• ZDNet USA
  • ZDNet China
  • ZDNet Japan
  • English
  • 지디넷 웨비나
뉴스
  • 최신뉴스
  • 방송/통신
  • 컴퓨팅
  • 홈&모바일
  • 인터넷
  • 반도체/디스플레이
  • 카테크
  • 헬스케어
  • 게임
  • 중기&스타트업
  • 유통
  • 금융
  • 과학
  • 디지털경제
  • 취업/HR/교육
  • 생활/문화
  • 인사•부음
  • 글로벌뉴스
  • AI의 눈
ZDPick
국감2026
인공지능
IT'sight
칼럼•연재
포토•영상

ZDNet 검색 페이지

'산업 데이터'통합검색 결과 입니다. (113건)

  • 태그
    • 제목
    • 제목 + 내용
    • 작성자
    • 태그
  • 기간
    • 3개월
    • 1년
    • 1년 이전

양재수 데이터산업진흥원장 "고품질 데이터 발굴 및 확산 매진"

"고품질 데이터 발굴 및 확산을 위한 핵심 사업들을 적극 추진 중입니다." 한국데이터산업진흥원장 양재수 원장은 15일 국회서 열린 과학기술정보방송통신위원회 국정감사인사말에서 "올해 AI 시대에 맞는 비전·전략을 새롭게 수립하고, 기관의 AI·데이터 핵심 사업들과 연계를 통해 3대 중점 추진 방향을 마련해 추진 중"이라며 이 같이 밝혔다. 이날 한국데이터산업진흥원을 비롯해 정보통신산업진흥원(NIPA), 한국인터넷진흥원(KISA), 소프트웨어정책연구원 등 과기정통부 관할 ICT 기관들이 국감을 받았다. 한국데이터산업진흥원은 국가 핵심과제인 'AI 3대강국 실현'의 근간이 되는 '데이터 산업 생태계 조성'을 지원하는 전문기관이다. 수요기업의 AI·디지털 전환에 필수적인 AI학습 데이터와 산업별 데이터 등을 기업 맞춤형으로 제공하는 '데이터 바우처'를 중점 추진 중이다. 특히, 올해에는 데이터 기획부터 설계·가공·분석 등 데이터 활용 전 과정을 지원 중이며, 공모 결과 18대 1이 넘는 경쟁률을 기록 하는 등 업계에서 매우 높은 반응을 이끌어 냈다고 이날 양 원장은 설명했다. 이어 "현재는 기업들의 데이터 바우처 지원 이외에도, 누구나 개방형 AI학습 데이터 활용이 가능할 수 있게, 공개·활용 부문도 신설·운영하고 있다"고 덧붙였다. 또 양 원장은 안전·신뢰 기반 데이터 활용을 위한 핵심 사업들도 중점 지원 중이라면서 "미개방 데이터를 안전하게 분석·활용할 수 있는 지역별 '데이터 안심구역' 운영으로, AI 실증·혁신 활용 확대와 산업적·공익적 활용 활성화가 될 수 있도록 지원하고 있다"면서 "특히, 올해에는 안심구역과 규제샌드박스 제도 연계 등 23건의 활용 수요를 발굴해 이를 안심구역 내에서 안전하게 활용할 수 있게 실증 특례도 지원해 나아가고 있다"고 전했다. 이외에 진흥원은 기업·기관들이 보유한 데이터를 기반으로 버티컬 AI 적용을 위한 데이터 활용 실효성을 검증하고, 사업화 전주기 맞춤형 컨설팅·교육 등을 제공하는 '기업 마이데이터 기반 조성' 사업도 추진하고 있다. 양 원장은 "데이터 산업 생태계 조성을 위해 법·제도 기반 지원 사업과 함께 기업 경쟁력 강화 및 전문인력 양성을 지원 중"이라고 소개했다. 이를 위해 데이터 산업법에 따른 핵심 제도인 기업보유 데이터를 투·융자 거래나 자산화로 활용할 수 있게 가치평가 수수료를 지원하는 '데이터 가치평가' 지원 사업과 기업 보유 데이터 품질인증 및 품질 고도화를 지원하는 '데이터 품질관리' 지원 사업을 추진중이라고 밝혔다. 또 중소·스타트업 DX·AX 역량 강화를 위해 AI·데이터 활용 실사례를 효율적으로 축적·제공하고, 기업 스스로 데이터를 분석·활용할 수 있는 핵심 서비스인 'AI·데이터 문제해결은행'도 중점 운영하고 있다고 말했다. 양 원장은 "아울러, AI·데이터 전문인력 확산을 위해 국가기술자격인 '빅데이터분석기사' 등 총 4종의 데이터 자격검정을 운영 중으로, 올해에는 8만명 이상의 데이터 전문인력 배출을 목표로 하고 있다"면서 "오늘 국정감사를 통해 여러 의원님께서 지적해 주신 말씀이나 제언들은 앞으로 진흥원이 추진하는 사업에 충실히 반영하겠다"고 밝혔다. 한편 이날 국감에는 양 원장 외에 이재진 경영기획본부장, 조수완 데이터·AI활용본부장, 김동 일 데이터산업기반본부장, 이정현 AI데이터지원·자격검정본부장, 김선영 AX데이터정책실장, 장기정 감사실장 등이 배석했다.

2026.10.15 11:42방은주 기자

여러 국산 AI 반도체 하나로 묶는다…'AI-MDC' 산업 확산 시동

국산 인공지능(AI) 반도체를 활용한 마이크로 데이터센터(MDC) 기술이 제조·의료·공공 등 실제 산업 현장으로 확산될 전망이다. 한국인공지능클라우드산업협회(KACI)는 지난 1일 서울 양재 엘타워에서 'AI-MDC 기술개발 과제 성과공유회'를 개최하고 국산 AI 반도체 기반 마이크로 데이터센터 개발과 클라우드 연동, 운영 플랫폼, AI 서비스 실증 등 주요 연구개발 성과를 공개했다고 2일 밝혔다. AI-MDC는 국산 AI 반도체를 기반으로 AI 연산에 필요한 서버와 네트워크, 운영·관리 환경 등을 랙 단위의 마이크로 데이터센터로 구현하는 기술이다. 대규모 중앙집중형 데이터센터에만 의존하지 않고 제조 현장이나 병원, 공공시설 등 AI 연산이 필요한 곳과 가까운 위치에 컴퓨팅 자원을 배치하는 것이 특징이다. 이번 연구개발은 국산 AI 반도체 기반 마이크로데이터센터 확산 사업의 일환으로 추진되고 있다. 빠르고 유연하면서 안전하고 비용 효율적인 올인원 마이크로 데이터센터 구현이 목표다. 전체 사업은 ▲국산 AI 반도체 기반 MDC 개발 ▲MDC 연동 스케일아웃 클라우드 ▲MDC 운영·확산 기술 ▲MDC 활용 AI 서비스 개발 등 4개 세부과제로 구성됐다. 한국전자통신연구원(ETRI)이 사업을 총괄하고 각 연구기관이 인프라와 클라우드, 운영 소프트웨어, AI 서비스 기술을 연계해 개발 중이다.. 분산된 여러 AI-MDC를 하나의 클라우드처럼 활용하는 기술도 개발한다. 이노그리드를 중심으로 여러 마이크로 데이터센터의 컴퓨팅 자원을 통합 관리하고 AI 워크로드에 따라 필요한 자원을 배포·확장할 수 있는 스케일아웃 클라우드 환경을 구축하고 있다. 서로 다른 국산 AI 반도체를 하나의 환경에서 활용하기 위한 'AI 서비스 오픈 플랫폼' 개발도 추진한다. 이종 AI 반도체를 지원하는 소프트웨어개발키트(u-SDK)를 비롯해 다중 AI 모델 최적화 구동 기술, AI-MDC 전용 저장소, 데이터센터인프라관리(DCIM) 연계 모니터링, 거대언어모델(LLM) 기반 사용자 포털 등을 개발할 계획이다. 개발 기술은 의료·제조·공공 분야에서 실증한다. 의료 분야에선 환자가 스마트폰으로 촬영한 호흡재활 영상을 AI-MDC에서 분석해 자세와 관절 각도를 판별하고 올바른 재활 동작 여부를 실시간으로 안내하는 서비스를 검증한다. 제조 분야에선 조선소의 협업형 지능형 자율이동로봇(AMR)에 AI-MDC를 적용한다. 작업자 검출과 재식별·추종, 자연어 명령, 관제와 AI 모델 운영 등을 연계해 제조 현장에서 활용 가능성을 확인할 방침이다. 공공 분야에선 비전언어모델(VLM)과 소형언어모델(sLLM)을 활용한 지능형 폐쇄회로(CC)TV 관제 서비스를 개발한다. 영상 속 객체를 검출·추적하고 VLM이 상황을 판단한 뒤 sLLM을 통해 자연어 검색과 질의응답까지 지원하는 방식이다. 연구진은 산업별 AI 모델을 국산 신경망처리장치(NPU)에 맞게 경량화·최적화한 뒤 AI-MDC와 연동 클라우드 환경에 탑재해 실제 현장에서 검증할 계획이다. 이를 통해 국산 AI 반도체에서 인프라와 플랫폼, AI 서비스, 현장 실증까지 연결되는 활용 생태계를 구축한다는 구상이다. 여준기 ETRI 본부장은 "AI-MDC는 국산 AI 반도체를 데이터센터에 적용하는 데 그치지 않고 다양한 AI 반도체와 클라우드, 운영 플랫폼, AI 서비스를 단일 환경에서 연계해 실제 산업 현장에서 활용할 수 있도록 하는 것이 핵심"이라며 "이번 연구개발을 통해 국산 AI 반도체가 다양한 산업의 AI 서비스로 이어질 수 있는 기술적 기반과 활용 생태계를 만들어 나가겠다"고 밝혔다. 이어 "제조·의료·공공 등 다양한 현장의 실증 결과를 기술개발에 지속적으로 반영하고, AI-MDC 구축과 운영에 필요한 소프트웨어와 개발환경을 함께 개방·확산함으로써 국산 AI 반도체와 AI 인프라 산업의 활용 기반을 확대해 나갈 계획"이라고 덧붙였다.

2026.10.02 14:33한정호 기자

AI 도입 넘어 성과로…코오롱베니트, 기업 AX 실행전략 한자리에

코오롱베니트가 기업의 인공지능 전환(AX)을 실제 비즈니스 성과로 연결하기 위한 전략과 사례를 공유한다. 제조부터 데이터 분석, 기업용 소프트웨어까지 산업 현장에서 축적한 AX 경험을 공개하고 고객별 환경에 맞는 실행 전략을 제시한다는 계획이다. 코오롱베니트는 오는 13일 서울 용산구 서울드래곤시티에서 '코오롱베니트 AX 부스트 서밋 2026'을 개최한다고 1일 밝혔다. AX 부스트 서밋은 코오롱그룹의 AX 전문기업인 코오롱베니트가 매년 개최하는 행사다. 지난해 처음 열린 행사에는 1000여명의 고객이 사전 등록했으며 300개가 넘는 기업의 재직자가 참여했다. 올해 행사는 '고객의 AX Journey'를 주제로 열린다. 단순히 AI 기술을 도입하는 것을 넘어 실제 업무와 사업 성과로 연결하기 위한 실행 전략을 집중적으로 다룬다. 오전 세션에선 강이구 코오롱베니트 대표의 개회사에 이어 장재용 본부장이 'FROM AI TO VALUE: AI를 도입하는 기업에서, AI로 성과를 만드는 기업으로'를 주제로 발표한다. 기업이 AI를 실제 업무와 사업 성과로 연결하기 위해 필요한 전략과 방향을 소개할 예정이다. 실제 기업들의 AX 추진 경험도 공유한다. 코오롱인더스트리와 SK AX, 서우산업·서우첨단소재가 연사로 참여해 각 기업이 AX를 추진한 과정과 현장 경험을 소개하고 AI 기술을 실질적인 비즈니스 변화로 연결한 사례를 발표한다. 김대식 KAIST 교수는 'AGI 시대 리터러시와 리더십'을 주제로 기조 강연에 나선다. 생성형 AI에서 범용인공지능(AGI)으로 확장되는 기술 환경을 살펴보고 기업과 조직의 리더에게 필요한 AI 리터러시와 대응 방향을 제시할 예정이다. 오후에는 데이터·애널리틱스, AX 저니, 엔터프라이즈 서비스 등 3개 전문 트랙이 운영된다. 데이터 활용과 AI 도입·운영부터 제조 현장 혁신, 기업 핵심 업무 혁신까지 산업별 AX 실행 방안을 다룬다. 데이터·애널리틱스 트랙에선 자연어 기반 데이터 분석과 AI 활용을 위한 데이터 플랫폼 구축 방안을 비롯해 제조 현장의 품질 예측과 공정 제어, 생산계획 최적화, 자율제조 구축·확산 사례 등을 소개한다. AX 저니 트랙에선 코오롱베니트의 AI 얼라이언스를 기반으로 한 제조 AX 추진 사례와 AX 플랫폼 '엑시드(AXeed)'를 선보인다. 비전 기술을 활용한 산업 현장 AX 사례와 코히시티의 생성형 AI 기반 백업 데이터 검색·분석, IBM의 AI 에이전트 기반 업무 자동화·통합 운영 전략도 다룬다. 엔터프라이즈 서비스 트랙에서는 SAP 전사적자원관리(ERP)의 AI 적용 전략과 SAP 비즈니스 데이터 클라우드(BDC)를 활용한 데이터·AI 혁신, SAP S/4HANA 전환 전략 등을 공유한다. AI 기반 인사관리와 재무·공시 데이터 구축, 지속가능성 솔루션을 활용한 ESG 공시 대응 등 기업 업무 전반의 AX 방안도 소개할 예정이다. 강이구 코오롱베니트 대표는 "기업 AX는 단순히 새로운 기술을 도입하는 데 그치지 않고 비즈니스의 고민을 정확히 정의하고 실질적인 변화와 성과를 만들어 가는 과정"이라며 "이번 행사가 고객에게 다양한 산업의 AX 실행 경험과 인사이트를 나누며 각자 환경에 맞는 성공적인 AX 여정을 설계하는 계기가 되길 희망한다"고 밝혔다.

2026.10.01 16:07한정호 기자

AI 승부, GPU만으론 안 된다…클라우드 빅테크 한자리에

인공지능(AI) 인프라 경쟁의 무게중심이 그래픽처리장치(GPU) 확보에서 AI 데이터센터(AIDC)와 클라우드·플랫폼을 결합한 서비스 경쟁으로 이동하고 있다는 분석이 나왔다. AI 활용이 학습에서 추론과 에이전트로 확대되는 만큼 전력·냉각·네트워크뿐 아니라 실제 AI 서비스를 안정적으로 운영할 수 있는 소프트웨어 역량까지 갖춰야 한다는 제언이다. 공용준 KT클라우드 전무는 1일 서울 양재 엘타워에서 열린 'AI-클라우드 빅테크 2026'에서 "현재 AI 인프라의 가장 큰 병목은 데이터센터와 전력"이라며 "GPU를 확보하는 것만으론 AI 서비스를 구현하기 어려운 만큼 클라우드와 플랫폼까지 함께 갖춰야 한다"고 강조했다. 공 전무는 최근 AI 인프라 시장의 병목이 GPU에서 데이터센터로 이동하고 있다고 진단했다. GPU 공급 상황은 개선되고 있지만 데이터센터를 구축하는 데 최소 2~3년이 걸리는 만큼 GPU를 확보하기에 앞서 데이터센터 용량을 선점하려는 움직임이 나타나고 있다는 설명이다. AIDC의 경쟁 기준도 달라질 것으로 전망했다. 단순히 전력과 GPU를 확보하는 데 그치지 않고 AI 서비스를 위한 클라우드와 운영 플랫폼, 네트워크, 안정성 등을 함께 갖춰야 한다는 것이다. AI 서비스가 일상과 기업 업무에 깊숙이 들어오면서 장애 대응과 GPU 스케줄링, 서비스 모니터링 등 운영 역량의 중요성도 커지고 있다. 공 전무는 "AI 서비스가 우리 삶의 한 축으로 자리 잡으면서 기존 IT에서 중요했던 서비스 연속성도 중요해지고 있다"며 "GPU를 효율적으로 스케줄링하고 AI 서비스를 모니터링하는 것은 물론 장애에 대비한 복구 체계까지 마련해야 한다"고 말했다. 박운영 HPE 상무는 AI 시장이 학습 중심에서 추론과 실제 서비스 적용 단계로 이동하면서 기업의 인프라 구축 방식도 달라질 것으로 내다봤다. 기업들이 더 많은 GPU를 확보하는 것보다 AI를 실제 서비스에 적용하고 투자 대비 성과를 만드는 방안을 고민해야 할 시점이라는 설명이다. 특히 에이전틱 AI 확산에 따라 토큰 사용량과 비용 부담이 늘면서 퍼블릭 클라우드에서 시작한 AI 워크로드 일부를 온프레미스나 하이브리드 환경으로 옮기려는 수요가 늘어날 것으로 전망했다. 기업 데이터 보호와 AI 주권에 대한 요구 역시 프라이빗 AI 인프라 수요를 키우는 요인으로 꼽았다. 박 상무는 "이제는 더 많은 GPU를 사야 할지를 고민하기보다 AI를 어떻게 실제 양산에 적용할 수 있을지, 무엇이 문제인지 살펴봐야 할 시점"이라며 "AI에 투자한 비용을 실제 성과로 연결하는 것이 중요해지고 있다"고 말했다. 네이버클라우드도 추론 수요 확대가 AIDC와 AI 팩토리 시장의 성장을 이끌 것으로 전망했다. 김지훈 네이버클라우드 이사는 대규모 GPU 수요가 과거 AI 모델 학습을 중심으로 발생했다면, 최근에는 실제 서비스를 위한 추론 영역으로 빠르게 확대되고 있다고 밝혔다. AI 에이전트와 피지컬 AI 확산까지 더해지면서 AIDC 수요가 일시적인 흐름에 그치지 않을 것이라는 관측이다. 네이버클라우드는 이를 겨냥해 엔비디아와 AI 팩토리 사업을 확대할 계획이다. 대규모 GPU와 고속 네트워크를 제공하는 AI 클라우드 역량에 기존 클라우드의 인증·네트워크·스토리지와 AI 모델·서비스 운영 경험을 결합한다는 전략이다. 글로벌 AI 기업에는 대규모 전용 인프라를, 국방·금융 등 보안 요구가 높은 분야에는 폐쇄형 클라우드 환경을 제공하는 방식이다. 김 이사는 "AI 팩토리는 국가 전체의 AI 수요를 감당하고 경제·산업·사회 전반에 필요한 지능을 대규모로 생산하는 핵심 인프라"라며 "AI 팩토리를 확보했는지, 누가 그 주도권을 갖고 있는지가 한 나라의 경쟁력을 좌우할 것"이라고 강조했다.

2026.10.01 14:16한정호 기자

세미파이브, 모빌린트와 산업 로봇용 AI 반도체 개발 계약 체결

맞춤형 반도체(ASIC) 기업 세미파이브가 AI 반도체 스타트업 모빌린트와 손잡고 산업용 로봇에 특화된 AI 반도체 개발에 나선다고 1일 밝혔다. 정부의 'K-온디바이스 AI 반도체 기술개발' 과제로 추진되는 이번 협력은 단순 설계를 넘어 실제 상용 제품 출시까지 목표로 한다. 두 회사는 외부 통신망이나 중앙 서버 연결이 불투명한 오지·야외 현장에서도 스스로 고성능 알고리즘을 구동하는 로봇 전용 AI 칩을 구현할 계획이다. 향후 해당 반도체는 농업용 로봇 등에 탑재돼 실시간 센서 정보 분석과 비전 데이터 처리를 전담하게 된다. 이번 프로젝트는 초기 기획 단계부터 세미파이브의 대표 서비스인 '스펙 핸드오프(Spec Hand-off)' 공정이 적용된다. 고객사가 요구하는 목표 성능치만 제시하면, 세미파이브가 세부 회로 구성부터 패키징, 수율 검증, 양산 관리까지 통합 수행하는 형태다. 이를 통해 개발 기간과 리스크를 대폭 줄인다는 전략이다. 신규 AI 칩에는 초고속 인터페이스 기술이 대거 포함된다. 차세대 저전력 메모리인 LPDDR6를 포함해 PCIe Gen6 규격과 칩간 인터페이스 표준인 UCIe-S가 적용된다. 칩렛 구조를 활용해 데이터 전송 병목을 해결하고, 야외라는 악조건 속에서도 초저전력으로 안정적인 구동이 가능하도록 설계된다. 이번 협력을 기점으로 세미파이브는 서버 중심의 AI 반도체 사업영역을 첨단 로보틱스 시장으로 본격 다변화할 방침이다. 조명현 세미파이브 대표는 "이번 수주는 데이터센터 및 엣지 AI 분야에서 축적해 온 세미파이브의 완결형 ASIC 기술 역량을 '로보틱스 AI' 영역으로 본격 확장하는 모멘텀"이라며 "맞춤형 반도체 선도 기업으로서 첨단 산업 분야 전반으로 영향력을 확대해 나가겠다"고 말했다.

2026.10.01 10:17전화평 기자

AI 기업 평가에 KODATA 활용…AIIA와 맞손

국내 인공지능(AI) 기업의 발굴과 성장 지원을 위해 산업계 네트워크와 기업데이터를 결합한 협력 체계가 마련됐다. 한국인공지능산업협회(AIIA)는 한국평가데이터(KODATA)와 AI 기업의 경쟁력 강화와 중소기업의 AI 전환 지원을 위한 업무협약을 체결했다고 30일 밝혔다. 이번 협약은 AIIA의 AI 산업 네트워크와 유망기업 발굴 역량에 KODATA의 기업정보·평가 역량을 결합하는 데 초점을 맞췄다. 양 기관은 데이터에 기반해 AI 유망기업을 발굴하고 기업의 성장 단계별 지원을 강화한다는 계획이다. 양 기관은 '이머징 AI+X 톱100' 사업과 AI 유망기업 발굴을 위한 협력체계를 구축한다. 또 데이터 기반 회원기업 발굴·관리와 성과분석을 위한 기업정보서비스를 지원하고 회원기업을 대상으로 신용·기술·ESG·안전보건평가 및 기업정보서비스 수수료를 우대할 예정이다. 특히 AIIA가 매년 선정하는 이머징 AI+X 톱100의 정량평가에 KODATA가 제공하는 기업데이터를 활용한다. 기업의 안정성·성장가능성·미래가치 등을 평가하는 데 객관적인 데이터를 보강해 기술력과 성장잠재력을 갖춘 AI 기업을 보다 체계적으로 발굴한다는 취지다. 협회 회원사에 대한 지원도 확대한다. 회원사는 KODATA의 신용·기술·ESG·안전보건평가와 기업정보서비스를 이용할 때 수수료 우대 혜택을 받을 예정이다. 구체적인 대상 서비스와 우대 범위 및 신청 절차는 양 기관의 실무 협의를 거쳐 별도로 안내된다. 양 기관은 AI 생태계 조성과 AI 기업의 지속적인 성장을 위한 공동사업과 공동연구도 추진한다. 협약 이후 실무협의체를 구성해 서비스 우대 방안과 데이터 활용 범위 등 세부 사항을 구체화할 예정이다. AIIA는 "AI 기업의 성장성과 잠재력을 제대로 발굴하기 위해 산업 현장에 대한 이해와 신뢰할 수 있는 기업데이터가 함께 뒷받침돼야 한다"며 "이머징 AI+X 톱100 평가 기반을 고도화하고 회원사들이 실질적으로 체감할 지원을 확대해 국내 AI 산업 생태계의 지속적인 성장에 기여하겠다"고 말했다.

2026.09.30 17:29이나연 기자

AI 인프라부터 서비스까지 한자리에…내달 1일 'AI-클라우드 빅테크' 개최

인공지능(AI) 경쟁이 모델 개발을 넘어 데이터센터·클라우드·플랫폼·서비스 전반으로 확산되는 가운데 국내외 AI·클라우드 기업들이 관련 기술과 전략을 공유하고자 한자리에 모인다. 한국인공지능클라우드산업협회(KACI)는 다음 달 1일 서울 양재 엘타워에서 '제3회 AI-클라우드 빅테크 2026'을 개최한다고 23일 밝혔다. 올해로 3회째를 맞는 행사는 '발전, 연결, 전환으로 여는 AI-클라우드'를 주제로 열린다. 생성형 AI에서 에이전틱 AI로 기술 경쟁이 확대되는 가운데 AI 인프라부터 플랫폼과 서비스까지 이어지는 기술 생태계와 산업 변화를 다룰 전망이다. 특히 AI 경쟁이 고성능 그래픽처리장치(GPU) 확보를 넘어 대규모 AI 워크로드를 처리하는 데이터센터와 클라우드, 플랫폼으로 확대되는 흐름에 주목한다. 실제 업무와 서비스에 AI를 적용하기 위한 서비스형 소프트웨어(SaaS)와 보안 기술도 주요 의제로 다룬다. 오전 기조강연에선 AI 인프라의 변화가 집중적으로 다뤄진다. 공용준 KT클라우드 전무는 'GPU를 넘어 AIDC로, AI 인프라 경쟁의 새로운 기준'을 주제로 GPU 확보 경쟁 이후 데이터센터 구축·운영 역량과 AIDC 전략을 소개한다. 박운영 HPE 상무는 기업이 AI를 실제 업무 환경에 도입하고 확장하기 위한 프라이빗 클라우드 AI 전략을 발표한다. 김지훈 네이버클라우드 이사는 네오클라우드와 하이퍼스케일러를 아우르는 AI 팩토리를 중심으로 새로운 AIDC 전략을 공유한다. 오후에는 AI 인프라를 실제 서비스와 업무로 연결하기 위한 기술이 소개된다. 권경민 이노그리드 전무는 GPU에서 AI 서비스까지 연결하는 AI-PaaS의 역할을 다루고 박성혁 가온아이 상무는 AI 그룹웨어 '가온AI'를 중심으로 AI가 바꾸는 업무환경과 협업 방식을 소개한다. AI 운영과 보안 분야 발표도 이어진다. 정현석 올리브웍스 대표는 AI 플랫폼 환경의 보안 설계를, 고우주 나무AX 상무는 AI-PaaS와 AI옵스에서 AI 데이터센터로 이어지는 운영 전략을 발표한다. 이영수 디딤 부사장은 AI 데이터센터를 중심으로 인프라 산업 변화를 전망하고 권기석 영림원소프트랩 사업부장은 전사적자원관리(ERP)와 AI를 결합한 업무 혁신 전략을 공유한다. 국산 AI 반도체와 AI 업무환경도 주요 주제다. 여준기 한국전자통신연구원(ETRI) 본부장은 국산 AI 반도체를 활용한 AI 마이크로 데이터센터(AI-MDC) 기술을 소개한다. 김이곤 SK쉴더스 팀장은 AI 워크스페이스 확산에 따른 보안 아키텍처를, 이해석 폴라리스오피스 부사장은 도메인 특화 데이터와 소형언어모델(SLM)을 활용한 '에이전트 레디 SaaS' 전략을 발표한다. KACI는 이번 행사를 개별 기술 소개에 그치지 않고 AIDC와 GPU 등 AI 인프라에서 AI-PaaS와 AI옵스를 거쳐 SaaS와 업무환경, 보안으로 이어지는 기술 흐름을 살펴볼 수 있도록 구성했다고 밝혔다. 정부·공공기관과 기업 관계자는 AI 기술과 적용 사례를 비교하고 공급 기업과 도입·협력 방안을 논의할 수 있다. 행사장에는 참가 기업의 전시·홍보 부스도 마련되며 정부와 유관기관, 지자체·공공기관, AI·클라우드 기업과 산업계 관계자 등 약 300명이 참석할 예정이다. 김봉균 KACI 회장은 "AI 경쟁이 본격화되면서 이제 경쟁력의 기준은 AI 모델 자체를 넘어 이를 안정적으로 구현하고 확장할 수 있는 데이터센터와 클라우드, 플랫폼 역량으로 넓어지고 있다"며 "AI 산업이 성장하기 위해선 인프라·플랫폼·서비스가 유기적으로 연결되는 생태계가 함께 성장해야 한다"고 말했다. 이어 "이번 AI-클라우드 빅테크가 AI 인프라에서 플랫폼과 서비스까지 서로 다른 영역의 기업과 기술을 연결하고 이러한 연결이 실제 산업의 혁신과 새로운 비즈니스로 이어지는 자리가 되길 기대한다"며 "AI 도입과 전환을 고민하는 정부·공공기관 및 산업계 관계자들에게도 현재 기술 수준과 향후 방향을 확인할 수 있는 기회가 될 것"이라고 덧붙였다.

2026.09.23 13:46한정호 기자

정철 KACI ANP 위원장 "GPU·AI 모델만으론 부족…AI 정책에 플랫폼 넣어야"

"그래픽처리장치(GPU)와 데이터센터를 확충하고 훌륭한 인공지능(AI) 모델을 만드는 것만으로는 국가와 기업의 AI 경쟁력이 완성되지 않습니다. 인프라와 모델을 실제 산업 현장에서 쓸 수 있도록 연결하는 플랫폼이 반드시 필요합니다." 정철 한국인공지능클라우드산업협회(KACI) AI 네이티브 플랫폼(ANP) 분과위원회 위원장은 21일 서울 마곡 나무에이엑스 본사에서 지디넷코리아와 만나 이같이 강조했다. KACI는 최근 기존 서비스형 플랫폼(PaaS) 지원분과위원회 명칭을 ANP 분과위원회로 변경했다. 생성형 AI와 AI 에이전트 확산으로 기업의 관심이 단순 클라우드 전환을 넘어 AI 모델·데이터·GPU를 실제 업무와 연결하는 단계로 이동하면서 기존 PaaS 역할도 AI 개발·배포·운영 전반으로 확대해야 한다는 판단에서다. 기존 산업이 축적한 기술과 경험을 계승하면서 AI 시대 플랫폼 산업의 범위와 역할을 새롭게 정립하겠다는 취지다. "발전소 지어놓고 배전망 빠진 셈"…AI 정책에 플랫폼 넣어야 정 위원장은 국가 AI 정책에서 플랫폼을 독립적인 영역으로 다뤄야 한다고 짚었다. 현재 정부 투자가 GPU·데이터센터 등 인프라 확보와 AI 모델 개발에 집중된 반면 이를 기업의 실제 서비스로 연결하는 플랫폼에 대한 정책적 정의는 상대적으로 부족하다는 지적이다. 그는 이를 전력망에 비유했다. GPU와 데이터센터가 발전소이고 AI 모델이 여기서 생산된 전기라면 플랫폼은 이를 기업과 산업 현장까지 전달하는 배전망이라는 설명이다. 정 위원장은 "발전소를 아무리 많이 짓고 좋은 전기를 생산해도 이를 기업까지 전달하는 배전망이 없으면 실제 산업에서 활용하기 어렵다"며 "플랫폼 기업을 위한 예산이 필요하다는 게 아니라 AI 정책을 설계할 때 인프라와 서비스 사이에 플랫폼이라는 영역을 명확하게 정의해 달라는 것"이라고 밝혔다. 특히 자체 인력과 자본으로 AI 운영 환경을 구축하기 어려운 중견·중소기업에는 플랫폼 역할이 더욱 중요하다고 봤다. AI 시대에는 기존 PaaS가 담당했던 CPU·메모리·애플리케이션 관리를 넘어 고가의 GPU부터 모델, 데이터, 추론, AI 서비스 품질까지 통합적으로 관리해야 하기 때문이다. GPU 활용 효율이 대표적인 사례다. 플랫폼을 통해 GPU를 분할·공유하고 작업을 스케줄링하면 한정된 자원을 보다 효율적으로 활용할 수 있다. 정 위원장은 "GPU를 한 장 더 사는 것보다 이미 확보한 GPU를 최대한 효율적으로 사용하는 것이 훨씬 빠르고 비용도 적게 든다"며 "GPU를 나누고 배분하고 운영·관리하면서 활용률을 높이는 것이 AI 네이티브 플랫폼의 핵심 역할 가운데 하나"라고 말했다. 생성형 AI 특성상 지속적인 운영·관리도 필요하다. 기존 애플리케이션과 달리 정상 작동 중에도 환각 현상이 발생할 수 있고 모델 업데이트 주기도 빨라 지속적인 품질 관측과 재학습·배포가 요구된다. 정 위원장은 "AI는 서비스를 한번 배포했다고 끝나는 것이 아니라 계속 관찰하고 문제가 생기면 다시 학습하고 배포하는 과정이 반복된다"며 "새로운 모델과 기술을 기업이 바로 활용할 수 있도록 연결하고 운영하는 역할도 플랫폼이 담당해야 한다"고 강조했다. 외산 쓰더라도 갈아탈 수 있어야…플랫폼 종속 경계 정 위원장은 국내 AI 플랫폼 산업을 육성해야 하는 또 다른 이유로 선택권을 꼽았다. 글로벌 AI 모델과 클라우드를 활용하더라도 특정 사업자에 종속되지 않고 필요에 따라 모델과 인프라를 바꿀 수 있는 환경이 필요하다는 주장이다. 특히 데이터와 모델뿐 아니라 이를 운영하는 플랫폼까지 특정 기술에 종속되면 전환 비용이 더욱 커질 수 있다고 봤다. 그는 "오픈AI 챗GPT든 다른 해외 첨단 AI 모델이든 좋은 서비스를 사용하는 것은 문제가 아니다"라며 "중요한 것은 필요할 때 다른 모델이나 인프라로 쉽게 바꿀 수 있어야 한다는 것"이라고 말했다. 이어 "플랫폼까지 특정 기술에 종속되면 모델을 바꾸고 싶어도 운영 환경 전체를 다시 구축해야 할 수 있다"며 "쿠버네티스처럼 개방형 표준을 기반으로 이식성과 상호운용성을 확보해야 한다"고 덧붙였다. 국내 플랫폼 기업에도 기회가 있다고 짚었다. 미국 빅테크와 투자 규모나 생태계 자체로 경쟁하기는 어렵지만 국내 기업들은 지난 10여 년간 PaaS와 클라우드 네이티브 시장에서 기술과 구축 경험을 축적했다. 특히 공공·금융·의료처럼 규제와 보안 요구가 높고 온프레미스·프라이빗 클라우드 구축이 필요한 시장에선 강점을 발휘할 수 있다는 설명이다. 다만 GPU 자원을 분할·할당하는 관리 기술과 추론·데이터 최적화 등 AI 시대 새롭게 요구되는 일부 분야에서는 글로벌 기업과 격차가 있다고 인정했다. 정 위원장은 "미국은 관련 수요가 많아 기술 개발과 실증이 빠르게 이뤄졌지만 국내에는 그동안 수요 자체가 부족했다"며 "국내 기업도 실제 환경에서 기술을 검증하고 레퍼런스를 쌓을 수 있는 사업이 필요하다"고 밝혔다. 공공부터 플랫폼 별도 과업으로…금융·제조 등 산업별 확산 ANP 분과위원회는 플랫폼을 정부 AI 정책의 독립적인 영역으로 정립하는 데 우선적으로 나설 계획이다. 공공 AI 사업에서 플랫폼 구축을 별도 과업으로 명시하고 기술 중립적인 발주 체계를 마련하는 것도 주요 과제로 꼽았다. 현재 플랫폼 구축이 대형 시스템통합(SI) 사업에 포함되는 경우가 많아 전문기업이 직접 경쟁하거나 레퍼런스를 확보하기 어렵다는 이유에서다. 기존 수행 실적을 요구하는 발주 방식도 신기술 기업의 시장 진입을 어렵게 만드는 요인으로 지적했다. 정 위원장은 "공공사업을 발주할 때 플랫폼을 별도 과업으로 명시하고 특정 기업의 제품 사양이 아니라 필요한 기능과 성능을 중심으로 기술 중립적인 규격을 만들어야 한다"며 "여러 플랫폼 기업이 동일한 조건에서 기술력으로 경쟁할 수 있는 구조가 필요하다"고 강조했다. 산업별 특성을 반영한 플랫폼 구축도 필요하다고 봤다. 금융은 보안과 규제 준수, 제조는 축적된 산업 데이터 활용, 공공은 구축 속도와 비용 효율성, 의료는 민감한 데이터를 보호하기 위한 데이터 주권 등 요구사항이 서로 다르기 때문이다. 그는 국내 기업들이 PaaS와 클라우드 네이티브 분야에서 상당 기간 기술과 경험을 축적한 만큼, AI 네이티브 환경에 맞춰 기술을 고도화하고 충분한 레퍼런스를 확보하면 해외 시장 진출도 가능할 것으로 내다봤다. ANP 분과위원회도 정부·국회와 정책 협력을 확대하고 AI 네이티브 플랫폼의 산업·기술적 범위를 구체화할 계획이다. 공공사업의 기술중립성과 상호운용성·이식성을 강화하고 제조·금융·공공·의료 등 수요 산업과 플랫폼 기업을 연결해 실증과 사업화 기회를 확대한다는 방침이다. 정 위원장은 "국내 플랫폼 기업 몇 곳의 몸집을 키우는 것이 목표가 아니라 플랫폼을 통해 AI가 실제 기업의 업무 역량과 생산성을 높일 수 있도록 생태계를 만들 것"이라며 "정부 AI 정책에서 플랫폼의 역할이 명확하게 정의되고 국내에서 기술과 레퍼런스를 쌓는 선순환이 만들어진다면 향후 해외 시장에서도 경쟁할 수 있는 산업으로 성장할 수 있을 것"이라고 밝혔다.

2026.09.21 11:23한정호 기자

K-DATA→NIA, COMPA→NRF로 이관…과기정통부 7개 기관 기능개혁

한국데이터산업진흥원(K-DATA)이 한국지증정보사회진흥원(NIA)으로 흡수 통합된다. 또 과학기술사업화진흥원은 한국연구재단 부설기관으로 이전한다. 과학기술정보통신부는 총 8개 기관의 유사·중복 기능 일원화, 기관 간 연계성 강화 등을 위한 기능 개혁을 추진한다고 15일 밝혔다. 우선 K-DATA는 NIA 부설기관으로 통합한다. 인공지능(AI) 확산에 따른 데이터 정책 실행력을 강화하기 위해서다. 과학기술사업화진흥원(COMPA)도 한국연구재단(NRF) 부설 기관으로 이전한다. 과기정통부는 기초·원천 연구개발과 사업화 간 연계성이 강화될 것으로 기대했다. 한국연구재단에는 정보통신기획평가원(IITP)이 2019년 부설기관으로 이전했다. 현재 독립 법인으로 운용되고 있는 4개 지역 과학관법인(국립대구과학관·국립광주과학관·국립부산과학관·국립강원전문과학관)도 하나로 묶기 위해 (가칭)국립과학관재단을 신설한다. 4개 과학관은 과학기술 콘텐츠 전시, 교육 프로그램 운영 등의 기능을 개별적으로 수행 중이다. 과기정통부는 4개 법인을 통합해 전시콘텐츠 공동 기획, 소장자료 공동 활용 등을 통해 서비스 체계를 고도화할 계획이다. 또 연구개발특구진흥재단 자회사로 특구내 공공기관 시설관리·미화, 경비·안내 등을 담당하던 연구개발특구에프엔에스는 기능을 분리하기로 했다. 시설관리·미화 업무는 정부출연연구기관 자회사인 과학기술시설관리단으로, 경비·안내 업무는 정부출연연구기관 자회사인 과학기술보안관리단으로 이관해 유사 기능을 일원화하고 지역 사업장 관리의 효율성을 높여 나갈 계획이다. 이와함께 과기정통부는 별정우체국연금관리단을 우체국시설관리단 내 별정우체국연금 관리센터로 전환하기로 했다. 한편 한국과학기술기획평가원(KISTEP) 범부처통합연구지원시스템(IRIS)도 지난 달 한국과학기술정보연구원(KISTI)으로 이관하기로 하고, 양 기관간 이관 조건을 협의 중이다. 현재 이관 희망 인력은 대부분 비정규직으로 알려졌다. 과기정통부 측은 "통합에 필요한 관련 법령의 제·개정 등 법령 정비를 추진하는 한편, 직원 고용승계와 기존 처우 보장을 원칙으로 관계부처·지방정부·노동조합 등과 지속적으로 소통하며 통합 과정에서 제기되는 의견을 충분히 수렴해 나갈 계획"이라고 밝혔다.

2026.09.15 10:26박희범 기자

KOSA, 회원사 신용평가·기업정보 이용료 낮춘다

한국인공지능·소프트웨어산업협회(KOSA)가 한국평가데이터(KODATA)와 손잡고 인공지능(AI)·소프트웨어(SW) 기업의 지속 성장과 경쟁력 강화를 지원한다. KOSA는 KODATA와 지난 10일 서울 송파구 협회 본원에서 KOSA 회원사 네트워크와 기업정보 및 신용평가서비스 등을 연계하는 내용의 업무협약을 체결했다고 14일 밝혔다. 이번 협약에 따라 양 기관은 ▲회원사 신용평가 및 기업정보서비스 수수료 우대 지원 ▲데이터 기반 회원사 관리를 위한 기업정보 서비스 지원 등에 협력한다. 특히 한국평가데이터의 기업정보와 평가 전문성을 활용해 KOSA 회원사의 기업정보 활용과 각종 평가 서비스 이용 부담을 낮춘다. 이를 통해 회원사의 경영활동과 기업 경쟁력 강화를 뒷받침할 계획이다. 양 기관은 협약사항의 구체적인 이행을 위한 실무 협의를 이어가며 국내 AI·SW 기업의 성장과 산업 경쟁력 강화를 위한 지원을 단계적으로 추진한다. 조준희 KOSA 회장은 "국내 최고의 기업 신용조사·평가 전문기관인 한국평가데이터와 협업을 통해 회원사에 실질적이고 차별화된 혜택을 제공할 수 있게 됐다"며 "실질적인 회원 서비스를 발굴하고 공동 연구 등을 통해 AI·SW 산업 경쟁력 제고에 힘쓰겠다"고 말했다.

2026.09.14 10:34이나연 기자

[기고] 시장규모 너머의 가치 : 승강기, 규제대상 아닌 국가 기간산업으로 살려야

아파트·빌딩·지하철역 등 초고층·고밀도화한 현대 도시에서 승강기는 건물 내부를 잇는 유일한 수직 교통수단이다. 전체 산업 영역에서 차지하는 시장 규모나 매출 비중만 놓고 보면 상대적으로 작아 보일지 모른다. 승강기가 멈추는 순간 도시의 혈맥이 막히고 물류와 인적 이동이 마비된다. 승강기는 시장 규모를 뛰어넘는 대체 불가능한 '핵심 기간산업'이다. 정작 현실에서 승강기 산업이 받는 대접은 형편없다. 정부 정책은 산업을 육성하고 국산화 경쟁력을 키우는 데는 무관심한 채, 오직 '안전'만 명분으로 한 규제 일변도에 갇혀 있다. 겹겹이 쌓인 징벌적 규제와 행정적 비용 부담은 가뜩이나 열악한 국내 제조·부품 기업의 설 자리를 지속해서 옥죄어왔다. 그 결과로 국내 승강기 시장은 가격 경쟁력을 앞세운 외국산 부품에 완전히 점령당했다. 국내 설치되는 에스컬레이터는 100% 중국 수입에 의존하고 있다. 승강기 주요 부품 역시 중국산으로 급격히 대체되고 있다. 더욱 심각한 것은 '두뇌'이자 인공지능(AI) 시대에 필수적인 원시데이터를 생성하고 제어하는 핵심 부품인 '제어반'마저 중국산 수입품에 자리를 내주고 있다는 점이다. 단순한 통상 이슈나 기업 간 경쟁 문제를 넘어 국가적 안보와 직결된다. 승강기 제어반과 센서에서 실시간으로 생성되는 원시데이터는 운행·고장 이력 등을 이용한 수명예측을 통해 사전예방 보전 활동에 의해 불가동 시간 최소화와 사고 예방도 가능하다. 핵심 제어기술과 데이터 생성 기반을 외산에 전적으로 의존한다면, 미래 첨단 산업의 데이터 주권마저 타국에 종속될 우려가 매우 크다. 나아가 공급망 위기 시 발생할 파장은 치명적이다. 만약 제2의 코로나19와 같은 글로벌 팬데믹이 재발해 국경이 봉쇄되거나, 강대국 간 무역 분쟁이 격화해 부품 공급이 중단된다면 어떻게 되겠는가. 부품 조달 불가로 인한 대규모 승강기 정지는 도심 기능 마비는 물론, 국가 전체 수직 교통망을 멈춰 세워 감당할 수 없는 사회적 대혼란을 불러 올 수 있다. 이제는 정부와 사회의 패러다임을 완전히 전환해야 한다. 승강기 산업을 단순히 '관리하고 규제해야 할 대상'으로만 치부할 것이 아니라, 위기 상황에서도 국가 도시 가능을 유지하는 '핵심 기간산업'으로 재조명해야 한다. 더 이상 안전을 명목으로 한 징벌적 규제에 머물러서는 안 된다. 부품 국산화 기술개발(R&D) 지원, 국내 제조 생산 기반을 보호하는 조달 정책, 데이터 주권 확보를 위한 법·제도적 틀 마련 등 실질적인 산업발전·보호 정책이 시급하다. 승강기 산업의 기술 자립과 공급망 안정을 확보할 때, 비로소 우리 도시는 그 어떤 외부 파고와 위기 속에서도 흔들리지 않는 안전한 수직 교통 생태계를 지켜낼 수 있을 것이다.

2026.09.07 12:31송종태 컬럼니스트

KTL, '공공데이터 활용 아이디어 공모전' 대상에 아이에스엔·우분투넥서스

산업통상자원부와 한국산업기술시험원(KTL) 등 20개 산하기관이 주관한 '제14회 산업통상부 공공데이터 활용 아이디어 공모전'에서 아이에스엔의 'EXROAD'가 대상을 차지했다. 올해 아이디어 공모전에는 지난해 282건 보다 83% 증가한 총 517건이 접수돼 역대 최대를 기록했다. 특히 공공데이터와 인공지능(AI)을 활용해 수출·에너지·공급망 등 산업 현안을 해결하는 아이디어와 서비스가 다수 제안됐다. 심사를 거쳐 총 10개 팀이 수상작으로 선정됐다. 아이디어 기획 부문 대상(산업통상부장관상)은 아이에스엔의 'EXROAD'가 차지했다. 품목과 수출 대상국을 입력하면 수출 리스크 진단부터 인증 서류 생성·번역, 지원사업 매칭까지 수출 준비 전 과정을 지원하는 AI 기반 서비스다. 제품·서비스 개발 부문 대상(산업통상부장관상)은 우분투넥서스가 수상했다. 공공데이터와 추론형 AI를 활용해 아프리카 시장의 공공입찰·수출입 정보를 통합·분석하고, 기업의 해외 진출과 수출 리스크 관리를 지원하는 서비스다. 이 밖에도 소상공인 에너지 관리, 핵심자원 공급망 분석, 산업단지 수출 지원, 해외배송 등 공공데이터와 AI를 산업·현안 해결에 접목한 다양한 아이디어와 서비스가 수상작으로 선정됐다. 산업부 관계자는 “앞으로 공공데이터는 단순 개방을 넘어 AI가 학습·추론에 활용하기 쉬운 AI 친화 데이터로 발전해야 한다”며 “제조·에너지·유통·모빌리티 등 산업 현장 데이터와 결합해 새로운 산업혁신을 창출할 수 있도록 적극 지원하겠다”고 밝혔다. 한편, KTL을 포함한 산업부 산하기관들은 수상팀을 대상으로 투자유치를 위한 IR 설명회, '2026 탄소중립 엑스포' 전시 기회, AI 시스템 고도화를 위한 그래픽처리장치(GPU) 자원을 3개월간 무상 지원 등을 제공해 우수 아이디어의 창업과 사업화 지원을 이어갈 계획이다.

2026.09.03 23:11주문정 기자

AI 검증 넘어 구축으로…제조업계, '돈 버는 AI' 찾는다

인공지능(AI) 경쟁의 무게중심이 모델 성능과 기술 검증(PoC)을 넘어 실제 산업 현장의 생산성 향상으로 이동하고 있다. 제조업계는 AI와 로봇을 결합한 자율공장부터 현장 전문가의 노하우를 학습한 AI 에이전트까지 도입 범위를 넓히며 생산·운영 전반을 AI 중심으로 재편하는 모습이다. 마키나락스는 3일 웨스틴 서울 파르나스에서 'AI, 현장에 착륙하다'를 주제로 산업 AI 컨퍼런스 '어텐션 2026'을 개최했다. 올해 3회째를 맞은 행사에는 제조·에너지·반도체·국방·공공 분야 관계자 약 700명이 참석했으며 마키나락스를 비롯해 KAIST·한국앤컴퍼니그룹·HD현대 등이 산업 현장 AI 적용 전략과 성과를 공유했다. 이날 기업들은 AI 기술 자체보다 실제 현장의 문제를 해결하고 투자 대비 효과(ROI)를 만들어내는 역량이 향후 기업 경쟁력을 좌우할 것으로 내다봤다. 제조 현장에서 요구되는 정확도와 기업별 데이터·업무 노하우를 범용 AI만으로 해결하기 어려운 만큼 현장 데이터와 도메인 지식, AI를 연결하는 운영체계 구축이 중요하다는 데 의견을 모았다. 장영재 KAIST 지정 석좌교수 겸 다임리서치 대표는 제조업이 개별 설비 자동화를 넘어 공장 전체를 AI가 통합 운영하는 '5세대 자율공장'으로 전환될 것으로 전망했다. 그는 "AI 기술도 중요하지만 궁극적인 목표는 효율적으로 공장을 운영하고 돈 버는 공장을 만드는 것"이라며 "개별 프로세스뿐 아니라 전체 공장을 아우르는 운영체계를 갖추는 것이 핵심"이라고 말했다. 이를 구현할 핵심 기술로는 피지컬 AI를 꼽았다. 장 교수는 AI가 로봇과 설비 등 물리적 시스템을 이해하고 제어하면서 로봇 활용의 기술적 장벽과 비용을 낮출 것으로 예상했다. 이에 KAIST와 다임리서치는 생산·물류·로봇을 단일 운영체계로 통합하는 AI 기반 자율공장 오케스트레이션 플랫폼 '카이로스(KAIROS)'를 개발했다. 이를 통해 공장 내 개별 장비의 자동화를 넘어 원부자재 투입부터 완제품 생산까지 전체 흐름을 AI가 조율하는 체계를 구현했다. 한국앤컴퍼니그룹은 AI를 기존 업무에 단순히 추가하는 수준에서 벗어나 업무 프로세스 자체를 AI 중심으로 재설계하고 있다. 김성진 한국앤컴퍼니그룹 전무는 AI를 도입한 기업 가운데 실제 비즈니스 가치 창출로 이어지는 비율이 30% 미만이라며 상당수 기업이 여전히 PoC 단계에 머물러 있다고 진단했다. 이 가운데 회사는 연구개발(R&D)·생산·물류·재무 데이터를 연결하는 통합 데이터 플랫폼을 구축하고 현업 직원이 AI를 활용해 필요한 업무 시스템을 직접 만드는 'AI 바이브 코딩' 체계를 확대 중이다. AI와 사람의 전문성을 결합하는 시도도 이어지고 있다. 한국앤컴퍼니그룹은 마키나락스와 3년째 협력해 '타이어 패턴 생성 AI'를 개발하고 있으며 디자이너 전문성과 AI의 생성 능력을 결합하는 방식으로 디자인 다양성과 개발 효율을 높이고 있다. HD현대는 AI를 조선업의 인력 부족과 환경 규제, 비용 구조 변화에 대응하기 위한 핵심 수단으로 보고 제조 AI 전환(AX)을 확대 중이다. 현업 전문성과 데이터, 공통 AI 플랫폼을 축으로 설계·생산·품질·안전 전반을 지능화하고 궁극적으로는 지능형 자율운영 조선소를 구축한다는 구상이다. 특히 현장 숙련공의 경험과 노하우를 AI에 학습시켜 설계부터 안전까지 지원하는 '조선 AI 명장 에이전트' 구축도 추진하고 있다. 또 마키나락스를 비롯해 팔란티어·지멘스·구글 등 글로벌 기업과 제조 AI 생태계 확대에 속도를 내고 있다. 김영옥 HD현대 상무는 "피지컬 AI는 단순히 기술만 갖고 하는 것이 아니라 현장이 중요하다"며 "전방 배치 엔지니어(FDE)가 직접 현장 문제를 발굴해 협동설비와 크레인 예지보전, 생산공정 최적화 등을 AI 구축 전략으로 전환해야 한다"고 설명했다. 마키나락스는 이같은 산업 AI 확산을 뒷받침하기 위해 AI 운영체제 '런웨이'와 FDE를 중심으로 현장 적용 역량을 강화하고 있다. 현재까지 5개국 32개 도시 80여개 고객 현장에서 6000건 이상의 AI 모델을 배포했다. 장기적으로는 AI가 생산·물류·설비 운영을 스스로 판단하는 완전 자율 제조공장 구현까지 목표로 하고 있다. 전동 액추에이터 기업 에너토크와 협력해 사무·생산 영역에서 80개 이상의 AX 과제를 발굴하는 등 3개년 로드맵을 추진 중이다. 윤성호 마키나락스 대표는 "우리의 모든 방향성은 현장을 향해 있다"며 "현장 데이터를 확인·분석해 업무 프로세스를 이해하는 검증된 AI를 실제 시스템과 연결해 현장에서 구동되는 AI를 확산할 것"이라고 강조했다.

2026.09.03 13:50한정호 기자

AI로 주류 트렌드 읽는다…뉴엔AI, 산토리에 분석 플랫폼 지원

뉴엔AI가 산업 맞춤형 인공지능(AI) 분석 기술력을 앞세워 글로벌 주류 기업 지원에 나섰다. 소셜미디어 등에서 발생하는 비정형 데이터 분석을 바탕으로 마케팅과 시장 분석을 뒷받침한다는 목표다. 뉴엔AI는 산토리 글로벌 스피리츠 코리아와 '주류 특화 AI 분석 플랫폼' 공급 계약을 체결했다고 2일 밝혔다. 이번 협력은 최근 주류 소비 트렌드가 다양해지는 가운데 소비자 인사이트를 AI로 정밀 분석하고자 추진됐다. 이번에 공급하는 플랫폼에는 뉴엔AI의 식음료 특화 AI 분석 기술이 적용된다. 소셜미디어를 비롯한 다양한 채널에서 생성되는 비정형 데이터를 AI로 정량·정성 분석해 주류 소비 트렌드와 라이프스타일 패턴을 파악할 수 있도록 지원할 계획이다. 특히 주류 산업에 특화된 온톨로지를 활용한다. 온라인에서 사용되는 신조어와 줄임말, 주류 관련 전문용어를 표준 개념으로 정규화해 서로 다른 표현이 같은 의미를 나타내는 경우 이를 연결해 분석할 수 있도록 하는 방식이다. 지식그래프 기반 추론 엔진도 적용한다. 소비자 반응과 제품·브랜드 등에 관한 데이터 사이의 연관 구조를 분석해 단순한 언급량이나 긍정·부정 반응을 넘어 소비자 트렌드를 입체적으로 파악할 수 있도록 지원한다. AI 분석 과정에서 발생할 수 있는 환각 현상을 줄이기 위한 기술도 적용했다. 뉴엔AI가 자체 구축한 식음료 특화 지식기반을 모델 컨텍스트 프로토콜(MCP) 방식으로 표준화한 '퀘타_MCP(Quetta_MCP)'를 플랫폼에 결합했다. AI가 검증된 산업별 지식을 기반으로 데이터를 분석하도록 해 잘못된 정보를 생성하는 환각을 최소화하고 분석 결과의 신뢰도를 높였다는 게 회사 측 설명이다. 산토리 글로벌 스피리츠는 위스키부터 바로 마실 수 있도록 제조된 RTD 제품까지 다양한 주류 포트폴리오를 보유 중이다. 이번 플랫폼 도입을 통해 데이터 기반 시장 트렌드 파악과 소비자 인사이트 분석 역량을 강화할 방침이다. 뉴엔AI는 식음료 업계를 중심으로 산업 특화 AI 분석 사업을 확대 중이다. 농심과 삼양식품, 오뚜기 등 식품 기업을 비롯해 오비맥주를 고객사로 확보하고 있으며 이번 산토리 글로벌 스피리츠 공급을 계기로 관련 사업을 확대한다는 목표다. 배성환 뉴엔AI 대표는 "다변화되는 소비자 취향과 주류 시장 환경 속에서 AI를 활용한 데이터 분석과 인사이트 도출은 브랜드 경쟁력을 높이는 중요한 요소"라며 "산업 특화 AI 기술력을 바탕으로 산토리 글로벌 스피리츠가 시장 트렌드를 면밀히 파악할 수 있도록 분석 인프라를 적극 지원하겠다"고 밝혔다.

2026.09.02 17:41한정호 기자

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

  Prev 1 2 3 4 5 6 Next  

지금 뜨는 기사

이시각 헤드라인

'출시 코앞' 아이폰 듀오, 닛토보 'T-글래스' 확보 변수 부상

조항목 NS홈쇼핑 "홈플러스 익스프레스와 신선식품 유통 새 기준 세울 것"

"우리 아이들은 실험용 쥐가 아니다"…AI 활용의 덫

중국 손잡는 유럽車…뒤집힌 자동차 기술 주도권

ZDNet Power Center

Connect with us

ZDNET Korea is operated by Money Today Group under license from Ziff Davis. Global family site >>    CNET.com | ZDNet.com
  • 회사소개
  • 광고문의
  • DB마케팅문의
  • 제휴문의
  • 개인정보취급방침
  • 이용약관
  • 청소년 보호정책
  • 회사명 : (주)메가뉴스
  • 제호 : 지디넷코리아
  • 등록번호 : 서울아00665
  • 등록연월일 : 2008년 9월 23일
  • 사업자 등록번호 : 220-8-44355
  • 주호 : 서울시 마포구 양화로111 지은빌딩 3층
  • 대표전화 : (02)330-0100
  • 발행인 : 김경묵
  • 편집인 : 김태진
  • 개인정보관리 책임자·청소년보호책입자 : 김익현
  • COPYRIGHT © ZDNETKOREA ALL RIGHTS RESERVED.