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"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

산업부, 지역발전·제조AX 지원 강화…올해 중견기업 R&D에 655억 투입

산업통상부는 2일 지역발전과 제조 인공지능전환(M.AX) 지원을 강화하는 내용을 골자로 한 중견기업 연구개발(R&D) 지원사업 4건을 공고했다. 산업부는 주요 사업에 지역 전용 트랙을 신설해 신규 과제의 60% 이상을 지역 중견기업에 지원하고, 제조 AX 등 AI 융합 관련 과제는 평가지표 조정을 통해 과제 선정평가시 우대한다. 올해 사업예산은 지난해 548억원 보다 20% 늘어난 655억원이다. 구체적으로 ▲월드클래스 플러스 프로젝트 지원(284억원) ▲중견-중소기업 상생형 혁신도약(252억원) ▲중견기업-공공연 기술혁신 챌린지(33억원) ▲중견기업 핵심연구인력 성장지원(13억원)이다. 글로벌 전문기업 육성을 위한 '월드클래스 플러스 프로젝트 지원 사업'은 올해 10개 신규 과제 가운데 6개를 지역 전용 트랙으로 지원하고, 나머지 4개는 자유경쟁 트랙으로 지원한다. 과제당 지원 한도(4년)도 지역 전용 트랙은 50억원, 자유경쟁 트랙은 40억원으로 차등을 둔다. 중소-중견기업이 공동 R&D 성과를 공유하는 '중견-중소기업 상생형 혁신도약 사업'은 15개의 신규 과제 가운데 10개를 지역 전용 트랙으로 지원한다. 트랙 구분 없이 과제당 지원 한도는 3년간 39억원이다. 산업부 관계자는 “지역균형발전과 M.AX가 결국 산업정책의 큰 방향이며, 중견기업이 지역 대표기업으로 성장하고, 우리 산업의 허리에서 혁신을 선도해 갈 수 있도록 중견기업 지원을 강화할 것”이라고 밝혔다. 중견기업 R&D 지원사업에 참여하려면 3일부터 신청하면 된다. 지원조건·평가절차 등 세부사항은 산업부 홈페이지나 한국산업기술진흥원(KIAT) 홈페이지, 한국중견기업연합회 홈페이지에서 확인할 수 있다. 산업부는 산업기술진흥원과 함께 권역별(서울·대전·광주·부산) 통합설명회도 개최할 예정이다.

2026.02.02 17:41주문정 기자

산업부, 2030년까지 지역 R&D 2조 투입…AI팩토리 500개 구축

정부가 5극3특 성장엔진 육성을 위해 2030년까지 2조원 규모 연구개발(R&D) 패키지를 추진한다. 또 인공지능(AI) 팩토리 500개를 구축하고 15개 제조 AI 선도모델 개발에 나선다. 수요 앵커기업 주도 '산업도약 기술 프로젝트'를 추진해 협력사에 새로운 기회를 제공한다. 30대 산업규제 혁신과제를 도출해 해소하고 규제프리 R&D도 신설한다. 산업통상부는 28일 문신학 차관 주재로 산학연 전문가들과 함께 '2026년 제1차 산업 R&D 전략기획투자협의회'를 개최해 이같은 내용을 포함한 '산업 R&D 혁신방안'을 발표하고 '2026년 신규과제 추진안'을 논의했다. '산업 R&D 혁신방안'은 세계 각국이 산업정책을 공세적으로 추진하고 AI 혁신 속도 경쟁이 가속화하는 가운데, 산업기술 혁신 방향과 기반을 새롭게 정립하고자 다양한 현장 목소리를 바탕으로 마련했다. 산업부는 수도권 집중 체제와 파편화된 소규모 과제에서 벗어나 산업 R&D의 패러다임을 ▲지역을 위한 R&D ▲제조 인공지능전환(M.AX) 얼라이언스를 위한 R&D ▲산업경쟁력 강화를 위한 R&D라는 3대 혁신방향 중심으로 전환해 나갈 계획이다. 지역을 위한 R&D를 강화한다. '5극3특 성장엔진 육성'을 위해 2조원 규모 R&D 패키지를 추진하고, 반도체 남부벨트·배터리 삼각벨트 등 권역별 첨단산업을 육성한다. 또 1조5천억원 규모 'K-화학산업 대전환 R&D 프로젝트'를 추진하는 등 산업위기 지역 재도약을 위한 R&D도 강화한다. R&D 선정 평가를 할 때 투자·고용·생산 등 지역 파급효과를 의무적으로 고려하고, 지역전용 R&D 과제유형도 신설한다. 5극 3특과 연계해 첨단산업 특성화 대학원 6곳을 추가 선정하고, 공공연 등 지역혁신기관을 중심으로 2030년까지 인프라 활용을 지원하고 R&D 노하우를 전수하는 '산연 공동연구실' 30곳을 구축한다. 지역 공공연을 중심으로 대학과 테크노파크(TP)·기업 등이 참여하는 지역기술협의회를 구성해 지역 기술허브로 활용한다. M.AX 얼라이언스를 위한 R&D로 재편해 제조공정에 AI를 본격 접목한다. 2030년까지 AI 팩토리 500개를 구축하고, 대중소 협력을 통해 제조 AI 선도 모델 15개를 개발하는 등 생산성을 30% 이상 끌어올린다는 계획이다. 자율운항선박·자율주행차 등 기존 제품에 AI를 융합하는 임베디드 AI R&D도 강화한다. 올해 산업특화 휴머노이드 개발과 10개 현장 실증을 지원한다. 또 7천억원 규모 'K-온디바이스 AI 반도체 개발' 사업에 올해 착수하고 AI 반도체 전주기 개발을 지원할 'K-팹리스 밸리'를 조성한다. R&D를 통해 산업 전반 경쟁력을 강화한다. 산업생태계를 책임지는 수요 앵커기업 주도로 '산업도약 기술프로젝트'를 추진해 협력사에 새로운 기회를 제공하고 R&D의 산업적 파급효과를 극대화한다. '산업도약 기술 프로젝트'는 올해 파일럿 프로젝트를 시작으로 내년 대형과제로 본격 추진할 예정이다. 이와 함께, 산업 R&D 혁신을 뒷받침하기 위한 3대 기반으로 ▲R&D를 위한 규제 완화 ▲혁신역량 강화 ▲가짜일 버리기를 추진한다. 첨단 신산업 중심으로 '30대 산업규제 혁신과제'를 선정해 집중 해소하고, R&D 추진과 동시에 규제협의에 착수해 특례를 적시 부여하는 '규제프리 R&D'를 신설한다. 총 1조원 규모 사업화펀드를 조성해 '산업도약 기술 프로젝트' 등에 중점 투자하고, R&D 기획에 투자사 등 시장수요를 반영한다. 성장 전주기 관점(박사후 연구원-신진연구자-스타엔지니어)에서 기술 인재를 육성하고, '공학인의 날'을 제정한다. 성과를 낼 수 있는 R&D에 집중할 수 있도록 100억원 이상 대형과제를 2030년까지 30% 확대하고, 시장환경 변화 등으로 필요성이 줄어든 R&D 과제를 중단하거나 목표를 변경하는 것도 쉽게 개선한다. 연구비 자체정산, 소액 정산 증빙자료 면제 확대 등을 통해 과제 수행자 행정부담을 덜어내고, '진짜 일'에 몰입할 수 있는 환경을 조성한다. 문신학 산업부 차관은 “전 세계가 인공지능 혁신과 산업의 인공지능 전환을 위한 치열한 기술투자·속도경쟁에 내몰린 상황에서, 산업부는 우리 산업의 새로운 도약을 위해서는 산업기술 혁신이 유일한 방법”이라며 “기업 및 공학·산업기술 전문가가 정부와 함께 산업 R&D 혁신방안을 적극적으로 실행해 나갈 것”을 당부했다.

2026.01.28 16:55주문정 기자

산업부, 산업혁신기반구축사업에 2685억원 지원…AI 기반 제조 혁신 가속

산업통상부는 시설·장비 구축을 통해 초격차 기술개발과 신속한 사업화를 지원하는 산업혁신기반구축사업에 올해 총 2천685억원을 지원한다고 26일 밝혔다. 산업부는 지난해보다 11.5% 증가한 역대 최대 예산 규모로 급변하는 글로벌 기술 경쟁 속에서 국내 산업 기술 자립과 경쟁력 강화를 적극 뒷받침한다는 계획이다. 산업부는 올해 지난해보다 12개 늘어난 28개 신규과제(280억원)를 선정할 예정이다. 신규예산 가운데 약 40%를 AI 기반구축에 집중 투입한다. AI 자율실험실·제조 AI 전환(M.AX) 등 제조 현장에서 즉시 활용할 수 있는 AI 시설·장비 인프라를 확충함으로써, AI 강국 도약을 위한 산업 저변 확보에 견인차 역할을 할 것으로 기대했다. 올해 신규과제부터는 AI·반도체·이차전지 등 첨단 기술분야에서 산학연 협력을 촉진하는 공유형 연구공간을 전국 각지의 연구기반센터에 구축하는 것을 의무화한다. 이를 통해 앵커기업-제품을 공급하는 중소·중견기업-대학·연구기관 협력을 도모하고 기술 혁신과 사업화 가속 등 실질적 혁신지원으로 '산업기술 허브'로 기능을 할 계획이다. 한편, 현장 수요 중심 맞춤형 기반구축 지원을 위해 ▲연구장비 공동활용 실적이 우수한 자립화 센터의 노후장비 업그레이드· 유지보수 등을 지원하는 '연구기반고도화형 기반구축' ▲가상 실험으로 결과를 예측하고, 실험계획에서 결과 도출까지 자율실험을 지원하는 'AI자율실험실형 기반구축' 등도 추진한다. 올해 산업혁신기반구축사업 공고는 총 3회로 나눠 진행된다. 27일 1차 공고를 통해 9개 과제를 우선 선정한다. 자세한 내용은 산업부 홈페이지나 한국산업기술진흥원 홈페이지에서 확인할 수 있다. 최연우 산업부 산업기술융합정책관은 “AI 대전환 등 급격하게 변화하는 첨단기술 경쟁에서 우위를 점하기 위해서는 연구시설·장비의 선제적 확보가 무엇보다 중요하다”며 “중소·중견기업이 직접 구축하기 어려우나 산업기술 개발에 필수적인 공동활용 인프라를 구축하고 활용을 지원하는 산업혁신기반구축사업으로 국내 기업 현장의 신기술 대응을 적극 지원해 나가겠다”고 밝혔다.

2026.01.26 15:28주문정 기자

인터엑스, '2026 이머징 AI+X 톱100' 선정...제조AX 기술력 입증

인터엑스(INTERX, 대표 박정윤)가 한국인공지능산업협회(AIIA)가 주관하는 '2026 이머징 AI+X 톱100(2026 Emerging AI+X Top 100)' 기업에 선정됐다고 22일 밝혔다. 이번 'AI+X 톱100'은 약 2,400여 개의 후보 기업을 대상으로 성장성과 미래 가치를 종합적으로 평가해 선정한 것으로, 인터엑스는 제조 산업에 특화된 '인더스트리 솔루션' 부문 유망 기업으로 이름을 올렸다. 인터엑스는 단순한 데이터 분석을 넘어 문제 진단부터 실행까지 전 과정을 아우르는 '현장형 AI(Actionable AI)' 기술을 보유하고 있다. 이번 평가에서는 이러한 기술이 실제 제조 공정의 생산성을 높이는 데 실질적으로 기여한다는 점이 높은 점수를 받은 것으로 알려졌다. 인터엑스는 이번 선정을 계기로 2026년 목표인 코스닥 상장 로드맵 실현에 박차를 가할 계획이다. 회사는 최근 상장 추진과 글로벌 거점 확대 전략에 발맞춰 전 직군에 걸쳐 대규모 핵심 인재 채용을 진행 중이다. 확보한 글로벌 인재들과 함께 미국, 유럽, 일본 등 해외 시장 점유율을 공격적으로 확대한다는 방침이다. 박정윤 인터엑스 대표는 "이번 톱100 선정은 인터엑스의 제조AX 및 자율제조 기술이 글로벌 표준으로 도약할 준비를 마쳤음을 검증받는 의미 있는 과정"이라며 "앞으로 대기업은 물론 중견·중소기업을 아우르는 전방위 AX 파트너로서 글로벌 제조 산업의 디지털 전환을 선도해 나갈 것"이라고 전했다.

2026.01.22 18:06남혁우 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

[신년사] 김정관 산업부 장관 "M.AX를 제조업 재도약 결정적 승부수로”

김정관 산업통상부 장관은 1일 “제조업 AI 대전환(M.AX)을 제조업 재도약의 결정적인 승부수로 삼겠다”고 밝혔다. 김 장관은 신년사에서 “산업정책이라는 큰 틀 안에서 지역·AI·통상을 유기적으로 결합해 '강한 산업정책'을 구현하겠다”며 이같이 말했다. 김 장관은 “2026년 새해가 밝았지만 실물경제 여건은 녹록지 않고 산업 기초체력은 약해지고 있는 반면에 글로벌 제조업 경쟁은 더욱 치열해지고 있다”고 진단했다. 이어 “한미 관세협상을 마무리했지만 15% 상호관세는 여전히 수출에 큰 부담이고 글로벌 공급망 분절도 경제 안보를 계속 위협하고 있다”고 덧붙였다. 김 장관은 “지금까지 걸어온 우리 경제에 위기가 아닌 적은 없었고 우리는 그때마다 결국 길을 찾는 위기 극복의 역사를 써왔다”며 “지난해 뿌린 성장의 씨앗들을 올해 반드시 결실을 맺도록 하겠다”고 강조했다. 김 장관은 “2026년은 '속도'와 '실행'의 해가 될 것이며 그 선두에 산업통상부가 서겠다”고 말했다. 김 장관은 “1천300개가 넘는 기업·학계·연구소·AI 기관 등이 참여하는 'M.AX 얼라이언스'를 중심으로 '제조 인공지능 대전환(M.AX)을 본격 가동하고 석유화학·철강 등 공급과잉 업종은 정부가 선제적으로 구조개편의 원칙과 틀을 제시해 산업 스스로 재편을 추진할 수 있는 첫 단추도 꿰었다”고 전했다. 김 장관은 “지역 대표 산업을 성장거점으로 육성하고 M.AX를 제조업 재도약의 결정적인 승부수로 삼아 통상전쟁에서 흔들리지 않고 국익 사수를 넘어 국익을 학장해 나가겠다”고 강조했다.

2026.01.01 20:25주문정 기자

M.AX 얼라이언스, 3개월 만에 1300곳 돌파…가시적 성과도 속속

제조업의 인공지능(AI) 대전환을 위해 1천 여 산·학·연·관 기관이 참여한 제조 AI전환(M.AX) 얼라이언스가 출범 3개월 만에 1천300곳 이상으로 늘어났다. 또 AI팩토리 사업이 누적 100개를 넘어서고 연료비용이나 생산성이 개선되는 등 구체적인 성과가 나타나기 시작했다. 산업통상부는 24일 김정관 장관이 참석한 가운데 'M.AX 얼라이언스 제1차 정기총회'를 개최하고 제조 데이터 공유사업 등 내년도 5대 중점 추진과제를 발표했다. 산업부는 M.AX 얼라이언스를 지원하기 위해 내년 AI 예산 가운데 7천억원을 집행할 계획이다. M.AX 얼라이언스 출범 후 구체적인 성과들이 나오고 있다. 출범 당시 삼성전자·현대자동차·레인보우로보틱스 등 1천여 개 기관에서 SK주식회사·롯데호텔·코넥 등 300여 개 기관이 추가 합류하며 참여기관이 1천300개로 늘어났다. 양적 성장외에도 협력 사업도 순항 중이다. AI 팩토리는 삼성전자·현대자동차·삼성중공업 등이 새롭게 참여해 누적 사업이 102개로 늘어났고 생산성 향상 등의 성과도 나오고 있다. GS칼텍스는 AI로 원유증류 과정에서 발생하는 불완전연소를 최소화해 연료비용을 20% 감축했다. HD현대미포는 AI 로봇을 투입해 용접검사 등 작업시간을 12.5% 단축했다. 농기계업체 티와이엠은 AI가 제품 누유·스크래치·결함 등을 검사해 생산성을 11% 개선했다. 또 올해부터 휴머노이드가 디스플레이·조선 등 제조현장과 유통물류·병원·호텔 등 서비스 현장에 투입됐다. 올해 10개를 시작으로 2027년까지 100개 이상 실증사업을 통해 제조 핵심 데이터를 모으고 AI와 로봇을 학습시킬 계획이다. 이밖에 10개 분과는 2030년까지 기술 개발과 산업 생태계 조성을 위한 로드맵을 마련하고 이날 총회에서 발표했다. 산업부는 이날 M.AX 얼라이언스를 중심으로 내년에 7천억원을 투입해 5대 과제를 추진하기로 했다. 산업부는 제조 AX의 핵심이자 출발은 제조 데이터의 확보와 공유, 활용으로 보고 우선 분야별로 데이터 생성·공유·활용사업을 본격 개시한다. 이를 위해 2030년까지 1천억원 이상의 예산을 투입해 AI 팩토리·AI 로봇 등 분과별로 양질의 데이터를 확보하고 활용하기 위한 사업을 추진한다. 부문별 AI 모델 개발에도 속도를 낸다. 올해부터 시작한 AI 팩토리·AI 미래차·AI 로봇 분과의 AI 모델·제품 개발에 이어, 내년부터는 자율운항선박·AI 가전·AI 바이오 등의 분과까지 AI 모델과 제품 개발사업을 확대한다. 산업부는 2032년까지 7천억원 이상의 예산을 투입할 계획이다. 온디바이스 AI 반도체 개발사업도 착수한다. 올해 1조원 규모 프로젝트가 예타 면제됨에 따라 내년부터는 자동차·로봇·무인기·가전 등의 4대 업종을 중심으로 첨단 제품에 탑재할 AI 반도체 개발에 나선다. AI 반도체 분과와 AI 미래차·AI 로봇·AI 방산·AI 가전 분과 간 긴밀한 협력이 기대된다. 2028년에 시제품을 출시하고, 2030년까지 온디바이스 AI 반도체 10개의 개발을 추진할 계획이다. AI 팩토리 수출 기반을 마련한다. 특히 최고 수준의 자율공장인 다크팩토리 구현을 위해 AI 팩토리 분과를 통해 공정 설계, 공정 효율화, 공급망 관리, 물류 최적화 등 제조 전단계를 아우르는 풀스택 AI 기술을 개발할 계획이다. 산업부는 내년 AI 팩토리 분과를 중심으로 세계 최고의 AI 팩토리 수출국으로 성장하기 위한 전략을 수립할 계획이다. 지역 AX도 본격 확산한다. 5극 3특 성장엔진과 연계해 지역 AX를 확산하고, 지역별 주력 산단을 AI·로봇 기반 M.AX 클러스터로 전환할 계획이다. 산업부는 M.AX 얼라이언스의 기업·연구소·대학 등을 주요 사업에 적극 참여시켜 M.AX 얼라이언스와 지역 AX 정책간 연계를 강화할 예정이다. 한편, 이날 M.AX에 기여한 유공자 50명에게 산업부 장관 표창을 수여했다. AI 팩토리 등 10개 분과를 이끌고 있는 위원장과 자율운항선박 구현을 위한 데이터 수집·교환 및 원격제어 플랫폼을 개발한 마린웍스, E2E 자율주행에 필요한 인식·제어시스템 개발을 선도하는 HL클레무브 등이 장관상의 영예를 안았다. 김정관 산업부 장관은 “M.AX 얼라이언스는 출범 100일 만에 대한민국 제조 AX의 중심축으로 빠르게 자리매김하고 있다”며 “제조 AX는 미래 생존이 걸린 문제이고, 누구도 혼자서는 해결할 수 없어 서로 믿고 함께 가야한다는 공감대와 진심이 통한 결과”라고 말했다. 김 장관은 이어 '승리하지 못하면 생존조차 없다'는 윈스턴 처칠의 말을 인용하며 “총성 없는 제조업 전쟁 속에서 승자와 패자만 있을 것이고 승패를 가르는 단 하나의 열쇠는 제조 AX, M.AX”라고 강조했다.

2025.12.24 11:17주문정 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

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

"기계장비 성능이 제조 AX 경쟁력의 핵심"

제조 AX의 경쟁력을 좌우하는 핵심요소는 '기계 장비의 본질적 성능'이라는 분석이 제기됐다. 한국기계연구원은 27일 제조업의 AI 전환과 주요국 정책·산업 구조를 종합 분석한 결과 제조 성능을 실제로 구현하는 '기계 장비의 본질적 성능'이 제조AI의 핵심 경쟁 요소라고 기계기술정책 보고서를 통해 언급했다. 이 보고서에 따르면 현재 AI 경쟁이 제조 혁신을 견인하고 있지만 추후 AI와 기계 기술이 상호 보완적으로 발전하는 '융합형 제조혁신'이 국가 경쟁력의 핵심이 될 것이라고 강조했다. AI 제조 전환은 세계적 패러다임이다. 해외 시장보고서(MarketsandMarkets, 2025.8.)에 따르면 제조 AI 시장은 2025년 342억 달러, 2030년 1,550억 달러로 연평균증가율 35.3%로 급성장할 전망이다. 이에 따라 해외 기업들도 생산 자동화, 공정 지능화를 중심으로 기술 투자를 가속화하고 있다. 미국의 GE, 엔비디아, 팔란티어 등은 AI·클라우드·로봇을 통합한 자율제조 생태계 구축을 추진 중이다. 유럽 지멘스나 ABB, 보쉬 등은 'AI 팩토리' 전략과 인간-로봇 협업에 초점을 두고 제조AX를 추진한다. 또 일본 히타치나 옴론, 파눅은 (Fanuc, Omron, Hitachi 등은 로봇 중심의 지능형 생산라인 혁신을 추진 중이다. 중국 화웨이, 며 중국의 Huawei, Siasun, Foxconn 등은 정부의 'AI+제조' 전략과 대규모 공장 자동화, 기술 내재화가 주요 전략이다. 우리나라는 AI를 전면 적용하여 제조 공정의 자동화·지능화를 가속하는 'AI 팩토리' 정책을 추진 중이다. 삼성전자, 두산로보틱스, 한화로보틱스 등을 중심으로 AI·로봇·디지털트윈 융합형 스마트팩토리를 구축하고 있다. 정부출연연구기관으로는 한국기계연구원이 기계산업의 AX 대전환을 위해 디지털 트윈, 기계데이터플랫폼, 가상공학플랫폼 등 AI/DX 3축 체계 구축에 매진하고 있다. 그러나 AI만으로는 제조 경쟁력 확보가 어렵고 결국 AI의 능력이 현실화하는 것은 기계·장비이며 하드웨어인 기계의 본질적 성능과 소프트웨어인 AI의 최적화 성능이 상호작용한 곱셈적 결과가 최종적인 경쟁력을 결정한다는 것이 이 보고서 핵심이다. 우리나라 제조업은 반도체·자동차·이차전지 등 글로벌 리더십을 유지하고 있지만 핵심장비나 핵심부품은 해외의존도가 높아 공급망 리스크가 크다. 미래 제조업도 기계 기술의 자립 없이 AI 기술만으로는 지속가능한 경쟁력 확보가 어렵다. 현재의 AI 경쟁이 성숙단계로 진입할수록 기계의 본질적 성능 경쟁이 점차 부각될 것이며 이에 대비해 기계와 AI가 함께 진화하는 융합기술 기반을 조성하는 R&D 정책이 필요한 상황이다. 기계연 기계정책센터 이운규 책임연구원은 “현재는 AI 중심으로 제조업 경쟁이 치열하나 향후에는 기계 기술로 경쟁 구도의 변화가 있을 것"이라며 "AI 고도화와 함께 기계 기술 내재화를 위한 정책적 준비를 해야 할 시점”이라고 말했다.

2025.11.27 14:20박희범 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

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