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[IT뉴스]3대 메가 승부처는 ‘피지컬AI’…“5년 내 세계 1강 도전”

온카뱅크관리자

2026-09-16 15:37:25

<div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div> 이도규 과기정통부 실장 “산·학·연 역량 결집 계기” 
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 [디지털데일리 오병훈기자] 정부가 인공지능(AI) 3대 메가프로젝트 가운데 중 하나인 ‘피지컬AI’ 사업을 전북과 경남 제조현장에서 본격 가동한다. 향후 5년간 두 지역에 약 1조4000억원을 투입해 AI가 공장을 설계·운영하고, 사람과 로봇이 협업하는 제조현장을 실제로 구현한다는 구상이다.
 이도규 과학기술정보통신부 정보통신정책실장은 16일 서울 노보텔 앰배서더에서 열린 ‘전북·경남 피지컬AI 연구개발사업 착수보고회’에서 피지컬AI를 향후 국내 AI 경쟁력을 좌우할 핵심 분야로 꼽았다.
 이 실장은 “피지컬AI는 넥스트 프론티어 모델이라고도 하는데 상당히 우리나라의 미래를 짊어질 핵심 분야”라며 “5년 안에 산·학·연 모든 역량을 결집해 결과물을 만들어내고, 그 결과물은 반드시 피지컬AI 전 세계 1강으로 이어져야 한다”고 강조했다.
 ◆전북은 ‘공장 전체’, 경남은 ‘정밀 행동’…지역별 역할 나눴다
 과기정통부는 이날 전북과 경남 제조현장을 중심으로 추진되는 피지컬AI 연구개발사업 2026~2030년 5개년 로드맵을 공개했다. 제조데이터부터 AI 모델, 디지털트윈, 로봇·설비 제어, 현장 실증까지 하나의 연구개발 체계로 연결한다는 것이 핵심이다.
 전북과 경남 역할은 다르다. 전북이 서로 다른 로봇과 설비, 공장 전체를 통합적으로 제어하는 ‘협업지능’에 초점을 맞춘다면 경남은 AI가 실제 제조작업을 수행하기 위한 행동모델과 정밀제어 기술 확보에 집중한다.
 전북에서는 올해부터 2030년까지 5년간 총 7368억원 규모의 ‘협업지능 피지컬AI 기반 SW 플랫폼 연구개발 및 생태계 조성’ 사업이 추진된다.
 핵심은 제조·물류 현장에 존재하는 서로 다른 로봇과 설비를 하나의 시스템처럼 연결하는 피지컬AI 소프트웨어 플랫폼이다. 단순히 개별 로봇을 자동화하는 수준을 넘어 공장 전체를 통합 제어하는 ‘공장 오케스트레이션’ 구현이 목표다.
 이를 위해 공장 레이아웃과 물류로봇 동선을 자동 설계하고, 3차원(3D) 디지털트윈을 활용해 실제 공장에 적용하기 전 가상환경에서 제조공정을 검증한다. 비전언어모델(VLM)을 활용한 상황인지와 강화학습 기반 통합제어 기술도 테스트베드와 실제 제조현장에서 실증한다.
 과기정통부는 지난해 개념검증(PoC)을 통해 확인한 현장 적용 가능성을 토대로 AI가 공장을 설계·구축·운영하는 범용 ‘다크팩토리’ 모델까지 확보한다는 계획이다. 이후 산업별 앵커기업과 표준·상호운용성을 확보해 해외시장에 적용할 수 있는 ‘K-제조공장’ 모델로 발전시키겠다는 구상이다.
 행사에 참석한 박윤규 정보통신산업진흥원장(NIPA)은 “우리가 하고자 하는 피지컬AI의 핵심은 현실의 물리 법칙을 학습하는 것”이라며 “대한민국 제조현장의 정밀한 제조데이터는 피지컬AI 데이터 플라이휠을 완성할 전 세계에서 유일무이한 자산”이라고 강조했다.
 ◆경남 6763억원 투입…‘LAM’으로 로봇이 직접 행동한다
 경남에서는 ‘인간-AI 협업형 LAM 개발·글로벌 실증’ 사업이 추진된다. 올해부터 2030년까지 6763억원이 투입된다.
 경남에는 방산·조선·기계 등 제조업 기반과 210개 산업단지가 밀집해 있다는 점을 활용한다. 제조현장에서 생성되는 고품질 데이터를 확보하고 이를 AI 모델 학습과 실제 공정 제어까지 연결하는 것이 목표다.
 핵심 기술은 LAM(Large Action Model·대형행동모델)이다. 기존 생성형AI가 텍스트나 이미지 등 결과물을 생성하는 데 초점을 맞췄다면 LAM은 작업자와 로봇의 행동, 물리법칙, 공간정보 등을 함께 학습해 AI가 실제 현실세계에서 행동하도록 하는 모델이다.
 경남 사업에서는 디지털트윈과 데이터 파이프라인, 시뮬레이션, 신경망처리장치(NPU) 기반 인프라까지 연계한다. AI 모델을 학습한 뒤 제조현장에 배포하고, 현장에서 발생한 결과를 다시 학습에 반영하는 순환체계도 구축한다.
 내년까지 대표 제조공정 데이터와 핵심 데이터 파이프라인, 양방향 디지털트윈, 플랫폼 최소기능제품(MVP) 및 검증체계를 확보하는 것이 1차 목표다.
 2030년에는 13개 이상 제조공정을 대상으로 현장 디지털트윈과 가상 제조공장(FAB)을 구축하고, AI가 공정 결과를 다시 인식해 스스로 제어하는 ‘폐루프 자동화율’ 90% 이상을 달성한다는 계획이다. 현장에서 새롭게 발생한 데이터를 AI 모델에 다시 반영하는 시간도 24시간 이내로 줄이는 것을 목표로 잡았다.
 이번 사업에는 국내 대학·연구기관·기업 등 150여개 기관에서 연구진 약 3500명이 참여한다. 참여기업 가운데 중소·중견기업은 107개사로 전체 기업의 약 68%를 차지한다.
 정부가 연구개발 자체에 그치지 않고 실제 제조기업까지 대규모로 참여시키는 것도 피지컬AI 사업의 특징이다. 연구실에서 개발한 기술을 현장에 적용하고, 다시 제조현장에서 발생한 데이터를 확보해 AI 모델과 운영체계를 고도화하는 구조를 만들겠다는 것이다.
 이 실장은 본사업 착수까지 예산 확보와 적정성 검토 등 여러 절차를 거쳐야 했다고 설명했다. 동시에 지난해 진행된 선행 실증을 통해 피지컬AI가 제조현장에서 실제 효과를 낼 수 있다는 점도 확인했다고 평가했다.
 이 실장은 “지난해 개념검증(PoC) 사업을 시작으로 피지컬AI 중요성을 알 수 있었고 실제로 현장에서 효능감이 있다는 것을 증명할 수 있는 계기가 됐다”며 “오랜 기간 어려운 과정을 거쳐 본사업이 출범하게 돼 굉장히 뜻깊다”고 말했다.
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