국가과학기술연구망(KREONET) 워크숍서 국가 인공지능(AI) 컴퓨팅 인프라 로드맵 제시해 그래픽처리장치(GPU) 활용률 저하 문제 진단...'잡(Job) 기반 운영' 중심 통합 플랫폼 전환 필요성 강조도 씨이랩이 국가과학기술연구망(KREONET)이 개최하는 ‘2026 KREONET 워크숍’에 참가해 인공지능(AI) 인프라 운영 기술의 진화 방향과 중장기 로드맵을 제시했다. 이번 행사는 KREONET 사용자와 이 분야 전문가가 모여 차세대 연구 인프라의 방향성을 논의하는 기술 공유의 장이다. 국내 연구기관 및 관련 실무자를 대상으로, 최신 네트워킹 기술과 미래 연구망 발전 방향 그리고 활용 사례를 공유하기 위해 마련됐다. 씨이랩은 이번 워크숍을 통해 '지능형 운영 관리'라는 새로운 패러다임을 제시했다. 이 자리에서 대규모 그래픽처리장치(GPU) 자원을 한 몸처럼 움직이게 하는 통합 관리(Orchestration) 기술의 중요성을 전달했다. 연구기관의 연구 생산성 제고와 국가 AI 경쟁력 강화를 위한 운영 표준을 확립하는 것이 사측의 핵심 메시지다. 이날 송유진 씨이랩 최고기술책임자(CTO)는 정부가 국가 AI 컴퓨팅 인프라를 GPU 26만 장 규모로 확대하
'이동·작업·재배' 3대 AI 기술 비전 공개 내년 상반기 4단계 자율주행 트랙터 출시, 비전 AI 기반 야외 환경 자율주행 구현 등 목표 전해 대동그룹이 인공지능(AI) 기술을 접목한 농업 현장 자동화 구현에 속도를 낸다. 이 일환으로 내년 상반기 4단계 자율주행 트랙터 출시 계획을 발표했다. 대동그룹 계열사 ‘대동에이아이랩’은 지난 17일 농업 생산성과 효율성을 극대화하기 위한 ‘이동·작업·재배’ 3대 AI 개발 현황과 차세대 기술 로드맵을 공개했다. 이동 AI는 논밭·과수원 등 정형화되지 않은 야외 환경에서 농기계나 로봇이 스스로 주행 경로를 판단하고 작업을 수행하는 기술이다. 위치확인시스템(GPS) 기반 자율주행의 한계를 보완하기 위해, 비전(Vision) 기술 기반 AI로 경계 인식과 장애물 회피 성능을 대폭 강화할 방침이다. 이 과정에서 대동에이아이랩은 지난해부터 약 50만 장, 주행 영상 약 300만 건의 밭·과수원 자료를 수집해, 국내 최대 규모의 농업 데이터를 확보했다. 이를 활용한 4단계 자율주행 트랙터를 내년 상반기 출시할 예정이다. 작업 AI는 경운·파종·수확 등 작업자의 반복 작업을 AI 로봇이 대체하는 기술이다. 이날 현장에서는 원격
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