Seojin Bang is a Founding Researcher at Elorian, building frontier visual reasoning foundation models from the ground up. Previously at Google DeepMind, she was a core architect across Gemini 2.5 and Gemini 3 and a founding member of Project Magi—the initiative behind Google's Search AI Overviews and AI Mode—bringing generative search to over 2.5 billion users worldwide. Her work at DeepMind spanned core technical foundations for Gemini, including architectural optimizations for inference quality, synthetic data generation, and high-performance inference engines. Before DeepMind, Seojin built marketplace fraud detection systems at Amazon and completed her PhD at Carnegie Mellon University, focusing on model interpretability and multimodal data mixture optimization. [강연] 김종환 (대령, 육군교육사령부) 제목 국방에서는 어떤 AI를 필요로 하는가? - 군 현장에서 바라본 AI의 가능성과 현실 개요 최근 러시아-우크라이나 전쟁을 비롯한 여러 분쟁에서 AI의 군사적 활용과 영향이 빠르게 확대되고 있습니다. 우리나라도 병력자원의 감소와 전쟁 양상의 변화, 전장환경의 복잡성 증대 등 지금까지와는 다른 국방환경에 직면하고 있으며, 이를 극복하기 위한 중요한 수단으로 AI가 대두되고 있습니다. 그렇다면 국방 분야에서는 과연 어떤 AI를 필요로 할까요? 이번 강연에서는 군 현장에서 AI 관련 업무를 수행한 경험을 바탕으로, 국방 분야에서 AI가 어떻게 활용되고 있으며 앞으로 어떤 AI 기술을 필요로 하는지 함께 의견을 나누어 보고자 합니다. 또한 AI를 실제 국방 현장에 적용하는 과정에서 마주하게 되는 데이터, 보안, 신뢰성, 제도와 조직 등 현실적인 고민과 한계도 살펴보겠습니다. 나아가 AI 에이전트와 자율·무인체계 등 미래 기술이 국방에 가져올 변화와 가능성을 살펴보고, AI 연구자와 군이 서로의 영역을 이해하고 협력하기 위해 무엇이 필요한지 함께 생각해보고자 합니다. 연사 정보 육군 교육사령부 AI기술소요과장 | 육군대령 김종환 국방·육군 AI 관련 사업 기획·추진 및 AI 기술소요 발굴·제기 판교·대전 「육군 데이터랩」 운영 총괄 前 K2전차 대대장, 지상전력담당 등 주요 직책 수행 前 육군사관학교 군사훈련처장 광운대학교 방위사업학 박사과정 수료 2025년 국토교통 데이터 활용 경진대회 대상 [강연] 조원익 (AI 엔지니어, 삼성전자) 제목 대체될 용기: AI와 생산성 논의에 덧붙여 개요 - 회사, 교실, 그리고 아카데미아에서의 AI - 실무에서 AI를 한다는 것은 - AI 도입과 생산성 지표 - AI가 내 일을 대신해 주면 정말 좋을까? - 일자리의 미래학, 개인의 최선: "대체될 용기" 연사 정보 - 서울대학교 전기정보공학/수학 (학사), 동 대학원 전기정보공학 (박사) 음성언어처리 전공 - 삼성전자 DS부문 AI센터 AI개발실 (구 종합과학기술원 AI연구센터) 책임연구원 - 주요 연구분야: 언어자원 설계/구축, 언어모델 행동 및 편향 분석, 도메인 지식 구조화, 엔터프라이즈 AI 개발/평가 [강연] 서강범 (소설가) 제목 작가, 글쓰기, AI 개요 소설 출판까지의 구체적인 과정 서사 창작자로서의 태도 이야기를 쓰는 과정 작가가 AI를 활용하는 법 AI와 글쓰기 AI를 대하는 작가의 입장 AI가 초래할 인식론적 변화를 SF적으로 상상해보기 연사 정보 SF 소설가 · 시나리오 작가 · 번역가 출판 2026 밀리 작가의 집 1기 입주 작가 선정 2026 한일 SF 앤솔로지 <시스터펑크> 단편 수록 예정 (현대문학, 10월 출간 예정) 2024 SF 앤솔로지 <퍼스트 콘택트> 단편 수록 2024 SF 단편집 <우리가 기대하는 멸망들> 출간 시나리오 2026 WAVVE 오리지널 <제4차 사랑혁명> · 메인 작가 2025 EBS <지구 영웅 번개맨> 시즌 2 · 자문 및 기획 작가 2019 제작사 '크로스 픽쳐스' · 영화·드라마 기획 및 각색 작가 2017 독립 단편영화 <교민의 밤> 연출·각본 (인디포럼·디아스포라영화제·충주단편영화제 상영) 강연 및 대담 2025 중부대학교 특강 2024 미디액트 생활 창작 강좌 <가짜 일기로 서사 창작자의 일상 살아보기> 2024 한국영상자료원 데이비드 린치 특별전 부대행사 <'사구(듄)'와 프랭크 허버트, 드니 빌뇌브의 '듄'> – SF 평론가 심완선과 대담 진행 2024 16 인디스페이스 <벽을 해킹하기> 기획전 부대행사 섹션3 ‘당신의 눈동자에 건배’ – 달시 파켓 번역가와 영화 번역 대담 진행 [강연] 권혁주 (만화가, 공주대학교) 제목 AI는 내 어시스턴트가 될 수 있을까 - 웹툰작가의 솔직한 사용 후기 개요 웹툰이 제작되는 과정을 소개하고, 각 단계에서 AI가 실제로 어떻게 쓰이고 있는지 사용후기를 나눈다. 나아가 웹툰창작에 관심 있는 사람이 준비하면 좋을 AI 역량과, AI 연구자가 도전해볼 만한 창작 현장의 기술적 문제를 함께 이야기한다. 연사 정보 권혁주 - 웹툰작가, 공주대 만화애니메이션학부 교수, 한국만화가협회 회장 [강연] 손명희 (의사, 삼성서울병원) 제목 정답을 맞히는 AI에서 답을 찾아가는 AI로: 병원에서의 인공지능 이야기 개요 의료 AI라고 하면 흔히 질병을 진단하거나 영상을 판독하는 인공지능을 떠올립니다. 실제로 지금까지 의료 분야에서 빠르게 발전해 온 AI는 비교적 명확한 정답(ground truth)을 정의할 수 있는 문제를 해결하는 기술이었습니다. 영상에서 병변을 찾아내고, 특정 질환의 위험을 예측하며, 임상 데이터를 바탕으로 진단을 지원하는 AI들은 성능을 측정하고 검증할 수 있었고, 일부는 의료기기로 인허가를 받아 실제 병원에서 활용되고 있습니다. 하지만 병원에서 의료진과 환자가 매일 마주하는 문제의 상당수에는 하나의 정답이 없습니다. 방대한 정보 속에서 한 환자에게 가장 적절한 치료 계획을 세우는 일, 환자로부터 더 나은 정보를 수집하고 기록·공유하는 일, 부서와 직종 간 커뮤니케이션을 효율적으로 연결하는 일, 그리고 환자가 자신의 치료 결정에 더 적극적으로 참여하도록 돕는 일 등이 그렇습니다. 생성형 AI와 LLM, AI agent의 등장으로 의료 AI는 이제 ‘정답을 맞히는 기술’에서 ‘더 나은 답을 함께 찾아가는 기술’로 역할을 기대하고 있습니다. 이 강의에서는 먼저 비교적 정답이 명확한 의료 AI에 대해 의료진이 기대하는 정확성 수준, false positive와 false alarm, 업무 흐름과의 통합, 신뢰와 실제 행동 변화 등으로 인해 현장에서 기대만큼 활용되지 않을 수 있는 이유를 함께 이야기합니다. 특히 의료 AI를 개발하기 전에는 무엇을 해결하려는지, 누구를 위한 기술인지, 성공을 무엇으로 정의할지를 먼저 정하는 것이 중요합니다. 높은 정확도의 모델을 만드는 것 자체가 목표가 아니라, 실제 현장에서 어떤 문제를 줄이고 어떤 변화를 만들 것인지가 개발의 출발점이 되어야 합니다. 목표가 명확해야 필요한 데이터와 기술, 평가 지표도 결정할 수 있습니다. 이어 소아 환자를 위한 소셜로봇, 소아응급실 보호자–의료진 커뮤니케이션 AI agent, 병원 내부 LLM 서비스의 활용 경험을 통해 정답이 명확하지 않은 문제에서 AI를 어떻게 개발하고 평가할 것인가를 살펴봅니다. 이러한 AI에서는 정확성뿐 아니라 개인정보 보호, 책임, 유용성, 안전성, 신뢰, 사용자 경험과 실제 업무 개선까지 함께 평가해야 합니다.