"영화가 현실로"…인간 대체할 LG의 '초거대 AI' 베일 벗었다

기사입력 : 2021년12월14일 10:01

최종수정 : 2021년12월14일 10:01

LG AI 연구원, 초거대 AI '엑사원' 공개
국내 최대 학습능력 보유.."말하는 대로"
전자·화학·통신 등 LG 계열사에 투입
챗봇 고도화, 신소재·신물질 발굴에 적용

[서울=뉴스핌] 서영욱 기자 = LG가 초거대 AI '엑사원(EXAONE)'을 전격 공개하며 글로벌 초거대 AI 생태계 확장을 예고했다.

LG AI연구원은 14일 오전 설립 1주년을 맞아 온라인으로 진행한 'LG AI 토크 콘서트'에서 '엑사원'을 공개하고 주요 연구 성과와 향후 계획을 발표했다.

초거대 AI는 대용량의 연산이 가능한 컴퓨팅 인프라를 기반으로 대규모 데이터를 스스로 학습해 인간처럼 사고·학습·판단할 수 있는 AI를 말한다. 특정 용도에 국한되지 않고 다양한 분야에서 활용이 가능하다.

◆국내 최대 3000억개 파라미터 보유..인간 의사소통 습득

LG의 초거대 AI '엑사원'은 'EXpert Ai for everyONE'의 축약어로 '인간을 위한 전문가 AI'를 의미한다.

LG AI연구원은 지난 5월부터 인간의 뇌에서 정보를 학습하고 기억하는 시냅스와 유사한 역할을 하는 인공 신경망의 파라미터를 13억개, 130억개, 390억개, 1750억개 등 단계적으로 키우며 초거대 AI를 연구해왔다. 파라미터는 AI가 딥러닝을 통해 학습한 데이터가 저장되는 곳을 말하며, 이론상 파라미터가 많을수록 AI가 더 정교한 학습을 할 수 있는 것으로 알려져 있다.

14일 진행된 LG AI 토크 콘서트에서 배경훈 원장이 키노트스피치를 하고 있다. [사진=LG]

엑사원은 국내 최대인 약 3000억개의 파라미터를 보유하고 있다. 언어뿐 아니라 이미지와 영상에 이르기까지 인간의 의사 소통과 관련된 다양한 정보를 습득하고 다룰 수 있는 멀티 모달리티(Multi-Modality) 능력을 갖췄다.

LG AI연구원은 멀티 모달 AI로 가는 첫 단계로, 자체 개발한 알고리즘으로 언어를 이미지로, 이미지를 언어로 변환하는 기술을 구현했다. 뿐만 아니라 품질 역시 글로벌 최고 수준의 성능을 의미하는 SOTA(State-of-the-art)를 달성했다. 향후 멀티 모달 AI 기술이 고도화되면 AI가 데이터를 습득해 이해하는 수준을 넘어 추론하고 시각과 청각 등 다양한 감각 영역을 넘나드는 창조적 생성을 할 수 있다.

예를 들어 기존 AI는 텍스트를 분석해 이미지를 찾는 수준이었다면, '엑사원'은 "호박 모양의 모자를 만들어 줘"라고 말하면 학습된 정보를 기반으로 스스로 판단해 '호박 모양의 모자' 이미지를 새롭게 만들어 낸다.

LG AI연구원은 멀티 모달 AI를 개발하기 위해 세계 최대 규모의 학습 데이터를 활용했다. 엑사원은 말뭉치 6000억개와 언어와 이미지가 결합돼 있는 고해상도 이미지 2억5000만장 이상을 학습했다.

엑사원은 LG전자, LG화학, LG유플러스, LG CNS 등 LG 계열사들이 보유하고 있는 전문 데이터를 포함해 논문, 특허 등 정제된 말뭉치들을 학습해 다양한 산업 분야에서 전문가로 활약할 수 있는 가능성을 높여 가고 있다. 또 원어민 수준으로 한국어와 영어를 이해하고 구사하는 이중 언어 AI라는 점도 차별화 포인트다.

◆챗봇, 신소재·신물질 발굴에 사용..전자·화학·통신 분야 적용

LG AI연구원은 엑사원을 제조, 연구, 교육, 금융 등 사실상 모든 분야에서 '상위 1% 수준의 전문가 AI'로 활약할 수 있도록 만든다는 계획이다. 연구원은 ▲LG 계열사와의 협업을 통한 실증 ▲국내를 포함한 글로벌 AI 연합 결성으로 활용 영역 확대 ▲초거대 AI 대중화를 통한 상생 환경 구축 등 3단계 계획을 발표했다.

우선 엑사원을 사용할 수 있는 통로인 오픈 API(Application Programming Interface)를 LG 계열사들에게 공개해 전자·화학·통신 등 LG 사업 전반에 초거대 AI를 적용할 수 있도록 했다. 각 사는 언어에 내포돼 있는 감정까지 이해하며, 인간처럼 자연스럽게 고객과 대화하는 챗봇 고도화, 지100년간의 화학 분야 문헌 약 2000만건에 대한 분석과 학습을 통한 신소재·신물질 발굴 등에 엑사원을 실제 적용하고 있다.

기존 AI는 전공자가 논문이나 특허와 같은 전문 문헌을 직접 읽고 내용을 요약해 데이터베이스에 입력한 것을 학습해 왔다. 반면 엑사원은 스스로 문헌을 읽고 분석한 뒤 데이터베이스를 구축한다.

엑사원이 데이터를 축적하며 학습하는 과정을 통해 연구의 속도는 비약적으로 상승한다. 고급 인력들이 단순 작업이 아닌 더 가치 있는 일에 시간을 더 집중할 수 있게 된 것이다. 동시에 인류의 난제를 푸는 실마리를 엑사원이 제공할 수도 있다.

LG AI연구원은 금융, 패션, 유통, 교육 등 다양한 글로벌 파트너사와 함께 연합(Alliance)을 결성해 초거대 AI 활용 영역을 넓혀 나갈 계획이다. 연구원은 글로벌 파트너사와의 연합을 결성할 때 가장 중요한 요소인 데이터 보안 문제를 해결하기 위해 '엑사원-튜닝(EXAONE-Tuning)'이라는 알고리즘도 자체적으로 개발했다.

연구원은 궁극적으로 초거대 AI를 일부 기업이 독점하는 것이 아니라 일반 대중까지 공개하는 대중화를 통한 상생 환경 구축 방안도 검토 중이다.

◆항암치료제 개발 등 올해 18건 난제 해결

LG AI연구원은 이날 행사에서 지난해 12월 출범 이후 1년간의 성과들도 공개했다. 연구 분야에서는 '최적 경로 강화 학습', '작곡 하는 AI' 등 올해에만 18건의 논문이 AAAI, CVPR, ICLR, NeurlPS 등 세계 최고 권위의 인공지능 학회에서 채택되는 성과를 거뒀다.

또 LG 계열사들은 AI 조직과 협력해 사업 기여도와 난이도가 높은 산업 과제를 해결하는 데 AI를 도입했다. 올해는 '맞춤형 항암 치료제 개발을 위한 신항원 예측 모델 개발', '세계 최고 수준의 기계 독해(MRC) 기술을 적용한 챗봇 개발', '비지도 학습(Unsupervised Learning) 방식의 품질 검사 AI 세계 최초 상용화' 등 18건의 난제를 해결했으며, 내년에는 25건 이상의 난제 해결을 목표로 하고 있다.

배경훈 LG AI연구원장은 "어려운 난제를 해결하기 위해 끊임없이 도전하고 우수한 연구 성과를 바탕으로 고객에게 꼭 필요한 전문가 AI를 만드는 연구원이 되고자 한다"며 "캐나다 토론토대, 미국 미시건대, 서울대, 카이스트 등 국내외 주요 대학 및 석학들과 연구개발 연계 체계를 더욱 강화하고, 향후 API(Application Programming Interface) 공개 및 외부 파트너십을 통해 집단 지성으로 글로벌 초거대 AI 생태계를 만드는 데 기여하겠다"고 말했다.

syu@newspim.com

사진

광복군, 일본군 무장해제 "항복사실 모르느냐? 변상문의 '화랑담배'는 6·25전쟁 이야기이다. 6·25전쟁 때 희생된 모든 분에게 감사드리고, 그 위대한 희생을 기리기 위해 제목을 '화랑담배'로 정했다. 우리는 그들에게 전의(戰意)가 없는 것을 보이기 위해 기관단총을 모두 어깨에 걸쳤다. 그러고도 만일을 위해서 각각 산개하면서 뛰어내리기 시작했다. 드디어 내 차례가 왔다. 몸을 날렸다. 아. 그때 그 바람 냄새, 그 공기의 열기, 아른대는 포플러의 아지랑이, 그리고는 아무것도 순간적이었지만 보이지 아니했다. 그러나 어쩐 일인가? 우리 주변엔 돌격 태세에 착검한 일본군이 포위하고 있었다. 워커 구두 밑의 여의도 모래가 발을 구르게 했다. 코끼리 콧대 같은 고무관을 제독총에 연결한 험상궂은 방독면을 뒤집어쓴 일본군이 차차 비행기를 중심으로 원거리 포위망을 좁혀오고 있었다. 너무나도 위험한 상황이었다. 이것이 그리던 조국 땅을 밟고 처음 맞은 분위기였다. 동지들은 눈빛을 무섭게 빛내면서 사주경계를 했다. 그러나 아직 기관단총을 거머쥐지는 아니했다. 여의도의 공기가 움직이지 않는 고체처럼 조여들어 왔다. 뿐만 아니었다. 타고 온 C46형 수송기로부터 한 50여m 떨어진 곳의 격납고 앞에는 실히 1개 중대나 되는 군인들이 일본도를 뽑아 든 한 장교에게 인솔되어 정렬해 있었다. 그 앞에는 고급장교인 듯한 자들이 한 줄 또 섰고, 장군 몇 명도 있는 듯했다. 그러나 무엇보다도 8월 18일 한낮의 그 뜨거운 여의도 열기가 우리를 더욱 긴장시켰다. 격납고 뒤에까지 무장한 군인이 대기하고 있었다. 중형전차의 기관포도 이쪽을 향하고 있었다. 환호하는 광복군. [사진= 국사편찬위원회] 비행장 아스팔트 위엔 한여름의 복사열이 그 위기의 긴장처럼 이글대고 있었다. 어느새 우리는 땀에 젖어 있었다. 기막힌 침묵이 십여 분이나 지났다. 그러나 그들은 어떤 행동도 취해 오지 않았다. 마침내 우리가 발걸음을 옮겼다. 우리는 일본군 고급 장교들이 늘어선 쪽으로 한걸음 씩 움직였다. 각자 산개, 조심하라! 누군가가 이렇게 나직하게 말했다. 서해 연안으로 비행기가 고도를 낮출 때 누군가가 유서를 쓰던 일이 이 순간 내 머릿속에서 상기되었다. 일본군 병사들은 우리가 다가서자 의외로 포위망을 풀 듯이 비켜섰다. 우리는 아직 기관단총을 어깨에 멘 그대로였다. 일본군이 길을 열어주자, 그들도 일본군 육군 중장을 선두로 한 장교단이 우리 쪽으로 오기 시작했다. 그가 바로 조선주차군사령관 죠오쯔끼(上月良夫)였다. 쬬오쯔기는 그의 참모장 이하라 소장과 나남 사단장과 참모들을 뒤로 거느렸다. 우리도 좌우로 벌려 섰다. 쬬오쯔기가 「나니시니 이라시따노?(무슨 일로 왔소?)」말문을 열었다. 퍽 야무지게 보였다. 우리는 말 대신 영등포 상공에서 뿌리다 남긴 선전 전단을 내밀어 주었다. 우리의 임무가 일본어와 우리말로 적힌 전단이었다. 거긴 또 우리가 이렇게 들어오게 된 사연도 적혀있었다. 우리는 한 장씩 그 전단을 다른 일본군 장교들에게 나누어 주었다. 쬬오쯔끼는 이를 받아 읽고, "일본은 정전만 한 상태이니 일단 돌아갔다가 휴전 조약이 체결된 다음에 재입국하라"라고 말했다. 그러면서 은근히 위협했다. 자기네 병사들이 꽤 흥분되어 있으니, 만약 돌아가지 않으면 그 신변 보호에 안전책임을 지기가 어렵다는 분위기라고 했다. 이에 이범석 장군이 "네 놈들의 천황이 이미 연합국에 무조건 항복한 사실을 모르느냐? 이제부터는 동경의 지시가 필요 없다는 것을 알아야 한다"라고 맞섰다. 그러나 쉽사리 양보하지 않았다. 옥신각신 말이 몇 번 건너 왔다 갔다. 갑자기 쬬오쯔끼는 한 일본군 대령에게 일을 처리하라고 지시했다. 그러면서 그는 동경서 손님이 오기로 되어 있어 마중을 나와 있던 참이란 말을 하고는 물러가 버렸다" 이범석 장군은 일본군 측에 "조선 총독을 만나 담판 짓겠다'라고 요구했으나 거절당했다. 일본군 무장해제 임무를 띠고 국내로 들어 온 '광복군 국내정진군'은 아무런 소득도 올리지 못한 채 다음 날 8월 19일 14:30분 여의도 기지를 이륙하여 중국으로 돌아갔다. 광복군은 미군정이 시작되고 나서 한참이나 지난 다음에 개인 자격으로 귀국할 수밖에 없었다. 조짐이 좋지 않았다. / 변상문 국방국악문화진흥회 이사장 2025-09-29 08:00

사진

중국 전기차 주행거리 두배 증가 배터리 개발 [베이징=뉴스핌] 조용성 특파원 = 중국이 에너지 밀도를 두 배 증가시킬 수 있는 전고체 배터리를 개발해 낸 것으로 나타났다. 중국 칭화(淸華)대학 화학공학과의 연구팀은 '음이온이 풍부한 용매화 구조 설계'를 개발해 냈으며, 이를 기반으로 불소 함유 폴리에테르 전해질을 성공적으로 만들어냈다고 중국 관찰자망이 30일 전했다. 해당 연구 성과는 논문 형식으로 국제 학술지인 네이처에 등재되었다. 연구진이 만들어낸 폴리에테르 전해질은 고체이며, 연구팀은 해당 전해질을 사용하여 전고체 배터리를 제작했다. 제작된 전고체 배터리는 604Wh/kg의 에너지 밀도를 기록했다. 이는 현재 리튬 이온 배터리의 에너지 밀도가 150~320Wh/kg인 점을 감안하면 에너지 밀도가 두 배 이상 높아진 것이다. 동일한 무게의 배터리이지만 해당 전해질을 사용한 전고체 배터리는 두 배 이상의 전력을 충전할 수 있는 셈이다. 이론적으로 전기차의 1회 충전 주행 거리가 두 배 증가할 수 있게 된다. 현재 500km가량을 주행할 수 있는 전기차가 1000km를 주행할 수 있게 된다. 해당 전고체 배터리는 안전성 테스트도 통과하였다. 못을 박아도 화재와 폭발이 일어나지 않았다. 또한 120도의 높은 온도의 박스 안에 6시간 동안 방치되었지만, 연소나 폭발이 일어나지 않았다. 또한 500회 이상 충방전을 거치면서도 에너지 저장 용량은 안정적으로 유지되었다. 연구진이 만들어낸 전고체 배터리가 상용화된다면 많은 분야에서 활용이 가능해진다. 전기차의 주행 거리는 두 배 증가하며, 드론의 비행 거리도 두 배 증가하게 된다. ESS(에너지저장장치) 역시 부피당 저장 용량을 크게 끌어올리게 되며 ESS 소형화가 가능해진다. 칭화대 연구진이 개발한 전고체 전해질의 도식도 [사진=네이처 캡처] ys1744@newspim.com 2025-09-30 10:35