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  • [오픈AI] 오픈 웨이트 추론 모델의 경계를 확장하는 gpt-oss-120b와 gpt-oss-20b
  • “GPT-OSS”는 OpenAI가 Apache 2.0 라이선스로 공개한 오픈 가중치(open-weight) LLM이기 때문에, 실제로 여러분이 직접 상용 서비스, 제품, 연구, 프로젝트 등에 자유롭게 사용할 수 있습니다.

    GPT‑OSS로 만들 수 있는 것들1. AI 제품/서비스AI 챗봇 서비스: 웹사이트, 앱, 키오스크 등에 탑재할 수 있는 나만의 GPT 기반 챗봇음성비서 / 로봇 비서: GPT‑OSS를 내장한 IoT 디바이스나 모바일 보이스 인터페이스교육용 튜터 봇: 특정 과목(예: 수학, 과학, AI 기초)을 가르치는 AI 튜터2. 기업 내부 시스템사내 문서 요약 및 검색 시스템: 내부 위키, 보고서 등을 자연어로 요약/질의 응답자동 회의록 작성 도우미: 음성에서 텍스트로 변환 후 요약 및 액션아이템 도출RPA + LLM: GPT‑OSS와 연계된 자동화 업무 처리(예: 이메일 작성, 보고서 초안 등)3. 콘텐츠 생성 도구AI 블로그/카피라이팅 도구: SNS 콘텐츠, 블로그, 광고 문구 생성게임 시나리오/캐릭터 대사 생성기: 게임개발용 창작 AI책 요약 / 독서노트 자동화 툴: 책 내용을 GPT로 정리하고 하이라이트 추출4. 창업 아이템GPT SaaS API: 특정 분야에 특화된 GPT-OSS API를 만들어 판매 (예: 법률 GPT, 의료 GPT)GPT 임베디드 기기: GPT-OSS를 엣지 디바이스(예: 노트북, 모바일)에 탑재한 제품지역화 GPT: 지역 방언이나 특정 문화 콘텐츠에 맞춘 GPT 파인튜닝 버전5. 연구 및 교육모델 압축 및 경량화 연구: GPT‑OSS를 양자화, 디스토션, knowledge distillation 등에 활용자체 LLM 학습 실험: 기존 모델에서 transfer learning 또는 LoRA 실험 수행교육 커리큘럼 제작: 대학/기관의 LLM 실습 교육에 직접 탑재
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  • Anthropic이 발표한 새 개념. 프롬프트 잘 쓰는 시대는 끝났다. 이제는 '어떤 정보를 넣느냐'가 성능…
  • 컨텍스트 엔지니어링이 뭔데?AI에게 주는 정보 전체를 설계하는 기술.프롬프트는 그중 일부일 뿐. 도구, 대화 기록, 외부 데이터까지 포함한다.AI가 똑똑해질수록, 정보 관리가 더 중요해진다는 얘기.

    효과적인 컨텍스트를 만드는 법1. 시스템 프롬프트: 명확하고 간결하게 너무 상세하면 취약해지고, 너무 애매하면 AI가 길을 잃는다.2. 도구 설계: 중복 없이, 명확하게 AI가 어떤 도구를 써야 할지 헷갈리면 안 된다.3. 예시는 적되, 강력하게 엣지 케이스를 다 넣지 말고, 핵심 패턴만 보여줘라.

    장기 작업에서 컨텍스트 관리법1. 압축(Compaction) 대화 내용을 요약해서 새 창으로 넘어감2. 구조화된 메모 AI가 스스로 파일 메모를 남기고 나중에 참고3. 멀티 에이전트 여러 AI가 역할 분담해서 작업포켓몬 게임하는 AI 사례: 수천 단계를 거치며 스스로 메모 남기고, 레벨업 목표와 전략을 기억함.


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  • [정보통신기획평가원] 2026 AI ICT 10대이슈


  • ✅AX Core (AI 핵심)
    ▶에이전틱 AI: AI가 페르소나(가상 인격)를 가지고 , 인간 수준의 목표지향적 자율행동을 수행합니다. 이는 '초개인화' 지능으로 진화하며 , AI 자체가 플랫폼이 되는 경쟁이 본격화됩니다.
    ▶피지컬 AI: AI가 현실 세계로 나와 '움직이는 모든 것'에 적용됩니다. 휴머노이드 로봇 등이 대량 생산을 통해 대중화에 도전하며 , 자동차, 선박, 로봇 등 다양한 분야로 확산됩니다.
    ▶AI 반도체: AI 반도체 시장이 기존의 '학습' 중심에서 '추론' 중심으로 대전환합니다. 엔비디아의 독주 속에서, 추론용 AI 반도체(NPU) 시장이 본격적으로 열릴 전망입니다.
    ▶데이터: AI가 학습하고 사용할 수 있는 고품질의 'AI Ready Data' 확보가 중요해집니다. 데이터 고갈 위기 속에서 고품질 , 대표성을 갖춘 데이터 확보가 핵심 과제입니다
    ✅AX Infra & New Wave (기반 및 신기술)
    ▶네트워크: 네트워크 역시 '자율행동으로' 진화합니다. 6G 상용화 를 목표로 하며, AI를 통해 네트워크 자원을 최적화(AI-RAN) 하고 '완전자율네트워크'로 나아갑니다.
    ▶에너지: AI 시대의 폭발적인 전력 소모 는 '지속가능 혁신의 Key'인 에너지 문제를 부각시킵니다. 하이퍼스케일 데이터센터 경쟁 속에서 저전력·고성능의 균형 과 새로운 에너지원 발굴 이 시급합니다.
    ▶BCI·양자: BCI(뇌-컴퓨터 인터페이스) 와 퀀텀 AI 가 'The New Wave'로 부상합니다. BCI는 지능의 경계를 확장하며 의료, 재활을 넘어 공간 컴퓨팅 등으로 확장 되고, 퀀텀 AI는 초고속 연산 과 절대 보안 을 무기로 AI의 한계를 돌파할 것으로 전망됩니다.
    ✅AX 확산 (AX Diffusion)
    ▶X+AI: AI가 모든 산업(X)과 결합하여 '모든 곳의 생산성 혁명'을 일으킵니다. 제조(다크팩토리) , 의료 , 법률 , 금융 , 국방 등 경제·사회 전반의 경쟁력을 재정의합니다.
    ▶인재: AI로 인해 '人과 業의 대전환'이 발생합니다. AI가 할 수 있는 일과 없는 일로 업무가 재정의되며 , 0.1%의 초정예 AI 인재 확보 경쟁이 치열해집니다.
    ▶보안·안전: AI가 방패가 되어 '보안이 안보가 되는' 시대입니다. AI를 이용한 새로운 취약점과 공격이 발생함에 따라 , 지능형·능동형 보안 체계 와 AI 안전망 구축이 중요해집니다.
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  • [교육부] 2026년 "모두를 위한 AI 인재양성방안"




  • ■ [국정과제 99] AI 디지털시대 미래인재 양성· 주요 목표 1국민 누구나 인공지능(AI)을 쉽게 활용할 수 있도록 전 생애주기에 걸친 보편적 AI 교육 확대· 주요 목표 2AI 세계 3강 도약을 견인하는 혁신인재, 융합인재 등 다층적 AI 인재양성① 국민 누구나 AI 혜택에서 소외되지 않도록!생애주기별 AI 기본교육 강화(초중등)· 현행 정보과목 내 AI 교육시간 확대· AI 중점학교 단계적 확대('25년 730교→'28년 2,000교)· AI 교육과정 개정 추진(대학)· 거점국립대 중심 AI 기본교육과정 도입· 대학 AI 교육과정 개발·운영 지원('26년 30교, 90억 원)· 우수 AI 교육과정 공유· 우수 교원 교류 제도 정비(평생·직업교육)· 재직자 AID(AI+Digital) 집중과정 확대('25년 30교→'26년 38교)· K-MOOC·사이버대·방송대 등 온라인 기본교육 확대· 디지털 평생교육 이용권 지원 확대국민 모두가 소외되지 않고, 삶 속에서 AI를 활용하는 소양을 갖추도록 AI 기본교육을 강화합니다!② AI 발전의 지역격차를 좁힐 수 있도록!지역별 AI 인재양성 체계 구축(초중등)· 모든 교육청에 AI 교육지원센터 설립('26년 3개 시범운영→'28년 전체 시도 확대)· 교육청-대학-기업 참여 학교 AI 교육협력체계 구축(대학)· AI 거점대학 육성('26년 3교, 300억)· AI 부트캠프 지역 중심 선정('26년 37교)· 거점대-과기원-기업-연구소 등 지역 AI 인재양성 체계 구축(대학원)· 지역단위 연구생태계 조성(글로컬랩, '25년 14개→'26년 24개(누적))· 두뇌한국(BK) 21 권역별 연합 교육연구단 도입(3개, 30억)AI 대전환이 지역 균형과 함께 이뤄지도록 지역 단위의 AI 교육을 강화합니다!③ 우수인재들이 해외로 유출되지 않도록!우수 AI 인재의 조기양성과 안정적 성장경로 구축(초중등)· 과학고, 영재학교 AI·SW 특화 프로그램 지원 확대('25년 14교→'26년 27교)· 과학고, 영재학교 AI 입학전형 확대(대학)· 학·석·박 패스트트랙 도입(8년→5.5년)· 이공분야 우수인재 성장경로 지원(400명, 연 2,000만 원 지원)· 과학기술 비자·영주권 패스트트랙 확대(대학원)· BK21 AI연구단 지원· 박사후연구원 제도화(평생·직업교육)· 국공립 교원 연봉 등 규제 개선· 창업 지원 확대· 국가석좌교수제 도입국내 우수 학생들이 AI 분야 등 첨단분야 인재로 성장할 수 있도록하며 다른 국가로 이탈하지 않고 안정적으로 성장할 수 있는 경로를 구축합니다!④ AI 융합인재 양성을 활성화할 수 있도록!다양한 분야의 AI 융합인재 양성(초중등)· STEAM* 교육 강화· 지능형 과학실 확대('25년 60%→'27년 100%)· 질문하는 학교 선도학교 확대('25년 104교→'27년 200교)*과학(Science), 기술(Technology), 공학(Engineering), 인문·예술(Arts), 수학(Mathematics)(대학)· AX 부트캠프 신규 선정('26년 10교)· AID 전환 중점 전문대학 신규 도입('26년 24교 내외)· 인문사회분야 성장 경로 강화(글로벌 리서치 신설 등)(대학원)· AI 및 AX 대학(원) 정원 확대· 두뇌한국 21 AX 연구단 도입('26년, 3개 42억 원)우리가 갖춘 튼튼한 제조업 기반을 토대로 각 산업에서 요구하는 융합인재를 적극 양성해 국가경쟁력을 강화합니다!⑤ 신속한 현장투입이 가능할 수 있도록!기업-대학 공동 AI 인재양성 모델 활성화(초중등)· AI·SW 마이스터고 신규 지정· 직업계고 AI 중심 학과 재구조화('25년 20%→'28년 35%→'30년 50%)· 모든 특성화고 대상 AI 리터러시-활용역량 강화 지원('26년 100교→'30년 500교(누적))(대학)· 기업과 대학의 협약으로 계약학과, 계약정원제 지속 확대· 졸업예정 학생들의 직무 경험 인턴십 과정 지원(대학원)· 기업이 AI 인재를 직접 양성하는 사내대학원 설치 기반 공고화· 연구개발 성과물 등으로 학위를 취득하는 (가칭)산업학위제 도입현장에서 바로 역할을 할 수 있는 AI 인재를 양성하여 산업계 부담을 완화합니다![출처] 대한민국 정책브리핑(www.korea.kr)
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  • 대한민국 인공지능 행동계획 AI액션플랜_추진방향


  • 25년 9월 국가인공지능전략위원회에서 공개한대한민국 인공지능 행동계획 AI액션플랜 자료입니다.
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  • 삼정KPMG 「AI 에이전트 혁신: 산업을 바꾸는 현재와 미래 전망」(2025년 9월) 보고서


  • 1. AI 에이전트의 등장 배경

    • AI는 딥러닝, 강화학습 등을 기반으로 빠르게 발전하며 일상과 산업 현장에 깊숙이 확산됨.• 생성형 AI 이후, AI 에이전트(Agentic AI) 가 차세대 핵심 기술로 주목.• 빌 게이츠, 젠슨 황(엔비디아), 샘 올트먼(OpenAI) 등 글로벌 리더들이 “모든 사람이 개인 AI 에이전트를 가지게 될 것”이라고 전망.

    2. AI 에이전트의 개념과 특징• 정의: 사용자의 의도를 파악해 최소한의 개입으로 다양한 작업을 자율 수행하는 소프트웨어 시스템.• 핵심 역량:• 환경 인식 (Perception)• 목표 달성 (Goal Achievement)• 자율적 행동 (Autonomous Action)• 기존 RPA와 차이: 규칙 기반 단순 반복 작업에 그치지 않고, 상황에 맞는 의사결정·추론·실행 가능 

    3. 핵심 구성 요소• 센서: 카메라, 마이크, GPS, 바이오 센서 등• 프로세서: 수집된 데이터 분석• AI 모델: 딥러닝·LLM 기반 지능적 판단• 액추에이터: 로봇, 디지털 인터페이스 등 실제 태스크 수행 

    4. 작동 과정1. 목표 설정 (Goal)2. 환경 인식 (Perception)3. 추론·판단 (Reasoning)4. 실행 (Action)5. 학습 (Learning) – 사용자 데이터 기반 맞춤형 성능 개선 

    5. 주요 유형• 반사 작용형: 단순 조건-반응 (챗봇, AICC 등)• 모델 기반 반사 작용형: 과거 데이터+현재 환경 반영 (스마트홈 등)• 목표 기반형: 특정 목표 해결을 위한 자율적 계획·추론 수행• 유틸리티 기반형: 효용(Utility) 극대화, 최적 선택 도출• 기타: 학습형, 자율형, 계층형(Hierarchical), 다중 에이전트(MAS) 

    6. 글로벌 및 국내 동향• 글로벌: 구글, MS, 메타, 아마존 등 빅테크가 고객 서비스, 보안, 여행·금융 분야에 적용.• 국내:• LG CNS → 금융·공공기관용 On-Premise 에이전트• 삼성SDS → Brity Personal Agent (업무 자동화)• KT → AICC, Cloud AI Agent (민원·상담)• 스타트업 → Wrtn AI, Liner AI, 트웰브랩스, 업스테이지 등 

    7. 시장 전망• 시장 규모:• 2024년 약 51억 달러 → 2030년 471억 달러 (CAGR 44.8%)• B2B 시장이 전체의 86% 차지 전망• 활용 산업: 테크(업무혁신), 제조(스마트팩토리), 금융(챗봇·리스크관리), 유통(고객 맞춤형 서비스), 공공(민원 응대·스마트시티) 

    8. 미래 전망 및 과제• 전망: 개인 맞춤형 AI 에이전트 보편화, 기업 업무 자동화의 핵심 인프라화.• 과제:• 개인정보 보호와 보안 문제• 고도화된 AI 모델 확보 및 제휴 필요성• 기업 내부 시스템과의 통합• 신뢰성·투명성 확보 및 책임 소재 명확화 
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  • [보고서] Microsoft 인공지능 확산 보고서 2025


  • 국가간 격차가 심화되어있고, 주도권은 미국과 중국 2강으로 이루어져있는 것 같습니다.1. 핵심 요약: 빠르지만 불균등한 확산격차: '글로벌 노스(Global North, 선진국)'의 AI 사용률은 '글로벌 사우스(Global South, 개발도상국)'보다 약 2배 높습니다.
    기반 부족: 전 세계 인구의 거의 절반(약 40억 명)이 AI 사용에 필요한 기본 요소(전기, 인터넷, 컴퓨팅)조차 갖추지 못했습니다
    인프라 집중: 미국과 중국이 전 세계 데이터 센터 용량의 86%를 차지합니다.
    언어 장벽: GDP나 인터넷 접근성을 감안하더라도, 저자원 언어(low-resource languages)가 지배적인 국가는 AI 채택률이 현저히 낮게 나타납니다.
    보고서는 AI 확산의 세 가지 힘으로 프론티어 빌더 (모델 개발자) , 인프라 빌더 (컴퓨팅/네트워크 제공자) , 그리고 사용자 (기술을 채택하고 적용하는 주체) 를 제시합니다.2. 확산의 중요성: 한국과 필리핀 사례3. AI 확산 현주소: 리더와 장벽4. AI 확산의 5가지 기반 (장벽)5. AI 빌더: 누가 만들고 있는가?위와 같은 내용을 담고있습니다.
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  • [오픈서베이] 시니어 트렌드 리포트 2025
  • ✅ 경제력과 건강, 시니어 행복의 새로운 기준소득과 재산은 전년 대비 더 중요해졌습니다인간관계와 결혼, 가정의 중요도는 낮아지고, 자기계발의 비중이 높아졌어요
    ✅ 고소득 시니어 중심 ‘나를 위한 소비’가 확대월 700만원 이상 고소득층에서 전년대비 여행·외식·문화·여가 지출이 늘었습니다소득이 높을수록 트렌드 수용성과 활동 의향, 전반적 삶의 만족도가 더 높습니다
    ✅ 정보는 디지털 상에서, 건강관리도 앱으로시니어는 유튜브와 포털 검색으로 신제품이나 트렌드를 인지합니다건강관리 앱과 AI 서비스앱의 설치 비중이 높아지고 있어요
    출처 : 오픈서베이
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