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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

윤성호 마키나락스 대표 "기업 AI 경쟁력, 벤치마크 아닌 현장에서 나온다"

마키나락스가 제조·국방 등 실제 산업 현장에서 작동하는 인공지능(AI)을 앞세워 AI 전환(AX) 시장 공략에 박차를 가한다. 범용 AI 모델의 성능 경쟁을 넘어 보유 데이터와 경험을 AI 자산으로 축적하는 환경을 구축해 완전 자율 제조공장을 실현한다는 목표다. 윤성호 마키나락스 대표는 3일 웨스틴 서울 파르나스에서 개최한 '어텐션 2026' 컨퍼런스에서 "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 밝혔다. 그는 최근 AI 기술이 빠르게 발전하고 있지만 실제 기업 생산성 향상으로 이어지는 성과는 아직 제한적이라고 진단했다. 특히 제조와 국방 등 산업 현장은 작은 오류도 막대한 손실로 이어질 수 있어 단순히 높은 벤치마크 성능을 기록하는 범용 AI만으로는 한계가 있다고 짚었다. 윤 대표는 "글로벌 프론티어랩이 개발한 AI는 현장의 데이터와 업무 방식, 비즈니스 로직을 충분히 이해하지 못해 공장에선 이른바 '정확도 80%의 벽'을 넘어서지 못하고 있다"며 "이를 해결할 정답은 바로 현장에 있다"고 밝혔다. 이에 마키나락스는 현장 데이터와 업무 프로세스를 AI에 직접 연결하는 데 집중해왔다. 실제 설계 도서 변경 검토 업무에 AI 에이전트를 적용해 작업 시간을 1시간 이상 단축했으며 마키나락스가 지원한 글로벌 6개 자동차 공장에선 1400대 이상의 로봇 관리에 AI를 활용 중이다. 최근 한미연합훈련(UFS)에 마키나락스 AI 기술이 시범 적용되는 등 국방 분야에서도 성과를 확대 중이다. 군 내부 방대한 자료에서 필요한 정보를 찾고 권한에 따라 허용된 정보와 출처를 제공하는 한편 작전 보고서 작성과 장애 발생 시 복구 판단 등을 지원하는 방식이다. 이같은 현장 AI 확산을 위해 윤 대표가 강조한 개념은 '기업 AI 주권'이다. 기업이 보유한 데이터와 지식, 노하우뿐 아니라 이를 활용해 만들어진 AI와 결과물까지 직접 소유하고 지속적으로 축적할 수 있어야 한다는 의미다. 특정 파운데이션 모델이나 클라우드 인프라에 종속되지 않고 필요에 따라 모델과 인프라를 자유롭게 선택할 수 있는 환경도 기업 AI 주권의 핵심 요소로 제시했다. 마키나락스의 AI 운영체제 '런웨이'도 이 방향에 맞춰 고도화하고 있다. 기업 내부 다양한 데이터와 업무 프로세스를 AI에 적용하고 만들어진 결과를 다시 기업 내부 자산으로 축적하는 구조다. 다양한 오픈소스와 외부 AI 모델을 선택적으로 활용할 수 있도록 해 특정 모델이나 인프라에 대한 종속성도 낮추는 것이 목표다. 현장 적용·구축을 담당하는 '전방 배치 엔지니어(FDE)' 조직도 지속 확대 중이다. 마키나락스 FDE가 현재까지 방문한 현장은 전 세계 5개국 32개 도시 80곳 이상에 달한다. 올해에만 FDE 엔지니어들이 현장에서 약 7만 시간을 투입했으며 현재까지 6000개가 넘는 AI 모델을 실제 현장에 배포했다. 마키나락스는 이 경험을 기반으로 완전 자율 제조공장 구축에도 나선다. 전동 액추에이터 국내 시장 점유율 1위 기업 에너토크와 협력해 완전자율공장의 초기 모델을 구축 중이다. 윤 대표는 "에너토크와 협력해 현재까지 80개 이상의 AX 과제를 발굴했다"며 "올해부터 2028년까지 3년에 걸쳐 공장을 보이는 공장에서 연결된 공장, 다시 스스로 행동하는 자율화된 공장으로 전환할 계획"이라고 말했다. 궁극적으로는 사람이 직접 개입하기 어려운 환경에서도 스스로 운영되는 제조 시스템을 구현한다는 방침이다. 윤 대표는 인류가 향후 화성에 문명을 건설할 경우 필요한 완전 자율 제조공장 역시 지구에서 먼저 개발될 것이라며 에너토크와 진행하는 프로젝트를 그 출발점으로 제시했다. 윤 대표는 "공장부터 전장까지 가장 거칠고 예측 불가능한 환경에서 동작하는 AI를 만들겠다는 것이 우리의 비전"이라며 "완전 자율 제조공장과 초생산성을 달성해 나가겠다"고 강조했다.

2026.09.03 11:29한정호 기자

두산로보틱스, 산업부 M.AX 과제로 '제조 암묵지 획득' 추진...3분기 판가름

두산로보틱스가 산업통상부 제조업 인공지능(AI) 전환(M.AX) 얼라이언스 과제 일환으로 제조 현장 암묵지 데이터 획득에 시동을 건다. 숙련공 기술을 AI 자산으로 전환해 AI 제조 생태계 주도권을 확보하는 것이 목표다. M.AX 얼라이언스는 국내 제조업 AI 전환을 위해 지난해 9월 출범한 민·관·산·학·연 협력체다. 두산로보틱스가 제조업 숙련공의 암묵지 데이터를 획득하는 내용의 M.AX 과제를 산업부와 논의 중인 것으로 2일 확인됐다. 최종 승인은 3분기 안에 나올 예정이다. 암묵지는 말이나 글이 아닌 경험과 학습으로 체화한 지식을 뜻한다. 숙련공의 고령화와 청년 인력 유입 감소로 공정 최적화·품질 관리·설비 점검 노하우가 단절될 수 있다는 위기감이 사업 추진 배경이다. 이번 사안에 정통한 로봇업체 한 고위 임원은 "제조 기술자 암묵지를 빠르게 지능화하자는 목표로 두산과 산업부가 논의 중"이라며 "두산로보틱스는 자사 협동로봇을 용접, 픽앤드플레이스 등 다양한 고객 현장에 투입해 데이터를 확보할 것"이라고 말했다. 두산로보틱스 관계자도 관련 사안에 대해 "산업부와 논의를 진행 중"이라고 답했다. 산업부는 제조인력 경험과 노하우를 보존하고 이를 AI로 만드는 사업을 추진하고 있다. 해당 사업에 내년 산업부 예산 2900억원을 배정했다. 사업자로 선정된 기업은 산업부로부터 제조 암묵지 저장·유통·재사용과 AI 모델 개발을 지원받을 수 있다. 두산로보틱스는 협동로봇 기반 자동화 솔루션 고도화에 초점을 맞추고 있다. 완전한 인간 형태 휴머노이드 상용화에는 시간이 걸릴 것으로 보기 때문이다. 이족보행 휴머노이드보다 협동로봇에 에이전트 AI를 결합해 산업 현장에 빠르게 배치하고, 현장 암묵지 데이터를 우선 확보하겠다는 전략이다. 에이전트 AI 협동로봇은 하나의 로봇이 하나의 작업만 수행하는 단계를 넘어, 보다 복잡한 여러 작업을 동시에 수행하는 것을 말한다. 앞선 로봇업체 임원은 "휴머노이드는 아직 불완전한 만큼, 데이터를 쌓는 건 협동로봇으로 결판을 내자는 게 두산로보틱스 전략"이라고 설명했다. 두산로보틱스는 '에이전틱 로봇 운영체제(OS)'를 개발 중이다. 작업 경로 최적화와 정밀 제어, 고관측성 데이터 확보 등을 기대할 수 있다. 관측성이 높은 데이터란 입력, 판단, 결과가 시간축으로 정렬돼 함께 남아 있는 데이터를 뜻한다. 이 OS는 내년 배포 예정이다. 회사는 이를 발판 삼아 2028년 협동로봇 기반 산업용 휴머노이드를 선보일 계획이다.

2026.09.02 14:47진운용 기자

산업부, 내년에도 M.AX·메가프로젝트 총력 지원…예산 14조1691억원 편성

산업부가 올해에 이어 내년에도 제조 인공지능전환(M.AX)과 메가프로젝트에 총력 지원한다. 산업통상자원부는 2027년 예산안을 역대 최대 규모인 13조 2573억원으로 편성했다. 올해 본예산 9조 4342억원 보다 40.5% 증가한 규모다. 산업부 출범 이후 역대 최고 증가율이다. 국가 미래 성장동력 확충을 위해 신설되는 미래대응기금(기획예산처 세출)에 편성된 산업부 소관 사업(9118억원 규모)을 포함하면 실질적인 산업부 예산 규모는 2026년보다 50.2% 증가한 14조 1691억원에 이른다. 산업부 관계자는 “저성과·비효율 사업을 중심으로 약 1조 5000억원 규모(16%)의 과감한 구조조정으로 절감한 재원을 더해 제조 AI 전환과 메가프로젝트 총력지원, 5극3특 지역주도 성장, 산업·자원안보 강화 등 부처 핵심 국정과제에 집중 편성했다”고 설명했다. 또 K-반도체 강국 도약을 위한 통합 지원체계로 편성되는 '반도체특별회계'와 장기 시계에서 자원안보 대응역량 강화를 위한 '자원안보기금(1조 4000억원)'을 신설하여 국가 핵심 전략산업과 자원안보를 튼튼히 뒷받침할 수 있는 안정적 재정 기반도 구축한다. 내년 반도체특별회계는 전체 2조 6천억원이며 산업부 소관은 2조 1000억원이다. 2027년 산업부 예산안은 3일 국회에 제출한다. 이후 국회 상임위원회와 예결위원회 심사를 거쳐 본회의 의결을 통해 최종 확정될 예정이다.

2026.09.01 18:44주문정 기자

지역 AX 3345억원으로 확대…의료·농업·제조 AI 확산 가속

과학기술정보통신부가 지역 산업과 공공서비스의 인공지능(AI) 전환(AX)을 촉진하기 위해 지역 인공지능(AI) 전환(AX) 예산을 2배 가까이 확대한다. 정부는 대경·서남·전북·동남 등 4대 권역을 중심으로 농업·의료·에너지·제조 분야의 AI 적용을 늘리고, 민간 AI 개발자를 활용한 국민 서비스·행정 혁신에도 나선다는 방침이다. 1일 과기정통부는 2027년도 예산안에서 AI 대전환 분야에 9조4211억원을 편성하고 지역·산업 AX 사업을 전년대비 89.0% 증가 3345억원으로 확대했다고 발표했다. 지역 AX 사업은 수도권에 집중된 AI 기술과 인프라를 지역 산업 현장으로 확산하는 데 초점을 맞춘다. 지역별 주력산업과 특성을 반영해 AI 기술을 실증하고, 지역 기업과 연구기관이 관련 서비스를 실제 현장에 적용할 수 있도록 지원한다. 권역별로는 대경권에서 바이오·로봇 분야 AX를 추진한다. 서남권은 모빌리티·에너지, 전북은 AI 공장 플랫폼, 동남권은 정밀제조를 중심으로 사업을 진행한다. 농업·의료·에너지 분야의 AI 활용도 확대한다. 농업에서는 작물 생육과 기상 데이터를 활용한 스마트농업, 병해충 예측, 농업 자동화 등을 지원한다. 의료 분야에서는 지역 의료기관의 진료·판독 보조와 의료서비스 격차 완화를 위한 AI 도입이 추진된다. 에너지 분야에서는 수요 예측과 에너지 관리 최적화 등 지역 특화형 AI 서비스 개발이 이뤄질 예정이다. 제조 분야에서는 AI 공장 플랫폼과 정밀제조 기술을 기반으로 설비 이상 예측, 불량 검출, 공정 최적화, 물류 자동화 등을 지원한다. 지역 중소·중견기업의 AI 도입 부담을 낮추고, 현장 적용이 가능한 기술을 확산하는 것이 목표다. 4대 지역 AX 사업은 올해 신규 사업으로 선정돼 추진 중이며 내년에는 계속사업으로 운영된다. 사업 기간은 올해 9개월에서 내년 12개월로 늘어난다. 이에 따라 사업 내용의 대폭적인 변경보다는 1년 치 사업비가 반영되면서 예산 규모가 확대된 것으로 풀이된다. 과기정통부는 지역 AX와 함께 민간 AI 개발자를 채용해 AI 기반 국민 서비스와 행정을 혁신하는 '국민AI서비스혁신추진단'도 본격 운영한다. 민간의 AI 개발 역량을 공공서비스에 접목해 국민이 체감할 수 있는 행정 혁신을 추진한다는 계획이다. 추진단은 국민이 자주 이용하는 행정서비스를 중심으로 AI 적용 과제를 발굴하고, 행정업무 효율화와 맞춤형 서비스 제공을 지원할 예정이다. 민간 개발자와 공공부문 간 협업을 통해 서비스 기획부터 개발·실증·현장 적용까지 이어지는 체계를 구축할 방침이다. 한편 과기정통부는 2027년 전체 예산안으로 29조6476억원을 편성했다. 이는 2026년 추경예산보다 5조8272억원, 24.5% 증가한 역대 최대 규모다. 정부 R&D 예산은 14조1000억원, AI 예산은 9조4211억원으로 각각 확대된다. 전창훈 과기정통부 정책기획관 재정팀장은 "지역에 대한 요구가 많다 보니 AX도 지역 중심으로 방향성을 잡는 과정에서 4대 지역 AX 대형 사업 예산이 확대된 부분이 크게 작용했다"고 말했다.

2026.09.01 12:18남혁우 기자

LG전자 류재철 CEO, 美서 '피지컬 AI' 비전 제시...R&D 인재 영입 총력

LG전자가 미국 실리콘밸리에서 피지컬 인공지능(AI) 비전을 제시하고, 신성장동력 확보를 위해 연구개발(R&D) 인재 확보에 나섰다. LG전자는 29일(현지시간) 미국 샌프란시스코에서 해외 우수 R&D 인재 초청행사 '북미 테크 콘퍼런스'를 개최했다고 31일 밝혔다. 이번 행사는 현지 R&D 경력인재와 석·박사급 인력을 초청해 회사가 추진 중인 미래 사업 비전과 차세대 기술 경쟁력을 소개하는 채용 연계형 프로그램으로 진행했다. 행사장에는 스탠퍼드대, 하버드대, 매사추세츠공대(MIT), UC버클리 등 미국 유수 대학 과 연구기관 연구원, 실리콘밸리 빅테크와 유망 스타트업에 재직 중인 R&D 경력자 등 100여 명이 참석했다. LG전자 류재철 최고경영자(CEO)와 김병훈 최고기술책임자(CTO), 송상호 최고인사책임자(CHO) 등 경영진과, 로보틱스, AI, 소프트웨어(SW), 전장 등 미래 핵심 기술 리더들이 총출동했다. 기계공학 엔지니어 출신인 류 CEO는 "LG전자는 기술 전문성을 갖춘 인재가 회사 미래를 이끄는 핵심 리더로 성장할 수 있는 회사"라고 강조했다. 이어 생활가전, 유기발광다이오드(OLED) TV, 텔레매틱스 등 기존 글로벌 1위 경쟁력을 넘어 상업용공조(HVAC), 모빌리티, 로보틱스 등 '피지컬 AI' 중심 신성장 전략을 발표했다. LG전자는 ▲로봇 플랫폼과 지능, 데이터 역량을 결합한 로보틱스 사업 ▲AI 데이터센터 냉각솔루션 사업 ▲소프트웨어 중심 차량(SDV) 기반 차량용 지능 플랫폼 구축 등을 미래 3대 핵심 축으로 육성하고 있다. 수십 년간 축적한 제조 데이터와 홈 공간 이해도, 누적 10억 대 이상 부품 제조역량을 바탕으로 글로벌 빅테크와 협력을 확대할 계획이다. 류 CEO는 "이 자리에서 AI와 로보틱스, 모빌리티를 비롯한 미래 기술을 이야기했지만 결국 미래를 바꾸는 것은 인재"라며 "LG전자는 더 큰 도전을 두려워하지 않는 인재들과 함께 세상에 의미 있는 변화를 만들 것"이라고 말했다.

2026.08.31 09:16전화평 기자

숙련공 떠나는 제조현장…피지컬 AI로 '노하우' 보존한다

한국 제조업의 고령화가 빠르게 진행되면서 숙련공이 보유한 작업 노하우를 데이터로 전환해 인공지능(AI)과 로봇에 접목하려는 움직임이 확산되고 있다. 산업용 로봇 보급이 세계 최고 수준에 이르렀지만 작업자의 경험과 판단에 의존하는 공정은 여전히 자동화가 쉽지 않아 피지컬 AI가 제조 현장의 기술 단절을 보완할 대안으로 떠오르는 모습이다. 27일 업계에 따르면 국내 제조업에서 60세 이상 고용 비중은 2010년 5.4%에서 지난해 17.5%로 증가했다. 기간제 근로자 기준으로는 같은 기간 7.1%에서 31.7%로 높아지며 제조 현장의 고령화가 빠르게 진행 중이다. 제조업 고령화는 단순한 인력 구성 변화를 넘어 기술 전승 문제로 이어질 수 있다는 우려가 나온다. 도장·연마·용접·검사 등 일부 공정은 제품 형상과 표면 상태, 작업 각도와 순서 등에 따라 결과가 달라져 작업자의 오랜 경험을 통해 축적된 숙련도가 품질에 영향을 미친다. 이같은 노하우는 표준화된 매뉴얼만으로 전달하기 어려운 것으로 평가된다. 숙련 인력이 은퇴할 경우 작업 과정에서 축적한 암묵지도 함께 사라질 가능성이 있어 최근 제조 현장에선 숙련 기술을 데이터로 보존·활용하는 것이 주요 과제로 부상 중이다. 업계에 따르면 한국은 이미 산업용 로봇 활용 측면에선 높은 수준의 인프라를 갖추고 있다. 제조업 종사자 1만 명당 산업용 로봇은 약 1220대에 달한다. 그러나 기존 산업용 로봇은 정형화된 반복 작업에 강점을 가진 반면 작업 대상의 위치나 형상, 표면 상태가 달라지면 별도의 티칭과 보정 작업이 필요한 상황이다. 특히 표면처리처럼 제품별 편차가 크고 작업자의 판단이 많이 개입되는 공정은 자동화 난도가 높은 분야로 꼽힌다. 기업 규모에 따른 스마트 제조 역량 차이도 존재한다. 2024년 스마트 제조혁신 실태조사에 따르면 중견기업의 스마트공장 도입률은 85.7%인 반면 소상공인은 18.6%에 그쳤다. 이에 제조업 자동화의 무게중심도 단순한 로봇 도입에서 제조 AI와 피지컬 AI, AI 팩토리 등으로 확대되는 양상이다. 피지컬 AI는 AI를 로봇과 센서, 비전, 3D 측정, 제어 소프트웨어 등 물리적 시스템과 결합해 실제 작업을 수행하도록 하는 기술이다. 기업들의 관심도 높아지고 있다. 한국경영자총협회가 종사자 500인 이상 제조기업 100개사를 대상으로 실시한 피지컬 AI 도입 실태 및 인식 조사에선 응답 기업의 84%가 피지컬 AI를 이미 도입했거나 향후 도입할 예정이라고 답했다. 제조업 고령화와 인력난, 생산성 개선 요구가 맞물리면서 관련 기술 수요가 확대되는 것으로 풀이된다. 글로벌 로봇 경쟁에서도 현장 데이터의 중요성이 커지고 있다. 제조·물류·로봇 현장에서 작업 데이터를 확보하고 이를 AI 모델 개선에 다시 활용하는 이른바 '데이터 플라이휠' 구조가 경쟁력의 핵심으로 떠오르고 있어서다. 제조 현장에서 얼마나 많은 작업 데이터를 확보하고 실제 공정 자동화에 활용할 수 있느냐가 제조 AI 경쟁력을 좌우할 수 있다는 분석이다. 이런 흐름 속에서 금융 스마트 플랫폼 전문기업 핑거도 제조 AI와 로봇 지능화 사업으로 영역을 확대 중이다. 금융 IT와 데이터 처리, 플랫폼 구축, AI 서비스 개발 등을 주력으로 해온 핑거는 최근 표면처리 공정에 특화된 산업용 로봇 지능화 솔루션 기업 미켈로로보틱스의 지분 79.48%를 인수했다. 미켈로로보틱스는 작업자의 동작 기록과 CAD·3D 스캔 기반 로봇 경로 생성, 비전·3D 측정을 활용한 오차 보정 기술 등을 보유 중이다. 숙련 작업자의 동작을 데이터화하고 제품 형상과 현장 오차, 표면 상태 등을 반영해 로봇의 작업 경로를 생성·수정하는 방식이다. 핑거는 미켈로로보틱스의 표면처리 자동화 기술에 자사 데이터·AI 플랫폼 역량을 연계해 제조 AI 솔루션의 현장 적용 범위를 확대한다는 계획이다. 대기업 양산 라인에서 축적한 적용 경험을 토대로 중견·중소 제조기업에도 적용할 수 있는 표준화 솔루션을 마련해 제조 현장의 자동화·지능화 수요에 대응한다는 목표다. 업계 관계자는 "한국 제조업은 높은 로봇 도입 기반을 갖추고 있지만, 숙련공 의존도가 높은 일부 공정에선 여전히 자동화와 데이터화가 과제로 남아 있다"며 "숙련 인력이 은퇴하기 전 현장의 작업 지식을 데이터로 전환하고 이를 AI와 로봇 제어 기술에 연결하는 것이 제조 AI 적용의 핵심 과제"라고 말했다.

2026.08.27 09:01한정호 기자

삼성디스플레이 공장에 쌓인 코드 더미, 마키나락스 AI가 정리한다

마키나락스가 올해 말까지 삼성디스플레이 베트남 공장 양산 라인에 인공지능(AI) 제어 최적화 솔루션을 적용하기로 했다. 마키나락스는 상반기 삼성디스플레이와의 개념검증(PoC) 성과를 바탕으로 공장 AI 기반 설비 제어 최적화에 나선다고 26일 밝혔다. 제조 공장의 생산 설비는 '제어기(PLC)'라 불리는 소형 컴퓨터의 명령에 따라 움직인다. 공정 변경과 신제품 대응이 반복되면서 명령 코드가 수십 년간 쌓이고 용량이 정해진 PLC 메모리는 결국 한계에 이르게 된다. 이에 대응하기 위해 설비나 라인 자체를 재구성하려면 공장을 멈춰야 하기에 막대한 시간과 비용에 대한 부담이 발생한다. 마키나락스는 이 문제를 AI 기반 PLC 제어 솔루션으로 풀어내기 위해 삼성디스플레이와 협력하고 있다. 공장 가동 중단이나 설비 교체 없이 PLC 메모리 여력을 확보하는 것이 핵심이다. 거대언어모델(LLM)이 코드 전체를 분석해 과거 공정 잔여 코드와 중복·미사용 명령을 자동 선별하는 방식이다. 앞으로 마키나락스는 디스플레이 제조 공정에 적용 가능한 다양한 AI 협업을 삼성디스플레이와 확장할 예정이다. 윤성호 마키나락스 대표는 "완벽한 안정성이 요구되는 첨단 제조 현장에서 PoC를 넘어 실제 양산 라인으로 AI 적용을 추진하게 된 것은 우리 기술적 완성도와 신뢰성을 함께 확인한 과정"이라며 "산업 현장에서 실질적인 가치를 창출하는 피지컬 AI를 통해 글로벌 제조 기업들의 생산성 혁신을 실현하겠다"고 말했다.

2026.08.26 13:41이나연 기자

"韓 피지컬 AI, 제조 강점 모아 실증·양질 데이터 확보해야"

한국이 글로벌 시장에서 피지컬 인공지능(AI) 주도권을 선점하려면 제조 역량을 결집해 테스트베드를 마련하고, 양질의 공정 데이터를 확보해야 한다는 제안이 나왔다. 26일 서울 여의도 국회에서 열린 '피지컬 AI 프론티어 강국 신기술 전략 포럼'에서 학계 전문가들은 한국이 보유한 세계적 수준의 제조 인프라를 지렛대 삼아 공장 중심의 피지컬 AI 생태계를 빠르게 조성해야 한다고 입을 모았다. 김순태 전북대 교수는 "AI 기술이 소프트웨어 영역을 넘어 물리적 실체와 결합하는 피지컬 AI 시대로 접어들며 국가 경쟁력 척도가 바뀌고 있다"며 "과거 막대한 자본력이 주도하던 시장 구조는 이제 적기에 완제품을 대량 생산할 수 있는 제조 역량 싸움으로 전환됐다"고 말했다. 김 교수는 "AI 원천기술과 자본력을 갖췄으나 제조 실행력이 취약한 미국, 강력한 제조 기반에도 불구하고 노후 시스템 탓에 기술 전환이 지체된 독일과 달리, 중국은 중앙정부 비전과 지방정부의 시장 조성, 민간 실행력이 결합해 전력 질주하고 있다"고 분석했다. 특히 최근 베이징에서 열린 세계로봇콘퍼런스(WRC) 사례를 들며 "중국은 전력망 구축 등 공공 인프라 영역에 휴머노이드를 우선 투입하고 소프트웨어·장비·하드웨어가 결합된 생태계를 구축하고 있다"고 설명했다. 이어 김 교수는 국내 제조업 현주소를 진단하며 통합 중요성을 강조했다. 한국은 제조 기술을 보유하고 있음에도 개별 기업과 지역이 각개전투를 벌이고 있어 시너지를 내지 못하고 있다고 지적했다. 김 교수는 "전북의 공장 통합·운영 피지컬 AI 역량과 경남의 정밀제조 피지컬 AI 기술을 결합해 실증과 표준화를 이룬다면 차세대 국가 먹거리를 창출할 수 있다"고 강조했다. 정부는 지난해 '산업 특화형 피지컬 AI 선도모델 수립 및 개념증명(PoC) 사업'을 시작했다. 이 사업에서 전북대는 '제조업 피지컬 AI 기술실증랩'을, 카이스트(KAIST)는 '물류 산업 피지컬 AI 기술실증랩'을 담당한다. 실증랩은 실제 산업현장과 유사한 환경에서 로봇을 실증하고, 학습 데이터를 축적한다. 또한 그래픽처리장치(GPU)·신경망처리장치(NPU)로 이뤄진 데이터센터에서 파운데이션 모델(FM)을 개발한다. 이를 통해 정부는 산업계가 실제 가동 모델을 확인한 뒤 도입을 타진하고, 글로벌 피지컬 AI 표준을 선점할 것으로 기대한다. 피지컬 AI 두뇌를 고도화하기 위한 데이터 품질 개선 방안도 다뤘다. 양진홍 인제대 교수는 단순한 데이터의 양적 축적을 넘어 '학습 적합성'을 강조했다. 양 교수는 "현장에 데이터는 넘쳐나지만 정작 AI 모델 학습에 쓸 수 있는 데이터는 부족한 실정"이라고 말했다. 그는 데이터 수집 기본 단위를 단편적인 센서 계측값에서 작업 맥락을 담은 '에피소드' 단위로 개편해야 한다고 주문했다. 공정 내에서 작업자가 무엇을 변경했고 그에 따라 어떤 결과가 도출됐는지를 완결된 인과관계로 기록해야 한다는 취지다. 이를 위해선 ▲공정의 물리적 상태(State) ▲로봇 명령 및 개입(Action) ▲전후 변화와 지연(Transition) ▲품질 및 사이클 결과(Outcome) ▲물리적 안전 영역과 공차(Constraint) ▲설비 이력과 공정 정보(Provenance) 등 6대 핵심요소가 축적되는 체계가 필요하다. 양 교수는 "향후 정책 과제로 다크팩토리(무인공장) 구축을 위한 산업별 현장 요구사항 수렴, 제조 파운데이션 모델의 신뢰성 검증체계 마련, 공정 데이터 표준화, 교육부터 산업 현장까지 연결되는 융합인재 양성 생태계 조성이 요구된다"고 말했다.

2026.08.26 09:46진운용 기자

산단공, 제조업 AI 대전환 이끌 'M.AX 표준·인증센터' 공식 출범

산단공이 제조데이터와 인공지능(AI) 인프라, 솔루션 표준·인증을 지원할 전담 조직을 공식 출범했다. 한국산업단지공단(이사장 이상훈)은 24일 대구 본사에서 '제조 인공지능전환(M.AX) 표준·인증센터' 신임 센터장 임명장 수여식과 현판식을 개최하고, 제조업 AI 전환을 지원하기 위한 표준·인증 전담체계를 본격 가동한다고 밝혔다. 'M.AX 표준·인증센터'는 제조업 AI 확산에 필요한 데이터·인프라·솔루션 3개 분야 표준화와 인증을 지원하는 전담조직이다. 지난달 산단공 안에 신설했다. 산단공은 센터의 전문성과 개방성을 확보하기 위해 외부 개방형 직위로 공개채용 절차를 거쳐 신임 이헌중 센터장을 선발했다. 이 센터장은 1997년부터 2026년까지 한국지능정보사회진흥원(NIA)에서 공공데이터본부장, 웹접근성 인증제도 총괄, 경영기획 총괄 등을 역임하며 국가 단위 인증제도 설계와 공공데이터 정책을 이끌어 왔다. 또 한국정보통신기술협회(TTA) 정보통신표준화위원회 활동을 통해 표준 제정과 인증 분야에서 폭넓은 실무 경험을 쌓아왔다. M.AX 표준·인증센터 출범은 산단공의 제조 AI 분야 국제표준화 활동과 맞물려 시너지를 낼 전망이다. 산단공은 이달부터 국제전기기술위원회(IEC) 산업자동화위원회(TC65) 산하에 신설된 스마트제조 및 기업응용 분과(SC65F)의 국제 간사 업무를 수행한다. 지난달 분과 간사국 지위를 확보한 우리나라는 앞으로 산단공과 국가기술표준원의 협력을 통해 분과 내 12개 작업반의 국제표준 개발과 보급·확산을 이끌며, 제조기업의 글로벌 시장 표준 선점을 적극 지원할 계획이다. 산단공은 센터 출범과 국제표준화 활동을 연계해 우리 기업의 우수한 기술과 성과가 국제표준으로 이어지도록 돕고, 나아가 표준과 인증 제도가 기업의 규제나 부담이 아닌 강력한 경쟁력이 되는 'M.AX 생태계'를 선제적으로 조성해 나갈 계획이다. 이상훈 산업단지공단 이사장은 “표준과 인증은 제조기업이 AI를 도입할 때 무엇을 어떻게 갖춰야 하는지를 알려주는 공통 언어이자, 서로 다른 설비와 데이터·솔루션이 하나로 연결되도록 만드는 기반”이라며 “공공 분야 표준과 인증제도에서 수십 년간 경험을 쌓은 전문가가 센터장으로 온 만큼, 기업이 신뢰하고 활용할 수 있는 탄탄한 표준·인증 지원체계를 속도감 있게 갖춰 나가겠다”고 밝혔다.

2026.08.24 15:35주문정 기자

[영상] "보고서에만 AI 쓰는 기업, 결국 뒤처진다"…포티투마루의 AX 생존법

"보고서 쓸 때, 자료 정리할 때만 인공지능(AI)을 쓰는 게 아닙니다. 이제 AI는 모든 활동에서 자연스럽게 활용하는 '반려 기술'이라고 생각해야 합니다." 김동환 포티투마루 대표는 21일 영상 인터뷰에서 AI를 특정 업무에만 한정해 적용하는 방식으로는 AI 전환(AX)의 본질을 구현할 수 없다고 강조했다. 사고방식부터 실행 구조까지 전반을 AI 중심으로 전환하는 것이 진정한 AX라는 설명이다. 그는 "아침에 눈을 떠서 잠들 때까지 모든 행동에 AI가 녹아 있어야 한다"며 이른바 'AI DNA'를 갖추는 방향으로 기업 업무 환경도 바뀌어야 한다고 말했다. 도메인 특화 산업AX와 공공AX를 주력으로 하는 포티투마루를 이끄는 김 대표는 이날 인터뷰에서 제조 현장에서 확인한 AX 성과부터 중소·중견기업의 도입 격차, 공공 부문의 활용 방향까지 AX의 현재와 과제를 짚었다. AX, 기술 도입 아닌 구조 전환…기업 전반에 'AI DNA' 심어야 김 대표는 AX를 단순히 생성형 AI를 붙이는 문제로 봐선 안 된다고 지적했다. 보고서 작성이나 자료 정리, 번역, 검색 보조처럼 일부 업무에 AI를 적용하는 수준으로는 조직 경쟁력을 근본적으로 바꾸기 어렵다는 것이다. AI를 필요할 때만 호출하는 도구가 아니라 업무 전 과정에서 자연스럽게 활용하는 체계로 끌어올려야 진정한 AX가 가능하다는 게 그의 판단이다. 그는 특히 많은 기업이 AX를 말하면서도 실제로는 디지털 전환(DX) 기반조차 충분히 갖추지 못한 경우가 적지 않다고 진단했다. AI가 제대로 작동하려면 문서와 데이터, 업무 프로세스가 일정 수준 이상 정비돼 있어야 하지만 현장에서는 자료와 이력이 개인 PC나 부서별 저장소에 흩어져 있는 사례가 여전히 많다는 설명이다. 김 대표는 "AX는 AI 기술 하나를 도입한다고 끝나는 문제가 아니다"라며 "데이터가 어디에 있고 어떤 형태로 쌓여 있으며 누가 어떤 방식으로 쓰는지부터 정리해야 한다"고 말했다. 이어 "AX는 기술 도입의 문제가 아니라 업무 체계와 정보 흐름을 다시 설계하는 문제"라고 강조했다. 50명이 2개월 걸리던 설계 초안, 2명이 10일 만에…비결은 선행 DX 김 대표는 대표 AX 사례로 제조 엔지니어링 분야를 들었다. 포티투마루는 한 제조 대기업의 설계 자동화 프로젝트에서 AI를 활용해 기존 전문 엔지니어 50명이 2개월 동안 맡던 설계 초안 작업을 2명이 10일 만에 처리할 수 있도록 했다. 그는 "초안 작성 속도가 늦어지면 견적과 제안 일정 전반이 밀릴 수밖에 없다"며 "제조업에서 AX는 단순한 효율 개선이 아니라 시장 대응 속도와 경쟁력을 좌우하는 전략"이라고 설명했다. 이어 "예전 같으면 생산성이 20~30%만 좋아져도 박수 치고 연말에 상을 줬는데 이 사례는 생산성으로 따지면 99.99%"라며 "AI 도입이 본격화된 지금은 기존 수준의 개선만으로는 경쟁력을 말하기 어렵다"고 AX의 중요성을 강조했다. 다만 김 대표는 이런 성과가 처음부터 가능했던 것은 아니라고 말했다. 2017년부터 AI 도입을 추진해온 이 기업은 설계 전 과정을 한 번에 자동화하는 것을 목표로 했다. 그러나 당시 현장은 설계 인력 50명이 함께 작업하는 문서가 개인 PC에 흩어져 있을 만큼 데이터와 문서 관리가 체계화되지 않은 상태였다. 이에 포티투마루는 고객사를 설득해 자료 정비와 표준화, 중앙 집중화 작업을 선행했고 이를 바탕으로 AI를 단계적으로 도입해 성과를 낼 수 있었다. 김 대표는 "제조업 AX의 성패는 AI 기술 자체보다 현장의 데이터와 업무 체계를 얼마나 정비했는지에 달려 있다"고 강조했다. 대기업은 AI 가속하지만 중소·중견은 제자리…AX 격차가 더 큰 위기 김 대표가 가장 우려한 지점은 대기업과 중소·중견기업 간 AX 격차다. 대기업은 이미 여러 영역에서 AI 도입을 확대하고 있지만 중소·중견기업은 어디서부터 시작해야 할지 가늠조차 못하는 경우가 많다고 진단했다. 그는 그 이유로 초기 비용 부담과 불확실한 투자 대비 효과(ROI), 운영 인력 부족을 들었다. 특히 국내 중소·중견기업은 당장의 생존 문제가 우선인 만큼 중장기 AX 투자에 쉽게 나서기 어려운 구조라고 설명했다. 김 대표는 이런 격차가 개별 기업을 넘어 산업 전반의 경쟁력 문제로 번질 수 있다고 우려했다. 그는 "대기업만 AX를 잘한다고 되는 게 아니다"라며 "중소·중견기업이 뒤처지면 국내 산업 전체의 경쟁력도 함께 흔들릴 수밖에 없다"고 지적했다. 이어 "예전에는 전문가 컨설팅이 필요했던 일을 이제는 AI로 스스로 판단하는 시대가 됐다"며 "이 격차를 방치하면 특정 산업이 서서히 약해지는 수준이 아니라 한순간에 경쟁력을 잃을 수도 있다"고 경고했다. 공공AX도 속도…'AX G1' 가능성 충분 국가 AI전략위원회 공공AX 분과에서 활동 중인 김동환 대표는 정부 차원의 AX도 속도를 내고 있다고 소개했다. 정부 부처와 공공기관이 공통으로 활용할 수 있는 초거대 AI 플랫폼을 구축해 공무원들이 보안 우려 없이 AI를 업무에 활용하도록 하고 API 연동 방식으로 부처별 필요한 기능을 추가하는 방안도 추진 중이라고 설명했다. 부산·경기·서울 등 지자체별 특화 플랫폼 구축과 AI 국민비서, 에이전틱 AI 기반 민원 서비스 고도화도 함께 진행되고 있다고 덧붙였다. 김 대표는 공공AX가 행정 효율화에 그치지 않고 국민 생활과 맞닿은 문제 해결로 이어져야 한다고 강조했다. 대표 사례로는 전 국민 대상 AI 심리 상담 시스템을 들었다. 그는 정신건강 문제에 대한 사회적 거부감이 여전히 큰 만큼 연령대에 맞춘 AI 상담 체계를 통해 보다 쉽게 도움을 받을 수 있는 환경을 만드는 방안이 검토되고 있다고 설명했다. 김 대표는 "AI가 완벽해질 때까지 기다릴 것이 아니라, 어디에 적용하면 효과가 크고 어디는 사람이 검증해야 하는지 기준을 세워 활용해야 한다"며 "AX는 거창한 개념이 아니라 생활 속 불편을 하나씩 해결해가는 과정"이라고 말했다. 이어 "한국은 산업과 공공 현장에서 이미 빠르게 AI를 도입하고 있고 각 산업 분야에 세계적인 수준의 기술력과 데이터를 보유하고 있다"며 "이를 바탕으로 적극적으로 발전한다면 AX 분야에서는 글로벌 1위(G1)도 충분히 가능하다"고 강조했다.

2026.08.22 08:43남혁우 기자

美 마이크론, AI 메모리 연구소 설립…10년간 100억 달러 투자

미국 메모리 반도체 기업 마이크론 테크놀로지가 인공지능(AI)용 차세대 메모리 기술 개발을 위해 대규모 연구시설 투자에 나선다. 로이터 등 외신은 마이크론이 미국 아이다호주 보이시 본사 인근에 '마이크론 리서치 랩스'를 설립하고 향후 10년간 100억 달러(약 13조8570억원)를 투자할 계획이라고 20일(현지시간) 보도했다. 새 연구시설은 2027년 착공에 들어갈 예정이다. 완공 후 수백 명 규모의 연구 인력을 수용하며, 차세대 메모리 기술 및 컴퓨팅 시스템 개발, 미래 반도체 제조 공정 지원 연구를 전담한다. 마이크론은 해당 시설을 고객사, 학계, 정부, 업계 관계자가 참여하는 글로벌 R&D 거점으로 육성할 방침이다. 아울러 유럽, 일본, 인도, 싱가포르, 대만 등 전 세계에 위치한 마이크론의 기존 연구 네트워크와도 연계해 운영된다. 이번 투자는 글로벌 AI 인프라 확대로 고대역폭메모리(HBM) 등 고성능 AI 메모리 수요가 급증하는 추세에 대응하기 위한 조치다. 마이크론은 기존에 발표한 2500억 달러 이상의 미국 내 반도체 제조·R&D 투자 계획에 이번 연구소 설립 건을 추가하기로 했다. 도널드 트럼프 미 행정부는 해외 반도체 의존도를 낮추고 자국 생산을 늘리기 위한 제조업 육성 정책을 추진 중이다. 마이크론 역시 이에 발맞춰 미국 내 연구·생산 거점 확대를 이어가고 있다.

2026.08.21 16:51전화평 기자

엔코아-한화시스템, 제조 AI 전환 맞손…산업 특화 플랫폼 구축

엔코아가 한화시스템과 손잡고 인공지능(AI)·데이터 솔루션과 제조 산업 전문 역량 결집에 나선다. 엔코아는 한화시스템과 제조 분야 AI 전환(AX) 사업 확대를 위한 전략적 업무협약(MOU)을 체결했다고 19일 밝혔다. 이번 협약은 한화시스템의 제조 산업 전문성과 독자적 AI 기술력에 엔코아의 데이터 거버넌스 역량을 결합하는 것이 목표다. 특히 한화시스템의 제조 온톨로지 전문성과 자동화 기술, 엔코아의 온톨로지 구축 경험을 융합해 산업 특화 AI 서비스 공동 개발 및 전략적 기술 협력 체계를 구축할 방침이다. 양사는 이번 협약으로 ▲제조 AX 사업의 온톨로지 기반 지식체계 설계·구축 ▲지식 그래프 기반 서비스 구현 ▲AI 활용을 위한 데이터 거버넌스 체계 수립 ▲엔코아의 AI 레디 데이터 솔루션을 활용한 플랫폼 구축 ▲AX 사업 공동 발굴·수행을 위해 상호 협력한다. 엔코아는 AI·데이터 기업으로서 최근 기업 AI 활용 극대화를 위한 AI 레디 데이터 전략과 관련 솔루션을 제시하고 있다. 올 하반기에는 AI 레디 데이터 플랫폼을 출시할 계획이다. 회사는 국내 다양한 도메인의 복잡한 레거시 데이터에 대한 경험과 데이터 거버넌스, 온톨로지, 지식그래프 활용, AX 지원 솔루션 등 다각도의 전문성을 기반으로 관련 시장과 파트너 생태계를 확장 중이다. 김주민 엔코아 대표는 "이번 협약으로 그동안 축적해온 데이터 거버넌스와 온톨로지 및 AI 레디 데이터 기술 역량을 활용해 산업 현장 데이터를 AI 활용에 적합한 형태로 연결·구조화하는 프로젝트를 본격 수행하게 된다"며 "한화시스템과 협력해 제조 산업 AX를 가속하고 실질적인 사업 성과로 이어지는 혁신 사례를 만들어 나갈 것"이라고 말했다. 김윤수 한화시스템 밸류 크리에이션 사업부장은 "복잡한 기술 정보와 방대한 데이터가 지속적으로 축적되는 제조 산업은 독자적인 AI 모델링과 데이터 구조화 기술이 필수적"이라며 "우리의 산업 AX 역량과 엔코아의 AI·데이터 솔루션 기술을 결합해 현장에 실질적으로 적용 가능한 업무 혁신과 신규 사업 기회를 지속 창출해 나갈 것"이라고 밝혔다.

2026.08.19 10:06한정호 기자

코난테크, 국방·제조 조직 개편…AI 참모·명장 구현한다

코난테크놀로지가 국방·방산·제조 분야 인공지능(AI) 경쟁력 강화를 위해 사업과 연구를 잇는 현장 중심 조직 체계로 개편했다. 각 분야 고객의 요구를 AI 솔루션에 신속하게 반영하는 고객 밀착형 사업 기반을 마련한다는 취지다. 코난테크놀로지는 국방·전략사업부와 AI연구소 디지털트윈그룹을 통합하고 연구 인력을 사업부로 전진 배치해 버티컬 AI 엔지니어링 체계를 구축했다고 18일 밝혔다. 고객 대응부터 산업별 AI 솔루션 설계·고도화까지 하나의 조직에서 수행하는 구조다. 앞으로 회사는 국방 분야에서 정보분석관을 위한 'AI 참모'를, 방산·제조 분야에서는 숙련자의 경험과 노하우를 AI로 구현하는 'AI 명장' 솔루션을 개발한다. 코난테크놀로지는 2006년 해군 검색엔진 사업을 시작으로 약 20년간 국방 정보화와 AI 분야에서 100건 이상의 사업을 수행해왔다. 국방 정보분석관을 위한 전출처 정보 융합분석 플랫폼을 연내 출시할 예정이다. 김태형 코난테크놀로지 국방·전략사업부장은 "국방과 방산·제조 분야의 AI는 현장을 가장 잘 이해하는 엔지니어링 역량이 핵심 경쟁력"이라며 "축적된 현장 경험을 바탕으로 국방 AI와 산업 특화 AI 솔루션을 고도화하겠다"고 말했다.

2026.08.18 16:31이나연 기자

포스코DX, 제조 현장에 국산 AI 반도체 심는다…비전 AI 플랫폼 개발

포스코DX가 국산 인공지능(AI) 반도체를 활용한 비전 AI 플랫폼을 개발하며 산업 현장의 AI 자립화에 나섰다. 국산 신경망처리장치(NPU)를 활용해 제조 현장에 최적화된 AI 환경을 구축하고 인프라 비용과 전력 사용량을 줄인다는 구상이다. 포스코DX는 국산 AI 반도체를 활용한 산업 현장 비정형 데이터 분석 플랫폼을 개발했다고 18일 밝혔다. NPU는 딥러닝과 머신러닝 등 AI 연산에 특화된 반도체로, 그래픽처리장치(GPU)보다 AI 추론에 최적화된 것이 특징이다. 특히 현장 설비 제어 시스템에 직접 탑재하는 엣지 AI 구현에 적합해 제조 현장에서 데이터 외부 반출 없이 실시간 추론을 수행할 수 있다고 평가된다. 포스코DX는 이같은 기술적 장점을 자사 비전 AI 플랫폼에 적용했다. 새롭게 개발한 플랫폼은 산업 현장에서 수집한 다양한 영상 데이터를 단일 환경에서 학습 데이터로 관리하고 AI 모델과 성능 지표, 적용 이력 등을 통합 관리할 수 있도록 설계됐다. 또 비전 AI 서비스 구현 과정에서 반복적으로 필요한 기능을 표준화해 공통 컴포넌트 형태로 제공함으로써 신규 프로젝트 수행 기간을 단축하고 다양한 산업 현장으로 서비스를 확대할 수 있도록 했다. 이번 플랫폼의 핵심은 GPU와 NPU를 함께 활용하는 하이브리드 구조다. AI 모델 학습과 개발에는 GPU를 활용하고 산업 현장의 실시간 연산과 추론에는 국산 NPU를 적용했다. 연구·검증 단계에서도 NPU를 활용할 수 있는 환경을 마련해 실제 현장에 적용하기 전 추론 성능과 효과를 사전에 확인할 수 있도록 했다. 이를 통해 AI 모델의 정확도와 처리 속도, 전력 효율, 운영 비용 등을 미리 검증하고 현장 특성에 맞는 최적의 AI 모델을 도출할 수 있다는 게 회사 측 설명이다. 포스코DX는 딥엑스와 모빌린트 등 국내 NPU 개발사와 협력해 화재 감시와 작업자 안전 모니터링, 물류 환경의 상품 적재 상태 확인 등 다양한 분야에서 AI 국산화를 추진해왔다. 그 결과 동일한 AI 추론 성능을 기준으로 GPU 대비 인프라 구축·운영 비용은 약 50% 절감했고 전력 사용량은 약 90% 감소한 것으로 나타났다. 회사는 앞으로 비전 AI가 적용된 산업 현장을 국산 NPU 기반 플랫폼으로 단계적으로 전환하고 적용 범위를 확대할 계획이다. 포스코DX 관계자는 "NPU 기반 비전 AI 플랫폼은 산업 현장에 최적화된 AI를 보다 효율적으로 구현하는 기반이 될 것"이라며 "국산 NPU 활용 체계화와 산업 현장의 추론역량 향상에 기여하며 AI 반도체 생태계 활성화에 나설 것"이라고 밝혔다.

2026.08.18 16:20한정호 기자

마키나락스 2분기 매출 40억…영업손실 33% 축소

마키나락스가 코스닥 상장 후 첫 실적에서 매출 급증과 영업손실 축소를 동시에 달성했다. 마키나락스는 2026년 2분기 연결 기준 매출 40억 원, 영업손실 18억원을 기록했다고 14일 공시했다. 전년 동기 대비 매출은 168% 증가했고 영업손실은 33% 줄었다. 이에 따른 상반기 연결 기준 매출은 전년 동기 대비 168% 증가한 70억 원이다. 영업 손실은 전년 동기 대비 28% 감소한 42억 원이다. 마키나락스는 올해 상반기 동안에만 200억 원을 초과하는 신규 수주를 달성했다. 이는 전년 동기 수주액(약 64억 원) 대비 3배 이상 증가한 수치이자, 2025년 연간 전체 수주액(205억 원)을 반기 만에 넘어서는 성과다. 국방·항공우주(27%), 중공업(23%), 첨단제조(22%), 일반제조(21%) 등 다변화된 사업 포트폴리오를 구축했다. 국방과학연구소, 두산에너빌리티, 삼성전자, 요코가와, 현대자동차 등을 주요 고객으로 확보했다. 재무 건전성도 강화됐다는 설명이다. 마키나락스는 지난 5월 코스닥 상장(IPO)으로 384억 원의 신규 자금을 조달하면서 상반기 기준 441억 원 규모 현금성 자산을 보유하게 됐다. 해당 자금은 핵심 제품 기술 고도화와 신규 시장 확장에 투입될 방침이다. 부채비율은 상장 전 53%에서 12%로 감소했으며 매출채권 잔액도 전년 말 42억 원에서 13억 원으로 줄어들었다. 올해 하반기부터는 국방 및 공공 분야향 AI 솔루션 공급이 확대될 예정이다. 마키나락스는 주요 국방 AI 관련 실증 프로젝트를 통해 제품의 기술적 타당성 검증을 마쳤다. 윤성호 마키나락스 대표는 "상반기 가파른 수주를 통해 매출 성장과 손실 축소로 선순환 구조를 확인했다"며 "이미 확보한 수주와 탄탄해진 재무 기반으로 하반기 대형 프로젝트 공급 등에 나서 국방과 제조 산업의 AI 전환을 이끄는 피지컬 AI 기업으로 도약하겠다"고 밝혔다.

2026.08.14 15:10이나연 기자

KIAT, 현장문제 해결하는 'ESTP형' 산업정책 지원기관 거듭난다

KIAT가 현장문제를 즉각 해결하는 신뢰·상생·혁신·주도(ESTP)형 산업기술 지원기관으로 거듭난다. 한국산업기술진흥원(KIAT·원장 전윤종)은 지난 11일 서울 역삼동 한국기술센터에서 'New 비전체계·CI 선포식'을 개최하고 새로운 기관 비전으로 '미래기술로 기업의 도약을, 균형발전으로 지역의 활력을 이끄는 혁신 동반자'를 선포하고 이를 상징하는 새 CI와 슬로건을 공개했다. 새 CI에는 KIAT가 새롭게 정의한 4가지 핵심가치인 ▲신뢰(Entire confidence) ▲상생(Symbiosis & Synergy) ▲혁신(Transformation-AX) ▲주도(Proactiveness)를 담았다. 각 이니셜을 따 성격유형검사(MBTI) 유형 중 하나인 'ESTP'로 재해석했다. ESTP는 현장 문제를 즉각 해결하는 강력한 돌파형 실행가로 분류된다. 특히 'KIAT'를 중심으로 상하좌우로 뻗어나가는 네 꼭짓점은 4가지 핵심가치를 상징한다. 또 네 꼭짓점이 역동적으로 융합해 하나로 모이는 형상은 돌파형 실행가인 'ESTP형 KIAT'가 혁신을 설계하고 주도한다는 의지를 담았다. 슬로건도 새롭게 바꿨다. KIAT는 이번 CI에 걸맞은 새 슬로건 '내일의 혁신을 그리다(Designing Innovation)'로 정했다. 혁신을 주도적·역동적으로 설계하고 그려나가겠다는 의미다. KIAT 관계자는 “지난 5월 현장 중심·성과 중심 조직으로 체질 개선을 위해 '재도약 프로젝트'를 추진한다고 밝힌 바 있다”며 “이번 비전 선포식은 그 연장선으로 조직 혁신 과정에서 쌓아온 원칙들을 공식 비전체계로 완성한 결과”라고 설명했다. KIAT는 지난 5월 말부터 전 직원 설문조사와 인터뷰, 외부 전문가 자문을 거쳐 비전체계 후보안을 도출했으며, 국민참여혁신단의 선호도 조사 결과를 반영해 최종안을 확정했다. 새 비전을 통해 기관의 역할도 명확히 했다. '미래기술로 기업의 도약을, 균형발전으로 지역의 활력을 이끄는 혁신 동반자'라는 비전에 한국이 대체불가 산업강국으로 도약하는 여정에서 KIAT가 정책을 뒷받침하는 데 그치지 않고, 산업 현장 변화를 주도적으로 이끌겠다는 의지를 담았다. 특히 정부 중점과제인 제조 AI 전환(M.AX)과 지방주도 성장 정책 방향을 더욱 구체적으로 담아냈다. 전윤종 KIAT 원장은 “새로운 CI와 슬로건은 단순한 디자인 변화가 아니라, 현장 문제를 해결하고 산업 혁신을 직접 설계해 나가겠다는 KIAT의 다짐”이라며 “비전 선포를 계기로 책상 위가 아닌 현장에서 성과로 증명하는 실행 중심의 혁신 동반자가 되겠다”고 강조했다.

2026.08.12 10:30주문정 기자

이용필 KEIT 원장 "제조AI전환과 미래 전략기술 혁신…제조업 새 도약 선도"

이용필 한국산업기술기획평가원(KEIT) 원장은 11일 “제조 인공지능전환(AX)과 미래 전략기술 혁신으로 대한민국 제조업의 새로운 도약을 이끌겠다”고 밝혔다. 이 원장은 이날 대구 본원에서 열린 취임식에서 “정부가 추진하는 맥스(M.AX)는 대한민국 제조업 경쟁력을 근본적으로 혁신하는 국가 프로젝트이며 이러한 국가 전략을 산업기술 연구개발(R&D)로 뒷받침하는 것이 바로 KEIT의 사명”이라며 이같이 말했다. 이 원장은 “KEIT는 제조 AX를 이끄는 핵심 R&D 전문기관으로서 산업별 AI모델과 제조데이터 기반 기술개발을 적극 지원하고 AI가 제조업 전반으로 확산하도록 해 우리 제조업의 생산성과 경쟁력을 획기적으로 높이겠다”고 강조했다. 이 원장은 이어 “핵심 소재와 부품, 장비와 자원의 안정적인 확보는 이제 산업의 지속가능성과 국가경쟁력을 좌우하는 필수조건이 됐다”며 “공급망 리스크를 단순히 대응하는 수준을 넘어 전략기술과 핵심품목을 선제적으로 발굴해 공급망 경쟁력을 근본적으로 강화하겠다”고 덧붙였다. 특히 R&D 성과가 과제 종료와 함께 사장되지 않도록 우수 성과를 발굴하고 경쟁력 있는 기술이 투자와 금융으로 이어지는 선순환 체계도 서둘러 마련하겠다고 밝혔다. 이 원장은 또 “KEIT는 산업기술 R&D 전문기관으로서 산업기술정책을 더욱 두텁게 뒷받침하는 역량을 갖춰야 한다”며 “산업별 기술전략과 미래 유망기술을 선제적으로 발굴하고 연구개발 전주기에서 축적되는 데이터와 성과를 체계적으로 분석해 정책으로 환류시키겠다”고 말했다. 이 원장은 업무 방식도 AI 시대에 맞게 혁신하기로 하고 기획과 평가, 성과관리 전반에 에이전틱 AI와 데이터를 활용해 업무 전문성과 효율성을 높이는 한편, 정보보안과 데이터 보호를 철저히 해 국민이 신뢰하는 기관으로 만들겠다고 밝혔다. 이 원장은 “평가와 관리는 공정하고 투명하게, 원칙은 엄정하게 지키되 연구자와 기업 입장에서 함께 고민하고 문제를 해결하는 책임있는 전문기관이 돼 고객에게 더욱 신뢰받는 R&D 전문기관으로 거듭나겠다”고 덧붙였다. 일하는 조직문화도 강조했다. 이 원장은 “기술정책부터 연구개발 평가·관리, 공급망과 글로벌 협력, 기관 운영 지원에 이르기까지 모든 부서가 하나의 목표를 향해 움직이는 '원팀 KEIT'를 만들겠다”고 밝혔다. 이어 “직급과 연차에 관계없이 자유롭게 의견을 제시하고 실력과 노력이 정당하게 인정받는 조직문화를 조성해 직원들이 업무에서 보람을 찾고 개인적인 역량도 키울 수 있게 하겠다”고 말했다. 한편, 이 원장은 수원 수성고와 서울대학교 농경제학과를 졸업하고 행정고시 41회로 공직에 입문했다. 산업통상부 소재융합산업정책관·첨단사업정책관·기획조정실장·대변인 등을 역임하며 산업·기술 정책 전반에서 풍부한 경험과 전문성을 갖췄다는 평이다.

2026.08.11 17:04주문정 기자

CJ올리브네트웍스, HD현대일렉트릭 물류 AI 전환 지원

CJ올리브네트웍스가 제조·물류 인공지능 전환(AX) 사업 확대에 박차를 가한다. 생산·물류·자동화 설비에서 발생하는 데이터를 단일 플랫폼으로 연결하고 향후 AI 기반 물류 고도화까지 지원해 제조 현장 디지털 경쟁력을 강화한다는 전략이다. CJ올리브네트웍스는 HD현대일렉트릭 청주 배전캠퍼스에 차세대 창고관리시스템(WMS)을 구축하고 제조 현장 AX를 지원했다고 11일 밝혔다. HD현대일렉트릭 청주 배전캠퍼스는 지난해 12월 가동을 시작한 스마트 생산기지다. 축구장 12개 크기인 약 2만 5000평 부지에 안성·울산·부산 등에 분산돼 있던 생산·설계·물류 기능을 통합했다. 기중차단기(ACB)와 진공차단기(VCB), 배선용차단기(MCCB) 등 5만여 종의 배전기기를 생산 중이다. CJ올리브네트웍스는 이번 프로젝트를 통해 전사적자원관리(ERP)와 생산관리시스템(MES), 창고제어시스템(WCS), 물류 자동화 설비, 외부 협력 시스템을 단일 플랫폼으로 연결했다. 이를 기반으로 생산·물류 현황을 실시간 데이터로 파악할 수 있는 통합 관제 체계를 구현했다. 통합 관제 대시보드와 지능형 작업 관리(WAVE), 인터페이스 표준화, 사용자 중심 화면도 적용했다. 물류 흐름을 직관적으로 파악하고 현장 작업 효율을 높일 수 있도록 시스템을 구성했다. 물류 자동화 설비와의 연계도 강화했다. 자율주행 물류로봇(AMR)과 자동 케이스 처리 로봇(ACR), 물류 셔틀 등을 WMS와 연결해 자재 입고부터 디팔레타이징, 생산라인 배송, 완제품 출하에 이르는 전 과정을 데이터 기반으로 운영할 수 있도록 설계했다. 이를 통해 생산과 물류, 설비 데이터를 통합 관리하는 운영 체계도 마련했다. 아울러 AI 기반 물류 고도화와 글로벌 확장을 위한 기반도 구축한 것으로 평가된다. CJ올리브네트웍스는 국내 대규모 제3자물류(3PL) 자동화 물류센터와 스마트 생산기지 구축 경험을 바탕으로 제조·물류 분야 AX 사업을 확대 중이다. 국내외 자동화 설비 기업과의 협력을 바탕으로 축적한 기술과 물류 운영 경험을 활용해 고객 환경에 맞춘 AI 물류 플랫폼 구축 역량을 강화할 방침이다. 송원철 CJ올리브네트웍스 스마트물류∙팩토리담당은 "이번 프로젝트는 단순한 물류 시스템 구축을 넘어 AI 기반 데이터 활용을 중심으로 한 제조 물류 AX의 확고한 출발점"이라며 "우리가 축적해온 물류·제조 디지털 전환 경험을 바탕으로 앞으로도 고객의 글로벌 경쟁력 강화를 지속 지원하겠다"고 밝혔다.

2026.08.11 14:41한정호 기자

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