프트웨어 개발※ LLM 기반 AI 에이전트 및 오케스트레이션 구현※ C/C++, Python 등 연구개발에 필요한 프로그래밍▷ 우대 사항* 소프트웨어 개발 프로젝트 테크니컬 리딩 및 관리 경험자* 소프트웨어 취약점 탐지·패치 및 리버스 엔지니어링 경험자* LLM 기반 Prompt Context RAG 엔지니어링 구현 경험자* 관련 분야 논문·특허·연구개발·수상 실적 보유자○ 특정 7급▷ 필수요건• (통계, 정보통신, 산업공학 제외) 관련 전공 학사 학위 이상 소지자로• AI·정보보호 관련 연구·실무 경력 2년 이상인 자(석사 학위 이상 소지자는 경력 무관)[주요 업무]※ AI 기술 활용 보안 관련 소프트웨어 개발※ LLM 기반 AI 에이전트 및 오케스트레이션 구현※C/C++, Python 등 연구개발에 필요한 프로그래밍▷ 우대 사항* 소프트웨어 취약점 탐지·패치 및 리버스 엔지니어링 경험자* LLM 기반 Prompt Context RAG 엔지니어링 구현 경험자* Windows Linux, PE ELF, 시스템·네트워크 동작 원리 지식 보유자* AI·정보보호 분야 관련 국내외 자격증 소지자* 관련 분야 논문·특허·연구개발·수상 실적 보유자2. 전형 절차 및 일정■ 원서접수○ 기간 : 2026.10.19(월) 10:00~11.16(월) 16:00※. 분야별로 공고문이 개제되며, 최종 제출완료된 지원서는 수정이 불가하니 유의바랍니다.■ 서류심사 : 11월중 합격자발표, 국가정보원 채용홈페이지 로그인 후 확인■ 면접 : 서류심사 합격자에 한하여 12월중 실시○ 모집분야에 따라 실기평가가 실시될 수 있습니다.■ 신체검사 : 면접심사 합격자에 한하여 12월중 실시■ 최종합격자 발표 및 임용 : 합격자 대상 추후 통지- 이하 생략 -※. 자세한 내용은국가정보원 채용공고 사이트확인▲ 2026년도 국가정보원 AI 전문경력직 1차 공고문(26.10.19~11.16) [출처=국가정보원]

▲ 사람의 지시 이해, 미래 장면 예측, 행동 생성을 하나의 모델로 통합한 로봇 AI ‘Dynin-Robotics’ 개념 [출처=서울대학교 공과대학]서울대(총장 유홍림)에 따르면 공과대학 전기·정보공학부 도재영 교수 연구팀(AIDAS 연구실)은 언어, 이미지, 영상, 로봇 행동을 하나의 모델에서 함께 다루는 로봇 파운데이션 모델 ‘Dynin-Robotics’를 개발했다.파운데이션 모델은 다양한 데이터를 학습해 여러 작업에 활용할 수 있도록 만든 기반 인공지능(AI) 모델을 뜻한다.Dynin-Robotics는 사람의 지시와 카메라 영상을 바탕으로 로봇의 움직임을 생성한다. 특정 행동을 했을 때의 다음 장면이나 작업을 마친 뒤의 목표 장면을 이미지로 예측하고, 이를 행동 생성과 선택에 활용할 수도 있다.실제 로봇을 이용한 4가지 조작 조건 평가에서는 평균 성공률 78.4%로, 이번 실험에 사용된 엔비디아와 미국 로봇 AI 기업 피지컬 인텔리전스의 비교 모델을 웃돌았다.연구 결과를 담은 논문은 AI·기계학습 분야 최고 권위의 국제학술대회 ‘NeurIPS 2026’에 채택됐으며, 오는 12월 발표될 예정이다.로봇 하드웨어는 빠르게 발전하고 있지만, 낯선 환경에서 새로운 지시를 이해해 작업을 수행하는 일은 여전히 어려운 과제다.정해진 조건에서 익힌 동작을 반복하는 것과 달리 실제 현장에서는 물체의 위치와 모양, 사람의 요청이 매번 달라지기 때문이다.예를 들어 ‘책상 위의 컵을 서랍 안에 넣고 닫아라’는 지시를 수행하려면 컵과 서랍의 위치를 파악하고, 컵을 옮긴 뒤 서랍을 닫는 여러 단계의 행동을 결정해야 한다.최근에는 ChatGPT와 같은 대규모 언어모델의 언어 이해 능력을 로봇 제어에 활용하거나 영상 생성 모델로 미래 장면을 예측하는 연구가 활발하다.연구팀은 사람의 지시를 이해하는 능력과 행동 결과를 예측하는 능력을 로봇의 움직임 생성에 함께 활용하기 위해 이들 기능을 하나의 모델로 통합했다.이번 기술은 연구팀이 앞서 개발한 옴니모달 AI 모델 ‘Dynin-Omni’를 로봇 제어로 확장한 성과다. 옴니모달 AI는 언어, 이미지, 영상, 음성 등 서로 다른 형태의 정보를 하나의 모델에서 함께 이해하고 생성하는 AI를 말한다.연구팀은 여기에 로봇 행동 데이터를 결합해 현실에서 물체를 옮기거나 쌓는 등의 작업을 수행하는 피지컬 AI 모델을 설계했다.Dynin-Robotics의 핵심은 지시와 장면을 이해하고, 행동 결과를 예측하며, 실제 움직임을 생성하는 기능을 함께 학습한다는 점이다.로봇의 작업 영상을 바탕으로 수행한 일을 문장으로 설명할 수도 있다. 연구팀은 ‘과일 고르기’와 ‘꽃 꽂기’ 시뮬레이션에서 이러한 통합 학습의 효과를 확인했다.이해·예측·행동 생성을 함께 학습한 모델은 행동 생성만 학습한 모델보다 새로운 표현의 지시를 더 잘 수행했다. ‘장미를 꽂아’처럼 대상을 직접 지목하는 지시뿐 아니라 ‘사랑을 상징하는 꽃을 꽂아’처럼 의미를 간접적으로 전달하는 지시에도 대응했다.미래 장면 예측은 로봇이 어떤 행동을 할지 결정하는 데 활용된다. 사람이 물건을 옮기기 전에 옮겨 놓을 위치와 결과를 떠올리는 것처럼 로봇도 현재 장면과 지시를 바탕으로 작업 후의 모습을 이미지로 그릴 수 있다.연구팀은 예측한 목표 장면을 참고해 행동을 생성하거나 후보 동작들을 평가해 더 적절한 행동을 선택하는 방법을 구현했다.행동 생성에 필요한 계산 시간도 줄였다. 연구팀은 이어지는 여러 동작에 필요한 정보를 묶어 병렬로 예측하는 방식을 적용했다. 계산 과정에서 반복해서 사용하는 정보도 재활용해 로봇의 다음 동작을 생성하는 효율을 높였다.모델 내부의 행동 생성 속도는 개선 전의 최대 약 29.2배로 향상됐으며, 피지컬 인텔리전스의 ‘π0.5’ 대비 최대 약 36.6배 빠른 속도를 기록했다.실제 로봇 실험에서는 과일 옮기기, 색상별 블록 분류, 순서 제한 없는 블록 쌓기, 지정된 색상 순서에 따른 블록 쌓기 등 네 가지 조작 조건을 평가했다.네 조건의 성공률을 평균한 결과, 엔비디아의 ‘GR00T N1.6’은 73.0%, ‘Cosmos Policy’는 73.6%, 피지컬 인텔리전스의 ‘π0.5’는 76.9%를 기록했다. Dynin-Robotics는 78.4%로 이번 평가에 사용된 비교 모델 가운데 가장 높은 평균 성공률을 보였다.이번 기술은 물류 현장의 물체 분류와 이송, 제조 공정의 부품 취급처럼 사람의 지시와 주변 상황을 함께 고려해야 하는 작업에 활용될 수 있다.다만 이번 성과는 시뮬레이션과 정해진 실제 로봇 실험 환경에서 검증한 결과다. 산업 현장에 적용하려면 더 다양한 물체와 작업 환경에서 성능을 확인해야 한다.연구팀은 Dynin 파운데이션 모델 시리즈를 바탕으로 제조·물류 현장의 부품 취급, 조립, 물체 분류 등을 대상으로 적용 가능성을 검증할 계획이다.제조·의료 분야의 데이터와 요구에 맞춘 추가 학습을 통해 분야별 특화 모델로도 고도화할 예정이다. 이를 위해 로봇 손을 이용한 정밀 조작, 촉각·힘 센서를 활용한 접촉 상태 파악, 새로운 작업과 환경에 빠르게 적응하는 학습 기술을 개발하고 있다. 서울대학교 의과대학 연구진과는 수술 보조 로봇과 소화기 내시경 로봇 등에 AI를 활용하는 공동연구도 추진하고 있다.연구팀은 사람이 제시한 목표를 여러 단계의 작업으로 나누고, 로봇에 작업을 맡긴 뒤 결과를 확인해 다음 행동을 조정하는 AI 에이전트 연구도 함께 추진한다.예를 들어 ‘식탁을 치워줘’라는 요청을 받으면 필요한 작업을 나눠 로봇에 전달하고, 결과를 확인해 실패한 작업은 다른 방법으로 다시 시도하도록 하는 방식이다.연구팀은 이 과정에서 축적한 성공·실패 경험을 활용해 작업 계획과 수행 능력을 지속적으로 개선하는, 이른바 ‘쓸수록 똑똑해지는 로봇’을 구현할 계획이다.이번 연구는 한국연구재단 이공분야 기초연구사업(우수신진)의 지원을 받아 수행됐다.참고자료- 논문명/학회: Dynin-Robotics: Omnimodal Unified Diffusion Vision-Language-Action Model, NeurIPS 2026- 원문 링크: https://arxiv.org/abs/2609.13053- 프로젝트 페이지: https://dynin.ai/robotics- 연구실: 서울대학교 AIDAS 연구실(https://aidas.snu.ac.kr)

▲ 15일 서울 중구 농협중앙회 본관에서 열린 2026년 범농협 경영진 AI 아카데미 2회차 교육 후, 박서홍 농협중앙회 부회장(사진 첫째줄 가운데) 등 참석자들이 기념 촬영을 하고 있다 [출처=농협중앙회]농협중앙회(회장 강호동)에 따르면 2026년 9월15일 서울특별시 중구 본관에서 범농협 임원 및 집행간부를 대상으로「경영진 AI 아카데미」 2회차 교육을 진행했다. 총 2회에 걸친 경영진 대상 AI 교육을 마무리했다.이날 교육은 범농협 AI 대전환(AX)을 이끌 경영진의 AI 이해도를 높이고 AI를 경영 의사결정과 업무 혁신에 접목할 수 있는 실행력을 강화하기 위해 마련됐다.△AI 도입의 성공요인과 리더의 역할 △국내외 기업의 AI 활용사례 △AI를 활용한 경영·업무 혁신 등을 중심으로 진행됐다.특히 AI를 단순히 활용하는 데 그치지 않고, 업무를 AI에 맡긴 후 결과를 검증·활용하는 등 경영진의 실질적인 AI 활용 역량을 높이는 데 중점을 뒀다.농협은 경영진 교육과 함께 직원 대상 AI 교육도 지속 추진하며 조직 전반의 AI 활영 역량을 높이고 있다. 앞으로도 직급과 업무 특성을 고려한 교육을 통해 AI 활용 문화를 확산하고, 일하는 방식의 혁신을 이어갈 예정이다.

[AI 분야 본공고] 2026년도 국가정보원 상시채용 8차 본공고◎ 사전 필독 사항◇ 상시공고 채용 절차○ 상시공고 게재 ==> 상시공고 원서접수 ==> 본공고 게재 ==> 본공고 원서접수 ==> 서류심사·면접 등※. 상세 내용은 국정원 홈페이지 채용공고 확인1. 선발분야 및 지원자격■ 선발분야특정직 5급 : 빅이터 플랫폼 설계, 빅데이터 분석 및 지식그래프 설계, MLOps 설계 및 구축, AI 모델 설계·최적화특정직 6급 : AI 데이터센터 구축, AI 인프라 구축·운영, 빅이터 플랫폼 구축, 빅데이터 분석 및 지식그래프 구축, MLOps 개발, AI 모델 개발, AI 오케스트레이션 개발 및 운영, AI 보안, AI 미래기술특정직 7급 : 에이전트 및 MCP 개발·운영 등◇ 특정직 5급○ 빅이터 플랫폼 설계▷ 필수요건• AI·수학·통계·전산·컴퓨터·전기전자 등 관련 전공 학사 이상 학위 소지자로 데이터 엔지니어링 관련 연구·실무 경력 8년 이상인 자(석사 학위 소지자는 6년 이상, 박사 학위 소지자는 2년 이상거너나 AI·빅데이터 분야 우수 논문 선정자)[요구 경력]※ 전사 데이터 레이어(수집-저장-처리-서빙-거버넌스) 설계 및 필요 기술 선택·표준·로드맵 수립 주도 경력※ 또는 빅데이터 플랫폼 아키텍처 설계·구축·운영 경력▷ 우대 사항• 전사 지식그래프(온톨로지)·그래프DB 관련 설계 및 구축 경험자• MLOps·LLMOps 데이터 파이프라인 설계 및 구축 경험자• AI·빅데이터 분야 학회 논문 게재 또는 경진대회 입상자• 국내·외 빅테크 기업 근무 경험자○ 빅이터 분석 및 지식그래프 설계▷ 필수요건• AI·수학·통계·전산·컴퓨터·전기전자 등 관련 전공 학사 이상 학위 소지자로 빅데이터 분석·지식그래프 관련 연구·실무 경력 8년 이상인 자(석사 학위 소지자는 6년 이상, 박사 학위 소지자는 2년 이상거너나 AI·빅데이터 분야 우수 논문 선정자)[요구 경력]※ 지식그래프(온톨로지)·그래프DB 설계 경력※ 빅데이터 분석을 통한 가치 발굴·서비스 개선 경력▷ 우대 사항• AI·빅데이터 분야 학회 논문 게재 또는 경진대회 입상자• 영어 커뮤니케이션 능력 보유자• 국내·외 빅테크 기업 근무 경험자○ MLOps 설계 및 구축▷ 필수요건• AI·수학·통계·전산·컴퓨터·전기전자 등 관련 전공 학사 이상 학위 소지자로 MLOps 프로세스 관련 연구·실무 경력 8년 이상인 자(석사 학위 소지자는 6년 이상, 박사 학위 소지자는 2년 이상이거나 AI·빅데이터 분야 우수 논문 선정자)[요구 경력]※ Docker, Kubernetes 등 컨테이너 관리 및 운영 경력※ 파이프라인 구축 프레임워크(Airflow Spark MLflow 등) 활용 경력※ AI 모델 학습 파이프라인 설계·구축 경력▷ 우대 사항• MLOps 개발 연구·개발 프로젝트 참여 경험자• 국내외 GPU 클러스터 구축 및 운영 업무 경험자• 국내·외 빅테크 기업 근무 경험자○ AI 모델 설계·최적화▷ 필수요건• AI·수학·통계·전산·컴퓨터·전기전자 등 관련 전공 학사 이상 학위 소지자로 AI 모델 관련 연구·실무 경력 8년 이상인 자(석사 학위 소지자는 6년 이상, 박사 학위 소지자는 2년 이상이거나 AI·빅데이터 분야 우수 논문 선정자)[요구 경력]※ PyTorch 등 딥러닝 프레임워크를 활용한 모델 개발 경력※ 또는 AI 모델 설계, 학습·개발, 최적화 관련 경력▷ 우대 사항• AI·빅데이터 분야 학회 논문 게재 또는 경진대회 입상자• 파운데이션 모델 개발 경력 보유자• 영어 커뮤니케이션 능력 보유자• 국내·외 빅테크 기업 근무 경험자◇ 특정직 6급○ AI 데이터센터 구축▷ 필수요건• AI·수학·통계·전산·컴퓨터·전기전자 등 관련 전공 학사 이상 학위 소지자로 정보통신 인프라 설계 및 구축 관련 연구·실무 경력 4년 이상인 자 (석사 학위 소지자는 3년 이상, 박사 학위 소지자는 경력 무관)[경력 가이드라인]※ 데이터센터 정보통신 인프라 관련 업무 경력※ 국내외 대규모 GPU 클러스터 구축 프로젝트 경력▷ 우대 사항• 데이터센터 인프라 관리시스템(DCIM) 구축·운영 경험자• 고성능 GPU 운영에 필요한 액체 냉각 기반 서버 인프라 구축·운영 경험자• 냉각 분배 장치(CDU), 매니폴드 등 수랭 냉각시스템 인프라 구축·운영 경험자• 국내외 대규모 GPU 클러스터 구축 프로젝트 경험자• 국내·외 빅테크 기업 근무 경험자○ AI 인프라 구축·운영▷ 필수요건• AI·수학·통계·전산·컴퓨터 · 전기전자 등 관련 전공 학사 이상 학위 소지자로 AI 인프라 설계 및 구축·운영 관련 연구·실무 경력 4년 이상인 자 (석사 학위 소지자는 3년 이상, 박사 학위 소지자는 경력 무관)[경력 가이드라인]※ GPU 클러스터 설계·구축 경력※ 고속 네트워크(InfiniBand, RoCE) 설계·구축 경력※ 고속 스토리지 설계·구축 경력※ AI 플랫폼 설계·구축 경력※ 대용량 데이터베이스 설계 구축 경력※ AI 워크로드 분석을 통한 자원 할당 및 스케줄링 최적화 경력▷ 우대 사항• AIOps/MLOps 기반 인프라 자동화 솔루션(Kuberflow, Slurm 등) 구축 경험자• Kubernetes 기반의 컨테이너 오케스트레이션 경험자• 대규모 GPU 클러스터 구축 프로젝트 참여 경험자• 국내·외 빅테크 기업 근무 경험자○ 빅데이터 플랫폼 구축▷ 필수요건• AI·수학·통계·전산·컴퓨터·전기전자 등 관련 전공 학사 이상 학위 소지자로 데이터 엔지니어링 관련 연구·실무 경력 4년 이상인 자(석사 학위 소지자는 3년 이상, 박사 학위 소지자는 경력무관)[경력 가이드라인]※ DBMS 이해 및 활용(SQL), 빅데이터 분산처리(Hadoop Spark·Hive), 프로그 래밍 언어(Java·Python 등) 관련 개발 경력※ 빅데이터 처리를 위한 ETL 파이프라인(수집, 처리, 활용) 개발 및 운영(Kafka, Nifi, Airilow 등) 경력▷ 우대 사항• MLOps- LLMOps 데이터 파이프라인 구축 경험자• 지식그래프(온톨로지)·그래프DB 구축·활용 개발 경력 보유자• AI·빅데이터 분야 학회 논문 게재 또는 경진대회 입상자• 국내·외 빅테크 기업 근무 경험자○ 빅이터 분석 및 지식그래프 구축▷ 필수요건• AI·수학·통계·전산·컴퓨터·전기전자 등 관련 전공 학사 이상 학위 소지자로 빅데이터 분석·지식그래프 관련 연구·실무 경력 4년 이상인 자(석사 학위 소지자는 3년 이상, 박사 학위 소지자는 경력무관)[경력 가이드라인]※ 지식그래프(온톨로지)·그래프DB 구축·개발 경력※ 빅데이터 분석을 통한 가치 발굴·서비스 개선 경력▷ 우대 사항• AI·빅데이터 분야 학회 논문 게재 또는 경진대회 입상자• 영어 커뮤니케이션 능력 보유자• 국내·외 빅테크 기업 근무 경험자○ MLOps 개발▷ 필수요건• AI·수학·통계·전산·컴퓨터·전기전자 등 관련 전공 학사 이상 학위 소지자로 MLOps 관련 연구·실무 경력 4년 이상인 자(석사 학위 소지자는 3년 이상, 박사 학위 소지자는 경력 무관)[경력 가이드라인]※ Docker, Kubernetes 등 컨테이너 관리·운영 경력※ 파이프라인 구축 프레임워크(Airflow, Spark, MLflow 등) 개발 경력▷ 우대 사항• MLOps 개발 관련 연구·프로젝트 참여 경험자• Python 및 ML 프레임워크(TensorFlow PyTorch 등) 활용 역량 보유자• 국내·외 빅테크 기업 근무 경험자○ AI 모델 개발▷ 필수요건• AI·수학·통계·전산·컴퓨터·전기전자 등 관련 전공 학사 이상 학위 소지자로AI 모델 관련 연구·실무 경력 4년 이상인 자(석사 학위 소지자는 3년 이상, 박사 학위 소지자는 경력 무관)[경력 가이드라인]※ PyTorch 등 딥러닝 프레임워크를 활용한 모델 개발 경력※ AI 모델 학습·개발 관련 경력※ AI 관련 최신 논문에 수록된 기술 재현 가능▷ 우대 사항• 파운데이션 모델 개발 경력 보유자• AI·빅데이터 분야 경진대회 입상자• 영어 커뮤니케이션 능력 보유자• 국내·외 빅테크 기업 근무 경험자○ AI 오케스트레이션 개발 및 운영▷ 필수요건• Al·수학·통계·전산·컴퓨터·전기전자 등 관련 전공 학사 이상 학위 소지자로 AI 에이전트 시스템 및 AI 오케스트레이션 설계·운영 등 관련 연구·실무 경력 4년 이상인 자(석사 학위 소지자는 3년 이상, 박사 학위 소지자는 경력 무관)[경력 가이드라인]※ Python, Javascript, Java 등을 활용한 AI 애플리케이션 개발 경력※ AI 에이전트 시스템 및 AI 오케스트레이션 설계·운영 경력▷ 우대 사항• Langchain, MCP 등 에이전트 기반 기술 활용 경험자• AI 에이전트 기반 배포 파이프라인 설계·운영 역량 보유자• 국내·외 빅테크 기업 근무 경험자○ AI 보안• 정보보호·Al·수학·통계·전산·컴퓨터·전기전자 등 관련 전공 학사 이상 학위 소지자로 AI 보안 관련 연구·실무 경력 4년 이상인 자(석사 학위 소지자는 3년 이상, 박사 학위 소지자는 경력 무관)[경력 가이드라인]※ Al Safety 관련 업무 경력※ 프롬프트 엔지니어링 및 AI 인프라·데이터·서비스 보안체계 운영 경력▷ 우대 사항• 최신 Al Safety 평가 방법론 활용 경험 보유자• 자동화 파이프라인을 포함한 AI 안전성 평가 체계 설계·구현 경험자• CISSP/CCSP, CISA, ISMS-P, 정보보안기사, AWS CSS 등 보안/거버넌스 관련 자격증 보유자• 국내·외 빅테크 기업 근무 경험자○ AI 미래기술▷ 필수 요건• AI·수학·통계·전산·컴퓨터·전기전자 등 관련 전공 박사 학위 소지자로 Physical AI, 스마트 안경 등 최신 AI 분야 관련 연구·개발 경력 보유자[ 경력 가이드라인 ]※ AI 관련 최신 기술 동향 파악 및 선행 기술 연구 주도 경력※ 산·학·연 등 유관기관과의 커뮤니케이션 및 협업 경력※ AI·빅데이터 분야 최상위 학회 논문 출판자• 한국정보과학회 제정 우수 학술대회 목록(2024) 기준 최우수학회▷ 우대사항• AI 관련 연구과제 또는 실무 수행 경력 보유자• AI 기술 관련 집필 및 강연 경력 보유자* AI·빅데이터 분야 경진대회 입상자• 영어 커뮤니케이션 능력 보유자• 국내·외 빅테크 기업 근무 경험자◇ 특정직 7급○ 에이전트 및 MCP 개발·운영▷ 필수 요건• AI·수학·통계·전산·컴퓨터·전기전자 등 관련 전공 학사 이상 학위 소지자로 AI 에이전트 시스템 설계·운영 등 관련 연구·실무 경력 2년 이상인 자 (석사학위 소지자는 1년 이상, 박사학위 소지자는 경력 무관)[ 경력 가이드라인 ]※ Python, Javascript, Java 등을 활용한 Al 애플리케이션 개발 경력※ AI 에이전트 시스템 설계·운영 경력▷ 우대사항* Langchain, MCP 등 에이선트 기반 기술 활용 경험자* AI 에이전트 기반 배포 파이프라인 설계·운영 능력 보유자* 국내·외 빅테크 기업 근무 경험자2. 전형 절차 및 일정■ 원서접수○ 기간 : 2026.09.14(월) 10:00~09.21(월) 16:00※. 채용홈페이지 개편에 따라 분야별로 공고문이 개제되며, 최종 제출완료된 지원서는 수정이 불가하니 유의바랍니다.[포트폴리오 제출관련 유의사항(필독)]〈 포트폴리오 제출 필수 분야 >• 5급(4개) : 빅데이터 플랫폼 설계, 빅데이터 분석 및 지식그래프 설계, MLOps 설계 및 구축, AI 모델 설계·최적화• 6급(3개) : MLOps 개발, AI 오케스트레이션 개발 및 운영, AI 미래기술• 7급(1개) : 에이전트 및 MCP 개발·운영- 제출 방법 : 지원서 작성시 '파일첨부-포트폴리오'란에서 파일첨부- 제출 양식 : 자유형식, PDF, 10MB 미만(1개 파일)- 파일 제목 : (해당분야명)포트폴리오 제출.pdf※ 주의 사항 : 파일 제목 및 포트폴리오 내 성명·본인사진·연락처 등 개인신상은 반드시 비닉 처리• 상기 주의사항을 지키지 않을 경우, 심사시 불이익을 받을 수 있으니 유의 바랍니다.■ 서류심사 : 9·10월중 합격자발표, 국가정보원 채용홈페이지 로그인 후 확인■ 면접 : 서류심사 합격자에 한하여 10월중 실시○ 면접시 모집분야에 따라 실기평가가 실시될 수 있습니다.■ 신체검사 : 면접심사 합격자에 한하여 10월중 실시■ 최종합격자 발표 및 임용 : 합격자 대상 추후 통지- 이하 생략 -※. 자세한 내용은국가정보원 채용공고사이트 확인▲ 2026년도 국가정보원 상시채용 8차 본공고(원서접수 기간 : 2026.09.14(월) 10:00~09.21(월) 16:00) [출처=국가정보원]

▲ 9일부터 경기 고양시 농협중앙교육원에서 시작된 2026년 농심천심 조합장 경영리더십 과정에서 강호동 농협중앙회장(사진 첫째줄 가운데) 등 참석자들이 기념 촬영을 하고 있다 [출처=농협중앙회]농협중앙회(회장 강호동)에 따르면 2026년 9월9일부터 11일까지 경기도 고양시 중앙교육원에서 농축협 조합장을 대상으로 '2026년 농심천심 조합장 경영리더십과정' 1기 교육을 실시한다.농협은 이번 교육을 시작으로 2026년 10월까지 총 4기수에 걸쳐 교육과정을 운영할 예정이다.이번 교육은 농심천심운동을 통해 농업·농촌의 위기를 함께 극복하고 급변하는 경영환경에 대응할 수 있는 조합장의 리더십과 미래경영 역량을 강화하기 위해 마련됐다.교육 과정은 농업·농촌 트렌드, 리더십과 소통, 경제전망을 비롯해 생성형 AI를 활용한 조합경영 혁신 등 현장 중심의 프로그램으로 구성됐다.이번 교육을 통해 조합장들이 농심천심운동 확산을 이끄는 현장 리더로서 역할을 강화하는 한편 인공지능(AI) 등 경영환경 변화에 능동적으로 대응할 수 있는 미래경영 역량을 높일 것으로 기대하고 있다.앞으로도 현장 수요와 경영환경 변화에 맞춘 교육을 지속적으로 운영해 농축협의 지속가능한 성장과 경쟁력 강화를 뒷받침할 계획이다.

▲ 3일 서울 중구 농협중앙회 본관에서 열린 경영진 AI 아카데미에서 대상자들이 교육을 수강하고 있다 [출처=농협중앙회]농협중앙회(회장 강호동)에 따르면 2026년 9월3일 서울특별시 중구 본관에서 범농협 임원 및 집행간부를 대상으로 '경영진 인공지능(AI) 아카데미'1차 교육을 실시했다.이날 교육은 △생성형 AI와 AI 에이전트 최신 동향 △국내외 기업의 AI 활용 사례 △AI를 활용한 의사결정 등을 중심으로 진행됐다.특히 단순한 기술 이해를 넘어 경영 현안과 실제 업무에 AI를 적용하는 실질적인 활용 역량을 높이는 데 중점을 뒀다.이번 교육을 통해 경영진이 AI를 의사결정과 업무 혁신을 지원하는 파트너로 적극 활용하고 조직의 AX 전환을 주도할 수 있도록 지원할 계획으로 총 2차례에 걸쳐 진행할 예정이다.아울러 전 직원을 대상으로 한 AI 교육도 지속적으로 실시해 범농협 전반의 AI 활용 문화를 확산해 나갈 예정이다.

▲ 철도연, 2026 철도·교통·물류 대국민 아이디어 공모전 시상식 [출처=철도연]한국철도기술연구원(이하 철도연, 원장 사공명)에 따르면 2026년 9월2일 경기도 의왕시 본원 대회의실에서 ‘2026 철도·교통·물류 대국민 아이디어 공모전’ 시상식을 개최했다.이번 공모전은 ‘인공지능(AI)와 함께 달리는 미래’를 주제로 철도·교통·물류 분야에서 국민불편 해소와 안전하고 편리한 미래기술 구현을 위해 국민의 창의적 아이디어를 발굴하고자 진행됐다.2025년까지 철도연 내부 행사로만 진행했었지만 이번 공모전부터는 국토교통부와 국가과학기술연구회(이하 NST, 이사장 김영식)가 후원하며 우수작 선정과 포상을 확대했다.철도연은 2026년 5월까지 미래지향적 교통, 안전한 교통, 편리한 교통, 자유 제안의 4가지 분야로 국민 공모를 진행했으며 총 383건의 아이디어가 접수됐다. 전체 제안의 66%가 안전한 교통과 편리한 교통 분야에 집중되어, 교통안전과 편의에 대한 높은 관심을 확인했다.접수된 아이디어는 외부 전문가의 블라인드 서면 평가 2단계, 철도연 내부평가(전직원 투표)를 거쳐 최우수상 1건, 우수상 1건, 장려상 5건 등 7개 수상작이 선정됐다.▲ 철도연, 2026 철도·교통·물류 대국민 아이디어 공모전 수상작 현황 [출처=철도연]최우수상(국토교통부 장관상)은 한창희 씨의 ‘AI 열차 연착 예측·환승 재설계 시스템, 레일브릿지(RailBridge)’가 선정됐다.티켓 예매 시점부터 AI가 열차 지연 이력·기상·선로 공사 일정을 분석해 환승 실패 위험을 미리 알리고 실제 지연이 발생하면 대체 경로 자동 배정과 추가 교통비 정산까지 한 번에 처리하는 열차 환승 보장 서비스다.우수상(NST 이사장상)은 홍찬빈 씨의 ‘AI 기반 열차 내 위기상황 실시간 감지 시스템’이 받았다. 열차 안의 CCTV와 센서를 활용해 AI가 승객의 쓰러짐, 폭행 등 위기상황을 실시간으로 감지하고 역무원에게 즉시 알리는 아이디어로, 추가 설비 없이 기존 인프라만으로 구현 가능한 점이 높은 평가를 받았다.장려상(철도연 원장상)은 KTX 연결로 전광판으로 입석 승객에게 빈 좌석 정보를 안내하는 이효석 씨의 ‘입석승객을 위한 KTX 유휴좌석 안내 서비스’ 등 총 5건이 선정됐다.수상자들은 시상에 앞서 철도연 홍보관에서 주요 연구 성과와 미래 교통 기술을 살펴봤다. 철도연은 수상작과 공모된 아이디어를 분석해 국민이 원하고 요구하는 국민 체감형 기술개발을 확대하고 우수 아이디어의 연구·정책 연계 방안을 검토할 계획이다.

▲ 서울대 기계공학부 윤병동 교수 [출처=서울대 공과대학]서울대(총장 유홍림)에 따르면 2026년 9월2일 공과대 기계공학부 윤병동 교수 연구팀이 제조 현장의 데이터 수집부터 추론과 의사결정, 물리적 실행까지 전 과정을 인공지능(AI)으로 연결하는 ‘풀스택 AI 팩토리’ 구축에 본격 나섰다.윤병동 교수 연구팀의 ‘풀스택 AI 팩토리를 위한 제조 업무(x) 특화형 파운데이션 모델’ 과제는 2026년도 리더연구 유형A에 최종 선정됐다.연구팀은 2026년 6월부터 9년간 제조 업무에 특화된 파운데이션 모델을 개발한다. 이를 실제 제조라인에 적용해 제조 자율화의 기반을 마련할 계획이다.◇ 확산되는 파운데이션 모델, 그러나 비어 있는 ‘제조 도메인’파운데이션 모델은 대규모 데이터를 미리 학습한 뒤 여러 업무에 활용할 수 있는 범용 AI 모델이다. 최근 GPT와 Gemini 같은 텍스트 모델, Sora와 같은 이미지·영상 모델을 비롯해 Chronos와 TimesFM 등 시계열 데이터를 처리하는 모델까지 활용 범위가 빠르게 넓어지고 있다.그러나 고주파 진동·전류 신호, 공정 이력, 비전 데이터가 복합적으로 존재하는 제조 도메인에는 이를 아우르는 범용 파운데이션 모델이 부재한 실정이다.제조 데이터는 공정·설비·센서별로 표현 방식이 이질적이고 자연어처럼 명시적인 의미 구조를 갖지 않아 AI 학습에 그대로 활용하기 어렵다.문제별로 분절된 모델은 개발과 관리에 한계가 있으며, 여러 형태의 데이터를 하나의 모델에 통합할수록 AI가 어떤 근거로 판단했는지 설명하기 어려워지는 문제도 있다. 작업자가 처리해야 하는 정보량과 설비 인프라의 물리적 한계도 AI 적용의 걸림돌로 작용해 왔다.◇ 2단계에 걸친 end-to-end 풀스택 AI 팩토리 구현연구팀은 이러한 한계를 해결하기 위해 제조 업무 특화형 파운데이션 모델인 ‘MxFM(Manufacturing x Foundation Model)’을 개발한다.MxFM은 다양한 제조 데이터를 통합적으로 학습해 품질과 정비, 안전 등 여러 제조 업무에 활용할 수 있도록 설계되는 AI 모델이다.연구는 2단계로 진행된다. 1단계에서는 AI가 제조 데이터를 이해하고 여러 업무에 활용할 수 있도록 ‘제조 업무 특화형 파운데이션 모델’을 구축한다.먼저 제조 데이터를 △공정 단계 △작업 이벤트 △설비 상태 △센서 역할 △업무 목적 등 다섯 가지 기준으로 다시 정의한다.데이터의 관계를 계층적으로 정리한 메타데이터 구조와 설비·센서별 편차를 보정하는 체계를 마련해 별도의 복잡한 전처리 없이 AI 학습에 활용할 수 있는 ‘AI-Ready 제조 데이터’ 체계를 정립한다.이어 고주파 신호 특성을 반영한 데이터 생성 모델과 물리 정합성 검증 기술로 희소한 이상·고장(edge/corner) 시나리오까지 포괄하는 전 운전영역(full-regime) 데이터를 확보할 계획이다.이러한 데이터 체계를 바탕으로 전문가 혼합 구조(MoE, Mixture of Experts)를 적용한 제조 업무 특화형 파운데이션 모델을 개발한다.전문가 혼합 구조는 하나의 모델 안에 서로 다른 영역을 담당하는 여러 전문 모델을 두고, 입력된 데이터와 업무에 따라 필요한 모델을 선택해 활용하는 방식이다.연구팀은 고주파·저주파 시계열 데이터와 이미지 등 각 데이터가 가진 물리적 특성을 유지하면서도 하나의 공통된 표현 공간에서 처리할 수 있도록 정렬한다.업무의 맥락을 나타내는 태그 정보를 이용해 품질과 정비, 안전 등 업무별 학습 영역을 구분함으로써 모델의 해석성도 확보한다.또한 어떤 전문가가 판단에 주로 기여했는지를 추적함으로써 AI의 판단 근거를 보다 투명하게 제시할 수 있는 설명성 내재형 모델을 개발한다.단순히 결과만 출력하는 모델을 넘어 판단 과정과 이유를 확인할 수 있는 설명성 내재형 제조 AI 모델을 개발한다는 구상이다.이미지와 저주파 데이터 영역에는 기존 범용 파운데이션 모델을 전략적으로 활용하고, 연구팀은 제조 현장의 핵심 데이터인 고주파 신호를 처리하는 원천기술 개발에 연구 역량을 집중한다.2단계에서는 MxFM을 실제 제조 업무에 적용해 데이터 수집부터 판단과 실행까지 이어지는 풀스택 AI 팩토리를 구현한다.연구팀은 품질 분류와 설비 복원, 안전을 위한 객체 인식 등 제조 업무별 어댑터를 MxFM에 결합한다. 하나의 기반 모델에 업무별 기능을 추가해 여러 제조 업무에 특화하는 방식이다.모델의 분석 결과를 바탕으로 판단 근거와 조치 우선순위까지 제시하는 제조 의사결정 에이전트도 구축한다. 연구팀은 모델의 성능 저하를 최소화하면서 설명성을 유지하는 경량화 기술을 적용해 서버와 엣지, 온디바이스를 포괄하는 다중 스케일 실행 구조를 구현할 계획이다.실증에서는 AI 모델의 추론 성능뿐 아니라 실제 제조라인에서 판단 결과를 실행할 수 있는지까지 단계적으로 평가한다. 농심과 시너스텍, 대구기계부품연구원 등 협력 기업·기관의 제조라인을 대상으로 기술을 검증할 예정이다.◇ 분절된 제조 AI를 넘어 ‘제조 자율화’로이번 연구는 데이터와 모델, 의사결정, 실행이 분절돼 있던 기존 제조 AI 구조를 하나로 연결하는 것을 목표로 한다. 데이터 수집부터 물리적 실행까지 이어지는 엔드투엔드(end-to-end) 풀스택 AI 체계를 구축해 제조 현장의 자율화를 위한 기반을 마련한다는 구상이다.이번 연구를 이끄는 윤병동 교수는 제조 AI의 원천기술 개발부터 산업 현장 적용까지 연구 범위를 확장해 왔다. 현재까지 산학협력 과제 총 95건(완료 86건, 진행 9건, 총 연구비 약 250억 원)을 수행했다.Reliability Engineering & System Safety(RESS), Mechanical Systems and Signal Processing(MSSP), International Journal of Mechanical Sciences(IJMS) 등 제조 시스템 분야 국제학술지에 다수의 SCI 논문을 게재했다.윤 교수는 연구 성과를 산업 현장으로 확장하기 위해 2016년 산업 AI 예지보전 기업 원프레딕트(ONEPREDICT)를 설립했다. 원프레딕트의 솔루션은 LG에너지솔루션과 GS칼텍스, 한국항공우주산업, 한국전력공사 등의 현장에 적용됐다.윤 교수는 2024년 Forbes Korea A150에 선정됐으며, 2025년부터 산업통상부 AI 팩토리 Manufacturing AX 얼라이언스 프로젝트 공동위원장으로 국가 차원의 제조 AI 전략을 주도하고 있다.※ 참고 자료· 과제명 : 풀스택 AI 팩토리를 위한 제조 업무(x) 특화형 파운데이션 모델· 지원사업 : 2026년도 리더연구(유형A)· 수행기간 : 2026년 6월 ~ 2035년 2월(총 9년)· 주관기관 연구책임자 : 서울대 기계공학부 윤병동 교수

▲ [대통령경호처 면접 설명회] 2026년 대통령경호처 면접 합격 설명회… 2026년 09월16일(수) 18:00 [출처=iNIS]□ 2026 대통령경호처 면접 합격 설명회○ 강사 : 민진규 교수(국가정보전략연구소 소장)○ 합격 설명회 일정▷일시 : 2026년 09월16일(수) 18:00~▷강의시간 : 18:00 ~ 18:50 (10분전 까지 입실요망)- 1부 18시~18시30분 - 민진규 교수님과 함께하는 2026 경호처 면접 합격PLAN!!- 2부 18시30분~18시50분 - 교수님과의 1:1상담▷강의실 : 윌비스 노량진 학원본원 701호(HS타워)□ 무료 : 경호처특강 인강제공상품2026년 대통령경호처 7급 면접대비반 신청시총90만원 상당 인강을 1달간 무료!!오직 면접반전용 혜택!!▶2026 대통령경호처 합격대비 민진규 경호학 특강▶2026 대통령경호처 합격대비 민진규 논술 특강▶2026 대통령경호처 민진규 논술 실전 강의▶2026 대통령경호처 민진규 영어면접 & 자소서 실전특강(유튜부)1차 면접 설명회 내용□ 면접 강의 내용 및 구성▲ 대통령경호처 면접 강의 내용 및 구성 [출처=iNIS]○ 상담/문의 : 1544-0336 ARS 2번□ 상세내용○ 윌비스 홈페이지 참조- 이하 생략 -