[데일리환경=안상석 기자]KAIST 연구팀이 거대언어모델(LLM)을 특정 목적에 맞게 추가로 학습시키는 '미세조정' 과정의 시간을 최대 69.6% 줄이는 기술을 개발했다. 전체 학습 데이터의 약 31%만 골라 써도 성능은 거의 그대로 유지된다. GPU(그래픽처리장치)를 더 사들이지 않고도 기존 장비로 AI를 더 빠르고 싸게 만들 수 있다는 의미다. 거대언어모델은 챗GPT처럼 방대한 텍스트를 학습해 사람의 말을 이해하고 답하는 AI다. 다만 범용으로 만들어진 모델을 그대로 쓰면 의료 상담이나 코딩 지원처럼 특정 분야에서는 정확도가 떨어질 수 있다. 이때 특정 분야의 데이터를 추가로 학습시켜 모델을 그 분야에 특화시키는 과정을 '미세조정(파인튜닝)'이라고 부른다. 문제는 이 미세조정 과정에 시간과 전력을 많이 쓰는 GPU(그래픽처리장치, AI 연산을 전담하는 고성능 반도체)가 대량으로 필요하다는 점이다.최근 수년간 AI 업계에서는 "GPU가 곧 돈"이라는 말이 나올 정도로 GPU 확보 경쟁이 치열했다. 고성능 GPU 한 대 가격이 수천만 원을 넘고, 이를 수십~수백 대씩 묶어 돌리는 데 드는 전기요금도 만만치 않다.이 때문에 거대 빅테크 기업이 아닌 일반 기업이나 스타트업은 GPU 확보 비용 부담 때문에 자체 맞춤형 AI 개발을 포기하는 경우가 많았다. 같은 GPU로 더 짧은 시간에 더 많은 학습을 끝낼 수 있는 기술이 있다면, 이런 비용 장벽을 낮추는 효과를 기대할 수 있다.KAIST 전산학부 이재길 교수 연구팀은 이 문제를 해결하기 위해 'CluSTER(클러스터)'라는 기술을 개발했다. 이름 그대로 데이터를 비슷한 성격별로 '묶어서(클러스터링)' 학습시키는 방식이다. 쉽게 비유하면, 시험공부를 할 때 비슷한 유형의 문제를 묶어 풀면 겹치는 개념을 반복해서 배우지 않아도 되는 것과 같은 원리다. 연구팀은 겉보기에는 전혀 다른 문제라도 '비슷한 해결 능력'을 가르치는 데이터라면 같은 그룹으로 분류하는 방법을 고안했다. 이렇게 비슷한 그룹으로 묶인 데이터 중에서는 가장 학습 효과가 큰 데이터만 골라, 여러 대의 GPU에 고르게 나눠 분담시킨다. 비슷한 내용을 여러 GPU가 각자 중복으로 연산하느라 시간을 낭비하는 비효율을 없앤 것이 핵심이다.연구팀은 이 기술의 효과를 검증하기 위해 매개변수(모델의 크기를 결정하는 값) 70억 개와 130억 개짜리 모델 두 종류를 코딩·의료 분야 데이터셋 3종으로 미세조정했다. 그 결과 전체 데이터의 약 31%만 사용해도 전체 데이터를 다 쓴 경우와 거의 같은 성능이 나왔다. 학습 시간은 최대 69.6% 줄었는데, 이를 적용하면 기존에 10시간 걸리던 미세조정 작업이 약 3시간으로 단축되는 셈이다. 연구팀은 이 결과를 총 8개의 성능 평가 지표(벤치마크)로 검증했으며, GPU 4개를 쓰는 환경뿐 아니라 8개를 쓰는 환경에서도 기존 방법보다 나은 성능을 확인했다고 밝혔다.이재길 교수는 "AI 학습 효율을 높이려면 GPU를 많이 쓰는 것만큼이나 학습에 쓸 데이터를 지능적으로 고르는 것이 중요하다"며 "이번 기술로 기존에 보유한 GPU 자원을 더 효율적으로 활용할 수 있게 됐다"고 설명했다.연구에는 KAIST 박사과정 김현진 연구원이 제1저자로, 이 교수가 교신저자로 참여했으며 토론토대 박사후연구원과 KAIST 데이터사이언스대학원 석사과정생도 공동 연구자로 이름을 올렸다. 이 연구는 지난 10월 자연어처리 분야의 권위 있는 국제학회 'EMNLP(자연어처리 경험적 방법론 학회) 2026'에서 발표됐다. EMNLP는 세계 각지의 AI 연구자들이 매년 모여 언어 AI 분야의 최신 성과를 공개하고 검증받는 자리로, 이번 발표를 통해 CluSTER 기술의 학술적 완성도도 국제적으로 인정받은 셈이다.여러 GPU에 작업을 나눠 처리하는 것을 '데이터 병렬화'라고 하는데, 기존 방식에서는 GPU마다 서로 겹치는 내용을 모르고 각자 비슷한 데이터를 따로 학습하는 비효율이 발생하기 쉬웠다. CluSTER는 이런 중복을 미리 걸러내고 GPU 사이에 작업을 균형 있게 나눠주는 '교통정리' 역할을 한다고 볼 수 있다. 연구팀에 따르면 이런 균형 배분 덕분에 특정 GPU만 유난히 오래 작업하다 나머지 GPU가 노는 시간 낭비도 줄어든다.이번 기술이 상용화되면 당장 효과를 볼 수 있는 분야는 기업 맞춤형 고객 상담 AI나 의료 전문가를 위한 정보 검색 지원 AI처럼, 특정 목적에 맞춘 '전문가형 AI' 개발이다. 거대 빅테크만큼 GPU를 많이 보유하지 못한 국내 중소 AI 기업이나 스타트업도 적은 비용으로 특화 AI를 개발할 길이 열리는 것이다.연구에 들어가는 비용 대부분이 GPU 가동 시간에서 나오는 만큼, 학습 시간이 줄어든다는 것은 곧 전기요금과 서버 임대료 등 실제 개발비 절감으로 직결된다는 의미이기도 하다.다만 연구팀이 검증한 모델 규모가 70억~130억 매개변수급으로, 최근 공개되는 1000억 매개변수 이상의 초대형 모델에도 똑같은 효율이 나타날지는 추가 검증이 필요하다. 데이터를 묶고 고르는 데도 별도의 연산이 들어가기 때문에, 데이터 양이 아주 적은 경우에는 오히려 효율이 떨어질 가능성도 배제할 수 없다. 연구팀은 앞으로 더 큰 모델과 다양한 분야의 데이터셋에 이 기술을 적용해 범용성을 넓혀갈 계획이라고 밝혔다. 이번 연구는 과학기술정보통신부 산하 정보통신기획평가원(IITP)의 소프트웨어 스타랩 사업 지원을 받아 수행됐다. 국내 AI 개발 생태계 전반의 GPU 의존도를 낮추는 데 이번 기술이 실질적인 도움이 될지 업계의 관심이 모인다.

[데일리환경=안상석 기자]서울시가 15일부터 내년 3월 15일까지 넉 달간 '2026년 겨울철 종합대책'을 가동한다. 야외 이동식 쉼터 '온기소'를 처음 도입하고 배달노동자 등 이동노동자를 위한 24시간 무인 쉼터를 새로 만드는 게 핵심이지만, 정작 지난 1월 서울시가 스스로 인정했던 한파쉼터의 '회원제 사각지대' 문제는 이번 대책에서 구체적 해법을 찾기 어렵다. 서울시는 지난 8일 한파·제설·안전·생활 4개 분야 14개 과제로 구성된 겨울철 종합대책을 발표했다. 분야별 상황실을 운영해 긴급상황에 대응하는 체계다. 가장 눈에 띄는 변화는 '온기소'다.여름철 폭염 대응용 '해피소'를 겨울형으로 바꾼 에어돔 형태의 이동식 쉼터로, 12월부터 2월까지 광화문광장과 홍제폭포 등 유동인구가 많은 곳에 설치된다. 음식점이 몰린 지역 2곳에는 배달라이더 등 이동노동자를 위한 24시간 무인 컨테이너형 쉼터도 새로 조성한다.기존 체계도 손을 댔다. 한파쉼터는 4일 기준 1461곳, 편의점·은행 등 민간이 협력하는 '기후동행쉼터'는 409곳이며, 한파저감시설은 402곳이 늘어 전체 5800여 곳을 넘어선다. 돌봄이 필요한 어르신 안부 확인 대상은 지난해 4만1419명에서 올해 4만3957명으로 늘리고, 고위험군 약 1만3000가구는 IoT 기기로 상시 확인한다. 저소득 가구 26만7000여 가구에는 가구당 5만 원의 월동대책비를 지급하고, 에너지 취약계층 3만1000가구에는 난방텐트와 겨울이불을 전달한다. 노숙인 대상 거리상담 인력은 48명에서 113명으로, 응급잠자리는 하루 최대 362개에서 675개로 늘리고 쪽방 주민을 위한 밤 쉼터 5곳도 새로 연다. 제설제 살포 시간은 기존 90~120분에서 60분 이내로 단축하고, 간선도로 제설노선은 487개에서 525개로, 지하철역 주변 제설전담팀은 312곳으로 늘린다.수치만 보면 전반적으로 지난해보다 촘촘해진 대책으로 보인다. 그러나 정작 지난겨울 불거졌던 '사용자 체감도' 문제는 이번 발표에서 다시 다뤄지지 않았다. 올해 1월 한 지상파 방송이 "한파쉼터가 뭐예요?"라는 제목으로 쉼터 홍보와 실제 운영 사이의 간극을 지적했을 때, 서울시는 두 차례 설명자료(2026년 1월 4일·5일, 서울시 언론담당관)를 통해 자신의 데이터를 공개한 바 있다.당시 서울시가 밝힌 바에 따르면, 지난 시즌 운영된 한파쉼터 1500곳 가운데 870곳이 경로당·노인복지관 같은 '특정대상 이용시설'로 분류돼 회원이 아니면 이용에 제약이 있었다. 보도된 사례 중에는 공사로 운영이 중단된 경로당이 안내 목록에 그대로 남아 있거나, 18시까지 운영한다고 안내됐지만 16시30분에 문이 닫힌 경우, 위치 정보가 부정확한 경우도 있었다. 서울시는 이에 대해 "누구나 이용할 수 있는 공공시설을 자치구와 협의해 추가 지정하는 방안을 검토하겠다"고 약속했다.그 약속이 10개월 뒤인 이번 종합대책에 어떻게 반영됐는지는 확인하기 어렵다. 이번 발표에서 서울시는 한파쉼터 전체 개소 수(1461곳)만 제시했을 뿐, 그중 누구나 이용 가능한 공공시설의 비중이 얼마나 늘었는지, 회원제로 운영되는 특정대상 이용시설이 몇 곳으로 줄었는지는 밝히지 않았다. 지정 해제를 권고하겠다던 '운영 기준 미준수 쉼터'에 대한 점검 결과도 공개되지 않았다. 숫자가 1500곳에서 1461곳으로 오히려 소폭 줄었다는 점도, 특정대상 시설 비중이 그대로인지 줄었는지에 대한 설명 없이는 개선인지 단순 집계 차이인지 가늠하기 어렵다.이동노동자 대상 대책도 비슷한 질문을 남긴다. 서울시와 자치구가 운영하는 이동노동자 쉼터는 연간 이용자가 약 21만 명(2025년 기준)에 이르는 기존 네트워크를 갖고 있다. 그런데도 올여름에는 배달 상권에서 멀거나 지하철역 안에 있어 접근성이 떨어진다는 보도가 나왔고, 서울시는 "입지는 배달라이더뿐 아니라 대리운전기사, 퀵서비스 기사 등 다양한 직종의 특성을 종합적으로 고려해 정한다"고 설명자료(2026년 7월 24일)를 통해 반박했다. 이번 겨울 대책에서 새로 생기는 무인 쉼터는 단 2곳이다. 서울 시내 음식점 밀집지역이 수십 곳에 이르는 점을 고려하면, 상징적 신설 사업 이상의 의미를 가지려면 확대 계획이 뒤따라야 한다.기후위기 적응 대책이라는 틀에서 보면 올해 대책의 방향 자체는 틀리지 않았다. 한파와 폭설의 강도와 빈도가 예측을 벗어나는 일이 잦아지는 상황에서, 실외 이동식 쉼터와 이동노동자 전용 공간을 늘리는 것은 필요한 조치다. 문제는 '새로 만든 것'을 알리는 보도자료와, '기존에 작동하지 않던 것'을 고치는 작업 사이의 균형이다.지난 1월 서울시가 스스로 인정한 사각지대—회원제 제한, 운영시간 불일치, 위치정보 오류—에 대한 개선 여부를 구체적 수치로 보여주지 않는다면, 온기소라는 새 간판이 생겨도 실제로 추위를 피할 곳을 찾지 못하는 사람은 그대로일 수 있다.정보 현행화 체계도 그대로 남겨진 숙제다. 지난 1월 서울시는 자치구에 쉼터 운영 현황을 11차례 공문으로 요청해 정보를 갱신했다고 밝혔지만, 이 정보는 결국 자치구가 국가재난관리정보시스템(NDMS)에 입력하는 자료에 의존하는 구조다. 공사 중단이나 조기 폐문처럼 현장에서 수시로 바뀌는 상황을 자치구가 얼마나 빠르게 시스템에 반영하는지는 이번 대책에서도 구체적인 개선 방식이 제시되지 않았다. 매일 현행화를 하겠다는 방침은 지난 시즌과 똑같이 되풀이됐을 뿐, 현장 점검 인력을 늘리거나 시민 제보 체계를 신설하는 등의 구체적 보완책은 보이지 않는다.예산 측면에서도 아쉬운 지점이 있다. 월동대책비는 26만7000여 가구에 가구당 5만 원씩, 단순 계산으로 약 133억 원 규모다. 난방비 상승과 전기요금 인상이 겹치는 겨울철 취약계층의 실제 지출 부담을 고려하면, 이 지원액이 충분한지에 대한 평가 없이 지급 대상 가구 수만 늘어난 점도 짚어볼 부분이다. 반면 제설·안전 분야는 노선 확대, 전담팀 신설, 점검 대상 확대 등 구체적 집행 계획이 비교적 자세히 제시돼, 복지 분야와 인프라 분야 사이에 설명의 밀도 차이가 크다는 인상을 준다.앞으로 지켜봐야 할 과제는 분명하다. 첫째, 특정대상 이용시설 비중이 이번 시즌 실제로 줄었는지를 서울시가 자치구별 데이터로 공개해야 한다. 둘째, 운영 기준을 지키지 않아 지정 해제된 쉼터가 몇 곳인지, 그 공백을 어떻게 메웠는지 설명이 필요하다.셋째, 이동노동자 전용 무인 쉼터 2곳의 이용 실태를 다음 시즌 평가에서 투명하게 공개하고, 수요에 맞춰 확대 여부를 결정해야 한다. 홍보 횟수나 신설 시설 개수가 아니라, 실제로 쉼터를 찾는 사람이 문을 열고 들어갈 수 있었는지가 이 대책의 진짜 성적표다.

[데일리환경=안상석 기자]농림축산식품부가 구제역·조류인플루엔자(AI) 등 가축전염병 살처분 보상금 상한을 80%에서 90%로 올리고 '질병관리 우수농장 인증제'를 새로 도입하는 'K-가축방역 개선대책'을 내놨다. 그러나 정작 현장 방역의 핵심 축인 가축방역관 인력 부족 문제는 이번에도 "협의하겠다"는 수준에 머물러, 매년 되풀이되는 방역 공백의 근본 원인은 손대지 못했다는 지적이 나온다.농식품부는 지난 3일 국무회의에서 '사전예방 중심의 지속가능한 K-가축방역 체계 구축'을 목표로 한 개선대책을 보고했다. 지난해 수립한 '중장기 가축방역 발전대책'을 올해 4월부터 10월까지 생산자단체·전문가·관계기관이 참여한 태스크포스(TF) 논의를 거쳐 보완한 결과물이다. 3대 전략은 ▲사전예방·현장 역량 강화 ▲발생 시 대응 실효성 제고 ▲방역관리체계 개선으로 짜였다.핵심은 두 가지다. 첫째, 산란계·종돈장·대형 돼지농장을 대상으로 방역시설뿐 아니라 질병검사까지 평가하는 '질병관리 우수농장 인증제'를 2027년부터 도입해, 인증 농장에는 예방적 살처분 예외와 보상금 감액 경감, 점검주기 완화 혜택을 준다.둘째, 살처분·이동제한 방식을 일률 적용에서 탄력 적용으로 바꿔, 구제역 최초 발생 농가도 임상증상과 백신항체 양성률 등을 고려해 일부 가축만 처분할 수 있게 하고, 아프리카돼지열병(ASF) 역학농장은 정밀검사와 위험도 평가에 따라 처분을 유예할 수 있도록 했다. 보상 체계도 바뀐다. 살처분 보상금 상한을 80%에서 90%로 올리고, 시군구 최초 신고 농가에는 최대 100%까지 지급한다. 방역 우수농가의 감액 경감률은 10%에서 15%로 높인다. 새로 유입된 구제역 SAT1형 혈청형에 대비해 백신 3200만 마리분을 2027년까지 비축하기로 했고, 이 중 1000만 마리분은 올해 안에 확보한다. 가축전염병예방법은 사후 대응 중심에서 사전예방·위험관리 중심으로 전면 개편해, 법정 전염병 분류를 1·2·3종에서 긴급관리·중점관리·상시관리로 바꾼다. 개정은 10월 중 추진하고 시행은 내년 4월이다.문제는 현장이다. 송미령 농식품부 장관은 이날 가축방역관 부족이 심각하다는 점을 스스로 인정했다. 데일리벳 보도(2026년 11월 4일)에 따르면 가용 수의직 인력은 2021년 1399명에서 2025년 1299명으로 오히려 줄었고, 방역관이 한 명도 없는 시군은 2018년 54곳에서 올해 98곳으로 거의 두 배 늘었다.매년 겨울 특별방역대책기간을 선포하고 조류 조기경보체계, 무인통제초소, 열화상 드론 같은 장비를 늘려온 지난 수년의 대책이 정작 '사람'이라는 가장 기초적인 방역 자원을 지키지 못했다는 뜻이다. 이번 대책에서도 가축방역관 직급·수당 개선과 공중방역수의사 복무기간 단축은 "관계부처와 협의"하겠다는 원론적 수준에 그쳤다. SBS 보도(2026년 11월 3일)도 이 부분을 두고 "방역관 부족 문제는 이번 대책에서도 해결되지 않은 과제로 남아 있다"고 짚었다.방향 전환 자체는 평가할 만하다. 그동안 가축전염병 대응은 발생 후 전국 일률 이동제한과 대규모 살처분을 반복하며 농가 반발과 축산물 수급 충격을 키워온 경험이 쌓여 있다. 백신 접종 개체와 미접종 개체를 뭉개어 똑같이 처분하던 방식에서, 항체 양성률과 임상증상을 따져 부분 살처분을 허용하는 쪽으로 바뀌는 것은 과잉 대응의 비용을 줄이려는 시도로 읽힌다. 다만 이 유연화가 자칫 초기 대응 지연으로 이어질 위험은 그대로 남는다.ASF 역학농장의 처분 유예는 정밀검사 역량이 뒷받침되지 않으면 오히려 확산 창구가 될 수 있는데, 이 검사 체계를 누가 얼마나 빨리 돌릴지는 대책에 구체적으로 제시되지 않았다.농가 자율점검 전환도 같은 맥락의 과제를 남긴다. 정부가 미점검·무작위·고위험 농가만 집중 점검하는 방식은 행정력을 줄이는 효과가 있지만, 점검의 정직성을 농가 스스로의 판단에 맡기는 구조여서 검증 장치가 약하면 형식적 점검으로 흐를 수 있다. 보상금 상한과 감액 경감률을 동시에 높인 것도 신고를 유도하는 유인인 동시에, 도덕적 해이를 부추길 수 있다는 우려가 공존한다.백신 일정 역시 지켜볼 대목이다. 구제역 플랫폼 백신은 내년 상용화를 목표로 하지만 ASF 백신은 2030년, 고병원성 AI 상시백신은 지난달 구성된 백신검토위원회에서 "도입 여부를 검토"하는 단계에 불과하다. 5대 경제성 질병(소바이러스성설사병·돼지유행성설사병·돼지생식기호흡기증후군·저병원성 AI·닭전염성기관지염)으로 인한 연간 경제적 손실이 약 6200억 원으로 추산되는데도, 이들 질병에 대한 종합대책은 이제야 "마련한다"는 선언에 머물러 있다.공중방역수의사 제도 역시 들여다볼 필요가 있다. 병역 대체복무로 수의직 공무원 공백을 메워온 이 제도는 복무기간이 줄어들수록 숙련 인력 확보가 어려워지는 구조적 딜레마를 안고 있다. 이번 대책은 복무기간 단축을 처우개선 차원에서 "협의"하겠다고 했지만, 복무기간이 짧아지면 당장의 인력난은 더 심해질 수 있어 상충하는 목표를 동시에 쫓는 셈이다. 동물위생시험소의 3급 기관 승격 협의도 마찬가지로 예고 단계에 머물러 있어, 진단 역량 확충이 실제 조직·예산으로 이어질지는 미지수다.민간 수의사·퇴직 공무원과의 협업 확대 방침도 양면적이다. 농장 점검과 소독, 백신 접종 업무를 민간에 넘기면 정부 인력의 업무 부담은 줄어들지만, 책임 소재가 분산되면서 관리 공백이 생길 위험이 있다. 공수의 위촉 권한을 시군에서 시도로 넓히는 조치도 지역별 수의사 수급 편차를 해소하는 효과가 있을지, 아니면 행정 단위만 넓어지고 실제 인력은 그대로인 결과로 끝날지는 집행 과정을 지켜봐야 한다.결국 이번 대책의 성패는 몇 가지 질문에 갇혀 있다. 법 개정이 예고대로 내년 4월 시행될 수 있을지, 보상금 개편이 그 시행 일정에 묶여 지연되지 않을지, 그리고 가장 근본적으로 방역관 처우 개선이 "협의"를 넘어 실제 충원으로 이어질지다.지난 수년간 겨울마다 특별방역대책기간이 선포되고 드론과 무인초소 같은 장비가 추가됐지만, 사람이 줄어드는 흐름은 꺾이지 않았다. 이 흐름을 바꾸지 못한다면, 해마다 겨울이면 등장하는 특별방역대책기간과 그 뒤를 잇는 '개선대책' 발표는 내년에도 되풀이될 가능성이 크다. 농식품부가 내년 상반기 중 방역관 충원 규모나 처우개선 예산을 구체적 숫자로 내놓는지가 이번 대책의 진짜 성적표가 될 것이다.