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자동차 부품 공정에 AI 적용하니 불량률 20% '뚝'

자동차 부품 생산공정에 인공지능(AI)을 적용한 결과, 공정 불량 발생률을 20% 이상 줄어든 것으로 나타났다. 자동차 엔진·구동·전장 부품을 생산하는 명화공업은 산업 AI 전문기업 원프레딕트와 손잡고 AI를 활용해 연마기와 조립기 가동 데이터를 분석하는 체계를 구축했다. 기존 숙련공의 기술에 의존하던 사후 정비 방식에서 벗어나 AI가 설비 이상을 사전에 감지하고 제어하는 '선제적 예지보전 체계'를 도입한 결과다. 명화공업은 지난해 산업통상부의 '산업 AI 솔루션 실증·확산' 사업에 참여했다. 전윤종 한국산업기술진흥원(KIAT) 원장은 지난 11일 경기도 안산시에 소재한 명화공업을 찾아 '산업 AI 솔루션 실증·확산' 사업 현황을 점검하고 현장 의견을 청취했다. 산업 AI 솔루션 실증·확산 사업은 국내 제조기업에 각 기업의 현장 수요에 맞는 AI 솔루션을 도입해 실증해볼 수 있도록 지원하는 사업이다. 산업 전반에 AI를 속도감 있게 확산하기 위해 산업 공급망의 허리 역할을 하는 중견기업을 중심으로, 파급효과가 큰 반도체·이차전지·자동차·조선·철강·화학 등 6대 업종 연합체를 선정해 지원하고 있다. 이날 간담회에서는 미래차 전환 등 글로벌 자동차 시장의 격변기 속에서 국내 부품 제조사들이 경쟁력을 확보하려면 제조 공정을 AI 기반으로 전환하는 데 선제적으로 투자해야 한다는 의견이 나왔다. 정부 정책 지원 확대 방안도 논의됐다. 전윤종 KIAT 원장은 “자동차는 한국 제조업의 위상을 결정짓는 핵심 산업으로, AI를 활용한 제조 공정 혁신이 매우 시급하다”며 “제조기업에 특화된 AI 솔루션을 적극 확산하고 산업 공통 문제 해결을 위한 제조데이터 공유·활용 생태계 구축을 적극 지원하겠다“고 말했다. 한편, KIAT는 '산업 디지털 전환 및 인공지능 활용 촉진법'에 따른 산업 AI 활용 촉진 전문기관으로, 국내 기업의 성공적인 인공지능전환(AX) 도입 사례를 발굴하고 산업 전반으로 확산하기 위한 현장 밀착형 지원을 지속해 나가고 있다.

2026.05.12 14:22주문정 기자

코난테크, 공공 AX 노하우 제조 현장에 이식

코난테크놀로지가 중소벤처기업부 스마트공장 공급기업으로 등록하며 공공 인공지능 전환(AX) 노하우를 제조 현장으로 확장한다. 코난테크놀로지는 중기부 '스마트공장 보급·확산 사업 서비스 및 제조 분야 공급기업 풀(POOL)' 등록을 이달 완료했다고 29일 밝혔다. 이번 행보는 정부가 추진 중인 '스마트제조기술 전문기업 지정제도'와 맞물린다. 코난테크놀로지는 하반기 시행될 제도적 기반에 선제적으로 대응해 솔루션 공급을 넘어 지속 가능한 고도화 관리 서비스를 제공할 계획이다. 코난테크놀로지는 지난 21일 세종컨벤션센터에서 열린 '인공지능(AI) 동행포럼'에도 공급기업으로 참가해 맞춤형 AI 컨설팅을 전개했다. 재정경제부(옛 기획재정부)·공공기관·중소기업 등 500여 명이 참석한 이 행사에서 고객사 데이터 기반 공정 개선 사례와 대규모언어모델(LLM)을 활용한 건설·발전 분야 업무 자동화 방안을 제시했다. 코난테크놀로지는 지난해 발전3사·대법원·경기도청 등 국내 최다 공공 LLM 기반 AX 사례를 확보했다. 이 노하우를 제조 산업에 이식해 고객사가 기술 장벽 없이 AI를 도입할 수 있도록 협력을 확대할 방침이다. 이형주 코난테크놀로지 AX서비스사업부 이사는 "이번 공급기업 등록은 우리 기술이 제조 현장의 실질적인 생산성 혁신을 이끄는 검증된 도구임을 보여준다"며 "수요기업의 AX 도입 문턱을 낮추고 산업 현장 지능화를 통한 실질적 수익 창출을 돕는 데 속도를 내겠다"고 말했다.

2026.04.29 14:53이나연 기자

산업단지 M.AX·GX 사업에 900억원 지원…사업기간 국비 3천억원 투입

산업통상부는 산업단지의 제조 인공지능 전환(M.AX)과 녹색 전환(GX)을 위한 '2026년 스마트그린산단 지원사업 통합공모'를 29일부터 6월 8일까지 진행한다고 28일 밝혔다. 산업부는 2019년부터 현재까지 24개 산업단지를 스마트그린산단으로 지정했다. 스마트그린산단을 대상으로 AX 실증산단 구축, 에너지 자급자족 인프라 구축 등 산업단지의 M.AX와 GX를 위한 스마트그린산단 지원사업을 추진 중이다. 산업부는 통합공모를 통해 M.AX 분야 5개 사업, GX 분야 4개 사업 등 총 9개 사업, 39개 신규과제를 선정해 올해 900억원을 지원한다. 선정된 과제에는 3~4년에 걸친 사업기간 약 3000억원의 국비를 투입할 예정이다. 지난해 스마트그린산단으로 신규지정된 아산부곡·마산자유무역지역·충주제1일반산단에는 스마트그린산단 공통 기본 사업인 ▲스마트물류플랫폼 ▲제조AX 산학혁신파크 ▲스마트에너지플랫폼 FEMS 구축사업이 진행된다. 또 전국 스마트그린산단을 대상으로는 ▲산업단지 5G특화망 인프라 구축 ▲엣지AIDC 실증 ▲에너지 자급자족 인프라 구축사업 등 경쟁 공모사업이 추진된다. 입주기업 14개사를 대상으로 스마트에너지플랫폼 FEMS+ 구축사업도 함께 지원된다. 이외에도 여수와 포항국가산업단지를 대상으로 디지털 기반 자원순환 시범산단 구축사업이 추진된다. 산업부는 산업단지의 M.AX와 GX 기반을 확충하고 입주기업의 제조혁신, 탄소저감과 함께 지역 간 균형 있는 산업단지 발전에도 기여할 것으로 기대했다. 산업부는 이번 공모에서 정부의 5극3특 지역균형발전을 강화하기 위한 정책방향을 적극 반영해 평가지표를 개편하고, 지역 간 균형성과 파급효과 등을 고려한 평가요소를 강화했다. 아울러 비수도권과 낙후지역 등에는 가점을 부여해 지방의 성장 속도를 대폭 높이고자 했다. 통합공모에 포함된 사업별 신청기간, 지원조건 등 상세한 공고내용은 '산업부 홈페이지'와 '한국산업단지공단 홈페이지'에서 확인할 수 있다. 산업부 관계자는 “산업단지의 AI기반 제조혁신과 무탄소 전환을 지속 지원해 나갈 계획”이라며 “이러한 변화가 산업단지 입주기업의 경쟁력 제고, 나아가 지역경제 활성화로 이어질 수 있도록 최선을 다하겠다”고 밝혔다.

2026.04.28 11:00주문정 기자

"AI, 공장 품질검사도 맡는다"…코오롱베니트, 제조 AX 속도전

코오롱베니트가 인공지능(AI) 전문기업 뉴로클과 손잡고 제조 현장에 즉시 도입 가능한 비전 인공지능 패키지를 선보이며 제조 AX(인공지능 전환) 시장 공략에 속도를 낸다. 코오롱베니트는 오토딥러닝 비전 기술 기반의 품질검사 프리패키지 '프롬튼팩 인스펙션(PromptON Pak.Inspection)'을 출시했다고 27일 밝혔다. 이번 신제품은 코오롱베니트의 인공지능 브랜드 '프롬튼(PromptON)'의 실행형 패키지 라인업 중 하나로, 제조 기업들이 직면한 인공지능 도입의 높은 문턱을 낮추기 위해 기획됐다. 그동안 제조업계는 공정별로 상이한 검사 모델을 매번 새롭게 개발해야 하는 시간적, 비용적 부담 때문에 인공지능 도입에 어려움을 겪어왔다. 코오롱베니트는 이러한 페인 포인트(Pain Point)를 해결하기 위해 검증된 소프트웨어와 하드웨어를 하나로 묶은 '실행형 패키지' 전략을 택했다. 이 솔루션의 핵심은 뉴로클의 노코드(No-code) 비전 인공지능 소프트웨어인 '뉴로티(Neuro-T)'와 '뉴로알(Neuro-R)'이다. 코딩 지식이 없는 현장 담당자도 GUI(graphical user interface, 그래픽 사용자 인터페이스) 환경에서 모델 학습부터 성능 평가까지 전 과정을 수행할 수 있으며, 자동 모델 최적화 기능을 통해 전문 인력 없이도 고성능 검사 시스템을 구축할 수 있다. 코오롱베니트는 IT 유통 역량을 활용해 하드웨어 구성에도 내실을 기했다. 특히 세계적인 서버 기업인 델 테크놀로지스의 서버 및 워크스테이션은 물론, 산업용 컴퓨팅 강자인 어드밴텍(Advantech) 장비와 결합해 안정성을 높였다. 또 고객 환경에 따라 '하이엔드'와 '로우엔드' 두 가지 라인업으로 출시해 대규모 생산 라인부터 중소 규모 현장까지 유연한 대응이 가능하도록 설계했다. 이번 솔루션 출시는 최근 결성된 '코오롱베니트 인공지능 얼라이언스(AI Alliance)'의 실질적인 협업 결과물이라는 점에서 의미가 깊다. 뉴로클은 이 얼라이언스의 신규 참여사로, 양사는 단순한 기술 협력을 넘어 공동 상품 기획과 시장 진출까지 아우르는 강력한 시너지를 보여줬다. 코오롱베니트의 이 같은 행보는 단순한 아이티 서비스 기업을 넘어 파트너사의 기술을 엮어 고객에게 즉시 가치를 전달하는 인공지능 통합 솔루션 제공자로서의 정체성을 시장에 각인시키려는 전략으로 풀이된다. 특히 인공지능 얼라이언스를 통해 실질적인 수익 모델을 창출할 수 있는 실행력을 입증했다는 점에서도 의미가 크다. 코오롱베니트는 이번 품질검사 솔루션을 시작으로 안전 관제, 설비 예지보전 등으로 패키지 영역을 순차적으로 확대해 나갈 계획이다. 강재훈 코오롱베니트 에이엑스커머스팀장은 "제조 AX의 핵심은 인공지능 기술을 현장에 얼마나 빠르게 적용하고 실제 운영 성과로 연결하느냐에 있다"며 "프롬튼팩 인스펙션은 제조 품질을 위한 비전검사 영역에서 고객이 에이엑스 효과를 빠르게 체감할 수 있도록 기획한 실행형 패키지"라고 강조했다. 이어 "앞으로도 다양한 파트너사와 협업해 제조 현장에 최적화된 AX 패키지를 지속 확대해 나갈 것"이라고 덧붙였다.

2026.04.27 15:33장유미 기자

[AI 리더스] 장인수 이노에이엑스 "AX 파트너로 도약…조직 재편해 실행형 AI 구축한다"

"이노에이엑스로의 사명 변경은 단순한 브랜드 교체를 넘어 우리가 무엇을 하는 회사인지 다시 정의하는 선언입니다. 이제는 룰 기반 자동화를 넘어 실제 고객 업무를 인공지능(AI)로 바꾸는 AI 전환(AX) 실행 파트너가 되겠습니다." 장인수 이노에이엑스 대표는 27일 서울 송파구 본사에서 지디넷코리아와 만나 사명 변경과 향후 전략에 대해 이같이 강조했다. 이노에이엑스는 올해 기존 이노룰스에서 사명을 바꾸고 AI 기반 초자동화 중심 AX 기업 전환을 공식화했다. 회사는 약 20년간 쌓아온 룰 기반 자동화 기술을 바탕으로 AI를 결합해 보험을 넘어 금융·공공·제조 등으로 시장을 확대한다는 목표다. 신규 솔루션 '룰 코파일럿'을 비롯해 AI 거버넌스, 지능형 의사결정 플랫폼(DIP) 등을 핵심 축으로 사업 재편에 나선다는 방침이다. "룰 위에 AI 얹는다"…전사 AX로 체질 전환 장 대표는 이번 사명 변경을 단순한 외형 변화를 넘어 사업 구조 전환의 출발점으로 평가했다. 20년간 쌓아온 룰 기반 기술은 그대로 가져가되, 그 위에 AI를 결합해 완전히 다른 가치를 만들어내겠다는 포부다. 앞서 이노룰스는 보험 산업 중심의 룰 기반 자동화 솔루션으로 시장에서 입지를 구축해 왔다. 실제 국내 보험사 고객 상당수가 해당 솔루션을 활용하고 있으며, 특정 도메인에서 강력한 경쟁력을 확보해왔다. 장 대표는 "그동안 룰이라는 기술만으로도 충분히 경쟁력이 있었지만 AI 시대에서는 그것만으로는 한계가 있다"며 "룰은 기반으로 두고 AI를 결합해 새로운 시장을 만들어 나갈 것"이라고 말했다. 이에 맞춰 조직 구조도 전면 개편했다. 이노에이엑스는 기존 단일 금융사업본부를 금융사업과 금융 AX 본부로 분리하고 별도 AX 기술실과 사업전략실을 신설했다. AX 기술·영업·전략 조직을 구성하면서 AI 중심 구조로 빠르게 전환하고 기술 조직 자체를 AX를 기준으로 운영하는 방식이다. 제품 전략 역시 변화하고 있다. 기존 솔루션에 AI를 접목하는 방식에서 나아가 '룰 코파일럿'과 같은 신규 제품 개발을 진행 중이다. 올 하반기 상용화 및 산업 적용 확산이 목표다. 장 대표는 "룰 코파일럿은 인력이 직접 하던 룰 생성 작업을 AI가 자동화하는 개념"이라며 "우리와 고객 생산성을 획기적으로 끌어올릴 수 있는 핵심 제품이 될 것"이라고 밝혔다. 이어 "단순 기술 공급자가 아니라 고객 업무를 실제로 바꾸는 회사로 발전시킬 것"이라며 "사명 변경은은 시작일 뿐이며 이제 성과로 증명할 단계"라고 덧붙였다. 여기에 더해 비즈니스 룰 관리 시스템(BRMS)을 AI 시대 핵심 인프라로 재정의하고 있다. 확률 기반 AI와 달리 BRMS는 규칙 기반 실행과 통제를 담당한다. 회사는 이를 토대로 BRMS를 지능형 의사결정 플랫폼(DIP)으로 확장해 AI 결과를 검증·통제하고 실제 의사결정까지 연결하는 구조를 구축한다는 전략이다. 장 대표는 "AI가 판단을 하더라도 최종 실행과 통제는 룰이 담당해야 한다"며 "이 구조가 AI 시대에서 기업이 실제로 AI를 쓸 수 있게 만드는 핵심"이라고 강조했다. 보험에서 시작된 AX…공공·엔터프라이즈로 확장 이노에이엑스는 기존 강점인 보험 산업을 중심으로 AX 사업 확장에 박차를 가한다. 보험 분야는 복잡한 규칙과 잦은 변경이 특징인 만큼 AI와 룰 결합 효과가 가장 빠르게 나타날 것으로 전망된다. 장 대표는 "보험 업계는 AI 도입이 본격적인 실행 단계로 들어가는 초기 국면"이라며 "상품 설계나 보험금 지급 등 핵심 업무에 AI 적용이 확대되고 있다"고 설명했다. 실제 일부 보험사에선 이노에이엑스와 함께 AI 기반 가입 설계나 보험 업무 자동화 프로젝트가 진행되고 있다. '다크 팩토리' 개념처럼 사람 개입을 최소화하는 방향으로도 발전하고 있다. 다만 금융 전반으로 보면 상황은 다르다. 그는 "금융은 망분리 등 규제 영향으로 AI 도입이 상대적으로 보수적"이라며 "AI 설명 가능성과 규제 대응이 중요한 과제가 될 것"이라고 말했다. 공공 시장 역시 이노에이엑스의 주요 타깃이나 현재 구조는 한계가 있다는 판단이다. 장 대표는 "최근 공공 AI 사업 발주가 늘고 있지만 단가 체계가 여전히 과거 시스템통합(SI) 중심이라 실제 구축 기업은 아직 수익을 내기 어려운 구조"라며 "솔루션 기반 접근으로 지속 가능한 사업 형태를 구축할 것"이라고 밝혔다. 이에 이노에이엑스는 룰 기반 AI 전략으로 공공 시장에 접근할 방침이다. 특히 정부 AI 기본법 시행과 유럽 AI 법 등 글로벌 규제 흐름에 맞춰 AI 거버넌스 영역을 핵심 축으로 삼고 있다. AI가 생성한 결과를 정책·규정·권한 체계에 따라 통제하고 의사결정 과정을 설명 가능한 형태로 관리하는 것이 주요 방향이다. 엔터프라이즈 시장에선 제조·유통·서비스 분야 공략도 강화한다. 기존 제조 대기업 고객 기반을 활용해 AI를 결합한 고도화 전략을 추진하고 유통 분야에선 AI 에이전트 기반 상품 추천과 데이터 처리 구조를 겨냥한 신규 사업도 검토 중이다. 아울러 향후 로봇·자동화 공정 확산에 따라 AI 거버넌스 수요가 크게 증가할 것으로 보고 관련 협력도 논의하고 있다. 장 대표는 "AI와 에이전트는 자유롭게 결과를 만드는데 반드시 통제와 정책이 필요하다"며 "우리가 보유한 룰 역량이 향후 AI 거버넌스 역할을 수행하는 구조로 작동할 것"이라고 말했다. 이어 "보험에서 검증된 도메인 기반 기술을 공공과 엔터프라이즈로 확장해 AX 시장을 넓혀갈 것"이라고 말했다. "지난 1년, 방향 잡았다"…주주가치·글로벌 확장 병행 장 대표는 지난해 취임 이후 1년간 가장 큰 변화로 방향성 확립을 꼽았다. 회사 내부적으로도 AX 기업으로의 정체성이 명확해졌다는 평가다. 그는 "초기에는 AX에 대해 조심스러운 내부 분위기가 있었지만, 실제 프로젝트와 고객 사례가 쌓이면서 강한 확신으로 바뀌었다"고 말했다. 특히 애자일소다 투자 등 AI 역량 확보와 조직 개편이 빠르게 진행되며 기반을 마련했다. 이노에이엑스는 약 50억원 규모 전략적 투자를 통해 애자일소다와 협력 기반을 구축했으며 이를 통해 AI 에이전트 및 의사결정 자동화 기술 경쟁력을 강화하고 있다. 현재 조직 체질 개선은 약 70~80% 수준에 도달했다는 게 장 대표의 평가다. 남은 과제는 수익성과 확장성이라고 짚었다. 그는 "기존 룰 기술은 이미 충분히 단단하게 구축돼 있었고 여기에 AI를 결합하는 것이 지난 1년의 핵심 과제였다"며 "AX 프로젝트를 단순히 수행하는 단계는 넘어섰고 이제는 이를 지속 가능한 사업 모델로 만드는 것이 중요하다"고 설명했다. 주주가치 제고도 병행한다. 회사는 상장 이후 지속적인 배당 정책을 유지하고 있으며 최근에는 감액배당 방식을 도입해 주주 실질 수익률을 높이는 전략도 추진 중이다. 단순 배당 확대를 넘어 기업가치 상승과 주주환원을 동시에 추구하는 투 트랙 전략을 이어간다는 방침이다. 글로벌 전략 측면에선 일본을 중심으로 한 기존 사업 기반을 활용하면서 룰 코파일럿과 같은 AI 기반 서비스형 소프트웨어(SaaS) 제품 확장을 통해 해외 시장을 공략할 계획이다. 특히 퍼블릭 클라우드 환경에서 제공되는 형태로 글로벌 확장을 추진한다. 아마존웹서비스(AWS) 등 클라우드 플랫폼을 기반으로 해외 고객이 손쉽게 사용할 수 있는 구조를 마련해 SaaS 중심 수익 모델을 키운다는 구상이다. 장 대표는 "SaaS를 통한 글로벌 확장의 중요한 수단이 될 것"이라며 "클라우드 기반으로 해외 시장에서도 경쟁력을 확보할 것"이라고 말했다. 끝으로 그는 "AI는 단순 기술 경쟁이 아니라 실행과 통제 구조까지 포함한 종합 역량의 싸움"이라며 "이노에이엑스는 고객이 실제로 AI를 활용해 성과를 낼 수 있는 구조를 만드는 기업으로 성장해 나가겠다"고 강조했다.

2026.04.27 11:00한정호 기자

"AI, 이제 현장 성과로"…코오롱베니트, 제조 AX 판 키운다

코오롱베니트가 제조 현장 중심 인공지능 전환(AX) 전략을 앞세워 산업계 공략에 나섰다. 품질·설비·안전 등 핵심 생산 영역을 아우르는 실행형 AX 모델을 통해 제조업의 실질적인 성과 창출을 지원한다는 전략이다. 코오롱베니트는 광주·대구·천안 등 3개 지역에서 '성공사례로 보는 AX 도입 전략 로드쇼'를 개최했다고 20일 밝혔다. 이번 행사에는 50여 개 기업 소속 약 90명의 제조업 관계자가 참석해 현장 중심 AX 적용 전략과 실제 도입 사례에 높은 관심을 보였다. 코오롱베니트는 AI 도입을 넘어 실제 현장 성과로 연결하는 실행 방안을 공유했다. 최근 제조업에선 AI 기반 스마트공장 도입이 확산되면서 단순 구축을 넘어 운영과 성능 개선, 보안, 현장 확산까지 이어지는 전주기 실행 역량이 중요해지고 있다. 코오롱베니트는 AX가 개념검증(PoC)에 머무르지 않기 위해서는 문제 정의부터 구축·운영·확산까지 함께할 수 있는 신뢰할 수 있는 파트너로 자리매김한다는 방침이다. 회사는 제조기업의 주요 고민인 '무엇부터 시작할 것인가'와 'PoC 이후 어떻게 현장에 적용·확산할 것인가'를 중심으로 이번 로드쇼를 구성했다. 품질·설비·안전 분야 AX와 생성형 AI, 데이터 인프라를 하나의 실행 로드맵으로 연결해 제시한 것이 특징이다. 특히 코오롱베니트는 AI 얼라이언스를 기반으로 한 통합 AX 모델을 강조했다. 뉴로클, 비스텔리전스, 아시아나IDT 등 파트너사와 협력해 개별 솔루션이 아닌 제조 현장의 과제 중심으로 기술을 결합한 점을 내세웠다. 또 '문제 정의부터 구축·운영까지 지속 가능한 AX 지원 체계' 세션을 통해 데이터 분산과 확장성 부족으로 인해 AX가 PoC 단계에 머무르는 한계를 짚고 진단부터 구축·운영·확산까지 이어지는 엔드투엔드 지원 체계를 공유했다. 비전 AI 기반 품질 검사, 설비 예지보전, 비전언어모델(VLM) 기반 영상 관제 등 주요 제조 영역별 AX 패키지를 통해 빠른 현장 적용 방안도 제시했다. 데이터 인프라 중요성도 강조됐다. 코오롱베니트는 데이터 수집·연결·분석으로 이어지는 3단계 실행 체계를 통해 통합 데이터 기반이 AX 성과를 좌우하는 핵심 요소라고 설명했다. 이를 통해 불량 분석, 설비 관리, 안전 관제, 공정 최적화 등 제조 현장의 실제 문제를 해결할 수 있다는 점을 부각했다. 코오롱베니트는 향후 AI 얼라이언스와 AX 솔루션 패키지를 기반으로 제조기업의 디지털 전환을 넘어 실질적인 성과 창출까지 지원하는 역할을 강화할 계획이다. 강재훈 코오롱베니트 AX커머스팀장은 "AX는 이제 도입 여부가 아니라 현장 문제를 어떻게 성과로 연결하고 이후 어떻게 확산할 것인가로 전환되고 있다"며 "AI 얼라이언스와 현장 적용이 가능한 AX 솔루션 패키지를 기반으로 고객 비즈니스에 실질적인 성과를 만들어 나가겠다"고 밝혔다.

2026.04.20 15:20한정호 기자

[현장] 액센츄어 "제조 AI, PoC 멈추고 혁신 시작할 용기 필요"

전 세계 제조 기업 10곳 중 8곳이 인공지능(AI) 투자 대비 성과가 미흡하다는 진단이 나왔다. 파일럿 단계에서 벗어나지 못하는 이른바 '기술검증(PoC) 함정'이 제조업 AI 전환의 가장 큰 걸림돌이란 분석이다. 엄진 액센츄어 전무는 17일 서울 강남구 웨스틴 파르나스에서 열린 '삼성SDS 인더스트리 데이'에서 "진정한 변혁을 이룬 제조 기업은 거의 없다"며 "변혁을 이룬 기업과 그렇지 못한 기업의 차이는 지능이나 자원이 아니라 PoC를 멈추고 혁신을 시작할 용기"라고 밝혔다. 이날 엄 전무는 액센츄어가 '3W'로 요약하는 워크(Work)·워크포스(Workforce)·워크벤치(Workbench)를 순차적이 아닌 동시에 구축해야 한다고 강조했다. 그는 우선 많은 기업이 기존 프로세스를 그려놓고 대시보드를 교체하거나 수작업 구간을 자동화하는 식의 포인트 솔루션에 머물고 있다고 지적했다. 에이전틱 AI는 확장 가능하고 기억을 보유하며 프로세스 사일로를 넘나드는 만큼, 이를 기존 틀에 끼워 넣어서는 잠재력을 제대로 활용할 수 없다는 설명이다. 엄 전무는 "AI 품질 관리 하나, 수요 예측 하나처럼 점 단위 솔루션을 쌓아가면 점진적 개선밖에 불가능하다"며 "가치 사슬 전체를 AI를 중심에 두고 처음부터 다시 설계한다면 어떤 모습일지를 질문하는 순간 진정한 리인벤션(재발명)이 시작된다"고 말했다. 인력의 마인드셋 전환도 빠질 수 없다. 기술부터 먼저 도입하는 조직들이 많지만 엄 전무는 이 순서가 문제라고 봤다. 앞으로의 업무는 인간과 AI가 함께하는 것이 선택이 아닌 현실이며 AI 선도 조직을 '인간 없는 조직'으로 오해해선 안 된다는 것이다. 엄 전무는 "AI 선도 조직은 수백 명의 데이터 사이언티스트를 채용하는 조직이 아니다"라며 "이미 비즈니스를 아는 엔지니어, 기획자, 현장 운영자를 AI 기반 의사결정자로 키우는 것이 훨씬 나은 선택"이라고 강조했다. 이어 "AI가 사람을 대체하는 게 아니라 AI를 아는 사람이 모르는 사람을 대체하는 사회가 온다"고 덧붙였다. 기술 인프라인 워크벤치에선 단순 디지털 트윈을 넘어선 '디지털 브레인' 개념을 제시했다. 데이터가 아무리 방대해도 비즈니스적 맥락과 의도가 연결되지 않으면 AI는 올바른 추론을 할 수 없다는 전제에서다. 운영기술(OT)과 정보기술(IT)을 연결하고 데이터 정의를 표준화해 통합 산업 데이터 플랫폼을 구축하는 것이 선행돼야 한다. 이 기반이 없으면 각각의 AI 에이전트는 고립된 섬으로 남을 수밖에 없다. 엄 전무는 "데이터가 있어도 맥락과 의도가 없으면 기계는 제대로 추론하지 못한다"며 "이 두 가지는 인간만이 부여할 수 있다"고 짚었다. 실제 사례도 제시됐다. BMW는 액센츄어와 함께 기업 전체에 AI 에이전트를 배포하는 'EKHO(Enterprise Knowledge Harmonizer and Orchestrator)' 플랫폼을 구축해 차량 구성 처리 속도를 30% 높이고 전사 생산성을 40% 향상했다. 에어버스는 항공기 최종 조립 공정에 딥러닝 AI를 도입해 날개 부착 등 주요 작업의 완료 여부를 자동으로 인식하고 기록하는 시스템을 갖췄다. 조립 정확도 향상과 함께 제조 비용도 절감했다. 다만 전사적 혁신으로 나아가기까지 넘어야 할 산이 적지 않다는 게 엄 전무의 진단이다. 분기별 실적 사이클을 중시하는 제조업 특성상 장기 투자를 지속하기 어렵기 때문이다. 이 외에도 레거시 시스템에 갇힌 데이터 사일로, 제조와 AI 언어를 동시에 구사하는 인재 부족, AI 권고 이행 시 책임 소재 불명확, 반복되는 변화에 지친 조직 내 회의론 등이 현실적인 장벽으로 꼽힌다. 엄 전무는 "대규모 AI가 수익을 실현하기까지 최소 18개월에서 2년의 지속 투자가 필요하다"며 "이 시간을 버티는 것 자체가 전략"이라고 설명했다. 액센츄어는 삼성SDS와 에이전틱 AI 기반 산업 솔루션을 공동 개발 중이다. 이를 통해 국내 제조 기업의 전사적 리인벤션을 지원한다는 구상이다. 회사는 2023년 이후 제조·엔지니어링 등 산업 특화 AI·데이터 자산 포트폴리오에 약 4조원을 투자해 왔다. 검증된 자산을 기반으로 고객사의 가치 실현 시간을 앞당기는 것이 투자의 목적이다. 엄 전무는 "3W를 동시에 구축하면 AI 플라이휠이 작동하기 시작한다"며 "18개월 걸리던 유스케이스(적용 가능 사례) 배포가 6개월, 나아가 2~3주로 단축되는 사례가 실제로 나오고 있다"고 말했다.

2026.04.17 12:25이나연 기자

KETI, 기계들의 공통 언어 'ezAAS'로 AI팩토리 생태계 연다

한국전자기술연구원(KETI·원장 신희동)은 지난 13일부터 17일까지 닷새간 경기도 고양시 킨텍스에서 개최 중인 'SIMTOS 2026'에서 국내 제조기업이 제조데이터 표준(AAS·Asset Administration shell)을 실제 현장에 적용한 사례를 대거 공개해 관람객 눈길을 끌고 있다. 그간 제조 현장에서는 인공지능 전환(AX)이 활발히 논의돼 왔으나, 기업마다 다른 데이터 구조와 활용 역량 차이로 인해 데이터를 통합하고 상호운용성을 확보하는 데 한계가 있었다. 특히 개별 설비 단위로 단절된 데이터 구조는 산업 전반으로 AI가 확산하는 것을 저해하는 주요 요인으로 작용해 왔다. KETI는 이러한 문제를 해결하기 위해 제조기업이 AAS 기반 표준 데이터를 손쉽게 생성하고 연계·활용할 수 있도록 지원하는 통합 솔루션인 'ezAAS(easy AAS) 소프트웨어'를 개발했다. KETI는 SIMTOS에서 기존의 개별 시스템 중심 제조 환경에서 벗어나, 표준을 기반으로 모든 데이터가 하나로 연결되는 AI 제조 생태계의 실질적인 구현 가능성을 보여줬다. 특별관 전시에는 KETI의 기술지원을 받은 DN솔루션즈·현대위아·스맥·화천·대성하이텍·에이치케이·셰플러코리아 등 국내외 주요 제조기업이 참여했다. 이들은 각기 다른 설비와 시스템에서 발생하는 데이터를 AAS 기반 표준 구조로 통합함으로써 상호운용성을 확보했다. 특히 장비 사양과 공정 정보 등을 디지털 트윈이나 AI 기반 공정 최적화에 즉시 활용할 수 있는 '표준화된 디지털 자산' 형태로 구성하는 성과를 선보였다. 위즈코어·그란코·디라이트·벨리언트데이터 등 10개 제조 솔루션 기업은 KETI가 개발한 ezAAS 핵심 모듈을 기반으로 제조데이터 생성부터 연계, 활용에 이르는 전 과정(End to End)에서 혁신적인 서비스 구현이 가능함을 보여줬다. 개별 기업이나 설비 단위에 갇혀 있던 데이터가 표준 기반으로 연결돼 산업 전반으로 확장될 수 있다. KETI는 이번 AI팩토리 특별관을 통해 제조데이터 표준의 단계를 단순 '개발'에서 '산업 확산'으로 본격화하고 있다. 실제 제조 현장과 솔루션 기업 간 실증을 통해 AAS 표준 적용 가능성과 확장성을 동시에 확인했으며, 앞으로는 글로벌 데이터스페이스·국제 표준과 연계해 국내 제조기업의 데이터 경쟁력을 세계적인 수준으로 끌어올릴 계획이다. 송병훈 KETI 자율제조연구센터장은 “이번 전시는 국내 주요 장비 기업이 자체 규격이 아닌, 제조기업과 솔루션 기업이 함께 활용할 수 있는 표준 기술을 바탕으로 제조 AX 데이터 공유 생태계를 구축할 수 있음을 보여준 의미 있는 자리였다”며 “올해를 기점으로 AAS 기반 제조데이터 표준이 산업 현장에서 본격 활용되면서 AI 기반 다크 팩토리 전환이 더욱 가속할 것”이라고 밝혔다.

2026.04.15 16:54주문정 기자

국가AI전략위, 창원서 제조 AX 점검…기업 의견 청취

정부가 '피지컬 인공지능(AI)' 중심으로 제조 AI 전환(AX) 현장 점검을 추진했다. 국가AI전략위원회는 7일 경남 창원을 방문해 '대한민국 인공지능 행동계획' 이행 상황을 점검하고 제조 현장 AI 적용 사례와 피지컬 AI 사업 추진 현황을 확인했다고 밝혔다. 이번 일정은 '5극 3특 기반 AX 혁신벨트' 영남권 점검 마지막 단계다. 대구, 울산에 이어 창원 제조 현장을 중심으로 지역 특화 AX 모델 실행 과제를 종합적으로 살펴봤다. 위원회는 LG전자 창원 스마트공장을 찾아 생산라인 전반에 적용된 AI와 디지털트윈 기반 공정 운영 사례를 확인했다. 실시간 데이터 분석을 통해 생산 흐름, 자재 공급을 최적화하고 불량 가능성과 설비 이상을 사전에 감지하는 지능형 공정 운영 체계가 핵심이다. 현장 점검에서는 제조 AI 고도화 수준을 비롯한 로봇, 자율이송, 설비 제어와 결합되는 피지컬 AI 확장 가능성이 주요 검토 대상이 됐다. 스마트공장을 넘어 설비, 데이터, AI 중심 무인화 공장인 '다크팩토리' 전환 가능성도 함께 논의됐다. 창원대에선 제조 AI 기업 간담회가 열렸다. 산업부, 한국산업단지공단, 창원대와 함께 현대위아, LG전자 등 10여 개 기업이 참여해 산업단지 단위 데이터 공동 활용과 AI 인재 양성 방안을 논의했다. 기업들은 개별 기업 단위로 데이터 확보와 AI 적용에 한계가 있다며 산업단지 기반 데이터·인프라 공동 활용 체계 구축 필요성을 제기했다. 이에 위원회는 권역 단위 협력 플랫폼을 통해 제조 데이터를 연계하고 AI 확산을 추진하는 방향을 제시했다. 위원회는 창원국가산단 내 경남테크노파크도 방문해 '피지컬 AI 기반 지역 AX 사업' 추진 현황을 점검했다. 창원을 제조 AX 거점으로 육성하고 물리지능행동모델 기반 기술 개발과 실증을 통해 산업단지 중심 AX 생태계를 구축하는 것이 목표다. 이후 진행된 간담회에서는 신성델타테크, 화승R&A, GMB코리아 등이 참여해 피지컬 AI 적용 사례와 현장 애로사항을 공유했다. 수요기업은 정밀 제어 공정에 필요한 데이터 확보와 맞춤형 모델 적용의 어려움을, 공급기업은 실증 확대를 위한 데이터 연계와 인프라 구축 필요성을 강조했다. 위원회는 오는 15일과 16일 호남 지역을 방문해 피지컬 AI와 에너지, 모빌리티 산업 AX 전환 현황을 추가 점검할 계획이다. 임문영 국가AI전략위원회 상근부위원장은 "창원 현장 방문을 통해 제조업이 피지컬 AI중심으로 생산공정과 운영체계 전반을 가속화하며 새로운 도약국면에 들어섰음을 확인했다"며 "산업단지 단위로 데이터와 기술, 인프라가 연결되는 AX 생태계 전환이 필요하다"고 밝혔다.

2026.04.07 16:37김미정 기자

제조 AI, 국산 반도체로 실현한다…포스코DX-모빌린트 '맞손'

포스코DX가 국산 인공지능(AI) 반도체를 활용해 제조 현장 AI 전환(AX) 전략 강화에 나섰다. 외산 그래픽처리장치(GPU) 중심 구조에서 벗어나 엣지 AI 기반 인텔리전트 팩토리를 중심으로 비용 효율성과 보안, 실시간 대응 역량을 동시에 확보하겠다는 구상이다. 포스코DX는 모빌린트와 국산 신경망처리장치(NPU) 기반 AX 구현을 위한 업무협약(MOU)을 체결했다고 2일 밝혔다. 이번 협력은 단순 기술 도입을 넘어 투자와 사업 연계를 포함한 전략적 파트너십 성격을 띤다. 포스코DX는 지난 2월 포스코기술투자와 함께 조성한 기업형 벤처캐피탈(CVC)을 통해 모빌린트에 총 30억원을 투자하며 협력 기반을 마련한 바 있다. AI 인프라 기술을 외부에서 조달하는 방식에서 나아가 유망 스타트업과의 공동 성장 구조를 구축하려는 움직임으로 풀이된다. 핵심은 GPU 중심 AI 인프라를 국산 NPU로 대체하는 데 있다. NPU는 딥러닝·머신러닝 연산에 특화된 반도체로, 특히 추론 단계에서 높은 효율을 보이며 전력 소비와 비용 측면에서 강점을 갖는다. 이는 생산 설비와 가까운 현장에서 직접 데이터를 처리하는 엣지 AI 구현에 적합해 제조 현장의 실시간 의사결정과 보안 요구를 동시에 충족할 수 있다는 점이 주목받고 있다. 우선 포스코DX는 자체 산업용 제어시스템 '포스마스터'에 모빌린트의 NPU를 적용해 설비 제어 단계에서 AI 분석과 대응이 즉각 이뤄지는 인텔리전트 팩토리를 구현할 계획이다. 양사는 NPU 환경에서 AI 모델 성능을 최적화하기 위한 공동 기술 개발도 병행한다. 특히 모빌린트는 엣지 환경에서 대규모언어모델(LLM)을 구동할 수 있는 NPU 기술을 확보한 국내 기업으로, 현장 데이터 기반 실시간 판단과 제어를 지원한다. 철강과 이차전지 소재 생산 등 고도의 정밀성과 안정성이 요구되는 산업에서 활용도가 클 것으로 전망된다. 이번 협력은 제조 AI 인프라의 구조 전환을 가속화하는 계기가 될 것이라는 관측도 나온다. 기존에는 중앙 데이터센터 기반 GPU 인프라에 의존해 왔지만, 최근에는 현장에서 직접 데이터를 처리하는 엣지 AI 수요가 빠르게 증가하고 있어서다. 특히 데이터 외부 반출이 어려운 제조 환경에선 보안성과 지연 최소화가 핵심 경쟁 요소로 떠오르고 있다. 포스코DX는 향후 엣지 AI 기술을 철강, 이차전지소재 생산 현장뿐 아니라 물류 등 다양한 산업 영역으로 확장해 나갈 방침이다. 이는 포스코그룹이 추진 중인 인텔리전트 팩토리 전략과도 맞닿아 있다. 그룹은 제조 현장 전반에 AI 기반 자동화와 최적화 기술을 적용해 안전성과 생산성을 동시에 높이는 방향으로 AX를 확대 중이다. 조석주 포스코DX AX융합연구소장은 "이번 협력으로 인텔리전트 팩토리 구현에 필수적인 LLM 기반의 엣지 AI 기술을 확보할 수 있게 됐다"며 "단순 NPU 공급 관계가 아닌 국내 스타트업과의 성공적인 협업·상생 사례로 발전시킬 것"이라고 강조했다. 이어 "포스코그룹이 제조 AI의 패러다임 전환을 리딩하는 기업으로 자리매김할 수 있도록 하겠다"고 덧붙였다.

2026.04.02 14:44한정호 기자

국가AI전략위, 산업AX 분과 산하조직 신설…"구성원 논의 중"

정부가 산업 인공지능 전환(AX) 강화를 위해 전담 조직을 확대한 것으로 전해졌다. 1일 IT 업계에 따르면 이달부터 국가AI전략위 산업AX·생태계 분과위 산하에 자율주행과 휴머노이드, 제조그룹이 신설된 것으로 확인됐다. 조준희 산업AX·생태계 분과위원장은 개인 페이스북 계정을 통해 "지난 31일 제25회 위원회 회의를 진행했다"며 해당 소식을 공유했다. 국가AI전략위원회 산업AX·생태계 분과는 산업 전반에 AI를 확산해 생산성·경쟁력을 높이는 역할을 맡고 있다. 산업별 AI 도입 정책을 설계하고 민관 협력을 통해 AI 현장 적용을 추진한다. AI 기술과 데이터·인프라를 결합한 생태계 구축과 기업 글로벌 진출 확장도 지원한다. 전략위 관계자는 "해당 조직 구성 논의는 초기 단계"라며 "구체적인 역할이나 업무 범위, 의제는 확정되지 않은 상태"라고 밝혔다. 이어 "현재 위원 일부 중심으로 그룹 리더 구성 등을 포함한 초기 소통이 진행 중"이라며 "향후 총괄 부서와 협의를 거쳐 그룹 기능과 운영 방향을 구체화할 예정"이라고 덧붙였다. 조준희 분과위원장은 "산업AX를 위해 빈틈없이 꼼꼼하게 지원할 것"이라고 말했다.

2026.04.01 11:07김미정 기자

"중국산 통로 막아야"…피지컬AI 국산화 외친 기업들

국내 로봇·제조업계가 피지컬 AI 확산 과정에서 국산 공급망 구축과 데이터 공유 체계 마련이 필요하다고 입을 모았다. 정부 지원이 투입되는 국가 인프라와 제조 현장에 중국산 로봇과 외산 시스템 의존이 심화할 경우 산업 경쟁력과 안보 측면에서 취약성이 커질 수 있다는 지적이다. 25일 서울 여의도 국회 의원회관에서 열린 '피지컬AI 프론티어 강국 신기술 조찬 포럼' 토론회에서는 휴머노이드와 항만 크레인, 제조 데이터 인프라, 산업 데이터 표준화 등과 관련한 현장의 문제의식이 제기됐다. 이날 토론회는 정동영 통일부 장관과 최형두 국민의힘 의원, 정진욱 더불어민주당 의원, 이철규 국민의힘 의원이 공동 주최했다. 국산 공급망 구축 필요성 제기 표윤석 로보티즈 최고기술책임자(CTO)는 과거 국내 서비스 로봇 시장이 중국산 제품에 잠식된 경험을 언급하며 국산 공급망 구축 필요성을 강조했다. 표 CTO는 “코로나19 시절 정부 지원금을 타고 값싼 중국산 서빙로봇이 밀고 들어오면서 국내 서비스 로봇 시장 점유율 85%를 중국산에 내준 뼈아픈 경험이 있다”며 “MAX 얼라이언스가 본격화되는 만큼 정부 지원금이 투입되는 국가 인프라에 중국산 로봇이 진입할 수 있는 통로를 열어줘서는 안 된다”고 말했다. 그는 이어 “휴머노이드는 단순한 산업용 로봇을 넘어 국가 기술 패권의 열쇠이자 안보를 좌우할 핵심 전략 기술”이라며 “우리 기술로 만든 로봇이 그 중심에 설 수 있도록 선제적인 제도적 방어 장치를 마련해 달라”고 요청했다. 엄윤설 에이로봇 대표는 국산 부품 사용 비중에 따른 인증 및 인센티브 제도 도입을 제안했다. 엄 대표는 “휴머노이드 도입 과정에서 구성 부품의 70% 이상을 국산으로 사용하면 국산 휴머노이드 인증을 부여하고, 인증을 받은 로봇을 제조공장에 도입한 수요처에 지원금을 지급하는 방안을 생각해볼 수 있다”며 “이 경우 수요처는 로봇을 더 낮은 비용으로 도입할 수 있고, 로봇 업체들도 국산 부품을 찾을 수밖에 없는 동력이 생겨 국산 생태계 조성에 도움이 될 것”이라고 말했다. 이준혁 HD현대삼호 전무는 항만 크레인 국산화 필요성을 언급했다. 이 전무는 “항만은 국가 수출을 책임지는 핵심 인프라인데 전 세계 항만 크레인의 70%를 중국 기업이 차지하고 있다”며 “피지컬 AI를 적용하려 해도 실제로 적용할 기반이 부족하다”고 말했다. 이어 “조선과 항만 크레인 사업은 미국·이란 전쟁 이후 일반 산업이 아닌 전략 산업이 됐다”며 “중국을 이길 수 있는 경쟁력을 확보할 수 있도록 정부도 관심을 기울여야 한다”고 덧붙였다. 데이터 없인 피지컬 AI도 없다…표준화·공유 체계 과제 이날 토론회에서는 데이터 공유와 표준화의 필요성에 대한 기업들의 의견도 잇따랐다. 이연수 NC AI 대표는 “MAX 얼라이언스를 추진하려면 데이터 교환과 공유에 대한 상호 신뢰 체계가 필요하다”며 “3D 파운데이션 모델을 MPU에 실증하기 위해 지난 5년간 수천억원을 들여 개발한 파운데이션 모델을 MPU 기업들과 교환·제공하고 있는데, 현장 데이터 역시 AI 기업들에 빠르게 전달될 수 있는 신뢰 체계가 마련되길 바란다”고 말했다. 박윤지 클라이온 대표는 산업 현장에서는 기업 간 데이터 공유가 여전히 쉽지 않다고 지적했다. 박 대표는 “3년 전 대형 건설사와 함께 AI 홈 프로젝트를 진행한 적이 있는데, 그 안에도 보안 시스템과 각종 전자기기 디바이스가 있었지만 국내 양대 가전업체들은 데이터를 제공하지 않았다”며 “대기업들은 데이터를 자산으로 인식하기 때문에 쉽게 공유하지 않는다”고 말했다. 이어 “앞으로 MAX 얼라이언스가 풀어야 할 핵심 과제는 이런 디바이스와 각종 기기의 데이터를 어떻게 표준화하고 확보할 것인지, 이를 규제로 풀지 촉진책으로 풀지 정하는 것”이라며 “실증랩에서는 '팀 코리아'가 작동하지만 실제 현장에서도 과연 같은 방식이 통할지는 의문”이라고 덧붙였다. 최낙선 한국항공우주(KAI) 전무는 국방 데이터 활용의 제약도 언급했다. 최 전무는 “현재 규정상 외부 데이터 서버를 활용할 수 없다”며 “이 문제가 해결되지 않으면 공공 부문 데이터 활용은 어렵다”고 말했다. 장영재 다임리서치 대표는 “제조업에서는 데이터가 매우 중요하지만 제어기는 미쓰비시, 공장 운영은 지멘스, 센서는 오므론 등 외산 시스템 비중이 높아 양질의 데이터를 확보하기 어렵다”며 “외국계 기업들이 우리를 위한 데이터 파이프라인을 제공하지 않기 때문에 한국의 제어기·센서·IT 시스템 플랫폼을 기반으로 전 체계에서 고품질 데이터를 수집할 수 있도록 테스트베드를 설계했다”고 설명했다. 정부 “자발적 데이터 공유에 인센티브 준비” 정부는 데이터 공유를 강제하기보다 인센티브를 통해 자발적 참여를 유도하겠다는 입장을 밝혔다. 김성열 산업통상자원부 실장은 “데이터를 자산으로 여기며 외부와 공유하지 않으려는 기업도 있고, 중견기업 가운데는 데이터를 보유하고 있지만 활용 방법을 몰라 협력이 필요한 곳도 많다”며 “정부가 데이터 공유를 강제할 수는 없는 만큼, 공유 의지가 있는 기업들에 더 많은 인센티브를 제공하는 방향으로 MAX 얼라이언스 지원법 개정을 추진하겠다”고 말했다. 산업부는 제조 데이터 라이브러리를 구축해 축적된 데이터를 산업 전략과 AI 기능에 활용할 수 있도록 한다는 계획이다. 분야별 기업은 특화 AI 모델을 개발하고, 하드웨어는 물론 소프트웨어와 운영체제(OS)까지 포함한 풀스택 AI 기술 확보를 추진할 방침이다. 이 밖에도 이날 토론회에서는 현대자동차의 피지컬 AI 운영 전문인력 필요성, SK텔레콤의 정부 주도 데이터 스페이스 구축, 위즈코어의 과거 데이터 전처리 및 현재 데이터와의 융합 필요성 등이 제기됐다

2026.03.25 14:51류은주 기자

[현장] 과기정통부·산업부·중기부 "현장 특화 AI 만든다"…AI 에이전트 저변확대 본격화

정부가 인공지능(AI) 에이전트를 중심으로 제조, 중소기업, 제도까지 아우르는 전방위 확산 전략을 내놨다. 생성형 AI를 넘어 스스로 계획하고 실행하는 행동형 AI로 기업 혁신을 본격화한다는 구상이다. 과학기술정보통신부, 산업통상자원부, 중소벤처기업부는 25일 서울 중구 웨스틴 조선 서울에서 AX 사업 통합 설명회를 개최하고 AX 정책을 공개했다. 이번 설명회는 'AI 에이전트', 'AX 스프린트', '산업·제조 AX' 세 축으로 나뉘어 진행됐다. 이 가운데 AI 에이전트 분야는 생성형 AI를 넘어 실제 업무 수행까지 가능한 행동형 AI 구현에 정책 초점을 맞춘 것이 특징이다. 이번 설명회는 'AI 에이전트', 'AX 스프린트', '산업·제조 AX' 세 축으로 나뉘어 진행됐다. 이 가운데 AI 에이전트 분야는 생성형 AI를 넘어 실제 업무 수행까지 가능한 행동형 AI 구현에 정책 초점을 맞춘 것이 특징이다. 과기정통부 "스스로 계획하고 반성하는 실세계 능동행동형 AI 개발" 정혜동 정보통신기획평가원(IITP) 인공지능(AI) PM은 '실세계 능동행동형 에이전틱 AI 기술개발'과 'AI 에이전트 융합 확산 지원'으로 구성된 과기정통부 소관 사업을 발표했다. 에이전틱 AI 기술개발 사업은 총 60억원 규모로, 단순 기술 개발을 넘어 실제 산업과 서비스에 적용 가능한 행동형 AI 구현을 목표로 한다. 총 4개 과제로 구성되며, 기업 주관 경쟁형 R&D 방식으로 추진된다. 1년6개월 동안 단계적으로 지원하는 단기 집중형 구조로 설계된 것이 특징이다. 정혜동 PM은 "기존 생성형 AI가 프롬프트에 따라 결과를 생성하는 수준이었다면, 에이전틱 AI는 목표를 기반으로 스스로 계획하고 도구를 활용하며 실행하고 결과를 반성하는 구조"라며 "이러한 기술을 실제 서비스로 연결하는 것이 이번 사업의 핵심"이라고 설명했다. AI 에이전트 융합 확산 지원 사업은 약 100억원 규모로, 다양한 산업 분야에 에이전틱 AI를 적용하고 확산하는 데 초점을 맞췄다. 기술개발 사업의 세부 과제는 총 4개 분야로 구성됐다. 환자 초음파 영상을 실시간으로 분석하는 의료 에이전트, 전사적자원관리(ERP)와 메일 등 기업 시스템과 연동해 조직 단위 업무를 수행하는 전사 업무 혁신 에이전트, 개인의 일상과 정서를 지원하는 공감형 에이전트, 물리 해석과 시뮬레이션을 자동 수행하는 AI 사이언티스트가 포함된다. 특히 행동형 AI의 특성을 고려해 안전성과 정렬 문제를 핵심 요건으로 설정했다. 정 PM은 "행동하는 AI는 영향 범위가 큰 만큼 안전성과 검증 체계를 반드시 포함한 기술 개발이 필요하다"고 강조했다. 분석 넘어 제어까지...산업부, 설비 파라미터 직접 바꾸는 AI 에이전트 추진 박지용 한국산업기술진흥원(KIAT) 산업AX PD가 발표한 산업부 사업은 고도화 산업 AI 에이전트와 경량화 산업 AI 에이전트로 구분된다. 고도화 산업 AI 에이전트는 지원 과제 6개, 총 300억원 규모로 추진된다. 제조 현장에서 발생하는 복잡한 문제를 AI가 직접 해결하는 산업 특화 에이전트 개발이 목표다. 단순 분석을 넘어 실제 공정 결과를 바꾸는 실행형 AI 구현에 초점이 맞춰졌다. 총 6개 컨소시엄을 선정해 약 33개월 동안 개발과 실증을 지원하며, AI가 설비 파라미터를 직접 제어하는 수준까지 요구된다. 박지용 PD는 "산업 AI 에이전트는 데이터를 기반으로 상황을 인지하고, 목표와 제약조건을 고려해 해결 전략을 도출한 뒤 설비와 시스템을 연동해 실제 행동까지 수행하는 구조"라고 설명했다. 경량화 산업 AI 에이전트는 4개 과제로 총 100억원 이내에서 추진된다. 4개 컨소시엄을 선정해 약 21개월간 지원되며, 생산계획, 품질 분석, 공급망 관리 등 다양한 제조 환경에 적용 가능한 범용형 에이전트 개발에 초점을 맞춘다. 특히 생산, 품질, 공급망, 안전 등 기능별 에이전트를 연결해 하나의 문제를 해결하는 멀티 에이전트 구조가 핵심으로 제시됐다. 시나리오 기반 설계와 오케스트레이션 구현이 주요 요구사항이다. 박 PD는 "단일 기능이 아니라 여러 에이전트가 협업하는 오케스트레이션 구조 구현이 중요하다"며 "AI 에이전트 성능을 좌우하는 핵심은 데이터"라고 강조했다. 이어 "향후 공공 활용까지 고려한 데이터 확보와 관리 체계도 함께 추진할 계획"이라고 밝혔다. 중기부, 중소 제조 특화 '멀티 AI 에이전트' 띄운다. 중기부 소관 사업 발표자로 나선 라재성 중소기업기술정보진흥원 부설 스마트제조혁신추진단(KOSMO) 실장은 중소 제조기업의 생산성과 직결되는 현장 문제 해결을 위한 '중소제조 특화 멀티 AI 에이전트 개발' 사업을 발표했다. 라재성 실장은 "중소 제조기업의 AX 전환을 촉진하고 지속 가능한 제조 혁신 생태계를 만드는 것이 이번 사업의 목표"라며 "단순 자동화를 넘어 실제 공정에서 활용 가능한 멀티 AI 에이전트를 구현하는 것이 핵심"이라고 말했다. 중기부 사업은 트랙 구분 없이 단일 사업으로 운영되며 지원 방식은 현장 검증을 위한 2단계 구조로 설계됐다. 총 12개 내외 과제를 대상으로 6개월간 개념증명(POC)을 통해 기술을 검증한 뒤 우수 과제를 대상으로 최대 24개월의 본 R&D를 연속 지원한다. 과제당 총 지원 규모는 최대 39억원 수준이다. 특히 중소 제조기업 분포가 높은 8대 특화 산업을 중심으로 사업을 추진한다. 식품, 뷰티, 제약, 자동차부품, 섬유, 생활소비재, 기계장비, 금속가공 분야가 대상이다. 라 실장은 "기업이 쉽게 접근할 수 있도록 가치사슬과 AI 기능을 결합한 35개 태스크 체계를 제시했다"며 "이를 기반으로 공정 중심 AI를 설계하고 확장할 수 있도록 했다"고 설명했다. 이어 "최소 2개 이상의 에이전트를 연계한 오케스트레이션 구조를 요구한다"며 "제조공정을 시작으로 기획, 설계, 판매까지 확장 가능한 멀티 에이전트 구조를 기대한다"고 덧붙였다. 각 부처는 AI 개발을 위한 사업과 더불어 지원 정책도 마련할 계획이다. 대표적으로 과기정통부는 신기술과 신서비스가 법과 제도에 막혀 시장에 출시되지 못하는 문제를 해소하기 위해 'ICT 규제 샌드박스' 제도를 함께 추진한다. 디지털신산업제도과 남승진 사무관은 "규제 여부가 불명확한 경우 신속하게 판단해주는 '신속처리', 제한된 조건에서 실증을 허용하는 '실증특례', 시장 출시를 가능하게 하는 '임시허가' 제도를 운영하고 있다"고 설명했다. 이어 "이미 모바일 전자고지, 모바일 운전면허 확인 서비스, 보이스피싱 탐지 서비스 등 다양한 사례가 시장에 안착했다"며 "AI와 신산업 분야에서도 규제 장벽을 낮춰 기술이 실제 시장으로 이어지도록 하는 역할을 하게 될 것"이라고 강조했다.

2026.03.25 14:30남혁우 기자

[유미's 픽] KT·LG CNS와 손 잡은 팔란티어, 韓 기업과 협업 확대 나선 이유는

미국 인공지능(AI) 소프트웨어 기업 팔란티어 테크놀로지스가 한국 기업들과의 협력을 확대하며 국내 시장 공략에 속도를 내고 있다. 지난해 KT에 이어 LG CNS와도 전략적 파트너십을 체결하면서 한국에서의 사업 기반을 넓히는 분위기다. LG CNS는 11일(현지시간) 미국에서 팔란티어와 전략적 파트너십 계약을 체결했다고 12일 밝혔다. 이를 통해 팔란티어의 데이터 플랫폼 '파운드리(Foundry)'와 AI 플랫폼 'AIP(Artificial Intelligence Platform)'를 기반으로 기업의 AX(AI 전환) 사업을 공동 추진키로 했다. 양사는 이번 일로 제조·에너지·전자·물류 등 다양한 산업 분야에서 데이터 기반 운영 체계와 AI 의사결정 시스템 구축 프로젝트를 확대할 계획이다. 이를 위해 LG CNS는 팔란티어 사업 전담조직 'FDE(Forward Deployed Engineering, 전방배치 엔지니어링)'도 신설한다. FDE 조직은 팔란티어와 긴밀히 협력해 제조·에너지·전자·물류 등 다양한 산업 전반에서 고부가가치 AX 적용 과제를 발굴·실행한다. 특히 팔란티어 플랫폼의 도입을 적극 검토하고 있는 LG그룹을 시작으로 본격적인 사업 확장에 나설 계획이다. LG CNS 관계자는 "이미 LG 계열사 한 곳의 품질 관리 영역에 파운드리와 AIP 적용을 위한 PoC(개념검증)를 성공적으로 마쳤다"며 "이를 바탕으로 최근 본 사업 계약을 체결했다"고 설명했다. 팔란티어는 앞서 지난해 KT와도 협력 관계를 구축했다. KT는 팔란티어의 글로벌 파트너 프로그램에 참여해 자사 클라우드와 네트워크 인프라 위에서 팔란티어 AI 플랫폼을 기업 고객에게 제공하는 사업을 추진하고 있다. 또 사내에 국방 전담 조직을 신설하는 등 국방 사업에도 공을 들이고 있다. 팔란티어와 두 기업의 협력은 역할 측면에서 차이를 보인다. KT가 클라우드 인프라와 플랫폼 확산 채널 역할을 맡는다면, LG CNS는 기업별 데이터 구조 분석과 시스템 통합을 수행하는 실행 파트너에 가깝다. 특히 제조 등 산업 현장에서 실제 AI 기반 운영 시스템을 구축하는 프로젝트는 LG CNS 같은 SI 기업이 담당하는 구조다. 이 같은 협력 구조는 팔란티어 사업 모델과도 맞닿아 있다. 팔란티어는 데이터 통합과 AI 기반 의사결정 지원 시스템을 제공하는 기업용 소프트웨어 기업으로, 플랫폼 공급과 함께 산업별 프로젝트 수행을 위해 현지 IT 서비스 기업과 협력하는 방식으로 사업을 확장해 왔다. 미국 중앙정보국(CIA) 투자기관인 인큐텔(In-Q-Tel)의 지원을 기반으로 성장했으며 미국 국방부와 정보기관 프로젝트를 수행하면서 기술력을 축적했다. 최근에는 기업용 AI 플랫폼 AIP를 중심으로 제조, 에너지, 물류 등 산업 분야로 사업 영역을 확대하고 있다. 한국에서도 산업별 협력 사례가 나타나고 있다. 삼성전자는 반도체 공정 데이터 분석에 팔란티어 기술을 활용한 것으로 알려져 있다. HD현대와는 조선소 자동화와 데이터 기반 운영 시스템 구축 프로젝트를 추진한 바 있다. 업계에선 팔란티어가 아시아 시장 가운데 한국에서 비교적 적극적인 행보를 보이고 있다고 봤다. 지난해 서울 성수동에서 글로벌 최초로 팝업스토어 형태의 브랜드 이벤트를 개최한 것도 한국 시장을 겨냥한 행보로 해석했다. 당시 행사에는 알렉스 카프 팔란티어 창업자 겸 최고경영자(CEO)가 참석해 국내 기업 경영진과 협력 가능성을 논의한 것으로 전해졌다. 팔란티어가 국방·안보 분야에서 성장한 기업이라는 점도 시장에서 주목하는 요소다. 최근 데이터 기반 지휘통제와 AI를 통한 군 운영 시스템에 대한 관심이 커지고 있는 만큼, 팔란티어가 향후 우리나라에서도 방산·국방 분야로 협력 범위를 확대할 수 있을지 관심이 집중된다. 업계 관계자는 "팔란티어는 국방과 산업 데이터를 동시에 다루는 플랫폼 기업이라는 점에서 협력 가능성은 있어보인다"며 "정부가 국방 AX 투자를 확대하려는 움직임을 보이고 있어 관련 기술을 가진 기업들의 역할이 커질 수 있다"고 말했다. 다만 팔란티어 플랫폼 도입 과정에서 기업들이 가장 크게 고려하는 요소는 '데이터 주권' 문제다. 팔란티어가 미국 국방·정보기관 프로젝트에서 성장한 기업인 만큼 핵심 생산 데이터나 공급망 데이터를 외부 플랫폼에 맡기는 것에 대한 우려가 제기될 수 있기 때문이다. 이에 팔란티어는 기업 내부 데이터센터에 직접 설치하는 온프레미스 방식이나 특정 국가 내 클라우드 환경에서만 운영하는 소버린 클라우드 모델 등 다양한 구축 방식을 제공하고 있다. 실제 제조 기업 프로젝트에서는 외부 퍼블릭 클라우드가 아닌 내부 인프라에서 플랫폼을 운영하는 사례도 적지 않은 것으로 알려졌다. 비용 역시 주요 변수로 꼽힌다. 팔란티어 솔루션은 데이터 통합 프로젝트와 초기 구축 비용이 포함되면서 수십억원 규모 투자가 필요한 경우가 많아 기업용 소프트웨어 가운데서도 비용 부담이 높은 편으로 평가된다. 이에 따라 기업들은 PoC를 통해 투자 대비 효과를 확인한 뒤 단계적으로 사업을 확대하는 방식을 택하는 경우가 많다. 업계에선 팔란티어가 반도체, 배터리, 조선 등 제조 산업에서 한국이 강점을 보이고 있는 만큼, 앞으로 국내 기업들과의 협업 확대에 더 속도를 낼 것으로 봤다. 이 산업들이 생산 공정과 공급망이 복잡하고 운영 데이터 규모가 방대해 데이터 통합과 운영 분석에 강점을 가진 팔란티어가 고객사를 확보하기에 유리한 환경이라고 봐서다. 최근 정부가 제조 산업의 AI 전환(AX)을 핵심 산업 정책으로 추진하고 있는 점도 팔란티어가 한국 시장을 매력적으로 보는 요소로 꼽힌다. 산업통상자원부 등은 스마트공장 고도화를 넘어 AI 기반 자율제조 체계 구축을 추진하고 있으며, 제조 데이터와 공급망 데이터를 활용한 AI 적용 프로젝트도 늘어나는 추세다. 업계 관계자는 "팔란티어의 일본 인력들이 최근 다른 빅테크로 이직하는 사례가 많아지면서, 일본에선 자리를 잘 잡지 못하고 있다는 평가가 많다"며 "한국은 제조 산업 기반과 AI 전환 수요가 동시에 형성돼 있어 팔란티어가 일본에 비해 좀 더 힘을 싣는 분위기"라고 말했다. 그러면서 "일본 등 다른 시장과 비교해도 한국은 산업 협력 속도가 상대적으로 빠른 편"이라며 "팔란티어 역시 제조 산업 데이터를 기반으로 실제 운영 시스템을 구축하는 프로젝트가 빠르게 늘어나는 시장을 우선적으로 공략하는 전략을 취하고 있는 것으로 보인다"고 덧붙였다.

2026.03.12 14:47장유미 기자

국내 최초 사내대학원, 'LG AI대학원' 출범

LG경영개발원 AI연구원이 설치한 국내 첫 사내대학원인 'LG AI 대학원'이 4일 개원식을 열고, 본격적인 석박사 학위과정 운영에 들어갔다. 사내대학원은 '첨단산업 인재혁신 특별법'에 따라 기업이 사내 근로자를 석박사급 전문 인력으로 양성하기 위해 교육부 인가를 받아 설치·운영하는 평생교육시설이다. 사내대학원을 졸업하면 대학원 졸업자와 동등한 학력과 학위를 인정받을 수 있다. 교육부는 한시조항인 '평생교육법'과 하위법령을 연내에 개정해 사내대학원 설치·운영 근거를 마련하고 제도를 지속적으로 이어갈 예정이다. LG AI 대학원은 지난해 1월 제도가 시행된 이후, 교육부 인가를 받아 설치된 국내 최초 사내대학원으로 인공지능학과 석사(입학정원 25명)와 박사(입학정원 5명) 학위과정을 운영한다. 교육 비전은 '도메인 지식과 AI 역량을 갖춘 최고의 AI 인재 양성'으로, ▲산업 밀착형 AI 실무 인재 ▲글로벌 기술혁신 선도 AI 연구 리더 ▲AI 연구와 사업화를 연결하는 인재를 체계적으로 육성함을 목표로 한다. 교수진은 산업계와 학계를 아우르는 융합형 체제로 구성했다. 전임교원은 AI 분야 연구 전문성을 갖춘 국내외 유수 연구기관 출신이나 산업 현장 경험을 가진 신진 연구자로 구성한다. 겸임교원은 LG경영개발원 AI연구원 소속 임직원을 중심으로 실습 중심 과목과 연구 과제 지도를 담당한다. 교육과정은 석사 학위과정의 경우 문제해결 중심의 실무형 인재 양성을 목표로 1년 파견(3학기) 교육과정으로 운영한다. 박사 학위과정은 산업 현장의 복잡한 문제를 새롭게 정의하고 이를 해결할 수 있는 독창적인 방법론을 개발하는 연구리더를 양성하는 것을 목표로 하며, 3년 이상의 파견 과정으로 운영한다. 박사 학위과정의 졸업요건으로는 SCI(E)급 논문 1편 이상을 게재하거나 세계 정상급 학술대회 발표가 필수로 포함하는 등 산업 현장과 학계에 모두 기여할 수 있는 인재를 배출하는 데 중점을 두고 있다. 이해숙 교육부 고등평생정책실장은 “LG AI대학원 출범을 기점으로 이론과 실무역량을 겸비한 첨단분야 고급 인재를 양성하는 성공적인 선례가 확산하기를 기대한다”며 “향후 지역대학 육성 등과 관련해 기업과 대학 간 교원 교류·공동연구 등 산학협력 활성화를 위해 기업·산업통상부 등과 적극 협력해 나갈 계획”이라고 밝혔다. 박동일 산업부 산업정책실장은 “제조업 등 우리 산업의 AI 전환, M.AX는 선택이 아닌 필수 과제가 되고 있는 만큼, LG AI대학원이 첨단산업의 제조 AI 전환(M.AX)를 선도할 핵심 인재 양성에 중추적 역할을 하길 기대한다”고 말했다.

2026.03.04 09:30주문정 기자

LG CNS, 상반기 세 자릿수 경력 채용…AI·로봇 경쟁력 강화

LG CNS가 올해 상반기 세 자릿수 규모 경력직 채용에 나서며 인공지능(AI)·로보틱스 등 미래 핵심 사업 분야 인재 확보를 본격화한다. LG CNS는 AI·로보틱스·글로벌 금융·컨설팅·데이터센터·전사적자원관리(ERP)·스마트팩토리 등 주요 사업 전반에 걸쳐 대규모 경력 채용을 실시한다고 2일 밝혔다. 이번 채용은 주요 전략 사업 분야를 중심으로 진행된다. 모집 분야와 관련한 실무 경험과 전문성을 갖춘 인재라면 전공과 연차에 관계없이 지원 가능하다. LG CNS는 최신 기술을 산업 현장에 적용해 실질적인 비즈니스 혁신을 이끌어낼 수 있는 실전형 인재 확보에 초점을 맞출 계획이다. AI 직무는 고객 비즈니스에 최적화된 AI 모델과 서비스를 설계·구현하는 역할을 맡는다. LG CNS AI 전환(AX) 인재는 금융·공공·제조·제약·바이오 등 다양한 산업 영역에 특화된 에이전틱 AI를 개발하며 산업별 AI 역량을 축적하게 된다. 앞서 LG CNS는 공공 분야에서 한국은행과 함께 국내 최초로 에이전틱 AI 기반 디지털화폐 자동결제 시스템을 실증했으며 외교부 지능형 AI 데이터 플랫폼 등 대형 프로젝트를 수행 중이다. 금융권에서는 NH농협은행 생성형 AI 플랫폼, 미래에셋생명 정보계 차세대 시스템 등 대규모 AX 사업을 잇달아 추진하고 있다. 제약·바이오 분야에서도 종근당 제품 품질평가 자동화 시스템을 구축하고 보건복지부의 K-AI 신약개발 플랫폼 관련 사업 계약을 체결하는 등 적용 범위를 넓히고 있다. 로보틱스 직무는 물류·제조 현장의 로봇 기반 자동화 프로젝트를 수행한다. 산업 현장에 로봇을 신속히 투입할 수 있도록 학습시키고 안정적이고 효율적으로 작동할 수 있도록 운영·관제 플랫폼을 고도화하는 역할을 담당한다. 현재 LG CNS는 10여 개 물류·제조 고객사와 산업용 휴머노이드 로봇 기술검증(PoC)을 진행 중이다. 로봇 전환(RX) 인재는 실제 산업 환경에서 로봇의 학습·적용·고도화 전 과정을 경험하며 현장 중심 역량을 축적할 수 있다. 이와 함께 LG CNS는 미국 실리콘밸리에 위치한 AI·로보틱스 연구개발(R&D)센터를 통해 차세대 로봇 선행 기술을 연구하고 국내 퓨처 로보틱스 랩을 통해 현장 적용 중심의 로봇 기술 R&D를 진행하고 있다. 스킬드 AI 등 글로벌 로봇 기업과의 전략적 협력도 확대 중이다. 임직원 대상 AI 활용 환경도 강화하고 있다. LG AI연구원의 챗엑사원과 오픈AI의 챗GPT 엔터프라이즈를 도입해 사내 업무 전반에서 생성형 AI를 활용할 수 있도록 지원하고 있다. 클로드·제미나이·챗GPT 등 주요 AI 모델 약 20여 개 버전을 한 곳에서 비교·검증할 수 있는 AI 프롬프트 스튜디오도 운영 중이다. LG CNS 관계자는 "글로벌 수준의 AX·RX 리더십을 확보하고 핵심 기술 경쟁력을 지속적으로 강화하기 위해 인재 채용과 육성에 주력하고 있다"며 "AI·로보틱스 등 신기술을 실제 산업 현장에 적용해 고객의 차별화된 경쟁력을 만들어가고자 하는 인재들에게 최적의 교육과 업무 환경을 제공할 것"이라고 밝혔다.

2026.03.02 10:00한정호 기자

대외 사업 키우는 CJ올리브네트웍스, 아시아 제조·물류 AX 시장 공략

CJ올리브네트웍스가 스마트 제조·물류 기술력을 앞세워 아시아 인공지능 전환(AX) 시장 공략에 속도를 낸다. 그룹 내 레퍼런스를 기반으로 대외 사업 비중을 확대하며 산업 현장의 AX 전환 수요를 선점한다는 목표다. CJ올리브네트웍스는 다음 달 4~6일 서울 삼성동 코엑스에서 열리는 '2026 스마트공장·자동화 산업전(AW2026)'에 참가한다고 26일 밝혔다. 이번 전시회에서 CJ올리브네트웍스는 'AI 팩토리 포 라이프'를 주제로, 스마트팩토리 및 자동화 분야의 차세대 AX 기술을 선보인다. AI 비전 검사부터 자동화 물류까지 공장 설계·운영 전반을 스스로 판단하고 제어하는 지능형 솔루션을 제시하며 산업 현장의 AX 적용 모델을 구체화한다는 계획이다. 특히 올해 처음 선보인 AI 팩토리 특별관에 대규모 부스를 마련하고 제조·물류 기업의 AX 도입을 지원하는 AI 디스커버리 존을 전면에 내세운다. CJ그룹과 하이트진로·화요·hy 등 산업별 현장에서 축적한 스마트팩토리 구축 경험을 기반으로 기업 환경에 맞춘 맞춤형 솔루션과 실제 적용 사례를 소개한다. 현장에서는 기술 제안부터 사업화 전략까지 1대1 전문 컨설팅도 진행할 예정이다. 전시 부스에서는 CJ올리브네트웍스가 실제 스마트 제조·물류 현장에 적용 중인 에이전틱 AI도 시연한다. 생산관리시스템(MES), 실시간 데이터 관리 시스템(RTDB) 등에서 수집한 데이터를 기반으로 공정 및 설비 상태를 자동 분석하고 이상 여부 판단과 조치 가이드까지 제공하는 방식이다. 이와 함께 비전 AI 검사, 연속공정 자율운전, 공정 무인화, 물류 최적화, 설계·조달·시공(EPC) 시뮬레이터 등 최신 AX 기술을 공개하며 스마트 제조·물류 전 영역을 아우르는 역량을 공개한다. 글로벌 파트너와의 협업도 부각한다. 전략적 파트너십을 맺고 있는 다쏘시스템은 디지털 트윈 솔루션을, 지멘스는 AI 기반 예지보전 솔루션 '센서아이'를 중심으로 스마트 제어 기술을 선보이며 기술 시너지를 강화한다. 이를 통해 CJ올리브네트웍스는 국내를 넘어 아시아 시장을 겨냥한 AX 사업 경쟁력을 끌어올린다는 구상이다. CJ올리브네트웍스는 이번 전시를 계기로 산업 현장의 AX 전환 수요에 적극 대응하고 그룹 중심의 내부 프로젝트를 넘어 대외 제조·물류 고객을 확대하는 데 주력할 방침이다. 아시아 최대 규모 전시회를 교두보 삼아 스마트 제조·물류 AX 전문기업으로서 입지를 강화하겠다는 전략이다. 송원철 CJ올리브네트웍스 스마트물류·팩토리 담당은 "고객의 AX를 위한 핵심 파트너로 현장 맞춤형 솔루션 발굴 및 AI 기반 기술 고도화와 함께 고객 성장을 지원하고 있다"며 "스마트 제조·물류 분야 전문 컨설팅·구축·운영까지 엔드투엔드 서비스로 책임감 있게 완수해 현장의 혁신을 지원하는 대표 기업으로 거듭나겠다"고 말했다.

2026.02.26 14:58한정호 기자

경남형 피지컬 AI 시동…엔비디아 B200 품은 제조AI센터 발주

제조 공정 데이터와 실물 설비를 연결하는 피지컬 인공지능(AI)이 차세대 국가 경쟁력으로 부상하는 가운데, 경상남도가 제조업 중심 산업 구조에 특화된 인프라 구축에 나섰다. 고성능 그래픽처리장치(GPU)를 기반으로 한 제조AI 데이터센터를 조성해 도내 중소 제조기업의 AI 전환(AX)을 지원하겠다는 구상이다. 14일 조달청 나라장터에 따르면 경남테크노파크는 경남 제조AI 데이터센터 구축 사업을 발주했다. 총 사업비는 약 56억원 규모로 책정됐다. 사업기간은 계약 체결일로부터 60일로, 비교적 단기간 내 구축을 완료한다는 계획이다. 이번 사업은 지역 주도형 AI 대전환 사업의 일환으로, 공용 GPU 자원을 집적한 데이터센터를 통해 제조 현장에 특화된 AI 학습·추론 환경을 마련하는 것이 핵심이다. 경남 지역 산업 특성과 여건에 맞는 맞춤형 AI센터를 구축하고 공용 GPU 서버 및 엣지컴퓨팅 기반 인프라를 도입해 제조 현장 중심의 AI 서비스를 구현할 전망이다. 특히 고성능 GPU 서버를 중심으로 한 AI 인프라 확충을 통해 도내 중소 제조기업의 AI 활용도를 높이고 서비스 신뢰성을 제고할 계획이다. 사업 범위는 제조AI 및 중소 제조기업 AI 대전환(AX)을 위한 인프라 도입과 데이터센터 구축 전반을 포함한다. 고성능 GPU 서버와 고용량 스토리지 도입, AI 운영 솔루션 구축, 전산실 기반 환경 조성 등이 주요 과업이다. 아울러 기존에 도입된 GPU 서버와 스토리지 등 관련 인프라를 신규 센터로 이전·재배치해 통합 운영 환경을 마련한다. GPU 서버는 10U 랙형 서버 5대로 구성되며 엔비디아 B200 HGX SXM 기반 GPU를 서버당 8개 이상 탑재하도록 요구됐다. 이는 대규모 모델 학습과 분산 연산을 고려한 구성으로, 제조 공정 데이터 분석과 AI 모델 고도화에 대응하기 위한 설계로 풀이된다. 소프트웨어 측면에선 GPU 자원 풀링과 컨테이너 기반 학습·추론 환경을 위한 AI 운영 솔루션이 도입된다. GPU 가상화와 분할 기능을 활용해 단일 대형 모델뿐 아니라 소규모 추론부터 다중 노드 분산 학습까지 폭넓은 워크로드를 소화하기 위한 구조다. 해당 데이터센터는 경남 창원시 의창구 기업연구관 3층에 조성된다. 제안요청서에는 전산실 배치, 이중마루 및 냉복도 컨테인먼트 구성 등 물리적 인프라 요건도 세부적으로 명시됐다. 사업은 계약 이후 세부 수행 계획 수립과 현황 조사, 기반 인프라 구축, 장비 납품·설치, 정보시스템 이전, 통합 시험운영을 거쳐 완료보고 및 검사·검수 단계로 이어진다. 시험운영과 이중화 테스트를 통해 요구 성능 충족 여부를 검증하며 문제 발생 시 교체·증설·보완을 요구할 수 있도록 했다. 특히 기술능력평가 90점, 가격평가 10점 비중으로 종합평가를 실시한다. 기술평가에서는 장비·운용환경 구축, 기반인프라 계획, 정보시스템 이전 방안, 시험 및 안정화, 유지관리 정책 등을 중점적으로 본다. 단순 장비 납품을 넘어 프로젝트 관리 역량과 보안·품질 관리 체계까지 종합 평가 대상이다. 장애 발생 시 4시간 이내 조치 착수, 8시간 이내 복구 등 구체적 대응 기준도 제시돼 운영 안정성을 확보하도록 했다. 업계에선 이번 사업에 GPU 서버·AI 인프라 구축 경험을 보유한 시스템통합(SI) 기업과 데이터센터 전문 업체, 클라우드·AI 플랫폼 기업 등이 관심을 보일 것으로 보고 있다. 특히 엔비디아 B200 HGX 기반 사양이 명시된 만큼 관련 공급 레퍼런스를 확보한 기업 중심의 경쟁이 예상된다. 제조 데이터 특화 AI 운영 역량과 전산실 기반 인프라 구축 경험이 기술평가에서 핵심 변수가 될 것이라는 분석도 나온다. 이번 경남 제조AI데이터센터 구축은 단순한 GPU 집적 사업을 넘어 제조 현장의 설비·공정 데이터와 AI를 연결하는 경남형 피지컬 AI 인프라의 출발점으로 평가된다. 지역 제조기업이 자체적으로 고가의 GPU 자원을 확보하기 어려운 상황에서 공용 데이터센터를 통해 연산·저장·운영 환경을 통합 제공함으로써 AX를 가속화하겠다는 전략이다. 경남테크노파크 측은 "고성능 GPU 기반 제조AI데이터센터를 구축해 도내 중소 제조기업의 AI 대전환을 지원할 계획"이라며 "연산·운용·저장 자원을 통합한 데이터 기반 환경을 조성해 경남 주력산업의 AX를 촉진하겠다"고 밝혔다.

2026.02.14 09:23한정호 기자

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

박종래 UNIST 총장 "조선·이차전지 등 동남권 AX 제조혁신 주도"

“UNIST(울산과학기술원)가 M.AX(제조 인공지능 전환)을 주도하며 국가 산업지형을 바꿀 것이다." 박종래 UNIST 총장은 10일 학술정보관에서 가진 기자간담회에서 동남권 주력 산업의 초격차 확보와 차세대 핵심 기술 자립을 위한 R&D 혁신 전략을 발표했다. UNIST가 지역 혁신을 이끄는 설계자이자 운영자로서의 대학 역할도 공식화했다. M.AX를 총괄하는 R&D 컨트롤타워 역할을 수행하겠다는 것이다. 박 총장은 '동남권 주력산업 재도약과 미래 신산업 창출을 선도하는 과학기술 혁신 허브'를 기치로 연구개발·인재 양성·인프라·창업을 아우르는 4대 전략을 제시했다. 핵심은 ▲주력 산업 AX를 통한 초격차 핵심 기술 확보 ▲동남권 R&D와 산업 성장을 견인할 고급 과학기술 인재 양성과 지역 정주화 ▲기업 경쟁력 제고를 위한 개방형 연구 플랫폼 구축 ▲딥테크 창업 생태계 활성화다. 이번 발표는 정부가 추진 중인 '4극3특 지역연구개발 혁신지원사업'에 맞춰 이뤄졌다. 지역이 산업 수요에 맞는 중점 기술을 직접 기획하는 사업으로 4개 과학기술원이 위치한 4극(중부·대경·호남·동남)에 과기원 사업단을 두고, 각 사업단이 지역 내 연구단을 운영하는 사업이다. 올해는 각 사업단에 131억 원, 이후 최소 260억 규모의 사업비가 지원될 예정이다. UNIST가 내놓은 방향은 '제조 산업의 AX'이다. 동남권을 하나의 산업 권역으로 묶고 조선·해양·기계·우주항공·철강·석유화학 등 주력 제조 분야에 AI와 데이터를 접목해 생산성과 품질을 동시에 높이겠다는 계획이다. 지역 산업 현장에서 축적되는 전주기 데이터를 설계–공정–운영–활용까지 연결해 지능형 산업 생태계를 구축하고, 기존 제조벨트를 첨단 미래 산업 거점으로 전환하겠다는 구상이다. 이를 위해 UNIST는 동남권 지역 R&D 사업단을 축으로 기술 표준, 원천 기술, 솔루션 패키징 등 공통 핵심 기술을 총괄하며 전체 체계를 조정한다. 대학·출연연·산업 현장을 잇는 실증 기반을 마련해 연구 기획부터 현장 적용까지 이어지는 선순환 구조를 구축한다는 방침이다. 먼저 세계 수준의 UNIST 연구 역량을 전면에 내세웠다. 동남권 유일의 AI 대학원을 기반으로 산업 현장에 즉시 적용 가능한 전문 AI 모델 개발 허브를 조성하고, 출연연과 연계해 실증과 확산, 해외 진출로 이어지는 통합 거버넌스를 고도화한다는 방침이다. 제조 인공지능 전환(M.AX)을 중심으로 주요 기업과 공동 프로젝트를 추진하고, 거점 연구단을 통해 기술 표준과 원천 기술, 솔루션 패키징을 일괄 추진한다. 현장에 즉시 투입 가능한 고급 AI 전사 양성도 병행한다. 올해 신설 예정인 'AI & 휴먼 융합대학'을 중심으로 전교생 AI 융합 교육을 실시하고, 학부–대학원–산업 맞춤 과정으로 이어지는 전주기 인재 육성 체계를 완성한다. 이와 함께 노바투스 아카데미아와 노바투스대학원을 통해 재직자 교육과 문제해결형 학습(PBL) 중심의 실무 인재를 배출한다. UNIST 연구 인프라도 고도화한다. 슈퍼컴퓨팅센터와 연구장비 교육·지원 시설을 개방해 기업이 분석·검증·시제품 제작·상용화까지 지원받는 원스톱 오픈 플랫폼을 운영한다. 산업단지 제조 데이터를 고성능 연산 인프라와 결합해 모빌리티·조선·에너지 분야 특화 AI 모델 개발 거점으로 활용할 계획이다. 창업 분야에서는 딥테크 스타트업 육성을 확대한다. 파편화된 동남권 창업 자원을 통합하고, 연구 성과가 '창업–기술지주투자–사업화'로 이어지는 체계적 구조를 정착시킨다. 특히, 시장 중심의 기술창업을 활성화해 84개 앵커 기업의 수요 해결과 전략적 인수합병(M&A)으로 이어지는 성장 경로도 창출한다. 박종래 총장은 “동남권 산업의 몸체에 두뇌인 AI와 데이터를 결합해 새로운 성장 엔진을 만들고, 현장에서 즉시 활용 가능한 기술을 구현하겠다”며 “동남권이 첨단 산업 중심지로 도약할 수 있도록 UNIST가 대규모 연구개발 계획 수립·운영의 중추 역할을 맡겠다”고 강조했다.

2026.02.10 15:53박희범 기자

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