안녕하세요. KT의 AI Futuer Lab의 심성보 입니다. AI 기술은 매일 새로운 가능서을 열어주지만, 그만큼 빠르게 따라잡아야 할 과제도 많아졌습니다. 편해졌지만 그 만큼의 숙제도 받은 느낌이랄까요? 연구 개발도 많은데 기술을 확보하고, 검증하고, 실제 서비스에 적용하기까지… 이 모든 걸 내부 자원만으로 해내기엔 시간도, 인프라도 부족한 게 현실이죠. 게다가, 뛰어난 AI 인재를 확보하는 일은 이제 선택이 아닌 생존이 되어 버렸습니다. 이러한 상황에서 우리는 고민했고, 해결할 수 있는 실마리를 산학 협력에서 찾았습니다. 이번 글에서는 KT가 어떤 방향으로 산학 협력 모델을 설계하고 있는지, 고려대와 함께 만들어가고 있는 산학 협력 모델 이야기를 중심으로 우리가 지향하는 점과 그 의미를 들려드리려고 해요. 시작 합니다!

1. 고려대 AICT 공동 연구의 시작 : 너 내 동료가 되라!

  산학 협력은 혼자서는 해낼 수 없는 여정입니다. 그래서 우리는 먼저 AI라는 거친 바다를 함께 항해할 수 있는 든든한 동료를 찾는 데 집중했고, 24년 7월 고려대와 AICT 응용기술 공동 연구개발을 위한 전략적 파트너십을 체결했어요. 그 다음 고려대와 본격적으로 과제를 기획했고, 드디어 8월! 우리는 총 15개의 세부 연구 과제 진행을 위한 계약을 체결하였습니다.

  AICT 응용 기술의 실질적 기술을 확보하고 사업화를 목표로 KT와 고려대가 공동 연구를 시작한 것이죠. AI라는 거대한 대양의 끝에 숨겨진 보물 같은 기술들을 향해서!! 그리고 실제 비즈니스에 연결되어 생겨나게 될 수많은 가능성들을 품고 말이죠.

2. KT 산학 협력의 지향점 : 출발은 했는데 어디로 가?

  고려대와 함께 AICT 공동연구센터를 만들면서 우리는 단순히 “좋은 기술”을 만드는 걸 넘어서 “이 기술이 실제로 어디에 쓰일 수 있을까?”를 끊임없이 고민하게 됐어요. 그리고 치열한 고민 끝에 우리가 가고자 하는 지향점을 3가지로 정의 했어요. 가고자 하는 방향으로 항로 설정을 한 것이죠.

첫째, 사업 중심의 연구에 포커싱한다

  연구를 위한 연구는 이제 그만하기로 했어요. 우리가 마주한 실제 문제를 중심에 두고, 고려대의 최신 연구 역량을 더해 사업에 활용할 수 있는 기술을 만들고자 해요.

둘째, 결과물은 쓰이게 만든다

  실제 사업에 연계될 수 있도록, 결과물이 도출 전부터 내부 사업부와의 연결을 촘촘히 설계했어요. 연구 결과가 KT의 비즈니스 모델을 바꾸고, 새로운 기회를 만들어내는 것! 너머에 있는 가능성을 현실로 만들고자 해요.

셋째, 오래 지속가능한 협력 구조로 단단히 한다

  짧게 만나고 헤어지면 남는 것도 없고 아쉬움만 남죠. 어렵게 만난 동료 오랫동안 볼 수 있도록 장기적인 관점에서 기술과 인재 양성을 함께 고민하며 지속 가능한 구조를 만들어 가고자 해요.

  뚜렷한 방향은 설정했고, 이제 움직이고 행동을 해야죠?! 우리는 회사 내부에 “고려대 산학협력 V-TF”라는 조직의 배를 구성하였고, 고려대와 정기적인 워크숍과 기술 교류를 시작했어요. 같은 배 안에서 Bi-weekly를 진행하며 협력과 소통을 이어갔고, 그 시간들이 쌓여 갈수록 서로가 바라보는 방향이 맞아 갔습니다. 그리고 마침내 우린 방향키를 함께 움켜쥐며, AI 라는 대양을 더 힘차게 나아갈 수 있게 되었어요.

3. 공동 연구 환경 구성 : 맨 몸도 좋지만 장비빨로 업그레이드!

 함께 출발은 했는데 뭔가 허전했어요. 마치 전투복 없이 전장에 나선 느낌이랄까요?! 기술력도 있고, 의지도 충분했지만 이걸 더 빠르고 강하게 밀어붙이려면 무기와 장비가 필요했죠. 그래서 고민했습니다. “어떻게 하면 우리가 더 큰 시너지를 낼 수 있을까?” 그리고 마침내, 제대로 된 장비들을 하나씩 맞추어 가기 시작했어요.

장비 1. 소통 채널

  협업은 결국 소통이죠! Slack, Wiki 등 다양한 채널을 통해 실시간 소통을 가능케 했고 덕분에 연구 속도도, 품질도 훨씬 더 좋아졌습니다.

장비 2. 공동 연구공간

  수행팀과 대학 연구진이 한 공간에서 자연스럽게 협업할 수 있도록 스마트 오피스 형태의 공동 연구공간을 만들었어요. 개인 업무 공간은 물론 다양한 규모의 회의실도 준비했어요.

장비 3. GPU라는 최종 병기

  AI 연구에서 빠질 수 없고, 다른 무엇보다 절대적인 인프라 바로 GPU죠. KT는 국내 최고 수준의 GPU 인프라를 고려대와 함께 산학 연구의 목적으로 활용하고자 제공하고 있고, 다른 기업과 차별화된 산학 협력 환경을 만들었어요. 배에 GPU라는 큰 닻을 단 것이죠.

  이제 장비는 갖춰졌습니다.이제는 이걸 어떻게 써서, 어떤 기술을 만들어낼 지가 우리의 다음 챕터 입니다.

4. 연구 과제 구성 : 깊이도, 넓이도 놓치지 않을거예요

  좋은 연구는 단순히 기술을 검증하는 데서 끝나지 않죠. 우리가 진짜 바라는 건, 그 기술이 실제 서비스에 닿는 것이예요.우리가 함께 다루고 있는 기술 영역은 총 다섯 가지예요. LLM/sLM, RAG, Agent AI, AI Infra, 그리고 Emerging Tech 각 영역마다 깊이 있는 주제들이 담겨 있고, 그 안에는 뛰어난 사람(?)만 볼 수 있는 큰 가능성도 있죠.

AI Agent

  Agent는 결국 사용자와 가장 먼저, 가장 자주 마주치는 인터페이스입니다. 우리는 고려대와 함께 사람처럼 자연스럽고 목적 지향적인 Agent를 만들고 있어요.

• Agent Core 기술 : LLM 기반의 대화 흐름 제어 및 의도 파악
• UX 최적화 : 사용자 반응에 따른 에이전트 행동 조정 및 적응형 응답 설계

RAG (Retrieval-Augmented Generation)

  우리가 원하는 건, 단순한 검색이 아니라 “문맥을 이해하는 검색”입니다. 그래서 고려대와 함께 RAG 기술을 다음 단계로 끌어올리고 있어요.

• 멀티모달 RAG: 텍스트뿐 아니라 이미지, 표 등 다양한 형태의 정보를 검색-생성에 활용
• 그래프 기반 RAG: 지식 그래프를 활용한 정밀 검색 및 문맥 강화

LLM / sLM

  LLM 기술을 자체 내재화하고, 한국형 LLM 및 도메인별 최적화된 Vertical sLM을 연구하고 있어요.

• Vertical sLM 개발: 통신, 금융, 헬스케어 등 특정 산업에 최적화된 언어 모델 설계
• Model of Mixture(MoM): 복수의 sLM을 조합하여 상황에 따라 최적의 모델을 선택하는 기술
• 한국형 LLM 평가 지표 및 데이터: 한국 언어/사회/문화 등을 반영하여 LLM 상용화에 필요한 평가지표 및 벤치마크 개발

AI Infra

  좋은 모델도, 잘 돌아가야 의미가 있죠. 그래서 우리는 AI 인프라 최적화에도 집중하고 있습니다.

• Cost-effective GPU 운영: GPU 자원의 효율적 분배 및 운영 자동화

Emerging Tech(신기술 융합)

  미래를 준비하는 가장 좋은 방법은 지금부터 실험하는 것! KT는 고려대와 함께 다음과 같은 신기술 융합 연구도 진행 중입니다.

• Robot Native VLA: Vision-Language-Action 기반의 로봇 지능 기술
• HMI(Human-Machine Interface): 생체신호 기반의 차세대 인터페이스 연구
• 클라우드 AI 모델 복제 방지: AI 모델의 무단 복제를 방지하는 보안 기술

5. 산학 결과물 활용 전략: 연구로 끝나지 않기 위해

  좋은 연구는 결과물만 남는 게 아니라, 그 결과물이 실제로 ‘쓰이는 것’에서 진짜 가치가 생긴다고 믿어요. 그래서 우리는 고려대와 함께 만든 연구 결과들이 실제 사업에 적용될 수 있도록, 명확하고 뚜렷한 활용 전략을 세웠어요. 우리가 설정한 전략은 총 3단계로 기술이 현실로 이어지는 과정을 단계별로 설계했어요.

1단계 : 기술 확보

  먼저, 가능성을 검증합니다. 이 기술이 정말 의미 있는가? 우리가 풀고자 하는 문제에 적합한가? 이 단계에서는 원천 기술로서의 잠재력을 확인합니다.

2단계 : 사업 연계

  기술이 괜찮다면, 이제 실제 서비스나 솔루션에 적용할 수 있는지를 따져봅니다. 내부 사업부와 연결해보고, 현실적인 제약도 검토하면서 “이걸 어디에 어떻게 쓸 수 있을까?”를 구체화하는 단계예요.

3단계 : 사업 적용

  마지막은 실행입니다. B2B든 B2C든, 실제 서비스에 적용하거나 적용 시점을 확정해 사업화로 이어지게 합니다.

  가고자 하는 방향을 명확히! 그리고 고급 장비들도 서로 장착하고!! 심지어 가는길 헤매이지 않게 단계별 전략까지! 이것이 신사업 창출과 비즈니스 혁신으로 가기 위한 KT가 지향하는 성공적인 산학 협력 모델 입니다.

6. 마무리 하며: (Best Practice) 함께 만들어가는 협력의 기준

  이 협력은 단순한 산학 프로젝트가 아니라, 기업과 대학이 반드시 쓰여지는 결과물을 함께 만들어가는 산학 협업 모델입니다. 우리가 꿈꾸는 산학 협력 모델을 만들어가는 과정에서 비록 여기서는 담지 못했지만 수많은 많은 고민들과 논의들이 있었고 시행착오들이 있었습니다. 그 시행착오들이 하나하나의 배의 노가 되고 원동력이 되었고, 그리고 지금, 우리의 협력 모델은 기업과 대학간의 산학 협력 모델의 새로운 Best Practice로 자리매김 하고 있습니다.

  앞으로도 KT는 고려대 뿐만 아니라 다양한 대학들과 많은 여정들을 함께 나아가고자 합니다. 그 여정의 중심에는 우리가 함께 만든 기술, 함께 고민한 문제, 그리고 함께 나눈 도전이 남을 겁니다. 그 흔적들이 누군가에게는 새로운 도전의 출발점이자 이정표가 되기를 바랍니다. 긴 글 읽어주셔서 감사드리며, 앞으로도 많은 관심과 따뜻한 응원 부탁 드립니다. 🙏