• 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
AI의 눈
HR컨퍼런스
디지털트러스트
IT'sight
칼럼•연재
포토•영상

ZDNet 검색 페이지

'제조 인공지능'통합검색 결과 입니다. (75건)

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

KIAT, AI 내재화 시대 '2026년 10대 유망산업' 발표

한국산업기술진흥원(KIAT·원장 민병주)은 11일 '임베디드 인텔리전스 시대의 2026 KIAT 10대 유망산업'을 선정해 발표했다. 임베디드 인텔리전스 시대란 인공지능(AI)이 사회 전반에 내재화돼 혁신을 창출하는 시대를 뜻한다. 2026 KIAT 10대 유망산업은 ▲지능형 엣지 시스템반도체 ▲센서 퓨전 지능형 디스플레이 ▲AI 유무인 복합체계 ▲자율 에이전트 AI ▲자율공정 플랫폼 ▲휴머노이드 ▲분산형 에너지 저장 시스템 ▲저탄소 제조 소재 ▲바이오-메드 데이터 ▲로보틱 모빌리티이다. KIAT는 유망산업을 선정하기 위해 글로벌 메가트렌드, 정책·기술 이슈를 분석해 2026년의 핵심 주제를 도출하고, 분석의 기본 틀이 되는 4대 영역 8대 분야를 설정했다. 이후 국내·외 출원 특허과 논문 키워드, 산업 성장의 동인·정책 지원 요인을 종합적으로 검토하고, 대국민 설문을 추진해 유망산업 전망에 대한 국민 인식과 사회적 관심도를 반영했다. KIAT는 2021년부터 매년 유망산업 선정을 통해 축적된 분석 경험을 바탕으로, 데이터 기반 분석 방법론을 지속해서 고도화하고 있다. 올해는 생성형 AI 도구를 시범적으로 활용해 국내외 미래 전망·글로벌 이슈·정책 자료 등 문헌 특성에 맞춘 기초 프롬프트를 설계한 후 트렌드 키워드 구조화와 분석에 활용했다. AI 분석 결과는 분야별 산학연 전문가 93명의 검증과 보완을 거쳐 유망산업 도출 과정에 반영해 선정 결과 신뢰도와 객관성을 높였다. 선정한 유망산업은 법·제도, 기술지원, 인재육성 등 부문별 지원 방향을 도출해 정책수립과 사업기획에 반영해 왔다. 유망산업별 성장 여건을 고려해 연구개발(R&D), 실증 인프라, 전문인력 양성 등 정책을 구체화해 실질적인 기업지원까지 이어질 수 있도록 활용하고 있다. 민병주 KIAT 원장은 “올해로 여섯 번째 선정하는 KIAT 유망산업은 기술이나 이슈 중심의 일반적인 전망을 넘어, 산업 관점에서의 성장 흐름과 정책 지원 파급 효과를 함께 고려한다”며 “AI가 산업 전반에 내재화하는 환경 변화에 대응해, 정부의 제조업 인공지능 전환(M.AX) 정책 기조와 연계해 주요 산업의 지능화를 촉진할 유망산업 지원을 강화해 나가겠다”고 밝혔다. 한편, 임베디드 인텔리전스 시대, 2026 KIAT 10대 유망산업 보고서는 KIAT 누리집에서 확인할 수 있다.

2026.02.11 16:50주문정 기자

시스코 수석 부사장 "피지컬 AI 핵심은 네트워킹 보안…PQC 투자 확대"

"피지컬 인공지능(AI) 시대 제조업 핵심은 네트워킹 기술입니다. 디바이스와 클라우드, 데이터센터, 애플리케이션 간 연결 상태가 어느 때보다 강력하고 안전해야 합니다. 네트워킹이 강해야 디바이스 간 오류·충돌 없이 원활한 피지컬 AI 시스템을 구현할 수 있을 것입니다." 비카스 뷰타니 시스코 보안 라우팅 및 산업용 사물인터넷(IoT) 수석 부사장 및 총괄매니저는 최근 지디넷코리아 인터뷰에서 이같이 밝혔다. 그는 현재 프로덕트팀에서 시스코 제품 개발 전 과정을 총괄하고 있다. 뷰타니 수석 부사장은 피지컬 AI 시대에 제조 기업이 네트워킹 보안 기준을 더 높게 볼 것이라고 내다봤다. 그는 네트워킹 강화 기술로 강력한 인프라와 초저지연, 가시성, 보안을 꼽았다. 그는 해당 기능을 모두 제공할 수 있는 솔루션으로 '유니파이드 엣지' 플랫폼을 제시했다. 이 플랫폼은 컴퓨팅, 네트워킹, 스토리지, 보안을 한 시스템으로 결합해 데이터 생성 지점에서 실시간 추론과 에이전틱 워크로드를 지원한다. 이를 통해 중앙 데이터센터 중심의 기존 AI 인프라 한계를 극복하고, 엣지 기반의 분산형 AI 환경을 구현할 계획이다. 뷰타니 수석 부사장은 AI 시대 제조 현장 요구사항을 충족하려면 강력한 인프라가 필수라고 강조했다. 그는 "예컨대 머신비전은 품질 모니터링을 위해 분당 4000 프레임 규모 데이터를 처리해야 한다"며 "일반적인 네트워킹 환경에선 불가능한 규모"라고 설명했다. 이어 "이런 고도 기술을 성공적으로 활용하려면 고성능 이더넷 전원 장치(PoE) 기술과 10기가(G)급 연결성 등 강력한 인프라가 필수"라고 말했다. 그러면서 "유니파이드 엣지는 물리적 디바이스가 급증하는 현장에서도 데이터 병목 현상 없이 애플리케이션과 소통할 수 있는 고성능 기능을 제공할 수 있다"고 덧붙였다. 뷰타니 수석 부사장은 결함 탐지 시 즉각적인 대응도 유니파이드 엣지로 수행할 수 있다고 말했다. 그는 "이 플랫폼은 공장 생산 라인 내 그래픽처리장치(GPU)와 신경처리장치(NPU) 처리 역량을 직접 구현할 수 있다"며 "과거 클라우드 응답을 기다리며 발생했던 지연 시간을 없앨 수 있다"고 말했다. 이어 "고객은 현장에서 실시간으로 의사결정을 내리는 동시에 사이버 보안까지 강화할 수 있는 셈"이라고 설명했다. 뷰타니 수석 부사장은 네트워크 구조가 복잡해질수록 보안 사고 확산을 막는 계층화된 방어 체계가 중요해질 것이라고 내다봤다. 그는 "최근 전 세계 기업 보안최고책임자(CISO)는 '평면적 네트워크(Flat Network)' 취약점을 우려하고 있다"며 "계층 방어 시스템에 관심을 쏟고 있다"고 설명했다. 이에 발맞춰 시스코는 '사이버 비전'을 대안으로 제시하고 있다. 사이버 비전이 머신 레벨 트래픽에 100% 가시성을 제공한다는 이유에서다. 이를 통해 모든 자산을 논리적으로 계층화하고, 보안 정책을 적용한다. 고객은 특정 구역 보안 문제가 공장 전체로 퍼지는 것을 차단할 수 있다. 시스코는 스플렁크 인수를 통해서도 보안 가시성 확보에 주력해 왔다. 뷰타니 수석 부사장은 "네트워킹과 보안, 공정 데이터를 한 통합 저장소에 모을 수 있다"며 "이는 우리만 갖고 있는 유일한 기술"이라고 강조했다. 네트워크 복잡성 겪는 韓 제조업…'디자인 인'으로 극복 최근 국내 제조 현장이 20년 이상 된 노후 설비와 최첨단 IT 시스템이 혼재돼 네트워크 복잡성을 겪고 있다. 이에 국내 제조업에선 새 시스템 도입을 망설이는 분위기가 이어지고 있다. 뷰타니 수석 부사장은 이런 국내 제조 시장 특수성을 정확히 인식하고 있다고 밝혔다. 그는 "한국 제조 현장이 차세대 스마트 팩토리로 발전하려면 시스템 통합 아키텍처부터 도입해야 한다"고 주장했다. 뷰타니 수석 부사장은 한국에서 장비를 판매하는 공급자 역할을 넘어설 것이라고 강조했다. 그는 "한국 기업 환경에 최적화된 미래형 네트워크 설계를 도울 것"이라며 "관련 전문 컨설턴트를 현장에 직접 투입하고 있다"고 설명했다. 이어 "복잡하게 얽힌 기존 인프라를 정리하고, IT와 OT가 유기적으로 연결되는 안정적인 디지털 전환 로드맵을 제시할 것"이라고 덧붙였다. 그는 시스코가 추진 중인 '디자인 인(Design-in)' 전략에도 주목했다. 이는 파트너사가 로봇 등 신제품을 개발하는 초기 설계 단계부터 시스코 보안·네트워크 기술을 내재화하는 방식이다. 이를 통해 파트너사는 설계 시점부터 보안 무결성을 검증하는 '시큐어 부팅'과 '이동 중인 데이터' 보호 기술을 적용해 데이터 탈취나 변조를 원천 차단할 수 있다. 데이터 손실 시 신속한 복구를 돕는 기술로 실시간 로봇 운영 신뢰도를 극대화할 수 있다. 대표 디자인 인 국내 사례는 HL로보틱스 파트너십이다. 두 기업은 자율주행 주차 로봇 '파키'에 시스코 인프라를 설계 시점부터 결합했다. 협력 핵심은 초신뢰 무선 백홀 솔루션 'CURWB(Cisco Ultra-Reliable Wireless Backhaul)'와 'MPO(Multi Path Operation)' 기술에 있다. CURWB는 파키 전용 통신 표준으로 채택됐으며 복잡한 공간에서도 데이터 끊김을 방지하는 역할을 한다. 신속한 복구를 돕는 MPO 기술은 실시간 운영 신뢰도를 높인다. 뷰타니 수석 부사장은 "우리는 이미 1년간 현장 검증을 통해 기술 성능을 입증했다"며 "향후 고속 이동 환경 최적화 등 공동 연구를 지속할 것"이라고 밝혔다. 이어 "이는 개발 완료 후 장비를 도입하던 관행을 깬 대표 사례"라며 "제품 완성도를 설계 시점부터 확보한 셈"이라고 강조했다. "기존 보안 한계 넘을 것…10년 바라보고 PQC 투자" 뷰타니 부사장은 기존 보안 체계 한계를 극복하기 위한 시스코 전략도 소개했다. 우선 '양자 내성 암호화(PQC)' 기술 투자도 대폭 강화한다고 밝혔다. 그는 "양자 시대에 해독 불가능한 수준의 보안력을 확보하는 것이 관건"이라며 "네트워킹 경로 신뢰도를 보장하기 위한 취지"라고 설명했다. 이어 "보안을 단발성 위협 대응으로 봐선 안 된다"며 "향후 10년 미래를 내다보는 장기적인 시각이 필요하다"고 재차 강조했다. 그는 서버에 저장된 정적인 정보뿐 아니라 데이터가 이동하는 전 과정에 보안을 적용해야 한다고 봤다. 뷰타니 부사장은 "전송 중 발생할 수 있는 데이터 탈취나 변조를 원천 차단하는 기술 개발에 주력해야만 네트워크 신뢰를 유지할 수 있다"고 말했다. 뷰타니 수석 부사장은 "우리는 고객사가 스스로 보안 취약점과 노출 상태를 상시 평가할 수 있도록 도울 것"이라며 "차세대 제품군을 통해 이를 단계별로 해결해 나가는 장기 거버넌스를 제공할 것"이라고 말했다.

2026.02.10 16:11김미정 기자

코오롱베니트, 제조DX 원년 선언…자율형 전환 공략

코오롱베니트가 자율제조를 중심으로 한 제조 디지털 전환(DX) 수요 공략에 나선다. 제조 설비와 데이터, 인공지능(AI)을 통합한 자율제조 체계를 앞세워 제조DX 사업 확장에 속도를 낸다는 전략이다. 코오롱베니트는 올해를 자율제조 전환 중심의 제조DX 역량 강화 원년으로 삼고 관련 사업을 본격 확대한다고 9일 밝혔다. 인구 구조 변화와 글로벌 공급망 재편 등 제조 환경 변화 속 설명 가능하고 통합된 디지털 기반 제조 운영 체계를 구축한다는 목표다. 코오롱베니트가 정의하는 자율제조는 제조 설비에서 발생하는 공정 데이터와 작업자의 숙련 경험, 전사적자원관리(ERP), 공급망관리(SCM) 등 경영 정보를 단일 데이터 플랫폼으로 통합하고 이를 기반으로 AI가 공정의 최적 운영 조건과 품질을 판단·제어하는 방식이다. 궁극적으로 공장이 스스로 학습하고 운영되는 완전 무인화 공장을 구현할 방침이다. 이같은 전략의 핵심은 코오롱베니트 제조DX 패키지 솔루션 '알코코아나'다. 이 솔루션은 자동화 설비 계층부터 AI 서비스, 디지털 트윈 기반 원격 통합 관제 시스템까지 제조 전 영역을 수직적으로 통합한 IT 플랫폼이다. 현장의 분사제어시스템(DCS)과 프로그래머블 로직 컨트롤러(PLC) 등 제어 시스템과 AI 솔루션을 연동해 공정 데이터를 실시간 분석하고 AI가 최적 운전 조건을 판단해 즉각 제어하는 구조다. 또 ERP·SCM·제조실행시스템(MES) 등 제조 IT 시스템과 AI 운영 모델을 디지털 트윈으로 구현해 원격에서도 공장 전체 상황을 실시간으로 파악하고 주요 이슈에 신속하게 대응할 수 있도록 한다. 이를 통해 기업은 물리적 거리와 관계없이 제조 공정을 통합 관리하고 운영 효율성을 높일 수 있다는 설명이다. 코오롱베니트는 단편적인 기술 도입을 넘어 목표 기반의 단계적 전환 전략이 자율제조를 이끌고자 제조DX 전문 컨설팅 조직도 신설했다. 이 조직은 고객 제조 현장의 디지털 성숙도 진단을 시작으로 자동화 설비 설계, 자원 조달, 자율공정 시스템 구축과 운영, 데이터 분석 역량 내재화까지 전 과정을 엔드투엔드 방식으로 지원한다. 앞서 코오롱베니트는 지난 3년간 코오롱인더스트리·코오롱글로텍·코오롱ENP·코오롱생명과학·코오롱제약 등 그룹 제조 계열사 디지털 혁신을 수행하며 자율제조 적용 경험을 축적해 왔다. 대표 사례로 코오롱인더스트리 김천2공장에서는 페놀수지 생산 공정에 품질 예측, 비전 AI, 첨단 공정 제어, 최적 생산 조건 적용 등을 통해 품질 안정성과 생산성을 동시에 개선한 바 있다. 정상섭 코오롱베니트 상무는 "제조 현장의 자동화 설비부터 데이터, AI 서비스까지 전 레이어를 통합한 자율제조 전환을 가속화하겠다"며 "현장에서 검증된 제조DX 실행 컨설팅 역량으로 고객의 제조 생산성 향상 및 지속 가능한 성장을 동시에 실현하겠다"고 말했다.

2026.02.09 18:22한정호 기자

나무기술, 엘앤씨바이오에 AI 에이전트 'NAA' 공급…의료기기 제조 자동화

나무기술이 인공지능(AI) 에이전트 기반 생산 자동화 솔루션 '나무 AI 에이전트(NAA)'를 앞세워 바이오 산업 지원에 나섰다. 나무기술은 인체조직 재생의학 전문기업 엘앤씨바이오가 'NAA'를 도입했다고 9일 밝혔다. 이번 도입은 바이오·의료기기 제조 현장에서 축적된 정보를 AI로 연결·분석해 생산 운영 전반의 효율을 높이기 위한 것이 목적이다. 재고·구매·인체조직 이식결과기록 등 주요 업무 흐름에 자연어 기반 AI를 적용함으로써 현장 데이터 활용성을 한층 높이고 판단 과정의 일관성을 강화하는 데 초점을 맞췄다. 엘앤씨바이오는 기존 제조실행시스템(MES)을 통해 축적해 온 생산·운영 데이터를 NAA와 연동해 활용하게 된다. 실무자는 복잡한 쿼리나 별도의 데이터 가공 없이도 일상적인 질문만으로 실시간 생산 현황과 분석 결과를 확인할 수 있다. 이같은 자동화 환경 전환으로 재고 확인, 구매 시점 판단, 공정 점검 등 반복적인 업무 부담이 크게 감소하면서 생산 운영 효율이 전반적으로 향상될 것이라는 설명이다. NAA는 인체조직 이식재 및 의료기기 생산 공정의 특성을 반영해 설계된 AI 에이전트 플랫폼이다. 현장에서 발생하는 다양한 정보를 자연어 기반으로 연결해 활용할 수 있도록 구성돼 생산 전반을 단일 관점에서 파악하고 현장 중심의 의사결정과 업무 수행을 지원한다. 나무기술은 온프레미스 고성능 그래픽처리장치(GPU) 인프라 환경에 NAA 플랫폼을 구현했다. 바이오·의료 제조 영역에 특화된 소형언어모델(SLM)과 추론 엔진을 적용해 응답 안정성과 신뢰성을 확보했으며 사용자 권한 설정과 안전한 API 연동을 통해 민감한 관련 정보 보호 체계도 함께 갖췄다. NAA 도입을 통해 엘앤씨바이오는 동일한 인력과 설비 환경에서도 생산성을 높일 수 있는 구조를 마련하게 됐다. 이를 통해 원가 구조 개선과 함께 매출 성장 및 영업이익 증가를 이끈다는 목표다. 반복 업무 감소로 확보된 현장 역량은 생산 계획 수립과 공정 최적화 등 핵심 제조 활동에 집중될 수 있어 중장기적인 수익성 개선도 예상 중이다. 양사는 이번 도입을 계기로 바이오 제조 분야에서 AI 활용 범위를 점진적으로 확대하며 제조 현장의 효율성과 수익성을 동시에 끌어올리는 방향으로 협력을 이어갈 계획이다. 정철 나무기술 대표는 "재생의학·의료기기 제조 현장에 AI 에이전트 기반 자동화 방식을 모범적으로 적용한 사례"라며 "클라우드와 AI 기술을 바탕으로 바이오를 포함한 다양한 제조 산업에서 활용 가능한 자동화 모델을 지속적으로 확장해 나가겠다"고 밝혔다. 이환철 엘앤씨바이오 대표는 "AI 기반 제조 자동화를 통해 생산 효율과 운영 안정성이 함께 개선되면서 매출 성장과 영업이익률 제고라는 실질적인 경영 성과로 이어질 것으로 기대한다"고 말했다.

2026.02.09 18:21한정호 기자

다쏘시스템 '델미아웍스'가 제조 AI 혁신한 비결…"데이터 통합 관건"

[휴스턴(미국)=김미정 기자] "제조업에서 인공지능(AI)은 단순 자동화 수단으로 도입돼선 안 됩니다. AI는 제조 데이터를 통합해 기업 의사결정 강화하는 데 우선 활용돼야 합니다." 데빈 앤서니 말론 다쏘시스템 델미아웍스 총괄 매니저 겸 브랜드 최고경영자(CEO)는 4일(현지시간) 미국 텍사스주 휴스턴에서 열린 '3D익스피리언스 월드 2026' 기자간담회에서 제조업 AI 핵심 역할로 데이터 통합을 꼽았다. 델미아웍스는 다쏘시스템이 제공하는 제조 특화 전사적자원관리(ERP)·제조실행시스템(MES) 통합 플랫폼이다. 설계 단계에서 생성된 데이터와 생산, 자재, 재고, 일정, 원가 정보를 하나로 연결해 제조 현장 실시간 운영과 의사결정을 돕는다. 말론 CEO는 제조업이 시스템 중심 디지털 전환(DX)에 머물렀다고 지적했다. 설계와 관리 시스템은 디지털화됐지만, 정작 병목은 현장에 남아 있다는 이유에서다. 그는 "현재 제조 설계 속도는 크게 빨라졌지만, 인력 부족과 공정 복잡성은 오히려 커지고 있다"고 꼬집었다. 말론 CEO는 제조 현장과 기업 경영진이 서로 다른 정보로 의사결정을 내리고 있다는 점도 문제로 꼽았다. 그는 "현장과 경영진이 각기 다른 데이터를 보고 있는 구조에서는 AI가 자동화를 강화해도 효과를 내기 어렵다"고 주장했다. 특히 그는 중소·중견 제조기업이 공통적으로 안고 있는 '트라이벌 지식' 문제를 언급했다. 수십 년간 축적된 현장 노하우가 문서나 시스템이 아닌 개별 직원 기억에 머물렀다는 설명이다. 그는 "이를 데이터로 축적하지 못하면 인력 교체와 기업 경쟁력도 약화될 수 있다"고 경고했다. 말론 CEO는 AI를 제조 시스템 자동화 도구로만 바라봐선 안 된다고 재차 당부했다. AI는 설계 데이터를 비롯한 PDF, 엑셀, 전사적자원관리(ERP) 파일 등 기업 전반에 흩어진 정보를 하나로 묶는 역할을 맡아야 한다고 주장했다. 그는 "제조 분야에서 AI는 모든 데이터를 우선 통합해야 한다"며 "기업 내 모든 직원이 동일한 정보를 같은 시점에 활용할 수 있어야 한다"고 말했다. 이어 "특히 CAD 모델 형상, 구멍, 공차 같은 핵심 제품 정보를 AI에 통합하면 반복 작업과 인적 오류까지 줄일 수 있을 것"이라고 설명했다. 말론 CEO는 AI가 제조 현장 의사결정 자체를 지원할 수 있을 것으로 내다봤다. 그는 "AI가 동일 부품에 대해 여러 가공 방식을 비교·제안하면서 공정 시간, 일정, 장비 조건에 맞는 선택지까지 제시할 수 있다"며 "현장 작업자는 가장 효율적인 판단에 집중할 수 있을 것"이라고 덧붙였다.

2026.02.04 23:52김미정 기자

[신년 인터뷰] 조준희 KOSA 회장 "AI 승부처는 중동·동남아…완제품 풀스택으로 간다"

글로벌 경제 위기 속에서 올해 인공지능(AI) 산업은 다시 한 번 중대한 분기점에 섰다. 생성형 AI의 급격한 확산 후 이어진 성능 경쟁과 투자 열풍은 이제 '얼마나 더 큰 모델을 만들 수 있는가'라는 질문을 넘어 'AI가 실제 무엇을 할 수 있는가'라는 보다 본질적인 문제로 이동하고 있다. 지디넷코리아는 릴레이 인터뷰를 통해 각기 다른 위치에서 AI 산업을 바라보는 리더들의 시선을 종합해 올해 AI 산업이 어디로 향하고 있는지, 무엇을 준비해야 하는지를 짚어본다. 기술 낙관과 과도한 불안 사이에서 AI의 현실적인 진화 경로와 산업적 의미도 살펴본다. [편집자주] "현실적으로 빅테크와 인공지능(AI) 모델 정면 승부는 어렵습니다. 하지만 우리에겐 세계 최고 수준 제조 데이터가 있습니다. 이를 무기로 중동·동남아 소버린 AI 시장을 공략한다면 충분히 승산이 있습니다." 4일 서울 송파구 한국인공지능,소프트웨어산업협회(KOSA) 사무실에서 만난 조준희 회장은 올해는 AI 풀스택 수출 원년이라며 글로벌 시장 진출 비전을 제시했다. 그는 한국 AI 산업이 나아가야 할 핵심 키워드로 산업 특화 피지컬 AI(Physical AI)와 풀스택 AI를 강조하며 강한 자신감을 내비쳤다. 미국도 못 가진 제조 데이터…글로벌 공략 핵심 무기 CES와 다보스포럼, 중동 순방 등 바쁜 글로벌 일정을 소화하고 있는 조 회장은 해외에 나가면 가장 먼저 받는 질문이 '데이터'라고 운을 뗐다. 그는 "외국에 가면 제조 데이터부터 묻는다"라며 "피지컬 AI든 제조 AI든 결국 최고 성능을 내려면 관련 데이터가 필요한데, 반도체,자동차,조선 등 세계 탑티어 수준 제조업 현장에서 축적된 고품질 데이터는 미국조차 가지지 못한 우리의 강력한 무기"라고 강조했다. 조 회장이 말하는 제조 데이터는 단순한 산업 통계나 생산량 정보가 아니다. 공장 설비에서 쌓이는 실시간 센서 데이터, 생산 공정의 품질 데이터, 불량 원인과 조치 기록, 설비 유지보수 이력, 공정 최적화 로그 등 '현장에서만 생성되는 데이터'가 핵심 자산이라는 설명이다. 그는 "AI는 결국 데이터 싸움"이라며 "어떤 데이터를 학습하고, 어떻게 튜닝해 서비스로 녹이느냐에 따라 성능과 신뢰도가 갈린다"고 말했다. 이 제조 데이터가 올해 KOSA가 강조하는 피지컬AI 전략의 핵심 기반이다. 조 회장은 "피지컬 AI는 일반 파운데이션 모델만으로는 안 된다"며 "로봇이 움직이려면 비전 모델과 액션 모델이 필요하다"고 설명했다. 산업 현장에서 비전, 액션 중심 대규모액션모델(LAM) 개발이 빠르게 늘고 있다는 점도 짚었다. 고객이 원하는 건 '부품'이 아닌 '완제품'…풀스택 AI로 차별화 조준희 회장은 한국이 보유한 고급 제조 데이터를 바탕으로 글로벌 시장을 공략할 해법으로 '풀스택(Full-Stack) AI'를 제시했다. 단일 AI 모델이나 소프트웨어만으로는 한계가 있는 만큼, AI 전용 칩(NPU)부터 모델, 에이전트 서비스까지 통합한 '완성형 패키지'로 승부하겠다는 구상이다. 그는 "특히 고객이 원하는 것은 부품이 아닌 바로 쓸 수 있는 완제품"이라며 "추가 작업 없이 즉시 도입해 운영할 수 있는 형태로 제공해야 한다"고 강조했다. 조 회장은 풀스택 AI가 특히 중동, 동남아에서 경쟁력이 있을 것으로 내다봤다. 기술 패권 경쟁이 심화되면서 특정 국가, 서비스에 종속되는 것을 경계하는 흐름이 강해지고 있고 이 과정에서 한국이 신뢰 기반의 대안이 될 수 있다는 판단이다. 더불어 풀스택 AI 차별화 포인트로 데이터 결합을 제시했다. 제조, 공정 데이터 기반 산업 특화 AI를 설계하면 범용 모델보다 현장 적용력과 실효성이 높아진다는 설명이다. 조 회장은 "제조 AI와 피지컬 AI는 데이터와 서비스의 결합이 핵심"이라며 "AI모델과 에이전트 서비스를 최적 조합하는 것이 승부처"라고 말했다. KOSA는 이 전략을 현실화하기 위해 회원사 기반도 확장하고 있다. 소프트웨어 기업 중심에서 벗어나 리벨리온 등 AI 칩 개발사와 하드웨어 제조사까지 포괄해 인프라,모델,서비스를 함께 제공할 수 있는 풀스택 생태계를 만들겠다는 목표다. KOSA, AI 스타트업 '자금줄' 확보... "페이팔 마피아 같은 생태계 만든다" 조 회장은 풀스택 AI 등의 전략을 현실화하기 위해 올해 협회 최우선 과제로 '투자 생태계 활성화'와 'AI 기본법 안착'을 꼽았다. 기술 경쟁이 치열해질수록 스타트업의 생존과 스케일업이 중요해지고, 제도 불확실성이 해소돼야 기업 투자가 본격화될 수 있다는 판단이다. 그는 유망한 국내 AI 스타트업이 자금난으로 고사하는 일을 막기 위해 글로벌 네트워크 기반의 투자,협력 생태계를 만들겠다고 밝혔다. 조 회장은 "미국 실리콘밸리의 '페이팔 마피아'처럼 성공한 선배 기업이 후배 기업을 이끌고 자본이 다시 기술로 흘러 들어가는 선순환 구조를 만들겠다"고 강조했다. 국회 논의가 진행 중인 AI 기본법에 대해서도 조속한 제도 정비가 필요하다고 했다. 그는 "기업이 두려워하는 것은 규제 자체가 아니라 불확실성"이라며 "법적 근거가 마련돼야 기업들이 예측 가능성을 갖고 과감하게 투자할 수 있다"고 말했다. 이어 "골든타임을 놓치지 않으려면 조속한 입법이 필수"라고 덧붙였다. 공공 AI 사업 구조 개선 필요성도 제기했다. 조 회장은 AI 과제에서 인프라 비용 비중이 과도하게 커질 수 있다는 점을 지적하며, 개발자와 기업이 기술 가치를 제대로 인정받는 시장 구조가 필요하다고 강조했다. 최근 정부의 '독자 파운데이션 모델(도파모)' 사업 1차 심사 결과가 나온 가운데 '패자부활전'에 대해서도 신중론을 폈다. 재심사로 일정이 늘어 산업 실행 속도가 떨어질 수 있는 만큼 패자부활전을 진행할 예산이 있다면 산업용 AI와 피지컬 AI 등 성과가 나는 곳에 투자하는 것이 현실적이라고 제언했다. 조 회장은 KOSA의 역할도 재정의했다. 단순한 협,단체를 넘어 기업의 성장과 수출을 돕는 실질적 비즈니스 파트너가 되겠다는 것이다. 그는 "이제 KOSA는 회원사 친목을 넘어, 우리 기업들이 만든 기술을 세계 시장에 내다 파는 '영업사원'이 되겠다"며 "대한민국 AI가 제조 데이터와 풀스택이라는 경쟁력을 바탕으로 세계 시장에서 성과를 내도록 발로 뛰겠다"고 말했다.

2026.02.04 14:43남혁우 기자

이노룰스, PTC코리아와 AI 기반 제조업 자동화 나선다

이노룰스가 PTC코리아와 손잡고 제조업 분야 업무 자동화 시장 공략에 나선다. 이노룰스는 지난 23일 PTC코리아 본사에서 PTC코리아와 제조산업 분야 업무 자동화를 위한 전략적 업무협약(MOU)을 체결했다고 26일 밝혔다. 이번 협약으로 양사는 PTC의 제조업 특화 플랫폼과 이노룰스의 룰엔진 및 인공지능(AI) 솔루션을 결합한다. 제조 현장의 복잡한 의사결정 프로세스를 자동화하고 업무 효율을 높인다는 목표다. PTC는 제품 수명주기 관리(PLM) 솔루션 '윈칠'을 비롯해 애플리케이션 수명주기 관리(ALM), 컴퓨터 지원 설계(CAD), 서비스 수명주기 관리(SLM) 등 제조업 전 과정을 지원하는 통합 솔루션을 보유 중이다. 제품 설계부터 개발·생산·서비스까지 제품 수명주기 전체에 걸친 제조 기업 디지털 혁신을 지원하고 있다. 이노룰스는 금융·제조·공공 분야에서 기업 업무 자동화 솔루션을 공급해온 AI 전환 전문기업이다. 특히 정책 변화가 잦고 의사결정 구조가 복잡한 업무 영역에서 강점을 보여왔다. 최근에는 AI 역량을 강화하며 룰엔진 기반 시스템의 AI 고도화와 상품관리 등 AI 업무 자동화 사업에 적극 진출하고 있다. 양사는 이번 협력을 통해 제조 현장 의사결정 최적화 및 자동화 영역을 확대하고 각 사 기술 역량을 결합해 차별화된 경쟁력으로 시장에 신속 대응한다는 계획이다. 김도균 PTC코리아 대표는 "제조 기업의 전사적 디지털 혁신을 지원하는 솔루션을 제공해온 우리와 이노룰스 간 협력은 업무 자동화라는 혁신 핵심 요소를 기업에게 함께 제공할 수 있는 중요한 기회가 될 것"이라며 "복잡한 제품 개발 과정에 대한 우리 전문성에 AI 기반 업무 자동화에 대한 이노룰스 기술력을 더해 제조업 혁신의 새로운 장을 열겠다"고 밝혔다. 장인수 이노룰스 대표는 "제조업은 AI를 통한 업무 자동화 효과가 가장 극대화될 수 있는 분야"라며 "PTC코리아와 협력해 제조 현장의 복잡한 정책 기반 의사결정을 AI가 자동화하고 이를 통해 고객사들이 생산성 향상과 비용 절감이라는 실질적 성과를 거둘 수 있도록 최선을 다하겠다"고 말했다.

2026.01.26 16:33한정호 기자

로크웰오토메이션, 사우디 전기차 제조 생태계 강화…루시드 맞손

로크웰오토메이션이 사우디아라비아 전기차 제조 생태계를 강화한다. 로크웰오토메이션은 전기차 제조 기업 루시드의 사우디 왕국 내 생산 시설 확장을 지원한다고 22일 밝혔다. 협력 대상 시설은 킹 압둘라 경제 도시에 위치한 사우디 첫 자동차 생산 기지다. 루시드는 로크웰오토메이션의 팩토리토크 제조 실행 시스템을 비롯한 엔터프라이즈 소프트웨어(SW) 솔루션을 도입한다. 이를 통해 일반 조립, 도장, 프레스, 차체, 파워트레인 등 주요 공정 전반의 생산 운영을 관리·최적화할 계획이다. 팩토리토크 제조 실행 시스템 플랫폼은 생산 현장에 실시간 가시성, 추적성, 제어 기능을 제공한다. 이는 루시드의 중형 전기차 생산을 포함한 시설 운영 전반을 지원하는 역할을 맡는다. 이번 협력에는 현지 지원도 포함됐다. 로크웰오토메이션 사우디아라비아 현지 팀이 강사 주도형 교육과 온라인 교육 프로그램을 운영해 맞춤형 교육을 제공한다. 이를 통해 사우디아라비아 현지 인재에게 전기차 제조 전문 지식을 전수하고, 지속 가능한 산업 성장과 인력 양성을 추진할 방침이다. 전기차 생산 역량 강화와 인재 육성을 동시에 노린 구조다. 아마드 하이다르 로크웰오토메이션 사우디아라비아 지사장은 "루시드의 팩토리토크 제조 실행 시스템 도입은 운영 효율성, 품질, 확장성 측면에서 측정 가능한 성과를 창출하기 위한 전략적 결정"이라며 "우리는 루시드의 야심찬 생산 목표 달성을 지원하는 동시에 글로벌 공급망과의 원활한 연계와 현지 표준 준수를 보장할 것"이라고 밝혔다. 파이살 술탄 루시드 중동 지역 사장은 "로크웰오토메이션은 애리조나 공장부터 사우디아라비아 확장에 이르기까지 우리 여정 전반에서 신뢰해온 파트너"라고 강조했다.

2026.01.22 17:30김미정 기자

SAP, 섹타나인과 차세대 클라우드 ERP 구축…식품 제조 DX 가속

SAP가 클라우드 전사적자원관리(ERP) 시스템 구축을 주도하며 식품 제조 분야 품질관리 체계 고도화에 나섰다. SAP코리아는 섹타나인과 'SAP S/4HANA 클라우드 프라이빗 에디션'을 도입해 차세대 ERP 시스템을 구축하고 지난해 8월부터 안정적인 운영에 돌입했다고 14일 밝혔다. 이번 프로젝트를 통해 파리크라상·삼립·SPL·비알코리아 등 핵심 생산 및 물류 거점에 최신 SAP 클라우드 ERP 솔루션이 적용됐다. 글로벌 비즈니스 확장에 필수적인 민첩성과 확장성을 확보하고 품질·안전성 강화, ESG 대응, 데이터 기반 의사결정 등 미래 경쟁력 확보를 위한 토대를 마련했다는 설명이다. 섹타나인은 국내외 13개 회사에서 운영해온 기존 온프레미스 환경의 비표준화된 데이터 한계와 글로벌 확장성 한계를 극복하고자 했다. 이를 위해 기존 시스템을 그대로 옮기는 대신 글로벌 표준 프로세스에 맞춰 시스템을 새롭게 설계하는 '그린필드' 접근 방식을 채택했다. 섹타나인 오대식 ERP부문장은 "이번 프로젝트는 단순한 시스템 교체를 넘어 비즈니스 모델 혁신을 목표로 진행됐다"고 강조했다. SAP에 따르면 지난해 8월 차세대 ERP 전환 이후 섹타나인을 비롯한 각 회사들은 운영 효율화 및 품질 강화 측면에서 뚜렷한 성과를 거두고 있다. 13개 계열사 시스템을 통합함으로써 재고와 물류의 가시성이 크게 향상됐으며 HACCP 대응과 실시간 품질 데이터 분석을 통해 안전성이 강화됐다. 또 경영 자원 운영 유연성을 확보해 시장 변화에 빠르게 대응할 수 있는 IT 인프라를 갖췄으며 실시간 KPI 모니터링을 통해 데이터에 기반한 정교한 의사결정이 가능해졌다. 현장 혁신 측면에서는 파리크라상과 SPL 평택공장이 'SAP 모바일 스타트'를 활용해 현장 품질관리(QM) 업무를 모바일로 전환했다. SAP 모바일 스타트는 검사 요청과 승인 절차를 모바일에서 실시간 처리할 수 있도록 지원한다. 품질 데이터가 ERP와 연동돼 실시간으로 데이터를 추적할 수 있다. 이를 통해 불량품 관리와 시정 및 예방 조치(CAPA) 실행 속도가 빨라졌으며 검사 계획 확인부터 결과 등록, 승인 절차까지 전 과정이 스마트폰에서 가능해지면서 업무 효율이 개선됐다. 또 일부 생산 공장에서는 이를 기반으로 품질 알림과 데이터 분석을 강화해 불량률을 낮추는 성과를 거둔 것으로 나타났다. 향후 SAP는 ▲인공지능(AI)·머신러닝 기반 예측 품질관리 고도화 ▲'SAP 빌드 워크존'을 통한 사용자 경험 강화 ▲'쥴(Joule)' 기반 차세대 AI 도입을 지속적으로 지원할 계획이다. 이번 SAP S/4HANA 클라우드 프라이빗 에디션 도입은 국내 식품 제조업계 디지털 전환(DX)의 새로운 이정표를 세운 것으로 평가된다. 단순한 인프라 클라우드 전환을 넘어 글로벌 확장성 확보, ESG 경영 대응, AI 및 모바일 기반 스마트팩토리 구현 등 실질적인 비즈니스 가치를 입증한 사례라는 설명이다. 신은영 SAP코리아 대표는 "섹타나인과 함께한 성공적인 전환은 국내 기업들이 글로벌 시장에서 경쟁력을 강화하는 데 있어 중요한 이정표가 될 것"이라며 "앞으로도 최신 IT 기술과 AI를 접목해 고객사 비즈니스 혁신을 지속적으로 지원할 예정"이라고 밝혔다.

2026.01.14 16:52한정호 기자

슈퍼마이크로, 엔비디아 '베라 루빈' 지원 발표…수냉식 AI 인프라 공개

슈퍼마이크로가 CES 2026에서 공개된 차세대 엔비디아 베라 루빈과 플랫폼 지원을 위한 수냉식 인공지능(AI) 인프라 구축을 공식 발표했다. 슈퍼마이크로는 엔비디아와 협력해 베라 루빈 NVL72 및 HGX 루빈 NVL8 플랫폼을 지원하는 수냉식 AI 인프라 솔루션을 신속히 제공하기 위해 제조 역량과 냉각 기술을 확대한다고 8일 밝혔다. 이번 협력을 통해 슈퍼마이크로는 엔비디아 베라 루빈 NVL72 슈퍼클러스터와 HGX 루빈 NVL8 솔루션을 신속히 공급한다는 목표다. 랙 스케일 설계와 모듈형 데이터센터 빌딩 블록 솔루션(DCBBS)을 기반으로 다양한 구성 옵션과 신속한 구축을 지원해 대규모 AI 인프라 도입 기간을 단축할 계획이다. 엔비디아 베라 루빈 NVL72 슈퍼클러스터는 엔비디아 루빈 그래픽처리장치(GPU) 72개와 엔비디아 베라 중앙처리장치(CPU) 36개를 하나의 랙 스케일 솔루션으로 통합한 플래그십 AI 인프라다. 엔비디아 NV링크 6 기반 고속 인터커넥트와 커넥트X-9 슈퍼 NIC, 블루필드-4 DPU를 통해 GPU 및 CPU 간 고속 통신을 지원하며 인피니밴드와 이더넷 기반 네트워크로 대규모 클러스터 확장이 가능하다. 슈퍼마이크로가 공개한 2U 수냉식 엔비디아 HGX 루빈 NVL8 솔루션은 8-GPU 기반 고밀도 시스템으로 AI와 고성능컴퓨팅(HPC) 워크로드에 최적화됐다. 고속 NV링크와 HBM4 메모리 대역폭을 제공하며 차세대 인텔 제온 및 AMD 에픽 프로세서를 지원하는 x86 기반 구성 옵션을 갖췄다. 직접 수냉식(DLC) 기술도 적용돼 집적도와 에너지 효율도 높였다. 이와 함께 슈퍼마이크로는 엔비디아 스펙트럼-X 이더넷 포토닉스 네트워킹과 블루필드-4 DPU를 지원하는 서버·스토리지 솔루션을 통해 네트워크 및 데이터 처리 성능을 강화했다. 확장된 제조 시설과 엔드투엔드 수냉식 기술 스택을 바탕으로 하이퍼스케일러와 엔터프라이즈 고객의 대규모 AI 인프라 구축 수요에 대응할 방침이다. 찰스 리앙 슈퍼마이크로 최고경영자(CEO)는 "확장된 제조 역량과 수냉식 기술을 바탕으로 하이퍼스케일러와 엔터프라이즈 고객이 베라 루빈 및 플랫폼 기반 AI 인프라를 대규모로 신속하고 효율적으로 구축할 수 있도록 지원할 것"이라고 밝혔다.

2026.01.08 17:09한정호 기자

KOSA, 한국철강협회와 AI 자율제조 혁신 이끈다

한국인공지능·소프트웨어산업협회(KOSA)가 제조 산업의 인공지능 전환(AX)을 지원하기 위해 앞장섰다. KOSA는 한국철강협회와 철강산업 AI 자율제조 생태계 조성 및 융합형 인재양성을 위한 업무협약(MOU)을 체결했다고 7일 밝혔다. 협약식은 지난 6일 서울 송파구 한국철강협회 대회의실에서 열렸다. KOSA 서성일 부회장, 한국철강협회 이경호 부회장을 비롯한 양 측 주요 관계자들이 참석했다. 양 기관은 이번 협약을 통해 철강산업 디지털 혁신 가속화를 목표로 다각적인 협력 사업을 추진한다. 주요 내용은 ▲철강 특화 AI 전문인력 양성 교육과정 공동 개발 ▲철강 데이터 표준화 가이드라인 수립 ▲정부 주도 AI 인프라 활용 지원 ▲중소 철강기업 AI 도입 컨설팅 및 바우처 연계 등이다. 향후 '철강AI 자율제조 확산위원회(가칭)'도 구성해 정책 제안, 인재양성, 기술 검증 등 구체적 실행 과제를 단계적으로 추진할 예정이다. KOSA는 이번 협약을 통해 철강 제조 공정에 특화된 AI 솔루션을 개발·보급한다. 또 산업 현장 중심 AI 인재 양성 체계를 구축해 국내 제조업 경쟁력 강화를 지원할 계획이다. KOSA 서성일 부회장은 "대한민국 제조업의 근간인 철강산업과 AI 기술의 만남은 산업 전반에 큰 파급력을 가질 것"이라며 "철강 현장에 꼭 필요한 실질적인 AI 솔루션과 교육 프로그램을 제공하는 데 역량을 집중하겠다"고 밝혔다. 한국철강협회 이경호 부회장은 "철강산업의 미래 경쟁력은 숙련 기술자의 노하우를 어떻게 디지털 자산으로 바꾸느냐에 달려있다"며 "KOSA와의 협력 체계 구축을 통해 우리 철강업계가 데이터 기반 자율제조로 나아가는 탄탄한 기반을 다지겠다"고 말했다.

2026.01.07 17:40한정호 기자

[AI는 지금] 한·중 '제조 AI' 협력 본격화되나…李 대통령 방중서 연대 부각

한·중 양국이 공통 경쟁력인 제조업을 바탕으로 실물 산업에 적용되는 인공지능(AI) 협력 모델을 모색하자는 연대 논의가 이재명 대통령의 중국 방문 공식 석상에서 제기됐다. 최재식 카이스트 교수 겸 국가 AI전략위원회 위원은 5일 중국 베이징에서 열린 '한중 비즈니스 포럼'에서 한·중 제조 AI 협력 발전 방향에 대해 발표했다. 그는 한국의 AI 3대 강국 비전을 공유하고 제조 AI 경쟁력을 강조했다. 특히 제조업과 AI의 결합이 양국 협력의 발판이 될 수 있다고 진단했다. 이번 포럼에서는 한국이 반도체·조선·자동차·로봇 등 제조 전반에서 축적한 산업 데이터와 공정 운영 경험을 보유하고 있다는 점이 부각됐다. 중국 역시 세계 최대 제조 인프라와 생산 현장을 기반으로 대규모 데이터 축적이 가능한 만큼, 양국이 제조 AI 분야에서 상호 보완적인 협력 구조를 구축할 가능성이 주목받았다. 특히 최 교수는 '한·중 제조 AI 파운데이션 모델' 공동 개발을 언급했다. 제조 공정, 설비 운영, 품질 검사 등 도메인 특화 데이터를 학습한 AI 모델을 공동으로 구축해 양국 기업이 활용할 수 있는 기반 모델로 발전시키자는 구상이다. 이는 글로벌 빅테크 중심의 초거대 범용 AI 모델 경쟁과는 다른 접근으로, 현실적인 양국 협력 방안으로 평가된다. 이같은 제조 AI 협력 논의는 최근 글로벌 기술 패권 경쟁의 무게중심이 피지컬 AI로 이동하는 흐름과도 맞닿아 있다. 피지컬 AI는 AI가 물리 세계를 인식하고 판단해 실제로 움직이는 기술로, 로봇·자율주행·스마트 공장 등 실물 산업 전반으로 확산되고 있다. 최근 중국은 정부 주도의 로봇·자동화 정책을 통해 피지컬 AI를 대규모 제조 현장에 빠르게 적용하고 있다. 한국 역시 제조·모빌리티·로봇 산업을 기반으로 '피지컬AI 글로벌 얼라이언스' 등 연합 형태의 피지컬 AI 전략을 추진 중이다. 양국 모두 실증 가능한 산업 현장을 강점으로 갖고 있다는 점에서 향후 협력 여지가 클 전망이다. 특히 제조 현장에서 축적되는 행동 데이터와 공정 데이터는 피지컬 AI 고도화의 핵심 자원으로 꼽힌다. 로봇과 AI가 실제 환경에서 어떻게 움직이는지를 학습하기 위해서는 대규모 실증 데이터가 필수적인데, 이 영역에서 한국과 중국은 공통의 경쟁력을 보유 중이다. 이재명 대통령은 포럼 기조연설에서 "한·중은 같은 바다를 향해 함께 항해하는 배와 같은 입장으로, 산업공급망 간 연계로 서로 발전에 도움을 주고 글로벌 경제를 선도해 왔다"며 "이제는 AI가 제조 서비스업 등 각 분야에서 협력의 폭을 넓히고 깊이를 더해줄 것"이라고 말했다.

2026.01.05 16:52한정호 기자

"대한민국 AI 전략 핵심은 현장"…국가AI전략위, 자문단에 '행동계획' 공개

국가인공지능(AI)전략위원회가 '대한민국 인공지능행동계획(안)'을 공유하고 각계 의견을 수렴하기 위한 공개 행보에 나섰다. 정부가 AI 3대 강국 도약을 목표로 제시한 가운데, 실행 중심의 세부 전략을 민간 전문가들과 점검하며 정책 완성도를 끌어올리겠다는 구상이다. 임문영 국가AI전략위원회 부위원장은 30일 서울 대한상공회의소 국제회의장에서 열린 자문단 네트워킹 데이에서 "대한민국 인공지능행동계획은 위원과 분과, 자문위원들이 지난 3개월간 매주 논의를 거쳐 만들어 온 결과물"이라며 "각 분야 전문가들이 연결되는 이 자문단 네트워크가 국가 AI 전략 수립의 가장 큰 힘"이라고 강조했다. 이날 행사는 위원회 자문단을 대상으로 인공지능행동계획(안)을 설명하고 자유 토론을 통해 의견을 청취하기 위해 마련됐다. 현장에는 임 부위원장을 비롯해 분과위원장과 태스크포스(TF) 리더, 자문위원 등 200여 명이 참석했다. 위원회는 동시에 350개 기관·단체 관계자를 대상으로 온라인 웨비나도 병행해 참여 폭을 넓혔다. 국가AI전략위원회 자문단은 산업계·학계·연구계·시민사회 전반에서 추천된 전문가들로 구성됐다. 자문위원들은 분과 및 TF 논의에 참여하며 행동계획(안) 수립 과정에서 정책의 전문성과 현장 수용성을 높이는 역할을 맡아왔다. 이날 행사에서는 먼저 기술혁신·인프라 분과가 그래픽처리장치(GPU) 기반 대규모 AI 클러스터 구축과 국산 AI 반도체 활용 전략을 핵심 과제로 제시했다. 국가 AI 데이터센터와 함께 지역 단위 강소형 데이터센터를 병행 구축하고 연구기관과 대학이 클라우드 기반으로 AI 인프라에 접근할 수 있도록 하는 방안이 담겼다. 산업AX·생태계 분과는 제조 데이터를 중심으로 한 산업 파운데이션 모델 구축을 통해 2030년 글로벌 제조 경쟁력 1위 달성을 목표로 제시했다. 반도체와 제조 데이터를 결합한 AI 모델과 에이전트 서비스를 고도화해 제조 AI 풀스택을 수출 산업으로 확장하겠다는 전략이다. 공공AX 분과는 AI 네이티브 정부 구현을 핵심 비전으로 내세웠다. 공무원 업무 전반에 AI 비서를 도입하고 클라우드 기반 AI 공동 플랫폼과 AI 통합 민원 플랫폼을 구축해 대국민 서비스 품질을 끌어올린다는 구상이다. 데이터 통합과 거버넌스 혁신을 통해 정부가 혁신을 창발하는 주체가 되겠다는 목표도 제시됐다. 데이터 분과는 국가 차원의 데이터 거버넌스 정립과 함께 개인정보·저작물의 AI 학습 활용 제도 개선을 주요 과제로 제시했다. 원본 개인정보의 안전한 활용을 전제로 한 AI 특례 제도 도입과 저작물 활용에 따른 법적 불확실성을 최소화하는 법·제도 정비를 추진할 계획이다. 사회 분과는 AI 기본사회를 핵심 키워드로 내걸었다. 노동·복지·돌봄 등 국민 접점이 큰 영역에 AI를 선제적으로 적용해 기존 사회 문제를 해결하고 사회적 취약계층의 AI 역량 강화를 통해 포용적 AI 활용 기반을 마련하겠다는 구상이다. AI 기반 문화콘텐츠 산업 육성 방안도 함께 논의됐다. 글로벌 협력 분과는 대한민국 AI 기술을 국제 표준으로 확산시키는 동시에 해외 AI 기술이 국내에서 안전하게 활용될 수 있는 협력 구조 구축을 목표로 한다. 국제 표준 논의, AI 특화지구 조성, ODA 연계 펀드 등 글로벌 협력 과제들을 행동계획(안)에 포함했다. 과학·인재 분과는 AI를 과학 연구의 동반자로 활용하는 과학 AI 전략을 제시했다. AI 연구동료 개발과 국가과학연구소 설립을 추진하고 바이오·제조·에너지 등 전략 분야에서 AI 융합 연구를 강화할 방침이다. 동시에 AI 중심 대학 확대와 글로벌 인재 유치를 통해 인재 생태계 전환을 이끌 계획이다. 국방·안보 분과는 국방 최고AI책임관(CAIO) 신설과 국방 AI 위원회 구축을 통해 거버넌스를 정비하고 국방 특화 AI 데이터센터와 독자 파운데이션 모델 개발을 추진한다. 이 외에도 보안 TF는 화이트해커를 활용한 선제적 보안 점검 체계 도입을 통해 사후 대응 중심의 보안 패러다임 전환을 제시했다. 위원회는 지난 16일부터 홈페이지에 행동계획(안)을 공개하고 이메일을 통해 의견을 접수 중이다. 이날 행사에서는 각계를 대표하는 350개의 기관·단체에 행동계획(안)을 안내해 의견 회신 등 참여를 독려했다. 임문영 국가AI전략위원회 부위원장은 "자문단 한 분 한 분의 적극적인 참여 덕분에 대한민국 인공지능행동계획(안)을 마련할 수 있었고 이는 우리나라가 AI 3대 강국으로 도약하기 위한 첫걸음을 내딛는 소중한 성과"라며 "정책 현장과 가장 가까운 전문가들의 지혜와 협력이 있어야만 정책이 현장에서 제대로 작동할 수 있다"고 말했다. 이어 "앞으로도 현장의 목소리를 정책에 담아내고 정책이 다시 현장에서 힘을 발휘하도록 노력해 나가겠다"며 "각계 주요 단체와 기관들은 대한민국 인공지능행동계획(안)에 많은 관심과 적극적인 참여를 부탁드린다"고 덧붙였다.

2025.12.30 17:37한정호 기자

국표원, 기업 수요 기반 AI 표준 추진…M.AX 얼라이언스 연계

인공지능 전환(AX) 시대, 기업의 AI 산업융합을 지원하고 AI 국제표준 주도권 확보를 위해 민관이 함께 힘을 모은다. 산업통상부 국가기술표준원은 18일 서울에서 '2025년 산업 인공지능 표준화 포럼'을 개최하고 산·학·연 전문가들과 국내외 AI 동향과 표준화 방안을 논의했다. AI 국제표준화는 범용으로 활용할 수 있는 AI 데이터 품질, AI 시스템의 신뢰성·안전성 중심으로 추진됐다. 최근 AI가 전 산업으로 빠르게 확산하면서 자율제조·휴머노이드 등 산업별 특성을 반영한 제조데이터 수집·공유, AI 시스템 간 상호운용성 등과 같은 표준 수요가 점차 높아지고 있다. 이날 포럼에서는 산업 현장 목소리에 귀 기울이고자 지난 9월 발족한 '제조 AX(M.AX) 얼라이언스' 내 표준협력 체계와 추진 목표를 제시하고 대표적인 AI 산업융합 분야인 자율주행차와 자율제조의 기능안전, 제조데이터 관리지침 등에 대한 국제표준화 동향 및 추진 방향 등을 공유했다. 산업계는 AI 제품을 개발하는 과정에서 AI 위험관리 지침 표준(ISO/IEC 23894) 등을 활용한 우수사례를 소개하고, 기업이 바라는 국제표준의 역할과 표준화 방향을 제안했다. 참석자들은 지난 2일 'AI 표준 서밋'에서 발표된 '서울선언'의 신뢰·안전·포용의 AI 표준화 방향에 대한 의미를 되짚어 보며 이를 산업 현장에 반영하기 위한 방안도 모색했다. 김대자 국가기술표준원장은 “산업계의 성공적인 AX 지원을 위해서는 실제로 기업이 필요한 표준을 적기에 공급하는 것이 중요하다”며 “민관 협력을 통해 수요 맞춤형 AI 산업융합 표준들이 개발될 수 있도록 지원해 나가겠다”고 밝혔다.

2025.12.18 14:09주문정 기자

한화·포스코가 선택한 슈퍼브에이아이, 140억원 투자 유치…내년 상장 목표

비전 인공지능(AI) 특화 기업 슈퍼브에이아이가 내년 기업공개(IPO)를 목표로 140억원 규모 프리 IPO 투자를 유치했다. 슈퍼브에이아이는 이번 투자에 한화자산운용의 벤처 펀드, 포스코기술투자 등이 참여했다고 15일 밝혔다. 누적 투자 유치 금액은 630억원 규모로, 내년 증시 상장이 목표다. 슈퍼브에이아이는 과거 투자 라운드부터 두산·현대자동차·삼성전자·KT·카카오·KT&G·HL그룹 등 국내 주요 대기업 계열사로부터 투자를 유치하며 기술력을 입증해왔다. 이들 기업은 제조·물류 등 산업 현장에서 슈퍼브에이아이의 솔루션을 활용 중이다. 특히 현대차와 두산과의 협력은 투자 이후 더 활발하게 진행 중이다. 슈퍼브에이아이는 사진이나 동영상, 3D 라이다 등을 분석·식별하는 영상 AI 분야 전문기업이다. 창업 초기부터 고품질 학습 데이터를 효과적으로 구축·활용하는 데이터 중심 AI 개발 기술들을 구축해왔다. 데이터 구축부터 AI 모델 학습까지 모두 자동화한 '슈퍼브 플랫폼'을 통해 누구나 쉽게 AI를 개발할 수 있도록 지원하고 산업용 영상 파운데이션 모델인 '제로'를 출시해 글로벌 벤치마크 및 대회에서 수상하며 기술력을 인정받았다. 제로는 추가 학습 없이도 다양한 시각적 작업에 적용 가능한 범용 AI 모델로, 소량 데이터로도 고성능 AI를 구현할 수 있어 산업 현장의 AI 도입 장벽을 낮추는 데 기여하고 있다. 또 슈퍼브에이아이는 과학기술정보통신부 주관 'AI 파운데이션 모델' 구축 사업에 LG AI연구원 컨소시엄으로 참여하고 있다. 비 LG 계열사 중 유일하게 파운데이션 AI 모델 개발을 담당하며 제로 기반 기술력을 활용해 피지컬 AI 구현을 위한 멀티모달 데이터 구축을 주도하고 있다. 아울러 한국·미국·일본 3개국에 진출해 국내외 100여 개 기업에 비전 AI 솔루션을 제공 중이다. 특히 지난해 설립한 일본 법인은 토요타·닛폰스틸 등 일본 대표 제조 기업을 고객사로 확보하며 빠르게 성장하고 있다. 최근 토요타와 재계약을 체결했으며 첫 고객사인 닛폰스틸과의 파트너십도 지속 중이다. 일본 국립 연구기관 및 전자제품 제조 대기업으로 고객층도 확대했다. 국내외 주요 파트너십을 통해 글로벌 기술력도 인정받고 있다. 지난해 아마존웹서비스(AWS) '올해의 라이징 스타 파트너상'에 선정됐으며 엔비디아와의 파트너십을 통해 영상 관제 솔루션(VSS) 분야 기술 협업을 강화하고 있다. 글로벌 산업 현장의 AI 프로젝트도 공동 수행하며 기술 리더십을 공고히 할 방침이다. 슈퍼브에이아이는 이번 투자 유치를 통해 확보한 자금을 AI 기술 고도화와 우수 인재 확보에 집중 투입하는 한편, 국내 대기업·계열사를 비롯한 AI 도입이 필요한 다양한 국내 산업에 적극적인 영업 확장을 추진할 계획이다. 또 글로벌 시장 확장을 가속화해 성장 동력을 확보할 예정이다. 슈퍼브에이아이와 주요 투자사들은 기술 도입을 넘어 기술·사업 공동 개발 및 상용화 파트너십을 통해 솔루션을 판매·유통하며 공동 성장을 추구할 계획이다. 이번 투자 라운드를 리드한 한화자산운용 벤처 펀드 관계자는 "슈퍼브에이아이의 비전 AI 기술은 제조·항공우주·푸드테크·조선·방산 등 다양한 산업 분야에 적용 가능하다"고 말했다. 슈퍼브에이아이는 2년 연속 한화시스템 AI 챌린지 우승을 차지하며 기술력을 인정받았다. 아울러 주요 투자자로 참여한 포스코기술투자 관계자는 "슈퍼브에이아이의 고객사로 시작해 솔루션의 효용성을 확인했으며 그 기술력과 성장 가능성을 평가해 투자를 결정했다"며 "제조·물류·안전관제 등 다양한 현장에 도입해 성과를 창출할 수 있는 실행력을 갖추고 있다"고 설명했다. 김현수 슈퍼브에이아이 대표는 "과거 투자 라운드부터 국내 주요 대기업 계열사로부터 투자를 유치하며 기술력을 입증해왔다"며 "파트너사들과의 협력을 통해 산업 전반의 AI 도입을 가속화하고 내년 예정된 IPO를 통해 산업 AI 시장의 글로벌 리더로 도약할 것"이라고 강조했다.

2025.12.15 15:22한정호 기자

"복잡성은 곧 경쟁력"…PTC 코리아, 제조 현장 AI 전략 제시

PTC 코리아가 인공지능(AI)을 활용해 제조 현장의 복잡성을 개선하고 경쟁력으로 전환할 수 있는 방안을 제시했다. 제조 현장에서 활용하는 다양한 관리 서비스를 하나로 통합해 의사결정 속도를 높이고 제품 설계 효율을 향상시켜 차별화를 만들어낼 수 있다는 설명이다. PTC 코리아(대표 김도균)는 4일 서울 강남구 조선팰리스에서 'PTC 이노베이션 익스체인지 2025'를 개최하고 제조 분야 AI 로드맵과 한국 시장 비즈니스 전략, 공략 방향을 제시했다. PTC 코리아는 이날 행사에서 "인텔리전트 제품 라이프사이클(Intelligent Product Lifecycle)" 비전을 중심으로 설계, 생산, 서비스에 이르는 전 제품 수명주기를 아우르는 AI 전략과 국내 디지털 전환 방향을 집중적으로 소개했다. 인텔리전트 제품 라이프사이클의 핵심은 설계, 생산, 운영, 서비스 단계에 흩어져 있는 데이터를 하나의 흐름으로 통합하는 것이다. PTC는 CAD와 제품 수명 주기 관리(PLM)를 비롯해 앱 개발 수명 주기(ALM)와 서비스 라이프사이클 관리(SLM)까지 아우르는 솔루션으로 제품 수명 전 과정에서 데이터를 수집하고 분석해 설계 최적화와 유지보수 효율화, 서비스 기반 신규 매출 기회 발굴까지 지원하겠다는 구상을 밝혔다. 김 대표는 인텔리전트 제품 라이프사이클을 통해 제조 현장의 복잡성을 경쟁력으로 전환할 수 있다는 점을 강조했다. 그는 "노트북만 해도 수많은 설계 데이터와 부품이 들어 있고 하나의 제품으로 완성되기까지 매우 복잡한 공정을 거친다는 점을 쉽게 짐작할 수 있다"며 "이런 복잡한 과정에서 AI로 더 효율적인 설계와 제조 방식을 제안한다면 제품 출시 시간을 앞당기고 고객사의 품질 요구를 더 빠르게 반영할 수 있다"고 말했다. 제조업에 특화된 AI 적용 방식과 사례도 소개됐다. PTC 코리아 이봉기 마스터는 국가마다 다른 규제 요구사항을 AI로 분석해 중복을 줄이고 개발 기간과 비용을 낮춘 완성차 사례, 수많은 제품 라인업을 가진 전자 기업에서 공통 부품을 식별해 표준화와 대량 구매를 돕는 사례를 제시했다. 더불어 프랑수아 라미 PTC 수석 부사장은 국내 주력 산업 분야인 제조업에서 AI 도입이 늦어 보이는 것은 안전, 윤리, 보안 등 복합 요소를 고려해야 하기 때문에 신중할 수밖에 없기 때문이라고 설명했다. 한국 시장 공략 방향도 구체적으로 제시됐다. PTC 코리아는 그동안 자동차, 전자, 하이테크, 산업용 기계 분야에 집중해 왔지만 앞으로는 의료기기, 메디컬 테크, 우주항공, 방위 산업 등 복잡성이 높은 산업군으로 사업을 넓힐 계획이다. 이를 위해 AI 전문 인력과 영업, 기술 지원 인력 채용을 확대하고, 국내 파트너사와의 협업 체계를 강화한다는 방침이다. PTC는 산업 도메인 전문성을 기반으로 AI 엔진은 마이크로소프트, 클라우드 인프라는 AWS와 협력해 구축하고 있다. 이를 통해 글로벌 클라우드·AI 기업의 기술과 자사 제조·엔지니어링 역량을 결합해 고객 맞춤형 AI 기반 솔루션을 제공하겠다는 전략이다. 이날 행사에서는 에티버스와의 업무협약(MOU)도 공식 발표됐다. 양사는 항공우주, 방위, 의료기기 등 고복잡도 산업을 중심으로 차별화된 엔지니어링 서비스를 공동으로 제공하고, 국내외 시장 공략과 고객 지원을 함께 강화할 계획이다. 프랑수아 라미 부사장은 글로벌 협력 전략과 관련해 "파트너사의 AI 역량과 PTC의 산업 도메인 지식을 결합해 고객에게 더 완성도 높은 AI 기반 솔루션을 제공하려 한다"고 말했다. 김 대표는 한국 시장의 전략적 중요성도 거듭 강조했다. 그는 "한국은 PTC가 가장 중요하게 생각하는 전략 시장 가운데 하나"라며 "국내 제조 기술과 PTC의 소프트웨어, AI 기술을 결합해 진정한 AI 제조 강국으로 나아가는 데 기여하겠다"고 말했다. 더불어 교육·인재 양성 계획도 언급했다. 김도균 대표는 국내 대학교와 교육기관과의 협력을 확대해 PTC 솔루션을 활용한 교육 과정을 만들고, 이를 통해 산업 현장이 필요로 하는 인재를 길러내겠다고 밝혔다. 또 "이번 PTC 이노베이션 익스체인지 2025는 인텔리전트 제품 라이프사이클 비전과 AI 로드맵을 한국 시장에 정식으로 알리는 자리이자, 국내 제조업과 함께 새로운 성장 단계를 준비하는 출발점"이라고 의미를 부여했다.

2025.12.04 11:58남혁우 기자

과기정통부·국방부·산업부·중기부, 최초 맞손…국방 AX 본격 협력

과학기술정보통신부(이하 과기정통부)와 국방부, 산업통상자원부(이하 산업부), 중소벤처기업부(이하 중기부) 등 4개 부처가 국방과 산업을 아우르는 인공지능(AI) 전환(AX)확산을 위해 공식적인 범정부 협력 체계를 최초로 구축한다. 과학기술정보통신부, 국방부, 산업부, 중기부는 국방 AI 생태계 발전포럼을 계기로 국방·산업 분야 인공지능 전환(AX) 확산을 위한 업무협약(MoU)을 체결한다고 3일 밝혔다. 최근 글로벌 안보 환경이 급변하면서 지능형 지휘통제, 무인·자율체계, 국방운영 자동화 등 국방 전반에서 인공지능 적용이 빠르게 확산되고 있다. 동시에 제조·에너지·공공서비스 등 민간 산업에서도 인공지능 전환(AX)이 기업 경쟁력과 생산성을 좌우하는 핵심 전략으로 부상하고 있다. AX는 기존 디지털 전환(DX)을 넘어, 인공지능 기술을 중심에 두고 산업과 조직의 구조, 업무 방식, 사용자 경험까지 전면 재구성하는 흐름을 뜻한다. 이번 협약에서 네 부처는 독자 AI 파운데이션 모델을 축으로 국방·산업 전반의 AX 혁신을 추진하기로 했다. 구체적으로는 국방 분야 AI 기술 수요를 발굴하고, 실증 기회를 제공하며, 국방 연구개발(R&D) 인프라 활용을 지원한다. 동시에 AI 핵심 기술 개발과 인프라 구축, 국방·산업·공공 분야 활용 확대, AI 인재 양성, 방산·제조 분야 AI 기술의 국방 적용 확대, 국방 AX 분야 혁신 스타트업·중소기업 발굴 및 육성까지 전 주기에 걸친 협력이 담겼다. 이를 통해 네 부처는 ▲AI 핵심 기술과 독자 파운데이션 모델 확보 ▲국방 분야 실증 ▲산업 전반 적용 ▲스타트업·중소기업 확산으로 이어지는 연속적인 AX 가치사슬을 구축한다는 구상이다. 국방·산업 분야 인공지능 전환 속도를 높여 방위산업 경쟁력을 강화하고, 국민에게 신뢰받는 첨단 강군이라는 목표에 한 걸음 더 다가가겠다는 의미다. 배경훈 부총리는 국방과 산업을 아우르는 AX 확산의 의미를 국가 차원 과제로 규정했다. 그는 "국방과 산업 전반에 AX를 확산하는 것은 국가 안보 역량을 강화할 뿐 아니라, 모든 국민이 AI 기반 서비스를 보다 쉽게 접근하고 활용할 수 있는 환경을 조성하고 동시에 국가 AI 경쟁력을 높이는 핵심 동력"이라고 말했다. 과기정통부는 독자 AI 파운데이션 모델 프로젝트 정예팀을 통해 연말까지 글로벌 파급력 있는 독자 AI 모델을 1차 개발·확보하고, 이를 오픈소스로 공개할 계획이다. 배 부총리는 확보한 모델과 GPU 인프라를 기반으로 국방과 산업 전반의 AX를 적극 추진하고, 기술·정책 지원을 통해 "실제 성과로 이어지도록 정부가 적극 뒷받침하겠다"고 강조했다. 국방부는 이번 협약을 계기로 국방 AI 전환을 본격화하겠다는 입장이다. 안규백 국방부 장관은 "국방 분야 AI 전환은 단순한 기술 혁신을 넘어, 대한민국의 국방력을 좌우하는 게임 체인저"라고 규정했다. 각 부처의 전문성과 역량을 융합해 정책 연계성을 확보함으로써 "국방 전반에 AI 기술을 확산시키고 나아가 국가 AI 발전으로 이어지는 생태계를 조성하는 중요한 전환점"이 될 것이라고 평가했다. 안 장관은 관계부처와 긴밀히 협력해 우리 군이 '스마트 첨단강군'으로 도약할 수 있도록 "모든 역량을 집중하겠다"고 밝혔다. 산업부는 제조AX와 국방 AX를 연계해 민군겸용 AI 기술 개발을 가속하겠다는 구상이다. 김정관 산업부 장관은 "AI 등 첨단 기술이 안보와 경제를 좌우하는 시대, 국방 AX 확산은 선택이 아닌 필수적 과제"라고 말했다. 이어 AI·제조·국방을 '강력한 삼각축'으로 제시하며 제조 AX(M.AX)와 연계한 AI 중심 민군겸용 기술개발 수요를 발굴해 집중 지원할 계획이라고 설명했다. 아울러 내년부터 방산 분야 AX 시장 창출을 위해 AX 스프린트 사업을 속도감 있게 추진하고, 군과 협업해 AI 기술이 탑재된 Embodied 신무기 실증 지원도 강화해 국방 AI 생태계 구축을 적극 지원하겠다고 밝혔다. 중기부는 국방 AX를 신성장 영역으로 삼는 스타트업·중소기업을 전략적으로 육성하겠다는 방침이다. 한성숙 중기부 장관은 "민간에 더해 국방 부문에서도 AI 적용이 가속화되며, 세계적으로 AX 스타트업이 국방의 중요 주체로 급부상했다"고 진단했다. 더불어 국내에서도 신산업 스타트업 참여를 촉진해 AI를 비롯한 첨단 분야로 방위산업 영역을 확장하고, 방산 기업 생태계 경쟁력을 높일 필요가 있다고 강조했다. 중기부는 관계부처와 협업해 스타트업의 국방 분야 진입 기회를 넓히고, 국방 AX 소요와 스타트업의 AX 역량을 결합해 민간·국방 양 축에서 활약할 수 있는 AX 혁신 스타트업을 집중 육성할 계획이다. 국가 차원의 AI 전략을 총괄하는 국가인공지능전략위원회도 속도전을 주문했다. 임문영 국가인공지능전략위원회 상근 부위원장은 "인공지능은 산업과 사회 전반, 그리고 국가 안보 영역까지 근본적 변화를 이끄는 핵심 동력이며, 국방 전 분야에 AI를 신속히 적용해야 한다"고 말했다. 또한 AI 기술 특성에 맞는 획득 제도를 마련하고, 보안·데이터 관리 체계를 현실화해 민간과의 협력을 확대해야 한다고 지적했다. 정부는 이번 네 부처 업무협약을 계기로 독자 AI 파운데이션 모델과 제조AX, 국방 R&D 인프라, 스타트업·중소기업 지원 정책을 하나의 축으로 엮어 국방·산업 전반의 인공지능 전환(AX)을 본격 가속한다는 계획이다. 국방과 산업을 잇는 AX 생태계가 구축될 경우, 방위산업 경쟁력 강화는 물론 국가 전체의 디지털·AI 전환 속도도 한층 빨라질 것으로 기대된다.

2025.12.03 17:35남혁우 기자

AI 기술 표준화, 개념 논의 넘어 '현장 실행'으로…산·학·연 한자리

산업계가 현장에서 바로 쓸 수 있는 실무형 인공지능(AI) 표준의 필요성을 한 목소리로 제기했다. 다품종 소량생산, 거대언어모델(LLM) 서비스 확산, 글로벌 규제 강화 속에서 제조 데이터·검증 지표·신뢰성 프레임워크를 산업별 특성에 맞게 재설계해야 한다는 주장이다. 한국인공지능산업협회는 1일 서울 양재 엘타워에서 'AI 기술 표준화 세미나'를 개최하고 제조 AI 데이터 표준화, 산업별 AI 검증 기준, 신뢰성 표준화 전략 등 산업계의 표준화 수요를 집중 논의했다고 2일 밝혔다. 이번 세미나는 AIIA가 주최하고 한국정보통신기술협회(TTA) ICT 표준화포럼인 지능정보기술포럼과 의약데이터표준화포럼이 공동으로 주관했다. 이날 장하영 써로마인드 대표는 '제조 AI를 위한 데이터 표준화 필요성' 발표에서 다품종 소량생산과 공정 복잡화로 제조 현장의 데이터 수요가 급증하는 상황을 짚으며 "이제는 AI 활용을 전제로 한 데이터 표준 설계가 필요하다"고 말했다. 이어 "국내에서도 제조 데이터 표준화 사업이 여러 번 추진됐지만, 실제 현장에서는 AI를 돌리기 위한 데이터 관점이 부족해 활용도가 떨어졌다"고 진단했다. 또 그는 "설비·공정마다 제각각인 변수명, 수집 주기, 스키마를 정리해 의미·구조·품질·수집 방식을 일관되게 정의해야 한다"며 "공장 내 설비 간, 공장 간 데이터가 이어져야 예지보전·품질 최적화·에너지 효율화 등 제조 AI의 효과가 극대화되기에 상호 운용성에 머무르지 않고 AI 응용을 중심에 둔 데이터 표준이 필요하다"고 강조했다. 다음으로 티벨 이혜진 이사는 '산업별 차별화된 AI 검증 기준의 필요' 발표를 통해 LLM·AI 서비스 검증의 패러다임 전환을 강조했다. 그는 "AI 서비스는 정답이 하나가 아니고 편향·유해성·환각 등 다양한 요소가 얽혀 있어 '맞았다·틀렸다'만으로 품질을 평가하기 어렵다"며 "금융·의료·모빌리티·통신 등 산업별로 리스크와 사회적 영향도가 다른데 모든 산업에 동일한 지표를 적용하면 현장을 제대로 반영할 수 없다"고 지적했다. 이 이사는 이에 따른 범용 지표와 도메인 특화 지표를 결합한 '이중 레이어 프레임워크'를 제안했다. 그는 "검증 기준뿐 아니라 산업별 대표 테스트 케이스·검증 데이터셋, 평가 플랫폼이 함께 갖춰져야 한다"며 "티벨이 개발한 LLM 평가 플랫폼 'T-렌즈'처럼 평가 프로세스·지표·데이터·도구를 한 번에 관리할 수 있는 체계가 AI 검증의 실효성을 높일 것"이라고 말했다. 셀렉트스타 모세웅 사업전략리더는 'AI 신뢰성 확보를 위한 표준화 대응 전략' 발표를 통해 글로벌 규제·표준 환경 속에서 산업계가 겪는 실행 격차를 지적했다. 그는 "EU AI법, NIST AI RMF, ISO/IEC 42001 같은 문서들은 빠르게 늘어나지만 기업 입장에서 당장 무엇부터, 어떻게 해야 하는지는 여전히 불명확하다"며 "실무에서 바로 사용할 수 있는 체크리스트, 진단 템플릿, 예시 보고서, 평가 도구가 부족한 것이 문제"라고 말했다. 이어 제품·서비스, 모델·시스템, 데이터, 거버넌스 네 레이어 위에 국내·외 규제·표준을 재배치한 실행형 신뢰성 프레임워크를 제안했다. 모 리더는 "국제표준과 국내 AI 기본법·KS를 기업 내부의 위험 관리·품질 관리 체계와 연결하고 이를 지원하는 자동·반자동 평가 도구를 결합해야 한다"며 "여기에 'AI-마스터', 'CAT' 같은 민간 인증이 연동되면 기업은 한 번 준비한 신뢰성 체계를 내부 거버넌스와 외부 인증에 동시에 활용할 수 있다"고 설명했다.

2025.12.02 17:59한정호 기자

"AI 기본법만으로 부족"…산학계, '한국형 표준 체계' 필요성 한목소리

산업 전반에 인공지능(AI)이 빠르게 확산되는 가운데, 현장의 요구를 직접 반영한 AI 기술 표준화 논의가 본격화되고 있다. 이에 한국인공지능산업협회(AIIA)와 산·학계는 산업별 AI 데이터 활용, 표준화 방향, 규제·법제 변화 등 다양한 현안을 공유하며 실질적인 표준 생태계 전략을 모색했다. 한국정보통신기술협회(TTA) 김정헌 팀장은 1일 서울 양재 엘타워에서 열린 'AI 기술 표준화 세미나'에서 "AI가 단순 도구를 넘어 스스로 작동하는 에이전틱 AI로 진화하고 있고 피지컬 AI와 결합해 산업 전반으로 스며드는 중요한 시점인 만큼, 현장의 의견을 신속하게 표준에 반영하고 민간 중심의 생태계를 강화할 것"이라고 밝혔다. 이날 세미나는 TTA ICT 표준화포럼인 '지능정보기술·의약데이터표준화포럼' 공동 주관과 AIIA 주최로 진행됐다. AI 기본법, 데이터·의약·저작권 등 주요 분야의 표준화 이슈를 다루며 산·학계와 법제 전문가가 참여해 현장에서 마주한 구체적 요구와 과제를 공유했다. 먼저 전주대학교 김시열 교수는 AI 시대 데이터 소유권·저작권·부정경쟁방지법 내 데이터 보호 체계 등 법적 쟁점들을 설명했다. 그는 "데이터는 단일한 소유권 개념으로 정리하기 어렵고 저작권·개인정보·부경법 등 다양한 규범이 복합적으로 적용되는 특수성을 가진다"며 "산업 현장에서 실무자가 참고할 수 있는 명확한 가이드라인이 필요하다"고 지적했다. 이어 전주대 안상호 교수는 의약 데이터 표준화의 지연 문제를 짚었다. 그는 "의약품 데이터는 식약처·심평원 간 코드 체계조차 연동되지 않는 등 국내 표준화가 걸음마 단계"라며 "국제 'IDMP·RxNorm' 체계와의 매핑을 포함해 의약 데이터 거버넌스를 구축할 주체가 필요하다"고 설명했다. 특히 가천대 조영임 교수는 산업 AI 밸류코드 표준 'IA3I'를 제안했다. 그는 산업계가 실제로 활용할 수 있는 10자리 AI 분류코드 체계를 구축해 산업 AI 개발·정책·투자 판단의 실시간성·정확성을 높인다는 목표다. 조 교수는 기존 산업 분류코드(KSIC), 기존 AI 산업·기술 분류체계의 한계를 짚으며 현재의 분류체계는 산업 AI를 세밀하게 포착하지 못한다고 지적했다. 그가 제안한 새로운 IA3I 체계는 ▲산업코드(2자리) ▲AI 기술·서비스·데이터(6자리) ▲산업 적용 목적·파급효과(2자리)를 결합한 구조로, 국내외 표준(ISO·IEC·KS)과의 연계 가능성까지 고려해 설계됐다. 조 교수는 "이 체계는 산업 AI를 국제표준 수준에서 코드화한 최초의 프레임"이라며 "향후 국가 연구개발(R&D), 기업 투자, 산업계 데이터 분석에 즉시 활용할 수 있고 1~2년간 현장 의견을 수렴해 KS·국제표준으로 제정하는 것을 목표로 한다"고 밝혔다. 이어 "산업별 AI 적용 현황을 실시간으로 파악하고 정책·제도에 바로 반영할 수 있는 유연한 분류 체계가 필요하다"고 덧붙였다. 이날 소개된 산업 AI 코드 예시에는 디지털 마케팅·제조·헬스케어·에너지 등 복수 산업의 AI 적용 사례가 포함됐다. 10자리 코드만 보면 어떤 산업에 어떤 AI 기술이 어떤 목적을 위해 쓰였는지 즉시 확인할 수 있도록 해 정부의 AI 정책 수립과 산업 분석 속도를 개선한다는 취지다. 학계 발표 이후에는 한국지능정보사회진흥원(NIA) 김형준 AI법제도센터장이 내년 1월 시행될 AI 기본법과 하위법령을 소개했다. 그는 "AI 기본법은 규제만이 아니라 AI 산업 육성, 데이터 인프라, 전문인력 양성, 공공 AI 도입 등 진흥과 안전을 균형 있게 설계한 법"이라며 "민간에서 우려하는 고영향 AI 판단 기준은 국내 산업 환경을 고려해 과도한 규제 적용을 피하는 방향으로 설계했다"고 강조했다. 이어진 산업계 발표에서는 제조·산업 AI 현장에서 마주한 표준화의 시급성이 제기됐다. 써로마인드·티벨·셀렉트스타 등 기업들은 제조 AI를 위한 데이터 표준화 필요성, 산업별로 차별화된 AI 검증 기준 마련, AI 신뢰성을 확보하기 위한 표준화 대응 전략 등을 발표하며 현장 중심의 표준 체계가 마련돼야 한다고 제언했다. 이날 참석자들은 산업 AI가 급속히 확산되는 만큼 표준화 작업이 개념 논의를 넘어 실질적인 적용 단계로 이동해야 한다는 목소리를 냈다. 특히 산업별 데이터 품질 기준, 검증 체계, 법제 연계, R&D 지원 체계가 함께 작동해야 표준화의 효과가 극대화된다는 의견이다. 이날 세미나에 참석한 한 기업인은 "생성형 AI에 이어 피지컬 AI까지 등장하는 빠른 변화의 흐름속에서 우리도 표준화·제도 속도를 맞춰야 한다"며 "해외 시스템이 국내 시장을 잠식하기 전에 정부·산업계·학계가 함께 협력해 실무적으로 활용 가능한 한국형 표준을 마련해야 한다"고 강조했다.

2025.12.01 13:39한정호 기자

더블유피솔루션즈, AI시대 자율제조 전략 제시

더블유피솔루션즈(대표 이주기)가 제조업의 인공지능(AI) 전환(AX)을 화두로 자율제조 구현을 위한 전략과 정부 지원사업 활용 방안, 현장 적용 사례를 제시했다. 더블유피솔루션즈는 코엑스 컨퍼런스룸에서 제조업의 AI 전환 전략과 실질적 도입 방안을 주제로 '2025 WP 솔루션 데이'를 개최했다고 26일 밝혔다. 디지털 전환(DX)을 넘어 AI 전환(AX) 시대로 빠르게 재편되는 산업 환경 속에서 제조기업이 경쟁력을 확보하기 위한 AI 도입 전략, 정부 지원 활용 방법, 실제 현장 적용 사례를 집중적으로 다룬 행사다. 첫 번째 세션에서 AI전략기획본부 김이강 이사는 'DX/AX 가속화에 따른 자율제조와 대응 전략'을 주제로 발표했다. 김 이사는 "DX 시대를 넘어 AX 패러다임이 본격 시작됐다"며 "국내 제조업 경쟁력 강화를 위해 공정 최적화와 예측 유지보수 등 현장 맞춤형 AI 도입 전략이 필수"라고 강조했다. 이어 글로벌 제조기업들이 추진 중인 자율제조(Autonomous Manufacturing) 시스템 구축 흐름과 단계별 대응 로드맵을 소개하며, 국내 기업들이 참고할 수 있는 실천 과제를 제시했다. 두 번째 세션에서 영업본부 이중호 부장은 '2026년 AI&스마트공장 정부지원사업 가이드'를 발표했다. 이 부장은 2026년 정부지원사업의 예산 규모 변화와 AI 중심 정책 방향, 신청 요건 등 실무에 필요한 정보를 설명했다. 특히 2026년도 정부지원사업의 핵심 키워드가 'AI'라는 점을 짚으며, 기업들이 초기 도입 비용 부담을 줄이기 위해 어떤 지원사업을 어떻게 활용해야 하는지 현실적인 전략을 제시해 참석자들의 관심을 모았다. 마지막 세션에서는 '제조업 AI 솔루션 적용사례 및 WP ML옵스(MLOps) 솔루션 시연'이 진행됐다. 더블유피솔루션즈는 불량 검출, 수요 예측, 품질 관리 등 실제 제조 현장에서 적용 중인 AI 활용 사례와 성과를 소개했다. 아울러 WP MLOps 솔루션 시연을 통해 AI 모델의 개발부터 배포, 운영, 관리를 통합적으로 수행해 성능 저하 없이 안정적인 운영을 지원하는 방안을 선보였다. 이를 통해 현장 엔지니어와 데이터 전문가가 협업하는 실질적인 운영 모델도 함께 제안했다. 같은 날 열린 KIDMA '제조 지능 컨퍼런스'에서도 더블유피솔루션즈는 실무 중심 제조 AI 기술 적용 경험을 공유하며 업계 관계자들의 주목을 받았다. 산학연 전문가들이 참석한 자리에서 실제 프로젝트 수행 과정과 현장 적용 노하우를 소개해, 이론이 아닌 실질 적용 관점의 인사이트를 제공했다는 평가다. 이주기 대표이사는 "제조 AI와 자율제조는 먼 미래 기술처럼 보이지만, 시작점은 현장의 작은 비효율과 고민을 해결하는 것"이라며 "이번 세미나와 컨퍼런스가 기업들이 AI 도입과 솔루션 적용 방향을 이해하고 기업 상황에 맞는 실천 전략을 세우는 계기가 되길 바란다"고 말했다. 이어 "더블유피솔루션즈가 앞으로도 제조 현장 중심의 AI·AX 적용 사례를 확대해 국내 제조업의 경쟁력 제고에 기여하겠다"고 덧붙였다.

2025.11.26 18:06남혁우 기자

  Prev 1 2 3 4 Next  

지금 뜨는 기사

이시각 헤드라인

中 D램 업체, HBM3 개발 난항…韓 추격 아직 '시기 상조'

티빙-웨이브 합병, KT 결단 내릴 때 됐다

AI 시대, HR이 꼭 챙겨야할 '변하지 않는 가치' 뭘까

국세청, '코인 탈세' 전면 추적…비수탁형 지갑도 들여다본다

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.