HSN 2026

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Special Talk : 발표제목 : 초거대 AI 시대, K-AI 경쟁력 확보를 위한 네이버클라우드의 인퍼런스 최적화 전략 및 핵심 인프... 발표자 : 박배성 생성형 AI 서비스는 단순한 질의응답(Simple QA)을 넘어, 복잡한 문제를 논리적으로 해결하는 추론(Reasoning) 단계, 그리고 스스로 도구를 사용해 과업을 수행하는 에이전트(Agent) 시대로 급변하고 있습니다. 이러한 서비스 패러다임의 변화는 AI 반도체와 인프라에 ...

Special Talk : 발표제목 : 초거대AI와 대격변의 시대|~: 코르카의 에이전틱 엔지니어링 발표자 : 정영현 본 강연은 AI 에이전트가 소프트웨어 개발의 주체가 되어 복잡한 문제를 자율적으로 해결하는 '에이전틱 엔지니어링(Agentic Engineering)'의 설계 원칙과 AI 연구 동료 서비스인 '문라이트(Moonlight)'의 실전 구축 사례를 공유합니다. 레거시 환경에...

Special Talk : 발표제목 : Agentic AI로 진화 위한 EXAONE 산업 생태계와 Hybrid reasoning 최적화 발표자 : 최정규 AI 산업이 단순 답변 생성을 넘어 스스로 계획하고 실행하는 'Agentic AI'로 진화함에 따라, LG AI연구원은 자체 모델 'EXAONE'을 기반으로 데이터부터 인프라까지 아우르는 통합 AI 스택을 구축하며 실질적인 AX 성공 사례를 창출하고 있습니다. 특히 ...

키노트 : 발표제목 : AI 시대의 주요 기술과 서비스 그리고 미래 발표자 : 이종민 AI 를 구성하는 주요 기술에 대한 소개와 이를 응용한 서비스 소개한다.

패널토의 : 발표제목 : AI 3대 강국으로 도약하기 위한 전략 및 AI시대에 6G 역할: AI-RAN for 6G: When, Where, How to... 발표자 : 정송

패널토의 : 발표제목 : AI 3대 강국으로 도약하기 위한 전략 및 AI시대에 6g 역할: AI-RAN for 6G: When, Where, How to... 발표자 : 박배성

패널토의 : 발표제목 : AI 3대 강국으로 도약하기 위한 전략 및 AI시대에 6g 역할: AI-RAN for 6G: When, Where, How to... 발표자 : 정영현

패널토의 : 발표제목 : AI 3대 강국으로 도약하기 위한 전략 및 AI시대에 6g 역할: AI-RAN for 6G: When, Where, How to... 발표자 : 최정규

패널토의 : 발표제목 : AI 3대 강국으로 도약하기 위한 전략 및 AI시대에 6g 역할: AI-RAN for 6G: When, Where, How to... 발표자 : 정제민

패널토의 : 발표제목 : AI 3대 강국으로 도약하기 위한 전략 및 AI시대에 6g 역할: AI-RAN for 6G: When, Where, How to... 발표자 : 최성호

패널토의 : 발표제목 : AI 3대 강국으로 도약하기 위한 전략 및 AI시대에 6g 역할: AI-RAN for 6G: When, Where, How to... 발표자 : 정혜동

패널토의 : 발표제목 : AI 3대 강국으로 도약하기 위한 전략 및 AI시대에 6G 역할: AI-RAN for 6G: When, Where, How to... 발표자 : 정태식

#A2 : HPC와 AI 데이터센터 발표제목 : AI 추론시대의 고성능 AI 반도체 레니게이드 “RNGD” 발표자 : 정영범 AI 반도체 시장을 조망하고 FuriosaAI 2세대 칩인 RNGD의 특장점을 소개

#A2 : HPC와 AI 데이터센터 발표제목 : The Future of AI Infrastructure 발표자 : 정성훈 The rapid growth of AI is accelerating a major shift in infrastructure technology. Arm Neoverse has emerged as the platform of choice for several key areas of this transformation including AI head nodes, on-CPU AI compute, hyperscale DPUs, AI focused...

#A2 : HPC와 AI 데이터센터 발표제목 : AI 반도체 기술과 시장 동향 발표자 : 신동주 AI 연산 수요가 급격히 증가함에 따라, 고비용·고전력 구조에 기반한 GPU 중심 컴퓨팅 인프라는 성능 확장과 에너지 효율 측면에서 구조적 한계에 직면하고 있다. 이에 따라 AI 워크로드 특성에 최적화된 저비용·저전력 NPU 기반 AI 시스템이 차세대 AI 인프라의 핵심...

#A3 : 통신 인프라와 AI 발표제목 : AI-RAN: Recent Advances and Future Trends 발표자 : 이호원 본 발표에서는 최근 많은 관심을 받고 있는 AI-RAN(Radio Access Network) 기술의 최근 동향과 내용에 대해서 살펴보고, 특히 RAN을 위해서 어떠한 AI 기술들의 적용되어, 기존 시스템이 가지고 있는 한계를 해결할 수 있는지 살펴보도록 한다. AI for RAN을 위한 어떤 ...

#A3 : 통신 인프라와 AI 발표제목 : 파운데이션 모델 기반 6G 네트워크 인텔리전스 발표자 : 김태연 파운데이션 모델(FM)은 광범위한 데이터셋으로 사전 학습되어 다양한 하위 작업에 적응할 수 있는 모델을 의미한다. 6G 통신네트워크 영역에서의 파운데이션 모델은 단순한 패턴 인식을 넘어, 복잡한 통신 시나리오를 자율적으로 계획하고 실행하는 '네트워크 AI 에...

#A3 : 통신 인프라와 AI 발표제목 : AI Operator – Transforming Telecom Operation in the age of 6G 발표자 : 정제민 본 발표에서는, LLM, AI Agent 등 AI 기술 발전 동향과 그에 따른 통신망 운영에서의 AI 기술 활용 기회에 대해 살펴본다. 미래 통신망 운영업무 환경의 변화를 전망하는 한편, 지능화/자동화 기술의 적용 가능성과 Autonomous Network로의 진화 단계에 대해 살펴보고, ...

#A3 : 통신 인프라와 AI 발표제목 : Automated Network Vision and Trend 발표자 : 한효찬 현대 통신 사업자는 급증하는 운영 비용과 복잡성을 해결하기 위해 자율 네트워크 (Autonomous Networks) 도입이 필수적입니다. 수동 운영(L0)에서 완전 자율(L5) 단계로 진화함으로써 연간 매출의 약 5%에 달하는 재무적 혜택을 기대할 수 있습니다. 핵심 전략 및 기...

#B1 : 학습과 추론을 위한 H/W와 S/W 시스템 발표제목 : Building Sovereign AI Infrastructure : Virtualizing Blackwell GPUs at Scale in SKT’s Haei... 발표자 : 이건 본 세션에서는 SK 텔레콤의 대규모 AI 슈퍼 클러스터인 '해인(Haein)' 구축 사례를 통해 Sovereign AI 인프라 구현을 위한 핵심 기술 전략을 공유한다. 해인 클러스터는 국내 최초로 1,000 장 이상의 NVIDIA Blackwell GPU 를 탑재한 최첨단 AI 인프라로, 독자 ...

#B1 : 학습과 추론을 위한 H/W와 S/W 시스템 발표제목 : 산업적 관점에서 바라본 AI 인프라를 위한 소프트웨어 엔지니어링 발표자 : 김준기 AI 기술이 연구개발 영역을 넘어 산업화·대중화 단계에 접어들면서 대규모 인프라 투자가 이뤄지고 있습니다. 이런 흐름을 조망하며 지능 인프라의 관점에서 AI 데이터센터의 기술적 도전 영역들을 살펴보고, 소프트웨어 관점에서 해결해야 하는 다양한 문제들과 AI 가...

#B1 : 학습과 추론을 위한 H/W와 S/W 시스템 발표제목 : End-to-End AI Cloud : From AI Modular Datacenter to GPUaaS 발표자 : 박정국 급변하는 AI 시대에 맞춰 데이터센터는 고전력과 고발열 문제를 해결해야 하는 새로운 과제에 직면해 있습니다. 엘리스그룹은 이러한 물리적 인프라의 한계를 극복하고 최적의 성능을 제공하기 위해 하드웨어와 소프트웨어를 수직 계열화한 End-to-End AI 클라우드 전략...

#B1 : 학습과 추론을 위한 H/W와 S/W 시스템 발표제목 : AI 학습을 위한 On-prem GPU 클러스터 발표자 : 최병권 수년간의 온프레미스 GPU 클러스터 운영 경험을 바탕으로, AI 학습을 위한 대규모 인프라 구축 및 최적화 과정에서 얻은 실전 노하우를 공유합니다. 하드웨어 선택, 네트워크 및 스토리지 구성, 장애 대응, 운영 자동화 등 다양한 주제를 중심으로 안정적이고 확장 가능...

#B2 : AI 시대의 네트워크 발표제목 : 도메인 특화 LLM을 활용한 RAG 기반 AI 서비스 사례 발표자 : 김민태 최근 LLM은 모델 규모 확장 중심의 Scaling Law 전략에서 벗어나, 도메인 특화와 Post-training 중심 접근이 중요해지고 있다. 이에 LG유플러스는 EXAONE 기반 Domain Adaptive Continual Pretraining(DACP)을 적용한 도메인 특화 LLM, ixi-GEN을 개발하였다. 본 강연...

#B2 : AI 시대의 네트워크 발표제목 : RAG를 위한 분산 벡터데이터베이스 최신 동향 발표자 : 김규영 생성형 AI와 대규모 언어모델(LLM)의 확산과 함께 RAG(Retrieval-Augmented Generation) 기술이 기업 AI 응용의 핵심 패러다임으로 자리 잡으면서, 고차원 벡터 임베딩의 효율적 저장 및 검색을 위한 벡터 데이터베이스의 중요성이 급격히 증대되고 있다. 단일 서버 기...

#B2 : AI 시대의 네트워크 발표제목 : KOREN과 AI-RAN 실증결과로 바라본 AI 네트워크 현재와 미래 발표자 : 나성욱 AI-RAN과 Open-RAN 실증단지의 실증 현황 분석 KOREN 네트워크의 현황 분석 이를 바탕으로 AI 네트워크 현재와 미래 방향 제시

#B2 : AI 시대의 네트워크 발표제목 : 초고속 광인터커넥션 광패키징(Optical Packaging)에서의 유리 기판(Glass substrate) 기술 융합... 발표자 : 이정찬  초고속 광인터커넥션은 데이터 처리 속도 한계를 극복하기 위해 초고속 통신의 핵심 기술로 부상하고 있고, 이에 고성능 컴퓨팅 및 데이터센터 시대에 발맞춰, 광패키징 기술의 중요성은 강조되고 있습니다.  이에, 본 세미나에서는 초소형 집적과 고...

#B3 : AI 시대의 데이터, 모델, 그리고 에이전트 발표제목 : AI 보편화를 위한 모델 최적화 및 경량화 발표자 : 김태호 AI 모델의 성능은 빠르게 향상되었고, 이를 위해 다양한 AI 반도체와 가속기들이 등장해 왔습니다. 그러나 하드웨어의 발전에도 불구하고, 모델 구조와 연산 방식, 배포 환경을 충분히 고려하지 못한 소프트웨어는 여전히 높은 장벽으로 남아 있습니다. 실제 현장에서는...

#B3 : AI 시대의 데이터, 모델, 그리고 에이전트 발표제목 : AI 성능 극대화를 위한 데이터 아키텍쳐 최적화 전략 발표자 : 홍준혁 AI 모델 성능 극대화의 핵심은 단순한 컴퓨팅 성능이 아니라, 데이터 아키텍처 전반의 최적화에 있습니다. 본 세션에서는 학습과 추론의 성능을 극대화하기 위한 AI 워크로드 및 모델에 최적화된 대규모 데이터 제공을 가능하게 하는 최신 VAST DATA AI OS를 활용한 ...

#B3 : AI 시대의 데이터, 모델, 그리고 에이전트 발표제목 : AI 기반 도메인 특화 데이터 인텔리전스의 현재와 미래 발표자 : 박근태 데이터 인텔리전스를 특징이 구분되는 다양한 도메인의 데이터를 잘 정제 후 결합 및 분석하여 사용자에게 의사 결정에 실질적 도움이 되는 정보(actionable information)를 제공하는 것으로 정의할 때, AI 관점에서 현재까지 어떠한 기술들을 어떤 도메인들에 실제 적...

#A4 : 6G 네트워크와 저지연 서비스 발표제목 : 6G 저궤도 위성망 가상화 개방화 지능화 발표자 : 최지환 언제 어디서나 사용할 수 있는 3D 초연결 네트워크를 구성하고 우주 초공간 AI를 실현하기 위해서는 온보드 컴퓨팅, AI-RAN과 같은 혁신 기술의 저궤도 위성망 적용이 필수적이다. 본 발표에서는 6G 저궤도 대규모 위성망의 가상화, 개방화, 지능화 구현을 위한 핵심기...

#A4 : 6G 네트워크와 저지연 서비스 발표제목 : AI-driven 6G Radio, Service Innovation 발표자 : 정정수 5G 기술의 상용화에 이어, 학계 및 산업계는 차세대 통신 시스템, 즉 6G에 대한 연구를 활발히 진행해 왔으며 2025년 관련 기술 표준 논의를 시작으로 2028년경 기술 실증과 2030년경 초기 상용화가 진행될 것으로 예상된다. 초창기 6G 기술 연구에서는 이제까지의 이동...

#A4 : 6G 네트워크와 저지연 서비스 발표제목 : 6G Computing for Physical AI 발표자 : 정형록 6G에서의 Mobile Network 역할의 Computing 분야로의 확장 필요성과 단말, 네트워크, data center간의 Split Computing을 위한 Orchestration 구조

#A5 : AX와 미래 서비스 및 보안 발표제목 : Ontology AI의 기술 현황 및 Digital Twin 연계 제조업 활용 사례 발표자 : 류제형 현재 AI 분야에서 급부상하고 있는 Ontology AI기법을 소개하고, 현재 국내/외 본 기술 관련 발전 현황을 공유하고자 한다. 또한, 이를 LLM AI- Digital Twin과 연계하여 제조업에서 어떻게 활용하고 적용하고 있는지, 그리고 그에 대한 미래 발전방향/활용 전략을 소개...

#A5 : AX와 미래 서비스 및 보안 발표제목 : Physical Commonsense Reasoning 발표자 : 유영재 Physical commonsense reasoning aims to equip AI agents with the ability to understand, predict, and interact with the physical world in humanlike ways. While multimodal foundation models excel at language and perception in digital world, they still l...

#A5 : AX와 미래 서비스 및 보안 발표제목 : 생성형 AI 시대의 사용자 인터페이스 진화: Generative UI 기술 동향 발표자 : 김기태 본 발표에서는 생성형 AI 시대의 새로운 인터페이스 패러다임인 'Generative UI(Gen UI)'의 개념과 이를 활용한 네트워크 자율 운영 기술을 소개한다. 특히, LLM과 오케스트레이션 프레임워크를 결합하여 복잡한 장애 상황을 스스로 진단하고 해결책을 시각화하...

#A5 : AX와 미래 서비스 및 보안 발표제목 : LLM 에이전트가 가져올 사이버 보안의 기회와 위기 발표자 : 윤인수 LLM 에이전트의 발전으로 인해 기존의 정적 분석, 취약점 탐지, 코드 보안 감사와 같은 소프트웨어 분석 기술을 대체하거나 보완할 수 있을 만큼 빠르게 진화하고 있습니다. 그러나 이러한 발전은 보안적 측면에서 양면성을 지니고 있습니다. 긍정적인 측면에서 LLM 에...

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