"사람 구하기 힘든 지방 공장, 피지컬AI 없인 생존 장담 못해" 작성일 01-28 16 목록 <div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div> <strong class="summary_view" data-translation="true">[특별인터뷰③] 장영재 KAIST 제조피지컬AI연구소장<br>휴머노이드 논란 속 ‘일자리 대체론’에 현장 반론<br>피지컬AI 기반 무인화·자동화, 선택 아닌 생존 전략</strong> <div class="article_view" data-translation-body="true" data-tiara-layer="article_body" data-tiara-action-name="본문이미지확대_클릭"> <section dmcf-sid="1YCEW3WIwP"> <p contents-hash="6f8172f8318359d617c627b1064a1dadd8f572b5f198293f20a40a962e1028a3" dmcf-pid="tGhDY0YCD6" dmcf-ptype="general"> [이데일리 강민구 기자] “지방 공장의 가장 큰 문제는 사람이 없다는 점입니다. 제조피지컬AI로 혁신을 이루지 못하면 생존을 장담하기 어렵습니다.”</p> <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="78dfa2e0987c3120077909bf13a9e85cd0e3690eea43777d69ff9269c091d71a" dmcf-pid="FHlwGpGhI8" dmcf-ptype="figure"> <p class="link_figure"><img alt="장영재 한국과학기술원(KAIST) 제조피지컬AI연구소장.(사진=KAIST)" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202601/28/Edaily/20260128191849478erjy.jpg" data-org-width="670" dmcf-mid="ZosAv1vmrx" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img3.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202601/28/Edaily/20260128191849478erjy.jpg" width="658"></p> <figcaption class="txt_caption default_figure"> 장영재 한국과학기술원(KAIST) 제조피지컬AI연구소장.(사진=KAIST) </figcaption> </figure> <div contents-hash="b177feae76f52969617343d6655d3ce4e7e37697a699d575b67b7ed73d0411d9" dmcf-pid="3XSrHUHls4" dmcf-ptype="general"> 장영재 한국과학기술원 제조피지컬AI연구소장은 지난 23일 KAIST 본원에서 진행된 인터뷰에서 이같이 말했다. 최근 CES 2026에서 현대차그룹이 보스턴다이나믹스의 휴머노이드 로봇 ‘아틀라스’를 공개한 이후, 노조를 중심으로 일자리 축소 우려가 제기된 데 대한 기술자로서의 반론이다. </div> <p contents-hash="43cd73a589ba71b88bc2eef862cdf5d05d8917133181f18a0eb82c64ee38ee33" dmcf-pid="0ZvmXuXSmf" dmcf-ptype="general">장 소장은 ‘로봇이 일자리를 빼앗는다’는 논의가 제조 현장의 구조적 현실을 충분히 반영하지 못하고 있다고 지적했다. </p> <p contents-hash="5642c9cd8d9b3ec9c08209d5639ed2e05b36ab30c43ff9696166abf62dd40c28" dmcf-pid="p5TsZ7ZvIV" dmcf-ptype="general">그는 “지방 중소 공장에 가보면 지금은 사람을 못 구해 공장을 제대로 돌리지 못하는 곳이 많다”며 “인구 감소와 플랫폼 노동 확산으로 젊은 층이 지방 제조업을 기피하면서, 자동화와 무인화는 더 이상 선택이 아니라 생존의 문제가 됐다”고 말했다.</p> <p contents-hash="1e50c957318e0f8d7ebf983d0ae9cbe1a61fa63376a3bee6dd85924f07ea7030" dmcf-pid="U1yO5z5Tr2" dmcf-ptype="general">즉, 로봇 도입이 일자리를 대체하기보다는 이미 발생한 인력 공백을 메우는 역할에 가깝다는 설명이다. 외국인 노동자 수급마저 불안정해진 상황에서, 지방 제조업은 사람 중심의 기존 생산 방식으로는 지속 가능성이 떨어진다는 판단이다.</p> <p contents-hash="37a09b071b3590c9aca0ac1ad9c12622ae3f9234648d1590600b3ac25aeb8665" dmcf-pid="umjJrTrNO9" dmcf-ptype="general">휴머노이드 로봇 기술의 상용화에 대해서는 신중한 시각을 유지했다. 장 소장은 “로봇 기술이 발전하면서 공장 투입 가능성은 점차 커지고 있지만, 로봇은 공장 설비의 일부이기 때문에 생산 체계 전반이 함께 바뀌어야 한다”며 “기술 시연과 실제 산업 현장 적용 사이에는 여전히 시간이 필요하다”고 분석했다.</p> <p contents-hash="a2ba940a674d0e599ef672f5eeab5c4c0900bc6a29b80ee9ce2e3061aff94c01" dmcf-pid="7sAimymjmK" dmcf-ptype="general">그는 로봇과 AI가 인구 감소와 지방 소멸 시대의 대안이 될 수 있다고 강조했다. 수도권 대기업과 달리 지방 중소 제조업은 이미 ‘일할 사람이 없는 위기’를 겪고 있으며, 자동화 없이는 생산 라인 유지 자체가 어렵다는 것이다.</p> <p contents-hash="9dcf705a15336338fda5c34b4003c9a931bac558bef71d10c86ff9b21fdfb7d8" dmcf-pid="zOcnsWsADb" dmcf-ptype="general">KAIST는 이러한 문제의식 아래 기존 스마트팩토리의 한계를 보완하는 피지컬AI 기반 제조 혁신을 추진해왔다. 장 소장은 “기존 자동화는 비용 부담이 크고, 현장 변화에 실시간으로 대응하기 어렵다는 한계가 있었다”며 “피지컬AI는 서로 다른 로봇과 설비를 통합 제어해 공장 전체의 적응력을 높이는 접근”이라고 설명했다.</p> <p contents-hash="73759dfe70c9bf646b44a88b6a7c2975f5939f55a0a64e278f990846c2f1308a" dmcf-pid="qIkLOYOcEB" dmcf-ptype="general">KAIST 연구진은 실제 공장 상황과 로봇 운용 데이터를 실시간으로 가상 환경에 반영해 최적의 운영 해법을 도출하는 시스템을 개발했고, 이를 두원중공업과 SK온 공장에 적용했다. 강화학습 기반으로 1000대 이상의 로봇을 동시에 제어하며 혼잡 문제를 해결했고, 피지컬AI 기반 디지털 환경을 구축해 한 달이 걸리던 전문가 작업을 반나절 만에 수행할 수 있도록 했다.</p> <p contents-hash="9930b9ba28a94a532a71c039eb818f79aa2d0528d69b0c945507410b98f6e08c" dmcf-pid="BCEoIGIkrq" dmcf-ptype="general">장 소장은 기존 스마트팩토리 확산이 더뎠던 이유로 비용 장벽을 꼽았다. 그는 “독일 지멘스의 공장 설계·운영 소프트웨어는 연간 라이선스 비용만 2억원에 달해 국내 중소 제조업체들이 접근하기 어려웠다”고 말했다.</p> <p contents-hash="d2f7ad822a1ab9e663527a5ed06490c1b3e985b6b09be735dc4f436d69039161" dmcf-pid="bhDgCHCEwz" dmcf-ptype="general">이어 “국산 제조 OS를 기반으로 과거에는 박사급 인력이 여러 명 투입돼 한 달씩 걸리던 공장 설계를, 이제는 AI가 하루 안에 끝내는 단계까지 왔다”며 “피지컬AI를 통해 제조 자동화의 문턱을 낮추고, 한국 제조업의 지속 가능한 생존 전략을 만들어가겠다”고 강조했다.</p> <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="c92f0be308914728e37ddc2951b0d241eb7eace35d1f4efa17604e19c00c52e5" dmcf-pid="KlwahXhDE7" dmcf-ptype="figure"> <p class="link_figure"><img alt="[이데일리 이미나 기자]" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202601/28/Edaily/20260128191850717xruc.jpg" data-org-width="670" dmcf-mid="5XDgCHCErQ" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img3.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202601/28/Edaily/20260128191850717xruc.jpg" width="658"></p> <figcaption class="txt_caption default_figure"> [이데일리 이미나 기자] </figcaption> </figure> <p contents-hash="b9d943012fe750e006fdf6b06092cfa4aec065b8e81baf49f6b19379f53648ed" dmcf-pid="9SrNlZlwsu" dmcf-ptype="general">강민구 (science1@edaily.co.kr) </p> </section> </div> <p class="" data-translation="true">Copyright © 이데일리. 무단전재 및 재배포 금지.</p> 관련자료 이전 "챗GPT와 다른 피지컬AI…제조업 강국 한국엔 절호의 기회죠" 01-28 다음 기다려, 밀라노! 태극전사 '톱10' 향해 출격 01-28 댓글 0 등록된 댓글이 없습니다. 로그인한 회원만 댓글 등록이 가능합니다.
