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Korean AI Association

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국내학술대회

연사 및 초록 (5월 30일)
 
김건희 교수(서울대학교)
 
Title: Evolution of LLMs to Agentic AI
 
Abs: 
근래 초거대 언어 모델들이 인공지능 혁명을 일으키고 있고, 이들은 에이전트로 빠르게 진화하여 다양한 지능적 작업을 수행하도록 진화하고 있다. 본 강의에서는 LLM 기반 에이전트 기술의 기초에 대해 살펴보고, 주목할만한 최신 모델들에 대해 소개한다. 특히 사람과 같이 다양한 디지털 작업을 수행하는 GUI와 물리적 인공지능을 위해 발전하는 로봇 에이전트에 대해 깊이 학습한다.
 
Bio: 
2015 - 현재: 서울대학교 공과대학 컴퓨터공학과 교수 
2018 - 현재: (주)리플에이아이 창업자 겸 대표
2013 - 2015: 박사후 연구원, Disney Research 
2009 - 2013: Carnegie Mellon University 전산학 박사
 
박외진 대표(아크릴)
 
Title: LLMOps 활용한 Agentic AI 의료헬스케어 서비스 개발
 
Abs:
LLM 의 발전과 확산은 전통적 개념의 AI agent 를, 실세계와 직접적 상호작용을 통하여 영향을 미치는 Agentic AI 패러다임으로 우리 생활속으로 소환시켰다. 특히, 의료 헬스케어 영역에서 Agentic AI 기술들은 의료 데이터의 이해와 정제 부문을 포함한 각 부문에서 큰 기여를 할 것으로 기대를 모으고 있다. 본 강의에서는 이러한 Agentic AI 기술들이 의료 데이터 처리와 원무 자동화를 지원하는 전통적 병원 정보 시스템(Hospital Information System) 의 지능화를 어떻게 촉진시킬 수 있는지를 살펴보고, 이를 통해 의료 헬스케어 영역에서의 Agentic AI 기술의 활용 및 확산 가능성에 대해서 고찰해본다.
 
Bio: 
2011 – 현재 : (주)아크릴 대표
2021 – 현재 : 한국지능웰케어산업협회 회장
2018 – 현재 : 한국인공지능산업협회 부회장
2017 : 성균관대학교 소프트웨어학과 겸임교수
1998 - 2011: KAIST 전산학 박사
 
이동현 프로(삼성리서치, AI Productivity팀) 
 
Title: Agentic AI를 통한 업무 자동화와 생산성의 재정의
 
Abs: 
최근 AI 기술의 급격한 발전과 함께 단순 대화형 모델을 넘어 Agentic AI가 주목받고 있습니다. Agentic AI는 인간의 지시 없이도 자율적으로 목표를 설정하고, 계획을 수립하여 외부 도구를 활용해 복잡한 작업을 수행함으로써 생산성 혁신을 가능하게 하는 기술입니다. 이번 세션에서는 (1) 업무 자동화와 생산성 향상을 위한 Agentic AI의 역할, (2) OpenAI Operator, Manus, MCP, A2A 등 주요 기술과 응용, (3) 실무 적용을 위한 도입 전략과 주요 사례를 다룹니다. 이를 통해 단순 자동화를 넘어 생산성의 새로운 패러타임을 제시하는 Agentic AI의 가능성을 살펴봅니다.
 
Bio: 
학력:
 . 박사, 2006.3 - 2014.2: Postech, 컴퓨터공학과, 지능 소프트웨어 연구실
 . 학사, 2003.3 - 2006.2: 성균관대학교, 컴퓨터공학과
경력:
 . 2025.3 - 현재: 삼성전자, Samsung Research, AI Productivity Team
 . 2022.9 - 2025.2: 42dot, LLM Group, Ambient AI Team
 . 2020.1 - 2022.9: 현대자동차, AIR Lab, NLP Lab.
 . 2014.3 - 2019.12: 삼성전자, Samsung Research, 언어이해 Lab.
 
조규남 연구위원(LG유플러스)
 
Title: Agentic AI시대의 효율적인 GPU 자원 활용법
 
Abs: 
GPU는 AI 시대에 꼭 필요한 필수재가 되었습니다. 때때로는 공급 부족으로 이슈화가 되고 때때로는 전력 문제로 이슈화가 되어 논란이 되고 있습니다. 
본 강의에서는 GPU를 거대 모델의 학습과 추론(Reasoning)에서 어떻게 효율화를 할 수 있는지를 HPC 기술과 SOTA 모델과 프레임워크를 통해서 소개 합니다.
 
Bio: 
- 학력
 . 박사: 고려대학교 컴퓨터공학 박사수료(분산클라우드연구실, 재직 중 파트타임 중)
 . 석사: 고려대학교 전기전자공학 석사(분산슈퍼컴퓨터연구실, 2016)
 . 학사: 중앙대학교 기계공학 학사 (2000)
- 경력
 . LG유플러스, 연구위원 (2022-현재)
   - G.PU기반 AI 개발 플랫폼, GPUaaS 플랫폼 개발 리더
 . 현대카드/커머셜, 실장 (2021-2022)
   - 현대카드 Data Architecture활용 B2B Data Science Platform 개발 리더
 . 삼성전자, Principal Engineer (Software Architect, 2000-2021, 22년)
   - AI accelerator (GPGPU, NPU, TPU)를 활용한 AI Cloud - PL, S/W Architect
   - Kubernetes 기반 Machine Learning Platform - PL, S/W Architect
   - OpenStack 기반 Cloud Native Platform - PL , S/W Architect 등
 
권영대 상무,  XTerraLab장(삼성SDS 연구소)
 
Title: Brity Automation과 GUI-using Agent 
 
Abs: 
최근 Agentic AI가 주목받고 있지만, 비즈니스 관점에서 기업의 업무 자동화는 이미 10여 년 전부터 Robotic Process Automation (RPA)을 중심으로 발전해 온 분야입니다. 기업 업무는 특성상 반복성과 신뢰성이 극히 중요하므로, 생성형 AI를 기반으로 한 최근의 캐주얼한 접근 방식은 오류 가능성과 결과의 불확실성으로 인해 기업 내 사용에는 한계가 존재합니다. 이러한 맥락에서, Agentic AI는 기존의 잘 정의된 RPA 기반 위에 결합되어 작동할 때 파급력 있는 실용적 활용을 기대해 볼 수 있습니다. 본 세션에서는 삼성SDS의 Brity Automation 사례를 통해 Agentic AI 접근을 실제 비지니스 솔루션과 통합하기위한 다양한 연구 노력을 소개합니다.
 
Bio: 

- 학력

 . 2007-2014: Ph.D. in Physics, Stanford University

 . 2003-2007: B.S. in Physics, Princeton University

- 경력

 . 2023-현재: 삼성SDS, XTerraLab/강화학습Lab 랩장

 . 2019-2023: 삼성SDS, 연구원

 . 2016-2019: SK텔레콤-ID Quantique, 연구원