HDC랩스, ‘독자 AI 파운데이션 모델’ 국가 프로젝트 참여…주거 AX 가속화

주거·빌딩 데이터 기반 실증으로 ‘운영 가능한 AI’ 구현…추론비 절감·경량화·현장 KPI로 승부
컨소시엄 참여로 주거·빌딩 특화 멀티모달 AI 실증…스마트홈·관제·시설관리 서비스 확대

HDC랩스가 모티프테크놀로지스 컨소시엄으로 '독자 AI 파운데이션 모델' 국가 프로젝트에 참여한다. 과학기술정보통신부가 주관하는 이번 프로젝트는 국내 AI 산업을 장려하기 위한 것으로, 선정 기업은 국가대표 인공지능(AI)으로 인정받는 동시에 개발 지원을 받게 된다.

모티프테크놀로지스가 AI 모델 설계와 오픈소스 확산을 주도하고, 모레와 크라우드웍스가 각각 인프라 최적화와 데이터 구축을 맡는 가운데, HDC랩스는 주거·빌딩 특화 멀티모달 AI(LLM/VLM) 서비스 실증을 담당한다. 이를 통해 HDC랩스는 내년 상반기 출시 예정인 AI 월패드 상용 서비스의 핵심 경쟁력을 강화하며 주거 AX 기반을 본격 확대해 나갈 계획이다.

이번 프로젝트는 단순한 AI 모델 개발을 넘어 기술의 독창성과 정책·윤리 기준 충족 여부를 종합적으로 검증하고, 벤치마크 성능뿐 아니라 실제 현장에서 합리적인 비용으로 활용 가능한 수준인지 단계적으로 평가한다. 특히 주거·빌딩 운영 환경에서 적용 가능한 비용 구조를 확보하고, 실증을 통해 상용 전환 속도를 높이는 것을 목표로 한다.

랩스는 AI 월패드 상용화를 앞두고 다양한 소형 언어모델(경량 LLM)을 실제 서비스 환경과 유사한 조건에서 테스트해 왔으며, 이 과정에서 모델 성능뿐 아니라 파인튜닝 난이도와 이용자 질의에 따른 추론 비용 등 운영 부담이 주요 과제로 확인됐다. HDC랩스 기술연구소 박종민 소장은 "AI 월패드가 고객 환경에서 지속적으로 운영되기 위해서는 성능을 넘어 비용, 응답 속도, 시스템 안정성, 보안까지 종합적인 검증이 필요하다"며 "이번 과제 참여를 통해 파운데이션 모델 기반의 경량화·증류·양자화 등 파생 모델 개발과 튜닝 가능성을 확보하고, 실서비스에 적합한 비용 구조를 설계할 수 있을 것으로 기대한다"고 밝혔다.

HDC랩스는 이번 프로젝트를 통해 주거·빌딩 AX(Automation Transformation) 영역에 AI 기술을 실제 운영 환경에 적용하고, 그 효과를 정량 지표로 검증할 계획이다. 실증은 단순 데모 수준을 넘어 현장에서의 안전성과 관리 효율 개선 성과를 수치로 확인하는 방식으로 추진된다. 주요 과제로는 △영상 기반 안전 모니터링(위험 상황 자동 감지·리포팅) △공용공간 운영 효율화(이용 패턴 분석 및 시설 이상 징후 탐지) △민원·공지 자동화(요약·분류·권고) 등이 검토되고 있다.

HDC랩스는 성과 평가 역시 정확도 중심에서 벗어나 현장 체감형 운영 지표를 핵심 기준으로 삼는다. △사건 오탐율 감소, △관리자 업무시간 절감, △사건 처리 시간 단축, △동시 접속 대응 성능, △시스템 장애 발생률, △건당 AI 처리 비용(추론비) 등 현장 중심 지표를 통해 사용자 평가 항목을 정면으로 공략할 예정이다.

주거·빌딩 공간은 영상과 센서, 문서, 민원 등 다양한 데이터가 결합되는 환경으로 안전·편의·에너지 효율 등 성과를 수치로 확인할 수 있어 AI 기술 확산 가능성이 높은 분야로 꼽힌다. HDC랩스는 이번 과제를 통해 확보한 기술을 AI 월패드를 중심으로 스마트홈 앱, 관제 시스템, 시설 관리 솔루션 등 자사 서비스 전반에 확대 적용할 계획이다.

HDC랩스 이준형 대표는 "이번 참여는 단순 연구 협력을 넘어 내년 상반기 AI 에이전트 월패드 상용 출시와 맞물린 실전형 과제"라며 "파운데이션 모델을 기반으로 제품에 바로 적용 가능한 경량·고효율 모델을 확보해 주거·빌딩 AX 시장에서 차별화된 경쟁력을 강화하겠다"고 말했다.

이상현 기자 lshb01@asiae.co.kr