본격화된 한국형 AI, 영상 이해 '멀티모달' 고도화도 속도전

작성일 08-10

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          <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="de02535a486b20d513ad4888ec974173c53ff8f2ea03d419edd3b3792316b2ec" dmcf-pid="XRLgqBlote" dmcf-ptype="figure">
           <p class="link_figure"><img alt="[서울=뉴시스] 배경훈 과학기술정보통신부 장관이 5일 인천광역시 연수구 쉐라톤그랜드호텔에서 열린 'APEC 글로벌 디지털 AI 포럼' 에 참석해 구글 전시부스에서 설명을 듣고 있다. (사진=과학기술정보통신부 제공) 2025.08.05. /사진=류현주" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202508/10/moneytoday/20250810151639010gkuv.jpg" data-org-width="1200" dmcf-mid="GvqbSviBHJ" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img1.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202508/10/moneytoday/20250810151639010gkuv.jpg" width="658"></p>
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            [서울=뉴시스] 배경훈 과학기술정보통신부 장관이 5일 인천광역시 연수구 쉐라톤그랜드호텔에서 열린 'APEC 글로벌 디지털 AI 포럼' 에 참석해 구글 전시부스에서 설명을 듣고 있다. (사진=과학기술정보통신부 제공) 2025.08.05. /사진=류현주
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          <p contents-hash="fd9c43e3eb59be17789c67d99b755bbfa2aae67cae9f0368164fd8d75b372e85" dmcf-pid="ZeoaBbSg5R" dmcf-ptype="general"><br>과학기술정보통신부가 이달 들어 독자 AI(인공지능) 파운데이션 모델 5개 컨소시엄을 선정한 데 이어 방송·영상 AI 학습용 데이터셋 구축 사업자 컨소시엄 4곳까지 잇따라 선정하면서 'K-AI'(한국형 AI) 구축에 속도를 높이고 있다. 국가대표급 AI에 영상 이해 능력까지 장착시켜 글로벌 시장에서도 경쟁력 있는 모델을 만들어내는 데 기여할 수 있을 것이라는 기대감도 커진다.</p>
          <p contents-hash="7e8d9a7ffeb8b48f6c30398c75b7f75e3716b2f014b3277367fede587d7ea9b8" dmcf-pid="5fxRF3wMGM" dmcf-ptype="general">과기정통부 고위 관계자는 10일 머니투데이와의 통화에서 "독자 AI 파운데이션 모델 프로젝트와 방송·영상 AI 학습용 데이터셋 구축 사업이 동시에 추진된 것"이라고 설명했다. 지난 4일 △네이버클라우드 △업스테이지 △SK텔레콤 △NCAI(엔씨에이아이) △LG AI연구원 등을 중심으로 한 5개 팀을 선정한 독자 AI 파운데이션 모델 사업을 기획하는 단계서부터 이들 정예팀이 개발할 AI를 학습시키는 데에 필요한 방송·영상 AI 학습 데이터셋을 구축하는 사업까지 함께 추진했다는 얘기다.</p>
          <p contents-hash="7d9fc306993dbd4a52804fe5aac1b348eb4d272379288fb279de555d2abccfaa" dmcf-pid="14Me30rRYx" dmcf-ptype="general">방송·영상 AI 학습용 데이터 구축사업은 지난 6월 5일에, 독자 AI 파운데이션 모델 사업은 같은 달 20일에 각각 공고가 나왔다. 별도의 사업 공고로 나왔지만 둘 다 한국형 AI 개발에 필요한 컴퓨팅 인프라와 AI 모델을 개발하는 데 필요한 사업이라는 데서 공통점이 있다.</p>
          <p contents-hash="98dcc022ed8ffd83266ddea8cae6bf2472072472c99643ab5f3afa848e7e3847" dmcf-pid="t8Rd0pme5Q" dmcf-ptype="general">기존 생성형 AI 모델들이 주로 텍스트, 이미지 등을 학습해 이를 텍스트로 된 프롬프트(명령어)에 의해 산출물을 만들어낸다면 멀티모달 AI 모델을 위해서는 영상을 이해하고 영상을 만들어내기 위한 데이터가 별도로 필요하다. 기존의 텍스트, 이미지를 넘어 표, 음성 등을 포함해 영상까지 이해하고 만들어내는 '멀티모달' AI로 고도화시키기 위해서는 이를 위한 데이터가 별도로 필요하다는 것이다.</p>
          <p contents-hash="00c02f3a0793fc2be94030a528598c510d426b083beb056ec623de97735e66bf" dmcf-pid="F6eJpUsd5P" dmcf-ptype="general">영상 데이터는 기존 텍스트 위주의 데이터에 비해 풍부한 맥락과 상황 정보를 담고 있다는 특징이 있다. 특히 영상과 음성, 자막 등이 함께 어우러진 정보인 만큼 정보의 밀도가 매우 높다는 점도 AI 학습에 유용하다.</p>
          <p contents-hash="b5080d511b136d0ad48c90bd83ef880604f8607e6d6a49d50d667c04a93193e7" dmcf-pid="3PdiUuOJY6" dmcf-ptype="general">이를 위해 MBC와 지역 MBC, KBS, KT ENA 등을 주관사로 한 4개의 컨소시엄이 방송·영상 AI 데이터셋 구축사업을 추진하는 사업자로 선정됐다. 여기에는 독자 AI 파운데이션 모델의 컨소시엄 주관사이기도 한 네이버클라우드, LG AI연구원 등도 컨소시엄 구성기관으로 참여한다. 이들 4곳의 컨소시엄은 보도, 시사·교양, 예능, 드라마, 다큐멘터리, 전통 사극 등 방송·영상 분야에서도 각 사의 강점 분야를 중심으로 5000시간 이상씩의 AI 학습용 데이터를 구축해 2만1000여 시간어치를 만들게 된다.</p>
          <p contents-hash="08349574bee1cf9f367d9d9b44e6049caa5e30772c4749612c540970789bfa3d" dmcf-pid="0QJnu7IiH8" dmcf-ptype="general">이렇게 만들어진 자료는 방송·영상 제작을 위한 AI 모델에 직접 활용되는 것은 물론이고 독자 AI 파운데이션 프로젝트 5개 컨소시엄에 제공된다. NIA(한국지능정보사회진흥원)이 AI 기술 개발을 위해 운영하고 있는 AI 허브 내의 '안심존'에도 연구·교육용 AI 개발을 위해 이 데이터셋이 제공된다.</p>
          <p contents-hash="77fbed66d9c102257ab8079649e270318cd101ea8f39153ad3a926d1a1940a3f" dmcf-pid="pxiL7zCnZ4" dmcf-ptype="general">독자 AI 파운데이션 모델 사업자로 선정된 한 기업의 관계자는 "독자 AI 파운데이션 모델 사업에서 추진하는 데이터 공동구매 등의 대상은 주로 전문 지식과 관련한 데이터들 위주"라며 "영상 데이터에 대한 니즈(수요)는 항상 있었고 이번 방송·영상 AI 데이터셋 사업도 이같은 데이터를 구축하기 위한 것"이라고 설명했다.</p>
          <p contents-hash="2982153761af610ff13172ef4d61e8d8e17d06f6898bfa2012109c0eb52631da" dmcf-pid="UMnozqhLXf" dmcf-ptype="general">이 관계자는 "미국 기업들은 유튜브 등에 올라와 있는 수억 시간 분량의 데이터를 학습에 활용한다"며 "2만1000여 시간의 학습용 데이터 구축 목표가 달성된 후에도 영상 AI 학습 데이터는 계속 만들어질 필요가 있다"고 했다. 향후 독자 AI 파운데이션 모델이 오픈소스 형태로 국내 산업계·학계·연구계에 오픈될 한국형 멀티모달 AI 모델이 고도화되기 위해선 풍부한 영상 데이터도 더 확충돼야 한다는 것이다.</p>
          <p contents-hash="446be5904cbc6ca91b75f741edbe20de8ff0f62b6c551b7f6dc33bad0ed9eed8" dmcf-pid="uRLgqBloHV" dmcf-ptype="general">황국상 기자 gshwang@mt.co.kr</p>
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