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[현장] 순찰 로봇부터 아바타 생성까지…AWS가 이끄는 'AI 실무화' 한자리에

아마존웹서비스(AWS)가 제조·금융·리테일 등 산업 분야의 인공지능(AI) 혁신을 한자리에 모았다. AWS는 14~16일 사흘간 서울 코엑스에서 'AI x 인더스트리 위크'를 개최해 산업 현장을 지원하는 다양한 AI 기술을 선보였다. 올해로 6회째를 맞은 이번 행사는 제조·리테일·금융·소프트웨어·미디어 등 5개 산업군을 중심으로 60여 개 세션과 데모 부스로 구성됐다. 각 부스에서는 AWS의 클라우드와 AI 인프라를 기반으로 실제 기업들이 구현한 산업 AI 솔루션이 시연됐다. 현장에서는 산업별 AI 도입 흐름을 확인할 수 있는 다양한 전시가 이어졌다. 먼저 제조 부문에서는 '아마존 베드록' 기반 멀티모달 AI 솔루션이 시연됐다. 비정형 데이터 분석을 위한 IDP 솔루션은 문서·이미지·영상 데이터를 통합 분석해 제조 불량이나 이상 징후를 실시간으로 탐지하며 CCTV 영상에서 위험 구간도 자동 식별한다. 금융 분야에서는 람다256이 스테이블코인 발행·정산 플랫폼 '스코프'와 온톨로지 기반 리스크 분석 솔루션 '클레어'를 선보였다. 두 솔루션은 블록체인 데이터를 AI 기반 규제 리포트로 전환해 웹3 금융 환경에서의 투명성과 안정성을 높인다. 리테일 분야의 모비두는 자사몰 라이브 커머스 솔루션 '소스라이브'를 시연했다. AWS 인프라를 활용해 실시간 스트리밍, 고객 참여형 이벤트, 매출 분석 대시보드를 구현했다. 회사 측에 따르면 현재 70여 개 국내 기업이 라이브 커머스 서비스를 통해 자사몰 중심의 매출 성장을 이루고 있다. 다양한 체험형 부스도 마련됐다. AWS와 중앙대학교 VI랩이 함께 개발한 '에이전틱 로보도그'는 로봇이 사람의 언어 명령을 인식하고 스스로 상황을 판단해 현장을 순찰하는 모습을 보여줬다. "위험 상황을 감시해줘"라고 말하면 로봇이 지정된 구역을 순찰하며 화재 감지와 구조 활동을 수행하며 영상 데이터는 'AWS IoT 코어'를 통해 실시간으로 분석된다. 애니펜의 '베리모지' 부스에서는 관람객이 사진을 촬영하면 AWS의 AI 모델 '아마존 노바'를 기반으로 개인화된 아바타를 생성하는 체험이 진행됐다. 얼굴 특징을 분석해 이력서용 프로필, 게임 캐릭터, 운세 등 다양한 이미지 콘텐츠를 즉석에서 만드는 서비스다. HD현대인프라코어는 AWS IoT 코어 기반의 '마이 디벨론' 플랫폼을 공개했다. 굴삭기와 트럭 등의 건설기계 데이터를 수집해 예지정비, 원격 시동, 안전관리 기능을 수행한다. 현장에서는 모형 장비가 원격으로 작동하며 실시간 데이터가 시각화되는 장면이 시연됐다. 이 외에도 메가존클라우드·베스핀글로벌·두산디지털이노베이션·삼성SDS·LG CNS 등 12개 AWS 파트너사가 산업별 AI 솔루션을 선보였다. 해당 전시 부스는 관람객들이 AI 기술을 직접 체험하고 비즈니스로 연결하는 자리로 마련됐다. AWS 코리아 관계자는 "AI는 산업의 생산성과 창의성을 동시에 높이는 핵심 기술로 자리 잡는 중"이라며 "이번 행사를 통해 고객들이 실제 비즈니스 현장에서 AI를 어떻게 구현할 수 있는지 직접 체험하고 있다"고 말했다.

2025.10.15 13:01한정호 기자

KETI, 국내 대표 산학연과 '제조 특화 AI 파운데이션 모델' 공동개발 착수

한국전자기술연구원(KETI·원장 신희동)은 14일 경기도 성남 판교에서 서울대·KAIST·포스텍(포항공대)·원프레딕트·인이지와 '제조특화 AI 파운데이션 모델 공동 연구'를 위한 업무협약을 체결하rh 국내 제조업의 AI 전환을 선도하는 산학연 협력체계를 본격 가동한다고 밝혔다. 제조특화 AI 파운데이션 모델(MFM)은 제조 공정에서 발생하는 대규모 데이터를 사전 학습해 제조 도메인 지식을 내재화한 AI 모델로, 제조 현장에서 필요한 고신뢰 AI 기능을 구현하는 데 활용된다. MFM은 설비·센서에서 발생하는 시계열 데이터나 머신비전 기반 이미지 데이터 등 실제 제조 현장에서 생성되는 데이터를 중심으로 학습하기 때문에 대규모 텍스트를 학습하는 범용 언어모델(LLM)과는 본질적으로 다른 구조와 특성을 지닌다. KETI는 이번 협약으로 자율제조연구센터를 중심으로 산업AI 분야 선도 대학인 서울대(안성훈 교수)·KAIST트(이종석 교수)·포스텍(고영명 교수)과 AI 자율제조 전문기업인 원프레딕트(대표 윤병동)·인이지(대표 최재식)와 함께 약 100여 명 규모의 제조 AI 연구진을 구성했다. 연구진은 앞으로 ▲제조특화 AI 파운데이션 모델 공동개발 및 데이터·실증 인프라 공유 ▲기업 기술 고도화를 위한 제조 AI 파운데이션 모델 기술 지원 ▲공동랩 운영 등에서 협력할 계획이다. KETI 자율제조연구센터는 MFM을 바탕으로 제조 현장에서 손쉽게 AI를 사용하고, 이를 통해 공정 최적화를 지원하는 소프트웨어 기반 제조(SDM·Software Defined Manufacturing) 플랫폼 개발도 추진한다. SDM 운영 플랫폼은 AI 에이전트 플랫폼으로 소프트웨어로 제조 운영 기능을 유연하게 변경하고 대화형 인터페이스로 현장 맞춤형 AI 모델을 직접 생성·자동 실행할 수 있도록 지원한다. 플랫폼에는 디지털트윈 기반 공정 구성 및 최적화, 엣지 기반 설비 데이터 수집, 보안 사고 예방 등 다양한 핵심 기술이 포함된다. MFM 및 SDM 운영 플랫폼은 국내 대표 산업인 자동차, 정유·석유화학, 반도체 장비의 핵심 공정에 적용돼 현장 테스트베드에서 성능과 실효성을 검증할 계획이다. MFM은 산업부 AI 팩토리 선도 프로젝트에서 축적된 제조 데이터를 활용해 성능을 지속해서 고도화하며, 개발 완료 후에는 참여 기업에 제공된다. 한편, KETI는 지난 8월부터 대규모 제조 데이터의 AI 학습 및 제조 전용 AI 솔루션의 개발을 지원하는 '제조 AI 솔루션 개발지원센터'를 구축 중이다. 성남시 경기기업성장센터 안에 조성되는 센터는 전용 AI 인프라를 통해 제조특화 AI 모델 학습, AI 솔루션 검증, 기업 맞춤형 AI 도입 등을 상시 지원할 예정이다. 송병훈 KETI 자율제조연구센터장은 “국내 제조업의 위기를 극복하고 미래 경쟁력을 확보하기 위해서는 제조 AI 기술의 활용이 필수적”이라며 “센터는 제조특화 파운데이션 모델의 성공적 개발과 산업 확산을 통해 국내 제조업의 새로운 도약을 이끌어 가겠다”고 밝혔다.

2025.10.14 10:58주문정 기자

[기고] AI 시대, 디지털 스레드가 이끄는 데이터 기반 제조혁신

디지털 전환은 인공지능(AI)과 결합하며 산업 전반의 혁신을 가속화하고 있다. 단순히 디지털 업무 환경 구축이나 프로세스 자동화 단계를 넘어, 급변하는 환경을 실시간으로 인식하고 대안을 제시하는 단계로 확장되고 있다. 그리고 그 중심에는 데이터가 있다. 데이터가 없다면 복잡한 패턴을 파악하고 다양한 요소를 조합해 최선의 대안을 제시하거나, 의사결정과 예측을 지원하는 수준까지 혁신이 나아갈 수 없기 때문이다. 실제로 맥킨지(McKinsey) 연구에 따르면 방대한 데이터 가용성을 기반으로 하는 생성형 AI는 산업 전반에 걸쳐 연간 2조 6천억 달러에서 3조 4천억 달러에 달하는 경제적 가치를 창출할 것으로 전망된다. 이에 따라 많은 기업들이 데이터 혁신을 적극 추진하고 있지만, 데이터를 통해 대규모의 실질적 가치를 창출하는 데 성공한 사례는 극히 일부에 불과하다. 이처럼 데이터의 잠재적 가치와 실제 실현된 데이터 혁신 사이의 격차를 줄이기 위한 필수적인 과제는 무엇일까? 바로 데이터가 유기적으로 연결되는 흐름인 '디지털 스레드 (Digital Thread)'를 기반으로 데이터를 통합해 인텔리전트 제품 라이프사이클(Intelligent Product Lifecyle)을 구현하는 것이다. 이를 통해 팀 간 협업 속도가 높아지고, 품질은 안정화되며, 규제 대응력도 강화된다. IDC의 최근 조사에 따르면 IT 업계 리더들의 81%가 디지털 전환의 가장 큰 장애물로 데이터 사일로를 꼽았으며 글로벌 제조사들은 디지털 스레드를 통해 개발 속도와 안정성을 동시에 확보하기 위해 움직이고 있다. AI의 접목은 이러한 변화를 한층 가속화한다. AI는 방대한 데이터를 분석하고 반복적인 업무를 자동화해 엔지니어가 더 가치 있는 작업에 집중할 수 있게 한다. 예컨대 요구사항 관리, 테스트 데이터 분석, 규제 검증 같은 영역에서 AI는 생산성을 크게 높이고 오류 가능성을 줄인다. 실제로, PTC 내부 데이터에 따르면, ALM 솔루션에서의 비정형 데이터 AI 분석을 통해 요구사항 작성과 검증 작업에 소요되는 시간이 53% 이상 단축된 바 있다. 이는 단순한 효율 개선을 넘어, 제품 출시 시기를 앞당기고 비용 절감까지 이끌게 된다. PTC는 제조기업이 이러한 디지털 스레드를 구현할 수 있도록 컴퓨터 지원 설계(CAD), 앱수명주기관리(ALM), 제품수명주기관리(PLM) 등의 솔루션을 하나의 흐름으로 연결한다. 이를 통해 설계 데이터와 규제 요구사항을 일관성 있게 관리하고 AI 기반 분석으로 데이터 활용 수준을 한층 높인다. 특히 ALM은 복잡한 규제와 표준 변화 속에서 라이프사이클 전반의 요구사항을 통합 관리하며 PLM은 CAD와 ALM의 데이터를 연동해 최신 정보를 제조 계획에 반영해 변경 관리를 자동화해 전사적 협업을 효율적으로 이끌어낸다. PTC가 제조 혁신의 핵심으로 꼽는 인텔리전트 제품 라이프사이클이 바로 이런 전체적인 흐름을 의미한다. 현 정부는 제조업을 6대 전략 산업으로 지정하고 K 제조업 재도약 정책을 추진하는 등 그 어느 때보다 제조 혁신에 드라이브를 걸고 있다. 더불어 대규모 AI 투자 계획을 내놓으며 산업 전반의 디지털 전환과 혁신을 가속화하고 있다. 그러나 투자와 정책이 진정한 성과로 이어지려면, 무엇보다 데이터 통합과 디지털 스레드 실현이 선행되어야 한다. 더 나아가 디지털스레드 실현은 단순한 기술적인 과제를 넘어 조직 문화의 관점에서 접근해야 한다. IDC에 따르면, 제조업 경영진은 '제품 라이프사이클 전반의 데이터 접근성 개선'이 핵심 비즈니스 목표 달성에 중요한 영향을 미친다고 답했다. 따라서 기업은 솔루션 도입을 넘어, 조직 차원에서 데이터 통합과 협업 방식의 변화를 추진해야 한다. AI 제조 혁신의 시대, 모든 이해관계자가 동일한 최신 데이터를 공유하고, 이를 바탕으로 협업하며 인사이트를 도출할 때 비로소 진정한 혁신이 가능하다. 그 결과 기업은 규제와 품질 기준을 충족하는 동시에 개발 사이클을 단축하고, 시장 변화에도 민첩하게 대응할 수 있다. 결국 제조 혁신의 미래는 명확하다. 데이터 사일로를 극복하고, 디지털 스레드와 AI 인텔리전스를 실현한 기업만이 빠르게 변화하는 시장에서 민첩하게 대응하며 글로벌 경쟁력을 유지할 수 있다. 한국 제조업 역시 지금이 바로 그 전환의 기회다.

2025.09.24 17:01김도균 컬럼니스트

'제 1회 산업 AI 엑스포' 개막…제조데이터 협업 첫걸음

산업통상자원부는 3일부터 5일까지 사흘 일정으로 코엑스마곡 컨벤션센터에서 '제1회 산업AI 엑스포'를 개최했다. 'AI와 산업의 융합, 새로운 산업혁명을 이끌다'라는 주제로 열린 이날 엑스포는 ▲전시 ▲비즈니스 매칭 ▲컨퍼런스·포럼 등으로 구성됐다. 엔비디아·MS 등 글로벌 빅테크 기업을 비롯해 HD현대·LG CNS 등 100여 개 기업이 참여해 산업현장에 적용되는 최신 AI 솔루션을 선보였다. 이날 엑스포에서는 산업부 국가기술표준원과 주요 10대 업종 협회가 참여하는 '수요 기반 제조데이터 활용 MOU' 교환식도 함께 열렸다. MOU 참여기관들은 기업의 자발적이고 안전한 데이터 공유와 활용이 중요하다는 데 인식을 같이하고, 제조데이터 활용을 촉진하기 위해 긴밀히 협력해 나가기로 했다. 이번 산업AI 엑스포에서는 자동차·조선·전자·배터리 등 여러 산업 분야에서 AI가 적용된 다양한 신제품을 선보이고, 국내외 산업 AI 수요-공급기업 간 일대일 비즈니스 미팅, IR·피칭 등 유망기업의 새로운 비즈니스 기회 발굴도 지원한다. 또, 국내외 AI 전문가들이 참여하는 기술 세미나. 우수사례 발표 등 정보교류와 네트워킹 프로그램도 이어졌다. 강감찬 산업부 산업정책관은 “산업AI 엑스포는 우리나라 산업 AI 대전환을 선도하는 혁신의 장”이라며 “제조AX를 통해 제조업의 경쟁력을 획기적으로 제고할 수 있도록 AI 팩토리 보급, 피지컬AI 육성, AX-스프린트 300 프로젝트, 지역AX 확산 등을 적극 추진할 것”이라고 밝혔다.

2025.09.03 17:41주문정 기자

[주문정의 정책 사랑방] AX 시대, 산업과 에너지는 한 몸…국익위한 거버넌스 짜야

이재명 정부의 '뜨거운 감자'가 된 '기후에너지부' 신설 관련 결정이 초읽기에 들어갔다. 애초 지난 15일 '광복 80주년 국민 임명식' 이전에 대통령실과 국정기획위원회가 협의를 마치고 발표하는 분위기였다. 한일, 한미 정상회담이 코 앞으로 다가온 상황이었고 검찰·기획재정부 개편 문제도 무 자르듯 쉬운 일이 아닌 탓에 발표 시기가 늦춰졌다. 기후위기 대응과 에너지 전환, 산업 경쟁력 강화를 위해 내건 기후에너지부 신설 이슈도 이 대통령이 순방을 마치고 귀국하면 곧 마무리될 것으로 보인다. 그동안 기후에너지부 신설 관련해서는 산업통상자원부의 에너지 부문을 분리해 환경부에 통합하는 방안과 환경부의 기후 부문과 합해 신설 부처로 만드는 방안이 팽팽하게 맞서왔다. 지난 대선에서 이 대통령의 에너지 전환과 탄소중립 정책을 주도한 김성환 의원이 환경부 장관으로 취임하면서 산업부 에너지 부문을 환경부에 통합하는 안으로 기우는 듯싶었지만, 산업과 에너지의 긴밀한 인과관계와 에너지 업계의 거센 반발 등으로 결론에 이르지 못하는 상황이다. 최근에는 현 체제를 유지한 후 협력·조정을 강화하는 방안도 거론된다. 탄소중립은 온실가스 감축과 함께 저탄소 고성장이 궁극적인 목표다. 수소환원제철이나 나프타 열분해공정 개선 등 신기술을 확보해 탄소 다배출 업종을 전환하고 재생에너지 등 탄소중립 산업을 신성장동력으로 육성해야 하는 시점이다. 개발 제한이나 인허가 등 규제 업무에 특화한 환경부가 기후 거버넌스를 지속해서 주도하면 저탄소 경제성장을 위한 산업·지역 정책적 접근이 현실적으로 어렵다. 실제로 에너지를 생산하는 에너지 업계는 에너지와 환경 통합을 우려하는 목소리가 높다. 반드시 해야 할 조직개편이라면 에너지 공급자와 수요자, 특히 에너지를 만드는 현장 목소리에 귀 기울여야 한다. 우리나라는 제조업 비중이 GDP의 25%를 넘을 뿐 아니라 수출주도 경제라는 특성이 강하다. 반도체·자동차·석유화학·철강 등 주력산업이 모두 에너지 집약적이라는 점도 현실이다. 더욱이 지금은 인공지능(AI)이 주도하는 AI전환(AX) 시대다. 대용량 데이터센터·초고성능 컴퓨팅·최첨단 제조 등이 폭발적인 전력 수요를 유발한다. 성공적인 AX를 위해서는 안정적이고 친환경적 에너지 공급 체계가 필수다. 에너지 정책이 환경 규제에 머무르면 안 되고 AX 시대 산업 경쟁력을 실질적으로 뒷받침하는 방향으로 설계돼야 한다는 뜻이다. 조직개편이 곧바로 화학적 융합으로 이어지는 것도 아니다. 부처를 새로 만들고 기능을 재배치하는 과정은 사과나무를 옮겨 심는 것보다 어려운 과정이다. 좋은 사과나무도 한 번 옮겨 심으면 뿌리가 새 환경에 적응하고 열매를 맺기까지 3년이라는 시간이 필요하다. 1993년 동력자원부와 상공부가 결합하고 10년이 지난 참여정부 시절에도 화학적 결합이 되지 않아 곳곳에서 불협화음을 낸다는 지적이 있었다. 정책 조직이 화학적 결합을 이루기까지는 인내와 세심한 관리가 요구되는 이유다. 국민 삶과 산업 현장에서 가장 중요한 것은 조직 이름이 아니라 산업과 에너지, 기후 정책이 얼마나 긴밀히 융합하고 협력하느냐다. OECD 38개국 중 15개국이 기후·환경·에너지 조직이기 때문에 우리도 이에 따라야 한다는 단순한 논리는 위험하다. OECD 회원국 가운데 우리와 유사한 GDP와 제조업 비중을 가진 국가를 보면 기후 거버넌스는 다양하다. 제조업과 수출로 먹고사는 우리 현실에 맞게 거버넌스를 설정해야 한다. AX 시대가 요구하는 강력한 에너지 정책을 뒷받침할 수 있는 조직체계 정비가 국익을 좌우하기 때문이다.

2025.08.27 11:45주문정 기자

문신학 산업 차관 "제조업 AI 전환(AX), 관계부처 긴밀히 협조해야 가능"

문신학 산업통상자원부 제1차관은 16일 “제조업 AI 전환은 한 부처만이 주도해서 할 수 있는 것이 아니라 관계 부처 간 긴밀히 협조할 때 가능하다”고 밝혔다. 문 차관은 이날 제조업 AI 전환(AX) 방안 논의를 위한 관계 부처 합동회의에서 “AI 기술이 연구 현장과 데이터센터와 더불어 우리 기업의 제조·생산 현장까지 스며들 때 AI 강국이 완성될 것”이라며 “제조업 AX 확산을 위한 정책적 노력을 결집하여 글로벌 AI 3대 강국 달성을 위해 달려가겠다”고 말했다. 이날 회의는 AI를 제조·생산 현장에 접목해 실질적인 부가가치를 창출하고 AI 수요를 대대적으로 확산함으로써, '글로벌 AI 3대 강국' 달성을 가속할 필요가 있다는 공감대 속에서 마련됐다. 산업부는 제조업 AX에 대한 관계 부처 간 협력을 촉진하기 위해 부내에 '제조AI 확산 TF'를 발족하고 과장급 AI 전문가 3명(신용민(TF팀장, 전기전자제어전공), 송영진(TF부팀장, 컴퓨터공학전공), 권순목(TF부팀장, 전기전자제어전공))을 전격 배치할 계획이다. 산업부는 제조AI 확산 TF가 AI 전문성을 기반으로 현장에서 통하는 실질적인 정책을 관계 부처와 함께 설계함으로써 대한민국 제조업에 AX를 대대적으로 확산하는 역할을 할 것으로 기대했다.

2025.07.16 16:23주문정 기자

엠아이큐브솔루션, 대구에 'AI 자율제조 허브' 구축…"데이터로 공정 바꾼다"

엠아이큐브솔루션이 대구 제조기업을 위해 인공지능(AI) 자율제조 체계를 구축한다. 고도화된 품질 예측과 설비 데이터 연동 체계를 적용해 노후화된 공정 등 지역 제조업의 구조적 문제를 풀겠다는 전략이다. 엠아이큐브솔루션은 중소벤처기업부가 주관하는 '제조 AI 센터 구축 사업'에서 대구권역 핵심 수행기관으로 참여한다고 11일 밝혔다. 사업은 스마트제조혁신추진단과 대구테크노파크가 주관하며 향후 3년간 120억원 규모로 '기계요소·소재부품산업 AI 기반 제조데이터 활성화'를 목표로 두고 추진된다. 엠아이큐브솔루션은 아크릴, 한국생산기술연구원 등과 컨소시엄을 꾸려 제조 데이터 수집·분석부터 실증 프로젝트 수행까지 공동으로 맡는다. 품질 예측, 이상 탐지, 예지 보전 등 과거 수행 경험을 활용해 다양한 업종에 적용 가능한 자율제조 인프라를 설계한다. 핵심은 자산 디지털화 모델(AAS) 기반의 표준화된 설비 데이터 연동 구조다. 회사는 이 기술을 통해 설비 간 운용 효율을 확보하고 AI 시뮬레이션 플랫폼을 통해 공정 품질 예측, 조건 최적화, 실시간 시각화 서비스까지 통합 제공한다. 더불어 엠아이큐브솔루션은 이번 사업에서 금속 제품, 정밀 기계, 수송 기계 분야 29개사를 대상으로 단일 실증을 수행한다. 여기에 8개 기업을 대상으로 하는 교차 실증도 병행해 업종별 맞춤형 솔루션을 검증할 계획이다. 실증 사업은 표준 제조 데이터를 기반으로 맞춤형 자율제조 모델을 설계하는 데 초점이 맞춰져 있다. 노후 공정, 고령 인력 구조, 낮은 디지털 도입률 등 지역 제조업계의 한계를 데이터 기반 의사결정 체계를 통해 풀어낼 수 있도록 지원한다. 중소 제조기업이 AI 기술에 쉽게 접근할 수 있도록 서비스 포털도 함께 제공된다. 플랫폼을 통한 기술 전달을 넘어 지역 산업이 데이터 및 인재와 연결되는 구조적 생태계 조성을 목표로 하고 있다. 이충헌 엠아이큐브솔루션 AM사업부장은 "이번 사업은 단순한 인프라 구축이 아니라 산업 생태계 전반을 혁신하는 구조 전환 프로젝트"라며 "기술적 차별성과 다양한 제조업 경험을 바탕으로 제조 AI의 실전 파트너 역할을 해낼 것"이라고 밝혔다.

2025.07.11 11:17조이환 기자

탄소중립연구원, '링크'에 현대차 탄소배출량 시스템 대응 기능 추가

기후 테크 및 탄소 중립 전문 스타트업 탄소중립연구원(대표 이민)은 자사의 LCA(Life Cycle Assessment, 전과정평가) 클라우드 시스템인 링크(LynC)에 현대기아차의 공급망 탄소배출량 관리 클라우드 시스템인 SCEMS와의 연동 기능을 탑재했다고 26일 밝혔다. LCA 적용이 1차 협력사를 시작으로 N차 공급망까지 확대되고 있으며, 이에 대응하고자 탄소중립연구원은 현대기아차의 부품별 탄소배출량 산정 요구에 직접 대응할 수 있도록 새로운 기능을 개발, 탑재했다. 이번 LynC 현대기아차 SCEMS 대응 기능을 통해 협력사들은 개별적으로 엑셀 파일을 작성하여 수작업으로 탄소배출량을 산정하고 관리해야 하는 번거로움을 벗어나 데이터 처리의 자동화와 정확도 향상을 통해 공급망 전반의 탄소정보 관리를 체계적으로 관리할 수 있다. LynC는 탄소중립연구원이 개발한 LCA 분석 내재화 솔루션이다. 국제 표준에 맞춘 국문/영문 보고서 자동 생성, ISO 제3자 검증 및 국제 LCA 인증 간소화, LCA 데이터 통합 관리 등의 기능을 제공하는 클라우드 시스템으로, 국제표준인 ISO 14040, ISO 14044, ISO 14067에 기반한 LCA 및 제품 탄소발자국 산정 로직을 내장하여 현대기아차 뿐 아니라, 유럽을 비롯한 해외 완성차 브랜드가 요구하는 부품별 LCA 산정 체계에도 대응이 가능하다. 탄소중립연구원 이민 대표는 “LynC는 국내 제조기업들이 글로벌 시장에서 요구되는 ESG·탄소중립 기준을 선제적으로 충족할 수 있도록 지원하는 것이 특징”이라며 “앞으로도 제조기업의 디지털 기반 대응역량 강화를 위해 지속적인 기술 개발과 사용자 중심의 시스템 고도화를 이어갈 것”이라고 말했다.

2025.05.26 15:58안희정 기자

제조현장 AI 도입률 3.9% 그쳐…정보통신 분야 25.7%에 비해 낮아

생성형 인공지능(AI)은 빠르게 확산하고 있지만 제조 현장의 AI 도입은 아직 부족한 상황이어서 산업 전반에 AI 도입을 가속해야 한다는 주장이 나왔다. 산업통상자원부가 17일 개최한 '산업 AI 전략(M.A.P·Manufacturing AI Policy) 세미나'에서 송단비 산업연구원 연구위원은 '산업 AI 기업 활용현황' 조사 결과, 기업의 AI 활용비율은 2017년 1.4%에서 2023년 6.4%까지 증가했지만, 여전히 낮은 것으로 나타났다고 발표했다. 산업별 AI 도입률은 정보통신과 금융·보험은 25.7%와 15.3%지만 제조업은 3.9% 수준에 그친 것으로 나타났다. 기업 규모별로는 250명 이상이 종사하는 기업의 경우 AI 도입률이 2017년 3.1%에서 2022년 9.3%로 상승했으나 50~250명이 종사하는 기업은 2017년 0.9%에서 2022년 3.1%로 늘어나는 데 그쳤다. 박일준 대한상의 부회장은 “AI 범위가 너무 넓어 모든 분야에서 잘하겠다고 하는 생각은 위험할 수 있다”며 “선택과 집중 전략이 필요한 상황에서 산업계는 산업 AI에 집중해야 한다”고 말했다. 박 부회장은 “제조분야 AI 주도권을 다른 국가에 내주지 않도록 민관이 힘을 모아 산업 AI를 확산하기 위해 총력을 다해야 한다”고 강조했다. 장영재 KAIST 산업 및 시스템공학과 교수(다임리서치 대표)는 “AI는 늦었지만, 산업 AI, 제조 AI에는 아직 기회가 있다”며 “자율제조의 핵심기술은 AI·로봇·디지털트윈이며 특히, AI 기술이 급격히 고도화되는 상황”이라고 말했다. 장 교수는 “기존에는 로봇의 운영 경로를 사람이 일일이 설정했지만, 지금은 AI가 스스로 최적 경로를 학습하고 조정하는 수준까지 발전했다”며 “이러한 상황에서 우리나라가 산업의 경쟁우위를 확보하려면 우리 제조 현장을 AI 활용의 대규모 테스트베드로 활용해야 한다”고 강조했다. 이어 “기술·투자 역량이 있는 대기업과 달리 중견·중소기업에는 AI 도입에 필요한 인프라·기술 등 정부 지원이 필요하다”고 덧붙였다. 허영신 마키나락스 부사장은 “범용 AI 관련 기술이 빠르게 발전하고 있으나 이 기술만으로는 현장의 문제를 해결할 수 없고, 이러한 범용 기술을 어떻게 산업 특화 솔루션으로 빠르고 비용 효율적으로 전환하는지가 중요하다”고 말했다. 허 부사장은 “AI 산업 활성화하는 데 중요한 것은 실제 활용도를 높이는 것”이라며 “정부 차원에서 다수 기업이 활용할 수 있는 산업 특화 AI 상용화 지원이 필요하다”고 강조했다. 엄재홍 DN솔루션즈 상무는 “기계·장비의 경우 기존 거대언어모델(LLM)을 곧바로 활용하기는 어렵고, 운용 생산성·가공 생산성·종합 생산성·비용 효율성을 모두 만족하는 특화 모델인 LDM(Large Domain model)이 필요하다”고 말했다. 이어 “산업에 AI를 적용하려면 산업 인프라·생태계 전반에 변화가 동반돼야 하지만 산업데이터는 지식재산권과 직결돼 공유가 어렵고, AI 등 기술역량을 보유한 인력이 부족하다”고 지적했다. 엄 상무는 “산업 AI의 시너지는 산업데이터의 상호 운용성을 바탕으로 하기 때문에 국가 거버넌스 중심의 표준화와 활용 가이드라인이 필요하다”며 “구체적인 산업데이터 활용 가이드라인으로 산업계 참여를 유도하고, 산업 AI 협업 생태계를 구축해 나갈 필요가 있다”고 덧붙였다. 산업부는 AI를 통해 산업 현장의 구체적 문제를 해결해야 하는 만큼, 선도 프로젝트를 발굴해 성공사례를 산업 전반으로 확산하고 산업데이터 생성·활용과 산업 현장에 익숙한 AI 인재 양성, 제조기업과 AI 기업이 함께하는 생태계 구축 등을 위해 범용 AI와는 차별화한 전략을 세운다는 계획이다. 산업부는 우선 AI 접목을 통해 제조공정과 제품의 혁신을 가져올 자율제조 선도프로젝트를 올해 30여 개 추가로 선정하고 디자인·유통·에너지 등 생산활동 지원을 위한 제조지원 선도프로젝트도 추진한다. 또 AI 모델 구축에 필수적인 산업데이터 생성·가공·활용을 촉진하기 위해 산업데이터 전처리·표준화 기술개발과 공유플랫폼(데이터 스페이스) 구축을 지원할 계획이다. 산업 AI 수요기업과 공급기업이 협업해 업종별 특성에 맞는 산업 AI 모델을 개발하고 현장에 실제 적용할 수 있도록 업종·지역 단위 산업 AI 혁신 인프라도 조성한다. 제조 분야 지식·노하우와 AI 역량을 모두 보유한 현장 맞춤형 AI 전문가를 육성하기 위해 산업 AI 석·박사 과정을 강화하고 주력·첨단산업 분야 재직자에 AI 활용 교육을 집중한다. 시장예측, 공급망·구매, 공정 최적화, 생산설계, 예지보전 등 산업현장 문제를 해결하기 위한 산업 AI 에이전트도 개발한다. 물리세계와 상호 작용하는 피지컬 AI 구현을 위해 K-휴머노이드 연합을 중심으로 휴머노이드 로봇 개발을 본격화하고 자율주행 자동차·선박·드론 등 모빌리티에 AI 도입을 지원한다. 수요-공급기업 간 매칭을 통해 산업 AI 도입 성공 우수사례를 널리 확산하고 선도사례를 전수할 수 있도록, 산업 AI 성공사례 인벤토리를 고도화하고 제1회 산업 AI 엑스포를 개최할 계획이다. 이승열 산업부 산업정책실장은 “우리 산업이 직면한 생산가능인구 감소, 생산성 정체 문제와 함께 최근 관세전쟁으로 인해 글로벌 공급망이 더욱 불안정해진 상황에서 산업부는 산업 경쟁력을 획기적으로 높일 수 있는 해법으로 '산업 AI 전략'에 주목하고 있다”고 밝혔다. 이 실장은 이어 “초기 원천기술 개발에서는 뒤처지더라도 창조적 응용·수요자 맞춤형 최적화에 강한 우리 산업계의 실력을 발휘할 때”라며 “기업이 실제 필요로 하는 산업 특화 AI 모델과 산업 AI 에이전트를 구축해 산업 현장을 지능화·자율화하는 것이 중요하다”고 강조했다.

2025.04.17 15:44주문정 기자

[현장] SAP "유럽, 데이터 공유로 제조DX 활발…한국도 발맞춰야"

"유럽은 제조업 디지털 전환(DX)을 위해 기업 간 데이터를 개방형으로 구축하고 있습니다. 한국도 제조업 지속 가능성과 효율성을 높이려면 이런 글로벌 트렌드에 빠르게 발맞춰야 합니다." SAP코리아 정대영 부사장은 16일 서울 삼성동 그랜드 인터컨티넨탈 서울 파르나스에서 열린 '한국최고정보책임자(CIO)포럼'에서 국내 제조DX를 위한 방안을 이같이 강조했다. 정 부사장은 최근 독일 하노버에서 열린 '하노버 메세 2025'에서 해외 기업들의 제조DX 수준이 높아진 점을 재차 확인했다고 언급했다. 특히 독일 정부가 추진 중인 '메뉴팩쳐링-X(MX)' 이니셔티브 중요성을 실감했다고 강조했다. 메뉴팩쳐링-X는 2023년 독일 정부 자금 지원을 바탕으로 글로벌 제조사들이 협력해 개방형 데이터 생태계를 구축하는 프로젝트다. 기업이 데이터 공유를 통해 생산 공급망 효율성과 지속 가능성을 높이는 것이 주요 목표다. 참여 기업은 협력을 통해 공통 문제를 해결하고 관련 데이터 보호까지 동시에 실현할 수 있다. 현재 MX는 2023년 10월 자동차 산업에 해당하는 카테나(Catena)-X 프로젝트부터 시작했다. 향후 산업용 기계, 반도체, 항공, 화학 등 다양한 분야로 프로젝트를 확산할 방침이다. 또 중소기업 참여 확대와 산업 간 상호운영성 보장을 위한 이니셔티브도 동시에 추진 중이다. 정 부사장은 "카테나-X는 데이터를 중앙에 집중하지 않고 표준화된 방식으로 안전하고 간편하게 공유할 수 있는 개방형 생태계를 제공한다"며 "현재 자동차 산업 내에서 협력적 데이터 생태계 구축이 본격적으로 확산하고 있는 상황"이라고 설명했다. 정 부사장은 독일의 카테나-X 추진 배경에 대해서도 설명했다. 그는 "코로나19 팬데믹 후 자동차 산업의 공급망 취약성이 드러났다"며 "이후 자동차 기업 간 데이터 협력이 본격된 것"이라고 말했다. 이어 "아무리 규모가 큰 기업이라도 공급망 문제를 혼자 해결할 수 없다"며 "가치 사슬 내 다양한 계층 간 협업이 필수적"이라고 덧붙였다. 정 부사장은 한국에도 제조DX를 돕는 개방형 데이터 생태계 구축이 시급하다고 주장했다. 그는 "국내 제조업 지속 가능성과 효율성 높이기 위해선 국내 기업도 글로벌 변화에 발맞춰야 한다"며 "카테나-X에 적극 참여하거나 국내에 별도 조직을 만드는 등 다각적 노력이 절실하다"고 강조했다.

2025.04.16 10:41김미정 기자

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