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로봇은 어디서 일을 배울까…피지컬 AI 훈련장 '버추얼 트윈'

올해로 인공지능(AI)이 세상에 등장한 지 70년이 됐습니다. 디지털 세상에서 인류의 지식과 정보를 언어로 학습한 생성형 AI가 이제 물리 세상을 체험하기 위해 나올 채비를 마쳤습니다. 이름하여 피지컬(Physical) AI. 휴머노이드 로봇, 자율주행차, 다크팩토리, 헬스케어 등이 대표적입니다. 챗GPT에 이은 피지컬 AI는 첨단제조 강국인 한국 경제를 더 혁신적이고 지속 가능한 성장엔진으로 바꿔 놓을 무한한 잠재력까지 갖고 있습니다. 산업화를 넘어 미래 지능형 플랫폼 사회로 나아가는 관문도 피지컬 AI에 달려 있다고 해도 과언이 아닙니다. 예측불허의 AI 시대, 우리는 무엇을 준비해야 할까요. 창간 26주년을 맞은 지디넷코리아가 연중기획 '피지컬AI가 미래다'를 통해 당면 과제와 이슈를 고민합니다. 많은 관심과 조언 부탁드립니다. [편집자주] 자동차 충돌을 시험하고 맞춤형 신발 밑창을 설계하던 디지털 트윈 기술이 피지컬 AI 훈련장으로 쓰이고 있다. 로봇은 공장에 투입되기 전 이곳에서 물건을 집고 옮기는 작업을 배운다. 물건을 떨어뜨리거나 설비와 부딪혀도 실제 피해 없이 다시 시험할 수 있다. 프랑스 산업용 소프트웨어 기업 다쏘시스템이 공급하는 '버추얼 트윈'은 피지컬 AI 훈련에 쓰이는 가상 환경을 구현하는 대표 디지털 트윈 기술이다. 제품과 공간을 가상으로 옮기고 재료 특성과 물리 법칙을 반영한다. 물건을 누르면 얼마나 변형되는지, 로봇이 잡았을 때 미끄러지는지 계산해 실제 작업에서 발생할 문제를 미리 확인한다. 피지컬 AI 개발에서는 학습 데이터 확보가 걸림돌로 꼽힌다. 로봇이 물건을 집고 옮기며 얻는 작업 데이터는 인터넷 문서처럼 대량으로 구하기 어렵다. 실제 장비를 움직여 데이터를 모아야 하고, 실패를 반복하는 과정에서 시간과 비용이 든다. 버추얼 트윈은 로봇이 경험할 상황을 가상에서 만들어 이 같은 부담을 줄인다. 개발자는 물건과 주변 환경을 바꿔가며 학습 데이터를 확보하고 로봇 동작을 시험한다. 실제 현장에서 확인한 문제는 다음 가상 훈련에도 반영한다. 다쏘시스템은 올해 4월 독일 로봇 기업 뉴라로보틱스와 가상 훈련과 현장 작업을 연결하는 협력을 발표했다. 실제 로봇 훈련장과 고객 작업 환경을 가상으로 재현하고 두 환경에서 얻은 데이터를 함께 활용한다는 계획이다. 자동차 충돌 계산하던 기술, 로봇 학습에도 필요한 이유 로봇이 종이 상자와 금속 부품을 집을 때 필요한 힘은 다르다. 상자는 세게 잡으면 찌그러지고 무거운 금속 부품은 약하게 잡으면 떨어진다. 가상훈련에서도 이러한 차이를 반영해야 로봇이 실제 작업에 맞는 동작을 배울 수 있다. 제조기업은 실제 제품 개발 과정에서 재료와 구조에 따른 반응을 버추얼 트윈에서 계산해 왔다. 자동차 충돌시험이 대표 사례다. 차량 제조업체는 가상 차량을 충돌시켜 차체가 어느 부위부터 변형되고 충격이 어디로 전달되는지 확인하고 있다. 개발자는 취약 부위에 다른 소재를 쓰거나 두께를 바꿔 설계를 수정한다. 아식스는 맞춤형 신발 밑창 설계에 버추얼 트윈을 활용했다. 발을 스캔한 뒤 가상에서 밑창 구조와 쿠션 성능을 검토하고 3D 프린터로 제작했다. 정해진 규격에 발을 맞추는 대신 사용자마다 다른 발 모양을 설계에 반영했다. 항공기 개발에서는 버추얼 트윈에서 무게와 강도를 함께 검토하고 있다. 부품을 가볍게 만들면 연료 소비를 줄이는 데 도움이 되지만, 비행 중 받는 힘을 견뎌야 한다. 개발자는 소재와 구조를 바꿔가며 무게를 줄이면서도 필요한 강도를 유지하는 설계를 찾는다. 다쏘시스템에 따르면 전 세계 비행기 제조사 100%가 버추얼 트윈을 사용하고 있다. 버추얼 트윈은 제품 형태뿐 아니라 힘을 받았을 때 어떻게 변하는지도 계산한다. 차체가 찌그러지고 밑창이 눌리며 날개가 휘어지는 정도가 설계를 고치거나 점검하는 근거가 된다. 정운성 다쏘시스템코리아 대표는 "사실적으로 구현한 3D 자동차 모델은 마케팅용으로 가치가 있지만 제조업이 진짜로 원하는 건 충돌 시뮬레이션, 취약 부위 분석, 공기역학 기반 연비 개선까지 포함된 데이터"라고 말했다. 조명 바꾸고 장애물 놓고…현장에서 모으기 어려운 데이터 확보 로봇은 어두운 곳이나 물건이 겹쳐 놓인 상황에서도 작업 대상을 알아봐야 한다. 같은 물건도 조명과 방향에 따라 카메라에 다르게 보인다. 일부가 가려지면 위치와 형태를 판단하기 더 어렵다. 개발자는 가상 환경에서 조명 밝기와 카메라 각도, 물건 배치를 바꿔 다양한 장면을 만든다. 가상 카메라와 센서가 수집한 정보를 학습에 활용하면 실제 현장에서 모든 조건을 마련해야 하는 부담이 줄어든다. 다쏘시스템은 올해 '하노버메세' 행사에서 지게차와 협동로봇이 함께 일하는 가상 물류 현장을 선보였다. 로봇 움직임과 주변을 인식하는 센서를 재현해 작업을 연습하고 시험하도록 했다. 가상 훈련에서는 돌발 상황도 만들 수 있다. 통로에 장애물을 놓고 로봇이 멈추거나 피해 가는지 시험한다. 실제 설비를 파손할 위험 없이 대응 능력을 검증한다. 여러 로봇이 함께 일하면 검증 범위도 넓어진다. 개별 로봇이 작업을 잘하더라도 이동 경로가 겹치면 서로 기다리거나 충돌할 수 있다. 개발자는 작업 순서와 이동 경로를 함께 시험해 생산 흐름이 막히는 지점을 찾는다. 학습 상황을 구성할 때는 현장 데이터가 필요하다. 설비 배치와 작업 순서, 운용 조건을 잘못 반영하면 가상 훈련과 실제 작업이 어긋난다. 제조기업이 보유한 설계 도면과 작업 기록, 센서 데이터를 연결해야 하는 이유다. 배재인 다쏘시스템코리아 CRE 본부장은 "단순히 데이터를 많이 쌓는 것이 아니라, 데이터가 제대로 분류되고 공유되며 활용될 수 있는 환경이 중요하다"고 말했다. 가상에서 잘 잡던 물건, 현실에선 놓친다면 가상 훈련에서 성공한 로봇도 실제 공장에서는 물건을 놓칠 수 있다. 물체 표면이 예상보다 미끄럽거나 센서 정보가 늦게 전달되면 같은 동작도 다른 결과값을 낸다. 가상에서 익힌 능력을 현실에 적용하는 '심투리얼(Sim-to-Real)' 과정에서 해결해야 할 문제다. 현장 검증은 이런 차이를 찾아내는 과정이다. 로봇이 물건을 놓쳤다면 무게와 표면 특성, 잡는 힘 등을 확인하고 가상 모델을 수정한다. 바뀐 조건에서 다시 학습한 뒤 실제 로봇으로 시험한다. 현장에서 드러난 실패가 다음 훈련을 보완하는 데이터가 된다. 다쏘시스템과 뉴라로보틱스는 실제 훈련장 '뉴라 짐'과 고객 작업 환경을 가상으로 재현할 계획이다. 첫 단계로 휴머노이드 '4NE1'을 다쏘시스템 플랫폼에 통합해 가상 훈련과 실제 작업을 연결하고, 현장에서 얻은 데이터를 다음 학습에 반영하기로 했다. 가상 훈련 목적은 실제 로봇이 현장에서 사람을 대신하거나 보조해 업무(일)을 하도록 만드는 데 있다. 버추얼 트윈에서 다양한 상황을 연습한 뒤 실제 로봇으로 결과를 검증한다. 가상과 현실에서 동작이 달라지면 원인을 확인해 다음 훈련에 반영한다. 배 본부장은 "로봇 시장은 끊임없이 '트라이 앤 에러'를 반복해야 하는 영역인데, 현실에서 이를 구현하기엔 비용과 시간, 안전 문제가 따른다"며 "버추얼 트윈 안에서 데이터를 생성하고 AI를 학습시키는 방법이 해법이 될 수 있다"고 말했다.

2026.11.11 14:44김동원 기자

엔비디아 "韓, 피지컬 AI 핵심 국가"…현대차·LG·두산과 로봇 혁신 가속

엔비디아가 인공지능(AI)을 디지털 환경에서 실제 제조 현장으로 확장하는 피지컬 AI 시장 공략에 속도를 낸다. 로봇 학습과 시뮬레이션, 디지털 트윈 기술을 결합해 제조업 자동화 수준을 높이는 가운데 현대자동차그룹·LG전자·두산로보틱스 등 국내 주요 기업과 협력을 강화한다는 전략이다. 디푸 탈라 엔비디아 로보틱스·엣지 AI 부문 부사장은 9일 서울 코엑스에서 열린 'AI 데이 서울 2026'에서 "한국은 중공업·자동차·전자제품 제조 분야에서 국가 규모를 뛰어넘는 성과를 거둬왔다"며 "앞으로 범용 로보틱스가 AI의 궁극적인 활용 분야로 자리 잡을 수 있을 것"이라고 말했다. 탈라 부사장은 피지컬 AI가 제조업 자동화의 새로운 전환점이 될 것으로 전망했다. 전 세계 국내총생산(GDP) 약 3분의 2가 물리적 세계에서 창출되지만 기존 자동화 기술은 대량 생산과 단순 반복 작업에 집중됐다는 설명이다. 특히 제조업의 상당 부분을 차지하는 중소기업은 기술 한계로 자동화 도입에 어려움을 겪어왔다고 짚었다. 그는 "피지컬 AI는 디지털 AI보다 정확성·신뢰성·안전성 요구 수준이 훨씬 높다"며 "최근 추론 모델과 시뮬레이션 기술이 성숙하면서 새로운 로봇 산업 시대가 열리고 있다"고 강조했다. 엔비디아는 로봇 개발부터 실제 현장 배치까지 지원하는 통합 플랫폼을 구축 중이다. AI 모델 학습에는 'DGX', 가상환경 시뮬레이션에는 'RTX', 실제 로봇 구동에는 '젯슨'을 활용하는 3단계 컴퓨팅 구조다. 이를 통해 로봇이 실제 환경에 투입되기 전 다양한 상황을 학습하고 안전성을 검증할 수 있도록 지원한다는 목표다. 핵심 기술로는 로봇 시뮬레이션 플랫폼 '아이작 심'과 디지털 트윈 플랫폼 '옴니버스', 월드 파운데이션 모델 '코스모스'를 제시했다. 코스모스는 로봇 주변 환경을 가상으로 구현하고 합성 데이터를 생성해 학습과 성능 평가를 지원한다. 탈라 부사장은 최근 AI 에이전트와 시뮬레이션 기술 발전으로 로봇 학습 환경 구축과 실제 업무 적용 속도가 기존보다 약 100배 빨라질 수 있다고 설명했다. 국내 기업과 협력 사례도 공개했다. 두산로보틱스와는 자동차 문과 가전제품 표면을 정밀하게 연마하는 작업에 피지컬 AI를 적용 중이다. 엔비디아는 물리 엔진과 옴니버스 기반 시뮬레이션을 활용해 로봇 움직임과 소재 특성을 분석하고 연마 작업 정확도를 높이는 기술을 개발하고 있다. 현대자동차그룹과는 자동차 제조 공장을 디지털 트윈으로 구현하는 작업을 추진 중이다. 실제 공장 설비와 로봇 작업 환경을 옴니버스에 재현해 생산 공정과 로봇 동작을 가상환경에서 검증하는 방식이다. 탈라 부사장은 "디지털 트윈에서는 개별 로봇 작업부터 공장 전체 운영까지 수백, 수천 가지 실험을 수행할 수 있다"며 "이를 통해 제조 현장에 적합한 최적의 운영 방식을 찾을 수 있다"고 말했다. LG전자와는 가전제품 제조에 투입할 로봇 개발을 진행 중이다. 엔비디아 아이작 심과 아이작 랩을 활용해 로봇이 세탁기와 냉장고 등 가전제품 생산 과정에서 부품을 조립하고 이동시키는 작업을 학습하도록 지원하는 구조다. 탈라 부사장은 "LG전자와 올해 상당 기간 협력해 왔다"며 "시뮬레이션 기반 개발과 테스트가 로봇 정확성과 신뢰성을 높이는 데 도움이 되고 있다"고 밝혔다. 아울러 국내 게임사 크래프톤과 로봇 스타트업 리얼월드도 협력 사례로 소개됐다. 크래프톤은 사람과 소통하며 사회적 돌봄과 헬스케어 등에 활용할 수 있는 로봇 기술을 개발하고 있다. 리얼월드는 엔비디아 기술을 활용해 로봇 조작 능력과 알고리즘 정확성을 평가하는 '덱스핀치'를 개발 중이다. 또 SK텔레콤·SK하이닉스와는 AI 팩토리 구축을 위한 디지털 트윈 기술 협력을 추진하고 있다. 옴니버스를 활용해 공장 설비와 운영 절차를 가상환경에 구현하고 제조 효율을 높이는 방식이다. 엔비디아는 한국 제조·통신·반도체 기업과 협력을 확대해 피지컬 AI 생태계 구축을 지원한다는 방침이다. 탈라 부사장은 "한국은 범용 로보틱스부터 디지털 트윈, 영상 분석까지 다양한 피지컬 AI 분야에서 폭넓은 생태계를 갖추고 있다"며 "앞으로 10년간 피지컬 AI 발전 과정에서 한국은 매우 중요한 역할을 하게 될 것"이라고 강조했다.

2026.11.09 12:03한정호 기자

[AI는 지금] "로봇 오작동인 줄 알았는데 해킹?"…피지컬 AI, 보안 위협 커진다

인공지능(AI)이 로봇과 자율주행차 등 현실 세계로 활동 영역을 넓히면서 사이버보안 위협도 달라지고 있다. 외부 공격으로 AI의 판단이 왜곡되더라도 정상적인 환경 적응 과정과 구분하기 어려워 인명·설비 사고로 이어질 수 있다는 경고가 나온다. 7일 글로벌 시장조사업체 가트너가 발표한 '피지컬 AI가 최고정보보호책임자(CISO)에게 미칠 5가지 영향과 대응 방안' 보고서에 따르면 기존 네트워크 중심의 보안 체계만으로는 피지컬 AI의 안전성을 확보하기 어려운 것으로 나타났다. 피지컬 AI는 로봇과 드론, 자율주행차 등에 탑재돼 주변 환경을 인식하고 스스로 판단해 움직이는 기술이다. 기존 산업용 제어 시스템과 달리 센서 정보를 지속적으로 분석하고 상황에 맞춰 행동을 조정하는 만큼 공격자가 이러한 적응 과정을 악용할 가능성이 있다. 가트너가 주목한 위협은 AI의 인식 정보를 조금씩 왜곡하는 공격이다. 카메라와 라이다(LiDAR), 레이더 등에 미세한 잡음을 주입해 주변 환경을 잘못 판단하도록 유도하는 방식으로, 보고서가 인용한 IEEE 연구에서는 이러한 공격으로 최대 8m의 경로 편차나 존재하지 않는 장애물 인식이 발생할 수 있는 것으로 나타났다. 이 같은 공격은 기존 보안 체계에서 탐지하기 어려울 수 있다. 피지컬 AI가 환경 변화에 맞춰 행동을 조정하도록 설계된 만큼 외부에서 유도한 움직임의 변화도 정상적인 적응 과정으로 받아들일 수 있어서다. AI 모델 자체의 예측 불가능성도 새로운 위험 요인으로 꼽혔다. 생성형 AI의 환각이 잘못된 답변을 내놓는 데 그쳤다면 피지컬 AI에서는 로봇 관절의 비정상적인 움직임이나 모터 출력 이상으로 이어질 수 있다. 특히 산업용 로봇이나 자율주행차처럼 물리적 힘을 사용하는 시스템에서는 소프트웨어 차원의 통제만으로 사고를 막기 어려울 수 있다. 이에 따라 가트너는 AI 모델과 독립적으로 작동하는 물리적 안전장치를 마련해야 한다고 권고했다. AI가 잘못된 명령을 내리더라도 기계식 제한장치나 비상정지 장치를 통해 전원을 차단하고 움직임을 멈출 수 있도록 설계해야 한다는 것이다. 기존 네트워크 보안 방식도 재검토가 필요하다고 봤다. 휴머노이드 로봇의 균형 제어나 드론의 경로 탐색처럼 실시간 처리가 필요한 환경에서는 보안 검사로 발생하는 미세한 지연도 시스템 작동에 영향을 줄 수 있기 때문이다. 가트너는 네트워크 검사 과정에서 발생하는 15밀리초(ms) 수준의 지연만으로도 실시간 제어에 문제가 생겨 물리적 고장이나 예기치 않은 시스템 중단으로 이어질 수 있다고 경고했다. 이에 보안 검사와 실시간 제어 경로를 분리하고 반도체부터 AI 모델, 구동 장치까지 보호 범위를 확대할 필요가 있다고 제안했다. 외부 공격과 AI 오작동을 구분하기 위한 별도의 감시 체계도 요구된다. AI가 사용하는 센서와 독립된 장치로 실제 움직임을 확인하고 비정상적인 변화가 감지되면 사전에 정해진 안전 모드로 전환하는 방식이다. 피지컬 AI 도입에 따른 기업의 책임 범위도 넓어질 것으로 예상된다. 자율적으로 움직이는 AI가 작업 현장에서 사고를 일으킬 경우 단순한 소프트웨어 결함뿐 아니라 기업이 적절한 안전장치를 갖추고 운영했는지도 책임 판단의 대상이 될 수 있다는 것이다. 이에 가트너는 아직 대부분의 산업용 사이버물리시스템(CPS)에 피지컬 AI가 본격적으로 적용되지는 않았지만 확산에 앞서 보안 전략을 재정비해야 한다고 강조했다. 특히 보안 담당자가 실제 작업 환경을 확인하고 설비 도입 단계부터 하드웨어 기반 안전장치를 의무화할 것을 권고했다. 가트너는 "사이버보안 책임자들은 기존 네트워크 통제를 넘어 반도체 수준의 실행 과정과 공간 기반 신원 관리, 독립적인 모니터링, 하드웨어 기반 물리적 안전장치까지 보안 전략을 발전시켜야 한다"고 강조했다.

2026.11.07 09:32장유미 기자

팔란티어, 창신과 손잡고 신발 제조에 AI 도입…한국 기업 시장 확대

미국 인공지능(AI) 기업 팔란티어가 국내 신발 제조기업 창신과 손잡고 제품 개발부터 공장 생산까지 연결하는 AI 시스템 구축에 나선다. 조선과 통신 등 국내 주요 산업에서 쌓은 사업 경험을 바탕으로 제조업 전반으로 기업용 AI 사업을 확대한다. 팔란티어는 글로벌 신발 제조기업 창신INC와 데이터 플랫폼 '파운드리' 및 AI 플랫폼 'AIP'를 개발·생산 운영 전반에 적용하는 파트너십을 체결했다고 6일 밝혔다. 양사는 신발 개발과 샘플 기획, 공장 생산에 걸친 데이터를 연결해 부서 간 협업과 생산 의사결정을 개선할 계획이다. 창신은 1981년 부산에서 출발한 글로벌 신발 제조기업이다. 나이키 신발을 생산하며 베트남과 인도네시아, 중국 등 해외 생산 거점을 운영하고 있다. 지난해까지 누적 신발 생산량은 10억 켤레를 넘어섰다. 이번 협력은 개발 단계에서 내린 결정이 실제 생산에 어떤 영향을 미치는지 파악하는 데 초점을 맞췄다. 신발 제조 과정에서는 제품 설계와 샘플 제작, 생산 계획 등이 긴밀하게 연결된다. 개발 과정에서 변경 사항이 발생하면 자재 준비와 공장 일정에도 영향을 줄 수 있다. 양사는 이러한 정보를 하나로 모아 개발팀과 생산팀이 전체 진행 상황을 확인하도록 지원할 계획이다. 생산 과정에서 발생한 문제와 현장 의견도 다음 제품 개발에 반영해 같은 문제가 반복되지 않도록 한다는 구상이다. 창신은 이를 위해 팔란티어의 핵심 기업용 소프트웨어인 파운드리와 AIP를 활용한다. 파운드리는 기업 내부 여러 시스템에 흩어진 데이터를 통합하고 분석하는 플랫폼이다. 생산과 품질, 재고, 공급망 등 서로 다른 업무 데이터를 연결해 전체 운영 상황을 파악하도록 돕는다. AIP는 이러한 데이터에 생성형 AI를 결합해 분석 결과를 실제 의사결정과 업무 실행으로 연결한다. 기업은 AI 에이전트를 활용해 필요한 정보를 찾고 문제를 분석하거나 후속 업무를 자동화하는 기능을 구축할 수 있다. 팔란티어는 단순히 데이터를 한곳에 모으는 데 그치지 않고 실제 기업 업무를 디지털 환경에 구현하는 '온톨로지' 기술을 강점으로 내세운다. 기업의 설비와 제품, 인력, 업무 절차 간 관계를 연결해 AI가 각 데이터의 의미와 업무 흐름을 이해하도록 돕는 구조다. 양사는 이번 계약에 앞서 '에이전트캠프'도 진행했다. 창신 엔지니어들과 팔란티어 기술진은 창신의 실제 데이터를 활용해 초기 AI 업무 흐름을 구현하고 시연했다. 이를 통해 현장 적용 가능성을 확인한 뒤 협력 범위를 확대하기로 했다. 향후에는 개발 단계의 의사결정과 공장 생산 계획을 연결하는 작업을 추진한다. 개발과 생산 사이에서 정보가 전달되는 과정의 비효율을 줄이고 현장에서 발생하는 문제를 더 빠르게 파악하도록 지원할 예정이다. 다만 구체적인 시스템 구축 일정이나 생산성 개선 목표는 공개하지 않았다. 팔란티어는 미국에서 국방과 공공 분야 사업으로 성장했지만 기업용 AI 시장에서도 사업을 확대하고 있다. 국내에서는 조선과 정유, 통신에 이어 신발 제조까지 적용 영역을 넓히며 기업 데이터를 실제 업무와 연결하는 AI 플랫폼 사업에 힘을 싣고 있다. 라이언 테일러 팔란티어 매출책임자(CRO) 겸 법무책임자(CLO)는 "창신이 생산하는 신발 한 켤레 한 켤레의 이면에는 개발과 샘플 기획에서 공장 현장에 이르는 일련의 의사결정이 있다"며 "양사는 함께 파운드리와 AIP를 도입해 창신의 깊은 전문성을 토대로 전 과정을 혁신하는 한편 AI를 어떻게 적용할지에 대한 통제권은 모든 단계에서 창신이 갖도록 할 것"이라고 말했다. 남충일 창신 대표는 "개발 단계에서 내린 결정이 공장 현장의 운영 방식을 좌우한다"며 "이러한 결정을 생산 현장의 피드백과 연결해 팀이 문제를 더 일찍 포착하고 보다 효과적으로 협업하며 그 과정에서 얻은 교훈을 다음 모델로 이어갈 수 있도록 하고자 한다"고 밝혔다.

2026.11.06 11:40김동원 기자

메가존소프트, 구글클라우드 AI 최고 등급 인증 2개 획득…AX 사업 확대

메가존소프트가 구글클라우드 인공지능(AI) 분야 최고 등급 파트너 인증 2개를 동시에 획득하며 기업 AI 전환(AX) 시장 공략에 속도를 낸다. 기업용 생성형 AI와 AI 에이전트 구축 역량을 바탕으로 금융·제조·유통 등 주요 산업에서 맞춤형 AI 사업을 확대한다는 전략이다. 메가존소프트는 구글클라우드 '어드밴스드 컴피턴시'를 제미나이 엔터프라이즈와 AI 등 2개 분야에서 동시에 획득했다고 5일 밝혔다. 구글클라우드 파트너 인증은 컴피턴시와 어드밴스드 컴피턴시 두 단계로 운영된다. 어드밴스드 컴피턴시는 기술 전문성과 사업 실적뿐 아니라 실제 고객 성공 사례까지 요구하는 상위 등급 인증이다. 메가존소프트는 이번 인증 평가에서 전문 기술 엔지니어링과 컨설팅 조직을 확대하고 제미나이 엔터프라이즈 기반 기업용 생성형 AI 솔루션 전담 조직을 운영한 점 등을 인정받았다. 구글클라우드 기술을 실제 기업 환경에 적용해 사업 성과로 연결할 수 있는 역량을 입증했다는 설명이다. 제미나이 엔터프라이즈 분야에선 기업 내부 정보 검색과 분석, 업무 자동화, 협업 및 의사결정 지원을 위한 AI 플랫폼 구축·운영 역량을 인정받았다. AI 분야에선 구글클라우드 생성형 AI 기술을 활용한 솔루션 설계부터 구축, 실제 고객 환경 배포까지 수행할 수 있는 전문성을 평가받았다. 앞서 메가존소프트는 지난 9월에도 구글클라우드 제조 및 산업 분야 어드밴스드 컴피턴시를 획득했다. 제조·산업 분야에서 구글클라우드 기술을 활용해 운영 프로세스를 개선하고 생산 효율성을 높이는 역량을 인정받은 바 있다. 메가존소프트는 이러한 기술력을 바탕으로 기업 업무 환경과 데이터, 기존 시스템을 AI 에이전트와 연결하는 사업을 확대할 계획이다. AI 도입 계획 수립부터 시스템 구축, 변화관리, 운영까지 전 과정을 지원하는 엔드투엔드 AX 서비스 역량을 강화한다는 방침이다. 기존 구글 워크스페이스 구축 경험도 기업 AX 사업 확대에 활용 중이다. 구글클라우드 프리미어 파트너인 메가존소프트는 국내 구글 파트너 가운데 기업 고객 대상 구글 워크스페이스 도입 사업을 가장 많이 수행한 경험을 보유하고 있다는 설명이다. 최근에는 농심그룹 국내외 21개 법인에 구글 워크스페이스 기반 통합 업무 환경을 구축했다. 씨앤씨인터내셔널에도 구글 워크스페이스 기반 업무 환경을 구축하고 고객사 임직원 대상 컨설팅과 교육을 지원했다. 향후에는 금융·제조·유통 등 산업별 특성에 맞춘 생성형 AI와 AI 에이전트 도입 사업을 확대할 예정이다. 고객 현장에 엔지니어를 직접 투입해 AI 도입과 운영을 지원하는 현장 배치 엔지니어(FDE) 조직도 확장할 계획이다. 진건 메가존소프트 대표는 "이번 인증을 발판으로 엔터프라이즈 고객의 생성형 AI 및 AI 에이전트 도입 컨설팅부터 구축·변화관리까지 엔드투엔드 AX 서비스를 강화하고 금융·제조·유통 등 주요 산업군별 맞춤형 AI 사업을 적극 확대하겠다"며 "고객사 AX 정착과 실질적인 비즈니스 가치 창출을 위해 FDE 조직을 확장해 현장 밀착형 지원을 강화할 계획"이라고 말했다.

2026.11.05 14:29한정호 기자

에이아이매틱스가 '월드모델'로 제조 현장 문제 푸는 법

공장에서 불량품을 찾아내는 AI를 만들려면 불량 데이터가 필요하다. 하지만 현장에서는 이를 충분히 확보하기부터 어렵다. 불량 발생 빈도가 낮고, 문제가 생긴 제품도 바로 수리해 납품해야 하기 때문이다. 에이아이매틱스는 정상 제품의 패턴을 먼저 익혀 여기서 벗어난 부분을 찾는 방식으로 해법을 모색했다. 채정훈 에이아이매틱스 AI미래기술개발그룹장은 지난 26일 지디넷코리아와 만나 “처음에는 결함 데이터를 일정 이상 모아 달라고 요청했지만, 아예 줄 수 없다는 고객들도 있었다”며 “현장에서는 정상 데이터는 줄 수 있지만 결함 데이터는 줄 수 없다는 상황을 파악하고, 그에 맞는 솔루션을 만들었다”고 말했다. 차량용 AI 블랙박스 '로드스코프'로 영상 인식 기술을 쌓아온 에이아이매틱스는 공장 검사와 헬스케어 등으로 사업을 넓히고 있다. 이를 연결하는 핵심 기술은 '월드모델'(AI가 인간처럼 현실 세계 물리 법칙과 인과관계를 학습해 내부에 가상의 세상을 구축하고, 직접 겪어보지 않고도 자신의 행동에 따라 일어날 미래 상황을 미리 시뮬레이션하고 예측하는 AI의 내부 뇌)이다. 영상과 신호에서 기본적인 패턴과 관계를 먼저 학습해, 사고나 결함처럼 데이터가 드문 상황에서도 AI를 적용하는 데 초점을 맞추고 있다. 제품 바뀌어도 수 시간 내 검사 준비…현장에 맞춘 AI 설계 에이아이매틱스의 비전 검사 장비 'AIM-T1'은 카메라로 제품을 촬영해 흠집과 파손 등 불량을 찾아낸다. 스마트폰용 인쇄회로기판(PCB)과 카메라 모듈, 지문인식 센서 등 전자부품이 주요 검사 대상이다. 회사에 따르면 3㎛급 미세 결함을 0.1초 안에 판정하며 하루 최대 7만 5000개를 검사할 수 있다. 채 그룹장은 AI 검사의 강점으로 일관성을 꼽았다. 사람이 반복 작업 중 피로를 느끼거나 집중력이 떨어지는 상황에서도 같은 기준으로 검사를 이어갈 수 있다는 설명이다. 그는 “결과를 일관되게 뽑는 데는 AI가 훨씬 유리하다”며 고객사 한 생산라인에서 장비 도입 후 기존 약 40명이 맡던 작업을 2명이 운영하게 된 사례를 소개했다. 공장은 생산 제품이 바뀔 때마다 검사 환경도 다시 맞춰야 한다. 제품을 고정하는 틀인 지그를 교체하고, 카메라와 조명을 조정한 뒤 새 데이터를 확보해 AI를 학습시키는 과정이 필요하다. 기존에는 여기에 짧게는 3일, 길게는 2주가 걸렸다. AIM-T1은 지그를 교체해 새 제품에 대응하도록 설계했다. 월드모델을 활용해 학습에 필요한 데이터와 시간도 줄였다. 현재 수 시간 안에 새 제품 검사에 적용할 수 있으며, 회사는 학습부터 배포까지 1시간 이내로 단축하는 것을 목표로 하고 있다. 현장마다 다른 판정 기준을 맞추는 작업도 중요하다. 불량을 놓치는 '미검'과 정상 제품을 불량으로 판단하는 '과검'을 줄이려면 검사원의 경험과 실제 데이터를 반영해야 한다. 채 그룹장은 “기준이 명확하게 있는 것처럼 보여도 실제 현장에서는 작업자와 노하우에 따라 다르다”며 “새로운 결함이 나오고 제품도 바뀌기 때문에 이를 맞추는 작업에 집중했다”고 설명했다. 차량용 솔루션은 졸음운전과 휴대전화 사용, 전방주시 태만, 신호위반 등을 감지해 경고한다. 회사가 제시한 한국교통안전공단 노선버스 500대 실증 자료에 따르면 2024년 6~12월 사업에서 졸음운전은 99.7%, 교통사고는 29.2% 감소했다. 도입 초기에는 감시받는다는 운전자들의 불만도 있었다. 회사는 경고가 필요한 상황과 경보음을 조정하며 현장 의견을 반영했다. 채 그룹장은 “운전자가 이럴 때 울려줬으면 좋겠다고 하는 상황들을 정리했다”며 안전운전 습관을 형성하는 것이 제품의 목표라고 말했다. 이런 기능을 작은 기기에서 구현하기 위해 AI 모델도 처음부터 용도에 맞춰 설계했다. 자체 모델 '에임넷(aimNet)'은 1MB급으로 경량화해 기기 안에서 영상을 처리한다. 채 그룹장은 “처음부터 목표와 제약 사항을 정해놓고 모델을 설계한다”며 “고해상도 이미지를 빠르게 처리해야 하는 업무에 맞춰 최적화하기 때문에 기존에 속도 문제로 AI를 도입하기 어려웠던 분야에도 적용할 수 있다”고 설명했다. 정답 가르치기 전 사전 지식부터…월드모델로 데이터 부족 보완 차량과 공장, 의료 분야는 필요한 데이터를 확보하기 어렵다는 공통점이 있다. 교통사고와 제품 결함은 드물게 발생하고, 의료 데이터는 전문가가 판독 결과를 붙이는 데도 비용이 든다. 에이아이매틱스는 정답이 붙지 않은 영상과 신호로 먼저 학습한 뒤, 소량의 정답 데이터로 개별 업무를 익히는 월드모델 기반 접근법을 활용하고 있다. 채 그룹장은 이를 아이가 주변 환경을 배우는 과정에 빗댔다. 가까운 물체는 크게 보이고, 물체를 놓으면 아래로 떨어진다는 관계를 경험으로 익힌 다음 새로운 일을 배우는 것과 비슷하다는 설명이다. 그는 “사람이 빠르게 적응할 수 있는 이유는 이미 사전 지식이 있는 상태에서 배우기 때문”이라며 “그런 사전 지식 상태를 만들어 놓는 것이 월드모델”이라고 말했다. 차량 영상에서는 시간에 따른 맥락을 파악하는 데 활용한다. 보복운전처럼 사진 한 장으로 판단하기 어려운 상황은 앞뒤 움직임을 함께 살펴야 한다. 회사 측은 차량 이벤트 15종 인식 시험에서 월드모델을 적용한 자체 모델의 성능이 비교 모델보다 높게 나타났다고 설명했다. 학습 데이터도 무작정 쌓기보다 AI가 혼동하는 사례와 처음 접하는 유형을 골라 확보한다. 드물게 나타난 새 결함은 생성형 AI로 유사 데이터를 만들어 학습을 보강한다. 헬스케어에서는 관계사와 협업해 장기간의 심전도 기록에서 부정맥 의심 구간을 찾아 판독을 돕는 기술도 개발하고 있다. 채 그룹장은 AI의 개별 성능을 높인 다음에는 전체 작업 흐름을 살펴야 한다고 강조했다. 결함 인식 속도가 빨라지자 장비를 준비하는 시간이 새로운 병목으로 떠올랐고, 이를 해결하기 위해 하드웨어와 소프트웨어를 함께 개선한 AIM-T1을 개발했다는 설명이다. 그는 “전체 과정이 다 끝나야 제품 하나가 나오는데 특정 과정만 100배, 1000배 빨라진다고 전체가 그만큼 개선되는 것은 한계가 있다”면서 공정 전반의 효율화가 필요하다고 말했다. 다음 과제로는 공정 사이의 물류 자동화를 꼽았다. 생산과 검사 등 개별 공정에 이어 자재를 옮기는 작업까지 연결하겠다는 구상이다. 회사는 공정 운영 플랫폼과 개발 중인 로봇팔 탑재 자율이동로봇을 연계해 자율운영 공장을 단계적으로 구현할 계획이다. 에이아이매틱스는 이 과정에서 쌓은 기술을 바탕으로 2028년까지 여러 산업에 적용할 수 있는 범용 월드모델을 확보하는 것을 목표로 하고 있다. 채 그룹장은 “각 공정은 이미 높은 수준으로 자동화돼 있지만 이를 연결하는 물류에는 비어 있는 부분이 있다”며 “고객이 적은 데이터만으로도 AI를 현장에 빠르게 적용할 수 있도록 하는 것이 목표”라고 말했다.

2026.10.31 08:41류승현 기자

산업부 장관, 대경권 M.AX 확산 속도…구미서 9번째 5극3특 현장행보

김정관 산업부 장관이 5극3특과 제조업 인공지능전환(M.AX) 확산을 위한 현장 행보에 박차를 가하고 있다. 산업통상부는 김정관 장관이 28일 경북 구미를 찾아 5극3특 지역 현장행보를 이어갔다고 밝혔다. 김 장관의 구미 방문은 지난 14일 강원 방문에 이은 아홉 번째 5극3특 현장행보다. 대경권 현장행보는 지난 2월 5일 대구 방문 이후 두 번째다. 김 장관은 이날 LG이노텍 구미4공장 현장방문을 시작으로 KTR(한국화학융합시험연구원) '배터리구독서비스(BaaS·Battery as a Service) 시험 실증센터' 준공식, 구미지역 투자기업 오찬 간담회, 제3차 M.AX 지역 확산 컨퍼런스 일정을 소화했다. 김 장관은 LG이노텍 구미4공장을 방문, 고성능 반도체·데이터센터용 프로세서 등에 사용되는 핵심 반도체 부품인 FC-BGA(Flip Chip-Ball Grid Array) 반도체 기판 설명을 듣고, 생산라인을 둘러보았다. LG이노텍은 지난 7월 영남권 첨단산업 발전비전 보고회에서 투자계획을 발표한 바 있다. 이번 방문은 LG이노텍 생산 현장을 직접 방문해 현장 근로자들을 격려하고 정부의 강력한 투자지원 의지를 전달하기 위해 마련했다. 김 장관은 “구미가 반도체 부품의 핵심 생산거점으로서 앞으로도 지속 성장할 수 있도록 LG이노텍 등 핵심기업 투자에 산업부가 관심을 갖고 적극 지원해 나가겠다”고 밝혔다. 김 장관은 이어 구미국가산업단지 내 조성된 BaaS 시험실증센터 준공식에 참석했다. BaaS 시험실증센터는 수명이 다한 배터리를 단순 폐기하지 않고 재사용을 위해 안전성과 성능을 종합 검증하는 전문 기관이다. 실증센터는 사용후 배터리 등급 분류와 선별, 안전·신뢰성 검증 체계를 마련해 배터리 리스·구독·재사용 등 새로운 배터리 비즈니스 실증을 지원할 예정이다. 이날 준공식은 대한민국 전자·소재 산업 중심지였던 구미가 정부의 '5극3특' 지역균형발전 전략 속에서 사용후 배터리의 재사용 산업이 활성화하는 계기가 될 전망이다. 김 장관은 오후 일정으로 구미컨벤션센터에서 대경권 성장엔진 및 AI 데이터센터 등 다양한 분야의 구미지역 투자기업과 오찬 간담회를 갖고, 기업의 투자 진행 상황과 이행하는 데 겪는 애로사항을 청취했다. 간담회에는 LG이노텍·SK실트론·자화전자(반도체 분야), 삼성전자(로봇 분야), LIG D&A(방산 분야), LS전선(희토류 분야), 삼성SDS(AI 데이터센터 분야) 등 7개 기업이 참석했다. 참석 기업은 투자 이행 과정에서 겪고 있는 전력·인프라·인재양성 등 현장의 애로사항과 정책 건의사항을 제시하는 한편, 구미 지역의 투자가 예정대로 이행되고 실질적인 지역성장으로 이어질 수 있는 방안을 논의했다. 김 장관은 “정부는 기업의 지방투자가 속도감 있게 이행될 수 있도록 '수도권에서 멀수록 더 두텁게' 원칙 아래 다양한 지원책을 마련해 범정부 역량을 총동원할 예정”이라며 “글로벌 첨단산업 경쟁 속에서 누가 생산능력을 더 빨리 확보하느냐가 가장 중요한 과제인 만큼 산업부는 전폭적 지원을 통해 속도전으로 기업의 투자를 뒷받침하겠다”고 밝혔다. 김 장관은 이후 AX 추진방안과 관련해 AI 전문기업이 지역 제조기업에 컨설팅 해주는 'M.AX 밋업데이'와 지역기업에 M.AX 성과·필요성을 알리는 '제3차 M.AX 지역확산 컨퍼런스'에 참석하였다. 두 행사에는 10개 AI 기업, 150개 제조기업 등이 참석했다. 'M.AX 밋업데이'에서는 그간 AI 팩토리 등 AX 과제를 수행하며 뛰어난 성과를 보인 AI 전문기업이 모여, AX 도입 의지는 있으나 구체적인 방법 등에서 어려움을 겪고 있는 지역기업과 AX 우선 도입 필요 분야와 방법을 공유했다. 이어진 '제3차 M.AX 지역확산 컨퍼런스'에서는 M.AX 얼라이언스, 그 중에서도 산단 분과의 추진현황과 향후 계획을 논의했다. 산업부는 2030년까지 누적 25개 MINI 얼라이언스를 출범시켜 산단을 거점으로 전국 M.AX화를 추진할 계획이다. 특히, 제조AX 기술이 더욱 많은 현장에 적용될 수 있도록 이번 행사를 계기로 AI 팩토리 내 '산단 실증확산 트랙'도 새로이 추진한다. 김 장관은 “AX는 더 이상 선택이 아닌 생존의 문제이며 산단 기업도 예외가 아니다”며 “산업단지가 M.AX 확산거점이 될 수 있도록 산단제조기업과 AI 기업간 협력 플랫폼 구축, 제조 특화 AI 전문인력 양성 등을 추진”할 계획이라 밝혔다. 이어 “무엇보다 기업 CEO의 인식이 중요한 만큼, CEO 여러분들부터 M.AX를 위한 적극적인 의지를 보여주시길 바란다”고 강조했다.

2026.10.29 11:45주문정 기자

원프레딕트, 대구 제조설비에 AI 적용…고장 예측·공정 개선 추진

원프레딕트가 대구 제조기업 생산설비에서 수집한 데이터를 인공지능(AI)과 연결해 고장 예측과 생산 공정 개선에 나선다. 제조 AI 기업 원프레딕트는 대구 원화정밀의 제조설비 14대에서 운전정보를 수집하는 체계를 구축하고 AI 기반 설비 예지보전과 공정 최적화를 추진한다고 28일 밝혔다. 성형설비 2대에서는 전류와 진동 데이터도 수집한다. 원프레딕트는 지난 21일 대구 성서공단 공정혁신시뮬레이션센터를 방문한 하정우 국가인공지능전략위원회 부위원장에게도 해당 기술을 소개했다. 당시 성민석 원프레딕트 부사장은 제조 데이터와 AI 모델 개발·운영 플랫폼 '싸이클론'을 활용한 원화정밀의 AI 전환 사례와 기술 적용 현황을 설명했다. 원프레딕트는 싸이클론을 기반으로 설비 데이터를 수집하고 가상환경을 활용한 AI 예지보전 기술을 적용하고 있다. 예지보전은 설비가 고장 나기 전에 운전 데이터를 분석해 이상 징후를 파악하고 정비 시점을 판단하는 기술이다. 영상 분석 AI를 활용해 자동교정장치의 생산 공정을 최적화하는 작업도 진행 중이다. 설비 관리뿐 아니라 생산 과정까지 AI 활용 범위를 넓히고 있다. 공장 운영 현황을 한눈에 확인할 수 있는 디지털 트윈도 구축하고 있다. 디지털 트윈은 실제 공장과 설비를 가상공간에 구현하는 기술이다. 원프레딕트는 공장 전체부터 생산라인과 개별 설비까지 정보를 시각화하고 데이터를 연결 중이다. 향후 AI 분석 결과를 설비 운영과 유지보수 판단에 활용할 계획이다. 현재는 데이터 수집과 디지털 트윈 연동 등 AI 활용 기반을 구축하는 단계다. 이번 프로젝트는 중소벤처기업부가 추진하는 '지역 주도형 AI 대전환' 사업과 연계해 진행된다. 지역 산업 특성과 제조기업 수요를 반영해 중소기업의 AI 도입을 지원하는 사업이다. 원프레딕트는 지난 22일 대구 엑스코에서 열린 'FIX 2026 이노베이션 어워즈'에서 'AI 네이티브 팩토리 솔루션'으로 미래모빌리티 분야 최고혁신기술상을 받았다. 회사는 설비 고장 예측을 넘어 생산과 품질, 유지보수, 에너지 관리 등을 AI로 연결하는 'AI 네이티브 팩토리'를 추진하고 있다. 제조 현장에서 확보한 데이터를 AI 모델과 연결해 공장 운영 전반으로 활용 범위를 확대할 계획이다. 성민석 원프레딕트 부사장은 "제조업의 AI 전환은 현장의 데이터를 확보하고 실제 운영 문제를 해결하는 기술로 연결하는 과정이 중요하다"며 "제조 현장에 특화된 데이터·AI 기술을 바탕으로 지역 제조기업의 AX 기반을 단계적으로 확대해 나가겠다"고 말했다.

2026.10.28 17:48김동원 기자

제조 현장 파고드는 AI…KOSA, 디스플레이 업계 AX 확산 앞장

인공지능(AI)이 제조 현장 생산성과 품질 개선을 위한 핵심 기술로 주목받으면서 디스플레이 업계에서도 AI 전환(AX) 움직임이 빨라지고 있다. 이 가운데 제조기업과 AI·소프트웨어(SW) 기업이 실제 AI 도입 사례와 기술을 공유하고 산업 현장 AX 확산을 위한 협력 방안을 모색하고자 한자리에 모였다. 한국인공지능·소프트웨어산업협회(KOSA)와 한국디스플레이산업협회(KDIA)는 22일 서울 강남구 스페이스쉐어 삼성역센터에서 '2026 AX 커넥트 데이'를 개최했다. 이번 행사는 디스플레이 소재·부품·장비(소부장) 기업의 AI 도입 장벽을 낮추고 제조 현장 AX 확산을 지원하기 위해 마련됐다. 양 협회 회원사인 제조기업과 AI 공급기업이 참여해 현장 적용 사례와 솔루션을 소개하고 숏피칭과 비즈니스 매칭을 통해 협력을 모색했다. 김현석 한국디스플레이산업협회 본부장은 "중소·중견기업이 대부분인 소부장 분야의 AI 도입 초기 진입 장벽을 낮추고 제조 AX 확산을 위해 마련한 자리"라며 "디스플레이 산업 AI 적용 사례와 솔루션 활용 방안을 공유하고 제조기업과 AI 기업 간 협력 기회를 모색해 나가겠다"고 밝혔다. 로봇이 자재 옮기고 AI가 설계 돕고…달라지는 제조 현장 첫 발표에 나선 오동훈 신성이엔지 부사장은 용인 사업장 스마트팩토리 구축 경험을 소개했다. 신성이엔지는 제조실행시스템(MES)과 자동화 설비, 협동로봇 등을 도입해 생산 데이터를 실시간으로 관리 중이다. 특히 기존 설계 데이터를 활용한 AI 기반 사양 비교 시스템을 구축하고 제조 엔지니어가 생성형 AI를 활용해 직접 업무 개선 프로그램을 개발하도록 지원하고 있다. 이같은 스마트팩토리 구축과 공정 개선을 통해 용인 사업장 생산능력은 8시간 기준 기존 300대에서 650대로 늘었다. 공정 불량률도 크게 줄었으며 사업장 전력 수요의 약 40%를 태양광 발전으로 충당하고 AI를 활용한 에너지 운영 효율화도 추진 중이다. 에드워드코리아는 AI 물류 로봇과 자동창고 시스템 도입 사례를 발표했다. 김창권 에드워드코리아 수석부장은 자동창고 시스템 '오토스토어'를 통해 기존 창고 공간을 약 65% 절감했다고 설명했다. 또 무인운반차(AGV)를 활용해 중량물 이송 작업을 자동화하고 전사적자원관리(ERP) 시스템과 물류 설비를 연계해 자재 관리 효율을 높이고 있다고 소개했다. 오 부사장은 "AI가 모든 문제를 해결하는 만능 기술은 아니다"라며 "현장의 작은 자동화와 물류 합리화, 데이터 정비, 시스템 도입을 꾸준히 추진하면서 AX와 디지털 전환(DX)을 함께 고려하는 것이 중요하다"고 강조했다. 제조 현장 고민에 AI 기업이 답한다…협력 기회 모색 AI 공급기업들도 제조 현장에 적용할 수 있는 솔루션과 도입 전략을 공유했다. 이균섭 위존 전무는 제조 AX 플랫폼 '위자드(We.zard)'를 소개하며 기업 내부에 흩어진 설비·생산 데이터를 통합하고 AI와 연결하는 방안을 제시했다. 기존 엑셀과 문서 데이터를 활용해 AI 도입 기반을 마련하고 설비 예지보전과 생산 공정 최적화 등으로 활용 범위를 넓힐 수 있다고 설명했다. 노준구 뉴로클 팀장은 딥러닝 기반 AI 비전검사 기술을 선보였다. 뉴로클은 기존 규칙 기반 검사로 판별하기 어려운 디스플레이 불량을 AI로 검출하는 기술을 제공 중이다. 노 팀장은 디스플레이 표면에서 불규칙하게 나타나는 불량 검출 사례를 설명하며 검사 성능뿐 아니라 제조 현장에 맞는 처리 속도와 운영 환경도 중요하다고 짚었다. 기업 발표에 이어 제조기업과 AI 공급기업 15개사가 참여한 숏피칭도 진행됐다. 각 기업은 보유 기술과 사업 분야, 협력 수요 등을 발표했다. 이후 관심 주제별 테이블 매칭을 통해 제조기업이 현장 과제를 공유하고 AI 공급기업이 적용 가능한 기술과 협력 방안을 논의하는 등 자유 네트워킹도 이어졌다. 이번 숏피칭에는 허양호 베스핀글로벌 대표도 직접 참여했다. 허 대표는 제조기업을 대상으로 추진 중인 AI 사업과 전사 데이터 플랫폼 구축 사례를 소개했다. 개별 AI 기술 도입을 넘어 기업이 원하는 사업 성과를 중심으로 과제를 발굴·실행하며 제조기업의 실질적인 AX 성과 창출을 지원한다는 목표다. 허 대표는 "제조기업 AX는 기업이 얻고자 하는 사업 성과를 중심으로 계획을 세우고 실행하는 것이 중요하다"며 "현업 담당자들과 함께 과제를 발굴하고 논의하면서 실질적인 성과를 창출할 수 있도록 고민을 함께 해결하는 파트너가 될 것"이라고 말했다.

2026.10.22 16:52한정호 기자

로봇·자율주행차 확산, 인명 피해 우려…QNX "피지컬AI 불확실성, OS로 통제"

QNX가 로봇과 자율주행차 확산으로 커지는 오작동 인명 피해 우려에 대응해 피지컬 인공지능(AI)의 불확실성을 운영체제(OS) 단에서 통제하는 방안을 제시했다. AI 모델이 완벽하지 않더라도 기계의 실제 행동만큼은 안전하고 예측 가능하도록 OS를 비롯한 소프트웨어(SW) 기반이 뒷받침하겠다는 구상이다. QNX는 22일 서울 역삼동 조선팰리스 강남에서 2년 만에 'QNX 테크포럼코리아 2026'을 열고 안전한 피지컬 AI 시대를 위한 기술과 전략을 소개했다. 김성철 QNX 한국 지사장은 환영사에서 "휴머노이드나 자율이동로봇(AMR)이 예상하지 못한 행동으로 사람에게 위협이 되는 경우도 생기고 있다"며 "이제 기업에 중요한 것은 기계가 행동하기 전의 안전 판단을 얼마나 치밀하게 뒷받침하느냐"라고 설명했다. 이어 "QNX는 AI 회사는 아니지만 피지컬 AI에 필요한 새로운 OS 기반을 준비해 기업을 지원하고 있다"고 강조했다. 현실에서 행동하는 피지컬 AI…신뢰에서 출발해야 저스틴 문 QNX 코어제품엔지니어링 부사장은 이날 피지컬AI의 위험성을 지목했다. 또 SW 상에서 데이터를 해석하고 결과를 제안하는 디지털 AI와 달리 피지컬 AI는 직접 행동하기 때문에 신뢰를 바닥부터 쌓아야 한다고 강조했다. 그는 "이메일 문법이 틀렸다고 다치는 사람은 없지만 차량에서 오류가 발생하면 충돌이 된다"며 "협동로봇에서는 사람의 건강을 해칠 수 있다"고 말했다. 문 부사장은 신뢰의 조건으로 안전성, 신뢰성, 결정론을 제시했다. 결정론은 같은 입력에 같은 출력을 정해진 시간 안에 반복적으로 내는 성질을 말한다. 그는 "예측할 수 없는 타이밍은 성능 문제가 아니라 안전 문제"라고 강조했다. QNX는 스스로를 'AI의 판단과 물리적 행동 사이의 실행 계층'으로 규정했다. 저스틴 문 부사장은 "AI 모델이 항상 신뢰할 수 있는 것은 아니다"며 "모델이 어떻게 동작하든 시스템 전체가 적절하게 반응하도록 보장하는 것이 기반 SW의 역할"이라고 설명했다. 업계 일각의 'AI는 리눅스에서만 돌아간다'는 주장에는 벤치마크로 반박했다. 그는 "같은 실리콘과 모델, 워크로드로 비교한 결과 차이가 뚜렷했다"며 "결과를 모두 공개했으니 직접 실행해 보라"고 말했다. 파트너십도 강조했다. 그는 "한 회사가 산업의 과제를 혼자 해결하는 시대는 지났다"며 독일 차량 SW 기업 벡터와 공동 개발한 '알로이 코어'를 대표 사례로 꼽았다. 알로이 코어는 QNX의 안전 인증 OS에 벡터의 미들웨어를 결합한 기반 SW 플랫폼이다. 고객이 제품마다 반복해서 쓰는 하위 계층의 통합 부담을 줄여, 차별화 기능 개발에 집중하도록 돕는다. 최근 다임러트럭과 볼보그룹의 합작사와 QNX 역사상 최대 규모의 첫 공급 계약을 맺었다. 피지컬AI 생태계 무료 'QNX 에브리웨어'로 확산 QNX는 개발자 생태계 확대에도 나섰다. 상용 제품인 QNX는 비용 부담 탓에 소규모 로봇 기업이나 학생이 접근하기 어려웠다. 류민희 QNX코리아 차장은 "리눅스에 비해 생태계가 약하다고 보고 이를 키우기 위해 'QNX 에브리웨어를 운영하고 있다"고 말했다. QNX 에브리웨어는 QNX OS와 하이퍼바이저, 교육 콘텐츠를 비상업용으로 무료 제공하는 프로그램이다. 앤디 그릭 QNX 개발자생태계 디렉터에 따르면, QNX 에브리웨어 개발 시트는 3만 개, 협력 대학은 전 세계 100곳 이상이다. QNX로 이식한 오픈소스 패키지도 2500개에 달한다. 그는 "리눅스로 개발하다 결정론이나 신뢰성이 필요해졌을 때 QNX로 쉽게 옮길 수 있게 하는 것이 목표"라고 설명했다. 아시아 학계 공략은 한국에서 시작한다. 그릭 디렉터는 "한국을 시작으로 일본과 중국으로 확대할 것"이라며 "국민대 정구민 교수와 함께 학부·대학원 교육에 QNX를 도입하는 'QNX 센터'를 추진하고 있다"고 밝혔다. 피지컬AI로 하드웨어 없이 개발하고 인증까지 지원 전시장에서는 로봇 팔이 물체를 색깔별로 분류하는 피지컬 AI 시연이 진행됐다. 실물 로봇과 가상 환경이 동시에 동작하고, 라이다 센서로 장애물을 감지해 피하는 충돌 회피 기능도 적용됐다. 류 차장은 "가상 환경이나 클라우드에서 개발하고 검증한 SW를 실물 하드웨어에 그대로 올려 동작시킬 수 있다"며 "하드웨어를 기다리지 않고 개발과 검증을 앞당길 수 있다"고 설명했다. 이어 "산업 현장과 로봇에서도 기능안전 인증을 요구하는 추세지만 리눅스로는 인증받기가 매우 어렵다"며 "개념검증(PoC) 단계부터 QNX 에브리웨어로 시작해 양산 때 상용 라이선스로 전환하면 된다"고 덧붙였다. 저스틴 문 부사장은 "누구나 기계에게 생각하는 법을 가르칠 수 있지만, 우리는 그것이 안전하게 움직이도록 만든다"며 "세상이 신뢰할 수 있는 기계를 함께 만들 수 있도록 지원할 것"이라고 강조했다.

2026.10.22 14:12남혁우 기자

국가AI전략위 하정우, 대구 제조 AX 현장 점검

대통령 직속 국가인공지능전략위원회가 대구·경북 지역 제조업 인공지능 전환(AX) 현장 점검에 나섰다. 이차전지와 모빌리티, 로봇 등 지역 주력 산업에 인공지능(AI)을 접목하는 방안을 살피고 중소기업부터 선도 기업까지 산업 현장 의견을 듣기 위해서다. 국가인공지능전략위원회는 하정우 상근 부위원장이 21일 대구에서 열린 '2026 미래혁신기술박람회(FIX 2026)' 개막식에 참석하고 지역 제조 AX 현장을 방문했다고 밝혔다. 이번 방문은 지난 19~20일 강원 평창·강릉·동해에 이은 연속 현장 행보다. 정부는 지난 8월 발표한 '3대 메가프로젝트 연계 권역별 성장엔진 육성방안'에서 대구·경북을 첨단 소재부품·AI 로봇 중심지로 육성하겠다는 계획을 제시한 바 있다. 하 부위원장은 첫 일정으로 대구 엑스코에서 열린 FIX 2026 개막식에 참석했다. 올해로 3회째를 맞은 FIX 2026은 'AI, 기술을 넘어 일상이 되다'를 주제로 오는 24일까지 열린다. 국내외 510개 기업이 2100개 부스에서 미래모빌리티와 로봇, AI, 정보통신기술(ICT) 등을 선보인다. 하 부위원장은 개막식 이후 전시장을 둘러보고 대구광역시장 주재 오찬에서 지역 AX 정책 현안을 논의했다. 오후에는 대구 달서구 성서산업단지에 위치한 AI 기반 공정혁신시뮬레이션센터를 방문했다. 경북대학교 산학협력단이 운영하는 이 센터는 고성능 컴퓨팅(HPC)과 그래픽처리장치(GPU) 서버를 활용해 중소·중견기업 제품 개발과 성능 검증을 지원한다. 이어 하 부위원장은 대구 달성군 엘앤에프플러스 공장을 찾아 이차전지 양극활물질 생산 공정에 적용된 제조 AX 기술을 살펴봤다. 해당 공장 AI·빅데이터·블록체인(ABB) 실증팩토리는 디지털 트윈 컨소시엄(DTC)으로부터 소프트웨어 정의 제조(SDM) 테스트베드 사례로 공식 승인을 받을 예정이다. 하 부위원장은 22일 경북 포항으로 이동해 포항테크노파크 경북AX랩과 한국로봇융합연구원(KIRO) 안전로봇실증센터, 포스텍, 포항 네오 AI데이터센터 건설 현장 등을 방문한다. 하 부위원장은 "오늘 둘러본 모빌리티·로봇·이차전지 현장은 모두 대경권 성장엔진과 맞닿아 있는 곳"이라며 "중소기업부터 선도 기업까지 현장에서 들은 이야기를 꼼꼼히 살펴보겠다"고 말했다.

2026.10.21 15:30이나연 기자

코오롱베니트, 제조 AX 사업 시동…이수화학 등 3개사에 AI 도입

코오롱베니트가 인공지능(AI)을 활용한 제조 현장의 디지털 전환 사업을 본격 나선다. 자동차 부품과 섬유 소재, 석유화학 등 서로 다른 산업의 생산공정에 AI 기반 품질 예측과 설비 예지보전 기술을 적용해 제조기업의 생산성과 운영 효율을 높인다는 목표다. 코오롱베니트는 정부의 '상생형 인공지능 전환(AX) 선도모델 구축지원사업' 도입기업으로 이수화학과 서우산업, 서우첨단소재 등 3개사를 확정하고 본격적인 사업 추진에 나선다고 19일 밝혔다. 이번 사업은 대기업의 제조혁신 역량을 활용해 중소·중견기업의 전사적 AX를 지원하고 다른 기업에도 확산할 수 있는 선도모델을 구축하는 것이 목적이다. 코오롱베니트는 지난 7월 주관기관으로 선정됐으며 한국생산성본부가 협업기관으로 참여한다. 도입기업으로 선정된 서우산업은 자동차 휠가드와 언더커버 등 흡차음 부품을 생산하며 서우첨단소재는 재활용 원료를 활용한 섬유 소재를 제조한다. 이수화학은 세제 원료인 연성알킬벤젠(LAB)과 노말파라핀(NP)을 생산하는 석유화학 기업이다. 코오롱베니트는 이들 기업의 생산공정과 설비 운영 데이터를 AI와 결합해 품질 예측과 이상 징후 분석, 공정 조건 최적화 체계를 구축할 계획이다. 현장 작업자의 경험에 의존하던 판단 과정을 데이터 기반으로 전환하는 데 중점을 뒀다. 서우산업에는 부직포 생산라인을 대상으로 AI 품질 예측 모델과 디지털트윈 기반 시뮬레이션을 적용한다. 이를 통해 원단의 두께와 밀도 편차를 사전에 확인하고 주요 설비의 이상 징후를 감지하는 예지보전 체계도 마련한다는 방침이다. 서우첨단소재에는 원료 투입부터 건조, 방사에 이르는 핵심 공정에 AI를 적용한다. 공정별 최적 조건을 자동으로 추천하고 실시간 품질 예측과 이상 감지, 설비 예지보전, 통합 관제 기능을 구축해 품질 안정성을 높일 계획이다. 이수화학에는 연속 화학공정에 특화된 AI 운전 지원 체계를 구축한다. 공정 제어와 설비 이력, 생산 실적 데이터를 통합하고 시계열 AI를 활용해 공정 이상 징후를 사전에 감지하고 최적 운전 조건을 실시간으로 추천하는 방식이다. 특히 이수화학의 AI 추천 설정값은 안전 운전 범위 내에서 운전원의 확인과 승인을 거쳐야 실제 제어 시스템에 반영되도록 설계한다. 설비 예지보전과 에너지 사용량, 탄소 배출량을 실시간으로 관리하는 체계도 함께 마련할 예정이다. 코오롱베니트는 이번 사업을 통해 제조 AX 사업 수행 체계도 정립한다는 목표다. 특정 솔루션을 일괄 공급하는 대신 기업별 생산 현장을 진단해 과제를 정의하고 적합한 기술을 보유한 파트너를 선정한 뒤 구축 완료까지 프로젝트를 관리하는 방식이다. 서우산업과 서우첨단소재에는 AX 전환 로드맵 수립과 데이터 표준화, AI·데이터 인프라 구축, 재직자 교육 등 상생 지원도 제공한다. 두 기업은 시스템 도입 이후 기존 고용을 유지하고 현장 기술자를 관제 실무 인력으로 재배치할 계획이다. 각 과제는 1년간 진행된다. 코오롱베니트는 이번 사업에서 확보한 현장 진단과 기술 파트너 구성, 프로젝트 관리 경험을 향후 다른 제조기업에도 적용할 방침이다. AI 얼라이언스 참여사와 파트너사 네트워크를 활용해 산업별 AX 사업을 확대한다는 목표다. 장재용 코오롱베니트 DX본부장은 "정부 실증사업에 지속적으로 참여해 산업별 적용 사례를 넓히며 제조에서 확보한 실행 모델을 다른 영역으로도 확장할 계획"이라며 "현장 진단부터 기술 파트너 구성, 프로젝트 관리로 이어지는 실행 체계를 정립하고 그룹 제조 계열사를 대상으로 축적해온 현장 경험과 데이터·AI 역량을 더해 제조 AX 사업을 확대할 것"이라고 밝혔다.

2026.10.19 16:54한정호 기자

엠아이큐브솔루션, 제조 AI 역량 정부 평가서 'S등급'

엠아이큐브솔루션이 제조 특화 인공지능(AI) 플랫폼의 기술력과 현장 적용 성과를 인정받아 정부의 제조 AI 개발역량 진단에서 최고 등급을 획득했다. 엠아이큐브솔루션은 중소벤처기업부의 '2026년도 스마트공장 공급기업 역량진단 지원사업'을 통해 실시한 제조AI 개발역량 진단에서 최고 등급인 S등급을 받았다고 밝혔다. 이번 진단은 스마트공장 공급기업의 제조 AI 솔루션을 기술·성과·운영 등 3개 분야에서 종합 평가해 S부터 D까지 5개 등급을 부여하는 제도다. S등급은 고도화된 예측·데이터 분석 역량과 자율 최적화 기능 등을 갖춘 제조 AI 솔루션에 부여된다. 등급 유효기간은 확정일로부터 2년이다. 진단 대상인 '스마트AI'는 엠아이큐브솔루션의 머신러닝 운영(MLOps) 기반 제조 특화 AI 플랫폼이다. 제조 현장 데이터를 수집·분석해 품질 예측과 이상 탐지, 예지보전, 공정 최적화, 검사 자동화 등을 지원한다. AI 시뮬레이션과 3D 모니터링 기반 디지털 트윈, 에이전틱 AI 기술도 결합했다. 이를 통해 공정 조건을 자율적으로 판단하고 설비 상태에 대한 실시간 피드백을 제공한다. 기술 분야에서는 제조 데이터 표준화와 품질 관리, 데이터 특성 변화를 감지하는 '데이터 드리프트' 대응 역량 등을 인정받았다. 데이터 수집부터 모델 학습·배포까지 자동화하는 MLOps 체계와 지속적인 성능 모니터링 기능도 평가에 반영됐다. 기존 제조 시스템과의 연계성도 강점으로 제시됐다. 스마트AI는 표준 응용 프로그램 인터페이스(API)를 통해 기존 제조 소프트웨어와 다양한 설비에 연동할 수 있다. 회사는 제조 AI 관련 특허 7건을 등록하고 7건을 출원했다고 설명했다. 성과 분야에서는 실제 유료 계약과 양산 라인 적용 실적 등이 평가됐다. 운영 분야에서는 24시간 장애 대응과 실시간 모니터링, 정기적인 AI 모델 재학습·튜닝을 지원하는 유지보수 체계가 인정받았다. 심효준 엠아이큐브솔루션 대표는 "스마트AI를 지속 고도화해 품질·설비·공정 등 제조 현장 전반으로 AI를 활용한 자율제조 환경을 확대하겠다"고 말했다.

2026.10.19 15:31이나연 기자

김대자 산단공 이사장 "제조AX·탄소중립·5극3특 구현…산단 대전환으로 지방성장 이끌 것”

김대자 한국산업단지공단 이사장은 16일 “대한민국 산업이 딛고 선 초석인 산업단지가 이제는 산업의 전환을 이끄는 핵심 공간이 되어야 한다”고 밝혔다. 김 이사장은 이날 대구 본사에서 열린 취임식에서 “AI가 제조업의 문법을 바꾸고 탄소발자국이 무역의 조건이 되는 등 산업환경이 빠르게 변화하고 있다”며 이같이 말했다. 김 이사장은 “산업단지를 관리하는 기관을 넘어 산업의 전환을 이끄는 기관으로 산단공의 역할을 새롭게 정립하겠다”고 덧붙였다. 김 이사장은 “산업단지 혁신을 지원하기 위해서는 산단공 스스로의 변화가 먼저”라며 “관행에 끊임없이 질문을 던지고, 본사와 지역본부, 부서 간 칸막이를 과감히 낮춰 기업 문제를 신속하게 해결하는 조직을 만들어야 한다”고 강조했다. 이어 청렴을 최우선 가치로 삼고 직원의 전문성과 역량을 높이는 조직혁신도 함께 추진하겠다는 포부를 밝혔다. 김 이사장은 “산업단지의 미래 경쟁력을 높이기 위해 제조AX와 탄소중립 전환을 적극 지원하고, 정부의 '5극3특' 균형성장 전략을 산업단지 현장에서 구현할 계획”이라고 말했다. 새로운 기술을 실증할 수 있는 환경과 데이터·통신·재생에너지 인프라, 표준·인증체계를 확충하고, 기업·대학·연구기관·지방정부의 역량을 산업단지를 중심으로 연결해 지역 산업생태계를 키운다는 구상이다. 기업지원 방식도 현장 체감도를 높이는 방향으로 강화한다. 김 이사장은 “예산을 얼마나 집행했는가 보다 기업에 실제로 어떤 도움이 됐는가가 더 중요하다”며 “정책과 사업 기획 단계부터 기업 목소리를 적극 반영할 것”을 강조했다. 청년이 산업단지에서 일과 삶의 미래를 그릴 수 있도록 노후 공장과 기반시설, 주거·교통·문화·편의 여건을 개선한다. 또 산업단지별 특성에 맞춰 노후시설과 고위험 공정을 살피고 첨단기술과 유관기관의 전문성을 활용해 사고 예방 역량을 강화할 계획이다. 김 이사장은 임직원에게 “우리가 지향해야 할 것은 '넘버원'보다 '온리원'”이라며 “기업이 어려움에 부딪혔을 때, 근로자가 더 나은 일터를 바랄 때, 정부가 산업현장의 답을 구할 때 가장 먼저 찾는 기관이 되자”고 강조했다. 이어 “공단의 혁신이 기업의 경쟁력이 되고 산업단지 전환이 지방의 성장으로 이어지도록 현장의 목소리를 경청하며 맡은 소임을 다하겠다”고 밝혔다. 한편, 김대자 신임 이사장은 마산고와 서울대 건축학과를 졸업하고 미국 시라큐스대학교 행정학 석사학위를 취득했다. 1996년 제31회 기술고시에 합격해 공직에 입문했다. 산업통상부에서 산업 환경, IT·소프트웨어 융합, 에너지(원전), 통상, 산업기술 정책에 이르기까지 다방면의 실무 과장직을 두루 역임하며 정책 역량을 다져왔다. 산업환경과장·정보통신활용과장·소프트웨어융합과장·방사성폐기물과장·아주통상과장·산업기술정책과장·원전산업정책국장·대변인·정책기획관·무역투자실장 등을 거쳐 국가기술표준원장을 역임했다. 산업기술·통상·무역투자·에너지·표준 등 산업정책 전반을 두루 경험한 산업정책·에너지 전문가로 꼽힌다.

2026.10.18 23:28주문정 기자

"AI가 살피고 로봇이 일하네"…현대차·기아 '자율운영공장' 가보니

“이번 주에는 가상 시운전 4건이 진행 중이고, 용접 랩 철거 안전 작업 한 건이 진행 중입니다. 자세히 보고 싶으신 공정이 있으면 편하게 말씀해 주세요.” 모니터 두 대 중 왼쪽은 흔히 볼 수 있는 생성 인공지능(AI) 명령어 입력 화면, 오른쪽은 연구실 공간을 가상으로 구현한 화면이 나타났다. “통신 전파 상황을 시뮬레이션해줘”라고 말하니 “전파가 좋은 구역은 파랑, 약한 지역은 빨강으로 시각화했다”며 연구실 공간 위에 그래픽이 곧바로 덧씌워졌다. 현대자동차와 기아는 스마트 팩토리 혁신 제조 기술 전시회 '이포레스트 테크데이 2026'을 현대차·기아 의왕연구소에서 진행하기 앞서, 지난 16일 미디어 초청행사를 열고 제조 현장 특화 인공지능(AI) 에이전트 '이포레스트 폴라리스' 시연을 이같이 선보였다. 회사는 이 곳에서 AI와 로보틱스 등을 활용한 스마트팩토리로의 전환을 위한 기술들을 개발하고 있다. AI 에이전트도 그 일환으로, 올해 테크데이 행사에선 200여건의 제조 신기술을 소개할 예정이다. 최영태 현대차·기아 제조솔루션본부 이포레스트센터장 상무는 이날 행사에서 “자동화를 확대하는 것을 넘어, 공장이 스스로 판단하고 학습하며 진화하는 '자율운영공장'으로 나아가려는 것”이라며 "사람은 더 안전하고 가치 있는 일에 집중하고, 데이터와 AI는 공장을 더욱 유연하고 지속 가능하게 운영하도록 돕는 제조환경을 만드는 것이 목표"라고 밝혔다. 이어 "2032년 이후 미래 신공장에서 휴머노이드와 풀스케일 자율화 기술을 본격적으로 적용해 나가겠다"고 말했다. 공장마다 따로 놀던 데이터·앱 합쳤더니…AI, 현장 분석·장비 시운전 척척 AI에이전트와 가상 공간 플랫폼 구현에 앞서, 현대차·기아는 그 동안 공장별로 분산돼 있던 데이터 및 IT 체계를 단일 표준 플랫폼으로 통합하는 작업을 거쳤다. 공장별 시스템과 데이터를 연결한 공통 기반 위에 공장의 핵심 기능들을 표준화한 '코어 시스템', 그 윗단에 품질, 설비보전, 생산운영 등 제조 앱이 구동되는 방식이다. 이런 체계에서 AI 에이전트는 제조 현장 시스템과 문서 등 데이터 분석, 이미지 생성, 업무 노하우 제공 등 각종 도구를 토대로 현장에서 필요한 판단과 대응을 수행하게 된다. 데이터 분석 역량과 업무 노하우를 자산화, 표준화하면서도 소요되는 시간을 줄였다. 회사는 지난달 울산 전기차(EV) 공장에서 이포레스트 폴라리스 시범 운영을 시작했다. 스마트 물류 솔루션인 '물류로봇 표준화 플랫폼'도 이런 접근법에 따른 성과 중 하나다. 매번 물류로봇을 새롭게 검토하고 제작하는 과정에서 발생하는 비용 증가와 품질 편차를 줄이기 위해 고안됐다. 부품 공급 체계를 자동화된 무인 운송 체계로 전환, 작업자가 반복 업무 대신 로봇 운영과 공정 최적화에 집중할 수 있도록 지원한다. 결과적으로 물류로봇 제작 비용을 약 30% 절감하고, 개발 기간도 단축했다. 회사는 기아 화성 EVO 웨스트 공장과 울산 공장에 이 기술 적용을 추진 중이다. 엔비디아와 협력 하에 제조 현장에 특화된 가상 제어 기술도 개발하고 있다. 이날 소개된 '물리 AI 기반 가상 시운전 기술'이 일례다. 신차 투입 준비 과정을 단축하기 위해 현장 상황을 가상으로 재현하고, 이를 예측하는 심투리얼(Sim-to-Real) 기술이다. 현대차·기아 관계자는 "제조 설비 시뮬레이션과 로봇 시뮬레이션은 그래픽 기반 시뮬레이션으로, 장시간의 실물 시운전이 반드시 필요했다"며 "중력 충돌, 마찰과 같은 실제 현상의 물리 현상을 고려하지 못했기 때문"이라고 설명했다. 이어 "기존 시뮬레이션은 설비 제어, PLC, 로직, 검진, 로봇 OLP 타점 검토 등 각 요소를 개별적으로 검토해 상호 영향을 검증할 수 없었고, 수천개의 물리 조인트와 I/O 신호를 수작업으로 매핑하는 등 공수가 크게 들었다"며 "이번에 개발한 통합 시뮬레이션은 상호 영향 사전 검증, 가상 시운전 기반 설비 실물 시운전 효율화가 가능하다"고 덧붙였다. 해당 기술은 울산 EV 공장의 신차 생산을 위한 시운전 과정에 도입될 예정이다. 수작업 완전 대체할까…사람보다 더 정밀한 AI·로봇 목표 현대차·기아는 제조 현장에 특화된 디지털 기술 내재화도 준비하고 있다. 회사 다른 관계자는 "기아 공장에 적용된 비전 시스템에 대해서 전수조사를 실시한 결과 95% 이상이 외부 솔루션에 의존하고 있었다"며 "차종을 추가 개발하게 되거나 설계 변경이 발생할 경우 락인된 외부 업체 기술을 사용하게 돼 지속적으로 투자비가 발생하던 상태"라고 언급했다. 이런 문제를 해결하기 위해 제조 솔루션 본부에 기술 내재화를 위한 전담 조직을 만들고, 사업 본부 차원의 비전 기술 표준화 전략 수립과 기술 내재화를 추진하고 있다고 밝혔다. 내재화를 추진 중인 기술로는 ▲내외장 도어 검사 ▲하부 검사 ▲터널형 완성차 외관 검사 등을 꼽았다. 이날 행사에선 차체 공정에 있는 용접 작업 관련 기술 시연도 진행했다. 수작업 없이 심투리얼 기술을 활용해 로봇이 자동으로 작업 경로를 생성하는 것이 핵심이다. 회사 관계자는 "용접 작업 자체는 이미 자동화돼 있지만, 용접 로봇과 생산라인을 설치할 때 로봇이 1700여개의 용접점으로 이동하는 이 모든 경로를 현장 엔지니어가 수동으로 조정하고 있어 많은 비용과 시간이 발생하고 있다"며 "시뮬레이션을 활용해 로봇 이동 경로를 만들어주는 작업을 자동화하는 기술을 개발했다"고 밝혔다. 차체를 약간 움직인 뒤 버튼을 한 번 누르자, 옮겨진 차체에 맞춰 용접 로봇이 조금씩 이전과 다른 이동 경로에 따라 작업을 시작했다. 다소 느린 속도로 움직였지만, 한 번 작업을 수행하고 나면 이후에는 이 경로에 맞춰 로봇이 움직이게 돼 작업 속도도 빨라진다는 설명이다. 회사는 내년 6월 해당 기술 개발을 완료한다는 계획이다. 차량 부품인 웨더스트립 장착을 자동화한 기술도 선보였다. 작업자 부담을 줄이고 균일한 조립 품질을 확보하기 위해 개발된 기술이다. 산업용 로봇과 전용 그리퍼를 활용해 장착 공정을 자동화하고 작업 편차를 줄였다. 고속 서보 제어 기술을 적용해 적정 가압력을 유지, 조립 품질의 일관성도 높였다. 최종적으로 장착 구간 비전 촬영을 통해 부품의 이탈이나 들뜸 여부를 다시 한번 검사해 품질 수준을 높일 수 있다. 현대차·기아는 사람 손과 비슷한 형태로 움직이는 로봇인 '핸드 그리퍼'를 제조 현장에 적용하기 위한 기술 개발도 추진하고 있다. 유연한 움직임이 가능하기 때문에 다양한 부품 관련 작업을 효율화할 것이란 구상이다. 회사 관계자는 "올해 착수한 과제라 아직 제조 현장에 적용하기 위해서는 기술적으로 어려운 여러 허들을 넘어야 하는 상황"이라며 "지속적으로 개발하면 조립 자동화 기술을 고도화하는 데 핵심 기반이 될 것"이라고 기대했다.

2026.10.18 12:04김윤희 기자

현대차·기아, '스마트팩토리' 기술력 알린다…테크데이 개최

현대자동차와 기아는 스마트 팩토리 혁신 제조 기술 전시회 '이포레스트 테크데이 2026'을 열고 소프트웨어 중심 공장(SDF)으로의 전환을 위한 미래 비전을 제시한다고 18일 밝혔다. 이포레스트 테크데이는 현대차·기아 제조솔루션본부 및 협력사가 개발한 스마트 팩토리 기술을 공유하는 행사로 올해로 7회차를 맞았다. 이번 행사는 오는 19일부터 21일까지 현대차·기아 의왕연구소에서 열린다. 올해는 ▲SDF 추진 기반 기술 ▲자율화·자동화 기술 ▲에너지 설루션 ▲미래 모빌리티 등의 주제로 200여 건의 제조 신기술을 전시해 현대차·기아의 스마트 팩토리 기술력을 선보인다. 현대차·기아는 스마트 팩토리 구현을 위해 SDF를 추진하고 있다. 이를 통해 통일된 데이터 수집 및 관리 체계와 공통 개발 환경을 구축하고 제조 현장에 필요한 설루션을 개발·확산할 수 있는 기반 마련에 초점을 두고 있다. SDF 추진 기반 기술 분야에선 품질 시스템 등 SDF 기술 구축 현황을 소개하고 표준화된 기술 기반을 바탕으로 국내외 공장에 신속하게 적용할 수 있는 SDF 추진 방안을 선보일 예정이다. 대표적으로 현대차·기아는 현실과 똑같은 가상공간에서 실제 공장 설비와 연동해 시뮬레이션을 실행함으로써 문제가 발생하기 전 가상공간에서 미리 검증하고 최적화할 수 있는 '디지털 트윈' 기술을 전시한다. 더불어 현대차·기아는 ▲데이터 조회·해석 ▲제조 노하우 검색 ▲설비 매뉴얼 제작 등 공장 업무에 특화해 개발한 인공지능(AI) 에이전트를 이번 행사에서 소개한다. 자동화 기술 분야에서는 작업 효율성을 높이고 제조 품질을 향상시키기 위한 조립 및 검사 자동화 기술을 조명한다. 이 중 '터널형 외관검사 비전 기술'은 차량을 터널형 장치에 투입해 3D 시뮬레이션을 통해 차량의 외관을 검사하는 기술이다. 현대차·기아는 기존 외부 전문 업체들의 시스템을 이용했으나 완성차 품질 향상을 위해 해당 외관 검사 기술을 개발했으며 향후 국내외 공장에 적용해 고객 만족도를 높일 예정이다. 이외에도 현대차·기아는 미래 모빌리티 분야에서 새로운 성형 기술과 설계 데이터만으로 금형 없이 형상을 구현하는 적층 제조 기술을 선보인다. 에너지 설루션 분야에서는 친환경 공장 운영을 위한 스마트 기술을 전시할 예정이다. 올해 이포레스트 테크데이에서는 신제조기술 발표 대회 및 협력사 세미나도 진행된다. 신제조기술 발표 대회에서는 글로벌 생산공장의 경쟁력을 향상시키는 신기술 사례를 공유한다. 협력사 세미나는 협력사들과 함께 더 큰 시너지를 창출하기 위한 협업 방안들이 논의되는 행사다. 현대차·기아는 이번 협력사 세미나에서 ▲피지컬 AI ▲데이터 기반 제조 혁신 ▲제조 AI 등 다양한 주제로 논의를 진행해 산업 전체의 기술 수준 향상과 경쟁력 강화를 도모할 전망이다. 현대차·기아 관계자는 “이번 행사를 통해 현대차그룹이 개발한 혁신 제조기술의 우수성과 실용성을 업계와 협력사들에게 선보일 수 있어 의미가 크다”며 “생산 공장에 신기술 활용 분야를 더욱 확대하고 적용할 수 있도록 지속 노력하겠다”고 밝혔다.

2026.10.18 09:00김윤희 기자

산업부 차관에 박동일 산업정책실장…제조·산업 정책 전문가

이재명 대통령은 16일 산업통상부 차관에 박동일 산업부 산업정책실장을 임명했다. 박 신임 차관은 상산고와 서울대 경제학과를 졸업하고 미국 오리건대에서 경제학 석사 학위를 받았다. 행정고시 40회로 공직에 입문해 정보통신부 산업기술과·지식정보산업과·정책총괄과 등에서 사무관 시절을 보내고 이명박 정부 들어 지식경제부(현 산업통상부)로 적을 옮겨 규제개혁법무담당관·유통물류과장·원전환경과장·기계로봇과장·장관비서관·산업기반총괄과장·소재부품장비총괄과장 등 원전·유통·산업 분야 주요 보직을 두루 거쳤다. 고위공무원으로 승진한 후에는 소재부품장비협력관·원전산업정책국장·제조산업정책관을 역임했고 최근까지 산업정책실장직을 수행했다. 특히 2019년 일본의 반도체 수출규제 당시 최일선인 소부장총괄과장과 소부장협력관으로 정부 대응을 조율하며 불화수소·포토레지스트·폴리이미드 등 핵심 3대 품목을 중심으로 수입처 다변화를 추진하고 국내 재고를 확보하는 등 소부장 공급망 안정화와 자립화를 이끌었다. 또 원전환경과장과 원전산업정책과장 시절에는 사회적 합의가 어렵고 갈등 소지가 큰 사용후 핵연료 문제와 관련해 이해관계자 간 의견을 조율했다. 원전산업정책국장 시절에는 에너지 전환과 수급 환경 변화 속에서 국내 원전 생태계가 안정적으로 유지될 수 있도록 정책을 조율하는 등 국가 전력수급 안정을 도모하는 데 기여했다. 산업부 내에서는 유통·원전·소부장·제조업 등 산업·에너지 분야 현안이 많은 부서를 두루 거치며 정책 역량과 현장 전문성을 축적한 인물로 평가를 받는다. 또 직급과 관계없이 직원들과 격의 없는 대화를 자주 하고, 후배들이 따르는 소탈한 리더십을 두루 갖췄다는 평이다. 강유정 청와대 대변인은 “최근 충청권 대규모 투자계획 이행을 위한 민관합동 태스크포스(TF)를 원활하게 이끌어가는 등 산업 현장에 대한 높은 이해와 민관 협력 조정 역량을 꾸준히 입증해 왔다”며 “미래 전략 산업의 초격차를 확보하고 제조업 혁신과 지역 주도 산업 전환을 통한 양질의 일자리 창출 등 국민이 체감할 수 있는 산업 정책을 속도감 있게 추진할 것으로 기대된다”고 말했다.

2026.10.16 16:16주문정 기자

LG AI연구원, 스스로 판단하는 제조 AI 구현 나선다

LG AI연구원이 공장 설비 이상 원인을 찾아 대응책을 제안하고 제품 검사 과정에서 발생한 AI 판단 오류까지 스스로 분석하는 자율 제조 기술 개발에 나섰다. 강병준 LG AI연구원 연구위원은 14일 서울 코엑스에서 열린 '피지컬 AI 테크 위크'에서 '제조 자율화의 핵심 엔진, 에이전틱 AI'를 주제로 강연하며 제조 현장의 AI 활용 기술과 연구 사례를 소개했다. 기존 제조 AI가 설비나 제품의 이상 여부를 판단하는 데 주로 활용됐다면 LG AI연구원이 개발하는 기술은 문제가 발생한 원인을 분석하고 필요한 조치까지 제안하는 데 초점을 맞췄다. 여러 AI 에이전트가 데이터를 분석하고 관련 문서를 검색해 문제 해결에 필요한 작업을 수행하도록 하는 방식이다. 제품 검사 과정에서 AI가 잘못 판단한 사례를 찾아 수정 방법을 제안하는 기술도 개발 중이다. 검사 환경이 바뀔 때마다 사람이 AI 모델을 조정해야 했던 작업을 줄이고, 데이터 선별부터 재학습까지 자동화하는 연구도 진행하고 있다. 다만 AI가 설비를 직접 제어하려면 안전성과 신뢰성을 확보해야 한다. LG AI연구원은 현재 AI의 분석 결과와 조치 방안을 작업자에게 전달하는 방식을 활용하면서 실제 설비 제어까지 자동화 범위를 넓히는 방안을 연구하고 있다고 밝혔다. 설비 이상 원인 분석하고 조치 제안…검사 AI도 성능 개선 강 연구위원은 제조 설비에서 이상 징후가 발생했을 때 AI가 원인을 분석하고 대응 방법을 제시하는 사례를 소개했다. 기존 이상 감지 AI가 정상과 비정상 여부를 구분했다면, 새로운 기술은 설비 데이터뿐 아니라 작업 매뉴얼과 공정 정보까지 함께 분석한다. 일례로 설비에서 비정상적인 데이터가 발생하면 AI가 관련 문서를 검색해 원인을 파악하고 필요한 조치를 제안한다. 여러 AI 에이전트가 데이터 분석과 문서 검색, 대응 방법 검토를 나눠 수행하며 문제 해결에 필요한 작업 순서도 결정한다. 강 연구위원은 "기존 이상 감지 모델은 이상이 있다, 없다 정도로 판단했다"며 "이제는 어떤 원인 때문에 이상이 발생했고 실제 조치를 취하려면 어떻게 해야 하는지 추천해 줄 수 있다"고 말했다. 지금은 AI가 설비를 직접 제어하지 않고 작업자에게 이메일로 분석 결과를 전달한다. 잘못된 판단이 실제 설비 작동에 영향을 줄 수 있는 만큼 사람이 조치 내용을 확인하도록 한 것이다. 그는 "직접 제어하는 부분에 위험성도 따르기 때문에 작업자에게 이메일을 전달하는 방식으로 하고 있다"면서 "사람의 신뢰가 어느 정도 확보되면 직접 제어하는 부분까지 들어갈 수 있지 않을까 생각한다"고 설명했다. 제품의 불량 여부를 판별하는 검사 AI에도 에이전트 기술을 적용하고 있다. 제조 현장에서는 제품의 형태나 검사 환경이 바뀌면 기존 AI 모델의 정확도가 떨어질 수 있어 새로운 데이터를 수집하거나 검사 기준을 조정해야 한다. LG AI연구원은 검사 과정에서 AI가 잘못 판단한 사례를 분석하고 어떤 검사 지시문이 오류에 영향을 줬는지 찾아 수정 방안을 제안하는 기술을 개발했다. 작업자가 수정안을 승인하면 AI가 지시문을 조정하며, 별도의 모델 재학습 없이 검사 환경 변화에 대응하는 방식도 연구하고 있다. AI 모델 재학습 과정 역시 자동화 대상이다. 강 연구위원은 현재 운영 중인 모델이 판단하기 어려워하는 데이터를 찾아 추가 학습이 필요한 사례를 선별하고 학습과 배포까지 여러 AI 에이전트가 나눠 수행하는 시스템을 개발하고 있다고 밝혔다. 로봇 움직임에 따른 주변 변화도 예측…현장 적용은 신뢰성 과제 로봇이 작업할 때 주변 환경에 미치는 영향까지 예측하는 기술도 소개됐다. 기존 로봇 AI는 물체를 집거나 옮기는 등 주어진 동작을 수행하는 데 집중했지만 실제 제조 현장에서는 로봇의 움직임이 주변 물체와 설비에 어떤 영향을 미치는지도 고려해야 한다. LG AI연구원은 로봇의 동작과 주변 공간의 변화를 함께 학습시키는 방식을 연구하고 있다. 물체를 특정 위치로 옮기는 과정에서 주변 물체가 어떻게 움직일지 예측해 로봇이 작업을 수행하도록 하는 기술이다. 제조 현장의 제한된 컴퓨팅 환경에 맞춰 AI 모델을 경량화하는 연구도 진행하고 있다. 대규모 AI 모델은 많은 연산 능력과 메모리를 필요로 하지만 실제 제조 설비에는 고성능 컴퓨팅 자원이 부족할 수 있어 모델 크기를 줄이는 기술이 필요하다. LG AI연구원은 제조 현장의 전문 용어와 작업 정보가 손실되지 않도록 중요한 정보를 최대한 유지하면서 모델을 압축하는 방법을 개발하고 있다. 모델을 작게 만들면서도 제조 분야의 특수한 표현과 작업 맥락을 이해하는 성능을 유지하는 것이 목표다. 강 연구위원은 이들 기술을 실제 제조 공정에 적용하려면 AI의 판단 속도와 운영 효율성을 높여야 한다고 설명했다. 여러 AI 에이전트가 하나의 작업을 수행하기 위해 여러 단계를 거치면 처리 시간이 길어지고, 로봇 역시 기존 산업용 로봇에 비해 움직임이 느려질 수 있다는 것이다. AI 판단을 사람이 이해하고 검증할 수 있는 체계를 마련하는 것도 과제로 제시했다. 생산 설비를 제어하는 과정에서 잘못된 판단이 내려질 경우 실제 공정에 영향을 줄 수 있어 AI가 어떤 근거로 행동했는지 확인할 수 있어야 한다. 강 연구위원은 "AI가 자율적으로 행동하기 때문에 정말 믿을 수 있는지를 증명해야 한다"며 "사람이 이해할 수 있도록 어떤 행동을 했는지 투명하게 보여주는 것이 실제 제조 공정에 적용하기 위한 과제"라고 말했다.

2026.10.14 16:10김동원 기자

로크웰오토메이션, 산업용 통합 컨트롤러 출시…설치 면적 43%↓

로크웰오토메이션이 산업 자동화 장비 제어 성능과 안전·보안 기능을 통합한 제품을 내놨다. 로크웰오토메이션은 장비 제조업체와 일반 제조기업 대상으로 '콤팩트로직스 5390 컨트롤러'를 출시했다고 14일 밝혔다. 이는 기존 로직스 플랫폼 기반으로 내장형 사이버보안과 통합 안전 기능을 하나의 제어 플랫폼에 결합한 제품이다. 이 제품은 이전 세대인 '콤팩트로직스 5380'보다 설치 면적을 43% 줄였다. 제어 패널 공간을 효율적으로 활용하고 다양한 장비 제품군의 설계를 표준화할 수 있도록 지원한다. '포인트맥스' 입출력 장치를 로컬 입출력 장치로 지원해 모듈형 시스템 구성도 가능하다. 제조기업은 이를 바탕으로 복잡한 자동화 작업을 관리하고 운영 요구에 따라 장비 구성을 유연하게 확장할 수 있다. 보안 측면에서는 국제 산업용 보안 표준인 'IEC 62443-4-2'에 부합하는 기능을 갖췄다. 유럽연합(EU) 사이버복원력법 대응도 지원해 장비 제조업체가 변화하는 보안·규제 요구사항에 대응하도록 돕는다. 이번 제품은 로크웰오토메이션의 통합 아키텍처 생태계와도 연동된다. 제어와 입출력 및 시각화·모션·안전·정보 기술을 하나의 구조로 통합하고 기존 모션 솔루션과 드라이브·네트워킹 기술·설계 소프트웨어 등을 연결할 수 있도록 설계했다. 로크웰오토메이션은 이번 통합 방식이 설계·개발 작업을 간소화하고 시운전 과정의 위험을 줄이는 데 도움이 될 것으로 설명했다. 독립형 장비부터 복잡한 생산 시스템까지 자동화 환경을 단계적으로 확장하도록 지원한다는 구상이다. 시바 이얌페루말 로크웰오토메이션 수석 제품 관리자는 "오늘날 제조기업과 장비 제조업체는 높은 성능을 구현하는 것뿐 아니라 지속적으로 확장되고 연결성이 높아지는 운영 환경을 관리하면서 강화되는 사이버보안·안전 요구사항에도 대응해야 한다"며 "이번 제품은 고객이 장비 설계를 간소화하고 규제 요구사항에 대응하는 동시에 첨단 자동화 애플리케이션을 보다 유연하게 확장할 수 있도록 돕는다"고 말했다.

2026.10.14 09:44김미정 기자

배경훈 부총리 "피지컬 AI, 세계 시장 제패할 만큼 준비해야"

배경훈 부총리 겸 과학기술정보통신부 장관이 국내 피지컬 인공지능(AI) 기술 개발 성과를 긍정적으로 평가하며 국산 AI 모델과 소프트웨어를 기반으로 세계 시장에서 경쟁할 수 있는 산업 생태계를 구축해야 한다고 강조했다. 배 부총리는 13일 서울 코엑스에서 열린 '피지컬 AI 얼라이언스 간담회'에서 "피지컬 AI 분야에서만큼은 세계 시장을 제패할 수 있을 만큼 준비해야 한다"며 "3년 뒤, 5년 뒤에 조금 더 투자했으면 좋았을 텐데 하는 후회를 하지 않을 정도로 목표를 설정했으면 좋겠다"고 말했다. 이날 간담회는 피지컬 AI 얼라이언스의 기술 개발과 산업 실증 성과를 공유하고 향후 협력 방안을 논의하기 위해 마련됐다. 배 부총리와 조준희 한국인공지능·소프트웨어산업협회(KOSA) 회장 등 얼라이언스 관계자들이 참석했다. 배 부총리는 그동안 국내 피지컬 AI 사업의 목표와 개발 속도가 세계 시장에서 경쟁하기에 충분한지 고민해 왔다고 밝혔다. 이날 현장에서 확인한 기술 성과에 대해서는 당초 예상보다 빠르게 발전하고 있다고 평가했다. 국산 AI 모델·소프트웨어 개발 속도 확인 배 부총리는 국내 AI 모델과 소프트웨어의 자체 개발 상황도 언급했다. 그는 "해외 솔루션에 의존하지 않고 자체적인 AI 모델과 소프트웨어 역량을 먼저 갖춰야 한다고 생각했다"며 "시간이 좀 걸릴 것으로 생각했는데 예상보다 빨리 따라가고 있는 것 같다"고 말했다. 피지컬 AI는 로봇이나 제조 장비뿐 아니라 주변 환경을 인식하고 작업을 판단하는 AI 모델, 이를 실제 움직임으로 연결하는 소프트웨어가 함께 작동해야 한다. 배 부총리는 국내 기업들이 이러한 기술을 자체적으로 확보하는 데 진전을 보이고 있다고 평가했다. 전북과 경남에서 추진 중인 피지컬 AI 실증 사업도 긍정적으로 평가했다. 올해 1월 실증랩을 확인했을 때와 비교해 기술 개발이 빠르게 진전되고 있다고 밝혔다. 배 부총리는 중국이 휴머노이드 로봇을 산업 현장에 도입하고 작업 데이터를 축적하는 움직임도 언급했다. 글로벌 AI 기술이 지난해 예상보다 빠르게 발전하고 있어 한국 역시 현재의 개발 목표에 머물러서는 안 된다고 했다. 개별 기업이 확보한 기술을 연결해 세계 시장에 진출할 수 있는 제품과 서비스로 발전시키는 협력도 주문했다. 국내에서 개발한 AI 모델과 소프트웨어를 로봇·제조 장비에 적용하고 여러 기업이 공동으로 활용할 수 있는 기술을 확보해 수출 경쟁력을 높이자고 주장했다. 피지컬 AI에 3조 1000억원 편성…얼라이언스 참여 437개로 확대 배 부총리는 피지컬 AI 분야에 대한 정부 투자 현황과 향후 지원 방향도 설명했다. 그는 내년도 피지컬 AI 예산안에 반영된 3조 1000억원이 범부처 AI 예산의 16% 이상을 차지한다고 밝혔다. 피지컬 AI 관련 예산이 전체 AI 예산의 5% 수준에 불과하다는 일각의 지적과 차이가 있다는 설명이다. 현재 정부 투자는 기술 개발과 산업 기반 구축을 지원하는 데 초점을 맞추고 있다. 배 부총리는 향후 실제 시장이 형성되고 산업 규모가 커지면 투자도 확대할 필요가 있다고 강조했다. 구체적인 추가 투자 규모나 일정은 제시하지 않았다. 간담회에서는 피지컬 AI 얼라이언스의 활동 성과도 공개됐다. 정수진 정보통신산업진흥원(NIPA) 본부장은 얼라이언스 참여 기업이 지난해 출범 당시 120개에서 올해 10월 437개로 늘었다고 밝혔다. 얼라이언스는 기술 풀스택, 산업 브릿지, 거버넌스 등 3개 분과를 중심으로 운영된다. 핵심기술 개발과 산업 현장 실증, 표준화, 해외 협력 등 분야에서 기업들이 공동으로 추진할 과제를 발굴하고 있다. 기술 풀스택 분과는 AI 모델부터 데이터와 반도체, 소프트웨어까지 피지컬 AI 개발에 필요한 기술을 분석해 지원이 부족한 분야를 찾아냈다. 이를 바탕으로 내년 550억원 규모 피지컬 AI 핵심기술 개발 사업에 반영할 연구 과제를 제안했다. 산업 브릿지 분과에서는 제조·국방·의료 등 산업 현장에서 활용할 수 있는 실증·확산 과제 26개를 발굴했다. 연말까지 현장 수요와 사업화 가능성을 검토해 추진 과제를 구체화할 예정이다. 거버넌스 분과는 중소 제조기업의 공장 자동화 설계를 돕는 국산 AI 솔루션의 베타 버전을 개발했다. 기업이 공장 데이터를 입력하면 AI가 자동화 설계를 지원하는 방식으로, KT와 협력해 중소기업에 무료로 제공할 계획이다. 조준희 KOSA 회장은 "피지컬 AI 산업에는 AI 모델부터 로봇 장비, 보안까지 수많은 공급망이 연결돼 있다"며 "기업들이 연대하고 협력하지 않으면 제대로 된 산업을 만들기 어렵다"고 말했다. 배 부총리는 "정부가 모든 것을 지원할 수는 없겠지만 최대한 노력하겠다"며 "기업들도 각자 노력하면서 우리가 할 수 있는 최대치의 목표를 한번 설정해 봤으면 좋겠다"고 밝혔다.

2026.10.13 17:50김동원 기자

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