김덕현

AI 개발 가속 vs. 속도 조절, AI 안전 중요성 - DX2AX-7

2026-10-02T06:03:45Z

O AI 개발, 2가지 상반된 견해 AI 기술이 예상보다 훨씬 빠르게 발전함에 따라 (1) 기술개발을 가속화해서(이하, '액셀') AI가 제공하게 될 기회를 더 빨리, 더 많이 얻을 것인지 아니면 (2) 제어해서(이하, '브레이크') 예상되는 여러 가지 위협에 대응하는 것부터 할 것인지에 대한 논쟁이 커지고 있습니다. AI 기술개발 최전선에 있는

CIO의 새로운 역할/리더십 (by 가트너) - DX2AX-6

2026-09-25T03:28:35Z

가트너가 최근 소개한 CIO 가이드('Functional Activity Map for the IT Score for CIOs')에 의하면, CIO는 단순히 기업에 IT 자원을 제공하고 현업 부서의 정보화와 디지털 전환(DX)이나 AI 전환(AX)을 지원하는 종래의 역할을 넘어서 기업 자체가 발전하는 데 필요한 새로운 가치(예: 매출/이익 증대, 인재 양성

AI (기계지능) 발전 vs. SW (인간지능) 소멸 - DX2AX-5

2026-09-09T04:57:53Z

지난 주 (9월 3일) 오픈AI가 발표한 GPT-6 Astra (여러 개의 별, '별들'이란 의미)는 이제 진짜 인공범용지능(AGI)에 이른 것 같다는 평가를 받고 있습니다. 한 마디로 압도적인 기능/성능과 품질을 갖고 있는 AI 모델이라는 거죠. 새삼스런 얘기지만, AI라는 기계지능의 발전은 인간지능의 상대적 퇴보를 의미합니다. '지능(intellig

글로벌 기업의 AI 도입현황 조사 by 맥킨지 - DX2AX-4

2026-09-04T03:47:00Z

맥킨지는 2026. 8. 25, 'The state of AI in 2026: On the road to ROI'라는 제목의 서베이 결과 보고서를 발표했습니다. 주요 내용을 요약, 소개합니다. (AI가 요약한 것을 수정, 보완했습니다.) [ 조사 개요 ] - 조사 기간: 2026년 5월 4일~6월 8일 - 조사 대상: 전 세계 97개국, 전 직급·산업·기

AI 도입이 POC를 넘지 못하는 이유 - DX2AX-3

2026-09-04T03:43:40Z

기업이 AI 전환(AX)을 추진하면서 겪게 되는 공통적인 문제점 중 하나가 POC 프로젝트가 전사 프로젝트로 확산하지 못하거나 본 사업으로 추진했더라도 도중에 중단하는 일일 겁니다. POC(Proof of Concept)는 특정 유스케이스에 AI 기술을 적용해서 기대한 만큼의 성능이나 성과가 나오는지 여부를 확인하기 위한 프로젝트인 거죠. POC 결과물이

'피지컬 AI 훈련장'과 '과학화전투훈련장' 공통분모 - DX2AX-2

2026-09-04T03:39:42Z

한중과학기술협력센터(KOSTEC)에서 매주 보내 주는 뉴스레터를 받아보고 있습니다. 저에게는 중국의 최신 정책 동향을 파악할 수 있는 귀중한 채널 중 하나라서 이 기회를 빌어 센터장으로 파견 근무 중인 김준연 박사(SPRi 책임연구원)에게 감사드리고 싶네요. 중국 피지컬 AI 훈련장 70곳 가동, 46곳 추가 건설·계획'이란 건데.. * KOSTEC 기사

알맞은 도구 찾기 (예) 구형 GPU 활용 - DX2AX-1

2026-09-04T03:35:28Z

지난 2개월 동안 저는, 누가 시킨 것도 아닌데 '의무감' 비슷한 것 때문에 '소버린 AI 유감'이란 제목의 시리즈 글을 쓰느라 스트레스가 심했구요, 8.20(목)에 거기서 벗어 났습니다. (전체 글 다운로드 링크 https://naver.me/x0OYenrT). AI 기술 트렌드와 AI 전환(AX) 관련 스터디는 당분간 계속할 예정이기에 간단한 제 소

'소버린 AI 유감', 전체 글 파일 공유

2026-09-01T02:53:45Z

'소버린 AI 유감'이란 제목으로 지난 6월 말부터 8.19(수)까지 대략 2개월 동안 페이스북, 브런치, 네이버 블로그 등에 글을 올렸습니다. 짬짬이 쓰고 고치고, 새로운 이슈가 등장하면 또 업데이트하면서 쓰다 보니 시간도 오래 걸렸고 분량도 60장이 넘는 글이 됐습니다. 형식으로는 연구보고서 같은데 내용은 주관적 소견을 담은 에세이에 가깝습니다. 그러나

소버린 AI 유감(9/끝), 통합과 운영-下

2026-09-01T02:53:45Z

5.2 정부-민간 협업 거버넌스 구축 (계속) O 정부 주도에서 정부-민간 협업 방식으로 전환 소버린 AI가 추구하는 기술, 산업, 시장 주도권을 확보하려면 국내의 모든 가용한 역량을 결집하는 것은 물론, 필요한 경우 외국의 역량도 빌리거나 얻어와야 한다. 정부가 잘할 수 있는 일과 민간이 해야 할 일을 구분해서 역할분담하고 결과를 통합하는 것만이

소버린 AI 유감(8), 통합과 운영-上

2026-09-01T02:53:45Z

5.1 시스템 접근 & 플랫폼 접근 필요성 O 시스템 사고와 작업분할구조(WBS), 아키텍처와 로드맵 이 글에서 필자가 소버린 AI 전략/사업의 문제점으로 제기한 것들은 한발 더 들어가 보면 시스템 사고와 플랫폼 사고가 부족한 데서 비롯된 것임을 알게 된다. 시스템 사고(system thinking)는 대상을 (특정 부분이 아니라) 전체로, 또 그 속에

소버린 AI 유감(7), 사업 구성 개선방향

2026-09-01T02:53:45Z

4.2 소버린 AI, 사업 구성 개선방향 O 소버린 사업 (재)구성 필요성과 기본방향 앞에서 AI 행동계획 및 기본계획에 포함된 소버린 AI 관련 사업의 문제점으로 (1) AI 기술개발에 비해 AI 전환에 대한 투자가 상대적으로 적어서 기술 주도권을 확보한다고 하더라도 산업/시장 주도권은 확보하기 어렵고 (2) 독파모/국파모 기술개발과 산업/도메인별 A

소버린 AI 유감(6), 사업 구성의 문제점

2026-09-01T02:53:44Z

4.1 소버린 AI, 기존 사업 구성의 문제점 O AI 행동계획 및 기본계획 검토 국가든 기업이든 특정 목표를 달성하기 위해 무엇을 확보할 것인지, 구체적인 사업/과제를 정하는 것은 여러 가지 후보 과제들을 비교, 분석, 선택하는 전략적 의사결정 과정이다. 일반적으로 사업별 구현 가능성, 경제성, 정책적 긴요성, 기대효과나 파급효과 등을 비교,

소버린 AI 유감(5), 전략 수립-下

2026-09-01T02:53:44Z

3.4 소버린 AI 전략, SWOT 적용 예 이상에서 언급한 소버린 AI 전략의 목적/목표 자체가 안고 있는 문제점을 개선하기 위해서는 먼저 이해관계자들이 ‘소버린 AI는 AI 모델을 독자 개발하는 것만으로는 확보할 수 없고 기술개발 결과가 정부/기업/개인 소비자들이 기꺼이 선택, 사용하는 AI 솔루션으로 만들어져서 국가 핵심 산업의 경쟁력을 높이고 사회

소버린 AI 유감(4), 전략 수립-中

2026-09-01T02:53:44Z

3.2 독자개발: 필요성은 높음, 타당성은 낮음 O 독자개발의 함정, 기술/경제/운영/일정 타당성이 낮음 AI 파운데이션 모델을 독자개발 해서 미국-중국의 프리미엄급 AI 모델에 의존하지 않으려는 시도는 성공할 경우, 자주성, 독립성을 극대화할 수 있지만, 개발과정에서 나타나는 기술 및 관리 측면의 위험요소들을 해결하는 것뿐만 아니라 그것에 기반한 솔루션

소버린 AI 유감(3), 전략 수립-上

2026-09-01T02:53:44Z

3.1 소버린 AI에 대한 기대와 실제 O 소버린 AI에 대한 개념모형을 통해 공감대 마련 필요 언제부턴가 등장한 ‘소버린(sovereign) AI’는 무엇을 의미하는 용어일까? 아래는 조금 더 구체적인 설명들을 몇 가지 뽑은 것인데 상당히 추상적이고 내용도 조금씩 달라서 사람마다 제 나름의 해석을 할 수도 있다. o 나무위키: 특정 국가 또는 조직이 자

소버린 AI 유감(2), 국내/외 주요 동향

2026-09-01T02:53:44Z

2.1 AI 패러다임과 경쟁요소 변화 O AI 패러다임 자체의 변화, 의미 2022년 말 생성형 AI가 확산하기 시작한 시점으로부터 3년이 지난 지금, AI 패러다임 즉, 데이터를 학습/훈련해서 현실 문제를 해결하는 방식은 추론형, 에이전틱, 피지컬 AI 등으로 빠르게 발전하고 있다. 겉으로는 어느 날 갑자기 점프하는 단속적(斷續的) 전환으로 보이지만,

소버린 AI 유감(1), 글을 시작하면서

2026-09-01T02:53:44Z

소버린 AI 정책과 여건 변화 2010년 이후, 특히 생성형 AI가 세상을 놀라게 만든 2022년 말 이후 AI 기술은 매우 빠르게 발전해 왔으며 경제, 사회, 문화, 정치, 안보 등에 미치는 영향력도 점점 더 커지고 있다. 우리나라는 2019년 말 국가 AI 전략을 수립한 이후 세계 3위(G3) 국가가 되기 위해 노력하고 있으며 그런 정부 정책의 기조 중

소버린 AI 관련 정부 정책 유감, 시리즈 글 예고

2026-07-22T03:13:45Z

적어도 2~3년 동안 꾸준히 논란이 계속되고 있는 소버린 AI, 그것의 필요성은 대다수 국민들이 인정할 겁니다. 그러나, 필요성이 곧 당위성이나 타당성은 아니기에 저를 포함한 여러 전문가들이 반론 또는 이견을 갖고 있는 줄 압니다. 다시 말해서 '주권을 지키려면(: 필요성) 모든 것을 내가 직접 만들어야 한다'는 논리에는 동의할 수 없다는 겁니다. 옷 같은

(6) 잘못된 데이터/지식, 몇 가지 예 - 잘못된 데이터/지식에 기반한 착각 주의

2026-06-13T02:41:45Z

SW 제품을 HW 제품처럼 간주한 오류를 AI 시대에도 반복할 것인가? 건물이나 공산품 같은 HW 중심 제품은 사전에 설계된 규격대로 만들어진 시점의 제품 구성이나 상태를 완성품이라 할 수 있다. 그러나, SW 제품은 사실은 어느 한순간도 완성품이라 부를 수가 없다. HW에 비하면 SW 기술 발전과 사용자 요구/기대 변화가 너무나 빠르기에 생산자는

(5) 올바른 목표-전략의 필요성과 중요성 - 잘못된 데이터/지식에 기반한 착각 주의

2026-06-04T03:38:18Z

이상과 현실의 차이-1, 추격형 vs. 선도형 우리나라 과학기술 및 산업 정책에서 상당히 오래전부터 추구하고 있는 것 중 하나가 추격형(fast follower)에서 선도형(first mover)으로의 전환이다. 오늘날 우리나라 GDP 상승에 큰 기여를 하고 있는 반도체/메모리뿐만 아니라 지난 수십 년 동안 국가 경제의 중추 역할을 담당해 온 조선, 자동차