KT가 서울대학교·한국과학기술원(KAIST)과 함께 1년간 진행한 AI 핵심기술 공동연구의 최종 성과를 공유했다. 서울대와는 자율형 에이전트 상황 이해, 책임 있는 AI 평가 기준, 사용자 피드백 강화학습 프레임워크 등을, KAIST와는 프롬프트 압축·최적화 기술을 연구해 LLM 처리 효율을 높일 기반을 마련했다. KT는 이를 실제 모델과 서비스에 적용하기 위한 기술 검증과 내재화를 추진하고, 에이전틱 AI·RAI·피지컬 AI 등으로 협력을 확대할 방침이다.
- •서울대와 자율형 에이전트, RAI 평가기준, 한국적 데이터셋 등 공동연구
- •KAIST와 프롬프트 압축·최적화 기술로 LLM 입력처리 효율 개선
- •KT AX미래기술원 주도로 기술 검증·내재화 추진
- •에이전틱 AI·피지컬 AI·토큰 효율화 등으로 연구협력 확대 계획
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KT, 서울대·KAIST와 AI 공동연구 최종 성과 공유...핵심 기술 내재화 추진
- 1.KT, 서울대·KAIST와 1년간 진행한 산학 공동연구 최종 성과 워크숍 개최, 핵심 기술 KT 내재화 추진
- 2.서울대와는 자율 에이전트 상황 추론, RAI 평가·신뢰성, 한국어 데이터셋·행동예측, 사용자 피드백 강화학습 연구
- 3.KAIST와는 프롬프트 압축·최적화 기술 연구해 LLM 입력 처리 부담과 추론 비용 절감 기반 마련
- 4.KT, 에이전틱 AI·RAI·피지컬 AI·토큰 효율화 분야 후속 연구개발 협력 확대 계획
왜 중요한가?
국내 통신사가 대학 연구 역량을 실제 서비스 경쟁력으로 전환하려는 산학협력 사례로, 프롬프트 압축 등 비용 효율화 기술이 상용 AI 서비스 운영비 절감에 직접 기여할 수 있다는 점에서 의미가 있다.
KT가 서울대, KAIST와 함께 진행한 AI 공동연구 성과 공유는 국내 빅테크 기업과 학계가 AI 핵심 기술 내재화에 박차를 가하고 있음을 보여줍니다. 특히 자율형 에이전트, 책임 있는 AI(RAI) 평가 기준, 한국적 데이터셋 확보 등은 국내 AI 산업의 자립도를 높이고 한국 특유의 문화 및 사회적 맥락에 맞는 AI 서비스 개발에 필수적인 요소입니다. 이는 국내 AI 기술 생태계 강화와 국가 경쟁력 확보에 중요한 발판이 될 것입니다.
본문 미리보기
KT(대표 박윤영)가 서울대학교, 한국과학기술원(KAIST) 연구진과 함께 ‘서울대-KT-KAIST 산학 공동연구 최종 성과 워크숍’을 서울 서초구 KT우면연구센터에서 개최했다고 30일 밝혔다.이번 워크숍에 참석한 KT·서울대학교·KAIST의 50여명 연구진은 최근 1년간 함께 진행한 산학 공동연구의 최종 성과를 공유하고 관련 기술들의 KT 활용 방안을 논의했다.KT는 서울대와는 ▲자율형 에이전트를 위한 상황 맥락 이해 및 추론 ▲RAI(Responsible AI) 평가 기준 및 신뢰성 개선 ▲한국적 데이터셋 확보 및 행동 예측 모
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