한국 최초의 시도, 새로운 기술 인재 양성 경로
LG가 인공지능에 특화된 국내 첫 기업 운영 대학원을 설립하면서 한국은 올가을 새로운 첨단 인재 양성 모델의 문을 연다. 교육부가 2025년 8월 인가한 LG AI대학원은 9월 30일 서울 마곡지구에 문을 연다. 앞으로 몇 주 안에 첫 석사 과정 신입생 30명을 모집할 계획이며, 수업은 2026년 3월 시작할 예정이다. 학위는 일반 대학 학위와 동일한 법적 효력을 갖는다.
목차
이 대학원은 2022년 출범한 LG AI연구원의 사내 프로그램에서 발전했다. 주요 기업들이 인공지능 전문가를 두고 치열하게 경쟁하고, 숙련 인력이 해외 기술 허브로 떠나는 것을 막으려는 가운데 인가를 받았다. 이 과정은 지원자에게 공장, 연구소 또는 디자인팀에서 해결할 문제를 구체적으로 제시하고, 1년 동안 3학기에 걸쳐 AI로 해결하도록 한다는 점에서 차별화된다. 졸업생은 해결책을 일상 업무에 다시 적용해 생산 라인과 제품팀에서 측정 가능한 성과를 내도록 할 예정이다.
이 접근법은 이미 직원들의 경력에 영향을 주고 있다. LG에너지솔루션의 선임연구원 신동화 씨는 일상적인 모델 배포를 넘어 더 어려운 과제에 도전하기 위해 등록했다. AI를 활용해 원자 수준에서 양극재 설계 속도를 높이는 일이었다. 올해 초 과정을 마친 그는 이해와 실무 방식 모두에서 변화가 있었다고 말했다.
신 씨는 강의 과정 덕분에 업무의 기초를 다지고 최신 아키텍처를 깊이 살펴볼 시간을 비로소 확보했다고 말했다.
직장에서는 이론을 공부할 기회가 거의 없었고, 대부분 사전 구축된 모델을 적용하는 데 집중했습니다. 석사 과정에서 마침내 AI 이론과 최첨단 모델 구조를 깊이 공부해, 지금 업무에 직접 활용할 수 있는 지식과 아이디어를 얻었습니다.
그의 경험은 LG가 강조하는 두 가지 목표를 잘 보여준다. 필요한 이론적 깊이를 확보하면서도 회사 사업에 중요한 문제를 해결하는 데 성과의 초점을 두는 것이다.
LG 신설 AI대학원의 내부 모습
입학은 시험 성적과 일반적인 지원 동기를 중심으로 하는 통상적인 방식으로 이뤄지지 않는다. 지원자는 현재 또는 향후 회사 내 역할과 연계된 연구 프로젝트를 제안해야 한다. 제안서는 도전성과 실현 가능성을 기준으로 평가한다. 대학원 운영진은 화려한 이력보다 사업 부문이 신속히 도입할 수 있는 실용적인 해결책을 목표로 한다고 말한다. 학생들은 대학에서는 좀처럼 접하기 어려운 데이터세트와 생산 시스템을 이용할 수 있다. 실제 장비를 대규모로 활용해 아이디어를 시험하려는 소재과학, 제조, 제품 디자인 분야 전문가들에게는 매력적인 조건이다.
LG는 교육과정에서 기계학습과 컴퓨팅의 핵심 개념을 전자, 화학, 에너지, 바이오테크 등 그룹 사업 전반의 응용 분야와 결합할 계획이라고 밝혔다. 대학원은 생성형 모델, 멀티모달 학습, 인과 추론 등 차세대 AI를 좌우할 분야의 연구 리더도 양성한다. 학위는 정식 인가를 받으며, 정식 인가 전에 입학한 직원들도 공인 학위를 받을 수 있다. 캠퍼스는 서울 서부 마곡에 들어서며, 초대 학장은 LG AI연구원 공동원장인 이홍락 씨가 맡는다.
입학 및 연구 프로젝트 진행 방식
모든 프로젝트는 실제 생산 라인이나 개발팀에서 나온 문제 정의로 시작한다. 학생들은 현재 업무 절차를 분석하고, 지표를 정하고, 모델을 선택한 뒤 회사 시스템에서 실험을 진행한다. 후원 부서가 해결책을 도입하고 유지할 수 있도록 1년 안에 결과를 내는 것이 목표다. 이런 진행 속도는 대부분의 학술 연구실보다 제품 개발 일정에 가깝다. 집중도와 속도를 높일 수 있지만, 범위를 엄격하게 설정하고 탄탄한 데이터 엔지니어링 지원을 갖춰야 한다.
3학기 과정은 이론에서 실험, 배포로 이어지도록 설계됐다. 일반적으로 문제와 관련된 모델 유형을 집중적으로 다루는 세미나로 시작해 사내 데이터세트로 신속하게 시제품을 만들고, 마지막에는 실제 운영이 가능한 파이프라인을 구축한다. 교수진과 멘토진에는 주요 기관에서 영입한 연구자들과 LG AI연구원의 선임 과학자 및 엔지니어가 참여한다.
교수진, 연구 분야 및 자원
LG는 초기 경력 연구자와 업계 베테랑을 섞어 교수진을 구성할 계획이다. 이 조합은 학생들이 동료 심사를 거친 연구를 접하는 동시에 공장과 데이터센터에서 중요한 제약 조건을 직접 파악하게 해준다. 프로젝트가 LG 사업부 안에서 진행되는 만큼 학생들은 전문 자원을 활용할 수 있다. 소재 발굴을 위한 고속 실험, 스마트 제조 라인의 센서 데이터, 학습과 추론을 위한 대규모 컴퓨팅 클러스터 등이 이에 해당한다. 독점 데이터 접근이 제한적인 대학에서는 이런 자원이 응용 AI 연구의 병목이 되는 경우가 많다.
프로그램 책임자들은 이론도 여전히 중요하다고 강조한다. 핵심 교과과정에는 최적화, 통계, 모델 일반화, 시스템 공학 등이 포함된다. 차별점은 연구의 진행 방향에 있다. 업계가 학술 연구 결과에 맞추도록 하는 대신, 학생들이 학술 도구를 업계의 구체적인 문제에 맞게 적용한 뒤 공장, 연구소 또는 제품팀이 운영할 수 있는 코드와 모델을 배포하도록 한다.
대학원의 학위 수여 주체를 바꾼 법적 승인
새 법이 1월(2025년) 시행되기 전까지는 이런 모델이 불가능했다. 첨단산업 인재 혁신 특별법은 반도체, 인공지능, 바이오테크, 모빌리티 분야에서 기업이 사내 대학원을 설립할 수 있도록 허용한다. 수십 년 동안 한국 기업은 사내 대학을 운영할 수 있었지만, 전문학사나 학사 학위에 준하는 과정만 가능했다. 대학원 학위는 대학이 수여하거나, 기업이 대학과 협력해 학위를 수여하는 공동 프로그램을 통해서만 받을 수 있었다.
새 제도에 따라 품질 기준을 충족하는 기업은 국가의 정식 인가를 받은 대학원 과정을 자체 운영할 수 있다. 교육부는 이 제도가 기술 중심 교육과 학술 연구를 결합해 기업이 자체 자원으로 첨단 전문 인력을 양성하고, 산학 협력을 심화하도록 하는 방안이라고 설명한다.
대기업과 협력사, AI 인재 확보 경쟁
LG가 이 법에 따른 첫 사례지만, 인재를 직접 양성하려는 기업은 LG만이 아니다. 세계 2위 메모리 반도체 기업인 SK하이닉스는 2017년부터 SK하이닉스 유니버시티를 운영해 왔다. 학위 수여 기관이 아니라 반도체 기술을 위한 단기 강좌와 워크숍을 제공하는 교육 프로그램이다. 또 고려대, 서강대, 한양대의 반도체 교육 학사 과정도 후원한다. 삼성전자는 1989년 설립된 정식 인가 사내 대학인 삼성전자 반도체공과대학교를 운영한다. 석사 및 박사 과정은 성균관대와 협력해 운영하며, 기업과 학계의 운영 체계를 결합한 하이브리드 모델의 오랜 사례다.
다른 대기업들도 비슷한 방안을 검토해 왔다. 현대차는 모빌리티와 소프트웨어 분야의 사내 대학원 모델을 살펴봤다. 기술 업계 전반에서도 대규모 채용과 대학과의 공식 협력을 통해 인재 확보 범위를 넓히고 있다. 카카오는 최근 계열사 전반에서 이른바 AI 네이티브 인재를 대상으로 한 그룹 차원의 채용을 발표했다. 네이버클라우드는 국가 파운데이션 모델 프로젝트와 연계한 연구 현장 연수에 대학원생을 배치하기 위해 주요 대학들과 컨소시엄을 구성했다. KT는 글로벌 기업과의 협력을 확대하는 한편 경력 있는 AI 실무자를 채용했고, LG CNS는 AI 전문가를 약 1,000명까지 늘리는 것을 목표로 사내 교육과 자격 인증을 확대하고 있다.
지지자들은 속도를, 비판자들은 편협한 초점을 우려
교육부는 인가받은 기업 운영 과정이 학습과 현장 적용 사이의 거리를 줄일 수 있다고 본다. 지지자들은 모델 유형이 빠르게 바뀌고, 데이터와 컴퓨팅 자원, 분야별 지식에 대한 접근성이 아이디어의 실제 적용 여부를 좌우하는 분야에서 이 점이 중요하다고 말한다. 또 우수 인재가 고용주를 떠나지 않고도 고급 교육을 받을 뚜렷한 경로를 제공해 두뇌 유출을 늦출 수 있다는 기대도 있다.
학계 지도자들은 교육에 대한 새로운 투자를 환영하면서도 대학원 교육이 촘촘한 납품 과제의 연속으로 바뀌지 않도록 경계한다. 경희대에서 AI와 경영을 가르치는 이경전 교수는 대학원의 역할과 범위에 관한 익숙한 우려를 제기했다. 그는 대학의 독립적 탐구와 기업의 우선순위가 미치는 영향력을 대비했다.
기업 대학원은 실무자들이 수준 높은 일회성 강의를 제공할 수 있습니다. 하지만 엄격한 교육과정을 지속적으로 운영하는 일은 다릅니다. 대학은 독립적인 탐구를 위해 존재합니다. 기업은 초점을 당장의 필요에 지나치게 좁힐 위험이 있습니다.
예산 문제도 있다. 대학은 경쟁 방식으로 배분되는 정부 연구비에 크게 의존한다. 기업 연구기관이 같은 재원을 두고 경쟁하기 시작하면 이미 빠듯한 예산이 더 압박받을 수 있다. 많은 기업은 공동 연구실과 공동 지도 학위 과정을 통해 이미 대학과 협력하고 있다. 기업 운영 모델을 지지하는 이들은 두 방식이 함께 확대될 수 있다며, 기업이 사내 프로그램에 직접 투자하면서도 대학의 개방형 연구에 계속 자금을 지원할 수 있다고 말한다.
교육 당국은 신설 대학원들이 기존 대학원 과정을 대체하는 것이 아니라 보완하기 위한 것이라고 반박한다. 교육부 고위공무원인 최은희 국장은 정부가 기대하는 바를 설명했다.
이 제도를 통해 기업은 자체 자원을 활용해 첨단 인재를 직접 양성할 수 있습니다. LG 대학원의 인가는 첨단산업 인재 개발의 새로운 패러다임을 제시하며 산학 협력을 더욱 활성화할 것으로 기대됩니다.
신 씨와 같은 참여자에게는 이런 절충이 충분히 가치 있었다. 연구실이 해결해야 하는 문제에 이론을 즉시 적용하며 깊이 있게 배운 점이 도움이 됐다고 그는 말했다.
이제 세미나에서 얻은 아이디어를 몇 달이 아니라 몇 주 안에 실제 데이터와 하드웨어로 시험할 수 있습니다. 학습과 성과 모두 빨라집니다.
대학과 공공 연구에 미치는 영향
대학은 한국 기초 연구의 중추로 남아 있다. KAIST, 고려대, 성균관대의 정부 지원 AI 대학원은 2019년 문을 열어 교수진과 연구실, 학위 과정을 구축하고 더 넓은 경제권에 기여해 왔다. 이들 대학원은 특정 고용주에 얽매이지 않고 스타트업, 공공 연구기관, 기업으로 진출하는 학생들을 양성한다. 개방형 출판과 장기적인 탐구도 이들 대학원의 주요 임무다.
기업 운영 대학원 과정은 응용 연구에 무게를 둘 가능성이 크다. 이런 편향은 빠른 성과와 가치 있는 지식재산을 낳을 수 있지만, 논문 발표 관행과 데이터 공유, 학생 연구 결과의 이직 후 활용 가능성에 관한 의문도 제기한다. 규제 당국은 교과과정의 학문적 엄밀성과 연구 기여도에 대한 공정한 평가를 살펴야 한다. 기관 간 학점 이전, 학생 연구자 보호, 기밀 유지와 저자 표기에 관한 명확한 규정이 이 모델의 품질과 신뢰성을 좌우할 것이다.
국가 정책이 되는 AI 교육
한국의 투자는 대학원에만 머물지 않고 인재 양성 전반으로 확대되고 있다. 정부는 모든 교사를 대상으로 AI 기술 연수를 실시하고, 학교 현장에 AI 디지털 교과서를 도입할 계획이다. 학생들이 대학에 진학하기 훨씬 전부터 AI 소양을 키워 기술 전공에 입학할 때쯤에는 현대 AI 시스템의 작동 방식과 책임 있는 활용법을 이미 이해하도록 하려는 취지다. 이런 조기 투자는 컴퓨팅과 데이터 과학을 일반 교육과정에 포함하는 다른 나라들의 움직임과 맥을 같이한다.
인력 양성 프로그램도 진화하고 있다. 정부 기관은 기업과 대학 연구실이 함께하는 협력 사업에 자금을 지원한다. 국가 슈퍼컴퓨팅 및 데이터 사업은 독점 인프라를 갖추지 못한 연구실의 접근 장벽을 낮추는 것을 목표로 한다. 이러한 조치는 현대 AI에서 컴퓨팅 자원, 데이터, 분야별 전문성이 모두 있어야 연구를 확장 가능한 제품과 프로세스로 전환할 수 있다는 현실을 반영한다.
글로벌 경쟁, 그리고 규모와 주권이 중요한 이유
기업 운영 대학원 설립은 AI 주도권을 둘러싼 더 큰 경쟁의 일부다. 각국은 데이터와 모델, 실제 적용의 규모를 키우려 한다. 중국은 방대한 이용자 기반과 빠른 디지털 서비스 보급을 바탕으로 규모의 이점을 갖고 있다. 서방 국가들은 기업과 연구기관이 더 큰 모델을 학습시키고 안전하게 현장에 적용할 수 있도록 자원을 모으고 규정을 조율할 방안을 찾고 있다. 한국과 같은 중견 경제국의 전략은 대체로 국가 투자, 긴밀한 산학 협력, 글로벌 기업과의 선별적 제휴를 결합한다.
고려해야 할 또 다른 측면도 있다. 정부와 기업은 민감한 데이터, 언어 모델, 클라우드 인프라에 대한 통제권을 확보하기 위해 디지털 주권을 강조한다. 공급업체들은 이런 목표를 충족하기 위해 전용 클라우드 리전과 특수 하드웨어를 제공한다. 일부 분석가들은 핵심 기술이 독점 상태로 남으면 이런 구호가 새로운 의존을 감출 수 있다고 지적한다. 세부 조건이 중요하다. 컴퓨팅 자원과 소프트웨어에 대한 접근을 보장하는 계약, 데이터 이용에 관한 명확한 규정, 국내 역량을 키우겠다는 약속이 교육 프로그램이 실제로 국가 역량을 강화할지를 결정할 것이다.
앞으로 주목할 점
LG 대학원은 곧 첫 기수 모집을 시작하고, 수업은 2026년 3월 시작할 예정이다. 교육 당국은 교육부 심사를 거쳐 박사 과정을 개설할 계획이라고 밝혔다. 기수별 교육에서 이론과 응용의 균형을 어떻게 맞추는지, 논문 실적과 LG 사업부 내 최종 프로젝트의 품질이 어떨지도 주의 깊게 지켜볼 사안이다.
정책 체계는 아직 초기 단계다. 다른 기업들이 이 모델을 검토하고 있으며, 규제 당국은 업계와 대학의 의견을 수렴하고 있다. 이 접근법이 확대되면 반도체, 로봇공학, 바이오테크 등 우선순위가 높은 몇몇 분야에서 소규모 기업 인가 대학원 네트워크가 형성될 수 있다. 성공 여부는 엄격한 교육과정과 투명한 운영 체계, 자사에서 리더 역할을 하면서도 더 넓은 과학계에 기여할 수 있는 졸업생을 배출하는 역량에 달려 있다.
주요 내용
- LG는 2025년 8월 국내 최초 기업 운영 AI대학원 설립 승인을 받았으며, 9월 30일 서울에서 문을 열고 2026년 3월 수업을 시작한다.
- 첫 기수에는 석사 과정 학생 약 30명을 선발하며, 학위는 대학 학위와 동등한 수준으로 인가된다.
- 지원자는 공장, 연구소 또는 디자인팀의 실제 문제를 가져와 3학기 동안 AI로 해결한 뒤 업무 현장에 해결책을 다시 적용해야 한다.
- LG는 학계 연구자와 AI연구원 선임 인력으로 교수진을 구성하고, 독점 데이터와 장비, 컴퓨팅 자원을 제공할 계획이다.
- 이 사업은 첨단산업 기업이 대학원 과정을 운영할 수 있도록 한 특별법에 따라 가능해졌다.
- 다른 기업들도 비슷한 모델을 검토하고 있다. SK하이닉스는 사내 교육을 운영하고 대학 과정을 후원하며, 삼성전자는 정식 인가를 받은 사내 대학과 협력 대학원 과정을 운영한다.
- 지지자들은 연구 성과를 현장에 더 빠르게 적용할 수 있다고 강조하지만, 학계에서는 초점이 편협해지고 공공 연구비 경쟁이 심해질 수 있다고 우려한다.
- 한국은 학교와 대학의 AI 교육도 강화해 초등 교육부터 대학원까지 폭넓은 인재 기반을 구축하려 한다.
- AI 인재와 인프라를 둘러싼 세계적 경쟁이 심화하면서 규모, 협력 관계, 신중한 거버넌스가 국가 전략의 핵심 요소가 되고 있다.
- LG는 향후 박사 과정 승인을 추진하고 있으며, 첫 기수의 성과가 이 모델의 신뢰성과 확대 여부를 좌우할 것이다.
