용접공·요리사… 장인의 ‘손맛’까지 AI가 배운다 작성일 10-16 85 목록 <div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div> <strong class="summary_view" data-translation="true">‘암묵지’의 디지털 전환</strong> <div class="article_view" data-translation-body="true" data-tiara-layer="article_body" data-tiara-action-name="본문이미지확대_클릭"> <section dmcf-sid="15Odls2uGg"> <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="53f25d9663cf84b25f4240a846c497481986a28077649c64954ea6dfcd5ab4d1" dmcf-pid="t1IJSOV7Ho" dmcf-ptype="figure"> <p class="link_figure"><img alt="프랑스 유리공예 교육·연구기관 '르 세르파브'의 유리공예 장인이 네덜란드의 손동작 추적 장비 업체 마누스의 센서 장갑을 착용한 채 불꽃으로 유리봉을 가공하고 있다. /마누스" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202610/16/chosun/20261016003517970mmkd.jpg" data-org-width="943" dmcf-mid="XjpCz0jJXj" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img1.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202610/16/chosun/20261016003517970mmkd.jpg" width="658"></p> <figcaption class="txt_caption default_figure"> 프랑스 유리공예 교육·연구기관 '르 세르파브'의 유리공예 장인이 네덜란드의 손동작 추적 장비 업체 마누스의 센서 장갑을 착용한 채 불꽃으로 유리봉을 가공하고 있다. /마누스 </figcaption> </figure> <p contents-hash="528fe54863a60ac214635efcf8026f4175434b9229f462cce801670f1b9f4230" dmcf-pid="FtCivIfz5L" dmcf-ptype="general">수십 년간 익힌 숙련공의 손기술부터 요리사의 칼질, 서예 명인의 붓놀림 등, 도제식으로 전해지던 장인의 노하우를 인공지능(AI)에 학습시키려는 움직임이 확산하고 있다. 오랜 경험으로 체득해 말로 설명하기 어려운 각종 기술과 노하우, 즉 ‘암묵지(暗默知)’의 디지털 전환이다. 숙련 인력의 은퇴와 함께 사라질 수 있는 기술을 보존하고, 장기적으로 로봇이 이를 재현하도록 하려는 시도다.</p> <p contents-hash="d6eb5ff94f1abd0ade5dadc8119f24b7144b8c52ba9dc397543ab8ac65c92954" dmcf-pid="3g45QfhDGn" dmcf-ptype="general">관건은 몸에 밴 기술을 얼마나 정밀하게 기록하느냐이다. 기존엔 카메라로 작업 장면을 찍어 분석하는 방식이 주로 쓰였다. 그러나 조명과 촬영 각도에 제약이 있었다. 사람이 가상현실(VR) 장비로 로봇을 원격 조종해 데이터를 모으는 방식도 있지만, 비용이 많이 든다. 최근엔 센서 장갑으로 작업자의 손가락 움직임과 힘 조절, 작업 순서 등을 기록해 AI 학습 데이터로 활용하려는 시도가 확산하고 있다.</p> <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="a3c98f429ef09db103dbf2e5579a4a71bf1072a4a2126f754c97128688ac8b3a" dmcf-pid="0a81x4lw5i" dmcf-ptype="figure"> <p class="link_figure"><img alt="그래픽=백형선" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202610/16/chosun/20261016003519326uayl.jpg" data-org-width="2000" dmcf-mid="ZuJzodXSYN" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img3.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202610/16/chosun/20261016003519326uayl.jpg" width="658"></p> <figcaption class="txt_caption default_figure"> 그래픽=백형선 </figcaption> </figure> <p contents-hash="80095a096ab515e4ad42c43250db5fdf3db77703261b704395e07cb65a2293f3" dmcf-pid="pN6tM8Sr1J" dmcf-ptype="general"><strong>◇제조·요리·의료까지…장인의 손기술 데이터화</strong></p> <p contents-hash="c80fc272cadb32ee4bbf19283e36f6309d815badc02bfe0dbadafbf30f446258" dmcf-pid="UjPFR6vm1d" dmcf-ptype="general">독일 BMW그룹은 독일 란츠후트 공장에서 네덜란드의 손동작 추적 장비 업체 마누스의 센서 장갑과 모션 캡처 장비 등을 이용해 작업자의 손동작을 기록한다. 부품을 집고 옮기는 동작을 로봇에 학습시키기 위한 데이터다. 프랑스의 유리 공예 교육·연구 기관 ‘세르파브(CERFAV)’도 센서 장갑과 전신 동작 추적 장비로 장인의 작업을 기록해 기술 전승에 활용하고 있다.</p> <p contents-hash="1a6f9f2fc1c29c970724630351ce1bdaa7f3b3982060cd1d1e09ce52c32773bc" dmcf-pid="uAQ3ePTs1e" dmcf-ptype="general">이는 요리와 의료 분야로도 확산하고 있다. 국제 학술지 ‘사이언티픽 데이터’는 최근 성인 20명이 센서 장갑을 끼고 주방 도구 17종을 다루는 동작을 기록한 연구를 실었다. 또 ‘사이언티픽 리포트’에는 의사 등 26명의 수술 훈련 중 근육 신호와 움직임을 측정해 AI로 숙련도를 구분한 연구가 발표됐다. 모두 숙련자의 동작을 데이터화해, 기술 전수와 교육, 더 나아가 작업 자동화 등에 활용하려는 것이다.</p> <p contents-hash="dd3c1d30bd71d91b56c9fa5724d51fca4a3f3601637e93e53dba53b90f1fdd7f" dmcf-pid="7cx0dQyO5R" dmcf-ptype="general"><strong>◇한국도 봉제·용접·서예 등 ‘암묵지’ AI에 전수</strong></p> <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="57c32543bbcdf2f3b7eeb69e643e11626c42850529127be21198a9effef154ee" dmcf-pid="zkMpJxWIGM" dmcf-ptype="figure"> <p class="link_figure"><img alt="국내 피지컬 AI 스타트업 왓츠랩의 개방형 센서 장갑 '에어글러브 아틀라스'를 착용한 시연자가 손가락 움직임을 측정하고 있다. /안별 기자" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202610/16/chosun/20261016003519671jvfs.jpg" data-org-width="4000" dmcf-mid="5WEPmkztXa" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img2.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202610/16/chosun/20261016003519671jvfs.jpg" width="658"></p> <figcaption class="txt_caption default_figure"> 국내 피지컬 AI 스타트업 왓츠랩의 개방형 센서 장갑 '에어글러브 아틀라스'를 착용한 시연자가 손가락 움직임을 측정하고 있다. /안별 기자 </figcaption> </figure> <p contents-hash="0fb086c4188082da20e20fef79732d8cefeeecd7cd25cbad8efbbd6c670c69db" dmcf-pid="qERUiMYCZx" dmcf-ptype="general">국내에서는 산업통상부 등이 올해 480억원 규모의 ‘제조 암묵지 기반 AI 모델 개발 사업’을 추진하고 있다. 금형의 손상 부위에 금속을 덧붙이는 용접 공정에서 숙련자의 작업 노하우를 AI에 학습시켜 자동화하는 연구 등이 진행 중이다.</p> <p contents-hash="dc248485538acc8cc2489f0de34a9e95184bac80b2d7078a5f45d088eeb21501" dmcf-pid="BDeunRGhYQ" dmcf-ptype="general">봉제 분야에서도 평균 연령이 60대 중·후반인 명장들의 기술 단절에 대비해 정교한 손기술과 품질 판단 기준을 학습하는 AI 모델을 개발 중이다. 문화체육관광부와 한국콘텐츠진흥원은 서예·회화·기악 명인의 손동작과 압력, 속도 등을 데이터화해 전통 예술의 기법을 보존하는 연구를 지원하고 있다.</p> <p contents-hash="d51f88f06cb2cd2bc8be30b18e34f6da9266f848550deebff94e9d4c48d52701" dmcf-pid="bwd7LeHl1P" dmcf-ptype="general"><strong>◇손을 넘어 몸 쓰는 노하우도 데이터화</strong></p> <p contents-hash="3c1506829e9282fe326135d06afd1aac33eb705bf49a177e316c05d486257e7b" dmcf-pid="KZsehm9Ut6" dmcf-ptype="general">데이터 수집 기술도 진화하고 있다. 피지컬 AI 스타트업 ‘왓츠랩’은 착용이 편리한 개방형 센서 장갑을 개발해 제조 현장의 데이터를 모으고 있다. 이를 분석해보니 30년 차 숙련공은 큰 공구를 과감하게 사용해 작업을 빠르게 끝낸 반면 초보자는 작은 공구를 사용하며 여러 차례 머뭇거리는 경향을 보였다. 손목의 각도와 움직임 범위, 작업 속도에서도 큰 차이가 났다.</p> <p contents-hash="6ef02b2e8964defd0d380710f8c781d69d408a663ac77fcf728b9f0eb6ae1b48" dmcf-pid="95Odls2u58" dmcf-ptype="general">데이터 수집 대상은 몸 전체로 넓어지고 있다. 숙련자의 어깨와 팔, 다리 등에 센서를 부착해 전신의 움직임을 기록하고, 시선 추적 기능을 갖춘 스마트글라스(안경)와 결합해 숙련자가 어디를 살피는지 분석하는 방식이다. 오랜 경험으로 터득한 ‘눈대중’과 그 판단 과정까지 분석하려는 것이다.</p> <p contents-hash="56fe38d968c19772255d5dccddc9aaf52687842270b0aba62ff2e6b4a1569c91" dmcf-pid="21IJSOV7X4" dmcf-ptype="general">AI 스타트업 스위트케이는 스마트글라스로 작업자의 눈높이에서 촬영한 영상을 모은다. AI는 작업자에게 특정 설비를 다시 살펴본 이유 등을 질문해 판단 근거도 기록한다. 수십 년간 쌓은 경험으로 터득한 ‘감(感)’까지 AI 학습용 데이터로 바꾸려는 것이다. 로봇 업계 관계자는 “언제 어떤 도구를 선택하고 어떤 각도로 얼마나 빠르게 움직이는지 등 숙련자의 ‘몸에 밴 습관’까지 기록할 수 있다”고 했다.</p> </section> </div> <p class="" data-translation="true">Copyright © 조선일보. 무단전재 및 재배포 금지.</p> 관련자료 이전 “해킹 이상 징후, 1분 내 탐지해야 피해 최소화” 10-16 다음 AI가 연 ‘大연구 시대’… 재해·질병 극복에 도전 10-16 댓글 0 등록된 댓글이 없습니다. 로그인한 회원만 댓글 등록이 가능합니다.
