데일리연합 (SNSJTV) 임재현 기자 | 과학기술정보통신부는 2월 6일, 경남 창원에 있는 신성델타테크를 방문하여 물리적 인공지능(피지컬 AI) 사전 검증 사업의 성과를 점검하고, 현장 간담회를 통해 물리적 인공지능(피지컬 AI) 기반 지역 제조 경쟁력 강화 방안을 논의했다.

 

이번 현장 방문은 단순한 성과 확인을 넘어, 물리적 인공지능(피지컬 AI) 기반 정밀 제어 기술의 적용 가능성을 확인하고 향후 추진될 ‘경남 인공지능 전환(AX)’ 대형 연구개발 사업과의 연계 방향에 대해 기업과 연구진의 현장 의견을 청취하기 위해 마련됐다.

 

과기정통부가 올해 착수하는 ‘경남 인공지능 전환(AX)’ 사업은 기존의 단순 공정 자동화를 넘어, 현장의 물리적 특성과 숙련자의 기법(노하우)을 인공지능 모델에 직접 반영하는 것이 핵심이다. 이를 위해 인공지능이 로봇과 설비를 직접 제어하는 ‘물리 정보 신경망(PINN)* 기반 대규모 행동모델(LAM)**’ 기술개발에 중점을 두고 있다. 이는 기존의 ‘분석·판단 중심 인공지능’에서 나아가, ‘현장을 가장 잘 아는 인공지능은 물론 공정을 실제로 움직이는 인공지능’으로의 전환을 의미한다.

 

과기정통부와 정보통신산업진흥원(원장 박윤규)은 2025년 추경예산을 통해 사전 검증 사업을 추진하며, 경남지역 8개 제조기업을 대상으로 현장 실증을 수행했다.

 

이번 실증을 통해 주요 참여기업에서 공정 품질 예측과 생산 효율 개선 등 구체적인 성과가 확인됐다. 신성델타테크의 플라스틱 사출·조립 공정에 사출성형 공정 데이터(49종)와 작업자 행동·원자재 상태·불량 형상 등 행동(액션) 데이터(62종)를 연계한 인공지능 학습용 자료 집합(데이터 세트)을 구축하고, 가상 모형(디지털 트윈 모델)을 통해 공정 품질을 사전에 예측·보정한 결과, 불량률 감소(약 15%) 및 설비 가동률 향상(약 20%) 가능성을 확인했다.

 

또한 화승R&A는 고무 압출 공정에서 발생하는 소재 변형을 사전에 예측함으로써, 설비 종합효율을 5% 이상 개선했고, CTR은 알루미늄을 가공 공정에서 발생하는 기계 떨림(채터링) 현상을 예측하여 불량률을 줄이고, 가공 작업 시간(사이클 타임)을 17% 이상 단축하는 성과를 거두었다.

 

과기정통부는 이러한 사전 검증 성과를 바탕으로 2026년 상반기부터 ‘경남 인공지능 전환(AX)’ 사업을 본격 착수한다. 2030년까지 추진될 이번 사업은 현장 제조데이터 기반의 ‘물리지능 행동모델’ 기술개발을 통해 초정밀 제어 물리적 인공지능(피지컬 AI)을 구현하는 데 집중할 계획이다.

 

이어진 현장 간담회에 참석한 기업 관계자들은 물리적 인공지능(피지컬 AI) 기반 정밀 제어 기술의 확산과 방안, 데이터 관리, 숙련자 기법(노하우)의 모델화 등에 대해 논의하며, 정부 차원의 정책 연계 강화를 요청했다.

 

경남은 첨단 산업을 중심으로 제조 거점이 밀집된 지역으로, 현장 중심 데이터 축적과 실증에 유리한 여건을 갖춘 만큼, 과기정통부는 실증 성과가 산업화로 이어질 수 있도록 제기된 의견을 향후 지역 인공지능 전환 설계 및 정책 지원 방안 마련에 적극 반영할 계획이다.

 

배경훈 부총리는 “경남은 기계·부품·장비 등 정밀 제조 역량이 집적된 최적의 환경을 갖춘 곳”이라며, “경남의 산업경쟁력에 물리적 인공지능(피지컬 AI)을 결합해 지역 제조 ‘5극3특’ 전략의 핵심 거점으로 확실히 자리매김시키겠다”라고 강조했다. 이어 “물리적 인공지능(피지컬 AI)은 대한민국 제조 경쟁력의 미래를 좌우할 핵심 과제”라며, “현재 단계에서는 실제 제조 현장에서 생성되는 데이터를 체계적으로 구축하는 것이 무엇보다 중요하다”라고 밝혔다.

 

또한 “이러한 데이터를 토대로 향후 물리적 인공지능 기초 모형(피지컬 AI 파운데이션 모델)이 개발되면, 이를 공개 소프트웨어(오픈소스) 방식으로 확산해 많은 기업이 쉽게 활용할 수 있는 생태계를 만들어 나가겠다”라며, “정부는 단기 성과에 그치지 않고, 대한민국 미래를 책임진다는 소명감을 가지고 물리적 인공지능(피지컬 AI) 정책을 지속적으로 추진해 나가겠다”라고 덧붙였다.