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[IT뉴스]“슈퍼컴 6호기 ‘한강’ K-문샷에 우선 배분…과학AI 난제 해결 속도”

온카뱅크관리자

2026-11-10 16:57:25

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 국가전략 연구에 ‘한강’ 자원 30% 내외…K-문샷·7대 SEED 등 지원
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 2030년 연구 생산성 2배 목표…“승부처는 데이터와 실험 검증”
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 [디지털데일리 오병훈기자] “AI 컴퓨팅 확보가 중요해진 시점인 만큼 최근 가동 채비를 마친 슈퍼컴퓨터 6호기 ‘한강’의 연산 자원을 K-문샷에 우선 배분하기로 했습니다.”
 김현옥 과학기술정보통신부 미래전략기술정책과장은 10일 서울 용산구 피스앤파크 컨벤션에서 열린 ‘AI시대 과학기술 대도약 K-문샷 정책 세미나’에서 이같이 말했다.
 인공지능(AI)을 활용해 국가적 과학기술 난제를 해결하는 K-문샷 프로젝트에 국가 슈퍼컴퓨터 6호기 ‘한강’의 연산 자원을 우선 공급하겠다는 방침이다.
 한강은 지난 2일 가동식을 마쳤으며 다음달 14일 공식 서비스를 시작한다. 엔비디아 GH200 등 GPU 8496개를 갖춰 기존 5호기보다 이론 연산성능이 약 24배 높다.
 ◆2030년 연구 생산성 2배…반도체 ‘100배’·피지컬AI ‘일상화’ 도전
 K-문샷은 AI로 과학기술 연구의 속도와 방식을 바꿔 장기간 풀지 못한 난제에 도전하는 범국가 연구개발(R&amp;D) 프로그램이다. 2030년까지 과학기술 연구 생산성을 2배 높이고, 2035년까지 8대 분야 12대 국가 미션을 해결한다는 목표다.
 K-문샷 12대 과제로는 ▲신약 ▲BCI ▲태양전지 ▲핵융합 ▲소형모듈원자로(SMR)선박 ▲휴머노이드 ▲피지컬AI ▲우주 ▲소재 ▲AI과학자 ▲반도체 ▲양자 등이 추진되고 있다.
 정부는 지난 2월 추진 전략을 발표하고 3월 국가 미션을 확정한 데 이어 5월 미션별 총괄관리자(PD)를 위촉했다. 9월30일에는 단계별 목표와 추진체계를 담은 전략 로드맵을 마련했다.
 김 과장은 국내 과학기술계의 한계로 ‘AI 레디(AI-ready) 데이터’ 부족과 기관별 데이터 파편화를 꼽았다. 데이터·연산자원·AI 모델·자율실험실을 서로 연결하지 못하면 연구자들이 AI를 도입해도 성과를 극대화하기 어렵다는 지적이다.
 김 과장은 “AI 레디 데이터가 부족하고 데이터가 파편화돼 있다는 문제가 있다”며 “과학기술 AI 연구 자원을 통합·연계하고 산학연 등 국가 역량을 총결집해 AI 기반 기술 혁신을 극대화하고자 한다”고 말했다.
 실험 데이터 확보도 핵심 과제로 제시했다. 한국형 초전도핵융합연구장치 ‘KSTAR(케이스타)’를 시범 대상으로 대형 연구시설의 데이터를 AI 학습에 적합한 형태로 전환하고 데이터 표준과 품질 진단체계를 마련한다.
 AI가 가설과 실험 조건을 제시하고 자동화 실험장비가 결과를 검증한 뒤 이를 다시 모델 학습에 반영하는 ‘자율형 AI 과학자’ 체계도 추진한다.
 분야별로 살펴보면 대표적으로 반도체 분야는 성능을 단계적으로 2배, 16배, 최종 100배 높이는 것이 목표다. AI 기반 연구·설계를 활용해 성능과 전력 효율의 한계를 돌파할 차세대 반도체 원천기술을 확보한다는 구상이다.
 피지컬AI 분야는 2029년까지 핵심 풀스택 기술을 확보하고, 2032년 인간 수준의 작업을 수행할 수 있는 AI와 범용 월드모델 플랫폼을 구축한다. 2035년에는 가사·돌봄 등 일상 영역으로 활용을 확장한다는 계획이다.
 사업 운영 방식도 기존 개별 과제 중심에서 국가 미션 중심으로 바꾼다. PD가 여러 부처와 출연연의 관련 사업을 묶어 로드맵 수립, 과제 조정, 중간 성과 점검, 최종 성과 활용까지 책임지는 구조다.
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 김 과장은 “기존 사업과 과제 중심으로 관리됐다면 이번 K-문샷에서는 국가 미션 중심으로 관리 체계를 구성했다”며 “PD가 전략 로드맵에 맞춰 사업과 과제가 체계적으로 진행되는지 살피고 필요한 변경 사항과 단계별 목표 달성 여부까지 종합적으로 관리할 계획”이라고 말했다.
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 ◆“AI 설계보다 검증 중요해져”…제조업 기반 과학AI 경쟁력 확보해야
 기조연설을 맡은 윤태영 프로티나 대표도 AI 레디 데이터 중요성을 강조했다. 한국 첨단 제조 역량과 KSTAR 같은 대형 연구시설도 경쟁력의 출발점이 될 수 있다는 평가다. 범용 거대언어모델에서는 미국·중국과 정면 경쟁이 쉽지 않더라도 특정 자연현상을 설명하는 고품질 실험 데이터를 축적하면 과학 분야별 특화 AI에서 우위를 확보할 기회가 있다는 것이다.
 특히 윤 대표는 AI 기술 발전에 따라 연구의 핵심 병목이 설계에서 검증으로 이동하고 있다는 점에 주목했다. AI가 단백질과 신약 후보물질의 설계안을 대량으로 생성할 수 있게 되면서 실제로 작동하는 결과물을 선별하고 실험으로 검증하는 역량이 더욱 중요해졌다는 설명이다.
 윤 대표는 “한국의 발달된 제조업을 활용해 고유한 기술 플랫폼으로 만들어낸 AI 데이터가 중요한 역할을 한다”며 “수많이 쏟아지는 연구 결과를 어떻게 대량으로 빠르게 검증해 피드백할 수 있을지, 산업계로 발 빠르게 환원할 방안도 고민해야 한다”고 말했다.
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