www.krnet.or.kr
KRnet 2025
The 33rd Korea Internet Conference
From Networks to Intelligence: AI Transformation Unleashed
2025. 6. 23.(월) ~ 6. 24.(화)
엘타워(5층, 6층, 2층)
주 관 한국방송통신전파진흥원(KCA)
정보통신기획평가원(IITP),정보통신산업진흥원(NIPA),
한국과학기술정보연구원(KISTI),한국인터넷진흥원(KISA),
한국전자통신연구원(ETRI),한국정보통신기술협회(TTA),
한국지능정보사회진흥원(NIA),한국컴퓨터통신연구회(OSIA)
후 원 과학기술정보통신부
㈜KT,SK브로드밴드㈜,화웨이,NV(NetworkedVideo)연구회,디딤365㈜,
로데슈바르즈코리아㈜,㈜에치에프알,㈜엘리스그룹,㈜우리넷,㈜위피아,㈜이스톰,
이알케이솔루션㈜,㈜지엔텔,프라이빗테크놀로지㈜,한국퀄컴(유),
한국교육학술정보원,한국방송·미디어공학회,한국인터넷정보학회,
한국인터넷진흥협회,한국정보과학회,한국지역정보개발원,한국통신학회
www.krnet.or.kr
KRnet 2025
From Networks to Intelligence: AI Transformation Unleashed
2
AI 기술의 비약적인 발전은 우리 삶과 산업 전반에 커다란 변화를 불러오고 있습니다. 디지털
네트워크를 넘어 인공지능 중심의 새로운 패러다임이 열리는 지금, 미래 ICT의 발전 방향을 함께 논의할
수 있는 KRnet의 33번째 場이 열린 것을 진심으로 기쁘게 생각합니다.
지금 전 세계 기업들은 인공지능, 빅데이터, 클라우드 등 디지털 기반 위에서 자율주행차, 생성형
AI, 양자 기술 등 첨단 융합 기술의 글로벌 주도권 확보를 위해 총력을 기울이고 있습니다. 올해 KRnet
2025가 ‘From Networks to Intelligence : AI Transformation Unleashed’를 주제로 하여, 인공지능과
네트워크 기술의 융합이 만들어갈 미래 ICT의 방향성을 조망하는 것은 바로 이러한 흐름을 잘 반영한
것이라 생각합니다. 인공지능, 6G, 클라우드, 양자 기술 등 주요 분야에 대한 국내 최고 전문가들의 발표와
토론을 통해 급변하는 기술 환경에 대한 인사이트를 나눌 예정입니다.
AI 기술이 일상 속으로 빠르게 스며들고 산업 전반에서 디지털 전환이 가속화되는 가운데, 정부와 기업 모두 디지털 전략 수립과
대규모 투자를 통해 기술 패권 시대에 앞서고자 노력하고 있습니다. 이에 과기정통부를 비롯한 여러 부처들도 초거대 AI 인프라 확충,
범용인공지능(AGI) 기술 개발, 인재 양성, 글로벌 협력 확대 등 AI를 산업과 경제의 핵심 동력으로 삼아 미래 경쟁력 강화를 위한 실행계획을
발표한 바 있습니다.
이러한 실행계획이 실제 성과로 이어지기 위해서는 산학연이 머리를 맞대고 기술·정책·산업의 발전 방향을 긴밀히 공유하고 조율하는
자리로서 KRnet 2025는 매우 중요한 의미를 갖습니다. 이번 콘퍼런스가 혁신적 ICT 기술과 미래 융복합 서비스의 현주소를 파악하고,
관련 정책 수립과 연구개발 방향 설정, 전문가 네트워킹의 기회를 제공하는 소통의 場이 되기를 기대합니다. 아울러, 여러분의 깊은 관심과
적극적인 참여를 부탁드립니다.
끝으로, 본 행사를 위해 귀한 시간을 내주신 연사 분들과 후원사, 공동 대회장 기관, 그리고 준비에 힘써주신 조직위원회, 운영위원회,
프로그램위원회를 비롯한 모든 관계자 여러분께 깊이 감사드립니다.
KRnet 2025 대회장 / 한국방송통신전파진흥원 원장
이상훈
제1회 KRnet 1993 네트워크 사용자를 위한 특강 등 인터넷 관련 운영/기술
제2회 KRnet 1994 Network & UnixWare 등 인터넷 관련 운영/기술
제3회 KRnet 1995 차세대통신서비스와 표준프로토콜 등 인터넷 표준/운영 관리
제4회 KRnet 1996 인터넷 관련 표준/운영 관리, 응용 및 미들웨어
제5회 KRnet 1997 전자상거래, 인터넷 운영관리, 인터넷과 ATM
제6회 KRnet 1998 전자상거래, 인터넷과 ATM, 차세대 인터넷, 인터넷 보안
제7회 KRnet 1999 Internet toward New Millennium
제8회 KRnet 2000 인터넷 망관리, 네트워크 프로그래밍
제9회 KRnet 2001 New Internet Wave toward Future Life
제10회 KRnet 2002 Bringing Internet to Everywhere
제11회 KRnet 2003 Internet Technologies for Ubiquitous Society
제12회 KRnet 2004 Digital Convergence thru Ubiquitous Internet
제13회 KRnet 2005 Realizing u-Korea thru Network Convergence
제14회 KRnet 2006 Internet Evolution for u-Life
제15회 KRnet 2007 Ubiquitous Technology Essentials
제16회 KRnet 2008 Service Convergence thru Creative Network Technology
제17회 KRnet 2009 Towards Service-centric Converged Networks
제18회 KRnet 2010 Network Technology Insight, Leading the Smart Future
제19회 KRnet 2011 Cutting Edge Technologies for the Smart Era
제20회 KRnet 2012 Celebrating 30 Years of the Internet in Korea and 20 Years of KRnet
제21회 KRnet 2013 창조경제를 견인하는 제 2의 인터넷
제22회 KRnet 2014 Internet Revolution towards Internet of Things
제23회 KRnet 2015 Open Connected Community for Collaboration and Ecosystem
제24회 KRnet 2016 Open Collaboration+Open Innovation+Creative Destruction
제25회 KRnet 2017 Digital Transformation toward Intelligent Information Society
제26회 KRnet 2018 Soft Waves in Digital Transformation
제27회 KRnet 2019 Creating Better for the Future
제28회 KRnet 2020 New Era of Digitalization through Intelligence and Autonomous Network
제29회 KRnet 2021 Sustainable Society through ICT Untact Technology Evolution
제30회 KRnet 2022 40 years of the Internet, 30 years of KRnet: Leading the future digital platform society
제31회 KRnet 2023 Human Internet and Sustainable Future
제32회 KRnet 2024 Navigating the Frontiers of Innovation and Connectivity
제33회 KRnet 2025 From Networks to Intelligence: AI Transformation Unleashed
KRnet연혁
인사말
The 33rd Korea Internet Conference
The 33rd Korea Internet Conference
From Networks to Intelligence: AI Transformation Unleashed
3
대회장
Korea Internet Conference
한국방송통신전파진흥원(KCA)
이상훈원장
공동대회장Korea Internet Conference
정보통신산업진흥원(NIPA)
박윤규원장
한국전자통신연구원(ETRI)
방승찬원장
한국정보통신기술협회(TTA)
손승현회장
한국인터넷진흥원(KISA)
이상중원장
한국과학기술정보연구원(KISTI)
이식원장
한국컴퓨터통신연구회(OSIA)
조성래회장
정보통신기획평가원(IITP)
홍진배원장
한국지능정보사회진흥원(NIA)
황종성원장
※ 성명 가나다순
www.krnet.or.kr
KRnet 2025
From Networks to Intelligence: AI Transformation Unleashed
4
조직위원회Korea Internet Conference
•
조직위원장
이혁준(광운대)
•
조직위원
김호영(한국방송통신전파진흥원(KCA))
나성욱(한국지능정보사회진흥원(NIA))
문형돈(정보통신기획평가원(IITP))
송중석(한국과학기술정보연구원(KISTI))
신민석(정보통신산업진흥원(NIPA))
이동근(한국인터넷진흥원(KISA))
이현우(한국전자통신연구원(ETRI))
•
자문위원
강선무(경희대)
강신각(ETRI)
강철희(고려대)
강현국(고려대)
김기천(건국대)
김기형(아주대)
김선미(ETRI)
김영한(숭실대)
김형준(ETRI)
신용태(숭실대)
안상현(서울시립대)
안순신(고려대)
이동호(광운대)
이상홍(단국대)
이성춘(국민대)
이재용(UNIST)
장영민(국민대)
전경표(메타비즈)
정광수(한림대)
정성호(한국외대)
정 송(KAIST)
정일영(한국외대)
채기준(이화여대)
최양희(한림대)
최종원(숙명여대)
한선영(건국대)
홍진표(한국외대)
홍충선(경희대)
운영위원회Korea Internet Conference
•
운영위원장
김대중(TTA)
•
부위원장
손인수(동국대)
•
운영위원
강민성(한국화웨이)
김용진(큐버)
김종년(RAPA)
남기동(ETRI)
문장원(NIPA)
박성일(퀄컴)
박수홍(삼성전자)
박정섭(KISA)
백선경(IITP)
변정욱(TTA)
신일진(TTA)
이승윤(ETRI)
이재호(NIA)
이종민(SK텔레콤)
임승옥(KETI)
전병천(넷비젼텔레콤) 정소기(SK브로드밴드) 정제민(KT)
정태식(ETRI)
조부승(KISTI)
최성호(IITP)
최창수(KCA)
프로그램위원회Korea Internet Conference
•
프로그램위원장
이상환(국민대)
•
부위원장
김중헌(고려대)
백상헌(고려대)
신명기(ETRI)
이윤규(중앙대)
조부승(KISTI)
최종현(서울대)
최준균(KAIST)
한동수(KAIST)
홍용근(대전대)
•
프로그램위원
고정길(연세대)
김근대(IITP)
김의환(GIST)
김형신(서울대)
문재진(NIA)
박수홍(삼성전자)
박영민(KCA)
박현제(한림대)
소진현(DGIST)
이원혁(KISTI)
이정륜(중앙대)
이정민(KISA)
전상운(한양대)
전수남(NIPA)
정소이(아주대)
조성현(NIPA)
주창희(고려대)
차순일(TTA)
한연희(한국기술교육대) 황인석(포항공대)
The 33rd Korea Internet Conference
The 33rd Korea Internet Conference
From Networks to Intelligence: AI Transformation Unleashed
5
리셉션Korea Internet Conference
6월23일(월)
18:00~20:00
8층 엘하우스
사회: 김대중 본부장(한국정보통신기술협회)
•
도착및환담
5층 데이지룸(귀빈실)
•
참가자입장
8층 엘하우스
•
개회사
대회장
이상훈 원장(한국방송통신전파진흥원)
•
축사
과학기술정보통신부(예정)
•
환영사
조직위원장
이혁준 교수(광운대학교)
•
시상식
공로패
기술상/진흥상
•
리셉션
•
폐회
등록안내Korea Internet Conference
● 등록비
일반
35만원
학생
15만원
● 사전등록 마감: ~ 6월 16일(월)
● 입금계좌 안내
•예 금 주: (사)한국컴퓨터통신연구회
•신한은행: 100-019-796860
● 등록 및 계산서 문의
•KRnet 2025 사무국
Tel: 02)562-7041 / E-mail: sec@osia.or.kr
● 등록 방법
• KRnet 2025 홈페이지(http://www.krnet.or.kr)
“등록/참가안내
→사전등록” (은행송금 또는 신용카드 중 선택하여
온라인 결제 진행)
• 온라인 결제가 불가능 할 경우 현장에서 카드결제 가능
(사전등록 후 결제 가능)
• 계산서는 온라인 입금자에 한하여 발급 가능(신용카드 결제 건은
거래명세서로 발급 가능)
• 입금인과 등록자가 일치하지 않은 경우, 등록비 입금 확인이
불가하므로 등록자명으로 입금 요망
• 자세한 사항은 KRnet 홈페이지 참고
유의사항Korea Internet Conference
•본 행사는 오프라인으로 진행됩니다.
•참석확인증은 행사 종료 후 “KRnet 홈페이지>등록확인”에서 출력 가능합니다.
•발표자료는 홈페이지 “세부프로그램>발표자료 전체 다운로드”에서 다운로드 가능합니다.
※ 본 콘퍼런스와 관련한 모든 자료에 대해 무단 복제 및 촬영, 도용, 2차 수정, 재배포 및 상업적 사용을 금지합니다.
이를 위반할 경우 민·형사상 책임을 부담할 수 있습니다.
※ 등록비 환불은 행사 시작일 3일 전까지만 가능합니다.
• 식사제공 안내
- 첫날, 둘째날 모두 6층 그레이스홀에서 키노트스피치가 종료된 후, 유료등록자를 대상으로 런치박스를 제공합니다.
- 식사는 유료등록자, 후원기관 등록자, 주요 외빈에게만 제공되며, 명찰 뒤의 식권을 엘타워 직원에게 제출해야 제공됩니다.
- 런치박스 수량은 엘타워측과 사전 협의된 것으로 현장에서 추가 주문은 불가능 합니다.
www.krnet.or.kr
KRnet 2025
From Networks to Intelligence: AI Transformation Unleashed
6
프로그램
첫째날(6월23일,월요일)
발표장소
오르체1(5층)
오르체2(5층)
그레이스1(6층)
그레이스2(6층)
안단테(2층)
Track
[TrackA]
6G
[TrackB]
AIInfra
[TrackC]
AIoTandSmartSystems
[TrackD]
BigData&CloudComputing
[TrackE]
WorkshopsI
09:00
-10:50
[SessionA1]
NetworkArchitectureEvolutionto6G
좌장: 신명기 책임/ETRI
[SessionB1]
AI반도체
좌장: 조상현 팀장/NIPA
[SessionC1]
AIoT기술동향
좌장: 이준섭 실장/ETRI
[SessionD1]
BuildingandOperatingCloud
InfrastructureforBigDataandAI
좌장: 한동수 교수/KAIST
[SessionE1]
Tutorial
좌장: 김근대 단장/IITP
[A1-1] 6G 시스템 구조 진화 방향
김래영 책임/LG전자
[B1-1] AI 시대의 Key Enabler:
AI 반도체
신동주 대표/모빌린트
[C1-1] Towards Ubiquitous AI:
Adaptive and Efficient On-
Device ML
공태식 교수/UNIST
[D1-1] 메가존클라우드와 함께하는
생성형 AI도입과 혁신 경험
엄태일 그룹장/메가존클라우드
[E1-1] 디지털 트윈을 위한 NVIDIA
옴니버스 기초
박강문 교수/한국교통대
[A1-2] 6G 시스템 구조 진화 방향과
요소 기술
김동주 수석/노키아
[B1-2] AMD End to End AI Solutions
김도영 이사/AMD
[C1-2] Unlocking Sleep Insights with
AI: From Multimodal PSG to
Wearable Devices
이효진 엔지니어/삼성전자
[D1-2] 연구데이터 공유 및 전송을 위한
국가 연구인프라 및 서비스
조부승 센터장/KISTI
[A1-3] AI/ML 기반 6G 네트워크 구조
및 진화 전망
김태연 실장/ETRI
[B1-3] Agent 기반의 AI 서비스 구축을
위한 디지털 플랫폼
김광정 총괄/리벨리온
[C1-3] 스스로 학습하고 협력하는
자율형 IoT 기술의 현재와 미래
최진철 박사/ETRI
[D1-3] Operating Large-Scale On-
Prem GPU Clusters for AI
Training: Insights from Years
of Experience
최병권 박사/삼성전자
10:50
-11:10
Break
11:10
-11:55
[KeynoteSpeechI]
Agentic AI, 새로운 AI 혁명의 시작 (배경훈 원장/LG AI연구원)
11:55
-12:40
[KeynoteSpeechII]
AI 대전환 시대, 혁신과 안전 (김명주 소장/AI 안전연구소)
12:40
-14:00
Lunch
14:00
-15:50
[SessionA2]
6GVisionandServicesfromOperators
좌장: 전인석 팀장/KCA
[SessionB2]
AI데이터센터
좌장: 조부승 센터장/KISTI
[SessionC2]
DigitalTwin을위한핵심기술
좌장: 황인석 교수/ POSTECH
[SessionD2]
OperatingBigDataandAIServices
좌장: 주창희 교수/고려대
[SessionE2]
Web3.0서비스
좌장: 이종현 박사/KAIST
[A2-1] SK텔레콤의 6G 비전 및 AI
Telco Infra 진화
김동욱 팀장/SKT
[B2-1] AI를 위한 데이터센터와
네이버의 적용 기술
차인영 이사/NAVER Cloud
[C2-1] 고품질 가상현실을 위한
다중감각 햅틱 상호작용
박채용 박사/POSTECH
[D2-1] Agentic AI를 위한 개발 기술과
활용법
김영욱 대표/Hello AI
[E2-1] Web3.0 과 인증 기술의 변화
정효진 팀장/SKT
[A2-2] Evolutionary path to 6G:
vision & technologies
박규진 팀장/KT
[B2-2] AI 데이터센터를 위한 최적의
냉각 솔루션-Liquid Cooling
권재환 수석/DEUS
[C2-2] 초실감형 텔레프레즌스를
위한 3차원 네트워크 그래픽스
시스템
이경진 연구원/서울대
[D2-2] AI 트렌드와 Microsoft 365
Copilot
권민수 매니저/S.Pin Technology
[E2-2] Web3.0 지갑의 재정의와 자산
토큰화의 미래
박효주 선임/Web3.0 연구회
[A2-3] LG유플러스가 바라보는 6G
이동통신 네트워크
조제훈 팀장/LG U+
[B2-3] End-to-End AI 클라우드:
AI 모듈형 데이터센터에서
GPUaaS 까지
박정국 CTO/엘리스그룹
[C2-3] Leveraging Multimodal
Sensory Feedback
Perception for XR Interaction
김명진 박사/ETRI
[D2-3] 이종 클라우드 기반 Energy
Data Lake 구축 및 응용 사례
강대호 실장/엔라이튼
[E2-3] 디지털 신원 지갑 국제표준화
동향 및 추진전략
염흥열 교수/순천향대
[A2-4] 6G주파수 확보를 위한 국내외
추진동향
김기원 팀장/KCA
[C2-4] High-Quality Spatial Digital
Twin Reconstruction via 3D
Gaussian Splatting
정준영 선임/ETRI
15:50
-16:00
Break
16:00
-17:50
[SessionA3]
DisruptiveTechnologiesfor6G
(LLMforNetwork/NetworkforLLM)
좌장: 이정륜 교수/중앙대
[SessionB3]
AI플랫폼
좌장: 이재호 박사/NIA
[SessionC3]
FutureMobility기술동향
좌장: 홍용근 교수/대전대
[SessionD3]
SystemsChallengesinML/AI
좌장: 전상운 교수/한양대
[SessionE3]
Web3.0&AI융합기술
좌장: 박종대 박사/ETRI
[A3-1] Generative AI-aided
Autonomous Systems for 6G
심병효 교수/서울대
[B3-1] AWS의 혁신적인 양자컴퓨팅
서비스
나승주 상무/AWS
[C3-1] 실종자 수색 자율비행 드론 기술
차지훈 실장/ETRI
[D3-1] LLM 실행 최적화를 위한
리소스 할당 및 스케줄링 기법
서지원 교수/서울대
[E3-1] 5G MEC기반 블록체인과
연합학습 융합기술
김동오 박사/ETRI
[A3-2] LLM for Wireless
Communications
이훈 교수/UNIST
[B3-2] 생성형 AI 기술과 Ai for
Science
이경하 센터장/KISTI
[C3-2] 자율주행 인공지능 발전 동향
민경욱 실장/ETRI
[D3-2] eBPF/XDP을 활용한 커널
오프로딩 기술 및 발전 방향
김규영 교수/성신여대
[E3-2] 컨슈머 GPUs 공유를 통한 LLM
학습 및 추론기술
김항진 이사/데이터얼라이언스
[A3-3] Theoretical Foundations
of Foundation Models for
Communications
손지용 교수/연세대
[B3-3] LG U+ AX서비스를 위한
AI플랫폼 현황
조규남 연구위원/LG U+
[C3-3] 자율행동체 클러스터링 솔루션
기반 로봇 엔진 원격 업데이트와
연합학습 실증
구세완 책임/LG전자
[D3-3] 다기준 빅데이터 정보를 활용한
추천 플랫폼의 최근 기술 및
챌린지
신원용 교수/연세대
[E3-3] 데이터 인프라의 구성요소와
추진 방향
유시형 수석/NIA
[A3-4] LLM-based Distributed
Computing and Autonomous
Systems
김중헌 교수/고려대
www.krnet.or.kr
KRnet 2025
From Networks to Intelligence: AI Transformation Unleashed
8
Keynote Speech I
6월23일(월)11:10-11:55
사회:이상환교수/국민대(KRnet2025프로그램위원장)
Keynote Speech Ⅱ
6월23일(월)11:55-12:40
사회:이상환교수/국민대(KRnet2025프로그램위원장)
Keynote Speech Ⅲ
6월24일(화)11:10-11:55
사회:이상환교수/국민대(KRnet2025프로그램위원장)
AI시대의주요기술과서비스
??
AgenticAI,새로운AI혁명의시작
우리는 이미 AI 시대로 접어들었으며, 인간처럼 자율적으로 사고하고 행동하는 차세대 AI, 즉 ‘Agentic AI’의 물결이 거세지고 있습니다.
Agentic AI는 인간의 인지 과정을 모방하여 별도의 지시 없이 스스로 판단하고, 일상과 산업 곳곳에서 그 영향력을 확장할 것입니다. LG
AI연구원은 Agentic AI의 실현을 위한 핵심 역량인 추론 능력과 행동 능력을 갖춘 전문가 AI 모델 ‘EXAONE’을 독자적으로 개발하여,
다양한 산업 현장에서 혁신적인 변화를 주도하고 있습니다. 경제적 불확실성이 심화되는 가운데, 한국 산업계는 AI를 어떻게 활용해야
하며, 국가적인 차원에서 AI 발전의 방향성을 어떻게 설정해야 할지에 대한 심도 깊은 논의가 필요한 시점입니다.
AI대전환시대,혁신과안전
역사적으로 세 번째 여름을 맞이한 AI는 이전에 경험해 보지 못했던 탁월한 능력과 자율성을 기반으로 새로운 기술 혁신을 주도하며 사회
전반에 걸쳐 대전환이라는 혁명을 일으키는 중이다. 그러나 AI 안에 내재된 위험은 물론 AI로 인하여 발생 가능한 사회적 위험, 윤리적
위험에 대한 미숙한 대응은 AI 대전환 시대의 ‘지속 가능성’에 대한 가장 큰 위협이 될 수 있다. 우리나라를 비롯하여 AI 선진국들을
중심으로 설립되어 운영 중인 ‘AI 안전연구소’(AISI)가 지속적 혁신과 성공적 대전환을 위해 어떤 AI 안전 활동을 진행하고 있는지
살펴본다.
Keynote Speech | 6월 23일(월)
Keynote Speech | 6월 23일(월)
Keynote Speech | 6월 24일(화)
배경훈 원장
LG AI연구원
이종민 부사장
SKT
김명주 소장
AI 안전연구소
세부프로그램
The 33rd Korea Internet Conference
The 33rd Korea Internet Conference
From Networks to Intelligence: AI Transformation Unleashed
9
[Track A] 6G
A3: Disruptive Technologies for 6G (LLM for Network / Network for LLM)
좌장:이정륜교수/중앙대|16:00-17:50
A3-1
GenerativeAI-aidedAutonomous
Systemsfor6G
본 강연에서는 생성형 인공지능을 활용한 자율 통신시스템의 개념을
제시하며 스마트팩토리, 헬스케어 등 다양한 응용분야 및 사례를
소개한다.
A3-2
LLMforWirelessCommunications
최근 Large Language Model (LLM)을 활용해 통신 네트워크를
자동화하려는 시도가 주목받고 있다. 본 발표에서는 LLM 기반의 무선
네트워크 관리 및 최적화 기법을 살펴보고, 최신 연구 동향을 통해 LLM
방식이 지닌 장점과 한계점을 함께 논의한다.
심병효 교수
서울대
이훈 교수
UNIST
A3-3
TheoreticalFoundationsofFoundation
ModelsforCommunications
최근 ChatGPT를 필두로 한 다양한 종류의 파운데이션 모델들이 놀라운
성능을 보이고 있으나, 이에 대한 이론적 분석은 실험적 결과들에 비해
많이 부족한 상황이다.
본 발표에서는, 파운데이션 모델을 수학적으로 이해하는 다양한 최신
연구들을 공유하며 향후 가능한 연구 방향성에 관해 논의한다.
A3-4
LLM-basedDistributedComputingand
AutonomousSystems
본 발표는 대규모 언어 모델(LLM)을 기반으로 한 자율 이동체 제어 기술의
핵심 원리와 실질적 응용 가능성에 대해 종합적으로 다룬다. LLM은 방대한
양의 데이터를 학습하여 자연어 명령을 정밀하게 해석하고, 다양한 멀티모달
센서 정보를 통합적으로 처리함으로써, 복잡한 환경에서도 정확한 상황
인식과 적합한 의사결정이 가능하다. 본 발표에서는 자율주행 차량, 드론,
로봇 등 실제 시스템에의 적용 사례를 중심으로, 해당 기술의 최신 연구
동향을 분석하고, 향후 기술 발전 방향에 대한 전망을 함께 제시한다.
손지용 교수
연세대
김중헌 교수
고려대
A1: Network Architecture Evolution to 6G
좌장:신명기책임/ETRI|09:00-10:50
A1-1
6G시스템구조진화방향
본 발표에서는 6G 시스템 구조가 가질 수 있는 5G 시스템 구조 대비
유사성 및 차별성을 포함하여 6G 시스템 구조의 진화 방향, 6G 시스템
아키텍처 스터디에서 논의될 가능성이 있는 기술 분야를 소개하고자
한다.
A1-2
6G시스템구조진화방향과요소기술
6G는 2030년경 상용화를 목표로 연구가 진행되고 있으며, 기존 5G
시스템을 뛰어넘는 초연결, 초저지연, 초지능화된 네트워크 환경을
제공하는 것을 목표로 한다. 본 강연에서는 6G 시스템 구조의 진화
방향과 이를 뒷받침하는 핵심 시스템 요소 기술에 대한 노키아의 관점을
공유한다.
A1-3
AI/ML기반6G네트워크구조및진화전망
복잡해진 네트워크 구조와 폭증하는 트래픽을 효율적으로 관리하고, 운영
자동화 및 서비스 품질 향상을 실현하기 위하여 5G 네트워크부터 AI
기술이 적용되기 시작했다. 본 발표에서는 5G 네트워크의 각 도메인별로
적용되어 온 AI/ML 기술에 대한 전반적인 내용을 살펴보고, 2025년 3월
3GPP 6G 워크숍에서 나타난주요 글로벌 통신사와 벤더의 비전 분석을
통해서 6G 네트워크의 종단간 서비스 품질개선과 안정성 확보를 위해서
요구되는 AI/ML 기술로서, 6G 네트워크의 지능적 자율화를 실현하기
위한 AI for 6G 기술과 향후 AI 기반 서비스의 사용자 경험을 극대화하기
위한 6G for AI 기술에 대한 비전과 진화 방향을 제시하고자 한다.
김래영 책임
LG전자
김동주 수석
노키아
김태연 실장
ETRI
A2: 6G Vision and Services from Operators
좌장:전인석팀장/KCA|14:00-15:50
A2-1
SK텔레콤의6G비전및AITelcoInfra진화
이동통신 Telco와 AI가 융합되는 6G 시대를 대비해 6G 본연의 통신
진화 방향 및 AI와 접목한 유무선 망진화 방향, SK텔레콤의 Edge AI
연구 성과, Autonomous NW, 6G AI 서비스위한 진화 방향 등 소개
A2-2
Evolutionarypathto6G:vision&
technologies
본 강연에서는 이동통신 사업자 관점에서 바라보는 6G 비전과 기술
진화 방향에 대해 설명한다. 특히, 올 하반기부터 3GPP에서 본격적으로
시작되는 6G 표준화 스터디에 맞춰 hyper fast, ubiquitous connectivity
등 차별화되는 6G 서비스 제공을 위한 MIMO 진화 기술, FDR, AI-RAN
등 RAN 기술에 대해 설명한다. 또한 open RAN, NTN, cloud-native
infra 등 6G 네트워크 구조 진화 방향도 다루도록 한다.
A2-3
LG유플러스가바라보는6G이동통신네트워크
본 발표에서는 이동통신 사업자 관점에서 LG유플러스가 바라보는 6G
이동통신 네트워크를 설명한다. LG유플러스의 6G 비전을 중심으로 각
비전이 달성하고자 하는 목표 및 이를 위한 후보 기술들을 공유하고자
한다.
A2-4
6G주파수확보를위한국내외추진동향
??
김동욱 팀장
SKT
박규진 팀장
KT
조제훈 팀장
LG U+
김기원 팀장
KCA
세부프로그램 | 6월 23일(월)
www.krnet.or.kr
KRnet 2025
From Networks to Intelligence: AI Transformation Unleashed
10
[Track B] AI Infra
B3: AI 플랫폼
좌장:이재호박사/NIA|16:00-17:50
B3-1
AWS의혁신적인양자컴퓨팅서비스
AWS는 최근 혁신적인 양자 컴퓨팅 기술을 선보이며 주목받고 있다. 2023년 캣 큐비트 기반의 하드웨어 오류 정정 기술을 통해 양자 오류 정정 비용을 최대 90%까지 줄일 수
있도록 설계된 프로토타입인 오셀롯을 공개하였다. AWS의 대표적인 서비스로는 다양한 양자 하드웨어를 통합한 완전관리형 클라우드 서비스인 Amazon Braket과, 전문가
협업 프로그램인 Amazon Quantum Solutions Lab, 순수 양자 연구를 하는 AWS Center for Quantum Computing 등이 있다. 특히 Amazon Braket은 다양한 양자 컴퓨팅
하드웨어와 시뮬레이터에 클라우드로 접근할 수 있는 완전관리형 서비스로, 양자 알고리즘 연구, 개발, 실험을 효율적으로 지원한다. 향후 양자 컴퓨팅 성능이 향상됨에 따라
소재공학, 금융, 물류, 기후 모델링 등 다양한 분야에서 혁신적인 문제 해결이 가능할 것으로 기대된다.
나승주 상무
AWS
B3-3
LGU+AX서비스를위한AI플랫폼현황
LG유플러스는 다양한 AX서비스를 개발하고 운영할 수 있는 자체
AI플랫폼을 구축해서 활용하고 있습니다. 본 강연에서는 AX서비스와
에이전트 개발을 가능하게 하는 생성성 AI 모델 ixi-GEN을 비롯해 RAG
기반의 에이전트를 개발할 있는 MLOps 플랫폼 ixi-Vioet, 서비스 개발을
지원하는 플랫폼 ixi-Solution, GPU와 데이터를 효율적으로 활용할 수
있는 인프라 플랫폼 ixi-Artemis, 그리고 대규모 데이터 처리를 위한
데이터레이크까지, 전체 기술 스택을 소개합니다. 각 구성요소가 어떻게
유기적으로 연동되어 혁신을 지원하는지 소개 합니다.
조규남 연구위원
LG U+
B3-2
생성형AI기술과AiforScience
ChatGPT의 출시 이후, 대규모 언어 모델(LLMs)은 사회 전반에 걸쳐
빠르게 변화를 일으켰으며, 그 영향력은 이제 과학 연구 분야에까지
확장되고 있습니다. LLM으로 대표되는 생성형 AI 기술은 ChatBot의
형태에서 벡터 DB, RAG 등의 기술과 함께 Q&A 시스템으로 변모하였고,
이제는 외부 API 호출 및 추론 기능 지원으로 에이전트로서 변화하고
있습니다. 이번 발표에서는 이러한 LLM과 같은 생성형 AI 기술이 과학적
발견의 패러다임을 어떻게 재편하고 있는지를 살펴보고자 합니다. 또한,
이러한 혁신을 효과적이고 윤리적으로 활용하기 위해 연구 및 데이터
커뮤니티로서 우리가 데이터 준비, 책임 있는 AI 활용, 역량 강화 측면에서
어떤 준비를 해야 하는지도 함께 논의할 예정입니다.
이경하 센터장
KISTI
B1: AI 반도체
좌장:조상현팀장/NIPA|09:00-10:50
B1-1
AI시대의KeyEnabler:AI반도체
AI 연산 수요가 급격히 증가함에 따라, 고비용·고전력 구조에 기반한
GPU 중심의 시스템은 한계에 직면하고 있으며, 이를 대체할 수
있는 저비용·저전력 NPU 중심의 새로운 대안이 요구되고 있다. 본
발표에서는 AI 시대 핵심 인프라인 AI 반도체의 전략적 중요성을
조명하고, AI 반도체 시장의 전반적 흐름과 국내 기술 현황 및 경쟁력을
살펴볼 예정이다. 또한, 모빌린트의 AI 반도체를 중심으로 주요 기술
요소와 실제 활용 사례를 함께 소개한다.
B1-2
AMDEndtoEndAISolutions
AMD는 업계 유일하게 엣지(Edge)와 클라이언트(Ryzen AI)부터
데이터센터 GPU, DPU에 이르기까지 전 영역을 아우르는 종합적인
AI 솔루션 포트폴리오를 보유하고 있습니다. AMD의 솔루션은 고성능
하드웨어와 개방형 소프트웨어 생태계를 기반으로, AI PC, 엔터프라이즈,
클라우드, 데이터센터 등 다양한 환경에서 최적의 AI 경험을 제공합니다.
AI 도입과 확산을 원하는 기업과 개발자분들께AMD만의 차별화된 End to
End AI 통합 솔루션을 소개합니다.
B1-3
Agent기반의AI서비스구축을위한디지털
플랫폼
Agentic AI와 SLM(Small Language Model)의 부상으로, 새로운 형태의
AI 인프라에 대한 논의가 활발해지고 있습니다.
이번 발표에서는 SLM 기반 AI 인프라가 주목받는 배경과 이를 뒷받침하는
고성능·고효율 AI 추론 솔루션과 기술적 요소들을 살펴봅니다.
아울러, 실제 데모 사례를 통해 한국적 AI 인프라 구축의 가능성과
방향성을 함께 제시합니다.
신동주 대표
모빌린트
김도영 이사
AMD
김광정 총괄
리벨리온
B2: AI 데이터센터
좌장:조부승센터장/KISTI|14:00-15:50
B2-1
AI를위한데이터센터와네이버의적용기술
AI를 위한 데이터센터와 인프라, 그리고 디지털트윈, 5G 특화망,
로보틱스, 자율주행까지 다양한 기술이 접목된 네이버 데이터센터 ‘각
세종’에 담긴 기술에 대한 소개
B2-2
AI데이터센터를위한최적의냉각솔루션
-LiquidCooling
대 AI 시대를 맞아 고발열 GPU (Accelerator) 사용이 필수가 되면서 AI
시스템을 위한 기반시설 및 고효율 냉각방식에 대한 관심이 매우 높아지고
있는 상황입니다. “왜 Liquid Cooling (수냉) 인가?” 에 대한 간단한 설명을
드리고 Liquid Cooling에 대해 이야기는 많이 하지만 정작 무엇을 어떻게
준비해야 하는지 모르고 공냉에서 수냉으로 전환 했을때의 막연한 두려움
(누수 및 추가 설비에 대한 유지보수 등)을 가지고 있는 분들을 위한
기초적인 설명을 실제 사례와 함께 설명드리는 세션입니다.
B2-3
End-to-EndAI클라우드:AI모듈형데이터
센터에서GPUaaS까지
빠르게 변화하는 AI 시대, 데이터센터 인프라는 고전력·고발열 환경에
직면하며 새로운 전력 및 냉각 요구사항에 대응해야 하는 과제에 놓여
있습니다. 엘리스그룹은 단기간 내 구축이 가능한 모듈형 데이터센터 Elice
PMDC (Portable Modular Datacenter) 를 중심으로, End-to-End AI
클라우드 플랫폼을 구축·운영하고 있습니다.
이번 강연에서는 고밀도 AI 서버, 네트워크, 전력, 냉각 모듈을
표준화한 인프라 스택 Elice PMDC, GPU·NPU·스토리지를 통합
오케스트레이션하는 가상화 스택 Elice Cloud Infrastructure, 그리고
가상화된 AI 자원을 바탕으로 AI 워크로드를 실행하는 서비스 스택 Elice
Cloud가 유기적으로 연동되어, AI 워크로드의 성능을 극대화하고 비용
효율을 높이는 방식을 소개합니다.
차인영 이사
NAVER Cloud
권재환 수석
DEUS
박정국 CTO
엘리스그룹
세부프로그램 | 6월 23일(월)
The 33rd Korea Internet Conference
The 33rd Korea Internet Conference
From Networks to Intelligence: AI Transformation Unleashed
11
[Track C] AIoT and Smart Systems
C1: AIoT 기술 동향
좌장:이준섭실장/ETRI|09:00-10:50
C1-1
TowardsUbiquitousAI:AdaptiveandEfficientOn-DeviceML
This talk presents a software-driven approach to enabling ubiquitous AI through adaptive and efficient on-device machine learning. It focuses on building
human-centered AI applications that process sensitive data locally, developing adaptive techniques that handle diverse users and environments, and
designing resource-efficient systems for low-power edge devices. By tackling real-world constraints, this talk outlines a practical path toward intelligent,
personalized, and privacy-preserving AI embedded in everyday devices.
C1-2
UnlockingSleepInsightswithAI:FromMultimodalPSGtoWearableDevices
사람은 인생의 약 3분의 1을 잠으로 보낼 만큼, 수면은 우리의 삶에서 매우 중요한 역할을 합니다. 실제로 수면과 관련된 질병은 매우 흔하며, 통계에 따르면 한국인 10명 중 6명은
수면과 관련된 문제를 겪고 있다고 합니다. 이러한 수면 질환을 정확하게 진단하기 위해 병원에서는 수면다원검사(PSG)를 진행합니다. 이 검사는 하룻밤 동안 EEG, EOG, EMG 등
다양한 생체 신호를 측정하여 수면 상태를 파악하는 방식입니다. 매우 정밀한 진단이 가능하지만, 많은 장비가 필요하고 비용이 높으며, 무엇보다 결과 해석을 위해 전문가가 파형
하나하나를 직접 눈으로 분석해야 한다는 점에서 매우 노동집약적입니다. 이런 문제를 해결하고자 저희는 수면 단계 분류를 자동화할 수 있는 AI 모델, SleepXViT를 개발했습니다.
(논문 링크: https://www.nature.com/articles/s41746-024-01378-0) 기존 모델들이 숫자 형태의 생체신호 데이터를 입력으로 사용했다면, SleepXViT는 PSG에서 수집한
14개의 채널을 하나의 파형 이미지로 변환해 입력 받습니다. 즉, 사람처럼 시각적으로 정보를 해석하는 방식입니다. 이는 실제 수면 전문가가 뇌파 그래프를 눈으로 보고 판단하는
방식과 유사합니다. 이 파형 이미지를 분석하기 위해 저희는 Vision Transformer(ViT) 구조를 도입했습니다. 이 모델은 이미지 내에서 중요한 부분에 주목해 판단을 내리며, 예컨대
REM 수면에서는 빠른 안구 움직임이 나타나는 특정 파형에 집중해 REM이라고 예측합니다. 무엇보다, 모델이 어떤 근거로 판단했는지 시각적 설명(heatmap)과 신뢰도(confidence
score)를 함께 제공함으로써, 임상 전문가가 AI의 판단을 이해하고 신뢰할 수 있도록 설계되어 있습니다. 한편, PSG는 병원이라는 제한된 환경에서 단 하루만 측정한다는 한계가
있습니다. 실제 수면 습관과는 거리가 있어 대표성이 떨어질 수 있습니다. 만약 웨어러블 기기를 통해 보다 장기간, 실제 환경에서 수면 데이터를 수집할 수 있다면, 더 정확한 수면
건강 관리가 가능해질 것입니다. 저는 현재 삼성전자 디지털 헬스팀에서 갤럭시 워치와 갤럭시 링에서 수집된 생체 신호를 기반으로, 수면 무호흡증을 조기 진단할 수 있는 알고리즘을
개발하고 있습니다. 요즘은 건강한 수면에 대한 관심이 높아지면서, 많은 사람들이 웨어러블 기기를 통해 자신의 수면 상태를 직접 모니터링하고자 하는 니즈가 증가하고 있습니다.
저희는 이러한 웨어러블 기기를 통해 건강한 생활 습관을 유도하는 다양한 디지털 헬스 서비스를 준비 중이며, 궁극적으로는 병원에 가지 않더라도 누구나 집에서 손쉽게 수면 상태를
모니터링할 수 있는 AI 기반의 시스템을 만들어가는 것을 목표로 하고 있습니다. 개인적으로는 웨어러블 및 모바일 기기를 통해 수집된 방대한 생체 데이터를 활용하여, 다양한 수면
태스크에 적용 가능한 파운데이션 모델 개발, 그리고 개인의 수면 패턴과 건강 상태에 맞춘 개인화된 수면 서비스에 많은 관심을 가지고 있습니다.
C1-3
스스로학습하고협력하는자율형IoT기술의현재와미래
본 발표에서는 단순한 연결 중심의 IoT를 넘어, AI를 내장하고 학습과 협업 기능을 수행하는 자율형 IoT 기술의 구조, 현황, 응용, 미래를 통합적으로 조망한다. 경량 AI모델,
연합학습, 상황인식, 협업지능 등 핵심 기술부터 산업 및 공공 분야 활용 사례까지 분석하며, 자율형 IoT가 가져올 산업 구조의 혁신과 기술 진화 방향을 제시한다. 마지막으로
정책적, 기술적 과제를 짚으며 향후 R&D 전략과 발전 가능성을 전망한다.
공태식 교수
UNIST
이효진 엔지니어
삼성전자
최진철 박사
ETRI
C2: Digital Twin을 위한 핵심기술
좌장:황인석교수/POSTECH|14:00-15:50
C2-1
고품질가상현실을위한다중감각햅틱상호작용
Digital Twin을 보다 사실적으로 경험하기 위해서는 현실 세계와 가상
세계를 유기적으로 연결해주는 매개체가 필요하다. 이때 사용자의
촉각을 활용한 햅틱 자극은 아직까지 시각/청각에 비해 많이 연구되지
않았지만, 이는 생생한 가상 경험을 위한 핵심 요소이다. 본 강연에서는
다양한 햅틱 효과를 통해 현실과 가상이 융합된 몰입감 있는 환경을
구현하는 방법에 대해 소개하고자 한다.
C2-2
초실감형텔레프레즌스를위한3차원네트워크
그래픽스시스템
본 발표에서는 물리적 현실과 가상 현실을 통합하는 차세대 플랫폼인
초실감형 텔레프레즌스를 실현하기 위한 3차원 네트워크 그래픽스 시스템
설계를 소개한다. 특히, 대용량 3차원 데이터를 실시간 스트리밍하고 자원
제한적인 모바일 기기에서 3차원 콘텐츠를 생성/압축/렌더링하기 위한
종단 시스템 디자인과 세부 최적화 기법을 제안한다.
박채용 박사
POSTECH
이경진 연구원
서울대
세부프로그램 | 6월 23일(월)
C2-3
LeveragingMultimodalSensory
FeedbackPerceptionforXRInteraction
XR(AR/VR/MR) 기술은 감각 피드백의 정합적 재현을 통해 실재하지
않는 환경을 실제처럼 경험하게 합니다. 본 발표에서는 인간의 지각
체계가 다중 감각 정보를 어떻게 해석하고 우선순위를 두는지를 보여주는
몇 가지 사례를 살펴보고, 이러한 특성을 활용하여 XR 상호작용의
몰입감과 현실감을 효율적으로 향상시키는 방안을 제안합니다. 아울러
감각 기관에 손상이 있는 사용자를 고려한 포괄적인 XR 인터랙션 설계
가능성도 함께 논의합니다.
C2-4
High-QualitySpatialDigitalTwin
Reconstructionvia3DGaussianSplatting
최근 주목받고 있는 3차원 공간 복원 및 시점 합성 기법인 3D Gaussian
Splatting(3DGS)의 기본 개념과 핵심 기술을 소개하고, 일반적으로
고용량을 갖는 3DGS 모델을 효율적으로 압축하는 기술과, 3DGS를 시간
축으로 확장한 4DGS 기술을 각각 살펴본다
김명진 박사
ETRI
정준영 선임
ETRI
www.krnet.or.kr
KRnet 2025
From Networks to Intelligence: AI Transformation Unleashed
12
C3: Future Mobility 기술 동향
좌장:홍용근교수/대전대|16:00-17:50
C3-1
실종자수색자율비행드론기술
경찰은 효율적인 실종자 수색을 위해 드론을 도입하여 2018년 시범운용
후 2020년 전국 경찰청으로 확대 운용 중이며, 드론을 통해 상당수의
실종자를 발견하는 등의 실적을 바탕으로 그 활용도를 늘여가는 중이다.
그러나 기존에 도입한 드론은 개활지를 빠르게 탐색하는 것에 그쳐
국토의 상당부분이 산악과 산림으로 구성된 국내 환경에서는 활용에
일부 제약을 받고 있는 실정이다. 이에 본 발표에서는 숲속과 같은 복잡
환경에서 실종자 수색을 수행하여 효율성을 제고하는 드론 자율비행
기술에 대하여 소개한다.
C3-2
자율주행인공지능발전동향
자율주행 인공지능 기술은 최근 2~3년 전부터 급격하게 변화하고 있다.
지금까지 자율주행 성능의 한계를 극복하기 위한 혁신적인 기술들이
연구되고 있다. 본 강연에서는 자율주행 인공지능 발전 동향, 특히
자율주행 인공지능 아키텍처 발전 단계에 대해서 발표하여 우리나라
자율주행 기술개발 방향에 대해서 시사한다.
차지훈 실장
ETRI
민경욱 실장
ETRI
C3-3
자율행동체클러스터링솔루션기반로봇엔진
원격업데이트와연합학습실증
본 발표에서는 분산되어 있는 다수의 자율행동체를 쿠버네티스 기반의
하나의 클러스터링으로 연결하여 관리하고, 이를 통해 자율행동체 엔진을
원격에서 seamless하게 배포하는 기술인 RCF (Robot Clustering
Framework)과 해당 기술을 통해 실증을 진행한 사례를 소개한다. 또한
분산학습 기술 중에 하나인 연합 학습 (Federated Learning)을 다루는데,
RCF를 통해 연합 학습 클라이언트를 배포하고, 로봇에 적용한 실증을
통해 장점과 단점에 대해 다루며, 향후 방향에 대해 논하도록 한다.
구세완 책임
LG전자
세부프로그램 | 6월 23일(월)
[Track C] AIoT and Smart Systems
The 33rd Korea Internet Conference
The 33rd Korea Internet Conference
From Networks to Intelligence: AI Transformation Unleashed
13
세부프로그램 | 6월 23일(월)
[Track D] Big Data & Cloud Computing
D3: Systems Challenges in ML/AI
좌장:전상운교수/한양대|16:00-17:50
D3-1
LLM실행최적화를위한리소스할당및
스케줄링기법
이 발표에서는 LLM 추론을 위한 최적화하는 분산 시스템인 ExeGPT를 소개한다. ExeGPT는 주어진 지연(Latency) 제약을 만족하면서 추론 처리량(Throughput)을 극대화할
수 있는 최적의 실행 스케줄을 찾아 실행한다. 입력 및 출력 시퀀스의 분포를 활용하여 GPU 자원을 효율적으로 할당하고, 실행 설정을 구성하는 변수들(예: 배치 크기 및 부분
텐서 병렬화 등)을 최적화한다. 특히 변수들의 (Latency, Throughput에 대한) 속성이 단조증가/감소가 되도록 설정하여 효율적으로 최적의 실행을 찾을 수 있도록 한다.
다양한 NLP 작업에 대해서 T5, OPT, GPT-3 기반 LLM 모델로 평가하였을 때에 Nvidia의 FasterTransformer와 비교하여 최대 15배, 평균 3배의 처리량(Throughtput)
향상을 확인하였다.
서지원 교수
서울대
D3-2
eBPF/XDP을활용한커널오프로딩기술및
발전방향
eBPF는 리눅스 커널 코드의 직접적인 수정 및 컴파일 없이도 커널을
확장할 수 있는 차세대 기술로 최근 많은 주목을 받고 있다. 본 강연에서는
eBPF를 활용하여 NIC 드라이버에 위치한 XDP(eXpress Data Path)
상에 다양한 기능을 구현하여 컴퓨터 시스템의 고성능과 고가시성을
달성할 수 있는 최신 기술 동향과 향후 발전 방향을 소개한다.
김규영 교수
성신여대
D1: Building and Operating Cloud Infrastructure for Big Data and AI
좌장:한동수교수/KAIST|09:00-10:50
D1-1
메가존클라우드와함께하는생성형AI도입과
혁신경험
하루가 다르게 새로운 모델이 발표되고 산업 전반에 걸쳐 생성형AI에
대한 도입과 활용이 큰 화두가 되고 있습니다. 하지만 기업의 비즈니스에
생성형 AI를 도입하기 위해서는 보안을 비롯한 여러가지 고민해야 할
지점들이 있습니다.
이러한 기업의 고민을 바라보는 메가존클라우드의 생각을 함께
나누고자 합니다.
D1-2
연구데이터공유및전송을위한국가
연구인프라및서비스
데이터 및 AI 중심으로의 연구 패러다임의 급격한 변화로 연구데이터의
가치가 더욱 상승하는 가운데, 이러한 대규모의 연구데이터를
효율적으로 공유 및 전송하기 위한 국가 연구 인프라와 서비스가
필요하다. 특히 국가전략기술의 육성, 국가망 보안체계, 정부의 AI
전환 정책은 연구데이터의 공유를 더욱 필요로 하고 있다. 이에 국가
연구데이터 공유 및 전송 인프라/서비스로써의 국가데이터교환체계 및
국가과학기술연구망을 소개하고, 향후 발전 방향을 소개한다.
D1-3
OperatingLarge-ScaleOn-PremGPU
ClustersforAITraining:Insightsfrom
YearsofExperience
수년간의 온프레미스 GPU 클러스터 운영 경험을 바탕으로, AI 학습을
위한 대규모 인프라 구축 및 최적화 과정에서 얻은 실전 노하우를
공유합니다. 하드웨어 선택, 네트워크 및 스토리지 구성, 장애 대응, 운영
자동화 등 다양한 주제를 중심으로 안정적이고 확장 가능한 클러스터 운영
전략을 소개합니다.
엄태일 그룹장
메가존클라우드
조부승 센터장
KISTI
최병권 박사
삼성전자
D2: Operating Big Data and AI Services
좌장:주창희교수/고려대|14:00-15:50
D2-1
AgenticAI를위한개발기술과활용법
Agentic AI는 사용자의 목표를 이해하고 스스로 계획을 세워 작업을
수행하는 자율적 AI로, 기존의 단순 응답형 챗봇과는 차별화되고 있다.
최근에는LLM의 발전과 함께 메모리, 도구 사용, 추론 기능이 결합된
다중 에이전트 시스템이 도입되고 있으며 LangChain, AutoGen,
OpenAI Assistant API 등 다양한 프레임워크가 빠르게 등장하고
있다. 이 세션에서는 Agentic AI를 구성하는 기술들과 트랜드를 살펴볼
예정이다.
D2-2
AI트렌드와Microsoft365Copilot
본 강연에서는 최신 AI 기술 트렌드와 기업 환경에서의 실질적 적용 사례를
살펴봅니다. 현재 AI가 기업 생산성과 창의성에 미치는 영향을 분석하고,
Microsoft 365 Copilot의 핵심 기능과 활용 사례를 통해 Word, Excel,
PowerPoint, Teams 등의 업무 환경을 어떻게 변화시키는지 실제 데모와
함께 소개합니다. 또한 조직 내 AI 도입 시 고려해야 할 윤리적 측면과
변화 관리 전략에 대해서도 논의합니다. 참가자들은 AI 기술을 효과적으로
활용하여 비즈니스 경쟁력을 강화할 수 있는 실용적인 인사이트를 얻게 될
것입니다.
D2-3
이종클라우드기반EnergyDataLake구축
및응용사례
본 발표에서는 엔라이튼이 어떻게 이종 클라우드 서비스를 활용하여
재생에너지 발전 데이터 및 기상 데이터를 효과적으로 수집하고 데이터
레이크를 구축하였는지 설명하고, 이를 기반으로 한 재상에너지 발전량
예측 기술 개발 활용 사례를 소개하고자 합니다. 먼저 엔라이튼의 태양광
발전소 자산관리 플랫폼 발전왕이 어떻게 AWS 및 GCP 클라우드의
장점을 융합하여 전국 27,000 여개의 발전소 데이터를 수집 및
관리하는지 설명합니다. 이어서 재생에너지 발전량 예측을 위한 핵심
feature 인 기상 관측/예측 데이터 파이프라인을 구성하고 활용하는
방법을 소개합니다. 마지막으로 클라우드 기반 MLOps 파이프라인을
활용한 AI 태양광 발전량 예측 시스템에 대한 응용 사례를 공유하면서
클라우드 기반 데이터 관리 및 활용의 우수성을 설명하고자 합니다.
김영욱 대표
Hello AI
권민수 매니저
S.Pin Technology
강대호 실장
엔라이튼
D3-3
다기준빅데이터정보를활용한추천플랫폼의
최근기술및챌린지
전체 평점만을 활용하는 단일 기준 추천 기술과는 달리 다기준 빅데이터
정보를 활용한 추천 플랫폼이 최근 각광을 받고 있다. 하지만, 그래프
신경망을 포함한 딥러닝 기반 state-of-the-art 다기준 추천 시스템
개발은 거의 연구는 미미한 상황이다. 본 강연에서는 다기준 추천
시스템이 가지는 잠재력을 설명하고, 두 가지 최근 연구 결과물을 간략히
소개한다. 먼저, 경량화된 그래프 신경망 기반 다기준 추천 시스템의
설계 과정 및 성능을 보인다. 둘째, 학습 과정을 전혀 필요로 하지 않는
그래프 필터링 기반 다기준 추천 시스템의 설계 과정 및 성능을 보인다.
마지막으로, 관련 후속 연구 및 챌린지에 대해 토의해 본다.
신원용 교수
연세대
www.krnet.or.kr
KRnet 2025
From Networks to Intelligence: AI Transformation Unleashed
14
세부프로그램 | 6월 23일(월)
[Track E] Workshops I
E3: Web3.0 & AI 융합 기술
좌장:박종대박사/ETRI|16:00-17:50
E3-1
5GMEC기반블록체인과연합학습융합기술
본 발표에서는 개인 데이터 프라이버시 문제로 부각되는 연합학습
기술을, 5G MEC기반 블록체인 환경에서 수행하기 위한 5G MEC기반
블록체인과 연합학습 융합기술과 관련하여 간략한 기술 소개와
블록체인 기반 연합학습 관련 문제점 및 해결 방향을 살펴보고, 향후
블록체인 기술의 발전 방향에 대해 함께 고민해보고자 합니다.
E3-2
컨슈머GPUs공유를통한LLM학습및추론기술
??
김동오 박사
ETRI
김항진 이사
데이터얼라이언스
E3-3
데이터인프라의구성요소와추진방향
데이터 인프라는 데이터 유통거래 활성화를 위해 기존의 데이터
댐이나 데이터 레이크와 같이 데이터의 수집, 적재 중심에서 데이터가
네트워크를 통해 자유롭게 흘러다니고 안전하게 유통, 거래 될 수 있는
환경(인프라)을 만들어 가는 것으로, 데이터 생태계에서 필요한 핵심적인
요소들의 방향성과 거버넌스 적용을 포함한다. 이러한 데이터 인프라의
주요 구성요소 4가지에 대한 내용 검토와 추진방향을 제시하고자 한다.
유시형 수석
NIA
E1: Tutorial
좌장:김근대단장/IITP|09:00-10:50
E1-1
디지털트윈을위한NVIDIA옴니버스기초
NVIDIA의 옴니버스와 아이작심을 사용하여 로봇과 관련된 연구 및 개발을 위한 디지털 트윈 환경을 구축하기 위한 강의. 옴니버스와 아이작심에 대한 소개와 실습으로 구성됨.
박강문 교수
한국교통대
E2: Web3.0 서비스
좌장:이종현박사/KAIST|14:00-15:50
E2-1
Web3.0과인증기술의변화
Web 3.0 시대가 다가오면서 인증 기술에도 중요한 변화가 시작되고
있습니다. 기존의 중앙집중형 인증 방식은 보안과 개인정보 관리 측면에서
여러 한계를 보이며 새로운 기술적 대안을 필요로 하고 있습니다. 최근 등장한
Passkey 인증기술은 기존 Web2 환경과 미래의 Web3 환경을 연결하는
Web2.5 정도의 중간 기술로서 역할을 할 수 있을 것으로 기대되고 있습니다.
Passkey 인증은 비밀번호 없이 디바이스 내부에서 생성된 암호키로 사용자
인증을 수행하여 보안을 강화하고 사용 편의성을 높이는 기술입니다. 중앙
서버에 비밀번호나 민감한 정보를 저장하지 않아 개인정보 유출 위험을 낮출
수 있으며, 향후 탈중앙화 신원증명(DID)과 같은 Web3 기술과도 자연스럽게
연결될 수 있다는 가능성을 가지고 있습니다. 이번 강연에서는 Web3 시대를
준비하면서 Web2와 Web3 사이의 중간 기술로 자리 잡고 있는 Passkey
인증에 대해 소개하고, 앞으로의 기술 변화 방향에 대해 살펴보고자 합니다.
E2-2
Web3.0지갑의재정의와자산토큰화의미래
본 강연은 Web3.0 환경에서 IP를 포함한 자산 토큰화의 혁신성을 분석하고,
현재 중앙화된 플랫폼 의존성 문제를 지적합니다. 기존 Web3.0 지갑의
복잡성과 상호운용성 부재를 해결하기 위해 모바일 뱅크와 클라우드 개념을
결합한 새로운 지갑 모델을 제안합니다. 진정한 Web3.0 혁신은 자산
소유와 거래 방식의 근본적 재정의에 있으며, 지갑은 개인이 자산과 신원에
대한 완전한 통제권을 갖는 디지털 경제의 핵심 인프라가 될 것입니다.
정효진 팀장
SKT
박효주 선임
Web3.0 연구회
E2-3
디지털신원지갑국제표준화동향및추진전략
본 강의에서는 디지털 신원 지갑을 구현하기 위한 검증 가능한 크리덴셜
(VC) 및 프레젠테이션 (VP) 등의 핵심 요소 기술을 살펴보고, 관련 ITU-T,
W3C 등의 국제 표준화 기구의 디지털 신원 지갑 구조와 관련 보안 및
프라이버시 관련 표준화 동향을 분석하며, 이를 근거로 향후 국제표준화
추진 전략을 제시한다.
염흥열 교수
순천향대
The 33rd Korea Internet Conference
The 33rd Korea Internet Conference
From Networks to Intelligence: AI Transformation Unleashed
15
세부프로그램 | 6월 24일(화)
[Track F] Quantum Technology
F1: 양자 산업 및 표준화
좌장:김중헌교수/고려대|09:00-10:50
F1-1
중성원자양자컴퓨팅기술과산업응용전망
최근 중성원자 양자 컴퓨팅 기술의 급성장과 그 다양한 활용 범위에
대한 기대감이 커지고 있다. 그 이유 중 하나는 소위 아날로그 방식과
양자 게이트 기반의 디지털 모드 두 방식 모두에 유망한 플랫폼으로
인식되기 때문이다. 단기적으로는 인공지능, 물류/통신 최적화 분야,
신물질, 금융 리스크 예측 등에 적용될 것으로 예상되고, 장기적으로는
오류정정 기술을 통한 범용양자컴퓨팅 개발에도 장점을 가진 유망
플랫폼으로 자리매김하고 있다. 이러한 장점으로 글로벌 빅테크
기업들은 향후 CPU와 GPU에 QPU를 접목한 하이브리드 고성능
슈퍼컴퓨팅(quantum centric high-performance computing
(HPC))을 구축하고자 하는 전략적 행보를 보이고 있다. 본 발표에서는
중성원자 방식 양자 컴퓨팅 기술과 특징, 산업 문제 적용 사례를
소개하고, 향후 전망을 논의하고자 한다.
F1-2
PQC기반의5G보안기술
본 강연은 Post-Quantum Cryptography(PQC) 기반의 5G 보안기술
동향을 다룹니다. 5G 1차 인증 프로토콜인 5G AKA와 EAP-AKA’를
중심으로 PQC 마이그레이션 전략을 소개하며, 특히 전통 암호와
PQC를 병행 적용하는 하이브리드 방식의 필요성과 구현 사례를
살펴봅니다. 아울러, 미래 6G AKA에서의 PQC 내재화 및 양자보안
통합 비전도 함께 제시합니다.
정희정 박사
파스칼
유일선 교수
국민대
F2: 양자 알고리즘
좌장:심주용박사/고려대|13:00-14:50
F2-1
양자기술의일상생활적용및활용은얼마나
가까이있나?
양자기술은 흔히 양자컴퓨터에만 집중되어 상용화 및 실생활 활용이 매우
오래 걸릴 것이다라고 많은 분들이 생각하지만, 현재 우리나라는 우리가
모르는 사이에 이미 정부부처의 네트워크에 양자암호기술이 적용되어
활용 중에 있을 정도로 눈앞에 있는 기술입니다. 또한 다양한 양자센서의
벤처기업들이 탄생하고 있고, 이는 곧 우리가 일상생활에서 양자기술을
활용할 수 있음을 의미합니다. 저희 지큐티코리아의 기술산업화 소개를 통해
일상생활에서의 양자기술 활용이 얼마나 눈앞에 있는지를 설명드리겠습니다.
F2-2
DenoisingQuantumStateDiffusionModels
본 강연에서는 양자 시스템에서 발생하는 노이즈 대한 기본 이론 설명과
배경을 먼저 소개하고, 양자 시스템의 노이즈 환경 하에서의 상태 진화를
효율적으로 모델링하고 정제(Denoising)하는 방법으로서 Quantum
State Diffusion(QSD) 모델에 기반한 새로운 접근 방식을 소개한다. 양자
시스템은 환경과의 상호작용을 통해 비가역적인 상태 변화를 겪으며, 이는
양자 계산 및 정보 처리의 정확도를 저하시킨다. 본 연구는 이러한 문제에
대응하기 위해 딥러닝 기반의 Denoising 모델을 QSD에 접목하여,
노이즈로 인해 왜곡된 양자 상태를 효과적으로 복원하는 방법을 소개한다.
F2-3
RecentAdvancesinOptimizingQuantum
DataEmbeddingforMachineLearning
Quantum data embedding plays a crucial role in quantum
machine learning (QML), as it determines how classical data
is mapped into quantum states for further processing. In this
talk, I will present our recent advances in optimizing quantum
embeddings by leveraging classical deep learning techniques to
enhance data separability, classification accuracy, and robustness
to noise beyond the limitations of completely positive and trace-
곽승환 대표
GQT 코리아
심주용 박사
고려대
박경덕 교수
연세대
F1-3
NIA양자산업화지원및방향
양자기술은 미래 기술패권을 좌우할 핵심으로 全산업과 ICT전분야에
접목되어 새로운 혁신을 가져올 것으로 기대된다. 2024년 11월 시행된
양자기술산업법에 따라 NIA는 양자기술의 상용화 촉진과 창업 및
기업육성 전담기관으로 양자산업생태계지원센터(KQIC)을 중심으로
양자R&D를 산업화로 연계하기 위한 마중물 역할을 수행하고 있다. 이에
NIA에서 추진하는 양자기술사업화, 양자 테스트베드 조성, 수요기반
양자기술 실증, 국산 양자기술 소부장 보급 사업 등을 소개하고 국내
양자산업생태계 현황 및 산업화 지원방향에 대해 논의한다.
김영희 센터장
NIA
preserving maps. I will also explore how deterministic quantum
computation with one qubit enables efficient training of quantum
embeddings and its potential impact on near-term quantum
devices. Finally, I will introduce a margin-based perspective on
generalization in QML, providing a refined theoretical framework
to assess and improve the learning capabilities of quantum
models. These developments offer new insights into the design,
implementation, and evaluation of quantum embeddings, paving
the way for more effective QML applications.
F2-4
양자컴퓨팅알고리즘연구개발동향
현대 암호 체계와 밀접한 관련이 있는 소인수분해와 같은 문제를
고전 컴퓨터보다 빠르게 해결할 수 있는 양자 알고리즘의 등장 이후,
고전 컴퓨터가 가진 계산 성능의 한계를 극복하고자 하는 다양한 양자
알고리즘에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 발표에서는 제한된
큐비트 수와 잡음 문제로 완전한 오류 보정의 어려움 등 현재 양자
하드웨어의 제약을 고려한 NISQ 알고리즘부터 장기적으로는 오류 보정
기반의 범용 양자 컴퓨터를 위한 알고리즘에 이르기까지, 양자 알고리즘
연구개발의 최신 동향을 소개한다.
배은옥 박사
ETRI
www.krnet.or.kr
KRnet 2025
From Networks to Intelligence: AI Transformation Unleashed
16
세부프로그램 | 6월 24일(화)
[Track G] AI Service & Application
G1: AI Service
좌장:하정우센터장/NAVERAI|09:00-10:50
G1-1
OnNaverPlaceServiceAI
네이버 플레이스 프로덕트는 지역 검색, 지도, 예약, 플레이스, 스마트
플레이스, 여행, 호텔, 항공 등 다양한 로컬 도메인의 서비스를 개발하고
운영하는 조직입니다.
제가 속한 플레이스 AI 팀은 이러한 서비스의 품질을 향상시키기 위해
다양한 AI 기술을 개발하고 실제 서비스에 적용해 나가고 있습니다.
이번 강연에서는 플레이스 도메인에 AI 기술을 효과적으로 접목하기
위해 저희 팀이 집중해온 주요 기술들과, 이를 서비스에 최적화하기 위해
시도해온 다양한 접근 방식들을 공유드릴 예정입니다.
G1-2
CLOVAHealthcare:네이버의생성형AI
헬스케어서비스
네이버클라우드 Digital Healthcare LAB은 네이버의 foundation
model인 HyperCLOVA X에 기반하여 의료특화 foundation model
개발 및 이를 응용한 헬스케어 서비스를 개발 중에 있습니다. 특히
의료기관의 업무 효율성 향상과 환자-의료진 간 연결성 강화를 위해
AI 기반 자동화 툴, 상담 툴 등의 서비스를 PoC 해가며 기술 및 제품의
수준, 시장성을 탐색 중에 있습니다. 이러한 서비스에는 환자-의료진
간 대화를 바탕으로 의무기록을 자동 작성해주는 CLOVA Voide EMR,
일반 건강 관리를 도와주고 건강검진 결과에 대해 상담해주는 CLOVA
Smart Care, 병원내 환자 관리 및 간호사 업무를 보조하는 CLOVA 병동
Agent 등이 포함되며 보다 다양한 고품질 서비스를 개발 및 공급하기
위해 최선을 다하고 있습니다.
주윤상 리더
NAVER
유한주 이사
NAVER Cloud
G2: AI for Robotics
좌장:최성준교수/고려대|13:00-14:50
G1-3
ExploringAIComputingSystems:
PerspectivesonTCOandSWEcosystem
Transformer 아키텍쳐에 기초한 Large Language Model을 이용한
AI 서비스가 본격 확산됨에 따라, 여러 비용적인 우려가 커지고 있으며,
이를 효율적으로 실행하기 위한 AI Computing System 혹은 AI
반도체에 대한 관심이 커지고 있다. 본 강연에서는 네이버클라우드에서
다양한 솔루션을 평가하고, 직접 구축하는 프로젝트를 수행해온 경험을
토대로 AI Computing System의 현주소를 평가하고, 새로운 AI
Computing System이 성공하기 위해 무엇이 필요한지를 제시한다.
G2-1
EmergingTrendsinHumanoidRobotics:
FromHardwaretoSoftwarePerspectives
Recent advancements in large language models (LLMs) and
vision-language models (VLMs) are reshaping the landscape of
human-centered robotics. This presentation explores how these
technologies, combined with the rapid progress in humanoid
robot hardware, can enhance human-robot interaction and
enable robots to better understand and serve human needs.
We will introduce our lab’s recent efforts in integrating VLMs
with simulation environments, developing robots with distinct
personas, and generating natural, context-aware motions. By
bridging hardware innovations and AI-driven interaction, this talk
highlights emerging trends that bring humanoid robots closer to
everyday use.
권세중 이사
NAVER Cloud
최성준 교수
고려대
F3: 양자통신 및 보안
좌장:이원혁센터장/KISTI|15:00-16:50
F3-1
양자암호통신과보안기능검증제도소개
양자암호통신은 양자(Quantum)의 특성을 이용해 암호키를 안전하게
분배하고 분배된 양자암호키를 활용하여 기존 암호통신기술에 적용한다.
‘양자 얽힘’ 현상을 적용해 애초부터 복제가 불가능하다. 도청자가
양자암호통신을 통해 전달되는 암호키를 알아내려 시도하면 도청상태를
인지하여 해당 암호키는 폐기하며 안전하게 전달된 암호키를 이용하여
암호통신 기술을 제공한다. 본 강연을 통해 2023년부터 제도화된
국가정보원의 양자암호통신장비 보안기능확인시험 제도와 관련된 국가용
보안요구사항 및 관련 현황을 소개한다.
F3-2
계층형양자암호통신네트워크자원최적화연구
양자암호통신망은 각각 고유한 역할을 수행하는 양자계층, 키관리계층,
서비스계층으로 구성된 계층형 구조로 정의되며, 각 계층에서는 희소한
자원을 활용하여 양자암호통신 서비스를 달성한다. 본 발표에서는
계층형 양자암호통신망 구조에서 자원관리, 자원효율화 알고리즘 및
자원최적화 기술에 대해 논의한다.
박상길 박사
ETRI
이찬균 책임
KISTI
F3-3
디지털시대에맞이하는양자통신
양자 기술은 국가 12대 전략기술 중 하나로, 인공지능, 반도체, 바이오
기술 등과 더불어 기술 경쟁이 치열한 분야임과 동시에 미래 패권의
중요한 패러다임이다. 양자 기술이 소비자에게는 먼 미래 기술이라
생각될 수 있으나, 최근 상용화된 양자암호통신 기술을 시작으로
시장 측면에서의 양자 기술 현황을 살펴본다. 본 발표에서는 이미
성공적인 프로세스를 경험한 디지털 통신에 비추어 향후 양자통신에
대한 기술발전을 전망하며, 양자통신 아이템으로 창업한 큐심플러스가
양자통신에 대비하는 사업 내용을 소개를 통해 국내 양자통신 시장의
현재와 미래를 살펴본다
노광석 대표
큐심플러스
[Track F] Quantum Technology
The 33rd Korea Internet Conference
The 33rd Korea Internet Conference
From Networks to Intelligence: AI Transformation Unleashed
17
세부프로그램 | 6월 24일(화)
G3: AI for Science
좌장:박노성교수/KAIST|15:00-16:50
G3-1
MachineLearningmeetsScientificComputing
In recent years, advances in computational power and data
availability have propelled machine learning (ML) to the forefront
of scientific computing, complementing and enhancing
traditional methods. This lecture explores the integration of ML
with numerical methods for multi-scale problems, highlighting
new perspectives in scientific computing. Key topics include
the synergy between ML and numerical analysis, convergence
analysis from both fields, and error estimation techniques.
Additionally, we will discuss how neural networks contribute to
solving complex partial differential equations (PDEs) efficiently.
By leveraging these approaches, we can tackle challenging
scientific problems with greater accuracy and computational
efficiency. If time permits, we wil also touch on emerging topics
such as foundation models and ML-driven material discovery.
G3-2
ScientificMachineLearning:FromTheory
toPracticeinScienceandEngineering
과학기계학습 (Scientific Machine Learning)은 복잡한 물리 시스템을
효과적으로 모델링하고 분석할 수 있는 새로운 연구 패러다임으로, 최근
계산과학 및 공학 전반에서 많은 주목을 받고 있습니다. 본 강연에서는
PINN과 operator learning 등 과학기계학습의 이론적 기반을 소개하고,
학습 효율성과 일반화 성능 향상을 위한 최신 연구 동향을 함께
살펴보고자 합니다. 더불어, 전통적인 수치 해석 방법에 비해 현저한
계산 속도 향상을 달성한 실제 사례를 통해, 과학기계학습의 실용성과
응용 가능성을 보여드릴 예정입니다.
홍영준 교수
서울대
최민석 교수
POSTECH
[Track G] AI Service & Application
G3-3
FastandEfficientPhysics-Informed
NeuralRepresentations
최근 데이터 기반 방법론의 발전은 편미분 방정식(PDE) 해석 기법에
혁신을 가져왔으며, 그중에서도 물리 기반 신경망(PINN)이 유망한
접근 방식으로 주목받고 있습니다. 그러나 PINN은 수렴 속도가 느리고
정확도가 제한적이며, 특히 고차원 및 복잡한 PDE 문제에서 계산
비용이 크게 증가하는 한계를 가집니다. 본 발표에서는 이러한 문제를
해결하기 위한 세 가지 최신 연구를 소개합니다. 첫째, PIXEL은 기존
수치 해석 기법과 학습 기반 접근법을 결합하여 격자(grid) 구조를
활용함으로써 정확도와 수렴 속도를 개선하는 새로운 PDE 해석 방법을
제안합니다. 둘째, PIG는 물리 기반 가우시안(Physics-Informed
Gaussians)을 활용한 적응형 파라메트릭 메시 표현을 통해 스펙트럼
편향 문제를 극복하고 보다 정밀한 PDE 근사를 가능하게 합니다.
마지막으로, SPINN은 축별 계산(separable architecture)과 효율적인
미분 기법을 활용하여 연산 비용과 메모리 사용량을 획기적으로
줄임으로써 대규모 PDE 문제를 빠르고 정확하게 해결할 수 있도록
합니다. 본 발표에서는 이러한 최신 기법들이 머신러닝 기반 PDE
해석기의 한계를 어떻게 극복하고 있으며, 실제 과학 및 공학 문제
해결에 어떻게 기여할 수 있는지를 논의합니다.
G3-4
TowardsaFoundationModelfor
MolecularTaskswithNeuralPDESolvers
TBA
박은병 교수
연세대
임성빈 교수
고려대
[Track H] Cyber Security and Privacy
H1: Cyber Security 신기술 동향
좌장:소진현교수/DGIST|09:00-10:50
H1-1
인터넷경로보안고도화를통한디지털신뢰
인프라완성
AI 및 디지털 대전환 시대에 인터넷은 더욱더 필수적인 인프라가 되었다.
인터넷의 안정성과 회복력을 위한 통신 무결성에 대한 상호 인증, IP주소
이용권한 증명, 경로 정보의 신뢰성 확인 등을 국제 인터넷 BGP 연결
현황과 RPKI 기술 도입 현황을 통해 디지털 AI 신뢰 인프라 확보 방안에
대하여 알아본다.
H1-2
글로벌공급망보안정책현황및시사점
미국, 유럽 등의 SW 공급망보안 강화 정책 주요 내용과 국내 정책
추진현황, 정부의 주요 지원사업 현황을 소개하고, 이러한 국내외
정책들이 사이버보안 패러다임 변화에 맞춰 어떤 시사점을 가지고
있는지를 소개합니다.
이한상 팀장
KISA
이향진 단장
KISA
H1-3
우주사이버보안기술동향및위협분석방법
우주 산업의 확장과 함께 보안 위협이 고도화됨에 따라, 국내 우주 보안
기술 확보와 체계 구축이 시급해졌습니다. 본 강연에서는 뉴스페이스
환경에 따른 선진국의 기술 확보 동향과 국내의 기술적 한계를 짚고,
우주 환경 변화 및 공급망 확산에 따른 보안성 평가와 자주적 방어체계
필요성을 설명합니다. 이를 바탕으로 주요국 사례 분석을 통한 기술 수준
검증, TTP 기반 우주 위협 모델링 정규화 및 활용, 소버린형 기술 로드맵
구체화를 목표로 삼습니다. 궁극적으로는 국제 우주 CTI·TTP 정보
공유를 촉진하고, 국내 우주 사이버 교전 평가 및 심층 방어체계 확보를
위한 실질적 모델 제시를 지향합니다.
김도훈 교수
경기대
www.krnet.or.kr
KRnet 2025
From Networks to Intelligence: AI Transformation Unleashed
18
H2: AI보안 신기술 동향
좌장:이윤규교수/중앙대|13:00-14:50
세부프로그램 | 6월 24일(화)
[Track H] Cyber Security and Privacy
H3: Privacy 신기술 동향
좌장:나은아단장/KISA|15:00-16:50
H3-1
가명정보제도및활용사례
AI대전환에 따라 AI 학습데이터에 대한 수집 경쟁이 치열해 지고,
이에 따라 개인정보가 포함된 데이터에 대한 활용 수요가 증가하였다.
개인정보의 안전한 활용을 위해 가명정보 활용 제도가 도입되었으며,
최근AI 학습데이터 구축을 위해 영상, 텍스트, 사진 등 개인정보가
포함된 비정형데이터에 대한 가명정보 활용이 활성화 되기 시작하였다.
비정형 데이터를 활용하기 위한 가명처리 절차 및 유의사항, AI학습을
위한 비정형 데이터 가명정보 활용 사례를 소개하고자 한다.
H3-2
개인정보보호활용R&D동향및추진방향
- ICT 기술의 발전과 데이터 경제의 확대로 개인정보와 민감 데이터의 유출 및
악용 사례가 증가하여, 이를 보호하기 위한 개인정보보호강화기술(PET)의
중요성이 대두되고 있습니다.
- 차분프라이버시 및 동형암호 등의 개인정보보호강화기술은 데이터
보호와 활용 간의 균형을 이루는 핵심적인 역할을 합니다.
- 이에, 한국인터넷진흥원의 개인정보보호강화기술 연구개발(R&D) 사업
동향 및 추진방향에 대해 소개합니다.
H3-3
멀티모달데이터비식별화와차분프라이버시
인공지능 기술의 비약적 발전과 함께, 고품질 인공지능 서비스의
구현을 위해서는 대규모 데이터의 활용이 필수적입니다. 특히 대부분의
데이터는 텍스트, 이미지, 영상 등 비정형 형태의 개인정보로 구성되어
있어, 이를 효과적으로 활용하기 위해서는 멀티모달 데이터에 대한
정교한 비식별화가 요구됩니다. 현재까지는 얼굴 모자이크 처리나
고유 정보 삭제 등 직접 식별자 중심의 단편적인 방식이 주를 이루고
있으나, 간접 식별자의 결합을 통한 재식별 가능성이 존재하는 만큼,
보다 정밀한 보호 조치가 필요하여 이에 대한 다양한 가능성에 대해
얘기하고자 합니다. 또한 비식별화된 데이터의 활용 가능성을 확보하기
위해서는 비식별화 수준의 객관적 평가가 중요하지만, 기존 방법론은
정량적 지표가 부족하다는 한계가 있습니다. 이에 본 강연에서는 차분
프라이버시(Differential Privacy)를 기반으로 한 정량적 접근을 통해,
비정형 데이터, 나아가 멀티모달 데이터에 대한 체계적이고 신뢰 가능한
비식별화 방안을 논하고자 합니다.
강동우 수석
KISA
박상용 선임
KISA
오준형 교수
서울여대
H3-4
계정탈취와데이터유출사고예방을위한
국제표준기술과무료SW소개
본 강연에서는 국제표준화기구(ITU)가 최근 제정한 국제표준을
기반으로, 개인정보 보호에 활용할 수 있는 두 가지 기술과 무료
소프트웨어를 소개합니다. 패스워드리스로 업무 접근 관리 시스템을
구축한 은행 사례와 함께, 개인정보를 담고있는 업무 파일을 어떻게
안전하게 보호 할 수 있는지에 대해서 설명합니다.
또한 강연을 경청한 분들에게 사용하기 쉽고 안전한 패스워드 매니저를
무료로 제공합니다.
우종현 대표
이스톰
H2-3
완전동형암호를활용한AI서비스보안
본 발표에서는 AI 서비스 데이터 보호를 위한 완전동형암호(Fully
Homomorphic Encryption, FHE)의 기본 개념과 암호화된 상태에서
직접 연산을 수행하는 원리를 간략히 설명하고, 이를 통한 보안적·실행적
이점을 제시합니다. 최근 동형암호 기반 딥러닝 구현 기술 흐름과 효율성
향상 전략을 살펴보며 연산 부하 경감 방안을 논의합니다. 마지막으로
실제 AI 서비스 보안 강화를 위한 과제와 향후 발전 방향을 제안합니다.
이용우 교수
인하대
H2-1
AI안전성이슈와전망
AI 기술이 다양한 산업에 빠르게 확산됨에 따라, 그에 수반되는 안전성
문제 또한 중대한 사회적·기술적 과제로 부상하고 있다. 본 발표에서는
적대적 공격, 프라이버시 침해, 통제력 상실, 악의적 사용 등 주요 위협
사례를 소개하고, 이에 대한 국내외 대응 전략 및 기술적·제도적 전망을
종합적으로 논의한다.
최대선 교수
숭실대
H2-2
EvaluatingLLMSecurity:RedTeamingandBlueTeamingPerspectives
생성형 AI의 시대가 본격적으로 도래하면서, 최근 거대언어모델(LLM)의 활용이 폭발적으로 늘어나고 관련 기술이 빠르게 발전하고 있다. 하지만 이에 수반되는 보안 위협에 대한
우려도 점차 심화되고 있는데, 특히 다양한 종류의 LLM과 함께 거대추론모델(LRM), LLM 기반 에이전트 기술들이 속속 등장하면서, LLM 관련 보안 리스크는 한층 더 실질적이고
시급한 문제로 부각되고 있다. 본 강연에서는 먼저 OWASP Top 10 for LLM을 기반으로 하여 현재 우리가 직면하고 있는 LLM 관련 주요 보안 위협을 전반적으로 조망한다. 이어서
Top 1 위협에 해당하는 프롬프트 인젝션(Prompt Injection) 공격에 대해 좀 더 구체적인 내용을 다룬다. 프롬프트 인젝션 공격의 중요성과 심각성은, 지금도 여전히 CWE Top 3
위협으로 리스팅되고 있는 SQL 인젝션(SQL Injection) 공격의 위상을 통해 가늠할 수 있다. 이와 같은 공격은 명령과 데이터가 같은 채널을 통해 처리되는 점을 악용하는 점에서
유사한 면이 있는데, 특히 탈옥(Jailbreaking), 유해(harmful output), 데이터 유출(Data Leakage), 오염(Poisoning)과 같이 프롬프트 인젝션 공격이 직접적으로 LLM 시스템에
미치는 영향은 더욱 막대하다. 본 강연에서는 LLM 시스템에 대한 프롬프트 인젝션 공격의 입력과 출력 시각에서, LLM의 보안 및 안전성 평가 연구 동향과 그 중요성을 소개하며,
특히 레드팀(red teaming)과 블루팀(blue teaming)의 관점에서 안전한 LLM 시스템 구현을 위한 접근법으로서의 의미를 살펴본다. 결론적으로 보안 및 안전성 평가가 향후 LLM
생태계에서 갖는 핵심적 중요성을 강조한다.
권태경 교수
연세대
The 33rd Korea Internet Conference
The 33rd Korea Internet Conference
From Networks to Intelligence: AI Transformation Unleashed
19
세부프로그램 | 6월 24일(화)
[Track I] Emerging Network Technologies and Standards
I1: AI/가상화 기반 네트워크 기술 동향
좌장:백상헌교수/고려대|09:00-10:50
I1-1
데이터센터네트워크가상화기반기술동향
데이터센터에서는 비디오 스트리밍, 대규모 인공지능 학습/추론, 프라이버시가 중요한 애플리케이션 등 다양한 작업이 동시에 수행된다. 이 과정에서 대규모 작업을 처리하기
위해 가상 인스턴스(가상머신과 컨테이너 등)를 이용한 분산 연산이 필수적이며, 그들 간의 네트워크 통신이 성능을 크게 좌우하게 된다. 이에, 데이터센터에서는 가상 인스턴스
간 독립적이고 고립된 네트워크를 제공하기 위한 가상화 기술이 필수적으로 사용되고 있다. 본 강연에서는 데이터센터 네트워크 가상화를 가능하게 하기 위한 소프트웨어
스위치, 트래픽 부하분배 등 최근 연구 동향 및 사례를 살펴보고, 향후 필요한 연구 방향과 기술 발전 과제를 고찰한다.
I1-2
O-RANAI/ML프레임워크오픈소스로구현한네트워크슬라이싱간자원최적화사례소개
업계의 다양한 참가자들은 오픈랜을 표방하는 다양한 개방형 표준 및 오픈소스 프로젝트들이 창립되고, 각자의 관심 분야에 따라 협업 개발을 진행 중에 있다. 그 중, O-RAN
Alliance 표준의 공식 구현 프로젝트인 O-RAN Software Community의 주요 분과 중 하나인 AI/ML Framework 프레임워크를 통해 다양한 Use Case를 구현하면서 학계
및 산업계의 이목을 끌고 있다. 특히 MLOps의 오픈랜 표준 개발이 가속화되며, 이에 대한 타당성 증명 차원에서 최근에 시연한 네트워크 슬라이싱 간 자원 최적화 사례 및 그
시사점을 살펴보고자 한다.
I1-3
AI가이끄는통신인프라패러다임전환,AI-RAN
급격히 증가하는 트래픽 수요, 고도화된 서비스 요구, 투자 대비 낮은 수익성 등은 통신 산업이 직면한 구조적 문제다. 이러한 문제를 해결하기 위한 해법으로 AI-RAN이
새로운 패러다임으로 부상하고 있다.
AI-RAN은 AI를 활용하여 RAN의 성능과 운용을 향상시키고, RAN과 엣지 AI 서비스를 단일 인프라에서 통합 운영함으로써 네트워크 효율성과 수익성을 동시에 제고할 수
있는 기술이다.
이러한 전환을 뒷받침하기 위해 설립된 AI-RAN Alliance는 실용성과 결과 중심의 접근을 바탕으로 참조 설계, 통합 가이드라인, AI 성능 벤치마킹 등을 수행하고 있다.
본 세미나에서는 AI-RAN의 등장 배경과 개념, 그리고 AI-RAN Alliance를 중심으로 진행 중인 주요 연구 및 실제 구축 사례를 소개함으로써, AI 기반 차세대 통신 인프라의
진화 방향을 조망하고자 한다.
I1-4
AINetwork를위한NationalTestbed,KOREN
NIA에서 차세대 네트워크 선도 연구시험망(KOREN)을 통해 산
·학·연 등의 연구목적으로 무료로 이용할 수 있는 국내·외 선도기술 개발을 위한 통합연구시험망을 제공하고
있습니다. 전국 대도시지역 10개 거점에10Gbps~2.8Tbps로 연결된 백본망을 제공하며, 해외에는 홍콩/싱가폴 국제망 거점을 연계
·운영하고 있습니다. 연구개발 선도시험망
운영 고도화와 신기술 장비
·서비스 실증 및 이용 활성화의 관점에서 향후에는 초저지연 백본망 고도화와 주요 거점 xPU기반 AI Work 노드 전환, 고신뢰, 보안성 강화를 위한
Quantum KOREN 구현하고자 합니다.
양경식 교수
고려대
홍문기 박사
삼성전자
배정숙 실장
ETRI
문재진 팀장
NIA
I2: 디지털 기술표준 동향
좌장:차순일단장/TTA|13:00-14:50
I2-1
AI·6G시대의디지털기술표준정책과R&D전략적연계
글로벌 기술패권 경쟁 심화로 디지털 신기술의 표준 선점이 전략적으로 중요해지고 있습니다. 본 발표에서는 AI, 6G, 사이버보안, 양자기술 등 핵심 분야의 표준화 현황과
연계된 국가 R&D 추진 전략을 중점 논의할 예정입니다. 특히, AI 안전성과 신뢰성 확보, 학습 데이터와 생성 데이터의 신뢰성, AI 에이전트 간 프로토콜 등에 대한 국제
표준화가 본격화되고 있어, 이를 선도하기 위한 신규 표준화 과제를 착수하였고 검토 중에 있습니다. 또한, 3GPP를 중심으로 6G 기술표준 논의가 본격화되며, AI 통합 통신에
대한 국제적 논의도 활발해지고 있습니다. 나아가, 기술 확산과 시장 창출을 위한 R&D-표준 연계 전략과 디지털 공공 법안의 발표에 따른 표준 개발 방향에 대해서도 논의할
예정입니다.
김욱 PM
과기정통부/IITP
I2-2
미국과EU의표준화전략
미국과 EU의 디지털 기술 분야의 표준화 전략을 살펴보고 규제 표준
등과 같이 통상 측면의 갈등과도 결부되는 새로운 발전 양상들을
살펴보고 시사점을 도출
유지영 교수
국립외교원
I2-3
6G기술표준동향:ORAN/AI-RAN중심
6G 표준화가 올해 3월 인천에서 개최된3GPP 6G 워크숍을 계기로
본격화되었습니다. 무엇이 주안점이었지 살펴보며 향후 4년간의 표준
작업의 흐름과 시사점을 갖는데 참조를 제공하고자 하고, 특히, 망 진화
관점에서 O-RAN, AI-RAN의 기술 흐름과 표준 동향을 통
해, 우리 산업계의 6G 영향과 향후 대응방향을 전망하고자 합니다.
정용준 단장
TTA
www.krnet.or.kr
KRnet 2025
From Networks to Intelligence: AI Transformation Unleashed
20
세부프로그램 | 6월 24일(화)
[Track J] Workshops II
[Track I] Emerging Network Technologies and Standards
J1: Tutorial
좌장:백선경팀장/IITP|09:00-10:50
J1-1
제조피지컬AI와SDF
본 세미나에서는 제조 피지컬 AI 와 소프트웨어 중심적 공장 (SDF)에 대한 개념과 실제 사례를 소개한다. AI 의 물리적 요소를 고려한 시스템을 피지컬 AI 라 정의하고 있다.
자율주행 자동차 및 로봇이 피지컬 AI 의 대표적인 사례다. 그러나 제조 피지컬 AI 는 거대 시스템과 다양한 복합 장비를 다룸으로 그 구성과 운영의 차별성이 필요하다. 이러한
차별점의 핵심이 바로 SDF 이다. 소프트웨어 중심적 설계를 통해 공장을 하나의 거대한 AI 시스템으로 설계하고 이를 기반으로 자율운영을 가능하게 하는 것이 SDF 의
본질이다. 실제 국내 사례를 통해 이들 개념 및 자율공장이 어떻게 구축되었는지 살펴볼 것이다.
장영재 교수
KAIST
I3: 인터넷 기술표준 동향
좌장:고한얼교수/경희대|15:00-16:50
I3-1
IETF최근동향및QUIC표준화사례
최근 구글·애플·메타·마이크로소프트·화웨이 등과 같은 글로벌 빅테크들은 표준개발·표준구현·표준확산을 동시에 실현하기 위해 IETF(Internet Engineer Task Force)에서
영향력을 지속적으로 확대하면서 시장 중심의 표준화를 주도하고 있다. 이들은 자신들이 개발한 기술을 표준화하는 동시에 서비스 시장에서 검증하고, 서비스 결과를 가지고
표준 기술에 대한 우수성을 주장하고 있으며 이를 통해 시장경쟁력을 강화하는 선순환 구조를 구축하고 있다. 본 발표에서는 시장 중심의 표준화 기구인 IETF의 최신 동향과
QUIC 기술을 통한 표준화 사례를 소개한다.
김평수 교수
한국공학대
I3-2
IETF/IRTFQuantumInternetRG의양자
네트워크표준화현황
본 강연에서는 국제표준화기구인 IETF/IRTF (Internet Engineering
Task Force/Internet Engineering Task Force)내 연구 그룹인
QIRG (Quantum Internet Research Group)에서 진행 중인 양자
인터넷 표준에 대한 배경, 표준화 과정, 현재 현황, 미래 전망 등에
대하여 설명한다. QIRG에서는 양자 인터넷의 기초적인 기술과 함께
양자 네트워킹의 핵심 기술인 양자 얽힘(Quantum Entanglement)을
기반으로 하는 주요 기술 표준화를 목표로 한다. 본 강연은 이러한 양자
인터넷 관련 주제에 대해 이슈가 되는 핵심 기술 사항에 대해 소개하고,
최근 122차 IETF 미팅에서 발표된 기술을 기반으로 향후 기술적 발전
가능성과 도전 과제에 대해 다룬다.
한연희 교수
한국기술교육대
I3-3
IETFIn-NetworkComputing표준화현황
최근 인간을 모방하는 다양한 로봇이 등장하고 있다. 특히, 오픈 AI의
인공지능이 탑재된 휴머노이드 로봇 “피규어 01”, 구글의 RT-X, 테슬라
옵티머스 등 로봇의 자율행동이 가능한 다양한 형태의 초기 모델이
등장하고 있다. 뿐만 아니라 엔비디아도 AI 로봇의 파운데이션 모델
개발 프로젝트 ”그루트(Project GR00T)”를 발표하였다. 본 강연에서는
최근 로봇의 자율행동과 복합작업 수행을 위해 개발 중인 파운데이션
모델 개발 동향 및 기술에 대해서 살펴본다.
윤주상 교수
동의대
The 33rd Korea Internet Conference
The 33rd Korea Internet Conference
From Networks to Intelligence: AI Transformation Unleashed
21
[Track J] Workshops II
[Track J] Workshops II
J2: KR50 Workshop - Formal Education
좌장:이옥화명예교수/충북대|13:00-14:50
J2-1
교육과인터넷,그리고KERIS
인터넷의 교육적 도입과 활용 정책과 등의 전반적 흐름을 살펴보고,
교육에서의 인터넷 활용주요 사례를 살펴본다.
우선, 교교육에서 인터넷이 활용의 기반이 된 학교 컴퓨터 교육의 출발과
전개과정을 보고,
둘쨰, 교수학습과 제7차 교육과정과 인터넷 활용 관련 내용를 살펴본다.
셋째, 공교육에서의 인터넷의 교육적의 대표적 기관인 KERIS와 주요
사례인 에듀네, 사이버 가정학습, 나이스 등을 간략하게 소개한다.
마지막으로 이러한 인타넷의 교육적 활용 관련 아쉬운점, 개선 방향 등을
정리하여 제시한다.
J2-2
학교인터넷/스쿨넷인프라구축사업의시작과의의
- 학교 인터넷 인프라 정의
- 인프라 구축 기간, 예산, 수혜대상 및 구축 주체
- 학교 인터넷 서비스 종류와 범위
- 학교 인터넷 인프라 구축 동인과 해외사례
- 인프라 구축 전략
- 정량/정성적 성과
손병길 수석연구위원
(전)KERIS
신상철 겸임교수
(전)한국전산원 단장
세부프로그램 | 6월 24일(화)
J3: KR50 Workshop - Informal Education & 교육기업
좌장:이인숙명예교수/세종대|15:00-16:50
J3-1
인터넷보급초기의교육용멀티미디어콘텐츠개발
1990년대 초반에는 인터넷보다 PC 통신이 주로 사용되고 있었으며
인터넷을 교육 목적으로 사용하기에는 통신 대역폭이 부족했다. 교육용
콘텐츠는 인터넷 대신 CD-ROM으로 출시되었으며 교육용 타이틀
개발을 위해서는 검색 기술과 함께 멀티미디어 기술이 필요했다.
한글을 지원하는 저작도구도 독자적으로 개발해야 했다. 웹의 등장과
함께 90년대 중반 콘텐츠를 인터넷으로 서비스하려는 시도가 있었다.
본 발표에서는 90년대 초반에 시작된 CD-ROM 타이틀 개발과
멀티미디어 기술을 사용하는 초기의 웹 사이트 개발을 다룬다.
J3-2
평생교육에서의인터넷활용
1990년대 말 이후, 평생교육(인터넷 활용)의 발전단계 과정을
학점은행제, K-MOOC 등 교육부중심의 평생교육정책 관점에서 어떤
변화 과정으로 전개되고 발전하였는지를 다루고 있다. 특히, 인터넷
활용이 국가정책 외에 개인의 삶 차원에서 평생학습에 대한 열망과
현실에 미친 영향과 긴장요인 관계를 논의하고 있다.
J3-3
한국에서인터넷기반기업교육
(CorporateLearning)
한국에서 기업교육은 1960년대 경제개발과 더불어 본격화되었다.
인터넷 도입 이전의 기업교육은 직업훈련센터와 연수원 등을 통해
산업별로 필요한 기술과 기능 중심의 교육이 일반적이었다. 멀티미디어
교육을 통해 혁신된 기업교육은 인터넷 기반으로 보편화되고 다양화될
수 있었다. 그리고 일과 학습이 병행되는 본질적 변화가 지속되었고,
AI와 접목하여 고도의 생산적 체계로 전환되는 계기가 되었다.
이만재 박사
(전)ETRI 디지털 콘텐츠 단장
박인섭 실장
국가평생교육진흥원
임재환 대표
유비온
J3-4
EduTech산업의등장
정보통신기술과 인터넷 인프라의 발달로 언제 어디서나 시 공간을
초월하여 정보에 접근 할 수가 있다. 이에 교육 분야 에서도 화상 실시간
강의, 동영상 매체 등 다양한 미디어를 활용 교육을 하게 되었다. 특히
전국적으로 직원이 나가있는 글로벌 회사에서 동일한 교육을 반복적으로
함으로써 교육비 절감과 동시성 등 교육 가성비가 극대화 되기 시작 했다.
그러므로 교육관리를 체계적으로 하는 LMS(Learning Mangement
System) 콘텐츠를 개발관리하는 CDMS(Content Development
Mangement System) 등 관리용 소프트웨어 제공 업자가 생겨나고
콘텐츠를 동영상을 비롯한 다양한 방식의 제작방법으로 제공하는
콘텐츠 제작업체, 이 모든 것을 통합 구비하여 서비스를 기반으로 하는
교육 서비스업체가 태동 되었다. 이 시점의 정보통신부 산업자원부
노동부 등에서 인테넷 교육을 확대 하기 위한 연구개발 사업과 정책개발
이러닝발전법등을 제정하였고 이러닝 산업협회, 유러닝 산업협회
등 다양한 협단체들이 생겨나고 하나의 큰 교육시장으로 해외 진출을 하는
기업도 생겨났다.
이제 미래의 새로운 AI기술들이 접목되어 좀 더 획기적인 방법으로 발전 할
것이다.
J3-5
인터넷교육산업의탄생과발전
??
기노일 부총장
열린사이버대학
손주은 회장
MegaStudy
J2-3
고등교육에서의인터넷활용–한국방송대학교와
사이버대학교를중심으로
인터넷 기반 디지털 기술의 발전으로 사이버교육(원격교육,
온라인교육)은 현대 교육의 핵심 요소가 되었다. 본 발표에서는
사이버교육의 개념과 발전 과정을 살펴보고, 1990년대부터
2000년대까지 한국방송대학교와 사이버대학에서 인터넷을 도입하여
교육에 활용하게 된 시작부터 보편화되기까지의 역사적 흐름을
분석해본다. 또한, 한국방송대학교와 사이버대학에서의 인터넷을 활용한
학사관리, 교수·학습 활동, 그리고 온라인 커뮤니티 활용 사례들을
조명해보며, 마직막으로 향후 사이버교육의 발전 방향과 초창기
사이버교육에 대한 부정적 시각과 그에 대한 대응들에 관해 소회를
나누고자 한다.
J2-4
인터넷활용공교육지원을위한EBS의도전
2000년대 인터넷을 활용한 양방향 교육방송체제는 2004년 ‘인터넷
수능’ 강의로 전세계 최초로 고등학생을 위한 무료 보편 이러닝 서비스를
개통하고, 2020년 코로나19로 인한 교육 단절을 막기 위해 인터넷을
활용한 ‘온라인 클래스’ 서비스를 통해 전세계적인 인터넷을 활용한
공교육 지원 모범사례로 알려졌다. 본 발표는 EBS가 학교교육을
보완하고 평생교육을 지원하기 위해 인터넷을 활용한 도전과 그 성과를
알아보고자 한다.
곽덕훈 명예교수
방송대
고범석 수석
EBS
KRnet 2025 사무국 •Tel: 02)562-7041 •E-Mail: sec@osia.or.kr
주관기관
Korea Internet Conference
후원기관
Korea Internet Conference
THE KOREAN INSTITUTE OF BROADCAST AND MEDIA ENGINEERS
