산업체 세션

최정주 전무
(코난테크놀로지)

Biography
2022-현재	㈜코난테크놀로지 비전AI연구소 전무
2002-2022	아주대학교 정보통신대학 미디어학과 교수
2000-2002	㈜디지탈아리아 연구소장
1997-2000	한국전자통신연구원 시각정보처리연구실 선임연구원
1997	포항공과대학교 컴퓨터공학과, 공학박사
1992	포항공과대학교 컴퓨터공학과, 공학석사
1990	한국과학기술원 전산학과, 이학사

Industrial LLM in Action (45분)

Major AI companies around the world are fiercely competing to improve their models. In this talk, we show how Konan Technology, a leading Korean AI developer, rises to this challenge by building and applying its own AI models in real-world projects. We introduce our inference-focused model, which clearly explains its reasoning, and our retrieval-augmented system that uses company data with smart agents. Next, we showcase AI running directly on devices and within secure on-premises environments. Finally, we share proof-of-concept results from public services, healthcare, manufacturing, and finance to demonstrate its real-world impact.

이태희 상무
(삼성SDS)

Biography
2020-현재	삼성SDS 연구소 AI연구팀장 /ML연구팀장, AI응용연구팀장 역임
2012-2020	Google, Mountain View, USA, Software Engineer
2007-2012	University of California, Los Angeles, Computer Science, Ph.D
2005-2007	University of California, Santa Barbara, Computer Science, M.S.
1997-2001	KAIST, Computer Science, B.S.

기업에서의 Agentic AI 활용 사례와 기술 연구 (45분)

기업에서 AI를 사용한 업무 생산성 향상의 많은 사례는 기존 일하는 방식에 AI를 적용하는 것을 넘어 AI Agent가 태스크의 일부, 또는 전체 과정을 수행하는 것으로 확장되고 있습니다. 지식 검색을 통한 분석과 보고서 작성을 수행하는 Research Agent, S/W 개발 과정에서 분석/설계, 코드 생성/수정, 문서화 등의 역할을 담당하는 S/W Engineering Agent, 컴퓨터 화면을 보고 GUI를 이용한 자동화 동작을 실행하는 GUI-using Agent와 같은 사례와 함께, 기술 연구의 방향을 소개합니다. 이와 함께, 안전한 AI 활용을 위한 Guardrail과 Red Teaming Framework의 상호 협력을 통한 성능 개선 방안을 제시합니다.

정영규 대표
(YM나을텍)

Biography
2011-현재	YM-나을텍 대표
2024-현재	인하대학교 데이터사이어스학과 강사
2018-2022	인하대학교 컴퓨터공학 겸임교수
2004-2010	한국전자통신연구원 실감플랫폼연구팀 연구원
2000-2008	경북대학교 컴퓨터공학과 공학박사
2025-현재	인천IP경영인협회 부회장

AI기반 카메라/RF Device Fingerprinting 기술 동향 및 적용 사례 (45분)

RF-Fingerprint 기술은 하드웨어 고유 특성을 추출하는 기술로써, 디바이스 보안 분야에 매우 유용한 기술 중의 하나이다. 본 강연은 카메라 소스(image)로부터 fingerprint 특징을 추출하는 알고리즘에 대해서 설명하고, 이를 딥러닝을 이용하여 카메라의 종류를 인식하는 기술에 대해서 기술한다. 그리고 또 따른 디바이스인 무선기기(무전기, 5G 디바이스 등)에서 발생하는 RF 신호를 수신하여 송신기의 RF fingerprint 특징을 추출하고, 이를 인공지능 기술을 활용하여 무선기기의 종류를 인식하기 위한 방법론 및 기술 동향에 대해서 설명한다.

김재덕 Senior Engineer
(NVIDIA)

Biography
2021-현재	엔비디아, Senior Engineer
2020	NYU, 방문연구원
2015-2021	삼성전자, 삼성리서치 책임연구원
2005-2015	KAIST 수리과학과 학사/석사/박사

LLM Inference 최적화 (45분)

AI 기술의 발전과 더불어 대규모언어모델(LLM)의 활용이 폭발적으로 증가하고 있습니다. LLM의 실제 서비스 적용을 위해서는 모델 추론 속도를 극대화하는 것이 필수적입니다. 하드웨어의 혁신은 AI 서비스 비용 절감에 중요한 역할을 했지만, 그 이면에는 각 모델과 하드웨어 환경에 적합한 최적화를 실현하기 위한 엔지니어들의 지속적인 연구와 노력이 있었습니다. LLM 추론 최적화를 위한 엔지니어들의 노력을 공유하고자 합니다.

김재은 소장
(솔트룩스)

Biography
2025-현재	산기협 민간R&D 협의체 AI분과 전문위원
2024-현재	과기부 글로벌 AI 프론티어랩 공동연구 책임자
2017-현재	솔트룩스 연구소장/이사
2008-2017	국민대학교 전자공학 학사/석사/박사

Ethics-GenAIOps: AI 에이전트와 생성 AI의 사회·윤리적 대응 (45분)

솔트룩스에서는 생성 AI의 사회·윤리적인 이슈 해결을 위해 산·학·연 다학제 전문가들과 유기적이고 협력적인 대응 방안을 연구 중이다. 이번 발표에서는 솔트룩스에서 수행 중인 과학기술정보통신부 차세대 생성AI 기술개발 사업인 '사회적, 윤리적 학습을 위한 데이터 특성 및 생성 AI 모델의 윤리성 향상 연구'에 대해 소개하고 현재까지의 성과 및 향후 과제에 대해 논의할 예정이다.

배효섭 빌드센터장
(LG CNS)

Biography
2024-현재	LG CNS 빌드센터 센터장
2023-2024	비즈테크아이 CTO
2020-2023	LG CNS 빌드센터 Cloud Native개발팀장
2014-2019	LG CNS 스마트팩토리 PLM팀장
1997-2014	LG CNS PM/Architect/SE
1992-1996	KAIST 산업경영학과 학사

Agentic AI 시대의 Enterprise S/W 개발 (45분)

Agentic AI 기술은 기존 단순 자동화를 넘어 목표 지향적 자율 Agent를 통해 Enterprise 소프트웨어 개발 전 과정을 혁신하고 있습니다. 본 발표에서는 대규모 프로젝트의 기존 개발 방식에서 AI Native로의 전환 시 실무적 도전과 해결 방향을 소개합니다. 요구사항 분석부터 설계, 개발, 테스트, 배포에 이르는 SDLC(Software Development Lifecycle) 전 과정에서 AI Agent 기반 개발 전략과 아키텍처를 소개하고자 합니다. 또한 기술의 변화 속에서 Human-AI 협업 모델, AI Agent 거버넌스 체계 구축, AI Engineer로의 역할 변화 등 조직 차원의 변화 관리 방향을 공유하며, Enterprise의 Agentic AI 도입을 위한 단계적 전환 전략과 기업의 변화 방향을 소개하고자 합니다.

김태호 CTO
(Nota AI)

Biography
2020-현재	노타AI CTO
2017-2020	KAIST INSTITUTE 인공지능연구소 선임연구원
2015-2017	카이스트 전기및전자공학과 박사과정
2015-2016	홍콩중문대학교, Xiaogang Wang 연구실 방문연구
2014	Universite de Montreal, Yoshua Bengio 연구실 방문연구
2013-2015	카이스트 전기및전자공학과 석사
2008-2013	카이스트 바이오및뇌공학과 학사

Efficient AI: 모델 최적화와 경량화의 이론과 실제 (45분)

최근 대규모 AI 모델은 다양한 과제에서 뛰어난 성능을 보이고 있지만, 높은 계산 비용과 느린 추론 속도는 실제 서비스 적용에 제약을 줍니다. 이 강연에서는 모델 경량화와 최적화에 대한 주요 기법과 그 실제 적용 사례를 소개합니다.
지식 증류(Knowledge Distillation), 프루닝(Pruning), 양자화(Quantization) 등 대표적인 경량화 기술들의 개념과 장단점을 다루고, 각 기법이 다양한 환경—특히 엣지 및 모바일 디바이스—에서 어떻게 활용될 수 있는지를 설명합니다.
또한, Nota AI에서 자체 개발한 최적화 프레임워크 NetsPresso를 기반으로 실제 프로젝트에서의 적용 사례를 공유합니다. 이를 통해 성능 유지와 효율성 확보 간의 균형을 어떻게 달성할 수 있는지, 그리고 현업에서 마주하는 실질적인 제약 조건들을 어떤 방식으로 해결하는지를 다룰 예정입니다.