"韓 피지컬 AI, 제조 강점 모아 실증·양질 데이터 확보해야"

국회 세미나서 한 목소리…"공장 중심 테스트베드·에피소드 단위 데이터 축적 시급"

한국이 글로벌 시장에서 피지컬 인공지능(AI) 주도권을 선점하려면 제조 역량을 결집해 테스트베드를 마련하고, 양질의 공정 데이터를 확보해야 한다는 제안이 나왔다. 

26일 서울 여의도 국회에서 열린 '피지컬 AI 프론티어 강국 신기술 전략 포럼'에서 학계 전문가들은 한국이 보유한 세계적 수준의 제조 인프라를 지렛대 삼아 공장 중심의 피지컬 AI 생태계를 빠르게 조성해야 한다고 입을 모았다.

김순태 전북대 교수는 "AI 기술이 소프트웨어 영역을 넘어 물리적 실체와 결합하는 피지컬 AI 시대로 접어들며 국가 경쟁력 척도가 바뀌고 있다"며 "과거 막대한 자본력이 주도하던 시장 구조는 이제 적기에 완제품을 대량 생산할 수 있는 제조 역량 싸움으로 전환됐다"고 말했다.

김순태 전북대 교수가 26일 국회 '피지컬 AI 프론티어 강국 신기술 전략 포럼'에서 발표하고 있다. (사진=지디넷코리아)

김 교수는 "AI 원천기술과 자본력을 갖췄으나 제조 실행력이 취약한 미국, 강력한 제조 기반에도 불구하고 노후 시스템 탓에 기술 전환이 지체된 독일과 달리, 중국은 중앙정부 비전과 지방정부의 시장 조성, 민간 실행력이 결합해 전력 질주하고 있다"고 분석했다. 특히 최근 베이징에서 열린 세계로봇콘퍼런스(WRC) 사례를 들며 "중국은 전력망 구축 등 공공 인프라 영역에 휴머노이드를 우선 투입하고 소프트웨어·장비·하드웨어가 결합된 생태계를 구축하고 있다"고 설명했다. 

이어 김 교수는 국내 제조업 현주소를 진단하며 통합 중요성을 강조했다. 한국은 제조 기술을 보유하고 있음에도 개별 기업과 지역이 각개전투를 벌이고 있어 시너지를 내지 못하고 있다고 지적했다. 

김 교수는 "전북의 공장 통합·운영 피지컬 AI 역량과 경남의 정밀제조 피지컬 AI 기술을 결합해 실증과 표준화를 이룬다면 차세대 국가 먹거리를 창출할 수 있다"고 강조했다. 

정부는 지난해 '산업 특화형 피지컬 AI 선도모델 수립 및 개념증명(PoC) 사업'을 시작했다. 이 사업에서 전북대는 '제조업 피지컬 AI 기술실증랩'을, 카이스트(KAIST)는 '물류 산업 피지컬 AI 기술실증랩'을 담당한다.

실증랩은 실제 산업현장과 유사한 환경에서 로봇을 실증하고, 학습 데이터를 축적한다. 또한 그래픽처리장치(GPU)·신경망처리장치(NPU)로 이뤄진 데이터센터에서 파운데이션 모델(FM)을 개발한다. 이를 통해 정부는 산업계가 실제 가동 모델을 확인한 뒤 도입을 타진하고, 글로벌 피지컬 AI 표준을 선점할 것으로 기대한다.

양진홍 인제대 교수가 국회 피지컬 AI 포럼에서 발표하고 있다. (사진=지디넷코리아)

피지컬 AI 두뇌를 고도화하기 위한 데이터 품질 개선 방안도 다뤘다. 양진홍 인제대 교수는 단순한 데이터의 양적 축적을 넘어 '학습 적합성'을 강조했다. 양 교수는 "현장에 데이터는 넘쳐나지만 정작 AI 모델 학습에 쓸 수 있는 데이터는 부족한 실정"이라고 말했다. 

그는 데이터 수집 기본 단위를 단편적인 센서 계측값에서 작업 맥락을 담은 '에피소드' 단위로 개편해야 한다고 주문했다. 공정 내에서 작업자가 무엇을 변경했고 그에 따라 어떤 결과가 도출됐는지를 완결된 인과관계로 기록해야 한다는 취지다. 

이를 위해선 ▲공정의 물리적 상태(State) ▲로봇 명령 및 개입(Action) ▲전후 변화와 지연(Transition) ▲품질 및 사이클 결과(Outcome) ▲물리적 안전 영역과 공차(Constraint) ▲설비 이력과 공정 정보(Provenance) 등 6대 핵심요소가 축적되는 체계가 필요하다. 

양 교수는 "향후 정책 과제로 다크팩토리(무인공장) 구축을 위한 산업별 현장 요구사항 수렴, 제조 파운데이션 모델의 신뢰성 검증체계 마련, 공정 데이터 표준화, 교육부터 산업 현장까지 연결되는 융합인재 양성 생태계 조성이 요구된다"고 말했다.