공장에도 ‘AI 운전사’…인이지, 제조 AI로 해외 문 두드린다 작성일 11-03 15 목록 <div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div> <strong class="summary_view" data-translation="true">최재식 인이지 대표·KAIST 교수 인터뷰<br>자율운전 6만 시간…KG스틸 연료비 4억 절감<br>열 공정 특화 모델로 새 현장 적용 추진<br>일본 철강 고객·설비업체 협력 확대</strong> <div class="article_view" data-translation-body="true" data-tiara-layer="article_body" data-tiara-action-name="본문이미지확대_클릭"> <section dmcf-sid="qzZc2jqFmx"> <p contents-hash="a2069cec0fc40ae27237455eb0ff6e6cad95dd222b38a38c268a6bd09b00838d" dmcf-pid="Bq5kVAB3DQ" dmcf-ptype="general"> [이데일리 신영빈 기자] “국내의 까다로운 고객사에서 검증받은 제조업 피지컬 AI 소프트웨어는 글로벌 시장에서도 경쟁력이 있다고 생각합니다.”</p> <p contents-hash="55c94e4e76933d8905f4d9d82f97c34a14715862d9e16ea948bdfd6e43a00fa7" dmcf-pid="bB1Efcb0mP" dmcf-ptype="general">최재식 인이지 대표 겸 KAIST 김재철AI대학원 석좌교수는 제조 현장에서 축적한 인공지능(AI) 운전 경험을 해외 사업으로 연결하겠다는 구상을 밝혔다.</p> <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="681a3c17bf2b142d6d6df29971e1e0dcc803368893df4b6b98d26fc2b5e9d9ad" dmcf-pid="KbtD4kKpI6" dmcf-ptype="figure"> <p class="link_figure"><img alt="최재식 인이지 대표 겸 KAIST 김재철AI대학원 석좌교수 (사진=신영빈 기자)" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202611/03/Edaily/20261103141721217gyuf.jpg" data-org-width="960" dmcf-mid="z5lJpe1yIM" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img3.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202611/03/Edaily/20261103141721217gyuf.jpg" width="658"></p> <figcaption class="txt_caption default_figure"> 최재식 인이지 대표 겸 KAIST 김재철AI대학원 석좌교수 (사진=신영빈 기자) </figcaption> </figure> <div contents-hash="5f5f24f9c6aaa9e426c133104110a4c038a65477df9eba3665fa04448df640b9" dmcf-pid="9KFw8E9UI8" dmcf-ptype="general"> 철강·시멘트·석유화학·이차전지 분야에 고객사를 확보하고 있으며 반도체 공급망 기업에서도 고객이 늘고 있다는 설명이다. 다양한 공장에 적용할 수 있는 열 공정 특화 AI 모델 개발에도 나섰다. </div> <p contents-hash="323a826e184121b85b34da56f0460e7c88dd65cd67eb26410407159355e35ab8" dmcf-pid="2sabSqOcm4" dmcf-ptype="general">최 대표는 AI로 제조 공정 정밀도를 높여 제품 품질을 끌어올리는 데 주력하고 있다고 설명했다. 숙련인력 퇴직으로 운전 노하우를 이어가야 하는 공장과 고부가 제품의 생산성을 높이려는 기업에서 수요가 생기고 있다는 것이다.</p> <p contents-hash="3a59e0d88393ae06a667770445a46ecfc8e116eb57a0e92b76be29f007514bfa" dmcf-pid="VONKvBIkmf" dmcf-ptype="general">그는 “제조를 정밀하게 해야 하는데 인력은 계속 줄어들고 있어 AI로 자동화하는 일을 많이 하고 있다”며 “자동화로 품질을 고도화하고 제조 경쟁력을 높이는 것”이라고 말했다.</p> <p contents-hash="8168855d1c38025599ec960def4d40e7959274c9be6f1eb16ddc166a9d50f5b4" dmcf-pid="fIj9TbCEmV" dmcf-ptype="general">2019년 설립된 인이지는 공장 설비의 운전 데이터를 학습해 공정 상태를 예측하고 적절한 운전 조건을 제시하는 산업 AI 기업이다. 핵심 제품인 ‘인피니트 옵티멀 시리즈’는 설명가능 인공지능(XAI)을 기반으로 공정의 예측·제어를 지원한다.</p> <p contents-hash="0a0896d9dafc7557704fa462b473cca09ce3e3675a68066d10ca60a8b679caea" dmcf-pid="4CA2yKhDw2" dmcf-ptype="general">최 대표는 일정 규모 이상의 제조기업에는 센서와 제어 시스템을 통해 운전 데이터가 쌓여 있는 경우가 많다고 설명했다. 이 데이터를 모아 분석하고 AI 운전 기능을 연결하면 기존 설비에서도 개선 여지를 찾을 수 있다는 것이다.</p> <p contents-hash="71de7d2c929b905ac583c27bcffbec03ef6f175ec307ec1d82664bcbc493d24d" dmcf-pid="8hcVW9lwm9" dmcf-ptype="general">그는 이를 자동차에 비유했다. 차량 상태와 연료량 등을 센서로 파악하는 자동차에 자율주행 기능을 더하듯 디지털화된 공장 설비에 AI 운전 기술을 적용한다는 설명이다. 설비를 잘 만드는 역량과 AI로 운전 조건을 조정하는 역량은 각각 전문성이 필요한 분야라고도 짚었다.</p> <p contents-hash="f0d15da583a5dbbfa2a04750270fc4a101686e5f485e8e9bfb6993b92029f831" dmcf-pid="6lkfY2SrOK" dmcf-ptype="general">설명가능 AI는 현장에서 기술을 믿을 수 있도록 돕는 역할을 한다. AI가 왜 특정한 판단을 내렸는지 파악할 수 있어야 문제 원인을 찾고 수정할 수 있다. 최 대표는 “왜 이런 결정이 나왔는지 설명해야 수정도 가능하다”며 “훨씬 신뢰하면서 안전하게 쓸 수 있다”고 말했다.</p> <p contents-hash="6546ced08ca9fa735a165bde944032e3aef01cc5a161605229129c38c79f073e" dmcf-pid="PSE4GVvmDb" dmcf-ptype="general">인이지가 쌓은 AI 자율운전 실적은 누적 6만 시간 이상, 처리량은 1167만톤이다. 여러 해에 걸쳐 공정에 적용하며 축적한 수치다. 최 대표는 대표적인 도입 효과로 에너지 절감을 꼽았다. 제품에 필요한 품질을 맞추면서 불필요한 가열과 연료 사용을 줄이는 방식이다.</p> <p contents-hash="b0372a814a751936ed1be7ae3a94d37e2a277701b0613e1147116affcbded232" dmcf-pid="QvD8HfTsEB" dmcf-ptype="general">KG스틸은 인이지의 기술을 적용한 대표적인 고객사다. 두 회사는 2023년 당진공장 3CGL 소둔로의 AI 예측제어 기술 개발에 착수했다. 소둔로는 강판을 가열해 필요한 물성을 확보하는 설비로 제품별 목표 온도를 정밀하게 맞추는 것이 중요하다.</p> <p contents-hash="68af26edd6cbb4ff846a34690d65c9aab1ca45d8710b888702beb4d36fbed45f" dmcf-pid="xTw6X4yOEq" dmcf-ptype="general">KG스틸은 AI 예측제어 기술을 적용해 최근 1년간 약 4억원의 LNG 비용을 절감했다. 지난 10월에는 약 60% 수준인 소둔로 AI 사용률을 80% 이상으로 확대해 연간 약 7억원의 비용 절감 효과를 거두겠다는 계획을 밝혔다.</p> <p contents-hash="014aba691b549200de54b426932e6694ca235d84b9255cf2abc0836fda505e73" dmcf-pid="ykJUs0EoEz" dmcf-ptype="general">다음 과제는 새로운 공장에 AI를 적용하는 부담을 줄이는 것이다. 인이지는 산업부 사업 주관기관으로 ‘열 공정 특화 파운데이션 모델’을 개발하고 있다. 철강 고로·전기로·가열로, 유리 용해로, 시멘트 소성로 등 열을 사용하는 다양한 공정에서 확보한 경험을 활용한다.</p> <p contents-hash="2892e7e3765fb92dbb2562878c5c4c0ede605a0d683388ccf5e6f2ccc7fde18d" dmcf-pid="WEiuOpDgw7" dmcf-ptype="general">최 대표는 “제조 파운데이션 모델의 목적은 적은 데이터로도 쉽게 튜닝해서 일반 현장에서도 잘 쓸 수 있게 만드는 것”이라며 “학습 데이터를 모아 모델을 만들고 적용해보자는 취지”라고 설명했다.</p> <p contents-hash="3f151fda97218424037de4b24a818ba93f1e44e6889887553cfeda51c3a63a01" dmcf-pid="YDn7IUwaDu" dmcf-ptype="general">현장 적용의 핵심 기준으로는 안전성을 제시했다. 설비를 직접 제어하는 AI는 판단 오류가 생산 차질이나 사고로 이어질 수 있어 충분한 검증이 필요하다는 것이다. 설비 노후화와 부품 상태, 연료·촉매 변화 등 실제 공장의 다양한 조건을 반영하는 작업도 중요하다.</p> <p contents-hash="0d9638036858b4cf4db74081251975c1ef7bdfbc6cd4116eddd8d61333b4e185" dmcf-pid="GwLzCurNrU" dmcf-ptype="general">해외에서는 일본 사업을 확대하고 있다. 인이지는 일본 진출 이후 철강기업과 계약을 맺고 현장 적용 경험을 쌓아왔다. 현지 산업용 가열로 업체와도 업무협약을 체결했다. 해당 업체가 제작한 설비에 인이지의 AI를 적용한 경험이 협력으로 이어졌다고 설명했다.</p> <p contents-hash="5094bcd3435a6e2408e0c196112b2475d7202e56b29a393d249319ec7375a0bf" dmcf-pid="Hroqh7mjwp" dmcf-ptype="general">성장 투자에 필요한 자금 확보를 위해 프리 IPO 투자 유치도 진행하고 있다. 최 대표는 “제조 파운데이션 모델 개발 등 성장을 위해 추가 자금이 필요하다”며 “기존 고객사를 중심으로 전략적 투자를 유치하는 것을 목표로 하고 있다”고 말했다.</p> <p contents-hash="0a5a7cef96bf456a6b09c35666d3a535127d3ee4e894c37cb5c9f7cd293ccf74" dmcf-pid="XmgBlzsAD0" dmcf-ptype="general">최 대표는 국내 제조 현장의 높은 요구 수준을 충족해온 경험이 해외에서도 통할 것으로 보고 있다. 제품 품질과 에너지 효율을 함께 관리해야 하는 공장에서 성과를 쌓고 이를 소프트웨어 수출로 연결하겠다는 목표다.</p> <p contents-hash="1c9a055bcd6ed6722a9d721685ec422d5649e5b12a030fcb350c6d48c8cff835" dmcf-pid="ZsabSqOcE3" dmcf-ptype="general">그는 “우리가 제공하는 서비스와 솔루션의 품질이 글로벌 수준으로 고도화되면 수출을 통해 소프트웨어에서도 경쟁력을 낼 수 있다고 생각한다”며 “글로벌 시장을 잘 개척해 글로벌 회사가 되는 길로 나아가고 싶다”고 말했다.</p> <p contents-hash="14b20d314887e560e99a6351f1c3ca3b16663e4c02f0f1ca72a35f0d85942a3a" dmcf-pid="5ONKvBIkDF" 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 SKT 에이닷 음성스팸 신고 '1300건'⋯KISA, "이통사와 협업 음성스팸 분석 성과" 11-03 다음 '직스 스페이스'로 꾸민 ‘미래 교실’…광운인공지능고, AI 미술 수업 11-03 댓글 0 등록된 댓글이 없습니다. 로그인한 회원만 댓글 등록이 가능합니다.
