‘산업융합형 멀티모달 생성 인공지능 인재양성’ 1년 성과 공개
1년 걸리던 의료데이터 처리 AI로 단축, 교통 CCTV 90% 정확도 달성
올해 SCI 논문 20여 편·특허 10여 건 성과… 인턴십으로 실무 경험 확대
포티투마루와 4개 대학이 협력해 추진 중인 ‘산업융합형 멀티모달 생성 인공지능 인재양성’ 사업이 분야별로 괄목할 만한 연구 성과를 보이고 있는 것으로 나타났다.
부산대, 성균관대, UNIST, 인하대 연구진들은 지난 2일 제주도에서 열린 ‘산업융합형 멀티모달 생성 인공지능 인재양성 워크숍’에서 1년간 연구 성과를 발표했다. 이번 워크숍은 과학기술정보통신부와 정보통신기획평가원(IITP)이 주관하는 ‘생성AI 선도인재양성 사업’의 중간 성과를 공유하기 위해 마련됐다. 현재 포티투마루는 이 사업을 통해 부산대, 성균관대, UNIST, 인하대 등 국내 주요 대학과 협업해 생성형 AI 인재를 육성하고 있다. 이번 워크숍은 한국정보과학회 주최 KCC 2025의 일환으로 진행됐다.
김동환 포티투마루 대표는 “대학별로 의료, 교통, 물류 등 산업 특화 분야에서 생성 AI 기술을 접목한 혁신적인 연구가 활발히 진행되고 있다”며 “산학협력을 통해 실제 산업 현장에 적용 가능한 기술 개발에 주력하고 있다”고 말했다.
◇ 형식적 산학협력 탈피해 실질적 문제해결 목표
이번 워크숍에는 이번 사업의 책임자이기도 한 박준범 정보통신기획평가원(IITP) 디지털인재양성단장이 방문해 학생들과 이야기를 나누는 시간을 가졌다. 박 단장은 이번 사업의 특징에 대해 “기존 인재양성 사업과 달리 인재양성과 기업의 실질적 문제해결을 동시에 추구하는 도전적 기획”이라고 설명했다.
그는 “기존 산학협력은 대부분 형식적 수준에 그쳤지만, 이번 사업은 인천국제공항공사, 한국도로공사, 대우건설, 부산대병원 등 대형 수요기관의 실제 문제를 해결하는 것이 목표”라며 “단순한 파일럿 테스트가 아닌 실제 사업화까지 염두에 두고 있다”고 강조했다. 특히 “IT 기술 발전 속도가 빨라 연구실에서 배운 기술이 졸업 후 이미 구식이 되는 경우가 많다”며 “학생들이 현장에서 바로 활용할 수 있는 실무 역량을 기르는 것이 핵심”이라고 밝혔다.
이 사업은 연간 80명의 인재 양성을 목표로 하며, 우수 연구원들은 포티투마루에서 직접 인턴십을 수행하게 된다. 또한 학생과 기업 만족도 모두 90점 이상 달성을 목표로 하고 있다.
◇ 부산대, 심장질환 예측 정확도 크게 향상
이어서 대학에서의 성과가 공개됐다. 첫 순서를 맡은 송길태 부산대 AI융합혁신대학원장은 부산대병원과 협력해 추진 중인 의료 AI 연구 성과를 발표했다. 부산대 연구진은 기존 1년이 걸리던 환자 데이터 처리 작업을 생성 AI로 대폭 단축하는 동시에 심장질환 예후 예측 정확도를 크게 향상시켰다.
특히 전자건강기록(EHR) 데이터를 대형언어모델(LLM)로 직접 처리하는 기술을 개발해 기존 머신러닝 방식 대비 사망률 예측 성능을 개선했다. 연구진은 MRI 영상 분석, 심전도 데이터 처리, 심초음파 영상 개선 등 다양한 모달리티를 활용한 종합적인 의료 AI 시스템을 구축하고 있다.
안과 분야에서는 안저 이미지 데이터 110만 개를 확보해 임상 노트 자동 생성 기술을 개발 중이다. 송 원장은 “최종적으로 포티투마루의 LLM 기술과 접목해 임상 현장에서 활용 가능한 노트 생성 시스템을 완성할 계획”이라고 밝혔다.
◇ 성균관대, 개인 맞춤형 ‘페르소나 AI’ 선보여
이지형 성균관대 인공지능대학원장은 개인별 다중 페르소나를 인식하는 혁신적인 AI 기술을 소개했다. 이 기술은 한 사람이 상황에 따라 보이는 서로 다른 성격(교수↔아빠↔친구)을 AI가 인식해 맞춤형 서비스를 제공하는 것이다.
연구진이 개발한 페르소나 기반 대화형 추천 시스템은 기존 방법 대비 25~100% 성능 향상을 달성했다. 특히 ‘1000만 영화만 추천하는’ 인기도 편향 문제를 해결하고 다양성과 공정성을 크게 개선했다.
음악 생성 분야에서는 사용자가 입력한 텍스트의 어느 부분이 음악 생성에 가장 큰 영향을 미쳤는지 분석하는 설명 가능한 AI 모델도 개발했다. 이지형 원장은 “개인의 복합적 성격을 이해하는 AI로 더욱 정교한 맞춤형 서비스가 가능해질 것”이라고 기대감을 나타냈다.
◇ UNIST, 실시간 교통 정보 제공하는 AI 챗봇 개발
심재영 UNIST 인공지능대학원장은 울산교통관리센터와 협력해 개발 중인 교통 AI 시스템을 발표했다. 연구진은 악천후 상황에서도 CCTV 영상의 가시성을 향상시키는 기술을 개발해 안개, 비, 눈 등을 효과적으로 제거할 수 있게 됐다.
차선 검출 정확도는 90%에 달하며, 실시간으로 차선별 통행량을 분석해 정체 상황을 시각화하는 기술도 완성했다. 또한 ‘학성교에서 태화강역까지 경로’와 같은 자연어 질의에 실시간으로 답변하는 교통 AI 챗봇을 개발했다.
심 원장은 “교통 상황뿐만 아니라 날씨 정보까지 연동해 ‘안개가 끼어 있으니 안전운전 하세요’와 같은 맞춤형 안내가 가능하다”며 “하반기에는 한국도로공사와의 인턴십을 통해 연구 영역을 확장할 계획”이라고 밝혔다.
◇ 인하대, 물류창고 설계부터 배송까지 AI로 자동화
박인규 인하대 AI융합혁신연구센터장은 생성 AI 기반 물류 시스템 연구 성과를 소개했다. 연구진은 “창고 크기 101㎡, 3개 출구, 고빈도 상품은 출구 근처 배치”와 같은 자연어 입력만으로 물류창고 레이아웃을 자동 설계하는 기술을 개발했다.
감정 표현이 가능한 토킹헤드 기술도 주목받았다. 물류 정보를 단순히 텍스트로 제공하는 것이 아니라, 감정이 풍부한 아바타가 음성으로 설명하는 멀티모달 인터페이스를 구현했다. 6가지 감정의 모호성을 크게 감소시켜 더욱 자연스러운 의사소통이 가능하다.
배송 경로 최적화 분야에서는 기존 강화학습 방식의 한계를 극복한 Flow Net 기반 생성모델을 도입해 솔루션의 다양성과 훈련 안정성을 크게 개선했다. 박 센터장은 “국내 프랜차이즈 편의점의 실제 물류센터 데이터를 활용해 현실적인 솔루션을 개발하고 있다”고 설명했다.
◇ 산학협력 통해 실용화 가속
이번 워크숍에서 주목할 점은 각 대학이 실제 산업 현장과 긴밀히 협력하고 있다는 것이다. 부산대는 부산대병원, UNIST는 울산교통관리센터와 한국도로공사, 인하대는 물류전문대학원 네트워크를 활용해 실제 데이터를 확보하고 현장 적용 가능한 기술을 개발하고 있다.
특히 올해부터 본격 시작된 인턴십 프로그램을 통해 학생들이 실제 기업에서 연구 경험을 쌓고 있다. 인하대에서는 학생 1명이 물류 AI 스타트업을 창업하는 성과도 거뒀다.
연구진들은 2025년 SCI 논문 20여 편, 특허 10여 건 등 우수한 연구 실적을 달성했으며, 하반기에는 포티투마루의 LLM 기술과 본격적인 융합 연구를 추진할 계획이다.
김동환 포티투마루 대표는 “각 대학의 도메인 특화 연구와 포티투의 생성 AI 기술이 결합되면 산업 현장에 즉시 적용 가능한 혁신적 솔루션이 탄생할 것”이라며 “멀티모달 생성 AI 분야에서 글로벌 경쟁력을 확보하는 것이 목표”라고 강조했다.
출처: https://digitalchosun.dizzo.com/site/data/html_dir/2025/07/03/2025070380190.html