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'경남 피지컬 AI'통합검색 결과 입니다. (3건)

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제조 현장 파고든 NC AI, 1.4조 피지컬 AI 국책사업 올라탔다

올 초 정부의 독자 인공지능(AI) 파운데이션 모델 사업에서 탈락한 NC AI가 제조 현장을 겨냥한 피지컬 AI 사업에 속도를 내고 있다. 범용 파운데이션 모델 경쟁에서 한발 물러난 뒤 디지털트윈과 월드모델, 로봇 파운데이션 모델(RFM)을 앞세워 제조·조선·철강·방산 등 산업 현장 중심으로 사업 범위를 넓히는 모습이다. NC AI는 과학기술정보통신부와 정보통신산업진흥원(NIPA)이 추진하는 전북·경남 피지컬 AI 연구개발사업에 참여한다고 17일 밝혔다. 이 사업은 올해부터 2030년까지 5년간 총 1조4131억원이 투입되는 대형 국책 프로젝트다. 정부는 이번 사업을 통해 현실 세계의 데이터를 AI가 학습하고 이를 센서∙설비∙로봇 등 물리 시스템의 자율제어로 연결하는 기술을 확보할 계획이다. 전북은 공장 전체를 지능적으로 연결∙운영하는 자율 공장 기술, 경남은 제조 공정의 정밀 제어를 중심으로 추진된다. 정부는 개발된 기술을 K-AI 공장 패키지로 발전시켜 글로벌 제조 시장으로 확산한다는 구상이다. NC AI는 이번 사업에서 전북과 경남 양 지역의 피지컬 AI 과제에 동시에 선정돼 기술 경쟁력을 입증했다는 평가를 받는다. 전북에선 디지털트윈과 무인공장 관련 2개 과제를 수행할 예정으로, '협업지능 피지컬 AI 디지털트윈 가상환경 기술개발' 과제를 통해 공장 설비와 작업 공간을 3D 가상환경으로 구현하고 작업자 움직임까지 시뮬레이션한다. 이를 기반으로 AI 학습 데이터를 만들고 비전언어모델(VLM)과 비전언어행동모델(VLA)의 학습·검증 환경을 구축할 계획이다. NC AI는 '무인공장 운용-피지컬AI SDF 특화 기반 모델 연구개발' 과제에도 참여한다. 이를 통해 거대언어모델(LLM)과 VLM 등을 활용해 공장 내 정적·동적 상황과 공간을 인식하고, 설비와 로봇이 현장 상황에 맞춰 대응할 수 있는 피지컬 AI 파운데이션 모델을 개발할 예정이다. 경남에선 '물리지능 행동모델 및 통합 프레임워크 기술개발' 과제를 맡았다. 우선 센서와 비전 데이터를 활용해 제조 현장의 물리적 변화를 이해하고 예측하는 월드모델을 개발한다는 방침이다. 또 대규모 행동모델(LAM)을 연계해 설비와 로봇의 행동까지 제어하는 기술을 확보할 계획으로, 개발 기술은 조선 용접과 반도체 후공정 등에 적용할 예정이다. NC AI는 "전북과 경남에서 서로 다른 산업·기술 분야를 중심으로 연구개발을 추진하고 있다"며 "두 지역의 핵심 과제에 모두 참여하는 것은 우리가 가상환경 기반 학습 및 검증부터 물리적 상황 이해와 로봇의 자율 대응까지 폭넓은 기술 역량을 확보하고 있음을 보여주는 성과"라고 말했다. NC AI는 올해 들어 피지컬 AI 기술을 제조 현장에 적용하는 작업을 확대하고 있다. 한화오션과는 조선 분야 협동로봇 기반 자율 용접 기술을, 포스코DX와는 철강 현장에서 활용할 휴머노이드 로봇 행동 학습 기술을 개발하고 있다. 현대로템과도 월드모델 기반 가상 전장 환경과 로봇 학습 기술 개발을 진행 중이다. 이를 통해 NC AI는 디지털트윈과 월드모델, 행동모델, 로봇 파운데이션 모델(RFM)을 연계한 피지컬 AI 기술을 앞세우고 있다. 공장과 설비를 3D 가상환경에 구현해 AI를 학습시키고, 월드모델이 현실의 물리적 상황을 이해·예측하면 행동모델과 RFM을 통해 설비와 로봇의 동작으로 연결하는 방식이다. 다만 올해 상반기 수익성은 다소 아쉽다. 올해 상반기 매출은 173억7737만원으로 전년 동기 135억8373만원보다 27.9% 늘었다. 반면 영업이익은 24억1085만원에서 16억2148만원으로 32.7% 감소했고, 반기순이익도 20억3319만원에서 14억1961만원으로 30.2% 줄었다. 하지만 이번 전북·경남 국책과제 참여로 피지컬 AI 기술을 실제 제조 공정에서 검증할 기회가 늘어난 만큼 NC AI의 실적 개선에도 청신호가 켜졌다. 이연수 NC AI 대표는 "피지컬 AI를 통한 제조 경쟁력 강화는 국내 산업의 미래를 위해 중요한 과제"라며 "이번 사업을 통해 가상환경에서 학습한 AI를 실제 제조 현장에 적용하고 다양한 산업 환경에서 기술을 검증하며 국내 제조업의 AI 전환을 이끌 수 있는 기반을 마련하겠다"고 말했다.

2026.09.17 09:33장유미 기자

경남형 피지컬 AI 시동…엔비디아 B200 품은 제조AI센터 발주

제조 공정 데이터와 실물 설비를 연결하는 피지컬 인공지능(AI)이 차세대 국가 경쟁력으로 부상하는 가운데, 경상남도가 제조업 중심 산업 구조에 특화된 인프라 구축에 나섰다. 고성능 그래픽처리장치(GPU)를 기반으로 한 제조AI 데이터센터를 조성해 도내 중소 제조기업의 AI 전환(AX)을 지원하겠다는 구상이다. 14일 조달청 나라장터에 따르면 경남테크노파크는 경남 제조AI 데이터센터 구축 사업을 발주했다. 총 사업비는 약 56억원 규모로 책정됐다. 사업기간은 계약 체결일로부터 60일로, 비교적 단기간 내 구축을 완료한다는 계획이다. 이번 사업은 지역 주도형 AI 대전환 사업의 일환으로, 공용 GPU 자원을 집적한 데이터센터를 통해 제조 현장에 특화된 AI 학습·추론 환경을 마련하는 것이 핵심이다. 경남 지역 산업 특성과 여건에 맞는 맞춤형 AI센터를 구축하고 공용 GPU 서버 및 엣지컴퓨팅 기반 인프라를 도입해 제조 현장 중심의 AI 서비스를 구현할 전망이다. 특히 고성능 GPU 서버를 중심으로 한 AI 인프라 확충을 통해 도내 중소 제조기업의 AI 활용도를 높이고 서비스 신뢰성을 제고할 계획이다. 사업 범위는 제조AI 및 중소 제조기업 AI 대전환(AX)을 위한 인프라 도입과 데이터센터 구축 전반을 포함한다. 고성능 GPU 서버와 고용량 스토리지 도입, AI 운영 솔루션 구축, 전산실 기반 환경 조성 등이 주요 과업이다. 아울러 기존에 도입된 GPU 서버와 스토리지 등 관련 인프라를 신규 센터로 이전·재배치해 통합 운영 환경을 마련한다. GPU 서버는 10U 랙형 서버 5대로 구성되며 엔비디아 B200 HGX SXM 기반 GPU를 서버당 8개 이상 탑재하도록 요구됐다. 이는 대규모 모델 학습과 분산 연산을 고려한 구성으로, 제조 공정 데이터 분석과 AI 모델 고도화에 대응하기 위한 설계로 풀이된다. 소프트웨어 측면에선 GPU 자원 풀링과 컨테이너 기반 학습·추론 환경을 위한 AI 운영 솔루션이 도입된다. GPU 가상화와 분할 기능을 활용해 단일 대형 모델뿐 아니라 소규모 추론부터 다중 노드 분산 학습까지 폭넓은 워크로드를 소화하기 위한 구조다. 해당 데이터센터는 경남 창원시 의창구 기업연구관 3층에 조성된다. 제안요청서에는 전산실 배치, 이중마루 및 냉복도 컨테인먼트 구성 등 물리적 인프라 요건도 세부적으로 명시됐다. 사업은 계약 이후 세부 수행 계획 수립과 현황 조사, 기반 인프라 구축, 장비 납품·설치, 정보시스템 이전, 통합 시험운영을 거쳐 완료보고 및 검사·검수 단계로 이어진다. 시험운영과 이중화 테스트를 통해 요구 성능 충족 여부를 검증하며 문제 발생 시 교체·증설·보완을 요구할 수 있도록 했다. 특히 기술능력평가 90점, 가격평가 10점 비중으로 종합평가를 실시한다. 기술평가에서는 장비·운용환경 구축, 기반인프라 계획, 정보시스템 이전 방안, 시험 및 안정화, 유지관리 정책 등을 중점적으로 본다. 단순 장비 납품을 넘어 프로젝트 관리 역량과 보안·품질 관리 체계까지 종합 평가 대상이다. 장애 발생 시 4시간 이내 조치 착수, 8시간 이내 복구 등 구체적 대응 기준도 제시돼 운영 안정성을 확보하도록 했다. 업계에선 이번 사업에 GPU 서버·AI 인프라 구축 경험을 보유한 시스템통합(SI) 기업과 데이터센터 전문 업체, 클라우드·AI 플랫폼 기업 등이 관심을 보일 것으로 보고 있다. 특히 엔비디아 B200 HGX 기반 사양이 명시된 만큼 관련 공급 레퍼런스를 확보한 기업 중심의 경쟁이 예상된다. 제조 데이터 특화 AI 운영 역량과 전산실 기반 인프라 구축 경험이 기술평가에서 핵심 변수가 될 것이라는 분석도 나온다. 이번 경남 제조AI데이터센터 구축은 단순한 GPU 집적 사업을 넘어 제조 현장의 설비·공정 데이터와 AI를 연결하는 경남형 피지컬 AI 인프라의 출발점으로 평가된다. 지역 제조기업이 자체적으로 고가의 GPU 자원을 확보하기 어려운 상황에서 공용 데이터센터를 통해 연산·저장·운영 환경을 통합 제공함으로써 AX를 가속화하겠다는 전략이다. 경남테크노파크 측은 "고성능 GPU 기반 제조AI데이터센터를 구축해 도내 중소 제조기업의 AI 대전환을 지원할 계획"이라며 "연산·운용·저장 자원을 통합한 데이터 기반 환경을 조성해 경남 주력산업의 AX를 촉진하겠다"고 밝혔다.

2026.02.14 09:23한정호 기자

정부, 경남AX 검증...피지컬AI 제조 혁신 가동

과학기술정보통신부는 지난 6일 경남 창원 소재 신성델타테크를 찾아 피지컬AI 사전검증 사업 성과를 점검하고, 현장 간담회를 통해 피지컬 AI 기반 지역 제조 경쟁력 강화 방안을 논의했다. 현장 방문은 피지컬AI 기반 정밀 제어 기술의 적용 가능성을 확인하고 향후 추진될 '경남 AX' 대형 R&D 사업과 연계 방향에 대해 기업과 연구진의 현장 의견을 청취하기 위해 마련됐다. 과기정통부가 올해 착수하는 '경남 AX' 사업은 기존의 단순 공정 자동화를 넘어, 현장의 물리적 특성과 숙련자의 노하우를 AI 모델에 직접 반영하는 것이 핵심이다. 이를 위해 AI가 로봇과 설비를 직접 제어하는 'PINN 기반 LAM' 기술 개발에 중점을 두고 있다. 이는 기존의 '분석·판단 중심 AI'에서 나아가, '현장을 가장 잘 아는 AI는 물론 공정을 실제로 움직이는 AI'로의 전환을 의미한다. 먼저 과기정통부와 정보통신산업진흥원은 2025년 추경예산을 통해 사전검증 사업을 추진하며, 경남 지역 8개 제조기업을 대상으로 현장 실증을 수행했다. 이를 통해 주요 참여기업에서 공정 품질 예측과 생산 효율 개선 등 가시적인 성과가 확인됐다. 신성델타테크의 플라스틱 사출 조립 공정에 사출성형 공정 데이터(49종)와 작업자 행동, 원자재 상태, 불량 형상 등 액션 데이터(62종)를 연계한 AI 학습용 데이터셋을 구축하고, 디지털 트윈 모델을 통해 공정 품질을 사전에 보정한 결과, 불량률 감소(약 15%) 및 설비 가동률 향상(약 20%) 가능성을 확인했다. 화승R&A는 고무 압출 공정에서 발생하는 소재 변형을 사전에 예측해 설비종합효율을 5% 이상 개선했고, CTR은 알루미늄을 가공 공정에서 발생하는 기계 떨림(채터링) 현상을 예측하여 불량률을 줄이고, 가공 사이클 타임을 17% 이상 단축하는 성과를 거뒀다. 과기정통부는 이러한 사전검증 성과를 바탕으로 2026년 상반기부터 '경남 AX' 사업을 본격 착수한다. 2030년까지 추진될 이번 사업은 현장 제조 데이터 기반의 '물리지능 행동모델' 기술 개발을 통해 초정밀 제어 피지컬 AI를 구현하는데 집중할 계획이다. 이어진 현장 간담회에 참석한 기업 관계자들은 피지컬 AI 기반 정밀 제어 기술의 확산과 방안, 데이터 관리, 숙련자 노하우의 모델화 등에 대해 논의하며, 정부 차원의 정책 연계 강화를 요청했다. 경남은 첨단 산업을 중심으로 제조 거점이 밀집된 지역으로, 현장 중심 데이터 축적과 실증에 유리한 여건을 갖춘 만큼, 과기정통부는 실증 성과가 산업화로 이어질 수 있도록 제기된 의견을 향후 지역 AX 설계 및 정책 지원방안 마련에 적극 반영할 계획이다. 배경훈 부총리는 “경남은 기계, 부품, 장비 등 정밀 제조 역량이 집적된 최적의 환경을 갖춘 곳”이라며, “경남의 산업 경쟁력에 피지컬AI를 결합해 지역 제조 '5극3특' 전략의 핵심 거점으로 확실히 자리매김시키겠다”고 강조했다. 이어, “피지컬AI는 대한민국 제조 경쟁력의 미래를 좌우할 핵심 과제”라며, “현재 단계에서는 실제 제조 현장에서 생성되는 데이터를 체계적으로 구축하는 것이 무엇보다 중요하다”고 밝혔다. 배 부총리는 또 “이러한 데이터를 토대로 향후 피지컬 AI 파운데이션 모델이 개발되면, 이를 오픈소스 방식으로 확산해 많은 기업이 쉽게 활용할 수 있는 생태계를 만들어 나가겠다”며, “정부는 단기 성과에 그치지 않고, 대한민국 미래를 책임진다는 소명감을 가지고 피지컬 AI 정책을 지속적으로 추진해 나가겠다”고 덧붙였다.

2026.02.08 12:00박수형 기자

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