전남대-GIST, 인공지능(AI) 연구성과 워크숍 개최

'인공지능(AI) 중심도시' 광주를 대표하는 양대 선도 대학인 전남대와 GIST(광주과학기술원)가 최신 연구성과를 공유하는 학술행사를 개최했습니다.

양 대학은 28일 오후 2시 GIST에서 AI Transformation Everywhere(모든 영역의 AI 전환)를 주제로 공동 워크숍을 가졌습니다.

이번 행사는 고준 전남대 경영대학원장과 김기배 GIST AIX School 교수가 공동 주최했으며, AI와 빅데이터가 우리의 생활 방식을 전방위적으로 변화시키고 있는 가운데, 공학적 성과와 연구개발·경영 관리 간의 접점을 찾기 위해 마련됐습니다.

김동한 국토연구원 연구위원은 개회사에서 "AI는 더 이상 미래의 개념이 아니라 현재의 현실로, 우리가 일하고 배우며 소통하는 방식을 변화시키고 있다"며 "과학 연구 발전, 산업 자동화, 일상생활 개선 등 모든 변화의 중심에 AI가 있다"고 강조했습니다.

이번 워크숍은 양 대학 석·박과정 학생을 비롯 학계, 연구계, 산업계 전문가 총 31명이 참석해 △도시계획 및 행정에서의 AI 활용(좌장: 주시형 전남대 교수) △AI에 의한 노동과 삶의 변혁(좌장: 김기배 교수) △AI의 혁신 시스템(좌장: 고준 전남대 경영대학원 원장) 등 3개 세션으로 나눠 진행됐습니다.

이번 워크숍은 AI기술의 공학적 발전을 넘어서 관리와 사회적 적용 측면에서의 체계적 접근을 모색한 의미 있는 자리였습니다.

특히 도시계획, 노동과 생활의 변화, 혁신시스템이라는 세 가지 핵심 영역에서 AI의 변혁적 영향을 다각도로 분석함으로써, 향후 AI 관리 전략 수립에 중요한 통찰을 제공했습니다.

이번 행사는 산업통상자원부 한국산업기술진흥원(KIAT)과 한국연구재단(NRF) BK21 FOUR TRUST 사업단의 지원으로 마련됐으며, 지역 AI 생태계 발전과 산학연 협력 등 광주지역의 산업 경쟁력 강화에도 기여할 것으로 기대됩니다.

다음은 세션별 주제와 발표내용.


세션 1: AI를 활용한 도시계획 및 행정

△이지원 (GIST AIX School)= "GNN과 RNN을 통한 AI 기반 도시계획: 인간 이동성으로 기능구역 정의"

인간 이동성 분석은 AI 기반 도시계획에서 중요한 역할을 한다.
기존 연구는 격자당 인구수와 같은 정적 요인에 의존해 도시의 밤낮 간 동적 인구 변화를 반영하기 어려웠다.
이 연구는 공간적, 시간적 요인을 동시에 반영하기 위해 그래프 신경망(GNN)과 순환 신경망(RNN)을 결합한다.
GNN은 위치 간 공간적 관계를 학습하고, RNN은 시간에 따른 시간적 역학을 예측한다.
결합된 모델은 이동성의 변동을 시뮬레이션하여 인구 증감과 같은 시나리오 하에서 인구 이동을 분석할 수 있다.
이 연구는 도시 문제를 인식하고 정책 결정을 내려야 하는 정책입안자들을 위한 이동성 시뮬레이션을 제공하여 AI 기반 도시계획을 지원하고자 한다고 설명했다.

△Sumaiia Altyn (GIST AIX School)= "인간 이동성 데이터를 활용한 AI 기반 도시 네트워크 분석과 기능구역 설계"

이 연구는 2년간의 실제 궤적 데이터를 사용하는 AI 모델을 구축하여 도시 네트워크를 분석하고 인간 행동을 예측함으로써 더 반응적이고 적응적인 도시계획에 기여하고자 한다.
전통적인 도시계획은 공간적 움직임과 시간적 연속성을 연결하는 동적 피드백이 부족하다.
이를 극복하기 위해 실제 이동성 데이터셋에서 4단계 데이터 처리를 구현한다: (1) 데이터 처리, (2) 다중 그래프 구축, (3) 시공간 그래프 학습, (4) 구역별 클러스터링. 연구 결과는 기능적 구역 맵핑을 향상시켜 인간의 혼합 사용 행동을 식별하고 이러한 구역에서 증가 및 감소 활동을 드러냄으로써 향후 도시계획 실천에 기여할 것으로 전망된다.

△김태영 (GIST AIX School)= "차원 축소와 베이지안 최적화를 통한 컴퓨터 비전 적대적 사례 생성"

인공지능 모델은 높은 비선형성으로 인해 적대적 공격에 취약한 것으로 알려져 있다.
컴퓨터 비전에서 가장 일반적인 적대적 공격은 적대적 사례 생성이다.
최근 연구는 고차원 매개변수를 효과적으로 탐색하기 위해 블랙박스 최적화기인 베이지안 최적화(BO)를 활용한다.
그러나 BO를 사용한 고해상도 컴퓨터 비전 모델의 적대적 사례 찾기는 계산상 비용이 많이 든다.
이 문제를 해결하기 위해 오토인코더 기반 차원 축소와 BO 기반 적대적 사례 생성을 결합한 'RPBO 공격'을 제안한다.
이 공격은 제한된 쿼리 수에서 효과적인 적대적 사례 생성에 장점이 있으며, 가우시안 블러링과 같은 기존 방어 방법의 탐지를 회피하는 유용한 특성을 보였다.

△박영서 (GIST AIX School)= "공공부문 AI 변혁의 해석학적 프레임워크"

대형언어모델(LLM) 기반 에이전트 AI는 공공부문 도입 전에 두 가지 전제조건이 필요하다.
충분히 큰 모델 크기와 대규모 데이터셋 훈련, 그리고 LLM에서 데이터베이스 접근을 지원하는 쿼리 프로그래밍 또는 임베딩 모델이다.
이러한 전제조건은 다양한 서비스 도메인과 사용자 그룹을 갖는 공공부문의 에이전트 AI 도입 비용을 증가시키며, 아동과 고령자 같은 디지털 취약계층의 접근을 제한한다.
이 연구는 맥락적 다양성을 고려한 공공부문 AI 변혁 프레임워크를 제시한다.
사회특화 인문학 지식 학습을 통한 기호 기반 인지지형 지식그래프 구축을 통한 LLM의 유연한 추론과 공공서비스의 구조화된 도메인별 데이터베이스 연결, 그리고 특화 AI 모듈 삽입을 통한 의사결정과 운영 자동화 지원을 제안하였다.


세션 2: AI에 의한 노동과 삶의 변혁

△Haoxi Wu (전남대 디지털미래융합서비스학과)= "온라인 투자 커뮤니티의 형식적 지식 공유와 거버넌스"

형식적 지식 공유(PKS)는 온라인 투자 커뮤니티(OIC) 내 지식 품질을 심각하게 저해한다.
기존 문헌은 주로 조직적 맥락에서 위험 회피 동기를 강조하는 전망 이론 관점에서 PKS를 개념화하여, 고위험의 느슨하게 구조화된 디지털 커뮤니티에 내재된 복잡한 전략적, 사회인지적 역학을 간과했다.
이 연구는 2단계 근거이론 접근법을 사용하여 OIC의 활성 투자자와 플랫폼 관리자들과 심층 인터뷰를 실시했다.
연구 결과는 감정적 표현과 전략적 생략을 포함한 독특한 PKS 발현과 표현적 동기 및 플랫폼 기반 구조적 압력을 포함하는 선행 메커니즘을 밝혔다.
거버넌스를 경직된 통제가 아닌 적응적 조율로 재개념화하여 표현적 제약, 인센티브 정렬, 참여적 피드백 메커니즘을 포함하는 통합 모델을 제안하였다.

△Tingting Liu (전남대 디지털미래융합서비스학과)= "셀프서비스 기술의 가치 공동창조 재고찰: 임파워먼트 역설에 대한 그림자 노동 관점"

이 연구는 간과된 그림자 노동 현상을 강조하여 셀프서비스 기술(SST)의 가치 공동창조를 비판적으로 재고찰한다.
SST는 종종 고객 임파워먼트의 도구로 여겨지지만, 실제로는 공식적 보상 없이 서비스 책임을 소비자에게 이전하여 임파워먼트 역설을 만든다.
근거이론과 퍼지집합 질적비교분석(fsQCA)을 결합한 혼합방법론을 사용하여, 동일한 SST 경험이 가치 공동창조 또는 그림자 노동에 대한 다양한 인식으로 어떻게 이어지는지 탐구한다.
서비스지배논리의 규범적 가정에 도전하며, 디지털 서비스 설계에 내재된 노동 대체의 제도적 메커니즘을 드러낸다.
연구 결과는 더 공평하고 인간 중심적인 SST 시스템 설계를 위한 이론적 발전과 실용적 지침을 제공하였다.

△Mukitul Hoque (전남대 디지털미래융합서비스학과)= "디지털 변혁과 환경 규제가 녹색 혁신에 미치는 영향: 혼합 방법론 접근"

이 연구는 디지털 변혁과 환경 규제가 녹색 혁신에 공동으로 미치는 영향을 탐구하여 디지털 지속가능성 담론에 이론적으로 통합적이고 방법론적으로 새로운 기여를 제공한다.
자원기반이론, 제도이론, 동적역량이론, 흡수능력이론, 포터 가설에 근거하여 디지털 및 규제 동인을 분리하여 다루는 기존 연구의 중요한 격차를 해결한다.
PLS-SEM, 필요조건분석(NCA), 퍼지집합 질적비교분석(fsQCA), 근거이론 인터뷰를 포함한 혼합방법론을 사용하여 미국 기업 데이터를 검토한다.
결과는 디지털 변혁과 환경 규제가 디지털 준비성과 흡수 능력 같은 핵심 내부 역량에 따라 녹색 혁신을 크게 향상시킨다는 것을 보여준다.
이 연구는 기업이 복잡한 제도적 환경에서 지속가능성을 추진하기 위해 디지털 및 환경 전략을 어떻게 조율하는지에 대한 포괄적 이해를 발전시켰다.


세션 3: AI의 혁신 시스템

△차남준 (전자통신연구원)= "AI 로봇 시대: 로봇 산업의 새로운 패러다임"

인공지능의 발전은 모든 영역에서 극적인 변화를 가져왔으며, 로봇 분야도 예외가 아니다. 현재 로봇 공학은 미국과 중국이 글로벌 선두주자로 자리하고 있으며, 일본과 한국은 AI 기반 로봇 시대에서 뒤처지고 있다.
30년에 걸쳐 개발된 ASIMO는 상용화에 실패한 반면, 단 3년 만에 개발된 유니트리의 휴머노이드 로봇은 상용화에 성공했다.
이번 발표는 전통적 로봇 공학과 달리 AI 로봇 산업을 재편하게 된 기술적·사회적 수요 요인을 검토하고, 미국과 중국 주요 기업들의 전략을 비교 분석한다.
이를 통해 한국이 국가 AI 로봇 산업 전략을 마련하는 과정에서 고려해야 할 실용적 대안을 제시하였다.

△김우진 (GIST AIX School)= "인프라, 가치사슬, 산업융합에 따른 혁신클러스터의 지역성장 효과"

이 연구는 혁신클러스터가 지역 성장에 미치는 영향을 세 가지 차원에서 검토한다.
첫째, 대학, 데이터센터와 같은 혁신 인프라를 구축해 클러스터 내부에서 혁신을 촉진한다. 둘째, 클러스터 내 기업 간 가치사슬을 통해 기술 재결합이 촉진된다.
셋째, 두 개 이상의 클러스터가 융합하면서 새로운 산업과 비즈니스를 창출한다. 광주는 혁신클러스터를 탐구하기에 적합한 사례로, 지난 30년간 AI, 에너지, 모빌리티를 중심으로 첨단산단, 에너지밸리, 빛그린을 조성했다.
그러나 현재 이 지역은 국가 인프라 의존에서 벗어나 재정적 자립을 달성해야 하는 과제에 직면해 있다. 연구는 인프라에서 자립형 산업으로 전환하는 과정에서 누락된 연결고리를 설명했다.

△김욱진 (KOTRA)= "AI와 실리콘밸리의 반문화"

이 연구는 1960~70년대 실리콘밸리에 존재했던 반문화가 AI 혁신에 어떻게 연결되는지를 탐구한다.
실리콘밸리는 컴퓨터, 인터넷, AI 분야에서 세계적 혁신을 이끌었지만, 기존 연구는 금융, 제도, 사회적 네트워크에 집중해 창의성을 낳은 문화적 배경을 간과했다.
이번 발표는 반문화가 기술을 자유의 상징으로 바라보게 한 가치관에 영향을 주었음을 밝힌다. 반문화적 접근은 기술적 억압에 도전하고, 주류 규범에 저항하며, 예술과 문학을 기술과 결합해 기술 발전을 인간화했다.
발표자는 AI 시대에도 깊이 있는 성찰을 보호하고 비관습적 혁신을 촉진하기 위해 반문화적 가치가 여전히 중요하다고 강조했다.