대한민국 AI 기술의
고도화와 산업화를 연결합니다.
지난 10년 가까이 우리는 1,000명의 AI 연구자를 키우고 협업 생태계를 만들어왔습니다.
이제 그 경험과 네트워크를 대한민국이 지속할 수 있는 연구·산업화의 공공 기반으로 발전시킵니다.
숫자로 보는 (사)한국인공지능연구소
* 2018년 출범 이후 축적된 실증 및 커뮤니티 데이터
AI Research Community
Researchers & Alumni
Open Lab Cohorts
Research & Industry Labs
Our 10 Years: 2018 — 2026
(사)한국인공지능연구소는 갑자기 생겨난 조직이 아닙니다. 2018년 4월 19일 설립 발기인 모집을 시작으로, 제1회 오픈학회, 서울창업허브 타코트론 세미나, 대규모 챗봇톤, 그리고 9기수에 걸친 오픈랩과 초거대 언어모델 실증까지 대한민국 AI의 모든 변곡점을 현장 연구자들과 함께 관통해 왔습니다.
Generative Video & Multimodal AI 도약
영상의 이해와 생성을 아우르는 미래 핵심 R&D 주력
차세대 지능의 핵심인 비디오 파운데이션 모델, 멀티모달 제어, 물리 기반 AI로 연구 스펙트럼을 격상하고, 1,000명의 동문 연구자를 다시 연결하는 Reconnect 프로젝트와 지속 가능한 연구기금(Founding Circle) 조성을 추진합니다.
핵심 이정표 & 연구 성과
실제 활동 사진 및 공식 발표 영상 아카이브
* 생성형 AI 그래픽이 아닌 실제 현장 연구 기록
2019 인공지능 챗봇톤 (Chatbothon)
현업 개발자와 연구원들이 팀을 이뤄 자연어 처리 챗봇 모델을 직접 설계하고 시연한 대규모 해커톤
한국 인공지능 주간 (AI Week Korea 2019)
1년간의 연구소 활동을 정리하고 산·학·연 누구나 참여하여 AI 최신 동향을 교류한 종합 인공지능 주간 행사
제1회 인공지능 오픈학회
오픈랩 연구그룹 중 엄선된 우수 랩 연구원들이 딥러닝 연구 결과를 학계 및 산업계에 공개 발표한 학술 세미나
음성합성 타코트론(Tacotron) 2차 세미나
최신 음성합성 아키텍처와 한국어 음성 딥러닝 모델의 구조를 공유한 서울창업허브 대규모 기술세미나
오픈랩 정기 오프라인 연구 미팅
자발적으로 모인 현업 엔지니어와 연구원들이 매주 코드를 리뷰하고 가설을 검증하던 오픈랩 현장
오픈랩 8기 최종 결과보고 및 연구 성과 발표
3개월간 진행된 7개 랩의 최종 모델 성능 및 연구 논문 구현 결과 보고
오픈랩 기수별 최종 성과 발표 영상 (YouTube)
Official Research Presentations Archive · 총 19편 보존
What We Do: 연구소의 4대 핵심 역할
(사)한국인공지능연구소는 연구실 안의 이론에 머물지 않고, 선행 연구(Research) $\rightarrow$ 산업 실증(Industry) $\rightarrow$ 독립 자문(Advisory) $\rightarrow$ 인재 연결(Network)의 완결된 선순환 구조를 만듭니다.
독립적 선행 연구
상업적 유행에 휩쓸리지 않고, 차세대 핵심 기술(영상 AI, 멀티모달, 에이전트)의 기술적 실체와 한계를 선제적으로 검증합니다.
산업 실증 (PoC)
연구실의 실험 결과를 산업 현장의 구체적 생산성으로 전환하는 기술 실증(PoC) 및 파일럿 프로젝트를 수행합니다.
기술 자문 및 평가
특정 솔루션 판매자가 아닌 중립적 연구자의 시각에서 기업이 가장 합리적인 AI 기술 경로를 선택하도록 돕습니다.
연구자 & 인재 생태계
지난 10년간 함께한 1,000여 명의 현장 연구자와 차세대 펠로우를 연결하여 국가적 연구 생태계를 형성합니다.
전략 연구 분야 (Strategic Research)
단순 파인튜닝과 래퍼(Wrapper) 서비스 개발을 넘어, 향후 10년의 AI 산업 인프라를 결정지을 파운데이션 모델과 멀티모달·물리 인공지능을 심층 연구합니다.
Generative Video & Multimodal AI
단순한 이미지 생성을 넘어 시간 축(Temporal Consistency), 물리 법칙 반영, 영상과 오디오의 정밀한 동기화를 달성하는 차세대 비디오 파운데이션 모델을 연구합니다. 콘텐츠 산업뿐만 아니라 산업 시뮬레이션, 로보틱스, 교육, 커머스의 핵심 인프라로 확장됩니다.
Key Research Topics
추가 핵심 연구 포트폴리오
Full Research SpectrumLLM & Multimodal Intelligence
텍스트, 음성, 비전이 유기적으로 결합된 옴니모달(Omni-modal) 모델 아키텍처와 복합 추론 능력을 고도화하고 도메인 정밀 파인튜닝을 연구합니다.
AI Agent & Autonomous Workflows
단순 질의응답을 넘어 도구 사용(Tool Use), 계획 수립(Planning), 자체 반성(Self-Reflection)을 통해 복잡한 비즈니스 워크플로우를 완결하는 에이전트 아키텍처를 실증합니다.
On-Premise & Edge AI
기밀 데이터 유출 위험 없이 기업 내부 인프라(On-Premise) 또는 엣지 장치에서 고성능 AI를 가동할 수 있도록 경량화, 양자화 및 분산 서빙을 최적화합니다.
Data & Evaluation Benchmark
AI 모델의 성능 과장을 걷어내고, 실제 현장 투입 시의 신뢰성, 안전성, 편향, 도메인 적합도를 정량적으로 평가할 수 있는 독자 벤치마크를 개발합니다.
Physical AI & Embodied Intelligence
디지털 공간의 지능을 로보틱스, 자율주행, 제조 공정 등 실제 물리 세계의 센서 및 액추에이터 제어와 결합하는 월드 모델(World Models)을 연구합니다.
기업에는 AI 제품보다
신뢰할 수 있는 판단이
필요합니다.
AI 기술은 매주 쏟아지고 있지만, 대부분의 기업은 기술 벤더의 과장된 마케팅과 막대한 PoC 실패 비용으로 혼란을 겪고 있습니다.
(사)한국인공지능연구소는 특정 소프트웨어나 GPU 클라우드를 판매하는 벤더가 아닙니다. 기업의 실질적 이익만을 기준으로 가장 비용 효율적이고 안정적인 기술 아키텍처를 진단합니다.
우리가 기업 CEO/CTO와 함께 해결하는 질문들
우리 회사 비즈니스에 정말로 생성형 AI / 자체 모델이 필요한가?
무조건적인 파인튜닝은 막대한 비용 낭비로 이어집니다. 문제의 본질을 분석하여 범용 API, RAG, 혹은 기존 룰 기반 솔루션으로 해결 가능한지 객관적으로 검증합니다.
클라우드 API vs 사내 온프레미스 구축, 어느 쪽이 비용과 보안 면에서 유리한가?
초기 구축비용, GPU 감가상각, 전력 소모, 데이터 보안 규제(망분리)를 종합 비교하여 3개년 TCO(총소유비용) 기준의 현실적 로드맵을 제시합니다.
도입하려는 외부 AI 솔루션 업체의 기술력은 과장되지 않았는가?
마케팅적 수사에 가려진 벤더의 실제 소스코드, 모델 파라미터, 벤치마크 방법론을 독립적인 연구자 관점에서 기술 실사(Technical Due Diligence)합니다.
생성형 영상 AI와 멀티모달 기술을 우리 산업 공정에 어떻게 접목하는가?
현재 영상 AI의 물리적 한계와 일관성 제어 수준을 정확히 짚어내어, 콘텐츠 제작·시뮬레이션·광고 등에서 실패 없는 단계적 적용 시나리오를 설계합니다.
연구소의 실질적 영향력 (Impact)
단순 홍보성 기사가 아닌, 구체적인 기술 산출물과 산업 현장 검증 결과, 공공 가치 기여 실적을 체계적인 4대 아카이브로 관리합니다.
Research Impact
오픈 가중치, 공개 벤치마크, 기술 리포트 및 소스코드 GitHub 공개
Industry Impact
제조·금융·미디어 기업 맞춤형 PoC, 온프레미스 AI 구축 실증
Public Impact
국가 AI 생태계 정책 제언, 공공 R&D 컨소시엄, 신뢰성 평가 가이드
Talent Impact
누적 1,000여 명의 현장 실전형 AI 연구원 양성 및 펠로우십 운영
최근 대표 실증 프로젝트 아카이브
전체 프로젝트 보기 →국내 제조 라인 비전 결함 검출 온프레미스 AI 구축 PoC
클라우드 전송이 불가능한 정밀 제조 공장의 엣지 디바이스에서 실시간 불량 판정을 수행하는 비전 AI 모델을 최적화하고 실증을 완수했습니다.
한국어 오픈소스 도메인 RAG 신뢰성 벤치마크
한국어 비정형 보고서 검색 시 발생하는 검색 실패율과 생성 환각을 객관적으로 측정하는 공개 벤치마크 데이터셋 및 평가 도구를 제작하여 배포했습니다.
공공 데이터 기반 시민 AI 어시스턴트 구조 검증
지자체 행정 서식 및 조례 안내를 위한 LLM 기반 대민 서비스의 개인정보 보호 및 응답 신뢰성 가이드라인을 수립했습니다.
지난 10년은 사람을 만들었습니다.
앞으로 10년은 그들이 일할 기반을 만듭니다.
연구자와 레퍼런스는 이미 충분합니다. 이제 이것을 지속 가능한 연구 공간, 독립 GPU 컴퓨팅 인프라, 고품질 데이터 자산으로 전환합니다.
WHY NEXT 10? — 우리가 마주한 솔직한 현실
(사)한국인공지능연구소는 1,000명의 연구자를 배출했지만, 개별 연구자의 헌신과 자원봉사형 커뮤니티만으로는 거대 AI 자본과의 격차를 좁힐 수 없습니다. 대한민국만의 독자적인 파운데이션 모델과 영상 AI 기술을 완성하려면, 독립된 공익형 인프라가 반드시 필요합니다.
우리가 구축하는 6대 핵심 연구 인프라 (What We Build)
AI Research Hub
독립 연구자들이 물리적으로 모여 교류하고 협업할 수 있는 오픈 연구 거점 공간 확보
Core Research Team
지속적이고 깊이 있는 연구를 주도할 전임 상근 연구진 및 Research Fellowship 프로그램
GPU / Compute Infrastructure
파운데이션 모델 실험과 영상 생성 학습을 지원하는 독립형 컴퓨팅 클러스터 구축
High-Quality AI Dataset
한국어 및 도메인 특화 멀티모달 데이터셋 큐레이션 및 공공/학술 라이선스 제공
Generative Video AI Lab
글로벌 수준의 비디오 파운데이션 모델 및 산업용 시뮬레이션 전문 연구 랩 육성
Industry AI Demonstration
국내 제조, 미디어, 헬스케어 등 기간산업과 연계된 실제 산업화 실증 트랙 가동
당신의 방식으로 참여하세요.
(사)한국인공지능연구소는 연구자, 기업, 전문가, 파트너, 기여자가 유기적으로 상호작용하는 열린 생태계입니다.