“로봇만으론 부족하다”…피지컬 AI, ‘공정·데이터·제도’ 통합이 관건 작성일 04-08 25 목록 <div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div> <strong class="summary_view" data-translation="true">한국미래기술교육연구원 세미나<br>로봇, 제조·물류 현장 도입 본격화<br>“기술 넘어 산업 시스템 접근 필요”</strong> <div class="article_view" data-translation-body="true" data-tiara-layer="article_body" data-tiara-action-name="본문이미지확대_클릭"> <section dmcf-sid="88rRwi1yDT"> <p contents-hash="600b2fc76170c88029de52789cb876226cb643d9bf6abb3be151136c3b1c11c3" dmcf-pid="66merntWrv" dmcf-ptype="general"> [이데일리 신영빈 기자] 제조·물류 현장을 중심으로 인공지능(AI)과 로봇을 결합한 ‘피지컬 AI’ 도입이 본격화되는 가운데, 기술뿐 아니라 데이터·소프트웨어·제도까지 아우르는 종합 대응이 필요하다는 지적이 나왔다.</p> <p contents-hash="4aada93b81bf2b3359b262653a5c2931a940b997d00e3849246ebbaabf53f9a9" dmcf-pid="PoYcWwKpIS" dmcf-ptype="general">한국미래기술교육연구원은 8일 서울 코엑스에서 ‘피지컬 AI 제조 현장 도입’을 주제로 세미나를 열고 제조·물류 공정에서의 적용 전략과 기술 과제를 공유했다.</p> <p contents-hash="c3797fad496560b7487dbd00e0ea2e3e2b0c2ca81b672ab265909cfa863f02f4" dmcf-pid="QgGkYr9UDl" dmcf-ptype="general">남경태 한국생산기술연구원 지역산업혁신 제조로봇부문장은 피지컬 AI를 단순한 로봇 도입이 아닌 ‘공정 통합 문제’로 정의했다. 그는 “로봇을 넣는 것보다 중요한 것은 공정과 장비, 데이터를 어떻게 통합하느냐”라며 “공정 분석부터 설계, 적용, 교육, 안전, 성능 검증까지 전 주기를 고려한 접근이 필요하다”고 강조했다.</p> <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="a19760bbb319ebcba1fd2542e9127c415e04648d57ba1e5bf3f58072d4505df6" dmcf-pid="xaHEGm2ush" dmcf-ptype="figure"> <p class="link_figure"><img alt="남경태 한국생산기술연구원 지역산업혁신 제조로봇부문장이 8일 서울 삼성동 코엑스에서 열린 한국미래기술교육연구원 세미나에서 발표하고 있다. (사진=신영빈 기자)" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202604/08/Edaily/20260408155302317ddlt.jpg" data-org-width="670" dmcf-mid="4rnbiVhDmy" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img3.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202604/08/Edaily/20260408155302317ddlt.jpg" width="658"></p> <figcaption class="txt_caption default_figure"> 남경태 한국생산기술연구원 지역산업혁신 제조로봇부문장이 8일 서울 삼성동 코엑스에서 열린 한국미래기술교육연구원 세미나에서 발표하고 있다. (사진=신영빈 기자) </figcaption> </figure> <div contents-hash="6981343e73df5f1a73ed3476d9f436de2eb800b4b1b75756c0e64d8e482cccf3" dmcf-pid="y3dzeKOcOC" dmcf-ptype="general"> 실제 주조 공정 자동화 사례에서는 절단과 연마 작업에 산업용 로봇을 적용해 생산성과 품질을 동시에 개선한 사례가 소개됐다. 남 부문장은 “기존 자동화가 어려웠던 비정형 작업 영역까지 로봇 적용이 확대되고 있다”며 “향후에는 공정 간 연동과 물류 자동화를 포함한 ‘다크팩토리’로 진화할 것”이라고 말했다. </div> <p contents-hash="0a77a6bcca5cfb306036edc4e857cc86bdbd43c943b4330ae3379731825a0ed9" dmcf-pid="W0Jqd9IkrI" dmcf-ptype="general">휴머노이드 로봇 분야는 아직 초기 단계지만 실증을 중심으로 빠르게 확대되고 있다. 류요엘 한국로봇산업진흥원 휴머노이드로봇센터 책임은 “현재 휴머노이드는 기술적 가능성은 확인됐지만 산업 적용은 시작 단계”라며 “데이터 확보와 안전성 검증이 상용화의 핵심 과제”라고 밝혔다.</p> <p contents-hash="9714f83c81793179270c47069e48a681349fd3b54c0a79926fd288ee9e53f5d4" dmcf-pid="YpiBJ2CEwO" dmcf-ptype="general">정부는 지난해 약 14억원 규모 실증 사업을 통해 물류, 제조, 의료 등 다양한 분야에서 휴머노이드 적용 가능성을 시험했다. 일부 환경에서는 약 90% 수준의 작업 성공률을 보였지만 실제 산업 현장에서 요구되는 안정성과 신뢰성에는 아직 미치지 못하는 수준이다.</p> <p contents-hash="4895975f368f7be8a686743402e62c6fa893c16859e0efb24c1b74e96d91b125" dmcf-pid="GUnbiVhDEs" dmcf-ptype="general">특히 데이터 확보 경쟁이 핵심 변수로 지목됐다. 류 책임은 “단순히 데이터를 많이 모으는 것이 아니라 어떤 데이터를 어떻게 수집·정제·활용하느냐가 성능을 좌우한다”며 “글로벌 기업들은 대규모 데이터 수집 체계를 구축하고 있는 반면 국내는 아직 초기 단계”라고 설명했다.</p> <p contents-hash="9ef1f2746d523a6933e93cc25737bb8d1b3db3b17c1fb491f9a8bf6596207759" dmcf-pid="HuLKnflwIm" dmcf-ptype="general">피지컬 AI 산업 적용을 위해서는 소프트웨어와 운영 체계의 중요성도 강조됐다. 김창현 한국기계연구원 인공지능기계연구실 책임은 “피지컬 AI는 기술만으로 구현되는 것이 아니라 데이터, 플랫폼, 인증, 보험 등 제도까지 결합된 산업 시스템”이라며 “전체 스택을 통합하는 관점이 필요하다”고 말했다.</p> <p contents-hash="8f14eecc812a491bb8fdce8492a1553e22eba3dd193de24d1a9f840084de739a" dmcf-pid="X7o9L4SrIr" dmcf-ptype="general">그는 특히 ▲데이터 주권 ▲저전력 엣지 AI ▲개방형 소프트웨어 플랫폼 ▲신뢰성·안전·보안 체계 등 4대 핵심 기술을 제시했다. 제조 현장에서는 실시간 대응과 안정성이 요구되는 만큼, 클라우드와 엣지를 결합한 하이브리드 구조가 필수적이라는 설명이다.</p> <p contents-hash="824014628b144f21313f94b01fe7b621356f1b7ec15c3eb1c02675013b0baea8" dmcf-pid="Zzg2o8vmww" dmcf-ptype="general">또 글로벌 시장에서는 엔비디아를 중심으로 한 수직 통합형 생태계가 빠르게 구축되고 있지만, 한국은 개방형 표준 기반 생태계를 구축하는 전략이 적합하다고 제안했다.</p> <p contents-hash="cc47243b4156dc975867cf20ce842c3f92614731a14fb73ac945e701d6828fbd" dmcf-pid="5qaVg6TsOD" dmcf-ptype="general">세 발표자는 공통적으로 피지컬 AI가 제조·물류 분야를 중심으로 먼저 확산될 것으로 전망했다. 다만 기술 성숙도와 함께 데이터 축적, 표준화, 안전 인증 등 제도적 기반이 동시에 마련돼야 본격적인 산업화가 가능하다는 데 의견을 같이했다.</p> <p contents-hash="8f1e43d15c9772148bf0ec0c16f7ea15796e99ebe4cdc15ab4d947a9b4864f1e" dmcf-pid="1BNfaPyOOE" dmcf-ptype="general">업계에서는 피지컬 AI가 반복 작업 중심의 자동화를 넘어 비정형 작업까지 대응하는 지능형 공정으로 확장되는 전환점에 들어섰다는 분석이 나온다.</p> <p contents-hash="964e7feadc1f7e2d5492a742d14396e200237d58ceba0768da0d2cda04f293f4" dmcf-pid="tbj4NQWIDk" dmcf-ptype="general">신영빈 (burger@edaily.co.kr) </p> </section> </div> <p class="" data-translation="true">Copyright © 이데일리. 무단전재 및 재배포 금지.</p> 관련자료 이전 “AI 에이전트 ‘집단지성’ 시대 이끈다”... 시스코 커넥트 2026 코리아 04-08 다음 전기차 100만대 시대 변곡점… 채비 “공간·가격으로 전기차 충전 승부보겠다” 04-08 댓글 0 등록된 댓글이 없습니다. 로그인한 회원만 댓글 등록이 가능합니다.
