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언론보도 산업경영공학과 고영명 교수, “제조데이터 80% 방치된다…업종별 MFM 구축 필요”

산업부-산업기술평가원, 제3회 M.AX 컨퍼런스 개최 산업부와 산업기술평가원이 5일 개최한 제3회 M.AX 컨퍼런스에서 제조데이터의 80%가 방치된다는 분석이 나왔다. 사진=데일리한국 안희민 기자 [데일리한국 안희민 기자] 제조데이터 80%가 방치된다는 주장이 나왔다. 산업통상부·산업기술평가원이 5일 서울에서 개최한 제3회 M.AX 컨퍼런스에서 김현정 IBM 컨설팅 코리아 대표는 다크데이터 활용을 강조했다. 그는 “제조업은 단일 생산 라인에서 매달 2200TB의 막대한 데이터를 쏟아내지만 현장 데이터의 80% 이상을 제대로 활용하지 못하고 '다크 데이터'로 방치되고 있다”고 말했다. 김 대표에 따르면 제조 데이터의 90% 이상이 센서, 이미지, 로그 등의 비정형 데이터다. 데이터 활용 성숙도가 높은 상위 20% 기업이 하위 그룹에 비해 매출 성장률 등의 재무 성과·시장 반응 속도(민첩성)에서 압도적인 우위를 보이고 있다. 김 대표는 “데이터 가치를 극대화하기 위해 데이터 관리 체계에 AI를 도입하고, 데이터가 의미를 가질 수 있도록 전사 데이터 모델 위에 '시맨틱 레이어(Semantic Layer)'를 구축해야 한다”며 “데이터 표준화·문맥성·거버넌스·주권·보안 등 동시 다발적인 개선 노력이 필요하다”고 밝혔다. 김현정 IBM 컨설팅 코리아 대표가 발표하고 있다. 사진=데일리한국 안희민 기자 이날 고영명 포스텍 교수와 이주평 삼성SDS 상무도 발제에 나섰다. 고 교수는 “현재 한국 제조 AI의 병목 현상이 알고리즘의 부재가 아닌, 데이터 및 공정 문맥의 구조화 미흡과 객관적 평가 기반의 부재에 있다”며 “복잡한 제조 현장을 범용 AI 하나로 해결할 수는 없기 때문에 업종별 ‘제조 파운데이션 모델(MFM)’을 거쳐 거대 제조 백본 모델로 점진적으로 확장해야 한다”고 강조했다. 이를 위해 그가 도입한 개념이 ‘국가 대표 제조 데이터셋’이다. 단순히 방대한 데이터를 모으는 데 집중할 것이 아니라, 먼저 풀어낼 공통 제조 문제를 먼저 정의하고 그에 맞는 문제 정의서·원시 데이터·평가지표를 패키지 형태로 제공해야 한다고 분석했다. 또, 기업들이 민감한 데이터 반출을 극도로 꺼리는 현실을 감안해 데이터 반출을 강제하기보다는, 클린룸을 활용하거나 AI 모델이 데이터가 있는 곳으로 직접 찾아가 학습하는 방식의 ‘보안 등급별 접근 권한 거버넌스’를 도입해야 실효성을 거둘 수 있다고 봤다. 이 상무는 “텍스트 중심인 일반 LLM과 달리 제조 데이터는 센서에서 수집되는 시계열(Time-Series) 자료”라며 “일반 LLM은 개인정보 마스킹 기술이 발달해 데이터를 모으기 쉽지만, 제조 데이터는 레시피·공정·수율 등 기업의 명운이 걸린 '암묵적 민감 정보'를 포함해 마스킹·공유가 어렵다”고 말했다. 이어 “오픈소스를 통해 데이터 공유 문제를 극복한 'AI 코딩 에이전트'의 성공 과정(표준화·언어 발전·검증 체계 확립에서 통찰을 얻어야 한다”며 “제조 환경에서는 함부로 테스트를 진행할 수 없으므로, 가상 환경에서 사전 시뮬레이션을 수행할 수 있는 디지털 트윈(Digital Twin) 환경과 함께 AI와 통계적 모델 간의 교차 검증 체계를 마련해야 한다”고 말했다. 이주평 삼성SDS 상무가 발표하고 있다. 사진=데일리한국 안희민 기자 출처: [데일리한] https://daily.hankooki.com/news/articleViewAmp.html?idxno=1374048

임용 산업경영공학과 정광민 교수, 금융감독원 금융분쟁조정위원 및 한국주택금융공사 리스크관리 자문위원 위촉

포스텍 산업경영공학과 정광민 교수(경영과학전공(MSI) 책임교수)께서 최근 금융감독원 금융분쟁조정위원과 한국주택금융공사 리스크관리 자문위원으로 위촉되었습니다. 금융감독원 금융분쟁조정위원회는 금융소비자와 금융회사 간 분쟁을 공정하고 신속하게 조정하기 위해 설치된 기구로, 학계·법조계·금융권 등 다양한 분야의 전문가들로 구성되어 있습니다. 또한 한국주택금융공사 리스크관리 자문위원회는 주택금융 정책 및 사업 운영 과정에서 발생할 수 있는 다양한 리스크를 분석하고 관리 방안을 제시하기 위해 운영되는 전문 자문기구입니다. 이번 위촉은 정광민 교수의 금융공학, 리스크관리 및 데이터 기반 의사결정 분야의 전문성과 연구 성과를 인정받은 결과로 평가됩니다. 산업경영공학과는 정광민 교수의 금융감독원 금융분쟁조정위원 및 한국주택금융공사 리스크관리 자문위원 위촉을 진심으로 축하드리며, 앞으로도 관련 분야에서의 활발한 연구와 대외 활동을 응원합니다.

언론보도 산업경영공학과 정광민 교수, 삼성화재, ‘제4회 전국 대학(원)생 리스크 관리 경진대회’ 본선 진행

AI 기술 확산에 따른 보험산업 혁신 아이디어 발굴 대상팀, 국제 보험 경진대회 한국 대표 자격 획득 지난 28일 서울 서초구 삼성금융캠퍼스에서 열린 ‘제4회 전국 대학(원)생 리스크 관리 경진대회’ 본선발표회 참가자들이 기념사진을 찍고 있다. ⓒ삼성화재 삼성화재는 지난 28일 서울 서초구 삼성금융캠퍼스에서 ‘제4회 전국 대학(원)생 리스크 관리 경진대회’ 본선발표회를 개최했다고 29일 밝혔다. 이번 대회는 삼성화재와 POSTECH 오픈이노베이션빅데이터센터, 서울대 증권·금융연구소가 공동 주최했다. 손해보험 산업에 대한 대학생들의 이해와 관심을 높이고, 미래 보험 환경에 필요한 창의적인 리스크 관리 아이디어를 발굴하기 위해 2022년부터 운영되고 있다. 올해는 AI 기술 확산에 따른 산업 변화가 핵심 주제로 다뤄졌다. 참가자들은 보험산업에서 활용할 수 있는 ▲AI 기반 솔루션 ▲AI로 인해 새롭게 발생할 수 있는 리스크 분석 아이디어 중 하나를 선택해 과제를 수행했다. 지난 4월 진행된 예선에는 전국 62개 대학에서 120개 팀, 421명이 참가했다. 참가팀들은 약 5주간 과제를 진행했으며, 예선 심사를 거쳐 최종 7개 팀이 본선 무대에 올랐다. 본선 심사는 박소정 서울대학교 교수, 정광민 POSTECH 교수, 김세엽 셀렉트스타 대표, 한호규 삼성화재 고객DX혁신실장, 권종우 삼성화재 일반보험부문장이 맡았다. 시상 규모는 총 1200만원으로, 대상(1팀)에는 500만원, 최우수상(1팀)에는 300만원 등이 수여됐다. 올해 대상은 ‘AI 기반 고령자 안전운전 특약’을 발표한 ‘포슈어’팀이 차지했다. 대상 수상팀은 오는 8월 싱가포르에서 열리는 국제 보험 경진대회 ‘GAIP 2026’에 한국 대표로 참가할 예정이다. 삼성화재 관계자는 “AI가 산업 전반의 변화를 이끌고 있는 만큼 보험산업에서도 새로운 위험을 어떻게 예측하고 관리할 것인지가 중요한 과제로 떠오르고 있다”며 “이번 대회는 미래 보험산업을 이끌 인재들과 함께 리스크 관리 아이디어를 발굴하고 논의하는 의미 있는 자리였다”고 말했다. 이어 “앞으로도 다양한 산학 연계 프로그램을 통해 손해보험업의 미래 경쟁력을 높일 우수 인재를 지속적으로 발굴해 나가겠다”고 덧붙였다. 출처: [한국보험신문] https://www.insnews.co.kr/news/articleView.html?idxno=91058

행사 2026 산업경영공학과 명예교수님 감사 오찬 실시

함께한 시간에 감사드립니다. 🙇‍♂️ POSTECH 산업경영공학과는 40주년을 맞아 2026년 5월 29일 서울 조선팰리스 호텔에서 명예교수 감사 오찬을 개최하였습니다. 이번 자리는 오랜 시간 학문과 교육에 헌신하시며 학과의 성장과 발전을 이끌어 주신 명예교수님들께 감사의 마음을 전하고, 학과의 역사와 미래를 함께 나누기 위해 마련되었습니다. 행사에는 명예교수, 학과 교수, 동문 대표가 참석하여 학과의 지난 발자취를 돌아보고 앞으로의 발전 방향과 40주년 기념사업에 대한 다양한 이야기를 나누는 뜻깊은 시간을 가졌습니다. 산업경영공학과는 명예교수께서 남겨주신 소중한 가르침과 전통을 바탕으로 새로운 미래를 향해 나아가겠습니다. 참석해 주신 모든 분들께 진심으로 감사드립니다. 아쉽게도 일정상 김광수, 서의호, 정무영, 최인준, 홍유신 명예교수께서는 함께하지 못하셨으나, 학과 40주년을 축하하는 마음을 전해 주셨습니다. 👉갤러리 바로가기👈

언론보도 산업경영공학과 정광민 교수, [연구기관 탐방] 포스텍 보험계리 및 위험관리 연구실

포스텍 보험계리 및 위험관리 연구실 POSTECH Actuarial modeling, Insurance and Risk Management Lab. 글. 포스텍 산업경영공학과 정광민 교수 랜섬웨어 공격으로 병원 전산망이 마비되고, 태풍 한 번에 수조 원의 피해가 발생한다면 우리 사회는 어떻게 회복할 수 있을까요? 리스크는 언제나 존재하지만, 그것을 얼마나 잘 이해하고 대비하느냐가 개인과 기업, 그리고 사회의 회복력(Resilience)과 지속가능성(Sustainability)을 결정합니다. 포스텍 보험계리 및 위험관리 연구실(AIRM, Actuarial modeling, Insurance and Risk Management Lab)은 사이버 리스크와 기후 재난, 기술 혁신에서 파생되는 새로운 리스크에 대한 규명과 대응 전략 수립을 핵심 연구 분야로 삼고 있습니다. 사이버 리스크와 보안: 디지털 사회의 신뢰를 구축하다 사이버 리스크는 더 이상 막연한 미래의 위협이 아닌, 기업의 생존을 위협하는 실질적인 경영 위기로 자리 잡았습니다. 개인정보 유출, 랜섬웨어, 시스템 마비와 같은 사고는 통신, 유통, 금융 등 다양한 분야에서 실제 피해로 이어지고 있습니다. 2022년 카카오톡 서비스 중단 사태는 디지털 인프라의 마비가 사회 전반의 혼란으로 번질 수 있음을 보여주었고, 2025년 SK텔레콤 유심 정보 유출 사고와 쿠팡 개인정보 유출 사고는 사이버 사고가 단순한 기술적 결함을 넘어 사회적 신뢰와 국가적 안전망에 직결된 문제임을 일깨워주었습니다. AIRM 연구실은 사이버 리스크를 정확히 규명하고, 효과적으로 대응하기 위한 연구를 수행하고 있습니다. 개별 기업의 사고가 공급망과 자본시장을 통해 다른 기업으로 확산되는 ‘사이버 리스크의 전염성’을 분석해 시장 충격을 과학적으로 예측하는 한편, 기업의 관리 체계와 대응 노력의 실효성도 함께 검토합니다. 또한, 기업 내부 역량만으로 통제하기 어려운 사이버 리스크의 특성을 고려하여 보험과 재보험1, 그리고 자본시장으로의 위험 전가(Risk Transfer)2 모델도 탐구하고 있습니다. 이러한 다각적인 연구는 개별 기업의 사이버 리스크 대응 역량을 제고하는 동시에, 관련 보험상품 개발과 제도적 보완을 위한 과학적 근거로 활용되며, 보다 안전한 디지털 사회를 만드는 데 기여하고 있습니다. 그림 1. 보험사 규모에 따른 시나리오별 지급여력비율 변화로, 일별 보고 기간(X축)과 계약자의 운영 복원력(Y축)이 보험사의 지급여력비율(Z축)에 미치는 영향을 보여준다. 인공지능과 보험: 기술 혁신의 리스크를 규명하다 인공지능(AI) 기술은 개인별 맞춤형 보험 설계와 보험금 자동 심사 시스템 등을 통해 보험 산업의 효율성을 크게 높일 수 있습니다. 한편, AI 기술의 확산은 새로운 리스크도 함께 가져옵니다. 사실과 다른 정보를 생성하는 정보 왜곡(Hallucination)이나 딥페이크처럼, AI 자체가 리스크의 원인이 되는 사례도 늘고 있습니다. AIRM 연구실은 보험산업에서 AI를 효과적으로 활용하는 방안을 모색하는 동시에, 기술 확산이 야기하는 인공지능 리스크를 과학적으로 진단하고 관리하기 위한 연구도 함께 수행하고 있습니다. 그림 2. 유럽연합 인공지능 법에서 분류한 위험 등급별 인공지능 시스템은 인공지능 리스크 관리 필요성을 보여준다. / KDI 경제교육・정보센터 리스크 전략과 재무 의사결정: 기업의 불확실성을 전략으로 극복하다 오늘날 기업은 전통적인 재무 리스크를 넘어, 환경(E)・사회(S)・지배구조(G)와 같은 비재무 리스크도 관리해야 하는 시대에 놓여 있습니다. 변화하는 정책적 요구사항을 충족하고, 투자자의 신뢰와 시장 경쟁력을 확보하기 위해 통합적인 리스크 관리 체계를 갖추는 일이 점점 더 중요해지고 있습니다. 리스크 관리 전략은 경영진의 위험 인식 및 기업 지배구조와 긴밀하게 맞물려, 기업 보험 가입과 같은 구체적인 재무 의사결정으로 이어집니다. 이러한 결정은 기업의 가치와 성과를 좌우하는 핵심 요인이 됩니다. AIRM 연구실은 이처럼 빠르게 변화하는 규제 환경 속에서, 데이터를 이용해 기업의 불확실성을 효과적으로 관리하고 지속 가능한 성장을 이어갈 수 있도록 전략적 인사이트를 제공합니다. 그림 3. 기업은 환경(E)・사회(S)・지배구조(G) 요인을 종합적으로 고려한 통합 리스크 관리 전략을 통해 지속 가능한 기업 가치를 창출하고 시장 경쟁력을 확보한다. / Notebook LM으로 생성한 이미지 기후 리스크와 보험: 데이터로 미래의 충격에 대비하다 2022년 태풍 힌남노로 인한 포항 냉천 범람은 포스코 포항제철소를 침수시켜 약 2조 원의 재산 피해와 영업이익 46.7% 급감이라는 막대한 손실을 초래했습니다. 이처럼 예측하기 어려운 대규모 기후 리스크가 현실화될 때, 산업계의 경제적 회복력을 뒷받침하고 사회적 안전망 역할3을 수행하는 보험의 중요성은 더 커집니다. AIRM 연구실은 기후 리스크 시나리오에 기반한 스트레스 테스팅(Stress-testing)4 연구를 통해, 대형 기후 충격이 발생했을 때 예상되는 손실과 피해 규모를 과학적으로 추정합니다. 보험사별 손해액과 요구자본5을 정밀하게 산출.비교함으로써, 산업계와 정부가 기후변화에 실효성 있게 대응할 수 있는 객관적인 데이터 근거를 마련하고, 나아가 제도적 개선을 끌어내는 역할을 수행하고 있습니다. 그림 4. 미래 시점 기후 변화로 인해 발생할 수 있는 손해액과 보험사의 요구자본을 산출하였다.6 현대 사회의 급격한 발전과 함께 전통적 리스크의 패러다임이 진화하고, 새로운 리스크가 지속적으로 발생하고 있습니다. AIRM 연구실은 이러한 위협으로부터 사회를 보호하고 지속 가능한 안전을 확보하기 위한 혁신적인 리스크 관리 방안을 연구합니다. 재난이 닥쳤을 때 사회가 다시 일어설 수 있도록 든든한 안전망을 설계하는 것, 그것이 우리가 연구하는 보험과 리스크 과학의 역할입니다. 다가오는 위험을 예측하고, 우리 사회의 회복력을 높이는 연구에 함께하고 싶다면 언제든지 연구실로 편하게 연락을 주시길 바랍니다. [각주] 1. 보험회사가 인수한 리스크의 일부를 다른 보험사에 다시 전가하는 보험 2. 리스크를 보험 및 파생상품 등을 통해 제3자가 부담하도록 하는 것 3. 보험은 개인이나 기업이 감당하기 어려운 대규모 손실을 사회 전체가 분담하는 위험 분산 메커니즘을 통해 재난 이후 경제 주체들이 빠르게 회복할 수 있도록 도울 수 있음 4. 극단적 상황을 가정해 손실 규모를 사전에 추정하는 분석 기법 5. 보험사가 예상치 못한 손실에도 지급 능력을 유지하기 위해 규제상 반드시 보유해야 하는 최소한의 자본 6. 기후 변화가 보험사 요구자본에 끼치는 영향은 코퓰라(copula) 함수로 모델링 할 수 있음. 코퓰라 함수는 여러 변수 간의 비선형적 상관관계를 모델링하는 함수 포스텍 보험계리 및 위험관리 연구실 홈페이지 바로가기(airm.postech.ac.kr) 출처: [포스텍 홈페이지 - 이공계 진로설계안내서] https://postech.ac.kr/kor/newscenter/postechian_list.do?mode=view&articleNo=46983

언론보도 산업경영공학과 모상우 교수, 거대 AI의 시대, ‘구조’의 힘을 묻다

▲단순한 규모 확장을 넘어 ‘확장 가능한 사전 지식(Scalable Prior)’으로(출처: ChatGPT) ‘더 크게, 더 많이’가 만든 AI 혁명 오늘날 인공지능의 눈부신 발전은 하나의 거대한 법칙으로 요약된다. 바로 △모델의 크기 △데이터 △컴퓨터 연산 자원을 늘릴수록 인공지능의 성능이 비약적으로 성장한다는 ‘스케일링 법칙(Scaling Law)’이다. 과거에는 인공지능에게 언어를 가르치기 위해 인간 설계자가 수많은 문법 규칙을 일일이 코딩해 컴퓨터에 입력해 줘야 했다. 반면 최신 거대 언어 모델(LLM)은 인간이 평생 읽을 수 없는 엄청난 양의 글을 컴퓨터에 통째로 학습시키는 방식을 택했다. 인터넷에서 수집한 수조 개의 문장 속에서 다음에 올 단어를 맞히는 과정을 수없이 반복하며, 문장의 통계적 패턴을 스스로 깨치게 만든 것이다. 이처럼 단순한 원리도 그 규모를 키우자, 인공지능이 스스로 맥락을 파악하고 창의적인 결과물까지 내놓기 시작했다. 이는 인간이 규칙을 직접 설계하던 시대를 넘어, 데이터와 컴퓨터 성능이라는 ‘규모의 경제’가 거둔 승리였다. 지금 우리가 마주한 AI의 성공은 이처럼 양적인 팽창이 질적인 도약으로 이어진 결과다. 스케일링 법칙이 마주한 한계 그러나 최근 인공지능 학계에서는 이런 방식이 명백한 한계에 직면했음을 지적한다. OpenAI의 공동 창업자인 일리야 수츠케버(Ilya Sutskever)는 현재의 학습 속도를 고려할 때, 거대 언어 모델이 인터넷에 있는 언어 데이터를 모두 소진하여 머지않아 쓸 수 있는 데이터가 고갈될 것으로 전망한다. 즉, 학습할 재료가 사라지므로 단순히 규모만 키우는 방식은 물리적 한계에 부딪힐 것이며, 인공지능이 한 단계 더 진화하기 위해서는 단순한 규모 확장이 아닌 새로운 알고리즘적 혁신이 필요하다는 지적이다. 얀 르쿤(Yann LeCun)과 리처드 서튼(Richard Sutton) 같은 학자들 역시 현재의 거대 언어 모델 방식으로는 진정한 일반지능(AGI)으로 나아갈 수 없다고 비판한다. 글자들의 통계적 배열만 맞추는 지금의 모델은 실제 세계의 물리적 법칙이나 인과 관계를 전혀 이해하지 못하기 때문이다. 방대한 텍스트로부터 ‘사과가 땅으로 떨어진다’라는 문장을 학습해 출력할 수는 있어도, 사과가 왜 아래로 떨어지는지 이해할 구조적 틀이 없는 셈이다. 막대한 비용 부담과 데이터 고갈이라는 현실적인 한계, 그리고 모델이 어떤 근거로 판단하는지 알 수 없다는 불확실성은 이제 학계로 하여금 단순한 ‘양’을 넘어 ‘구조’라는 새로운 돌파구를 모색하도록 이끌고 있다. ▲ICCV 2025 학회에서 사전 구조의 중요성을 강조하는 모상우 교수 사전 지식을 통한 구조의 결합 이런 한계를 극복하기 위한 열쇠가 바로 인간이 미리 반영해 두는 규칙인 ‘사전 지식(Prior)’의 결합이다. 예를 들어 최신 인공지능들은 복잡한 문제를 풀 때, 질문을 받자마자 정답을 바로 출력하지 않는다. 그 대신 인간이 문제를 풀 때처럼 중간 풀이 과정을 스스로 적어 내려가는 ‘단계적 추론 과정(Chain-of-Thought)’을 거친다. ‘A는 B보다 크고, B는 C보다 크므로, 가장 큰 것은 A다’와 같이 생각의 사슬을 이어가는 식이다. 이처럼 모델 내부에 논리적 구조를 부여함으로써, 거대 언어 모델은 기존의 통계적 확률 맞추기를 넘어 단순한 문장 암기로는 해결할 수 없는 어려운 수학 및 코딩 문제까지 성공적으로 해결하기 시작했다. 현재 학계에서는 사전 지식을 지나치게 정교하게 설계할 경우, 인공지능이 새로운 패턴을 배우는 유연성이 저하되어, 대규모 학습에서 오히려 성능의 발목을 잡는다는 시각이 많다. 그러나 사전 지식이 스케일링 법칙과 언제나 대립하는 것은 아니며, 둘은 거대한 데이터 안에서 얼마든지 긴밀하게 상호보완할 수 있다. 앞서 거대 언어 모델의 사례가 보여주듯, 인공지능에게 글쓰기를 가르치기 위해 문법 규칙을 일일이 규정해 주는 방식은 데이터 규모가 커질 때 아무런 도움이 되지 않는 ‘확장 불가능한 방법’이다. 반면, 문제를 풀 때 생각의 단계를 밟아가게 만드는 구조는 데이터와 연산 자원이 늘어날수록 그 효과가 함께 커지는 ‘확장 가능한 방법’이다. 결국 방대해지는 데이터의 힘을 저해하지 않으면서도 지능의 효율적인 틀을 제공하는 ‘확장 가능한 사전 지식(Scalable Prior)’의 정교한 설계가 중요하다. 물리 에이전트의 부상과 새로운 도전 이런 구조적 지식은 최근 로봇이나 자율주행처럼 현실에서 직접 움직이는 ‘물리 에이전트(Physical Agent)’가 등장하면서 그 가치가 더욱 선명해지고 있다. 화면 속 텍스트만 다루는 언어 모델과 달리, 물리 에이전트들은 3차원 공간에 대한 시각적·공간적 인지는 물론 주변 환경과 상호작용하기 위한 물리적 법칙까지 깊이 이해해야 하기 때문이다. 특히 이들이 실제 세상에서 스스로 부딪히며 활동하려면 안전성과 효율성이라는 장벽을 넘어야 한다. 가상 세계와 달리, 현실에서의 사소한 시행착오는 치명적인 사고나 막대한 비용 손실로 직결된다. 결국 인공지능의 무대를 물리 세계로 확장하기 위해, 과연 어떠한 시각적·공간적·물리적 ‘확장 가능한 사전 지식’이 필요한가에 대해 여전히 많은 연구적 도전이 남아 있다. 모상우 / 산경 조교수 학계의 AI 연구가 나아갈 방향 최근 빅테크 기업들이 압도적인 자본으로 스케일링 연구를 주도하자, 학계 연구실에서는 독자적 연구의 입지가 좁아졌다는 회의적인 목소리가 나오기도 한다. 그러나 시스템의 ‘구조’가 다시금 주목받는 지금, 학계의 역할은 그 어느 때보다 중요하다. 예를 들어 현재 이미지 생성 모델의 핵심인 확산 모델(Diffusion Model) 역시 대학 연구실의 소수 연구자가 처음 제안한 아이디어였다. 이 기반 위에 기업의 자본과 인력이 더해지면서 지금의 폭발적인 성능 도약으로 이어졌다. 이처럼 학계가 거대 기업과 자본력으로 경쟁할 필요는 없다. 대신 학계가 방대한 데이터 속에서 효율적으로 작동할 새로운 구조적 아이디어를 제안하고, 기업이 이를 대규모로 확장하는 상호보완적 생태계를 구축해야 한다. 자본의 규모를 넘어 지능의 본질을 탐구하는 학계 고유의 시각이 살아있을 때, 비로소 다음 세대 인공지능의 진정한 돌파구가 열릴 것이다. 출처: [포항공대신문] https://times.postech.ac.kr/news/articleView.html?idxno=24211

수상 산업경영공학과 학부생 오승준(지도교수 신민석), 2026년 AI·SW중심대학 AI·블록체인 비즈니스 모델 경진대회 우수상 수상

산업경영공학과 학부생 오승준(지도교수 신민석) [관련 기사] 2026 AI·블록체인 비즈니스 모델 경진대회 58개 AI·SW중심대학 64개팀 중 15개팀 본선 “AI와 디지털자산 서비스 결합 새로운 비즈니스” 11일 고려대학교 하나스퀘어에서 열린 ‘2026년 AI·블록체인 비즈니스 모델 경진대회’에서 참석자들이 기념사진을 촬영하고 있다. [헤럴드경제=경예은 기자] 인공지능(AI)과 블록체인이 대학 창업 아이디어의 핵심 키워드로 떠올랐다. 단순 기술 구현을 넘어 투자 분석, 컴플라이언스, 피싱 범죄 등 실제 산업 현장의 문제를 풀기 위한 비즈니스 모델 경쟁이 대학 캠퍼스에서 펼쳐졌다. 지난 11일 고려대학교 하나스퀘어에서는 ‘2026년 AI·블록체인 비즈니스 모델 경진대회’가 개최됐다. 글로벌 투자사 멕시벤처스를 포함한 10개 기관이 후원한 이번 대회에는 전국 58개 AI·SW중심대학에서 참가한 64개 팀 중 약 4대 1의 경쟁률을 뚫고 본선에 진출한 15개 팀이 모여 발표를 진행하고 최종 심사가 진행됐다. 심사위원으로는 ▷김효현 디캠프 투자실장 ▷문건웅 코스콤 미래사업부 팀장 ▷한일현 신한투자증권 AX본부 본부장 ▷나은아 한국인터넷진흥원 디지털신뢰단장 ▷서창훈 토스 신사업총괄 상무이사 ▷이성준 네이버랩스 AI 비전 PM 등 14명의 학계 및 업계 전문가들이 참여했다. 정순영 고려대학교 부총장은 개회사에서 “고려대학교는 최근 선정된 AI중심대학 사업을 토대로 AI 교육, 연구, 산업이 유기적으로 연결되는 ‘넥스트 인텔리전스 인덱스’를 실현하기 위해 많은 노력을 해왔다”며 “특히 AI와 디지털자산 서비스 결합은 새로운 산업과 비즈니스 기회를 창출할 것”이라고 말했다. 인호 고려대학교 블록체인연구소장은 “작년과 다르게 AI가 급격하게 발전하면서 이제는 창업 교육을 중심으로 AI를 리스크가 아닌 기회로 활용하는 과정이 필요하다고 생각한다”며 “이번 대회에서는 특별히 AI와 블록체인을 활용한 비즈니스 아이디어를 다루고자 했다”고 설명했다. ▶대학가 창업 키워드 된 AI·블록체인=본선 참가팀들은 공공예산 운영, 디지털자산 컴플라이언스, 특수교육 청년 이력 관리, 의료기기 ‘인허가 문서’ 자동화 솔루션, 토큰증권 기반 PBS 통합운영 플랫폼 등 다양한 산업 영역을 겨냥한 아이디어를 선보였다. 업스코어AI(UpscoreAI)팀은 VC·AC 심사역의 투자 검토 업무를 돕는 서비스형 소프트웨어(SaaS) 플랫폼을 제안했다. 권용희씨(37세)와 박재성씨(32세)는 고려대 AI 석사 동기로 지난해부터 관련 아이템을 논의해왔다. 권씨는 “과거 스타트업 투자 발굴 업무를 하면서 한정된 시간 내 충분한 검토를 진행하기 어렵다는 점을 느꼈다”며 “실제로 현업이 원하는 솔루션인지 확인하기 위해 사전 서베이도 진행했다”고 설명했다. 심사 과정에서는 기술의 참신성과 함께 실제 실현 가능성을 검증하는 질문이 집중됐다. 심사위원들은 AI 자동화 수준, 인력 의존도가 높은 업무 구조, 멀티체인 확장 가능성, 자금세탁방지(AML) 데이터 확보 방식, 실제 고객군 등을 점검했다. 특히 금융 분야 아이템에 대해서는 기존 금융사 시스템과의 연동 가능성을 함께 점검하는 모습이었다. ▶아이디어 완성도 겨뤄 대상 4팀 선정=창의성, 기술성, 논리성, 활용 가능성 등을 종합 평가한 결과 대상은 UpScoreAI, 레일랩(RAIL LAB), 케이사이트, 메디서트(MEDICERT) 등 4개 팀에 돌아갔다. 이 밖에 최우수상 3팀(OpenGrid·시안·위시페이스), 우수상 4팀(닌자랩스·수지하우스·IOS LAB·한결), 특별상 4팀(리코넥트·semo·독도다오·GrowPass)이 이름을 올렸다. 대상을 받은 MEDICERT팀은 의료기기 분야와 블록체인 인증을 결합한 사업화 가능성을 인정받았다. 종합상사에 재직하다 고려대학교 기술경영전문대학원(Management of Technology)에 오게 된 박재성씨(46세)는 “실제 아이디어를 구체화하는 데에는 아날로그적인 사업 역량도 중요하다”며 “사회 경험이 풍부한 사람들이 학문과 연결하려 모였기 때문에 좋은 결과가 나온 것 같다”고 말했다. 또다른 대상 수상자 레일랩(RAIL LAB)의 문병진씨(31세)는 “AI나 블록체인은 이미 많이 알려진 분야인만큼 어떤 부분에서 차별점을 두어야 할지 고민을 많이 했다”고 전했다. 우수상을 수상한 닌자랩스의 이호재씨(28세)는 “해커톤에서 처음 상을 받아 기쁘다”며 소감을 밝혔다. 같은 팀 오승준씨(23세)는 “많은 사람들의 아이디어를 볼 수 있어 좋았다”며 “블록체인을 주로 트레이딩이나 디파이(DeFi) 영역으로만 여겼는데, 실물 경제와 연결되는 지점이 많아 생각을 달리할 수 있는 기회였다”고 말했다. 인호 소장은 “아이디어들이 모두 훌륭했다”면서 “금융 분야는 제도적 제약이 큰 만큼 사업 아이템의 구현 경로를 구체화하는 것이 중요하다”고 말했다. 한신대학교 AI·SW학과 학생들로 구성된 IOS랩(LAB)팀은 위치·맥락 기반 QR 피싱 실시간 차단시스템을 발표했다. 송가영씨(22세)는 “요즘 QR코드 사용이 많아지면서 이를 악용한 범죄도 늘고 있어 방지할 수 있는 사업 아이템을 생각하게 됐다”며 “대회 참가가 처음이라 긴장되지만 열심히 해보겠다는 마음으로 왔다”고 말했다. 출처: [헤럴드경제] https://biz.heraldcorp.com/article/10736228

언론보도 산업경영공학과 함일한 겸직교수, [스타트업 리포트] “태양광 발전의 에어비앤비 같은 회사”

협동조합 방식으로 태양광 발전에 투자해 공유경제 실현 AI 접목한 플랫폼으로 태양광 발전 시설을 효율적으로 운용 인공지능(AI) 시대를 맞아 전력이 중요한 변수로 떠올랐다. AI에 필요한 데이터센터가 많은 전력을 소모하기 때문이다. 신재생에너지 플랫폼을 만든 신생기업(스타트업) 에이치에너지가 관심을 받는 이유이기도 하다. 2018년 이 업체를 설립한 함일한(55) 대표는 태양광 발전에 AI와 공유경제를 도입했다. 그가 말하는 에너지의 공유경제란 생산자부터 소비자까지 하나의 생태계를 이뤄 서로에게 도움을 주는 것을 말한다. 서울 학동로에 위치한 에이치에너지 사무실에서 함 대표를 만나 에너지의 공유경제를 위한 방법을 들어봤다. 함일한 에이치에너지 대표는 태양광 발전에 AI와 공유경제를 도입해 효율을 높이고 참여자들의 수익을 극대화했다. 에이치에너지 제공 45세에 늦깎이 창업한 이유 포항공대에서 수학으로 석사 학위까지 받은 함 대표는 수학 알고리즘을 이용한 컴퓨터 비전을 전공했다. 컴퓨터 비전이란 인공지능(AI)을 이용해 컴퓨터가 영상을 인식하고 분석하는 것을 말한다. 대학 졸업 후 1996년 입사한 첫 직장이 LG CNS였다. 이 곳에서 프로그래머로 일하다가 LG CNS가 대규모 태양광 개발 사업을 하면서 환경에너지 총괄 컨설턴트를 맡았다. "신문지에 소고기를 싸가지고 가서 마을 이장을 만나 막걸리를 따라주며 태양광 발전사업을 위한 부지 구입에 반대하지 말라고 설득하는 일을 했어요. 그런 일에 장래성이 있어 보이지 않았죠." 2013년까지 18년간 LG CNS에서 근무하고 빅데이터를 이용해 전기사용 행태를 분석하는 에너지 기업 인코어드 테크놀로지로 이직했다. 그곳에서 전략총괄로 4년간 일하며 국내 에너지 시장을 살펴본 그는 47세 나이에 지금의 회사를 늦깎이 창업했다. "그 무렵 야놀자와 우아한형제들 등 공유경제 서비스를 제공하는 업체들이 부상했어요. 이런 것을 보며 공유경제와 플랫폼 서비스를 이용해 태양광 사업을 풀어보자는 생각을 했죠." 태양광 발전에 관심을 가진 이유는 도전의식 때문이었다. "예전부터 태양광 사업을 해서 누구보다 잘 알았어요. 에너지 문제 등을 보며 결국 재생에너지로 갈 수 밖에 없는데 그러려면 재생 에너지가 가진 한계를 극복해야 한다고 봤어요. 이런 한계를 기술로 바꾸고 싶었어요. 전력 사업을 기술로 바꿔보자는 생각이 창업 동기였죠." 이미지 확대보기 에이치에너지가 경북 경산시에서 운영하는 태양광 발전시설. 토지보다 유리한 건물 지붕을 이용해 태양광 발전을 한다. 에이치에너지 제공 협동조합으로 태양광 발전 함 대표는 태양광 발전을 공유경제로 풀 수 있는 방법을 협동조합에서 찾았다. 협동조합을 만들어 태양광 발전에 투자해 수익을 구성원들이 나눠 갖는 것이다. 쉽게 말해 조합에서 태양광 발전 설치비를 대는 것이다. 수익은 태양광 발전시설이 한국전력에 전기를 판매해 거둔 이익을 나눠 갖는다. 조합에는 투자 안전장치로 금융기관들이 특수목적법인(SPC)을 만들어 참여할 수 있도록 했다. "개인이 출자자로 참여한 협동조합에서 발전에 투자하고 수익을 조합원들이 나눠 가져요. 발전소 부지를 찾고 운영하는 것은 플랫폼 서비스를 제공하는 에이치에너지가 맡아요. 발전소를 짓는 것은 지역 시공사가 담당하고, 개인은 나눠주는 수익을 받으면 돼요." 여기서 수익을 높이기 위해 주목하는 것이 건물 지붕이다. 지붕은 토지 개발보다 비용이 적게 들고 지역의 반대도 덜하다. "전국에 별다른 시설 없이 놀고 있는 지붕이 많아요. 또 웬만한 지붕에는 전기선이 거의 설치가 돼 있어요." 반면 토지를 개발해 태양광 사업을 하려면 쉽지 않다. “몇 천 억원을 들여 땅을 샀는데 여러가지 이유로 전기를 운송할 선로가 놓이지 않는 경우가 많아요. 그렇게 몇 년을 기다리면 망하죠.” 그래서 함 대표는 에이치에너지를 "태양광 발전의 에어비앤비 같은 회사"라고 말한다. "지붕이 비어 있는 건물을 찾아 태양광 발전 사업을 하도록 연결해 줘요. 건물주는 지붕을 빌려줘 돈을 벌고, 시공업체들은 설치 공사를 맡아 수익을 올려요. 협동조합에 참여한 개인 투자자들은 발전 수익을 나누며 공유 경제를 실현하죠." AI로 발전 효율 극대화 함 대표는 비어 있는 건물을 찾아 발전소를 설계하고 운영하는 과정을 모두 인터넷과 인공지능(AI)으로 처리해 비용과 시간을 절약하고 수익을 극대화했다. "네이버 지도를 보고 비어 있는 건물을 찾아 인터넷으로 설계하기 때문에 일일이 전문 설계사를 보낼 필요가 없어요. 지도에서 윤곽선이 불명확한 부분은 구글의 AI '제미나이'를 기반으로 만든 AI가 바로 잡아요." 발전시설 설치는 전국의 20만 개 지역 시공업체가 맡는다. 시공 작업도 중간 단계를 없애 플랫폼에 참여하는 시공업체들이 더 많은 몫을 가져가도록 했다. "원래 태양광 발전 사업은 맨 위에 장비를 구입하는 원청업체가 있고 중간에 설계업체를 거쳐 맨 아래 직접 공사하는 시공업체로 구성된 피라미드 구조입니다. 그렇다 보니 시공업체들이 가져가는 몫이 적어 영세해요. 여기서 중간 단계를 없애 플랫폼에 참여한 시공업체들이 직접 공사를 맡을 수 있도록 했어요. 그만큼 시공업체들이 가져가는 몫이 커졌죠. 그 바람에 시공업체들이 비어 있는 건물 지붕을 찾아서 올릴 정도로 적극 참여해요." 이 과정이 모두 플랫폼 서비스로 이뤄진다. 개인이 협동조합에 투자자로 참여하는 플랫폼은 '모햇', 개인이 소유한 태양광 발전시설의 운영을 구독료를 내고 맡기는 서비스는 '솔라온케어', 건물주가 지붕을 등록해 놓고 임대료를 받을 수 있는 서비스는 '솔라쉐어'다. 솔라온케어에도 자체 개발한 '헬리오스 매트릭스'라는 AI를 적용해 각 발전설비를 관리한다. "AI가 각 발전소를 진단해 분석하고 문제 해결 방법까지 알려줘요. 이를 위해 각 발전소에 AI가 기상 상태를 파악할 수 있도록 감지기를 설치했어요. AI가 감지기를 통해 수집한 정보를 기상청 날씨 정보와 결합해 학습하며 분석력을 높여요." 이미지 확대보기 함일한 에이치에너지 대표가 서울 학동로 사무실에서 인터뷰를 하며 태양광 발전 플랫폼 '모햇'에 대해 설명하고 있다. 에이치에너지 제공 "원전 1기 발전 규모 넘어설 것" 태양광 발전에 투자하는 협동조합의 수익률은 연 평균 10.7%다. 개인 투자자들의 수익은 매달 자동 지급된다. "지붕에서 생산한 재생에너지의 판매가격을 땅에서 생산하는 재생에너지보다 1.5배 더 쳐줘요. 지붕은 규모가 작아 수익이 적게 나는 것을 높은 단가로 보전해 주죠." 협동조합의 가입 조건은 100만 원 이상 투자하는 것이다. "투자 상한선은 없지만 협동조합법상 특정 개인의 투자금이 전체 금액의 30% 이상을 넘지 못해요. 가입 기간은 조합별로 1, 3, 5년입니다." 현재 이 업체가 운영하는 협동조합은 9개이며 추가로 2개를 더 모집하고 있다. "조합 하나당 평균 약 1,500억 원 규모로 구성돼요. 여기에 평균 6,000명이 참여하죠." 모햇 플랫폼을 통해 조합에서 투자한 태양광 발전 규모는 200㎿를 넘어섰다. "솔라온케어를 통해 위탁 운영하는 태양광 발전시설까지 합치면 700㎿ 이상입니다. 액화천연가스(LNG) 발전소의 발전 규모가 500㎿, 원자력발전 1기당 발전 규모가 1GW인 점을 감안하면 무시 못할 규모죠. 올해 말이면 원전 1기당 발전 규모를 넘어설 겁니다." 참여 중인 발전시설 개수만 지난 1월 말 기준 5,700개다. 참여하려는 발전소가 급속하게 늘고 있어서 다음 달이면 1만개를 넘어설 전망이다. "이 가운데 절반 이상은 위탁 받아 운영하는 개인 발전시설이죠." 유튜브를 통해 서비스를 알리면서 발전소들의 참여가 급속하게 늘었다. "3개 유튜브 채널을 운영하면서 해외 시장도 공략하려고 해요." "직접 전기 판매하는 회사 될 것" 이 업체는 위탁 받은 발전시설의 운영비와 일부 지역에서 한전 대신 해당 지역의 기업과 주택에 전기를 판매해 수익을 올린다. "경상북도에서 규제 예외인 샌드박스로 지정해 '알뜰 전기요금제'라는 이름으로 주택에 전기를 저렴하게 판매해요. 발전량의 18%를 알뜰 전기요금제로 직접 판매하죠." 저렴한 요금의 비결은 운영 효율화다. "원자력 발전소를 소유한 일본 도쿄전력보다 15% 낮은 요금으로 전기를 팔아요. 비결은 구체적으로 밝힐 수 없지만 상대적으로 낭비 요소를 제거한 운영 효율화죠." 매출은 지난해 1,000억 원을 기록했으며 올해 1,600억 원 달성이 목표다. 영업이익률은 지난해 5%였고 올해 12%까지 끌어올릴 계획이다. 투자는 KDB산업은행, 스탁인베스트먼트, 포스코기술투자, 포항공대기술지주 등에서 총 430억 원을 받았다. 함 대표는 AI 이용 확대가 태양광 발전에도 기회가 될 것으로 본다. "AI 확대로 늘어나는 전력 수요를 감당하려면 원전과 함께 재생에너지가 필요해요. 소형모듈식원자로(SRM)를 포함해 원전은 설치에 오랜 시간이 걸려요. 반면 태양광은 2~3개월이면 설치 가능해 빠르게 전기를 생산할 수 있죠. 결국 원전과 LNG 등 기존 발전방식 및 태양광 등 신기술 방식이 함께 쓰여야 해요." 해외에도 진출할 예정이다. 특히 일본에서 전력 소매 사업을 준비 중이다. "일본은 민간기업이 전기 판매를 할 수 있도록 시장이 완전 개방됐어요. 그 바람에 편의점에서도 발전을 해서 전기를 팔아요. 일본에서 올해 중 플랫폼 서비스를 통해 전기를 일반에 판매하려고 준비 중입니다." 장기적인 목표도 직접 전기를 판매하는 회사로 성장하는 것이다. "지역에서 필요로 하는 전기는 지역에서 직접 만들어 쓰자는 것이 목표입니다. 전기 생산부터 판매까지 모든 것을 아우르는 에너지 회사로 키우고 싶어요." 출처:https://www.hankookilbo.com/news/article/A2026051914350000805?did=NA

수상 산업경영공학과 김광용 박사후연구원(공동저자: 장봉규 교수, 이현탁), 국토연구원 제24회 국토연구 우수논문상 최우수상 수상

"국토연구원, ‘제24회 국토연구 우수논문상’ 선정" □ 국토연구원(원장직무대행 김명수)은 5월 8일(금) 제24회 국토연구 우수논문상 시상식을 개최했다. ◦ 최우수상에 ‘한국 부동산 시장의 동태적 관계 분석’, 우수상에는 ‘상권 활력 및 업종 다양성 지수를 활용한 서울시 골목상권의 특성 및 동태적 변화 분석’, ‘제조업 입지 이동유형별 결정요인과 지역 고용효과에 관한 연구’, ‘지역 간 통행 네트워크를 활용한 지역의 고용성장 분해 - 공간변이할당분석과 군집분석을 중심으로’, ‘탈(脫)석탄 정책은 지역격차를 심화시키는가?: 공간연산일반균형(SCGE)모형의 활용’ 총 5편의 논문이 선정됐다. □ 최우수상을 수상한 김광용(포항공과대학교 산업경영공학과 박사후연구원) 등의 “한국 부동산 시장의 동태적 관계 분석”은 부동산 가격-임대료 비율의 변동을 야기하는 각 요소에 대한 규명을 통해 한국 부동산 시장의 내부 작동 메커니즘을 규명한 연구이다. 이를 위해 이 연구는 가격-임대료를 구성하는 네 가지 근원적 요소를 기대수익률, 전세가격, 월세보증금, 전월세전환율로 구분하고 Campbell-Shiller 현재가치 모형을 활용하여 각 요소의 순수한 충격이 부동산시장에 미치는 동태적 파급 경로를 분석하였다. 기존 연구들이 변수 간 정태적 관계나 특정 변동의 원인 규명에 집중하였던 것에 비해 이 연구는 여러 시장 변수들이 특정 충격에 대해 어떻게 상호작용하며 조정되는지 규명하였다는 측면에서 학술적인 의의가 크다. 분석결과와 관련해서도 서울 아파트 매매, 전세, 월세 시장이 독립적으로 움직이는 것이 아니라 서로 연결되어 있음을 실증적으로 규명하고, 이를 통해 개별 가격 수준이 아닌 각 지표들의 관계 변화를 중심으로 부동산시장을 진단해야 함을 시사한다. 이러한 분석결과는 동일한 부동산 가격 상승이 나타나더라도 그 동인에 따라 차별화된 정책적 대응이 필요하다는 구체적인 함의를 제시한다는 측면에서 실용적 가치가 높다. □ 1982년 창간한 등재학술지 「국토연구」는 국토 관련 연구의 새로운 접근방법과 해석을 제시하는 전문 학술지로 연 4회 발간된다. 국토연구원에서는 「국토연구」에 한 해 동안 게재된 논문 전체를 종합평가하여 ｢국토연구｣ 우수논문상을 선정하여 포상하고 있다. 최우수상에는 300만 원, 우수상에는 150만 원의 상금을 수여한다. 출처: [국토연구원] https://www.krihs.re.kr/board.es?mid=a10403010000&bid=0008&act=view&list_no=398443&nPage=1

언론보도 산업경영공학과 고영명 교수, [기고]AI 팩토리, 도입을 넘어 실행으로

산업경영공학과 고영명 교수님께서 한국산업기술기획평가원에서 발간하는 테크포커스 5월호에 기고한 내용 공유 드립니다. 테크포커스 5월호와 추출된 PDF 파일(첨부) 참고하세요. 테크포커스 5월호 바로가기 👉 https://www.techfocus.kr/challenge/31