LG 산업 특화 AI 파운데이션 모델, 구글·알리바바 제쳐
또또링3
2026-08-12 12:06
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LG AI연구원이 개발한 산업 특화 인공지능(AI) 파운데이션 모델 2종이 글로벌 기관 평가에서 구글이나 알리바바 등 미·중 빅테크를 제쳤다고 (주)LG가 7일 밝혔다.
LG에 따르면 표 데이터를 예측하는 ‘엑사원 태뷸러(Tabular)’는 글로벌 평가기관 탭아레나에서 범주형 데이터 예측 부문 종합 1위 등 1760점을 기록했다. 구글의 최신 모델 ‘TabFM’의 평가점수 1749점을 넘어선 것이다.
엑사원 태뷸러는 표 형태의 합성 데이터를 학습한 정형 데이터 파운데이션 모델이다. 기존 범용 언어모델은 표를 텍스트로 변환한 뒤 분석하지만, 엑사원 태뷸러는 표의 행·열 구조와 데이터 간 관계를 직접 이해할 수 있다. 이에 다양한 산업 현장에서 제조 이상 탐지, 품질 판정, 리스크 예측, 고객 이탈 예측 등 정형 데이터 기반 의사결정에 활용하기 쉽다는 게 LG의 설명이다.
‘엑사원 포캐스트(Forecast)’는 제품 수요나 원자재 가격 등 시간 흐름에 따른 데이터 예측에서 구글이나 알리바바의 AI 모델보다 높은 성능을 보였다. 엑사원 포캐스트는 글로벌 기업 세일즈포스가 개발한 성능평가(리더보드)에서 ‘제로샷’ 부문 1위를 기록했다. 제로샷은 AI가 처음 하는 분야의 데이터를 추가 학습 없이 예측하는 것을 의미한다. 시계열 예측을 활용하면 시간 흐름에 따라 달라지는 제품 수요, 원자재 가격, 전력 사용량, 주가 등을 예측해 기업의 투자나 생산, 공급망 전략 결정을 할 수 있다.
그동안 하나의 범용 AI 모델로 산업별로 다른 시계열 예측을 하기 어렵다는 지적이 제기돼 왔다. LG AI 연구원은 엑사원 포캐스트 기술을 산업 현장에 꾸준히 적용한 결과, 금융·에너지·제조·의료 등 서로 다른 산업의 시계열 예측이 가능한 모델을 개발했다고 밝혔다.
임우형 LG AI연구원 공동 연구원장은 “글로벌 빅테크의 관심이 범용 언어모델에서 실제 산업 현장의 문제를 해결하는 산업 특화 AI 파운데이션 모델로 빠르게 이동하고 있다”며 “이번 성과는 제조업을 비롯한 다양한 산업 현장에서 축적한 데이터가 한국 AI의 차별화된 경쟁력이 될 수 있다는 점을 입증한 사례”라고 밝혔다.
연일 계속되는 폭염에 지난 7일 하루동안만 200명이 넘게 열탈진 등 온열질환으로 응급실을 찾았다.
8일 질병관리청에 따르면 전날 전국 500여개 응급실을 찾은 온열질환 환자 수는 202명에 이르는 것으로 나타났다. 이중 3명은 온열질환으로 사망했다. 지난 5월15일부터 가동된 온열질환 감시체계를 통해 파악된 누적 환자 수는 3089명, 누적 사망자는 26명으로 집계됐다.
지난달 중순까지 하루 50명 이하에 그쳤던 온열질환자는 이달 들어 매일 세 자릿수를 기록하고 있다. 지난 3일에는 208명, 4일에는 211명, 5일은 223명 등 사흘 연속 200명대 온열질환자가 발생했다. 지난 6일 들어 194명으로 온열질환자 수는 소폭 줄었지만 하루 만에 다시 증가했다.
지역별 전날 온열질환자 수는 경기지역이 68명으로 가장 많았고, 서울이 35명으로 그다음이었다.
올여름 누적 온열질환자의 76.8%는 남성이다. 연령별로 보면 35.1%가 65세 이상 노인이었다. 질환별로는 열탈진이 61.4%로 절반을 넘겼고, 열사병이 18.0%, 열경련이 10.8% 순으로 나타났다. 발생 시간은 오전 6∼10시가 12.8%를 차지했다. 이어 오후 2∼3시에 발생한 환자가 전체의 9.9%, 오후 3∼4시 9.8%, 오후 4∼5시 9.2% 등 순이다.
온열질환자 발생 장소는 실외 작업장이 전체의 25.1%로 가장 많았고, 길가가 12.8%, 논밭 11.9% 등으로 대부분이 실외(74.9%)에 집중됐다. 다만 집 안에 머물다가 온열질환으로 신고된 질환자도 8.9%에 달했다.
질병관리청은 “고령자는 체온조절 능력이 떨어지고 온열질환 초기 증상을 스스로 알아차리기 어려워 증상이 빠르게 악화될 수 있다”며 “폭염특보 시 가장 무더운 시간대의 논밭·비닐하우스 작업과 장시간 외출을 피하고, 갈증을 느끼지 않더라도 물을 자주 마시며 집 안에서도 냉방기기를 사용해 시원한 환경을 유지해야 한다”고 당부했다. 또 “혼자 거주하거나 거동이 불편한 어르신은 가족과 이웃, 생활지원사 등이 건강 상태와 실내 온도, 냉방기기 작동 여부를 자주 확인해야 한다”고 덧붙였다.
앞으로 한라산 백록담 정상부에서 발생하는 암벽 붕괴와 낙석, 침식·퇴적과 같은 지형 변화를 면적과 부피 단위로 정밀하게 비교할 수 있게 됐다.
제주도 세계유산본부 한라산연구부는 한라산 백록담과 주변 정상부 약 150ha를 고해상도 3차원 정밀지형자료로 자체 구축했다고 7일 밝혔다. 외곽 중복촬영과 경사영상까지 포함하면 실제로 데이터에 담긴 범위는 약 367ha에 이른다.
이번 데이터는 총 5689장의 고성능 드론 촬영 영상을 정밀 분석해 완성했다. 도 관계자는 “드론 영상을 5689장을 활용해 화소당 평균 2.37㎝ 해상도(지상표본거리·GSD)의 정사 영상과 3차원 모델을 제작했다”면서 “전체 영상의 99.9%가 정상 보정됐고, 약 12억 5,000만 개의 고밀도 3차원 점 자료가 생성됐다”고 설명했다.
백록담은 조면암과 현무암질 화산암으로 이뤄진 한라산 정상부로, 집중호우와 강풍, 큰 기온차, 동결과 융해의 반복 등 고지대의 극한 환경에 노출돼 있다. 따라서 암벽 붕괴와 낙석, 침식과 퇴적 같은 변화를 장기적으로 관찰하려면 정밀한 기준자료가 필요한 지역이다.
이 같은 필요성 때문에 세계유산본부는 2016~2017년부터 항공 라이다로 한라산천연보호구역 약 92㎢의 지형자료를 구축했다. 2020년부터는 백록담 서측 외벽과 영실, 윗세오름, 모세왓, 선작지왓 등 주요 화산지형을 대상으로 드론 3차원 조사를 이어왔다.
다만 백록담은 넓은 면적과 큰 고도차, 급경사, 통신·비행 안전 문제로 전역을 하나의 정밀한 3차원 모델로 구현하는데 어려움이 컸다.
한라산연구부는 기술적 한계를 극복하기 위해 수년에 걸쳐 드론 정밀 운용과 지형 추적 비행, 경사촬영, 대용량 영상처리 기술을 축적하며 문제를 단계적으로 풀어냈다.
이번에 구축된 데이터는 2026년 현재 백록담과 정상부 지형을 종합적으로 기록한 표준 기준모델로 쓰이게 된다. 향후 동일한 방식으로 정기적인 재촬영을 실시하면 암벽 붕괴와 낙석 위치 파악은 물론 침식·퇴적된 지형의 면적과 부피까지 정량적으로 비교할 수 있게 된다.
한라산연구부는 이번 자료를 낙석 우려지역 선별과 훼손지역 복원 전후 비교, 천연보호구역 장기 모니터링, 고산식생 분포·변화 추적에 활용할 계획이다.
또 데이터를 경량화해 3차원 웹뷰어와 가상 지질답사, 전시영상, 가상현실·증강현실, 백록담 형성과정 교육자료 등으로도 활용 범위를 넓혀갈 방침이다.
조사 범위도 한라산 주요 지형과 도내 오름으로 확대할 계획이다.
김대신 한라산연구부장은 “이번 성과는 한 지역을 오랫동안 관찰하며 변화의 과정을 꾸준히 기록해 온 지역기반 연구기관의 현장 조사경험과 자체 기술, 전문기관과의 협력이 결합돼 나온 결과”라면서 “백록담 전역을 정밀 조사할 수 있는 자체 기술을 확보한 만큼 정밀도와 조사 효율을 높이고 관계기관과 협력해 활용 분야를 넓혀가겠다”고 말했다.
LG에 따르면 표 데이터를 예측하는 ‘엑사원 태뷸러(Tabular)’는 글로벌 평가기관 탭아레나에서 범주형 데이터 예측 부문 종합 1위 등 1760점을 기록했다. 구글의 최신 모델 ‘TabFM’의 평가점수 1749점을 넘어선 것이다.
엑사원 태뷸러는 표 형태의 합성 데이터를 학습한 정형 데이터 파운데이션 모델이다. 기존 범용 언어모델은 표를 텍스트로 변환한 뒤 분석하지만, 엑사원 태뷸러는 표의 행·열 구조와 데이터 간 관계를 직접 이해할 수 있다. 이에 다양한 산업 현장에서 제조 이상 탐지, 품질 판정, 리스크 예측, 고객 이탈 예측 등 정형 데이터 기반 의사결정에 활용하기 쉽다는 게 LG의 설명이다.
‘엑사원 포캐스트(Forecast)’는 제품 수요나 원자재 가격 등 시간 흐름에 따른 데이터 예측에서 구글이나 알리바바의 AI 모델보다 높은 성능을 보였다. 엑사원 포캐스트는 글로벌 기업 세일즈포스가 개발한 성능평가(리더보드)에서 ‘제로샷’ 부문 1위를 기록했다. 제로샷은 AI가 처음 하는 분야의 데이터를 추가 학습 없이 예측하는 것을 의미한다. 시계열 예측을 활용하면 시간 흐름에 따라 달라지는 제품 수요, 원자재 가격, 전력 사용량, 주가 등을 예측해 기업의 투자나 생산, 공급망 전략 결정을 할 수 있다.
그동안 하나의 범용 AI 모델로 산업별로 다른 시계열 예측을 하기 어렵다는 지적이 제기돼 왔다. LG AI 연구원은 엑사원 포캐스트 기술을 산업 현장에 꾸준히 적용한 결과, 금융·에너지·제조·의료 등 서로 다른 산업의 시계열 예측이 가능한 모델을 개발했다고 밝혔다.
임우형 LG AI연구원 공동 연구원장은 “글로벌 빅테크의 관심이 범용 언어모델에서 실제 산업 현장의 문제를 해결하는 산업 특화 AI 파운데이션 모델로 빠르게 이동하고 있다”며 “이번 성과는 제조업을 비롯한 다양한 산업 현장에서 축적한 데이터가 한국 AI의 차별화된 경쟁력이 될 수 있다는 점을 입증한 사례”라고 밝혔다.
연일 계속되는 폭염에 지난 7일 하루동안만 200명이 넘게 열탈진 등 온열질환으로 응급실을 찾았다.
8일 질병관리청에 따르면 전날 전국 500여개 응급실을 찾은 온열질환 환자 수는 202명에 이르는 것으로 나타났다. 이중 3명은 온열질환으로 사망했다. 지난 5월15일부터 가동된 온열질환 감시체계를 통해 파악된 누적 환자 수는 3089명, 누적 사망자는 26명으로 집계됐다.
지난달 중순까지 하루 50명 이하에 그쳤던 온열질환자는 이달 들어 매일 세 자릿수를 기록하고 있다. 지난 3일에는 208명, 4일에는 211명, 5일은 223명 등 사흘 연속 200명대 온열질환자가 발생했다. 지난 6일 들어 194명으로 온열질환자 수는 소폭 줄었지만 하루 만에 다시 증가했다.
지역별 전날 온열질환자 수는 경기지역이 68명으로 가장 많았고, 서울이 35명으로 그다음이었다.
올여름 누적 온열질환자의 76.8%는 남성이다. 연령별로 보면 35.1%가 65세 이상 노인이었다. 질환별로는 열탈진이 61.4%로 절반을 넘겼고, 열사병이 18.0%, 열경련이 10.8% 순으로 나타났다. 발생 시간은 오전 6∼10시가 12.8%를 차지했다. 이어 오후 2∼3시에 발생한 환자가 전체의 9.9%, 오후 3∼4시 9.8%, 오후 4∼5시 9.2% 등 순이다.
온열질환자 발생 장소는 실외 작업장이 전체의 25.1%로 가장 많았고, 길가가 12.8%, 논밭 11.9% 등으로 대부분이 실외(74.9%)에 집중됐다. 다만 집 안에 머물다가 온열질환으로 신고된 질환자도 8.9%에 달했다.
질병관리청은 “고령자는 체온조절 능력이 떨어지고 온열질환 초기 증상을 스스로 알아차리기 어려워 증상이 빠르게 악화될 수 있다”며 “폭염특보 시 가장 무더운 시간대의 논밭·비닐하우스 작업과 장시간 외출을 피하고, 갈증을 느끼지 않더라도 물을 자주 마시며 집 안에서도 냉방기기를 사용해 시원한 환경을 유지해야 한다”고 당부했다. 또 “혼자 거주하거나 거동이 불편한 어르신은 가족과 이웃, 생활지원사 등이 건강 상태와 실내 온도, 냉방기기 작동 여부를 자주 확인해야 한다”고 덧붙였다.
앞으로 한라산 백록담 정상부에서 발생하는 암벽 붕괴와 낙석, 침식·퇴적과 같은 지형 변화를 면적과 부피 단위로 정밀하게 비교할 수 있게 됐다.
제주도 세계유산본부 한라산연구부는 한라산 백록담과 주변 정상부 약 150ha를 고해상도 3차원 정밀지형자료로 자체 구축했다고 7일 밝혔다. 외곽 중복촬영과 경사영상까지 포함하면 실제로 데이터에 담긴 범위는 약 367ha에 이른다.
이번 데이터는 총 5689장의 고성능 드론 촬영 영상을 정밀 분석해 완성했다. 도 관계자는 “드론 영상을 5689장을 활용해 화소당 평균 2.37㎝ 해상도(지상표본거리·GSD)의 정사 영상과 3차원 모델을 제작했다”면서 “전체 영상의 99.9%가 정상 보정됐고, 약 12억 5,000만 개의 고밀도 3차원 점 자료가 생성됐다”고 설명했다.
백록담은 조면암과 현무암질 화산암으로 이뤄진 한라산 정상부로, 집중호우와 강풍, 큰 기온차, 동결과 융해의 반복 등 고지대의 극한 환경에 노출돼 있다. 따라서 암벽 붕괴와 낙석, 침식과 퇴적 같은 변화를 장기적으로 관찰하려면 정밀한 기준자료가 필요한 지역이다.
이 같은 필요성 때문에 세계유산본부는 2016~2017년부터 항공 라이다로 한라산천연보호구역 약 92㎢의 지형자료를 구축했다. 2020년부터는 백록담 서측 외벽과 영실, 윗세오름, 모세왓, 선작지왓 등 주요 화산지형을 대상으로 드론 3차원 조사를 이어왔다.
다만 백록담은 넓은 면적과 큰 고도차, 급경사, 통신·비행 안전 문제로 전역을 하나의 정밀한 3차원 모델로 구현하는데 어려움이 컸다.
한라산연구부는 기술적 한계를 극복하기 위해 수년에 걸쳐 드론 정밀 운용과 지형 추적 비행, 경사촬영, 대용량 영상처리 기술을 축적하며 문제를 단계적으로 풀어냈다.
이번에 구축된 데이터는 2026년 현재 백록담과 정상부 지형을 종합적으로 기록한 표준 기준모델로 쓰이게 된다. 향후 동일한 방식으로 정기적인 재촬영을 실시하면 암벽 붕괴와 낙석 위치 파악은 물론 침식·퇴적된 지형의 면적과 부피까지 정량적으로 비교할 수 있게 된다.
한라산연구부는 이번 자료를 낙석 우려지역 선별과 훼손지역 복원 전후 비교, 천연보호구역 장기 모니터링, 고산식생 분포·변화 추적에 활용할 계획이다.
또 데이터를 경량화해 3차원 웹뷰어와 가상 지질답사, 전시영상, 가상현실·증강현실, 백록담 형성과정 교육자료 등으로도 활용 범위를 넓혀갈 방침이다.
조사 범위도 한라산 주요 지형과 도내 오름으로 확대할 계획이다.
김대신 한라산연구부장은 “이번 성과는 한 지역을 오랫동안 관찰하며 변화의 과정을 꾸준히 기록해 온 지역기반 연구기관의 현장 조사경험과 자체 기술, 전문기관과의 협력이 결합돼 나온 결과”라면서 “백록담 전역을 정밀 조사할 수 있는 자체 기술을 확보한 만큼 정밀도와 조사 효율을 높이고 관계기관과 협력해 활용 분야를 넓혀가겠다”고 말했다.
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