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<ETRI Conference 2026 성료>

ETRI, AI·DX 중심 국가임무 R&D 이끈다

- 4E 혁신 전략 공개...AI 중심 국가임무형 연구기관 대전환

-‘모두의 AI과학자’로 과학적 발전 가속...AI 연구동료 제시

-‘AI의 심장-AIDC’, AI반도체-광-네트워크-SW 등 인프라 비전 발표

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정보통신기술(ICT) 발전의 반세기를 이끌어온 한국전자통신연구원(ETRI)이 창립 50주년을 맞아 인공지능(AI) 대전환 시대를 이끌 새로운 비전과 AI 혁신전략을 공개했다.

ETRI는 1일, 서울 양재 엘타워 그레이스홀에서 산·학·연 관계자 등 600여 명이 참석한 가운데 「ETRI Conference 2026」을 성공적으로 개최했다고 밝혔다.

‘AI·DX 혁신으로 이끄는 함께 사는 따뜻한 세상’을 주제로 열린 이번 컨퍼런스에서는 ▲ETRI 미래 비전과 혁신전략 ▲‘모두의 AI 과학자’ ▲‘AI의 심장-AIDC’를 중심으로 AI 대전환 시대에 ETRI가 수행해야 할 국가적 임무와 미래 연구개발 방향이 제시됐다.

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특히 올해 행사는 ETRI 창립 50주년을 맞아 지난 반세기의 성과를 돌아보는 데 그치지 않고, AI·DX를 중심으로 새로운 50년을 열기 위한 ETRI의 변화와 혁신 방향을 국민과 산·학·연에 제시했다는 점에서 의미를 더했다.

■“기술이 인간을 초월할수록 사람을 향해야”…ETRI 새로운 50년 비전

먼저 박세웅 ETRI 원장은 ‘새로운 연구환경 속에서 ETRI가 지향하는 비전과 혁신 방향’을 주제로 ETRI의 새로운 비전과 혁신 전략을 발표했다.

박 원장은 AI 기술의 급속한 발전으로 일부 영역에서 기술이 인간의 능력을 뛰어넘는‘특이점(Singularity)’수준에 가까워지고 있지만 기술 발전의 궁극적인 목적은 결국 사람에게 더욱 이로운 세상을 만드는 데 있어야 한다고 강조했다.

이에 ETRI의 새로운 비전으로‘AI·DX 혁신으로 이끄는 함께 사는 따뜻한 세상’을 제시했다. AI·DX를 통해 사람의 일손을 돕고, 이동의 편의를 높이며, 장애를 극복하고, 인간의 정보와 지식의 범위를 확장하는 등‘사람을 위한 기술’을 구현한다는 의미다.

이를 실현하기 위한 혁신 전략으로는‘4E 콤비네이션(Combination)’을 내세웠다. ▲국가혁신 성장엔진과 R&D 체질 혁신을 위한 본질적 혁신(Essential) ▲개방형 R&D 플랫폼과 건전한 상생협력을 위한 개방적 포용(Embracing) ▲연구본능을 자극하고 연구 활력을 높이는 연구 활력 제고(Exciting) ▲탁월한 질적 성과와 글로벌 영향력 확대를 위한 탁월한 성장(Excellent)을 결합해 기술혁신과 경영혁신을 동시에 추진한다는 전략이다.

특히 ETRI는 국가혁신 성장엔진 확보를 위해 ▲AI-Native 6G·위성통신 ▲안전한 AGI ▲입체공간 미디어 ▲피지컬 AI ▲공공/산업 AI·DX 등 5대 중점분야에 R&D 역량을 전략적으로 집중한다. 비전략 분야는 통폐합을 통해 연구역량을 결집하고, AI R&D 포커싱(Focusing)과 임무형 플래그십 R&D, 영역별 차별적 코어 기술 확보를 통해 ETRI만이 할 수 있는 국가 전략기술 개발에 집중할 계획이다.

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■ 2035년 ‘연구소장급 AI 과학자’…과학기술 R&D 방식 바꾼다

이어진 첫 번째 전략기술 세션 ‘모두의 AI 과학자’에서는 AI가 과학자의 단순한 연구 보조 도구를 넘어 가설 수립부터 실험, 분석, 검증까지 연구 전 과정에 참여하는 새로운 AI for Science 시대의 비전이 제시됐다.

ETRI 인공지능연구소 권오욱 지능정보연구본부장은‘AI 과학자 실현을 위한 ETRI 기술 비전’을 통해 범용 AI의 지능 발전과 과학특화 AI의 등장으로 과학기술 R&D 패러다임이 빠르게 변화하고 있다고 설명했다.

특히 AI for Science가 단순한 연구 보조를 넘어 연구 기간을 단축하고 연구 생산성을 높이는 것은 물론 국가 연구 주도권을 결정하는 핵심 경쟁영역으로 부상하고 있다고 강조했다.

ETRI는 국가전략 과학 난제를 해결하기 위해 2035년까지 연구 전 주기를 자율적으로 수행하는‘연구소장급 AI 과학자’개발에 도전한다.

로드맵에 따르면 연구자가 AI와 함께 가설을 세우고 실험을 수행하는 인간-AI 협업형‘AI 연구동료’에서 출발해, 연구자가 방향을 제시하면 AI가 과학 에이전트와 실험실을 운영하는‘인간 감독형 자율과학 시스템’을 거쳐, 궁극적으로 AI가 연구 전 과정과 복수의 연구과제를 병렬로 수행하는 전주기 자율 연구 시스템으로 발전시킬 계획이다.

이를 위해 ETRI는 ▲과학특화 파운데이션 모델 ▲전문 AI 에이전트 ▲가설 생성 및 우선순위 선정 ▲정교한 실험설계 ▲전문 에이전트와 연구도구·실험환경을 연결하는 에이전트 오케스트레이션 ▲과학 AI-OS ▲자율실험실 등의 핵심기술을 확보하고 이를 통합한 한국형 AI 과학자 플랫폼 개발을 추진한다.

특히 해외 범용 AI 모델 의존에 따른 국가 과학 데이터와 연구자산 유출 가능성에 대응하고, 과학적 주장과 근거, 수식·도표 등을 이해하면서 연구 전 과정을 수행할 수 있는 독자적인 과학특화 AI 기술을 확보한다는 전략이다.

ETRI는 이러한 기술을 국가 K-문샷 AI 과학자 미션과 연계해 노벨상급 연구성과에 도전하고, 궁극적으로 AI 기술을 인류와 사회의 난제를 해결하는‘모두의 AI 과학자’로 발전시켜 나갈 계획이다.

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■ NAIS 중심‘강한 Hub+강한 Spoke’모델....국가 AI 과학자 생태계 구축

이어 국가과학기술연구회 유용균 국가과학AI연구센터장은‘AI의 발전과 인간 과학자의 역할 변화’를 중심으로 AI가 과학기술 연구의 방식과 과학자의 역할을 어떻게 변화시키고 있는지를 설명하고, 국가과학AI연구센터(NAIS)를 중심으로 한 국가 AI 과학자 추진전략을 소개했다.

유 센터장은 AI가 과학적 발견을 가속하는 수준을 넘어 연구 자체의 시간과 방식을 변화시키는 단계로 진화하고 있다고 진단했다. 특히 AI 과학자를 K-문샷 12대 미션을 비롯한 국가 과학기술 난제 해결의‘공통 가속 엔진’으로 활용해야 한다고 강조했다.

NAIS는 ▲과학AI 연구 가속 플랫폼 ▲자율형 과학 시스템 ▲과학AI 융합 실증 허브 ▲K-문샷 지원 등 4대 핵심과제를 추진한다.

과학AI 연구 가속 플랫폼을 통해 AI-레디(Ready) 데이터와 GPU, 모델, 전문성을 연구자에게 전 주기적으로 제공하고, 자율형 과학 시스템을 통해 가설 설정과 실험, 분석에 이르는 연구 전 과정을 AI가 수행할 수 있는 기반을 구축한다. 아울러 도메인 연구자와 AI 연구자의 공동 연구와 실증을 지원하고 K-문샷 프로젝트에 플랫폼과 인력을 제공할 계획이다.

특히 NAIS를 국가 공통기반을 제공하는 허브(Hub), ETRI를 비롯한 정부출연연구기관을 각 전문영역의 연구를 수행하는 스포크(Spoke)로 연결하는‘강한 Hub+강한 Spoke’모델을 제시했다.

NAIS가 페어(FAIR)·AI-레디(Ready) 데이터 표준, 공통 파운데이션 모델, 평가 벤치마크, GPU 풀과 통합 스케줄링 등 공통기반을 제공하고, 각 출연연은 전문 분야의 데이터를 확보하고 도메인 특화 모델을 개발해 국가 과학AI 생태계를 함께 구축하는 방식이다.

특히 ETRI는 AI 모델과 에이전트, 컴퓨팅, 네트워크 등 ICT 전 분야의 기술력을 보유하고 있어 국가 AI 과학자 생태계를 구현하는 데 핵심적인 역할을 담당할 것으로 기대된다.

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■ “AIDC는 전력으로 토큰 만드는 공장”…AI 시대 국가 인프라 경쟁

두 번째 전략기술 세션인‘AI의 심장-AIDC’에서는 AI 경쟁의 중심이 개별 AI 반도체에서 AI 데이터센터 전체를 아우르는 인프라 경쟁으로 이동하고 있다는 진단과 함께 ETRI의 AIDC 기술 전략이 제시됐다.

ETRI 고광원 AIDC연구본부장은‘AIDC 완성을 위한 ETRI 기술 비전’을 통해 AIDC를 전력과 데이터를 투입해 AI의 핵심 산출물인‘토큰과 AI 연산력’을 생산하는‘토큰 팩토리(Token Factory)’로 정의했다.

산업시대의 발전소가 에너지원을 투입해 전력을 생산했다면, AI 시대의 AIDC는 전력과 데이터를 AI 반도체, 고속 인터커넥트, 컴퓨팅 소프트웨어와 결합해 AI 연산력을 생산하는‘AI 시대의 심장’이라는 설명이다.

고 본부장은 AI 경쟁의 승부처가‘칩(Chip)’에서‘인프라(AIDC)’로 이동하고 있으며, AIDC와 초고속 연결망이 국가‘AI 고속도로’구축의 핵심이라고 강조했다.

ETRI는 이를 위해 ▲AI 반도체 ▲광인터커넥트 ▲광네트워크 ▲AI 컴퓨팅 SW를 핵심 축으로 AIDC 기술을 개발한다.

특히 데이터센터 내부의 대규모 AI 컴퓨팅 자원을 빛으로 초고속 연결하는 광인터커넥트와 광네트워크 기술을 고도화하고, 이종 AI 반도체 클러스터의 최적화·추상화, 대규모 AI 모델 서빙, 자원 통합관리와 스케줄링·오케스트레이션, 관리자 개입을 최소화하는 AIOps 기반 운영 자동화 등 HW와 SW를 아우르는 E2E 통합 인프라 기술을 확보할 계획이다.

ETRI는 2031년까지 12.8Tbps급 광 I/O 칩렛(Optical I/O chiplet)과 3.2Tbps급 광트랜시버 및 핵심 광소자 기술을 단계적으로 확보할 계획이다. 또한, 전광 스위칭 기반 원격 직접 메모리 액세스(RDMA)와 인-네트워크 컴퓨팅 기술 등을 통해 AI 데이터센터내 연산 자원간 통신 병목을 해소한다는 기술비전도 제시했다.

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나아가 단일 거점 데이터센터에서 광역 분산 AIDC로 확장하고, 2032년 이후에는 지상과 우주의 컴퓨팅 자원을 연계하는 협업형 AIDC로 아키텍처를 발전시킨다는 구상이다.

이를 통해 광반도체 설계와 파운드리, 패키징부터 AI 반도체, 광네트워크, 컴퓨팅 자원관리와 스케줄링 SW까지 ETRI가 보유한 기술역량을 결집해‘AI 심장’을 완성한다는 계획이다.

이어 NHN클라우드 이일준 이사는 ‘AI 인프라와 데이터센터’를 주제로 AI 확산에 따른 데이터센터의 변화와 산업 현장의 대응 방향을 소개했다. 이 이사는 CPU 중심의 기존 데이터센터가 데이터를 저장·처리하는 ‘계산기’였다면, AI 시대에는 대규모 GPU를 기반으로 AI 연산을 생산하는 ‘AI 공장’으로 역할이 변화하고 있다고 설명했다.

특히 고성능 GPU 확산으로 전력 사용량과 발열이 급증하면서 전력 확보와 냉각, 부지, 하중 등 데이터센터의 물리적 인프라가 AI 경쟁력을 좌우하는 핵심 요소로 부상했다고 강조했다. 이에 공랭 중심의 기존 냉각방식이 직접 칩 냉각과 액침냉각 등으로 전환되고 있으며, 향후 AI 경쟁력 확보를 위해서는 GPU뿐 아니라 전력·냉각·네트워크 등을 아우르는 국가 차원의 AIDC 인프라 확충과 전략적 투자가 필요하다고 제언했다.

■ “ICT 50년 넘어 AI 50년”…개방과 협력으로 국가 AI 혁신 선도

ETRI는 이번 컨퍼런스를 통해 AI 대전환 시대의 미래를 단순히 AI 모델의 성능 경쟁으로 보지 않고, AI 연구혁신과 AI 과학자, AI 컴퓨팅 인프라와 AIDC, 그리고 이를 뒷받침하는 국가 임무 중심의 R&D 체계까지 아우르는 종합적인 AI 혁신전략을 제시했다.

특히‘모두의 AI 과학자’와‘AI의 심장-AIDC’는 각각 AI 시대의‘지능’과‘인프라’를 상징하는 핵심 전략으로, ETRI는 AI 모델부터 AI 반도체, 컴퓨팅, 네트워크, 데이터센터, 응용서비스에 이르는 ICT 전 영역의 연구역량을 결집해 국가 AI 경쟁력을 뒷받침한다는 계획이다.

아울러 연구기관의 경계를 넘어 대학·기업·정부출연연구기관 및 글로벌 연구기관과의 개방형 연구 협력을 확대하고, 국가가 필요로 하는 전략기술과 세계적 수준의 연구성과를 창출하는 국가 AI·ICT 연구기관으로 역할을 강화할 방침이다.

ETRI 박세웅 원장은“지난 50년간 ETRI는 대한민국이 ICT 강국으로 도약하는 중요한 순간마다 국가와 국민이 필요로 하는 기술을 만들어 왔다”며“이제 AI 대전환이라는 새로운 변곡점에서 지난 반세기 동안 축적한 ICT 역량을 AI와 결합해 대한민국의 새로운 성장동력을 만들어야 한다”고 말했다.

이어 박 원장은“AI 시대에는 개별 기관이나 연구자의 역량만으로 세계적인 기술경쟁에서 앞서가기 어렵다”며“ETRI는 연구기관과 대학, 기업의 경계를 넘어 개방하고 협력하면서 AI 과학자와 AIDC를 비롯한 국가적 임무를 선도하고, 대한민국이 AI 3대 강국으로 도약하는 데 필요한 핵심기술을 만들어 나가겠다”고 강조했다.

또한“기술이 인간의 능력을 뛰어넘을수록 기술이 향해야 할 곳은 더욱 분명해져야 한다”며“ETRI는‘AI·DX 혁신으로 이끄는 함께 사는 따뜻한 세상’이라는 비전 아래 기술의 진보가 사람의 행복과 국가의 성장으로 이어지도록 대한민국의 새로운 50년을 열어 가겠다”고 밝혔다.

ETRI는 이번 컨퍼런스를 새로운 50년의 출발점으로 삼아 국가임무 중심의 연구체계로 전환하고 AI·DX를 중심으로 연구개발 역량을 결집하는 한편, 산·학·연 및 글로벌 연구기관과의 개방과 협력을 확대해 국가와 국민이 필요로 하는 세계적 수준의 연구성과 창출에 박차를 가할 계획이다. <보도자료 본문 끝> <본 자료는 9.1.(화) 14시부터 보도 바랍니다.>

용어설명

1) AI 과학자(AI Scientist) : AI가 문헌과 연구 데이터를 분석하는 수준을 넘어 가설 생성·선정, 실험 설계, 데이터 분석·검증 등 과학 연구의 전 과정에 참여해 연구자의 과학적 발견을 지원하거나 일부 과정을 자율적으로 수행하는 인공지능 기술.

2) AI 연구동료(AI Co-Scientist) : 연구자와 협력해 과학적 가설을 만들고 관련 지식과 데이터를 분석하며, 실험·검증 과정 등을 지원하는 AI 시스템. 장기적으로 연구 전주기를 수행하는 자율형 AI 과학자로 발전하는 것을 목표로 한다.

3) 멀티모달 파운데이션 모델(Multimodal Foundation Model) : 텍스트뿐 아니라 이미지, 수치, 그래프, 실험 데이터 등 서로 다른 형태의 정보를 함께 이해하고 추론할 수 있도록 대규모 데이터로 학습한 기반 AI 모델.

4) AIDC(AI Data Center) : 대규모 AI 모델의 학습과 추론에 필요한 AI반도체, 서버, 메모리, 초고속 네트워크, 데이터, 컴퓨팅 SW 및 전력·냉각 시스템 등을 집약한 AI 전용 데이터센터.

5) CPO(Co-Packaged Optics) : AI반도체 등 고성능 반도체와 광통신 엔진을 하나의 패키지에 가깝게 결합해 기존 전기 연결에서 발생하는 데이터 전송속도와 전력소모의 한계를 극복하는 차세대 광연결 기술.

6) Optical I/O Chiplet : 반도체 칩 사이의 대용량 데이터를 전기신호 대신 빛으로 초고속 전송하기 위한 소형 광입출력 반도체 모듈.

7) Direct RDMA(Remote Direct Memory Access) : CPU 등의 개입을 최소화하면서 서로 다른 컴퓨팅 장치의 메모리 사이에서 데이터를 직접 전송해 지연시간과 시스템 부하를 줄이는 고속 데이터 전송 기술.

8) AI 풀스택(Full-Stack AI) : AI반도체와 데이터센터 등 하드웨어부터 클라우드·컴퓨팅 SW, AI 모델, 응용 서비스까지 AI 구현에 필요한 전체 기술 계층을 아우르는 개념.

9) ▲AI-Native 6G·위성통신 ▲안전한 AGI ▲입체공간 미디어 ▲피지컬 AI ▲공공/산업 AI·DX 등 5대 중점분야 : 연구진이 내세운 AI 풀스택부터 ADX까지 5대 중점영역의 연구개발을 의미하며 안전한 AGI(AI 풀스택, AI 핵심 및 기반기술개발)로서 Next AI, AI안전, AI 클라우드 컴퓨팅, AI 특화 반도체, AI 사이버보안 등을 뜻한다. 피지컬 AI(실세계 이해 AI)란 AI로봇 지능시스템, AI 모빌리티 시스템, 온디바이스 AI 등 인간공존. 지능체화의 피지컬 AI 시스템 개발을 뜻한다. AI-Native 6G 위성 통신(입체통신 시스템 개발 및 구현, AI 고속도로)이란 6G AI 네트워크, 6G 저궤도 위성통신 시스템을 말한다. 입체공간 미디어(AI 초실감 서비스, 공간결합 기술개발)란 실시간 입체공간 미디어 시스템, 공간결합 상호작용 서비스를 말한다. 공공/산업 AI·DX란 소통과 체험을 극대화하는 공공/산업 영역 ADX 기술개발 및 적용, 실현을 뜻한다. (국가임무)

참고1		ETRI 원장 발표자료 : ETRI 비전 및 주요 혁신전략

	1. ETRI 새로운 비전 ETRI는 AI 기술 발전으로 인간과 기술의 관계가 근본적으로 변화하는 특이점(Singularity) 시대에 대응해 새로운 기관 비전으로「AI·DX 혁신으로 이끄는 함께 사는 따뜻한 세상」을 제시했다. 기술이 인간의 능력을 초월할수록 기술 발전의 방향을 인간 중심의 가치에 두고, AI·DX를 통해 ▲일손 돕기 ▲이동 편의 ▲장애 극복 ▲정보 확장 ▲반려 로봇 등 국민의 삶을 실질적으로 개선하는 ‘사람을 위한 기술’을 구현한다는 의미다. 이를 위해 ETRI는 Essential(본질적 혁신), Embracing(개방적 포용), Exciting(연구활력 제고), Excellent(탁월한 성장)의 ‘4E Combination’을 중심으로 기술혁신과 경영혁신을 동시에 추진한다.

2. 탈(脫)PBS 시대, 국가임무 중심 R&D 체계로 대전환

ETRI는 PBS 폐지 등 변화하는 정부출연연구기관의 연구환경에 대응해 기존 경쟁형 수탁사업 중심의 연구구조에서 벗어나 국가와 국민이 필요로 하는 임무 중심의 연구체계로 전환한다. 현재 전체 연구사업의 22% 수준인 임무형 연구사업을 2030년까지 90% 수준으로 확대하고, 경쟁형 수탁사업은 78%에서 10% 수준으로 줄이는 것을 목표로 한다. 기관고유임무 기본연구사업과 국가전략임무 전략연구사업을 대폭 강화하고, 정부수탁사업은 국가적으로 중요하거나 필수적인 연구를 중심으로 수행한다는 계획이다. 특히 출연금 인건비 확보율을 2026년 26%에서 2027년 41%, 2030년경 100%에 근접하도록 단계적으로 높이고, 연구사업체계 전환 과정에서 발생할 수 있는 임무 공백을 보완하기 위한 내부연구사업도 추진한다.

3. 5대 중점분야 중심 국가임무형 대형 연구기획

ETRI는 ▲AI ▲피지컬 AI ▲입체통신 ▲공간 미디어 ▲ADX 등 5대 중점분야를 중심으로 국가임무전략을 수립하고, 신설 ‘전략연구기획단’ 등을 활용해 기관 차원의 대형 전략연구를 기획한다. 기존 연구부서 단위의 과제기획에서 벗어나 전사적인 통합기획을 추진하고, 5대 분야별 국가임무를 토대로 구현하고자 하는 종합 시스템의 ‘목표형상’을 먼저 설정한 뒤 이를 달성하기 위한 도전과제와 핵심기술을 역으로 설계하는 방식이다. 아울러 국가전략기술뿐 아니라 사회난제, 지역균형성장, 글로벌 협력, 출연연 간 융합 등으로 전략기획의 범위를 확대한다.

4. AI 핵심 연구성과 창출 및 AI 연구인프라 공유

AI 대전환에 대응해 ETRI는 AI 과학자, AI 고속도로 연결망, 피지컬 AI 로봇지능을 핵심 축으로 연구성과 창출에 집중한다. AI 과학자 분야에서는 과학공용 멀티모달 파운데이션 모델과 다학제 AI 연구동료(AI Co-Scientist)를 개발한다. AI 고속도로 분야에서는 6G 통합시연, 모바일 코어·유선망, AIDC 네트워크, AI-RAN 플랫폼, 네트워크 AI 모델, AI 위성망 등의 기술개발을 추진한다. 피지컬 AI 분야에서는 로봇 파운데이션 모델(RFM)을 기반으로 유연한 로봇지능을 확보하고, 자율성장 AI 로봇 생태계와 소버린(Sovereign) 로봇 데이터 구축을 추진한다. 또한 ETRI가 보유한 AI 컴퓨팅 인프라를 연구계와 공유하기 위해 원내 GPU Private Cloud 서비스를 운영하고 GPU 클라우드를 추가 확충하는 한편, ‘국가초고성능컴퓨팅전문센터’ 지정과 출연연 GPU 공동활용 기반 구축도 추진한다.

5. AI 풀스택에서 ADX까지 5대 중점영역 연구개발

ETRI는 AI 풀스택부터 ADX까지 연구역량을 전략적으로 재편한다.

❑AI : Next AI, AI 안전, AI 클라우드 컴퓨팅, AI 특화 반도체, AI 사이버보안

❑피지컬 AI : AI 로봇 지능시스템, AI 모빌리티 시스템, 온디바이스 AI

❑입체통신 : 6G AI 네트워크, 6G 저궤도 위성통신 시스템

❑공간미디어 : 실시간 입체공간 미디어 시스템, 공간결합 상호작용 서비스

❑ADX : 공공·산업영역 ADX 기술개발 및 적용

이와 함께 양자 핵심기술과 신개념·신소재·신소자 등 ICT 미래도전 및 창의기초 연구도 지속적으로 추진한다.

6. 기관 경계를 허무는‘개방형 R&D 플랫폼’

ETRI는 기관 내부에 머무르는 연구방식에서 벗어나 사람과 기술이 역동적으로 어우러지는 개방형 R&D 플랫폼으로 전환한다. AI·통신 등 핵심기술 분야의 ‘특임고문’과 연구본부별 ‘기술자문위원’을 운영하고, 우수 대학교수의 안식년 방문연구, 학생연구자의 연구참여 및 멘토링, 해외 우수 연구기관 파견 공동연구 등을 확대한다. 또한 출연연 간 전략연구협의체를 중심으로 공동 목표를 가진 다자간 융합 대형 프로젝트를 발굴하고, 글로벌 빅테크 등 선도기업과의 선행 공동연구도 강화해 R&D 주도권 경쟁에서 공통 가치와 목표 중심의 ‘교류형 연구생태계(Platform)’로 전환한다는 계획이다.

7.‘연구할 맛 나는 ETRI’와 질적 탁월성 중심의 경영혁신

연구자가 연구에 몰입할 수 있는 환경 조성을 위해 BP(Borderless Player)를 집중 육성하고 선정 연구자에게 자율·몰입 연구를 지원하는 ‘80% Rule’을 운영한다. 차세대 신진연구자 육성과 평가·보상체계 개선, 연구밀착 행정지원도 강화한다. 불필요한 특허·학술·행정활동 등 외형적·양적 연구활동은 ‘Detox’하고 연구자의 행정부담과 처우를 개선하는 한편, 기술 스케일업, 창업일체형 R&D, 기술자문 등에 대한 내부투자를 확대해 연구성과의 활용도를 높인다. 아울러 글로벌 선도기관과의 R&D 협력을 강화하고 고부가가치 IP 중심의 성과경영을 추진하며, 2030년까지 국내 탑티어 논문 중 ETRI 연구성과의 비중을 20% 수준까지 높이는 것을 목표로 글로벌 영향력을 확대한다.

참고2		ETRI‘모두의 AI 과학자’발표자료(권오욱)

	1. 연구 전 과정을 수행하는 AI 과학자 ETRI가 개발하는 AI 과학자는 특정 과학 문제에 대한 단순 검색이나 답변을 넘어 문제 정의→문헌 이해→가설 생성→실험 설계→실험→분석→새로운 지식 발견까지 연구 전 과정을 수행하는 것을 목표로 한다. 초기에는 연구자의 판단과 실험을 지원하는 ‘AI 연구동료(Co-Scientist)’로 시작해 자율실험실과 연계한 AI 과학자, 장기적으로는 복수 연구 프로젝트를 수행하는 자율 연구조직으로 발전시킨다는 구상이다.

2. 과학에 특화된 멀티모달 AI 개발

ETRI는 논문과 텍스트뿐 아니라 수식·화학식·그림·도표·차트·실험 및 센서 데이터까지 이해하고 추론할 수 있는 과학특화 멀티모달 파운데이션 모델을 개발한다. 전문분야용 강소형 모델과 AI 연구동료의 핵심이 되는 대형 과학 파운데이션 모델을 단계적으로 확보하고, 바이오·생명, 에너지, 화학, 반도체, 소재·재료, 제조 등 다양한 연구분야에 적용할 계획이다.

3. 가설 생성부터 논문까지 ‘AI 연구동료’ 플랫폼

ETRI는 KISTI 등과 협력해 과학기술 다학제 AI 연구동료(Co-Scientist) 플랫폼 구축을 추진한다. AI가 서로 다른 학문의 지식과 데이터를 연결해 새로운 가설을 만들고, 실험을 설계·수행하며 결과 분석과 논문 작성까지 연구자와 함께 수행하는 것이 목표다. 1단계(2027~2028년)에는 연구 이해·조사·가설 생성·실험·논문 작성·리뷰를 지원하는 다학제 AI 연구동료 플랫폼을 개발하고, 2단계(2029~2031년)에는 이를 확장·고도화해 박사급 AI 연구동료 수준의 자율 연구 시스템으로 발전시킬 계획이다.

4. 과학적 신뢰성과 재현성까지 확보

AI 과학자의 핵심은 단순히 결과를 생성하는 데 그치지 않고 과학적으로 검증 가능한 결과를 만드는 것이다. ETRI는 과학 데이터와 연구도구를 연계하고, 가설의 신규성·기여도·일관성·사실성을 검증하며, 연구 과정과 결과의 재현성을 확보하는 기술도 함께 개발한다. 이를 통해 가설 생성 속도와 정확도를 높이고 연구자의 논문 작성 생산성 및 연구결과의 신뢰성을 향상시키는 것을 목표로 한다.

참고3		AI발전에 따른 과학연구방식의 변화와 NAIS 추진방향(유용균)

	1.‘AI를 활용하는 연구’에서 ‘AI가 수행하는 연구’로 과학연구에서 AI의 역할은 계산과 분석을 돕는 ‘도구’ 단계에서 과학현상을 모델링하는 ‘AI for Science’를 거쳐, AI가 가설 설정·실험설계·실험·분석 등에 직접 참여하는 ‘Agentic Science’로 진화하고 있다. 이에 따라 인간 연구자의 역할도 모든 연구과정을 직접 수행하는 방식에서 AI와 협업하고, 궁극적으로 연구목표를 설정하고 AI의 연구결과를 감독·판단하는 방향으로 변화할 것으로 전망된다.

2. 가설부터 논문까지 연결하는‘연구 Closed-Loop’

미래 AI 과학자는 가설 생성→실험설계→시뮬레이션→실험→결과분석→논문화의 연구과정을 하나의 순환구조로 연결하고, 결과를 다시 새로운 가설과 실험에 반영하는 ‘Closed-Loop’ 연구를 수행하게 된다. 특히 여러 전문 AI 에이전트가 역할을 분담하고 연구도구와 결합하면서 연구의 자동화·자율화 수준을 높여갈 전망이다.

3. 국가 과학AI 역량을 하나로 연결하는 NAIS

국가과학AI연구센터(NAIS)는 분산된 연구데이터·GPU·AI 모델·연구도구·전문인력을 연계해 국가 R&D의 AI 전환을 지원한다. 이를 위해 ▲과학AI 연구 가속 플랫폼 ▲자율형 과학 시스템 ▲과학AI 융합 실증 허브 ▲K-문샷 지원 등 4대 과제를 추진한다.

NAIS는 특히 데이터·모델·GPU 등 공통 인프라와 표준은 허브(Hub)가 지원하고, 출연연은 각 분야의 전문성과 연구 자율성을 바탕으로 실제 문제 해결과 실증을 담당하는 ‘강한 Hub+강한 Spoke’ 방식으로 운영될 예정이다.

참고4		ETRI‘AI의 심장-AIDC’발표자료(고광원)

	1. AIDC, AI 산업의 핵심 인프라로 부상 AI 데이터센터(AIDC)는 전력과 데이터를 투입해 AI반도체·고속인터커넥트· 컴퓨팅SW를 통해 토큰과 AI 연산력을 생산하는 ‘AI 시대의 토큰 팩토리’다. 산업시대에 발전소가 경제활동에 필요한 전력을 생산했다면, AI 시대에는 AIDC가 AI 산업과 서비스에 필요한 지능을 생산하는 핵심 인프라 역할을 담당한다. 특히 AIDC는 AI 모델 학습과 서비스의 생산성을 높이고, 컴퓨팅 자원과 전력의 효율적 활용을 통해 비용을 절감하는 동시에 국내 민감 데이터를 안전하게 처리함으로써 데이터 주권 확보에도 중요한 역할을 한다. 이에 AI 경쟁의 중심도 개별 반도체인 ‘칩(Chip)’에서 데이터센터 전체를 아우르는 ‘인프라(AIDC)’로 이동하고 있다.

2. ETRI, AIDC 4대 핵심기술 역량 결집

ETRI는 지난 50년간 축적한 ICT 연구역량을 바탕으로 ▲AI반도체 ▲광인터커넥트 ▲광네트워크 ▲AI 컴퓨팅SW 등 4대 핵심기술을 결집해 AIDC 전주기 기술 확보에 나선다. AI반도체에서 지능 생산을 시작하고, 광인터커넥트와 광네트워크를 통해 데이터센터 내부와 데이터센터 간 컴퓨팅 자원을 초고속으로 연결한다. 여기에 자원 통합관리, 스케줄링·오케스트레이션, 모델 학습·서빙, 메모리·스토리지 관리, 모니터링·운영 자동화 등의 AI 컴퓨팅SW를 결합해 HW부터 SW까지 아우르는 통합 AIDC를 구현한다.

3. 50년 ICT 기술력, AI 데이터센터 기술로 확장

ETRI는 그동안 AI반도체와 광통신, 컴퓨팅시스템 분야에서 축적해 온 기술을 AIDC 핵심기술로 발전시킨다. AI반도체 분야에서는 NPU·PIM과 이종집적, 뉴로모픽 프로세서 기술을 확보하고 있으며, 광인터커넥트 분야에서는 실리콘 포토닉스와 CPO 핵심 광소자, 테라비트급 광기술 등을 개발해 왔다. 광네트워크 분야에서는 AI 데이터센터 내 자원을 연결하는 Scale-up/out과 데이터센터 간 자원을 연결하는 Scale-across 기술을 확보하고 있다. AI 컴퓨팅SW 분야에서도 이종 가속기 기반 대규모 AI 병렬컴퓨팅, 데이터센터 규모 통합 AI 메모리, AI반도체 클라우드 통합 플랫폼, 초거대 AI 시스템SW 및 자원관리 기술 등을 확보하고 있다.

4. 단일 AIDC에서 ‘지상-우주 초광역 AIDC’로

ETRI는 ‘구리에서 빛으로, 거점에서 궤도까지’를 목표로 AIDC 기술을 단계적으로 발전시킨다. 2027~2028년 단일거점 AIDC를 시작으로 2029~2030년에는 여러 데이터센터를 초고속 광네트워크로 연결하는 광역분산 AIDC로 확대하고, 2031~2032년에는 지상과 우주의 컴퓨팅 자원을 연계하는 초광역 우주 AIDC로 발전시킨다는 구상이다. 궁극적으로 ETRI는 광연결 기술로 데이터 전송 병목을 해소하고, HW부터 SW까지 E2E 통합 기술을 확보해 ‘빛으로 연결하고 SW로 완성하는 대한민국 AI의 심장’을 구현한다는 계획이다.

참고5		AI시대 데이터센터의 변화와 인프라 과제(이일준)

	1. 데이터센터가 ‘서버실’에서 ‘AI 공장’으로 AI 시대 데이터센터는 CPU 중심의 범용 서버 시설에서 GPU 중심의 대규모 연산을 수행하는 ‘AI 공장’으로 변화하고 있다. 이에 따라 기존 랙당 4~7kW 수준이던 전력밀도가 AI GPU 랙에서는 40~130kW 이상으로 급증하고, 차세대 시스템은 210kW 수준까지 높아질 전망이다. 공랭 방식만으로 열을 처리하기 어려워지면서 직접 칩 냉각과 액침냉각 등 액체냉각 기술도 핵심 인프라로 부상하고 있다. 특히 AI 데이터센터는 막대한 전력을 안정적으로 확보해야 해 입지 선정 기준도 기존의 부동산·통신 중심에서 전력 확보 중심으로 변화하고 있다. 여기에 냉각용 수자원 확보와 고중량 GPU 장비를 견디기 위한 건물 하중 설계까지 데이터센터 구축의 핵심 요소로 떠오르고 있다.

2. AI 경쟁력은 GPU뿐 아니라 ‘전력·냉각·인프라’가 좌우

AI 경쟁은 GPU 확보만의 문제가 아니라 이를 실제 가동할 수 있는 전력·냉각·데이터센터를 함께 확보하는 인프라 경쟁으로 확대되고 있다. 발표에서는 전력 부족과 전력망 연결 지연이 AI 데이터센터 확대의 주요 제약요인으로 지적됐으며, 글로벌 기업들도 안정적인 전력 확보를 위해 원전·SMR 등 새로운 에너지원 확보에 나서고 있음을 소개했다.

우리나라도 AI 데이터센터 확충을 추진하는 만큼 향후 AI 인프라 정책에서는 단순한 GPU 도입을 넘어 전력 공급, 냉각방식, 입지, 건축구조 등을 종합적으로 고려하는 전략이 중요하다는 설명이다. 발표자료는 2035년까지 국내 AIDC 18.4GW 구축을 목표로 단계적인 인프라 확대가 추진되고 있다고 제시했다.