DGIST가 외부 용역 없이 내부 기술로 생성형 AI 캠퍼스를 단계적으로 구축하고 있습니다.
학생·교직원용 AI 챗봇과 지식관리시스템 ‘청크랩’, 공유 플랫폼 ‘AI-HUB’가 핵심 축입니다.
단순 도입을 넘어 운영 경험을 내재화하고, 하반기엔 로컬 LLM과 AI 에이전트까지 확장할 계획입니다.

안녕하세요. 디지털에이전시 이앤아이입니다.

학생·교직원용 AI 챗봇과 지식관리시스템 ‘청크랩’, 공유 플랫폼 ‘AI-HUB’가 핵심 축입니다.
단순 도입을 넘어 운영 경험을 내재화하고, 하반기엔 로컬 LLM과 AI 에이전트까지 확장할 계획입니다.' >

요즘 대학가에서 ‘AI 캠퍼스’ 이야기가 자주 들리죠. 그런데 DGIST(대구경북과학기술원)의 접근은 조금 결이 다릅니다. 외부 용역에 크게 기대기보다, 정보전산팀이 중심이 돼 교내에서 직접 기획하고 구축하면서 AI 전환(AX) 역량을 학교 안에 쌓고 있다는 점이 눈에 띄어요.

DGIST가 강조하는 포인트는 “서비스 몇 개를 도입했다”가 아니라 “구성원이 AI를 쓰고, 지식을 쌓고, 다시 서비스로 연결되는 구조를 만들었다”입니다. AI는 한 번 설치한다고 끝나는 도구가 아니니까요. 데이터가 바뀌고 규정이 바뀌면 답변도 계속 업데이트돼야 하고, 운영 경험이 쌓일수록 품질과 신뢰도도 올라갑니다.

먼저 학생 쪽은 지난 4월 ‘학생용 AI 챗봇’을 열어 학사 제도와 대학 생활 정보를 대화형으로 확인할 수 있게 했습니다. 학생 입장에서는 필요한 정보를 찾기 위해 여러 페이지를 헤매는 시간이 줄어들고, 학교는 반복 문의를 줄여 상담과 지원에 더 집중할 여지가 생기죠.

교직원 영역에서는 7월 ‘행정업무용 AI 챗봇’을 구축했고, 여기서 더 중요한 기반으로 지식관리시스템 ‘청크랩(ChunkLab)’을 함께 만들었습니다. 각 부서 담당자가 AI 답변의 근거가 되는 지식 데이터를 직접 등록·관리할 수 있게 한 건데요. 쉽게 말해 “AI가 똑똑해지려면, 우리 조직의 최신 지식이 잘 정리돼 있어야 한다”는 현실적인 문제를 정면으로 풀어낸 셈입니다.

또 하나 흥미로운 건 ‘AI-HUB’라는 지식공유 플랫폼입니다. 최신 AI 소식, 프롬프트, AI 앱, 업무 가이드 같은 실전 자료를 구성원이 공유하도록 설계했어요. 한국 법령 조회 MCP(모델 문맥 프로토콜), 한글(.hwpx) 문서 작성 MCP처럼 확장 기술의 활용 사례까지 다루는 것도 인상적입니다. 결국 AI 활용 역량은 ‘개인이 알아서 공부’로는 한계가 있고, 조직 차원의 공유 문화와 표준이 있어야 빨리 퍼지거든요.

이 기반은 교육·실습으로도 이어졌습니다. 7월 ‘2026 DGIST AI Build Week(해커톤)’에서 참가 학생들이 AI-HUB를 활용해 AI 앱을 기획·개발해보는 환경을 제공했다고 해요. 단순히 강의로 끝나는 게 아니라, 캠퍼스 안에서 실제로 만들어보고 써보는 경험을 설계했다는 점이 AX 관점에서 의미가 큽니다.

DGIST는 올 하반기 보안성을 고려한 ‘로컬 LLM(자체 거대언어모델)’ 구축과, 휴가·출장 신청 같은 행정 업무를 대화형으로 지원하는 ‘AI 에이전트’ 시범 적용도 추진할 계획이라고 밝혔습니다. 여기서 중요한 건 기술 이름보다도, 챗봇→지식관리→공유 플랫폼→에이전트로 이어지는 단계적 로드맵이 이미 그려져 있다는 점입니다.

이앤아이 관점에서 보면, DGIST 사례는 “AI 도입의 성패는 모델 성능보다 운영 설계에 달려 있다”는 메시지를 다시 확인시켜 줍니다. 누가 지식을 업데이트할지, 어떤 기준으로 검수할지, 부서별로 어떻게 확산시킬지 같은 운영 체계가 갖춰질 때 AI는 ‘한 번 해본 프로젝트’가 아니라 ‘계속 좋아지는 인프라’가 되니까요.

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