KT, 서울대·KAIST와 에이전틱 AI·LLM 효율화 연구

에이전틱 AI·RAI·한국형 데이터·토큰 효율화 연구 성과 공유

행사 참석자들이 기념사진을 촬영하는 모습(사진 앞줄 오른쪽에서 4번째 KT AX미래기술원장 박재형 상무, 오른쪽에서 7번째 서울대학교 AI연구원 정문식 교수, 오른쪽에서 8번째 KAIST 김재철AI대학원 김기응 교수)ⓒKT

KT가 서울대학교·KAIST와 1년간 진행한 AI 공동연구를 마무리하고, 연구 성과의 실제 서비스·플랫폼 적용에 속도를 낸다.

KT는 서울대학교, KAIST 연구진과 함께 ‘서울대-KT-KAIST 산학 공동연구 최종 성과 워크숍’을 서울 서초구 KT우면연구센터에서 개최했다고 30일 밝혔다.

이번 워크숍에 참석한 KT·서울대학교·KAIST의 총 50여 명 연구진은 최근 1년간 함께 진행한 산학 공동연구의 최종 성과를 공유하고 관련 기술들의 KT 활용 방안을 논의했다.

KT는 서울대학교와 ▲자율형 에이전트를 위한 상황 맥락 이해 및 추론 ▲RAI(Responsible AI) 평가 기준 및 신뢰성 개선 ▲한국적 데이터셋 확보 및 행동 예측 모델 개발 ▲사용자 피드백 강화학습 프레임워크를 중점적으로 연구했다.

KAIST와는 프롬프트 압축 및 최적화 기술을 연구했다. 이를 통해 대규모 언어모델의 입력 처리 부담을 줄이고 AI 모델과 Agent 서비스의 추론 효율을 높일 수 있는 기반을 마련했다.

KT는 이번 공동연구를 통해 확보한 핵심 연구 성과가 실제 모델·플랫폼·서비스 경쟁력으로 이어지도록 기술 검증과 내재화를 추진한다. 또한 사업·기술 수요를 반영한 후속 과제를 발굴해 에이전틱 AI, RAI, 피지컬 AI, 토큰 효율화 등의 분야에서 연구개발 협력을 확대할 방침이다.

이재욱 서울대학교 AI연구원 원장은 “이번 공동연구는 대학의 연구 역량을 산업 현장의 실제 기술 과제와 연결하고, 연구 성과의 활용 가능성을 함께 검증했다는 데 의미가 있다”며 “앞으로도 KT와의 협력을 통해 학문적 성과가 AI 기술 혁신과 산업 경쟁력 강화로 이어지는 산학협력 모델을 발전시켜 나가겠다”고 말했다.

김기응 KAIST 김재철AI대학원 교수는 “AI 기술의 경쟁력은 모델 성능뿐만 아니라 실제 환경에서의 효율성과 활용 가능성에 달려 있다”며 “이번 공동연구에서 확보한 기술이 대규모 언어모델의 처리 효율을 높이고 산업 현장의 AI 활용을 확산하는 기반이 되기를 기대한다”고 전했다.

박재형 KT AX미래기술원장 상무는 “서울대·KAIST와의 협력으로 KT가 필요로 하는 핵심 AI 기술을 함께 완성했다”며 “이번 성과를 기반으로 대학과 함께 성장하는 연구개발 협력 모델을 확대하고, 연구 결과가 KT의 AI 경쟁력으로 이어지도록 지속 발전시키겠다”고 말했다.

한편 KT는 올해 AI 기술 연구와 산학협력을 확대하고 있다. 지난 3월 서울대·KAIST와 AICT 공동연구 기술 워크숍을 열어 효율적인 학습·추론, 차세대 인터페이스, 책임감 있는 AI 등의 연구 과제 현황과 중간 성과를 공유했다.