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'산업 데이터'통합검색 결과 입니다. (99건)

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투라인클라우드, 산업 특화 AX 박차…물리 AI·MSA 결합

투라인클라우드가 물리 기반 인공지능(AI) 기술 기업과 손잡고 산업 현장 AI 전환(AX) 사업 확대에 나선다. 설비 데이터를 실시간으로 수집·분석하는 AI 기술과 마이크로서비스 아키텍처(MSA) 기반 클라우드 기술을 결합해 특화 서비스를 개발한다는 목표다. 투라인클라우드는 지난 달 31일 양재 본사에서 PIKAI와 산업 현장 AX 및 신규 서비스형 소프트웨어(SaaS) 사업 공동 추진을 위한 업무협약(MOU)을 체결했다고 1일 밝혔다. 이번 협약은 PIKAI의 물리 기반 AI 엣지 박스 기술과 투라인클라우드의 MSA 기반 AX 역량을 결합해 산업 현장 AI 활용을 확대하고 양사 기술을 기반으로 새로운 사업 기회를 발굴하고자 마련됐다. 양사는 이번 협약을 통해 단기적으로 투라인클라우드의 고객 네트워크를 기반으로 PIKAI의 물리 기반 AI 엣지 박스 기술을 소개하고 실제 산업 현장을 대상으로 개념검증(PoC)을 공동 추진할 계획이다. PIKAI는 PoC 수행에 필요한 AI 엣지 박스와 기술 지원, 데모 및 엔지니어링 역량을 제공한다. 투라인클라우드는 고객사 발굴과 기술 적용 기회 확대를 담당한다. 양사는 PoC 결과와 시장 수요를 바탕으로 향후 PIKAI 기술의 사업 적용 범위를 단계적으로 확대할 예정이다. 중장기적으로는 산업 현장에서 생성되는 데이터를 활용한 공동 SaaS 사업 모델 구축을 추진한다. PIKAI가 산업 현장에 물리 기반 AI 플랫폼을 구축해 설비 데이터를 수집·처리하고 투라인클라우드는 해당 데이터를 활용할 수 있는 MSA 기반 SaaS 플랫폼을 구축·운영하는 방식이다. 양사는 이를 통해 실시간 설비 효율 최적화,설비 에너지 절감, 예지정비 등 산업 현장에서 수요가 높은 분야를 중심으로 공동 서비스를 발굴하고 향후 국내외 기업 고객을 대상으로 사업을 확대할 계획이다. 특히 단순한 설비 모니터링을 넘어 산업 현장에서 발생하는 다양한 데이터를 AI로 분석하고 서비스화함으로써, 설비 운영 효율 향상과 장애 예방 등 실질적인 비즈니스 가치를 제공한다는 전략이다. 양사는 이번 협약을 시작으로 실무 협력 체계를 구축하고 공동 PoC와 신규 사업 발굴을 지속할 계획이다. 향후 물리 기반 AI 데이터와 MSA 기반 플랫폼을 결합한 산업 AX 서비스의 국내외 시장 확대에도 협력할 방침이다. 신현석 투라인클라우드 공동대표는 "이번 협약은 AI 기술을 단순 도입하는 것을 넘어 산업 현장에서 발생하는 실제 데이터를 활용해 새로운 서비스를 만들어 나가기 위한 협력"이라며 "PIKAI의 물리 기반 AI 기술과 우리 MSA·AX 역량을 결합해 고객이 체감할 수 있는 산업 AX 사례를 만들어 나가겠다"고 밝혔다.

2026.09.01 13:54한정호 기자

정부, '3대 메가프로젝트'에 내년 4.5조원 투입

산업통상부와 과학기술정보통신부가 3대 메가프로젝트 이행을 위해 내년 4조 5217억원을 투입한다. 1일 각 부처에 따르면 산업부와 과기부는 피지컬 인공지능(AI), 반도체, 데이터센터로 이뤄진 3대 메가프로젝트 실행에 조 단위 예산을 집행한다. 산업부, 3조 7261억원 투입...서남권 반도체 클러스터 조성 박차 산업부는 이번 프로젝트 예산에 올해보다 128% 증가한 3조 7261억원을 편성했다. 산업부는 우선 제조 AI 전환을 본격화하기 위해 ▲제조현장 데이터 확보 ▲AI 파운데이션 모델 개발 ▲국산 휴머노이드 보급 ▲소부장 생태계 육성 등에 7628억원을 투자한다. 산업부는 10대 업종별 로봇 데이터 팩토리를 구축해 제조업에 흩어져 있는 암묵지 데이터를 확보한다는 구상이다. 또 액추에이터 등 로봇 핵심 부품을 국산화하고 휴머노이드를 빠르게 실증해 확대 보급할 계획이다. 산업부는 반도체 분야에 1조 5541억원을 편성했다. 서남권 반도체 클러스터 조성 지원사업에 1조 5000억원 재정을 투입하고, 반도체 첨단 기술개발에 472억원을 집행한다. AI 데이터센터에는 430억원 예산을 편성했다. 산업부는 차세대 전력·냉각공조 기술 등 AI 데이터센터 소부장 기술개발에 390억원, 데이터센터 구축·운영 인력 양성에 40억원을 투입한다. 과기부, 7956억원 집행...피지컬 AI 파운데이션 모델 개발 과기부는 3대 메가프로젝트에 7956억원을 편성했다. 이는 올해 2981억원보다 167% 증가한 수치다. 이중 피지컬 AI 분야에는 1337억원을 투자한다. 과기부는 이를 통해 고품질 데이터를 확보하고 범용 피지컬 AI 파운데이션 모델을 개발한다. 이어 우정사업본부와 협력해 물류 분야 국산 피지컬 AI를 실증할 계획이다. 반도체에는 1350억원이 들어간다. 극미세 적층형 반도체 기술 개발에 250억원, K-AI반도체 풀스택 레퍼런스 확보에 900억원, 차세대 핵심 원천기술 개발에 200억원을 투입한다. 과기부는 데이터센터 분야에 2229억원을 집행한다. 이중 1155억원은 AI 데이터센터 소부장·클라우드 기술 개발 고도화에 사용한다. 나머지 예산은 10메가와트(MW) AI 데이터센터 테스트베드 사업과 기술 개발 및 생태계 육성에 활용된다. 오승철 산업통상부 기획조정실장은 "산업의 글로벌 초격차 확보를 위해 AI를 활용한 제조혁신과 메가프로젝트 투자 이행을 지원하겠다"며 "제조공장 전체를 AI가 운영하는 풀스택 AI 팩토리와 제조 AI 파운데이션 모델을 개발해 국산기술 기반의 제조 AI 경쟁력을 극대화하겠다"고 말했다. 이어 "반도체특별회계를 신설하고, 차세대 시스템 반도체와 국방 반도체를 개발할 것"이라며 "광주·전남 행정통합에 따른 특별 인센티브 일환으로 서남권 반도체 클러스터 조성에 1조 5000억원 규모 재정을 투입해 반도체 기업의 지방 투자도 신속하게 뒷받침할 계획"이라고 강조했다.

2026.09.01 12:02진운용 기자

62년 맞은 산단공, AI전환 통한 조직 DNA 전환

산단공이 창립 62주년을 맞아 조직전반의 인공지능 전환(AX)에 나섰다. 한국산업단지공단(이사장 이상훈)은 13일 대구 본사에서 창립 62주년 기념식을 개최하고 'AI와 데이터, KICOX의 업무 DNA를 바꾸다'라는 주제로 조직 AX을 위한 비전을 선포했다. 산단공 관계자는 “산단공이 조직 혁신에 나선 배경에는 산업단지 AX가 있다”며 “산업통상부의 제조 AX(M.AX) 전략에 발맞춰 산업단지를 중심으로 제조 현장의 AX를 이끌어 가려면 이를 기획하고 추진하는 조직 내부의 AX가 선제돼야 한다는 판단 때문”이라고 설명했다. 산단공은 이날 자체 수립한 'AX 기반 일하는 방식 혁신 중장기 로드맵'과 'AI 업무혁신 교육체계'를 발표했다. 그간의 성과를 되짚는 데 그치지 않고, 빠르게 바뀌는 산업 환경에 맞춰 AI와 데이터를 축으로 한 혁신 방향을 전 임직원과 공유하는 자리로 마련됐다. 내부 공모전인 'AI 활용 워크플로 개선 경진대회' 수상 2개 팀의 사례 발표도 이어졌다. 직원이 실제 업무 과정에서 발굴한 개선 아이디어를 공유하며 혁신에 대한 공감대를 넓혔다. 발굴된 아이디어는 보완을 거쳐 실제 업무에 적용하고, 다양한 AI 활용 사례를 조직 전반으로 확산해 나갈 계획이다. 노사도 뜻을 같이했다. 일하는 방식을 바꾸려면 노사 협력이 중요하다는 인식 아래 ▲반복적·소모적 업무의 AI 전환 ▲체계적인 AI 교육 및 인센티브 제공 ▲AI 윤리기준 준수 등을 실천한다는 내용의 '노사 공동 AX 실천선언문'을 공개했다. 한편, 기업 성장과 산업단지 발전에 이바지한 유공 직원에 '2026 산단 대상'을 시상했다. 올해는 전국 사업장의 현장 서비스를 개선하고 고객 만족도 향상에 기여한 자회사인 키콕스파트너스 직원을 격려하기 위해 '자회사 상생협력 유공 포상'을 신설했다. 서울디지털드림타운(대형사업장 부문)과 부산녹산혁신지원센터(중소사업장 부문)가 첫 수상의 영예를 안았다. 산단공은 창립 62주년을 기점으로 조직 전반의 AX에 속도를 낼 계획이다. AI를 활용해 업무 효율을 높여 직원이 정책 기획과 현장 소통에 더욱 집중하도록 하고, 이를 입주기업에 더 나은 행정 서비스를 제공하는 동력으로 이어가겠다는 구상이다.

2026.08.17 15:50주문정 기자

정부 AX 드라이브…산업계, AI 데이터 확보전

미국과 중국의 기술 패권 경쟁이 심화하는 가운데 정부가 인공지능(AI) 국가 경쟁력과 기술 주권 확보에 나섰다. AI 모델 경쟁력을 높이려면 이를 학습시킬 양질의 데이터가 뒷받침돼야 한다는 인식이 확산하면서 분야별 데이터 인프라를 구축하려는 움직임도 빨라지고 있다. 16일 업계에 따르면 정부는 지난 6월 반도체, 로봇·피지컬 AI, AI 데이터 센터를 3대 축으로 삼는 '대한민국 대도약 3대 메가 프로젝트'를 발표했다. 이 중 로봇·피지컬 AI 분야의 핵심 축인 맥스(M.AX, 제조업 AI 대전환) 경우 오는 2030년까지 민관 합동으로 20조 원을 투자하고 100조 원 이상 경제적 부가가치를 창출하겠다는 목표다. 가장 먼저 핵심이 되는 제조 데이터 확보에 착수해 기업별로 흩어진 데이터를 수집하고 '제조 AI전환(AX) 데이터 라이브러리'에 구축할 계획이다. 데이터 인프라 확보는 제조업을 넘어 제약·특허·나노 등 다른 기술 산업에서도 주목받고 있다. 원활한 AX를 구현하기 위해 AI 학습에 적합한 도메인 데이터가 필수적이기 때문이다. 제약 분야 역시 활발한 AX가 일어나는 대표적인 산업군이다. 하지만 개인정보 유출 우려와 고품질 데이터의 확보·통합 분석 장벽으로 AI 도입이 까다로운 영역으로 꼽혀왔다. 과학기술정보통신부와 한국지능정보사회진흥원(NIA)이 추진하는 '의료 데이터 스페이스 실증사업'은 의료기관 간 데이터를 안전하게 연결하려는 사례 중 하나다. 이 사업 수행기관으로 선정된 카카오헬스케어 컨소시엄은 27개 의료기관이 각 데이터를 보유한 상태에서 안전하게 공유·활용할 수 있는 분산형 연합 데이터 체계를 구축한다. 한미약품은 보건복지부가 주관하는 371억 원 규모 'K-AI 신약개발 전임상·임상 모델개발 사업'의 공동 연구기관으로서 데이터 인프라 강화에 나섰다. 전임상과 임상 데이터를 통합 분석할 수 있는 AI 소프트웨어 개발이 목표로, 항암·대사질환 분야 데이터를 활용한다. 특허는 기업의 미래 기술 전략을 가늠할 수 있는 주요 기술 지표다. 다만 법률·기술적 맥락이 복잡하다는 특성상 특허 데이터를 AI가 학습할 수 있는 형태로 가공하는 작업이 까다롭다. 워트인텔리전스는 106개국 3억 건의 특허 데이터를 AI 학습이 가능한 형태로 구축하고 특허 특화 거대언어모델(LLM) '플루토LM'을 개발했다. 이 데이터와 모델은 지식재산처의 '특허 AI 에이전트' 사업과 한국전자통신연구원(ETRI)의 특허 검색 솔루션 사업에 활용됐다. LG AI연구원과 LG전자 등 민간 분야에서도 특허 AX 협력을 확대하고 있다. 나노소재 기업들의 데이터는 장비, 과제 등 부서별로 분산돼 있고 표준화된 기준이 부재해 AI 학습에 활용하기 어려웠다. 한국나노융합산업협회는 산업통상자원부와 한국산업기술진흥원(KIAT)이 지원하는 '2026년 산업AI 솔루션 실증·확산 지원사업'의 주관기관으로 선정돼 이 문제 해결에 나섰다. 협회는 참여 기업들의 실험·공정·품질 데이터를 진단하고 AI 학습이 가능한 형태로 정제·구조화할 예정이다. 이후 실제 AI 모델에 적용해 업계가 공동 활용 가능한 AI 데이터 기준과 서비스 모델을 마련할 계획이다. 업계 관계자는 "산업별 데이터 표준화가 뒷받침되지 않으면 AX는 구호에 그칠 수밖에 없다"며 "정부와 민간이 함께 데이터 인프라를 쌓는 지금 단계가 향후 AX 경쟁력을 좌우할 것"이라고 말했다.

2026.08.16 15:09이나연 기자

우본, 산업은행과 1조원 규모 AI인프라 펀드 조성

우정사업본부가 한국산업은행과 1조원 규모 AI 인프라 펀드를 조성해 국가 미래 전략산업에 투자한다. 우정사업본부는 한국산업은행과 AI 인프라 금융 협력 체계 구축 업무협약을 체결했다고 5일 밝혔다. 협약은 이날 서울 여의도 한국산업은행 본점에서 열렸다. 협약식엔 박인환 우정사업본부 본부장과 박상진 한국산업은행 회장 등 관계자들이 참석했으며, 양 기관은 AI 인프라 관련 우량 프로젝트 발굴, 공동투자 등 금융 분야 전반에서 협력할 것을 약속했다. 우본은 산업은행과 1조 원 규모 AI 인프라 펀드를 공동 출자할 예정이다. 양 기관은 차세대 데이터센터, 에너지 인프라 등 첨단 인프라 사업에 투자해 정부의 생산적 금융 활성화 기조에 힘을 보탠다는 계획이다. 박인환 우정사업본부장은 “우본은 국민의 자산을 운용하는 기관으로써 국가의 미래 성장 동력을 구축하는 인프라 투자를 지속 확대해 나가겠다”고 강조했다.

2026.08.05 17:53홍지후 기자

제조업 AX 효과, 생산성 30% ↑ 불량률 15% ↓

산업통상자원부는 지난해 9월 출범한 제조 인공지능전환(M.AX) 얼라이언스를 통해 지원해 성과가 나타나기 시작한 42개 사업장을 점검한 결과, 생산성이 30.1% 향상되고 불량률은 평균 15.5% 낮아진 것으로 나타났다고 4일 밝혔다. 반도체 분야에서는 신한다이아몬드가 웨이퍼 연마 공정에 사용되는 소모품인 CMP 디스크에 AI 기반 자동검사시스템을 도입해 품질검사시간을 33% 단축했다. 서플러스글로벌은 반도체 장비 재자원화를 위한 장비 해체, 부품 선별·회수 등 하베스트 공정에 AI를 접목해 생산성을 66.7% 높였다. 자동차 분야에서는 아산성우하이텍이 전기차 배터리 무인 자율제조 시스템을 도입, 품질검사시간을 90% 단축했다. 화신은 배터리 케이스 생산공정에 설비 예지보전시스템을 도입해 제품 불량률을 20% 낮췄다. 조선 분야에서도 HD현대삼호가 선박 조타장치와 방향타 간 연결 축을 지지하는 핵심 구조물인 러더트렁크 용접·생산공정에 AI기반 자율용접·검사 솔루션을 도입해 생산성을 50% 향상시켰다. 이엔케이는 AI 비전검사 시스템을 통해 조선·특수가스용 고압 실린더 검사시간을 22% 줄였다. AI팩토리 선도 프로젝트는 국내 AI솔루션 기업 성장도 촉진했다. 인이지는 판단 근거를 제시하는 '설명가능 AI' 기반 공정 자율운전 기술을 철강·석유화학·시멘트 등 다양한 분야로 확대했다. 원프레딕트는 설비 한 대의 고장을 예측하는 예지보전 솔루션 기업에서 공장 전체를 AI 중심으로 재설계하는 '산업 AI 운영체계' 공급 기업으로 성장했다. M.AX 적용 범위도 개별 제조공정의 생산성과 품질을 높이는 데 그치지 않고 AI를 탑재한 혁신제품 개발과 지역 제조생태계 전환으로 확대되고 있다. 제품AX 분야에서는 조선 작업장의 화재 감시·진화, 화학산업의 유독가스 배출 환경 내 밸브 조작, 물류 현장의 제품 포장 등 위험하거나 반복적인 작업을 수행하는 산업 특화 휴머노이드 개발과 현장 실증에 착수했다. 국산 로봇 AI 모델인 RFM(Robot Foundation Model) 개발을 추진하는 한편, 자율주행차와 로봇·가전 등 혁신제품에 탑재하는 온디바이스 AI 반도체 개발과 실증도 본격화하고 있다. 지역AX 분야에서는 창원·광주 등 기존 10개 AX 실증산단을 거점으로 지역기업과 대학이 참여하는 'MINI 얼라이언스'를 출범시켰다. 개별 기업의 AI 도입을 넘어, 산단 입주기업이 AI 데이터센터 등 인프라와 기술·인력을 공동으로 활용하고 지역 주력산업 전체가 함께 혁신하는 지역 맞춤형 M.AX 협력모델을 구축해 나가고 있다. 올해 추가 선정된 3개 실증산단에도 MINI 얼라이언스를 출범시킬 예정이다. 산업부는 M.AX 얼라이언스를 중심으로 제조현장에서 확인된 성과를 기업·업종·산업단지 전반으로 확산하고 기술과 데이터, 인재가 선순환하는 제조AX 생태계를 조성해 나간다는 계획이다. 산업부는 2030년까지 AI팩토리 500개 구축을 목표로 고품질 제조데이터 수집과 AI모델 개발·실증을 지속 지원한다. 또 사람 개입 없이 AI가 제조 전 공정을 자율적으로 운영하는 풀스택 AI 팩토리의 핵심기술을 개발하고 국내 제조현장 실증을 거쳐 상용화 및 수출상품화를 추진한다. 명장과 숙련공이 보유한 경험과 노하우는 데이터셋으로 변환하고, 이를 학습한 AI 모델과 솔루션을 개발·검증한다. 숙련인력 감소와 세대교체에 따른 제조 암묵지 소멸에 대응하고 숙련자의 지식이 현장 인력에게 효과적으로 전수될 수 있도록 지원한다. 산업부는 AI팩토리와 제조 암묵지 사업 등으로 확보한 고품질 제조데이터를 안전하게 저장·관리·활용하기 위한 국가 제조데이터 라이브러리도 구축해 기업·사업별로 분산된 제조데이터를 AI 모델과 솔루션 개발에 연계·활용할 수 있는 기반을 마련한다. 제품AX 분야에서는 로봇 3대 취약 부품인 액추에이터·로봇손·센서를 국산화하고 조선·자동차·철강 등 10대 업종 특화 휴머노이드를 개발하는 한편, 로봇 학습용 데이터 수집을 위해 지역 전략산업과 연계한 로봇 데이터 팩토리를 구축한다. 자율주행차 분야에서도 AI 자율주행 모델과 SDV 플랫폼·차량용 반도체 등 핵심기술 확보를 지원한다. 지역AX 분야에서는 AX 실증산단을 2030년까지 25개로 확대하고, 지역 산업의 도메인 지식과 AI 전문성을 갖춘 현장형 인재를 양성하는 M.AX 아카데미를 운영한다. 산업부는 금융위원회와 함께 '국민성장펀드-M.AX 프론티어 프로젝트'를 추진해 AI팩토리·로봇·반도체 분야 유망기업에 대한 금융 지원에 착수했다. 김정관 산업부 장관은 “생산성은 높이고 불량률은 낮추는 성과가 현장에서 실제 확인된 만큼, 검증된 모델이 중소·중견기업과 지역 산업단지까지 빠르게 확산하도록 하겠다”며 “제조데이터와 숙련자의 노하우를 축적·활용하고 AI와 로봇으로 운영되는 풀스택 AI 팩토리를 구현해 우리나라가 2030년 M.AX 최강국으로 도약할 수 있도록 적극 지원하겠다”고 밝혔다.

2026.08.04 13:31주문정 기자

정부, 3분기 중 '직류(DC) 산업 활성화 방안' 내놓는다

정부가 3분기 중 '직류(DC) 산업 활성화 방안' 마련한다. 기후에너지환경부는 29일 서울 여의도 전력기반센터에서 한국전력과 한국전자기술연구원(KETI), 전기연구원을 비롯해 LS일렉트릭·HD현대일렉트릭·효성중공업 등 전력기업 3사, 학계 전문가가 참여한 가운데 '직류(DC) 산업 활성화 간담회'를 개최했다. 이날 간담회는 국내 직류 산업 현황을 점검하고, 직류 배전망 도입계획을 비롯해 관련 산업 활성화를 위한 정책·기술·제도적 지원방안을 논의하기 위해 마련됐다. 간담회에서는 한전이 직류 배전망 도입계획안을 발표한 데 이어 LS일렉트릭과 효성중공업이 민간의 직류 사업 추진계획과 산업 활성화를 위한 정책제언을 했다. KETI가 직류 산업 추진 필요성과 기술·제도적 과제를 발표한 후 관련 산업 활성화를 위한 주요 과제를 논의했다. 기후부는 이날 간담회에서 제시된 의견을 바탕으로 정책·기술·제도적 과제를 구체화해 3분기 중 '직류 산업 활성화 방안'을 마련할 계획이다. 김성환 기후부 장관은 “재생에너지·에너지저장장치·데이터센터 등 직류 기반 전력 수요가 확대되는 상황에서 직류 산업은 미래 전력산업의 경쟁력을 좌우할 중요한 분야”라며 “국내에서 축적한 기술과 경험이 우리 기업의 수출 경쟁력으로 이어질 수 있도록 직류 산업을 미래 수출산업으로 육성해 나가겠다”고 밝혔다. 한편, 김 장관은 이날 오전 경기도 양주시 소재 양주변환소를 방문해 국산 200MW급 '초고압 직류송전(HVDC)' 기술이 처음 적용된 양주 백투백(BTB) 설비 현황을 점검했다. 또 한전·효성중공업 등이 참석한 가운데 '초고압 직류송전' 기술 국산화 현황과 산업 활성화를 위한 정책제언을 듣고, 국내 산업 경쟁력 강화를 위한 기업의 적극적인 투자를 요청했다.

2026.07.29 21:50주문정 기자

"저궤도 위성-우주데이터 연계 전략 논의"

저궤도 위성(LEO)과 우주데이터를 연계하는 논의의 장이 마련됐다. 24일 국회의원회관 제3세미나실에서 우주데이터센터포럼 제2차 토론회가 열린다. 주제는 '저궤도 우주 인프라 구축 전략-궤도 및 주파수 자원 확보를 중심으로'다. 최형두·이재강·이주희 의원이 공동 주최하고 우주데이터센터연구회와 한국우주항공산업협회 (KAIA) 가 공동 주관한다. 박종민 한국전자통신연구원(ETRI) 연구원이 ' 위성 궤도 및 주파수 국제등록 · 조정 전략 '을 발제한다 . 김승조 우주데이터센터연구회 회장은 ' 우주데이터센터 위성의 최적 궤도' 를 주제 발표한다. 지정토론에는 강충구 고려대 교수, 방효충 KAIST 교수, 최성호 KT SAT CTO, 김민석 전 한국우주항공산업협회 상근부회장, 최기영 인하대 교수, 최광기 과학기술정보통신부 전파방송관리과장이 참여한다.

2026.07.23 19:48박희범 기자

엘리스그룹, 전국 첫 산업단지 GPU·NPU 엣지 AI 데이터센터 구축 지원

엘리스그룹이 그래픽처리장치(GPU)와 국산 신경망처리장치(NPU)를 함께 활용하는 엣지 인공지능(AI) 데이터센터 구축 사업에 참여하며 제조업 AI 전환(AX) 지원에 앞장선다. 엘리스그룹은 산업통상자원부 '2026년 산업단지 엣지 AIDC 실증 시범사업'에 선정된 한국산업단지공단 부산본부의 '부산 조선·해양 엣지 AI 데이터센터 구축사업'에 참여한다고 23일 밝혔다. 이번 사업은 전국 산업단지 최초로 GPU와 국산 NPU 기반 엣지 AI 데이터센터를 구축해 제조기업의 AX를 지원하는 프로젝트로 평가된다. 사업 참여로 엘리스그룹은 자사 AI 클라우드 '엘리스클라우드'에서 검증한 모듈형 AI 데이터센터 'AI PMDC'와 AI 클라우드 인프라 가상화 솔루션 'ECI'를 통합한 패키지를 외부 고객에게 공급하는 첫 상용 레퍼런스를 확보하게 됐다. AI 인프라 하드웨어와 소프트웨어를 아우르는 AI 인프라 기업으로서 기술 역량을 입증했다는 게 회사 측 설명이다. 엘리스그룹은 이번 사업에서 고밀도 전력 설계 기술을 적용한 AI PMDC 2기를 구축하고 이를 통합 운영하는 ECI 플랫폼을 제공할 예정이다. GPU와 국산 NPU 등 서로 다른 AI 가속기 자원을 효율적으로 분배·운영하는 ECI 기술을 통해 연산 자원 활용도를 높이고 제조업 환경에 최적화된 저지연·고효율 AI 인프라를 구현할 계획이다. 해당 데이터센터에서 GPU는 제조 AI 모델 학습과 검증, 고성능 연산을 담당하고 국산 NPU는 AI 추론과 서비스형 소프트웨어(SaaS) 서비스를 처리한다. 안정적인 서비스 운영을 위한 재해복구(DR) 체계도 함께 구축한다. 엣지 AI 데이터센터를 엘리스클라우드와 연계해 무중단 전력 공급과 보안 이중화 체계를 마련함으로써 장애 발생 시에도 안정적인 AI 서비스를 제공할 수 있도록 지원할 예정이다. 이를 통해 엘리스그룹은 제조업 AI 서비스의 현장 적용을 지원하는 동시에 국산 AI 반도체 생태계 확산에도 기여한다는 목표다. 김재원 엘리스그룹 대표는 "이번 사업은 우리가 자체 AI 클라우드에서 검증한 AI PMDC와 ECI 통합 패키지를 산업 현장에 적용하는 첫 번째 사례"라며 "제조업 AI 전환은 물론 국산 AI 반도체 생태계 확산에도 기여하는 중요한 이정표가 될 것"이라고 말했다.

2026.07.23 11:39한정호 기자

한국AI데이터산업협회, '2026 데이터거래사' 교육 개시

2026년 데이터거래사 양성교육 과정이 한국AI데이터산업협회 주관으로 20일 시작 됐다. 데이터거래사는 '데이터 거래에 관한 상담·자문·지도업무와 데이터 거래의 중개·알선 등 데이터 거래를 지원하는 업무를 수행하는 사람(데이터산업법)을 말한다. 데이터거래사가 되기 위해서는 한국데이터산업협회에서 운영하는 데이터거래사 교육(총 40시간)을 이수하고 과기정통부 장관에게 등록을 신청 하면 된다. 협회는 대한민국 AI 경쟁력 강화를 위해 데이터 전문가 생태계를 매년 확대해 왔다. 지난 2023년 첫해 162명의 데이터거래사를 배출한 것을 시작으로 2024년 315명, 2025년 601명을 배출했다. 올해는 약 160여 명의 전문 인력을 추가로 배출, 데이터 유통 시장을 활성화하고 인공지능 산업 성장을 전방위로 지원한다. 이우영 한국AI데이터산업협회 회장은 이날 환영사에서 “AI기술이 아무리 발전해도 그 바탕이 되는 데이터가 흐르지 않으면 무용지물”이라며 “데이터거래사는 AI 시대의 숨은 주역이자, 안전하고 활발한 데이터 거래를 촉진해 대한민국 인공지능 산업을 움직이는 핵심 동력이 될 것”이라고 강조했다.

2026.07.20 17:33방은주 기자

산단공, 'M.AX 표준·인증센터' 신설…산업단지 제조AI 확산 박차

한국산업단지공단(이사장 이상훈)은 산업단지 제조AI 전환(M.AX)을 가속하기 위해 제조데이터·인프라·솔루션 등의 표준·인증 업무를 추진하는 'M.AX 표준·인증센터' 를 신설한다고 8일 밝혔다. M.AX 표준·인증센터 신설은 기업마다 다른 설비와 솔루션를 사용함에 따른 제조데이터 연계와 AI 활용 제한 문제를 해소하고, 산업단지 전반에 제조 AI를 확산하기 위한 기반을 마련하기 위해 추진됐다. M.AX 표준·인증센터는 산업단지 제조 현장에서 활용되는 소재·부품·장비 등 하드웨어와 AI 솔루션 등 소프트웨어 표준화·인증체계를 구축하는 전담 조직이다. 센터는 ▲제조데이터 표준 설계 ▲AI 인프라 연계 기준 마련 ▲솔루션 적합성 검증 등 제조 AI 확산에 필요한 핵심 기준을 단계적으로 마련한다. 산단공은 센터를 통해 제조데이터·인프라·솔루션을 공통 기준으로 표준화하고 적합성을 검증함으로써 산업단지 제조 AI 생태계 신뢰성과 확장성을 높일 계획이다. 또 센터의 전문성과 공신력을 확보하기 위해 표준·인증 분야 외부 전문가를 센터장으로 공개 영입하고, 표준 설계와 인증제도 운영 경험을 갖춘 전문 인력도 단계적으로 보강할 계획이다. 국가기술표준원과 협력하고, 한국산업기술시험원(KTL)·KCL(한국건설생활환경시험연구원), KTR(한국화학융합시험연구원) 등 국내 시험·인증 전문기관 인프라와 전문성을 활용해 공신력 있는 표준·인증체계를 구축해 나갈 방침이다. 산단공은 구축된 표준·인증체계를 AX 실증산단·탄소중립산단 등 주요 사업에 우선 적용하고운영 성과를 바탕으로 전국 산업단지로 확대할 계획이다. 이상훈 산업단지공단 이사장은 “제조 AI는 핵심 요소인 데이터와 인프라·솔루션이 표준화 돼 연결될 때 개별 기업을 넘어 산업단지 전반으로 확산될 수 있다”며 “외부 전문성을 적극 활용한 M.AX 표준·인증센터를 중심으로 기업이 신뢰할 수 있는 표준·인증 기반을 구축하고, 산업단지 제조혁신을 앞당기겠다”고 말했다.

2026.07.08 17:36주문정 기자

한국데이터산업진흥원, '2026 AI·데이터 문제해결은행 맞춤 지원' 참여기업 모집

한국데이터산업진흥원(K-DATA, 원장 양재수)이 '2026년 AI·데이터 문제해결은행 맞춤 지원 사업' 참여기업을 모집한다. 오는 21일까지 접수를 받는다. 데이터·AI 활용 실사례 및 맞춤형 전문가 지원을 기반으로 중소·소상공인 및 예비창업자의 경영적 애로사항 해결 및 인공지능·디지털 전환을 촉진하기 위해서 시행하는 사업이다. 기업별 문제를 데이터·AI 관점에서 진단하고, 기업의 경영적 문제해결 및 데이터 기반 자생적 혁신을 위해 필요한 기업 역량 강화와 데이터·AI 활용 실습을 제공하는 실전형 데이터 및 AI 활용 지원 프로그램이다. 데이터·AI 활용 경험 부족 기업도 유사 활용사례를 바탕으로 전문가와 함께 문제 정의, 데이터 목표 설정, 데이터 분석·활용 등 전 과정을 수행하도록 지원, 성과가 실제 현장으로 이어지게 지원한다. 2025년도 맞춤 지원 사업은 지난해 6월 사업 모집(경쟁률 3.25:1)에서 총 367개 기업을 선정해 8월부터 11월 말까지 약 4개월 간 디지털 역량 강화와 운영 효율화, 고객 예측 등 다양한 현안 해결을 지원했다. 이를 통해 기업들은 데이터를 현장에 적용하고 활용하기 위한 기반을 마련했다. 특히 프레쉬테크(가축 헬스케어 솔루션 정립)와 웨이브앤바이브(레시피 알고리즘 개발을 위한 레시피 데이터 정제·분석) 등 우수한 성과를 낸 기업은 혁신성을 인정받아 과학기술정보통신부 장관상을 수상했다. 모집 관련 자세한 내용은 K-DATA 누리집이나 AI·데이터 문제해결은행 누리집에서 확인할 수 있다. 자세한 사업 안내를 위해 K-DATA는 오는 9일부터 16일까지 권역별 사업설명회를 개최한다. 사업설명회에서는 지원사업 안내와 함께 1:1 상담, 신청서 작성 지원 창구를 운영한다. 양재수 한국데이터산업진흥원장은 “AI·데이터 문제해결은행 사업은 중소·소상공인이 실제 경영 현장 속에서 데이터·AI 활용 성과를 창출하고, 시대의 변화에 맞는 인공지능·디지털 전환을 현장에 적용하도록 지원하고 있다”며 “앞으로도 AI·데이터 문제해결은행은 대한민국 기업이 규모·역량에 관계없이 누구나 데이터·AI 활용을 기반으로 성장할 수 있도록 지원 우리나라의 DX·AX 촉진을 선도해 나가겠다”고 밝혔다.

2026.07.07 17:08방은주 기자

로봇 업계 "피지컬AI 1강 정책은 A....맞춤 지원·빠른 실행 필요"

2030년 전 세계 피지컬 인공지능(AI) 1강 도약이라는 정부 정책에 대해 국내 로봇 업계는 방향성과 구체적인 데이터 확보 방안에 대해 동의했다. 다만 기업 상황에 맞는 맞춤 지원과 빠른 실행력이 필요하다고 조언했다. 반도체부터 피지컬 AI까지 풀패키지 전략 앞서 정부는 이번 주 '대한민국 대도약 3대 메가 프로젝트'를 발표했다. 이번 정책은 반도체, AI 데이터센터, 피지컬 AI로 나눠져 집행되며, 약 4800조원이 투입된다. 삼성이 2655조원을 투자해 용인 반도체 클러스터를 조기 완공하고, 호남에 또 다른 반도체 클러스터를 조성한다. SK그룹 역시 2100조원을 투입해 서남권에 반도체 산업 단지를 만들며, 15기가와트(GW) 규모의 AI 데이터센터를 세운다. 정부는 2028년 10대 업종에서 산업 특화 휴머노이드를 상용화한다는 계획이다. 이를 위해 데이터팩토리를 구축하고, 매년 AI 로봇을 1000대씩 사업장에 배치한다는 방침이다. 데이터팩토리는 로봇이 인간처럼 움직이고 복잡한 작업을 수행하도록 고품질 행동·시각·촉각 데이터(액션 데이터)를 대량으로 수집, 가공, 학습하는 인프라다. 2일 로봇 관계자 A는 "이번에 발표된 3대 메가 프로젝트는 각각을 따로 떼서 보면 안 된다"며 "핵심 부품(반도체), 인프라(AI 데이터센터) 그리고 활용처(피지컬 AI)까지 이어지는 하나의 풀패키지"라고 말했다. 그러면서 "대기업이 인프라를 구성하고, 그 안에 수백개의 중소기업이 생태계를 구성한다는 측면에서 이번 정책은 옳은 방향으로 가고 있다"고 덧붙였다. 또 다른 관계자 B도 "단순히 피지컬 AI를 육성하겠다는 것에 그치지 않고, 피지컬 AI 개발에 필요한 데이터팩토리와 데이터센터가 동시에 구축된다는 점이 고무적"이라고 설명했다. 10대 산업 현장서 직접 데이터 확보 업계는 이번 피지컬 AI 정책에 대해 긍정적인 반응을 보였다. 특히 로봇 개발에 있어 필수적으로 필요한 데이터 확보 방향이 구체적이란 점에서 높은 점수를 줬다. 정부는 데이터를 실데이터와 합성데이터로 나눈 다음 각기 다른 방식을 선택했다. 먼저 실데이터는 10대 업종을 선별해 현장 데이터 대량 수집체계를 구축한다. 10대 업종은 ▲화학 ▲조선 ▲디스플레이 ▲가전 ▲물류 ▲의료 ▲호텔 ▲자동차 ▲철강 ▲배터리 등이다. 다만 자동차, 철강, 배터리 분야는 확정이 아니다. 실데이터의 절대적 부족을 해결하기 위해 가상환경에서 저렴하게 데이터를 생산하는 합성데이터 인프라도 만든다. 물리법칙에 맞는 대량의 합성데이터를 생성할 수 있는 월드모델을 개발하고, 현실세계를 구현한 디지털트윈을 활용해 합성데이터를 생산한다는 계획이다. 로봇 관계자 C는 "단순히 대학생 아르바이트생을 써서 텔레오퍼레이션을 한다고 좋은 데이터가 모이는 게 아니다"라며 "기업 생산 현장에 들어가서 데이터를 확보해야 한다"고 말했다. 업계 관계자 D도 "데이터를 모으다 보면 막상 쓸만한 데이터가 많지 않다"며 "보여주기식 성과에 집착해 많은 양의 데이터를 쌓는 것보다 정말 질 좋은 데이터를 확보하는 데 집중해야 한다"고 전했다. 텔레오퍼레이션은 사람이 물리적으로 떨어진 원격지에서 제어 장치를 통해 로봇이나 기기를 조종하는 기술이다. 중국에서 텔레오퍼레이션 기법으로 데이터를 확보하고 있으나 데이터의 질이 좋지 않은 것으로 전해진다. 네트워킹 주선·빠른 실행력 필요 다만 일각에서는 각 기업 수준에 맞는 맞춤형 지원이 필요하다고 말한다. 로봇 업계 관계자 E는 "전체적인 국내 로봇 생태계를 위해 스타트업을 육성하는 것도 중요하지만, 이미 어느 정도 기술력을 갖춘 기업들에게는 재정 지원보다 해외 고객사와의 네트워킹을 주선해주는 게 더 도움이 된다"고 제언했다. 또 다른 관계자 F는 "발표에서 정부는 향후 3년이 피지컬 AI의 골든타임이라고 말했는데, 이는 업계가 동의하는 사실"이라며 "로봇 산업에서 1년이라는 시간은 매우 긴 시간인 만큼 역량을 모아서 정말 빨리 사업을 추진해야 한다"고 강조했다.

2026.07.02 16:24진운용 기자

AI 데이터센터 국가전략사업화 시동…인프라 생태계 전방위 육성

인공지능(AI) 경쟁이 반도체를 넘어 컴퓨팅 인프라 확보 경쟁으로 확대되는 가운데, 정부가 AI 데이터센터(AIDC)를 국가 전략산업으로 전면 육성하겠다는 청사진을 내놨다. 대규모 데이터센터를 짓는 데 그치지 않고 클라우드와 AI 반도체, 전력·냉각 솔루션까지 아우르는 산업 생태계를 구축해 AI 인프라를 새로운 성장동력으로 키우겠다는 전략이다. 업계는 정책 방향에 공감하면서도 특별법 시행과 전력·입지 지원, 후속 제도의 신속한 이행이 성패를 가를 것이라는 입장을 밝혔다. 배경훈 부총리 겸 과학기술정보통신부 장관은 지난 29일 청와대에서 열린 '대한민국 대도약 3대 메가 프로젝트 국민보고회'에서 "AIDC는 AI를 뛰게 하는 심장이자 대한민국 AI 경쟁력을 결정할 핵심 인프라"라며 "정부와 민간이 함께 세계 최고 수준의 AIDC 생태계를 구축해 AI 기본사회를 앞당기겠다"고 말했다. SK·GS·네이버와 기가와트급 AIDC 구축 이날 정부는 2035년까지 총 18.4기가와트(GW) 규모 AIDC 구축을 목표로 제시했다. 1단계에선 SK·GS·네이버와 협력해 8.4GW 규모 시설을 구축하고 이후 SK 중심으로 15GW까지 확대하는 2단계 사업을 추진해 누적 투자 규모를 1000조원 이상으로 끌어올릴 계획이다. 정부 계획에 따르면 SK는 울산을 비롯한 권역별 거점에 총 5GW 규모 AIDC를 구축하고 GS는 동해 지역에 2.4GW 규모 시설을 조성한다. 네이버는 세종과 추가 입지에 총 1GW 규모 AIDC를 건설한다. 3개 기업 투자 규모만 약 550조원에 달한다. 정부는 AIDC를 수도권에 집중하는 기존 방식에서 벗어나 울산·동해·세종 등 지역 거점으로 분산하는 전략도 함께 추진할 방침이다. 데이터센터를 지역 성장 거점으로 활용해 전력망과 산업 생태계를 동시에 육성하고 지역 균형발전 효과도 노린다는 구상이다. 배 부총리는 "수도권 중심에서 벗어나 권역별 AIDC를 구축해 지역 경제 활성화와 AI 산업 경쟁력을 함께 확보하겠다"며 "AIDC는 직접적인 경제효과뿐 아니라 대규모 투자와 일자리 창출, 솔루션 기업 성장까지 이끌 핵심 산업이 될 것"이라고 전망했다. 데이터센터 넘어 클라우드·AI 반도체 생태계 육성 정부는 AIDC를 중심으로 국산 AI 반도체(NPU), 클라우드 플랫폼, 전력·냉각 솔루션, AI 개발도구 등 전후방 산업을 함께 육성해 글로벌 경쟁력을 확보한다는 목표다. 초대형 테스트베드를 갖춘 AIDC 클러스터를 조성하고 솔루션 기업과 수요기업 간 공동 실증도 추진한다. 특히 최근 AI 산업이 학습 중심에서 추론 중심으로 이동하는 만큼 국산 NPU와 클라우드 기술 확보가 향후 경쟁력을 좌우할 것으로 보고 있다. 이를 위해 AIDC를 국내 솔루션의 실증 공간이자 해외 진출 거점으로 활용하는 방안도 내세웠다. 이같은 전략은 지난달 국회를 통과한 AIDC 특별법과도 맞물린다. 특별법은 인허가 일괄처리와 타임아웃제, 비수도권 전력계통영향평가 특례, 시설 설치 기준 완화 등을 담고 있으며 최근 과기정통부는 하위법령 마련 작업에도 착수했다. 업계에선 그동안 AIDC 투자 걸림돌이었던 규제를 상당 부분 해소할 수 있을 것으로 기대하고 있다. 정부는 앞으로 특별법 시행과 함께 AIDC 특화 클러스터 지정, 지역 혁신거점 조성, 세제 지원, 인력 양성 등 후속 정책도 단계적으로 추진할 방침이다. AIDC를 개별 민간 시설이 아닌 국가 AI 산업 기반으로 육성하겠다는 계획이다. "이제 중요한 것은 실행력" 산업계는 이번 발표가 AI 인프라 경쟁력을 높일 수 있는 정책 방향이라는 데 환영 의사를 밝혔다. ICT대연합은 성명을 통해 AIDC를 국산 AI 반도체와 전력·냉각 솔루션, 클라우드 기술을 연계한 수출 산업으로 발전시키겠다는 방향이 시의적절하다고 평가했다. 다만 메가 프로젝트 성공을 위해선 실행 속도와 산업 생태계 협력이 중요하다고 짚었다. 소프트웨어단체협의회(소단협)도 정부가 AI 고속도로 구축과 지역 데이터센터 확산, 권역별 AI 혁신거점 조성을 중심으로 메가 프로젝트 추진 방향을 제시한 것을 환영한다고 전했다. 그러면서 물리적 인프라 확충을 넘어 중소기업과 스타트업도 지역 AI 생태계 구축 과정에 실질적으로 참여할 수 있는 정부 지원이 필요하다고 제언했다. 클라우드 업계 관계자는 "이번 발표는 이전과 달리 데이터센터를 전력 소비 시설이 아니라 국가 AI 경쟁력을 좌우하는 전략 인프라로 공식화한 것"이라며 "이제는 특별법 시행과 전력 공급, 인허가, 클라우드 경쟁력 강화 등 후속 정책이 속도감 있게 추진되는 것이 중요하다"고 밝혔다. 배 부총리는 "AIDC를 기반으로 토큰 이코노미를 만들고 국민 누구나 AI를 활용하는 AI 기본사회를 가장 먼저 실현하겠다"며 "정부와 민간이 함께 세계 최고 수준의 AI 인프라를 구축해 대한민국을 아시아태평양 AI 허브로 만들겠다"고 강조했다.

2026.06.30 09:59한정호 기자

정부, 2028년 '산업 특화 휴머노이드' 상용화…2030년 피지컬 AI 1강 도약

정부가 2028년 상용화를 목표로 10대 산업 특화 휴머노이드를 개발한다. 데이터팩토리를 구축해 실제 산업 현장 데이터를 확보하고, 자체 로봇 파운데이션 모델(RFM)을 개발한다는 계획이다. 데이터팩토리는 로봇이 인간처럼 움직이고 복잡한 작업을 수행하도록 고품질 행동·시각·촉각 데이터(액션 데이터)를 대량으로 수집, 가공, 학습하는 인프라다. 로봇 파운데이션 모델은 한 모델로 여러 작업과 로봇에 두루 쓸 수 있는 범용 인공지능(AI) 두뇌다. 산업통상부는 29일 청와대에서 열린 '대한민국 대도약 3대 메가프로젝트 국민보고회'에서 "2030년까지 피지컬 AI 1강으로 도약하겠다"고 밝혔다. 정부는 실데이터와 합성데이터 확보에 집중한다. 먼저 10대 업종을 선별해 중소기업 현장 데이터 대량 수집체계를 구축한다. 10대 업종은 ▲화학 ▲조선 ▲디스플레이 ▲가전 ▲물류 ▲의료 ▲호텔 ▲자동차 ▲철강 ▲배터리 등이다. 다만 자동차, 철강, 배터리 분야는 확정이 아니다. 정부·민간 데이터를 집적한 범정부 데이터 라이브러리도 세운다. 정부는 데이터 표준화와 가이드라인을 배포하고, 정부사업에서 민간과 협력해 일관된 형태로 데이터를 생산할 방침이다. 실데이터의 절대적 부족을 해결하기 위해 가상환경에서 저렴하게 데이터를 생산하는 합성데이터 인프라도 만든다. 물리법칙에 맞는 대량의 합성데이터를 생성할 수 있는 월드모델을 개발하고, 현실세계를 구현한 디지털트윈을 활용해 합성데이터를 생산한다는 계획이다. 정부는 내년부터 매년 AI 로봇을 1000대씩 사업장에 배치한다. 로봇 형태는 휴머노이드 등 다양하다. 형태에 집착하기보다 산업 환경에 맞는 로봇을 우선 배포한 다음 데이터를 확보해 2028년 휴머노이드를 선보인다는 의도로 풀이된다. 하드웨어 개발에도 힘을 쏟는다. 국내 로봇 3대 취약 부품인 액추에이터, 로봇손, 센서 연구개발(R&D)을 지원하고, 로봇 맞춤형 반도체·배터리를 개발한다. 또 로봇을 자체 생산할 여력이 부족한 스타트업을 지원하기 위해 새만금에 로봇 파운드리를 구축한다. 로봇 파운드리 구축에는 현대자동차그룹이 참여한다. 인력 양성과 금융 지원도 병행한다. 범부처가 협업해 향후 5년 간 로봇 전문인력 1만명을 배출하고, 국민성장펀드 등으로 기업의 신증설 투자자금을 지원할 계획이다. 산업부는 "대규모 투자와 산학연의 모든 역량을 결집해 3년 내에 세계 최고 수준의 독자 피지컬 AI 파운데이션 모델을 개발하겠다"고 말했다.

2026.06.29 16:06진운용 기자

한국데이터산업진흥원 "데이터로 중소·소상공인 지원"

한국데이터산업진흥원(원장 양재수)이 '2026년 AI·데이터 문제해결은행 운영·기능 고도화'를 추진, 오는 12월경 서비스에 나선다. 데이터 활용에 어려움을 겪는 중소기업·스타트업·소상공인을 위한 것이다. 과학기술정보통신부와 한국데이터산업진흥원이 운영하는 'AI·데이터 문제해결은행(https://kdata.or.kr/datahub)'은 데이터·AI 정부지원 사례 등을 통해 축적한 데이터를 기반으로 중소기업과 소상공인이 경영 현장에서 직면하는 비즈니스 현안을 스스로 해결할 수 있게 지원한다. 데이터 활용에 어려움을 겪는 중소기업·스타트업·소상공인을 대상으로 ▲데이터 활용사례 찾기 ▲맞춤형 데이터레시피 검색·생성 ▲워크스튜디오(분석도구) 등의 서비스를 제공한다. 2025년까지 실사례를 확보하고 재가공 절차를 거쳐 활용사례 2460건과 데이터레시피 1248건을 포털에 제공하고 있다. 올해는 추가적으로 활용사례 900여건과 AI·데이터레시피 1200여건을 확보할 예정이다. 서비스 이용 과정에 어려움이 있으면 온라인 신청을 통해 데이터 기획·분석 전문가의 맞춤형 지원을 받을 수 있다. 기존 포털은 텍스트 및 사례 중심 운영 방식과 전문가 중심의 복잡한 분석 UI를 채택, 데이터 비전문가인 일반 사용자가 실무에 쉽게 접근하기에는 진입 장벽이 있다는 게 진흥원 판단이다. 이에, 진흥원은 포털 한계를 극복하고 개편하기 위해 '2026년 AI·데이터 문제해결은행 운영 및 기능 개선 용역' 사업을 발주했고, 과업을 크게 대화형 분석 서비스와 실행형 AX 서비스 제공으로 세분화, 추진한다. 이번 사업의 핵심 과업은 생성형AI와 AI에이전트 기술을 접목한 '대화형 분석 서비스' 구현이다. 기존의 사용자 검색 및 탐색 중심 구조에서 완전히 탈피, 사용자가 자연어로 질문하거나 데이터를 업로드하는 것만으로 문제 진단부터 분석, 결과 해석, 실행 전략 도출까지 전 과정을 AI가 스스로 수행한다. 해당 시스템은 오케스트레이터(마스터에이전트) 기반 구조로 동작하며, 질문 의도를 파악해 문제 유형을 자동 분류한 뒤 레시피 검색·데이터 분석·결과 요약 등을 담당하는 전문도구(서브에이전트)들이 협업, 최적의 결과를 도출한다. 또한, 내부 DB와 레시피 저장소, 외부 시스템을 MCP(Model Context Protocol) 표준 프로토콜 기반으로 실시간 연계했다. 오케스트레이터(Orchestrator)는 여러 AI 에이전트, 소프트웨어, 시스템을 지휘자처럼 관리하고 조율하여 복잡한 작업을 자동화하는 기술을 말한다. MCP는대규모 언어 모델(LLM)이 정보를 활용할 수 있게 하는 표준 방식이다. 올해 11월까지 고도화 추진 이후, AI·데이터 문제해결은행 포털은 복잡한 분석 도구 중심에서 '실행형 AX(AI 전환) 서비스'로 전환한다. 사용자는 더 이상 복잡한 분석 파이프라인을 설계하거나 난해한 통계 결과를 해석할 필요가 없다고 진흥원은 밝혔다. 예를 들어, 사용자가 “매출이 감소한 원인을 분석해줘” “재구매 가능성이 높은 고객을 찾아줘”와 같은 실제 업무 문제를 질문하면, AI가 등록된 데이터 레시피 중 연관성이 높은 것을 탐색해 분석을 수행한다. 이후 도출된 핵심 원인과 분석 결과는 사용자가 이해하기 쉬운 직관적인 자연어와 시각화 형태로 즉시 제공한다. 양재수 한국데이터산업진흥원장은 “핵심 과업인 생성형 AI기반 고도화를 통해 복잡한 통계 지식이 없는 중소기업과 소상공인도 검증된 분석 흐름을 따라 필요한 의사결정 정보를 손쉽게 확보할 수 있다”며 “'AI·데이터 문제해결은행'이 대한민국 모두의 '중소·소상공인을 위한 맞춤형 데이터 활용 플랫폼'으로 자리매김할 것으로 기대한다”고 말했다.

2026.06.28 17:02방은주 기자

남부발전, SPC·KOSA 손잡고 에너지 AI시대 연다

한국남부발전(대표 김준동)은 25일 한국소프트웨어저작권협회(SPC), 한국소프트웨어산업협회(KOSA)와 '발전 분야 AI-READY 데이터 거버넌스 수립 및 안전한 데이터 레이크하우스 구축을 위한 업무협약(MOU)'을 체결했다. 이날 협약은 세 기관이 인공지능(AI) 기반 디지털 전환에 맞춰 공공 데이터 활용에 필요한 안전성과 신뢰성·법적 안정성을 확보하고, AI 활용 기반을 체계적으로 마련하고자 추진됐다. 남부발전이 수립하려는 'AI-READY 데이터 거버넌스'는 AI가 데이터를 즉시, 안전하고 정확하게 학습·추론할 수 있도록 데이터의 품질·출처·메타데이터 등을 지속적으로 통제하고 관리하는 통합 체계이다. 구축하려는 '데이터 레이크하우스'는 비용 효율적 대용량 저장소인 데이터 레이크의 유연성과 빠른 분석을 지원하는 데이터 웨어하우스 관리 기능을 결합한 최신 데이터 플랫폼이다. 세 기관은 협약에 따라 ▲AI 학습용 데이터의 저작권 및 라이선스 사전 검증 ▲민간의 선진 데이터 거버넌스 운영 모델 도입 ▲공공 데이터 활용 활성화를 위한 제도 개선 과제 발굴 등 다양한 분야에서 협력할 예정이다. 남부발전은 안정적인 AI-READY 데이터 거버넌스 수립과 데이터 레이크하우스 구축을 위한 신뢰할 수 있는 검증 체계를 마련하고, 데이터 기반의 의사결정 체계를 한층 고도해 나갈 계획이다. SPC는 데이터와 소프트웨어의 지식재산권 관련 위험 요인을 사전에 식별하고 검증하는 역할을 한다. KOSA는 민간 기업의 데이터 활용 경험과 운영 노하우를 바탕으로 실무에 적합한 데이터 거버넌스 설계를 지원할 예정이다. 남부발전은 협약에 따른 시너지를 극대화하기 위해 다음 달 'AI-Ready 데이터 마련을 위한 전사 AI 데이터 경영 거버넌스 수립 용역'에 착수한다. 데이터 표준화와 품질관리·메타데이터 관리 체계 구축은 물론 AI 학습 데이터의 체계적인 관리 기반을 마련해 경영 전반의 인공지능 전환(AX)에 속도를 낸다는 방침이다. 남부발전은 공공기관 최초로 구축한 자체 생성형 AI인 KEMI(KOSPO Evolving Mind Innovation)를 활용해 데이터 기반의 업무 혁신을 추진하며, 자체 개발한 소프트웨어 가운데 일부를 대국민 서비스로 무료 개방할 계획이다. 김경민 남부발전 AX본부장은 “AI 시대를 맞아 공공 분야도 AI와 데이터 기반의 의사결정이 중요해지고 있다”며 “이번 협약을 계기로 단순한 기술 도입을 넘어 안전하고 지속 가능한 데이터 생태계를 조성하고, 발전 분야에서 AI와 데이터 활용의 새로운 기준을 만들어 나가겠다”고 말했다.

2026.06.25 18:03주문정 기자

조준희 "AI는 승자독식 시장…정부·기업·산업계 힘 모아야"

"인공지능(AI) 시대는 승자독식 시장입니다. 글로벌 시장에서 생존하기 위해선 정부와 기업, 산업계가 연대해 한국형 피지컬 AI 생태계를 구축해 경쟁력을 갖춰야 합니다. 조준희 한국인공지능·소프트웨어산업협회장(KOSA)은 19일 서울 더플라자 호텔에서 열린 '2026년 피지컬 AI 얼라이언스 2기 개편 방향 및 확대 운영 방안' 축사에서 이같이 밝혔다. 피지컬 AI 얼라이언스 공동 의장으로 선임된 조 회장은 피지컬 AI 얼라이언스의 존재 이유로 '연대'를 꼽았다. 그는 "정부 역할이 있고 기업 역할이 있지만 AI 시대에는 각자 움직여서는 안 된다"며 "정부와 기업, 협회가 하나의 완성형 산업 생태계를 만들어야 한다"고 말했다. 특히 AI 산업이 소수 기업 중심으로 재편되는 점을 언급하며 핵심 기술 확보의 중요성을 강조했다. 그는 "한국형 월드모델(World Model)과 로보틱스 파운데이션 모델이 없다면 국내 기업들은 결국 해외 빅테크 플랫폼에 종속될 수밖에 없다"고 지적했다. 조준희 회장은 한국이 보유한 경쟁력으로 고대역폭메모리(HBM)과 제조 데이터를 제시했다. 그는 "엔비디아도 한국의 HBM 공급 없이는 경쟁력을 유지하기 어렵고, 미국도 한국 수준의 제조 데이터를 확보하지 못하고 있다"며 "이 같은 강점을 바탕으로 월드모델, 버티컬 파운데이션 모델, NPU 등 AI 핵심 기술을 함께 육성해야 한다"고 말했다. 이어 "피지컬 AI는 대한민국이 AI 3강 국가로 도약할 수 있는 중요한 기회"라며 "산업계와 정부가 힘을 모아 AI 강국 실현에 나서야 한다"고 강조했다.

2026.06.19 11:14남혁우 기자

임우형 LG AI연구원장 "제조 데이터, AI 핵심 자산"…소버린 AI로 통제권 확보해야

"한국 제조 데이터와 노하우는 글로벌 빅테크에게도 매력적인 자산입니다. 협업을 하면서도 우리가 컨트롤할 수 있는 기술 통제권을 잃지 않아야 합니다. 임우형 LG AI연구원장은 18일 강원 춘천 엘리시안 강촌에서 열린 '제3회 한국인공지능·소프트웨어산업협회(KOSA) 리더스 포럼' 기조강연을 발표했다. 이 발표에서 그는 글로벌 빅테크 공세 속에서 제조 데이터 주권을 지켜내기 위한 '실리적 소버린 AI'가 필요하다고 강조했다. 임 원장은 최근 글로벌 AI 트렌드로 '에이전틱 AI'와 '피지컬 AI'를 꼽았다. 이로 인해 AI가 단순 반복 업무를 대체할 것이라는 예측과 달리, 현재는 금융·투자, 마케팅, 컨설팅, 법률 등 화이트칼라 전문가 영역이 직격탄을 맞고 있다는 분석이다. 대표적으로 서비스형 소프트웨어(SaaS) 기업에서 제공하는 서비스 상당 부문을 AI 에이전트가 수행할 것으로 우려되면서 주가가 대폭 하락 중이다. 더불어 빅테크에 과제를 맡기는 대신 직접 합작법인(JV)을 설립해 AI를 내재화하는 추세다. 제조·물류 현장에서는 로봇이 3교대로 200시간 동안 무중단 작업을 수행하며 패키지 25만 개를 처리하는 등 피지컬 AI가 실제 투입 단계까지 고도화됐다. 몸값이 치솟던 실리콘밸리 소프트웨어 엔지니어들의 상황도 역전됐다. 임우형 원장은 이러한 변화에 대응하기 위해 실제 산업 현장의 문제를 해결하는 전문가 AI를 지향하며 초거대 AI '엑사원' 생태계를 확장하고 있다고 설명했다. 기술적 성과로 독자 모델 'K-엑사원1(KX1)'과 경량화 모델 '엑사원 5'를 제시했다. KX1은 정부 주도 독자 AI 파운데이션 모델 프로젝트에서 236B 사이즈의 전문가 혼합(MoE) 구조로 개발돼 종합 평가 1위를 차지했다. 엑사원 5는 KX1 대비 크기가 7분의 1 수준이지만 성능을 근접하게 끌어올렸다. 자체 개발한 비전 인코더를 통합해 AI가 스스로 다양한 문서를 읽고 판단할 수 있다. 산업별 적용 사례도 다양하다. 그룹 내 사무직 8만명이 활용 중인 엔터프라이즈 AI 에이전트 '체넥사원'은 심층 리서치와 리포트 및 코드 생성을 보조한다. LG화학 석유화학 공장에는 AI 에이전트를 도입해 복잡한 원료 배분과 생산 스케줄링을 최적화하고 숨겨진 영업이익을 발굴했다. 바이오·의료 분야에서는 암 환자의 병리 이미지와 유전자 정보를 결합·분석해 특정 약물의 투약 효과를 예측하는 모델을 개발했다. 금융 시장에서는 런던증권거래소(LSEG)와의 협업으로 뉴욕 증시 5000여 개 기업의 실적과 뉴스를 자동 분석해 미래 전망 보고서를 전체 자동화로 생성하는 데이터 상품을 상용화했다. 임 원장은 이러한 성과를 거둘 수 있었던 핵심 요인으로 단순한 기술 경쟁을 넘어 실제 현장의 난제를 해결하는 '전문가 AI(Expert AI)' 전략을 꼽았다. 이어 앞으로 빅테크 중심의 AI 시장에서 경쟁력을 유지하기 위해선 한국 산업계가 가진 제조 노하우와 데이터의 가치를 지켜내야 한다고 당부했다. 임우형 원장은 "구글이 AI를 독점할 것 같던 시장 판도도 순식간에 바뀌었다"며 "결코 늦었다고 좌절할 필요가 없으며, 어떻게 미래를 준비할지가 중요하다"고 조언했다. 이어 "2030년이 되면 불 꺼진 공장이 보편화되고 연구개발(R&D) 난제들이 혁신적으로 풀리는 등 변화가 찾아올 것"이라며 "AI가 모든 것을 할 수 있게 진화하더라도 기술과 사회 발전의 중심을 잡고 올바른 방향을 주는 것은 인간의 역할"이라고 강조했다.

2026.06.18 18:19남혁우 기자

물류문제도 AI로 해결…국토부, 청년·일반 국민 대상 해커톤 개최

인공지능(AI)을 활용해 배송 지연·물류 효율 저하 등 물류 현장 문제를 해결할 아이디어를 찾는 전국 단위 물류 해커톤이 열린다. 참가자들은 실제 물류기업 데이터를 활용해 AI 서비스를 개발, 경쟁을 치른다. 국토교통부는 물류산업의 선진화와 실전형 AI 전문인력 양성을 위해 물류산업진흥재단과 함께 'MOVE-AI Challenge 2026' 물류 해커톤을 개최한다. 17일부터 본격적인 참가자 모집에 나선다. 국토부 관계자는 “물류 현장 실제 데이터를 활용해 새로운 정책 아이디어를 발굴하고, 실무역량을 갖춘 우수 인재를 물류분야로 유입할 수 있는 상호 기회의 장으로 마련했다”고 밝혔다. 해커튼은 17일 참가자 모집을 시작으로 워크숍(7월 22일), 본선(8월 중), 결선(8월 중) 순으로 총 3개월간 진행할 예정이다. 본선 당일 조별(3개조)로 2개팀(총 6개팀)을 선발해 결선대상자를 선발하고, 최종 결선에서 팀별 발표를 통해 수상대상자를 최종 결정한다. 결과물은 누구나 활용할 수 있도록 오픈소스 방식으로 공개한다. 올해 해커톤에는 카카오모빌리티·현대글로비스·한국철도공사(코레일)의 실제데이터를 기반으로 한 문제를 출제해 대회 실전성을 높일 계획이다. 참가자는 팀(5인이하)을 구성해 참여 물류기업 현업 데이터와 관심 키워드를 바탕으로 구글 클라우드 API 등을 활용해 AI 기반 물류 최소기능제품(MVP)을 개발한다. 원활한 기술 구현을 위해 참여팀에는 개발자 커뮤니티 전문가들이 참여하는 Build with AI 워크숍을 지원한다. 대회기간 물류기업 현업 전문가들과 개발자 커뮤니티에서 물류 실무와 AI 기술 멘토링도 제공한다. 참가자 모집 기간은 17일부터 7월 10일 오후 6시까지다. 자세한 사항은 물류산업진흥재단 누리집에서 확인할 수 있다. 심지영 국토부 물류정책관은 “이번 해커톤은 물류현장의 실제문제를 AI로 해결해 보는 과정에서 실무형 인재를 키우는 의미 있는 자리”라고 밝혔다.

2026.06.17 10:46주문정 기자

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