[최재식 카이스트 교수, 인이지 대표]
“공정 스스로 판단ㆍ제어, AI에이전트가 핵심 기술”

[성민수 아이브 대표]
“AI 비전, 로봇 기술로 자동화…로봇이 사람보다 신속ㆍ정확”

지난 4일 <대한경제>가 주최한 ‘컨테이블 20925 프렌즈 나잇’ 행사에서 AI, 로봇, 양자컴퓨팅, 검색 데이터 등 테크 분야의 핫이슈를 놓고 30여명의 전문가들이 열띤 토론을 벌였다. / 안윤수 기자 ays77@

[대한경제=이계풍 기자] “산업용 인공지능(AI)의 핵심은 경량ㆍ효율화입니다.”

최재식 카이스트 교수 겸 인이지 대표는 지난 4일 〈대한경제〉가 주최한 ‘컨테이블 2025 프렌즈 나잇’에서 “과거에는 한 대당 수천만원에 달하는 고가의 그래픽처리장치(GPU)가 필요해 AI의 제조 현장 도입이 어려웠지만, 최근 2년 사이 추론 비용이 100분의 1 수준으로 낮아지고 학습도 10억원대에서 1200만원 정도로 가능해지며 적용 환경이 크게 개선됐다”며 이같이 말했다. 실제 제조 현장에서 AI가 작동할 수 있도록 가볍고 빠르게 만들어야 한다는 의미다.

다만 최 교수는 “도입 환경이 갖춰졌다고 해서 성과가 보장되는 것은 아니다”며 공장별로 다른 특성을 반영한 ‘버티컬 AI’가 반드시 필요하다고 강조했다. 범용 AI는 각 공장마다 다른 공정 조건을 세밀하게 맞추기 어렵기 때문에, 품질과 생산성을 실제로 개선하려면 산업 특성을 반영한 맞춤형 AI가 필요하다는 설명이다.

최 교수는 이를 구현할 핵심 기술로 공정을 스스로 판단·제어하는 ‘AI 에이전트’를 제시했다. 그는 “데이터를 분석해 설비를 직접 제어하고, 품질 편차를 자동 보정하는 AI가 필요하다”며 “열처리·정밀화학 등 물성 관리가 중요한 공정에서 수율을 높이는 것이 제조 경쟁력을 좌우한다”고 설명했다.

실제 성과도 확인되고 있다. 일례로 시멘트 소성 공정에서 AI 에이전트(AI 예측·제어 솔루션)를 도입한 결과 유연탄 사용량이 5% 줄었고, 연료 대체율은 49% 증가했으며, 예열실 1단 온도 편차는 35% 감소했고, 생산성은 3% 향상됐다. AI가 순환 연료 사용 비율을 스스로 조정해 안정적인 열 제어를 실현했기에 가능했던 결과다.

제조 현장에서 완전한 AI 전환(AX)을 이루기 위해서는 공정을 지능화하는 소프트웨어적 접근뿐 아니라, 이를 실제로 실행할 수 있는 하드웨어 기술의 발전도 중요하다.

성민수 아이브(AiV) 대표는 “사람이 하루 2000~3000개씩 조립하는데 로봇이 100개밖에 못 하면 의미가 없다”며 “소프트웨어로 공정을 지능화했다면, 이를 실제로 실행할 수 있는 하드웨어 기술이 뒷받침돼야 한다”고 강조했다.

그는 카메라 기반 AI 비전과 고정밀 로봇 제어 기술을 결합해 사람 손이 필요했던 미세 조립 공정을 자동화하는 ‘피지컬 AI’가 향후 제조업의 경쟁력을 좌우할 것이라고 설명했다.

아이브는 △AI 비전 기반 외관 검사 △3D 계측 △정밀 로봇 제어 △산업용 AI 운영 자동화(MLOps)를 하나의 플랫폼으로 통합한 점에서 차별화됐다는 평가다. ‘보고(비전)→판단(AI)→조립·제어(로봇)’로 이어지는 제조 핵심 기능을 단일 시스템으로 구현해, 고속·고정밀 작업이 가능하다.

성 대표는 “로봇이 사람보다 빠르고 정확하게 일하는 단계로 진입했다”며 “피지컬 AI가 제조 기반을 실질적으로 바꿔놓고 있다”고 말했다.

이계풍 기자 kplee@

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