AI 플랫폼 도입 고민하는 대학·연구기관을 위한 실전 가이드 및 대학 도입 사례

AI 실습 상황에서 3주 이상 환경 설정에 쓰고 계신가요?

"교수님, CUDA 버전이 안 맞아서 안 돌아가요."

"제 맥북에서는 안 되는데 어떻게 하죠?"

"패키지 설치하다가 에러 났어요."

학기 시작 후 매년 반복되는 연구실 장면입니다.

학기 초 2~3주는 환경을 맞추는 데 대부분의 시간이 쓰입니다. 정작 AI 모델을 학습하고 실습하는 시간은 그 뒤에 겨우 확보되죠.

문제는 비전공자입니다. 환경 설정 첫 단계에서 절반 가까이가 포기하며 수업을 따라가지 못합니다. AI 융합 교육을 목표로 했지만 실제로는 IT 전공자 중심의 수업이 되는 이유가 여기에 있습니다.

하지만 이런 문제를 해결한 대학도 있습니다.

학생 435명이 브라우저만 열면 모두 같은 GPU 환경에 즉시 접속할 수 있는 시스템을 도입해 문제를 해결했습니다. 환경 설정 시간이 줄어들어 비전공자와 전공자 모두 AI 모델 실습에 참여할 수 있었습니다.

이 글은 대학·연구기관의 AI 플랫폼 도입을 고민하는 분들을 위한 실전 가이드입니다.

실제 도입 사례와 함께, 어떤 플랫폼이 교육·연구 환경에 맞는지 판단할 수 있도록 구성했습니다.

대학·연구기관 AI 플랫폼 구축이 어려운 3가지 이유

대학과 연구기관의 AI 인프라 구축은 어렵습니다. 도입하는 도중 미루거나 포기하는 경우가 많죠. AI 인프라 구축이 중단되는 주요 원인은 다음과 같습니다.

1) GPU 비용과 중복 투자 문제

각 연구실이 별도로 GPU 서버를 구매하면 예산이 중복으로 들어갑니다. 또한 GPU 서버를 특정 시기에만 몰아서 쓰는 경우가 많아 서버의 낭비가 발생하기도 합니다. 실제 전체 단위로 보면 GPU 활용률이 30~40%밖에 안 되는 경우가 많습니다.

2) 학생마다 다른 개발 환경 문제

학생들 개발 환경이 제각각입니다. Windows 쓰는 학생, Mac 쓰는 학생, Linux 깔아온 학생 등 각자의 환경이 모두 다릅니다. CUDA 버전이 안 맞아서 에러 나고, 패키지 설치하다가 막히는 경우도 잦습니다.

이런 이유로 학기 시작하면 환경 세팅에만 2~3주를 소요하게 되며 비전공자는 이 과정에서 포기하는 경우도 많습니다.

교수님들은 수업에 신경을 쓰지 못하고 학생들의 개발 환경에서 발생한 문제를 해결해주는데 에너지를 쓰게 됩니다.

3) 산학 프로젝트 협업 환경 부재

기업이나 외부 기관과 함께 프로젝트를 할 때 문제가 생깁니다. 서로 다른 환경에서 작업하다 보니 데이터 공유가 어렵고, 실험 결과를 재현하는 것도 쉽지 않습니다.

프로젝트가 끝나면 코드랑 모델에 대한 관리가 쉽지 않아 다음 프로젝트를 시작할 때 비효율이 발생합니다.

이러한 문제들은 AI 플랫폼 도입으로 충분히 해결할 수 있습니다.

실제로 여러 대학이 이미 같은 고민을 겪었습니다. 사례를 통해 이를 어떻게 해결했는지 확인해 보겠습니다.

인하대학교 통합 AI 플랫폼 도입 사례 – 동일한 환경의 AI 인프라 구축

인하대학교 인공지능융합연구센터는 2020년에 과학기술정보통신부 AI융합연구센터로 선정되면서 본격적인 AI 교육·연구 기관이 됐습니다. 매년 석박사 40명 정도를 배출하고, 인천시나 대한항공 같은 곳들과 산학협력도 활발하게 하는 큰 규모의 연구센터입니다.

그런데 이 센터도 처음엔 다른 대학들과 똑같은 문제를 겪고 있었습니다.

인하대학교가 직면했던 AI 교육·연구 환경의 한계

기존에는 연구실마다 GPU 서버를 개별적으로 운영하면서 관리에 어려움을 겪고 있었습니다.

장애가 발생하면 연구가 즉시 중단됐고, 입문용 수업에서는 학생 절반이 환경 설정에 실패해 첫 과제조차 제출하지 못했습니다.

또한 외부 기관과의 산학 프로젝트에서도 환경 통합을 하는 과정부터 난관에 부딪혔습니다.

박인규 센터장은 이 문제를 풀기 위해 2022년에 몬드리안AI의 Yennefer를 기반으로 한 통합 AI 플랫폼을 도입했으며 상황에 맞게 커스터마이징해 EduBridge라는 이름을 붙였습니다.

통합 AI 플랫폼 구축 – 인하대학교가 선택한 전환점

통합 AI 플랫폼 도입 후 3년간 구체적인 성과가 나타났습니다. 총 435명의 학생이 EduBridge를 활용했습니다. 환경 설정으로 인한 시간 낭비는 사라졌고, 비전공자도 기술적 장벽 없이 실습에 참여할 수 있게 됐습니다. 인하 AI 챌린지 완주율은 85%에서 95%로 상승했으며, 물류전문대학원과 전기컴퓨터공학과의 '인공지능융합프로젝트' 등 주요 과목에서 핵심 인프라로 자리 잡았습니다.

브라우저 기반 실습 환경으로 접근성 대폭 향상

웹 브라우저만 열면 GPU 환경에 바로 접속할 수 있어 별도 설치나 설정이 필요 없어졌습니다. 이로 인해 비전공자도 기술적 장벽 없이 AI 실습에 참여할 수 있게 됐습니다. 한 석사 과정 학생은 다음과 같이 말했습니다.

"로컬 환경 만들느라 시간 낭비 안 하고 GPU 바로 써서 실험을 빠르게 돌려볼 수 있었어요. 아이디어 검증하는 데 훨씬 더 많은 시간을 쓸 수 있었습니다."

전공 장벽을 넘은 실질적 연구 성과

물류전문대학원 남대식 교수 연구팀은 EduBridge를 활용해 용산국제업무지구 생활물류 수요 예측 모델을 개발했습니다. 택배 배송 데이터, 지리정보, 사회경제 데이터를 통합 분석한 이 연구는 100층 규모 50만㎡의 용산국제업무지구 개발 계획에 실제 반영됐습니다.

주목할 점은 이 연구를 수행한 팀이 AI 전공자가 아닌 물류 전공 연구자였다는 것입니다. 복잡한 기술적 설정 없이도 고도화된 AI 모델을 개발할 수 있었습니다.

통합 AI 플랫폼의 동일한 실습 환경이 만든 교육 성과

매년 개최되는 '인하 AI 챌린지'에서도 변화가 두드러졌습니다. 과거에는 GPU 접근성 부족으로 중도 포기하는 학생이 많았지만, EduBridge 도입 후 모든 참가자가 동일한 환경에서 실험할 수 있게 되면서 완주율이 85%에서 95%로 상승했습니다. 박인규 센터장은 EduBridge의 성과를 이렇게 평가했습니다.

"EduBridge는 교육과 연구, 그리고 산학협력까지 전부 연결하는 하나의 허브가 됐습니다."

➡️인하대 상세 사례 보기 - 인하대학교가 몬드리안에이아이 예니퍼로 교육·연구·산학을 통합한 방법

대학 AI 플랫폼 도입을 고려할 때 체크해야 할 5가지

인하대 사례에서 확인했듯이, AI 플랫폼은 대학·연구기관의 교육과 연구 환경을 실질적으로 개선할 수 있습니다. AI 플랫폼 도입을 고민 중이라면 다음 5가지 기준으로 평가해보세요.

✅ 1. GPU 자원 효율적 관리

여러 사람이 동시에 GPU를 쓸 때 자원을 자동으로 나눠주고, 누가 얼마나 쓰고 있는지 실시간으로 볼 수 있어야 합니다.

특정 연구자가 GPU를 독점하거나, 낭비하는 일을 방지하는 구조가 필요합니다.

✅ 2. 설정 없이 즉시 사용 가능한 환경

학생이나 연구자가 설치나 설정 같은 거 없이 웹 브라우저만 열면 바로 쓸 수 있어야 합니다. CUDA 버전이 안 맞다거나, 패키지가 충돌한다거나 하는 문제를 플랫폼이 해결해주는지 확인하세요.

✅ 3. 실험 재현성 보장

어떤 데이터로, 어떤 설정으로 학습했는지 자동으로 기록돼야 합니다. 또한 다른 연구자가 똑같은 환경에서 실험을 재현할 수 있어야 합니다.

교수님과 학생이 실시간으로 코드를 공유하고 피드백할 수 있는 협업 기능도 중요합니다.

✅ 4. 폐쇄망 구축 가능 여부

공공기관이거나 보안이 중요한 연구라면 외부 인터넷 없이도 돌아가는 온프레미스 구조가 필요합니다. 클라우드는 보안 규제 때문에 못 쓰는 경우가 많으니까, 폐쇄망 구축 경험이 있는 업체를 선택해야 합니다.

✅ 5. 장기 유지보수 지원

초기 구축 후 기술 지원이 중단되는 경우가 있습니다. 정기 업데이트와 지속적인 기술 지원이 보장되는지 확인하세요.

대학·연구기관의 AI 플랫폼은 이 5가지 조건을 갖춰야 교육·연구·산학협력을 하나의 환경에서 원활하게 운영할 수 있습니다.

몬드리안 AI: 주요 대학 및 연구기관이 선택한 솔루션

몬드리안AI는 서울대, 카이스트, 연세대, 고려대, 인하대 등 주요 대학의 AI 연구 인프라 구축 경험을 보유하고 있습니다. 금융감독원, 인천국제공항 등 공공기관의 폐쇄망 환경 구축 실적도 다수 확보했습니다.

왜 주요 대학들이 몬드리안 AI를 선택했을까?

1) 3년 이상 장기 운영으로 검증된 안정성

인하대는 2022년부터 3년간 EduBridge를 안정적으로 운영 중입니다. 단순 구축을 넘어 대학 교육 환경에 맞춘 지속적인 기술 지원을 제공합니다.

2) 기관별 맞춤 구축 경험

인하대의 경우 Yennefer를 EduBridge로 커스터마이징해 대학 환경에 맞춰 구축했습니다. 기관의 요구사항과 인프라 환경에 따라 플랫폼을 조정할 수 있습니다.

3) 폐쇄망 구축 전문성

금융감독원, 인천국제공항 등 외부 네트워크 연결이 제한된 환경에서도 AI 플랫폼 구축 경험을 보유하고 있습니다. 외부 클라우드 사용이 어려운 기관을 위한 솔루션입니다.

우리 기관 상황에 맞는 솔루션 선택하기

몬드리안AI는 기관 상황에 따라 선택할 수 있는 다양한 솔루션을 제공합니다.

RunYourAI

소규모 연구팀이나 학부 수업에 적합합니다. 클라우드 기반으로 초기 투자 부담이 없으며, 실제 사용량에 따라 과금됩니다.

Yennefer(예니퍼)

인하대가 도입한 플랫폼입니다. 대학원·연구센터의 본격적인 AI 연구에 적합하며, GPU 자원 관리, 실험 추적, 협업 환경을 통합 제공합니다.

MonBox

폐쇄망 환경에 최적화된 솔루션입니다. GPU 서버, Yennefer, 소프트웨어 스택을 통합 패키지로 제공합니다.

우리 기관의 AI 플랫폼, 지금 시작하세요

대학·연구기관의 AI 플랫폼 도입이 빠르게 확산되고 있습니다. 학생들에게 동일한 실습 환경을 제공하고, 연구자들이 기술적 장애 없이 연구에 집중하려면 통합 AI 플랫폼이 필요합니다. 산학 프로젝트가 실질적인 성과로 이어지는 환경도 마찬가지입니다.

인하대학교는 AI 플랫폼을 통해 3년간 435명의 학생을 하나의 환경에서 교육하고 프로젝트에서 구체적인 연구 성과를 창출했습니다.

🖥️ 몬드리안 에이아이(Mondrian AI)

몬드리안 AI는 기관의 규모와 환경에 맞는 AI 플랫폼 구축을 지원합니다. 소규모 연구팀부터 대규모 연구센터까지, 클라우드 환경부터 폐쇄망까지, 우리 기관에 최적화된 솔루션을 제안합니다.

우리 기관의 AI 플랫폼 구축을 시작해 보세요.

🔗관련 사이트

👉🏻AI 인프라 구축을 위한 클라우드형 AI 서비스 런유어에이아이(Runyour AI) 살펴보기

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