세계 AI 전쟁의 한가운데서 우리 제조업이 승기를 잡기 위해 정부가 팔을 걷어붙였다. 산업통상부는 정부 출범 1주년을 맞아 지난 6월 5일, 제조 AI 관련 산·학·연 전문가들이 참석한 가운데 '제3회 M.AX(Manufacturing AI Transformation) 전문가 컨퍼런스'를 개최했다. 이번 컨퍼런스의 주제는 'M.AX 성공의 핵심, 제조 데이터 및 이와 연계한 AI 모델과 인프라'로, 우리 제조업이 AI 대전환을 성공적으로 이루기 위해서는 무엇보다 양질의 제조 데이터를 확보하고 이를 적극 활용할 수 있는 기반이 시급하다는 데 의견이 모아졌다.
그동안 정부는 1,500여 개의 제조기업, AI기업, 학계, 연구기관이 함께하는 'M.AX 얼라이언스'를 11개 분과로 구성해 분야별 특성에 맞는 제조 데이터를 확보하고 활용 생태계를 구축하는 데 힘을 쏟아왔다. 이번 컨퍼런스에서는 주요 4개 분과의 구체적인 데이터 확보 계획이 공개됐다. 먼저 'AI팩토리 분과'는 제조공정에 AI를 도입해 생산성을 획기적으로 개선하는 AI 팩토리 사업과 연계해 공정 데이터 활용 기반을 마련하고, 수집된 데이터를 바탕으로 업종별 파운데이션 모델(기반 모델)을 개발하는 연구개발 과제를 추진한다. 특히 이달부터 본격 추진되는 '제조 암묵지 AI 모델 개발 사업'을 통해 다양한 업종·공정의 숙련 인력들이 보유한 암묵지 데이터(기술 노하우)도 축적해 나갈 계획이다.
'AI로봇 분과'는 휴머노이드 로봇 도입이 가능한 대표 작업을 선정하고, AI기업과 로봇기업이 함께 휴머노이드를 개발·실증하는 과정에서 발생하는 동작 데이터를 수집한다. '자율운항선박 분과'는 기존 해운사 등이 보유한 데이터를 포함해 약 6,000항차의 실선 운항 데이터를 확보할 수 있는 데이터 인프라 기반을 마련하기 위해 AI 데이터 플랫폼 사업에 지난 5월 착수했다. 'AI미래차 분과'는 자율주행 기술 개발·실증과 함께 주행 데이터 수집·가공을 위한 데이터 파이프라인 개발에 착수했다.
데이터를 모으는 것만큼 중요한 것은 이를 안전하게 보관하고 활용할 수 있는 시스템이다. 기업이 보유한 제조 데이터에는 핵심 기술과 생산 노하우 같은 지식재산(IP)이나 민감한 영업기밀이 포함되는 경우가 많아, 데이터를 제공하는 기업 입장에서는 유출에 대한 우려가 클 수밖에 없다. 산업통상부는 이 같은 문제를 해결하기 위해 '제조 데이터 라이브러리' 구축 사업을 준비 중이다. 이 라이브러리는 고품질 제조 데이터가 집적되는 만큼, 외부와 완전히 차단된 '클린룸' 내에서만 데이터 활용을 허용하고 외부 반출을 금지하는 등 특별한 보안 장치와 절차를 마련할 방침이다. 데이터 열람에 대해서도 엄격한 별도 심사 절차를 운영할 계획이다.
라이브러리 구축에 시간이 걸리는 만큼, 산업부는 지난 5월부터 한국전자기술연구원이 운영하는 '제조AI 솔루션 개발지원센터'를 임시 거점으로 삼아 AI팩토리 사업 등에서 확보한 데이터를 저장하기 시작했다. 그간 모인 데이터를 활용해 2026년 말까지 제조 AI 파운데이션 모델 프로토타입을 개발하고, M.AX 얼라이언스 참여기업을 대상으로 현장 적용과 성능 검증을 추진할 계획이다.
제품 데이터 확보와 이를 활용한 AI 모델 개발도 지속적으로 추진된다. AI로봇 분과는 공장·물류현장 등 산업현장 실증을 통해 로봇 행동 데이터를 확보하는 한편, 휴머노이드 상용화를 위해 필요한 대규모 로봇 학습용 데이터를 직접 생성하는 '로봇 데이터팩토리' 구축을 추진할 계획이다. 확보된 데이터는 다양한 로봇에 탑재 가능한 로봇 AI 모델을 고도화하는 데 활용된다. 자율운항선박 분과도 실선 운항 데이터 외에 해운사가 이미 보유한 데이터를 연계하고 가상 운항 데이터를 생성하는 등 다양한 방식으로 운항 데이터를 확보해 AI 모델 개발까지 연계할 방침이다.
아울러 기업 내 제조 데이터 저장·활용을 뒷받침할 온프레미스(기업 내 직접 구축) 기반 데이터 센터와 실시간 추론·판단 수요에 대응하기 위한 엣지(네트워크 말단) 방식의 데이터 센터 등 제조 AI 대전환에 특화된 인프라도 지속 확충할 예정이다. 특히 올해 추경예산을 활용해 엣지 AI 데이터 센터 1개소를 산업단지에 구축할 계획이다. 산업단지와 연계한 데이터 센터를 계속 확충해 국내 사업자들의 데이터 센터 성공 사례를 확보하도록 지원하고, 나아가 데이터 센터 수출 활성화까지 이어지도록 돕겠다는 구상이다.
이날 컨퍼런스에 참석한 전문가들은 한목소리로 고품질 제조 데이터 확보와 이를 위한 저장·활용 인프라 구축이 시급하다고 강조했다. IBM 코리아 김현정 대표는 제조 AI 대전환 추진에 있어 양질의 데이터 확보가 선행되어야 하며, 이를 안전하게 활용할 수 있는 기반이 필요하다고 말했다. AI 팩토리 분과 공동위원장인 포항공대 고영명 교수는 제조 AI 모델 개발 현황을 공유하고, 향후 AI 팩토리 사업 등으로 확보될 데이터와 연계한 개선 방안 및 기대효과에 대해 발표했다.
행사를 주재한 산업통상부 김성열 산업성장실장은 “AI 시대 우리 산업 경쟁력의 핵심은 제조 데이터와 이에 기반한 업종별 AI 모델이며, 양질의 제조 데이터 수집·활용을 위해서는 보유기업과 AI기업이 윈윈할 수 있는 환경을 조성해야 한다”고 강조했다. 이어 “핵심자산인 제조 데이터를 지키고 활용하기 위해서는 기업들이 안심하고 데이터를 제출할 수 있도록 신뢰와 안전이 담보되어야 한다”며 “데이터 라이브러리와 같은 AI 플랫폼, 데이터센터 등 핵심 인프라를 완비하는 데 총력을 기울이고, 다양하고 효과적인 M.AX 정책을 계속해 나가겠다”고 밝혔다.
