GPU Slicing·Internal AI 기반 AI 교육 인프라 운영 방향 논의
iStation·iTokenize·iTime·iRPA 등 AI 솔루션 시연
디지텍 고등직업교육협의회 소속 전문대학 총장단이 최근 틸론을 방문해 GPU 가상화 기반 인공지능(AI) 교육 인프라와 인터널(Internal_ AI 운영 구조를 직접 확인하고, 전문대학 환경에 적합한 AI 네이티브 캠퍼스' 구축 방향을 논의했다고 18일 밝혔다.
디지텍 고등직업교육협의회는 전국 공학계열 중심 전문대학 10개교가 참여하는 협의체로 산업 현장 중심의 공학교육 혁신과 산업 맞춤형 인재 양성을 위해 출범했다. 현재 연성대학교 권민희 총장이 제5대 회장을 맡고 있으며, 협의회는 전문대학 공학교육 경쟁력 강화와 산업계 인력난 해소, 국가 기술 경쟁력 제고를 위한 협력 활동을 추진하고 있다.
이번 방문은 교육부의 인공지능+디지털(AID) 전환 정책과 AI 인재 양성 기조가 확대되는 가운데, 전문대학 현장에 실제 적용 가능한 AI 교육·연구 인프라 운영 모델을 살펴보기 위해 마련됐다. AI 교육이 생성형 AI 활용 단계를 넘어 산업 현장에서 운영 가능한 '인프라 중심' 구조로 전환되고 있다는 점에서 참석자들의 관심이 모아졌다.
이날 틸론은 그래픽 처리 장치(GPU)를 사용자별·워크로드별로 분할해 동시에 활용할 수 있는 GPU 슬라이싱(Slicing) 기술과 GPU 가상화 기반 AI 실습 환경을 시연했다. 참석자들은 GPU 서버 장비와 AI 가상화 환경을 직접 확인하며, 학생 개인 장비 성능이나 학교별 인프라 수준과 관계없이 안정적인 AI 교육 환경을 제공할 수 있는 운영 구조를 체험했다.
이어 지난 4월 출시한 틸론의 AI 솔루션 '아이스테이션(iStation)' 시연도 진행됐다. iStation은 상용 AI는 물론 자체 LLM을 활용해 조직 맞춤형 인터널 AI를 구축할 수 있는 플랫폼이다. 특히 틸론의 자체 개발 토크나이저 '아이토크나이저(iTokenize)'는 조직이 상용 AI를 정액제에서 종량제로 전환할 수 있도록 지원해, 비용 절감과 사용 통제 효과를 제공한다. 사용자 개별 사용량과 업무 성과를 분석할 수 있는 기능도 제공해, 단순 비용 최적화를 넘어 조직 내 AI 활용 현황을 가시화하는 역할까지 수행한다는 설명이다.
또한 iStation은 시계열 영상분석 AI 'iTime', 문서작업 자동화 솔루션 'iRPA ' 등을 추가 탑재해, 학사·행정 업무에 직접 적용 가능한 AI 지원 체계로 확장할 예정이다.
행사에서는 △AI Native Campus 구축 전략 △대학의 AI 인프라 구축 방향 △GPU 공유 기반 AI 실습 환경 △Internal AI 운영 구조 △대학 구축 사례 등이 소개됐다.
Internal AI는 학생 학습 데이터, 연구 자료, 행정 데이터를 외부 퍼블릭 AI 서비스에 의존하지 않고 대학 내부 환경에서 운영하는 구조다., 최근 교육기관에서 중요성이 커지고 있는 데이터 주권과 정보보안 요구에 대응할 수 있는 현실적 대안으로 주목받고 있다. 틸론은 VDI 기반 구조를 통해 데이터는 중앙 서버에 유지하고 사용자는 화면만 전달받는 방식으로 보안성과 운영 효율성을 동시에 확보할 수 있다고 설명했다. 아울러 멀티테넌트 기반 AI 환경, RAG 기반 내부 지식 검색 구조 등 대학 운영 환경에 적합한 AI 아키텍처 방향도 함께 제시했다.한국전문대학교육협의회 회장인 동의과학대 김영도 총장은 “AI 교육은 이제 단순히 생성형 AI를 사용하는 수준이 아니라 실제 산업 현장에서 활용 가능한 환경을 학생들에게 제공하는 방향으로 가고 있다”며, “전문대학은 지역 산업과 밀접하게 연결된 만큼 AI를 직접 운영·관리할 수 있는 실무형 인재 양성이 중요하다”고 말했다.
현장에서는 AI 인프라 운영에 관한 다양한 질의응답도 이어졌다. 참석자들은 AI 에이전트 운영을 위한 플랫폼 관리 방식, 엔지니어 양성 필요성, GPU 자원 운영 구조 등에 높은 관심을 보였다. “AI가 AI를 만드는 시대가 됐지만, 이를 운영·관리할 수 있는 인프라와 전문 인력 양성이 더욱 중요해지고 있다”는 의견도 공유됐다.
디지텍 고등직업교육협의회 회장인 연성대학교 권민희 총장은 “전문대학은 제한된 예산 안에서 AI 교육 인프라를 운영해야 하는 현실적인 고민이 있다”며 “GPU를 개별 구축하는 방식보다 필요한 자원을 공유하고 효율적으로 운영하는 구조가 앞으로 중요해질 것으로 본다”고 말했다.
이날 행사에서는 교과목 단위의 AI 실습 환경 구성 가능 여부, 조직별 교육 프로그램 운영 구조 등에 대한 질의도 이어졌으며, 참석자들은 교육 현장에 직접 적용할 수 있는 가능성을 중점적으로 확인했다. 더불어 대학이 단순 교육기관을 넘어 지역 산업과 연계된 AI 인재 양성 거점 역할을 수행해야 한다는 데에도 공감대가 형성됐으며, 온프레미스 기반 AI 환경 구축과 데이터 활용 중심 교육의 필요성에 대해서도 의견이 모였다.
틸론 최백준 대표는 “AI 교육의 핵심은 GPU를 얼마나 많이 보유했느냐가 아니라, 이를 얼마나 효율적으로 나누고 운영할 수 있느냐에 달려 있다”며 “전문대학은 지역 산업과 연결된 AI 인재 양성의 핵심 거점인 만큼, 누구나 차별 없이 AI를 활용할 수 있는 환경이 마련돼야 한다”고 강조했다.
이어 “틸론은 25년간 축적해온 가상화 기술을 기반으로 교육기관이 현실적으로 도입할 수 있는 AI Native 교육환경을 제시하고 있다”며 “앞으로도 GPU 공유 기술과 iStation 기반 Internal AI 구조를 통해 교육 현장의 AI 전환을 적극 지원해 나가겠다”고 밝혔다.
이경민 기자 kmlee@etnews.com
