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[IT뉴스]“美도 인정” 韓 ‘디지털트윈’ 자율제조 기술…세계 무대 뻗어나간다
온카뱅크관리자
조회:
6
2026-01-28 10:27:31
<div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div> <strong class="summary_view" data-translation="true">- 기계연, AI 멀티에이전트 디지털트윈 자율제조 기술 <br>- 美 디지털트윈 컨소시엄(DTC) 테스트베드 공식 등록</strong> <div class="article_view" data-translation-body="true" data-tiara-layer="article_body" data-tiara-action-name="본문이미지확대_클릭"> <section dmcf-sid="0a1Ns2pXtn"> <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="8c85dc1e18222946ddb72fcfa1229b7bd341ee4a82639c1610718613de13ba7b" dmcf-pid="pNtjOVUZ5i" dmcf-ptype="figure"> <p class="link_figure"><img alt="이택민 책임연구원이 디지털트윈 기반 자율제조 테스트베드 운영 화면을 살펴보고 있다.[한국기계연구원 제공]" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202601/28/ned/20260128102643791mhrs.jpg" data-org-width="1280" dmcf-mid="FH2lZn6bZo" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img1.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202601/28/ned/20260128102643791mhrs.jpg" width="658"></p> <figcaption class="txt_caption default_figure"> 이택민 책임연구원이 디지털트윈 기반 자율제조 테스트베드 운영 화면을 살펴보고 있다.[한국기계연구원 제공] </figcaption> </figure> <p contents-hash="b697f43520801147f0a0d0f43a850f04a2ccf7bf81e40cd669eede302728cf5a" dmcf-pid="UjFAIfu5ZJ" dmcf-ptype="general">[헤럴드경제=구본혁 기자] 한국기계연구원이 디지털트윈과 인공지능(AI)을 결합한 자율제조 기술을 미국 디지털트윈 컨소시엄(Digital Twin Consortium, DTC)에 공식 테스트베드로 등록했다. 국내에서 개발된 디지털트윈 기반 자율제조 기술이 국제 공신력 있는 테스트베드로 인정받은 사례로, 차세대 제조 패러다임을 선도할 핵심 기술로 주목된다.</p> <p contents-hash="a70aa94fcad7e464e51d386e42be8162b011eae5dc3be01963f3d8a8d3ee74ed" dmcf-pid="uA3cC4715d" dmcf-ptype="general">해당 테스트베드는 이차전지 전극 제조용 롤투롤(Roll-to-Roll) 공정 장비를 대상으로, 디지털트윈과 AI 멀티 에이전트 기술을 결합한 자율제조 시스템이다.</p> <p contents-hash="90785a960016dadefbb26fffbd25a1ee8a99dfed9628c077847cdd892a040844" dmcf-pid="7c0kh8ztGe" dmcf-ptype="general">이번에 등록된 테스트베드는 실제 제조 설비(피지컬 트윈)와 가상공간의 디지털트윈을 실시간으로 연동하고, 데이터 수집·전처리·모델링·제어·유지보수 기능을 각각 담당하는 다수의 AI 에이전트가 상호 협력하는 구조를 기반으로 한다. 이를 통해 공정 상태를 스스로 인지·예측하고, 운전 및 제어 조건을 자율적으로 최적화하는 폐루프(Closed-loop) 자율제조 체계를 구현했다.</p> <p contents-hash="8b1cb467d79d4ffa4c8b7b4930ecf885f563a69be8661bc1f45ddf8a76679cb7" dmcf-pid="zYQGpAd8YR" dmcf-ptype="general">연구팀은 센서 데이터, 제어 신호, 공정 상태 정보가 양방향으로 실시간 교환되는 데이터 파이프라인을 구축하고, AI 에이전트가 생성한 제어·보정 명령이 즉시 설비에 반영되도록 설계했다. 특히 데이터 수집, 전처리, 모델링, 서비스, 오케스트레이션 에이전트가 유기적으로 연동되는 멀티 에이전트 구조를 적용해, 공정 조건 변화나 외란 발생 시에도 시스템이 사람의 개입 없이 스스로 판단하고 대응할 수 있도록 했다.</p> <p contents-hash="9ac40adb15b69315d338103c8a3c3c65a1362f2969f1eaff938317cf18df800e" dmcf-pid="qGxHUcJ6GM" dmcf-ptype="general">기존 제조 시스템이 숙련 작업자의 경험과 반복 제어에 의존해 왔다면, 이 기술은 디지털트윈과 AI를 기반으로 공정 자체가 학습하고 진화하는 자율제조를 구현했다는 점에서 차별성을 가진다. 단순한 모니터링이나 자동화 수준을 넘어, 장비 상태 분석, 제어 파라미터 자동 보정, 품질 예측과 이상 진단을 통합적으로 수행함으로써 공정 안정성 향상, 품질 편차 최소화, 이상 발생 시 조기 대응이 가능한 지능형 제조 환경을 실증했다.</p> <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="08814ce11086f49fbea3a606beea61bfe23fd3995192668153a7a00d76082eb4" dmcf-pid="BHMXukiPHx" dmcf-ptype="figure"> <p class="link_figure"><img alt="자율제조를 위한 멀티 AI 에이전트 디지털트윈 구성도.[한국기계연구원 제공]" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202601/28/ned/20260128102644094awki.jpg" data-org-width="868" dmcf-mid="38I6n1vmGL" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img4.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202601/28/ned/20260128102644094awki.jpg" width="658"></p> <figcaption class="txt_caption default_figure"> 자율제조를 위한 멀티 AI 에이전트 디지털트윈 구성도.[한국기계연구원 제공] </figcaption> </figure> <p contents-hash="f1e4d0a6c93ce4038f4a7d166884e481e4ffec8f58a171d802b6ddca2664e097" dmcf-pid="bXRZ7EnQHQ" dmcf-ptype="general">특히 이차전지 전극 제조용 롤투롤 공정에 적용해 실증함으로써, 공정 조건 변화가 잦고 정밀 제어가 요구되는 실제 산업 현장에서도 자율제조 기술이 안정적으로 작동함을 확인했다. 이는 디지털트윈을 단순 가상 모델이 아닌, 자율 의사결정이 가능한 제조 시스템으로 확장한 사례로, DTC가 지향하는 차세대 디지털트윈 개념과도 부합한다.</p> <p contents-hash="47c022e69532ee71f36051b6ac6b9c78b7bd67ed8923b2b04374113e38c15268" dmcf-pid="KZe5zDLxHP" dmcf-ptype="general">이택민 한국기계연구원 박사는 “이번 DTC 테스트베드 등록은 국내에서 개발된 디지털트윈 기반 자율제조 기술의 기술적 완성도와 국제적 신뢰성이 공식적으로 인정받았다는 점에서 의미가 크다”며 “AI 멀티 에이전트와 디지털트윈을 결합해 공정이 스스로 판단하고 최적화되는 자율제조를 실제 제조 현장에서 구현 가능한 형태로 제시했다”고 말했다.</p> <p contents-hash="be6a4ee0fc7262badcd91f9014aec7989517e37d131393ec91e3a49e197efa2f" dmcf-pid="95d1qwoMY6" dmcf-ptype="general">이어 “향후 개별 설비 수준을 넘어 제조 라인과 공장 단위로 기술을 확장하고, AI 에이전트의 학습 결과를 다양한 설비에 재사용할 수 있는 제조 AI 파운데이션 기술로 고도화해, 사람의 개입을 최소화한 소프트웨어 중심의 자율제조 공장 구현을 목표로 연구를 지속할 계획”이라고 덧붙였다.</p> </section> </div> <p class="" data-translation="true">Copyright © 헤럴드경제. 무단전재 및 재배포 금지.</p>
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