기계·방산·조선 등 경남 주력산업 AX 방안 모색
sLM 확산 등 중소기업 중심 AI 보급 전략 강조
공공 데이터 허브 구축 등 정책적 뒷받침도 필요
제조업 중심의 경남 주력산업 인공지능 전환(AX) 가속을 위해서는 소형 언어모델(sLM)과 경량화 기술을 적극적으로 활용할 수 있는 산업 기반과 정책적 뒷받침이 이뤄져야 한다는 제언이 나왔다.
차정원 국립창원대 교수는 경남지능화혁신사업단과 경남ICT협회가 22일 창원컨벤션센터에서 개최한 '기업가 맞춤형 ICT 경영전환 북토크'에서 '인공지능(AI) 시대의 경남 산업과 교육의 미래'를 주제로 한 강연에서 이같이 밝혔다.
생성형 AI와 거대언어모델(LLM) 기술 발전으로 전 산업 분야에 걸쳐 AX가 화두로 떠올랐다. 차 교수는 이날 강연에서 기계, 방산, 조선 등 주력산업 특성을 고려할 때 경남이 제조 AI 메카로 거듭나기 위해서는 기존과는 다른 접근 전략이 필요하다고 강조했다.
차 교수는 제조 설비를 비롯해 각종 센서에서 수집되는 로그, 설계 문서, 정비 이력 등 도메인에 특화된 데이터 확보를 최우선 과제로 꼽았다. 이를 위해 데이터의 중요성에 대한 교육과 더불어 데이터 수집에 상응하는 보상 제공을 정책적으로 고민할 시점이라고 설명했다.
방산의 경우 보안과 침해사고에 민감한 산업 특성상 클라우드에 데이터를 집중하는 LLM에서 벗어나 사내망 기반 폐쇄형 언어모델 도입을 고려해야 한다. 특히 안정적인 네트워크 연결이 보장되지 않는 실전 환경에서도 제 기능을 발휘하는 sLM 탑재가 필수적이다.
언어모델을 경량화하는 기술의 중요성도 강조했다. 중소기업이 많은 제조업 특성상 모든 기업이 고가의 GPU를 대량으로 확보할 수 없는 게 현실이다. 최소한의 자원으로 다품종 소량생산에 특화된 엣지 AI를 구현하기 위해서는 반드시 경량화 기술 고도화가 뒷받침돼야 한다는 주장이다.
차 교수는 “오픈소스를 적극 활용하고 도메인 맞춤형 sLM을 확산하는 중소기업 중심의 AI 보급 전략과 함께 산학연 공동 GPU 자원 및 실습 인프라 클러스터를 구축해 지역에 정주하는 인재 양성을 추진해야 한다”고 강조했다.
그는 이어 “데이터 확보 문제 해소를 위해서는 공공기관과 기업이 보유한 문서를 비롯해 정비이력 등 비정형 데이터를 공개 플랫폼화하는 공공 데이터 허브 구축도 정책적으로 고민할 필요가 있다”고 말했다.
창원=노동균 기자 defrost@etnews.com
